青藏高原城镇化格局的时空分异特征及影响因素

戚伟

doi:10.12082/dqxxkx.2019.180528

地球信息科学学报 >

2019 , Vol. 21 >Issue 8: 1198 - 1206

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2019.180528

地理空间分析综合应用

青藏高原城镇化格局的时空分异特征及影响因素

戚伟 ^,^*

展开

中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟院重点实验室,北京 100101

戚伟（1989-）,男,江苏泰州人,博士,助理研究员,研究方向为城市地理与人口地理。E-mail: qiwei@igsnrr.ac.cn

收稿日期: 2018-10-17

要求修回日期: 2019-03-07

网络出版日期: 2019-08-25

基金资助

中国科学院战略性先导科技专项“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”课题(XDA20040400)

国家自然科学基金项目(41701165)

版权

收起

Spatio-temporal Pattern and Drivers of the Population Urbanization in the Tibetan Plateau

QI Wei ^,^*

Expand

Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

^* QI Wei, E-mail: qiwei@igsnrr.ac.cn

Received date: 2018-10-17

Request revised date: 2019-03-07

Online published: 2019-08-25

Supported by

the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences, Pan-Third Pole Environment Study for a Green Silk Road(Pan-TPE)(XDA20040400)

National Natural Science Foundation of China, No.41701165(41701165)

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摘要

研究青藏高原城镇化格局的时空分异及其影响因素,有利于推动青藏高原现代人类活动时空过程的认知,对青藏高原就地就近城镇化及可持续发展具有参考意义。根据历次人口普查数据,本研究构建青藏高原县市尺度城镇化空间数据集,参考城镇化发展阶段,采用LISA空间类型划分法和空间计量回归模型,系统分析1990-2010年青藏高原内部城镇化格局的时空分异特征及影响因素。主要结论包括：① 青藏高原整体城镇化水平偏低,2017年底,青藏高原主体部分青海省和西藏自治区的常住人口城镇化水平分别为53.07%和30.8%,低于全国同期水平的58.52%,但青藏高原内不乏高水平城镇化地区,而且各地区间城镇化水平的空间差异缩小;② 青海西部柴达木盆地是高水平城镇化集聚区,羌塘地区是低水平城镇化集聚区,地级行政中心所在县市多呈现自身高、周边低的城镇化格局;③ 与内地相似,第二、三产业从业机会是推动青藏高原城镇化发展重要因素,社会公共服务资源对城镇化拉动作用开始凸显。研究结果可以为青藏高原人类活动研究和青藏高原就地就近城镇化可持续发展政策提供参考。

关键词： 城镇化; 空间格局; 青藏高原; 时空分异; 影响因素; 人口普查数据

本文引用格式

戚伟 . 青藏高原城镇化格局的时空分异特征及影响因素[J]. 地球信息科学学报, 2019 , 21(8) : 1198 -1206 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2019.180528

Abstract

Although the Tibetan Plateau has the lowest level of urbanization in China, it has experienced a significant urbanization development since the "Opening-Up and Reform" in 1978. Based on China's population census data in 1990, 2000, and 2010, this paper constructed a county-level spatial database of population urbanization for the Tibet Autonomous Region and Qinghai Province. Using the methods of urbanization stage classification, LISA types classification, and spatial regression models, this study analyzed the spatiotemporal dynamics and driving factors of the population urbanization in the Tibetan Plateau from 1990 to 2010. The main results are as follows. (1) Overall, the Tibetan Plateau had relatively low urbanization, with the level being 22.03%, 28.11%, and 37.05% in 1990, 2000, and 2010 respectively. However, some counties/cities had high urbanization level, including Xining (provincial capital of Qinghai Province), Lhasa (provincial capital of Tibet Autonomous Region), and some mining cities. The urbanization level of these cities/counties could reach even 100%. Most counties in the Tibetan Plateau remained still at the low-level urbanization stage. In addition, the spatial difference of population urbanization in the Tibetan Plateau changed gradually from 1990 to 2010. (2) The Qaidam Basin in western Qinghai Province was the main cluster of high-level urbanization areas, while the Qiangtang area in western Tibet was the largest cluster of low-level urbanization areas. The former had many mining cities while the latter was famous for inhospitable ecological environment and low population density. When compared to neighboring counties/cities, the prefecture-level capitals usually had higher urbanization, which formed a core-periphery pattern of urbanization. (3) Similar to most places in China, off-farm job opportunity, in the secondary industry and tertiary industry, was one of the key drivers of the urbanization in the Tibetan Plateau. Social public service resources also promoted urbanization development. More and more population migrated into urban areas in the Tibetan Plateau due to urban socioeconomic developments. Natural factors were not the significant factors for the spatial difference of population urbanization in the Tibetan Plateau. In some cities or towns, however, natural factors such as topography, had a constraining role for urban growth. The urbanization level in pastoral areas usually lagged behind. In the future, more attention should be paid on the sustainable development of the mining cities and towns in the Tibetan Plateau. Based on the "Belt and Road Initiative", the border cities and towns should be highlighted as not only frontiers but also trading hubs. Moreover, ecomigrants could be encouraged to move into new homes in cities and towns. This paper is hopefully beneficial for future studies of the human activities and sustainable urbanization policy-making in the Tibetan Plateau.

