向超

（蘭州財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，甘肅 蘭州730020）

河南省人口出生率影響因素的實證分析

向超

（蘭州財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，甘肅 蘭州730020）

改革開放以來，中國經(jīng)濟的飛速發(fā)展在很大程度上得益于人口政策所帶來的人口紅利。然而隨著時代的進步，中國的人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出新的狀況，即低出生率、低死亡率和低增長率。為預測我國在實施“全面二孩”政策后未來可能出現(xiàn)的人口結(jié)構(gòu)變動趨勢，以人口大省河南省作為案例研究人口出生率的影響因素。研究利用了河南省18個省轄市的數(shù)據(jù)，應用的研究方法是逐步回歸方法。分析結(jié)果表明：河南省的人口出生率受到負擔少年系數(shù)和政府財政在醫(yī)療、教育、社會保障與就業(yè)四個方面支出的影響，其中負擔少年系數(shù)的影響最為顯著。

逐步回歸；人口出生率；負擔少年系數(shù)

一、引言

截至2013年底，全國的人口出生率為12.08‰，較2010年下降11.08‰，處于較低的生育水平。低生育水平（low fertility）指的是低于更替水平的生育率。據(jù)全國人口調(diào)查統(tǒng)計的結(jié)果顯示，中國的總和生育率（total fertility rate, TFR）在20世紀90年代就已經(jīng)降到更替水平(目前發(fā)達國家普遍認為，總和生育率為2.1即達到了生育更替水平）以下，進入了低生育階段。

新中國成立后第一個人口高峰的到來促使政府于1971年全面實施“計劃生育”的人口政策，將“控制人口數(shù)量，提高人口素質(zhì)”作為我國長期堅持的一項基本國策。在“晚生、少生、優(yōu)生”的計劃生育政策影響下，中國人口數(shù)量的控制顯現(xiàn)出巨大的成效。但是隨著時間的推移，計劃生育的弊端逐漸顯現(xiàn)，中國人口出現(xiàn)了“低出生率、低死亡率、低增長率”的特征，人口紅利也日漸消失。為了能夠有效減輕人口弊端對經(jīng)濟帶來的不利影響，為人口紅利提供持續(xù)的源泉，政府在2015年底實施了“全面二孩”的人口政策。然而在2016年“兩會”中關(guān)注了新的人口政策下“生不起”的問題，使得對出生率影響因素的研究顯得更加重要。

二、文獻回顧

我國早期對于國內(nèi)的人口研究和宣傳一直偏重于中國人口的慣性正增長，強調(diào)人口基數(shù)過大對于資源、環(huán)境的壓力。與西方國家不同，我國缺乏對人口出生率的重視。早在1973年，西方學者Becker就開創(chuàng)性地提出一個理論框架來解釋家庭生育率的問題，他認為人口出生率的高低受到一系列社會經(jīng)濟因素的影響，如生育政策刺激、小孩質(zhì)量與數(shù)量的權(quán)衡等[1]。類似地，Bleakley和Lange的研究也證明了家庭在小孩數(shù)量與質(zhì)量選擇方面的存在[2]。近些年來，國內(nèi)一些學者針對中國目前的人口現(xiàn)狀在人口出生率方面的研究取得了一系列的成就。一部分學者通過研究結(jié)果提醒全民對于低生育率問題的重視。如中國發(fā)展研究基金會2012年發(fā)布的《中國人口形勢的變化和人口政策調(diào)整》研究報告認為，中國在2012年已經(jīng)開始進入低出生率、低死亡率的階段，人口的紅利期已經(jīng)結(jié)束。根據(jù)第六次人口普查數(shù)據(jù)直接推算，中國總和生育率為1.18，考慮到出生漏報的情況，當前的綜合出生率應在1.5以下。如果低生育水平一直持續(xù)下去，2027年中國人口將轉(zhuǎn)為負增長。王豐等對中國人口負增長慣性的初步測算表明，考慮到較低生育水平（包括整個20世紀90年代），假定現(xiàn)在的總和生育率為1.6，并將其延續(xù)30年后再提高到更替水平，那么人口負增長將持續(xù)49年，減少人口2.2億。并且，人口老齡化也將持續(xù)更長時期，影響更為嚴重[3]。郭志剛研究發(fā)現(xiàn)我國的人口出生率在20世紀90年代初就下降到更替水平以下，近些年的出生率還在繼續(xù)下降[4]。另一部分學者就低生育率的影響因素問題進行了深入的研究。楊龍見等通過構(gòu)建一個生育率的內(nèi)生化世代交替模型表明財政教育兼有降低人口數(shù)量和提高人口質(zhì)量的功能[5]。袁小平等運用人口年齡結(jié)構(gòu)系數(shù)及其對出生率變動影響的貢獻率指標證實人口年齡結(jié)構(gòu)對出生率有顯著影響[6]。曾毅等基于江浙地區(qū)的研究，借鑒國際（特別是我國周邊一些國家如日本、韓國等）經(jīng)驗，表明我國的低生育率會隨著經(jīng)濟發(fā)展而繼續(xù)下降，因此我國的生育水平將繼續(xù)受到社會經(jīng)濟發(fā)展和國家政策的雙重壓力[7]。另外，在我國生育率長期低于更替水平情況下繼續(xù)追求低生育率，很可能會使我國像其他國家一樣陷入“低生育率陷阱”。

