人口普查数据与行政统计数据偏离现象研究——以中国四大城市为例.pdf
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1、88【人口统计】DEMOGRAPHY2022.6ACETERFORS人口学中国人民大学幸教寶料中心DEMOG1958人口普查数据与行政统计数据偏离现象研究以中国四大城市为例陈友华孙永健【摘要】人口统计数据是政策制定与规划编制的基础,但中国来自不同渠道的人口统计数据之间却存在明显的差异,而针对这类差异的纵向特征、形成原因与对策建议的研究相对不足,且缺少区域性视角。借助地方政府历年发布的国民经济和社会发展统计公报统计年鉴等来源资料,梳理了2 0 0 0 2 0 2 0 年间北上广深四大城市的人口统计数据,通过构建“人口增长速度”和“行政统计偏差率”指标,对四大城市历年人口普查数据与行政统计数据进行
2、比较分析。研究结果显示:四大城市行政统计人口值变动存在明显的非连续性,每逢人口普查年,人口会“突生性”地增长,远远高于相邻非人口普查年份的人口增长速度。四大城市行政统计人口值常年小于人口普查修正值,存在系统性低估。非人口普查年份期间,行政统计值每年都会“遗漏”部分人口,累积形成“数量缺口”,而每逢人口普查年,行政统计值便以普查值为准进行纠偏,“一次性修正”前9年中累积的“遗漏人口”。由此勾勒出人口行政统计“系统性遗漏”的偏离曲线,揭示了人口普查与行政统计之间的偏离怪象,并对其形成原因加以分析。基于此,建议从三方面应对人口行政统计的系统性偏差:一是转变人口控制的政策理念与实践,重新审视由系统性遗
3、漏所带来的政策偏差与风险;二是辩证地看待行政统计的作用与限度,充分理解行政统计的局限;三是加强行政统计工作的科学管理。本研究成果为政策文本与科学研究中重视与规避人口统计偏差提供了某种警示作用与启发意义。【关键词】人口普查;行政统计;系统性偏差【作者简介】陈友华,南京大学社会学院教授、博士生导师(江苏南京210023);孙永健,南京大学社会学院博士研究生(江苏南京210023)。【原文出处】人口与经济(京),2 0 2 2.3.8 6 96【基金项目】国家社会科学基金重大项目“实现积极老龄化的公共政策及其机制研究”(1 7 ZDA120)一、引言人口是一切社会经济活动的基础,人口统计数据是政府中
4、长期规划与各项经济社会政策制定的基础与依据。我国人口统计数据的收集主要以国家统计局组织的人口普查为基础,两次普查之间的1%人口变动抽样调查和每年一次的人口变动抽样调查作为收集人口数据的辅助手段,形成了定期人口普查、人口变动抽样调查与常规行政统计等多元人口统计体系。然而,我国不同渠道与口径下的人口统计数据之间却存在明显的差异。例如,第七次全国人口普查公报一经公布,便引起了社会各界的广泛热议,特89(2)DEMOGRAPHY2022.6C人口学中国人民大学GRAPHY幸教育料中心1958中国人民大学别是第七次全国人口普查数据与往年人口数据之间难以相洽而导致了所谓的“数据之惑”。其实,以往研究早已捕
5、捉到了人口普查数据与行政统计数据之间的某种偏离现象。钟水映在中国人口统计误差分析中提及,常规的人口统计和人口普查之间存在人口规模上的差异 2 。杨贵军等也发现中国非普查年度人口总数常常与普查年度人口总数之间存在较大差异 3 。还有很多研究则从流动人口、出生人口、生育率等维度出发,探讨了不同统计渠道的人口指标之间的区别与矛盾 4-6 。不过,上述研究往往对这种差异本身的纵向特征、形成原因与对策建议讨论不足,且缺少有针对性的区域视角的研究。本文选取北京、上海、广州、深圳四大城市为研究对象,旨在回顾与总结以往大城市人口普查数据与行政统计数据之间的差距,描述两者之间的偏离程度和纵向变化特征,进而分析偏
6、差来源及其形成原因,提出相应的治理对策,以期在未来政策文本与规划编制中尽量规避统计偏差所引发的种种负面效应。二、数据、指标与方法1.数据说明人口普查是世界各国或地区人口统计的基本方法,中国人口普查每十年组织一次,并且在严谨调查设计基础上,投入了大量的人力、物力和财力。尽管也有不少学者质疑人口普查本身的质量 1,7 ,但当其他类型人口调查与人口普查数据发生矛盾时,一般还是以人口普查为基准来纠正、覆盖其他类型人口调查数据,而不是相反 8 。人口普查相较于其他人口调查,属于更全面、更准确的权威数据源,通常被作为基期资料使用(9-1 0)。特别是第七次全国人口普查首次使用了电子登记与身份证验证等信息技
