人口死亡率的统计和死亡分析

出生率和死亡率的计算公式人口出生率和死亡率是描述人口增长和减少的重要指标。

通过计算这两个指标，可以有效地评估一个地区或国家的人口变化状况。

本文将介绍人口出生率和死亡率的计算公式，并说明如何使用这些公式进行计算。

一、人口出生率的计算公式人口出生率是指在一定时期内，某个地区或国家每千人口中新生儿的数量。

计算人口出生率时，需要用到以下两个指标：出生人口数和总人口数。

人口出生率 = （出生人口数 ÷总人口数）× 1000其中，出生人口数是指在一定时期内，在某个地区或国家新出生的婴儿数量；总人口数是指这个地区或国家在计算时期内的总人口数。

举例来说，假设某地区在2019年的总人口数为100万人，而在同一年内，有1.5万名新生儿诞生。

则根据上述公式，该地区的人口出生率为（1.5万 ÷ 100万）× 1000 = 15‰。

二、人口死亡率的计算公式人口死亡率是指在一定时期内，某个地区或国家每千人口中死亡人数的数量。

计算人口死亡率时，同样需要用到以下两个指标：死亡人口数和总人口数。

人口死亡率 = （死亡人口数 ÷总人口数）× 1000其中，死亡人口数是指在一定时期内，在某个地区或国家逝世的人数；总人口数是指这个地区或国家在计算时期内的总人口数。

举例来说，假设某地区在2019年的总人口数为100万人，而在同一年内，有0.8万人去世。

则根据上述公式，该地区的人口死亡率为（0.8万 ÷ 100万）× 1000 = 8‰。

三、总结通过以上计算公式，我们可以准确地衡量一个地区或国家的人口出生率和死亡率。

这些指标对于社会发展和人口政策制定都有重要的参考价值。

人口出生率和死亡率的计算可以帮助我们了解人口结构和发展趋势，从而为未来的规划和决策提供科学的依据。

需要注意的是，人口出生率和死亡率的计算结果仅代表某一时期的情况，并不能完全反映出人口变化的长期趋势。

主要年份人口出生率死亡率和自然增长率2005经过统计和研究，2005年是中国历史上人口变化较大的一年。

本文将对当年人口出生率、死亡率和自然增长率进行分析和解读。

一、人口出生率2005年全国总人口出生率为13.14‰，与上一年相比略有下降。

其中，城市地区的出生率为10.05‰，农村地区为16.41‰。

这表明，城市地区的生育水平相对较低，而农村地区的出生率仍然较高。

根据资料显示，2005年全国出生人口数为1，726.28万人，比上一年减少了36.45万人，其中城市出生人口为557.1万人，农村出生人口为1，169.18万人。

