浙江2022社会收入统计数据

问题与对策_2010浙江省人口普查重点课题及优秀论文集

浙江省人口分布与区域经济发展关系研究:问题与对策

一、引言

（一）研究背景与研究目的

2010年浙江省第二次人口普查得到了浙江省丰富、全面、准确的人口数据。为充分利用浙江省第六次人口普查资料，挖掘普查资料内在有价值、有深度的信息，最大限度地发挥人口普查的社会效益，特进行本课题研究。

（二）研究思路与分析框架

本课题研究的主要思路是把浙江省人口规模、人口分布、人口结构等因素与浙江省经济、产业等因素用经济地理学、空间经济学、区域经济学、产业经济学等方法进行关联性和协调性研究，以分析浙江省人口系统与经济系统之间的耦合性与相互促进关系。

（三）数据来源与资料搜集

本课题数据来源于以下几个途径:浙江省第五次人口普查数据（2000）和浙江省第六次人口普查数据（2010）；浙江省统计年鉴（2001年和2011年）。本课题分析所采用数据，除非特别说明，都来自2000年和2010年浙江省人口普查数据。

二、浙江省人口空间分布特征

（一）研究方法与原理:位序规模法则

在经济地理学中，德国学者奥尔巴克、罗特卡、辛格、乔治、捷夫等提出和改进的位序规模理论是分析城市规模最常用的模型，即一个系统内的各个元素如果从小到大进行排序，其规模测定与相应位序之间的关系服从位序——规模法则（rank size rule），或规模与序位乘积为一常数。在人口系统中，存在城市人口位序——规模规律，用罗特卡一般化公式是:

对其做对数变换，得到:lgP_i＝lgP₁-qlgR_i

其中，P_i为第i位城市人口规模，R_i为城市人口规模位序，P1为首位城市人口规模，q为捷夫（Ziff）常数，又叫集中指数常数。按照位序规模理论，集中度指数q的含义是衡量城市人口规模集中分布类型的指数。当q的绝对值大于1，说明城市人口规模处于集中分布，个别城市人口规模突出，而其他城市人口规模很小，首位度高，呈现集聚分布；当q的绝对值接近1，说明人口规模分布接近于捷夫理想状态；当q的绝对值小于1，说明城市人口规模趋于分散，各个城市人口规模趋于均匀。从分类的角度看，当q大于等于1.20，属于首位型；当q小于等于0.85，属于分散均衡型；当q大于0.85而小于1.20时，属于集中型。

（二）浙江省城市人口分布特征

表2.1　浙江省人口规模分布与位序

图2.1　浙江省人口在城市的分布

本文利用浙江省城市人口普查规模数据进行线性回归分析，获得在理想情况下的lgP1的值以及q值，以研究浙江省城市人口规模的分布类型。

通过模型估计，得到以下结果:

2000年:lnP＝16.222-0.706×lnR　　　q＝0.706　　sig＝0.000

2010年:lnP＝16.493-0.793×lnR　　　q＝0.794　　sig＝0.000

结果表明，无论是2000年还是2010年，q值都在0.85以下，暗示浙江省城市人口呈分散均衡型分布，如图2.1所示；同时表明，2010年，人口集中度略有上升。

人口集中度上升的主要原因是经济地理集聚度的提高。根据克鲁格曼的空间经济学理论，经济的集聚会引发人口的集聚，而人口的集聚又会进一步加剧经济的集聚。如此循环累积，形成经济与人口协同集聚的格局。

人口的空间集聚提高在一定程度上是有利于区域经济的发展的。因此，浙江省的人口正在朝良性、积极的趋势进行集聚。

三、浙江省人口空间集聚度与经济发展布局的协调性

（一）人口分布与经济分布的协调性:基于城市层面数据的分析

人口空间集聚和经济空间集聚的匹配及其演变是区域协调发展一个非常重要的课题。人口超前经济增长所产生的劳动力过剩不但导致劳动生产率下降，也会导致资本形成的不足，以致最终阻碍区域经济的持续发展；但人口滞后于经济增长会导致劳动力的短缺。因此，一定的经济发展规模对应一个适度的人口规模，一定的经济空间集聚分布对应一个适度的人口空间集聚分布。

1.研究方法与原理:人口地理集聚与经济地理集聚指数

人口地理集聚度和经济地理集聚度是综合考虑浙江省区域人口、经济发展、区域面积等因素的指标，是衡量人口空间分布与经济空间分布的有效指标。本课题用人口空间分布的地理集聚度指数和区域经济地理集聚度指数两个空间指标来研究区域经济与区域人口的空间匹配协调度。

R_POPi＝（POP_i/∑POP_i）/（ter_i/∑ter_i）

R_GDPi＝（GDP_i/∑GDP_i）/（ter_i/∑ter_i）

R_POPi是某年i城市人口地理集聚度，RGDPi是某年i城市经济地理集聚度；POP_i是i城市的人口规模，GDP_i是i城市的国内生产总值，ter_i是i城市国土面积。

人口地理集聚与经济地理集聚不一致指数H或耦合指数（钟业喜、陆玉麒，2011）:

H_i＝经济地理集聚度/人口地理集聚度＝R_GDPi/R_POPi

不一致指数越大，其不协调程度越高。由此，根据不一致指数可以分成三种类型:人口集聚与经济集聚协调、人口集聚超前于经济集聚、人口集聚落后于经济集聚。后两种情况都体现出人口分布与经济发展不协调。

2.浙江省人口与经济地理集聚协调度的分区域分析

（1）浙江省城市人口分布的地理集聚度分析。

为了观察浙江省人口分布与区域经济发展之间地理集聚协调度之间的变化趋势，采取2000年与2010年进行比较的方式。具体计算结果如表3.1。

结果显示:①2000年人口地理集聚指数最大与最小的比值为7.35，而2010年人口地理集聚指数最大与最小的比值变为9.39，即人口集聚两极差异变大了。这和前面采用位序规模理论模型得到的结论是一致的。②和2000年相比，浙江省人口呈现出向少数几个经济发达区域集中的态势。从人口地理集聚指数看出，杭州、宁波、温州和嘉兴四个城市的人口地理集聚指数都增加了，而其余城市都有不同程度的下降。③丽水和衢州，人口的转移形成人口绝对减少，而经济发达的城市，如温州、杭州、宁波和台州等人口数量绝对增加。人口从经济落后的城市向经济发达地区转移是人口地理集中度增加的主要原因。

表3.1　浙江省城市人口地理集聚度

（2）浙江省区域经济发展地理集聚分析。

同样，为了观察浙江省人口分布与区域经济发展之间地理集聚协调度之间的变化趋势，采取2000年与2010年进行比较的方式。具体计算结果如表3.2。①2000年经济地理集聚指数最大与最小的比值为17.66，而2010年经济地理集聚指数最大与最小的比值变为15.32，即经济集聚两极差异变小了。和人口集聚极差相比，经济地理集聚差异较大。②经济地理集聚指数的变化呈现和人口地理集聚指数不同的特征。除了杭州、宁波和嘉兴随人口地理集聚增加而增加之外，舟山、衢州、丽水三个城市虽然人口集聚指数下降，但经济集聚指数却是增加了。温州虽然人口集聚增加，但经济地理集聚度却下降了。这暗示着浙江省人口与经济的协调度发生了一些变化。

表3.2　浙江省经济地理集聚度

（3）浙江省人口地理集聚和经济发展地理集聚的协调性分析。

用人口地理集聚指数和经济地理集聚指数为坐标，得到下面的散点图，如图3.1和图3.2所示，图中直线为散点图的趋势线。

估计方程如下:

2000年:经济地理集聚指数＝1.074×人口地理集聚指数　R²＝0.925　sig＝0.000

2010年:经济地理集聚指数＝1.106×人口地理集聚指数　R²＝0.964　sig＝0.000

图3.1　人口地理集聚度与区域经济地理集聚度散点图:2000年

图3.2　浙江省人口地理集聚度与区域经济地理集聚度散点图:2010年

图3.1和图3.2中拟合直线体现了浙江省区域人口地理集聚和经济地理集聚较为适宜的关系，称之为“人口—经济匹配曲线”，即人口地理集聚与经济地理集聚之间的协调线。而偏离直线的点则暗示人口地理集聚与经济地理集聚之间存在一定的偏差或不协调。具体表现为两种趋势:人口地理集聚超前于经济地理集聚或人口地理集聚滞后于经济地理集聚。

从图3.1和图3.2可以看出，浙江省人口地理集聚指数和经济地理集聚指数呈现显著的正相关，即人口与经济在区域发展中的集聚是相互促进的，体现了空间经济学中关于经济集聚引起人口集聚的理论观点。

