朱邦耀，宋玉祥，于婷婷

(1.吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院，吉林 四平 136000；2.東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，吉林 長春 130024)

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2000年以來吉林省人口變動特征及多模型預(yù)測

朱邦耀1，2，宋玉祥2，于婷婷2

(1.吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院，吉林 四平 136000；2.東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，吉林 長春 130024)

以2001—2012年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，分別構(gòu)建了馬爾薩斯模型、Logistic模型及灰色系統(tǒng)GM(1，1)模型，對吉林省2013—2020人口變化特征、人口性別結(jié)構(gòu)特征、人口年齡結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了預(yù)測，并對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)和分析.結(jié)果表明：(1)吉林省人口增長率呈現(xiàn)下降趨勢，并具有階段性特征，2000年是一個(gè)顯著的轉(zhuǎn)折點(diǎn)；人口死亡率基本穩(wěn)定，人口出生率和人口自然增長率保持一致，人口的機(jī)械增長因素對于吉林省人口變動影響較小.(2)從人口結(jié)構(gòu)來看，吉林省男女成年性別比在世界公認(rèn)性別比正常值范圍內(nèi)，并低于全國平均水平；吉林省人口年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出明顯的老齡化特征，60歲以上年齡階段人口比重超過國際標(biāo)準(zhǔn)和全國水平.(3)三種人口預(yù)測模型中，Logistic模型誤差較小且與吉林省人口發(fā)展階段和人口結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng)，依據(jù)該模型預(yù)測的吉林省2020年總?cè)丝趯⑦_(dá)到2 800萬人，人口增長速度趨緩，且有過渡到零增長和負(fù)增長的趨勢.

人口結(jié)構(gòu)；人口預(yù)測；吉林省

人口是區(qū)域發(fā)展中最關(guān)鍵、最活躍的影響因素之一，人口結(jié)構(gòu)和人口數(shù)量直接影響著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展?jié)摿Γ丝跀?shù)量還決定著區(qū)域資源消耗和社會平均福利水平等.相對合理的人口結(jié)構(gòu)和適當(dāng)?shù)娜丝跀?shù)量可以促進(jìn)區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展，而人口數(shù)量過多、過少或者人口結(jié)構(gòu)不合理則會制約區(qū)域經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，給區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會帶來壓力.因此，在一定的時(shí)間和空間尺度下對區(qū)域內(nèi)人口進(jìn)行科學(xué)預(yù)測是區(qū)域人口決策和區(qū)域發(fā)展規(guī)劃的重要依據(jù)，是促進(jìn)人口健康發(fā)展并確保人口安全乃至國家安全的戰(zhàn)略基礎(chǔ)[1]，對整個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)作用.自20世紀(jì)70年代計(jì)劃生育政策實(shí)施以來，我國的人口增長水平、人口結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了巨大變化.人口的發(fā)展與變動具有明顯的階段性特征，進(jìn)行經(jīng)常的、定期的人口預(yù)測以考慮和反映不斷變化的人口態(tài)勢對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展具有必要性[2].2000年以后，我國人口形成一些比較明顯的變動和發(fā)展特征，并產(chǎn)生了系列問題，如人口的低生育水平、人口老齡化、就業(yè)壓力以及糧食安全與耕地保障等[3-4]，科學(xué)認(rèn)識這些變化并因勢利導(dǎo)地駕馭趨勢，對于我國人口發(fā)展規(guī)劃和區(qū)域經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展具有重要意義[5-6].同時(shí)，中國人口還具有基數(shù)大，人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、區(qū)域結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特征[7].東北地區(qū)是我國人口發(fā)展指數(shù)和城市化水平相對較高的地區(qū)，隨著國家人口政策的調(diào)整和區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，人口發(fā)展和人口結(jié)構(gòu)經(jīng)歷了明顯的變動過程，并且與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源消耗和土地利用相互影響[8].因此，對人口結(jié)構(gòu)特征和變動趨勢進(jìn)行科學(xué)分析和預(yù)測，對于吉林省人口發(fā)展、人口政策調(diào)整和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃具有重要的指導(dǎo)意義和實(shí)踐價(jià)值.

1　研究區(qū)概況

吉林省位于中國東北地區(qū)中部，地理位置為東經(jīng)122°～131°、北緯41°～46°，處于日本、俄羅斯、朝鮮民主主義人民共和國、韓國、蒙古與中國東北部組成的東北亞幾何中心地帶.北接黑龍江省，南接遼寧省，西鄰內(nèi)蒙古自治區(qū)，東與俄羅斯接壤，東南部以圖們江、鴨綠江為界與朝鮮民主主義人民共和國隔江相望，面積18.74萬km2，約占全國面積的2%.地勢東南部高、西北部低，中西部是廣闊的平原.吉林省現(xiàn)轄8個(gè)地級市和一個(gè)朝鮮族自治州，2012年末總?cè)丝? 750.4萬人，占全國人口的2.03%.

