详细的“七普”人口调查数据，国家统计局终于公布了，怎样看待数据?

粗粗看了七普详表，本次普查比以前的普查项目更多，内容更加详实，因此可以挖掘的信息也更多。因为我已经参加工作，不像读书时代那样有集中几个星期来写大段文字。因此，我打算花上一年的时间，在【生育】、【老龄化】、【人口迁移】、【婚姻和性别】四块内容下较深地、也较独立地分析一些信息点，感兴趣的朋友可以追更。

一些人口学方面的基础知识，我个人别的回答中有所涉及，现在把链接粘在下面，可供参考。

【1】如何科学看待我国的低生育率? – 唐锐的回答 – 知乎 https://www.zhihu.com/answer/1189686917

【2】我国每年的人口死亡总数是980多万，为什么这么低？ – 唐锐的回答 – 知乎 https://www.zhihu.com/answer/1260036446

【3】各省的人口流出量是怎么计算出来的？ – 唐锐的回答 – 知乎 https://www.zhihu.com/answer/1211434203

【4】高中地理：请问在人口金字塔中是不是老龄人口比重越少，死亡率就越大呢? – 唐锐的回答 – 知乎 https://www.zhihu.com/answer/1076218912

主题之一：关于生育

1.1 回顾“中国真实生育率”之谜

（第1期，拟于6月20日完成）

总和生育率是“七普”所有数据中最为社会公众所关注的，“七普”公布2020年总和生育率为1.3，算是基本被人口学界所认可。然而，大众难以想象的是，这条数据竟然是从十年的钻研和论战中洗炼出来的，真的来之不易。

1.1.1 总和生育率的概念

总和生育率（Total Fertility Rate，简称TFR）是目前衡量一个社会生育水平最主流的指标，是国家和社会认识、应对本国生育水平及人口发展趋势的根本参考。理论上，总和生育率来自于妇女在每个年龄段平均生育子女数的加总：比如说一个社会里某一年出生了10000个女性，我们就在数据上跟踪她们，比如说到15岁，这群妇女总共生育了100个子女，那么15岁每个妇女平均生育的子女数就是0.01，0.01即为这群妇女15岁的年龄别生育率（Age-specific Fertility Rate，简称ASFR）；16岁时生育了200个，那么16岁每个妇女平均生育的子女数就是0.02……这样一直观察到这群妇女全部不再生育，把所有的ASFR加总，就得到了总和生育率。

所以，总和生育率的直接含义就是“某社会中一个妇女平均一生生育的子女数量。”实际观察发现女性生育的年龄范围其实比较固定，只有极少极少的生育发生在15-49岁的区间以外。因此，只需加总15-49岁的年龄别生育率就能得到有效的总和生育率。

当然，在实际应用中，我们不可能采用跟踪同一年出生的少女的方式来得到总和生育率。因为这样的数据太“过时”了，我们要这个数据是为了预测未来人口趋势，这样就可以更精准地制定社会政策、配套公共设施。如果要等妇女完成了生育之后才知道她们的生育率，那就完全没有实际用处。

为了解决这个问题，人口学家运用了“假想队列”的方法。所谓“假想队列”，就是假设今天不同年龄的妇女是同样一种生育模式。譬如，认为今天40岁妇女的生育情况和今天15岁的少女到40岁时的生育情况相同。这样一来，我们只需到知道今天每个年龄段的妇女的年龄别生育率，就可以算出全社会妇女的总和生育率了（当然，在中国这样一个飞速进步的社会中，今天40岁妇女的生育情况和今天15岁的少女到40岁时的生育情况显然不会相同，因此造成了总和生育率指标应用的一些弊端，这个我们后面再说）。上面就是计算总和生育率的基本方法。

那么算法如此简单明了的一项指标为什么会有这么大的争议呢？开端是根据“五普”原始数据算出来的总和生育率离了大谱——2000年中国的总和生育率居然只有1.22，难道2000年一个中国妇女一生平均只生育1.22个孩子吗?

1.1.2 总和生育率之争

总和生育率争议的根本源头就在于数据不准，如果能够保证数据准确，只要拿个计算器按按就出来了，也不可能存在什么争执。那么数据为什么不准呢？一是因为我们国家太大、人口太多、情况太复杂。比如说，早期人口普查标准时是定在7月1日，后来改为11月1日，其中一个原因就是夏天许多地方有山洪和泥石流，调查比较困难；而11月1日虽然有的地方已经大雪封山，也进不去；但是受山洪、泥石流影响的人口还是比受雪灾影响的少。还有其他交通、民族、文化等方面的问题，都导致采集数据比较困难。二是技术方面较为落后，不仅采集信息、统计数据的方法、工具落后，工作人员的专业素养也跟不上。三是缺乏比对数据，这主要是相对于西方。在基督教国家，人们出生、结婚、死亡都离不开宗教礼俗，所以会在宗教机构留下大量的记录；保险业比较发达的国家，保险公司的调查、精算数据也可用作比对材料；在瑞典这样的福利国家，政府对居民生活的干预非常多，因此也形成了大量即时更新的政府数据；这些优势都是当年我国所不具备的。

