人口统计分析基本问题

1、Chapter 2人口统计分析基本问题2.1人口统计分析基本了解2.1.1性质主要指对人口数量的分析，通过对人口统计资料的整理、分类和技术处理， 发现人口运动规律性，描述人口因素以及人口与社会经济诸因素的关系，找出产 生某一人口事件或达到某一人口状态的原因，最终得出有意义的结论。2.1.2目的描述人口现状和变动规律，发现问题，找出原因，寻求对策。1、某些人口指标水平及其表现的状态或阶段2、不同时期人口状况的比较3、某一特征人口的构成及模式4、人口未来的发展趋势2.1.3原理人口的三种变动：自然变动、机械变动和社会变动(婚姻、文化、民族、行业和职业)人口的三个特征：自然特征、地域特征和社会特征。

2、2.2人口统计分析的基本概念生存人年数(number of person-years lived)生存人年数是一批人的人数和这批人生存的年数的乘积，人年数是时期指 标，因它受时期长短变化的影响，是人口统计学中的一个基本概念，虽然很少直 接遇到，但却贯穿于人口统计分析的全过程，人口统计的重要指标都与生存人年 数的概念有关，如出生率、死亡率等。对于一定规模的人口来说，不可能准确计算每个人以至整个人口的生存人年 数，需要从总体上近似计算。Ex. Life-line for seven individuals who live in a population at any time betweenJa

3、n.1, 1981 and Dec.31, 1981One way to calculate the person-yearsPerson No. Person-Years1123/433/44151/261/2Alternative way to calculate the person-years71/4Total43/46Period No. # of Person Length141/45261/4351/44441/43Total43/424 x 1/46 x 1/45 x 1/44 x 1/40 Jan-March April-June July-Sept. Oct.-Dec.Fo

4、r the calculation of the alternative way:PYJan.1,1981 - Dec.31, 1981 = 4(0.25)+6(0.25)+5(0.25)+4(0.25) = 4.75It can be expressed as:4-PYOne Year = Z N x i=1Ni is the number of persons alive in the ith quarter and Ai is the fraction of a year represented by that quarter. If measured by each day inste

5、ad of quarter, we have:PY One Year = *5 N xAi=1If N(t) is in tiny intervals of time dt, where dt represents the width of the interval, the areas under the curve could be represented more accurately as:Dec.31,1981PYOne Year = jN(t)dtJan.1,1981当人口足够多时，基本假定出生和死亡人数在年内的分布是相对均匀和稳定 的，所以在实际分析中就以年平均人口数或年中人口数

6、作为其近似值，如一年内 死亡20万人的生存人年数是20*0.5=10万人年。生存人年数主要具有理论意义， 实用性不强，但对理解一些指标非常重要。人年数平均人口数年中人口数比(ratio)“比”是两个相互独立的不同绝对量之间的比较关系，用于说明两个数相对 大小。分子和分母可以同属于时期数和时点数，且两者相互不包含，是独立的。同一总体中具有相同特征不同部分的比较，如总人口性别比、老少比、 扶养比等。不同总体相同指标的比较，包括不同地区同一时间相同指标的比较、两 次完全独立的调查得到同一地区的两个总体数据的比较以检验普查质 量和同一地区两次普查结果的比较以观察人口动态演变过程。同一地区两个性质完全不

7、同的指标的比较，如人均土地面积指标和人口 密度指标，二者互为倒数关系。比例(proportion)比例反映的是总体中的某一部分与总体的比较关系，是部分值与总体值之比， 分子包括在分母中，是分母的一部分，用于反映总体内部结构和各部分的比较关 系。比例和比是完全不同的，比表示两个完全独立的部分的比较关系，分子分母 不相互包含。比例是a/(a+b)或b/(a+b)，而比是a/b或b/a率 (rate)“率”是指在某一时期内发生某一人口事件的人口绝对数与该时期内人口的生存 人年数之比，其分子和分母是两种性质完全不同的时期指标，它表示发生某一人 口事件的人数相对于同一时期人口的生存人年数的强度，单位是人

8、/人年，如出 生率、死亡率、增长率、生育率、结婚率、迁入率和迁出率等(如97年巴布亚 新几内亚每1000人就有34例活产发生)。率表示生存人年中发生多少生命现象，因计算困难多用平均人口数代替(人 口事件均匀发生时)；但因为时点指标平均数计算和时点间隔划分复杂，所以平 均人口数多用年中人口数代替。粗的率是针对全部人口计算的率，特定的率是针对某一人群来计算的，这一 人群更有可能发生某一人口事件。率可以按年龄、性别、种族、职业来计算，准 确地说，一些被称为“率”的指标其实应该是“比”。2.2.5 概率(probability)Probability is a kind of proportion w

