高质量发展背景下我国人类发展指数协调性测度
摘要：文章构建了中国人类发展指数（CHDI ）指标体系，测度了我国31个省份1990—2018年CHDI 的5个
分项指数之间的协调发展度，并进一步分析了其时空演变格局。研究表明：（1）全国CHDI 发展水平和协调水平均有显著提升。分项指数方面，民生和收入两个指数增速最快，民生和可持续两个维度的发展水平与其他3个维度的差距较大；地区差异方面，地区内差异大于地区间差异。（2）东北和东部地区的协调发展水平显著高于其他地区。（3）我国CHDI 的协调发展水平在空间上呈正相关，具有“高-高”聚集和“低-低”聚集现象。
关键词：人类发展指数(HDI)；高质量发展；协调发展；时空演变；空间相关性中图分类号：F222文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2021）05-0060-05
高质量发展背景下我国人类发展指数协调性测度
刘呈军，聂富强，任
刘琳个人资料简介栋
（西南财经大学统计学院，成都611130）
基金项目：国家社会科学基金重大项目（16ZDA010）
作者简介：刘呈军（1981—），男，重庆云阳人，博士研究生，讲师，研究方向：宏观经济统计。
聂富强（1964—），男，四川乐山人，教授，博士生导师，研究方向：宏观经济统计。任栋（1957—），男，山西柳林人，教授，博士生导师，研究方向：宏观经济统计。0引言
1990年，联合国开发计划署（UNDP ）对人类发展的内涵进行界定，并进一步给出了人类发展指数（HDI ）的编制方法[1]。HDI 用于衡量一个国家或地区在健康长寿、知识获取、收入水平三个基本方面所取得的成就。
国内外相关学者对HDI 进行了广泛研究[2—5]，杨永恒
等（2006）[6]
基于中国的HDI 指数及其分项指数数据，运用
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聚类分析对中国的人类发展水平进行了划分，并分析了各地区之间人类发展的差异，进一步分析了各个地区在健康、教育和收入3个维度的协调发展程度及其演变趋势。
尚海洋和宋妮妮（2018）[7]
基于HDI 从经济、社会和环境3
个维度，提出了人类可持续发展指数（HSDI)，并测算了全国以及各省份2005—2014年的HDI和HSDI。结果表明，中国HDI和HSDI整体上呈上升趋势，但省域之间差异明显，存在明显的发展不协调现象。由以上文献可知，杨永恒等
（2016）[6]是用描述统计的方法分析HDI 的3个分项指数之间的协调发展情况；尚海洋和宋妮妮（2018）[7]是从省域角度
分析HDI指数和HSDI指数的地区差异，但没有讨论HDI 指数和HSDI指数中的分项指数之间的协调发展情况。
本文将中国人类发展的内涵界定为“寿命、收入、教育、可持续、民生”5个核心维度的发展需求，构建包含5个核心维度的中国人类发展指数（CHDI ）。基于CHDI 指标体系，对我国31个省份1990—2018年的人类发展水平进行测度，然后对CHDI 的5个分项指数之间的协调发展程度进行分析，并利用探索性空间数据分析（ESDA ）方法分析其协调发展度在空间上的演变格局和空间相关性。
1研究方法
1.1
协调发展度模型
测度协调度的常用模型是离差系数协调度模型。离
差系数又称为相对标准差、变差系数或变异系数，是一个表示标准差相对于平均数的相对量，可以反映数据之间的离散趋势。离差系数协调度模型[8]可应用于本文中CHDI 的5个维度（寿命L ()l 、教育E ()e 、收入I ()i 、民生P ()p 、可持续发展S ()s ）之间的协调度：
C =éëêêêù
ûú
ú
úk
（1）其中，k 为调节系数，
本文取k =1。由公式（1）可知，当寿命、教育、收入、民生、可持续发展5个分项指数很小且非常接近时，也会出现C 值较高的低发展水平、高协调度状态。公式（1）只测度了5个维度之间的协调水平，而不能反映其发展水平。人们往往追求的是高发展水平下的高协调这种理想的发展状态，因此应对公式（1）进行修正，使其更科学地反映协调发展水平。
设5个维度的综合发展水平为：
CHDI =α1×L ()l +α2×E ()e +α3×I ()i +α4×P ()p +α5×S ()s （2）
