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影响我国人口预期寿命的可能因素分析
摘要：现实中存在着这种现象：各个地区间的人均寿命存在差异， 是什么因
素造成了地区间的这种差异呢？在这篇文章中，我以2000年全国的各地区的人均寿命（每10年才统计一次）以及一些相关数据来进行分析。寻找造成各地人均寿命存在差异的原因。
关键词：人均寿命 人均GDP 卫生机构数 单位面积污染比 教育支出
（由于造成寿命的长短的因素很多，只是找到几个关键因素进行分析）
地区人均寿命 地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 y 人均GDP 卫生机构数单位面积污染比x3 教育支出（万元）x4 （万元）x1 x2 76.1 1.826647 74.91 1.637722 72.54 0.762505 71.65 0.506099 69.87 0.590645 73.34 1.115932 73.1 0.679042 72.37 0.854479 78.14 2.7734 6176 2983 20663 13736 7852 12564 5544 8038 5136 12813 17034 6705 9807 8048 17118 10764 18440 14822.0339 2503068 685499.8 4978.78788 1559084.1 4070.55215 387.642276 794624.1 580861.6 6205.26316 1463314.7 1580.51282 884.662577 902941.6 1175133 89086.6873 2008864.6 8484.11215 2905677.2 6140.56604 2200449.9 2720.68966 1129954 73.91 1.171384 74.7 1.31339 71.85 0.483334 72.55 1.149581 68.95 0.482784 73.92 0.949371 71.54 0.54149 2262.4 1225753.9 1275.86207 752776.6 7659.74843 2462775.5 4273.56322 1709181.4
湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 71.08 0.717503 70.66 0.562615 73.27 1.253695 71.29 0.431608 72.92 0.657136 71.73 0.514017 71.2 0.4662 11065 24678 13499 13707 2689 9375 33351 8992 13356 1237 10737 7191 1847 1361 6705 2909.74359 1706416.4 1629.68037 1523036.8 4291.75258 3609720.5 1872.76423 1225.9887 2234.19204 934717.9 223093.3 698720.6 940.748031 1619987.5 2193.22034 668.856448 1.18110236 528486.6 976174.5 81549.8 65.96 0.264518 65.49 0.460997 64.37 0.455271 70.07 0.455796 67.47 0.384576 66.03 0.509845 70.17 0.479368 67.41 0.737891 1111.68224 1014584.4 597.014925 80.9333333 2088.15029 116.407186 535287.2 128177.5 148649.4 702243.4 表一（来源于国家统计局网站）
一、建立模型并回归
建立回归方程：
Y=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4+u (式1)
Y地区人均寿命，X1人均GDP （万元），X2 卫生机构数，X3单位面积污染比，X4 教育支出（万元）
运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计，得回归分析结果：（表2）
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/25/10 Time: 20:49 Sample: 1 31
Included observations: 31
Coefficie
Variable
nt Std. Error t-Statistic
Prob.
C X1 X2 X3 X4
65.97646 4.982104 7.02E-05 -2.99E-05 5.41E-07
1.130331 1.659454 7.05E-05 4.42E-05 7.19E-07
58.36916 3.002254 0.995813 -0.676988 0.753409
0.0000 0.0059 0.3285 0.5044 0.4580
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
0.652727 Mean dependent var 0.599300 S.D. dependent var 2.020053 Akaike info criterion 106.0960 Schwarz criterion -63.05763 F-statistic 1.285255 Prob(F-statistic)
71.24387 3.191195 4.390815 4.622103 12.21726 0.000010
从以上的报告单可得到回归方程为:
Y = 65.97646203 + 4.982103524*X1 + 7.01887465e-005*X2 - 2.990581087e-005*X3 + 5.414193515e-007*X4
二、模型的经济意义检验
Y = 65.97646203 + 4.982103524*X1 + 7.01887465e-005*X2 - 2.990581087e-005*X3 + 5.414193515e-007*X4 回归方程表明：
⑴ X1人均GDP （万元），X2 卫生机构数，X3单位面积污染比，X4 教育支出 都=0时，地区人均寿命是65.97646203 表明没有任何卫生机构没有污染和教育支出等因素的影响下 人均寿命约是66岁。
⑵ 当其他条件不变，每增加一单位的人均GDP，人均寿命增长五岁。
⑶ 当其他条件不变时，每增加一单位的卫生机构，人均寿命增加 7.01887465e-005个单位。
⑷ 当其他条件不变时，每增加一单位的面积污染比，人均寿命减少 -2.990581087e-005。
⑸ 当其他条件不变时，每增加一单位教育支出，人均寿命增加 5.414193515e-007个单位。
经济意义检验表明卫生机构、面积污染比、教育支出与人均寿命的关系微乎其微。我们可以得出人均寿命只与人均GDP存在很明显的关系。 现在单独对人均寿命和人均GDP进行回归。结果的报告单为
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/25/10 Time: 21:18 Sample: 1 31
Included observations: 31
Coefficie
Variable
nt Std. Error t-Statistic
Prob.
C X1
67.51013 4.595126
0.706123 0.732651
95.60675 6.271917
0.0000 0.0000
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
0.575632 Mean dependent var 0.560999 S.D. dependent var 2.114395 Akaike info criterion 129.6494 Schwarz criterion -66.16521 F-statistic 1.169499 Prob(F-statistic)
71.24387 3.191195 4.397756 4.490271 39.33694 0.000001
报告单数据表明最后的回归方程为