北京城六區人口疏解效應研究

王如意 胡艷君

（北京聯合大學 管理學院，北京 100101）

一、引言

進入21 世紀以來，大量外來勞動人口集聚北京，北京人口出現井噴式增長，既帶來巨大的人口紅利，也帶來了諸如交通緊張、資源短缺、環境惡化等一系列“大城市病”的困擾。馬太效應的加劇使北京市人口、資源等分布極不均衡，城六區（東城區、西城區、朝陽區、海淀區、豐臺區和石景山區）占北京市8%的總面積，卻聚集了北京市60%的人口，以及70%的產業、三甲醫院和高等院校，城六區功能過多是導致北京“大城市病”的病根之一，不僅阻礙了城六區的發展，同時給區域協調發展帶來了一定挑戰。

2014 年北京市啟動非首都功能疏解規劃，2015年首次提出到2020 年將總人口控制在2300 萬以內的人口疏解目標[1]。2017 年正式批復的《北京城市總體規劃（2016 年—2035 年）》提出要降低城六區人口規模，在2014 年城六區常住人口規模的基礎上每年至少降低2 個百分點，爭取到2020 年將常住人口數量控制在約1085 萬，2035 年維持在1085 萬人以內。為分析北京城六區人口疏解的直接效果，找到北京城六區人口疏解的主要障礙因子，進而為促進人口有效疏解提供參考依據，采用熵權TOPSIS 法對北京城六區2010—2019 年人口疏解效應進行排序分析，并通過障礙度模型對影響城六區人口疏解效果的障礙因子進行分析。

從已有文獻看，北京進行人口調控的基本思路是通過產業疏解帶動人口疏解，因為21 世紀以來常住外來人口快速聚集是造成北京人口快速膨脹的主要原因，且在京常住外來人口以勞動年齡人口為主。因此，北京通過重點發展首都核心功能對應的產業，轉移或優化非首都核心功能的相關產業來帶動人口疏解。目前對北京人口疏解的相關研究多是從流動人口（劉玉和張雪等，2020；胡磊和侯夢潔，2020）、產業疏解帶動人口疏解（姜鵬飛和翟瑞瑞等，2020；胡騰云，2018；張耀軍和柴多多，2017）、非首都功能疏解（田根生和車建明等，2021；田子坤和張璋等，2019）[2-9]等方面進行研究。研究方法方面，對北京人口疏解的研究多是以問卷調查法（夏龍和張思源等，2020；譚日輝和馬鈺宸，2019；李程偉和閆晶等，2017）、比較分析法（光元嬰，2020；魏玉君和葉中華，2019）、三重差分法（童玉芬和宮倩楠，2020）[8-13]等進行研究。

從研究內容看，已有對北京人口疏解的研究多從北京市整體的人口疏解進行研究，主要基于流動人口疏解、產業疏解帶動人口疏解、非首都功能疏解三個方面，城六區是疏解非首都功能的主要地區，但鮮有針對城六區人口疏解的相關研究。研究方法上，現有研究方法多存在主觀因素，研究結論不能客觀反映北京人口疏解的效果?；诖?，運用熵權TOPSIS 法和障礙度模型對北京城六區人口疏解效應進行分析具有一定創新性。

二、北京城六區人口變動分析

人口疏解包括兩個層次的含義，即人口數量的減少和人口結構的優化。

（一）人口數量變動分析

隨著人口疏解政策的實施，2014 年后北京城六區常住人口數量增長速度開始放緩，自2015 年起城六區常住外來人口數量連續5 年出現負增長，2014—2019年城六區平均每年疏解20.7 萬常住外來人口，人口疏解的主要對象為常住外來人口。

從常住人口數量看，朝陽區、海淀區和豐臺區是城六區常住人口最多的三個區。2010—2014 年，城六區各區常住人口數量整體呈上升趨勢，其中海淀區常住人口數量增長較快，從2010 年的328.1 萬人上升至2014 年的367.8 萬人，平均每年增長近10 萬人。隨著2014 年人口疏解政策的實施，城六區常住人口數量均在下降，下降最多的為朝陽區、海淀區和豐臺區，常住人口年均疏解數量分別為8.98 萬人、8.82 萬人和5.5萬人。2014 年石景山區有65 萬常住人口，相對較少的常住人口使石景山區的人口疏解數量低于其他五個區，平均每年疏解1.6 萬。