其中，α1、α2、α3、α4、α5为5个维度的权重。取α1=α2=α3=α4=α5=1/5，则综合发展水平为CHDI =1
5
[L ()l +E ()e +I ()i +P ()p +S ()s ]。定义5个维度之间的协
调发展度D 为：
D =C ´CHDI
（3）
通常，协调发展度D 可以划分为10个等级，结果如表
统计观察
形容顺利的成语L ()l ´E ()e ´I ()i ´P ()p ´S ()s æèçöø
÷L ()l +E ()e +I ()i +P ()p +S ()s 55DOI:10.13546/jki.tjyjc.2021.05.012
1所示。
表1
协调发展度等级划分协调发展度D
协调发展等级
协调发展度D 协调发展等级
0~0.1
极度失调衰退型0.5~0.6
勉强协调发展型0.1~0.2
重度失调
衰退型0.6~0.7
初级协调发展型
0.2~0.3中度失调衰退型0.7~0.8中级协调发展型
0.3~0.4轻度失调衰退型0.8~0.9良好协调发展型
0.4~0.5濒临失调衰退型0.9~1.0优质协调发展型
庐组词语1.2探索性空间数据分析（ESDA ）
探索性空间数据分析（ESDA ）用于测度空间单元之间的
关联程度，探索其集聚、异常现象，以及把握空间单元之间的空间作用机制[9]。ESDA分为全局自相关和局部自相关。
（1）全局空间自相关
检验全局自相关的常用统计量是全局Moran’s I （简记为I ），其计算公式为：
I =
åi =1n
åj =1
n
w ij ()X i -X ˉ()X j -X ˉS 2åi =1n
åj =1n
W ij
(i ¹j )（4）
其中，n 为空间单元个数；X i 、X j 分别为空间单元
i 、j 的观测值；
S 2=1n åi =1n
()X i -X ˉ2
；X ˉ=1n åi =1
n
X i ;w ij 是空间权重矩阵W 中第i 行第j 列的元素。w ij 表示空间单元i 和j 之间的空间联系，通常利用是否相邻或空间距离等方法确定。易知I 的取值范围为[-1 1]。I >0，表示空间单元正相关；I <0，表示空间单元负相关；I =0，表示空间单元不相关。
（2）局部空间自相关
全局Moran’s I 是从全局出发测度空间单元之间的平均集聚程度，但不能反映具体空间单元之间的依赖程度，这需要利用局部空间自相关进行分析。检验局部空间自相关的常用统计量是局部Moran’s I i (简记为I i )，计算公式为：
I i =
n ()X i -X ˉåj ¹i
w ij ()
X j -X ˉåi
()X i -X ˉ2
=
()X i -X
ˉåj ¹i
w ij ()
X j -X ˉS
2
=Z i åj ¹i
w ij Z j
（5）
其中，Z i =
X i -X
ˉS
和Z j =X j -X ˉS 为标准化观测值；
S 2=1n åi =1
n
()X i -X ˉ2
；w ij 为空间权重。若I i >0，表示局域
空间正相关，即为“高-高”（HH ）或“低-低”（LL ）集聚。若I i <0，表示局域空间负相关，即为“高-低”或“低-高”集
聚。若I i =0，表示局域空间不相关。2实证分析2.1
CHDI 指标体系构建
根据已有分析，本文在UNDP 所建立的包含“寿命、收入、教育”3个维度的HDI 指标体系基础上增加“民生、可持续发展”两个维度。其中，“寿命、教育和收入”3个维度
中的指标沿用标准的HDI 中的指标，而“民生、可持续”两个维度中的指标选取充分考虑了科学性、相关性以及数据的可获得性。由“寿命、教育、收入、民生、可持续发展”5个维度构成的指标体系称为中国人类发展指数（CHDI ）指标体系。具体地，可持续发展利用环境资源指数和科技创新指数的几何平均来衡量，其中环境资源指数则用碳排放强度（二氧化碳排放量/GDP ）的正向化表示，科技创新指数则用研究与开发（R&D ）投入强度（R&D 投入量/GDP 总量）表示；民生维度则利用社保指数和恩格尔系数的几何平均来衡量，其中，社保指数基于社会保障水平（社会保障总支出/GDP ）来表示。完整的CHDI 指标体系如表2所示。其中，“寿命、教育和收入”3个维度中的指标阈值为UNDP 给定的阈值，“民生和可持续”两个维度中的指标阈值是根据“十三五”规划的目标值估计的2020年各省份的最大值。
表2
CHDI 指标体系
