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影响出生率的原因范文1
关键词:人口年龄结构;基本养老保险;基金缺口
中图分类号:F840.67 文献标识码:A 文章编号:1003-5192(2010)02-0037-05
Quantitative Analysis on Change of Age Structure to the Fund Gap
on China Basic Pension Insurance: A Case of Shaanxi Province
ZHANG Si-feng1, WANG Li-jian2, ZHANG Wen-xue1
(1.School of Public Policy and Administration, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China; 2.Scool of Humanities & Social Sciences, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
Abstract:In order to demonstrate the associative relationship between change of age structure and the fund gap on china’s basic pension insurance, this article has first used the differential equation to describe the mechanism of action between change of age structure and the fund gap; and then constructed the forecast model of population age structure and the fund gap on basic pension insurance under discrete state. Based on which and the author combining with birth policies and correlation data in Shaanxi province to do some numerical simulation and comparison to basic pension insurance fund revenue, expenditure and the gap of Shanxi province from 2007 to 2050 according to the high birth rate plan and the low birth rate plan. The conclusion showed that the basic pension insurance fund gap according to the high birth rate plan is less than the calculated result according to low birth rate plan, both of them has differed in accumulation with 37,553,660,000 Yuan.
Key words:age structure; basic pension insurance; fund gap
1 引言
1997年,国务院颁布的《关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定》[1]标志着我国基本养老保险“统账结合”模式的形成。在这一模式下,1998~2007年全国基本养老保险基金累计结存7391亿元;但是,在这10年间,平均每月支付养老金268.68亿元,而基本养老保险基金平均每年的结存额只有739.1亿元,仅能够支付2.75个月的养老金,低于国际上公认的储备水平[2]。据预测,至2075年,我国基本养老保险基金缺口将累计达到9.15万亿元[3],严重威胁着社会的和谐运行。
近年来,部分学者利用精算学原理对养老保险基金缺口进行了定量研究,构建了基本养老保险基金缺口精算模型[4],研究发现,基本养老保险基金缺口的影响因素主要有养老保险覆盖率、工资增长率、退休年龄、人口老龄化、企业欠缴、征缴基数、转制成本、替代率等[5~8];但是,这些研究大都忽略了影响基本养老保险基金收支的最基本因素――人口年龄结构。人口年龄结构是指一定时点、一定地区各年龄组人口数在总人口数中所占的比重。在职参保职工的缴费是基本养老保险基金收入的主要来源,离退休参保职工领取的养老金是基本养老保险基金支出的主要部分。人口年龄结构变动使得在职参保职工和离退休参保职工数量发生改变,从而引起基本养老保险基金收支的变动。因此,忽略人口年龄结构变动因素而只侧重于参数调整的基金缺口研究是有一定局限的。John[4]系统地阐述了COPD模型在分年龄组人口预测方面的应用;Seidman[5]运用时间序列法对社会保障体系中的退休人员数量进行了预测;刘贵平[9]以全国范围内的人口出生率和死亡率为基础,研究劳动年龄人口结构变动对养老保险的影响;Zsuzsa[10]利用精算分析法分别对匈牙利和英国的养老金收支状况进行了测算。从作者检索的文献来看,虽然有部分学者注意到了人口年龄结构与基本养老保险基金缺口的相关性,但尚未形成较成熟的理论成果。
本文运用微分方程描述人口年龄结构变动对基本养老保险基金缺口影响的作用机理,并分别构建人口年龄结构预测模型和基本养老保险基金缺口预测模型,运用实证数据进行数值模拟与比较研究。
2 基本假设
人口年龄结构与基本养老保险基金收支之间存在这样的关系:(1)出生率影响儿童少年人口数,决定未来劳动年龄人口数,劳动年龄人口数与基本养老保险覆盖率共同影响供给主体数量,从而影响基本养老保险基金收入;(2)劳动年龄人口数决定未来老年人口数,老年人口数与基本养老保险覆盖率共同影响领取主体数量,从而影响基本养老保险基金支出;(3)基本养老保险基金收入与支出的数量关系决定了基本养老保险基金缺口。见图1。
(4)式表明了连续状态下人口年龄结构变动与基本养老保险基金缺口的相关关系。由于我国尚未建立基本养老保险基金缺口实时监控机制,且基本养老保险基金缺口的测算时间一般为年末,所以,以年为单位离散状态下的测算模型更适合我国的实际。本文以上述基本假设为理论起点,探讨离散状态下人口年龄结构变动与基本养老保险基金缺口的相关关系。
