深圳作为中国的一线城市，各区的土地面积和人口分布对其城市发展有着重要影响。以下是深圳各区的土地面积排名及其相关信息的详细分析。
各区土地面积排名
排名情况
- 宝安区：深圳面积最大的区，达到397平方公里，占全市总面积的19.9%。
- 龙岗区：面积388.22平方公里，排名第二。
- 大鹏新区：面积296.06平方公里，排名第三。
- 南山区：面积187.53平方公里，排名第四。
- 龙华区：面积176.6平方公里，排名第五。
- 坪山区：面积166.31平方公里，排名第六。
- 光明区：面积156.1平方公里，排名第七。
- 罗湖区：面积78.79平方公里，排名第八。
- 福田区：面积78.66平方公里，排名第九。
- 盐田区：面积74.99平方公里，排名第十。
面积最大的区——宝安区
宝安区是深圳面积最大的区，面积达到397平方公里，占全市总面积的19.9%。宝安区位于深圳市西部，西临珠江口，是粤港澳地区的核心地带，经济大区、工业大区和出口大区。
宝安区作为深圳的经济中心，其大面积有助于承载更多的产业和发展空间，特别是高新技术和制造业，进一步巩固其在珠三角地区的经济地位。
面积最小的区——盐田区
盐田区是深圳面积最小的区，面积仅74.99平方公里。尽管面积最小，但盐田区在旅游和港口经济方面具有重要地位，拥有世界级天然深水良港盐田港。
盐田区的地理位置和自然资源使其在旅游和物流业方面具有独特优势，尽管面积小，但其经济价值和战略意义不可小觑。
各区人口和面积对比
人口分布
- 宝安区：常住人口456.54万人，是深圳人口最多的区。
- 龙岗区：常住人口409.81万人，排名第二。
- 南山区：常住人口181.86万人，排名第三。
- 龙华区：常住人口251.84万人，排名第四。
- 福田区：常住人口166.29万人，排名第五。
面积与人口的比例
- 宝安区：人口密度为11499.75人/平方公里，是深圳人口密度最高的区。
- 龙岗区：人口密度为10556.40人/平方公里，排名第二。
- 南山区：人口密度为9772.16人/平方公里，排名第三。
- 龙华区：人口密度为14179.95人/平方公里，排名第四。
- 福田区：人口密度为19336.38人/平方公里，排名第五。
各区经济和人口分布
经济情况
- 南山区：2023年GDP为8566.02亿元，是深圳GDP最高的区。
- 福田区：2023年GDP为5704.55亿元，排名第二。
- 龙岗区：2023年GDP为5043.03亿元，排名第三。
- 宝安区：2023年GDP为5202.01亿元，排名第四。
- 龙华区：2023年GDP为3010.72亿元，排名第五。
人口与经济的匹配度
- 宝安区：尽管面积大，但人口众多，人口密度高，经济活动频繁，特别是高新技术和制造业发达。
- 南山区：人口相对较少，但GDP高，显示出其作为经济中心和高科技产业区的地位。
- 龙岗区：人口多，GDP也较高，表明其在工业和制造业方面的强大实力。
深圳各区土地面积排名显示了宝安区作为面积最大的区，在经济和人口分布上具有显著优势。盐田区虽然面积最小，但在旅游和港口经济方面具有重要地位。各区的人口密度和经济情况进一步反映了深圳在不同区域的发展重点和潜力。
深圳各区人口数量排名
截至2025年，深圳各区人口数量排名如下：
- 宝安区：456.54万人
- 龙岗区：409.81万人
- 龙华区：251.84万人
- 南山区：181.86万人
- 福田区：166.29万人
- 光明区：115.9万人
- 罗湖区：103.46万人
- 坪山区：61.61万人
- 盐田区：21.24万人
- 大鹏新区：16.72万人
- 深汕特别合作区：6.57万人
深圳各区GDP排名
2024年深圳各区的GDP排名如下：
- 南山区：9500.97亿元
- 福田区：5948.82亿元
- 龙岗区：5901.27亿元
- 宝安区：约5200亿元
- 龙华区：3010.72亿元
- 光明区：1526.64亿元
- 坪山区：1329.89亿元
- 罗湖区：未公布具体GDP总量，但公布了增速
- 盐田区：未公布具体GDP总量，但公布了增速
- 大鹏新区：440.74亿元
- 深汕特别合作区：124.59亿元
深圳各区房价最高的是哪个区
深圳各区房价最高的是南山区。根据2025年最新的房价数据，南山区以96,891元/平方米的二手房住宅均价位居深圳各区之首。
南山区房价高的原因主要有以下几点：
- 科技和金融中心：南山区是深圳的科技和金融中心，汇聚了众多高新技术企业和金融机构，吸引了大量高收入人群，推动了房价上涨。
- 优质的教育和医疗资源：南山区拥有丰富的教育和医疗资源，如深圳大学、南山医院等，这些优质配套提升了区域的居住价值。
- 地理位置优越：南山区位于深圳的西南部，地理位置优越，交通便利，靠近香港，吸引了大量投资和购房需求。