影响出生率的原因

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影响出生率的原因范文第1篇

【关键词】俄罗斯；人口危机；原因；后果

【Abstract】the population crisis is a severe problem Russia is facing now and it results from very complicated historical, economic and social factors. it has been reducing Russia.s human resources and causing more immigration and many social problems.

【Key words】Russia；population crisis；reason；consequence

一、俄罗斯人口危机

人口危机是指人口数量不断减少，人口死亡率超过出生率的情形。目前俄罗斯联邦面临的人口形势不容乐观，人口数量逐年下降，其速度之快，幅度之大，已引起全世界的震动和担忧。1991年底从苏联解体以来，俄罗斯联邦一直深陷人口危机之中，人口和劳动力资源潜力受到严重破坏，俄罗斯民族正面临着“无人为继”的生存危机。

俄罗斯人口出生率偏低，人口死亡率偏高。上个世纪80年代后期出生的人将是俄罗斯人口的储备力量，当时苏联已达到了一个妇女可以生育2.4—2.5个孩子的标准，而这代人推迟或拒绝生育的行为正将俄罗斯人口数量不可避免的带入了“人口下降通道”。俄政府为了鼓励生育，给予这一代人很大程度的优惠政策。2003年的财政预算中俄政府大幅度增加对生育妇女和家庭的补助以及提高国民的医疗、社会福利和生活质量，以此来刺激人口出生率的增长。梅德韦杰夫总统明确指出俄罗斯目前的出生率已经达到了苏联时期的水平，但是人口出生率趋于上升并不能说明俄罗斯人口问题已得到圆满解决，可以高枕无忧了。在俄罗斯有三个孩子的家庭才是人口学家眼中理想的家庭，才可以保证居民维持正常的生育状况。现在俄罗斯每个家庭平均是1.3个孩子，因此远没有达到每个家庭都有3个以上孩子的目标。俄居民平均生育要想达到标准还有一段艰难的路程。出生率下降早在19世纪中期就已经存在。50年代，俄罗斯妇女平均生育率为2.8个孩子，60年代后期不断下降， 1981年—1985年降为2.02%，1996年—1999年，它已经下降到1.27%，达历史最低水平，已经明显低于世代更替水平。20世纪七八十年代，俄罗斯人口出生率基本保持在1.4%—1.7%之间，同期死亡率大致在0.8%—1.2%之间，人口总量缓慢增长。进入90年代，出生率进一步下降，从1.34%递减到0.83%，而死亡率却由1.12%递增到1.47%，最高时达到了1.57%，最终不可避免地形成了人口赤字。新世纪最近几年，俄罗斯人口出生率上升到1.41%，但这一数据对未来并没有任何影响，因为死亡率上升得更快，达到1.48%，人口再生产能力仍然明显低于世代更替水平。影响人口出生率的因素，有历史原因、政治原因、经济原因、社会原因和外部原因。要保障俄罗斯联邦简单的人口再生，一个妇女至少应当生育2.1个孩子。俄罗斯人口危机不仅仅是低出生率造成的，高死亡率也是不能被忽视的重要因素。排在死亡率之首的是各种疾病，其中心血管疾病及癌症发病几率很高。而造成这类疾病发生的原因主要是不良的嗜好和不合理的饮食结构；其次由于大气污染和饮用水污染损害了许多俄罗斯人的身体健康，成为患呼吸系统和肠道疾病最终导致死亡高发率的第二大原因。20世纪90年代初期，俄罗斯推行“休克”疗法，一夜之间进入私有化市场经济，将30%以上的俄罗斯人变成了生活在最低保障线下的穷人。生活条件和环境的恶化、酒精中毒、泛滥、交通事故、疾病、生活压力、贫穷、社会动荡与冲突是造成俄罗斯高死亡率的原因，尤其是儿童和青壮年劳动者死亡率直线上升。近些年俄罗斯儿童的死亡率比经济发达国家高出5倍，农村的情况更为严重。俄罗斯人口危机是制约俄罗斯经济社会可持续发展的核心问题。

二、俄罗斯人口危机产生的原因

1、历史原因。

俄罗斯出生率下降始于19世纪末。社会劳动从农业生产逐渐向工业生产转移，人口大量移居城市。与此同时，人们的生活方式和社会规则也发生了很大变化。十月革命后出现的和国内国际战争这些历史原因严重制约了苏联人口的正常繁衍。年轻人数量锐减，人口年龄构成新一代人口数量少于老一代，因此死亡人数超过出生人数成为一种必然趋势。

影响出生率的原因范文第2篇

关键词:民办高校招生 宏观影响因素 人口出生率 家庭收入 招生政策 社会需求

时下正值高校招生的重要阶段，对民办高校而言，从供求的角度来讲，对生源市场的影响就是对招生的影响。在各种影响招生市场的因素中，按照因素对招生市场影响的范围和广度不同，可以将其分为民办高校招生市场宏观影响因素和民办高校招生市场微观影响因素两类。凡是能够影响到民办高校全体甚至公办高校招生的因素都可以归为民办高校招生市场宏观影响因素；而只能够影响到民办高校个体招生的因素可以归为民办高校招生市场微观影响因素。这种分类有助于调查的开展和选择，通过对民办高校招生市场影响因素的调查可以发现真正起主要影响作用的因素有哪些，这些因素会分别影响到民办高校招生的哪些具体方面。本文只做针对宏观影响因素的浅析。

