作业计量经济学论文eviews分析《影响我国人口预期寿命的可能因素分析》.doc
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影响我国人口预期寿命的可能因素分析
一、问题的提出
现实中存在着这种现象：
各个地区间的人均寿命存在差异，是什么因素造成了地区间的这种差异呢？
在这篇文章中，我们以2010年全国的各地区的人均寿命以及一些相关数据来进行分析，寻找造成各地人均寿命存在差异的原因。
二、模型设定
研究各地区人均寿命的差异，我们通常考虑以下几个因素对寿命的影响。
各地区的人们生活水平通常影响着各地区的人均寿命，我们以人均GDP来衡量各地区生活水平，各地区的卫生机构数可能对人均寿命产生影响，不同地区的环境状况也可能对人均寿命产生影响，我们以单位面积污染比来反映环境状况，以及研究教育支出对人均寿命是否产生影响。
二、收集数据
地区
地区人均寿命
y
人均GDP（万元）x1
卫生机构数x2
单位面积污染比x3
教育支出（万元）x4
北京
76.1
1.826647
6176
18440
2503068
天津
74.91
1.637722
2983
14822.0339
685499.8
河北
72.54
0.762505
20663
4978.78788
1559084.1
山西
71.65
0.506099
13736
4070.55215
794624.1
内蒙古
69.87
0.590645
7852
387.642276
580861.6
辽宁
73.34
1.115932
12564
6205.26316
1463314.7
吉林
73.1
0.679042
5544
1580.51282
902941.6
黑龙江
72.37
0.854479
8038
884.662577
1175133
上海
78.14
2.7734
5136
89086.6873
2008864.6
江苏
73.91
1.171384
12813
8484.11215
2905677.2
浙江
74.7
1.31339
17034
6140.56604
2200449.9
安徽
71.85
0.483334
6705
2720.68966
1129954
福建
72.55
1.149581
9807
2262.4
1225753.9
江西
68.95
0.482784
8048
1275.86207
752776.6
山东
73.92
0.949371
17118
7659.74843
2462775.5
河南
71.54
0.54149
10764
4273.56322
1709181.4
湖北
71.08
0.717503
11065
2909.74359
1706416.4
湖南
70.66
0.562615
24678
1629.68037
1523036.8
广东
73.27
1.253695
13499
4291.75258
3609720.5
广西
71.29
0.431608
13707
1872.76423
934717.9
海南
72.92
0.657136
2689
1225.9887
223093.3
重庆
71.73
0.514017
9375
2234.19204
698720.6
四川
71.2
0.4662
33351
940.748031
1619987.5
贵州
65.96
0.264518
8992
2193.22034
528486.6
云南
65.49
0.460997
13356
668.856448
976174.5
西藏
64.37
0.455271
1237
1.18110236
81549.8
陕西
70.07
0.455796
10737
1111.68224
1014584.4
甘肃
67.47
0.384576
7191
597.014925
535287.2
青海
66.03
0.509845
1847
80.9333333
128177.5
宁夏
70.17
0.479368
1361
2088.15029
148649.4
新疆
67.41
0.737891
6705
116.407186
702243.4
表一（来源于国家统计局网站）
三、建立模型并回归
建立回归方程：
Y=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4+u
Y表示地区人均寿命，X1为人均GDP（万元），X2为卫生机构数，X3表示单位面积污染比，X4为教育支出（万元）
运用OLS估计方法对模型中的参数进行估计，得回归分析结果：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/10/11Time:
11:
09
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
65.97646
1.130331
58.36916
0.0000
X1
4.982104
1.659454
3.002254
0.0059
X2
7.02E-05
7.05E-05
0.995813
0.3285
X3
-2.99E-05
4.42E-05
-0.676988
0.5044
X4
5.41E-07
7.19E-07
0.753409
0.4580
R-squared
0.652727
Meandependentvar
71.24387
AdjustedR-squared
0.599300
S.D.dependentvar
3.191195
S.E.ofregression
2.020053
Akaikeinfocriterion
4.390815
Sumsquaredresid
106.0960
Schwarzcriterion
4.622103
Loglikelihood
-63.05763
F-statistic
12.21726
Durbin-Watsonstat
1.285255
Prob（F-statistic）
0.000010
从以上的结果中可得到回归方程为:
Y=65.97646+4.982104*X1+7.02E-05*X2-2.99E-05*X3+5.41E-07*X4
1、模型的经济意义检验
Y=65.97646+4.982104*X1+7.02E-05*X2-2.99E-05*X3+5.41E-07*X4
回归方程表明：
⑴X1人均GDP（万元），X2卫生机构数，X3单位面积污染比，X4教育支出都为0时，地区人均寿命是65.97646。
表明没有任何卫生机构没有污染和教育支出等因素的影响下，人均寿命约是66岁。
⑵当其他条件不变，每增加一单位的人均GDP，人均寿命大约增长5岁。
⑶当其他条件不变时，每增加一单位的卫生机构，人均寿命增加
7.02E-05个单位。
⑷当其他条件不变时，每增加一单位的面积污染比，人均寿命减少2.99E-05个单位。
⑸当其他条件不变时，每增加一单位教育支出，人均寿命增加5.41E-07个单位。
2、统计检验
（1）F检验：
针对H0：
a1=a2=a3=a4=0，给定显著性水平，
在F分布表中查出自由度为k-1=4和n-k=26的临界值为2.74。
由表中可得F=12.21726，由于F值大于临界值2.74，应拒绝原假设H0：
a1=a2=a3=a4=0，说明回归方程显著，人均GDP，卫生机构数，单位面积污染比，教育支出联合起来确实对人均寿命有着显著的影响。
（2）进行t检验：
原假设为H0:
aj=0（j=1,2,3,4）,给定显著性水平查t分布表得自由度为n-k=26得临界值为2.056，由上表中可知，与各个回归系数对应的t统计量分别为3.002254，0.995813，-0.676988，0.753409，也就是说，接受原假设H0：
a2=0，a3=0，a4=0。
拒绝原假设H0：
a1=0。
所以在0.05的显著性水平下，卫生机构数，单位面积污染比，教育支出对人均寿命没有显著性影响，只有人均GDP对人均寿命有着显著的影响。
因此，由t检验的结果，剔除解释变量x2，x3，x4，只研究人均GDP对人均寿命的影响。
现在单独对人均寿命和人均GDP进行回归。
回归结果为
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/10/11Time:
11:
34
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
67.51013
0.706123
95.60675
0.0000
X1
4.595126
0.732651
6.271917
0.0000
R-squared
0.575632
Meandependentvar
71.24387
AdjustedR-squared
0.560999
S.D.dependentvar
3.191195
S.E.ofregression
2.114395
Akaikeinfocriterion
4.397756
Sumsquaredresid
129.6494
Schwarzcriterion
4.490271
Loglikelihood
-66.16521
F-statistic
39.33694
Durbin-Watsonstat
1.169499
Prob（F-statistic）
0.000001
最后的回归方程为
Y=67.51013+4.595126*X1
经济意义是：
人均GDP每增加一个单位，人均寿命就增加4.595126个单位。
其中，可决系数为0.575632，说明解释变量对模型的解释程度为0.575632。
四、经济计量学检验
⑴异方差检验
①、散点图检验
1、相关图形分析（y与x的散点图）
2、残差图形分析（残差平方对x的散点图）
散点图表明可能不存在异方差。
②进一步进行异方差检验，采用white检验。
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
2.303808
Probability
0.118507
Obs*R-squared
4.380453
Probability
0.111891
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
06/12/11Time:
22:
20
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
11.56518
3.717109
3.111336
0.0043
X1
-
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