2016年是中国“十三五”规划的开局之年，及时把握国内人口学研究的现状与趋势，对部署未来的人口与经济社会、资源环境协调发展的宏观战略规划都具有非常重要的意义。对了解2016年中国人口学研究的主题、方法、走势，选取综合影响因子较高的《人口研究》与《中国人口科学》这两本期刊，其综合影响因子分别为4.065和2.813。通过对这两本期刊2016年的118篇文献的梳理（除去订阅、约稿等文章），发现有关生育的文献占比24%，死亡占2%，迁移占27%，老龄化占15%，人口交叉学科占27%，其他占5%，但是基于不同的理论、数据库、地域也呈现出不一样的方法、角度和思维。相比以往年份，2016年的中国人口研究更加的与时俱进，关注国家发展与社会问题，紧扣热点议题，在生育、迁移、老龄化等传统主题上有了更加深刻与细致的研究，此外，并结合十九大预测相关的可能热点议题。 一、研究主题 （一） 中国生育问题研究 广义的生育除了“生产”之外，还包括与“生产”相关的环节，即在此之前的择偶、结婚、怀孕和在此之后的抚养、教育等。因此，在“生育”这一块不仅包括狭义的生育，将家庭相关的主题也涵盖在内。不管国外如何，我国的家庭是生育、择偶、结婚、抚养、教育等一系列事务的主要承担者。 1.与时代紧密结合的主题 “全面二孩”是中国计划生育政策的又一次重大调整，是根据人口结构、经济社会发展和资源环境作出的符合人口发展规律的一项措施，及时了解全面二孩[1][2]政策的实施状况，是实现“十三五”教育现代化、人才强国、人力资源强国建设，人口发展战略和政策研究的重要前提。简而言之，直接引发了三个问题的热烈探讨：符合全面二孩政策的“目标生育群体”以及“新增出生人口”有多少？目标生育群体及其家人的“生育意愿”与“态度”如何？“全面二孩”政策会带来什么影响？ 首先，对目标人群和新生人口预测，皆会通过分人群分要素确定目标群体，分城乡进行测算，剔除能够生育二孩的人群。翟振武[3]认为2016年全面两孩政策的目标人群约为9101.0万人，其中40岁及以上的占49.6%，在这个方案下，2017～2021年将会累计新增出生人口1719.5万人，年度新增出生人口数量在160～470万人。王广州 [4]认为2016年-2020年每年新增出生人口在230万-430万左右，5年累计全面二孩政策新增出生人口在1800万以内，出生人口堆积期间出生人口总量达到或超过2300万的可能性不大。王金营[5]表示十三五期间将累计多出生近2100万人,2030年后我国人口将以平均每年640多万的规模持续减少,到本世纪末人口减少到10.16亿。其次，对目标群体生育意愿/偏好或家人（空巢老人） 的生育态度测量，生育偏好受个体家庭生活和成长环境的影响,跟公婆居住、有兄弟姐妹的女性更可能有二孩偏好，经济成本和照料压力是影响生育二孩的两大现实因素，而空巢老人对生育二孩的支持率要高于一般老人[6]。 最后，就是对全面二孩政策的影响进行讨论与反思，如对已生一孩女性的生育偏好的影响[7]，对计划生育奖励性政策走向的影响[8]，对人口老龄化的影响[9]，对女性地位、健康的影响[10]，甚至引发了对公共政策中缺乏性别视角的反思[11]。使用的数据主要有：2016年4月，中国人民大学人口与发展研究中心在全国6省12市的生育意愿调查数据、中国综合社会调查2010（CGSS）。采用的方法除了从宏观、中观、微观三个层次进行二元lo-gistic回归和多分类logistic回归分析之外，“中国生育政策对女性地位的影响”[12]这篇文章进行队列分析，采用双差分策略评估生育政策净效应，基于城乡之间、民族之间计划生育政策差异构造参照组，得出计划生育有效提高女性受教育水平的结论。 此外，还探讨了生育间隔[13]、生育率[14]、以及生育对女性或他人主观幸福感的影响[15]，使用世界人口展望、中国健康与养老追踪调查数据、中国综合社会调查数据，采用描述统计方法、logistic和事件史分析、APC模型（年龄、时期和队列），对影响因素进行静态或动态分析。 2.新时期家庭研究 在这一块，主要有四个主题：婚姻挤压 [15][16]、代际居住方式及功能转变[17][18]、家庭结构转变[19][20][21]、家庭收入[22]，大众传媒对婚姻稳定性的影响[23]儿童的意外伤害[24]等。婚姻挤压一般结合时期分析（时期指标主要有：婚配性别比、未婚男性的数量和比例、平均初婚年龄、初婚概率的年龄分布、未婚人口性别比的区域变动情况）与队列分析（理论男婴富余比、同一个队列不同时期的年龄别初婚概率和未婚男性人口死亡概率）。此外，对家庭功能的转变进行动态研究，使用的是分段回归分析。 （二） 死亡 有关死亡的研究并不多，有一篇对“大跃进”时期非正常死亡人口的估算[25]，使用Lee-Carter模型，国外的研究结果显示中国饥荒时人口少生了5000-6000万左右，3000万左右非正常死亡，3000万少生人口，而国内学者的结论低很多，1000-2500万的非正常死亡。另外，有研究1950年以来的人口寿命不均等现象[26]，比较新颖，传统研究寿命的主题，主要为男女寿命的不一、不同经济地位的死亡与预期寿命的差异等，但是这篇文章讲的是健康公平，寿命不均等其实反映了社会成员在生存机会上的不公平程度，通过国内、外的横、纵向比较，得出结论：1950年以来中国人口预期寿命与寿命不均等的变化轨迹见证了中国人“既活得长又活得公平”的过程。 （三） 迁移 1.对流入、流出地的影响 王同益（2016） 通过PMG模型（pooled mean group）发现外来人口会对刑事犯罪产生影响，犯罪率是由外来人口中暂住人口的增加导致的，户籍迁入人口的增加没有对犯罪率产生显著影响，放松户籍制度还能够有效的降低犯罪[27]。另外，人口流动对城镇劳动工资的影响[28]，一定程度上导致城镇不同类型劳动者之间收入差距扩大。而对流出地，劳动力流动具有减贫效应[29]，针对贫困发生的两种状态，选择logistic模型，基于贫困的深度连续变量，采用Tobit模型。 2.流动人口特殊群体研究 流动人口不再是一个同质性的群体，研究主体越来越细致化，主要群体有农民工、青年流动人口、少数民族、育龄妇女，比如说研究农民工现状[30]、流动范围的研究[31]；青年流动人口的生活满意度[32]、大学生迁移模式[33]；穆斯林流动人口社会融入[34]；流动对农村育龄妇女生育偏好的影响[35]。使用的数据有：流动人口动态监测数据（含专题数据）、流动人口居民收入调查 (CHIP)数据、中国人民大学育龄妇女家庭及生育状况调查数据。使用的方法有logistic回归分析、结构方程模型、引力模型、都市间迁移模型。 3.流动人口的社会融合 研究流动人口身份认同[36]、社会融入指数[37]、语言对其创业的影响[38]以及人力资本对流动人口社会融入的影响[39]，使用的数据同上，使用的方法有潜类别分析方法 （LCA，latent class analysis）、Probit模型、logistic回归分析。 4.流动人口的空间分布 基于“胡焕庸线”对中国流动人口进行空间研究[40][41][42][43]，分析人口分布规律[44][45]，通过国际经验预测国内流动人口迁移流动趋势[46]，国内使用的数据有人口普查、统计数据、联合国人口司经济与社会事务部编撰城市人口规模数据（2014年修订本）。使用产业结构偏离度、人口集中指数、人口分布重心、全局空间自相关、局部空间自相关（Open-GeoDa进行计算）、总迁移强度等指标（image-studio软件，模拟计算迁移强度）。此外，与流动人口迁移密切相关的一个指数为吸引力指标:RIA[47]。 5.大城市人口调控及其他 有关大城市的调控，有两篇文章值得借鉴，一篇以上海市为例[48]，但是不再是只针对行政范围内的上海，该文考虑城市与周边的关联，对上海进行重新划分，还包括与之有密切往来关系的江苏和浙江一部分县市区，研究思路值得借鉴，扩大思维格局会有不一样的结果。另外一篇，提出的几个想法很值得深思：第一，“减人”和“添秤”不可能同步推进，人口规模调控只有疏解超大城市过多的城市功能，才能缓解“发展阵地效益”，减少人口；第二，通过拆市场和产业升级不可能减少人口，不能忽视不同行职业人口之间内在的比例关系，不同人群之间相互依存的生态链；第三，人口调控不仅仅是减少规模，世界上更多的超大城市是从人口空间合理分布，城市群协同发展的角度来解决中心城人口规模膨胀和大城市病问题；第四，人口调控不应该只针对个人施策，要关注家庭[49]。 （四） 老龄化 首先，研究人口老龄化会带来什么样的影响，如人口老龄化对消费的影响 [50]，还有进一步区分城乡居民在老龄化背景下受到的影响 [51]，以及探讨老龄化对人口劳动力参与率[52]以及宏观经济的影响 [53]，还特意关注到家庭照料对女性劳动参与率的影响[54]；其次，是对老龄化的现状、时空分布变化[55]、照料负担比[56]等现状及未来趋势的把握；最后，围绕养老进行探讨，如养老金该如何统筹[57]、家庭养老[58]需求现状如何[59][60]、代际投入的经济支持以及购买长期护理保险的意愿[61]。 在方法的使用上，较多的使用logistic回归分析，家庭养老模式与低生育水平强化之间的关系，使用Probit模型，另外“中国人口老龄化时空变化及成因探析——基于县域尺度的考察”，这种涉及空间分布的文章，先用“Jenk最优”自然断点法 (使各类型数据组内方差最小,组间方差最大)；然后用变异系数 (用来测量县域尺度上人口老龄化的差异程度)和地理探测器分析方法（对人口老龄化分布格局的影响因子进行分析） （基于软件ArcGIS）；还有一篇文章用到了倍差法(DID)进行差分断点回归 (diff-in-disc)[62]。 （五） 人口与其他学科的交叉 1.人口与经济 人口与经济的关系[63]、就业结构对政府的债务影响（OECD国家经验[64]，制造业生产率越高，出现政府债务恶化的可能性越小）；劳动力市场的分割[65]；中国城市交通对本地就业的影响[66]；研究产业结构的比较多 [67]，凡涉及产业结构，必然会使用产业结构偏离度（某产业占GDP比重／同期该产业占从业人员比重）；需求密集年龄人口对住房市场的需求（住房需求密集年龄段：20-28岁、39-48岁两个需求密集年龄段，2014年为拐点急剧转换的倒V形变化趋势，也是目前房市遇冷的一个原因）[68]。使用的方法除了logistic回归分析，还有柯布-道格拉斯生产函数[69]、雅各布·明塞尔模型[70]、双重差分法[71]。 2.人口与社会保障 在人口与社会保障这一块，研究比较多的就是社会保险/医疗保险（养老保险） 的缴费机制以及其对劳动力需求的影响，此外，研究社会低保制度对贫困群体生活水平的影响等等。 3.人口、资源、环境 人口、资源、环境研究主题比较分散，如京津冀地区间大气污染[72]、能源经济与环境的耦合[73]、环境规制对就业技能结构的影响[74]以及城市的蔓延对生态环境的影响[75]等等。 （六） 其他 除了以上主要主题之外，还有人口城镇化对居民电力消费[76]、自然灾害的特点[77]以及自然灾害对农民创业的影响[78]、基于马克思主义对生态文明观的构建[79]等等比较具有综合学科的研究主题。 二、方法总结 通过对118篇文章的梳理，发现90%以上的文章采用定量分析，采用的主要方法有以下几种。 （一） 回归分析 当因变量或自变量不是具体的数值时，根据因变量或自变量，可以分别建立因变量是虚拟的或者离散线性模型／自变量是虚拟的或者离散线性模型。在整理文献过程中，发现使用得比较多的是虚拟或离散因变量的模型，如Logistic回归模型，为概率型非线型回归模型，是研究分类观察结果（y） 与一些影响因素（x） 之间关系的一种多变量分析方法，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量，既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序；Probit模型是一个非线性回归模型，服从正态分布，最简单的Probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生地概率是依赖于解释变量，分为多元、有序、多项Probit模型；Tobit模型也被称为样本选择模型、受限因变量模型、审查模型，是一种截取或短尾回归模型，该模型的因变量受到取值范围的某种限制。其中，短尾模型指的是特定取值范围外全部样本数据丢失，只能得到特定区间内的因变量和自变量观测值模型。 此外还有一些其他回归分析，如当观测数所代表的函数有很大的弯曲度，或者形状比较特殊时，在自变量的整个取指范围内无论用单个或者一组正交多项式作统一的表达，往往都不能达到所要求的精度，此时使用多段回归分析；差分断点回归 (diff-in-disc)用于判断符合预设标准的一组个体是否获益于所接受的处理条件，包含采用预赋值方法对所被试进行测量，然后在这个测量中选择一个临界分数，这就把潜在的被试分成分数高于临界值和低于临界值的两组，然后对其中的一组施加处理条件。例如，分数高于临界值的被试接受处理，分数低于临界值的被试不接受处理，在施加处理条件并进行后测之后，对比两组的后测分数以判断处理是否有效，也就是设置实验组和控制组。 （二） 事件史分析 根据Yamaguchi（1991） 的定义，事件史分析专门研究“事件发生的方式以及相关因素”，是运用离散状态、连续时间的随机模型，来分析纵贯性数据的统计分析方法的集合。判断是否使用事件史分析，最简单的判断是“是否和何时检验”，分为以下几种类型。 1.时间史建模的非参数描述方法 主要使用生存分析方法，涉及的是一定时间发生和持续长度的时间数据，根据观测数据的不同，可以分为完全数据、删失数据、截尾数据。采用的方法有：非参数方法、参数方法、半参数方法。非参数方法主要包括生命表分析和乘法极限法；参数方法常用的模型主要有指数分布模型、对数正态分布模型、威布尔分布模型、对数逻辑斯特分布模型；半参数方法也叫做Cox模型。 2.半参数分析方法 Cox风险模型比较普遍，Cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用Cox回归分析。Cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用Cox回归分析。 （三） 队列分析 队列分析是基于某一个“同批人”的追踪，可以系统、全面地反映不同年份出生的不同队列的比较分析。但是它不能够直接清晰地反映这个国家或地区某一时期的人口状况及发展趋势，他只是一批人的状态，另外，队列分析虽然可以十分详尽的对各个队列进行总观察，但是年轻队列人口过程尚未结束，而年纪大的队列，很多生命过程已经走完，无法准确的观测。比如，初婚比例、孩次递进比、终身生育率等。 （四） 时期分析法 时期分析法是对某时点或时期（如一月、一年或数月、数年）的人口变动进行分析研究的方法，时期分析研究的对象是许多分别处于生命历程不同阶段的不同队列在同一时期的人口现象。如初婚率、分年龄生育率、一般生育率等，都是从时期角度进行分析。 （五） 结构方程模型 结构方程模型是一种验证一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的一组相互关系的多元分析程式，其中自变量和因变量既可是连续的，也可是离散的，是一般线性模型的扩展并允许自变量和因变量存在测量误差，相较SPSS实现了真正的多元分析。结构方程模型分为测量模型和结构模型，前者是关于显在变量和潜在变量的关系，后者是潜在变量之间的关系。 此外，还有潜类别分析方法（LCA，latent class analysis）、分层APC随机效应模型（年龄、时期和队列）、PMG模型等等。 三、结合十九大的相关热点问题思考 在十九大报告中，“人口”这一词汇总共出现过7次，每一次的出现都意味着一个方向标。 （一） 扶贫相关议题 在十九大报告中，多次提到“贫困”，如“脱贫攻坚战取得决定性进展，六千多万贫困人口稳定脱贫，贫困发生率从百分之十点二下降到百分之四以下”“让贫困人口和贫困地区同全国一道进入全面小康社会是我们党的庄严承诺。”“要动员全党全国全社会力量，坚持精准扶贫、精准脱贫，坚持中央统筹省负总责市县抓落实的工作机制，强化党政一把手负总责的责任制，坚持大扶贫格局，注重扶贫同扶志、扶智相结合，深入实施东西部扶贫协作，重点攻克深度贫困地区脱贫任务，确保到二○二○年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困，做到脱真贫、真脱贫。”“统筹城乡社会救助体系，完善最低生活保障制度。”在十九大背景下，动态监测现行扶贫效果，扶贫政策绩效评估，探索脱贫的途径、方法、机制，脱贫后的可持续发展，反贫困效应，因地制宜的缓减贫困协同路径，各种精准扶贫方式、方法，以及深度贫困地区和贫困人员的关注，如连片特困地区、边境地区、农村地区，女性、少数民族人口、残疾人口、老年人等易贫困人口等等，都是非常值得深入研究的课题。 （二） 养老相关议题 在加快进入老龄化社会的背景下，为应对老龄化，十九大报告有多处涉及，且有专门一块进行论述。“促进生育政策和相关经济社会政策配套衔接，加强人口发展战略研究。积极应对人口老龄化，构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境，推进医养结合，加快老龄事业和产业发展。”“完善城镇职工基本养老保险和城乡居民基本养老保险制度，尽快实现养老保险全国统筹。完善统一的城乡居民基本医疗保险制度和大病保险制度。”“完善社会救助、社会福利、慈善事业、优抚安置等制度，健全农村留守儿童和妇女、老年人关爱服务体系。”由此可见，新型城镇化背景下的养老服务社会化路径探索、社区养老模式、居家智慧养老模式、互联网+养老、城乡统一养老保障制度体系和养老保险参量的建设与调整，基于供给侧养老产业结构调整，养老政策保障及法律法规建设等课题都迫切需要研究。 （三） 加强人口发展战略 “促进生育政策和相关经济社会政策配套衔接，加强人口发展战略研究”，将人口的发展提升到战略层次，越来越能够凸显人口的宏观导向作用。加强人口发展战略，一方面，要将生育政策与相关的经济社会政策相匹配，根据目前全面二孩政策的实施情况，优先完善妇幼保健、婴幼儿托儿育儿所、学前、中小学教育等基本公共服务，进一步加强医疗、保险、住房等社会政策。另一方面，加强人口发展战略研究，迫切的需要建立健全精确的人口大数据，准确把握人口的出生率、死亡率、迁移率，实施动态的检测。 此外，十九大报告提到“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化。”如何健全社会保障体系，实现流动人口的社会融合也是一个重要的议题。 2016年是中国“十三五”规划的开局之年，及时把握国内人口学研究的现状与趋势，对部署未来的人口与经济社会、资源环境协调发展的宏观战略规划都具有非常重要的意义。对了解2016年中国人口学研究的主题、方法、走势，选取综合影响因子较高的《人口研究》与《中国人口科学》这两本期刊，其综合影响因子分别为4.065和2.813。