前言：中文期刊網精心挑選了影響出生率的原因范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。

影響出生率的原因范文1

關鍵詞:人口年齡結構;基本養老保險;基金缺口

中圖分類號:F840.67 文獻標識碼:A 文章編號:1003-5192(2010)02-0037-05

Quantitative Analysis on Change of Age Structure to the Fund Gap

on China Basic Pension Insurance: A Case of Shaanxi Province

ZHANG Si-feng1, WANG Li-jian2, ZHANG Wen-xue1

(1.School of Public Policy and Administration, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China; 2.Scool of Humanities & Social Sciences, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

Abstract:In order to demonstrate the associative relationship between change of age structure and the fund gap on china’s basic pension insurance, this article has first used the differential equation to describe the mechanism of action between change of age structure and the fund gap; and then constructed the forecast model of population age structure and the fund gap on basic pension insurance under discrete state. Based on which and the author combining with birth policies and correlation data in Shaanxi province to do some numerical simulation and comparison to basic pension insurance fund revenue, expenditure and the gap of Shanxi province from 2007 to 2050 according to the high birth rate plan and the low birth rate plan. The conclusion showed that the basic pension insurance fund gap according to the high birth rate plan is less than the calculated result according to low birth rate plan, both of them has differed in accumulation with 37,553,660,000 Yuan.

Key words:age structure; basic pension insurance; fund gap

1 引言

1997年,國務院頒布的《關于建立統一的企業職工基本養老保險制度的決定》[1]標志著我國基本養老保險“統賬結合”模式的形成。在這一模式下,1998~2007年全國基本養老保險基金累計結存7391億元;但是,在這10年間,平均每月支付養老金268.68億元,而基本養老保險基金平均每年的結存額只有739.1億元,僅能夠支付2.75個月的養老金,低于國際上公認的儲備水平[2]。據預測,至2075年,我國基本養老保險基金缺口將累計達到9.15萬億元[3],嚴重威脅著社會的和諧運行。

近年來,部分學者利用精算學原理對養老保險基金缺口進行了定量研究,構建了基本養老保險基金缺口精算模型[4],研究發現,基本養老保險基金缺口的影響因素主要有養老保險覆蓋率、工資增長率、退休年齡、人口老齡化、企業欠繳、征繳基數、轉制成本、替代率等[5~8];但是,這些研究大都忽略了影響基本養老保險基金收支的最基本因素――人口年齡結構。人口年齡結構是指一定時點、一定地區各年齡組人口數在總人口數中所占的比重。在職參保職工的繳費是基本養老保險基金收入的主要來源,離退休參保職工領取的養老金是基本養老保險基金支出的主要部分。人口年齡結構變動使得在職參保職工和離退休參保職工數量發生改變,從而引起基本養老保險基金收支的變動。因此,忽略人口年齡結構變動因素而只側重于參數調整的基金缺口研究是有一定局限的。John[4]系統地闡述了COPD模型在分年齡組人口預測方面的應用;Seidman[5]運用時間序列法對社會保障體系中的退休人員數量進行了預測;劉貴平[9]以全國范圍內的人口出生率和死亡率為基礎,研究勞動年齡人口結構變動對養老保險的影響;Zsuzsa[10]利用精算分析法分別對匈牙利和英國的養老金收支狀況進行了測算。從作者檢索的文獻來看,雖然有部分學者注意到了人口年齡結構與基本養老保險基金缺口的相關性,但尚未形成較成熟的理論成果。

本文運用微分方程描述人口年齡結構變動對基本養老保險基金缺口影響的作用機理,并分別構建人口年齡結構預測模型和基本養老保險基金缺口預測模型,運用實證數據進行數值模擬與比較研究。

2 基本假設

人口年齡結構與基本養老保險基金收支之間存在這樣的關系:(1)出生率影響兒童少年人口數,決定未來勞動年齡人口數,勞動年齡人口數與基本養老保險覆蓋率共同影響供給主體數量,從而影響基本養老保險基金收入;(2)勞動年齡人口數決定未來老年人口數,老年人口數與基本養老保險覆蓋率共同影響領取主體數量,從而影響基本養老保險基金支出;(3)基本養老保險基金收入與支出的數量關系決定了基本養老保險基金缺口。見圖1。

(4)式表明了連續狀態下人口年齡結構變動與基本養老保險基金缺口的相關關系。由于我國尚未建立基本養老保險基金缺口實時監控機制,且基本養老保險基金缺口的測算時間一般為年末,所以,以年為單位離散狀態下的測算模型更適合我國的實際。本文以上述基本假設為理論起點,探討離散狀態下人口年齡結構變動與基本養老保險基金缺口的相關關系。

3 模型構建

3.1 人口年齡結構預測模型構建

4 模型應用

4.1 陜西省人口年齡結構變動方案設定

陜西省人口出生率水平在2001年以前較高,2001年至2006年呈穩定趨勢。參照聯合國經濟與事務部每年公布的對世界人口的展望和預測中關于人口出生率水平的設定方法,及國內學者的相關研究[12],本文設計兩種出生率方案:(1)低出生率方案。考慮陜西省現行的生育政策及計劃生育工作的執行力度,假定在目標區間內陜西省保持政策穩定,根據2001~2006年的陜西省出生率數據,運用ARMA模型可得目標區間內陜西省的出生率。(2)考慮到陜西省政府在控制出生率方面政策的松動,假設未來5年陜西省的出生率向1998~2006年間的平均出生率11.34‰以直線趨勢逼近,到2011年達到11.34‰,2011年以后維持這一出生率水平不變。

4.2 參數設定

(1)測算區間的選擇

(3)基本養老保險基金收支參數設定

①職工就業年齡a。根據陜西省社保局統計數據,近年來職工就業年齡一般為20~22歲,本文將陜西省就業年齡a設定為21歲。

②職工退休年齡b。根據《勞動法》中關于職工退休年齡的規定,通過對陜西省男女人口數量加權平均,得出陜西省職工平均退休年齡b為58歲。

③職工生存極限年齡ω。根據《全國市鎮從業人口生命表(2000)》,極限年齡ω取90歲。

⑥基本養老保險基金投資收益率r。目前陜西省養老保險基金投資市場還不完善,其投資對象主要是儲蓄或者購買國債。我國長期國債利率在4%~5%之間,本文將基本養老保險基金投資收益率r設定為5%。

⑦養老金年調整率k。根據陜西省勞動廳1998年文件《關于規范基本養老金計發基數有關問題的通知》,基本養老金的計發基數調整的最高增加金額,不得高于上年地市職工月平均工資增長數額的60%,因此本文將養老金年調整率k設定為3.72%。

⑧基本養老保險覆蓋率O。2000年,陜西省在職職工和退休職工基本養老保險覆蓋率分別為13%和22%,2000~2006年間,在職職工和退休職工基本養老保險覆蓋率年增長速度平均為0.33%和1.28%。以2000年為基數,假設預測期內在職職工和退休職工基本養老保險覆蓋率年增長速度為0.33%和1.28%,分別增長至30%時,就不再增長。

⑨替代率T。我國基本養老保險的目標替代率為60%,但2001年陜西省基本養老保險替代率為84%,到2005年下降至76%,假設未來一段時間內,陜西省基本養老保險替代率依照2001~2005年的趨勢下降,可得2001~2013年替代率以2001年為基數,持續以每年2.47%的速度遞減,直至2013年替代率達到60%,假設2013~2050年維持在60%。

