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中国户籍人口城镇化率的核算方法与分布格局 总被引：2，自引：2，他引：0
《地理研究》2017,(4)
"提高户籍人口城镇化率"被列为全面建成小康社会新的目标要求,户籍人口城镇化研究对中国新型城镇化发展和理解中国城镇化发展规律具有重要参考。通过厘清中国户籍人口城镇化率的"本地""城镇""户籍"等指标的统计口径,提出直接核算法、间接核算法两种中国户籍人口城镇化率测算方法。根据第六次人口普查数据,核算出中国县市尺度的户籍人口城镇化率,并与县市尺度的常住人口城镇化率与半城镇化率对比分析,得出主要结论:(1)中国户籍人口城镇化率显著滞后于常住人口城镇化率。2010年,中国常住人口城镇化率达50.27%,但户籍人口城镇化率仅有39.34%。常住人口城镇化率的较高的单元往往与户籍人口城镇化率差距较大,形成较高的半城镇化率,外来流入人口对常住人口城镇化具有显著的拉动作用。(2)中国户籍人口城镇化率的分布格局与非农就业机会呈现显著的正相关性,沿海、沿江、北部沿边等地区的户籍人口城镇化率显著高于内陆地区。流入人口主要在沿海城市群地区以及中西部省会或首府等大城市高度集聚,半城镇化率呈现显著的极化格局,使得户籍人口城镇化率的高值区相对常住人口城镇化率高值区显著收缩。(3)中国三分之二的县市的户籍人口城镇化率、常住人口城镇化率、半城镇化率均低于全国平均水平。沿海城市群地区及省会或首府等发达城市的半城镇化水平较高,应积极促进流动人口市民化提升户籍人口城镇化水平,而中西部的城镇化水平普遍偏低,应积极促进就地城镇化提升户籍人口城镇化水平。 相似文献
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中国中西部地区就近城镇化空间分异格局及机理 总被引：3，自引：1，他引：2
就近城镇化是中国中西部地区破除异地城镇化模式弊端、推进新型城镇化健康发展的现实路径选择。通过构建就近城镇化率、贡献力和贡献势指标,从本省、本县和本镇3个城镇化尺度,系统分析2000—2015年中国中西部地区就近城镇化空间分异特征,并深入剖析其驱动机制。研究发现：① 2000—2015年中西部地区就近城镇人口总数从1.96亿增加到3.47亿,就近城镇化率从28.16%上升到46.89%。② 从贡献力看,中西部地区就近城镇化的主要来源是本镇户籍人口,但本镇贡献力呈下降趋势,本县贡献力波动上升,本省贡献力变化不大。③ 从贡献势看,本县贡献势>本省贡献势>本镇贡献势,县域尺度是中西部大部分地区就近城镇化的优势空间单元。④ 中西部地区就近城镇化空间分异是自然环境背景、经济增长和非农产业发展、城市公共服务供给、交通运输条件和地方行政力量等多重因素的综合作用结果。 相似文献
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基于2001—2015年中国31个省份(不含港澳台地区)的面板数据,运用空间面板模型,分析了城镇化对房地产价格水平的影响。研究发现:在考察期内,人口城镇化率、产业城镇化率、房屋施工面积对房地产价格水平产生显著的正向影响,城镇化投资额对房地产价格水平产生显著的负向影响;人口城镇化率、产业城镇化率、城镇化投资额、人均GDP、绿化面积、房屋施工面积的空间滞后项对房地产价格水平产生显著的正向影响,空间溢出效应显著。为此,需要优化城镇化投资结构,提高人口城镇化质量,强化产城融合,促进房地产价格合理稳定运行。 相似文献
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中国县域城镇化发展格局及其影响因素——基于2000和2010年全国人口普查分县数据 总被引：7，自引：3，他引：4
利用2000 和2010 年中国人口普查分县数据,借助空间分析方法揭示近期中国常住人口城镇化格局特征及其动态变化,结合多元回归模型探讨城镇化空间分异的主要影响因素,基于主成分分析和聚类分析进行中国城镇化发展类型区划分。结果表明：① 2000-2010 年,中国常住人口城镇化率不断提高,年均增加1.3 个百分点,32%的县域城镇化水平年均增长超过1.5 个百分点;② 中国城镇化发展存在区域差异性和“低快高慢”的收敛性,东部、东北、中部、西部四大区域城镇化率年均分别增加1.4、0.5、1.4 和1.3 个百分点;③ 60%的中国县域城镇化发展集中在低城镇化率—高增长率、低城镇化率—中高增长率和低城镇化率—中增长率三种类型,且以中、西部地区分布最为密集;④ 中国县域城镇化格局基本未变,仍以珠三角、长三角、京津冀三大增长极的城镇化发展较为突出,东部地区及内陆省会城市周边的城镇化水平也相对较高;⑤ 经济发展水平、产业结构特征、人力资本状况、人口集聚能力、公共服务水平、地理区位特征对县域城镇化空间分异具有显著而稳健的影响;⑥ 中国城镇化格局可分为具有明显区类一致性和区外异质性的5 大类、20 个区域。新时期的城镇化发展应凸显地域功能、提升承载能力、夯实产业基础、强调节约集约。 相似文献
5.
