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标题 江苏省二胎出生模型研究和探索
范文

    张娅 卞佳

    

    

    

    摘要:文章分析江苏省十三市教育程度、地理位置、经济发展、老年人占比以及城乡比这五大因素对二胎政策的影响。选取总和生育率作为衡量二胎状况的重要指标,教育经费、地理位置、工业化、老年人占比及城乡比作为影响因素,建立多元线性回归模型。得出结论:教育经费、老年人占比及城乡比对总和生育率呈负作用,其中老年人占比对总和生育率的影响最大,城乡比的影响次之,教育经费对总和生育率的影响最小。可以针对这三大方面对我国的二胎政策提出完善养老保险制度,为城市居民提高政策支持以及加强基本公共服务的建议。

    关键词:二胎政策;多元线性回归模型

    一、模型建立

    二胎出生影响因素:教育程度、地理位置、经济发展、老年人占比、城乡比。

    教育程度:人均教育经费(RJF)为代表指标。计算公式本地区总教育经费与总人口数的占比。

    地理位置:江苏十三个地级市,按地理位置划分为苏南、苏中和苏北,将苏中归为苏南地区,采用单虚拟变量DL加以量化。DL=1代表苏南,DL=0代表苏北

    经济发展:工业化程度(GYH)为代表指标,公式:第二、三产业产值之和与生产总值的占比。

    老年人占比:65岁以上老人占比(AGR)为代表指标,公式65岁以上老人数与全市总人数的占比。

    城乡比:各地区城市比农村(CTV)的比例为代表指标,公式城市人口数与农村人口数的占比。

    二、模型的分析

    1.以总和生育率为因变量,教育经费、地理位置、工业化、老年人占比、城乡比为自变量, 收集数据。

    2.作相关分析,计算出增广矩阵

    从表3看出,总和生育率与人均教育经费、地理位置、工业化、老年人占比及城乡比的相关系数都为负,说明所选的自变量与总和生育率成负相关,总和生育率与老年人占比的相关系数在0.8以上,说明老年人占比与总和生育率高度线性相关,用总和生育率与老年人占比作多元线性回归是合适的,总和生育率和其它四个因素相关系数偏小,且工业化的P值为0.101,这说明工业化对总和生育率无显著影响。但是就实际情况分析,一个城市或者一个家庭的经济发展也决定了这个地区生育二胎的情况,对总和生育率也会产生一定的影响,因此,仅凭借相关系数的大小不能确定变量的取舍,所以在建立模型时还应把工业化包括在内。

    表4显示模型引入的变量是城乡比,老年人占比,教育经费,地理位置,工业化,没有变量剔除。

    3.计算拟合优度R2=

    表5可以看出复相关系数R=0.914,决定系数R2=0.835,调整决定系数为0.717,DW=1.508说明残差独立。从样本决定系数来看,该模型拟合度良好。

    4.回归方程的显著性检验

    由数据分析可得教育经费,老年人占比及城乡比容差分别为0.762,、0.375、0.443均大于0.1,故不存在严重共线性。地理位置和工业化容差分别为0.043、0.042均小于0.1,存在严重共线性。且地理位置和工业化的t统计量对应概率P值大于显著水平0.05,接受原假设,即回归系数与0不存在显著性差异,可判断它们与总和生育率之间的线性关系不显著,故剔除地理位置和工业化再进行自回归,优化模型,步骤同上。

    5.优化模型

    6.回归应用

    由表7系数表可以得出教育经费、老年人占比以及城乡比的统计量的相伴概率p分别为0.041、0.000、0.046,都小于显著水平0.05,因此,在显著水平0.05下解释变量通过了t检验。故拒绝原假设,各变量都与因变量有显著的线性关系,教育经费、老年人占比以及城乡比的容差都接近0.1,说明各变量之间的共线性较弱,可認为通过多重共线性检验。

    上式可以分析出教育经费,老年人占比及城乡比对总和生育率呈负向作用,老年人占比的回归系数最大可以分析出老年人口占比对总和生育率的影响最大,所以老龄化问题在我国日益突出,政府针对这一问题应该制定相应的养老保险制度来控制老龄化对一个家庭甚至国家的影响,从而减少对二胎政策的负向作用。城乡比对总和生育率的影响次之,教育经费对总和生育率的影响是最小的负向作用,针对这些问题生育政策在政策改革前后进行适当的转变,使生育政策真正发挥作用,还要加强对二胎政策的宣传力度以及可以不断摸索并制定生育激励制度,为生育二胎的家庭提供政策支持,并且制定鼓励政策,缓解城市中年轻人压力,让他们可以享受到比起生一胎家庭更多的优惠和关怀。政府还要加强和完善基本公共服务,规划公共资源共享,改善和优化公共服务资源的分配,使社会和家庭能够更快,更好地适应二胎政策。

    参考文献:

    [1]赵书娇.出生率与经济增长关系再考察[D].山东大学,2018:37-41.

    [2]赵巍.庄河市育龄人口生育意愿调查研究[D].大连理工大学,2017:34-42.

    [3]薄文.中国人口年龄结构预测[D].东北财经大学,2016:43-51.

    [4]马佳君.《中国妇女报》计划生育报道议题及变迁研究[D].新疆大学,2018:3-5.

    [5]韩业斌.再生资源产业可持续发展研究[D].中国地质大学(北京),2018:6-7.

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更新时间:2025/3/21 18:38:16