我国地区统计数据准确性及其影响因素调查研究

各地区居民收入基尼系数计算及其非参数计量模型分析一、本文概述本文旨在深入研究和探讨各地区居民收入基尼系数的计算方法，以及非参数计量模型在其中的应用。

我们将对基尼系数的概念、计算方法及其在社会经济分析中的重要性进行概述，同时介绍非参数计量模型的基本理论及其在基尼系数分析中的适用性。

通过对各地区居民收入数据的收集和处理，我们将计算各地区的基尼系数，分析居民收入差距的现状及其变化趋势。

在此基础上，运用非参数计量模型，进一步探讨影响各地区基尼系数的因素，为政策制定者提供决策参考，以期实现更加公平、可持续的社会经济发展。

本文的研究方法主要包括数据收集、基尼系数计算、非参数计量模型构建与分析等步骤。

我们将选取具有代表性的各地区居民收入数据，运用适当的统计方法进行整理和分析。

在计算基尼系数时，我们将采用国际上通用的方法，确保数据的准确性和可比性。

在非参数计量模型的应用中，我们将根据数据的特征选择合适的模型，并运用统计软件进行实证分析。

本文的研究意义在于，通过对各地区居民收入基尼系数的计算和非参数计量模型的分析，揭示居民收入差距的现状及其影响因素，为政策制定者提供科学依据。

本文的研究也有助于深化对收入分配问题的认识，推动相关领域的学术研究，为社会经济政策的制定和改进提供有力支持。

二、文献综述在经济学和社会科学领域，居民收入基尼系数一直被广泛用作衡量收入不平等程度的重要指标。

自从Gini在1912年首次提出这一概念以来，众多学者对其进行了深入的研究和探讨。

本部分将围绕居民收入基尼系数的计算方法、非参数计量模型的应用，以及这些模型在分析收入不平等问题中的有效性进行文献综述。

关于基尼系数的计算方法，早期的研究主要集中在直接法和间接法两种。

直接法通过对实际收入分布的统计数据进行计算，能够较为准确地反映收入不平等状况。

间接法则依赖于一些易于获得的统计数据，如人均收入、收入分组数据等，虽然计算简便，但可能存在一定的误差。

近年来，随着大数据技术的发展，一些学者开始尝试利用大数据对基尼系数进行更为精确的估算。

基于SPSS数据分析的影响旅游地区发展的主要因素分析一、本文概述随着全球旅游业的快速发展，旅游地区的发展问题越来越受到关注。

为了更好地理解旅游地区发展的影响因素，本文基于SPSS数据分析工具，对影响旅游地区发展的主要因素进行了深入探究。

通过收集和分析大量的实地数据，本文旨在揭示各因素对旅游地区发展的影响程度，从而为旅游地区的可持续发展提供科学依据。

在研究方法上，本文采用了SPSS数据分析工具，对收集到的数据进行了描述性统计、因子分析、回归分析等多种统计分析方法。

通过这些分析，本文不仅揭示了各因素对旅游地区发展的影响程度，还深入探讨了各因素之间的相互作用关系。

在研究内容上，本文首先界定了旅游地区发展的概念及其影响因素，然后构建了旅游地区发展影响因素的理论框架。

在此基础上，本文运用SPSS数据分析工具，对影响旅游地区发展的主要因素进行了实证分析。

本文根据实证分析结果，提出了促进旅游地区可持续发展的对策建议。

本文的研究对于深入理解旅游地区发展的影响因素，推动旅游地区的可持续发展具有重要的理论价值和现实意义。

本文的研究方法和分析结果也可为其他领域的研究提供有益的参考和借鉴。

二、文献综述旅游地区的发展受多种因素影响，这些因素包括但不限于自然资源、人文景观、经济条件、交通设施、政策扶持等。

随着旅游业的快速发展，对旅游地区发展的影响因素的研究也日益丰富。

本文将从国内外两个角度对相关文献进行综述，以期为本研究提供理论支持和参考依据。

在国内研究方面，众多学者对旅游地区发展的影响因素进行了深入探讨。

例如，（2010）通过对某旅游景区的实证研究，发现自然资源和人文景观是吸引游客的主要因素，而交通设施和服务质量则对游客满意度和重游意愿产生显著影响。

（2015）则从政策扶持的角度分析了旅游地区发展的影响因素，指出政府政策对旅游地区的基础设施建设、宣传推广等方面具有重要作用。

还有学者从市场需求、竞争态势、创新能力等方面对旅游地区发展的影响因素进行了系统分析（，2018）。

财政环保支出研究报告一、引言随着我国经济社会的快速发展，环境污染问题日益严重，政府对于环境保护的重视程度不断提升。

财政环保支出作为政府实施环境保护政策的重要手段，对于推动绿色经济发展、改善生态环境具有重要意义。

然而，我国财政环保支出的效率、效果及其对环境质量的影响尚未得到系统、深入的研究。

为此，本研究聚焦财政环保支出，旨在探讨其支出规模、结构、效率及其对环境保护的作用，以期为政策制定者提供有力参考。

本研究背景的重要性体现在以下三个方面：首先，环保支出是政府履行环境保护职责的体现，研究其支出情况有助于了解政府环境保护政策的实施效果；其次，探究财政环保支出的效率，有助于优化资源配置，提高环保资金的使用效益；最后，分析财政环保支出对环境质量的影响，有助于为未来环保政策制定提供科学依据。

本研究提出以下问题：一是我国财政环保支出的规模和结构是否合理；二是财政环保支出的效率如何；三是财政环保支出对环境质量的影响程度。

针对这些问题，本研究设定以下研究目的：评估我国财政环保支出的现状，分析其效率及影响因素，探讨其对环境质量的影响。

研究假设为：财政环保支出规模适度、结构合理，能够有效提高环保效率，进而改善环境质量。

本研究范围限定为我国省级行政区域，时间跨度为近年来财政环保支出相关数据。

鉴于数据可得性和研究能力，本研究存在一定的局限性，但力求在现有条件下为政策制定者提供有价值的参考。

本报告将从财政环保支出的规模、结构、效率及环境影响等方面进行系统分析，为优化我国环保支出政策提供理论支持和实践指导。

二、文献综述国内外学者对财政环保支出进行了大量研究，构建了丰富的理论框架。

早期研究主要关注财政环保支出的规模和结构，认为支出规模与环境污染程度呈负相关，支出结构影响环保效果。

随着研究深入，学者们开始关注财政环保支出的效率问题，运用数据包络分析（DEA）等方法评估支出效率。

在主要发现方面，一方面，研究者认为财政环保支出对环境质量具有显著影响，支出规模和结构的优化能够提高环保效果；另一方面，部分研究指出我国财政环保支出存在效率损失，区域间支出差异明显。

影响我国中老年人群健康需求的因素分析基于CHARLS数据的实证研究1. 本文概述随着社会的发展和人口老龄化的加剧，中老年人群的健康需求已成为我国公共卫生领域关注的焦点。

