地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第69卷第12期
2014年12月V ol.69,No.12December,2014
收稿日期：2013-09-23;修订日期：2014-05-16
基金项目：国土资源部重点实验室开放基金项目;国家卫生计生委流动人口司项目(201011)[Foundation:Foundation
of the Key Laboratory,MLR,China;Foundation of Bureau of Floating Population,NHFPC,China,No.201011]
作者简介：王露,博士生,主要从事区域人口资源环境可持续发展综合研究。E-mail:wangl.11b@https://www.doczj.com/doc/4515076424.html,
通讯作者：封志明,博士,研究员,中国地理学会会员(S110000361M),主要从事国土资源优化配置与区域可持续发展综
合研究。E-mail:fengzm@https://www.doczj.com/doc/4515076424.html,
1790-1798页
2000-2010年中国不同地区人口密度变化
及其影响因素
王露,封志明,杨艳昭,游珍
(中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)
摘要：人口空间分布及其集疏变化是区域发展规划的重要科学基础之一。2000-2010年中国人
口变化格局及其驱动因素有待进一步梳理。鉴于此，以分县为基本研究单元，利用2000年与
2010年两次人口普查数据，首先根据人口密度变化将中国不同地区划分为快速增加、缓慢增
加、缓慢降低和快速降低四个类型，并分析其空间格局与地域特征。在此基础上，选取11个
自然与社会经济因素，利用偏最小二乘法(PLS)，对全国及四类地区的人口密度变化影响因素
及其地域差异进行了定量分析。研究结果表明：①相较于2000年，2010年全国超过60%的分
县单元人口密度增加，平均增速为21人/km 2，主要分布在城镇密集地区；不到40%的分县单
元人口密度减少，平均降低13人/km 2，主要分布在人口密集省份、老城区和边境地区；②自
然因素与社会经济因素对人口密度变化均有影响，但社会经济因素影响更大。高经济发展水
平、医疗条件和通讯能力是人口密度增加的主要“拉力”，而地区内稠密的人口是人口密度降
低的主要“推力”。上述结论基本理清了中国近10年来人口增减变化空间分布格局及其地域影
响因素，可为未来人口发展和区域规划提供有益的借鉴。
关键词：人口密度；影响因子；偏最小二乘法回归；推拉力；中国
DOI:10.11821/dlxb201412005
1引言
人是一切经济活动的载体[1]。人口分布是人口过程在空间上的表现形式[2-3]。改革开放以来，随着经济发展、城市化加速以及国家、区域发展规划与人口政策的影响，中国区域间人口流动规模迅速增大，人口分布格局也随之发生改变[4-5]。无疑，研究人口空间分布与集疏变化及其影响因素，不仅能外在把握地域人口特征和人口空间演进过程，还能内在挖掘导致地域人口变化的驱动力。
对人口分布时空变化及其影响因素的探讨一直是人口研究的热点问题。地域人口增长既来自初始人口的自然增长，也来自人口的机械增长(即人口的迁移流动)[1]。一些学者利用人口年龄结构和生育率等资料研究了全国和不同地区的人口自然增长[6-8]。而对于人口的机械增长，众多学者利用了“推—拉理论”阐释了人口迁移流动发生的原因[6,9-10]。如人口过多、气候条件恶劣、居住环境差、机会缺乏等不利条件会形成“推”力，促使原住民迁出；而丰富的就业机会、舒适的气候、吸引人的生活方式等有利条件则会形成“拉”力，吸引移民迁入[11]。有研究表明，区位条件、政策因素是影响人口流动的关键因素[1,12-14]；地区间的就业机会、收入差异、医疗卫生和教育条件差异能直接影响人口迁移流动和地区人口增长[10,15-16]；产业结构亦能通过不同产业对劳动人口的吸纳能力不同来影响地区人口增
12期王露等：2000-2010年中国不同地区人口密度变化及其影响因素
长[15]。此外，人口迁移的影响因素还包括潜在内力，即迁移主体—人的内在差异，包括人的年龄、性别、受教育程度、家庭及生命周期以及个性等[10]。
从方法论上看，区域人口变化及其影响因素研究常采用文献分析、调查分析、理论分析和统计分析等方法。文献分析是指综合已有研究成果来分析人口变化的影响因素[17-18]。该方法在集成已有研究成果的过程中可能会因不同研究所采用的方法不同而存在不确定性。调查分析是指采用调查问卷等方式来获取迁移主体的个体特征。但该方法只适用于小区域尺度研究[19]。理论分析是指建立诸如“推—拉”原理等理论模型来解释人口迁移流动过程的方法，但缺少实证的检验[10]。统计分析是指采用相关分析、主成分分析和简单回归分析等统计学方法来研究人口变化与影响因素之间的相关关系[1,15-16,20]。统计方法潜在的问题是各影响因素之间可能存在自相关问题。部分研究采用滞后变量法来解决自相关问题[16,22-23]。而有些研究并未考虑此问题[1,15,21]。
综上所述，既有人口变化影响因素研究主要集中在小区域尺度，缺乏在大区域或者全国范围的系统研究。在影响因素选择上，现有研究较多考虑了社会经济因素，且常忽略影响因素之间的自相关性。有鉴于此，本文以县级行政区为基本研究单元，运用2000年第5次与2010年第6次全国人口普查数据，在全国和区域尺度对人口分布及人口密度增减变化空间格局进行了分析，并从自然因素和社会经济因素两个方面共选取11个指标，运用新型多元统计数据分析方法——偏最小二乘(Partial least squares，PLS)法，对人口密度变化影响因素进行了讨论，试图科学理清中国近10年来人口增减变化空间格局及其地域影响因素。
2数据与方法
2.1数据来源与处理
研究使用的分县人口数据源于2000年和2010年两期全国人口普查数据，统计口径为常住人口。其余数据来源见表2。为方便对比分析，本文统一采用2010年中国县级行政区划(共2353个单元，包括各县(旗)单元、县级市单元、地级市市辖区单元与直辖市各区)作为基本研究单元。并据此将2000年的原数据(分为栅格数据与统计数据两类)统一到2010年的行政区划。对于2000年的栅格数据，本研究以2010年分县行政单元为界线，对各栅格数据进行重新统计，分别计算各分县单元内栅格数据的平均值。对于2000年的统计数据，首先将所有统计数据与2000年中国县级行政区划文件进行链接，生成空间矢量数据。然后根据各县2000年与2010年的行政区划一致性，对分县统计数据进行处理，以形成可对比的数据集。具体处理步骤如下：
(1)对于2010年与2000年行政区划一致的分县单元，将2000年的数据直接赋值到2010年的县界数据上。
(2)对于2010年与2000年行政区划不一致的分县单元，首先将各空间矢量数据转换为1km×1km的密度栅格数据，再以2010年分县行政区划为边界，对2010年该县范围内的栅格值进行求和，计算出2000年该县各数据的修正值。
2.2中国分县人口变化特征分析
研究以分县为基本研究单元，通过计算人口密度相对变化率，对人口密度变化进行分类，以揭示人口变化的地域特征。分县人口密度相对变化率计算公式如下：
F
j =
d
j(2010)
-d
j(2000)
D
20102000
(1)
式中：F j为j县的人口密度相对变化率；d j(2010)为j县2010年人口密度；d j(2000)为j县2000年人口密度；D2010为全国2010年人口密度；D2000为全国2000年人口密度。
1791
69卷
地理学报分县人口密度变化分类规则如表1所示。
2.3影响因子选择
人口密度变化是2000-2010年各县人口集疏格局变化的直观表征，因此本研究选择2000-2010年各分县单元人口密度变化作为响应变量。参考其他研究[15,24-25]，并基于数据的可获得性，最终选取了11个自然环境指标和社会经济指标作为影响因子(表2)。自然环境指标中，地形起伏度、植被指数能够反映各地区的自然环境状况，是影响区域人口分布的重要自然条件之一[25]；多年平均温度和多年平均降水是各地区气候情况的体现，
直接影响当地居民生活的舒适度[26]；单位面积水资源量与单位面积粮食产量是各地区自然资源与生产能力的重要体现，通过影响当地居民的生活水平，从而影响该地区的人口变化。社会经济指标中，初始人口密度影响各地区的人口基本分布状况和集聚程度；经济密度、交通密度、电话密度与床位密度可分别表征各地区经济发展水平、通达状况、通讯能力以及健康保障能力，对地区人口变化有重要影响。
2.4偏最小二乘回归方法
偏最小二乘(Partial least squares ，PLS)回归是指建立一组响应变量Y(n×1)与预测变量(即影响因子)X(n×p)之间的回归模型的方法，常用于预测研究，如植物物候期预测、烟草常规成分预测等[31-34]。偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，同时可避免因因素自相关而造成的误差。偏最小二乘回归的公式为：
X 0=X S X 'L (2)
Y 0=X S Y 'L (3)
X S =X 0W (4)
(1)X 0为X 0的模型估计值。X 0为n×p 矩阵，是由原始预测变量X 经过标准化使其均值为0，方差为1的结果。标准化的方法为各列减去其均值，再除以标准差。p 代表预测变量个数，n 代表观测样本数。
