改革开放以来中国人类发展总体特征及驱动因素分析

王 谋^1,2康文梅³ 张 斌⁴

(1.中国社会科学院城市发展与环境研究所，北京 100028；2.中国社会科学院可持续发展研究中心，北京 100732；3.中国社会科学院研究生院，北京 102488；4.农业农村部农村经济研究中心，北京 100810)

摘要 改革开放以来，中国经济社会发展取得了巨大的成就，人类发展水平也实现了快速提升。本文采用联合国开发计划署 2010年更新后的计算方法测算了中国 1978— 2017年人类发展指数，以及我国东、中、西与东北四个区域 1982— 2017年的人类发展指数，并对人类发展指数变化趋势分阶段进行了分析；利用 SDA方法对全国和四个区域的人类发展指数驱动因素的贡献率进行分析。本文主要结论包括：①改革开放以来，全国人类发展水平实现了从低发展水平阶段向高发展水平阶段的提高，从 1978年的 0.410增加到 2017年的 0.752，增幅为 83.4%； 1978— 2017年人类发展水平的增长趋势可以分为三个阶段，即 1978— 1994年低人类发展水平阶段、 1995— 2009年中等人类发展水平阶段、 2010年至今高人类发展水平阶段。②经过 40 a历程，中国所有省份全部脱离低人类发展水平阶段，进入中、高人类发展水平， 2017年北京、上海、天津三地已进入极高人类发展水平阶段。③在全国整体水平实现升级发展的背景下，区域间的人类发展水平差异也有缩小，从 1982年不同区域最高值 0.47和最低值 0.37差距 0.10，缩小到 2017年最高值 0.77和最低值 0.70差距 0.07。④从人类发展指数的分项指数来看，全国与四大区域在改革开放以来均呈现为健康指数高起点低增长，教育和收入指数低起点高增长，收入指数增幅最大的特征。⑤中国东中西和东北部地区人类发展指数各分项指数贡献率变化趋势表现为收入指数贡献率的下降，教育和健康指数贡献率的上升，随着“五位一体”发展实践和落实联合国 2030可持续发展目标的推进，三个分项指数推动人类发展指数增长的贡献率有望更加均衡。

关键词 改革开放；人类发展指数； SDA；区域差异

人类发展指数是由联合国开发计划署提出，用于评价各国经济社会发展水平并可以进行全球对比的一套指标体系。该指数自1990年提出，已经实施多年，获得国际社会广泛认可。人类发展指数以0.550、0.700、0.800三个标准值，将所有国家划分为低人类发展水平国家(<0.550)、中等人类发展水平国家(0.550～0.699)、高人类发展水平国家(0.700～0.799)和极高人类发展水平国家(≥0.800)四个组。发达国家普遍位于极高人类发展水平国家组，大多数的发展中国家则在经历从低人类发展水平向高人类发展水平进阶的过程。总体来看，人类发展指数的评分，比较客观地反映了各国经济社会发展水平。

改革开放四十年，中国经济社会发展取得了巨大成就，经济总量从1978年的3 678.7亿元^[1]增长到2018年的900 309亿元^[2]，增长244倍，国民健康医疗状况持续改善、受教育程度显著提高，人类发展指数呈线性增长趋势，实现从低人类发展水平向高人类发展水平的跨越，国际排名也由1990年的102位，跃升至2017年的86位。十九大提出的“两个一百年目标”和“2035年基本实现社会主义现代化”的目标，必然要求中国的人类发展水平整体迈进更高水平，这就需要更加精确的认识中国人类发展进程的总体特征及不同区域的发展特征，分析影响人类发展指数变化的主要因素、识别人类发展进程中的关键问题，为提升和促进中国整体迈向更高人类发展水平阶段提供参考。

1 文献综述

人类发展指数(HDI)作为衡量世界各地区经济社会发展水平的重要指标，较好地概括了人类发展的目标和宗旨^[3]，是随着社会问题、环境问题的凸显，以及可持续发展理论的提出而催生的^[4]。HDI由联合国开发计划署(UNDP)1990年提出，是由健康指数、收入指数和教育指数构成的复合指数，在2010年进行了计算方法学的调整。人类发展指数已成为世界上影响力最大、影响范围最广的人类社会发展测度指数^[5]。该指数较多的用于国家间的比较分析，如王圣云和翟晨阳^[6]应用基尼系数、泰尔指数分解方法对1990—2014年全球人类发展水平空间差异演化及其机制进行研究；李钢和张建英^[7]对中国和印度的人类发展指数进行了比较研究；高新才和殷颂葵^[8]运用差异系数、马尔科夫链和探索性空间数据分析(ESDA)方法对丝绸之路经济带沿线88个国家2001—2014年人类发展指数差异的时空演变特征进行了实证研究。一些研究还运用人类发展指数进行了农村贫困测量^[9]、可持续发展研究^[10-11]、城镇化对寿险业发展影响^[12]、“一带一路”沿线国家社会发展分析^[13]、癌症的变化模式评估^[14]、体能活动不足研究^[15]等。也有一些针对国家内部人类发展指数差异性的研究，如Thapa S^[16]、Indrayan A et al.^[17]、Escudero A & Simon H^[18]分别研究了尼泊尔、印度、西班牙等国家分区域的人类发展水平；胡鞍钢等^[19]研究了中国整体及分省的人类发展水平，杨永恒等^[20]、吴映梅等^[21]、骆娟娟^[22]、王圣云等^[23]、靳友雯和甘霖^[24]等运用不同方法分析了中国不同区域的人类发展水平。本文主要立足于对中国人类发展进程总体特征的研究，从目前研究情况来看，相关研究论文总体数量不多，且主要集中在少数几家研究机构，研究的连续性也需要提升。研究方法和内容上，还存在比较大的拓展空间，包括大尺度、分阶段的人类发展进程特征和原因的分析；人类发展指数分项指数的贡献率及变化趋势的研究；不同区域非均衡发展特征及HDI指数变化的驱动效应分析等。这些研究对深入认识中国人类发展进程规律、趋势、问题并提出升级发展建议至关重要，这些问题也是本文的重点研究内容。

