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计量经济学
我国人口预期寿命的影响因素分析
中文摘要:
本文通过对影响我国各地区的人口预期寿命的可能性因素分析,建立了影响人口预期寿命的经济模型,并研究了模型中主要变量对模型的影响程度,在此基础上分析了影响我国人口预期寿命的主要因素并给出了合理的建议与对策。
关键词:
人均寿命人均生产总值卫生机构数各地区空气质量总指标预算教育经费
Analysisofthefactorsaffectingthelifeexpectancyofpopulation.
Abstract.Inthispaper,throughtheanalysisofthepotentialimpactoflifeexpectancyineveryareaofourcountrytheinfluencefactors,thelifeexpectancyoftheeconomicmodel,andstudytheimpactofmainvariablesinthemodeltomodel,basedontheanalysisoftheimpactofChina'slifeexpectancyandmainfactorsandgivesthereasonablesuggestionandthecountermeasure.
Keywords:
Lifeexpectancy;GDP;Numberofhealthinstitutions;Thetotalindexofairqualityineacharea;BudgetfundsforEducation
引言
在世界卫生组织2013年5月发布《2013世界卫生统计报告》中显示:
2011年,中国人均寿命达到了76岁,高于同等发展水平国家,甚至高于一些欧洲国家。
这个报告对194个国家和地区的卫生及医疗数据进行了分析,包括人类预期寿命、死亡率、医疗卫生服务体系。
在过去20年中,由于中国经济的增长和生活条件的改善,中国人的预期寿命得到很大提高。
但我国人口是世界第一的大国,国土面积广阔,各个地区之间的人均寿命具有差异性,而且有的地区间差异巨大。
为了探究造成各地区间人口寿命差异的影响因素,我在本文中以2010年全国的各地区的人均寿命以及一些相关数据来进行计量分析。
文献综述
2.1我国人口预期寿命的影响因素分析研究
最早开始研究收入不平等与人口健康之间关系的学者是Rodgers(1979),他以56个国家为样本,研究了三个基于死亡率的健康指标(出生时的预期寿命、5岁时的预期寿命以及婴儿死亡率)和收入不平等(以基尼系数测度)之间的关系,发现不论是对所有样本国家而言,还是仅对于其中的欠发达国家而言,收入不平等对于总体人口健康水平均产生了负面影响。
孙文生靳光华在《影响中国死亡率水平的社会经济因素的实证分析》文章中以1952年以来的中国时序数据本文略和1992年中国截面资料略为样本,运用相关、多元回归和路径分析方法,系统研究影响死亡率水平的主要社会经济因素及其影响方向和直接间接影响力。
在他的文章中显示出如下结论:
经济发展水平越高的地区其死亡率越低,反之则越高。
这表明随着中国各地区经济发展水平差距的缩小,地区间死亡水平的差别也减小。
因受过教育的个人和家庭更容易接受科学的生活方式和卫生知识,能有效地防病治病,可见,提高人均教育水平,提高人口文化素质,对提高人民健康水平,降低死亡率有重要意义。
医疗卫生条件对死亡率有影响,平均每个卫生技术服务的人口数与死亡率呈呈正相关,增加卫生技术人员数可以更好地防病、治病,从而降低死亡率。
江蕾、蒋远馨在《中国人口死亡率与经济发展水平关系的实证研究:
1952-2002年》文章中以国家统计局发布的1952-2002年年度统计数据为基础,Eviews(计量经济学软件包)为分析工具,实证分析了中国人口死亡率与经济发展水平之间的关系,考察两者之间的因果关系,建立相关的数学模型,并测算经济发展水平变化对人口死亡率的实际影响。
结果表明,中国人口死亡率与经济发展水平之间存在着十分明显的单向因果关系,经济发展水平的变化是引起人口死亡率变化的原因。
在1952-2002年间,中国人均GDP每增加1000元,人口死亡率对数发生比就相应地降低0.1%,说明经济发展水平对人口死亡率的影响显著。
总地来看,经济、教育、医疗、公共卫生等因素对人口健康水平起着大小不同的作用,并且表现出较强的城乡差别。