中老年人作为一个特殊的群体，其健康状况直接影响着家庭和社会的稳定。

为了更好地理解和满足中老年人群的健康需求，本文将基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，对影响我国中老年人群健康需求的因素进行实证研究。

本文首先将对中老年人群的健康需求进行界定，并分析其特点。

随后，本文将运用定量研究方法，通过对CHARLS数据的深入分析，探讨社会经济地位、生活方式、医疗保障、社会支持等因素对中老年人群健康需求的影响。

研究旨在揭示这些因素如何单独或共同作用于中老年人的健康需求，并进一步探讨其对健康结果的影响。

本文还将对研究结果进行讨论，分析其在政策制定和健康服务提供方面的意义。

通过本文的研究，我们期望能为相关部门制定针对性的健康政策和服务提供科学依据，以促进中老年人群的健康状况和生活质量的提高。

2. 文献综述经济学家很早就将健康视为人力资本的一个重要组成部分 [2]。

直到1972年，Grossman才首次建立了基于人力资本理论的健康需求模型 [1]。

该理论强调了健康作为人力资本与其他人力资本（尤其是教育）的区别。

教育主要通过影响个人在生产部门和非生产部门的劳动效率来提高个人的效用，而健康主要通过延长劳动时间来提高个人的效用。

该理论还区分了健康需求和医疗卫生服务需求，认为健康资本作为一种耐耗品，其存量的增加是通过医疗卫生服务的投入来实现的。

基于Grossman健康需求模型，许多研究对影响中老年人健康需求的因素进行了实证分析。

例如，有研究发现收入和年龄对健康水平的影响符合Grossman模型的预测，且影响显著 [3]。

教育的影响则不明确且不显著，而稳定的婚姻状况和青少年时期的健康体魄对中老年人的健康有显著的正向作用 [3]。

在性别差异方面，教育对女性健康的影响更大，而年龄和收入对男性健康的影响更大 [3]。

中国卫生事业管理2022年3月第39卷第3期(总第405期)福建省流动人口健康档案建立现状及影响因素分析>廖智柳，张宇轩，王德文6(厦门大学公共事务学院，福建厦门361005)[摘要]目的：把握福建省流动人口健康档案建立现状及其影响因素，为实现流动人口基本公共卫生服务均等化，促进和提高流动人口的健康水平提供参考依据。

方法：基于全国流动人口动态监测中2018年福建省的调查数据，利用 SPSS25.0统计软件分析有关福建流动人口健康档案建立状况及其影响因素结果：福建省9个地区市的6020名流动人 口随机抽样样本中，建立健康档案者1228人，建档率为20.4%，未建立健康挡案者和不清楚是否建档者分别为4022人 (66.8%)和770人（12.8%)。

健康档案无序多分类lo g istic回归分析结果显示：受教育程度低、年龄多50岁、农业户口、家庭月总收入矣5000元、未签约家庭医生、调查点类型为村委会、跨省流动的男性流动人口是福建省地区中流动人口健 康档案建设的薄弱人群，同时发现签约家庭医生对流动人口健康档案的推进有积极的促进作用.结论：福建省9个地区 流动人口的健康档案建档率较低，亟待提高性别、年龄、受教育程度、户口类型、家庭月总收入、是否签约家庭医生、调查 点类型、流动范围与流动人口健康档案建立存在统计学上显著性关联。

各级政府应重点关注与服务建档薄弱对象同时 还应在政策上加大推进家庭医生签约服务以提高健康档案建档率:，[关键词]流动人口；健康档案；影响因素[中图分类号]R197 [文献标志码]A[文章编号]10044663(2022)03 -227 -04Studying on the Establishment of Health Records for Migrant Population in Fujian Province and Its Influencing Fac­tors. /Liao Zhiliu, et al. //T h e Chinese Health Service Management.Abstract Objective To understand the status of health records establishment for migrant population in Fujian Province and its influencing factors,and provide a reference for realizing the equalization of basic public health services and improving the health level of migrant population.Methods Based on the survey data of the National Floating Population Dynamics Monitoring in Fujian Province in 2018, the establishment of health records and its influencing factors were analyzed by statistical software of SPSS 25. 0. Results Of the6020 surveyed migrant people, 20. 4%had established their health records, 66. 8%had no health re­cords,and 12. 8%were not sure whether having their health records being established.The results of multinomial logistic regres­sion analysis showed that the rate of health records establishment was relatively low among the migrants with lower education,aged 50 years or above,agricultural household registration,total family monthly incom e^5000yuan,without contracted family doctor, village committee as investigation point,male migrants having inter - province migration.While the contracting family doctor played a positive role in establishing health records for the migrants.Conclusion The establishment of health records for migrant people in nine regions of Fujian Province was at a relatively low level,w hich needs to be improved.G ender,ag e,education level, household registration type,total monthly household incom e,whether to sign a family doctor,type of survey point,and floating range had significant correlation with the establishment of health records of migrants.It is suggested for the government to pay close attention to and serve the weak targets in the establishment of health records.And it is necessary to promote family doctors* contracting service for improving the filing rate of health records.Author’s address School of Public Affairs,Xiamen University,Xiam en,P.R.China.Key words migrant population；health record；influencing factors.健康档案是医疗卫生机构以居民个人身心健康过程的规 范和科学的记录，贯穿居民整个生命过程、涵盖各种健康相关 因素、以实现信息多渠道动态收集、满足居民自身需要和健康 管理的信息资源流动人口的健康意识和健康素养都相对薄弱，针对流动人口健康档案的建立无疑也是一项非常重要的 工作,早已被列为我国流动人口基本公共卫生服务均等化工作 的重要服务之一％。

第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，就业问题一直是社会关注的焦点。

失业率作为衡量就业状况的重要指标，其变化趋势对于政府决策、企业发展和居民生活具有重要意义。

本报告通过对我国失业率数据的分析，旨在揭示失业率的现状、特点及其影响因素，为政策制定者和相关机构提供参考。

二、数据来源与处理本报告所使用的数据来源于国家统计局发布的历年《中国统计年鉴》以及相关政府部门发布的就业统计数据。

数据主要涵盖了城镇登记失业率、调查失业率等指标，并对数据进行了一定程度的清洗和整理。

三、失业率现状分析1. 失业率总体水平近年来，我国失业率总体水平呈现出波动下降的趋势。

根据国家统计局数据，2012年我国城镇登记失业率为4.1%，到2020年下降至3.8%。

同期，调查失业率也从4.3%下降至3.8%。

这表明我国就业市场整体稳定，就业形势持续向好。

2. 失业率结构分析（1）性别结构：从性别结构来看，男性失业率略高于女性。

这可能与男性就业者面临的工作压力较大、就业竞争激烈有关。

（2）年龄结构：25-59岁年龄段的失业率相对较高，这可能与该年龄段就业者面临的工作经验和技能要求较高有关。

（3）学历结构：低学历者失业率较高，高学历者失业率相对较低。

这表明我国教育水平对就业竞争力有显著影响。

四、失业率特点分析1. 季节性波动：我国失业率存在明显的季节性波动，尤其在春节前后和毕业季。

这可能与季节性经济波动、企业招聘需求变化等因素有关。

2. 结构性矛盾：我国失业率存在结构性矛盾，即劳动力供需结构不匹配。

一方面，部分行业和地区劳动力供不应求；另一方面，部分行业和地区劳动力供过于求。

3. 地区差异：我国失业率存在地区差异，东部沿海地区失业率相对较低，中西部地区失业率相对较高。

这可能与经济发展水平、产业结构、就业政策等因素有关。

五、失业率影响因素分析1. 经济增长：经济增长是影响失业率的重要因素。

当经济增长放缓时，企业用工需求减少，失业率上升；反之，当经济增长加快时，企业用工需求增加，失业率下降。

基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析1. 引言1.1 研究背景研究背景：作为世界上人口最多的国家之一，中国的经济增长一直备受关注。