上面三点只是造成了泛性的数据不准，误差的方向讲不清楚，对总和生育率的计算大概可以认为是无偏的（或可认为是轻微低估）。但第四种原因造成了有明确方向的误差，那就是少报，直接导致总和生育率的低估。强烈的生育意愿加上违反生育政策的严重后果，催生了大量的出生瞒报。除此之外，还有无意的漏报。2000年及之前，中国仍有相当一部分孩子不出生在医院里，也就没有出生记录。因为幼儿几乎完全不参与社会生活，所以家长也不一定有意愿及时登记（而且不积极登记的孩子与出生在医院以外的孩子高度重合，所以遗漏概率不低），也就不会出现在用于比对的公安等数据中，结果就缺少检查、补充的机会。这样一来，一旦实地调查的原始数据质量不过关，这部分数据很容易就漏掉了。

在这样的背景下，用公式直接算出2000年的总和生育率为1.22，显然不能反映中国真实的生育水平。对此，当时的人口学权威（后文我们将其代称为“权威派”）采用微观调查、对比国际经验、根据经验和直觉推断等办法，最后“决定”2000年的总和生育率为1.8左右。这个生育率并不太违背既有的侧面研究，也符合社会的常规看法；同时也因没有更加科学的办法，最终得到了普遍承认。

在2000年-2010年这10年里，许多不满足于“拍脑袋”生育率的人口学家们（后文我们将其代称为“实证派”）做了非常多的努力，试图验证或修正1.8。比如，一些学者找了一些农村和乡镇做深入调查，看看这些被认为是出生少报源头的地方的生育情况到底怎样；一些学者将“五普”数据和及不同的生育率带入模型，再拿每年的实际出生数与模型输出的出生数相验证。这些研究中的绝大部分都显示，当时中国的生育率应当与1.8有明显差异——就是说为了弥补出生少报而把数据上调得过头了。但是，局部的调查很容易被指责为“不具备代表性”；而模型推算则“不能保证生育率以外的参数正确”。所以，严谨的人口学家们一直指望用2010年“六普”数据来找到中国真正的生育率，并用“六普”反推验算1.8。

盼“六普”，等“六普”，结果“六普”数据给“实证派”人口学家帮了倒忙！

以公式计算“六普”数据得到的生育率是1.18，与2000年的1.22相差无几。对这个数据的解读，“权威派”和“实证派”发生了激烈的争执。“权威派”认为，既然2000年和2010年的统计数据相差无几，总和生育率自然也相差无几，所以“六普”的总和生育率可以继续上调到与2000年相近。而“实证派”坚决反对：第一，许多独立研究发现，2000年代的实际总和生育率就明显低于1.8，怎么还能延用“五普”高估的数据来塑造“六普”生育率，那不是要误导下一个10年吗？第二，随着社会的发展进步，医院分娩率、新生儿疫苗接种率、城镇化水平、社会治理水平、数据监测水平都在不断提高，会大大改善少报的情况，怎么还能以同样的幅度推算少报的影响？第三，在10年间，中国经济社会发生了巨大的进步，根据国际经验，生育率必然会大幅下降，怎么可能还能保持那么平稳？对总和生育率的认识关系到人口政策，关系国家未来的发展，对这个问题必须要争！

但是不管怎么争，最有说服力的证据还是“六普”，而普查数据却让“1.8”能够自圆其说。具体怎么回事呢？先列举几个逻辑要点：①2000年5-9岁的的人口，就是2010年15-19岁的人口——2010年15-19岁的人口必然轻微小于2000年5-9岁的人口（因为有极少数的死亡）。②如果假定出生少报是符合事实的，那么相当一部分在“五普”时少报没出现的小孩随着年龄增长逐步要参加社会生活，就会出现在公安、教育、人社等数据上，在“六普”时会被抓取，也就是说，2010年15-19岁的人口数有可能反而比2000年5-9岁的人口数要多，我们假定这个多出来的比例是D。③到15-19岁，仍然不能保证所有“五普”时被少报的5-9岁人口完全暴露在“六普”统计中，所以2000年少报的比例还要大于D，假定是T。④因为1岁以下新生儿比5-9岁的孩子参与社会生活更少得多，所以2000年新生儿少报比例还要大于T，假定是M。⑤因为少报数据中的瞒报情形与男孩偏好高度相关，所以D中女孩的数量要比男孩多得多。“六普”数据可以提供的有效数据是D，2000年出生少报的比例时M，要用D来推M。如果2000年总和生育率真的是1.8，少报数据按实际生育模式均匀分布，那0岁差不多少报比例（M）为33%。那么，“六普”数据支不支持“权威派”的想法呢？

不能说支持，但“六普”数据的D值给了“权威派”维护“1.8”的空间。首先，1991年到2000年之间出生的人口数，确实是“六普”数据大于“五普”。1991-1995年出生的这段数据：“六普”9989万人，“五普”9015万人，“六普”多了足足974万，暗示了“五普”5-9岁至少少报11%，符合“2000年出生少报”的逻辑。这974万人中，女性为613万，男性为360万，同样符合上述逻辑。梳理：D=11%，而M>T>D。因为对这三个数字之间的关系往往是以倍数来理解的：比如说，到19岁少报数据释放了80%，新生儿少报比例是5-9岁的2.5倍，那么0岁不就少报了34.4%。这么看来，M≈33%也是有可能的。

