我国人口出生率的影响因素分析--计量回归分析

结论
因此，在其他条件不变的情况下，人 口出生率的降低将会是一个必然趋势，这 必然会加剧我国的人口老龄化，给我国的 劳动力市场带来巨大的压力，从而影响经 济和社会的发展。政府相关部门应当预测 到这一趋势及其带来的严重后果，及早防 患于未然。我们组认为政府相关部门应当 放松计划生育政策，改变过去“只生一个 好”的观念，允许二胎甚至多胎。作为起 步，至少在一部分地区、一部分社会阶层 作试点，实验放宽政策的可行性。
主要假设条件
1.所讨论的人口出生率与影响因素间的关系 为线性关系； 2.经济解释变量间是单向因果关系； 3.建立的模型为多元线性回归模型； 4.出生率的影响因素主要有人均国内生产总 值、居民消费价格指数、老年人口抚养比、 高中升高等教育入学率和基尼系数； 5.其他因素归入随机干扰项 。
数据来源
本模型选取1990-2009年间的相关数据， 数据来源于国家统计数据库 （http://219.235.129.58/indicatorYearQuer y.do ）。其中，基尼系数数据根据曾国安 《论中国居民收入差距的特点、成因及对 策》、韩文秀《中国居民收入差距研究综 述》、中国发展研究基金会《中国发展报 告2010》等汇总 。
中国即将面临的是世界前所未有的“在 低收入阶段进入老龄化”的道路。这无疑 会使得我国产生诸如人口结构比例失调， 社会问题矛盾加深，未来经济发展滞缓等 负面影响 。 于是，搜取、分析影响中国人口出生率 的各项因素，研究中国人口出生率对老龄 化社会形成之间的关系，成为当下一个十 分有意义的课题 。
众所周知，造成这种状况的原因之一 是中国实行了独生子女政策，导致了人口 出生率的下降。然而，人口出生率下降不 会马上与人口老龄化联系在一起。他们之 间的影响有多大，是否涉及其他相关因素， 独生子女政策该不该继续实施，应进行何 种调整？诸多疑问一时难以感性评说，下 面我们将利用计量经济学作为分析工具， 通过事实数据来解释它们之间的关系 。
符号说明和假设
Y表示人口出生率，人口出生率：是指在一 定时期内(通常为一年)一定地区的出生人数与同 期内平均人数(或期中人数)之比，用千分率表示。 计算公式为：出生率= 年出生人数/年平均人 数)x1000‰ 。 )x1000‰ X1表示人均国内生产总值，计算公式为：人均 GDP=年度GDP（亿元）/年末总人口（万人）。 利用这个指标可以表示人均收入对出生率的影响。 采用人均GDP而不是GDP主要是为了避免单纯用 GDP指标带来的时间序列问题 。
结论
(1)虽然经济发展水平、物价水平、人口结 构、教育水平和教育水平等都影响着人口 出生率的高低。但由于它们之间的相互作 用，某些因素的影响被削弱。根据逐步回 归法分析得出，经济发展水平和公民受教 育水平为人口出生率的主要影响因素。
结论
(2) 人均国内生产总值增大l单位时，人口出 生率将降低0.731个单位。即是说随着经济 的发展，出生率将下降。 (3) 高中生高等教育入学率增大1单位时， 出生率将降低0.122个单位。说明随着我国 教育水平的提高和高等教育的普及，人口 基数将会减少。
可见，出生率受高中生高等教育入学率 的影响最大， 因此，选择X4为初始的回归 模型。 下面进行逐步回归，将其他解释变量导入 上述初始回归模型，寻找最佳回归方程 。
1、在初始模型中引入X1，模型拟合优度提 高，且参数符合合理，变量也通过了t检验， D.W.检验也表明不存在1阶序列相关性。而 且AIC和SC值均有所减小 。
最终模型
最终模型为：Y=23.282-0.731X1-0.122X4， 说明人口出生率与经济发展水平和公民受 教育水平负相关wk.baidu.com。
结论
在我国，由于人口多，经济发展不平 衡，人们生活水平有待提高。研究人口出 生率促进社会可持续发展具有较强的实际 意义。本文就1990-2009年全国的数据进行 了人口出生率影响因素的研究，得到以下 结论。
