基于全面两孩政策下的人口问题

王姣姣 丁榕榕 张云溪 郭家丽 马丽捷

【摘要】我国于2016年正式施行全面二孩政策，然而自实施以来并未获得预期成果。本文对现有政策下人口发展趋势及人口增长的相关因素进行一系列分析。通过拟合2000-2018的全国总人口数量，利用Logistic模型建立人口预测函数，进而用该函数求出2000-2018的人口数量的预测值。将计算值与实际值相比较进行残差分析与显著性的判断，得出预测效果显著，故进一步对2019-2030年的人口数量、发展趋势进行预测。本文选用中国综合社会调查（CGSS）2012年数据，提取影响人口变化的主要因素，利用Logistic模型对各影响因素的影响程度进行显著性的判断，最终得出相关关系为：年龄和文化程度越高的父母越不愿意生二孩;地区人均GDP高的地方，生二胎的意愿下降等。所以要达到政策实施效果，国家相关部门可以通过宣传生育二胎的好处，提高医疗水平来增加健康率，改变重男轻女的思想，提倡男女平等，公民可请求家里的老人帮助带孩子等等一系列措施来增加生育二胎的意愿，进而达到《实施全面两孩政策人口变动预算总报告》的预算结果。

【关键词】全面二孩 Logistic模型 显著性 残差分析 影响因素

随着我国面临的人口老龄化、人口红利隐没、性别比例的失调及生育程度降低等人口问题逐渐加重，为了保障国家的可持续发展，中国的人口政策几经变化。在2013年11月15日颁布了单独二孩政策之后，又于2016年实施全面二孩政策。未来几年，中国劳动力资源较丰富，社会抚养负担较轻，是调整完善计划生育政策的绝佳时机。施行全面二孩政策，有助于优化人口结构、保持经济社会发展活力、促进家庭幸福与社会和谐，促进中华民族长远发展和“两个一百年”目标的实现。然而在2018年01月18日国家统计局公布的数据显示出，2017年全国出生人口数量和人口出生率与《实施全面两孩政策人口变动测算总报告》的预测情况相比双双下降，两者相差甚远。

1 Logistic人口预测模型

本文通过拟合2008-2018近十年全国总人口数量，利用Logistic人口模型建立人口预测函数，先通过该函数对08-18年的人口数量进行预测，得出预测值，再将预测值与08-18年的实际人口数进行残差分析与显著性的判断，从而检验该预测模型是否准确，若准确则，可进一步对人口预测模型的结果分析，并通过MATLAB绘制相关曲线从而预测当前政策下我国2019-2030年的人口发展趋势。

1.1指标选择

1.1.1全国总人口数量

由于人口数量相关指标过多，不可能一一研究。而全国总人口数量是最能直观反映人口发展趋势的重要指标。

1.2数据来源

根据历年《中国人口统计年鉴》和相关统计局网站，查找全国总人口数量，以2000-2018年的19年数据作为样本，拟合Logistic人口预测模型的相关系数，样本数据如下表所示。

1.3系数拟合

得到的2000-2018年人口预测值为：

用MATLAB绘出实际数据与预测值的拟合图，如图所示：  2 Logistic人口预测模型检验及未来人口预测

2.1 Logistic人口預测模型检验

残差的表达式为：

在该表中，所有的数据都在区间[-2，2]之间，所以该模型是成立的，其预测结果是可行的。

下面从模型的显著性检验来分析该模型的可行性：

人口预测模型的检验显著性标准：

2.2 2019-2030年人口预测

结合式子（1-4），得到我国2011年未来十几年的人口数量：

绘制出人口趋势图

3 Logistic二胎生育意愿回归模型

3.1指标选择

本文运用2012年的中国综合社会调查（CGSS）数据，通过对调查中生育意向、子女数量、健康、家庭、态度以及受访者的个人信息，比如性别、教育、年龄、收入、婚姻等指标进行运用，用父母是否愿意生二胎代表这些因素对人口数量的影响，仍然选用Logistic回归模型，计算各变量的回归系数时运用最小二乘法，最后通过对显著性的判断得出各个因素与人口变化的相关性。

