低生育水平下中国人口惯性研究

来源 :中国人民大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kdkd03
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二十一世纪伊始,全球人口迅速进入低生育水平状态,人口惯性将成为未来世界人口增长的主要驱动力,国际研究表明低生育水平下人口负增长惯性的作用不容忽视;而中国已经进入了低生育水平状态近二十年,未来中国人口增长被判断主要是人口惯性增长。但低生育水平下人口惯性的研究尚在起步阶段,低生育水平下人口惯性会对中国人口态势的作用还未被人们充分认识。本文尝试对低生育水平下的这一人口规律进行探索性研究。   本研究重新提出了低生育水平下人口惯性的概念和思路,梳理了国内外人口惯性四十年的研究成果,引入并评估了国际上比较成熟的人口惯性测量方法和其它研究成果,将理论的探讨、方法的应用和实证的分析相结合。一方面尝试着在数据不足的情况下,使用模型稳定人口估计人口惯性,另一方面,利用中国公开发表的数据,试图全面、系统地分析中国人口惯性和地区间人口惯性,及其对未来中国人口态势的影响。   第1章为引言,描述了人口惯性研究的国际和国内背景,阐述了研究意义和研究目的;介绍了人口惯性的使用数据和方法,以及论文结构。   第2章为文献综述,梳理了国内和国际人口惯性的文献,并沿着人口转变的轨迹,从不同角度进行评论和总结。   第3章是基本概念,从“人口惯性”概念的引入开始,介绍了人口惯性的来源,然后详细解释了与人口惯性的理解有关的几个人口学概念,最后,对低生育水平下人口惯性定义进行了的拓展,并讨论了人口惯性产生的根源。   第4章-第7章是本研究的重点。第四章为人口惯性的测量方法。该章对人口惯性测量方法的发展进行了详细地介绍和评估,并引入了国外的较为成熟的方法;较为全面地讨论了总人口惯性和年龄别人口惯性的各种测量方法,以及探讨了分解人口惯性的产生机制的方法。   第5章为模型稳定人口惯性分析本章尝试利用模型稳定人口,在数据缺乏的条件下大致判断某地区人口惯性的大小。首先介绍了模型生命表、稳定人口及其用途,随后采用了Coale-Demeny西区模型生命表与稳定人口,计算了不同死亡水平和不同生育水平下模型稳定人口的人口惯性,并大致估计了2008年世界各国或地区的人口惯性,为克服人口惯性本身的弱点,提醒人们及早注意人口惯性对人口态势的影响做了探索性尝试。   第6章是中国人口惯性分析,该章对1950-2005年的中国总人口惯性、分城乡人口惯性、年龄别人口惯性、中国人口惯性的产生机制以及人口惯性对中国未来人口变动的影响进行了系统的研究和分析。   第7章为省级人口惯性分析,该章使用三次全国普查数据,初步研究了1982-2000年中国省级人口惯性的变动和趋势,开展了中国地区间人口惯性的比较分析。   第8章为结论与讨论本章对本研究成果进行了总结,讨论了本研究的创新和不足,以及未来的研究方向。   主要结论:   1、本研究综合以往研究,重新认识了低生育率下人口惯性的概念。对人口惯性(Population Momentum)进行如下定义:在一个封闭人口中,如果该人口以前持续增长,即使生育和死亡率降到更替水平或更低,在最终达到静止人口之前,该人口规模仍然会保持一段时期增长的趋势;而如果该人口以前持续减少,那么,即使将其生育和死亡率提升到更替水平或更高,在最终达到静止人口之前,其人口规模仍然会.保持一段时期缩减的趋势。我们将这种趋势称为“人口惯性”,前者称为“人口正增长惯性”(PopulationMomentum of Positive Growth),后者称为“人口负增长惯性”(PopulationMomentum of Negative Growth)。   2、通过对四十年来国际学术界人口惯性测算方法研究成果的梳理和评估,引入了比较成熟的人口惯性测算方法,发现可以利用各种方法的优势和劣势,多角度、多层面地测算人口惯性。人口内在自然增长率的计算可以用来估计人口惯性积累的方向,但是无法判断人口惯性的大小;人口惯性因子的计算可以人口惯性的大小,了解人口规模的变化,却不能模拟出人口惯性影响人口变动的过程,以及对人口年龄结构的影响。人口模拟预测法能模拟人口惯性影响人口变动的过程,但结果相对复杂,必须运用软件计算,不能直接比较人口惯性的大小。Kim研究的年龄别人口惯性测量法比较简单,但结果不是很精确。分解出生和死亡对人口惯性作用的方法,推动了人口惯性产生机制的理解,但不足之处是对数据要求较高。   3、通过对模型稳定人口惯性的研究,我们发现:   其一,在同一死亡水平下,生育水平越高,人口惯性越大。同一生育水平下,死亡水平越低,人口惯性越大。利用模型稳定人口惯性,可以克服人口惯性积累的潜在性的弱点,提醒人们注意未来人口变动趋势,起到“警钟”作用。   其二,在数据缺乏的条件下,借用模型稳定人口,大概判断2008年世界各国家和地区的人口惯性强度。