人均寿命的影响因素分析摘要：本文着力研究经济水平、生活水平、医疗卫生条件、人均受教育程度、区域差异五 个方面对人均寿命影响程度的大小选収2008年全国31个省的面板数据，其中人均寿命的 数据来口第五次人口普查从实证分析结果來看经济水平和人均受教育程度以及医保覆盖率 对人均寿命的影响最为显著引言从微观层面上来说健康是人们生活质量好坏的决定因素之一，宏观层面上健康资本对促进经 济发展，构建社会主义和谐社会具有重大意义第五次人口普查显示2000年中国人均寿命 己达到71.40岁，十年之间提高了 2.85岁由此看出，随着我国经济的快速发展、科学技术 的不断提高、人民物质生活条件和卫生医疗条件的逐步改善，人民身体素质，健康状况逐渐 增强木文希望通过再次检验一些主要因素对人口健康的影响程度，提供改善人民群众长期 健康状况的合理意见文献综述随着人口经济学、卫生经济学的不断发展，国内学者对影响人口健康的因素的实证研究越來 越多，鲁小波，陈晓颖（2007）通过国家总体数据，选取经济、性别、环境等8个方而36 个因素作为解释变量，研究分析这些因素对全国31个省人均寿命的影响程度大小和方向， 其中各省经济水平是影响各地区人均寿命的最主要因素，但当经济发展到一定程度之后环境 质量对人均寿命的影响将十分显著；全民文化知识水平的提高比高学历人才比重的增加更有 助于人均寿命的延长；女性比例更高的地区人均寿命更长等等。
郝勇（2003）以上海市的统 计数据做出了具体分析，其中以环境和社会经济两个方面作为主要因素，其他次要因素作为 随机误差项实证结果表明环境因素对人均寿命有着显著的影响，笔者认为这是由于上海经 济较发达，居民生活质量比较高所导致的，当人们的生活质量提高到一定水平之后，环境因 素、心理因素作用会更加明显唐建恩（2011）在研究人口健康水平与城乡卫牛•资源配置时 发现，健康水平的提高并不能将卫生资源一刀切式地向农村地区倾斜，而是应当合理配置资 源，在提高农村地区医疗卫生费用支出的同时，还要加强农村居民的医疗保健意识林相森（2007）采用了美国北卡罗来纳大学人口研究中心和我国疾病控制与预防中心在2000年合 作开展的中国健康与营养调查（CHNS）中的随机样本数据，在其实证结果中显示解释变量 “是否拥有医疗保险”一项与患病率呈反向关系，究其原因可能是由于逆向选择的作用，也 就是说是否拥有保险可能与个人对长期健康状况的口我感觉有关，自我感觉越差的人越倾向 于参加保险，所以这类人更有患病的可能本文作者在前人研究的基础Z上，筛选出影响人均寿命的主要变量，通过建立多元回归模型, 分析得出哪些因素对人均寿命的影响最为显著。
数据、变量选取、模型与研究方法1.本文主要取自2008年国家统计年鉴31个省的面板数据，其中人均受教育年限采用现在普 遍运用的算法：将学制年数视为受教育年数，受教育人口只要进入了某一教育等级，就以完 成这一教育等级所需要的年数作为已经接受教育的年数这样确定的系数为：大专以上文化 程度16,高中文化程度12,初中文化程度9,小学文化程度6,文盲0通过整理得到以下数据省 份平均 年龄Y人均GDP（元）XI城镇居民年 均消费支出X2 （元）平均受教育年限X3医保 覆盖 率X4每千人卫生技术 人员数（人）X5地 区X6北76. 161876.2816460. 2612. 020. 7112.21174.9154033. 8413422.4710. 750. 6572. 5423163.589086. 739. 580. 7771.6520344. 548806. 557. 820. 7569. 8732156.8710828. 62& 440. 6873. 3431199. 3211231.4810. 110. 7373. 123496. 939729. 059.810. 7372. 3721723.288622. 979. 630. 5778. 1472536. 0919397. 8911.970. 6773.9139483. 4311977.558. 980. 8574. 741966.6415158.39. 010. 7971.8514464. 829524. 048. 130. 8972. 5530030. 8312501. 128. 850. 7868. 9514728. 028717. 379. 630. 8473. 9232994.9011006.619. 040.81天津山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽江西福建可北16. 6913. 4704.6504. 5015. 1304. 7204. 2319. 1613. 9415. 1802. 7912. 9703. 054.00 1河71.5419522. 52南湖71.0819839. 57北湖70. 6617486.90南广 东73.2737401.99广71.2914891. 15西海 南72. 9217087.00重71. 7317952. 31庆1四71.215367. 72川东8837.46 & 899477.51 8.699945.52 & 9815527. 97 9. 569627. 4 8. 879408. 48 9. 4311146.8 8.269679. 14 & 19贵 65.96 878& 92 州一 一 12547.0云65. 49A南U13794. 7西64. 37藏118211. 9陕70. 071西112085. 1甘67. 47n肃U■ ■—亠17346. 766. 03A海470. 1717784. 18349.21 6.919076.61 6.568323. 54 3. 189772. 07 8. 848308.62 7.518192. 56 7. 199558. 29 7. 930. 870. 770. 820. 750.810. 730. 820. 880. 820. 800. 840. 790. 880. 770. 7602. 9503. 8303. 3414. 6513. 0313. 9202. 7203. 0002.2102. 8603. 3503. 8903. 2704. 094.23 0宁 6夏19726 9新 67.41 * 8669.36 8.46 0.62 0疆 5. 132.建立如下多元回归模型：y = + +^Jnx2+^3lnx3+^4lnx4 + ^5lnx5 + /?6x6+z/其中y表示人均寿命，xl表示人均GDP , x2表示城镇居民年均消费支出，x3表示平均受 教育年限，x4表示医保覆盖率，x5表示每千人卫生技术人员数，x6为虚拟变量，取1时表 示东部地区，取0时表示中西部地区。
0（）表示截距项，“表示随机误差项由于前5个变量对人均寿命有着规模递减的效应，也就是说随着人均gdp等因素绝对水平的 增大，其人均寿命影响将逐渐减少，所以収对数來衡量解释变量每变化一个百分点人均寿命 绝对值的变化选用OLS估计方法，在下面的检验中还会用到逐步冋归來剔除多重共线性, White检验证明异方差性不存在实证结果及分析首先把所有变量纳入方程初步回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/15/11 Time: 02:59Sample: 1 31In eluded observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.1.588030.054093.216326240177352.0253509044181LOG(X1)1965998775831628316742.736370.688311.1110736173723930.4060381215764LOG(X2)964208385498966671320.000161.454771735836.496140410093104.4654041702012LOG(X3)408166483077530493.435360.314823.526893155769491.0266427546712LOG(X4)26940477539452499381.51703-0.4779370.63701-0.72504794527055681899789070911LOG(X5)65223009856333X60.79213610.784791.00936040.32287C9597679516.42428386391550176614 884221378818.266111242935 0.89916695 6802488104695570340.37749 7117412724R-squared0.839819200523314Mean dependent var71.2438709677419AdjustedR-squared0.799774000654143S.D.dependent var3.191194841455S.E. o。