试论中国人口的死亡水平

与世界其他国家相比,中国人口的死亡水平如何?第三次人口普查第一次公布了分年龄死亡人口的详细资料,使我们有可能对这个问题进行研究。本文就是利用第三次人口普查的死亡资料,对中国近代的死亡水平(确切地说为1981年的死亡水平)进行分析。模式生命表是研究死亡问题的重要工具。较为准确地搞清中国人口死亡属于何种模式生命表,就易于将中国的死亡水平与其它发展中国家相对比了。利用模式     

试论人口普查中迁移调查与常住地的关系

人口普查的任务一般是调查静态人口,提供某一时点的人口总数、人口分布与人口,构成等情况。通常,人口出生、死亡、迁移等变动,都属年度动态统计报告的内容。但     

中国人口死亡年龄分布

人口死亡一直是人们研究人口再生产过程的一个重要环节。人口死亡的统计与分析对于促进人口、社会和经济的健康协调发展、对于制订社会保障政策和卫生工作规划都有着不可忽视的重大意义。因此,本文就1990年第四次全国人口普查100%的死亡资料,参考1982年全国第三次人口普查死亡资料,对我国人口死亡年龄分布作一初步分析。     

2000-2010年福建省人口死亡统计分析

人口死亡水平的变动与趋势包含了与社会发展互为因果的潜在信息,对其进行挖掘可以为人口数量与素质、城市化与劳动就业、人口分布与资源环境承载力以及人口老龄化等问题的解决提供重要参考。基于“五普”、“六普”的人口普查数据,文章利用模型生命表方法对福建省的人口死亡率进行了校正;宏观角度对比分析了2000年-2010年福建省人口死亡水平与模式变化,微观多角度剖析了设区市之间预期寿命、婴儿死亡的差异及其原因。研究结论为：一是福建省人口死亡率显著降低,人口健康水平大幅提升,婴儿死亡漏报、错报问题明显减少;二是九个设区市之间的死亡模式存在地区差异,城市化水平、生育水平及社会卫生条件是差异产生的显著性影响因素,但经济发展、教育水平和公共医疗卫生的作用不明显。     

新疆塔塔尔族人口死亡研究

长期以来,对塔塔尔族人口的研究很少有人涉猎。从第五次人口普查的相关数据,可以分析出塔塔尔族人口的死亡水平、影响因素以及死亡原因。     

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。     

江苏省死亡人口的间接估计及死亡率模型

一、问题的提出 人们往往利用死亡人口登记、人口普查数据直接计算死亡人口及死亡率。但是,在某些国家和地区由于政策法令不健全,以及统计口径不一致,常常发生死亡人口漏报、死亡人口年龄错报以及人口死亡时间误报。因此,在某些国家和地区特别是发展中国家,死亡率的报告经常是不准确的。为了能科学地、准确地评估人口死亡率,近十余年来人口     

中国各民族人口死亡力的测定

在第四次人口普查以前,我们对各民族的人口死亡力状况知之甚少,虽然许多民族学者、人口学者、健康问题专家对此问题有过一些调查研究,例如哈尔滨医科大学董情教授对吉林的朝鲜族人口死亡的调查等,在民族人口死亡研究上是一些好的范例。但是,他们的研究属于局部地区个别民族的死亡力研究。第三次人口普查以后,以华西医科大学钱建明教授为首的研究人员,曾对全国375个少数民族聚居县的人口死亡资料作了分析,使我们对少数民族人口死亡状况有了基本轮廓,但该项研究中提到的各民族人口指标,确切地说,还不能完全反映该民族的状况。这是因为该项研究中的民族人口,只是聚居区的人口,没有包括散居在各地的该民族人口;另外,在聚居区中还包括了汉族以及其他少数民族人口在内。总之,由于资料的原因,我们还缺乏对民族人口死亡的全面了解。第四次人口普查第一次把人口死亡的民族成份列入了它的调查内容,为我们把握各民族人口的死亡力提供了基础。     

甘肃省人口死亡状况的分析

本文利用第三、第四两次人口普查以及自1955年甘肃省开始死亡统计工作至今的死亡统计资料对甘肃省人口的死亡状况进行分析,同时对社会经济因素指标与死亡率进行相关分析,为未来甘肃省降低死亡率寻找重点,提供依据。一、甘肃省人口死亡水平概况     