3 模型构建
3.1 人口年龄结构预测模型构建
4 模型应用
4.1 陕西省人口年龄结构变动方案设定
陕西省人口出生率水平在2001年以前较高,2001年至2006年呈稳定趋势。参照联合国经济与事务部每年公布的对世界人口的展望和预测中关于人口出生率水平的设定方法,及国内学者的相关研究[12],本文设计两种出生率方案:(1)低出生率方案。考虑陕西省现行的生育政策及计划生育工作的执行力度,假定在目标区间内陕西省保持政策稳定,根据2001~2006年的陕西省出生率数据,运用ARMA模型可得目标区间内陕西省的出生率。(2)考虑到陕西省政府在控制出生率方面政策的松动,假设未来5年陕西省的出生率向1998~2006年间的平均出生率11.34‰以直线趋势逼近,到2011年达到11.34‰,2011年以后维持这一出生率水平不变。
4.2 参数设定
(1)测算区间的选择
(3)基本养老保险基金收支参数设定
①职工就业年龄a。根据陕西省社保局统计数据,近年来职工就业年龄一般为20~22岁,本文将陕西省就业年龄a设定为21岁。
②职工退休年龄b。根据《劳动法》中关于职工退休年龄的规定,通过对陕西省男女人口数量加权平均,得出陕西省职工平均退休年龄b为58岁。
③职工生存极限年龄ω。根据《全国市镇从业人口生命表(2000)》,极限年龄ω取90岁。
⑥基本养老保险基金投资收益率r。目前陕西省养老保险基金投资市场还不完善,其投资对象主要是储蓄或者购买国债。我国长期国债利率在4%~5%之间,本文将基本养老保险基金投资收益率r设定为5%。
⑦养老金年调整率k。根据陕西省劳动厅1998年文件《关于规范基本养老金计发基数有关问题的通知》,基本养老金的计发基数调整的最高增加金额,不得高于上年地市职工月平均工资增长数额的60%,因此本文将养老金年调整率k设定为3.72%。
⑧基本养老保险覆盖率O。2000年,陕西省在职职工和退休职工基本养老保险覆盖率分别为13%和22%,2000~2006年间,在职职工和退休职工基本养老保险覆盖率年增长速度平均为0.33%和1.28%。以2000年为基数,假设预测期内在职职工和退休职工基本养老保险覆盖率年增长速度为0.33%和1.28%,分别增长至30%时,就不再增长。
⑨替代率T。我国基本养老保险的目标替代率为60%,但2001年陕西省基本养老保险替代率为84%,到2005年下降至76%,假设未来一段时间内,陕西省基本养老保险替代率依照2001~2005年的趋势下降,可得2001~2013年替代率以2001年为基数,持续以每年2.47%的速度递减,直至2013年替代率达到60%,假设2013~2050年维持在60%。
4.3 预测结果
本文在不考虑1998~2006年基本养老保险基金缺口累计额的前提下,根据(10)式及上述赋值参数,预测2007~2050年两种方案下陕西省基本养老保险基金缺口,见图2。
在整个预测期内基本养老保险基金支出都大于收入,低出生率方案下基本养老保险基金缺口累积值为3648.8410亿元,高出生率方案下基本养老保险基金缺口累积值为3273.3044亿元,随着人口老龄化速度的加快,基金缺口呈上升趋势;2007~2028年间,两种出生率方案下人口年龄结构对基本养老保险基金收支没有影响,原因是基年新增人口要到21年后才能参加基本养老保险,当前生育政策调整对基本养老保险制度的影响有21年的时滞;2029~2050年间,高出生率方案下测算的基本养老保险基金缺口小于低出生率方案的测算结果,两者累计相差375.5366亿元,原因是高出生率方案下2029年进入基本养老保险制度的新增人口数大于低出生率方案下的新增人口数,引起基金收入的变化,但生育政策尚未影响到离退休职工数量,基金支出不变,从而引起基金缺口的差异,因此,可通过调整生育政策,提高出生率来预防未来基本养老保险基金缺口的不断扩大。
5 结论
人口年龄结构变动对基本养老保险基金缺口影响的作用机理可以用微分方程表示,由于我国尚未建立基本养老保险基金缺口的实时监控机制,本文采用离散状态下的测算模型,比较分析低出生率方案和高出生率方案下基本养老保险基金缺口的规模,研究发现高出生率方案下的基金缺口小于低出生率方案下的基金缺口。
为了减小基本养老保险基金缺口,本文建议从两个方面调整现行政策:第一,适当放宽生育政策和提高基本养老保险参保率。基本养老保险基金缺口在高出生率方案下小于低出生率方案下的测算结果,因此,通过放宽生育政策提高出生率是减小基金缺口的重要手段;此外,通过提高劳动年龄人口的覆盖率,可以增加基金收入,从而减小基金缺口。第二,提高退休年龄,降低抚养比。从人口发展态势来看,我国在2015年以前劳动年龄人口处于递增阶段,2015年以后,15~59岁人口开始递减,这时可以逐步提高退休年龄,降低抚养比,以减轻基本养老保险基金支付的压力,减小基金缺口。
参 考 文 献:
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影响出生率的原因范文2
早在2008年，法国妇女的生育高峰，已经悄然降临。那一年，总共有82.84万个婴儿呱呱落地，成为法国自1981年以来新生儿最多的年份。从历史上看，新生儿好似国家形势的晴雨表，它的高低变化，和国家的经济大势密切相关。
经济不景气，新生儿数量也相应下滑。1930年代，爆发全球经济危机，1973年，西方遭遇石油危机，这两个年份，法国新生儿数量都是持续低迷的。1993年，法国经济又一次不景气，出生率立刻跌至二战后谷底（平均每个妇女只生1.66个孩子）。社会学家认为，经济萧条的时候，人们对未来信心不足，自身尚且难保，当然缺少生儿育女的勇气和冲动。
当下，欧洲其他国家的情况，也符合这个规律。2008年，西班牙的生育率，还能保持在每个育龄妇女生1.46个孩子的水平。到2011年，已经下降到1.36个，高达70%的西班牙人承认，不愿多生孩子的主要原因，“和糟糕的经济形势密不可分”。在经济危机最严重的葡萄牙和希腊，情况同样严峻。2012年，葡萄牙只有9万个婴儿出生，数字之低创下该国60年纪录。在希腊，2011年有30万人选择堕胎，比2010年高出50%。
从2008年到2012年，法国新生儿数量一直保持在年均80万的水平，稳居欧盟国家出生率三甲。法国人不再担心经济危机，开始自我吹嘘：这么好的统计数字，难道还不能说明法兰西的女士一向比其他欧洲姐妹更有魁力？
