中国2015年分年龄、性别的死亡人口状况统计
2015年中国人口数量
2015年中国人口数量2015年公布了施行二胎政策，中国的人口数量是少了吗？以下是学习啦小编整理了2015年中国人口数量，一起来了解吧。
2015年中国总人口数量超13.6亿人60周岁以上老龄人口2.1亿2015年末，中国大陆总人口(包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数)136782万人，比上年末增加710万人。
全年出生人口1687万人，人口出生率为12.37‰，死亡人口977万人，人口死亡率为7.16‰，人口自然增长率为5.21‰，比上年提高0.29个千分点。
从性别结构看，男性人口70079万人，女性人口66703万人，总人口性别比为105.06(以女性为100)，出生人口性别比为115.88。
从年龄构成看，16周岁以上至60周岁以下(不含60周岁)的劳动年龄人口91583万人，比上年末减少371万人，占总人口的比重为67.0%，60周岁及以上人口21242万人，占总人口的15.5%，65周岁及以上人口13755万人，占总人口的10.1%。
从城乡结构看，城镇常住人口74916万人，比上年末增加1805万人，乡村常住人口61866万人，减少1095万人，城镇人口占总人口比重为54.77%。
全国居住地和户口登记地不在同一个乡镇街道且离开户口登记地半年以上的人口(即人户分离人口)2.98亿人，比上年末增加944万人，其中流动人口为2.53亿人，比上年末增加800万人。
年末全国就业人员77253万人，比上年末增加276万人，其中城镇就业人员39310万人，比上年末增加1070万人。
2015年中国总人口数量超13.6亿人60周岁老龄人口2.1亿1949年新中国成立时，中国大陆人口为54167万人。
由于社会安定、生产发展、医疗卫生条件改善等各种因素致使人口迅速增长，到1969年已达80671万人。
从1969年开始，中国政府越来越深刻地认识到：人口增长过快对经济、社会发展不利，还会对居民的就业、住房、交通、医疗等方面造成极大困难;如果不能有效地遏制人口的过快增长、不能缓解人口增长对土地、森林和水资源等构成的巨大压力，那么未来几十年后的生态和环境恶化将不可避免，这无疑危及人民起码的生存条件和社会经济的可持续发展。
全国年龄比例研究报告
全国年龄比例研究报告2019年04月23日14:21:181、国内人口增速逐步下滑我国人口总量将近14亿，增速持续降低，城镇化率接近60%。
建国以来，随着经济社会发展，我国人口总量从1949年的5.4亿人，增长至2018年13.9亿人。
从增速来看，70年代人口总量的增速迅速下滑至1.3%-1.5%左右，90年代以来，人口总量增速持续缓慢下滑，近年保持在0.5%左右，但2018年增速进一步降低至0.4%。
另一方面，中国城镇化率不断提升，到2018年已经达到59.58%。
2018年我国人口总量为13.9亿人，同比增长0.4%，城镇化率59.58%数据来源：公开资料整理相关报告：智研咨询发布的《2019-2025年中国人口老龄化市场研究及发展趋势研究报告》我国历年出生人口数、出生率与经济社会环境、计划生育政策和育龄妇女人口数有关。
自1949年以来，我国每年出生人口大约在1500万-3000万之间。
1959-1961年全国粮食短缺导致年出生人口骤减，而后70年代开始逐步推进计划生育，同时，叠加其他历史原因，再次导致年出生人口与出生率逐渐降低。
1982年，计划生育写入宪法，但同时全国育龄妇女总数及占人口比重增加使得年出生人口有所回升。
自90年代以后，计划生育步入正轨，年出生人口逐渐降低，21世纪以来基本维持在1500-1600万人左右，而出生率基本在12‰左右。
从死亡人数来看，除粮食短缺年份以外，近年来稳步增长，目前在900万左右，死亡率在7%左右。
出生人口数、出生率与经济社会环境、计划生育政策和育龄妇女人口数有关数据来源：公开资料整理死亡人口数量及死亡率在除粮食短缺时期以外较为稳定数据来源：公开资料整理2、老龄人口占比不断提升我国2017年人口中，0-34岁占比接近一半，男性比女性多3200万。
2017年我国男性人口7.11亿人，女性人口6.79亿人，总人口性别比为104.81（以女性为100）。
按照年龄层划分，19岁以下人口占比最多，男性为30.75%，女性为28.45%，对应年代95后（为了方便后续研究，年代和年龄的对应可能会有几年的偏差，但绝大部分是对应的，对研究结论影响甚微）；20-34岁男性占比23.56%，女性占比23.49%，主要对应80、90后（不包括95后）；35-49岁男性占比24.28%，女性占比24.84%，主要对应65后、70后。
2015年中国结直肠癌发病和死亡情况分析
根据世界卫生组织下属国际癌症研究机构 （International Agency for Research on Cancer， IARC）的全球癌症统计（GLOBOCAN 2018）估 算，2018年全球结肠、直肠和肛门恶性肿瘤（以 下简称“结直肠癌”）新发病例约185万例，位 居恶性肿瘤发病谱的第3位，因结直肠癌死亡约 88万人，位居恶性肿瘤死亡谱的第2位［1］。结直 肠癌发病率和死亡率在许多低收入和中等收入国 家仍在快速增长，处于流行最高水平的发达国家 则呈现出稳定或下降的趋势［2］。 本研究根据国家癌症中心收集的2015年全国 肿瘤登记地区的结直肠癌资料，估计中国结直肠 癌的发病和死亡情况，为科学制定大肠癌预防和 控制策略提供数据支撑和参考依据。
in China, in 2015, based on population-based cancer registration data collected by the National Cancer Center. Methods: Based on the data quality review and assessment, the cancer registration data from 501 cancer registries in China were included in this study, which included new cases and deaths during 2015. According to the national population data in 2015, the nationwide incidence and mortality of colorectal cancer were estimated. Results: The data from 368 cancer registries were qualified, which covered a total of nearly million populations in China, accounting for 22.52% of the national population. There were 387.6 thousand new colorectal cancer cases (225.0 thousand males and 162.6 thousand females) estimated in China in 2015. The age-standardized incidence rate by Chinese standard population (ASRC) was 18.02 per 100 000 (male: 21.36 per 100 000; female: 14.79 per 100 000). The age-standardized incidence rate by World Segi′s population (ASRW) was 17.81 per 100 000 (male: 21.21 per 100 000; female: 14.54 per 100 000). There were 187.1 thousand colorectal cancer deaths (109.5 thousand males and 77.6 thousand females) estimated in China in 2015. The ASRC of mortality was 8.21 per 100 000 (male: 10.08 per 100 000; female: 6.47 per 100 000). The ASRW of mortality was 8.12 per 100 000 (male: 10.01 per 100 000; female: 6.37 