中国人口城镇化质量评价及省际差异分析 总被引：8，自引：2，他引：6
新型城镇化是中国的重要国策,对人的城镇(市)化的科学评价是正确认识城镇化和制定相关政策的重要基础.目前城--乡二元分析框架下的以城镇化率和城镇(或区域)城镇化质量为主的评价方法,难以反映城镇化过程中社会结构的变化,同时乡村人口的城镇化发展也被忽略.本文提出人口城镇化质量的概念,建立了衡量人口城镇化质量的指标体系.对1995,2000,2005,2010和2012年全国及各省市的城镇人口,乡村人口及总人口的城镇化质量进行了分析.研究发现:① 尽管城镇人口的城镇化速度显著快于乡村人口,但城镇化并非城镇人口独有的社会过程.② 城乡两类人口的城镇化质量在省域尺度上正逐步形成差异明显的空间格局.③ 北京,上海,浙江等少数省市乡村人口的城镇化质量已经超越部分内地省市城镇人口的城镇化质量.建议更新对城镇化的认识和评价标准,探索在城镇化发达的地区调整城--乡二元体制的新途径,促进中国城镇化的健康发展. 相似文献
6.
《地域研究与开发》2021,40(4)
基于1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年全国人口普(抽)查等数据,划分城市群发展阶段,分析中国城市群人口老龄化地域分异特征,揭示城市群演变进程中人口老龄化区域演变规律。结果表明:城市群老龄人口规模不断扩大,以长三角、成渝、京津冀为最,各城市群老龄人口分布重心变动不大,分布格局相对稳定;人口老龄化区域类型呈现由老龄人口集聚点引导的相对均衡演变格局,整体上由浅度老龄化阶段步入深度老龄化阶段,但局部地区出现后退;初级阶段城市群人口老龄化速度明显加快,中高级阶段城市群人口老龄化起点相对较高,珠三角、京津冀等受行政城镇化等影响人口老龄化率有所波动;随着城镇化的推进,人口老龄化程度不断加深,且明显高于全国平均水平,但速度有所下降,整体上,常住人口城镇化率每增加1%,人口老龄化率增加0. 15%。 相似文献
7.
根据《关于加快城镇化进程的决定》,目前内蒙古城镇化已进入了关键阶段,到2020年城镇化率达到70％以上.本文根据内蒙古12个盟市的不同状况,引用新型城镇化概念,通过新型城镇化指标中的质量评价系统,基于模糊综合评判法,运用matlab软件,对12个盟市的城镇化质量进行评价. 相似文献
8.
