中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平測度、區(qū)域差異及動態(tài)演進(jìn)

摘要：人口高質(zhì)量發(fā)展對于推動中國式現(xiàn)代化目標(biāo)實現(xiàn)意義重大。從人口素質(zhì)、人口總量、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)、人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)四個維度闡釋人口高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵，構(gòu)建并優(yōu)化綜合評價指標(biāo)體系，采用主客觀結(jié)合賦權(quán)法測算中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平，運用基尼系數(shù)分析區(qū)域差異。研究發(fā)現(xiàn)：2010—2021年中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平整體呈波動上行趨勢，2021年有所下降，波動幅度較小，但地區(qū)間差異較大；人口素質(zhì)、資源環(huán)境協(xié)調(diào)及區(qū)域結(jié)構(gòu)指數(shù)波動上升，人口總量指數(shù)加速下行；對人口高質(zhì)量發(fā)展水平均值的貢獻(xiàn)率最高的分指數(shù)為人口與資源環(huán)境，但2020年起人口素質(zhì)的貢獻(xiàn)超越了人口總量；中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異波動上行，不同板塊區(qū)域內(nèi)差異和區(qū)域間差異明顯。據(jù)此提出通過抑制人口總量指數(shù)加速下行，發(fā)揮人口素質(zhì)的積極作用，持續(xù)推動人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展，優(yōu)化人口區(qū)域結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞：人口高質(zhì)量發(fā)展；區(qū)域差異；人口素質(zhì)；人口總量；人口區(qū)域結(jié)構(gòu)；人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)；基尼系數(shù)

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A"""文章編號：100228482025（03）013017

一、問題提出

人口是關(guān)系中華民族偉大復(fù)興的大事。2023年5月5日，習(xí)近平總書記在二十屆中央財經(jīng)委員會第一次會議（以下簡稱“會議”）上提出人口高質(zhì)量發(fā)展理念。會議明確指出，中國人口發(fā)展邁入新常態(tài)，其特征是少子化、老齡化和區(qū)域人口增減分化。一是人口增長率下降。第七次全國人口普查結(jié)果顯示，中國總?cè)丝跀?shù)比第六次全國人口普查增長5.38%，但年均增速下降0.04%。2022年末，中國人口總數(shù)同比減少85萬人，這是60余年來首次出現(xiàn)的負(fù)增長，出生人口同比減少106萬人。二是生育率長期處于低位。早在1992年，中國育齡婦女總和生育率就低于國際上通常認(rèn)為的人口世代更替水平2.1。第七次全國人口普查結(jié)果顯示，中國總和生育率降至1.3。2021年，國家衛(wèi)生健康委員會中國人口發(fā)展與研究中心調(diào)查數(shù)據(jù)表明，不同年代家庭平均理想子女?dāng)?shù)最高的為“60后”的2.04，而最低的為“90后”的1.85[1]。三是老齡化加速。2022年末，中國60歲及以上人口占人口總數(shù)的比重已達(dá)19.8%，預(yù)計至2054年，該比例將升至40%以上[2]。四是區(qū)域人口增減分化。2020年末，全國“四大板塊”人口變化（相比2010年）如下：西部地區(qū)微增0.22%，東北地區(qū)下降1.20%（人口和人才流失嚴(yán)重，部分地區(qū)提前老齡化），東部地區(qū)增長2.15%（少數(shù)地區(qū)負(fù)增長），中部地區(qū)下降0.79%

東部地區(qū)包括北京、天津、河北、山東、"江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南；中部地區(qū)包括河南、湖北、湖南、安徽、江西、山西；東北地區(qū)包括遼寧、吉林、黑龍江；西部地區(qū)包括重慶、四川、云南、貴州、廣西、西藏、陜西、甘肅、寧夏、新疆、青海、內(nèi)蒙古。。中西部省會城市“一城獨大”現(xiàn)象明顯，而其他城市及縣域人口增長多低于省會城市。城市方面，超大城市郊區(qū)人口超中心區(qū)，100萬～300萬人口的市州中超60%出現(xiàn)人口下降。縣城方面，縣域人口差異大，如廣東普寧市戶籍人口是最少的阿拉山口市的1"320倍；“十三五”期間，縣域人口減少11.71%，縣城人口增加0.52%[3]。

可見，中國人口發(fā)展已從“數(shù)量主導(dǎo)”邁入“質(zhì)量轉(zhuǎn)向”的關(guān)鍵階段。面對少子化、老齡化、區(qū)域分化等多重挑戰(zhàn)，僅靠傳統(tǒng)人口增長邏輯已難以支撐未來的可持續(xù)發(fā)展。如何科學(xué)界定“人口高質(zhì)量發(fā)展”的內(nèi)涵，構(gòu)建系統(tǒng)、全面、可衡量的指標(biāo)體系，并據(jù)此評估其發(fā)展水平與區(qū)域差異，已成為理論界與政策界亟須回應(yīng)的核心問題?；诖?，本文在深入梳理會議精神和現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，聚焦“如何科學(xué)評價中國人口高質(zhì)量發(fā)展”這一關(guān)鍵議題，展開指標(biāo)體系構(gòu)建、賦權(quán)方法優(yōu)化與區(qū)域演進(jìn)分析，力求在理論框架與實證路徑上實現(xiàn)創(chuàng)新突破。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在四個方面。一是以會議對人口高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)論述為基礎(chǔ)，結(jié)合現(xiàn)有研究成果，闡釋人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，并以問題為導(dǎo)向重構(gòu)人口高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系。二是采用主客觀賦權(quán)相結(jié)合的方法（主觀法賦權(quán)一級指標(biāo)，客觀法賦權(quán)三級指標(biāo)），對人口高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，既避免客觀賦權(quán)法基于指標(biāo)信息大小賦權(quán)導(dǎo)致重要指標(biāo)權(quán)重過低，也避免主觀賦權(quán)法在分配權(quán)重時缺乏客觀依據(jù)。三是優(yōu)化人口高質(zhì)量發(fā)展的具體指標(biāo)。四是采取區(qū)域發(fā)展新格局的劃分方法，揭示人口高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異及其動態(tài)演進(jìn)特征。

二、文獻(xiàn)綜述

截至目前，人口高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)研究文獻(xiàn)數(shù)量仍較為有限。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，研究主要圍繞人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵、評價及實施路徑展開。

第一類是人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵。人口高質(zhì)量發(fā)展是支撐中國式現(xiàn)代化的新邏輯，其核心要義是提高人口整體素質(zhì)，包括實現(xiàn)人口自身可持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)人口與經(jīng)濟社會、資源環(huán)境的良性互動，以及統(tǒng)籌人口發(fā)展和安全[45]。人口整體素質(zhì)包括人口科學(xué)文化素質(zhì)、健康素質(zhì)及思想道德素質(zhì)[6]，這些素質(zhì)可有效抵補人口數(shù)量的不足[7]。人口高質(zhì)量發(fā)展以“人口工作”為堅實根基，秉持“高質(zhì)量”的核心標(biāo)準(zhǔn)，以“發(fā)展”為最終目標(biāo)，致力于培育素質(zhì)卓越、數(shù)量充足、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、分布均衡的現(xiàn)代化人力資源[810]，與人民生活品質(zhì)緊密相連[11]。

第二類是人口高質(zhì)量發(fā)展評價。陳景華等[9]從素質(zhì)優(yōu)良、總量充裕、結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及分布合理四方面構(gòu)建人口高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系，采用熵值法賦權(quán)；采用Dagum基尼系數(shù)分析人口高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異，并通過二次賦值法和回歸分析探討人口高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域差異的成因。研究發(fā)現(xiàn)，中國人口高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢，但區(qū)域間的差異顯著。劉華軍等[12]采用二階段熵權(quán)法賦權(quán)，從人口結(jié)構(gòu)、人口素質(zhì)、人居環(huán)境和生活保障四方面評價中國人口城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展水平。研究發(fā)現(xiàn)，中國人口城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展水平展現(xiàn)出穩(wěn)健的上升趨勢，并具有顯著的空間差距特征。何雄浪等[13]從“質(zhì)量型人口紅利”和“配置型人口紅利”出發(fā)，選擇勞動生產(chǎn)率、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度、大學(xué)生人才儲備率、人口健康情況5個指標(biāo)，評價人口高質(zhì)量發(fā)展。張沖等[14]從人口再生產(chǎn)、素質(zhì)與結(jié)構(gòu)三方面評價中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平，采用熵值法賦權(quán)。研究發(fā)現(xiàn)，人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異顯著，呈現(xiàn)出“東—中—西”遞減的格局。