per 100 000). When comparing ASRW of colorectal cancer incidence and mortality in different regions stratified by gender, all rates of urban areas were higher than rural areas, and those of eastern areas of China were higher than those of middle areas and the western areas. The differences in rates between the middle areas and the western areas were less than 1 per 100 000. The age-specific rates of incidence and mortality of colorectal cancer all increased with age. The growth trends of different genders were similar. Conclusion: Colorectal cancer is one of the common cancers in China with significant gender and regional differences. The ASRW of incidence among female was higher than the average rate of worldwide. The other ASRW of incidence and mortality were lower than the average rates of worldwide. ［Key words］ Colorectal cancer; Incidence; Mortality; Cancer Registry; China
未来 30 年中国人口趋势 光棍潮来袭 深度老龄化
未来 30 年中国人口趋势 : 光棍潮来袭深度老龄化图片来源 / 图虫摘要1、人口预测模型的简单介绍。
Leslie 模型主要做两大方面的预测，一是利用各年龄群体的死亡率来推算下一年的人口结构，二是利用女性生育率测算每年新出生的男性和女性婴儿数量。
在测算中，我们考虑了不同年龄阶段、不同教育程度女性的生育意愿的差异，也考虑了死亡率随时间的变化情况。
测算使用的结构数据，主要来自国家统计局 2015 年 1% 人口抽样调查数据。
2、趋势一：最快 10 年后，我国总人口将现负增长。
我国人口数量在全球的占比也将逐步下降，印度人口数量有望在 5 年后的 2024 年超过中国。
3、趋势二：中青年加速减少，高峰时每年超千万。
未来 5 年我国劳动年龄人口将每年减少 300 万以上，在 2028 年 -2039 年间，年均减少数量将超千万。
4、趋势三：二胎影响已过去，新生婴儿很快破 1300 万。
预计今年我国新出生人口数量将降至 1400 万左右，五年内大概率跌破 1300 万。
5、趋势四：2 年后进入深度老龄化，2050 年或接近日本。
我国或在 2037 年达到日本现在的水平，到 2050 年或将与日本当时的老龄化水平相接近。
6、趋势五：结婚率继续下滑，" 光棍儿 " 数量增多。
2015 年我国 15 岁以上的未婚男性比未婚女性多 4000 万人，出生性别比例失调最严重的一代还没有大批量进入婚姻市场，未来结婚率会进一步下降。
7、挑战和机会并存，应对措施刻不容缓。
长期人口趋势的变化，会持续对我国经济增速构成压力，其可能带来的一些经济和社会问题，亟需我们做出政策准备和反映。
但挑战背后，也会带来一些结构性的机会，例如老龄化对养老、医疗等相关行业的需求会增加，" 光棍潮 " 会催生 " 单身经济 " 需求。
1、人口预测模型的简单介绍我们预测人口采用的是经典的 Leslie 模型，该模型是 1945 年时由澳大利亚学者Leslie 首次提出，属于考虑生物种群年龄结构的离散模型，在人口预测中也被广泛运用。
2015年末人口数据及芜湖发展数据信息2016.4.18
2015年中国总人口达13.7亿1月19日，国家统计局发布2015年国民经济运行情况，数据显示，2015年末中国大陆总人口137462万人，比上年末增加680万人。
从性别结构看，男性人口70414万人，女性人口67048万人，男性人口比女性人口多3366万人。
统计显示，年末中国大陆总人口（包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数）137462万人，比上年末增加680万人。
全年出生人口1655万人，人口出生率为12.07‰，死亡人口975万人，人口死亡率为7.11‰，人口自然增长率为4.96‰，比上年下降0.25个千分点。
从性别结构看，男性人口70414万人，女性人口67048万人，总人口性别比为105.02（以女性为100），出生人口性别比为113.51。
从年龄构成看，16周岁以上至60周岁以下（不含60周岁）的劳动年龄人口91096万人，比上年末减少487万人，占总人口的比重为66.3%；60周岁及以上人口22200万人，占总人口的16.1%（2014年，我国60岁以上老年达2.12亿，占总人口比例15.4%，）；65周岁及以上人口14386万人，占总人口的10.5%。
从城乡结构看，城镇常住人口77116万人，比上年末增加2200万人，乡村常住人口60346万人，减少1520万人，城镇人口占总人口比重为56.1%。
全国居住地和户口登记地不在同一个乡镇街道且离开户口登记地半年以上的人口（即人户分离人口）2.94亿人，比上年末减少377万人，其中流动人口为2.47亿人，比上年末减少568万人。
年末全国就业人员77451万人，其中城镇就业人员40410万人。
全年城镇新增就业1312万人。
年末城镇登记失业率为4.05%。
全国农民工[7]总量27747万人，比上年增长1.3%。
其中，外出农民工16884万人，增长0.4%；本地农民工10863万人，增长2.7%。
2015年天门市居民死因监测分析报告
2015年天门市居民死因监测分析报告摘要】目的：了解天门市死因监测点居民主要生命统计指标水平，为慢性病综合防治及其他公共卫生决策提供科学依据。
结果：慢性病是危害居民健康的主要疾病。
【关键词】死因；监测；构成【中图分类号】R195 【文献标识码】A 【文章编号】1007-8231（2016）13-0227-03居民病伤死亡原因统计是一门研究居民死亡原因及其规律性的学科，国际上都用死亡资料来反映一个地区的居民健康状况和卫生状况，同时也间接反映了社会、经济、文化及生物物理因素对居民健康的影响。
现将天门市2015年居民死因监测结果报告如下：1.监测结果摘要1.1 人口资料分析天门市2015年年底人口数为1445899人，其中男性747429人，女性698470人，男女性别比为1.07：1.2015年全市出生人口数是15828人，死亡人口数为9000人，出生率为10.95‰，死亡率为6.22‰，人口自然增长率为4.73‰。
男性出生人数为8780人，死亡人数为4889人，出生率为11.75‰，死亡率为6.54‰，男生人口自然增长率为5.21‰。
女性出生人数为7048人，死亡人数为4111人，出生率为10.09‰，死亡率为5.86‰，人口自然增长率为4.23‰。
男女出生性别比为1.25：1，男女死亡性别比为1.19：1。
1.2 主要卫生指标1.2.1期望寿命：2015年全市人口平均期望寿命是74.77岁，男性为73.40岁，女性为76.29岁。
1.2.2老年系数：2015年全市老年系数是9.08%。
1.2.3婴儿死亡率：男女合计为5.45‰。
男性为8.47‰，女性为2.24‰。
1.3 全人群死亡情况1.2.1总死亡率 2015年天门市死因监测点总死亡率为6.22‰。
1.2.2死因顺位 2015年天门市前十位死因依次为心脏病、肿瘤、脑血管病、伤害、呼吸系统疾病、泌尿生殖系统疾病、消化系统疾病、内分泌营养和代谢疾病、其它循环系统疾病、围生期疾病。
长寿风险对基本养老保险影响的测度