综合指数中国人类发展指数(CHDI)
一级指数寿命指数L ()l 教育指数
E ()e 收入指数I ()i 民生指数P ()
p 可持续发展指数S ()s 二级指数
平均预期
寿命
平均受教
育年限
预期受教
育年限
人均GNI (ppp 美元)恩格尔系数社会保障
指数
科技创新
指数环境资源
指数
计算公式
寿命指数=（平均预期寿命-20）/（85-20）
平均受教育年限=（在读小学人数*6+在读初
中人数*9+在读高中人数*12+在读大专及其
以上人数*16）/调查总人数预期受教育年限=6~11岁小学毛入学率*6+
12~14岁初中毛入学率*3+15~18岁高中毛入
学率*3+18~21岁大学毛入学率*4收入指数=[log （人均GNI （ppp$））-log （100）]/[log （75000）-log （100）]
混合恩格尔系数=（城镇食品支出*城镇人口
比例+农村食品支出*农村人口比例）/（城镇
消费性支出*城镇人口比例+农村消费性支出*农村人口比例）。
恩格尔系数=（0.8-混合恩格尔系数）
/（0.8-0.2）社保指数=（社会保障水平-0）/（0.3511-0）
科技创新指数=R&D 投入量/GDP 总量环境资源指数=（0.003507-碳排放强度）/
（0.003507-0）
本文数据来源于国家统计局、各省份统计年鉴、行业
统计年鉴等。基于表2中的CHDI 指标体系，首先计算我国31个省份（不含港澳台）1990—2018年CHDI 的5个分项指数，然后利用公式（1）至公式（3）可以计算5个分项指数的综合发展水平CHDI 和协调发展度D。2.2协调性分析
2.2.1
人类发展分项指数的总体特征
由下页表3和图1可知，1990—2018年5个维度的发展水平持续稳定增长。其中，民生指数增速最快，由1990年的0.036增长到2018年的0.585，年均增长率高达10.45%，远高于其他4个指数的增长。我国
民生发展水平与寿命、教育、收入3个维度的发展水平差距较大。收入指数的增长速度排名第二，由1990年的0.346提升到2018年的0.785，年均增长率为2.97%。可持续发展的增速排名第三，由1990年的0.315增长到2018年的0.537，年均增长率为1.92%。由于过去很长一段时间我国对科技创新和
环境保护重视程度不够，环境处于生态赤字扩大的状况，因此我国可持续发展水平一直不高。教育指数由1990年的0.441平稳增长到了2018年的0.693，年均增长率为1.63%，相比民生指数和可持续发展指数增长较慢，但起点水平相对更高。教育是国家发展的根基，应大力加强教育发展水平。寿命指数由1990年的0.748平稳增长到2018年的0.880，年均增长率为0.58%，增长较慢，但这与寿命指数的起点较高有关，很难获得较高的发展速度。
表3CHDI各分项指数及其协调发展度总体水平
年份
1990
1995
2000
2005
2010
2015
2018
年均增长率(%)寿命
指数
0.748
0.771
0.795
0.818
0.842
0.866
0.880
0.58
教育
指数
0.441
0.461
0.506
0.533
0.583
0.617
0.693
1.63
收入
指数
0.346
澳大利亚留学条件0.440
0.509
0.593
0.685
0.751
0.785
2.97
民生
指数
0.036
0.060
0.133
0.203
0.312
0.478
0.585
10.45
可持续
发展指数
0.315
0.335
0.392
0.438
0.489
0.523
0.537
1.92
CHDI
0.265
0.316
0.403
0.470
0.552
0.631
0.685
3.46
协调
发展度
0.254
0.328
0.474
0.567
0.668
0.757
0.806
4.22
1.000
0.900
0.800
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000
寿命指数教育指数收入指数
民生指数可持续发展指数协调发展度
1990199520002005201020152020
图1CHDI各分项指数及协调发展度趋势图
2.2.2我国人类发展的协调发展度总体特征