Key words： urbanization; spatial pattern; Tibetan Plateau; spatiotemporal heterogeneity; driving factors; population census data

1 引言

城镇化是推动区域协调发展的有力支撑,“引导约1亿人在中西部地区就近城镇化”是推动新型城镇化发展着力解决的3个1亿人问题之一。青藏高原是中国中西部重要的地理单元,具有地域广、海拔高、人口稀等特征,是中国城镇化发展相对滞后的地区^[1]。2017年底,青藏高原的主体部分青海省和西藏自治区的城镇化率分别为53.07%和30.8%,均低于全国同期水平58.52%,其中西藏自治区是中国城镇化水平最低的省域单元。新时代,随着融入“一带一路”倡议和面向南亚、中亚的交流合作,青藏高原正经历着从内陆地区、西南边陲等地域功能向开放门户、对外通道等地域功能的转变和拓展,出现了兰西城市群、拉萨都市圈等城镇密集区,青藏高原城镇发展迎来新的机遇和挑战。研究青藏高原城镇化格局的时空分异及其影响因素,有助于厘清这一生态脆弱地区城镇化发展重点区域,有利于理解高原生境下人口城乡分布的机理规律,是认知青藏高原现代人类活动时空过程的重要内容,对未来推动青藏高原就地就近城镇化可持续发展具有实用的参考意义。

随着青藏高原城镇建设现代化水平提高及融入“一带一路”倡议,国内外对青藏高原城镇化的关注越来越多,学者们从行政尺度、现代化、城乡协调等角度探讨青藏高原城镇化发展模式和发展战略,指出了行政力量和市场力量的双重作用^[2,3,4];也有学者从可持续性、生态环境、人口容量等角度提出青藏高原城镇化的可持续发展路径^[5,6,7],从生态学等学科视角揭示青藏高原城镇化发展与生态环境的相互作用;还有学者从外来人口、地方文化、少数民族等角度探讨青藏高原地区城镇化的存在的特殊问题^[8,9],从社会学等学科角度解释对青藏高原城镇化发展的内生机制。其中,大多数研究将青藏高原或西藏自治区、青海省等作为一个整体单元研究,探讨青藏高原内部空间差异的研究相对较少,如一些中国城镇化格局研究中涉及青藏高原县域尺度研究,但多采用非农业户籍人口口径,不能反映实际城镇常住人口的分布格局^[10,11]。鉴于此,本研究根据人口普查的标准数据,系统分析1990-2010年青藏高原内部县市尺度城镇化格局演化及时空分异特征,并考虑地理空间自相关效应,剖析青藏高原城镇化格局时空分异的影响因素。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

1990年的城镇人口和常住人口数据来源于《中国人口统计年鉴1991》^[12]汇总的第四次人口普查城乡人口数据,各类从业人口数据来源于《中国分县市人口资料：1990年人口普查数据》^[13];2000年、2010年城镇人口、常住人口和各类从业人口数据来自于《2000人口普查分县资料》^[14]、《中国2010人口普查分县资料》^[15]等汇总资料。1990年各县市工农生产总值来源于1994年《中国人口年鉴》^[16]发布的“中国1990年2336个市县人口即社会经济指标数据库”,2000年和2010年各县市国内生产总值来源于2001年和2011年《中国县（市）社会经济统计年鉴》^[17,18],缺漏和错误数据对照各省、市自治区统计年鉴及城市统计年鉴进行校核。1990年、2000年路网数据根据历年《中国分省公路交通地图册》^[19]数字化完成。2010年交通矢量数据来源于中国科学院人地系统主题数据库。耕地和草地数据来源于中国科学院资源环境数据中心提供1980s、2000、2010年3期土地利用数据。

根据中国科学院资源环境科学数据中心共享的县级行政区划矢量数据,参考历年县级行政区划调整资料和行政区划手册,采用回溯法,构建与历期人口普查时点对应的县级行政区划数据集。通过将人口普查、社会经济等属性数据与行政区划数据匹配,构建1990、2000和2010年县市尺度青藏高原城镇化及相关影响因素空间数据集,并生成各县市间Queen邻接矩阵。

