[福州大學(xué) 福州 350002]

□嚴(yán)維青 [青海省委黨校 西寧 810008]

我國(guó)省域人口安全水平的現(xiàn)狀評(píng)價(jià)與空間相關(guān)性分析
——基于GCPA模型和Moran’s I統(tǒng)計(jì)量

□丁剛胡聯(lián)升[福州大學(xué) 福州 350002]

□嚴(yán)維青[青海省委黨校 西寧 810008]

在建立人口安全水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過運(yùn)用GPCA模型和基于Moran’s I統(tǒng)計(jì)量的全域空間關(guān)聯(lián)的分析方法，對(duì)我國(guó)31個(gè)省域2005～2008年的人口安全水平現(xiàn)狀及其空間相關(guān)性進(jìn)行了動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，近年來各地區(qū)之間的發(fā)展差距雖趨于縮小，但仍存在顯著差異，不均衡發(fā)展的態(tài)勢(shì)十分突出，且在空間分布上存在顯著的自相關(guān)現(xiàn)象和集聚效應(yīng)，省域人口安全狀況的演化呈現(xiàn)出高度的空間穩(wěn)定性。

人口安全；評(píng)價(jià)；空間相關(guān)性；GCPA模型；Moran’s I

引 言

人口安全是我國(guó)最為重要的安全問題之一。制定科學(xué)的人口安全評(píng)價(jià)體系，合理評(píng)價(jià)我國(guó)省域人口安全水平的現(xiàn)狀，并就其空間分布的相關(guān)性進(jìn)行分析，對(duì)于當(dāng)前我國(guó)積極應(yīng)對(duì)人口問題，統(tǒng)籌實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

截至目前，已有學(xué)者就人口安全評(píng)價(jià)問題進(jìn)行了若干實(shí)證研究和探討。如譚克儉對(duì)人口安全預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了框架性思考，并對(duì)其可操作性運(yùn)行流程及指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)原則進(jìn)行了分析探索[1]；蘭徐民等構(gòu)建了一套系統(tǒng)全面、簡(jiǎn)明、科學(xué)、可行的人口安全測(cè)評(píng)指標(biāo)體系及其量化預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)[2]；郭秀云則基于“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”模型（PSR）的基本原理，構(gòu)建了人口風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，并分別采用主成分分析法和模糊熵權(quán)法對(duì)上海市的人口風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估和分析[3]；王玲杰則提出了人口安全系統(tǒng)“方向盤”式結(jié)構(gòu)模型，建立了包括人口子系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)和資源環(huán)境子系統(tǒng)的人口安全系統(tǒng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)模型等[4]。從已有文獻(xiàn)來看，大部分學(xué)者的思路基本一致，即從人口與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境等關(guān)系方面構(gòu)建了人口安全水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。上述研究雖然取得了一定成果，但通過對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理與歸納不難發(fā)現(xiàn)，作為評(píng)價(jià)領(lǐng)域較為成熟的研究方法之一，GPCA（全局主成分分析）模型在此方面仍未得到充分應(yīng)用。利用GPCA模型，可在構(gòu)建我國(guó)省域人口安全水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，結(jié)合這些指標(biāo)近年來的時(shí)序立體數(shù)據(jù)對(duì)不同省域人口安全水平的動(dòng)態(tài)演進(jìn)態(tài)勢(shì)予以科學(xué)評(píng)測(cè)及分析比較，這對(duì)于科學(xué)認(rèn)知我國(guó)省域人口安全水平的現(xiàn)狀特點(diǎn)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

基于空間自相關(guān)指數(shù)Moran’s I統(tǒng)計(jì)量的全域空間關(guān)聯(lián)的分析方法是近年來我國(guó)區(qū)域人口研究領(lǐng)域方興未艾的一種研究方法。如朱傳耿等曾運(yùn)用GIS技術(shù)與空間相關(guān)分析的綜合集成方法,對(duì)中國(guó)流動(dòng)人口的空間分布進(jìn)行了研究[5]；臺(tái)灣學(xué)者謝純瑩等則通過Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)，揭示了臺(tái)灣中部地區(qū)歷年人口老齡化呈現(xiàn)空間聚集現(xiàn)象及其強(qiáng)度的演變規(guī)律[6]；劉峰等將空間統(tǒng)計(jì)分析與GIS相結(jié)合，對(duì)甘肅省天水市的人口空間分布模式進(jìn)行了研究，以探尋其人口空間分布是否存在聚集現(xiàn)象[7]；俞路等運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)方法研究了上海市人口分布變動(dòng)的空間特征[8]；閆慶武采用Moran’s I統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量對(duì)江蘇省縣級(jí)單元人口密度分布的局域空間自相關(guān)進(jìn)行了分析[9]。但運(yùn)用Moran’s I統(tǒng)計(jì)量探討我國(guó)省域人口安全水平分布格局的空間相關(guān)性的研究則尚屬鮮見。

