人口老龄化与高技术产业创新效率——基于调节中介效应的实证分析

人口老龄化是21世纪人类社会共同面临的重大问题,中国的老年人口规模和人口老龄化增长速度均位居世界前列,人口老龄化对中国经济社会发展的影响已遍及各个方面.选取1998—2018年省级层面的面板数据,构建调节中介效应模型实证研究人口老龄化对高技术产业创新效率的影响.结果显示:样本期间高技术产业的创新效率呈小幅递增的趋势;人...     

住房价格、土地价格与地方政府行为

本文基于中国35个大中城市2005至2015年的面板数据,通过构建具有“空间依赖”性质的房价地价空间面板联立方程模型,深入研究房价与地价关系、地方政府行为对房价和地价的作用机制以及城际间的相互作用。研究表明,临近城市间的房价相互“模仿”并一同推动地价上涨,房价对地价的影响呈现“模仿促进”的作用特征;各城市通过尽可能抬高本地地价来拉大与临近城市地价水平的差距,进而推高房价,实现“以地生财”。此外,研究还证实地方政府通过“价格途径”和“政策途径”均能对房价进行有效调控,且“价格途径”具有一定的传染性;而“数量途径”和“结构途径”作为地方政府控制地价的有效手段,具有较强的溢出效应。     

人口老龄化与制造业高质量发展：机制分析与实证检验

从“创新驱动、产业基础、结构优化、效率效益和方式转换”等五个方面构建制造业高质量发展指标体系,基于我国省际层面的面板数据并采用熵权TOPSIS法对其进行测度,建立结构方程模型和动态面板门槛模型对人口老龄化与制造业高质量发展之间的关系进行检验。结果表明：人口老龄化会对制造业高质量发展产生显著的积极影响。具体来看,人口老龄化主要通过增加人力资本数量和人力资本质量促进制造业高质量发展,同时也会通过减少劳动力供给阻碍制造业高质量发展。此外,人口老龄化对制造业高质量发展的影响基于城镇化水平的门槛效应,对制造业高质量发展的积极影响会随着城镇化水平的不断提高而逐渐增大。     

不同年龄组流动人口劳动生产率的差异 ——基于2015年中国流动人口动态监测调查数据的分析

基于2015年中国流动人口动态监测调查数据,采用明瑟工资方程研究了受教育程度和工作经验对不同年龄组流动人口劳动生产率影响的差异问题。结果表明:不同年龄组流动人口的劳动生产率呈倒“U”型分布,30—34岁年龄组的流动人口劳动生产率最高;从总体上看,受教育程度几乎对各个年龄组流动人口的劳动生产率均具有显著的正向影响,且对25—29岁年龄组的影响最大,随着年龄的上升,受教育程度对流动人口劳动生产率的影响呈先递增后递减的趋势,对55岁及以上年龄组的影响不再显著;工作经验仅对15—24岁年龄组流动人口的劳动生产率具有显著的正向影响,对30岁及以上年龄组的影响则显著为负,且工作经验与部分年龄组流动人口的劳动生产率呈“U”型关系。此外,性别、户口类型、流动范围、就业身份、婚姻状况和职业属性等社会基本特征变量对大部分年龄组流动人口的劳动生产率均具有显著的正向影响。     

农村人口老龄化与农业全要素生产率的区域异质性

基于2000—2018年中国省际层面的面板数据,采用DEA Malmquist模型测算农业全要素生产率,构建中介效应模型实证分析农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响。研究结果表明：得益于技术进步,农业全要素生产率在样本期间实现了小幅增长;农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响显著为正,农村人口老龄化会通过人力资本积累效应推动全要素生产率增长,同时也会通过劳动力供给效应和科研投入效应对全要素生产率增长产生显著的阻碍作用。此外,农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响还存在显著的区域异质性,农村人口老龄化对中西部地区农业全要素生产率的影响并不显著,但会显著阻碍东部地区农业全要素生产率的提高。因此,应该通过加快农业机械化进程、大力推广现代农业种植技术以及鼓励大学生到农村地区就业和创业等途径推动农业全要素生产率增长。     

医疗资源配置效率测度与动态演进研究——基于DEA-Malmquist指数模型和马尔科夫链方法

本文选取2009—2020年我国31个省（区、市）的面板数据,采用DEA-Malmquist指数模型对我国医疗资源配置效率进行测度,基于马尔科夫链方法对我国各省（区、市）医疗资源配置效率的动态演进特征进行研究,为进一步优化我国医疗资源配置提供理论依据。结果显示,样本期间我国各省（区、市）的医疗资源配置效率在多数年度都出现不同程度的下降,2019—2020年由于新冠肺炎疫情的暴发,医疗资源配置效率相比其他时间段来说下降的幅度更大;除了2019—2020年的特殊时期外,我国各省（区、市）的医疗资源配置效率具有一定的稳定性,医疗资源配置效率向其他水平类别转移的概率较小,同时我国医疗资源配置效率具有较明显的空间溢出效应,医疗配置水平在空间上具有一定的联系性而不是相互独立的。     

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.     

人口老龄化影响产业结构升级的作用机制研究

本文基于1998—2017年全国31个省份的面板数据,首先从产业结构高级化和产业结构合理化两个方面构建了产业结构升级指数,然后采用中介效应模型研究了人口老龄化影响产业结构升级的作用机制.结果表明,人口老龄化对产业结构高级化和产业结构合理化的净效应均显著为正;人口老龄化会通过劳动生产率效应和技术创新效应促进产业结构的高级化,也会通过劳动力供给效应、消费支出效应和人力资本积累效应阻碍产业结构的高级化;人口老龄化会通过劳动生产率效应推动产业结构的合理化,但同时也会通过劳动力供给效应、消费支出效应和人力资本积累效应阻碍产业结构的合理化.最后,根据实证研究结果提出相关对策建议.     

农村人口老龄化对农业机械化的非线性影响——基于面板门槛模型的实证分析

基于我国31个省（市、自治区）2000—2018年的面板数据,以经济发展水平作为门槛变量,构建面板门槛模型,研究了农村人口老龄化对农业机械化的非线性影响。研究结果显示,农村人口老龄化对农业机械化的影响存在基于经济发展水平的双门槛效应,当人均实际GDP低于5 605元时,农村人口老龄化对农业机械化的影响显著为负;当人均实际GDP介于5 605元到10 304元时,农村人口老龄化对农业机械化的影响仍然为负,但影响程度逐渐下降;当人均实际GDP大于10 304元时,农村人口老龄化对农业机械化的影响由负向变为正向。在农村人口老龄化日益加剧的背景下,为了提高农业机械化程度,应该从大力推动农业规模化进程、加强农民技能培训投入以及实施差异化财政扶持政策等方面入手。