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人均GDP百強城市大洗牌:克拉瑪依躍升第一無錫第二 深圳從榜首跌至第七

發布時間:2021-06-18 05:49:15 次瀏覽

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人均GDP百強城市大洗牌:克拉瑪依躍升第一無錫第二 深圳從榜首跌至第七
2021/06/17  搜狐城市
隨著第七次全國人口普查數據的出爐,全國及各大城市的人均GDP也塵埃落定。
2020年,全國人均GDP達到71965元,比2019年增長1073元。不過對于各大城市來說,由于獲得了更準確的人口數據,一些城市常住人口出現大幅增長,人均GDP也隨之回調。在全新的人均GDP百強城市中,共有52座城市出現不同程度的回調,其中包括上海、深圳、廣州等一線城市,以及蘇州、無錫等經濟強市。
人均GDP城市格局也迎來大洗牌,深圳從榜首跌至第七,北京連超5城晉級前三,廣州遺憾掉出前十。十強城市變為克拉瑪依、無錫、北京、鄂爾多斯、南京、蘇州、深圳、上海、常州和珠海,也是全國僅有的10個跨過發達經濟體門檻(2萬美元)的城市。
一場轟轟烈烈的人口普查,讓我們有機會重新審視各大城市的發展程度。
-01-
克拉瑪依重回榜首
京深滬等10城跨過發達經濟體門檻
截至目前,全國所有省份均公布了各地市具體人口數據。搜狐城市梳理了300余個地市2020年的GDP總額和常住人口數據,得到了全新的人均GDP百強城市榜單。
值得注意的是,本文各地人均GDP計算方式為2020年GDP除以常住人口,因七普人口數據為2020年11月1日零時的數據,并非全年的平均人口數量,故而計算所得的人均GDP與實際情況可能存在一定誤差,最終數據以各地統計局公布的年鑒為準。
2020年,人均GDP最高的10座城市分別是克拉瑪依、無錫、北京、鄂爾多斯、南京、蘇州、深圳、上海、常州和珠海。這10座城市人均GDP均超過14萬元,按當年的平均匯率折算均超過2萬美元,跨過發達經濟體的門檻。
新疆小城克拉瑪依重回榜首,實際上不算太令人意外。在過去30年里,克拉瑪依經常是中國人均GDP第一的城市。它因石油建城、以石油命名,被譽為新中國的石油長子,境內的克拉瑪依油田更是新中國開發最早、時間最久且目前仍在開發的油田。
豐富的石油儲備,讓這座小城形成了以石油工業為核心,帶動農業、零售貿易、郵電、快遞、旅游等多項服務業共同發展的態勢,人均GDP遙遙領先。2019年,深圳人均GDP曾短暫反超克拉瑪依,但隨著七普數據公布,人口增量巨大的深圳退至第七,克拉瑪依重回榜首。
前十名之后,共有8座城市人均GDP處于13萬元量級,分別是東營、杭州、廣州、揚州、海西州、寧波、鎮江和舟山。還有6座城市處于12萬元量級,分別是南通、武漢、廈門、青島、福州和長沙。
這些城市都不簡單,它們要么“家里有礦”,比如因石油而興的克拉瑪依、東營,煤炭資源豐富的鄂爾多斯,以及礦產資源豐富的海西州;要么“家里有廠”,比如工業制造業十分發達的蘇州、深圳、無錫、青島等經濟強市;要么就是“小而精”,比如珠海、揚州等既宜居又宜業的城市。
長沙之后,還有19個城市人均GDP在10萬元至12萬元之間,包括天津、濟南、合肥、佛山、泉州等經濟強市,以及阿拉善、榆林、烏海等資源型城市。此前位列10萬元以上量級的鄭州、成都、東莞,都因人口增量較大,人均GDP回調至10萬元以下。
整體來看,2020年全國共有43座城市人均GDP在10萬元以上,94座城市超過全國水平(71965元)。與2019年相比,2020年各大城市、尤其是重點城市的人均GDP,在更準確的人口數據下迎來了一場“大洗牌”。
-02-
廣深下滑北京上揚
無錫人均GDP居萬億俱樂部之首
搜狐城市梳理了23個萬億GDP城市的人均GDP相關數據,發現它們的排名出現明顯變化。
無錫以16.58萬元的成績位居萬億俱樂部之首,在全國也僅次于克拉瑪依。地處長三角黃金位的無錫制造業極其發達,又享受了上海產業結構調整帶來的資源外溢“福利”,GDP長期高居前15,人口卻是萬億城市中最少的(746萬),人均GDP自然極高。
北京人均GDP一直都是高居前列。由于人口數據較為準確,北京2020年與2019年人口數據相差不大,人均GDP不降反升,以16.49萬元的成績緊隨無錫之后,成為萬億城市中僅有的兩個人均GDP突破16萬元的城市。
北京之后,南京、蘇州、深圳、上海均處在15萬元量級,杭州、廣州、寧波位于13萬元量級,南通、武漢、青島、福州和長沙處在12萬元量級,泉州、佛山、濟南、合肥、天津位于10-12萬元量級。僅有4座城市人均GDP不足10萬元,即鄭州、成都、重慶和西安。
由于人口數量變化較大,23個萬億GDP城市中有17個城市人均GDP都出現回調,基本上人口增量越大回調數值也越高。受此影響,2019年曾經跨過發達經濟體門檻的廣州、杭州、武漢、寧波和長沙,又在2020年退出此列。只有6個城市因人口數據變化不大、甚至出現負增長,人均GDP不降反升,分別是北京、南通、泉州、濟南、天津和重慶。
