中國(guó)人口普查死亡數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估及2010-2020年死亡模式轉(zhuǎn)變分析

王金營(yíng)，魏 曉

（河北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 保定 071002）

一、引言

2020年全國(guó)第七次人口普查數(shù)據(jù)（下文簡(jiǎn)稱“七普”）于2021年5月公布?？v觀2000年以來(lái)進(jìn)行的三次人口普查所顯示的死亡數(shù)據(jù)，我國(guó)人口的死亡水平在過(guò)去20 年里發(fā)生了很大變化：一方面，人均預(yù)期壽命的延長(zhǎng)較快。我國(guó)人口普查公報(bào)顯示2000年人均預(yù)期壽命為71.40歲，2010年增長(zhǎng)到74.83 歲。而由2020 年人口普查原始死亡數(shù)據(jù)計(jì)算得到的2020 年人均預(yù)期壽命則達(dá)到了81.75 歲（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的結(jié)果為77.93 歲）；另一方面，嬰兒死亡率的下降速度很快，且相較于其他年齡段一直處于很低的水平。2000 年以來(lái)我國(guó)在生殖健康和孕產(chǎn)婦健康服務(wù)方面投入較大，服務(wù)逐步完善，特別是孕檢、胎兒疾病干預(yù)、葉酸補(bǔ)充、醫(yī)學(xué)必要的終止妊娠等，一定程度上提高了出生嬰兒的健康程度和生存概率，這是值得肯定的巨大貢獻(xiàn)。

同時(shí)我們注意到若直接用“七普”數(shù)據(jù)計(jì)算預(yù)期壽命，所得結(jié)果相當(dāng)于最近10 年來(lái)我國(guó)人均預(yù)期壽命增長(zhǎng)了6.92 歲之多。聯(lián)合國(guó)步長(zhǎng)法顯示人均預(yù)期壽命在達(dá)到70 歲后每10 年增長(zhǎng)2 歲，人類死亡數(shù)據(jù)庫(kù)資料顯示世界上最發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)也沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)在10年內(nèi)預(yù)期壽命增長(zhǎng)幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出這一水平的情況。我們也應(yīng)注意到“七普”顯示我國(guó)嬰兒死亡率已經(jīng)下降到1.4‰。嬰兒死亡率與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和醫(yī)療水平關(guān)系緊密，［1］而與大約同一時(shí)期（2019 年）的世界其他國(guó)家和地區(qū)相比（如美國(guó)嬰兒死亡率是5.54‰，日本是1.86‰），我國(guó)嬰兒死亡率甚至低于醫(yī)療水平更高、社會(huì)保障更全面的發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)；此外2020年我國(guó)衛(wèi)生健康事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示的嬰兒死亡率為5.4‰，這與普查的結(jié)果也存在較大出入。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的信息，以往第三次至第六次全國(guó)人口普查（下文簡(jiǎn)稱“三普”至“六普”）中總?cè)丝诼﹫?bào)率分別為0.26%、0.60%、1.81%和0.12%，這表明歷次普查中均存在不同程度的人口漏報(bào)現(xiàn)象，同樣死亡數(shù)據(jù)也存在漏報(bào)。從10年來(lái)預(yù)期壽命增幅過(guò)大、嬰兒死亡概率超常表現(xiàn)和歷次普查的經(jīng)驗(yàn)三個(gè)方面判斷，“七普”獲得的嬰兒死亡數(shù)據(jù)以及其他年齡段的死亡數(shù)據(jù)可能存在一定程度漏報(bào)。

2000 年以來(lái)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人民生活水平均有大幅度的提高，特別是覆蓋城鄉(xiāng)的醫(yī)療保障、養(yǎng)老保障等各項(xiàng)保障制度政策得到不斷改革和完善，城鄉(xiāng)居民健康水平得到大幅度提升，因而人口死亡模式發(fā)生了較為明顯的變化。使用模型對(duì)“七普”死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估時(shí)需要充分考慮這一點(diǎn)。本研究將在布拉斯-羅吉特方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同年齡段死亡模式變化的特征對(duì)原有模型做出適應(yīng)性調(diào)整，從而對(duì)“七普”死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行重新評(píng)估推算，并對(duì)死亡模式變動(dòng)特征進(jìn)行深入分析。

二、文獻(xiàn)綜述

人口普查的死亡數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是展開(kāi)人口分析的基礎(chǔ)。我國(guó)自1953年至今已經(jīng)開(kāi)展了七次人口普查?？紤]我國(guó)人口基數(shù)龐大、地域廣、差異大，如此大范圍的普查工作不可避免地會(huì)存在調(diào)查數(shù)據(jù)偏誤。自1982年第三次人口普查后，學(xué)界對(duì)普查數(shù)據(jù)質(zhì)量的分析研究給予了充分關(guān)注。

（一）有關(guān)人口普查中死亡數(shù)據(jù)的漏報(bào)

已有文獻(xiàn)顯示1982 年進(jìn)行的“三普”數(shù)據(jù)質(zhì)量是相對(duì)可靠的，［2-3］是迄今為止數(shù)據(jù)質(zhì)量最高的一次普查。即便如此，也有研究證明在低齡人口和死亡數(shù)據(jù)方面存在漏報(bào)，［3-5］只是程度較小。1990年進(jìn)行的“四普”數(shù)據(jù)質(zhì)量稍差，學(xué)界比較一致地認(rèn)為死亡數(shù)據(jù)尤其是低齡組死亡數(shù)據(jù)明顯存在漏報(bào)。張二力等人推斷“四普”男性成人死亡登記的完整率為90%左右，女性成人死亡登記的完整率為85%左右。［6］嬰兒死亡漏報(bào)問(wèn)題突出，如翟振武的研究發(fā)現(xiàn)“四普”男性嬰兒死亡率至少為44.7‰，女性嬰兒死亡率為39.6‰，比未調(diào)整的分別高出15和5.9個(gè)千分點(diǎn)；［3］孫福濱等人測(cè)算1989年的分性別嬰兒死亡率結(jié)果［7］印證了翟振武的結(jié)論。2000年的“五普”數(shù)據(jù)質(zhì)量一直飽受爭(zhēng)議，有研究認(rèn)為“五普”死亡數(shù)據(jù)存在較嚴(yán)重的漏報(bào)問(wèn)題，并大致判斷其漏報(bào)水平在10.06%～15.00%之間；［8］黃榮清研究證明“五普”的65 歲以上人口存在死亡漏報(bào)。［9］與“五普”相比，2010 年“六普”0-4 歲嬰幼兒和60 歲及以上老年人的死亡漏報(bào)都相當(dāng)嚴(yán)重，王金營(yíng)的研究顯示男嬰和女?huà)氲乃劳龈怕史謩e比普查值高出22.08‰和13.9‰；60-90 歲男性老年人的死亡漏報(bào)率超過(guò)20%，平均在23%左右，60-90 歲女性老年人的漏報(bào)率大多超過(guò)5%，平均在8%；［10］李成等人的研究結(jié)果是男女兩性的嬰兒漏報(bào)水平分別為77.3%和75.5%，老年人的死亡漏報(bào)水平分別為2.3%和7.0%。［11］由此看來(lái)，無(wú)論質(zhì)量保障體系多么健全，公報(bào)顯示的質(zhì)量如何高，歷次人口普查的死亡數(shù)據(jù)均存在漏報(bào)誤差問(wèn)題，這是統(tǒng)計(jì)規(guī)律和客觀存在。