第三類是人口高質(zhì)量發(fā)展的實施路徑。人口高質(zhì)量發(fā)展需以系統(tǒng)觀念為指引，強化頂層設(shè)計；以改革創(chuàng)新為動力，持續(xù)優(yōu)化工作方針；以人民為中心，明確價值取向；以經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展為支撐，筑牢物質(zhì)根基[8]。人口高質(zhì)量發(fā)展的具體路徑包括：提高人口整體素質(zhì)，保持適度生育水平和人口規(guī)模[1]；推進(jìn)教育公平以降低人民的教育焦慮，全面貫徹積極老齡觀并實施積極應(yīng)對人口老齡化國家戰(zhàn)略，統(tǒng)籌解決各年齡段的人口問題，完善移民政策和外國人永久居留證制度[2，15]；合理引導(dǎo)人口有序流動，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)人口與[HJ2.0mm]經(jīng)濟社會、資源環(huán)境的關(guān)系，優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，以促進(jìn)人口更高質(zhì)量、更協(xié)調(diào)、更可持續(xù)的發(fā)展[9]；充分發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的積極作用[16]。針對東北地區(qū)出現(xiàn)的低生育、人口減少、城市人口收縮、農(nóng)村人口空心化等問題，多方面推進(jìn)區(qū)域人口高質(zhì)量發(fā)展[1718]。

綜上，現(xiàn)有人口高質(zhì)量發(fā)展研究已取得較為豐碩的成果，包括定性和定量研究。定性研究主要圍繞人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵及提升路徑展開，定量研究則側(cè)重評價人口高質(zhì)量發(fā)展水平并提出政策建議，但在四個方面仍有拓展空間。第一，人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵尚存爭議，需進(jìn)一步厘清?，F(xiàn)有文獻(xiàn)在闡釋人口高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵時，主要以會議對人口高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)論述為基礎(chǔ)，也有研究將人口高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵擴展至人口與其他經(jīng)濟社會系統(tǒng)的關(guān)系上[45]，進(jìn)而導(dǎo)致人口高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)評價體系存在較大差異。第二，在評價人口高質(zhì)量發(fā)展水平時，一級指標(biāo)賦權(quán)結(jié)果差異較大。例如，陳景華等[9]對人口素質(zhì)的賦權(quán)為12.4%，對人口總量充裕的賦權(quán)過低。第三，在選擇人口高質(zhì)量發(fā)展的具體指標(biāo)時，未能以中國人口新常態(tài)存在的問題為導(dǎo)向，且具體指標(biāo)的選擇仍有改進(jìn)空間。例如，人口素質(zhì)中的思想道德素質(zhì)，陳景華等[9]以每10萬人交通事故發(fā)生數(shù)（起）和每10萬人被逮捕人數(shù)作為替代變量。然而，交通事故的發(fā)生是多種因素造成的，犯罪率的增加與社會環(huán)境等因素關(guān)系密切，因此這兩個指標(biāo)在反映人口思想道德素質(zhì)時存在局限性。第四，人口高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域劃分仍沿用傳統(tǒng)的區(qū)域格局，未能體現(xiàn)區(qū)域發(fā)展新格局。因此，本文在會議關(guān)于人口高質(zhì)量發(fā)展理念闡述的基礎(chǔ)上，充分借鑒現(xiàn)有研究成果，全面理解人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，構(gòu)建中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)體系，優(yōu)化指標(biāo)體系及賦權(quán)方法，測算中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平，分析區(qū)域發(fā)展新格局下的區(qū)域差異及時空演進(jìn)特征。

三、中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)體系構(gòu)建

人口高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵是構(gòu)建中國人口高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的基礎(chǔ)。本文以會議精神及已有研究為依據(jù)，從人口素質(zhì)、總量充裕、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)度四方面闡釋其內(nèi)涵。一是全面提高人口素質(zhì)，包括科學(xué)文化素質(zhì)、健康素質(zhì)及思想道德素質(zhì)。盡管中國教育體系較為完整，但仍存在資源分配不均等問題；健康素質(zhì)面臨兒童青少年營養(yǎng)不良、視力問題、疾病年輕化、心理健康問題等挑戰(zhàn)；思想道德素質(zhì)涵蓋多方面，對人的全面發(fā)展和社會進(jìn)步意義重大。二是努力保持適度生育水平和人口規(guī)模。持續(xù)低迷的生育率導(dǎo)致人口負(fù)增長，制約高質(zhì)量發(fā)展。盡管中國已放開生育政策，但家庭平均理想子女?dāng)?shù)仍較低，年輕家庭生育意愿低迷，受生活成本等多因素影響。三是持續(xù)優(yōu)化區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)人口空間結(jié)構(gòu)。區(qū)域間，東部發(fā)達(dá)地區(qū)吸引人口流入，而中西部及東北地區(qū)因產(chǎn)業(yè)等因素面臨人口外流壓力；區(qū)域內(nèi)，不同城市及城市內(nèi)部區(qū)域在人口規(guī)模等方面存在明顯差異。四是持續(xù)推動人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。隨著中國經(jīng)濟增長，人口與資源環(huán)境的矛盾日益凸顯：資源需求增長、消耗量大且環(huán)境惡化。例如，單位國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）能耗高，二氧化碳排放量大，環(huán)境問題嚴(yán)峻。此外，一些地區(qū)因人口增長導(dǎo)致土地沙漠化、海洋生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞等。

人口高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)體系的構(gòu)建，除了要全面反映人口高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵外，還要遵循以下原則：聚焦人口發(fā)展問題、采用結(jié)果指標(biāo)、確保數(shù)據(jù)可獲得性、選取具有代表性的指標(biāo)。據(jù)此，以省域為對象構(gòu)建的指標(biāo)體系如表1所示。人口素質(zhì)指標(biāo)由科學(xué)文化素質(zhì)、健康素質(zhì)及思想道德素質(zhì)組成。首先，科學(xué)文化素質(zhì)以人口平均受教育年限和大專以上人口占比度量。人口受教育年限越長，科學(xué)文化素質(zhì)越高；大專以上人口占比越高，科學(xué)文化素質(zhì)結(jié)構(gòu)越優(yōu)。其次，健康素質(zhì)通過人口平均預(yù)期壽命、人口死亡率、人口入院比率度量。人口平均預(yù)期壽命正面體現(xiàn)健康素質(zhì)，越長則健康素質(zhì)越高，可抵消和延緩老齡化帶來的不利影響；人口死亡率反面反映健康素質(zhì)，越低則健康素質(zhì)越高；人口入院比率反映亞健康及流行病的影響，以人口入院占地區(qū)總?cè)丝诒嚷识攘?，?shù)值越低則健康素質(zhì)越高。最后，由于中國統(tǒng)計年鑒等數(shù)據(jù)庫未提供思想道德素質(zhì)的直接指標(biāo)，依據(jù)馬斯洛需求層次理論，選用人均可支配收入和1-恩格爾系數(shù)作為替代變量。人均可支配收入反映個人絕對經(jīng)濟水平。1-恩格爾系數(shù)反映家庭支出結(jié)構(gòu)，該值越低家庭越富足。一般而言，只有在物質(zhì)需求得到滿足后，人們才會崇尚禮儀，進(jìn)而產(chǎn)生更高的精神需求。

人口總量指標(biāo)由人口規(guī)模和人口年齡結(jié)構(gòu)組成。首先，人口規(guī)模以人口數(shù)量和人口自然增長率度量。人口數(shù)量反映人口規(guī)模的絕對值，自然增長率則體現(xiàn)人口增長速度。人口總量數(shù)值越高，表明人口規(guī)模越大；自然增長率越高，表明人口增長越迅速。兩者均與人口高質(zhì)量發(fā)展正相關(guān)，可為社會經(jīng)濟發(fā)展提供勞動力資源，促進(jìn)消費市場繁榮。其次，人口年齡結(jié)構(gòu)通過15～64歲人口占比度量，體現(xiàn)人口總量結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟的支撐作用，占比越高，勞動力資源越豐富，與人口高質(zhì)量發(fā)展正相關(guān)，社會創(chuàng)新活力和生產(chǎn)能力越強，能越好地應(yīng)對經(jīng)濟挑戰(zhàn)，推動產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型。