3.2数据收集

本文的被解释变量选取调查者对于问题：“如果政策限制的话，您会选择生二胎吗”的回答，分为两类，是或者否。故此将回答“愿意生二胎”赋值为1，“不愿意生二胎”赋值为0。将调查数据进行归纳整理。

从表5中可以看出：

（1）愿意生育二胎样本占总样本的66.5%;

（2）现有孩子个数总体上是超过了一个孩子;

（3）独生男孩家庭占总样本的25.2%;

（4）样本的平均年龄在48岁左右;

（5）平均受教育年限为8.76年;

（6）健康状况基本都是良好以上;

（7）有超过一半的家庭老人会提供带孩子的帮助;

（8）有55.3%的人选择经常充电学习;

地区变量取自各省统计年鉴，样本所在地区2012年人均GDP为47812元，高于全国人均GDP38354元

3.3系数拟合

文本的解释变量为“愿意生二胎”和“不愿意生二胎”的“0”“1”解释变量，所以本文选用Logistic回归模型对影响人们生二胎意愿的有关因素进行分析。通过最小二乘法计算得到回归系数之后进行显著性的分析，从而得到各因素对是否愿意生二胎的影响是否显著。

得到结果如表7所示。

4措施

由上述Logistic二胎生育意愿回归模型的系数进行判断得出，现有孩子数、年龄、是否独生男孩、文化程度、是否经常充电学习、地区人均GDP对人们是否愿意生二孩的意愿有负的影响。另一方面，健康状况、老人是否提供帮助对人们是否生二孩的意愿影响显著为正。

故为达到《实施全面两孩政策人口变动预算总报告》的预测效果，可采取以下措施：

针对“健康状况”问题，国家卫生部门可以通过提高医疗水平来增加二胎生育意愿，进而达到预测效果。

针对“愿意经常充电学习的家庭”，则可以通过宣传生育二胎可以降低独生子女学习孤独感，同时也可提高家庭生活质量来提高二胎生育意愿。

针对“是否独生男孩”，国家相关部门要加大宣传男女平等，生儿生女都一样思想的力度，尽量杜绝有独生男孩不生育二胎的现象，从而达到预测效果。

针对“地区人均GDP”，国家财政部门可以通过给生育二胎的父母发放补助金，降低个人所得税以及税率等一系列措施来增加父母个人可支配收入进而增加养育孩子的成本，提高人口出生率最后达到预测效果。

针对“老人是否提供帮助”，在条件允许的情况下，有父母的公民可以通过请求家里老人帮助带孩子来消除无人看孩子的顾虑，最终达到《实施全面两孩政策人口变动预算总报告》的预测效果。

5结语

全面二孩政策实施后，全国新增人口并未达到预期效果。基于全面二孩政策下的2000-2018年全国总人口的Logistic人口预测模型表明未来2019-2030年全国人口仍会增长，但增长幅度不会很大。而影响这一结果的原因多为经济、文化以及父母个人方面。为达到预期效果，国家应在经济方面增加补贴和提高国家医疗卫生水平，消除二胎父母物质上和精神上的的的顾虑，文化方面多加宣传二胎的优点，鼓励二胎生育。

参考文献：

[1]中国国家统计局.中国人口统计年鉴.2018.

[2]Jay Belanger，William P.Fox.正确写作美国大学生数学建模竞赛论文[M].北京：高等教育出版社，2018.

[3]刘浩，韩晶.MATLAB R2018a完全自学一本通[M].北京：电子工业出版社，2018.

[4]冯士雍.抽样调查的理论与方法[M].北京：中国统计出版社，2012.

[5]李浩明，祁新娥.统计学[M].上海：复旦大学出版社，2017.

[6]王国胤.大数据挖掘及应用[M].北京：清华大学出版社，2017.

[7]熊平.数据挖掘算法与Clementine实践[M].北京：清华大学出版社，2011.

[8]阮桂海.数据统计与分析——SPSS应用教程[M].北京：北京教育出版社，2005.

[9]姜启源，谢金星，葉俊.数学模型[M].北京：高等教育出版社，2011.

[10]朱建平.数据挖掘及应用[M].北京：北京教育出版社，2010.

[11]风笑天.现代社会调查方法[M].武汉：华中科技大学出版社，2014.