王如意 胡艷君

（北京聯(lián)合大學(xué) 管理學(xué)院，北京 100101）

一、引言

進(jìn)入21 世紀(jì)以來，大量外來勞動(dòng)人口集聚北京，北京人口出現(xiàn)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(huán)境惡化等一系列“大城市病”的困擾。馬太效應(yīng)的加劇使北京市人口、資源等分布極不均衡，城六區(qū)（東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)、豐臺(tái)區(qū)和石景山區(qū)）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(chǎn)業(yè)、三甲醫(yī)院和高等院校，城六區(qū)功能過多是導(dǎo)致北京“大城市病”的病根之一，不僅阻礙了城六區(qū)的發(fā)展，同時(shí)給區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展帶來了一定挑戰(zhàn)。

2014 年北京市啟動(dòng)非首都功能疏解規(guī)劃，2015年首次提出到2020 年將總?cè)丝诳刂圃?300 萬以內(nèi)的人口疏解目標(biāo)[1]。2017 年正式批復(fù)的《北京城市總體規(guī)劃（2016 年—2035 年）》提出要降低城六區(qū)人口規(guī)模，在2014 年城六區(qū)常住人口規(guī)模的基礎(chǔ)上每年至少降低2 個(gè)百分點(diǎn)，爭取到2020 年將常住人口數(shù)量控制在約1085 萬，2035 年維持在1085 萬人以內(nèi)。為分析北京城六區(qū)人口疏解的直接效果，找到北京城六區(qū)人口疏解的主要障礙因子，進(jìn)而為促進(jìn)人口有效疏解提供參考依據(jù)，采用熵權(quán)TOPSIS 法對(duì)北京城六區(qū)2010—2019 年人口疏解效應(yīng)進(jìn)行排序分析，并通過障礙度模型對(duì)影響城六區(qū)人口疏解效果的障礙因子進(jìn)行分析。

從已有文獻(xiàn)看，北京進(jìn)行人口調(diào)控的基本思路是通過產(chǎn)業(yè)疏解帶動(dòng)人口疏解，因?yàn)?1 世紀(jì)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(dòng)年齡人口為主。因此，北京通過重點(diǎn)發(fā)展首都核心功能對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)，轉(zhuǎn)移或優(yōu)化非首都核心功能的相關(guān)產(chǎn)業(yè)來帶動(dòng)人口疏解。目前對(duì)北京人口疏解的相關(guān)研究多是從流動(dòng)人口（劉玉和張雪等，2020；胡磊和侯夢潔，2020）、產(chǎn)業(yè)疏解帶動(dòng)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(jìn)行研究。研究方法方面，對(duì)北京人口疏解的研究多是以問卷調(diào)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(jìn)行研究。

從研究內(nèi)容看，已有對(duì)北京人口疏解的研究多從北京市整體的人口疏解進(jìn)行研究，主要基于流動(dòng)人口疏解、產(chǎn)業(yè)疏解帶動(dòng)人口疏解、非首都功能疏解三個(gè)方面，城六區(qū)是疏解非首都功能的主要地區(qū)，但鮮有針對(duì)城六區(qū)人口疏解的相關(guān)研究。研究方法上，現(xiàn)有研究方法多存在主觀因素，研究結(jié)論不能客觀反映北京人口疏解的效果。基于此，運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS 法和障礙度模型對(duì)北京城六區(qū)人口疏解效應(yīng)進(jìn)行分析具有一定創(chuàng)新性。

二、北京城六區(qū)人口變動(dòng)分析

人口疏解包括兩個(gè)層次的含義，即人口數(shù)量的減少和人口結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

（一）人口數(shù)量變動(dòng)分析

隨著人口疏解政策的實(shí)施，2014 年后北京城六區(qū)常住人口數(shù)量增長速度開始放緩，自2015 年起城六區(qū)常住外來人口數(shù)量連續(xù)5 年出現(xiàn)負(fù)增長，2014—2019年城六區(qū)平均每年疏解20.7 萬常住外來人口，人口疏解的主要對(duì)象為常住外來人口。

