第三节 人口资源环境经济学的研究内容
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人口资源环境经济学研究的对象是人类生存与发展中资源与环境的有效利用与培育，它的主要研究内容可以概括为人口、资源、环境、协调。从当前人口、资源与环境经济学的学科体系来看，人口经济学、资源经济学、环境经济学等构成了该学科三个主要分支并起到支撑作用，但这三个分支学科分别在不同的研究领域。
一 人口迁移与人口空间分布
人口流动是中国改革开放40年以来规模最大、意义最为深远的地理过程之一[17]。人口流动在中国主要是指离开户籍地的人口，通常出于获得更好就业机会而离开户籍地，前往有更好经济活动前景的城镇。确切地说，人口流动是指人们在没有改变原居住地户口的情况下，到户口所在地以外的地方从事务工、经商、社会服务等各种经济活动，即“人户分离”，但排除旅游、上学、访友、探亲、从军等情形[18]。中国人口流动的主体是劳动力，尤其是农村劳动力，而促成农村劳动力大量从农村向城镇流动的重要原因有：第一，农村存在大量的剩余劳动力，使得大规模的乡城人口流动成为可能。第二，中国严格的户籍制度使得乡城之间的流动长期被限制，从而积蓄了大量的势能。自中华人民共和国成立以来，中国实行重工业化的产业发展政策，并且通过严格的户籍制度把城乡人口加以分隔，导致城乡发展存在明显差异，形成了产业结构和人口分布结构的严重扭曲，这也为改革开放之后农村劳动力向城镇流动提供了有力的动因，或者说是积累了很大的势能[19]。这种势能是推动人口流动的主要驱动力。第三，随着中国工业化的推进，城镇非农产业，尤其是制造业的发展需要大量的劳动力，在工业化的起步和发展阶段，随着大量流水线的推广，普通劳动力就能够胜任加工制造业的各个环节。1978年以来，以流动人口为主体的非户籍人口迁移成为中国人口迁移的主要形式[20]。
改革开放以后，以家庭联产承包制为核心的农村改革持续深入，农村剩余劳动力大幅增加，从国家层面来看，政策逐渐放宽，使农村劳动力向城镇转移成为可能。国家逐步允许农民从事商业及运输业，少量农村劳动力实现在城乡之间流动。1984年又进一步允许农民到附近的城镇打工，农村劳动力向城市转移的制度得以放宽。政策的宽松，使得越来越多的农村劳动力向城镇流动，并成为流动人口的主力军。自20世纪80年代中期以来，随着国民经济的快速增长、市场化改革的不断深化和人口流动管理制度和调控措施的不断变化，流动人口规模迅速扩大[21]。应该指出，20世纪80年代，尽管随着制度的宽松，迁移流动规模迅速扩大，远距离迁移大范围展开，但因农村非农产业、城市和沿海地区吸纳能力较强，流动人口与流入地的吸纳能力间未表现出强烈的不协调，流入地尚未感到强烈的多方位冲击。80年代中期可自由迁移流动以来，寻找就业机会是劳动力迁移的首位原因，其次才是寻求较高的收入、较好的工作环境和发挥个人才干的机会[22]。20世纪90年代以后，以劳动密集型产业为主的外向型经济逐渐壮大，人口迁移成为中国城镇化发展的重要主题[23]。
从流动人口的空间分布来看，多数研究都表明，流动人口主要聚集于东部沿海地区。利用“五普”数据，王国霞等研究了中国人口空间分布格局，认为地级及以上城市在迁移人口流动中占主要地位，其中百万规模级别以上城市在人口迁移中地位尤为显著；县级市间迁移人口规模差异显著，东部地区县级市平均迁移规模要大于西部和中部[24]。同样基于“五普”数据，分区县研究中国流动人口的空间分布格局，刘盛和等通过采用复合指标法，认为中国流动人口活跃区主要集中分布在东南沿海和北部沿边地带，而非活跃区主要分布在中国中西部地区[25]。这种格局与其自然环境、人口密度及经济社会发展水平的区域差异关系密切。
人口通过迁移而形成集聚，从而改变了人口空间分布。改革开放以来，中国的人口迁移不仅日趋活跃，而且其空间格局亦发生了重大变化[26]。人口的迁移与投资密切相关。区域之间由于地理位置的不同，其生产和运输成本也不同，由此影响投资进而影响人口的空间分布，因为劳动力总是与资本密切关联。交通便捷、运输成本低廉的地区，如河谷、平原、沿江和沿海区域等，具有良好的区位优势，容易形成人口和产业的聚集，从而逐渐改变人口的空间分布。历史上集镇和城镇的兴起，也主要源于其优越的地理位置。工业化时代，区位优势在投资的地域选择上可以得到最充分的体现，港口城市最容易吸引资本[27]。
在20世纪80年代末，全国大多数地区仍以本地人为主体，人口的大规模迁移尚未发生，换言之，在20世纪80年代前期影响人口迁移流动的原因明显以社会原因为主，准确地说，1987年前，在跨省迁移人口中，仍以户口迁移及社会原因为主[28]。如受社会原因影响而引发的省际迁移人数几乎占迁移总数的60%，而经济原因的影响显然小得多[29]。可以说，20世纪80年代中国人口的空间分布格局反映了传统自然地理条件的影响，是农耕社会条件下人口自然集聚的结果[30]。
社会经济的发展，尤其是现代工业的发展创造了大量的非农就业机会，因而促进了人口的大规模迁移，城市得以迅速发展，且外来人口比例不断提高。中国沿海地区工业化的大力兴起和发展，促进了沿海城市的发展，恰恰印证了投资、工业化、人口迁移和城市兴盛之间的密切关系。沿海地区的经济增长很大程度上依赖于外资的引进。研究表明，FDI的空间分布在很大程度上决定了流动人口的空间分布[31]。FDI对于区位和交通条件尤其敏感，其分布具有高度的空间集聚趋势，影响FDI空间分布的重要因素包括基础设施、教育水平和沿海区域等[32]。
随着改革开放，中国人口的迁移已演变为以受经济原因影响为主导的经济型迁移，因而与经济发展的关系越来越密切，对经济发展的作用也越来越明显。在市场的主导作用下，人口迁移的流向分布反映迁移人口用“足”对区域发展活力及经济增长趋势投票的结果。理性和智慧总是促使人们选择迁向那些经济增长快、就业机会多、收入水平高、充满发展活力的地区[33]。但同时，地缘因素不可忽略，研究表明，人口流动遵循空间衰减效应，以近域发生为主要特征，地域相邻省份关系更加紧密[34]。
可见，人口的迁移逐渐改变着人口的空间分布格局，促成了人口的集聚，推动劳动力和人才的集聚，影响区域经济增长[35]。中国省际人口迁移表现出明显的地理集中性和强烈的空间差异。中国人口省际净流入主要是从中西部流向东部[36]。2000—2010年全国户籍人口分布重心向西南方向移动[37]，而常住人口分布重心向东南方向移动了12.93千米，表明人口整体向东南方向流动。2000—2010年中国城市人口密度、自然增长率、流动人口、常住人口的空间分布尽管发生了较明显的变化，且这种变化与城市群的分布、发展密切关联，但仍未突破以“胡焕庸线”为界的中国人口空间分布总体格局[38]。
人口流动引发人口集聚的空间异质性，并对不同地区经济增长、产业结构都产生影响。王玥的研究表明人口集聚总体上对产业结构升级具有显著的促进作用，随着城市人口规模的扩张，人口集聚对产业结构升级的作用力有一个先强后弱的变动趋势；分区域看，人口集聚的产业升级效应存在显著差异，中部地区人口集聚对产业结构升级促进作用最大，而西部地区则最小[39]。田伟测算了1979—2014年人口红利对中国经济增长的贡献，TFR生育政策调整可以在一定程度上减弱劳动年龄人口比重下降对经济增长的不利影响，但显著提高TFP增长速度是实现经济持续增长的关键，中国将最早于2024年，最晚于2026年跨越中等收入阶段进入高收入阶段[40]。
“胡焕庸线”是中国自黑龙江瑷珲至云南腾冲呈北东—南西走向延伸的人口密度分界线，其形成和发展与自然条件诸如地形、地貌、气候、水文等要素密切相关，更与社会、经济及人类活动相关。面向中国的经济与社会可持续发展，李克强总理提出了“胡焕庸线”“该不该破？能不能破？如何破？”三大问题。郭华东等基于空间信息和相关时空数据的综合分析，通过典型地区的实地调查，提出了“胡焕庸线”应该破及其依据、“胡焕庸线”可以破及其理由、破解“胡焕庸线”的科学思路三点认识[41]。
2014年以来，东北经济增速垫底和人口外流引起了广泛关注。刘志敏等的研究显示，东北地区1990—2010年人口变化的空间特征表现为人口增长率低于全国平均水平且增速趋缓，人口南移已是东北地区人口空间演变的主要趋势，人口分布的“核心—外围”梯级格局表现出“极化”发展态势，人口空间分布的非均衡性加剧，大部分地级市市区人口快速增加，而中心城市周边市县、资源型市县以及边境市县的人口则不断减少[42]。