从人类发展的综合发展水平（CHDI）来看，1990—2018年CHDI显著提升，年均增长率为3.46%。1990年，CHDI值为0.265，2010年提升到0.552。按照UNDP对人类发展水平等级的划分标准，我国从低人类发展水平上升到了中等人类发展水平。2018年，CHDI值进一步上升到0.685，即将进入高人类发展水平。我国CHDI持续稳定增长，主要由收入指数和民生指数拉动，而寿命、教育、可持续发展增长相对缓慢。
从人类发展的协调发展度（D）来看，1990—2018年，协调发展度D同样取得显著提升，年均增长率为4.22%。1990年协调发展度为0.254，属于中度失调衰退型；2002年协调发展度为0.530，属于勉强协调发展型；2018年协调发展度为0.806，属于良好协调发展型。
2.2.3我国人类发展的协调发展度地区差异特征
为了分析31个省份以及四个地区的人类发展协调发展度D的差异程度，本文计算了能够反映31个省份协调发展度D总差异的泰尔指数T，以及东部、中部、西部、东
北四个地区之间的差异T
b 和地区内差异T
w
，结果如表4
所示。根据泰尔指数的分解公式有T=T
b +T
w
。
由表4和图2可知，整个研究期间我国31个省份人类发展的协调发展度变化趋势分为两个阶段：1990—1996年，呈现缓慢上升趋势，即31个省份的差异在逐步扩大，1996年泰尔指数达到最大值0.0327；1996—2018年，基本呈现逐年下降趋势，2018年为0.0098，说明1996年后我国人类发展的协调发展度在省域之间的差距在逐渐缩小。由图2可知，四大地区之间的差异T
b
和地区内差异T
w
的走势与泰尔指数T的走势基本保持一致。四大地区的区内差异显著高于区间差异，区内差异对总差异的贡献率均高于区间差异对总差异的贡献率，这表明造成协调发展差异的主要原因在于东部、中部、西部、东北四大地区内部的差异。其中，区内差异最小的是中部和东北两个地区，差异最大的是东部地区。因此，应重点缩小四大地区内部的差异，尤其是东部和西部地区内部的差异，同时兼顾四个地区之间的差异问题。
2.2.4人类发展的协调发展度省际格局演变
基于表1的协调发展等级划分标准，对我国31个省份在代表性年份的人类发展协调发展度D进行等级分类，结果如下页表5所示。
从时间演变上看，由表5可知，1990—2018年31个省份协调发展的类型结构在不断优化升级，协调发展水平不断提高。1990年，重度失调衰退型比重为22.58%，中度失调衰退型比重为67.74%；1995年，重度失调衰退型下降到了6.45%，中度失调衰退型比重下降为61.29%；2000年，重度失调和中度失调衰退的省份已全部上升到了轻度失调衰退型及以上等级；2010年，轻度失调衰退型消失，全部上升为濒临失调型及以上；2018年，勉强协调发展及以上的等级达到了100%，已不存在不协调的省份。这充分说明了我国31个省份协调发展关系呈上升的态势。
从空间分布看，东北和东部沿海省份的协调发展度明显高于中西部地区，而四川、重庆、陕西和湖北
又显著高于中西部地区其他省份。2018年，31个省份的协调发展度在[0.513，0.965]，省份之间的差异较大，从勉强协调发展跨越到优质协调发展，同时存在5个发展等级：北京、上海为表4省域CHDI分项指数的协调发展水平泰尔指数
年份
泰尔指数T
区间差异T b
贡献率(%)
区内差异T w
贡献率(%)
东部区内
中部区内
西部区内
东北区内
1990
0.0301
0.0134
44.51
0.0167
55.49
0.0129
0.0010
0.0027
0.0001
1996
0.0327
0.0144
44.10
0.0183
55.90
0.0136
0.0007
0.0037
0.0003
2002
0.0129
0.0042
32.34
0.0087
67.66
0.0060
0.0002
0.0023
0.0002
2008
0.0102
0.0037
36.25
0.0065
63.75
0.0047
0.0001
0.0016
0.0001
2014
0.0093
0.0042
45.19
0.0051
54.81
0.0023
0.0001
0.0026
0.0001
2018
0.0098
0.0046
46.94
0.0052
53.06
0.0011
0.0003
0.0037
0.0001
注：四个地区按国家统计局10：6：12：3的标准划分。