完善的社会保障系统，是法国人愿意生育的重要原因。在法国，有20多项政策刺激年轻妇女早生贵子。例如，幼儿学校从3岁开始招生，至少40%的妈妈在孩子2岁时就可以把宝宝托付给相关单位。因此，当法国经济及统计研究所公布上述喜人数字的时候，家庭事务部长多米尼克·贝尔蒂诺提立即替自己表功说：“这个统计数据清晰地显示，我们的家庭政策多么深入人心。”
法国的现象，恰好反映出影响人口增长的另一个重要因素：社会总体环境。从1992年开始，俄罗斯经历可怕的人口危机，境内常住人口从1.49亿下滑到1.4118亿（2010年）。酗酒嗜烟、社会动荡、不完备的医疗体系，再加上工业事故频发，俄罗斯男性平均寿命的世界排名，竟然排到第160位，比许多非洲国家还低。为了提高俄罗斯人口数量，普京自2000年执政以来，连续12年向人口“宣战”，出台多项政策刺激大家多生优育。2012年12月，普京向联邦会议国情咨文，宣布已经连续5个月记录到人口的自然增长，“出生率终于超过了死亡率”。连续多年的大量投入，终于换回喜人成果。
当然，凡事不能绝对，欧洲普遍适用的规律，到了亚洲可能正巧相反。最近十年，越是经济发达的亚洲国家（地区），出生率越是明显低迷，新加坡、韩国、日本、台湾，都是如此。
2009年，日本育龄妇女平均每人贡献1.37个婴儿，统计学家悲观地预测，假如日本家庭继续保持这样低的出生率，到2050年日本总人口将从1.27亿锐减到9500万；每5个日本人里，就有3个年龄超过65岁。在新加坡，新生儿出生率只有1.2%，政府为了刺激人口增长，贴钱为大学毕业生举办各种交际晚会，借此牵线搭桥，鼓励年轻人早婚早育。不过，收效甚微。
在人口学家眼里，这样的反常，其实反而正常。他们早就发现，在工业化社会，由于妇女普遍参加劳动，少生孩子是一种普遍现象。在韩国、日本这样的东方国家，传统观念是“男主外，女主内”，但是随着社会进步，年轻女性日益介入社会生产，必然在工作和生育间做出取舍。在日本，女职工怀孕的结果，大多是丢掉饭碗，所以她们在生儿育女的问题上，会显得格外谨慎。
影响出生率的原因范文3
0引言
中国是世界上人口最多的发展中国家,根据国家统计公报数字,截止至2008年末全国总人口为132802万人,约占世界人口的五分之一。自上世纪80年代中国将计划生育作为国策实施后,我国人口结构和人口规模均发生了重大改变。人口结构分析和总量分析问题是人口学理论研究的核心问题之一。现今,很多学者应用各种回归模型对中国人口总量进行分析,其中包括考虑人口总量为被解释变量与同期GDP值、人口出生率和死亡率等作为解释变量的回归模型,人口总量预测的分布滞后模型等。对于前者,人口增长与经济增长(主要指GDP指标)之间的关系复杂,单纯以经济指标解释人口总量变化缺乏理论依据,而后者利用出生率和死亡率等变量的滞后值作回归,符合人口增长理论,但模型中解释变量观察值往往存在多重共线性,影响了预测结果的精确性。
本文利用1963年—2006年我国统计年鉴的人口数据,将人口总量序列变为人口增长形式的人口差分序列,直接建立出生率、死亡率对人口差分序列的回归模型,对中国未来人口的变动趋势进行预测,将2007年和2008年数据留作检测模型拟合情况,并对结果进行分析,量化了中国人口增长与出生率、死亡率的变化规律,为求给人们提供我国人口状况宏观上的方向把握和微观上的数据支持。
一、我国人口规模变动分析
1、人口增长二元回归模型
目前我国人口正处于稳步增长时期,分析我国人口规模变动主要是分析人口总量增长情况,因此将人口总量数据进行一阶差分变为人口增长量数据,直接研究其变化再对总量变化规律解释更为直观。人口总量增长主要由当年的人口出生率和死亡率决定,我们可以建立回归模型,从人口增长的“内因”出发,研究人口增长与生长率、死亡率之间的关系,进一步揭示人口增长规律。
现将人口总量年度数据(Y\-t)变为人口年增长量形式的人口差分数据,即人口年增长量(ΔY\-t)作为被解释变量,人口年出生率
(B\-t)与年死亡率(D\-t)作为解释变量,以1963—2006年中国人口数据为基础,建立回归模型
利用Eviews对模型回归的结果及各项评价指标如表1:
表1人口增长模型的结果及各项评价指标
图1残差图
从表1中看出,该方程回归系数T值较大,说明在其他解释变量不变的情况下,出生率(B\-t)与死亡率(D\-t)对分别人口增长
(ΔY\-t)有显著的影响;修正的可决系数为93.85,即模型对93.85%的方差进行解释,F=329.1534比较高,说明回归方程显著,即出生率(B\-t)与死亡率(D\-t)联合起来对人口增长数(ΔY\-t)有显著影响。但同时从表中我们可以看出该模型DW统计量值为0.746369,对样本量为44,两个解释变量的模型、5%显著水平,查DW统计表得,dL=1.2,dU=1.4,模型中DW
二、科克伦—奥克特迭代法修正的人口增长模型
从数据上看上述模型出现自相关主要原因是人口增长数据是时间序列数据,而这种数据的变化通常有一定的惯性,如60年代初受自然灾害等因素影响,较高的死亡率持续一段时间,国家生育政策出台也会使出生率变化持续一段时间等。为解决自相关问题,我们需采取补救措施对模型进行修正。
1、基本理论
由于随机误差项是不可观测的,通常我们假定为一阶自回归形式,即
其中,|ρ|<1,υ\-t为满足古典假定的误差项。
当自相关系数ρ已知时,可使用广义差分解决自相关问题。而在实际应用中,自相关系数ρ往往是未知的,必须通过一定的方法去估计。最简单的方法是依据DW统计量估计ρ,如下式
但是,(3)式得到的只是一个粗略的结果,这样得到的只是对Λ精度不高的估计,根本原因在于对有自相关的回归模型使用了普通最小二乘法。为了得到ρ的更精确估计值,可采用科克伦—奥克特迭代法。
科克伦—奥克特迭代法的基本思想,是通过逐次迭代去寻求更为满意的ρ的估计值,然后再采用广义差分法。具体来说,该方法是利用残差e\-t去估计未知的ρ。
对于二元回归方程
假定u\-t为一阶自回归形式,即u\-t=ρu\-t-1+υ\-t,科克伦—奥克特迭代法估计ρ的步骤如下:
第一步:使用OLS法估计模型,并计算残差e(1)\-t
第二步,利用残差e(1)\-t做如下回归
第三步,用OLS法估计(6)式中的,对进行广义差分,即
令
对(7)式使用OLS法,可得样本回归函数为
第四步,由前一步估计的结果有
将,,代入原方程(4),得新的残差e(3)\-t
第五步,利用残差e(3)\-t做回归