长寿风险对基本养老保险影响的测度姜增明;单戈【摘要】本文借鉴投资组合管理或偿二代资本需求VaR的思想,首先通过联立有限数据双随机Lee-Carter模型预测不同退休人群基本养老金领取水平,并将长寿风险对中国基本养老保险的影响界定为:由长寿风险引起的基本养老保险总的支出上限与总的支出均值之差,在全口径下测算出2015—2050年长寿风险对中国基本养老保险的影响.测算结果显示:未来36年长寿风险对中国基本养老保险的影响越来越显著,由长寿风险引起的支出增加,从2015年的148.22亿上升到2050年的7.47万亿元.考虑到这部分支出主要由公共财政进行补贴,因此,长寿风险对中国基本养老保险的冲击在未来将会给公共财政造成不小的支付压力.【期刊名称】《经济与管理研究》【年(卷),期】2016(037)011【总页数】9页(P30-38)【关键词】有限数据;双随机Lee-Carter模型;长寿风险;基本养老保险【作者】姜增明;单戈【作者单位】中国人民大学统计学院,北京,100872;中国人民大学统计学院【正文语种】中文【中图分类】F842长寿风险是指生存寿命超过预期寿命所带来的风险，它主要源于预期死亡率水平的非系统性波动以及偏离预期死亡率水平的系统性风险。
对基本养老保险来说，可通过大数法则消除预期死亡率水平的非系统性波动，但无法解决预期寿命普遍延长的系统性长寿风险。
长寿风险问题的研究，主要集中在商业年金以及企业年金长寿风险的量化和风险管理上。
在长寿风险量化方面，奥利维耶里和皮塔科(Olivieri & Pitacco，2003)通过构建风险调查与偿付能力评估模型，测算了长寿风险对寿险年金组合和企业年金系统的影响[1]。
史蒂文斯(Stevens，2011)创建了一个(部分)内部模型，并采用破产概率的方法分析了长寿风险对不同年金组合资本需求的影响[2]。
普拉(Plat，2011)则通过把基于久期和凸性概念的近似方法引入随机死亡率模型中，对长寿和死亡率风险的一年期在险价值(one-year value-at-risk)进行测算，并实证分析了采用一年期在险价值度量保险公司偿付能力资本需求的合理性[3]。
2014年末中国人口数据
015年中国总人口数量超13.6亿人60周岁以上老龄人口2.1亿2014年末，中国大陆总人口（包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数）136782万人，比上年末增加710万人。
全年出生人口1687万人，人口出生率为12.37‰，死亡人口977万人，人口死亡率为7.16‰，人口自然增长率为5.21‰，比上年提高0.29个千分点。
从性别结构看，男性人口70079万人，女性人口66703万人，总人口性别比为105.06（以女性为100），出生人口性别比为115.88。
从年龄构成看，16周岁以上至60周岁以下（不含60周岁）的劳动年龄人口91583万人，比上年末减少371万人，占总人口的比重为67.0%，60周岁及以上人口21242万人，占总人口的15.5%，65周岁及以上人口13755万人，占总人口的10.1%。
从城乡结构看，城镇常住人口74916万人，比上年末增加1805万人，乡村常住人口61866万人，减少1095万人，城镇人口占总人口比重为54.77%。
全国居住地和户口登记地不在同一个乡镇街道且离开户口登记地半年以上的人口（即人户分离人口）2.98亿人，比上年末增加944万人，其中流动人口为2.53亿人，比上年末增加800万人。
年末全国就业人员77253万人，比上年末增加276万人，其中城镇就业人员39310万人，比上年末增加1070万人。
2015年中国总人口数量超13.6亿人60周岁老龄人口2.1亿2015年中国总人口数量超13.6亿人60周岁老龄人口2.1亿1949年新中国成立时，中国大陆人口为54167万人。
由于社会安定、生产发展、医疗卫生条件改善等各种因素致使人口迅速增长，到1969年已达80671万人。
从1969年开始，中国政府越来越深刻地认识到：人口增长过快对经济、社会发展不利，还会对居民的就业、住房、交通、医疗等方面造成极大困难；如果不能有效地遏制人口的过快增长、不能缓解人口增长对土地、森林和水资源等构成的巨大压力，那么未来几十年后的生态和环境恶化将不可避免，这无疑危及人民起码的生存条件和社会经济的可持续发展。
我国人口年龄结构概况及其对经济发展的影响
DOI:10.19995/10-1617/F7.2022.13.110我国人口年龄结构概况及其对经济发展的影响陈康1 徐玮蔚2 葛一宁2(1.河南财经政法大学统计与大数据学院 河南郑州 450046；2.河南财经政法大学金融学院 河南郑州 450046)摘 要：改革开放以来，随着我国经济的发展，我国人口年龄结构发生了巨大改变，随之而来的生育率低、人口老龄化等人口问题对经济发展的影响不容忽视[1]。
为了调整人口年龄结构、有效缓解我国人口老龄化，2021年8月全国人大通过了“三孩政策”。
基于政策的变化，本文对人口结构及其对经济的影响进行分析并相应地提出了合理促进居民消费、加强养老体系建设、适当发展老龄产业、打造“人才红利”等建议。
关键词：人口年龄结构；抚养比；现状分析；老龄化问题；经济影响本文索引：陈康，徐玮蔚，葛一宁.我国人口年龄结构概况及其对经济发展的影响[J].商展经济，2022(13)：110-112.中图分类号：F063.4 文献标识码：A1 引言在人口的自然变动和不断发展中，人口年龄结构一直是人口结构是否协调发展的重要指标。
当较小年龄的人口占总人口的大多数即社会的少儿系数比较高时，人口数量往往有增加的趋势；反之，当年龄大的人口数量占比较大时，人口结构会随之转为老年型，人口数量往往会逐渐减少，社会养老负担也会逐步增大，对经济发展具有一定的滞后效应。
按照1956年联合国的标准，当年龄大于或等于六十五岁的人数占比大于7%时即可确定为人口老龄化，根据国家统计局相关数据可知，我国的人口年龄结构中老龄化问题尤为严重，查阅2021年第七次人口普查数据可知，我国的人口结构中年龄大于或等于60岁的人数比例高达18%。
在此基础上，开展我国人口年龄结构的相关研究对于社会养老、经济发展等问题的有效解决具有十分深远的意义。
2 人口年龄结构的相关概述2.1 相关理论阐释人口年龄结构即年龄构成情况，通常指基于年龄这一属性得出的从零岁到某一具体的年龄之间，各个年龄段的人口数量在一个国家或地区总人数的比例情况。
2015年全国1%人口抽样调查表.doc
附件12015年全国1%人口抽样调查表表号： R 5 0 1 表制定机关：国家统计局文号：国统字(2015) 50 号有效期至： 2015年12月一、住户项目问题1 您家现住房的详细地址？_____________________问题2 您家2014年11月1日至2015年10月31日期间的人口变化情况？出生人口_______人死亡人口_______人问题3 您家的住户类别？○ 家庭户○ 集体户（转至个人项目）问题4 您家的住房类型？○ 普通住宅○集体宿舍和工棚○ 工作地住宿转至个人项目○ 无住房问题5 您家住房的建筑面积？_______平方米问题6 您家的住房间数？_______间问题7 您家住房所在的建筑物一共有多少层？○ 平房○ 2-3层楼房○ 4-6层楼房○ 7-9层楼房○ 10层以上楼房问题8 您家住房的建成年代？○ 1949年以前○ 1949-1959年○ 1960-1969年○ 1970-1979年○ 1980-1989年○ 1990-1999年○ 2000-2009年○ 2010年以后问题9 您家住房内有无厨房？○ 独立使用○ 与其他户合用○ 无问题10 您家住房内有无厕所？○独立使用抽水/冲水式○ 合用抽水/冲水式○ 独立使用其他样式○ 合用其他样式○ 无问题11 您家住房的来源？○ 购买新建商品房○ 购买二手房○ 购买原公有住房○ 购买经济适用房、两限房○ 自建住房○ 租赁廉租房、公租房○ 租赁其他住房○ 其他问题12 您家拥有家用汽车的情况？○拥有100万元以上的汽车○拥有50-100万元的汽车○ 拥有30-50万元的汽车○ 拥有20-30万元的汽车○ 拥有10-20万元的汽车○ 拥有10万元以下的汽车○ 没有汽车二、个人项目每个人都填报的项目（问题1—问题11）问题1 姓名？姓名_______问题2 与户主关系？○ 户主○ 配偶○ 子女谢谢欣赏○ 父母○ 岳父母或公婆○ 祖父母○ 媳婿○ 孙子女○ 兄弟姐妹○ 其他问题3 性别？○ 男○ 女问题4 出生年月？出生年_______出生月_______问题5 民族？_______族问题6 户口登记地址？○ 户口登记地址与本户现住房地址相同○ 户口登记地址与本户现住房地址不同（请填报户口登记地址）（跳至问题8）_____省(区、市)_____市（地）_____县（市、区）_____乡（镇、街道）_____村（居）委会○ 户口待定（跳至问题11）问题7 调查时点居住地址？○ 现住房○ 其他地区（请填报具体地址）_____省（区、市）_____市（地）_____县（市、区）（跳至问题9）问题8 在本市居住时间？○ 不满半年○半年至一年○ 一至二年○ 二至三年○ 三至四年○ 四至五年○ 五至十年○ 十年以上问题9 离开户口登记地的时间？