陕西省人口环境动态统计模型研究

1. 引言

省作为中国西部重要生态屏障与能源基地，其人口发展与环境承载力的矛盾日益凸显。第七次人口普查数据显示，省常住人口达 3956 万，较 2010 年增长 5.9% ，但人均水资源量仅为全国平均水平的 52% ，关中平原城市群 PM2.5 年均浓度超标率达 18.7%_< 。传统静态分析难以捕捉人口 - 环境系统的动态交互特征，亟需构建多维动态统计模型，量化人口要素对生态环境的时空影响效应。

2. 数据与方法

2.1 数据来源

本研究核心统计数据源自省统计局《统计年鉴》（2000-2025），该年鉴系统收录全省及各市（区）人口、经济、社会发展的年度统计数据，包含户籍人口、常住人口、城镇化率、出生死亡指标等关键人口变量，以及 GDP、产业结构、投资消费等经济维度数据；生态环境动态监测数据取自省生态环境厅历年环境质量公报（2000-2025），涵盖空气质量六参数（PM2.5/PM10/SO2/NO2/CO/O3）、水环境（地表水 105个监测断面、饮用水源地）、土壤环境（重点污染源周边）三大领域，配合固体废物产生处置、噪声污染等专项统计；人口空间分布特征解析依托中国人口普查分县资料（2000/2010/2020），该数据集包含县区级人口规模、年龄结构、受教育程度、迁移流动等百余项指标，结合第五、六、七次人口普查地理信息数据，构建人口分布时空序列；土地利用变化监测采用 Landsat 系列卫星遥感数据（ 30m 分辨率），通过ENVI 软件进行监督分类，提取建设用地、耕地、林地等六大类用地信息，生成 2000-2025 年逐年土地利用转移矩阵。

2.2 变量选取

变量选取考虑人口系统和环境系统两大维度：人口系统涵盖规模（常住人口总量）、结构（老龄化率）、空间效应（人口密度）；环境系统聚焦水资源（人均水量）、大气质量（PM2.5 浓度）、土地生态（林地覆盖率）。各指标通过具体代理变量量化，如用"万人"表征人口规模，以 " μg/m³¹¹ 监测大气污染，林地覆盖率以百分比反映生态状况，形成多维度动态分析框架。

2.3 模型构建

2.3.1 时间序列模型

采用向量自回归（VAR）模型捕捉人口- 环境系统的时序动态

Yt​=A1​Yt − 1​+A2​Yt − 2​+⋯+Ap​Yt − p+ ϵt​

其中，Yt​为包含人口总量、PM2.5 浓度等变量的列向量，Ai​为系数矩阵，p 为滞后阶数。

2.3.2 空间计量模型

引入空间权重矩阵W，构建空间杜宾模型（SDM）：

y=ρWy+Xβ+WX θ+∈

上式中，y 为环境指标向量，X 为人口变量矩阵，ρ 为空间自回归系数，θ 为空间滞后项系数。

2.3.3 系统动力学模型

本研究构建的系统动力学模型包含三大核心子模块：人口子模块集成规模、结构、迁移变量，通过生育 / 死亡 / 流动速率方程驱动人口动态；环境子模块耦合大气 - 水 - 土地指标，构建污染排放、生态承载、资源消耗的因果链；政策反馈子模块嵌入环保投资、户籍改革、生育激励等调控参数，形成 " 人口 - 环境 - 政策 " 闭环回路。模型采用 Vensim 软件搭建存量流量图，设置基准发展、绿色转型、人口红利三大情景，通过蒙特卡洛模拟生成 2000-2025 年演化轨迹。关键反馈机制包括：人口集聚加剧环境污染（正反馈），环保政策抑制污染但增加经济成本（负反馈），城镇化推动土地利用变化（双向调节）。模型参数经历史数据校准，确保情景预测的可靠性。

3. 实证分析

3.1 人口规模的环境压力效应

VAR 模型脉冲响应分析显示，人口总量增加 1% 将导致人均水资源消耗量滞后 2 期增长 0.78% （ 95%C I: 0.62%-0.94% ），化学需氧量（COD）排放量滞后3 期上升 0.51% 0.37%-0.65% ）。

3.2 人口结构的环境调节效应

空间误差模型（SEM）估计结果表明老龄化率每提升1 个百分点，工业 SO ₂排放强度下降 0.54% （ p<0.05 ），城镇化率与建设用地扩张强度呈U 型关系（拐点城镇化率 =62.3% ）。

3.3 空间溢出效应

陕北能源重化工区人口集聚对关中城市群产生显著环境负外部性，主要体现在以下两点：

1. 榆林市人口每增加 1% ，导致西安市 PM2.5 浓度提升 0.32μg/m³ （ p<0.01 ）；

2. 汉中市森林覆盖率每提高 1% ，可降低周边地市土壤侵蚀模数4.2% 。

4. 动态模拟与政策仿真

系统动力学模型设定三种情景

1. 基准情景：延续现行人口与环保政策

2. 低碳发展情景：实施碳税 + 生态移民政策

3. 人口调控情景：控制关中人口规模，引导向陕南转

模拟结果显示，基准情景下，2030 年省生态足迹将达 1.82 全球公顷 / 人，超出生态承载力 37% ；低碳发展情景可使单位 GDP 能耗降低 21% ，但短期 GDP 增速放缓 0.8 个百分点；人口调控情景可减缓陕北地下水超采速率，但需配套产业转移政策避免“空心化”。

5. 协调度评价与政策建议

构建人口- 环境协调度指数（HECI）：

HECI=Wp​⋅ Cp× We​⋅ Ce

式中， Wp ​、We​为人口与环境系统权重，Cp​、Ce​为子系统协调度。计算得出：

陕北： HECI=0.62 （中度失调）

关中： HECI=0.71 （濒临失调）

陕南： HECI=0.83 （初级协调）

在符合政策的前提下，建议建立关中平原城市群环境税跨域补偿机制，实施陕南生态移民“社区 + 产业”融合发展模式，构建人口 -环境大数据预警平台，动态调整用水用电定额标准。

6. 结论与展望

本研究突破传统单要素分析框架，通过多维动态模型揭示人口规模扩张仍是省环境压力的首要驱动力，人口结构老龄化具有显著的“环境红利”效应，空间溢出效应要求建立区域协同治理机制。未来研究可进一步集成多源遥感数据与个体行为微观模拟，提升模型预测精度。本研究为西部地区人口均衡发展与生态安全格局构建提供方法论参考。

参考文献

[1] 省统计局 . 统计年鉴 [M]. 北京 : 中国统计出版社 ,2000-2025.

[2] 崔月彤 . 中国人口老龄化对碳排放影响的时空异质性研究 [J].统计理论与实践 , 2023, 1(525): 35-41.

[3] HASSAN K,SALIM R.Population Ageing, Income Growth and CO2 Emission Empirical evidence from high income OECD countries[J]. Journal of Economic Studies, 2015, 42(1):54-67.

[4] 省生态环境厅 . 省生态环境状况公报 [R], 2020-2025.

[5] 徐延新 . 北京市人口环境动态统计模型研究 [D]. 首都经济贸易大学 , 2018.

作者简介：刘静（1983-），女，新疆鄯善，博士，教授，研究方向为智能信息处理、多元统计分析。

基金项目：国家统计局科研计划项目（2021LY037），横向科研项目（2025HX316）