陳璇 李旭東

(貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025)

人口時(shí)空格局是指在某一特定時(shí)間，人口在某一特定時(shí)間和特定空間中的集散情況[1]，不僅是反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的重要指標(biāo)，同時(shí)對(duì)人口政策和發(fā)展規(guī)劃的制定也起著重要作用。新時(shí)期伴隨區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略變化，城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程加速，人口政策轉(zhuǎn)向，導(dǎo)致人口時(shí)空格局不斷重塑。在此背景下，中國(guó)烏蒙山區(qū)特殊的自然環(huán)境、社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r以及國(guó)家政策使得人口時(shí)空格局演化更為顯著。一直以來(lái)，國(guó)家出臺(tái)相關(guān)政策大力扶持烏蒙山區(qū)發(fā)展[2]。2021年我國(guó)脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得全面勝利，烏蒙山區(qū)貧困人口全部脫貧。然而，該地區(qū)仍然面臨發(fā)展不平衡不充分的問(wèn)題，發(fā)展基礎(chǔ)總體仍然較薄弱，部分脫貧人口存在返貧風(fēng)險(xiǎn)[3]。為此，利用有規(guī)律的人口普查數(shù)據(jù)對(duì)烏蒙山區(qū)人口空間格局特點(diǎn)、規(guī)律及演變機(jī)制進(jìn)行研究，不僅可以認(rèn)識(shí)人口變化態(tài)勢(shì)，掌握人口發(fā)展的新情況、新特征及其內(nèi)部動(dòng)力與外部環(huán)境，還能幫助相關(guān)部門深入發(fā)現(xiàn)社會(huì)存在的問(wèn)題，從而為制定和實(shí)施合理科學(xué)政策提供指導(dǎo)意見(jiàn)。

目前，許多學(xué)者在不同區(qū)域都展開(kāi)了人口時(shí)空格局的研究。在研究尺度上，隨著研究的深入及小尺度數(shù)據(jù)的增加，開(kāi)始轉(zhuǎn)向市域[4]、縣域[5]等微觀尺度的研究，研究?jī)?nèi)容包括人口分布格局演變與影響因素[6]，人口與經(jīng)濟(jì)耦合關(guān)系[7]等。在研究方法上，隨著GIS和RS等地理信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，空間統(tǒng)計(jì)分析和空間表達(dá)廣泛應(yīng)用到人口分布格局研究中[8]。就以往研究來(lái)看，雖然對(duì)人口時(shí)空格局的研究較多，但研究范圍大多以全國(guó)或省域?yàn)橹?，研究區(qū)域主要集中在平原及發(fā)達(dá)地區(qū)。對(duì)于山區(qū)的研究較少，且研究時(shí)序較短，缺乏長(zhǎng)時(shí)序的研究，因此山區(qū)長(zhǎng)期的人口時(shí)空格局演化過(guò)程仍是一個(gè)待回答的問(wèn)題。烏蒙山區(qū)是西部乃至全國(guó)發(fā)展較為落后的山區(qū)之一，已有的研究中有針對(duì)該區(qū)域的資源相對(duì)承載力變化[9]、人口與耕地垂直分布關(guān)系[10]等方面的研究，但研究區(qū)大都集中在貴州烏蒙山區(qū)，基于長(zhǎng)時(shí)間序列對(duì)整個(gè)烏蒙山區(qū)人口時(shí)空格局的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律及其影響因素進(jìn)行探析較少。

因此，本文以烏蒙山區(qū)為研究區(qū)域，以縣域?yàn)榛狙芯繂卧?，利用全?guó)第五次、第六次、第七次人口普查數(shù)據(jù)，運(yùn)用Lorenz曲線、熱點(diǎn)分析、人口重心、地理加權(quán)回歸等研究方法，分析2000—2020年烏蒙山區(qū)人口時(shí)空格局演化特征，多層次探究人口空間分布格局演變過(guò)程，并剖析影響人口格局變化的因素，期望能為新時(shí)期烏蒙山區(qū)人口制定合理人口政策等提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

