【 – 字数作文】
篇一:《设计报告-人口平均寿命》
课程设计(综合实验)报告
( 2007–2008年度第二学期)
名 称： 计量经济学课程设计 题 目： 院 系： 工商管理学院 班 级： 学 号： 学生姓名： 指导教师： 马昕 设计周数： 两周
成 绩：
日期：2008年6月26
日
一、课程设计(综合实验)的目的与要求
1.要求学生独立完成一个实证分析的完整过程，得到计量分析的实践训练。
2.培养学生获取信息和综合处理信息的能力、建立模型的能力、文字和语言表达的能力。
二、设计（实验）正文
1. 选题：随着经济和社会的不断发展，人们的寿命总体上有很大的提高，人们也越来越关心自己的
寿命，长寿已经不再是神话了。就我国而言，在2000年人口普查中得出的数据表明我国人口平均预期寿命为71.40，比1990年的数据68.55有所提高。然而，在查看了2000年各地区人口平均寿命的截面数据后，发现不同地区仍然存在着较大差异，是什么原因导致了这种差异？因而这个话题吸引了我，于是便开始了我国人口平均寿命预期模型。
2. 文献综述：曾毅教授著的“健康长寿影响因素的分析”一书中，运用系统的分析方法，指出了寿
命的影响因素，可以总结为：受教育程度、经济、医疗保障等社会经济状况，以及个人的饮食、烟酒和生活方式。文献2“人口平均寿命影响因素分析”所提供的类似因素为我的建模提供了依据，再加上中国统计年鉴上的数据支持，使我感到此模型的可进行性。由于考察的是各地区总体的预期寿命，所以那些个人的因素不好放入模型中，因而，我只考虑社会经济状况的一些相关因素。
3. 模型设定：起初我设想建立一个线性模型，模型如下：
lifespan01avegdp2eduexpense3hygieninst4polluratiou.其中
lifespan表示人口的平均预期寿命（单位：岁），avegdp表示人均GDP（单位：元），eduexpense表示教育支出（单位：万元），hygieninst表示卫生机构数量（单位：个），polluratio表示单位面积污染比（其大小为：年环境污染量/该地区面积，而且，由于在水污染上的统计可能受地区地理位置的影响如上游和下游，下游的水污染较上游会更严重，所以这里主要考虑大气污染）（单位：亿立方米/万平方千米），u表示随机误差项。选择以上的解释变量，重要是处于各地区总体的考虑，如人均GDP的选取，人均GDP越高的地区，居民总体较为富有，更有能力去看病；教育支出越高，人们的知识越多，也就越懂得看病，而不像传统的想法小病不用治；卫生机构的数量越多，人们越有机会看病；环境因素也有影响，环境质量好应该有助于寿命提高。但是，当我观察了自变量与应变量的散点图（见附录二）之后，我发现自变量与应变量之间的关系并非呈线性关系，而是接近于对数模型，于是我便重新设计了对数模型，模型如下：
lnlifaspan01lnavegdp2lneduexpense3lnhygieninst4lnpolluratiou。4. 数据收集：根据2000年的中国统计年鉴的有关截面数据（具体见附表），数据包括了2000年各地
区31个省市的截面数据。并利用Eviews对数据进行初步分析。在Eviews中，建立“group”对象，绘出散点图，见附录二，在第四个散点图中，发现了一个差异较大的点，于是将此点过滤掉。
5. 参数估计：利用Eviews对模型进行参数估计。估计的结果为
lnlifespan3.845890.03771lnavegdp0.00269lneduexpense0.00491lnhygieninst0.01460lnp
Std.Error 0.09471 0.01234 0.01316 0.01218 0.00404
R20.79510 Fstatistic24.25253
6. 模型检验：发现两个解释变量系数t检验均不显著，而F检验显著，R不是很高，与我们常规不
符，lneduexpense前的系数是负数。于是推测模型有多重共线性，也可能有无关变量，甚至有异方差，由于是截面数据，序列相关性存在较小，经检验无序列相关性，也无异方差。于是，模型可能存在多重共线性，也可能有无关变量使方差变大，系数不显著。