(2)Y 0为Y 0的模型估计值。Y 0为n ×1矩阵，是由原始响应变量Y 经过标准化使其均值为0，方差为1的结果。表1中国分县人口密度增减变化分类规则Tab.1Classification rule for
the change of population density in China on county scale 人口密度变化类型快速增加缓慢增加
缓慢降低
快速降低分级规则F j ＞1
0≤F j ≤1-1≤F j ＜0F j
＜-1表2人口密度变化影响因子及其数据来源
Tab.2Influencing factors of population density change and their data sources
类型自然环境指标社会经济指标编号
1
2
34
5
6
7
8
9
10
11名称地形起伏度单位面积水资源量单位面积粮食产量植被指数多年平均温度多年平均降水初始人口密度经济密度交通密度电话密度床位密度单位无104m 3/km 2t/km 2无o C mm 人/km 2104元/km 2km/km 2部/km 2张/km 2因子解释分县平均地形起伏度分县单位面积水资源量2000年分县单位面积粮食产量2000年分县平均归一化植被指数分县多年平均温度分县多年平均降水量2000年分县人口密度2000年分县单位面积国内生产总值(GDP)2000年分县单位面积交通线长度，包括铁路、公路和内河网道长度2000年分单位面积电话数2000年分县单位面积床位数数据来源CGIAR-CSI 统计年鉴[27,28]统计年鉴[27,28]GIMMS [29,30]RESDC RESDC 统计年鉴[27,28]统计年鉴[27,28]统计年鉴[27,28]统计年鉴[27,28]统计年鉴[27,28]
注：CGIAR-CSI (Consultative Group on International Agricultural Research)网站：https://www.doczj.com/doc/4515076424.html,/SELECTION/inputCoord.asp.
RESDC (中国科学院资源环境数据中心)网站：https://www.doczj.com/doc/4515076424.html,/first.asp
1792
12期王露等：2000-2010年中国不同地区人口密度变化及其影响因素(3)X S ：n×ncomp ，矩阵。预测得分，X 0通过线性变换得到的各成分的矩阵。ncomp 为采用的成分个数。
(4)W ：p×ncomp ，矩阵。响应变量权重，通过对X S 按照W 变换可得到X S 。
(5)X L ：p×ncomp ，矩阵。预测变量载荷(Loading)，每行确定了每个PLS 成分的线性变化系数，以近似模拟预测变量
(6)Y L ：p×ncomp ，矩阵，响应变量载荷，每行确定了每个PLS 成分的线性变化系数，以近似模拟响应变量。
PLS 回归通过寻找使X 0和X 0以及Y 0和Y 0误差最小的W ，得到模型的各参数。同时，PLS 还会输出两个重要的指标，包括变量重要性(VIP)和回归系数(Beta)，其公式为：
VIP j =p ∑k =1n comp (PV k ×(W jk /||W k ||)2
)/∑k =1
n comp PV k (5)式中：VIP j 是指第j 个预测变量的重要性；PV k 指第k 个成分对响应变量Y 的方差解释量。变量重要性越大，意味着该预测变量对于响应变量起的作用越大。一般来讲，VIP 大于0.8时，意味着该预测变量的作用极为显著，不可忽视[35]。
Y 0=X 0×Beta +Res (6)
式中：Beta 为回归系数矩阵(p ×1)；Res 为离差。每行代表着各预测变量的回归系数。回归系数的绝对值越大，意味着该预测变量对响应变量影响的程度越大。回归系数为正时，意味着响应变量与预测变量正相关，反之则反之。
全国尺度的分析中，Y 是指各县2000-2010年的人口密度变化，共有p =2353个县。预测变量X 指上述11个影响因子所形成的矩阵。ncomp 取2。另外，本文根据人口密度增减变化分类结果(图3)，分别对4类地区进行PLS 分析，以探讨在不同类型区起显著作用的影响因子。所有计算均在Matlab 2010b 软件(MathWorks,Inc.)下完成。
3结果与分析
3.12000-2010年中国人口密度变化
空间格局
相较于2000年，2010年中国
2353个分县单元中有1449个分县单
元人口密度增加(图1)，占比
61.6%，占地66.7%，相应人口占
68.2%。其中，589个分县单元属于
缓慢增加类型，平均增加6.2人/
km 2；860个分县单元属于快速增加
类型，平均增加25.6人/km 2。从空
间分布上看，人口密度快速增加的
地区较为集中的分布于长江三角洲
地区、珠江三角洲地区、京津冀都
市圈地区、西北干旱地区以及青藏高原地区(图1)。
2010年与2000年相比，人口密度降低的分县单元有904个(图1)，占比38.4%，占地33.3%，相应人口占31.8%。其中，458个分县单元属于缓慢降低类型，平均降低量为4.9人/km 2；446个属于快速降低类型，平均降低量为24.0人/km 2。从空间分布上看，人口密
度降低的分县单元主要分布于湖北、安徽、河南、江苏北部、重庆、四川东部、贵州、广图12000-2010年中国分县人口密度变化空间格局Fig.1The spatial pattern of the change of population density in China
from 2000to 20101793
69卷地理学报西西北部、福建等人口密集省份，上海等
大城市的老城区以及东北边境地区也有分
布(图1)。
3.2全国尺度人口密度变化影响因素
在全国尺度，通过各县人口密度变化
和各影响因子之间的PLS 回归可得到各因
子的重要性值(VIP)。结果表明，VIP 超过
0.8的因子有5个，全部为社会经济因素
(图2)。按照重要性由高到低依次为初始人
口密度(VIP =2.19)、床位密度(VIP =
1.34)、电话密度(VIP =1.16)、交通密度
(VIP =1.11)和经济密度(VIP =0.98)。其
中，初始人口密度对分县人口密度变化的
影响方向为负(负回归系数，图2)，即在全国尺度，初始人口密度越大的地区，人口集聚速度越缓慢。而其余四个影响因子均为正影响，即高的床位数、电话、交通和经济密度可促进人口集聚。所有自然因素的VIP
值均未达到0.8。这表明在
全国尺度自然因素对人口
密度变化的影响已不显
著，社会经济因素作用
趋强。
3.3不同类型地区人口密
度变化因素分析
通过对不同人口密度
变化类型的地区进行PLS
分析，可得到各类型地区
人口密度变化的影响因
子，具体结果如图3所示。
人口密度快速增加地
区，VIP 值超过0.8的影响
因子全部为社会经济指
标，依次为经济密度
(VIP = 1.69)、电话密度(VIP = 1.60)、床位数
(VIP =1.60)和初始人口密度(VIP =1.34)。以上
因素均与人口密度增加量呈正相关(图3a)。
人口密度缓慢增加地区，与人口密度快速增加地区相类似，初始人口密度(VIP =
1.70)、经济密度(VIP =1.57)、床位密度(VIP =1.48)和电话密度(VIP =1.47)与人口密度增加量呈显著正相关(图3b)，但顺序和VIP 值有所不同。
人口密度缓慢降低地区，有3
个社会经济因子与人口密度变化量呈显著正相关关系，图2全国尺度县级单元2000-2010年人口密度变化影
响因子的VIP 与BETA 。影响因子编号对应表2.Fig.2VIP and BETA value of influencing factors of population density change on national scale from 2000to 2010.Numbers of influencing factors are shown in Table 2
图3中国不同人口密度变化类型2000-2010年人口密度变化影响因子的
VIP 与BETA 。影响因子编号对应表2.Fig.3VIP and BETA value of influencing factors for 4types of population density
change from 2000to 2010.Numbers of influencing factors are shown in Table 2a.快速增加 b.缓慢增加c.缓慢降低 d.快速降低1794
12期王露等：2000-2010年中国不同地区人口密度变化及其影响因素分别为经济密度(VIP =1.08)、电话密度(VIP =0.97)和床位密度(VIP =0.90)。而初始人口密度(VIP =1.68)与人口密度变化呈显著负相关关系。自然因素对该类地区人口密度变化的影响较小，VIP 值均未达到0.8水平(图3c)。
人口密度快速降低地区，VIP 值超过0.8的因素全部为社会经济因素，依次为初始人口密度(VIP =1.68)、经济密度(VIP =1.57)、床位密度(VIP =1.53)和电话密度(VIP =
1.51)，以上因素均对快速降低地区人口密度变化起显著负影响(图3d)。