○ 没有离开户口登记地（跳至问题11）○ 不满半年○ 半年至一年○ 一至二年○ 二至三年○ 三至四年○ 四至五年○ 五至十年○ 十年以上问题10 离开户口登记地的原因？○ 工作就业○ 学习培训○ 随同迁移○ 房屋拆迁○ 改善住房○ 寄挂户口○ 婚姻嫁娶○ 为子女就学○ 其他问题11 是否有农村土地承包权？○ 有○ 无1周岁及以上的人填报的项目（问题12）问题12 一年前常住地？○ 现住房○ 其他地区（请填报具体地址）_____省（区、市）_____市（地）_____县（市、区）_____乡（镇、街道）_____村（居）委会5周岁及以上的人填报的项目（问题13）问题13 五年前常住地？○ 现住房○ 其他地区（请填报具体地址）_____省（区、市）_____市（地）_____县（市、区）6周岁及以上的人填报的项目（问题14—问题16）问题14 是否识字？○ 是○ 否问题15 受教育程度？○ 未上过学（跳至问题17）○ 小学○ 初中○ 普通高中○ 中职○ 大学专科○ 大学本科○ 研究生问题16 学业完成情况？○在校○毕业○肄业○辍学○其他15周岁及以上的人填报的项目（问题17—问题27）问题17 上周工作情况？○ 在工作○ 在职休假、在职学习培训、临时停工或季节性歇业○ 未做任何工作（跳至问题22）问题18 行业？单位详细名称：_______单位的主要产品或主要业务：_______问题19 职业？本人从事的具体工作：_______（设区的地级市和直辖市以外的人跳至问题25）问题20 工作地点？○ 现住房所在的街道（乡、镇）○ 本市其他街道（乡、镇）（请填报具体地址）_____区（县）_____街道（乡、镇）○ 本市以外问题21 前往工作地所乘主要交通工具及所需时间？○ 步行○ 自行车○ 电动车○ 摩托车○ 小轿车○ 公共汽车○ 轨道交通○ 其他时间：_______分钟（跳至问题25）问题22 未工作原因？○ 在校学习（跳至问题25）○ 丧失工作能力（跳至问题25）○ 毕业后未工作○ 因单位原因失去工作○ 因本人原因失去工作○ 承包土地被征用○ 离退休○ 料理家务○ 其他问题23 三个月内是否找过工作？○ 在职业介绍机构求职○ 委托亲友找工作○ 应答或刊登广告○ 参加招聘会○ 为自己经营作准备○ 其他○ 未找过工作问题24 如果有合适的工作，能否在两周内开始工作？○ 能○ 不能问题25 参加社会养老保险的情况？○ 城镇职工基本养老保险○ 城镇（乡）居民社会养老保险○ 新型农村社会养老保险○ 机关事业单位养老保险○ 未参加以上四种社会养老保险问题26 参加社会医疗保险的情况？○ 职工基本医疗保险○ 城镇（乡）居民基本医疗保险○ 新型农村合作医疗○ 公费医疗○ 未参加以上四种基本医疗保险问题27 婚姻状况？○ 未婚（跳至问题31）○ 有配偶○ 离婚（跳至问题29）○ 丧偶（跳至问题29）15-50周岁的妇女填报的项目（问题28—问题30）问题28 夫妇为独生子女情况？○ 双独○ 单独，女方为独生子女○ 单独，男方为独生子女○ 均非独生子女问题29 生育子女数？○ 未生育（结束）○ 有生育（请填报生育的子女数）生过几个孩子：男_______人女_______人其中现在存活几个孩子：男_______人女_______人问题30 过去一年（2014年11月1日至2015年10月31日期间）的生育情况？○ 未生育（结束）○ 有生育（请填报生育时间和孩子的性别）生育时间是：____月婴儿性别是：○ 男○ 女如果一年内有两次生育或生育多胞胎的，请填报其他孩子的生育时间和性别。
南京市雨花台区2015年户籍人口死因监测分析
南京市雨花台区2015年户籍人口死因监测分析摘要】目的：分析2015年度雨花台区户籍居民的死亡特征，分析影响雨花台区户籍居民生命健康及寿命的主要问题，为政府相关部门卫生策略的制定和人口发展规划提供科学依据。
方法：2015年雨花台区6个街道所有人口的死亡资料来源于全国死因监测信息报告管理系统，按ICD-10分类，用DeathReg2005和SPSS 20.0软件对资料进行统计分析。
结果：2015年雨花台区户籍居民粗死亡率为547.54/10 万，标化死亡率为 366.65/10 万。
死因顺位前5位分别是循环系统病、肿瘤、呼吸系统病、损伤中毒和其他疾病，共占总死亡的97.28%。
结论：慢性非传染性疾病和损伤中毒是影响居民寿命的主要因素，已成为主要公共卫生问题，加强其防治是今后工作的重点。
【关键词】死因监测；死亡原因；期望寿命【中图分类号】R195 【文献标识码】A 【文章编号】1007-8231（2016）23-0287-02随着疾病谱的改变，死因谱也随之发生变化。
为了解雨花台区居民主要死因和分布特征，为制订疾病防控措施提供科学依据，现将2015年死因监测点居民主要死因分析如下。
1.材料与方法1.1 资料来源死亡数据来源于覆盖全区6个街道及3个园区的监测网络，死亡人口均为雨花台区户籍人口。
人口数据来源于南京市公安局雨花分局，人口数为年平均人口（2015年年中人口数），且分性别分年龄组人口构成比。
1.2 疾病分类所有死亡原因均根据国际疾病分类第10版（ICD10）[1]进行编码。
疾病分类标准：（1）参照“居民病伤死亡原因报表”（卫统26表）将死亡原因分为17 大类；（2）将疾病分为三大类：其中第一类疾病称为感染性疾病和母婴疾病，第二类疾病为慢性非传染性疾病，第三类疾病为伤害。
1.3 统计方法所有数据在DeathReg2005数据库中进行整理、分析，所有数据均采用SPSS 20.0统计分析软件计算相应的统计指标。
2015年中国宏观经济环境
2015年中国宏观经济环境分析一、宏观经济环境1．国民经济2015年第四季度，中国GDP为676708亿元，同比增加6.9%。
图表12013-2015年中国GDP变化单位：亿元数据来源：国家统计局2．农业生产2015年中国粮食产量62143万吨，比上年增加1441万吨，同比增长2.4%。
其中夏粮产量为14112万吨，同比增加3.3%；早稻产量3369万吨，同比下降0.9%；秋粮产量44662万吨，同比增加2.3%。
图表22010-2015年中国粮食产量数据来源：国家统计局图表32015年中国粮食产量占比单位：万吨数据来源：国家统计局3．工业生产2013年至2015年，我国规模以上工业增加值年均实际增长8%。
分门类看，制造业年均增长9%，采矿业年均增长4.5%，电力、热力、燃气及水生产和供应业年均增长3.8%。
分经济类型看，国有控股企业年均增长4.4%；集体企业年均增长2.4%，股份制企业年均增长9.3%，外商及港澳台商投资企业年均增长6.1%；私营企业年均增长10.4%。
2013年至2015年，全国规模以上工业主营业务收入年均增长6.3%，利润总额年均增长4.2%。
其中，制造业主营业务收入年均增长7.3%，利润总额年均增长8.6%，均高于规模以上工业整体水平。
从人均创造的主营业务收入看，单位劳动产出的上升体现出企业提质增效的进展。
2015年，全国规模以上工业人均主营业务收入达117.4万元，与2012年98.8万元的水平相比，三年内提高了18.6万元，提高18.9%。
4．固定资产投资随著经济放缓，2013-2015固定资产投资（不含农户）增速也逐步回落，名义增速依次为19.6%、15.7%和10.0%。
2013-2015年第三产业投资年均增长15.9%，比全部投资年均增速高0.9个百分点；高技术产业投资年均增长18.5%，比全部投资年均增速高3.5个百分点。
但高耗能行业投资年均增9.9%，比工业投资年均增速低2.6个百分点。
我国老年人口死亡率分布及变化特征——基于近四次人口普查死亡人口数据分析
