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1、人均寿命的影响因素分析人均寿命的影响因素分析摘要摘要：本文着力研究经济水平、生活水平、医疗卫生条件、人均受教育程度、区域差异五个方面对人均寿命影响程度的大小。选取 2008 年全国 31 个省的面板数据，其中人均寿命的数据来自第五次人口普查。从实证分析结果来看经济水平和人均受教育程度以及医保覆盖率对人均寿命的影响最为显著。引言引言从微观层面上来说健康是人们生活质量好坏的决定因素之一，宏观层面上健康资本对促进经济发展，构建社会主义和谐社会具有重大意义。第五次人口普查显示2000 年中国人均寿命已达到 71.40 岁，十年之间提高了2.85 岁。由此看出，随着我国经济的快速发展、科学技术的不断提高
2、、人民物质生活条件和卫生医疗条件的逐步改善，人民身体素质，健康状况逐渐增强。本文希望通过再次检验一些主要因素对人口健康的影响程度，提供改善人民群众长期健康状况的合理意见。文献综述文献综述随着人口经济学、卫生经济学的不断发展，国内学者对影响人口健康的因素的实证研究越来越多，鲁小波，陈晓颖（2007）通过国家总体数据，选取经济、性别、环境等 8 个方面 36个因素作为解释变量，研究分析这些因素对全国31 个省人均寿命的影响程度大小和方向，其中各省经济水平是影响各地区人均寿命的最主要因素，但当经济发展到一定程度之后环境质量对人均寿命的影响将十分显著；全民文化知识水平的提高比高学历人才比重的增加更有助
3、于人均寿命的延长；女性比例更高的地区人均寿命更长等等。郝勇（2003）以上海市的统计数据做出了具体分析，其中以环境和社会经济两个方面作为主要因素，其他次要因素作为随机误差项。实证结果表明环境因素对人均寿命有着显著的影响，笔者认为这是由于上海经济较发达，居民生活质量比较高所导致的，当人们的生活质量提高到一定水平之后，环境因素、心理因素作用会更加明显。唐建恩（2011）在研究人口健康水平与城乡卫生资源配置时发现，健康水平的提高并不能将卫生资源一刀切式地向农村地区倾斜，而是应当合理配置资源，在提高农村地区医疗卫生费用支出的同时，还要加强农村居民的医疗保健意识。林相森（2007）采用了美国北卡罗来纳大
4、学人口研究中心和我国疾病控制与预防中心在2000 年合作开展的中国健康与营养调查（CHNS）中的随机样本数据，在其实证结果中显示解释变量“是否拥有医疗保险”一项与患病率呈反向关系，究其原因可能是由于逆向选择的作用，也就是说是否拥有保险可能与个人对长期健康状况的自我感觉有关，自我感觉越差的人越倾向于参加保险，所以这类人更有患病的可能。本文作者在前人研究的基础之上，筛选出影响人均寿命的主要变量，通过建立多元回归模型，分析得出哪些因素对人均寿命的影响最为显著。数据、变量选取、模型与研究方法数据、变量选取、模型与研究方法1.本文主要取自 2008 年国家统计年鉴 31 个省的面板数据，其中人均受教育年
5、限采用现在普遍运用的算法：将学制年数视为受教育年数，受教育人口只要进入了某一教育等级，就以完成这一教育等级所需要的年数作为已经接受教育的年数。这样确定的系数为：大专以上文化程度 16，高中文化程度 12，初中文化程度 9，小学文化程度 6，文盲 0。通过整理得到以下数据平均省年龄份Y76.1北人均GDP（元）X161876.28城镇居民年医保地每千人卫生技术平均受教育均消费支出覆盖区人员数（人）X5年限 X3X2（元）率 X4X616460.2612.020.7112.211京天74.91津河72.54北山71.6554033.813422.47423163.59086.73820344.58
6、806.5510.750.656.6919.580.773.4717.820.750西内蒙69.87古辽73.34宁吉73.1林黑龙72.37江上78.14海江73.91苏浙74.7江安71.85徽福72.55建江68.95西山73.92432156.8731199.3223496.9321723.2872536.0939483.4341966.6414464.8230030.8314728.0232994.9010828.6211231.489729.058622.9719397.8911977.5515158.39524.0412501.128717.3711006.618.440.681
7、0.110.739.810.739.630.5711.970.678.980.859.010.798.130.898.850.789.630.849.040.814.6504.5015.1304.7204.2319.1613.9415.1802.7912.9703.054.001东河71.54南湖71.08北湖70.6619522.58837.46219839.59477.51717486.99945.528.890.872.9508.690.773.8308.980.820南广73.27东广71.29西海72.92南重71.73庆四71.2川贵65.96州云65.49南西64.37藏陕70.
