2016年中國人口學研究主題、方法及趨勢
——兼談十九大人口學熱點議題

廖愛娣

（南開大學周恩來政府管理學院，天津 300350）

2016年是中國“十三五”規劃的開局之年，及時把握國內人口學研究的現狀與趨勢，對部署未來的人口與經濟社會、資源環境協調發展的宏觀戰略規劃都具有非常重要的意義。對了解2016年中國人口學研究的主題、方法、走勢，選取綜合影響因子較高的《人口研究》與《中國人口科學》這兩本期刊，其綜合影響因子分別為4.065和2.813。通過對這兩本期刊2016年的118篇文獻的梳理（除去訂閱、約稿等文章），發現有關生育的文獻占比24%，死亡占2%，遷移占27%，老齡化占15%，人口交叉學科占27%，其他占5%，但是基于不同的理論、數據庫、地域也呈現出不一樣的方法、角度和思維。相比以往年份，2016年的中國人口研究更加的與時俱進，關注國家發展與社會問題，緊扣熱點議題，在生育、遷移、老齡化等傳統主題上有了更加深刻與細致的研究，此外，并結合十九大預測相關的可能熱點議題。

一、研究主題

（一） 中國生育問題研究

廣義的生育除了“生產”之外，還包括與“生產”相關的環節，即在此之前的擇偶、結婚、懷孕和在此之后的撫養、教育等。因此，在“生育”這一塊不僅包括狹義的生育，將家庭相關的主題也涵蓋在內。不管國外如何，我國的家庭是生育、擇偶、結婚、撫養、教育等一系列事務的主要承擔者。

1.與時代緊密結合的主題

“全面二孩”是中國計劃生育政策的又一次重大調整，是根據人口結構、經濟社會發展和資源環境作出的符合人口發展規律的一項措施，及時了解全面二孩[1][2]政策的實施狀況，是實現“十三五”教育現代化、人才強國、人力資源強國建設，人口發展戰略和政策研究的重要前提。簡而言之，直接引發了三個問題的熱烈探討：符合全面二孩政策的“目標生育群體”以及“新增出生人口”有多少？目標生育群體及其家人的“生育意愿”與“態度”如何？“全面二孩”政策會帶來什么影響？

首先，對目標人群和新生人口預測，皆會通過分人群分要素確定目標群體，分城鄉進行測算，剔除能夠生育二孩的人群。翟振武[3]認為2016年全面兩孩政策的目標人群約為9101.0萬人，其中40歲及以上的占49.6%，在這個方案下，2017～2021年將會累計新增出生人口1719.5萬人，年度新增出生人口數量在160～470萬人。王廣州[4]認為2016年-2020年每年新增出生人口在230萬-430萬左右，5年累計全面二孩政策新增出生人口在1800萬以內，出生人口堆積期間出生人口總量達到或超過2300萬的可能性不大。王金營[5]表示十三五期間將累計多出生近2100萬人,2030年后我國人口將以平均每年640多萬的規模持續減少,到本世紀末人口減少到10.16億。其次，對目標群體生育意愿/偏好或家人（空巢老人） 的生育態度測量，生育偏好受個體家庭生活和成長環境的影響,跟公婆居住、有兄弟姐妹的女性更可能有二孩偏好，經濟成本和照料壓力是影響生育二孩的兩大現實因素，而空巢老人對生育二孩的支持率要高于一般老人[6]。

最后，就是對全面二孩政策的影響進行討論與反思，如對已生一孩女性的生育偏好的影響[7]，對計劃生育獎勵性政策走向的影響[8]，對人口老齡化的影響[9]，對女性地位、健康的影響[10]，甚至引發了對公共政策中缺乏性別視角的反思[11]。使用的數據主要有：2016年4月，中國人民大學人口與發展研究中心在全國6省12市的生育意愿調查數據、中國綜合社會調查2010（CGSS）。采用的方法除了從宏觀、中觀、微觀三個層次進行二元lo-gistic回歸和多分類logistic回歸分析之外，“中國生育政策對女性地位的影響”[12]這篇文章進行隊列分析，采用雙差分策略評估生育政策凈效應，基于城鄉之間、民族之間計劃生育政策差異構造參照組，得出計劃生育有效提高女性受教育水平的結論。