4.3 預測結果

本文在不考慮1998~2006年基本養老保險基金缺口累計額的前提下,根據(10)式及上述賦值參數,預測2007~2050年兩種方案下陜西省基本養老保險基金缺口,見圖2。

在整個預測期內基本養老保險基金支出都大于收入,低出生率方案下基本養老保險基金缺口累積值為3648.8410億元,高出生率方案下基本養老保險基金缺口累積值為3273.3044億元,隨著人口老齡化速度的加快,基金缺口呈上升趨勢;2007~2028年間,兩種出生率方案下人口年齡結構對基本養老保險基金收支沒有影響,原因是基年新增人口要到21年后才能參加基本養老保險,當前生育政策調整對基本養老保險制度的影響有21年的時滯;2029~2050年間,高出生率方案下測算的基本養老保險基金缺口小于低出生率方案的測算結果,兩者累計相差375.5366億元,原因是高出生率方案下2029年進入基本養老保險制度的新增人口數大于低出生率方案下的新增人口數,引起基金收入的變化,但生育政策尚未影響到離退休職工數量,基金支出不變,從而引起基金缺口的差異,因此,可通過調整生育政策,提高出生率來預防未來基本養老保險基金缺口的不斷擴大。

5 結論

人口年齡結構變動對基本養老保險基金缺口影響的作用機理可以用微分方程表示,由于我國尚未建立基本養老保險基金缺口的實時監控機制,本文采用離散狀態下的測算模型,比較分析低出生率方案和高出生率方案下基本養老保險基金缺口的規模,研究發現高出生率方案下的基金缺口小于低出生率方案下的基金缺口。

為了減小基本養老保險基金缺口,本文建議從兩個方面調整現行政策:第一,適當放寬生育政策和提高基本養老保險參保率。基本養老保險基金缺口在高出生率方案下小于低出生率方案下的測算結果,因此,通過放寬生育政策提高出生率是減小基金缺口的重要手段;此外,通過提高勞動年齡人口的覆蓋率,可以增加基金收入,從而減小基金缺口。第二,提高退休年齡,降低撫養比。從人口發展態勢來看,我國在2015年以前勞動年齡人口處于遞增階段,2015年以后,15~59歲人口開始遞減,這時可以逐步提高退休年齡,降低撫養比,以減輕基本養老保險基金支付的壓力,減小基金缺口。

參 考 文 獻:

[1]國務院.關于建立統一的企業職工基本養老保險制度的決定[Z].中華人民共和國勞動與社會保障部網站,1997.

[2]國家統計局人口和就業統計司,人力資源和社會保障部規劃財務司.中國勞動統計年鑒2008[M].北京:中國統計出版社,2009.

[3]鄧大松,張三保.對重構我國現行社會保障基金制度的思考[J].長江論壇,2006,(4):32-35.

[4]John. COPD: A prevalence estimation model[J]. The Economic Journal, 2006, (2): 78-89.

[5]Seidman L S. Forecasting the number of social security retirees: improving forecasts for better policy making[J]. Social Policy & Administration, 2003, (1): 32-48.

[6]王曉軍.對城鎮職工養老保險制度長期精算平衡狀況的分析[J].人口與經濟,2001,(10):39-41.

[7]饒惠霞.我國基本養老保險基金收支失衡的原因及對策[J].經濟問題探索,2005,(10):122-124.

[8]俞承璋,孫謙,俞自由.影響我國養老保險收支平衡的因素分析及對策[J].財經研究,1999,(12):26-31.

[9]劉貴平.人口變化與我國城鎮職工養老保險[J].人口學刊,2000,(4):31-33.

[10]Zsuzsa. Social security in hungary: a balance sheet after twelve years[M]. Blackwell Publisher, 2002. 167-189.

[11]張思鋒,等.社會保障精算理論與應用[M].北京:人民出版社,2006.89-97.

[12]封進.人口轉變、社會保障與經濟發展[M].上海:上海人民出版社,2005.217-254.

[13]Karmeshu. Demographic models of urbanization[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 1988, 15(1): 47-54.

[14]李樹茁,姜全保,劉慧君.性別歧視的人口后果――基于公共政策視角的模擬分析[J].公共管理學報,2006,(2):90-98.

影響出生率的原因范文2

早在2008年，法國婦女的生育高峰，已經悄然降臨。那一年，總共有82.84萬個嬰兒呱呱落地，成為法國自1981年以來新生兒最多的年份。從歷史上看，新生兒好似國家形勢的晴雨表，它的高低變化，和國家的經濟大勢密切相關。

經濟不景氣，新生兒數量也相應下滑。1930年代，爆發全球經濟危機，1973年，西方遭遇石油危機，這兩個年份，法國新生兒數量都是持續低迷的。1993年，法國經濟又一次不景氣，出生率立刻跌至二戰后谷底（平均每個婦女只生1.66個孩子）。社會學家認為，經濟蕭條的時候，人們對未來信心不足，自身尚且難保，當然缺少生兒育女的勇氣和沖動。

當下，歐洲其他國家的情況，也符合這個規律。2008年，西班牙的生育率，還能保持在每個育齡婦女生1.46個孩子的水平。到2011年，已經下降到1.36個，高達70%的西班牙人承認，不愿多生孩子的主要原因，“和糟糕的經濟形勢密不可分”。在經濟危機最嚴重的葡萄牙和希臘，情況同樣嚴峻。2012年，葡萄牙只有9萬個嬰兒出生，數字之低創下該國60年紀錄。在希臘，2011年有30萬人選擇墮胎，比2010年高出50%。

從2008年到2012年，法國新生兒數量一直保持在年均80萬的水平，穩居歐盟國家出生率三甲。法國人不再擔心經濟危機，開始自我吹噓：這么好的統計數字，難道還不能說明法蘭西的女士一向比其他歐洲姐妹更有魁力？

完善的社會保障系統，是法國人愿意生育的重要原因。在法國，有20多項政策刺激年輕婦女早生貴子。例如，幼兒學校從3歲開始招生，至少40%的媽媽在孩子2歲時就可以把寶寶托付給相關單位。因此，當法國經濟及統計研究所公布上述喜人數字的時候，家庭事務部長多米尼克·貝爾蒂諾提立即替自己表功說：“這個統計數據清晰地顯示，我們的家庭政策多么深入人心。”

法國的現象，恰好反映出影響人口增長的另一個重要因素：社會總體環境。從1992年開始，俄羅斯經歷可怕的人口危機，境內常住人口從1.49億下滑到1.4118億（2010年）。酗酒嗜煙、社會動蕩、不完備的醫療體系，再加上工業事故頻發，俄羅斯男性平均壽命的世界排名，竟然排到第160位，比許多非洲國家還低。為了提高俄羅斯人口數量，普京自2000年執政以來，連續12年向人口“宣戰”，出臺多項政策刺激大家多生優育。2012年12月，普京向聯邦會議國情咨文，宣布已經連續5個月記錄到人口的自然增長，“出生率終于超過了死亡率”。連續多年的大量投入，終于換回喜人成果。

當然，凡事不能絕對，歐洲普遍適用的規律，到了亞洲可能正巧相反。最近十年，越是經濟發達的亞洲國家（地區），出生率越是明顯低迷，新加坡、韓國、日本、臺灣，都是如此。

2009年，日本育齡婦女平均每人貢獻1.37個嬰兒，統計學家悲觀地預測，假如日本家庭繼續保持這樣低的出生率，到2050年日本總人口將從1.27億銳減到9500萬；每5個日本人里，就有3個年齡超過65歲。在新加坡，新生兒出生率只有1.2%，政府為了刺激人口增長，貼錢為大學畢業生舉辦各種交際晚會，借此牽線搭橋，鼓勵年輕人早婚早育。不過，收效甚微。