2.2 城镇化水平及格局研究方法

2.2.1 城镇化水平的核算方法

人口城镇化率是反映城镇化发展水平的基本测度,即区域内城镇人口与总人口的比重。由于特有的户籍制度,“非农业户籍人口占户籍人口的比重”一度成为中国衡量城镇化的重要指标。然而,改革开放以来,中国出现了大规模、高强度的流动人口,具有实际常住地与户籍登记地是不一致的特征,“非农业户籍人口占户籍人口的比重”不能客观地表达城镇化发展的真实水平。同时,撤县设区、撤县设市等行政区划调整日益频繁,城镇行政地域范围与城镇实体地域范围偏离程度越来越大。1982年第三次人口普查开始,城、镇、村及其实际常住人口的统计越来越受到重视^[20],一方面,考虑人口迁移和流动因素,采用实际常住人口口径代替户籍注册人口口径测算城镇人口和总人口;另一方面,不断探索采用城、镇、村的实体地域代替行政地域界定“城镇”和“乡村”的空间范围。

人口普查数据是统计口径权威、历史记录最好的人口资料。其中,1982年人口普查常住城镇人口统计对行政区划依赖度较大,青藏高原许多地区城镇化率为0%或100%,统计口径偏差较大^[20]。考虑到20世纪90年代以后是中国整体上城镇化的快速发展阶段,本研究基于1990、2000和2010年共3期人口普查数据研究青藏高原城镇化格局。需要指出的是,1990（采用第二口径）、2000和2010年的城（市）、镇和村的空间范围界定都不完全一致,但基本都能反映当时人口的城镇乡分布状态^[20,21,22]。本研究重点分析青藏高原的主体部分,包括青海省和西藏自治区。以县市为基本研究单元,包括市区（设区市市辖区合并作为一个单元,青藏高原地区只涉及西宁市4个市辖区合并）、县、自治县、县级市等,县市尺度是当前人口普查汇总资料可以公开获取城镇人口数据的最小空间尺度。

2.2.2 影响因素的指标构建及分析方法

（1）自然要素。人类活动和城镇化发展都受到自然环境本底条件的影响,在生态环境脆弱的青藏高原地区,自然环境的限制作用更为突出（表1）。本研究选取地形起伏度、耕地占地面积和草地占地面积3个自然要素指标,其中,地形起伏度反映城镇化的用地条件,一般来说,海拔低、地势相对平坦的地区往往更宜人居和城镇化发展,本研究采用赵彤彤等^[23]、封志明等^[24]提出的地形起伏度综合算法测算;耕地占地面积和草地占地面积分别指示农区和牧区,用于分析青藏高原农区和牧区城镇化水平的空间差异。

表1 影响因素的指标选取、测算方法及数据来源

Tab. 1 Indicators, measures and data sources of driving factors

影响因素	测算指标	测算方法	数据来源
自然要素	地形起伏度	地形起伏度综合算法^[23,24]	中国科学院资源环境数据中心DEM数据
	耕地占地面积	耕地面积占区域面积比重	中国科学院资源环境数据中心的土地利用数据
	草地占地面积	草地面积占区域面积比重	中国科学院资源环境数据中心的土地利用数据
经济要素	人均GDP	GDP与常住人口比值	《中国人口年鉴1994年》和《中国县(市)社会经济统计年鉴》
	第二产业从业人口比重	第二产业从业人口与常住人口比值	《中国分县市人口资料：1990年人口普查数据》、《2000人口普查分县资料》和《中国2010人口普查分县资料》
	第三产业从业人口比重	第三产业从业人口与常住人口比值	《中国分县市人口资料：1990年人口普查数据》、《2000人口普查分县资料》和《中国2010人口普查分县资料》
	交通优势度	交通时间可达性算法^[25,26,27]	《中国分省公路交通地图册》和中国科学院人地关系主题数据库
社会要素	万人拥有卫生人员数	卫生人员数与常住人口比值×10 000	《中国人口年鉴1994年》和《中国县(市)社会经济统计年鉴》
	万人拥有教育人员数	教师数与常住人口比值×10 000	《中国人口年鉴1994年》和《中国县(市)社会经济统计年鉴》

（2）经济要素。经济要素是推动城镇化的主要动力,包括人均GDP、第二产业从业人口比重、第三产业从业人口比重和交通优势度。其中,人均GDP表征区域经济发展水平,采用工农总产值或国内生产总值与常住人口的比值计算;第二产业从业人口比重和第三产业产业人口比重代表非农产业的就业机会,非农产业是城镇地区的主要生产产业;交通优势度反映交通区位对城镇化的作用,本研究采用最基本的交通平均通行时间来衡量,根据金凤君等人采用交通时间可达性算法^[25,26,27],对测算值进行反向计算,使得通行时间越短的地区交通优势度越高。

（3）社会要素。城镇化过程中人们越来越重视医疗卫生、教育等社会公共服务资源的空间配置,本研究选择万人拥有卫生人员数和万人拥有教育人员数分别指示医疗卫生和教育资源的密集程度。