要想对民办高校招生市场宏观影响因素进行调查，首先要选择合适的调查方法。根据现有的资料和实际情况，对民办高校招生市场宏观影响因素的调查采用文献法。所谓文献法就是指通过寻找文献搜集有关资料的调查方法，它是一种间接的非介入式的调查方法。文献调查的对象是不会自行变化的，这样就可以使调查过程更具机动性和灵活性，而不必担心操作失误而完全丧失调查效果。由于现有的文献资料中很多是关于对民办高校招生市场宏观影响因素的讨论和分析，所以采用这种整理分析方法，可以简化定性文献的分析处理工作。

广义上讲，不属于民办高校自身所能改变，但又客观上影响民办高校招生市场的因素都可以称之为宏观影响因素。但在这些纷繁复杂的宏观影响因素当中，人口的出生率、家庭收入、教育政策和社会需求等这四个因素是影响程度最高的，它们的影响绝不仅仅只是对民办高校的招生，所有公办高校的招生甚至整个高等教育的发展都会受到它们变化的影响。

1、人口出生率

人口出生率是指某一地区在一定时期内（通常指一年）出生人数与平均人口之比。计算公式：出生率=（年内出生人数/年平均人口数）*1000‰。从我国人口出生率的变化看，改革开放30年以来，人口出生率逐步上升，直到1987年达到最高峰，该年出生率为23.33‰。此后出生率指标掉头向下，持续下降，到2011年该指标仅仅为11.93‰。下降了11.4‰，人口出生率的这种下降趋势，必然会造成受教育的适龄人口绝对数量的下降和办学资源的相对增长。

随着我国18岁至22岁的大学适龄青年人数的变化，未来10年我国大学适龄青年人数将逐年下降．据不完全统计，到2018年大学适龄青年人数仅为2008年的58%。生源这样快速的直接减少，使得高校招生都将面临着挑战，而作为录取批次靠后的民办高校，招生所受到的影响更是首当其冲。

从国外其他国家的情况来看，由于发达国家持续的低生育水平，各国的高校也都不同程度地面临着生源问题。从2009年11月5日澳大利亚四所高校倒闭，到2010年2月24日俄罗斯联邦教育和科学部部长安德烈·富尔先科说，俄罗斯高等学校的数量将减少，原因是目前俄所有高校都面临生源不足问题，政府有可能采取行政手段关闭约100所高校。都说明人口出生率的下降带来了高校生源的不足。

世界范围内适龄人口绝对数量的下降，导致了国内外高校对生源的激烈竞争。国外高校来中国抢夺生源，进一步加剧了国内高校，特别是民办高校生源的不足。从素有“留学风向标”之称的中国国际教育展2011年的展览情况就可以看出，参展院校达到了450所，比2010年多了20多所。为了能吸引更多的中国大陆学生去留学，美国：签证打破地域限制；法国：留学生奖学金增长；澳大利亚：降低担保金要求。除了各高校非常重视之外，很多国家的大使，包括澳大利亚国会贸易次长都亲临展会参观，这在以前是从没有过的。如果我国的民办高校不能迅速发展，招生情况得不到大幅度改善，那么很多生源就会流向国外高校。

2、家庭收入

我国从上世纪九十年代开始对高等教育实行收费教育，除公办高校是按照生均差额财政拨款实行的部分收费教育外，民办高校实行的是完全收费教育。教育支出占家庭支出的比重越来越大，家庭教育支出比例不断上升。在高等教育阶段，家庭支出的教育费用正接近政府投入。总的来看，中国家庭的教育费用负担水平大大高于发达国家和一般发展中国家。

国民经济的稳定发展决定国家实力和家庭生活的基本水平，从根本上影响着家庭人力投资的增长水平。但居民家庭收入的实际增长是家庭人力投资的最直接影响因素。改革开放以来，我国城镇居民的收入迅猛增长。1981-1999年的19年间，按现行价格计算，城镇居民收入平均以每年12.9%的速度递增，消费模式迅速从生存型和温饱型转向小康型。我们对1990-1999年城镇居民家庭人均收入(X)变动对教育投资(Y)的影响进行了回归分析，结果如下：Y=-62.34+0.052X。判别系数R=0.98（R为相关系数），表明收入与教育支出呈现高度相关性，即家庭人均收入越多，家庭教育投资也越多。如果家庭收入能够负担得起，那么这只是选择公办高校和民办高校的问题；如果家庭收入负担不起，那就变成了能不能接受高等教育的问题。因此，家庭收入通过对教育支出的影响进而影响民办高校的生源选择。