2023年第5期(总第260期)人口与经济POPULATION &ECONOMICSNo.5,2023(Tot.No.260)我国老年人口死亡率分布及变化特征基于近四次人口普查死亡人口数据分析黄润龙1,2,沙㊀勇1(1.南京邮电大学人口研究院,江苏南京210042;2.南京师范大学社会发展学院,江苏南京210097)收稿日期:2022-11-13;修订日期:2023-05-08基金项目:国家社会科学基金重点项目 多源大数据人口监测研究 (22AZD147);国家社会科学基金项目 六普生命表和死亡率分析研究 (2015BRK009)㊂作者简介:黄润龙,南京邮电大学人口研究院特聘研究员,南京师范大学社会发展学院退休教授;沙勇(通讯作者),南京邮电大学人口研究院教授,博士生导师㊂摘㊀要:人口死亡率属大数据中的小数字,其对普查数据敏感㊁要求高㊂户籍死亡登记的数据难以使用,由于民族文化及数据质量等原因,老人死亡率研究很少得到社会的青睐㊂但死亡数据是计算平均预期寿命的基础,是人口再生产的重要指标㊂随着人口老龄化的发展,及普查数据的增多和普查数据质量的改善,我国老年人口死亡数据逐步获得专家重视㊂老年人口死亡率随年龄㊁性别㊁城乡分布及时间变化有无规律可循,历次普查中老年人口死亡率调查误差,都是社会关心的问题㊂综合使用我国 五普 至 七普 老年人口死亡率数据,用传统的相关㊁回归分析及logit 模型分析方法进行了探索,获得如下结论:近20年我国死亡人口中老年人口所占比重越来越大;死亡人口年龄中位数不断提高;高龄老人死亡率下降速度快于中低龄老人及年轻人㊂ 七普 中我国60 95岁男女老人和市镇乡老人死亡率,通过logit 变换后,随年龄呈高度线性相关关系㊂近30年我国60 95岁老年人口死亡水平参数随时间呈线性变化,死亡参数α不断上升,参数β缓慢下降;女性死亡率参数及参数α变化规律更为明显,由此预测了2030年㊁2040年老年人口死亡率㊂ 七普 的老人死亡人口数量登记调查质量高, 六普 数据次之;女性登记调查质量高于男性㊂各地区分析显示,人均GDP 高的地区,60(80)岁及以上老人死亡占比高;而人均GDP 与各地粗死亡率线性相关关系不明显㊂ 七普 中我国31地区老人死亡率,可分为两大类和一个散类㊂关键词:人口普查;logit 模型;死亡登记误差;老人死亡结构;死亡率变化中图分类号:C921㊀文献标识码:A ㊀文章编号:1000-4149(2023)05-0041-16DOI :10.3969/j.issn.1000-4149.2023.00.046㊃14㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期㊀㊀死亡统计是生命统计,也是人口统计的核心㊂死亡对群体而言,是人口数量的减少;而对个人而言,意味着生命的消失㊂现代大量的人口流动伴随着大量失踪和失联人口,登记死亡人数低于实际死亡人数㊂死亡事件发生地和死亡人口户籍地的分离,增加了死亡人口登记的复杂性,加上死亡登记时间的不一致,这些都可能导致死亡统计误差㊂提高健康水平㊁降低死亡率是人们毕生的追求㊂但学界对于死亡率㊁死亡水平方面的直接研究远少于对于生育㊁迁移方面的研究㊂死亡水平难以控制,死亡率水平对于政策㊁社会建设等影响相对小,导致社会对其重视不足;然而,死亡人口数量是计算人口死亡率㊁死亡概率的基础,也是人口生命表和出生时预期寿命分析的基础㊂预期寿命是人类发展指数 HDI的重要指标之一,且被列入国家及各级政府 十四五 规划考核范围中㊂此外,死亡率高低不仅是衡量地区卫生医疗水平和人们生活质量的基础指标,而且影响着人口再生产,直接影响着国家社会保障政策㊁老年福利政策的制定㊂随着人口老龄化的发展,我国人口粗死亡率呈明显增长趋势,但老年死亡率下降迅速㊂人口死亡率的研究逐渐引起了社会和学者的重视㊂㊀㊀一、文献综述死亡研究具体可分为死亡率模拟和估计㊁生命表研制的方法论研究,及死亡人口㊁死亡率时间空间演变的实证性研究等方面,更多的是两者兼而有之㊂1.方法论研究由于死亡登记迟缓,若干地区出现死亡人口的漏报㊁迟报,死亡人口年龄的错报及死亡时间的误报,造成死亡率报告不准确㊂20世纪70年代开始人口学家㊁数学家和统计学家提出了很多死亡率估计㊁调整方法㊂1983年英国学者布拉斯(Brass)提出平衡方程估计死亡率方法[1],1981年贝内特(Bennett)和霍留奇克(Horiuchich)提出非稳定人口生存率调整估计方法[2],1984年寇尔(Coale)提出死亡率登记完全性的估计㊁调整方法[3]㊂然而,每一种方法都有其本身的假定及其对资料的要求,都有其固有的优缺点及其对稳定人口和封闭人口的特殊要求㊂1992年李(Lee)和卡特(Carter)提出了包含死亡率未来变动趋势的模型,即Lee-Carter模型[4]㊂此后,学者们运用不同的统计方法对Lee-Carter模型的参数进行估计,如伦萨瓦(Renshaw)和哈贝尔曼(Haberman)将两个相依的时期效应引入模型[5]㊂2004年曾毅等用六种死亡模型对中国㊁欧洲㊁日本等13个国家和地区的高龄老人进行死亡率分析,发现莰尼斯托(Kannisto,即简化的罗吉斯特)模型拟合效果最佳[6],而该模型就是相对模型生命表的变形㊂蔡安氏(Cairns)等提出了一个基于罗吉斯蒂转换的相对简洁的拟合高龄人口死亡率的模型[7]㊂Lee-Carter模型将过去几十年的人口年龄别死亡率,分解为随时间变动及随年龄变动的两部分,通过挖掘其随时间变化的规律,对未来死亡率的变化趋势进行预测㊂由于Lee-Carter模型中的时间项变量常常需要长时间的年龄别死亡率历史数据,而我国除了几次人口普查外,可用的年龄别死亡率数据有限,已有的运用Lee-Carter模型的死亡率建模研究很难克服这样的限制㊂2021年王广州以经典的Lee-Carter死亡率模型为工具,采用中国1994 2019年死亡数据,运用奇异值分解(SVD)㊁最小二乘法(OLS)㊁加权最小二乘法(WLS)㊃24㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征和极大似然法(MLE)等方法预测中国人口平均预期寿命[8]㊂理论上讲,学者可以从我国卫生部门的居民病伤死因登记系统得到按死亡原因分类的死亡数据,及从公安户籍登记部门得到死亡登记数据㊂但前者是从不同的大㊁中㊁小城市和一㊁二㊁三类农村抽样的结果,因为没有包括我国环境条件最差的第四类农村地区,因此登记的死亡水平明显偏低㊂而公安登记制度只记录了死亡人数,没有其他人口特性信息,由于漏报和迟报人数多,公安系统数据所反映的死亡水平也是偏低的[9]㊂国家统计局每五年1%抽样调查数据及每年人口1ɢ调查虽包含死亡人口数据,但其采用的是整群抽样,资金不到位,抽取比例仅为预计样本的七八成左右(每年相当于对100万人口进行年龄别死亡率调查)㊂年龄组死亡率一般仅为千分之几,对抽样调查样本数量要求高,人口本身抽样误差加上死亡率抽样误差,使得年度死亡率数据可信程度低㊂考虑到不同来源数据质量差距和冲突,我国学者大多采用普查数据而非登记数据来分析死亡率㊂2.实证研究对江苏1990年死亡人口进行间接估计和模型分析发现,江苏人口死亡率相当于日本1970年前的水平,或西欧1980年前的水平㊂该研究同时发现,1982㊁1990年江苏男性死亡率接近于寇尔区域经验生命表西部模型21㊁22层次,女性死亡率接近北部型22㊁23层次[10]㊂1994年梁鸿运用世界银行的‘世界发展报告“数据分析认为,婴儿死亡率㊁出生时预期寿命与地区经济发展水平(用人均GDP做代表)相关,并用人均GDP的平方根及人均GDP的自然对数作为自变量来分析其与婴儿死亡率的线性关系㊂结果表明,平均预期寿命的复相关系数R 为0.8735,婴儿死亡率的R为0.8491,相关系数具有显著意义(P<0.01);模型可解释寿命差异的76.30%,婴儿死亡率的72.08%[11]㊂1995年利用 三普 对我国28个省份的女性死亡概率分布的布拉斯两模型分析㊁巴西亚(Basia)四参数模型和尤班克(Ewbank)四参数模型分析表明,1981年我国女性死亡率大致可以分为两大类㊁两个散类和五大型[12]㊂在死亡率数据质量分析方面,翟振武认为, 四普 人口普查总体质量是好的,但人口死亡率偏低,尤其是离调查时偏远时期的婴儿死亡率[13]㊂海姆斯(Himes)等认为,在中高年龄段男女性死亡率的logit函数与年龄x可能存在着较强的线性相关关系[14]㊂曾毅用六种死亡模型对中国㊁日本㊁欧洲11国的高龄老人进行死亡率分析,发现莰尼斯托模型(相对模型生命表的变形)拟合效果最佳[6]㊂黄荣清用 四普 ㊁ 五普 人口留存率来估计 五普 死亡漏报比例,采用相对模型生命表的基本思想,利用两次普查的数据证明了人口死亡漏报确实存在[15]㊂宋健㊁张洋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,并用聚类分析和空间自相关分析探究了婴儿死亡漏报的可能水平,及其对平均预期寿命影响的地区差异[16]㊂黄荣清㊁曾宪新从174个国家数据所反映出的婴儿死亡与经济发展的关系㊁人口普查数据与原卫生部数据的对比等几个方面对婴儿死亡率数据质量进行了分析[17]㊂㊀㊀二㊁ 七普 所反映出的我国老年人口死亡率分布特点受死亡数据的连续性和可获得性的限制,本文研究死亡数据采用全国第五次㊁第六次㊁第七次全国人口普查公布的全国(市㊁镇㊁乡)60 95岁男女一岁组死亡人数及年死亡率,㊃34㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期同时考虑了第四次全国人口普查60 85岁男女死亡人数㊂年龄别死亡人数及平均人数来自国务院人口普查办公室㊁国家统计局的‘中国2000年全国人口普查资料“㊁‘中国2010年人口普查资料“㊁‘中国人口普查年鉴2020“㊂曾毅发现实际死亡率和(多)模型拟合值之间的差异在96岁前都很小,96岁后差异不断增大[6]㊂而 五普 到 七普 中96岁以上男性老人死亡率都明显低于女性老人,有违于常理㊂于是本文以全国60 95岁老年人口年龄别死亡率m x为例,来探索我国老年人口死亡规律及其变化㊂1.