烏蒙山區(qū)位于滇、黔、川 3省交界處，曾經(jīng)是全國(guó)最大集中連片貧困帶之一。根據(jù)張旭清等研究，將位于云貴川3省交界處的滇東北、黔西北和川東南，呈東北—西南走向的連續(xù)自然山體統(tǒng)稱為烏蒙山。圍繞這一特殊的自然區(qū)域，按照自然界限線的劃分并保證其地域的連續(xù)性，行政區(qū)涉及滇東北的昭通和曲靖2市，四川省瀘州市、宜賓市，貴州省六盤水市、畢節(jié)市，黔西南州等總計(jì)共50個(gè)縣市區(qū)，見(jiàn)圖1，面積約為12.53×104km2。2020年人口數(shù)量已高達(dá)2700多萬(wàn)，其中少數(shù)民族人口占總?cè)丝诘?2.6%，超過(guò)數(shù)百萬(wàn)人的苗、彝、回、布依等少數(shù)民族人口聚居于此。境內(nèi)地勢(shì)起伏較大，海拔高度分布在248～4212m，呈現(xiàn)西高東低的特點(diǎn)，該區(qū)河流縱橫，地跨長(zhǎng)江、珠江兩大流域，喀斯特石漠化區(qū)域分布廣泛，生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性差，人口眾多且素質(zhì)低下，人地矛盾突出，是新時(shí)期國(guó)家鄉(xiāng)村振興工作的重點(diǎn)地區(qū)之一。

圖1 烏蒙山區(qū)地形及區(qū)劃圖

2 指標(biāo)選取與研究方法

2.1 指標(biāo)選取

人口密度作為衡量人口分布狀況的重要指標(biāo)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展深刻影響著人口分布格局，各地區(qū)人均生產(chǎn)總值是對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況測(cè)度的重要指標(biāo)，可反映出該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；人均社會(huì)消費(fèi)品零售額數(shù)據(jù)可以最直接體現(xiàn)人口消費(fèi)需求，反映了在特定時(shí)間社會(huì)消費(fèi)水平及規(guī)模；醫(yī)療作為基本公共服務(wù)體系的重要組成部分，豐富的醫(yī)療設(shè)施可以為人口提供優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù)；土地資源關(guān)系到當(dāng)?shù)鼐用竦纳钏?，是影響人口分布的重要條件。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取經(jīng)濟(jì)(人均GDP)、消費(fèi)(人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額)、醫(yī)療(每萬(wàn)人擁有醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù))以及農(nóng)業(yè)(人均糧食產(chǎn)量)4個(gè)指標(biāo)作為影響人口分布的主要因素，見(jiàn)表1。

表1 影響因素指標(biāo)體系

表2 GWR模型參數(shù)檢驗(yàn)

縣域人口數(shù)據(jù)來(lái)源貴州省、云南省和四川省第五次、第六次、第七次人口普查數(shù)據(jù)。烏蒙山區(qū)縣域矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家測(cè)繪局基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)裁剪、拼接得到矢量底圖(2020年)。由于2000年以來(lái)該地區(qū)多次進(jìn)行行政區(qū)劃調(diào)整，為保證行政單元的連續(xù)性和一致性，統(tǒng)一以2020年烏蒙山區(qū)行政區(qū)劃作為標(biāo)準(zhǔn)，確定50個(gè)縣域行政單元。影響因素各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源參考表1。

2.2 研究方法

2.2.1 人口空間分異特征識(shí)別方法

熱點(diǎn)分析是說(shuō)明每個(gè)研究單元和周邊單元之間相同屬性值的關(guān)聯(lián)性，目的是檢驗(yàn)局部研究單元的空間分異性，用空間局部指標(biāo)Getis-Ord Gi*來(lái)識(shí)別“熱點(diǎn)”“冷點(diǎn)”區(qū)域從而揭示數(shù)據(jù)的異質(zhì)檢驗(yàn)[13]。本文熱點(diǎn)區(qū)域表示縣區(qū)自身與周邊縣區(qū)人口密度較高的縣區(qū)集聚，縣區(qū)自身與周邊縣區(qū)人口密度較低的縣區(qū)集聚，可以直觀表示研究區(qū)各縣區(qū)的人口分布情況。計(jì)算公式：

(1)