此外，還探討了生育間隔[13]、生育率[14]、以及生育對女性或他人主觀幸福感的影響[15]，使用世界人口展望、中國健康與養老追蹤調查數據、中國綜合社會調查數據，采用描述統計方法、logistic和事件史分析、APC模型（年齡、時期和隊列），對影響因素進行靜態或動態分析。

2.新時期家庭研究

在這一塊，主要有四個主題：婚姻擠壓[15][16]、代際居住方式及功能轉變[17][18]、家庭結構轉變[19][20][21]、家庭收入[22]，大眾傳媒對婚姻穩定性的影響[23]兒童的意外傷害[24]等。婚姻擠壓一般結合時期分析（時期指標主要有：婚配性別比、未婚男性的數量和比例、平均初婚年齡、初婚概率的年齡分布、未婚人口性別比的區域變動情況）與隊列分析（理論男嬰富余比、同一個隊列不同時期的年齡別初婚概率和未婚男性人口死亡概率）。此外，對家庭功能的轉變進行動態研究，使用的是分段回歸分析。

（二） 死亡

有關死亡的研究并不多，有一篇對“大躍進”時期非正常死亡人口的估算[25]，使用Lee-Carter模型，國外的研究結果顯示中國饑荒時人口少生了5000-6000萬左右，3000萬左右非正常死亡，3000萬少生人口，而國內學者的結論低很多，1000-2500萬的非正常死亡。另外，有研究1950年以來的人口壽命不均等現象[26]，比較新穎，傳統研究壽命的主題，主要為男女壽命的不一、不同經濟地位的死亡與預期壽命的差異等，但是這篇文章講的是健康公平，壽命不均等其實反映了社會成員在生存機會上的不公平程度，通過國內、外的橫、縱向比較，得出結論：1950年以來中國人口預期壽命與壽命不均等的變化軌跡見證了中國人“既活得長又活得公平”的過程。

（三） 遷移

1.對流入、流出地的影響

王同益（2016） 通過PMG模型（pooled mean group）發現外來人口會對刑事犯罪產生影響，犯罪率是由外來人口中暫住人口的增加導致的，戶籍遷入人口的增加沒有對犯罪率產生顯著影響，放松戶籍制度還能夠有效的降低犯罪[27]。另外，人口流動對城鎮勞動工資的影響[28]，一定程度上導致城鎮不同類型勞動者之間收入差距擴大。而對流出地，勞動力流動具有減貧效應[29]，針對貧困發生的兩種狀態，選擇logistic模型，基于貧困的深度連續變量，采用Tobit模型。

2.流動人口特殊群體研究

流動人口不再是一個同質性的群體，研究主體越來越細致化，主要群體有農民工、青年流動人口、少數民族、育齡婦女，比如說研究農民工現狀[30]、流動范圍的研究[31]；青年流動人口的生活滿意度[32]、大學生遷移模式[33]；穆斯林流動人口社會融入[34]；流動對農村育齡婦女生育偏好的影響[35]。使用的數據有：流動人口動態監測數據（含專題數據）、流動人口居民收入調查 (CHIP)數據、中國人民大學育齡婦女家庭及生育狀況調查數據。使用的方法有logistic回歸分析、結構方程模型、引力模型、都市間遷移模型。

3.流動人口的社會融合

研究流動人口身份認同[36]、社會融入指數[37]、語言對其創業的影響[38]以及人力資本對流動人口社會融入的影響[39]，使用的數據同上，使用的方法有潛類別分析方法 （LCA，latent class analysis）、Probit模型、logistic回歸分析。

4.流動人口的空間分布

基于“胡煥庸線”對中國流動人口進行空間研究[40][41][42][43]，分析人口分布規律[44][45]，通過國際經驗預測國內流動人口遷移流動趨勢[46]，國內使用的數據有人口普查、統計數據、聯合國人口司經濟與社會事務部編撰城市人口規模數據（2014年修訂本）。使用產業結構偏離度、人口集中指數、人口分布重心、全局空間自相關、局部空間自相關（Open-GeoDa進行計算）、總遷移強度等指標（image-studio軟件，模擬計算遷移強度）。此外，與流動人口遷移密切相關的一個指數為吸引力指標:RIA[47]。

