東北三省人口變化規律及影響因素統計分析

滕 飛，權艷瑩，王紅宇

新中國成立以來，中國人口政策隨著各個時期不斷變化.從新中國成立之初的5.4億人到2019年末的14億人，人口變化情況始終是我國關注的重點問題.

當前東北地區社會生活與發展所遇到的諸多問題，都直接或間接地與人口問題相聯系.探究東北三省人口問題及其影響因素尤為重要，深刻認識人口問題，才能有效地改變東北三省面臨的嚴峻形勢.

目前人口問題備受國內外學者的關注，對于此方面的研究種類繁多，提出的觀點也不盡相同.

大多數學者認為，人口變化與經濟發展高度相關［1?3]，通過分析人口變化、人口老齡化與人均GDP之間的相關性，進行統計檢驗.謝天怡，鄒大偉等人，通過構建灰色預測模型和人口結構模型，分析城鄉人口比和人均GDP以及糧食產量、人口出生率、死亡率對人口的影響［4?5].其他學者從不同角度出發，探究影響人口變化的因素.傅崇輝等人從自然災害的角度分析人口變化，得出自然災害程度與人口數量增長呈負相關［6]；姜全保等人將人口數量的變化情況歸結為主要育齡婦女總量、育齡婦女年齡結構和生育率在不同時期的影響［7].國外學者JACLYN通過實驗研究發現人口增長變化與收入不平等之間存在明顯的正相關性［8]；LUPI等討論人口增長變化和人口增長與氣候變化之間的雙向關系，氣候變化影響死亡率，因此人口增長［9].

關于東北地區人口方面的研究.于婷婷等人從人口空間結構角度得出東北三省社會經濟發展水平是人口密度變化的主要影響因素［10]；熊琳等人通過灰色關聯分析法，得出東北三省人口結構與經濟發展的時空耦合特征［11]；魏洪英通過建立相關模型研究得出人口流出對東北經濟有一定的消極作用［12].但目前對于東北地區總體人口變化的研究相對較少，且數據時間跨度短并缺乏具體的模型，有待進一步探究.基于此，本文借鑒相關學者的研究經驗，對建國以來東北三省人口變化進行統計研究，期望對東北三省的人口發展和政策實施提供理論借鑒和實踐指導.

1 數據來源及處理

為研究影響東北三省人口數量的因素，截取1949—2019年各省總人口數據，同時截取各省相應年度的人均地區生產總值、出生率、死亡率、遷移率等數據，將其作為自變量，分析各變量對人口數量的影響.文中所有數據均來源于《中國人口統計年鑒》《中國統計年鑒》、中國國家統計局官網.其中部分吉林省數據來源于《吉林統計年鑒》，部分黑龍江省數據來源于《黑龍江統計年鑒》，部分遼寧省數據來源于《遼寧統計年鑒》.

影響我國人口變化的因素有很多，總結起來大致可以分為兩類：經濟和當年人口的變化.本文中，經濟因素用各省人均地區生產總值表示，當年人口變化因素包括人口出生率、死亡率、遷移率.通過查找各省份各個時期統計年鑒，能夠直接截取各省份人口總數、人均地區生產總值、人口出生率、人口死亡率，但發現遷移率數據并未全部公開，因此通過公式計算得到1949—2019年東北三省遷移率數據，與統計局公布的已有部分遷移率數據對比，公式計算得到的數據較為準確，可以使用.

2 模型選取

2.1 描述性分析

目前東北三省人口問題已成為國家人口問題的重點，極低的出生率、巨大的遷出率和嚴重的人口老齡化問題對東北的經濟社會發展造成極為嚴重的影響.

為了研究建國以來東北三省人口變化情況，選取1949—2019年吉林省、黑龍江省和遼寧省各年人口總數，繪制折線圖如圖1所示.

圖1 東北三省各省1949—2019年各年總人口折線圖

從圖1可以看出，受時代變化和社會發展等因素的影響，總體來說三者具有隨時間延展的共同變化趨勢，從建國初期到2008年末，東北三省各省人口總體呈增長趨勢，即隨時間增加，人口數量逐漸增加，且增速逐漸減緩，到2008年末達到峰值.從2009年開始，各省總人口有緩慢減少的趨勢.造成此結果的原因，可能與人口死亡率增高，出生率降低有關.其中黑龍江省人口增長幅度較大，可能受地理位置或人口遷移的影響［13]，黑龍江省地處東北三省的最北方，建國初期人口較少，后因經濟發展和持續遷移等因素，人口增長變化較為明顯.為了客觀描述東北三省人口變化，還應進一步觀察出生率與死亡率的變化關系，考慮它們之間的差值自然增長率因素.

