本文以我国黑龙江省的13个地级市为研究对象，主要对2015~2019年黑龙江省13个地级市的年末总人口相关数据进行比较研究，并采用人口自然增长率、人口密度、人口不均衡指数以及变异系数等方法分析了近五年黑龙江省人口的时间变化特征和空间变化特征，为黑龙江省今后的发展规划，人才引进提供了一定的依据。研究结果表明：从时间上：(1) 黑龙江省总人口在研究期间内一直呈现负增长的模式，人口自然增长率一直呈现负值，且2017到2019年间人口负增长速度逐渐加快；(2) 各地级市人口在研究期间内增长幅度与黑龙江省人口数量增长略有差异，但是总体上人口呈负增长的城市占绝大多数。从空间上：(1) 西南部城市人口密度最高，东部城市人口密度处于中等水平，北部两个城市人口密度最低；(2) 东部城市群人口分布最均衡，北部城市群人口最分散；(3) 西南部城市群年末平均人口数量变异系数值最高，北部城市群年末平均人口数量变异系数值中等，东部城市群年末平均人口数量变异系数值较低。说明西南部城市群受高校数量、城市发展等因素影响人口流动性较大。 Taking 13 prefecture-level cities in Heilongjiang Province as the research object, this paper mainly conducts a comparative study on the year-end population data of 13 prefecture-level cities in Heilongjiang Province from 2015 to 2019. By using the methods of natural population growth rate, population density, population concentration index and coefficient of variation, this paper analyzes the temporal and spatial characteristics of population change in Heilongjiang Province in recent five years, which provides a certain basis for the future development planning and talent introduction of Heilongjiang Province. The results show that: In terms of time: (1) The total population of Heilongjiang Province has been showing a negative growth pattern during the study period, and the natural population growth rate has been showing a negative rate, and the negative population growth rate has gradually accelerated from 2017 to 2019; (2) The population growth rate of prefecture-level cities during the study period is slightly different from that of Heilongjiang Province, but the majority of cities with negative population growth in general. From the perspective of space: (1) The population density of the southwest city is the highest, the population density of the eastern city is in the middle level, and the population density of the northern two cities is the lowest; (2) The population distribution in the eastern urban agglomeration is the most balanced, while the population in the northern urban agglomeration is the most dispersed; (3) The coefficient of variation of the average population size at the end of the year is the highest in the southwest urban agglomerations, the coefficient of variation of the average population size at the end of the year in the northern urban agglomerations is medium, and the coefficient of variation of the average population size at the end of the year in the eastern urban agglomerations is low. It shows that the population mobility of the southwest urban agglomeration is greatly affected by the number of universities, urban development and other factors.
本文以我国黑龙江省的13个地级市为研究对象，主要对2015~2019年黑龙江省13个地级市的年末总人口相关数据进行比较研究，并采用人口自然增长率、人口密度、人口不均衡指数以及变异系数等方法分析了近五年黑龙江省人口的时间变化特征和空间变化特征，为黑龙江省今后的发展规划，人才引进提供了一定的依据。研究结果表明：从时间上：(1) 黑龙江省总人口在研究期间内一直呈现负增长的模式，人口自然增长率一直呈现负值，且2017到2019年间人口负增长速度逐渐加快；(2) 各地级市人口在研究期间内增长幅度与黑龙江省人口数量增长略有差异，但是总体上人口呈负增长的城市占绝大多数。从空间上：(1) 西南部城市人口密度最高，东部城市人口密度处于中等水平，北部两个城市人口密度最低；(2) 东部城市群人口分布最均衡，北部城市群人口最分散；(3) 西南部城市群年末平均人口数量变异系数值最高，北部城市群年末平均人口数量变异系数值中等，东部城市群年末平均人口数量变异系数值较低。说明西南部城市群受高校数量、城市发展等因素影响人口流动性较大。
人口分布，变异系数，人口密度，影响因素，黑龙江省
Shuo Liu
School of Geographical Sciences, Harbin Normal University, Harbin Heilongjiang
Received: Dec. 20th, 2024; accepted: Feb. 24th, 2024; published: Feb. 29th, 2024
Taking 13 prefecture-level cities in Heilongjiang Province as the research object, this paper mainly conducts a comparative study on the year-end population data of 13 prefecture-level cities in Heilongjiang Province from 2015 to 2019. By using the methods of natural population growth rate, population density, population concentration index and coefficient of variation, this paper analyzes the temporal and spatial characteristics of population change in Heilongjiang Province in recent five years, which provides a certain basis for the future development planning and talent introduction of Heilongjiang Province. The results show that: In terms of time: (1) The total population of Heilongjiang Province has been showing a negative growth pattern during the study period, and the natural population growth rate has been showing a negative rate, and the negative population growth rate has gradually accelerated from 2017 to 2019; (2) The population growth rate of prefecture-level cities during the study period is slightly different from that of Heilongjiang Province, but the majority of cities with negative population growth in general. From the perspective of space: (1) The population density of the southwest city is the highest, the population density of the eastern city is in the middle level, and the population density of the northern two cities is the lowest; (2) The population distribution in the eastern urban agglomeration is the most balanced, while the population in the northern urban agglomeration is the most dispersed; (3) The coefficient of variation of the average population size at the end of the year is the highest in the southwest urban agglomerations, the coefficient of variation of the average population size at the end of the year in the northern urban agglomerations is medium, and the coefficient of variation of the average population size at the end of the year in the eastern urban agglomerations is low. It shows that the population mobility of the southwest urban agglomeration is greatly affected by the number of universities, urban development and other factors.
