長三角人口與經(jīng)濟耦合協(xié)同的時空演變與影響因素

□ 黃洪琳

自長三角一體化戰(zhàn)略提出以來，如何有效實現(xiàn)人口與經(jīng)濟協(xié)同匹配發(fā)展，進而有效破解區(qū)域發(fā)展不平衡不充分問題，已進入學者研究視野。國內(nèi)外學者利用不同的模型對人口與經(jīng)濟關系進行實證。有研究指出，人口作為消費力和生產(chǎn)力,是經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐，而經(jīng)濟發(fā)展帶來就業(yè)、收入及社會福利改善，為人口發(fā)展創(chuàng)造了條件(楊振,2008;肖周燕,2013)。也有研究指出，人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量與經(jīng)濟規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)效之間的錯位匹配是區(qū)域發(fā)展不均衡不充分的重要原因之一(閆東升等,2018)。本文借鑒已有研究，采用人口與經(jīng)濟彈性、不一致指數(shù)、耦合協(xié)調(diào)度等模型，分析21 世紀以來長三角人口、經(jīng)濟的協(xié)同演變的時空差異，并探討影響因素，以期為推動長三角高質(zhì)量一體化提供決策參考。

人口—經(jīng)濟增長彈性的時空差異

國內(nèi)外常用人口增長率與經(jīng)濟增長率之比，即人口—經(jīng)濟彈性系數(shù)來描述二者協(xié)調(diào)程度（張軍等，2018）。彈性系數(shù)越低，表明人口發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展趨向協(xié)調(diào)；反之，則趨向不協(xié)調(diào)。通常認為，此彈性系數(shù)在0.2 及以下為“協(xié)調(diào)發(fā)展級”，0.2-0.99 為“社會漸進級”；大于或等于1 為“社會停滯級”。經(jīng)測算（見表1），21 世紀以來長三角地區(qū)人口—經(jīng)濟增長彈性系數(shù)呈如下變動特征。

表1 21 世紀以來歷次人口普查間長三角地區(qū)人口、經(jīng)濟增長率及彈性系數(shù)

（一）長三角人口—經(jīng)濟彈性系數(shù)總體較低

2001-2020 年，長三角GDP 年均增速約為10.1%（以滬蘇浙皖GDP占比為權(quán)數(shù)對增長率進行加權(quán)平均），常住人口年均增長0.89%，人口—經(jīng)濟彈性系數(shù)為0.088，遠低于0.2，說明20 年來長三角人口與經(jīng)濟增長的協(xié)調(diào)程度總體較好。

（二）歷次普查間的彈性系數(shù)有所波動但仍在合理區(qū)間

“五人普”至“六人普”10 年間，長三角人口—經(jīng)濟增長彈性系數(shù)小于0.1，“六人普”至“七人普”10年間雖有所上升，仍低于0.2，仍在可控范圍。有研究測算，人口每增長1%，GDP 須相應增長3%以上，才能維持原有生活水平（王立軍，2019）。若以此判斷，長三角人口與經(jīng)濟增長一直保持較好的互促關系。

（三）空間分異明顯

1.上海人口—經(jīng)濟彈性系數(shù)呈先高后低態(tài)勢。2010 年之前的10 年，彈性系數(shù)高于0.3，主要是此階段常住人口劇增，年均凈增69 萬人口，增速為三省一市之最。之后的10 年，人口規(guī)模趨穩(wěn)，彈性系數(shù)低于0.2，人口與經(jīng)濟增長的關系由不協(xié)調(diào)逐漸步入?yún)f(xié)調(diào)。

2.江蘇彈性系數(shù)穩(wěn)定在0.1 以內(nèi)。20 年來，江蘇經(jīng)濟年均增速為三省一市之最，而人口增速相對較低，人口—經(jīng)濟增長彈性相應較小。