式中，Xi和Xj分別為觀測(cè)區(qū)域i和j的屬性值；n為研究區(qū)縣域數(shù)量；Wij為研究范圍內(nèi)的空間權(quán)重矩陣。

2.2.2 人口空間演變特征識(shí)別方法

人口重心又稱為人口分布重心，通過(guò)幾何中心和人口重心反映出人口分布的特征及演化趨勢(shì)。本文以烏蒙山區(qū)作為研究對(duì)象，以各時(shí)期人口普查數(shù)作為人口重心的指標(biāo)。計(jì)算公式[13]：

(2)

2.2.3 人口空間分異的解釋方法

地理加權(quán)回歸模型又稱為GWR模型，是空間統(tǒng)計(jì)中一個(gè)重要方法，用來(lái)量化空間異質(zhì)性。在傳統(tǒng)線性回歸模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展，將每個(gè)要素的空間位置信息加入到方程中，進(jìn)行局部分析，賦予其地理意義。本文選用地理加權(quán)回歸模型解釋各變量對(duì)烏蒙山區(qū)人口空間分異的影響作用，基本公式：

(3)

式中，(hi，ji)為第i個(gè)采樣點(diǎn)地理坐標(biāo)；βi(hi，ji)為第i個(gè)采樣點(diǎn)上第t個(gè)回歸參數(shù)；β0(hi，ji)為第i個(gè)采樣點(diǎn)上的回歸參數(shù)；∈為誤差項(xiàng)，∈～N(0，σ)，Cov(∈i，∈j)=0，i≠j。

3 烏蒙山區(qū)人口分布格局及演化

3.1 烏蒙山區(qū)人口空間分異格局

3.1.1 人口呈現(xiàn)出“東北高西南低”的分布格局

為探究烏蒙山區(qū)人口時(shí)空格局特征，本文利用等間隔法將該地區(qū)人口密度劃分為5個(gè)等級(jí)，將人口密度≥500人·km-2的地區(qū)稱為人口高度集聚區(qū)，300～500人·km-2的地區(qū)稱為人口中度集聚區(qū)，200～300人·km-2的地區(qū)稱為人口一般集聚區(qū)，100～200人·km-2的地區(qū)稱為人口相對(duì)稀疏區(qū)，人口密度則是<100人·km-2的人口稀疏地區(qū)，并利用ArcGIS 10.7將烏蒙山區(qū)相應(yīng)年份人口密度空間格局可視化，見(jiàn)圖2。

圖2 2000—2020年烏蒙山區(qū)人口密度空間格局

總體來(lái)看，2000—2020年烏蒙山區(qū)人口密度呈現(xiàn)出“東北高西南低”的分布格局，基本格局沒(méi)有發(fā)生改變。烏蒙山區(qū)2000年、2010年和2020年平均人口密度分別為231人·km-2、243人·km-2和247人·km-2。其中鐘山區(qū)人口密度超過(guò)900人·km-2，其余4/5的縣區(qū)人口密度均低于300人·km-2，說(shuō)明縣域人口密度存在較大差距。2000—2020年山區(qū)東北部人口密度大體上高于西南部，大致以魯?shù)榭h—興仁縣為線，該線以東、以北區(qū)縣人口密度大多超過(guò)200人·km-2，屬于人口集聚區(qū)。人口稀疏地區(qū)主要集中在山區(qū)西南部，尤其是祿勸縣和武定縣，人口密度一直處于較低狀態(tài)，特別注意的是位于西南部的麒麟?yún)^(qū)，該區(qū)歷史悠久，氣候宜人，并且是云南省重要的工業(yè)城市之一，因此人口密度大。

就時(shí)空變化來(lái)看，伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡和城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程加快，人口遷移和流動(dòng)也增加。2000年人口稀疏區(qū)分散在中部、西部等地，共有25個(gè)縣區(qū)，占比達(dá)到50%；2010年該類型區(qū)域數(shù)量減少到21個(gè)，連片分布在西北部、西南部等地；2020年人口稀疏區(qū)數(shù)量增加，主要集中在西南和西北部，但東南部也存在人口密度較小的地區(qū)，如紫云縣、安龍縣、關(guān)嶺縣等，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，生活條件較差，因此人口密度低。2000年人口集聚區(qū)主要集中在東北部、東部及南部部分地區(qū)，這些區(qū)域相較其他區(qū)域有高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和強(qiáng)勁的經(jīng)濟(jì)實(shí)力；2010年人口集聚區(qū)域數(shù)量明顯增加，由25個(gè)增加至29個(gè)；2020年人口該類型區(qū)數(shù)量減少2個(gè)，集聚分布在山區(qū)東北部以及西南部的麒麟?yún)^(qū)和陸良縣?？傮w而言，2000—2020年烏蒙山區(qū)人口集聚區(qū)數(shù)量增加，占比超過(guò)50%，人口稀疏區(qū)范圍縮小。

