分年龄死亡率和预期寿命

平均预期寿命是由人口的分年龄死亡率决定的,不同年龄的死亡率对平均预期寿命的影响不同,我们希望给出定量的描述。 一般说婴儿死亡率对平均预期寿命的影响最大。而往往由于多方面的原因,使婴儿死亡率的调查数据与真实情况有差距,从而影响了利用调查的婴儿死亡率计算平均预期寿命的结果。本文的目的是要解决影响程度到底有多大,并且找到一种通过改变死亡率直接修正平均预期寿命的方法。这里不仅要找到婴儿死亡率与0岁平均预期寿命的关系,而且要找到K岁     

对生命表中平均预期寿命矛盾现象的分析

一个人群的未来预期寿命随着年龄的增大而相应地缩短,这是一个客观规律。在编制生命表时我们也会发现,一般情况下从1岁到这个人群最后一个人所活到的最高年龄都遵循这个规律。但0岁组与1岁组之间却破坏了这个规律,经常出现0岁组的平均预期寿命低于1岁组的平均预期寿命。这就是我们常说的生命表中平均预期寿命的矛盾现象(以下简称为矛盾现象)。本文试就这种现象出现的原因和条件做一分析。 为了论证方便,我们需要引用生命表中     

我国年龄组平均预期寿命变动的实证研究

平均预期寿命是国内外评价一个国家或地区人口健康状况的重要指标。国家统计局只公布0岁组平均预期寿命,而要进一步研究,则需要分年龄组资料。利用1995年、2005年全国1%人口抽样数据编制分性别、分城乡的完全生命表,在此基础上定量分析得出:我国各年龄组平均预期寿命,女性>男性,城镇>乡村;暂时平均预期寿命的相对增长速度,1995~2005年快于1981~1995年,女性快于男性;老年组死亡率的降低对0岁组平均预期寿命的贡献率最大。     

婴儿死亡漏报对平均预期寿命的影响及区域差异

婴儿死亡漏报是影响婴儿死亡率准确性及平均预期寿命可信度的重要因素。文章基于2010年中国人口普查数据,从理论和实证两个方面分析了婴儿死亡漏报对平均预期寿命的影响,并利用聚类分析和空间自相关分析探究了婴儿死亡漏报率的可能水平及其对平均预期寿命影响的地区差异。研究发现死亡水平越低,婴儿死亡率变动所引起的平均预期寿命的变动就越大;婴儿死亡漏报率越高,婴儿死亡漏报率的变动所引起的平均预期寿命的变动就越大;婴儿死亡漏报率变动对于平均预期寿命的影响存在显著的区域差异,西部和西南地区平均预期寿命变动对婴儿死亡漏报率更敏感;死亡水平及婴儿死亡漏报可能性指数的分布全局上不存在显著的双变量自相关,但局部显示一定的空间聚集且分性别的空间模式具有相似性。     

婴儿死亡率对平均寿命的影响

一、意义:平均期望寿命是评价居民健康水平的重要指标,也是评价卫生事业成就及人民生活水平的重要尺度,平均寿命受各年龄的死亡率高低所决定,因而也受到婴儿死亡率的影响,降低婴儿死亡率可提高平均命寿,如果各年龄死亡率不变,而只婴儿死亡率有变动时,可影响平均寿命多少?现考虑出一个简便公式,提出供大家参考。 二、公式:△e_o=e_o~b-e_o~a=（q_o~a-q_o~b）×（e_1~a 0.90） 为平均期望寿命之增加量 为原来的平均期望寿命 e_o~b 为婴儿死亡率变化后的平均期望寿命 q_o~a 为原来的0～1岁死亡概率,一般用婴儿死亡率m_o~a代替。 q_o~b 为后来的0～1岁死亡概率,一般用婴儿死亡率m_o~b代替。 e_1~a 为原来寿命表上1岁的平均余命。 如果1岁以上年龄别死亡率不变,则1岁的平均余命也不变,因为1岁的平均余命不受婴儿死亡率高低的影响。如果用婴儿死亡率代替0～1岁的死亡概率则上式可变为     

人口平均预期寿命的简便算法

人口平均预期寿命,是反映一个地区社会、经济发展和人民健康水平、生活水平的一个综合性人口统计指标,在人口分析中有着十分重要的意义。但是,过去通过生命表计算人口平均预期寿命,工作量大,对大多数人口工作者来说,很不方便。实际上,在进行生命表计算时,除按龄死亡概率外,表中其他各项指标均为派生指标。根据这一道理,本文介绍一种用按龄死亡概率直接计算人口平均预期寿命的简便方     

人口平均预期寿命的简便算法

人口平均预期寿命是反映一个地区社会、经济发展和人民健康水平、生活水平的一个综合性人口统计指标,在人口分析中有着十分重要的意义.但是,过去都是通过生命表计算人口平均预期寿命的,工作量大,对大多数人口工作者来说很不方便.实际上,在进行生命表计算时,除按龄死亡概率外,表中其他各项指标均为派生指标.根据这一道理,本文介绍一种用按龄死亡概率直接计算人口平均预期寿命的简便方法.     

