中国人口出生率与教育水平的关系验证及研究.docx
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中国人口出生率与教育水平的关系验证及研究
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（Becker1960；Becker和Lewis1973；Willis1973）
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：
FI=f（XI,WI,PI,BI,II,EI）,公式中FI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。
表5.1-1控制变量前各地总和生育率与女性教育水平关系
地区别
总和生育率
15岁及以上非文盲女性人口比例（%）
女性中专学历以上比例（%）
女性大专学历以上比例（%）
贵州省
2.19
69.39
6.76
1.61
西藏自治区
1.85
39.53
4.35
1.03
云南省
1.81
77.85
8.18
1.74
宁夏回族自治区
1.69
77.75
14.14
3.33
江西省
1.60
88.96
10.06
1.82
海南省
1.54
83.89
12.83
2.29
广西壮族自治区
1.54
91.15
10.82
1.93
青海省
1.54
64.13
13.29
2.91
新疆维吾尔自治区
1.52
90.13
18.44
5.36
河南省
1.44
88.33
11.48
2.29
山西省
1.44
91.69
14.95
3.22
安徽省
1.33
80.50
8.01
1.60
甘肃省
1.32
72.19
10.69
2.13
河北省
1.29
89.24
12.82
2.50
湖南省
1.27
90.55
12.44
2.34
重庆市
1.26
86.47
10.98
2.42
四川省
1.23
85.38
9.37
2.08
山东省
1.16
84.02
12.31
2.66
陕西省
1.13
85.76
15.24
3.62
内蒙古自治区
1.09
83.47
17.26
3.63
湖北省
1.06
85.51
14.44
3.11
浙江省
1.04
87.08
12.87
2.63
福建省
1.03
86.04
11.31
2.12
辽宁省
0.98
91.28
19.01
5.83
江苏省
0.97
87.73
14.30
2.98
广东省
0.94
91.40
14.25
2.88
天津市
0.88
89.77
30.38
8.57
黑龙江省
0.88
90.92
18.37
4.49
吉林省
0.84
91.88
19.73
4.61
上海市
0.68
89.72
32.56
9.54
北京市
0.67
91.90
41.53
17.40
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
表5.2.1-12000年分省总和生育率与人均国内生产总值关系
地区别
总和生育率
人均国内生产总值（亿元）
贵州省
2.19
2662
西藏自治区
1.85
4559
云南省
1.81
4637
宁夏回族自治区
1.69
4839
江西省
1.60
4851
海南省
1.54
6894
广西壮族自治区
1.54
4319
青海省
1.54
5087
新疆维吾尔自治区
1.52
7470
河南省
1.44
5444
山西省
1.44
5137
安徽省
1.33
4867
甘肃省
1.32
3838
河北省
1.29
7663
湖南省
1.27
5639
重庆市
1.26
5157
四川省
1.23
4784
山东省
1.16
9555
陕西省
1.13
4549
内蒙古自治区
1.09
5872
湖北省
1.06
7188
浙江省
1.04
13461
福建省
1.03
11601
辽宁省
0.98
11226
江苏省
0.97
11773
广东省
0.94
12885
天津市
0.88
17993
黑龙江省
0.88
8562
吉林省
0.84
6847
上海市
0.68
34547
北京市
0.67
22460
总体方差
41172385
标准差
6417
平均值减标准差
2175
平均值加标准差
15009
平均值
8592
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5.2.2-12000年分省总和生育率与少数民族人口比例关系
地区别
总和生育率
少数民族比例（%）
贵州省
2.19
37.84
西藏自治区
1.85
93.94
云南省
1.81
33.42
宁夏回族自治区
1.69
34.56
江西省
1.60
0.31
海南省
1.54
17.38
广西壮族自治区
1.54
38.38
青海省
1.54
45.97
新疆维吾尔自治区
1.52
59.43
河南省
1.44
1.25
山西省
1.44
0.32
安徽省
1.33
0.67
甘肃省
1.32
8.75
河北省
1.29
4.35
湖南省
1.27
10.13
重庆市
1.26
6.47
四川省
1.23
5.00
山东省
1.16
0.70
陕西省
1.13
0.50
内蒙古自治区
1.09
20.83
湖北省
1.06
4.36
浙江省
1.04
0.86
福建省
1.03
1.71
辽宁省
0.98
16.06
江苏省
0.97
0.36
广东省
0.94
1.49
天津市
0.88
2.71
黑龙江省
0.88
4.89
吉林省
0.84
9.15
上海市
0.68
0.63
北京市
0.67
4.31
平均值
14.85
总体方差
441.25
标准差
21.01
平均值减标准差
-6.16
平均值加标准差
35.86
上表红色部分即将明显少数民族比例水平明显高于或低于其他省份的省区排除。
5.2.3非农业人口变量控制
表5.2.3-12000年分省总和生育率与非农业人口比例关系
地区别
总和生育率
非农业户口人数占总人口的比例（%）
贵州省
2.19
14.76
西藏自治区
1.85
12.78
云南省
1.81
14.94
宁夏回族自治区
1.69
27.72
江西省
1.60
22.67
海南省
1.54
31.33
广西壮族自治区
1.54
17.72
青海省
1.54
26.80
新疆维吾尔自治区
1.52
30.25
河南省
1.44
16.90
山西省
1.44
25.53
安徽省
1.33
18.28
甘肃省
1.32
19.08
河北省
1.29
18.56
湖南省
1.27
19.60
重庆市
1.26
21.64
四川省
1.23
18.39
山东省
1.16
20.91
陕西省
1.13
22.14
内蒙古自治区
1.09
34.70
湖北省
1.06
26.61
浙江省
1.04
21.27
福建省
1.03
19.82
辽宁省
0.98
45.94
江苏省
0.97
28.92
广东省
0.94
25.66
天津市
0.88
55.43
黑龙江省
0.88
47.16
吉林省
0.84
43.30
上海市
0.68
63.08
北京市
0.67
60.17
总体方差
177.92
标准差
13.34
平均值减标准差
14.79
平均值加标准差
41.47
平均值
28.13
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
省份
总和生育率
15岁及以上男性非文盲人口比例（%）
中专以上男性人口比例（%）
大专以上男性人口比例（%）
云南省
1.81
90.68
10.75
2.69
宁夏回族自治区
1.69
90.53
18.30
4.86
江西省
1.60
96.91
16.91
3.78
海南省
1.54
96.16
21.18
4.60
河南省
1.44
95.75
15.88
3.45
山西省
1.44
96.79
17.73
4.25
安徽省
1.33
92.45
13.33
3.35
甘肃省
1.32
87.96
16.61
3.69
河北省
1.29
93.53
15.89
3.28
湖南省
1.27
97.24
17.41
3.86
重庆市
1.26
95.44
13.59
3.65
四川省
1.23
94.63
12.42
3.26
山东省
1.16
94.47
18.27
4.46
陕西省
1.13
94.35
20.05
5.38
内蒙古自治区
1.09
93.02
20.23
4.52
湖北省
1.06
95.56
20.30
5.11
浙江省
1.04
95.65
16.82
4.17
福建省
1.03
94.43
17.50
4.17
辽宁省
0.98
97.07
21.83
7.28
江苏省
0.97
96.51
21.52
5.32
广东省
0.94
98.28
21.62
4.91
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）。
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