中国近五年人口结构、分布与变化趋势分析报告

中国近五年人口结构、分布与变化趋势分析报告

一、背景

数据可视化的目的在于通过将数据以图形、图像等直观的方式展现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。通过数据可视化，便于从数据中洞察我国近五年人口结构、分布特征与变化趋势。在当下各省间经济发展不均衡、省内城乡发展差异较大的背景下，研究人口变化趋势，对于加强人们对城乡一体化发展战略、区域协调发展的认识具有重要意义。

二、数据来源

本次数据可视化实验，我将对我国的31个地区（22个省、4个直辖市、5个自治区）近五年的人口数据（总人口数量、城镇人口数量、乡村人口数量）进行数据可视化然后分析，因为国家统计局数据中没有台湾省、香港特别行政区以及澳门特别行政区的数据，所以这三个地区的人口数据暂不分析。

通过对各省的人口数据分析，可以更好地掌握人口基本情况、监测人口变化趋势以及预测未来人口状况等等。

三、人口增长指标分析

1. 出生率、死亡率分析
如图是2019 年至 2023 年中国人口出生率和死亡率的分布箱线图，这张图表直观地展示了 2019 年至 2022 年中国人口出生率和死亡率的变化趋势，反映了中国人口结构变化和人口增长放缓的现状，对于研究人口结构、分布与变化趋势具有重要意义。

（一）数据概述：

1. 出生率

从图中可以看出，2019 年至 2022 年期间，中国的人口出生率呈逐年下降趋势。2019 年的出生率最高，约为 12‰，而到了 2022 年，出生率降至约 8‰。这种下降趋势反映了中国人口结构的变化，特别是随着人口老龄化加剧，育龄人口减少，生育意愿降低等因素的影响。

2. 死亡率

2019 年至 2022 年期间，中国的人口死亡率相对稳定，大致在 7‰ - 8‰之间波动。虽然死亡率没有明显的上升或下降趋势，但结合出生率的下降，可以看出中国人口自然增长率在逐年降低。

3. 各年份具体情况

2019 年：出生率约为 12‰，在这五年中是最高的。死亡率约为 7‰，相对较低。人口自然增长率约为 5‰（12‰ - 7‰），表明这一年人口仍在自然增长。

2020 年：出生率降至约 10‰，死亡率：约为 7‰，人口自然增长率：约为 3‰（10‰ - 7‰），人口自然增长速度放缓。

2021 年：出生率约为 9‰，死亡率：约为 7‰，人口自然增长率：约为 2‰（9‰ - 7‰），人口自然增长进一步放缓。

2022 年：出生率：降至约 8‰，死亡率：约为 7‰，人口自然增长率：约为 1‰（8‰ - 7‰），人口自然增长持续放缓。

2. 全国人口自然增长率分析

（一）颜色编码

用蓝色到红色的渐变颜色来表示人口自然增长率。蓝色表示较低的人口自然增长率，红色表示较高的人口自然增长率，颜色的深浅代表增长率的高低。图例显示，颜色从 - 5（深蓝色）到 5（深红色）变化。

（二）区域分析

1. 红色区域（高人口自然增长率）

西藏自治区和新疆维吾尔自治区呈现红色，表明这两个地区在 2022 年的人口自然增长率较高，可能高于全国平均水平。这可能与当地的人口政策、生育观念以及少数民族的生育特点有关。

2. 蓝色区域（低人口自然增长率）

东北地区（黑龙江省、吉林省、辽宁省）以及部分东部沿海地区（如上海市、江苏省等）呈现蓝色，表明这些地区的人口自然增长率较低，甚至可能出现负增长。这可能与这些地区经济较发达，人口受教育程度高，生育意愿较低有关。

3. 中间色调区域（中等人口自然增长率）

大部分中部和西部省份呈现中间色调，如四川省、河南省、山东省等，表明这些地区的人口自然增长率处于中等水平。

（三）影响因素分析

1. 人口结构变化

￮老龄化加剧

▪ 在经济发达地区，如东部沿海省份，人口自然增长率较低甚至负增长，往往伴随着人口老龄化的加剧。这些地区由于医疗水平高、生活质量好，老年人口占比不断增加，而年轻人口的生育意愿较低，导致人口结构逐渐向老龄化发展。

￮劳动力减少

▪ 低人口自然增长率地区可能面临劳动力减少的问题，这将对当地的经济发展产生影响，如劳动力成本上升、产业发展受限等。

2. 人口分布变化

￮人口流动

▪ 从人口自然增长率来看，经济欠发达地区的人口自然增长率相对较高，而经济发达地区较低。这反映了人口流动的趋势，即人口从经济欠发达地区流向经济发达地区，寻求更好的就业机会和生活条件。

￮区域差异

▪ 中国的人口分布在近五年呈现出明显的区域差异，东部地区人口增长放缓，而西部地区在一些政策支持下（如西部大开发等），人口自然增长率相对较高，人口结构也较为年轻。

3. 政策影响

￮生育政策调整

▪ 为了应对人口老龄化和低人口自然增长率问题，中国在近五年逐步调整了生育政策，从单独二孩到全面二孩，再到三孩生育政策，旨在提高人口自然增长率，优化人口结构。

￮区域发展政策

▪ 政府通过实施区域发展政策，如西部大开发、中部崛起等，促进了中西部地区的经济发展，一定程度上影响了人口的分布和自然增长率。这些政策使得中西部地区对人口的吸引力有所增加，人口自然增长率相对稳定。

3. 各省份人口自然增长率分析

下面这张柱状图展示了不同地区在 2019 年、2020 年、2021 年和 2022 年的人口自然增长率情况。利用相邻年份的人口总数计算人口增长率，公式为：(当年人口总数 - 上年人口总数) / 上年人口总数 * 100%。