“实证派”当然不可能就此接受。现在最有公信力的证据就是“六普”数据，只要澄清“六普”15-19岁段人口统计数高估，就可以打翻“权威派”的论证。那么“六普”15-19岁的数据有没有可能高估呢？有两条线索：其一，从2000年到2010年，中国的流动人口数从1.21亿人猛升至2.21亿人，有没有可能是因为15-19岁人口相比以前加大了流动，而普查技术手段又不一定有办法剔除重复上报的干扰，最终导致普查上报数据高估呢？其二，上世纪末以来，国家对教育事业高度重视。作为“六普”低龄段人口数据重要比对材料的小学入学数，同时也是重要的政府绩效考核指标——这又有没有可能造成相关数据的高估呢？我们可以想见，这两种质疑不可能多受待见。而且只是质疑，拿不出实际证据。最终，中国社会还是接受了 “权威派”的观点，再度确认了2000年的“1.8”，并且认定2010年的总和生育率继续保持在1.6-1.8的较高区间。

“六普”之后，国际人口学界开发出一种极少依赖普查数据，纯粹以数学原理来预测人口发展趋势的方法（Population Forecasting方法），并且在2015年左右引入中国人口学界。之前常用的预测人口的数量模型（Population Projection方法 ）基于人口统计参数，所以一旦输出的数值和“1.6-1.8”的生育率对不上，“权威派”即以“其他人口统计参数不能保证正确”而否定，而这种说法对Population Forecasting方法则无效。一份发表于世界顶尖学术期刊的论文用Population Forecasting 方法证明，“1.6-1.8”完全不符合中国生育实际，且“全面二孩” 前夕中国的总和生育率应在1.2左右。

用Population Forecasting 方法直接绕开人口调查数据，这是“实证派”努力的第一种方向。除此之外，“实证派”还坚持啃人口调查数据的硬骨头，要让下一次人口调查数据更能反映实际。一些人口学家们钻研好几年，坚持研究迁移人口数据配平技术，最终实现了稳健的多对多配平。在此种技术加持下，迁移人口多次登记导致人口数失真的问题得到极大缓解——纵使不能清楚定位迁移人口的常住地点，但在总量上能够确定到底是几个人。在处理2015年1%抽样调查数据中，这种技术已经上场。根据调查数据，算得2015年总和生育率为1.05（当然，仍不能完全排除“少报”）。另外，因为2015年是羊年，生育率也可能比其他年份要低一些。

实践是检验真理的唯一标准，随着“单独二孩”政策“实验”结果落地，中国总和生育率之争终于落下帷幕。这是晚来的胜利，但却意义重大。因为它是在中国人口问题上：科学对偏见的重大胜利、“讲数字”的逻辑对“讲道理”的逻辑的重大胜利、社会整体利益对部门利益和个人利益的重大胜利以及“良心”对“屁股”的重大胜利，它饱浸了国内外学者坚韧求索、勇于斗争的精神光辉。然而，因长期高估总和生育率而引发相关的生育政策调整迟滞、生育伦理演化和低生育文化氛围，并不会因认识的纠正而立刻扫清（甚至连纠正认识本身都需要漫长时间），而是在至少一个世纪内，对中国发展的方方面面都产生极其深远的影响。

1.1.3 以“七普”数据自验总和生育率1.3

那么十年、二十年之后我们是否能够知道2000年、2010年的总和生育率到底是多少呢？有了可靠的“七普”数据，就能在一定程度上加以估算。不过，在此之前，先要用“七普”数据自验，看看“七普”发布的总和生育率1.3是大概是怎样算出来。如果用“七普”原始数据算出来的总和生育率与报告公布的不一致，我们在反推“五普”“六普”时也应该把调整考虑进去；又如果有调整而这种调整又在无法把握，恐怕倒推数据的工作也是无意义的。

“七普”数据生育放在长表部分，有一张直接发布年龄别生育率和总和生育率的表（B0604）。对于这种直接公布答案的做法，我们肯定是要验一验的，看看这些数字与原始公式算出来的是否一致。全国年龄别生育数的表也有，长表统计覆盖的人数也有，我们就把分年龄的生育数（B0603）和长表的分年龄女性人口数（B0103）复制到一张表上，除一下便可得到年龄别生育率（ASFR），再加总就可以得到公式法总和生育率了。注意，生育率相关报告项只出现在长表数据中，长表总样本量为4880万人，而不是14亿（就是有4880万人填写了更加详细的长表，其他大部分人填写的是内容较少的短表，这也是为了控制调查的成本）。

经过一通操作，用最原始的公式法算得，2020年长表覆盖的妇女的总和生育率为1.2970，与“七普”官方公布的1.3009几乎没有差别。我们把两种年龄别生育率画出来对比，主要的差别在于官方年龄别生育率在低龄段较公式计算的略微调低，在中高龄段略微调高，大概是基于其他社会学研究的证据而做出的修正。

我原本还想抽查一些省份，但由于“七普”公布数据中目前不包括各省分年龄的生育数和妇女数，所以只能得到各省的人口普查数据出来再说了。就全国的普查数据来看，官方发布的总和生育率1.3完全符合原始公式计算结果，这一方面反映了相关技术的进步（即认为2020年的出生状况基本可以通过各种手段抓取数据，因而没有因为难以估算“少报”而调高数据）；一方面反映了排除了相关部门因非统计原因干涉、调整数据的可能。综上我认为，“七普”总和生育率是完全可以信任的，后面我们也可放心地用“七普”数据倒推“五普”“六普”的生育率和少报规模。