本研究的創(chuàng)新之處在于，在科學(xué)、全面地構(gòu)建出一套用于省域人口安全水平現(xiàn)狀評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過GPCA模型和Moran’s I統(tǒng)計(jì)量的運(yùn)用，對(duì)全國(guó)31個(gè)省域2005～2008年的人口安全水平現(xiàn)狀進(jìn)行了動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)，研究結(jié)果可為進(jìn)一步提出統(tǒng)籌提升其人口安全水平的長(zhǎng)效機(jī)制和對(duì)策建議提供理論和現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

一、我國(guó)省域人口安全水平的現(xiàn)狀評(píng)價(jià)

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基本框架

科學(xué)評(píng)價(jià)人口安全水平的前提是建立一個(gè)客觀全面的人口安全指標(biāo)體系。在充分認(rèn)識(shí)人口安全的涵義及其基本特征的基礎(chǔ)上，考慮到數(shù)據(jù)資料的可得性和權(quán)威性（所有指標(biāo)的數(shù)值均可通過國(guó)家統(tǒng)計(jì)部門發(fā)布的數(shù)據(jù)資料獲得或計(jì)算得出），本研究擬從人口安全系統(tǒng)的五個(gè)構(gòu)成要素（人口子系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、社會(huì)子系統(tǒng)、資源子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)）出發(fā)構(gòu)建指標(biāo)體系，選擇相應(yīng)指標(biāo)對(duì)我國(guó)的省域人口安全水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。其中，人口子系統(tǒng)是人口安全系統(tǒng)的核心內(nèi)容，經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)是人口安全系統(tǒng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，社會(huì)子系統(tǒng)是人口安全系統(tǒng)的調(diào)節(jié)動(dòng)力，資源子系統(tǒng)是人口安全系統(tǒng)的資源保障，環(huán)境子系統(tǒng)是人口安全系統(tǒng)的自然條件?；究蚣苋绫?所示。

（二）評(píng)價(jià)模型——GPCA模型的建立方法

在現(xiàn)有的各種績(jī)效綜合評(píng)價(jià)方法中，主成分分析方法是一個(gè)重要、且被市場(chǎng)認(rèn)可的多元統(tǒng)計(jì)方法。然而，在省域人口安全水平評(píng)價(jià)研究中，如果對(duì)每年的數(shù)據(jù)表分別進(jìn)行主成分分析，則不同的數(shù)據(jù)表有完全不同的主超平面，因而無(wú)法保證系統(tǒng)分析的統(tǒng)一性、整體性和可比性。因此，若對(duì)這種立體數(shù)據(jù)表進(jìn)行主成分分析，就要尋求一個(gè)對(duì)所有數(shù)據(jù)表來說是統(tǒng)一的簡(jiǎn)化的空間，將每張數(shù)據(jù)表在其上的投影得以近似表示，并且從全局來看，該空間的綜合效果是最佳的，這種處理方法被稱為全局主成分分析法，據(jù)此可建立起相應(yīng)的GPCA模型，本文擬采用該方法。

在具體處理時(shí)，可按如下基本步驟來完成這一系列過程：1）對(duì)所要處理的樣本數(shù)據(jù)（此處為全局?jǐn)?shù)據(jù)）進(jìn)行正向化處理并實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化變換；2）計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣；3）計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根和特征向量；4）計(jì)算特征根的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率；5）根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率確定全局主成分的個(gè)數(shù)；6）根據(jù)全局主成分的特征值與對(duì)應(yīng)的特征向量計(jì)算全局主成分；7）根據(jù)全局主成分的方差貢獻(xiàn)率計(jì)算綜合得分。上述過程均可以通過使用SPSS軟件予以完成。

