人类发展指数视角下中国城乡发展不平衡问题研究

杨天宇， 邓紫薇

(中国人民大学 应用经济学院， 北京 100872)

党的十九大报告明确指出，“城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小”是2035年我国基本实现社会主义现代化的目标之一。然而，目前专门研究城乡发展差距的文献还比较少。研究城乡差距的已有文献绝大多数关注的是城乡收入差距[1-2]，还有一些文献的题名是研究发展差距，但却用人均收入或人均GDP差距来衡量发展差距[3]。可是，城乡发展不平衡不仅体现为GDP和收入差距，还应包括人的健康长寿、受教育机会等综合发展状况的差距。如果只重视GDP和收入差距而忽视含义更加广泛的发展差距，就容易出现“有增长而无发展”的不良后果。

联合国开发计划署发布的人类发展指数(HDI)是得到全世界广泛认可的社会发展水平指标，该指标不仅可以反映人均收入的变化，而且还包括了教育、健康等综合发展状况。从人类发展的角度考察我国城乡发展不平衡问题，显然比只考察人均收入更加全面。但联合国公布的人类发展指数都是不分城乡的，由于数据的缺乏，国内外对分城乡人类发展指数的研究十分罕见。国外文献的研究主要集中在以人类发展指数为基础测算区域之间的发展差距[4-5]。从文献脉络来看，对区域发展差距的研究主要集中于印度，其他国家的研究较少，这主要是由于印度国家计划委员会(PCGI)提供了一套时间跨度较长的人类发展指数省级面板数据，而其他国家缺少这样完整的数据。但即使在印度，也缺乏分城乡的全国和省级人类发展指数数据，迄今为止,笔者还没有发现专门研究城乡人类发展指数差距的英语文献。

国内文献对发展差距的研究也集中于区域发展差距[6]。有的文献没有采用得到广泛认可的人类发展指数，而是采用自定的多个指标来估算城乡一体化指数[7]，但这样做难以进行国际比较。宋洪远和马永良利用全国的城乡收入、教育和预期寿命数据，估算了1990—2002年全国分城乡的人类发展指数[8]。但他们的数据过于陈旧，不能反映进入21世纪之后城乡发展差距的变化；而且他们只估算了全国的人类发展指数，没有估算各省(区、市)的人类发展指数。

本文的目的是最大限度地利用官方公布的城乡收入、教育和预期寿命统计数据，对改革开放以来全国和省级层面的城乡人类发展指数和发展差距进行详细估算。在此基础上，通过结构分析找出全国和省级层面城乡发展不平衡的形成原因，并提出有针对性的政策建议。

一、分城乡人类发展指数的估算方法和衡量指标

(一)估算方法

自1990年联合国发布人类发展指数以来，该指数的衡量指标和计算公式已经进行过多次修改。本文采用《2018年人类发展报告》中的衡量指标来估算分城乡的人类发展指数。具体地说，人类发展指数由三部分4项指标构成：(1)健康长寿，用出生时的预期寿命来衡量；(2)教育获得，由平均受教育年限和预期受教育年限来衡量；(3)生活水平，由实际人均GNI来衡量。这4项指标都设置了固定的阈值，其中预期寿命为20～85岁，平均受教育年限和预期受教育年限分别为0～15年和0～18年，人均GNI为100～75000美元。然后再根据以下公式计算出上述4项指标的无量纲化结果：

(1)

式(1)中,Xij代表各指标的实际值，maxXij是观察到的最大值，minFi是设定的最小值，Mi是无量纲化后的指标值。通过上述标准化处理，再将预期受教育年限指数和平均受教育年限指数相加取算术平均值，即可得到3项次级指数：I健康、I教育和I收入。人类发展指数就是这3项次级指数的几何平均数：

HDI=(I健康×I教育×I收入)1/3

(2)

需要指出的是，有些学者认为人类发展指数的指标权重是固定且相等的，这假定了每项指标对人类发展指数的贡献是恒定不变的，因此需要采用主成分分析法获得动态的权重结构[9]。但无论是学术界的计算结果，还是联合国的人类发展报告，都已发现即使采取主成分分析法，所得到的人类发展指数排名也和假定各项指标权重相等时一致，这支持了人类发展指数的权重相等假定[10-11]。所以，本文仍然按照上述公式计算人类发展指数。以除港、澳、台以外的全国和各省(区、市)人均收入、平均预期寿命、平均受教育年限和预期受教育年限4个指标的数据为基础，利用式(1)计算各个指标的分指数，然后再用式(2)合成全国和各省(区、市)人类发展指数。全部数据除特别提到的以外，均来自《新中国六十五年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》。