用OLS法估计的是对的第二轮估计值。当不能确定是否的ρ最佳估计值时,继续迭代估计ρ的第三轮估计值。直到与相差很小时,收敛并满足精度要求,或回归所得DW统计量说明已不再存在自相关为止。通常,通过迭代很快就能得到有较高精度的,用作广义差分对自相关的修正效果也较好。
2、科克伦—奥克特迭代法修正的人口增长模型
利用EViews生成残差序列e\-t,对e\-t进行滞后一期自回归,得
由(11)式得,对原模型进行广义差分,得广义差分方程
对(12)式广义差分方程进行回归,EViews输出结果如下:
表2广义差分方程输出结果
由表2得回归方程为
其中
由于使用了广义差分数据,样本容量减少了1个,为43个。在5%显著水平的DW统计表可得dL=1.2,dU=1.4,模型中
DW=1.434956>du,说明广义差分模型中已没有自相关,不必再进行迭代。同时可见,可决系数R=0.931946,t、F统计量也均达到理想水平。
由差分方程(12)式有
由此,我们得到最终的中国人口增长模型为
人口总量为
由(14)式的中国人口增长模型可知,中国人口出生率每增加1‰,中国人口多增长87.47万人;而中国人口死亡率每减少1‰,中国人口多增长310.27万人。
模型在数量上说明其他条件不变情况下,死亡率变化对人口增长影响要比出生率对人口增长的影响大,结论在现实中也是成立的。
模型对历史数据的总体拟合较为理想。为了检验模型预测的实证性,现用模型拟合2007年和2008年人口增长估计值,按照国家最新公布的中国2007和2008年人口出生率分别为12.10‰和12.14‰,死亡率分别为6.93‰和7.06‰,由此模型预测的2007和2008年总人口数为132129万和132802万人,与统计局公布的总人数仅相差31.78万和60.61万人。可见,用此模型拟合效果比较理想。
三、结论
本文然后利用1963年—2006年的人口数据,将人口总量序列变为人口增长形式的人口差分序列,建立出生率、死亡率对人口差分序列的回归模型,随后用科克伦—奥克特迭代法消除模型中的自相关建立最终回归模型,合理解释人口出生率与死亡率对人口增长的影响。但与此同时,所建立的人口增长模型由于解释变量和被解释变量是同期变量,所以模型只能用于解释两者的变化关系,估计其趋势变化,而不具有预测功能;另外,模型变量设定较简单,只能对国内政策形势一直保持不变的情况,无法解释一些政策形势转变后的复杂的人口状况。
参考文献:
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影响出生率的原因范文4
〔关键词〕 婴儿潮；中国；日本；人口世代；社会负担；宏观经济
〔中图分类号〕C92-05；F12316 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-4769（2015）05-0065-08
一、问题的提出
自2004年左右刘易斯拐点到来之后，中国乡村劳动力向城镇转移的速度逐年降低，未来依靠城镇化提高经济发展速度的动力将逐年变弱。〔1〕而上世纪60年代末的计划生育政策，使中国的生育水平自1990年代以后便呈现急剧下降的趋势，最终于2014年左右引致人口红利转折点，成年劳动力数量开始减少。根据中国目前55岁的平均退休年龄〔2〕，60后婴儿潮世代将于2015年左右逐步开始退休①，未来5-10年中国的老龄化浪潮将异常迅急，同时，随着1990年代生育水平的持续下降，未来新增劳动力也将不断下降。我国正在跨越中等收入陷阱，如果不能及时调整人口发展措施，很有可能出现未富先老，甚至掉入中等收入陷阱。面对这样的情景，迫切需要了解中国人口增长的性态，特别是人口世代对宏观经济趋势性特征的影响。只有了解这些趋势性特征事实，才能根据历史上和国际上的经验，制定适宜的措施。
遗憾的是，目前研究中国宏观经济问题的学者较少关注中国的人口性态，特别是中国的人口世代因素，比如60后和80后的婴儿潮问题；研究人口红利和老龄化问题的学者很少关注中国历史上婴儿潮世代和婴儿低谷世代依次进入和退出劳动力市场对诸如人口红利和老龄化等宏观经济趋势性特征的影响；也少有学者关注婴儿潮世代处在劳动阶段这一人口世代对人口红利期的特殊影响问题；未来中国将要面对的是进入和正在进入的低速常态，却少有经济学家从人口世代这个视角观察中国经济的新常态，比如90后婴儿低谷世代开始进入劳动力市场，60后婴儿潮世代开始退出劳动力市场可能引发的问题；此外，关注经济低迷和近期经济下滑的学者多，却少有人研究日本个案，从日本获取经验和教训。而日本过去20年和将来所面临的问题正是中国正在面临或将要面临的问题，比如政府债务危机、老龄化、劳动力短缺、持续发行货币对经济刺激以及经济潜在通缩的影响等。随着日本婴儿潮世代这一超规模人口世代冲向顶峰和由规模较小的世代取而代之，不仅日本庞大的财政和货币刺激对经济复苏所起的作用有限，也大大加重了日本政府的债务。
日本和中国具有相同的东方文化，同时都对外来移民管制较为严格，故比较中国人口性态和日本人口性态之间的相同和差别，进而从日本历史上获得经验和教训，是本文的研究目的和意义所在。
二、文献综述
有关人口性态，特别是人口世代的研究，多集中于人口结构或者婴儿潮对社会和宏观经济的影响方面，如Mankiw & Weil（1989）在Poterba（1984）的基础上考虑人口结构改变对住房需求的影响，其研究结果发现，美国婴儿潮一代（1946-1964）步入购房年龄，是美国70年代住房价格上涨的关键因素；而婴儿低谷一代进入住房市场则引致1990年代美国房屋需求增长缓慢。〔3〕陈斌开等利用人口普查的微观数据发现，中国“80后婴儿潮”一代步入劳动力市场和进入婚配对住房产生的需求，很有可能是2004年以后房价上涨的重要原因，同时也阐释了老龄化到来会引致住房价格面临下降的压力。〔4〕陆D和蔡P比较了中日人口结构，认为中国如今所面临的人口结构和90年代日本所面临的人口结构类似，人口红利开始消失，社会负担开始加重，潜在经济增长率开始下降。〔5〕李银珩和李硕论述了美国1946-1964年婴儿潮一代步入退休，将使美国面临劳动力短缺以及社会保障体系负担加重等问题。〔6〕在有关人口结构，特别是人口世代演进对其他方面的影响研究方面，张春生和蒋海论述了美国婴儿潮一代对美国1980-1990年股市的影响。〔7〕Andrew（2001， 2003）以及Brooks（2002）就资本市场和社会保障方面做了相关研究工作〔8〕；Reinhardt（2000）就婴儿潮世代进入老年阶段时对医疗行业的影响进行了针对性研究。〔9〕总之，婴儿潮对社会和经济的影响是多方面的和全方位的。