3.1.2 人口分布的冷點(diǎn)區(qū)域與熱點(diǎn)區(qū)域均呈現(xiàn)集聚態(tài)勢(shì)

為進(jìn)一步探究烏蒙山區(qū)人口分布的集聚性和空間異質(zhì)性，利用ArcGIS 10.7的熱點(diǎn)分析(Getis-Ord Gi*)工具分別計(jì)算出2000年、2010年、2020年的縣級(jí)行政單元人口密度空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Getis-Ord Gi*及其標(biāo)準(zhǔn)化值Z(Gi*)，再利用自然斷裂法根據(jù)Z(G*i)值大小劃分為熱點(diǎn)區(qū)、次熱點(diǎn)區(qū)、次冷點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)4種類型，并生成各年份烏蒙山區(qū)人口分布的冷、熱點(diǎn)區(qū)域空間格局圖，見(jiàn)圖3。

從研究結(jié)果來(lái)看，烏蒙山區(qū)的熱點(diǎn)區(qū)主要以鐘山區(qū)為中心，鐘山區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，交通便利；次熱點(diǎn)區(qū)主要分布于熱點(diǎn)區(qū)周圍，這些次熱點(diǎn)區(qū)由于在空間位置上與熱點(diǎn)區(qū)的鄰近性，因此人口流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)較為密切，以至于在空間上體現(xiàn)了明顯的集聚特征；次冷點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)均分布在山區(qū)西南部，距離中心城市較遠(yuǎn)的地區(qū)，如尋甸縣、東川區(qū)、祿勸縣等地，這些地區(qū)由于區(qū)位條件較差，發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，因此人口密度較低。2000—2020年，熱點(diǎn)區(qū)在興文縣、珙縣等縣區(qū)的空間范圍縮小，而在山區(qū)中部的空間范圍擴(kuò)大，主要是鐘山區(qū)及周邊縣區(qū)；2000—2020年，次熱點(diǎn)區(qū)空間范圍和數(shù)量都逐漸減少，直至2020年該類型區(qū)域數(shù)量減少至0個(gè)；2000—2020年，次冷點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域兩種類型區(qū)域數(shù)量也減少為0個(gè)?？傮w而言，烏蒙山區(qū)中部縣區(qū)為人口集聚區(qū)，西南部縣區(qū)人口稀疏，人口分布具有不均衡性。

3.2 烏蒙山區(qū)人口空間演變特征

人口空間分布重心隨時(shí)間的遷移變化可以反映區(qū)域人口在空間上的演變規(guī)律。為探究烏蒙山區(qū)人口空間演變規(guī)律，本文利用人口重心模型計(jì)算得到該研究區(qū)2000—2020年人口重心平面坐標(biāo)，并通過(guò)ArcGIS展點(diǎn)將遷移軌跡可視化，見(jiàn)圖4。

圖4 2000—2020年烏蒙山區(qū)人口中心遷移軌跡

圖5 2000—2020年經(jīng)濟(jì)因素對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)圖

由圖4可知，2000—2020年烏蒙山區(qū)人口重心顯著偏離幾何中心，位于幾何中心的東北方向，位于威寧縣境內(nèi)，說(shuō)明烏蒙山區(qū)人口分布不均衡，東北部高于西南部。究其原因，首先是經(jīng)濟(jì)因素，人口重心臨近鐘山區(qū)等具有支撐發(fā)展作用的主要區(qū)域，這些區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、優(yōu)惠政策力度大、就業(yè)機(jī)會(huì)較多，吸引了勞動(dòng)力人口遷入從事相關(guān)工作；其次是社會(huì)歷史因素，該地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平歷來(lái)高于其他地區(qū)，更易于人口集聚，再加上歷史人口基數(shù)較大，因此人口重心主要位于此。

