对2010年人口普查数据准确性的估计

文章根据2010年第六次全国人口普查汇总资料,利用人口分析技术和与历史数据、行政记录资料比较等方法,从人口的年龄、性别、生育、死亡、总规模、教育以及长表的代表性等多方面对六普的主要数据结果进行深入地分析,对普查数据的准确性进行客观地评估。结果表明,2010年普查登记的分年龄数据准确性差异较大,0～9岁低年龄人口存在漏报,20～45岁人口有重有漏,其余年龄组完整性较高;分性别数据与历史数据的一致性较好;妇女生育水平明显偏低;死亡人口数据漏报较为严重;分教育数据与教育部门的行政记录吻合度较高;长表的主要数据结构代表性较好。与2000年人口普查相比,2010年人口普查总人口的漏登率大幅降低,普查的总体质量明显提高。     

六普人口数据的漏报与重报

数据质量评估是使用普查数据前的重要步骤,而登记人数的准确性是人口普查数据质量评估中最为重要的指标之一。文章对六普数据中低龄组人口漏报和青年人口重报状况进行了全面分析,并比较多次普查数据的生命表回推结果以及不同来源的数据分析,得出结果显示,六普数据在中老年组数据质量较高,与四普、五普数据相比,同批人人口规模呈现出高度一致性;六普数据在低龄组依然存在大量漏报,其中0岁组男孩漏报更多;在青年组人口中,六普数据16～21岁的人口规模相对于2000年普查及其他来源数据中的同批人规模出现异常增多。与五普数据及户籍统计数据相比,六普16～21岁青年组人口可能存在重报,每个年龄组重报100万人以上,且可能主要是流动人口女性重报。     

2010年人口普查数据质量评估以及对以往人口变动分析校正

文章采用年龄移算方法进行队列对比对2010年的分性别分年龄人口的漏报或者重报进行了评估,发现:在0～9岁人口按1990年普查漏报率为底线的情况下第六次全国人口普查的年龄人口漏报率为0.75%,重报率为0.55%,合计误差率为1.30%。采用布拉斯逻辑特生命表系统对低龄人口和老年人口的死亡漏报做出测度,2010年低龄人口的死亡漏报非常严重,漏报率超过60%,男性婴幼儿漏报更为严重;老年人口的死亡漏报也平均在5%以上,不分年龄达到20%。出生漏报和育龄妇女重报带来生育水平的失真,经过漏报回填,2010年生育水平应该在1.52以上。由此显示,在运用2010年普查数据时需要进行质量评估。     

基于五普数据对四普数据质量的估计

本文在考虑了第四次人口普查和第五次人口普查的调查时点差异后，采用列克西斯图图示法，运用人口逆存活分析技术并结合对比分析方法，对第四次人口普查数据质量进行了重新评估。研究发现，“四普”0—9岁人口存在严重漏报，男女两性合计漏报人口1269万；10-18岁人口不仅存在漏报，也存在重报；男女分性别漏报人口之间也存在较大差异。     

对"五普"和"四普"队列人口一致性的再检验

第五次全国人口普查改变了标准时点,使得在对比以往人口普查结果的一致性时需要先做调整。以往研究在进行这种一致性检查时均采用了对单岁年龄组人口内插分配的方法来取得与以前普查队列的相同口径。然而,这种调整方法所依赖的一些假定由于不符合实际可能导致较大的误差。本研究通过新的途径,根据第五次全国人口普查样本重新检查了"五普"和"四普"年龄别人口一致性,得到的结果与以往研究结果有显著差别。采用新方法来进行对比时,"五普"和"四普"队列人口的一致性显得比以往结果要好得多。     

浅议人口普查中的年龄误差

<正> 年龄是人口普查中的重要指标,也是误差率较高的一项指标。建国以来的三次人口普查中,只有四项指标是每次普查都对外公布结果的,即总人口、分性别人口、分年龄人口和分民族人口。而对外公布普查误差率釣只有总人口、人口性别和人口年龄三项。在第一次人口普查时,重报人口占1.39‰,漏报人口占2.55‰,重漏相抵、净漏报人口1.16‰。到第三次人口普查时,重报人口0.71‰,漏报人口0.56‰,重漏相抵净重报0.15‰,可见我     

20世纪90年代中国人口死亡水平

在人口普查中,人口死亡容易发生漏报。文章分析了中国人口死亡漏报的社会原因,利用两次普查的人口数据证明了人口死亡漏报确实存在。为了估计出实际的人口死亡水平,对两次普查的人口数据质量进行了推敲,根据登记的人口和死亡率数据的不同情况,提出了相应的修正方法。研究结果表明,20世纪90年代男性的预期寿命为67.97岁,女性的预期寿命为71.34岁,均比人口普查登记资料算出的结果小1.5岁左右。     

死亡漏报新估计方法的推广及影响死亡漏报的因素分析

本文在“死亡漏报的一种新的估计方法”一文的基础上进行了推广,用于计算分年龄组的死亡漏报估计。本文通过对四普死亡报告数据的计算,首次给出了四普死亡报告分三个半年的分年龄组死亡漏报估计值,数据显示婴幼儿组的死亡漏报明显高于其他年龄组,且距普查时点越远漏报程度越大。对影响死亡漏报因素的分析表明,几种漏报原因在时间、性别和年龄方向上会产生不同的作用,定性分析与定量分析的结合表明估计结果是可以接受的。     

死亡漏报的一种新的估计方法

死亡漏报已有的多种估计方法均建立在单时期死亡报告数据上，由于无从对比，必须引入如稳定人口等工具建模，通过将死亡报告数与模型死亡数对比来对死亡漏报作出估计。这些方法假设较强、对年龄变化十分敏感。中国第四次人口普查给出了多时期死亡报告数据，为建立新的死亡漏报估计方法提供了条件。建立这类方法的一般思路，基于三个时期数据的死亡漏报估计方法，对中国四普死亡报告数据的应用结果进行分析。分析显示，这类方法假设较弱（分年龄死亡率在短时期内不变），估计较为直接（不需调查之外的其他数据）。此方法可进一步推广，给出分年龄的死亡漏报估计。     

1990年代中国出生性别比:究竟有多高?

当1990年代各种人口调查"过低的"生育水平难以置信时,其"过高的"出生性别比数据却被广泛接受。本文的主要目的是通过对2000年人口普查出生数据漏报的性别差异的分析,利用教育统计数据,重新估计2000年及90年代的出生性别比。结果表明我国实际的出生性别比并不像2000年普查数据反映的那样严重偏高。我国实际的出生性别比和低年龄组性别比要比普查反映的水平低5～9个百分点。1990年代在我国出生性别比偏高的部分中,女婴漏报的作用高达50%以上。本文还根据2000年普查千分之一抽样数据,考察了出生性别比的社会经济差异。