不过我们要强调，Mankiw & Weil（1989）等人的研究忽视了中国的特殊性〔10〕，虽然美国和中、日都存在婴儿潮，但是人口结构问题对美国经济的制约没有中国和日本严重，这是因为美国是个移民国家且实行较宽松的移民政策，历史上美国本土居民生育水平下降引致的现在和未来劳动力短缺问题可以通过年轻移民填补，更不同于中日的是，美国自1975年后每年出生人数的整体趋势是增加的。陈斌开等则缺乏对中国人口结构的明细分析，没有窥探到中国历史上婴儿潮世代和婴儿低谷世代，也没有论述婴儿潮和婴儿低谷可能对中国宏观经济趋势性特征的影响，特别是随着婴儿潮一代以及相继而来的婴儿低谷一代的成长，即教育、工作、结婚、消费、退休以及去世等一系列生命活动会对相应经济部门产生的影响。陆D和蔡P虽然比较了中日人口结构，阐述了人口红利理论，却没有明确地提出人口世代以及世代更替的概念，忽视了婴儿潮世代和婴儿低谷世代交替进入劳动力市场和退出劳动力市场对经济增速的趋势性特征的影响，没有看到人口结构问题的实质其实是婴儿潮问题。人口红利期是婴儿潮一代处在劳动年龄阶段，婴儿低谷世代处在青少年和老年阶段；而人口红利消失期则是婴儿潮一代逐步退休，婴儿低谷世代处在青少年和劳动年龄阶段。
现有文献中虽存在考察中日人口结构问题的一些研究，如张宝珍（1990），孟双见和吴海涛（2005）分别论述了日本老龄化下日本社会和经济可能面临的问题〔11〕；柳清瑞等（2012）阐述了少子化和老龄化下的日本社会保障经验〔12〕；蔡P（2004，2009，2010）系统地论述了中国的人口红利期以及人口红利结束可能面临的问题以及政策应该如何调整，如何促进经济持续发展、如何成功迈过中等收入陷阱〔13〕；梁颖和陈佳鹏（2013）论述了中国和日本存在人口转变和经济转型的相似性，以及如何根据这种相似性借鉴日本在人口红利期和人口老龄化时期所获得的经验和教训问题〔14〕，但是，目前学术界对于中日人口世代的界定，比如婴儿潮世代和婴儿低谷世代的具体界定，以及考察婴儿潮世代和婴儿低谷世代依次进入劳动力市场和退出劳动力市场对宏观经济趋势性特征可能产生的影响的研究还不够深入，甚至连基础的描述性分析工作都比较缺乏。这一切主要源于人口世代对经济的影响是长期的，20年前出生的人口要过20年后才进入劳动力市场。因此，本文的研究特点体现在以下方面：详尽论述中国和日本的婴儿潮世代并进行对比性分析，考察婴儿潮世代和婴儿低谷世代交替进入劳动力市场和退出劳动力市场可能对中日宏观经济趋势性特征产生的动态影响，以及这种趋势性特征的变化对中国未来宏观经济的启示。
三、中日人口世代对比
此部分主要考察中国和日本分别在1961-2010年、1946-2010年出生人口的特征，进而界定在此期间中国和日本的人口世代。明细化这个事实特征，对分析人口世代的交替演进，比如婴儿潮世代和婴儿低谷世代交替进入和退出劳动力市场对宏观经济的影响具有重要价值。同时也有助于决策部门制定合适的人口和经济政策。需要说明的是，什么是婴儿潮？婴儿潮就是人口出生高峰，出生高峰包括出生人数逐年上升的阶段，也包括出生人数逐年下降的阶段；同样出生低谷包括出生人数逐年下降的阶段，也包括出生人数逐年上升的阶段，且出生高峰和出生低谷在时间上连接，其节点为历年出生人数的增速开始发生转折的时点〔15〕，所以婴儿潮时期既不是出生人数完全上升的时期，也不是出生人数完全下降的时期，而是一个波峰。
在上述时区内，中国和日本都存在婴儿潮世代和婴儿低谷世代。中国的婴儿潮世代分别为“1962-1973世代”和“1982-1993世代”；日本的婴儿潮世代分别为“1947-1953世代”和“1966-1985世代”。中国的婴儿低谷世代为“1973-1982世代”和“1993年之后世代”；日本的婴儿低谷世代为“1953-1966世代”和“1985年之后世代”。在此期间，中国两次出生人口的波峰值分别为1963年的3000万人和1987年的2550万人；日本两次出生人口波峰值分别为1949年的2694万人和1973年的2107万人。在峰值时间点上中国比日本晚了14年；中国的出生人口谷值是1979年的1738万人，日本是1961年的1607万人，在时间点上比日本晚了16年。无论是峰值还是谷值，中国都高于日本；无论是中国还是日本，第二次婴儿潮世代都是第一次婴儿潮世代引致，且第二次婴儿潮的波峰低于第一次婴儿潮的波峰。中国第一次婴儿潮世代大约为1960年代和1970年代初期；第二次婴儿潮世代大约为1980年代和1990年代初期。二战后日本的第一次婴儿潮世代为1940年代后期和1950年代初期；第二次婴儿潮世代为1960年代末期和整个70年代以及80年代初期。中国第一次婴儿低谷大约出现在1970年代和1980年代初期，第二次出现在1993年之后，大部分是90后和00后；日本的第一次婴儿低谷大约出现在1950年代中后期和1960年代初期和中期，第二次出现在1985年之后。总之，中国的婴儿潮世代约为60后世代和80后世代，婴儿低谷世代大约为70后世代、90后世代以及00后世代；日本的婴儿潮世代大约出现在1940年代中后期和1950年代初期以及整个1970年代，而婴儿低谷世代大约出现在1950年代中后期和1960年代前期，以及1980年代后期和以后各年代。
在相应的考察时段内，中国和日本历年出生的人口数量都呈现出“先上升（中国1961-1963，日本1946-1949）后下降（中国1963-1979，日本1949-1957），再上升（中国1979-1987，日本1957-1973）再下降（中国1987之后，日本1973年之后）的M型轨迹”。1961-1963年中国出生的人口数量呈上升趋势，其中1963-1979年出生人口数量平均呈现剧烈下降趋势；1979-1987年出生人口数量平均呈现剧烈上升趋势；1987年后出生人口数量呈现下降趋势，且表现出明显的阶段特征，1987-2000年剧烈下降，2000年以后缓慢下降。而日本1946-1949年出生的人口数量呈现剧烈上升趋势；1949-1957年出生的人数呈现剧烈下降趋势；1957-1973年日本出生的人数呈现剧烈上升趋势；1973年之后出生人数呈现下降趋势且具有阶段特征，1973-1990年出生人数剧烈下降，1990年以后出生人数轻微下降。
