毛皎暉
(安徽財經(jīng)大學數(shù)量經(jīng)濟研究所,安徽 蚌埠 233030)
改革開放以來,中國經(jīng)濟發(fā)展迅猛,這很大程度上歸功于當時人口政策所帶來的人口紅利。伴隨著計劃生育的普及,我國的人口結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出新的狀況,即低生育率、低死亡率、低增長率。而近年來,我國人口政策從“單獨二胎”到“全面放開二孩”的頻繁政策更迭使得學者對我國人口出生率的研究引起了重視。
本文著重通過組合預測對我國的人口出生率進行較為精確的預測,先分別通過多元線性回歸分析、指數(shù)平滑、ARMA模型分析對我國人口出生率進行單項預測。之后引入IOWA算子將上述3種單項預測模型基于誤差最小原則所確定的最優(yōu)權(quán)重建立組合預測模型,進而為政府提供適當建議。
通過對關(guān)于我國人口出生率的影響因素相關(guān)文獻的總結(jié),人口出生率大體上與宏觀層面上國家整體的經(jīng)濟發(fā)展水平、社會保障水平、國民綜合素質(zhì)水平以及微觀層面上個人的生活水平相關(guān),在該多元線性回歸模型中,以上因素分別用居民消費水平指數(shù)(CPI指數(shù))、基本養(yǎng)老保險基金收入EI(億元)、國家教育經(jīng)費EDU(萬元)、人均GDP(元)對我國人口出生率(‰)進行定量分析,通過將變量取對數(shù)后進行OLS回歸,得到結(jié)果見表1。
表1 多元線性回歸結(jié)果
據(jù)表1,分析OLS回歸結(jié)果。常數(shù)項以及各影響因素的t值表明其參數(shù)均顯著不為0;DW值表明該模型殘差存在輕微的序列相關(guān),但是尚可忍受;調(diào)整后的R2表明模型擬合較好,高達0.977 284;而F統(tǒng)計量表明模型整體顯著;White檢驗顯示樣本個數(shù)與R2的乘積值為7.520 087,不拒絕原假設(shè),即模型中殘差異方差現(xiàn)象不明顯。故最終多元線性回歸模型確定為:
LnBirtht=6.990 296+0.591 012×LnCPIt-0.619 855×LnEDUt-0.156 981×LnEIt+0.460 649×LnPGDPt+et
所以,要得到人口出生率未來的預測值,先對各影響因素進行預測,根據(jù)OLS回歸結(jié)果即可得到人口出生率的期望預測。預測結(jié)果見表3。
指數(shù)平滑作為一種時間序列的預測方法,具有預測準確、方法簡單的優(yōu)點,尤其對于那些不存在明顯變化趨勢的序列效果較好。對于變化趨勢明顯的序列,采用二次指數(shù)平滑對其預測,其效果會更好。二次指數(shù)平滑是對一次指數(shù)平滑做再次指數(shù)平滑所得來的。
一次指數(shù)平滑預測的方程形式:
(1)
二次指數(shù)平滑預測方程的形式:
(2)
所以將我國人口出生率數(shù)據(jù)通過Eviews操作
即可得到其指數(shù)平滑預測值。其預測結(jié)果見表3。
要建立ARMA模型,先要確定我國人口出生率的平穩(wěn)性。通過單位根檢驗得出我國人口出生率一階差分為平穩(wěn)序列,故要對我國人口出生率的一階差分(以下簡稱Dbirth)進行建模。通過自相關(guān)偏自相關(guān)圖形特征,二者皆為拖尾,得出可對Dbirth序列建立ARMA模型,模型結(jié)果見表2。
據(jù)表2,可對Dbirth序列建立ARMA(1,2)模型,即我國人口出生率近似為ARIMA(1,1,2)模型。該模型數(shù)學表達式為:
Dbirtht=0.561 642Dbirtht-1+0.210 439et-1-0.894 699et-2+et
所以,我國人口出生率通過ARMA模型進行預測,只要前兩期初始值與前兩期模型殘差項已知即可。ARMA模型預測結(jié)果見表3。
表2 ARMA模型結(jié)果
表3 實際值、單項預測值與組合預測值對比
表3(續(xù))
(3)
式中α-index(i)是(α1,α2,…,αn)中按從大到小順序排列的第i個大的數(shù)所對應的下標,其中α1,α2,…αn是誘導變量,稱IOWAw為n維誘導有序加權(quán)平均算子(induced ordered weighted averaging operator),簡稱IOWA算子。
本文把預測精度vit作為xit的誘導值,公式為:
(4)
各單項預測方法每一預測值各時刻精度見表4。
t時間點的各單項預測值xit與預測精度vit構(gòu)成了t時間點以預測精度vit為誘導值的誘導二維數(shù)組(
的組合預測誤差為ev-index=xt-xv-index(it),因此,n期總的組合預測誤差平方和為:
(5)
綜上所述,可建立基于IOWA算子的組合預測模型:
(6)
利用Lingo求得組合預測的權(quán)系數(shù)為
W=(0.773,0.227,0)。
將權(quán)系數(shù)代入即可算出我國人口出生率的組合預測值,見表3。
為了對基于IOWA算子的組合預測模型的有效性進行評價,建立以下誤差評價指標體系:
對于上述指標體系,基于以上數(shù)據(jù)的計算可得結(jié)果見表5。
表5 各預測法誤差指標
結(jié)果表明,基于IOWA算子的組合預測模型各項誤差值均低于其他所有單項預測模型結(jié)果,說明組合預測模型的預測精度高于單項預測,彌補了單項預測模型的不足,也解釋了單項預測模型之間的互補關(guān)系。
分別運用3種單項預測方法對2016年—2020年我國人口出生率進行預測,進而利用上述得出的組合預測模型最優(yōu)權(quán)系數(shù)得出2016年—2020年我國人口出生率組合預測的預測值。預測結(jié)果見表6。
表6 我國人口出生率2016年—2020年預測結(jié)果
根據(jù)表6顯示,通過基于IOWA算子的組合預測模型所預測出的結(jié)果,我國人口出生率在2016年到2020年仍徘徊在11.5‰左右,而這仍遠低于國際公認的生育率警戒線18‰和人口世代更替水平21‰。2015年10月份中央審議通過了《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的提議》,會議中提出,堅持計劃生育的基本國策,完善人口發(fā)展戰(zhàn)略,“全面實施一對夫婦可生育兩個孩子政策”。所以,政策的變動沒有包括在本文所利用的原始數(shù)據(jù)當中,但是從實際功效來看,“全面放開二孩”政策并沒有給人口出生率帶來突破式的提升,故本文的研究仍然是有意義的。
基于本文對人口出生率所做出的預測,可對于我國政策方面提出以下建議:
1)堅持“全面放開二孩”政策長期不動搖。由于我國長期實施計劃生育政策,政策實施前期由于我國人口基數(shù)大所帶來的“人口紅利”隨著政策的嚴格實施日漸消減,人口老齡化日趨嚴重,人口結(jié)構(gòu)扭曲造成的勞動力總量日趨下降。而勞動力總量直接聯(lián)系著一個國家經(jīng)濟發(fā)展的原動力,從長遠來看,這不利于我國社會經(jīng)濟的發(fā)展。結(jié)合上文的多元線性回歸,基本養(yǎng)老保險基金收入水平、國家教育經(jīng)費是使得人口出生率下降的關(guān)鍵因素,而因其均關(guān)系民生福祉,故這兩項因素隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展必將呈現(xiàn)上升的趨勢,隨之帶來的人口出生率的下降,特別是與經(jīng)濟發(fā)展息息相關(guān)的勞動人口的數(shù)量的下降,都是我國需要堅持且長期堅持“全面放開二孩”政策的基本需求。
2)積極出臺與“全面放開二孩”相關(guān)的配套措施。改革開放以來,我國的經(jīng)濟高速發(fā)展,國家在文化教育方面投入日漸提高,與之相伴的是人們社會觀念尤其是育齡婦女社會觀念的變化,直接導致了社會整體生育模式的變化。追求個人生活品質(zhì)在社會觀念中是影響人口出生率的關(guān)鍵因素。所以單單開放二胎可能在短期對人口出生率會帶來一定的增長,但在長期仍動力不足。所以出臺與之相配套的政策是必要的。例如改革稅費制度,增加國家補貼,對育兒家庭減免一定稅費,減輕家庭對新生兒的經(jīng)濟壓力;合理分配教育資源,加強對托兒所、幼兒園的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),考慮將高中納入義務(wù)教育,減輕家庭對子女的教育成本;完善產(chǎn)假相關(guān)制度,鼓勵女性的生育意愿。
3)完善社會保障體系。為了應對我國人口老齡化趨勢,完善社會保障體系,尤其是養(yǎng)老保障體系。減輕家庭適齡勞動力的養(yǎng)老負擔,一方面能有效拉動內(nèi)需,保障勞動力的有效供給,另一方面能提高老年人的物質(zhì)精神的滿足程度。對于政策而言,加強養(yǎng)老相關(guān)行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),通過政策福利吸引養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的投資,健全養(yǎng)老保障體系,城鄉(xiāng)居民均能納入養(yǎng)老保障體系。鼓勵老年人再就業(yè),隨著市場的多樣化,出現(xiàn)越來越多老年人相關(guān)的行業(yè),老年人可再就業(yè)甚至可以實現(xiàn)高薪就業(yè)。
[1] 王豐,郭志剛,茅倬彥.21世紀中國人口負增長慣性初探[J].人口研究,2008(6):7-17.
[2] 任棟,李萍.人口出生率的影響因素與政策選擇[J].中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型,2015(10):23-31.
[3] 齊美東,戴夢宇,鄭淼淼.“全面放開二孩”政策對中國人口出生率的沖擊與趨勢探討[J].中國人口資源與環(huán)境,2016(9):1-10.
[4] 向超.河南省人口出生率影響因素的實證分析[J].重慶文理學院學報,2016(6):151-156.
[5] 胡海翔,楊桂元.基于IOWA算子的安徽省城鎮(zhèn)居民人均消費支出的組合預測[J].懷化學院學報,2014(3):32-35.