0.0350
0.0300
0.0250
0.0200
0.0150
0.0100
0.0050
0.000019901993199619992002200520082011201420162018
泰尔指数T区间差异T区内差异T东部
中部西部东北
图2CHDI分项指数的协调发展水平泰尔指数趋势图
优质协调发展；天津、浙江、江苏、辽宁为良好协调发展；河北、吉林、黑龙江、安徽、福建、山东、湖北、湖南、广东、重庆、四川、陕西、河南、江西、甘肃15个省份为中级协调发展；山西、广西、海南、云南、青海、宁夏、新疆、贵州8个省份为初级协调发展；内蒙古和西藏为勉强协调发展。北京、天津、上海3个直辖市随着其经济社会全方位的快速发展，已成为全国协调发展的高地，而西藏、内蒙古、贵州、新疆等省份由于受发展基础以及地理条件的制约，为协调发展程度最低的省份。
我国人类发展进程中协调发展程度不断提高，但省份之间差异很大，具有较大的改善空间。一些省份是由于综合发展水平滞后于协调程度，如甘肃，需要提高各分项指数的综合发展水平；一些省份综合发展水平和协调程度都比较低，如西藏、内蒙古、新疆、青海等，这些省份需要在提升分项指数综合发展水平的同时提高其协调度。
2.3协调发展水平空间相关性
2.3.1分项指数的空间相关性
本文基于边界相邻空间权重对我国人类发展的5个分项指数进行空间相关性分析，利用GeoDa软件计算各分项指数的全局Moran’s I，结果如表6所示。
表6分项指数在代表性年份的全局Moran’s I
分项指数寿命收入教育民生可持续
1990
0.6090
0.3462
0.3794
0.4120
-0.6362
1995
0.5927
0.4100
0.4514
0.3543
-0.3805
2000
0.5543
0.5531
0.5977
0.2784
-0.1072
2005
0.4878
0.6147
0.5690
0.2596
-0.2090
2010
0.3902
0.4607
0.5001
0.2260
-0.1940
2016
0.2376
0.2507
0.4723
0.2083
0.1738
2018
0.2262
0.2103
0.4651
0.2007
0.1905
（1）寿命指数：1990—2018年，全局Moran’s I为正但在逐渐变小，表明我国寿命指数在省份之间呈正相关性，且相关程度在下降。这是由于经济、教育、环境资源、医疗资源等方面的均衡发展，使得我国寿命指数在空间上的相关性越来越弱。
（2）收入指数：1990—2010年，全局Moran’s I在0.3以上，收入指数呈空间正相关，高收入省份聚集在东部沿海地区，低收入省份聚集在西部地区；2011—2018年，随着我国产业结构调整和转移，以及西部大开发等战略成效日渐凸显，收入水平的空间聚集程度逐渐弱化。
（3）教育指数：1990—2018年，全局Moran’s I稳定在0.4左右，表明我国教育发展水平在空间上的正相关性比较稳定。东部地区由于其经济水平、国家政策、文化历史等方面的优势，使该地区一直保持“高-高”聚集；而东北地
区具有良好的工业基础、高等教育发展较早等，
使该地区也呈“高-高”聚集；西部地区由于经济
发展水平较低、基础设施建设滞后，以及师资力
量不足等原因，使该地区呈“低-低”聚集。总体
来看，东部、东北、中部和西部地区教育水平依此
递减。
医院妇产哪家好（4）民生指数：1990—2018年，全局Moran’s I从0.4120逐渐下降到0.2007，表明我国民生指
数在空间上呈正相关，且空间相关性有逐渐减弱
的趋势。由于东部沿海地区率先实施改革开放，城镇化率远高于其他地区，使得民生指数在东部沿海
地区呈现“高-高”聚集，在西部地区呈现“低-低”聚集。随着我国经济社会的不断发展，以及政府在民生发展方面对中西部地区的转移支付，使地区之间的民生发展差距明显缩小，民生指数在空间上的聚集现象逐渐弱化。
（5）可持续发展指数：1990—2010年，全局Moran’s I 为负，其绝对值越来越小，表明这一阶段可持续发展存在空间异质性。研究发现，可持续发展中的环境资源指数呈空间正相关，但科技创新指数在空间上具有强异质性，导致可持续发展在空间上呈现异质现象。2011—2018年，环境资源指数的空间正相关性在减弱，而由于创新创业政策的实施，科技创新在空间上出现了溢出效应，使得可持续发展呈现了弱的空间正相关性。