在城镇地区,除了经济发展水平之外,是医疗卫生服务资源的利用水平能够更加直接和显著地影响人口健康水平,而不是供给水平。
在乡村地区,提升健康水平的有效选择是:
积极有效地改善乡村地区公共卫生设施,提高乡村人口安全饮水的比例;大力促进乡村地区人口的教育水平;提高人们对医疗卫生服务资源的利用水平,是提高人口预期寿命的主要措施。
刘隆建在《影响中国人口平均预期寿命的社会因素模式》文章中本文以全国28个省、自治区和直辖市的统计资料为基础,以文化、经济等社会因素作为自变量,平均预期寿命作为因变量,应用多元线性回归分析,对影响我国人口平均预期寿命的社会因素模式作一讨论。
结果显示:
文化因素和社会因素在影响人口预期寿命的过程中显示出了重要作用,努力提高人民文化水平和大力发展社会经济是提高人口预期寿命的重要途径。
马磊,余振华在《中国平均预期寿命的影响因素分析》中指出影响人类预期寿命的因素主要有遗传和体质因素,生活水平,医疗卫生服务水平,人口受教育水平四大方面。
为了更准确地说明各因素对预期寿命的影响,他们将人均GDP(取自然对数)、婴儿死亡率和文盲率看成原因变量,人均预期寿命当做结果变量,试图建立多元线性回归模型。
通过模型结果,他们得出,经济发展水平,医疗卫生服务水平,教育水平,都对对预期寿命的显著作用。
他们根据模型的定量分析给出了一些政策建议。
强调经济增长,同时还要努力提高教育和医疗卫生服务水平。
乔轶娟在《我国人均寿命影响因素计量分析》中指出影响人均寿命的因素有以下几个方面:
一是从经济状况来看,人均GDP、年人均消费性支出。
二是医疗卫生方面,选取人均拥有的卫生机构数、财政上用于卫生经费的年人均额。
三是教育水平因素,选取每百人中有高中及高中以上教育水平的人数作为指标。
四是人口内部的影响因素,考虑到各地普遍存在女性平均预期寿命大于男性,将男女性别比作为一项指标(以女性人数为基数);另将出生率作为一项指标是考虑到越是偏远山区和少数民族地区出生率可能越高,寿命反而可能越低。
五是自然环境因素,将各省市自治区划分为东部、西部,以东、西之分作为影响因素。
六是其他影响因素,选取城镇人口比重,平均每个家庭户的人口数。
搜集数据,进行相关性分析,建立人均预期寿命模型。
得出结论,影响人均寿命的不只是一两个变量,而是一系列变量。
文章所选取的10个指标从相关性判断,都影响人均预期寿命,但由于解释变量之间的相关性,采用所有的因素会影响判断,因此在建立模型中只能就重避轻,将一些影响不太显著的变量剔除,留下影响最显著的两个变量:
人均GDP和出生率。
所以,提高我国人均期望寿命的方法就是对影响寿命的因素施加影响,使人均寿命变量正向变化。
2.2总结
根据相关文献的分析、研究,我们认为目前大多数文献对经济发展、人口受教育程度、医疗卫生水平等因素对人口预期寿命的影响进行了较为深刻的分析,并提出了相应的建议措施。
从另一方面分析,经济发展,人口受教育程度在另一方面又对人口预期寿命产生了一系列的不利影响。
过分追求经济发展,追求GDP数字导致人类对环境造成破坏,环境质量恶化随之带来的就是水资源、大气资源被污染,各种污染一齐作用于人口预期寿命,使死亡率增加。
而过度追求、掌握高深度、高程度的知识体系,导致当今社会诸多知识分子“英年早逝”,过多过重的社会压力缩短了人口预期寿命。
在我们查阅的文献中,对上述问题的分析文章不多,大多数涉及文章分析也并不深入,我们希望通过本文在这一领域抛砖引玉,也相信未来在这一层面会有更加深入的研究,并提出更加切实可行的解决方案。
实证分析与结果解释
3.1设定模型
(1)影响因素:
经济、教育、医疗、公共卫生等因素对人口健康水平起着大小不同的作用,并且表现出较强的城乡差别。
由于时间序列数据在反映人均预期寿命上不显著,相比而言,各地区的截面数据更具有代表性和显著性,所以,本文选择了全国31个省市(除港澳台地区)的人均GDP、卫生机构数、工业废气排放总量、预算内教育经费为分析对象。
(2)变量选择
被解释变量:
各地区的人均寿命数(岁),记为Y
解释变量:
各地区的人均GDP(元/人),记为X1
解释变量:
各地区的卫生机构数(个),记为X2
解释变量:
工业废气排放比(工业废气排放总量(亿标立方米)/地区面积(万平方千米)),记为X3
解释变量:
各地区的预算内教育经费,记为X4
随机误差项:
影响我国人口预期寿命的其他变量和随机因素,如受教育水平,饮食习惯等,记为U
(3)数据定义
各地区的人均寿命数(Y):
