基于国家主体功能区规划的人口空间分布预测和建议

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摘要 以国家主体功能区发展规划为框架，在分析国家主体功能区下人口空间分布现状及其影响因素的基础上，根据相关统计数据和最新的第六次人口普查数据，综合考虑分析了城市化率、总和生育率、死亡率、人口迁入率以及迁出率等影响因素，然后设定不同情景下的各种可能组合，预测出我国2020年、2030年、2040年、2050年优先开发区和重点开发区的人口空间分布。计算结果表明：2050年，优先开发区的长三角地区、环渤海地区和珠三角地区人口将分别达到183.57、151.68和144.03百万人；重点开发区的哈长地区、海峡西岸、北部湾地区、长江中游地区、成渝地区、关中-天水地区、中原经济区、江淮地区人口将分别达到34.526、117.028、12.147、58.896、65.560、25.075、32.372和21.613百万人。最后针对不同主体功能区提出了我国人口空间布局的战略选择和相关政策建议。

关键词 人口空间分布；主体功能区；人口规划 ；预测

中图分类号 F224.0 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2012）11-0068-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2012.11.011

2011年6月份，国务院印发了《全国主体功能区规划》的通知[1]，正式确立了我国四类主体功能区：优化开发区域、重点开发区域、限制开发区域、禁止开发区域。该规划的核心内容为：按照人口与经济相协调的要求，在优化开发和重点开发区域在集聚经济的同时集聚相应规模的人口，引导限制开发和禁止开发区域人口有序转移到重点开发区域。国家主体功能区发展规划相关政策的陆续出台将对国家人口发展战略及地方人口发展政策的制定起到重要的指导意义，必将对我国未来人口发展、人口的空间分布格局产生重要影响。在这样的规划框架下，总结和把握我国人口空间分布变动的规律，优化人口空间分布，预测我国人口空间分布前景，提出有利于国家主体功能区发展规划得以顺利实施的相关政策和建议，这对于促进我国人口分布与资源环境相适应、与经济社会发展相协调的宏观调控目标具有重要的参考价值和学术价值。

1 国家主体功能区人口空间分布现状

根据国家主体功能区规划纲要，优化开发区①

是指开发程度很高，甚或达到了资源环境承载力极限，进一步发展应是朝着参与国际分工，提升国家竞争力的区域。优化开发区都是以某些特大城市（比如北京、上海、广州等）为中心的经济发展群，对于这些特大城市，其人口密度已达到比较高的程度，对土地、资源、环境带来巨大压力，但这些特大城市周边地区，虽然也同属优化开发区，但人口密度相对稀少，不论是在承接产业转移，还是在吸纳外来人口方面都有着较大的空间。比如，环渤海优化开发区主要包括北京、天津和辽宁、河北、山东部分地区，2010年北京、天津人口密度都达到1 000人/km2以上，而辽宁、河北、山东三地的人口密度均不足600人/km2，因此，辽、冀、鲁三地还有较大的人口吸纳潜力。另外两个优化开发区：长三角优化开发区、珠三角优化开发区也存在着和环渤海地区类似的人口分布格局（见表1）。

重点开发区多指那些具备较强的经济基础，具有一定科技创新能力和较好的发展潜力；初步形成城镇体系，具备经济一体化的条件，有可能发展成为新的大城市群或区域性城市群；具有承接优化开发区域的产业转移，承接限制开发区域和禁止开发区域的人口转移，逐步成为支撑全国经济发展和人口集聚的重要载体。因此，重点开发区域的目标是促进人口加快集聚，伴随该区域经济的发展进一步提高城市的人口承载能力。国家规划中提到的重点开发区有10余个，如果只按大的区域来划分可分为哈长地区、江淮地区、中原经济区、长江中游地区、海峡西岸、北部湾地区、成渝地区和关中—天水经济区。从表1可以看出，这几大重点开发区人口密度多为600人/km2以下的区限制开发区和禁止开发区是指国家生态保护区或粮食主产区，该区域都不适宜进行大规模的城镇化和工业化，因此，这两类功能区的人口目标也多以转移人口、减轻生态压力为主。由于限制开发区和禁止开发区人口占比很小根据六普数据初步统计，限制开发区和禁止开发区人口仅占全国总人口的11.6%。，而且具有明确的国家政策进行控制和调控，为简便起见，本文所讨论内容只限于对优化开发区和重点开发区的预测和分析。