考虑到解释变量存在的空间自相关效应,本研究采用空间计量模型分析城镇化格局的影响因素。分别采用最小二乘线性（OLS）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）分析各个影响因素对人口城镇化率的正负作用、弹性系数及其显著性,通过对Lagrange Mltiploier和Robust LM值及其显著性等判断依据比较模型的拟合效果,选用最优模型解释各影响因素的作用^[28]。其中,百分比变量直接参与运算,包括人口城镇化率、耕地比重、草地比重、第二产业从业人口比重、第三产业从业人口比重、万人拥有卫生人员数据和万人拥有教育人员数据;非百分比变量进行ln对数运算转化表征弹性系数,包括地形起伏度、人均GDP和交通优势度。

2.2.3 城镇化格局识别方法

（1）采用变异系数和全局Moran's I指数分析城镇化格局的总体特征^[28]。其中,变异系数通过数值分布的集聚或离散特征来反映空间差距,等于标准差与均值的比值,变异系数越大,空间差距越大,但空间差距不能反映高值或低值的空间聚集、空间离散等空间异质特征。本研究进一步采用全局Moran's I衡量人口城镇化率的空间异质性,全局Moran's I指数最终被归一化到-1~1之间,正值代表属性值之间具有空间正相关性,负值代表属性之间具有空间负相关性,0值代表空间随机分布。

（2）根据城镇化发展阶段,分析城镇化发展水平的时空分异。城镇化可以划分为多个发展阶段,具体划分断点并没有固定标准,参考联合国《城乡人口预测方法》的城镇化水平“S”型曲线^[29]、城镇化速度倒“U”型曲线^[30,31]以及陈彦光、周一星等^[32,33]人口划分结果,本文将城镇化发展阶段划分为4个阶段：城镇化低水平阶段,人口城镇化率介于0~30%;城镇化中低水平阶段,人口城镇化率介于30%~50%,城镇化发展加速;城镇化中高水平阶段,人口城镇化率介于50%~70%,达到“城市半数”^[31,34],城镇化发展减速;城镇化高水平阶段,人口城镇化介于70%~100%,城镇化速度趋零。

（3）采用LISA空间类型划分法,分析城镇化的局域空间自相关格局。城镇化阶段划分法本质上是人工断点法,判断城镇化水平的绝对状态,但是不能判断城镇化内部的空间统计学特征及相对状态。进一步采用局域Moran's I指数生成的LISA 空间类型划分法^[28],分析局域空间是否存在空间自相关性及相对格局,划分出5种空间类型：① HH型,自身和周边的值都属于显著性高值;② LL型,自身和周边的值都属于显著性低值;③ LH型,自身为显著性低值,而周边为显著型高值;④ HL型,自身为显著性高值,而周边为显著性低值;⑤ 不显著型,未能通过Z-score检验。本研究采用Queen邻接（后邻接）构建自身空间单元与周边空间单元的空间邻接矩阵。

3 青藏高原城镇化格局的时空分异

3.1 青藏高原城镇化发展阶段的总体特征

表2统计了1990、2000和2010年青藏高原城镇化的主要指标。1990-2010年,青藏高原整体城镇人口和城镇化率都保持增长,其中1990年和2000年全域人口城镇化率低于30%,尚处于城镇化低水平阶段,而2010年时,青藏高原城镇化已经进入中低水平的加速发展阶段,人口城镇化率达到37.05%。具体分析青藏高原内部各县市的人口城镇化率的总体差异,包括：① 最大值和最小值落差很大,虽然青藏高原整体城镇化水平偏低,但是不乏最高城镇化水平的县市,1990、2000和2010年,各县市中城镇化率最大值都是100%;1990年和2000年城镇化率最低值为0%,而2010年最低值为2.02%,不再有城镇化率为0%的县市。② 城镇化水平空间差异越来越小,1990-2010年变异系数不断降低,可见各县市间的人口城镇化率数值差异越来越小。③ 具有全局空间正相关特征,1990-2010年,全局Moran's I指数均大于0,说明青藏高原内部的县市间总体上具有“高值高值邻近、低值低值邻近”空间正相关性,2010年这种空间正相关性特征最突出。

表2 1990、2000和2010年青藏高原城镇化全局统计量

Tab. 2 Global statistics of the population urbanization in the Tibetan Plateau in 1990, 2000, 2010

	1990年	2000年	2010年
全域城镇人口/万人	146.57	210.19	319.68
全域城镇化率/%	22.03	28.11	37.05
城镇化率最大值/%	100	100	100
城镇化率最小值/%	0	0	2.02
城镇化率变异系数/%	2.28	1.29	0.85
城镇化率全局Moran's I指数	0.3786	0.3627	0.3876

