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中国人口文盲率的探索性时空分析
焦晨静
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2014(0)34
【摘要】经济的高速发展使得中国人口受教育水平不断提升，文盲率反映人口的受教育状况。
为了获得中国大陆地区文盲率的时空分布及其演变趋势，文章以1997-2012年的省级人口文盲率数据为研究对象，采用探索性空间数据分析方法对其进行研究。
结果发现，省级文盲率之间表现为显著的空间正相关，但Moran’s I指数整体上呈现下降趋势且2009年之后趋于稳定，表明文盲率在空间分布上逐步由聚集模式向随机模式发展。
整个过程中西藏自治区对各省文盲率的空间分布模式有重要影响，需要进一步加大对西藏的扫盲力度。
【总页数】3页(P17-18,19)
【作者】焦晨静
【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉 430079
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于探索性空间数据分析的中国人口生育率空间差异研究
2.中国老年人口性别比时空演化及成因分析
3.1961-2010年中国气候生产潜力时空格局变化及其潜在可承载人口分析
4.中国旅游就业人口时空演变及影响因素分析
5.在日中国人的人口结构与时空分布状况分析
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2003年~2017年中国各省市人口出生率空间格局多角度分析作者：陈朋弟黄亮姚丙秀吴尧惠来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2020年第01期摘要：为揭示我国人口出生率随地域分布的特点，本文以2003年、2006年、2009年、2012年、2015年、2017年六个时间段全国31个省市自治区的人口出生率数据为基础，研究从2003年到2017年这一时期内各省市人口出生率的整体变化情况，并通过热点分析、莫兰指数（Moran’s I）来反映人口出生率的空间聚集性和空间相关性，通过分析人口出生率重心的迁移过程来反映空间异质性。
结果表明：我国各省市人口出生率的空间聚集性显著，主要集中在东部和西部地区，且人口出生率呈现出西部地区明显高于东部地区的特点;通过人口出生率重心迁移规律可以看出，在2003年至2017年期间，我国人口出生率重心整体向东移动。
根据以上结论，国家应合理制定生育政策，因地制宜，从多方面出发来解决我国人口出生率低以及老龄化基数大的问题。
关键词：人口出生率;热点分析;莫兰指数;空间聚集性;人口出生率重心;空间异质性中图分类号：O21;C921文献标识码： A改革开放四十年以来，我国的政治、经济、文化等取得了相当大的成就，但这些方面的发展都是与人口问题分不开的。
有数据表明，1970年我国的人口出生率为33.59‰，在这之后国家也发现这么大的人口出生率基数与我国的經济发展不成比例。
为此，党的十二大实施了计划生育的基本国策[1]。
实施以来，我国人口出生率基数大的问题得到了控制，人口出生率显著下降，到2000年已经下降为14.03‰，但持续的人口出生率下降也成为我国人口老龄化问题加剧的因素之一[2]。
根据2018年的数据显示，中国的人口出生率下降到10.94‰，比2017年下降1.49个千分点，出生人口比上年减少200万人，这些数据进一步说明我国人口出生率已明显低于世界人口出生率的更替水平。
从人口学的角度来看，中国人口出生率波动的主要影响因素可以从宏观和微观两个方面来分析。
2021高考总复习地理全国通用一轮知识点复习教师用书：第15讲人口的数量变化与人口的合理容量第15讲人口的数量变化与人口的合理容量一、人口的自然增长1．世界人口增长的时空差异（1）时间差异农业革命前人口增长极其缓慢，农业革命期间人口增长先快后慢,从工业革命开始人口增长明显加快。