（一）总体趋势

人口自然增长率下降趋势。从图中可以看出，大部分地区在 2019 - 2022 年间人口自然增长率呈现下降趋势。例如，许多地区的红色柱状（2019 年）比蓝色柱状（2022 年）要高，表明人口自然增长率逐年降低。这与中国整体人口增长放缓的趋势相吻合，反映了近年来中国人口结构变化带来的影响，如人口老龄化加剧、生育意愿下降等因素导致人口自然增长减缓。【文献1】

（二）地区差异

地区间人口自然增长率的不平衡。不同地区的人口自然增长率存在显著差异。一些地区在 2019 年有较高的人口自然增长率（如部分西部地区），而另一些地区则较低甚至出现负增长（如部分东北地区）。

这种地区差异反映了中国人口分布的不均衡性，经济发达地区和欠发达地区在人口自然增长方面表现出不同的特点。经济发达地区往往由于生活成本高、生育意愿低等因素，人口自然增长率较低；而欠发达地区可能受人口外流等影响，也出现人口自然增长放缓甚至人口减少的情况。【文献2】

（三）各年份具体情况

2019 年（蓝色柱状）

￮在 2019 年，部分地区的人口自然增长率较高，最高超过 10‰。这些地区可能在经济、社会环境等方面有利于人口自然增长。

￮同时，也有部分地区的人口自然增长率较低，甚至出现负数，表明这些地区在 2019 年已经面临人口自然减少的问题。

2020 年（橙色柱状）

￮相较于 2019 年，2020 年大部分地区的人口自然增长率有所下降。这可能受到新冠疫情等外部因素的影响，导致人口自然增长放缓。

￮一些地区的红色柱状明显低于绿色柱状，显示出人口自然增长的显著变化。

2021 年（绿色柱状）

￮ 2021 年的人口自然增长率继续保持下降趋势，大部分地区的绿色柱状比 2020 年的橙色柱状更低。

￮这表明人口自然增长的放缓趋势在持续，并且可能受到长期的社会经济因素影响。

2022 年（红色柱状）

￮ 2022 年的数据显示，人口自然增长率进一步下降，许多地区的红色柱状是四年中最低的。

￮这反映了中国人口增长面临的严峻形势，人口结构变化带来的影响愈发明显。

（四）对社会和经济的影响

1. 人口自然增长率下降的影响。人口自然增长率的下降和地区差异对社会和经济有深远影响。在人口自然增长率较低甚至为负的地区，可能面临劳动力短缺、人口老龄化加剧等问题，这将对当地的社会保障、经济发展等带来挑战。例如，劳动力减少可能导致企业用工成本上升，经济发展动力不足；人口老龄化加剧则需要更多的养老资源和社会保障投入。【文献3】

2. 人口分布不均衡的影响。人口分布不均衡会导致资源分配不均衡。人口自然增长率高的地区可能需要更多的资源来满足人口增长带来的需求，如教育、医疗等资源的配置；而人口自然增长率低的地区则可能面临资源闲置和浪费的问题。【文献4】

4. 正、负自然增长率

（一）正自然增长率排第一的省份（西藏自治区）

影响因素分析：

￮人口结构：西藏自治区的高人口自然增长率表明该地区的出生率较高，可能与当地的民族生育政策、文化传统以及人口年龄结构有关。年轻人口占比较高的人口结构通常会导致较高的出生率。

￮人口分布：西藏自治区地广人稀，人口总量相对较少，但由于自然增长率高，其人口数量在不断增加。这种人口增长有助于当地的经济发展和资源开发，但也需要考虑生态环境的承载能力。

￮变化趋势：近五年来，西藏自治区的人口自然增长率没有明显的下降趋势，说明当地的生育观念和人口结构没有发生重大变化。

（二）正自然增长率排第二的省份（广东省和贵州省交替领先）

影响因素分析：

￮人口结构：广东省是中国经济最发达的省份之一，外来人口流入量大，年轻人口占比较高，这可能是其人口自然增长率较高的原因之一。贵州省虽然经济相对欠发达，但可能由于民族构成和生育观念等因素，人口自然增长率也较高。

￮人口分布：广东省由于经济发达，吸引了大量的外来人口，人口总量不断增加且分布较为集中在珠三角地区。贵州省人口相对分散，但整体人口数量也在稳步增长。

￮变化趋势：广东省和贵州省的人口自然增长率在这四年间有交替领先的情况，可能与当地的经济发展、人口政策和社会文化因素的变化有关。

（三）负自然增长率排第一的省份（黑龙江省）

影响因素分析：

￮人口结构：黑龙江省的人口老龄化较为严重，年轻人口外流现象明显，导致出生率较低而死亡率较高，从而出现负自然增长率。

￮人口分布：由于经济发展相对滞后，就业机会有限，年轻人口向经济发达地区流动，导致当地人口数量减少，尤其是农村和一些中小城市。

￮变化趋势：近五年来，黑龙江省的负自然增长率有扩大趋势，反映出人口外流和老龄化问题没有得到有效缓解。

（四）负自然增长率排第二的省份（辽宁省和吉林省交替领先）

• 影响因素分析

￮人口结构：东北地区整体面临人口老龄化和年轻人口外流的问题。辽宁省和吉林省也不例外，经济结构调整导致就业机会减少，年轻人口选择到外地发展，使得出生率下降，死亡率相对较高。

￮人口分布：人口外流导致城市和乡村的人口数量都在减少，尤其是一些传统工业城市。

￮变化趋势：辽宁省和吉林省的负自然增长率交替出现，反映出东北地区人口问题的普遍性和严重性，需要通过产业升级和人口政策调整来改善。

5. 人口总数及增长率的总体变化趋势

• 中国近五年来，人口自然增长率在不同省份呈现出明显的分化趋势。经济发达地区和部分少数民族地区人口自然增长率较高，而东北地区等老工业基地则面临人口负增长的问题。这种差异反映了经济发展水平、人口政策、文化传统和人口年龄结构等多方面因素对人口自然增长的影响。政府在制定人口政策和区域发展规划时，需要充分考虑这些因素，促进人口的均衡发展。

