【《人口老龄化对经济增长影响的实证分析案例》2400字】

[15]计量模型的建立从以上数据可以发现，人口年龄结构、产业结构与经济增长之间存在着密切的联系。最后，对我国人口老龄化与经济增长之间的关系进行了理论分析。在选择变量时，由于某些变量的值较大，因此在不改变数据属性与变量间的关系的情况下，采用了对数的方法，减少了数据的绝对值，从而使得拟合时的数据效果更好。六元线性回归模型如下：其中分别为0~14岁的人口比例、15~64岁的人口比例、65岁及以上的人口比例；分别表示第一、二、三产业的就业人数；是参数。首先，利用Eviews8.0对解释变量进行了检验，并将各解释变量间的相关性进行了分析。在通过散点图分析他们之间的关系中发现，这两个变量不适用于取对数下的多元线性回归，因此该模型考虑先剔除进行研究讨论。关于的散点图：可以看出和呈线性相关关系图5-1关于的散点图关于的散点图：可以看出和呈线性相关关系图5-2关于的散点图关于的散点图：可以看出和呈线性相关关系图5-3关于的散点图关于的散点图：可以看出和呈线性相关关系图5-4关于的散点图表5-2EViews8.0回归结果通过表5-2EViews8.0的线性回归模型，我们可以得出：在给定的的显著性5%的水平下，从整体的线性回归模型上看，样本方程总体上的线性关系是显著的。同理，四项参数估计量的值均小于0.05，可见在5%的显著性水平下，各变量的总体效应都有显著的作用。于是根据模型估计的结果为：根据回归结果，参数说明在其他变量不变的条件下，0至14岁的人口比例每下降1%，我国的国内生产总值（GDP）就会增加7.63%；与理论模型中描述的0至14岁的人口比例与国内生产总值（GDP）之间存在负相关关系相一致。参数说明在其他变量不变的条件下，15至64岁的人口比例每下降1%，我国的国内生产总值（GDP）就会下降16.95%，与理论模型中描述的正相关关系不一致。整体上来说，15至64岁的人口比例是劳动力的主力军，按实际来说，这个年龄段的人口比例越多产出就会越多，从而经济增长就会越快，这里模型不相符的原因经过分析有二：一是目前2020年疫情的爆发，大多数企业开始萧条，为了继续营业进行了裁员，导致大部分人不得不面临失业的状态；二是模型中各变量间的共线性关系可能会使回归结果产生偏差，但从统计学角度来看，模型的拟合非常好。参数，说明在其他变量不变的条件下，65岁及以上的人口比例每下降1%，国内生产总值（GDP）相应地下降2.34%，与理论模型描述的相关关系相符合。说明人口老龄化问题对经济增长具有负面影响。在其他三个变量不变的条件下，第三产业人员数量每增加1%，国内生产总值（GDP）相应地上涨2.73%，说明产业结构的变化也会给经济带来影响，第三产业的不断发展扩大，我国的经济水平也会得到不断提高。另外，通过大量数据统计分析，我们还需要再次建立一个二元回归模型，如下：另外，通过大量统计分析，我们还需要建立一个二元回归模型，如下：关于的散点图：可以看出和呈线性相关关系图5-5关于的散点图关于的散点图：可以看出和呈线性相关关系图5-6关于的散点图表5-3EViews8.0回归结果根据表5-3EViews8.0线性回归模型结果发现：在给定的的显著性5%的水平下，从整体上看，样本方程总体上的线性关系是显著的。同理，两个变量参数估计量的值均小于0.05，可见在5%的显著性水平下自变量整体对因变量的影响均是显著的。于是根据模型估计的结果为：根据回归结果，参数说明在其他变量不变的条件下，第二产业人员每下降1%，我国的国内生产总值（GDP）就会下降33%；与理论模型中描述的第二产业人员数与国内生产总值（GDP）之间存在负相关关系相一致。根据回归结果，参数说明在其他变量不变的条件下，第三产业人员每增加1%，我国的国内生产总值（GDP）就会增加30.89%；与理论模型中描述的第三产业人员数与国内生产总值（GDP）之间存在正相关关系相一致，说明第三产业的快速发展有利于经济的增长。综上，通过建立两个回归模型分析可发现：人口老龄化问题严重影响着我国的经济增长，特别是当前进入21世纪，老龄化问题已经成为全球关注的焦点；在这个前所未有的疫情之