文献来源：《地理研究》2023年第6期。

摘要：村域尺度上的人口分布变化特征及影响因素研究对于推进以县城为重要载体的城镇化建设具有重要意义。基于农业普查数据和七普数据，综合运用空间探索分析和GWR、MGWR模型等对平原农区柘城县进行研究。结果表明：①村域人口的规模分布以中小等级村庄为主，但位序-规模模型的拟合指数变化表明人口分布具有向县城、乡镇等高等级聚落集中的态势；城-镇-村层级结构大致呈“金字塔型”，且城区和镇区常住人口数趋于增加。②区域内人口分布格局呈动态变化，常住人口与户籍人口比值较高的区域呈局部集中态势，即县城常住人口数量相对较多。③人口分布是村庄发展基础、区位条件、服务设施、产业发展综合作用的结果。其中，研究初期人口规模、村庄耕地面积的影响较大，其次为县城可达性，但其影响程度均趋于减弱，小学学校数量和商超数量的影响呈增强态势，村庄特色产业则逐渐向负向影响转变。④影响因素的尺度效应使其对不同空间单元的作用强度存在明显差异。在县域城镇化高质量发展进程中，可根据以上趋势，通过城区、镇区的优化布局和产业发展、服务设施的灵活差异化布局等举措以促进人口分布格局的进一步优化。

一、研究背景及目的

人口分布是特定时空背景下人地关系的一种反映，是人口发展在空间上的一种表现形式。随着社会经济的发展，尤其是城镇化进程的推进，一个地区内的人口规模和结构特征、空间格局特征也在逐渐发生变化，而厘清其空间分布特征和影响因素是理解人口与环境之间关系的基础。

当前对人口分布格局演变的研究依然是学者们关注的热点问题之一。学者们关注不同地域空间内人口的分布格局演变特征及其影响因素。同时，人口分布的空间异质性是多种因素综合作用的结果，其演化过程也存在明显的区域差异，自然地理条件一直是影响人口分布较为显著的因素，但区域人口增长的驱动因素逐渐转变为经济要素和舒适性要素并重，且不同地区、不同尺度（如市域、县域单元）具明显差别。随着研究技术的发展和小尺度数据的可得性增加，乡镇和村域尺度上的研究逐渐增多。如平原区的区位条件和社会经济发展为城镇人口分布的主要影响因素；山区乡镇人口分布与海拔、坡度则呈显著负向相关。村域尺度上，海拔、贫困程度是造成村域人口空心化显著地域差异的主要因素；自然地理条件、地理区位和公共服务设施影响山区县人口空间分异。

人口空间分布及演化具有典型的尺度特征和区域差异，研究尺度越小，空间异质性特征越明显。在长期人口研究的基础上，胡序威先生指出“新型城镇化空间发展的重点应该关注县城内的就地城镇化”。在推进以人为核心的新型城镇化过程中，县城作为连接城市与乡村的纽带，对于促进城乡融合发展、优化城镇化空间布局具重要支撑作用。

二、研究亮点

2022年5月中共中央国务院办公厅印发《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》中指出，县城是中国城镇体系的重要组成部分，是城乡融合发展的关键支撑，要求顺应县城内人口流动变化趋势，促进以县城为重要载体的城镇化建设。村域作为中国人口聚居的空间单元之一，其人口分布格局及演化的研究可更为系统的揭示县域范围内人口变化的级尺度特征及其内在规律性。同时，中国中部平原农区悠久的农耕文化，使得较长时段的历史发展对区域内人口规模体系、空间分布具有较为深刻的影响，且平原地区平坦的地势条件，使得在地形因素外可更为直观的探析其他因素对人口分布的影响。鉴于此，文中关注县域城镇化进程中的人口变化特征及其影响因素，在多源数据基础上以豫东平原柘城县作为研究对象对此进行深入探析，以期为平原农区县域城乡人口规模体系的协调发展和城镇化建设提供参考和借鉴。