死亡人口的年龄性别差异男性死亡人口远多于女性㊁死亡率高于女性㊂我国95岁以下各年龄段男性死亡率都高于女性㊂就死亡人口数量而言,2019年11月至2020年10月各年龄段我国男性合计死亡人口461.7万,比女性334.9万多37.9%(126.8万人)㊂ 七普 中我国各年龄死亡率最低为0.13ɢ,出现在7 9岁㊂男性在85岁以下各年龄段死亡人口多于同龄女性,仅在85岁以上死亡人口略少于女性(见图1)㊂2019 2020年我国死亡人口主要集中在60 89岁年龄段,男女死亡人口分别为355.97万㊁279.47万人,占男女死亡总数的77.1%㊁83.5%,女性死亡集中程度更高,详见图1㊂图1㊀ 七普 中我国死亡人数及死亡率年龄性别金字塔2.我国男女老人年龄别死亡率分布特征使用 三普 ㊁ 四普 数据时发现,我国50 89岁年龄组人口死亡率通过logit变换后与死亡年龄有着十分密切的线性相关关系[18]㊂第七次全国人口普查中,对我国男女60 95岁老人各年龄死亡率m x取logit函数Y x=-ln[m x/(1-m x)]后,分析发现Y男,x㊁Y女,x随年龄x 呈线性变化趋势的规律依然稳定,其解释了男㊁女年龄别死亡率分布差异的99.82%㊁99.91%㊂Y男,x=11.024-0.1033∗X(年龄,岁),㊀R2=0.9982㊀(x=60,61, ,95)(1)㊃44㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征Y 女,x =13.163-0.1251∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9991㊀(x =60,61, ,95)(2)㊀㊀在方程(1)㊁(2)中,α是男女老人死亡年龄参数截距11.024㊁13.163,截距大表示老年人口平均死亡水平低,β是斜率-0.1033㊁-0.1251,其绝对值大表示死亡率随年龄变化快,死亡年龄的四分位差小(死亡人数年龄集中程度高)㊂(1)㊁(2)式同时表示,我国60 95岁(n =36)老年人口死亡率的logit 函数随年龄呈线性变化,其决定系数(相关系数的R 2)分别高达0.9982㊁0.9991㊂即模型解释了死亡率随年龄变化的99.82%㊁99.91%,这也是最近三次普查中最高的㊂对女性老人死亡率的模拟程度高于男性老人死亡率㊂女性老人的平均死亡率低于男性老人;在90岁后年龄别死亡率性别差异减小,趋于一致㊂女性60 95岁老人死亡率随年龄变化略快(β绝对值较大),男性较缓(见图2)㊂图2中虚线高于实线,如60 62岁㊁80 90岁,表示实际调查死亡率高于估算的死亡率①;相反,虚线低于实线,如65 75岁,表示实际死亡率低于估算的死亡率㊂图2㊀ 七普 中我国男女各年龄老人死亡率logit 变换值随年龄变动(n =36)图2中的y x 值为2020年我国各年龄老人死亡率的估计值m x =1/[1+exp (y x )]㊂若再将60 95岁(36个年龄组)老人实际死亡率计算值和估算(理论)值之差作为绝对误差,每岁绝对误差与该年龄估算值的比称作相对误差㊂则 七普 中60 95岁男性㊁女性老人死亡率估算的平均绝对误差为2.76ɢ㊁1.99ɢ,36个年龄组男女平均相对误差为3.40%㊁2.91%㊂即 七普 中女性死亡年龄统计误差明显低于男性,女性死亡人口调查数据资料质量较男性为好㊂3.老年人口年龄别死亡率的城乡差异七普 中我国城市㊁镇和乡村60 95岁老人死亡率的logit 变换后,随年龄增加同样呈现线性变化趋势,实际死亡率和拟合死亡率的相关程度高达99.9%,如公式(3)㊁(4)㊁(5)和图3所示㊂由于生活水平㊁医疗条件等原因,城市老人各年龄死亡水平远低于镇, 七普㊃54㊃①死亡率的估算值是不是死亡率真实值可能存在争议,绝对的死亡真实值难以找到㊂但是,老人死亡民间叫作 白喜事 ,漏报可能性不大;老年人口外出迁移㊁流动人数相对少;因而老人死亡漏报和迟报比例小,这些都是不争的事实㊂因此,各年龄组老年人口死亡率估算值应该接近该年龄死亡真实值㊂㊀‘人口与经济“2023年第5期中镇老人各年龄死亡水平略低于乡村老人;城市老人死亡年龄集中程度(死亡年龄四分位差小)高于镇,镇老人死亡年龄集中程度高于乡村㊂分析表明, 七普 中60 95岁城市㊁镇和乡村老人死亡率估算的平均绝对误差(各岁年龄死亡率平均误差)是1.48ɢ㊁1.67ɢ和1.97ɢ,平均相对误差为3.48%㊁2.80%和4.25%㊂就平均相对误差而言,镇老人死亡登记质量略高于城市,城市老人死亡登记质量高于乡村㊂Y 市,x =12.605-0.1181∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9987㊀(x =60,61, ,95)(3)Y 镇,x =11.814-0.1111∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9987㊀(x =60,61, ,95)(4)Y 乡,x =11.402-0.1072∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9978㊀(x =60,61, ,95)(5)图3㊀ 七普 中我国60 95岁分城乡人口死亡率的logit 函数值随年龄变化趋势4.我国各地老年死亡人数占比的地区差异人口老龄化导致我国各地人口粗死亡率缓慢上升,2020年达到5.65ɢ①㊂理论上人口粗死亡率受经济发展的影响十分大,但由于各地人口年龄构成不一样,2020年我国各地实际粗死亡率受经济发展的影响不大㊂由于流动性大,经济发达地区医疗资源丰富,外地病人多㊁死亡人口多,2020年我国各地人均GDP 和各地粗死亡率的线性相关系数为-0.181,若将GDP 从高到低赋秩,死亡率从低到高排序,则其间位置相关系数也仅为0.113,无法通过统计检验(见表1)㊂若计算我国31省份 七普 时60㊁80岁及其以上死亡老人占该地死亡总人数之比(全国平均为82.1%㊁38.5%),2020年人均GDP 越高的地区,60(80)岁及其以上老人死亡占比越高,其间相关系数分别为0.617(0.782);若对我国31个省份老人死亡人口比例排名赋秩后,其间的相关系数更是高达0.716(0.752),通过了显著性水平为0.001的统计检验(见表1)㊂这说明,经济发展程度高㊁医疗保健好的地区,老人寿命长,如北京㊁上海㊁江苏㊁浙江㊁天津等地,60(80)岁及其以上老人死亡占比大,死亡人口平均年龄㊁死亡年龄中位数高㊂㊃64㊃①数据源于国家统计局‘中国人口普查年鉴2020“表6-4,是普查年度2019年11月1日至2020年10月31日全国人口粗死亡率;本文表1数据同源㊂若按照‘中国统计年鉴(2022)“2020年1月1日至12月31日中国人口登记死亡率为7.07ɢ㊂黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征表1㊀ 七普 中我国各地人口粗死亡率㊁老人死亡比例和人均GDP的关系地区2020年人均GDP(万元)60+死亡人数占比(%)80+死亡人数占比(%)人口粗死亡率(ɢ)标准化前参数α标准化前参数β北京16.4987.950.4 4.59-0.4108 1.1973天津10.1586.840.8 4.63-0.1677 1.1245河北 4.8583.334.7 5.66-0.2525 1.0641山西 5.0681.936.2 4.75-0.0825 1.0618内蒙古7.2278.632.2 5.98-0.2046 1.0380辽宁 5.9083.036.47.66-0.2425 1.0498吉林 5.1179.728.1 6.150.41230.8877黑龙江 4.3078.628.8 6.790.34120.8907上海15.5692.457.1 5.19-0.4655 1.2461江苏12.1287.747.1 6.06-0.4211 1.1634浙江10.0187.150.5 4.75-0.4995 1.2178安徽 6.3483.441.7 5.94-0.2597 1.0981福建10.5781.642.3 5.12-0.3983 1.1161江西 5.6981.639.7 5.15-0.3679 1.1079山东7.2084.340.5 6.24-0.2594 1.0801河南 