中国各地区人口预期寿命及地理分布分析

平均预期寿命是世界公认的衡量人类进步的标准。本文以生命表为基础,主要依据我国第六次人口普查资料,计算各省市区的预期寿命并进行相关分析,计算结果表明,2010年中国人口平均预期寿命为78.17岁,男75.86岁,女80.68岁,已进入发达国家行列。预期寿命与婴儿死亡率呈负相关r＝-0.789,与人均国民总收入呈正相关r＝0.604。预期寿命女性比男性长4～7岁,符合一般规律。影响男性寿命低于女性的原因很多,本文重点讨论了遗传因素和生活方式的影响,并对预期寿命的地理分布进行分析。     

北京老年人口的预期寿命及余寿期的健康质量

北京老年人口的预期寿命及余寿期的健康质量王树新影响老年人口生活质量权重最大的首推健康生活质量，迄今人们在研究一个人口群体的健康状况时，往往采用最综合的两个指标，婴儿死亡率和平均预期寿命。在研究老年人口健康状况时，无疑与婴儿死亡率的高低无关，根据生命表...     

2000～2010年中国人口的工作预期寿命

随着我国的经济转型和教育扩张,我国人口的劳动参与率呈现不断下降趋势。劳动参与率的下降意味着工作年限或工作预期寿命的缩短。为了分析我国人口劳动参与率和工作预期寿命的变化,本文利用人口普查数据编制2000年和2010年我国人口的工作生命表。计算结果表明,2000年和2010年我国人口0岁的平均工作预期寿命分别为39.5年和38.1年;15岁的工作预期寿命分别为40.8年和38.9年。分性别计算的工作生命表显示,男性的工作预期寿命都高于40岁,而女性的工作预期寿命都低于40岁。男性的平均预期工作寿命比女性高6年多。死亡率下降对于工作预期寿命的下降起到了一定程度的抵消作用。     

也谈婴儿死亡率与平均预期寿命

婴儿死亡率历来是死亡率研究领域中的重要课题,也是最不易调查准确的指标之一。自从中国开展大规模人口研究工作以来,很多人口学家,特别是一些国外的人口学家,始终对中国人口平均预期寿命达到如此高的水乎(67.6岁)抱怀疑态度。主要证据是认为中国的婴儿死亡率不准确,具有低估的误差。不可否认,做为生命表起始年龄组的死亡率的估计误差     

江苏省人口平均预期寿命估计及死因差异分析CSSCI

本文应用quadratic模型对高年龄组的死亡率进行了修正,采用生命表法计算了2020年江苏省平均预期寿命,使用去死因生命表法对主要死因进行了分析,随后用Arriage分解方法对预期寿命的差异进行年龄分解,比较了不同性别、不同死因在不同年龄段对出生队列的出生预期寿命的影响大小。研究结果表明:平均预期寿命在提高,但是性别差异并没有缩小;出生预期寿命的性别差异主要集中在中老年组;循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病是导致死亡的主要死因,约占80%;相比于循环系统疾病和呼吸系统疾病,肿瘤的死亡集中在中老年组;不同性别,不同死因,在不同的年龄段对于出生队列的影响程度是不同的。     

青海省平均预期寿命的变化及1981年全省少数民族人口平均预期寿命

一、青海省平均预期寿命的演变据1988年全国生育节育抽样调查资料计算,青海省1987年平均预期寿命为63.23岁,比1981年的60.79岁增加了2.44岁。解放前,青海省平均预期寿命无资料可查。但从当时的社会经济状况,人民生活水平、人口死亡率,特别是婴儿死亡水平很高等各种情况分析,当低于同期全国平均35岁左右的水     

中国人口的死亡水平及预期寿命评估——基于第六次人口普查数据的分析

本文基于2010年人口普查数据,以1981年的中国人口生命表为模型生命表对2010年的人口按龄死亡模式进行修正,测算2010年的中国人口预期寿命,对20世纪80年代以来人口死亡率的变化趋势以及性别模式进行分析。研究结果发现,2010年中国人口的死亡率下降至5.58‰;人口预期寿命达到75岁,其中男性的预期寿命超过73岁,女性预期寿命为78岁;近10年间中国人口预期寿命的增幅超过4岁,高于20世纪80年代以来的任何时期。然而,2010年的人口普查数据中婴幼儿和老年人口存在严重的死亡漏报,现有的经济利益和社会制度因素的制约对人口普查数据质量的提高提出了巨大挑战。偏高的女婴死亡率虽然较2000年有所改善,但依旧存在,对女性的社会歧视仍在威胁中国的人口安全。     