注：全局Moran's I指数均通过Z-score检验。

3.2 青藏高原城镇化发展阶段的时空分异

如图1所示,按照城镇化发展的四阶段绘制1990、2000和2010年青藏高原分县市城镇化率空间分布图,对应的统计指标如表3所示。总体来看,西宁市区、拉萨市区和柴达木盆地的工矿县市处于城镇化高水平;部分地级行政中心所在县市逐步从城镇化低水平或中低水平演化至城镇化中高水平,也有部分地级行政中心所在县市仍然处于城镇化中低水平;青海西部逐步成为城镇化中低水平集聚区;青藏高原大部分地区仍然处于城镇化低水平状态。

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图1 1990-2010年青藏高原城镇化阶段及LISA类型空间分布

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)2893号的标准地图制作,边界一致。

Fig. 1 Spatial distribution of the population urbanization stage and LISA type in the Tibetan Plateau from 1990 to 2010

表3 1990、2000和2010年青藏高原按不同城镇化阶段的县市指标统计

Tab. 3 Numbers and urban population of counties based on the developing periods of urbanization in 1990, 2000 and 2010

城镇化率/%	1990年		2000年		2010年
城镇化率/%	数量/个	城镇人口/万人	数量/个	城镇人口/万人	数量/个	城镇人口/万人
0~30	103	35.74（24.39）	94	56.32（26.80）	86	81.33（25.44）
30~50	5	8.98（6.13）	12	27.16（12.92）	18	58.67（18.35）
50~70	0	0	3	6.14（2.92）	6	16.97（5.31）
70~100	7	101.84（（69.48）	7	120.06（57.36）	6	162.72（50.90）

注：括号内数值代表县市城镇人口占青藏高原全部城镇人口的比重,单位为%。

（1）1990年,青藏高原有7个县市的人口城镇化率超过70%,处于城镇化高水平阶段,包括拉萨市区、西宁市区、冷湖、茫崖、大柴旦、格尔木市和德令哈市,城镇人口规模合计101.84万人,占整个青藏高原城镇人口近七成,大多集中分布在青藏高原北缘柴达木盆地地区,即青海省西北部;有5个县市的人口城镇化率介于30%~50%,处于城镇化中低水平阶段,包括乌兰县、林芝县、日喀则市、玛沁县和乃东县;而其他103个县市的人口城镇化率均低于30%,尚处于城镇化发展初期的低水平阶段,城镇人口仅占青藏高原全部城镇人口的24.39%。

（2）2000年,青藏高原依然有7个县市的人口城镇化率超过70%,包括西宁市区、冷湖、茫崖、大柴旦、格尔木市、拉萨市区和措美县,大多依然集中分布在青藏高原北缘柴达木盆地地区,7个县市的城镇人口占青藏高原全部城镇人口57.36%,是青藏高原城镇人口主要分布的地区;3个县市人口城镇化率达到50%~70%的中高水平,包括噶尔县、乃东县和林芝县;12个县市的人口城镇化率处于30%~50%的中低水平,包括日喀则市、隆子县、德令哈市、乌兰县、洛扎县、玛沁县、平安县、祁连县、亚东县、玉树县、昌都县和共和县;而其他94个县市的人口城镇化率均低于30%,城镇人口仅占青藏高原全部城镇人口的26.80%。

（3）2010年,青藏高原人口城镇化率超过70%的县市仅有6个,包括冷湖、茫崖、西宁市区、格尔木市、拉萨市区、德令哈市,拥有青藏高原50.90%的城镇人口,超过一半;人口城镇化率介于50%~70%中高水平的县市6个,包括林芝县、大柴旦、噶尔县、海晏县、日喀则市、乃东县;人口城镇化率介于30%~50%中低水平的县市18个,主要分布在青海中西部地区,以及西藏的亚东县、昌都县、那曲县、措美县等;城镇化率小于30%的低水平县市仍然最多,共计86个,但只拥有青藏高原25.44%的城镇人口。

3.3 青藏高原城镇化LISA类型的时空分异

如图1所示,按照城镇化发展的四阶段绘制1990、2000和2010年青藏高原分县市人口城镇化率LISA类型空间分布图,对应的统计指标如表4所示。

表4 1990、2000和2010年青藏高原按不同LISA类型的县市指标统计

Tab. 4 Numbers and urban population of counties based on LISA types in 1990, 2000 and 2010

LISA类型	1990年		2000年		2010年
LISA类型	数量/个	城镇人口/万人	数量/个	城镇人口/万人	数量/个	城镇人口/万人
HH	6	19.00（12.97）	5	6.62（3.15）	13	56.51（17.68）
LL	1	0.00（0.00）	8	0.57（0.27）	12	3.83（1.20）
LH	1	1.37（0.93）	4	3.82（1.82）	2	13.13（4.11）
HL	7	9.11（6.21）	4	9.37（4.46）	3	11.28（3.53）
不显著	100	117.09（78.89）	95	189.81（90.30）	86	234.93（73.48）