2　吉林省人口變化特征分析

2.1人口數(shù)量時(shí)序變化特征

吉林省1995—2012年人口數(shù)量的變化趨勢主要表現(xiàn)為：總?cè)丝跀?shù)逐年增加，并且呈現(xiàn)出階段性變化特征.吉林省總?cè)丝跀?shù)1995年為2 592萬人，2003年超過2 700萬人，2012年達(dá)到2 750萬人，17年時(shí)間里增加了158萬人，人口年平均增長9.29萬人，年平均增長率為0.338 5%.在這一過程中，吉林省人口自然增長率總體上呈下降趨勢，并且呈現(xiàn)出明顯的階段性特征(見圖1)，1995—1999年為高增長期，平均增長率達(dá)0.665%，自2000年開始人口增長速度明顯趨緩，2000—2003年平均增長率為0.357%，2004—2007年平均增長率0.238%，2007年以后人口自然增長率處于更低的水平，僅為0.139%.2010年以來，人口增長率呈現(xiàn)進(jìn)一步下降趨勢.人口死亡率基本穩(wěn)定(見圖2)，人口自然增長率的下降與出生率的下降趨勢保持一致，這與吉林省人口增長主要為自然增長而非機(jī)械增長的原因相吻合，也反映了吉林省人口政策的顯著成效.

圖1　吉林省1995—2012年歷年總?cè)丝?/p>

圖2　1995—2012年吉林省人口指標(biāo)變化

2.2吉林省人口結(jié)構(gòu)特征

2.2.1吉林省人口性別結(jié)構(gòu)特征

人口性別結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、和諧社會建設(shè)有著重要影響，大多數(shù)國家的人口性別比在95%～105%之間[9].吉林省1995—2012年的人口性別比基本保持在102%～105%區(qū)間范圍(見表1)，屬于正常值范圍，而且變化幅度較小.2012年末，吉林省男性人口1 403.54萬人，女性人口1 346.87萬人，性別比為104.2%.當(dāng)年出生人口的性別比111.18%，略高于世界公認(rèn)的出生人口性別比正常值103%～107%，吉林省男女性別比和出生人口性別比均低于全國水平.

表1　2001—2012年吉林省人口性別結(jié)構(gòu)

2.2.2吉林省人口年齡結(jié)構(gòu)特征

人口年齡結(jié)構(gòu)及其變化是決定未來社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口發(fā)展趨勢的重要制約因素，國民投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)、人口未來生育水平等都不同程度地受到人口年齡結(jié)構(gòu)的影響[10-12].根據(jù)2013年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，吉林省0～18歲人口占總?cè)丝诘?6.9%；18～34歲人口占總?cè)丝诘?6.1%；34～60歲人口占總?cè)丝诘?2%；60歲以上的人口為405.37萬人，占吉林省總?cè)丝诘?5%.全國(不含港澳臺地區(qū))31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市和現(xiàn)役軍人中，60歲及以上人口為17 764.87萬人，占全國總?cè)丝诘?3.26%.國際上通常把60歲以上人口比例達(dá)到10%或65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到7%作為國家或地區(qū)進(jìn)入老齡化社會的標(biāo)準(zhǔn).吉林省60歲以上年齡階段的人口比重超過了國際標(biāo)準(zhǔn)，而且高于全國水平，吉林省已經(jīng)進(jìn)入顯著的老齡化階段.

3　吉林省人口發(fā)展預(yù)測

對人口進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重要意義.依據(jù)吉林省人口變化趨勢和人口結(jié)構(gòu)特征，選用合適的方法對吉林省人口發(fā)展規(guī)模進(jìn)行預(yù)測.人口預(yù)測方法主要有數(shù)學(xué)法、因素法、經(jīng)濟(jì)法和外推性預(yù)測方法[13].考慮到各種預(yù)測方法的限制性和吉林省人口數(shù)據(jù)特點(diǎn)，采用馬爾薩斯模型、Logistic模型和灰色預(yù)測GM(1，1)模型三種預(yù)測方法，對吉林省2013—2020年的人口規(guī)模進(jìn)行預(yù)測，再依據(jù)各個(gè)預(yù)測模型的精度，選取最佳模型方案，預(yù)測吉林省未來人口的規(guī)模和增長情況，研究吉林省人口演變特征.

