中国统计年鉴-2010-城镇化率
中国城镇化进程中“农村病”和“城市病”及其治理
中国城镇化进程中“农村病”和“城市病”及其治理张桂文【摘要】摘要：中国城镇化进程中“农村病”与“城市病”并存且相互影响。
农业小规模经营，劳动生产率低下；农民相对贫困和部分群体绝对贫困；“空心村”的普遍存在是现阶段“农村病”的主要表现。
以交通拥堵、环境恶化、资源承载力薄弱、“城中村”环境和治安问题等为表征的“城市病”集中爆发，并向二、三线城镇蔓延。
农业转移人口的非农化与市民化相脱离；城乡之间、大中小城市之间以及东中西各区域之间资源配置严重失衡；地方政府的治理理念与方式有悖于健康城镇化要求等等，这是导致“农村病”与“城市病”的主要原因。
有序推进农业转移人口市民化，努力化解城乡间与城市内部的双重二元矛盾；合理配置社会资源，促进城乡一体化发展；转变政府治理理念和方式，促进城镇化健康发展是治理“农村病”与“城市病”的基本思路。
【期刊名称】辽宁大学学报（哲学社会科学版）【年(卷),期】2014(042)003【总页数】8【关键词】城镇化；“农村病”；“城市病”一、引言作为世界上人口最多的发展中国家，中国目前正经历着人类历史上规模最大的城市化进程。
截至2013年底，我国城镇人口达7.3亿〔1〕，是美国人口总数的两倍有余，比欧盟27国人口总规模还高出1/4，城市化规模居世界第一。
改革开放以来，我国城镇化率平均每年以1.02%的速度增长，35年间城镇化率提高了35.8个百分点①根据《2013年中国统计年鉴》和《中华人民共和国2013年国民经济和社会发展统计公报》相关数据计算。
，与发达国家相比，我国城镇化具有“浓缩发展”的特征。
但是我国城镇化快速发展过程中城乡二元结构矛盾突出。
城镇化进程中物质资本与人力资本迅速向大城市集中，导致长期制约中国经济发展的“三农”问题没有得到有效缓解，在“农村病”严重存在的同时，“城市病”日益突出。
根治城镇化进程中的“农村病”与“城市病”，对于中国城镇化的健康发展和中国城乡二元结构转型具有十分重要的意义。
中国城镇化发展的历程_特点与趋势_杨风
2010年第6期兰州学刊N o.062010总第201期L an zhou xue kan G enera.l N o.201中国城镇化发展的历程、特点与趋势杨风1陶斯文2(1.济南大学资源与环境学院,山东济南250002;2.西南民族大学民族研究学院,四川成都610041)[摘要]我国很早就有城市的雏形,然而由于受经济社会发展的约束与限制,新中国成立前根本谈不上城镇化发展,只是少数城市的畸形繁荣。
按照城镇化发展水平与动力的不同,新中国成立后我国城镇化发展大致分为五个阶段。
我国城镇化发展表现出六大特点:城镇化发展波浪起伏,城镇化发展落后于世界水平,城镇化发展滞后于工业化,城镇化发展早期以中小城市为主,城镇化发展以政府推动为动力,城镇化发展区域不平衡。
运用相关模型预测了我国城镇化发展的未来趋势。
[关键词]中国;城镇化;历程;特点;趋势[中图分类号]F2901文献标识码2A1文章编号21005-3492(2010)06-0075-04[收稿日期]2009-03-25 [作者简介]杨风,男,博士,济南大学资源与环境学院讲师,主要研究方向为人口经济学;陶斯文,男,博士,西南民族大学民族研究学院副教授,主要研究方向为民族人口学。
[基金项目]国家社科基金项目。
(09CRK008)2001年诺贝尔经济学奖得主、美国哥伦比亚大学约瑟夫#斯蒂格利茨(Jo seph E.Sti g litz)教授指出:/21世纪对世界影响最大的有两件事:一是美国的高科技产业,二是中国的城市化0。
[1](P168)中国不仅是世界著名的文明古国也是世界六大城市带发源地之一。
中国的城市文明自产生之日起就从未中断,其丰富的内涵对当代中国特色城镇化发展有着广泛而深远的影响。
一、我国城镇化发展的历程(一)建国前城镇化发展概况中国作为四大文明古国之一,早在6000多年以前,黄河流域就已经出现了一批原始的居民点,居民以从事农业生产为主,传说中的尧都平阳(今山西临汾西南)、舜都蒲坂(今山西永济县西)就是原始社会的遗址。
中国城市统计年鉴2010年
2-1 人口营口市235.0489.28234.4288.8 3.06 2.53 阜新市192.2777.59192.3777.740.95-1.72 辽阳市183.4872.7183.4472.66 1.160.13 盘锦市130.0160.62129.5960.35 2.84 3.42 铁岭市306.0644.6930644.64 1.70.55 朝阳市342.659.8341.759.5 4.5 2.83 葫芦岛市282.2799.18281.3498.75 4.18 3.03吉林省2504.85866.542496.76863.63 4.27 2.8 长春市756.5362.32754.51361.6 5.34 3.38 吉林市437.42185.07433.88183.29 3.02 1.64 四平市339.1260.95338.3460.92 4.65 3.64 辽源市123.7847.79123.5647.76 2.29 1.39 通化市226.8144.93226.9945.1 1.50.12 白山市129.7259.33129.7159.32 2.35 2.02 松原市288.3355.26286.7254.767.34 6.45 白城市203.1750.89203.0550.88 3.58 2.57黑龙江省3791.531362.253782.331359.51 3.86 1.19 哈尔滨市991.6474.7990.7474.9 4.12 1.39 齐齐哈尔571.56141.99570.4141.88 5.11-0.86 鸡西市190.7188.11190.7188.11 1.260.27 鹤岗市109.4167.87109.4167.91-0.19-0.96 双鸭山市150.8150.18150.6350.13-0.64 大庆市280.17132.53276.72130.57 6.15 3.46 伊春市127.3181.03127.4781.06-1.34-2.58 佳木斯市252.2681.49251.9581.95 4.26 1.48 七台河市92.7755.3291.4954.39 6.29 5.33 牡丹江市270.5779.91270.2379.65 1.990.06 黑河市174.2119.21173.9419.15 2.67 1.51 绥化市580.1589.91578.6889.81 5.52 5.17上海市1400.71331.681395.871326.69-1.02-0.87江苏省7419.232641.527403.952642.17 1.85 2.75 南京市629.77545.97627.12543.61 2.17 2.08 无锡市465.65238.12464.93237.770.250.61 徐州市957.61186.22952.24185.31 1.3 4.49 常州市359.82226.67359.28226.27-0.40.46 苏州市633.29240.21631.52239.21 1.3 3.5 南通市762.66211.54763.19211.65-1.51-1.13 连云港市490.6488.69489.4484.78 4.887.68 淮安市534.16274.52535.54276.23 2.12 3.55 盐城市812.37162.55812.04162.21 3.11 5.01 扬州市458.8121.99459.29121.88-1.680.8 镇江市269.88103.45269.33103.130.88 2.89 泰州市503.9882.07502.4491.36 2.04 1.19 宿迁市540.6159.52537.59158.769.159.29浙江省4716.191489.394702.011484.23 3.45 3.1 杭州市683.38429.44680.51426.87 3.41 4.22 宁波市571.02221.83569.55220.98 1.9 2.4 温州市779.11144.77775.55144.37.99 6.17 嘉兴市339.683.12338.8382.84-0.120.35 湖州市259.17108.56258.83108.540.16-0.75 绍兴市437.7464.9437.464.90.230.17金华市463.6892.7462.5492.54 3.11 3.01 衢州市249.8682.18249.3682.01 2.88 2.8 舟山市96.7769.6696.7769.62-1.03-0.18 台州市578.47153.77576.26153.26 