BIMBA

观点

曾毅:鼓励生育对我国经济社会持续发展大有裨益

 

我国政府于2015年底发布普遍允许二孩政策,并于2021年5月发布一对夫妻可以生育三个子女政策。但是,我国的生育率仍然偏低。国家统计局公布的数据表明,我国2016年出生数仅比2015年增长7.9%[1];而2016年以后连续5年显著下降,2019年出生数比2016年下降22.1%[2],2021年出生数比2019年又下降27.6%[3]; 2017年以来年净增人口不断下降,2021年已由2020年的净增204万人降为净增48万人[4],很快将进入人口负增长。

第七次人口普查数据发布之后,众多学者们对数据质量进行了分析讨论,已基本达成共识,大家都认为第七次人口普查数据质量较好,主要因为数据收集电子化、加强多部门行政记录数据比对、增加身份证号码采集等新措施,以及无需瞒报二孩生育[5-6]。乔晓春根据《中国统计摘要》等数据估算调整了2011年以来历年的出生人口数据和总和生育率,比较合理地认为我国2020年总和生育率为1.35,比七普得到的1.3稍高一点[5]。显然,我国当前生育水平仍然大大低于更替生育水平,育龄妇女生育意愿仍然低迷[7-8]。根据笔者赴贫困地区调研的启示以及文献检索,我们认为,包括比较贫困的农村大多数人不想生三孩,因为婚育观念已发生巨大变化,生养孩子成本太高而不愿也不敢多生。而且受很低生育水平的城镇人口比例将持续上升的结构性影响,如不采取并落实强有力的构建生育友好社会综合措施,我国城乡合一总和生育率还将继续显著降低。

我国人口老化趋势预测和分析

以上的数据分析和讨论表明,2015年普遍二孩政策和2021年实施允许三孩政策后,我国生育水平和生育意愿仍然偏低。面对这一现实,我们必须认真思考:如果我国生育水平保持现有的很低水平甚至继续下降,或者全社会高度重视努力构建生育友好社会而使未来生育水平逐渐有所回升,将对未来人口数量、缓解劳力资源萎缩和应对人口老化严峻挑战以及促进国家可持续发展和改善家庭福祉起多大作用?本节的家庭人口预测分析和讨论将为回答这些重要问题提供科学依据。

1 家庭人口预测方案设计

为了更清楚地认识不同生育水平对未来人口增长幅度以及对国家发展和家庭福祉的不同作用,我们设计了甲、乙、丙等三个家庭人口预测方案。

方案甲:假定全社会高度重视努力构建生育友好社会而且效果良好,总和生育率由2020年的城乡合一1.35增加为2030年的城乡合一1.6(增长18.5%;非常乐观的假设),之后农村和城镇总和生育率分别保持不变,但是由于城镇人口比例持续上升而导致2040、2050和2060年城乡合一总和生育率分别下降为1.54、1.48和1.44。

方案乙:假定构建生育友好社会实施效果一般与生育成本持续上升影响相互抵消,而使我国农村和城镇2030-2050年总和生育率分别保持在2020年水平不变;但是由于城镇人口比例持续上升,而导致我国城乡合一总和生育率从2020年的1.35分别下降为2030、2040、2050和2060年的1.30、1.25、1.20和1.17。

方案丙:假定构建生育友好社会实施效果差,由于生育成本持续上升等种种原因,导致我国2030年农村和城镇总和生育率比2020年下降10%,2030年城乡合一总和生育率由2020年的1.35下降为1.17,之后农村和城镇总和生育率分别保持不变;但是由于城镇人口比例持续上升而导致城乡合一总和生育率分别下降为2040、2050和2060年的1.12、1.09和1.05。基于上述甲、乙、丙不同方案的参数假设,我们应用由中国学者创建、在国际国内得到广泛认可和应用的ProFamy多维家庭人口预测方法及软件[9-10]进行家庭人口预测分析(ProFamy多维家庭人口预测方法概述以及未来年份的参数假定见附录1-2)。

2 人口结构对经济社会发展的影响

不同方案的家庭人口预测表明,如果构建生育友好社会取得良好效果(方案甲),我国将在2022年达到14.1亿的人口总数峰值,平缓下降到2030的14.0亿后持续快速下降到2040、2050和2060年的13.7亿、13.1亿和12.1亿(见图1)。而在生育水平更低的农村城镇保持现行很低生育水平不变的方案乙和继续下降方案丙下,我国总人口将快速大幅度下降到2050年和2060年的12.3~12.5亿和11.1~11.4亿。

