当期目录

2026年 第50卷 第1期 刊出日期：2026-01-29

上一期  

深入学习贯彻党的二十届四中全会精神——促进人口高质量发展

优质义务教育资源空间配置如何影响生育意愿？——来自中国35个大城市的证据

张安全, 邹来亮, 倪鹏飞

2026, 50(1):  3-19. 

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推进义务教育优质均衡发展，可有效降低家庭的子女教育成本，是完善生育支持政策、构建生育友好型社会的重要举措。本文基于多个教育咨询平台提供的城市内义务教育阶段学校排名信息，采用Gini系数法测度了中国35个大城市主城区的优质义务教育资源空间配置均衡性，并结合2017年中国家庭金融调查(CHFS)数据，实证检验了优质义务教育资源空间配置均衡性对城市居民生育意愿的影响。结果显示，优质义务教育资源空间配置均衡指数每提高1个标准差，城市居民生育意愿平均提高约5.4%；其作用机制体现为缓解家庭因竞争优质义务教育资源而产生的住房和通勤负担，以及减少子女义务教育阶段的课外培训支出。这些研究发现可为探索生育支持政策与教育发展战略的深度融合提供参考信息。

“家门口养老”愿景下的老年人政府养老责任认知转变——来自居家和社区养老服务改革试点的证据

李龙, 马琦峰, 孙可心

2026, 50(1):  20-35. 

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发展社区支持的居家养老是满足广大老年人“家门口养老”愿景的重要举措。依托制度信任理论，基于2014~2023年中国老年社会追踪调查(CLASS)数据，运用多期双重差分模型，探究居家和社区养老服务改革实施前后老年人政府养老责任认知的转变。研究发现，居家和社区养老服务改革能够显著强化老年人政府养老责任认知；居家和社区养老服务改革既会通过减少子女经济支持这一作用路径强化老年人政府养老责任认知，也会通过增加子女家务与情感支持产生遮掩效应；这一政策影响在文化程度较低、家庭经济状况较差、健康状况较好的老年群体中表现得尤为明显。本文从老年人政府养老责任认知这一文化视角出发，为全面评估居家和社区养老服务改革的政策成效提供了全新的经验证据。

3岁以下托育经历与儿童发展的关系探析——来自中国家庭追踪调查的证据

金光照, 郑博研

2026, 50(1):  36-50. 

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3岁以下托育服务涵盖儿童早期发育关键期，带来不同于家庭照料的生活安排、运动条件、社会网络与互动体验环境，会对儿童发展产生潜在影响。本文使用2010~2022年中国家庭追踪调查(CFPS)数据，对托育经历与儿童3~15岁多维发展的关系进行实证分析。研究发现，在生理健康维度，托育经历与发育迟缓风险、上个月生病次数均存在显著且持续的负向关系，同时不会影响超重或肥胖风险；在认知学业维度，托育经历未对长期语言和数学认知能力发展产生显著影响，但与语文和数学成绩优良的概率存在显著且持续的正向关系；在社会情感维度，托育经历与自评人缘、自尊和控制点无显著关联，仅与责任感呈显著负相关，但国际经验表明这种负效应具备可规避性。建议在加快推进普惠托育服务体系建设过程中更加注重托育质量提升，并强化托育机构与家庭的协同共育。

人工智能与人口发展

人工智能发展何以赋能高质量就业

沈可, 石笑峰, 张安妮

2026, 50(1):  51-67. 

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本文结合2014~2020年中国家庭追踪调查(CFPS)数据和城市层面人工智能专利数据，深入探讨人工智能发展对劳动者就业质量的影响及其作用机制与异质性。研究发现，人工智能发展能够显著提升劳动者的就业质量，具体表现为提高了劳动者的工资收入、福利保障和就业稳定性，并缓解了超时劳动问题，但对劳动者工作满意度并没有显著影响。异质性分析显示，人工智能发展对就业质量的提升效应在就业质量较低、女性与非认知能力较强的劳动者群体中尤为明显。机制分析显示，人工智能发展主要通过促进职业层级提升、强化人力资本积累以及提高人岗匹配度来改善劳动者就业质量。为此，建议通过培育新业态就业空间、推动终身技能升级、强化非认知能力培养，实现人工智能时代就业质量的整体提升。

人工智能发展对流动人口长期居留意愿的影响

余运江, 陈雨蒙, 高向东, 刘江会

2026, 50(1):  68-85. 