7. 模型修正：做各解释变量之间的辅助回归，见附录三，计算各方差膨胀倍数VIF,发现
VIF(lneduexpense)接近为7.7，其它变量的VIF不大，由此可以判断模型中出现了多重共线性，由于使用的是截面数据，不能用差分法，因而最好剔除变量lneduexpense，变量相关性表来看，lneduexpense与应变量lnlifespan的相关系数只有0.557，不是很高，对应变量的影响不大。剔除变量lneduexpense后作新的回归，见附录三，结果如下：
2
lnlifespan3.845070.03607lnavegdp0.00269lnhygieninst0.01431lnpolluratio
Std.Error 0.09253 0.00919 0.00540 0.00372
R20.79476 Fstatistic33.5598 0
发现变量lnhygieninst前的系数仍不显著，在察看附录三种的散点图和相关系数表，lnhygieninst与lnlifespan的相关性太小，可认为是无关变量，在模型中应删除。于是作新回归，见附录三，结果如下： lnlifesp ta3n.876430.03498lnavegdp0.01481lnpolluraStd.Error 0.06684 0.008803 0.00353
R20.79280 Fstatistic51.6541 9 模型中各系数均显著，F统计量显著，因而，这
便是最终的模型。再进行异方差检验发现无异方差，也无序列相关。
8. 模型解释：从最终的模型来看，影响我国人口寿命的因素主要是人均GDP和和环境情况，人均GDP的增加意味着人们生活水平的提高，而且人们也更有能力支付医疗费用；对于在最终模型中环境污染类指标，其前的系数为正，无我们常规期望并不相符。我想可能的原因有两点：第一，现在的许多发达城市，经济比较好，这种好的经济是有以前还未提倡可持续发展是以牺牲环境为代价换来的，这就意味着环境污染较严重地区，其以前积累的财富很多，地区居民很富裕，因而他们不仅在饮食健康上有很大提高，而且也越有看病的经济基础，。第二，从生物学角度，人的适用性会随着环境的变化而变化，污染严重地区，人们的抗病能力增强了，因而，会出现正的系数。当然，如果要真正地弄明白其中的原因，最好是用1990年和2000年数据的差分模型，但苦于无法找全1990年的数据，所以，才有以上推测。对于在模型中被剔除的变量：对于卫生机构数而言，它对我国人口的平均寿命影响不大，原因就出在，传统的百姓观念是：医疗费用太高，小病不用就医自己会好的，这就导致了卫生机构在百姓中不是那么流行。对于教育支出而言，由于出现了共线性，其实，一个地区越发达，其教育上的支出就越多，人均GDP高的地区，对教育重视程度高，因为它们有支出
的经济基础。
三、课程设计（综合实验）总结或结论
1.结论：由上述模型可以得出，目前影响中国人口平均寿命的因素主要是人均GDP和环境指标。从最终模型来看，在污染水平不变的情况下，人均GDP每增加一个百分点，寿命平均增加0.035个百分点，在人均GDP不变的情况下，污染每增加一个百分点，寿命平均增加0.0148个百分点。
2.建议：尽管从模型中看，污染似乎与人均寿命呈正相关，但是这毕竟是有限度的，当污染达到一定程度时，会对人均寿命产生负的影响，因而在追求GDP的增长的同时也要考虑到环境污染，坚持可持续发展之路，政府应加大教育支出的力度，提高人们的总体文化水平，提高人们的卫生保健意识，在医疗上加大支出，使医疗费用显著降下来是很有必要的，使国家朝着社会主义和谐社会的目标而奋斗，才能最终地实现国家的富裕和人口寿命的提高。
四、参考文献
[1] 曾毅，健康长寿影响因素分析，北京大学出版社 第一版 2004.5.1
[2] 陈崇帼; 周天枢; 陈桂冬;人口平均寿命影响因素分析 数理医药学杂志 1997年10卷一期，p17-18 [3] 中国统计年鉴
附录（设计流程图、程序、表格、数据等） 附录一：1.