三、研究结果

人口位序-规模特征：借助于位序-规模模型观察村域单元常住人口的规模分布特征及变化，通过散点图和模型拟合方程（图2）可以看出：①拟合指数相对较小。说明研究区村域单元常住人口规模分布比较均匀，小规模村庄数量较多，而人口数量多的较高位次村庄不很突出。②拟合指数和拟合优度均有所上升。分析时段内拟合指数、拟合优度的上升幅度分别为0.2029、0.1075，说明该时期县域人口规模体系逐渐发育，人口规模分布趋于集中，村庄人口具有向高等级聚落集中的态势，即趋向于在县城和乡镇集中，但由于人口数量少的小规模村庄数量较多，其变化幅度较小。③首位聚落实际值偏小。2006年首位村域单元位于拟合直线的上方，而在2016年和2020年则位于拟合直线下方，说明2016年和2020年居于首位的聚落单元其人口规模在体系中占比有所下降，随着区域内城乡聚落体系的发展，人口数量多的高位次聚落仍有一定的发展空间。④研究区村庄多分布在拟合直线上，且拟合直线随时间逐渐向外推移。研究区为中国典型的平原农区，其村落常住人口多在1000~2000人之间，2020年1000人以下的小规模村落占比约为13%；而随着区域聚落体系的发展，人口规模分布的拟合直线斜率（绝对值）逐渐增大，且后一时段的年均增速略高。

2.人口分布层级结构

基于村域单元数据进行统计分析得到研究区城区-镇区-村域单元的常住人口分布层级结构图（图3）。从人口规模占比来看，2006—2020年研究区城区和镇区的常住人口规模有所增加，其占比增长幅度分别为6.60%、8.32%，而村域单元的人口规模有所减少，其下降幅度为14.92%；但整体上“城-镇-村”层级结构仍保持“金字塔型”。这与平原农区人口分布特征保持一致，即村庄数量多，但常住人口趋于减少；同时，城区和镇区的人口规模随着城镇化、地区经济发展、居民居住需求、就业等因素趋于增加。此外，不同层级人口规模占比的年均变化幅度显示2016—2020年变化幅度低于2006—2016年，但均呈现出高等级聚落（镇区、城区）人口占比趋于增加的态势。

3.人口分布格局

基于研究区村域单元的常住人口与户籍人口比值数据，进一步采用热点分析工具探察村域尺度上人口分布格局的变化（图4）。可以看出，村域尺度上常住人口与户籍人口比值的分布格局呈基本稳定态势，热点区域在县城及其附近地区聚集分布，冷点区域则呈分散布局，局部地区有小范围的低值集聚区；同时，分析时段内热点区域和冷点区域呈动态变化。具体来看，①热点区域范围相对稳定，2006年和2020年仅在县城及其附近地区形成高值集聚区，表明该地区常住人口与户籍人口的比值较高，常住人口数较多；2016年则是县城及其附近地区、多数镇区形成高值集聚区。②冷点区域范围逐渐增加，且由县域西南方向向北、向东转变，在空间上呈局部聚集态势，如大仵乡、惠济乡、胡襄镇形成了局部集中的冷点区域，说明这些地区常住人口相对较少。整体上，研究区常住人口与户籍人口比值的高值集聚区主要集中在城区，即县城常住人口相对较多。

（二）人口分布的影响因素

1.影响因子的OLS模型分析

结合表1中所选取的指标对研究区2006—2020年村域尺度上常住人口分布的影响因素进行分析。在此，以三个年份常住人口数据的自然对数为因变量，9个影响因子为自变量，构建OLS模型。由模型回归结果来看（表3），三个年份模型拟合优度均在0.50以上，且在1%水平上显著，说明被解释变量与解释变量之间建立的线性关系模型具有显著的统计学意义。同时，9个影响因子的方差膨胀因子（VIF）值介于1.02~1.99之间，均小于7.5，表明因子之间不存在多重共线性。最终得到初期人口规模、村庄耕地面积、县城可达性、小学学校数量、商超数量、村庄特色产业6个因子对研究区村庄常住人口分布具显著影响。

