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（一）人口增长的各种因素是经济发展的初始禀赋经典经济学认为，影响经济发展的直接因素是劳动过程三要素：劳动手段、劳动对象、劳动力，其他一切因素均需通过此三者对经济发展产生这样或者那样的影响。显而易见，劳动手段、劳动对象、劳动力这三个经济发展直接因素及其相互结合状况的差异，势必导致地区间的经济增长速度和经济发展水平的不同，而地区间初始禀赋的不同，也会对地区经济的增长带来不同的影响。这些初始禀赋主要包括：当地原有物质基础、自然资源、人口数量、人口素质、人口结构、人口流动性。（二）人口增长通过媒介因素对经济发展带来交叉影响在经济发展过程中，初始禀赋和直接因素之间，还有很多复杂的因素，如政府政策、社会保障、计划生育、传统文化等等，本文将其定义为媒介因素，正是这些媒介因素的存在，使人口增长与经济发展的关系变得错综复杂起来。人口作为地区经济发展中的初始禀赋因素之一，不但会与其它初始禀赋结合在一起对经济的发展带来影响，有的时候还会独立的通过若干媒介因素对经济的增长产生影响。因此本文着重从人口增长－初始禀赋－媒介因素－直接因素－经济发展，这一作用链来加以研究，找出其中所蕴涵的规律。本文从系统理论的角度出发，运用了层次分析法对人口增长-初始禀赋-媒介因素-直接因素-经济发展，这一作用链进行研究。之所以选取系统分析方法及层次分析法，主要是在分析人口与经济的关系的时候，不能将其中的某个因素孤立讨论评价，必须同时考虑与其相关的各种因素，而层次分析法的基本思想就是根据问题的性质和要达到的总目标，把一个复杂的问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚焦组合，从而形成一个多层次的分析结构模型。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以确定因素相对重要性的总排序。层次分析法在人口对经济发展影响作用中的理论探讨层次分析法（analyticalhierarchyprocess，AHP）是美国匹兹堡大学教授萨泰于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。应用AHP问题的思路是，首先，把要分析的问题分层系列化，即根据问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，按照之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合，形成一个有序的层次结构模型；然后，对模型中每一层次因素的相对重要性，依据人们对客观现实的判断给予表示，再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性的次序；最后，通过综合计算各层因素相对重要性的权值，得到最低层（方案层）相对于最高层（总目标）相对重要性次序的组合权值，以此作为评价和选择方案的依据。（一）层次分析法评价模型的标准与建立本模型评价指标体系，由目标层、准则层和因素层组成。目标层（A）：人口对经济发展的影响因素分析准则层（C）：人口数量（C1）人口素质（C2）人口结构（C3）流动人口（C4）因素层（P）：传统文化（P1），中国历来就有养儿防老、多子多福、重男轻女的传统习俗，这种深厚的传统文化底蕴，对于我们的人口带来了巨大的影响；城市化（P2），中国正在经历一个快速城市化的过程，经济发达的上海地区，城市化水平更是达到了90%以上；基础设施（P3），中国每年花重金投入到基础设施建设中去，这也造就了中国如今四通八达的交通道路铁路网，还有社会公用设施的便捷；计划生育（P4），中国已经实行了多年的计划生育政策，这对于初期控制人口绝对数量的增长起到了立竿见影的效果，但其对于人口多方面的影响，一直为学术界所激烈讨论；产业结构（P5），中国处于从劳动密集型产业向知识密集型产业发展的阶段，在这转变过程中，附加值低的产业会逐渐被高附加值产业所替代，同时大量机器工具会逐渐代替人工劳力；社会保障（P6），之所以中国的传统观念里面会有“养儿防老”这一文化内涵，主要是因为中国还没有建立起来完善的社会保障制度，城市与农村之间的社会保障也有很大的差别；地理位置（P7），中国现在建立起了四通八达的高速公路网，铁路运输也贯穿东西南北，东部靠海，便捷了城市之间人口的流动；科学技术（P8），中国高校持续的扩招，给社会输送了一大批优秀的毕业生，同时政府对于科学技术的重视，也使得中国在科学技术方面保持足够的竞争力；政府政策（P9），中国正在由计划经济向市场经济中转变，中国政府也在由过去的万能政府向服务型政府转变，政府在基础设施建设、法律规章的制定、行政引导等方面对人口经济的发展也会起到重要的作用。（二）判断矩阵的构造与分层次的两两比较建立递阶层次结构后，接下来根据统计年鉴和对于不同人口因素的理解，对准则层因素进行判断和比较。萨迪教授运用模糊数学理论，集人类判别事物好坏、优劣、轻重、缓急的经验方法，提出一种1-9比例标度,判断模型如下：准则层的判断矩阵的构造：准则层人口数量（C1）人口素质（C2）人口结构（C3）流动人口（C4）将定性判断定量化，由此构造出若干个两两比较判断矩阵。将上述结果写入矩阵，求出各个判断矩阵的最大特征值，并检验各个判断矩阵的一致性，第一层次判断矩阵的结果见表1。