综上，我们认为，中国的1962-1973世代和1982-1993世代为婴儿潮世代，1973-1982世代和1993之后世代是婴儿低谷世代，大体上60后和80后是婴儿潮世代，70后、90后以及00后是婴儿低谷世代；而日本的1947-1953世代和1966-1985世代是婴儿潮世代，1953-1966世代和1985之后世代是婴儿低谷世代。1961-1963年中国出生人数呈现上升趋势，1963-1979年中国出生人数平均呈现下降趋势，1979-1987年中国出生人数平均呈现上升趋势，1987年之后中国出生人数呈现下降趋势，整体上呈现为一个M型轨迹，同时，整个1970年代的出生人数平均而言逐年下降，整个1990年代的出生人数平均而言也逐年下降。大体上，日本出生人数呈现先上升（1946-1949）后下降（1949-1957），再上升（1957-1973）再下降（1973-）的M型趋势。具体走势见图1和图2。
四、中日人口世代更替对宏观经济趋势性特征的影响
在相应时段内，中国和日本的人口世代更替究竟是如何影响了对应的宏观经济呢？特别是当婴儿潮世代和婴儿低谷世代交替进入或退出劳动力市场时，会对宏观经济产生何种影响呢？在假设资本、技术以及资本贡献份额保持不变的条件下，本文考察人口结构转变对中日宏观经济趋势性特征的影响，并重点考察劳动力增速对GDP增速的影响。通过将20年前出生率近似为20年后的劳动力增速，可从20年前的出生率和20年后GDP增速的关系上获得一些唯像认识，进而从这些认识中捕捉中国当前和未来可能面临的问题并获取解决问题的启示。
1.中国人口世代更替对宏观经济趋势性特征的影响
首先考察1961-1979年出生率变化特征对1981-1999年中国GDP增速的趋势性特征的影响。由于1961-1963年中国人口出生率逐年上升需要说明的是，中国历年出生人数和出生率的趋势基本上同步，当然下文日本的情景也是一样的。，20年后进入劳动力市场的数量增速也逐年上升，相应1981-1983年中国经济增速也逐年上升；1963-1979年中国出生率逐年下降，相应20年后的1983-1999年中国经济增速也逐年下降。根据20年前出生率的特征，1981-1999年经济增速应呈现先增后减的倒U型轨迹，波峰点在1983年，波谷点是1981年和1999年。从图3可以看出，1981-1999年中国经济增速存在倒U型轨迹，波谷点是1981年和1999年，但是波峰点不是1983年，而是1994年。出现这一情况的原因是多方面的。本文认为，中国60后婴儿潮中出生的大部分人口进入劳动力市场的平均时间点应该晚于20岁，从图3可以近似地推断，60后婴儿潮世代的大部分人口大约在31岁左右才进入劳动力市场，比如1963年出生的人口大多在1994年左右开始进入劳动力市场，其主要原因是那时期中国的城镇化率只有35%左右，存在大量富余农村劳动力和城镇待业劳动力，而真正放开人口流动和深化农村改革是90年代的事情，此时这些富余的和待就业的劳动力才逐步从失业或者非充分就业状态转移到第二产业和第三产业，从而变为相对充分就业。
其次考察1979-1990年出生率特征对1999年以后中国GDP增速的趋势性特征的影响。1979-1987年中国人口出生率逐年上升，引致20年后的1999-2007年经济增速相应地逐年上升；而1987年以后中国人口出生率逐年下降，2007年以后中国经济增速也相应逐年下降，根据1979年以后中国人口出生率特征，中国经济增速在1999年以后也相应呈现倒U型轨迹，波峰点是2007年。1981-1985年出生人口数存在波动，倒U型轨迹也存在同趋势的波动。由于80后婴儿潮波峰低于60后婴儿潮波峰，引致80后婴儿潮进入劳动力市场时对经济增速的影响小于60后婴儿潮进入劳动力市场对经济增速的影响，1981-1999年平均经济增速相应大于1999-2010年平均经济增速，且2007年经济增速的峰值小于1994年经济增速的峰值。从图3可以看出，中国经济增速在1999年以后存在倒U型轨迹，波峰点是2007年，1981-1985年存在波动，倒U型轨迹也存在波动；而在高度上这个倒U型轨迹小于1970-1999年的倒U型轨迹。对此应该认为，上述中国经济增速的轨迹基本符合20年前中国人口出生率的趋势型特征，说明中国1961-1990年人口出生率的趋势性特征的确影响着1981-2010年经济增速的趋势性特征。
综上，1961-1990年出生率的变化特征对20年以后即中国1981-2010年GDP增速的趋势性特征所产生的影响，可以近似地表述为：由于中国的出生人数呈现先上升（1961-1963），后下降（1963-1979），再上升（1979-1987），再下降（1987-1990）两个峰值的M型轨迹，致使20年后中国经济增速也呈现先上升（1981-1994），后下降（1994-1999），再上升（1999-2007），再下降（2007-2010）两个峰值的M型轨迹，但是后一个波峰小于前一个波峰。各时段人口分布演进，及历年经济增速和相应20年前出生率之间的关系如图3、图4所示。①
2.日本人口世代更替对宏观经济趋势性特征的影响
首先考察日本1946-1957年人口出生率变化特征对其1966-1977年GDP增速的影响。日本1946-1949年的人口出生率呈现上升趋势，20年后的1966-1969年经济增速也呈现上升特征；1949-1957年人口出生率呈现一直下降特征，20年后的1969-1977年经济增速也相应呈现下降趋势，即1966-1974年日本经济增速呈现先增后减的倒U型轨迹，波峰点是1969年，波谷点是1966年和1977年。从图5可以看出，1965-1977年日本经济增速的确存在倒U型轨迹，波峰点是1969年，这与20年前日本的人口波峰点为1949年吻合。但是日本实际经济增速波谷点是1974年左右，比通过人口波谷点预测的经济波谷点早来3年，出现这种情况是由于日本城镇化水平和市场化水平较高，劳动力受农业以及限制人口流动的政策束缚较小，引致日本人口参与劳动的时间相对较早。
其次考察1957-1978年日本人口出生率变化特征对1977-1998年GDP增速的趋势性特征的影响。1957-1973年日本人口出生率逐年上升，引致20年后的1977-1993年经济增速相应逐年上升；1973年以后日本人口出生率逐年下降，引致1993年之后经济增速也相应逐年下降。根据1957年之后日本人口出生率的变化特征，我们发现1977年以后的日本经济增速相应呈现先上升后下降的倒U型轨迹，波峰点是1993年。又因为1946-1957年的人口波峰大于1957-1978年的人口波峰，故日本在1969-1977年的平均经济增速大于1977-1998年的平均经济增速，同时波峰点1993年的经济增速低于波峰点1969年的经济增速。从图5可以看出，日本经济增速在1974-1998年的确存在一个倒U型轨迹，且整体上低于1966-1977年的轨迹，但1974-1998年日本经济增速的波峰点为1988年，比人口预测的波峰点1993年早来5年，再次表明日本人口进入劳动力市场的平均时间比中国要早。