注：括号内数值代表县市城镇人口占青藏高原全部城镇人口的比重,单位为%。

（1）HH型主要分布在青藏高原北缘的柴达木盆地,呈扩张态势。1990年,青藏高原已经出现HH型县市,包括茫崖、冷湖、大柴旦、都兰县、德令哈市和格尔木市,彼此相连,在青藏高原北缘的柴达木盆地形成了高水平城镇化集聚区,拥有青藏高原12.97%的城镇人口;2000年,HH型县市仅有5个,包括大柴旦、都兰、茫崖、冷湖和德令哈市,仍然是柴达木盆地地区形成的高水平城镇化集聚区,拥有青藏高原3.15%的城镇人口;2010年,HH型县市达到13个,包括大柴旦、茫崖、冷湖、德令哈市、格尔木市、乌兰县、都兰县、天峻县、刚察县、大通回族土族自治县、共和县、治多县、曲麻莱县,全部分布在青海境内的中西部地区,形成了大面积连片的高水平城镇化集聚区,拥有青藏高原17.68%的城镇人口。

（2）LL型主要分布在羌塘地区,呈扩张态势。1990年,LL型县市仅有1个,处于青海与西藏交界的丁青县,自身与周边地区城镇化率都处于低水平;2000年,LL型县市共有8个,包括尼玛县、久治县、班玛县、措勤县、巴青县、申扎县、丁青县和索县,并分别在西藏西部、西藏东部和青海东南部形成3片低水平城镇化集聚区;2010年,LL型县市共12个,包括改则县、索县、申扎县、措勤县、边坝县、左贡县、芒康县、尼木县、定结县、拉孜县、尼玛县和昂仁县,其中,改则县、尼玛县、措勤县、申扎县、盎然县、拉孜县等集中连片,构成了以羌塘地区为主体的低水平城镇化集聚区。

（3）LH型主要分布在西宁市区、拉萨市区周边,数量较少。1990年,LH型县市1个,互助土族自治县,其周边地区的城镇化水平普遍较高,而自身较低;2000年,LH型县市共有4个,包括错那县、扎囊县、琼结县、互助土族自治县;2010年,LH型2个,互助土族自治县和湟中县,毗邻西宁市区,是兰西城市群地区城镇化水平偏低的县市。不难发现,LH型基本都分布在青海省省会西宁市区或西藏自治区首府拉萨市区附近,而西宁市区和拉萨市区本身并不具有显著的HH或HL特征,其周边地区城镇化水平并不是绝对偏低,但确实存在落差水平相对较大的LH型县市。

（4）HL型主要包括各地级行政中心所在县市,呈分散分布。1990年,HL型的县市7个,包括昌都县、乃东县、亚东县、那曲县、林芝县、玛沁县和玉树县,相对于周边地区自身的城镇化水平较高,这些地区多是地级行政中心所在县市;2000年,HL型的县市4个,包括昌都县、玛沁县、玉树县和那曲县,分别是昌都、果洛、玉树、那曲等地级行政中心所在县市,拥有青藏高原4.46%的城镇人口,比HH型的还多;2010年,HL型3个,包括日喀则市、那曲县和亚东县,其中,日喀则市和那曲县分别是日喀则地区和那曲地区的地级行政中心所在县市,亚东县是重要的边境贸易县。

4 青藏高原城镇化格局的影响因素

分别采用最小二乘线性（OLS）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）对1990年、2000年和2010年的青藏高原县市尺度人口城镇化率的影响因素进行回归分析,通过最优模型判断规则,选用空间误差模型（SEM）作为影响因素分析的主要模型。表5列出了基于OLS和SEM回归分析的各影响因素系数的参数值及模型拟合优度相关参数值。其中,1990年和2000年空间误差项系数具有显著性,即存在其他扰动项的空间相关性对青藏高原城镇化作用突出;2010年,SEM空间误差系数并不显著,OLS和SEM各因素回归系数类似。

表5 基于OLS和SEM的青藏高原城镇化格局影响因素回归结果

Tab. 5 Regression results of the population urbanization in the Tibetan Plateau based on OLS and SEM