3.1馬爾薩斯人口模型

馬爾薩斯人口模型是由英國人口學(xué)家馬爾薩斯(T.Malthus)根據(jù)英國人口統(tǒng)計(jì)資料，在1798年提出的著名的人口模型[14].該模型的基本假設(shè)是：人口的增長率是常數(shù)，隨著時(shí)間的增加，人口按指數(shù)規(guī)律增長，計(jì)算公式為[15]

y=x0(1+r)k.

式中：x0代表初始年份人口數(shù)，r代表年增長率，k代表預(yù)測年限.根據(jù)吉林省1995—2012年人口數(shù)據(jù)，采用高、中、低3個(gè)方案預(yù)測2013—2020年吉林省的總?cè)丝跀?shù).其中，高方案采用的人口自然增長率取1995—2012年的最高值0.693%，低方案采用人口自然增長率為1995—2012年的最小值0.036%，中方案取平均值0.338%.以2000年為基期，根據(jù)馬爾薩斯人口模型，可以得到吉林省2001—2012年總?cè)丝诘母摺⒅?、?種不同方案的預(yù)測值及相對誤差(見表2).

表2　基于馬爾薩斯模型的吉林省人口預(yù)測值檢驗(yàn)　萬人

將上述3種方案的預(yù)測值與吉林省2001—2012年實(shí)際人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn)：低方案預(yù)測值比較保守，平均誤差人數(shù)為35.83萬人；高方案的平均誤差為81.58萬人；中方案預(yù)測結(jié)果平均誤差人數(shù)為25.75萬人，最接近實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)測結(jié)果比較適中.因此，采用中方案來預(yù)測吉林省2013—2020年人口增長情況，即吉林省2020年總?cè)丝趯⑦_(dá)到2 896萬人.

3.2 Logistic增長模型

Logistic模型最早由比利時(shí)數(shù)學(xué)家P.F.Verhulst于1838年在修正了Malthus模型的基礎(chǔ)上提出.1920年美國生物學(xué)家、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家R. Pear和L. Reed將其應(yīng)用到人口預(yù)測當(dāng)中，模型曲線是一條以某一水平橫線為漸近線的指數(shù)曲線[9].基于吉林省人口增長呈現(xiàn)的先上凹上升、后下凹上升的“S”形特征以及吉林省人口年齡結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，選用Logistic模型對吉林省人口進(jìn)行預(yù)測，計(jì)算公式為

Pt=Pm/(1+eα-βt).

式中：Pt代表t年的人口規(guī)模；Pm代表人口極限規(guī)模；α，β為計(jì)算系數(shù).logistic曲線的含義為：在人口發(fā)展的早期，人口的總量增長速度雖然快，但是總?cè)藬?shù)增加的卻不多；隨后人口增長速度將會不斷的放慢，并且每單位時(shí)間增加的人數(shù)也將逐漸減少；最后人口規(guī)模將會接近最高值Pm.據(jù)此：使K=1/Pm，a=eα/Pm，b=e-β，則有1/Pt=k+abt.當(dāng)t取等間距時(shí)，與之對應(yīng)的Pt的倒數(shù)的相鄰項(xiàng)差值是：y=1/Pm+n-1/Pm，相鄰兩項(xiàng)之間的比值隨定值b變化.根據(jù)吉林省人口的歷史數(shù)據(jù)擬合出此函數(shù)的曲線方程，即運(yùn)用三點(diǎn)法選擇3個(gè)等間距的點(diǎn)分別為點(diǎn)(p1，p2，p3)，每個(gè)點(diǎn)相距n年，方程組為：

p1=Pm/(1+eα)，p2=Pm/(1+eα-βn)，p3=Pm/(1+eα-2βn).

可得Pm=[2y1y2y3-y22(y1+y3)]/[y1y3-y22].

將p1，p2，p3帶入，得到α和β的值：α=ln[(Pm-p1)/p1]，β=-1/nln[p1(Pm-p2)/p2(Pm-p1)].根據(jù)此公式和Logistic曲線原則，以吉林省1995—2012年人口數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)每年人口總數(shù)均在增加，并且歷年人數(shù)的倒數(shù)的相鄰項(xiàng)差值大多是按等比序列變化，所以可以使用離散Logistic模型來預(yù)測吉林省2013—2020年人口總數(shù).以5年間距選取2000年、2005年、2010年的人口數(shù)據(jù)，計(jì)算得出Pm=3 027.09，α=-2.05，β=0.023，則擬合的Logistic函數(shù)模型為：y=3 027.09/(1+e-2.05-0.023t).根據(jù)擬合的Logistic函數(shù)模型，得出吉林省2001—2012年的人口預(yù)測結(jié)果及相對誤差，并最終預(yù)測出吉林省2013—2020年人口總數(shù)，結(jié)果見表3.