大都市圈职住空间关系对城市的交通、资源和环境产生深远影响。张纯等以北京为例，运用分街道的人口普查数据以及经济普查数据，分析职住空间关系特征及其变化[43]。结果显示，2000—2010年市区和郊区的居住密度同时增加，开始呈现郊区化、多中心发育的特征；就业却更加向城市中心集中，不足以形成多中心就业的格局。
人口集聚也受到拥堵效应的影响，人口集聚与经济增长呈现倒“U”形关系。王智勇利用中国城市数据进一步验证了“威廉姆森假说”，即人口集聚与经济增长的关系，研究表明人口集聚与经济增长之间均呈现倒“U”形曲线关系[44]。在2005年以后，人口集聚对经济增长的作用已经不显著。杨东亮和任浩锋以2000—2015年省级数据为样本，根据人口集聚地区人口规模大和人口密度高的特点，利用人口密度的区域倍数指标来测量中国人口集聚水平，分析其变动特征，人口集聚对区域经济发展水平具有显著的正影响，人口集聚程度每提高1%，区域经济发展水平将提高1.064%，西部地区人口集聚的经济效应最大，资本和外向型经济发展水平对区域经济发展也具有显著正影响[45]。
城市化进程受到规模经济外部性的影响。集聚经济在户籍制度改革背景下通过金融外部性和技术外部性两个互补性机制带动了大规模的农村劳动力向城市流动，推动了中国城市化进程[46]。金融外部性和农村劳动力流动规模之间存在“U”形关系，技术外部性和劳动力流动规模之间存在显著的“∽”形非线性关系，在“集聚—户籍”两种力量博弈中，城市集聚经济主导了中国城市化进程。因此，进一步进行户籍制度改革、发挥集聚经济机制作用有助于实现中国城市化目标。
二 城镇化、都市区与城市群
自2015年以来，特大城市问题就成为人口学和经济学研究的一个热点话题，其中，人口调控与管理是特大城市的主要问题，此外，流动人口的融入问题逐渐成为新的热点。谭日辉的实证结果表明[47]：一是特大城市本地居民对外来人口的社会包容度较高，但仍有进一步提升的空间。二是特大城市本地居民对外来人口的社会包容度存在显著差异。具体而言，年龄越大，居住年限越长，社会包容度相对越高；文化程度、收入水平处于中间状态的居民，社会包容度相对较高；职业为事业单位的工作人员，民族为汉族，政治面貌为群众的社会包容度相对较高。为促进本地居民与外来人口的社会融合，推进新型城镇化建设，必须优化顶层制度设计，实行更加包容的社会政策；积极动员社会力量，营造良好的社会包容氛围；积极推进包容性社区建设，改善双方互动模式。
汪自书等以可能满意度模型为基础，综合考虑水资源、大气环境、能源和水环境四个方面的指标，通过资源环境承载力的多目标—多情景决策模型对北京市人口综合承载力进行测算。测算结果表明：水资源、大气环境和水环境对人口的限制较大，综合考虑可持续发展能力，北京市2020年最佳的承载人口为2250万；在适当提高可能满意度值，降低经济代价的情况下，可接受的人口规模为2200万—2500万[48]。郭莎莎等以北京为例探索城镇化与资源环境之间的耦合关系，北京城镇化进入了后期成熟阶段，人口、经济和社会城镇化均呈现较高水平且具有增速放缓的特征，人口城镇化率从79.05%上升到86.51%[49]。资源消耗总量仍在不断增加，而环境污染的治理效果相对较为明显，工业废水、工业固体废物等污染物排放量趋于降低，城镇化发展的资源环境压力总体处于中等水平且呈波动性逐步上升趋势。
特大城市以北京、上海和广州最具代表性。王莹莹和童玉芬的研究表明，首都圈“中心—外围”的人口空间分布格局是一系列集聚力和离散力“博弈”和“对抗”的结果，中心超大城市已处于工业化发展后期，对高端劳动力和为高端劳动力服务的低端劳动力均有较大的需求，而首都圈外围城市还处于工业化初期或中期阶段，资本密集型产业仍是主导产业，对人口和劳动力的吸纳能力弱[50]。
人口过多地在城市空间集聚，引发拥堵、环境污染等大城市病，不利于集聚效应发挥。大城市，尤其是特大城市面临人口调控的政策需求。中国特大城市人口调控已经在实践中走过多年，然而学术界对于人口调控基础理论的研究还不够系统和深入，在很多基本问题上也缺乏共识。童玉芬认为大城市避免陷入人口决定论，应注意人口调控目标的多元性，防止人口调控中的政府失灵，注意产业疏解与人口疏解的协调一致，以及在调控手段中注意避免直接行政干预，要在城市治理中采用经济法律手段进行调控等[51]。刘厚莲则认为特大城市人口调控不能仅着手于特大城市，还需放眼于特大城市所在的城市群[52]。引导人口合理分布是特大城市人口调控的核心所在。重视特大城市的中心城区与边缘城区、城市副中心、卫星城协调发展，以及特大城市与周边中小城市协调发展。提出特大城市和城市群两个维度，产城融合和社会融合两个重点，政府、市场和社会等多元主体的人口调控新格局，为特大城市人口调控提供实践指导。
越是大城市，人口的空间分布，即空间格局问题也就越突出。以北京为例，为促进首都经济与人口资源环境协调发展，城市空间结构优化是很重要的一个着力点[53]。借鉴国际经验，未来北京市空间结构优化，要“疏堵结合”。一方面，要限制中心城区的再开发，禁止大型公建项目、商业项目、商品住宅项目等的开发建设，防止中心城区继续“摊大”和“摊厚”，避免人口、产业等功能向中心城区再集聚。同时，要积极引导中心城区的医疗资源、教育资源等公共服务资源以及大型公交枢纽等搬迁，推动中心城区人口和功能向城市“副中心”“新城”疏解。另一方面，从土地资源利用的角度来看，土地的供应要适合人口发展的需要和人口空间的变化趋势。王朝华认为，应实现土地的集约利用程度。开展集体建设用地集约利用工作，实现城乡土地资源合理衔接[54]。扩大在城乡接合部地区利用集体土地建设公租房的试点。构建有利于城镇功能发挥的用地布局，实现土地的复合化利用。
2010年以来，大都市人口发展出现一系列新特征，如人口增速下降，但规模依旧庞大、外来劳动力减少、人口老龄化加速等。从北京市的情况来看，在经济新常态背景下，这些人口新趋势加剧了大都市人口、经济与资源环境之间的矛盾，与新常态对经济结构优化的要求不相适应：中心城区人口—经济聚集效率低，外来人口就业集中在低效率行业，未能满足经济新常态下向创新驱动转型和产业升级的要求；经济发展尚处于“回波效应”期，既不利于北京市经济结构优化和人口疏解，也将不利于京津冀一体化进程；雄安新区的设立为北京市人口数量控制和结构调整提供了契机[55]。
在都市圈内人口的空间分布呈现出一定的圈层结构，这是由城市化和全球化的发展、人口流动的日益频繁以及房地产行业的市场化进程等因素导致。梁辉等利用人口普查数据研究了武汉城市圈人口社会空间的分异情况，认为存在着经济属性分异与社会职业分异，两者存在一致性，城市圈内一定的经济层级与产业梯度直接决定了各城市不同职业人群的比重与聚集程度[56]。
城市体系中的城市规模分布问题作为区域经济学一个重要的研究课题，学者们对其展开了大量研究。其中，齐普夫定律是被广泛采用的一种测量方法，该定律描述了现实城市体系中城市位序与人口规模之间的经验关系，该定律实际上意味着大城市的人口集聚特征。在齐普夫定律之外，学者们利用各种方法和数据去研究不同规模的城市增长率有何差异，特别是从更长的时间（如60年以上的长时间）来看这种趋势，许多实证研究发现城市规模分布随时间变化是保持稳定的，即各种不同规模的城市，它们的增长率基本保持一致。
有关中国城镇化过程中不同规模城市的发展战略一直存在争议，即到底发展什么规模的城市对中国来说是最有利的。王小鲁和夏小林认为，中国规模在100万—400万人的大城市净规模收益最高[57]。有的研究提出，城镇化优势正在从特大城市向中型城市转移，中国的城镇化以发展中型城市为主，将带来更大效益。又有研究则明确将优化的城市规模定位于人口250万—700万的中大型城市与大城市。也有研究认为应控制大城市的无序蔓延发展，促进中小城市与大城市相连接，进而形成多中心、网络化的城市空间结构[58]。许多学者认为，城市规模越大，其效率越高，表现为规模越大的城市综合要素生产率更高，也就是城市的集聚效应，更多的学者们从实证的角度对比给予了证实[59]，据此推论，中国大城市及特大城市的城市规模偏小。进一步的研究表明，城市规模对劳动生产率的促进作用并非线性的，城市规模的扩大，有其集聚经济的特征，但同时，当人口规模越来越大，城市中的交通成本和租金成本上升，这些成本的上升会限制城市规模的不断增大，因此，在城市规模与劳动生产率之间又呈现先促进后抑制的倒“U”形特征。这一点，不仅得到理论上的论证，而且逐渐得到实证的检验，而且，利用这种倒“U”形特征，可以得出最优的城市规模。而中国的数据也同样对此有印证[60]，且目前中国越来越多的城市处于最优规模附近水平[61]。