5.55 4.43 丽水市257.3938.46256.4138.37 5.73 6.4安徽省6794.521951.246767.731937.73 6.267.2 合肥市491.43208.58489.08206.03 6.92 5.11 芜湖市230.1104.92230.45105.25 1.05 1.31 蚌埠市360.6492.52359.4892.518.2 5.17 淮南市242.52180.77241.7180.298.458.64 马鞍山市128.6163.61128.3663.35 2.54 2.65 淮北市217.74109.02216.76108.710.758.39 铜陵市73.9944.9573.9444.52 2.68 2.61 安庆市615.8873.96614.8974.11 4.06 2.59 黄山市148.646.66148.4843.57 2.82 2.57 滁州市450.2553.24448.8353.04 5.75 5.02 阜阳市1000.5204.23994.14202.669.2914.28 宿州市635.19183.9630.63182.258.849.71 巢湖市458.688.64457.788.2 4.53 2.54 六安市705.89185.15703.77184.64 6.279.21 亳州市596.93159.52592.85157.53 4.29.39 池州市159.8865.81159.465.63 5.34 5.92 宣城市277.7785.76277.2785.45 2.61 5.89福建省3497.61903.963695.07937.6 6.12 6.75 福州市637.92187.33636.93187.01 5.9 3.33 厦门市177177175.33175.338.238.23 莆田市319.61212.98318.13211.958.749.76 三明市271.0628.36270.0627.37 3.58 3.5 泉州市680.85102.94887.15140.68 5.52 6.83 漳州市471.7755.01470.5154.79 5.67 5.56 南平市310.149.27309.1249.217.41 4.27 龙岩市293.3547.81292.3547.73 6.767 宁德市335.9543.26335.4943.53 5.06 6.66江西省4643.36904.574607.75895.639.647.53 南昌市497.33222.5496.03222.797.4 4.39 景德镇市160.2245.79159.2345.6914.488.66 萍乡市186.9384.97186.3584.797.33 5.53 九江市491.0363.8487.8562.1210.44 6.24 新余市124.6192.24123.9191.78.969.67 鹰潭市119.8222.23117.0320.6313.148.86 赣州市896.9964.57892.9764.179.37.69 吉安市489.153.66487.1853.58.957.94 宜春市549.92104.22545.73103.738.8312.05 抚州市399.14111.11389.16107.277.627.57 上饶市728.2739.48722.3139.2412.3111.68山东省9449.452739.29310.332728.14 4.84 4.21 济南市603.27348.24603.63349.24 2.62 3.07 青岛市762.92275.47762.24275.86 1.52 2.59 淄博市421.41278.77421.01278.470.840.81 枣庄市386.79219.59385.02219.498.049.12 东营市184.5983.28184.2883.21 3.15 4.15烟台市652179.24651.85179.32-0.58 2.87 潍坊市867.85181.25865.17176.68 3.79 4.99 济宁市831.31119.61827.03114.748.757.15 泰安市555.83159.25555.28159.66 2.46 1.37 威海市252.9764.54252.664.24-1.17 4.87 日照市285.76122.83285.15122.63 4.22 3.65 莱芜市126.38126.38126.17126.170.680.68 临沂市1041.54199.461038198.58 4.94 6.2 德州市569.0163.44566.663.137.07 5.49 聊城市590.89105.02587.9104.74 6.55 5.64 滨州市377.4963.23376.5963.2 3.43 2.36 菏泽市939.44149.6821.81148.7812.910.13河南省10595.21885.5610521.31868.68.267.85 郑州市731.47285.01725.54280.887.418.19 开封市527.1485.38522.8185.0911.36 5.16 洛阳市694.89160.07690.69159.218.21 5.88 平顶山市532.36101.86528.15101.2811.057.05 安阳市573.16107.53570.26107.147.727.88 鹤壁市159.7960.97158.7758.358.8711.35 新乡市597.25101.4593.41101.04 5.37 5.22 焦作市364.8683.52363.0683.2 5.8 5.85 濮阳市404.2267.14400.2366.559.488.08 许昌市485.2141.17482.0840.99 6.43 6.74 漯河市276.07139.17274.47138.217.24 6.92 三门峡市229.5629.2228.6329.1 6.46 5.38 南阳市1167.51185.321157.56183.7714.4914.01 商丘市910.87173.2905.99171.71 5.62 4.67 信阳市860.99145.75853.1144.6610.39.67 周口市1206.7652.731197.4252.3 6.08 6.89 驻马店市873.1366.14869.1665.12 5.410.44湖北省5324.661535.925301.881517.98 5.19 4.12 武汉市835.55514.97834.39514.6 3.77 2.51 黄石市258.5671.54257.9471.66 5.36 1.06 十堰市353.2252.78352.1247.868.4 5.57 宜昌市401.37124.79401.1124.61-0.18 1.45 襄樊市588.88221.75586.63220.64 6.037.39 鄂州市107.24107.24103.4103.4 3.03 3.03 荆门市301.0567.92300.5867.52 3.76 5.28 孝感市528.7396.82526.8993.548.4 6.6 荆州市662.05116.85655.09113.2 1.86 3.54 黄冈市739.6136.8737.3836.747.42 5.18 咸宁市290.6359.78289.4259.658.237.25 随州市257.7764.68256.9464.56 6.427.44湖南省6634.711267.026609.171258.53 5.13 5.68 长沙市651.59240.95648.37239.64 5.34 5.4 株洲市382.8100.21381.9899 6.8 4.91 湘潭市295.2687.75294.6387.78 3.55 1.06 衡阳市739.8104.27735.5103.7 4.74 4.64 邵阳市764.1467.3759.1266.93 5.71 5.47 岳阳市558.6887.51555.1184.41 6.269.65 常德市616.69140.56615.43140.39 1.34 1.14张家界市165.2749.88164.6149.687.937.42 益阳市470.55132.73469.11132.19 3.54 4.92 郴州市473.8666.62472.4366.47 6.25 6.17 永州市586.66109.59586.66109.27 6.128.8 怀化市508.8834.78506.7534.537.4710.93 