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以追蹤資料模型探討高齡少子化社會與自殺死亡之關聯性 = On the r...

曾千瑜

以追蹤資料模型探討高齡少子化社會與自殺死亡之關聯性 = On the relationship between aging population together with low fertility and suicide : the panel data model approach

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	On the relationship between aging population together with low fertility and suicide
副題名:	the panel data model approach
作者:	曾千瑜,
其他作者:	林玉惠,
出版地:	[南投縣]
出版者:	南開科技大學福祉科技與服務管理所;
出版年:	民102[2013]
面頁冊數:	131葉 : 圖,表 ; 31公分+1張光碟
標題:	自殺死亡率
標題:	Suicide mortality
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/48581759634791774518
附註:	指導教授: 林玉惠
附註:	參考書目: 葉125-131
摘要註:	目的：自殺死亡率自 1997 年起連續13 年為國人十大死因之一，而台灣社會在此時期亦面臨人口急速老化的挑戰。因此，本研究的主要目的在於探討影響自殺死亡率的相關因子，特別是高齡化社會對於自殺死亡率的影響。方法：不同於過去探討影響自殺死亡率的研究，本研究使用追蹤資料時間數列模型，探討臺灣1983 年-2010 年各縣市之家庭、社會及經濟因素與自殺死亡率的長期關係，並以Granger 因果關係檢定變數間時間點上的領先落後關係。結果：我們的實證結果顯示：（1）在家庭因素方面：粗出生率對所有自殺死亡率的影響皆未達統計上的顯著水準，而粗離婚率與所有自殺死亡率皆呈現顯著的正向關係。（2）在社會因素方面：老化指數與所有自殺死亡率皆呈現顯著的正向關係；人口密度與所有自殺死亡亦具有顯著的正向關聯。勞動參與率與兩性、男性皆呈現顯著的負向關係，女性勞動參與率與女性自殺死亡率呈現負向關係，但未達統計的顯著水準（3）在經濟因素方面：家庭所得與所有自殺死亡具有顯著的負向關聯；失業率與所有自殺死亡顯現正向顯著關聯。實證結果確立了高齡化社會對自殺死亡率的關聯性。結論：政府相關單位應鼓勵國人結婚與生育以延緩人口老化，並增加國民經濟，藉以降低自殺死亡的風險。

以追蹤資料模型探討高齡少子化社會與自殺死亡之關聯性 = On the relationship between aging population together with low fertility and suicide : the panel data model approach
曾, 千瑜

以追蹤資料模型探討高齡少子化社會與自殺死亡之關聯性 = On the relationship between aging population together with low fertility and suicide : the panel data model approach / 曾千瑜 - [南投縣] : 南開科技大學福祉科技與服務管理所, 民102[2013]. - 131葉 ; 圖,表 ; 31公分.
指導教授: 林玉惠參考書目: 葉125-131.
自殺死亡率Suicide mortality

林, 玉惠

以追蹤資料模型探討高齡少子化社會與自殺死亡之關聯性 = On the relationship between aging population together with low fertility and suicide : the panel data model approach
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300 $a 指導教授: 林玉惠
300 $a 參考書目: 葉125-131
328 $a 碩士論文--南開科技大學福祉科技與服務管理所
330 $a 目的：自殺死亡率自 1997 年起連續13 年為國人十大死因之一，而台灣社會在此時期亦面臨人口急速老化的挑戰。因此，本研究的主要目的在於探討影響自殺死亡率的相關因子，特別是高齡化社會對於自殺死亡率的影響。方法：不同於過去探討影響自殺死亡率的研究，本研究使用追蹤資料時間數列模型，探討臺灣1983 年-2010 年各縣市之家庭、社會及經濟因素與自殺死亡率的長期關係，並以Granger 因果關係檢定變數間時間點上的領先落後關係。結果：我們的實證結果顯示：（1）在家庭因素方面：粗出生率對所有自殺死亡率的影響皆未達統計上的顯著水準，而粗離婚率與所有自殺死亡率皆呈現顯著的正向關係。（2）在社會因素方面：老化指數與所有自殺死亡率皆呈現顯著的正向關係；人口密度與所有自殺死亡亦具有顯著的正向關聯。勞動參與率與兩性、男性皆呈現顯著的負向關係，女性勞動參與率與女性自殺死亡率呈現負向關係，但未達統計的顯著水準（3）在經濟因素方面：家庭所得與所有自殺死亡具有顯著的負向關聯；失業率與所有自殺死亡顯現正向顯著關聯。實證結果確立了高齡化社會對自殺死亡率的關聯性。結論：政府相關單位應鼓勵國人結婚與生育以延緩人口老化，並增加國民經濟，藉以降低自殺死亡的風險。 $u Objectives: Suicide is one of the ten leading causes of mortality in Taiwan for 13 consecutive years since 1997, when Taiwan society facing the unprecedented pressure and challenge from serious aging population. Therefore, the purpose of this study is to investigate factors influencing suicide mortality. In particular, the impact of aging population is the greatest interest in this study.Methods: Different from previous studies, this study utilized the panel time series model to investigate the long-run relationship among family, societal factor, economic factor, and suicide mortality using data across from 22 administration units over the period from 1983 to 2010 in Taiwan, and the Granger causality test was applied to test the lead and lag of these factors and suicide mortality.Results: Our empirical results showed that (1) in case of the family aspect, crude birth rate does not generate any statistically significant impacts on suicide mortalities (male, female, and both), but the crude divorce rate impacts suicide mortalities (male, female, and both) positively; (2) in case of the societal aspect, there exists a positive relationship between aging index (population density) and suicide mortalities (male, female, and both). The labor force participation rate have a negative impact on suicide, but not statistically significant for female; in case of the economic aspect, household income (unemployment rate) impact suicide mortalities (male, female, and both) significantly and positively (negatively). These results suggested an association between aging population and suicide.
510 1 $a On the relationship between aging population together with low fertility and suicide $e the panel data model approach $z eng
610 # 0 $a 自殺死亡率 $a 追蹤資料模型 $a 高齡少子化社會
610 # 1 $a Suicide mortality $a Panel time series model $a Aging population
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