预期寿
地 区
命 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建
76.1 74.91 72.54 71.65 69.87 73.34 73.1 72.37 78.14 73.91 74.7 71.85 72.55
人均国内生产总值（元） 22460 17993 7663 5137 5872 11226 6847 8562 34547 11773 13461 4867 11601
教育支出(万元) 2503068 685500 1559084 794624 580862 1463315 902942 1175133 2008865 2905677 2200450 1129954 1225754
卫生机构合计(个) 6176 2983 20663 13736 7852 12564 5544 8038 5136 12813 17034 6705 9807
单位面积污染比(亿立方米/万平方千
米)
1971.289 1506.979 518.8421 424.2843 40.30431 646.4702 164.4610 95.28634 9126.229 899.2392 637.8558 280.9889 233.1410{平均寿命年龄数据报告}.
江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 贵 州 云 南 西 藏 陕 西 甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆 68.95 73.92 71.54 71.08 70.66 73.27 71.29 72.92 71.73 71.2 65.96 65.49 64.37 70.07 67.47 66.03 70.17 67.41 4851 9555 5444 7188 5639 12885 4319 6894 5157 4784 2662 4637 4559 4549 3838 5087 4839 7470 752777 2462776 1709181 1706416 1523037 3609721 934718 223093 698721 1619988 528487 976175 81550 1014584 535287 128178 148649 702243 8048 17118 10764 11065 24678 13499 13707 2689 9375 33351 8992 13356 1237 10737 7191 1847 1361 6705 132.6942 791.8726 445.2695 305.2179 168.0178 470.1723 194.5433 127.7259 231.1635 98.67647 220.2528 69.77157 0.12211 115.7101 69.14349 8.416528 217.6205 11.70802
注:上表出自中国统计局有关数据。
附录二：起初模型散点图
篇二:《企业平均寿命数据考证》
企业平均寿命数据考证
今天，即2016年2月12日，微信订阅号陆家嘴金融圈刊发了一篇文章《日本人看中国制造》，标明来源为日本窗、日本微商会。文章第一部分标题为“日本人眼中的中国企业：死得太快了！”具体文字是这样描述的：
“首先，你必须知道一个基本事实：中国中小企业的平均寿命仅2.5年，中国集团企业的平均寿命仅7-8年，与欧美企业平均寿命40年、日本企业平均寿命58年相比，简直就是天壤之别。 “日本调查公司东京商工研究机构数据显示，全日本超过150年历史的企业竟达21666家之多，而在明年将又有4850家将满150岁生日，后年大后年大大后年将又会有7568家满150岁生日……
“而在中国，最古老的企业是成立于1538年的六必居，之后是1663年的剪刀老字号张小泉，再加上陈李济、广州同仁堂药业以及王老吉三家企业，中国现存的超过150年历史的老店仅此5家。经过计划经济时期的变异，其字号的传承性其实已大打折扣。”