基于综合城镇化视角的省际人口迁移格局空间分析 总被引：8，自引：6，他引：2
采用第五、第六次全国人口普查数据,基于流出、流入“双向”视角解析人口迁移格局及演变过程;采用空间计量模型,阐释综合城镇化及各城镇化分量值对省际人口迁移影响的空间效应。研究结果表明：① 2000~2010年省际人口迁移量成倍增长,人口迁出区域空间不断扩散,迁入区域空间虽无明显变化,但内部差异性变化明显;② 省际人口迁移存在明显的空间依赖性特征,省际人口净迁入率变化明显受周边地区的正向影响;③ 综合城镇化率变化对省际人口迁入有着重要作用。④ 人口、经济和土地城镇化率变化对人口净迁入率变化具有显著影响,且经济城镇化仍为影响省际人口迁移变化的主导因素;社会城镇化率的影响并不明显。 相似文献
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俄罗斯西伯利亚与远东地区城镇化发展水平测度及空间分异研究 总被引：4，自引：0，他引：4
构建城镇化评价指标体系,研究俄罗斯西伯利亚与远东地区2005~2015年人口、经济、社会城镇化发展水平及空间分异。研究表明：俄罗斯西伯利亚与远东地区城镇化综合发展水平呈小幅上升,西伯利亚城镇化发展水平高于远东,两联邦区人口城镇化水平下降、经济与社会城镇化发展缓慢,多数联邦主体的城镇化发展低于平均水平;空间上,城镇化发展水平高值区集中在西伯利亚联邦区西部（鄂木斯克-新西伯利亚-阿尔泰边疆区-克麦罗沃-克拉斯诺亚尔斯克-伊尔库茨克联邦主体）,低值区分布在远东联邦区东部（马加丹-楚科奇-勘察加联邦主体）,西高东低格局特征显著;最后探讨了促进西伯利亚与远东人口、经济、社会城镇化发展的具体对策。 相似文献
10.
中国县域土地城镇化的区域差异及其影响因素 总被引：6，自引：3，他引：3
中国经历了史无前例的快速城镇化进程,与之相伴随的是更加迅猛的土地城镇化过程。基于2000年和2015年中国土地利用现状遥感监测数据,综合运用空间分析、多元回归和地理加权回归的方法,深入分析了中国县域土地城镇化的区域特征及其影响因素。结果表明：① 中国县域土地城镇化率年均增长2.77%,其中近40%的区县城镇化率年均增长大于3%;在空间上呈现出不同于人口城镇化的扩散趋势。② 中国县域土地城镇化的南北分异规律较东西分异更为明显。土地城镇化的高值区域始终集中在胡焕庸线的东南半壁,而围绕主要的城市群地区则形成“组团式”增长的热点区,地区间差异趋于收敛。③ 人口集聚、经济发展、产业结构、城市特性与地理区位等要素对县域土地城镇化空间分异格局的影响较为显著、稳定,各要素对土地城镇化的影响均具有明显的时空依赖特征。分析揭示县域土地城镇化的时空特征及其动力机制,对于科学认识新型城镇化和实施城乡融合、乡村振兴战略,具有重要的理论价值与现实意义。 相似文献
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Dongqi Sun Liang Zhou Yu Li Haimeng Liu Xiaoyan Shen Zedong Wang Xixi Wang 《地理学报(英文版)》2017,27(8):943-966
The future development of new-type urbanization has drawn great attention from both the government and public alike. In this context, the present study had three related research aims. Firstly, it sought to predict the urbanization and population dynamics in China at both national and provincial levels for the period of 2015 to 2030. Secondly, on this basis, it sought to examine the spatial variation of urbanization given the predicted national urbanization rate of 70.12%. Thirdly, it sought to estimate and evaluate the national and provincial demands of investment in the development of new-type urbanization. The main conclusions from this study were as follows: (1) The population size and urbanization rate will reach 1.445 billion and 70.12%, respectively, from 2015 to 2030. (2) The demographic dividend will vanish when the population pressure reaches its maximum. During this period, there will be 70.16 million urban population born. The suburban population that becomes urbanized will be 316.7 million, and thus the net increase in urban population will reach 386 million. (3) Although the urbanization rate of every Chinese province will increase during 2015–2030, it will do so unequally, while differences in urbanization quality among provinces will also be substantial. In some provinces, moreover, the urbanization quality is not compatible with their eco-social development. (4) A total of 4,105,380 billion yuan is required to fund new-type urbanization and the investment demand for each province varies greatly; for example, Guangdong province requires the most funding, amounting to approximately 148 times that required by Tibet, the province in least need of funding. In the final part of this study, policy suggestions concerning the investment of the new-type urbanization are put forward and discussed. 相似文献
