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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
被引量：
8
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作者
王金营
魏晓
《人口学刊》
CSSCI
北大核心
2023年第4期1-16,共16页
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...
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。
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关键词
人口普查
死亡数据质量
死亡
模式
人均预期寿命
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题名
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
被引量：
8
1
作者
王金营
魏晓
机构
河北大学经济学院
出处
《人口学刊》
CSSCI
北大核心
2023年第4期1-16,共16页
基金
国家社会科学规划办公室,研究阐释党的十九届五中全会精神国家社会科学基金重大招标项目:增强综合实力的中国人口长期发展战略研究(21ZDA108)。
文摘
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。
关键词
人口普查
死亡数据质量
死亡
模式
人均预期寿命
Keywords
Census Data
Death Data Quality
Mortality Pattern
Life Expectancy
分类号
C924.24 [社会学—人口学]
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作者
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1
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
王金营
魏晓
《人口学刊》
CSSCI
北大核心
2023
8
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