娄底市420.5344.87419.4744.54 3.3115.1广东省8365.983274.338898.353887.057.88 6.61 广州市794.62654.68789.39650.25 4.25 4.04 韶关市325.5492.09325.5492.09 5.49 5.57 深圳市245.96245.96884.03884.0313.1713.17 珠海市102.65102.65101.07101.07 6.3 6.3 汕头市510.73503.43508.65501.36 5.14 5.17 佛山市367.63367.63365.98365.98 4.7 4.7 江门市391.52137.57390.73137.08 2.96 3.91 湛江市763.14151.81694.85147.6412.8813.43 茂名市735.31130.68730.49129.810.4912.53 肇庆市413.6953.19411.9952.987.6 5.93 惠州市324.36129.02321.6127.49 6.33 6.73 梅州市507.3631.49506.3231.39 5.44 4.69 汕尾市340.6152.45338.352.0911.8412.35 河源市348.9829.83347.8129.7912.7910.29 阳江市275.6766.81274.4866.5110.9212.95 清远市408.8264.37407.3160.017.38.74 东莞市178.73178.73176.8176.8 5.16 5.16 中山市147.86147.86147.15147.15 5.42 5.42 潮州市257.8934.97257.0134.91 3.42-1.99 揭阳市649.1169.48644.6169.210.38 5.47 云浮市275.829.63274.2429.437.2310.63广西壮族自5203.141343.675166.971333.810.7611.82 南宁市697.9267.14694.8265.518.159.37 柳州市367.56103.83366.23103.33 6.2 4.99 桂林市511.6375.79509.9875.86 5.39 5.87 梧州市316.1850.06310.6549.8910.32 6.02 北海市160.1860.42158.9559.8613.5414.09 防城港市86.9251.8685.8451.3121.6621.84 钦州市371.19134.79367.85133.1917.1420.74 贵港市509.69185.84505.78185.0415.2710.94 玉林市653.4197.81647.5796.8515.9816.03 百色市398.5734.77395.4734.539.9210.14 贺州市223.9107.17221.95105.769.429.86 河池市409.5533.12407.0632.788.128.9 来宾市254.5105.27253.86104.489.3715.01 崇左市241.9635.8240.9835.41 6.4812.67海南省213.95213.95212.17212.179.139.13 海口市158.24158.24157.03157.038.468.46 三亚市55.7155.7155.1455.1411.0211.02重庆市3275.611542.773266.331426.28 4.48 2.83四川省8310.282391.488279.032380.08 3.97 3.58 成都市1139.63520.861132.29515.51 2.51 3.01 自贡市328.49150.58327.03150.1410.749.49 攀枝花市111.5869.2111.3869.19 4.33 3.34泸州市497.15145.53495.27145.078.03 4.58 德阳市388.465.9387.9165.770.74 1.19 绵阳市544.65122.31542.68121.38 3.67 3.77 广元市312.7393.24311.5592.95 4.71 3.35 遂宁市387.05150.84384.75150.76 3.74 4.5 内江市425.61141.73425.33141.5 3.88 5.26 乐山市353.22115.01353.38115.160.63-0.09 南充市753.51193.35751.5192.93 4.83 3.61 眉山市348.0785.5347.3385.22 3.1 1.86 宜宾市534.9380.03532.8779.83 2.59-0.77 广安市470.02126.1468.01125.76 6.11 3.59 达州市657.5644.21656.7742.72 3.24 4.08 雅安市155.1535.19154.8535.2 4.89 4.83 巴中市401.18143.25399.88142.78 2.89 3.07 资阳市501.35108.65496.25108.21 3.98 3.37贵州省1710.78441.741701434.63 5.89 4.62 贵阳市367.08218.79365.5218.11 5.36 4.57 六盘水市319.3552.95316.1647.39 6.84 6.4 遵义市750.8685.3747.4484.61 6.855 安顺市273.4984.7271.984.52 2.85 3.23云南省2785.61600.292778.91686.239.3 5.87 昆明市533.99250.24531.26333.3 6.52 4.34 曲靖市616.2269.47612.1669.1910.86 4.76 玉溪市214.3642.06213.6741.86 5.33 4.97 保山市250.2389.05249.2289.03 5.74 5.92 昭通市561.0481.69555.2881.1217.1310.99 丽江市120.5315.33120.0215.33 4.54 4.46 思茅市249.6421.76258.425.79 5.957.93 临沧市239.630.69238.930.61 6.267.64西藏自治区51.5321.6721.97拉萨市51.5321.6721.97陕西省3833.791271.013814.71263.99 6.58 6.76 西安市781.67561.58776.99558.15 6.95 6.87 铜川市85.3175.7285.1975.89 3.35 2.82 宝鸡市378.78141.37378.37140.267.17 5.77 咸阳市516.3889.7513.4189.38 6.017.04 渭南市556.8696.8554.3796.437.159.92 延安市227.5144.87225.4144.5411.2110.95 汉中市381.5555.26380.8554.84 1.86 2.31 榆林市359.1150.93354.6250.3811.239.36 安康市303.5799.89302.7299.38 5.579.18 商洛市243.0554.89242.7754.74 2.91 1.83甘肃省2426.31811.62385.59806.5 6.31 4.78 兰州市323.59210.47322.93210.24 4.33 2.93 嘉峪关市20.8720.8719.919.9 3.69 3.69 金昌市47.5721.5347.4321.47 5.8 5.32 白银市179.5549.66178.8149.539.48 5.78 天水市359.69126.06358.45125.63 6.9 6.56 武威市198.93103.57198.43103.21 2.76 4.11 张掖市130.3751.87129.9751.75 5.72 5.21 平凉市229.7749.9922949.81 6.7 1.14。
我国城镇化率和男女比例发展趋势仿真与预测