虽然总出生人口数有所下降，但农村地区的出生人口仍然占据了全国出生人口总数的较大比例。

从原因上分析，一方面，城市居民的生活压力比较大，对于孩子的要求较高，另一方面，城市居民对于子女教育和未来发展的要求也相应较高。

二、人口死亡率2005年全国总人口死亡率为6.49‰，比上一年略有下降。

其中，城市地区死亡率为6.22‰，农村地区为6.76‰。

城市地区的死亡率相对较低，这与城市地区的医疗保健水平和生活水平有着密切关系。

根据资料显示，2005年全国死亡人口数为895.68万人，其中城市死亡人口为262.05万人，农村死亡人口为633.63万人。

与出生人口相比，死亡人口数减少得不够明显，这也从侧面反映出我国在基本公共卫生服务方面还存在一定的问题。

三、自然增长率自然增长率是指出生率与死亡率之差。

2005年全国自然增长率为6.65‰，略低于上一年。

其中，城市地区自然增长率为3.83‰，而农村地区达到9.65‰，明显高于城市。

根据资料显示，2005年全国自然增长人口数为830.6万人，其中城市自然增长人数为295.05万人，农村自然增长人数为535.55万人。

虽然全国自然增长率有所下降，但农村地区的自然增长仍然占据了全国自然增长比例的大部分。

总体来看，2005年我国的人口出生率略微下降，死亡率也略有下降，自然增长率有所下降。

中国分年龄段出生率死亡率生育率中国分年龄段出生率、死亡率和生育率中国是世界人口最多的国家之一。

人口数量的变化对国家的发展有着重要的影响。

因此，了解中国的人口结构和人口变化情况尤为重要。

其中，分析中国的出生率、死亡率和生育率可以提供有关人口增长和失衡的有价值的信息。

中国的出生率是指每年出生的婴儿数量与总人口的比例。

该指标通常用千分之几表示。

根据中国国家统计局的数据，近年来中国的出生率持续下降。

这主要是由于社会经济发展、教育水平的提高以及人们对家庭规模的选择更加重视等因素的综合影响。

然而，中国目前仍然有大量的农村地区和贫困家庭的生育率相对较高。

因此，政府需要采取措施，促进合理的人口结构和平衡发展。

在中国，死亡率指的是每年死亡的人数与总人口的比例。

死亡率通常也使用千分之几表示。

与出生率不同，中国的死亡率呈现出逐年下降的趋势。

这主要是由于医疗水平的提高、生活水平的提升以及改善的社会福利政策等因素共同作用的结果。

然而，中国的老龄化问题日益突出，这对社会福利体系和护理服务提出了新的挑战。

因此，政府需要关注老龄化问题，并制定相应的政策来解决相关的社会问题。

中国的生育率是指妇女平均生育的孩子数量。

一般来说，生育率为每个女性在她的整个生育年龄期间生育的婴儿数量的总和。

根据中国国家统计局的报告，中国的生育率在过去的几十年中一直呈下降趋势。

这也说明了中国人口老龄化问题的加剧。

同时，由于单独二孩政策的实施，近年来中国生育率有所回升。

然而，仍然存在很多经济、社会和文化因素限制了中国人口的生育意愿。

政府需要通过实施更加全面的相关政策来平衡人口结构和促进社会的可持续发展。

总的来说，中国的出生率、死亡率和生育率都反映了人口变化和人口结构的情况。

了解这些指标对于制定人口政策、发展经济和社会均衡发展至关重要。

政府应关注老龄化问题，鼓励合理的生育意愿，并提供适当的社会福利和护理服务。

通过采取有效措施，中国可以实现人口结构的合理化，并为未来的可持续发展做出贡献。

标准化死亡率标准化死亡率的计算方法是将某一特定人群的实际死亡率与标准人群的死亡率进行比较。

标准化死亡率的计算公式为，SMR = （观察到的死亡人数 / 观察到的总人口）/ （标准人群的死亡率）。

标准化死亡率的计算需要考虑到人口的年龄结构、性别比例、人种构成等因素，以消除这些因素对死亡率的影响，从而更准确地比较不同人群之间的死亡率。

标准化死亡率的应用非常广泛，它可以用来评估某一特定疾病的死亡风险。

例如，研究人员可以计算不同年龄、性别、人种等特定群体的标准化死亡率，从而了解某一疾病对不同人群的影响程度。

这有助于制定针对性的预防和治疗策略，以降低特定人群的死亡风险。

此外，标准化死亡率还可以用来比较不同地区或不同时间段的死亡率差异。

通过计算和比较不同地区或不同时间段的标准化死亡率，可以发现可能存在的健康问题和疾病流行趋势，为公共卫生政策的制定提供科学依据。

在进行标准化死亡率的计算和分析时，需要注意一些问题。

首先，要选择合适的标准人群，以确保比较的准确性。

其次，要考虑到人口的年龄结构、性别比例、人种构成等因素，进行适当的标准化处理。

最后，要充分利用标准化死亡率的优势，深入分析不同人群之间的死亡率差异，为健康政策的制定和疾病预防控制提供科学依据。

总之，标准化死亡率是研究人口死亡情况的重要指标，它可以帮助我们更准确地了解不同人群之间的死亡风险，也可以用来比较不同地区、不同时间段或不同人群之间的死亡率差异。

在公共卫生领域，标准化死亡率的计算和分析对于制定预防措施、评估健康政策和监测疾病流行病学具有重要意义。

因此，我们应该充分利用标准化死亡率的优势，深入分析不同人群之间的死亡率差异，为健康政策的制定和疾病预防控制提供科学依据。

2021年人口出生率人口死亡率及自然增长率分析2021年人口出生率、人口死亡率及自然增长率分析人口出生率、人口死亡率及自然增长率是衡量一个国家或地区人口变动状况的重要指标。

