人口因素对CO2排放的影响——基于面板分位数回归的实证研究

基于1995～2009年中国省际面板数据,利用面板分位数回归模型估计人口因素对我国CO2排放量的影响,结果显示:人口数量和人口城市化率是影响我国CO2排放的主要人口因素,但从影响大小上看,人口数量变化对发达省份CO2排放的影响大于欠发达省份,而人口城市化率则对欠发达省份的CO2排放具有更大的影响;家庭小型化对CO2排放的影响因省而异,对不同省份,要么没有明显的影响,要么可能导致CO2排放量增加;年龄结构目前还不是导致我国CO2排放量变化的主要人口因素;综合比较而言,经济发展水平对CO2排放的影响大于人口各因素,产业结构对CO2排放的影响小于人口数量和人口城市化率,而技术进步与CO2排放的关系则显得模糊。     

我国人口因素对二氧化碳排放的影响——基于STIRPAT模型的分析

本文首先估算了1999～2010年我国30个省区的CO2排放量,同时通过静态与动态面板数据模型相结合,运用工具变量控制了这两种模型的内生性,全面客观地对我国各省区人口规模、年龄结构、家庭规模、城市化水平与CO2排放量进行了检验。研究结果表明:人口规模、城市化水平和年龄结构是推动我国CO2排放的主要人口因素,而大的家庭规模可以抑制我国的CO2排放;此外,收入水平、能源消费结构、产业结构也是影响我国CO2排放的其他重要因素,动态面板数据模型表明,上一期CO2排放量对当期CO2排放量存在明显的正向关系。     

1985～2000年我国人口迁移对区域经济差异的均衡作用研究

经济体制改革后的区域经济差异持续扩大是促动我国人口迁移空前活跃的主要因素 ,而日趋活跃的人口迁移亦对经济社会的发展及区域差异变动产生了深刻的影响。本文的研究将人口迁移与区域经济结合起来 ,通过测算我国 1 985～ 1 990、 1 990～ 1 995和 1 995～ 2 0 0 0年各省区在人口迁移前后“人口-GDP”的基尼系数变化趋势 ,验证人口迁移对区域经济发展不均衡的减缓作用。在此基础上 ,测算相应时段区域经济均衡发展情况下的各区域理论人口规模和人口迁移潜力 ,并分析了我国迁移人口的释放速度。     

就业、城镇化、城乡收入差距与中国的人口增长

基于我国2000～ 2015年的省际面板数据,将31个省市按东、中、西三大区域划分,建立个体固定效应变系数模型分析了就业、城镇化、城乡收入差距等因素对我国人口增长的影响.结果表明:我国不同区域人口增长的影响因素存在较大差异,东部地区主要受城镇化、在岗职工工资的影响;中西部地区主要受就业、城镇化和在岗职工工资的影响;在总体上,就业和城镇化对人口增长起促进作用,而城乡收入差距对人口增长起阻碍作用,其影响程度依次递减.由于人口增长的影响因素存在地区差异,为了减缓目前我国人口增长缓慢,人口老龄化速度加快,劳动力日渐短缺的状况,国家和地方政府应该根据不同的区域特征制定不同的人口政策,促进人口增长,最大限度地减缓人口老龄化可能给我国的经济发展带来的负面影响.     

人口活跃因素对区域经济增长影响的研究

从30多年我国各地区的社会经济发展历程可看到一个事实,较发达地区人口在不断流入、人口素质在提高、人口年龄结构较为年轻且负担小。以人口素质、人口流动聚集、年龄结构等为表征量的人口活跃因素对经济发展的影响是不可忽视的。为了准确判定这三个人口因素在经济发展水平中的具体作用和对要素效率的影响,本文从多维度将三个因素综合为一个指标——人口活跃度指数,并将此指标引入生产函数,通过计量分析发现人口活跃因素无论内生作用于资本,还是内生作用于劳动力,对区域经济增长均有较大影响。表明人口活跃因素对经济发展水平不仅仅总体上有积极作用而且对于生产要素的效率有着显著影响。因而在未来区域经济增长和发展中要充分利用年轻化的人口年龄结构,促进区域人口有效流动,提高人口素质尤其劳动力人口素质。     

人口增长、城市化对环境的影响——以CO2排放为例

基于1978—2007中国宏观经济时间序列数据,利用协整回归方法和误差修正模型(ECM),实证分析了人口增长、城市化水平、人均GDP和能源强度对CO2排放的影响。结果显示,人口总量、城市化水平、人均GDP和能源强度与CO2排放存在长期均衡关系。长期来看,人口总量对CO2排放量的影响最大,城市化水平其次,人均GDP最小。短期来看,能源强度和人均GDP对CO2排放波动影响较大,而人口总量和城市化水平影响不显著。     