我国18~64岁劳动力数量在2025年之后快速下降,2040年比2020年减少1.08亿,甲、乙、丙三种不同方案下并无显著差异。这是因为新生儿童必须在18年以后才能进入劳动年龄。但是,在很低生育水平的方案乙和方案丙下,2050-2060年劳动年龄人口平均每10年分别减少1.06亿和1.14亿,造成劳动力严重短缺。实施构建生育友好社会效果良好的方案甲下,虽然在2050和2060年比很低生育水平的方案乙和丙分别多出1.45~2.06千万和3.60~5.11千万劳动年龄人口,而相对有益于经济社会发展,但是在2025年以后也将面临劳动力资源快速下降的严峻挑战(见图2)。

 

图1 不同方案下的总人口
图2 不同方案下的18—64岁劳动年龄人口

在实施构建生育友好社会效果良好方案甲下,我国2050和2060年总人口分别比很低生育率方案乙和丙增加5299~7516万人(增加4.2%~6.1%)和 7333千万~1.035亿人(增加6.5%~9.4%);与方案乙和丙人口下降太快相对而言,将大大有益于我国的经济社会发展。我们的这一结论主要基于以下概述的我国改革开放前后人口增长与经济发展关系的客观事实。

1978年12月召开的十一届三中全会宣布实行改革开放40多年以来,我国摒弃了自我封闭和效率低下的计划经济体系,改为实施社会主义市场经济发展道路。同时,由于人口惯性作用,我国2021年总人口比1978年增长46.7%;然而,扣除物价因素后的2021年全国人均GDP是1978年的29.4倍,2021年人均可支配纯收入是1978年的29.6倍;广大民众生活水平大幅提升,中国发生了天翻地覆的变化。

20世纪70年代末启动改革开放以来,我国的经济发展速度大大加快,人均收入和生活水平大幅度提高,远远好于改革开放之前;同时,由于人口惯性作用,虽然生育水平已大大下降,我国仍然经历了人口规模的大幅度增长。如何解释这些与马尔萨斯所谓的“人口增长越快经济越糟”人口分母决定论完全相反的客观现实?林毅夫[11-12]和蔡昉-王德文[13]等的研究为回答这一问题提供了理论和实证依据。我国在改革开放之前,实施计划经济体制,推行重工业优先发展战略,投资大但创造的就业岗位少,人口增长成了社会负担。然而,改革开放40多年来,我国实行市场经济体制,充分利用劳动力资源丰富比较优势,大力发展劳动密集型产业,除了满足国内市场巨大需求外,各种产品远销海外国际市场,价廉物美富有竞争力。因此,在当今和往后生育率已经大大低于替代水平和即将转变为人口负增长的新时代,生育水平提高一点和人口负增长速度减缓一些绝不是社会负担,而是推动经济发展的动力[14]。

虽然目前我国经济仍然保持增长,但已面临劳动力供不应求和成本不断上涨的严峻挑战。根据蔡昉[15]和田巍等[16]的研究,我国的蓝领工人工资在2004年之后呈现指数级增长,并在2010年左右到达劳动力需求增长速度超过供给增长速度的刘易斯转折点。我国2018的劳工成本分别是巴基斯坦、孟加拉国和印度等国的5.8倍、7.8倍和8.6倍[17]。许多企业、特别是中小企业面临“招不到、留不住、用不起”的用工困境。所以,我国目前在劳力密集型产品的生产上并没有比较优势,这些产业也不得不大规模转移到其他亚非国家,对我国工人的就业造成压力。归根到底,这是由于劳力资源不足造成的[15-17]。

在很低生育水平的方案乙和方案丙下,我国劳动力资源大幅度加速萎缩,将对经济发展造成严重负面影响;还将使参加社会养老保险缴费的青中年人数大幅度减少。同时,如下一节将讨论的图3所示,由于65+岁老年人口快速增长而使领取退休养老金的老年人群迅速变得更加庞大,导致退休金缺口问题越发严重,势必危及社会稳定。显然,我国在生育政策放开之后,全社会必须高度重视,努力构建生育友好社会,力争达到效果良好比较乐观方案甲的生育水平,从而使人口总数和劳力资源相对多一些与下降速度相对减缓一些,以促进经济社会的可持续发展。

