中国人口出生率与教育水平的关系验证及研究

摘要

通过定量的单一变量控制，本文验证了人口生育率和教育水平之间的关系。同时在验证的基础上研究进一步探求了出生率与教育水平在性别和教育水平等级上的关系。

关键词

总和生育率教育水平变量控制

引言

教育对人口出生率的影响是显见的。然而在忽略其他影响出生率水平的条件下简单列出教育与出生率的关系似乎在逻辑上不无瑕疵。同时，大多数关于教育与出生率水平的文章多仅列出女性教育水平，而对于男性教育水平在其中的作用到底如何有所忽略。综合以上问题，本文力求在控制变量的基础上探讨中国两性教育水平对于出生率的影响。

正文

1．研究目的与意义

人口出生率是受生产水平及方式、政策、婚姻、人口结构、医疗卫生事业发展水平、伦理道德、风俗习惯、宗教、教育等多因素影响的。而近年来，谈到中国人口出生率水平的变动人们更多的是关注经济发展与政策的因素。不可否定的是对于上世纪七八十年代以来中国人口总和出生育率的迅速下降与趋于稳定的事实，经济的腾飞与计划生育政策的严格落实功不可没。然而对于人口出生率与教育水平的关系的研究相对来讲被人忽视，特别是尽可能排除其他影响因素后的人口出生率与教育水平的关系研究、人口出生率与分性别的教育水平关系研究等内容。

本文的研究目的即在于在尽可能排除其他影响因素后、在验证中国人口总和生育率随教育水平的升高而降低的基础上，初步探究人口总和生育率与分性别的人口教育水平的关系。

2．研究思路

基于本文的验证及研究目的，本次验证及研究的关键在于控制变量，即尽可能在控制影响生育水平的其他因素的基础上验证并探究出生率与教育水平之间的关系。为此，整个研究采用的是横向对比策略，即采用同一时间上不同地区的数据信息以减小时间带来的在经济、政策等方面上的不确定因素。在此基础上，再通过进一步的数据处理控制变量以达到尽可能单一教育水平变量的目的。

在文章架构上，下文将分为理论回顾、数据说明、数据分析、结论及问题等部分。其中理论回顾部分将在已有理论的基础上提出本文验证的具体内容；数据说明部分将探讨数据采用的依据以及控制变量的方法；数据分析部分是研究的核心，将结合多幅图表具体分析出生率与分性别教育水平的关系；结论及问题部分将明确研究的结论以及存在的问题和改进方向。

3．理论回顾

对于人口出生率的影响因素，国内外学者多有研究。下面将回顾国内外两个有一定代表性的相关理论。

3.1Becker的家庭生产函数模型（Becker 1960；Becker和Lewis 1973；Willis 1973）

该理论主要探讨的是以家庭为单位的社会生育模式的转变与经济发展的关系。理论认为孩子作为家庭可以生产的非市场性消费品可以直接写入家庭效用函数。而经济发展对于家庭生育的选择有两种影响相反的效应即收入效应和价格效应。但在实际中经济发展的价格效应

占绝对优势，其结果就是经济发展而人口出生率下降。该理论提出了一个家庭生育选择的函数模型，即：F I=f(X I,W I,P I,B I,I I,E I),公式中F I代表一个家庭的生育决策，等式右边的一系列变量分别代表经济社会约束、工资向量、价格向量、生理生育能力、生育政策和误差项。

该理论充分肯定了生育率随经济发展水平的提高而降低的事实，同时也成为当下中国人口出生率与经济发展关系的一系列研究中引用率颇高的理论。但我认为，该理论函数没有重视包括教育在内的其他因素对于人口出生率的影响，或者将教育等因素简单包含在了经济社会资源这一个变量中，因而也使人们在接受理论的同时容易暂时忽视教育等其他因素的作用。

3.2张善余对于人口出生率影响因素的概括（张善余，2004）

张善余在2004年出版的《人口地理学概论》中认为人口的出生率是受生产水平及方式、政策、婚姻、人口结构、医疗卫生事业发展水平、伦理道德、风俗习惯、宗教、教育等多因素影响的。其中关于教育水平对于生育率的影响他以第五次人口教育普查为例进行了说明（《人口地理学概论》，华东师范大学出版社，2004）。张善余在肯定了教育水平是人口出生率的直接影响因素的同时还进一步阐述了教育影响出生率的实现原理。但是他没有说明其数据引用是否尽可能考虑了出生率影响的其他因素，也没有考虑到男女教育水平在对生育率的影响中有没有区别的问题。对于一个多因素影响的量，在不控制变量的其情况下简单列出因变量和其中一个自变量的“关系”，这在逻辑上有一点瑕疵，因为研究的因变量可能受其他自变量强烈影响而掩盖了其与研究自变量间的真实关系。

基于上述引述与分析，本文将验证在尽可能排除经济、政策等因素后中国人口出生率与教育水平间的关系，并探究男女教育水平对于出生率影响孰重孰轻。

4．数据说明

对于一个定量研究的问题，数据的采用标准、来源、处理等问题是有必要进行说明的。

4.1出生率的指标

衡量出生率水平的指标有很多，各有侧重。通过文献阅读，我发现解释女性按当期的年龄别生育率度过一生的终身生育数的指标——总和生育率，可以很好地反映当年不同队列的女性发生生育事件的强度在队列之间的平均值。这与本次研究的研究思路相符合，故而本次研究的出生水平的衡量采用总和生育率这一指标。

4.2数据来源

本来，对于一个国家的生育率衡量的权威数据来源无外乎人口普查数据了。根据我国人口普查数据显示，中国人口总和生育率在上世纪90年代初就已下降到更替水平之下，在90年代后期下降到1.35其后大体保持该水平上下。然而通过阅读发现，很多学者对于这一统计结果存在相当大程度上的怀疑。基于这种怀疑，出现了国家人口计生委在工作中沿用生育率为1.8的口径、依据人口变动调查公布的出生数和教育部各年小学入学儿童统计数而修补的出生调查漏报率达30%等一系列对于普查数据的“修正”。这一系列多种多样的修正为普查数据的采用蒙上阴影。

但是根据曾毅、顾宝昌等人的研究讨论结果：“中国当前的确存在着多种能真正显著地降低生育率的重要因素。当这些因素影响很大时，能够留给出生漏报解释的余地就会变小。所以只要我们能够充分认识到这些低生育因素的存在，那么即使调查统计数据的生育率因出生漏报原因而低于真实水平，也应该能够反映出真实生育水平的大体趋势。”（曾毅顾宝昌等，2010）

有鉴于此，本次研究依旧采用国家统计局公布的官方数据。同时为降低调查统计中漏报因素的影响，本次研究拟放弃更新的2005抽样调查数据而采用相对旧但更可信的第五次全国人口普查数据。

4.3数据处理

由于本文旨在讨论验证尽可能控制其他因素变量的情况下出生率与教育水平的关系，故而对于现有直接的人口总和生育率的处理就比较关键了。

4.3.1变量数据代表

一方面，正如研究思路中阐述的一样，本次研究的数据采用同一年份（即2000年的第五次全国人口普查）数据。采用这种分省横向比较方法是基于同一地点纵向比较中对于经济、政策、人口结构等其他因素较难排除的考虑。

另一方面，对于同一年分省的总和生育率除教育外的各影响因素分别归结到当年各省人均GDP水平、少数民族人口比例、非农业人口比例几项数据中。具体而言是人均GDP水平代表生产水平及方式以及部分医疗条件差异；少数民族人口比例代表人口政策、宗教、风俗习惯差异；非农人口比例代表部分人口结构差异。对于其他难以衡量或预期地域差别较小的因素，诸如部分风俗差异、人口结构差异、婚姻差异、伦理道德差异等，本次研究假设其影响较小或不存在地域差异而予以忽略。

4.3.2变量控制手段

在尽量控制单一变量这一原则上，同时结合数据实际情况，本次研究拟采用平均值加减标准差的方法。即对于某项数据，比如省际人均GDP，凡落在全国各省平均人均GDP水平加减标准差而成的上下线之内的省份被认为是经济水平近似的省份，而经济水平近似的省份其省际经济水平对于出生率的影响即视为近似而予以忽略。通过这种处理依次选出在经济水平、少数民族比例水平、非农人口比例水平上近似的省份从而将除教育水平以外的其余变量影响尽可能减小。这样，在本次研究的深度和范围水平上即认为达到控制单一变量的目的。

5数据分析

在完成了上述理论回顾、准备数据讨论之后，即进入了本次研究的数据分析核心内容。

5.1控制变量前的情况

为了便于对比，对于控制变量前的情况，本次研究也予以了验证，情况如下。

图5.1-1控制变量前各地总和生育率与女性中扫盲人口比例

图5.1-2控制变量前各地总和生育率与女性中中等教育水平人口比例

图5.1-3控制变量前各地总和生育率与女性中高等教育水平人口比例

通过以上三幅图可以明显看出，在控制变量以前，各省的总和生育率随女性教育水平的提高而下降。通过出生率对扫盲率、中等以上教育水平比例、高等教育水平以上比例教育水平的线性拟合可以看出教育等级越高，生育率下降越明显，即高等教育水平提高一个百分点导致的出生率下降较之中等教育水平提高一个百分点后的效果更明显。至此便初步验证了已有理论关于教育水平与人口出生率的观点。

5.2变量控制过程

由于本次数据处理量基本适中，特将控制变量的过程数据列于下，方便查阅比较。

5.2.1经济变量控制

上表红色部分即将明显经济水平高于其他省份的省区排除。

5.2.2民族变量控制

表5.2.2-1 2000年分省总和生育率与少数民族人口比例关系

5.2.3非农业人口变量控制

上表红色部分即将明显非农业户口比例水平明显高于或低于其他省份的省区排除。

至此，在本次研究的假设下，已经完成了对总和生育率的单一变量控制，认为排除了贵州、西藏、天津、黑龙江、吉林、上海、北京、广西、青海、新疆之后影响其余省份的人口出生率水平的主要因素就是教育水平了。

5.3控制变量后的情况

完成单一变量的控制后的人口总和生育率水平与教育水平的关系如下（其数据表格参见表5.1-1）：

图5.3-1控制变量后各地总和生育率与女性中扫盲人口比例

图5.3-2控制变量后各地总和生育率与女性中中等教育水平及以上人口比例

图5.3-3控制变量后各地总和生育率与女性中高等教育水平及以上人口比例

通过以上三个图表可以明显看出，在控制变量后，较之控制前人口出生率随教育水平的变化趋势未变，依旧是教育程度越高出生率下降越快。比较控制变量前后的线性拟合公式可以发现，控制变量后的出生率对于相同教育水平的变化更敏感，更加充分地说明了人口的出生率确实是随教育水平的上升而下降的，而且这种下降较之其他影响因素的总和结果更加明显，即教育水平是众多出生率影响因素中比较主要的一个。

以上比较的是控制变量前后人口出生率之于女性教育水平的变化，是本次研究的主要验证部分。在验证的基础上，下面将进一步探究分性别的教育程度对于人口出生率的影响，即探求两性之中到底哪一个的教育水平对出生率影响更明显。

表5.3-1控制变量后各地总和生育率与男性教育水平关系

同样的，基于上表可以做出一下分析图：

图5.3-4控制变量后各地总和生育率与男性中扫盲人口比例

图5.3-5控制变量后各地总和生育率与男性中中等教育水平及以上人口比例

图5.3-6控制变量后各地总和生育率与男性中高等教育水平及以上人口比例

从以上三表可以看出，同女性的情况一样，出生率水平也随男性人口的教育水平的提高而降低，且依旧是教育的等级越高，出生率下降的越快。将以上三表与表5.3-1到表5.3-3进行对比，通过拟合的线性公式可以发现两性教育水平在影响出生率的“效用”上基本类似。但仔细观察，在低等教育水平（即脱盲水平）上，生育率对于男性的脱盲率更为“敏感”，即其拟合的系数存在首位有效数字上的差异。究其原因可能是在教育水平偏低的人群中，婚姻中女性更可能处于教育水平较低的一方，这样出生率对于脱盲女性人口比例的变化则可能受其背后的受过相对较高水平教育的男性配偶的影响。其余两种教育水平中尽管生育率对于女性的中等教育水平较之男性更为敏感，但中高等教育水平对出生率的影响在两性之间不存在明显差异，即其拟合的线性公式的系数不存在首位有效数字的差异。

6．结论及问题

6.1结论

通过上文的讨论、验证和分析可以得出以下结论：

①人口的生育率确实随教育水平的提高而下降，且这种下降在影响出生率水平的各因素中

是属于比较显著的。

②在性别方面，总体上两性的教育水平对于生育率的影响相同，但男性的脱盲率较之女性

对于生育率有更大的影响，其作用机制有待进一步探讨。

6.2问题

在研究的最后将指出本次研究存在的问题。如同前文所述，本次研究旨在在控制变量的情形下验证出生率与教育水平的关系并探究其中的性别差异。然而本次研究控制变量的方法值得进一步讨论：一是由于影响出生率水平的诸因素之间是高度关联的，比如对于高经济水平省份的排除实际上也将高教育水平的省份排除在外，这对于研究有一定的影响；二是研究采用了平均值加减标准差的方法作为控制变量的标准，这在一定程度上带有主观性，其实际控制效果如何也有待进一步探讨。

综上即是本次研究的全部内容。

参考文献：

[1]张善余，《人口地理学概论》，华东师范大学出版社，2004。

[2]曾毅顾宝昌郭志刚等，《低生育水平下的中国人口与经济发展》，北京大学出版社，2010：3-25。

[3]颜建业，“政策效果还是发展效应——是考察中国计划生育政策的实际效力”，北京大学硕士研究生学位论文，2005：3-4，8-10。

[4]曾毅李玲顾宝昌林毅夫，《21世纪中国人口与经济发展》，社会科学文献出版社，2006:143-158。

[5]国家统计局，2000年人口普查资数据。

[6]曾毅，《人口分析方法与应用》，北京大学出版社，1993。

[7]陈卫，“发展-计划生育-生育率”的动态关系：中国省级数据再考察，人口研究，2009（1）。

我国人口出生率和人口死亡率

我国人口出生率和人口死亡率对总人口数的影响的分析报告班级12会计2班学号1211029108 姓名吕永生时间2014年12月

摘要人口普查指在统一确定的时点，按照统一的调查表式、项目和填写方法，由政府组织对全国或一个地区的全部人口的社会、经济特征资料，逐人地进行搜集、整理、汇总、评价、分析和公布的全过程。是世界各国所广泛采用的搜集人口资料的一种科学方法，是提供全国基本人口数据的主要来源。人口普查提供的资料具有法律效力，被用于分配人民代表或议员名额，进行行政管理，制定政策和拟订建设计划；用于商业网点的铺设和劳动力的分配；以及用于广泛的人口研究工作。，我国以2010年11月1日零时为标准时点进行了第六次全国人口普查。在国务院和地方各级人民政府的统一领导下，在全体普查对象的支持配合下，通过广大普查工作人员的艰苦努力，目前已圆满完成人口普查任务。本文先通过分析2012年之前总人口数变化，从而研究我国人口出生率和人口死亡率对总人口数的影响。关键词：总人口数，人口出生率，人口死亡率；人口变化

目录摘要 (1) Abstract (2) 引言 (4) 一、我国总人口数的关联分析 (5) （一）我国总人口数的参数估计 (5) （二）我国总人口数的假设检验 (7) 二、模型多重共线性的诊断及补救 (8) （一）模型多重共线性的诊断 (8) （二）多重共线性的补救措施 (10) 三、模型自相关的诊断及补救 (11) （一）模型自相关的诊断 (11) （二）模型自相关的补救措施 (13) 小结与建议 (16) 参考文献 (17)

引言 15组有关人口总数，人口出生率，人口死亡率的统计数据。并运用计量经济学的分析方法，建立相应的回归模型以及运用一些相关分析方法对所建模型进行分析，以更好的说明因素间的关系，即总人口数，人口出生率，人口死亡率之间的关系。一、影响我国总人口数主要因素的关联度分析（一）我国总人口数要素的参数估计为了更好的进行对我国总人口数变化主要因素的分析，我们选取我国1998年至2012年的总人口数、人口出生率率和人口死亡率的统计资料，如表1所示。年份总人口数（万人）人口出生率（‰）人口死亡率（‰） 1998年124671 15.64 6.5 1999年125786 14.64 6.46 2000年126743 14.03 6.45

计量经济分析受教育程度与收入的研究

受教育程度与收入的研究受教育是一个人的终身大事，也是一个人在社会上身份的证明，它可以体现一个人在社会上的身份，影响一个人的素质品位、修养，它还可以改变和决定我们的命运，甚至可以在很大程度上影响一个人、一个家庭的收入水平。通过我们的调查发现，受教育程度与收入水平有密切的联系，它们所成的比例是正比，一般所受教育程度高的，他所得到的收入相对来说就越多，相反，一般所受教育程度越低，他所得到的收入水平相对来说也就越低。受教育是一个人的终身大事，也是一个人在社会上身份的证明，它可以体现一个人在社会上的身份不同，影响一个人的素质品位、修养，它还可以改变和决定我们的命运，甚至可以在很大程度上影响一个人、一个家庭的收入水平。一、收集数据

（在数据处理中用1代表小学及以下2代表初中3代表高中4代表专科5代表本科学历6代表硕士及以上）对数据进行整理描述如下：二、建立模型建立如下一元回归模型： β β+ μ y + =x 1 （其中x表示受教育程度，y表示收入水平，μ表示残差）三、模型检验（一）、T 检验

（二）、回归分析可决系数2R=1，截距项与斜率项的T检验值均大于5%显著性水 T（4）=3.555。可以看出可决系数平下自由度为N-2=4的临界值0.0061 2 R的值较大，表明中国居民收入水平与受教育程度有关，且相关性很强。

对数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下中国居民收入水平与受教育程度的关系函数：

Y? X =1250 + 通过T型检验T=7.856，自由度df=5,sig.=0.000并且sig.(双侧)=0.000。由于sig.比α=0.05小得多可知我国居民受教育程度与居民收入有显著相关性。四、结论与建议根据对“受教育程度与收入水平的研究”调查的结果，我们每个人都要从中吸取教训。我们是未来的主人，我们要认真的学习知识，以适应现代竞争激烈和交际广泛的社会生活，在心理、性格、思维、修养等内在素质铸造方面做好充分的准备，同时在语言表达能力、社交能力等方面也必须打下良好的基础，这样才能顺应未来社会的发展潮流。同时还应该广开视野，广长见识，广泛了解博大的世界和社会，不断增加丰富的现代社会知识和世界信息，有这样的精神准备，才能迅速的成熟、长大，将来才可以自由地翱翔于世界的蓝天。否则，我们将永远是妈妈怀抱中的乖宝宝，将永远是温室里面的豆芽菜，那样，我们将怎样走向社会、走向世界呢？所以作为未来主人的我们，从现在开始，我们要认真的学习知识，提高自己的受教程度与文化水平，为自己将来的美好前程打下良好的基础，铺好自己人生的道路，将来做个有出息的人，回报社会与父母，为社会做贡献。因为知识是可以改变命运的。通过调查，得出的结论是：受教育程度与收入水平有着密切的联系，它们所成的比例是正比。一般所受教育程度越高，他所得的收入水平就越多，相反，一般所受教育程度越低，他所得到的收入水平

受教育年限与居民收入的实证分析

实证分析本文的目的在于测量受教育程度和工作年限对居民收入的影响。文章选取了中国社会科学院经济研究所收入分配课题组（李实、赵人伟老师主持，福特基金赞助）于2002年对城镇居民所作的抽样数据，该数据覆盖22个省（市、自治区），调查了6835户城镇家庭，涉及20632位城镇居民。该调查的优点是样本容量大，而且对城乡居民和农民工的基本信息和工作单位、工作年限以及工资详细组成都进行了调查，因而数据的选取有助于这个问题的研究。因为文章的研究与收入有关，经过对未参加工作和已经下岗或退休的个体进行筛选，最后剩下10174个样本数据，样本容量之大及覆盖面之广足以保证研究所具有的代表性。通过对主要变量进行统计分析，得到下表：其中低收入是指收入按由小到大排序是，最低20%收入的人口数；中低收入处于由低到高的是20%—40%的人口数；中等收入是处于由低到高的是40%—60%的人口数；中高收入是处于由低到高的是60%—80%的人口数；其余统计到最高收入。由此图可以看出，按照收入等距离分组时，处于高收入组的人口最多，占到人口总数的35.5%。由此图可看出受教育年限主要集中在5年到15年之间，因而2002年底参加工作的城镇居民中，学历主要分布在初中和高中两个阶段。因问卷中针对2002年底就业（在岗）成员统计一个问题是第一次参加工作时间。根据这个时间可以计算出到2002年底，个体参加工作的年限。由上表所知，城镇居民工作年限主要集中早12到36年之间。为了测度多种因素共同作用下对城镇居民收入的影响，这里构建了多元线性回归模型，具体模型表示为:INC=F （E,YJ,Z ）。其中INC 表示城镇居民年收入，YJ 表示城镇居民的工作年限，Z 表示一系列的控制变量。Z 是通过设置虚拟变量来反映，主要包括性别、年龄、工作单位性质、职业和地区变量。依据相关数据，利用stata 软件进行运算，得到的回归结果如下：上表为进行多元回归的结果。表中age 表示个体的年龄，age2表示年龄的平方，用来反映与收入的非线性关系；gender 表示相别的虚拟变量，当gender 取1的时候表示的是男性， Number of obs 10049F( 95, 9953)71.36 Prob > F 0R-squared 0.4052Adj R-squared 0.3995

教育程度与收入水平调查问卷

教育程度与收入水平调查问卷感谢您在百忙中能抽空回答我们的调查问卷，我们在这里向您表示由衷的感谢！此问卷共有14条小题目，大约消耗您3～5分钟时间！﹝请在选项中选择您认为合理的答案，并在选项左边的□里打√﹞^_^ 1、请问你的年龄是: □12~16 □17~22 □24~40 □41~60 □60岁以后 2、你的性别是 □男□女 3、你的受教育程度是： □初中及初中以下□高中及中专□大专□本科□硕士及以上 4、请问你目前职业是______（必填） 5、请问你目前的月收入范围是： □0~2000 □2000~4000 □4000~6000 □6000以上方便的话，可以填一下您的月工资______（选填） 6、家庭主要收入来源 □固定工资□自由职业□投资所得□个体经营□政府补助或亲友资助 7、您认为文化程度对你的收入是否有影响 □毫无影响□有一定的影响□影响很大 8、假如你的孩子成绩优秀，而家里钱不够，你会怎么办？ □借款贷款供他（她）读书 □变卖东西供他（她）读书 □只好让他（她）退学 9、你怎样看待读书 □读书是最好的出路，多读书才能多赚钱。 □只要能赚钱，不必多读书。 □读书关系到孩子的人生幸福，赚钱倒是次要的。 □不清楚 10、你认为学生所享受的教育质量的差异对未来的发展是否有影响？ □影响很大，是决定孩子一生的主要因素 □肯定有影响，但并不绝对 □影响很微小 □不清楚 11、你认为贫富差距拉大的原因是？（选做） □政府政策问题□文化教育问题□社会分配不公 □社会保障制度落后□物价上涨□其他 12、你是否希望接受更多的教育 □十分渴望□有条件的话就学习，没有的话就算了□不需要 13、你认为一下哪些因素会影响你参与学习或培训？（可多选） □费用□交通□课程内容□时间□师资□学习环境□其他 14、未来，您觉得，您的工资水平与现在相比是否会增加 □收入下降□收入上升□没有变化

受教育程度、收入与初婚年龄的相关性分析

受教育程度、收入与初婚年龄的相关性分析摘要：本文研究主题：分析个人受教育程度、收入与初婚年龄的定量关系。研究方法：利用CGSS2008相关数据，运用stata12.1进行相关分析、回归分析。最后得出研究结果：受教育程度、收入与初婚年龄相关；受教育程度越高、个人收入越高，初婚年龄越大；并且受教育程度和收入对男女两性初婚年龄影响的程度不同，对于女性的影响要大于男性。关键词：初婚年龄受教育程度个人收入一、研究背景 1.研究意义。初婚是家庭生命周期成形的起点,其行为模式的变化,特别是初婚年龄的变化,对一个地区或国家的人口和经济的影响是巨大的。我们研究初婚年龄的影响因素,看似简单的相关却可能发现一些隐藏在背后的经济和社会问题。例如教育程度对于初婚年龄的影响，收入对于初婚年龄的影响，同样的因素对男女两性是否产生不同的影响都具有重要的社会学意义。初婚年龄反映了一个社会中婚姻和家庭的变迁，而且会对国家的人口再生产有巨大影响，研究其影响因素具有重要的现实意义。 2.本文研究问题及研究假设。本文主要对影响初婚年龄的因素进行实证研究。本文将运用CGSS2008的数据，通过对个人受教育程度和收入这两个因素为指标的分析，研究初婚年龄与个人所处的地位是否有相关关系，并分析是否具有性别差异。研究假设：初婚年龄与收入和受教育水平具有相关关系，并且这种相关关系具有性别差异。二、数据来源与研究方法 1.数据来源与变量。本研究使用2008年中国综合社会调查（CGSS2008）的数据。样本覆盖了中国内地28个省（自治区、直辖市）样本量为6000个。得到有效样本量为4760个。该调查收集了大量关于受访者及其家庭成员的教育经历、职业经历与婚姻经历的信息。（1）因变量：初婚年龄。这里采用CGSS中，第一次结婚者会直接采集其第一次结婚的时间点减去出生年份。而非第一次结婚者会对采集其第一次结婚的年份减去出生年份。（2）个人收入：为使数据成正态分布，收入取了收入对数。（3）受教育水平：我们将教育水平操作化为研究对象最高学历在正式制度下的年期。（4）控制变量：性别。 2.研究方法。本文数据采用stata12.1软件进行统计分析。首先对变量进行描述分析，然后用相关分析计算出各个变量之间的相关系数，最后进行回归分析，得出初婚年龄与各个指标之间的定量关系。三、受教育程度、收入与初婚年龄的相关分析 1.对数据进行描述性分析。（1）变量平均值、方差、最值初婚年龄、受教育程度、收入的描述性分析。通过描述性统计分析可知，在CGSS2008中平均初婚年龄为23.83岁，平均受教育年限为9.40年。平均年收入为14313.23元。（2）受教育年限与初婚年龄的散点图及拟合直线。做一元回归曲线图可以看出，受教育程度和初婚年龄拟合较好，两者的关系比较稳定。一般而言，随着受教育程度增高，初婚年龄随之增大。可以进一步进行相关分析。（3）收入对数与初婚年龄的散点图及拟合直线。从一元回归曲线图可以看出，收入和初婚年龄拟合较好，两者的关系比较稳定。一般而言，随着收入增加，初婚年龄随之增大。可以进一步进行相关分析。

3.居民受教育水平、性别和收入的关系初探

居民受教育水平、性别和收入的关系初探 09审计5班蔡思羽 09010501 选取变量：年龄，性别，受教育年限，工作单位，企业性质，工作行业，1998、1999、2000、2001年收入知识改变命运，从古代的科举制度到今天的高考，似乎都在印证着这一颠扑不破的真理，而在今天“知识”更多的代表的是学历，对所谓的命运的改变也多指收入的增加。那么在今天这句话依旧是真理吗？如果知识真的能改变命运，那么对于男性和女性而言，知识改变命运的程度一样吗？带着这样的疑问，我对2002年城镇居民生活调查的一个样本数据进行了分析。为了针对我的疑问进行数据分析，我首先对数据进行了剔除，选择了工作状态为“Working or employed”的群体进行分析。然后对筛选出的样本数据再按照受教育年限和性别等分别进行分组分析，受教育年限以5为组距分为四组。在筛选的出的数据中，首先对居民所受教育程度的比例进行了分析，从饼状图（图 1）中我们可以看出，受教育年限在11-15年的占样本的54%，6-10年的占35%，而受教育年限在16年及以上的仅占8%（此处将0-5 年认为是小学及以下文化水平，6-10年为初中文化水平，11-15年认为是高中及中专文化水平，16年以上认为是本科及硕士、博士等文化水平）。通过这张图我们可以看出，样本的主要的文化水平是初高中文化程度，小学和本科的文化水平并不占多数，也就是说劳动力的主要文化水平是初高中文化。为了进一步了解居民的受教育水平及其影响因素，又对数据按受教育年限分组，对年龄进行了基本统计量的分析。通过基本统计量分析，我发现受教育年限图1

为0-5年（图2）和6-10（图3）年的呈现相似的分布，都为左偏的平峰分布，也就是说数据的分布集中在年龄较大的组群。而且受教育年限为0-5年的人群的平均年龄为45.6岁，中位数为47，标准差为9.6；受教育年限为6-10的人群的平均年龄为43岁，中位数为44，标准差为7.6。按照年龄对出生日期进行推算，也就是说受教育水平为1-10年人群主要为19世纪50年代出生的人。在对受教育年限为11-15年（图4 和16年以上（图5）的人群数据进行分析时，发现这两组数据的分布也极为相似，都为右偏的尖峰分布，也就是说数据集中分布在年龄较小的组群。通过观察比较，我们发现受教育水平在11-15年的人群的平均年龄为38.5岁，中位数为35标准差为5.5受教育水平为16年及

中国人口预测模型(精)

中国人口预测模型天津师范大学数学科学学院 1003班刘瑶（10505135）周丽（10505110） 2013年6月17日星期一

中国人口预测模型摘要为了加快中国的经济建设进程，全面落实科学的发展观，按照构建社会主义和谐社会的要求，实现人口与经济社会资源环境的协调和可持续发展。我们确定人口发展战略，必须既着眼于人口本身的问题，又处理好人口与经济社会资源环境之间的相互关系，构建社会主义和谐社会，统筹解决人口数量、素质、结构、分布等问题。本文是以《中国人口统计年鉴》公布的部分人口数据为基准（其他部分数据通过网站查询得到），通过合理的假设和数学模型得到了对于中国人口增长预测的统计模型。对Leslie 人口模型改进，构建了反映生育率和死亡率变化率负指数函数。基于leslie 的改进模型： (t)X B B B +(t)X A A A =t)▽n +X(t 22) -(n 3 2112) -(n 3 21 此模型考虑到了生育率的变化，并是针对总人口分布处理的，克服了leslie 模型的不足，很适合做长期预测。得到结论：人口数量先增大后减小，峰值出现在2040年，届时人口数量将达到最大，为15.869亿。关键词: 人口预测, Leslie 人口模型改进 , 长期预测一问题的背景中国是世界上人口最多的发展中国家，人口多，底子薄，耕地少，人均占有资源相对不足，是我国的基本国情，人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。新中国成立50多年来，我国人口发展经历了前30年高速增长和后20年低速增长两大阶段：从建国初期到上世纪70年代初，中国人口再生产由旧中国的高出生、高死亡率进入高出生、低死亡率的人口高增长时期，1950-1975年人口出生率始终保持在30‰以上, 最高达到37‰（附录1）。70年代以后，人口过快增长的势头得到迅速扭转，人口出生率、自然增长率、妇女总和生育率有了明显下降，人口出生率由70年代初的33‰大幅度下降到80年代的21‰, 妇女总和生育率也由6下降到2.3左右。90年代以来，随着我国经济高速发展，人民文化和健康水平逐步提高，计划生育工作的不断深入，在20-29岁生育旺盛人数年均超过1亿的情况下, 人口出生率依然呈现大幅下降的趋势，到2000年底人口出生率从1990年的21.06‰下降到14.03‰，自然增长率由1990年的14.39‰下降到7.58‰, 妇女总和生育率也下降到2以下。进入90年代末期, 我国人口再生产实现了低出生、低死亡、低增长的历史性转变，我国用20多年时间完成了国外近200年的历程。到2000年底全国总人口为12.6743亿, 成功实现了“九五”计划将人口控制在13亿的奋斗目标。中国政府自1980年在全国城乡实行计划生育基本国策以来成果卓著，据国家计生委“计划生育投入与效益研究”课题组的研究成果，20年共少生2.5亿个孩子。若从70年代算起，至今至少少生3亿人口，这有效地控制了人口的快速增长，为中国现代化建设、全面实现小康打下坚实的基础, 这同时也是对世界人口的增长和控制做出了杰出贡献。但是由于中国人口基数大，人口增长问题依然十分严峻，1990-1999年每年平均净增人口约1300万，这仍然对我国社会和经济产生巨大的压力。在我国现代化进程中，必须实现人口与经济、社会、

浅谈中国高等教育人口比较收入水平

浅谈中国高等教育人口比较收入水平将呈下降趋势大庆广播电视大学商江提要：中国经济发展速度为8%左右，10年翻一番。2005年，中国高等教育学历人口总人口的比例为5%。10年也将翻一番。目前，高等教育学历人口的平均收入是城乡居民平均收入的3倍。目前，占总人口5%的高等教育人口占有全国总人口总收入的15%。今后高等教育学历人口的收入总量占全国总人口的收入总量的比例将不断上升。因此，中国高等教育人口比较收入水平将呈下降趋势。关键词：中国；高等教育人口；比较收入水平；下降趋势；

2008年10月10日，人民日报（记者袁新文）《我国总人口中大学以上文化程度超过7000万》：经过30年的努力，我国国民受教育程度迅速提高，目前全国15岁以上人口平均受教育年限超过8.4年，总人口中大学以上文化程度的超过7000万人，实现了从人口大国向人力资源大国的历史性转变。我国教育事业正站在新的历史起点上，为建设人力资源强国谱写新篇章。2010年2月28日，人民网（记者李婧）《展望2020年:高中普及率90% 入托不再难》：国新办2月28日举行新闻发布会，请《国家中长期教育改革和发展规划纲要》工作小组成员单位教育部、国家发展改革委、财政部、科技部、人力资源社会保障部有关负责人介绍《国家中长期教育改革和发展规划纲要》公开征求意见工作情况，并回答记者提问。国家发展和改革委副主任朱之鑫表示，到2020年，我们的教育将成为惠及全民、有更高水平、更加公平的普及教育，高

等教育的入学率要达到40%，向普及化迈进。朱之鑫说：整个具有大学文化程度的人口将比目前翻一番。我也可以给大家报告一下，目前我们有大学学历的是9830万人，翻一番就是2亿人。一、全国人口普查统计全国人口的学历结构《第五次全国人口普查公报（第1号）》：根据国务院的决定,我国于2000年11月1日进行了第五次全国人口普查。祖国大陆31个省、自治区、直辖市（不包括福建省的金门、马祖等岛屿）和现役军人的人口共126583万人。祖国大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口中，接受大学（指大专以上）教育的4571万人；接受高中（含中专）教育的14109万人；接受初中教育的42989万人；接受小学教育的451 91万人（以上各种受教育程度的人包括各类学校的毕业生、肄业生和在校生）。

中国的人口结构图

中国的人口结构图根据2009年中国卫生统计数据，中国在1999年就进入了少子化社会（人口出生率低于15.0‰），并在2002年快速进入了严重少子化社会（人口出生率低于13.0‰），之后继续下降，直到现在中国的人口出生率一直低于13.0‰；中国进入严重少子化社会已经持续了近十年！根据国家统计局公布的2008年全国人口变动情况抽样调查样本数据（抽样比为0.887‰），可知：10-14岁（1994年～1998年出生）人口所占总人口的比例已经低于7%（人口出生率低于14.0‰），约在1994年就进入了少子化社会；5-9岁（1999年～2003年出生）人口所占总人口的比例已经低于5.5%（人口出生率低于11.0‰），约在1999年便快速进入了超少子化社会（人口出生率低于11.0‰）；中国进入超少子化社会已经持续了十多年！！国家统计局2011年4月28日发布了以2010年11月1日零时为标准时点的第六次全国人口普查的主要数据，可知：①少子化严重（注：少子化与老龄化有本质的区别；老龄化，是人们生活水平提高和寿命延长的必然结果，是民富国强的标志！少子化，是生活压力加大和及时行乐盛行的必然结果，是家灾国难的开始！）。这次人口普查，0-14岁人口占16.60%，比2000年人口普查下降6.29个百分点。（0～14岁人口占总人口的比例在15%以下，为超少子化；15%～18%，为严重少子化；18%～20%，为少子化；20%～23%，为正常；23%～30%，为多子化；30%～40%，为严重多子化；40%以上，为超多子化。） ②总和生育率极低。这次人口普查，31个省、自治区、直辖市共有家庭户40152万户，家庭户人口124461万人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年人口普查的3.44人减少0.34人。（总和生育率接近3.10-2=1.10；实现代际均衡的总和生育率，在发达国家为2.13，在发展中国家为2.30；实现代际低增长的总和生育率，在发达国家应达2.2胎；在发展中国家应达2.3胎～2.5胎（蓝领二胎，中产三胎，少数多胎或少胎）。）。 2008年中国人口结构如下图：帖子附图:

农村劳动力人均受教育年限与农民收入关系分析

农村劳动力人均受教育年限与农民收入关系分析摘要：农民收入增长是实现农村小康社会的关键，而农民的素质是影响农民收入持续稳定增长的关键因素。本文以江西省1991—2009年数据为基础，分析农村劳动力受教育年限与农民收入、农民收入结构的关系，最后得出结论并提出相关建议。关键词：江西；农村劳动力人均受教育年限；农民收入教育是增加人力资本积累、提升人口素质、提高收入的有效举措。舒尔茨的人力资本理论认为，制约农村生产力的主要因素是农村的人口素质，在向教育追加的投资有较高的收益率的意义上说，更多的教育的价值是大的。①江西是个农业大省，教育的发展是破解农民收入瓶颈、发展农村经济乃至全省经济的关键。人均受教育年限反映的是某一人口群体的受教育状况，因此，采用量化指标农村劳动力人均受教育年限来探讨教育与农民收入的关系具有重要的意义。一、江西省农村人口及劳动力受教育状况分析农村人口是指按照户籍管理制度划定为农业户口的全部人口。截至2009年，江西省农村人口为2518.35万人，占总人口的56.82%，其中农村劳动力占农村人口的68.5%。如表1所示，2000 —2009年全省农村人口数量虽然呈下降趋势，但所占总人口比例仍然在半数以上。将大量的农村人口转为优势人力资源以促进农村经济的发展，须依靠农村人力资源开发的教育。教育的直接效应体现是农民的文化程度，其量化指标为人均受教育年限。从表2可以看出，在江西农村劳动力文化程度构成中，小学、初中文化程度仍然占很大的比重，而中专、大专及以上程度的比重非常小。从文化程度构成比例变化趋势分析，文盲或半文盲、小学程度的比例逐年递减，初中、高中、中专和大专文化程度的比例逐年递增，但是增加的幅度都很小。根据现行学制年数，计算农村劳动力人均受教育年限公式如下：公式中Pi为具有i种文化程度的人口数，Ei为具有i种文化程度的人口受教育年数系数，i可根据我国的学制确定②，文盲、半文盲为1年，小学文化程度为6年，初中文化程度为9年，高中为12年，中专为12年，大专以上文化程度为16年。计算得2000—2009年江西省农村劳动受教育年限分别为：7.77、7.82、7.84、7.91、7.91、7.99、8.24、8.33、8.37、8.42年。可以看出，江西农村人口受教育年限逐年增加，农村人口文化程度有所提高，尤其是初中程度的比重不断

受教育程度和工作单位对薪酬与工作时间的影响上传

受教育程度和工作单位对薪酬与工作时间的影响 ——山大附中2013级七班2014年暑期对社会劳资关系的调查报告主笔人：商天泽山大附中2013级七班2014年暑期调研组成员：曹湲媛、陈科宇、刘诗源、秦婧妍、商天泽、司晓博、宋子健指导老师：山东大学经济学院侯风云教授

目录一、导言 (2) （一）问卷设计 (2) （二）调查过程 (3) （三）探究本次课题的目的 (3) 二、数据分析及相关问题讨论 (4) （一）受教育程度对职业及工作单位的影响 (4) （二）职业对工作稳定性和收入的影响 (6) （三）受教育程度与薪酬的关系 (6) （四）薪酬对工作时间与休息时间的影响 (9) 三、结论及其建议 (12) （一）研究结论 (12) （二）建议 (12) 四、后记 (13) 五、特别致谢 (14) 附录： (15)

受教育程度和工作单位对薪酬与工作时间的影响一、导言劳资关系，表现为受雇者与雇主间的冲突与合作，其进一步深入的内涵还包括雇用关系中为了价格与权力相争的理论、技术和制度。它不仅涉及工人、工会组织与雇主，也同政府和各类公众直接或间接相关联。近年来劳资关系紧张，有些私企甚至出现了劳务者罢工怠工等状况，其影响远大于一家企业的发展。为了解中国社会劳资关系现状，山大附中2013级七班调研组于2014年暑期用问卷、走访、分析等多种形式对社会劳资关系进行调查。调查前期，我们于8月2日通过侯教授的讲解对劳资关系有了初步的认识。侯教授引用了许多例子来帮助我们理解社会调研的重要性与劳资关系的概念。我们大家坐在一起，侃侃而谈，交流知识与经验。并使用侯教授主持编写的“中国劳资关系调查问卷”对社会进行调查。（一）问卷设计此次问卷以“中国劳资关系调查”为主题，以“调查社会现状”为主旨，以“全方面、多角度”为中心思想，对中国劳资关系进行了调查。问卷共分为劳动者基本信息、劳动合同的订立、薪酬和工作时间、社会保险与福利、培训与管理、工会组织、劳动争议处理情况、政府作用共九大板块。由侯风云教授主持编写。

河南省郑州市人口出生率、死亡率数据洞察报告2019版

序言本报告针对郑州市人口出生率、死亡率进行深度分析，并对人口出生率、死亡率主要指标即出生人口数量，人口出生率，死亡人口数量，人口死亡率等进行了总结分析。借助分析我们可以更深入的了解郑州市人口出生率、死亡率整体状况，从全面立体的角度了解郑州市人口出生率、死亡率现状，把握行业前景。本报告借助权威多维度数据分析，客观反映当前郑州市连锁零售企业真实情况，趋势、规律以及发展脉络，相信对了解郑州市人口出生率、死亡率现状具有极高的参考使用价值，亦对商业决策具有一定的借鉴作用。郑州市人口出生率、死亡率洞察报告中数据来源于中国国家统计局等权威部门，数据公正、客观。

目录第一节郑州市人口出生率、死亡率现状 (1) 第二节郑州市出生人口数量指标分析 (3) 一、郑州市出生人口数量现状统计 (3) 二、全省出生人口数量现状统计 (3) 三、郑州市出生人口数量占全省出生人口数量比重统计 (3) 四、郑州市出生人口数量（2016-2018）统计分析 (4) 五、郑州市出生人口数量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省出生人口数量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省出生人口数量（2017-2018）变动分析 (5) 八、郑州市出生人口数量同全省出生人口数量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节郑州市人口出生率指标分析 (7) 一、郑州市人口出生率现状统计 (7) 二、全省人口出生率现状统计分析 (7) 三、郑州市人口出生率占全省人口出生率比重统计分析 (7) 四、郑州市人口出生率（2016-2018）统计分析 (8) 五、郑州市人口出生率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省人口出生率（2016-2018）统计分析 (9)

一张图让你看懂中国百年人口变化年年

一张图让你看懂中国百年人口变化(1950年-2050年) 一张图让你看懂中国百年人口变化(1950年-2050年) 高考年复一年，但2008年以来，4年间参加高考的人数减少140万，而且还将继续减少。 6月5日人力资源和社会保障部表示，将适时提出弹性延迟领取基本养老金年龄的政策建议，此表态随即引发广泛讨论。两件事看似风马牛不相及，但前者的背后是从1987年以来人口出生率逐渐走低，后者的背后则是我国人口老龄化加速将产生巨大的社保基金缺口。对应到当下则是，中国当前正处在人口红利消失以及人口老龄化加速的关键转折期。而这将对未来中国的经济增长、资本市场等有着潜移默化但又很深刻的影响。人口趋势：三低态势和三大高峰近来一张动态图在微博上传播颇广，这张图号称让你看懂中国人口百年变化（1950年~2050年）。随着这张图从1950年起金字塔般的人口年龄结构逐步向不规则的锯齿形演变，观者能鲜明地感觉到劳动力人口的迅速减少，同时老年人口比例的迅速增长。 2011年4月发布的第六次全国人口普查显示，至2010年11月1日，全国亿人，0~14岁人口占比%，15~59岁人口占比%，60岁及以上人口占%，65岁及以上人口占比上升至%。

同2000年第五次全国人口普查相比，0~14岁人口的比重下降个百分点，15~59岁人口的比重上升个百分点，60岁及以上人口的比重上升个百分点，65岁及以上人口的比重上升个百分点。对比两次人口普查数据，可以发现我国自1950年以来的三次婴儿潮后，人口老龄化趋势明显。再结合生育率等数据来看，当前我国人口增长模式已是三低态势，即低生育率、低死亡率、低增长率态势。三低态势在今年4月国务院印发的《国家人口发展“十二五”规划》中体现无遗，该文件指出：我国人口增长势头减弱、主要劳动年龄人口达到峰值、老年人口出现第一次增长高峰、城镇人口历史性超过农村人口。那么，在目前人口增长的三低态势下，中国人口顶峰会是多少，又将何时出现呢？根据联合国人口署的估算，中国人口将在2032年达到高峰，为亿。而中国国家统计局预测，中国人口峰值在2035年，为15亿。再结合一些学者的预计，中国未来40年内，将先后迎来劳动年龄人口、总人口和老年人口三大高峰，即总人口将于2035年左右达到峰值，总劳动人口2013年左右达到高峰，而2050年老年人口将出现峰值。 2013年：人口红利消失转折点这几年人口话题中讨论最热的莫过于人口红利，因为人口红利的消失正比预计的要快。

新中国成立后的人口出生率

(数据来源：国家统计局主页——统计数据——年度数据——2010年人口篇表 3-2) 由图分析得知：（1）新中国成立之前，由于战乱频繁，社会动荡不安，经济得不到发展，人口发展缓慢，明显呈现出高出生、高死亡、低增长的特征。新中国成立后，社会安定，经济发展，人民的生活水平及医疗卫生条件不断得到改善。人口的发展也出现了新的特征，死亡率大幅度下降，出生率维持在高水平，从而出现了人口自然增长率高的人口高增长状况。（2）1959至1961年，连续三年的自然灾害，使经济发展出现了波折，人民生活水平受到影响，致使人口死亡率突增，出生率锐减。（3）三年自然灾害过后，经济发展状况逐渐好转，人口发展的不正常状态也迅速得到改变，人口死亡率开始大幅度下降，强烈的补偿性生育使人口出生率迅速回升，人口增长进入了建国以来前所未有的高峰期，并一直持续到20世纪70年代初。这一时期，人口出生率最高达到43.6‰，平均水平在36.8‰。（4）20世纪70年代，特别是70年代后期，是中国人口发展出现根本性转变的时期。新中国成立以来人口高速增长带来的压力，使人们认识到人口控制已迫在眉睫。中国政府开始实行计划生育，并陆续制定和完善了明确的计划生育政策，使人口高出生、高增长的势头得到迅速控制。人口由无计划、自发的高增长进入了有计划、可控制的增长时期。这一时期，人口出生率和自然增长率迅速下降，分别由1971年的30.7‰和23.4‰下降到1980年的18.2‰和11.9‰。然而，由于

总人口基数庞大，这一阶段中国人口净增的绝对数仍相当可观。1971―1980年，全国总人口由8.52亿增加到9.87亿，净增1.35亿，超过了第一次生育高峰时期的净增人口。（5）进入20世纪80年代后，国家把实行计划生育、控制人口增长提高到了战略高度，计划生育被确定为一项基本国策，控制人口增长的措施更加严格。但是，由于20世纪60年代初“第二次人口生育高峰”中出生的人口陆续进入生育年龄，加之20世纪80年代初婚姻法的修改造成许多不到晚婚年龄的人口提前进入婚育行列，使得人口出生率出现回升。人口出生率由1980年的18.2‰、1981年的20.9‰，达到1987年23.3‰的峰值。（6）进入20世纪90年代后，随着计划生育工作的不断加强和完善，20世纪80年代人口的高出生率得到控制，并持续稳步下降。1991年人口出生率为19.7‰，2008年降至12.1‰，13年下降了7.6个千分点，并一直稳定在低水平上。1998年人口自然增长率首次降到10‰以下，从2000年开始，年净增人口低于1000万，中国人口进入平稳增长阶段。

中国的人口出生情况(1954-2011年)

当年出生人口数，国家统计局并没有直接给出。根据“当年的人口出生率”乘以“上一年的年末人口数”，四舍五入。 1954年：2232万。 1955年：1965万。 1956年：1961万。 1957年：2138万。 1958年：1889万。 1959年：1635万。 1960年：1402万。 1961年：949万。 1962年：2451万。 1963年：2934万。 1964年：2721万。 1965年：2679万。 1966年：2554万。 1967年：2543万。 1968年：2731万。 1969年：2690万。 1970年：2710万。 1971年：2551万。（1971年中国开始实行计划生育政策。） 1972年：2550万。 1973年：2447万。 1974年：2226万。

1975年：2102万。 1976年：1849万。 1977年：1783万。 1978年：1733万。 1979年：1715万。 1980年：1776万。（1980年中国开始实行独生子女政策。）1981年：2064万。 1982年：2230万。 1983年：2052万。 1984年：2050万。 1985年：2196万。 1986年：2374万。 1987年：2508万。 1988年：2445万。 1989年：2396万。 1990年：2374万。 1991年：2250万。 1992年：2113万。 1993年：2120万。 1994年：2098万。 1995年：2052万。 1996年：2057万。

1997年：2028万。 1998年：1934万。 1999年：1827万。 2000年：1765万。 2001年：1696万。 2002年：1641万。 2003年：1594万。（2003年开始，中国每年人口出生数开始基本稳定。）2004年：1588万。 2005年：1612万。 2006年：1581万。 2007年：1591万。 2008年：1604万。 2009年：1587万。 2010年：1588万。 2011年：1600万。

中国历年出生人口统计

中国历年出生人口统计中国历年出生人口统计 1949 13,913,927 1950 14,711,260 1951 14,413,123 1952 17,236,621 1953 16,745,695 1954 18,513,434 1955 18,612,172 1956 17,364,027 1957 18,998,424 1958 17,135,981 1959 13,059,787 1960 14,684,726 1961 11,414,017 1962 20,923,112 1963 27,866,189 1964 24,144,848 1965 24,799,129 1966 24,828,470 1967 21,736,582

1969 25,018,386 1970 28,012,344 1971 25,160,381 1972 24,800,391 1973 23,630,435 1974 22,874,423 1975 21,136,635 1976 20,491,797 1977 17,931,155 1978 18,831,591 1979 18,924,822 1980 18,393,809 1981 19,122,938 1982 23,100,427 1983 20,065,048 1984 20,313,426 1985 20,429,326 1986 23,190,076 1987 25,282,644 1988 24,576,191 1989 25,137,678

1991 20,082,026 1992 18,752,106 1993 17,914,756 1994 16,470,140 1995 16,933,559 1996 15,224,282 1997 14,454,335 1998 14,010,711 1999 11,495,247 2000 13,793,799 2001 17,020,000 20XX 16,470,000 20XX 15,990,000 20XX 15,930,000 20XX 16,170,000 20XX 15,840,000 20XX 15,940,000 20XX 16,080,000 20XX 16,150,000 20XX 15,740,000 20XX 16,040,000

中国历年出生人口统计

中国历年出生人口统计 1949 13,913,927 1950 14,711,260 1951 14,413,123 1952 17,236,621 1953 16,745,695 1954 18,513,434 1955 18,612,172 1956 17,364,027 1957 18,998,424 1958 17,135,981 1959 13,059,787 1960 14,684,726 1961 11,414,017 1962 20,923,112 1963 27,866,189 1964 24,144,848 1965 24,799,129 1966 24,828,470 1967 21,736,582 1968 27,718,516 1969 25,018,386 1970 28,012,344 1971 25,160,381 1972 24,800,391 1973 23,630,435 1974 22,874,423 1975 21,136,635 1976 20,491,797 1977 17,931,155 1978 18,831,591 1979 18,924,822 1980 18,393,809 1981 19,122,938 1982 23,100,427 1983 20,065,048 1984 20,313,426 1985 20,429,326 1986 23,190,076 1987 25,282,644 1988 24,576,191 1989 25,137,678 1990 26,210,044

1991 20,082,026 1992 18,752,106 1993 17,914,756 1994 16,470,140 1995 16,933,559 1996 15,224,282 1997 14,454,335 1998 14,010,711 1999 11,495,247 2000 13,793,799 2001 17,020,000 2002 16,470,000 2003 15,990,000 2004 15,930,000 2005 16,170,000 2006 15,840,000 2007 15,940,000 2008 16,080,000 2009 16,150,000 2010 15,740,000 2011 16,040,000 2012 16,350,000 2013 16,400,000 2014 16,870,000 2015 16,550,000 2016 17,860,000

我国人口出生率影响因素的计量分析

【摘要】除了GDP、受教育程度这些众所周知的因素外，还有哪些变量能影响到我国人口出生率呢，本文从计量分析的视角出发，收集1990年至2011年的数据，采用最小二乘法做线性回归，并对模型进行多重共线性、自相关、异方差的检验及修正，进一步探讨出生率受少儿抚养比、老年抚养比、人均GDP、居民消费价格指数、高等教育比例的影响程度，并得出结论。【Abstract】Addition to well-known factors such as GDP, the level of education, what variables can affect the birth rate in China? From the perspective of econometric analysis, collecting the data from 1990 to 2011, using the least squares method to do linear regressionand, we inspect and correct model's multicollinearity, autocorrelation, heteroscedasticity , and further explore the degree of influence to the birth rate by the child dependency ratio, old-age dependency ratio, per capita GDP, the consumer price index, the proportion of higher education, and then concluded. 【关键词】人口出生率回归分析模型检验【研究背景】我国自1978年改革开放以来，经济水平不断提高，但是与此同时，我国的人口出生率却总体上不断下降，在1978年至1987年的短暂上升后，自1987年以来人口出生率连续下降，2006年人口出生率更是达到了历史最低点，仅为12.09‰，长此以往，我国民众在普遍处于低收入阶段就将面临严重的人口老龄化问题，而这一问题带来的不利影响不仅是人口结构比例失调，还极有可能加重社会劳动人口养老负担，进一步加深社会矛盾加深，未来我国的经济也将收到负面影响，延缓发展。【研究目的】人口出身率的高低受到多方面因素的影响，包括经济、文化、教育水平、医疗卫生、生态环境、自然环境以及国家政策等，本文旨在通过选取少儿抚养比、老年抚养比、人均GDP、消费物价指数、受高等教育比例这五个影响因素，作为解释变量，探讨其对与人口出生率的影响，并借此对我国出台相关政策，防止人口老龄化，改善人口结构提出建议。【理论综述】相关文献说明，少儿和老人的抚养比与储蓄率是呈负相关关系的；经济增长导致少儿抚养比的下降幅度远高于老人抚养比升高的幅度，因此经济增长会伴随储蓄率的升高；此外，低出生率导致的老龄化过程会降低资本积累的动态无效率，但会伴随人均收入水平的下降，影响经济发展，从而反方面再次作用于经济与出生率。数量—质量权衡理论和时间选择理论都意味着经济增长和收人水平与生育率存在一定的内在联系:收人水平越高，放弃工作和受教育的机会成本越高，储蓄的收益可能越大，因而越有可能减少生育数量和推迟生育时间，从而导致生育率下降。妇女就业状况也是影响出生率的一个重要因素。包括妇女的就业率、职业结构和在业妇女的文化水平。这三个方面都从价值观念上影响妇女的生育观尤其是生育意愿, 加之妇女社会地位直接影响其抚育子女的影子价格, 进而影响家庭生育经济决策,大量的数据表明,生育率与妇女在业率、就业结构的层次和文化程度呈负相关，而且相关度很高。如何养老是影响人们生育观念和生育行为中是否有多子多福、养儿防老内容的中心链条。【变量选择】参考文献后，我们初步选取少儿抚养比，老年抚养比，人均GDP，居民消费指数，受高等教育比例这五个变量。少年人口抚养比也称少年儿童抚养系数。指某一人口中少年儿童人口数与劳动年龄人口