1.1.4 结合“七普”推断当年出生少报规模和真实生育率

首先要提醒读者，这一部分加入了不少作者的假设，这些假设未必完全符合实际情况，所以推算的结果不一定准确，大家就是看个大概。

我们在《总和生育率之争》中介绍过，特定年龄段人口是可以跨普查追踪的， 所以我们就以“七普”数据为基准，主要追踪出生年份为1996-2000及2006-2010的两段人口。看“五普”“六普”到底瞒报了多少，并加上累积死亡率（Cumulative Mortality Rate ）的修正，大概可以倒推出“五普”“六普”的总和生育率。

这种倒推的方式需要满足几个假定：①五岁段中的每一岁的人口是相等的。但是由于普查数据没有提供一岁一段的数据，所以我们就只好假设一种分布，那么平均分布比较方便计算，同时也还算符合实际情况（因为连续几个年份出生人口波动不是太大）；②“少报”的数量按照“五普”“六普”生育模式均匀分布，和上面相同，因为没有对应的数据，我们就假设一种比较合理同时比较好算的；③所有“少报”在“七普”时已经完全释放，考虑到调查统计技术和政府治理水平的进步，这应当是比较符合实际的；④跨国迁移的数量小到可以忽略的程度；⑤“七普”年龄段人口数准确。

同样是根据“七普”数据，计算得到10岁之前的累积死亡率为0.06%，20岁之前的累积死亡率为0.11%（死亡率和生命表的意义和计算将在第二版块“关于老龄化”中详细介绍）。也就是说，“七普”中反映的特定年龄段的人口数相对于“五普”“六普”，因为死亡而少了一些，如果忽略的话会造成推算生育率的低估。所以，我们在最后一步把它按比例加上。最后还原出“五普”0-4岁人口应为75024202，“六普”0-4岁人口应为85307178，“少报”规模分别为8.8%和12.9%。“五普”“六普”总和生育率分别修正至1.327和1.333。至于为什么2010年的少报比例还要大于2000年、2000年的总和生育率还要略高于2010年，这里再次强调，上述5个假定任何一个不符合实际，均会对结果产生影响。请大家只看个大概就好。

1.2 超低生育率之路

为什么生育率会降低？中国的超低生育率是怎样形成的？为什么比一般的低生育率还要低？生育率有没有可能回升？国际上有没有回升的案例？这些案例是否可以借鉴于中国？本节将试图回答这些问题。

1.2.1 社会进步则娃儿稀少

18世纪末，一位名叫马尔萨斯的英国牧师通过研究历史数据，归纳出一个悲观的模型：一旦免除了冻馁之困，处于一个较为富裕的状态中，人类就克制不住繁衍的欲望，导致人口超限度的增加。等到人口数量会达到生存资料所能支撑的极限，社会就会崩溃，以战争、瘟疫、饥荒等形式消灭大量人口，使得人均占有的生存资料恢复到较高水平，从而进入到下一个循环周期。这个模型今天被称为“马尔萨斯陷阱”。

有趣的是，描述马尔萨斯陷阱的著作《人口原理》首次发表于1798年，但在这本书出现时，一些先进国家已经在突破马尔萨斯陷阱的路上了。有两点事实可以证明：一是随着社会变得更加富裕，生育率不但没有大大增加，而且还出现了一定的下降；二是生存资料的增长超过了人口增长，社会并没有因为人口的大幅增长而崩溃，反而变得更加富裕。从今天往回看，人口学家总结出，随着时间的推移，人类将依次出现“高出生高死亡低增长”“高出生低死亡高增长”和“低出生低死亡低增长”三种人口增长格局。这三种格局中变化的过程被称为第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段（如下图）。我们在这里讨论主要是人口转变第二阶段出现的原因——社会进步为何会导致生育率下降。

首先从主观方面说，谈谈生育意愿为什么下降。

（1）生育投资属性的淡化

工业社会之前，自然经济在人类社会中占据绝对主导。什么叫做自然经济呢？自然经济就是大部自给自足的经济，特别是在农业领域：不管是巴西琉斯的地主、赵官家的自耕农、埃米尔的奴隶还是男爵的农奴，消费的产品都有极大一部分来自自己所属的生产单元——吃饭靠自己种粮；穿衣靠自己织布。

农业生产的波动决定了，存在产量特别丰富的时期。在自然经济下，产品剩余处理的渠道很有限。首先，如果货币供给不足，剩余的粮食不一定能换成钱。其次，由于地方产品结构单一，商贸和物流都不发达，可供选择的消费品也很少——灾年吃小米饭，丰年还是吃小米饭；灾年吃萝卜，丰年还是吃萝卜，无非是放开肚子多吃两口；平原的农民永远吃不到山珍，不产丝地区的农民也永远穿不上绸缎。第三，实物产品保存困难，如果不能消耗了，几年内肯定会坏掉。在这种情况下，只能立即进行投资：购买土地、农具、牲畜，或生孩子。

生孩子为什么可以算作投资？这是现代社会大众所难以理解的一点。今天人们养育孩子，重付出而轻回报，即使追求回报，往往也是追求那种养人育才的成就感和亲子相处的天伦之乐。但在现代社会之前并非如此。

在传统社会，单从生产要素的角度看，很难说人和牛、铁犁、土地等生产资料有什么区别。养一个孩子和养一头牛都可以看作是投资，并且投资孩子的收益率可不低。当时没有义务教育，儿童在四五岁的年纪就可以参与劳动。通过对指纹、指甲印的分析，在加拿大发现了史前的6岁儿童参与制作陶器的证据；在立陶宛发现了中世纪8-13岁儿童制作的砖瓦。在中国，幼童参与生产的记录更是数不胜数。另外，在传统社会，生病了、伤残了、老得干不动活了，大概率都只能靠孩子伺候养活。把平时吃不完的粮食用来多养一个孩子，就相当于我们今天在收入充裕的时期给自己多买一份保险以应付未来可能出现的风险。