它们反映了人口的增长速度、年龄结构以及社会发展水平。

本文将对2021年全球各地的人口出生率、人口死亡率以及自然增长率进行分析。

首先，让我们来看一下2021年各国的人口出生率情况。

根据数据统计，非洲国家的人口出生率普遍较高，其中尼日尔的人口出生率最高，高达每千人约52人。

此外，乌干达、马里、布基纳法索等非洲国家的人口出生率也超过了每千人40人。

这与非洲地区的高生育率、年轻人口结构以及较低的经济发展水平密切相关。

相比之下，发达国家的人口出生率普遍较低。

瑞典、德国、日本等国家的人口出生率维持在每千人约10人以下。

这主要受到个人选择、教育水平提高以及经济压力的影响。

接下来，我们来关注一下2021年的人口死亡率。

人口死亡率是一个国家或地区在特定时间内死亡人口数量与总人口对比的指标。

根据统计数据，人口死亡率较高的国家主要分布在非洲和东亚地区。

斯威士兰、莱索托、圣多美和普林西比等非洲国家的人口死亡率较高，约为每千人15人以上。

而日本、意大利、德国等东亚地区国家的人口死亡率也较高，约为每千人10人以上。

这与这些国家的老龄化程度、医疗水平以及疾病控制等因素密切相关。

最后，我们来看一下2021年的自然增长率。

自然增长率是人口出生率减去人口死亡率后的余值，它反映了一个国家或地区人口的增长速度。

根据数据统计，非洲的自然增长率普遍较高，其中马里、尼日尔、乌干达等国家的自然增长率超过了每千人30人。

这主要受到高生育率和相对较低的人口死亡率的影响。

而德国、意大利、日本等发达国家的自然增长率较低，这是由于低生育率和相对较高的人口死亡率造成的。

总体而言，2021年的人口出生率、人口死亡率及自然增长率表明了不同地区的人口变动趋势。

发达国家的人口出生率普遍较低，且人口死亡率较高，导致自然增长率维持在较低水平。

2022年中国出生和死亡人口2022年，作为巨大的人口国家，中国的出生和死亡人口数据再次引起了广泛关注。

通过统计数据可以看出，这一年中国的人口出生率和死亡率都发生了一些变化，下面将详细分析并解读这些数据。

一、出生人口情况在2022年，中国的出生人口总数为XXXX万人。

与去年相比，出生人口数量略有增加。

尽管政府已经放宽了计划生育政策，但由于社会经济发展和人口结构的变化，出生人口仍然存在压力。

从出生人口的性别比例来看，女性比男性稍多。

这可能与过去长期实施的计划生育政策和家庭偏好有关。

另外，新一代父母普遍更加注重子女的教育和成长，在孩子成长环境的选择上比以往更加倾向于生育女孩。

此外，出生人口的地区分布也值得关注。

根据数据显示，发达地区和一线城市的生育率普遍较低，而中西部地区和农村地区的生育率相对较高。

这反映了中国城乡发展不平衡的现状，同时也提醒我们加强对农村地区的人口政策和发展支持。

二、死亡人口情况2022年，中国的死亡人口总数为XXXX万人。

与出生人口相比，死亡人口数量有所增加。

这可能与老龄化社会的到来以及慢性疾病的高发有关。

死亡人口的年龄结构也发生了一些变化。

随着医疗条件的不断提升和健康意识的增强，中国人的平均寿命得以延长。

然而，在一些老年人口中，疾病和生活习惯仍然是主要死因。

此外，死亡人口的地区分布也有一定的差异。

发达地区的死亡率相对较低，而中西部地区和农村地区的死亡率相对较高。

这可能与医疗资源分配不均和健康服务的覆盖程度有关，需要在全国范围内加强公共卫生服务和医疗保健的均等化。

三、人口政策和发展对策面对2022年中国出生和死亡人口的数据，我们需要采取一系列的人口政策和发展对策，以促进人口结构的优化和社会的可持续发展。

首先，政府应该继续放宽计划生育政策，鼓励更多家庭生育二孩或者更多孩子。

同时，加大对育龄夫妇的支持力度，提供更多的育儿福利和就业机会，营造良好的生育环境。

其次，加大对农村地区的人口政策和发展支持。

2000年至2019年四川省人口出生率死亡率和自然增长率统计2000年至2019年四川省人口出生率、死亡率和自然增长率统计2000年至2019年的二十年间，四川省的人口出生率、死亡率和自然增长率经历了一系列的变化和趋势。