城市生产效率的提高与产业结构密切相关。卫平和余奕杉基于地级市面板数据的研究表明，产业结构合理化对城市经济效率提高具有显著正向作用，但产业结构高级化对城市经济效率的影响则受城市规模的制约[62]。柯善咨和赵曜认为城市规模对生产率的影响与产业结构有关，不同产业结构城市的最优规模差异较大[63]。但也有研究认为产业间的差异较小，制造业、服务业以及制造业与服务业不同组成部分形成的协同集聚对城市绿色全要素生产效率表现出相同的“U”形关系，但是基于制造业与服务业协同集聚的拐点与低端服务业拐点相差不大[64]。魏守华等的研究表明，城市规模对服务业生产率的影响呈倒“U”形特征[65]。随着城市等级的提升，生产性服务业对城市生产率的影响逐渐增大[66]。
可以说，集聚效应是中国大城市生产率优势的基本原因[67]，城市集聚对于劳动力尤其是高技能劳动力的工资水平有促进作用[68]，因此要素在城市层面的集聚有利于效率提升和经济增长。然而，在增长的后期，人口进一步向大城市的集聚则不利于经济增长。研究表明，城市规模对动态产业集聚的净效应在短期内显著为正，即现阶段的集聚效应仍大于拥挤效应[69]。
城市规模的扩大，一方面体现为城市人口的增加，即数量的增长，另一方面往往还体现为城区面积的不断扩大，也即空间的蔓延。围绕城市蔓延与劳动生产率的研究，国内外都有许多文献，多数学者认为城市蔓延会降低劳动生产率[70]，但就业密度的提高则有利于提高劳动生产率，原因在于城市蔓延使得通勤时间变长，“面对面的交流”变得更费成本等。不过有学者从运输成本降低和通信技术发展的角度对此提出质疑，交通成本下降促进了城市间的贸易，同时也推动了产业化过程及各城市的专业化，从而大城市人口增加的幅度更大。因此，从集聚经济的角度来看，对密度过高的城市而言，城市蔓延可能利于生产效率的提高，而且，信息技术的发展并不能取代近距离交流。
中国的城市规模分布不仅受到市场驱动力的影响，更主要的是受到政府政策的影响[71]，而以户籍为核心举措的严格人口流动限制，使得中国大部分城市是被低估的[72]。此外，不同层级的城市得到的政策支持力度也不相同，高等级城市能够在资金补贴、外商直接投资以及进出口的开放程度等方面享受到中央政府的权力和优惠政策分配产生的不均等“偏爱”[73]。而这些也都有可能会对城市规模的变化形成一定的影响。研究表明，城市行政等级的首要影响在于促进城市发展，扩大城市规模[74]。
如果采用人口密度来衡量城市规模，那么城市规模的扩大与城市蔓延又有一定的关系，如果城市平均密度高，说明城市区域内经济要素集聚的倾向大，城市蔓延的可能性较低[75]。
总体而言，中国城市规模分布的合理性问题至今仍没有统一的结论。城市规模与产业结构有密切关系，并且会随着产业结构的变迁产生不同的最优规模。此外，不同产业结构之间的密切配合以及产业的渐进演变在现有的研究中并没有得到重视，不同主导产业的城市对最优城市规模的要求也不尽相同，而且不同产业对人口在城市的空间分布的要求也不相同，这些问题尚缺乏细致的研究。
三 人口与经济
人口作为生产要素对经济增长的影响一直是近年来的研究重点，已有研究主要将劳动年龄人口比重、人口出生率、人口抚养比等纳入分析框架研究人口结构变化对经济增长的影响，并未考虑劳动年龄人口内部结构和人口质量变化对经济的影响。
劳动者从一个地方流动到另一个地方，一个最重要的原因是有更好的就业机会和更高的工资。就业是民生之本，是居民获得经济收入的最重要来源，因此，有更高的工资和更好的就业机会通常能够吸引人口流入。而且，劳动者从农村转移到城市，从小城市转移到大中城市，通常都会得到信息和技术外溢给自己带来的好处，即通常来说，他们能够获得更丰富的信息，并常常有可能得到技能培训，或者通过“边干边学”，从而无形中增强了自身的人力资本水平，这使得他们能够获得比以前更高的劳动报酬。而且，由于大城市市场的多样化远超中小城市，对劳动者个体而言，他们所具有的人力资本和技能可以得到更充分的发挥。由于区位、政策和基础设施以及人才储备等因素，相比于中小城市，大城市（集聚）具有更充分的“干中学”效应，而且，劳动力在大城市学习新技能的时间更短，进而人力资本水平提升更快，这也是工资溢价的来源之一，大城市中更多样的消费选择和居住适宜性，对高技能劳动力更有吸引力，进而吸引劳动力或企业向城市进一步集聚。此外，正是大城市的这种规模和集聚效应，使得高生产率的劳动者更倾向于在大城市集聚（选择效应），一些高技术和高科技的行业，也只有在科研院所相对密集的大城市，才有可能获得更多的就业机会，另外，文化创意产业也只有在一线城市才具备相应的人才需求，故而这些大城市也成为高劳动生产率的劳动者向往的聚集地，这也是造成城市工资溢价的一个原因。更重要的是，高技能劳动力聚集在同一个城市时，不仅会提高个人自身的生产率，也会促进整个城市的生产率。
从生产和运营的角度来看，产业在城市的集聚也有助于提高劳动生产率，这主要是得益于产业集聚形成的溢出效应。在城市内部，由于市场范围的扩大，厂商可获得投入品的途径更为广阔，从而在发挥规模经济优势的同时降低了生产成本；大城市由于相对密集的科研院所，也对企业形成有力的技术支持，企业和劳动力的匹配更为容易，科技创新成本的转化也更加便捷，从而降低了彼此之间的搜寻成本[76]。而且，由于地理上的集聚，企业还能够共享所投入的生产要素、厂商生产所投入的中间产品，以及分担风险，从而降低生产成本。
可见，无论是劳动者个人，还是企业，实际上基于自身利益的考虑，都对大城市有着强烈的偏好。其结果是，大城市的规模越来越大，而且无论是从人口，还是从生产占全国的比例来看，都是较为显著的。事实上，全球一半以上的生产活动均聚集在大城市内部[77]，因而，人口和产业在大城市的集聚实际上是全球的普遍现象。许多研究也都证实，人口集聚与经济集聚表现出明显的区域一致性。王胜今和王智初以2000—2015年中国省级常住人口规模和经济发展水平数据为样本，根据空间四分位图和莫兰指数识别中国人口和经济分布的空间特征，发现中国人口和经济在省级层面上都是高度集聚的，其中，经济集聚程度要高于人口集聚程度[78]。人口流动的一些特征还包括了流动人口向城市群和城市群中心转移。颜姜慧和朱舜选择人口发展方程和Logistic增长模型预测湖南省和长株潭城市群2016—2030年的人口总量和城市化率，发现农村人口转移空间向城市群集聚，城市群是引导农村人口转移的“牵引力”[79]。王莹莹和童玉芬指出，当前首都圈人口空间分布总体上呈现以京津为中心向外围递减的格局[80]。而刘爱华的研究进一步表明，京津冀地区人口向京津中心城市集聚既有历史和人口因素的影响，更主要的是经济发展尤其是第三产业发展水平差距以及社会公共服务政策和水平导致的[81]。另外，流动人口的集聚性和示范性也强化了京津冀地区的人口分布格局。
城市公共品供给水平对城乡人口流动的概率具有显著的正向影响。李一花等的研究发现，公共品供给对人口流动的正向影响存在结构差异和地区差异[82]。考虑到户籍管制因素后，公共品供给对人口流动仍然存在显著影响。因此，减小不同城市间的公共服务的差距，尤其是医疗教育等事关民众切身福利的基本公共服务的差距，有利于引导城乡间人口流动，对优化城市布局和构建合理的城镇体系也具有重要的现实意义。
城市公共品主要包括教育、医疗、交通基础设施、文化娱乐等，医疗卫生和教育是当前流动人口关注度更高的福利项目，其中，教育资源，尤其是基础教育资源对流动人口的吸引尤为突出，他们构成教育迁移的主体。在流动人口大军中，教育迁移的比例不断提高，教育迁移成为人口集聚的一个重要原因。王智勇利用1989—2010年地级市面板数据，采用系统GMM方法，提出基础教育与人口集聚之间先后呈现倒“U”形和“U”形关系，表明基础教育规模显著影响了人口集聚，而教育迁移成为促进人口集聚的一个新动力，特别是在2005年以来，教育迁移加速了人口集聚的趋势[83]。因而，在建设新型城镇化以及大都市疏解人口过程中，应充分重视基础教育的引导作用，促成人口集聚与疏导人口合理布局。
城市群是城镇化的一种高级形式，人口与产业的耦合度方面的研究一直也是近年来的一个热点话题。曾鹏和张凡以中国十大城市群作为研究样本，采用熵权法、耦合协调度模型评价方法等对数据进行充分的挖掘与计算分析，分别对十大城市群以及所包含城市的“产业—人口—空间”耦合协调度进行测算，结果表明十大城市群“产业—人口—空间”耦合协调度总体上较为理想，但是各个城市群包含城市的“产业—人口—空间”耦合协调度存在显著差异[84]。
顾和军和李青通过“五普”和“六普”数据以及各年统计年鉴相关数据，利用队列要素法预测了“全面二孩”政策对中国2017—2050年劳动年龄人口数量和内部结构的影响发现，“全面二孩”政策的实施虽然无法改变未来劳动年龄人口总量下降的大趋势，但是能够减轻劳动年龄人口数量下降的程度[85]。