表3　基于Logistic模型的吉林省總?cè)丝陬A(yù)測結(jié)果　萬人

3.3灰色系統(tǒng)法

灰色系統(tǒng)理論是我國學(xué)者鄧聚龍教授于20世紀(jì)80年代初創(chuàng)立并發(fā)展的理論，它把一般系統(tǒng)論、信息論和控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等抽象系統(tǒng)，結(jié)合數(shù)學(xué)方法發(fā)展的一套解決灰色系統(tǒng)的理論和方法[16].人口數(shù)量的增加通常會受到多種因素的影響，是一個(gè)動態(tài)變化的系統(tǒng)，具有灰色系統(tǒng)的特征.因此，采用靜態(tài)模型進(jìn)行預(yù)測具有其局限性，適宜采用灰色模型去發(fā)掘其原始時(shí)間序列綜合灰色量所包含的內(nèi)在規(guī)律.

灰色系統(tǒng)將離散的人口變量連續(xù)化，用微分方程代替差分方程，用生成數(shù)據(jù)序列代替原始時(shí)間數(shù)據(jù)序列，弱化原始數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)性[17]，從而預(yù)測未來數(shù)值.GM(1，1)為一階微分方程，GM(1，1)模型所需數(shù)據(jù)量少、計(jì)算簡便，適用于對人口增長進(jìn)行預(yù)測，而且可以改善數(shù)據(jù)的隨機(jī)性.選取吉林省2001—2012年人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本，構(gòu)建吉林省人口預(yù)測GM(1，1)模型，得到吉林省人口時(shí)間序列函數(shù)為

x(t+1)=-95.075 838exp(-0.115 182t)+102.074 392.

根據(jù)后驗(yàn)比c和小誤差概率p對模型進(jìn)行診斷，c=0.044<0.35，p=1>0.95，模型可靠，可以根據(jù)模型對系統(tǒng)行為進(jìn)行預(yù)測.根據(jù)該模型預(yù)測，吉林省2020年總?cè)丝趯⑦_(dá)到2 818萬人(見表4).

表4　吉林省2013—2020年人口總量GM(1，1)預(yù)測結(jié)果　萬人

3.4預(yù)測結(jié)果比較與分析

對于馬爾薩斯人口預(yù)測模型，采用誤差相對較低的中方案對吉林省2001—2012年人口進(jìn)行預(yù)測，通過預(yù)測值與實(shí)際值的比較，最小誤差為0.037%，最大誤差為2.11%，平均誤差0.94%；采用離散Logistic模型對于吉林省2001—2012年人口進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果與實(shí)際值的比較分析可知，最小誤差為0，最大誤差為0.29%，平均誤差0.07%；而GM(1，1)模型的最小誤差為0.011%，最大誤差0.19%，平均誤差0.11%.分析可知：馬爾薩斯理論可以較好地解釋傳統(tǒng)社會的人口變化[18]，適用于人口基數(shù)較小，且人口處于快速增長的經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期；Logistic模型的假設(shè)考慮到人口的承載能力，增長率會逐漸下降，更符合現(xiàn)實(shí)條件以及吉林省的人口發(fā)展情況，因此相對誤差最小；GM(1，1)模型考慮到人口預(yù)測的灰色系統(tǒng)特征，弱化了原始人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，具有一定的統(tǒng)計(jì)精度和模型可靠性，但是這種純粹基于數(shù)學(xué)的方法并非完全適用于人口的統(tǒng)計(jì)與預(yù)測分析.因此，比較而言Logistic模型更適于吉林省人口的預(yù)測分析.當(dāng)然，Logistic模型的預(yù)測結(jié)果也是基于在預(yù)測期內(nèi)沒有發(fā)生諸如戰(zhàn)爭、大規(guī)模自然災(zāi)害以及國家人口政策發(fā)生劇烈變化的條件下.采用Logistic增長模型預(yù)測，2020年吉林省總?cè)丝趯⑦_(dá)到2 800萬人，增長速度緩慢，有過渡到零增長的趨勢.

