中国抚养比影响因素的计量分析
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中国发展研究基金会2019年2月中国母乳喂养影响因素调查报告(会议版)中国发展研究基金会“母乳喂养提升计划”项目项目负责人:方晋项目组成员:邱月王晓蓓李佳报告执笔:王晓蓓李佳目录目录 (I)第一部分研究背景 (1)第二部分研究对象和研究方法 (3)一、研究目的和总体 (3)二、抽样设计 (3)三、调查问卷 (5)第三部分调查对象基本情况 (6)第四部分1岁以内婴儿的母乳喂养状况 (11)一、6个月内婴儿的母乳喂养状况 (11)二、6个月内非纯母乳喂养婴儿添加液体或食物情况比较 (12)三、6个月内婴儿喂养方式的地区差异 (13)四、6-11月龄婴儿的母乳喂养 (14)五、婴儿早接触早开奶的比率 (14)第五部分母乳喂养影响因素分析 (15)一、个人层面的影响因素 (16)1.母婴健康状况 (16)2.对母乳喂养知识的认知 (18)二、机构层面的影响因素 (25)1.医疗卫生机构对母乳喂养的支持 (25)2.家庭对母乳喂养的支持 (29)3.工作单位对母乳喂养的支持 (30)4.公共场所对母乳喂养的支持 (32)三、社会结构层面的影响因素 (33)1.母乳代用品销售的市场监管 (33)2.产假制度 (34)第六部分讨论及政策建议 (36)一、加强对母乳喂养的知识普及和技术支持 (37)二、完善相关法律法规,加强对母乳代用品销售的市场监管 (40)三、完善产假制度与生育保障制度 (42)四、鼓励工作单位和公共场所提供有利于母乳喂养的环境和条件 (45)第七部分结论 (47)参考文献 (50)中国母乳喂养影响因素调查报告第一部分研究背景随着经济的不断发展和社会的进步,儿童的营养和健康问题日益受到全社会的共同关注。
改善儿童营养状况,提高儿童健康水平已成为促进人的全面发展、提高人力资本素质以及保障经济社会可持续发展的重要基础。
同时,越来越多的研究证明,从出生到2岁是决定儿童一生营养与健康状况的关键时期[1]。
中国孩子抚养本钱调查中国孩子抚养本钱调查“在中国,把一个婴儿抚养到30岁,要49万元〞!不久前,该新闻一经披露便立刻成为社会焦点。
虽然记者经过调查发现,这是来自上海市徐汇区的数字,但是抚养孩子经济本钱呈现几何级数的增长却是不争的事实。
今年30岁的王安,公务员,结婚两年,孩子刚刚出生不久,听到这个消息后,他开始担忧自己的未来:“房子、车、孩子。
加起来得100万了。
我现在每年收入5万,30年也就是150万,这日子怎么过?〞“怎么会这么贵?〞王安觉得自己想不明白这个问题。
30年49万:上海某区平均数上海市社会科学院社会学所的徐安琪研究员最近发表了一个有关抚养孩子的经济本钱的报告,在报告中,她根据2003年的物价水平,核算出徐汇区家长从孩子刚出生到30岁,共要在孩子身上投入49万元。
但有人认为,中国只是一个开展中国家,城镇居民年均收入6000多元,农村居民年均收入2000多元,根本无力承当高额的养孩子费用。
如果养大一个孩子真要花掉49万元,在目前的中国恐怕不用实行方案生育政策,人口也只会自然减少不会增加。
我国人口已达13亿,说明养大一个孩子要花49万元是注了水的数字。
但是事实上,徐安琪告诉记者,这并不是一个全国性的数字。
这个数字来源于全国人均收入最高的上海市,而徐汇区的经济情况在上海市也是比拟好的。
从徐安琪的报告中看,被调查者中59.3%的受访者年收入在12000~60000元之间。
徐安琪同时也指出,这些数字是将7种类型各年龄段的孩子在2003年开销取平均数,再将各年龄段的平均开销总加得出的。
也就是说将2003年的物价水平、消费结构等条件相对凝固下来,无论是30岁还是1岁,花销水平都以2003年的物价水平为参照。
要强调的是,这并不是一个跟踪式的调查。
这两个因素加在一起,造成了抚养孩子本钱的升高。
如果从全国的水平来看,49万的数字显然是偏高的。
但是,有一点同样毋庸置疑,在中国抚养孩子的本钱正在呈几何级数增长。