從常住人口數(shù)量看，朝陽區(qū)、海淀區(qū)和豐臺(tái)區(qū)是城六區(qū)常住人口最多的三個(gè)區(qū)。2010—2014 年，城六區(qū)各區(qū)常住人口數(shù)量整體呈上升趨勢，其中海淀區(qū)常住人口數(shù)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(shí)施，城六區(qū)常住人口數(shù)量均在下降，下降最多的為朝陽區(qū)、海淀區(qū)和豐臺(tái)區(qū)，常住人口年均疏解數(shù)量分別為8.98 萬人、8.82 萬人和5.5萬人。2014 年石景山區(qū)有65 萬常住人口，相對(duì)較少的常住人口使石景山區(qū)的人口疏解數(shù)量低于其他五個(gè)區(qū)，平均每年疏解1.6 萬。

從常住外來人口看，2010—2014 年城六區(qū)常住外來人口數(shù)量整體呈上升趨勢，2010 年朝陽區(qū)常住外來人口數(shù)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(qū)常住外來人口數(shù)量增長最多的區(qū)。2014 年人口疏解政策實(shí)施后，城六區(qū)常住外來人口數(shù)量均呈下降趨勢，其中常住外來人口數(shù)量最多的朝陽區(qū)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(qū)、石景山區(qū)常住外來人口數(shù)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(shù)量最少的兩個(gè)區(qū)。

對(duì)比城六區(qū)2010 年以來常住人口、常住外來人口數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，朝陽區(qū)、海淀區(qū)、豐臺(tái)區(qū)人口數(shù)量較多，同時(shí)也是常住人口及常住外來人口年均疏解量最多的三個(gè)區(qū)，受自然地理環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市功能定位及相關(guān)政策等影響[14]，城六區(qū)人口分布不均衡，人口分布越多的地區(qū)人口疏解的數(shù)量越多。

（二）人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)分析

對(duì)北京城六區(qū)人口結(jié)構(gòu)的變動(dòng)分析主要從人口密度、性別比、65 歲以上人口占比、人口撫養(yǎng)比四個(gè)方面進(jìn)行。自2014 年實(shí)施人口疏解政策以來，北京城六區(qū)人口密度迅速降低。2014 年前城六區(qū)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(xù)4 年人口密度出現(xiàn)負(fù)增長，2015—2019年每平方公里年均疏解291 人。

2014 年城六區(qū)人口性別比為105.19，人口疏解政策的執(zhí)行使北京城六區(qū)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(duì)應(yīng)的男性數(shù)量從105 人下降為100 人左右。

人口疏解政策的實(shí)施使城六區(qū)65 歲以上人口占比及人口撫養(yǎng)比增長速度加速提升。2014 年城六區(qū)65 歲以上人口占比為10.42%，2019 年增至12.86%。人口撫養(yǎng)比從2014 年的24.68%增至2019 年的29.60%，意味著每100 名勞動(dòng)年齡人口要負(fù)擔(dān)的非勞動(dòng)年齡人口數(shù)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(qū)、東城區(qū)是人口密度最高的兩個(gè)區(qū)，同時(shí)也是人口密度減少最多的兩個(gè)區(qū)。隨著人口疏解政策的實(shí)施，城市功能拓展區(qū)的人口性別比逐漸趨向均衡，首都功能核心區(qū)人口性別比呈下降趨勢，可見2014 年人口疏解政策實(shí)施以來，首都功能核心區(qū)每100 名女性對(duì)應(yīng)的男性數(shù)量逐漸減少。值得注意的是，各區(qū)65 歲以上人口占比、人口撫養(yǎng)比均呈快速上升趨勢，老齡化及人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)逐步上升將對(duì)居民消費(fèi)[15]、地方財(cái)政負(fù)擔(dān)水平[16]等產(chǎn)生影響。

表1 城六區(qū)人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)

三、指標(biāo)體系構(gòu)建、研究方法和結(jié)果分析

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

人口疏解的直接影響表現(xiàn)為人口的變動(dòng)，從人口數(shù)量和人口結(jié)構(gòu)兩個(gè)角度，選取6 個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建城六區(qū)人口疏解效應(yīng)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表2。