努力开发与利用第四次人口普查资料为计划生育工作服务

<正> 我国第四次人口普查工作获得了巨大的成功,这次人口普查获得的资料就如一座宝库,努力开发与利用这些资料,对于认识我国人口现状,研究我国人口发展规律、了解计划生育状况和促进社会主义现代化建设具有十分重要的意义。从普查项目来看,其普查内容可分为四大类: 一类是人口的自然状况,包括人口的性别、年龄,与户主关系、生育与死亡状况。二类是人口的社会状况,包括民族、户口状况、文化程度和婚姻状况。三类是人口的经济状况,包括在业人口的行业和职业构成、不在业人口状况。四类是人口迁移状况,包括1989年常住地状况和迁移原因。     

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。     

中国不同文化程度人口的死亡水平

本文利用中国第四次人口普查资料，对中国不同文化程度人口的死亡水平进行了分析。绝大多数年龄组均显示，文化程度越高死亡水平越低。表明普及教育以及提高教育水平对降低死亡率、廷长平均寿命有重要的意义。本文还对不同文化程度人口死亡水平差异的原因做了探讨和解释。     

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。     

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。     

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。     

中国人口的婚姻状况与死亡水平差异

本文利用全国第四次人口普查资料对中国人口婚姻状况及其死亡水平进行了分析。总体来说，不同婚姻状况的人口有着不同的死亡水平，有配偶人口的死亡水平低于无配偶人口（包括未婚、丧偶和离婚）；而且在不同的年龄段上，未婚、丧偶、离婚的死亡率与有配偶的相比也有程度不同的差异。本文还对不同婚姻状况的死亡水平差异的原因做了探讨和解释。     

解放以来吉林省人口死亡水平概述

<正> 中华人民共和国成立以后,随着社会主义事业的发展,吉林省人口素质逐步提高,死亡水平不断下降,人口期望寿命大幅度增长。研究这一时期的死亡水平是很有意义的。笔者曾以第三次人口普查中,吉林省1981年的死亡数据,吉林省1974-1976年死因回顾性调查资料,吉林省7市7镇39乡1963年人口死亡数据,吉林省8市16乡镇1958年人口死亡数据为基本资料,较系统地研究了解放以来吉林省人口的死亡情况。由于篇幅有限,本文只是上述研究结果的摘要概述。     

死亡人口受教育水平的预测模型和效果研究——对中国1990～2010年省级面板数据的估计

由于缺乏健全的死亡民事登记和医疗登记制度,中国死亡人口的受教育水平只能获得人口普查年份的数据,非普查年份数据只能用普查年份数据代替,这种替代法在使用中存在诸多不足,构建模型对非普查年数据进行估计是另一种可行的方法。本研究利用经过识别和有效性检验的模型,以社会经济发展水平、人口结构水平、医疗卫生水平和存活人口受教育水平作为解释变量,利用可得资料对1990²010年期间非普查年份数据进行估计,得到更为有效的省级死亡人口受教育水平逐年数据。     

高龄老人的增多反映中国人口健康状况的改善

中国社科院学者郑真真认为,与生育率研究相比,对死亡率这个反映人口健康水平的指标研究更为复杂。由于人口普查往往会对死亡数据统计不全,需要对普查结果进行评估并作相应修正,因此发表研究结果需要更长时间。不过,从人口年龄结构看,     

模型生命表数学模型的建立——一种新的数学模型及其应用

一、引言 对死亡现象的研究是人口学研究中最基本的内容之一。现有的研究方法都是建立在经验数据的基础上,这方面静止人口模型即生命表就是一个很重要的方法,它给出了在某一死亡水平下按龄死亡概率之间的相互关系,即在这一死亡水平下的死亡模式,反映了人口的某种死亡状态。处于不同社会经济发展水平,不同医疗卫生条件,不同生活方式和风俗习惯下的人口,其死亡状态可以有所不同,而且,随着所处环境条件的变化,人类自身的发展,人口的死亡状态也会相应变化,是一动态过程。在人口研究的许多场合,我们不但希望了解人