随着中国经济的快速发展，人们对于中国GDP增长的影响因素的研究变得愈发重要。

多元回归分析是一种有效的统计方法，可以帮助我们理解多个变量之间的关系，并且可以用来预测未来的趋势。

利用多元回归分析对中国GDP的影响因素进行实证分析，可以为政府部门制定更加科学的经济政策和战略规划提供重要参考。

过去的研究多集中在单一因素对GDP的影响，比如投资、消费、出口等。

这种单一因素分析往往不能全面准确地解释GDP变化的复杂性。

进行多元回归分析来研究中国GDP的影响因素是非常必要的。

通过分析不同因素之间的相互关系，我们可以更好地理解影响中国GDP增长的主要因素，从而为中国经济的可持续发展提供指导和支持。

在当前国内外经济形势不确定的情况下，加强对中国GDP增长影响因素的研究具有重要意义。

通过深入探讨中国GDP增长的内在机制，可以更好地应对外部经济环境的变化，实现经济持续平稳增长。

开展基于多元回归分析的中国GDP影响因素实证研究至关重要。

1.2 研究目的本研究旨在通过基于多元回归分析的方法，探究我国GDP的影响因素，促进对经济发展的深入理解。

具体而言，本研究将通过分析各种可能的影响因素，如投资、消费、出口等，来确定它们对GDP增长的具体贡献程度，并进一步探讨它们之间的相互关系及影响机制。

通过深入探讨我国经济发展的内在规律，为政府制定更加精准有效的经济政策提供理论支持。

本研究也旨在为学术界提供参考，丰富和完善有关经济增长方面的理论。

通过实证分析，可以验证现有理论的适用性，并为相关学科的进一步研究提供可靠的依据。

通过对GDP影响因素的深入探讨，有助于揭示经济增长的内在机制，为全面理解经济发展提供更为全面的视角。

本研究旨在通过多元回归分析，揭示我国GDP的影响因素，为政府经济政策制定提供参考，为学术界提供有关经济增长的研究依据，为推动我国经济发展提供理论支持。

现代经济信息96研究机关事业单位统计工作的必要性及其合理措施赖克能 泰顺县统计局摘要：机关事业单位是属于国家重要的职能部门，在机关事业单位需要注重统计工作，主要是因为统计工作直接关系到单位的决策以及管理的合理性，本文主要是分析机关事业单位统计工作的必要性，同时，研究了统计工作的重点问题，以及提出了有效的措施。

关键词：机关事业单位；统计工作；必要性；合理措施中图分类号：C829 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)019-0096-01由于经济的快速发展以及科学家技术的进一步提升，事业单位的统计工作也日益起到重要的作用，事业单位不能忽视统计工作。

但是，目前的机关事业单位缺乏对于统计工作的重视，在管理体制以及技术知识方面依然不够完善，从而导致目前的统计工作依然问题较多。

所以，应当采取有效的措施加强对问题的研究，以及提出有效的措施提升统计工作质量。

一、机关事业单位统计工作的必要性机关事业单位当中比较重要的一项工作就是统计工作，做好统计工作具有十分重要的意义，能够提供大量的全面、准确以及有效的统计数据以及统计资料，这些资料的存在的主要意义就是可以有助于实现宏观调控，国家层面可以运用这些数据以及资金更好进行宏观调控，这样，以后国家开展工作以及制定政策就有良好以及更加可靠的依据，能够实现有的放矢。

有助于政府以后进行政策制定以及相关工作的顺利开展，并且为国家开展以后的工作以及制定以后的政策提供坚实的后盾、基础，同时这些统计数据以及资料是实际开展工作以及保障事业单位健康、正常运行的重要基础。

二、机关事业单位在进行统计工作时存在的主要突出问题机关事业单位在进行统计工作时存在的主要突出问题表现在统计结果真实性低、没有形成具体的技术规范形式、统计工作技术水平较低，对统计指标的解释较为模糊。

（一）某些外部因素导致统计结果真实性降低影响事业单位统计工作的外在因素较多，涉及到工作人员的人生观、价值观以及工作的具体方法等。

统计基础知识与统计实务：统计调查考试试题1、单选统计调查的基本要求是（）。

A.连续性B.客观性C.准确性和及时性D.完整性和连续性正确答案：C参考解析：统计调查必须达到两个基本要求：①准确性，即真（江南博哥）实可靠，符合客观实际情况；②及时性，即按规定时限完成调查任务，保证统计资料不失时效。

统计调查的准确性和及时性是衡量统计工作质量的重要标志。

2、单选调查项目（）。

A.是依附于调查单位的基本标志B.是依附于调查对象的基本指标C.与调查单位是一致的D.与填报单位是一致的正确答案：A参考解析：调查项目是指对调查单位所要调查的主要内容，也就是调查单位的各个标志的名称。

3、多选影响样本单位数的主要因素有（）。

A.抽样推断的可靠程度B.总体标志的变异程度C.极限误差的大小D.抽样方法与组织方式的不同E.人力、物力和财力的可能条件正确答案：A, B, C, D, E4、多选概率抽样的特点包括（）。

A.按照随机原则抽取样本B.根据样本资料推断总体数值C.是唯一可选择的调查方法D.费用相对较低E.时效性较差正确答案：A, B5、单选典型调查是从被调查对象中（）。

A.按照随机原则选取若干单位进行调查B.按照调查目的有意识地选取若干处于较好状态的单位进行调查C.按照随机原则选取若干具有代表性的单位进行调查D.按照调查目的有意识地选取若干具有代表性的单位进行调查正确答案：D6、判断题我国的人口普查每10年进行一次，因此，它是一种经常性调查方式。

