范文一:人均受教育年限
人均受教育年限人大经济论然历年中国统计年鉴
单位:年
北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江19908.637.856.326.926.497.397.147.11200810.979.888.368.818.379.088.898.70
上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北
8.216.426.105.275.955.936.206.296.4010.558.448.247.447.808.268.288.348.49
插值法
6.36
湖 南 广 东 广 西 海 南 四 川 贵 州 云 南 陕 西 甘 肃
6.536.646.245.546.004.804.756.325.05
8.438.777.988.357.517.056.908.517.17
青 海 宁 夏 新 疆
5.035.565.61
7.268.138.56
范文二:中国农村适龄人口人均预期受教育年限展望
中国农村适龄人口人均预期受教育年限展望
赵岚
原载《教育科学》2006年第2期
「标题注释」本文系教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“我国农村教育发展现状调整及农村教育指标体系研究”的阶段性成果之一,项目编号:03JZD0035.吉林省社会科学基金项目“吉林省农村人口流动与基础教育和谐发展问题研究”的阶段性成果。项目编号:2006071.
「文章日期」2006-02-15
「作者简介」赵岚(1969—),男,吉林长春人。东北师范大学教育科学学院副教授,农村教育研究所博士研究生。吉林长春130024
「内容提要」人均受教育年限是衡量一国教育发展状况的标尺,也是衡量一国未来人力资本潜在能力的指标。因此,对它的预测不仅可指导我们科学规划各级各类教育的发展,更可预测一国未来综合国力的可能。因此,本文从对我国适龄人口人均预期受教育年限影响较大的农村入手,通过科学、详细的分析,计算出我国未来十五年农村适龄人口人预期受教育年限,并对结果的可能和未来的发展提出一些合理化建议。
「英文摘要」Average person's school life expectancy is a ruler of.measuring a nation's the status of education ,and it is also a indicatorof
measuring a nation's potential ability of manpower capital in thefuture.So
this forecast
「关键词」农村/适龄人口/人均预期受教育年限
rural area/population of the right age/average person's school lifeexpectancy
人口素质既是衡量一个国家教育发展状况的重要指标,也是衡量一个国家未来发展潜力的重要标尺。而衡量未来人口素质高低的一个重要指标就是人均预期受教育年限。早在80年代,美国经济学家保罗。罗默(Paul.Romer )[1]、罗伯特。卢卡斯(Robert.Lucas )[2]等人就提出了“新经济增长”,理论,阐述了“人力资本的投资”,是经济持续增长的源泉。这里所说的人力资本是指具有一定知识水平,并具有一定劳动能力的成年人。而他们所获得的知识与能力在他们未成年时就已经开始了。所以,预测未来人口的人均预期受教育年限或预期学龄(School Life Expectancy)不仅可以看到未来经济的增长趋势,也可对未来教育事业的发展做出科学规划。
一、人均受教育年限的城乡差距
近年来,我国教育事业的发展突飞猛进。到2004年底,全国普及九年义务教育地区人口覆盖率已达93.6,。高中阶段毛入学率47.55,。高等教育毛入学率达到19,[3].所有这些都揭示着我国人口的整体素质正在逐步提高。但我们也看到,与世界各国一样,我国教育发展也存在不均衡性。我国广大的农村是教育发展的薄弱地区,城乡教育不论在规模上,还是在质量上都存在较大的差距。这就使得农村适龄人口的平均受教育年限远不如城市人口,这不仅是教育发展不公平的体现,也是社会发展不公平的直接结果。通过下面这些数据的对比分析,我们可看到二者之间的差距。
注:以上及以下基础数据均来源于2000年第五次全国人口普查结果[4],及2001、2002、2003、2004年全国教育事业发展统计公报或中国教育事业发展状况[5].
根据这一结果及2000年全国城乡总人口数我们就可以进一步计算出城乡人口平均受教育年限。在这里我们姑且把相应的受教育年限规定为:大专及以上为16年(虽然有超过四年的,读硕士或博士,但这部分人所占比例很小,而且还有读三年的专科,所以将二者统一为四年),高中和中专为12年,初中为9年,小学为6年。根据这一假设,计算结果如下:
这里我们没有把市镇分开,如果分开,农村的人均受教育年限比这还要低。即使如此,城乡人均受教育年限仍存在一定差距。虽经过多年的发展,这种差距依然存在,甚至有扩大的迹象。2004年,上海市新增劳动力受教育年限达13年,已接近发达国家的水平。而目前我国农村人口,平均受教育年限不足七年。虽然有学者较为乐观地认为,我国农村人口平均受教育年限已达7.6年,但这与我国发达地区相比还有很大的距离,更不要说与经济发达的国家相比。这种差距我们是不可否认的。但已统计的结果准确吗,如果不准确,我国农村人口平均受教育年限到底是多少,未来又可能是何种状况,我们正努力缩小城乡差距,加快现代化建设步伐,建设小康社会,如果我们忽视对我国建设具有重要影响的农村人口素质问题的关注,我们一切美好的理想都可能成为华丽的空中楼阁。而对这一问题的研究既要有科学的态度,
也要有科学的方法,对此要进行详细的计算,而不能仅凭我们的主观想象去妄加猜测。
二、农村适龄人口人均预期受教育年限的远景
计算这一问题有相对精确的和科学模糊的两种方法。对受教育年限历史情况的计算用第一种方法较为合适,而对未来受教育年限的预测要两种方法结合起来更为妥当。因为,有许多因素对人均预期受教育年限的影响我们是不能不考虑的,但又很难将它量化为一个精确的数值加以计算,所以只能在相对模糊,但又是科学的情况下,测算人均预期受教育年限。
