“七普”视角下江西省人口结构转变及发展趋势研究_管小春.pdf

收稿日期:2022 09 22;修订日期:2022 11 17作者简介:管小春(1998)，女，硕士研究生，从事乡村聚落研究。*通信作者:乌敦(1979)，女，博士，副教授，从事历史城市地理研究。E mail:aodun2002163 com。第 41 卷第 1 期2023 年 2 月江西科学JIANGXISCIENCEVol 41 No 1Feb 2023doi:1013990/j issn1001 3679 202301035“七普”视角下江西省人口结构转变及发展趋势研究管小春，乌敦*，王婉婷(内蒙古师范大学地理科学学院，010022，呼和浩特)摘要:以江西省 19942021 年统计年鉴数据为基础，分别从人口自然结构、社会结构、地域结构 3 个方面对江西省人口结构特征及其变化进行研究，并通过 BP 神经网络模型和 GM 灰色模型进行人口结构预测，进而利用熵权法对人口结构发展进行评价。结果显示:全省人口自然增长放缓，年龄结构高龄化，人口结构中存在低生育率、低死亡率的现象;老少抚养比分异减小，人口抚养比趋于上升，人口性别比趋于平衡但仍处于失衡状态;城镇化率增速减缓，人口空间分布存在显著差异;预测结果显示江西省人口将进入放缓增长阶段。采用熵权法评价人口结构后可见，人均教育财政支出、人均国民生产总值、出生率、人口自然增长率对人口结构的优化和人口高质量发展起着重要作用。关键词:人口结构;BP 神经网络;GM 灰色模型;人口预测中图分类号:C92424文献标识码:A文章编号:1001 3679(2023)01 207 10esearch on the Characteristics and Development Trend ofPopulation Structure in Jiangxi Province from the7th National Population CensusGUAN Xiaochun，WU Dun*，WANG Wanting(College of Geographical Sciences，Inner Mongolia Normal University，010022，Hohhot，PC)Abstract:Based on the statistical yearbook data of Jiangxi Province from 1994 to 2021，this paperstudies the characteristics and changes of population structure in Jiangxi Province from three aspects:natural structure，social structure and geographical structure，predicts the population structure by BPneural network model and GM gray model，and evaluates the development of population structure byentropy weight method The results show that:the natural population growth in the province is slo-wing down，the age structure is aging，and there is a phenomenon of low fertility and low mortality inthe population structure;the difference between the old and young dependency ratio decreases，thepopulation dependency ratio tends to rise，the population sex ratio tends to balance but is still in animbalance;the growth rate of urbanization rate slows down，and there are significant differences inthe spatial distribution of population;the prediction results of BP neural network model and GM graymodel