东北三省人口变化规律及影响因素统计分析

滕 飞，权艳莹，王红宇

新中国成立以来，中国人口政策随着各个时期不断变化.从新中国成立之初的5.4亿人到2019年末的14亿人，人口变化情况始终是我国关注的重点问题.

当前东北地区社会生活与发展所遇到的诸多问题，都直接或间接地与人口问题相联系.探究东北三省人口问题及其影响因素尤为重要，深刻认识人口问题，才能有效地改变东北三省面临的严峻形势.

目前人口问题备受国内外学者的关注，对于此方面的研究种类繁多，提出的观点也不尽相同.

大多数学者认为，人口变化与经济发展高度相关［1−3]，通过分析人口变化、人口老龄化与人均GDP之间的相关性，进行统计检验.谢天怡，邹大伟等人，通过构建灰色预测模型和人口结构模型，分析城乡人口比和人均GDP以及粮食产量、人口出生率、死亡率对人口的影响［4−5].其他学者从不同角度出发，探究影响人口变化的因素.傅崇辉等人从自然灾害的角度分析人口变化，得出自然灾害程度与人口数量增长呈负相关［6]；姜全保等人将人口数量的变化情况归结为主要育龄妇女总量、育龄妇女年龄结构和生育率在不同时期的影响［7].国外学者JACLYN通过实验研究发现人口增长变化与收入不平等之间存在明显的正相关性［8]；LUPI等讨论人口增长变化和人口增长与气候变化之间的双向关系，气候变化影响死亡率，因此人口增长［9].

关于东北地区人口方面的研究.于婷婷等人从人口空间结构角度得出东北三省社会经济发展水平是人口密度变化的主要影响因素［10]；熊琳等人通过灰色关联分析法，得出东北三省人口结构与经济发展的时空耦合特征［11]；魏洪英通过建立相关模型研究得出人口流出对东北经济有一定的消极作用［12].但目前对于东北地区总体人口变化的研究相对较少，且数据时间跨度短并缺乏具体的模型，有待进一步探究.基于此，本文借鉴相关学者的研究经验，对建国以来东北三省人口变化进行统计研究，期望对东北三省的人口发展和政策实施提供理论借鉴和实践指导.

1 数据来源及处理

为研究影响东北三省人口数量的因素，截取1949—2019年各省总人口数据，同时截取各省相应年度的人均地区生产总值、出生率、死亡率、迁移率等数据，将其作为自变量，分析各变量对人口数量的影响.文中所有数据均来源于《中国人口统计年鉴》《中国统计年鉴》、中国国家统计局官网.其中部分吉林省数据来源于《吉林统计年鉴》，部分黑龙江省数据来源于《黑龙江统计年鉴》，部分辽宁省数据来源于《辽宁统计年鉴》.

影响我国人口变化的因素有很多，总结起来大致可以分为两类：经济和当年人口的变化.本文中，经济因素用各省人均地区生产总值表示，当年人口变化因素包括人口出生率、死亡率、迁移率.通过查找各省份各个时期统计年鉴，能够直接截取各省份人口总数、人均地区生产总值、人口出生率、人口死亡率，但发现迁移率数据并未全部公开，因此通过公式计算得到1949—2019年东北三省迁移率数据，与统计局公布的已有部分迁移率数据对比，公式计算得到的数据较为准确，可以使用.

2 模型选取

2.1 描述性分析

目前东北三省人口问题已成为国家人口问题的重点，极低的出生率、巨大的迁出率和严重的人口老龄化问题对东北的经济社会发展造成极为严重的影响.

为了研究建国以来东北三省人口变化情况，选取1949—2019年吉林省、黑龙江省和辽宁省各年人口总数，绘制折线图如图1所示.

图1 东北三省各省1949—2019年各年总人口折线图

从图1可以看出，受时代变化和社会发展等因素的影响，总体来说三者具有随时间延展的共同变化趋势，从建国初期到2008年末，东北三省各省人口总体呈增长趋势，即随时间增加，人口数量逐渐增加，且增速逐渐减缓，到2008年末达到峰值.从2009年开始，各省总人口有缓慢减少的趋势.造成此结果的原因，可能与人口死亡率增高，出生率降低有关.其中黑龙江省人口增长幅度较大，可能受地理位置或人口迁移的影响［13]，黑龙江省地处东北三省的最北方，建国初期人口较少，后因经济发展和持续迁移等因素，人口增长变化较为明显.为了客观描述东北三省人口变化，还应进一步观察出生率与死亡率的变化关系，考虑它们之间的差值自然增长率因素.