参数	1990年		2000年		2010年
参数	OLS	SEM	OLS	SEM	OLS	SEM
C_CON	-51.71	-71.37	-30.33	-80.19	-51.28	-55.92
C_lnTE	16.53^*	12.28	7.95	4.09	-6.72	-6.66
C_pGL	-0.03	-0.07	-0.12	-0.07	-0.04	-0.03
C_pCL	0.69***	0.60***	0.20^*	0.08	-0.24	-0.22
C_lnGP	0.83	1.03	-1.75	1.40	4.04*	4.28*
C_pSI	1.07***	0.99***	0.62***	0.29**	0.62***	0.61***
C_pTI	0.89***	1.01***	0.69***	0.77***	0.36***	0.35***
C_lnTR	3.58	28.49	34.20	62.37	33.06	35.10
C_pSA	0.02	-0.01	0.09^*	0.04	0.11***	0.11***
C_pED	0.01	0.01	0.03	0.05	0.03	0.03
C_LAM		0.35***		0.61***		0.11
R²	0.83	0.84	0.69	0.77	0.80	0.80
LogL	-426.22	-423.58	-459.52	-447.01	-423.75	-423.46
AIC	872.43	867.14	939.05	914.03	867.51	866.92
SC	899.88	894.58	966.58	941.56	895.04	894.46

注：***、**和*代表p值在<0.01水平、<0.05和<0.1水平上显著。C_CON、C_lnTE、C_pGL、C_pCL、C_lnGP、C_pSI、C_pTI、C_lnTR、C_pSA、C_pED和C_LAM分别代表常数项、地形起伏度（对数）、草地比重、耕地比重、人均GDP（对数）、第二产业从业人口比重、第三产业从业人口比重、交通优势度（对数）、万人拥有卫生人员数、万人拥有教育人员数和空间误差项的回归系数。R²、LogL、AIC和SC用于判断回归模型的优度。

（1）第二三产业从业机会是影响城镇化水平的重要经济因素。1990年、2000年和2010年,人均GDP、第二产业从业人口比重、第三产业从业人口比重和交通优势度对城镇化水平均呈现正向作用,也就是说,经济发展水平高、第二产业就业机会多、第三产业机会多及交通优势度条件好有利于推动青藏高原的城镇化发展。但是,只有第二产业从业人口比重、第三产业从业人口自始至终都是在 p<0.01水平上统计显著的,也就是说,非农从业机会是影响城镇化水平突出因素。2010年,人均GDP在p<0.1水平上出现统计显著,区域经济水平对城镇化水平影响作用显著。不难发现,与内地城镇化发展类似,西藏城镇化发展的主要动力来自于非农业机会等经济因素驱动,随着青藏地区旅游业、商贸业等日益发达,越来越多的内地人前往青藏高原城镇地区从业和常住,进一步推动了青藏高原城镇化水平的发展。

（2）社会公共服务资源对城镇化水平的影响作用开始凸显。1990年和2000年,万人拥有卫生人员数和万人拥有教育人员数对城镇化水平的影响作用都不显著,而且1990年万人拥有卫生人员数甚至对城镇化发展呈现一定的负作用。2010年,万人拥有卫生人员数和万人拥有教育人员数对城镇化水平影响均呈现正向作用,也就是说,医疗卫生、教育等公共服务资源密集能够推动人口城镇化,其中,万人拥有卫生人员数据对城镇化水平正向作用在p<0.01水平上显著,社会公共服务资源对城镇化水平的影响作用开始凸显。青海省省会西宁、西藏自治区首府拉萨等是青藏高原教育、医疗等资源最丰富的地区,青藏高原居民在西宁、拉萨等城镇落户或常住意愿提升,推动了这些地区的城镇人口增长。

（3）相对于社会经济要素,自然因素对城镇化发展水平时空分异的作用不突出。整体上,青藏高原整体的自然环境对限制了其人口集聚与城镇化的大规模发展,但是从其内部来看,自然因素对城镇化发展水平时空分异的作用并不突出。1990年和2000年,耕地比重、草地比重和地形起伏度对城镇化水平分别呈现正向、负向和正向作用,也就是耕地比重较高的农区和地形起伏度较大的区域的城镇化水平偏向于较高,而草地比重较高的牧区城镇化水平往往偏低。但是,大多数时候这些自然因素对城镇化发展的限制作用都是不显著的,只有1990年的耕地比重具有正向显著作用,城镇化每提高1个百分点,耕地比重贡献0.69个百分点。2010年,耕地比重、草地比重和地形起伏度对城镇化水平全部呈现负向作用,耕地比重小、草地比重小或地形起伏度较低的地区城镇化水平偏高,但全部都是不显著的。总体来看,通常3个自然因素对城镇化水平限制作用都是不显著的,可见自然环境对青藏高原城镇化发展水平时空分异的影响并不突出。然而,在部分山区或沟域城镇,城镇增长受到地形地貌等自然因素限制作用是突出的^[35]。

5 结论、讨论与建议

5.1 结论

基于1990、2000和2010年人口普查数据,采用城镇化阶段划分法、LISA空间类型划分法及空间计量回归模型,本研究系统分析了青藏高原分县市尺度城镇化格局的时空分异及其影响因素。主要结论如下：