2 我国人口空间分布影响因素变动的情景讨论

目前，作为人口研究的一个重要领域，人口预测方法大体上可分成两大类：一类是情景预测方法，又被称为解释性预测方法；另一类是外推性预测方法，又被称作概率预测方法。相比较概率预测方法，情景预测方法在分析人口动态问题，不仅在回答“如果，那么”等问题方面具有较好的实用价值，而且在中、长期预测时比概率预测更准确、更灵活[2]。因此，本文选择情景预测方法来预测我国未来人口空间分布。

由于人口规模变化受到多方面的影响，如生存环境、经济发展水平、人口生育水平、人口死亡水平、人口自然增长率以及净迁移率等[3]，因此需要针对各主体功能区的不同特征，综合考虑各种影响因素基础上，对人口空间变动的不同情景进行讨论。

2.1 城市化的不同情景

根据国际经验，城市化发展具有阶段性特征，发展速度呈现倒U型[4]。我国经济发展目标，“十六大”报告提出，2020年基本实现工业化，2050年基本实现现代化，从工业化指标看，到2020年城市化率要达到60%-65%，第二、第三产业就业人员比重要达到70%-80%。据此，确定城市化发展的三类方案：中方案、低方案、高方案。其中：低方案是在参考国际经验的基础上，对中国城市化稳定发展的趋势推测，确定城市化率年均增长最高为1%；高方案主要是考虑到2020年我国初步实现工业化时，城市化率应该达到的比较高目标，确定城市化率年均增长最高达1.4%；中方案是在原有发展基础上的适当加速，城市化率年均增长1.2%。考虑到城市化率的非线性增长，按照国际经验，设定当城市化率达到60%以上，低、中、高这三种方案的年均增长率为原来的1/2水平，即0.5∶0.6∶0.7；当城市化率达到60%以上，低、中、高这三种方案的年均增长率为原来的1/4水平，即0.25∶0.3∶0.35。

2.2 人口自然增长的不同情景

人口自然增长水平涉及生育率和死亡率。根据国际经验[5]，人口转变具有阶段性：第一阶段是高出生率、高死亡率、低自然增长率；第二阶段高出生率、低死亡率、高自然增长率；第三阶段是低出生率、低死亡率、低自然增长率。

2.2.1 总和生育率情景设定

首先，对优化开发区的总和生育率情景进行设定。第五次全国人口普查显示上海的总和生育率仅为0.68，北京、天津的总和生育率也比较低分别为0.67，0.88。辽宁、广东、浙江、河北的政策生育率分别为1.38，1.41，1.47，1.59[6]。在经济快速发展的条件下，生育率较高地区的生育率进一步下降。由于北京、上海的总和生育率低于广东省，鉴于此提出以北京、天津为中心的渤海湾地区和以上海为中心的长三角地区最低的总和生育率为0.9，0.9，1.1。另外，对特大城市人口规模进行限制，同时增强周边地区吸纳人口的能力，伴随着独生子女进入生育期，在夫妇双方都是独生子女可以生育二胎的条件下，假设该地区的计划生育政策从“一孩”变为“1.5孩”，同时这些地区经济发展水平比较高，期望生育水平相对较低，将环渤海、长三角、珠三角地区最高总和生育率设为1.2，1.2，1.4。将最高与最低之间的平均值作为总和生育率（见表2）。

其次，对重点开发区的总和生育率情景进行设定。重点开发区主要包括的是不同的城市群。由于计划生育政策在全国具有统一性，而且重点开发区各地区之间经济发展水平相似，城市化水平相似，为简便起见，对其设定相同的总和生育率。由于计划生育政策对城市的执行力度较强，只是针对农村和少数民族具有不同程度的放开，而目前我国的总和生育率约为1.2左右，因此，将总和生育率设为1.20作为低方案；在此基础上，考虑夫妇双方都为独生子女的情况下可以生育二胎，将总和生育率提高到1.55作为中方案；考虑到对重点开发区在经济发展目标上要承接优化开发区的产业转移，并没有严格的限制城市人口，因此，将该地区最高的总和生育率设为1.80作为高方案。

2.2.2 死亡率的情景设定

死亡率与医疗水平、经济水平和老龄化程度有关。2009年全国死亡率为7.08‰，随着经济发展，医疗水平提高，死亡率会不断下降，另外中国老龄化问题越来越突出，死亡率会出现上升。

首先，对优化开发区的死亡率进行设定。优化开发区的医疗卫生条件与社会保障条件都比较好，但同时也是我国老龄化较高、死亡率较高的地区。以上海为例，2009年上海户籍人口中60岁以上老年人口比例为21.61%，人口老龄化水平已比全国平均水平高1倍[7]，而2009年上海的死亡率为7.64‰，全国的平均水平为7.08‰。另外，北京、广东的老龄化程度略低于上海，其死亡率也稍低于上海，因此，将环渤海、长三角、珠三角的最高死亡率分别设定为7‰、8‰、7‰。鉴于经济社会发展的作用进一步加大，最低死亡率分别设定为5.0‰、6.0‰、5.0‰，中间情景设为6.0‰、7.0‰、6.0‰（见表2）。