人口區(qū)域結(jié)構(gòu)指標(biāo)由人口城市結(jié)構(gòu)和人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)構(gòu)成。首先，省會城市人口占省份人口比指標(biāo)反映省會城市人口過密導(dǎo)致的人口空間結(jié)構(gòu)失衡問題，與人口高質(zhì)量發(fā)展負(fù)相關(guān)。該指標(biāo)雖可能降低直轄市人口高質(zhì)量綜合得分，但能較好地反映其他省份因省會城市人口過密產(chǎn)生的空間結(jié)構(gòu)失衡。其次，戶籍人口城鎮(zhèn)化率指標(biāo)反映人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)，體現(xiàn)地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，與人口高質(zhì)量發(fā)展正相關(guān)。未選擇常住人口城鎮(zhèn)化率，是因為人們更關(guān)心戶籍人口城鎮(zhèn)化率。擁有城市戶籍的人口才能充分享受醫(yī)療、教育、住房等權(quán)利，更能準(zhǔn)確反映人口高質(zhì)量發(fā)展理念。

人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)指標(biāo)由人口與資源協(xié)調(diào)、人口與環(huán)境協(xié)調(diào)構(gòu)成。首先，人口與資源協(xié)調(diào)。經(jīng)濟發(fā)展依賴能源和水資源，采用人均能源消費量、人均用水量度量地區(qū)人口對能源和水資源的消耗程度。指標(biāo)值越高，表明資源利用效率越低，與人口高質(zhì)量發(fā)展負(fù)相關(guān)。其次，人口與環(huán)境協(xié)調(diào)，涵蓋二氧化碳排放、廢氣排放、城市綠化、廢水中主要污染物排放、工業(yè)固體廢棄物排放、生活垃圾排放和環(huán)境事件。二氧化碳排放引發(fā)全球變暖，間接影響人口健康，是碳達(dá)峰和碳中和的核心要素。人均二氧化碳排放量與人口高質(zhì)量發(fā)展呈反比；廢氣排放以人均廢氣排放量度量，值越高對人口健康越不利，與人口高質(zhì)量發(fā)展呈反比；城市建成區(qū)綠化覆蓋率反映環(huán)境對二氧化碳和廢氣的吸收作用，值越高越有益于大氣環(huán)境，與人口高質(zhì)量發(fā)展呈正比。以人均廢水主要污染物排放量度量人口與水環(huán)境協(xié)調(diào)程度，值越高對人口健康危害越大，與人口高質(zhì)量發(fā)展呈反比。用工業(yè)固體廢棄物綜合利用率

采用（一般工業(yè)固體廢棄物綜合利用及處置量+危險廢物綜合利用量及處置量）/（一般工業(yè)固體廢棄物生產(chǎn)量+危險廢物生產(chǎn)量）來估算工業(yè)固體廢棄物綜合利用率，指標(biāo)值有可能大于1。估算人口與土壤環(huán)境協(xié)調(diào)程度，與人口高質(zhì)量發(fā)展呈正比；城市生活垃圾無害化處理率越高，對土壤環(huán)境危害越低，與人口高質(zhì)量發(fā)展呈正比。以環(huán)境事件度量人口與環(huán)境綜合協(xié)調(diào)度，是人口與環(huán)境矛盾的極端反映，次數(shù)越多，表明協(xié)調(diào)度越差，與人口高質(zhì)量發(fā)展呈反比。

四、中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平實證結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)來源及重點變量說明

盡管人口高質(zhì)量發(fā)展理念于2023年5月提出，但2010年以來的相關(guān)政策實踐已推動人口高質(zhì)量發(fā)展，故本文數(shù)據(jù)范圍選擇為2010—2021年。由于西藏和港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)不完整，本文的數(shù)據(jù)樣本僅涵蓋中國其余30個省份，樣本區(qū)間內(nèi)共包含360個觀測值。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年檢》及各地區(qū)統(tǒng)計年檢等，需要說明的是省級二氧化碳排放數(shù)據(jù)來自中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）。在變量說明方面，重點是人口平均受教育年限和人口平均預(yù)期壽命。人口平均受教育年限因數(shù)據(jù)庫未提供，借鑒相關(guān)研究方法進(jìn)行估算，將不同學(xué)歷轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的受教育年限，并采用加權(quán)平均法計算得出。人口平均預(yù)期壽命采用統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)呈增長趨勢，采用平均增長率法對缺失年份數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理。

（二）主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法及結(jié)果

綜合指標(biāo)評價的關(guān)鍵在于對指標(biāo)賦權(quán)，方法包括主觀法和客觀法。主觀法包括德爾菲法、層次分析法等，能反映專家的經(jīng)驗判斷；客觀法主要有因子分析法、熵權(quán)法、縱橫向拉開檔次法、層次分析法等。主觀賦權(quán)法雖能吸納專家看法，但主觀性強；客觀賦權(quán)法易受多種因素影響，致權(quán)重變化大，可能與現(xiàn)實不符，進(jìn)而影響評價結(jié)果的科學(xué)性。因此，本文采用主客觀賦權(quán)相結(jié)合的方法。首先，結(jié)合人口高質(zhì)量發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系及內(nèi)涵，運用主觀賦權(quán)法確定一級及二級指標(biāo)權(quán)重。依據(jù)人口高質(zhì)量發(fā)展理念的內(nèi)涵，人口素質(zhì)、人口總量、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)、人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)為4個并列維度且同等重要，各賦權(quán)25%。人口素質(zhì)中的科學(xué)文化素質(zhì)、健康素質(zhì)、思想道德素質(zhì)各賦權(quán)1/3；人口總量的人口規(guī)模和人口年齡結(jié)構(gòu)各賦權(quán)50%；人口區(qū)域結(jié)構(gòu)中的人口城市結(jié)構(gòu)和人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)各賦權(quán)50%；人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)中的人口與資源協(xié)調(diào)、人口與環(huán)境協(xié)調(diào)各賦權(quán)50%。其次，選擇縱橫向拉開檔次法確定三級指標(biāo)權(quán)重，該方法更適合面板數(shù)據(jù)。由于人口高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)有正有負(fù)且單位差異大，采用極差法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并以2010年為基期，用居民消費價格指數(shù)（CPI）處理人均可支配收入，以增強指標(biāo)的跨年度可比性，具體公式參見于瀟等[6]的研究。最后，根據(jù)客觀指標(biāo)計算的三級指標(biāo)權(quán)重，將主觀指標(biāo)權(quán)重分配至三級指標(biāo)。指標(biāo)賦權(quán)結(jié)果如表2所示。

（三）中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平分析

根據(jù)賦權(quán)結(jié)果測算的各省份人口高質(zhì)量發(fā)展水平如表3所示，篇幅限制，總指數(shù)均值及分指數(shù)均值趨勢留存?zhèn)渌鳌?/p>

一是趨勢與波動性分析。從平均趨勢來看，30個省份的人口高質(zhì)量發(fā)展水平整體呈現(xiàn)波動上升的趨勢。具體來說，2010—2012年人口高質(zhì)量發(fā)展平均值下降，但自2013年起開始波動上升，到2020年達(dá)到了0.586的最高值，實現(xiàn)了4.5%的增幅。盡管在2017—2019年平均值略有下降，但整體仍保持在2013年的水平之上。然而，2021年平均值出現(xiàn)了較大幅度的下降，降幅達(dá)到8.2%，主要是人口素質(zhì)分指數(shù)、人口總量分指數(shù)和人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)分指數(shù)的同步下滑所致。具體指標(biāo)方面，人口死亡率和入院率上升過快，人口自然增長率則急劇下降，從2020年的2.3‰降至0.4‰，15～16歲人口占比也從2020年的74.7%降至73.4%。同時，2020—2021年工業(yè)固體廢棄物綜合利用率有所下降，人均二氧化碳排放量、人均用水量和人均能源消費量均有所增加。波動性方面，中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平的方差極小，僅為0.000"19，符合人口緩慢變化的自然特性。在省份間的波動性中，天津的方差最大，為0.000"75，而浙江的方差最小，為0.000"11。

二是省份間差異。廣東人口高質(zhì)量發(fā)展水平最高（0.707"2），而重慶最低（0.453"3），表明地區(qū)間差異顯著。在樣本期內(nèi)，排名前4位的省份為廣東、北京、浙江和江蘇；排名后4位的省份為寧夏、新疆、青海和重慶。具體指標(biāo)顯示，廣東在各項人口高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)上均顯著領(lǐng)先，而重慶則普遍較差。重慶排名靠后的主要原因在于其人口素質(zhì)和人口總量指標(biāo)得分較低，雖然直轄市采用省會城市人口占比作為定量指標(biāo)，權(quán)重為12.5%，對排名有一定影響，但并非主要原因。與其他直轄市相比，北京排名第2位，上海排名第9位、天津排名第16位，說明該因素影響有限。2021年，人口高質(zhì)量發(fā)展水平排名前4位的省份分別是廣東、浙江、北京和江蘇，排名后4位的是內(nèi)蒙古、青海、新疆和重慶。