3 老年人口和空巢老人比例偏高及其影响

在很低生育水平的方案乙和方案丙下,我国65+岁老年人口比例将快速上升,从2020年的13.2%快速增加到2050和2060年的29.5%~30.1%和34.7%~35.7%,分别为2020年的2.2~2.3倍和2.6~2.7倍(见图3)。我国不与子女一起居住的65+岁空巢老人比例也将快速大幅度上升(见图4)。我国最需要照料的80+岁高龄老人弱势群体将从2020年的3030万人迅猛增长为2060年的1.37亿,40年间翻4.5倍。而且,社会经济发展和医疗科技进步使更多患病老人延长寿命,将导致高龄老人中认知和生理功能比较虚弱需要长期照料者比例上升[18]。毫无疑问,我国生育率偏低伴随着人口快速老化,将造成社会保障负荷加重和家庭照料困难,对经济社会可持续发展带来十分严峻的挑战。

 

图3 不同方案下65+岁老人占总人口百分比
图4 不同方案下65+岁空巢老人占总人口百分比

世界各国新冠病毒肺炎重症患者和死者中大多数是60岁以上老人,老年人口比例越高,老人占重症患者和死者比例以及患者总死亡率越高,因为老年人免疫力较低且多有慢性疾病,更容易导致重症和死亡[19-20]。显然,很低生育率导致的人口老化程度越高,受到灾害突发事件的冲击越大。

4 独生子女家庭偏多的弊端

在诸如新冠病毒肺炎流行病暴发、地震、洪水和其他自然灾害等突发事件中,只有一个子女、已无再生育能力的中老年夫妇一旦其独生子女死亡,则成为心理和生理健康非常脆弱的无子女老人,为社会和个人带来沉重的负担。许多研究表明,独生子女在家庭中“唯一性”和“小皇帝”地位造成的心理缺陷等弊端,严重危及军人心理素质与国防实力以及征兵难度[21-23]。独生子女偏多将形成无数一对中青年夫妇照护4位老年父母的“四二一”畸形家庭;随着寿命延长,今后更多中青年夫妇的祖父母和外祖父母也在世,家庭养老压力将更大。毫无疑问,努力构建生育友好社会,减少独生子女数量和比例,将避免未来独生子女和“四二一”畸形家庭太多对社会稳定和国防安全的严重负面影响。

5 老年父母与子女互助“双赢”

“中国老年健康调查”数据实证分析表明,与空巢老人相比,和子女同住或紧邻居住的老人认知功能、自评健康和生活满意度分别显著改善40%、32.4%和54.8%;这是因为子女与老人经常互动交流有效延缓老人认知功能衰退,并避免老人因孤独空虚引发的焦虑抑郁情绪进而显著改善心理和生理健康[24]。国外学者对芬兰、意大利和荷兰老年人的研究亦有相似发现[25]。

“中国老年健康调查”数据分析还发现,与子女一起居住老人的居家人均照料现金支出比空巢老人低40.4%[26];与父母分隔较远居住者相比,与父母一起或紧邻居住女性的家务时间每周减少10小时,就业率增加23.1%,自评健康良好可能性上升19.8%[27]。显然,三代同堂或紧邻居住模式既改善老年人健康,又因父母对子女的家务协助而促进子女就业,实现老年父母与儿女互助“双赢”[24-27]。

但是,如果今后在很低生育水平下许多夫妇只生一个孩子,那么至少有一半老年父母因子女短缺而不得不“空巢”。因此,努力构建生育友好社会和提倡代际互助家庭模式,将促进老年人和子女“双赢”。

鼓励生育有助于提升我国综合实力

2020年我国总和生育率(1.35)比美国(1.64)低18.2%。我国2020年65+岁老年人口占总人口比例低于美国26.2%。但是,即使在假定生育率有所回升的方案甲下,我国2050和2060年65+岁老年人口占总人口比例将比美国高出28.8%和39.3%。我国18-64劳动年龄人口占总人口比例将从2020年高于美国8.0%逆转为2050和2060年分别低于美国3.1%和7.2%[28](见图5)。

近年来,美国鹰派发动了多轮针对中国的贸易战,而我们应对美国贸易战最重要的支撑是规模巨大的国内市场[29]; 这就要求我国必须避免生育率太低陷阱和劳力资源快速萎缩,以促进生产与消费市场发展。俄罗斯普京总统2020年1月发表的国情咨文宣布大大加强2007年起实施的为生育2个和更多孩子家庭提供补贴的“母亲资本”计划,从2020年1月1日起,在加强补贴3岁以下儿童同时,另外增加每月向3~7岁孩子给予资助。普京总统一再强调,必须跳出人口陷阱,使俄罗斯在2024年生育率达到平均每个妇女生育1.7个孩子目标[30]。为了鼓励生育,美国政府在2019年新修订的税法中将每名儿童的税收抵免税额由1000美元提高到2000美元[31]。毫无疑问,全社会必须高度重视,努力构建生育友好社会,有效促进生育水平回升,以提高我国国际竞争综合实力。