2020 年“七普”全面啟用了信息化的調(diào)查方式，在技術(shù)上極大地提高了信息采集的精確度和效率。部分學(xué)者認(rèn)為此次人口普查的漏報(bào)率實(shí)現(xiàn)了歷史最低水平。［12］但是，調(diào)查方式的改進(jìn)并不能完全解決死亡漏報(bào)等問(wèn)題，數(shù)據(jù)質(zhì)量依然受到普查員素質(zhì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和思想文化等因素的影響。尤其考慮“七普”數(shù)據(jù)所顯示的嬰兒死亡率與人均預(yù)期壽命等指標(biāo)和當(dāng)下社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不相符，已有研究［1］［13］也顯示“七普”與之前的歷次人口普查一樣存在一定程度的漏報(bào)問(wèn)題，在運(yùn)用這一數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算預(yù)期壽命和分析死亡模式時(shí)，選取合適的方法重新評(píng)估“七普”死亡數(shù)據(jù)依然是有必要的。

（二）有關(guān)人口普查死亡數(shù)據(jù)評(píng)估和修正的方法

學(xué)界普遍認(rèn)為造成死亡數(shù)據(jù)質(zhì)量缺陷的主要原因有死亡漏報(bào)和年齡誤報(bào)。［14］目前針對(duì)死亡數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的研究一般圍繞死亡漏報(bào)這一問(wèn)題展開(kāi)。主流的幾種方法有：

一是隊(duì)列留存法。借助其他普查年得到的死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行年齡移算和比對(duì)來(lái)確定死亡漏報(bào)情況。如借助內(nèi)插法，在“四普”人口年齡數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)2000年普查時(shí)點(diǎn)人口年齡結(jié)構(gòu)進(jìn)行移算估計(jì)，然后將估計(jì)值與“五普”年齡結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，［15-16］從而找到人口漏報(bào)問(wèn)題比較嚴(yán)重的年齡組；郭志剛認(rèn)為各隊(duì)列內(nèi)部在出生和死亡上并非完全均勻分布，看到了內(nèi)插分配的調(diào)整方法的不合理性，借助同年普查長(zhǎng)表中抽樣數(shù)據(jù)重新估計(jì)2000年年中人口年齡結(jié)構(gòu)，以此來(lái)推計(jì)2000年與1990年兩次普查間人口存活率，依然得到了“四普”低齡人口存在明顯漏報(bào)的結(jié)論。［17］但這種方法一般建立在某次普查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的假設(shè)上，僅作漏報(bào)的粗略估計(jì)。

二是擬合經(jīng)驗(yàn)參數(shù)值法。如二維死亡（Logquad）模型、發(fā)展中國(guó)家死亡數(shù)據(jù)庫(kù)（Developing Countries Mortality Database，簡(jiǎn)稱DCMD）、模型生命表系統(tǒng)等。張震等人借助對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量較高的1982年普查數(shù)據(jù)進(jìn)行修正之后得到中國(guó)分省模型生命表，重新擬合得到中國(guó)模式的二維死亡模型系數(shù)并討論了其對(duì)中國(guó)人口死亡模式的適用性。［18］李成等人使用DCMD 生命表系統(tǒng)，結(jié)合聯(lián)合國(guó)兒童基金會(huì)（United Nations International Children’s Emergency Fund，簡(jiǎn)稱UNICEF）的兒童死亡率和華盛頓大學(xué)衛(wèi)生計(jì)量與評(píng)估研究所（Institute for Health Metrics and Evaluation，簡(jiǎn)稱IHME）的成人死亡率數(shù)據(jù)，對(duì)“六普”時(shí)期我國(guó)分性別的國(guó)民生命表進(jìn)行重建并在此基礎(chǔ)上估計(jì)了低齡組和老齡組死亡數(shù)據(jù)的漏報(bào)程度。［11］但DCMD 方法必須依賴相對(duì)準(zhǔn)確的嬰兒死亡率才能生成模型的關(guān)鍵參數(shù)，選擇聯(lián)合國(guó)調(diào)查數(shù)據(jù)并不能完全適應(yīng)中國(guó)數(shù)據(jù)，中國(guó)人口普查獲得的嬰兒死亡率的準(zhǔn)確性是無(wú)法保證的。同時(shí)，上述模型是大量國(guó)際實(shí)際死亡數(shù)據(jù)總結(jié)歸納而來(lái)，中國(guó)死亡模式與世界樣本并不完全一致，直接應(yīng)用難免會(huì)“水土不服”。

三是借助其他來(lái)源數(shù)據(jù)比對(duì)研究法。黃榮清等人利用模型生命表尋找嬰兒和幼兒之間死亡率的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上借助各?。ㄊ校┤司鵊DP 排名重新調(diào)整幼兒死亡率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)嬰兒死亡率的修正。［19］此外，也有一些學(xué)者將目光投向戶籍登記數(shù)據(jù)，借助戶籍登記數(shù)據(jù)來(lái)考察歷次普查人口數(shù)據(jù)質(zhì)量。［4］［20-21］

