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美國學者稱中國人口比官方數據少9000萬 專家反駁

http://finance.sina.com   2017年07月17日 07:58   中國經濟周刊

1991年—2016年間,中國有4.648億新生兒。專家認為,中國需要更高的出生率。視覺中國1991年—2016年間,中國有4.648億新生兒。專家認為,中國需要更高的出生率。視覺中國

  發改委專家駁美學者關於中國人口謬論

  中國實際人口比統計數據少9000萬的说法不靠譜

  《中國經濟周刊》記者 王紅茹 | 北京報導

  中國目前到底有多少人?中國的人口統計數字準確嗎?

  日前,美國威斯康辛大學麥迪遜分校研究員易富賢在北京大學的一次學術會議上说,中國2016年的實際人口可能為12.9億,比國家統計局公佈的數據少9000萬,相當於西班牙人口的兩倍。

  9000萬,接近一個億的體量。中國人口的統計數據真有這麼大的漏洞?美國學者的統計數據可信嗎?

  中國人口或比官方數據少9000萬说法有誤

  易富賢,是《大國空巢》一書的作者,這本書稱中國人口危機開始全面爆發,中國需要更高,而不是更低的出生率。他最近在北京大學的一次學術會議上说,1990年后中國官方的人口數據被誇大了。中國2016年的實際人口可能約為12.9億。

  而國家統計局今年1月公佈的數據顯示,2016年末中國大陸總人口(包括 31 個省、自治區、直轄市和中國人民解放軍現役軍人,不包括香港、澳門特別行政區和台灣省以及海外華僑人數)13.8271 億人,比上年末增加 809 萬人。

  易富賢的數據與官方公佈的數據相差9000萬人。這是迄今坊間流傳的中國人口統計差距最大的说法。

  “我不贊成‘中國實際人口比國家統計局公佈的數據少9000萬’這個说法。”發改委社會發展研究所所長楊宜勇告訴《中國經濟周刊》記者,中國的人口統計差個幾十萬甚至一百萬還说得過去,9000萬這個说法是違反基本常識的。“我們有人口普查,而且人口入戶調查就是按人頭點出來的,人口數據比GDP準確多了。”

  那麼,我國的人口到底是怎麼統計出來的?

  人口普查,是在國家統一規定的時間內,按照統一的方法、統一的項目、統一的調查表和統一的標準時點,對全國人口普遍地、逐戶逐人地進行的一次性調查登記。

  人口普查是當今世界各國廣泛採用的收集人口資料的一種最基本的科學方法,是提供國家基本人口數據的主要來源。

  新中國成立后,我國分別於1953年、1964年、1982年、1990年、2000年、2010年進行了6次全國人口普查。2010年之前的人口普查,基本上是按照行政區劃來統計的,這樣的方式下,有一些飛地(指隸屬於某一行政區域管轄,但不與本區毗連的地土),或者三不管地界,特別是一些城鄉接合部地區,可能會出現遺漏現象。

  為保證人口普查數據準確而不出現遺漏,從2010年開始,我國的人口普查採取了“劃區製圖”方式。

  國家統計局相關人士告訴《中國經濟周刊》記者,自2010年進行的第六次人口普查,是通過地理信息系統,按照地圖的界限,比如將北京從全市到區縣,再到街道、鄉鎮,再到社區、居委會、村委會等一級級地細化,把每個邊界都劃分得非常清楚,更精確地繪製出了“小區”地圖。這樣能夠保證在“小區”劃分上基本不重覆、不遺漏,保證無縫連接。劃分出的每個邊界都要每一級政府、每一級普查機構去確認。

  為了在技術上達到更為準確的普查效果,當“小區”地圖繪製完成,國家統計局要求普查員按照“小區”地圖到現場勘查,將“小區”內所有可能有人居住的建築物,都在地圖上標出來,最后依靠建築物去進行普查登記,達到“區不漏房”“房不漏戶”“戶不漏人”。

  “我們總共在全國劃定了600萬個調查小區,一個小區基本上相當於一個居委會範圍。”上述統計局人士说。

  根據《全國人口普查條例》,人口普查每10年一次,在兩次人口普查之間開展一次1%人口抽樣調查,業內俗稱“小普查”。

  業內人士告訴記者,在2010年人口普查完成以后,針對普查結果,他們為2011、2012、2013、2014和2015年的小普查提前抽出樣本,每年抽其中的一部分(大概三分之一)來進行調查;2015年小普查過后,再將2016、2017、2018、2019年這4年的年度調查樣本重新抽出來,每年根據事先抽好的樣本再去調查。

  “根據樣本調查,應該说對全國人口具有一定的代表性。一般來講,調查樣本對市級的代表性可能稍差一些,對省級就有比較好的代表性,對全國肯定沒有問題。所以,我國的人口調查數據不是估算出來的,統計方法符合國際上統計調查的一些最基本原則。”上述統計界人士说。

  中國的出生率被高估了嗎?