(二)衡量指标和数据处理

1.收入指标

联合国公布的人类发展指数选择了经PPP$换算的人均GNI作为收入指标。而在本文中，由于难以获得全国和各省份的城乡GNI数据，也没有较好的估计方法，因此用城乡人均可支配收入代替人均GNI衡量居民收入。目前国家统计局只公布了2013年后城乡可比较的人均可支配收入数据，2013年前只有农村人均纯收入数据，与城镇人均可支配收入的统计口径不同，不能直接比较。以全国和31个省(区、市)2013年农村居民人均可支配收入为基础，用1990—2012年农村居民人均纯收入增长速度进行倒推，从而得到1990—2012年农村居民人均可支配收入的近似值。由此可以计算出全国和各省(区、市)的城乡人均可支配收入数据。

人类发展指数中的收入指标是有上下限的。为了便于国际比较，以联合国公布的人均GNI指标上下限(75000美元和100美元)为基准，推算中国城乡人均可支配收入的上下限。推算过程如下：首先，使用PPP$转换系数(2011年)3.5将75000美元和100美元换算为人民币262500元和350元；其次，以人均GDP为人均GNI的近似值，将国家统计局2013年以来公布的人均可支配收入数据与人均GDP数据相除，得出2013—2016年人均可支配收入分别占人均GDP的42%、43%、44%和44%，说明GDP中约43%会形成居民可支配收入；最后，将第一步计算得出的人均GDP上下限(人民币262500元和350元)分别乘以43%，得出人均可支配收入上限的近似值11万元，下限取200元为近似值。求出上下限后，再根据式(1)可得出收入指数值。

2．健康指标

平均预期寿命的原始数据来自1990、2000和2010年人口普查中分年龄段、分城乡的人口数和死亡人数数据，其中1990年只有全国总体数据而没有城乡数据。采用蒋庆琅提出的寿命表法，先利用人口普查中的各年龄组死亡人数、平均人口和死亡率数据，计算出1990、2000和2010年全国、城镇、农村平均预期寿命[12]。然后，再把本文计算的全国数据与官方公布的1990、2000和2010年全国平均预期寿命进行对比，假设官方数据是准确的，那么官方数据和本文计算数据之间存在一个比例。利用宋洪远和马永良提出的公式，按照上述比例可分别推算出全国和各省(区、市)城乡的平均预期寿命[8]。因为1990年没有分城乡数据，故假设1990年城镇、农村平均预期寿命与全国平均预期寿命的比例与2000年相同。最后，再用插值法和外推法计算出其他年份的平均预期寿命。得出平均预期寿命之后，再用式(1)估计健康指数值。

寿命表是以人口死亡率为基础，计算出各个年龄段的平均寿命。本文整理以5岁为一个年龄段的简略寿命表。寿命表中包含以下指标：各年龄组死亡人数、平均人口、死亡率、存活人数、死亡概率、寿命表死亡人数、生存人平均年数、生存人总年数、平均预期寿命。其中，各年龄组死亡人数、平均人口和死亡率采用人口普查资料中的数据计算。基于计算出的死亡率，通过公式可以估算出死亡概率，再设定原始存活人数为100000人，可依次算出寿命表死亡人数、生存人平均年数、生存人总年数，最终得到平均预期寿命。

简略寿命表中如何由死亡率估算出死亡概率是一个关键过程，各国学者提出了很多不同的计算模型。本文采用蒋庆琅提出的以下模型[12]：

(3)

式(3)中，qx为死亡概率，n为年龄段，mx为死亡率，δx为每个年龄段的人群分布状况。

3.教育指标

首先是平均受教育年限指标。平均受教育年限的原始数据来自1990、2000、2010年人口普查和2005、2015年全国1%人口抽样调查，这些资料统计了各省(区、市)整体、城镇、乡村的各种受教育程度人数。借鉴联合国《2018年人类发展报告》的做法，用平均受教育程度表示平均受教育年限，公式如下：

平均受教育年限=小学人口占比×6+初中人口占比×9+高中人口占比×12+大专及以上人口占比×16

(4)

利用式(4)和上述数据即可计算出平均受教育年限。为保证数据的可比性，将计算结果与联合国《2018年人类发展报告》中计算的2017年全国平均受教育年限对比，假设联合国公布的数据是准确的，那么联合国数据与本文计算数据之间存在一个比例。利用这个比例可推算出全国和各省(区、市)城镇和农村的平均受教育年限。其中1990年和2000年只有全国数据，没有分城乡的数据，在计算中假定这两年的比例与2010年相同。最后，再用插值法和外推法推算出其他年份的平均受教育年限。