四是模型生命表法。這類方法中最常見(jiàn)的是布拉斯-羅吉特（Brass-Logit）轉(zhuǎn)換法。通過(guò)以中國(guó)高質(zhì)量普查數(shù)據(jù)為依據(jù)建立模型，能更準(zhǔn)確地反映中國(guó)死亡年齡分布情況，符合中國(guó)死亡率變化規(guī)律。同時(shí)，最大限度地利用了人口普查的原始數(shù)據(jù)，只需要保證觀察年特定年齡段數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，即可高效實(shí)現(xiàn)其他年齡段死亡概率的修正。

（三）有關(guān)死亡模式變動(dòng)分析

隨著時(shí)間推移和社會(huì)發(fā)展，中國(guó)死亡模式發(fā)生了改變。李婷認(rèn)為中國(guó)人口預(yù)期壽命的增長(zhǎng)將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐詢?nèi)生因素提高為主的模式，這里的內(nèi)生因素是指人類慢性衰老的過(guò)程。［22］從生命歷程的角度來(lái)看，中國(guó)老年人衰老程度是隨著年齡推移加速上升的。［23］楊磊等人通過(guò)構(gòu)建虛弱指數(shù)解釋老化速度，研究認(rèn)為隨著年齡的增長(zhǎng)虛弱指數(shù)會(huì)加速提高，隨之帶來(lái)老年人老化速度的加快；虛弱指數(shù)越高，死亡風(fēng)險(xiǎn)也就越大。［24］在這樣生物學(xué)規(guī)律的作用下，隨著時(shí)間的推移，老年人群體的死亡概率變化應(yīng)該呈現(xiàn)出先增速放緩，再加速增長(zhǎng)的特點(diǎn)。當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)快速進(jìn)步發(fā)展，相鄰兩次人口普查間隔了10 年的時(shí)間跨度，期間的變化不容忽視。傳統(tǒng)的二維死亡模型、DCMD 模型、布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法等都無(wú)法準(zhǔn)確描述這一變化。

然而，布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法在對(duì)中國(guó)死亡數(shù)據(jù)的評(píng)估方面的優(yōu)勢(shì)仍是不可忽略的。筆者及其他學(xué)者在評(píng)估1990、2000、2010等年份的人口普查死亡數(shù)據(jù)時(shí)均采用了該方法。［7］［10］［25-26］由人口普查的死亡數(shù)據(jù)來(lái)看，1982-2010 年的近30 年間中國(guó)死亡模式的變化并不顯著，因此以1982 年“三普”數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)“四普”“五普”的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估可以得到較為優(yōu)質(zhì)的效果。2000 年以來(lái)（尤其是2010年以來(lái)）經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公共服務(wù)、社會(huì)保障、醫(yī)療保障等事業(yè)日新月異，死亡模式的改變十分明顯，目前來(lái)看，繼續(xù)使用以往的評(píng)估模型并不能很好地適應(yīng)當(dāng)前我國(guó)死亡模式。因此，本研究將在傳統(tǒng)布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法的模型基礎(chǔ)上加以調(diào)整，使其更加適應(yīng)中國(guó)當(dāng)前死亡模式，并對(duì)2010年、2020年人口普查的死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和重新推算。

三、布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法的運(yùn)用

（一）布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法原理介紹

布拉斯-羅吉特模型的評(píng)估是要建立起標(biāo)準(zhǔn)生命表中年齡別死亡概率與評(píng)估年份的年齡別死亡概率之間羅吉特轉(zhuǎn)換后的線性關(guān)系，從而借助標(biāo)準(zhǔn)生命表實(shí)現(xiàn)對(duì)其他年份死亡概率的評(píng)估和修正。

該方法的關(guān)鍵是確定被評(píng)估年份哪一年齡段的年齡別死亡概率與標(biāo)準(zhǔn)生命表對(duì)應(yīng)年齡段死亡概率建立關(guān)聯(lián)。2000 年及之前，由于受到傳統(tǒng)習(xí)俗的影響以及出于對(duì)死亡避諱等各種心理，加之過(guò)去受婦幼醫(yī)療健康服務(wù)資源不足的限制，住院分娩比例不高，存在著嬰兒死亡確認(rèn)誤差和缺乏主動(dòng)上報(bào)嬰兒死亡的意識(shí)，嬰兒出生和嬰兒死亡很難做到全面系統(tǒng)的登記。2010 年以來(lái)，隨著公共醫(yī)療資源不斷增多，居民健康衛(wèi)生意識(shí)逐步提高，婦幼醫(yī)院和病床等孕產(chǎn)婦助產(chǎn)服務(wù)資源明顯增加，絕大多數(shù)人選擇在醫(yī)院分娩，相應(yīng)地出生記錄也更為全面，嬰兒死亡數(shù)據(jù)的質(zhì)量明顯提高。當(dāng)然，在部分醫(yī)療設(shè)施落后、交通閉塞的相對(duì)偏遠(yuǎn)的農(nóng)村、山區(qū)，嬰幼兒死亡漏報(bào)現(xiàn)象仍然存在。另外，1-5 歲兒童的死亡事件也不容易被家庭外的人們所注意，報(bào)告的及時(shí)性和準(zhǔn)確性也存在問(wèn)題?，F(xiàn)實(shí)嬰兒死亡率和低齡兒童死亡率可能遠(yuǎn)高于人口普查顯示數(shù)值，存在漏報(bào)，需要被評(píng)估和修正。高齡組人口隨著身體機(jī)能的下降和健康水平的降低，大大減少了社會(huì)參與和交往，有些老年人與周圍社會(huì)的聯(lián)系微弱，使其死亡漏報(bào)和延遲的可能性增加，另外也還存在故意瞞報(bào)的情況。因此，待評(píng)估年份的高齡組人口死亡數(shù)據(jù)也需要修正。

一般而言，介于少兒和老年人之間年齡段的群體多為在校學(xué)生或在崗就業(yè)人員，社會(huì)參與度較高，社會(huì)聯(lián)系比較緊密，屬于社會(huì)活躍人口，中間年齡段群體的死亡漏報(bào)可能性最小。因此，我們假設(shè)中間年齡組的死亡數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的，不存在漏報(bào)（或者漏報(bào)率很低），可以選擇待評(píng)估年份中間年齡段死亡概率與標(biāo)準(zhǔn)生命表相應(yīng)年齡段死亡概率進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立羅吉特轉(zhuǎn)換線性方程，回歸估計(jì)模型參數(shù)，通過(guò)求解方程對(duì)低齡組和高齡組的死亡概率進(jìn)行重新計(jì)算。