2 研究方法

2.1 HDI的计算方法和数据来源

由于UNDP在2010年对人类发展指数的元素指标和加权方法进行了调整，现有报告中人类发展指数的时间纵向可比性较低。因此，本文利用现有可得数据，根据最新的指标体系测算方法(见式(1))，对中国及省级层面(不包括港澳台地区，以下同)的人类发展指数进行测算，具体方法如下：

HDI _i =(LEI _i ×EI _i ×II _i )^1/3={[(EL _i -EL _min)/

(EL _max-EL _min)]×[((AEY _i -AEY _min)/

(AEY _max-AEY _min))×0.5+((EEY _i -EEY _min)/

(EEY _max-EEY _min))×0.5]×[(ln(PGNI _i )-

ln(PGNI _min))/(ln(PGNI _max)-ln(PGNI _min))]}^1/3

={[(EL _i -EL _min)/(EL _max-EL _min)]×[((PPR _i ×

6+JPR _i ×9+SPR _i ×12+ACPR _i ×16-AEY _min)/(AEY _max-AEY _min))×0.5+((PPC _i ×6+JPC _i ×9+SPC _i ×12+ACPC _i ×16-EEY _min)/(EEY _max-EEY _min))×0.5]×[(ln(PGNI _i )-

我们的皮肤表面有一层透明乳状薄膜，叫“皮脂膜”，主要由皮脂腺、汗腺的分泌物乳化形成，在润泽皮肤、缓冲酸碱度、保湿、抗感染等方面具有重要作用。

ln(PGNI _min))/(ln(PGNI _max)-ln(PGNI _min)]]}^1/3

(1)

其中，HDI _i 为i 年的人类发展指数，LEI _i 为i 年的健康指数，EI _i 为i 年的教育指数，II _i 为i 年的收入指数，EL _i 为i 年的预期寿命，EL _min为预期寿命最小值，EL _max为预期寿命最大值，PGNI _i 为i 年的人均国民总收入，PGNI _min为人均收入最小值，PGNI _max为人均收入最大值，AEY _i 为i 年的平均受教育年限，AEY _min为平均受教育年限最小值，AEY _max为平均受教育年限的最大值，EEY _i 为i 年的预期受教育年限，EEY _min为预期受教育年限的最小值，EEY _max为预期受教育年限的最大值,PPR _i 为i 年的小学人口占比，JPR _i 为i 年的初中人口占比，SPR _i 为i 年的高中人口占比，ACPR _i 为i 年的大学及以上人口占比，PPC _i 为i 年的小学毛入学率，JPC _i 为i 年的初中毛入学率，SPC _i 为i 年的高中毛入学率，ACPC _i 为i 年的大学及以上毛入学率。其中EL _min、EL _max、PGNI _min、PGNI _max、AEY _min、AEY _max、EEY _min、EEY _max如表1所示，对于人均收入指数，HDI的方法学采用的是2011年购买力平价(PPP)衡量的美元GNI指数，我国GDP统计数据并不能直接代入计算。本文以中国统计年鉴当年人民币价格衡量的人均GDP数据与以2011年PPP价格衡量的GNI数据之间的比值得到折算系数，并基于该折算系数算出各地及全国以2011年PPP价格衡量的GNI数据。HDI计算公式中其他数据来自UNDP官网和中国国家统计局官网。历年《中国人类发展报告》所计算的中国各省区市人类发展指数是不连续的, 若直接插值会使得误差较大。为此, 本文重新测算了1982—2017年中国各省区市(不包括港澳台地区)的HDI。

陈颐磊转身对随行的副官指点着大成殿东西两侧说：即刻起，除大成殿外，孔庙征为军用，除部分殿房辟为野战医院外，全城搜集棺木，集中以备殓我阵亡将士。

2.2 人类发展指数分项指数贡献率分解

结构分解分析法(SDA)是常用的分析不同变量影响力大小、变化趋势的研究方法，具有比较完善的理论体系和计算方法。本文运用SDA加权平均法对全国及不同区域人类发展指数分项指数贡献率进行结构分解，即从健康指数、收入指数和教育指数三个方面分析影响人类发展指数变化的主要原因。由于2010年人类发展指数的计算方法发生了调整，本文将1982—2017年全国及各区域的人类发展指数按照调整后的计算方法进行了计算，具体如下：