show that the population of Jiangxi Province will enter a slow growth stage After using the en-tropy weight method to evaluate the population structure，it can be seen that per capita financial ex-penditure on education，per capita GNP，birth rate，and natural population growth rate play an im-portant role in the optimization of the population structureKey words:population structure;BP neural network;gray forecast;population forecasting0引言人口作为社会的基本构成要素之一，对社会发展起着关键作用，而人口结构一定程度上反映社会经济发展状况，其变化深刻影响着经济结构、社会结构以及发展趋势。20 世纪 90 年代以来，中国人口状况发生了显著变化，主要表现为生育率降低、老龄化速度加快、城镇化进程加速以及人口流动性加强4 个方面1。随着第七次人口普查结果的公布，三孩政策的放开，人们对人口的关注愈加密切。通过对第七次全国人口普查研究发现:中国人口增长减缓但质量不断提升，性别结构改善但户均规模逐渐减小，少儿化与老龄化并存，流动人口两极分化态势加剧2。因此，深入研究人口结构特征及其动态变化，把握各结构的发展特征，并预测其发展趋势，具有重要的现实意义和价值。江西省是连接珠江三角洲和长江三角洲的陆上通道，位于中国长江发展轴的中部，处于内陆、沿海和北方与南方的交接点上3 4。其毗邻长江三角洲、福建沿海、珠江三角洲等发达地区，社会经济发展却与临近区域具有较大差异，一定程度上成为东南区域经济边缘区。受交通区位演变影响，加之省会对内吸引力弱，对外主导联系方向相对分散导致省内发展缺乏向心力，使江西在各向上成为区外中心城市的影响区5。经济发展水平差异化推动其人口资源向周边经济发达区域流动，人口结构也受多种影响而不断发生改变。因此对江西省人口结构变化特征进行研究有利于把握人口变化现状，厘清人口结构与经济发展间的密切关系，在适应生产力水平、社会资源环境变化的同时，对优化人口结构，引导人口高质量发展，优化人口与经济协调发展政策等具有重要意义。人口是一个国家的基石，是促进经济发展的主导因素之一6。人口问题一直是学术界关注的热门问题，已有大量学者从多角度、多方位地研究人口结构与社会经济的相关问题。许多学者从人口结构时空变化特征出发，例如王开泳等7 以二孩政策为切入点分析中国未来总人口及人口结构的变化趋势，从而对未来中国人口空间格局和人口结构进行预测;孔晓妮8 将人口结构设置为门槛变量，并通过熵权法构造人口结构综合指数，探究中国人口结构变化对经济增长的影响差异。李国武等9 基于社会需求理论视角，以回归分析的方法来剖析地区的人口结构变化，进而探究人口结构变化对社会组织的影响;赵建吉等10 利用灰色关联度和耦合度模型对我国中部 84 个城市的人口自然结构和产业结构进行分析，以期研究不同的人口结构对城市的影响。吴连霞等11 利用空间回归模型以及 GW 模型对江苏省人口结构与经济发展间进行的空间分析，以期探索江苏省人口结构对社会经济发展的相互作用。Bloom等12 在分析人口结构变动对经济增长的影响同时，结合总人口的增长率，从而对亚洲经济的迅速发展进行探究。部分学者从人口结构单个内容入手分析，例如闫红13 则以劳动适龄人口数量与抚养比为出发点，通过 CobbDouglas 生产函数模型，结合时间序列分析和回归分析方法对人口年龄结构与经济增长间的关系探究。文先明等14 则将人口年龄结构与城镇化发展相结合，通过聚类分析探究我国人口年龄结构分异和我国城镇化发展的区域不均衡问题;谷国锋等6 侧重于人口年龄结构的时空特征分异，基于 ESDA 分析方法来分析吉林省人口年龄结构变化对区域经济的作用机制。郭海洋15 则在分析城市人口与经济发展关系时选取人口城乡结构，运用统计分析的方法，从时间、空间 2 个角度建立指标体系分析西部城市人口与经济 发 展 的 相 关 性。Miguel Snchezomero等16 探讨了人口年龄结构和教育结构变化对西欧经济发展中的影响，通过建立 OLG 模型发现人口结构变化会带来劳动力供应、资本储存、消费水平等一系列变化，进而作用于经济发展。