人口问题论文-人口数量的有关问题

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1、人口问题论文-人口数量的有关问题  [摘要]人口问题本质上是个数量问题而非发展问题,而发展则在很大程度上为人口数量所左右。人口和经济的关系,应如维持“自动平衡”的鹰与鸡。发展的根本动力是民族主义和发展压力,发展的第一性是自然资源而非人力资本。污染转移是经济发展与环境保护“双赢”假象形成的根本原因,人与自然在物质上的“零和”,则从根本上否定了环境与经济倒“U”型关系的存在;人口数量压力是环境退化的独立要素和首要原因。追求“人口红利”所需的人口不减或增长将使中国在人口数量的“泥潭”中陷得更深。“常量人口”不作用的“中性”观是统计

2、相关对人口与经济、环境因果关系荫蔽而造成的一种幻觉。“分母效应”和“规模效应”使庞大规模的人口成为中国大国道路上的绊脚石,并使“粮食安全”问题长期困扰着中国;人少是美国成为全球最大谷物供应国和俄罗斯重新崛起的前提。“数量与结构并举”意味着16亿或更多人口灾难性的长期维持;减少人口数量是层级/尺度理论关于解决高层级/大尺度系统问题优先性的规定。  [关键词]数量与结构;“资源经济”;“人口红利”;环境倒“U”型曲线;“常量人口”;“零和游戏”;层  级和尺度;优先性      一、人口与经济    (一)人口问题的本质  “人

3、口问题的本质是一个发展问题”是一个得到广泛认可的“共识”。这一“共识”内涵着两个相互关联的观点:一是人口问题多源于发展不足——经典的说法是,人口过剩是经济失败的标志;二是人口问题在很大程度上只有通过发展才能得到解决。  事实上,人口问题的产生和解决既与发展/经济有关,也与社会/制度、资源/环境和人口自身(数量、结构、质量)及其运动状况(年轻化、老化)有关。人口问题既是发展/经济问题,如生产性贫困、需求不足型失业、老年赡养等;但又不完全是发展/经济问题,如社会性贫困、资源性贫困、人口性贫困,供给过剩型失业、适应一摩擦型失业,老

4、龄化等;在很多情况下又是与发展/经济无关的问题,如性别比、人口一资源比、吸毒等。  人口问题的本质是数量问题而非发展问题,而发展问题又在很大程度上为人口数量所左右。对发展来说,财富、资源、空间的人均拥有量是最为根本的,而人口数量的多少则规定着这个人均量。粥少(人均生活资料)缘于僧(人口)多,地少(人均生存资源)因于人多;地瘠不一定民穷(如果人少的话),民穷也不一定因为地瘠(人多可导致富饶的贫困)。由是,人口数量便像“魔术师”那样左右着发展(以经济密度,即单位国土面积对应的国内生产总值表示与环境、资源、经济相关的富饶或贫瘠程度

5、):少量人口可使贫瘠变为富饶,如澳大利亚经济密度4.9×104美元/km2(瘠矣!),人口密度2.5人/km2(少矣!),人均GDP20050美元(富矣!);大量人口则会使富饶变为贫瘠,如孟加拉国经济密度32.6×104美元/km2(为澳大利亚的6.65倍,富矣!),人口密度981人/km2(为澳大利亚的392倍,庶矣!),人均GDP370美元(只有澳大利亚的1.85%,贫矣!)  (二)人口与经济  视人口增长为一个积极因素和经济增长的必要条件,是一个古老(“大人口”)而又为近代经济适度人口论者推崇的思想。至今仍有人认为,

6、“人手论”未必不正确,中国最大的优势之一便是人口众多,丰富的劳动力资源是我们追赶发达国家的一种优势;全球化对中国人口的最大挑战不是控制和缩减数量,而是如何把其潜在的数量优势发挥出来;那些被“津津乐道”少生的人口,恰恰是支撑中国未来经济可持续发展的人力资源。  为了证明人口增长是经济增长的必要条件,提高“人多生产多”的可信度,有学者还引述了如下比喻:“鹰和人都吃鸡,但鹰越多鸡越少,人越多则鸡越多”。这一比喻出自一百多年前的美国人乔治·亨利(1839-1897)。他在《进步与贫困》(1879年)一书中写道:“动物和人之间有一种区

7、别。鹞鹰和人都吃鸡,但鹞鹰越多鸡越少,而人越多鸡越多。海豹和人都吃鲑鱼,但一只海豹吃一条鲑鱼就少一条鲑鱼,如果海豹的增加量超过某一点,鲑鱼就会绝迹;而人将鲑鱼卵放在良好的环境中,鲑鱼的数量就会大大增加,比补足他所吃掉的数量还多。因而不管人增加怎样多,增加的需求决不会超过鲑鱼的供应。”  新版本的“鹰越多鸡越少”所要表达的是,鹰只是消费者而非生产者,鹰越多鸡便越少,鹰的增加最终会导致鸡的灭绝。这一结论是与生态学常识相违背的:同生物界一切捕食者一样,鹰绝不会像人那样捕杀超过其基本需要的鸡(自然的鸡A,下同),而是控制自己的捕食,

8、调节自己的数量以维持与鸡(A)的动态平衡。亨利虽然提出“鹰越多鸡越少”的观点,但还是注意到了为营养关系——食与被食、捕食与被捕食所规定的“自动平衡”这一“自然秩序”。“如果海豹的增加量超过某一点,蛙鱼就会绝迹”,换言之,如果海豹的增加量不超过“某一点”,鲑鱼便不会绝迹。智慧——“生存智慧”

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