4讨论从研究结果来看，自然因素与社会经济因素都不同程度的影响了人口增减与迁移。目前，社会经济因素在人口变化过程中起主要作用，影响程度远大于自然因素。具体而言：(1)在人口密度增加地区(包括缓慢增加和快速增加地区)，经济密度、电话密度和床位密度对人口增长呈显著正影响，而自然因素的影响已不显著。这表明，较高的经济发展水平、较好的
通讯设施和医疗条件是人口密度增加的“拉力”。该结果符合我们的预期，也符合人口聚集与经济聚集相互助推的一般认识。因为经济密度越高的地区具有发达的经济和较高的工资水平、生活条件，对外来务工人口有很大的吸引力。加上，良好的通讯能力能加快区域内部信息交换和传播的速率，同时也能及时向外部劳动力提供有关工作机会、买卖交易等方面的经济信息，吸引外来人口迁入；医疗条件好的地区，能够为居民提供更好的医疗保健设施，可提高人的健康水平，降低死亡率，使该地区的本地人口增长大于医疗条件落后的地区；与此同时，外来人口为保障健康也倾向于迁入医疗条件好的地区。此外，研究发现高的初始人口密度也会促使这两类地区人口密度增加，即人口聚集带来经济聚集，促进人口进一步聚集。这与全国尺度的结果似乎矛盾。但我们认为，这主要是因为地区经济发展水平、好的医疗条件等形成的巨大拉力，掩盖了地区人口密度过大的劣势条件所致(表
3)，并且人口密度与人口规模也并非完全一致。
(2)在人口密度缓慢降低地区，初始人口密度呈显著的负影响，而经济密度、电话密度和床位密度等呈正影响，自然条件无显著影响，这表明较高的初始人口密度是促使人口迁出的“推力”，且这种推力大于本地区经济水平、通讯能力和医疗条件带来的“拉力”。一方面，有限的资源难以满足其高人口的生存需求，从而使人口迁出。另一方面，初始人口密度越大，社会压力越大，有限的就业岗位和经济规模会促使本地人口去外地寻找就业岗位。
(3)在人口密度快速降低地区，初始人口密度仍呈显著负影响，但经济密度、电话密度和床位密度变成了负影响。这表明，在人口密度快速降低地区，较高的初始人口密度、较高的经济水平、较好的医疗和通讯能力均成为人口迁出的“推力”。该结论看似矛盾，但这是由于在偏回归分析时只使用人口密度快速降低地区的资料，而忽略了不同类型地区间人口的迁移流动。从图1可以看出，人口密度快速降低地区多分布在湖北、四川、河南等人口大省，但这些人口大省的经济发展水平相对于经济发达省份(人口密度变化类型多为快速增长)较低(表3)。因此较高的经济水平、较好的医疗和通讯能力的推力是由沿海经济发达省份对劳动力的更强吸引力导致的。事实上，在考虑了地区之间的相互作用后，较高的经济水平、较好的医疗和通讯能力在全国尺度的偏回归分析中均对人口密度有显著正影响(图2)。表32000年中国不同人口密度变化类型分县
GDP 、电话数和床位数平均值对比
Tab.3Average GDP,telephone number and hospital bed number for counties with 4types of
1795
地理学报
1796
69卷本文的人口密度变化空间分布格局可与其他研究相印证。例如，之前的研究表明，青藏高原地区近年来人口密度显著增加，与该地区的高生育率密切相关[36]。而其余人口密度变化较大地区则主要与人口迁移流动有关。例如有研究发现，中国人口迁出规模最大的地区是四川、河南、湖北等人口密集地区，人口迁入规模最大的地区是广东，其次是上海、北京和浙江[9,37]。这与本文得到的人口密度变化格局相一致(图1)。在导致这种人口密度变化的原因方面，前人发现高人口密度在人口下降地区存在推力和高经济发展水平在人口密度增加地区存在拉力作用，这也与本文的研究结论基本一致[6,16]。
此外，因政策因素难以定量化，本文没有探讨政策作用及其影响。事实上，区域人口及其相关政策会对人口密度变化产生一定影响。例如，四川、湖北等地区人口的降低除了大量劳动力外流外，还与相对严格的计划生育政策有关[38]。而大城市老城区人口的减少与城市土地使用制度、新区开发政策以及住房制度亦有直接关系。土地有偿使用制度和优惠的开发区税收制度等使大量工业企业从中心城区外迁至郊区；商品房制度的实行，使普通市民，特别是工薪阶层前往郊区购房[39]。
5结论
(1)从人口密度变化空间格局来看，2000-2010年，中国人口密度快速增加、缓慢增加、缓慢降低和快速降低的分县单元比例分别为36.5%、25.0%、19.5%和19.0%。从空间分布上看，人口密度增加的地区集中在长江、珠江三角洲地区、京津冀都市圈地区、西北干旱地区以及青藏高原地区。人口密度降低的地区主要分布于湖北、安徽、河南、江苏北部、重庆、四川东部、贵州、广西西北部、福建等人口密集省份，上海等大城市的老城区以及东北边境地区。
(2)从人口密度变化影响因素看，自然因素对人口密度变化的影响已不显著，社会经济因素对人口增长与迁移在起主要作用。高的经济发展水平，发达的通讯设施和医疗条件是人口密度增加的主要“拉力”。而稠密的人口是人口密度降低的主要“推力”。这是由人口稠密地区资源相对稀缺、就业压力较大等不利因素所决定的。
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WANG Lu,FENG Zhiming,YANG Yanzhao,YOU Zhen
(Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,CAS,Beijing100101,China) Abstract:Studying the change of population distribution and density can provide important basis for regional development and planning.However,the spatial patterns and driving factors of the change of population density in China were not clear yet.Therefore,using the population census data in2000and2010,this study first analyzed the change of population density in China and divided the changes in all2353counties into4types,consisting of rapid increase,slow increase,slow decrease and rapid decrease.Subsequently,based on the partial least square(PLS)regression method,we recognized the significant influencing factors of population density change among11natural and social-economic factors for the whole country and counties with different types of population change.The results showed that:(1) compared to the population density in2000,the population density in most counties(over 60%)increased by21persons per km2on average,while the population density in other counties decreased by13persons per km2in2010.Of all2353counties,860and589 counties respectively show rapidly and slowly increasing population density,while458and 446counties show slowly and rapidly decreasing population density,respectively.(2)Among the11factors,social-economic factors have impact on population density change more significantly than natural factors.The higher economic development level,better medical condition and stronger communication capability were main pull factors of population increases.The dense population density was the main push factor of population decreases. These conclusions generally clarified the spatial distribution pattern of population change and its influencing factors in China over the past10years and could provide reference for the future population planning.