长三角区域人才资源分布特征及影响因素分析

研究长三角区域人才资源的分布特征及其影响因素是长三角区域人才资源开发与使用的前提条件与基础。当前长三角区域人才资源分布特征主要体现在人才资源分布的趋同性、多样性及人才资源的竞争性与合作性三个方面。影响长三角人才资源分布背景因素主要包括长三角区域内部经济发展水平、居民收入水平、社会保障水平等经济背景原因;长三角区域内部人口发展现状、就业人口现状、在校学生规模等人口背景因素以及行政区划、行政分割、人事政策差异等政策因素。     

中国区域经济发展水平及差异与人口迁移关系之研究

经济因素，历来是影响人口迁移的重要因素；区域经济发展水平与差异，又是经济因素影响人口迁移的两个重要方面。本文通过对中国不同收入水平、不同收入差距以及不同收入水平与差距地区之省际人口迁移状况的考察分析，发现在８０年代后半期，中国区域经济发展水平与差异对省际人口迁移也具有重要影响；这些影响，在很大程度上决定了中国８０年代后半期省际人口迁移流向选择及分布模式的基本特征     

中国人口集聚对区域经济发展的影响研究

人口集聚和区域不均衡是经济发展的普遍现象,中国的人口空间分布和区域经济发展也表现出明显的不均衡特征。人口集聚除了具有静态的人口空间分布状态的含义外,还具有动态的人口向特定区域流动迁移的含义。人口集聚既是过程也是结果,研究人口集聚比单方面的人口空间分布研究或人口流动迁移研究更具挑战性,也更有学术价值与现实意义。本文以2000²015年省级数据为样本,根据人口集聚地区人口规模大和人口密度高的特点,利用人口密度的区域倍数指标来测量我国人口集聚水平,分析其变动特征,建立面板数据模型实证分析人口集聚对区域经济发展的影响,探讨人口集聚影响区域经济发展水平的途径机制。研究发现我国人口集聚程度按东部、中部、西部顺序依次降低,东部地区的集聚程度不断提高;人口集聚对区域经济发展水平具有显著的正影响,人口集聚程度每提高1%,区域经济发展水平将提高1.064%,西部地区人口集聚的经济效应最大,资本和外向型经济发展水平对区域经济发展也具有显著正影响;城镇化、人力资本和人口抚养比是人口集聚影响区域经济发展的重要途径,人口集聚能够提高集聚地区的城镇化率和人力资本水平,降低地区人口抚养比,促进区域经济发展。基于此,提出促进地区人口集聚、加快城镇化进程、积极发挥人口集聚经济效应等政策建议。     

1990-2010年广东省人口与经济空间集聚特征研究

本文以广东省1990、2000、2005、2010年的人口普查数据和GDP数据为主要指标,通过运用GeoDA软件的空间自相关分析模块,分析各县（市区）人口、经济集聚特征及两者空间上的协调关系及差异。结果表明：（1）广东省各县（市区）的人口和GDP空间分布表现出显著的高值和低值集聚特征,人口和经济空间集聚格局变化平稳但区域间经济发展差异日益扩大;（2）广东省人口与经济空间集聚均形成珠三角高高集聚和粤北山区低低集聚的基本格局;（3）广东省各县（市区）人口与经济发展存在明显的地域不均衡性,协调发展类型可划分为高水平协调型、低水平协调型、滞后型和超前型四类。分析指出广东人口与经济发展空间差异的主要影响因素是自然条件、历史发展基础、区位条件、区域政策和区域空间效应等,并提出增强珠三角辐射带动能力和发展粤东西北经济增长极等促进区域协调发展的建议。     

日本失去的二十年——基于中日人口红利比较的视角

"人口红利"是人口因素与经济增长关系研究的深入和发展。亚洲地区经济高速增长和工业化国家人口老龄化条件下经济增长,分别对应第一次"人口红利"和第二次"人口红利"。中国与日本相比,无论是经济增长模式还是人口转变模式,都有着极为相似之处,本文旨在通过对比分析中日两国人口发展与经济发展之间的变化,借鉴日本人口红利期的经验和教训,为中国充分实现第一次人口红利、创造第二次人口红利提供参考。     

我国人口-经济-二氧化碳排放的关联研究

通过全国1995～2008年各省区二氧化碳排放和人口发展状况对比发现,人口与二氧化碳排放之间并不呈现简单的正相关关系。本文引入经济系统对人口与二氧化碳排放之间的关系进行关联分析。研究发现,在短时期内,人口增长对二氧化碳排放的影响不可忽视,但从长远来看,经济增长对二氧化碳排放影响更为重要。值得注意的是,虽然人口和经济增长是二氧化碳排放变化的原因,但当滞后期延长,人口和经济系统之间将互为因果,使得人口和二氧化碳排放的关系将更为复杂。     

Causal Relationships among Population and Carbon Dioxide Emissions

The carbon dioxide emissions of the provinces would be calculated from 1995 to 2008.And we compare the provinces’ carbon dioxide emissions and population development.We found that the relationship between population and carbon dioxide emissions are not a simple correlation.In order to probe the relation,we introduce the economic variable into the research,take advantage the cointegration analysis and Granger causality test.The paper found that the population and economic growth is the main reason of carbon dioxide emission change.In short run the population growth would impact the carbon dioxide emissions,and increase in carbon dioxide emissions cannot be simply attributed to overpopulation,economic growth impact on carbon dioxide emissions more strongly.     