5.5381.135.2 5.340.13340.9803湖北7.5283.236.3 6.63-0.3945 1.0804湖南 6.2983.440.67.43-0.5157 1.0936广东8.7981.242.2 3.63-0.1150 1.0657广西 4.4277.136.6 5.850.10870.9669海南 5.4978.043.4 3.430.50050.9887重庆7.8083.338.57.06-0.2119 1.0570四川 5.8182.437.1 6.270.0554 1.0158贵州 4.6273.731.7 5.94-0.2738 1.0429云南 5.1974.133.5 6.11-0.4591 1.0775西藏 5.2159.519.6 3.600.22080.9002陕西 6.6282.333.9 4.660.0016 1.0447甘肃 3.6080.831.6 6.17-0.5592 1.0974青海 5.0873.126.8 4.72-0.2254 1.0076宁夏 5.4578.334.7 5.05-0.9781 1.2127新疆 5.3470.125.5 4.290.31530.8694最近几十年,我国经济快速发展,竞争加剧㊁压力加大㊁久坐少动等生活方式的出现,加上高糖高脂的饮食造成人们营养过剩,人口死亡模式发生了很大变化㊂在缺医少药时代,我国人口死亡原因是以急性传染病㊁突发疾病为主;在人口老龄化时代,我国以老年机体衰老㊁慢性退行性疾病为主㊂心脑血管疾病㊁癌症等慢性病成为威胁老人健康的主要因素㊂另外,由于平均预期寿命的延长,人的机体全面衰退导致的慢性病,使我国失智失能等认知症患者大量出现㊂老年人很多功能性疾病不可逆转㊁难以治愈,带病存活时间长,这给我国社会医疗保障造成很大压力㊂5.我国各地老年人口死亡率的分类七普 提供了各省份5岁组的人口死亡率和相应人数,但是缺乏5岁组的平均人数,并且有些省份死亡人数较少,容易造成计算误差㊂于是,首先,将全国老人死亡率作为标准,计算各地65 69岁㊁75 79岁㊁85 89岁死亡率及其logit变换数值㊂其次,计算各地人口年龄组死亡率logit值与全国人口死亡率(标准死亡率)logit值的相关关系,得参数值(回归㊃74㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期系数)α和β(见表1);将我国31个省份参数值α和β标准化处理(减去平均数,除以标准差)以后,进行距离聚类分析㊂由此发现,2020年我国31省份的死亡率大致可以分为两大类和1个散类(见图4):宁夏是比较特殊的散类,一大类是周边型(包括新疆㊁西藏㊁海南㊁黑龙江㊁吉林㊁陕西㊁四川㊁广西和河南)9个省份,其余21个省份为是中原型㊂中原型再可分为东部型(沪浙京苏)和中西部型(17个省份)㊂图4㊀2020年我国各地老人死亡率参数的聚类分析宁夏型65岁以上老年人口死亡率参数α=-0.9781㊁β=1.2127,各年龄别死亡率明显高于其他类型㊂周边型(疆藏琼黑吉陕川桂豫)9省份老人死亡特点(参数α㊁β分别平均为0.2321㊁0.9494)是中低龄(60 79岁)老人死亡率偏高,高龄老人(80岁以上)死亡率低㊂我国中原型21个省份则相反(参数α㊁β平均为-0.3232㊁1.0994),中低龄(60 79岁)老人死亡率偏低,而80岁以上高龄老人死亡率相对较高㊂㊀㊀三、近30年我国老年人口年龄别死亡率参数的变化由于数据资料局限和96岁以上老年死亡率的突变,将 五普 后老人死亡年龄的研究上限设定为95岁, 四普 老年人口死亡年龄研究上限设定为89岁㊂20世纪90年代后,我国经济社会发生了很大变化,经济的快速发展,推动了地区医疗卫生事业发展㊁社会保障覆盖㊃84㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征扩大㊁人们保健意识增强㊁营养水平提高,由此使得人口预期寿命提高㊁死亡率大幅度下降,同时老年人口死亡年龄构成也发生了很大变化㊂本文以近几次普查数据中全国老年死亡人口和死亡率m x为例,探索老年人口死亡变化规律㊂1.我国老年人口死亡状态变化(1)近40年我国死亡人口中老年人口所占比重越来越大㊂随着我国人口老龄化的发展,我国人口的平均预期寿命越来越高,而老年死亡人口占我国死亡人口总数的比例越来越大㊂我国60岁及以上死亡人口占全年龄死亡人口的比例,第三㊁第四次人口普查中分别为53.3%㊁59.2%;第五次人口普查中为67.4%, 六普 中为75.2%(男女分别占71.3%㊁80.6%), 七普 中竟占死亡人口的82.1%(男女分别占78.4%㊁87.2%)㊂即2020年59岁及其以下(60个年龄组)死亡人口不足总死亡人数的18%㊂80岁以上高龄老人死亡占比升高, 三普 中仅为11.2%(男女分别占8.5%㊁14.6%),到 七普 达到38.5%(男女分别为31.2%㊁48.5%),即2020年我国死亡人口中,有31.2%的男性㊁48.5%的女性死亡年龄超过80岁(见表2)㊂这表明在和平环境中,由于我国人民生活质量的提高㊁医疗条件的改善㊁人们保健意识的增强,大量的慢性病得到了有效控制,死亡的年轻人已经越来越少,同时老年人慢性病㊁身体全面衰弱的比例大幅度提高㊂老人寿命越来越长,社会高龄老人越来越多,原来是 人生七十古来稀 ,现在是 七十小弟弟㊁八十多来稀㊁九十不稀奇 ㊂表2㊀ 三普 至 七普 我国60(80)岁及其以上死亡人口占死亡总人口的比重%时期60岁+80岁+合计男性女性合计男性女性三普 53.351.255.811.28.514.6四普 59.257.261.614.310.718.7五普 67.464.670.919.915.225.9六普 75.271.380.628.823.136.7七普 82.178.487.238.531.248.5 (2)我国死亡人口年龄中位数增加㊁四分位差缩小㊂我国老年人口死亡年龄持续上升,具体表现为人口死亡的中位数不断增加,存活年龄大幅度上升㊂ 五普 时(见表3),我国死亡人口中有一半居民是处与69岁以下,身体健康的仅有1/4能够活到79岁以后㊂ 六普 时我国死亡年龄中位数提高近4岁,大致有一半居民可活到73岁㊂ 七普 时死亡人口中位数进一步提高了近3岁,有一半人死亡于75.8岁后,女性有半数死亡于79.5岁后㊂死亡人数的1/4位数和3/4位数说明同样的问题, 五普 时我国有25%的健康者存活到(死亡于) 78.8岁以后, 六普 时25%的健康者能够存活到81.3岁后, 七普 时有1/4居民存活到84.3岁以后㊂ 七普 时全国有25%的健康女性能够存活到87.7岁以后(男性为82.2岁)㊂同时,我国失康(短寿)人群死亡年龄提高快㊂1/4的长寿老人由 五普 到 七普 的,20年间提高5.5岁(78.8->84.3岁),1/4的失康老人20年间死亡年龄提升12.4岁(52.6-> 65.0岁)㊂这说明,随着经济发展㊁我国生活水平的提高㊁医疗卫生事业的发展,健康保健意识的普及,健康的密码逐渐被破译,国人死亡年龄底部提高,弱势群体健康保障水平有所㊃94㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期㊀㊀表3㊀五普 至 七普 我国死亡人口年龄的位置平均数岁时期 五普 六普 七普 合计合计合计男性女性1/4位数52.6260.1465.0162.0168.96中位数69.0072.9575.8073.0579.473/4位数78.7981.3084.2882.1787.70四分位差26.1721.1619.2720.1618.74提高,现在到了普遍长寿时期㊂(3)我国高龄老人死亡率下降速度快于中低龄老人及年轻人㊂我国老年人口死亡率有了很大程度的下降㊂高龄人口死亡率下降幅度大于低龄老人㊂60岁及其以上老年人口死亡率总体下降缓慢,从 五普 时的39.3ɢ下降到 七普 时的25.1ɢ,20年间仅下降14个千分点(男㊁女分别下降了15㊁14个千分点)㊂而80 94岁高龄人口死亡率从 五普 时的132ɢ下降到 七普 时的85ɢ,20年间下降了47个千分点;95岁以上老人死亡率从 五普 时的288ɢ下降到 七普 时的211ɢ,20年间下降了77个千分点(见表4)㊂由此可见,我国年龄越大的人群,死亡率下降速度越快㊂百岁老人死亡率下降速度快于高龄老人死亡率;高龄老人死亡率下降速度快于低龄老人死亡率;低龄老人死亡率下降又快于年轻人死亡率㊂此外,女性老人死亡率随年龄下降幅度大于男性老人死亡率㊂94岁以下男性死亡率高于女性;而在95岁以上男性死亡率竟低于同龄女性死亡率,且 五普 ㊁ 六普 和 七普 中都非常一致,这很难解释为由于男性老人数量少而造成的误差㊂表4㊀五普 至 七普 的各年龄组老年人口粗死亡率ɢ时期 五普 六普 七普 合计男性女性合计男性女性合计男性女性60+39.343.535.332.236.028.625.128.721.660 7930.335.625.022.527.017.915.319.611.380 94132.3152.8119.9104.4117.695.085.195.477.495+287.7247.4305.0239.7234.9241.9211.1206.9213.12.