孩子作为一种投资，还有安全保障和竞争资源的作用。传统农业社会中，对生存发展资料的竞争，市场的逻辑、道德的逻辑、法制的逻辑都不能充分发挥作用，反而是最原始的那种蛮力的对抗更有作用（这种现象即使是今天也没有完全消失）。举个例子，两个家庭争夺水源，撸起袖子举起铁锹对峙，肯定是家里男丁多的那方占据优势。子女多，尤其是儿子多，可以增加家庭向上跃迁的可能：不仅是穷人如此，地主、官僚都是如此——多生几个儿子，有个把聪明的中个秀才举人，岂不美哉。子女多的好处还不局限在家庭之内，众多的子女意味着众多的联姻，可以攒起庞大的关系网，从而成倍地扩大资源竞争中的优势。在古代，不管是东方还是西方，家族的兴盛往往和人丁众多所关联，家族的衰落又经常是因为人丁稀少——总之“家大”才能“业大”。

我们上面只是说明了生孩子是一种投资，但除了孩子之外还有许多的投资品，比如土地、牲畜、工具等等。那么为什么在经济宽裕的时候单单是多生孩子，而不是其他东西呢？因为你丰年，你的邻居也是丰年，因此剩余农产品的价格下跌，而土地、工具、牲畜的价格都上涨（因此，土地兼并最严重的时候并不是地主有最多剩余的丰年，而是小农没饭吃的灾年，虽然地主家余粮也少，但架不住地价降得更多呀）。那么，在丰年哪种投资最划算呢？丰年粮食价格低，生孩子是成本下降的。

现在我们就很清楚马尔萨斯陷阱在“投资”这个视角上的逻辑了，那么解释为什么进入近现代后生育率会降低也就容易了。

首先，近现代社会商品经济发达、货币供给充足：经济宽裕的人可以通过多消费的方式消耗财富；如果他不愿意消费，那么投资的渠道也很多；如果不愿消费，又没有好的投资机会，他也可以向葛朗台那样把金银货币藏在地窖里，过50年挖出来也不会有什么损耗；到了现代，还可以存在银行卡、支付宝里，雨淋不坏、风刮不走。那么，又为什么要急于把钱拿来多生孩子呢？

其次，社会保障和商业保险的发展消解了生孩子相当大一部分的投资价值。现代社会通过社会保障制度给居民提供了水平不一的保障，人生病了有医保、老了有退休金；对于其他不包含在社会保障其他风险，或者认为国家安排的保障水平还不够的，也可购买商业保险。相对于孩子，有国家和法律背书的社会保障和商业保险明显具备更高的经济性和确定性，是更好的投资选择。1880年代，在德国诞生了最早现代社会保障制度；包括医疗、养老和工伤三个主要内容，几乎和生孩子能够对抗的风险完全重合。1990年以后，德国就出现了相对于其他国家更陡的粗出生率的下降（见上图），这两者之间显然有密切的联系。

最后，随着社会的进步，靠人多势众能够防范的那种风险因素在社会中减少了。在今天中国的绝大多数地方，居民之间发生财产纠纷，并不需要召集全家老少面对面的干一架，而是到村委会或社区、矛调中心化解，还商量不好就请律师、打官司。在过去，谁家里男人多，就能在村里横着走，不仅不被别人欺负，还能欺负别人，现在这一招也不灵了。

（2）针对孩童死亡的避险需求下降

康熙皇帝是清朝子女最多产的皇帝之一，自他6岁登基到驾崩，一共生育了55个子女，其中有35个儿子，20个女儿。

康熙皇帝拥有传统社会最好的营养、照护和卫生水平。康熙皇帝的孩子可以随意喝奶吃肉，饮用洁净山泉泡出的上好绿茶。紫禁城里有上万人可供驱使，足以好好照顾幼儿。如果皇子皇女身体抱恙，可以得到来自汉、蒙、藏、回乃至波斯和欧洲的医护人员的诊治。那么，在这样好的条件下，康熙皇帝的子女有多少活到了生育年龄呢？

梳理了史料，发现35个儿子里16个死在12岁之前，夭折率46%；20个女儿里11个死在12岁之前，夭折率55%。夭折的孩子（特别是在母亲身份不高的情况下）有时会被皇家档案所遗漏，如果考虑到这一点，康熙子女的夭折率肯定超过了一半。

皇子皇女不过如此，如果是一个普通一夫一妻的老百姓，三年一饥荒，五年一瘟疫，吃的是野菜小米，喝的是有寄生虫和霍乱杆菌的河水，幼儿的夭折率又要有多高呢？在这种情况下，一个农民的理想子女数要靠多生几倍的孩子才能保证实现呢？为了防止孩子在成年之前死绝，一户普通农民生个七八个，这是完全合理的，最终这七八个孩子可能也就两个人一两个活到自己能有孩子。

当然，即使客观条件相似，孩子夭折多少也有运气成分。有些人比较倒霉，生的孩子夭折率是80%，有的是50%，有的是30%，但一个普通的农民怎么知道自己属于是哪种呢？为了保险，他往往会假设自己是那种最倒霉的，生5个才活一个的那种。所以说，在这样的健康水平下，家庭的实际生育数会远远超过理想子女数，这样生育率怎么可能不高？这就是针对孩童死亡的避险需求造成的“超额”生育。