表2 北京城六區(qū)人口疏解效應(yīng)指標(biāo)體系

（二）研究方法

1.熵權(quán)TOPSIS 法

熵權(quán)TOPSIS 法是通過熵權(quán)法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，然后利用TOPSIS 法進(jìn)行排序。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，通過數(shù)據(jù)本身的離散型，用熵權(quán)法來判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，則該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響（權(quán)重）就越大。TOPSIS 綜合評(píng)價(jià)法，即逼近理想解排序法，被稱為優(yōu)劣解距離法、理想點(diǎn)法，是一種借助多屬性問題的正負(fù)理想解對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序的統(tǒng)計(jì)分析方法。正負(fù)理想解是虛擬的最優(yōu)解與最差解，分別代表各個(gè)指標(biāo)都達(dá)到評(píng)價(jià)對(duì)象中的最優(yōu)值與最差值[17]。

設(shè)共有m 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象分別有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則原始數(shù)據(jù)可整合為X=（xij）m×n矩陣x=，其中xij表示第i 個(gè)（i=1，2，…，m）評(píng)價(jià)對(duì)象的第j 個(gè)（j=1，2，…，n）個(gè)指標(biāo)值。采用熵權(quán)TOPSIS 法對(duì)北京城六區(qū)人口疏解效應(yīng)進(jìn)行分析的具體步驟如下。

第一，數(shù)據(jù)規(guī)范化處理。

為了消除個(gè)別指標(biāo)量綱、量級(jí)及正負(fù)號(hào)等差異帶來的影響，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。

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

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

將數(shù)據(jù)規(guī)范化處理后即可得到規(guī)范化矩陣：

第二，計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)。

熵的本質(zhì)是一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)在的混亂程度，在實(shí)際應(yīng)用中，信息熵越大，表明該指標(biāo)的信息量越少，相應(yīng)的該指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)該越??；反之則該指標(biāo)的權(quán)重越大。

指標(biāo)j 的信息熵為：ej=-，j=1，2，…，n

指標(biāo)j 的信息效用值為：dj=1-ej，j=1，2，…，n

熵權(quán)為：wj=，j=1，2，…，n

第三，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣。

基于第二步構(gòu)造的熵權(quán)，對(duì)規(guī)范化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣V=（vij）m×n=

第四，確定評(píng)價(jià)對(duì)象的正負(fù)理想解。

正負(fù)理想解分別表示設(shè)想的最佳方案和最劣方案，計(jì)算公式為：

正理想解Vj+=max（vij）

負(fù)理想解Vj-=min（vij）

第五，計(jì)算歐式幾何距離。

根據(jù)第三步構(gòu)造出的加權(quán)規(guī)范化矩陣V 以及確定的正負(fù)理想解計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與正負(fù)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(fù)理想解的距離Di-=，i=1，2，…，m

第六，計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的相對(duì)貼近度Ci。

其中，i=1，2，…，m。相對(duì)貼近度的大小可以反映出評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣，Ci越大表明評(píng)價(jià)對(duì)象越接近正理想解，Ci越小表明評(píng)價(jià)對(duì)象越接近負(fù)理想解。計(jì)算公式為：

2.障礙度模型

評(píng)價(jià)城六區(qū)人口疏解效應(yīng)，除了對(duì)城六區(qū)人口數(shù)量和人口結(jié)構(gòu)的疏解效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，更重要的是分析影響城六區(qū)人口疏解效應(yīng)的障礙因子，以便更具針對(duì)性地對(duì)人口疏解政策及方法進(jìn)行調(diào)整[18]。障礙度模型有助于系統(tǒng)分析各指標(biāo)[19]，找出城六區(qū)人口疏解效應(yīng)的主要障礙因素，進(jìn)而為促進(jìn)城六區(qū)人口有效疏解提供依據(jù)，具體方法是通過引入因子貢獻(xiàn)度（Fj）、指標(biāo)偏離度（Iij）、障礙度（Oj）3 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析診斷[20]。其中，因子貢獻(xiàn)度（Fj）即單個(gè)指標(biāo)對(duì)城六區(qū)人口疏解效應(yīng)的貢獻(xiàn)度，也就是單個(gè)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重[21]，通?？捎弥笜?biāo)權(quán)重Wj表示[22]。指標(biāo)偏離度（Iij）即單因素指標(biāo)與城六區(qū)人口疏解效應(yīng)最佳結(jié)果的差距，此處設(shè)為其標(biāo)準(zhǔn)化值與100%之差。障礙度（Oi）表示指標(biāo)對(duì)城六區(qū)人口疏解效應(yīng)的影響程度。指標(biāo)計(jì)算公式為：