普查中我国老年人口死亡调查和统计的准确性评估五普 ㊁ 六普 和 七普 的老人年龄别死亡率logit 曲线随年龄完美地呈现线性变化(见图2㊁图3),解释了老年人口死亡率各年龄变异(R 2)的99%以上,由此可比较和估计历次人口普查中死亡登记数据的准确性㊂假设观测值和估算值之差为绝对误差(单位为ɢ),绝对误差占估算值的比重为相对误差(单位为%)㊂计算近三次普查中男女60 95岁36个组的绝对误差和相对误差后发现(见表5),女性死亡率绝对误差2ɢ以上的年龄组数分别低于男性,相对误差在10%以上的组也少于男性,即女性死亡率数据登记质量好于男性㊂而 七普 时36个年龄组男女性死亡率绝对误差在2ɢ以上的仅为13㊁11个组,低于 五普 ㊁ 六普 情况;女性死亡率相对误差在5%以上仅有5个组,低于 五普 ㊁ 六普 的8个组㊂从平均相对误差而言, 七普 死亡登记数据好于 六普 , 六普 数据优于 五普 ㊂反映出随着信息化水平提高,我国普查准确率有了很大进步㊂具体对男女死亡人口登记质量而言,男性死亡人口登记数据 六普 优于 五普 ,女性登记数据质量 六普 略逊于 五普 ㊂从男女相对误差数据而言,女性误差较多出现在80岁左右年龄组,男性误差较大出现在最高年龄组㊂㊃05㊃。
某市机关事业单位人员2011-2015死亡原因分析
2
1
1
1
1
9
2
0
10
7
19
7
57
10
96
29 214 51 123 19 522 123
2.5 恶性肿瘤年龄性别死因分布情况 某市机关事业单位恶性肿瘤 2011-2015 年共死亡 253 例，死 因居前五位的分别是肺癌、肝胆癌、胃癌、肠癌及食管癌，约占 总恶性肿瘤死亡的 73.91%。恶性肿瘤的死亡主要集中在 50 岁以 上人群，约占总恶性肿瘤死亡的 87.35%%，女性肿瘤死因居前五 位的分别是肺癌、肝胆癌、子宫癌、肠癌、食管癌及胰腺癌，约 占总恶性肿瘤死亡的 61.40%。 3 讨论 2011~2015 年本市机关事业单位死亡人数为 645 人，总死亡 率为 326.94/10 万，远低于我国居民 600/10 万的死亡水平，说明 本市机关事业单位健康状况尚可。机关事业单位健康保健工作比 其他人群好。各年份男性死亡率均明显高于女性，这与我国及世 界其他各地的死亡规律一致 [3，4]，可能与男性从事工种的危险性 高于女性，同时男性具有更多的社会压力及抽烟、饮酒、作息不 规律等疾病危险因素有关，因此加强男性自我保健意识的宣传， 促使其改变不良习惯，是今后健康教育工作的方向和重点。 从年龄构成特征来看，男女性在各年龄组构成比的趋势基本 一致。20~ 岁组最低，之后逐渐升高，60~ 岁组上升明显，70~ 岁组构成比最高，80 岁以上年龄组有所下降。与相关报道一致 [5]。 本研究发现，死亡主要集中在 60 岁以上年龄组，为 82.64%。目 前我国正逐渐进入老龄化社会，提高老年人的自我保健能力，积 极倡导按照 WHO 推荐健康基石“合理膳食、适量运动、戒烟戒 酒、心理平衡”的标准引导老年人的工作和生活，提高老年人的 生活质量，延长寿命。 本研究显示，前 3 位死因分别为恶性肿瘤、心脑血管疾病、 呼吸系统疾病，已成为威胁居民健康的主要疾病 [6]，从恶性肿瘤 分类看，肺癌是第一位高发恶性肿瘤，然后依次是肝癌、胃癌、 结直肠癌、食道癌等，港城居民因恶性肿瘤死亡排位第一的也是 肺癌。虽然肺癌的发病原因至今尚不明确，但是可以明确的一个 诱因是抽烟。近年来，欧美国家的肺癌发病率呈现下降趋势，一 个很重要的原因，就是控烟工作推进迅速。广大居民应注意减少 在环境中接触烟草烟雾，这意味着吸烟的市民不仅仅要限烟戒烟， 而且一定不要在公共场合及家庭中吸烟，避免为家人和他人带来 健康威胁。其次对健康影响较大的是消化道肿瘤，比如肝癌、胃 癌、食管癌、结直肠癌 ；而对女性健康影响较大的是子宫癌，在 女性肿瘤死亡顺位中分别占据第三位。
中国出生人口、人口老龄化率、育龄妇女情况及各年龄段人口分析
中国出生人口、人口老龄化率、城乡常住人口、大陆男女人口、总人口性别比、育龄妇女情况及各年龄段人口分析中国大陆人口首次突破14亿人，继续坐稳全球人口第一大国之位。
70年前，中国总人口仅有5.4亿人，经济总量仅有358亿人民币。
到2019年，我国大陆总人口增加到14亿，GDP攀升到99万亿，这无疑是经济社会发展的巨大奇迹。
1949-2019年中国大陆总人口走势分析数据来源：公开资料整理中国国家统计局17日发布数据显示，2019年末中国大陆总人口(包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人，不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数)140005万人，比上年末增加467万人。
2010-2016年我国每年出生人口从1592 万增长到1786 万，特别是受2013 年11 月起实施“单独二孩”政策的影响，2014 年出生人口数量较2013 年增长47 万人，人口出生率提高2.87 个百分点，2016年全面二胎放开以来，国内新生人口数激增，较2015年度增加131万人。
2018年全年出生人口1523万人。
2019年全年出生人口1465万人，人口出生率为10.48‰；2018 年末，我国总人口比上年末增加 530 万人、达到 13.95亿，需注意的是新出生人口却出现了下降，全年共出生 1523 万人，较上年减少 200 万人，2019年全年出生人口1465万人，2018年人口出生率下降至10.94‰，2019年人口出生率下降到10.48‰。
2019年中国死亡人口998万人，人口死亡率为7.14‰；2018年人口自然增长率为3.81‰，2019人口自然增长率下降至3.34‰。
2011-2019年中国出生人口走势分析数据来源：公开资料整理 2019年人口出生率、人口死亡率及人口自然增长率情况分析数据来源：公开资料整理而65周岁及以上人口17603万人，占总人口的12.6%。
总人口首次突破14亿人，而出生人口和出生率却创出新低，老龄化率创出新高。
2015-2050年中国人口老龄化趋势与老年人口预测
2015-2050年中国人口老龄化趋势与老年人口预测陈艳玫;刘子锋;李贤德;黄奕祥【摘要】目的预测2015-2050年中国人口老龄化趋势与老年人口数.方法以1994 2010年我国年龄别、性别死亡率数据构建ARIMA预测模型,预测2011-2050年间我国年龄别、性别死亡率,根据公式得到2015-2050年每5年年龄别、性别存活率预测值,据此再利用2010年全国第6次人口普查数据构建人口年龄移算模型,预测出2015-2050年间中国分年龄、分性别的老年人口数.结果 2015-2050年,我国老年人口总量呈递增趋势,其中2020-2030年期间的增长速度最快,为老龄化高速发展期;年龄段越高,女性老年人口占比越高;80岁及以上高龄老年人在老年人口总量中的比重逐年增加且增速加快.结论政府和社会各界都必须积极应对人口老龄化,提早制定相应的老年人保障对策,以应对老年人口在健康需求和医疗服务等各方面的需求,构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境,推进医养结合工程.【期刊名称】《中国社会医学杂志》【年(卷),期】2018(035)005【总页数】4页(P480-483)【关键词】人口老龄化;ARIMA模型;年龄移算模型;中国老年人口;预测【作者】陈艳玫;刘子锋;李贤德;黄奕祥【作者单位】中山大学公共卫生学院,广东广州,510080;中山大学光华口腔医学院,广东广州,510080;中山大学公共卫生学院,广东广州,510080;中山大学公共卫生学院,广东广州,510080;中山大学卫生发展研究中心,广东广州,510080【正文语种】中文【中图分类】C921.2;R195.3人口老龄化已成为人类发展的大趋势。
作为一个发展中国家,从20世纪70年代以来,中国人口老龄化趋势已十分明显。
在实现我国“两个一百年”奋斗目标过程中,全面了解和准确预测老年人口数据,非常有助于“健康中国”战略实施和相关政策制定,特别是对于加快推进我国养老和医疗保障体系、健全老龄化服务体系建设等提供良好的决策参考数据。