3、高校招生政策

在我国目前高校招生还是主要实行计划管理体制的情况下，民办高校的招生不可避免地会受到高校招生政策的影响。

影响出生率的原因范文第3篇

关键词:住宅价格；人口学；老龄化；曲线回归

JEL分类号:J11　中图分类号:F832　文献标识码:A　文章编号:1006-1428(2011)10-0015-08

一、引言

自我国实施住房改革以来，房地产市场的快速膨胀和价格上涨使其成为社会各界关注的焦点。综合宏观形势和中国特有国情，推动我国房地产价格快速上升的动力因素主要来自三方面:一是中国人口在时间和空间上的特殊分布，即城市化和人口红利是决定中国住房价格中长期走势最重要的因素之一。高速发展的城市化以及1962-1980年出生的婴儿潮人口，使得购房适龄人口进入刚需为主导的高消费阶段，极大地推动了住房价格上涨。二是国内中央、地方分税制度造成地方政府高度依赖土地财政，地方政府存在推高房价和地价的强烈动机。1994年分税制改革以来，地方政府财权和事权有所脱节，财政支出缺口部分主要靠土地出让金和房地产相关税费解决，一定程度上也推高了房价。三是锚住美元的货币发行机制及长期低利率货币政策是推动房价上涨的另一因素。由于人民币汇率主要锚住美元，在美元长期贬值过程中，也引发了人民币的对内贬值，再加上不断增长的外汇储备导致的大量基础货币被动投放以及长期的低利率政策均推高了国内房价。上述因素中，无论以何种角度考量，人口无疑是决定房价最重要的因素，即使未来货币政策和分税制不发生根本性改变，未来人口结构因素仍将成为左右中国房地产价格的最重要因素，而且越从长远的周期来看，其对房地产价格的影响力也越大。因此，在现阶段，特别是国内人口红利即将出现拐点之时，研究人口因素对房地产价格的影响具有较强的现实意义。

二、人口因素对住房价格影响研究综述

(一)国外研究

住房价格的形成及变动机理一直是学界关注的焦点，早期学者往往采用GDP、CPI、人均收入、失业率等指标来探讨住房价格变动，之后逐渐采用经济及社会变量等复合指标来进行研究。上世纪90年代后，人口因素开始被引入房地产价格分析框架，并将其作为一个重要的变量指标进行研究。

曼基瓦(Mankiw)和威尔(Will)在1990年用缩约模型(Reduced Form Model)对出生率等人口指标进行研究。发现二次大战后全美婴儿潮一代人口集中进入购房阶段是导致美国20世纪70年代真实住宅价格上升的主要原因。

凯斯(Case)、席勒(shiller)在1990年对1970年至1986年美国四个典型城市的季度数据进行量化分析，并选取了独立住宅重复销售价格指数及人口学指标进行时间序列截面回归分析，发现住房价格、房地产行业若干年份的超额利润率与城市成年人口数量呈现非常强烈的正相关性。

勃特巴(Poterba)等人在1991年分别对美国39个典型城市从1980年至1990年的城市年度数据进行分析，选取住房价格中位数及人口数量作为变量，在对人口因素与住房价格相关性研究中发现，成年人口数量变化与房价变化有非常强的正相关性，但人口数量不是影响房地产价格的主要因素。

克莱普(Clapp)和Gaccoto在1994年对美国3个典型镇从1981年到1988年的重复交易住宅价格指数和评估价值住宅价格指数月度数据进行分析，发现在经济和社会因素中人口因素对住宅价格变化具有较好的预测能力。

梅尔佩兹(Malpezzi)在1999年对美国133个城市自1979年到1996年的区域统计数据进行量化分析.选取人口因素及基于HedonJc模型的住宅价格指数进行时间序列截面回归分析，证明住房价格不是随机游走，是可以被人口因素所预测的。

奎克利(Quigey)在1999年对美国41个大型城市的区域年度数据进行分析，选取平均住宅价格、总人口、家庭数、居住和出租住宅空置率等指标.研究结果表明经济基本面相关指标在一定程度上可以解释房地产价格走势，但从短期来看不能解释太多的市场波动；从更长远的时间区间看，人口因素对房地产价格的解释力度要优于经济基本面指标。

美国学者斯图尔特(Stuart A.Gabriel)、乔伊(JoeP.Mattey)和威廉(William L.Wascher)在2000年运用量化经济学工具和人口学理论进行研究，并对全美重点城市的住房价格作跟踪监测，发现大规模的人口地区迁徙是近几十年来加利福尼亚等周边地区住宅价格变化的主要因素。

MikiSeKo在2002年对日本46个县从1980年至2001年的年度数据进行分析，并对私人拥有住宅的平均销售价格、人口等指标作面板数据的自回归模型分析，发现日本各地区的住房价格与人口因素存在较强的相关性，模型具有较强的预测性。

(二)国内研究

国内由于房地产业起步较晚，统计数据相对缺乏，绝大部分对房地产价格形成机制的研究都在定性研究范畴内，定量方面也局限在对数据容量要求不高的主成分分析、面板模型等方面，且以人口作为单一因素的研究文献相对较少。