Key words:population density;influencing factors;PLS method;push-pull laws;China
中国各省面积和人口排名！！！ 中国各省面积排名： 1、新疆维吾尔自治区面积166万平方千米）； 2、西藏自治区面积122.8万平方千米)； 3、内蒙古自治区面积118.3万平方千米)； 4、青海省面积72.23万平方千米； 5、四川省面积48.14万平方千米； 6、黑龙江省面积45.48万平方千米； 7、甘肃省面积45.44万平方千米； 8、云南省面积38.33万平方千米； 9、广西壮族自治区面积23.6万平方千米； 10、湖南省面积21.18万平方千米； 11、陕西省面积20.56万平方千米； 12、河北省面积18.77万平方千米； 13、吉林省面积18.74万平方千米； 14、湖北省面积18.59万平方千米； 15、广东省面积18万平方千米； 16、贵州省面积17.6万平方千米； 17、江西省面积16.7万平方千米； 18、河南省面积16.7万平方千米； 19、山西省面积15.63万平方千米； 20、山东省面积15.38万平方千米； 21、辽宁省面积14.59万平方千米； 22、安徽省面积13.97万平方千米； 23、福建省面积12.13万平方千米； 24、江苏省面积10.26万平方千米； 25、浙江省面积10.2万平方千米； 26、重庆市面积8.23万平方千米； 27、宁夏回族自治区面积6.64万平方千米； 28、台湾省面积3.6万平方千米； 29、海南省面答3.4万平方千米； 30、北京市面积1.68万平方千米； 31、天津市面积1.13万平方千米； 32、上海市面积0.63万平方千米； 33、香港特别行政区面积1101平方千米； 34、澳门特别行政区面积25.4平方千米。
中国历朝历代的G D P 和人口
中国历朝历代的GDP和人口 秦代：晋代人皇甫谧在他的《帝王世纪》中称：夏禹时人口总数为13553923 人，周成王时人口总数为13714923 人，周庄王时人口总数为11847000 人。《帝王世纪》中称：“然考苏张之说，计秦及山东六国戎卒，尚存五百余万。推民口数，尚当千余万。及秦兼诸侯，置三十六郡，其所杀伤，三分居二。”在他看来，秦并吞六国之前人口总数当在千余万，到并吞之后，人口总数在千万以下。 当代史学家研究认为：秦始皇三十七年（前210年）的秦代人口约3000-3600万,是世上最多人口的帝国。当代史家葛剑雄在《中国人口史》中更是认为“秦始皇灭六国之初，秦朝的人口有4000 万左右”；现代史家范文澜在《中国通史简编》中则称“秦代时全中国人口约二千万左右”； 西汉：公元2年，全国人口有5959万人。据《通典.食货志》 东汉：公元156年，全国人口有5006万人。据《后汉书.郡国志》 西晋：公元280年，全国人口有1616万人。据《晋书.地理志上》 隋朝：公元609年，全国人口有4601万人。据《隋书.地理志》 唐朝：公元755年，全国人口有5291万人。据《通典》 北宋：公元1110年，全国人口有4673万人。据《宋史.地理志》 元朝：公元1290年，全国人口有5883万人。据《元史.地理志》 明朝：公元1578年，全国人口有6069万人。据《明史.食货志》 清朝；公元1764年，全国人口有20559万人。据《清史稿.食货志》公元1844年，全国人口有41944万人。据《清续文献通考》 民国：公元1933年，全国人口有47354万人。据1934年《申报年鉴》 民国三十六年 1947,全国人口46,100.0000人。中华民国统计年鉴 1949年，全国人口54100万。增长率为8.33% 1954年，全国人口60266万。增长率2.18% 何炳棣《1368－1953中国人口研究》葛剑雄主编《中国人口史》 ------------------------------------------------------------------------ 清朝： GDP：1878亿美元(3亿人口时) 财政收入：最高8000万两白银经常在6000-7000万两。还不包括康熙朝普免全国白银1.4亿两，乾隆朝普免全国白银1.2亿两加1000万石漕运粮食 军队：八旗20万，蒙古骑兵20万，绿营20万(乾隆嘉庆时期70万人)。各类军事及准军事武装力量总和120万人。幅员：1300万平方公里，人口3-4亿 明朝： GDP: 1393年339亿美元军队：200万人 元朝： GDP：320亿美元军队：50万人 北宋：宋哲宗绍圣年间GDP的数值约为40亿贯，约值35200亿美元。北宋朝税峰值达到1亿6000万贯。1两黄金=10两白银=10贯，所以，1贯=5克。现在1克黄金=19美元，按黄金折价，现在约值152亿美元。当时的税率约为1/15，农民没有额外负担，也没有户籍制，想做生意就可以进城，商业尤为发达。北宋中后期的一般年份也可达8000万--9000万贯文，即使是失去了半壁江山的
中国历代人口数量及变化的因素 中国的人口数量，现存最早的一项全国性和分政区户口统计数为西汉元始二年（公元2年）的6000万，此前只留下零星的地区性数字。清光绪三十四年（1908年）实施了第一次全国人口普查，民国期间也做过多次人口调查，但直到1953年全国人口普查，中国才通过科学的普查，获得了除台湾、港澳地区以外的准确人口数字。 下面根据有限的原始资料和目前的研究水平，对中国人口历史的发展作一简单概述。 中国各个历史时期的人口数量 公元前221年秦始皇统一时，秦朝的人口估计有3000万或更多，但到西汉初大约只剩下1500万至1800万，至西汉末的公元2年增加到6000万。王莽时到东汉初，总人口下降到3500万。到东汉后期的永寿三年（157年）稍后，才重新突破6000万。 从184年黄巾起义爆发到220年三国鼎立形成这个期间，人口损失估计达60%，仅存约2300万。4世纪初的西晋约有3500万。此后南北分裂，北方进入十六国时代，人口多次出现大幅度下降，直到隋朝重新统一后的大业五年（609年），才恢复到6000万左右。 隋末的战乱，造成人口降幅超过50%，到唐初仅有2500万。至安史之乱前夕的755年，又增至约9000万，达到新高峰。唐后期和五代的战乱导致人口锐减，到960年宋朝初建时估计只有4000万，其境内仅3000万左右。 北宋时期人口持续增长，大观四年（1100年）境内人口超过1亿，辽（金）、西夏、大理等政权的人口合计也在1000万以上。两宋之际的战乱使人口大幅度下降，但此后南宋和金的人口都有增长，至13世纪初，宋、金、西夏、大理及其他少数民族人口合计已超过1.2亿。蒙古灭金和西夏造成空前浩劫，北方人口损失高达80%，仅剩1000余万。元统一时实际人口约7000万。到14世纪中期增加到8500万左右。 明初的人口不足6000万。但到17世纪初，全国人口已突破2亿。但明末的天灾人祸和清初的残酷战争，又使人口降幅达40%，清顺治十二年（1655年）估计已降至1.2亿。康熙三十九年（1700年）恢复至1.5亿，以后很快破2亿大关，到道光三十年（1850年），全国人口创造了4.3亿的新纪录。太平天国起义和清朝的镇压，导致南方人口稠密地区的巨大损失，人口下降超过1亿（最保守估计也有五六千万），以至到1912年尚未恢复到1850年的水平。1953年新中国人口普查结果为5.8亿（不含台湾、港澳）。 中国的人口数量在世界人口总数中一直占有很高的百分比。除了东汉末年处于人口低谷、所占比例可能略低于10%以外，其余历史阶段占世界人口比例基本都在20%以上，一般在30%左右。 中国历代人口变迁的特点 两千多年来中国的人口数量的衍变，具有以下一些明显特点。 1、增长缓慢。从公元2年的6000万增加到1850年的4.3亿，总数仅增长了7倍，年平均增长率仅约1‰。
中国人口数量2015全国总人口13亿6千万(中国人口最多的省份排名) 2015年中国人口数量及各省人口排名 省区市人口数量人口排名GDP GDP( 亿元) 人均G（元）人均排名排名 1 河南省9613万人 5 14234 15056 16 2 山东省9082万人 2 25326 27148 7 3 四川省8673万人9 9657 11708 25 4 广东省7859万人 1 29863 32142 6 5 江苏省7381万人 3 24738 32985 5 6 河北省6735万人 6 1338 7 19363 11 7 湖南省6629万人13 8366 1312320 8 安徽省6338万人15 690611180 28 9 湖北省5988万人11 8451 14733 17 10 广西省4822万人18 5386 1141727 11 浙江省4647万人 4 1763335730 4 12 云南省4333万人23 4260 945930 13 江西省4222万人19 5323 12204 24 14 辽宁省4203万人8 1041824645 9 15 贵州省3837万人26 2543 6742 31 16 黑龙江省3813万人14 7081 1846312 17 陕西省3674万人21 4806 12843 21 18 福建省3466万人12 8440 23663 10 19 山西省3294万人175465 16143 15 20 重庆市3107万人24 3938 14011 18