9、hich is applied to incidence like rate. The “robability used in demography is similar to its usage in statistics. It refers to the chance that some event will occur, rather than to the rate at which it occurs. The structure of a probability in demography is thus quite different from the structure of

10、 a rate: Number of Occurrences Rate =Number of Person-years LivedNumber of OccurrencesPr obability=Number of People or Trails under the States Exposure to the Current EventsThe important difference from rate is that the denominator is composed of all those persons in the given population at the begi

11、nning of the period of observation. If ten people die in one year out of a population that numbered 1000 at the start of the year, we say that the probability of dying for this group during that year was 10/1000. The denominator for rate is the person-years, and the denominator for probability is th

12、e number of persons who perhaps will experience an event at the beginning.2.3人口分析的基本方法2.3.1同期人(时期)分析与同批人(队列)分析队列分析/同批人分析(cohort analysis)或称一代人分析(generation analysis)与 横断面分析(cross-sectional analysis)或称时期分析(period analysis)是要加以区别 的。前者是研究一批明确规定的同批人在各个时期的状况，是一种纵向分析 (longitudinal analysis)，它研究的是拥有同样特征的人们

13、的总体，后者则是研究若 干批同批人在某一确定的时段内(如某一日历年内)所发生的人口现象，通过人口普查、人口经常登记或专题调查，可以得到某一时点或某个时期的各种人口数字。前者着眼于某一时点或某一时期的情况，后者着眼于某一批人的生命过程。同期人（时期）分析对人口现象的观察、报述和分析，总要从观察某一时点或某一时期的人口现 象开始。以某一时期的人口现象作为对象所进行的分析则称为时期分析或同期人 分析。人口普查的主要内容就是反映普查标准时间的各种人口状态（如总人数、总户 数和按性别、年龄、民族、地区、城乡、文化程度、行业、职业、婚姻状况等划 分的人数）。有时在普查中也可取得普查前其一时期所发生的人口事

14、件的数据，如我国 1982年人口普查调查了 1981年的死亡人数和妇女生育人数；1990年普查调查了 1989年全年和1990年上半年的死亡人数和妇女生育人数。根据人口普查和经常登记所取得的这些资料，可以分析研究人口的各种构 成，可以计算该时期的出生率、死亡率、结婚率、分年龄生育率、总和生育率、 一孩率等各种相对指标。所有这些指标有一个共同点，即它们都是反映某一时点 的人口状态或某一时期的人口过程。这样计算出来的各种人口指标便是通常所说 的时期指标或时点指标。时期分析有助于我们解决一下问题：观察某一时期内的人口状态和活动，记录其规模和水平，计算各种绝对指标 和相对指标，通过这些指标来反映这个人

15、口在这一时期的各种表现。把人口的各种指标与其他人口加以对比分析。把这一人口本时期的表现与以前各个时期进行对比，列出动态数列，表明发 展趋势，揭示发展规律。把某一时期内的人口现象按不同标识进行交叉分组，找出各种因素之间的相 互关系。例如，不同年龄的死亡率、不同文化程度妇女的孩次率等。而经常人口统计所取得的资料也必然属于某一时期（通常以一个日历年为一 时期），所以对人口现象进行时期分析（同期人分析）理所当然地成为人口统计的主 要内容。尤其是在我国对人口发展进行有计划的控制的情况下，对于许多人口指 标，既定有逐年要争取达到的具体水平，又要逐年检查实际完成情况，计算各年 的时期指标便具有重要的现实意义

16、。同批人（队列）分析为了考察和分析人口现象的整个历程，不能只观察某一时间的全体人口，还 必须选择具有某种共同起点的同一批人，记录他们随着时间推移而发生的各种人 口现象。这样选择的一批人，在人口学中称为同批人。这个共同起点可以是同年出生、同年结婚；同年迁入某地等。相应地便形成 出生同批人（同批出生者）、结婚同批人（同批结婚者）、迁入同批人（同批迁入者） 等。根据所要研究的问题，可以有各种不同的同批人。当我们分析某些人口现象 与年龄的关系时，便选择出生同批人进行现察。当分析某些人口现象与已婚年数 的关系时（比如，在婚后第几年生育的占多大比例），则就结婚同批人进行观察。 当分析第一次迁移与第二次迁移

17、的关系和间隔时，则应对迁移同批人进行观察。 但其中最主要的是出生同批人，也称同龄人或同代人，观察这样一批人一生的经 历，如在各个不同年龄结婚、生育、死亡的比例，便能清楚地反映出一代人的生 命过程。当我们以某一批人作为观察对象时，在任何一个具体时间，他们只能属于某 一个年龄组，在他们身上只能反映出这个年龄组的各种人口现象。而他们经历各 个不同年龄，表现出各种不同水平（例如，不同的生育率水平），则陆续发生在各 个不同年代。这种观察能够揭示一批人的一生的过程，而不能反映某一年全体人 口的情况。二者不同点：着眼点不同，对象的范围不同，说明的问题不同。同期人分析着眼于某一时期，所考察的是这一时期内所有有