利用人口地理集聚指数与区域经济地理集聚指数，计算得到不一致指数或耦合指数，结果如表3.3。根据王磊、段学军、田方（2009）的经验，取偏离直线距离0.20个单位来判断人口与经济的协调临界度。偏离直线距离小于0.20个单位，则属于基本协调类型（用“Coor”表示）；偏离距离大于0.20个单位，则属于超前（用“Lead”表示）或滞后（用“Lag”表示）的不协调类型。同时，参考钟业喜、陆玉麒（2011）的分类，把耦合指数H大于1.75，（1.25，1.75］，（0.75，1.25］，（0.25，0.75］（0，0.25］分别命名为经济极化型、经济超前型、协调发展型、经济滞后型和经济落后型等五种耦合类型。

表3.3　浙江省人口地理集聚—经济地理集聚的协调度

注:偏离距离的计算是实际的经济地理集聚度与适宜的经济地理集聚度的差；Lead——经济地理集聚超前于人口地理集聚，Lag——经济地理集聚滞后于人口集聚，Coor——人口地理集聚与经济地理集聚基本协调。

由偏差距离、耦合指数表3.3和图3.1都可以看出:两种评价标准得到的结论存在一些不一致。这是因为偏差距离是一种绝对评价标准，而耦合指数是一种相对评价标准，以致在地理集聚度较低时，绝对评价标准可能带来的误差较大。本文从发现问题的角度，采取了只要符合不协调标准之一，就认为人口与经济不协调。

在2000年，嘉兴、湖州两个城市实际经济地理集聚度偏离“理想”的经济地理集聚度的偏差在0.20个单位之内，耦合指数在0.75—1.25之间，属于人口地理集聚与经济地理集聚基本协调城市；其余城市的人口地理集聚度和经济地理集聚度都存在一定程度的不协调。其中，温州、舟山、金华、衢州、台州、丽水等6个城市都呈现经济地理集聚滞后于人口地理集聚，属于经济发展滞后的城市。这几个城市除舟山外都属于浙西南区域。而杭州、宁波和绍兴则属于经济集聚超前于人口地理集聚，属于经济超前的城市，它们都位于浙东北区域。因此，相对于经济地理集聚，浙西南区域存在人口地理一定程度上的超前或过度集聚的压力。

在2010年，更多的城市，如嘉兴、湖州、绍兴、舟山等，呈现人口集聚与经济集聚的协调，浙江省人口集聚与经济集聚整体上比2000年更加协调了。但依然有很多城市人口集聚与经济集聚不协调。如温州、金华、衢州、丽水和台州，依然是人口集聚超前于经济集聚，存在人口集聚压力；但杭州和宁波依然处于经济集聚超前于人口集聚状态，存在一定人口集聚提升空间。从区域来看，同样还是浙东北区域比较协调而浙西南区域存在一些不协调。

相对而言，绍兴、舟山、衢州、丽水等城市人口集聚与经济集聚的协调状态向协调良好方向转化，但温州和台州的协调性存在一定程度的退化。这主要是因为这些城市本身人口众多，区域经济主要是劳动密集型产业为主，吸引大量外地流动人口进入所引致的。

（二）浙江省劳动力资源分布与浙江省产业发展的协调性研究

1.劳动力资源与产业发展协调性:集聚指数Q、集聚指数比GPR与协调偏离度HD

在评价产业劳动力资源分布合理性方面，一般学者采取产业结构偏离度的方法，即产值结构与就业结构的偏离程度（魏庆华、陈军、马若池，2011）。本文遵循同样的方法，利用区位商构造产业和就业集聚指数，再用协调指数来评价产值结构与就业结构之间偏离程度。

集聚指数（Q）是用来衡量某一产业某一方面特征在一特定区域的相对集中程度。对于浙江省而言，劳动力集聚指数是浙江省某城市某个产业劳动力资源数量占整个浙江省该产业劳动力资源数量的比例除以该城市劳动力资源数与浙江省全部劳动力资源之比；产业发展集聚指数是浙江省某城市某个产业增加值占整个浙江省该产业增加值的比例除以该城市该产业增加值与浙江省产业增加值之比。在本课题中，用产业增加值集聚指数来衡量某个产业在某个城市的相对集中度，用劳动力资源集聚指数来衡量该产业从业人员在某个城市相对集中度。通过对两个集聚指数的比较来分析城市劳动力资源与产业发展协调性。

计算公式是:

式中，i代表浙江省各城市，j代表产业，L代表产业劳动力数量，V代表产业增加值，Q代表集聚指数（即区位商）。

在相同或相似的条件下，增加值集聚指数较高的优势产业一般对应集聚指数较高的劳动力资源。否则，则可能存在产业发展与劳动力资源之间的不协调或不均衡。如在技术水平相同的情况下，集聚指数较高的产业对应集聚指数较低的劳动力资源，则可能因为劳动力供给短缺而阻碍产业发展；集聚指数较低的产业对应集聚指数较高的劳动力资源，则可能存在劳动力闲置。为了评价区域劳动力资源L与区域产业增加值V之间的综合协调性，本课题采取了区域产业增加值集聚指数和区域产业劳动力集聚指数之比GPR作为每个区域协调的度量指标，用分布协调偏离度指数HD作为整个浙江省协调性度量指标。

GPR_i＝Q_Lij/Q_Vij

HD＝［∑（L_i/L）（GPR_i-1）²］^1/2

根据相关学者的研究（刘洁、王宇成，2010），GPR偏离1越多，越不协调。GPR在0.80—1.20之间“比较协调”；HD值越大，代表浙江省产业劳动力资源与产业发展越不协调；HD＝0，代表浙江省产业劳动力资源与产业发展“完全协调”；当0＜HD＜0.10时，“非常协调”；当0.10＜HD＜0.30，为“协调”状态；当0.30＜HD＜0.40，为“较协调”状态；当0.40＜HD＜0.55，为“较不协调”状态；当HD＞0.55，为“很不协调”状态。

2.浙江省劳动力资源集聚与产业集聚的协调性:2000年与2010年

（1）浙江省各城市的劳动力资源集聚指数。下面先对浙江省以及各城市的第一产业、第二产业和第三产业的劳动力资源集聚指数进行分析。

表3.4显示，相对于2000年，2010年各城市的三次产业的劳动力资源数量存在增减变化，第一产业劳动力资源净减少，向第二、三产业转移或向区域外转移（浙江省大量外出经商）。第二、三产业增加的劳动力数量一部分来自于本城市的第一产业，大部分则来自于其他城市甚至浙江省外。其变化具体情况可以用图3.3表示。

表3.4　产业劳动力资源数量

数据来源:根据2000年和2010年人口普查的长表部分相关数据合并计算而成。

说明:长表虽然是抽查数据，但对集聚指数的计算不存在影响。

图3.3　浙江省城市2010年相对于2000年的产业劳动力数量增减变化

根据上表3.4的数据，采用集聚指数的计算方法，计算得到浙江省的产业劳动力资源集聚指数结果如下表3.5。

表3.5　产业劳动力资源集聚指数

数据来源:根据表3.4数据计算而成。

（2）浙江省各城市产业发展集聚指数。为了和浙江省各城市的劳动力资源集聚指数进行对照和比较，本课题同样根据各城市的产业增加值并计算其集聚指数，如表3.6和表3.7。

表3.6　浙江省三个产业的增加值

续表

数据来源:浙江省统计年鉴（2011）。

表3.7　产业发展集聚指数

图3.4　第一产业集聚指数比较:2000年

（3）第一产业劳动力资源与产业发展之间的协调性。2000年，图3.4显示，从整体上看，浙江省第一产业劳动力资源与产业发展之间的HD＝0.2391，处于一种“协调”的状态。GPR值相差不大，并且大部分城市都在0.80—1.20之间，进一步印证了2000年浙江省各城市第一产业劳动力资源与第一产业发展之间处于“比较协调”状态。具体来看，杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、温州、衢州等城市的GPR在0.80—1.20之间，即处于“比较协调”的状态。其中舟山不协调程度很大，GPR仅仅只有0.2703。舟山很高的产业集聚指数显示出第一产业在这些城市中强势的地位，但却没有同样优势集聚指数的劳动力资源与之相匹配。可能是舟山主要以渔业及养殖等为主，附加值高于一般的农业，也可能暗示着这个城市农业劳动力资源的短缺。而金华则相反，劳动集聚指数高于产业集聚指数，意味着劳动力效率的低下或过剩闲置。

图3.5　第一产业集聚指数比较:2010年

图3.5显示，2010年浙江省第一产业发展与第一产业劳动力资源的HD＝0.2572，这说明，两者之间的整体协调性不但没有改善，反而退化了，但依然处于“比较协调”状态。具体来看，杭州、湖州、绍兴、温州、台州等城市GPR在0.80—1.20之间，属于“比较协调”的状态，其余城市都还存在一定程度的不协调；宁波、嘉兴、舟山三个城市的GPR小于0.80，劳动集聚指数低于产业集聚指数，可能存在第一产业劳动力严重的短缺；衢州、丽水、金华三个城市劳动集聚指数大于产业集聚指数，暗示这些城市第一产业劳动力可能存在过剩闲置。从动态变化的视角，宁波、嘉兴、湖州的协调性恶化了；而舟山、金华、台州的协调性改善了；衢州的第一产业劳动力资源转出较少，而产业发展缓慢而从协调状态变成劳动力资源可能过剩；而丽水则从劳动力资源相对不足可能转变为相对过剩。