谢贤程(香港)于1992年在Mankiw和Will的研究基础上，进一步修正了住房需求模型，D=h(R*Y)*N，其中D为住房需求总量，R为租赁价格，Y为GDP，N为人口总量，为国内房地产研究中的人口因素分析奠定了基础，但模型仍侧重于人口与住房需求的关系，尚未完全过渡到房地产价格研究。

沈悦、刘宏玉在2004年利用国内14个城市的住房价格和经济基础数据通过面板模型来分析内在关系，发现城镇家庭可支配收入、人口总量、空置率等变量均与房地产价格存在显著相关性。

此外，国内吴庆玲在2004年对房价影响因素的研究中发现，除经济因素外，人口数量与住宅价格存在密切联系。林志远在2007年的研究中发现.有购房需求的人口数量将对房地产价格产生重要影响。

三、住房价格与人口年龄结构需求模型

根据有关住房价格形成机制及新古典经济学理论，商品价格由供给和需求的数量关系决定，价格水平的变化同时引导供求数量的调整，在完全竞争的条件下依靠市场力量自动调节资源配置。在我国的房地产市场中，一方面土地供给由政府直接调控，供给缺乏弹性；另一方面，由于住宅市场寡头垄断的市场竞争状况，住房销售通过人为手段造成住

房有效供给不足，综合两方面因素，我国的住房供给变得缺乏弹性。在住房供给缺乏弹性的情况下，住宅价格更大程度上由影响住房需求的因素决定。而对于住宅的需求直接来源于人，人口变动会通过生产、消费、储蓄等基本经济行为对住宅价格产生影响，因此，在中国特殊国情下，人口的变动最终来源于人口数量和年龄结构，成为影响住宅价格的主要因素。为便于量化，本文剔除了影响住宅价格变化的次要因素，直接从人口年龄结构和数量变化来进行分析。

本文的分析基于以下几个假设，一是由于存在代差时滞以及城镇化导致的人口增长负面效应，导致即使目前放弃“计划生育”，也难以在短期内(几十年内)扭转中国人口老龄化的趋势；二是基于国情，国家很难完全放开境外人口入境；三是短期内无实质性的新技术革命发生；四是人口红利结束后，通缩将成为经济常态。

为分析国内人口年龄结构与住房价格的相关性，并深入研究人口年龄结构变化对我国住房价格的影响，根据本文研究思路和框架，首先通过历史数据构建住房价格与人口年龄结构模型，找到两者关系方程。

(一)模型构建

根据Panel Data数据模型表达式，得出:

Y　(house price index)=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4,+a5X5+a6X6+a7X7+e，其中e是随机干扰项，al、a2、a3、a4、a5、a6、a7为回归参数。

(二)指标选取

考虑到1998年实施房改，以及政策时滞因素，本文主要选取2000年至2009年的相关数据作为统计依据。

自变量:以(O-9岁)、(10-19岁)、(20-29岁)…(50-59岁)、(60岁以上)各年龄段人口数量作为模型自变量。

因变量:以2000年为基数的住宅销售价格指数。

(三)买证分析

1、第一次回归分析。

将变量指标带入模型，并利用spss软件回归分析的逐步进入法(Stepwise)进行分析，结果如下:

逐步回归进入法(Stepwise)是向前选择和向后消去法的结合，根据对F值“小于0.05”的引入条件及“大于0.1”的剔除条件，自变量(40-49岁组)对因变量贡献最大，先进入回归方程，随后系统又将对因变量贡献次之的自变量(30-39岁组及50-59岁组)引入回归方程，构建三变量模型1，模型1顺利通过F值检验，显著性拒绝总体回归系数为0的原假设；但未能通过t检验，初步分析是由于三组自变量具有较强相关性，使模型产生多重共线性所致。对此，需进一步做模型优化。

2、第二次回归分析。

考虑到模型1中较为严重的多重共线性，拟削减自变量数量，将年龄层接近的自变量进一步合并，得:

再次使用spss软件回归分析的逐步进入法(Stepwise)进行分析，结果如下:

系统先将自变量(40-59岁组)引入方程.构建模型1，顺利通过F值显著性检验，但在t检验中常数项和自变量显著性P值均大于0.01，未能通过显著性检验。随后系统再次引入自变量(20-39岁组)，构建模型2，同样通过F值检验，且t检验中P值均远小于O.01.具有显著性意义。

结果表明:在合并临近年龄层，减少自变量后，模型解释力度得到大幅提升，达到97.6％，且整个模型在0.1％的显著水平下显著，说明模型中自变量与住宅销售价格指数相关性较强。

根据所得回归系数，我们得到住宅价格与人口年龄结构的回归模型:

Y=0.0000007429X1+0.0000007293X2-434.77

3、模型解释。

在对模型进行优化后，最终得到的模型只有两项变量，(20-39岁)和(40-59岁)人口组，剔除了(0-19岁)和(60岁以上)人口组。从现实角度考量，(0-19岁)人口尚处于青少年阶段，并不具备购房能力，因此对房价影响力较小；(60岁以上)人口则已经处于退休养老阶段，一般而言已经拥有稳定住房条件，且按照生命周期理论，收入水平较工作时有明显下降.处于净支出状态，不存在明显购房需求。而(20-39岁)和(40-59岁)人口正处于具有强烈购房需求，且具备相当购房能力的年龄阶段，对房价的影响最为明显。其中，(20-39岁)人口处于婚配和构建家庭阶段，存在明显的住房刚性需求；(40-59岁)人口处于人生收入的峰值阶段，具有较强的支付能力和购买力水平。存在强烈的住房改善性需求和投资需求，两类年龄人口成为推动国内住宅价格上涨的主要动力。从两类人口对住房价格的影响系数来看，(40-59岁)人口的回归系数略大于(20-39岁)，说明(40-59岁)人口对房价的影响水平高于(20-39岁)人口，即中国虽然存在相当规模的刚性住房需求，但住宅价格上涨更多是由改善性及投资需求所带动的。

四、基于“莱宾斯坦――Logarithmic曲线模型”的人口年龄结构数量分析

(一)莱宾斯坦五阶段理论

1、理论介绍。

20世纪30年代，查理斯・布莱克(Chades Black，er)及其他许多人口学家根据西欧发达国家人口发展的历史经验和实际资料，对人口增长类型的转换进行阶段性划分并形成经验法则。在布莱克研究基础上，哈维・莱宾斯坦(Harvey Leibenstein)进一步构建了人口转变过程模型图。

HS:高位静止阶段(Hig}l Stationary)，以高出生率和高死亡率保持高位平衡状态为特征；

EE:早期扩展阶段(Eady Expanding)，出生率仍然保持高位，死亡率开始下降，人口规模扩大，不久达到最高人口增长率；

LE:后期扩展阶段(Late Expanding)，经济进一步发展后，死亡率继续下降，并接近最低限度，出生率开始迅速下降，人口增长速度逐渐放缓；

IJs:低位静止阶段(Low Stationary)，经济和人口都进入停滞状态，保持低出生率和低死亡率的平衡状态:

D:衰退阶段(Diminishing)，出生率和死亡率都很低。且出生率低于死亡率，人口处于绝对减少阶段――该现象只有德国、意大利、俄罗斯、保加利亚及罗马尼亚等少数欧洲国家出现过。

(二)中国人口发展阶段及现状

根据国家统计局网站所提供的出生率和死亡率数据，我国人口转变符合莱宾斯坦五阶段模型。从建国至1970年代初属于人口转变的HS和EE阶段。由1950年代的高增长趋势进入1960年代的人口增长转变期，1970年代以后开始进入LE阶段，并逐步过渡到低增长趋势。具体来看:

第一阶段(上世纪50年代至70年代初)。1950年代，国内迎来第一次生育高峰，高出生率和较低死亡率形成人口高增长状态。50年代初，年均人口出生率达到37.2％0，同时由于人民生活和医疗条件改善，死亡率迅速下降至12.3％o，自然生长率上升至24.9％o。成为20世纪人口发展史上增长率最高的一次生育高

峰。

第二阶段(上世纪70年代初至90年代末)。1970年代以后，国内人口进入LE阶段，人口出生率逐渐下滑，同时受计划生育政策影响，人口出生率迅速下降，并降至1980年代初最低的16.7％o。1985年后受人口迭代因素影响，人口出生率出现小幅上升。到1989年人口出生率升至22.5％o的阶段性峰值，使得本应平滑的LE曲线出现一波小。同时，这一阶段人口死亡率保持平稳下滑态势，由1970年的7,6‰缓慢降至90年代初的6.3‰，整体人口发展由转变期进入低增长状态。

第三阶段(上世纪90年代至今)。我国人口出生率进一步下滑，由90年代初最高的22.5‰，逐步下降至2000年的13.5‰，同期死亡率保持在6‰。的稳定水平，自然增长率同步回落至10‰以内，人口增长完全进入低增长状态。到2009年人口自然增长率进一步降至5.8‰，属于低生育国家行列。

(三)模型构建

基于特殊国情，我国人口出生率、死亡率有其内在的变化规律，但归根结底，再特殊的人口转变也是基于人口自然生长规律基础上的衍生，即总体服从于“布莱克一莱宾斯坦”人口发展五阶段规律。参照莱宾斯坦五阶段理论及中国历年人口出生死亡率变动情况，初步构建基于L0garithmie曲线的分段函数模型:

1、人口出生率函数。

(Y=ao+al*t　(1952年-1970年)

(Y=β0+β1*ln　(1971年-2009年)

2、人口死亡率函数。

Z=γ0+γ1*ln　(1952年-2009年)

其中Y为历年人口出生率、Z为历年人口死亡率，t为年份，a0、a1、β0、β1、γ、γ1。为模型参数。

(四)实证分析

依据莱宾斯坦模型，在人口高增长时人口出生率函数为线性函数，且对整体模型预测没有参考价，因此本文舍去对1952年至1970年的人口出生率分析，仅对1971年至2009年的人口出生率和1952年至2009年的人口死亡率作Logarl出mic曲线回归分析。