21 吉林省2699万人22 4693 17211 13 22 甘肃省2593万人27 2494 9527 29 23 内蒙古2379万人16 6140 25558 8 24 新疆区1905万人25 330516164 14 25 上海市1625万人7 1165865473 1 26 北京市1423万人10 8879 57431 2 27 天津市1007万人20 5014 7972 3 28 海南省803万人28 1121 1336119 29 宁夏区572万人29 76912695 23 30 青海省529万人30 706 12809 22 31 西藏区267万人31 326 11567 26原文标题：中国人口数量2015 全国总人口136072万人(各省人口排名)
中国城市人口密度排名 1 上海1270.22 2 北京1067.00 3 重庆999.05 4 武汉768.10 5 天津752.21 6 广州583.89 7 西安497.38 8 沈阳488.66 9 南京480.35 10 成都439.79 11 杭州387.01 12 佛山338.98 13 济南327.55 14 哈尔滨311.77 15 长春303.94 16 唐山292.75
17 大连273.23 18 淄博271.84 19 淮安266.58 20 太原245.65 21 青岛241.74 22 郑州236.71 23 昆明220.04 24 襄樊217.67 25 无锡215.92 26 常州214.63 27 苏州212.40 28 枣庄206.16 29 石家庄204.96 30 宁波203.41 31 莆田200.81 32 贵阳194.92 33 兰州191.70
34 长沙188.98 35 临沂187.22 36 南充182.49 37 阜阳181.77 38 南昌180.99 39 吉林178.90 40 六安175.56 41 烟台168.45 42 乌鲁木齐 167.74 43 贵港167.58 44 南阳167.57 45 随州165.71 46 徐州164.55 47 福州157.64 48 泰安157.17 49 东莞156.19 50 商丘151.91
51 洛阳147.81 52 合肥146.50 53 鞍山145.54 54 台州145.00 55 齐齐哈尔 143.85 56 遂宁143.18 57 湛江143.14 58 淮南140.84 59 包头140.71 60 南宁140.39 61 宿州140.10 62 亳州139.99 63 深圳139.45 64 抚顺138.98 65 泸州138.64 66 内江137.88 67 大同137.73
读书破万卷下笔如有神 在西汉02年，中国人口达6000万，占世界人口30%，GDP占世界总GDP的40%。 在唐755年，中国人口占世界人口总数比率达35%，GDP占世界总GDP的比例高达50%。 北宋1100年，中国人口占世界人口总数比率一度达40%，是中国占世界人口比例的最高峰值，GDP占世界总GDP的80%左右，为中国历史上经济发展水平在世界比例中的最高峰值。 明1600年，虽然经过元的浩劫，但明朝仍然把中国人口从15%提到到35%，GDP占世界总GDP的40%。 清1850年是19世已中国人口的高峰，占世界人口的百分比达35％左右，GDP占世界的30%。 秦始皇时代的人口总数在2000－3000万之间 西汉初的人口估计在1500－1800万之间，在武帝初的元光元年（前134 年）增加到约3600万。武帝中期开始，人口出现了多年的停滞和负增长，到末年（前87年）下降至3200万。此后增长恢复，到西汉末年（公元2 年）达到约6000万的高峰。 隋朝人口最多时为5600万，隋末唐初，黄河流域还没有恢复战争的创伤，全国人口不足3000万。隋唐之际的人口谷底估计在武德五年（624 年），约为2300万。此后以年平均8 －12‰的增长率增加（包括因自境外迁入而增加的部分），至安史之乱前的755年达到8000-9000万的高峰。 在北宋境内，由初期的约3000万人口增加到了后期（11世已初）的1亿左右 西夏和金被蒙古灭后，境内的人口锐减至1000余万，仅及原来的五分之一弱，是中国人口史上罕见的浩劫。灭南宋14年后的至元二十七年（1290年），元朝境内的人口总数仅6000余万，只有13世已初的一半，元朝的人口峰值估计约8000万 明朝的人口不断增长。经过明朝初年的经济恢复和大规模的移民，14世已末的人口已经回升到7000万以上。与户口统计数上的停滞和倒退相反，实际人口始终在持续增长，到17世已初突破2亿大关，创造了中国历史上的新记录。 明清之际持续多年的战争，加上天灾人祸，使中国人口第二次遭受巨大的损失。实际上，在康熙二十九年，全国人口仅1.2亿，远未恢复到明朝后期的水平。在完成统一的1759年刚突破2亿，在道光三十年（1850年）达到了4.3 亿，随后在清末下降到3.6亿。
中国人口密度专题地图 点击图中layers(分层)右键 选择第一个Add Data(增加数据) 找到所需要的文件夹 点击Add（增加） 接着，我们可以点开其中的China.mdb（中国）
双击点开后有Province(省份)， 再双击点开，可以看到Polygons(多边形)，
双击后可在图中看到一张中国地图 如果中国地图没有完全显示出来，可以点击一下左上角的地球键Full extent整个范围
我们通过点击手掌键Pan（淘盘)，随着手掌在地图上移动，我们可以看到，右下角的数字在变，可是它的单位却为Unknown units (未知单位)，这时，我们就要对其赋予单位值，由于是中国地图，它的实际距离很大，所以可以考虑用千米，而如果是小的实际距离，比如一个学校，可以用米，如果实际距离非常小，如你自己手绘的图，可以用厘米，当然，这种情况比较少见。 如何给它指定单位呢，还是双击，点开Layers（分层），它会浮出这样的界面
点击General （一般），然后，在Units （单位）界面里将里面的Map （地图），Display （展示），点开，下拉，选择kilometers （千米），只有先将上面的Map（地图）选好后，下面的Display（展示）才会亮开 同理，点开，下拉，选择kilometers （千米），出现这样的界面
然后，点击“确定”就可以了， 接着，你可以检验一下，看到随着“手掌”的移动，而出来kilometers （千米）这个单位，也许你会不小心滑到鼠标的滚轮，而导致地图“不见了”，不用担心，只要像之前那样，点击一下像地球一样的图标的手掌键Pan（淘盘)，就可以了
新中国人口发展历程及现状 一、新中国人口发展历程 中国人口的发展同中国社会的发展一样经过了漫长而曲折的道路。在党和政府的坚强领导下，经过长期不懈的努力，人口发展已经结束了高增长的历史，步入健康发展的轨道。 新中国成立60年来，中国人口发展经历了两个不同的时期：一是实行计划生育政策之前，人口发展处于无计划、自发的高增长时期；二是实行计划生育政策之后，人口发展逐步走向有计划、可控制的平稳增长时期。这两个不同发展时期的区别，不仅表现在出生率、死亡率的变化上，而且还表现在人口发展模式的转变，以及人口年龄结构的变化上。 （一）人口总量的发展 人口发展与社会经济的发展是密不可分的，结合社会经济发展的不同状况，可以把中国人口总量的发展过程划分为以下几个阶段。 1、第一个人口高增长阶段（1949—1957年） 新中国成立之前，由于战乱频繁，社会动荡不安，经济得不到发展，人口发展缓慢，明显呈现出高出生、高死亡、低增长的特征。新中国成立后，社会安定，经济发展，人民的生活水平及医疗卫生条件不断得到改善。人口的发展也出现了新的特征，死亡率大幅度下降，出生率维持在高水平，从而出现了人口自然增长率高的人口高增长状况。1949年，全国人口出生率为36‰，死亡率为20‰，自然增长率为16‰，年底全国总人口为5.42亿。到1957年，死亡率下降到了10.8‰，而自然增长率上升为23.2‰，总人口达到6.47亿。1949—1957年的八年间，人口净增1.05亿。这是建国以后出现的“第一次人口生育高峰”。 2、人口低增长阶段（1958—1961年） 1959至1961年，连续三年的自然灾害，使经济发展出现了波折，人民生活水平受到影响，致使人口死亡率突增，出生率锐减。1959年人口死亡率上升到了14.6‰，1960年进一步上升到25.4‰，而人口出生率只有20.9‰，人口自然增长率大幅度下降，其中1960年、1961年连续两年人口出现负增长。 3、第二个人口高增长阶段（1962—1970年） 三年自然灾害过后，经济发展状况逐渐好转，人口发展的不正常状态也迅速得到改变，人口死亡率开始大幅度下降，强烈的补偿性生育使人口出生率迅速回升，人口增长进入了建国以来前所未有的高峰期，并一直持续到20世纪70年代初。这一时期，人口出生率最高达到43.6‰，平均水平在36.8‰；人口死亡率重新下降到10‰以下，并逐年稳步下降，1970年降到7.6‰。出生率的上升和死亡率的下降，使这一阶段的人口年平均自然增长率达到27.5‰，年平均出生人口达到2688万人，8年净增人口1.57亿，这是建国以后出现的“第二次人口生育高峰”。