在人口學家眼里，這樣的反常，其實反而正常。他們早就發現，在工業化社會，由于婦女普遍參加勞動，少生孩子是一種普遍現象。在韓國、日本這樣的東方國家，傳統觀念是“男主外，女主內”，但是隨著社會進步，年輕女性日益介入社會生產，必然在工作和生育間做出取舍。在日本，女職工懷孕的結果，大多是丟掉飯碗，所以她們在生兒育女的問題上，會顯得格外謹慎。

影響出生率的原因范文3

0引言

中國是世界上人口最多的發展中國家,根據國家統計公報數字,截止至2008年末全國總人口為132802萬人,約占世界人口的五分之一。自上世紀80年代中國將計劃生育作為國策實施后,我國人口結構和人口規模均發生了重大改變。人口結構分析和總量分析問題是人口學理論研究的核心問題之一。現今,很多學者應用各種回歸模型對中國人口總量進行分析,其中包括考慮人口總量為被解釋變量與同期GDP值、人口出生率和死亡率等作為解釋變量的回歸模型,人口總量預測的分布滯后模型等。對于前者,人口增長與經濟增長(主要指GDP指標)之間的關系復雜,單純以經濟指標解釋人口總量變化缺乏理論依據,而后者利用出生率和死亡率等變量的滯后值作回歸,符合人口增長理論,但模型中解釋變量觀察值往往存在多重共線性,影響了預測結果的精確性。

本文利用1963年—2006年我國統計年鑒的人口數據,將人口總量序列變為人口增長形式的人口差分序列,直接建立出生率、死亡率對人口差分序列的回歸模型,對中國未來人口的變動趨勢進行預測,將2007年和2008年數據留作檢測模型擬合情況,并對結果進行分析,量化了中國人口增長與出生率、死亡率的變化規律,為求給人們提供我國人口狀況宏觀上的方向把握和微觀上的數據支持。

一、我國人口規模變動分析

1、人口增長二元回歸模型

目前我國人口正處于穩步增長時期,分析我國人口規模變動主要是分析人口總量增長情況,因此將人口總量數據進行一階差分變為人口增長量數據,直接研究其變化再對總量變化規律解釋更為直觀。人口總量增長主要由當年的人口出生率和死亡率決定,我們可以建立回歸模型,從人口增長的“內因”出發,研究人口增長與生長率、死亡率之間的關系,進一步揭示人口增長規律。

現將人口總量年度數據(Y\-t)變為人口年增長量形式的人口差分數據,即人口年增長量(ΔY\-t)作為被解釋變量,人口年出生率

(B\-t)與年死亡率(D\-t)作為解釋變量,以1963—2006年中國人口數據為基礎,建立回歸模型

利用Eviews對模型回歸的結果及各項評價指標如表1:

表1人口增長模型的結果及各項評價指標

圖1殘差圖

從表1中看出,該方程回歸系數T值較大,說明在其他解釋變量不變的情況下,出生率(B\-t)與死亡率(D\-t)對分別人口增長

(ΔY\-t)有顯著的影響;修正的可決系數為93.85,即模型對93.85%的方差進行解釋,F=329.1534比較高,說明回歸方程顯著,即出生率(B\-t)與死亡率(D\-t)聯合起來對人口增長數(ΔY\-t)有顯著影響。但同時從表中我們可以看出該模型DW統計量值為0.746369,對樣本量為44,兩個解釋變量的模型、5%顯著水平,查DW統計表得,dL=1.2,dU=1.4,模型中DW

二、科克倫—奧克特迭代法修正的人口增長模型

從數據上看上述模型出現自相關主要原因是人口增長數據是時間序列數據,而這種數據的變化通常有一定的慣性,如60年代初受自然災害等因素影響,較高的死亡率持續一段時間,國家生育政策出臺也會使出生率變化持續一段時間等。為解決自相關問題,我們需采取補救措施對模型進行修正。

1、基本理論

由于隨機誤差項是不可觀測的,通常我們假定為一階自回歸形式,即

其中,|ρ|<1,υ\-t為滿足古典假定的誤差項。

當自相關系數ρ已知時,可使用廣義差分解決自相關問題。而在實際應用中,自相關系數ρ往往是未知的,必須通過一定的方法去估計。最簡單的方法是依據DW統計量估計ρ,如下式

但是,(3)式得到的只是一個粗略的結果,這樣得到的只是對Λ精度不高的估計,根本原因在于對有自相關的回歸模型使用了普通最小二乘法。為了得到ρ的更精確估計值,可采用科克倫—奧克特迭代法。

科克倫—奧克特迭代法的基本思想,是通過逐次迭代去尋求更為滿意的ρ的估計值,然后再采用廣義差分法。具體來說,該方法是利用殘差e\-t去估計未知的ρ。

對于二元回歸方程

假定u\-t為一階自回歸形式,即u\-t=ρu\-t-1+υ\-t,科克倫—奧克特迭代法估計ρ的步驟如下:

第一步:使用OLS法估計模型,并計算殘差e(1)\-t

第二步,利用殘差e(1)\-t做如下回歸

第三步,用OLS法估計(6)式中的,對進行廣義差分,即

令

對(7)式使用OLS法,可得樣本回歸函數為

第四步,由前一步估計的結果有

將,,代入原方程(4),得新的殘差e(3)\-t

第五步,利用殘差e(3)\-t做回歸

用OLS法估計的是對的第二輪估計值。當不能確定是否的ρ最佳估計值時,繼續迭代估計ρ的第三輪估計值。直到與相差很小時,收斂并滿足精度要求,或回歸所得DW統計量說明已不再存在自相關為止。通常,通過迭代很快就能得到有較高精度的,用作廣義差分對自相關的修正效果也較好。

2、科克倫—奧克特迭代法修正的人口增長模型

利用EViews生成殘差序列e\-t,對e\-t進行滯后一期自回歸,得

由(11)式得,對原模型進行廣義差分,得廣義差分方程

對(12)式廣義差分方程進行回歸,EViews輸出結果如下:

表2廣義差分方程輸出結果

由表2得回歸方程為

其中

由于使用了廣義差分數據,樣本容量減少了1個,為43個。在5%顯著水平的DW統計表可得dL=1.2,dU=1.4,模型中

DW=1.434956>du,說明廣義差分模型中已沒有自相關,不必再進行迭代。同時可見,可決系數R=0.931946,t、F統計量也均達到理想水平。

由差分方程(12)式有

由此,我們得到最終的中國人口增長模型為

人口總量為

由(14)式的中國人口增長模型可知,中國人口出生率每增加1‰,中國人口多增長87.47萬人;而中國人口死亡率每減少1‰,中國人口多增長310.27萬人。

模型在數量上說明其他條件不變情況下,死亡率變化對人口增長影響要比出生率對人口增長的影響大,結論在現實中也是成立的。

模型對歷史數據的總體擬合較為理想。為了檢驗模型預測的實證性,現用模型擬合2007年和2008年人口增長估計值,按照國家最新公布的中國2007和2008年人口出生率分別為12.10‰和12.14‰,死亡率分別為6.93‰和7.06‰,由此模型預測的2007和2008年總人口數為132129萬和132802萬人,與統計局公布的總人數僅相差31.78萬和60.61萬人。可見,用此模型擬合效果比較理想。

三、結論

本文然后利用1963年—2006年的人口數據,將人口總量序列變為人口增長形式的人口差分序列,建立出生率、死亡率對人口差分序列的回歸模型,隨后用科克倫—奧克特迭代法消除模型中的自相關建立最終回歸模型,合理解釋人口出生率與死亡率對人口增長的影響。但與此同時,所建立的人口增長模型由于解釋變量和被解釋變量是同期變量,所以模型只能用于解釋兩者的變化關系,估計其趨勢變化,而不具有預測功能;另外,模型變量設定較簡單,只能對國內政策形勢一直保持不變的情況,無法解釋一些政策形勢轉變后的復雜的人口狀況。

參考文獻:

[1]虞麗萍.人口年齡結構模型建模和預測[D].上海交通大學.2007.

