辽宁省经济增长的供给侧因素分析

从短期来看,影响经济增长的因素主要来自需求侧,而对长期增长潜力的评估却离不开供给侧的因素.文章借鉴青木昌彦的方法,对2001-2015年辽宁省经济增长的供给侧因素进行分解,得出:城市部门人均生产率提高对人均生产总值增长率的贡献最大,人口红利已衰竭,尽管劳动参与率提高和库兹涅茨效应的贡献较低,但近些年来呈上升趋势.而要缓解辽宁经济增长的下行压力,则需要提高劳动生产率,扩大劳动参与率和库兹涅茨效应,以及化解人口红利枯竭带来的负面影响.     

“机器换人”促进浙江劳动就业结构转型升级

产业转型升级是大势所趋,通过创新驱动、 ＂机器换人＂推动技术红利替代人口红利,是经济继续保持增长的动力之源.2010年以来,随着我省加快推进转型升级、全面推进＂机器换人＂,产业结构得到明显提升,劳动生产率快速提高,机器红利显现.但同时对浙江劳动就业带来了新的挑战.     

人口红利对区域经济增长影响及外溢效应的空间关联研究

文章以我国各区域对应变量结合面板数据进行空间差异的测算,针对区域人口红利所致的经济增长,及其引致的经济增长进行了空间权值的进一步验证.并利用二元邻值W矩阵进行人口红利发展SDD函数权重矩阵构建模型,验证了劳动力增长过程中的区域间外溢.结果证实,少儿抚养及老年赡养对区域人口红利存在显著的外溢关联影响.我国东、中、西区域之间存在时序上人口红利外溢效益的负向关联,今后一段时间内,我国东部区域与中西部区域间的劳动力资源流动应逐步加强.     

人口红利对经济发展影响的实证研究

人口红利理论对理解人口增长与经济发展的关系提供了新的视角。文章以吉林省为案例检验了这一理论的适用性。首先对吉林省建国以来的人口结构进行分析,以社会抚养比为指标对吉林省人口红利状况进行判断,并利用人口增长预测(CPPS)软件对吉林省人口红利进行预测。以1993~2011年数据为基础,构建VAR模型分析人口红利对吉林省经济增长的贡献,得出了吉林省人口结构对经济增长的贡献较小,且不是经济增长的格兰杰原因的结论。     

人口结构对经济增长影响的实证研究

文章通过研究中国人口结构、固定资产投资、劳动力投入对经济增长的影响,发现人口结构(劳动力人口占总人口比例)提升,会明显地促进经济增长;人口结构比例下降,会抑制经济增长。根据研究结论,并结合中国逐渐进入老龄化社会和人口结构比例将出现下降的现实,提出了充分利用人口红利期、提高人口素质、转变经济发展方式等建议。     

湖北省在人口红利期的经济增长分析

文章通过对1949-2008年湖北省人口出生率、死亡率及自然增长率的分析,发现建国以来湖北省经历了典型人口再生产类型的三个阶段。利用抚养比作为测算人口红利的指标,测算了湖北省的人口红利,结论表明自新中国成立以来,湖北省随即进入了人口负债期,之后湖北省的人口负债经历了一个由少到多,又由多到少的变化过程,最终转变到人口红利期;运用VAR模型分析湖北省在人口红利阶段人口结构对投资及经济增长的影响,结论表明人口结构的转变对投资的贡献非常小,且不构成其格兰杰因果原因。说明在人口转变过程中,过多的强调了投资的重要性,而忽略了人口增长放慢引起的消费萎缩对经济的抑制效用。     

四川人口变动对经济发展的四大影响

四川人口变动对经济发展的影响突出表现在劳动力供求关系发生深刻变化、经济增长的人口红利效应减弱、社会养老负担保加重。与此同时,全省消费市场迎来发展机遇。     

区域能源红利的测算方法

文章基于能源红利的概念,参考人口红利测算方法的相关研究,从区域能源产出对经济增长贡献的视角,运用变参数状态空间模型,建立了区域能源红利的测算方法.并以贵州省为例,根据1978年-2013年的时间序列数据,测算出贵州能源红利.     

“人口红利”时代离“刘易斯拐点”有多远

中国是世界第一人口大国，同时也是第一劳动力大国。低劳动力成本的“中国制造”走向全球，成为一张世界级的中国名片。劳动力资源丰富和成本优势，使我国成为世界工厂和世界经济增长的引擎。近30多年的计划生育政策，恰好造成了目前适龄劳动力资源比较丰富，老少抚养负担较轻的“人口红利”时期，造成了中国经济发展的“黄金时期”。所谓“人口红利”，     

人口政策对中国碳排放的影响分析

文章利用可变参数STIRPAT模型定量分析1971-2050年人口政策对中国碳排放的影响.结果显示:人口数量、城市化、老龄化、家庭规模、性别结构、经济增长、产业结构和碳强度因素对1971～2010年中国CO2增量的贡献率分别为34.3,26.9,23.9,13.2,-0.45,74,0.3,-72.1.如果没有人口政策,1971-2010年中国CO2排放量要比实际多112亿吨.如果明显放宽人口政策,未来中国CO2排放量将显著多于保持政策不变条件下的排放量,稳定的人口政策是中国应对气候变化的必要策略.     

