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我国人口素质衡量的指数改进及因素分析(2)

2013-05-07 18:16
    
    ASHA 指数选取的指标有较大代表性，使用的乘除合成法也比较科学合理，但使用在人口素质上仍存在一定的局限性，主要表现在：(1)指标选取多偏向于社会指标，而经济指标及其两者相交叉指标考虑较少；(2)没有对各个指标进行标准化处理；(3)认为各个指标对整体的影响程度相同，没有加权平均，没有区分各指标的不同权重，而且乘除合成法使得指数值的变动对每个指标过于敏感，尤其是较小的指标值变动对指数的影响作用过于突出。
    3. 人类发展指数[10]
    人类发展指数(Human Development Index，缩写为HDI)系由联合国开发计划署(UNDP)出版的《1990年人类发展报告》中首次提出的。该指数主要讨论了人类发展的定义与测量、经济增长与人类发展的关系以及90年代人类发展战略等问题。它主要是用来测定发展中国家摆脱贫困状态程度的一个综合指标。
    该指数选择预期寿命、成人识字率和按购买力平价计算的实际人均GDP三个指标来评价一个国家的发展水平，其计算公式：
    即将各国的三个指标指数化(无量纲化)，每个指数均以该国家该项指标的极差为分母，以该项指标的最大值与某国该项指标的实际值之差为分子。
    将 HDI作为全面评价人类发展水平的测度指标，这无疑为人们评价社会发展程度提供了一个新的思路。但仅选择预期寿命、成人识字率和按购买力平价计算的实际人均GDP三个指标来评价一个国家的人口素质情况是不全面的，而且这三个指标仅与健康、教育和生活水平有关，也不能综合全面反映人口素质的发展状况。其次，据有关研究表明，HDI与其各个构成指标之间都存在高度的正相关；再次，在最大值和最小值的选取上也缺少相应的理论依据。 中国大学排名
    4. 我国人口素质的指数改进——综合指数计量
    针对本文的研究视角，认为人口素质指数PQLI要优于其他人口素质的指标体系。首先它的研究对象就是工业化程度比较低的国家，这与我国的目前情况具有相似性；其次PQLI指数选取的指标比较简单，也比较利于研究者进行数据的分析。由于我国目前的经济、社会状况发生了较大的变化，为了更好更全面的评价我国人口素质的发展状况，本文将对人口素质指数PQLI进行修正。
    (1)指标的选择
    
    (2)模型的建立
    在PQLI指数模型的基础上，本文利用加权线性和法⑧，对人口素质指数进行测算，建立以下模型来反映人口素质指数F：
   ZX[，i]为各指标标准化后的数值，P[，i]为各指标标准化后的分量系数，且各个分量ZX[，i]是相互独立的，即cov(ZX[，i]，ZX[，i+1])。
    三、实证分析
    1. 数据的采集及处理
    据选取的指标，本文采集了1990-2004年上述各指标的数据⑨(对部分缺损的数据在分析时做了相应的技术处理)。在对数据进行主成分分析之前，考虑到各指标数据的差异以及为所得的分析结果更加有效，利用EXCEL软件对原始数据进行标准化处理⑩，其计算公式为：

2. 数据相关性检验
    使用SPSS12.0对经过处理的数据进行分析，首先建立各指标的相关系数矩阵(表略)。该矩阵用于表明指标之间的相关性，这是做主成分分析的前提条件。经分析，选取的指标两两间的相关性都比较高，因此，是适合使用主成分分析法对问题进行分析的。
    3. 主成分的分析
    对检验后的数据进行进一步分析，计算出主成分旋转前后的特征值、贡献率和累计贡献率(表1)和旋转后的因子载荷矩阵(表2)。

    
    (1)因子提取：在主成分分析中，由表1可见，前2个因子、的特征值均大于1而且累计贡献率也达到了92.641％，即这两成分所包括的信息占原始变量所包含总信息的92.641％，而其余10个因子对方差影响很小。因此可以提取前两个因子作为主成分进行分析。
    (2)因子分析：表2旋转后的因子载荷矩阵是因子F[，1]、F[，2]与ZX[，1]、ZX[，2]…X[，12]的相关系数，它表明每个因子包含原始指标信息量的比重。由表3可见，第一个因子F[，1]在学龄儿童入学率X[，2]、人口自然增长率X[，6]、科技活动人员数X[，8]、诊疗人次X[，9]、群众体育达标人数X[，11]和粗文盲率X[，12]上具有绝对值较大的载荷系数，这些指标反映了我国在自90年代开始的在卫生、计划生育、基础教育和科技普及等方面做出的努力已经取得一定的回报，尤其是在学龄儿童入学率和全民健身上取得了较好的收效。这表明第一个因子F[，1]反映的是我国人口素质在政策影响下的综合因素。
    第二个因子F[，2]在平均每万人口中大学生数X[，1]、婴儿死亡率X[，3]、平均每万人口中中学生数X[，4]、婴儿出生时预期寿命X[，5]、城镇化率X[，7]和入院人数X[，10]上具有绝对值较大的载荷系数，其中入院人数X[，10]和平均每万人口中大学生数X[，1]在F[，2]中的载荷相对更大，分别为0.973和0.900，这是个体的身体素质和文化素质的重要表现。在考虑F[，2]中的其他因素，本文认为F[，2]因子反映的是人口素质的单个个体因素。
    (3)标准化处理：利用相关系数矩阵中的数据，除以主成分相对应的特征值开平方根以后，便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。根据这个系数给出如下的线性组合，即主成分表达式：(ZX[，i]是X[，i]在去量纲后的标准化变量)：
    
    
    利用各主成分构造综合评价模型，在各主成分分析的基础上，选择主成分所对应的特征值λ占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重，再将F[，1]和F[，2]代入到F中，即可得到主成分综合模型：
    
    从综合模型中可以知道，平均每万人口中大学生数ZX[，1]、学龄儿童入学率ZX[，2]、平均每万人口中中学生数ZX[，4]、婴儿出生时预期寿命 ZX[，5]、城镇人口比重ZX[，7]、科技活动人员数ZX[，8]、入院人数ZX[，10]和群众体育达标人数ZX[，11]对人口素质的发展具有促进作用，其中影响作用相对较大的是平均每万人口中中学生数ZX[，1]、城镇人口比重ZX[，7]，影响程度都接近0.3。而阻碍人口素质提高的因素主要是婴儿死亡率ZX[，3]、人口自然增长率ZX[，6]、诊疗人次ZX[，9]和粗文盲率ZX[，12]，其中，抑制程度较大的是人口自然增长率 ZX[，6]和粗文盲率ZX[，12]，抑制程度分别达到了0.294和0.289。