劉婷祎，曾國(guó)安,b，游士兵

（武漢大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;b.發(fā)展研究院，武漢 430072）

0 引言

人類發(fā)展進(jìn)程自1990年以來持續(xù)推進(jìn)，但《2019年人類發(fā)展報(bào)告》中指出人類發(fā)展水平嚴(yán)重不均衡，需要在國(guó)家內(nèi)部和國(guó)家之間以及全球治理中更加重視平等問題[1]。因此，測(cè)算和評(píng)估各區(qū)域人類發(fā)展水平的現(xiàn)狀和進(jìn)展，了解各區(qū)域在不同階段人類發(fā)展指數(shù)（HDI）的變化、區(qū)域差異及未來演變趨勢(shì)，能夠?yàn)檫M(jìn)一步提升人類發(fā)展進(jìn)程的均衡性和可持續(xù)性提供參考[2]。

現(xiàn)有關(guān)于比較人類發(fā)展水平區(qū)域差異或空間異質(zhì)性的研究主要集中在三個(gè)方面：一是通過測(cè)算各區(qū)域（國(guó)家或地區(qū)）的HDI，直接比較他們之間的人類發(fā)展水平差距[3]。二是利用基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)測(cè)算不同區(qū)域（國(guó)家或地區(qū)）之間HDI 的差異程度，并分解區(qū)域差異的來源[4,5]。三是利用空間探索技術(shù)描述中國(guó)區(qū)域人類發(fā)展的空間演變趨勢(shì)和差異，并計(jì)算HDI非均衡的空間收斂趨勢(shì)[6]。

目前關(guān)于造成不同區(qū)域HDI之間差異的影響因素的研究，主要從外在和內(nèi)在兩個(gè)角度展開分析。從外在影響因素來看，主要是分析經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展水平對(duì)HDI 的影響，如從人均實(shí)際GDP、財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)支出、財(cái)政醫(yī)療衛(wèi)生經(jīng)費(fèi)支出、財(cái)政社會(huì)保障和就業(yè)經(jīng)費(fèi)支出、城鎮(zhèn)化率等方面進(jìn)行分析[7,8]。從內(nèi)在影響因素來看，主要是對(duì)HDI的三個(gè)分項(xiàng)指數(shù)進(jìn)行分解，從健康指數(shù)、教育指數(shù)、收入指數(shù)三個(gè)方面比較不同區(qū)域之間HDI的驅(qū)動(dòng)因素，如利用方差分解法[4]，SDA加權(quán)平均法[9]，LMDI因素分解法進(jìn)行分析[2,5]。

綜上可知，已有文獻(xiàn)大多基于國(guó)家視角，分析國(guó)家內(nèi)部人類發(fā)展的非均衡性問題，較少注意到區(qū)域之間和各區(qū)域內(nèi)部的不平等問題。因此，本文首先利用Dagum基尼系數(shù)來分析世界七個(gè)區(qū)域的空間差異演變，并完全分解其空間差異的來源構(gòu)成。然后使用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法（LMDI）分解健康指數(shù)、教育指數(shù)和收入指數(shù)，分析三項(xiàng)指數(shù)對(duì)HDI變化的貢獻(xiàn)，并試圖找到影響各區(qū)域間差異的最重要因素。最后，應(yīng)用Markov 方法來分析HDI 的動(dòng)態(tài)演變過程，預(yù)測(cè)2025年和2030年HDI的演變趨勢(shì)。

1 研究區(qū)域劃分與估算方法

1.1 研究區(qū)域劃分

本文使用聯(lián)合國(guó)開發(fā)計(jì)劃署提供的1990—2021 年HDI 及其分項(xiàng)指數(shù)數(shù)據(jù)。因部分國(guó)家（地區(qū)）數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，經(jīng)過篩選和剔除，選出141 個(gè)數(shù)據(jù)完備的國(guó)家（地區(qū)）作為研究樣本。按照世界銀行的地理區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，將141 個(gè)國(guó)家（地區(qū)）劃分為7 大區(qū)域：東亞和太平洋地區(qū)包括中國(guó)等21 個(gè)國(guó)家（地區(qū)）；歐洲和中亞地區(qū)包括英國(guó)等37 個(gè)國(guó)家（地區(qū)）；拉丁美洲和加勒比海地區(qū)包括巴西等26 個(gè)國(guó)家（地區(qū)）；中東和北非地區(qū)包括埃及等18 個(gè)國(guó)家（地區(qū)）；北美地區(qū)包括美國(guó)和加拿大；南亞地區(qū)包括印度等5 個(gè)國(guó)家（地區(qū)）；撒哈拉以南非洲地區(qū)，包括剛果等32個(gè)國(guó)家（地區(qū)）。由于數(shù)據(jù)缺失的國(guó)家多是欠發(fā)達(dá)國(guó)家，因此按此樣本數(shù)據(jù)計(jì)算可能會(huì)導(dǎo)致估算出來的世界整體結(jié)果低于實(shí)際水平。