1、人口出生率分析。

将中国历年人口出生率与死亡率数据带入模型_并利用spss软件进行曲线回归(Logarithmic)分析，结果如下:

从F检验和t检验的结果看，其Sig值均远小于0.01，说明模型成立的统计学意义非常显著:且R2统计量为0.8999，说明模型具有良好的拟合度。根据所得模型参数，得到中国人口出生率时间序列模型为:

Y=5266.88-690.98*ln)

其中，Y为当年人口出生率，t为年份。

2、人口死亡率分析。

将我国历年人口死亡率数据输入模型，利用spss软件作曲线回归(Logarithmic)分析，结果如下:

从F检验和t检验的结果看，其Sig值均远小于0.01，说明模型成立的统计学意义同样非常显著；且R2统计量为0.8214，说明模型具有良好的拟合度。根据所得模型参数，得到中国人口死亡率时间序列模型为:

Z=1024.38-133.95*ln

其中，Z为当年人口死亡率，t为年份。

五、模型整合及预测结论

(一)模型整合

本章将进一步研究出生率、死亡率变动引起的住宅销售价格指数变化。

1、人口年龄层测算原理。

第t年的新出生人口(0-1岁)数量=第(t-1)年的人口总数*第t年的人口出生率；

第t年的人口总量=第(t-1)年的人口总数*(1-第t年的人口死亡率)+第t年的新出生人口数量；

第t+X年X岁人口的数量总和:第t年新出生人口总和:

2、模型整合思路。

第t年(20-39岁组)人口数量总和=第t年20岁人口总和+21岁人口总和+22岁人口总和+23岁人口总和+…+第t年39岁人口总和；

同理，第t年(40-59岁组)人口数量总和=第t年40岁人口总和+41岁人口总和+42岁人口总和+43岁人口总和+…+第t年59岁人口总和；

从各年龄层来看:

第t年1岁人口数量总和=第t-1年人口总数*第t年人口出生率；

第t年2岁人口数量总和=第t-2年人口总数*第t-1年人口出生率；

第t年X岁人口数量总和=第t-X年人口总数*第(t-X+I)年人口出生率；

当1952年~

数据，可直接获取t-X年人口总数；

但当t-X年>2009年时，t-X年的人口总数需根

据Logarithmic曲线函数计算所得，具体

如下:

第t-X年人口总数

=第(t-X-1)年人口总数。(1+第t-X年人口自然增长率)

=第(t X-2)年人口总数。[1+第(t-X-1)年人口-自然增长率]。[1+第(t-X)年人口自然增长率]

=2009年人口总数*(1+2010年人口自然增长率)。(1+2011年人口自然增长率)。(1+2012年人口自然增长率)*…*[1+第(t-X-1)年人口自然增长率]*『l+第(t-X)年人口自然增长率]

因此，当t-X年>2009年时

第t年X岁人口数量总和=2009年人口总数*(1+2010年人口自然增长率)*(1+2011年人口自然增长率)。(1+2012年人口自然增长率)*…*[1+第(t-X-1)年人口自然增长率]*[1+第(t-X)年人口自然增长率]*第(t X+1)年人口出生率

其中，Pt为第t年的住宅价格指数；Nn为t年年龄为n的人口数量；Rt为第t年的人口数量总和；Dt为第t年的人口自然增长率，Yt为第t年的人口出生率，zt为第t年的人口死亡率。

再将Yt=5266.88-690.98*ln、Zt=1024.38-133.95*ln代入上式，得时间t与住宅价格指数的模型方程(公式繁琐，不再累述)。

(二)模型预测结论

在得到年份t与住宅价格指数的模型方程后，进一步作预测分析，得出以下结论:

1、出生率、死亡率变化趋势。

随t(年份)的逐渐后移，我国人口出生率和死亡率均呈下降趋势，但出生率下降速度明显快于死亡率，到2031年出生率将首次接近死亡率，进入莱宾斯坦五阶段理论的LS(低位静止状态)，达到出生率与死亡率的短暂平衡。之后，出生率进一步下滑，并低于死亡率，逐步进入D(减退阶段)，2040年后总人口将处于净减少状态。即使考虑到计划生育政策的调整.也不会对预测结论产生显著影响。原因在于:一是上述模型已涵盖生育政策变化，从早期鼓励生育的补偿性政策过渡到计划生育政策；二是人口发展具有内在规律，根据莱宾斯坦等人口发展理论，人口发展自然经历五大阶段，目前我国已处于后期扩展至低位静止过渡的低增长阶段，出生率主要受人口发展因素影响，生育政策难以起到调整作用；三是从国内现状看，