GaziHassan 等17 则以人口性别结构的视角来分析女性和男性健康对经济增长的影响。还有一些学者从整个人口结构角度分析，例如毕其格等18 通过灰色关联分析法建立人口结构与区域经济交互作用的关联度模型和耦合度模型，从而对内蒙古人口结构与地域经济的耦合关系进行研究;于婷婷等19 以人口结构视角切入，从年龄结构、城乡结构、文化结构、性别结构、产业结构等多个方面进行剖析东北地区人口结构对经802江西科学2023 年第 41 卷济增长的影响分析，并对东北地区经济增长的空间依赖性进行检验;黄昱20 将人口结构细分为自然、社会、地域 3 个方面阐述福建省人口结构现状以及变化特征，并结合可持续性发展理论构建指标体系，进而分析福建省人口的可持续性发展状况;韩增林等21 以人口与经济发展变化特征为重点，构建人口与经济系统指标体系和耦合协调模型，以期研究辽宁省人口与经济耦合协调演变特征及空间差异。Brantley Liddle22 从宏观层面出发，对人口结构变化与碳排放和能源消耗的关系进行深入探究。梳理相关研究，从多角度探究人口结构变化特征，并基于此融入人口预测及评价中的相关研究相对薄弱。本文运用定性与定量相结合的方法，基于第七次人口普查数据以及 19942021 年江西省统计年鉴，对江西省人口结构的自然、社会、地域 3 个方面的现状及变化展开研究，并通过BP 神经网络模型和 GM 灰色模型对人口发展趋势进行预测，从而对优化人口政策，改善区域经济有所指示意义。1研究区与数据来源1 1研究区江西省，简称“赣”，唐代设为江南西道，又因省内章、贡两江汇合的最大河流赣江而得名，现下辖 11 市，面积 16 69 万 km2。全省位于长江中下游平原，地处北纬 2429 3004，东经 1133411828之间。地貌以山地、丘陵为主，山地丘陵占 76 1%，东、南、西三向山脉环绕，中北部为平坦开阔的鄱阳湖平原，南部为赣南丘陵，地势由南向北倾斜，向北呈开口盆地状23。图 1江西省概况图1 2数据来源本文采用全省国民经济和社会发展统计公报以及第六、第七次人口普查数据(以下简称“六普”、“七普”)，所使用的统计数据来自 中国城市统计年鉴(19942021)、中国县域统计年鉴(20002021)和江西省统计年鉴(19942021)。DEM 数据采用的是 ASTE GDEM 发布的全球数字高程数据产品，概况图基于自然资源部标准地图服务网站审图号为 JXGS(2019)3333号的标准地图制作，底图无修改。1 3研究方法BP 神经网络模型:BP 神经网络(Backpropa-gation Neuron Network)是按误差反向传播原理(简称误差反传)训练数据集从而学习求解相同问题的多层前馈网络，该算法运行过程由神经元激活特性和网络拓扑结构所决定。其中网络结构由输入层、隐含层、输出层组成。运用 BP 神经网络进行人口预测即通过其自身的自学习、自适应、联想记忆等特性在对样本数据进行训练学习的过程中进一步完成对人口的预测24 27。灰色 GM(1，1)模型:通过建立 GM(1，1)模型，对数据原始序列进行累加，而后生成具有一定规律且发展趋势较为明显的新序列，再对新序列建立模型进行预测分析，逆向计算后使其恢复为原始序列，进而得出预测模型结果。其具体步骤可参考 28。灰色 GM(1，1)模型多用于对短中期预测，且在人才预测、人口结构预测等方面应用广泛29 31。熵权法:对人口结构进行评价，从人口构成要素出发，通过选取人口自然结构、人口社会结构、人口地域结构 3 个方面指标，根据科学性、系统性、层次性的原则，所采用的指标体系如图 2，在人口自然结构上，首先选择出生率、自然增长率来反映人口数量指标，其次选取劳动年龄人口占总人口比重和老年人口占总人口比重 2 个指标来反映人口年龄结构，在总人口性别比反映人口性别结构;人口地域结构中，选取全省人口密度和人口城镇化率反映人口地域结构;人口社会结构中，选取第三产业人口数占总产业人口数比重和人均国民生产总值来反映人口社会结构指标值。人口素质方面选取 15 岁以上文盲率和人均教育财政支出指标来表示人口素质。902第 1 期管小春等:“七普”视角下江西省人口结构转变及发展趋势研究图 2江西省人口结构评价指标体系2江西省人口结构特征分析2 1人口自然结构变化2 1 1出生率、死亡率趋于稳定，人口自然增长放缓据图 3 所示，江西省人口自然增长在19542019 年经历了 3 个阶段:19541963 年波动增长阶段，在这一时期出生率发生剧烈的波动变化，在 1961 年出生率剧烈下跌后又迅速增长;19631980 年波动降低阶段，在此时期人口出生率出现显著下降趋势，尤其在 19731980 年间迅速下降;19802019 年平稳下降阶段，此阶段出生率平稳下降，死亡率保持稳定，进而人口自然增长呈现缓慢上升趋势。