生命表矛盾现象的理论解释

一般来说人口的平均寿命应该随着人口年龄的增大而逐渐减小。但是,我们所见到的生命表大都存在这样一种现象,即:零岁人口的平均预期寿命小于1岁人口的平均预期寿命,从而同一般意义上的人口平均预期寿命的变化规律相矛盾。这就是所谓生命表中平均预期寿命的矛盾现象。     

2000年以来中国人口死亡水平分死因研究

文章分析了21世纪初中国人口的死亡水平,并对死因进行分类,对分死因类别死亡率及其构成进行深入的研究,同时分解了每种死因类别对平均预期寿命变化的影响,并利用去死因生命表,通过分析去某一死因类别后平均预期寿命的变化研究各死因类别。     

中国人口普查死亡数据质量评估及2010-2020年死亡模式转变分析北大核心

人口的预期寿命和年龄死亡模式是评估人口健康水平、掌握人口发展规律的重要指标。人口普查为掌握年龄死亡模式的变动特点和人口预期寿命水平提供了基础数据,然而根据以往研究文献和对2020年人口普查数据的分析,人口普查所获得的死亡数据存在一定程度的漏报,需要对这一数据质量进行评估和修正。为此,本文根据不同年龄段的死亡特点对布拉斯-罗吉特模型进行适应性调整,使其符合观察年份的死亡模式,获得模型参数,进而实现对2010-2020年死亡数据的校正评估。结果显示2020年人口普查获得的死亡数据中低龄组男性漏报率高于女性,0-9岁男性平均漏报率为75.33%,女性为57.69%,男婴死亡漏报率为85.08%,女婴死亡漏报率为77.80%;70-90岁高龄组死亡漏报率男性平均为22.55%,女性为20.75%,90岁及以上的死亡漏报比较低;老年阶段男性漏报率普遍高于女性。2010年婴儿死亡概率为21.15‰,2020年为8.80‰;2010年出生预期寿命为74.82岁,2020年为78.21岁,10年间预期寿命增长了3.39岁。通过比较分析发现21世纪以来我国人口年龄死亡模式呈现“低龄降低,中龄平稳,中高龄先缓升后陡升,高龄略有回降”的变动态势。这表明进入老龄前期人口死亡概率降低带来一个虚弱累积的过程,达到一定年龄(70-80岁)后,老化速度就会加快虚弱累积的效应,带来更高年龄组失能或死亡概率的加速增长。     

对“古代中国人寿命与人均粮食占有量”的质疑

在人口学中 ,平均死亡年龄和平均预期寿命是两个不同的概念。平均死亡年龄是全体死亡者的平均年龄 ,而平均预期寿命是通过生命表方法计算出来的 ,它可以真实地反映人口的死亡水平。计算古代中国人的平均死亡年龄应该计算同一时期所有死亡人口的平均年龄 ,既包括正史、地方志、名人年谱和人名大词典里收录的名人 ,也包括平民百姓 ,尤其是死亡率较高的婴幼儿。只有这样计算出的平均值才是准确的     

人口平均预期寿命及疾病影响因素分析

本文使用生命表的研究方法对2016年吉林省死因监测数据进行分析,推算吉林省人口平均预期寿命,分析主要疾病对预期寿命的影响。研究结果表明2016年吉林省总人口平均预期寿命是78.12岁,其中男性为75.83岁,女性为80.61岁。与2010年第六次人口普查吉林省人口平均预期寿命相比总人口平均预期寿命提高了1.94岁,其中男性提高了1.71岁,女性提高了2.17岁。分析疾病因素对人口死亡的影响,主要疾病致死率非常高,其中前10位死亡原因引起的死亡比例占98.94%,前4位死亡原因引起的死亡人数占总死亡人数的90.9%,影响较大的疾病包括循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病、内分泌系统疾病等。进一步分析主要疾病对人口平均预期寿命的影响发现,循环系统疾病是对人均预期寿命影响最大的疾病,因循环系统疾病死亡的人数占总死亡人数的一半以上。要想降低疾病的发生率及致死率,进而提高人均预期寿命,必须依靠全社会的共同努力。针对疾病发生的危险因素,建立危险因素的识别与干预体系,倡导健康生活方式,建设公共安全环境。     

“人均预期寿命提高1岁”的实证研究

温家宝总理在政府工作报告中首次提出十二五时期"人均预期寿命提高1岁"的目标。本文在生命表数据基础上,通过计算平均预期寿命贡献率并进行相关分析与回归分析后得出:我国目前平均预期寿命虽然已高于绝大多数发展中国家,但其绝对增速正逐渐放慢。而降低60～90岁年龄段老年人口死亡率、提高居民消费水平、缩小家庭规模、迁移有条件的离退休老人到低海拔地区养老是实现人均预期寿命提高1岁目标的有效路径。