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2017年10月15—21日,王广州等3人赴加拿大进行学术交流
文章作者:牛建林  发布时间:2017-10-30 10:43:00

 

 

  2017年10月15日-10月21日期间,我所人口统计分析研究室王广州研究员、牛建林副研究员、伍海霞副研究员赴加拿大维多利亚大学社会科学院进行短期学术访问与交流。访问期间,我方研究人员与加拿大维多利亚大学社会科学部的Zheng Wu教授、Cecillia Benoit教授、Mikeal Jansson教授、Sharon Lee教授、Barry Edmonston教授、Margaret Penning教授、数据专家Ruth Kampen、以及青年科研人员Chris Schimmele和Grace Li进行了学术交流和专题讨论。

  在学术交流期间,王广州研究员等三人与维多利亚大学社会科学部人口研究中心学者进行座谈,双方就人口统计数据的使用经验、研究内容进行广泛交流,重点讨论了人口统计数据资料的收集方法及相关领域的变革与创新。参加讨论的加方学者介绍了加拿大人口普查的历程、变化和数据收集状况。加拿大每5年进行一次人口普查,与中国相类似,其普查问卷也采用长表和短表相结合的方式。与中国的人口普查相区别,加拿大的普查内容主要包括家庭成员状况、个体的教育、健康、迁移、就业和收入等特征,而不收集关于生育和死亡的信息。据加方学者介绍,加拿大的生育和死亡信息由专门的登记系统及时收集和更新,这能够保证这些信息的准确性和完备性。另外,加拿大人口变动中生育和死亡均已相对稳定,人口事件的关注和研究重点更多地集中于迁移、养老等方面,这也使得在人口普查中收集生育信息没有必要。对于人口普查的方式,加拿大主要采用邮寄填报的方式;作为辅助调查方式,人口普查也会对逾期未填报者采用上门访问、电话访问等方式以提高普查覆盖率。未来,加拿大统计局计划在2026年人口普查时取消每家每户必填的人口普查问卷短表,改用现有的政府数据库直接进行人口数据统计,在节约调查成本的同时,得到政府需要的相应数据。

  此外,王广州研究员等三人还与维多利亚大学人口研究中心学者就统计数据质量的评估及人口统计学间接估计模型与方法进行深入的交流和讨论。通过交流,双方学者认为,普查及调查数据的延续性对于数据质量的评估和调整极为重要。关于这一点,人口普查中存在一些客观限制。由于普查范围大、成本高,普查中能够收集的数据变量必然受限。与此同时,现实中人口特征及相关社会经济背景随时间均在发生重要的演变,这就使得普查需要在兼顾变量的延续性和必要的变化之间进行权衡决策。加拿大的经验是,普查根据实际情况对变量设计进行必要的调整和变化,但同时在不同的数据收集系统中收集个人可供唯一识别的信息以供必要的数据间匹配链接。出于个人及普查小区(census tract)信息的保护,加拿大统计局对这些有潜在隐私保护问题的信息不予公开,但研究者可以通过统计局在各地设立的数据分析中心使用。使用需要经过正规的申请程序,在数据分析和使用过程中,分析中心有专业人员对结果进行隐私信息排除检查。

  此外,双方学者还就数据质量问题进行了具体的讨论。低年龄组的出生漏报、死亡漏报一致是我国人口普查中影响数据质量的主要原因。加拿大学者指出,因为加拿大是一个全面福利社会,出生人口申报后尚能享受相应的医疗、教育等福利待遇,所以基本不存在低年龄组人口漏报问题,相应年龄组人口数据质量较高;虽然人口存在较大的流动性,但每个公民具有独一无二的身份标示,人口流动也未能对人口普查数据带来较大影响。加之加拿大具有完善的社会保障体系,借助于退休金申领系统和健康医疗体系信息,老年人状况、死亡数据等相应也能很好地得到把握。

  双方就共同关注的人口老龄化问题进行了探讨。相对而言,加拿大已建立了完善的全国统一的老年人社会保障体系,老年人在退出工作后能够得到基本的生活保证金,能保证每个老年人基本的生存之需。而我国目前除部分城镇老年人享有退休金等养老保障外,农村老年人能得到的保障水平甚低,存在巨大的城乡、地区差异,中国的社会保障体系建设任重而道远。

  

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