江蘇省昆山市人口統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)變化趨勢及預(yù)測分析

胡文斌， 秦威， 史建國， 仝嵐， 邱和泉， 周杰， 金亦徐， 張婷， 羅曉明

·衛(wèi)生服務(wù)評價·

江蘇省昆山市人口統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)變化趨勢及預(yù)測分析

胡文斌1，2， 秦威1， 史建國1， 仝嵐1， 邱和泉1， 周杰1， 金亦徐1， 張婷1， 羅曉明1

2昆山高新區(qū)江浦社區(qū)服務(wù)中心，江蘇 昆山，215300

目的分析江蘇省昆山市1981—2014年戶籍人口變動情況以及時間序列特點。方法歷年年均人口數(shù)、出生率、死亡率、人口自然增長率及機械增長率資料來源于1981—2014年昆山市統(tǒng)計年鑒。使用統(tǒng)計描述、時間趨勢與自回歸模型結(jié)合的方法對出生率、死亡率進行時間序列建模，其模型的識別、估計以及預(yù)測用SAS軟件實現(xiàn)。結(jié)果江蘇省昆山市1981—2014年男女合計平均觀察人年數(shù)由1981年的527 337人增加到2014年的761 336人，上升趨勢差異有統(tǒng)計學(xué)意義(APC=1.1%，95%CI：1.0%～1.2%)。2000年以后粗出生率明顯上升，粗死亡率在1981—2014年期間明顯下降(APC=-0.3%，95%CI：-0.5%～-0.1%)。時間趨勢與自回歸模型對出生率和死亡率進行預(yù)測，結(jié)果顯示，未來年份人口出生率急劇上升，而死亡率則緩慢下降。結(jié)論江蘇省昆山市年均人口數(shù)在人口自然增長和機械增長雙重作用下逐年上升，同時也呈現(xiàn)出粗死亡率下降和老齡化進程加速的趨勢。

出生率； 死亡率； 人口自然增長率； 年均人口數(shù)； 時間序列

人口變動是社會學(xué)與經(jīng)濟學(xué)關(guān)注的課題，可影響到社會各個方面[1]。人口遷移對居民總體健康指標(biāo)影響不容忽視[2-3]。人口機械增長升高可提高平均期望壽命、降低全死因死亡率、明顯改變年齡構(gòu)成等。因此，新時期深入研究人口變動是客觀看待居民健康指標(biāo)的關(guān)鍵。江蘇省昆山市地處上海和蘇州之間，特殊的區(qū)位優(yōu)勢使得社會經(jīng)濟快速發(fā)展、人口持續(xù)變動[4-5]。既往研究提示，人口老齡化對昆山市人群死因影響較大[6-9]，但戶籍人口變動情況對其影響如何、年齡結(jié)構(gòu)如何、人口發(fā)展趨勢如何，目前尚未有系統(tǒng)研究結(jié)果。為此，本研究采用時間序列分析方法，分析昆山市1981—2014年戶籍人口變動情況，不僅可對同類研究結(jié)果提供相互比較依據(jù)，也對今后與戶籍人口相關(guān)的疾病監(jiān)測具有重要參考意義。

1 資料與方法

1.1 資料來源

江蘇省昆山市1981—2014年年均人口數(shù)、出生數(shù)、出生率、死亡數(shù)、死亡率、自然增長人數(shù)、人口自然增長率、遷入人口和遷出人口、人口機械增長率等數(shù)據(jù)來源于昆山市統(tǒng)計局歷年發(fā)布的統(tǒng)計年鑒[10]。戶籍人口自然增長率是指在一年內(nèi)戶籍人口自然增加數(shù)(出生人數(shù)減死亡人數(shù))與該時期內(nèi)平均人口數(shù)(或期中人口數(shù))之比，用千分率表示。人口機械增長率=(遷入人口數(shù)-遷出人口數(shù))/該時期內(nèi)平均人口數(shù)(或期中人口數(shù))，用千分率表示。

1981—2010年人口年齡構(gòu)成來自于昆山市疾病預(yù)防控制中心每年10%人口抽樣調(diào)查；2011—2014年人口年齡結(jié)構(gòu)來源于昆山市公安局。人口老齡化指標(biāo)為≥60歲的比例與≥65歲的比例。

1.2 統(tǒng)計學(xué)分析

對昆山市1981—2014年出生率、死亡率及年均人口數(shù)的時間序列預(yù)測模型擬合中，使用時間趨勢與自回歸模型結(jié)合的方法(stepwise autoregressive method)[11-12]，其一般的數(shù)學(xué)模型如下：x1=b0+b1t+b2t2=ut，其中ut=a1ut-1+a2ut-2+…+aput-p=εt。模型評價指標(biāo)采用決定系數(shù)(R2)、施瓦茲-貝葉斯判別準(zhǔn)則(SBC)、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)及相關(guān)系數(shù)(CORR)等。該模型中，趨勢模型適合于獲取長期行為，而自回歸模型則更加適合獲取短期波動[11-12]。其模型的識別、估計，以及預(yù)測用SAS軟件給出的模塊“FORECAST procedure”實現(xiàn)[13]。采用對數(shù)線性模型估計年度變化百分比(annual percentage change，APC)及其95%CI，來評價出生率、死亡率及年均人口數(shù)的時間趨勢[14]。采用SAS 9.3進行APC檢驗、時間序列建模及繪圖。

