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影响我国人均预期寿命的因素分析
邵小潍
摘 要：众所周知，随着经济发展，人民生活水平的提高，健康和寿命问题成为人们关注的焦点，找到影响国民寿命的因素不仅可以反映出一个国家生活质量的高低，还可以有助于国家更好地“改善民生”。文章从不同角度论述如何采用全面、综合和动态视角考虑这一问题，得出相应结论并提出政策建议。
关键词： 我国预期人口人均寿命 影响因素
Analysis of the factors that may affect China’s “Life expectancy”
Abstract: As is known to all, with the social economy developing , the 张文涓people's living standard has been improved. The issues of “health and life” have become the focus, Not only does finding the factors that may affects peoples life can reflect a country’s life quality’s level ,but also help the governments make better to improve the livelihood of the people. From different points of view, this article analyze how u the overall, comprehen
sive and dynamic perspective to consider this problem .According to that, the author draw the conclusions and also give some advices to the policy.
1. 调查背景与定义
1.1 人均预期寿命定义
人均预期寿命，可以反映出一个社会生活质量的高低。社会经济条件、卫生医疗水平限制着人们的寿命。所以不同的社会，不同的时期，人类寿命的长短有着很大的差别；同时，由于体质、遗传因素、生活条件等个人差异，也使每个人的寿命长短相差悬殊。因此，虽然难以预测具体某个人的寿命有多长，但可以通过科学的方法计算并告知在一定的死亡水平下，预期每个人出生时平均可存活的年数，这是根据婴儿和各年龄段人口死亡的情况计算后得出的，是指在现阶段每个人若无意外，应该活到的这个年龄。
1.2 调查背景
随着科技的快速发展，人民生活质量越来好，人口寿命也越来越长。为了探究影响人均寿命的因素，通过查阅文献选定GDP、环境污染、养老机构及卫生机构数量作为解释变量。
GDP（国民生产总值）作为衡量一个国家的经济水平的指标往往决定着这个国家的国民生活质量，从而影响国民的寿命。日益严重恶化的环境在一定程度上破坏着人们健康，因此选取了“环境污染投资总额占国内生产总值比例”这一指标加入了模型。此外，养老机构保障了人民进入老年后的生活水平，卫生机构的的建设为人民的疾病医疗作出贡献，因此均作为变量加入模型。
2. 数据收集
2.1 数据的选取
本模型样本数据均摘自《中国统计年鉴2010》，为2010年的二手数据；
由于人均预期寿命为10年统计一次，最近一次统计时间为2010年，因此，我们选取2010年统计的最新人均预期寿命，与此同时的其他因素也同期选定2010年数据。包括人均GDP,环境污染治理投资总额占国内生产总值比例，养老保险参保人数，卫生机构数几个因素。（详情见附录）
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3. 模型的设定与检验
3.1模型设定
3.1.1变量的引入
通过查找资料，在本模型中，影响人均预期寿命（life）的主要因素为人均地区生产总值（gdp）,环境污染投资总额百分比（pollute），基本养老保险参保人数(social)，卫生机构数(health)，这四个变量均在一定程度上对于y有影响：
✓ 人均地区生产总值（gdp）：随着经济发展，人均gdp的提高从一定程度上，有利于人均预期寿命的增长。
✓ 环境污染投资总额占国内生产总值比例（pollute）：随着我国对于污染治理的加强管理，某种意义上提高了人均预期寿命 。
✓ 基本养老保险参保人数（大饼social）：养老保险参保政策的提出，是本着“老有所依老有所养”的目的，这一制度的实施情况也可以一定程度上影响人口寿命。
✓ 卫生机构数（health）：我国卫生机构数目的提高，对于人均预期寿命增长有显著影响。
3.1.2关系形式
假定我国人均预期寿命的函数模型为：
life=c(1)+gdp*c(2)+health*c(3)+pollute*c(4)+social*c(5),
(其中life为人均预期寿命，gdp为人均gdp，health为卫生机构数，pollute为污染治理百分比，social为养老保险参保人数。
以下是四个变量分别与life 变量做的散点图，初步观测其与life变量是否成线性关系。
图1是GDP9(人均gdp)与Life(人均预期寿命)的散点图
图2是Pollute(污染治理百分比)与Life (人均预期寿命)的散点图
图3是health（卫生机构数）与Life (人均预期寿命)的散点图
图4是social（养老保险参保人数）与Life (人均预期寿命)的散点图
图1 图2
图3 图4
recovery结论：四个变量均与因变量life基本上呈线性相关形式，但是polute和health与life的线性相
关关系较弱。
3.2参数估计
3.2.1最小二乘法OLS参数估计
运用OLS 进行参数估计，E-VIEWS 结果以及残差图如图5和图6：（图5为最小二乘法参数估计eviews结果，图6为残差图）
图5
ehci
图6
结论：1、得到方程：Y=1.295520*X1+2.61*e-05*X2+0.487631*X3+0.000186*X4+68.98033
2、但是由于c(3)、c(4)、c (5)的p值均大于0.05，故未通过t检验，故我们怀疑它们之间存
在线性相关，故采用逐步回归的方法剔除线性相关性
3.2.2逐步回归
3.2.2.1 各变量之间相关系数矩阵
结论：其相关系数矩阵均未超过0.8，它们之间不存在多重共线性，下面采用逐步回归
3.2.2.2 逐步回归
利用spss直接对其进行逐步回归得到结果如下图7、图8、图9。
图7：此模型的R2 =0.822，说明模型拟合效果比较好
图8为方差分析结果
图9
由于除了X1外其余几个变量仍然未通过t检验，故考虑重新建模。
3.2.3重新建模
3.2.3.1 最终模型
现在单独对人均寿命和人均GDP（X1）进行回归。结果的报告为图10
图10
得到最终的回归方程为 Y = 70.69043 + 1.26*X1
3.2.3.2 最终模型经济意义
⑴当人均GDP=0时 人均寿命约是70.69
⑵当人均GDP每增加一个单位，人均寿命1.26个单位。
3.3模型检验
3.3.1异方差性检验
通过eviews得到怀特检验结果如下（见图12）：
图11
图11
结论：怀特检验的统计量＝5.315645，p值为0.070101＞0.05，表明不存在异方差。
3.3.2序列相关性检验
图13为序列相关性检验的偷看电视Eviews图
图12
如上图所示，LM检验Ｐ值＝0.076597＞0.05说明不存在自相关。
综上所述：回归方程为：Y = 70.69043 + 1.26*X1
4. 政策建议
1 提高人民生活水平，大力发展经济建设，增加人均GDP, 有利于人民安居乐业，从而国泰民安。
2 注重卫生条件的改善，提高食品健康、居住卫生等公共卫生条件有利于增加人口寿命，
建造和谐社会。
3 加大环境污染的治理，改善人民生活环境也有利于增加人口寿命。
4 积极建设社保制度，让更多人享受到此项福利
5 关注人民生活质量，关注人口寿命。
5. 附录
（人口以万为单位）
6. 参考文献
1、 中国人口出版社 《中国民族人口》
快乐在微笑中漫步2、《2030年中国迈向共同富裕》中的“2030年我国人口预期寿命将达到80岁”
3、《人口预测与人口控制》人民出版社出版 作者：宋健
4、《中国统计年鉴2010》 中华人民共和国国家统计局 中国统计出版社
5、《人口预期寿命可能因素分析》 贺成龙
