1、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
2、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
3、;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 Univers
4、ity，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 popul
5、ation 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
6、 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 diffe
7、rences 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 fi
8、nancial 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
9、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、
10、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
11、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
12、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
13、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
14、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
15、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
16、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
