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2015河北离婚率调查 篇一：离婚率 1 研究问题的调整 1.1 研究方向的调整 针对上次老师提出的问题，我们对研究方向进行了稍微的调整，首先我们先研究经济因素人均GDP对离婚率的影响，然后再加入非经济因素包括互联网普及率、高等教育普及率、文盲率、城镇化水平、性别比，探究综合因素对离婚率的共同影响，最后分析各地区间的差异 1.2 研究方法的调整 上次我们原本想用面板数据进行分析，因为我们从文献中发现：面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率。但老师给我们提出这是错误的，所以我们选择在对经济因素以及加入非经济因素之后对离婚率的影响时，采用时间序列回归分析的方法；而在分析各地区间的差异时采用横截面数据相关分析的方法，这样可以避免时间序列分析带来的多重共线性的困扰。 2 数据源的寻找 通过国家统计局我们找到了国家及各地区的国内（或地区）生产总值、年末总人口、互联网上网人数、城镇总人口数、离婚登记数、国内（或地区）生产总值指数。 以及抽样调查数据：抽样调查样本人口数、性别比、6岁及6岁以上大专及以上人口数、15岁及以上人口数、15岁及以上文盲人口数。 由于2010年的数据是缺失的，我们直接忽略掉。 国家数据如下表： 对于地区数据我们选用2013年的数据，如下表： 3数据的加工 我们通过对国家及地区数据进行加工得到我们需要的数据： “粗离婚率”是指在一定时期内（一般为年度）某地区离婚数与年平均人口之比，即： 粗离婚率 = 离婚登记数（对）/年末总人口(万人) 互联网普及率 = 互联网上网人数 /年末总人口(万人) 城镇化率 =城镇总人口数（万人）/年末总人口(万人) 高等教育普及率 = 6岁及6岁以上大专及以上人口数 /人口数 文盲率 = 15岁及以上文盲人口数 / 15岁及以上人口数 国家数据加工如下表： 地区数据加工如下表 4 数据与模型的匹配 1. 经济发展与离婚率的总体特征 图一 图二 从图一和图二可以看出，2002~2013年中国的经济发展和粗离婚率总体上呈同步上升趋势。 全国大部分省、市、自治区和直辖市的离婚率在十几年间呈现出上升趋势。北京、上海、重庆等经济相对发达的城市离婚率靠前，我们可以解释为这些经济相对较发达的城市文化更加多元，受到全国各地文化信仰、风俗习惯的综合影响 重庆市是受益于我国改革开放的重要城市，但从统计数据上来看，幅度都位列全国第一。十年间离婚率的上升百分比达到 527.42%。可见，所在地区的情况包括现代化水平等都可能对离婚率的地区差异产生重大影响。 黑龙江的离婚率偏高问题我们可以解释为东北地区曾深受沙俄文化的影响，汇集着不少欧美和东亚的侨民，也曾是某些背井离乡逃荒者的避难所，少数民族居民分布也相对较多（如辽宁占 1 6% ，吉林占 9%）。多国度、多民族的外来移民文化使该地区的生活方式、婚姻观念较开放、自由。东北人粗犷不羁的性格和豪饮的习惯也会给一些当事人的夫妻关系带来负面影响。 2.时间序列回归分析 以河北省2002至2013年数据为例进行相关分析 列 1 列 2 列 3 列 4 列 5 人均GDP 互联网普及率(%) 性别比 教育程度 文盲率 1 0.987278 1 0.614306 0.629286 1 0.42931 0.52446 0.497953 1 -0.97985 -0.97141 -0.66307 -0.44193 1 因为人均GDP与互联网普及率呈强相关故进行处理为复合变量 列 1 列 2 列 3 sqrt（人均GDP* 性别比 教育程度 互联网普及率） 1 0.497953 1 0.626212 0.485434 1 模型汇总 系数a 篇二：咱们河北人 《咱们河北人》，谁写的啊！太有才了，河北的看了都转啊！ 说有一天，东北人、广东人、河南人、上海人、北京人、浙江人和河北人共乘一架飞机，飞机升空后发现超重，需要一个人跳下去才能确保安全。谁该跳下去？广东人掏出一张支票：“哪位跳下去，这张支票就是他的了。”北京人慷慨陈词：“生命是能用钱买的吗？人固有一死，或重于泰山，或轻于鸿毛。不就一条命吗？我——”当众人敬佩地看着他的时候，北京人却话头一转：“我今天要和联合国秘书长特使谈论国际维和问题，事关全人类的大事，我不能死，只好把青史留名的机会留给诸位了。”上海人说：“我认为谁该跳下去，要由一个人在社会经济生活中的价值来决定。我的宝贵生命是为大上海的经济地位服务的，没有理由不珍惜！”河南人忽然泪流满面：“俺是农民，俺该跳下去，可俺家还有80岁老娘。”东北人不耐烦了，亮出拳头说：“整那么多废话干吗？谁的拳头