[2]鄭江,鞠光炳,舒建.中國人口增長模型.四川文理學院學報[J].2008,18(2):114-117

[3]龐浩.計量經濟學.科學出版社[A].2007.

影響出生率的原因范文4

〔關鍵詞〕 嬰兒潮；中國；日本；人口世代；社會負擔；宏觀經濟

〔中圖分類號〕C92-05；F12316 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1000-4769（2015）05-0065-08

一、問題的提出

自2004年左右劉易斯拐點到來之后，中國鄉村勞動力向城鎮轉移的速度逐年降低，未來依靠城鎮化提高經濟發展速度的動力將逐年變弱。〔1〕而上世紀60年代末的計劃生育政策，使中國的生育水平自1990年代以后便呈現急劇下降的趨勢，最終于2014年左右引致人口紅利轉折點，成年勞動力數量開始減少。根據中國目前55歲的平均退休年齡〔2〕，60后嬰兒潮世代將于2015年左右逐步開始退休①，未來5-10年中國的老齡化浪潮將異常迅急，同時，隨著1990年代生育水平的持續下降，未來新增勞動力也將不斷下降。我國正在跨越中等收入陷阱，如果不能及時調整人口發展措施，很有可能出現未富先老，甚至掉入中等收入陷阱。面對這樣的情景，迫切需要了解中國人口增長的性態，特別是人口世代對宏觀經濟趨勢性特征的影響。只有了解這些趨勢性特征事實，才能根據歷史上和國際上的經驗，制定適宜的措施。

遺憾的是，目前研究中國宏觀經濟問題的學者較少關注中國的人口性態，特別是中國的人口世代因素，比如60后和80后的嬰兒潮問題；研究人口紅利和老齡化問題的學者很少關注中國歷史上嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代依次進入和退出勞動力市場對諸如人口紅利和老齡化等宏觀經濟趨勢性特征的影響；也少有學者關注嬰兒潮世代處在勞動階段這一人口世代對人口紅利期的特殊影響問題；未來中國將要面對的是進入和正在進入的低速常態，卻少有經濟學家從人口世代這個視角觀察中國經濟的新常態，比如90后嬰兒低谷世代開始進入勞動力市場，60后嬰兒潮世代開始退出勞動力市場可能引發的問題；此外，關注經濟低迷和近期經濟下滑的學者多，卻少有人研究日本個案，從日本獲取經驗和教訓。而日本過去20年和將來所面臨的問題正是中國正在面臨或將要面臨的問題，比如政府債務危機、老齡化、勞動力短缺、持續發行貨幣對經濟刺激以及經濟潛在通縮的影響等。隨著日本嬰兒潮世代這一超規模人口世代沖向頂峰和由規模較小的世代取而代之，不僅日本龐大的財政和貨幣刺激對經濟復蘇所起的作用有限，也大大加重了日本政府的債務。

日本和中國具有相同的東方文化，同時都對外來移民管制較為嚴格，故比較中國人口性態和日本人口性態之間的相同和差別，進而從日本歷史上獲得經驗和教訓，是本文的研究目的和意義所在。

二、文獻綜述

有關人口性態，特別是人口世代的研究，多集中于人口結構或者嬰兒潮對社會和宏觀經濟的影響方面，如Mankiw & Weil（1989）在Poterba（1984）的基礎上考慮人口結構改變對住房需求的影響，其研究結果發現，美國嬰兒潮一代（1946-1964）步入購房年齡，是美國70年代住房價格上漲的關鍵因素；而嬰兒低谷一代進入住房市場則引致1990年代美國房屋需求增長緩慢。〔3〕陳斌開等利用人口普查的微觀數據發現，中國“80后嬰兒潮”一代步入勞動力市場和進入婚配對住房產生的需求，很有可能是2004年以后房價上漲的重要原因，同時也闡釋了老齡化到來會引致住房價格面臨下降的壓力。〔4〕陸D和蔡P比較了中日人口結構，認為中國如今所面臨的人口結構和90年代日本所面臨的人口結構類似，人口紅利開始消失，社會負擔開始加重，潛在經濟增長率開始下降。〔5〕李銀珩和李碩論述了美國1946-1964年嬰兒潮一代步入退休，將使美國面臨勞動力短缺以及社會保障體系負擔加重等問題。〔6〕在有關人口結構，特別是人口世代演進對其他方面的影響研究方面，張春生和蔣海論述了美國嬰兒潮一代對美國1980-1990年股市的影響。〔7〕Andrew（2001， 2003）以及Brooks（2002）就資本市場和社會保障方面做了相關研究工作〔8〕；Reinhardt（2000）就嬰兒潮世代進入老年階段時對醫療行業的影響進行了針對性研究。〔9〕總之，嬰兒潮對社會和經濟的影響是多方面的和全方位的。

不過我們要強調，Mankiw & Weil（1989）等人的研究忽視了中國的特殊性〔10〕，雖然美國和中、日都存在嬰兒潮，但是人口結構問題對美國經濟的制約沒有中國和日本嚴重，這是因為美國是個移民國家且實行較寬松的移民政策，歷史上美國本土居民生育水平下降引致的現在和未來勞動力短缺問題可以通過年輕移民填補，更不同于中日的是，美國自1975年后每年出生人數的整體趨勢是增加的。陳斌開等則缺乏對中國人口結構的明細分析，沒有窺探到中國歷史上嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代，也沒有論述嬰兒潮和嬰兒低谷可能對中國宏觀經濟趨勢性特征的影響，特別是隨著嬰兒潮一代以及相繼而來的嬰兒低谷一代的成長，即教育、工作、結婚、消費、退休以及去世等一系列生命活動會對相應經濟部門產生的影響。陸D和蔡P雖然比較了中日人口結構，闡述了人口紅利理論，卻沒有明確地提出人口世代以及世代更替的概念，忽視了嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代交替進入勞動力市場和退出勞動力市場對經濟增速的趨勢性特征的影響，沒有看到人口結構問題的實質其實是嬰兒潮問題。人口紅利期是嬰兒潮一代處在勞動年齡階段，嬰兒低谷世代處在青少年和老年階段；而人口紅利消失期則是嬰兒潮一代逐步退休，嬰兒低谷世代處在青少年和勞動年齡階段。

