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人均gdp百强城市大洗牌:克拉玛依跃升第一无锡第二 深圳从榜首跌至第七

发布时间:2021-06-18 05:49:15 次浏览

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人均gdp百强城市大洗牌:克拉玛依跃升第一无锡第二 深圳从榜首跌至第七
2021/06/17  搜狐城市
随着第七次全国人口普查数据的出炉,全国及各大城市的人均gdp也尘埃落定。
2020年,全国人均gdp达到71965元,比2019年增长1073元。不过对于各大城市来说,由于获得了更准确的人口数据,一些城市常住人口出现大幅增长,人均gdp也随之回调。在全新的人均gdp百强城市中,共有52座城市出现不同程度的回调,其中包括上海、深圳、广州等一线城市,以及苏州、无锡等经济强市。
人均gdp城市格局也迎来大洗牌,深圳从榜首跌至第七,北京连超5城晋级前三,广州遗憾掉出前十。十强城市变为克拉玛依、无锡、北京、鄂尔多斯、南京、苏州、深圳、上海、常州和珠海,也是全国仅有的10个跨过发达经济体门槛(2万美元)的城市。
一场轰轰烈烈的人口普查,让我们有机会重新审视各大城市的发展程度。
-01-
克拉玛依重回榜首
京深沪等10城跨过发达经济体门槛
截至目前,全国所有省份均公布了各地市具体人口数据。搜狐城市梳理了300余个地市2020年的gdp总额和常住人口数据,得到了全新的人均gdp百强城市榜单。
值得注意的是,本文各地人均gdp计算方式为2020年gdp除以常住人口,因七普人口数据为2020年11月1日零时的数据,并非全年的平均人口数量,故而计算所得的人均gdp与实际情况可能存在一定误差,最终数据以各地统计局公布的年鉴为准。
2020年,人均gdp最高的10座城市分别是克拉玛依、无锡、北京、鄂尔多斯、南京、苏州、深圳、上海、常州和珠海。这10座城市人均gdp均超过14万元,按当年的平均汇率折算均超过2万美元,跨过发达经济体的门槛。
新疆小城克拉玛依重回榜首,实际上不算太令人意外。在过去30年里,克拉玛依经常是中国人均gdp第一的城市。它因石油建城、以石油命名,被誉为新中国的石油长子,境内的克拉玛依油田更是新中国开发最早、时间最久且目前仍在开发的油田。
丰富的石油储备,让这座小城形成了以石油工业为核心,带动农业、零售贸易、邮电、快递、旅游等多项服务业共同发展的态势,人均gdp遥遥领先。2019年,深圳人均gdp曾短暂反超克拉玛依,但随着七普数据公布,人口增量巨大的深圳退至第七,克拉玛依重回榜首。
前十名之后,共有8座城市人均gdp处于13万元量级,分别是东营、杭州、广州、扬州、海西州、宁波、镇江和舟山。还有6座城市处于12万元量级,分别是南通、武汉、厦门、青岛、福州和长沙。
这些城市都不简单,它们要么“家里有矿”,比如因石油而兴的克拉玛依、东营,煤炭资源丰富的鄂尔多斯,以及矿产资源丰富的海西州;要么“家里有厂”,比如工业制造业十分发达的苏州、深圳、无锡、青岛等经济强市;要么就是“小而精”,比如珠海、扬州等既宜居又宜业的城市。
长沙之后,还有19个城市人均gdp在10万元至12万元之间,包括天津、济南、合肥、佛山、泉州等经济强市,以及阿拉善、榆林、乌海等资源型城市。此前位列10万元以上量级的郑州、成都、东莞,都因人口增量较大,人均gdp回调至10万元以下。
整体来看,2020年全国共有43座城市人均gdp在10万元以上,94座城市超过全国水平(71965元)。与2019年相比,2020年各大城市、尤其是重点城市的人均gdp,在更准确的人口数据下迎来了一场“大洗牌”。
-02-
广深下滑北京上扬
无锡人均gdp居万亿俱乐部之首
搜狐城市梳理了23个万亿gdp城市的人均gdp相关数据,发现它们的排名出现明显变化。
无锡以16.58万元的成绩位居万亿俱乐部之首,在全国也仅次于克拉玛依。地处长三角黄金位的无锡制造业极其发达,又享受了上海产业结构调整带来的资源外溢“福利”,gdp长期高居前15,人口却是万亿城市中最少的(746万),人均gdp自然极高。
北京人均gdp一直都是高居前列。由于人口数据较为准确,北京2020年与2019年人口数据相差不大,人均gdp不降反升,以16.49万元的成绩紧随无锡之后,成为万亿城市中仅有的两个人均gdp突破16万元的城市。
北京之后,南京、苏州、深圳、上海均处在15万元量级,杭州、广州、宁波位于13万元量级,南通、武汉、青岛、福州和长沙处在12万元量级,泉州、佛山、济南、合肥、天津位于10-12万元量级。仅有4座城市人均gdp不足10万元,即郑州、成都、重庆和西安。
由于人口数量变化较大,23个万亿gdp城市中有17个城市人均gdp都出现回调,基本上人口增量越大回调数值也越高。受此影响,2019年曾经跨过发达经济体门槛的广州、杭州、武汉、宁波和长沙,又在2020年退出此列。只有6个城市因人口数据变化不大、甚至出现负增长,人均gdp不降反升,分别是北京、南通、泉州、济南、天津和重庆。
