东北师大计量地理学论文中国省际人口现代化发展水平的定量分析

0/9中国省际人口现代化发展水平的定量分析1/9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1/9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Table1Thecorrelatedmatrixof11indicesX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11相关X11.0000.785-0.614-0.694-0.491-0.557-0.582-0.589-0.768-0.586-0.565X20.7851.000-0.701-0.775-0.592-0.640-0.676-0.626-0.826-0.700-0.631X3-0.614-0.7011.0000.8130.6990.6570.6570.6570.5450.6430.5632/9X4-0.694-0.7750.8131.0000.8680.6470.6900.7270.7850.7650.737X5-0.491-0.5920.6990.8681.0000.2950.3240.3640.5040.4130.425X6-0.557-0.6400.6570.6470.2951.0000.9670.8960.7150.9120.776X7-0.582-0.6760.6570.6900.3240.9671.0000.9560.7640.9320.863X8-0.589-0.6260.6570.7270.3640.8960.9561.0000.7600.8950.892X9-0.768-0.8260.5450.7850.5040.7150.7640.7601.0000.8470.728X10-0.586-0.7000.6430.7650.4130.9120.9320.8950.8471.0000.861X11-0.565-0.6310.5630.7370.4250.7760.8630.8920.7280.8611.000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。3/9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127.9721.34472.47212.21672.47284.687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%17.97272.47272.4727.97272.47272.4725.38448.94948.94921.34412.21684.6871.34412.21684.6873.93135.73984.6873.6475.87990.5674.4043.67394.2395.2472.24496.4836.1701.54598.0297.089.81298.8418.076.69399.5349.026.23599.76910.015.13499.90311.011.097100.000表3主成分载荷矩阵Table3TheloadmatrixofPCA123X1X2X3X4X50.5760.4420.8040.9160.866-0.7200.822-3.37E-020.190-0.110-4.86E-02-5.79E-020.578-5.53E-02-0.4054/9表3主成分载荷矩阵Table3TheloadmatrixofPCA旋转成份矩阵a成份12VAR00001-.447-.670VAR00002-.507-.723VAR00003.430.742VAR00004.480.842VAR00005.044.934VAR00006.917.257VAR00007.944.284VAR00008.910.316VAR00009.685.562VAR00010.889.374VAR00011.830.356123X1X2X3X4X50.5760.4420.8040.9160.866-0.7200.822-3.37E-020.190-0.110-4.86E-02-5.79E-020.578-5.53E-02-0.4052.4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