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馬爾薩斯模型

鎖定
馬爾薩斯模型來自於英國經濟學家托馬斯·羅伯特·馬爾薩斯於 1798 年發表的《人口原理》。在書中馬爾薩斯指出,人口按幾何級數增長,而生活資源只能按算術級數增長,二者之間的矛盾導致饑荒、戰爭和疾病的週期性爆發。馬爾薩斯人口論的提出有其一定的歷史背景和歷史侷限性。用馬爾薩斯模型通常指人口的指數增長
中文名稱
馬爾薩斯模型
英文名稱
Malthusian model
定  義
關於人口或種羣增長的模型。它發現人口/種羣成指數增長。
應用學科
地理學(一級學科),數量地理學(二級學科)
中文名
馬爾薩斯模型
外文名
Malthusian model
定    義
關於人口/種羣數量成指數增長的模型。
應用學科
地理學(一級學科),數量地理學(二級學科)

馬爾薩斯模型人口的指數增長

馬爾薩斯的人口理論的主要觀點、歷史背景在詞條 “馬爾薩斯主義” 中有較為詳細的闡述。本詞條主要從數學模型的角度去論述。馬爾薩斯的人口論指出:在沒有生存資源限制的情況下,人口或生物種羣的數量成指數增長。例如:用一個公比為 2 的等比數列的模型,人口的增長規律是
1,2,4,8,16,32,64,128,256,……
而用斐波那契數列的模型(公比為黃金分割比 (1+√5)/2 ≈ 1.618),人口的增長規律是
1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,……
這些模型的共同特徵是人口數量在單位時間內增長的百分比 r 是一定的。寫成一個微分方程的形式,設 t = 0 時刻的人口數量為 N0,則 t 時刻的總人口 Nt 滿足
馬爾薩斯認為,人口長期不受控制的指數增長的速度十分驚人,生存資源的增長速度將無法滿足眾多人口的生存需要,從而產生一系列人口問題,嚴重時甚至會爆發饑荒、戰爭和疾病來除去資源與環境無法承受的過剩人口

馬爾薩斯模型Logistic 模型

馬爾薩斯人口論自其提出以來,就一直是一個備受爭議的理論。例如:在資源環境的限制下,人口還能否做指數爆炸式的增長呢?假設資源環境能承受的人口數量為 K,則可以建立一個邏輯斯諦方程
Logistic 模型模擬結果 Logistic 模型模擬結果
這個方程將得出僅在人口 Nt << K 時,增長 Nt ~ N0 ert 才是指數的。當 Nt 接近 K 時,人口的增長明顯受到天花板 K 的壓制。雖然 Nt > K 時確實會出現人口的負增長,但不過是平穩地趨近於平衡水平 K,而並不會發生馬爾薩斯所擔心的災難性人口鋭減的行為。右圖給出了 K 隨時間緩慢線性增加時,人口 Nt 從不同的初條件 N0 以不同的生育率 r 增長的數值模擬結果。最終人口 Nt 都達到了跟隨 K(灰線)的線性增加行為。
那麼是不是説由於生存資源 K 的算術級增長,人口 Nt 實際上並不能長期持續地指數增長,而是也會適應 K 變為算術級增長,所以馬爾薩斯其實在杞人憂天地擔心一個偽命題

馬爾薩斯模型延遲 Logistic 模型

出現以上問題的關鍵在於 Logistic 模型雖然考慮了資源環境對人口增長的制約因素,但忽略了人口動力學本身具有很大的延遲性。例如環境資源充沛時,生育率較高,但新生出來的孩子並不會像成人一樣消耗很多生存資源。而等到這些過度生育的孩子都長大以後,生存資源才開始不堪承負。如果在 Logistic 方程的基礎上增加一個時間延遲的效應,則有
圖1 延遲 Logistic 模型模擬結果 圖1 延遲 Logistic 模型模擬結果
以上方程稱作延遲 Logistic 模型 (delayed Logistic model)。對以上方程做數值模擬,固定延遲時間 τ(代表一代人的時間),仍令資源 K (灰線)隨時間緩慢線性增加,從相同的初條件 N0<<K 按不同的生育率 r 演化,得到的結果如右圖1。發現僅在生育率 r 較小的時候(藍線),人口增長的行為接近於無延遲的 Logistic 模型給出的結果,跟隨資源 K 做線性增長。而當生育率 r 提高以後,人口的增長出現振盪(綠線、黃線),但振幅逐漸衰減。進一步提高生育率 r 將導致振幅越來越大(紅線),人口的演化陷入了過度生育和大量死亡的怪圈,與馬爾薩斯描述的情形相符。
可見,出現馬爾薩斯陷阱的一個重要因素是人口動力學的延遲性。這使得資源環境對人口增長的制約往往是滯後的。過度生育發生在先,而資源不足的後果要一代人以後才表現出來,導致了人口並不一定能適應資源的線性增長,而可能是週期性地過度增長和鋭減。需要有計劃的預防性人口政策才能擺脱馬爾薩斯陷阱,正確處理好人口與資源環境之間的關係。

馬爾薩斯模型歷史侷限性

需要指出的是,任何社會學理論都有其歷史的侷限性。馬爾薩斯的《人口論》也是如此。在馬爾薩斯的時代,貧困和温飽問題,過度生育和資源不足的問題,以及頻繁爆發的饑荒、戰爭和疾病不斷困擾着人們。而人類社會工業化、現代化以後,隨着人均 GDP 的不斷提高,人口出現的老齡化、少子化趨勢,成為了人口政策制定面對的新問題和新挑戰。特別是勞動力人口、工業人口,以及人口的受教育程度等因素如何影響科技進步人口紅利的發揮,將改變人口、資源與發展之間的關係,因而需要新的理論和模型來指導實踐。