具体来看，初期人口规模、村庄耕地面积、小学学校数量、商超数量4个因子对不同时点研究区村庄常住人口分布具显著的正向影响，县城可达性则表现出显著的负向影响，村庄特色产业的影响则是由正向转向负向。其中，①初期人口规模对常住人口分布具正向影响，且影响程度较大，这是由于初期人口规模是长时段内地区发展的重要积累，其构成了一段时期地区发展的人口基础，对人口未来发展具有基础性、持续性影响。②村庄耕地面积对常住人口分布具正向影响，其影响程度也相对较大，这是由于柘城县是全国重要的粮食生产核心区，小麦、玉米等粮食作物种植面积稳定在6万hm²以上，同时也是全国著名的辣椒生产加工集散地，粮食作物和经济作物的生产和加工对劳动力有一定需求，故此村庄耕地面积与常住人口呈正向关联；但这一因素的影响程度呈下降态势，表明耕地对常住人口的居留意愿趋于减弱，人们更多的倾向于兼业或外出务工以获得更多收入。③小学学校数量与常住人口之间呈显著的正向关联，且影响程度逐渐增加，表明村庄常住人口对基础教育的需求具有一定依赖性，且低龄儿童往往需要父母陪伴，幼儿园数量这一因素的影响也逐渐趋于显著，且与常住人口规模的正向关联程度逐渐提升也进一步说明上述情况。④商超数量对村庄常住人口具显著正向影响，这是由于综合超市和商店作为满足居民日常生活的重要服务设施之一，居民对较近距离范围内的超市和商店具有较大需求，故此村庄营业面积50m2以上的综合商店或超市数量越多，在其服务半径内居民所获得的生活服务便捷度越高，进而常住人口数量也会较多。⑤县城可达性与常住人口分布之间呈负向影响，但影响程度呈小幅度下降，这是由于县城作为地区行政服务中心，承担着人流、信息流、物流等交流和交换的职能，而距离县城越远人们对非农就业机会和市场机会的获得程度会有所减弱，故距离县城越远的村庄其常住人口数量相对越少，但随着地区交通便捷性的提升和信息化程度的提高，县城可达性这一指标对村庄常住人口分布的影响程度趋于减弱。⑥村庄特色产业对常住人口分布的影响呈波动变化，2006年和2016年呈显著正向影响，2020年则呈负向影响，这是由于早期研究区特色产业多以特色种植和养殖为主，对劳动力需求较大，但随着地区产业的多元化发展和农业机械化程度的提高，村庄特色产业的发展对劳动力的需求趋于减少，进而影响村庄常住人口规模。此外，在3个年份其他相关因素对人口分布的影响均呈现出动态变化。

2.影响因子作用的尺度效应

MGWR模型能够通过最优带宽的设置兼顾不同因素对人口分布的影响，并能更好的揭示影响因素的局部变化，降低模型残差的空间自相关性。在此，将GWR模型与MGWR模型分别进行分析，以探究6个显著性因子的作用方向和强度在不同空间单元的差异，并进一步探究其尺度效应（表4）。三个年份MGWR模型的拟合优度分别为0.829、0.760、0.829，明显优于GWR模型，AICc值分别为707.126、847.438、749.641，也明显低于GWR模型的数值，表明MGWR模型具有更好的估计效果，能更好地解释影响因素的局部变化，模型残差的自相关性影响会有效降低。

同时，变量的带宽可以有效的衡量不同因素的空间作用尺度，反映相关因素对人口规模作用尺度的差异。GWR和MGWR模型中不同因素的带宽显示（表5），GWR模型的带宽占总样本数量的比例分别为11.95%、27.29%、18.33%，而基于MGWR模型的测度，变量带宽的取值更为丰富，且各变量的作用尺度存在较大差异，表明MGWR模型在拟合效果上优于GWR模型，可以更有效的揭示不同因素的作用尺度及其驱动效应。根据带宽规模占全局样本的比例来看，小学学校数量的带宽规模较大，占比在50%以上，具较为明显的全局尺度效应，而村庄耕地面积的带宽规模相对较小，占比在10%左右，说明其对人口规模的作用尺度较小，存在显著的空间异质性。整体上，在MGWR模中，各因素的影响存在一定的空间异质性，作用尺度存在一定差异的同时也呈现出动态变化的特征。

