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China Population and Development Studies期刊编辑部从2024-2025年度发文中精选12篇文章，从2026年6月至8月限时免费下载（原为付费订阅文章），欢迎读者下载、阅读与分享。

▍精选文章

1. Zhang, X., Sheng, Y. & Zheng, H.

Postponement of first marriage and childbearing in China: trends and characteristics

研究利用长期追踪数据，揭示了中国初婚年龄与生育行为推迟的长期趋势及其内在动因。其中，教育年限延长和劳动力市场不确定性是推动这一推迟趋势的关键因素。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00153-8，2024年第1期

2. Zhang, H., Jiang, W., Yang L. et al.

Impact of cross-provincial population migration on population aging in China: 2000–2020

研究分析了省际人口迁移如何重塑中国人口老龄化的空间格局。结果表明，大规模劳动力从中西部流向东部，显著加速了流出地的人口老龄化进程，对区域协调发展提出了新的挑战。

https://doi.org/10.1007/s42379-025-00187-6，2024年第1期

3. Wu, Z., Wang, D. The longitudinal associations of remote intergenerational communication with instrumental activities of daily living among older adults

研究发现，远程代际沟通频率越高，老年人日常生活活动能力受损的风险越低，且幸福感在其中发挥了重要的中介作用。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00155-6，2024年第2期

4. Wu, H., Xie, R., Zhao, F. et al. Effect analysis of the impact of health service supply on life expectancy

研究基于2000—2020年中国省级面板数据，考察了医疗卫生服务供给对预期寿命的影响，医疗支出占比下降和门诊费用上升会削弱预期寿命增长，而医院床位数的影响存在明显的性别差异。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00165-4，2024年第3期

5. Zhao, Y., Gao, Y. Spatial analysis of population mobility in China in recent years: a study based on Baidu migration big data

研究利用春运期间百度迁徙大数据，从外部联系和集聚水平两个维度，探讨了省级层面人口流动性的特征及其集聚特性。研究发现，人口流动规模和开放度明显回升，广东省人口流动最为活跃，长三角为主要就业吸纳地，河南、安徽、湖南为重要劳动力输出地；西部、东北以省内流动为主，边疆省份吸引力较低。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00163-6 ，2024年第3期

6. Wang, J., Zhang, G. & Tian, L. Reconstruction of China’s population age and education structure from 2000 to 2020—based on the data from the 5th to 7th national population censuses in China

研究基于三次人口普查数据，重构了2000-2020年中国分年龄和受教育程度的人口序列，有效修正了官方年龄结构数据中的偏差，并生成了劳动年龄人口教育水平的连续数据。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00161-8，2024年第3期

7. Tong Wu. Inflation and reproduction: the impact of inflation targeting on fertility in emerging economies

研究基于新兴经济体面板数据，采用双重差分法，发现设立了通胀目标制的国家相比未设立的国家，生育率下降幅度更小。通胀目标制不仅实现了价格稳定，还通过降低经济不确定性减缓了生育率的下行趋势。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00167-2，2024年第3期

8. Zhang, F., Li, J. & Lu, J. Potential impacts of population aging and artificial intelligence on households, living arrangements and sustainable development

研究探讨了人口老龄化与人工智能对家庭结构和居住安排的影响，并指出人工智能技术的适老化应用可在一定程度上缓解老龄化带来的家庭照护压力。

https://doi.org/10.1007/s42379-024-00168-1，2024年第4期

9. Liu, L., Wang, Q., Hu, Y. et al. Fertility intentions in Chinese families: a comparative analysis of spousal differences and influencing factors across family size

研究比较了中国家庭夫妻生育意愿的差异及其影响因素，发现妻子的意愿受个体、家庭和夫妻层面多重因素影响，而丈夫意愿主要受家庭层面因素影响，且配偶间的相互影响在多孩家庭中更为显著。

https://doi.org/10.1007/s42379-025-00183-w，2025年第1期

10. Deng, J., Deng, C. & Vicerra, P.M.M. Projecting the human capital stock from a health perspective among the young elderly in China, 2025–2035

研究预测了2025-2035年中国低龄老年人的人力资本存量，结果显示尽管低龄老年人口总量在2028年后开始下降，但其人力资本存量仍将持续增长，且健康对人力资本的贡献超过教育和工作经验。

https://doi.org/10.1007/s42379-025-00184-9，2025年第1期

11. Chakraborty, K., Goli, S. Economic impact of population aging in India, 1991–2050: evidence based on micro-simulation modeling

研究基于微观模拟模型，对印度人口老龄化的长期经济成本进行了分阶段测算。结果显示，印度在进入深度老龄化之前拥有约二十年的“机会窗口”，但若不及时调整社会保障体系，财政压力将在2040年后迅速放大。

https://doi.org/10.1007/s42379-025-00187-6，2025年第2期

12. Ayodeji, I.O. Empirical insights into South Korea’s persistent low fertility and the path forward for pro-natalist policies

研究运用马尔可夫转换模型验证了韩国低生育率陷阱的存在，并指出单纯延续现有生育支持策略已不足以扭转趋势，需从工作-生活平衡、性别平等和生育权利等更广泛层面推进改革。https://doi.org/10.1007/s42379-025-00188-5，2025年第2期