通过对这两本期刊2016年的118篇文献的梳理（除去订阅、约稿等文章），发现有关生育的文献占比24%，死亡占2%，迁移占27%，老龄化占15%，人口交叉学科占27%，其他占5%，但是基于不同的理论、数据库、地域也呈现出不一样的方法、角度和思维。相比以往年份，2016年的中国人口研究更加的与时俱进，关注国家发展与社会问题，紧扣热点议题，在生育、迁移、老龄化等传统主题上有了更加深刻与细致的研究，此外，并结合十九大预测相关的可能热点议题。一、研究主题（一） 中国生育问题研究广义的生育除了“生产”之外，还包括与“生产”相关的环节，即在此之前的择偶、结婚、怀孕和在此之后的抚养、教育等。因此，在“生育”这一块不仅包括狭义的生育，将家庭相关的主题也涵盖在内。不管国外如何，我国的家庭是生育、择偶、结婚、抚养、教育等一系列事务的主要承担者。1.与时代紧密结合的主题“全面二孩”是中国计划生育政策的又一次重大调整，是根据人口结构、经济社会发展和资源环境作出的符合人口发展规律的一项措施，及时了解全面二孩[1][2]政策的实施状况，是实现“十三五”教育现代化、人才强国、人力资源强国建设，人口发展战略和政策研究的重要前提。简而言之，直接引发了三个问题的热烈探讨：符合全面二孩政策的“目标生育群体”以及“新增出生人口”有多少？目标生育群体及其家人的“生育意愿”与“态度”如何？“全面二孩”政策会带来什么影响？首先，对目标人群和新生人口预测，皆会通过分人群分要素确定目标群体，分城乡进行测算，剔除能够生育二孩的人群。翟振武[3]认为2016年全面两孩政策的目标人群约为9101.0万人，其中40岁及以上的占49.6%，在这个方案下，2017～2021年将会累计新增出生人口1719.5万人，年度新增出生人口数量在160～470万人。王广州[4]认为2016年-2020年每年新增出生人口在230万-430万左右，5年累计全面二孩政策新增出生人口在1800万以内，出生人口堆积期间出生人口总量达到或超过2300万的可能性不大。王金营[5]表示十三五期间将累计多出生近2100万人,2030年后我国人口将以平均每年640多万的规模持续减少,到本世纪末人口减少到10.16亿。其次，对目标群体生育意愿/偏好或家人（空巢老人） 的生育态度测量，生育偏好受个体家庭生活和成长环境的影响,跟公婆居住、有兄弟姐妹的女性更可能有二孩偏好，经济成本和照料压力是影响生育二孩的两大现实因素，而空巢老人对生育二孩的支持率要高于一般老人[6]。最后，就是对全面二孩政策的影响进行讨论与反思，如对已生一孩女性的生育偏好的影响[7]，对计划生育奖励性政策走向的影响[8]，对人口老龄化的影响[9]，对女性地位、健康的影响[10]，甚至引发了对公共政策中缺乏性别视角的反思[11]。使用的数据主要有：2016年4月，中国人民大学人口与发展研究中心在全国6省12市的生育意愿调查数据、中国综合社会调查2010（CGSS）。采用的方法除了从宏观、中观、微观三个层次进行二元lo-gistic回归和多分类logistic回归分析之外，“中国生育政策对女性地位的影响”[12]这篇文章进行队列分析，采用双差分策略评估生育政策净效应，基于城乡之间、民族之间计划生育政策差异构造参照组，得出计划生育有效提高女性受教育水平的结论。此外，还探讨了生育间隔[13]、生育率[14]、以及生育对女性或他人主观幸福感的影响[15]，使用世界人口展望、中国健康与养老追踪调查数据、中国综合社会调查数据，采用描述统计方法、logistic和事件史分析、APC模型（年龄、时期和队列），对影响因素进行静态或动态分析。2.新时期家庭研究在这一块，主要有四个主题：婚姻挤压[15][16]、代际居住方式及功能转变[17][18]、家庭结构转变[19][20][21]、家庭收入[22]，大众传媒对婚姻稳定性的影响[23]儿童的意外伤害[24]等。婚姻挤压一般结合时期分析（时期指标主要有：婚配性别比、未婚男性的数量和比例、平均初婚年龄、初婚概率的年龄分布、未婚人口性别比的区域变动情况）与队列分析（理论男婴富余比、同一个队列不同时期的年龄别初婚概率和未婚男性人口死亡概率）。此外，对家庭功能的转变进行动态研究，使用的是分段回归分析。（二） 死亡有关死亡的研究并不多，有一篇对“大跃进”时期非正常死亡人口的估算[25]，使用Lee-Carter模型，国外的研究结果显示中国饥荒时人口少生了5000-6000万左右，3000万左右非正常死亡，3000万少生人口，而国内学者的结论低很多，1000-2500万的非正常死亡。