三是分指數(shù)趨勢。人口素質(zhì)指數(shù)顯著上升，從2012年的最低點0.0728"9攀升至2020年的0.204"9，增長幅度達(dá)86.8%。2020年，該指數(shù)增長加速，盡管2021年出現(xiàn)輕微下降。這表明，在人口素質(zhì)方面的政策取得了積極成果，并推動了區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。類似地，人口區(qū)域結(jié)構(gòu)指數(shù)也呈現(xiàn)出上升趨勢，從2011年的0.145"6增至2021年的0.155"4，增幅為67.3%。這些變化反映了政策在優(yōu)化區(qū)域結(jié)構(gòu)方面的有效性。然而，人口總量指數(shù)顯著下降，從2011年的0.140"1下降至2021年的0.073"5，降幅達(dá)到475%。人口自然增長率以及15～16歲人口比例的持續(xù)下降，成為中國人口高質(zhì)量發(fā)展的主要制約因素。人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)指數(shù)總體呈現(xiàn)波動上升的趨勢，從2010年的最低值0.191"9升至2018年的0207"7，增幅為82.3%。這反映出全國在實施綠色發(fā)展理念方面取得了顯著進(jìn)展。自2018年起，該指數(shù)出現(xiàn)輕微下降，主要由于人均二氧化碳排放量、人均用水量及人均能源消耗量增加。這些趨勢表明，盡管中國在提升人口質(zhì)量和促進(jìn)資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展方面取得了成效，但仍面臨人口老齡化和資源環(huán)境壓力增大的挑戰(zhàn)。

四是各分指數(shù)對總體人口高質(zhì)量發(fā)展水平的貢獻(xiàn)程度。從整個樣本期間的平均值看，各分指數(shù)對人口高質(zhì)量發(fā)展水平的貢獻(xiàn)從高到低依次為：人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)指數(shù)（35.26%）、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)指數(shù)（2628%）、人口總量指數(shù)（21.55%）和人口素質(zhì)指數(shù)（16.90%）。這一排序凸顯了提升人口素質(zhì)對促進(jìn)人口高質(zhì)量發(fā)展的重要性。具體到2020和2021年，貢獻(xiàn)最大的分指數(shù)依次為人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)指數(shù)、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)指數(shù)、人口素質(zhì)指數(shù)和人口總量指數(shù)，這一順序與整個樣本期的平均值有所不同。特別是在2020年，人口素質(zhì)指數(shù)的貢獻(xiàn)率達(dá)到了新高，并首次超過了人口總量指數(shù)。這表明，近年來人口素質(zhì)的提升在一定程度上緩解了人口總量下降帶來的負(fù)面影響。

五是各省份分指數(shù)對總指數(shù)的貢獻(xiàn)。2010—2021年，各省份分指數(shù)均值對總指數(shù)的貢獻(xiàn)率以及2021年分指數(shù)對總指數(shù)的貢獻(xiàn)率見表4。

本文重點分析總指數(shù)排名靠前的廣東、北京、浙江、江蘇，以及排名靠后的寧夏、新疆、青海和重慶。從2010—2021年各省份分指數(shù)對總指數(shù)的貢獻(xiàn)情況來看，廣東在人口與資源環(huán)境、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)、人口總量和人口素質(zhì)的貢獻(xiàn)率分別為31.0%、28.8%、25.7%和145%。其中，人口素質(zhì)的貢獻(xiàn)率最低，表明廣東在推動高質(zhì)量發(fā)展方面需要進(jìn)一步提升人口素質(zhì)。北京的貢獻(xiàn)率依次為34.4%、18.0%、21.2%和26.4%。這顯示出其在人口素質(zhì)方面的明顯優(yōu)勢，但人口區(qū)域結(jié)構(gòu)仍需優(yōu)化。浙江和江蘇人口素質(zhì)的貢獻(xiàn)率排名相似，均為最低序列。寧夏在人口區(qū)域結(jié)構(gòu)方面的貢獻(xiàn)率排名第一，但在人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)的貢獻(xiàn)率上存在差距。新疆在人口區(qū)域結(jié)構(gòu)方面的貢獻(xiàn)率表現(xiàn)突出，但在人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)和人口素質(zhì)方面存在較大差距。青海在人口總量的貢獻(xiàn)率上較為突出，但人口素質(zhì)的貢獻(xiàn)率最低。重慶在環(huán)境治理方面的貢獻(xiàn)率高達(dá)50.2%，

成果顯著，但其他指標(biāo)的提升潛力仍然較大。2021年，廣東和北京的分指數(shù)貢獻(xiàn)率排名與其均值一致，而浙江和江蘇的人口總量貢獻(xiàn)率相比均值大幅下降；寧夏和新疆的人口素質(zhì)貢獻(xiàn)率超過了人口總量貢獻(xiàn)率；青海人口區(qū)域結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)率大幅上升，同時人口總量貢獻(xiàn)率大幅下降；重慶則出現(xiàn)了人口總量貢獻(xiàn)率大幅下降和人口素質(zhì)貢獻(xiàn)率略微上升的情況。

五、中國人口高質(zhì)量發(fā)展水區(qū)域差異分析

為深入探究區(qū)域差異對人口高質(zhì)量發(fā)展水平的影響，本文依據(jù)中國各省份的實證數(shù)據(jù)，從全新的區(qū)域發(fā)展格局出發(fā)，對中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平的靜態(tài)區(qū)域差異進(jìn)行分析，運用Dagum[20]提出的基尼系數(shù)及其分解方法，揭示中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)在區(qū)域差異上的變動方向與幅度，包括區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及空間差異的來源。

（一）區(qū)域經(jīng)濟新格局劃分

中國的區(qū)域經(jīng)濟格局隨著經(jīng)濟階段的變化而不斷調(diào)整。例如，“七五”時期將全國劃分為東、中、西三大區(qū)域，并在其他時期進(jìn)行了局部調(diào)整[19]。2008年金融危機后，中國經(jīng)濟進(jìn)入“新常態(tài)”，原有的東部、中部、西部和東北的區(qū)域劃分已無法完全體現(xiàn)出新的發(fā)展理念。因此，2015年國務(wù)院政府工作報告提出了拓展區(qū)域發(fā)展新空間的戰(zhàn)略，將全國劃分為“四大板塊”（西部地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)和東部地區(qū)）和“三個支撐帶”（“一帶一路”、長江經(jīng)濟帶和京津冀）。其中，“一帶一路”包括絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀(jì)海上絲綢之路。本文基于新的區(qū)域經(jīng)濟格局展開研究，包括“四大板塊”和“四個支撐帶”，具體劃分見表5。

（二）中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平的區(qū)域差異及其動態(tài)演進(jìn)

1.四大板塊人口高質(zhì)量發(fā)展水平的靜態(tài)區(qū)域差異

一是趨勢與波動分析。如圖1所示，四大板塊的人口高質(zhì)量發(fā)展水平整體表現(xiàn)出相似的變化趨勢：2010—2012年，各板塊普遍呈現(xiàn)下降態(tài)勢；2013—2020年，均出現(xiàn)波動上升的趨勢，而2021年再次出現(xiàn)下降。這一趨勢與總指數(shù)的變化一致。具體而言，東北地區(qū)人口高質(zhì)量發(fā)展水平在2012年達(dá)到最低值0.567"8，隨后波動上升至2020年的0.582"9，增幅為2.7%，然而2021年大幅下滑至0.530"3，降幅達(dá)到9.9%。東部地區(qū)人口高質(zhì)量發(fā)展水平在2012年的最低值為0.603"9，波動上升至2020年的0.642"1，增幅為6.3%，2021年下降至0.592"2，降幅為8.4%。西部地區(qū)人口高質(zhì)量發(fā)展水平在2012年最低值為0.546"6，波動上升至2020年的0.587"3，增幅為7.4%，2021年下降至0.539"3，降幅為8.9%。中部地區(qū)人口高質(zhì)量發(fā)展水平從2012年的最低值0.559"4波動上升至2020年的0.580"7，增幅為3.8%，2021年下滑至0.529"3，降幅為9.7%。在增長幅度方面，中部地區(qū)相對最大。從波動性來看，四大板塊的人口高質(zhì)量發(fā)展水平整體波動幅度較小，方差均值略低于總指數(shù)。各板塊在這一方面表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性，其中東北地區(qū)的波動相對最大，東部地區(qū)的波動最小。

二是人口高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域差異分析。根據(jù)樣本期內(nèi)各區(qū)域的均值，東部地區(qū)的人口高質(zhì)量發(fā)展水平最高，達(dá)到0.622"1，其次是東北地區(qū)（0.574"4）、中部地區(qū)（0.571"4）和西部地區(qū)（0.567"7）。在整個樣本期內(nèi)，東部地區(qū)的水平始終高于其他區(qū)域。東北地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異較小，各時期幾乎保持在相同水平，且與東部地區(qū)之間的差距未見顯著縮小。2021年，東部地區(qū)的人口高質(zhì)量發(fā)展水平仍為最高，而中部地區(qū)則為最低。