2.3.2协调发展度的空间相关性
（1）全局自相关性
由图3中的全局Moran’s I趋势图可知，整个研究期间，全局Moran’s I位于[0.2557 0.3932]，表明我国31个省份人类发展的协调发展度在空间上呈正相关关系，具有空间依赖性，即协调发展度高的省份之间趋同，形成“高-高”聚集，协调发展度低的省份之间趋同，形成“低-低”聚集。全局Moran’s I测度了空间单元之间的平均集聚程度，但具体某一省份与其相邻省份之间的依赖性，需利用局部Moran’s I i 进行检验。
1990199520002005201020152020 0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
图3CHDI协调发展度的全局Moran’s I趋势图
（2）局部自相关性
利用GeoDa软件对31个省份在代表性年份的协调发展度进行局部相关性分析，31个省份的聚集类型如下页表7所示。由表7可知，在代表性年份中，位于第二象限（L-H）和第四象限（H-L）的省份相对较少，更多的省份位于第一象限（H-H）和第三象限（L-L）。因此，我国31个省份人类发展的协调发展度在局部空间上依赖性和异质性并存，并且这种依赖性和异质性变化较小，这与全局Mo-ran’s I检验的结果基本一致。
表531个省份人类发展的协调发展类型分布
协调发展类型重度失调衰退中度失调衰退轻度失调衰退濒临失调衰退勉强协调发展初级协调发展中级协调发展良好协调发展优质协调发展
1990
7(22.58%)
21(67.74%)
2(6.45%)
1(3.23%)
1995
2(6.45%)
19(61.29%)
7(22.58%)
2(6.45%)
1(3.23%)
2000
12(38.71%)
15(48.39%)
2(6.45%)
2(6.45%)
2005
1(3.23%)
12(38.72%)
13(41.94%)
3(9.68%)
2(6.45%)
2010
1(3.23%)
12(38.71%)
14(45.16%)
2(6.45%)
2(6.45%)
2015
1(3.23%)
4(12.90%)
11(35.48%)
12(38.71%)
2(6.45%)
1(3.23%)
2018
2(6.45%)
8(25.81%)
15(48.39%)
4(12.90%)
2(6.45%)
从整体分布情况来看，2010年以前，“高-高”聚集型的省份基本位于京津地区、长三角地区以及东北地区，2010年以后“高-高”聚集型省份扩展为京津地区、长三角地区、渝鄂地区。整个研究期间的“低-低”集聚型省份基本位于西部地区。31个省份明显呈现“高-高”集聚和“低-低”集聚两极化趋势，“低-高”和“高-低”两种集聚型相对较少。说明我国CHDI协调发展水平的差异很大程度上体现为东部、东北部与中西部之间的区域差异。一些原来发展基础薄弱、相邻省份也相对落后的省份，经过近30年的发展，仍没有摆脱协调发展相对落后的局面，如云南和广西等省份。截至2018年，我国仍有12个省份位于“L-L”象限内，只比1990年减少了6个省份，这说明我国人类发展实现协调发展目标的路还很长。
3结论
本文在寿命、收入、教育3个维度基础上增加民生、可持续两个维度对中国人类发展的内涵进行了扩展，并建立了中国人类发展指数（CHDI）指标体系。结合协调度模型以及ESDA分析方法，对我国人
类发展的协调性以及空间相关性进行了分析。
研究结果表明：（1）1990—2018年，我国人类发展的协调发展程度稳步上升，协调发展类型由1990年的“中度、重度失调衰退”型占90.32%，提升到2018年的“勉强及以上的协调发展”型占100%，协调发展的区域范围明显扩大。（2）可持续和民生发展迅速，但由于其起步晚，明显滞后于其他3个维度的发展水平。因此，民生和可持续两个维度的发展水平偏低，成为影响我国人类发展协调性不高的主要原因。（3）31个省份人类发展的协调发展度在空间上呈正相关，其中长三角、京津地区为主要的“高-高”集聚地区，且聚集范围有逐渐扩大的趋势。
参考文献:
[1]UNDP.Human Development Report1990[M].New York：Oxford Uni⁃versity Press,1990.