4　結(jié)論與討論

根據(jù)吉林省人口變化和人口結(jié)構(gòu)分析可知，吉林省人口增長呈現(xiàn)出明顯的階段性特征，人口增長率呈下降趨勢，2000年是一個(gè)顯著的轉(zhuǎn)折點(diǎn).人口死亡率基本穩(wěn)定，人口出生率和人口自然增長率變動趨勢保持一致，人口的機(jī)械增長因素對于吉林省人口變動影響較小.從人口結(jié)構(gòu)來看，吉林省出生人口性別比高于世界公認(rèn)的正常值，小于全國出生人口性別比，男女成年性別比在世界公認(rèn)性別比正常值范圍內(nèi)，并低于全國平均水平.吉林省人口年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出明顯的老齡化特征，60歲以上年齡階段人口比重超過國際標(biāo)準(zhǔn)和全國水平.采用馬爾薩斯模型、Logistic模型和灰色系統(tǒng)模型，基于吉林省2001—2012年的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對吉林省2013—2020年人口進(jìn)行分析預(yù)測，選用誤差相對較小且與吉林省人口發(fā)展階段和人口結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng)的Logistic模型分析可知，吉林省2020年總?cè)丝趯⑦_(dá)到2 800萬人，人口增長速度趨緩，且有過渡到零增長和負(fù)增長的趨勢.

作為東北老工業(yè)基地和我國城市化發(fā)展水平相對較高的省份，吉林省人口發(fā)展具有其特殊性.合理的人口規(guī)模與人口結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的決定意義.依據(jù)本文的分析結(jié)論，可以為吉林省的人口發(fā)展與規(guī)劃得出如下啟示：一是及時(shí)完善和調(diào)整人口政策.吉林省人口總量自2000年以來已經(jīng)告別了高速增長階段，進(jìn)入平穩(wěn)增長期至零增長階段，隨著時(shí)間的推移，吉林省人口將從“人口紅利期”向“人口負(fù)債期”轉(zhuǎn)變.這樣一個(gè)動態(tài)的變動趨勢需要人口政策與之相適應(yīng).二是要重視吉林省人口老齡化趨勢和老齡產(chǎn)業(yè)發(fā)展.吉林省老齡化人口比例不僅高于國際平均水平，也高于全國平均水平，老齡化趨勢明顯.人口的老齡化將對省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會公共服務(wù)和文化生活帶來影響，必須及早規(guī)劃發(fā)展老齡產(chǎn)業(yè).三是促進(jìn)人口的合理流動和空間分布.吉林省的人口變動是伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程推進(jìn)而產(chǎn)生的，人口的遷入遷出比例較低，但是在省域范圍內(nèi)流動較大，人口聚集效應(yīng)明顯，從而需要制定合理的區(qū)域發(fā)展政策并結(jié)合國家和省級主體功能區(qū)規(guī)劃促進(jìn)人口的合理分布，使吉林省區(qū)域內(nèi)人與自然和諧發(fā)展.

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(責(zé)任編輯：方林)

The characteristics of population change and population prediction of Jilin Province based on multi-models since 2000

ZHU Bang-yao1，2，SONG Yu-xiang2，YU Ting-ting2

(1. Department of Tourism and Geography，Jilin Normal University，Siping 136000，China；2. School of Geographical Science，Northeast Normal University，Changchun 130024，China)

Population is a very important factor that affects a region，the trend of a population will affect the development of the society and its economy. Regional population growth is a nonlinear system. The accurate population prediction has important reference significance for government to make economic and social development plan. It analysed the population change，sex structure characteristics and age structure characteristics of Jilin Province. According to 2001—2012 annual statistical data of the total population in Jilin Province，the Malthusian model，logistic model and gray system GM(1，1)model are used to simulate and forecast the total population from 2013 to 2020 in Jilin Province，then it inspected and analysed the result of the model prediction. The conclusions indicate as follows：(1)The population growth rate has a trend of decline and has obvious stage characteristics，a significant turning point year is 2000；Population mortality rate is basically stable，the birth rate and natural population growth rate are consistent，the mechanical growth has poor influence on the change of the population.(2)The sex ratio of adult men and women in Jilin Province is within the normal range in the world，and below the national average level；the population older than 60 years old is more than the international standard and national level，the population age structure has a obvious characteristic of aging.(3)The Logistic model is better than other two models according to mean errors，and adapted to the characteristics of population development and population structure. The population of Jilin Province will reach to 28 million in 2020，has a slow growth rate and a transition to a zero growth and negative growth trends.

population structure；population forecasting；Jilin Province

1000-1832(2016)03-0150-06

2015-06-27

國家社會科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13CSH068)；四平市社會科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015127)；吉林省教育廳社會科學(xué)研究項(xiàng)目(2016173).

朱邦耀(1982—)，男，博士，副教授，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究；通訊作者：宋玉祥(1955—)，男，教授，博士研究生導(dǎo)師，主要從事經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究.

C 922[學(xué)科代碼]840·7135

A

[DOI]10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.03.027