四 资源环境承载力
环境承载力是指在未来不同的时间尺度上，以预期的技术、经济和社会发展水平及与此相适应的物质生活水平为依据，一个区域利用其自身资源所能持续稳定供养的人口数量[86]。
依据上述定义，环境承载力或人口容量需界定一个具体的区域范围，并综合考虑能源、土地、大气、水、经济等多方面资源测量人口容量。薛英岚等以北海市为例，以环境承载力的几个主要分量作为人口规模的限制因子，分别计算各限制因子约束下的适度人口规模，根据木桶原理，取最小值作为环境承载力约束下的城市适度人口规模。该文的计算结果表明，能源和大气环境、水资源和土地资源承载力均不会限制人口规模；在不排海情景下，水环境容量明显不足，在排海情景下，COD和NH3-N的环境容量对应的适度人口分别为133.05万和153.72万，仍无法满足北海市水环境功能要求，所以测定北海市的适度人口规模取决于水环境容量，具体为130万—150万[87]。张庆红基于综合承载力构建适度人口模型测算了新疆2000—2013年的适度人口，依据这一规模，张庆红认为新疆人均生态赤字较高，人地矛盾相对较小，目前的人口规模基本合理，从维护经济、资源和生态环境协调稳定的角度来看，新疆已没有人口增长的空间。今后需要合理控制人口增长，改变生产和消费模式，注重生态保护，合理利用资源，以提高适度人口规模容载能力[88]。超大城市的人口规模控制是近年来的热点问题。汪自书等以可能满意度模型为基础，综合考虑水资源、大气环境、能源和水环境四个方面的指标，通过资源环境承载力的多目标—多情景决策模型对北京市人口综合承载力进行测算。测算结果表明，北京市2020年最佳的承载人口为2250万；在适当提高可能满意度值，降低经济代价的情况下，可接受的人口规模为2200万—2500万[89]。黄贤金和周艳阐述了江苏沿海地区资源环境现状及特征，测算并分析了这一地区资源环境承载力的基本状况，结果表明，由于江苏沿海地区进入了人口慢速增长时期，因此，规划人口规模和预测人口高值出现的可能性不够大，水、土地资源和环境容量是江苏沿海地区发展的主要限制性要素，2020年该地区资源环境承载力受制于环境容量的“短板效应”，人口规模将超载10%—14%；2030年该地区资源环境承载力受制于水资源这一“短板”，人口规模超载6%—10%。2020年、2030年江苏沿海地区的人口承载均表现为低超载状况[90]。
承载力理论的发展主要表现在对种群和生态等各种承载力以及以社会经济为承载对象的区域承载力等的研究上。实际上，各种承载力研究的最终落脚点总是某个区域，因而区域承载力在承载力研究中占有突出的位置。由此可以进一步衍生出区域承载力、城市承载力和城市群承载力等细类研究领域。中国学者认为：首先，承载力是相对于一定区域的资源、环境以及人力资本等在内的支撑要素，强调了区域的特征；其次，承载力必须相对于特定的技术条件及与该技术水平对应的合理的人类作用于支撑要素的方式，强调了技术水平的约束；再次，承载力必须相对于特定的消费习惯或消费水平，强调了消费的影响；最后，承载力必须包含可持续性的要求，强调了可持续性。
人口承载力研究的思想萌芽可追溯到马尔萨斯的人口理论，马尔萨斯认为人口增长率与食物增长率存在不一致性，建议通过不婚、节欲等方式减少人口数量，从而保持人口适度规模。1985年，联合国教科文组织提到，一个国家或地区的人口承载力是指在可以预见的时期内，利用本地能源、自然资源、智力、技术等条件，在保证符合其社会文化准则的物质生活水平条件下，该国家或地区能持续供养的人口数量。
张燕和张喜玲对城市人口承载力的研究进行了综述，认为当前人口承载力研究缺乏公认的理论基础与统一的研究方法。今后要加强以下几个方面的研究：一是人口容量的内涵与外延探讨；二是人口容量的研究方法和指标体系规范化；三是开展综合性、跨学科的人口容量研究，加强自然科学和社会科学之间的合作[91]。
从土地人口承载力的角度出发：岳文泽等选取杭州市的地形条件、土地利用类型、区域开发强度和生态环境敏感性为评价因子，采用主成分分析法确定权重并进行综合评价[92]。结果表明，杭州市分为高度敏感区、中度敏感区、一般敏感区和非敏感区四大类，其生态敏感程度由市中心向外围递增。梁海艳等以整个云南省的粮食产量、国内生产总值来代表影响人口地理区域分布最大的两个因子，评价了云南省129个县（市、区）的人口承载情况[93]。
从水资源人口承载力的角度：郭维利用系统动力学方法对成都市的水资源人口承载力进行分析，针对成都市的过境水资源、蓄水工程增量等供水因素的相互作用模拟仿真了人口承载力，得到2020年最佳总水资源承载人口为1263.12万，2020年生活供水承载力人口为1448.73万[94]。钟世坚认为珠海的降雨年内分配不均，并且陆地少而海域多的地理状况不利于蓄水，造成季节性水资源供需紧张，通过估算水资源可承载的人口数量，寻求人口发展与资源环境承载能力相适应的水平[95]。
从生态人口承载力的角度出发：有学者选用生态足迹法对青海的东部地区、环湖地区、柴达木地区和三江源地区的生态环境承载力进行分阶段的评价和预测，并在此基础上提出对策，为制定青海全省城镇化发展规划提供基础与依据[96]。
从经济社会发展人口承载力的角度出发：李新运等从社会发展和经济发展两个角度分析山东省在建成全面小康社会和实现基本现代化时经济社会发展的人口承载力，经济发展子系统选取了地区生产总值、居民收入、劳动就业3项指标，社会发展子系统选取了教育、卫生、住房、文化和养老5项指标，测算2020年和2050年各要素的人口承载量[97]。
城市环境承载力研究一直是研究热点。环境承载力或人口容量需界定一个具体的区域范围，并综合考虑能源、土地、大气、水、经济等多方面资源测量人口容量。
牛方曲等对国内外资源环境承载力相关研究进行了系统的回顾，以人口总量为出口界定了资源环境承载力概念，在此基础上对资源环境承载力评价方法研究进行了展望，总结分析了资源环境承载力评价方法存在的不足。建议将区域社会经济同人口、资源、生态环境予以集成，开展综合评价的理论方法研究[98]。王羽和王宪恩基于生态文明理念，分析了经济社会与资源环境耦合模式与演化过程，提出促进经济社会与资源环境耦合协调发展的政策思路。加快转变经济发展方式，积极发展第三产业及战略型新兴产业；提高人口素质，提升城镇综合实力；发展清洁能源，提高能源利用率；保护自然，推进区域生态文明[99]。
薛英岚等以北海市为例，以环境承载力的几个主要分量作为人口规模的限制因子，分别计算各限制因子约束下的适度人口规模，根据木桶原理，取最小值作为环境承载力约束下的城市适度人口规模，测定北海市的适度人口规模取决于水环境容量，具体为130万—150万[100]。张庆红基于综合承载力构建适度人口模型测算了新疆2000—2013年的适度人口，依据这一规模，张庆红认为新疆人均生态赤字较高，人地矛盾相对较小，目前的人口规模基本合理，从维护经济、资源和生态环境协调稳定的角度来看，新疆已经没有人口增长的空间[101]。
一些学者专门针对一种资源测量其可容纳的人口规模，如土地资源或耕地资源。吕秋俊和李晓结合成都市2003—2012年耕地资源、粮食与人口动态变化特点，分析其现实耕地资源生产潜力和人口承载力；以2016—2020年为目标年，运用GM（1，1）灰色系统预测模型对耕地面积、粮食单产、人口等的发展趋势进行预测[102]。何朝凤以贵州省2000—2014年的粮食播种面积、粮食产量和人口数量为数据基础，采用土地人口承载力计算公式对贵州省的土地人口承载力进行了计算，指出2000—2014年贵州省的土地人口承载力处于超载甚至严重超载状况[103]。常立新和王学文依据赤峰市近年来耕地、人口、粮食的基本情况，应用灰色系统模型，对该市的耕地资源人口承载力进行预测[104]。康立和王国梁分析安徽省耕地变化情况，利用PER模型，计算了安徽省1998—2013年的环境人口容量[105]。
区域承载力的研究延续了前几年的热度，成为人口资源环境经济学研究的一个重要热点问题。而区域的大小则因研究对象的不同而有差异。流域、城市群和城市等，都作为承载力研究的地理范围。宋艳春等针对鄱阳湖生态经济区综合资源承载力的研究以县（市、区）为评价单位，采用状态空间法对全区的资源环境承载力进行综合评价[106]。结果表明，当前全区生物资源较丰富，大气、水环境质量良好，地质环境整体较稳定，制约因素主要为土地资源、水资源和矿产资源；全区资源环境承载力表现为可载状态，但部分县（市、区）表现为超载状态。
