中国人口出生率与教育水平的关系验证及研究Word下载.docx

1、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

2、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

3、。”（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

4、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

5、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

6、历以上比例（%）女性大专学历以上比例（%）贵州省2.1969.396.761.61西藏自治区1.8539.534.351.03云南省1.8177.858.181.74宁夏回族自治区1.6977.7514.143.33江西省1.6088.9610.061.82海南省1.5483.8912.832.29广西壮族自治区91.1510.821.93青海省64.1313.292.91新疆维吾尔自治区1.5290.1318.445.36河南省1.4488.3311.48山西省91.6914.953.22安徽省1.3380.508.01甘肃省1.3272.1910.692.13河北省1.2989.2412.

7、822.50湖南省1.2790.5512.442.34重庆市1.2686.4710.982.42四川省1.2385.389.372.08山东省1.1684.0212.312.66陕西省1.1385.7615.243.62内蒙古自治区1.0983.4717.263.63湖北省1.0685.5114.443.11浙江省1.0487.0812.872.63福建省86.0411.312.12辽宁省0.9891.2819.015.83江苏省0.9787.7314.302.98广东省0.9491.4014.252.88天津市0.8889.7730.388.57黑龙江省90.9218.374.49吉林省0.

8、8491.8819.734.61上海市0.6889.7232.569.54北京市0.6791.9041.5317.40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。

9、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5.2.1-1 2000年分省总和生育率与人均国内生产总值关系地区别人均国内生产总值（亿元）266245594637483948516894431950877470544451374867383876635639515747849555454958727188134611160111226117731288517993856268473454722460总体方差41172385标准差6417平均值减标准差2175平均值加标准差

10、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5.2.2-1 2000年分省总和生育率与少数民族人口比例关系少数民族比例（%）37.8493.9433.4234.560.3117.3838.3845.9759.431.250.328.7510.136.475.000.700.5020.834.360.861.7116.060.361.492.714.899.150.634.3114.85441.2521.01-6.1635.86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5.2.3-1

11、 2000年分省总和生育率与非农业人口比例关系非农业户口人数占总人口的比例（%）14.7612.7814.9427.7222.6731.3317.7226.8030.2516.9025.5318.2819.0818.5619.6021.6418.3920.9122.1434.7026.6121.2719.8245.9428.9225.6655.4347.1643.3063.0860.17177.9213.3414.7941.4728.13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、

12、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

13、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（%）90.6810.752.6990.5318.304.8696.

14、9116.913.7896.1621.184.6095.7515.883.4596.7917.734.2592.4513.333.3587.9616.613.6993.5315.893.2897.2417.413.8695.4413.593.6594.6312.423.2694.4718.274.4694.3520.055.3893.0220.234.5295.5620.305.1195.6516.824.1794.4317.5097.0721.837.2896.5121.525.3298.2821.624.91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

15、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

16、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

17、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）。