5.大城市人口調控及其他

有關大城市的調控，有兩篇文章值得借鑒，一篇以上海市為例[48]，但是不再是只針對行政范圍內的上海，該文考慮城市與周邊的關聯，對上海進行重新劃分，還包括與之有密切往來關系的江蘇和浙江一部分縣市區，研究思路值得借鑒，擴大思維格局會有不一樣的結果。另外一篇，提出的幾個想法很值得深思：第一，“減人”和“添秤”不可能同步推進，人口規模調控只有疏解超大城市過多的城市功能，才能緩解“發展陣地效益”，減少人口；第二，通過拆市場和產業升級不可能減少人口，不能忽視不同行職業人口之間內在的比例關系，不同人群之間相互依存的生態鏈；第三，人口調控不僅僅是減少規模，世界上更多的超大城市是從人口空間合理分布，城市群協同發展的角度來解決中心城人口規模膨脹和大城市病問題；第四，人口調控不應該只針對個人施策，要關注家庭[49]。

（四） 老齡化

首先，研究人口老齡化會帶來什么樣的影響，如人口老齡化對消費的影響[50]，還有進一步區分城鄉居民在老齡化背景下受到的影響[51]，以及探討老齡化對人口勞動力參與率[52]以及宏觀經濟的影響[53]，還特意關注到家庭照料對女性勞動參與率的影響[54]；其次，是對老齡化的現狀、時空分布變化[55]、照料負擔比[56]等現狀及未來趨勢的把握；最后，圍繞養老進行探討，如養老金該如何統籌[57]、家庭養老[58]需求現狀如何[59][60]、代際投入的經濟支持以及購買長期護理保險的意愿[61]。

在方法的使用上，較多的使用logistic回歸分析，家庭養老模式與低生育水平強化之間的關系，使用Probit模型，另外“中國人口老齡化時空變化及成因探析——基于縣域尺度的考察”，這種涉及空間分布的文章，先用“Jenk最優”自然斷點法 (使各類型數據組內方差最小,組間方差最大)；然后用變異系數 (用來測量縣域尺度上人口老齡化的差異程度)和地理探測器分析方法（對人口老齡化分布格局的影響因子進行分析） （基于軟件ArcGIS）；還有一篇文章用到了倍差法(DID)進行差分斷點回歸 (diff-in-disc)[62]。

（五） 人口與其他學科的交叉

1.人口與經濟

人口與經濟的關系[63]、就業結構對政府的債務影響（OECD國家經驗[64]，制造業生產率越高，出現政府債務惡化的可能性越小）；勞動力市場的分割[65]；中國城市交通對本地就業的影響[66]；研究產業結構的比較多[67]，凡涉及產業結構，必然會使用產業結構偏離度（某產業占GDP比重／同期該產業占從業人員比重）；需求密集年齡人口對住房市場的需求（住房需求密集年齡段：20-28歲、39-48歲兩個需求密集年齡段，2014年為拐點急劇轉換的倒V形變化趨勢，也是目前房市遇冷的一個原因）[68]。使用的方法除了logistic回歸分析，還有柯布-道格拉斯生產函數[69]、雅各布·明塞爾模型[70]、雙重差分法[71]。

2.人口與社會保障

在人口與社會保障這一塊，研究比較多的就是社會保險/醫療保險（養老保險） 的繳費機制以及其對勞動力需求的影響，此外，研究社會低保制度對貧困群體生活水平的影響等等。

3.人口、資源、環境

人口、資源、環境研究主題比較分散，如京津冀地區間大氣污染[72]、能源經濟與環境的耦合[73]、環境規制對就業技能結構的影響[74]以及城市的蔓延對生態環境的影響[75]等等。

（六） 其他

除了以上主要主題之外，還有人口城鎮化對居民電力消費[76]、自然災害的特點[77]以及自然災害對農民創業的影響[78]、基于馬克思主義對生態文明觀的構建[79]等等比較具有綜合學科的研究主題。