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1982年以来中国省级区域城市化水平趋势 总被引：34，自引：2，他引：32
城镇人口数据不一致的问题非常严重, 几乎没有系统的省级区域城市化数据。这种情况部分是因为人口普查城镇人口定义的变化,部分是由城镇设置标准的变动引起的。人口普查是全国和各省区城镇人口数据的重要来源。但是由于人口普查的城镇人口定义在不断变化,城镇人口数据很多是前后不一致的,必须进行相应调整。本文首先讨论改革时期新的城市化进程,澄清城镇人口定义的变化,然后概括地说明估计全国和区域城镇人口所用的一个基于双轨城市化概念模式的区域方法。将调整后的1982年和2000年人口普查得到的城镇人口作为计算的基础数据,对1982~2000年中国各省的城市化水平进行估计。在估计结果的基础上,分析1982~2000年中国城市化过程的主要空间特征。揭示了1982~2000中国省级区域城市化发展的主要趋势。本文最后为将来城镇人口的统计提出一些建议。 相似文献
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中国省级人口迁移及其对城市化的影响 总被引：8，自引：4，他引：4
本文回顾了建国以来省级人口迁移和城市化的主要变化过程,分析了导致这些变化的主要原因;根据1987年1%人口抽样调查资料,应用马尔柯夫模型预测中国未来省级人口迁移过程及其对未来省级城市化的影响。 相似文献
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中国城镇化地区贡献的内陆化演变与解释——基于1982-2008年省区数据的分析 总被引：11，自引：3，他引：8
改革开放30 年来,中国持续快速的经济发展和城镇化受到了世界关注.由于政策环境和地理基础的差异性,地带间差异成为中国城镇化空间差异的主要特征:在多元动力的共同推动下,东部十省的快速城镇化为全国的城镇化进程贡献了49%.新世纪以来,随着西部大开发、东北老工业基地振兴和中部崛起三大区域发展战略的相继提出,政策和地理基础的地带间差异逐步缩小,国内外投资重点向内陆转移,外出务工人员的回流与创业成为人口流动的新特征,带动中西部地区对全国城镇化的贡献迅速提升,中国城镇化的重心向内陆转移,省区城镇化趋同现象比较明显.这些新现象在2005 年以来更加强化.实证结果表明,区域发展战略的提出促进内陆省份对全国城镇化的贡献率提高了8.7%,但并没有对中国省区城镇化的动力机制产生影响;沿海地区产业转移和国际市场的开拓将成为内陆地区城镇化的重要依托. 相似文献
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我国东部沿海省区城镇化水平影响因素的空间差异 总被引：5，自引：2，他引：3
本文利用2000年截面数据,用因子分析法考察了我国东部沿海省区人口城镇化影响因素的差异、特征和类型。分析结果表明,沿海省区的城镇化水平受到多种因素不同程度的影响,各省区城镇化水平的影响因素及其影响作用呈现出明显的差异化特征,既有明显受到转型期要素流动影响的省份如广东省;也有综合经济实力提高推动城镇化的区域如沪苏和浙江省;还有表现为典型的工业化带动城镇化的传统模式的省份如山东省等。省区间差异化的城镇化影响因素表明,我国沿海省区的城镇化具有明显的个性化特征。 相似文献
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中国非农化与城市化关系的省际差异 总被引：30，自引：0，他引：30
根据2000年中国第5次人口普查和统计年鉴的分地区数据,比较了全国及各地区普查及统计口径的非农化水平的准确性与可信度,认为宜采用普查数据来分析比较各地区非农化与城市化的关系。中国各地区的非农化与城市化关系呈现出多样化的类型和极为悬殊的差异,不宜实行全国统一的城市化政策,而应该分类指导、因地制宜地推进各地区的城市化进程。一方面,改革开放以来,中国绝大部分省区的城市化发展快于非农化进程,导致城市化滞后的省区逐渐减少,非农化滞后的省区在较快增长;另一方面,中国各地区的城市化发展呈现出较显著的“马太效应”。在长江三角洲、珠江三角洲、福建和北京等地区,城市化的现状水平高、发展速度快,但仍相对滞后于非农化;在大部分中西部地区和广西、山东等部分沿海地区,城市化的现状水平较低、增长速度较慢,但却相对超前于非农化。 相似文献
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This paper uses data for the period 1950–2050 compiled by the United Nations Population Division together with methods including spatial autocorrelation analysis, hierarchical cluster analysis and the standard deviational ellipse, to analyze the spatio-temporal evolution of population and urbanization in the 75 countries located along the routes of the Silk Road Economic Belt and the 21st-century Maritime Silk Road, to identify future population growth and urbanization hotspots. The results reveal the following: First, in 2015, the majority of Belt and Road countries in Europe, South Asia and Southeast Asia had high population densities, whereas most countries in Central Asia, North Africa and