另外，有研究1950年以来的人口寿命不均等现象[26]，比较新颖，传统研究寿命的主题，主要为男女寿命的不一、不同经济地位的死亡与预期寿命的差异等，但是这篇文章讲的是健康公平，寿命不均等其实反映了社会成员在生存机会上的不公平程度，通过国内、外的横、纵向比较，得出结论：1950年以来中国人口预期寿命与寿命不均等的变化轨迹见证了中国人“既活得长又活得公平”的过程。（三） 迁移1.对流入、流出地的影响王同益（2016） 通过PMG模型（pooled mean group）发现外来人口会对刑事犯罪产生影响，犯罪率是由外来人口中暂住人口的增加导致的，户籍迁入人口的增加没有对犯罪率产生显著影响，放松户籍制度还能够有效的降低犯罪[27]。另外，人口流动对城镇劳动工资的影响[28]，一定程度上导致城镇不同类型劳动者之间收入差距扩大。而对流出地，劳动力流动具有减贫效应[29]，针对贫困发生的两种状态，选择logistic模型，基于贫困的深度连续变量，采用Tobit模型。2.流动人口特殊群体研究流动人口不再是一个同质性的群体，研究主体越来越细致化，主要群体有农民工、青年流动人口、少数民族、育龄妇女，比如说研究农民工现状[30]、流动范围的研究[31]；青年流动人口的生活满意度[32]、大学生迁移模式[33]；穆斯林流动人口社会融入[34]；流动对农村育龄妇女生育偏好的影响[35]。使用的数据有：流动人口动态监测数据（含专题数据）、流动人口居民收入调查 (CHIP)数据、中国人民大学育龄妇女家庭及生育状况调查数据。使用的方法有logistic回归分析、结构方程模型、引力模型、都市间迁移模型。3.流动人口的社会融合研究流动人口身份认同[36]、社会融入指数[37]、语言对其创业的影响[38]以及人力资本对流动人口社会融入的影响[39]，使用的数据同上，使用的方法有潜类别分析方法 （LCA，latent class analysis）、Probit模型、logistic回归分析。4.流动人口的空间分布基于“胡焕庸线”对中国流动人口进行空间研究[40][41][42][43]，分析人口分布规律[44][45]，通过国际经验预测国内流动人口迁移流动趋势[46]，国内使用的数据有人口普查、统计数据、联合国人口司经济与社会事务部编撰城市人口规模数据（2014年修订本）。使用产业结构偏离度、人口集中指数、人口分布重心、全局空间自相关、局部空间自相关（Open-GeoDa进行计算）、总迁移强度等指标（image-studio软件，模拟计算迁移强度）。此外，与流动人口迁移密切相关的一个指数为吸引力指标:RIA[47]。5.大城市人口调控及其他有关大城市的调控，有两篇文章值得借鉴，一篇以上海市为例[48]，但是不再是只针对行政范围内的上海，该文考虑城市与周边的关联，对上海进行重新划分，还包括与之有密切往来关系的江苏和浙江一部分县市区，研究思路值得借鉴，扩大思维格局会有不一样的结果。另外一篇，提出的几个想法很值得深思：第一，“减人”和“添秤”不可能同步推进，人口规模调控只有疏解超大城市过多的城市功能，才能缓解“发展阵地效益”，减少人口；第二，通过拆市场和产业升级不可能减少人口，不能忽视不同行职业人口之间内在的比例关系，不同人群之间相互依存的生态链；第三，人口调控不仅仅是减少规模，世界上更多的超大城市是从人口空间合理分布，城市群协同发展的角度来解决中心城人口规模膨胀和大城市病问题；第四，人口调控不应该只针对个人施策，要关注家庭[49]。（四） 老龄化首先，研究人口老龄化会带来什么样的影响，如人口老龄化对消费的影响[50]，还有进一步区分城乡居民在老龄化背景下受到的影响[51]，以及探讨老龄化对人口劳动力参与率[52]以及宏观经济的影响[53]，还特意关注到家庭照料对女性劳动参与率的影响[54]；其次，是对老龄化的现状、时空分布变化[55]、照料负担比[56]等现状及未来趋势的把握；最后，围绕养老进行探讨，如养老金该如何统筹[57]、家庭养老[58]需求现状如何[59][60]、代际投入的经济支持以及购买长期护理保险的意愿[61]。在方法的使用上，较多的使用logistic回归分析，家庭养老模式与低生育水平强化之间的关系，使用Probit模型，另外“中国人口老龄化时空变化及成因探析——基于县域尺度的考察”，这种涉及空间分布的文章，先用“Jenk最优”自然断点法 (使各类型数据组内方差最小,组间方差最大)；然后用变异系数 (用来测量县域尺度上人口老龄化的差异程度)和地理探测器分析方法（对人口老龄化分布格局的影响因子进行分析） （基于软件ArcGIS）；还有一篇文章用到了倍差法(DID)进行差分断点回归 (diff-in-disc)[62]。（五） 人口与其他学科的交叉1.