從人口重心遷移趨勢(shì)來(lái)看，由于2000—2010年，國(guó)家及地方政府實(shí)施西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略，對(duì)畢節(jié)市等地區(qū)開(kāi)發(fā)及建設(shè)，人口重心向西北方向偏移，但幅度較小，說(shuō)明人口重心遷移速度較慢；2010—2020由于政府對(duì)六盤水市資源利用以及對(duì)黔西南地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)的支持，人口重心向東南方向移動(dòng)，幅度增大，說(shuō)明人口重心遷移速度增快，由于交通設(shè)施的逐漸完善，各地區(qū)之間的人口流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)往來(lái)日趨頻繁。

4 影響因素分析

4.1 模型檢驗(yàn)

通過(guò)熱點(diǎn)分析，可知烏蒙山區(qū)人口分布存在明顯的空間相關(guān)性。為揭示烏蒙山區(qū)人口分布格局與各影響因素之間的空間關(guān)系，首先利用SPSS軟件，選取2000年、2010年和2020年各縣域的經(jīng)濟(jì)(人均生產(chǎn)總值)、消費(fèi)(人均社會(huì)消費(fèi)品零售額)、醫(yī)療(每萬(wàn)人擁有醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù))、農(nóng)業(yè)(人均糧食產(chǎn)量)4個(gè)影響因子進(jìn)行多元線性回歸分析，利用ArcGIS10.7軟件的GWR空間建模工具將該4個(gè)影響因子分別與對(duì)應(yīng)的人口密度進(jìn)行模型建構(gòu)。該模型核類型為固定距離法，運(yùn)用AICc方法運(yùn)算。地理加權(quán)回歸的擬合優(yōu)度R2均在0.75以上，調(diào)整后的擬合優(yōu)度(R2Adjusted)也在0.70以上，說(shuō)明模型擬合度較好。本文使用自然斷裂法將地理加權(quán)回歸系數(shù)做可視化分析。

4.2 影響因素空間格局

4.2.1 經(jīng)濟(jì)與人口分布

2000—2020年人均GDP的回歸系數(shù)均表現(xiàn)為中間高四周低的格局，說(shuō)明中部地區(qū)人均GDP對(duì)人口分布的影響比其余地區(qū)強(qiáng)?；貧w系數(shù)大都為正值，僅2010年在北部部分地區(qū)為負(fù)值，說(shuō)明人均GDP對(duì)人口分布呈正效應(yīng)。人均GDP對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)以鐘山區(qū)及其周邊區(qū)縣為中心，向四周逐漸減小。鐘山區(qū)及輻射的周邊縣區(qū)人均GDP對(duì)人口影響一直較強(qiáng)，中部縣區(qū)位于黔、川、滇、桂的結(jié)合部，是綜合開(kāi)發(fā)區(qū)、經(jīng)濟(jì)區(qū)的重要依托城市，是烏蒙山區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，一直以來(lái)都是對(duì)人口有強(qiáng)大吸引力，是人口集聚的中心。珙縣、興文縣、古藺縣、筠連縣等北部縣區(qū)人均GDP對(duì)人口影響一直較弱，北部多為山區(qū)，資源枯竭，產(chǎn)業(yè)活動(dòng)受到極大限制，經(jīng)濟(jì)缺乏活力，就業(yè)機(jī)會(huì)少，因此經(jīng)濟(jì)因素對(duì)人口分布影響較低。

4.2.2 消費(fèi)與人口分布

2000年，消費(fèi)對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)以“東川-富源”一線向東北方向遞減，說(shuō)明西南部地區(qū)人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)人口分布影響大于東北部，見(jiàn)圖6a。2010年，消費(fèi)對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)由昭陽(yáng)區(qū)、魯?shù)榭h一帶向東南方向依次遞減，說(shuō)明西部和西北部地區(qū)人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)人口分布影響大于東部和東南部，見(jiàn)圖6b。西北部有豐富的礦產(chǎn)資源，促進(jìn)消費(fèi)水平提升。2020年，回歸系數(shù)由北方向南方向依次遞減，說(shuō)明東北區(qū)域人均社會(huì)消費(fèi)零售額對(duì)人口的貢獻(xiàn)顯著大于其他縣市區(qū)，見(jiàn)圖6c。北部區(qū)域?qū)⑸鷳B(tài)建設(shè)與人口控制相結(jié)合，構(gòu)建攀西試驗(yàn)區(qū)-昭通-畢節(jié)-黔中經(jīng)濟(jì)區(qū)(六盤水)經(jīng)濟(jì)走廊，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)、資金、人才等要素畢節(jié)、六盤水、昭通等3市集聚，輻射帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)消費(fèi)水平的提升。