也正是由于这一轮“挤水”,万亿gdp城市的人均排名出现明显变动。无锡超过老对手深圳,问鼎冠军宝座;北京连超深圳、苏州和南京,令人惊艳;南京反超苏州,在强省会道路上再进一步;“第五大一线城市”的热门选手杭州,实现了对广州的超越;北方工业重镇济南、天津超过郑州;西安被重庆反超,成为万亿城市中人均gdp最低的城市。
-03-
沪苏等53城人均gdp“挤水”
天津人口大减人均gdp上升17位
当然,不仅是重点城市,全国百强榜中人均gdp回调现象也十分普遍。
与2019年人均gdp相比,百强榜中共有53座城市都出现了回调现象。其中省会城市和部分经济强市由于人口增量较大,人均gdp回调较多。
人口增量普遍较大的珠三角城市,人均gdp回调的数值也相对较大。2019-2020年,深圳、广州、东莞、佛山、中山和珠海常住人口分别增加421万、337万、200万、134万、104万和42万,这当然不是它们真实的一年人口增量,而是对此前统计数据的一种“纠偏”。
它们的人均gdp因此出现大幅回调,回调数值均超过1.9万,高居前十,名次也出现不同程度的下滑。深圳从榜首跌至第七,珠海从第五掉至第十,广州直接跌出前十,佛山、东莞、中山分别下滑9、17、42名,东莞掉出人均gdp“10万元俱乐部”。
大部分省会城市在“欢庆”人口增长的同时,人均gdp也不可避免地回调。除广州之外,长沙、武汉、成都、郑州、杭州、西安、乌鲁木齐、昆明、太原、贵阳、拉萨、南昌、合肥、呼和浩特、南京、长春、沈阳、福州人均gdp也出现不同程度的回调,成都、郑州、南昌因此掉出“10万元俱乐部”。仅有济南因过去一年人口增量不足30万,处于较稳定的区间,人均gdp有小幅增长。
还有一些经济强市的人均gdp也出现了回调,包括上海、苏州、无锡、厦门、宁波、青岛、大连等。这些城市经济发展水平较高,城市建设和公共服务相对完善,人口“纠偏”幅度也较大。
此外,也有一些城市人均gdp有所上升,比如直辖市中的北京、天津和重庆。其中北京和重庆人口增量处于相对稳定的区间,天津的常住人口则在过去一年间减少了175万,因而北京和重庆的人均gdp都只有小幅增长,天津则直接增长了11264元,名次上升17位。
值得注意的是,2020年人均gdp的“挤水”以及排名的升降,并不意味着这些城市的竞争力陡然生变,而是在更准确的人口数据下,城市人均gdp回归到更合理的水平。
-04-
福建全省跻身百强
江浙上榜城市数量高居前三
从人均gdp百强城市的省份分布来看,福建和江苏无疑是最亮眼的两个省份。福建是唯一一个所有地市全部上榜的省份,且厦门、福州、泉州、三明和龙岩均排在35名之内,成绩傲人。
有关专家分析认为,福建9地市集体上榜,且人均gdp均超过全国平均水平,凸显了各地发展的均衡性。尤其是福建的山区市,人均山林面积很大,且是林改、科特派等创新制度的发源地,人们得以从林业、农业等产业中获得较多收益;加上福建民营经济较为发达,即便是山区市多年来也形成了较完善的特色产业基础。此外,福建已实现市市通高铁、县县通高速,基础设施较完善,也有利于区域的均衡发展。
江苏则是上榜城市数量最多的省份,共有12个城市上榜,占了榜单的1/10还多。全省13个地市仅有宿迁没有上榜,还排在第118名,距离榜单不算太远,“苏大强”的均衡性名不虚传。
探索建设共同富裕示范区的浙江共有8个城市上榜,仅剩浙西南的衢州、金华和丽水未在其中。这3座城市,也是浙江人均可支配收入最低的城市。如何实现经济高质量发展、完善收入分配改革,将是浙江在建设共同富裕示范区中面临的首要挑战。
广东、山东和内蒙古都有6个城市上榜。其中广东上榜城市均位于珠三角,基本都是工业制造业强市。内蒙古和山东的上榜城市则有一些资源型城市或老工业城市,比如鄂尔多斯、包头、东营、淄博等。
湖南、湖北、安徽和新疆都有5个城市上榜,江西、河南有4个城市上榜,辽宁有3个城市上榜,陕西、四川、西藏、云南、甘肃有2个城市上榜,黑龙江、河北、山西、广西、贵州、宁夏、青海、吉林各有1个城市上榜。
此外,共有7个省会城市未能进入全国百强,分别是银川、兰州、海口、南宁、西宁、石家庄和哈尔滨。它们都不是本省人均gdp最高的城市,银川低于石嘴山,兰州低于嘉峪关和金昌,海口低于三亚,南宁低于柳州、防城港和北海,西宁低于海西州,石家庄低于唐山、廊坊和秦皇岛,哈尔滨低于大庆。
还有11个省会城市,也不是省内人均gdp最高的城市,包括南京、济南、广州、成都、福州、昆明、拉萨、乌鲁木齐、呼和浩特、西安和沈阳。仅有9个省会城市是省内人均gdp最高的城市,分别是杭州、郑州、长沙、武汉、南昌、合肥、贵阳、太原和长春。
七普人口变化情况显示,过去十年人口加速向省会聚集(详见《省会城市人口竞逐》)。但从人均gdp指标来看,部分城市的经济增长速度似乎并未能赶上人口集聚的程度。在更准确的人口数据下,我们有机会重新审视各大城市的经济发展水平,对城市的评估以及一些政策调整,也应建立在这一更合理的数据基础之上。
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