(一)计算方法
计算总前提:
以历年的人口出生率为基础,分年段计算人口的人均预期受教育年限。这种按年分段法要比按中、小学等级别分类法更精细,计算结果也更准确。当然这里应充分考虑适龄人口的入学率、辍学率、死亡率等问题。此外,还应满足以下假设条件:
(1)农村人口指我国的镇与乡村总人口。
(2)这里预测的人口是指农村6岁至18周岁人口。因为我国目前农村对高等教育需求人数及入学率较难确定。
(3)假设入学年龄是一致性的,即小学、初中、高中的入学年龄分别为6、12、15周岁。
(4)不考虑各年龄段由于辍学或没能升入上一级学校在社会中接受的再培训或教育年限。
1.相对精确的计算方法。
农村适龄人口的人均受教育年限为:农村适龄人口的人均受教育年限=农村人口所受普通教育的年限总和?农村适龄人口总数。这样,可用以下公式得出:t 年农村人口人均受教育年限Et为[6]:
这种方法是一种相对静止的计算方法,我们不仅要确保收集的数据是真实、可靠、全面的,而且还要排除或忽略各种其他因素的干扰与影响,显然这是很难的。但这却是一种简单易行较为粗略的方法。
2.科学模糊的计算方法。
这里是指灰色系统建模方法。就其计算起来还是有严格的公式和计算程序的。我们不是探讨其具体的计算方法,要是利用其它学者用此种方法计算出的有关人口预测结果。
这种方法虽较为复杂,但却充分考虑了一些其他影响因素,因此其结果也就更加科学。但影响农村人口受教育年限的因素有很多,我们不可能将所有影响因素都进行量化,并获得精确的数据。但如果我们能将农村各级教育中辍学率、入学率、人口死亡率及国家有关农村教育政策的变化等内容都考虑进去,再结合第一种方法,其结果可能会更准确,更具说服力。所以,我们主张将第一种方法与第二种方法结合起来,预测农村适龄人口人均预期受教育年限,既方便快捷,又不失科学性。
下面我们就以这两种方法预测一下未来15年农村适龄人口的人均预期受教育年限。
(二)农村适龄人口人均预期受教育年限可能的目标
1.未来15年人口总数。
中国城乡人口比例从1952年有记载以来,以1978年改革开放为转折点。1978年以前城乡人口比例呈不规则发展状态,1978年以后农村人口的比例除1998年出现极小的增幅外,其余各年,均呈明显的下降趋势。随着我国城镇化进程的推进,这种下降趋势还会继续。所以,我们以1978年为起点,直到2000年,将历年的城乡人口的比例进行推算,就可得到未来农村人口数。我们假设1998年人口的增幅为0,进而就可推算出农村人口占总人口年递减的比例大约为1.97,。再根据利用灰色系统模型测算出的我国未来15年人口数量的变化情况[7],我们就可以推算出未来十五年农村人口数。
2.未来15年各年龄段人口数。
根据中国人口统计年鉴显示的我国近十年人口出生率情况,可以算出我国人口出生率的年递减率为3.7,。同时,再根据表三中我国人口自然增长率的变化(计算结果为年均递减8,),以及总人口和农村人口的比重,在假设8岁以前人口死亡率为6‰,8岁以后死亡率为0.4‰的前提下,就可以计算出未来农村各年龄段人口数量。(随着医疗技术的提高,我国人口死亡率可能会逐步降低,但从中国人口统计年鉴中的人口死亡率的变动情况来看,不会有太大变化。)
3.未来15年农村各级教育的入学率及辍学率。
计算农村各级教育的适龄人口,不能仅从人口自然增长这一单一途径上去分析,我们还应充分考虑各级教育中辍学率、入学率等因素。尤其是农村初中的辍学率我们不能不考虑,这在农村尤为突出。有关农村初中辍学率问题,目前全国还没有统一、公认的数据,通过本人参与的东北师范大学农村教育研究所对辽宁、吉林、黑龙江、河南、山东、湖北等6省14县的17所农村初级中学进行的调查及其他学者的研究表明,农村初中辍学率相当高,有的甚至达到75,左右,这虽是个别现象,但我们从一个农村学校都较为接受的比例来计算,假设为10,。农村小学辍学率较低,假设与全国水平一致,而我们取的值为届辍学率,也就是六年内总共流失学生的比率。从目前现有的教育事业统计公报来看,其数据只能为我们提供一个参考。未来各级教育
的入学率及辍学率不可能呈匀速发展态势,可能发展很快,也可能出现徘徊,甚至倒退。此外,农村高中入学率也无公认的统计,所以,我们只能一半推算,一半估算农村各级教育的入学率及辍学率。
表中很多数据是估算值,虽然我国会不断加大对义务教育的投入,但到2020年我国小学、初中教育的发展虽然仍会存在不均衡现象,还会有因各种原因不能入学的,但这部分人已相当少。所以,假设小学与初中到2020年入学率均为100,。其间各年入学率呈匀速递增。高中的毛入学率以东北师范大学农村教育研究所的研究结果为基础。小学辍学率是根据教育部公布的历年教育事业统计公报中的数据推算而来,初中辍学率是根据本人参加的东北师范大学农村教育研究所调查结果及相关研究统计而来。尽管我国义务教育发展水平会逐步提高,但由于有难以解决和不确定因素的影响,辍学问题可能会始终存在,并在一定范围内徘徊。所以,中小学辍学率即使到2020年也没有假设归为0.
4.未来15年各级教育中适龄人口预期受教育年限。
目前大多数农村地区的儿童是6岁入学。所以,我们假设6岁入学即受教育年限为一年,以此类推,在前面计算的基础上,即可计算出农村适龄人口的人均预期受教育年限。
从计算结果来看并不乐观。受教育年限虽然逐年增加,但越往后年均增加幅度越小,这说明受教育年限的提高是一项艰巨、复杂而长期的工作。此种计算虽然与有的学者在计算方法及计算结果上不尽相同,但这一结果还是能真实地反映出当前我国农村各级教育中适龄人口人均预期受教育年限状况的。尽管在计算中有些数据是估算的,但对整体结果不会有太大影响。而且我们估算时都是尽可能的取高值,如小学及初中的入学率取的是全国的平均水平,高中的入学率取的是毛入学率,所以实际情况应比计算结果还低一些。这里我们没有计算18周岁以上人口受教育年限,如果包括这部分人,由于历史的原因,他们的受教育年限肯定比现在适龄人口的要低,最终计算出的农村6岁及以上总人口的人均受教育年限会更低。
三、建议与对策
1.教育公共政策的制定应以教育公平为价值取向。