英國人口學家馬爾薩斯［14]認為人口增長率是不變的，但任何地區的人口都不可能無限增長，這是由于人口的增長率并不是一個常數，而是變化的，所以考慮人口增長率的變化規律.應用各年各省自然增長率數據，繪制折線圖，如圖2所示.

圖2 東北三省及全國人口自然增長率折線圖

從圖2比較分析，東北三省的人口自然增長率變化與全國的變化趨勢大致相同，具有反復多變的特點.總體來看大致具有三個轉折點.

第一個轉折點出現在1960年前后，在轉折點之前，人口自然增長率普遍呈下降趨勢；在轉折點之后，人口自然增長率突然暴增，在下一個轉折點達到峰值.

第二個轉折點出現在1964年前后，從此處之后，人口自然增長率逐步減小.同時，這也符合人口增長率的一般規律，當人口數量較少時，增長率較高，而當人口達到一定的規模時，增長率就會下降.

第三個轉折點出現在1980—1988年，在此期間，人口自然增長率稍有增強回緩的趨勢，在其相近年份區間內達到了一個小峰值.但從此之后，三個省份總體人口的自然增長率呈緩步下降的趨勢.

根據推算數據，繪制東北三省各個年份的遷移率折線圖如圖3所示.

圖3 東北三省人口遷移率折線圖

從圖3可以看出，各省份遷移率變化的大趨勢是遞減的，且逐漸向負方向變動，由于遷移率受數據正負的影響，可知，隨著時間地遞增，各省人口的遷移總趨勢逐漸由正遷移向負遷移變化，即由遷入向遷出發展.在1981年后，三個省份的人口遷移率變化大致相同，但在1981年之前，由于各省政策與發展的不同，對遷移率的影響也不相同.吉林省在1960年出現了總體正向遷移的高峰，遷移率高達40%，但在其之后遷移率出現猛烈地降低，之后又回歸平穩變化，大體逐年遞減；黑龍江省在1954—1961年期間的遷移率變化曲折，但總體遷移率較高，在1960年同樣出現峰值，高達50%以上，在1962年遷移率發生了急速降低，遷出比例達到20%，之后在1969—1972年上升，達到了區間小高峰，從1973年趨于穩定的遞減趨勢；遼寧省在1955—1963年期間的遷移率出現了大幅降低趨勢的反復變化，之后從1963年起回歸平穩的逐漸降低趨勢.綜合三個省份比較分析，從2011年開始，吉林省的遷移率一直是三個省份中最低的.

2.2 人口數量與各變量的相關性檢驗

陳明華等人認為影響人口的因素包括出生率、死亡率、文盲率、城市化率、人均地區生產總值等［15].由于東北人口結構與變化的特殊性，近年遷移趨勢增長迅速，本文選用人均地區生產總值、出生率、死亡率和遷移率作為研究變量.根據已有數據作相關性分析，結果如表1所示.

表1 東北三省各省人口數量與各變量之間相關性

從表1可以看出，三個省份的人口數量與各個變量之間絕大多數都存在顯著的相關性.但遼寧省總人口數量與其遷移率之間不存在明顯相關關系.人口數量與人均地區生產總值之間存在正相關，與人口出生率、死亡率和遷移率之間均存在負相關.由此可以說明人均地區生產總值、出生率及死亡率對人口數量有影響，人口遷移率對其影響還需進一步探究.

根據Pearson相關分析結果，可以得出：對于吉林省和黑龍江省，人均地區生產總值、人口出生率、死亡率和遷移率是影響人口變化的因素；對于遼寧省，人均地區生產總值、人口出生率、死亡率是影響人口變化的因素，而人口遷移率與人口數量不存在顯著相關性，所以應剔除遷移率對遼寧省人口總數量的影響.

2.3 參數估計

構建人口數量與人均地區生產總值、人口出生率、人口死亡率、人口遷移率之間的函數模型.考慮到這四個變量的數據差異，為了減弱模型異方差和自相關性，將所有變量取自然對數.但人口遷移率存在負數，比較數據來看，其數據變化差值不大，所以對其不取對數.處理后的模型為：

其中：x1，x2，x3，x4分別代表人均地區生產總值、人口出生率、人口死亡率、人口遷移率；β0，β1，β2，β3，β4代表各變量的系數；ε是隨機干擾項.