表 1人类发展指数相关指标的最大值和最小值标准

数据来源：UNDP官方网站，http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr2016_technical_notes.pdf。

为了方便采用SDA的加权平均法对式(1)中人类发展指数进行影响因素的分解，将(1)式变形为式(2)。

(2)

近40 a来，四大区域的健康指数一直在高位保持缓慢增长，教育和收入指数呈低位快速增长态势，但是教育和收入指数仍低于健康指数，特别是教育指数与健康指数差距较大，教育仍是当前中国人类发展水平的短板。在1982年，东中西部和东北地区的健康指数分别是0.77、0.73、0.69和0.76，已经达到较高水平；到2017年时，四大区域的健康指数分别达到0.90、0.87、0.85和0.89，分别增长了15.6%、19.2%、23.2%和17.1%。1982年到2017年期间，教育指数起点低，但增长快。东中西部和东北地区的教育指数分别由1982年的0.32、0.30、0.28和0.37提高到了2017年的0.63、0.60、0.57和0.64，分别增长了96.9%、100%、103.6%和54.1%，增幅远高于健康指数。收入指数的增长更加显著。东中西部和东北地区的收入指数分布由1982年的0.33、0.27、0.26和0.37提高到了2017年的0.80、0.72、0.71和0.73，分别增长了142.4%、166.7%、173.1%和97.3%。

与国外同类两栖飞机相比，“鲲龙”AG-600具有的后发优势主要体现在它采用了更为先进的综合航电系统，并且配备了红外探测雷达、光电探测系统以及鱼眼观察窗等一系列高科技设备。

以0和1表示基准期和目标期，ΔM 表示两期之间人类发展指数的变化量，即：

朋友与同事的理解与帮助也是帮助产妇走出抑郁的重要因素，尽可能去帮助产妇走出困境，进入社会，尽早参与力所能及的工作，让其社会角色的功能得以发挥，可以消除不良情绪。

(3)

式(3)从基准期开始分解有：

ΔM =ΔQW ₀R ₀+Q ₁ΔWR ₀+Q ₁W ₁ΔR

(4)

式(3)从目标期开始分解有：

改革开放以来，由于全国以及东中西与东北区域在经济、教育、医疗事业等方面的发展存在显著的时间阶段性差异，如东部率先发展、西部大开发、中部崛起、东北振兴等区域发展战略具有不同的重点任务和时间起点，相应地人类发展指数变化的驱动因素在不同时间阶段、区域也具有差异性，呈现阶段性和区域性特征。因此，基于1982—2017年全国及东中西与东北区域的人类发展指数，分析该指数3个分项指数即健康指数、收入指数和教育指数在不同阶段、不同区域推动人类发展进程中的贡献率大小，为更好地解读和认识中国人类发展进程的历史趋势，识别未来重点发展路径，进一步提升人类发展进程的均衡性、可持续性提供参考。其中东中西与东北四区域分类以及时间阶段的划分与前文一致，前者选取国家统计中常用的10∶6∶12∶3分类标准，后者分为1982—1995年、1995—2010年、2010—2017年三个时间阶段。

(5)

由于有三个变量，所以对于式(3)的分解方式不限于式(4)～(5)，共有6种方式，因此，将所有分解方式进行加权平均可得两期之间人类发展指数的变化量ΔM 。令M (ΔQ )、M (ΔW )、M (ΔR )分别表示为健康指数、教育指数、收入指数3个因素变动对ΔM 的影响，即ΔM =M (ΔQ )+M (ΔW )+M (ΔR )，则以M (ΔQ )为例：

M (ΔQ )=

(6)

3 结果分析

3.1 中国人类发展指数的特征及趋势

式(1)测算所得的中国人类发展指数变化情况如图1所示。改革开放以来，中国的人类发展水平实现了显著的提高，从1978年的0.410增加到2017年的0.752，增幅为83.4%，整体实现了从低人类发展水平向高人类发展水平跨越，通过对1978—2017年HDI指数的趋势回归分析，预计中国将在2022年进入极高人类发展水平阶段。按照UNDP关于HDI指数划分标准，改革开放以来中国人类发展进程大致可以划分为3个阶段：第一阶段为低人类发展水平阶段，对应年份为1978—1994年；第二阶段为中等人类发展水平阶段，对应年份为1995—2009年；第三阶段为高人类发展水平阶段，对应年份为2010年至今。

（1）物流绩效 （ln LPI）对中国机械运输设备出口扩展边际、数量边际和价格边际的影响都显著为正，系数分别为0.166、1.161、0.288，说明进口国物流绩效综合水平每提高1%，中国机械运输设备出口种类增加0.166%，出口数量增加1.161%，出口价格提高0.288%。物流绩效作为间接影响出口价格、贸易成本和贸易壁垒的变量，随着进口国物流绩效水平的提高，降低了中国机械运输设备出口的贸易成本，这有利于中国机械运输设备出口的增长，无论是从种类、数量还是价格方面都得到了不同幅度的提高，其中，对数量的促进作用最明显，对价格的促进作用略高于扩展边际。

3.1.1 中国低人类发展水平阶段(1978—1994年)