三是人口高質(zhì)量發(fā)展分指數(shù)區(qū)域差異分析

篇幅所限，分指數(shù)靜態(tài)區(qū)域差異的實證結(jié)果留存?zhèn)渌?。，包括人口素質(zhì)、人口總量、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)、人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)4個分指數(shù)，具體的區(qū)域差異如下：

人口素質(zhì)分指數(shù)趨勢與人口高質(zhì)量發(fā)展水平的總指數(shù)保持一致，經(jīng)歷了下降（2010—2012年）、波動上行（2013—2020年）及下降（2021年）三個階段，其波動性略高于總指數(shù)。從高到低依次為東部地區(qū)、東北地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)，各區(qū)域之間的差距變化不大。

人口總量分指數(shù)均呈現(xiàn)出加速下降的趨勢，這與總指數(shù)的趨勢有所背離，且其波動性顯著高于總指數(shù)。在2010—2012年，東部地區(qū)的人口總量分指數(shù)顯著高于其他地區(qū)，但到了2020年，東北、西部地區(qū)、中部地區(qū)開始趨同。隨著時間的推移，東部地區(qū)與西部地區(qū)的差距日益縮小并趨同，這表明東部地區(qū)人口總量分指數(shù)下滑過快。同時，東北地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)開始出現(xiàn)分化，其中東北地區(qū)下滑速度最快，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)下滑最慢。2021年，東部地區(qū)與西部地區(qū)人口總量分指數(shù)趨同，東部地區(qū)略高，其次依次為西部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)。

東部地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)的人口區(qū)域結(jié)構(gòu)分指數(shù)均呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長的趨勢，且日益趨同。這表明這三個區(qū)域的人口區(qū)域結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，其中中部地區(qū)增速較快。截至2021年，中部地區(qū)與東部地區(qū)的差距已經(jīng)縮小，西部地區(qū)與東部地區(qū)的差距也在縮小。而東北地區(qū)人口區(qū)域結(jié)構(gòu)分指數(shù)則呈現(xiàn)出先增長后下降的趨勢，這主要是由黑龍江的戶籍人口城市化率先增長后下降所致。從絕對值來看，東北地區(qū)的人口區(qū)域結(jié)構(gòu)分指數(shù)顯著高于其他區(qū)域，其次為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)。人口區(qū)域結(jié)構(gòu)分指數(shù)的波動性顯著低于總指數(shù)，且接近0，這表明人口區(qū)域結(jié)構(gòu)的變化是一個十分緩慢的自然過程。

人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)分指數(shù)趨勢均呈現(xiàn)出波動上行的趨勢（2010—2018年），然后東部地區(qū)和中部地區(qū)開始逐年下降（2019—2021年），西部地區(qū)和東部地區(qū)在2021年有所改善，但增幅有限。其中，東北地區(qū)在2019年達(dá)到最大值，其余區(qū)域在2018年達(dá)到最大值。這一變化的主要原因與人均廢水主要污染物排放量的變化有關(guān)。人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)分指數(shù)的波動性也顯著低于總指數(shù)，且接近0，這表明人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)的變化同樣是一個緩慢的自然過程。在四大板塊中，東部地區(qū)的人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)分指數(shù)最高，其次為中部地區(qū)、西部地區(qū)，東北地區(qū)最低。但隨著時間的推移，東部地區(qū)加速改善，拉開了與中部地區(qū)、西部地區(qū)的差距。而東北地區(qū)與其他區(qū)域的差距雖然較大，但與2010年相比，差距逐漸縮小。人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)分指數(shù)的均值排名從高到低依次為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)。

2.四個支撐帶人口高質(zhì)量發(fā)展水平的靜態(tài)區(qū)域差異

一是趨勢與波動性。如圖2所示，四個支撐帶的人口高質(zhì)量發(fā)展水平總體呈現(xiàn)出先降后波動上升，再次下降的趨勢，與總指數(shù)的趨勢一致。具體而言，21世紀(jì)海上絲綢之路在2012年達(dá)到低谷后逐漸回升，至2020年有所提升，但2021年大幅下滑，這可能反映了外部環(huán)境變化對其發(fā)展的沖擊。京津冀地區(qū)在2012年觸底后顯著上升，但2021年出現(xiàn)較大幅度的下降。絲綢之路經(jīng)濟帶和長江經(jīng)濟帶的軌跡也類似，經(jīng)歷了一段上升期后在2021年出現(xiàn)下滑。波動性方面，四個支撐帶的波動較小，方差均值略低于總指數(shù)，顯示出其發(fā)展相對平穩(wěn)，受短期因素干擾較小。各區(qū)域之間的方差均值差異不大，說明發(fā)展穩(wěn)定性較為一致。

二是人口高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域差異。從樣本期內(nèi)各區(qū)域的均值來看，21世紀(jì)海上絲綢之路的人口高質(zhì)量發(fā)展水平最高，且始終高于其他區(qū)域。這得益于其開放的經(jīng)濟環(huán)境、豐富的教育資源以及對創(chuàng)新人才的吸引力。其次是京津冀，其人口高質(zhì)量發(fā)展水平與21世紀(jì)海上絲綢之路差異不大。這表明該地區(qū)在協(xié)同發(fā)展政策引導(dǎo)下，實現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)人口的合理流動和優(yōu)化配置，促進(jìn)了人口素質(zhì)的均衡提升，同時在資源利用和環(huán)境保護(hù)方面也取得了一定成果。長江經(jīng)濟帶位列其后，顯示出該區(qū)域在人口發(fā)展方面仍有提升空間。絲綢之路經(jīng)濟帶的水平與其他區(qū)域差距較大，主要由于經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，教育等公共服務(wù)資源不足，限制了人口素質(zhì)提升，人口區(qū)域結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化，并面臨較大的資源環(huán)境協(xié)調(diào)挑戰(zhàn)。2021年，各區(qū)域人口高質(zhì)量發(fā)展水平的排序一致，這表明各區(qū)域在現(xiàn)有模式和發(fā)展態(tài)勢上具有穩(wěn)定性和慣性。

三是人口高質(zhì)量發(fā)展分指數(shù)區(qū)域差異，包括人口素質(zhì)、人口總量、人口區(qū)域結(jié)構(gòu)、人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)4個分指數(shù)，具體的區(qū)域差異如下：

首先，人口素質(zhì)分指數(shù)的趨勢與總指數(shù)一致，經(jīng)歷了下降、波動上升和再次下降的階段，且波動性略高于總指數(shù)，其中京津冀的波動最為明顯。21世紀(jì)海上絲綢之路的人口素質(zhì)分指數(shù)明顯高于其他區(qū)域，緊隨其后的是長江經(jīng)濟帶、絲綢之路經(jīng)濟帶，這三者之間的差距相對較小。各區(qū)域之間的差距變化不大，反映了教育資源投入、人才吸引和培養(yǎng)方面的差異。21世紀(jì)海上絲綢之路的領(lǐng)先地位源于其經(jīng)濟對人才的高需求。京津冀較高的波動性可能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和人才流動頻繁有關(guān)。長江經(jīng)濟帶和絲綢之路經(jīng)濟帶的差距較小，表明它們在提升人口素質(zhì)方面面臨類似的挑戰(zhàn)和機遇。

其次，人口總量分指數(shù)在四個支撐帶中均呈現(xiàn)加速下降的趨勢，這與總指數(shù)趨勢相反。其波動性顯著高于總指數(shù)，其中京津冀的波動性最高。在樣本期內(nèi)，21世紀(jì)海上絲綢之路和京津冀的趨勢較為接近，并明顯高于長江經(jīng)濟帶和絲綢之路經(jīng)濟帶。然而，隨著時間的推移，京津冀加速下行，到2021年與長江經(jīng)濟帶和絲綢之路經(jīng)濟帶趨同，并與21世紀(jì)海上絲綢之路拉開差距。長江經(jīng)濟帶和絲綢之路經(jīng)濟帶的人口總量分指數(shù)趨勢一致，均呈加速下降。21世紀(jì)海上絲綢之路的人口總量分指數(shù)最高，其次依次是京津冀、長江經(jīng)濟帶和絲綢之路經(jīng)濟帶。這表明各支撐帶在人口規(guī)模、自然增長率和人口年齡結(jié)構(gòu)調(diào)整方面存在差異。