布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法的基本公式為：

α表示待評(píng)估年份與作為標(biāo)準(zhǔn)年份的人口死亡率水平之間的差距；β代表死亡率年齡模式的差異。qx表示待評(píng)估年份死亡概率，代表標(biāo)準(zhǔn)年的死亡概率。選取恰當(dāng)?shù)?、死亡?shù)據(jù)準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)生命表是整個(gè)模型的關(guān)鍵。以高質(zhì)量死亡數(shù)據(jù)為依據(jù)建立模型才能準(zhǔn)確地反映死亡年齡分布情況，符合當(dāng)前死亡率變化規(guī)律。

（二）標(biāo)準(zhǔn)生命表的選取及兩階段選擇

已有研究證明1982 年人口普查是迄今為止最為成功的人口普查，［2-5］［13］人口年齡與性別分布均有較高的準(zhǔn)確性和一致性，可以直接作為反映實(shí)際死亡水平的指標(biāo)予以分析。因此，在使用布拉斯-羅吉特模型對(duì)中國(guó)死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，通常的做法是選取中國(guó)1982 年人口普查獲得的死亡數(shù)據(jù)編制的生命表作為標(biāo)準(zhǔn)生命表。

當(dāng)然，選取1982 年人口普查的死亡數(shù)據(jù)也存在一定的局限性。1982 年普查數(shù)據(jù)距離現(xiàn)今已接近40年。如前所述，40年來(lái)中國(guó)死亡模式已經(jīng)發(fā)生了很大變化。隨著時(shí)間的推移，觀察年與1982年死亡模式的差距也在拉開(kāi)。直接使用1982年年齡別死亡概率作為“標(biāo)準(zhǔn)”會(huì)使修正結(jié)果出現(xiàn)較大偏差。為了減少布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法中選取的標(biāo)準(zhǔn)年份與觀察年份時(shí)間跨度太大而加劇評(píng)估誤差，將2010 年、2020 年的全國(guó)人口普查遞次修正，即先以1982 年全國(guó)死亡數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)2010 年全國(guó)死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，以得到的修正后2010年數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)再修正2020年全國(guó)死亡數(shù)據(jù)。

（三）針對(duì)年齡特點(diǎn)的模型適應(yīng)性理論分析和調(diào)整方略

如前文所述，老年人群體的死亡概率增長(zhǎng)變化是受到虛弱程度的影響。［24］［27］一般而言，在中高齡階段，同一年齡的死亡概率是隨著時(shí)間的推移而下降，同一年份的死亡概率是隨著年齡的增加而上升的。隨著生活水平、醫(yī)療水平的上升，社會(huì)保障越來(lái)越完備，中高齡段的死亡概率受時(shí)間效應(yīng)而降低的幅度越來(lái)越顯著，因此曲線上升趨勢(shì)會(huì)越來(lái)越緩慢。然而，醫(yī)療等外部環(huán)境對(duì)于人類本身長(zhǎng)壽改善的程度終究是存在極限的。在生命周期處于青壯年時(shí)期的死亡概率下降幅度很大，而由于更好的外部環(huán)境（醫(yī)療醫(yī)學(xué)上的干預(yù)）而得以存活下來(lái)的人群，隨著年齡的增長(zhǎng)，在虛弱累積效應(yīng)的作用下，當(dāng)這部分人累積到更高的年齡階段便發(fā)生更大的死亡風(fēng)險(xiǎn)，在高齡段出現(xiàn)相較以往更多的死亡事件，人口死亡概率上升更快。［22］呈現(xiàn)在年齡死亡概率曲線上的特點(diǎn)為中高齡段死亡曲線整體沿年齡軸（橫軸）向右平移且更為平緩，高齡段死亡曲線陡升。

這樣的變化趨勢(shì)僅憑借使用1982年作為標(biāo)準(zhǔn)生命表、各年齡段以同一形式模型進(jìn)行布拉斯-羅吉特回歸是無(wú)法完美呈現(xiàn)的。因此，需要針對(duì)不同年齡段的特點(diǎn)對(duì)布拉斯-羅吉特模型進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，使其符合當(dāng)前年份的死亡模式。

在傳統(tǒng)布拉斯-羅吉特方法的轉(zhuǎn)換公式中，截距項(xiàng)α表示觀察年與標(biāo)準(zhǔn)年人口死亡率水平之間的差距，體現(xiàn)的是時(shí)間效應(yīng)對(duì)死亡概率的影響，即隨著時(shí)間推移，同一年齡的死亡概率下降；系數(shù)β代表死亡率年齡模式的差異，反映的是同一時(shí)期（普查年）年齡之間內(nèi)生效應(yīng)對(duì)死亡概率的影響，即不同年齡之間的關(guān)聯(lián)。［28］死亡概率在到達(dá)一定年齡之后便迅速上升，說(shuō)明在高齡段時(shí)間效應(yīng)對(duì)死亡概率下降的影響比較微弱。因此，在低齡和中高齡段，使用帶截距項(xiàng)的布拉斯-羅吉特模型來(lái)擬合，在高齡段，由于1982年高齡段的死亡模式已不再適用當(dāng)前年（2020年），這部分年齡的修正方程不帶截距項(xiàng)。

結(jié)合前文中以2010年作為調(diào)整“過(guò)渡年”的思路，2020年的死亡概率具體修正流程如圖1所示。

圖1 調(diào)整后布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法操作流程

四、具體計(jì)算過(guò)程

第一步，利用普查中年齡別平均人口、死亡人口等建立起原始數(shù)據(jù)生命表①具體公式參見(jiàn)曾毅等人編著的《人口分析方法與應(yīng)用（第二版）》中生命表分析各部分。，包括年齡別死亡概率（qx）、當(dāng)年平均存活時(shí)長(zhǎng)（ax）、留存人數(shù)（lx）、留存人年數(shù)（Lx）、累計(jì)留存人年數(shù)（Tx）、人均預(yù)期壽命（ex）等信息。此時(shí)得到2020年男性人均預(yù)期壽命為79.24歲，女性為84.24歲。