[2]刘呈军，聂富强，任栋.我国人类发展水平的测度研究——基于新发
展理念的HDI拓展研究[J].经济问题探索,2020,(3).
[3]Noorbakhash F.The Human Development Index:Some Technical Is⁃sues and Alternative Indices[J].Journal of International Development, 1998,(10).
[4]Sen A,Anand S.Human Development Index：Methodology and Mea⁃surement[J].Human Development Occasional Papers,1994. [5]UNDP.Human Development Report2010[M].New York：Oxford Uni⁃versity Press,2010.
[6]杨永恒，胡鞍钢，张宁.中国人类发展的地区差距和不协调——历史
视角下的“一个中国，四个世界”[J].经济学(季刊),2006,(2). [7]尚海洋，宋妮妮.人类可持续发展指数测算与演变特征——对我国31个省2005、2010、2014年的分析[J].兰州财经大学学报,2018,34 (4).
[8]范柏乃，张维维，贺建军.我国经济社会协调发展的内涵及其测度研
究[J].统计研究,2013,30(7).
[9]Messner S F,Anselin L,Baller R D,et al.The Spatial Patterning of County Homicide Rates：An Application of Exploratory Spatial Data Analysis[J].Journal of Quantitative Criminology,1999,15(4).
（责任编辑/易永生）
表7代表性年份各省份CHDI协调发展度空间相关模式
年份1990 2000 2010 2018
第一象限（H-H）
黑龙江、吉林、北京、天津、
上海、江苏、浙江
黑龙江、吉林、北京、天津、
上海、江苏、辽宁
吉林、北京、天津、上海、
江苏、浙江
北京、天津、山东、上海、
江苏、浙江、福建、湖北、重庆
第二象限(L-H)
内蒙古、河北
内蒙古、河北、浙江
内蒙古、河北、安徽、
江西、福建
河北、河南
安徽、江西
第三象限(L-L)
新疆、西藏、四川、重庆、甘肃、宁夏、山西、河南、青海、安徽、
江西、海南、云南、广西、贵州、湖南、湖北、福建
新疆、西藏、四川、甘肃、山西、河南、山东、安徽、江西、海南、
云南、广西、贵州、湖南、湖北、福建
新疆、西藏、宁夏、甘肃、山西、河南、海南、云南、广西、贵州、
湖南、四川
新疆、西藏、宁夏、甘肃、山西、海南、云南、广西、贵州、青海、
内蒙古、吉林
第四象限(H-L)
陕西、辽宁
广东、山东
青海、陕西、重庆、广东、宁夏
青海、陕西、重庆、广东、辽宁、黑
龙江、湖北、山东
陕西、四川、广东、辽宁、黑龙江、
湖南
Coordination Measurement on China’s Human Development Index Under the
Background of High-quality Development
Liu Chengjun,Nie Fuqiang,Ren Dong
(School of Statistics,Southwestern University of Finance and Economics,Chengdu611130,China)
Abstract:This paper constructs the index system of China’s Human Development Index(CHDI),measures the degree of co-ordinated development among the five subindexes of CHDI for31provinces in China from1990to2018,and further analyzes its spatial-temporal evolution pattern.The study shows that：（1）China’s CHDI development level and coordination level have both improved significantly.As for the subindexes,the two indexes of livelihood and income have the fastest growth rates,and the de-velopment levels of the livelihood and sustainability dimensions are different from the other three dimensions.In terms of regional differences,intra-regional differences are greater than inter-regional differences.（2）The coordinated development level in the northeastern and eastern regions is significantly higher than that in other regions.（3）The coordinated development level of China’s CHDI is positively correlated spatially,with“high-high”clustering and“low-low”clustering phenomenon.
Key words:Human Development Index(HDI);high-quality development;coordinated development;spatial-temporal evo-lution;spatial correlation

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