图 3江西省人口自然变化21 2老少抚养比分异减小，人口抚养比趋于上升由图 4 可见，19942020 年间，人口抚养比变化呈现 2 个阶段:第一阶段为 19952009 年，此阶段全省人口总抚养比呈现波动下降趋势。第二阶段为 20102020 年，此阶段性别比趋势发生逆转，总抚养比逐年上升。至 2020 年末，江西省总人口抚养比为 45 54%，其中赣州市高达 49 38%，而同年全国总抚养比为 41 5%。相较全国，江西省总抚养比保持较高水平，这说明伴随着劳动年龄人口数量和比例的下降，劳动人口供给放缓，劳动力资源逐渐减少，人口发展红利减小而社会养老负担等逐渐加重。在 19942019 年中，老年抚养比平稳上升，少儿抚养比波动下降。尤其在20002019 年，少儿抚养比比重下降，而老年抚养比比重逐年增加且提速。2019 年老年抚养比达到 15 98%，少儿抚养比达到2956%，同年全国少儿抚养比为238%，老年人口抚养比为 17 8%。相比于全国，江西省劳动人口所承担的抚养压力虽有所减小，但随着老龄化程度的加深，江西省面临的抚养压力仍旧较重。图 4江西省人口抚养比变化21 3人口性别比降低，但仍处于性别比失衡状态在 19782019 年间江西省人口性别比变化经历了 3 个阶段(图 5):第 1 阶段为 19781990年，此阶段离散系数为 0 003 1，较为平稳，呈现增长趋势。第 2 阶段为 19902010 年，离散系数为0 012 6，较为波动，无明显变化趋势。第 3 阶段为 20102019 年，此阶段离散系数为 0 003 7，性别比呈现稳定下降趋势。江西省人口性别比变化虽波动较大，离散系数为 0 01，但其性别比仍处于失衡状态，较全国性别比平均值 105 61 高出0 5%，总体处于 106 左右。图 5江西省人口性别比变化21 4年龄结构趋于高龄，老龄化发展加快据012江西科学2023 年第 41 卷图 6 对比 6 个时间段内人口金字塔发现:19941999 年间，人口金字塔底端明显变窄，青少年人口占比收缩，顶端保持相对稳定。这意味江西省出生人口和青少年群体减少，但中老年人口保持稳定的趋势;19992009 年间，底端以及中端进一步收缩，顶端缓慢增长，说明人口出生率持续降低，劳动力供给速度减缓，老龄化程度进一步加深;20092019 年间，底端、中端开始缓慢增长，顶端保持稳定增长。这意味着江西省伴随着二孩、三孩政策的放开，出生人口增加，劳动力资源随之增多，但总体年龄结构逐渐高龄化，养老压力以及抚养压力日益加重。图 6江西省年龄性别比变化综合 19942019 年人口结构数据可见，江西省人口结构保持为增长型人口金字塔，大体呈现顶端、底部小，中间大的特点。其中，初生人口中男女性别比失衡，青少年性别比总体存在明显失衡，男性占比明显多于女性，而随着年龄的增加，性别比趋于平衡，进入老年阶段后，性别比逐渐降低，出现高龄人口女性化特征。这可能与夫妻双方中男性大多年龄大于女性、女性平均寿命略高于男性等有关。2 2人口社会结构变化22 1教育结构优化，受教育程度提升19972019 年江西省受教育状况持续改善，人们受教育水平得到大幅提高。根据国家统计标准将受教育程度划分为:未上过学、小学、初中、高中和大专及以上。文盲比重与小学比重不断下降，而高中和大专及以上占比逐渐提高，其中文盲比重由 11 57%下降至325%，小学比重由4752%下降至2891%，高中比重由 8 93%提升至 17 57%，大专及以上占比由 1 99%提升至 10 82%，相较之下，高等教育比重增长速度较快。年均增速达到 8%，初中占比提升至 2010 年后保持稳定，而小学比重下降最快，年均减速达到 2%。由此可见，在 20 世纪90 年代初，江西省受教育程度以小学初中为主体，随着九年义务教育的展开，原教育结构逐渐发生转变，高等教育比重上升，初高中受教育人群增多，人们随着社会进步更追求高等教育水平，这也意味着江西省总体教育质量的提升。图 7江西省人口教育结构变化112第 1 期管小春等:“七普”视角下江西省人口结构转变及发展趋势研究22 2产业结构变化显著，发展方式有所转变19782020 年间，江西省产业结构发生显著变化。其中，伴随着全省生产总值的迅速提高，尤其是 2004 年后行业生产总值增速加快，产业结构也由第一产业为主体转变为第二产业为主，第一产业产值占比由 41 59%下降至 8 31%，而第三产业产值由 20 39%上升至 47 5%，年均增长率达到 2 03%。