7、术,加之疫情防控与不经地方汇总的影响,“七普”数据质量得以极大提升。实际上,许多西方国家和联合国人口统计司都会在人口普查数据公布之后,对以往非人口普查年度的各类社会经济指标进行修订 3.1 ,中国自然也不例外。本文选取四大城市行政统计人口数和普查修正人口数作为关键研究变量。行政统计人口数来自各地方政府历年发布的国民经济和社会发展统计公报,该系列数据由地方统计局或国家统计局地方调查队负责收集,数据公布较为及时,但仅涉及总人口及其年龄与城乡构成、出生、死亡、流动等少数几个主要人口数据。经人口普查数据修正后的人口数值主要来源于各级统计部门发布的统计年鉴。该类统计年鉴为按年连续出版的大型统计资料书,大
8、部分城市的统计年鉴会根据最新人口普查数据对以往年份常住人口行政统计数据进行修正,以此来纠正先前的数据记录。例如,北京统计年鉴2 0 2 1 在“常住人口(1 9 7 8 2 0 1 9 年)数据集中就注明“2 0 0 6 2009年常住人口、出生率、死亡率等数据根据2 0 1 0年人口普查数据进行了修订;2 0 1 1 2 0 1 9 年数据根据2 0 1 0 年、2 0 2 0 年两次人口普查结果进行了修订”,而此前根据北京市国民经济和社会发展统计公报汇总的人口数据则被更正。2.指标构建与方法设计第一步,本文借助“人口增长速度”作为辅助考察指标。人口增长速度是指该年的行政统计人口增加数与上一
9、年度人口数之比,计算方法如下:第N年人口增长速度=第N年行政统计人口数1)100%(1)第N-1年行政统计人口数可以用上述公式考察行政统计公布的相邻两年的人口增长之间的非连续性或跳跃性,该指标更加直观地反映行政统计值的变化规律,由此判断人口统计数值的合理性。第二步,本文以人口普查修正后的人口数为准线,构建了行政统计人口数的偏差率指标,进而对各地区不同年度的人口普查与行政统计展开差距分析,计算方法如下:行政统计人口数行政统计偏差率=1)100%普查修正人口数90DEMOGRAPHY2022.6ONOLVWYONACENTERFORS人口学中国人民大学幸教育料中心DEMOG1958如果该指标大于0
10、,意味着行政统计人口数大于人口普查修正数,非人口普查年度行政统计人口数高估了人口规模,反之则意味着行政统计人口数小于人口普查修正数,非人口普查年度行政统计人口数低估了人口规模。相对于其他社会经济指标而言,人口规模是一个惰性与累积变量,即使考虑到城际间的人口流动,人口规模在短时间内的变动幅度一般也很小。此外,北上广深等超大城市的人口体量庞大,哪怕是1%的偏差也可能导致十万级的人口误差。鉴于此,本文在定义偏差率的判别标准时给出的阈值都较低,即判定数值都相对很小:以0 为临界值,当该指标的绝对值小于1%时,表示行政统计人口数较为准确;当该指标的绝对值介于1%到2%时,表示行政统计人口数存在轻微偏差;
11、而当该指标的绝对值大于2%时,则表示行政统计人口数出现了严重偏差。三、人口普查与行政统计之间的系统性偏离1.20002 0 2 0 年行政统计口径下的人口增长速度表1 汇总了2 0 0 0 年以来北上广深四大城市在行政统计口径下的人口增长速度,结果表明:第一,四大城市作为人口大规模迁人地,城市人口规模长期保持增长。第二,受到种种人口与政策因素,特别是超大城市人口调控政策的影响,自2 0 1 5 年后,北京和上海部分年份的人口规模开始下降。第三,人口变动存在明显的跳跃性或非连续性,具体表现为每逢人口普查年,人口会“突生性”地增长,远远高于相邻非人口普查年份的人口增长速度。由此可以推断,大城市非人
12、口普查年份的人口增长速度存在被严重低估的倾向,并且这种低估具有系统性与长期性,其间“遗漏”的部分人口会以人口普查年份“突生性增长”的方式得到“补偿”。2.20002 0 1 0 年普查与行政统计间差距分析如果行政统计数据质量较高,则行政统计人口数与人口普查修正值之间应该比较接近,行政统计偏差率理应围绕0 上下浮动,系统性高估或低估均表明行政统计出现了较严重的偏差。表2(见第9 2 页)呈现出四大城市在“五普”与“六普 期间(2 0 0 1 2 0 0 9 年)的行政统计人口数及偏差率,揭示出某些人口是如何在非普查年份被系统性遗漏,又如何在“六普”结果公布后被一次性修正。具体而言,北上广深四大城