（）7、判断题在进行区间估计时，可靠程度越大，则估计的精确程度越高。

（）正确答案：错参考解析：在进行区间估计时，可靠程度越大，则置信区间越宽，估计的精确程度越低。

8、单选统计调查所搜集的资料包括原始资料和次级资料两种，原始资料与次级资料的关系是（）。

A.次级资料是从原始资料过渡来的B.二者不相干C.原始资料就是次级资料D.次级资料质量上次于原始资料正确答案：A9、单选重点调查中重点单位是指（）。

2023年第5期(总第260期)人口与经济POPULATION &ECONOMICSNo.5,2023(Tot.No.260)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黄润龙1,2,沙㊀勇1(1.南京邮电大学人口研究院,江苏南京210042;2.南京师范大学社会发展学院,江苏南京210097)收稿日期:2022-11-13;修订日期:2023-05-08基金项目:国家社会科学基金重点项目 多源大数据人口监测研究 (22AZD147);国家社会科学基金项目 六普生命表和死亡率分析研究 (2015BRK009)㊂作者简介:黄润龙,南京邮电大学人口研究院特聘研究员,南京师范大学社会发展学院退休教授;沙勇(通讯作者),南京邮电大学人口研究院教授,博士生导师㊂摘㊀要:人口死亡率属大数据中的小数字,其对普查数据敏感㊁要求高㊂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㊂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㊂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㊂老年人口死亡率随年龄㊁性别㊁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㊂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㊁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㊂ 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㊂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㊁2040年老年人口死亡率㊂ 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㊂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㊂ 七普 中我国31地区老人死亡率,可分为两大类和一个散类㊂关键词:人口普查;logit 模型;死亡登记误差;老人死亡结构;死亡率变化中图分类号:C921㊀文献标识码:A ㊀文章编号:1000-4149(2023)05-0041-16DOI :10.3969/j.issn.1000-4149.2023.00.046㊃14㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期㊀㊀死亡统计是生命统计,也是人口统计的核心㊂死亡对群体而言,是人口数量的减少;而对个人而言,意味着生命的消失㊂现代大量的人口流动伴随着大量失踪和失联人口,登记死亡人数低于实际死亡人数㊂死亡事件发生地和死亡人口户籍地的分离,增加了死亡人口登记的复杂性,加上死亡登记时间的不一致,这些都可能导致死亡统计误差㊂提高健康水平㊁降低死亡率是人们毕生的追求㊂但学界对于死亡率㊁死亡水平方面的直接研究远少于对于生育㊁迁移方面的研究㊂死亡水平难以控制,死亡率水平对于政策㊁社会建设等影响相对小,导致社会对其重视不足;然而,死亡人口数量是计算人口死亡率㊁死亡概率的基础,也是人口生命表和出生时预期寿命分析的基础㊂预期寿命是人类发展指数 HDI的重要指标之一,且被列入国家及各级政府 十四五 规划考核范围中㊂此外,死亡率高低不仅是衡量地区卫生医疗水平和人们生活质量的基础指标,而且影响着人口再生产,直接影响着国家社会保障政策㊁老年福利政策的制定㊂随着人口老龄化的发展,我国人口粗死亡率呈明显增长趋势,但老年死亡率下降迅速㊂人口死亡率的研究逐渐引起了社会和学者的重视㊂㊀㊀一、文献综述死亡研究具体可分为死亡率模拟和估计㊁生命表研制的方法论研究,及死亡人口㊁死亡率时间空间演变的实证性研究等方面,更多的是两者兼而有之㊂1.方法论研究由于死亡登记迟缓,若干地区出现死亡人口的漏报㊁迟报,死亡人口年龄的错报及死亡时间的误报,造成死亡率报告不准确㊂20世纪70年代开始人口学家㊁数学家和统计学家提出了很多死亡率估计㊁调整方法㊂1983年英国学者布拉斯(Brass)提出平衡方程估计死亡率方法[1],1981年贝内特(Bennett)和霍留奇克(Horiuchich)提出非稳定人口生存率调整估计方法[2],1984年寇尔(Coale)提出死亡率登记完全性的估计㊁调整方法[3]㊂然而,每一种方法都有其本身的假定及其对资料的要求,都有其固有的优缺点及其对稳定人口和封闭人口的特殊要求㊂1992年李(Lee)和卡特(Carter)提出了包含死亡率未来变动趋势的模型,即Lee-Carter模型[4]㊂此后,学者们运用不同的统计方法对Lee-Carter模型的参数进行估计,如伦萨瓦(Renshaw)和哈贝尔曼(Haberman)将两个相依的时期效应引入模型[5]㊂2004年曾毅等用六种死亡模型对中国㊁欧洲㊁日本等13个国家和地区的高龄老人进行死亡率分析,发现莰尼斯托(Kannisto,即简化的罗吉斯特)模型拟合效果最佳[6],而该模型就是相对模型生命表的变形㊂蔡安氏(Cairns)等提出了一个基于罗吉斯蒂转换的相对简洁的拟合高龄人口死亡率的模型[7]㊂Lee-Carter模型将过去几十年的人口年龄别死亡率,分解为随时间变动及随年龄变动的两部分,通过挖掘其随时间变化的规律,对未来死亡率的变化趋势进行预测㊂由于Lee-Carter模型中的时间项变量常常需要长时间的年龄别死亡率历史数据,而我国除了几次人口普查外,可用的年龄别死亡率数据有限,已有的运用Lee-Carter模型的死亡率建模研究很难克服这样的限制㊂2021年王广州以经典的Lee-Carter死亡率模型为工具,采用中国1994 2019年死亡数据,运用奇异值分解(SVD)㊁最小二乘法(OLS)㊁加权最小二乘法(WLS)㊃24㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征和极大似然法(MLE)等方法预测中国人口平均预期寿命[8]㊂理论上讲,学者可以从我国卫生部门的居民病伤死因登记系统得到按死亡原因分类的死亡数据,及从公安户籍登记部门得到死亡登记数据㊂但前者是从不同的大㊁中㊁小城市和一㊁二㊁三类农村抽样的结果,因为没有包括我国环境条件最差的第四类农村地区,因此登记的死亡水平明显偏低㊂而公安登记制度只记录了死亡人数,没有其他人口特性信息,由于漏报和迟报人数多,公安系统数据所反映的死亡水平也是偏低的[9]㊂国家统计局每五年1%抽样调查数据及每年人口1ɢ调查虽包含死亡人口数据,但其采用的是整群抽样,资金不到位,抽取比例仅为预计样本的七八成左右(每年相当于对100万人口进行年龄别死亡率调查)㊂年龄组死亡率一般仅为千分之几,对抽样调查样本数量要求高,人口本身抽样误差加上死亡率抽样误差,使得年度死亡率数据可信程度低㊂考虑到不同来源数据质量差距和冲突,我国学者大多采用普查数据而非登记数据来分析死亡率㊂2.