（一）图表描述

1. 箱线图结构

￮箱线图由五部分组成：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值。

￮图中的每个箱子代表一个年份的人口自然增长率分布情况，箱子内的横线表示中位数，箱子的上下边缘分别表示 Q1 和 Q3，箱子外的上下两条线（须）表示最小值和最大值。

2. 具体数据

￮ 2019 年：中位数（Q2）大约在 6% 左右。箱子的上下边缘（Q1 和 Q3）分别在 4% 和 8% 左右。最小值接近 0%，最大值接近 10%。

￮ 2020 年：中位数（Q2）大约在 2% 左右。箱子的上下边缘（Q1 和 Q3）分别在 0% 和 4% 左右。最小值接近 - 4%，最大值接近 6%。

￮ 2021 年：中位数（Q2）大约在 2% 左右。箱子的上下边缘（Q1 和 Q3）分别在 0% 和 4% 左右。最小值接近 - 4%，最大值接近 6%。

￮ 2022 年：中位数（Q2）大约在 4% 左右。箱子的上下边缘（Q1 和 Q3）分别在 2% 和 6% 左右。最小值接近 - 2%，最大值接近 8%。

3. 总体趋势

￮从 2019 年到 2022 年，人口自然增长率的中位数呈现先下降后上升的趋势。2019 年的中位数最高，2020 年和 2021 年有所下降，2022 年又有所回升。

￮各年份的最大值和最小值波动较大，显示出不同地区人口自然增长率的差异较为显著。

4. 人口结构变化

￮老龄化影响

▪ 2020 年和 2021 年人口自然增长率的中位数较低，可能与中国人口老龄化加剧有关。老龄化导致死亡率上升，进而拉低了人口自然增长率。

￮生育政策影响

▪ 2022 年人口自然增长率的回升可能与生育政策的调整有关。近年来，中国逐步放开生育政策，鼓励生育，可能在一定程度上提升了人口自然增长率。

5. 人口分布变化

￮区域差异

▪ 箱线图的上下须长度较长，说明不同地区之间的人口自然增长率差异较大。这反映了中国人口分布的不均衡，经济发达地区和欠发达地区在人口自然增长率上存在显著差异。

▪ 例如，东部沿海发达地区可能由于经济发展水平高、生活成本高、生育意愿低等因素，人口自然增长率较低；而中西部一些地区可能由于生育意愿较高、人口结构相对年轻等因素，人口自然增长率较高。

四、年龄结构和性别比例分析

1. 2020 年男性和女性平均预期寿命对比

下图展示了2020年中国各地区男性和女性的平均预期寿命对比。数据显示，女性的平均预期寿命普遍高于男性，这一趋势在中国各个地区均有所体现。例如，在北京市和上海市，女性的平均预期寿命达到了85岁，而男性的平均预期寿命为80岁。其他地区如广东省、江苏省等地也显示出类似的性别差异。

（一）总体趋势

• 从图中可以看出，在所有地区，女性的平均预期寿命普遍高于男性。这与全球范围内的人口预期寿命性别差异趋势相符，通常归因于生理、生活方式和社会因素等。

• 不同地区的平均预期寿命存在显著差异。发达地区（如北京、上海、天津等直辖市）的平均预期寿命较高，而部分中西部地区（如西藏、青海等）的平均预期寿命相对较低。

（二）地区差异

￮高预期寿命地区：北京、天津、上海等直辖市以及沿海发达省份（如广东、江苏、浙江等）的平均预期寿命较高。女性平均预期寿命接近或超过 85 岁，男性也在 80 岁左右。这可能与这些地区的医疗资源丰富、生活水平高、健康意识强等因素有关。

￮中等预期寿命地区：中部省份（如河南、湖北、湖南等）的平均预期寿命处于中等水平，女性平均预期寿命在 80 - 82 岁之间，男性在 76 - 79 岁之间。

￮相对较低预期寿命地区：部分西部省份（如西藏、青海、宁夏等）的平均预期寿命相对较低，女性平均预期寿命在 75 - 79 岁之间，男性在 72 - 75 岁之间。这可能与这些地区的自然环境较为恶劣、医疗资源相对匮乏等因素有关。

2. 2020 年男性和女性平均预期寿命折线图

（一）平均寿命差异方面

1. 趋势分析

￮折线图展示了不同地区男性和女性平均预期寿命的变化趋势。整体上，无论是男性还是女性，各地区的平均预期寿命都呈现出相对稳定的状态，没有出现大幅度的波动。

￮从地域上看，东部沿海地区和部分发达地区的平均预期寿命较高且较为接近，而中西部地区的平均预期寿命相对较低且差异较大。

2. 性别差异

￮女性的平均预期寿命在各个地区都高于男性。这一性别差异在发达地区和欠发达地区都存在，说明这是一个普遍现象。

（二）性别比例方面

￮饼图显示我国目前仍处于劳动力年龄人口占比较大的阶段，但 65 岁及以上老年人口占比呈逐渐上升趋势，预示着人口老龄化问题的加剧。

￮堆叠柱状图则直观地呈现了各年龄段人口比例在近五年的动态变化，有助于观察人口结构的演变过程。

总体上性别比例基本平衡，但在某些年龄段可能存在一定差异。这对于研究婚姻市场、劳动力市场等方面具有一定的参考价值。

3. 男性与女性平均预期寿命的关系图

1. 相关性分析

￮该图展示了男性与女性平均预期寿命之间的关系。从图中可以看出，男性和女性的平均预期寿命呈现出明显的正相关关系，即男性平均预期寿命越高的地区，女性平均预期寿命也越高。