多年来我国教育事业发展的不均衡现象有目共睹。国家虽经过多方的努力,但这种差距却依然存在,在有的方面或地区甚至还有扩大的趋势。究其原因就是我们制定的教育政策存在不公平现象。如2002年我国全社会投入教育的经费达5800多亿,而占总人口近60,的农村所得到的教育投入只占23,。事实上城市学校经费的筹措能力远高于农村,而国家的投入又大大向他们倾斜,他们自然发展迅速,不断壮大。另一方的农村不仅自身的造血能力差,又缺少国家的大力扶持。这种马太效应只会因国家教育政策的不公而不断扩大。所以,在提高农村适龄人口预期受教育年限的问题上,我们只有在制定教育政策时保证公平性,农村适龄人口预期受教育年限才能快速、稳步提高,这也是农村教育健康发展的根本保证。如果政策真的要倾斜,也应向农村倾斜。这是许多国家在解决教育不均衡发展的成功做法。以弥补原来教育政策不公平性所带来的差异。
2.加快农村高中建设,办出特色,提高农村高中的招生能力。
通过我们的预测,即使到2020年我国农村适龄人口高中的毛入学率也仅为70,。这一比例是很低的。而要大幅提高农村适龄人口预期受教育年限,从小学入手的可能性已不大。2005年小学入学率就已达99,以上,只有不到1,的增长点。而初中随着辍学率的不断降低,其对提高受教育年限的影响会越来越小。因此,提高农村适龄人口预期受教育年限的重点在高中。一方面我们要不断扩大农村已有高中的招生规模,同时还应建设或改造一批有特色的农村高中。扩大农村高中的招生规模不能靠简单地的增加高中数量来实现,这仅是途径之一。最重要的一点还是要把高中办出特色,这在农村尤为重要。因为即使到2020年我国高等教育的毛入学率高估也只为40,,而这还是全国的平均值,农村要比这低得多。因此,农村高中要想扩大招生,并能招来学生,其关键在于能吸引学生。如果仅靠高等教育入学率的提高,是达不到目的的。农村高中的教育方向应更多地考虑大多数上不了大学的学生,使他们感觉到即使上不了大学,但高中并没有白上,学到了对他们今后生活有价值的东西——提高生存能力、生活品质的东西。
3.学校布局调整不能完全以经济效益为导向,要有前瞻性。
学校布局的调整要随人口的变动进行机械的调整。这主要是从经济效益,教育资源利用率角度去考虑的。但教育作为一项公共事业,不能完全以经济效益为导向,还应以如何提高全民族素质责任为己任,给更多的适龄人口提供受教育的机会。虽然从我国各级教育中的适龄人口总数变动情况来看,在逐年减少,有的学校已出现招生不足的现象。但如果我们仅仅考虑经济效益,撤并一些学校,就有可能造成更多的学生由于身体的承受能力及交通不便等原因而辍学,最终影响农村适龄人口的人均预期受教育年限。同时在计算过程中,我们也发现适龄人口存在波动性,有些年份,适龄人口反而比上一年
高,如果我们只是主观地认为适龄人口在逐年递减,减少一些学校和教师,可遇到人口峰谷时,就有可能无法满足适龄人口对教育的需求,或以降低教育质量为代价来解决这一问题。因此,在这方面既需要教育行政部门的支持,更需要教育财政部门的密切合作,要尽量保障更多的适龄人口能接受到相应阶段的教育。这既是提高农村适龄人口预期受教育年限的有效途径之一,也是提高农村整体人口素质的重要保证。
4.分区域、分阶段科学合理制定人均受教育年限发展指标。
人均受教育年限是衡量一区域内教育发展的重要指标,因此,在我国加快教育现代化的进程中,许多地区都制定了自己的人均受教育年限指标。如到2005年,北京预计新增劳动力平均受教育年限达到14年以上。上海使新增劳动力受教育年限达到14年。吉林省到2007年,国民平均受教育年限接近10年,城市新增劳动力平均预期受教育年限基本达到14年。黑龙江省的《全面建设小康社会纲要》要求,到2010年,人均受教育年限要达到10年,到2020年,要达到12年等等。这些指标有的实现了,有的我们还要去期待。而在制定或表述一阶段人均受教育年限指标时,用了新增劳动力或较为模糊的概念,掩盖了人均受教育年限的真实情况。如果我们充分考虑了农村人均预期受教育年限的实际情况,我们再制定人均受教育年限指标时会更理性、更科学。尤其对农村人均受教育年限指标的制定不要过高,应立足现实,遵循可实现性原则,根据各地区经济发展的差异性,分区域、分阶段制定指导性的人均受教育年限发展指标会更符合实际,更易落实。
人均预期受教育年限只是众多人口素质指标中的一个,而要提高人均预期受教育年限却涉及各级教育规划中的方方面的诸多问题,需要用具有前瞻性的视角、高度责任感及多学科的理论基础科学审视、规划各级各类教育的发展,这是一个复杂的系统工程。
「参考文献」
[1]Romer,D(1996)Advanced Macroeconomic 、The Mc Graw-Hill companies,Inc.苏剑,罗涛译,高级宏观经济学[M].北京:商务印书馆,1999:163-181.
[2]Lucas,R.E (1988)On the Mechanics of Economic
developmentjournal of Monetary Economies ,22(1):3-42.
[3]中华人民共和国教育部,2004年中国教育事业发展状况[EB/OL],http://www.edu.cn/20050301/3129837.shtml.
[4]国家统计局人口和社会科技统计司编,中国人口统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2002.
[5]中华人民共和国教育部,2000、2001、2002年全国教育事业发展统
计公报[EB/OL],
http ://www.edu.cn/HomePage/zhong_guo_jiao_yu/
jiao_yu_zi_xun/shu_zi/index.shtml.中华人民共和国教育部。2003年中国教育事业发展状况[EB/OL],http://zjzj.zje.net.cn/news/31/200458144124.htm.
[6]张晓雪等,劳动人口人均受教育年限的预测分析[J].教育与经济,2002,(1)。
[7]门可佩等,中国未来50年人口发展预测研究[J].数量经济技术经济研究,2004,(3)。袁贵仁。马克思的人学思想[M].北京:北京师范大学出版社,1996:121.