这段时间，关于企业平均寿命的数据，看到过几次了，尽管具体数据不一，但大致意思是说中国企业都短命，比不上欧美，更比上日本的企业长寿。中国企业平均寿命低于欧美和日本，这是毋庸置疑的，但是这种比法，却让人难以信服。我有个主张，对于外部的数据，如果只是看看，也就是看看了；如果你要应用，那就要对数据进行检核，出处，真实性、准确性，逻辑，时效，这些，都落实之后，方可使用，否则，外部数据就会影响你自身的东西。所以，我们应对这些数据进行一些考证。
一、关于数据的出处
微信里文章，很少有标明数据来源的，这失于严谨，需要微信管理者加强管理。
（一）中国企业平均寿命的数据
很多人常用的数据，对象指向“中国中小企业”“集团企业”，中国中小企业平均寿命有2.5年、2.9年、3.7年3种说法，集团企业只有一种——7-8年。
网络查找，发现：
1、关于2.5年
一说出自CHINA HRKEY《中国中小企业人力资源管理白皮书》，发布于2012年9月前后。CHINA HRKEY是中国领先的人力资源门户网站，为人力资源管理者
提供资讯报道，人力资源知识，管理工具，打造专业人力资源信息研究服务平台。为人力资源业界人士提供一站式综合服务。
另有一说，出自普华永道会计师事务所。深圳新闻网2014年12月2日报道，据普华永道会计师事务所的统计，中国中小企业的平均寿命仅为2.5年，集团企业的平均寿命仅为7-8年。
两种出处，第一种比较可信。
2、关于2.9年
出自《中国民营企业发展报告》。2005年6月30日上午，由中华全国工商联合会编写的第一部《中国民营企业发展报告》蓝皮书正式面世。该报告称民营企业的平均寿命只有2.9年。
3、关于3.7年
2014年9月19日中国财经网刊发一篇来源于《福州晚报》 的文章《统计称中国小微企业寿命不到3年》。文章称，有统计数据表明，欧洲、日本中小企业的平均寿命为12.5年，美国竞争相对激烈，中小企业的平均寿命也达8.2年。而在中国，中小企业平均寿命只有3.7年，其中小微企业还不到3年。尽管企业无论大小，生生死死都很正常，但企业活得长久还是更让人期待，这也是发达国家的经验。 这篇报道中的3.7年，从何而来，无从查找。
4、没有引用的数据——6.09年
除了上述三个数据外，还有一个数据——6.09年，未见引用，但本人认为更经得住检验。
2013年6月，国家工商总局企业注册局、信息中心发布《全国内资企业生存时间分析报告》。该报告可以被认为是国家机关对企业生存问题尤其是中小企业生存问题的正式回应。
报告定义了企业寿命：本文企业“生存时间”主要指企业从在工商部门注册成立到被工商部门吊销营业执照或企业在工商部门办理完毕注销手续，退出市场经营之间的存续时间，即企业寿命；同时亦指企业在工商部门注册成立至统计时点的存续时间，即企业年龄。
我认为，绝大数人应该是在后者意义上使用企业寿命，但企业注册局使用了前者来计算企业寿命，这也导致了其报告中所谓的企业寿命不是完整的全部企业的企业寿命。
报告综合分析 2000 年以来全国新设企业、注吊销企业生存时间等数据，我国企业生存时间呈以下主要特点：
1.近五成企业年龄在五年以下。截至 2012 年底，我国实有企业1322.54 万户。其中，存续时间 5 年以下的企业 652.77 万户，占企业总量的 49.4%。
2.企业成立后 3-7 年为退出市场高发期，即企业生存时间的“瓶颈期”。 2000 年以来新设立企业退出市场的概率呈倒“Ｕ”型分布，即前高后低、前快
后慢态势。企业成立后的 3～7 年死亡率较高，随后渐趋平缓，为企业生存的“瓶颈期”。
3.近五年退出市场的企业平均寿命为 6.09 年，寿命在 5 年以内的接近六成。从 2008 年初至 2012 年底，五年内全国累计退出市场的企业共 394.22 万户，平均寿命为 6.09 年。
4.不同行业呈现类型化特征。综合分析 2012 年企业出生率、死亡率在矩阵中的分布，其分散、聚合状况反映出不同行业成长呈现一定类型化特征。
5.多数地区生存危险期为第 3 年。中部地区、西部地区和东部地区企业寿命众数为 3 年。即企业成立后第 3 年死亡数量最多，死亡率达到最高。{平均寿命年龄数据报告}.