（4）第二产业劳动力资源与产业发展之间的协调性。如图3.6，从整体上看，2000年浙江省第二产业增加值与第二产业劳动力资源的HD＝0.1852，说明两者处于一种协调的状态。具体来看，杭州、嘉兴、湖州、绍兴、温州、金华、台州等城市的GPR在0.80—1.20之间，处于比较协调的状态；其余城市的劳动力资源和产业发展可能存在一些不协调。衢州、丽水的劳动集聚指数低于产业集聚指数，即可能在第二产业劳动力资源上可能存在不足；而舟山、宁波则可能存在第二产业劳动力过剩。

图3.6　第二产业集聚指数比较:2000年

图3.7显示，从整体上看，2010年浙江省第二产业增加值与劳动力资源之间的HD＝0.1471，说明两者处于一种“协调”的状态。相比于2000年，劳动力资源集聚指数与产业集聚指数的协调关系略微有点改善。具体来看，除衢州、丽水外，其余区域GPR在0.80—1.20之间，处于“比较协调”状态。宁波、舟山的第二产业劳动力闲置状态得到改善，但衢州和丽水的第二产业劳动力短缺没有明显的改善。

图3.7　第二产业集聚指数比较:2010年

（5）第三产业劳动力资源与产业发展之间的协调性。图3.8显示，2000年，从整体上看，HD＝0.2132，说明还处于一种协调的状态。具体来看，宁波、嘉兴、湖州、绍兴、温州、台州等区域的GPR在0.8—1.20之间，表明处于比较协调状态；而其余城市则可能存在一些不均衡。杭州、舟山两个城市的劳动力资源集聚指数在一定程度上高于产业增加值集聚指数，处于第三产业劳动力资源富余状态；而衢州、丽水则相反，处于劳动力资源相对短缺状态。

图3.8　第三产业集聚指数比较

如图3.9，在2010年，HD＝0.1088，和2000年比较，说明浙江省第三产业劳动力资源与产业发展的协调性得到较大的改善，达到接近非常协调的状态。具体来看，除了舟山，浙江省其余的城市的GPR都处于0.80—1.20之间，都比较协调的状态。舟山的劳动力集聚指数高于产业集聚指数，呈现第三产业劳动力可能闲置的倾向。

图3.9　第三产业集聚指数比较:2010年

综合起来，浙江省产业发展与劳动力资源之间的匹配性特征是:①第一产业匹配性最差，主要缘于衢州和丽水的劳动力资源的可能闲置。第三产业匹配性最好，只有舟山略微劳动力资源富余。②除了第一产业的协调性出现一定程度的退化，第二产业和第三产业劳动力资源和产业发展都呈现更加协调化，因而2010年比2000年的整体协调性有了一定的提升或改善。

（三）浙江省人口分布同消费性和公共服务业发展匹配度分析

根据张文新（2004）的观点，人口分布的合理性一直没有公认的标准，但必须和自然资源、生态资源、基础设施以及社会经济发展相协调。服务业，特别是消费性服务业既属于区域的基础设施，又属于区域产业经济发展，其与人口分布的协调性也是一个重要的方面。

1.研究方法与原理:服务密度指数与服务强度指数

尽管张文新分析了北京的服务基础设施与人口分布的协调性问题，但并没有提出一个衡量服务业与人口分布协调性标准或工具。本文采取马龙龙（2009）在研究城市流通产业时提出的服务业密度概念，并选择了其中的人均密度与服务强度分析工具。城市服务密度是反映一个城市服务能力的指标，是反映一个城市人均或地均拥有服务资源的状况。与此相应，城市服务密度可以用人均密度来衡量。人均密度是一个城市服务的人均消费量。在消除了收入因素、辐射因素的影响后，各城市的服务业人均密度应该处于均衡状态。人均密度过高的区域，说明服务业饱和过剩，竞争激烈。相反，人均密度过低的区域，则存在继续发展的潜力。而服务强度则是对服务业设施等资源人均占有量，本文采取了单位人口占有的服务业从业人员数量。数值越大，反映其服务城市人口的能力越强，即服务强度越大，但过大也意味着服务从业人员过剩，过小则暗示服务从业人员的欠缺。

为了进行横向比较，本文采取了服务密度和服务强度分别与其平均值的比值，即服务密度指数与服务强度指数。指数大于1.20，则暗示服务密度或强度存在显著过高的倾向；指数小于0.80，则暗示服务密度或强度存在显著不足的倾向。

2.浙江省服务业的发展现状

根据数据的可获得性，本课题只选择了零售业（用社会消费品零售总额，简称社零总额）、住宿餐饮业、居民服务业、文化体育娱乐业（简称文体娱乐业）、教育业等服务业进行一个初步的分析。这些行业，主要以区域内的居民人口为服务对象，即与本区域的人口分布存在较大的相关。

（1）服务业总额或增加值。

表3.8　2010服务业的总额或增加值

续表

数据来源:浙江省各区域统计年鉴（2011）；衢州数据是根据2009年数据乘以2008—2009增长率；杭州、宁波、温州、丽水、衢州数据来自统计年鉴外，其他城市由于数据获得性限制，根据第二次经济普查数据乘以各城市年平均GDP增长率来估计。

注:除社零总额外，都采用增加值数据。

（2）服务业的密度分析。

服务业总额或增加值除以区域人口得到服务业人均密度，如表4.13。

表3.9　2010服务业人均密度

但是，上述实际服务人均密度可能在可比性上还存在一些问题。因为，一个区域的服务消费量除了和人口有关外，不能忽视收入和服务辐射力等的因素。因此，服务人均密度要经过收入、辐射等调整之后才能进行横向比较。本文对人均密度数据用各区域的人均GDP进行调整，即除以人均GDP消除收入因素的影响，但对于城市服务辐射力，由于缺乏相应指标，暂时没有考虑。

最后，为了便于比较和判断，把各区域服务人均密度与平均人均密度（由于舟山的人均密度值异常的高，会对平均人均密度计算产生较大影响，因此这里采用去除异常点舟山以后的平均值；同时，本文的平均值都采取各城市人口占浙江省人口的份额作为加权权数）进行比较，得到人均密度指数，如图3.10。图3.10显示，一个显著的特征是，舟山的住宿餐饮、居民服务业和教育业，杭州的批发零售业、住宿餐饮业、文化体育娱乐业和教育业，宁波的住宿餐饮业和文化体育娱乐业，丽水的教育业等城市的服务业的人均密度指数在1.20以上，暗示可能存在这些服务业过剩的隐忧，或意味着这些城市的服务业可能存在一些相对超前发展和竞争激烈；而温州、湖州等城市的一些服务业（温州的5个服务产业，湖州的文化体育娱乐业、教育业，衢州的住宿餐饮业和教育业等）人均密度指数低于0.80，暗示可能存在一些不足。

图3.10　服务人均密度指数

3.服务业的服务强度分析

服务强度是单位人口配置的服务从业人员数量。单位人口配置的服务人员越多，其服务强度越大。但过大的服务强度可能意味着服务人员的效率低下或服务网点过密，过小的服务强度可能意味着服务不周或服务网点在空间上覆盖不全，以致服务便利性不够。

表3.10是各服务业的从业人员的普查数据。值得说明的是，虽然是抽查数据，但不影响分析和结论推断。

表3.10　服务业的服务从业人口

表3.10除以城市人口总数，便得到各城市单位人口占有的服务从业人员数量，即服务强度，如表3.11和图3.11所示。

表3.11　服务业的服务强度分析

图3.11　浙江省服务业的服务强度

图3.11表明，舟山的住宿和餐饮是一个比较突出的城市，远远高于其他城市，这可能主要是旅游业比较发达的缘故。和人均密度的分析类似，服务业人员不仅服务于本地居民，同时还服务于外来旅游人口；同时，经济发展水平也可能影响对服务业的需求。因此，也要进行同样的调整。为了直观地判断各城市服务强度的合理性，本文也采取服务强度指数，即各城市强度除以平均服务强度，如图3.12。

图3.12　浙江省服务业的服务强度指数

图3.12显示，各城市的服务业的服务强度指数呈现非常一致的结果。舟山住宿餐饮业和文化体育娱乐业的服务强度指数大于1.20，杭州的文体育娱乐业及教育业服务强度指数也在1.20以上。一方面意味着舟山这两个行业服务的便利性与周到性，但也可能暗示可能存在着服务从业人员的一定程度的“过剩”。而绍兴和衢州的文化体育娱乐业、丽水的批发零售业的强度指数都低于0.80，可能暗示着这些行业服务从业人员的短缺。