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本文收入文库时间为2007年1月11日。
文章来源:原载《教育科学》2006年第2期
范文三:中国农村适龄人口人均预期受教育年限展望
作者:赵岚
教育科学 2006年05期
〔中图分类号〕G520.1〔文献标识码〕A〔文章编号〕1002-8064(2006)02-0052-04
人口素质既是衡量一个国家教育发展状况的重要指标,也是衡量一个国家未来发展潜力的重要标尺。而衡量未来人口素质高低的一个重要指标就是人均预期受教育年限。早在80年代,美国经济学家保罗·罗默(Paul.Romer)[1]、罗伯特·卢卡斯(Robert.Lucas)[2] 等人就提出了“新经济增长”,理论,阐述了“人力资本的投资”,是经济持续增长的源泉。这里所说的人力资本是指具有一定知识水平,并具有一定劳动能力的成年人。而他们所获得的知识与能力在他们未成年时就已经开始了。所以,预测未来人口的人均预期受教育年限或预期学龄(School Life Expectancy)不仅可以看到未来经济的增长趋势,也可对未来教育事业的发展做出科学规划。
一、人均受教育年限的城乡差距
近年来,我国教育事业的发展突飞猛进。到2004年底,全国普及九年义务教育地区人口覆盖率已达93.6%。高中阶段毛入学率47.55%。高等教育毛入学率达到19%[3]。所有这些都揭示着我国人口的整体素质正在逐步提高。但我们也看到,与世界各国一样,我国教育发展也存在不均衡性。我国广大的农村是教育发展的薄弱地区,城乡教育不论在规模上,还是在质量上都存在较大的差距。这就使得农村适龄人口的平均受教育年限远不如城市人口,这不仅是教育发展不公平的体现,也是社会发展不公平的直接结果。通过下面这些数据的对比分析,我们可看到二者之间的差距。
表1 全国城乡每十万人拥有的各种受教育程度人口数
单位:人
大专及以上 高中和中专 初中
小学
年份 城镇
农村 城镇 农村城镇 农村城镇 农村
2000 8899
492 21265 5316
35233 33266
23488 42756
注:以上及以下基础数据均来源于2000年第五次全国人口普查结果[4],及2001、2002、2003、2004年全国教育事业发展统计公报或中国教育事业发展状况[5]。
根据这一结果及2000年全国城乡总人口数我们就可以进一步计算出城乡人口平均受教育年限。在这里我们姑且把相应的受教育年限规定为:大专及以上为16年(虽然有超过四年的,读硕士或博士,但这部分人所占比例很小,而且还有读三年的专科,所以将二者统一为四年),高中和中专为12年,初中为9年,小学为6年。根据这一假设,计算结果如下:
表2 城乡人均受教育年限
单位:万
人均受教育年限
年份总人口 市镇人口 乡村人口 乡村 城镇
2000126583
94823 317607.3 6.3
这里我们没有把市镇分开,如果分开,农村的人均受教育年限比这还要低。即使如此,城乡人均受教育年限仍存在一定差距。虽经过多年的发展,这种差距依然存在,甚至有扩大的迹象。2004年,上海市新增劳动力受教育年限达13年,已接近发达国家的水平。而目前我国农村人口,平均受教育年限不足七年。虽然有学者较为乐观地认为,我国农村人口平均受教育年限已达7.6年,但这与我国发达地区相比还有很大的距离,更不要说与经济发达的国家相比。这种差距我们是不可否认的。但已统计的结果准确吗?如果不准确,我国农村人口平均受教育年限到底是多少?未来又可能是何种状况?我们正努力缩小城乡差距,加快现代化建设步伐,建设小康社会,如果我们忽视对我国建设具有重要影响的农村人口素质问题的关注,我们一切美好的理想都可能成为华丽的空中楼阁。而对这一问题的研究既要有科学的态度,也要有科学的方法,对此要进行详细的计算,而不能仅凭我们的主观想象去妄加猜测。
二、农村适龄人口人均预期受教育年限的远景
计算这一问题有相对精确的和科学模糊的两种方法。对受教育年限历史情况的计算用第一种方法较为合适,而对未来受教育年限的预测要两种方法结合起来更为妥当。因为,有许多因素对人均预期受教育年限的影响我们是不能不考虑的,但又很难将它量化为一个精确的数值加以计算,所以只能在相对模糊,但又是科学的情况下,测算人均预期受教育年限。
(一)计算方法
计算总前提:
以历年的人口出生率为基础,分年段计算人口的人均预期受教育年限。这种按年分段法要比按中、小学等级别分类法更精细,计算结果也更准确。当然这里应充分考虑适龄人口的入学率、辍学率、死亡率等问题。此外,还应满足以下假设条件:
(1)农村人口指我国的镇与乡村总人口。
(2)这里预测的人口是指农村6岁至18周岁人口。因为我国目前农村对高等教育需求人数及入学率较难确定。
(3)假设入学年龄是一致性的,即小学、初中、高中的入学年龄分别为6、12、15周岁。
(4)不考虑各年龄段由于辍学或没能升入上一级学校在社会中接受的再培训或教育年限。
1.相对精确的计算方法。
农村适龄人口的人均受教育年限为:农村适龄人口的人均受教育年限=农村人口所受普通教育的年限总和÷农村适龄人口总数。这样,可用以下公式得出:t年农村人口人均受教育年限Et为[6]:
这种方法是一种相对静止的计算方法,我们不仅要确保收集的数据是真实、可靠、全面的,而且还要排除或忽略各种其他因素的干扰与影响,显然这是很难的。但这却是一种简单易行较为粗略的方法。
2.科学模糊的计算方法。
这里是指灰色系统建模方法。就其计算起来还是有严格的公式和计算程序的。我们不是探讨其具体的计算方法,要是利用其它学者用此种方法计算出的有关人口预测结果。
这种方法虽较为复杂,但却充分考虑了一些其他影响因素,因此其结果也就更加科学。但影响农村人口受教育年限的因素有很多,我们不可能将所有影响因素都进行量化,并获得精确的数据。但如果我们能将农村各级教育中辍学率、入学率、人口死亡率及国家有关农村教育政策的变化等内容都考虑进去,再结合第一种方法,其结果可能会更准确,更具说服力。所以,我们主张将第一种方法与第二种方法结合起来,预测农村适龄人口人均预期受教育年限,既方便快捷,又不失科学性。
下面我们就以这两种方法预测一下未来15年农村适龄人口的人均预期受教育年限。
(二)农村适龄人口人均预期受教育年限可能的目标
1.未来15年人口总数。
