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中国成年人口预期寿命的地区差异分析——基于生命力死亡模型的分解

发布时间:2023-02-01 21:00
  文章利用生命力模型分解内生预期寿命和外生损失寿命,考察了中国各地区2010年成年人口预期寿命差异及其影响因素。结果表明,中国各地区成年人口预期寿命存在显著差异,东、中、西部地区人口预期寿命梯度递减。男性内生预期寿命东西部差距较大,女性的外生损失寿命差异更明显。预期寿命相近地区的死亡模式也可能存在较大差异。居民的平均受教育程度和平均气温是对内生预期寿命影响最显著的指标,而其他经济发展因素和极端气温条件主要影响外生损失寿命。pm2.5浓度会显著影响外生损失寿命,但它对成年人口整体预期寿命的影响因选择性生存的作用而被削弱。对分地区死亡模式和影响机制差异的研究有助于提升不同地区健康政策的针对性和有效性。 

【文章页数】:13 页

【文章目录】:
一、文献回顾
二、数据、变量和方法
    (一)地区选取
    (二)影响因素选取
    (三)研究方法
三、分析结果
    (一)生命力模型对死亡率曲线的拟合
    (二)中国地区成年人口预期寿命差异
    (三)预期寿命及其分解模式的影响因素
四、总结与讨论


【参考文献】:
期刊论文
[1]中国预期寿命变动的地区差异及其社会经济影响因素:1981—2010[J]. 齐亚强,李琳.  中国卫生政策研究. 2018(08)
[2]中国空气质量对公众健康的影响——基于与G20国家整体的比较[J]. 董阳.  人口与经济. 2018(02)
[3]中国人口预期寿命的省际差异与空间相依特征[J]. 杨东亮,王晓璐.  社会科学战线. 2016(04)
[4]内生与外生死亡分解下的中国成年人口的预期寿命——基于生命力模型的应用[J]. 李婷.  人口研究. 2015(05)
[5]城镇化对中国居民健康状况的影响——基于省级面板数据的实证分析[J]. 程明梅,杨朦子.  中国人口·资源与环境. 2015(07)
[6]中国居民健康水平的区域差异分析[J]. 李立清,许荣.  卫生经济研究. 2015(01)
[7]1990年以来中国人口寿命水平和死亡模式的再估计[J]. 王金营.  人口研究. 2013(04)
[8]六普人口数据的漏报与重报[J]. 陶涛,张现苓.  人口研究. 2013(01)
[9]我国人口预期寿命的影响因素分析[J]. 明艳,董志勇.  学理论. 2010(04)
[10]中国人口死亡水平的空间统计分析[J]. 刘会敏,牛叔文,杨振.  中国人口科学. 2008(01)



本文编号:3734447

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