現有文獻中雖存在考察中日人口結構問題的一些研究，如張寶珍（1990），孟雙見和吳海濤（2005）分別論述了日本老齡化下日本社會和經濟可能面臨的問題〔11〕；柳清瑞等（2012）闡述了少子化和老齡化下的日本社會保障經驗〔12〕；蔡P（2004，2009，2010）系統地論述了中國的人口紅利期以及人口紅利結束可能面臨的問題以及政策應該如何調整，如何促進經濟持續發展、如何成功邁過中等收入陷阱〔13〕；梁穎和陳佳鵬（2013）論述了中國和日本存在人口轉變和經濟轉型的相似性，以及如何根據這種相似性借鑒日本在人口紅利期和人口老齡化時期所獲得的經驗和教訓問題〔14〕，但是，目前學術界對于中日人口世代的界定，比如嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代的具體界定，以及考察嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代依次進入勞動力市場和退出勞動力市場對宏觀經濟趨勢性特征可能產生的影響的研究還不夠深入，甚至連基礎的描述性分析工作都比較缺乏。這一切主要源于人口世代對經濟的影響是長期的，20年前出生的人口要過20年后才進入勞動力市場。因此，本文的研究特點體現在以下方面：詳盡論述中國和日本的嬰兒潮世代并進行對比性分析，考察嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代交替進入勞動力市場和退出勞動力市場可能對中日宏觀經濟趨勢性特征產生的動態影響，以及這種趨勢性特征的變化對中國未來宏觀經濟的啟示。

三、中日人口世代對比

此部分主要考察中國和日本分別在1961-2010年、1946-2010年出生人口的特征，進而界定在此期間中國和日本的人口世代。明細化這個事實特征，對分析人口世代的交替演進，比如嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代交替進入和退出勞動力市場對宏觀經濟的影響具有重要價值。同時也有助于決策部門制定合適的人口和經濟政策。需要說明的是，什么是嬰兒潮？嬰兒潮就是人口出生高峰，出生高峰包括出生人數逐年上升的階段，也包括出生人數逐年下降的階段；同樣出生低谷包括出生人數逐年下降的階段，也包括出生人數逐年上升的階段，且出生高峰和出生低谷在時間上連接，其節點為歷年出生人數的增速開始發生轉折的時點〔15〕，所以嬰兒潮時期既不是出生人數完全上升的時期，也不是出生人數完全下降的時期，而是一個波峰。

在上述時區內，中國和日本都存在嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代。中國的嬰兒潮世代分別為“1962-1973世代”和“1982-1993世代”；日本的嬰兒潮世代分別為“1947-1953世代”和“1966-1985世代”。中國的嬰兒低谷世代為“1973-1982世代”和“1993年之后世代”；日本的嬰兒低谷世代為“1953-1966世代”和“1985年之后世代”。在此期間，中國兩次出生人口的波峰值分別為1963年的3000萬人和1987年的2550萬人；日本兩次出生人口波峰值分別為1949年的2694萬人和1973年的2107萬人。在峰值時間點上中國比日本晚了14年；中國的出生人口谷值是1979年的1738萬人，日本是1961年的1607萬人，在時間點上比日本晚了16年。無論是峰值還是谷值，中國都高于日本；無論是中國還是日本，第二次嬰兒潮世代都是第一次嬰兒潮世代引致，且第二次嬰兒潮的波峰低于第一次嬰兒潮的波峰。中國第一次嬰兒潮世代大約為1960年代和1970年代初期；第二次嬰兒潮世代大約為1980年代和1990年代初期。二戰后日本的第一次嬰兒潮世代為1940年代后期和1950年代初期；第二次嬰兒潮世代為1960年代末期和整個70年代以及80年代初期。中國第一次嬰兒低谷大約出現在1970年代和1980年代初期，第二次出現在1993年之后，大部分是90后和00后；日本的第一次嬰兒低谷大約出現在1950年代中后期和1960年代初期和中期，第二次出現在1985年之后。總之，中國的嬰兒潮世代約為60后世代和80后世代，嬰兒低谷世代大約為70后世代、90后世代以及00后世代；日本的嬰兒潮世代大約出現在1940年代中后期和1950年代初期以及整個1970年代，而嬰兒低谷世代大約出現在1950年代中后期和1960年代前期，以及1980年代后期和以后各年代。

在相應的考察時段內，中國和日本歷年出生的人口數量都呈現出“先上升（中國1961-1963，日本1946-1949）后下降（中國1963-1979，日本1949-1957），再上升（中國1979-1987，日本1957-1973）再下降（中國1987之后，日本1973年之后）的M型軌跡”。1961-1963年中國出生的人口數量呈上升趨勢，其中1963-1979年出生人口數量平均呈現劇烈下降趨勢；1979-1987年出生人口數量平均呈現劇烈上升趨勢；1987年后出生人口數量呈現下降趨勢，且表現出明顯的階段特征，1987-2000年劇烈下降，2000年以后緩慢下降。而日本1946-1949年出生的人口數量呈現劇烈上升趨勢；1949-1957年出生的人數呈現劇烈下降趨勢；1957-1973年日本出生的人數呈現劇烈上升趨勢；1973年之后出生人數呈現下降趨勢且具有階段特征，1973-1990年出生人數劇烈下降，1990年以后出生人數輕微下降。

綜上，我們認為，中國的1962-1973世代和1982-1993世代為嬰兒潮世代，1973-1982世代和1993之后世代是嬰兒低谷世代，大體上60后和80后是嬰兒潮世代，70后、90后以及00后是嬰兒低谷世代；而日本的1947-1953世代和1966-1985世代是嬰兒潮世代，1953-1966世代和1985之后世代是嬰兒低谷世代。1961-1963年中國出生人數呈現上升趨勢，1963-1979年中國出生人數平均呈現下降趨勢，1979-1987年中國出生人數平均呈現上升趨勢，1987年之后中國出生人數呈現下降趨勢，整體上呈現為一個M型軌跡，同時，整個1970年代的出生人數平均而言逐年下降，整個1990年代的出生人數平均而言也逐年下降。大體上，日本出生人數呈現先上升（1946-1949）后下降（1949-1957），再上升（1957-1973）再下降（1973-）的M型趨勢。具體走勢見圖1和圖2。

四、中日人口世代更替對宏觀經濟趨勢性特征的影響

在相應時段內，中國和日本的人口世代更替究竟是如何影響了對應的宏觀經濟呢？特別是當嬰兒潮世代和嬰兒低谷世代交替進入或退出勞動力市場時，會對宏觀經濟產生何種影響呢？在假設資本、技術以及資本貢獻份額保持不變的條件下，本文考察人口結構轉變對中日宏觀經濟趨勢性特征的影響，并重點考察勞動力增速對GDP增速的影響。通過將20年前出生率近似為20年后的勞動力增速，可從20年前的出生率和20年后GDP增速的關系上獲得一些唯像認識，進而從這些認識中捕捉中國當前和未來可能面臨的問題并獲取解決問題的啟示。

1.中國人口世代更替對宏觀經濟趨勢性特征的影響

首先考察1961-1979年出生率變化特征對1981-1999年中國GDP增速的趨勢性特征的影響。由于1961-1963年中國人口出生率逐年上升需要說明的是，中國歷年出生人數和出生率的趨勢基本上同步，當然下文日本的情景也是一樣的。，20年后進入勞動力市場的數量增速也逐年上升，相應1981-1983年中國經濟增速也逐年上升；1963-1979年中國出生率逐年下降，相應20年后的1983-1999年中國經濟增速也逐年下降。根據20年前出生率的特征，1981-1999年經濟增速應呈現先增后減的倒U型軌跡，波峰點在1983年，波谷點是1981年和1999年。從圖3可以看出，1981-1999年中國經濟增速存在倒U型軌跡，波谷點是1981年和1999年，但是波峰點不是1983年，而是1994年。出現這一情況的原因是多方面的。本文認為，中國60后嬰兒潮中出生的大部分人口進入勞動力市場的平均時間點應該晚于20歲，從圖3可以近似地推斷，60后嬰兒潮世代的大部分人口大約在31歲左右才進入勞動力市場，比如1963年出生的人口大多在1994年左右開始進入勞動力市場，其主要原因是那時期中國的城鎮化率只有35%左右，存在大量富余農村勞動力和城鎮待業勞動力，而真正放開人口流動和深化農村改革是90年代的事情，此時這些富余的和待就業的勞動力才逐步從失業或者非充分就業狀態轉移到第二產業和第三產業，從而變為相對充分就業。