3.浙江彈性系數(shù)走高仍低于0.2。浙江彈性系數(shù)有所走高，但20 年來總體處于0.2 以下的可控區(qū)間。浙江彈性系數(shù)走高，一方面說明富有活力的浙江對人口的吸納力增強，另一方面則意味著浙江人口壓力增大，最近10 年，浙江人口年均增長1.72%，增速為三省一市最快。

4.安徽彈性系數(shù)由負轉(zhuǎn)正。2010 年之前的10 年，安徽彈性系數(shù)為負，與其經(jīng)濟活力相對不足，人口流出較多有關。之后的10 年，安徽彈性系數(shù)轉(zhuǎn)正，與其經(jīng)濟活力逐步增強，從而吸引人口回流有關。

人口與經(jīng)濟不一致指數(shù)的時空差異

不一致指數(shù)主要用來反映人口地理集聚與經(jīng)濟地理集聚的匹配或差異度。

計算公式為：

不一致指數(shù)I越偏離1，說明人口與經(jīng)濟越是非協(xié)同集聚，小于1說明人口集聚程度小于經(jīng)濟集聚程度，大于1 則說明人口集聚大于經(jīng)濟集聚。經(jīng)測算（表2 和表3），21世紀以來三省一市的人口地理集聚度、經(jīng)濟地理集聚度、不一致指數(shù)呈如下變動特征。

表2 2020 年人口與GDP 占比、地理集聚度與不一致指數(shù)

表3 21 世紀以來人口普查年份長三角三省一市人口與經(jīng)濟不一致指數(shù)

（一）長三角人口與經(jīng)濟均高度集聚，經(jīng)濟地理集中度高于人口地理集中度。

三省一市陸域面積僅占全國的3.7%，但GDP 占全國的比重由2000年22.6% 升至2020 年的24.1%，人口占全國的比重由15.6%升至16.7%，經(jīng)濟、人口地理集中度均不斷上升，經(jīng)濟集中度仍高于人口集中度，不一致指數(shù)在0.66-0.69 之間徘徊。

（二）浙江經(jīng)濟集聚和人口集聚的協(xié)同性最好，江蘇次之

20 年來兩省的不一致指數(shù)總體穩(wěn)定且均接近1。2020 年，浙江GDP 占三省一市的26.4%，人口占27.5%，經(jīng)濟、人口地理集聚度分別為0.90 和0.93，不一致指數(shù)為1.04。

（三）上海的經(jīng)濟集聚遠大于人口集聚，而安徽反之

20年來，上海不一致指數(shù)小于1，安徽不一致指數(shù)大于1，雖然兩地近年來協(xié)同性增強，但偏離均衡仍較遠。

人口與經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度的時空差異

耦合一詞在物理學中主要用來分析兩個或多個系統(tǒng)相互作用而彼此影響的程度，目前已廣泛應用到人口與經(jīng)濟、人口與社會等領域（楊勝利等，2018）。

（一）指標體系的構(gòu)建

前述的增長彈性和不一致指數(shù)側(cè)重從增速和規(guī)模視角進行考察，這里則從人口與經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量三個維度選擇核心指標（表4），從更全面的視角進行考察。

表4 人口與經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)核心評價指標

（二）數(shù)據(jù)預處理

各指標數(shù)據(jù)來源于2000-2020年中國統(tǒng)計年鑒?？紤]到2020 年新冠肺炎疫情因素數(shù)據(jù)波動，這里只測算到2019 年。

1.個別指標的估算和插補。2013 年之前的居民人均可支配收入采用城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均可支配收入與城鎮(zhèn)化率估算得到。平均受教育年限根據(jù)6 歲及以上人口受教育程度構(gòu)成估算。部分年份的平均預期壽命缺失，采用均值法插補。

2.無量綱化處理。運用閾值法實現(xiàn)指標原始數(shù)據(jù)的無量綱化處理，從而將原始值轉(zhuǎn)化為0-1 之間的數(shù)值。

3.采用熵權(quán)法為各指標賦權(quán)。用熵值法可判斷指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標權(quán)重越大，對綜合評價的影響越大。實際操作中，結(jié)合德爾菲法適當調(diào)整。