（2）空间差异发达国家发展中国家人口自然增长率保持在低水平，人口增长缓慢因政治上的独立，民族经济的发展，医疗卫生事业的进步，人口死亡率下降，人口增长很快2。
原因分析(1）人口增长率的决定因素：出生率和死亡率。
（2)人口增长的主要动力:经济发展水平的不断提高。
二、人口增长模式及其转变1．构成指标:出生率、死亡率和自然增长率。
2．类型、特点与转变过程模型类型类型Ⅰ类型Ⅱ类型Ⅲ名称原始型传统型现代型特点高高低高低高低低低转变过程原始型→传统型→现代型（1)发达国家:现代型.(2）大多数发展中国家：传统型。
（3)全世界:由传统型向现代型过渡.(4）我国：基本实现了由传统型向现代型的转变。
三、人口的合理容量1．环境承载力与环境人口容量(1）环境承载力是某一资源与供养人口的关系,数值大于环境人口容量；环境人口容量是某一国家或地区所能养活人口的最大数量（警戒值）。
(2）一个地区环境人口容量的大小取决于数量最少的自然资源量，即最少资源的环境承载力为环境人口容量。
2．影响环境人口容量的因素环境人口容量的大小受到许多因素的制约，其中资源丰富程度、科技发展水平以及人口的生活和文化消费水平，对环境人口容量的影响最大。
3．人口合理容量所谓人口的合理容量，是指在按照合理的生活方式，保障健康的生活水平，同时又不妨碍未来人口生活质量的前提下，一个国家或地区最适宜的人口数量。
4．世界各国实现人口合理容量的措施发展中国家要尽最大可能把人口控制在合理的规模之内;建立公平的秩序；尊重人地协调发展的客观规律,因地制宜制定本区域持续发展战略，既保护好生态环境，又不断提高人们的生活质量。
基于POI数据的乌鲁木齐市人口分布时空演变分析姜祎;窦燕;王芝皓【摘要】POI(网络兴趣点)数据是一种具有样本量大,动态更新等特点的新兴数据,能作为研究城市人口密度、移动规律和发展程度的重要数据源.本研究选择幼儿园这一能代表人口集聚情况的学前教育设施,通过标准差椭圆、平均最近邻、核密度的方法分析乌鲁木齐市幼儿园的空间分布,并以此为基础探求乌鲁木齐市各区域的人口集聚状态.结果表明:2011-2017年间乌鲁木齐市新增人口主要向北部的高新区聚集,并形成新的高密度人口聚集区,使得人口分布重心整体向北偏移.南部的天山区、水磨沟区、沙依巴克区三个老城区的人口过密的情况得到了一定程度的缓解,南北双中心的人口分布结构雏形初露.米东区与新市区之间的主干道沿线,以及头屯河区的火车西站附近成为新的人口集聚区域.【期刊名称】《统计与管理》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】5页(P78-82)【关键词】POI数据;标准差椭圆;核密度;人口时空演变【作者】姜祎;窦燕;王芝皓【作者单位】新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012【正文语种】中文【中图分类】C922一、引言人口分布是指一定时间内人口群体在地理空间中的分布、集散及组合情况，其受到自然、社会、经济和政治等多各方面的影响[1]。
研究区域内人口分布的空间演变，可以揭示区域人口空间分布的规律性，对实现人口与资源、环境、经济的协调发展具有重要的指导意义[2]。
目前国内外对于人口分布时空演变的研究已经趋于成熟，在研究尺度上，涵盖了国家地区[3]、省域[4]、都市群[5]、市县域[6]。
在研究方法上，从最初的描述性分析，到采用Clark模型[7]、正态密度模型[8]等理论模型，再到引入不均衡指数、集中指数、人口分布重心、罗伦茨曲线等[9]。
—中国城镇化的时空分异及影响因素一、本文概述《中国城镇化的时空分异及影响因素》一文旨在深入探究中国城镇化进程的时空分异现象及其背后的影响因素。
城镇化作为社会经济发展的重要标志，对中国的经济、社会、文化等多个方面产生了深远影响。
然而，由于地理、经济、政策等多重因素的共同作用，中国城镇化在时空上呈现出显著的差异性。
本文旨在揭示这些差异性的具体表现，探讨其背后的深层次原因，以期为相关政策制定和实施提供科学依据。
文章首先回顾了城镇化概念的发展历程，界定了城镇化时空分异的内涵，并阐述了研究中国城镇化时空分异的重要性和现实意义。