人口与经济人口与经济的关系[63]、就业结构对政府的债务影响（OECD国家经验[64]，制造业生产率越高，出现政府债务恶化的可能性越小）；劳动力市场的分割[65]；中国城市交通对本地就业的影响[66]；研究产业结构的比较多[67]，凡涉及产业结构，必然会使用产业结构偏离度（某产业占GDP比重／同期该产业占从业人员比重）；需求密集年龄人口对住房市场的需求（住房需求密集年龄段：20-28岁、39-48岁两个需求密集年龄段，2014年为拐点急剧转换的倒V形变化趋势，也是目前房市遇冷的一个原因）[68]。使用的方法除了logistic回归分析，还有柯布-道格拉斯生产函数[69]、雅各布·明塞尔模型[70]、双重差分法[71]。2.人口与社会保障在人口与社会保障这一块，研究比较多的就是社会保险/医疗保险（养老保险） 的缴费机制以及其对劳动力需求的影响，此外，研究社会低保制度对贫困群体生活水平的影响等等。3.人口、资源、环境人口、资源、环境研究主题比较分散，如京津冀地区间大气污染[72]、能源经济与环境的耦合[73]、环境规制对就业技能结构的影响[74]以及城市的蔓延对生态环境的影响[75]等等。（六） 其他除了以上主要主题之外，还有人口城镇化对居民电力消费[76]、自然灾害的特点[77]以及自然灾害对农民创业的影响[78]、基于马克思主义对生态文明观的构建[79]等等比较具有综合学科的研究主题。二、方法总结通过对118篇文章的梳理，发现90%以上的文章采用定量分析，采用的主要方法有以下几种。（一） 回归分析当因变量或自变量不是具体的数值时，根据因变量或自变量，可以分别建立因变量是虚拟的或者离散线性模型／自变量是虚拟的或者离散线性模型。在整理文献过程中，发现使用得比较多的是虚拟或离散因变量的模型，如Logistic回归模型，为概率型非线型回归模型，是研究分类观察结果（y） 与一些影响因素（x） 之间关系的一种多变量分析方法，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量，既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序；Probit模型是一个非线性回归模型，服从正态分布，最简单的Probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生地概率是依赖于解释变量，分为多元、有序、多项Probit模型；Tobit模型也被称为样本选择模型、受限因变量模型、审查模型，是一种截取或短尾回归模型，该模型的因变量受到取值范围的某种限制。其中，短尾模型指的是特定取值范围外全部样本数据丢失，只能得到特定区间内的因变量和自变量观测值模型。此外还有一些其他回归分析，如当观测数所代表的函数有很大的弯曲度，或者形状比较特殊时，在自变量的整个取指范围内无论用单个或者一组正交多项式作统一的表达，往往都不能达到所要求的精度，此时使用多段回归分析；差分断点回归 (diff-in-disc)用于判断符合预设标准的一组个体是否获益于所接受的处理条件，包含采用预赋值方法对所被试进行测量，然后在这个测量中选择一个临界分数，这就把潜在的被试分成分数高于临界值和低于临界值的两组，然后对其中的一组施加处理条件。例如，分数高于临界值的被试接受处理，分数低于临界值的被试不接受处理，在施加处理条件并进行后测之后，对比两组的后测分数以判断处理是否有效，也就是设置实验组和控制组。（二） 事件史分析根据Yamaguchi（1991） 的定义，事件史分析专门研究“事件发生的方式以及相关因素”，是运用离散状态、连续时间的随机模型，来分析纵贯性数据的统计分析方法的集合。判断是否使用事件史分析，最简单的判断是“是否和何时检验”，分为以下几种类型。1.时间史建模的非参数描述方法主要使用生存分析方法，涉及的是一定时间发生和持续长度的时间数据，根据观测数据的不同，可以分为完全数据、删失数据、截尾数据。采用的方法有：非参数方法、参数方法、半参数方法。非参数方法主要包括生命表分析和乘法极限法；参数方法常用的模型主要有指数分布模型、对数正态分布模型、威布尔分布模型、对数逻辑斯特分布模型；半参数方法也叫做Cox模型。2.半参数分析方法Cox风险模型比较普遍，Cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用Cox回归分析。Cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用Cox回归分析。（三） 队列分析队列分析是基于某一个“同批人”的追踪，可以系统、全面地反映不同年份出生的不同队列的比较分析。但是它不能够直接清晰地反映这个国家或地区某一时期的人口状况及发展趋势，他只是一批人的状态，另外，队列分析虽然可以十分详尽的对各个队列进行总观察，但是年轻队列人口过程尚未结束，而年纪大的队列，很多生命过程已经走完，无法准确的观测。