1.2 估算方法

（1）人類發(fā)展指數(shù)的計(jì)算方法。從健康、教育、收入三個(gè)維度來衡量人類發(fā)展指數(shù)，本文采用聯(lián)合國(guó)開發(fā)計(jì)劃署2010 年提出的改進(jìn)HDI 計(jì)算方法[10]。計(jì)算區(qū)域HDI 需要使用人口數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，各國(guó)家（地區(qū)）的人口數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國(guó)《2019年世界人口展望》。

（2）Dagum 基尼系數(shù)。由Dagum 在1997 年提出，是一種常用于分析空間差異的方法，它可以將總體差異完全分解為區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和超變密度[11]。本文采用Dagum基尼系數(shù)分析并分解人類發(fā)展指數(shù)的區(qū)域差異，了解總體區(qū)域差異的來源構(gòu)成。

（3）對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法（LMDI）。該方法是將研究變量分解為若干影響因素，分析各因素對(duì)變量變化的貢獻(xiàn)[12]，能夠完全分解并不產(chǎn)生殘差，使得分解結(jié)果具有可加性。本文利用LMDI因素分解法從健康指數(shù)、教育指數(shù)和收入指數(shù)貢獻(xiàn)率三個(gè)方面分析和探討影響人類發(fā)展指數(shù)變化的主要原因[2]。

（4）Markov 鏈分析。Markov 鏈?zhǔn)且粋€(gè)隨機(jī)過程[13]，主要通過構(gòu)建一個(gè)馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣來刻畫各國(guó)家（地區(qū)）在不同時(shí)期HDI的動(dòng)態(tài)演變過程。

2 估算結(jié)果分析

2.1 人類發(fā)展指數(shù)的變化

根據(jù)人類發(fā)展報(bào)告的分類標(biāo)準(zhǔn)，可將人類發(fā)展水平劃分為4個(gè)等級(jí)：HDI＜0.55，為低人類發(fā)展水平；0.55 ≤HDI＜0.7，為中等人類發(fā)展水平；0.7 ≤HDI＜0.8，為高人類發(fā)展水平；HDI ≥0.8，為極高人類發(fā)展水平。據(jù)估算，世界整體的HDI基本在穩(wěn)步提升，從1990年的0.605提升到2021年的0.744，增長(zhǎng)了22.98%，已進(jìn)入高人類發(fā)展水平階段。從各區(qū)域來看，東亞和太平洋地區(qū)等七個(gè)區(qū)域的HDI都以不同程度逐年提高。而2019 年之后，由于新冠肺炎疫情的影響，世界及各區(qū)域的HDI 均出現(xiàn)了小幅下降（見圖1）。HDI最高的區(qū)域是北美地區(qū)，這也是整個(gè)觀測(cè)期內(nèi)唯一始終都處于高人類發(fā)展水平階段的區(qū)域，其HDI 從1990 年的0.871 提升到2021 年的0.923。歐洲和中亞地區(qū)的HDI在1990 年為0.757，2000 年達(dá)到0.8，進(jìn)入到極高人類發(fā)展水平階段，到2021 年進(jìn)一步提升至0.878。拉丁美洲和加勒比海地區(qū)位居第三，其HDI 從1990 年的0.633 增長(zhǎng)到2021 年的0.755，實(shí)現(xiàn)了從中等人類發(fā)展水平到高人類發(fā)展水平階段的跨越。東亞和太平洋地區(qū)的HDI從1990年的0.571上升到2021年的0.771，增長(zhǎng)了35.03%，從2007年開始超過世界平均水平。中東和北非地區(qū)的HDI從1990年的0.577增長(zhǎng)到2021年的0.729，增長(zhǎng)了26.34%，從2001年開始落后于東亞和太平洋地區(qū)。南亞地區(qū)的HDI 增長(zhǎng)幅度最大，增長(zhǎng)速度最快，從1990 年的0.431 上升到2021年的0.627，增長(zhǎng)了45.48%，年均增速達(dá)到1.22%。HDI 最低的區(qū)域是撒哈拉以南非洲地區(qū)，1990年為0.43，2021 年也只有0.557，依然屬于低人類發(fā)展水平階段。