對于上述模型，進行多元線性回歸分析.為了減弱多重共線性對模型的影響，采用逐步回歸方法.針對吉林省的數據，如表2所示.

表2 吉林省回歸系數表

從表2可以看出，吉林省人口數量與各變量之間的回歸方程為：

lnx1對lny有正方向的影響，lnx2和lnx3對lny有負方向的影響.表中lnx4的非標準化系數為0.000，標準化系數為0.012，表明遷移率對模型影響不顯著，故在回歸方程中剔除了x4這個變量.其標準化回歸方程為：

在其他變量不發生改變的情況下，人均地區生產總值的對數變化每增加1時，人口數量的對數隨之增加0.375；出生率的對數每減少1時，人口數量的對數增加0.111；死亡率的對數每減少1時，人口數量的對數增加0.573；遷移率每增加1時，人口數量的對數增加0.012.所以遷移率對人口數量的影響是微乎其微的，故在回歸方程中剔除遷移率是正確的.

用黑龍江省數據擬合模型，如表3所示.

表3 黑龍江省回歸系數表

從表3可以看出，黑龍江省人口數量與各變量之間的回歸方程為：

此模型逐步回歸時直接排除了lnx2和lnx4，說明在黑龍江省人口模型中，人口出生率和遷移率的影響并不顯著.lnx1對lny有正方向的影響，lnx3對lny有負方向的影響，其標準化方程為：

在人口死亡率不發生改變的情況下，人均地區生產總值的對數每增加1時，人口數量的對數也隨之增加0.547；在人均地區生產總值不發生改變的情況下，死亡率的對數每減少1時，人口數量的對數增加0.619.死亡率對此模型的影響更大些.

用遼寧省的數據擬合，如表4所示.

表4 遼寧省回歸系數表

根據表4，列出回歸方程為：

lnx1對lny有正方向的影響，lnx2和lnx3對lny有負方向的影響.其標準化回歸方程為：

在其他因素不發生改變的情況下，人均地區生產總值的對數每增加1時，人口數量的對數隨之增加0.302；出生率的對數每減少1時，人口數量的對數增加0.48；死亡率的對數每減少1時，人口數量的對數增加0.352.

2.4 參數估計的檢驗

為確保模型使用效果，更加準確描述東北三省人口數量變化的影響因素，對模型進行一系列檢驗.

（1）擬合優度檢驗.用擬合優度檢驗方法檢驗回歸方程對觀測值的擬合程度，計算模型決定系數：

R2的取值在[0,1]這個區間內，且其值約接近1，代表模型擬合效果越好；相反，其值越接近0，代表模型擬合效果越差.一般地，R2等于0.7以上我們就可以對模型給予肯定的態度.東北三省各省模型擬合情況如表5所示.

表5 東北三省各省模型擬合情況表

從表5可以看出，吉林省、黑龍江省以及遼寧省模型的決定系數R2和在0.9左右，均大于0.7，模型有較好的擬合效果.這三個省份的回歸方程均能解釋本省90%以上的數據.

（2）模型的顯著性檢驗.對模型整體進行檢驗，就是要看各變量lnx1，lnx2，lnx3，lnx4從整體上對因變量lny是否有明顯的影響.原假設為：

若H0被拒絕，則說明因變量lny與各變量之間的線性回歸模型合適.用F統計量對H0進行檢驗：

當原假設成立時，F遵從自由度為(p,n?p?1)的F分布.再根據顯著性水平α，查詢F分布表，得到臨界值Fα(p,n?p?1).F對應的p值是F＞Fα的概率，根據p值進行檢驗：當p＜α時，拒絕原假設；當p＞α時，則不能拒絕原假設.通過計算方差分析結果如表6所示.

表6 東北三省各省模型方差分析表

從表6可以看出，Sig即為顯著性p值，各個省份的p=0.000，則可以說明回歸方程十分顯著.故可以認為有99.9%以上的概率，各個模型的全體自變量對因變量lny產生顯著線性影響.

2.5 回歸系數的顯著性檢驗

為確保模型中每個回歸系數對lny的影響都顯著，需要對各個自變量進行顯著性檢驗.原假設為：

若H0被拒絕，則說明xi顯著：反之，若H0被接受，則說明xi不顯著.用t統計量及其p值對模型的各個變量進行檢驗.根據

構造t統計量

其中回歸標準差為：

當t值對應的p＞α時，接受原假設；當p＜α時，拒絕原假設.計算t統計量及相對應的p值如表7所示.