再次，人口區(qū)域結(jié)構(gòu)分指數(shù)在四個支撐帶中均呈穩(wěn)步增長趨勢。21世紀(jì)海上絲綢之路在這方面表現(xiàn)最為突出，這得益于其城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)和城市發(fā)展的均衡性。長江經(jīng)濟帶位居其次，表明其沿江城市的發(fā)展和城鎮(zhèn)化推進(jìn)取得了一定成績。京津冀和絲綢之路經(jīng)濟帶的指數(shù)較為接近，但京津冀在2010年的指數(shù)與絲綢之路經(jīng)濟帶相同，隨后快速下滑至2015年最低點，可能與資源過度集中有關(guān)。2016年后，京津冀的指數(shù)有所回升，但至2021年與絲綢之路經(jīng)濟帶趨同，表明該地區(qū)在優(yōu)化人口區(qū)域結(jié)構(gòu)方面面臨挑戰(zhàn)。人口區(qū)域結(jié)構(gòu)分指數(shù)的波動性顯著低于總指數(shù)，接近0，顯示出各支撐帶在人口區(qū)域結(jié)構(gòu)調(diào)整方面相對穩(wěn)定。

最后，人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)分指數(shù)在四個支撐帶中均呈波動上行趨勢。21世紀(jì)海上絲綢之路、長江經(jīng)濟帶、絲綢之路經(jīng)濟帶的分指數(shù)在2018年達(dá)到峰值后緩慢下行至2020年，2021年略有增加，顯示出在人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)方面取得了一定成效，但仍存在波動，可能受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)保政策執(zhí)行的影響。京津冀在2020年達(dá)到最大值后，2021年略有下降。該分指數(shù)的波動性顯著低于總指數(shù)，接近0。21世紀(jì)海上絲綢之路、長江經(jīng)濟帶與絲綢之路經(jīng)濟帶的分指數(shù)差異不大，但21世紀(jì)海上絲綢之路和長江經(jīng)濟帶的分指數(shù)均高于絲綢之路經(jīng)濟帶，提示其在人口發(fā)展與資源利用效率、環(huán)境保護(hù)方面仍有不足，需進(jìn)一步加強綠色發(fā)展理念的落實。

3.中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平及其區(qū)域內(nèi)差異的動態(tài)演進(jìn)

四大板塊和四個支撐帶的基尼系數(shù)趨勢分別如圖3和4所示，揭示了全國及各區(qū)域內(nèi)人口高質(zhì)量發(fā)展差異的動態(tài)演進(jìn)。

一是中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平整體差異的動態(tài)演進(jìn)分析。從趨勢來看，全國基尼系數(shù)經(jīng)歷了下降（2010—2011年）、上升（2012年）、波動下降（2012—2016年）和波動上升（2016—2021年）的變化。其中，2016年的基尼系數(shù)為最低點0.053，而2012年則為最高點0.610。這表明，自2012年起各省份的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異逐漸縮小，到2016年達(dá)到最低，但從2016年開始差異再次擴大，并呈現(xiàn)進(jìn)一步擴大的趨勢。這種差異的擴大表明，一些省份在推動人口高質(zhì)量發(fā)展方面加快了步伐，與其他省份相比，進(jìn)展更為顯著。從波動性來看，中國人口高質(zhì)量發(fā)展的基尼系數(shù)僅有小幅波動，其方差幾乎為0。

二是四大板塊人口高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域內(nèi)差異的動態(tài)演進(jìn)分析?；嵯禂?shù)均值顯示，東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)的差異最大，為0.040，其次是西部地區(qū)、東北地區(qū)和中部地區(qū)。2021年的基尼系數(shù)排名與均值結(jié)果一致，表明東部地區(qū)各省份人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異最大，而中部地區(qū)的差異最小。從波動性來看，四大板塊的基尼系數(shù)方差幾乎為0，但仍高于中國整體的基尼系數(shù)，表明區(qū)域內(nèi)省份之間差距難以拉開。在具體波動性方面，東北地區(qū)的基尼系數(shù)波動最大，其次是西部地區(qū)、東部地區(qū)和中部地區(qū)。這說明東北地區(qū)在推動人口高質(zhì)量發(fā)展方面的努力程度差異較大，但變化幅度不明顯。趨勢分析表明，東北地區(qū)和東部地區(qū)的基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動上升的趨勢，顯示出這兩個區(qū)域內(nèi)人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異擴大。而中部地區(qū)和西部地區(qū)則表現(xiàn)為相對平穩(wěn)的水平波動。

三是四個支撐帶人口高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域內(nèi)差異動態(tài)演進(jìn)分析。從基尼系數(shù)均值來看，長江經(jīng)濟帶的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異最大，為0.057，其次是京津冀、絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀(jì)海上絲綢之路。2021年的基尼系數(shù)排序與均值結(jié)果略有不同，從高到低依次為長江經(jīng)濟帶、京津冀、21世紀(jì)海上絲綢之路和絲綢之路經(jīng)濟帶。這表明，長江經(jīng)濟帶區(qū)域內(nèi)各省份的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異較大，而絲綢之路經(jīng)濟帶的差異較小且較為均衡。從波動性來看，四個支撐帶的基尼系數(shù)方差均接近0，但明顯高于中國總體的基尼系數(shù)。具體而言，方差從高到低依次為京津冀、長江經(jīng)濟帶、21世紀(jì)海上絲綢之路和絲綢之路經(jīng)濟帶。這說明京津冀區(qū)域內(nèi)省份在推動人口高質(zhì)量發(fā)展過程中存在較大的相對努力程度變化。趨勢上，長江經(jīng)濟帶的基尼系數(shù)呈下降態(tài)勢，表明該區(qū)域內(nèi)各省份的人口高質(zhì)量發(fā)展水平逐漸趨同，差距在縮小。而京津冀和21世紀(jì)海上絲綢之路的基尼系數(shù)呈現(xiàn)出增加—下降—增加的波動態(tài)勢，特別是在2018年后，這兩個區(qū)域內(nèi)省份之間的差距有所擴大，顯示出發(fā)展不均衡性增強。絲綢之路經(jīng)濟帶的基尼系數(shù)則表現(xiàn)為窄幅水平波動，未見明顯趨勢，表明其區(qū)域內(nèi)各省份人口高質(zhì)量發(fā)展水平相對穩(wěn)定。

4.中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域間差異分析

四大板塊之間和四個支撐帶之間基尼系數(shù)變動趨勢分別如圖5和6所示，揭示了區(qū)域間人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異的動態(tài)演進(jìn)趨勢。

一是四大板塊之間人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異的動態(tài)演進(jìn)分析?；嵯禂?shù)分析表明，東部與西部地區(qū)之間的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異最為顯著，其次是東北—西部、中部—西部、東部—中部、東部—東北、中部—東北，中部—東北之間的人口高質(zhì)量發(fā)展水平最為接近。從波動性來看，四大板塊相互之間的基尼系數(shù)方差均值接近0，表明區(qū)域之間人口高質(zhì)量發(fā)展水平的差距難以大幅拉開。其中，東北—西部波動性最大，中部—東北波動性最小。趨勢分析顯示，東北—西部、中部—西部的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異呈現(xiàn)波動下降趨勢，表明國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的扶持和中部地區(qū)、西部地區(qū)自身的努力取得了一定的成效。而東部—東北、東部—中部之間的差異呈現(xiàn)波動上升趨勢，這可能源于東部地區(qū)的快速發(fā)展以及東北地區(qū)、中部地區(qū)發(fā)展相對緩慢。中部—東北之間則呈現(xiàn)窄幅水平波動，反映出其發(fā)展態(tài)勢的相對平穩(wěn)。東部—西部之間顯著的差異，主要歸因于東部地區(qū)在人口各方面的領(lǐng)先優(yōu)勢以及西部地區(qū)發(fā)展的相對滯后，值得關(guān)注的是，東部—西部的差距在2016年后呈現(xiàn)擴大趨勢。由此可見，四大板塊之間的人口高質(zhì)量發(fā)展水平存在差異，但差異的演變趨勢呈現(xiàn)出不同的特征。