其次，对重点开发区的死亡率情景进行设定。重点开发区的情景与优化开发区的存在有很大不同。目前重点开发区的经济社会发展水平落后于优化开发区，随着收入水平不断提高，社会保障水平提高，就医能力提高、医疗条件提高，该地区的死亡率将出现下降；另一方面，该地区的老龄化程度低于优化开发区，例如，哈长重点开发区是以黑龙江省和吉林省为中心，2009年，黑龙江省、吉林省死亡率分别为5.42‰、4.74‰，远低于优化开发区的死亡率，因此，确定重点开发区最低的死亡率为4.5‰，将其平均值5.25‰设为中间水平。采用相同的思路，分别对其他重点开发区的死亡率进行设定，详见表2。

2.3 人口迁移特征

2.3.1 人口迁入率模型

根据人口迁移理论及相关文献[8-10]，影响迁入率的主要因素是迁入地与原住地相比的较好的经济、发展和受教育机会。因此，本文选择迁入地的下列指标作为解释变量：首先，当地相对工资水平对人口迁入率的影响是最显著因素，迁入地区的工资水平相对迁出地区越高，则对工资水平较低的迁出地区的人口具有越大吸引力，人口迁入率就会越高。除此之外，还需要控制其他影响人口迁入率的影响因素。迁入地的GDP增长率越快，反映该地区的经济发展现状和前景越好，经济发展潜力就越大，对人口的吸引力越大，迁入率往往越高。根据有关文献和调查，迁入劳动力大部分是在三资企业打工，由于东部沿海地区集聚了90%以上的外商直接投资（FDI），因此，本文设想外商直接投资水平会与迁入率正向相关。此外，迁入地的

相对教育水平（各地人均受教育年限作为代表变量）也是影响迁移的重要变量，据此，建立以下模型：

mini，j=α+β1×Wagei，j+β2×GDPi，j+β3×RGDPi，j

+β4×FDIij+Rwagei，j+Redui，j+Rpopi，j+μi

式中：mini，j代表省际迁出率；Wagei，j表示省际平均工资水平比；Rwagei，j表示省际平均工资增长率；GDPi，j表示省际经济规模比；RGDPi，j代表迁入地经济规模增长率；FDIi代表省际外商直接投资额；Rwagei，j代表省际工资水平比；Rpopi，j代表省际人口规模比；Reduij代表省际人均教育投入比。

根据经济计量学相关理论，选择模型3作为最优模型（经检验，该模型也通过自相关、异方差、多成多重共线等各种计量检验）。

2.3.2 人口迁出率模型

类似地，人口迁出率模型设定如下：

mexij=α+β1×lnDistanceij+β2×Rlandij+β3×Radpij+β4×Rwageij+

β5×Ragreij+β6×Reduij+β7×stockij+εi

式中：mexij代表省际迁出率；Distanceij代表迁移距离，用省会城市间的公路里程数据来表示；Rlandi，j代表省际人均耕地比；RGDPi，j代表省际经济规模比；Ragrei，j代表省际农业人口比重比；Rwagei，j代表省际平均工资水平比；Reduij代表省际人均教育投入比；stockij为前期迁移率，代表迁移存量与人口之比。

用以上变量的数据代入该方程进行最小二乘估计，得到如下结果（见表3、表4）。

根据经济计量学相关理论，选择模型2作为最优模型（经检验，该模型也通过自相关、异方差、多成多重共线等各种计量检验）。

根据上述模型，计算出省际人口迁入迁出率，然后按照地市级单位的国家主体功能区划分细则，综合得出各个优化开发区和重点开发区的净迁移率（中方案），然后在中方案基础上，结合各功能区的特点，假设得到高方案和低方案（见表5）。

2.4 不同情景下的组合设定

根据主体功能区的经济发展方向和人口目标，结合上述城市化率、总和生育率、死亡率、净迁入率的不同设定，得出可能的组合情景（严格意义上，这些比率是不断变化的，但是一方面这些比率与国家长期人口战略和相关人口政策密切相关，而我国的人口战略和政策长期平稳、持久，因此使得这些比率变动微小；另一方面，中长期预测主要是趋势预测，对预测精度不做严格要求，因此，为简便起见，本文假定这些比率稳定不变，均为常数）。