式中，Iij表示第i 個(gè)地區(qū)第j 個(gè)指標(biāo)的偏離度，Xij*為單個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值。

Oij=× 100%，j=1，2，…n

式中，Oij表示第i 個(gè)地區(qū)第j 個(gè)指標(biāo)的障礙度。

（三）結(jié)果分析

1.熵權(quán)TOPSIS 法結(jié)果

將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱化處理并計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)和正負(fù)理想點(diǎn)，得到結(jié)果見表3、表4。從表3可以看出，指標(biāo)“人口密度年均減少量”信息熵值最小，即該指標(biāo)的信息量在各指標(biāo)中最大，相對(duì)應(yīng)它的權(quán)重也最大，權(quán)重系數(shù)最小的指標(biāo)“人口性別比”情況與其相反。城六區(qū)人口疏解效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)正負(fù)理想解點(diǎn)的結(jié)果如表4 所示，其中正理想解V+和負(fù)理想解V-分別代表評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)解和最劣解，用于計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解的距離（D+）以及與最劣解的距離（D-）。

表3 熵值法計(jì)算城六區(qū)人口疏解效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果

表4 城六區(qū)人口疏解效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)正負(fù)理想解點(diǎn)的確定

之后，計(jì)算出各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象距離正負(fù)理想解點(diǎn)的距離及貼近度，基于此對(duì)城六區(qū)人口疏解效應(yīng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果見表5?？梢钥闯?，西城區(qū)正理想解的距離為0.270 居于末位，而負(fù)理想解距離為0.306 居于首位，表明在6 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中西城區(qū)距離最優(yōu)解的距離最近；相對(duì)貼近度C 值為0.532，在各評(píng)價(jià)對(duì)象中最高，可知從人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)兩個(gè)層面進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，西城區(qū)人口疏解的效果最好。其次為朝陽區(qū)和豐臺(tái)區(qū)，其相對(duì)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(qū)相對(duì)貼近度C 值為0.364，與其他區(qū)域具有較大的差距，主要表現(xiàn)為與負(fù)理想解距離D-較短，使海淀區(qū)人口疏解的效應(yīng)并不顯著。由分析可知，海淀區(qū)人口數(shù)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(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響。2019 年海淀區(qū)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(qū)2014—2019 年65 歲以上人口占比的上升幅度在城六區(qū)中居于首位，人口撫養(yǎng)比也上升了6.94 個(gè)百分點(diǎn)，人口結(jié)構(gòu)的不均衡制約了海淀區(qū)人口疏解的總體效果。

表5 城六區(qū)人口疏解效應(yīng)評(píng)價(jià)結(jié)果

2.障礙度模型結(jié)果

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

表6 障礙度模型結(jié)果

在第一障礙因子中，朝陽區(qū)、豐臺(tái)區(qū)、石景山區(qū)、海淀區(qū)的障礙因子均為人口密度變化，主要表現(xiàn)為自2014 年人口疏解政策實(shí)施至2019 年，城市功能拓展區(qū)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(tái)區(qū)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(shí)，首都功能核心區(qū)每平方公里減少了3055 人，對(duì)比得出人口密度減少幅度過低是影響城市功能拓展區(qū)人口疏解效應(yīng)的主要障礙因素。東城區(qū)和西城區(qū)的第一障礙因子則為人口撫養(yǎng)比變化，主要表現(xiàn)為2014—2019 年，首都功能核心區(qū)人口撫養(yǎng)比增長速度過快。2019 年西城區(qū)、東城區(qū)的人口撫養(yǎng)比分別為41.24%、37.37%，在城六區(qū)的人口撫養(yǎng)比中居于首位。自2014 年人口疏解政策實(shí)施以來，城六區(qū)的人口撫養(yǎng)比呈不同程度上升趨勢，首都功能核心區(qū)人口撫養(yǎng)比上升了7.35 個(gè)百分點(diǎn)，其中西城區(qū)2019 年的人口撫養(yǎng)比較2014 年上升了7.43 個(gè)百分點(diǎn)。相比之下，城市功能拓展區(qū)2014—2019 年增長了4.5 個(gè)百分點(diǎn)，由此得出人口撫養(yǎng)比增長速度過快是影響首都功能核心區(qū)人口疏解效應(yīng)的主要障礙因素。

