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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:4
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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。 展开更多
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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