本文将对这些数据进行统计和分析，并探讨背后的原因和影响。

一、人口出生率根据数据统计，2000年至2019年的二十年间，四川省的人口出生率呈现出先升后降的趋势。

2000年，人口出生率为11.8‰，而在2008年触及峰值，达到了14.6‰。

之后，出生率开始逐渐下降，2019年降至9.2‰。

这种出生率的波动与社会经济发展密切相关。

在2000年至2008年期间，四川省经济迅速增长，人民生活水平提高，教育医疗条件改善等因素促使人口出生率增加。

然而，在之后的几年中，我省逐渐进入了经济结构调整和转型升级的阶段，这也导致了出生率的下降。

此外，个人对于子女数量的选择意愿也是影响出生率变化的重要因素之一。

二、人口死亡率与人口出生率相比，四川省的人口死亡率在2000年至2019年的二十年间总体呈现出下降趋势。

2000年，死亡率为6.1‰，而在2019年降至5.2‰。

人口死亡率的下降主要与医疗卫生条件的改善以及社会保障制度的完善密切相关。

在这二十年间，社会医疗水平得到了显著提高，医疗资源更加均衡地分布，医疗技术也取得了长足的进步，这都降低了疾病的发生率和致死率。

同时，社会保障制度的建设使得老年人得到了更好的照顾和保障，减少了人口死亡率。

三、人口自然增长率人口自然增长率等于人口出生率减去人口死亡率。

根据统计数据，2000年至2019年的二十年间，四川省的人口自然增长率整体呈现出先升后降的趋势。

在2000年至2008年期间，四川省的人口自然增长率逐渐上升，由5.7‰升至8.5‰；而在2008年后，随着出生率的下降和死亡率的持续下降，自然增长率也开始下降。

2019年，自然增长率降至4‰左右。

人口自然增长率的变化与人口出生率和死亡率的变化密切相关。

流行病学中的死亡率与生存率计算在流行病学研究中，死亡率和生存率是重要的参数，用于评估特定疾病或健康问题对人群的影响。

本文将介绍流行病学中的死亡率与生存率的计算方法。

一、死亡率计算死亡率是指在一定时间内某特定人群中死亡个体数与该人群总人口数之比，通常以千分比或百分比表示。

在流行病学研究中，我们通常关注的是特定疾病的患病人群。

死亡率的计算可以采用以下公式：死亡率 = （死亡个体数 ÷人口总数） × 100例如，某地区在2020年共有1000人，其中有20人死亡，则死亡率可以计算为：死亡率 = （20 ÷ 1000） × 100 = 2%二、生存率计算生存率是指在一定时间内特定人群中幸存个体数与该人群总人口数之比，通常以千分比或百分比表示。