英国人口学家马尔萨斯［14]认为人口增长率是不变的，但任何地区的人口都不可能无限增长，这是由于人口的增长率并不是一个常数，而是变化的，所以考虑人口增长率的变化规律.应用各年各省自然增长率数据，绘制折线图，如图2所示.

图2 东北三省及全国人口自然增长率折线图

从图2比较分析，东北三省的人口自然增长率变化与全国的变化趋势大致相同，具有反复多变的特点.总体来看大致具有三个转折点.

第一个转折点出现在1960年前后，在转折点之前，人口自然增长率普遍呈下降趋势；在转折点之后，人口自然增长率突然暴增，在下一个转折点达到峰值.

第二个转折点出现在1964年前后，从此处之后，人口自然增长率逐步减小.同时，这也符合人口增长率的一般规律，当人口数量较少时，增长率较高，而当人口达到一定的规模时，增长率就会下降.

第三个转折点出现在1980—1988年，在此期间，人口自然增长率稍有增强回缓的趋势，在其相近年份区间内达到了一个小峰值.但从此之后，三个省份总体人口的自然增长率呈缓步下降的趋势.

根据推算数据，绘制东北三省各个年份的迁移率折线图如图3所示.

图3 东北三省人口迁移率折线图

从图3可以看出，各省份迁移率变化的大趋势是递减的，且逐渐向负方向变动，由于迁移率受数据正负的影响，可知，随着时间地递增，各省人口的迁移总趋势逐渐由正迁移向负迁移变化，即由迁入向迁出发展.在1981年后，三个省份的人口迁移率变化大致相同，但在1981年之前，由于各省政策与发展的不同，对迁移率的影响也不相同.吉林省在1960年出现了总体正向迁移的高峰，迁移率高达40%，但在其之后迁移率出现猛烈地降低，之后又回归平稳变化，大体逐年递减；黑龙江省在1954—1961年期间的迁移率变化曲折，但总体迁移率较高，在1960年同样出现峰值，高达50%以上，在1962年迁移率发生了急速降低，迁出比例达到20%，之后在1969—1972年上升，达到了区间小高峰，从1973年趋于稳定的递减趋势；辽宁省在1955—1963年期间的迁移率出现了大幅降低趋势的反复变化，之后从1963年起回归平稳的逐渐降低趋势.综合三个省份比较分析，从2011年开始，吉林省的迁移率一直是三个省份中最低的.

2.2 人口数量与各变量的相关性检验

陈明华等人认为影响人口的因素包括出生率、死亡率、文盲率、城市化率、人均地区生产总值等［15].由于东北人口结构与变化的特殊性，近年迁移趋势增长迅速，本文选用人均地区生产总值、出生率、死亡率和迁移率作为研究变量.根据已有数据作相关性分析，结果如表1所示.

表1 东北三省各省人口数量与各变量之间相关性

从表1可以看出，三个省份的人口数量与各个变量之间绝大多数都存在显著的相关性.但辽宁省总人口数量与其迁移率之间不存在明显相关关系.人口数量与人均地区生产总值之间存在正相关，与人口出生率、死亡率和迁移率之间均存在负相关.由此可以说明人均地区生产总值、出生率及死亡率对人口数量有影响，人口迁移率对其影响还需进一步探究.

根据Pearson相关分析结果，可以得出：对于吉林省和黑龙江省，人均地区生产总值、人口出生率、死亡率和迁移率是影响人口变化的因素；对于辽宁省，人均地区生产总值、人口出生率、死亡率是影响人口变化的因素，而人口迁移率与人口数量不存在显著相关性，所以应剔除迁移率对辽宁省人口总数量的影响.

2.3 参数估计

构建人口数量与人均地区生产总值、人口出生率、人口死亡率、人口迁移率之间的函数模型.考虑到这四个变量的数据差异，为了减弱模型异方差和自相关性，将所有变量取自然对数.但人口迁移率存在负数，比较数据来看，其数据变化差值不大，所以对其不取对数.处理后的模型为：

其中：x1，x2，x3，x4分别代表人均地区生产总值、人口出生率、人口死亡率、人口迁移率；β0，β1，β2，β3，β4代表各变量的系数；ε是随机干扰项.