中国城乡人口比例从1952年有记载以来,以1978年改革开放为转折点。1978年以前城乡人口比例呈不规则发展状态,1978年以后农村人口的比例除1998年出现极小的增幅外,其余各年,均呈明显的下降趋势。随着我国城镇化进程的推进,这种下降趋势还会继续。所以,我们以1978年为起点,直到2000年,将历年的城乡人口的比例进行推算,就可得到未来农村人口数。我们假设1998年人口的增幅为0,进而就可推算出农村人口占总人口年递减的比例大约为1.97%。再根据利用灰色系统模型测算出的我国未来15年人口数量的变化情况[7],我们就可以推算出未来十五年农村人口数。
2.未来15年各年龄段人口数。
根据中国人口统计年鉴显示的我国近十年人口出生率情况,可以算出我国人口出生率的年递减率为3.7%。同时,再根据表三中我国人口自然增长率的变化(计算结果为年均递减8%),以及总人口和农村人口的比重,在假设8岁以前人口死亡率为6‰,8岁以后死亡率为0.4‰的前提下,就可以计算出未来农村各年龄段人口数量。(随着医疗技术的提高,我国人口死亡率可能会逐步降低,但从中国人口统计年鉴中的人口死亡率的变动情况来看,不会有太大变化。)
表3 2005-2020年农村人口数
年份 20052006200720082009201020152020
总人口(万人) 130551 131146 131697 132206 132676 133110 134831 135989
自然增长率(‰) 4.974.564.203.863.563.272.171.45
农村人口比重(%)
51.13
50.11
49.12
48.15
47.20
46.27
41.89
37.92
农村人口(万人) 66751
65717
64690
63657
62623
61590
56481
51567
表4 2005-2020年农村小学及初中适龄人口预测值表
单位:万人
年龄
6岁
7岁8岁
9岁
10岁
11岁12岁13岁
14岁
2005年 936
991
1041 1056
1053
107810891086
1158
2010年 735
738760785
818847 897 942955
2015年 564
583603623
643665 667 687710
2020年 430
446461476
493510 527 545563
表5 2005-2020年农村高中适龄人口预测值表
单位:万人
年龄 15岁16岁
17岁
2005年
121612201250
2010年948 967 977
2015年737 763 808
2020年582 602 604
3.未来15年农村各级教育的入学率及辍学率。
计算农村各级教育的适龄人口,不能仅从人口自然增长这一单一途径上去分析,我们还应充分考虑各级教育中辍学率、入学率等因素。尤其是农村初中的辍学率我们不能不考虑,这在农村尤为突出。有关农村初中辍学率问题,目前全国还没有统一、公认的数据,通过本人参与的东北师范大学农村教育研究所对辽宁、吉林、黑龙江、河南、山东、湖北等6省14县的17所农村初级中学进行的调查及其他学者的研究表明,农村初中辍学率相当高,有的甚至达到75%左右,这虽是个别现象,但我们从一个农村学校都较为接受的比例来计算,假设为10%。农村小学辍学率较低,假设与全国水平一致,而我们取的值为届辍学率,也就是六年内总共流失学生的比率。从目前现有的教育事业统计公报来看,其数据只能为我们提供一个参考。未来各级教育的入学率及辍学率不可能呈匀速发展态势,可能发展很快,也可能出现徘徊,甚至倒退。此外,农村高中入学率也无公认的统计,所以,我们只能一半推算,一半估算农村各级教育的入学率及辍学率。
表6 2005-2020年农村中、小学入学率及辍学率
单位:%
小学 小学 初中 初中 高中
年份入学率
辍学率 毛入学率 辍学率 毛入学率
2005年99.1 0.5
95
10 32.52
2010年99.4 0.4
975 55.21
2015年99.7 0.3
993 66.00
2020年100 0.2 1002 70.00
表中很多数据是估算值,虽然我国会不断加大对义务教育的投入,但到2020年我国小学、初中教育的发展虽然仍会存在不均衡现象,还会有因各种原因不能入学的,但这部分人已相当少。所以,假设小学与初中到2020年入学率均为100%。其间各年入学率呈匀速递增。高中的毛入学率以东北师范大学农村教育研究所的研究结果为基础。小学辍学率是根据教育部公布的历年教育事业统计公报中的数据推算而来,初中辍学率是根据本人参加的东北师范大学农村教育研究所调查结果及相关研究统计而来。尽管我国义务教育发展水平会逐步提高,但由于有难以解决和不确定因素的影响,辍学问题可能会始终存在,并在一定范围内徘徊。所以,中小学辍学率即使到2020年也没有假设归为0。
4.未来15年各级教育中适龄人口预期受教育年限。
目前大多数农村地区的儿童是6岁入学。所以,我们假设6岁入学即受教育年限为一年,以此类推,在前面计算的基础上,即可计算出农村适龄人口的人均预期受教育年限。
从计算结果来看并不乐观。受教育年限虽然逐年增加,但越往后年均增加幅度越小,这说明受教育年限的提高是一项艰巨、复杂而长期的工作。此种计算虽然与有的学者在计算方法及计算结果上不尽相同,但这一结果还是能真实地反映出当前我国农村各级教育中适龄人口人均预期受教育年限状况的。尽管在计算中有些数据是估算的,但对整体结果不会有太大影响。而且我们估算时都是尽可能的取高值,如小学及初中的入学率取的是全国的平均水平,高中的入学率取的是毛入学率,所以实际情况应比计算结果还低一些。这里我们没有计算18周岁以上人口受教育年限,如果包括这部分人,由于历史的原因,他们的受教育年限肯定比现在适龄人口的要低,最终计算出的农村6岁及以上总人口的人均受教育年限会更低。
三、建议与对策
1.教育公共政策的制定应以教育公平为价值取向。
多年来我国教育事业发展的不均衡现象有目共睹。国家虽经过多方的努力,但这种差距却依然存在,在有的方面或地区甚至还有扩大的趋势。究其原因就是我们制定的教育政策存在不公平现象。如2002年我国全社会投入教育的经费达5800多亿,而占总人口近60%的农村所得到的教育投入只占23%。事实上城市学校经费的筹措能力远高于农村,而国家的投入又大大向他们倾斜,他们自然发展迅速,不断壮大。另一方的农村不仅自身的造血能力差,又缺少国家的大力扶持。这种马太效应只会因国家教育政策的不公而不断扩大。所以,在提高农村适龄人口预期受教育年限的问题上,我们只有在制定教育政策时保证公平性,农村适龄人口预期受教育年限才能快速、稳步提高,这也是农村教育健康发展的根本保证。如果政策真的要倾斜,也应向农村倾斜。这是许多国家在解决教育不均衡发展的成功做法。以弥补原来教育政策不公平性所带来的差异。
