人口研究
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空间人口学的沿革与发展人口学研究空间视角分

1 引言

人口学是研究既定区域内的人类生命过程的各种状态、运动过程及规律的科学,由此,空间是人口学研究的重要维度。进入21世纪以来,相关学科如地理学、区域科学、空间计量经济学的发展,以及定位数据可及性与空间分析技术的应用,空间人口学受到重视并快速发展,相关的应用研究与探讨日益增多。

在我国,对于空间人口学的探讨多数基于地理学科和区域科学背景的研究,例如关注人口迁移、人口空间分布、人口与资源环境等,此外包括利用地理信息系统进行人口学变量的空间可视化研究,以及部分空间分析技术在人口地理学方面的应用。然而,现有研究进展中,无论是对空间人口学沿革与发展、还是应用研究,都缺乏较为系统性地梳理和探讨。

本文通过对现有的人口研究文献的分析和梳理,同时吸取已有空间分析理论、方法和模型应用,从空间视角对空间人口分析进行梳理,以期对空间人口学的发展与应用有所启示和推动。

2 空间人口学核心概念的界定

尽管空间维度对人口学研究的重要性已获共识,但目前关于空间人口学的概念界定却并不统一。空间人口学核心概念需要界定有助于理解空间人口学的内涵和外延,从而更好地凝练和把握空间人口学的沿革。

2.1 空间认知(Spatial Awareness / Spatial Thinking)

空间认知是指考察研究自然事物或者社会现象过程中,通过辨别研究对象所处的地理绝对或相对位置及其与相关因素的空间关联,对事物或现象进行描述、认知、推断及解释的研究方法和思路。空间的尺度可以是小到离散的点和个案,也可以大到国家领土和区域(Logan,2012)。空间认知具有以下功能:描述功能,可以捕捉和传达事物间的关系和表象等功能;分析功能,促进理解事物的结构的功能;推断功能,归纳事物演化和功能(Downs & De Souza,2006)。

在地理学界,地理信息系统技术和空间认知思维相结合,即GIS软件 + 空间数据分析已将地理信息系统拓展为地理信息科学(Haining,2003),Goodchild更是倡导地理信息科学向社会科学等多研究领域的拓展(2004)。在社会科学中,大部分研究并不是技术层面的问题,而是研究实质的问题(Logan,2012)。无论是具有空间认知思维还是利用GIS和空间分析等先进的方法,都可以为社会科学以及人口学所借鉴。

2.2 空间分析(Spatial Analysis)

空间分析的发轫源于Tobler对空间事物关联性的陈述,后来称之为地理学第一定理,即地理物体是互相关联的,空间接近的地物间关联程度高(Miller,2004)。与非空间分析方法相比,空间分析重点强调了空间信息的位置、距离、方向、邻接性、尺度等多种特征。空间分析技术正在迅速的发展,已经在遥感、生态环境、地球科学、社会经济等领域得到应用,显示出强大的应用潜力。

空间分析在最近三十多年发展迅速尤其是在美国。20世纪80年代美国国家基金委充分认识到空间分析方法的巨大潜力及其与非空间分析的差异,1999年在美国科学基金的支持下,由Goodchild带头成立了空间整合社会科学中心(Center for Spatially Integrated Social Science,CSISS),其目的是进行社会和行为科学研究的基础设施建设,包括方法、工具、技术、软件和数据获取等一系列研究所需的内容。其中的地理信息系统人口科学项目自2005年起陆续开展,目的在于提升年轻的人口学者利用空间分析进行人口学研究的能力。

人口空间分析由于涉及到空间维度下人口数据资料的搜集、整理和分析,以及同多维社会、经济、自然环境等相关因素的关联分析,由此人口空间分析既属于人口学分析内容,也包括在人口研究应用中,也就是集理论、方法和应用的新人口学研究方向。它的研究领域叠加于传统人口学研究生育、死亡和迁移等生命历程的议题基础上,更加关注与人口有关的空间位置与邻接关系、社会和空间的分层与隔离、人口与环境等议题。人口空间分析学科领域的成长点也就不能局限于传统人口学研究内容,而且也包括了人口学与地理学、生态学、经济学、社会学等多学科领域的交叉与综合。

2.3 空间人口学(Spatial Demography)

为了区分空间人口学(Spatial Demography)和人口地理学(Population Geography),Trewartha(1953)首次提出了空间人口学的概念。英国地理学家Robert Woods(1984)在Geography and Population:Approach and applications书中的一章中较早地使用了空间人口学(spatial demography)这一提法。他认为对于迁移的研究也应该像生育、死亡研究一样受到重视。Woods and Rees(1986)认为空间人口学的研究应包含三种研究:同时考察人口数据的时间和空间模式研究;利用多区域方法的模型和人口估计;利用不完整信息进行的区域人口分析。