中国各省市人口老龄化程度排名 作者：PHBang 来源：综合时间：2014年11月24日 据全国老龄办的调查数据，截止2004年底，中国60岁及以上老年人口为1.43亿，占我国总人口的10.97%，并且以每年3.2%的速度递增，2014年将达到2亿，2026年将达到3亿，2037年超过4亿，2051年达到最大值，之后一直维持在3～4亿的规模。 21世纪，全国老龄办将百年中国人口老龄化发展趋势分为三个阶段：第一阶段是快速老龄化阶段（2001～2020年），这一阶段，中国平均每年增加596万老年人口。到2020年，老年人口将达到2.48亿。第二阶段是加速老龄化阶段（2021～2050年），这一阶段中国平均每年增加620万老年人口。到2050年，老年人口总量将超过4亿。第三阶段是稳定的重度老龄化阶段（2051～2100年），2051年中国老年人口规模将达到峰值4.37亿，约为少儿人口数量的2倍，≥80岁老人占老年总人口的比重将保持在25%～30%，进入一个高度老龄化的平台期。 全国各省市自治区人口老龄化程度排名： 第1名：重庆 2010年，重庆60岁及以上人口占总人口的17%，为中国“最老”的地区。 第2名：四川 2010年，四川65岁及以上的人口比重比全国平均水平高了2.08个百分点，略低于重庆，居全国前列。预计：四川65岁以上老年人口将从2000年623.2万人上升到2020年1488.1万人，年均增长率4.45%。其相对人口比重将从2000年的7.24%上升到2020年的16.19%。第3名：江苏 南通共有60岁以上常住老年人170.8万人，占常住人口总数的23.5%，老龄化程度远高于全省乃至全国平均水平。 第4名：辽宁 截至2010年末，全省户籍总人口为4265万人，其中60岁及以上老年人口已达691万人。全省老年人口占全省总人口比例为16.21%，与全国老年人口占全国总人口13.26%相比，高出2.95个百分点，老龄化程度在全国排名第六位。 第5名：安徽 2020年安徽省60岁及以上老年人口将达到1097.1万，老龄化水平将达到15.1%；2045年60岁及以上老年人口将超过2276.6万，老龄化水平推进到30%以上。 截止2010年11月，阜阳市60岁及以上常住人口1131894人，占常住总人口比例14.89%；65岁及以上人口为76.2万人，占总人口的10.03%。 第6名：上海 截止2011年底，上海市户籍60岁及以上老年人口347.76万，占总人口的24.5%。预计到2015年末，户籍60岁及以上老年人口将超过430万，比例接近30%。 第7名：山东 山东老龄人口942.98万。 威海60周岁以上老年人有52万人，占人口总数的20.5%，远远高出全国的13.7%和全省的15.3%的人口比例，是全省乃至全国人口老龄化程度最高的城市之一，而且平均每年还在以3%的速度增长。 青岛市60岁以上户籍老年人口132.7万人，占总人口的17.3%，高出全国平均水平3.6个
,. 中国城市人口密度排名 1 上海1270.22 2 北京1067.00 3 重庆999.05 4 武汉768.10 5 天津752.21 6 广州583.89 7 西安497.38 8 沈阳488.66 9 南京480.35 10 成都439.79 11 杭州387.01 12 佛山338.98 13 济南327.55 14 哈尔滨311.77 15 长春303.94 16 唐山292.75 17 大连273.23 18 淄博271.84 19 淮安266.58 20 太原245.65
241.74 岛青21 ,. 22 郑州236.71 23 昆明220.04 24 襄樊217.67 25 无锡215.92 26 常州214.63 27 苏州212.40 28 枣庄206.16 29 石家庄204.96 30 宁波203.41 31 莆田200.81 32 贵阳194.92 33 兰州191.70 34 长沙188.98 35 临沂187.22 36 南充182.49 37 阜阳181.77 38 南昌180.99 39 吉林178.90 40 六安175.56
41 烟台168.45 42 乌鲁木齐167.74 167.58 港贵43 ,. 44 南阳167.57 45 随州165.71 46 徐州164.55 47 福州157.64 48 泰安157.17 49 东莞156.19 50 商丘151.91 51 洛阳147.81 52 合肥146.50 53 鞍山145.54 54 台州145.00 55 齐齐哈尔143.85 56 遂宁143.18 57 湛江143.14 58 淮南140.84 59 包头140.71 60 南宁140.39
当代中国人口转变的理论分析 专业： 指导教师： 学生姓名： 学号：
摘要：中国人口转变发生在中国经济水平较低的情况下。中国人口转变是社会经济和计划生育政策共同作用的结果，最初的死亡率下降得益于新中国的建立，公有制的分配制度和医疗卫生体系有效地降低了农村婴儿死亡率。计划生育政策使生育率迅速下降，总和生育率迅速下降。中国人口转变是在以社会经济发展为基础，国家人口政策控制之下发生的。中国人口转变经历了不同的阶段，都有着重要的意义。关键词：中国人口转变人口出生率人口死亡率人口自然增长率一、概念： 人口转变理论是指人口再生产模式由高水平的人口均衡向低水平的人口均衡的转变，人口再生产经历了一个由高死亡率、高生育率和低的人口自然增长率的模式经过低死亡率、高生育率和高的人口自然增长率的模式转变为低死亡率、低生育率和低的人口自然增长率的模式的全过程。它描述的是人口再生产类型从传统模式向现代模式过渡的趋势，反映社会经济现代化过程与人口在生产的内在联系。二、分析方法： 当加入民族国家的概念考察某一阶段一国人口的增减时，有四个最基本的要素需要考察：一是这个时期开始时的出生率和死亡率；二是死亡率下降的速度；三是出生率下降的速度；四是移民的数量。 具体到中国，中国人口转变的制约因素及研究方法有：1.社会生产方式等经济因素，人口转变过程既是经济增长的结果又是影响经济增长的重要因素之一。社会生产方式的转变及相应的经济制度转变是影响人口转变的决定因素。2.计划生育政策因素，我国在短时间内实
现人口再生产类型的转变，除社会经济因素外，还有一个重要的因素，这就是人口政策影响。中外学者一致认为中国生育率下降的主导因素是计划生育政策，大致占60%~70%。我国严格的计划生育政策是促进我国人口迅速转变的重要原因。3.社会文化因素，中国两千多年的封建文化对现代化进程有很大的影响，并影响到生育。在现代文明已经比较发达的条件下，传统文化还有很大影响，中国人口控制工作的巨大成就，实际上已经利用了社会文化中的有利因素。4.其它因素，技术因素和制度因素、流行疾病模式因素、人口质量因素等。 三、具体分析： 中国人口转变是社会经济和计划生育政策共同作用的结果，最初的死亡率下降得益于新中国的建立，公有制的分配制度和医疗卫生体系有效地降低了农村婴儿死亡率。计划生育政策使生育率迅速下降，总和生育率由1969年的5.7下降到1979年的2.7，下降了50%以上。人均收入、教育水平是对生育率影响最大的两项社会经济参数。中国人口转变是在以社会经济发展为基础，国家人口政策控制之下发生的。 中国人口伴随不断变化的国际国内环境，经过了50年代和60年代无计划的高速增长、70年代生育水平的大幅下降、80年代的徘徊波动，终于在世纪之交，在社会主义市场经济的新形势下，完成了人口的“两个转变”。 中国人口发展经历的两个不同时期： 一是实行计划生育政策之前，人口发展处于无计划、自发的高增