從常住外來人口看，2010—2014 年城六區常住外來人口數量整體呈上升趨勢，2010 年朝陽區常住外來人口數量為151.5 萬人，2014 年增長至179.8 萬人，平均每年增長7.1 萬，是城六區常住外來人口數量增長最多的區。2014 年人口疏解政策實施后，城六區常住外來人口數量均呈下降趨勢，其中常住外來人口數量最多的朝陽區疏解速度最快，2014—2019 年平均每年疏解6.14 萬的常住外來人口。東城區、石景山區常住外來人口數量從2014 年的21.2 萬人分別下降為2019 年的15.4 萬人和13.7 萬人，是年均疏解常住外來人口數量最少的兩個區。

對比城六區2010 年以來常住人口、常住外來人口數量可以發現，朝陽區、海淀區、豐臺區人口數量較多，同時也是常住人口及常住外來人口年均疏解量最多的三個區，受自然地理環境、社會經濟發展、城市功能定位及相關政策等影響[14]，城六區人口分布不均衡，人口分布越多的地區人口疏解的數量越多。

（二）人口結構變動分析

對北京城六區人口結構的變動分析主要從人口密度、性別比、65 歲以上人口占比、人口撫養比四個方面進行。自2014 年實施人口疏解政策以來，北京城六區人口密度迅速降低。2014 年前城六區人口密度平均每年增加191 人/平方公里，2015 年人口密度為9375人/平方公里，較2014 年每平方公里增加了48 人，于2016 年起連續4 年人口密度出現負增長，2015—2019年每平方公里年均疏解291 人。

2014 年城六區人口性別比為105.19，人口疏解政策的執行使北京城六區人口性別比逐漸趨于平衡，2019 年性別比為100.25，即每100 位女性對應的男性數量從105 人下降為100 人左右。

人口疏解政策的實施使城六區65 歲以上人口占比及人口撫養比增長速度加速提升。2014 年城六區65 歲以上人口占比為10.42%，2019 年增至12.86%。人口撫養比從2014 年的24.68%增至2019 年的29.60%，意味著每100 名勞動年齡人口要負擔的非勞動年齡人口數量從2014 年的25 人左右增至2019 年的30 人左右。

從表1 可以看出，西城區、東城區是人口密度最高的兩個區，同時也是人口密度減少最多的兩個區。隨著人口疏解政策的實施，城市功能拓展區的人口性別比逐漸趨向均衡，首都功能核心區人口性別比呈下降趨勢，可見2014 年人口疏解政策實施以來，首都功能核心區每100 名女性對應的男性數量逐漸減少。值得注意的是，各區65 歲以上人口占比、人口撫養比均呈快速上升趨勢，老齡化及人口撫養負擔逐步上升將對居民消費[15]、地方財政負擔水平[16]等產生影響。

表1 城六區人口結構變動

三、指標體系構建、研究方法和結果分析

（一）指標體系構建

人口疏解的直接影響表現為人口的變動，從人口數量和人口結構兩個角度，選取6 個指標，構建城六區人口疏解效應的綜合評價指標體系，見表2。

表2 北京城六區人口疏解效應指標體系

（二）研究方法

1.熵權TOPSIS 法

熵權TOPSIS 法是通過熵權法計算各指標的權重，然后利用TOPSIS 法進行排序。熵權法是一種客觀賦權法，通過數據本身的離散型，用熵權法來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，則該指標對綜合評價的影響（權重）就越大。TOPSIS 綜合評價法，即逼近理想解排序法，被稱為優劣解距離法、理想點法，是一種借助多屬性問題的正負理想解對評價對象進行排序的統計分析方法。正負理想解是虛擬的最優解與最差解，分別代表各個指標都達到評價對象中的最優值與最差值[17]。

設共有m 個評價對象，每個評價對象分別有n個評價指標，則原始數據可整合為X=（xij）m×n矩陣x=，其中xij表示第i 個（i=1，2，…，m）評價對象的第j 個（j=1，2，…，n）個指標值。采用熵權TOPSIS 法對北京城六區人口疏解效應進行分析的具體步驟如下。

第一，數據規范化處理。

為了消除個別指標量綱、量級及正負號等差異帶來的影響，在進行數據分析前需對數據進行規范化處理。

對于極大型指標：x*ij=（xij-min xj）/（max xj-min xj）

對于極小型指標：x*ij=（max xj-xij）/（max xj-min xj）

將數據規范化處理后即可得到規范化矩陣：

第二，計算評價指標的熵權。

熵的本質是一個系統內在的混亂程度，在實際應用中，信息熵越大，表明該指標的信息量越少，相應的該指標的權重也應該越??；反之則該指標的權重越大。

指標j 的信息熵為：ej=-，j=1，2，…，n

指標j 的信息效用值為：dj=1-ej，j=1，2，…，n

熵權為：wj=，j=1，2，…，n

第三，構造加權規范化矩陣。

基于第二步構造的熵權，對規范化后的數據進行加權，構造加權規范化矩陣V=（vij）m×n=

第四，確定評價對象的正負理想解。

正負理想解分別表示設想的最佳方案和最劣方案，計算公式為：

正理想解Vj+=max（vij）

負理想解Vj-=min（vij）

第五，計算歐式幾何距離。

根據第三步構造出的加權規范化矩陣V 以及確定的正負理想解計算評價對象與正負理想解的歐式幾何距離。

到正理想解的距離Di+=，i=1，2，…，m

到負理想解的距離Di-=，i=1，2，…，m

第六，計算評價對象與理想解的相對貼近度Ci。

其中，i=1，2，…，m。相對貼近度的大小可以反映出評價對象的優劣，Ci越大表明評價對象越接近正理想解，Ci越小表明評價對象越接近負理想解。計算公式為：

2.障礙度模型

評價城六區人口疏解效應，除了對城六區人口數量和人口結構的疏解效果進行評價，更重要的是分析影響城六區人口疏解效應的障礙因子，以便更具針對性地對人口疏解政策及方法進行調整[18]。障礙度模型有助于系統分析各指標[19]，找出城六區人口疏解效應的主要障礙因素，進而為促進城六區人口有效疏解提供依據，具體方法是通過引入因子貢獻度（Fj）、指標偏離度（Iij）、障礙度（Oj）3 個指標進行分析診斷[20]。其中，因子貢獻度（Fj）即單個指標對城六區人口疏解效應的貢獻度，也就是單個指標對總目標的權重[21]，通?？捎弥笜藱嘀豔j表示[22]。指標偏離度（Iij）即單因素指標與城六區人口疏解效應最佳結果的差距，此處設為其標準化值與100%之差。障礙度（Oi）表示指標對城六區人口疏解效應的影響程度。指標計算公式為：

式中，Iij表示第i 個地區第j 個指標的偏離度，Xij*為單個指標標準化值。

Oij=× 100%，j=1，2，…n

式中，Oij表示第i 個地區第j 個指標的障礙度。

（三）結果分析

1.熵權TOPSIS 法結果

將原始數據進行量綱化處理并計算各評價指標的熵權和正負理想點，得到結果見表3、表4。從表3可以看出，指標“人口密度年均減少量”信息熵值最小，即該指標的信息量在各指標中最大，相對應它的權重也最大，權重系數最小的指標“人口性別比”情況與其相反。城六區人口疏解效應評價指標正負理想解點的結果如表4 所示，其中正理想解V+和負理想解V-分別代表評價指標的最優解和最劣解，用于計算評價對象與最優解的距離（D+）以及與最劣解的距離（D-）。

表3 熵值法計算城六區人口疏解效應評價指標結果

表4 城六區人口疏解效應評價指標正負理想解點的確定

之后，計算出各個評價對象距離正負理想解點的距離及貼近度，基于此對城六區人口疏解效應進行評價，結果見表5。可以看出，西城區正理想解的距離為0.270 居于末位，而負理想解距離為0.306 居于首位，表明在6 個評價對象中西城區距離最優解的距離最近；相對貼近度C 值為0.532，在各評價對象中最高，可知從人口數量、人口結構兩個層面進行綜合評價，西城區人口疏解的效果最好。其次為朝陽區和豐臺區，其相對貼近度C 值分別為0.477 和0.457，人口疏解效果差距較小。而海淀區相對貼近度C 值為0.364，與其他區域具有較大的差距，主要表現為與負理想解距離D-較短，使海淀區人口疏解的效應并不顯著。由分析可知，海淀區人口數量的疏解效果較為明顯，原因在于其疏解效果主要受到人口結構變動的影響。2019 年海淀區人口密度較2014 年每平方公里減少了1024 人，居于第3 位。此外，海淀區2014—2019 年65 歲以上人口占比的上升幅度在城六區中居于首位，人口撫養比也上升了6.94 個百分點，人口結構的不均衡制約了海淀區人口疏解的總體效果。