由图1可以看出，混交度的分布频率随着混交等级的增高而增大。从表1可以看出，全林分的平均混交度是0.7676，属强度混交向极强混交过渡状态，其中极强混交占48.4%，强度混交占24.4%，两者合计占72.8%，处于零度混交和弱度混交的林木相对较少，两者之和约10%，说明整体林分处于高度混交状态。

1978年到1994年期间，中国人类发展指数由1978年的0.410发展到0.541，处于低人类发展水平阶段。这一时期，中国国民经济快速增长，人均国内生产总值由385元提高到4 081元；收入指数快速提升，由0.277上升到0.476，年均增幅达到3.4%，成为这一时期人类发展指数增长的第一驱动因子。同期，教育指数年均增幅达到了1.5%，其中人均预期寿命由67.5岁提高到69.7岁，平均受教育年限由3.4 a上升到5.5 a，预期受教育年限由8.2 a提高到8.9 a，截至1994年底，全国小学毛入学率为98.4%，初中毛入学率为73.8%，高中阶段毛入学率为30.7%，大学毛入学率为5.7%^[25]，各项社会事业均取得明显发展。

图 1中国人类发展指数变化趋势图
注：2017年以后的虚线部分数值为回归分析预估值。

3.1.2 中国中等人类发展水平阶段(1995—2009年)

1995年人类发展指数上升到0.550，按照联合国开发计划署的划分标准，实现了从低人类发展水平组向中等人类发展水平组的历史性跨越，2009年进一步提高到0.694。1995年到2009年期间，中国国民经济依然保持快速增长，人均国内生产总值由5 091元上升到了26 222元，2000年国内生产总值首次突破10万亿元，2009年达到35万亿元^[26]，收入指数年均增长2.3%。1995年以来，中国人口教育水平进一步提高：2000年九年制义务教育人口覆盖率达到85%，青壮年文盲率下降到5%以下，基本普及九年义务教育和基本消除青壮年文盲的“两基”目标如期实现；2002年高中阶段毛入学率达到42.8%，高等教育扩招快速推进^[27]。教育指数年均增幅达到2.0%，比上一个时期提高0.5个百分点，对人类发展指数增长的驱动作用显著增强，仅微次于收入指数。

3.1.3 中国高人类发展水平阶段(2010年至今)

2010年中国人类发展指数达到0.706，进入高人类发展水平阶段，随后逐步提高到2017年的0.752，保持了高速增长，这一时期的发展开始追求更加均衡协调的发展。收入指数增长是人类发展指数快速提升的重要因素，人均国内生产总值由30 876元提高到2017年的59 660元，年均增速超过了10%^[2]，2013年开始推进精准扶贫、精准脱贫战略，到2017年中国农村贫困人口年均减少1 370万人，累计脱贫6 853万人，贫困人口总体收入水平明显提高^[28]。2010年到2017年期间，教育事业进一步持续健康发展，教育指数稳步提升，教育设施设备条件显著改善。截至2017年底，全国学前教育毛入学率达到79.6%，九年义务教育巩固率为93.8%，高中阶段毛入学率达到88.3%，高等教育毛入学率达到45.7%^[2]。全国中小学互联网接入率达到94%，多媒体教室比例达到87%^[29]。健康卫生事业改革加快推进，健康中国战略顺利实施，人民健康水平持续提高，健康指数稳步提升，人均预期寿命由2010年的75.0岁提高到2017年的76.4岁。婴儿死亡率下降到6.8‰，孕产妇死亡率下降到19.6/10万^[30]。自2003年实施新型农村合作医疗制度以来，农民参保率持续提升，截至2015年底达到98.8%，为解决农民的医疗卫生问题奠定了制度基础^[31]。

3.2 中国分区域人类发展进程特征及趋势

中国是人口大国，且面积广阔，不同地区的自然生态、社会环境等方面存在较大差异。根据自然资源分布和经济社会发展状况，中国31个省区市(不包括港澳台地区)可以分为东部、中部、西部和东北地区四大区域，该分区依据国家统计中常用的10∶6∶12∶3分类标准^[32]。由于自然及历史原因，东北和东部地区的经济社会较为发达，中部次之，西部地区较为落后。改革开放以来，中国四大区域的人类发展水平均有了显著提高，总体呈现为东高西低的格局。但区域差异有所缩小，从1982年最大值0.47和最小值0.37差异0.1缩小为2017年最大值0.77与最小值0.70差距0.07，不同区域间教育和收入指数差距较大(表2)。

3.2.1 四大区域均实现低发展水平向高发展水平跨越，西部增幅最大、东北增幅最小

改革开放以来，中国四大区域的人类发展水平均保持稳步增长态势，实现了显著提高(表2)。1982年，四个区域的人类发展水平均处于低发展水平状态，1995年东部和东北地区已率先进入中等发展水平，2000年中部地区也进入中等发展水平，2005年西部地区进入中等发展水平，2010年东部和东北地区步入高发展水平组，2017年中部和西部地区也进入到高水平发展组，意味着四大区域的人类发展水平均已达到高人类发展水平。