West Asia, as well as Russia and Mongolia, had low population densities; the majority of countries in South Asia, Southeast Asia, Central Asia, West Asia and North Africa had rapid population growth, whereas many countries in Europe had negative population growth; and five Belt and Road countries are in the initial stage of urbanization, 44 countries are in the acceleration stage of urbanization, and 26 are in the terminal stage of urbanization. Second, in the century from 1950 to 2050, the mean center of the study area’s population is consistently located in the border region between India and China. Prior to 2000, the trajectory of the mean center was from northwest to southeast, but from 2000 it is on a southward trajectory, as the population of the study area becomes more concentrated. Future population growth hotspots are predicted to be in South Asia, West Asia and Southeast Asia, and hotspot countries for the period 2015–2030 include India, China, Pakistan and Indonesia, though China will move into negative population growth after 2030. Third, the overall urban population of Belt and Road countries increased from 22% in 1950 to 49% in 2015, and it is expected to gradually catch up with the world average, reaching 64% in 2050. The different levels of urbanization in different countries display significant spatial dependency, and in the hundred-year period under consideration, this dependency increases before eventually weakening. Fourth, between 2015 and 2030, urban population hotspots will include Thailand, China, Laos and Albania, while Kuwait, Cyprus, Qatar and Estonia will be urban “coldspots.” Fifth, there were 293 cities with populations over 1 million located along the Belt and Road in 2015, but that number is expected to increase to 377 by 2030. Of those, 43 will be in China, with many of the others located in India, Indonesia and the eastern Mediterranean. 相似文献
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中国省际人口空间格局演化的分析方法与实证 总被引：8，自引：0，他引：8
中国正在经历着史无前例的城镇化过程,2011年全国城镇人口已达6.91亿人,城镇化率攀升至51.27%。按2030年城镇化水平到70%计算,还将有接近3亿人口从农村流动至城市。与此同时,由于总生育率受社会经济发展水平、生态环境以及社会思潮的共同作用,人口自然增长率正在减少,“单独二胎”政策即是国家对人口发展战略的重大战略调整。由此可见,对正处在城镇化、工业化和全球化加速推进的中国而言,人口自然增长与空间迁移正在且必将持续重塑人口空间格局,因而科学地认识中国人口自然增长和空间迁移的区域差异、准确地把握人口空间格局及其演化趋势,对于科学编制城镇化发展、土地利用、生态环境保护等各类空间规划和制订流动人口、区域协作等各项空间管理政策具有重要意义。本文构建了一种全新的自上而下的人口预测方法,考虑人口自然增长和空间迁移两种影响因素,着重对一级单元 (全国) 和次级单元 (省级) 在2010-2050年间的人口总量进行预测,并进一步研判我国人口空间格局的发展情景和演化特征：从各省人口密度变化来看,中国人口空间分布密度继续保持了东部高、中部次之、东北再次、西部最低的总体格局。东部省份中上海、北京、天津及江苏的人口密度始终保持在一至四位,最末三位依次是新疆、青海和西藏。根据本文提出的省际人口变化强度及其主导类型的测算指标和量化结果,可将中国划分为人口快速变化区 (净迁入主导型、净迁出主导型、自然增长主导型)、人口低速变化区 (净迁入型、净迁出型) 以及人口平稳区。净迁入主导型人口快速变化区将吸纳99%的未来新增流动人口,其中上海、北京、浙江至2030年时人口密度达到顶峰,而广东的人口密度持续增加到2035年;净迁出主导型人口快速变化区,包括河南、安徽、重庆、湖北,75%的新增流动人口将由此类型区域迁出;辽宁和山东同属于自然增长主导型人口快速变化区,其新增流动人口比重极小,由人口自然增长变化主导区域的人口快速变化态势。在低速变化区中,除福建和海南作为少有的流动人口净迁入型省份,其余省份人口密度不断降低则缘于大量的劳动力输出和逐渐走低的生育率;大部西北和西南省份属于人口平稳区,其人口密度呈现出稳中有减的态势,人口密度平均值大多在100人/km2以下。 相似文献