二、方法總結

通過對118篇文章的梳理，發現90%以上的文章采用定量分析，采用的主要方法有以下幾種。

（一） 回歸分析

當因變量或自變量不是具體的數值時，根據因變量或自變量，可以分別建立因變量是虛擬的或者離散線性模型／自變量是虛擬的或者離散線性模型。在整理文獻過程中，發現使用得比較多的是虛擬或離散因變量的模型，如Logistic回歸模型，為概率型非線型回歸模型，是研究分類觀察結果（y） 與一些影響因素（x） 之間關系的一種多變量分析方法，因變量一定要是分類變量，不可能是連續變量，既可以是二分類，也可以是多分類，多分類中既可以是有序，也可以是無序；Probit模型是一個非線性回歸模型，服從正態分布，最簡單的Probit模型就是指被解釋變量Y是一個0，1變量，事件發生地概率是依賴于解釋變量，分為多元、有序、多項Probit模型；Tobit模型也被稱為樣本選擇模型、受限因變量模型、審查模型，是一種截取或短尾回歸模型，該模型的因變量受到取值范圍的某種限制。其中，短尾模型指的是特定取值范圍外全部樣本數據丟失，只能得到特定區間內的因變量和自變量觀測值模型。

此外還有一些其他回歸分析，如當觀測數所代表的函數有很大的彎曲度，或者形狀比較特殊時，在自變量的整個取指范圍內無論用單個或者一組正交多項式作統一的表達，往往都不能達到所要求的精度，此時使用多段回歸分析；差分斷點回歸 (diff-in-disc)用于判斷符合預設標準的一組個體是否獲益于所接受的處理條件，包含采用預賦值方法對所被試進行測量，然后在這個測量中選擇一個臨界分數，這就把潛在的被試分成分數高于臨界值和低于臨界值的兩組，然后對其中的一組施加處理條件。例如，分數高于臨界值的被試接受處理，分數低于臨界值的被試不接受處理，在施加處理條件并進行后測之后，對比兩組的后測分數以判斷處理是否有效，也就是設置實驗組和控制組。

（二） 事件史分析

根據Yamaguchi（1991） 的定義，事件史分析專門研究“事件發生的方式以及相關因素”，是運用離散狀態、連續時間的隨機模型，來分析縱貫性數據的統計分析方法的集合。判斷是否使用事件史分析，最簡單的判斷是“是否和何時檢驗”，分為以下幾種類型。

1.時間史建模的非參數描述方法

主要使用生存分析方法，涉及的是一定時間發生和持續長度的時間數據，根據觀測數據的不同，可以分為完全數據、刪失數據、截尾數據。采用的方法有：非參數方法、參數方法、半參數方法。非參數方法主要包括生命表分析和乘法極限法；參數方法常用的模型主要有指數分布模型、對數正態分布模型、威布爾分布模型、對數邏輯斯特分布模型；半參數方法也叫做Cox模型。

2.半參數分析方法

Cox風險模型比較普遍，Cox回歸的因變量就有些特殊，因為他的因變量必須同時有2個，一個代表狀態，必須是分類變量，一個代表時間，應該是連續變量。只有同時具有這兩個變量，才能用Cox回歸分析。Cox回歸主要用于生存資料的分析，生存資料至少有兩個結局變量，一是死亡狀態，是活著還是死亡？二是死亡時間，如果死亡，什么時間死亡？如果活著，從開始觀察到結束時有多久了？所以有了這兩個變量，就可以考慮用Cox回歸分析。

（三） 隊列分析

隊列分析是基于某一個“同批人”的追蹤，可以系統、全面地反映不同年份出生的不同隊列的比較分析。但是它不能夠直接清晰地反映這個國家或地區某一時期的人口狀況及發展趨勢，他只是一批人的狀態，另外，隊列分析雖然可以十分詳盡的對各個隊列進行總觀察，但是年輕隊列人口過程尚未結束，而年紀大的隊列，很多生命過程已經走完，無法準確的觀測。比如，初婚比例、孩次遞進比、終身生育率等。