其次是预期受教育年限指标。采用联合国《2018年人类发展报告》提供的预期受教育年限计算公式，估算全国和各省(区、市)的城乡预期受教育年限。该公式采用全国和各省(区、市)的教育“十二五”发展规划、教育事业中长期发展规划或教育事业发展公告所提供的各级教育毛入学率，乘以对应各级教育年限得到预期受教育年限，具体如下：

预期受教育年限=小学毛入学率×6+初中毛入学率×9+高中毛入学率×12+高等教育毛入学率×16

(5)

本文仍假设联合国数据是准确的，并根据联合国数据与本文计算数据的比例推算出全国和各省城乡受教育年限。采用不同阶段在校生数量除以对应年龄段人口数以得出毛入学率。得出平均受教育年限和预期受教育年限之后，再用式(1)估计教育指数值。

计算该指标的第一个难点是分城乡、分年龄段的人口数，即入学率的分母(适龄受教育人口)。原始数据为全国和各省(区、市)2000、2010年《人口普查资料》，其中统计了全国、城市、乡村和镇的分年龄人口数。在城市人口的范围上，课题组认为城市统计所包含的远郊区人口实际上为农业人口，直接采用统计数据会高估城市人口数量。因此在计算城市适龄教育人口时，首先用人口普查的6～22岁人口数除以城市总人口数，得到城市适龄教育人口占比；再利用《中国人口和就业统计年鉴》中统计的“各地级市非农业、农业人口”表格中的市区非农户籍人口数，乘以上一步得到的城市适龄教育人口占比，得到新的城市适龄教育人口数；将新旧城市适龄教育人口数相除，获得一个比值，用这个比值对城市各分年龄段的人口数进行调整，得到城市6～11岁、12～14岁、15～17岁、18～22岁适龄教育人口数；最后用人口普查的全国数据，减去上一步算出的城市数据，得到农村适龄教育人口。

计算该指标的第二个难点是分城乡的在校生数，即入学率的分子。原始数据来自2010年和2000年《中国教育统计年鉴》，其中统计了分城乡的全国、城市、农村、县镇小学、普通初中、普通高中、职业中学、高等学校在校生数以及不分城乡的中专在校生数。主要困难在于对高等教育进行分城乡处理。虽然缺乏官方公开数据，但某些权威新闻报道却提到了教育部统计的个别年份高校在校生中农村生源比重。如1989、2003、2005年高校农村新生比例分别为43.4%、50%左右和53%[13]；2012年农村学生录取人数占全部高校录取人数的59.1%[14]；2015年农村户籍大学生招生比例超过60%[15]。根据上述信息，可近似地认为1989、2003、2005、2012、2015年农村生源在高校在校生中的比重分别为43%、50%、53%、59%和60%，然后利用插值法和外推法推算出其他年份农村生源比重。由于缺乏各省(区、市)的农村生源信息，假定各省农村生源比重与全国一致。

二、我国城乡发展差距的估算结果及解释

(一)城乡发展差距的估算结果

首先，由于用人均可支配收入代替了人均GNI，这可能会影响本文计算结果与其他国家的可比性，因此对本文计算的全国人类发展指数与联合国发布的全国人类发展指数进行了比较，结果如表1所示。从表1可以看出，本文计算结果略微偏高，但二者接近程度仍然很高，说明本文计算结果有一定的参考价值。

表1 联合国数据与本文计算的全国人类发展指数比较

图1显示了1990—2017年全国总体、城镇、农村人类发展指数的变动轨迹。可以看出，三者都保持了一致的上升态势，但通过观察右轴条形图中城镇人类发展指数与农村人类发展指数的差值，可以得出中国城乡发展差距近年来逐渐缩小的结论。宋洪远等人发现1990—2002年城乡发展差距不断扩大[8]，而本文的估算结果表明，2010年以来情况已经发生了逆转。不过，城乡发展不平衡的问题仍然很严重。以2017年为例，联合国公布的中国人类发展指数为0.752(本文计算为0.762)，在全世界排名第86位(本文计算为第78位)，与中国排名相近的均属于中等偏上收入国家。但若以分城乡的数据来衡量，则结果大不相同。根据本文计算，2017年中国城镇人类发展指数为0.837，高于联合国公布的匈牙利和克罗地亚人类发展指数，而这两个国家都被世界银行认定为高收入国家；同年中国农村人类发展指数为0.691，低于联合国公布的越南和埃及人类发展指数，这两个国家在世界银行的排名中均属于中等偏下收入国家。换句话说，中国城乡发展的不平衡程度相当于高收入国家与中等偏下收入国家的差距。