中国抚养比影响因素的计量分析[摘要] 本文选取影响抚养比的因素建立计量经济模型,通过分析得知:人口自然增长率是影响抚养比的最主要因素,而失业率则是次要因素。
人口自然增长率与抚养比呈正相关,失业率与抚养比呈负相关。
保证计划生育政策的实施,适当延长法定退休年龄,完善社会福利体系,是降低抚养比的有效途径。
[关键词] 抚养比;计量模型;回归分析;协整检验1 分析变量的选取抚养比由劳动力人口和非劳动人口计算求出。
总抚养比(即赡养率)=(老龄人口+未成年人口)/劳动力人口= 老龄人口抚养比+未成年人口抚养比。
抚养比的大小受到非劳动力人口和劳动力人口多少的影响。
因此,失业率和人口自然增长率的波动有可能会影响劳动力和非劳动力人口数,进而对总抚养比产生影响。
(1)现实经济中,人口可大体分为未成年人口、劳动力人口、老龄人口3类。
抚养比就是指非劳动力人口数量与劳动力人口数量之间的比率,它度量了劳动力人均负担的赡养非劳动力人口的数量。
(2)人口自然增长率,是反映人口发展速度和制订人口计划的重要指标,也是计划生育统计中的一个重要指标,它表明人口自然增长的程度和趋势。
人口自然增长率指一定时期内人口自然增长(出生人数减死亡人数)与该时期内平均人口数之比,通常以年为单位计算,用千分比来表示,计算公式为:人口自然增长率=(年内出生人数-年内死亡人数)/年平均人口数×1000‰=人口出生率-人口死亡率。
(3)失业率是指失业人口占劳动人口(一定时期全部就业人口中有工作意愿而仍未有工作的劳动力数量)的比率,旨在衡量闲置中的劳动产能,是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。
综上,本文选取“抚养比”作为被解释变量;选取“人口自然增长率”、“失业率”作为解释变量,构造计量经济模型。
2 数据收集与预处理本文从国家统计局网站上获得相关数据,由于我国经济运行机制以及相关人口政策的改变,人民生活水平提高,不同时期的统计数据会因为特殊事件而产生较大的变化。
抚养比政策在我国的解读抚养比政策在我国的解读引言:抚养比政策是指一个国家或地区中劳动年龄人口和非劳动年龄人口之间的比例。
在我国的背景下,抚养比政策通常指的是60岁及以上老年人口和15至59岁劳动年龄人口的比例。
随着我国人口老龄化的加剧,抚养比成为了一个全面建设小康社会所面临的重要议题。
本文将深入探讨抚养比政策在我国的实施、影响和应对措施,以帮助读者更全面、深刻和灵活地理解这一问题。
第一部分:抚养比政策的背景和实施1. 抚养比定义与计算方法:介绍抚养比的概念和计算方法,解释老年人口和劳动年龄人口的定义和范围。
2. 我国抚养比的变化趋势:分析我国抚养比的历史变化趋势,强调人口老龄化的严重程度和对社会经济的影响。
3. 抚养比政策的实施:探讨我国政府为应对人口老龄化问题而采取的抚养比政策,包括提高退休年龄、推进养老保险制度改革等。
第二部分:抚养比政策对社会经济的影响1. 劳动力供给压力:分析高抚养比对劳动力市场的冲击,探讨劳动力供给不足对经济增长和社会发展的潜在影响。
2. 养老保障挑战:研究人口老龄化对养老保障体系的挑战,包括养老金支付压力、养老服务需求增长等。
3. 经济结构调整:讨论高抚养比下的经济结构调整问题,提出应对人口老龄化的产业转型方向和政策建议。
第三部分:应对高抚养比的措施和展望1. 加强劳动力市场培训和技能提升:探讨提高劳动者就业能力和技术水平的重要性,推动劳动力市场适应人口老龄化的变化。
2. 养老保障体系改革:对我国现有养老保障体系进行评估,提出完善社会养老保险体系和发展多层次养老金市场的建议。
3. 促进跨代传承和社会支持网络:强调跨代传承的重要性,提倡建立社会互助和支持网络,共同应对高抚养比带来的挑战。
4. 科技创新和智能化发展:探讨科技创新和智能化发展对人口老龄化应对的潜力,包括智能养老辅助设备、医疗服务创新等。
总结与展望:通过对抚养比政策在我国的解读,我们可以深入理解人口老龄化对社会经济带来的压力和挑战。