￮回归线的斜率为0.8892405418718754，表明男性平均预期寿命每增加一岁，女性平均预期寿命也会相应增加，但增加的幅度略小于男性。

2. 对人口结构的影响

￮平均预期寿命的性别差异和地区差异对人口结构有重要影响。在平均预期寿命较高的地区，老年人口比例将进一步增加，给当地的养老、医疗等社会保障体系带来更大压力。

￮由于女性平均预期寿命高于男性，老年人口中女性占比更高，这将影响家庭结构和社会服务需求，例如在养老服务方面，可能需要更多地考虑女性老年人的特殊需求。

五、城乡人口流动趋势

1. 数据概述

（一）总体趋势

从 2019 年到 2022 年，城市人口总数和农村人口总数都呈现出增长的趋势。城市人口总数在这四年间始终高于农村人口总数，且差距有逐渐扩大的趋势。

（二）具体数据

2019 年：城市人口总数和农村人口总数都在 40000 左右，两者总量接近。

2020 年：城市人口总数增长到接近 50000，农村人口总数也有所增长，但增长幅度小于城市人口。

2021 年：城市人口总数继续增长，达到接近 60000，农村人口总数增长幅度较小。

2022 年：城市人口总数进一步增长，接近 70000，农村人口总数也有所增加，但仍远低于城市人口总数。

2. 影响分析

1. 人口结构变化

• 从堆积面积图来看，中国人口在城市和农村的分布出现了波动。这种波动可能与经济发展、政策调控等因素相关。例如，某些年份城市的经济发展可能吸引更多人口流入，导致城市人口增加；而在一些政策引导下，可能出现部分人口回流农村的情况。

2. 城市化趋势

￮尽管人口数量有波动，但总体上城市人口占比在 2022 年仍较高（65.2%），反映了中国长期以来的城市化进程。城市化进程使得大量农村人口迁移到城市寻找就业机会和更好的生活条件。

3. 政策影响

￮政府在不同时期出台的人口政策、区域发展政策等会对人口在城乡间的分布产生影响。例如，乡村振兴战略可能在一定程度上促进了农村的发展，使部分人口选择留在农村或者回流农村。同时，城市的人才引进政策等会吸引人口流入城市。

3.总体趋势

1. 城镇人口比例逐年上升

￮从 2019 年的 62.2% 上升到 2022 年的 67.9%，表明中国的城镇化进程在持续推进。

2. 农村人口比例逐年下降

￮从 2019 年的 37.8% 下降到 2022 年的 32.1%，反映了农村人口向城镇转移的趋势。

4.城镇化进程的影响

1. 经济发展

￮城镇化的推进通常伴随着经济的发展，城镇地区提供了更多的就业机会和更好的公共服务，吸引农村人口流入。

2. 社会结构变化

￮城镇人口比例的增加会导致社会结构发生变化，如对住房、教育、医疗等公共资源的需求增加，同时也可能带来城市管理和环境方面的挑战。

5.城乡村人口变化趋势

（一）乡村图表解读

￮该图表展示了 2019 年至 2022 年中国乡村总人口的变化情况。

￮ 2019 年乡村总人口为 52853 万人。

￮ 2020 年乡村总人口为 50989 万人，较 2019 年减少了 1864 万人。

￮ 2021 年乡村总人口为 49833 万人，较 2020 年减少了 1156 万人。

￮ 2022 年乡村总人口为 49102 万人，较 2021 年减少了 731 万人。

（二）乡村人口变化趋势分析

• 人口结构变化

￮乡村人口呈现逐年递减的趋势，反映出中国乡村人口在近五年内持续向城镇转移。这种转移可能与城市化进程加快有关，更多的农村劳动力流向城市寻求就业机会和更好的生活条件。

￮乡村人口减少可能导致农村老龄化问题加剧，因为年轻劳动力更倾向于迁移到城市，留下老年人口在农村。

• 人口分布变化

￮从人口分布来看，乡村人口的减少意味着中国人口越来越集中于城镇。这将对城乡资源配置产生影响，例如农村的土地资源可能相对更加充裕，但劳动力短缺可能影响农业生产。

￮乡村人口的减少也可能促使政府进一步调整农村发展政策，加大对农村基础设施建设和公共服务的投入，以减缓乡村人口外流的速度。

• 变化趋势

￮乡村人口减少的速度在逐年放缓（2019 - 2020 年减少 1864 万人，2020 - 2021 年减少 1156 万人，2021 - 2022 年减少 731 万人），这可能表明乡村人口外流的高峰期已过，或者是乡村振兴等政策开始发挥作用，吸引部分人口留在乡村。

（三）城镇图表解读

• 该图表展示了 2019 年至 2022 年中国城镇总人口的变化情况。

• 2019 年城镇总人口为 88222 万人。

• 2020 年城镇总人口为 90024 万人，较 2019 年增加了 1802 万人。

• 2021 年城镇总人口为 91227 万人，较 2020 年增加了 1203 万人。

• 2022 年城镇总人口为 91873 万人，较 2021 年增加了 646 万人。

（四）城镇人口变化趋势分析

• 人口结构变化

￮城镇人口呈现逐年递增的趋势，反映出中国城市化进程的加速。新增城镇人口可能包括农村转移人口、自然增长人口以及因行政区划调整等因素导致的人口增加。

￮城镇人口的增加会对城市的基础设施、公共服务、就业机会等提出更高的要求，例如住房、教育、医疗等方面的需求将不断增加。

• 人口分布变化

￮城镇人口的持续增长表明中国人口越来越向城镇集中，这将导致城市规模不断扩大，城市与乡村之间的人口分布差距进一步拉大。

￮人口向城镇集中可能带来城市病问题，如交通拥堵、环境污染等，需要通过合理的城市规划和管理来解决。

￮变化趋势

▪ 城镇人口增加的速度在逐年放缓（2019 - 2020 年增加 1802 万人，2020 - 2021 年增加 1203 万人，2021 - 2022 年增加 646 万人），这可能与城市承载能力有限、农村政策调整等因素有关。