Keywords:Population Distribution, Coefficient of Variation, Population Density, Influencing Factors, Heilongjiang Province
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城市人口空间分布的变化具有一定的规律，由于存在城市人口空间分布变化规律，从而产生人口变化空间分异规律，这是经济社会发展趋势的一种综合表现 [
随着社会、经济的快速发展，城市拥有更加便利的生活条件，乡村人口更趋向于涌入城市生活，而城市人口更趋向涌入更发达的城市生活，人口分布格局逐渐发生转变，人口分布与人口分布影响因素的研究越来越受到重视。人口分布是指人口在一定时间内在一定地理空间内的聚集或分散，也可以称为人口的空间格局 [
黑龙江省自然要素 [
黑龙江省，简称黑，是中国34个省级行政区之一。它位于中国的东北部，黑龙江省是34个省级行政区中纬度最高的最东和最北的省份。全省总面积45.25万平方公里，其中包括了12个地级市和1个地区。为了下文的分析和研究，利用arcmap制作黑龙江省行政区划图如图1所示：
图1. 黑龙江省行政区划图
本文研究的黑龙江省人口数据来源于《中国统计年鉴》《黑龙江省统计年鉴》(2015~2019年)，其他相关数据来源于统计局官网。
人口自然增长率是指，在一定时期内(通常情况下指一年)人口自然增加数与该时期内平均人数之比，一般用千分率表示。其表达式 [
E = ( n 1 − n 2 ) x i × 100 % (1)
式中：E为研究时段内某地人口自然增长率；n1为年内出生人数；n2为年内死亡人数，xi为第i年平均人口数。
人口密度千米内的平均人口的数量，人口密度是用来界定衡量一定的地域内人口数量的多少和分布状况。使用的计量单位通常有两种：人/平方公里；人/公顷。其表达式 [
K = R S × 100 % (2)
式中：K为研究时段内某地的人口密度；R为研究地域的人口密度，S为该研究地域的土地面积。
人口不均衡指数是判断区域人口分布集中或分散趋势的定量指标，计算公式 [
U = ∑ i = 1 n [ 2 2 ( x i − y i ) ] 2 n (3)
式中：U为不均衡指数；n为研究单元个数；xi为i地区人口占研究区总人口的比重；yi为i地区土地面积占研究区土地总面积的比重。U的值越小，人口分布越均衡，反之人口分布越分散。
变异系数的作用是，在一定程度上反映数据的离散程度，是衡量年际间地区人口差异的重要指标。本文计算2015~2019年黑龙江省年末总人口的变异系数用以反映黑龙江省人口空间分布的总体差异。计算公式可表示 [
C V = 1 u ∑ i = 1 n ( y i − u ) 2 n (4)
式中：yi是某年第i个城市年末人口的值；u是该年全部城市年末人口均值；n为城市个数。通过各年的变异系数值，可以观察城市间人口差异随时间变化的趋势特征。
如表1所示，2015年黑龙江省年末总人口为3674.6万人，2016年全省年末人口数为3643万人，和2015年相比，全省年末人口总数减少了32万人，人口的自然增长率，以负值的形式呈现；到2017年末黑龙江省总人口为3585万人，继续呈现负增长的模式，自然增长率为−0.49%；2018年年末总人口仍呈下降趋势，共计3574万人，比上年减少11万人，自然增长率为−0.69%；到2019年末，全省常住总人口3751.3万人，比2018年减少21.8万人。由上表计算出的自然增长率我们不难看出，五年间增长率一直为负值，黑龙江省人口五年间一直处于负增长的模式，并且负增长一直呈现加快的趋势。
| 年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
|---|---|---|---|---|---|
| 省年末总人口 | 3675 | 3643 | 3585 | 3574 | 3555 |
| 自然增长率 | −0.6% | −0.49% | −0.41% | −0.69% | −1.01% |
