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1、商务统计学结课论文（20132014学年度第1学期）关于人口预期寿命影响因素分析统计报告专业： 班级：学号：姓名： 2013年12月1日关于人口预期寿命影响因素分析统计报告摘要：近些年来，我国经济高速发展，生活水平不断提高，人们的生活重心从过去的解决温饱问题转移到注重养身保健方面来。中国人均寿命的水平很大程度上反映了我国民生状况，代表着我国的综合国力。影响中国人均预期寿命的因素有哪些？它们又是怎样影响预期寿命的？以及它们之间的相互作用如何？这是本文研究的主要对象。关键词：人口预期寿命 人均GDP 教育程度 发展水平 人口数量正文（一）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
2、口健康之间关系的学者是Rodgers,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。Rodgers的研究得出了与Rodgers相似的结论，其实证结果证明在控制了收入、文盲率和医疗服务的可获得性这三个变量后，不论采用何种测度收入不平等的测度变量，收入不平等均对人口健康有着负面影响。Waldman(1992)采用47个国家的样本数据建立对数线性回归方程，发现不论是以全部发达国家和发展中国家为
3、样本，还是仅以发展中国家为样本，在控制了穷人的实际收入水平、穷人可获得的医疗服务的数量以及其它解释变量后，富人的收入占总收入的比例越高，婴儿死亡率也越高。Waldman指出，收入水平并不是社会福利的一个良好的测度指标，当一国收人分配不公平时，穷人们所享受到的福利可能要比用实际收入衡量的要少。另外，Wilkinson(1992)也得出了类似的结论，以OECD国家为样本，采用来自LIS的调查数据，发现即使在控制了不同国家的收入差别后，收人最低的70人口的收入比重与出生时的预期寿命之间依然存在显著的正相关关系。Wilkinson认为随着一国收入水平的提高，在经历了流行病转变后，导致其死亡率差异的主要
4、原因将由物质剥夺(material deprivation)转向社会弱势(SOcial disadvantage)。物质剥夺会导致贫困和传染性疾病，而社会弱势会导致压力和慢性病症。20世纪90年代以后，许多学者利用一国跨地区截面数据研究了收入不平等和地区之间的健康差异的关系，其结论并不完全一致。大部分学者认为收入不平等对人口健康状况产生了负面影响，较高的收入不平等与较高的婴儿死亡率、较高的低出生体重率以及较低的预期寿命联系在一起。如1an，1996；Kennedy ，1996；Wilkinson， and Kennedy，1998；lynch，1998等)。他们认为收入不平等可能反映了社会凝聚
5、力(social cohesion)或者社会资本的恶化，而个人的健康状况不仅仅对于绝对收入水平的升降有反映，对于一些相对性的概念，诸如相对剥夺、相对收入或者相对社会地位的变动也会有所反映。钱建明、凌莉在预期寿命影响分析法文章中运用通径分析的方法提出影响预期寿命的直接因素依次为婴儿死亡率，识字率、人均工农产值及卫技人员数，间接影响因素有城镇人口比、人均工农产值、识字率及卫技人员数，并从各变量间通径系数的大小，可以定量地分析出主要因素对预期寿命的影响程度。 孙文生靳光华在文章中以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
6、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。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
7、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。结果显示，经济发展在大方向上会带来GNP的增长，从而给国民预期寿命带来有利影响，但改革开放30 年来，我们在追求经济高速发展的同时，付出了高昂的环境代价。而这些环境污染带来的结果又直接的影响了人类健康水平，从而对人类预期寿命产生了不利影响。在文化程度方面，国民受教育程度提高会使国民预期寿
8、命在一定程度上得到提高，但单一追求高层次的教育程度无疑又带来了诸多不利结果，我国知识分子普遍体弱多病已成为不争的事实。知识分子的平均寿命低于全国人均期望寿命13.8 岁；许多有名的知识分子、科学家英年早逝的现象更是令人痛心不已。通过对影响中国人均寿命的因素与人均寿命的相关分析以及在控制变量下的偏相关分析，可以得出以下结论：（1）经济水平是影响中国各地区人均寿命的最主要因素。它通过制约居民收入、医疗设施、医疗人员的数量和服务质量等因素来制约各地区的人均寿命水平。 （2）全民知识文化素质的普遍提高比高学历人才比重的增加更有助于人均寿命的延长。（3）经济发展到一定程度之后，环境质量对于人均寿命的影响
9、将伴随着人均寿命的不断提高而逐渐显现，并且影响程度将不断加强。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。死亡水平的高低是自然、生理、疾病、环境和社会经济等多方面因素共同作用的结果，其就社会经济方面进行分析。以各省标准化死亡率为应变量，全体居民的人居消费水平，农村家庭人均纯收入，每万人卫生机构数，人均社会总产值为自变量进行逐步回归分析。得出
10、结论，经济水平是影响中国死亡水平的最主要因素，而农村、农民仍是 中国进一步降低死亡水平的工作重点地区和对象。要进一步降低中国农村的死亡水平，面临着两条渠道：一是由国家扩大投资、增加和改善医疗卫生条件，二是在目前现有的条件下，设法增加农民的收入，改善农民的生活消费水平。另外，除了党的富民政策以外，积极推行行现行的人口政策,亦是迅速提高人口素质，延长农村人口的平均寿命，降低死亡率的必行之路。影响人口预期寿命的主要因素有人类寿限问题，人类寿命增长速度问题，经济和社会的发展。利用生命表法分析进行分析，计算得出我国人口预期寿命指数。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