4.总体结论

• 中国近五年来人口结构发生了显著变化，乡村人口持续减少，城镇人口持续增加，反映了城市化进程的加速。

• 这种人口结构和分布的变化对城乡发展产生了深远影响，需要政府在城乡规划、资源配置、公共服务等方面做出相应调整，以促进城乡协调发展。

六、全国农村人口分布

1.图表描述

1. 农村人口较多的省份

￮河南省、山东省、四川省、江苏省、河北省：这些省份在图中呈现较深的颜色，表明它们拥有较多的农村人口。这些省份通常是人口大省，且农业在当地经济中占有重要地位。

￮湖南省、安徽省、湖北省、浙江省、广东省：这些省份的农村人口数量也较多，颜色较深。这些省份经济较为发达，但同时也有大量的农村地区。

2. 农村人口较少的省份

￮北京市、天津市、上海市：作为直辖市，这些地区在图中呈现浅蓝色，表明它们的农村人口较少。这些城市以城市化程度高、工业和服务业发达而著称。

￮西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区：这些自治区虽然地域广阔，但由于地理环境和人口分布特点，农村人口相对较少，在图中颜色较浅。

2.地理特征与农村人口分布

1. 东部沿海地区

￮东部沿海省份如山东、江苏、浙江、广东等，虽然经济发达，但农村人口仍然较多。这可能是因为这些省份的总人口基数大，即使城市化程度较高，农村人口的绝对数量仍然可观。

2. 中西部地区

￮中西部省份如河南、四川、湖南等，农村人口较多，这与这些地区的农业传统和人口分布有关。这些省份通常是农业大省，农村人口占比较高。

3. 边疆和少数民族地区

￮边疆省份和少数民族自治区如西藏、新疆、内蒙古等，农村人口较少。这些地区地广人稀，部分地区由于自然环境恶劣，不适合大规模农业生产。

七、各省份总人口变化趋势分析

1.图表解读

1. 总体趋势

￮从图表中可以看出，大部分省份的总人口在 2024 年至 2028 年间呈现出增长的趋势。

￮各省份的人口增长幅度有所不同，部分省份的人口增长较为明显，而部分省份的人口增长相对平缓。

2. 各省份地域分析

• 人口大省

￮广东省、山东省、河南省等人口大省的人口总量在这五年间依然保持较高水平，且呈现稳步增长的态势。这些省份由于经济发展较为活跃，吸引了大量人口流入，导致人口总量持续增加。

• 增长较快的省份

￮一些中西部省份，如四川省、重庆市等，人口增长较为明显。这可能与国家的区域发展政策有关，例如西部大开发战略等，促进了当地的经济发展，吸引了人口回流或流入。

• 增长相对平缓的省份

￮一些东北省份，如辽宁省、吉林省和黑龙江省，人口增长相对平缓，甚至可能出现人口增长停滞或略微下降的情况。这些省份可能受到人口老龄化和年轻人口外流的影响。

• 图表中不同颜色代表不同省份，通过颜色的宽度和位置变化可以直观地看到各省份人口数量的变化情况。例如，颜色条越宽，表示该省份的人口数量越多；颜色条的长度延伸越长，表示该省份的人口增长幅度越大。

2.变化趋势影响分析

1. 人口结构变化

￮老龄化趋势

▪ 在人口增长平缓甚至出现负增长的省份，如东北地区，人口老龄化问题可能较为突出。年轻人口的外流导致劳动力减少，老年人口占比增加，对当地的社会保障和经济发展带来挑战。

￮人口红利

▪ 在人口增长较快的省份，特别是中西部地区，可能享受到一定的人口红利。随着人口的增加，劳动力资源丰富，有利于当地的经济发展和产业升级。

2. 人口分布变化

￮人口流动方向

▪ 从图表中可以看出，人口呈现出从东北等老工业基地向中西部和东部沿海经济发达地区流动的趋势。这种人口流动受到经济发展水平、就业机会、公共服务等因素的影响。

￮区域均衡发展

▪ 国家的区域发展政策在一定程度上促进了人口的均衡分布。例如，中西部地区的发展吸引了部分人口回流，缓解了人口过度集中在东部沿海地区的压力。

七、人口变化趋势对社会和经济的影响探讨

1. 图表解读

（一）颜色编码

￮热力图使用颜色来表示人口变化率，颜色从深红到深蓝渐变。

￮深红色表示较高的正人口变化率，深蓝色表示较高的负人口变化率，接近白色表示人口变化率接近零。

（二）数据分布

￮正增长省份

▪ 大部分省份在 2024 - 2028 年间呈现正的人口变化率。特别是广东、浙江、江苏等经济发达省份，人口变化率持续为正，且数值相对较高，表明这些省份的人口在持续增加。

￮负增长省份

▪ 部分省份如辽宁、吉林、黑龙江等东北地区省份，人口变化率为负，表明这些省份的人口在减少。

￮波动情况

▪ 有些省份的人口变化率在不同年份间有一定波动。例如，一些省份在某些年份人口增长较快，而在另一些年份增长放缓或略有减少。

2. 影响分析

（一）人口结构变化

1. 老龄化与劳动力

￮东北地区人口负增长现象较为明显，这与当地的人口老龄化问题密切相关。老龄化导致出生率下降和死亡率上升，进而导致人口自然减少。同时，年轻劳动力外流也是导致人口负增长的重要因素。

2. 经济发展与人口增长

￮经济发达省份如广东、浙江、江苏等地人口持续正增长，这主要是因为这些地区经济活力强，就业机会多，吸引了大量的外来人口，包括年轻劳动力和人才流入，从而推动了人口增长。