接着，文章通过梳理相关文献和统计数据，分析了中国城镇化在时间和空间上的分布特征，揭示了城镇化水平在不同地区、不同时间段的差异性。
在此基础上，文章进一步探讨了影响城镇化时空分异的多种因素，包括自然条件、经济发展水平、政策导向、人口流动等。
这些因素在不同程度上对城镇化进程产生了影响，共同塑造了中国城镇化时空分异的格局。
通过对这些因素的综合分析，文章提出了促进中国城镇化均衡发展的对策建议。
这些建议旨在优化城镇化布局，提高城镇化质量，缩小地区间城镇化水平差异，实现经济社会的全面协调发展。
文章总结了研究的主要结论和不足之处，并展望了未来研究方向和可能的突破点。
本文的研究不仅有助于深化对中国城镇化时空分异现象的理解，也为相关政策的制定和实施提供了有益参考。
本文的研究方法和分析框架也可为类似研究提供借鉴和启示。
二、中国城镇化的时空分异特征中国城镇化的进程在时空上呈现出显著的分异特征。
从时间维度来看，中国的城镇化经历了从缓慢发展到快速推进再到当前的高质量发展阶段。
这一过程中，城镇化的速度和规模在不同的历史阶段有着明显的差异。
早期，城镇化主要集中在大城市及沿海发达地区，而后逐渐向内陆和中小城市扩展。
这种时序上的分异不仅反映了中国经济发展和政策导向的变化，也揭示了城镇化与经济社会发展的紧密关系。
在空间维度上，中国城镇化的分异特征同样显著。
一．研究区概况及数据来源 (2)二．全国人口空间分布规律 (2)（一）人口空间分布 (2)（二）人口面积洛伦兹曲线 (4)三．全国人口时序变化特征 (4)（一）全国人口时序变化 (4)（二）人口预测 (5)三．全国人口空间变化规律 (6)四．全国人口变化的空间相关性 (9)1949——2009年中国人口时空变化分析杜洋1，毛宇飞1（1.北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京新街口外大街19号100875；）摘要：本文的目的是通过对1949-2009年中国各省区人口统计数据的研究，获得中国人口时空变化规律。
利用GIS技术和洛仑兹曲线，探究人口的空间分布规律；利用人口数学模型研究中国人口的时时序变化规律同时对人口进行合理的预测；引入水文学中的变差系数和偏态系数两个参数，探究全国人口空间分布变化规律，包括人口重心变化和人口平衡性变化；利用多元线性回归的内相关关系探究人口变化的空间相关性。
关键字：人口时空变化一．研究区概况及数据来源中国位于亚洲大陆的东部（北纬53°30′—北纬4°东经135°05′—73°40′）、太平洋西岸，陆地面积约960万平方公里。
中国是世界上人口最多的发展中国家。
第六次全国人口普查数据显示，我国总人口为1370536875人。
计划生育是中国的一项基本国策。
本文数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》、1990-2009全国统计年鉴，以及全国1:500万矢量化地图。
二．全国人口空间分布规律（一）人口空间分布根据2009年全国各省市人口总量及行政区域面积，计算出各地的人口密度（人口密度=人口总量/行政区域面积），如图1。
从图中可以看出，东部人口密集，西部人口稀疏，东西部人口密度差别很大，其中全国人口密度最高的地区是上海，人口密度最高达3046.3人/平方千米，西藏人口密度最低，为2.4人/平方千米，上海人口密度为西藏人口密度的1269.292倍。
平原、盆地人口多，高原、山地人口少。
东部的黄淮海平原、华北平原、长江中下游平原、珠江三角洲、四川盆地为我国人口高度密集区，人口密度多在400人/平方千米以上；而广大西北内陆人烟稀少，青藏高原、横断山区、天山南部人口十分稀少，人口密度在10人/平方千米以下。
经济中心和重点开发区人口密集。
从图中可以看出人口密度大于1000人/平方千米的地区多为区域经济中心，如北京、天津以及上海，分别是京津冀城市群与长三角城市群的核心城市，在全国经济排名中占有领先的地位。