中国人口抚养比与居民消费收稿日期:(中)收稿日期2013-01-27 ;修订日期:(中)修回日期2013-05-29基金项目:(中)基金项目教育部人文社会科学基金资助项目(10YJA790129)。
正文一级标题一、引言中国目前处于人口年龄结构的转型期,社会人口老龄化趋势越来越明显。
由图1可以看到,近30年来,0〜14岁少儿人口占总人口的比例是逐年下降的,由1982 年的336%下降到2011 年的165%;与之同时,65岁及以上老年人口占总人口的比例是逐年上升的,由1982 年的49%增加到2011 年的91%。
这种人口年龄结构变化给中国的经济社会发展带来了一系列问题,其中比较突出的问题是社会养老负担加重和人口红利消失。
蔡昉认为中国的人口红利将在2013年后迅速消失,今后一段时期内中国将不得不实行经济结构转型,提高社会生产率,以维持经济的持续增长[1] 。
中国的人口年龄结构变化除了对社会养老和人口红利产生影响外,还可能对居民消费产生影响。
按照莫迪利安尼(Modigliani )等人提出的生命周期理论的观点,一个国家的人口年龄结构与该国的居民消费率存在着相关关系,即一国的人口抚养比(包括少儿抚养比和老年抚养比)越高,则该国的消费率越高[2] 。
本文基于生命周期理论的基本观点,从人口抚养比与居民消费之间的关系入手,探讨人口结构变化对内需增长的影响。
(中)图题图11982〜2011年中国人口年龄结构和居民消费率变化数据来源:国家XX局统计数据库(http ://wwwstatsgovcn/tjsj/ ),经作者计算整理而得。
一级标题二、文献回顾在莫迪利安尼等人提出生命周期理论后,人口年龄结构在研究居民消费的文献当中开始受到关注[3] 。
特别是在20世纪80 年代后,不同国家之间居民消费率的巨大差异让人费解,越来越多的学者希望在经验研究中通过加入人口年龄结构变量 (比如人口抚养比等) 来解释这种差异性。
人口抚养比变化的影响一、国内外相关研究文献综述因为发达国家早在20世纪上半叶就已经经历了人口变革和人口老龄化,故对人口年龄结构和消费或者储蓄关系的研究较早。
Nathaniel(1969)最早使用实证的方法研究抚养比和储蓄率之间的关系,得出了少儿抚养比和老年抚养比与储蓄率之间均具有显著的负相关性的结论。
Thornton(2001)采用1956—1995年的时间序列数据,分析美国人口抚养比对家庭储蓄率的影响,研究结论表明少儿抚养比和老年抚养比均对美国的个人储蓄有显著的负影响。
Loayza等(2000)使用面板数据实行实证分析,发现少儿抚养比与老年抚养比的上升都将使得储蓄率降低。
近年来,国内学者也逐渐开始对我国的人口抚养比与储蓄的关系实行研究。
王德文等(2004)将中国的数据使用于Leff模型后发现,人口年龄结构的变化对储蓄率具有显著的负影响,即少儿抚养比和老年抚养比的升高均会造成储蓄率的降低。
袁志刚等(2000)通过数值模拟研究,发现人口抚养比的变化对储蓄率是有影响的。
唐东波(2007)使用向量自回归模型,实证分析人口年龄结构等因素对中国居民储蓄的影响,研究得出不论是在短期还是长期,人口年龄结构均会对中国的居民储蓄起到显著的扩张性作用,并且人口老龄化会促动居民储蓄增加。
从以上研究可知,关于人口抚养比变化对居民储蓄率的影响,不同的研究方法得到的结论不尽相同,但综合国内外绝绝大多数的研究能够发现,人口抚养比变化对居民储蓄率确实是有一定影响的。
二、人口抚养比变化对居民储蓄影响的理论机制分析在很多以人口年龄结构和消费或储蓄关系作为研究对象的研究中,一般均是以生命周期理论(LCH)和家庭储蓄需求模型(HSDM)作为该项研究的理论出发点,这些理论为研究人口抚养比变化和储蓄之间的关系提供了一个有效的框架。
由莫迪利安尼提出的生命周期理论认为,理性的消费者总是根据其预期寿命和一生的收入水平合理安排消费和储蓄的比例,以便在整个生命周期内实现消费的最佳配置。
中国抚养比影响因素的计量分析
作者:包婉茵胡晓玲杰
来源:《中国管理信息化》2013年第07期