西部地区的人类发展水平在任何时期都相对较低，但2017年相比1982年增幅最大。1982年到2017年期间，东部地区的人类发展指数由0.44上升到0.77，提高了0.33，累计增长75%；中部地区的人类发展指数由0.39上升到0.72，提高了0.33，累计增长85%；西部地区的人类发展指数由0.37上升到0.70，提高了0.33，累计增长89%；东北地区的人类发展指数由0.47上升到0.75，提高了0.28，累计增长60%。

表 2东中西部地区人类发展指数变化情况

3.2.2 区域间人类发展水平差异逐步缩小，目前健康差异最小、收入差异最大

1982年以来，四大区域间的人类发展水平差异稳步缩小。人类发展指数差异系数由1982年的9.5%下降到1995年的7.1%，2017年进一步下降到3.4%。1982年时，人类发展指数最高的东北地区比西部地区高0.10，分别为0.47和0.37；2017年时，人类发展指数最高的东部比最低的西部地区高0.07，分别为0.77和0.70，最高与最低区域间的绝对差异累计下降0.03。其中，健康指数差异最小。1982年，东中西部和东北地区的人均预期寿命分别为70.24岁、67.51岁、64.36岁和69.36岁，到2017年时分别提高到78.53岁、76.44岁、75.56岁和77.73岁，各区域间的差异明显下降，健康指数的差异系数由1982年的4.5%下降到2017年的2.0%。随着各区域教育事业和收入水平持续改善，四大区域间的教育和收入差异持续缩小。教育指数差异系数由1982年的10.6%下降到了2017年的4.6%；收入指数差异系数由1982年的14.6%下降到了2017年的4.8%。但当前区域间的收入指数差异仍较大。2017年，东中西部和东北地区的人均国内生产总值分别为84 546元、48 675元、45 514元和50 887元，人均收入最高的东部与最低的西部之间的比值达到了1.86∶1,虽然比2000年的2.46∶1下降了不少，但收入指数区域间差异依然是三个维度中最高的。

ΔM =M ₁-M ₀=Q ₁W ₁R ₁-Q ₀W ₀R ₀

3.2.3 健康高起点低增长，教育和收入低起点高增长，收入增幅最大，教育仍是短板

式(2)中，Q _i 代表健康指数，W _i 代表教育指数，R _i 代表收入指数。

随着互联网技术、大数据、物联网等新兴技术的迅速发展，新科技不断实现与高校实际应用的深度结合，高校的信息化建设也将走向新的发展历程。李克强总理在《政府工作报告》中曾明确提出要用“互联网+”引导我国信息化建设和发展，因此，本科教育也应该顺应其发展方向，推进社会信息化建设的发展。

3.2.4 各省级地区人类发展水平均显著提高，其中贵州、宁夏、福建增幅最大

改革开放40 a来，各省区的人类发展水平均取得了明显提高，但是地区间绝对差异仍然较大(表3)。1982年，全国29个省区中仅有上海、北京2个地区的人类发展指数超过0.55，达到中等发达水平，其他27个省区均处于低发展水平；到2000年时，31个省区中已有20个进入中等发达水平，北京、上海进入高发展水平，仍处于低发展水平的省区比例下降到不足30%；到2017年，全国31个省区中处于中等发展水平的下降到5个，进入高发展水平的有23个地区，北京、上海、天津已进入极高发展水平(图2)。

表 3 1982— 2017年中国各省的人类发展指数

1982年到2017年期间，宁夏、贵州、福建3个地区的人类发展水平增幅最大，其中宁夏由0.350提高到0.725，贵州由0.291提高到0.665，福建由0.373提高到0.746，均提高了0.37以上，分别增长了107%、129%和100%；其次是内蒙古由1982年的0.389提高到2017年的0.754，提高了0.365，增长94%；增长幅度最低的是上海、天津、辽宁和黑龙江四省市，提高幅度均低于0.300(图3)。

表15和16给出了LAS及本文方法的迭代过程及设计点处可靠度值。表17给出了本文方法迭代点处的局部采样半径值。可以看出，相较于LAS方法，本文方法每次迭代所需的样本点更少，最终求解也更为准确。

3.2.5 省级人类发展水平相对差异缩小，教育差异最显著

北京、上海、天津长期以来都是全国人类发展水平最高的地区，西藏、云南、贵州、青海、甘肃一直都是全国人类发展水平最低的地区。人类发展水平最高的北京与最低的西藏之间的差异缩小，1982年北京和西藏的人类发展指数分别为0.563和0.240，相差0.323；2017年分别进一步提高到0.881和0.561，两者差距缩小到0.320。从人类发展指数的分项指数的差异来看，教育指数差异最大。2017年，31个省区的教育指数的差异系数为12.8%，远高于健康和收入指数的差异系数，分别为5%和8%。教育指数最高的北京达到0.82，最低的西藏仅为0.34，相差了0.48；健康指数最高的北京、上海达到了0.95， 最低的西藏为0.75，相差了0.2；收入指数最高的北京达到0.87，最低的甘肃为0.65，相差0.22。

图 2中国各省区人类发展水平变化情况

3.3 人类发展指数的影响因素分解及均衡发展分析

ΔM =ΔQW ₁R ₁+Q ₀ΔWR ₁+Q ₀W ₀ΔR

3.3.1 全国层面教育和健康指标贡献率持续增长，体现均衡增长态势

细节描写在文章中不是越多越好，应抓住典型细节，应选择具有代表性和概括性，能深刻反映主题的细节，应从细微处着手，从小处着眼，以小见大，利用细节反映出文章的主题思想，突出文章中心，从而给人留下更为深刻的印象。