8、07西甘67.47肃青66.03海70.17037401.9914891.1517087.0017952.3115367.728788.92 8349.2112547.0013794.7718211.9112085.1017346.7417784.115527.979627.49408.4811146.89679.149076.618323.549772.078308.628192.569558.299.560.758.870.819.430.738.260.828.190.886.910.826.560.803.180.848.840.797.510.887.190.777.930.763.
9、3414.6513.0313.9202.7203.0002.2102.8603.3503.8903.2704.094.230宁6夏19726.9新67.418669.361疆2.建立如下多元回归模型：8.460.625.130y 01lnx12lnx23ln x34lnx45ln x56x6其中 y 表示人均寿命，x1 表示人均 GDP，x2 表示城镇居民年均消费支出，x3 表示平均受教育年限，x4 表示医保覆盖率，x5 表示每千人卫生技术人员数，x6 为虚拟变量，取1 时表示东部地区，取 0 时表示中西部地区。0表示截距项，表示随机误差项。由于前 5 个变量对人均寿命有着规模递减的效应，也就
10、是说随着人均 gdp 等因素绝对水平的增大，其人均寿命影响将逐渐减少，所以取对数来衡量解释变量每变化一个百分点人均寿命绝对值的变化。选用 OLS 估计方法，在下面的检验中还会用到逐步回归来剔除多重共线性，White 检验证明异方差性不存在。实证结果及分析首先把所有变量纳入方程初步回归结果Dependent Variable:YMethod:Least SquaresDate:06/15/11Time:02:59Sample:1 31Included observations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.1.588030.05409
11、3.216326240177352.0253509044181LOG(X1)1965998775831628316742.736370.688311.1110736173723930.4060381215764LOG(X2)964208385498966671320.000161.454771735836.496140410093104.4654041702012LOG(X3)408166483077530493.435360.314823.526893155769491.0266427546712LOG(X4)26940477539452499381.51703-0.4779370.6370
12、1-0.72504794527055681899789070911LOG(X5)65223009856333X60.79213610.784791.00936040.322879597679501766148842213046955788703418.266110.3774916.42428312429350.89916697117412C863915556802488172471.24380.8398192709677R-squared00523314 Mean dependent var4193.19119Adjusted0.7997740484145R-squared00654143 S
13、.D.dependent var53.746031.4279518885206S.E.of regression2632498 Akaike info criterion1574.0698448.9371140241436Sum squared resid393162 Schwarz criterion46720.9717-51.063602819680Log likelihood2069544 F-statistic5171.885671.7978126749772Durbin-Watson stat3261497 Prob(F-statistic)306e-08从以上结果可以看出方程整体拟
14、合优度较好，变量lnx2 lnx4 lnx5 x6 的 t 值小于临界值，变量前的系数不显著，初步判断可能存在多重共线性，做出如下相关系数矩阵YLOG(X1)LOG(X2)LOG(X3)LOG(X4)LOG(X5)0.815301750.774761180.78432135-0.28518050.60544074Y15432239461247966478745702267582866890.815301750.880448530.59918547-0.473411230.82623884LOG(X1)54322391931731201081986733896034410.774761180.8
15、80448530.54174682-0.25331070.68614313LOG(X2)4612479931731150565790526147666527340.784321350.599185470.54174682-0.37278920.50106746LOG(X3)6647874201081950565791971327972691189-0.2851805-0.47341123-0.2533107-0.3727892-0.6235361LOG(X4)5702267586733805261476971327971628731270.605440740.826238840.6861431
16、30.50106746-0.6235361LOG(X5)82866899603441665273426911896287312710.689069190.688767260.690481510.47263895-0.16672070.44791614X6815575245398979878865362549663348186366336X60.689069198155750.6887672624539890.6904815179878860.472638955362549-0.1667207663348180.4479161463663361由相关系数矩阵看出 LOG(X1)与 LOG(X2)