（三）影响因子的空间异质性刻画

利用ArcGIS对MGWR模型测算的回归系数进行可视化展示（图5）。其中，按照近似检验结果将上述因素中回归系数不显著的村域单元进行无颜色填充展示，说明其对该单元具有相对较弱的解释性。

在发展基础方面：初期人口规模和村庄耕地面积对研究区村域尺度人口分布具重要影响。其中，初期人口规模因素在总体上呈现显著正向影响，且作用程度较强；村庄耕地面积的影响由正向向负向转变，且影响程度趋于减弱。具体来看，初期人口规模对2016年和2020年人口规模影响的回归系数均显著为正，系数值区间分别为0.234~0.747、0.136~0.941，标准差分别为0.133、0.153，说明初期人口规模对村庄人口发展具有显著的正向影响且空间异质性趋于增强，即初期人口规模较大的村庄，随着地区发展，其人口数量会趋于增长。在空间分布上，受影响较大的区域范围逐渐由研究区西北方向向县城周边地区转移（图5a）。村庄耕地面积对三个年份人口规模影响的回归系数由正向逐渐向负向转变，标准差分别为0.160、0.276、0.254，表明其对2006年村庄人口具显著的正向影响，即耕地面积相对较多的村庄，人口规模较大；但随着地区社会经济发展，其对村庄人口的影响趋于减弱，但空间异质性较高。空间上，村庄耕地面积对人口分布的影响表现为“中间低、两侧高”的格局特征，即县域中心地区所受影响较小，而东西两侧所受影响较大（图5b）。其中，2006年伯岗镇、申桥乡、慈圣镇、岗王镇、陈青集镇、洪恩乡等范围内的村庄所受影响较大，2020年仅有伯岗镇、马集乡、老王集乡等范围内的村庄受影响相对较大且影响程度明显减弱。耕地作为平原农区居民生产生活的重要生计来源，对区域内村庄常住人口分布影响的空间差异较大。如伯岗镇粮食作物和经济作物发展迅速，申桥乡的农业生产以小麦、玉米为主，同时大规模种植蔬菜，这些对劳动力需求均较大；同时申桥乡有50多个开展农业生产加工业的企业，伯岗镇有80余家工业企业，也多属于劳动密集型企业，会使得村庄常住人数相对较多。而随着非农产业的快速发展，当地居民的收入来源渠道相对较多，可以在农业生产之外通过兼业活动获取收益，进而引致耕地对人口规模的影响趋于减弱。

在区位条件方面，县城可达性对人口分布影响回归系数在分析时段内呈动态变化，回归系数显著为正的空间单元主要分布在距县城一定距离的范围内，且影响显著的空间单元数趋于减少，回归系数的标准差分别为0.351、0.039、0.268，说明县城可达性对人口分布影响的空间异质性有所降低。在空间上，县城可达性的影响呈明显的“中间低、外围高”格局特征，即表现为县域中心区域所受影响较小、边缘地区所受影响较大的圈层式结构（图5c）。具体来看，中心城区及其周边乡镇的部分村庄受县城可达性的影响较小，这是由于县政府驻地位于中心城区，而距其较近的村庄其交通便捷，村庄人口受县城可达性的影响相对较小，而距其较远的村庄所受影响较为显著，这些村庄更多的分布在距县城15~20km的空间范围内。同时，距离县城20km以上的惠济乡、伯岗镇、慈圣镇、安平镇部分村庄，其对县城的依赖性有所减弱。