伴随着中国经济逐步由高速发展进入高质量发展阶段，教育、医疗等与居民生活水平和生活质量相关的社会事业经历了快速发展。全国与东、中、西及东北四个区域HDI指数不同时间阶段中的健康指数、教育指数的贡献率在不断增加，分别由1995年之前的6.48%和29.81%，增长到2010年以后的11.16%和35.89%，是1992年前的1.72倍和1.2倍，而同期收入指数的贡献率则由1995年前的63.7%减少为2010年后的52.95%，在推动人类发展指数的贡献率上呈下降趋势。全国在1995年以来，教育指数的贡献率与收入指数的贡献率相差无几，两者均为人类发展指数增长的重要驱动因素。由于中国的健康水平已较高，并且主要健康指标总体上优于中高收入国家平均水平，因此在人类发展指数的变化中，健康指数的贡献率占比相对较小(表4)。

图 3 1982年和 2017年各省区市的人类发展水平

3.3.2 区域发展不平衡，中西部地区教育指数和东北地区收入指数存增长空间

对HPLC法色谱条件进行优化，以理论板数、分离度为考察指标，对色谱柱、柱温、流动相进行优选，确立良好的色谱分析条件。

从SDA分解结果来看(表5)，中国东中西和东北部地区人类发展指数各分项指数贡献率变化趋势与全国总体变化趋势相符，即总体表现为收入指数贡献率的下降，教育和健康指数贡献率的上升。但在各区域内部，各分项指数的变化趋势并不像全国的分项指数呈现的线性变化趋势而各具特点。

东部地区健康指数虽保持持续增长，但总体占比不高，教育指数和收入指数的贡献率则有较大变化，分别由1995年前的37.90%和57.62%，变化为2010年后的51.06%和33.27%。中部地区变化特征与东部地区比较相似，教育指数贡献率增长较快，并超过收入指数的贡献率。西部地区由1995年前收入指数贡献占53.47%，变化为教育指数和收入指数共同推动人类发展指数的增长，2010年后两个指数的贡献率分别为43.54%，40.81%。

表 4全国 1982— 2017年人类发展指数变化的分项 指数贡献率 /%

东北地区比较明显的特征为收入指数在2010年后这一阶段贡献率出现大幅下降，而健康和教育指数保持相对稳定上升。总体来看，四个区域1995年之前，收入指数均是对人类发展指数增长贡献率最大的单项指数，但随着经济社会发展进入新阶段，越来越强调经济、社会、环境、民生等全方位发展，教育、健康等指数在推动人类发展指数增长过程中，在各区域发挥着越来越大的作用。

《甄嬛传》展现的是后宫女人们你死我活的争斗。一入后宫深似海，“金闺花柳”的小姐们立马操练十八般兵器，施展三十六计，斗法七十二变，只为获得圣宠。若有圣宠就有一切荣华富贵，若无圣宠那甚至连整个家族的身家性命都难保全。后宫女人的斗争，其奇葩形式令人瞠目，惨烈程度令人发指。

从各区域间的横向比较来看，2010年之后，教育指数成为所有四个区域人类发展指数增长最重要的驱动因素，东北地区影响最大，为58.36%，西部地区最小，为43.54%；在收入指数方面，相比1995年前，收入指数对于人类发展指数增长的贡献率都是下降的，目前来看贡献率最大的是西部地区，为40.81%，东北地区最小，仅有22.34%，是西部的一半左右。健康指数的贡献率所占比例较小，该指标东北地区在四个区域中占比最高，为19.30%，中部地区最小，为12.71%。从这些比较中可以看出，中西部地区在健康指数、教育指数贡献率上还有提升空间，尤其是教育指数，中西部地区是目前四个区域中贡献率低于50%的地区；东北地区在收入指数贡献上的大幅下降，也一定程度上反映了东北地区经济发展面临的困境，要持续推动该地区人类发展水平的增长，需要保持和适当推动收入指数的贡献率。

4 结 论

改革开放以来，中国的经济社会发展取得了巨大成就，实现了从低人类发展水平向高人类发展水平的跨越，与此同时，中国国内各区域也实现了人类发展水平的快速发展。本文根据最新数据对中国及东中西与东北四大区域进行了改革开放以来人类发展指数趋势分析，并对人类发展指数变化趋势进行了阶段界定与分析，运用结构分解分析法对全国和四区域分阶段进行了驱动因素分析，得到如下结论。

(1)改革开放以来，全国人类发展水平实现了低人类发展水平阶段到高人类发展水平阶段的提升，从1978年的0.410增加到2017年的0.752，增幅为83.4%；1978—2017年人类发展水平的增长趋势可以分为三个阶段，即1978—1994年低人类发展水平阶段、1995—2009年中等人类发展水平阶段、2010年至今高人类发展水平阶段。