總體來看，國內(nèi)在人口出生率方面的研究主要圍繞低出生率的不利影響和單一視角下低出生率的影響因素兩個方面，缺乏對典型地區(qū)影響因素全面而具體的綜合分析。

本文在接下來的工作中介紹逐步回歸的理論方法，建立關(guān)于人口出生率的模型并進行相關(guān)分析。

三、經(jīng)驗分析

本文研究的人口出生率的影響因素屬于多元線性回歸問題，可以采用逐步回歸分析法、嶺回歸法和因子分析法進行研究。本文將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采用逐步回歸的分析方法用于多元線性回歸模型中，在滿足經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè)前提下（即零均值、同方差、無自相關(guān)、正態(tài)性假設(shè)）進行多元回歸，研究解釋變量對被解釋變量的影響。其中一條假設(shè)是無多重共線性，即假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，或者說各解釋變量的觀測值之間線性無關(guān)。在計量經(jīng)濟學中所謂的多重共線性，不僅包括解釋變量之間精確的線性關(guān)系，還包括變量之間近似的線性關(guān)系。

在實際的經(jīng)濟問題中，完全的多重共線性并不多見，但是各解釋變量之間存在不完全的多重共線性卻很常見。出現(xiàn)多重共線性可能的原因是經(jīng)濟變量之間有共同的趨勢，模型中包含滯后的變量或者數(shù)據(jù)本身出現(xiàn)的問題。修正多重共線性的方法通常包括逐步回歸法和嶺回歸法，其中逐步回歸法是一種比較有效的方法。

逐步回歸法的思想是通過逐步回歸篩選并剔除引起多重共線性的變量。具體步驟如下：先用被解釋變量對每一個所考慮的解釋變量作簡單回歸，然后以貢獻最大的解釋變量所對應的回歸方程為基礎(chǔ)，逐步加入其余的解釋變量，再逐一進行簡單線性回歸，這時需選擇通過檢驗的模型中殘差平方和最小或者擬合優(yōu)度最大的回歸方程作為首選模型[8]。

四、建立模型進行定量分析

（一）變量說明①

Birth表示人口出生率（又稱初出生率），指在一定時期內(nèi)（通常為一年）平均每千人所出生的人數(shù)的比率。一般用千分率表示。計算公式為：

其中，出生人數(shù)指的是活產(chǎn)嬰兒，即胎兒脫離母體時（不管懷孕月數(shù)），有過呼吸和其他生命現(xiàn)象。年平均人數(shù)指的是年初、年底人口數(shù)的平均數(shù)，也可用年中人口數(shù)進行代替。

Med表示河南省各省轄市政府在醫(yī)療衛(wèi)生方面的財政支出，反映的是政府在該地區(qū)的醫(yī)療投入水平。

Edu表示河南省各省轄市政府在教育事務方面的財政支出，反映的是政府在該地區(qū)的教育投入水平。

Soc表示河南省各級省轄市在社會保障與就業(yè)方面的財政支出，反映的是該地區(qū)居民的生活福利水平的高低。

Income表示平均工資，指單位就業(yè)人員在一定時期內(nèi)平均每人所得的貨幣工資額。它表明一定時期職工工資收入的高低程度，是反映就業(yè)人員工資水平的主要指標。其計算公式為：

平均工資=報告期實際支付的全部就業(yè)人員工資總額÷報告期全部就業(yè)人員平均人數(shù)

Young表示負擔少年系數(shù)，指少年兒童與15～59歲人口的比例，計算公式為:

負擔少年系數(shù)=少年兒童人口÷15～64歲或15～59歲人口

Old表示負擔老年系數(shù)，指老年人口（65歲或60歲以上人口）與15～64歲或15～59歲人口的比例，計算公式為：

負擔老年系數(shù)=老年人口÷15～64歲或15～59歲人口

為了符合多元線性回歸模型的假設(shè)條件，本文假設(shè)人口出生率與影響因素之間屬于線性關(guān)系，解釋變量之間屬于單向因果關(guān)系。出生率的影響因素包括教育、社會保障與就業(yè)、少兒撫養(yǎng)比、負擔老年系數(shù)和城鎮(zhèn)居民平均工資等，其他因素歸入隨機擾動項[9]。

（二）模型估計和檢驗

河南省作為全國的人口大省之一，研究河南省出生率的影響因素對于本地區(qū)的人口形勢將有一個更深層次的理解，對于全國的人口政策的調(diào)整也會有一定的指導意義。本文選取河南省18個省轄市2013年的截面數(shù)據(jù)作為研究對象②，數(shù)據(jù)來源于河南省2014年統(tǒng)計年鑒。根據(jù)線性回歸模型建立的基本原理，為了盡可能降低異方差的影響，更好地用彈性來解釋人口出生率的影響因素，本文將模型的函數(shù)設(shè)定為：

其中，βi（i=0,1,2,3,4,5,6）為待估參數(shù)，ε表示的是隨機誤差項，n=18表示樣本個數(shù)，k=7表示變量系數(shù)的個數(shù)，包括截距。

應用最小二乘估計法（OLS）估計得：

對模型進行 White異方差檢驗得 P值為0.0009，R2=0.62,a在0.05置信水平下，根據(jù)nR2= 15.12＜χ2(18)=27.587 1，原假設(shè)模型是同方差的，接受原假設(shè)，認為模型不存在異方差。

該模型擬合系數(shù)不高，除了少兒撫養(yǎng)比，其他參數(shù)的P值普遍偏大，參數(shù)估計不顯著，說明模型存在多重共線性。

（三）模型修正

采用逐步回歸的分析方法對多重共線性進行修正。

1.第一次回歸

運用最小二乘估計法逐一對各解釋變量進行回歸，估計方程結(jié)果如表1所示。

表1　第一次回歸結(jié)果

在顯著性水平a=0.05時，查表得F0.05(1,16)= 4.49。

由表1的分析結(jié)果可知，由于解釋變量Old的F=0.0045＜F0.05(1,16)=4.49，而且參數(shù)估計的P= 0.94＞0.05，R2太小，說明Old對模型的顯著性水平不高，負擔老年系數(shù)和出生率之間沒有必然的聯(lián)系。解釋變量Young的F=5.586＜F0.05(1,16)=4.49,且參數(shù)的P=0.03＜0.05，說明Young對Birth的回歸模型顯著，說明河南省的負擔少年系數(shù)與人口出生率有必然的聯(lián)系，從回歸結(jié)果看負擔少年系數(shù)每增加1個百分點，出生率就增加0.204個百分點。所以選取負擔少年系數(shù)作為第一入選變量，首選模型為：

2.第二次回歸

根據(jù)第一次回歸的結(jié)果，去掉Old對Birth的影響。下面在Young的基礎(chǔ)上逐一加上其他變量，重新進行線性回歸，結(jié)果如表2所示。

表2　第二次回歸結(jié)果

在顯著性水平a=0.05時，查表得F0.05(2,15)= 3.68。

由表2的分析結(jié)果可知，選取Young作為第一入選變量，然后逐一加入其他變量，解釋變量Edu的F=8.61＞F0.05(2,15)=3.68，參數(shù)P值為0.003，R2較顯著，殘差平方和較小，說明解釋變量Edu和Birth之間存在顯著的聯(lián)系，表示教育的財政投入每增加1個百分點，出生率就減少0.05個百分點。但是，解釋變量Income的F=2.88＜F0.05(2,15)= 3.68，P=0.087＞0.05結(jié)果不顯著，說明河南省18個省轄市的出生率與平均工資之間并沒有必然的關(guān)系。因此，在進行了第二次回歸后，將Edu作為第二入選變量，模型為：

3.第三次回歸

根據(jù)第二次回歸的結(jié)果，去掉 Income對Birth的影響。下面是在Young、Edu的基礎(chǔ)上，逐一加上其他變量，重新進行線性回歸，結(jié)果如表3所示。

表3　第三次回歸的結(jié)果

在顯著性水平a=0.05時，查表得F0.05(3,14)= 3.34。

由表3的分析結(jié)果可知，在解釋變量Young、Edu的基礎(chǔ)上，分別加入變量Med和So c后，Med的F=7.133＞F0.05(3,14)=3.34，P=0.004，結(jié)果達到顯著水平，說明解釋變量Med和Birth之間存在一定的關(guān)系。從分析的結(jié)果看，醫(yī)療的財政投入每增加1個百分點，出生率上升0.11個百分點。So c的F= 5.917＞F0.05(3,14)=3.34，P=0.008，結(jié)果達到顯著水平，說明社會保障與就業(yè)和出生率存在相關(guān)關(guān)系。從回歸方程看，社會保障與就業(yè)方面的財政支出每增加1個百分點，出生率就會增加0.055個百分點。就分析結(jié)果看，可以將這兩個變量加入回歸模型中。

4.第四次回歸

根據(jù)前面逐步回歸的結(jié)果，為修正多重共線性的影響，選取Young、Edu、Med和So c四個變量，建立模型為：

運用OLS回歸結(jié)果為：

從修正多重共線性的回歸模型看，出生率的影響因素主要是少兒撫養(yǎng)比、政府財政在醫(yī)療教育以及社會保障就業(yè)方面的支出。少年兒童的撫養(yǎng)比和出生率的關(guān)系最為顯著，平均來說，負擔少年系數(shù)每增加1個百分點，出生率就增加0.24個百分點。其次是教育，教育的財政投入每增加1個百分點，出生率就減少0.16個百分點。最后是財政在醫(yī)療和社會保障與就業(yè)方面的支出對出生率也有一定的影響。財政在醫(yī)療方面的支出每增加1個百分點，出生率就增加0.108個百分點；財政在社會保障與就業(yè)方面的支出每增加1個百分點，出生率就增加0.006個百分點。

五、總結(jié)及展望

基于河南省18個省轄市關(guān)于出生率的回歸模型顯示，負擔少年系數(shù)、政府財政在教育醫(yī)療和社會保障方面的支出對出生率產(chǎn)生顯著的影響。較高的負擔少年系數(shù)顯示了良好的人口結(jié)構(gòu)，即15～64歲的人口在整個人口中保持適宜的比例，會為整個社會經(jīng)濟的發(fā)展提供持續(xù)的人力資本，促進經(jīng)濟快速增長。政府財政在教育方面投入的增加，使得該地區(qū)人口的素質(zhì)整體得到提升，系統(tǒng)的教育使得人們不再盲目追求人口的數(shù)量，而是轉(zhuǎn)向關(guān)注人口質(zhì)量，實現(xiàn)了人口在數(shù)量與質(zhì)量方面的均衡發(fā)展。財政在醫(yī)療方面的增加促使醫(yī)療技術(shù)的飛速發(fā)展，良好的醫(yī)療條件保障使得出生率出現(xiàn)穩(wěn)定性的增長。另外政府加大對社會保障與就業(yè)的投入，提高整個社會的基礎(chǔ)保障體系水平，促使居民在保證人口質(zhì)量的前提下提高出生率。

為了調(diào)整我國的人口政策，2015年10月十八屆五中全會決定全面放開二孩政策，即一對夫婦可以生育兩個孩子。這是從我國人口發(fā)展實際做出的正確選擇，是對我國計劃生育政策的調(diào)整和完善，有利于我國經(jīng)濟和社會的可持續(xù)發(fā)展。需要指出的是，我國的人口政策是隨著我國人口形勢的變化而調(diào)整的，這種調(diào)整是一個循序漸進的過程，前后之間存在一定的相關(guān)性，因此研究河南省人口出生率的影響因素對預測全面二孩政策后中國人口結(jié)構(gòu)的變化具有十分重要的指導意義。然而政策允許的前提下如何解決家庭二孩生育的后顧之憂成為政府新的人口政策是否能夠順利落實的關(guān)鍵。首先，政府要從家庭的角度出發(fā)，一方面，認清當前的人口結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀，充分結(jié)合負擔少年系數(shù)，考慮人口的老齡化趨勢以及較大的養(yǎng)老金缺口，完善養(yǎng)老體制建設(shè)。只有在妥善解決家庭養(yǎng)老問題的前提下生育二孩才會成為可能。另一方面，政府財政要加大社會保障與就業(yè)的投入，合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展更多的勞動密集型產(chǎn)業(yè)，增加就業(yè)機會，為家庭二孩生育提供更加堅實的經(jīng)濟基礎(chǔ)。其次，政府從自身的角度出發(fā)，醫(yī)療和教育是關(guān)乎民生的構(gòu)成政府公共事業(yè)的重要組成部分。財政在醫(yī)療和教育方面應增加投入比例，隨時做好應對新的人口政策下可能帶來的新一波的出生高峰，進而引發(fā)對醫(yī)療保障尤其是婦幼保健方面的迫切需求的準備。同時解決好當前社會關(guān)注的教育問題，深化教育體制改革，整合教育資源，合理配置師資力量，逐步縮短區(qū)域尤其是城鄉(xiāng)間教育資源的差距，真正做到教育的公平和公正。

計劃生育政策曾經(jīng)為推動中國經(jīng)濟的發(fā)展做出了不可磨滅的貢獻。而如今，“老齡化”問題日益凸顯、人口紅利逐漸消失、人口負債逐步顯現(xiàn)，一系列的人口問題正在暴露我國實施了近四十多年的計劃生育政策的弊端。為解決這一問題，全面二孩政策在2016年正式實施。然而全面二胎政策能否及時有效地調(diào)整人口結(jié)構(gòu)為中國經(jīng)濟的穩(wěn)定快速增長提供持續(xù)的人力資源保障主要在于新的人口政策能否全面落實。當然，政策不是一成不變的，應隨時進行調(diào)整以適應社會發(fā)展的需要。因此隨時對配套政策進行微小調(diào)整更加有利于全面二孩政策的實施，這就要求學者必須對政策實施后的人口出生率的影響因素進行全面系統(tǒng)的分析，為政府決策提供合理有效的建議。

注釋：

①文中所有選取的變量解釋均來自于 《2014年河南省統(tǒng)計年鑒》。

②數(shù)據(jù)選取河南省18個省轄市的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)缺失，剔除10個省直管縣。

[1]BECKER G S,LEW IS H G.On the interaction between the quantity and quality of children[J].Journal of Political Economy,1973，81(2):279－288.

[2]BLEAKLEY H,LANGE F.Chronic disease burden and the interaction of education，fertilityand grow th[J].The Review of Econom icsand Statistics，2009，91(1):52－65．

[3]王豐,郭志剛,茅倬彥.21世紀中國人口負增長慣性初探[J].人口研究,2008(6):7-17.

[4]郭志剛.近年生育率顯著“回升”的由來——對2006年人口和計劃生育調(diào)查的評價研究[J].中國人口科學,2009(2):2-15.

[5]楊龍見,陳建偉,徐琰超.財政教育支出降低了人口出生率[J].經(jīng)濟評論,2013（3）:48-55.

[6]袁小平,梁海艷.中國人口年齡結(jié)構(gòu)變動對出生率的影響研究[J].西北人口,2014（6）:49-53.

[7]曾毅,顧寶昌,郭志剛，等.低生育率水平下的中國人口與經(jīng)濟發(fā)展[M].北京:北京大學出版社,2010.

[8]龐皓.計量經(jīng)濟學[M].北京:科學出版社,2010.

[9]李松臣,張世英.基于逐步回歸法的人口出生率影響因素分析[J].統(tǒng)計與決策,2008(4):7-9.

責任編輯：吳強

An Em pirical Analysis of the Birth Rate Factors in Henan Province

XIANG Chao
（College of Finance and Economics,Lanzhou University,Lanzhou Gansu 730020,China）

Since the reform and opening up,the rapid development of Chinese economy is largely due to population policy which brought demographic dividend.However,with the development of the times,Chinese population presents a new situation in which a low birth rate,low death rate and low growth rate.Based on the current situation of China,in order to understand the likely future demographic trends after the“comprehensive two-child policy”,taking populous province of Henan province as a case,the influence factors of the birth ratewere studied based on the data of 18 provincial cities in Henan using stepwise regression analysis showing that the birth rate of Henan population is affected by children dependency ratio and government finances in health,education,social security and employment expenditure,in which the influence of children dependency ratio is themostobvious.

stepwise regression analysis;birth rate;children dependency ratio

C924.24

A

1673-8004（2016）06-0151-06

2016-03-15

向超（1990—），男，河南信陽人，碩士研究生，主要從事人口資源與環(huán)境經(jīng)濟學研究。