表1. 2015~2019年黑龙江省总人口(单位：万人)
| 城市名称 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
|---|---|---|---|---|---|
| 哈尔滨 | 961.4 | 962.1 | 955.0 | 951.5 | 951.3 |
| 齐齐哈尔 | 549.4 | 544.5 | 533.7 | 529.7 | 526.7 |
| 鸡西 | 181.2 | 180.7 | 175.1 | 172.7 | 169.4 |
| 鹤岗 | 105.6 | 103.6 | 101.0 | 99.5 | 98.5 |
| 双鸭山 | 147.4 | 144.6 | 142.2 | 140.9 | 140.7 |
| 大庆 | 277.5 | 277.8 | 277.8 | 275.5 | 274.7 |
| 伊春 | 121.2 | 117.6 | 115.9 | 114.1 | 112.4 |
| 佳木斯 | 229.2 | 229.1 | 226.2 | 233.3 | 232.0 |
| 七台河 | 83.1 | 80.1 | 78.6 | 77.7 | 77.0 |
| 牡丹江 | 255 | 252.1 | 247.8 | 252.5 | 250.4 |
| 黑河 | 167.9 | 162.8 | 160.5 | 159.3 | 158.1 |
| 绥化 | 548.5 | 543.4 | 527.6 | 524.7 | 521.7 |
| 大兴安岭 | 47.2 | 45.1 | 43.9 | 43.0 | 41.7 |
表2. 2015~2019年黑龙江省省各地级市人口
如表2所示，2015年至2019年大庆市人口均呈先上升后下降的趋势。2015年到2016年人口呈上升趋势，和黑龙江省的人口变化情况基本一致；2016年至2019年人口呈下降趋势，人口逐年减少和黑龙江省的地理位置，人均收入密切相关。由图2可知，佳木斯市和牡丹江市在2015年至2019年间人口总数呈先下降后上升再下降的趋势，2015至2017年间人口总数下降，和黑龙江省的人口变化规律相同，2017至2018年人口略有上升，2018至2019年间人口呈下降趋势。哈尔滨市、齐齐哈尔市、鸡西市、鹤岗市、双鸭山市、伊春市、七台河市、黑河市、绥化市、大兴安岭市年末人口在2015至2019年间一直呈现下降趋势，与黑龙江省人口变化趋势相同，这也是黑龙江省人口逐年呈现负增长模式的重要体现，黑龙江省受地理位置，地势地貌的影响人口流失比例逐年增大。
图2. 黑龙江省人口自然增长率(市域)
根据百度百科城市人口密度的等级划分，将黑龙江省13个地级市，划分为4个人口密度等级如图3所示，分别是：人口密度大于100人/km2，属于人口密集区；人口密度处于25~100人/km2，属于人口中等区；人口密度小于25人/km2，属于人口稀少区；当人口密度小于1人/km2，就归属于人口极稀区。黑龙江省没有处于人口极稀区的地级市。
图3. 黑龙江省人口密度分布图
地形因素会影响人口的空间分布，并且二者呈现正相关的关系，地势平坦，海拔较低的地区更加吸引人类的居住，同时这个地区的人口分布也就更加密集，人口密度更大。根据上述分析内容，我们可以看出黑龙江省人口空间分布差异明显，西南部人口密度最高的地区更是达到了179人/平方千米。受到地形因素的影响，平原地区海拔低人口密度较高，而海拔高的地区人口密度低。
| 年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
|---|---|---|---|---|---|
| 不均衡指数 | 0.0528 | 0.0524 | 0.0533 | 0.0534 | 0.0535 |
表3. 黑龙江省人口不均衡指数
