近日，由团队陈磊助理教授、何婧教授，以及清华大学陈松蹊院士合作完成的论文 “我国人口发展趋势及政策启示”在统计学中文权威期刊《统计研究》正式发表。    

 内容简介            

人口负增长、少子化和老龄化给我国人口安全、经济发展和社会保障等各方面带来了挑战和风险。本文在传统队列要素法高、中、低方案确定性参数设定的基础上，基于“充分覆盖”的想法，提出一种针对总和生育率不确定性的稳健估计方法，并结合队列要素法，在高、中、低三种总和生育率水平下，对我国2026—2100年人口趋势进行预测并给出置信区间。    

研究发现，未来我国人口总量将持续下降，少子化和老龄化程度将进一步加深。短期而言（2026—2050年），三种方案预测差异较小，表明总和生育率的变化对短期人口趋势的影响有限；长期而言（2051—2100年） ，三种方案预测显著分化，低方案形势更为严峻，而高方案较中方案改善明显，表明总和生育率的变化对中长期人口形势具有重要影响。敏感性分析表明，总和生育率的小幅提升能明显改善长期人口形势；生育激励政策具有明显的“窗口效应” ，实施越晚，政策效果损失越大；受育龄妇女队列结构的变化，生育年龄的推迟在中长期反而能小幅缓解人口下降和老龄化进程；预期寿命的增长虽然提高了中长期人口规模，但增量主要来自老年人口扩张。据此，本文提出完善生育支持政策，抓住2026—2035年政策窗口期，加强人口动态监测预测的政策建议。本文研究可为积极应对人口负增长、少子化和老龄化挑战，促进人口长期均衡发展和经济社会可持续发展提供数据基础和决策参考。    

    作者简介            

陈磊，西南财经大学统计交叉创新研究院、数据科学与商业智能联合实验室助理教授，主要从事人口统计、大数据与宏观经济交叉等领域的研究。    

陈松蹊，中国科学院院士、清华大学讲席教授、西南财经大学统计交叉创新研究院首席科学家，主要从事人口统计、超高维数据统计推断、数学地球物理、气候变化统计学方法、计量经济等领域的研究。    

何婧，西南财经大学统计交叉创新研究院、数据科学与商业智能联合实验室教授，主要从事高维数据分析、复杂数据统计推断等领域的研究。