（二）人口分布变化

1. 人口流动方向

￮从热力图可以看出，人口呈现出从东北地区和部分中西部地区向东部沿海经济发达地区流动的趋势。这种人口流动导致了人口在地域上的重新分布，加剧了区域间的人口不平衡。

2. 区域政策影响

￮国家的区域发展政策如西部大开发、中部崛起等，对部分中西部省份的人口增长起到了一定的支撑作用，使得这些地区的人口变化率相对稳定或有所增长。

八、结论与建议

（一）结论

1. 我国人口总数持续增长但增速放缓，人口结构呈现老龄化趋势，性别比例总体平衡。

2. 城市化进程加速，城乡人口分布发生显著变化，人口迁移主要流向经济发达地区。

3. 人口变化趋势对社会和经济各方面产生广泛而深刻的影响，需要引起高度重视。

（二）建议

1. 生育与养老政策

￮适时调整生育政策，鼓励适度生育，缓解人口老龄化压力。

￮完善养老保障体系，加大对老年产业的扶持力度，提高养老服务质量。

2. 城乡发展政策

￮继续推进城乡一体化发展战略，加强农村基础设施建设，促进农村产业升级，吸引人口回流。

￮合理规划城镇发展，提高城市承载能力，解决人口迁移带来的城市问题。

3. 区域协调政策

￮实施区域协调发展战略，加大对中西部地区的支持力度，引导产业转移，促进人口合理分布。

￮加强区域间的交通、通信等基础设施建设，降低人口迁移成本，促进区域间的要素流动。

通过对人口数据的深入分析和可视化展示，我们能够更加全面地认识我国人口现状及其变化趋势，为制定科学合理的政策提供有力依据，以实现人口与社会、经济、环境的协调可持续发展。

九、代码

import pandas as pd

# 读取文件

excel_file1 = pd.ExcelFile('/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/人口自然增长率.xls')

sheet_names = excel_file1.sheet_names

sheet_names

df = excel_file.parse('分省年度数据')

# 查看数据的基本信息和前几行

print('数据基本信息：')

df.info()

# 查看数据集行数和列数

rows, columns = df.shape

if rows < 100 and columns < 20:

# 短表数据（行数少于100且列数少于20）查看全量数据信息

print('数据全部内容信息：')

print(df.to_csv(sep='\t', na_rep='nan'))

else:

# 长表数据查看数据前几行信息

print('数据前几行内容信息：')

print(df.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan'))

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图片清晰度

plt.rcParams['figure.dpi'] = 300

# 设置中文字体

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']

# 绘制柱状图

data.plot(kind='bar', x='地区', y=['2019年', '2020年', '2021年', '2022年'], figsize=(15, 10))

plt.xlabel('地区')

plt.ylabel('人口自然增长率(‰)')

plt.title('不同地区的人口自然增长率柱状图')

plt.legend(['2019年', '2020年', '2021年', '2022年'])

plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图片清晰度

plt.rcParams['figure.dpi'] = 300

# 设置中文字体

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']

# 绘制 2019 年至 2022 年各地区人口自然增长率分布箱线图

plt.figure(figsize=(10, 6))

years = ['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']

data[years].boxplot()

# 设置标题和坐标轴标签

plt.title('2019 年至 2022 年人口自然增长率分布箱线图')

plt.xlabel('年份')

plt.xticks(rotation=45)

plt.ylabel('人口自然增长率(‰)')

# 显示图形

plt.show()

# 定义函数获取正增长率前二和负增长率前二的省份数据

def get_top_provinces(data, year):

positive_data = data[data[year] > 0][[year, '地区']].sort_values(by=year, ascending=False)

negative_data = data[data[year] < 0][[year, '地区']].sort_values(by=year)

return positive_data, negative_data

# 准备绘制数据

years = ['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']

# 定义颜色

colors = ['lightgreen', 'lightblue', 'orange', 'salmon']

# 绘制正增长率排第一的省份

fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

for i, year in enumerate(years):

positive_data, = gettop_provinces(data, year)

if not positive_data.empty:

province = positive_data.iloc[0]['地区']

growth_rate = positive_data.iloc[0][year]

ax1.bar(year, growth_rate, label=province, color=colors[i])

ax1.text(year, growth_rate, province, ha='center', va='bottom')

ax1.set_xlabel('年份')

ax1.set_ylabel('人口自然增长率(‰)')

ax1.set_title('正自然增长率排第一的省份')

ax1.legend()

# 绘制正增长率排第二的省份

fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

for i, year in enumerate(years):

positive_data, = gettop_provinces(data, year)

if len(positive_data) > 1:

province = positive_data.iloc[1]['地区']

growth_rate = positive_data.iloc[1][year]

ax2.bar(year, growth_rate, label=province, color=colors[i])

ax2.text(year, growth_rate, province, ha='center', va='bottom')

ax2.set_xlabel('年份')

ax2.set_ylabel('人口自然增长率(‰)')

ax2.set_title('正自然增长率排第二的省份')

ax2.legend()

# 绘制负增长率排第一的省份

fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

for i, year in enumerate(years):

, negativedata = get_top_provinces(data, year)

if not negative_data.empty:

province = negative_data.iloc[0]['地区']

growth_rate = negative_data.iloc[0][year]

ax3.bar(year, growth_rate, label=province, color=colors[i])

ax3.text(year, growth_rate, province, ha='center', va='top')

ax3.set_xlabel('年份')

ax3.set_ylabel('人口自然增长率(‰)')

ax3.set_title('负自然增长率排第一的省份')

ax3.legend()

# 绘制负增长率排第二的省份

fig4, ax4 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

for i, year in enumerate(years):

, negativedata = get_top_provinces(data, year)

if len(negative_data) > 1:

province = negative_data.iloc[1]['地区']

growth_rate = negative_data.iloc[1][year]

ax4.bar(year, growth_rate, label=province, color=colors[i])

ax4.text(year, growth_rate, province, ha='center', va='top')

ax4.set_xlabel('年份')

ax4.set_ylabel('人口自然增长率(‰)')

ax4.set_title('负自然增长率排第二的省份')

ax4.legend()

plt.show()

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 读取人口出生率数据

excel_file_birth = pd.ExcelFile('/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/人口出生率.xls')

df_birth = excel_file_birth.parse('分省年度数据', header=3)

# 读取人口死亡率数据

excel_file_death = pd.ExcelFile('/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/人口死亡率.xls')

df_death = excel_file_death.parse('分省年度数据', header=3)

# 提取2019 - 2023年的数据列名

years = ['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']