河南省三次产业结构调整与经济增长实证分析

一、引入理论,建立考虑结构调整因素的经济增长模型 　　(一)经济增长因素理论简述 　　1、库兹涅茨和钱纳里的经济增长因素观点库兹涅茨采用统计分析的方法,通过对国民产值及其组成部分的长期估量和分析,从不同国家的经济增长差异中寻找和探索影响经济增长的因素.在他的一系列著作中(库兹涅茨,1966、1971),提出了影响经济增长的主要因素有知识存量的增加、劳动生产率的提高和产业结构的变化.……     

基于马尔科夫模型的老年人口护理需求分析

通过建立一个马尔科夫多状态转移模型,测算中国65岁及以上老年人口护理费用的精算现值,讨论影响测算结果的主要因素,对如何满足老年人口的护理需求提出意见和建议.结果表明:2005～2050年,中国处于失能状态的老年人口数将从2 173.0万增加到7 077.6万,老年人口护理费用的当年现值将从47 754.3亿元增长到155 542.3亿元.影响测算结果的主要因素有人口预测、状态转移概率和各状态护理费用等.要满足老年人口的护理需求一是要努力增加居民收入,二是要完善老年护理保障制度,三是要大力开发长期护理保险产品.     

浅谈青海省的劳动生产率

劳动生产率是生产力发展水平的集中体现。作为国民经济核算体系的主要指标和经济增长的核心要素，日益受到有关部门及经济主体的高度关注。青海省地处青藏高原腹地经济发展，劳动生产率低，分析影响劳动生产率发展的主要因素，找到提高劳动生产率的有效途径，对促进青海省经济又好又快地发展，有重大的理论和实践意义。     

提高我省经济效益的主要途径

宏观经济效益的提高国民经济发展和深化经济体制改革的前提和基础，是经济增长的直接目的和结果。经济效益低下，经济增长就推动了后劲，也就不能实现可持续发展。特别是作为人口大省的四川，在资源有限的条件下，经济效益就显得尤为重要。影响宏观经济效益的因素有许多，但最基本的因素有三个，即劳动生产率、资本要素效率和科技进步率，至于规模效率，结构效率是前三个因素的合理选择和配置。     

扬州市人口红利的变化与开发利用策略探析

扬州市随着人口年龄结构变动而进入不同的人口红利阶段,当前正处于低抚养比的人口红利期.这说明扬州市人口仍然能给经济发展带来正能量,并通过消费、储蓄、投资和出口形成传导机制.但是随着人口年龄结构的转变,人口红利将会逐步消失.因此,对于全市人口红利开发利用策略研究有助于实现全市经济的可持续发展.     

人口红利衰减、产业结构调整对中国工业经济发展影响研究

识别人口红利衰减、产业结构变化对中国工业经济发展的影响,对中国制定经济政策具有重要的参考价值。为此,基于2005—2018年相关数据,重新估算了中国工业行业全要素生产率、劳动力成本及产业结构高度化等指标,利用完全修正最小二乘法开展回归分析,考察了中国人口红利衰减、产业结构变化对工业经济发展产生的影响。研究结果表明:劳动力成本上升、产业结构调整对中国工业经济发展方式转变具有明显改善作用,对中国产业升级及企业创新也有较强的正面效应;短期"外循环"不畅,对中国工业经济高质量发展不存在长期不利影响。中国应合理配置要素资源,通过创新等一系列措施促进工业经济向集约型发展转变。     

调整生育政策扩大消费需求

展望今后几年的中国经济,欧美债务危机使出口需求增长乏力,通胀压力使扩大投资需求受到很大限制,能否迅速扩大消费需求是决定经济增速的关键环节。与此同时,长达30余年的独生子女政策,既使我国经济发展充分享受了人口红利,又使我国面临严峻的人口结构问题,直接危及经济发展和社会稳定。     

基于泰尔指数的能源消耗与GDP增长协同影响分析

运用泰尔指数分别从东、中、西部和省域方面实证研究了中国能源消耗的区域差异和影响因素,结果表明:中国能源消耗带有明显的区域差异性,且是由各区域间不同工业化程度造成.从全国29个省区划分的高、中、低能耗区看,同类别能耗水平、资源禀赋条件及社会经济发展水平表现出一定程度的共性,经济增长、人口因素和能源价格对高、中、低能耗地区能源需求均有显著影响,因此合理安排能源消耗需要同时考虑人口增长和能源价格的影响.     

经济结构变化对浙江经济产生的影响

本文运用实际数据讨论结构变化对浙江经济增长率和劳动生产率的影响。研究发现,经济结构的变化对劳动生产率的提高,是促使浙江经济增长的一个重要力量,因此主动在各部门之间重新配置已有的要素,实现经济结构的调整,提高劳动生产率,是成本较小的推动浙江经济增长的一个有效手段。     

劳动力再配置与中国工业劳动生产率增长的实证

结构调整与要素再配置对生产率提高与经济增长具有重要作用。对中国案例研究发现,1985~2007年间中国工业行业之间的劳动生产率在水平值与增长率上都存在系统性差异。工业整体劳动生产率的增长主要得益于工业行业劳动生产率的提高,其贡献度达到94.79%。而行业之间的劳动力再配置对工业劳动生产率的影响不显著,其中静态资源再配置效应为0.81%,动态资源再配置效应为4.39%。