通过表3不均衡指数的数值计算可知，我们发现，黑龙江省整体人口不均衡指数数值较小，这就表现了全省的人口分布，是比较分散的。从2015开始，黑龙江省人口不均衡指数呈先下降后上升趋势，但是增长速度略有下降，特别是2016至2017年，不均衡指数变化十分明显。2017至2019三年的不均衡指数增长量较为均衡，增长幅度大致相同。以上分析表明，黑龙江省人口分布趋势是越来越集中的，这种现象的产生，和黑龙江省各地级市的经济发展水平是有关系的，这也是使人口分布的不均衡性加强的其中一个原因。由于黑龙江省的12个地级市和大兴安岭地区，他们之间的区位条件，自然条件，经济水平都存在着或多或少的差别，所以会相应产生人口不均衡的格局，并且这种格局使人口形成集中分散矛盾而统一的格局。
根据城市空间分布如图4所示，将城市划分为三种类型，分别是西南城市区，东部城市区，北部城市区。
图4. 黑龙江省三大区域城市分布
从表4中可以看出，三大城市群中，东部城市群的不均衡指数最小，表明东部城市群的人口分布最均衡，因为这部分城市土地面积适中，人口数量适中，所以在不均衡度的计算中，呈现人口分布均衡的状态。
西南部城市不均衡指数值大于东部城市小于北部城市，是黑龙江省的主要部分城市，人口密度也是三大城市群中最大的，所以计算出的人口不均衡指数略大于东部城市群，表示西南部城市群人口略显集中，此中哈尔滨市属于黑龙江省省会城市，城市发展速度，政策发展略优于其他城市，所以其人口比东部城市更集中，人口密度更大。北部城市群包括大兴安岭地区、黑河市、伊春市，这三个城市都属于人口稀少区，北部城市群的不均衡指数是三个城市群中最大的，表明北部城市群人口不均衡度最高，地广人稀，人口迁移，导致以上三个地区的人口不均衡度最高。
| 城市划分 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北部城市 | 0.1028 | 0.1043 | 0.1037 | 0.1041 | 0.1043 |
| 东部城市 | 0.0062 | 0.0087 | 0.0057 | 0.0060 | 0.0058 |
| 西南部城市 | 0.0735 | 0.0721 | 0.0746 | 0.0746 | 0.0750 |
表4. 黑龙江省三大类型城市群人口不均衡指数
从表5可以看出：2015~2019年黑龙江省的平均人口变异系数值均呈下降趋势，人口变化在逐渐减小，由上述数据我们可知2015~2019年年末总人口逐年下降，受东三省的人均GDP逐渐减少的影响，人口流失程度较大，本省的许多青年人才选择外省学校，并选择留在北上广深等机遇更多的城市打拼，发展稳定的人会将整个家庭迁入到工作所在城市，由此造成的人才流失严重。从而也间接导致了，省内老龄化加剧，留守老人增加。迁出人口大于迁入人口，所以2015~2019年，年末人口总数逐年下降，人口变异系数逐渐减小。
| 城市划分 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 |
|---|---|---|---|---|---|
| 北部城市 | 59.2178 | 61.4237 | 58.5641 | 58.7103 | 58.6677 |
| 东部城市 | 28.6529 | 28.4342 | 28.2678 | 28.2644 | 28.1911 |
| 西南部城市 | 69.4721 | 68.3721 | 68.8184 | 68.4428 | 68.4586 |
表5. 黑龙江省三大类型城市群人口变异系数
(1) 地势地貌
黑龙江省的人口受地形地貌因素的影响，在一定程度上分布不均匀，黑龙江省的西南部地区，人口比较密集，并且以西南部为中心点，人口表现为中心扩散的形式。地势低的区域主要集中在黑龙江省西北部和东部地区以及中部部分地区的八个城市，地势平坦，更加适合人类的居住，所以这些地区的人口密度较高。而黑龙江省的北部大部分地区以及中部上半部分地区地势较高。地势较高修建房屋公路有时难度较大，经过上文的分析我们可知伊春市属于人口稀少区，黑河市和大兴安岭地区属于人口稀少区。从人口密度分布图来看，黑龙江省的地势海拔高度与人口空间密度高度相关，具有一定的一致性。地势平坦的平原地区会更加吸引人们的居住，而地势较高的地区人口稀少，人口密度也很低。
(2) 气候因素