表7 東北三省各省模型t檢驗表

從表7可以看出，在取顯著性水平α=0.05的情況下，對于所有變量t統計量所對應的p值，均小于0.05，則全部拒絕原假設.通過對各個變量的t檢驗，可以說明三個模型中的各變量對各自模型的因變量lny均產生顯著影響.

2.6 模型分析

為綜合判斷各個因素對人口總數的影響，對比分析三個省份的回歸模型.

吉林省：

黑龍江省：

遼寧省：

三個省份的回歸系數如表8所示.

表8 東北三省各省回歸系數對比表

從表8可以看出，三個省份的人口模型，lnx1系數最高的是黑龍江省，人均地區生產總值對黑龍江省的影響是最大的，其次是吉林省；lnx2系數表現出較大趨勢的是遼寧省，說明人口出生率對遼寧省的影響是較大的，在含人口出生率的模型中，即吉林省與遼寧省人口模型，出生率對人口均有著反方向的影響；lnx3系數在各個模型中均占了較大的比重，人口死亡率對模型的影響較大.吉林省、黑龍江省、遼寧省所對應的系數值分別為：?0.557、?0.737、?0.316，表示在其他情況不變的前提下，死亡率對數值減少1時，人口數量對數值分別隨之增加0.557、0.737、0.316.lnx4即人口遷移率在此模型中的影響不是很顯著，說明遷移率對人口數量的影響并不是最為重要的.

綜合來看，前三個變量即人均地區生產總值、人口出生率和人口死亡率對人口數量都有一定程度上的影響，但對于黑龍江省，人口出生率對總體幾乎沒有影響.lnx3即死亡率對人口數量的影響是最大的，lnx4即遷移率對人口數量幾乎沒有影響.

3 結論與建議

3.1 結論

本文以東北三省人口數量變化為研究對象，探究人均地區生產總值、人口出生率、死亡率、遷移率對其發展的影響，展開了對吉林省、黑龍江省、遼寧省三個省份人口數量與各影響變量間的統計研究，具體結論如下：

第一，通過總體描述性分析，可以看出：從人口總數來看，建國以來東北三省人口數量均呈增長趨勢，即隨時間地增加，人口數量逐漸增加，且增速逐漸減緩，到2008年出現峰值，從2009年之后人口數量有緩慢遞減趨勢，人口負增長問題愈發嚴重；從自然增長率來看，人口增長速度在1960年和1964年由于政策的原因出現大幅降低和增加之后，均趨于穩定的逐年遞減趨勢；從人口的遷移率來看，受政策和經濟發展等因素的影響，建國以來到1969年前后，東北三省人口遷移率在0上下浮動，即總體遷入和遷出不定，但從1969年之后，三個省份的遷移率值逐漸減小，幾乎均為負值.人口流失儼然成為地區發展的重大問題.

第二，從各變量的相關分析和回歸分析可以看出，三個省份的人均地區生產總值、人口出生率和死亡率對人口數量的影響十分顯著，吉林省和黑龍江省的遷移率對人口數量也有影響，但對遼寧省相關分析的結果顯示，二者不存在顯著的相關性.故可以得出，人均地區生產總值、出生率、死亡率是影響人口數量的因素，遷移率對人口數量的影響較小.通過對模型的系數分析，人均地區生產總值和死亡率對人口數量的影響十分大，出生率對人口數量的影響比較明顯，但在研究其影響時，需要具體問題具體分析，并不是在所有人口模型中都適用，遷移率對人口數量的影響并不顯著.

3.2 建議

第一，隨著時代與科技的進步，人民生活水平的提高，對教育的重視，使得培養子女的壓力逐漸增大，不少年輕人選擇丁克，造成目前東北地區的出生率大于死亡率現象，人口出現負增長趨勢.雖然近幾年已經放開二胎政策，但沉重的家庭負擔依然限制著大部分東北人民.故建議國家應加大政策扶持力度，在經濟上幫助東北地區.由本文分析，經濟因素是人口數量的影響因素之一，所以應大力發展東北經濟，避免人口出現嚴重的負增長問題.

第二，從東北地區生育政策出發，在計劃生育時期，東北地區人民嚴格遵守計劃生育政策.開放二胎時期，東北地區的出生率在政策開放的第二年和第三年有明顯的增長變化.所以，從政策角度來說，在國家放開生育三胎政策的同時，建議加大對東北地區生育、養育、教育等配套設施的扶持力度.