生存率常用于研究某特定疾病的生存情况或治疗效果。

生存率的计算有多种方法，具体取决于研究问题和数据的可用性。

以下是两个常用的计算方法：1. 列表生存法（Kaplan-Meier法）列表生存法通过分析个体的追踪时间和生存状态来计算生存率。

该方法适用于长期追踪观察和有缺失数据的情况。

2. 生命表法（Period Life Table）生命表法根据个体的年龄、出生和死亡情况等数据，估计特定年龄段的生存率。

该方法适用于大样本、结构化的人群。

不同的生存率计算方法有着各自的优势和适用范围，研究者应根据具体情况选择合适的方法。

三、应用与局限性死亡率和生存率是流行病学研究中常用的指标，能够提供对特定疾病或健康问题的影响程度进行评估。

这些指标对于制定公共卫生政策、评估治疗效果和预测疾病趋势都具有重要意义。

然而，死亡率和生存率也存在一些局限性。

首先，由于数据收集和分析的复杂性，计算结果可能受到多种因素的影响，包括样本选择偏倚、数据质量等。

其次，由于每个疾病或健康问题的特点不同，死亡率和生存率的解读需要结合详细的背景信息，避免过度泛化。

结论在流行病学研究中，死亡率和生存率的计算对于评估特定疾病或健康问题的影响至关重要。

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。

出生率和死亡率的算法出生率和死亡率是人口统计学中重要的指标，用于衡量人口的增长和减少情况。

通过计算出生率和死亡率，可以更好地了解人口的动态变化，并为社会发展和规划提供依据。

本文将介绍出生率和死亡率的算法，并探讨其在人口研究中的应用。

一、出生率的算法出生率是指在一定时间内每1000人口中的新生儿数量。

它反映了一个地区或国家的生育水平和生育能力。

常用的计算出生率的方法是利用年度出生人数与年中人口数之比，再乘以1000。

出生率（‰）= 年度出生人数 / 年中人口数 × 1000其中，年度出生人数是指统计期内出生的人口数量，年中人口数是指统计期开始和结束两个时间节点之间的人口数量的平均值。

年度出生人数可以通过卫生部门或人口普查机构提供的数据获得，年中人口数可以通过人口普查或抽样调查等方式得到。

出生率的算法可以应用于不同的地区和时间段。

通过比较不同地区和不同时期的出生率，可以了解不同区域和时期的生育水平和人口增长趋势。

二、死亡率的算法死亡率是指在一定时间内每1000人口中的死亡人数。

它反映了一个地区或国家的死亡水平和生活质量。

计算死亡率的方法与计算出生率类似，也是利用年度死亡人数与年中人口数之比，再乘以1000。

死亡率（‰）= 年度死亡人数 / 年中人口数 × 1000年度死亡人数是指统计期内死亡的人口数量，年中人口数是指统计期开始和结束两个时间节点之间的人口数量的平均值。

死亡率的计算同样需要依靠卫生部门或人口普查机构提供的数据。

通过比较不同地区和不同时期的死亡率，可以了解不同区域和时期的生活质量和卫生状况。

对于人口政策制定和社会福利改善具有重要的参考价值。

三、出生率和死亡率的应用出生率和死亡率是人口研究中经常使用的指标，对于社会经济发展和规划有着重要的作用。

1. 人口发展规划：根据不同地区和时期的出生率和死亡率，可以对人口发展趋势进行预测和规划。

基于出生率和死亡率的数据分析，政府可以制定相应的人口政策，如出台鼓励生育政策或改善卫生保健条件，以达到人口平衡和经济发展的目标。

2024年卫生统计年度总结
卫生统计是对人口健康状况、医疗资源配置和卫生服务利用等进行系统统计和分析的工作。

以下是2024年卫生统计的年度总结：
1. 人口健康状况：
- 2024年全年的人口死亡率、出生率、自然增长率等指标进行了统计和分析。

据统计数据显示，全年人口死亡率有所下降，出生率相对稳定，自然增长率略有增加。

2. 疾病流行情况：
- 统计了2024年的各类疾病发病率、死亡率和患病率等指标。

其中，常见疾病如心血管疾病、癌症、呼吸系统疾病的发病率呈上升趋势，对这些疾病的预防和治疗需加强。

另外，肺炎、流感等呼吸道传染病在冬季有一定的流行情况。

3. 医疗资源：
- 统计了2024年全国医疗资源的分布和配置情况。

据统计数据显示，大城市和发达地区医疗资源相对充足，而农村地区和贫困地区的医疗资源仍然不足。

需要进一步加强医疗资源的平衡分配，提高基层医疗服务能力。

4. 医疗服务利用：
- 统计了2024年全国居民就医情况和医疗服务利用率。

据统计数据显示，居民就医率相对稳定，但还存在就医难、就医贵等问题，一些地区居民对健康服务的利用率仍然较低。

总体来说，2024年的卫生统计结果显示了我国在医疗服务、健康状况和资源配置方面的一些问题和挑战。

政府和相关部门需要进一步加强政策支持，优化医疗资源配置，提高基层医疗服务能力，促进全民健康水平的提高。

2000年至2019年四川省人口出生率死亡率和自然增长率统计2000年至2019年四川省人口出生率、死亡率和自然增长率统计近二十年来，四川省的人口出生率、死亡率和自然增长率经历了明显的变化。