13、市的行政统计值在人口普查年会定时回归人口普查值,但在非人口普查年份均系统性地低于人口普查修正值,从而长期低估了城市的人口规模,其中上海最为严重,广州、深圳和北京次之。从偏差率的变动趋势来看:北京2 0 0 1 2 0 0 5 年常住人口的低估程度相对较小,而越接近2 0 1 0 年低估的程度越严重,偏差率的绝对值呈逐年放大之势,反映出系统性偏差的累积效应。上海2 0 0 1 年常住人口的低估程度已较为明显,而越接近2 0 1 0 年低估的程度越严重,偏差率的绝对值同样呈逐年放大之势。自2 0 0 5 年起,广州和深圳的偏差率也呈现类似的变动规律。3.20102020年普查与行政统计间差距分析表
14、3(见第9 2 页)同样以北上广深四大城市为例,考察其“六普”与“七普”之间(2 0 1 1 2 0 1 9 年)行政统计人口数及偏差率,再次揭示了常住人口“从系统性遗漏到一次性修正”的偏离怪象。相较之下,此阶段各市人口的行政统计均存在系统性低估问题,且愈发明显。其中,广州和深圳最为严重,广州最大偏差率高达-1 7.1 1%,深圳更是达到了-2 1.8 1%。上海、北京次之,上海最大偏差率为-2.1 4%,而北京则不超过-2%,这或与近年来北京市、上海市人口调控政策实施有关,也可能受到生育政策逐步放开的少许影响。从偏差率的变动趋势来看,广州、深圳、上海和北京的偏差率的绝对值呈逐年放大态势,同样
15、出现了系统性低估的累积效应。4.偏离曲线:从系统性遗漏到一次性修正总体而言,我国诸多大城市出于对人口总量控制、流人人口限制以及计划生育的响应,这些城市的91DEMOGRAPHY2022.6人口学中国人民大学GRAPHY报育科中心1958中国人民大学表120012020年四大城市行政统计人口增长速度%年份北京广州上海深圳20011.440.3420022.880.6820032.335.2920042.491.8120053.032.0720062.802.082.712.2620073.292.992.371.7920081.363.801.641.7720093.541.501.741.64
16、201022.9819.8511.7916.3820112.891.950.330.9220122.511.400.690.7620132.201.460.680.7720141.740.441.191.4120153.220.88-0.435.5620160.110.184.024.6620173.24-0.10-0.065.212018-0.760.232.803.982019-0.030.182.693.1620201.662.4322.0230.67数据来源:行政统计人口数来源于各级政府发布的国民经济和社会发展统计公报中的常住人口数。行政统计人口数常年低于人口普查修正数,存在系统性低估
17、。大城市流动人口占流人地人口比重大,对流人地人口指标的影响显著 1 2 ,加之北上广深等特大城市作为重要的经济或政治中心,其人口数量问题常年饱受社会各界热议。因此,本文聚焦于此类人口集聚与经济发达城市的人口统计问题,由此勾勒出人口行政统计“从系统性遗漏到一次性修正”的偏离曲线,呈现出人口普查与行政统计之间的偏离怪象,如图1 所示。分析偏离曲线可知:非人口普查年份,大城市人口的行政统计值系统性地低于普查修正值,其间每年都会“遗漏部分人口;随着时间的推移,行政第次普查第k+1次普查第k+2次普查.一次性修正.解鲜口丫系统性遗漏.n+19年n+9年.年n+10年n+20年年份普查修正值行政统计值图1
18、大城市人口行政统计数据“从系统性遗漏到一次性修正”的偏离曲线92DEMOGRAPHY2022.6人口学中国人民大学幸教育料中心DEMOG1958表220012009年四大城市人口行政统计及系统性低估万人,%广州北京上海深圳普查行政年份行政普查行政行政普查普查偏差率偏差率偏差率偏差率统计值统计值修正值统计值修正值修正值统计值修正值2001-0.131383.31385.11668.31614.0-3.2620021423.21423.20.001625.01713.0-5.1420031456.41456.41711.01765.80.00-3.1120041492.70.001835.0149
19、2.71742.0-5.07949.70.00827.8827.82005-5.94949.70.001890.31538.01538.01778.00.00871.1-2.132006-7.59975.5996.7846.41581.01601.0-1.251815.01964.1-2.83912.4861.6-9.96-4.6020071676.01053.01633.0-2.571858.02063.61004.6-5.57-4.29954.3876.81695.01771.0-8.7120081115.31888.52140.7-11.781018.2-8.12995.02009192