在第二障礙因子中，石景山區(qū)、西城區(qū)、豐臺(tái)區(qū)的障礙因子為常住人口年均疏解量，主要表現(xiàn)為自2014年人口疏解政策實(shí)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(qū)、西城區(qū)和豐臺(tái)區(qū)人口疏解效應(yīng)的第二障礙因素。朝陽區(qū)、海淀區(qū)的障礙因子為人口撫養(yǎng)比變化，表現(xiàn)為2014—2019 年，海淀區(qū)、朝陽區(qū)的人口撫養(yǎng)比分別上升了6.94 個(gè)、3.89 個(gè)百分點(diǎn)，人口撫養(yǎng)比增長過快成為影響海淀區(qū)、朝陽區(qū)的第二障礙因素。東城區(qū)的第二障礙因子為常住外來人口年均疏解量，表現(xiàn)為2014—2019 年，東城區(qū)常住外來人口年均疏解量僅為1.16 萬人，遠(yuǎn)低于城六區(qū)的平均水平3.45 萬人。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

通過熵權(quán)TOPSIS 法和障礙度模型，從人口數(shù)量和人口結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面對(duì)北京城六區(qū)人口疏解效應(yīng)進(jìn)行了評(píng)估，并對(duì)其影響因素進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)西城區(qū)人口疏解效果最好，其次為朝陽區(qū)和豐臺(tái)區(qū)，主要表現(xiàn)為人口密度變化量大、人口性別比快速趨于均衡、人口撫養(yǎng)比增幅小。而受人口密度減少幅度低、人口撫養(yǎng)比增幅快以及老齡化水平高的影響，海淀區(qū)人口疏解效果不顯著，在城六區(qū)位居末位。

（二）建議

針對(duì)以上分析結(jié)果，給出以下三點(diǎn)建議：

第一，適度加大優(yōu)質(zhì)公共資源向周邊區(qū)域的傾斜力度，以此解決城六區(qū)人口密度過高的問題。通過將優(yōu)質(zhì)公共資源向周邊區(qū)域傾斜，引導(dǎo)城六區(qū)人口向周邊區(qū)域轉(zhuǎn)移，可以降低城六區(qū)因人口密度過高造成的城市運(yùn)行壓力，同時(shí)促進(jìn)周邊區(qū)域的進(jìn)一步發(fā)展[23]。

第二，以積極的態(tài)度應(yīng)對(duì)人口撫養(yǎng)比快速提高的問題，科學(xué)制定相關(guān)目標(biāo)及對(duì)策。主動(dòng)適應(yīng)人口撫養(yǎng)比增長速度快這一客觀趨勢，深入研究人口撫養(yǎng)比快速增長對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等帶來的近期、中期、長期影響，科學(xué)制定應(yīng)對(duì)人口撫養(yǎng)比過高的目標(biāo)及對(duì)策。同時(shí)，在放寬人口生育限制的基礎(chǔ)上增加家庭養(yǎng)老育幼方面的扶助政策[24-25]。

第三，聚焦“四個(gè)中心”建設(shè)，著力發(fā)展高精尖產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)京津冀協(xié)調(diào)發(fā)展。北京、京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡使城六區(qū)常住人口數(shù)量過多且疏解速度較緩，通過聚焦“四個(gè)中心”建設(shè)，加快疏解北京非首都功能，推動(dòng)京津冀協(xié)調(diào)發(fā)展，進(jìn)而有效緩解因人口過度聚集帶來的資源擠兌、環(huán)境治理等城市壓力，促進(jìn)京津冀地區(qū)可持續(xù)發(fā)展。