11、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
12、。文章所选取的1 0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。得出结论，经济发展水平是影响人口平均寿命最重要因素，卫生服务水平及文化水平对平均寿命的影响也是不可忽视的。 （二）影响预期寿命的因素概括1、经济因素GDP指标是一个国家或地区经济发展状况的重要标志，也是影响一个国家或地区人口预期寿命的基础因素。随着经济的发展，人均GDP呈现明显增长趋势，随着人
13、们收入水平的提高，人们对食物等方面的支出会随之增加，这自然对提高预期寿命有重要作用。 同时，随着人均GDP的增加，人们生活水平提高， 会减少对质量差的低档食物的需求，会增加对质量合格的优质食品的消费，这对改善人们的健康状况、提高预期寿命有很大影响。 2 医疗卫生服务水平 医疗卫生事业的发展能够改善人口的健康状况， 使人民免遭疾病的侵袭。自二战以来，人口平均预期寿命迅速提高的重要原因之一就是一些国家进口了廉价而先进的医疗技术及药品。解放后，中国卫生事业迅速发展，成功地消灭或基本消灭了一些解放前严重威胁人民身体健康的烈性传染病，如霍乱、鼠疫、天花等，使全国人民的健康状况越来越好，特别是在广大农村，
14、医疗卫生服务的进步有效地提高了农村人口预期寿命。 3 教育水平人口受教育水平与预期寿命的关系是很密切的，尤其是母亲的受教育程度。根据世界银行和联合国教科文组织的统计资料，发现教育与预期寿命呈正相关关系。 此外，随着人口受教育程度的提高，人们的知识面会大大拓宽，比较了解营养、卫生、体育与身体健康的关系，能够按照科学的方法从事生活、工作和锻炼，并较少沾染不良嗜好。4 其他还有诸如环境因素，婚姻结构状况，等其他因素影响。（三）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
15、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三、模型设定研究中国人均预期寿命的影响因素需要考虑以下几个方面：1、数据性
16、质的选择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）的截面数据为分析对象。2、影响因素的分析根据实践经验，有众多因素会影响人均预期寿命。首先，人均GDP对人均预期寿命存在显著影响。人均GDP的增加代表国民经济的繁荣以及人民生活水平的提高，从而提高人均预期寿命。其次，医疗卫生机构体系的发展和完善，能够提高人民的身心健康以提高预期寿命。最后，环境污染作为人类健康的无形杀手，对预期寿命的提高有负面作用。因此，本文将“人均GDP”、“卫生机构数”、“单位面积污染比”三个因素作为模型的解释变量。3、模型形式的设
17、定：Y=1+2*X2+3*X3+3*X34+UY-预期人口寿命 X2-人均GDP X3-卫生机构数 X4-单位面积污染比 U-其他影响因素四、数据的收集本文获取了31个省市的数据，如下表：人口预期寿命（岁）人均GDP（万元）卫生机构数（个）单位面积污染比北 京76.170234973418440天 津74.9163395423814822.0339河 北待添加的隐藏文字内容172.5424583809634978.78788山 西71.6520779399174070.55215内蒙古自治区69.873728722677387.642276辽宁省73.3434193347296205.2631
18、6吉林省 73.125906185431580.51282黑龙江省 72.372159321825884.662577上海市 78.1477205446089086.6873江苏省 73.9143907305718484.11215浙江省 74.744895295496140.56604安徽省 71.8516656247992720.68966福建省72.5533106266132262.4江西省 68.9515921340051275.86207山东省 73.9235893638857659.74843河南省71.5421073757224273.56322湖北省71.08220503279
19、02909.74359湖南省 70.6619355552001629.68037广东省 73.2739978443144291.75258广西71.2916576323551872.76423海南省 72.921876046611225.9887重庆市 71.7320219164972234.19204四川省 71.21728972914940.748031贵州省65.969214247072193.22034云南省 65.491368722365668.856448西藏64.371529449591.18110236陕西省 70.0720497339281111.68224甘肃省67.471
20、288225299597.014925青海省66.0318346595980.9333333宁夏70.171964241492088.15029新疆67.411911914244116.407186五、模型的估计与调整（一）模型回归分析根据表中数据，模型估计结果为：=65.65847+0.000153X2+4.24E-05X3+6.40E-06X4 (0.992679) (3.02E-05) (1.70E-05) (3.19E-05) t=66.14267 5.069666 2.501518 0.200318R2=0.668970 =0.632189 F=18.18790 df=27由此可见，