其次考察1979-1990年出生率特征對1999年以后中國GDP增速的趨勢性特征的影響。1979-1987年中國人口出生率逐年上升，引致20年后的1999-2007年經濟增速相應地逐年上升；而1987年以后中國人口出生率逐年下降，2007年以后中國經濟增速也相應逐年下降，根據1979年以后中國人口出生率特征，中國經濟增速在1999年以后也相應呈現倒U型軌跡，波峰點是2007年。1981-1985年出生人口數存在波動，倒U型軌跡也存在同趨勢的波動。由于80后嬰兒潮波峰低于60后嬰兒潮波峰，引致80后嬰兒潮進入勞動力市場時對經濟增速的影響小于60后嬰兒潮進入勞動力市場對經濟增速的影響，1981-1999年平均經濟增速相應大于1999-2010年平均經濟增速，且2007年經濟增速的峰值小于1994年經濟增速的峰值。從圖3可以看出，中國經濟增速在1999年以后存在倒U型軌跡，波峰點是2007年，1981-1985年存在波動，倒U型軌跡也存在波動；而在高度上這個倒U型軌跡小于1970-1999年的倒U型軌跡。對此應該認為，上述中國經濟增速的軌跡基本符合20年前中國人口出生率的趨勢型特征，說明中國1961-1990年人口出生率的趨勢性特征的確影響著1981-2010年經濟增速的趨勢性特征。

綜上，1961-1990年出生率的變化特征對20年以后即中國1981-2010年GDP增速的趨勢性特征所產生的影響，可以近似地表述為：由于中國的出生人數呈現先上升（1961-1963），后下降（1963-1979），再上升（1979-1987），再下降（1987-1990）兩個峰值的M型軌跡，致使20年后中國經濟增速也呈現先上升（1981-1994），后下降（1994-1999），再上升（1999-2007），再下降（2007-2010）兩個峰值的M型軌跡，但是后一個波峰小于前一個波峰。各時段人口分布演進，及歷年經濟增速和相應20年前出生率之間的關系如圖3、圖4所示。①

2.日本人口世代更替對宏觀經濟趨勢性特征的影響

首先考察日本1946-1957年人口出生率變化特征對其1966-1977年GDP增速的影響。日本1946-1949年的人口出生率呈現上升趨勢，20年后的1966-1969年經濟增速也呈現上升特征；1949-1957年人口出生率呈現一直下降特征，20年后的1969-1977年經濟增速也相應呈現下降趨勢，即1966-1974年日本經濟增速呈現先增后減的倒U型軌跡，波峰點是1969年，波谷點是1966年和1977年。從圖5可以看出，1965-1977年日本經濟增速的確存在倒U型軌跡，波峰點是1969年，這與20年前日本的人口波峰點為1949年吻合。但是日本實際經濟增速波谷點是1974年左右，比通過人口波谷點預測的經濟波谷點早來3年，出現這種情況是由于日本城鎮化水平和市場化水平較高，勞動力受農業以及限制人口流動的政策束縛較小，引致日本人口參與勞動的時間相對較早。

其次考察1957-1978年日本人口出生率變化特征對1977-1998年GDP增速的趨勢性特征的影響。1957-1973年日本人口出生率逐年上升，引致20年后的1977-1993年經濟增速相應逐年上升；1973年以后日本人口出生率逐年下降，引致1993年之后經濟增速也相應逐年下降。根據1957年之后日本人口出生率的變化特征，我們發現1977年以后的日本經濟增速相應呈現先上升后下降的倒U型軌跡，波峰點是1993年。又因為1946-1957年的人口波峰大于1957-1978年的人口波峰，故日本在1969-1977年的平均經濟增速大于1977-1998年的平均經濟增速，同時波峰點1993年的經濟增速低于波峰點1969年的經濟增速。從圖5可以看出，日本經濟增速在1974-1998年的確存在一個倒U型軌跡，且整體上低于1966-1977年的軌跡，但1974-1998年日本經濟增速的波峰點為1988年，比人口預測的波峰點1993年早來5年，再次表明日本人口進入勞動力市場的平均時間比中國要早。

綜上，日本1946-1978年出生率的變化特征對20年之后即1966-1998年GDP增速的趨勢性特征的影響可以近似地表述為：日本出生人數整體上呈現先上升（1946-1949），后下降（1949-1957），再上升（1957-1973），再下降（1973-1978）的兩次波峰的M型軌跡，使得20年之后日本經濟增速整體上同樣呈現先上升（1966-1969），后下降（1969-1974），再上升（1974-1988），再下降（1988-1998）的兩次波峰的M型軌跡。由于日本1967-1985嬰兒潮世代因1947-1953嬰兒潮世代引致，故第二次嬰兒潮引致的日本經濟波峰小于第一次嬰兒潮引致的經濟波峰；相對中國，日本人口進入勞動力市場的平均時間更早。具體而言，各時段的人口分布演進以及經濟增速和20年前出生率之間的關系見圖5和圖6。

3.人口世代更替對未來中國宏觀經濟的影響

2015年之后，隨著中國1960后嬰兒潮世代開始逐步退休，2024年左右老年人口將開始超過青少年人口。由于城鄉一體化發展的加快和新型城鎮化的推進，現行的養老雙軌制會逐漸取消，養老將全面納入社會保障體系，這會給中國的養老保障體系帶來巨大壓力。過去發達國家實行的現收現付制的養老模式已不再適合中國國情，日本養老模式曾經引致的問題就是一個現實的教訓。由于日本嬰兒潮一代耗費了發展經濟的大量資源，退休之后又享受著檔次高且全面的養老金覆蓋，導致嬰兒低谷一代背上重重的養老包袱，為此，日本政府的債務水平不斷上升，社會負擔沉重，最終給經濟雪上加霜。國內由于學術界目前對中國嬰兒潮世代以及中國人口世代的研究較少，以至于當60后嬰兒潮開始退休時才注意到社會保障體系的脆弱性。幸運的是平均退休年齡相對較低，還有改進空間，比如可以逐步將平均退休年齡推遲到65歲，通過延遲退休贏得時間，將現收現付制的養老模式逐步改為積累制的養老模式，從而規避在未來勞動力短缺情況下，勞動人口還要背上重重的養老負擔，影響經濟活力。

