东北师大计量地理学论文2中国省际人口现代化发展水平的定量分析.docx
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东北师大计量地理学论文2中国省际人口现代化发展水平的定量分析
中国省际人口现代化发展水平的定量分析
文章编号：
中国省际人口现代化发展水平的定量分析
xxxxxx
（东北师范大学城市与环境科学学院，中国长春130024）
摘要：
首先选取第十套数据2001年全国30个省、市、自治区的11个人口现代化发展指标（出生率，人口自然增长率，期望寿命，平均受教育年限，识字率，人均GDP，城乡居民储蓄年底余额，人均社会消费额，成年劳动力比重，城市人口比重和第三产业人口比重11个指标），应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了全国人口现代化发展水平的区域谱系图；最后在此基础上，探讨了全国省际综合发展水平的区域相似性和差异性。
研究结果表明：
利用主成分分析和系统聚类方法分析中国省际人口现代化发展水平，不仅可以克服传统的基于人工选用指标进行综合分析所存在的数据不易处理的缺陷，而且结果准确性高，是对中国经济发展水平进行定量分析的一种新的尝试。
关键词：
人口现代化发展水平;主成分分析;系统聚类;中国
1．引言
人口现代化是指人口在生产过程以及人口各方面特性发展演进过程，是指人口类型或人口变量自传统型像现代型的演进及转化的过程，也就是作为社会生产力中最活跃因素的人类自身现代化建设，代表未来人口发展的方向[3]。
人口现代化包含了生育现代化、人口素质现代化、人口结构现代化和经济现代化四个方面的内容。
在这四个方面中，生育现代化和人口素质现代化无疑是最重要的，所以赋予两者更大的权重。
具体定义是：
人口现代化指数=0.3×生育现代化指数+0.3×人口素质现代化指数+0.2×人口结构现代化指数+0.2×经济发展指数[6]。
研究表明：
中国及各地区人口现代化内部各方面发展极不平衡，加快经济发展与人口（社会）结构的调整是加快中国人口现代化进程的必然选择。
然而各地区之间存在着严重的差异性。
这其中既包括区域自身的地理状况的原因，也包括经济发展状况和政治等各方面的原因[7-9]。
为了能更好地了解全国各省份人口现代化的具体情况,加快中国人口现代化进程，本研究选取了2001年中国30个省、市、自治区的11个指标交通，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了全国人口现代化发展水平谱系图；最后结合各地区自身的地理状况和经济发展水平，探讨了全国省际间人口现代化发展水平的区域相似性和差异性。
2．全国人口现代化发展的“降维”分析
2.1指标选取
人口现代化的内涵极为丰富，其指标涉及面广，我们可以从中选择机组较为典型、全面、能基本反映人口现代化分布现状的指标用来分析中国人口现代化区域分布，综合目前一些专家学者提出的不同的人口现代化指标体系，选用合适的可用指标。
本研究从生育现代化、人口素质现代化、人口结构现代化和经济现代化等四个方面出发,根据目的性、科学性、完整性原则及可操作性原则，选取出生率，人口自然增长率，期望寿命，平均受教育年限，识字率，人均GDP，城乡居民储蓄年底余额，人均社会消费额，成年劳动力比重，城市人口比重和第三产业人口比重11个指标作为分析中国人口现代化发展水平的评价指标，并对这些评价指标作主成分（降维）分析。
X1——出生率（以%为单位）。
出生率是制约社会年龄结构的主要因素。
出生率过低会使社会出现老年化趋势，影响到社会经济的持续发展，而出生率高会带来人口增长过快，社会竞争压力大。
出生率高、人口自然增长率高的省份生产力高，但社会压力会大，社会不稳定因素增多，尤其是中国目前各省人口基数都较大的情况下，出生率高带来的影响是很大的。
X2——人口自然增长率（以%为单位）。
该指标衡量该省未来人口数量，而一个省的人口数目制约了该省经济的发展。
人口过快、过多增长造成国家负担重、社会贫困；而会降低国民生产总值，同样制约社会经济发展。
X3——期望寿命（以岁为单位）。
指该年内各种年龄的人口按各自年龄的死亡率延续下去,一个人平均能够活多少年。
用以反映人口的身体素质状况,而按年龄死亡率由该年内社会政治经济条件、自然环境条件、医疗卫生水平和生活水平所决定。
其地位的重要性亦不言而喻。
X4——平均受教育年限（以年为单位）。