比如，初婚比例、孩次递进比、终身生育率等。（四） 时期分析法时期分析法是对某时点或时期（如一月、一年或数月、数年）的人口变动进行分析研究的方法，时期分析研究的对象是许多分别处于生命历程不同阶段的不同队列在同一时期的人口现象。如初婚率、分年龄生育率、一般生育率等，都是从时期角度进行分析。（五） 结构方程模型结构方程模型是一种验证一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的一组相互关系的多元分析程式，其中自变量和因变量既可是连续的，也可是离散的，是一般线性模型的扩展并允许自变量和因变量存在测量误差，相较SPSS实现了真正的多元分析。结构方程模型分为测量模型和结构模型，前者是关于显在变量和潜在变量的关系，后者是潜在变量之间的关系。此外，还有潜类别分析方法（LCA，latent class analysis）、分层APC随机效应模型（年龄、时期和队列）、PMG模型等等。三、结合十九大的相关热点问题思考在十九大报告中，“人口”这一词汇总共出现过7次，每一次的出现都意味着一个方向标。（一） 扶贫相关议题在十九大报告中，多次提到“贫困”，如“脱贫攻坚战取得决定性进展，六千多万贫困人口稳定脱贫，贫困发生率从百分之十点二下降到百分之四以下”“让贫困人口和贫困地区同全国一道进入全面小康社会是我们党的庄严承诺。”“要动员全党全国全社会力量，坚持精准扶贫、精准脱贫，坚持中央统筹省负总责市县抓落实的工作机制，强化党政一把手负总责的责任制，坚持大扶贫格局，注重扶贫同扶志、扶智相结合，深入实施东西部扶贫协作，重点攻克深度贫困地区脱贫任务，确保到二○二○年我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫，贫困县全部摘帽，解决区域性整体贫困，做到脱真贫、真脱贫。”“统筹城乡社会救助体系，完善最低生活保障制度。”在十九大背景下，动态监测现行扶贫效果，扶贫政策绩效评估，探索脱贫的途径、方法、机制，脱贫后的可持续发展，反贫困效应，因地制宜的缓减贫困协同路径，各种精准扶贫方式、方法，以及深度贫困地区和贫困人员的关注，如连片特困地区、边境地区、农村地区，女性、少数民族人口、残疾人口、老年人等易贫困人口等等，都是非常值得深入研究的课题。（二） 养老相关议题在加快进入老龄化社会的背景下，为应对老龄化，十九大报告有多处涉及，且有专门一块进行论述。“促进生育政策和相关经济社会政策配套衔接，加强人口发展战略研究。积极应对人口老龄化，构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境，推进医养结合，加快老龄事业和产业发展。”“完善城镇职工基本养老保险和城乡居民基本养老保险制度，尽快实现养老保险全国统筹。完善统一的城乡居民基本医疗保险制度和大病保险制度。”“完善社会救助、社会福利、慈善事业、优抚安置等制度，健全农村留守儿童和妇女、老年人关爱服务体系。”由此可见，新型城镇化背景下的养老服务社会化路径探索、社区养老模式、居家智慧养老模式、互联网+养老、城乡统一养老保障制度体系和养老保险参量的建设与调整，基于供给侧养老产业结构调整，养老政策保障及法律法规建设等课题都迫切需要研究。（三） 加强人口发展战略“促进生育政策和相关经济社会政策配套衔接，加强人口发展战略研究”，将人口的发展提升到战略层次，越来越能够凸显人口的宏观导向作用。加强人口发展战略，一方面，要将生育政策与相关的经济社会政策相匹配，根据目前全面二孩政策的实施情况，优先完善妇幼保健、婴幼儿托儿育儿所、学前、中小学教育等基本公共服务，进一步加强医疗、保险、住房等社会政策。另一方面，加强人口发展战略研究，迫切的需要建立健全精确的人口大数据，准确把握人口的出生率、死亡率、迁移率，实施动态的检测。此外，十九大报告提到“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化。”如何健全社会保障体系，实现流动人口的社会融合也是一个重要的议题。参考文献：[1]李桂芝,崔红艳,严伏林,权少伟.全面两孩政策对我国人口总量结构的影响分析[J].人口研究，2016，40（04）：52-59.[2]张晓青，黄彩虹，张强，陈双双，范其鹏.“单独二孩”与“全面二孩”政策家庭生育意愿比较及启示 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文章来源：人口研究 网址: http://rkyj.400nongye.com/lunwen/itemid-10063.shtml

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