(人大)中国发展指数(RCDI) 编制研究报告 中国调查评价中心 课题主持人：袁卫、 彭非 课题组成员：袁卫、彭非、翟振武、金勇进、喻国明、张小劲、顾海兵、李路路 2007年2月27日

（人大）中国发展指数(RCDI)研究 一、建立RCDI指数的意义 二、RCDI指数的构建方法

一、建立RCDI指数的意义 具体目的： 1、客观评价我国各地区综合发展情况 2、针对发展不协调的现实，寻找区域差异的原因 3、为制定宏观政策提供依据 4、适应建设和谐社会的宏伟目标

一、建立RCDI指数的意义 １、联合国HDI指数与联合国的“人类发展报告” 2、HDI指数的指标结构和理论依据 3、对HDI指数的评价

一、建立RCDI指数的意义 1、自改革开放以来，我国经济和社会取得了迅猛的发展； 2、由于我国幅员辽阔，社会经济发展的地区差异极大； 3、一些地区在经济迅猛发展的同时，居民健康、文化水平和社会环境未能同步发展； 4、地区发展的不平衡，差异扩大的问题引起了宏观决策机构和媒体的强烈关注； 5、建立测量并评价我国地区综合发展水平与差异的指标体系及其指数，是一项有重要意义的工作。

二、RCDI指数的构建方法 RCDI指数对评价方法的要求： 1、评价结论要直观、通俗，容易让人接受； 2、评价过程各个环节之间没有信息传递关系，各个环节的方法可择优选取，然后将这些方法进行组合； 3、评价方法要充分体现RCDI指数的综合全面性、强调均衡发展的特性。

RCDI指数体系结构：

1、RCDI指标体系 选取指标的思路 以HDI指标体系为基础 结合社会指标体系、“十一五”规划的目标 选取代表性强、可操作的指标 采用统计部门的指标数据

RCDI指标体系结构（ ： 正向指标； ： 逆向指标) 出生预期寿命 健康指数 婴儿死亡率 每万人病床数 成人文盲率 教育指数 大专以上程度人口比例 农村居民年人均纯收入 生活水平 指数 人均GDP RCDI指数 城乡居民年人均消费比 城市居民恩格尔系数 城镇失业登记率 第三产业增加值占GDP比例 社会环境 指数 人均道路面积 城市居民人均居住面积 省会城市API 人均环境污染治理投资总额

2、 功效函数多指标综合评价方法之特点 不考虑指标间的相关作用； 指标权数不由功效函数决定； 对无量纲化方法没有限制； 评价结果是一个点值； 指标阈值确定，无论处于哪个集合中，评价值唯一； 可分层处理，从低层次向高层次依次综合，最后得到一个总评价值。

本课题组提出了指数功效函数的改进模型： RCDI指数的无量纲化方法 假设 15个指标实际值的等量变化，在不同的发展阶段上表示的意义不同，认为：当增加（或减少）到一定程度以后，再要增加（或减少）就越来越困难了。这类似于经济学中的边际收益递减规律。

指数功效函数改进模型应满足的性质 单调性 对于正向指标：一阶导数大于零； 对于逆向指标：一阶导数小于零； 凸性 对于正向指标：二阶导数大于零，为下凸函数； 对于逆向指标：二阶导数大于零，为下凸函数；

指数功效函数改进模型的公式 参数的确定： 当 时，表示 达到了“不允许值”，取 ，有： 当 时，表示 达到了“满意值”，取 ， 有： 其中， 为单项评价指标的评价值（或功效分值）； 为单项指标的实际值； 为不容许值（或不允许值）； 为满意值（或刚容许值）；A 、B为正的待定参数。 参数的确定： 当 时，表示 达到了“不允许值”，取 ，有： 当 时，表示 达到了“满意值”，取 ， 有： 从而得出：

1、对于正向指标，取2006年统计年鉴公布的2005年数据实际值的最大值为满意值，最小值为不允许值； 处理指标阈值的原则 在RCDI指数编制中，阈值作如下处理： 1、对于正向指标，取2006年统计年鉴公布的2005年数据实际值的最大值为满意值，最小值为不允许值； 2、对于逆向指标，取2006年统计年鉴公布的2005年数据实际值的最小值为满意值，最大值为不允许值。

指数功效函数改进模型的优点 正向、逆向指标具有统一的形式，弥补了指数记分模型的缺点； 功效函数具有下凸性，解决了正、逆向指标越接近满意值功效分值要上升越快的问题； 该无量纲化方法不受样本变动的影响； 对于互补型的正、逆向指标具有统一的形式； 指标值可以超过阈值，便于历史对比，弥补了幂功效函数的缺点。

3、 RCDI指标构权方法 为了充分体现RCDI指数的现实意义，选取德尔菲法。 其特点在于集中专家的经验与意见，确定各指标的权数，并在不断的反馈和修改中得到比较满意的结果。