该指标体现该省人口的平均受教育水平，年限高的省社会高知识水平群体大，能够担任高新产业工作的人多，对未来经济发展影响很大。
X5——识字率（以%为单位）。
识字率体现该省人口的总体受教育水平，识字率高说明不仅高等教育发展得好，基础教育水平同样得到较好保障。
它是文盲率的逆指标。
X6——人均GDP（以元/人为单位）。
人均GDP是衡量一个国家或地区经济发展水平的最普遍的一个标准。
一般地说，人均GDP高.社会福利水平也就高。
X7——城乡居民储蓄年底余额（以元为单位）。
储蓄余额高说明居民人均可支配收入高，是衡量居民生活水平的最为直接的指标。
X8——人均社会消费额（以元为单位）。
消费对经济发展有强烈推动作用，人均消费额高说明经济发展较快也较好。
X9——成年劳动力比重（以%为单位）。
指15—64岁的成年人口在总人口中所占的比例。
它是体现人口年龄结构状况的重要指标,劳动年龄的人口比例大,一般地说其参与经济活动的人口就相对多一些,其社会负担就轻一些。
对未来经济发展有一定影响。
X10——城市人口比重（以%为单位）。
是指城市人口中的非农业人口、居住城区的农业人口和流动人口所占的比例。
其人口比重高说明城市化水平高。
X11——第三产业人口比重（以%为单位）。
是指城市人口中的非农业人口、居住城区的农业人口和流动人口所占的比例。
第三产业发展的前提是第一和第二产业劳动生产率水平提高，这样才能腾出更多的劳动力和资金去发展第三产业。
第三产业发达，往往也意味着这个国家整体经济社会发达程度和现代化水平比较高。
2.2指标间的相关性分析
利用SPSS软件对原始数据做标准化处理，然后计算得出各指标之间的相关系数矩阵，其结果见表1。
表1相关系数矩阵
Table1Thecorrelatedmatrixof11indices
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
相关
X1
1.000
0.785
-0.614
-0.694
-0.491
-0.557
-0.582
-0.589
-0.768
-0.586
-0.565
X2
0.785
1.000
-0.701
-0.775
-0.592
-0.640
-0.676
-0.626
-0.826
-0.700
-0.631
X3
-0.614
-0.701
1.000
0.813
0.699
0.657
0.657
0.657
0.545
0.643
0.563
X4
-0.694
-0.775
0.813
1.000
0.868
0.647
0.690
0.727
0.785
0.765
0.737
X5
-0.491
-0.592
0.699
0.868
1.000
0.295
0.324
0.364
0.504
0.413
0.425
X6
-0.557
-0.640
0.657
0.647
0.295
1.000
0.967
0.896
0.715
0.912
0.776
X7
-0.582
-0.676
0.657
0.690
0.324
0.967
1.000
0.956
0.764
0.932
0.863
X8
-0.589
-0.626
0.657
0.727
0.364
0.896
0.956
1.000
0.760
0.895
0.892
X9
-0.768
-0.826
0.545
0.785
0.504
0.715
0.764
0.760
1.000
0.847
0.728
X10
-0.586
-0.700
0.643
0.765
0.413
0.912
0.932
0.895
0.847
1.000
0.861
X11
-0.565
-0.631
0.563
0.737
0.425
0.776
0.863
0.892
0.728
0.861
1.000
由表1不难得出，原始变量数据中，X6（人均GDP）和X7（城乡居民储蓄年底余额）,X6（人均GDP）和X10（城市人口比重）,X7（城乡居民储蓄年底余额）和X8（人均社会消费额）,X7（城乡居民储蓄年底余额）和X10（城市人口比重）均存在着较大的正相关。
2.3主成分贡献率及其主成分载荷分析
通过SPSS软件计算得到主成分特征值、贡献率、累积贡献率（如表2所示）。
由表2可知，前两个主成分的累积贡献率为84.687%（理论上80%--85%），所以选取前两个主成分，就可以综合代表11个指标所反映的中国各地区人口现代化的特征和基本情况。