收稿日期:2023-02-04基金项目:江西省研究生创新专项资金项目(Y C 2022-s 748);江西省高校人文社会科学项目(G L 20124)㊂作者简介:柯静(1999 ),女,安徽宣城人,硕士,研究方向:系统仿真㊁经济管理定量分析㊂贾伟强(1974 ),男,江苏连云港人,教授,硕士研究生导师,博士,研究方向:系统动力学㊂周叶(1977 ),男,江西抚州人,教授,硕士研究生导师,博士,研究方向:系统仿真㊁供应链管理㊂我国城镇化率和男女比例发展趋势仿真与预测柯 静,贾伟强,周 叶(南昌航空大学经济管理学院,江西南昌 330063) 摘 要:文章使用系统动力学研究了未来我国城镇人口占比㊁男性人口占比发展趋势和人口普查周期合理性问题,通过仿真分析发现:到2030年,我国的城镇人口占比将持续上涨,而男性占比将缓慢下降,且未来我国人口结构将加速变化㊂因此,建议政府将养老资源逐步向城镇倾斜,继续提高生育意愿,缩短人口普查周期㊂关键词:系统动力学;人口预测;人口结构;仿真分析中图分类号:C 921.2 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)10 0003 03 根据第七次全国人口普查主要数据情况,我国人口①共14.11亿余人,我国人口总量持续增长,仍然是世界第一人口大国[1]㊂我国作为人口大国,进行人口普查的难度较大,需要耗费大量的人财物和时间㊂除此之外,政策生效都会有一定的滞后性,等普查结果出来之后再制定政策,难免会滞后㊂综上,如果能够给出我国人口结构变化的各种数据的有效预测将是一件非常有意义的事情,同时,我国人口普查周期为十年一次,随着我国国情的不断变化,这一普查周期是否仍然合理是一个值得思考的问题㊂关于人口预测问题,陈慧琴等[2]使用GM -L S T M 模型和灰色预测模型对南京市的老年人口发展趋势进行了研究,B a i Y u p i n g 等[3]在共享经济背景下对内蒙古人口增长趋势进行了预测,A n d r e wT a yl o r 等[4]研究了未来澳大利亚土著和托雷斯海峡岛民人口变化趋势问题㊂以上文献都着眼于我国某一省市或国外某一地点的人口总数变化预测,但是,政策制定往往是全国性的,且不同地区之间存在着人口迁移现象,因此,这些研究的视角需要拓宽㊂关于从我国总人口角度出发的人口研究也有一些,如罗雅楠等[5]利用多状态人口预测模型预测了全面二孩政策启动后我国未来新生人口和总人口的变化情况,孙东琪等[6]对2015年 2030年全国城镇化率进行了研究㊂这些研究都很具有科学性,但是,我国目前的主要矛盾为发展的不平衡,相对于人口总数,人口结构是造成发展的不平衡的一个更主要的原因㊂已有的文献大多围绕数理模型对人口总数进行研究,很少有使用系统动力学(S D )且立足我国国情对我国未来城乡人口占比和男女占比等人口结构问题进行预测的,更没有对我国人口普查周期的合理性进行分析的,因此我们的研究重点不是人口总数的变化,而是人口结构的变化,并基于人口结构的变化对我国每十年一次的人口普查周期的合理性作出了回答㊂S D 模型是研究系统内部结构和行为变化的一个很好的方法[7-8],我们采用S D 来解决问题㊂基于仿真分析,得到了2030年我国城镇人口占比将持续增长,男性占比将缓慢下降的结论,同时,针对未来人口结构的变化提出了相应的政策建议和人口普查周期合理性建议㊂1 S D 模型构建1.1 问题分析我们的模型将人口从乡村和城镇的角度分为农村人口和城镇人口两类流位变量,从年龄结构的角度分为少儿人口㊁成年人口㊁老年人口三类流位变量,从性别的角度分为男性人口和女性人口两类流位变量,即 人口 被分解为12个流位变量:C F 少儿人口㊁C M 少儿人口㊁U F 少儿人口㊁UM 少儿人口㊁C F 成年人口㊁C M 成年人口㊁U F 成年人口㊁UM 成年人口㊁C F 老年人口㊁C M 老年人口㊁U F 老年人口㊁UM 老年人口㊂其中,C F 表示农村女性,C M 表示农村男性,U F 表示城镇女性,UM 表示城镇男性;㊃3㊃2023年5月内蒙古科技与经济M a y 202310524I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .10T o t a l N o .524同时,用B R 代表出生率,E R 代表农村人口迁出率,T F R 代表总和生育率㊂1.2 仿真方程的设定以UM 少儿人口子系统为例,该系统共有3个速率变量,主要方程有:UM B R =U F G R ˑT F R ˑ(100/206)(1)UM 出生人口主要由到达生育年龄的U F 决定,第七次全国人口普查指出,我国妇女总和生育率为1.3,因此T F R=1.3,同时,与其他国家相同,一般来说,出生婴儿性别比为104~107,我们暂取出生性别比为106,因此U F G RˑT F Rˑ(100/206)即为出生的城镇男性少儿人口数㊂U F G R =U F C P /(U F A B R -U F A C )(2)到达生育年龄的U F 人口数由U F C P ㊁U F A B R ㊁U F A C 3个变量共同决定,U F C P 成长为U F Y P 需要一定的时间,本模型取少儿平均年龄为7岁,根据第七次人口普查公布数据,我国平均生育年龄为23岁㊂U F A B R -U F A C 即为U F C P 成长为U F Y P 所需的时间,每年成长速度即为式(2)㊂UM G R =UM C P /(UMA B R -UMA C )(3)同样地,与式(2)相同,UM C P 成长为UMY P 需要一定的时间,因此,UMA B R -UMA C 即为UM -C P 成长为UMY P 所需的时间,每年成长速度即为式(3)㊂UM C I =C M C E (4)城镇男性少儿迁入人口(UM C I)即为农村男性少儿迁出人口(C M C E ),并且,我们假设迁出人口在各地区㊁各年龄结构㊁各性别中服从均匀分布㊂UM C P =ʏt2010(UM B R +UM C I -UM G R )d t (5)UM C P 由出生人口加上迁入人口并减去成长为UMY P 的人口决定,本文模型从2010年开始仿真,选取2010年的人口数据作为流位变量初始值㊂C M C E =C M C P ˑE R (6)C M 少儿迁出人口为C M 现有少儿人口和迁出率的乘积,这里的迁出率并不是一个常量,根据中国统计年鉴数据表明,每年农村迁入城镇的人口比例都不一样,且迁出比率近些年一直在放缓,即城镇化进程在放慢,我们通过中国统计年鉴公布的2010年2019年我国城镇人口和农村人口比例设置了E R ㊂1.3 存量流量图以上已经介绍了UM 层次的少儿人口子系统,对于剩下的11个子系统,其主要方程和建模思想与前面介绍的基本相同㊂仿真使用的存量流量图如图1所示㊂图1 我国人口结构预测模型2 城镇化率预测通过使用V e n s i m D S S 软件进行仿真,用表格导出数据,得到我国2011年 2030年城镇化率仿真预测值如表1所示,对结果四舍五入保留两位小数㊂表1 2011年 2030年城镇化率仿真预测值2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024年2025年2026年2027年2028年2029年2030年预测值/%51.3053.7153.7154.8855.9857.0758.1659.2060.1461.1162.0562.9663.8564.7065.5366.3467.1367.9068.6469.37真实值/%51.2752.5753.7354.7756.1057.3558.5259.5860.6063.89误差/%0.031.140.020.110.120.280.360.380.462.78由以上分析可得,我们的模型对于2011年2020年城镇化率的预测值和真实值之间偏差基本都在1%以下,其中2020年的偏差达到了2.78%,这可以认为是突如其来的新冠疫情所带来的异常数据偏差,因此模型具有较高的有效性㊂可以得出,未来我国的城镇人口占比将持续增长㊂3 男性占比预测接下来,将我国男性占比预测值输出,具体如表2所示㊂表2 2011年 2030年我国男性占比仿真预测值2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024年2025年2026年2027年2028年2029年2030年预测值/%51.2251.1751.1251.0751.0250.9850.9350.8850.8350.7850.7250.6850.6350.5850.5350.4850.4350.3850.3350.28真实值/%51.2651.2551.2451.2351.2251.2151.1751.1351.0951.24误差/%0.040.080.120.160.200.230.240.250.260.46㊃4㊃总第524期内蒙古科技与经济由以上分析可得,我们的模型对于2011年 2020年我国男性占比的预测值和真实值之间偏差都在1%以下,因此模型预测值是可以置信的㊂基于此,可以得出,在2030年,我国男性占比将缓慢降低㊂4人口普查周期的合理性人口普查的目的是摸清我国人口结构现状,以便更好地制定符合我国国情的发展方针,比如,对于老龄化严重的人口结构,我们需要制定鼓励生育㊁延迟退休年龄等补充劳动力的政策,因此,需要研究我国人口结构是否平均每十年发生一次影响政策制定的变化,以评估人口普查周期的合理性㊂下面仿真我国人口结构随时间推移所发生的变化,结果如表3所示㊂表3人口结构变化对比单位:万人C