首先，鉴于优化开发区和重点开发区在人口迁移方面的互补，根据经济发展目标，共同设定城市化率、净迁入率的可能组合，包括三种情景：

情景1 优化开发区持续对迁移人口具有吸纳能力，并且有所提高的情况，高城市化率、高净迁入率；重点开发区依然对其提供所需人口，低城市化率、高净迁出率。

情景2 优化开发区对人口的吸纳能力保持现有水平，中等城市化率、中等净迁入率；重点开发区依然保持其迁移状态，中等城市化率、中等净迁入率。

情景3 优化开发区对人口限制，低城市化率，低净迁入率，重点开发区发展对人口需求提高，省内部迁移增加，高城市化率，低净迁出率。

其次，在上述经济目标设定的情况下，在两个原则下

对人口总和生育率和死亡率进行组合。原则是：第一，中国的总和生育率要保持一定水平，避免人口总数过高；第二，优化开发区提高总和生育率，在一定程度上可以缓解由老龄化引致的高死亡率，重点开发区提高总和生育率的情况下，提高当地死亡率。组合为以下三种情况：一是优化开发区保持低总和生育率，高死亡率（情景a）；重点开发区实现高总和生育率，低死亡率；二是优化开发区实现高总和生育率，低死亡率（情景b）；重点开发区为低总和生育率，高死亡率；三是优化开发区、重点开发区的总和生育率及死亡率都处于中等水平（情景c）。

各变量不同情景下可能的组合为1-a，1-b，1-c；2-a，2-b，2-c；3-a，3-b，3-c（见表6）。

3 我国人口空间分布情景预测结果分析

根据以上人口空间分布因素变动的情景，对各主体功能区的人口规模进行预测，并结合其土地面积，得到人口密度。

首先，对优化开发区各地区进行说明。不同情景下，2050年长江三角洲人口密度都高于2010年的人口密度，最高达到1 902人/km2，最低达到1 722人/km2。环渤海地区的人口密度也不断增加，2050年人口密度最高为667人/km2，最低为636人/km2，但其增加趋势逐渐减缓，2040年之后在大多数情景下已经保持不变。珠江三角洲与长江三角洲的趋势相同，人口密度不断提高，增长速度快于长江三角洲，而且人口密度远高于长江三角洲，最高达5 894人/km2，最低达5 671人/km2。接近于日本东京的人口密度，2005年东京的人口密度为5 736人/km2。这说明虽然珠江三角洲的人口密度大幅提高，2050年的人口密度最高达到2010年的2.4倍，在一定程度上具有这种可能性。

其次，对重点开发区各地区人口密度变化进行分析。哈长地区人口密度先上升之后不断下降，2040年后下降速度加快，不同情景下，下降规模不同，2050年人口密度最低达到1 381人/km2，最高达1 490人/km2。海峡西岸人口密度的变化趋势与哈长地区不同，与2010年相比，其人口密度不断上升，最高达到431人/km2，与2010年相比增长了31%。北部湾地区、长江中游地区、中原经济区以及江淮地区的人口密度变动趋势与哈长地区相似，以2020年为转折，都呈现先上升后下降趋势，2050年的最高人口密度与2010年的人口密度相比各地区每平方公里分别下降了0人、33人、83人、76人。成渝地区、关中-天水地区呈现下降趋势，随着时间推移，下降速度越来越快。

然后根据预测人口密度，结合各主体功能区经济发展方向和人口规模方向选择最优的情景方案。优化开发区重点在于改变依靠大量占用土地、大量消耗资源和大量排放污染实现经济较快增长的模式，提升国家竞争力的重要区域，更高层次上参与国际分工及有全球影响力的经济区，重要的人口和经济密集区。其人口目标在于合理控制特大城市主城区的人口规模。与优化开发区相对应，重点开发区的重点在于发展成为新的大城市群或区域性城市群，带动周边地区发展。其人口目标在于促进人口加快集聚，提高城市的人口承载能力。

对于长江三角洲、环渤海地区、珠江三角洲来讲，容纳更多的人口成为人口密集区是不可避免的。同时，重点开发区承接转移产业，加快人口聚集。另外，考虑到中国“未富先老”的情况，特别是优化开发区。鉴于此，选择2050年人口密度最高的方案作为最优方案，即情景3-b（见表7所示），优化开发区选择低城市化率、低净迁入率、高总和生育率、低死亡率的情况，重点开发区选择高城市化率、高净迁入率、低总和生育率、高死亡率。