2 結(jié)果

2.1 昆山市1981—2014年人口統(tǒng)計學(xué)主要指標(biāo)變化趨勢

江蘇省昆山市1981—2014年男女合計平均觀察人年數(shù)由1981年的527 337人年增加到2014年的761 336人年，上升趨勢差異有統(tǒng)計學(xué)意義(APC=1.1%，95%CI：1.0%～1.2%)。男性人群中平均觀察人年數(shù)由1981年的265 251人年增加到2014年的378 477人年，上升趨勢差異有統(tǒng)計學(xué)意義(APC=1.0%，95%CI：0.9%～1.1%)；女性人群中由1981年的262 086人年增加到2014年的382 859人年，上升趨勢差異有統(tǒng)計學(xué)意義(APC=1.1%，95%CI：1.0%～1.2%)。見表1。

人口老齡化指標(biāo)中，≥60歲人口的比例由1981年的8.2%上升到2014年的20.6%，上升趨勢明顯(APC=2.6%，95%CI：2.3%～2.8%)；≥65歲人口的比例由1981年的5.1%上升到2014年的14.0%(APC=3.0%，95%CI：2.6%～3.4%)。見圖1。

粗出生率在1981—2014年期間，呈現(xiàn)先下降后上升的變化。在2001年出生率下降至最低點，為6.25‰，之后的年份逐漸上升，至2014年粗出生率為13.09‰。死亡數(shù)則在特定水平略有上升，上升趨勢差異有統(tǒng)計學(xué)意義(APC=0.8%，95%CI：0.7%～0.9%)；而粗死亡率在1981—2014年期間明顯下降，趨勢差異有統(tǒng)計學(xué)意義(APC=-0.3%，95%CI：-0.5%～-0.1%)。江蘇省昆山市人口變動情況中，從1990年開始人口機械增長逐年增加，2000年以后隨著遷入人口的大幅增加，人口機械增長也急劇上升，至2014年人口機械增長率為14.85‰，機械增長人數(shù)為達11 306人。見表1。

2.2 江蘇省昆山市1981—2014年出生率和死亡率時間序列分析

江蘇省昆山市出生率時間趨勢與自回歸模型建模中，R2=0.92、AIC=-13.02、SBC=-9.24、CORR=0.96，表明模型擬合較好。預(yù)測結(jié)果顯示，2015—2024年昆山市出生率分別為13.57‰、14.78‰、15.77‰、16.82‰、17.54‰、18.45‰、19.41‰、20.59‰、21.75‰和22.95‰。見圖2。

死亡率時間趨勢與自回歸模型建模中，R2=0.60、AIC=-101.07、SBC=-96.49、CORR=0.77，表示模型擬合尚可。預(yù)測結(jié)果顯示，2015—2024年昆山市死亡率分別為5.35‰、5.25‰、5.14‰、5.03‰、4.92‰、4.80‰、4.67‰、4.54‰、4.41‰和4.27‰。見圖2。

3 討論

隨著社會經(jīng)濟發(fā)展及城市化進程，人口變動持續(xù)動態(tài)發(fā)展[1]。分析過去34年戶籍人口變動情況，為昆山市戶籍人口相關(guān)的疾病監(jiān)測提供人口學(xué)特征變化依據(jù)，也為深入研究健康期望壽命、科學(xué)評價昆山市居民疾病負擔(dān)奠定基礎(chǔ)。本研究顯示，江蘇省昆山市人口出生率急劇上升、死亡率緩慢下降，人口自然增長率持續(xù)上升；人口機械增長率也在高水平波動，導(dǎo)致年均人口數(shù)逐年上升，同時伴隨著老齡化進程加速。