2.加快农村高中建设,办出特色,提高农村高中的招生能力。
通过我们的预测,即使到2020年我国农村适龄人口高中的毛入学率也仅为70%。这一比例是很低的。而要大幅提高农村适龄人口预期受教育年限,从小学入手的可能性已不大。2005年小学入学率就已达99%以上,只有不到1%的增长点。而初中随着辍学率的不断降低,其对提高受教育年限的影响会越来越小。因此,提高农村适龄人口预期受教育年限的重点在高中。一方面我们要不断扩大农村已有高中的招生规模,同时还应建设或改造一批有特色的农村高中。扩大农村高中的招生规模不能靠简单地的增加高中数量来实现,这仅是途径之一。最重要的一点还是要把高中办出特色,这在农村尤为重要。因为即使到2020年我国高等教育的毛入学率高估也只为40%,而这还是全国的平均值,农村要比这低得多。因此,农村高中要想扩大招生,并能招来学生,其关键在于能吸引学生。如果仅靠高等教育入学率的提高,是达不到目的的。农村高中的教育方向应更多地考虑大多数上不了大学的学生,使他们感觉到即使上不了大学,但高中并没有白上,学到了对他们今后生活有价值的东西——提高生存能力、生活品质的东西。
3.学校布局调整不能完全以经济效益为导向,要有前瞻性。
学校布局的调整要随人口的变动进行机械的调整。这主要是从经济效益,教育资源利用率角度去考虑的。但教育作为一项公共事业,不能完全以经济效益为导向,还应以如何提高全民族素质责任为己任,给更多的适龄人口提供受教育的机会。虽然从我国各级教育中的适龄人口总数变动情况来看,在逐年减少,有的学校已出现招生不足的现象。但如果我们仅仅考虑经济效益,撤并一些学校,就有可能造成更多的学生由于身体的承受能力及交通不便等原因而辍学,最终影响农村适龄人口的人均预期受教育年限。同时在计算过程中,我们也发现适龄人口存在波动性,有些年份,适龄人口反而比上一年高,如果我们只是主观地认为适龄人口在逐年递减,减少一些学校和教师,可遇到人口峰谷时,就有可能无法满足适龄人口对教育的需求,或以降低教育质量为代价来解决这一问题。因此,在这方面既需要教育行政部门的支持,更需要教育财政部门的密切合作,要尽量保障更多的适龄人口能接受到相应阶段的教育。这既是提高农村适龄人口预期受教育年限的有效途径之一,也是提高农村整体人口素质的重要保证。
4.分区域、分阶段科学合理制定人均受教育年限发展指标。
人均受教育年限是衡量一区域内教育发展的重要指标,因此,在我国加快教育现代化的进程中,许多地区都制定了自己的人均受教育年限指标。如到2005年,北京预计新增劳动力平均受教育年限达到14年以上。上海使新增劳动力受教育年限达到14年。吉林省到2007年,国民平均受教育年限接近10年,城市新增劳动力平均预期受教育年限基本达到14年。黑龙江省的《全面建设小康社会纲要》要求,到2010年,人均受教育年限要达到10年,到2020年,要达到12年等等。这些指标有的实现了,有的我们还要去期待。而在制定或表述一阶段人均受教育年限指标时,用了新增劳动力或较为模糊的概念,掩盖了人均受教育年限的真实情况。如果我们充分考虑了农村人均预期受教育年限的实际情况,我们再制定人均受教育年限指标时会更理性、更科学。尤其对农村人均受教育年限指标的制定不要过高,应立足现实,遵循可实现性原则,根据各地区经济发展的差异性,分区域、分阶段制定指导性的人均受教育年限发展指标会更符合实际,更易落实。
人均预期受教育年限只是众多人口素质指标中的一个,而要提高人均预期受教育年限却涉及各级教育规划中的方方面的诸多问题,需要用具有前瞻性的视角、高度责任感及多学科的理论基础科学审视、规划各级各类教育的发展,这是一个复杂的系统工程。
作者介绍:赵岚,东北师范大学 教育科学学院,吉林 长春 130024 赵岚(1969—),男,吉林长春人。东北师范大学教育科学学院副教授,农村教育研究所博士研究生。
范文四:农村劳动力人均受教育年限与农民收入关系分析
农村劳动力人均受教育年限与农民收入关系分析
摘要:农民收入增长是实现农村小康社会的关键,而农民的素质是影响农民收入持续稳定增长的关键因素。本文以江西省1991―2009年数据为基础,分析农村劳动力受教育年限与农民收入、农民收入结构的关系,最后得出结论并提出相关建议。
关键词:江西;农村劳动力人均受教育年限;农民收入
中图分类号:F323;G527
教育是增加人力资本积累、提升人口素质、提高收入的有效举措。舒尔茨的人力资本理论认为,制约农村生产力的主要因素是农村的人口素质,在向教育追加的投资有较高的收益率的意义上说,更多的教育的价值是大的。?江西是个农业大省,教育的发展是破解农民收入瓶颈、发展农村经济乃至全省经济的关键。人均受教育年限反映的是某一人口群体的受教育状况,因此,采用量化指标农村劳动力人均受教育年限来探讨教育与农民收入的关系具有重要的意义。
一、江西省农村人口及劳动力受教育状况分析
农村人口是指按照户籍管理制度划定为农业户口的全部人口。截至2009年,江西省农村人口为2518.35万人,占总人口的56.82%,其中农村劳动力占农村人口的68.5%。如表1所示,2000 ―2009年全省农村人口数量虽然呈下降趋势,但所占总人口比例仍然在半数以上。
将大量的农村人口转为优势人力资源以促进农村经济的发展,须依靠农村人力资源开发的教育。教育的直接效应体现是农民的文化程度,其量化指标为人均受教育年限。从表2可以看出,在江西农村劳动力文化程度构成中,小学、初中文化程度仍然占很大的比重,而中专、大专及以上程度的比重非常小。从文化程度构成比例变化趋势分析,文盲或半文盲、小学程度的比例逐年递减,初中、高中、中专和大专文化程度的比例逐年递增,但是增加的幅度都很小。
根据现行学制年数,计算农村劳动力人均受教育年限公式如下:
公式中Pi为具有i种文化程度的人口数,Ei为具有i种文化程度的人口受教育年数系数,i可根据我国的学制确定?,文盲、半文盲为1年,小学文化程度为6年,初中文化程度为9年,高中为12年,中专为12年,大专以上文化程度为16年。计算得2000―2009年江西省农村劳动受教育年限分别为:7.77、7.82、7.84、7.91、7.91、7.99、8.24、8.33、8.37、8.42年。可以看出,江西农村人口受教育年限逐年增加,农村人口文化程度有所提高,尤其是初中程度的比重不断增大。然而,从总体上说,江西农村劳动力受教育的年数偏低,2009年仅达到8.42年,低于全国的平均水平9.38年。?