图1.全国人口密度图（2009年）根据人口密度9级的划分，可以将全国人口空间分布划分为集聚核心区、高度密集区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区及基本无人区。
如图2所示，由此可以看出，北京、上海、天津属于集聚核心区，人口密度均大于1000人/平方千米。
高度密集区有河南、山东、江苏、浙江和广东。
黑龙江、陕西、四川、云南属于一般过渡区，在空间上与胡焕庸人口分界线吻合。
基本无人区主要分布在西北、西南地区，有新疆、西藏、青海以及内蒙古。
图2.全国人口密度9级图（二）人口面积洛伦兹曲线将各省区人口总量按从小到大顺序排序，从人口总量最少的省份开始算起，进行人口和面积的累积，分别求出该数值占全国人口总量与面积的比例，每个省区对应一组人口和面积比。
以累积人口比为横轴，累积面积比为纵轴，将该组数据绘制到平面直角坐标系中，连接相邻点得到总人口与面积的洛伦兹曲线图，如图3所示。
由此可见，总人口与面积洛伦兹曲线偏离45°对角线的程度较大，说明人口分布很不均衡，约90%的人口集中在不到60%的土地上，剩下40%土地上只集中了10%左右的人口。
图3.总人口与面积的洛伦兹曲线三．全国人口时序变化特征（一）全国人口时序变化1949年—2009年，除1987年人口总量明显减少外，中国总人口几乎呈直线上升的趋势增长，从1949年52173.29万人增长到2009年131660.7万人，增长速率高达1324.79万人/年。
根据人口年增长速率，如图3，可以将中国人口增长可以分为3个阶段。
第一个阶段为较高速率的平稳增长阶段（1949年—1971年），增长速率以2.7%为基线波动变化，最大值为3.65%（1971年），最小值为-1.07%（1959年）。
人口增量31498人，年均增长1432人。
从以上可以看出，这阶段人口增长速率变化不大，总体上保持为较高速率增长的状态。
第二阶段为速率波动下降阶段（1972年—1992年），增长速率从2.35%下降到了1.99%，在这期间经历了4次大幅下降和3次大幅上升的波动过程，增长速率的最大值高达13.50%（1989年），最小值为-6.30%（1984年），人口增量为35849人。
可见，此阶段人口数量有增有减波动幅度大，增长速率有所减小，但总量仍保持增长。
第三阶段为较低速率的平稳增长阶段（1993年—2008年），增长速率保持在1%以下，以0.7%为基线波动变化，出现了两次低谷分别为1996年的-1.62%和2004年的-0.84%，人口增量为11306人，年均增长707人，约为第一阶段人口年均的一半。
图3.中国总人口及其年增长速率变化特征（二）人口预测在人口发展的某一时期，人口可能会在短时期内呈现出线性增长趋势，即每年的人口增长速度较一致，这时可以用一元线性回归模型来对未来较短时间内的人口进行预测。
一元线性回归模型如下：P（t）=a+bt式中，t为年份，P（t）为t年的人口数量，a、b是模型参数。
根据全国人口增长的阶段性，分别用1949年—2008年（60个样本）、1972年—2008年（37个样本）、1993年—2008年（16个样本）三组阶段性的人口数据，借助SPSS软件拟合出三个全国人口的一元线性回归预测模型，如表1。
表1.三阶段样本下全国人口的一元线性回归预测模型模型数据序列样本数一元线性回归模型R2 平均相对误差模型1 1949-2008年60 Y=1436.299t-2748000 0.982 23.03% 模型2 1972-2008年37 Y=1335.596t-2547000 0.931 12.66% 模型3 1993-2008年16 Y=650.681t-1176000 0.938 2.20% 从表中可以看出，三个模型的拟合度R都比较高，模型3的平均相对误差最小，所以选用模型3作为全国人口预测模型，预测2012-2030年人口。
预测结果表明，2020年全国人口总量将达到138375.6万人，2025年全国人口总量将达到141629万人，2030年全国人口总量将达到144882.4万人。