本研究顯示，人口出生率在1981—2000年明顯下降，而2000年之后則明顯上升?？赡芘c國家人口宏觀政策有關(guān)，與賴平耀等[1]研究結(jié)果一致。人口死亡率相對平穩(wěn)，但總體上呈現(xiàn)了平穩(wěn)偏下降態(tài)勢。分開來看，人口死亡數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(APC=0.8%，95%CI：0.7%～0.9%)，由于總?cè)丝跀?shù)上升的速率遠高于死亡數(shù)，而導(dǎo)致死亡率明顯下降(APC=-0.3%，95%CI：-0.5%～-0.1%)，也可能在未來年份死亡率會進一步下降。在國家全面二胎政策的背景下，有理由相信未來年份出生率會明顯上升；這也與本文時間序列預(yù)測結(jié)果一致。李輝等[15]對寧波市人口變動情況分析顯示，2000—2010年期間，寧波市人口數(shù)量急劇上升，流動人口、老年人口、0～14歲兒童的比例在2000—2010年期間發(fā)生了巨大變化，這些特殊人群在基本公共服務(wù)等方面亟需加強?？傮w來看，江蘇省昆山市年均人口數(shù)上升速率在2003年左右出現(xiàn)拐點，考慮可能與2003—2008年人口機械增長高峰有關(guān)。但同時也注意到，死亡率逐年下降、人口老齡化進程在加速。人口老齡化程度一直是社會各個部門關(guān)注的重要指標(biāo)，除了對經(jīng)濟產(chǎn)生影響[2]，人口老齡化與疾病也息息相關(guān)。

表1 江蘇省昆山市1981—2014年人口統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)變化趨勢分析

圖1 江蘇省昆山市1981—2014年戶籍人口年齡構(gòu)成趨勢圖

圖2 江蘇省昆山市出生率和死亡率時間序列預(yù)測

本研究顯示，昆山市歷年≥60歲人口的比例由1981年的8.2%上升到2014年的20.6%。在昆山市平均期望壽命居歷史新高的背景下[16]，人口學(xué)特征對糖尿病相關(guān)的死亡[6]和對腫瘤死亡[7，9]的影響不容忽視。既往研究提示，昆山市高血壓[17-18]和糖尿病[19]等慢性病患病率隨著年齡增加而逐漸上升；腫瘤粗死亡率明顯上升[20]，是影響昆山居民壽命的第二位疾病[21]，表現(xiàn)尤為突出的是肺癌發(fā)病與死亡率處于明顯上升趨勢[9，22-23]，肺癌和胃癌等依舊是造成巨大疾病負擔(dān)的主要癌種[24-25]。

本研究依據(jù)時間序列分析方法對昆山市出生率、死亡率等進行分析，旨在探索過去昆山市人口變動情況及將來的發(fā)展。時間趨勢與自回歸模型結(jié)合的方法，在SAS 9.3軟件給出的模塊“FORECAST procedure”可以實現(xiàn)[13]，在較早的研究中也鮮有應(yīng)用[11-12]。本研究中對出生率和死亡率時間序列分析中，使用了非線性(3次方)趨勢，較為穩(wěn)健地擬合了時間序列預(yù)測模型。

本研究初步呈現(xiàn)了昆山市1981—2014年戶籍人口變動情況，但研究中也有幾點缺陷：一是數(shù)據(jù)來源的局限性，不能對死亡率和出生率進行年齡標(biāo)化。二是數(shù)據(jù)來源的差異，在一定程度上數(shù)據(jù)同質(zhì)性較差，難以精確呈現(xiàn)戶籍人口變動。如出生數(shù)與出生率、死亡數(shù)與死亡率、遷入和遷出人口數(shù)來源于歷年昆山市統(tǒng)計年鑒；而人口年齡構(gòu)成來源于疾控中心抽樣調(diào)查。三是在說明老齡化現(xiàn)象時昆山市1981—2010人口年齡構(gòu)成可能與實際人口年齡結(jié)構(gòu)存在差距。

[1] 賴平耀，鐘甫寧.中國的人口變動：1978-2012[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2014，14(1)：99-110.

[2] 王美鳳.我國老年人口年齡結(jié)構(gòu)變動及其對經(jīng)濟增長的影響[J].人口與社會，2015(3)：19-26.

[3] 袁小平，梁海艷.中國人口年齡結(jié)構(gòu)變動對出生率的影響研究[J].西北人口，2014，35(6)：49-53.

[4] 滕琪.改革開放以來昆山市人口增長、分布及遷移研究[D].南京：南京師范大學(xué)，2013.

[5] 姚鑫，楊桂山，孫洪波，等.昆山市人口指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型[J].長江流域資源與環(huán)境，2010，19(3)：244-248.

[6] 沙汝明.江蘇省昆山市人口老齡化及危險因素改變對糖尿病死亡率的影響[J].中華流行病學(xué)雜志，2005，26(10)：810-810.

[7] 沙汝明.昆山市人口老齡化及危險因素改變對惡性腫瘤死亡率的影響研究[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2005，32(10)：1343-1344.

[8] 張瑾，沙汝明.昆山市人口老齡化及危險因素改變對前10位死因及其死亡率的影響研究[J].安徽預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志，2003，9(4)：217-219.

[9] 胡文斌，張婷，秦威，等.江蘇省昆山市1993—2014年肺癌死亡趨勢及差別分解分析[J].中國公共衛(wèi)生，2015，31(11)：1460-1463.