表1 我國(guó)省域人口安全水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基本框架

（三）評(píng)價(jià)過程

基于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006,2007,2008，2009），本文將所獲得的27項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序依次排列，建成全局樣本數(shù)據(jù)表。運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS16.0，在對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理并實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)變換后，對(duì)省域人口安全水平的總體現(xiàn)狀進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià)。通過進(jìn)行全局主成分分析，可得到全局主成分的特征值及貢獻(xiàn)率，結(jié)果顯示，前六個(gè)全局主成分的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率為85.693%（大于80%），效果較好。其中，F(xiàn)1、F2、F3、F4、F5、F6（分別代表第一、二、三、四、五、六個(gè)全局主成分）的方差貢獻(xiàn)率分別為49.739%、12.072%、9.310%、5.922%、4.771%、3.879%，故可將其確定為所需要提取的兩個(gè)全局主成分，由此可得出綜合得分F綜的評(píng)價(jià)公式如下：

經(jīng)軟件運(yùn)行可得到初始因子載荷矩陣，通過計(jì)算可以得到全局主成分中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)，由此可進(jìn)一步得到各個(gè)全局主成分的計(jì)算公式。利用以上公式及綜合得分F綜的評(píng)價(jià)公式，可計(jì)算出全國(guó)各省市的全局主成分值及綜合結(jié)果。需要說明的是，由于在運(yùn)算過程中對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，所得出的綜合因子得分在若干地區(qū)出現(xiàn)了為負(fù)的情形。為了符合習(xí)慣，更為了下一步計(jì)算的需要，本文參考有關(guān)文獻(xiàn)的做法[10]，對(duì)綜合因子得分使用了規(guī)格化變換的技術(shù)方法進(jìn)行處理，即：規(guī)格化數(shù)據(jù)=（原始數(shù)據(jù)—原始數(shù)據(jù)的最小值）/（原始數(shù)據(jù)的最大值—原始數(shù)據(jù)的最小值），規(guī)格化變換后，規(guī)格化數(shù)據(jù)的取值范圍在O-1之間，其中，最大數(shù)值為1，最小數(shù)值為O。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，從2005年到2008年，我國(guó)東、中、西三大地帶各省（市）區(qū)的F綜均有不同程度的上升，這意味著其人口安全水平都有了一定程度的改善。經(jīng)計(jì)算可知，同2005年相比，2008年?yáng)|部、中部和西部的平均綜合得分的上升幅度分別為16.77%、24.16%和34.38%，東部最低，中部次之，西部最高，從中可以看出全國(guó)范圍內(nèi)各地區(qū)人口安全水平之間的發(fā)展差距趨于縮小。

評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，全國(guó)各省(市)區(qū)的人口安全水平的空間分布格局表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相關(guān)性。圖1是我國(guó)省域人口安全指數(shù)2008年的空間分布四分位圖，圖中顯示，位于第四級(jí)排列的省域有8個(gè)，分別為北京、天津、上海、江蘇、浙江、遼寧、吉林、黑龍江，是全國(guó)范圍內(nèi)人口安全指數(shù)最高的一類地區(qū)；位于第一級(jí)排列的省域有7個(gè)，分別為西藏、云南、貴州、廣西、甘肅、江西、安徽，是全國(guó)范圍內(nèi)人口安全指數(shù)最低的一類地區(qū)。然而，無(wú)論是位于第一級(jí)還是第四級(jí)排列的省域，均顯著而直觀地呈現(xiàn)出一定程度的空間集聚現(xiàn)象，空間相關(guān)性十分明顯。為對(duì)我國(guó)省域人口安全指數(shù)在空間上的分布是否存在空間相關(guān)性進(jìn)行識(shí)別，本研究擬運(yùn)用基于Moran’s I統(tǒng)計(jì)值的全域空間關(guān)聯(lián)分析方法，通過空間相關(guān)性顯著檢驗(yàn)等途徑實(shí)現(xiàn)檢測(cè)目的。

圖1 我國(guó)省域人口安全指數(shù)空間分布四分位圖（2008年）

圖2 人口安全指數(shù)的Moran’s I統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果（2005年）