6.企业规模越大，存活率越高。企业存活率与注册规模呈正比的态势。大规模企业比小规模企业生存曲线较为平稳。
报告同时介绍了国外的相关调查研究。美国《财富》杂志的统计数据显示,美国62%的企业寿命不超过5年,只有 2%的企业能存活 50 年。日本《日经实业》的调查显示，日本企业平均寿命为 30 年；《日本百强企业》一书记录了日本百年间的企业变迁史，在百年中，始终列入百强的企业只有一家。贝塔斯曼
（Bartelsman）等人通过对 10 个经合组织（OECD） 国家的数据分析发现，20%-40% 的企业在最初两年之内就会退出市场，40%-50% 的企业可生存 7 年以上。通常来说，在一个给定的市场，在 1 年之内大约有 5%-10% 的企业离开市场。总的来看，我国企业的生存规律与这些国家相近，但企业存活率要高于发达国家，这与发达国家的企业准入门槛相对较低有关。
研究显示，规模越大的企业平均寿命越长。在美国世界 500强企业平均寿命 40-42 年,1000 强平均寿命 30 年,而中小企业平均寿命不到 7 年,大企业平均寿命不足 40 年;一般的跨国公司平均寿命 10-12 年。在欧洲，只有 65%的中小企业能够存活３年以上，而存活 5 年以上的中小企业只有 50%。我国企业表现出了同样的特征。
2008-2012 年五年内退出企业不同行业平均寿命分布表
上述关于中国企业平均寿命的数据，本人认为，国家工商行政管理总局的更为科学、专业，更为全面。CHINA HRKEY《中国中小企业人力资源管理白皮书》、中华全国工商联合会编写的《中国民营企业发展报告》，或着眼于中小企业、民营企业，或因为时间较早，做研究对比尚可，但难以反映当前的状况。当然，对于官方的数据，人们总喜欢予以质疑，打个折扣。这都可以。经济、管理数据，不同于科学技术数据，本来就是个参照物。
（二）日本企业寿命超过150年的企业数量
关于这个数据，仅查到一个相关的出处——新浪财经日本站站长蔡成平。
蔡成平，男，汉族，现任亚太政经调研中心理事长、新浪财经驻日特约记者、海内外多家媒体特约记者和特约撰稿人。 生于齐鲁，长于沂河蒙山间。2010年，作为唯一的外国人进入日本政经摇篮——松下政经塾研修。曾专访日本首相鸠山由纪夫、日本“改革沙皇”竹中平藏、国会议员河野太郎、中日关系专家天儿慧等日本政商要人。现运营亚太政经调研机构，并为多家海内外媒体撰文。
蔡成平在新浪和其博客中发表了关于日本长寿企业的文章。主要有《多到惊人的日本“百年企业”》、《日企长寿源自坚守本业》、《八成日本百年企业始于明治》、《日本百年企业如何培养接班人》。在这些文章中，较为详细的提到了为其他人所引用的日本长寿企业的数据。文章指出，东京商工调查的数据（213万户）显示，创业史超过百年的日企多达21666家，而1975年后才建立的公司仅620家。而日本仅中小企业就多达460万家，因此日本百年企业的实际数量远多于东京商工的统计数据。日本研究长寿企业的专家认为，日本百年企业的实际数量恐怕超过10万家。而在这些百年企业中，创建于明治维新之后的企业多达17212家，比例高达82.8%。
其他人的数据，大抵出于上述文章。但是，有一点是需要说明的，蔡成平对日本长寿企业的介绍是全面、客观、善意的，而一些引用者则不是这样的，从中看到的，仅仅是批评、指责。
二、关于数据的计算
国家工商行政管理总局企业注册局、信息中心关于6.09年企业平均寿命是这么计算得来的:
Ly1y2 n1limi= 1i
L——某期间退出市场企业平均寿命
y1-y2——从某年到某年的期间，国家工商总局报告数据是2008-2012年间
mi——该期间某行业退出市场企业数量
li——该