圖1 1990—2021年世界及七個(gè)區(qū)域的HDI變動(dòng)情況

世界各個(gè)區(qū)域的HDI 都在提升，區(qū)域之間的HDI仍然存在差異。南亞地區(qū)和撒哈拉以南非洲地區(qū)的HDI較低，北美地區(qū)與撒哈拉以南非洲地區(qū)2021年的HDI相差65.64%。區(qū)域之間也出現(xiàn)了一些新的變化，1990年東亞和太平洋地區(qū)的HDI低于拉丁美洲和加勒比海地區(qū)，但因東亞和太平洋地區(qū)發(fā)展迅速，2019年已經(jīng)超過拉丁美洲和加勒比海地區(qū)。從南亞地區(qū)和撒哈拉以南非洲地區(qū)來看，在1990年同屬低人類發(fā)展水平地區(qū)，但南亞地區(qū)經(jīng)過長(zhǎng)期的發(fā)展，已經(jīng)于2007年從低人類發(fā)展水平階段進(jìn)入高人類發(fā)展水平階段，撒哈拉以南非洲地區(qū)仍處于低人類發(fā)展水平階段。

2.2 人類發(fā)展指數(shù)區(qū)域差異及來源

2.2.1 總體和區(qū)域內(nèi)部人類發(fā)展指數(shù)的差異變化

就世界整體HDI差異來看，1990—2019年HDI差異總體上呈縮小趨勢(shì)，2019年之后小幅擴(kuò)大（見圖2）。1990年HDI 基尼系數(shù)為0.1553，從1996 年開始，HDI 基尼系數(shù)以較快的速度下降，由1996 年的0.1523 下降到2012 年的0.1246。之后下降速度放緩，從2013 年的0.124 下降到2019年的0.1176。2021年和2022年的HDI基尼系數(shù)有所上升，分別上漲到0.1181和0.1195。

圖2 1990—2021年世界及七個(gè)區(qū)域的HDI差異演變

從各區(qū)域的HDI基尼系數(shù)差異來看，七個(gè)區(qū)域的HDI差異雖然有不同程度的縮小，但區(qū)域內(nèi)部仍存在不小差異，且HDI差異演變有各自的特點(diǎn)。北美地區(qū)HDI基尼系數(shù)呈現(xiàn)“上升—下降—上升”的變化趨勢(shì)，但波動(dòng)幅度比較小，1993 年達(dá)到最高值0.0041，在2010 年達(dá)到最低值，隨后HDI 基尼系數(shù)在2021 年上升到0.004，該區(qū)域唯一一個(gè)觀測(cè)期內(nèi)期末HDI 基尼系數(shù)高于期初的區(qū)域。歐洲和中亞地區(qū)的HDI基尼系數(shù)呈先上升后長(zhǎng)期下降的演變趨勢(shì)，1994 年達(dá)到最高值0.0682，之后開始持續(xù)下降，最低值為2019 年的0.0448。拉丁美洲和加勒比海地區(qū)與南亞地區(qū)的HDI基尼系數(shù)基本呈長(zhǎng)期下降趨勢(shì)，不過南亞地區(qū)比拉丁美洲和加勒比海地區(qū)下降幅度要大。拉丁美洲和加勒比海地區(qū)的HDI基尼系數(shù)從1990年的0.0719下降到2021年的0.0545，下降了24.20%，南亞地區(qū)的HDI 基尼系數(shù)從1990 年的0.0908 下降到2021 年的0.0664，下降了26.87%。東亞和太平洋地區(qū)的HDI 基尼系數(shù)呈大幅度下降的趨勢(shì)，從1990 年的0.149 下降到2021 年的0.0979，下降了34.30%。撒哈拉以南非洲地區(qū)的HDI基尼系數(shù)下降幅度最大，從1990年的0.1604下降到2021年的0.0923，下降了42.46%。中東和北非地區(qū)的HDI 基尼系數(shù)呈“下降—上升”的變化趨勢(shì)，從1990年的0.1206下降到2012年的0.0874，此后上升到2021年的0.1003。