[摘要] 本文选取影响抚养比的因素建立计量经济模型,通过分析得知:人口自然增长率是影响抚养比的最主要因素,而失业率则是次要因素。
人口自然增长率与抚养比呈正相关,失业率与抚养比呈负相关。
保证计划生育政策的实施,适当延长法定退休年龄,完善社会福利体系,是降低抚养比的有效途径。
[关键词] 抚养比;计量模型;回归分析;协整检验
[中图分类号] F126;C92-03 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2013)07- 0045- 03
1 分析变量的选取
抚养比由劳动力人口和非劳动人口计算求出。
总抚养比(即赡养率)=(老龄人口+未成年人口)/劳动力人口 = 老龄人口抚养比+未成年人口抚养比。
抚养比的大小受到非劳动力人口和劳动力人口多少的影响。
因此,失业率和人口自然增长率的波动有可能会影响劳动力和非劳动力人口数,进而对总抚养比产生影响。
(1)现实经济中,人口可大体分为未成年人口、劳动力人口、老龄人口3类。
抚养比就是指非劳动力人口数量与劳动力人口数量之间的比率,它度量了劳动力人均负担的赡养非劳动力人口的数量。
(2)人口自然增长率,是反映人口发展速度和制订人口计划的重要指标,也是计划生育统计中的一个重要指标,它表明人口自然增长的程度和趋势。
人口自然增长率指一定时期内人口自然增长(出生人数减死亡人数)与该时期内平均人口数之比,通常以年为单位计算,用千分比来表示,计算公式为:人口自然增长率=(年内出生人数-年内死亡人数)/年平均人口数×1000‰=人口出生率-人口死亡率。
(3)失业率是指失业人口占劳动人口(一定时期全部就业人口中有工作意愿而仍未有工作的劳动力数量)的比率,旨在衡量闲置中的劳动产能,是反映一个国家或地区失业状况的主要指标。
综上,本文选取“抚养比”作为被解释变量;选取“人口自然增长率”、“失业率”作为解释变量,构造计量经济模型。
2 数据收集与预处理
本文从国家统计局网站上获得相关数据,由于我国经济运行机制以及相关人口政策的改变,人民生活水平提高,不同时期的统计数据会因为特殊事件而产生较大的变化。
鉴于我国改革开放之后经济快速发展对失业率的影响,以及计划生育政策是在1990年提出并实行的,故选用了1990-2010年的数据作为此次实验的样本,并对自变量和因变量取自然对数。
3 模型的建立
利用Eviews 6.0软件进行分析,采用最小二乘法进行回归分析和统计检验。
由散点图观察变量间的关系,可以看出自变量和因变量间呈线性相关关系,因此,设定模型为:
ln y=a+b1 ln m+b2 ln n+e(1)
式中,y为抚养比,m为人口自然增长率,n为失业率,e为随机误差项。
运用最小二乘法估计模型参数,得到回归方程式:
ln y=-0.628 95 lnn+1.681 524 lnm-3.555 910(2)
a、lnm、lnn的系数分别为-3.556、1.682、-0.629;它们的概率分别为0.024 2,0.000 1和
0.009 3,全部小于显著性水平0.05,通过检验。
从回归结果可知,可决系数R2=0.964 6,拟合优度非常高。
F统计量=163.696,模型总体性显著。
4 模型的检验
为了使估计的模型符合理论的前提假设,本文对估计的模型进行检验。
4.1 正态性检验
如图1所示,Jarque-Bera项的伴随概率为0.347,与显著性水平0.05比较,大于0.05,因此随机扰动项是正态分布的假设成立。
4.2 自相关检验
如表3所示,Obs R-squared的伴随概率为0.368 9,与显著性水平0.05比较,大于0.05,表明不存在自相关。
4.3 异方差检验
如表4所示,Obs R-squared的伴随概率为0.716 9,与显著性水平0.05比较,大于0.05,表明接受同方差的假设。
以上3项均通过检验,即表明模型检验通过。
4.4 检验变量的平稳性
经典计量经济学理论是建立在时间序列平稳的基础上的,如果不平稳那么回归可能是伪回归,因此要对时间序列的平稳性进行检验。
采用ADF检验方法对各变量进行单位根检验,结果如表5所示。