图5 中国和美国65+岁老年人占总人口百分比,2020-2060年 注:中国数据来自本文研究,美国数据来源于美国人口普查局(United States Census Bureau International Database, December 2020)[28]

生育友好的五项政策建议

总而言之,能否避免陷入超低生育陷阱事关国家民族兴衰。因此,建议全社会高度重视,尽快实施相关政策并付诸行动,努力构建生育友好社会。

第一,在对城乡所有新生孩子实行现行法律和相关社会福利政策规定的带薪产假、生殖健康服务、婴幼儿保健,制止因生育对女性的就业歧视以及实行弹性工作制等前提下,对生育第二、三孩育龄夫妇提供适当减免税收和发放育孩津贴等额外补贴。

第二,加强关于对养育孩子超高成本投入不利于孩子健康成长的科学宣传教育,努力倡导节俭而高效养育孩子的科学途径。建议相关政府部门统一规范,对各种名目繁多的学前和课后辅导培训收费标准制定适当上限;教育部门对不同年龄儿童的学前和课后辅导培训每周小时数上限予以规范,避免因超量课外辅导培训对孩子们身心健康造成损害并使家长们负担过重而费力不讨好的结果。

第三,借鉴新加坡的成功经验[32-33],尽快出台尊老爱幼代际互助家庭模式优惠政策;对于老年父母与子女同住或紧邻居住家庭给予适当经济补助,通过代际互助促进生育友好社会发展。

第四,举办分别针对年轻父母和老年祖父母的“如何引导儿童健康成长科学方法”培训班和宣传活动,改变年轻父母和老人们娇惯“小皇帝”而人为提升养育成本却不利孩子成长的不良倾向。

第五,大力加强和改善妇产科、儿科、学前教育和生育健康管理等专业人才的培训和配套设施建设,使之适应构建生育友好社会的需要。

附录1 多维家庭人口预测方法简介

由中国学者创建、已在国际国内一流期刊发表、克服了经典的户主率方法一系列局限的多维家庭人口预测方法和配套的ProFamy软件,用生育率、死亡率、结婚率、离婚率和迁移率等常规人口数据作为输入,在进行预测详细的家庭户类型和规模和各年龄所有人的居住安排同时,还进行人口数量和年龄性别分布预测,并保证家庭数量结构预测与人口数量结构预测两者的内部一致性[9-10]。我们用多维家庭人口预测方法以及相关数据对中国2000-2010年间的家庭户和人口变化进行预测,2010年预测数与普查实际观测数据的差异在合理范围内。我们还对美国1990-2000年全国以及50个州和华盛顿特区一一进行家庭户和人口变化的预测,2000年预测数与2000年美国以及每一州普查实际观测数的预测差异都在合理范围内[9]。这些检验表明,应用多维家庭人口预测模型对家庭户、居住安排和人口预测相当成功。多维家庭人口预测模型经国内外专家在众多模型中评审选择,已被中国国家人口宏观管理与决策信息系统(PADIS)和“全民健康保障信息化工程”正式采纳应用(profamy.com.cn)。

中国、美国、德国、加拿大、奥地利、新加坡、巴西、墨西哥、伊朗等国家学者们应用ProFamy多维家庭人口预测新方法和软件, 发表了一批重要成果。例如,美国经济与商学研究局主任、佛罗里达大学经济学教授、区域人口预测与估计领军学者史丹利·史密斯(Stanley Smith)教授等人将ProFamy多维家庭人口预测方法应用于美国全国和州家庭人口老化对住房需求影响预测,成果分别于2008年和2012年在《美国计划协会学刊》和美国《住房研究》发表[34-35]。时任国际应用系统分析研究院(IIASA)人口与气候变化研究部主任的布莱恩·奥尼尔(Brian O’ Neill)教授和他领导的小组应用ProFamy家庭人口预测新方法和软件,对美国家庭结构规模变化和人口老化对能源消费和二氧化碳排放的影响进行了预测模拟分析,成果分别于2002年和2008年在美国期刊《人口与发展评论》和《能源经济》上发表[36-37]。Feng et al.[38]和Prskawetz et al.[39]应用多维家庭人口预测方法于美国和奥地利家户汽车消费预测分析,成果分别在美国《国际市场研究》和奥地利《维也纳人口研究年鉴》发表。美国通用汽车公司(GM)总部全球市场与工业分析部立项应用ProFamy方法和软件研究美国家用汽车市场需求趋势。美国明尼苏达州政府和美国南加州政府等应用ProFamy方法和软件进行家庭人口预测及相关社会经济规划[40]。中国河北省发改委宏观经济研究所用ProFamy方法进行城乡家庭人口老化、住房和家用能源需求预测分析;重庆市和澳门特别行政区用ProFamy新方法进行家庭人口预测及相关社会经济规划。迄今为止,已有29个国家、联合国人口基金和世界银行的专家学者们免费下载使用ProFamy多维家庭人口预测模型软件。