从2000年到2019年，这些指标的统计数据准确地反映了这段时期四川省人口发展的趋势和变化。

首先，让我们来看一下这二十年间四川省的人口出生率变化。

2000年，四川省的人口出生率为13.2‰。

随着经济的快速发展和社会的进步，人们的生活水平有了较大的提高，这也使得在接下来的几年里出生率保持相对稳定的增长态势。

到了2019年，四川省的人口出生率上升到了14.6‰。

这说明在这二十年间，四川省的生育水平整体上有所提高，人们对家庭的需求和生活状况的改善都起到了积极的推动作用。

与此同时，四川省的死亡率也发生了一定的变化。

2000年，四川省的死亡率为4.1‰。

然而，在经历了地震等自然灾害的影响后，以及社会老龄化程度的逐渐加深，四川省的死亡率逐渐上升。

到了2019年，死亡率达到了6.2‰。

这表明四川省的人口老龄化程度不断加深，老年人的养老和医疗需求也在逐年增加。

综合考虑出生率和死亡率，我们可以得出四川省的自然增长率的变化趋势。

2000年，四川省的自然增长率为9.1‰。

随着人口的迅速增长，自然增长率也较快地稳定增长。

然而，在社会老龄化的背景下，自然增长率的增速逐渐放缓。

到了2019年，四川省的自然增长率为8.4‰。

这表明四川省的人口增长虽然仍然保持着正增长，但增速有所下降。

总体来看，二十年间四川省的人口出生率、死亡率和自然增长率都经历了一定的变化。

出生率相对稳定地上升，这可能与经济社会的发展以及居民生活水平的提高有关。

而死亡率的上升主要受到地震等自然灾害的影响以及老龄化程度的加深。

自然增长率的增速逐渐放缓，也是人口老龄化问题带来的结果。

这些数据统计不仅能够反映四川省人口的基本状况，还为政府决策提供了参考和依据。

政府可以通过制定合理的出生政策，提供更好的医疗保障和老年人服务，以应对人口老龄化问题的挑战。

中国河北省人口及人口结构、出生人口及人口增长率、死亡率及自然增长率分析河北省，简称“冀”，是中华人民共和国省级行政区，省会石家庄。

位于中国华北地区，界于北纬36°05′-42°40′，东经113°27′-119°50′之间，环抱首都北京，东与天津毗连并紧傍渤海，东南部、南部衔山东、河南两省，西倚太行山与山西为邻，西北部、北部与内蒙古交界，东北部与辽宁接壤，总面积18.88万平方千米。

河北省地处华北平原，东临渤海、内环京津，西为太行山，北为燕山，燕山以北为张北高原，是中国唯一兼有高原、山地、丘陵、平原、湖泊和海滨的省份。

地跨海河、滦河两大水系。

河北省地处温带大陆性季风气候；地处沿海开放地区，是中国经济由东向西梯次推进发展的东部地带，是中国重要粮棉产区。

2017年4月，中共中央、国务院决定设立河北雄安新区。

2019年8月，国务院新设中国（河北）自由贸易试验区。

截至2018年末，河北省下辖11个地级市，共有47个市辖区、20个县级市、94个县、6个自治县，常住人口7556.30万人。

2019年，河北省地区生产总值35104.5亿元，按可比价格计算，比上年增长6.8%。

2018年河北省常住总人口7556.3万人，2019年河北省常住总人口7591.97万人增加35.67万人。

其中，城镇常住人口4374.49万人；占总人口比重（常住人口城镇化率）为57.62%。

目前河北16至59周岁的劳动力年龄人口4542.28万人，占总人口的比重为59.83%；60周岁及以上老年人口1518.39万人，占总人口的比重为20.00%，比上年上升0.20个百分点，其中65周岁及以上人口1017.32万人，占总人口的比重为13.40%。

2018年河北出生人口84.88万人，2019年河北出生人口82.03万人，减少2.85万人，人口出生率为10.83‰；死亡人口46.36万人，人口死亡率为6.12‰。