图1 全国总体、城镇、农村人类发展指数变化趋势

如果考察省级分城乡的人类发展指数，则结果比全国的情况还要严重。表2给出了2017年各省(区、市)城镇和农村的人类发展指数。根据表2的数据，排名最高的北京、上海、天津三个地区城镇人类发展指数分别为0.908、0.883和0.866，分别相当于奥地利、意大利和波兰的人类发展指数，已达到发达国家水平；但排名最低的西藏、青海、贵州三地农村人类发展指数分别为0.623、0.626和0.637，与联合国公布的东帝汶数据差不多，而东帝汶是世界银行认定的最不发达国家(或称低收入国家)之一。也就是说，我国高收入地区城镇人类发展指数与低收入地区农村人类发展指数的差距，竟相当于发达国家与最不发达国家之间的差距。可见，我国城乡发展不平衡问题要比区域之间的GDP差距更加严重。若按照人均GDP来衡量，则我国最高收入地区(上海)与最低收入地区(甘肃)的差距，仅相当于高收入国家与中等偏上国家之间的差距；但如果考察省级城镇人类发展指数最大值(北京)和省级农村人类发展指数最小值(西藏)之间的差距，那么就将扩大为高收入国家与低收入国家的差距。

从表2还可以看出，我国农村人类发展指数严重落后于城市。主要表现为：没有任何省份的农村达到了联合国规定的极高发展水平0.8，而有20个省(区、市)的城镇可以达到这一标准；29个省(区、市)的农村人类发展指数低于全国平均值0.762；27个省(区、市)的农村人类发展指数比城镇人类发展指数最低的西藏(0.737)还要低；12个省(区、市)的农村人类发展指数低于越南(0.694)，3个省(区)的农村人类发展指数与最不发达国家东帝汶(0.625)差不多。如此严重的城乡发展不平衡问题，需要从结构分析的角度去寻找产生的原因。

表2 2017年各省(区、市)城乡人类发展指数

(二)城乡发展不平衡的结构性解释

首先，计算组成全国城乡人类发展指数的三大单项指标，即城乡收入指数、城乡教育指数和城乡健康指数，然后用城镇指数减去农村指数，得到了1990—2017年城乡三大单项指标差距的变化趋势，如图2所示。从图2可以看出，2010年后城乡收入指数差距出现明显下降，而城乡健康指数差距自2000年起就持续下降，这二者的下降共同促成了2010年后全国城乡人类发展指数差距的缩小。但城乡教育指数差距却一直在持续扩大，而且城乡教育指数差距值在三大单项指标中始终排在首位。宋洪远等人曾发现1990—2002年城乡收入指数差距值是三大单项指标中最大的[8]，而本文依据《2018年人类发展报告》中的公式和单项指标的计算结果却表明，差距最大的并不是城乡收入差距，而是城乡教育差距。这意味着，近年来农村地区收入水平的提高、医疗健康条件的改善，一定程度上掩盖了城乡教育日益分化的现状。我国农村人类发展指数如此之低，与城镇的差距如此之大，主要是因为城乡教育差距的持续扩大造成的。

除全国的情况之外，还需要从各地区的角度对城乡发展不平衡问题进行解构分析。把31个省(区、市)划分为东部、中部和西部三大地区，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括四川、贵州、云南、西藏、重庆、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西和内蒙古。然后分别计算东部、中部和西部三大类单项指标的城乡差距变化趋势，结果如图3、图4和图5所示。

图2 全国三类单项指标的城乡差距变化趋势

图3 东部地区三类单项指标的城乡差距变化趋势

图4 中部地区三类单项指标的城乡差距变化趋势

从图3至图5中可以看出，东部、中部和西部的城乡收入指数差距与全国相似，都是自2010年起呈持续下降趋势。但其他方面则有所不同，主要有以下四点：

第一，东部地区的城乡健康指数差距和城乡教育指数差距都是不断上升的，其中健康差距增长较为平缓，教育差距增长趋势更为陡峭。这说明东部地区城乡发展不平衡的短板，在于城乡教育发展差距和城乡健康发展差距扩大。以平均受教育年限为例，2000—2017年间，东部城镇居民平均受教育年限增长了1.6年，而农村居民仅增长了1.18年。