圖6 2000—2020年消費(fèi)因素對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)圖

圖7 2000—2020年醫(yī)療因素對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)圖

圖8 2000—2020年農(nóng)業(yè)因素對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)圖

4.2.3 醫(yī)療與人口分布

2000年，醫(yī)療對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)從山區(qū)北部以“筠連-七星關(guān)”一線向西南部逐級(jí)遞減，說(shuō)明每萬(wàn)人擁有醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)對(duì)人口分布的貢獻(xiàn)效益也隨之遞減。2010年每萬(wàn)人擁有醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)與人口密度在山區(qū)北部地區(qū)呈正相關(guān)，說(shuō)明該區(qū)域醫(yī)療對(duì)人口分布有貢獻(xiàn)作用。2020年醫(yī)療對(duì)人口分布呈負(fù)相關(guān)區(qū)域主要位于中部及南部，該區(qū)域醫(yī)療對(duì)人口分布無(wú)正向貢獻(xiàn)；在山區(qū)東南部呈現(xiàn)正相關(guān)，說(shuō)明該區(qū)域醫(yī)療對(duì)人口分布起正向作用。2000—2020年鐘山區(qū)、威寧縣、七星關(guān)區(qū)和麒麟?yún)^(qū)等縣區(qū)醫(yī)療回歸系數(shù)小，但是這些區(qū)域人口密度大，人口增長(zhǎng)速度快，說(shuō)明醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展規(guī)模與人口規(guī)模存在一定差距，容易出現(xiàn)醫(yī)療資源緊缺的問(wèn)題。山區(qū)地區(qū)自然條件較差，經(jīng)濟(jì)水平落后，基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)不完善，醫(yī)療資源有待豐富。

4.2.4 土地與人口分布

2000—2010年，土地資源對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)均為北部高于南部，僅2000年在北部為正值，說(shuō)明2000年在北部人均糧食產(chǎn)量對(duì)人口分布影響有明顯正效應(yīng)，2010年回歸系數(shù)全為負(fù)值。土地對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)均表現(xiàn)為四周高，中間低的特征，95%的縣區(qū)土地對(duì)人口影響的回歸系數(shù)均為負(fù)值。2020年，土地對(duì)人口分布影響的回歸系數(shù)由西南向東北遞減，數(shù)值斷崖式下降，回歸系數(shù)最高的是師宗縣，為-345.9422，與2000年最高回歸系數(shù)相差346.3341。2000年人均糧食產(chǎn)量影響程度相對(duì)較高，之后逐步降低，尤其是2020年該回歸系數(shù)大幅下降，這可能與2012年國(guó)務(wù)院扶貧開(kāi)發(fā)領(lǐng)導(dǎo)小組啟動(dòng)烏蒙山片區(qū)區(qū)域發(fā)展計(jì)劃有關(guān)，電子工程、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)逐漸漸成為區(qū)域發(fā)展的重點(diǎn)，居民主要從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，市場(chǎng)化程度增強(qiáng)以及交通運(yùn)輸水平的提升有關(guān)，使得土地資源對(duì)人口分布的制約作用逐漸減弱。

5 結(jié)論

文本關(guān)注烏蒙山區(qū)人口的空間分布及演變，在縣域尺度上利用Lorenz曲線、熱點(diǎn)分析、人口重心研究方法，探究烏蒙山區(qū)2000—2020年人口時(shí)空格局演變，并用地理加權(quán)回歸法分析影響人口分布的因素。結(jié)果如下。

研究區(qū)2000—2020年人口分布均呈現(xiàn)出“東北高西南低”的格局。大致以魯?shù)榭h—興仁縣為線，該線以東、以北縣區(qū)人口密度大多超過(guò)200人·km-2，屬于人口集聚區(qū)；該線以西、以南縣區(qū)人口密度較低，大都小于200人·km-2，屬于人口稀疏區(qū)。從時(shí)空變化來(lái)看，2000—2020年烏蒙山區(qū)人口集聚區(qū)數(shù)量增加，占比超過(guò)50%，人口稀疏區(qū)范圍縮小，但東北部縣區(qū)人口密度高于西南部縣區(qū)的基本格局依舊沒(méi)有發(fā)生改變。