F C P C F Y P C F O PCMC PCMY PCMO P U F C P U F Y P U F O P UMC P UMY PUMO P 2025年33811197544844599129992856275220119285889223869179 2030年297110376378737861118595126521225519512868524379433变化率/%12.1313.3515.5417.6613.932.453.912.452.452.332.162.77可以看出,仅在五年间,12个流位变量便发生了很大的改变,农村人口结构的变化更加明显,这提示我国的农村政策要有较高的灵敏度,以适应人口结构的变化,且城市老年人口数量剧增,农村老年人口发生了下降,这是由于城镇化的原因,未来会有更多的老年人生活在城镇中,因此,政府应把养老资源向城镇倾斜㊂除此之外,城镇和农村的少儿人口都在下降,故政府要制定政策提高生育意愿㊂基于以上情况,可以得出,我国的全国人口普查平均每十年一次的周期较长,建议适当缩短周期,可以缩短至五年左右一次㊂5结束语本文以2010年的人口数据为基准,利用S D模型对2030年我国城镇人口占比㊁男性人口占比和我国人口普查周期的合理性进行了研究,以期为未来的政策制定提供依据和参考㊂得到的启示有:①到2030年,我国的城镇人口占比将继续增长㊂政府要将各项资源向城镇倾斜,加强城镇基础设施建设,同时,尽管城镇化率会持续增长,但增速明显放缓,因此,政府要继续推进城镇化进程㊂②到2030年,我国男性占比将缓慢下降㊂影响男女比例差异的因素很多,除了客观因素外,也与很多 养儿防老 重男轻女 的主观思想因素有关,政府需要继续倡导正确的生育观念,加速男女占比的平衡㊂③未来我国人口结构将发生较大改变,如农村人口结构的变化更加明显,且城市老年人口数量剧增,农村老年人口发生了下降,除此之外,城镇和农村的少儿人口都在下降,因此,我们建议我国人口普查周期可以缩短至五年左右一次,同时,建议继续推进三孩政策以及其他提高生育率的政策㊂注释:①全国人口是指我国大陆31个省㊁自治区㊁直辖市和现役军人的人口,不包括居住在31个省㊁自治区㊁直辖市的港澳台居民和外籍人员㊂[参考文献][1]国务院第七次全国人口普查领导小组办公室.2020年第七次全国人口普查主要数据[M/O L].北京:中国统计出版社,2021[2023-02-03].h t-t p://w w w.s t a t s.g o v.c n/s j/p c s j/r k p c/d7c/202303/P020230301403217959330.p d f. [2]陈慧琴,郭贯成,秦朝轩,等.基于GM-L S TM模型的南京市老年人口预测研究[J].计算机科学,2021,48(S1):231-234,245.[3] Y u p i n g B a i,W e n x u a n W a n g,Y e c u i H u,e t a l.C o u n t y-l e v e l e s t i m a t e s o f p o p u l a t i o n a n d e c o-n o m i c s c e n a r i o s u n d e r t h e s h a r e d s o c i o e c o n o m i cp a t h w a y s:A c a s e s t u d y i n I n n e r M o n g o l i a,C h i-n a[J].P h y s i c s a n d C h e m i s t r y o f t h e E a r t h,2021,122:103017.[4] A n d r e w T a y l o r,T o m W i l s o n,J e r o m e y T e m p l e,e t a l.T h ef u t u r eg r o w th a n d s p a ti a l s h i f t o fA u s t r a l i a's A b o r i g i n a l a n d T o r r e s S t r a i t I s l a n d e rp o p u l a t i o n,2016 2051[J].P o p u l a t i o n,S p a c ea n d P l a c e,2021,27(4).[5]罗雅楠,程云飞,郑晓瑛. 全面二孩 政策后我国人口态势趋势变动[J].人口与发展,2016,22(5):2-14.[6]孙东琪,陈明星,陈玉福,等.2015年 2030年中国新型城镇化发展及其资金需求预测[J].地理学报,2016,71(6):1025-1044.[7]赖新峰,王鑫,陈志祥.多式联运模式下跨国供应链运输中断风险系统动力学仿真与分析:以快消食品供应链为例[J].系统管理学报,2022,31(5):825-839.[8]赖新峰,王鑫,陈志祥,等.不同垂直一体化模式下出口导向型制造企业生产仿真研究:关税和劳动力成本影响分析[J].管理评论,2022,34(6):280-291.㊃5㊃柯静,等㊃我国城镇化率和男女比例发展趋势仿真与预测2023年第10期。
全国各地区城镇化率
全国各地区城镇化率全国各地区城镇化率引言城镇化率是衡量一个地区城市化进程的重要指标之一。
随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国城镇化进程不断推进。
不同地区的城镇化率也存在较大差异，本文将对全国各地区的城镇化率进行分析和比较。
方法本文采用全国各地区的城镇化率数据进行分析。
城镇化率指的是城镇人口占总人口的比例，可以反映一个地区城镇人口的规模。
结果最高城镇化率- 北京市：76.6%- 上海市：74.9%- 天津市：64.9%最低城镇化率- 西藏自治区：26.2%- 青海省：36.3%- 新疆维吾尔自治区：36.6%全国平均城镇化率根据统计数据，全国平均城镇化率为58.52%。
分析从最高城镇化率地区可以看出，人口密集的一线城市具有较高的城镇化率。
这主要是因为一线城市经济发达，吸引了大量外来人口，城市人口数量迅速增加，城镇化进程加快。
，一线城市的社会资源和公共服务设施较为完善，也吸引了更多人口来城市发展。
相对而言，最低城镇化率地区大多为西部地区、少数民族地区和边远地区。
这些地区地理条件相对较差，经济发展相对滞后，城市化进程相对较慢。
，一些少数民族地区的居民对城市生活方式和文化可能有一定的保守态度，对城市化的接受程度较低。
总体来看，我国城镇化进程呈现出东部地区较高，西部地区较低的格局。
东部地区的城镇化率普遍较高，这与东部地区的经济发达程度和城市化程度密切相关。
而西部地区由于地理、经济等多种原因，城镇化进程相对滞后。
结论全国各地区的城镇化率存在较大差异，表明不同地区的城市化进程并不一致。
东部地区的一线城市城镇化率较高，西部地区和少数民族地区的城镇化率相对较低。
加快推进西部地区和少数民族地区的城镇化进程，提供更好的社会资源和公共服务设施，有助于实现全国城镇化平衡发展。
参考文献[1] 国家统计局. （2020）. 中国统计年鉴. 中国统计出版社.[2] 国家发展和改革委员会. （2016）. 中国城镇化发展报告. 中国发展出版社.。
全国各地区城镇化率
全国各地区城镇化率全国各地区城镇化率1.引言城镇化率是衡量一个国家或地区城市化水平的重要指标之一。
随着中国经济发展和人口流动的加速，城镇化进程也得到了推动和加快。
本文将对全国各地区城镇化率进行详细分析和比较。
2.定义和计算方法2.1 城镇化率定义：城镇化率指的是城市人口占总人口的比例，常用百分比表示。
2.2 计算方法：城镇化率计算公式为：城镇化率 = 城市人口 / 总人口× 100%。
3.全国各省城镇化率分析3.1 北京市3.1.1 人口情况：根据最新统计数据，北京市总人口为2177万人。
3.1.2 城市人口：北京市城市人口为1967万人。
3.1.3 城镇化率计算：城镇化率 = 1967万 / 2177万× 100% = 90.30%。
3.1.4 城镇化率分析：北京市城镇化率较高，主要原因是其作为中国的首都和经济中心，吸引了大量人口。
3.2 上海市3.2.1 人口情况：上海市总人口为2428万人。
3.2.2 城市人口：上海市城市人口为2251万人。
3.2.3 城镇化率计算：城镇化率 = 2251万 / 2428万× 100% = 92.69%。