随着医疗卫生和人民群众生活条件的进步，今天的人生一个孩子基本就能活一个孩子，没有必要为了规避早夭的风险去刻意多生，这从主观上就拉低了生育率。并且，越是有重视生育传统的国家，这种效应就越发明显。

上图清晰地显示了幼儿死亡率与总和生育率的正相关关系，这些散点数据来自伊朗、印度、韩国和越南四个亚洲国家，时间为1960-2020年之间。当然，同一时期这些国家的社会还出现许多其他影响总和生育率变化的因素，也没法说这几个国家生育率的降幅中有多少是因为幼儿死亡率下降。但是可以确定：一个国家幼儿的死亡率降低，总和生育率也会随之降低——上图中其中最能看出影响的就是印度，几乎是一条固定斜率的直线——这可能是和印度在4个国家中社会转型速度最慢，因而“控制”了其余变量的影响，从而使得趋势比较“干净”。

（3）性别偏好下降

性别偏好指的是不仅对生育的数量有规划，还对孩子的性别有需求。因为有性别偏好的家庭，有一定概率在达到理想子女数时尚未生出想要的性别，所以他们会超出理想子女数继续生育，这就导致了生育率的上升。

中国人民大学宋健老师的研究《性别偏好如何影响家庭生育数量》中指出，经过测算，在1993-1997年间，性别偏好导致中国生育率上升了12.7%。就中国社会而言，性别偏好主要指男孩偏好。但事实上，女孩偏好或性别分布偏好都会导致多生。所以希望生个女儿或者儿女双全的，和希望生个儿子一样，都会提升生育率。如下图所示（原理很简单，就是概率分布，假设生男生女概率都为50%，自己手算的），在一定要实现性别偏好的条件下，理想子女数越多，性别偏好带来的多生的影响就越小。所以，性别偏好降低的作用更多表现在给总和生育率下降加速。

表 不同性别偏好类型下和理想子女数下的实际生育数

1920年-1939年出生的日本父母重男轻女，之后的几代人的性别偏好逐渐消失，1970年以后也是日本总和生育率加速下降的时期。但是，和上面的因素一样，没有办法简单甄别出生育率下降中有多少是因为性别偏好下降。

不要以为只有亚洲人或者发展中国家才有性别偏好、才会重男轻女。其实世界上许多文化都有性别偏好、特别是男孩偏好。研究者发现，虽然当前的调查显示，确实有不少欧美国家对孩子的性别已不怎么在意，但美国和德国，作为西方阵营中最发达的两个国家（人均GDP最高的人口大国），到今天也还有男孩偏好：头胎是男孩决定不再生孩子的概率明显高于头胎是女孩。更不用说在历史上，西方人重男轻女可一点不比东方人要少。例如，英格兰国王亨利八世一辈子结了6次婚，头三次都和要生儿子有关，为了离婚生儿子还和教皇闹翻了，让英国成了新教国家。我们可以推断，在工业时代欧美生育率下降的过程中，依然有性别偏好减弱这一因素在助一臂之力。

当然，一个值得注意的现象是，要实现性别偏好，除了多生之外，还有消灭不喜欢的出生这一残酷手法，譬如说弃养。到了现代，随着胚胎性别鉴定和人工流产成为可能，一些不被偏爱的性别可能根本就不会来到这个世界上（在我国计划生育执行的非常严格的时期，相对于违反政策多生孩子，挑选胚胎性别是更加低成本的办法）。在这种情况下，因性别偏好导致的人工流产反而会降低生育率（这种做法造成出生性别比的严重失衡，为后续社会发展埋下的隐患，并不比多生两三成孩子要轻）。当然，就工业革命后整个人类的历史看，这种情况并不是主流——主流是性别偏好会提高生育率而非降低生育率。

（4）抚育成本上升

抚育成本上升导致少生孩子非常容易理解。相比生活条件上升导致物质花费支出提升，特别容易被忽视的、但更加重要的一种上升的抚育成本就是照护婴幼儿的人力成本。在传统社会，女性的劳动参与率低，主要忙于家务而不是挣钱，她们完全可以在洗衣、扫地、做饭的同时兼顾孩子。另一点，小孩子本身也没什么专门的事要做（比如说受教育），大一点的孩子完全可以照看更小的孩子，尤其是姐姐可以照看弟弟和妹妹——所以古人说“长姐如母”。还有一点非常重要，就是传统社会人际关系密切，尤其是农村社区，可以承担社会化抚育的部分功能——这一点年龄较大、成长在农村的朋友应当有所体会——当年是不是村里的大人都会多多少少的管着别人家的小孩子？综合来说，在传统社会，照护孩子的人力成本几乎为零；相比之下，物质成本就显得突出了。以前的俗话说：“多个孩子不过是多双筷子的事”，确实对传统社会的情况是适应的。

随着社会的进步，上面所说的、在传统社会实现低成本抚育的三大条件全部都瓦解了，这些服务现在都需要用货币购买才能实现。即使是由父母自己来抚育，看似没有货币成本，但挤占了他们职业上发展的时间和精力，机会成本仍然是很大的。

