發(fā)布時間：2024-05-27 00:22

　　當前,人口老齡化成為我國社會發(fā)展的一個顯著問題。據測算,我國人口在“十四五”期間將會進入中度人口老齡化,在2035年左右進入重度人口老齡化。歷史和國際經驗表明,人口老齡化程度的不斷加深會引起社會經濟結構發(fā)生重大轉變,同時會給經濟增長帶來較為嚴重的沖擊。因此有必要探尋應對人口老齡化的有效之策。黨的二十大報告中強調發(fā)展人工智能可以培養(yǎng)新的經濟增長引擎,促進產業(yè)升級,推動我國經濟高質量發(fā)展。人工智能技術的廣泛應用,不僅能夠降低對勞動力的依賴,更可以提高社會全要素生產率,促進國家經濟發(fā)展。因此,在積極應對人口老齡化進程中,進一步探討人工智能緩解人口老齡化對經濟增長的不利影響尤為重要。本文首先對人工智能、人口老齡化與經濟增長相關的文獻進行了梳理和綜述,對我國經濟中三者的發(fā)展現狀進行特征事實描述和分析。在前人研究和我國特征事實基礎上,提煉思想構建包含人工智能和人口老齡化的經濟增長模型,研究人口老齡化和人工智能對經濟增長的作用。結合經濟增長模型,進一步詳細分析了人口老齡化抑制經濟增長的具體途徑,以及人工智能緩解人口老齡化抑制經濟增長的作用機理。得出兩個結論:一是人口老齡化會使勞動供給減少,會抑制資本...

【文章頁數】：60 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻綜述
        1.2.1 人口老齡化影響經濟增長的相關研究
        1.2.2 人工智能影響經濟增長的相關研究
        1.2.3 人工智能緩解人口老齡化影響的相關研究
        1.2.4 文獻評述
    1.3 研究內容與研究方法
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 研究方法
    1.4 主要創(chuàng)新點
    1.5 技術路線圖
第2章 相關概念與理論基礎
    2.1 相關概念
        2.1.1 人工智能內涵
        2.1.2 人口老齡化內涵
    2.2 理論基礎
        2.2.1 經濟增長理論
        2.2.2 人口老齡化和人口紅利理論
第3章 我國人口老齡化、人工智能與經濟增長的特征事實
    3.1 我國經濟增長特征事實
    3.2 我國人口老齡化特征事實
        3.2.1 老年人口新增多
        3.2.2 老年人口死亡率低
        3.2.3 老年人口規(guī)模持續(xù)擴大
        3.2.4 老年撫養(yǎng)比不斷提高
    3.3 我國人口老齡化與經濟增長相關分析
    3.4 我國人工智能發(fā)展現狀
        3.4.1 人工智能發(fā)展歷程
        3.4.2 我國人工智能發(fā)展現狀
第4章 人工智能緩解人口老齡化抑制經濟增長的理論機理分析
    4.1 基本模型
    4.2 人口老齡化對經濟增長抑制作用的經濟理論機理分析
        4.2.1 人口老齡化導致勞動力供給減少
        4.2.2 人口老齡化抑制資本積累
        4.2.3 人口老齡化不利于技術進步
        4.2.4 人口老齡化導致人力資本減少
        4.2.5 人口老齡化會抑制經濟增長
    4.3 人工智能緩解人口老齡化對經濟增長抑制作用的經濟理論機理分析
        4.3.1 人工智能有利于勞動力供給增加
        4.3.2 人工智能可以緩解資本積累速度下降
        4.3.3 人工智能有利于緩解技術進步減速
        4.3.4 人工智能可以緩解人力資本減少
        4.3.5 人工智能可以緩解人口老齡化對經濟增長的抑制作用
第5章 實證分析
    5.1 樣本選取與數據來源
    5.2 變量選擇與模型構建
        5.2.1 被解釋變量的選取
        5.2.2 解釋變量的選取
        5.2.3 調節(jié)變量的選取
        5.2.4 控制變量的選取
        5.2.5 模型的構建
    5.3 描述性統(tǒng)計
    5.4 回歸結果分析
        5.4.1 人口老齡化與經濟增長的回歸分析
        5.4.2 人工智能緩解作用的調節(jié)效應估計回歸
    5.5 內生性分析
    5.6 穩(wěn)健性檢驗
    5.7 異質性分析
第6章 結論與展望
    6.1 研究結論
    6.2 對策建議
    6.3 展望
參考文獻



本文編號：3982505