3.2.4 城镇化率分析：上海市城镇化率也较高，这是由于其作为经济特区和全球金融中心，吸引了大量外来人口。
（继续添加其他省份的城镇化率分析）4.附件本文档涉及的附件包括：全国各地区城镇化率统计表。
5.法律名词及注释5.1 城市人口：指居住在城市地区的人口。
5.2 总人口：指国家或地区的整体人口，包括城市人口和农村人口。
6.结束语本文对全国各地区城镇化率进行了详细分析，通过比较不同地区的城镇化率，可以看出城镇化水平的差异。
城镇化是中国经济社会发展的重要方面，对于推动改革和促进人民福祉具有重要意义。
全国各地区城镇化率
全国各地区城镇化率第一章引言城镇化率是衡量一个国家或地区城市化程度的一个重要指标。
本文将对全国各地区的城镇化率进行详细分析和描述。
第二章定义城镇化率是指在一个地区或国家中城镇人口占总人口的比例。
城镇化率的计算方法是将城镇人口除以总人口，再乘以100。
第三章全国城镇化率概况1.全国城镇化率发展趋势●过去几十年，中国的城镇化率经历了持续增长的趋势，并达到了历史最高水平。
●随着经济和社会发展，城镇化率还将继续提高。
2.全国城镇化率地区差异●不同地区的城镇化率存在明显差异，东部地区的城镇化率普遍较高，西部地区相对较低。
●一线城市和部分二线城市的城镇化率高于全国平均水平，而农村地区的城镇化率较低。
第四章各地区城镇化率详细分析1.东部地区●北京、上海等直辖市的城镇化率在80%以上，为全国最高。
●江浙沪地区的城镇化率也较高，超过70%。
●其他东部省份的城镇化率在60%至70%之间。
2.中部地区●中部地区的城镇化率普遍较低，大部分省份的城镇化率在50%至60%之间。
●由于中部地区的经济相对较落后，城镇化进程相对较慢。
3.西部地区●西部地区的城镇化率相对较低，大部分省份的城镇化率在40%至50%之间。
●西部地区的城市化进程相对滞后，但随着“西部大开发”政策的实施，城镇化率有所提高。
第五章附件本文档涉及的附件包括：________1.全国各地区城镇化率统计表2.相关统计数据来源的第六章法律名词及注释1.城镇人口：________指在城镇户口登记的人口，包括城镇常住人口和流动人口。
2.总人口：________指一个地区或国家所有居民的总人数，包括城镇人口和农村人口。
第七章结论综上所述，全国各地区的城镇化率存在明显差异，东部地区的城镇化率普遍较高，西部地区相对较低。
城镇化率是一个正向发展的趋势，并将继续提高。
贵阳市城镇化情况研究
贵阳市城镇化情况研究作者：孙庆刚来源：《经营管理者·中旬刊》2017年第10期摘要：贵州省、贵阳市在“十二五”规划中都提出“大力实施城镇化带动战略”，在省“十二五”规划中提出要进一步做大贵阳特大城市、培育以贵阳为中心的黔中城市群。
本文以城镇化效率为切入点，从经济、人口和社会角度研究贵阳市城镇化效率。
关键词：贵阳市人口城镇化经济城镇化社会城镇化由于城镇化过程主要体现为人口非农化、产业结构升级和生活方式转变，我们将城镇化具体分解为人口城镇化、经济城镇化和社会城镇化。
人口城镇化率采用全市市辖区非农人口人口占总人口的比例表示；经济城镇化率采用全市第二、第三产业生产总值占GDP的比例表示；于对社会城镇化的描述较为抽象，在数据的获取和定量化上有一定的困难，难以找到一个具有绝对代表性的指标，由于该指标主要反映生活方式的变化，反映由自给自足的农村生活方式变化为各种生活用品来自市场购买，因此本文的社会城镇化率采用全市社会消费品零售总额表示，具体计算取值方法是采用市辖区社会消费品零售总额比上全市社会消费品零售总额。
为了更好地说明贵阳市城镇化的状态，我们需要寻找一个可以对比的参照物。
为此，我们将使用同样的计算标准计算贵阳、成都、西安、昆明和重庆这五个西部省会城市的人口、经济和社会城镇化率，然后加以对比，以更好地说明贵阳城镇化的状态。
一、人口城镇化一般计算城镇化率的方法，是使用人口城镇化率来代表城镇化率，在计算中是用城镇人口除以年末总人口，例如《2012年贵阳市国民经济和社会发展统计公报》给出的2012年贵阳市城镇化率70.53%，就是使用2012年贵阳市城镇人口除以年末总人口得到。
但是随着社会的发展和政府工作重点的转变，用这一方法计算城镇化率就略显不足了。
因此，本文在计算人口城镇化率的时候，使用“市区非农人口”比上“年末总人口”来计算，人口城镇化率采用全市市辖区非农人口人口占总人口的比例表示。
当然，更精确的计算方式应该是使用城镇非农人口比上年末总人口来计算，但是由于缺乏城镇非农人口的统计数据，只能退而求其次使用市区非农人口。
中国城镇化发展现状、问题与对策
中国城镇化发展现状、问题与对策作者：李继红江文娟来源：《经济与社会发展研究》2013年第11期摘要：2011年，我国城镇人口比重达到51.27%，城镇化率首次突破50%，比2002年上升了12.18个百分点，我国的城镇化进入高速发展阶段。
城镇化水平的提高，在一定程度上改善了人们的生活质量，加快了经济增长。
但同时其带来了许多问题。
本文从中国城镇化发展的现状出发，分析其在发展中存在的问题及问题产生的原因，并试图着重从政府及制度方面给出相应的对策和建议。
关键词：城镇化；现状；问题；对策一、城镇化的定义在中国的学术理论界存在着“城市化”和“城镇化”的概念之争，城至今尚无统一公认的定义。
持城市化观点的人认为城市化就是优先发展大城市；主张城镇化的人则认为城镇化是中国国情下的现实选择，城镇化就是发展县域经济和解决“三农”问题，而与城市的发展关系不大。
纵观世界上发达国家城镇化的历程，它们经历了从“城镇化”到“城市化”再到“城镇化”的形式转变。
国内学者争论的城镇化类似于第一个“城镇化”，即是以经济为中心，较少考虑社会与环境的持续发展。
鉴于中国城镇化的发展现状，本文将采用第一个“城镇化”的概念，一般城镇化水平是以城镇人口占全国人口的比例来评定，数值越高，城镇化水平越高。
并以后一个“城镇化”的概念作为我国实现城镇化更好发展，实现人与自然可持续发展的参考。
二、我国城镇化的发展现状2002年至2011年，我国城镇化率以平均每年1.35个百分点的速度发展，城镇人口平均每年增长2096万人。
2011年，城镇人口比重达到51.27%，我国城镇化率首次突破50%，比2002年上升了12.18个百分点，城镇人口为69079万人，比2002年增加了18867万人；乡村人口65656万人，减少了12585万人。
我国城乡结构发生历史性变化。
表1 2002-2011年全国城镇人口比重年份城镇人口数（万人）城镇人口比重（%）比重比上年提高（百分点）2002 50212 39.09 1.432003 52376 40.53 1.442004 54283 41.76 1.232005 56212 42.99 1.232006 58288 44.34 1.352007 60633 45.89 1.552008 62403 46.99 1.102009 64512 48.34 1.352010 66978 49.95 1.612011 69079 51.27 1.32表2 2002-2011年全国城镇化走势数据来源：国家统计局三、我国城镇化发展过程中所存在的问题及其原因分析（1）从宏观层面分析1.与同期世界上其他国家相比，城镇化水平仍较低，主要表现为：①与世界上其他国家相比，我国实现完全城镇化的时间比较晚国际上公认标准是当城镇化率达到70﹪时，该国家（或地区）实现了城镇化。
2000-2011全国及各省城镇化率
200020012002200320042005200620072008200920102011上海74.60%75.30%76.40%77.60%81.20%84.50%85.80%86.80%87.50%88.60%88.90%北京77.54%78.06%78.56%79.05%79.53%83.62%84.33%84.50%84.90%85.00%86.20%天津71.99%72.41%72.87%73.45%74.21%75.11%75.73%76.31%77.23%78.00%70.70%广东55.00%56.45%57.42%58.45%59.60%60.68%63.00%63.14%63.37%63.40%66.50%辽宁54.24%55.01%55.51%56.01%56.01%58.70%58.99%59.20%60.05%60.40%64.05%浙江48.67%50.90%51.90%52.99%54.00%56.02%56.50%57.20%57.60%57.90%62.30%黑龙江51.94%52.38%52.60%52.60%52.80%53.10%53.50%53.90%55.40%55.50%56.50%江苏41.49%42.60%44.70%46.77%48.18%50.11%51.90%53.20%54.30%55.60%61.90%内蒙古42.68%43.55%42.79%44.61%45.87%47.20%48.64%50.15%51.71%53.40%56.62%福建41.57%42.35%43.80%45.20%46.30%47.30%48.00%48.70%49.90%51.40%58.10%海南40.11%41.42%42.56%43.57%44.51%45.20%46.10%47.20%48.00%49.10%50.50%山东38.00%40.21%41.50%43.01%44.15%45.00%46.10%46.75%47.60%48.30%50.90%湖北40.47%41.04%41.70%42.90%43.68%43.20%43.80%44.30%45.20%46.00%51.83%吉林 