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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
被引量:
3
1
作者
黄润龙
沙勇
《人口与经济》
CSSCI
北大核心
2023年第5期41-56,共16页
人口死亡率属大数据中的小数字,其对普查数据敏感、要求高。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。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。随着人口老龄...
人口死亡率属大数据中的小数字,其对普查数据敏感、要求高。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。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。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。老年人口死亡率随年龄、性别、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。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、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。“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。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、2040年老年人口死亡率。“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。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。“七普”中我国31地区老人死亡率,可分为两大类和一个散类。
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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
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题名
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
被引量:
3
1
作者
黄润龙
沙勇
机构
南京邮电大学人口研究院
南京师范大学社会发展学院
出处
《人口与经济》
CSSCI
北大核心
2023年第5期41-56,共16页
基金
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)。
文摘
人口死亡率属大数据中的小数字,其对普查数据敏感、要求高。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。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。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。老年人口死亡率随年龄、性别、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。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、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。“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。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、2040年老年人口死亡率。“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。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。“七普”中我国31地区老人死亡率,可分为两大类和一个散类。
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
Keywords
census data
logit model
death registration error
structure of the elderly mortality
mortality change
分类号
C921 [社会学—人口学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
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
沙勇
《人口与经济》
CSSCI
北大核心
2023
3
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