（三）耦合協(xié)調(diào)度模型的構(gòu)建和測算

C 為耦合度，T 為人口與經(jīng)濟綜合評價指數(shù)。我們認為，人口發(fā)展系統(tǒng)與經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)同等重要，故待定系數(shù)α 和β 均設為0.5。D 為耦合協(xié)調(diào)度。

耦合度C 突出的是系統(tǒng)或系統(tǒng)內(nèi)部要素之的耦合程度的強弱，無法反映人口與經(jīng)濟發(fā)展整體功能和協(xié)同效應。而耦合協(xié)調(diào)度D 則強調(diào)的是系統(tǒng)或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間相互作用中耦合程度的大小，能較好地度量系統(tǒng)或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間彼此和諧一致的程度，體現(xiàn)了從無序向有序的趨勢。耦合協(xié)調(diào)等級劃分見表5 和表6。

表5 人口發(fā)展系統(tǒng)與經(jīng)濟發(fā)展系數(shù)耦合等級分類

表6 人口發(fā)展系統(tǒng)與經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)協(xié)調(diào)等級分類

（四）測算結(jié)果分析

測算結(jié)果見表7 和表8，主要呈如下特征：

表7 人口與經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)耦合度及等級分類

表8 長三角三省一市人口與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)度及類型

1.從時間演化看，長三角三省一市人口與經(jīng)濟發(fā)展的耦合度和協(xié)調(diào)度均呈持續(xù)上升態(tài)勢。2001 年以來，耦合度由低水平耦合階段轉(zhuǎn)變?yōu)槟ズ想A段，協(xié)調(diào)度由失調(diào)逐步轉(zhuǎn)為中級協(xié)調(diào)。

2.從空間差異看，安徽相對滯后。安徽人口與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)度步入中級協(xié)調(diào)的年份出現(xiàn)在2018 年，比上海、江蘇和浙江相對晚，在長三角高質(zhì)量一體化背景下，安徽還需繼續(xù)接軌東部沿海地區(qū)，進一步縮小差距。

3.各區(qū)域耦合度和協(xié)調(diào)度有較大提升空間。三省一市人口與經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)情況雖不斷改善，但均未達到高水平耦合、良好和優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，未來還有很大的發(fā)展空間。

（五）從回歸模型看影響人口與經(jīng)濟協(xié)調(diào)度的主要因素

為進一步明晰影響三省一市人口與經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)度的主要因素，以人口與經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)度為因變量，表4 的12 項指標為自變量作回歸分析（逐步回歸法），有5 個變量納入模型，分別是勞動生產(chǎn)率、城鎮(zhèn)化率、平均預期壽命、常住人口、平均受教育年限。從標準化回歸系數(shù)看，平均受教育年限對協(xié)調(diào)度的影響最大，其次是平均預期壽命、城鎮(zhèn)化率和勞動生產(chǎn)率，再次是常住人口。（表9）