20、1.32210.3891.21860.0-13.071033.5-12.931755.0-5.651187.0-10.43数据来源:行政统计人口数来源于各级政府发布的国民经济和社会发展统计公报中的常住人口数;普查修正后的人口数来源于各级政府发布的统计年鉴中的常住人口数。注:广州、深圳等市在2 0 0 5 年以前的国民经济和社会发展统计公报中缺失常住人口项或统计质量存在严重问题,因此本文对其2 0 0 1 2 0 0 4 年的行政统计不予考察。表320112019年四大城市人口行政统计及系统性低估万人,%上海广州北京深圳行政年份行政普查行政行政普查普查普查偏差率偏差率偏差率偏差率统计值统计值修正
21、值修正值统计值统计值修正值修正值2023.81123.32018.61275.11046.72011-0.262347.5-5.292355.5-0.341346.3-6.811196.3-0.75-9.301054.720122069.32077.5-0.392380.42398.51283.91415.5-11.831257.32114.82125.4-0.50-12.201062.920132415.2-1.362448.41292.71472.2-15.46-1.681077.91324.120142151.62171.1-0.902467.12425.71529.0-14.45130
22、8.1-18.592170.52415.31137.91414.22188.3-0.81-1.72-15.3520152457.61595.01350.1-19.541190.81501.5-1.0220162172.9-1.932195.4-16.332419.72467.41404.41678.4-20.692170.71252.81587.32194.42017-1.082418.3-1.94-16.982466.31449.81746.3-21.071666.12154.22191.7-1.712475.4-2.08-17.111302.720182423.81490.41798.1-
23、21.811710.42190.1-1.672428.116.421343.920192153.61831.22481.3-2.141530.621.43数据来源:行政统计人口数来源于各级政府发布的国民经济和社会发展统计公报中的常住人口数;普查修正后的人口数来源于各级政府发布的统计年鉴中的常住人口数。93.DEMOGRAPHY2022.6C人口学中国人民大学GRAPHY报育料中心1958统计“系统性遗漏”的人口会累积,造成人口普查年度的前一年(如n+9年、n+19年)产生明显的“数量缺口”;每逢人口普查年,人口的行政统计值便以普查值为准进行纠偏,“一次性修正”前9 年中累积的“遗漏人口”,两条
24、曲线发生短暂重合;行政统计口径的人口增长速度会明显小于普查口径的人口增长速度,并且前者的纵向变化具有明显的非连续性。需要说明的是,偏离曲线的勾勒是基于对典型大城市的实证考察与理论抽象而形成的,实际的行政统计人口数与人口普查修改人口数之间的关系要比偏离曲线复杂得多。这里的偏离曲线十分类似于韦伯(Weber)所说的“理想类型”1 3 ,在现实生活中可能并不完整存在。换言之,现实人口的行政统计值与人口普查修正值均不是完美的线性曲线,常出现波动式变化。此外,并非所有大城市的人口行政统计均符合偏离曲线的变动规律,部分城市在某些时间节点上可能具有理想类型的主要特征,但其余时间段则表现不明显。四、人口普查与
25、行政统计之间偏离的原因与对策建议1.人口普查与行政统计之间偏离的成因大城市行政统计人口数与人口普查修正人口数之间发生偏离有其复杂的成因,既有客观层面的因素,这是任何社会科学调查研究都难以避免的,属于内在固有因素;也有主观层面的成分,即会受到制度、经济和社会等诸多因素的影响,它们属于外在干扰因素。第一,人口调查对象具有复杂性和不可重复性。任何形式的人口调查,无论调查方案设计得如何科学、调查过程控制得如何严密、资料处理得如何规范,都仍将受制于调查者和被调查者自身的主观倾向、客观条件、调查目的等因素的影响与制约。因此,在种种现实条件束缚下,人口统计中出现的某些偏差本就不可能彻底消除。第二,相对于人口
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