主成分载荷矩阵（表3）表明：
第一主成分（贡献率为48.949%）在出生率和人口自然增长率有较大负相关，对期望寿命、平均受教育年限以及识字率有较大正载荷，我们可以根据这些变量的原始含义将它定义为人口社会结构和人口素质因子，第二主成分对人均GDP、城乡居民储蓄年底余额、人均社会消费额、成年劳动力比重、城市人口比重以及第三产业人口比重有较大正载荷，我们可以将其定义为生活质量因子和生育模式因子。
两个主成分综合起来基本能反映人口现代化水平的一般特征，所以这种主成分分析效果较好。
第一主成分在公路、货运总量和货物周转上具有很大的正载荷（0.917、0.944、0.910、0.889、0.830），这5个指标反映了中国大部分地区以公路为主要运输方式这一事实，可以说明第一主成分在某种程度上代表着中国交通运输业的整体状况。
第二主成分（贡献率为26.566%）在内河航道上具有较大的正载荷（0.822），在国家铁路上具有较大的负载荷，这说明第二主成分在一定程度上代表着交通工具的利用方向。
第三主成分（贡献率为26.256%）在公路上存在一定的正载荷，这说明第三成分在一定程度上也反映出第一主成分的重要性。
表2主成分特征值、贡献率和累积贡献率
Table2Theeigenvalue，contributionrateandaccumulativecontributionrateofPC
特征值
贡献率
累积贡献率
1
2
7.972
1.344
72.472
12.216
72.472
84.687
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
旋转平方和载入
合计
方差的%
累积%
合计
方差的%
累积%
合计
方差的%
累积%
1
7.972
72.472
72.472
7.972
72.472
72.472
5.384
48.949
48.949
2
1.344
12.216
84.687
1.344
12.216
84.687
3.931
35.739
84.687
3
.647
5.879
90.567
4
.404
3.673
94.239
5
.247
2.244
96.483
6
.170
1.545
98.029
7
.089
.812
98.841
8
.076
.693
99.534
9
.026
.235
99.769
10
.015
.134
99.903
11
.011
.097
100.000
表3主成分载荷矩阵
Table3TheloadmatrixofPCA
1
2
3
X1
X2
X3
X4
X5
0.576
0.442
0.804
0.916
0.866
-0.720
0.822
-3.37E-02
0.190
-0.110
-4.86E-02
-5.79E-02
0.578
-5.53E-02
-0.405
表3主成分载荷矩阵
Table3TheloadmatrixofPCA
旋转成份矩阵a
成份
1
2
VAR00001
-.447
-.670
VAR00002
-.507
-.723
VAR00003
.430
.742
VAR00004
.480
.842
VAR00005
.044
.934
VAR00006
.917
.257
VAR00007
.944
.284
VAR00008
.910
.316
VAR00009
.685
.562
VAR00010
.889
.374
VAR00011
.830
.356
1
2
3
X1
X2
X3
X4
X5
0.576
0.442
0.804
0.916
0.866
-0.720
0.822
-3.37E-02
0.190
-0.110
-4.86E-02
-5.79E-02
0.578
-5.53E-02
-0.405
2.4全国各省主成分得分评价与分析
计算各省、市、自治区在第一、第二和第三主成分上的得分，如果一个区域在某一主成分上的得分为正，则意味着这一区域的该主成分在平均发展水平之上；反之，得分为负则表明在平均水平以下。
另外。
也可以按照各个主成分的贡献率，定义综合主成分得分，它反映了各省、市、自治区交通运输业的综合发展水平。
中国第一、第二和第三主成分得分前五位的省份及其得分情况，具体见表4。
表4第一、第二、第三主成分得分前五名的省份
Table4ThefivebestprovinceswiththehighscoresinPCA1，PCA2，PCA3，respectively