表9 以人口與經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)度為因變量的回歸結(jié)果

思考與對策

（一）長三角人口與經(jīng)濟協(xié)調(diào)度趨好但空間分異仍存，推動各區(qū)域協(xié)同聯(lián)動發(fā)展任重道遠

長三角作為一個多區(qū)域的復合經(jīng)濟體，其發(fā)展既包括區(qū)域整體水平縱向提升，又包括區(qū)域間協(xié)同聯(lián)動發(fā)展。本研究表明：21 世紀以來，從增速和規(guī)?？?，長三角的人口—經(jīng)濟彈性系數(shù)不高，人口地理集聚和經(jīng)濟地理集聚協(xié)同性趨好，但空間分異仍明顯，如浙江人口—經(jīng)濟彈性系數(shù)有所上升，人口增長壓力較大，又如浙江經(jīng)濟地理集中度與人口地理集中度協(xié)同性較好，而安徽經(jīng)濟集聚滯后于人口集聚。從規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量三個維度看，人口與經(jīng)濟兩個發(fā)展系統(tǒng)逐步由低水平耦合轉(zhuǎn)為磨合耦合，協(xié)調(diào)等級由失調(diào)轉(zhuǎn)為中級協(xié)調(diào)，但各區(qū)域均未達到高水平耦合、優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段。這一定程度上表明三省一市深度融合不足，上海、江蘇、浙江對安徽的擴散帶動效應還需加強。

（二）在關注人口數(shù)量紅利的同時，需更多關注人口質(zhì)量紅利的釋放

回歸分析為長三角人口與經(jīng)濟高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展進一步明晰了努力方向?；貧w分析得出，平均受教育年限對三省一市協(xié)調(diào)度的影響最大，常住人口的影響較對較小。這表明，人口數(shù)量紅利逐步弱化，人口質(zhì)量紅利日益顯化。目前長三角人口文化素質(zhì)均不斷提升，但三省一市差異還較大，第七次人口普查結(jié)果顯示，2020 年15 歲及以上人口中，上海平均受教育年限（11.81 年）遠高于江蘇（10.21 年）、浙江（9.79 年）和安徽（9.35 年）。人口質(zhì)量決定經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。在推進長三角高質(zhì)量一體化發(fā)展的背景下，一方面，需繼續(xù)加大教育投入，加強人力資源開發(fā)，另一方面加強長三角地區(qū)人才要素一體化建設，如完善人才自由流動機制，區(qū)域間可通過項目合作等形式推進高層次人才智力共享和各領域人才的互派交流，充分釋放人口質(zhì)量紅利，實現(xiàn)人口與經(jīng)濟的良性互動發(fā)展。

（三）持續(xù)繼續(xù)關注產(chǎn)出效率的協(xié)同發(fā)展

回歸分析結(jié)果還提示我們，產(chǎn)出效率對長三角的人口與經(jīng)濟協(xié)調(diào)度產(chǎn)生顯著的影響。然而，無論人均產(chǎn)出還是地均產(chǎn)出，三省一市還存在較大差異。2020 年，預計江蘇、浙江和安徽的勞動生產(chǎn)率分別為21.6 萬 元/ 人、16.6 萬 元/ 人 和8.8 萬元/人，遠低于上海2019 年的27.6 萬元/人。若以陸域面積計，2020 年，上海每平方公里產(chǎn)出GDP達6.1 億元，遠高于江蘇（1 億元）、浙江（0.6 億元）和安徽（0.3 億元）。經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量影響著人口發(fā)展質(zhì)量，促進產(chǎn)出效率的區(qū)域協(xié)同提升，才能進一步拉動人口質(zhì)量的區(qū)域協(xié)同提升。

（四）持續(xù)關注新型城鎮(zhèn)化協(xié)同發(fā)展

分析發(fā)現(xiàn)，人口城鎮(zhèn)化率是影響長三角人口與經(jīng)濟協(xié)調(diào)度的又一重要因素。上海的產(chǎn)出效率、人才要素集聚、經(jīng)濟地理集聚之所以相對其他三省高，與其較高的城鎮(zhèn)化水平密切相關。第七次人口普查資料顯示，2020 年，上海的人口城鎮(zhèn)化率高達89.3%，江蘇和浙江分別為73.4%和72.2%，安徽為58.3%。新型城鎮(zhèn)化是實現(xiàn)經(jīng)濟現(xiàn)代化的必由之路。城鎮(zhèn)化水平相對較低的地區(qū)，如何進一步接軌和融入長三角都市圈、城市群發(fā)展，更好地實現(xiàn)人口、產(chǎn)業(yè)、交通、文化等互聯(lián)互通仍是今后努力的方向。