对于上述模型，进行多元线性回归分析.为了减弱多重共线性对模型的影响，采用逐步回归方法.针对吉林省的数据，如表2所示.

表2 吉林省回归系数表

从表2可以看出，吉林省人口数量与各变量之间的回归方程为：

lnx1对lny有正方向的影响，lnx2和lnx3对lny有负方向的影响.表中lnx4的非标准化系数为0.000，标准化系数为0.012，表明迁移率对模型影响不显著，故在回归方程中剔除了x4这个变量.其标准化回归方程为：

在其他变量不发生改变的情况下，人均地区生产总值的对数变化每增加1时，人口数量的对数随之增加0.375；出生率的对数每减少1时，人口数量的对数增加0.111；死亡率的对数每减少1时，人口数量的对数增加0.573；迁移率每增加1时，人口数量的对数增加0.012.所以迁移率对人口数量的影响是微乎其微的，故在回归方程中剔除迁移率是正确的.

用黑龙江省数据拟合模型，如表3所示.

表3 黑龙江省回归系数表

从表3可以看出，黑龙江省人口数量与各变量之间的回归方程为：

此模型逐步回归时直接排除了lnx2和lnx4，说明在黑龙江省人口模型中，人口出生率和迁移率的影响并不显著.lnx1对lny有正方向的影响，lnx3对lny有负方向的影响，其标准化方程为：

在人口死亡率不发生改变的情况下，人均地区生产总值的对数每增加1时，人口数量的对数也随之增加0.547；在人均地区生产总值不发生改变的情况下，死亡率的对数每减少1时，人口数量的对数增加0.619.死亡率对此模型的影响更大些.

用辽宁省的数据拟合，如表4所示.

表4 辽宁省回归系数表

根据表4，列出回归方程为：

lnx1对lny有正方向的影响，lnx2和lnx3对lny有负方向的影响.其标准化回归方程为：

在其他因素不发生改变的情况下，人均地区生产总值的对数每增加1时，人口数量的对数随之增加0.302；出生率的对数每减少1时，人口数量的对数增加0.48；死亡率的对数每减少1时，人口数量的对数增加0.352.

2.4 参数估计的检验

为确保模型使用效果，更加准确描述东北三省人口数量变化的影响因素，对模型进行一系列检验.

（1）拟合优度检验.用拟合优度检验方法检验回归方程对观测值的拟合程度，计算模型决定系数：

R2的取值在[0,1]这个区间内，且其值约接近1，代表模型拟合效果越好；相反，其值越接近0，代表模型拟合效果越差.一般地，R2等于0.7以上我们就可以对模型给予肯定的态度.东北三省各省模型拟合情况如表5所示.

表5 东北三省各省模型拟合情况表

从表5可以看出，吉林省、黑龙江省以及辽宁省模型的决定系数R2和在0.9左右，均大于0.7，模型有较好的拟合效果.这三个省份的回归方程均能解释本省90%以上的数据.

（2）模型的显著性检验.对模型整体进行检验，就是要看各变量lnx1，lnx2，lnx3，lnx4从整体上对因变量lny是否有明显的影响.原假设为：

若H0被拒绝，则说明因变量lny与各变量之间的线性回归模型合适.用F统计量对H0进行检验：

当原假设成立时，F遵从自由度为(p,n−p−1)的F分布.再根据显著性水平α，查询F分布表，得到临界值Fα(p,n−p−1).F对应的p值是F＞Fα的概率，根据p值进行检验：当p＜α时，拒绝原假设；当p＞α时，则不能拒绝原假设.通过计算方差分析结果如表6所示.

表6 东北三省各省模型方差分析表

从表6可以看出，Sig即为显著性p值，各个省份的p=0.000，则可以说明回归方程十分显著.故可以认为有99.9%以上的概率，各个模型的全体自变量对因变量lny产生显著线性影响.

2.5 回归系数的显著性检验

为确保模型中每个回归系数对lny的影响都显著，需要对各个自变量进行显著性检验.原假设为：

若H0被拒绝，则说明xi显著：反之，若H0被接受，则说明xi不显著.用t统计量及其p值对模型的各个变量进行检验.根据

构造t统计量

其中回归标准差为：

当t值对应的p＞α时，接受原假设；当p＜α时，拒绝原假设.计算t统计量及相对应的p值如表7所示.