综上，日本1946-1978年出生率的变化特征对20年之后即1966-1998年GDP增速的趋势性特征的影响可以近似地表述为：日本出生人数整体上呈现先上升（1946-1949），后下降（1949-1957），再上升（1957-1973），再下降（1973-1978）的两次波峰的M型轨迹，使得20年之后日本经济增速整体上同样呈现先上升（1966-1969），后下降（1969-1974），再上升（1974-1988），再下降（1988-1998）的两次波峰的M型轨迹。由于日本1967-1985婴儿潮世代因1947-1953婴儿潮世代引致，故第二次婴儿潮引致的日本经济波峰小于第一次婴儿潮引致的经济波峰；相对中国，日本人口进入劳动力市场的平均时间更早。具体而言，各时段的人口分布演进以及经济增速和20年前出生率之间的关系见图5和图6。
3.人口世代更替对未来中国宏观经济的影响
2015年之后，随着中国1960后婴儿潮世代开始逐步退休，2024年左右老年人口将开始超过青少年人口。由于城乡一体化发展的加快和新型城镇化的推进，现行的养老双轨制会逐渐取消，养老将全面纳入社会保障体系，这会给中国的养老保障体系带来巨大压力。过去发达国家实行的现收现付制的养老模式已不再适合中国国情，日本养老模式曾经引致的问题就是一个现实的教训。由于日本婴儿潮一代耗费了发展经济的大量资源，退休之后又享受着档次高且全面的养老金覆盖，导致婴儿低谷一代背上重重的养老包袱，为此，日本政府的债务水平不断上升，社会负担沉重，最终给经济雪上加霜。国内由于学术界目前对中国婴儿潮世代以及中国人口世代的研究较少，以至于当60后婴儿潮开始退休时才注意到社会保障体系的脆弱性。幸运的是平均退休年龄相对较低，还有改进空间，比如可以逐步将平均退休年龄推迟到65岁，通过延迟退休赢得时间，将现收现付制的养老模式逐步改为积累制的养老模式，从而规避在未来劳动力短缺情况下，劳动人口还要背上重重的养老负担，影响经济活力。
类似日本1990年代的房地产泡沫，2015年之后，80后婴儿潮将逐渐结束婚配，95后将逐渐开始进行婚配，由于1990年代以后出生人数逐年下降，城镇化已达到5477%左右，发展速度降缓，对城镇住房产生的基础居住需求将会呈现下降趋势，如果此时供给、改善性需求以及投资性需求不变，房价将面临下降的压力。为防止人口世代更替可能引致的房地产业的过分衰退，应考虑逐年降低新增基础住房供给，如果按照平均寿命75岁计算根据2014年《中国卫生和计划生育统计年鉴》，2010年的女性预期寿命774岁，男性预期寿命724岁，为简化分析，不再区分性别，同时考虑到2010-2015年人均预期寿命延长，在此假定2014年的平均寿命是75岁。，2035年之后，考虑到60后婴儿潮世代逐渐离去后将释放巨大的住房存量，目前针对房地产调控的政策应该前瞻到这一点，从而防止供给过剩对经济运行带来的系统性风险。基于此，在城市可以完善“以房养老”的政策构思，减轻社会养老负担，同时也可以提前平滑掉婴儿潮世代死亡后对房地产行业的消极影响。另一方面，2015年之后，80后婴儿潮一代逐步完成婚配以及置业和购车，工作稳定并开始步入中年，出现收入大于支出、收入剩余增加后将引致其对投资产品需求的增加，资本市场在2015年将出现繁荣，但是未来随着60后婴儿潮临近退休和35-54岁人口总量减少，2016年以后资本市场的繁荣也将逐步消退。〔16〕
大体上，由于中国1990年代出生人数逐年下降且1960年代存在一个出生高峰，因此2015年之后，随着1990年代出生人口陆续进入劳动力市场和1960年代出生人口逐步退休，人口世代更替引致的老年人口急剧增加，成年劳动力数量减少，即消费人口增加、生产人口减少可能会导致一系列新的经济社会问题。比如老年人口的储蓄逐年减少，劳动人口的储蓄因为老年人口增多也逐年减少，最终社会储蓄率下降，资本存量增长缓慢此命题在劳动人口和老年人口消费不变，要素使用效率不变，资本贡献份额不变以及采取现收现付制的养老制度下成立。，加上劳动力数量逐年减少，经济增速面临下行压力，经济有可能进入新的低速增长常态。
面对人口基数红利不断消失可能带来的问题，提高人口素质、升级产业以及提高要素使用效率将更有利于中国经济的可持续发展。比如，将劳动力短缺的中低端制造业转移到人口红利丰富的国家，提高国内技术水平，解决中低端服务业劳动力短缺的问题；进一步释放改革红利，提高资本和劳动要素的使用效率；加快创新红利的开发，重视和培养国内高技术人才，吸纳港台、东南亚甚至全球的科技人才，从而提升劳动力素质。为了给长期内的产业升级、提高人口素质以及技术进步赢得时间，在短期内可以采取削减养老金，改变养老制度以及结构性延迟退休等方案。〔17〕考虑到未来城镇房地产行业的衰退和农村土地流转的开展，为减轻社会和劳动人口负担，农村可以实行“以地养老”，城镇可以开展“以房养老”。
五、规避人口世代更迭引致宏观经济趋势性下滑的政策建议
第一，为缓解当前社会保障带来的财政压力和年轻人压力过大等问题，应该实行结构性延迟退休，尤其是劳动力短缺行业应实行延迟退休并给予相应的补贴，同时加快发展职业教育，开发机器人等新技术，替代这些行业短缺的劳动力。在提高人口素质的同时，吸纳一些优秀的国际移民，升级国内产业；对部分劳动力发展过剩的行业实行不延迟退休，打破终身雇佣制和年功序列制，促进劳动力合理流动，避免老人挤占年轻人的工作机会，造成年轻人社会负担大和社会生产率水平下降的问题。第二，改变养老制度，将现收现付制的养老制度改为基金制的养老模式或者多元的养老模式，且将养老金分为国家基本养老金和附加养老金。基本养老金所有公民一视同仁，附加养老金以工薪阶层为对象且按收入比例缴纳，同时鼓励富人缴纳商业养老金，提高养老金领取的年龄；避免过度医疗开支，在医疗机构引入竞争机制；减少政府公共债务，强制性增加家庭储蓄养老份额，引导私人资金进入养老领域，为提高养老金收益，优化养老资金种类，并在全球化视角下积极对养老金进行投资，吸纳劳动力过剩和储蓄水平较高国家的人口和资本红利，在全球范围内解决资本短缺和劳动力短缺。第三，提高退休后有工作意愿和工作能力的老年人的就业率，并对老年人进行再培训；提高妇女以及年轻人的就业率；创造公平的就业环境，避免年龄和性别歧视，改变年功序列制的工薪和升迁制度，根据绩效设定工资和职称。第四，长期来看，国家应尽快放开生育政策，释放想生但政策限制不能生的这股生育力量。随着经济水平逐步提升，应进一步制定鼓励生育的政策，而不仅仅是放开生育，即制定生育水平的下限，而非上限；同时基于代际生育权平等和城镇居民生育水平提高后对子女人力资本投资和家庭储蓄水平影响相对较弱，应特别鼓励城镇居民生育。
