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1. 生育周期转变：基于国际比较的历史回顾、未来展望与理论建构

耿文均, 丁金宏, 沈可, 顾高翔

人口研究 2025, 49 (4): 3-19.

摘要（520）

PDF （1384KB）（56）

生育周期是指女性从初育到末育的过程。通过分类梳理世界各区域生育周期的演化过程，并结合对人口长期发展趋势的理论推演，发现生育周期演化具有显著的“各态历经性”，可称为“生育周期转变”，其一般过程表现为:生育周期经历稳态期、压缩期、扬平期和均衡期4个阶段，从低初育年龄、高末育年龄、高生育期长度的“低、高、高”传统型逐步转变为高初育年龄、低末育年龄、低生育期长度的“高、低、低”现代型。生育周期转变呼应了生育率转变。欧美和东亚均已进入生育周期转变的扬平期，亚非拉和撒哈拉以南非洲分别处于压缩期的后期和初期。中国生育周期呈现加速型转变特征，进程始于20世纪60年代，至90年代初已进入扬平期。生育期长度压缩背后潜藏着超低生育率风险，生育支持政策应精准聚焦各年龄段女性的差异化生育需求。

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2. 人口老龄化对科技创新的空间效应与异质性影响——基于中国地级市面板数据的分析

沈可, 孙慧琳

人口研究 2024, 48 (2): 90-103.

摘要（1056）

PDF （1829KB）（294）

基于2000年、2010年和2020年中国地级市面板数据，引入空间视角考察人口老龄化对科技创新的空间效应，并探索在不同社会经济发展阶段人口老龄化对科技创新的异质性影响。空间杜宾模型的分析结果表明，人口老龄化不仅与本地科技创新之间存在稳健的“先扬后抑”的倒U型关系，而且与邻地科技创新之间存在稳健的U型关系，即某城市人口老龄化对邻近城市的科技创新具有“先抑后扬”的空间溢出效应。门槛回归模型的结果显示，在城镇化率偏低、医疗服务供给不足的阶段，人口老龄化对本地科技创新具有显著的负面影响；城镇化水平的提升和医疗服务供给的增加将有效激活人口老龄化对科技创新的促进作用。面对短期不可逆转的人口老龄化进程，推进城镇化进程、完善医疗服务体系是破解人口老龄化掣肘科技创新难题的有效之举。

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3. 中国的人口老龄化如何影响科技创新？——基于系统GMM方法与动态面板门槛模型的经验证据

沈可, 李雅凝

人口研究 2021, 45 (4): 100-113.

摘要（1743）

PDF （12164KB）（500）

采用2000~2018年中国31个省份的动态面板数据，系统考察人口老龄化对科技创新的影响以及影响的异质性。运用系统GMM方法发现，人口老龄化与科技创新、根本性创新及渐进性创新之间均呈驼峰型关系，即老龄化先促进后抑制创新水平；相较于渐进性创新，人口老龄化对根本性创新的负面效应将更早显现。进一步运用动态面板门槛模型，揭示了人口老龄化与科技创新之间的关系存在城镇化率门槛效应，城镇化率的门槛值约为86%，即当城镇化率低于该门槛值时，人口老龄化将抑制创新；而当城镇化率高于门槛值时，老龄化转而有利于促进创新。由此可见，以人为核心的新型城镇化将有助于在人口老龄化的背景下推进创新驱动发展战略，推动中国经济行稳致远。