实证研究对江苏1990年死亡人口进行间接估计和模型分析发现,江苏人口死亡率相当于日本1970年前的水平,或西欧1980年前的水平㊂该研究同时发现,1982㊁1990年江苏男性死亡率接近于寇尔区域经验生命表西部模型21㊁22层次,女性死亡率接近北部型22㊁23层次[10]㊂1994年梁鸿运用世界银行的‘世界发展报告“数据分析认为,婴儿死亡率㊁出生时预期寿命与地区经济发展水平(用人均GDP做代表)相关,并用人均GDP的平方根及人均GDP的自然对数作为自变量来分析其与婴儿死亡率的线性关系㊂结果表明,平均预期寿命的复相关系数R 为0.8735,婴儿死亡率的R为0.8491,相关系数具有显著意义(P<0.01);模型可解释寿命差异的76.30%,婴儿死亡率的72.08%[11]㊂1995年利用 三普 对我国28个省份的女性死亡概率分布的布拉斯两模型分析㊁巴西亚(Basia)四参数模型和尤班克(Ewbank)四参数模型分析表明,1981年我国女性死亡率大致可以分为两大类㊁两个散类和五大型[12]㊂在死亡率数据质量分析方面,翟振武认为, 四普 人口普查总体质量是好的,但人口死亡率偏低,尤其是离调查时偏远时期的婴儿死亡率[13]㊂海姆斯(Himes)等认为,在中高年龄段男女性死亡率的logit函数与年龄x可能存在着较强的线性相关关系[14]㊂曾毅用六种死亡模型对中国㊁日本㊁欧洲11国的高龄老人进行死亡率分析,发现莰尼斯托模型(相对模型生命表的变形)拟合效果最佳[6]㊂黄荣清用 四普 ㊁ 五普 人口留存率来估计 五普 死亡漏报比例,采用相对模型生命表的基本思想,利用两次普查的数据证明了人口死亡漏报确实存在[15]㊂宋健㊁张洋从理论和实证两个方面分析了婴儿死亡漏报对平均预期寿命的影响,并用聚类分析和空间自相关分析探究了婴儿死亡漏报的可能水平,及其对平均预期寿命影响的地区差异[16]㊂黄荣清㊁曾宪新从174个国家数据所反映出的婴儿死亡与经济发展的关系㊁人口普查数据与原卫生部数据的对比等几个方面对婴儿死亡率数据质量进行了分析[17]㊂㊀㊀二㊁ 七普 所反映出的我国老年人口死亡率分布特点受死亡数据的连续性和可获得性的限制,本文研究死亡数据采用全国第五次㊁第六次㊁第七次全国人口普查公布的全国(市㊁镇㊁乡)60 95岁男女一岁组死亡人数及年死亡率,㊃34㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期同时考虑了第四次全国人口普查60 85岁男女死亡人数㊂年龄别死亡人数及平均人数来自国务院人口普查办公室㊁国家统计局的‘中国2000年全国人口普查资料“㊁‘中国2010年人口普查资料“㊁‘中国人口普查年鉴2020“㊂曾毅发现实际死亡率和(多)模型拟合值之间的差异在96岁前都很小,96岁后差异不断增大[6]㊂而 五普 到 七普 中96岁以上男性老人死亡率都明显低于女性老人,有违于常理㊂于是本文以全国60 95岁老年人口年龄别死亡率m x为例,来探索我国老年人口死亡规律及其变化㊂1.死亡人口的年龄性别差异男性死亡人口远多于女性㊁死亡率高于女性㊂我国95岁以下各年龄段男性死亡率都高于女性㊂就死亡人口数量而言,2019年11月至2020年10月各年龄段我国男性合计死亡人口461.7万,比女性334.9万多37.9%(126.8万人)㊂ 七普 中我国各年龄死亡率最低为0.13ɢ,出现在7 9岁㊂男性在85岁以下各年龄段死亡人口多于同龄女性,仅在85岁以上死亡人口略少于女性(见图1)㊂2019 2020年我国死亡人口主要集中在60 89岁年龄段,男女死亡人口分别为355.97万㊁279.47万人,占男女死亡总数的77.1%㊁83.5%,女性死亡集中程度更高,详见图1㊂图1㊀ 七普 中我国死亡人数及死亡率年龄性别金字塔2.我国男女老人年龄别死亡率分布特征使用 三普 ㊁ 四普 数据时发现,我国50 89岁年龄组人口死亡率通过logit变换后与死亡年龄有着十分密切的线性相关关系[18]㊂第七次全国人口普查中,对我国男女60 95岁老人各年龄死亡率m x取logit函数Y x=-ln[m x/(1-m x)]后,分析发现Y男,x㊁Y女,x随年龄x 呈线性变化趋势的规律依然稳定,其解释了男㊁女年龄别死亡率分布差异的99.82%㊁99.91%㊂Y男,x=11.024-0.1033∗X(年龄,岁),㊀R2=0.9982㊀(x=60,61, ,95)(1)㊃44㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征Y 女,x =13.163-0.1251∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9991㊀(x =60,61, ,95)(2)㊀㊀在方程(1)㊁(2)中,α是男女老人死亡年龄参数截距11.024㊁13.163,截距大表示老年人口平均死亡水平低,β是斜率-0.1033㊁-0.1251,其绝对值大表示死亡率随年龄变化快,死亡年龄的四分位差小(死亡人数年龄集中程度高)㊂(1)㊁(2)式同时表示,我国60 95岁(n =36)老年人口死亡率的logit 函数随年龄呈线性变化,其决定系数(相关系数的R 2)分别高达0.9982㊁0.9991㊂即模型解释了死亡率随年龄变化的99.82%㊁99.91%,这也是最近三次普查中最高的㊂对女性老人死亡率的模拟程度高于男性老人死亡率㊂女性老人的平均死亡率低于男性老人;在90岁后年龄别死亡率性别差异减小,趋于一致㊂女性60 95岁老人死亡率随年龄变化略快(β绝对值较大),男性较缓(见图2)㊂图2中虚线高于实线,如60 62岁㊁80 90岁,表示实际调查死亡率高于估算的死亡率①;相反,虚线低于实线,如65 75岁,表示实际死亡率低于估算的死亡率㊂图2㊀ 七普 中我国男女各年龄老人死亡率logit 变换值随年龄变动(n =36)图2中的y x 值为2020年我国各年龄老人死亡率的估计值m x =1/[1+exp (y x )]㊂若再将60 95岁(36个年龄组)老人实际死亡率计算值和估算(理论)值之差作为绝对误差,每岁绝对误差与该年龄估算值的比称作相对误差㊂则 七普 中60 95岁男性㊁女性老人死亡率估算的平均绝对误差为2.76ɢ㊁1.99ɢ,36个年龄组男女平均相对误差为3.40%㊁2.91%㊂即 七普 中女性死亡年龄统计误差明显低于男性,女性死亡人口调查数据资料质量较男性为好㊂3.