Intergenerational transfers in US county-level CO2 emissions, 2007

Research has shown that increases in carbon emissions and resulting climate change are not driven by population size alone, but also associated with industrialization, urbanization, and economic development. Further, industrialization and development may, in part, be driven by changing demographic structure, and in particular the process of population aging. Fluctuations in age composition shape aggregate production and consumption. Viewed through this lens, the carbon dioxide emissions of an analytical unit (county, province, state, nation) can be considered a product of its age composition. This analysis tests several demographic theories of age-specific production and consumption on US county-level carbon dioxide emissions. Using a modified STIRPAT framework, econometric estimates identify a positive correlation between county-level labor force participation and total carbon dioxide emissions. These effects are a result of general economic activity as opposed to growth only in energy intensive industrial sectors, a relationship that is widely hypothesized but under-developed in carbon emission estimates. In addition, results show larger households are associated with lower aggregate emissions, confirming the hypothesis that areas of declining household size will experience higher future emissions. In general, this research demonstrates the importance of adding nuance to emission estimates by integrating demographic dimensions beyond population size and growth.     

中国人口转变研究综述

20世纪后半叶,中国人口再生产类型的根本性转变对国家经济建设和社会发展产生了深远影响;对中国人口转变过程和目前所处阶段还有不同观点。从人口统计数据来看,中国已完成人口转变;从经济发展和现代化实现程度分析,人口转变还没有完成;有观点认为,中国人口转变不仅已经完成,而且进入后人口转变期。2l世纪,伴随人口转变过程的不断深化,中国人口转变问题将趋于多元化和复杂化,这既为中国人口发展提出挑战,也必将进一步丰富中国人口转变理论与实践。     

中国特色的人口转变

从人口均衡发展的角度对人口转变理论进行了研究,认为人口转变是由低级人口均衡转变为高级人口均衡的跃迁过程,人口"总量相对静止、结构高位稳定"是最理想的人口发展状态。中国人口转变经历了超前经济发展的"人口转变"和与经济互动发展的"后人口转变"两个阶段,人口转变过程中需跨越"高少儿抚养"和"高老年赡养"的两次陷阱。稳定适度低生育水平和提升人口素质是未来根本任务,从较短期看总和生育率保持在1.8左右,从中长期看总和生育率回归更替水平,是"后人口转变"时期的战略目标,也是促进人口长期均衡发展的必由之路。     

人口因素对碳排放的影响

我国面临着人口规模扩大、快速城市化、家庭小型化和人口老龄化等多种人口趋势交错并存的局面．这将对我国碳排放产生重要影响。本文通过对相关文献的梳理,发现人口规模的增长、人口的城市化、家庭的小型化等因素都将在不同程度上导致碳排放的增加,而人口老龄化的作用尚不清晰。同时。各类人口因素的作用往往不是独立的,而是相互影响的,从而使其对碳排放的影响更为复杂。考虑到我国面临的复杂人口变化形势以及现有相关研究的不足。本文最后提出了这一领域需要进一步研究的方向。     

“未富先老”与“边富边老”：对立还是统一

两大命题各有依归、认识互补。“未富先老”说明的是发展与老龄化关系的先后次序,“边富边老”则说明了两者关系的数量演变。未富是说我们能力不足,先老是说面临的挑战巨大。一先一后,凸显出人口老龄化挑战的严峻性。“边富边老”命题的提出进一步细化和发展了“未富先老”命题,体现了与时俱进的时代精神,可以增强我们解决养老问题的信心。     

人口与消费对二氧化碳排放的动态影响——基于变参数模型的实证分析

近年来,随着全球气候的不断变暖,二氧化碳减排问题已经引起了世界性的关注。中国作为世界上最大的碳排放国,必须逐步降低经济发展过程中的碳排放。基于此,利用1978～2009年的相关数据和变参数模型,分析了人口数量和居民消费对我国二氧化碳排放的动态影响。结果表明,人口、消费与二氧化碳排放之间存在长期稳定的关系,二者对碳排放均有比较显著的影响。从总体来看,人口对碳排放的影响弹性要高于消费对碳排放的弹性,但是近年来两者之间的差距越来越小,说明消费对二氧化碳排放的影响力日益增大;随着时间波动,人口与消费对碳排放的影响弹性会呈现规律性的变化,并且可以将其划分为三个明显的阶段。依据上述结论,文章提出了相关政策建议,以减少由人口和消费带来的二氧化碳排放。