取消计生政策只能缓解老龄化进程，但无法逆转老龄化趋势，即使放开生育政策，大部分人仍会选择少生或不生，如同当前的欧洲，生育观念已发生根本性改变。

2、人口年龄结构变化趋势。

根据模型测算，随着人口自然增长率的逐步下滑，未来我国人口总量将缓慢上行后逐步回落.呈现倒V型走势。预计未来20到25年后，我国人口仍面临继续上升压力，到2030年至2035年间达到142200万人的数量顶峰，之后逐步下行，到2040年跌破14亿人口大关，到2050年降至135000万人左右，到2056年后跌破13亿大关。其中，40-59岁人口总量将在2015年左右达到近5亿的峰值，之后逐步下降，到2035至2038年间由于1980年代出生率关系，出现小幅回升，达到42000万人的阶段性峰值，之后逐步回落，到2055年降至3亿余人；20-39岁人口总量在2020年前后，达到42000万人的顶峰后持续回落，预计到2038年前后跌破3亿关口，到2051年跌破2亿关口，到2060年跌至1.6亿左右。

3、住宅销售价格走势。

由于20-39岁人口是刚性购房人群的集中代表，40-59岁人口是投资、改善型需求的代表，两组人口构成了全社会购房的主力人群。随着上述两组年龄组人口在未来的短暂上行及长期性回落，很大程度上将导致住房销售价格下滑。据模型预测，未来适龄购房人口(20-59岁人口)占全部人口的比重将呈现逐年下滑态势，2010年为66.12％，到2024年将降至59.30％，到2040年进一步下滑至49.91％，到2052年则将回落至39.61％。与此同时，根据国际历史惯例，由于人口与房价变动之间的时滞性，剔除通胀因素后，未来5到6年内我国住宅销售价格仍将缓慢上行，预计到2018年，住宅销售价格指数将达到220的峰值，随后逐步回落，预计到2030年前后降至2000年水平，到2045年左右由于购房人口不足，将进一步暴跌至2000年的一半的水平，之后则处于长期低迷状态。

六、保持住房价格稳定的政策建议

(一)构建伸缩性住房调控模式

主张构建政府主导的住房供给调控模式.即把握“满足需求、供给有度”的调控原则。一是加快保障性住房工程建设。学习新加坡政府组屋经验，在全国范围内构建起大规模的保障性住房建设。包括经济适用房、公租房。特别要大力发展公租房。公租房主要面向社会“夹心层”群体，并向传统保障性住房目标外的群体倾斜。加快公租房建设，有助于在当前形势下有效分流一部分购房需求，减轻当前商品住房的供求矛盾，防止在房市出现拐点前泡沫过大，减轻适龄购房人口下降对房市的冲击，为楼市调控争取时间。二是要做好住房建设用地的长期规划。未来在住宅用地规划上要有效确保各类保障性住房，特别是公租房的建设用地需要。同时在一定程度上提高商品房开发用地的准入门槛，适当压缩商品住房开发建设比重。当保障性住房数量达到一定程度时，通过政府定价的保障性住房可以在一定程度上影响商品房价格。提高整体房地产价格的波动平整性，即便商品房受市场影响出现波动，也难以对具有较大规模的保障性住房价格产生冲击，住房民生问题可以得到有效解决。

(二)降低房地产市场的投机属性

一是出台严厉的交易税制度。当前国内房产交易环节税主要集中在营业税和个人所得税，全额营业税只对5年以下征收，而个人所得税由于不能提供原有单据，大部分仅按总价的1％征收。在近几年房价快速上升时期，现有税制很难遏制市场投机行为。二是完善打击房价炒作的法律保障。国内可参照德国经验在房价拐点来临前加大对开发商和投机客恶意抬高房价的惩罚力度，通过法律手段形成有效的约束机制。三是进一步完善房屋租赁市场。完善房屋租赁市场不但能妥善解决住房民生问题，而且对遏制投机性购房需求，稳定房价有良好的促进作用。四是逐步放开自主建房政策。未来，国内也可考虑从农村试点，在详尽村镇规划的基础上，鼓励自主建房，不但能有效分流当前购房需求，而且对稳定房价也有积极的意义。

(三)调整我国人口生育政策

影响出生率的原因范文第4篇

关键词：讲解知识；降低难度；培养创造力

一、运用具有代表性的例题，为学生讲解重点知识

地理课程的内容体系十分庞大，其中涉及许多重点知识，这些知识都是高考试题常见的考点。为了帮助学生打好基础，为高考做最充足的准备，地理教师在日常授课时，应该多收集经典例题，运用例题来为学生分析重点知识。比如，教师在为学生讲解中国地貌和自然地理规律知识点时，可以在网络上搜索一些典型例题，通过分析题目案例来阐述教学内容。

【例题】在下列关于中国自然地理的描述中，错误的是（ ）

A.海拔高度自西向东逐渐升高，具体变化规律为高原―丘陵―平原

B.冬季和夏季时，气候温度自南方向北方逐渐降低，等温线与地球纬线为平行关系

C.降雨总量从东到西、从南到北逐渐减少

D.江河的水流量自北方向南方逐渐上升

在讲到这个例题时，教师要结合课本内容，引导学生主动分析问题。通过简单分析，许多学生都能选出正确答案为ABD。讲完例题后，教师要根据例题中提到的内容来引出本节课的重点知识。使用例题来开展案例教学可以培养学生分析题目的固定思路，使学生掌握答题技巧。