1
2
北京
3.13086
河北
1.15779
上海
3.06198
天津
.55177
天津
1.57633
河南
.51350
浙江
.63588
山西
.45240
西藏
.57258
广西
.40277
第一主成分
第二主成分
序号
省份
得分
省份
得分
1
2
3
4
5
内蒙古
黑龙江
河南
吉林
四川
2.67467
1.87246
1.48664
1.19553
1.04839
江苏
广东
浙江
湖南
湖北
3.01961
2.27364
1.79876
0.68689
0.52020
从表4中可知，内蒙古、黑龙江、河南、吉林、四川、江苏、广东、浙江、湖南、湖北、山东和河北等省份的主成分得分均为正，说明这些省份交通运输业的发展水平均在全国的平均水平之上。
第一、第二和第三主成分得分上的差异，综合反映了5个交通运输业发展状况的评价指标在区域结合上的差异。
内蒙古、黑龙江、河南、吉林和四川等省份在货运总量、货物周转和公路长度等方面表现的有为突出。
江苏、广东、浙江、湖南和湖北等省份在内河航道运输上表现明显。
四川、广东、湖南、山东和河北等省份公路运输的特征比较突出。
而四川的陆路运输在第一、第三主成分得分中均有明显表现，广东、湖南在陆路和水路运输方面共性表现更明显。
综合得分（表略）排名在前的13个省份依次为广东、江苏、四川、湖南、河北、浙江、山东、辽宁、河南、湖北、安徽、云南和山西。
它们交通运输业的综合发展水平较高。
具体讲广东、江苏和浙江为中国的东南沿海省份，还有山东省和辽宁省，这些地区经济都较发达，在国民生产总值中占的比重较大，这些省份的运输包括铁路、公路、水运和航空等各种方式，其中辽宁的沈阳，河南的郑州是铁路运输中重要的交通枢纽，而大连、青岛、宁波和连云港等是中国重要的对内对外港口，另外拥有发达的经济其前提就必须拥有便利和发达的交通，之所以这些省份经济很发达，就是因为这些省份的自然条件有利于交通发展；湖北、湖南和浙江境内拥有很好的内河运输条件；而四川，云南等省区，境内地形多以山地为主，这些省区内的公路建设较之其他地区存在更多的必要性；另外四川，河南和山东等省均为中国人口大省，其人口数量均在1亿左右，使这些地区存在大量剩余劳动力，劳动力的输出也可促进公路和铁路等交通运输方式的发展；而象山西，其煤炭资源占全国储量的75%左右，“大秦线”就是为了运输山西省的煤炭资源而建立，而辽宁是东北工业基地的核心，其煤炭和钢铁十分丰富，江苏的钢铁、四川攀枝花的矿产，以及河南平顶山等地的煤炭等等诸如此类的情况都可促进交通的发展，是交通发达的主要原因。
需要要说明的是：
各省、市、自治区在地理位置上存在着差异性，它会对交通运输业的发展有明显的作用和影响。
例如综合得分排在后四位的依次是海南、西藏、青海和宁夏，其得分分别为：
-1.97297、-2.24124、-2.29937和-2.34706，说明这几个地区的交通运输业居全国的平均水平之下。
其中西藏仅有单一的铁路线，海南开通铁路也不过是2004年的事，另外这些省区都在偏远地区，经济都不够发达，符合我们分析的交通和经济紧密联系这一点。
所以这个四个省区在交通运输方面均属于不够全面、不够发达的地区。
3.全国省际人口现代化发展的区域相似性和差异性分析
系统聚类分析方法是定量地研究地理事物分类问题和地理分区问题的重要方法。
因此我们采用系统聚类分析方法对中国各省、市、自治区人口现代化发展的区域相似性和差异性作综合和系统的分析。
3.1基于欧氏距离的聚类计算
首先采用标准差标准化方法对三个主成分得分的数据进行处理；然后采用欧氏距离测度样本间距离；最后计算出8种系统聚类分析方法的结果，通过比较选出最短距离法计算类间的距离并对样本进行分类，从而得到全国综合交通发展水平的区域谱系图（见图1）。
图1全国交通运输业发展状况的区域谱系图
Fig.1ThepedigreemapoftrafficcarryingtradeinChina
3.2全国综合交通发展水平的区域相似性和差异性分析
当类间距离取2.1（谱系图中第一条长竖线所示）和4.8（谱系图中第二条长竖线所示）时，可以将中国30个省、市、自治区划分为五个类和九个亚类。
第一类：
天津、上海、北京、四川、河南、黑龙江、吉林、辽宁、河北9个省，其中天津、上海、北京为一亚类，四川、河南为一亚类，黑龙江、吉林、辽宁、河北为一亚类。
这9个省、市都是交通运输非常发达的地区，经济也都发展的特别好。