二、农村劳动力人均受教育年限与农民收入的关系分析
改革开放以来,江西农民人均纯收入从1979年的156.5元增加到2009年的5075元,平均每年增加约一倍,然而农民收入增幅趋缓已是不争的事实。农民收入的增长受诸多因素的影响,除了种植环境、自然资源条件、农业产出、农产品价格水平与农产品的生产成本、城镇化水平、农业产业结构等以外,越来越多的学者意识到,提高农民素质是进一步增加农民收入的关键。此外,现代发展理论认为,教育是提高劳动力资源质量的最重要的方法,而劳动力素质的高低是决定其收入多少的重要因素。?表3反映了2009年江西部分地区农村
劳动力文化构成、人均受教育年限及人均纯收入的情况。从中可以看出,农民受教育年限与其收入基本保持一致变动,可见教育在推动农民增收中发挥着重要的作用。另外,根据《2007年江西统计年鉴》,2006年江西农民人均收入按纯收入5等份(最低收入、低收入、中间收入、高收入、最高收入)分组的农村住户基本情况调查结果显示,5个等份平均受教育年限分别为:7.72、7.92、7.97、8.12、8.26年。可以看出,收入的高低与受教育年限明显相关,即收入越高受教育的年限越高。
为了更加显著地反映农村劳动力人均受教育年限与农民收入的关系,拟以“农村劳动力人均受教育年限”作为自变量x,以“农民人均纯收入”作为因变量y,为了减少异常点的影响,本文选取1991―2009年截面数据(表4),建立一元回归模型进行实证分析。
以y为纵轴,x为横轴绘制散点图,发现x和y之间有明显的线性回归趋势,因此可采用一元线性回归模型:y=β0+β1x+ε,其中ε为随机干扰项。
运用PASW Statistics(SPSS18.0),计算结果如下:
y=-10915.9048 + 1765.7072x
t=(-7.6952)(9.4384)
p=(0.0001) (0.0001)
R2=0.847741R=0.920729
由计算结果可知,判决系数达0.847741,表明“农村劳动力平均受教育年限”可解释“农民人均纯收入”变化信息的84.7741%,也说明方程的拟合优度很好。常数项和自变量的t值在5%水平有显著的影响,P值均为0.0001,均小于0.05,表明模型有统计意义。由回归方程可知,在其他条件不变的情况下,农村劳动力平均受教育年限每增加1年,农民人均纯收入增加1765.7072元。
三、农村劳动力人均受教育年限与农民收入结构的关系分析
根据统计年鉴资料,农民收入构成包括工资性收入、家庭经营收入、财产性收入、转移性收入四类。人力资本理论认为,发展教育、提高农民受教育年限会对农民收入结构变化产生影响。如图1所示,教育提高了农民就业能力,增强或改变其从事不同行业的就业动机,以致劳动力配置发生变化,最终使得收入结构产生变化。?2000―2009年江西农民人均受教育年限、人均纯收入及其构成如表5所示。
从表中可以看出,农民的工资性收入即靠出卖劳动获得的收入提高明显,这与农民受教育年限的增加而导致的农民信息获取能力、流动能力、生产能力提高有着一定的联系。再比较2009年与2000年农民人均收入各项构成,工资性收入和家庭经营性收入中的第一产业收入的贡献明显。但是家庭经营性收入中的第二产业、第三产业收入的贡献并不突出,并且家庭经营性收入的第一产业收入波动性较大。因此,通过分析农民收入增长的整体特征和收入构成的变化,实现农民收入的持续增长要稳定家庭经营性收入中的第一产业收入,提高家庭经营性收入中的第二产业、第三产业收入。而根据农业的发展方向和第二、三产业的特点,农民必须拥有较高的技术水平和管理水平。
四、结论及建议
经过上述分析,农民受教育年限的提高对农民收入、收入结构都有着重要的影响。因此,本文提出以下建议:首先,要巩固提高九年制义务教育,合理确定普通农村高中和中等职业教育的比例,加大农村地区高中阶段教育的扶持力度,提高农村后备劳动力的受教育年限,使得农民有较高的素质,提升人力资本进而提高收入水平。其次,加快发展农村职业教
育,统筹协调和综合利用职业教育资源,针对性地引导农民调整产业结构,引导农民参与合理的产业。一方面,要加大培养适应农业和农村发展需要的专业人才力度,支持各级各类学校积极参与培养有文化、懂技术、会经营的新型农民;另一方面,要开展进城务工人员、农村劳动力转移培训,提高其素质和就业能力。根据不同情况开展就业前的引导性培训、技能培训和岗位培训。
注释:
? 西奥多•W. 舒尔茨. 改造传统农业[M] . 北京:商务印书馆,1989.
? 刘巍.“人均受教育年限”三种计算方法的比较 [J]. 北京统计,2003(6).
? 蔡,. 中国人口与劳动问题报告(No.10)[M]. 北京:社会科学文献出版社,2009.
? 罗良针,张莹. 教育人力资本投资对农民增收效应的实证分析:以江西省为例[ J]. 企业经济,2005(1).
? 傅磊. 农民受教育水平与收入关系研究――以浙江省为例[D]. 浙江大学硕士学位论文,2007.
参考文献:
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[2] 刘巍.“人均受教育年限”三种计算方法的比较 [J]. 北京统计,2003(6).
[3] 蔡,. 中国人口与劳动问题报告(No.10) [M]. 北京:社会科学文献出版社,2009.
[4] 罗良针,张莹. 教育人力资本投资对农民增收效应的实证分析:以江西省为例[J].
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[5] 傅磊. 农民受教育水平与收入关系研究――以浙江省为例[D]. 浙江大学硕士学位论文,2007.
