最近几年中,在疫情和育龄妇女减少的影响下,我国出生人数和出生率持续下降。截至2021年底,全国出生人口 1062万人,为近年来的新低,比2016年下降了 43.6%,出生率为7.52%。湖北省2020年出生人数从2019年的67.21万暴跌至48.32万,出生率也在近十年首次跌至10%以下,由去年的11.35%跌至8.28%,说明湖北省也存在人口问题,而目前关于湖北省出生率的研究相当少。随着经济水平的提高和现代社会的不断进步,人们的生活理念和行为习惯已经发生很大的转变,社会、经济和教育等方面的宏观因素对出生率的影响被国内外学者广泛讨论。此外,本文还将农业、林业和水资源作为湖北省出生率的可能影响因素来进行讨论。本文以湖北省出生率为研究对象,在自变量的选取上,方案的设计涉及社会、经济等多个方面,每一个大的方面还可以进一步细分,如:GDP、湖北省保险保费收入、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、全社会从业人数、财政收入、财政支出、普通高等学校招生数、城市建成区面积、农林牧渔业总产值、农作物总播种面积、水资源总量、林业用地面积以及总造林面积总计14个因素。对各影响因素的定性分析中,初步将除湖北省保险保费收入、水资源总量及林业用地面积以外的1 1个影响因素作为自变量。然后通过回归模型来研究各影响因素对研究对象的作用,运用R软件来实现多元线性回归模型的建立,发现多元线性回归模型存在严重的多重共线性问题。为解决这一问题,分析对比LASSO回归模型和岭回归模型效果,最终选择岭回归作进一步分析。根据相关程序的输出结果,可以得出结论:对于湖北省,全社会从业人数、普通高等学校招生数、农作物总播种面积、造林总面积以及城市建成区面积5个自变量无法解释出生率,而GDP、城镇居民可支配收入、农村居民可支配收入、财政收入、财政支出及农林牧渔业总产值均能够有效促进生育率。关于湖北省出生率的趋势预测,可以基于岭回归模型来实现,但为了预测结果的准确性,考虑引入更优的预测模型。对比预测评价指标后,显示BP神经网络预测的精度要优于岭回归预测。因此,首先利用时间序列模型预测6个显著影响因素未来3年的数据,再根据影响因素的预测数据,得到湖北省出生率未来3年的BP神经网络预测值。