第二步，將數(shù)據(jù)質(zhì)量較高的1982 年中國(guó)人口普查分性別的死亡數(shù)據(jù)作為第一階段死亡關(guān)聯(lián)模型中的標(biāo)準(zhǔn)表，用來(lái)修正2010 年全國(guó)分性別的死亡數(shù)據(jù)。利用兩次普查中死亡數(shù)據(jù)質(zhì)量較為可靠的中間年齡組對(duì)方程系數(shù)進(jìn)行擬合，建立起線性方程，通過(guò)求解方程對(duì)低齡組和高齡組死亡概率進(jìn)行評(píng)估校正，得到男女兩性的年齡別死亡概率。模型公式為：

qx表示死亡概率，α表示2010 年與作為標(biāo)準(zhǔn)生命表的1982 年人口死亡率水平之間的差距，反映時(shí)間效應(yīng)對(duì)死亡概率的影響；β代表死亡率年齡模式的差異，反映年齡之間內(nèi)部效應(yīng)對(duì)死亡概率的影響。根據(jù)前面的分析，由于2010年死亡模式和1982年相比已經(jīng)發(fā)生了較大轉(zhuǎn)變，中高齡死亡概率上升趨勢(shì)變緩，高齡死亡概率上升更迅速，說(shuō)明在高齡段時(shí)間效應(yīng)對(duì)死亡概率下降的作用很小，因此在高齡段進(jìn)行擬合時(shí)，選擇不帶截距項(xiàng)α的公式，即：

第三步，將修正得到的2010年全國(guó)分性別死亡數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)，建立其與2020年全國(guó)普查數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模型，進(jìn)行第二階段的布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換，對(duì)2020年分性別死亡概率進(jìn)行校正。公式為：

第四步，高齡組死亡模式還原。在布拉斯-羅吉特回歸模型中，受關(guān)聯(lián)生命表（也即1982 年和2010 年生命表）的影響，修正后的高齡組死亡概率數(shù)據(jù)并不是平滑的，死亡模式也會(huì)產(chǎn)生一定的變形。為解決這個(gè)問(wèn)題，本研究將高齡以5 歲一組，將每5 歲漏報(bào)率取平均值，在原單歲死亡概率基礎(chǔ)上借助漏報(bào)率重新修正死亡概率，公式如下：

為重新修正后死亡概率，qx為原始死亡概率，u為5 歲組平均漏報(bào)率。以此方法得到的高齡組死亡概率盡可能地保留了原始死亡模式形態(tài)，同時(shí)也保證了死亡概率曲線的平滑。

在修正得到的年齡別死亡概率基礎(chǔ)上重新建立生命表，便可得到相應(yīng)的人均預(yù)期壽命。

五、死亡數(shù)據(jù)評(píng)估與人均預(yù)期壽命測(cè)算

針對(duì)各年齡階段人口社會(huì)活躍特點(diǎn)和死亡數(shù)據(jù)的特征，以10-60歲年齡段為可靠的高質(zhì)量死亡概率數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)生命表相應(yīng)年齡段死亡概率建立關(guān)聯(lián)得到模型參數(shù)。具體過(guò)程是以1982年人口普查數(shù)據(jù)構(gòu)建得到的生命表中死亡概率為標(biāo)準(zhǔn)，建立起布拉斯-羅吉特模型對(duì)2010年全國(guó)死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，再以修正后的2010 年數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)完成對(duì)2020 年死亡數(shù)據(jù)的修正。參數(shù)的T值均通過(guò)了95%及以上的顯著性水平檢驗(yàn)，模型擬合優(yōu)度均大于0.95，具體結(jié)果如表1所示。由此可知該模型的估計(jì)結(jié)果是可信的，可以用于對(duì)低齡組和高齡組的死亡概率的修正和評(píng)估。

表1 模型參數(shù)

（一）2020年人口普查漏報(bào)情況

1.低齡組漏報(bào)情況分析

將表1 所示的模型參數(shù)分別帶入對(duì)應(yīng)的公式（2）-公式（5）以及公式（6）可以得到修正后的2020 年分性別分年齡死亡概率。將修正得到的2020 年年齡別死亡概率與原始死亡概率做比對(duì)，可計(jì)算得到分年齡的死亡漏報(bào)率（見(jiàn)圖2）。整體來(lái)看，男性低齡組漏報(bào)率要高于女性，其中男性0-9歲平均漏報(bào)率為75.33%，女性為57.69%。具體來(lái)看，男嬰死亡漏報(bào)率為85.08%，女?huà)胨劳雎﹫?bào)率為77.80%，3歲之前的男女兩性漏報(bào)水平差距較小；3歲之后，女性隨年齡增長(zhǎng)漏報(bào)率下降幅度更大，趨勢(shì)更明顯。

圖2 2020年人口普查0-9歲人口死亡漏報(bào)率

2.高齡組漏報(bào)情況分析

男女兩性高齡漏報(bào)率在70-90 歲之間比較高，其中男性平均漏報(bào)率為22.55%，女性為20.75%；90 歲及以上的死亡漏報(bào)率比較低；老年階段男性漏報(bào)率普遍高于女性。表2 展示了65-99 歲男女兩性的具體漏報(bào)情況。

表2 2020年65-99歲男女兩性死亡概率修正前后對(duì)比及漏報(bào)情況

本文評(píng)估的嬰兒和高齡組的死亡漏報(bào)結(jié)果與李婷［1］通過(guò)多種方法評(píng)估的結(jié)果非常接近，表明“七普”嬰幼兒死亡數(shù)據(jù)確實(shí)存在較大的漏報(bào)，也表明本文所采用的方法和模型具有可行性。

（二）2010-2020年死亡水平變化分析

1.嬰幼兒死亡概率變動(dòng)分析

從嬰兒死亡概率來(lái)看，不分性別的嬰兒死亡概率由2010 年的21.15‰下降為2020 年的8.80‰（見(jiàn)表3）。男嬰死亡概率由22.10‰下降為11.14‰，10 年間降低了49.59%；女?huà)胨劳龈怕视?0.03‰下降為6.21‰，降低了69.00%。女?huà)胨劳龈怕实南陆邓俣却笥谀袐?。從幼兒死亡概率?lái)看，1-4 歲不分性別死亡概率由2010 年的9.08‰下降為2020 年的4.88‰，男性死亡概率由10.36‰下降為6.05‰，10年間降低了41.60%；1-4歲女性死亡概率由7.56‰下降為3.58‰，降低了52.65%。男女兩性的幼兒死亡概率下降幅度均低于嬰兒。