其中天津、上海、北京为一亚类是因为这三个直辖市的经济都极其发达，交通运输网非常完善；四川、河南为一亚类是因为这两个地区的促进交通运输发展的条件很类似，因为两个省都是中国的人口大省，劳动力的大量输出需要发达的交通运输；黑龙江、吉林、辽宁、河北为一亚类是因为这四个省的交通运输都比较发达，但经济水平还都不是特别高。
第二类：
云南、安徽、福建、江西、山东、广西6个省，其中云南为一亚类，安徽、福建、江西、山东、广西为一亚类。
这6个省的铁路运输都不是特别发达，但是公路运输相对来说比较发达。
其中云南单独为一亚类是因为该省的地形，云南高原和贵州高原统称的云贵高原是中国四大高原之一，云南高原的湖盆众多，不利于发展铁路运输，内河航运也不发达，该地区的大量农产品和工业产品外运就依靠公路运输，所以促使该地区的公路运输极其发达；安徽、福建、江西、山东、广西为一亚类是因为交通运输发展水平比较相近，虽然公路运输和铁路运输相对来说发展的要稍好一些，但两种运输方式的发展相差不大。
第三类：
山西省和内蒙古自治区。
山西和内蒙古这两个省份都是煤碳资源特别丰富的地区，铁路运煤又是中国的主要运输方式，因此这两个地区的铁路都比公路运输发展的稍好一些。
第四类：
江苏、湖南、广东、浙江、湖北5个省，其中江苏、湖南为一亚类，广东、浙江、湖北为一亚类。
这5个省都是中国内河航运非常发达的地区。
其中江苏、湖南为一亚类是因为这两个省的内河航运都极其发达，航运网非常密集是促进该地区经济发展的主要因素；广东、浙江、湖北为一亚类是因为这些地区除了内河航运非常发达以外，公路运输和铁路运输都极其发达。
第五类：
贵州、新疆、陕西、甘肃、宁夏、西藏、青海、海南8个省，其中贵州、新疆、陕西、甘肃、宁夏为一亚类，西藏、青海为一亚类，海南为一亚类。
这8个省、自治区交通运输都不是很发达。
其中贵州、新疆、陕西、甘肃、宁夏为一亚类是因为这些地区的交通运输发达程度很相近，经济发达程度差不多，而且地形情况也很相似；西藏、青海为一亚类是因为这两个地区在地域上是邻接的，并且均在中国的西北内陆地区，海拔较高，交通运输的发展都不发达；海南自己为一亚类是因为其与其他省份之间的铁路2004年才刚刚开通的缘故。
4．结论
通过主成分分析将选用的用于分析全国交通运输业发展的5个指标，“降维”成3个综合的、独立的，且功
能明确的主成分，避免了5个斜交的、相关的指标在分析问题上造成的偏差。
3个主成分累计贡献律达90.29%；由主成分载荷可知X3（公路）和X4（货运总量），X4（货运总量）和X5（货物周转）对全国综合交通发展水平的影响作用突出；各主成分得分和综合主成分得分，清楚地反映出了全国各省、市、自治区在综合交通发展水平上的差异和特点。
主成分得分基础上的系统聚类分析结果（谱系图），揭示出了全国综合交通发展水平在各地区的相似性、差异性特点和规律。
此方法是对全国省际间综合交通发展水平进行定量分析的一种新的尝试。
由于谱系图的结论（果）客观准确，因此也为各省、市、自治区和全国未来的交通运输业的发展提供了客观指导依据。
参考文献:
[1]地理科学编辑委员会，地理科学[M]，北京:
科学出版社，2004.59-86
[2]韩渊丰.中国区域地理[M]，广州:
广东高等教育出版社，2000.366-398
[3]赵济，陈传康.中国地理[M]，北京:
高等教育出版社，1999.67-94
[4]王秀银.“关于人口现代化的几点思考”.人口研究（京）.2002,4,9-16
[5]匿名.“十一五”：
交通运输业仍是热门[N].经理日报，2005-12-11（001）．
[6]王国强.当前中国交通运输业发展主要存在的问题及对策[J].广西电业，2003，12:
41-43.
[7]国家发展改革委宏观经济研究院课题组.“十一五”时期中国交通运输业的发展对策[J].宏观经济研究，2005，10:
35-40.
[8]杨令宾等.吉林省主要城市经济发展与环境关系探析[J]，经济地理，2005，12.269-272
[9]敬迁.21世纪中国发展战略全析[M]，沈阳：
新民出版社，2004.38-59
[10]杨令宾.计量地理学[M]，长春:
吉林人民出版社，2005.96-100，129-133
[11]国家统计局.中国统计年鉴[M]，北京：
中国统计，2005.549-580
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