附录2 中国家庭人口预测(2020-2060年)的主要参数

参考文献

[1] 国家统计局. 中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. (2017-02-28) [2020-12-10]. stats.gov.cn/tjsj/zxfb/.

[2] 国家统计局. 中华人民共和国2019年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. (2020-02-28) [2020-12-10]. stats.gov.cn/tjsj/zxfb/.

[3] 国家统计局,2021中国统计摘要,中国统计出版社,2021年5月出版。

[4] 国家统计局介绍2021年国民经济运行情况,2022年1月17日;gov.cn/xinwen/ zhibo1/20220117fbh1/index.htm.

[5] 乔晓春. 从“七普”数据看中国人口发展、变化和现状[J]人口与发展,2021(4):74-88.

[6] 王军,李向梅.中国三孩政策下的低生育形势、人口政策困境与出路[J]青年探索,2021(4):50-61.

[7] 梁建章, 黄文政. 中国掉入低生育率陷阱确凿无疑[EB/OL]. (2019-04-15) [2020-12-10]. money.163.com/19/0415/1.

[8] 黄匡时. 2018年出生人口下降?国家卫健委专家这样说[EB/OL]. (2019-01-02) [2020-12-10]. oeeee.com/mp/a/BAAFRD00.

[9] Zeng, Yi., K.C. Land, Z. Wang, and D. Gu. 2013. “Household and Living Arrangements Projections at the Sub-National Level: An Extended Cohort-Component Approach”,Demography. 50:827–852, DOI 10.1007/s13524-012-0171-3.

[10] 曾毅 等著:《多维家庭人口预测方法创新与应用研究》, 科学出版社, 2022年出版。--本专著入选“十三五国家重点出版规划”,由国家出版基金资助出版。

[11] 林毅夫. 经济发展战略、老龄化与人口政策. 载于:曾毅, 等著. 老年人口家庭、健康与照料需求成本研究. 北京: 科学出版社, 2010.

[12] 林毅夫. 经济发展战略与现行生育政策调整. 载于:曾毅,顾宝昌,梁建章,等著. 生育政策调整与中国发展. 北京: 社会科学文献出版社, 2013. 1–11.

[13] 蔡昉, 王德文. 中国经济增长可持续性与劳动贡献[J]. 经济研究, 1999, 10: 62-68.

[14] 梁建章, 李建新. 中国人太多了吗?[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2012.

[15] 蔡昉. 刘易斯转折点与公共政策方向的转变[J]. 中国社会科学, 2010, 6: 125-137.

[16] 田巍, 姚洋, 余淼杰, 等. 人口结构与国际贸易[J]. 经济研究, 2013, 11: 87-99.

[17] 钱诚.“中国制造”还具有劳动力成本比较优势吗?——基于动态评价模型的国际比较[J].经济纵横,2020(04):77-88.DOI:10.16528/j.cnki.22-1054/f.202004077.

[18] Zeng Y, Feng Q, Hesketh T, Christensen K, Vaupel JW, 2017. Survival, disabilities in activities of daily living, physical and cognitive functioning among the oldest-old in China: A cohort study[J].Lancet, 2017, 389(10079): 1619-1629.

[19] 中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎应急响应机制流行病学组. 新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析[J].中华流行病学杂志, 2020, 41(2): 145-151.

[20] Worldmeters. (2020-04-20) [2020-12-10]. worldometers.info/coron Superiore di Sanità of Italy (Italian National Health Institute). Epidemia COVID-19 Aggiornamento nazionale [EB/OL].epicentro.iss.it/corona bollettino/Bollettino-sorveglianza-integrata-COVID-19_16-aprile-2020.pdf,2020.