图5 西部地区三类单项指标的城乡差距变化趋势

第二，近年来中部地区城乡收入差距和城乡健康差距逐渐缩小，而城乡教育差距呈现扩大趋势，总体来看与全国整体趋势相似。不同于东部地区的城乡健康差距扩大趋势，中部地区自2000年起城乡预期寿命差距由4年缩减为2.7年。这得益于农村居民预期寿命上涨幅度高于同期城镇居民，由此可见中部地区农村居民卫生、医疗条件改善成果显著。

第三，西部地区城乡收入指数和教育指数差距与全国趋势相同，但城乡健康指数差距自1990年以来却几乎没有变化。这说明西部地区农村医疗卫生条件改善缓慢，未能实现缩小城乡差距的目标。截至2017年，全国农村健康指数为0.849，东部农村为0.880，中部农村为0.860，而西部农村仅为0.812。西部地区自然条件、医疗卫生等存在先天不足，缩小其城乡健康差距还需要付出很多努力。

第四，无论东部、中部还是西部，城乡教育指数差距都低于城乡收入指数差距，但在图2的全国趋势图中，城乡教育指数差距却始终高于城乡收入指数差距。这意味着，全国层面的城乡教育发展不平衡程度，要高于地区层面。这同时也说明，不但地区内存在较大的城乡教育发展差距，而且在地区之间也存在着较大的教育发展差距。

从上文分析中可知，全国层面的城乡差距在收窄，其中收入差距和健康差距逐步缩小，而教育差距呈现扩大趋势。但是仅仅按照此结论套用于全国所有地区显然是不适合的，许多地区特有的问题在全国平均计算中被掩盖。但无论在全国层面还是地区层面，所有指标中城镇与农村的差值都是正值，也就是说，所有指标都存在着城乡发展不平衡问题。虽然有些指标的城乡差距近年来有所下降，但这只意味着问题的缓解。事实上，在上述所有单项指标中，农村地区都存在发展不平衡的短板，都需要通过政策实施和经济发展加以改善。

三、结论和政策建议

本文利用人类发展指数方法对我国城乡发展不平衡问题进行了研究。结果发现，全国层面和地区层面都存在严重的城乡发展不平衡问题，城乡间的发展差距大大高于区域间的人均GDP差距。从全国层面看，城乡发展不平衡的主要原因是城乡教育差距的持续扩大；从地区层面看，三大地区的共同问题是所有指标都存在较大的城乡发展差距。城乡教育发展差距在所有地区都呈扩大趋势，城乡收入差距近年来出现下降，城乡健康差距有升有降。

要改善我国城乡发展不平衡的现状，仅仅缩小城乡收入差距是不够的，还需要从总量和结构着手，做好以下几点：(1)改革城乡分割的公共服务体系，推动城乡教育均等化。我国近年来改善城乡差距的政策主要集中于城乡收入差距和健康差距，如农村税费改革提高了农民收入，新农合和新农保提高了农民健康水平。但在缩小城乡教育差距方面，还缺乏有力措施，这正是城乡教育差距成为城乡发展不平衡的原因之一。因此，政府亟须出台与农村税费改革、新农合与新农保力度相似的政策，推动城乡教育均等化。例如，目前大部分教育经费由地方财政负担，导致农村教育严重依赖地方政府财政实力。因此，从我国实际国情出发，应统筹建设城乡教育制度体系，扩大中央政府对教育领域的管辖范畴，如此才能在全国层面实施统一的制度建设和资金调配，实现城乡教育均等化。(2)改善农村教育和医疗卫生的基础设施。农村教育和健康状况的落后，缺乏足够的基础设施是一个重要原因。目前，国家对农村的基础设施投入主要体现在交通、通信、电力等基础设施建设方面，而对教育和医疗卫生基础设施投入不足。这就需要政府调整对农村公共基础设施投资的方向，加大教育和医疗卫生方面的投入。(3)推进人口城镇化进程，提高城镇化水平。当今世界中的大多数产业都集聚在城镇群中，教育和医疗卫生行业也不例外。人口分散的农村地区难以实现教育和医疗卫生行业的集聚，从而难以实现城乡教育和健康的均等化。这就需要通过城镇化减少一部分农村人口，使其进入城镇。城镇化将使更多的人口能够享受城镇集聚经济带来的教育机会和医疗卫生条件的改善，也能减轻政府建设农村公共基础设施的投入压力。