2008—2018年，共有7种苯丙素类化合物从柳属植物中分离出来，见表3[7,10-11,14-16,29]。

表 5东中西与东北区域分阶段人类发展指数变化的分项指数贡献率 /%

(2)经过40 a历程，中国所有省份全部脱离低人类发展水平阶段，进入中、高人类发展水平，2017年北京、上海、天津三地已进入极高人类发展水平阶段。

(3)在全国整体水平实现升级发展的背景下，区域间的人类发展水平差异也有缩小，从1982年不同区域最高值0.47和最低值0.37差距0.10，缩小到2017年最高值0.77和最低值0.70差距0.07。

(4)从人类发展指数的分项指数来看，全国与四大区域在改革开放以来均呈现为健康指数高起点低增长，教育和收入指数低起点高增长，而且收入指数增幅最大的特征。

两台相机的做工都极为出色，按键的反馈力度也体现了出色的人体工程学设计，巧合的是快门寿命也同为20万次。两者的屏幕都采用了全向翻转设计，并可以在相机左侧翻出进行自拍。屏幕的分辨率和尺寸也几乎一致。相比之下两者的电子取景器差别很大，G9的取景器纸面上拥有更大的放大倍率和更高的分辨率，但从观看感受来谈，它在室外拍摄时比E-M1 II的取景器平淡得多，虽然你可以通过调整亮度、饱和度等方式调整G9取景器的显示效果，不过我们仍然认为E-M1 II的取景器更加出色。

(5)中国东中西和东北部地区人类发展指数各分项指数贡献率变化趋势表现为收入指数贡献率下降，教育和健康指数影响率上升，随着五位一体发展实践和落实联合国SDG_S目标的推进，三个分项指数推动人类发展指数增长的贡献率有望更加均衡。

参考文献

[1]国家统计局.国家数据[DB/OL].(2019-03-03). http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01.

[2]国家统计局. 2018年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].(2019-02-28)[2019-03-04]. http://www.gov.cn/xinwen/2019-02/28/content_5369270.htm.

[3]李晶,庄连平. HDI是测度人类发展程度的可靠指数吗?[J].统计研究,2008(10):63-67.

[4]张美云. 人类发展指数研究前沿探析及未来展望[J]. 改革与战略,2016,32(7):33-36,118.

[5]靳友雯. 财政转移支付推动西部地区社会均衡发展成效分析[J]. 重庆大学学报(社会科学版),2018,24(2):1-14.

[6]王圣云,翟晨阳. 全球人类发展指数(HDI)的空间差异演化与要素分析[J]. 经济地理,2018,38(7):34-42.

[7]李钢,张建英. 中印两国人类发展指数比较研究[J]. 中国人口科学,2018(2):13-23,126.

[8]高新才,殷颂葵. 丝绸之路经济带人类发展指数差异的时空演变透视[J]. 兰州大学学报(社会科学版),2016,44(6):69-75.

[9]龙冬,柳平生. 农村贫困测量及经济发展效率实证分析[J]. 金融经济,2018(2):54-155.

[10]张帅，史清华. 应用人类发展指数和生态足迹的可持续发展研究——基于强可持续的研究范式[J]. 上海交通大学学报(哲学社会科学版),2017,25(3):99-108.

[11]NEUMAYER E. The human development index and sustainability—a constructive proposal[J]. Ecological economics,2001,39(1):101-114.

[12]石晓军,闫竹. 城镇化一定能促进寿险业发展吗?——基于人类发展指数的异质性分析[J]. 财经研究,2017,43(6):105-117.

[13]聂莹. “一带一路”沿线国家社会发展[J]. 经济研究参考,2017(15):120-148.

[14]BRAY F, JEMAL A, GREY N, et al. Global cancer transitions according to the Human Development Index(2008—2030):a population-based study[J]. Lancet oncology,2012,13(8):790.

[15]DUMITH S C, HALLAL P C, REIS R S, et al. Worldwide prevalence of physical inactivity and its association with human development index in 76 countries[J]. Preventive medicine,2011,53(1):24-28.

[16]THAPA S. The human development index: a portrait of the 75 districts in Nepal[J]. Asia-Pacific population journal,1995,10(2):3.

[17]INDRAYAN A, WYSOCKI M J, CHAWLA A, et al. 3-Decade trend in Human Development Index in India and its major states[J]. Social indicators research,1999,46(1):91-120.

[18]ESCUDERO A, SIMON H. Provincial differences in well-being in Spain in 20th century[J]. Revista de historia industial,2012,21(49):17-54.

[19]胡鞍钢,石智丹,唐啸. 中国地区HDI指数差异持续下降及影响因素(1982—2015)[J]. 新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2018,39(4):47-55，2.

[20]杨永恒,胡鞍钢,张宁. 中国人类发展的地区差距和不协调——历史视角下的“一个中国，四个世界”[J]. 经济学(季刊),2006(2):803-816.

[21]吴映梅,普荣,白海霞. 中国省级人类发展指数空间差异分析[J]. 昆明理工大学学报(社会科学版)，2008,8(8):53-58.

[22]骆娟娟. 中国各省的社会发展差异分析——以人类发展指数为视角[J]. 淮海工学院学报(人文社会科学版),2017,5(2):89-91.

[23]王圣云,罗玉婷,韩亚杰,等. 中国人类福祉地区差距演变及其影响因素——基于人类发展指数(HDI)的分析[J]. 地理科学进展,2018,37(8):1150-1158.