（实际上由于1993-1996年重庆人口数据没有找到，造成模型3预测2010年人口为131868.8万人，与实际第六次人口普查137053.6875万人不符，但理论上模型3较模型1、2更精确）三．全国人口空间变化规律人口具有比较强烈的变动性，在这里运用加权平均的算法计算中国人口中心的变化。
同时本文引入变差系数和偏态系数这两个水文变量，以度量中国人口空间分布的均衡程度和不同地区的人口变化差异。
4.1人口重心的空间变化人口重心的计算是以每个省的人口为权重，近似每个省人口的重心为各省的省会，对全国人口重心进行加权平均，分别获的经度和维度与年份的关系图。
从这幅图中我们可以看出，从1949—1964年这个时间段，中国人口重心向东偏移，这是因为，建国后社会趋于稳定，生产力恢复使得东部人口急速增加。
自1965-1978年，人口重心向西部偏移，这与当时的国家政策密不可分，上山下乡使得大量人口去支援西北。
1982-1995年，人口重心持续西移。
1995-2009，人口重心又向东移动，原因是东部经济的快速增长，使得人口向东部集聚。
从总体来讲，六十年以来中国人口重心的经度变化不大，范围在113.25E-118E，人口的东西分布格局没有大的变化，呈现波动状变动。
从这幅图中我们可以看出，1949-1964年，人口重心持续向北移动，这是因为建国初期，国家大力开发东北，人口向东北迁移。
1964-2009年，人口重心持续的向南移动，这个过程原因比较复杂，一方面是因为国家政策的均衡化，另一方面是由于南方的经济发展使得人口向南方集聚。
总体来说，建国六十年来，人口重心的维度变化也不大，范围在32.45N-32.32.80N 范围内变动，前期由于历史原因人口重心向北移动，但是在可以预见的将来，人口重心向南偏移的趋势不会发生变化。
通过计算我们可以得出，人口分布重心可以用一个标准圆圈定，圆心在（32.60N，113.5E），半径为40km 。
1949-2009年，人口重心都可以落入这个范围内。
由此我们可以看出，60年来中国的人口重心变化非常小。
4.2全国人口空间平衡性分析在对空间平衡的分析中，我们引入了两个水文学变量：变差系数和偏态系数。
变差系数是描述随机变量相对于均值离散程度的统计参数，以标准差与均值之比表示。
变差系数的大小可以表示各个变量大小的均衡程度。
其公式如下： 变差系数（CV ）=标准差（σ）/平均值（x ）在计算中，我们以各年每个省份的人口密度为变量，获得下面的变化规律：1949—2009全国人口变差系数11.11.21.31.41.51.61.71.81949195319571961196519691973197719811985198919931997200120052009变差系数从图中可以看出，从建国以来，不同发展阶段，人口地区差异的影响因素差异巨大，所以本文将以1964年和1980年为界限，分三个阶段进行分析。
第一阶段（1949-1964年），生产力恢复，生存条件良好的地区，人口集聚上升，各地区的人口密度差异拉大，CV 值高达1.54。
第二阶段（1965-1980年），在政策的影响下，生产能力遭到一定的破坏，同时，上山下乡等一系列原因致使各地区的人口密度差异缩小，CV 值最低达到了1.25。
第三阶段（1981-2009），在经济的带动下，东部人口密集区进一步人口集聚，人口的大规模迁移，使得地区的人口密度进一步拉大。
从上图可以看出，中国人口分布的总体趋势是朝不平衡方向发展的，在可以预见的将来，中国人口分布的不平衡性将进一步加剧。
偏态系数是说明随机系列分配不对称程度的统计参数，用Cs 表示它在这里的应用意义是反映大于人口密度均值区域与小于人口密度均值区域的对称关系（包括数量的对称关系和离散程度的对称关系。
这一个参数可以表现这两个因素共同作用的结果，但是不能区分这两个因素的影响）。
偏态系数绝对值越大,样本值分布偏斜越严重。
偏态系数以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度，用SK 表示偏斜系数:偏态系数小于0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。
