人口普查究竟查什么
现在是 2020 年 11 月 1 日上午 9 点 ， 九个小时之前 ， 第七次全国人口普查正式启动 。 最快一小时内 ， 就会有社区工作人员敲开你的门 ， 对你完成十年一次的人口普查工作 。在中国 ， 人口普查是如何进行的？前几次的普查究竟查到了什么？
1953 年 ， 中国开始第一次人口普查 。 直到 2010 年《全国人口普查条例》的颁布 ， 正式确定了每十年普查一次的步调 ， 年份尾数为 0 的那一年 ， 你就要跟普查员见上一面 。
要搞清楚全国 14 亿人口的情况 ， 必须保证普查工作有序展开 ， 主要分三步 。
首先是摸底调查 。 普查方案制定下来后 ， 普查员要用 20 天的时间进行实地勘察 ， 包括小区范围、楼层数量、住户分布 ， 编绘出《普查小区图》和《户主姓名底册》 ， 对社区情况有个大概的了解 。
第二阶段 ， 正式普查 。你需要回答关于住户及个人基本状况的 19 个问题 ， 比如公民身份号码、户口登记地等 。 11 月 16 日之后 ， 如果你足够幸运、成为全国住户里随机抽取的 10% ， 普查员还会再次上门请你填写长表 ， 包括住房、工作、婚姻等 48 项内容 。相比往年的纸质版表格和手持终端 ， 今年你在自己的手机上 ， 用普查员给你的填报码和初始密码 ， 也能完成短表的填报 。
我们需要多少普查员 ， 才能在 40 天内完成如此浩大的调查？一名普查员大概要完成 250 人的登记 ， 同时每 4~5 名普查员配备 1 名普查指导员 。 根据官方估算 ， 今年全国需要约 700 万普查员和指导员 。 如果你符合招聘条件 ， 也可以投身浩瀚的普查工作中 ， 每登记一户到手 15~25 元 。
采集到的数据将进入公安和医疗系统 ， 与内部的户籍、出生和死亡情况进行比对和校正 ， 最大程度保证数据真实 ， 最后层层上报并汇总 。还有什么其他办法能知道人们报的数字没有出错呢？以年龄为例 ， 它是最容易出现误报的项目 。 这是印度 2011 年人口普查的年龄分布：
你可以很明显地发现一个奇怪的规律：每隔五岁左右 ， 就会出现一个小高峰 。 我们帮你仔细算了算 ， 年龄尾数为 0 和 5 的人数是平均人数的 1.71 倍 。在人口统计学里 ， 对于这种报年龄时偏爱「凑个整」的现象 ， 我们可以用「惠普尔指数」来刻画 ， 它是评估年龄数据准确性最简单的计算方法 ， 用来检验人们是否对某个年龄尾数有偏好 。
在 23~62 岁年龄段 ， 我们将尾数为 0 和 5 的人口数除以这个年龄段的人口总数 ， 再乘 5 ， 就能得到惠普尔指数 W 。 假设 W=1 ， 表示年龄没有偏好；假设 1＜W＜5 ， 则表示人们上报的年龄在一定程度上偏好尾数为 0 和 5 。 刚刚印度的惠普尔指数就是 1.71 。但这样的方法存在缺陷 ， 它只能评估尾数为 0 和 5 的整体偏好 ， 假如数据偏好尾数 0 而回避尾数 5 ， 就会相互抵消 ， 得出一个看似风平浪静的数字 。
于是 ， 人口学家继续完善并发展出新一套计算方法 。 通过上图的公式 ， 我们将 0~9 共十个年龄尾数分别计算一遍 ， 就能得到各自的尾数别修正惠普尔指数 Wi ， 进一步计算得到一个更加准确的总和修正惠普尔指数 Wtot 。用这种方法检验我国近四次人口普查数据 ， 可以发现 ， 我国的年龄尾数存在一定倾向 ， 偏好 7 而回避 9 ， 总体上还是相对准确的 。
解决了数据可靠性问题 ， 我们就能仔细分析过去六次普查的数据了 。下面这张图是历次普查得到的人口年龄金字塔 ， 左边深色表示男性 ， 右边浅色表示女性 ， 每个横条代表某一年龄段的人数占比 。
可以看到 ， 上世纪五六十年代 ， 人口加速膨胀 ， 我国人口年龄结构处于年轻型 。 之后 ， 计划生育政策的推行拉低了出生率 ， 青少年人口与青壮年人口大致相当 ， 人口数量增速放缓 ， 年龄结构转为成年型 。二十一世纪的到来让这个金字塔正式迈入老年型 ， 人口老龄化程度日益加重 ， 在未来 ， 人口数量将在到达顶点后开始下滑 。
回到今天 ， 人口问题同样反映在生育率上 。 中国的生育率常年低于 2 ， 这个数据意味着每个家庭生育不到两个孩子 。 人口压力沉重 ， 我们需要更多孩子 。2016 年 1 月 1 日 ， 全面二孩政策开始实施 ， 这一年有 1786 万个新生儿 ， 其中二孩占 45% ， 出生人口达到 2000 年以来的峰值 。 可热潮很快冷却 ， 2019 年只有 1465 万个新生儿 ， 生育问题再次严峻起来 ， 有关三胎的讨论也在不时涌现 。
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