第二层次的判断矩阵评价结果与第一层次类似，在C1-P、C2-P、C3-P、C4-P四个层次中，构造出若干个两两比较判断矩阵，求出各个判断矩阵的最大特征值。判断矩阵C1-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax=0884148，CI=0294716，RI=9，CR=0327462<10；判断矩阵C2-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax=0773981，CI=0257994，RI=9，CR=028666<10；判断矩阵C3-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax=29820417，CI=05964083，RI=24，CR=04809745<10；判断矩阵C4-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax=126，CI=0315，RI=12，CR=028125<10。从以上计算结果可以看出，所构造各判断矩阵的CR值均小于1，所以各层次单排序的结果具有满意的一致性。（三）层次分析法评价模型的总排序结果用C层的排序数值对P层因素的单排序权值进行加权，得到P层因素相对于A层的总排序数值的结果见表2。人口增长各要素对经济发展的影响（一）给经济总体发展带来强烈的拉动作用经济发展影响因素中最重要的是城市化，其贡献率达到9%，这主要是因为，城市发展与经济增长是相辅相成的，城市发展是经济增长的产物，而当城市发展到一定程度，它又会反过来影响经济增长，对经济的总体发展产生强烈的拉动作用，一方面，城市化带来的聚集经济加速物质资本、人力资本和知识资本等要素的积累，从而促进经济发展；另一方面，城市化使得剩余劳动力从农村向城市转移，优化第一产业，促进非农产业的发展，同时城市本身第二、三产业的发展进一步加速了产业结构的升级，从而促进经济发展。排在第二位的是政府政策，其贡献率达到7%，这主要是中国正在由以前的计划经济向市场经济转变过程中，政府职能也由大而全统筹安排的政府，向服务型政府转变，但计划经济所形成的制度惯性使“人治”现象仍很普遍，这就造成政府财政投资着力发展哪个地方，哪个地方的经济就会迅速好转；政府对于哪个产业有所倾斜，哪个产业就会得到特别保护；政府对于哪个地区想放开搞版权所有-2009年　《商业经济研究》杂志社　京ICP备05050334号电话：010-88258009　传真：010-88258676　E-mail:syjjyj#(发送邮件时请将#改为@)

（一）人口增长的各种因素是经济发展的初始禀赋经典经济学认为，影响经济发展的直接因素是劳动过程三要素：劳动手段、劳动对象、劳动力，其他一切因素均需通过此三者对经济发展产生这样或者那样的影响。显而易见，劳动手段、劳动对象、劳动力这三个经济发展直接因素及其相互结合状况的差异，势必导致地区间的经济增长速度和经济发展水平的不同，而地区间初始禀赋的不同，也会对地区经济的增长带来不同的影响。这些初始禀赋主要包括：当地原有物质基础、自然资源、人口数量、人口素质、人口结构、人口流动性。（二）人口增长通过媒介因素对经济发展带来交叉影响在经济发展过程中，初始禀赋和直接因素之间，还有很多复杂的因素，如政府政策、社会保障、计划生育、传统文化等等，本文将其定义为媒介因素，正是这些媒介因素的存在，使人口增长与经济发展的关系变得错综复杂起来。人口作为地区经济发展中的初始禀赋因素之一，不但会与其它初始禀赋结合在一起对经济的发展带来影响，有的时候还会独立的通过若干媒介因素对经济的增长产生影响。因此本文着重从人口增长－初始禀赋－媒介因素－直接因素－经济发展，这一作用链来加以研究，找出其中所蕴涵的规律。本文从系统理论的角度出发，运用了层次分析法对人口增长-初始禀赋-媒介因素-直接因素-经济发展，这一作用链进行研究。之所以选取系统分析方法及层次分析法，主要是在分析人口与经济的关系的时候，不能将其中的某个因素孤立讨论评价，必须同时考虑与其相关的各种因素，而层次分析法的基本思想就是根据问题的性质和要达到的总目标，把一个复杂的问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚焦组合，从而形成一个多层次的分析结构模型。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以确定因素相对重要性的总排序。层次分析法在人口对经济发展影响作用中的理论探讨层次分析法（analytical hierarchy process，AHP）是美国匹兹堡大学教授萨泰于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。应用AHP问题的思路是，首先，把要分析的问题分层系列化，即根据问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，按照之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合，形成一个有序的层次结构模型；然后，对模型中每一层次因素的相对重要性，依据人们对客观现实的判断给予表示，再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性的次序；最后，通过综合计算各层因素相对重要性的权值，得到最低层（方案层）相对于最高层（总目标）相对重要性次序的组合权值，以此作为评价和选择方案的依据。