也正是由于這一輪“擠水”,萬億GDP城市的人均排名出現明顯變動。無錫超過老對手深圳,問鼎冠軍寶座;北京連超深圳、蘇州和南京,令人驚艷;南京反超蘇州,在強省會道路上再進一步;“第五大一線城市”的熱門選手杭州,實現了對廣州的超越;北方工業重鎮濟南、天津超過鄭州;西安被重慶反超,成為萬億城市中人均GDP最低的城市。
-03-
滬蘇等53城人均GDP“擠水”
天津人口大減人均GDP上升17位
當然,不僅是重點城市,全國百強榜中人均GDP回調現象也十分普遍。
與2019年人均GDP相比,百強榜中共有53座城市都出現了回調現象。其中省會城市和部分經濟強市由于人口增量較大,人均GDP回調較多。
人口增量普遍較大的珠三角城市,人均GDP回調的數值也相對較大。2019-2020年,深圳、廣州、東莞、佛山、中山和珠海常住人口分別增加421萬、337萬、200萬、134萬、104萬和42萬,這當然不是它們真實的一年人口增量,而是對此前統計數據的一種“糾偏”。
它們的人均GDP因此出現大幅回調,回調數值均超過1.9萬,高居前十,名次也出現不同程度的下滑。深圳從榜首跌至第七,珠海從第五掉至第十,廣州直接跌出前十,佛山、東莞、中山分別下滑9、17、42名,東莞掉出人均GDP“10萬元俱樂部”。
大部分省會城市在“歡慶”人口增長的同時,人均GDP也不可避免地回調。除廣州之外,長沙、武漢、成都、鄭州、杭州、西安、烏魯木齊、昆明、太原、貴陽、拉薩、南昌、合肥、呼和浩特、南京、長春、沈陽、福州人均GDP也出現不同程度的回調,成都、鄭州、南昌因此掉出“10萬元俱樂部”。僅有濟南因過去一年人口增量不足30萬,處于較穩定的區間,人均GDP有小幅增長。
還有一些經濟強市的人均GDP也出現了回調,包括上海、蘇州、無錫、廈門、寧波、青島、大連等。這些城市經濟發展水平較高,城市建設和公共服務相對完善,人口“糾偏”幅度也較大。
此外,也有一些城市人均GDP有所上升,比如直轄市中的北京、天津和重慶。其中北京和重慶人口增量處于相對穩定的區間,天津的常住人口則在過去一年間減少了175萬,因而北京和重慶的人均GDP都只有小幅增長,天津則直接增長了11264元,名次上升17位。
值得注意的是,2020年人均GDP的“擠水”以及排名的升降,并不意味著這些城市的競爭力陡然生變,而是在更準確的人口數據下,城市人均GDP回歸到更合理的水平。
-04-
福建全省躋身百強
江浙上榜城市數量高居前三
從人均GDP百強城市的省份分布來看,福建和江蘇無疑是最亮眼的兩個省份。福建是唯一一個所有地市全部上榜的省份,且廈門、福州、泉州、三明和龍巖均排在35名之內,成績傲人。
有關專家分析認為,福建9地市集體上榜,且人均GDP均超過全國平均水平,凸顯了各地發展的均衡性。尤其是福建的山區市,人均山林面積很大,且是林改、科特派等創新制度的發源地,人們得以從林業、農業等產業中獲得較多收益;加上福建民營經濟較為發達,即便是山區市多年來也形成了較完善的特色產業基礎。此外,福建已實現市市通高鐵、縣縣通高速,基礎設施較完善,也有利于區域的均衡發展。
江蘇則是上榜城市數量最多的省份,共有12個城市上榜,占了榜單的1/10還多。全省13個地市僅有宿遷沒有上榜,還排在第118名,距離榜單不算太遠,“蘇大強”的均衡性名不虛傳。
探索建設共同富裕示范區的浙江共有8個城市上榜,僅剩浙西南的衢州、金華和麗水未在其中。這3座城市,也是浙江人均可支配收入最低的城市。如何實現經濟高質量發展、完善收入分配改革,將是浙江在建設共同富裕示范區中面臨的首要挑戰。
廣東、山東和內蒙古都有6個城市上榜。其中廣東上榜城市均位于珠三角,基本都是工業制造業強市。內蒙古和山東的上榜城市則有一些資源型城市或老工業城市,比如鄂爾多斯、包頭、東營、淄博等。
湖南、湖北、安徽和新疆都有5個城市上榜,江西、河南有4個城市上榜,遼寧有3個城市上榜,陜西、四川、西藏、云南、甘肅有2個城市上榜,黑龍江、河北、山西、廣西、貴州、寧夏、青海、吉林各有1個城市上榜。
此外,共有7個省會城市未能進入全國百強,分別是銀川、蘭州、???、南寧、西寧、石家莊和哈爾濱。它們都不是本省人均GDP最高的城市,銀川低于石嘴山,蘭州低于嘉峪關和金昌,??诘陀谌齺?,南寧低于柳州、防城港和北海,西寧低于海西州,石家莊低于唐山、廊坊和秦皇島,哈爾濱低于大慶。
還有11個省會城市,也不是省內人均GDP最高的城市,包括南京、濟南、廣州、成都、福州、昆明、拉薩、烏魯木齊、呼和浩特、西安和沈陽。僅有9個省會城市是省內人均GDP最高的城市,分別是杭州、鄭州、長沙、武漢、南昌、合肥、貴陽、太原和長春。
七普人口變化情況顯示,過去十年人口加速向省會聚集(詳見《省會城市人口競逐》)。但從人均GDP指標來看,部分城市的經濟增長速度似乎并未能趕上人口集聚的程度。在更準確的人口數據下,我們有機會重新審視各大城市的經濟發展水平,對城市的評估以及一些政策調整,也應建立在這一更合理的數據基礎之上。
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