人口与资源环境能否协调发展是区域可持续发展研究的重要组成部分。人口规模、人口结构和人口空间分布等人口发展状态以及个人、家庭和社会行为的文明程度直接关系到自然资源开发和生态环境维系程度。人口数量增长、居民消费水平升级促使消费品需求迅速增长，因而，消费作为社会再生产的主要环节和根本动力才是加重资源环境压力的根本原因。杨莉等采用生态足迹方法，对青海省城乡居民及城镇不同收入组居民消费足迹及区域生态承载力进行评估，分析人口与资源环境协调发展中存在的问题[107]。结果表明，生活消费占用土地结构与生态承载力结构不对等，存在生态结构赤字，是区域人口与资源环境协调发展的限制因素。
面对资源环境约束不断增强、产业转型升级不断推进的区域背景，迫切需要综合资源环境承载力和经济发展态势等对合理人口规模进行预测，以协调人口发展与资源环境承载能力、产业转型结构调整之间的关系。李平星和孙伟以无锡市区为例，核算土地资源人口承载力与不同时间阶段经济合理人口规模，分析土地资源人口承载量与经济合理人口规模之间的关系[108]。结果表明，无锡市区人口仍将稳步增加，外来人口仍将是常住人口增量的主体，但增速趋缓。而为了减缓人口总量增加和资源环境承载力之间的矛盾关系，一方面要提高劳动产出效率，通过技术进步等方式减少对劳动力要素的依赖；另一方面要加快产业结构转型，通过大力发展服务经济，缓解以产业工人为主导的外来人口结构，限制人口总量的过快增长。
现阶段，城市群已成为中国参与国际竞争和促进区域经济发展的一个新载体，然而，较高的经济集聚程度不可避免地会引发资源过度消耗、生态破坏、环境污染等问题。因而，随着中国城市化进程的加快，针对城市群资源环境承载力的研究工作也就越发突显其重要性和必要性。张学良和杨朝远从空间和经济效率的角度给出城市群资源环境承载力的定义，并对2011年中国城市群资源环境总量、资源环境效率、环境TFP以及城市群资源环境承载力进行了分析，结果表明，中国城市群资源环境承载力总体上呈现出“东高.西低”的阶梯状空间分布格局[109]。
由于中国人口总量大，资源总量有限，按照传统承载力计算方法，依据国际标准衡量出的中国资源可承载人口数量几乎总是低于实际人口数量，从而得出人口超载或者严重超载的结论。但这一结论并不能很好地指导实践。因而，相对资源承载力的概念也就应运而生。朱宝树、黄宁生和匡耀求、刘兆德和虞孝感、景跃军等学者先后提出了相对资源承载力的概念和计算框架[110]。孙慧和刘媛媛对相对资源承载力模型进行了拓展，并以新疆各地区为研究对象，把新疆与全国、西北5省份、西部10省份和东部10省份加以对照，进行了实证分析[111]。结果表明，新疆总体上处于人口承载相对富裕的状态。
五 人口资源环境协调
人口对于资源环境的影响，往往通过一定的消费行为、生产方式等经济因素起作用。人口、经济和环境问题日益受到关注，环境问题的产生及解决与人口和经济发展密不可分，采用可持续性的方式促进经济发展是相关研究的目标。
人口通过经济发展方式对资源环境产生影响。高新才和金梅对甘肃人口、资源、环境、经济四个子系统进行系统仿真分析[112]。结果表明，传统的甘肃经济增长方式尚需改进，人口膨胀及其带来的巨大资源环境压力，废弃物资利用程度低，资源消耗大，抑制了甘肃经济的快速发展；同时经济结构的不合理，工业化发展水平低，必然又会造成资源的浪费。肖周燕对比分析了2000年和2008年人口与经济发展的环境效应变动情况，经济发展的环境效应最大，其中，经济规模的环境总效应在增强，且明显大于经济结构的总效应，而结构总效应有所减弱[113]。生产技术的环境总效应近十年来有所减弱，但环保技术对环境的总效应却在不断增大。人口与资源环境发展的研究主要集中于协调度的研究，张钰雯和尹春华则以协同学理论和种间竞争模型为基础，构建人口与资源环境系统的评价指标体系和协同演化模型，并对模型进行相应的分析，以北京市2003—2012年人口与资源环境的统计数据为基础，建立相应的协同演化模型，计算结果表明，人口综合发展水平已经超过平衡点，而资源环境还在向稳定点发展，根据指标有序度可知资源储备不充足，环境并没有得到合理的规划及利用，人口过多还是北京市面对的主要问题[114]。不过，指标的设定和模型本身仍需进一步商榷，并且，模型中各个主要变量之间的关系和作用机理并没有阐述清楚。针对北京的资源环境压力，赵弘和李柏峰提出，建立跨区域生态保护与环境治理机制[115]。可以考虑积极争取国家层面的支持，将京津冀地区作为“生态经济特区”，开展节能量、排污权、碳排放权、水权交易制度等试点工作，探索跨地区、长效化的生态补偿机制。郑德凤等基于人口、资源、环境与经济、社会协调发展的视角，引入生态系统服务价值评价方法构建资源环境成本核算模型以及经济增长与资源环境的协调发展度、相对协调发展度模型，对长江经济带区域经济增长与资源环境的协同效应进行分析，并以偏最小二乘回归法对其驱动因素进行解析[116]。结果表明，长江经济带各时段相对协调发展度均高于全国平均水平；1983年、1993年、2003年3个时段驱动长江经济带区域经济增长与资源环境协调发展的主要因素是资源环境成本相对较低，研究区对推动中国经济、社会协调发展均做出较大贡献。
在城市发展中，经济、社会和资源环境的关系问题也值得注意，资源环境的约束有可能会影响到生产效率。刘华军和杨骞运用DDF模型和ML生产率指数，对中国分省资源环境约束下的区域全要素生产率进行测算，采用Theil指数测算资源环境约束下中国全要素生产率增长的地区差异并按照多种空间尺度进行区域分解[117]。研究结果表明，在2010年之前，资源环境约束下中国全要素生产率增长的空间差异总体上呈下降态势，地区内而非地区间差距是造成总体空间差异的主要来源。资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的正向空间溢出效应，经济发展水平、贸易开放和科技创新水平对资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的促进作用，产业结构、能源结构和要素禀赋结构等结构因素对全要素生产率增长存在显著的负向影响。人口规模庞大、人口密度较高的都市圈在发展过程中更需要注意解决好人口资源环境协调问题。胡志强等以武汉城市圈为例，引入三角图分析方法，从经济（E）、社会（S）和资源环境（R）3个方面构建城市圈经济—社会—资源环境ESR系统脆弱性评价指标体系[118]。采用熵值法确定指标权重，建立脆弱性评价模型，研究武汉城市圈ESR系统脆弱性的空间特征及分类。结果表明，武汉城市圈ESR复合系统脆弱性水平较高，属于中高级别，且空间分异明显。赵文亮等在分析经济社会发展与资源环境耦合关系的基础上，运用耦合协调度评价模型，对中原经济区经济、社会、资源环境复合系统的耦合协调度进行评价[119]。其结果显示，1995年以来中原经济区经济、社会与资源环境的耦合协调度呈稳步上升状态，作用强度处于中度耦合的中等水平。
一直以来，学者们都关注对人口、资源、环境与经济协调发展的测量。王学超建立了郑州市人口、资源、环境与经济协调发展的综合评价指标体系，用主成分分析法计算得出了2009—2014年郑州市人口、资源、环境与经济子系统的综合评价得分[120]。秦泗刚等构建了克拉玛依人口—经济—环境系统的评价指标体系，运用系统综合评价模型、耦合协调模型，得出克拉玛依发展类型依次为人口主导经济滞后型、人口主导环境滞后型、经济主导环境滞后型[121]。何灵和黄泽海从人口、资源环境以及经济系统三个维度来评价怀化市的经济社会发展状况，首先构建指标体系评估各个系统的综合发展水平，并通过测算各个系统之间的协调系数，分析人口、资源环境及经济系统之间的协调发展状况[122]。
从人口变动的角度来研究，人口究竟是怎样影响环境质量和资源消耗的。环境库兹涅茨曲线描述了经济增长与环境质量之间的关系，穆怀中和张梦遥通过将反映老龄化水平的老年抚养比变量加入EKC基本模型，同时设置不同老年抚养比全面考察了老龄化对环境库兹涅茨曲线的静态与动态影响，得出：老龄化可以延迟EKC拐点的到来，老年抚养比越高，实现环境质量改善的人均GDP水平越高；同等人均GDP水平下，老年抚养比越高，环境污染水平越高[123]。伍瑜利用1993—2013年全国29个省（直辖市、自治区）的数据就人口发展对资源消耗和环境污染的影响进行了分析，以人口自然增长率与人均受教育年限来反映人口适度，少儿抚养比与老年抚养比来反映人口结构，人口净迁移率来反映人口分布，从衡量人口发展的人口适度、人口结构、人口分布三个角度探讨了人口发展对资源消耗和环境污染的影响[124]。