二、基于Moran’s I 統(tǒng)計(jì)值的省域人口安全空間分布狀況分析

（一）Moran’s I的計(jì)算說明

在空間相關(guān)分析應(yīng)用研究中，為檢驗(yàn)全域空間自相關(guān)現(xiàn)象存在與否，常使用空間自相關(guān)指數(shù)Moran’s I對(duì)其加以研判說明[11]。其計(jì)算公式如式（1）所示。

Yi表示第i個(gè)地區(qū)的觀測(cè)值，n為地區(qū)總數(shù)，Wij為空間權(quán)重矩陣W中的任一元素，采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)或距離標(biāo)準(zhǔn)，其目的是定義空間對(duì)象的相互鄰接關(guān)系。空間權(quán)重矩陣W的確定方法主要有基于鄰近概念的一階鄰近矩陣、高階鄰近矩陣及K值最鄰近空間矩陣和基于距離的空間權(quán)值矩陣等。本文采用K值最鄰近空間矩陣對(duì)其加以測(cè)算，K值選常用默認(rèn)值4。Moran’s I可看作各地區(qū)觀測(cè)值的乘積和，其取值范圍在-1到+1之間。若各地區(qū)間為空間正相關(guān)，其數(shù)值應(yīng)當(dāng)較大，負(fù)相關(guān)則較小。

（二）基于Moran’s I的檢驗(yàn)結(jié)果

在得到我國(guó)省域人口安全指數(shù)的面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可對(duì)其空間自相關(guān)指數(shù)Moran’s I統(tǒng)計(jì)值的顯著性在隨機(jī)性假設(shè)條件下進(jìn)行檢驗(yàn)，2005～2008年我國(guó)31個(gè)省域人口安全指數(shù)的空間自相關(guān)Moran’s I統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果分別為0.4086、0.4220、0.4188、0.4348，正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值均高于正態(tài)分布函數(shù)在0.01水平下的數(shù)值（1.96），在小于1%的水平上提供了強(qiáng)烈的空間正自相關(guān)證據(jù)。從中還可看出，2005至2008年間Moran’s I統(tǒng)計(jì)值漸趨提升，說明隨著時(shí)間推移，這種空間正自相關(guān)的顯著性有著逐漸加強(qiáng)的趨勢(shì)。

此外，如圖2所示，2005年的Moran’s I統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明：北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、山東等省域位于第一象限，上述省域與鄰近省域間表現(xiàn)出高-高的空間自相關(guān)關(guān)系和集群效應(yīng)（HH）；河北、安徽、福建等省域位于第二象限，上述省域與鄰近省域間表現(xiàn)出低-高的空間自相關(guān)關(guān)系（LH）；江西、河南、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏位于第三象限，上述省域與鄰近省域間表現(xiàn)出高-低的空間自相關(guān)關(guān)系和集群效應(yīng)（LL）；僅有廣東一省位于第四象限，與鄰近省域間表現(xiàn)出高-低的空間自相關(guān)關(guān)系（HL）。2008年的Moran’s I統(tǒng)計(jì)圖顯示（圖2），與期初（2005年）相比，各象限的省域群落構(gòu)成并無(wú)變化。限于篇幅，本文僅列出了2005年的Moran’s I統(tǒng)計(jì)圖。由此可見，省域人口安全狀況的演化呈現(xiàn)出高度的空間穩(wěn)定性。

三、結(jié)論

本文從省域人口安全水平的現(xiàn)狀評(píng)價(jià)角度出發(fā)，在充分考慮樣本數(shù)據(jù)的可得性、可信度及其權(quán)威性的基礎(chǔ)上，通過運(yùn)用GPCA模型和基于Moran’s I統(tǒng)計(jì)量的全域空間關(guān)聯(lián)的分析方法，在得到我國(guó)省域人口安全指數(shù)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)其空間相關(guān)性進(jìn)行了分析測(cè)算。研究結(jié)果表明：

1.從2005年到2008年，全國(guó)各省(市)區(qū)的人口安全水平逐漸提升，且中、西部地區(qū)的提升相較于東部地區(qū)更為明顯。各地區(qū)人口安全水平之間的發(fā)展差距趨于縮小。