4、 RCDI指数合成方法－加权几何平均合成模型 选择指标时，没有考虑指标间相关关系，最好采用乘法（加权几何平均合成）模型； 乘法模型强调各指标评价值的一致性，符合协调均衡发展的客观需要； 乘法模型更加敏感，有助于拉开被评价对象的档次，综合评价的效度更高； 指数功效函数改进模型计算的指标评价值不会出现负值和零值，满足乘法模型对数据的要求。

三、我国省级行政区的RCDI指数 （不含港澳台） （ 根据2006年公布的2005年数据计算）

我国省级行政区RCDI指数结果排序 序位 地区 总指数 1 北京 93.85 17 重庆 73.99 2 上海 92.41 18 湖北 73.93 3 天津 84.40 19 新疆 73.65 4 浙江 82.69 20 海南 5 江苏 80.69 21 广西 73.49 6 广东 78.80 22 宁夏 73.23 7 辽宁 78.15 23 江西 72.68 8 吉林 77.79 24 陕西 72.01 9 福建 77.36 25 四川 71.25 10 山东 77.19 26 安徽 70.95 11 内蒙古 75.56 27 青海 70.09 12 河北 75.31 28 甘肃 69.63 13 山西 29 云南 69.05 14 黑龙江 75.08 30 贵州 66.77 15 湖南 74.13 31 西藏 65.56 16 河南 74.00 全国 74.56

我国省级行政区单项指数结果排序 (1) 序位 地区 健康指数 教育指数 生活水平指数 社会环境指数 1 上海 99.55 北京 100.00 96.55 85.09 2 97.05 92.36 93.95 浙江 82.54 3 天津 88.84 88.80 87.74 82.16 4 辽宁 85.06 83.48 82.59 江苏 79.68 5 吉林 83.72 新疆 81.72 81.82 福建 79.32 6 81.45 山东 79.85 77.90 7 81.84 黑龙江 81.06 广东 78.98 海南 77.72 8 79.62 80.57 内蒙古 78.60 77.64 9 78.05 山西 78.56 西藏 77.62 10 77.61 79.76 76.38 广西 73.81 11 重庆 77.28 79.45 河北 76.29 云南 73.40 12 76.49 79.04 76.09 73.20 13 湖北 75.96 陕西 78.75 76.05 江西 72.96 14 湖南 75.27 78.32 75.31 宁夏 72.47 15 河南 74.58 78.14 75.22 72.25

我国省级行政区单项指数结果排序（2） 序位 地区 健康指数 教育指数 生活水平指数 社会环境指数 16 河北 73.91 广西 77.66 河南 74.54 72.17 17 黑龙江 73.78 浙江 77.32 宁夏 73.86 安徽 72.09 18 72.68 湖北 73.40 重庆 71.43 19 内蒙古 71.98 76.99 新疆 72.98 四川 71.32 20 71.61 76.81 江西 72.90 吉林 70.60 21 海南 71.41 76.61 青海 72.12 70.28 22 71.29 福建 76.48 71.53 69.78 23 陕西 70.09 山东 76.30 71.05 69.59 24 69.96 75.04 70.67 山西 69.30 25 68.68 73.55 甘肃 70.27 69.21 26 68.47 72.83 70.02 68.80 27 67.31 72.63 69.18 辽宁 68.77 28 云南 65.47 72.22 67.67 68.58 29 65.39 71.84 贵州 66.51 湖南 68.26 30 西藏 63.53 71.20 65.86 68.22 31 61.55 60.00 62.44 67.61 全国 73.00 77.84 74.48 73.03

四、对我国RCDI指数的分析

对我国RCDI指数的定性分析 北京 2 1 上海 3 海南 21 14 28 7 20 山西 12 9 24 13 贵州 31 30 29 地区 健康指数（排序） 教育指数（排序） 生活水平指数（排序） 社会环境指数（排序） RCDI指数（排序） 北京 2 1 上海 3 海南 21 14 28 7 20 山西 12 9 24 13 贵州 31 30 29 云南 11

对我国RCDI单项指数的定性分析 （以社会环境指数为例） 地区 城镇登记失业率(％) 第三产业构成(％) 人均道路面积（平方米） 城市人均住房面积（平方米/人） 省会城市API(天) 人均环境污染治理投资总额（元） 社会环境指数 北京 （排序） 2.1 （1） 69.1 10.6 （13） 32.9 （3） 234 （31） 552 （2） 85.09 浙江 3.7（11） 40.0 （14） 16.0 34.8 301 （18） 327 （5） 82.54 上海 4.4 （27） 50.5 11.8 （10） 33.1 322 （12） 496 82.16 江苏 3.6 （8） 35.4 （26） 16.3 28.0 （7） 304 （16） 394 （4） 79.68 福建 4.0 （15） 38.5 （21） 12.1 32.3 349 229 （9） 79.32

