第十二章 中国人口总量与gdp总量关系模型研究

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1、第十二章中国人口与GDP总量关系建模研究人口经济问题是当代人口学与经济学领域研究的热点问题。国内外学者对我国的人口模型研究由来已久，并取得了不少研究成果。从现有文献看，人们虽然注意到人口增长与经济增长之间存在着复杂的传递关系，对传统的简单回归方法提出了质疑，并试图发展其它的理论模型，例如，“人口——经济运行动态模型”，“人口预测动力学模型”等，但在探求二者之间较高精度的数量关系模型方面，成果一直不很理想。换言之，人口与经济总量之间的内在关系问题长期以来一直是并将继续成为人口经济学界关注的重点。本章采用经济计量学中无约束混合有

2、限多项式分布滞后模型，利用1952~2000年间年度GDP与总人口数据，构建了总人口与GDP总量之间的非线性经济计量学模型。该模型除1960年处的拟合有较大偏差外，在其余观察期均有较好的拟合效果。该模型预测的2001年总人口数（不含港澳台）为127477.9862万人，与《中国统计年鉴》（2002）中公布的数据127627万人相差仅149.0138万人。这表明该模型初步揭示了总人口与GDP总量之间的内在关系，对未来中国人口总量预测也有一定帮助。从模型影响诊断分析结果看，1960年对应的人口与GDP数据为本质性异常值点。为克服

3、异常值点对模型性能的影响，并从中国人口发展自身因素揭示人口内在变动规律，在最终综合模型中导入了反映中国人口政策与人口生存周期影响的重要指标——出生率与死亡率。从各项评价指标看，所获模型是一个反映总人口与GDP总量之间内在关系的、较为理想的综合模型。模型分析表明：1960年所对应总人口与GDP数据的本质性异常，其主要原因来自于1960年的高死亡率。此外，该综合模型预测的2001年总人口数（不含港澳台）为127580.6633万人，与《中国统计年鉴》（2002）中公布的数据127627万人相差仅46.3367万人。可见，该综合模

4、型更好地揭示了总人口与GDP总量之间的内在关系，对未来中国人口总量预测也更理想。§12.1引言人口总量关系与人口预测问题是人口学理论研究的核心问题。由于预测技术的不断创新与完善，使得人口预测模型日益丰富多彩，各具特色。从人口学的起源——生命表，到现代的人口动力学模型中的分岔与混沌理论，从单区域分要素人口预测法，到多区域人口动态迁移预测模型，等等，均反映了现代人口学理论的发展趋势，并形成内涵与外延仍在不断扩展的、富有生机和活力的独立学科分支——应用数理人口学。其显著特征是将数学、统计学、经济计量学、系统动力学及其它新兴学科发展

5、的尖端理论与方法不断融合，在宏观模型与微观人口数据之间寻求结合点，更准确地反映人口变动的内在规律，揭示人口发展的本质。为获取精度较高的、不同类型的连续人口数据，国内外专家、学者从多个角度进行了研究，发展了诸如生命表分析、死亡分析、婚姻分析、生育分析、迁移分析、空间人口分析等理论与技术，文献浩瀚。就我国的人口数据预测问题，新近的文献南亮进和薛进军（2002）利用人口普查等资料，采用国际通行的统计口径与其创立的链接比率方法，推算了1949~1999年中国人口和劳动力数据；林正祥和原新（2002）视孩次为生育模式的基本变量，编制了

6、我国新的人口生育表；王周喜，胡斌和王洪萍（2002）运用分岔与混沌理论讨论了人口预测模型的非线性动力学特性；《人口研究》2002年第4期则专门约请李小平、李建新和刘爽三位专家就“中国人口数量究竟多少亿才合适？”这一论题展开专题性讨论等。其它相关文献在此不一一列举。众所周知，人口数量问题不仅仅是人口学本身研究的热点问题，同时还是其它人文社会科学研究的重点问题。经济学对人口数量问题（当然更包括人口质量问题）的研究更是情有独钟。有关经济增长、经济发展与人口增长的关系问题，国内外学者进行了大量的实证研究，但所得结论大相径庭。在不同的

7、时期，在不同的国家，人口增长与经济增长之间表现出不同的相关关系。有的为正相关，有的为负相关，而有的甚至不存在相关关系。对此，李建民，王金营（2000）进行了较为详尽的概述，并认为现有文献中采用的传统简单相关与回归分析法不能真正揭示人口增长与经济增长（主要是用GDP指标）之间的复杂关系，进而在一组较为严格的约束条件下发展了针对我国的“人口——经济运行动态模型”，通过模拟方法研究了中国生育率下降及控制人口增长对中国经济增长和人民生活水平提高的贡献。从该文的模拟结果看，无论是该文所指三个方案中的哪一个方案，其总人口的模拟结果与实际

8、数据均相差甚远，表明该文所发展的“人口——经济运行动态模型”还不能较为理想地揭示人口增长与经济增长之间的内在传导机制。此外，王谦，郭震威（2001）从定性角度质疑了胡鞍钢（1999）使用简单回归方法研究人口增长对经济增长影响所产生的“伪回归”结果，并与众多文献一样，认为：“目前，我们还很难