二、运用多媒体教具演示案例，降低知识点的难度

在实际授课过程中，笔者发现高中地理的知识点很难通过口述来解释清楚。为了使学生能够理解抽象的地理知识，教师要运用多媒体教具演示案例，以此来降低知识点的难度。比如，教师在为学生讲解必修1第一章“地球的运动”时，教师可以在网络上查找一些地球公转和自转的动画视频，并在课堂上给学生播放动画视频，让学生能够直接观察地球的运动方式。在看完视频后，教师要帮助学生总结地球自转和公转的规律。又如，教师在为学生讲授《水循环和洋流》时，也可以使用多媒体教具给学生播放洋流运动视频，再结合考查洋流运动方向的例题，来帮助学生理解和记忆洋流知识。运用多媒体教具演示地理知识，能够降低学生理解和记忆抽象知识的困难度。

三、将案例与实践活动相结合，培养学生的创造力

影响出生率的原因范文第5篇

关键词：亚洲；老龄化；人口红利；社会保障

中图分类号：F8426 文献标识码：A

从世界经济发展历程来看，亚洲曾经历了巨大变迁。19世纪之前，亚洲曾经是世界上最为富庶的区域，19世纪开始出现了100 多年的衰败。亚洲在此之后直到20世纪50年代才开始走上复兴之路，成为了最近几十年世界经济增长速度最快的地区，并创造了“亚洲奇迹”。 但是，需要关注的是亚洲在经济迅速发展的过程中正面临着人口结构转型，这种人口结构转型是由亚洲人口结构的重大变化主导的。

亚洲人口日益老龄化，人口结构的转变是亚洲进入21世纪以来面临的最为重大的转变，而且其速度是人类历史上前所未有的。据亚洲开发银行（ADB）的一份研究报告显示，未来几十年内亚洲将超过欧洲成为世界上人口老龄化最为严重的地区[1]。众所周知，在养老保障体系较为完善的情况下，西方国家已经在处理人口老龄化问题上面临了很大的困境。亚洲国家的养老保障体系发展情况如何，是否能够有效应对即将到来的挑战，未来应该采取什么措施积极应对，这些问题都将对亚洲未来的经济发展具有深远的影响。

一、亚洲人口老龄化发展过程与特点

（一）亚洲人口结构转变的过程与原因

亚洲人口结构的重要转变起始于第二次世界大战结束后，大体上是从20世纪50年代开始的，当时亚洲人口一半以上在25岁以下，其他人口主要集中在29至59工作年龄，亚洲各国人口中60岁以上人口的比例在3%至15%。在随后的半个多世纪，亚洲人口开始发生了转变，这种转变大体上可分为三个阶段[2]。

第一阶段，年轻人口数量增加，这个时期出现在20世纪50、60年代。第二次世界大战的爆发使得亚洲许多国家的人口受到惨重打击，二战结束后亚洲各国普遍采取了鼓励生育的政策，并且出现了“战后婴儿潮”。“此后婴儿潮”出生的这群人大都出生在20世纪的50、60年代，使得亚洲人口表现出进一步的年轻化（图1）。在这一时期，除了日本之外，大多数亚洲国家人口都变得更加年轻了。

第二阶段，工作人口比重增加。第二个阶段出现在20世纪70年代之后，相对于战后初期，亚洲在这一时期的出生率开始下降。众所周知，出生率的快速下降是人口老龄化的主要原因。但是在出生率下降的最初阶段，由于新生人口的减少，人口结构会出现平滑的“过渡期”。在这个“过渡期”，工作人口比重开始增加[3]。因此，越来越多的亚洲国家，工作人口的数量的增加都超过了年轻人口数量的增加（图2）。到了1985年，大多数亚洲国家都处在人口转变的第二个阶段，而且在过去的几十年中，这些国家工作人口的增长占据主导地位。所以，这个时期对亚洲发展社会经济十分有利，被称为“黄金时代” 。亚洲第二阶段的人口结构在2004年达到了顶点，42个亚洲国家中有36个国家在劳动人口增长方面超过了年轻人和老年人的增长[4]。

第三阶段就是目前的老龄化阶段。亚洲现在正在进入老龄化时期，人口老龄化的原因在于亚洲人口寿命的增长和人口出生率的下降。从20世纪50年代开始，亚洲人均寿命就在不断地增加。随着经济的增长，亚洲地区医疗投入、卫生条件得到改善，使得亚洲人均寿命从1970年至2008年间增长了14岁，达到716岁[5]，而且还在继续地稳步增长（图3）。

然而，与亚洲老年人寿命的增加相比，导致亚洲老年人口比重增加更加重要的因素是亚洲出生率的下降[6]，低生育率是亚洲人口迅速老龄化的决定性因素。随着亚洲国家工业化的演进，亚洲各国人民的生活方式、生活理念出现了很大的变化，人们的结婚和生育年龄不断推迟，人口出生率出现了急剧的下降（图4）。特别是从1950年到2000年间东亚国家尤其严重，总的人口出生率在不到2000年的时候就已经降低到人口更替水平以下。预计到了2025年，整个亚洲总的生育率均降低于人口更替水平以下。

（二）亚洲人口结构转变的特点