各个地区所有常住人口的平均寿命,是进行寿命预测的重要依据。
各地区的人均生产总值(X1):
各个地区的人均国内生产总值,一地区的经济发展水平直接影响人口预期寿命。
各地区的卫生机构数(X2):
各个地区的从事医疗卫生工作的的机构数,体现该地区的医疗水平
工业废气排放总量(X3):
各地区的工业废气排放比,反映了该地区的环境质量
各地区的预算内教育经费(X4):
各地区的教育支出,影响着该地区的受教育水平和对卫生保健的知识的了解。
表1各地区数据
地区
地区人均寿命预期(岁)Y
人均生产总值(元/人)X1
卫生机构数(个)X2
工业废气排放比X3
预算内教育经费(亿元)X4
北京
77.2
6924.8
9734
2623.96
431.03
天津
76
6124.49
4238
5438.87
179.83
河北
73.6
2450.17
80963
2672.6
456.93
山西
72.8
2146.93
39917
1579.53
289.02
内蒙古
71
4021.46
22677
225.86
265.48
辽宁
74.4
3522.23
34729
1680.75
400.33
吉林
74.2
2656.91
18543
395.77
235.36
黑龙江
73.5
2244.38
21825
216.89
267.33
上海
79.2
7832.61
4460
17342.41
375.05
江苏
75
4460.49
30571
2743.17
710.05
浙江
75.8
4438.29
29549
1886.03
543.91
安徽
73
1641.3
24799
1174.81
354.76
福建
73.7
3373.73
26613
874.76
316.27
江西
70.1
1727.19
34005
517.88
268.24
山东
75
3579.26
63885
2341.78
615.11
河南
72.6
2053.38
75722
1386.6
586.23
湖北
72.2
2265.93
32790
695.7
332.29
湖南
71.8
2038.67
55200
522.5
395.94
广东
74.4
4096.55
44314
1260.11
903.57
广西
72.4
1597.85
32355
573.23
298.36
海南
74
1914.44
4661
398
83.91
重庆
72.8
2284.02
16497
1529.35
230.55
四川
72.3
1728.93
72914
279.38
901.4
贵州
67.1
1030.19
24707
457.99
265.26
云南
66.6
1349.76
22365
249.57
369.88
西藏
65.5
1521.77
4959
0.13
57.71
陕西
71.2
2165.91
33928
580.63
340.18
甘肃
68.6
1285.38
25299
161.9
233.81
青海
67.1
1940.19
5959
45.94
72.29
宁夏
71.3
2164.6
4149
712.21
67.19
新疆
68.5
1981.37
14244
43.59
256.02
数据来源:
人均寿命、各地区GDP、年底总人口:
《中国统计年鉴2010》
卫生机构数:
《中国医疗卫生发展报告》
教育支出:
《中国教育统计年鉴》
污染数据:
《中国环境年鉴》、《中国空气质量报告》
3.2建立模型
利用Eviews软件分析和估计模型的参数。
在命令窗口依次键入以下命令:
(1)建立工作文件
(2)输入统计资料:
DATAYX1X2X3X4
(3)在数据表“Group”中点“View/Graph/Line”,出现序列Y、X1、X2、X3、X4的线性图。
图1
由图可探索将模型设定为以下形式:
其中Y为各地区的人均寿命数;X1为各地区的人均GDP;X2各地区的卫生机构数;X3为工业废气排放总量;X4为各地区的预算内教育经费;U为随机误差项。
(4)建立回归模型
输入LSYCX1X2X3X4
图2
运用OLS方法对该模型进行估计,估计结果如下:
=65.97646+0.001513X1+4.37E-05X2+5.73E-05X3--4.90E-05X4
(63.17253)(3.968347)(1.550371)(0.329655)(-0.017099)
=0.669392
=0.618529F=13.16074
