中国人口普查中人口年龄报告准确性的检验.doc

中国人口普查中人口年龄报告准确性的检验 黄荣清 【内容提要】 在以往对中国人口普查数据准确性评估的研究中，都认为中国人口普查的人口数据质量是高的，没有特定的年龄尾数指向。但两次普查的存活率观测值却显示，人口数据存在系统性误差，年龄尾数指向是存在的。文章提出了检验人口年龄报告准确性的新方法，在详细介绍这种检验方法的基础上，检验了中国人口普查数据，发现人口数据的年龄尾数指向的确是存在的，但在各次普查中人口集聚与散失的年龄尾数并不相同，误差程度也不相同。五次人口普查中，第一次(1953年)和第五次(2000年)人口普查的数据准确性要比其它几次普查差一些。【关 键 词】人口普查/人口数据准确性检验/年龄尾数 ????1　引言????人口年龄数据是人口分析的基础数据，它的准确与否，关系到人口分析的结论是否可靠，所以，人口学者特别重视人口年龄数据的质量。从1982年第三次人口普查以来，每次人口普查结束，都有学者对人口普查中年龄报告的准确性做专门研究(马安，1984；查瑞传等，1996；王广州，2004)，结论都是中国人口的年龄报告没有出现明显的年龄堆积，数据质量是好的。当然也有学者研究发现，个别地区，如新疆，年龄报告有严重堆积，数据质量不高。????既然学者们的研究都已证明中国人口普查中人口年龄报告没问题，那么，再来讨论数据的报告误差，是不是多此一举？但从科学角度看，旧内容不一定就没有新发现，原有的结论也不是不可推翻和修正的。在本文中，笔者将从一个新角度来审视中国人口普查的数据，用新的方法来判断人口年龄数据的质量，从而得出了与以往研究并不完全相同的结果。????1.1　简单回顾与讨论????这里说的中国人口数据质量的评估，并不包括人口的重报和漏报，只是人口年龄的误报。????在这以前学者们使用的关于人口年龄数据的质量评估方法，本文称之为指数方法，通常使用的有惠普尔指数(Whipples Index)、迈耶尔指数(Myers Index)和联合国综合指数。指数方法的特点是先构建一个变化均匀的人口，以这个人口的年龄结构为标准，把研究的对象人口和标准人口的年龄结构做比较，以两者离差的大小为尺度，判别对象人口的年龄数据是否准确，对质量不高数据，可指出在哪些年龄尾数上人口存在“集聚”或“散失”。关于这三种指数的计算方法，人口统计的教科书中都有介绍，这里就不再重复。联合国综合指数是在总体上判断人口的性别年龄变化是否平稳，并不能检验在某个尾数年龄上的堆积问题，所以我们在这里不加讨论①，我们这里只考察惠普尔指数和迈耶尔指数。根据我国五次人口普查数据计算出的惠普尔指数和迈耶尔指数见表1。惠普尔指数取值范围应在100～500之间，越接近100数据质量越高。一般可以认为，惠普尔指数在100～110范围内，数据质量属于较高，若大于110，则表明在被验证的年龄尾数上人口多报；若小于100，则可能有漏报。迈耶尔指数取值范围在0～90之间，指数值越接近0数据质量越高。从表1的数据我们可以知道，五次人口普查人口数据的惠普尔指数都非常接近100，而迈耶尔指数都接近于0；所以可以认为人口数据的质量是高的。按照同样的方法，我们也可以用来检验几次全国1％人口抽样调查的数据，得出的结论是质量也是很高的。例如，对最近一次的2005年全国1％人口抽样调查数据计算，男性人口数据的惠普尔指数为102.06，迈耶尔指数为1.35；而女性人口数据的惠普尔指数为101.96，迈耶尔指数为1.32，都可以判定为质量很高。?????????关于用惠普尔指数和迈耶尔指数作为人口年龄数据准确性的判断是否普遍适用，中国学者们也有许多研究。他们的看法是，上述的检验指数是在人口变动比较平稳的条件下，对应的人口年龄结构比较均匀得出的；而实际的年龄结构，譬如我国的情况，由于在历史上人口变化有多次大起大落，人口年龄结构极其不规则，所以在使用上述指数做判定时要谨慎(乔晓春，1992；翟振武等，1993)。但是笔者认为，对实际人口来说，由于各种(出生、死亡、迁移)因素的作用，理论上的均匀变化人口年龄结构应该是少见的，更多的应该是有起伏和波动的人口年龄结构。关键是要知道这种年龄结构的起伏达到多大程度，上述检验标准才失效？或者换句话说，上述检验标准在多大范围内的波动可使用？再进一步，如果不能使用上述检验方法，是否有其它方法来替代？关于这些，迄今为止，我们还没有看到很好的研究。????关于年龄结构的检验，这里需要补充几点：?????????即使是均匀变化人口年龄结构，只有呈直线形式，惠普尔指数才等于100，但实际上，人口年龄结构是直线的形式很少，大多数情形为曲线形状。当曲线的形状呈“凸”(或称“下凹”)时，惠普尔指数应大于100(如图1)的情形，当曲线的形状呈“凹”(或称“上凹”)时，惠普尔指数应小