四、浙江省城市人口与经济的关联度

（一）浙江省人口结构与区域经济结构的关联度

1.研究方法与原理:灰色关联度模型

人口结构系统和区域经济发展系统是两个复杂的系统，内部可能存在一定的关联。但是，由于人口普查数据的局限，人口系统的数据离散、信息量少，难以进行因果关系的分析，是一个典型的“灰色系统”。因而，采取灰色关联度分析能较好地挖掘人口变量与经济变量之间的内在联系。因此，本课题按照系统分析的思路，采用灰色关联度的分析方法，构建人口结构系统与区域经济系统耦合的指标体系，从时空的视角来研究浙江省人口结构系统与区域经济系统之间的耦合机理、关联系数和整体耦合协调度。

第一步:构造两组分析序列:人口结构序列P_i和区域经济序列Y_j，并对数据进行无量纲化和标准化处理（极差标准化）

第二步:按照下列公式求关联系数

其中，ζij（t）为浙江省各城市t年第i人口结构指标与第j区域经济结构指标之间的关联系数

第三步:求关联度和耦合度

一个样本可以得到一个关联系数，将k个样本得到的关联系数进行平均，就可以得到一个关联度矩阵γ。

γ_ij＝1/k∑ζij（t），k＝1，2，3…，n

式中，k为样本数（这里指浙江省城市数），即选取区域经济指标或人口结构指标数。

矩阵反映了人口结构与区域经济发展之间复杂的关联关系。系数越大的人口结构因素与区域经济关联密切，而系数较小的人口因素与区域经济发展关系较小。一般，关联系数在0—0.35之间为低关联，关联系数在0.35—0.65之间为中等关联，关联系数达到0.65—0.85之间为较高关联，两系统指标耦合协调作用较强；当关联系数在0.85—1.00之间为高关联，两系统指标相对变化几乎一致，耦合协调作用非常强。

第四步:系统耦合关联度模型

得到关联度矩阵后，分别按行或列求均值。就得到人口系统某个指标与区域经济系统之间的平均关联度或区域经济系统某个指标与人口系统之间的平均关联度。根据平均关联度的大小，可得到两个系统相互影响的主要因素。

第五步:两个系统整体的耦合度

所有ζij（t）之和的平均值就是区域人口系统和区域经济系统之间的耦合关联度。

灰色关联评价指标选择:参照毕其格（2007）的研究，同时考虑浙江省人口系统与区域经济特色，以及数据的可获得性，本课题采取了表4.1的指标体系。

表4.1　人口结构与区域经济的耦合指标体系

2.浙江省人口结构与区域经济的耦合关联度:一个整体分析

（1）浙江省人口结构系统与浙江省经济发展之间的耦合度关联度:2000年。

按照表3.4的指标体系，2000年人口普查数据对应的人口结构系统指标数值如下表4.2，浙江省区域经济系统指标数值如表4.3。

表4.2　浙江省人口结构指标数据（2000年）

续表

数据来源:浙江省第五次人口普查数据

注:由于表格宽度的限制，数据显示只保留整数，但实际计算是精确到4位小数来计算的。

表4.3　浙江省区域经济指标数据（2000年）

数据来源:浙江省统计年鉴（2001）；浙江60年统计资料汇编。

根据表4.2和表4.3数据，采用灰色关联度方法和相关计算公式，计算得到了浙江省人口结构与区域经济耦合关联度矩阵，如表4.4。

表4.4　浙江省人口结构与区域经济的关联系数、耦合关联度（2000年；β＝0.5）

注:行平均值表示各经济结构因素对人口结构系统的平均影响力；列平均值表示各人口结构因素对经济系统的平均影响力。

表4.4的研究结果表明:2000年，浙江省人口系统与经济系统之间耦合关联度为0.72，并且矩阵中所有关联系数都在0.35以上，可以推断两系统耦合作用“较强”，即人口结构与区域经济存在较强的相互影响，已经达到“较高关联”水平。具体来看，各人口结构因素对区域经济的关联度系数均值分布在0.63—0.80之间，大小排序分别是人口的“产业结构”“教育结构”“年龄结构”与“城乡结构”。也就是说，对区域经济结构产生影响较大的是人口在各产业之间的分布结构；其次是人口的素质成为推动区域经济发展的重要因素。人口的城乡结构对区域经济影响相对最小；另一方面，区域经济系统对人口结构的影响系数均值大小依次是“农村经济”“规模结构”“国内贸易”“经济总量”和“经济水平”。值得注意的是第三产业增加值Y₄与人口系统关联度系数均值仅仅0.44。

（2）浙江省人口结构系统与浙江省经济发展之间的关联耦合度:2010年。

表4.5　人口结构指标数据（2010）

数据来源:浙江省第六人口普查数据。

注:由于表格宽度的限制，数据显示只保留整数，但实际计算是精确到小数点后4位来计算的。

同样，按照表4.1的指标体系，2010年人口普查数据对应的人口结构系统指标数值如表4.6，区域经济系统指标数值如表4.7。

表4.6　浙江省区域经济指标数据（2010）

续表

数据来源:浙江省统计年鉴（2011）。

根据表4.5和表4.6的数据，采用灰色关联度方法和相关计算公式，计算得到了2010年浙江省人口结构系统与区域经济系统的耦合关联度矩阵，如表4.7。

表4.7　浙江省人口结构与区域经济耦合关联系数、关联度（2010年；β＝0.5）

表4.7的结果显示:和2000年相比，2010年浙江省全部指标之间的关联度都有了一定的提升，人口结构与区域经济的系统耦合度从0.72提高到0.74，人口结构系统与区域经济系统之间的关联度有了稍微地加强，也意味着人口结构与区域经济发展之间的相互依赖和推动机制的协调性得到一些改善，但这种改善步伐显然还不大。

从人口结构对经济结构影响来看:①2010年人口结构对经济结构的关联度在0.68—0.80之间，其大小排序依然分别是人口“产业结构”“城乡结构”“教育结构”和“年龄结构”。②和2000年不同的是，人口“城乡结构”对经济结构的影响力开始提升。城镇人口关联度系数提升体现出10年的城市化战略对经济产生了的显著影响，农村人口群体对经济的影响力大幅度上升，反映出浙江省新农村建设的经济效应开始显现。③“教育结构”对经济结构的影响力略微下降反映出浙江省教育战略的效果不显著。在人口“教育结构”中，与经济结构关联度最大的依然是文盲群体，其次才是高学历群体。这反映出浙江省依然对低素质劳动力依然有较高依赖，而高素质劳动力群体对经济的影响在10年间提升依然不大。④和2000年类似，工作年龄人口群体（15—60岁）对经济结构的影响力依然明显弱于非工作年龄群体。一个可能的解释是人口年龄结构对经济的影响主要体现在非工作人口产生的市场需求对经济的拉动而非工作人口对经济的推动。

从经济结构对人口结构的影响来看:①从经济结构与人口结构的关联度变化比较来看，“经济总量”“经济水平”“农村经济”“规模结构”和“国内贸易”与人口的关联度系数比2000年有一定程度上升。②但“经济水平”与人口结构的关联度系数从0.61下降到0.59，有了一定程度弱化，也就是人均收入水平变化对人口结构影响力下降了。并且依然是关联系数中最低的，这体现出浙江省经济结构对人口结构影响依然主要停留在“总量”的层面，生活水平的提高并没有对人口结构的优化产生主导作用。③第三产业与人口结构的关联度明显低于第一、二产业，尤其是和人口的教育结构的关联度最低。这可能反映出浙江省第三产业层次不高，没有显著推动高层次人才的需求。反过来，也体现出浙江省高层次人才并没有对第三产业发展产生较大的影响。

3.2010年浙江省人口结构与区域经济发展的耦合关联度:对主要城市的分析

（1）杭州市。

利用同样的原理和方法，根据浙江省人口普查数据和杭州市统计年鉴资料，对杭州市的人口系统和经济系统进行耦合关联度分析，结果如表4.8。

表4.8　杭州市人口结构与区域经济耦合关联系数、关联度（2010年；β＝0.5）

续表

杭州的人口结构与经济结构的耦合关联和浙江省的特征基本一致，但还存在以下特点:①杭州2010年的人口结构与经济结构的整体耦合关联度达到“较高”水平。并且大于浙江省平均的耦合关联度0.74的水平。②和浙江省平均值比较，杭州的“经济水平”与人口结构存在“高关联”耦合，即以人均GDP为代表的收入水平的增长，带来了人口结构的优化，如教育水平的提高，城市化水平增长等。

