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。     

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。     

利用留存率估计普查间人口预期寿命的方法

利用两次普查的人口数来估计我国实际的死亡水平。在这方面,目前国内外有些方法,本文进行了简要的讨论,认为它们用于中国数据时尚有许多不尽人意之处。中国人口数据的情况是:在学龄前人口数报告有误,在学龄后人口数报告基本正确,但在婚育高峰年龄上年龄报告有误。针对这种情况,本文的做法是:先按两次普查的间隔时间进行年龄组合并。根据两次普查的人口数,求出学龄后两次普查对应同期群的留存率,通过与模式生命表相比较,用模式生命表中学龄前的存活率来估计我国学龄前存活率。由此作出两次普查间的生命表,并把它作为两次普查间的平均死亡水平,估计中国人口死亡的漏报程度,在此基础上,再估计上次普查和这一次普查时的死亡水平。     

从近年来的时期生育行为看终身生育水平──中国生育数据的去进度效应总和生育率的研究

面临近年来极低的全国总和生育率（ＴＦＲ）水平，有关研究一方面集中于出生漏报的估计，一方面集中于针对极低生育水平的对策研究。但是，还有一个重要问题却被忽视了，即由于近年来生育年龄变化而使得ＴＦＲ指标的内在缺陷更为突出，已不能很好反映妇女终身生育水平。就此，本文介绍了Ｂｏｎｇａａｒｔｓ和Ｆｅｅｎｅｙ新近提出的去进度效应总和生育率（ＴＦＲ’）方法。应用中国历年生育数据对 ＴＦＲ’方法的检验表明该指标的确比 ＴＦＲ指标更接近于实际队列的终身生育率。而根据最新调查数据的分析表明，虽然近年ＴＦＲ仅为１．３，但作为从时期生育行为对终身生育水平的较好估计，近年ＴＦＲ’值却为１．７，这表示全国终身生育率大体仍在政策要求的水平以上。如果再进一步考虑数据中的出生漏报问题，那么实际终身生育水平还会更高。本文还分析了其他有关指标，并对该方法在应用中的若干技术问题进行了讨论。     

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。     

中国1982年后人口普查和抽样调查中死亡漏报的估计——基于Bayesian分层回归模型

利用Bayesian分层回归模型估计中国1982年后历次人口普查和抽样调查的死亡漏报率及其随时间的变化。结果表明:0岁死亡漏报率随时间的变化具有明显的阶段性,而1～4岁死亡漏报率随时间的变化趋势不明显;全年龄、5～14岁和15～59岁、60～89岁和90岁及以上死亡漏报率随时间的变化基本近似且同样具有阶段性。受漏报原因和不同时期社会背景的影响,女性1～4岁的死亡漏报率不一定低于0岁的死亡漏报率。人口普查成人阶段各年龄死亡漏报率差别较大,而人口抽样调查则较为一致。2000年人口普查男性和2010年全人口90岁及以上死亡率偏低是由比较严重的死亡漏报造成。死亡漏报对预期寿命计算误差的影响因年龄而异,二者关系在婴幼儿中较弱,其余年龄死亡漏报和预期寿命误差存在显著线性正相关。     

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。     

死亡漏报的一种新的估计方法

1、提出方法的背景 中国第四次人口普查(简称“四普”)的死亡漏报引起了广泛关注,其原因是多方面的,如对婴儿死亡率和期望寿命的怀疑,然而这类怀疑所依据的理由与推论大多包含了许多不易搞清楚的因素,如与1981数据比较并参照“通常的”婴儿死亡率和期望寿命的变化;或在一定的收     

1982～2010年期间四次全国人口普查数据一致性研究——基于出生人口队列的分析

数据一致性是反映人口普查数据质量高低的重要指标。文章以第三、四、五、六次全国人口普查数据为基础,充分考虑人口死亡因素,比较同一出生队列人口在不同普查年份的人口规模,以此对人口普查数据一致性进行检验。研究中主要有三点发现:一是分时期进行分析,在"三普"至"六普"的28年间,九成以上出生队列人口存活率大于1,发生正偏离现象;二是对四次人口普查中的相邻两次普查依次进行比较,普查时处于0～90岁的91个出生队列人口偏离量逐渐增大,偏离率渐次上升;三是分性别来看,1982～2000年出生队列人口偏离程度存在显著性别差异。相当数量的出生队列人口出现系统性正偏离,表明在人口普查中存在较为严重的人口漏报、人口重报或死亡漏报。     

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。     

2000年中国第五次人口普查漏报评估及年中人口估计

20 0 0年第五次全国人口普查公报称普查漏报率为 1 81 % ,据此推算漏报人口 2 2 91万人 ,然而 ,这些人口的性别、年龄等人口特征不祥 ,这给人们研究社会经济发展中的实际问题带来非常大的不便。本研究就是在准确估计 1 990～ 2 0 0 0年分性别、年龄死亡概率的情况下 ,利用年龄移算方法对 1 990年和 2 0 0 0年两次人口普查的漏报率给予评估 ,并对漏报人口进行年龄、性别拆分 ,从而较为准确地估计得到 2 0 0 0年年中年龄性别人口 ,以为科研或了解我国人口发展状况之用     