43.50%43.79%44.46%44.96%45.17%45.19%45.11%45.10%45.19%53.30%53.40%山西 34.91%35.08%38.09%38.81%39.63%42.11%43.01%44.03%45.11%46.00%49.68%宁夏32.54%33.32%34.20%36.92%40.60%42.28%43.00%44.02%45.01%46.10%49.82%四川29.89%30.88%32.67%33.86%35.25%39.10%40.50%41.97%43.70%38.70%41.83%湖南29.75%30.80%32.00%33.50%35.50%37.00%38.71%40.45%42.15%43.20%45.10%陕西32.26%33.24%34.56%35.46%36.41%37.23%39.12%40.62%42.10%43.50%47.30%河北19.60%20.35%31.86%33.52%35.83%37.69%38.44%40.25%41.90%43.00%45.50%江西27.67%30.41%32.20%34.02%35.58%37.00%38.68%39.80%41.36%43.20%45.70%青海34.76%36.33%37.62%38.20%38.59%39.25%39.26%40.07%40.95%41.90%46.22%安徽28.00%29.30%30.70%32.00%33.50%35.50%37.10%38.70%40.50%42.10%44.80%新疆33.82%33.75%33.84%34.39%35.16%37.15%37.94%39.15%39.64%39.90%43.54%广西21.30%29.10%29.94%30.85%31.94%33.62%34.64%36.24%38.16%39.20%41.81%河南23.20%24.43%25.80%27.21%28.91%30.65%32.47%34.34%36.03%37.70%40.57%云南23.36%24.87%26.01%26.60%28.10%29.50%30.50%31.60%33.00%34.00%36.80%甘肃24.01%24.51%25.96%27.38%28.61%30.02%31.09%31.59%32.15%32.70%37.15%贵州23.87%23.96%24.29%24.77%26.28%26.87%27.46%28.24%29.11%29.90%34.96%无数据来自下图来自下表：/p/2000至2011年全国各省份城镇化率数据来源：2000年到2008年各省统计年鉴及中国60年统计资料汇编，重庆已经合并到四川，因为1999 2000统计口径调整及多个省区在2005年调整成常住人口，本数据结合城镇人口01、上海88.9%02、北京86.2%03、天津70.7%04、广东66.5%05、浙江62.3%06、辽宁62.1%07、江苏61.9%08、福建58.1%09、内蒙古56.6%10、黑龙江56.5%11、重庆55.2%12、吉林53.4%13、湖北51.8%14、山东50.9%15、山西50.9%16、海南50.5%17、宁夏49.8%18、陕西47.3%19、青海46.2%20、江西45.7%21、河北45.6%22、湖南45.1%23、安徽44.8%24、新疆43.5%25、四川41.8%26、广西41.8%27、河南40.6%28、甘肃37.2%29、云南36.8%30、贵州35.0%31、西藏26.0%2011年中国城镇化率51.27%化率51.27%。
中国统计年鉴-2010-城镇化率
中国统计年鉴-2010-城镇化率中国统计年鉴-2010-城镇化率1.引言本章节介绍中国统计年鉴-2010中关于城镇化率的相关数据和信息。
城镇化率是衡量一个国家或地区城镇化水平的指标，反映了城镇人口在总人口中所占比例的情况。
该指标对于城镇化发展战略的制定和评估具有重要意义。
2.城镇化率概述2.1 城镇化率的定义城镇化率是指城镇人口在总人口中所占的比例。
通常以百分比来表示，如城镇化率为50%，则意味着城镇人口占总人口的50%。
2.2 城镇化率的重要性城镇化率是衡量一个国家或地区城镇化发展水平的重要指标，它反映了城镇化进程的成就和发展潜力，对于制定城镇化发展战略、评估城镇化政策效果具有重要意义。
3.城镇化率的计算方法3.1 常用计算方法常用的计算城镇化率的方法是将城镇人口数除以总人口数，然后乘以100，得到城镇化率的百分比表示。
城镇化率 = (城镇人口数 / 总人口数) 100%3.2 数据来源与准确性城镇化率的计算依赖于可靠的城镇人口和总人口数据。
数据来源通常包括统计局、人口普查等官方统计机构发布的数据。
数据的准确性和完整性对于城镇化率的计算结果具有重要影响。
4.中国城镇化率的历史变化4.1 2000年城镇化率情况本节介绍2000年中国的城镇化率情况，包括城镇人口、总人口和城镇化率的数据和趋势分析。
4.2 2010年城镇化率情况本节介绍2010年中国的城镇化率情况，包括城镇人口、总人口和城镇化率的数据和趋势分析。
4.3 历年城镇化率变化趋势分析本节分析了中国城镇化率在过去几年的变化趋势，以及背后的原因和影响因素。
通过对比不同年份的数据，可以揭示城镇化进程的加速程度和城镇化政策的效果。
5.城镇化率的国际比较5.1 国际城镇化率情况本节介绍了世界主要国家和地区的城镇化率情况，以图表的形式呈现。
通过与其他国家的比较，可以了解中国城镇化进程的国际位置和竞争力。
6.城镇化率对经济社会发展的影响6.1 经济影响本节分析了城镇化率对经济发展的影响，包括就业、工资水平、产业结构等方面的变化和影响。
2010中国城镇化率逾四成五 三大都市圈GDP超十万亿
中国城镇化率逾四成五三大都市圈GDP超十万亿中新社北京九月十七日电(记者王永志)国家统计局十七日发布新中国六十年系列报告称，迄二00八年末止，中国城市化率已达到百分之四十五点六八，比一九九一年提高十九个百分点。
与此同时，京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈地级及以上城市地区生产总值(包括市辖县)十点六万多亿元人民币，占全国地级及以上城市地区生产总值(包括市辖县)的三成三。
报告指出，新中国六十年来，中国的城市社会经济建设发生了翻天覆地的变化。
城市化进程快速推进，城市发展布局和结构日趋合理，城市经济在国民经济中重要作用日益显著。
到二00八年底，中国城市总数达到六百五十五个，比一九九一年增加一百七十六个，平均年增加十一个。
城镇人口比一九九一年增逾九成，平均每年增长百分之五点六。
全国地级及以上城市(不包括市辖县)总人口三亿七千多万人，比一九四九年增长八点五倍。
值得指出的是，城市群发展迅速，城市发展体系已逐渐走向成熟。
除原有的长江三角洲、珠江三角洲、京津冀、厦泉漳闽南三角地带外，山东半岛城市群、辽中南城市群、中原城市群、长江中游城市群、海峡西岸城市群、川渝城市群和关中城市群，也开始显露端倪。
在东部沿海地区密集的城市群，聚集的城市人口和经济总量，已经成为中国的经济发展的核心。
二00八年长江三角洲、珠江三角洲和京津冀地级及以上城市人均地区生产总值(包括市辖县)分别为五万六千五百六十六元、五万六千元和四万七千四百九十四元。
二00八年，全国城市地区生产总值超过二千亿元的城市达二十个，上海、北京、深圳位居三甲。
二008年全国地级及以上城市(不包括市辖县)港澳台和外商投资工业企业达四万七千五百六十八个，工业总产值逾十一万亿元。
所有这些，显示城市化快速发展，正拉动中国经济突飞猛进。
城市社会经济发展日新月异建国60年来，我国的城市社会经济建设发生了翻天覆地的变化。
城市化进程快速推进，城市发展布局和结构日趋合理，城市经济在国民经济中重要作用日益显著。
我国城镇化发展历程中存在的问题及对策遮谈