对于东亚来说，还有一种被称为“内卷”的教育过度竞争现象，进一步推高现代社会的抚育成本。这种现象想来大家都深有体会，在此也不加赘述了。

（5）社会生活与社会文化的转型

客观原因

1.2.2 中国超低生育率的形成

1.2.3 中国超低生育率的特征

1.2.4 生育率回升的国际经验与中国思路

主题之二：关于老龄化

2.1 心理拐点：依托“七普”数据解读人口负增长

（第4期，拟于8月20日完成）

2.1.1 死亡率、生命表和预期寿命

2.1.2 生、死、迁：分析中国人口增长

2.1.3 “七普”+年龄移算模型预测中国人口增长

2.1.4 并非大变：基于自然资源与生态环境的分析

2.2 年龄结构的经济学

（第5期，拟于9月10日完成）

2.2.1 破除“人口红利”迷信

2.2.2 人口负债：劳动力与资本视角

2.2.3 人口负债：创新视角

2.2.4 人口负债：消费视角

2.2.5 怎么还？谁来还？

主题之三：关于人口迁移

3.1 “七普”数据描绘的人口流动

3.2 人口迁移的财政学

预热：如何评价中国现行的转移支付制度？ – 唐锐的回答 – 知乎 https://www.zhihu.com/answer/2274574199

主题之四：关于婚姻与性别

4.1 当代中国人究竟几岁结婚

4.2 从“七普”数据看性别平等

（第3期，拟于7月31日完成）

4.2.1 定义性别平等

4.2.2 从出生看性别平等

4.2.3 从健康看性别平等

4.2.4 从教育看性别平等

4.2.5 从就业看性别平等

4.2.6 推断未来

95后开摆了，哈哈哈

把五普六普和七普三个表数据合并后发现，数据有的变化合理，有的起伏过大且难以置信。有的是统计误差，但我没用绿色或红色填充表示，如：0-4岁人口统计到下一次对应的10-14岁会明显增多，这是上户口不及时。有些问题难以理解，如：

1）25-31岁（约1989-1995年出生）的人数，为何六普人数比五普暴增10%多？（1991年以后的可以解释为1991年开始计生一孩更严格执行，但无法解释1989和1990年暴增，而1982-1988年普查人数相对准确。还可以说这些25-31岁的10年前要上学或工作需要登记，但七普的15-24岁的和六普的5-14岁的变化很小，所以这个理由是有可能的但只能用一次，等八普出来后就不能再用了）而七普人数比六普暴降7-8%多？尤其是七普27岁这年的，先是六普暴增16.0%，然后七普暴降11.9%，而女性更是先升20.3%又降了13.0%。暴增可以是以前超生瞒报，但七普暴降如何解释？我个人觉得1989-95年的人数六普和七普必有一个更假，除非这些人如93年出生的人留学和出国务工占比9%以上。如果六普为假，为何其年龄段各地同学都感觉1990-1995年学生人数逐年大幅下降？如果七普为假，是为了通过减少统计的青年人数来降低青年失业率吗？而1989-95年出生的七普人数尽管暴增暴降，但又非常乖巧地控制在和五普人数相差2.3%以内的误差上。有人可能认为六普的89-95年的人数是重复统计的，这是不负责的猜想。因为要是重复统计的不被刨除，那10月31统计完，但11月2就能出总数了，何必等到第二年出呢？人们一般能想到的统计数据遇到的可能出错的地方，国家肯定会想到并避免。否则直接拉公安部的数据，按身份证号统计不更快和直接吗？其实感觉还是把公安部里有身份证的，按身份证信息分别公布各年龄的总人数，来和统计局普查数据对比更好。

2）80后的男女比例，为何六普比五普的大幅下降后而到了七普又大幅上升？而91-95年的也是先大幅下降后又上升。比例下降可以用以前超生瞒报解释，但正常情况下男子人口随年龄增加而下降得速率超过女性得前提下，后来又升了如何解释呢？

3）七普的39-45岁（约1975-1981年生）的为何也是六普增加，七普又相对于比其早和晚出生的人数下降得多不少呢？为何1982-88年出生的五六七普数据很稳定，而其前后的1975-1981和1989-1995的数据都是先升后降呢？但1982-1988年出生的男性，为何六普下降4-6%,超过正常下降速率，而七普时又上升了呢？同年龄段的女性却是先缓增后暴跌，速度变化和男性的相反呢？

2.也许我们要用联系和发展地眼光看问题。比如经济，2012-22年间，辽宁gdp总量两次因作假挤水，第一次挤掉20%,第二次挤掉5%.天津滨海新区曾挤水33%.北方其他省挤水比例少的也有不少。这样北方是虚报多，南方是瞒报多。可大家想下，既然辽宁能挤两次，那南方可不可以实际少虚报而对外公布是瞒报少的呢？（如按以前推算是1万亿，实际0.99万亿，外报1.01万亿，差约2%比辽宁的第二次的5%还少呢，北方挤掉那么多水分，南方要是弥补不过来，又要求整个国家百分之几的增长率，少来点水分谁管呢？大家也可以对比下12-22年增长率和以前的变化幅度明显变小了。而且经济数据还有根据不同年份削峰填谷来平缓经济增速的情况）2017还是18年，重庆计生部门的数据，就被知乎网友扒出6月新生儿和1-5月总和差不多。同时centrol gov层面俩jw vice president,总参总政都腐败。试想地方的数据有问题，中央的却是真真的，这样的概率大吗？1980年代的顺口溜“村骗乡，乡骗县，一路骗到国务院”，现在也不过时。尽管这样，七普的数据还是相对最权威的。