表3 2010-2020年嬰幼兒死亡概率（‰）

值得注意的是2010年以來(lái)嬰兒死亡概率的下降幅度較大。主要原因是2010年之后孕產(chǎn)婦健康服務(wù)水平等因素得到大幅度提高，這對(duì)嬰兒死亡概率降低的效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他年齡段，大大降低了嬰兒死亡概率。由此可見(jiàn)采用模型修正得到的嬰兒死亡概率可能略高于實(shí)際，即2020 年的實(shí)際嬰兒死亡概率可能略低于8.80‰這一數(shù)值。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的2020 年嬰兒死亡率為5.4%，這個(gè)數(shù)據(jù)可能也會(huì)比實(shí)際低。

2.2020 年年齡別死亡概率修正前后對(duì)比

將修正后得到的年齡別死亡概率與原始死亡概率對(duì)比（見(jiàn)圖3），可以發(fā)現(xiàn)修正后的死亡概率曲線符合前期中高齡死亡概率增長(zhǎng)減緩，高齡死亡概率上升加速的判斷，且從修正前后高齡組死亡概率曲線的對(duì)比可知模型對(duì)于男性的死亡模式調(diào)整程度更大，高齡男性的漏報(bào)程度更高。

由圖3 可知經(jīng)過(guò)修正，男性死亡概率曲線在高齡段上升幅度更大，更為陡峭。而女性原始數(shù)據(jù)的死亡概率曲線與修正后死亡概率曲線的變化情況較為一致（見(jiàn)圖4）。表明修正后保持了原有的年齡死亡概率曲線模式。女性的死亡模式與男性的死亡模式相比，曲線向右偏的傾向明顯，尾部發(fā)生向下彎曲的年齡點(diǎn)相差5歲左右。

圖4 2020年女性死亡概率修正前后對(duì)比

3.人均預(yù)期壽命變動(dòng)分析由修正后得到的年齡別死亡概率構(gòu)建生命表，可以進(jìn)一步計(jì)算得到人均預(yù)期壽命值。

表4 中給出了2010-2020 年男女兩性及合計(jì)的人均預(yù)期壽命和60 歲預(yù)期余命。2020 年不分性別人均預(yù)期壽命為78.21歲，比2010年的74.82歲增加了3.39歲，表明10年來(lái)我國(guó)人均預(yù)期壽命又有了較大提高，進(jìn)一步證明這10 年我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和健康事業(yè)發(fā)展的成就斐然。2010 年女性人均預(yù)期壽命為77.40 歲，男性為72.18 歲，女性比男性高出5.22 歲；2020 年女性人均預(yù)期壽命突破了81歲，增長(zhǎng)到81.20歲，男性增長(zhǎng)到75.07歲，兩者的差距已經(jīng)增加至6.13歲，說(shuō)明近10年來(lái)男性的人均預(yù)期壽命增長(zhǎng)速度低于女性。從60 歲余命來(lái)看，我國(guó)老年人余命由2010 年的20.22 歲增長(zhǎng)到2020年的21.56歲，增長(zhǎng)了1.34歲。其中男性由18.46歲增長(zhǎng)到19.29歲，增長(zhǎng)0.83歲；女性由21.70歲增長(zhǎng)到23.47 歲，增長(zhǎng)1.77 歲，同樣也是女性增幅更大。這說(shuō)明隨著時(shí)間的推移，我國(guó)男女兩性間的人均預(yù)期壽命的差距仍在加大。

表4 2010-2020年人均預(yù)期壽命及60歲預(yù)期余命（歲）

六、2010-2020年死亡模式轉(zhuǎn)變分析

（一）不同時(shí)期分年齡死亡概率比較

本文通過(guò)將相鄰兩次普查原始年齡別死亡概率作比值，觀察1982-2020 年死亡模式的變化情況。

圖5和圖6顯示了1982-2020年間我國(guó)男性和女性的死亡模式變化情況，從圖5與圖6比較可以看出在前20 年男性的死亡模式變化明顯小于女性。2000 年之前，男性除低齡組外，其余大部分年齡組的死亡概率比值都接近于1，說(shuō)明除低齡組外其余年齡組的死亡概率下降幅度不大，基本保持原有的死亡模式。但是在2000 年之后，低齡組死亡概率會(huì)出現(xiàn)大幅度的下降，中高齡組的下降也很明顯，初步說(shuō)明近20 年來(lái)男性死亡模式也發(fā)生了較大改變。

圖5 1982-2020年男性年齡別死亡概率比較

圖6 1982-2020年女性年齡別死亡概率比較

由圖6 可知女性除高齡組外，其他年齡組的比值變化都比較明顯，說(shuō)明我國(guó)幾十年來(lái)這部分年齡的女性死亡概率下降十分明顯（尤其是低齡組），每過(guò)10 年，中低齡組死亡模式就已經(jīng)發(fā)生了顯著的改變；對(duì)于高齡組來(lái)說(shuō)，1990 年、2000 年多數(shù)年齡組的死亡概率比值接近于1，說(shuō)明1982-2000 年間高齡段的死亡模式變化不大，但2000 年后女性死亡模式變化十分明顯。

（二）2010-2020年死亡概率曲線

根據(jù)上文對(duì)原始普查數(shù)據(jù)的分析，男女兩性的死亡模式變化在2010 年顯示出來(lái)非常大的變化。將1982 年、2010 年和2020 年死亡概率曲線放在同一圖中進(jìn)行比較，進(jìn)一步觀察死亡模式的變化情況（見(jiàn)圖7 和圖8）。

圖7 全國(guó)男性1982年、2010年、2020年原始死亡概率曲線

圖8 全國(guó)女性1982年、2010年、2020年原始死亡概率曲線

低齡組0-9 歲中，0-4 歲嬰兒死亡概率下降趨勢(shì)尤為明顯。原始數(shù)據(jù)顯示從1982年到2010年男女兩性嬰兒死亡概率分別下降了88.93%和87.67%，從2010 年到2020年分別下降了55.45%和64.80%。2010 年以來(lái)的10 年女性嬰兒人口死亡概率下降幅度更大。