[10] 昆山市統(tǒng)計局.昆山統(tǒng)計年鑒[M/OL].[2016-01-16].http：//www.hgsjk.ks.gov.cn/getNavMenu.action.

[11] Barry F.Fitting autoregressive trend stationary models with finite samples[J].Int J Forecast，1999，15(1)：11-25.

[12] Pflaumer P.Forecasting U.S.population totals with the Box-Jenkins approach[J].Int J Forecast，1992，8(3)：329-338.

[13] Brocklebank JC，Dickey DA.SAS for Forecasting Time Series，Second Edition[M].Cary NC：SAS Institute Inc，USA，2003.

[14] Fay MP，Tiwari RC，F(xiàn)euer EJ，et al.Estimating average annual percent change for disease rates without assuming constant change[J].Biometrics，2006，62(3)：847-854.

[15] 李輝，崔軍，王永，等.2000—2010年寧波市人口發(fā)展趨勢分析[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2014，31(5)：876-877，881.

[16] 胡文斌，張婷，秦威，等.江蘇省昆山市1981—2014年期望壽命時間序列分析[J].中國全科醫(yī)學(xué)，2016，19(8)：971-975.

[17] 胡文斌，張婷，史建國，等.BMI與高血壓關(guān)聯(lián)強度劑量-反應(yīng)關(guān)系分析[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2015，32(6)：971-974.

[18] 胡文斌，張婷，史建國，等.男性吸煙與高血壓病的劑量-反應(yīng)關(guān)系[J].中華心血管病雜志，2014，42(9)：773-777.

[19] 胡文斌，張婷，秦威，等.昆山市2012年2型糖尿病患病現(xiàn)況及其危險因素[J].江蘇預(yù)防醫(yī)學(xué)，2015，26(3)：87-89.

[20] 胡文斌，張婷，秦威，等.江蘇省昆山市1981-2013年惡性腫瘤死亡趨勢分析[J].中國腫瘤，2015，24(9)：752-757.

[21] 朱士新，鄭建中，陸秋明，等.昆山市居民1982—1999年潛在壽命損失年數(shù)分析[J].疾病控制雜志，2001，5(2)：121-122.

[22] 秦威，許寒冰.1981-2005年昆山市居民肺癌死亡率趨勢[J].中國慢性病預(yù)防與控制，2009，17(1)：37-38.

[23] 胡文斌，張婷，史建國，等.江蘇省昆山市2006～2012年肺癌發(fā)病趨勢分析[J].中國腫瘤，2014，23(10)：810-814.

[24] 胡文斌，張婷，史建國，等.江蘇省昆山市2010年腫瘤死亡率與疾病負擔(dān)分析[J].江蘇預(yù)防醫(yī)學(xué)，2015，26(5)：42-44.

[25] 胡文斌，張婷，秦威，等.江蘇省昆山市2011年惡性腫瘤死亡率與疾病負擔(dān)分析[J].中國腫瘤，2015，24(11)：905-909.

DemographicTrendsandPredictioninKunshanCity，JiangsuProvince

HU Wenbin，ZHANG Ting，LUO Xiaoming，et al.

DepartmentofChronicNon-communicableDiseasePreventiveandControl，KunshanCenterforDiseaseControlandPrevention，Kunshan，215300，China

ObjectivesTo explore the demographic trend and the time serie characteristic in Kunshan city，Jiangsu province，1981-2014.MethodsAverage annual population，birth rate，death rate，population mechanical growth rate，and natural population growth rate were derived from Kunshan Statistical Yearbook.Statistical description and stepwise autoregressive method were used to modeling the demographic change indicators，and the identify，estimate，and prediction were conducted in SAS software.ResultsAnnual average population was 527 337 in 1981 and 761 336 in 2014 in Kunshan city，the upward trend was statistically significant(APC=1.1%，95%CI：1.0%～1.2%).Crude birth rate was increasing gradually after the year of 2000，and crude death rate was decreased significantly during 1981 to 2014(APC=-0.3%，95%CI：-0.5%～-0.1%).The stepwise autoregressive method of time series model demonstrated that the birth rate showed upward trend in the following years，but the death rate showed downward trend.ConclusionsThe average population in Kunshan city，Jiangsu province，have been driven upwards by the natural population growth and mechanical growth.Moreover，the decline of death rate and the acceleration of the aging process were coexist.

Birth rate； Death rate； Natural population growth rate； Mechanical growth rate； Time series

C921.2；R181.2+1

A

10.3969/j.issn.1673-5625.2017.05.029

2016-11-16)(本文編輯 甘勇)

昆山市社會發(fā)展科技專項(KS1655)

1昆山市疾病預(yù)防控制中心慢性非傳染性疾病預(yù)防控制科，江蘇 昆山，215300

羅曉明，張婷