21、该模型可决系数能够接受，模型拟合程度较高，=0.05时，F=18.18790F(2,28)=3.34,明显显著。但是，t(n-k)=t(31-3)=2.048,X4系数的t检验不显著，而且它的系数符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。计算各解释变量的相关系数，得系数矩阵：由相关系数矩阵可以看出，X2、X4之间的相关系数较高，证实存在严重的多重共线性。（二）修正多重共线性Y与X2的回归结果Y与X3的回归结果Y与X4的回归结果一元回归结果变量X2X3X4参数估计值0.0001461.54E-050.000110T统计量6.4900960.5592693.547447R20.5922460
22、.0106700.3026230.578186-0.0234440.278575其中，由于X2的方程最大，以X2为基础，顺次加入其它变量逐步回归，结果如下表所示：Y与X2、X3的回归结果加入新变量回归结果变量X2X3X4X2、X30.000157(2.11E-05)4.22E-05(1.66E-05)0.644798X2、X40.000146(3.27E-05)-5.61E-07(3.47E-05)0.563125经比较，新加入的X3的方程=0.644798，略有改进。但新加入的X4的t检验不显著，且t检验值为负值不合理。这说明X4引起严重多重共线性，应予以剔除。最后修正严重多重共线性的回归结
23、果为：=65.58838+0.000157X2+4.22E-05X3t=71.84463 7.453713 2.537419R2=0.668478 =0.644798 F=28.22952 DW=1.143983这说明在其他因素不变情况下，人均GDP每增长一万元，人均预期寿命提高0.000157岁；在其他因素不变情况下，卫生机构数增加个，人均预期寿命4.22E-05岁。六、结论1、人均GDP对人均预期寿命存在显著影响，原因在很大程度上取决于政府的政策取向。2、卫生机构数量对人均预期寿命存在影响影响。原因在于卫生机构数量越多，人民获得医疗能力会进一步增强，从而整体健康水平会有显著提高，相应地，人
24、均预期寿命也会提高。3、单位面积污染比对人均预期寿命的影响不显著，原因在单位面积污染比是一个滞后性的数据，但它往往是影响人口预期寿命的一个因素。附表：人口预期寿命（岁）人均GDP（万元）卫生机构数（个）单位面积污染比北 京76.170234973418440天 津74.9163395423814822.0339河 北72.5424583809634978.78788山 西71.6520779399174070.55215内蒙古自治区69.873728722677387.642276辽宁省73.3434193347296205.26316吉林省 73.125906185431580.51282黑
25、龙江省 72.372159321825884.662577上海市 78.1477205446089086.6873江苏省 73.9143907305718484.11215浙江省 74.744895295496140.56604安徽省 71.8516656247992720.68966福建省72.5533106266132262.4江西省 68.9515921340051275.86207山东省 73.9235893638857659.74843河南省71.5421073757224273.56322湖北省71.0822050327902909.74359湖南省 70.661935555200
26、1629.68037广东省 73.2739978443144291.75258广西71.2916576323551872.76423海南省 72.921876046611225.9887重庆市 71.7320219164972234.19204四川省 71.21728972914940.748031贵州省65.969214247072193.22034云南省 65.491368722365668.856448西藏64.371529449591.18110236陕西省 70.0720497339281111.68224甘肃省67.471288225299597.014925青海省66.03183
27、46595980.9333333宁夏70.171964241492088.15029新疆67.411911914244116.407186SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.802440052R Square0.643910037Adjusted R Square0.602822733标准误差1.962263633观测值30方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析3181.031237360.3437515.6725.06615E-06残差26100.11244273.850479总计29281.14368Coefficients标准误差t StatP
28、-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept65.495167781.05524907262.066079E-3063.3260722767.6642632963.32667.66426702340.0001625283.58045E-054.5393120.00018.89306E-050.0002361259E-050.00023697344.14157E-051.73218E-052.3909520.02435.81014E-067.70212E-056E-067.7E-05184407.87536E-073.41735E-050.0230450.9818-6.9457E-057.10321E-05-7E-057.1E-05资料来源：（1）中国统计年鉴版 （2）国家统计局网站 （3）中国知网 （4）百度文库