2.各地區(qū)之間的發(fā)展差距雖趨于縮小，但仍存在顯著差異，不均衡發(fā)展的態(tài)勢(shì)十分突出，且在空間分布上存在顯著的自相關(guān)現(xiàn)象和集聚效應(yīng)，省域人口安全狀況的演化呈現(xiàn)出高度的空間穩(wěn)定性。

由此可見，在現(xiàn)階段統(tǒng)籌省域人口安全工作的進(jìn)程中，應(yīng)因地制宜，根據(jù)我國(guó)不同地區(qū)的現(xiàn)狀水平及各自特點(diǎn)制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)方案。從全國(guó)范圍來看，應(yīng)考慮將以江西、河南、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏為代表的低-低空間自相關(guān)關(guān)系集群地區(qū)作為當(dāng)前工作中的重中之重來區(qū)別對(duì)待。而對(duì)于以北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、山東等為代表的高-高空間自相關(guān)關(guān)系集群地區(qū)，則應(yīng)充分發(fā)揮其作為核心區(qū)域的空間溢出效應(yīng)和輻射帶動(dòng)作用，同時(shí)亦不能放松警惕，仍應(yīng)針對(duì)其所存在的缺陷和不足有的放矢，積極應(yīng)對(duì)，以防止其現(xiàn)狀水平在未來一段時(shí)期出現(xiàn)退化。

[1]譚克儉.人口安全預(yù)警系統(tǒng)基本框架研究[J].人口學(xué)刊，2005，(5):8-12.

[2]蘭徐民，溫勇，潘金洪.人口安全預(yù)警指標(biāo)體系及其量化探討[J].西北人口，2006，(6):41-44.

[3]郭秀云.區(qū)域人口風(fēng)險(xiǎn)管理與控制體系研究[D].上海：復(fù)旦大學(xué)，2006.

[4]王玲杰.人口安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009，(20)：12-147.

[5]朱傳耿，顧朝林，等.中國(guó)流動(dòng)人口的影響要素與空間分布[J].地理學(xué)報(bào)，2001，(5):549-559.

[6]謝純瑩，周國(guó)屏.應(yīng)用空間自相關(guān)分析于人口老化時(shí)空變遷之研究[J].人口學(xué)刊(臺(tái)灣)，2002，(5):91-119.

[7]劉峰，馬金輝等.基于空間統(tǒng)計(jì)分析與GIS的人口空間分布模式研究——以甘肅省天水市為例[J].地理與地理信息科學(xué)，2004，(6):18-21.

[8]俞路，張善余，韓貴峰.上海市人口分布變動(dòng)的空間特征分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2006，(5):83-87.

[9]閆慶武，卞正富.人口空間分布的異質(zhì)性測(cè)量[J].地理研究，2009，(4):893-899.

[10]崔向陽(yáng).中國(guó)工業(yè)化指數(shù)的計(jì)算與分析[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2003，(6):44-47.

[11]CLIFF A, ORD J.Spatial processes, models and applications[M].London: Pion, 1981.

Evaluation of Population Security and Research of Spatial Agglomeration Effect in Chinese Provinces——Based on GCPA Model and Moran’s I

DING Gang HU Lian-sheng
(Fuzhou University Fuzhou 350002 China)
YAN Wei-qing
(Qinghai Communist Party School Xining 810008 China)

Based on the evaluation index system of population security among provinces in China, this article makes dynamic comprehensive evaluation of population security on 31 provinces between 2005 and 2008 through GCPA model and Moran’s I technique.It also makes tentative analysis on effect of spatial agglomeration.The result indicates that although the gap of population security among different provinces is decreasing, there are still significant discrepancies in them and the whole development is conspicuously disproportional.There is evidence that the layout of population security indices has obvious character of agglomeration and spatial autocorrelation.Meanwhile, there is explicit sign of path dependence in their space time evolution and the center-periphery pattern has been formed stably.

population security；evaluation；spatial agglomeration effect；GCPA model；Moran’s I

C924.24

A

1008-8105(2011)02-0023-04

2010?07?16

2008年國(guó)家社科基金西部項(xiàng)目：我國(guó)藏區(qū)人口安全問題與構(gòu)建和諧社會(huì)研究（08XRK003）

丁 剛（1974?）男，博士，福州大學(xué)公共管理學(xué)院副教授；嚴(yán)維青（1966?）男，中共青海省委黨校經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部副教授.

編輯 戴鮮寧