老年人口年龄别死亡率的城乡差异七普 中我国城市㊁镇和乡村60 95岁老人死亡率的logit 变换后,随年龄增加同样呈现线性变化趋势,实际死亡率和拟合死亡率的相关程度高达99.9%,如公式(3)㊁(4)㊁(5)和图3所示㊂由于生活水平㊁医疗条件等原因,城市老人各年龄死亡水平远低于镇, 七普㊃54㊃①死亡率的估算值是不是死亡率真实值可能存在争议,绝对的死亡真实值难以找到㊂但是,老人死亡民间叫作 白喜事 ,漏报可能性不大;老年人口外出迁移㊁流动人数相对少;因而老人死亡漏报和迟报比例小,这些都是不争的事实㊂因此,各年龄组老年人口死亡率估算值应该接近该年龄死亡真实值㊂㊀‘人口与经济“2023年第5期中镇老人各年龄死亡水平略低于乡村老人;城市老人死亡年龄集中程度(死亡年龄四分位差小)高于镇,镇老人死亡年龄集中程度高于乡村㊂分析表明, 七普 中60 95岁城市㊁镇和乡村老人死亡率估算的平均绝对误差(各岁年龄死亡率平均误差)是1.48ɢ㊁1.67ɢ和1.97ɢ,平均相对误差为3.48%㊁2.80%和4.25%㊂就平均相对误差而言,镇老人死亡登记质量略高于城市,城市老人死亡登记质量高于乡村㊂Y 市,x =12.605-0.1181∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9987㊀(x =60,61, ,95)(3)Y 镇,x =11.814-0.1111∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9987㊀(x =60,61, ,95)(4)Y 乡,x =11.402-0.1072∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9978㊀(x =60,61, ,95)(5)图3㊀ 七普 中我国60 95岁分城乡人口死亡率的logit 函数值随年龄变化趋势4.我国各地老年死亡人数占比的地区差异人口老龄化导致我国各地人口粗死亡率缓慢上升,2020年达到5.65ɢ①㊂理论上人口粗死亡率受经济发展的影响十分大,但由于各地人口年龄构成不一样,2020年我国各地实际粗死亡率受经济发展的影响不大㊂由于流动性大,经济发达地区医疗资源丰富,外地病人多㊁死亡人口多,2020年我国各地人均GDP 和各地粗死亡率的线性相关系数为-0.181,若将GDP 从高到低赋秩,死亡率从低到高排序,则其间位置相关系数也仅为0.113,无法通过统计检验(见表1)㊂若计算我国31省份 七普 时60㊁80岁及其以上死亡老人占该地死亡总人数之比(全国平均为82.1%㊁38.5%),2020年人均GDP 越高的地区,60(80)岁及其以上老人死亡占比越高,其间相关系数分别为0.617(0.782);若对我国31个省份老人死亡人口比例排名赋秩后,其间的相关系数更是高达0.716(0.752),通过了显著性水平为0.001的统计检验(见表1)㊂这说明,经济发展程度高㊁医疗保健好的地区,老人寿命长,如北京㊁上海㊁江苏㊁浙江㊁天津等地,60(80)岁及其以上老人死亡占比大,死亡人口平均年龄㊁死亡年龄中位数高㊂㊃64㊃①数据源于国家统计局‘中国人口普查年鉴2020“表6-4,是普查年度2019年11月1日至2020年10月31日全国人口粗死亡率;本文表1数据同源㊂若按照‘中国统计年鉴(2022)“2020年1月1日至12月31日中国人口登记死亡率为7.07ɢ㊂黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征表1㊀ 七普 中我国各地人口粗死亡率㊁老人死亡比例和人均GDP的关系地区2020年人均GDP(万元)60+死亡人数占比(%)80+死亡人数占比(%)人口粗死亡率(ɢ)标准化前参数α标准化前参数β北京16.4987.950.4 4.59-0.4108 1.1973天津10.1586.840.8 4.63-0.1677 1.1245河北 4.8583.334.7 5.66-0.2525 1.0641山西 5.0681.936.2 4.75-0.0825 1.0618内蒙古7.2278.632.2 5.98-0.2046 1.0380辽宁 5.9083.036.47.66-0.2425 1.0498吉林 5.1179.728.1 6.150.41230.8877黑龙江 4.3078.628.8 6.790.34120.8907上海15.5692.457.1 5.19-0.4655 1.2461江苏12.1287.747.1 6.06-0.4211 1.1634浙江10.0187.150.5 4.75-0.4995 1.2178安徽 6.3483.441.7 5.94-0.2597 1.0981福建10.5781.642.3 5.12-0.3983 1.1161江西 5.6981.639.7 5.15-0.3679 1.1079山东7.2084.340.5 6.24-0.2594 1.0801河南 5.5381.135.2 5.340.13340.9803湖北7.5283.236.3 6.63-0.3945 1.0804湖南 6.2983.440.67.43-0.5157 1.0936广东8.7981.242.2 3.63-0.1150 1.0657广西 4.4277.136.6 5.850.10870.9669海南 5.4978.043.4 3.430.50050.9887重庆7.8083.338.57.06-0.2119 1.0570四川 5.8182.437.1 6.270.0554 1.0158贵州 4.6273.731.7 5.94-0.2738 1.0429云南 5.1974.133.5 6.11-0.4591 1.0775西藏 5.2159.519.6 3.600.22080.9002陕西 6.6282.333.9 4.660.0016 1.0447甘肃 3.6080.831.6 6.17-0.5592 1.0974青海 5.0873.126.8 4.72-0.2254 1.0076宁夏 5.4578.334.7 5.05-0.9781 1.2127新疆 5.3470.125.5 4.290.31530.8694最近几十年,我国经济快速发展,竞争加剧㊁压力加大㊁久坐少动等生活方式的出现,加上高糖高脂的饮食造成人们营养过剩,人口死亡模式发生了很大变化㊂在缺医少药时代,我国人口死亡原因是以急性传染病㊁突发疾病为主;在人口老龄化时代,我国以老年机体衰老㊁慢性退行性疾病为主㊂心脑血管疾病㊁癌症等慢性病成为威胁老人健康的主要因素㊂另外,由于平均预期寿命的延长,人的机体全面衰退导致的慢性病,使我国失智失能等认知症患者大量出现㊂老年人很多功能性疾病不可逆转㊁难以治愈,带病存活时间长,这给我国社会医疗保障造成很大压力㊂5.我国各地老年人口死亡率的分类七普 提供了各省份5岁组的人口死亡率和相应人数,但是缺乏5岁组的平均人数,并且有些省份死亡人数较少,容易造成计算误差㊂于是,首先,将全国老人死亡率作为标准,计算各地65 69岁㊁75 79岁㊁85 89岁死亡率及其logit变换数值㊂其次,计算各地人口年龄组死亡率logit值与全国人口死亡率(标准死亡率)logit值的相关关系,得参数值(回归㊃74㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期系数)α和β(见表1);将我国31个省份参数值α和β标准化处理(减去平均数,除以标准差)以后,进行距离聚类分析㊂由此发现,2020年我国31省份的死亡率大致可以分为两大类和1个散类(见图4):宁夏是比较特殊的散类,一大类是周边型(包括新疆㊁西藏㊁海南㊁黑龙江㊁吉林㊁陕西㊁四川㊁广西和河南)9个省份,其余21个省份为是中原型㊂中原型再可分为东部型(沪浙京苏)和中西部型(17个省份)㊂图4㊀2020年我国各地老人死亡率参数的聚类分析宁夏型65岁以上老年人口死亡率参数α=-0.9781㊁β=1.2127,各年龄别死亡率明显高于其他类型㊂周边型(疆藏琼黑吉陕川桂豫)9省份老人死亡特点(参数α㊁β分别平均为0.2321㊁0.9494)是中低龄(60 79岁)老人死亡率偏高,高龄老人(80岁以上)死亡率低㊂我国中原型21个省份则相反(参数α㊁β平均为-0.3232㊁1.0994),中低龄(60 79岁)老人死亡率偏低,而80岁以上高龄老人死亡率相对较高㊂㊀㊀三、近30年我国老年人口年龄别死亡率参数的变化由于数据资料局限和96岁以上老年死亡率的突变,将 五普 后老人死亡年龄的研究上限设定为95岁, 四普 老年人口死亡年龄研究上限设定为89岁㊂20世纪90年代后,我国经济社会发生了很大变化,经济的快速发展,推动了地区医疗卫生事业发展㊁社会保障覆盖㊃84㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征扩大㊁人们保健意识增强㊁营养水平提高,由此使得人口预期寿命提高㊁死亡率大幅度下降,同时老年人口死亡年龄构成也发生了很大变化㊂本文以近几次普查数据中全国老年死亡人口和死亡率m x为例,探索老年人口死亡变化规律㊂1.