对城镇化过程中的污染和环境质量问题的研究也在持续进行之中。城镇化发展对环境污染的不同指标的影响存在差异，环境污染指标随工业化发展开始出现拐点，初步显现倒“U”形特征[125]。陈莉和李姣姣运用GA-PSO-ACO综合指数算法对33个城市的新型城镇化质量进行评价，得出中国33个试点城市的新型城镇化质量的相对位次，并对预测值与真实值进行比较分析，通过与GA-SVM、PSO-SVM、ACO-SVM评估结果进行对比，GA-PSO-ACO综合指数的评价效果更为理想[126]。新型城镇化的进程、提升规模以上工业企业的产出效率和高新技术产业的发展均有利于降低人均能源生态足迹[127]。通过对全国31个省（直辖市、自治区）2000年、2005年、2010年和2015年4个时间段城镇化、资源承载力以及环境支撑力三大子系统的耦合协调度进行测算与空间分析，王新芸等的研究结果表明，2015年，各省（直辖市、自治区）耦合度范围为0.9—1.0，均处于城镇化与资源、环境发展的高耦合时期，说明中国城镇化在快速发展，资源与环境之间的互动关系也相对符合各区域发展的实际情况，总体状况良好[128]。2000—2015年，就整体而言，城市化—资源—环境的耦合度与协调度呈横躺的“S”形，先降后升再降，趋于稳定；就局部而言，各省（直辖市、自治区）三大子系统的综合发展指数演变格局是“东南沿海遥遥领先，黄土高原和云贵高原有待提升”。
除了生产和经营需要利用资源以外，城市的发展同样与资源密切相关。新型城镇化是中国要重点实施的战略性任务之一，城镇化的健康发展是优化经济发展空间的重要内容。随着城镇化进程的加快，集约高效、绿色循环、低碳发展将全面融入新型城镇化进程。为完善中国新型城镇化战略中的循环经济建设，陈英姿和王一帆基于两者的发展内涵和重点评价领域，构建由循环城镇建设、产业优化升级、资源循环利用和生态环境改善4个领域组成的评价指标体系，并结合2008—2013年相关数据，利用熵权法和线性加权综合评价方法对中国新型城镇化发展进行评价[129]。评价结果显示，2008—2013年新型城镇化建设综合评分逐年上升，整体发展状态良好。细化到各领域来看，中国现阶段较为注重循环城镇节能、节约建设和产业优化升级，两者的评价曲线相近，评分逐年增加，发展势头强劲；但资源循环利用和生态环境改善领域还存在很多不足之处，两者的评价曲线都出现上下波动的状况，没有形成稳定的上升趋势。下一步新型城镇化循环经济建设工作中，要加大循环经济的资源循环化利用和污染物减排，为中国新型城镇化健康发展提供有力支撑。
城镇化是人的城镇化，人口发展则是城市群发展的关键内容。吕艳华等在分析海西城市群人口总量、人口城乡分布和人口素质等现状的基础上，通过与长三角、珠三角和京津冀城市群的比较，发现当前海西城市群主要存在如下问题：其一，人口集聚能力不足，且集聚趋势减弱；其二，城镇化进程乏力；其三，缺乏核心大城市；其四，人口受教育程度偏低[130]。
长期以来，学者们对城市化与耕地保护的关系存在争议。一些观点认为，城市化占用了大量耕地，不利于耕地保护，因而政府对城镇用地扩展进行了严格控制。蔡继明等认为，如果仔细考察中国耕地面积减少的原因，则会发现城市化率提高与耕地面积减少并无必然联系；并且，由于城镇土地利用更为集约，人口从农村进入城镇是节约耕地的，大城市发展道路更是如此[131]。当前，在政府对城镇用地的严格控制和居住用地供给抑制下，高昂的房价不利于农民工市民化，也不利于耕地保护。因此，构建城市化与耕地保护的协调机制，需要加快推进农业转移人口市民化进程，走大城市发展道路，充分供应居住用地以平抑房价。在区域层面，城镇化对区域和城市群碳排放的作用并不相同。具体而言，城镇化对长三角城市群的碳排放具有抑制作用，并随着城镇化进程的不断推进而日益明显；相反，城镇化对京津冀城市群的碳排放具有显著正向影响，并随着城镇化进程的不断推进而逐步增强；而珠三角城市群城镇化的发展同碳排放之间呈现一种“U”形关系。除长三角城市群以外，珠三角城市群和京津冀城市群的人均收入同碳排放之间均存在环境库兹涅茨曲线。人口规模和能源强度是导致三大城市群碳排放增长的共同原因；产业结构对长三角和珠三角城市群的碳排放分别具有显著和不显著的正向影响，而对京津冀城市群的碳排放则表现出不显著的抑制作用。
六 可持续发展
人口对于资源环境的影响，往往通过一定的消费行为、生产方式等经济因素起作用。人口、经济和环境问题日益受到关注，环境问题的产生及解决与人口和经济发展密不可分，采用可持续性的方式促进经济发展是相关研究的目标。
人口通过消费方式对资源环境产生影响。袁红辉分析了人口数量与消费水平变化对云南资源环境的影响，云南省人口数量变化对资源环境的影响增长缓慢且最小；人口与消费水平协同作用的影响次之；消费水平变化对资源环境的影响最大，并且越来越大于人口数量变化的影响[132]。张广裕和石春娜分析西北民族地区生态环境和消费模式的变化与现状，得出食品性消费支出对生态环境的影响是消极的；城市人口衣着消费支出与生态环境密切相关，而农村人口衣着消费与环境的相关性较低；人口消费中居住支出对生态环境也起着负作用；交通和通信支出对生态环境改善表现出了积极作用[133]。
资源环境绩效评价，是资源环境绩效审计的重要内容之一，构筑一套系统、规范的资源环境绩效评价指标体系，是审计工作有效开展的基础，是正确把握审计方向的保障，也是出具审计结论的重要依据。李春瑜借鉴环境质量评价的模型，从资源环境压力、资源环境反应和资源环境状态改变三个角度，构筑了政府资源环境绩效审计评价指标体系[134]。不过，这只是逻辑上的简单推理，提供了一种分析框架参照，实际工作中还要具体问题具体分析。
也有研究从立法的角度来研究人口资源环境的法理机制。杨莎莎和阳瑾瑜通过从人口、资源、环境的角度来梳理产业布局法的构建内容，分析了产业布局法中人口、资源、环境与经济协调发展的理念是以人为本、以市场为主导、以生态保护为本位、以可持续发展为原则[135]。并认为完善中国产业布局的法律保障机制首先是要构建适应中国“十二五”规划要求的产业布局法律体系，并从人口流动机制、中小企业成长机制、生态资源开发补偿机制和循环经济保障机制等方面构建起中国的产业布局的法律保障机制。
七 气候变化、循环经济与低碳经济
在可持续发展的理念下，人口资源环境经济学需要关注如何充分合理地利用资源，同时减少对自然界的干扰和破坏，在此背景下，有关气候变化、循环经济和低碳经济的研究也就日益增加，逐渐成了重要的研究领域。
针对全球气候变暖的挑战，国际社会在1992年制定了《联合国气候变化框架公约》，这标志着国际社会进入了一个实质性减排温室气体的阶段，人类发展史上首次具有了一个国际法律框架，用以限制人类活动对地球系统的碳循环和气候变化的干扰。人类的任何活动都有可能造成碳排放，人口因素成为最重要的影响碳排放的因素。
中国人口年龄结构变动影响了碳排放总量。田成诗和郝艳基于1990年、1995年、2000年、2005年和2010年面板数据，利用扩展的STIRPAT模型的实证分析显示，30—49岁年龄人口比重、人口规模、人均GDP和城市化率对碳排放有显著正向影响。在此基础上，考虑到人口年龄结构具有内生性的可能，又引入滞后出生率为工具变量做两阶段最小二乘估计。结果显示，30—49岁年龄人口比重对碳排放的影响效应有所减小，但仍高于人口规模、城市化率对碳排放的影响[136]。黄杰使用非径向、非角度的SBM-Undesirable模型对中国30个省（直辖市、自治区）2000—2012年的碳排放绩效进行了测度，并利用Tobit模型进一步分析中国人口结构变动对各省（直辖市、自治区）碳排放绩效的影响，得出劳动人口数量和受教育程度对中国的碳排放绩效具有正向的驱动作用，家庭规模的小型化、老龄化人口数量、人口城市化水平和经济增长对中国碳排放绩效的提高起阻碍作用[137]。
人口的空间聚集、人口城镇化也对区域碳排放强度产生影响。张翠菊和张宗益估算了1997—2012年中国各区域的碳排放强度，采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型，中国区域碳排放强度受经济密度、大城市比重以及建成区比重的影响显著；在三区域划分标准下，除人口密度以外，经济密度、就业密度、城市化率、大城市比重和建成区比重，对东、中和西部地区的碳排放强度具有显著影响；在八区域划分标准下，经济密度的提升有利于优化区域碳排放强度，而就业密度、人口密度、城市化率和大城市比重在不同区域的影响效应具有明显差异，甚至相反[138]。毛爱华等以山东省为实证研究对象，在一系列碳排放影响因素中，选择了包括人口总量、家庭规模、人口城市化率、第二产业从业人口比例等在内的6个人口因素，阐述它们与碳排放的可能关系；通过逐步回归分析，最终确定人口城市化率和第二产业就业率两个要素与山东省碳排放量关系最为密切；对分析结果做出解释并从人口控制的视角探讨减排措施[139]。