表5 城六區人口疏解效應評價結果

2.障礙度模型結果

從表6 可以看出，影響城六區人口疏解效應的主要障礙因子分別為人口密度變化、人口撫養比變化及常住人口年均疏解量。

表6 障礙度模型結果

在第一障礙因子中，朝陽區、豐臺區、石景山區、海淀區的障礙因子均為人口密度變化，主要表現為自2014 年人口疏解政策實施至2019 年，城市功能拓展區人口密度并無大幅度減少，每平方公里僅減少了975 人，其中豐臺區人口密度變化最小，2014—2019年每平方公里僅減少了899 人。與此同時，首都功能核心區每平方公里減少了3055 人，對比得出人口密度減少幅度過低是影響城市功能拓展區人口疏解效應的主要障礙因素。東城區和西城區的第一障礙因子則為人口撫養比變化，主要表現為2014—2019 年，首都功能核心區人口撫養比增長速度過快。2019 年西城區、東城區的人口撫養比分別為41.24%、37.37%，在城六區的人口撫養比中居于首位。自2014 年人口疏解政策實施以來，城六區的人口撫養比呈不同程度上升趨勢，首都功能核心區人口撫養比上升了7.35 個百分點，其中西城區2019 年的人口撫養比較2014 年上升了7.43 個百分點。相比之下，城市功能拓展區2014—2019 年增長了4.5 個百分點，由此得出人口撫養比增長速度過快是影響首都功能核心區人口疏解效應的主要障礙因素。

在第二障礙因子中，石景山區、西城區、豐臺區的障礙因子為常住人口年均疏解量，主要表現為自2014年人口疏解政策實施至2019 年，常住人口年均疏解量分別為1.6 萬人、3.3 萬人、5.5 萬人，常住人口年均疏解量低成為影響石景山區、西城區和豐臺區人口疏解效應的第二障礙因素。朝陽區、海淀區的障礙因子為人口撫養比變化，表現為2014—2019 年，海淀區、朝陽區的人口撫養比分別上升了6.94 個、3.89 個百分點，人口撫養比增長過快成為影響海淀區、朝陽區的第二障礙因素。東城區的第二障礙因子為常住外來人口年均疏解量，表現為2014—2019 年，東城區常住外來人口年均疏解量僅為1.16 萬人，遠低于城六區的平均水平3.45 萬人。

四、結論與建議

（一）結論

通過熵權TOPSIS 法和障礙度模型，從人口數量和人口結構兩個方面對北京城六區人口疏解效應進行了評估，并對其影響因素進行了分析，發現西城區人口疏解效果最好，其次為朝陽區和豐臺區，主要表現為人口密度變化量大、人口性別比快速趨于均衡、人口撫養比增幅小。而受人口密度減少幅度低、人口撫養比增幅快以及老齡化水平高的影響，海淀區人口疏解效果不顯著，在城六區位居末位。

（二）建議

針對以上分析結果，給出以下三點建議：

第一，適度加大優質公共資源向周邊區域的傾斜力度，以此解決城六區人口密度過高的問題。通過將優質公共資源向周邊區域傾斜，引導城六區人口向周邊區域轉移，可以降低城六區因人口密度過高造成的城市運行壓力，同時促進周邊區域的進一步發展[23]。

第二，以積極的態度應對人口撫養比快速提高的問題，科學制定相關目標及對策。主動適應人口撫養比增長速度快這一客觀趨勢，深入研究人口撫養比快速增長對經濟社會發展等帶來的近期、中期、長期影響，科學制定應對人口撫養比過高的目標及對策。同時，在放寬人口生育限制的基礎上增加家庭養老育幼方面的扶助政策[24-25]。

第三，聚焦“四個中心”建設，著力發展高精尖產業，推動京津冀協調發展。北京、京津冀產業結構失衡使城六區常住人口數量過多且疏解速度較緩，通過聚焦“四個中心”建設，加快疏解北京非首都功能，推動京津冀協調發展，進而有效緩解因人口過度聚集帶來的資源擠兌、環境治理等城市壓力，促進京津冀地區可持續發展。