（2）宁波市。

对宁波市的人口结构和经济结构进行耦合关联度分析结果如表4.1。结果表明:①宁波在“人口—经济”系统耦合关联度上体现出比浙江省略优的水平，但也依然没有达到“高关联”的程度。②和杭州类似的是，宁波的“经济水平”与人口结构之间体现出“高关联度”，即人均收入水平的提高较大地改变了人口结构，人口结构也较大地影响了人均收入水平。③在人口结构对经济结构的关联度方面，人口的“产业结构”是与经济结构耦合关联度中最高的。因此，劳动力资源在一、二、三产业的分布结构已经极大地影响了宁波经济的发展。反过来，宁波宁波经济发展也影响了人口在三次产业中的分布。

表4.9　宁波市人口结构与区域经济耦合关联系数、关联度（2010年；β＝0.5）

（3）温州市。

同样，采用灰色关联度方法和相关计算公式，计算得到了2010年温州人口结构与区域经济耦合关联度矩阵，如表4.10。

表4.10　温州人口结构与区域经济耦合关联系数、关联度（2010年；β＝0.5）

续表

表4.10的结果显示:①和2000年相比（限于篇幅，结果暂略），2010年温州全部指标之间的关联度都有了较大的提升，人口结构与经济结构的耦合关联度从0.68提高到0.82，人口结构与经济结构之间的关联度有了明显加强，相互依赖和推动机制的协调性得到较大改善，也表现出比杭州和宁波稍优的耦合关联水平。②具体分指标来看，人口结构对经济结构的影响系数基本在0.77—0.83之间，依然没有特别突出的因素。其大小排序分别是人口“产业结构”“教育结构”“年龄结构”和“城乡结构”；从经济结构对人口结构的影响力来看，各经济结构与人口结构的关联度差异较大。其大小排序是“农村经济”“经济水平”“国内贸易”“经济总量”“规模结构”。③温州市2010年的经济结构对人口结构的耦合关联度差异较大。“经济水平”和“农村经济”表现出“超高”的耦合关联度，大大高于浙江省整体水平，也高于杭州和宁波。温州人均收入水平和粮食产量对人口结构优化起到了较大的推动作用显著，反映出温州农业的重要性及经商致富收入提升对人口结构变化的影响；但是，工业总产值与人口的耦合关联度才0.65，体现出相对较低的水平，反映出温州工业总产值并没有对人口结构的变化产生较大影响。④和其他区域不同的是，温州的各年龄群体、各学历群体对经济的影响比较均衡。

三个城市都存在同样的问题:第三产业与人口结构的耦合度都较低，只处于“中等关联”水平。即第三产业对人口结构的变化没有产生较大的影响，而人口结构的变化也没有推动第三产业的发展。

（二）浙江省人才资源分布与浙江省高新产业发展、区域创新能力的相关性研究

1.研究方法与原理:相关系数

区域人才资源与区域创新能力之间存在相关关系。人才资源作为一种区域智力资本中最基础的部分（王学军，2010）。关于人才资源，本课题参考相关研究的标准，人才资源包括三个层次:大专、本科、研究生以上三个群体，分别代表低、中、高层次的人才资源群体。而区域创新能力的衡量从比较全面的视角包括创新投入、创新产出、社会效益等方面（孟晓华，2006），比较窄的视角仅仅从产出来衡量。本文从数据可获得性出发，仅仅采取简单的产出方面来计量。产出分成三个层次:反映基础研究或原始创新的“专利授权指数”，反映高技术创新产业化的“高新技术产业增加值”，反映一般创新应用的“工业新产品产值”。

人才资源与区域创新关系的研究，一般都采取相关分析方法（王学军，2010；方伟、韩伯堂、王栋，2007；姜玲、梁涵、刘志春，2010）。本文也采用人才资源与浙江省基础研究、高新产业发展、新产品开发等指标的简单的相关系数分析和偏相关系数进行分析。相关系数反映了人才资源与高新技术产业发展、创新能力的相关性大小，并进行显著性检验。

2.浙江省人才资源分布与高新产业、区域创新能力现状

表4.11　2010年浙江省人才资源分布

数据来源:浙江省第六次人口普查数据（2010）。

正如刘顺忠（2005）指出的那样，专利具有作为衡量创新能力指标的优势。同时，高新产业增加值可以作为区域高新技术产业发展规模的直接衡量。工业新产品产值则是创新能力的市场化表现。浙江省各区域专利申请量、高新技术产业发展情况、工业新产品产值等如下表4.12所示。

表4.12　2010区域创新能力与高新技术产业发展

数据来源:《2010年浙江省各地市科技进步统计监测评价报告》，浙江省科技厅编制。

3.浙江省人才资源与高新科技产业、区域创新能力相关性:基于区县层面数据

用SPSS17.0软件对浙江省人才资源与高新技术产业增加值、专利授权指数、工业新产品产值等指标进行简单相关分析。采取城市层面数据与区县层面数据得到的结果特征非常一致，以浙江省69个区县数据得到如表4.13的结果。

根据各类人才资源与区域创新结果的简单相关分析，发现:

三种教育水平的人才在1%的显著水平上都和区域创新存在显著的正相关关系，因而增加三种层次的人才资源都能显著增强区域创新的能力。

表4.13　简单相关分析

续表

除发明专利外，各层次的人才资源与创新效果的相关系数依大专、本科、研究生递减，说明浙江省一般创新的主体依然是一般层次的本专科人才，高层次的研究生群体的在一般创新作用还没有充分发挥出来。但在与发明专业的相关系数上，三个层次的相关系数都很高（几乎接近于1），但依大专、本科、研究生人才层次递增。这显示，各层次的人才都对原创性的技术创新有贡献，但研究生层次最大。

三个层次人才资源与创新的相关系数依“专利授权”“高新产业增加值”“工业新产品产值”递减，说明浙江省人才资源的重心更多的在于基础研究与高新技术研究，而对针对市场的新产品开发相对较少。

4.浙江省人才资源与技术创新的关系研究:基于区县层面数据

为了更深入地考察三个层次人才资源的单独作用，下面进行一阶和二阶偏相关分析，即在控制其余一个或两个层次人才资源的影响后，某个层次人才资源与区域创新之间的净相关关系。但是，由于城市层面样本数据数的局限性，在进行偏相关分析时，样本数量数更加不足。因此，在进行偏相关分析时，则采取了区县层面的数据。结果如表4.14。

表4.14　一阶偏相关分析

续表

表4.15　二阶偏相关分析

表4.14和表4.15结果表明:与简单相关分析相比较，在各学历层次人才资源数量与工业新产品产值上，一阶偏相关的显著性检验在10%的显著性水平上大部分没有通过检验，并且有些系数开始变负；而在专利发明和高新技术产业等技术创新上，各人才资源层次数量和它们的偏相关系数在10%的水平上依然显著，但显著性水平也存在某种程度的降低。也就是说，离开另外其他层次人才资源的协同创新作用，只有两个层次人才的组合，工业新产品发明的创新就受到显著影响。尤其是研究生层次，离开本科和大专其中任何一个层次资源的辅助，除了原创发明之外，其一般创新作用都会发生实质性的不利转变。

在二阶偏相关分析上，在控制了其他两个层次的人才资源的贡献后，除研究生层次的专利授权和发明专利之外，其余系数都变得10%的水平上不再显著。这显示，离开其他两个层次的配合，创新效果进一步受到限制。研究生层次尽管和专利申请量相关系数显著，但符号为负。

所有一阶和二阶偏相关系数普遍都比简单相关系数要小得多，甚至出现负值，这意味着存在离开各层次人才的协同创新作用，单个层次人才的创新效应大大降低，甚至出现不利于区域创新的结果。因此，不能追求单一的人才资源结构，而要形成各层次人才组合协同效应。

在发明专利上，大专层次人才资源在一阶偏相关和二阶偏相关上呈现出负值或不显著。这说明大专层次资源失去和本科或研究生层次资源组合，创新作用就失去显著性。也就是说，大专人才层次资源本身并不能成为一个独立的原始创新群体，只能成为高层次人才的辅助资源。而研究生层次的人才，在排除了其他一个层次或两个层次的人才资源的作用后，创新作用依然显著，具有良好的独立性。本科层次失去一个层次的组合，依然有一定的原始创新作用，但失去其余两个层次的配合，则创新作用则不再显著。显示本科层次人才资源有一定的独立性，但又不太强。

五、浙江省人口分布与经济增长关系研究

（一）浙江省人口增长与区域经济增长

1.研究方法与原理:因素分解

一个区域经济规模增长可以分解成两个因素:人口规模增长与人口收入增长。采用因素分解法就是把一个区域的经济规模增长分解成人口规模增长因素引起的区域经济规模增长与人口收入因素引起的区域经济规模的增长。本课题用因素分解法来研究人口增长对浙江省区域经济增长的贡献率与拉动率。具体的分解公式是:

区域经济规模增长ΔGDP＝GDP₂₀₁₀-GDP₂₀₀₀

＝POP₂₀₁₀·PGDP₂₀₁₀-POP₂₀₀₀·PGDP₂₀₀₀

＝POP₂₀₁₀·PGDP₂₀₁₀-POP₂₀₁₀·PGDP₂₀₀₀＋POP₂₀₁₀·PGDP₂₀₀₀-POP₂₀₀₀·PGDP₂₀₀₀

＝POP₂₀₁₀·（PGDP₂₀₁₀-PGDP₂₀₀₀）＋PGDP₂₀₀₀·（POP₂₀₁₀-POP₂₀₀₀）

式中:POP是人口规模，PGDP是人均GDP，即人均国内生产总值。

POP₂₀₁₀·（PGDP₂₀₁₀-PGDP₂₀₀₀）是人均收入增长引起的区域经济规模增加，即人口收入增长效应；POP₂₀₁₀·（PGDP₂₀₁₀-PGDP₂₀₀₀）/ΔGDP是人口收入增长对区域经济增长的贡献率；再乘以区域经济增长率就是人口收入增长对区域经济增长的拉动率。

PGDP₂₀₀₀·（POP₂₀₁₀-POP₂₀₀₀）是人口数量增长引起的区域经济规模的增加，即人口规模增长效应；PGDP₂₀₀₀·（POP₂₀₁₀-POP₂₀₀₀）/ΔGDP是人口规模增长对区域经济增长的贡献率；再乘以区域经济增长率就是人口规模增长对区域经济增长的拉动率。

2.浙江省人口增长与区域经济增长:整体性研究

ΔGDP＝GDP₂₀₁₀-GDP₂₀₀₀

＝27007.19-6719.29＝20287.9（亿元）

POP₂₀₁₀·（PGDP₂₀₁₀-PGDP₂₀₀₀）＋PGDP₂₀₀₀·（POP₂₀₁₀-POP₂₀₀₀）

＝54426891·（49621.04-14629.21）/10⁸＋14629.21·（54426891-45930651）/10⁸

＝19044.96＋1242.93＝20287.89（亿元）

人口规模增长对经济增长贡献率:1242.93/20287.89＝6.12%

人口收入增长对经济增长贡献率:19044.96/20287.89＝93.88%

人口规模增长对经济增长的拉动率＝［（GDP₂₀₁₀/GDP₂₀₀₀）^1/10-1］×6.12%

　　　　　　　　　　　　　　　＝14.92%×6.12%

　　　　　　　　　　　　　　　＝0.9134%

即在浙江省每年14.92%的经济增长率中，有0.9134%是由人口增长拉动的。

3.浙江省人口增长与区域经济增长:分城市研究

图5.1　人口规模增长对区域经济增长的贡献率

按照上述方法，同样地对浙江省各区域的贡献率和拉动率进行计算，得到如下图5.1和图5.2的结果。①在浙江省的11个城市中，衢州、丽水等两个区域由于人口规模的绝对减少，人口规模增长对区域经济增长的贡献率出现了负值，即人口的负增长拉低了区域GDP的增长率。其中，衢州由于人口外迁拉低了区域经济约0.01个百分点的增长，丽水拉低了约0.09个百分点的经济增长。②杭州、宁波、温州、嘉兴是四个人口增长较多的区域，因而人口增长对区域经济增长的贡献率都比较高，达到8%左右，对区域经济的拉动率都在一个百分点左右。

图5.2　人口规模增长对区域经济增长的拉动率

（二）浙江省的人口红利、劳动力素质与区域经济增长

1.研究方法与原理:人口红利及其数量界定标准

人口红利是指一个区域的劳动适龄人口占总人口比重较大，抚养率比较低，为经济发展创造了有利的人口条件，整个区域形成高储蓄、高投资和高增长的局面。所以，当适龄劳动人口比例上升，人口结构出现“中间大、两头小”的特征时，“人口红利机会窗口”开启。

人口负担的轻重是衡量人口衡量与人口负担的唯一尺度。而人口负担采用抚养比来表示。总抚养比由少儿抚养系数和老年抚养比组成。按照相关学者的研究，人口红利和人口负债的大小可用表5.1标准进行判断。

表5.1　人口红利存在及其数量判断标准

注:参见陈友华《人口红利与人口负债:数量界定、经验观察与理论思考》，2005年《人口研究》。

2.浙江省人口红利或负债:一个整体分析

根据2000年和2010年的人口普查数据，得到浙江省整体的少儿抚养系数、老年抚养系数和总抚养系数如图5.3。在整体上，无论是2000年和2010年，浙江省的少儿抚养比和老年抚养比都比较低，远远低于67%，也远远低于56%，因而总抚养比也较小，处于存在人口暴利的状态。同时，2010年和2000年相比，总抚养比有一定程度的降低，人口抚养负担进一步减轻，人口红利进一步增加。值得说明的是，浙江省人口红利的数量的巨大可能由于外来人口（主要是青壮年人口）的流入，分享了其他区域的人口红利（黄琳琳，2011）。

图5.3　浙江省人口抚养比

3.浙江省人口红利或负债:分城市的分析

根据人口学理论，人口抚养系数的界定是:少儿抚养系数＝0—14岁人口/15—59岁人口；老年抚养系数＝60岁及以上人口/15—59岁人口。根据2000年和2010年度浙江省人口普查数据，计算得到下面的人口抚养比数据。如表5.2。

表5.2　浙江省各城市的抚养系数

表5.2中数据直观表示如图5.4。

图5.4　浙江省人口红利（2000）

根据专家的观点，只要总抚养比低于67%都存在人口红利。在2000年，浙江省所有城市的总抚养比都在35%以下，和67%的人口红利平衡线存在很大的差距，即浙江省所有城市都存在人口红利暴利。

从各城市比较来看，总抚养比差异非常大。人口红利数量最大的是宁波，最小的是丽水。所有区域都处于人口暴利阶段，并且暴利程度非常之大。也就是说，浙江省的人口负担非常之轻，非常有利于经济的发展。

一个比较明显的特征是，经济比较发达的区域的总抚养比低于经济欠发达区域的总抚养比。一个可能的解释是，经济发达的区域外来人口较多，并且流入的都是年龄处于15—60岁之间的劳动力人口，而与之对应的少儿人口和老年人口都留在浙江省区域之外，没有包含在抚养人口中（而实质上还是需要抚养的）。因而，人口红利的数量其实是存在一定程度的失真。

图5.5　浙江省人口红利（2010）

如图5.5，在2010年，人口红利具有和2000年非常相似的特征。杭州的人口红利数量最大，而衢州人口红利数量最小；浙江省的城市都是人口暴利。

4.浙江省人口红利、劳动力素质与区域经济发展的关联性:基于区县层面数据

人口红利大小有的学者采取了适龄劳动力人口比例来表示（车士义、郭琳，2011），有的采取总抚养系数来表示。本课题认为，既然人口红利在总抚养比为67%—75%达到平衡，那么，低于这个标准就存在人口红利，低得越多，人口红利越大。因此，采取了人口红利盈亏平衡下限67%与总抚养系数之差表示，是比较合理的。而区域经济发展采取区域经济规模表示，在本课题中，以各城市GDP在浙江省的份额表示。浙江省各城市人口红利与GDP份额的折线图如图5.6。

图5.6　浙江省各城市人口红利与经济增长

人口红利对经济增长的贡献多采取时间序列数据进行实证研究，但人口普查数据是一种截面数据，难以准确分析人口红利对经济增长的贡献。本课题利用各城市的横截面数据对人口红利与区域经济的影响进行一个简单的分析。

从图5.6基本可以判断，GDP份额和人口红利之间可能存在显著的关联；相关分析同样验证了2010年GDP份额和人口红利之间都存在显著的相关关系，相关系数为0.653，显著性水平为0.030。

根据索罗模型，影响经济GDP的直接因素包括劳动力和资本。根据陈波、吴丽丽（2011）的研究，在理论上分析了人口红利对经济增长具有显著影响，解释变量可以选择劳动力数量、劳动力质量和资本数量等。其中劳动力数量可以选择第二、第三产业就业人数，劳动力质量可以用就业人员平均素质，即用就业人员平均受教育程度或年限来测量。而影响经济的间接因素则是人口结构对经济的影响，主要包括人口的性别结构、年龄结构、文化结构等。其中年龄结构对经济的影响更大（陈波、吴丽丽，2011）。因此，把人口红利也纳入模型，最终得到以下研究模型:

lnGDP＝α₀＋α₁×lnK＋α₂×lnE＋α₃×lnL＋α₄×lnWAS＋μ

式中，K表示资本要素，L表示劳动力数量，E表示劳动力质量，WAS表示人口红利，三个变量都是本文主要的考察对象，μ是随机扰动项，服从以0为均值的正态分布。取对数可以尽量减少异方差，并且具有经济学上的弹性意义。