中間年齡組10-40 歲一直保持較低的死亡概率，變化幅度不大。

在40-95 歲中高年齡段，死亡模式整體呈躺倒的“L”形，隨著時(shí)間的推移發(fā)生了明顯的變化。

進(jìn)入中高年齡段，不同年份的死亡概率曲線都開(kāi)始逐漸爬升，但這一趨勢(shì)出現(xiàn)的年齡逐漸后移。1982 年死亡概率曲線開(kāi)始爬升的拐點(diǎn)發(fā)生在40～45 歲之間，2010 年這一拐點(diǎn)向后 推移了5 歲，2020 年在2010 年的基礎(chǔ)上又向后推移了5 歲。具體可參見(jiàn)死亡概率曲線的斜率折線圖（見(jiàn)圖9）。

圖9 全國(guó)原始死亡概率的斜率曲線

死亡概率隨年齡增加變動(dòng)的斜率曲線圖反映的是死亡概率隨著年齡的增加而增加的幅度。斜率的值越大說(shuō)明死亡概率增長(zhǎng)幅度越大，曲線越陡峭。從斜率的折線圖可以直觀看出隨著年份推移，中高年齡組死亡概率曲線斜率的增幅越來(lái)越大。在圖9 中任意畫(huà)一條橫線，與三條曲線的交點(diǎn)即是同一斜率出現(xiàn)的年齡點(diǎn)，2020年比2010年向后推遲5歲。

首先，1982 年時(shí)女性在47 歲開(kāi)始死亡概率隨著年齡的增大明顯上升（斜率開(kāi)始大于0.001），男性這一趨勢(shì)開(kāi)始的年齡稍早，出現(xiàn)在42 歲；到2010 年時(shí)女性死亡概率曲線這一拐點(diǎn)出現(xiàn)的年齡推遲至52歲，男性推遲至47 歲；2020 年時(shí)男女兩性的死亡概率曲線出現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)的拐點(diǎn)年齡又至少推遲了5 歲，女性在62歲之前出現(xiàn)，推遲10 歲，男性則在52歲之前出現(xiàn)，推遲5歲。

隨著時(shí)間的推移，死亡概率曲線出現(xiàn)快速爬升趨勢(shì)的年齡在逐漸向高年齡推移。

其次，中高年齡組的死亡概率曲線在爬升到一定程度后，會(huì)出現(xiàn)加速爬升的趨勢(shì)，表現(xiàn)在曲線上就是陡度變大。從緩慢爬升到加速爬升，這一轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)的年齡也在逐年增加。曲線加速爬升的特點(diǎn)可以從斜率的增長(zhǎng)率折線圖中更為直觀地看出（見(jiàn)圖10）。

圖10 全國(guó)原始死亡概率斜率的變化率曲線

斜率的增長(zhǎng)率反映的是死亡概率曲線斜率變化值的變化情況，也即死亡概率增加的加速度。斜率的增長(zhǎng)率值越大說(shuō)明死亡概率增長(zhǎng)速度越快，曲線爬升也就越快。從圖10 可以直觀看出在70 歲之前男女兩性年齡別死亡概率曲線的斜率的增長(zhǎng)率值均是逐年下降的，1982年死亡概率隨年齡增大的加速度大于2010 年的加速度，2010 年的加速度又大于2020 年；70-80 歲之間是一個(gè)轉(zhuǎn)換年齡段，在80 歲之后這一情況發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，2020 年年齡別死亡概率曲線的斜率的增長(zhǎng)率大于2010 年，2010年又大于1982年。這說(shuō)明在80歲之后死亡概率曲線隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)加速爬升。這一現(xiàn)象與虛弱累積理論相吻合。［22］［24］［27］即進(jìn)入老齡前期人口死亡概率增長(zhǎng)放緩?fù)瑫r(shí)也是一個(gè)虛弱累積的過(guò)程，虛弱累積達(dá)到一定年齡（70-80 歲）節(jié)點(diǎn)，老化速度就會(huì)加快虛弱累積的效應(yīng)呈現(xiàn)，死亡更多被積壓到更高的年齡段，帶來(lái)更高年齡組死亡概率的加速增長(zhǎng)。

同樣地，在斜率的增長(zhǎng)率折線圖中畫(huà)一條橫線，可以看到70 歲前達(dá)到同樣的死亡概率曲線的斜率增速所需要的年齡在逐年后移；而處于70-80 歲年齡段達(dá)到同樣的死亡概率曲線的斜率增長(zhǎng)率所需要的年齡逐漸提前。

最后，死亡概率曲線的加速上升會(huì)在到達(dá)一定年齡（80 歲左右）之后放緩；80 歲之后相同的斜率增長(zhǎng)率隨時(shí)間的推移所發(fā)生的年齡在提前，90歲之后差距逐步縮小。

圖10 顯示斜率的增長(zhǎng)率值到達(dá)一定年齡后開(kāi)始變?yōu)樨?fù)值，1982 年女性發(fā)生在82 歲之后，男性稍早一些，在80歲之后；2010年女性發(fā)生在88 歲，男性發(fā)生在80 歲；2020 年女性也發(fā)生在88 歲，但能看出比2010年稍大，男性發(fā)生在88 歲。斜率的增長(zhǎng)率值小于0 意味著死亡概率曲線開(kāi)始減速上升。從這幾次人口普查數(shù)據(jù)比較來(lái)看，隨著時(shí)間推移，斜率的增長(zhǎng)率的絕對(duì)值越來(lái)越小，體現(xiàn)在死亡概率曲線上就是曲線越來(lái)越平緩，且隨年齡增加，這一平緩趨勢(shì)越發(fā)明顯。

95歲之后的變動(dòng)特征無(wú)法借由死亡概率的斜率圖呈現(xiàn)出來(lái)，但從原始死亡概率變動(dòng)曲線可以看出。圖7和圖8顯示95歲之后死亡概率曲線會(huì)出現(xiàn)一個(gè)峰值點(diǎn)，形狀呈現(xiàn)一個(gè)“倒U”形。對(duì)比1982年、2010 年和2020 年的死亡概率曲線可以發(fā)現(xiàn)這一段“倒U”形曲線的峰值整體逐漸降低，且下降趨勢(shì)變緩。