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影响出生率的原因范文5
从两地区人口自然增长率来看,1949年以来,我国人口相继经历了1949-1964年高出生率、高死亡率、高增长率;1965-1990年高出生率、低死亡率、高增长率和1995年以后低出生率、低死亡率、低增长率三个阶段。2002年至2010年,丽江人口自然增长率都低于全国的同期水平,但较为接近,而攀枝花则有6年高于全国同期水平,只有3年低于全国同期水平,除了2009年和2010年以外,攀枝花的人口自然增长率都要高于丽江的同期水平;丽江与全国的极差为2.22‰,攀枝花与全国的极差为1.62‰,这说明无论丽江还是攀枝花,2002至2010年其人口自然增长率都与全国同期水平较为接近,都进入了低出生率、低死亡率、低增长率的阶段。
二、人口质量分析
人口既有数量问题,也有质量问题。人口质量,是指特定时空内一定的总体人口的质量,而人口的受教育程度则是一个重要的因素。丽江攀枝花经济一体化的发展,离不开人力资本的开发和利用,是关系一体化能否顺利推进的关键,就当前情况而言,在人口数量和劳动力供给过剩的情况下,人力资本的集聚主要取决于人口质量。
丽江每10万人口中,小学程度的比重由2000年的42.39%下降到了2010年的34.48%,而初中程度的则由21.90%上升到了32.54%,高中程度和大学程度的比重也都有了不同程度的上升,其他的比重由27.98%下降到了2010年的16.33%,;在同一时期,攀枝花每10万人口中,小学程度以及其他的比重都有不同程度的下降,而初中、高中以及大学程度的比重都有了一定程度的上升;在这一时期,丽江的文盲率由2000年的15.35%下降到了2010年的7.88,而同一时期攀枝花的文盲率则由7.90%下降到了6.72%。总的来看,两地区相比较的话,攀枝花人口受教育的程度要高于丽江,这有一部分的原因是攀枝花是在“三线建设”的背景下建设起来的我国西部重要的钢铁基地,就有大量的受过很好教育的人口向此集聚,因此攀枝花有着较好的基础,而近年来,丽江人口的受教育水平有了很大的提高,如大学程度所占比重,在2000年仅为1.33%,而同期攀枝花则为5.08%,差距较大,而到了2010年丽江上升了5.37个百分点,达到了6.70%,同期攀枝花上升了4.28个百分点,达到了9.36%,丽江的增幅要大于攀枝花,这有一部分我国大学扩招的原因,但还有一部分原因是丽江旅游业的快速发展所产生的人才的集聚效应。
三、人口结构分析
丽江攀枝花地区人口年龄结构老龄化。人口年龄结构老龄化是世界也是中国人口变动的一个共同趋势。2010年丽江、攀枝花65岁及以上老年人口占各地总人口比重分别为7.72%,和9.13%。如果按照国际通行的65岁及以上老年人口占总人口的7%,即为老龄化社会的标准,那么丽江攀枝花已迈入老年社会的门槛。人口年龄结构老龄化对投资、储蓄、生产、消费、产业结构、就业结果等经济发展,对婚姻、家庭、伦理、道德等社会发展带来一系列影响。丽江和攀枝花在经济尚不发达,经济发展水平尚不高的情况下迎来了老龄化程度加深的问题,可以说是进入了“未富先老”的阶段。
四、结语
影响出生率的原因范文6
如今，无论是学校老师、清洁工、记者、店员、运动员，甚至高中女生，大部分巴西女性都认为，生两个孩子是理想的家庭模式。这个英国用了120年时间才推广的观念，巴西只用了40年，不得不说是个奇迹。
而奇迹发生的原因之一居然是电视的普及和肥皂剧的热播。
“足球队家庭”基本绝迹
对于1930年左右出生的那一辈巴西妇女来说，一生中怀孕17次并不算多。然而，到了她们的孩子这一代，出生率却陡然下降，甚至难以保证巴西人口自然更新。
在巴西中部小镇，人们曾以多子多孙为福，不少人家光是父子就足够组建一支11人的足球队。如今这种庞大的“足球队家庭”越来越少见，在45岁以下的夫妻组成的家庭中基本绝迹。
事实上，为了控制人口，巴西政府曾经做出过一系列的努力。除了政府的措施，电视和肥皂剧也被认为在阻止巴西人生孩子方面有一些隐形功劳。在1966～1985年巴西军政府当政时期，巴西肥皂剧迎来了一段繁荣时期。军人掌控的国家政府对电视台实施补贴，原本是为了在一个土地广袤但是文盲众多的国家里建立民众对国家的归属感，国家新闻就是以此为己任。
但真正能吸引到巴西观众的却是那些电视肥皂剧。据说，有些肥皂剧在巴西的影响力甚至已经超过了足球比赛。
电视剧太长让人们没空生娃
巴西电视网络的环球电视台，常年播放长达上百集的电视肥皂剧，并向整个拉丁美洲播出。
这些电视剧以爱情题材为主，一播就是几个月。
肥皂剧那种环环相扣的情节、戏剧性的结构以及出色的配乐等吸引人的元素，使得其在巴西拥有了大批追随者，尤其是那些家庭主妇或者常常在家里做事的女性。
巴西观众，尤其是女性观众，很快对剧中时髦、干练的女主角们产生了深深的认同感。
错综复杂的剧情里，罕见儿孙成群的大家庭。容貌姣好的女主角要么不生孩子，要么只有两三个孩子。肥皂剧常常展示一种让人向往的中产阶级生活方式，体面的工作，舒适的居屋，听话的孩子，当然还有滋润的爱情生活。这一切不会让人想要生一大堆小孩了，因为养育孩子可能是这世界上最辛劳的事情之一了。
无论是巴西政府有意控制肥皂剧产生的导向，还是肥皂剧刻画主角性格的需要，总之，这的确对现实中的巴西女性们产生了影响。结果，现实世界向虚构世界靠拢了。
过去的许多年，电视在巴西各地相继普及。有一个统计是，普及的过程中，每有一个新地区可以看上电视，该地的出生率过一段时间就会显著下降。
电视说“离婚吧”
肥皂剧除了让生育率下降之外，还让离婚率上升。
在泛美开发银行的一项报告中，研究人员对环球电视台在巴西扩张进行了追踪调查，并将其与人口生育及离婚数据进行了比较。据说，因为电视剧的关系，巴西至少损失了300万的新生儿，增加了约80万离婚家庭。
从数据上看，接收环球电视台信号地区的出生率，比未接收信号的的确少0.6个百分点；而假如肥皂剧里的女主角离婚，那么当地的离婚率居然也会瞬间增长0.1个百分点。
电视对离婚的影响相对出生率来说要小些，但也可以说是比较明显了。研究者发现，1975年，离婚题材首次被搬上巴西的电视荧屏，到1984年，环球电视台肥皂剧的主角有1／5离异或者分居，这比巴西的真实情况要高得多。