回归方程表明:
⑴X1人均GDP(万元),X2卫生机构数,X3单位面积污染比,X4教育支出都为0时,地区人均寿命是66.66193。
表明没有任何卫生机构没有污染和教育支出等因素的影响下,人均寿命约是66岁。
⑵当其他条件不变,每增加一单位的人均GDP,人均寿命大约增长5岁。
⑶当其他条件不变时,每增加一单位的卫生机构,人均寿命增加
4.37E-05个单位。
⑷当其他条件不变时,每增加一单位的面积污染比,人均寿命减少5.73E-05个单位。
⑸当其他条件不变时,每增加一单位教育支出,人均寿命增加-4.9E-0.5个单位。
(不符合经济学意义,可能存在问题。
)
3.3.统计检验
1)拟合优度:
有表中数据可以得到
=0.669392,修正的可决系数
=0.618529,说明模型对样本的拟合一般,可能存在问题。
2)F检验:
针对
:
β1=β2=β3=β4=0,给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查出自由度为k-1=4和n-k=28的临界值
(4,28)=2.71。
由表中得到F=13.16074,由于F=13.16074>
(4,28)=2.71,应拒绝原假设Ho:
β1=β2=β3=β4=0。
说明回归方程显著,即“X1为各地区的人均GDP,X2各地区的卫生机构数,X3为工业废气排放总量,X4为各地区的预算内教育经费”等变量联合起来确实对“人口预期寿命”有显著影响。
3)t检验:
分别针对Ho:
βj=0(j=0、1、2、3、4),给定显著性水平α=0.05,查t分布表的自由度为n-k=28的临界值
(n-k)=2.048。
有表中数据可得,与β0、β1、β2、β3、β4对应的t统计量分别是3.968347,1.550371,0.329655,-0.017099,63.17253其绝对值并非都大于
(n-k)=2.048。
这说明,当在其他解释变量不变的情况下,解释变量X1、X2、X3、X4并非都对被解释变量Y有显著的影响。
以下根据t检验的结果,剔除解释变量x2,x3,x4,只研究人均GDP对人均寿命的影响,单独对人均寿命和人均GDP进行回归。
回归结果为
图3
最后的回归方程为
Y=68.16978+0.001464*X1
经济意义是:
人均GDP每增加一个单位,人均寿命就增加0.001464个单位。
其中,可决系数为0.587243,说明解释变量对模型的解释程度为0.587243。
3.4模型的估计与调整
⑴异方差检验
散点图检验
1相关图形分析(y与x的散点图)
图4
②残差图形分析(残差平方对x的散点图)
图5
由图(十二)、图(十三)可以看出,残差平方对解释变量的散点图主要集中分布在图形的下方,判断模型可能存在异方差。
但是否确实存在异方差还需进行进一步的检验。
(2)进一步进行异方差检验,采用white检验
在方程窗口上点击View\Residual\Test\WhiteHeteroskedastcity,检验结果如图6
图6
由表(8)可知,nR2=13.46035,由White检验知,在置信度为0.05下,得临界值为13.46035>nR2=11.62284,表明模型存在异方差。
(3)Goldfeld-Quanadt检验
①对变量取值排序(按递增或递减)。
在Procs菜单里选SortSeries命令,出现排序对话框,如果以递增型排序,选Ascenging,如果以递减型排序,则应选Descending,键入X,点ok。
本例选递增型排序,这时变量Y与X将以X按递增型排序。
②构造子样本区间,建立回归模型。
样本容量n=31,删除中间1/4的观测值,即大约7个观测值,余下部分平分得两个样本区间:
1—12和20—31,它们的样本个数均是12个,即n1=n2=12。
图7
图8
(3)求F统计量值。
由以上两表得到残差平方和为
=15.65493、
=52.40749,根据Goldfeld-Quanadt检验,F统计量为:
F=
=52.40749/15.65493=3.34767
(4)判断
在α=0.05下,上式分子、分母自由度均为9,查F分布表的临界值F0.05(9,9)=3.18,由F=3.34767>F0.05(9,9),所以拒绝原假设,表明模型确实存在异方差。
3.5进行多重共线性检验
由模型的相关系数表,
表2
Y
X1
X2
X3
X4
Y
1.00000
0.76632
0.10262