女性的這一峰值即最高死亡概率在1982年達(dá)到了281.94‰，發(fā)生在97歲；到1990年沒(méi)有發(fā)生很大改變；2010 年于98 歲達(dá)到192.10‰的水平；2020 略有上升，在100 歲之前時(shí)達(dá)到189.78‰。1982年男性在94 歲時(shí)達(dá)到257.71‰，2010 年于97 歲時(shí)達(dá)到199.01‰，2020 年于98 歲時(shí)達(dá)到183.14‰?？梢?jiàn)男性的死亡概率峰值普遍低于女性且近10 年女性死亡概率的峰值已經(jīng)趨于穩(wěn)定，未來(lái)繼續(xù)下降的可能性不大，峰值年齡隨著時(shí)間推移逐步向更高齡移動(dòng)；而男性死亡概率峰值的下降幅度依然很大，未來(lái)可能存在繼續(xù)下降的空間，達(dá)到峰值的年齡比女性略小，推遲的幅度較大。這同樣表現(xiàn)出虛弱累積效應(yīng)帶來(lái)死亡風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到峰值后，生存下來(lái)的高齡老年人虛弱指數(shù)較低、內(nèi)生性健康水平較高，死亡概率反而降低。這一死亡模式的變動(dòng)特征反映我國(guó)近20 年老年人健康水平有了較大幅度的提升。

從原始死亡概率曲線圖中還可以觀察到近年來(lái)“倒U”形的后半段的下降速度也變緩了，說(shuō)明95歲之后，隨著時(shí)間的推移，死亡概率隨年齡增長(zhǎng)而下降的幅度逐漸減小。

總體而言，我國(guó)死亡模式具有“低齡降低，中齡平穩(wěn)，中高齡先緩升后陡升，高齡略有回降”的變化特點(diǎn)。同時(shí)，從兩性差異來(lái)看，男性死亡概率曲線轉(zhuǎn)折點(diǎn)的發(fā)生年齡一般稍早于同一時(shí)期的女性，且低、中齡死亡概率高于女性，男性高齡死亡概率則小于女性。修正后的死亡概率依然保持這個(gè)特點(diǎn)。男性死亡概率曲線更早發(fā)生轉(zhuǎn)折就像是在死亡模式的時(shí)期發(fā)展上落后于女性，但是在生理等因素的影響下，前期男性死亡概率高于女性，這就使得相比于男性，女性會(huì)有更多死亡事件累積到了高齡，因此高齡組女性死亡概率反而高于男性。

2010 年死亡模式與1982 年相比，低齡組死亡水平已經(jīng)下降很多，因此低齡組下降的空間并不大；中齡組無(wú)明顯變化，始終保持低死亡水平，進(jìn)入中高齡之后死亡概率上升趨勢(shì)發(fā)生的年齡向高齡偏移了5歲左右，上升幅度也減小；上升加速的年齡同樣向高齡偏移了5歲左右。

2020年修正前后的死亡模式有一定變化，尤其是男性，中高齡段死亡概率的上升趨勢(shì)更加陡急。這是由于補(bǔ)齊了死亡漏報(bào)所致，同時(shí)也是前期死亡風(fēng)險(xiǎn)積累以及壽命極限發(fā)揮作用的結(jié)果。但是整體的死亡模式仍然呈現(xiàn)出相似的變化特點(diǎn)，且死亡概率曲線變化的拐點(diǎn)都在向后推移，其間伴隨著因虛弱累積影響而導(dǎo)致的曲線斜率的變化。從死亡概率的最大值逐漸趨于穩(wěn)定來(lái)看，我國(guó)死亡概率下降的空間在縮小，降低速度也在變緩；預(yù)期壽命正在向壽命極值靠近，未來(lái)的壽命增長(zhǎng)不會(huì)再像過(guò)去的20多年那么快。

七、總結(jié)與討論

本文利用布拉斯-羅吉特轉(zhuǎn)換法，結(jié)合不同年齡段死亡模式的變化特點(diǎn)對(duì)模型本身進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)第七次人口普查死亡數(shù)據(jù)的評(píng)估檢驗(yàn)，與李婷等所做研究結(jié)論有一個(gè)相互印證，也證明采用這一方法修正人口普查的死亡數(shù)據(jù)比較合適。最終結(jié)論表明“七普”所得死亡數(shù)據(jù)仍存在一定的漏報(bào)，漏報(bào)主要集中于嬰幼兒和老年群體，且男性漏報(bào)明顯大于女性。因而，在利用“七普”死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行人口分析時(shí)需要對(duì)漏報(bào)等質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行評(píng)估。

近20 年我國(guó)嬰幼兒和老年人的死亡概率有明顯的下降，人均預(yù)期壽命也相應(yīng)有明顯提升。無(wú)論是嬰兒死亡率的下降幅度還是人均預(yù)期壽命的增長(zhǎng)幅度，相較于世界經(jīng)驗(yàn)都要更大一些。前期我國(guó)死亡水平的下降和人均預(yù)期壽命的增長(zhǎng)主要是溫飽問(wèn)題得以解決，而后期，由于我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生、人民生活、社會(huì)環(huán)境等各個(gè)方面都實(shí)現(xiàn)了顯著提升，實(shí)現(xiàn)了對(duì)居民全生命周期的健康保障，因此在綜合考慮漏報(bào)因素之后仍會(huì)有高于世界一般模式的壽命增長(zhǎng)速度。同時(shí)，本文通過(guò)年齡死亡模式變動(dòng)分析，即年齡死亡概率曲線的斜率以及斜率的變化率分析，發(fā)現(xiàn)近20 年我國(guó)死亡模式已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，反映了壽命延長(zhǎng)極限的存在，并且在虛弱累積效應(yīng)的作用下存在年齡上的死亡風(fēng)險(xiǎn)累積。隨著壽命的延長(zhǎng)和老齡化的發(fā)展，預(yù)計(jì)今后由虛弱累積帶來(lái)的老年人失能規(guī)模也會(huì)越來(lái)越大，老年人口總死亡率和規(guī)模將持續(xù)增大。

本文所用修正方法已經(jīng)盡可能還原當(dāng)前中國(guó)的死亡模式，但準(zhǔn)確度并非百分之百，修正得到的死亡概率也僅為估計(jì)值，不排除誤差存在的可能性。