類似日本1990年代的房地產泡沫，2015年之后，80后嬰兒潮將逐漸結束婚配，95后將逐漸開始進行婚配，由于1990年代以后出生人數逐年下降，城鎮化已達到5477%左右，發展速度降緩，對城鎮住房產生的基礎居住需求將會呈現下降趨勢，如果此時供給、改善性需求以及投資性需求不變，房價將面臨下降的壓力。為防止人口世代更替可能引致的房地產業的過分衰退，應考慮逐年降低新增基礎住房供給，如果按照平均壽命75歲計算根據2014年《中國衛生和計劃生育統計年鑒》，2010年的女性預期壽命774歲，男性預期壽命724歲，為簡化分析，不再區分性別，同時考慮到2010-2015年人均預期壽命延長，在此假定2014年的平均壽命是75歲。，2035年之后，考慮到60后嬰兒潮世代逐漸離去后將釋放巨大的住房存量，目前針對房地產調控的政策應該前瞻到這一點，從而防止供給過剩對經濟運行帶來的系統性風險。基于此，在城市可以完善“以房養老”的政策構思，減輕社會養老負擔，同時也可以提前平滑掉嬰兒潮世代死亡后對房地產行業的消極影響。另一方面，2015年之后，80后嬰兒潮一代逐步完成婚配以及置業和購車，工作穩定并開始步入中年，出現收入大于支出、收入剩余增加后將引致其對投資產品需求的增加，資本市場在2015年將出現繁榮，但是未來隨著60后嬰兒潮臨近退休和35-54歲人口總量減少，2016年以后資本市場的繁榮也將逐步消退。〔16〕

大體上，由于中國1990年代出生人數逐年下降且1960年代存在一個出生高峰，因此2015年之后，隨著1990年代出生人口陸續進入勞動力市場和1960年代出生人口逐步退休，人口世代更替引致的老年人口急劇增加，成年勞動力數量減少，即消費人口增加、生產人口減少可能會導致一系列新的經濟社會問題。比如老年人口的儲蓄逐年減少，勞動人口的儲蓄因為老年人口增多也逐年減少，最終社會儲蓄率下降，資本存量增長緩慢此命題在勞動人口和老年人口消費不變，要素使用效率不變，資本貢獻份額不變以及采取現收現付制的養老制度下成立。，加上勞動力數量逐年減少，經濟增速面臨下行壓力，經濟有可能進入新的低速增長常態。

面對人口基數紅利不斷消失可能帶來的問題，提高人口素質、升級產業以及提高要素使用效率將更有利于中國經濟的可持續發展。比如，將勞動力短缺的中低端制造業轉移到人口紅利豐富的國家，提高國內技術水平，解決中低端服務業勞動力短缺的問題；進一步釋放改革紅利，提高資本和勞動要素的使用效率；加快創新紅利的開發，重視和培養國內高技術人才，吸納港臺、東南亞甚至全球的科技人才，從而提升勞動力素質。為了給長期內的產業升級、提高人口素質以及技術進步贏得時間，在短期內可以采取削減養老金，改變養老制度以及結構性延遲退休等方案。〔17〕考慮到未來城鎮房地產行業的衰退和農村土地流轉的開展，為減輕社會和勞動人口負擔，農村可以實行“以地養老”，城鎮可以開展“以房養老”。

五、規避人口世代更迭引致宏觀經濟趨勢性下滑的政策建議

第一，為緩解當前社會保障帶來的財政壓力和年輕人壓力過大等問題，應該實行結構性延遲退休，尤其是勞動力短缺行業應實行延遲退休并給予相應的補貼，同時加快發展職業教育，開發機器人等新技術，替代這些行業短缺的勞動力。在提高人口素質的同時，吸納一些優秀的國際移民，升級國內產業；對部分勞動力發展過剩的行業實行不延遲退休，打破終身雇傭制和年功序列制，促進勞動力合理流動，避免老人擠占年輕人的工作機會，造成年輕人社會負擔大和社會生產率水平下降的問題。第二，改變養老制度，將現收現付制的養老制度改為基金制的養老模式或者多元的養老模式，且將養老金分為國家基本養老金和附加養老金。基本養老金所有公民一視同仁，附加養老金以工薪階層為對象且按收入比例繳納，同時鼓勵富人繳納商業養老金，提高養老金領取的年齡；避免過度醫療開支，在醫療機構引入競爭機制；減少政府公共債務，強制性增加家庭儲蓄養老份額，引導私人資金進入養老領域，為提高養老金收益，優化養老資金種類，并在全球化視角下積極對養老金進行投資，吸納勞動力過剩和儲蓄水平較高國家的人口和資本紅利，在全球范圍內解決資本短缺和勞動力短缺。第三，提高退休后有工作意愿和工作能力的老年人的就業率，并對老年人進行再培訓；提高婦女以及年輕人的就業率；創造公平的就業環境，避免年齡和性別歧視，改變年功序列制的工薪和升遷制度，根據績效設定工資和職稱。第四，長期來看，國家應盡快放開生育政策，釋放想生但政策限制不能生的這股生育力量。隨著經濟水平逐步提升，應進一步制定鼓勵生育的政策，而不僅僅是放開生育，即制定生育水平的下限，而非上限；同時基于代際生育權平等和城鎮居民生育水平提高后對子女人力資本投資和家庭儲蓄水平影響相對較弱，應特別鼓勵城鎮居民生育。

〔參考文獻〕

〔1〕蔡P.劉易斯轉折點與公共政策方向的轉變：關于中國社會保護的若干特征性事實〔J〕.中國社會科學，2010（6）：125-137.

〔2〕姚遠，等.退休年齡調整：為何如此糾結〔J〕.人口研究，2012（6）：28-43.

〔3〕〔10〕Mankiw N G.，Weil D N. Baby Boom， Baby Bust and the Housing Market〔J〕.Regional Science and Urban Economics， 1989 （19）： 235-258；Poterba J M. Tax Subsidies to Owner-Occupied Housing： An Asset-Market Approach〔J〕.Quarterly Journal of Economics， 1984 （4）： 729-752.

〔4〕陳斌開，等.人口結構轉變與中國住房需求：1999-2025基于人口普查數據的微觀實證研究〔J〕.金融研究，2012（1）：129-140.

〔5〕陸D，蔡P.人口結構變化對潛在增長率的影響：中國和日本的比較〔J〕.世界經濟，2014（1）：3-29.

〔6〕李銀珩，李碩.嬰兒潮與人口高齡化對美國經濟的影響〔J〕.人口學刊，2006（2）：41-45.

〔7〕張春生，蔣海.人口結構與股票市場：文獻綜述〔J〕.國際金融研究，2014（6）：86-96.

〔8〕Andrew B A. Will Bequests Attenuate the Predicted Meltdown in Stock Prices when Baby Boomer Retire〔J〕.Review of Economics and Statistics， 2001 （4）： 589-595；Andrew B A. The Effects of A Baby Boom on Stock Prices and Capital Accumulation in the Presence of Social Security〔J〕.Econometrica， 2003 （2）： 551-578；Brooks R. Asset-market Effects of the Baby Boom and Social-security Reform〔J〕.American Economic Reviews， 2002 （2）： 402-406.

〔9〕Reinhardt， U E. Health Care for the Aging Baby Boom： Lessons from Abroad〔J〕.Journal of Economic Perspectives， 2000 （2）：71-83.

〔11〕張寶珍.日本人口老齡化與社會經濟的發展〔J〕.世界經濟，1990（5）：45-49；孟雙見，吳海濤.日本人口老齡化對日本社會經濟的影響〔J〕.日本問題研究，2005（4）：26-29.

〔12〕柳清瑞，等.基于少子高齡化的日本社會保障改革：經驗與借鑒〔J〕.人口與發展，2012（6）：31-39.

〔13〕蔡P.人口轉變、人口紅利與經濟增長可持續性：兼論充分就業如何促進經濟增長〔J〕.人口研究，2004（2）：2-9；蔡P.未來的人口紅利――中國經濟增長源泉的開拓〔J〕.中國人口科學，2009（1）2-10，111；蔡P.人口轉變、人口紅利與劉易斯轉折〔J〕.經濟研究，2010（4）：4-13.