0.59478
0.39334
X1
0.76632
1.00000
(0.22707)
0.74158
0.23752
X2
0.10262
(0.22707)
1.00000
(0.16558)
0.68978
X3
0.59478
0.74158
(0.16558)
1.00000
0.10035
X4
0.39334
0.23752
0.68978
0.10035
1.00000
可以看出变量间存在多重共线性,X3(环境污染)和X1(人均GDP)存在高度相关,同时X2(卫生机构数)和Y(人均寿命)的相关系数太低。
图9
图10
图11
图12
图13
图14
图15
逐渐加入变量,回归分析可得:
表3
X1
X2
X3
X4
X1
0.001464
(6.423334)
0.573010
X1/X2
0.001590
(7.445134)
433E-05
(2.608226)
0.644204
X1/X3
0.001380
(4.000547)
5.98E-05
(0.325899)
0.559431
X1/X4
0.001362
(6.063627)
0.003354
(1.904324)
0.608470
保留X1、X4,舍弃X3
图16
保留X1、X4,加入X2回归后得:
表4
X1
X2
X4
X1/X4
0.001362
(6.063627)
0.003354
(1.904324)
0.608470
X1/X4/X2
0.001603
(6.109801)
4.51E-05
(1.649085)
-0.000232
(-0.083903)
0.631122
由于加入X2后,调整后的可决系数降低,t检验不显著。
因此,我们只采用X1和X4两个变量重新进行回归分析
图17
Y=0.001362167722*X1+0.003353991236*X4+67.25876637
(0.000225)(0.001761)(0.863297)
(6.063627)(1.904324)(77.90915)
=0.634572df=31F=24.31120DW=1.189427
回归效果明显,故应采用此模型。
即在我们所考虑的几个因素中,人均寿命主要受人均GDP(即生活水平)和教育支出的影响。
3.6自相关性检验
点击EViews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差图
图18
由原模型的回归结果得,R2=0.995544F=3239.205df=32DW=0.633838,该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。
对样本量为32、两个解释变量的模型、5%显著水平,查DW统计表可知,dL=1.10,dU=1.57,模型中DW=0.633838
图(5)可发现残差波动比较大,连续为正和连续为负,并且由回归结果可知残差项存在一阶自相关问题,需采取补救措施。
为解决自相关问题,选用迭代法,可得回归结果如下:
图19
查1%显著水平的DW统计表可知dL=1.070,dU=1.339,模型中DW=1.4672>dU,说明模型中已无自相关。
同时,修正后的可决系数R2、t、F统计量均达到理想水平。
回归结果如下:
Y=68.11878946+0.001098724317*X1+0.00277271828*X4
(1.011724)(0.000246)(0.001533)
T=(67.32940)(4.457693)(1.808277)
模型最终结果说明,在其他解释变量不变的情况下,人均生产总值每增长1元,平均来说地区人均寿命预期增长0.001098724317岁;预算内教育经费每增长1亿元,平均来说地区人均寿命预期增长0.00277271828岁。
结论与对策
4.1人均GDP对人口预期寿命有较大影响
因为人均GDP基本反映出本地区的经济发展水平,而人们生活水平的提高很大程度上取决于本地区的经济发展水平。
人口预期寿命又很大程度上受人们生活水平的影响,因此,人均GDP对人口预期寿命有较大影响
4.2卫生机构数与人口预期寿命的相关程度不高
这主要是受人们传统观念和医疗卫生机构的高收费相关。
得了病,人们总是想的能拖就拖,总认为一些小病自然而然就会好的,结果搞得小病成大病,到头来根本没法医治。
加
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