黑龙江省纬度较高，黑龙江省北方地区较为寒冷，造成了人口偏向南方分布。黑龙江省气温最适宜的地区主演集中在西南部，根据三大城市群的划分，西南部城市群处于气温最适宜的阶段，从而西南部也是人口密度最大的地区。气温适宜无疑是最适宜人类居住的重要条件之一，并且省会城市哈尔滨也位于黑龙江省的西南部城市群之中，从而形成了人口密集区。所以人口密度和城市年均气温的分布息息相关。气温适宜的地区会促使人口密度的增加，人们更愿意在气温适宜的城市生活，而气温寒冷的地区会抑制人口的迁入，人口密度也较小。
研究区域内黑龙江省，近五年的自然增长率都为负值。根据上文中的五年间人口数量统计，年末人口总数逐年减少。其中导致人口减少的因素有很多，最重要的一点原因就是人口流失。由于黑龙江省的就业环境不是十分乐观，经济发展和全国省份状态相比，也处于较为落后的状态，由此导致了许多人才外流，年轻劳动力会向，就业机会更多的南方城市迁移，这就使黑龙江省人口情况变得不容乐观，同时在年末人口数据上，人口呈现负增长模式。
(1) 人均GDP
图5. 黑龙江省人均GDP分布图
黑龙江省人均GDP排名处于全国靠后位置，从而导致了人才的大量流失，经济发展近年来一直处于迟缓水平，所以人口数量逐年下降，出生率小于死亡率，从而导致人口自然增长率一直处于负值状态。但是根据黑龙江省人均GDP分布图由图5可知，黑龙江省内大庆市和哈尔滨市人均GDP属于省内较高水平，大庆市和哈尔滨市也属于西南部城市群之中，地理位置适宜适合人类居住，所以人口密度较高。要想减少人才的流失，增加人才引进我们就要大力发展经济产业，提高黑龙江省人均GDP。
(2) 高校数量
哈尔滨市高校数占比最多，这也是黑龙江省人口密度较大的原因之一，但是由于黑龙江省的整体情况，哈尔滨市的人口也在逐年减少，人才流失情况比较严重。近几年来，虽然黑龙江省的经济运行状况已经好转了许多，但是和全国其他省份相比较，仍然有一些差距，所以应该尽量弥补自身不足。黑龙江省的以后应该加大人才引进力度，大力发展经济产业，这样才能在根本意义上减少人口流失。
本文以我国黑龙江省12个地级市和一个地区作为研究对象，选取2015年至2019年统计年鉴中的数据，对比分析了黑龙江省12个地级市和一个地区，人口数量的时间变化特征和空间变化特征，最后，根据研究成果，结合各研究地区的人口数量状况，总结了影响黑龙江省人口变化的因素。
从时间上：(1) 黑龙江省总人口在研究期间内一直呈现负增长的模式，人口自然增长率一直呈现负值，且2017到2019年间人口负增长速度逐渐加快；(2) 各地级市人口在研究期间内增长幅度与黑龙江省人口数量增长略有差异，但是总体上人口呈负增长的城市占绝大多数。从空间上：(1) 西南部城市人口密度最高，东部城市人口密度处于中等水平，北部两个城市人口密度最低；(2) 东部城市群人口分布最均衡，北部城市群人口最分散；(3) 西南部城市群年末平均人口数量变异系数值最高，北部城市群年末平均人口数量变异系数值中等，东部城市群年末平均人口数量变异系数值较低。说明西南部城市群受高校数量、城市发展等因素影响人口流动性较大。
影响黑龙江省人口数量变化的因素：(1) 地区的地形适宜度与人口空间分布呈正相关关系，地势越平坦、海拔越低，就越适宜人类居住，这个地区的人口分布也就会越密集，人口密度越高；(2) 人口密度和城市年均气温的分布息息相关。气温适宜的地区会促进人口密度的增加，而气温寒冷的地区会抑制人口的迁入，人口密度也较小；(3) 黑龙江省人均GDP排名处于全国靠后位置，从而导致了人才的大量流失，经济发展近年来一直处于迟缓水平，所以人口数量逐年下降。要想减少人才的流失，增加人才引进我们就要大力发展经济产业，今后需着重提高黑龙江省人均GDP。
感谢论文完成过程中给予我帮助的导师、家人、朋友，希望在今后的学习道路上，勇于探索，勇于钻研，勇往直前。
刘 硕. 黑龙江省人口数量时空变化分析Analysis of Temporal and Spatial Changes of Population in Heilongjiang Province[J]. 地理科学研究, 2024, 13(01): 88-98. https://doi.org/10.12677/GSER.2024.131010
https://doi.org/10.1007/s11442-015-1181-z