[24]靳友雯,甘霖. 中国人类发展地区差异的测算[J]. 统计与决策,2013(13):11-14.

[25]教育部. 1994年全国教育事业发展统计公报[EB/OL]. (2001-08-23)[2019-03-03]. http://www.moe.gov.cn/s78/A03/ghs_left/s182/moe_633/tnull_1553.html.

[26]国家统计局.中国统计年鉴(2017)[M].北京:中国统计出版社，2018.

[27]教育部. 2002年全国教育事业发展统计公报[EB/OL].(2003-05-13)[2019-03-03]. http://www.moe.gov.cn/s78/A03/ghs_left/s182/moe_633/tnull_1553.html.

[28]国家统计局. 2017年全国农村贫困人口明显减少 贫困地区农村居民收入加快增长[EB/OL].(2018-02)[2019-03-20]. http://www.sohu.com/a/220234382_274382.

[29]教育部. 优先发展，坚持教育战略地位不动摇[EB/OL].(2018-09-07)[2019-02-05]. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5147/201809/t20180907_347683.html.

[30]国家卫生健康委员会. 2017年中国卫生健康事业发展统计公报[EB/OL].(2018-06-12)[2019-03-04]. http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s10743/201806/44e3cdfe11fa4c7f928c879 d435b6a18.shtml.

[31]国家卫生健康委员会. 2015年中国卫生健康事业发展统计公报[EB/OL].(2016-07-20)[2019-03-10]. http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s10748/201607/da7575d64fa04670b5f375c87 b6229b0.shtml.

[32]国家统计局. 四、统计制度及分类标准(16)[EB/OL].(2018-01-24)[2019-7-9]. http://www.stats.gov.cn/tjzs/cjwtjd/201308/t20130829_74318.html.

A study on the characteristics of China Human Development Index and driving forces since the reform and opening -up

WANG Mou ^1,2KANG Wen -mei ³ZHANG Bin ⁴

(1.Institute for Urban and Environmental Studies, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100028, China; 2.Research Centre for Sustainable Development, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, China； 3.Graduate School， Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 102488, China; 4.Research Center for Rural Economy, Beijing 100810, China)

Abstract Since the reform and opening-up, China’s economic and social development has made tremendous achievements, and its Human Development Index (HDI) has also achieved rapid increase. This paper calculated the HDI of China from 1978 to 2017 and regional HDI of the east, middle, west and northeast of China from 1982 to 2017 by using the method updated by the United Nations Development Programme (UNDP) in 2010, and analysed the characteristics of HDI in different stages. Using the structural decomposition analysis (SDA) method, the paper calculated the contribution rates of the driving factors for the national and regional HDIs. The main conclusions were as follows: ①Since the reform and opening-up, China’s HDI index had increased significantly, from 0.410 in 1978 to 0.752 in 2017, an increase of 83.4%, achieving a leap from a low level to a high level of human development. ②All Chinese provinces had improved from low human development level to a middle and high human development level, and Beijing, Shanghai and Tianjin had reached a very high human development level in 2017. ③The regional gap of HDI had narrowed from 0.1 (gap between the highest 0.47 and the lowest 0.37) in 1982 to 0.07 (gap between the highest 0.77 and the lowest 0.70) in 2017. ④Both national and regional HDIs showed that the life expectancy index had relatively high starting point but small increase, the education and income indices had low starting points but significant growth, and the income index had the largest increase. ⑤As for the trend of the sub-index contribution rates of the HDIs of the east, middle, west, and northeast of China, the contribution rate of the income index presented a downtrend, while those of the education and life expectancy indices showed an uptrend. With the implementation of the five-sphere integrated plan and the UN sustainable development goals (SDGs), the contribution rates of the three sub-indices to the growth of HDI were expected to be more balanced.

Key words reform and opening-up; human development index (HDI); SDA; regional disparity

收稿日期： 2019-02-17

修回日期： 2019-07-15

作者简介： 王谋，博士，副研究员，主要研究方向为可持续城市、区域发展、环境治理等。E-mail：wangmou@vip.163.com。

通信作者： 康文梅，硕士生，主要研究方向为环境和可持续发展问题的计量经济学分析和政策分析。E-mail：kang_wenmei@163.com。

基金项目： 国家社会科学基金重点项目“我国参与国际气候谈判角色定位的动态分析与谈判策略研究”(批准号：16AGJ011)。

王谋,康文梅,张斌.改革开放以来中国人类发展总体特征及驱动因素分析[J].中国人口·资源与环境，2019,29(10)：70-78.[WANG Mou,KANG Wenmei,ZHANG Bin.A study on the characteristics of China Human Development Index and driving forces since the reform and opening-up[J]. China population, resources and environment, 2019,29(10):70-78.]

中图分类号 F015

文献标识码 A

文章编号 1002-2104(2019)10-0070-09 DOI:10.12062/cpre.20190632

(编辑：王爱萍)

标签：改革开放论文;  人类发展指数论文;  SDA论文;  区域差异论文;  中国社会科学院城市发展与环境研究所论文;  中国社会科学院可持续发展研究中心论文;  中国社会科学院研究生院论文;  农业农村部农村经济研究中心论文;