（一）层次分析法评价模型的标准与建立本模型评价指标体系，由目标层、准则层和因素层组成。目标层（A）：人口对经济发展的影响因素分析准则层（C）：人口数量（C1）人口素质（C2）人口结构（C3）流动人口（C4）因素层（P）：传统文化（P1），中国历来就有养儿防老、多子多福、重男轻女的传统习俗，这种深厚的传统文化底蕴，对于我们的人口带来了巨大的影响；城市化（P2），中国正在经历一个快速城市化的过程，经济发达的上海地区，城市化水平更是达到了90%以上；基础设施（P3），中国每年花重金投入到基础设施建设中去，这也造就了中国如今四通八达的交通道路铁路网，还有社会公用设施的便捷；计划生育（P4），中国已经实行了多年的计划生育政策，这对于初期控制人口绝对数量的增长起到了立竿见影的效果，但其对于人口多方面的影响，一直为学术界所激烈讨论；产业结构（P5），中国处于从劳动密集型产业向知识密集型产业发展的阶段，在这转变过程中，附加值低的产业会逐渐被高附加值产业所替代，同时大量机器工具会逐渐代替人工劳力；社会保障（P6），之所以中国的传统观念里面会有“养儿防老”这一文化内涵，主要是因为中国还没有建立起来完善的社会保障制度，城市与农村之间的社会保障也有很大的差别；地理位置（P7），中国现在建立起了四通八达的高速公路网，铁路运输也贯穿东西南北，东部靠海，便捷了城市之间人口的流动；科学技术（P8），中国高校持续的扩招，给社会输送了一大批优秀的毕业生，同时政府对于科学技术的重视，也使得中国在科学技术方面保持足够的竞争力；政府政策（P9），中国正在由计划经济向市场经济中转变，中国政府也在由过去的万能政府向服务型政府转变，政府在基础设施建设、法律规章的制定、行政引导等方面对人口经济的发展也会起到重要的作用。（二）判断矩阵的构造与分层次的两两比较建立递阶层次结构后，接下来根据统计年鉴和对于不同人口因素的理解，对准则层因素进行判断和比较。萨迪教授运用模糊数学理论，集人类判别事物好坏、优劣、轻重、缓急的经验方法，提出一种1-9比例标度,判断模型如下：准则层的判断矩阵的构造：准则层人口数量（C1）人口素质（C2）人口结构（C3）流动人口（C4）将定性判断定量化，由此构造出若干个两两比较判断矩阵。将上述结果写入矩阵，求出各个判断矩阵的最大特征值，并检验各个判断矩阵的一致性，第一层次判断矩阵的结果见表1。第二层次的判断矩阵评价结果与第一层次类似，在C1-P、C2-P、C3-P、C4-P四个层次中，构造出若干个两两比较判断矩阵，求出各个判断矩阵的最大特征值。判断矩阵C1-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax=0884148，CI=0294716，RI=9，CR=0327462<10；判断矩阵C2-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax =0773981，CI=0257994，RI=9，CR=028666<10；判断矩阵C3-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax=29820417，CI=05964083，RI=24，CR=04809745<10；判断矩阵C4-P中各个因素间的相对重要性及一致性检验结果：λmax =126，CI=0315，RI=12，CR=028125<10。从以上计算结果可以看出，所构造各判断矩阵的CR值均小于1，所以各层次单排序的结果具有满意的一致性。（三）层次分析法评价模型的总排序结果用C层的排序数值对P层因素的单排序权值进行加权，得到P层因素相对于A层的总排序数值的结果见表2。人口增长各要素对经济发展的影响（一）给经济总体发展带来强烈的拉动作用经济发展影响因素中最重要的是城市化，其贡献率达到9%，这主要是因为，城市发展与经济增长是相辅相成的，城市发展是经济增长的产物，而当城市发展到一定程度，它又会反过来影响经济增长，对经济的总体发展产生强烈的拉动作用，一方面，城市化带来的聚集经济加速物质资本、人力资本和知识资本等要素的积累，从而促进经济发展；另一方面，城市化使得剩余劳动力从农村向城市转移，优化第一产业，促进非农产业的发展，同时城市本身第二、三产业的发展进一步加速了产业结构的升级，从而促进经济发展。排在第二位的是政府政策，其贡献率达到7%，这主要是中国正在由以前的计划经济向市场经济转变过程中，政府职能也由大而全统筹安排的政府，向服务型政府转变，但计划经济所形成的制度惯性使“人治”现象仍很普遍，这就造成政府财政投资着力发展哪个地方，哪个地方的经济就会迅速好转；政府对于哪个产业有所倾斜，哪个产业就会得到特别保护；政府对于哪个地区想放开搞版权所有-2009年　《商业经济研究》杂志社　京ICP备05050334号电话：010-88258009　传真：010-88258676　E-mail: syjjyj# (发送邮件时请将#改为@)

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