随着中国大气污染情况不断受到重视，人口发展对空气质量的影响也受到关注。影响碳排放的因素除了经济增长、能源效率、贸易开放、能源消费结构、产业结构等方面以外，人类活动是影响碳排放的一个最重要的因素之一。近年来，学者们开始注重研究人口因素对碳排放的影响。中国作为一个发展中国家，是世界上人口最多的国家，随着城市化进程的加快，很多人口问题表现得极为突出，如家庭规模小型化、人口老龄化、人口基数大、人口分布不均衡等。这些问题都直接或者间接地影响着中国经济增长和碳排放，而中国现阶段正面临在节能减排约束下如何快速发展经济的问题。
目前，关于人口因素对碳排放的影响，可以归纳为四个方面。第一，人口规模与碳排放，大部分学者的研究表明，人口规模是影响碳排放的重要人口因素，并且研究基本证明人口规模加大碳排放。杜运伟和黄涛珍对影响江苏省碳排放的人口总量、人口城市化、老龄人口比重、家庭规模、人均消费额、碳排放强度等相关因素进行实证分析[140]。结果表明，家庭规模具有显著的负效应；在显著的正向影响因素中，老龄人口比重弹性最大，其他依次为人均消费额、人口总量、人口城市化水平、碳排放强度。且人口总量对江苏省碳排放的影响开始放缓；人口年龄结构对碳排放的影响逐渐显现；人口城市化进程和人均消费额直接加剧了碳排放。
第二，居民消费与碳排放，随着家庭能源消费需求的增加，国内外学者开始认识到居民消费是影响碳排放的直接或者间接的重要因素。朱勤和魏涛远从居民消费视角定量评估人口城镇化对碳排放的影响，将碳排放变动分解为人口规模、人口城镇化、居民消费、消费抑制、能源强度及排放因子6种效应[141]。居民消费对该阶段碳排放增长的贡献率远高于其他5种效应；20世纪90年代中期以来，人口城镇化对碳排放增长的驱动力已持续超过人口规模的影响；居民消费率的降低由于伴随投资与出口等相对高碳的经济成分比重的同步上升，对碳排放的驱动大于抑制；能源强度的持续下降对碳减排的作用明显，但能源结构调整的减排效应尚未得到显著体现。
第三，人口结构、家庭规模与碳排放。王钦池认为人口数量、城市化、老龄化、家庭规模、经济增长、产业结构的趋势对中国碳增量有正向作用，而性别结构和碳强度的趋势对中国碳增量有负向作用，如果没有人口控制政策，1971—2010年中国碳排放量要比实际多112亿吨[142]。马晓钰等估算了1999—2010年中国30个省（直辖市、自治区）的碳排放量，人口规模、城市化水平和年龄结构是推动中国碳排放的主要人口因素，而大的家庭规模可以抑制中国的碳排放[143]。
第四，城市化与碳排放。童玉芬和韩茜认为北京市的经济水平、城镇人口规模、就业结构、城镇化率和年龄因素对北京市的碳排放具有正效应，而碳排放强度（技术因素）与碳排放呈现反相关关系。经济水平的提高对碳排放的贡献最大，人口规模的增加对碳排放的贡献紧随其后，产业结构升级和城镇化提高都对碳排放产生了明显的促进作用[144]。金瑞庭和王桂新分析了人口城市化与碳排放之间的内在机理和动态机制[145]。城市居民的人均可支配收入对碳排放量存在正向效应；而城市人口密度和城市第三产业的就业人数从长期来看对碳排量存在负向效应。
2013年9月，“政府间气候变化专门委员会”（IPCC）第一工作组发布评估报告的“决策者摘要”指出，气候系统变暖是不争的事实，持续的温室气体排放将造成进一步的变暖及气候系统各个组成部分的变化，即使停止排放CO2，气候变化的影响也将持续数个世纪。因而，围绕气候变化与碳减排的问题也成为人口资源环境经济学近几年一个持续的研究热点。考虑到国际上许多国家都制定了相关的政策以适应气候变化，中国也应当及时跟进，尤其是需要进一步加强气候变化预测、影响评估、脆弱性和风险评价技术研发，开展气候变化适应政策制定、影响评估和实施机制的方法和技术研究，抓紧制定专门的气候变化适应战略或规划，并重视其国际视野和战略定位[146]。
2013年，以PM2.5治理为核心内容的《大气污染防治行动计划》提出了加快煤制天然气规模化和产业化等大气污染治理措施。这些措施既是解决大气污染的重要途径，也是城市低碳发展的必要手段。然而，龚梦洁等的实证研究表明，煤制天然气项目对天然气使用地的低碳发展和大气污染防治具有正面作用，但对煤制天然气的生产地产生严重的负面影响[147]。因而，改善中国环境质量的根本保证在于推动能源生产和消费革命，合理控制能源消费总量是最为优先的措施。
作为一种重要的经济杠杆，能源价格对经济的影响是多方面的。它不仅可以通过经济总量、产业结构、能源效率等变量最终对能耗乃至碳排放产生影响，同时还会对物价水平产生作用。因此，在利用价格杠杆引导节能减排时要充分考虑成本和收益的关系，尤其是物价体系的承受能力。何凌云等在充分考虑能源价格变动可能引发通货膨胀的条件下，以1978—2013年相关数据为样本，计算了样本区间内中国的碳排放总量[148]；并通过构建单变量、整组变量和联立方程组模型发现：考虑能源价格的调节作用时，经济总量对碳排放的拉动效应从0.687降低至0.529；能源价格通过产业结构产生了0.611的碳抑制效应，但难以通过对能源效率的引导对碳排放产生抑制。通过整组变量研究进一步发现，考虑经济总量、产业结构、能源效率的共同作用时，整组变量对碳排放的拉动明显降低，能源价格杠杆对碳减排的作用显著提高。考虑到价格调节和系统变量交互影响时，产业结构优化带来的碳抑制效应被加大，作用为0.453；此外，能源效率的提升带来了0.398碳抑制效应，同样优于仅考虑价格调节时的0.071。总体上看，能源价格杠杆放大了相关路径的减排效果，但系统中的碳抑制效应还不足以抵补碳拉动效应的事实也表明，能源价格杠杆的作用还尚未充分发挥。基于此，要在充分考虑经济承受能力的基础上，继续深入推进能源价格市场化，同时还要兼顾结构调整、技术进步的作用。这个过程中，不仅要关注价格手段与各种路径的协调，价格政策与货币、财政等其他调控手段的协调配合；同时还要兼顾经济效益和环境效应，充分考虑价格杠杆发挥减排作用时的外部成本。
服务业往往被认为是一个去物质化、清洁的产业。然而，发达国家服务经济发展仍伴随大量资源消耗和污染排放，使越来越多的学者开始关注服务业发展对资源环境的真实影响。彭水军等从学术界关于服务经济与资源环境关系的争论、服务业生产消费活动影响资源环境的作用机制和经验证据三个方面对已有文献进行了系统梳理和总结[149]。最后，结合中国服务业发展的现状和前景指出，今后有必要加强对中国服务业发展的资源环境效应的研究和评估，并在此基础上构建和完善针对中国服务业的环境规制，使之与当前工业部门的节能减排政策措施相互补充，从而形成一个完整有效的环境政策体系，促进中国低碳经济转型和生态文明建设。
地区之间的经济发展、空间集聚及污染扩散都有可能会造成空间相关性和异质性，为了克服传统计量方法分析区域问题时产生的偏误，刘伟和薛景构建了空间计量模型，采用2001—2012年中国30个省（直辖市、自治区）的工业行业面板数据实证检验了环境规制对工业行业技术创新的影响[150]，研究表明，全国、东部地区和西部地区的环境规制强度对工业行业技术创新的影响呈“U”形关系，即随着环境规制强度的由弱变强，对技术创新水平产生先降低后提高的影响，而在中部地区，环境规制与技术创新之间的关系呈现线性关系，没有统计意义上的显著“U”形关系。因此，中国应适当提高环境规制强度，灵活运用各种规制工具，加强环境规制政策与技术创新政策的交互，并根据地区特点制定差异化的环境规制政策，从而有效推动中国工业行业的技术创新能力。
吴传清和董旭基于超效率DEA模型和ML指数法，考察长江经济带1999—2013年全要素能源效率[151]。实证研究结果显示，研究期内，环境约束下的长江经济带全要素能源效率年均下降2.9%，而不考虑环境因素的全要素能源效率年均下降幅度仅为0.4%，污染是导致能源效率损失的重要因素；长江经济带整体层面全要素能源效率的发展演变基本呈“双峰一谷”的“M”形分布，表现为两个“上升—下降”周期，而省际和上中下游全要素能源效率的演变特征迥异；从空间差异看，省际全要素能源效率差异远远大于上中下游差异，但近年来这种差异均有不同程度的缩小。未来长江经济带发展必须践行生态文明发展战略，保证发展的可持续性，同时加强能源、环保等领域的合作，促进长江经济带全要素能源效率发展的协同进步。
李刚对2005—2013年中国30个省（直辖市、自治区）的实证研究结果表明[152]，可持续发展水平总体上呈上升趋势，4种类型的环境资本转化效率具有明显的地域特征；经济发展水平与可持续发展水平并不同步，西部地区可持续发展水平存在较大差异；经济发展水平、经济结构、经济开放度和政府支出对可持续性的影响不显著，教育状况和固定资产投资与可持续性呈显著的正相关关系，外商直接投资与可持续性呈负相关关系。与此同时，在区域上存在“资源诅咒”现象。