〔14〕梁穎，陳佳鵬.日本失去的二十年：基于中日人口紅利比較的視角〔J〕.人口學刊，2013（4）：21-31.

〔15〕楊華磊，等.中國嬰兒潮下的城鎮住房需求〔J〕.中國經濟問題，2015（2）：49-60.

影響出生率的原因范文5

從兩地區人口自然增長率來看,1949年以來,我國人口相繼經歷了1949-1964年高出生率、高死亡率、高增長率;1965-1990年高出生率、低死亡率、高增長率和1995年以后低出生率、低死亡率、低增長率三個階段。2002年至2010年,麗江人口自然增長率都低于全國的同期水平,但較為接近,而攀枝花則有6年高于全國同期水平,只有3年低于全國同期水平,除了2009年和2010年以外,攀枝花的人口自然增長率都要高于麗江的同期水平;麗江與全國的極差為2.22‰,攀枝花與全國的極差為1.62‰,這說明無論麗江還是攀枝花,2002至2010年其人口自然增長率都與全國同期水平較為接近,都進入了低出生率、低死亡率、低增長率的階段。

二、人口質量分析

人口既有數量問題,也有質量問題。人口質量,是指特定時空內一定的總體人口的質量,而人口的受教育程度則是一個重要的因素。麗江攀枝花經濟一體化的發展,離不開人力資本的開發和利用,是關系一體化能否順利推進的關鍵,就當前情況而言,在人口數量和勞動力供給過剩的情況下,人力資本的集聚主要取決于人口質量。

麗江每10萬人口中,小學程度的比重由2000年的42.39%下降到了2010年的34.48%,而初中程度的則由21.90%上升到了32.54%,高中程度和大學程度的比重也都有了不同程度的上升,其他的比重由27.98%下降到了2010年的16.33%,;在同一時期,攀枝花每10萬人口中,小學程度以及其他的比重都有不同程度的下降,而初中、高中以及大學程度的比重都有了一定程度的上升;在這一時期,麗江的文盲率由2000年的15.35%下降到了2010年的7.88,而同一時期攀枝花的文盲率則由7.90%下降到了6.72%。總的來看,兩地區相比較的話,攀枝花人口受教育的程度要高于麗江,這有一部分的原因是攀枝花是在“三線建設”的背景下建設起來的我國西部重要的鋼鐵基地,就有大量的受過很好教育的人口向此集聚,因此攀枝花有著較好的基礎,而近年來,麗江人口的受教育水平有了很大的提高,如大學程度所占比重,在2000年僅為1.33%,而同期攀枝花則為5.08%,差距較大,而到了2010年麗江上升了5.37個百分點,達到了6.70%,同期攀枝花上升了4.28個百分點,達到了9.36%,麗江的增幅要大于攀枝花,這有一部分我國大學擴招的原因,但還有一部分原因是麗江旅游業的快速發展所產生的人才的集聚效應。

三、人口結構分析

麗江攀枝花地區人口年齡結構老齡化。人口年齡結構老齡化是世界也是中國人口變動的一個共同趨勢。2010年麗江、攀枝花65歲及以上老年人口占各地總人口比重分別為7.72%,和9.13%。如果按照國際通行的65歲及以上老年人口占總人口的7%,即為老齡化社會的標準,那么麗江攀枝花已邁入老年社會的門檻。人口年齡結構老齡化對投資、儲蓄、生產、消費、產業結構、就業結果等經濟發展,對婚姻、家庭、倫理、道德等社會發展帶來一系列影響。麗江和攀枝花在經濟尚不發達,經濟發展水平尚不高的情況下迎來了老齡化程度加深的問題,可以說是進入了“未富先老”的階段。

四、結語

影響出生率的原因范文6

如今，無論是學校老師、清潔工、記者、店員、運動員，甚至高中女生，大部分巴西女性都認為，生兩個孩子是理想的家庭模式。這個英國用了120年時間才推廣的觀念，巴西只用了40年，不得不說是個奇跡。

而奇跡發生的原因之一居然是電視的普及和肥皂劇的熱播。

“足球隊家庭”基本絕跡

對于1930年左右出生的那一輩巴西婦女來說，一生中懷孕17次并不算多。然而，到了她們的孩子這一代，出生率卻陡然下降，甚至難以保證巴西人口自然更新。

在巴西中部小鎮，人們曾以多子多孫為福，不少人家光是父子就足夠組建一支11人的足球隊。如今這種龐大的“足球隊家庭”越來越少見，在45歲以下的夫妻組成的家庭中基本絕跡。

事實上，為了控制人口，巴西政府曾經做出過一系列的努力。除了政府的措施，電視和肥皂劇也被認為在阻止巴西人生孩子方面有一些隱形功勞。在1966～1985年巴西軍政府當政時期，巴西肥皂劇迎來了一段繁榮時期。軍人掌控的國家政府對電視臺實施補貼，原本是為了在一個土地廣袤但是文盲眾多的國家里建立民眾對國家的歸屬感，國家新聞就是以此為己任。

但真正能吸引到巴西觀眾的卻是那些電視肥皂劇。據說，有些肥皂劇在巴西的影響力甚至已經超過了足球比賽。

電視劇太長讓人們沒空生娃

巴西電視網絡的環球電視臺，常年播放長達上百集的電視肥皂劇，并向整個拉丁美洲播出。

這些電視劇以愛情題材為主，一播就是幾個月。

肥皂劇那種環環相扣的情節、戲劇性的結構以及出色的配樂等吸引人的元素，使得其在巴西擁有了大批追隨者，尤其是那些家庭主婦或者常常在家里做事的女性。

巴西觀眾，尤其是女性觀眾，很快對劇中時髦、干練的女主角們產生了深深的認同感。

錯綜復雜的劇情里，罕見兒孫成群的大家庭。容貌姣好的女主角要么不生孩子，要么只有兩三個孩子。肥皂劇常常展示一種讓人向往的中產階級生活方式，體面的工作，舒適的居屋，聽話的孩子，當然還有滋潤的愛情生活。這一切不會讓人想要生一大堆小孩了，因為養育孩子可能是這世界上最辛勞的事情之一了。

無論是巴西政府有意控制肥皂劇產生的導向，還是肥皂劇刻畫主角性格的需要，總之，這的確對現實中的巴西女性們產生了影響。結果，現實世界向虛構世界靠攏了。

過去的許多年，電視在巴西各地相繼普及。有一個統計是，普及的過程中，每有一個新地區可以看上電視，該地的出生率過一段時間就會顯著下降。

電視說“離婚吧”

肥皂劇除了讓生育率下降之外，還讓離婚率上升。

在泛美開發銀行的一項報告中，研究人員對環球電視臺在巴西擴張進行了追蹤調查，并將其與人口生育及離婚數據進行了比較。據說，因為電視劇的關系，巴西至少損失了300萬的新生兒，增加了約80萬離婚家庭。

從數據上看，接收環球電視臺信號地區的出生率，比未接收信號的的確少0.6個百分點；而假如肥皂劇里的女主角離婚，那么當地的離婚率居然也會瞬間增長0.1個百分點。

電視對離婚的影響相對出生率來說要小些，但也可以說是比較明顯了。研究者發現，1975年，離婚題材首次被搬上巴西的電視熒屏，到1984年，環球電視臺肥皂劇的主角有1／5離異或者分居，這比巴西的真實情況要高得多。