  與人口數量同樣引發關注的還有“出生率”問題。

  易富賢的研究認為,在1991年至2016年間,中國有3.776億名新生兒,少於官方4.648億新生兒的數據。中國高估了出生率。

  中國的出生率被高估了嗎?楊宜勇否定了這種说法,他告訴《中國經濟周刊》記者,“我國有一套新生兒出生系統。新出生的嬰兒,只要開了出生證明,不管有沒有去上戶口,相關部門就已經掌握了出生信息。應該说,官方公佈的新生兒數量是比較準確的。我們的計生政策管得嚴,超生了要罸款,只要補交了罸款,就能夠上戶口,就這樣有的人還隱瞞着不上報。”

  但楊宜勇也不否認“中國目前需要更高的出生率”這一说法,“中國目前確實需要更高的出生率,這一點我是認同的。從長期憂患意識來看,生育率最理想的狀態是保持2.1或者2.2的人口更替水平。”

  楊宜勇说的人口更替水平,指出生者增補死亡者,使人口以穩定速度更替的過程。一個國家的人口一旦達到更替水平,出生和死亡將逐漸趨於均衡。國際上普遍將2.1作為世代更替水平。

  關於生育率,目前普遍採用的計算方式是總和生育率(指某國家或地區的婦女在育齡期間,每個婦女平均的生育子女數)。國際上通常將總和生育率低於1.3稱為“低生育率陷阱”或者“極低生育率”,認為這樣的生育率在人口更替、再生産和人口未來發展上不利。

  一直以來,關於中國總和生育率高低的爭議不斷。

  2000年第五次人口普查結果顯示,當時中國的總和生育率為1.22;2010年第六次人口普查時,這一數字下降為1.18;之后2011、2012、2013年的總和生育率分別為1.04、1.26、1.24。

  2016年10月出版的《中國統計年鑒2016》公佈了2015年全國百分之一人口普查結果:2015年,中國育齡婦女的總和生育率僅為1.047。

  在今年的全國兩會上,國家衛計委副主任王培安表示,2016年的總和生育率達到1.7,而新世紀以來,總和生育率一直在1.5~1.6之間徘徊。這幾個數據说明,全面二孩政策實施效果是相當明顯、相當樂觀的。

  《中國統計年鑒2016》公佈的1.047的總和生育率,顯然低於國家衛計委公佈的1.6、1.7的數據。哪一個更能反映現實?

  楊宜勇向《中國經濟周刊》解釋说,人口普查有一個修正數,修正后的總和生育率是1.6。“之所以進行修正,是因為2010年左右中國的嬰兒‘黑戶’比較多,這些‘黑戶’沒有上戶口。但是這些孩子在7年以后要上學,因此補報的人數也比較多。總和生育率就是通過這些數據和信息進行修正的。”

  各方觀點不一而足,但是在2016 年全面二孩政策實施后,顯然對於生育率有明顯的提振效果。事實上,即便是按照國家衛生計生委公佈的1.7的生育率,距離發達國家2.1的世代更替水平還有一定差距。

  於是,我國要不要廢除多年來實施的計劃生育國策,再次成為熱議的焦點。

  專家:計劃生育依然是基本國策,不會廢除

  近年來,呼籲取消人口控制政策,改善數據質量的呼聲不斷。

  此前,經濟學家馬光遠撰文指出,當下最重要的問題仍然是生育率過低的問題。即使所有符合條件的都生二孩,每年最多出生人口2200萬,而且根本沒有持續性。從人口政策的趨勢看,全面二孩仍然是過渡政策,最終的目的是全面廢除計劃生育。

  計劃生育是我國的一項基本國策,主要內容及目的涉及:提倡晚婚、晚育,少生、優生,從而有計劃地控制人口。應該说,計劃生育這一基本國策自製定實施以來,對我國的人口問題和發展問題的積極作用不可忽視。

  然而,隨着近年來總和生育率下降和老齡化加速,相應地,中國的計劃生育政策也做出了從“單獨二孩”到“全面二孩”的調整。

  全面二孩政策的效果顯而易見。國家衛計委年初召開的新聞發布會給出的答案是:根據國家統計局發布的1‰抽樣調查推算數據,2016年全年出生人口達到1786萬人,比“十二五”時期年均增加了140萬以上,比2015年多出生191萬人,成為2000年以來最高的人口出生年份。

  盡管如此,馬光遠認為,2016年雖然出生人數明顯上升,但並沒有扭轉生育意願下降的問題,也沒有明顯提高中國的總和生育率,距離1.8的目標還相去甚遠。因此,中國仍面臨人口懸崖,廢除計劃生育不會太遠。

  實施多年的計劃生育政策真的需要廢除嗎?

  楊宜勇持否定看法,他告訴《中國經濟周刊》,計劃生育依然是基本國策,但是,要根據形勢的發展變化,比如從放開一孩、放開二孩到自主生育。自主生育以后,再過10年、20年可能就要獎勵生育。“這些都是計劃生育的內容,不要偏頗。我建議到2020年實現自由生育。而實施自由生育並不是说中國現在人口少了、缺人了,自由生育不是為了更多的人口數量,主要是生育權問題。”

  國家衛計委副主任王培安在今年的全國兩會上也表示,中國的人口問題不缺數量,不光是現在不缺,未來幾十年甚至一百年都不會缺人口數量。

  王培安預言,到2030年峰值時期,中國人口將有14.5億左右,到2050年還有14億左右的人口,到本世紀末還有11億以上的人口。因此,更應關注人口素質,同時也要特別關注人口結構問題。

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