18、关者的人口现象 （例如全体龄妇女的生育率水平），说明的是这一时期的现象规模或水平。至于这 些人以前或者以后是什么情况，则不予考虑。因此，同期人分析不回答也不能回 答关于一批人的生育过程或生命过程问题。同批人分析则着眼于某一批人（例如1963年出生的妇女），所考察的是这一批 人在生命过程中陆续发生的人口事件，说明的则是这一批人的经历和结果。至于 在每一时期中与这一批人同时存在的其他人的情况如何，则不予考虑。所需资料不同从资料的取得来看，只要有一年的观察资料，即可进行同期人分析。但是为 了进行同批人分析，则需取得一批人连续若十年的资料。例如，为了反映妇女.终 身生育率水平，必须等到一批妇女结束生育

19、的年龄，即必须从15岁观察到50 岁，因而，同批人分析不如同期人分析易于取得资料。分析因素不同进行同期人分析就是要分别揭示这两种因素的影响：一是反映各个时期社会经济因素对人口现象的影响；二是反映某一时期内不同年龄的人口现象，从而揭示年龄因素对人口现象的 影响以及在某一具体条件下人口现象的年龄分布模式。然而，许多人口现象不仅受当时社会经济条件和年龄因素的影响，而且还受 以前时期、以前年龄所发生过的人口现象的影响。例如，在一段不利于结婚生育的时期（如战争或经济困难）过后，结婚人数和 生育人数会大大增加，结婚率和生育率会大大提高，即出现所谓的结婚和生育的 补偿现象。这种现象的出现固然由于后一时期条件

20、的有利，但在很大程度上也是 对前一段时期不利条件造成的少婚少育的一种补偿。生育率、结婚率、死亡率在后几年的水平和变化，不仅反映当时社会经济条 件的影响，而且还间接受到前几年社会经济条件的影响，表现为前几年条件的后 效应。这种后效应过去在人口学中分析得较少，但在某些情况下它对人口现象却 起着很大作用。例如，我国于1962-1964年出现的生育高潮（此三年的人口出生率分别为 37.22%。、43.60%。、39.34%。），70年代中期某些地区妇女生育率的直线下降，80 年代初妇女生育率水平的回升，都有一部分属于这种后效应。在上述情况下，从同期人分析的角度来看，前后两个时期的人口现象的水平 有很大

21、变化。例如，我国1963年的人口出生率（43.60%。）是1961年人口出生率（18.13%。）的 2.4倍。可以估计，1963年各年龄妇女的生育率大致也会是1961年相应年龄妇 女生育率的两倍多。但是，从同批人分析的角度来看，每一批妇女平均生育子女数在前后抵消之后，实际并没有增加。可见，根据某一时期的指标不能说明一批人一生的情况。要想说明一批人一生的情况，就必须进行同批人分析，计算同批人指标。应用时期分析和队列分析应该注意的问题和假定队列尽管我国人口政策执行结果总会反映在时期指标上（出生率、年龄别生育率、 总和生育率等），但政策的考虑、安排、关于婚育行为规范的规定则全都是从队 列角度着眼。所

22、以队列分析对于中国来说具有特殊重要的意义和价值。尽管队列分析反映一批人随时间变化发生的真实的人口事件，但它有两个致 命的局限性。一是队列的数据很不容易取得一个队列的完整资料有时要跨越上百年，很难取得并保存，往往要靠回顾性 调查来提供。在一百年及以上的长时期内人口会不断发生变化，回顾性调查所取 得的资料往往只是原来队列当中一部分人的，或是掺进了一些原非这个队列的 人，即队列成员有了变化。而且，对于研究婚姻生育可以采用回顾性调查，对于研究死亡则不能。因为， 能进行回顾的都是尚存者，而已经死亡的人则不能参与回顾了。即使对于婚姻生 育而言，能参与回顾调查的尚存者多是较多生育者（因活得较长），而遗漏的（

23、即未 包括进来的）往往是生育较少者或甚至未婚者（因为死亡较早），致使调查到的结婚 比例与孩次递进比容易偏高。另一个局限性在于所用数据与所得结果反映的是所研究队列的整个生命期 或生育期，而不是某一年，因而很难用来说明某一具体时期的人口现象与问题。时期分析的优点就是能够说明某一时刻或某一时期的人口现象，具有现实的 意义。同时时期分析的资料容易取得，分析的数据便于在不同国家（或地区）之 间或不同时期之间进行对比。然而，时期分析的弱点是不容易深入地揭示人口现象的内在联系。例如，我 们可以从某一年的统计资料中计算出当年每个已经达到育龄的妇女平均已生育 的子女数，但是却不能说明平均每个妇女一生生育的子女数