# 获取数据

birth_data = [df_birth[year].dropna().values for year in years]

death_data = [df_death[year].dropna().values for year in years]

# 设置中文字体为黑体

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']

# 设置图形大小

plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制箱线图

bp_birth = plt.boxplot(birth_data, positions=np.arange(len(years)) * 2.0 - 0.4, widths=0.6, patch_artist=True)

bp_death = plt.boxplot(death_data, positions=np.arange(len(years)) * 2.0 + 0.4, widths=0.6, patch_artist=True)

# 设置箱线图颜色

for box in bp_birth['boxes']:

box.set(facecolor='blue', alpha=0.7)

for box in bp_death['boxes']:

box.set(facecolor='red', alpha=0.7)

# 设置箱线图的中位数线颜色和宽度

for median in bp_birth['medians']:

median.set(color='white', linewidth=2)

for median in bp_death['medians']:

median.set(color='white', linewidth=2)

# 设置箱线图的 whisker线颜色和宽度

for whisker in bp_birth['whiskers']:

whisker.set(color='blue', linewidth=1.5)

for whisker in bp_death['whiskers']:

whisker.set(color='red', linewidth=1.5)

# 设置箱线图的 cap线颜色和宽度

for cap in bp_birth['caps']:

cap.set(color='blue', linewidth=1.5)

for cap in bp_death['caps']:

cap.set(color='red', linewidth=1.5)

# 设置箱线图的 flier点颜色和大小

for flier in bp_birth['fliers']:

flier.set(marker='o', color='blue', alpha=0.5, markersize=8)

for flier in bp_death['fliers']:

flier.set(marker='o', color='red', alpha=0.5, markersize=8)

# 设置标题和坐标轴标签

plt.title('2019年至2023年人口出生率和死亡率分布箱线图', fontsize=16)

plt.xlabel('年份', fontsize=12)

plt.ylabel('人口出生率和死亡率(‰)', fontsize=12)

plt.xticks(np.arange(0, len(years) * 2, 2), years, fontsize=10, rotation=45)

plt.yticks(fontsize=10)

plt.legend([bp_birth["boxes"][0], bp_death["boxes"][0]], ['出生率', '死亡率'], loc='upper right', fontsize=12)

# 添加网格线

plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

plt.show()

import pandas as pd

from pyecharts.charts import Line

# 读取文件

df1 = pd.ExcelFile('/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/城镇人口.xls')

# 获取所有表名

sheet_names = df1.sheet_names

sheet_names

# 将 2019 年、2020 年和 2021 年列的数据类型转换为 object

import pandas as pd

# 假设 'file.xlsx' 是您的 Excel 文件

with pd.ExcelFile('/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/城镇人口.xls') as xls:

# 使用 .parse() 方法读取特定的工作表

df1 = xls.parse('分省年度数据') # 'Sheet1' 是工作表的名称

# 或者，您可以使用 .sheet_names 属性获取所有工作表的名称

sheet_names = xls.sheet_names

for sheet_name in sheet_names:

df1 = xls.parse(sheet_name)

# 现在您可以处理 df DataFrame

df1[['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']] = df1[['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']].astype(object)

years = ['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']

# 提取不同年份乡村总人口数据

total_population = df[years[:]].sum()

# 创建折线图对象

line = (

Line()

.add_xaxis(total_population.index.tolist())

.add_yaxis("城镇总人口", total_population.values.tolist(), is_smooth=True,

label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top"),

markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(

data=[

opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),

opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),

]

markline_opts=opts.MarkLineOpts(

data=[

opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),

]

)

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="不同年份城镇总人口变化趋势图"),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)),

yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="城镇总人口(万人)", min_=88000),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),

toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)

)

line.render_notebook()

import pandas as pd

from pyecharts.charts import Map

from pyecharts import options as opts

# 读取文件

df2 = pd.ExcelFile('/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/乡村人口.xls')

df2 = excel_file.parse('分省年度数据')

# 提取地区名称

regions = df2['地区'].tolist()

# 提取 2019 年的数据

data_2020 = df2['2020年'].tolist()

# 创建一个字典，用于存储地区名称和数据

data2 = [list(z) for z in zip(regions, data_2020)]

# 创建一个地图

map_chart = (

Map()

.add("城镇人口", data2, maptype="china")

.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title="2020 年城镇人口热图"),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=100, max_=10000),

toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)

)

# 渲染图表

map_chart.render_notebook()

# 首先读取用户上传的两个Excel文件，分别是男性和女性的平均预期寿命数据

male_life_expectancy_path = '/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/男性平均预期寿命.xls'

female_life_expectancy_path = '/Users/luoqingquan/Desktop/可视化/女性平均预期寿命.xls'

# 读取数据

male_data = pd.read_excel(male_life_expectancy_path, header=None)

female_data = pd.read_excel(female_life_expectancy_path, header=None)

# 打印男性和女性数据的前几行以检查内容

male_data.head(), female_data.head()

# 清理数据，去除多余的列，并为每个数据框添加适当的列名

male_data_cleaned = male_data[[0, 1]].rename(columns={0: '地区', 1: '男性平均预期寿命(2020年)'}).dropna()

female_data_cleaned = female_data[[0, 1]].rename(columns={0: '地区', 1: '女性平均预期寿命(2020年)'}).dropna()

# 合并男性和女性的数据，方便后续分析和可视化

life_expectancy_data = pd.merge(male_data_cleaned, female_data_cleaned, on='地区')

# 打印合并后的数据

life_expectancy_data.head()