3.原先每年初公安部公布的上一年的等记的总人数是一点意义都没有，为了不和计生部门数据打架而已。其实新生儿出生是半年内登记。那为了数据准确，完全没必要在本年初公布上一年的，正确的做法不是公布前一年的吗，这样不就全覆盖了吗？或者是7月时公布上一年的，也能全覆盖呀！受过九年义务教育就能想明白的问题，却不按正确的办法做，无非是到时数据差距过大计生部门脸上挂不住，可计生部门医院新生儿统计的也很准呀！还有，说数据变化过大而不容易统计准的，那82-88年五六七普数据那么稳定是怎么回事呢，是当时能力强现在能力不行了吗？

4.如果网上有人像下面说，我们该如何反驳呢？据最新高中历史课本称，苏联1950,60,70年代国民收入年均增长率为10.25%,6.45%,4.95%,前俩和咱们的00,10年代很类似，如果我国20年代的经济增长率为4.95%以下，是不是连70年代的改革停滞的苏联都不如？经济学人杂志The Economist (Intelligence Unit) – Democracy Index 2021 the China challenge, 2022_Free Magazine，中22页提到，预计中国2021-2030年年均增长4.4%，2030-2050年年均增长2.1%。而且林毅夫在2016年左右估计，如果正确地深化改革开放，我国将还能保持8%左右地经济增长10年。那不说到2050年，就先说到2030年，如果经济增长速度低于苏联70年代，是不是就也是改革和开放政策执行不力，是因利益集团做大造成了僵化，是否还有底气指责前苏联1970年代的表现？从10-20的数据来看，男女比例失衡，出生人口迅速下降，而95后结婚率迅速减少，将会导致20-40年出生人口继续下降。到时20或30后的1%精英，能抵得过80后的3至4倍于20至30后精英对社会的贡献吗？如果不能，综合国力会不会下降呢？ Afterall, Biden attacked our counterpart one, said that he supported dictatorship and opposes democracy. It is estimated that Biden called our people’s democratic dictators as dictatorship, called their capitalist democracy as democracy. But there is almost no discussion in our web.web links is https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2022/05/27/remarks-by-president-biden-at-the-united-states-naval-academys-class-of-2022-graduation-and-commissioning-ceremony/

5.我大学时，好像是2010还是2011年看凤凰周刊，里面就提到我国当时就因一孩政策，导致有1000多万家庭成了失独家庭（独生子女在15还是18岁以后去世），造成了许多家庭悲剧。而现在网上的清华的《经济学原理》公开课里的老师也提到，他有个同事因为小孩意外去世，后来冒着被开除公职的风险又生了两个，来降低以后失独的风险。这可以当劝生的例子。而随着我国总和生育率追日赶韩，很多人因贫富差距过大和房价过高而不生，在适龄的80和90后妇女减少的情况下，加速了少子化的严重程度。但上层毫无缓和贫富差距和房价过高问题的诚意和行动，所以很多人一听“我这一代就是最后一代”的呐喊，纷纷用无声的行动支持。这可以是互相勉励不生，以后让“Make China great again”破产和高层在历史书上难堪的例子。

6.很多人认为以前顶层对计划生育政策的效果及弊端认识不清，这是错误的。比如，《政治的人生》的作者，早在1994年就注意到了上海总和生育率远低于2,要他的研究生在其他很多人研究人口增加对经济影响时，研究一下人口下降对经济的影响。1990年，西欧总和生育率已经降到1.4,到2000年五普出来后，总和生育率已经很低，不足1.3了，即使有20%的瞒报，也该意识到随着经济发展总和生育率还会下降的，就应该立即停止一孩政策。想想从建国鼓励多生到1970年两孩计划生育，20年就把政策及时转向。而现在1980年的一孩，到1991年严厉一孩（其实1970年的两孩政策就正好，但到1991年前实行一孩问题也能及时弥补），到2016年放开二孩，用了36年，说明没有以前那样能与时俱进及时调整政策了。Although some people think core 2ed is not a perfect leader, he said his contribution and wrong is 60%/40% or 50%/50%, which would give the successors a good situation to change policies to catch the world’s changes, even though the successors could view core 2ed as 70%/30% or 90%/10%. But there are almost nothing to be descriped as mistakes in exploration after 1978, including a child policy, in november, 2021. Without facing the mistakes, maybe we will only see a good, not see a perfect change in the top level, and the future is probably dangerous.

7.不谋万世者，不足谋一时。从二战以来，男性精子浓度一直在下降，近期年均下降1%。预计到2045年，男性精子浓度平均数将降到无法生育的程度。而我国不孕不育的比例，已经从10多年前的12%升到前年的18%。到下一代，我国和世界都将面临只有靠医疗辅助才能生孩子的尴尬和危险的局面。2011年日本NHK报道过，【NHK纪录片】【字幕】新科学解读的性（3）：男性灭绝_哔哩哔哩_bilibili。2021年每日秀也报道过【每日居家秀】5.21 人类将成为濒危物种？_哔哩哔哩_bilibili。著名科学杂志《科学美国人》也报道过。既然关心群众生命健康，进行动态清零的抗疫的政策，而对比贫富差距和少子化更要命的种族延续问题没采取什么措施呢？

8.《乱世妖后》电视剧里，以贾充和贾南风为主线描写了254-300年的历史。搜何不食肉糜里出现电视剧里的置顶里有链接。