中国（中国大陆）历次人口普查主要指标 主要指标第一次第二次第三次第四次第五次第六次普查年份1953年1964年1982年1990年2000年2010年总人口（万人）59,43569,458100,818113,368126,583133,972 性别构成男性（万人）30,799 35,652 51,944 58,495 65,355 68,685 女性（万人）28,636 33,806 48,874 54,873 61,228 65,287 男女性别比107.56 105.46 106.30 106.60 106.74 105.20 年龄构成0-14岁年龄段比重（%）36.28 40.69 33.59 27.69 22.89 16.60 15-64岁年龄段比重（%）59.31 55.75 61.50 66.74 70.15 74.53 65岁及以上年龄段比重 （%） 4.41 3.56 4.91 5.57 6.96 8.87 民族构成汉族人口（万人）54,728 65,456 94,088 104,248 115,940 122,593 汉族人口占总人口比重 （%） 93.94 94.24 93.32 91.96 91.59 91.51少数民族人口（万人）3,532 4,002 6,730 9,120 10,643 11,379 少数民族人口占总人口比 重（%） 6.06 5.76 6.68 8.04 8.41 8.49 受教育程 度大专及以上（万人）416 615 1,422 3,611 11,964高中和中专（万人）1,319 6,779 8,039 11,146 18,799 初中（万人）4,680 17,892 23,344 33,961 51,966 小学（万人）28,330 35,237 37,057 35,701 35,876 文盲人口（万人）23,327 22,996 18,003 8,507 5,466 文盲率（%）33.58 22.81 15.88 6.72 4.08 城乡分布 城镇人口（万人）7,726 12,710 21,082 29,971 45,844 66,558 乡村人口（万人）50,534 56,748 79,736 83,397 80,739 67,415
中国人口转变阶段及特征 图一.中国人口自然增长率的变化Form：Internet 图二：人口自然增长率折线图Form：Internet Part one：Imformation from Internet： （l ）1949年至1969年为生育率转变的第一个阶段。不妨称之为“前转变阶段”。从全国的情形来看，除了大跃进和三年灾害期间非正常的生育减少和生育回升以外，其它年份生育率居高不下，这一点与出生率的变动几乎完全一致。生育率维持在平均6个孩子的水平上。（2）1969年到1977年为生育率转变的第2个阶段，为生育率快速下降的阶段，可简称为“快速转变的初始阶段”。生育率从接近6急速降到3以下。和出生率一样，几乎下降一半。
（3）1977年到1991年为生育率转变的第三个阶段，可称之为“波动中转变的中期阶段”。生育水平在2－3之间波动。由于当时的社会经济文化都比较落后，计划生育本身的手段也十分有限，所以生育率下降在接近极限的时候外部的控制力和内部的反控制力就构成了持久的冲突，形成了“拉锯战”的局面。在本阶段，我们多年的努力已经使“生育率”接近更替水平。但由于超越了特定的生育率转变的文化边界，所以出现波动也在所难免。 （4）1991年到1999年为生育率转变的第四个阶段，由于这段时期的生育率变动出现了相对稳定的下降趋势并稳定在更替水平以下，所以不妨称之为“持续的低生育率阶段”。与前一阶段比较，它的特点一是曲线下延比较平滑，二是持续地低于更替水平。这一阶段的成绩可以说是既梦寐以求。又来之不易。目前的总和生育率大致达到了而且多年来维持了一个1.8左右的低水平。 Part two：information by my understood： 1、从数据中可以看出，1949—1970年是第一阶段，这一阶段的特点是死亡率逐年下降，而 出生率在本质上是居高不下的，这个阶段完成了高死亡率、高出生率和低人口增长率阶段到低死亡率、高出生率和高人口增长率阶段的前半截转变。 2、第二阶段是出生率主导型的人口转变阶段（1970年至今）。这一阶段的特征是死亡率已 经降到较低的水平上并保持着相对稳定的态势，由于出生率不同的变化态势，又可以分出若干发展阶段：其一是粗出生率直线式急剧下降的阶段（1971－1980年），在整个70年代，出生率大幅下降。其二是出生率波动中缓慢下降的阶段（1981－1990年）。这一阶段的显著特点是多年年份的出生率在略高于2O％。的水平上波动，而死亡率则稳定在 6.6‰上下的水平上。其三是出生率在一个低水平上继续缓慢下降的阶段（1991－1999）。出生率开始了拾级而下的下降趋势。这样，整个第二阶段经过70年代的快速下降。80年代的波动和90年代的缓慢下降，中国人口的出生率和死亡率之间的缺口开始逐渐收拢，人口转变逐渐趋向完成，即中国从1980年到2000年大致完成了人口转变的后半截，即转变到低死亡率、低出生率和低人口增长率的阶段。
1949 13,913,927 1950 14,711,260 1951 14,413,123 1952 17,236,621 1953 16,745,695 1954 18,513,434 1955 18,612,172 1956 17,364,027 1957 18,998,424 1958 17,135,981 1959 13,059,787 1960 14,684,726 1961 11,414,017 1962 20,923,112 1963 27,866,189 1964 24,144,848 1965 24,799,129 1966 24,828,470 1967 21,736,582 1968 27,718,516 1969 25,018,386 1970 28,012,344 1971 25,160,381 1972 24,800,391 1973 23,630,435 1974 22,874,423 1975 21,136,635 1976 20,491,797 1977 17,931,155 1978 18,831,591 1979 18,924,822 1980 18,393,809 1981 19,122,938 1982 23,100,427 1983 20,065,048 1984 20,313,426 1985 20,429,326 1986 23,190,076 1987 25,282,644 1988 24,576,191 1989 25,137,678
1990 26,210,044
1991 20,082,026 1992 一 18,752,106 1993 17,914,756 1994 16,470,140 1995 16,933,559 1996 15,224,282 1997 14,454,335 1998 14,010,711 1999 11,495,247 2000 13,793,799 2001 17,020,000 2002 16,470,000 2003 15,990,000 2004 15,930,000 2005 16,170,000 2006 15,840,000 2007 15,940,000 2008 16,080,000 2009 16,150,000 2010 15,740,000 2011 16,040,000 2012 16,350,000 2013 16,400,000 2014 16,870,000 2015 16,550,000 2016 17,860,000
中国的人口结构变化与就业前景 中国的人口结构变化与就业前景 一般认为,中国经济进展中最具有比较优势的生产要素就是相对价格较低的劳动力要素。丰富的人力资源来源于庞大的人口总量,因此２１世纪中国经济的进展水平在很大程度上将取决于人口转变背景下的人力资源利用水平。 然而,由于信息的不完备和失真、以户籍制度为特征的劳动力市场制度性分割和转型时期 就业政策滞后效应等客观因素,中国人力资源配置中存在着大量的扭曲现象,人力资源利用水平和就业效率低下。此外,一方面中国总体人力本钱投资严峻不足,而另一方面在少数行业和局部地区却出现了“教育深化”的现象,造成稀缺资源的浪费。本文从人口转变的背景出发,对中国人力资源、劳动力供给状况及就业效率进行了简略分析,对未来如何提高劳动力资源的配置效率进行了探究性的思考。 一人口转变的历史与现状 １世界人口转变状况及其主要特征 发达国家(这里主要是指西欧各国以及主要由欧洲移民定居而逐渐形成的美国、加拿大、澳大利亚和新西兰等国)的人口转变最早始于１７世纪中叶至１８世纪的西欧,但主要发生在１８世纪中叶至１９世纪７０年代,即在上述各国先后进入工业革命时代的过程之中完成。工业革命的浪潮有力地推动了西方各国改善营养状况,改进社会医疗卫生设施和相关条件,使历史上长期威胁人类社会的高死亡率显著下降,而出生率则继续保持较高水平,在某些时期内甚至得以提高。这样,原先高出生率和高死亡率之间的自然平衡被打破,二者之间的“生死距差”(ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃｇａｐ)不断扩大,从而使这些国家由过去的高出生率、高死亡率和低增长率的人口变更的第一阶段,过渡到以高出生率、低死亡率和日益加速的人口增长率为特征的人口转变的第二阶段早期。 １８７０年以后,欧洲各国中的生育决策发生了较大转变,生育率迅速下降。与此同时,死亡率继续下降,出生率和死亡率间的生死距差逐渐缩小,西方各国进入了低出生率、继续下降的死亡率和逐渐减速的增长率为特征的人口转变第二阶段晚期。 人口变更第二阶段同第一阶段相比,是人口迅速增长的阶段,这一过程大约持续了１５０-２００年右左。从２０世纪中叶开始,西方各国进入了以低出生率、低死亡率和低增长率为特征的人口变更的第三阶段,基本实现了向现代人口均衡的转变。虽然在第二次世界大战之后曾经出现短暂的“婴儿潮”(ｂａｂｙｂｏｏｍｉｎｇ)现象,但人口变更之总格局基本确定。进展中国家死亡率的普遍下降是在２０世纪５０年代以后。除现代医药技术的引进和推销之外,战后国家的独立、社会经济的进步、教育的普及提高、生活的改善等对这些国家死亡率的降低具有非常重要的作用。与此同时,出生率继续保持较高水平,已经凸现的生死距差进一步扩大,人口规模急剧膨胀。 六、七十年代,进展中国家开始熟悉到人口膨胀的严峻性,并相继实施操纵人口的政策。从七十年代起,除撒哈拉沙漠以南非洲之外的大多数进展中国家的出生率出现了或多或少的下降,陆续从五六十年代的高出生率、迅速下降的死亡率和急剧提高的增长率阶段,向以开始下降的出生率、继续下降的死亡率和逐渐减速的增长率为特征的人口变更第二阶段晚期转变。在此转变过程中,各国进展不一,办法各异。迄今为止,大部分进展中国家的人口转变尚未完成,现代人口变更新的均衡状态尚未确立。 ２.建国以来中国人口变化及其特征 从１９５３年到１９９０年,中国人口总数由５．８亿增至１１．６亿,年均增长１．８１。在不同历史时期,人口增长率相差甚大。从１９５３年到１９６４年,平均每年增长１．５７,