[21] 张理义, 仲爱芳, 孔令明, 等. 不同年代军人适应不良状况的差异:独生子女政策的影响[J]. 国际精神病学杂志, 2013, 40(2): 69-73.

[22] 衣新发, 赵倩, 蔡曙山. 中国军人心理健康状况的横断历史研究:1990—2007[J].心理学报, 2012, 44(2): 226-236.

[23] 孙燕平, 孟永霞, 韩维红, 等. 独生与非独生子女军人心理素质及性格特征的差异分析[J]. 解放军预防医学杂志, 2015, 33(6): 664-665.

[24] 沈可, 程令国. 空巢是否损害了老年健康?[J]. 世界经济文汇, 2012, 2: 89-103.

[25] van Gelder B M, Tijhuis M, Kalmijn S, et al. Marital status and living situation during a 5-year period are associated with a subsequent 10-year cognitive decline in older men: the FINE Study[J].The Journals of Gerontology Series B: Psychological Scieet alnces and Social Sciences, 2006, 61(4): 213-219.

[26] 曾毅, 陈华帅, 王正联. 我国21世纪上半叶老年家庭照料需求成本变动趋势分析[J]. 经济研究, 2012, 47(10): 134-149.

[27] 沈可, 鄢萍, 章元. 中国女性劳动参与率下降的新解释:家庭结构变迁的视角[J]. 人口研究, 2012, 5: 15-27.

[28] United States Census Bureau International Database (IDB), December 2020, census.gov/data-tools/d YEAR=2022&COUNTRY _YR_ANIM=2022.

[29] 余淼杰. 余淼杰谈中美贸易[M]. 北京: 北京大学出版社, 2018.

[30] 俄罗斯总统普京2020年国情咨文全文:苏联解体后,我们仍然有同样的雄心壮志[EB/OL]. (2020-1-19) [2020-12-10]. m.guancha.cn/f-putin/20 from=timeline&isappinstalled=0.

[31] 美国国家税务局. The child tax credit benefits eligible parents[EB/OL]. (2019-10-09)[2020-12-10]. irs.gov/newsroom/the-ch.

[32] 杨丹旭(报道):成熟组屋区将建三代同堂单位——当局也考虑奖励多代人到新镇同住,《联合早报 (Lianhe Zaobao)》, 2014年7月17日。

[33] 梁燕君. 新加坡家庭养老模式的启示[R]. 天津: 中国经济社会理事会和天津市政协联合主办的“中国经济社会论坛”论文, 2015年11月04日。

[34] Smith, S. K., S. Rayer, and E. A. Smith. 2008. “Aging and Disability: Implications for the Housing Industry and Housing Policy in the United States”.Journal of the American Planning Association74(3): 289-306.

[35] Smith, S. K., S. Rayer, E. A. Smith, Z. Wang, and Y. Zeng. 2012. “Population Aging, Disability and Housing Accessibility: Implications for Sub-national Areas in the United States.”Housing Studies27(2): 252-266.

[36] O'Neill, B. C. and B. S. Chen. 2002. Demographic Determinants of Household Energy Use in the United States.Population and Development Review28(S): 53-88.

[37] Dalton, M., B. O'Neill, A. Prskawetz, L. Jiang, and J. Pitkin. 2008. “Population aging and future carbon emissions in the United States.”Energy Economics30, 642-675.

[38] Feng, Q., Z. Wang, D. Gu, and Y. Zeng. 2011. “Household Vehicle Consumption Forecasts in the United States, 2000 to 2025”.International Journal of Market Research53(5): 593-618.

[39] Prskawetz, A., L. Jiang, and B. O’Neill. 2004. Demographic composition and projections of car use in Austria.Vienna Yearbook of Population Research2: 274-326.

[40] Feng, Q., Z. Wang, S. Choi, Y. Zeng (2020). Forecast Households at the County Level: An Application of the ProFamy Extended Cohort‑Component Method in Six Counties of Southern California, 2010 to 2040.Population Research and Policy Review(2020) 39:253–281; doi.org/10.1007/s11113-.

* 基金项目:国家自然科学基金项目(72061137004),国家重点研发计划项目(2018YFC2000400)。作者感谢王正联博士、李月博士和徐鸿诚同学的研究协助。本文仅代表作者个人意见。

本文来源:《复旦金融评论》 编辑:潘琦

 


分享到: