河北省人口老齡化影響因素分析

(蘭州財經(jīng)大學(xué) 甘肅 蘭州 730020)

一、引言

改革開放以來，我國國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)的快速發(fā)展，其中重要因素之一就是我國當(dāng)時的人口結(jié)構(gòu)，勞動年齡人口占總?cè)丝诒戎剌^大，撫養(yǎng)率低，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了有利的人口條件。當(dāng)前中國人口轉(zhuǎn)變迅速發(fā)展，呈現(xiàn)“新常態(tài)”，具體表現(xiàn)為生育率過低、年齡結(jié)構(gòu)向“倒金字塔”轉(zhuǎn)變、人口區(qū)域分布結(jié)構(gòu)不均衡等。我國經(jīng)濟(jì)水平不斷提高，但人口出生率連續(xù)下降，而這一問題帶來的不利影響不僅是人口結(jié)構(gòu)比例失調(diào)，還極有可能加重社會勞動人口養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，未來我國的經(jīng)濟(jì)也將受到負(fù)面影響。

河北省是一個農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)村老年人口數(shù)量多，據(jù)預(yù)測，河北省到2020年老年人口將達(dá)到1500萬，中度老齡化社會即將到來，這對城鎮(zhèn)化發(fā)展、國民經(jīng)濟(jì)運行構(gòu)成了多方面的阻礙作用。同時，“四二一”的家庭模式出現(xiàn)并有逐漸增多的趨勢，家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)過重，也給社會保障工作帶來較大壓力，因此，深入研究河北省人口老齡化的影響因素進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實意義。

二、河北省人口近況

圖1 2002—2016年河北省人口自然增長率、

從統(tǒng)計資料看，2002—2016年河北省人口出生率、人口死亡率、人口自然增長率有小幅度波動，整體呈現(xiàn)降低的趨勢，但是趨勢并不明顯，老年人口撫養(yǎng)比呈上升趨勢，且近幾年上升的速度加快。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

人口老齡化最直接因素是出生率和死亡率，可以先通過分析影響出生率和死亡率這兩方面的因素出發(fā)，分析影響人口老齡化的間接影響因素。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性、借鑒國內(nèi)外文獻(xiàn)并結(jié)合河北省實際情況，最終選取了5個指標(biāo)作為人口老齡化間接影響因素，進(jìn)行定量分析。這些指標(biāo)主要有：

居民消費水平X1(元)。該指標(biāo)能夠反映一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的總量指標(biāo)，居民消費水平越高，說明人民的生活水平越好，人的壽命就得到延長，導(dǎo)致死亡率降低。同時也能反映居民的消費成本，人們的生育欲望會隨著居民生活水平和消費成本的提高而下降，從而老齡化加劇。

社會保障和就業(yè)支出X2(億元)。該指標(biāo)反映包括政府在內(nèi)的社會各界對衛(wèi)生事業(yè)的資金投入，投入資金越多，居民可以享受到的醫(yī)療服務(wù)和生存保障力度越大，就越有益于人的壽命的延長。

城鎮(zhèn)職工參加養(yǎng)老保險人數(shù)X3(萬人)。該指標(biāo)反映城鎮(zhèn)居民當(dāng)中養(yǎng)老保險的普及率，養(yǎng)老保險提供了可靠的生活來源，延長了老年人的壽命，降低了死亡率。

人口密度X4(人/平方千米)。人口密度大時，由于空間與自然資源的限制，勢必會導(dǎo)致出生率下降。

醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)X5(個)。該指標(biāo)能夠反映一個地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生狀況，個數(shù)越多，說明醫(yī)療設(shè)施越完善，居民的健康水平從整體上有所提高，從而延長了人口平均壽命，使得人口死亡率逐步下降。

研究運用2007-2016年數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《河北統(tǒng)計年鑒》(2007-2016)。

四、人口老齡化與影響因素的回歸分析

(一)模型的建立

人口老齡化率用每年65歲以上人口占總?cè)丝诒戎貋肀硎尽ＴO(shè)人口老齡化率為因變量，5個影響因素(X1—X5)為自變量，建立多元線性回歸模型：

Y=C+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+e

其中，C為常數(shù)項,b1—b5為因變量Y對自變量X1—X5的回歸系數(shù)，e為殘差。接著，作5個影響因素與人口老齡化率的散點圖。由散點圖得知，Y與X1-X5呈線性關(guān)系，所以這些變量使用線性回歸模型是合適的。然后用SPSS進(jìn)行分析，得出線性回歸模型。

(二)模型檢驗結(jié)果分析

1.模型擬合度與Durbin—Watson值檢驗

表1 模型擬合度與Durbin—Watson值檢驗

通過表中顯示的R、R2和估計值的標(biāo)準(zhǔn)誤差等信息，來反映因變量和自變量之間的線性相關(guān)強(qiáng)度，R越接近1說明模型越好，從表2中可以看出R=0.991，說明自變量和因變量之間的相關(guān)性很強(qiáng)。校正的決定系數(shù)R2為0.967，表示自變量一共可以解釋因變量96.7%的變化，說明模型的擬合結(jié)果較好，而模型的Durbin—Watson值為2.144接近于2說明殘差間相互獨立。

2.模型的統(tǒng)計學(xué)意義檢驗

F值為方差分析的結(jié)果，是一個對整個回歸方程的總體檢驗，是回歸方程的顯著性檢驗。回歸模型的F檢驗統(tǒng)計量的觀測值為66.758，F(xiàn)a(5，54)=2.386，F(xiàn)>Fa,F分布的顯著性概率為0.000，說明因變量和自變量的線性關(guān)系是顯著的，可建立線性模型，并且F值對應(yīng)的Sig值小于0.05，說明回歸方程是用的，模型有統(tǒng)計學(xué)意義。

3.各變量的顯著性檢驗

為確定哪些自變量的影響更顯著，還需對模型的回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗。表4中變量X2、X3和常數(shù)的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的P值均小于0.05，通過t檢驗，說明模型中的自變量可以很好的解釋因變量的變異。而另外變量X1、X4、X5的t檢驗未通過，說明這3個自變量對因變量的影響不顯著。B表示各個自變量在回歸方程中的系數(shù)，其中人口密度這個自變量的系數(shù)為負(fù)值，表示人口密度這個自變量對因變量有顯著的負(fù)向影響。同時，從模型中可以看出，社會保障和就業(yè)支出、城鎮(zhèn)職工參加養(yǎng)老保險人數(shù)是影響河北省人口出生率最重要的影響因素，且社會保障和就業(yè)支出、城鎮(zhèn)職工參加養(yǎng)老保險人數(shù)對人口出生率的影響都是正向的。