2010年第六次全国人口普查主要数据 一、总人口 全国总人口为1370536875人。其中： 普查登记的大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口[3]共1339724852人。 香港特别行政区人口[4]为7097600人。 澳门特别行政区人口[5]为552300人。 台湾地区人口[6]为23162123人。 二、人口增长 大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口，同第五次全国人口普查2000年11月1日零时的1265825048人相比，十年共增加73899804人，增长5.84%，年平均增长率为0.57%。 三、家庭户人口 大陆31个省、自治区、直辖市共有家庭户[7]401517330户，家庭户人口为1244608395人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年第五次全国人口普查的3.44人减少0.34人。 四、性别构成 大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，男性人口为686852572人，占51.27%；女性人口为652872280人，占48.73%。总人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）由2000年第五次全国人口普查的106.74下降为105.20。 五、年龄构成 大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，0-14岁人口为222459737人，占16.60%；15-59岁人口为939616410人，占70.14%；60岁及以上人口为177648705人，占13.26%，其中65岁及以上人口为118831709人，占8.87%。同2000年第五次全国人口普查相比，0-14岁人口的比重下降6.29个百分点，15-59岁人口的比重上升3.36个百分点，60岁及以上人口的比重上升2.93个百分点，65岁及以上人口的比重上升1.91个百分点。 六、民族构成 大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，汉族人口为1225932641人，占91.51%；各少数民族人口为113792211人，占8.49%。同2000年第五次全国人口普查相比，汉族人口增加66537177人，增长5.74%；各少数民族人口增加7362627人，增长6.92%。 七、各种受教育程度人口
中国人口增长趋势预测 摘要 人口总数的预测对未来资源分配，划分有着重要的意义，本文根据人口预测模型结合所给数据进行人口预测，并进行模型改进结合最小二乘法拟合出较理想的人口变化趋势。 第一问中，采用Logistic模型描述了人口的增长规律，通过简要的假设设置相应的预测系数 第二问中，根据表中所给的数据，运用Matlab以及Excel得出人口随时间变化的曲线 第三问中，通过运用非线性最小二乘法拟合，Matlab编程得到相关的系数x =r 万人，并判断模型的可用性。 0253 .0 248205= m 第四问中，根据所得的模型，带入相关数值得到2030年人口数量将达到144210万人 第五问中，通过改进求解拟合参数的方法，将非线性最小二乘法改为线性最小二乘法估计模型参数，通过分析可知2030年可能会达到我国人口数量的峰值近似为145168万人，与国家人口预测结果基本相符合。 关键词：Logistic模型；最小二乘估计；Matlab；线性拟合 一. 问题提出 中国是一个人口大国，人口问题始终是制约我国发展的关键因素之一。关于中国人口问题已有多方面的研究，并积累了大量数据资料，对于表中所给出的数据，研究人口增长的规律。 问题一，作出适当的简化假设，在此基础上建立中国大陆人口群体增长的数学模型。 问题二，对表中所给出的数据，画出1949~2017年中国大陆人口总数随时间变化的曲线； 问题三，对第1问模型中的参数进行估计 问题四，预测2030年中国大陆的人口总数。 问题五，模型的评价与改进。
二．问题分析 由于人口的增长受到自然资源，环境条件等因素的影响，因此第一问的模型选取应该选用能够反映阻滞作用对人口增长率的影响，使增长率r能够随着人口数量的增长而下降，基于此选择了典型的人口增长模型logistic函数，并对相应的参数进行设置。 第二问中由Matlab能够得到表中数据的变化趋势。 第三问中对于大数据处理要得到模型中的相应参数需要用最小二乘法进行系数估计，通过分析曲线的特点评价模型的可用性。 在第四问，根据模型带入相应的时间预测对应的人口总数。 第五问中，由分析可知，线性最小二乘法估计参数要比非线性最小二乘法估计参数的精度要更高，因此通过观察人口增长率的曲线可以近似拟合成一次函数的现象，将估计参数的方法改为线性最小二乘法估计参数，并结合数据实际曲线，确定相应的模型参数。 三．模型的基本假设 （1）生育模式相对不变 （2）所用数据真实可靠 （3）不考虑生存空间等自然资源的制约,不考虑意外灾难等因素对人口变化的影 （4）较短的时期内的死亡率是稳定的 四．符号约定
中国各省和世界各国面积和人口排名！！！ 中国各省面积排名： 1、新疆维吾尔自治区面积166万平方千米）； 2、西藏自治区面积122.8万平方千米)； 3、内蒙古自治区面积118.3万平方千米)； 4、青海省面积72.23万平方千米； 5、四川省面积48.14万平方千米； 6、黑龙江省面积45.48万平方千米； 7、甘肃省面积45.44万平方千米；8、云南省面积38.33万平方千米； 9、广西壮族自治区面积23.6万平方千米；10、湖南省面积21.18万平方千米； 11、陕西省面积20.56万平方千米；12、河北省面积18.77万平方千米； 13、吉林省面积18.74万平方千米；14、湖北省面积18.59万平方千米； 15、广东省面积18万平方千米；16、贵州省面积17.6万平方千米； 17、江西省面积16.7万平方千米；18、河南省面积16.7万平方千米； 19、山西省面积15.63万平方千米；20、山东省面积15.38万平方千米； 21、辽宁省面积14.59万平方千米；22、安徽省面积13.97万平方千米； 23、福建省面积12.13万平方千米；24、江苏省面积10.26万平方千米； 25、浙江省面积10.2万平方千米；26、重庆市面积8.23万平方千米； 27、宁夏回族自治区面积6.64万平方千米；28、台湾省面积3.6万平方千米；
29、海南省面答3.4万平方千米；30、北京市面积1.68万平方千米； 31、天津市面积1.13万平方千米；32、上海市面积0.63万平方千米； 33、香港特别行政区面积1101平方千米；34、澳门特别行政区面积25.4平方千米。 中国内地各省人口数量 GDP排名 人口排名省区市人口数量 GDP GDP( 亿元)人均G（元）人均排名排名 1河南省9613万 人 5 142341505616 2山东省9082万人225326271487 3四川省8673万人 9 9657 1170825 4广东省7859万人 1 2986332142 6 5江苏省7381万人 3 2473832985 5 6河北省6735万人 61338719363 11 7湖南省6629万人 13 8366 13123 20 8安徽省6338万人 15 6906 11180 28 9湖北省5988万人 118451 14733 17 10广西壮族自治区 4822万人 18 5386 11417 27 11浙江省4647万人 4 17633 35730 4