数据来源于第六次浙江省人口普查数据，为获得足够的样本量，本研究采取了浙江省区县层面的数据。由于浙江省统计年鉴市区几个区采取了合并的形式，相应的人口数据也采取了把市区合并的处理，得到69个区县的样本数据。

劳动力数量采取了第二产业和第三产业的从业人员数量；尽管劳动力数量数据只是抽查数据，但各区县都按同一比例抽取，并不会影响变量之间的相互关系。

劳动力质量数据采取了平均教育水平和教育年限存量的处理方法。具体计算方法为:

N＝1×H₀＋6×H₁＋9×H₂＋12×H₃＋15×H₄＋16×H₅＋19×H₆

其中N为教育年限存量，H0—H6分别表示文盲、小学、初中、高中（中专）、大专、本科、硕士等人口数量，数据来源于浙江省第六次人口普查数据；其教育年限分别赋予1、6、9、12、15、16、19年。

那么，平均受教育年限E为教育年限存量N除以区域人口总量POP，即:E＝N/POP

GDP和资本数据采取浙江省统计年鉴中的市县经济数据。资本K_t可以看成投资I、上期资本存量K_t-1和折旧率δ的函数，即K_t＝I_t＋K_t-1（1-δ）（Goldsmith，1951）；也可以是总资产减去总负债，得到的所有者权益（马龙龙，2009）。由于资本存量数据的计算对原始数据要求高，并且选用方法不同，所得到的结果存在较大的差异，因此，有些研究采取了替代变量的方法（陈波、吴丽丽，2011）。陈波在研究中国人口变量对GDP的影响时，采取了世界GDP、发达国家GDP和G₇GDP来替代。都是外部宏观环境的GDP数据。在本研究中，由于区县数据的缺失，只能采取一种近似的替代方法，即采取全社会固定资产投资来近似替代。一般，固定资产投资是形成资本存量的构成因素，如果固定资产投资维持稳定的倾向，那么就与区域资本存量正相关。

用69个区县样本数据，进行模型估计，但残差检验发现存在异方差和序列相关；

在消除异方差和自相关之后，再进行估计，得到以下结果，如表5.3所示。

表5.3　劳动力素质、劳动力数量、人口红利与经济增长

注:^＊表示在10%的水平上显著，^＊＊表示在5%水平上显著，^＊＊＊表示在1%水平上显著。

表5.3结果表明，模型1—模型5的R²和D.W都达到非常理想的水平，模型具有较好的解释力；系数符号揭示了劳动力素质、劳动力数量、资本投入及人口红利都与经济增长之间存在显著的正相关关系。

劳动力的素质、数量及人口红利是本文主要的考察对象。从模型5可以看出，教育存量每增长1%，会引起GDP增长0.4494%，劳动力数量每增长1%，会引起GDP增长0.1698%。也就是说，劳动力质量成为促进经济增长最主要的影响因素，略微超过固定资产投资因素。劳动力数量对经济增长的影响尽管显著，但系数比劳动力素质小很多，说明浙江省已经从依靠劳动力数量增长过渡到依靠人力资本增长推动的阶段，形成了一种良好的增长机制。

值得注意的是，在多因素的经济增长模型5中，人口红利因素在10%的显著水平上检验没有通过。即人口红利对经济增长的贡献在控制了其他因素的影响后不再显著；同时系数大小也非常小，只有0.0547，远远低于劳动力数量和质量因素的系数。这些都表明，人口红利对浙江省经济增长的贡献是非常微弱和不显著的。至于浙江省各区域人口红利的差异为何没有显著影响经济增长的差异，其内在原因值得进一步深入研究。

（三）浙江省人口数量、素质与制造业竞争力提升

浙江省是中国的制造业大省，具有较高的竞争力。那么，浙江省制造业竞争力的基础推动力是什么呢？是基于劳动力数量的粗放型驱动，还是基于人力资本的新经济增长模式？

1.浙江省制造业竞争力指标的构建

关于制造业竞争力指标评价体系，存在多种评价方法。一般从三个方面进行衡量（杨洪焦、孙林岩、宫俊涛，2007）:第一是基于规模指标的评价，主要以销售额或增加值指标等来衡量，并衍生出规模区位商来评价（黄鲁成、张红彩，2007）；第二是基于效率指标，可以采取劳动生产率指标，甚至用DEA方法得到的综合效率值（王玉、许俊斌、南洋，2011；顾乃华，2009）；第三是基于发展潜力指标，即从增长速度来衡量。简单的评价采取单一指标，比较全面的评价是三个方面的综合。在本文中，基于数据可获得性，采取了由第二产业增加值和工业总值区位商的加权（加权系数为0.5∶0.5）综合评价值来衡量制造业的规模竞争力；以劳动生产率（单位制造业劳动力的工业增加值）来衡量制造业的效率竞争力。

2.浙江省制造业劳动力数量和劳动力素质

制造业劳动力分布因素则采取了劳动力数量指标和劳动力素质指标。指标含义及数据来源参见前面的内容，这里不再赘述。

3.浙江省制造业竞争力的驱动因素:是数量因素还是人力资本？

根据相关理论，影响制造业竞争力（Competetiveness Power，CP）的因素包括很多，本文只选取了劳动力因素、教育水平和资本投入等因素。

lnCP_scale＝α₀＋α₁×lnL＋α₂×lnE＋α₃×lnK＋μ

lnCP_efficience＝β₀＋β₁×lnL＋β₂×lnE＋β₃×lnK＋μ

式中，CP_scale，CP_efficience分别表示制造业规模竞争力与效率竞争力。

用浙江省69个区县的数据进行估计的结果如下表。

表5.4　制造业竞争力影响因素模型

注:^＊表示在10%的水平上显著，^＊＊表示在5%水平上显著，^＊＊＊表示在1%水平上显著。

从表5.4模型1—模型4的结果显示，劳动力数量、劳动力素质和资本因素都对制造业的规模竞争力起到了积极的推动作用，弹性系数说明，这些因素每增加1%，则规模竞争力分别提升0.8053%、1.1139%和1.0612%。但对于效率竞争力而言，劳动力素质和资本的积极效应依然显著，令人意外的是劳动力数量并没有对效率竞争力产生积极作用，相反产生了显著的消极效应，并且消极效应的弹性系数还比较大。劳动力数量每增加1%，效率竞争力降低0.5955%。这意味着浙江省已经进入劳动力数量边际效率递减的阶段，再增加劳动力数量只能增加制造业的规模，却难以提升制造业的效率。

表5.5　竞争力标准化系数

为了分析劳动力数量与劳动力素质对竞争力提升贡献率大小，计算上述模型的标准化回归系数。经过计算，影响规模竞争力和效率竞争力因素的标准化系数如表5.5。影响制造业规模竞争力和效率竞争力的标准化系数几乎一样，并且都是劳动力素质对竞争力影响占主导地位，劳动力数量贡献率最低，与资本贡献率基本相当。即浙江省制造业竞争力提升已经从依靠劳动力数量的粗放式增长模式转变到依靠人力资本的集约化增长模式。

六、研究的主要结论与对策建议

（一）主要的研究结论

经过前面的实证研究，可以得到以下主要结论:

（1）浙江省的人口分布呈现更加空间集聚的趋势特征。位序规模研究表明，相对于2000年，2010年浙江省的人口空间集聚度略有上升，但依然还属于分散均衡性分布；人口地理集聚度指数同样印证了人口向经济发达大城市集聚的趋势。因此，浙江省的人口与经济的空间分布呈现彼此协同集聚的特征。

（2）浙江省的人口地理集聚与经济地理集聚呈现更加协调的趋势。相对于2000年，2010年浙江省人口地理集聚与经济地理集聚的整体协调性或耦合系数得到了一定的改善。具体而言，绍兴、舟山、衢州、丽水等城市人口集聚与经济集聚的协调状态向协调良好方向转化。但值得注意的是，温州和台州等城市的协调性反而退化，区域人口集聚超前于经济集聚的压力进一步加大。

（3）浙江省产业劳动力资源与产业发展的整体协调性得到提升。相对于2000年，2010年浙江省产业劳动力资源的一个整体趋势是从第一产业转移至第二、三产业，因此，产业劳动力资源与产业发展的协调性除第一产业出现一定程度的退化外，第二、三产业的协调性都得到提升，劳动力资源与产业发展都达到协调状态。值得注意的是，宁波和嘉兴第一产业劳动力的可能存在短缺，衢州和丽水第一产业劳动力的可能存在闲置但同时存在第二产业劳动力可能短缺问题，舟山的第三产业劳动力也可能存在闲置问题。

（4）浙江省人口结构与经济结构的耦合关联度呈现略微加强的趋势。2010年，浙江省人口结构与经济结构之间的耦合达到“较高关联”的程度，并且，比2000年有了一定的提高。值得注意的是，浙江省及主要城市的第三产业发展与人口结构的关联度却显著较弱，可能是由于浙江省第三产业层次的不高并没有产生对高素质人口的特别需求，同时还反映高素质群体对第三产业的推动作用并不突出；浙江省经济水平对人口结构的影响关联较弱，反映出经济对人口结构的影响依然主要体现在“总量”的层次；工作年龄群体、高学历层次群体、城镇人口等对经济的影响力并不十分突出。