魏守道和汪前元在发展中国家和发达国家分别具有贸易比较优势和碳减排比较优势的事实下，依次构建了仅发达国家开征碳税、发达国家开征碳关税、发达国家和发展中国家先后开征碳税的博弈模型，从福利效应、贸易效应和环境效应3个方面，先后比较仅发达国家开征碳税与发达国家开征碳关税的效应，以及发达国家开征碳关税与发达国家和发展中国家先后开征碳税的效应[153]。结果表明，发达国家开征碳关税对发达国家有明显的福利效应、贸易效应和环境效应，对发展中国家和全球均有明显的环境效应，对发展中国家的福利效应不明确，没有贸易效应；发展中国家在一定条件下开征碳税对发展中国家有福利效应，有明显的贸易效应，有明显的环境效应的可能性较大，对全球有明显的环境效应的可能性较小，对发达国家有明显的福利效应的可能性较大，没有贸易效应和环境效应。最后为发达国家和发展中国家环境规制政策选择提出了一些建议。
企业环境资源和财务资源承担着价值创造功能，而出口模式的选择是价值实现方式。周守华等从独立因素和协同效应两方面分析了企业生态效率、融资约束与出口，模式选择的价值创造机理，并以2013年世界银行公布的中国制造企业调查数据为样本进行了实证检验[154]。研究发现，制造业出口企业的生态效率越高或者融资约束程度越低则越倾向于选择直接出口模式，反之则越倾向于间接出口模式。进一步地，企业生态效率与融资约束程度协同作用时对直接出口模式倾向的贡献大于它们各自发挥作用时的贡献之和，且良性协同性越强则这种协同效应越大；较高的生态效率与各种融资约束水平的协同效应随着融资约束由低到高而反向变化；如果生态效率较低，则不论融资约束如何，企业都更倾向于间接出口。这意味着，企业环境资源和财务资源的良性协同能够创造更高的价值，其中生态效率起到关键作用。因此，中国政府的出口政策应充分考虑企业的三种出口模式，并将支持企业的融资政策与其生态效率相结合，促进国际化战略及其价值实现。
八 智慧城市
城市化已经成为推动中国经济增长的重要引擎。传统的城镇化以土地扩张、投资增加和人口膨胀为基本特征，但在这个过程中，产生了一系列的“城市病”，使得各国各部门努力想办法解决不断产生矛盾的城市化问题，特别是低效的城市管理方式、拥堵的交通系统、难以发挥实效的城市应急系统、远不完善的环境监测体系等问题。此外，传统的城市建设模式往往忽视了人与自然共存共荣的和谐关系，打破了城市发展与自然生态进程的均衡态势，而且当前城市化模式是以巨额基础设施投入、大量拆迁更新建筑、耗用大量土地、滥用不可再生自然资源、能源密集消费以及破坏生存环境为代价的。近年来，气候变化和生态环境污染等的灾害对全球各地城市的抵抗能力造成了越来越严重的冲击。为了探索理想城市发展模式，各国政府和学者相继提出园林城市、生态城市、低碳城市、智慧城市等概念。2008年爆发的金融危机孕育了以物联网为代表的新技术革命，而以物联网技术为核心的智慧城市理念则为城市未来发展提供了一种全新模式。以更透彻感知、更广泛互联互通、更深入智能化为特征的智慧城市理念最初由IBM于2008年提出，其实质是寻找金融危机后的新经济增长点，很快被世界各大城市作为推进经济发展方式转变、促进产业升级和振兴经济的重大战略[155]。
智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来，将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行自动化的控制[156]。智慧城市的核心是以一种更智慧的方法通过利用以物联网、云计算等为核心的新一代信息技术来改变政府、企业和人们相互交往的方式，对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出快速、智能的响应，提高城市运行效率，为居民创造更美好的城市生活。换言之，信息技术的应用，将自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为人类生存繁衍、经济发展、社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。更简单地说，智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算[157]。智慧城市包括新一代城市信息基础设施、智慧政府、智慧经济、智慧社会、智慧城市发展环境五大部分，其中智慧政府、智慧经济、智慧社会是智慧城市的三大领域[158]。从城市演进路径看，智慧城市是继数字城市和智能城市后的城市信息化高级形态，是信息化、工业化和城镇化的深度融合。从城市发展内涵上看，智慧城市是城市经济转型发展的转换器，是一种具有新特征、新要素和新内容的城市结构和发展模式[159]。
智慧城市理念对城市未来的发展影响是多方面的，主要体现在四大方面：一是城市管理，通过智慧化管理，全面提高城市的综合管理效率；二是发展战略性新兴产业，构建智慧城市的物联网、互联网、无线网络、卫星定位、云计算、软件设计等技术将迎来新一轮的大发展，特别是物联网产业；三是引发科技创新潮流；四是提供更美好的城市生活。智慧城市中信息要素主导公共资源的配置和使用，将改变以往公共服务中存在的“信息不对称”现象，市民能够充分获取所需信息、全面掌握服务流程，确保均等享有医疗、教育、交通等公共服务的权利。此外，智慧社区和智能家居的应用使公共服务细致入微，切实解决市民的生活问题[160]。智能城市规划同时能够制定城市调整和优化解决方案，如老工业区的外迁和升级改造、老商业区和居住区的升级和功能再定位、城中村改造等。智慧服务还包括工业园区和城市一体化平台、绿色供应链、智慧城市电力供应和社保决策系统等[161]。
智慧城市的发展与早期的信息基础设施以及数字城市的建设一脉相承，但智慧城市阶段更注重信息资源的整合、共享、集成和服务，更强调城市管理方面的统筹与协调，时效性要求也更高，是信息化城市和数字城市建设进入实时互动智能服务的更高级阶段，同时也是工业化和信息化的高度集成[162]。中国智慧城市建设的目标就是要推进城市向着低碳、绿色、和谐和可持续发展的方向发展。智慧城市在经济转型发展、城市智能管理和对大众的智能服务方面具有广泛的前景，从而使得人与自然更加协调的发展。推进绿色发展、循环发展、低碳发展实质上是要求我们将推进城市经济发展向资源节约型和环境友好型方向转变，努力实现“资源消耗低、环境污染少、产品附加值高、生产方式集约”。应对传统的“大城市病”，智慧城市从技术上能提高城市公共服务和基础设施的运行效率，提高城市容纳人口密度的能力，从而抑制城市面积的扩张，缓解当前日益严重的“大城市病”。如智慧交通和智慧物流增强了城市内和城市间的通达性[163]。
除了利用物联网和互联网以及云计算来实现城市管理的智能化以外，人们还更多地关注城市与环境，尤其是人与自然的和谐关系。有关海绵城市的研究也相应地多了起来。海绵城市（Sponge City）是智慧城市的重要组成部分，是中国城镇化和城市群发展过程中建设文明城市、卫生城市、生态城市、智慧城市的客观要求，是生态城市功能的形象化，其本质是回归自然，崇尚自然，是改变传统城市建设与发展理念，遵循顺应自然、与自然和谐共处的低影响发展模式，从而实现人、城市与其资源环境的协调发展，实现人与自然、土地利用、水环境、水循环的和谐共处[164]。习近平总书记在2013年12月12日中央城镇化工作会议的讲话中强调：“提升城市排水系统时要优先考虑把有限的雨水留下来，优先考虑更多利用自然力量排水，建设自然存积、自然渗透、自然净化的海绵城市。”为了贯彻落实习近平总书记讲话及中央城镇化工作会议精神，2014年2月《住房和城乡建设部城市建设司2014年工作要点》中明确：“督促各地加快雨污分流改造，提高城市排水防涝水平，大力推行低影响开发建设模式，加快研究建设海绵型城市的政策措施”，明确提出海绵型城市设想。
海绵城市是城市雨洪管理理论上的内涵发展和进步，明确了生态型城市雨洪综合管理思想和途径，侧重于城市建设与水文生态系统的关系，强调城市应对水文自然灾害的弹性和低影响开发的城市雨洪综合管理思路[165]。海绵城市的内涵是：现代城市应该具有像海绵一样吸纳、净化和利用雨水的功能，以及应对气候变化、极端降雨的防灾减灾、维持生态功能的能力。海绵城市建设被称为是低影响设计和低影响开发（Low Impact Design or Development，LID）。