我国老年人口死亡状态变化(1)近40年我国死亡人口中老年人口所占比重越来越大㊂随着我国人口老龄化的发展,我国人口的平均预期寿命越来越高,而老年死亡人口占我国死亡人口总数的比例越来越大㊂我国60岁及以上死亡人口占全年龄死亡人口的比例,第三㊁第四次人口普查中分别为53.3%㊁59.2%;第五次人口普查中为67.4%, 六普 中为75.2%(男女分别占71.3%㊁80.6%), 七普 中竟占死亡人口的82.1%(男女分别占78.4%㊁87.2%)㊂即2020年59岁及其以下(60个年龄组)死亡人口不足总死亡人数的18%㊂80岁以上高龄老人死亡占比升高, 三普 中仅为11.2%(男女分别占8.5%㊁14.6%),到 七普 达到38.5%(男女分别为31.2%㊁48.5%),即2020年我国死亡人口中,有31.2%的男性㊁48.5%的女性死亡年龄超过80岁(见表2)㊂这表明在和平环境中,由于我国人民生活质量的提高㊁医疗条件的改善㊁人们保健意识的增强,大量的慢性病得到了有效控制,死亡的年轻人已经越来越少,同时老年人慢性病㊁身体全面衰弱的比例大幅度提高㊂老人寿命越来越长,社会高龄老人越来越多,原来是 人生七十古来稀 ,现在是 七十小弟弟㊁八十多来稀㊁九十不稀奇 ㊂表2㊀ 三普 至 七普 我国60(80)岁及其以上死亡人口占死亡总人口的比重%时期60岁+80岁+合计男性女性合计男性女性三普 53.351.255.811.28.514.6四普 59.257.261.614.310.718.7五普 67.464.670.919.915.225.9六普 75.271.380.628.823.136.7七普 82.178.487.238.531.248.5 (2)我国死亡人口年龄中位数增加㊁四分位差缩小㊂我国老年人口死亡年龄持续上升,具体表现为人口死亡的中位数不断增加,存活年龄大幅度上升㊂ 五普 时(见表3),我国死亡人口中有一半居民是处与69岁以下,身体健康的仅有1/4能够活到79岁以后㊂ 六普 时我国死亡年龄中位数提高近4岁,大致有一半居民可活到73岁㊂ 七普 时死亡人口中位数进一步提高了近3岁,有一半人死亡于75.8岁后,女性有半数死亡于79.5岁后㊂死亡人数的1/4位数和3/4位数说明同样的问题, 五普 时我国有25%的健康者存活到(死亡于) 78.8岁以后, 六普 时25%的健康者能够存活到81.3岁后, 七普 时有1/4居民存活到84.3岁以后㊂ 七普 时全国有25%的健康女性能够存活到87.7岁以后(男性为82.2岁)㊂同时,我国失康(短寿)人群死亡年龄提高快㊂1/4的长寿老人由 五普 到 七普 的,20年间提高5.5岁(78.8->84.3岁),1/4的失康老人20年间死亡年龄提升12.4岁(52.6-> 65.0岁)㊂这说明,随着经济发展㊁我国生活水平的提高㊁医疗卫生事业的发展,健康保健意识的普及,健康的密码逐渐被破译,国人死亡年龄底部提高,弱势群体健康保障水平有所㊃94㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期㊀㊀表3㊀五普 至 七普 我国死亡人口年龄的位置平均数岁时期 五普 六普 七普 合计合计合计男性女性1/4位数52.6260.1465.0162.0168.96中位数69.0072.9575.8073.0579.473/4位数78.7981.3084.2882.1787.70四分位差26.1721.1619.2720.1618.74提高,现在到了普遍长寿时期㊂(3)我国高龄老人死亡率下降速度快于中低龄老人及年轻人㊂我国老年人口死亡率有了很大程度的下降㊂高龄人口死亡率下降幅度大于低龄老人㊂60岁及其以上老年人口死亡率总体下降缓慢,从 五普 时的39.3ɢ下降到 七普 时的25.1ɢ,20年间仅下降14个千分点(男㊁女分别下降了15㊁14个千分点)㊂而80 94岁高龄人口死亡率从 五普 时的132ɢ下降到 七普 时的85ɢ,20年间下降了47个千分点;95岁以上老人死亡率从 五普 时的288ɢ下降到 七普 时的211ɢ,20年间下降了77个千分点(见表4)㊂由此可见,我国年龄越大的人群,死亡率下降速度越快㊂百岁老人死亡率下降速度快于高龄老人死亡率;高龄老人死亡率下降速度快于低龄老人死亡率;低龄老人死亡率下降又快于年轻人死亡率㊂此外,女性老人死亡率随年龄下降幅度大于男性老人死亡率㊂94岁以下男性死亡率高于女性;而在95岁以上男性死亡率竟低于同龄女性死亡率,且 五普 ㊁ 六普 和 七普 中都非常一致,这很难解释为由于男性老人数量少而造成的误差㊂表4㊀五普 至 七普 的各年龄组老年人口粗死亡率ɢ时期 五普 六普 七普 合计男性女性合计男性女性合计男性女性60+39.343.535.332.236.028.625.128.721.660 7930.335.625.022.527.017.915.319.611.380 94132.3152.8119.9104.4117.695.085.195.477.495+287.7247.4305.0239.7234.9241.9211.1206.9213.12.普查中我国老年人口死亡调查和统计的准确性评估五普 ㊁ 六普 和 七普 的老人年龄别死亡率logit 曲线随年龄完美地呈现线性变化(见图2㊁图3),解释了老年人口死亡率各年龄变异(R 2)的99%以上,由此可比较和估计历次人口普查中死亡登记数据的准确性㊂假设观测值和估算值之差为绝对误差(单位为ɢ),绝对误差占估算值的比重为相对误差(单位为%)㊂计算近三次普查中男女60 95岁36个组的绝对误差和相对误差后发现(见表5),女性死亡率绝对误差2ɢ以上的年龄组数分别低于男性,相对误差在10%以上的组也少于男性,即女性死亡率数据登记质量好于男性㊂而 七普 时36个年龄组男女性死亡率绝对误差在2ɢ以上的仅为13㊁11个组,低于 五普 ㊁ 六普 情况;女性死亡率相对误差在5%以上仅有5个组,低于 五普 ㊁ 六普 的8个组㊂从平均相对误差而言, 七普 死亡登记数据好于 六普 , 六普 数据优于 五普 ㊂反映出随着信息化水平提高,我国普查准确率有了很大进步㊂具体对男女死亡人口登记质量而言,男性死亡人口登记数据 六普 优于 五普 ,女性登记数据质量 六普 略逊于 五普 ㊂从男女相对误差数据而言,女性误差较多出现在80岁左右年龄组,男性误差较大出现在最高年龄组㊂㊃05㊃。