在服务设施方面，小学学校数量、商超数量对人口分布具重要影响，其中，小学学校数量对人口分布呈全局影响态势，但影响范围有所减小；商超数量的影响呈动态变化，但影响程度也有所减弱。具体来看，小学学校数量对人口分布影响的回归系数在三个年份均显著为正，系数值区间分别为0.016~0.036、0.058~0.107、0.053~0.106，标准差分别是0.006、0.014、0.014，表明小学学校数量作为全局变量，其对人口分布具显著正向影响，但影响程度和空间异质性均相对较低。在空间上，2006年小学学校数量对村庄人口分布的影响几乎不存在空间异质性，2016年和2020年受影响较大的村庄主要集中在中心城区及其周边地区，但空间范围有所减小；受影响相对较小的村庄则集中分布在距中心城区一定距离的外围地区，且空间范围由县域北部向西部转变，至2020年仅县城及其周边乡镇受影响较大（图5d）。县域中心城区往往分布有数量较多的小学，其对常住人口分布影响较大，但这一影响呈现出距离衰减的特征。2020年，受影响程度相对较大（>0.10）的空间单元占比为6.29%，相对较低，由中心城区向外分别为30.15%（0.08~0.10）、48.37%（0.06~0.08）、15.18%（<0.06）。商超数量对人口分布影响的回归系数整体表现出以正向影响为主的特征，回归系数为正的分析单元占总体的比例在97%以上，标准差分别为0.266、0.309、0.093，说明商超数量对人口分布具显著正向影响，空间异质性趋于降低，影响范围则有所增加，由2006年的56.37%上升至2020年的67.53%。在空间格局上，2006年受其影响较大的村庄集中在县域中部和北部，而受影响较小的村庄由县域东西两侧向西部转移（图5e）。其中，2016年安平镇域内村庄人口受商超数量的影响较为显著，安平镇地处柘城县西南，常住人口约6.6万人，村庄50m2以上的综合商超数量为村均3个，相对较少。村庄综合商店或超市可以为人们日常生活购物提供便捷，但商超数量对人口分布的影响随着交通和服务设施的改善呈动态变化，往往在中心城区商超数量较多，人口也倾向于在服务设施更为完善、便捷的地区聚集。

在产业发展方面，村庄特色产业对人口分布的影响呈局部影响态势，回归系数值区间分别为0.128~0.283、0.061~0.108、0.389~0.144，标准差分别是0.157、0.013、0.160，说明村庄特色产业对人口分布的影响呈动态变化，且具有较为明显的空间异质性。在空间上，2006年受其影响较大的村庄在县城及其周边地区形成集聚，县域东侧的影响程度则相对较低；2016年的影响程度和空间异质性均相对较低，但2020年则是县城及其周边地区所受影响较小（图5f）。这是由于县域特色产业的发展，在初期更利于吸引人口集聚，但随着村域单元特色产业种类的逐渐增加和产业发展集约化水平的提升，其影响程度趋于减弱。由于分析中对村庄特色产业种类的选取主要是基于特色种植、特色畜牧业养殖来进行，故此该指标对中心城区村庄人口分布的影响在研究时段内变化显著。

四、研究展望

基于两次全国人口普查数据进行测算可以发现，十年间常住人口数量减少的县和县级市将近1200个。对于农业基础较好的县域单元而言，在农业农村发展过程中，初期单一的粮作种植会使得村庄居民收入相对较低，而外出务工或寻求较高的工资收益成为多数居民增加收入的重要途径之一。平原农区县域的人口分布在地形因素外，社会经济方面的因素对其具有更为重要的影响，且在村域尺度上的分析可以更为清晰的揭示相关因素的作用程度和影响差异。结合分析结果来看，区域发展基础（研究初期人口规模、村庄耕地面积）和社会经济发展状况（如生活便捷程度、交通通达性、特色产业发展等）影响着村庄常住人口的分布与演化，且人口趋于向镇区、城区集聚。

值得注意的是某一地区人口分布的变化是一个长期的、动态的、复杂的过程，是多重因素综合作用的结果。文中借助于MGWR模型在对影响因素进行尺度效应解析的过程中发现，影响因子既有全局性因素，也存在局部性因素，基于作用尺度的差异进一步揭示这些因素之间的关联特征有待进一步的研究和探索。同时，由于数据的限制，文中对影响因素的分析仅从发展基础、区位条件、服务设施、产业发展四个方面进行考虑，在后续研究中仍需加强对其他因素的关注。