研究课题
影响中国人口 出生率的因素
作为世界经济火车头的中国，现在越来 越面临着人口老龄化的问题。 截至2008年底，全国65岁及以上人口 10956万人，占全国总人口的8.3%，比上 年上升了0.2个百分点。60岁及以上人口 15989万人，约占全国总人口的12%，比上 年上升了0.4个百分点 。
X2表示居民消费价格指数(CPI),利用它来反 映居民消费支出对出生率的影响 。 X3表示老年人口抚养比，指某一人口中老 年人口数与劳动年龄人口数之比。用以表 明每100名劳动年龄人口要负担多少名老年 人。老年人口抚养比是从经济角度反映人 口老化社会后果的指标之一。计算公式为 老年人口抚养比=65岁以上人口数/15-65岁 劳动年龄人口×100％ 。 X4表示高中生高等教育入学率，指普通高 校招生人数与普通高中毕业生之比，以此 反映教育水平对出生率的影响 。 X5表示基尼系数，以此反映贫富差距对出 生率的影响 。
结论
套用邓小平同志的一句话：“看对了， 搞一两年，对了，放开；错了，纠正，关 了就是了。关，也可以快关，也可以慢关 ，也可以留一点尾巴。怕什么，坚持这种 态度就不要紧，就不会犯大错误。”
模型的不足之处
（1）出生率受到很多因素的影响，这里 只考虑了5个变量，容易引起异方差问题。 （2）模型使用了较为简单的多元线性方 程，拟合效果有限。 （3）模型的解释变量全部是实变量，没 有考虑计划生育政策等虚变量。也没有考 虑因生育高峰期变化带来的自回归问题。 （4）所选择的都是时间序列数据，在此 没有做相关的检验。
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R2=0.968 R2(调整)=0.957 F=84.79 AIC=2.07 SC=2.37 D.W.=1.14
模型的整体拟合效果较好，但是除X4 外，其他解释变量的t 检验均没有通过，可 t 认为存在多重共线性。
模型调整
分别对各变量做一元回归 Y=18.316-3.374X1 R2=0.6755 Y=-5.247+0.194X2 R2=0.1998 Y=38.033-2.054X3 R2=0.6745 Y=23.822-0.142X4 R2=0.9413 Y=34.522-46.766X5 R2=0.9279
模型估计
根据多元线性回归模型建立的基本原理， 模型的函数形式设定为： Y=β0 +β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ε 其中，βi(i：l，2 ……5)为待估参数，ε为随机误 差项，n=20表示样本个数，k=5。 应用普通最小二乘法(OLS)进行估计得：
Y=30.685+0.402X1+0.007X2-0.572X3-0.09X4-11.587X5 (5.62) (0.67) (0.3) (-1.53) (-3.87) (-1.03)
2、保留X1，引入X2，X2未通过t检验，AIC 和SC值均有所增加 。
3、去掉X2，引入Ｘ３，虽然模型拟合优度 有所提高，AIC和SC值均有所减小。但是 Ｘ３ 的引入使得Ｘ１不能通过t检验，且经 济意义不合理 。
4、去掉X3，引入X5，模型拟合优度有所提 高，AIC和SC值均有所减小。但X1、X5均 未通过t检验 。
5、去掉X1、X5，分别单独引入X3、X5 ， 也和引入X1时有同样的效果 。
同时引入X3、X5，X3和X5的t检验均未通过。 我们以X5为基础变量安装上面的步骤进行 回归，均达不到以X4为基础变量的回归结 果。 逐步回归法说明X1、X3、X4、X5均对人口 出生率有较大影响，但存在多重共线性问 题。经过逐步回归法，我们最终保留X1、 和X4这两个个变量 。