（四） 時期分析法

時期分析法是對某時點或時期（如一月、一年或數月、數年）的人口變動進行分析研究的方法，時期分析研究的對象是許多分別處于生命歷程不同階段的不同隊列在同一時期的人口現象。如初婚率、分年齡生育率、一般生育率等，都是從時期角度進行分析。

（五） 結構方程模型

結構方程模型是一種驗證一個或多個自變量與一個或多個因變量之間的一組相互關系的多元分析程式，其中自變量和因變量既可是連續的，也可是離散的，是一般線性模型的擴展并允許自變量和因變量存在測量誤差，相較SPSS實現了真正的多元分析。結構方程模型分為測量模型和結構模型，前者是關于顯在變量和潛在變量的關系，后者是潛在變量之間的關系。

此外，還有潛類別分析方法（LCA，latent class analysis）、分層APC隨機效應模型（年齡、時期和隊列）、PMG模型等等。

三、結合十九大的相關熱點問題思考

在十九大報告中，“人口”這一詞匯總共出現過7次，每一次的出現都意味著一個方向標。

（一） 扶貧相關議題

在十九大報告中，多次提到“貧困”，如“脫貧攻堅戰取得決定性進展，六千多萬貧困人口穩定脫貧，貧困發生率從百分之十點二下降到百分之四以下”“讓貧困人口和貧困地區同全國一道進入全面小康社會是我們黨的莊嚴承諾。”“要動員全黨全國全社會力量，堅持精準扶貧、精準脫貧，堅持中央統籌省負總責市縣抓落實的工作機制，強化黨政一把手負總責的責任制，堅持大扶貧格局，注重扶貧同扶志、扶智相結合，深入實施東西部扶貧協作，重點攻克深度貧困地區脫貧任務，確保到二○二○年我國現行標準下農村貧困人口實現脫貧，貧困縣全部摘帽，解決區域性整體貧困，做到脫真貧、真脫貧。”“統籌城鄉社會救助體系，完善最低生活保障制度。”在十九大背景下，動態監測現行扶貧效果，扶貧政策績效評估，探索脫貧的途徑、方法、機制，脫貧后的可持續發展，反貧困效應，因地制宜的緩減貧困協同路徑，各種精準扶貧方式、方法，以及深度貧困地區和貧困人員的關注，如連片特困地區、邊境地區、農村地區，女性、少數民族人口、殘疾人口、老年人等易貧困人口等等，都是非常值得深入研究的課題。

（二） 養老相關議題

在加快進入老齡化社會的背景下，為應對老齡化，十九大報告有多處涉及，且有專門一塊進行論述。“促進生育政策和相關經濟社會政策配套銜接，加強人口發展戰略研究。積極應對人口老齡化，構建養老、孝老、敬老政策體系和社會環境，推進醫養結合，加快老齡事業和產業發展。”“完善城鎮職工基本養老保險和城鄉居民基本養老保險制度，盡快實現養老保險全國統籌。完善統一的城鄉居民基本醫療保險制度和大病保險制度。”“完善社會救助、社會福利、慈善事業、優撫安置等制度，健全農村留守兒童和婦女、老年人關愛服務體系。”由此可見，新型城鎮化背景下的養老服務社會化路徑探索、社區養老模式、居家智慧養老模式、互聯網+養老、城鄉統一養老保障制度體系和養老保險參量的建設與調整，基于供給側養老產業結構調整，養老政策保障及法律法規建設等課題都迫切需要研究。

（三） 加強人口發展戰略

“促進生育政策和相關經濟社會政策配套銜接，加強人口發展戰略研究”，將人口的發展提升到戰略層次，越來越能夠凸顯人口的宏觀導向作用。加強人口發展戰略，一方面，要將生育政策與相關的經濟社會政策相匹配，根據目前全面二孩政策的實施情況，優先完善婦幼保健、嬰幼兒托兒育兒所、學前、中小學教育等基本公共服務，進一步加強醫療、保險、住房等社會政策。另一方面，加強人口發展戰略研究，迫切的需要建立健全精確的人口大數據，準確把握人口的出生率、死亡率、遷移率，實施動態的檢測。

此外，十九大報告提到“以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局，加快農業轉移人口市民化。”如何健全社會保障體系，實現流動人口的社會融合也是一個重要的議題。

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