我国RCDI分指数聚类分析结果（2） (按照总指数得分大小排序) 第一类（2个）：北京、上海 第二类（5个）：天津、浙江、江苏、广东、福建 第三类（12个）：辽宁、吉林、山东、内蒙、河北、山西、黑龙江、湖南、河南、湖北、新疆、陕西 第四类（12个）：海南、广西、宁夏、江西、四川、安徽、重庆、青海、甘肃、云南、贵州、西藏

我国RCDI指数聚类分析结果（1）

我国RCDI分项指数聚类分析谱系图

我国RCDI指数聚类分析结果（3） 类别 第一类 第二类 第三类 第四类 全国平均 省区个数 2 5 12 31 健康指数 98.30 81.96 75.98 68.61 73.00 教育指数 96.18 80.52 79.55 73.23 77.84 生活水平指数 95.25 81.44 75.69 69.42 74.48 社会环境指数 83.63 79.41 69.94 72.51 73.03 总指数 93.13 80.79 75.18 70.86 74.56

根据2005年公布的2004年数据对RCDI指数的聚类分析（1）

根据2004年数据对RCDI指数的聚类分析（2） 类别 第一类 第二类 第三类 第四类 全国平均 省区个数 健康指数 教育指数 生活水平指数 6 12 11 31 健康指数 97.49 79.30 75.40 66.02 71.13 教育指数 92.76 82.78 78.59 72.23 77.66 生活水平指数 93.66 78.80 74.79 68.40 73.82 社会环境指数 80.60 76.78 67.97 70.05 70.12 总指数 90.89 79.35 74.06 69.09 73.12

根据2005与2004年数据对我国 RCDI指数聚类分析结果的相互比较 从2004年到2005年数据的分析结果变化: 2005年数据分析时，第四类省区数从2004年的11个增加为12个：海南省在2005年的数据分析中从原来的（2004年）第二类退出，进入到第四类；重庆市在2005年的数据分析中从原来的第三类退出，进入到第四类；陕西省在2005年的分析中从原来的第四类退出，进入到第三类 第三类省区数维持不变（12个）：在2005年，重庆市退出，陕西省加入 第二类省区数从6个减少为5个：2005年，减少的省区是海南省 第一类省区数保持不变（2个）

四类地区的RCDI指数及其分指数比较 (根据2005年数据计算)

四类地区的RCDI指数及其分指数离散程度比较 (根据2005年数据计算)

我们关注的问题：我国城乡差距较大 在RCDI指标体系中，用指标“城乡居民人均消费比”测量城乡差距有一定的合理性；因为： 1、消费与收入呈正相关的关系，而消费的数据质量一般好于收入的数据质量； 2、消费占收入的比率比较稳定，用“城乡居民人均消费比”反映城乡差距比较客观。

我国当前的城乡差距状况： 1、城乡居民消费比小于百分之二百的省区仅有上海（189.25%），即上海城镇居民消费比乡村居民大89.25%，或城镇居民消费是乡村的1.89倍。 2、城乡居民消费比指标大于百分之三百五十的省区依次有：西藏（499.90%）、重庆（402.56%）、贵州（396.76%）、云南（391.11%）、甘肃（358.83%）、陕西（350.99%）六个省区。即城镇居民与乡村居民的消费差距在五倍以上。 3、我国经济发达地区的城乡差距相对较小，落后地区的城乡差距相对较大。 4、我国南北部地区的城乡差距基本相近，东西部地区的城乡差距差别比较显著。

几点结论 1、 RCDI指数的特性得到体现：在反映我国地区综合发展水平时更加综合、全面和客观； 3、综合来看，我国第二类地区四个单项指数的发展比较均衡；分单项指数来看, 我国健康指数的地区差异最大,社会环境指数的地区差异最小； 　 4、　与2004年相比,我国2005年社会经济发展的地区分布格局变动不大。 5、为了建设和谐社会，当前城乡差距较大的问题应当引起关注；新农村建设在我国现代化进程和构建和谐社会的过程中具有突出的战略意义。

本研究特色 1、中国的“HDI指数”；无论是指标体系还是指数编制方法都比联合国的HDI指数更符合中国的国情; 2、综合测量经济、社会、健康、环保、教育等方面的地区发展状况和差异；体现了创建“和谐社会”和“科学发展观”的理念和思想； 3、用多元统计的聚类分析方法对我国省级行政区的地区发展水平进行了定量分组； 4、对地区发展测量指标体系的构建：用四个单项指数和一个总指数综合测量地区发展水平和差异； 5、对原有的指数编制方法进行了梳理，改进了原有的指数功效函数编制方法，提出了指数功效函数的改进模型，并在本课题中进行了具体应用； 6、是多学科交叉研究的成果：课题组成员由统计学、经济学、社会学、人口学、新闻传播学、政治学等领域的专家教授组成。

谢谢大家！ 感谢国家统计局在本课题研究中提供的数据和帮助！ 谢谢大家！ 感谢国家统计局在本课题研究中提供的数据和帮助！