从业人员从 1978 年稳定增长，且保持较快增速，1993 年后增速放缓，而第一产业从业人员占比在此阶段逐年减少。行业就业人员由一产为主体转变为 3 种产业均衡，其中第一产业就业人员占比年均增速为 2 50%，增长最快的第三产业就业人员占比年均增速为 3 43%。而各行业就业人数上看，第三产业就业人数增长最快，年均增速达到 5 28%，其次为第二产业，年均增速为 4 05%。这说明江西省转变经济发展方式，推动产业结构升级取得一定成效。图 8江西省生产结构变化22 3离婚人群增多，婚姻挤压有所缓和随着社会的发展和教育水平的提高，加之信息传播手段的多样化，人们的婚姻观也发生着转变。在19942019 年期间，江西省未婚人群比例小幅下降，年均增速 1 4%，其中男性未婚比例远高于女性，以 2019 年为例，男性未婚比例多于女性40 65%，未婚男女性别比为 140。在 19942000年期间，男性未婚比例一直呈增长趋势，2000 年后，未婚男女性别比逐渐降低，但仍处于 140 左右。有配偶人群始终保持稳定，但有配偶人群中性别比始终在 96 97 之间，这说明男性有配偶人群较低于女性。离婚人群比例在不断增加，年均增幅为 4 06%，其中离婚男性比例远高于女性，19942002 年间，男性比例超出女性 1 倍，2002年后离婚人群性别比逐渐下降，2019 年离婚人群性别比为 123。这说明传统观念的影响有所减弱，女性意识的觉醒以及地位有所提高。男女比例显著失衡，其性别比在 40 35 间波动，这往往与夫妻间男性年龄较高以及女性寿命平均水平略高。但随着医疗技术的进步，该男女比例渐趋协调。(a)代表未婚人口占比;(b)代表有配偶人口占比;(c)代表离婚人口占比;(d)代表丧偶人口占比图 9江西省人口婚姻结构变化2 3人口地域结构变化江西省在 19942020 年间人口城镇化率增速缓慢，城乡人口比重渐趋平衡。城镇化水平是研究地区城乡人口分布的重要指标，对于衡量地区的经济发展具有重要意义。在 19781990 年间城镇化率缓慢增长，乡村人口保持稳定增长，相较而言城镇人口增长缓慢。19912000 年间，乡村人口趋于稳定，年均增长率达到 0 18%，城镇人口稳步增长，年均增速达到 3%，省城镇化率也随之稳步上升，与全国城镇化率差距拉大。20002020 年间，城镇人口增长迅速，年均增速达到4 1%，相对应地乡村人口快速减少，年均增长率为 2 54%，此阶段，江西城镇化水平紧追全国，差距逐年缩小。图 10江西省人口城乡分布变化212江西科学2023 年第 41 卷3江西省人口结构预测及评价3 1基于 BP 神经网络的人口预测使用 19782019 年江西省人口数据进行预测，设定自回归阶数为 3 后输入数据，创建网络，设置隐藏层神经元个数为 10，进一步分配训练、测试和验证数据比例，其中以 19782007 年人口数据为训练数据，以 20082013 年人口数据为测试数据，20142019 年人口数据为验证数据，预测 20202035 年江西省人口数据。经过多次训练后得出，预测结果如表 1 所示。根据预测结果可发现，在未来 15 年中江西省的人口走向呈现平稳趋势，增长速度放缓。根据数据训练、测试、验证结果及总体预测数据拟合情况可见，其拟合效果较好，值均达到 0 99，这说明经过训练的 BP表 1江西省人口预测值对比年份真实值GM 预测相对误差BP 预测相对误差19853 509803 550 181 153 516 1601819903 810643 786 040 653 812 6600519954 062543 996 651 624 059 3400820004 148544 181 130 794 231 0119920054 311244 340 040 674 286 6805720104 462254 474 940 284 453 0002120154 565634 588 060 494 575 8702220194 666134 664 570 034 656 9802020204 681 934 602 5320214 698 634 533 6620224 714 684 488 6920234 730 114 459 0720244 744 934 435 9020254 759 174 416 2620264 772 844 399 1020274 785 974 383 7920284 798 574 369 9720294 810 674 357 3920304 822 274 345 9120314 833 44 335 4220324 844 074 325 8620334 854 314 317 1620344 864 124 309 2920354 873 524 302 19神经网络所做出的人口预测结果具有一定的科学性。