人口分布的冷點(diǎn)區(qū)域與熱點(diǎn)區(qū)域均呈現(xiàn)集聚態(tài)勢(shì)。從局部空間自相關(guān)分析結(jié)果來(lái)看，人口高密度區(qū)縣分布在貴州省鐘山區(qū)、云南省麒麟?yún)^(qū)及周邊地區(qū)，人口低密度區(qū)縣主要分布在云南省祿勸縣、武定縣等，人口高密度縣區(qū)和低密度縣區(qū)呈集聚分布；其余大部分縣區(qū)的局部空間自相關(guān)性不顯著，說(shuō)明這些地區(qū)與周邊縣區(qū)沒(méi)有明顯的空間相關(guān)性，空間異質(zhì)性較強(qiáng)。

從人口空間演化特征來(lái)看，人口重心顯著偏離幾何中心，位于幾何中心的東北部，移動(dòng)軌跡先向西北后向東南方向移動(dòng)，移動(dòng)速度增加，說(shuō)明人口整體由北向南進(jìn)行擴(kuò)散。

烏蒙山區(qū)人口空間分異受到眾多因素的影響，經(jīng)濟(jì)(人均GDP)、消費(fèi)(人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額)、醫(yī)療(每萬(wàn)人擁有醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù))和土地(人均糧食產(chǎn)量)對(duì)人口分布均具有正效應(yīng)。其中，消費(fèi)這一影響因素的回歸系數(shù)均為正值；經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療因素的回歸系數(shù)有正有負(fù)，但正值的縣區(qū)數(shù)量較多；土地因素的回歸系數(shù)大都為負(fù)值，說(shuō)明人口密度受到消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療因素的正向影響，受土地因素的負(fù)向影響。經(jīng)濟(jì)因素影響持續(xù)表現(xiàn)為中間高四周低的趨勢(shì)，中部縣區(qū)以鐘山區(qū)回歸系數(shù)最高，以北部興文縣回歸系數(shù)最低；消費(fèi)因素影響在2000年西南部縣區(qū)對(duì)人口分布影響大于東北部；2010年消費(fèi)因素影響由昭陽(yáng)區(qū)、魯?shù)榭h一帶向東南方依次遞減，直至2020年，消費(fèi)因素的回歸系數(shù)由南部縣區(qū)北部縣區(qū)依次遞增；醫(yī)療因素由2000年對(duì)人口分布的正向影響到2020年對(duì)人口分布的負(fù)向影響，說(shuō)明醫(yī)療因素對(duì)人口分布的貢獻(xiàn)效益逐步遞減；土地因素的回歸系數(shù)僅2000年在山區(qū)北部為正值，并在2020年回歸系數(shù)發(fā)生驟降，說(shuō)明土地資源對(duì)人口分布的制約作用大幅減弱。

在當(dāng)今新型城鎮(zhèn)化和鄉(xiāng)村振興背景下，人口分布格局是在多種因素的綜合作用下形成，今后研究可以增加自然地理環(huán)境、教育、政策等影響人口分布格局的重要因素，進(jìn)而更加全面探究自然環(huán)境、社會(huì)等因素對(duì)人口分布的影響，從而促進(jìn)山區(qū)人口分布與其資源相對(duì)承載力等相適應(yīng)。加強(qiáng)精細(xì)化數(shù)據(jù)的利用和分析，本文以縣域?yàn)檠芯繂卧?，未?lái)可細(xì)化到鄉(xiāng)鎮(zhèn)，結(jié)合微觀尺度上不同地理因素對(duì)山區(qū)人口分布影響的異質(zhì)性。同時(shí)，隨著高德、百度等APP的應(yīng)用，有助于獲得人口遷移大數(shù)據(jù)，未來(lái)的研究可以結(jié)合人口遷移數(shù)據(jù)，更加全面地分析人口遷移對(duì)人口分布的動(dòng)態(tài)影響。