二是四個支撐帶之間人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異的動態(tài)演進(jìn)分析。從基尼系數(shù)均值來看，21世紀(jì)海上絲綢之路與絲綢之路經(jīng)濟帶之間的差距最大，其次依次為京津冀與絲綢之路經(jīng)濟帶、長江經(jīng)濟帶與21世紀(jì)海上絲綢之路、長江經(jīng)濟帶與絲綢之路經(jīng)濟帶、長江經(jīng)濟帶與京津冀以及京津冀與21世紀(jì)海上絲綢之路。這表明，21世紀(jì)海上絲綢之路與絲綢之路經(jīng)濟帶之間的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異最為明顯，而京津冀與21世紀(jì)海上絲綢之路之間的差距最小。基尼系數(shù)的波動性分析顯示，四個支撐帶之間的方差均值接近0。其中，長江經(jīng)濟帶與絲綢之路經(jīng)濟帶的方差最大。趨勢方面，21世紀(jì)海上絲綢之路與絲綢之路經(jīng)濟帶、長江經(jīng)濟帶與21世紀(jì)海上絲綢之路、京津冀與21世紀(jì)海上絲綢之路之間的差距自2016年開始呈擴大趨勢。與此同時，京津冀與絲綢之路經(jīng)濟帶、長江經(jīng)濟帶與京津冀之間的基尼系數(shù)也表現(xiàn)出波動上升的趨勢。而長江經(jīng)濟帶與絲綢之路經(jīng)濟帶的基尼系數(shù)則顯示出波動下降的趨勢，表明這兩個區(qū)域之間的人口高質(zhì)量發(fā)展水平差距有所縮小。

5.人口高質(zhì)量發(fā)展水平空間差異來源分解

由于四個支撐帶并未涵蓋中國的所有地區(qū)，本文將四大板塊作為基礎(chǔ)分析人口高質(zhì)量發(fā)展水平差異的空間來源，結(jié)果如表6所示。從貢獻(xiàn)率來看，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)最大，其次是區(qū)域內(nèi)差異，而超變密度的貢獻(xiàn)最小。這表明，降低區(qū)域間差異對于協(xié)調(diào)人口高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。超變密度反映了區(qū)域重疊的貢獻(xiàn)程度及部分區(qū)域內(nèi)的發(fā)展不平衡。方差均值接近0，顯示出區(qū)域間差異、區(qū)域內(nèi)差異以及超變密度均呈現(xiàn)窄幅波動。這表明人口高質(zhì)量發(fā)展是一個長期漸進(jìn)的過程，受到多種復(fù)雜因素的綜合影響，短期內(nèi)難以出現(xiàn)大幅度變化，需要持續(xù)穩(wěn)定地推進(jìn)相關(guān)政策和措施，以優(yōu)化人口發(fā)展的環(huán)境和條件。從趨勢來看，區(qū)域間差異、區(qū)域內(nèi)差異及超變密度均無明顯趨勢。然而，自2016年起區(qū)域間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率有所上升，表明近年來區(qū)域發(fā)展不平衡的問題可能加劇，需引起重視。

六、研究結(jié)論與政策啟示

本文結(jié)合現(xiàn)有研究成果，對人口高質(zhì)量發(fā)展理念進(jìn)行了探討，并基于此重構(gòu)了中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平的綜合評價指標(biāo)體系。通過對中國各省域人口高質(zhì)量發(fā)展水平的測算，本文考察了其趨勢、波動性、省份間差異及排名，并分析了中國整體及各省份分指數(shù)對總指數(shù)的貢獻(xiàn)率。此外，本文還對四大板塊和四個支撐帶人口高質(zhì)量發(fā)展水平的區(qū)域差異及其動態(tài)演進(jìn)特征進(jìn)行了深入分析，揭示了空間差異來源。研究結(jié)論顯示：中國人口高質(zhì)量發(fā)展總體呈波動上升趨勢，2021"年因工業(yè)固體廢棄物綜合利用率下降、人均碳排放量及資源消耗量增加等環(huán)境因素而有所下降。自"2020"年起，人口素質(zhì)提升對高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)超過人口總量的影響。在地區(qū)差異方面，東部地區(qū)整體表現(xiàn)領(lǐng)先。其中，廣東、北京、浙江位居前三；而在排名靠后的地區(qū)中，新疆、青海、重慶表現(xiàn)相對滯后。北京憑借較高的人口素質(zhì)占據(jù)優(yōu)勢地位；而重慶資源環(huán)境協(xié)調(diào)貢獻(xiàn)率較高、人口總量貢獻(xiàn)率較低，導(dǎo)致其整體排名相對靠后。分區(qū)域看，四大板塊及四個支撐帶人口高質(zhì)量發(fā)展水平均波動上升。各區(qū)域人口素質(zhì)、總量、區(qū)域結(jié)構(gòu)和資源環(huán)境協(xié)調(diào)表現(xiàn)不同。東部地區(qū)人口素質(zhì)占優(yōu)，東北地區(qū)面臨人口總量下降問題。中國人口高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域差異呈小幅波動上升，東部地區(qū)內(nèi)部差異最大，各區(qū)域內(nèi)部差異普遍小且變化慢，東北地區(qū)和東部地區(qū)內(nèi)部差異擴大，中部地區(qū)和西部地區(qū)相對穩(wěn)定，長江經(jīng)濟帶內(nèi)部差異最大且總體下降，京津冀和"21"世紀(jì)海上絲綢之路內(nèi)部差異近年擴大。區(qū)域間差異方面，東部地區(qū)與西部地區(qū)差異最大，中部地區(qū)與東地區(qū)最小。近年來，東北地區(qū)、中部地區(qū)與西部地區(qū)差異有所縮小，東部地區(qū)與其他地區(qū)差異則有所擴大。在四個支撐帶中，21"世紀(jì)海上絲綢之路與絲綢之路經(jīng)濟帶之間的差異最大，且近年來有所擴大；中國人口高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域差異主要源于區(qū)域間差異且近年有所擴大。根據(jù)上述研究結(jié)論，本文得到如下政策啟示：

第一，抑制人口總量指數(shù)加速下行。穩(wěn)定人口數(shù)量刻不容緩，要多維度構(gòu)建生育支持體系。政策上，國家與地方協(xié)同，給予新生兒家庭一次性補貼，補貼至高中階段，推行男女育兒假。服務(wù)保障方面，加大婦幼醫(yī)療投入，在基層設(shè)立?？崎T診，利用數(shù)字化手段讓偏遠(yuǎn)地區(qū)享受優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源，大力發(fā)展普惠托育服務(wù)，對社區(qū)、企事業(yè)單位建立的托育機構(gòu)給予政府補貼和減稅。同時，借助媒體宣傳生育政策與知識，開展評選活動，營造鼓勵生育的社會風(fēng)尚。推動積極老齡化，延緩人口總量下滑對人口高質(zhì)量發(fā)展的不利影響[21]。"

第二，繼續(xù)發(fā)揮人口素質(zhì)對提高人口高質(zhì)量發(fā)展水平的積極作用。通過私人人力資本投資和社會公共財政支出提高人力資本[22]，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)[23]。加大教育經(jīng)費投入，提升義務(wù)教育和高等教育的普及率，同時強化對職業(yè)教育的支持與鼓勵，構(gòu)建完備的職業(yè)教育和終身教育體系。此外，還要構(gòu)建全民健康保障體系，提高醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的覆蓋廣度和質(zhì)量，推廣健康生活方式，并鼓勵居民積極參與體育鍛煉和健康活動。最后，要加強社會主義核心價值觀的宣傳與教育，培育具有良好道德品質(zhì)的公民。

第三，持續(xù)推動人口與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。制定科學(xué)的資源利用政策，推動資源的有效開發(fā)和節(jié)約使用，同時強化科技創(chuàng)新和循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展。在環(huán)境方面，要制定嚴(yán)格的環(huán)保法規(guī)與政策，推廣清潔能源和綠色生活方式，并加強環(huán)境教育和公眾參與，以促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實現(xiàn)。

第四，優(yōu)化人口區(qū)域結(jié)構(gòu)并推動區(qū)域人口高質(zhì)量發(fā)展穩(wěn)步提高。制定相關(guān)政策與措施，激勵農(nóng)村人口向城市遷移，提升城市化水平，并加大對農(nóng)村地區(qū)的投資力度，推動農(nóng)村經(jīng)濟多元化發(fā)展。同時，通過擬定合理的區(qū)域發(fā)展規(guī)劃和政策，降低過高的省會城市人口比例，實現(xiàn)各地區(qū)之間均衡發(fā)展。此外，因區(qū)域而異施策，促進(jìn)各區(qū)域人口高質(zhì)量發(fā)展。中部地區(qū)應(yīng)著重提升人口素質(zhì)，東北地區(qū)需遏制人口過快下降并提高人口與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)度，西部地區(qū)要優(yōu)化人口區(qū)域結(jié)構(gòu)，絲綢之路經(jīng)濟帶則需多維度推進(jìn)。最后，要以縮小區(qū)域差異為重點，提出全面政策建議，降低人口高質(zhì)量發(fā)展水平的空間差距。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 李培林，陳光金.2022社會藍(lán)皮書：2022年中國社會形勢分析與預(yù)測[M].北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2022：251267.