在此预测结果中，人口增长趋势放缓，也符合江西省目前的经济发展形势。因江西省周边地区的经济发展速度较快，而南昌市作为省会经济吸引力小，故省内大量劳动力流出，省外劳动力流入少。随着高等教育人群的增多，人们生育观逐渐改变，老龄化水平不断提高，再加上未婚人群和离婚人群的增多等因素共同推动了江西省人口增速的减缓。3 2基于 GM 模型的人口预测GM(1，1)模型利用 19782019 年人口数据为样本数据进行人口预测，结果如下，GM(1，1)模型预测结果中小误差概率 P=0 995，方差比 C=0 1，预测结果优。预测结果中，江西省人口增长速度放缓，对比 GM(1，1)人口预测模型与 BP神经网络模型预测结果可见，相对误差都低于2%，从总体预测效果而言，效果较好。2 次预测结果都表明，江西省未来 15 年人口增长呈现放缓趋势。3 3人口结构综合评价由于各个指标单位和量纲不一样，无法直接进行比较，所以首先需要对指标进行归一化处理，标准化数据如表 2。通过熵权法计算得出各指标权重如表 3，根据 11 个指标的权重可以看出，人均教育财政支出、人均国民生产总值、出生率、人口自然增长率的权重较高，其次是人口密度、第三产业人口比重、文盲率、总人口性别比、老年人口比重、劳动年龄人口比重。由此可知，在人口结构的高质量发展过程中，人均教育财政支出、人均国民生产总值、出生率、人口自然增长率占有重要的地位。4结论与讨论利用 19942021 年江西省统计年鉴，结合人口年鉴、人口普查数据等对江西省人口结构当前现状进行分析，分别从人口自然结构、人口社会结构、人口地域结构 3 个方面进行阐述，接着对人口结构变化特征进行分析。其次，构建 BP 神经网络和 GM 灰色模型对人口发展情况进行预测。最后，通过熵权法建立人口结构优化发展体系，确定各指标权重，最后建立江西省人口结构发展体系，得出结论如下。312第 1 期管小春等:“七普”视角下江西省人口结构转变及发展趋势研究表 2人口结构系统标准化数据X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X111995110 3110818001000019960 7750 7780 54808960 3290 0220 9180 0370 0190 0110 00419970 8450 7620 41710 4850 0440 8360 1770 2400 0200 00619980 6350 6710 07208470 4770 0660 7810 1950 3190 0240 00719990 5750 6170 50807630 4870 0870 7260 2560 2340 0300 01120000 5730 4660 85509690 6040 1140 8360 3050 7630 0390 01820010 5530 449108000 5450 1950 7810 3840 5110 0460 02820020 4240 3390 59409060 7100 2490 7260 4870 5270 0580 04020030 3000 2330 28708810 8060 3030 6710 4750 6610 0740 04420040 2080 1610 47908580 9280 3490 6160 4870 6850 1010 05420050 2490 189007310 6850 3950 5890 5420 4350 1250 06920060 2410 1910 20406280 7190 4420 5340 5720 5640 1580 08520070 2570 2000 28005380 7340 4750 4790 6090 7100 2060 14220080 2650 2090 33805640 9180 5220 4250 6390 7550 2570 17220090 2610 2020 284061110 5760 3700 6390 8030 2860 21320100 2160 1780 55907210 9130 6020 3420 6580 9170 3620 25420110 1840 1400 