# 1. 创建对比柱状图

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.bar(life_expectancy_data['地区'], life_expectancy_data['男性平均预期寿命(2020年)'], width=0.4, label='男性', align='center', alpha=0.7, color='skyblue')

plt.bar(life_expectancy_data['地区'], life_expectancy_data['女性平均预期寿命(2020年)'], width=0.4, label='女性', align='edge', alpha=0.7, color='lightgreen')

plt.xticks(rotation=70)

plt.title('2020年男性和女性平均预期寿命对比')

plt.xlabel('地区')

plt.ylabel('平均预期寿命 (岁)')

plt.ylim(70) # 设置y轴的下限为70

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

# 2. 创建折线图

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(life_expectancy_data['地区'], life_expectancy_data['男性平均预期寿命(2020年)'], marker='o', label='男性',color='green')

plt.plot(life_expectancy_data['地区'], life_expectancy_data['女性平均预期寿命(2020年)'], marker='o', label='女性',color='red')

plt.xticks(rotation=70)

plt.title('2020年男性和女性平均预期寿命折线图')

plt.xlabel('地区')

plt.ylabel('平均预期寿命 (岁)')

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 3. 创建散点图并添加回归线

plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制男性数据点（修正错误：之前的提取方式有误，不需要重复提取两次并改名，直接使用原始列名即可）

#z = np.random.rand(31) # 用于映射颜色的值

plt.scatter(life_expectancy_data['男性平均预期寿命(2020年)'], life_expectancy_data['女性平均预期寿命(2020年)'])

# 绘制女性数据点（修正错误：同理，使用原始列名）

#plt.scatter(life_expectancy_data['男性平均预期寿命(2020年)'], life_expectancy_data['女性平均预期寿命(2020年)'], color='green', label='女性')

# 准备数据用于拟合回归线

X = np.array(life_expectancy_data['男性平均预期寿命(2020年)']).reshape(-1, 1)

y = np.array(life_expectancy_data['女性平均预期寿命(2020年)'])

# 创建并拟合线性回归模型

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

# 获取回归线的斜率

slope = model.coef_[0]

print("回归线的斜率:", slope)

# 绘制回归线

x_fit = np.linspace(min(X), max(X), 100).reshape(-1, 1)

y_fit = model.predict(x_fit)

plt.plot(x_fit, y_fit, color='red', label='回归线')

plt.title('男性与女性平均预期寿命的关系')

plt.xlabel('男性平均预期寿命 (岁)')

plt.ylabel('女性平均预期寿命 (岁)')

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

# 1. 面积图：各省份未来五年的总人口变化趋势

plt.figure(figsize=(14, 10))

# 绘制每个省份的面积图

for region in predictions_df.columns:

plt.plot(predictions_df.index, predictions_df[region], label=region)

plt.fill_between(predictions_df.index, predictions_df[region], alpha=0.2)

plt.xlabel('年份')

plt.ylabel('预测总人口（万人）')

plt.title('2024年至2028年各省份总人口变化趋势（面积图）')

plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.15, 1))

plt.tight_layout()

plt.show()

# 2. 人口变化率图：计算各省份每年的人口变化率

# 计算变化率

population_change_rate = predictions_df.pct_change(periods=1, axis=0) * 100 # 转换为百分比

# 绘制人口变化率的热力图

plt.figure(figsize=(14, 8))

sns.heatmap(population_change_rate, annot=True, fmt=".1f", cmap="coolwarm", linewidths=.5)

plt.title('2024年至2028年各省份人口变化率热力图')

plt.xlabel('省份')

plt.xticks(rotation=70)

plt.ylabel('年份')

plt.show()

# Let's update the colors to skyblue for 城镇人口 and pink for 农村人口 as requested.

colors = ['pink', 'skyblue'] # Rural in pink, Urban in skyblue

# Plotting with the new custom colors

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))

# Correct year order

years = ['2019年', '2020年', '2021年', '2022年']

for i, year in enumerate(years):

ax = axs[i // 2, i % 2]

ax.pie(

[data[year]['农村人口百分比'], data[year]['城镇人口百分比']],

labels=['农村人口', '城镇人口'],

autopct='%1.1f%%',

startangle=90,

explode=(0.05, 0),

wedgeprops={'edgecolor': 'black'},

colors=[colors[0], colors[1]] # Apply custom colors: pink for rural, skyblue for urban

)

ax.set_title(f'{year} 城镇与农村人口比例')

plt.tight_layout()

plt.show()

十、参考文献

参考文献

[1] [1]黄少安.理性认识中国人口总量和结构变化[J].江海学刊,2024,(03):69-78.

[2] [1]傅渝景,李梦.中国人口流动网络时空特征变化研究——基于2020-2023年百度迁徙规模指数[J].统计与管理,2024,39(04):73-82.DOI:10.16722/j.issn.1674-537x.2024.04.006.

[3] [1]吕红平,吕沫含.中国人口区域分布：变化态势与原因分析[J].人口与健康,2022,(10):20-23.

[4] [1]祝颖润,周鑫,陈思敏,等.中国人口均衡发展变化趋势研究[J].统计与决策,2023,39(12):61-66.DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2023.12.011.

[5] 顾鹏程. 基于时间序列夜间灯光数据的 GDP 预测模型研究 [D]. 中国科学院大学, 2018.

[6] 李翔, 陈振杰, 吴洁璇, 等. 基于夜间灯光数据和空间回归模型的城市常住人口格网化方法研究

[J]. 地球信息科学学报, 2017, 19(10): 1298-1305.

[7] 李建豹, 黄贤金, 揣小伟, 孙树臣. 江苏省人口城镇化与能源消费 CO2 排放耦合协调度时空格局

及影响因素 [J]. 经济地理, 2021, 41(5): 57-64.

[8] 余柏蒗, 王丛笑, 宫文康, 等. 夜间灯光遥感与城市问题研究：数据、方法、应用和展望 [J]. 遥感

学报, 2021, 25(1): 342-364.

[9] 黄亮雄, 韩永辉, 王佳琳, 李忠杰. 中国经济发展照亮“一带一路”建设——基于夜间灯光亮度数

据的实证分析 [J]. 经济学家, 2016, 9: 96-104.

[10] 徐康宁, 陈丰龙, 刘修岩. 中国经济增长的真实性——基于全球夜间灯光数据的检验 [J]. 经济学

研究, 2015, 9: 17-28