［2］原新，杜鵬，童玉芬，等．專題筆談：中國人口負(fù)增長與人口高質(zhì)量發(fā)展[J]．北京行政學(xué)院學(xué)報，2023，25（3）：1125．

YUAN"X，"DU"P，"TONG"Y"F，"et"al."Thematic"pen"talk："China’s"negative"population"growth"and"population"quality"development[J]."Journal"of"Beijing"Administrative"College，2023，25（3）：1125.

［3］連欣．人口城鄉(xiāng)區(qū)域流動和空間集聚的特征趨勢與對策建議[J]．中國國情國力，2022，31（8）：6973．

LIAN"X."Characteristic"trends"and"countermeasure"suggestions"of"population"flow"and"spatial"agglomeration"in"urban"and"rural"areas"[J]."China’s"National"Conditions"and"National"Strength，2022，31（8）：6973.

［4］劉厚蓮．認(rèn)識和把握人口高質(zhì)量發(fā)展的科學(xué)內(nèi)涵[J]．人口與健康，2023，5（6）：1618．

LIU"H"L."Recognizing"and"grasping"the"scientific"connotation"of"highquality"developmentnbsp;of"population"[J]."Population"and"Health，2023，5（6）：1618.

［5］楊紫帆，楊成鋼，楊舒雯.人口高質(zhì)量發(fā)展是實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化目標(biāo)的必然要求[J]."人口與經(jīng)濟，2024，45（3）：7080.

YANG"Z"F，"YANG"C"G，"YANG"S"W."Highquality"development"of"population"is"an"inevitable"requirement"to"realize"the"goal"of"Chinesestyle"modernization[J]."Population"and"Economy，2024，45（3）：7080.

［6］于瀟，王琪匯.人口高質(zhì)量發(fā)展、新人力資本與高質(zhì)量就業(yè)[J]."人口研究，2023，47（5）：5973.

YU"X，"WANG"Q"H."Highquality"population"development，"new"humancapital"and"highquality"employment[J]."Population"Studies，2023，47（5）：5973.

［7］胡耀嶺，徐洋洋.中國人口質(zhì)量抵補人口數(shù)量的內(nèi)在機理與實現(xiàn)路徑[J]."人口研究，2024，48（1）：2239.

HU"Y"L，"XU"Y"Y."The"internal"mechanism"and"realization"path"of"China’s"population"quality"offsetting"population"quantity[J]."Population"Studies，2024，48（1）：2239.

［8］田天亮.中國式現(xiàn)代化視域下的人口高質(zhì)量發(fā)展：內(nèi)涵解析、困境辨識與優(yōu)化路徑[J]."西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2024，46（2）：186195.

TIAN"T"L."Highquality"development"of"population"under"the"perspective"of"Chinesestyle"modernization："analysis"of"connotation，"identification"of"dilemma"and"optimization"path[J]."Journal"of"Southwest"University"for"Nationalities"（Humanities"and"Social"Sciences"Edition），2024，46（2）：186195.

［9］陳景華，毛開元，孟凡誠，等."中國人口高質(zhì)量發(fā)展：內(nèi)涵、水平及區(qū)域差異[J]."中國人口科學(xué)，2024，38（2）：318.

CHEN"J"H，"MAO"K"Y，"MENG"F"C，"et"al."Highquality"population"development"in"China："connotation，"level"and"regional"differences[J]."China"Population"Science，2024，38（2）：318.

［10］楊菊華.人口高質(zhì)量發(fā)展：科學(xué)內(nèi)涵、動力勢能與進(jìn)路策略[J]."中共中央黨校（國家行政學(xué)院）學(xué)報，2024，28（1）：8396.

YANG"J"H."Highquality"development"of"population："scientific"connotation，"power"potential"and"approach"strategy[J]."Journal"of"the"Party"School"of"the"Central"Committee"of"the"Communist"Party"of"China"（National"School"of"Administration），2024，28（1）：8396.

［11］楊菊華.把人口高質(zhì)量發(fā)展同人民高品質(zhì)生活緊密結(jié)合起來[J]."中國黨政干部論壇，2023，36（6）：2832.

YANG"J"H."Closely"combining"the"highquality"development"of"population"with"the"highquality"life"of"people[J]."China"Party"and"Government"Cadre"Forum，2023，36（6）：2832.

［12］劉華軍，孫東旭，邵明吉，中國人口城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展的空間差距及其雙維分解[J]."財貿(mào)研究，2024，45（3）：1728.

LIU"H"J，"SUN"D"X，"SHAO"M"J."Spatial"gap"and"its"twodimensional"decomposition"in"the"highquality"development"of"population"urbanization"in"China[J]."Research"on"Finance"and"Trade，2024，45（3）：1728.

［13］何雄浪，王詩語.人口高質(zhì)量發(fā)展影響城市經(jīng)濟韌性的效應(yīng)研究：基于新型人口紅利視角[J]."西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2024，46（4）：95105.

HE"X"L，"WANG"S"Y."Study"on"the"effect"of"population"quality"development"on"urban"economic"resilience："based"on"the"perspective"of"new"demographic"dividend[J]."Journal"of"Southwest"University"for"Nationalities"（Humanities"and"Social"Sciences"Edition），2024，46（4）：95105.

［14］張沖，梁曉林，王學(xué)義.人口高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)體系構(gòu)建與實證[J]."西北人口，2024，45（1）：1625.

ZHANG"C，"LIANG"X"L，"WANG"X"Y."Construction"and"empirical"evidence"of"indicator"system"for"highquality"population"development[J]."Northwest"Population，2024，45（1）：1625.

［15］楊菊華.人口高質(zhì)量發(fā)展與積極老齡化關(guān)系研究[J]."江西師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2024，68（2）：316.

YANG"J"H."Research"on"the"relationship"between"highquality"population"development"and"positive"aging[J]."Journal"of"Jiangxi"Normal"University"（Philosophy"and"Social"Science"Edition），2024，68（2）：316.

［16］張穎熙，譚詩異.以數(shù)字技術(shù)推動人口高質(zhì)量發(fā)展：基于健康人力資本的跨國實證研究[J]."學(xué)習(xí)與探索，2024，46（1）：110122.

ZHANG"Y"X，"TAN"S"Y."Promoting"highquality"population"development"with"digital"technology："a"crosscountry"empirical"study"based"on"healthy"human"capital[J]."Learning"and"Exploration，2024，46（1）：110122.

［17］王曉峰.以人口高質(zhì)量發(fā)展支撐東北全面振興[J]."社會科學(xué)輯刊，2024，46（2）：125131.

WANG"X"F."Supporting"the"comprehensive"revitalization"of"Northeast"China"with"highquality"population"development[J]."Social"Science"Journal，2024，46（2）：125131.

［18］于瀟，高震極.東北地區(qū)人口高質(zhì)量發(fā)展面臨的新挑戰(zhàn)[J]."人口學(xué)刊，2024，44（1）：2128.

YU"X，"GAO"Z"J."New"challenges"to"highquality"population"development"in"Northeast"China[J]."Journal"of"Populatio

n，2024，44（1）：2128.

［19］魏后凱．現(xiàn)代區(qū)域經(jīng)濟學(xué)［Ｍ］．北京：經(jīng)濟管理出版社，2006：549554．

［20］DAGUM"C."A"new"approach"to"the"decomposition"of"the"Gini"income"inequality"ratio[J]."Empirical"Economics，"1997，"22（4）：515531.

［21］邊恕，王鈺杰.中國積極老齡化社會建設(shè)的區(qū)域系統(tǒng)協(xié)調(diào)水平研究[J].西安交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2023，43（5）：3547.

BIAN"S，"WANG"Y"J."A"study"on"the"level"of"regional"system"coordination"in"the"construction"of"a"positively"aging"society"in"China[J]."Journal"of"Xi’an"Jiaotong"University"（Social"Science"Edition），2023，43（5）：3547.

［22］昌忠澤，姜珂，馮揚.人口老齡化對人力資本投資的影響及貢獻(xiàn)研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)，2021，43（5）：2943.

CHANG"Z"Z，"JIANG"K，"FENG"Y."Research"on"the"impact"and"contribution"of"population"aging"on"human"capital"investment[J]."Contemporary"Economic"Science，2021，43（5）：2943.

［23］陳紅，張夢云，王穩(wěn)華，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型能推動企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)調(diào)整嗎？[J].統(tǒng)計與信息論壇，2022，37（9）：3547.

CHEN"H，"ZHANG"M"Y，"WANG"W"H，"et"al."Can"digital"transformation"drive"human"capital"restructuring"in"enterprises？"[J]."Statistics"and"Information"Forum，2022，37（9）：3547.編輯：鄭雅妮，高原