50206610 9210 6510 2880 7000 9420 4570 41620120 1490 1370 45505780 9270 7050 2600 7370 9570 5090 55120130 0690 0940 43104920 9250 7450 2330 7610 9690 5730 58720140 0820 1020 39404210 9040 7860 2050 7920 9830 6300 62820150 0780 0960 34303530 8820 8270 1780 8220 9870 6750 69920160 1430 1350 32102750 8640 8710 1180 8720 9910 7410 74520170 2250 1890 30902030 8140 9160 0720 9060 9950 8150 82320180 1590 1320 30701040 7530 9580 0300 9500 9970 9170 9202019000 29600 702101111表 3人口结构指标权重指标X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11信息熵0 9130903095609620 9790 9160 9300 9520 9550 8480 808冗余度0 0860096004400370 0220 0830 0690 0470 0450 1510 192指标权重0 0980110005000430 0250 0950 0790 0540 0510 1730 2191)江西省老龄化程度较高，年龄结构趋于高龄，老龄化发展加快。出生率逐渐降低，近年来出生率保持稳定状态。总体而言，全省人口自然增长速率放缓，人口结构中出现低生育率、低死亡率的现象。此外，老少抚养比分异减小，人口抚养比趋于上升，所面临的抚养压力较重。人口性别比虽有所趋于平衡，但总体仍处于从失衡状态，第七次人口普查中性别比为 106 62，男性群体较多，412江西科学2023 年第 41 卷而离婚率又不断提高，这在一定程度上对省内人口高质量发展造成阻碍。2)随着江西省义务教育的普及，高等教育大众化，教育水平持续提高，受教育人口逐渐增多。这极大地推动了人口教育结构的优化，从而促进人口质量的提高，高素质人才的增多进一步为经济可持续发展和产业结构的优化升级提供更高质量的劳动力资源。相应地，产业结构变化显著，发展方式有所转变。行业就业人员比例由第一产业为主体转变为三大产业均衡发展，而产值比例中，第三产业和第二产业占有较大比重，第一产业比重逐年下降。产业结构的转变和人口行业结构的调整体现了江西省经济发展方式的转变和高质量发展方针的实行取得一定成果。3)人口城镇化率增速缓慢，城乡人口比重渐趋平衡，人口空间分布存在显著差异。江西省2020 年城镇化率达到 60 44%，与全国相比低5 4%，且各市城镇化率差异显著。其中，赣北地区城镇化率普遍较高，而赣州、吉安等地城镇化率较低。赣北地区位于鄱阳湖平原地带，而赣南地区丘陵山地众多，自然资源禀赋存在先天差异。其次是交通状况，地形影响交通路线的布局，赣南、赣中地区仅有一条南北向双线铁路经过，东西向一条单线铁路。而赣北地区以南昌为交通中心，双向铁路四方横贯，极大地促进了人口流动。同时，受行政区划和人口基数影响，赣南、赣中地区多为人口基数较大、行政区域面积较大的市，而城镇化水平较高的赣北区域多行政区域较小，一定程度上有利于城镇化水平的提高。4)BP 神经网络模型和 GM 灰色模型预测结果表明，江西省人口增长将进入放缓阶段。对人口结构进行评价后发现，在人口结构优化发展过程中，人均教育财政支出、人均国民生产总值、出生率、人口自然增长率占有重要的地位。参考文献:1 李硕雅 从全国第六次人口普查看我国人口问题 J 经济论坛，2012(1):89 91 2 周皓 中国人口流动模式的稳定性及启示 基于第七次全国人口普查公报数据的思考J 中国人口科学，2021(3):28 41 3 俞勇军，陆玉麒 江西省经济区位特征及其区域发展空间结构研究J 经济地理，2003(4):462 466 4 叶滢，杨梅玲，章定富 江西省人口城市化发展水平的空间差异研究 J 经济地理，2003，23(6):777 781，785 5 文玉钊，陆玉麒，刘玮辰，等 江西省交通区位演变与区域发展效应 J 地理研究，2016，35(3):572 589 6 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