结果发现,非洲各国的人口正增长惯性依然很大,发达国家总体上已经出现人口负增长惯性,东亚一些国家也出现微弱人口负惯性。   其三,模型稳定人口对近年来出现的低生育率以及低生育率下的人口形势估计不足,模型稳定人口中缺乏极低生育率的模型。虽然,我们不难从模型稳定人口的规律中,大致判断出这些国家或地区的人口惯性一定是负增长惯性,并且其负增长惯性的值一定是远远小于1。但同时提醒我们应该及早重视对低生育率下,尤其是超低或极低生育率,人口规律的研究。   4、通过中国人口惯性系统全面的分析,我们发现:   第一,近十几年以来,中国的低生育率正在逐渐累积起人口负增长的惯性。这是通过对“公开发表”和“官方认为”的两套数据计算都一致地发现中国人口内在自然增长率早已发生的本质变化,这意味着中国人口正在以极快的速度和极高的程度积累着人口负增长的惯性,只是由于1990年之前几十年积累的人口增长惯性还在发挥作用,所以负增长惯性的力量尚未表现出来。   第二,近五十年来,中国总人口增长的惯性快速下降趋势非常明显,推动中国人口正增长的人口惯性作用正在逐渐消失。   第三,1980年代以来,虽然农村人口惯性均明显高于城市人口惯性,但城镇和农村地区人口正增长惯性都正在快速下降。目前,中国城镇的人口正增长惯性作用已经发挥完毕,已处于人口正负惯性的转折点;而中国人口的惯性增长完全来自于农村。   第四,中国实际情况表明,虽然1980年代以来,我国总人口增长惯性在不断下降,但各年龄对总人口增长惯性的贡献是不一样的。0-G岁(“青少年组”)人口惯性因子等于1,G-2G岁(“壮年组”)表现出较强的人口负增长惯性,2G-3G岁(“老年组”)表现出较强的人口正增长惯性。这表明按照2005年各年龄组人口惯性,实质上,中国人口惯性增长将突出表现为老年组人口规模大幅度的增长。从这个意义上来说,中国人口正增长惯性可以理解为高生育率下产生的人群正处于育龄期向老龄期的过渡期之中。   第五,随着中国生育率和死亡率的快速下降,中国人口正增长惯性的主要来源是并非完全是因为过去高生育率,还有一个重要原因是20世纪死亡水平的急速下降。所以,中国过去死亡变化(以及未来死亡变化)产生的惯性实质上是阻止或延缓人口负增长惯性出现的潜在力量。   第六,通过六种模拟方案估计人口负惯性对未来人口发展态势的影响,结果发现,未来20-30年里,人口正增长惯性作用将消失,1990年代以来所积累的人口负增长惯性将开始发挥作用,并对人口规模和人口年龄结构的影响深远。65岁老年人口比例、负担老年系数、负担少儿系数和负担系数等指标的计算均提醒我们,应该及早重视人口负增长惯性的作用,否则不久的将来,我们可能要面对一个高度老龄化,负担系数沉重的人口。   5、通过对1982-2000年我国各省份之间的人口惯性的详细分析,我们发现:1982-2000年中国各省人口惯性对人口增长的影响正在急剧减弱,各个省份正在从强烈正增长惯性类别向负增长惯性类别聚集;高达70%的省份的人口惯性已经告别人口强正增长惯性;北京、天津、上海、辽宁,这四个省份已经呈现人口负增长惯性;1982-2000年中国各省人口惯性呈现处下降速度快、幅度大的趋势。   本文的创新在于:   1、重新提出应该关注低生育水平下人口惯性的思路。重新提出了人口惯性不仅有人口正增长惯性,更应该关注低生育水平下人口负增长惯性;提醒人们在低生育率时代到来时,应该及早重视人口负增长惯性对未来人口变动的巨大作用。   2、引入并评估了人口惯性测量方法。在具体解释、说明以及评估的基础上,试图利用各种方法对中国人口惯性进行全面、系统的分析。   3、利用模型稳定人口,尝试解决在数据缺乏的情况下,判断人口惯性的大小;并且克服人口惯性本身不易被察觉的弱点,为人们判断未来人口变动趋势起到“风向标”的作用。   4、探索了中国人口惯性的未来趋势。利用各种方法多角度量化中国人口惯性,并系统分析了人口负惯性对未来中国人口的影响。   5、分解了出生和死亡对中国人口惯性的作用,重新解释了出生和死亡对当前中国人口惯性的影响。   6、开展了分地区的人口惯性比较分析,研究了中国地区间人口惯性的变化趋势,提醒人们注意中国地区间未来人口态势的不一致,为地区间人口政策制定提供理论和数据支持。   本文研究局限在于:   1、与人口学其他领域相比,人口惯性的研究在学术界并未得到足够的重视,故已有研究成果并不多,比较零散,缺乏相关的研究参照。同时,对于人口惯性争论的文献研究比较薄弱。   2、由于数据的限制,本研究未能对不同来源的数据进行更为充分地对比研究,对年龄别人口惯性的研究不足,省级数据的挖掘不够充分。例如,可以对户籍人口与常住人口的惯性研究进行对比研究,从而进一步研究人口流动对各省人口惯性的影响。   3、低生育水平是全球人口出现的新态势,人们对低生育水平下人口规律的认识尚在起步和摸索阶段,本研究属于低生育水平下人口规律的探索性研究,本文的研究结论只是建立在现有数据预测的基础上,尚待在实践中得到进一步的检验。
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