（5）浙江省科技人力资源的创新力呈现组合团队式创新特征。相关分析表明，浙江省专科、本科、研究生三个层次的科技人才资源都和区域创新能力存在显著相关，但相关系数却依次递减，暗示创新主导群体可能是学历较低但数量庞大的本专人才群体；并且分析表明，浙江省科技人才资源的创新重心主要在于基础研究，对应用型创新相对较少；研究还表明，离开相关学历层次群体的组合，单个层次群体的创新效应显著性明显弱化甚至消失。

（6）浙江省批发零售、住宿餐饮、文化体育娱乐、居民服务教育业等消费性与公共服务业与人口的匹配大部分城市是合理的。对浙江省服务业的服务密度和强度的分析知道，绝大部分城市的消费性服务业和公共服务业与人口的配置都处于合理状态；值得注意的是，舟山和杭州的匹配性可能存在一定程度的不协调。舟山的一些消费性服务业的密度或强度指数显著高于一般水平，可能存在过度发展的迹象；而温州和湖州的许多服务业的密度和强度指数显著低于一般水平，可能存在发展不足的特征。

（7）浙江省经济增长与竞争力提升的源泉主要在于人口的素质而非数量，人口红利并没有起到显著的推动效应，浙江省已经进入主要依靠人力资本推动的阶段。令人意外的是，浙江省各城市虽然存在人口暴利，但人口红利的多寡对区域经济增长的贡献并不显著。以区县为样本的实证研究表明，人口红利虽然对经济增长回归的系数为正但却没有达到0.05的显著性水平。值得注意的是，对浙江省制造业竞争力提升的主导因素也是人力资本，但劳动力数量只能提升制造业的规模竞争力但却与效率竞争力负相关，即劳动的边际报酬是递减的。

（二）主要的对策建议

基于以上研究，本文提出以下建议:

（1）实行劳动力的转移，改善产业劳动力资源与产业发展的协调性。针对劳动力资源与产业发展不协调的状态和问题，政府部门要制定相应的规划、政策和措施，引导劳动力资源在各产业之间的转移，在各区域之间的流动，实现彼此的劳动力资源与产业之间的协调性。如提升衢州和丽水的城市化水平，引导这两个城市的第一产业可能闲置的劳动力资源转移到劳动力资源短缺的第二产业；如引导舟山可能存在的第三产业闲置劳动力资源或省外劳动力转移到宁波和嘉兴可能短缺的第一产业。

（2）提升人口结构与经济结构之间的耦合度，利用人口结构推动经济发展，利用经济结构优化人口结构。人口结构与经济结构耦合关联的高低存在积极和消极的作用机制。在高耦合关联度条件下，合理的人口结构会对经济产生积极的推动作用，但不合理的人口结构可能反而会对经济结构产生消极的抑制效果。因此，浙江省首先要提升自身人口结构的合理性，再加强人口结构与经济结构的耦合关联性；同时，利用经济结构优化来促进合理人口结构的形成。具体来说，要增强工作年龄群体、高学历人口群体、城镇人口群体对经济结构的影响力，要增强第三产业结构对人口结构的影响力。

（3）强化欠发达区域的经济规模发展与发达区域的产业结构层次提升。有些区域的人口集聚压力主要是由于其经济发展滞后或经济发展速度减慢所导致。如衢州和丽水是由于其经济发展水平低而呈现经济滞后于人口集聚，而温州则是只有部分区县经济发达，人口数量庞大，也导致经济滞后于人口集聚。对于这些存在人口集聚压力的区域，一方面，控制人口增长率，尽量不要扩大人口合理规模偏离度；另一方面，大力发展经济，提高与人口集聚的协调性。对于经济超前人口集聚的区域，如杭州和宁波，一方面，引入优质劳动力资源来支撑区域经济快速发展，另一方面，通过提升产业结构与层次，如发展高新技术产业，资本密集型产业等，减少对劳动力资源的短缺约束，满足经济持续发展对劳动力资源的需求。

（4）建立浙江省劳动力资源的引进机制和高级职业技能培训机制。和许多文献指出的一样，浙江省劳动力数量是推动经济增长的重要推动因素，但已经不是推动经济增长的主导因素。在浙江省制造业竞争力的提升中，劳动力数量对制造业效率竞争力的提升存在负面影响。其中一个可能的原因是劳动力数量的低教育水平因素。尽管单位劳动力所带来的边际增加值为正，但却是边际效应递减。而人力资本和知识资本才是边际报酬递增。因此，只有浙江省引进高素质的劳动力，或对流入的劳动力进行技能培训，才能扭转和改变劳动力数量与制造业效率竞争力负向影响机制。

（5）重视浙江省科技创新人才梯队建设和创新团队培育。提高浙江省区域创新能力的有效措施就是组建一个由专科、本科和研究生等层次组成的综合创新团队，充分发挥各个层次科技人才资源的团队合作效应；同时，加强对高学历层次人才的激励，把浙江省科技创新主体转移到较高学历群体，以提升浙江省科技创新的层次；还有，强化基础创新或原始创新的应用与转化，把科技创新转化为商业新产品成果，产生实际经济效益。

（6）调整区域消费服务业和公共服务业发展以适应人口的分布。消费服务业和公共服务业都是为区域居民服务，对于服务密度指数和服务强度过高指数的区域，如舟山、杭州等，当地政府可以适当限制某些服务业的发展，以降低这些区域的服务业竞争的激烈程度；而对于服务密度指数和服务强度指数过低的区域，如温州、湖州，当地政府有关部门则应该鼓励短缺服务业的发展或进行服务引进，以增加这些区域的服务周到性与便利度。

课题负责人:杨龙志　　　　　　　　　　　　　　　　

执　笔　人:杨龙志　　　　　　　　　　　　　　　　

课题组成员:李忠宽　叶乐安　易晓文　陈基演　丁霄丽

何飞慧　石丹艳　周　舟　缪克昌　　　　　　　　　　

课题承担单位:温州大学　　　　　　　　　　　　　　

［参考文献］

［1］徐建华，邱文泽.近20年来中国人口重心与经济重心的演变及其对比分析［J］.地理科学，2001（5）.

［2］周仲高，傅艺.区域教育人口与经济的分布特征与联动模式［J］.中国地质大学学报，2006（11）.

［3］沈续雷，王桂新，孔超.中国人口分布和经济发展空间的不平衡性对比研究［J］.人口与发展，2009（6）.

［4］王磊，段学军，田方，等.长江三角洲人口与经济的空间分布关系研究［J］.经济地理，2009（10）.

［5］吴文恒，牛淑文.甘肃省人口与资源环境耦合的演进分析［J］.中国人口科学，2006（2）.

［6］刘洁，王宇成，苏畅.中国人口分布合理性研究［J］.人口研究，2011（1）.

［7］薛莹莹，沈茂英.成都市人口分布与区域协调发展研究［J］.西北人口，2009（2）.

［8］杨剑，蒲英霞，等.浙江省人口分布的空间格局及其时空演变［J］.中国人口资源与环境，2010（3）.

［9］王奋，赵宇宏.科技人力资源区域集聚能力的实证研究，中国科技论坛，2006（3）.

［10］方伟，韩伯堂，王栋.科技人力资源密度与区域经济发展的关系研究［J］.科研管理，2007（3）.

［11］相伟，李平星.我国高端科技人力资源的空间分布特征及其区域分析［J］.中国人力资源开发，2010（12）.

［12］王奋，韩伯堂.科技人人力资源区域集聚效应的度量［J］.北京理工大学学报，2009（12）.

［13］姜玲，梁涵，刘志春.环渤海地区科技人力资源与区域经济发展的关联关系研究［J］.中国软科学，2010（5）.

［14］王桂新.中国人口分布与区域经济发展［M］.上海:华东师范大学出版社，1997.

［15］方法林.基于GIS的江苏省旅游人才空间分布及其影响因素研究［J］.西北人口，2011（4）.

［16］刘顺忠.各类区域创新系统人力资源分布差异化的研究［J］.科技管理研究，2005（9）.

［17］伦蕊.我国技术人才空间非均衡度的实证测评及原因解析［J］.科技进步与对策，2009（4）.

［18］蒋怀宇，徐效坡，李铁立.1990年以来中国人才分布的空间变动分析［J］.经济地理，2005年（9）.

［19］蔡昉.人口、资源与环境.中国可持续发展的经济学分析［J］.中国人口科学，1996（6）.

［20］姜玲，梁涵.东北地区科技人力资源对区域经济支撑作用研究［J］.管理评论，2010（7）.