表7 东北三省各省模型t检验表

从表7可以看出，在取显著性水平α=0.05的情况下，对于所有变量t统计量所对应的p值，均小于0.05，则全部拒绝原假设.通过对各个变量的t检验，可以说明三个模型中的各变量对各自模型的因变量lny均产生显著影响.

2.6 模型分析

为综合判断各个因素对人口总数的影响，对比分析三个省份的回归模型.

吉林省：

黑龙江省：

辽宁省：

三个省份的回归系数如表8所示.

表8 东北三省各省回归系数对比表

从表8可以看出，三个省份的人口模型，lnx1系数最高的是黑龙江省，人均地区生产总值对黑龙江省的影响是最大的，其次是吉林省；lnx2系数表现出较大趋势的是辽宁省，说明人口出生率对辽宁省的影响是较大的，在含人口出生率的模型中，即吉林省与辽宁省人口模型，出生率对人口均有着反方向的影响；lnx3系数在各个模型中均占了较大的比重，人口死亡率对模型的影响较大.吉林省、黑龙江省、辽宁省所对应的系数值分别为：−0.557、−0.737、−0.316，表示在其他情况不变的前提下，死亡率对数值减少1时，人口数量对数值分别随之增加0.557、0.737、0.316.lnx4即人口迁移率在此模型中的影响不是很显著，说明迁移率对人口数量的影响并不是最为重要的.

综合来看，前三个变量即人均地区生产总值、人口出生率和人口死亡率对人口数量都有一定程度上的影响，但对于黑龙江省，人口出生率对总体几乎没有影响.lnx3即死亡率对人口数量的影响是最大的，lnx4即迁移率对人口数量几乎没有影响.

3 结论与建议

3.1 结论

本文以东北三省人口数量变化为研究对象，探究人均地区生产总值、人口出生率、死亡率、迁移率对其发展的影响，展开了对吉林省、黑龙江省、辽宁省三个省份人口数量与各影响变量间的统计研究，具体结论如下：

第一，通过总体描述性分析，可以看出：从人口总数来看，建国以来东北三省人口数量均呈增长趋势，即随时间地增加，人口数量逐渐增加，且增速逐渐减缓，到2008年出现峰值，从2009年之后人口数量有缓慢递减趋势，人口负增长问题愈发严重；从自然增长率来看，人口增长速度在1960年和1964年由于政策的原因出现大幅降低和增加之后，均趋于稳定的逐年递减趋势；从人口的迁移率来看，受政策和经济发展等因素的影响，建国以来到1969年前后，东北三省人口迁移率在0上下浮动，即总体迁入和迁出不定，但从1969年之后，三个省份的迁移率值逐渐减小，几乎均为负值.人口流失俨然成为地区发展的重大问题.

第二，从各变量的相关分析和回归分析可以看出，三个省份的人均地区生产总值、人口出生率和死亡率对人口数量的影响十分显著，吉林省和黑龙江省的迁移率对人口数量也有影响，但对辽宁省相关分析的结果显示，二者不存在显著的相关性.故可以得出，人均地区生产总值、出生率、死亡率是影响人口数量的因素，迁移率对人口数量的影响较小.通过对模型的系数分析，人均地区生产总值和死亡率对人口数量的影响十分大，出生率对人口数量的影响比较明显，但在研究其影响时，需要具体问题具体分析，并不是在所有人口模型中都适用，迁移率对人口数量的影响并不显著.

3.2 建议

第一，随着时代与科技的进步，人民生活水平的提高，对教育的重视，使得培养子女的压力逐渐增大，不少年轻人选择丁克，造成目前东北地区的出生率大于死亡率现象，人口出现负增长趋势.虽然近几年已经放开二胎政策，但沉重的家庭负担依然限制着大部分东北人民.故建议国家应加大政策扶持力度，在经济上帮助东北地区.由本文分析，经济因素是人口数量的影响因素之一，所以应大力发展东北经济，避免人口出现严重的负增长问题.

第二，从东北地区生育政策出发，在计划生育时期，东北地区人民严格遵守计划生育政策.开放二胎时期，东北地区的出生率在政策开放的第二年和第三年有明显的增长变化.所以，从政策角度来说，在国家放开生育三胎政策的同时，建议加大对东北地区生育、养育、教育等配套设施的扶持力度.