2.2.2 區(qū)域間人類發(fā)展指數(shù)的差異變化

為了反映東亞和太平洋地區(qū)等七個(gè)區(qū)域彼此之間的HDI 差異，本文將七個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行比較（見圖3）。從平均差異水平來看，北美地區(qū)與歐洲和中亞地區(qū)之間的差異最小，平均HDI 基尼系數(shù)值為0.054。北美地區(qū)與撒哈拉以南非洲地區(qū)之間的差異最大，平均HDI 基尼系數(shù)值為0.3089。除南亞地區(qū)以外，其他五個(gè)區(qū)域與撒哈拉以南非洲地區(qū)之間的差距在區(qū)域間差異中都是最大的。

圖3 東亞和太平洋地區(qū)等七個(gè)區(qū)域的區(qū)域間HDI平均差異

從區(qū)域間差異的變化來看，各區(qū)域間差異都有不同程度的下降。有7 組區(qū)域間差異呈現(xiàn)“上升—下降”的變化趨勢(shì)。其中，撒哈拉以南非洲地區(qū)與歐洲和中亞地區(qū)、東亞和太平洋地區(qū)、中東和北非地區(qū)、拉丁美洲和加勒比海地區(qū)之間差異縮小的時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)在2000年前后。撒哈拉以南非洲地區(qū)與北美地區(qū)、南亞地區(qū)，以及北美地區(qū)與歐洲和中亞地區(qū)之間差異縮小的拐點(diǎn)出現(xiàn)在1995年。中東和北非地區(qū)與東亞和太平洋地區(qū)、歐洲和中亞地區(qū)、拉丁美洲和加勒比海地區(qū)之間的差異呈現(xiàn)“下降—上升”的變化趨勢(shì)，上升拐點(diǎn)在2013 年。其他11 組區(qū)域間差異基本呈持續(xù)下降趨勢(shì)。

上述分析結(jié)果表明，無論是區(qū)域內(nèi)，還是區(qū)域間，一方面HDI 差異有縮小的趨勢(shì)，另一方面HDI 差異仍客觀存在，并且多處于比較高的水平。

2.2.3 總體差異來源與貢獻(xiàn)度

為了揭示世界HDI總體差異的來源，本文測(cè)算了區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間以及超變密度的貢獻(xiàn)率，圖4 反映了HDI 總體差異來源及演變趨勢(shì)。可以看出，區(qū)域間差異是總體差異的主要來源。區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率在69%～74.38%波動(dòng)，均值達(dá)72.46%，占總體差異的絕大部分。超變密度貢獻(xiàn)率處于14.95%～18.77%，貢獻(xiàn)率均值為16.29%，是總體差異的第二大來源。區(qū)間內(nèi)差異貢獻(xiàn)率占比最小，處于10.63%～12.23%，貢獻(xiàn)率均值為11.25%。從貢獻(xiàn)率演變趨勢(shì)來看，雖然區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)“上升—下降”的變化趨勢(shì)，超變密度貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)“下降—上升”的變化趨勢(shì)，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率基本保持穩(wěn)定，但總體來看，貢獻(xiàn)率變化不大。這說明區(qū)域間差異未來仍然是總體差異的主要來源。

圖4 HDI的總體差異來源及貢獻(xiàn)率

2.3 人類發(fā)展指數(shù)變化的驅(qū)動(dòng)因素分解

通過LMDI 分解模型，可以了解不同時(shí)期影響HDI 變化的因素。將1990—2021年劃分為6個(gè)時(shí)間階段，可以看出每個(gè)階段健康指數(shù)、教育指數(shù)和收入指數(shù)這三個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)率是不同的。

