包婉茵　胡曉玲杰

[摘要] 本文選取影響撫養(yǎng)比的因素建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，通過分析得知：人口自然增長(zhǎng)率是影響撫養(yǎng)比的最主要因素，而失業(yè)率則是次要因素。人口自然增長(zhǎng)率與撫養(yǎng)比呈正相關(guān)，失業(yè)率與撫養(yǎng)比呈負(fù)相關(guān)。保證計(jì)劃生育政策的實(shí)施，適當(dāng)延長(zhǎng)法定退休年齡，完善社會(huì)福利體系，是降低撫養(yǎng)比的有效途徑。

[關(guān)鍵詞] 撫養(yǎng)比；計(jì)量模型；回歸分析；協(xié)整檢驗(yàn)

[中圖分類號(hào)] F126；C92-03 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2013）07- 0045- 03

1 分析變量的選取

撫養(yǎng)比由勞動(dòng)力人口和非勞動(dòng)人口計(jì)算求出?？倱狃B(yǎng)比（即贍養(yǎng)率）=（老齡人口+未成年人口）/勞動(dòng)力人口 = 老齡人口撫養(yǎng)比+未成年人口撫養(yǎng)比。撫養(yǎng)比的大小受到非勞動(dòng)力人口和勞動(dòng)力人口多少的影響。

因此，失業(yè)率和人口自然增長(zhǎng)率的波動(dòng)有可能會(huì)影響勞動(dòng)力和非勞動(dòng)力人口數(shù)，進(jìn)而對(duì)總撫養(yǎng)比產(chǎn)生影響。

（1）現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，人口可大體分為未成年人口、勞動(dòng)力人口、老齡人口3類。撫養(yǎng)比就是指非勞動(dòng)力人口數(shù)量與勞動(dòng)力人口數(shù)量之間的比率，它度量了勞動(dòng)力人均負(fù)擔(dān)的贍養(yǎng)非勞動(dòng)力人口的數(shù)量。

（2）人口自然增長(zhǎng)率，是反映人口發(fā)展速度和制訂人口計(jì)劃的重要指標(biāo)，也是計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)中的一個(gè)重要指標(biāo)，它表明人口自然增長(zhǎng)的程度和趨勢(shì)。人口自然增長(zhǎng)率指一定時(shí)期內(nèi)人口自然增長(zhǎng)（出生人數(shù)減死亡人數(shù)）與該時(shí)期內(nèi)平均人口數(shù)之比，通常以年為單位計(jì)算，用千分比來表示，計(jì)算公式為：人口自然增長(zhǎng)率=（年內(nèi)出生人數(shù)-年內(nèi)死亡人數(shù)）/年平均人口數(shù)×1000‰=人口出生率-人口死亡率。

（3）失業(yè)率是指失業(yè)人口占勞動(dòng)人口（一定時(shí)期全部就業(yè)人口中有工作意愿而仍未有工作的勞動(dòng)力數(shù)量）的比率，旨在衡量閑置中的勞動(dòng)產(chǎn)能，是反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)失業(yè)狀況的主要指標(biāo)。

綜上，本文選取“撫養(yǎng)比”作為被解釋變量；選取“人口自然增長(zhǎng)率”、“失業(yè)率”作為解釋變量，構(gòu)造計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。

2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

本文從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制以及相關(guān)人口政策的改變，人民生活水平提高，不同時(shí)期的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)因?yàn)樘厥馐录a(chǎn)生較大的變化。鑒于我國(guó)改革開放之后經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展對(duì)失業(yè)率的影響，以及計(jì)劃生育政策是在1990年提出并實(shí)行的，故選用了1990-2010年的數(shù)據(jù)作為此次實(shí)驗(yàn)的樣本，并對(duì)自變量和因變量取自然對(duì)數(shù)。

3 模型的建立

利用Eviews 6.0軟件進(jìn)行分析，采用最小二乘法進(jìn)行回歸分析和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。由散點(diǎn)圖觀察變量間的關(guān)系，可以看出自變量和因變量間呈線性相關(guān)關(guān)系，因此，設(shè)定模型為：

ln y=a+b1 ln m+b2 ln n+e（1）

式中，y為撫養(yǎng)比，m為人口自然增長(zhǎng)率，n為失業(yè)率，e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。運(yùn)用最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，得到回歸方程式：

ln y=-0.628 95 lnn+1.681 524 lnm-3.555 910（2）

a、lnm、lnn的系數(shù)分別為-3.556、1.682、-0.629；它們的概率分別為0.024 2，0.000 1和0.009 3，全部小于顯著性水平0.05，通過檢驗(yàn)。

從回歸結(jié)果可知，可決系數(shù)R2=0.964 6，擬合優(yōu)度非常高。F統(tǒng)計(jì)量=163.696，模型總體性顯著。

4 模型的檢驗(yàn)

為了使估計(jì)的模型符合理論的前提假設(shè)，本文對(duì)估計(jì)的模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

4.1 正態(tài)性檢驗(yàn)

如圖1所示 ，Jarque-Bera項(xiàng)的伴隨概率為0.347，與顯著性水平0.05比較，大于0.05，因此隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是正態(tài)分布的假設(shè)成立。

4.2 自相關(guān)檢驗(yàn)

如表3所示，Obs R-squared的伴隨概率為0.368 9，與顯著性水平0.05比較，大于0.05，表明不存在自相關(guān)。

4.3 異方差檢驗(yàn)

如表4所示，Obs R-squared的伴隨概率為0.716 9，與顯著性水平0.05比較，大于0.05，表明接受同方差的假設(shè)。

以上3項(xiàng)均通過檢驗(yàn)，即表明模型檢驗(yàn)通過。

4.4 檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性

經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論是建立在時(shí)間序列平穩(wěn)的基礎(chǔ)上的，如果不平穩(wěn)那么回歸可能是偽回歸，因此要對(duì)時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。