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(编辑:张小玲)
范文五:中国省级教育排行(人均受教育年限 1990-2015)
河北 6.3214726.4824096.5674596.4892966.7535996.767866.8860687.173951山西 6.924736.8262416.9341967.0603167.1718847.5338337.5636857.682308内蒙古 6.48826.5060596.60716.4888626.8303387.0017387.1171577.181585辽宁 7.3915016.9850397.1162987.2664477.4071897.638767.8479428.101663吉林 7.1446887.0398417.1590597.4300267.4234757.7735867.7551828.027394黑龙江 7.1078496.8987087.0154797.0529387.2730597.5290567.7340427.856218上海 8.2123117.4449757.6484968.2362218.1049998.7911019.0067578.88508江苏 6.4155816.2627656.3561746.3894866.5622727.0007057.0155486.910436浙江 6.1002326.2298936.3063276.2191566.4747476.417226.7068846.814841安徽 5.2703935.8323845.8962785.5284026.0376146.1493646.2960736.55707福建 5.9534856.0628136.1232635.7476956.2590356.1072586.2860466.734194江西 5.9300956.3242556.3877416.1405676.5289296.2846436.5368697.046689山东 6.2020636.1003966.1797846.0173666.353326.6623526.4214536.50314河南 6.2881286.3964326.4834096.3791166.6728736.7179736.8528737.101409湖北 6.4042856.4482156.5348236.4899296.726716.7198566.9427687.221497湖南 6.5252326.5868936.6617316.5915386.8272366.7814026.9371927.224278广东 6.6437916.6019556.6865776.4644156.8740217.0962266.7898987.504382广西 6.236346.3481596.4024476.2761236.5229926.5829566.6969616.612967海南 6.1866296.3991686.3514126.3265536.4709966.6358526.6435787.212121重庆 6.1527656.2498816.3113386.1145926.449116.5266926.5896026.601017四川 6.0026886.0974356.1573935.9654466.2918056.3674946.428876.569532贵州 4.7993155.2748275.3126134.6783135.3998175.6227835.6864735.849392云南 4.7492235.2858445.3176214.6078125.3914525.3288815.6182425.788871陕西 6.3218566.3596086.4504496.4472576.6518536.8463636.8134917.066054甘肃 5.0465795.4265.4879165.1352055.625935.4912655.7297826.127261青海 5.0264754.7934974.8568954.6571394.9995935.1802484.8986854.692565宁夏 5.5641845.8247475.9126766.0866576.1085766.2145576.5047666.447522新疆 5.608756.3777516.4732336.3608236.6905037.0294197.213887.512038
河北 7.4666197.463557.7396617.7463498.0326588.3786818.3802178.169493山西 7.5711767.8230928.0219868.1661788.2457278.3983278.3833528.417131内蒙古 7.4335677.3542397.7592297.7050367.8780817.7684178.1698458.223356辽宁 8.0321858.1838998.4095968.2658958.4397628.9204888.8388238.746092吉林 8.0252498.2287548.2397258.5028658.6136868.7025978.7992048.468292黑龙江 7.8497457.8246068.250088.2548118.298978.4091598.4919298.459982上海 8.9736069.2666919.3015439.4412579.59499610.1256810.112610.02573江苏 7.0383437.3020167.8532847.7127747.5885327.6903797.8076778.133954浙江 7.0257527.1443857.4630037.3384577.6755857.7599957.9507187.613715安徽 6.5368796.5433086.98377.1317356.9880477.6634197.4873227.038595福建 6.6894396.7740047.4901897.5712447.4567197.586987.4918067.542982江西 7.0116037.1157837.5515997.7182137.479158.2932487.9831067.53133山东 5.5463796.8246717.583077.8316098.0794947.8517977.943897.721857河南 7.2537967.1034477.7192517.9800988.0763297.9667548.2192427.985513湖北 7.2980237.2904177.7651427.9212037.3421417.9201438.0961847.822281湖南 7.2872627.4469287.7976997.8822717.9100198.0514818.1571627.990917广东 7.550187.6122768.0746417.7510928.0943738.0082588.130148.36496广西 6.7940296.8446297.5713017.6150057.6216237.7678718.0157947.659453海南 7.2048357.2512277.6757097.56687.9428028.1904768.4060718.108648重庆 6.6826316.8753537.2755987.3425367.43847.6694637.2465837.391845四川 6.8274316.655727.0648127.203967.2866667.4158497.4544356.837249贵州 5.7267296.075776.148266.5436156.7323556.8887066.9816416.418152云南 5.7885955.8193976.3343786.1949036.1192046.040476.8156816.377819陕西 7.0486227.1441537.7122367.5855357.430428.1115188.262438.062368甘肃 6.066316.3516746.5393436.7204976.7804727.0376037.2358776.860004青海 4.9062165.9679736.1157295.9680366.3484346.7201426.8017946.758106宁夏 6.5407976.6619667.0313477.2812247.3920687.3474967.7026147.374941新疆 7.4641937.9416317.7270578.018.3664118.7931438.485078.203286
河北 8.1301048.1670178.357928.4249388.1680058.6658688.709878.90172山西 8.6965388.7783248.8105868.876438.655969.1529329.3815349.35663内蒙古 8.1921568.3568368.3692518.4945968.5030049.226939.2303819.010204辽宁 8.9224148.9870179.0783779.2372829.05299.4670539.89800810.10491吉林 8.6597028.7763838.8901838.9027678.836079.1010159.2546919.403281黑龙江 8.5319648.6974118.7008878.74578.751619.1147999.2095539.480551上海 10.4382410.454610.5454210.6469110.1217310.483410.654310.56154江苏 8.2526618.4330798.4429518.5460528.5982989.1626729.2613859.422346浙江 8.0601938.1056538.238198.4043388.150678.8203539.2112289.367529安徽 7.3372767.2449827.4402987.6213157.462548.2483068.5163458.52448福建 7.7262857.7468327.8038598.3463698.200688.8297178.5638598.647106江西 7.7120168.2467028.2554548.5228947.77618.7366528.8665139.238496山东 8.093678.2255118.275068.3127758.1719968.6726958.7794688.924759河南 8.0540058.182668.335838.3874357.8778.7044538.6631278.78332湖北 8.2579958.4233648.4855098.4886828.4552969.0471799.2015789.344795湖南 8.1687668.4196518.4327738.4653468.230228.8070878.7214048.957599广东 8.4378148.6801618.7729248.8717098.602419.3331269.3478269.226526广西 8.0339438.0324797.9831768.0956677.669848.6109428.4239028.593333海南 8.1689868.3246958.3452978.4369298.123658.879629.1472029.187713重庆 7.5733927.7239657.7869647.9340997.9641418.7793528.6356028.67599四川 7.2422667.4335687.5147077.6939737.6353748.2165318.4783178.44745贵州 6.5939616.8430547.0455527.0815056.7639467.5886597.6308668.042658云南 6.6625776.7850556.9018436.9052987.006087.6860467.8495547.842157陕西 8.2988478.4003928.5123658.5845458.5989548.9519219.1352319.282965甘肃 6.7773797.06447.1663377.291117.4849948.1542328.2790438.346451青海 6.9927217.1786717.2558697.4479287.0294287.7842397.6094257.964075宁夏 7.6251477.8219668.1279698.2166047.776868.3890988.366668.707386新疆 8.1700048.5113388.5557978.6580098.144589.1770359.0499118.987528
河北 8.8675689.041526山西 9.296589.634122内蒙古 8.9951839.365079辽宁 9.909459.839948吉林 9.3721259.392891黑龙江 9.3542049.375223上海 10.815610.95067江苏 9.3498169.490086浙江 9.0574818.976951安徽 8.7282288.795985福建 8.7926118.871031江西 8.8752478.871761山东 8.9823849.033653河南 8.9998748.826431湖北 9.1109429.33253湖南 9.0200349.302857广东 9.2826449.496065广西 8.7494328.68266海南 9.0984479.198571重庆 8.9555098.941353四川 8.3475988.446953贵州 8.0920877.780726云南 7.7866148.045441陕西 9.1395819.546047甘肃 8.3211578.44493青海 8.0413847.513753宁夏 8.54848.888127新疆 9.1800629.094268