2.3.1 世界整體人類發(fā)展指數(shù)變化驅(qū)動(dòng)因素分解

在決定HDI高低的三項(xiàng)指數(shù)中，健康指數(shù)的絕對(duì)水平一直較高，1990 年為0.706，2021 年增長(zhǎng)到0.804。收入指數(shù)1990年為0.696，2021年增長(zhǎng)到0.782。最低的是教育指數(shù)，1990 年為0.451，2021 年增長(zhǎng)到0.656。從三者對(duì)HDI影響的變化來看，如下頁表1所示，健康指數(shù)、教育指數(shù)和收入指數(shù)這三個(gè)維度的影響互相疊加，除了2016—2021年以外，其他時(shí)期三個(gè)維度都是正效應(yīng)，共同推動(dòng)HDI逐年提升。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率在前5個(gè)時(shí)間階段基本保持在25%左右，原因可能在于貧窮國(guó)家的基礎(chǔ)醫(yī)療技術(shù)和衛(wèi)生設(shè)施得到覆蓋和提升后，世界平均預(yù)期壽命也因此得以提高，但健康指數(shù)貢獻(xiàn)率進(jìn)一步提升受限。由于2019年末新冠肺炎疫情的暴發(fā)，2016—2021 年健康指數(shù)貢獻(xiàn)率為-135.55%，使得HDI出現(xiàn)了小幅下降。教育指數(shù)是推動(dòng)人類發(fā)展指數(shù)變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，雖然教育指數(shù)的絕對(duì)水平最低，但貢獻(xiàn)率一直都是最大的，原因可能在于基礎(chǔ)教育水平得到大幅提升[1]。收入指數(shù)貢獻(xiàn)率大幅度提升，1990—1995 年僅為5.6%，2016—2021年達(dá)到102.19%，上升了96.59個(gè)百分點(diǎn)，但波動(dòng)幅度大，基本上與世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)同頻，即經(jīng)濟(jì)危機(jī)階段貢獻(xiàn)率下降，經(jīng)濟(jì)上行階段，貢獻(xiàn)率上升。

表1 世界整體及東亞和太平洋地區(qū)等七個(gè)區(qū)域HDI變化驅(qū)動(dòng)因素分解

2.3.2 七個(gè)區(qū)域人類發(fā)展指數(shù)變化驅(qū)動(dòng)因素分解及比較

從東亞和太平洋地區(qū)等七個(gè)區(qū)域的HDI 變化驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)率來看，各區(qū)域有共性特征，也存在差異（見表1）。

（1）東亞和太平洋地區(qū)。1990年以來該區(qū)域HDI基本穩(wěn)定提升，健康指數(shù)、教育指數(shù)、收入指數(shù)的貢獻(xiàn)率均為正，但三者貢獻(xiàn)率出現(xiàn)了不同的變化。教育指數(shù)基本是各時(shí)期促進(jìn)HDI的主要驅(qū)動(dòng)力。收入指數(shù)貢獻(xiàn)率大幅上升，從1990—1995 年的27.78%提升到2016—2021 年的47.38%，在最后一個(gè)觀測(cè)階段內(nèi)超過教育指數(shù)貢獻(xiàn)率，成為HDI上升的第一驅(qū)動(dòng)因素。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率有所下降，在2016—2021年，健康指數(shù)貢獻(xiàn)率僅為6.4%，但該區(qū)域也是這個(gè)時(shí)期健康指數(shù)唯一正增長(zhǎng)的區(qū)域。

（2）歐洲和中亞地區(qū)。該區(qū)域除了1990—1995 年和2016—2021年兩個(gè)時(shí)期內(nèi)HDI增長(zhǎng)緩慢外，其他時(shí)期均穩(wěn)步上升。教育指數(shù)貢獻(xiàn)率一直占比最大，在1990—1995年和2016—2021 年兩個(gè)時(shí)期內(nèi)，貢獻(xiàn)率占比甚至超過100%。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率在1990—1995 年為-14.71%，之后逐漸成為第二驅(qū)動(dòng)因素，但2016—2021 年受新冠肺炎疫情的影響，健康指數(shù)貢獻(xiàn)率為-129.34%。收入指數(shù)貢獻(xiàn)率在1990—1995 年和2006—2010 年分別為-23.71%和5.69%，這與經(jīng)濟(jì)危機(jī)周期同步。

（3）拉丁美洲和加勒比海地區(qū)。該區(qū)域是唯一在2016—2021年出現(xiàn)HDI負(fù)增長(zhǎng)的區(qū)域，其他時(shí)期的HDI均保持穩(wěn)步增長(zhǎng)。教育指數(shù)貢獻(xiàn)率一直都比較高，超過50%，是提升HDI的主要因素。健康指數(shù)在多個(gè)階段是促進(jìn)HDI 的第二大因素，但在2016—2021 年貢獻(xiàn)率為172.52%，是HDI降低的主要因素。收入指數(shù)貢獻(xiàn)率在多個(gè)階段在該區(qū)域較小，在2016—2021年同樣使得HDI下降。