24、。所以就必须经常把两种分析并用，而不能企图用一种方法代替另一种方法。为了解决上述矛盾，人口学家们提出了利用假定队列进行研究的方法。即用 某一时期现实的年龄别数据而把它们当做一个队列的数据来对待和处理。然而，这种广泛使用的方法却蕴涵着一种缺点，即容易把某一时期的短暂的、 偶然的、非趋势性的变动错误地当做长远的、趋势性的变动。当某一时期的社会经济条件发生较大变动时，人口现象往往会随着发生急剧 变动。这在时期数据上便会出现突然的、显著的升降起伏。但是，随着时间的推 移，当社会经济条件恢复正常时，一个人口队列会把前几年的变动弥补上。例如，某几年由于战争或自然灾害导致结婚和生育急剧大幅度减少。根据这 几

25、年的年龄别初婚率与年龄别生育率计算的总和生育率、粗再生产率和净再生产 率都会大大降低，从而会使人得出人口将要逐渐缩减的结论。欧美一些人口学家在本世纪20年代就曾犯过这样的错误。战争或灾害过后 出现的生育率补偿性上升又会使另一些人惊呼人口失控或行将爆炸。这都是错把假定队列当做真实队列而造成的错觉和错误结论。社会经济条件越稳定，人口现象越少突变，则时期现象和队列现象便越接近 或相似，甚至接近重合。这时用某时期的年龄别指标来代替某队列的相应指标不会带来很大误差。目 前西方许多人口学著作中所进行的分析正是基于这种前提和假设。然而在人口现象变动较快、变动幅度较大的情况下，不加区别地滥用假定队 列进行分析

26、则会造成较大失误，甚至严重后果。例如，在中国70年代中期由于婚姻生育方式（制度）的急剧转变导致初婚年龄 大幅度提高，生育率急剧降低。这本来是实际变动与时期效应的综合表现，有人 则误认为是永久性的变动。及至这种“急刹车”效应逐渐减退以至消失之后，新的 婚姻生育制度成为常规，初婚年龄略有回降，生育率略有回升时，便会惶恐不安， 认为出现了失控与回潮。实际上，在很大程度上是由于过份看重了时期效应而忽略了从队列的角度观 察和分析问题。2.3.2 列克西斯图（The Lexis Diagram）列克西斯图（德国统计学与人口学家W. Lexis最先使用）是人口分析中使 用最多最早的图示工具。它是一种把人口现

27、象的时间与年龄或期间联系起来考虑 的直观明了的图示工具，有助于更清晰地了解人口事件随时间与年龄或期间变化 的情况，其横轴表示人口事件发生的日期，纵轴表示年龄或离队列起始事件的期间，从横轴上每一点引出的平行于直角平分线的直线表示队列成员的生命线。General frame of the diagram:We have horizontal axis to represent time and vertical axis to represent age. As age and time are changing in same steps, the life line for a person

28、should be line with 45 degree angle.SDBAS represents the Life Line, and A is the start point, represents the time of birth. C is the observational point, and D is the age at the time of C.BC is the line of Same Time, and DB is the line of Same Age. The age here indicates the exact age, and the time

29、is the exact time. When OA = t, OD = x, OC = v, then OC = OA + AC = t + x = v. O = (0, 0); A = (t, 0); C =(v, 0); and B = (v, x).Example:When a person was born on Sept. 1, 1980, and registered on Nov. 1, 2000, what is his age at the observational time? If born on Dec. 1, 1980, what about the age?1)

30、The Lexis Grid(格)and Cohort Life Line3 year2 year C-P 1 year A-C A-P 0 year 198019811982198319841985We can portray three phenomena through the Figure: i) A cohort born in 1981 and die in age of 2 (A-C), what is the years of death? ii) A cohort born in 1981 and die in year 1983 (C-P), what are the ag

31、es of death? iii) Persons who die in 1983 at age of 2 (A-P), which cohort it covers?Cohort analysis is dealing with A-C and C-P, while period analysis is dealing with A-P and C-P. An age-specific cohort rate thus restricts measuring exposure and counting occurrences to a parallelogram formed by two

32、45 degree lines defining the cohort and the two horizontal lines defining the age range (A-C). An age-specific period rate restricts the measurement of exposure and occurrences to a rectangle(长方形)formed by the two vertical lines defining the period and the two horizontal lines defining the age-range (A-P). One can also define a cohort-specific period rate, which restricts exposure and occur