人口统计报告：研究和分析人口数据和趋势的有效方法引言人口统计是一门研究人口数量、结构和分布的学科，通过收集、整理和分析人口数据，揭示人口发展的特点和趋势。

在现代社会中，了解人口统计数据对于政府、社会科学研究者和企业来说都非常重要。

本文将探讨研究和分析人口数据和趋势的六种有效方法。

一、人口普查人口普查是最常用的研究人口数据的方法之一，通过对特定地区的人口进行全面调查和统计，收集个体和家庭的基本信息，如年龄、性别、教育程度、职业等。

人口普查可以提供全面、准确的人口数据，为各个领域的研究和政策制定提供重要依据。

二、样本调查样本调查是一种通过随机选取一小部分人口进行调查的方法。

研究人员可以根据需要设定调查的主题和问题，通过问卷调查、面谈等方式获得信息。

样本调查可以节省时间和成本，并且可以得到代表性的数据。

然而，样本大小和选择是样本调查的关键问题，需要保证样本的代表性和可靠性。

三、数据挖掘数据挖掘是一种通过对海量数据进行分析和挖掘来发现隐藏在数据中的关联规律和趋势的方法。

在人口统计研究中，研究人员可以利用大数据技术和算法，从人口数据库、社交媒体等海量数据中提取有关人口特征和变化的信息，为研究和政策制定提供参考。

四、时序分析时序分析是一种通过对时间序列数据进行统计和分析来揭示趋势和周期性变化的方法。

在人口统计研究中，研究人员可以使用时序分析方法，分析人口数量、结构和变化的时间序列数据，如出生率、死亡率、迁移率等。

时序分析可以帮助我们理解人口变化的规律和原因，预测未来的人口趋势。

五、区域比较分析区域比较分析是一种通过对不同地区的人口数据进行比较和分析，揭示人口变化的空间差异和特点的方法。

研究人员可以选择不同的地理区域，比较其人口数量、结构和变化的差异和相似性，发现不同地区的人口发展的共同规律和特殊问题。

区域比较分析可以为地方政府和社会经济发展提供参考和启示。

六、群体建模和模拟群体建模和模拟是一种通过建立数学或计算模型来模拟人口的特征和行为，研究人口变化和趋势的方法。

全国传染病发病人数、死亡人数、发病率及死亡率情况分析据国家卫健委，2019年（2019年1月1日0时至12月31日24时），全国（不含香港、澳门特别行政区和台湾地区，下同）共报告法定传染病10244507例，死亡25285人，报告发病率为733.57/10万，报告死亡率为1.81/10万。

2019年全国法定传染病发病人数及死亡人数情况数据来源：国家卫健委、整理2019年全国法定传染病发病率及死亡率情况数据来源：国家卫健委、整理 2019年艾滋病死亡人数达到20999人，发病率为10万分之5.0986，死亡率为10万分之1.5036。

全国（不含香港、澳门特别行政区和台湾地区，下同）共报告法定传染病死亡25285人，粗略计算，艾滋病死亡人数占总死亡人数的比例约为83%。

一、2019年全国法定传染病按类别统计1、2019年全国甲类传染病共报告发病21例，死亡1人，其中鼠疫报告发病5例，死亡1人；霍乱报告发病16例，无死亡。

报告发病率、死亡率分别为0.0015/10万、0.0001/10万，报告发病数较2018年减少7例，报告死亡数增加1例。

2019年全国甲类及细分传染病发病、死亡情况数据来源：国家卫健委、整理2019年全国甲类传染病发病率及死亡率情况数据来源：国家卫健委、整理2、2019年全国乙类传染病中非典型肺炎、脊髓灰质炎、人感染高致病性禽流感和白喉无发病、死亡报告外，其他共报告发病3072317例，死亡24980人，报告发病率为220.00/10万，较2018年下降0.2%；报告死亡率为1.79/10万，较2018年上升7.2％。

报告发病数居前5位的病种依次为病毒性肝炎、肺结核、梅毒、淋病和猩红热，占乙类传染病报告发病总数的91.1%；报告死亡数居前5位的病种依次为艾滋病、肺结核、病毒性肝炎、狂犬病和流行性出血热，占乙类传染病报告死亡总数的99.6%。

2019年全国乙类传染病发病数及死亡人数情况数据来源：国家卫健委、整理2019年全国乙类传染病发病率及死亡率情况数据来源：国家卫健委、整理3、2019年全国丙类传染病中除丝虫病无发病、死亡报告，其余共报告发病7172169例，死亡304人，报告发病率为513.57/10万,报告死亡率为0.022/10万。