（1）青藏高原整体城镇化水平偏低,但是不乏高水平城镇化地区,各县市间城镇化水平差异缩小。1990年和2000年青藏高原城镇化水平低于30%,处于城镇化低水平状态,2010年时达到37.05%,明显低于同期全国水平49.68%。但是,青藏高原始终存在城镇化高水平地区,例如拉萨市区、西宁市区以及大柴旦、茫崖、冷湖、格尔木市等工矿县市,其人口城镇化率甚至达到100%。青藏高原县市尺度的城镇化水平空间差异较大,大多数地区城镇化发展处于低水平,不过,1990-2010年各县市间差异呈下降状态。

（2）青海西部柴达木盆地是高水平城镇化集聚区,羌塘地区是低水平城镇化集聚区,地级行政中心所在县市多呈现“自身高、周边低”的城镇化格局。全局Moran's I指数显示,青藏高原整体上始终存在空间正相关性。LISA分析结果显示,青海西部柴达木盆地工矿业发达,人口多集中在城镇地区,是青藏高原连片的高水平城镇化集聚区,而且呈扩张态势;羌塘地区农村居民点分散,逐步演化成为青藏高原低水平城镇连片集聚区;地级行政中心所在县市多演化成为HL型,具有自身独高的空间特征,空间分布呈点状分散。

（3）第二、三产业从业机会是推动青藏高原城镇化发展时空分异的重要因素,社会公共服务资源对城镇化拉动作用开始凸显,而自然要素的限制作用相对不突出。空间计量回归分析结果显示,1990-2010年,有且仅有第二产业从业人口比重和第三产业从业人口比重对城镇化水平的正向作用始终显著;卫生医疗和教育等资源作用始终具有正向作用,但直至2010年卫生资源作用才开始显著;1990年,耕地比重较高的农区城镇化显著,但之后自然要素作用均不显著,其中,草地比重对城镇化水平始终具有负向作用,牧区城镇化相对滞后。

5.2 讨论

总体来看,青藏高原的城镇化与内地地区城镇化有相似之处,例如,非农就业机会都是推动城镇化发展重要因素,格尔木市等工矿城市以及省会、首府和其他地级单元政府驻地所在县市非农就业机会多,城镇化水平高。已有研究显示,改革开放以来,在东部沿海发达地区和中部地区,非农就业机会是驱动人口城镇化的重要因素,包括工业化快速发展时期带来的大量的第二产业就业机会,也包括近年来大城市服务业带来的大量第三产业就业机会。青藏高原作为重要的生态屏障,在全国层面,以禁止开发、限制开发等主体功能为主,但是在局部地区,随着工矿、行政、旅游集散等城镇职能的发展,在城镇地区同样衍生出较多的非农就业机会,随着近年来青藏高原融入“一带一路”倡议和旅游业的快速发展,青藏高原不仅仅本地人口城镇化加快发展,同时吸引越来越多的外来流动人口涌入青藏高原城镇地区,进一步推动了青藏高原的城镇化发展。当然,青藏高原城镇化也有自身特殊之处,例如草地丰富的牧区城镇化相对滞后等。展望进一步研究,将追踪最新资料分析青藏高原城镇化格局的空间演进及机理规律,并展开牧区、边境镇、工矿城镇等青藏高原典型地区城镇化发展模式的田野调查研究。

受限于标准人口普查数据的跨度,本研究只研究了1990-2010年中国城镇化加速发展时期青藏高原城镇化的时空演化格局及影响因素。虽然2015年全国展开了1%人口抽样调查,但是抽样以地级单元展开,在县市等尺度推算结果存在偏差,且西藏自治区未发布1%人口抽样调查的汇总资料。根据省级层面抽样数据,2010-2017年,青海省常住人口城镇化水平由44.72%增长至53.07%,西藏自治区常住人口城镇化水平由28.87%增长至30.8%,但是总体始终低于全国城镇化水平。近年来,随着兰西城市群、虫草经济、旅游经济、“一带一路”倡议下南亚通道边贸的发展,青藏高原地区的城镇化发展将稳步推进。

5.3 建议

根据1990年以来青藏高原城镇化发展的时空动态过程及近年来城镇化新动态,新时代,对青藏高原城镇化发展提出以下建议：

（1）重视传统工矿城市的产业升级转型,加快推进大柴旦行委等的行政区划建制向城市型政区建制转型,提升传统高水平城镇化地区的城镇化质量;

（2）加快推进省会、首府及各地级单元政府驻地非农产业发展,新设一批县级市和建制镇,提升青藏高原自身就地就近城镇化动力;

（3）面向“一带一路”南亚通道,加快推进边境地区的交通基础设施建设和边贸特色城镇打造,提升边境城镇带的城镇化带动能力;

（4）鼓励高海拔地区、高寒地区和自然保护区的生态移民向承载条件较好的城镇集聚,保障移民的城镇就业机会和市民化质量。

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