（4）中東和北非地區(qū)。該區(qū)域HDI 基本呈穩(wěn)步增長(zhǎng)，但在2016—2021年增長(zhǎng)幅度較緩。教育指數(shù)貢獻(xiàn)率一直在59%以上，是支撐HDI的主要因素。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率呈下降趨勢(shì)，在2016—2021年為-52.57%。收入指數(shù)貢獻(xiàn)率一直較低，在2016—2021 年為-66.16%，和健康指數(shù)共同使得HDI下降。

（5）北美地區(qū)。該區(qū)域的HDI 前期增幅較大，隨后增長(zhǎng)放緩。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率、教育指數(shù)貢獻(xiàn)率和收入指數(shù)貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)大幅波動(dòng)的特征。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率最低為-28891.64%，最高為75.93%，教育指數(shù)貢獻(xiàn)率最低為-131.93%，最高為15697.68%，收入指數(shù)貢獻(xiàn)率最低為-17.35%，最高為13293.96%。

（6）南亞地區(qū)。該區(qū)域的HDI 前期增長(zhǎng)緩慢，后期逐漸增長(zhǎng)加快，但到2016—2021 年基本沒有增長(zhǎng)。前五個(gè)階段，教育指數(shù)貢獻(xiàn)率大體穩(wěn)定在40%以上，是主要驅(qū)動(dòng)因素，其次是收入指數(shù)貢獻(xiàn)率。健康指數(shù)貢獻(xiàn)率呈下降之勢(shì)，在2016—2021年對(duì)HDI有降低作用。

（7）撒哈拉以南非洲地區(qū)。該區(qū)域的HDI 先快速增長(zhǎng)，后增長(zhǎng)緩慢。教育指數(shù)貢獻(xiàn)率基本占比最高，是主要驅(qū)動(dòng)因素。健康指數(shù)是第二驅(qū)動(dòng)因素，但在1990—1995年和2016—2021年使得HDI下降。收入指數(shù)貢獻(xiàn)率雖有波動(dòng)，但總體很低，最低為-27.13%。

2.4 基于Markov鏈的人類發(fā)展指數(shù)的動(dòng)態(tài)演變分析

本文采用Markov鏈分析未來世界各國(guó)（地區(qū)）的人類發(fā)展指數(shù)會(huì)發(fā)生何種變化。具體來說，這一方法就是根據(jù)《人類發(fā)展報(bào)告》的分類標(biāo)準(zhǔn)，將各國(guó)（或地區(qū)）的HDI分為4種類型，計(jì)算從t年i類型轉(zhuǎn)變?yōu)閠+1年j類型的轉(zhuǎn)換概率，并生成一個(gè)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)換矩陣，來對(duì)各國(guó)（或地區(qū)）HDI的動(dòng)態(tài)演變情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

下頁表2 給出了世界人類發(fā)展水平Markov 轉(zhuǎn)移概率矩陣。對(duì)角線上元素表示在t+1時(shí)期內(nèi)，各國(guó)家（地區(qū)）人類發(fā)展水平未發(fā)生類型變化的概率，非對(duì)角線上元素表示在t+1時(shí)期內(nèi)，各國(guó)家（地區(qū)）人類發(fā)展水平發(fā)生類型變化的概率?？梢钥闯?，對(duì)角線上元素?cái)?shù)值都偏大，說明各國(guó)家（地區(qū)）人類發(fā)展水平不發(fā)生等級(jí)轉(zhuǎn)移的概率遠(yuǎn)大于發(fā)生等級(jí)轉(zhuǎn)移的概率。從非對(duì)角線上的元素看出，順級(jí)（向上一級(jí)）和逆級(jí)（向下一級(jí)）轉(zhuǎn)移都會(huì)出現(xiàn)，但順級(jí)轉(zhuǎn)移的概率大于逆級(jí)轉(zhuǎn)移的概率，且沒有跨級(jí)轉(zhuǎn)移的情況發(fā)生。