17、，LOG(X1)与 LOG(X5)之间存在明显的相关性，采用逐步回归法，选取对 y 影响最为显著的 LOG(X1)作为第一个进入的变量，可以得到一下结果人均寿命预测模型逐步回归结果模型X15.184817Y=f(X1)(7.582485)3.7669243.630049Y=f(X1,X2)(2.623596)3.426332Y=f(X1,X3)(5.119607)5.575915Y=f(X1,X4)(7.199831)6.313967Y=f(X1,X5)(5.226613)4.122150Y=f(X1,X6)(4.507453)2,1887726.3722293.216847Y=f(X1,X3
18、,X2)(1.864110)3.887478Y=f(X1,X3,X4)(5.767563)4.593543Y=f(X1,X3,X5)(4.573231)2.653640Y=f(X1,X3,X6)(3.351795)Y=f(X1,X3,X4,X2)(4.383260)(1.276046)6.802390(4.843738)5.570842(2.032736)-2.014788(-1.530649)1.237645(1.697854)0.8296500.8034430.8204030.8004480.8170990.7967760.8276100.808455(1.121630)6.441597(
19、4.385151)3.893133(1.066728)-1.935864(-1.131264)1.5636410.6956540.6739150.6793710.656469X2X3X4X5 X62RR20.6647170.6531550.6002550.5864710.8012280.7870300.6778110.6547970.8125330.7917046.470806(4.509033)6.190945(4.330627)3.2579921.4908936.7264884.895286(2.47090(0.55806(4.70676(1.616330)4.392203(4.41716
20、1)3.238027(3.828649)0)0)2)Y=f(X1,X3,X4,X5)6.7506284.543739-1.01799(4.754258)(1.448983)6(-0.696200)0.916190(1.249389)0.8307650.804729Y=f(X1,X3,X4,X6)6.5562434.635190(4.670038)(1.647184)0.8373740.812354从逐步回归的结果来看，变量logX1 logX3 logX4 估计的方程显著性最好，而且变量系数较显著，下面进一步进行异方差检验，采用white 检验，结果如下White Heteroskedasti
21、city Test:1.687010.16745F-statistic9 Probability79.195950.16285Obs*R-squared8 Probability4Test Equation:Dependent Variable:RESID2Method:Least SquaresDate:06/15/11Time:04:28Sample:1 31Included observations:31CoefficiVariableentStd.Errort-StatisticProb.-4.8426C89132.7828-0.0364710.97120.71973LOG(X1)72
22、6.946130.0267100.9789-0.1055(LOG(X1)2121.331630-0.0792350.937510.8584LOG(X3)115.876990.6839080.5006-3.3550(LOG(X3)2664.539825-0.7390300.4671-7.1125LOG(X4)3417.68165-0.4022550.69114.96651(LOG(X4)2226.582190.1868360.8534R-squaredAdjusted R-squaredS.E.of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-
23、Watson stat0.2966440.1208052.01582197.52486-61.751962.421168 Mean dependent var S.D.dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)1.6989422.1498564.4356104.7594141.6870190.1674572从以上结果来看 Obs*R-squared=9.195958小于临界值0所以接受原假设，即.05=12.95，不存在异方差。ln(x1)6.802390ln(x3)5.
24、570842ln(x4)19.15720可以得到估计方程y 3.887478结论从估计出来的方程可以看出人均 GDP 每增加 1%，人均寿命平均增加 0.03887478 岁；人均受教育年限增加 1%，人均寿命平均增加 0.06802390 岁；保险覆盖率增加 1%，人均寿命平均增加 0.0557084 岁。实证结果表明地区经济实力对居民健康的影响依然显著，这与其他学者的研究结果一致，也十分符合现实的经济意义，而受教育年限的影响居于首位，可能的解释依据是：随着社会经济的发展，人们的医疗保健意识逐渐加强，而这种意识是和受教育程度成正相关的，所以教育对国民健康具有非常积极的作用；基本医疗保险覆盖率对人均寿命具有正向关系，虽然存在着逆向选择问题，但是居民选择基本医疗保险还是可以在很大程度上提高医疗服务需求，改善居民的健康水平的，这同时也肯定我国目前基本医疗保险制度的推行效果。