中国的生育率与人口政策的宏观经济分析---基于Barro-Becker 与 Ben-Porath 模型

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71703117
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0305.宏观经济管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This project studies current low fertility rate of Chinese economy and some potential policies aiming at promoting population growth. Based on optimal household level choices made by dynastic altruistic parents, including number of children, consumption, educational length, private expenditure on education, and transfer from parents to children, we aggregate these micro-level variables and understand macroeconomic performance. We explore key economic reasons why Chinese people do not want to have more children in recent years. Our framework extends the Neoclassical growth theory by endogenously considering the fertility and educational choices faced by altruistic parents. It combines two mainstream macroeconomic models in analyzing family decisions of fertility and education, Barro-Becker model and Ben-Porath model. In the calibrated model using Chinese data, we quantify the level of fertility, years of education, educational expenditure, transfer from parents to every child, and other variables. More importantly, we evaluate several types of policies that could potentially promote population growth. They include, policy without any restriction on fertility choice, linear and nonlinear subsidy on fertility, subsidy based on both income and fertility, and higher expenditure on public education. Our preliminary result indicates that higher investment on public education exerts more effect in promoting population growth and average and social welfare than other policies under concern.
本项目研究目前中国经济面临的低生育率问题及潜在的促进人口增长的政策。我们以家庭的微观经济决策为立脚点,通过具有代际利他主义偏好的父母的最优生育孩子的数量、消费、对子女的教育及代际转移财富的最优选择,理解加总宏观经济变量的表现,从中找到目前中国家庭较低的生育意愿的根本经济原因。我们的模型是新古典增长理论的一个自然拓展,内生考虑父母生育子女的数量,及孩子最优受教育年限与教育的投入。我们提出的这个框架是国际主流宏观经济学研究家庭生育率决策的Barro-Becker 模型与人力资本生产的Pen-Porath模型的有机结合体。我们用数据校准模型,定量评价几类潜在促进人口增长的政策,如完全放开生育率选择的限制、根据孩子的数量给予的线性和非线性补贴、根据孩子数量和收入水平给予的收入补贴、和增加公共教育的投入这几类政策。研究的初步结果显示增加公共教育的投入更有利于促进人口增长及人均和社会福利的提高。

结项摘要

项目成果

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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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