我国城镇化发展历程中存在的问题及对策遮谈摘要：新中国成立以来，我国走过了一条蜿蜒曲折的农村城镇化道路，积累了许多宝贵的经验，同时也留下了深刻的教训。
改革开放30多年来，我国城镇化水平得到较大幅度的提升，但仍然存在较多突出问题和矛盾，整体上滞后于社会经济发展。
本文结合我国特殊而复杂的国情，根据发展现状和现实条件，在区域差异分析的基础上，探索具有中国特色的城镇化道路。
关键词：城镇化；发展历程；问题及对策Abstract: since the founding of new China, our country has gone through a winding road to the rural urbanization, accumulated a lot of valuable experience, but also left a profound lesson. 30 years of reform and opening up, China’s urbanization level has been greatly improved, but still exist many problems and contradictions, the whole lags behind the development of social economy. In this paper, combined with China’s special and complex situation, according to the current situation of the development and practical conditions, based on the analysis of regional differences, to explore the road of urbanization with Chinese characteristics.Key words: urbanization; development; problems and Countermeasures城市化是经济发展的必然结果，是社会发展的历史过程。
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73.59 73.06 72.54 72.01 71.49 70.96 69.52 68.09 66.65 65.22 63.78 62.34 60.91 59.47 58.24 57.01 56.10 55.06 54.32 53.41
1990-2000年数据根据2000年人口普查数据进行 据全国1%人口抽样调查数据推算(下两表同)。 城镇人口。
58904 59466 59811 60472 61246 61808 62200 63131 63940 64692 65437 65672 66115 66556 66976 67375 67728 68048 68357 68652
51.52 51.34 51.05 51.02 51.10 51.03 50.82 51.07 51.25 51.43 51.63 51.46 51.47 51.50 51.52 51.53 51.52 51.50 51.47 51.44
ห้องสมุดไป่ตู้
48402 49027 49668 53180 53134 59493 68568 70518 72242 73866 75264 76390 77376 78305 79014 79047 79565 79901 80174 80734 80340 80757 81141 81626 82365 83164
48.04 48.06 48.08 48.25 48.22 48.82 48.57 48.59 48.60 48.58 48.57 48.53 48.51 48.50 48.51 48.54 48.55 48.52 48.50 48.40 48.40 48.30 48.30 48.50 48.48 48.45
5765 6169 6632 8285 13073 13045 14424 14711 14935 15345 15595 16030 16341 16669 17245 18495 19140 20171 21480 22274 24017 25094 26366 27674 28661 29540
55429 56357 57360 58045 58604 59313 60189 60495 60821 61094 61306 61955 62338 62671 63012 63381 63720 64081 64445 64822
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30195 31203 32175 33173 34169 35174 37304 39449 41608 43748 45906 48064 50212 52376 54283 56212 57706 59379 60667 62186
注:1.1982年以前数据为户籍统计数;1982-1989年数据根据1990年人口普查数据进行了调整;1990-2000年数据根据2000年人口 了调整;2001-2004年、2006-2009年数据为人口变动情况抽样调查推算数;2005年数据根据全国1%人口抽样调查数据推算
89.36 88.82 88.22 86.52 80.25 82.02 82.62 82.74 82.87 82.80 82.84 82.66 82.56 82.45 82.08 81.04 80.61 79.84 78.87 78.38 76.99 76.29 75.48 74.68 74.19 73.79
54167 55196 56300 61465 66207 72538 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802 133474
51.96 51.94 51.92 51.75 51.78 51.18 51.43 51.41 51.40 51.42 51.43 51.47 51.49 51.50 51.49 51.46 51.45 51.48 51.50 51.60 51.60 51.70 51.70 51.50 51.52 51.55
2.总人口和按性别分人口中包括中国人民解放军现役军人，按城乡分人口中现役军人计入城镇人口。
按城乡分
城镇
乡村
比重 (%)
人口数
比重 (%)
10.64 11.18 11.78 13.48 19.75 17.98 17.38 17.26 17.13 17.20 17.16 17.34 17.44 17.55 17.92 18.96 19.39 20.16 21.13 21.62 23.01 23.71 24.52 25.32 25.81 26.21
26.41 26.94 27.46 27.99 28.51 29.04 30.48 31.91 33.35 34.78 36.22 37.66 39.09 40.53 41.76 42.99 43.90 44.94 45.68 46.59
84138 84620 84996 85344 85681 85947 85085 84177 83153 82038 80837 79563 78241 76851 75705 74544 73742 72750 72135 71288
3-1 人 口 数 及 构 成
本表各年人口未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的人口数据。 单位：万人
年份
总人口 (年末)
按性别分
男
人口数
比重 (%)
人口数
女 比重 (%)
城镇 人口数
按城乡
1949 1950 1951 1955 1960 1965 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989
26022 26527 27069 29656 31924 35410 40306 41410 42364 43335 44132 44856 45460 46066 46692 47350 47920 48553 49302 49856 50509 51126 51926 53010 53825 54605
28145 28669 29231 31809 34283 37128 42686 43819 44813 45876 46727 47564 48257 48908 49567 50192 50785 51519 52352 53152 53848 54725 55581 56290 57201 58099