1946～1949年中国大陆人口向台湾及海外迁移估计

本文以１９５３年人口普查资料为基准，结合全国２‰生育、节育抽样调查资料，运用现代人口分析方法对１９４６年初至１９４９年末中国大陆分性别、年龄的人口数及年粗出生率和粗死亡率进行估计，并在此基础上运用国际历史人口学的最新研究方法──逆预测法（ＩｎｖｅｒｓｅＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ），比较准确地估计了１９４６～１９４９年大陆人口向台湾及海外迁移的数量，并结合１９４６～１９５５年台湾省人口的变动数据对估计结果进行了验证。     

中国"大跃进"时期的非正常死亡人口研究——基于改进的Lee-Carter分年龄死亡率预测模型

以往文献对中国1958～1961年"大跃进"时期非正常死亡人口的估计缺乏深入、微观的研究.文章基于改进的Lee-Carter死亡率预测模型,以官方统计的分年龄别死亡率数据为基础进行回推,重构"大跃进"时期我国历年单岁组死亡率,并逆向预测估算在假定没有饥荒的情况下,"大跃进"时期正常状态死亡人口数量.继而结合国内外学者对当时总死亡人口的估计,对因饥荒而导致的"大跃进"时期的非正常死亡人口进行比较客观准确的评估性研究.结果表明,"大跃进"时期人口非正常死亡现象主要发生在1958～1961年间,如果不发生饥荒,则4年正常死亡人口介于4339 ～4385万人.由于饥荒的发生,非正常死亡人口介于1624 ～2337万人.评估分析表明,"大跃进"时期非正常死亡人口估算中值不会高于1980万人.     

低年龄人口数据质量的分析与评价

文章从人口统计数据系统存在的矛盾出发,对低年龄人口数据质量进行了分析与评价,并利用人口系统以外的教育数据来对人口数据进行了校验。结果表明,在考虑死亡的情况下,2000年人口普查数据中对应的0～3岁人口平均每个年龄组漏报了近340万人。这种漏报对中国生育水平、老龄化程度、未来劳动力供给状况、未来育龄人群人数、男女婴儿死亡率和出生性别比等重要人口指标的准确性产生了重要影响。     

中国第五次人口普查全国人口死亡水平间接估计

本文运用几种常见的死亡水平间接估计方法 ,以中国第五次人口普查原始数据为基础 ,估测了五普人口粗死亡率、死亡漏报水平和人口平均预期寿命。     

20世纪中国"失踪女性"数量的估计

20世纪80年代以来,中国持续升高的人口出生性别比和历史上长期存在的女孩死亡水平偏高导致失踪女性现象严重,使人口性别结构失衡.文章使用全国5次人口普查数据,在对普查数据修正的基础上,分时期估计了1900～2000年中国失踪女性的数量和比例,研究各时期失踪女性的特征和主要原因,并讨论了估计结果与其他学者研究结果的不同之处及其原因.     

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。     

1990年中国分省简略生命表

1时期的选择1990年我国进行了第四次全国人口普查，这次普查为了解我国的人口状况提供了十分重要的数据。根据普查资料编制生命表是一项十分重要的工作。但是利用第四次全国人口普查提供的死亡资料直接编制生命表尚存在一些问题。首先是时期的选择，根据第四次全国人口普查我们可以选择两个年度来编制生命表：1989-01-01至1989-12-31和1989-07-01至1990-06-30。但是我们认为这两种选择都有明显的不妥之处。对于第一种时期选择，由于各种分析表明1989年的死亡登记存在着很明显的漏报（张为民，崔红艳．1992；刘金钟，梁振华．1992；张二力，…     

中国人口年龄结构再分析及其调整

年龄构成是重要的人口自然特征之一,中国人口年龄结构数据一向为中外人口学者所关注,并对其质量予以认可.然而全国第四次人口普查10%机器汇总资料分析表明:中国人口年龄偏好在一定程度上是存在的,即存在着年龄误报现象(乔晓春,1992),那么,这种偏好现象的程度有多大、是什么原因造成的?是否是年龄数据本身的重报漏报,或现役军人未加入人口年龄数据中,或局部地区(如新疆)严重的年龄堆积现象所致.随着四普资料和其它一些数据的完备,这些问题也就有了答案.本文正是基于全国四普100%机器汇总资料对中国人口年龄构成进行了再分析.     

中国80年代死亡水平研究

本文较为详细地讨论了由１９８２年人口普查和１９９０年人口普查资料确定的死亡水平，指出：确定８０年代中国实际的死亡水平，在注意婴儿死亡率的同时，还应注意到老年人口的死亡漏报，并依据两次普查的年龄别人口数，计算出人口的平均寿命，对用普查的死亡资料计算的年龄别死亡率的误差，做出重新估量。