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既有研究多关注人工智能对劳动力市场的影响，但关于其对人口迁移与居留行为的作用尚缺乏系统分析。本文基于中国流动人口动态监测调查(CMDS)数据与百度迁徙数据，实证考察了人工智能发展对流动人口长期居留意愿的影响。研究表明，人工智能发展显著提升了流动人口长期居留意愿，且这一效应在高技能、高收入、从事非常规认知任务的群体中更为显著。机制分析显示，人工智能在微观层面提高了个体经济收入和劳动参与水平，在宏观层面推动城市经济发展、优化城市公共服务供给并增强城市吸引力，从而提升了流动人口长期居留意愿。进一步分析发现，人工智能发 展对人口迁移行为也具有促进效应。建议构建包容性人工智能发展政策，让更多的流动人口享受人工智能发展红利，实现技术进步与人口高质量发展协同推进。

人工智能关注、劳动力技能结构与就业需求创造——来自上市企业人工智能招聘数据的经验证据

孙猛, 林建鑫

2026, 50(1):  86-103. 

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在人工智能重塑就业市场的背景下，基于上市企业年报文本数据构建人工智能关注指标，结合网络招聘大数据开展实证研究。研究发现，企业人工智能关注显著地创造了相关就业需求，体现为招聘岗位种类与人员规模的同步扩张。该效应受到企业内部劳动力结构与数量禀赋的调节，高技能偏向的企业通过强化技术适配性进一步创造就业需求，劳动力雇佣数量配置低效的企业可通过人工智能关注矫正低效率，扩大就业需求。机制分析表明，企业更依赖外部招聘而非内部培训以适应技术变革。就业需求创造效应在规模较小、非制造业及人工智能发展水平较高的企业中更明显。人工智能关注也引致用工结构变化，表现为薪酬分配呈均衡提升趋势，学历要求向本科集中、经验门槛提高。

中国人口学自主知识体系构建——人口治理的中国方案

中国积极应对人口老龄化制度：理论基础、演进历程及战略启示

周学馨, 吴波, 朱文艳

2026, 50(1):  104-120. 

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制度建设是中国积极应对人口老龄化的重要举措，是实施积极应对人口老龄化国家战略的重要支撑。本文基于制度适应理论和积极老龄化理念，探索构建了以“健康支持”“社会参与”“社会保障”为核心内容的积极应对人口老龄化制度框架。基于此，本文从制度工具类型、治理主体构成和制度目标范式3个维度分析了中国积极应对人口老龄化制度的演进历程，发现其呈现出从“被动应对”到“主动治理”、从“单一治理”到“协同治理”、从“保障生存”到“全面发展”的演进逻辑。这种“以制度变革适应人口”的制度演进历程，启示制度建设要加强制度法治保障、强化制度体系化建设、创新制度实现机制和推动制度数智化改革，不断提升制度设计的适应性、制度运行的高效性和制度保障的可行性。

中国人口学自主知识体系构建——完善社会科学量化研究方法

样本结构与方法论陷阱：基于中国大型社会调查数据的比较分析

刘文博, 周皓

2026, 50(1):  121-140. 

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认知世界需要基于无偏且有效的经验知识。利用不同调查数据开展同一主题的研究可能得到不同结果，进而影响对社会现实的反映以及理论检验。本文以2015年全国1%人口抽样调查为参照，比较中国6个大型社会调查的抽样设计方案、样本结构及相同模型设定下的统计分析结果。研究发现，各调查的抽样方法相似，但抽样过程存在差异；各调查数据在部分基础特征变量的结构上存在差异，且均与2015年小普查存在偏离；样本结构偏离导致各调查数据在相同模型设定下的统计分析结果存在差异；目标总体限定、权重设置、变量设置及操作化方式的调整均会通过改变变量联合分布而影响统计分析结果。理论分析表明，需要充分认识样本结构在统计推断中的基础性作用。为避免陷入样本结构偏离带来的方法论陷阱，建议研究者仔细阅读调查技术文件、充分考虑抽样设计对分析结果的可能影响。