表2 世界人類發(fā)展水平Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣

由表3 可知，在2025 年和2030 年處于同一發(fā)展水平的概率最大，但都會(huì)下降，反映在2025年和2030年的轉(zhuǎn)移概率矩陣上對(duì)角線元素值在下降。順級(jí)（向上一級(jí)）、逆級(jí)（向下一級(jí)）和跨級(jí)轉(zhuǎn)移的可能性隨著時(shí)間演變都在加大，順級(jí)轉(zhuǎn)移的概率大于逆級(jí)轉(zhuǎn)移，并且發(fā)展水平越高的國(guó)家（地區(qū)）順級(jí)轉(zhuǎn)移的概率越大?？缂?jí)轉(zhuǎn)移的概率通常比較小，且向上跨級(jí)轉(zhuǎn)移的概率大于向下跨級(jí)轉(zhuǎn)移的概率。一般而言，不會(huì)發(fā)生向下跨級(jí)轉(zhuǎn)移，但也不能排除極端情況。

表3 2025年和2030年世界人類發(fā)展水平Markov轉(zhuǎn)移概率預(yù)測(cè)值

3 結(jié)論與啟示

通過實(shí)證分析，本文得出如下結(jié)論：

第一，全球人類發(fā)展水平是逐步提高的。從世界整體來看，HDI從1990 年的0.605 穩(wěn)步提升到2021 年的0.744，已進(jìn)入高人類發(fā)展水平階段。從東亞和太平洋地區(qū)等七個(gè)區(qū)域來看，各區(qū)域HDI也以不同幅度逐年提高。

第二，區(qū)域之間人類發(fā)展水平存在顯著差異。雖然七個(gè)區(qū)域的HDI總體呈上升趨勢(shì)，但區(qū)域之間的絕對(duì)水平和提升幅度存在較大差異。

第三，總體和區(qū)域內(nèi)HDI 差異縮小，但區(qū)域間HDI 較大差異并存。1990—2021年，世界HDI的總體差異和七個(gè)區(qū)域的差異基本呈持續(xù)縮小趨勢(shì)，但區(qū)域間差異依然存在，這是HDI總體差異的主要來源。

第四，促使HDI變化的驅(qū)動(dòng)因素呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性差異。從世界整體來看，健康指數(shù)、教育指數(shù)和收入指數(shù)的貢獻(xiàn)率差距逐漸縮小，協(xié)同作用逐年提升。從七個(gè)區(qū)域來看，由于各區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展歷史和結(jié)構(gòu)特征不同，三項(xiàng)指數(shù)的貢獻(xiàn)率存在差異，并且在不同階段表現(xiàn)出不同的特征。

第五，大多數(shù)國(guó)家（地區(qū)）的人類發(fā)展水平在未來一段時(shí)間內(nèi)會(huì)繼續(xù)保持原有狀態(tài)。根據(jù)Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣可知，大多數(shù)國(guó)家（地區(qū)）保持原有水平階段的概率最高，而順級(jí)轉(zhuǎn)移的概率在加大，未來會(huì)有更多的國(guó)家（地區(qū)）躍升到更高階段。

通過上述研究結(jié)論得出以下啟示：

第一，對(duì)人類未來發(fā)展應(yīng)該抱有樂觀態(tài)度。過去三十多年全球以及各區(qū)域HDI 的提升和對(duì)未來的預(yù)測(cè)結(jié)果表明未來人類發(fā)展水平會(huì)繼續(xù)提高。在經(jīng)濟(jì)全球化、數(shù)字化和高新技術(shù)的牽引以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)治理能力提升的支持下，人類社會(huì)應(yīng)當(dāng)會(huì)有新的發(fā)展。

第二，著力推動(dòng)教育、醫(yī)療事業(yè)普惠發(fā)展和收入普惠增長(zhǎng)是提高人類發(fā)展水平的基本途徑。教育、醫(yī)療事業(yè)普惠發(fā)展存在短板的國(guó)家和地區(qū)應(yīng)當(dāng)大力推進(jìn)基礎(chǔ)教育和醫(yī)療事業(yè)發(fā)展，同時(shí)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的前提下，不斷改善分配，實(shí)現(xiàn)收入持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。

第三，切實(shí)推進(jìn)人類命運(yùn)共同體建設(shè)。加強(qiáng)公共基礎(chǔ)設(shè)施等全球體系建設(shè)和全球技術(shù)轉(zhuǎn)移，公平負(fù)擔(dān)全球環(huán)境治理成本，從而促進(jìn)縮小區(qū)域間的發(fā)展差距。