4 未来人口空间布局的政策建议

从如上的情景分析中，可以看出，情景3-b 下，有可能做到优先开发区和重点开发区人口的合理布局和协调发展。这种情景的特征是优先开发区未来具有低城市化率和低净迁入率（相对于其他情景），而重点开发区具有高城市化率和高净迁入率（相对于其他情景）；优先开发区具有高总和出生率和低死亡率组合；重点开发区具有低总和出生率和高低死亡率组合。生育率与死亡率与经济社会发展水平紧密相连，经济社会发展水平将会影响到生育率和死亡率，因此，这里将从城市化和迁移人口的政策入手，针对不同主体功能区和人口发展功能区提出我国人口空间布局的政策建议。对于城市化和人口迁移来说就是做好地区间人口的分布均衡和城乡间人口分布的统筹规划。确切讲就是今后人口分布趋势是优化开发和重点开发区域要实施积极的人口迁入政策，加强人口集聚和吸纳能力建设，引导区域内人口均衡分布，防止人口向特大城市中心区过度集聚。

第一，重新调整主体功能区人口规划的内容，科学准确地测算主体功能区的人口容量，统一规划，科学布局。人口规划要和经济社会规划等结合；人口规划与就业规划城市和村镇规划及土地利用总体规划、生态建设规划和资源发展利用规划等结合起来。按照主体功能区的要求，对现行各种人口发展政策，如扶贫、资源型城市和资源枯竭型城市发展问题等政策，同主体功能区所要求的人口流动结合起来考虑。

第二，实现公共服务的均等化。对于优化和重点开发区而言，公共服务要在两个方向上取得平衡，一个方向是提高对现有单位人口的服务水准，另外一个方向是增加公共服务的覆盖面，尤其是把吸纳来的劳动力和人口纳入到公共服务的覆盖范围内。在这方面，需要由相应的政策和激励，同时上级政府要加强对迁入区政府履行公共服务职能的考核。

第三，对各类功能区的各种扶持政策以及考核体系要和人口布局目标相挂钩。对重点和优化开发区而言，在增加其非农用地的数量时，可以要求它们把一定数量的外来劳动力正式纳入本地居民的社会保障范围，在迁入人口不能自主就业、维持生计时，给予社会保障方面的支持。对于重点和优化开发区的考核，要把增加投资项目、给予税收等方面优惠政策，同增加就业岗位、吸纳人口增量、稳定人口常住、扩大对迁入人口的公共服务覆盖面挂起钩来。

第四，在城市化率和净迁入率上，对于优化开发区，建议为：①减缓城市化进程，使其保持在一定的规模上；②保持在一定程度上以户籍作为调整人口流入的手段以降低净迁入率。对于重点开发区而言，建议为：①加快城市化进程，配套进行土地制度的改革，促进人口流动，允许土地承包经营权流转交易和变现，提高农民资产的流动性，进而松动农民和农村的紧密联系，降低农民迁移的成本，提高其在城市置业的可能性，并引导农民将外出务工收入用于在城市中置业，或者进行自身及子女的人力资本投资；②放松户籍限制，进一步提高吸纳外来人口的能力和动力。总之，通过综合改革，提高这两个主体功能区吸纳外来人口的能力和动力；通过经济发展创造更多的就业机会、改进公共服务，使得流入的人口，特别是从限制和禁止开发区流入的人口能够稳定下来。

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Forecasting and Suggestions about the Spatial Distribution of

Population Based on the Planning of National Main Function Regions

LOU Feng1 HOU Huili2

（1.The Institute of Quantity and Technology Economics of CASS， Beijing 100732，China；

2. The Institute of Population and Labor Economics of CASS， Beijing 100732，China）

Abstract

Based on the Planning of National Main Function Regions， the paper analyzed the situation of the spatial distribution of population of China and its relative influence factors and comprehensively considered several rates such as urbanization rate， total fertility rate， death rate， rate of immigration and rate of migration with the relative data of population statistics and the latest Sixth Nationwide Population Census， and then set up all kinds of possible scenarios to forecast the spatial distribution of population of priority and emphasis development regions from 2020 to 2050.The result of calculation showed that the population of Yangtze River Delta Region， the population of Bohai Rim Region and the population of Pearl River Delta region would be 183.57 million，151.68 million and 144.03 million respectively. The population of LongHa Region， the population of Westside Region of Taiwan Straits， the population of Beibu Gulf Economic Region， the population of Middle Reaches of the Yangtze River， the population of ChengYu Region， the population of GuanzhongTianshui Economic Region， the population of Central Plains Economic Region and the population of JiangHuai Region would be 34.526 million，117.028 million，12.147 million，58.896 million，65.560 million，25.075 million，

32.372 million and 21.613 million respectively in 2050.In the end， the paper proposed several relative suggestions and strategy choices for spatial distribution of population.

Key words spatial distribution of population； main function region； population planning； forecasting