经济管理101影响统计数据准确性的因素及解决对策分析吴春堂 临汾市襄汾县人力资源和社会保障局摘要：统计是响应社会生产实践活动的需求而产生，并且随着社会生产实践活动的不断开展而完善与丰富的一项重要工作，做好统计这一项工作，对于社会的整体发展发挥着不可忽视的作用。

然而，在实际统计过程中，存在多个方面的因素影响统计数据的正确性，而统计数据如果不能确保正确性的话，会影响其他各个方面，因此，本文就从影响统计数据准确性的因素入手，在此基础上研究如何采取有效的措施来予以解决，希望可以促进整体的发展。

关键词：统计；数据；准确性中图分类号：C811 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)031-0101-01一、前言随着全球一体化趋势的不断加强，无论是国际形势还是国内形势都处于良好的状态，在这样的发展背景之下，我国社会主义市场经济得到进一步发展。

社会主义市场经济进一步发展，意味着身处于市场经济中的企业将面临越来越复杂化的竞争形势，而要想在这之中脱颖而出，做好统计工作是有效的途径之一，原因在于统计是国家实施科学管理和决策的一项基础工作，企业做好统计数据的工作，能够准确、全面的通过统计数据来了解、分析经济的发展趋势，对做好企业的各项工作是发挥着基础性作用。

尽管统计数据的工作占据着十分重要的位置，但是在实际工作开展中也受到不同因素的影响而存在不少问题，因此，需要在明确影响统计数据准确性因素的基础上提出有效的解决对策，从而促进整体的进步与发展。

二、影响统计数据准确性的因素分析这一章节主要探讨的内容就是影响统计数据准确性的因素，通过明确这一方面的内容，为后续解决对策的提出奠定基础。

(一)统计指标定义不明确，统计范围确定不规范统计工作的开展需要有一个健全的统计体系来发挥辅助性作用，但是现实表明，在统计体系方面还存在多方面的不足之处，具体表现在以下几个方面：第一，统计指标的定义不规范和不明确，正是因为这一方面的因素，导致统计人员在实际工作中往往会按照个人的理解来开展统计工作，进一步影响统计数据的准确性。

第45卷第5期2022年9月Vol.45No.5S e p.2022安徽师范大学学报（自然科学版）Journal of Anhui Normal University（Natural Science）DOI：10.14182/ki.1001-2443.2022.05.009中国城市韧性时空分异特征及其影响因素分析单薪蒙，何敏，李睿，王军（华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室，上海200241；华东师范大学地理科学学院，上海200241；华东师范大学上海城市公共安全研究中心，上海200241）摘要：城市韧性指标体系的构建是城市韧性从理论到实践的桥梁。

韧性城市测度指标的量化有助于增进对城市韧性的理解，并有效指导韧性城市建设。

本文综合城市组成要素和韧性城市特征，从社会韧性、经济韧性、组织管理韧性、基础设施韧性和生态环境韧性5个维度构建我国城市韧性评价指标体系，对全国267个地级市的城市韧性进行评估，并采用地理探测器模型，探讨了城市韧性水平的影响因素。

结果表明：（1）2010—2017年，全国城市韧性水平整体呈逐渐上升趋势，但全国（高韧性与低、较低韧性水平）城市韧性水平日趋均衡化；（2）城市韧性空间分异特征明显，东部沿海地区整体韧性水平高于中西部地区，形成“东高西低”的格局；（3）城市集群化空间分异特征明显，城市群地区城市韧性水平较高。

韧性指数显示东部沿海发达城市韧性指数明显高于其他地区，而中西部大多以核心城市、省会城市韧性指数较高为主。

（4）城市韧性的影响因素分析表明，城市基础设施建设和人才创新是影响我国城市韧性水平时空分异最主要的因素。

关键词：城市韧性;时空分异;影响因素;中国中图分类号：TU984.116文献标志码：A文章编号：1001-2443（2022）05-0476-09引言在全球气候变化和快速城市化的背景下，各种不确定因素成为制约城市安全和可持续发展的重要障碍。

城市作为人类发展的重要载体，已成为国际社会公认的重大灾害高风险区。

山东省土壤酸化特征及其影响因素调研分析土壤酸碱性是土壤诸多理化性质的综合反映，是土壤退化的主要特征之一。

土壤酸化不仅本身是限制植物生长的因素之一，而且对土壤中有害元素的活化、养分循环等具有强烈的影响。

摸清土壤酸化特征与状况，是土壤资源持续利用的客观需求。

土壤酸化近年来引起越来越多的关注，但总体看，目前山东省土壤酸化的相关调查及研究主要针对个别区域或针对特定的土地利用类型，缺少对山东省整体的土壤酸化状况的全面系统研究。

因此，开展山东省土壤酸化状况的调研分析，摸清全省土壤酸化状况，对合理调节土壤酸碱度、科学利用土壤资源提供决策依据。

一、调研数据与方法数据主要来源于山东省第二次全国土壤普查的部分数据和山东省测土配方施肥项目数据，包含空间数据和属性数据两部分，共采集土壤样点43616个，采样时间为2005～2011年，采样深度0～20厘米。

根据全国第二次土壤普查统一分级标准，对pH由大到小分为碱性(pH＞8.5)、弱碱性(7.5＜pH≤8.5)、中性(6.5＜pH≤7.5)、弱酸性(5.5＜pH≤6.5)、酸性(4.5＜pH≤5.5)和强酸性(pH≤4.5)6个等级。

其中pH≤5.5的土壤归为酸化土壤，又分为强酸性土壤(pH≤4.5)和酸性土壤(4.5＜pH≤5.5)。

采用统计分析方法统计土壤样点各等级pH的数量与比例，分析山东省土壤酸化总体状况以及不同土地利用方式、不同土壤类型的土壤酸化状况；利用ArcGIS软件空间分析模块进行插值处理，获得土壤pH空间分布图，统计pH各等级的酸化面积及比例，并与第二次全国土壤普查时期的数据作对比，分析土壤酸化的动态变化。

二、山东土壤酸化概况1.土壤酸化的统计特征。

根据样点统计，山东省土壤pH平均值为7.1，弱碱性、中性和弱酸性的比例分别为40.61%、29.05%和18.33%，三者占总点位个数的87.99%；强酸性和酸性的土样占总点位的10.59%，碱性土样占1.42%。