1950年代以来中国人口寿命不均等的变化历程，本文主要内容关键词为：均等论文,寿命论文,中国人口论文,历程论文,年代论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 问题的提出 19世纪中叶以来，人类预期寿命一直保持着增长趋势。1840～2000年间，人类最高预期寿命①从45岁增长到85岁，平均每10年增加2.5岁(Oeppen and Vaupel,2002)，这一趋势至今没有减缓的迹象(Human Mortality Database，2014)。尤其是1950年代以来，绝大多数国家都经历了程度不同的死亡率下降和预期寿命增长，这是人类文明所取得的最伟大的成就之一(Wilmoth et al.，2000)。伴随着世界各国预期寿命的不断提高，一个与之密切相关的问题得到了越来越多的关注：社会成员能在多大程度上公平地分享寿命延长的成果?这就是人口寿命不均等(life disparity)的问题。 预期寿命被广泛地用于衡量人口的整体健康水平，但它只能度量人口成员存活寿命的平均值，无法反映成员寿命(死亡年龄)分布的离散情况。我们借助一个简化的例子来说明二者的区别。设想一个由两个成员构成的人口：一种情形是，一个成员在出生后就死亡(即只活了0岁)，另一个成员则活到了100岁；另一种情形是，两个成员都活了50岁。如果用预期寿命来衡量，这两种情形下的人口生存状况是一样的，因为平均寿命都是50岁。但是，这两种情形下的社会生活状态却有很大区别：前者的个体寿命分布极其不均，虽然有一个成员活得很长寿，但只能孤老终身；而在后一种情形中，虽然没有哪一个成员活得极其长寿，但是却能有社会分工、合作等真正意义的社会生活。 寿命不均等具有内在的自身价值和工具性价值。一方面，寿命不均等反映了社会成员在生存机会(chances of life)上的不公平程度，是健康公平的核心命题。健康是人类全面发展的基础，保障国民的健康公平性已经成为衡量社会公正和公平的一项重要指标。联合国2005年《人类发展报告》着重强调了健康公平(以及收入、性别、发展机会等方面的公平)对社会健康发展以及实现“千年发展目标”的重要性(Watkins，2005)。大量研究发现，健康受到诸多社会因素的影响，例如，受教育机会、收入水平、医疗可及性和公共卫生支出(如，Torre and Myrskyl
，2014；Marmot et al.，2008；黄洁萍、尹秋菊，2013)，等等。这些因素中的不公平会通过各种方式转换为健康的不公平，并最终体现在个体死亡风险和存活机会(寿命)上的不公平。因此，寿命不均等也被称为“最终的不公平”(final inequality)(Tuljapurkar，2010)。另一方面，寿命不均等反映了社会成员在其生命历程中面对的死亡不确定性。降低这种不确定性能有效提高个人、政府或其他机构在教育、培训和健康等方面投资的长期回报(van Raalte et al.，2012)。值得一提的是，人口异质性决定了所有人口都存在一定程度的寿命不均等，因此，一个社会所能做的是尽可能减少那些不合理的、通过努力能够消除的寿命不均等，而不是追求绝对的寿命均等(即每个人的寿命都一样)。对于正经历着快速社会转型的中国来说，如何让社会成员更加公平地分享发展的成果是政府和公众非常关注的一个话题，也是未来较长时间内中国需要解决的一个重要问题。作为社会公平的一项重要内容，中国人口寿命不均等的发展状况对中国的民生事业以及繁荣稳定都具有其重要的意义。 中华人民共和国成立以来、尤其是改革开放以来，社会经济和健康医疗事业的长足发展极大地提高了中国人口健康水平。中国人口预期寿命从建国初的35岁增加到2010年的74.8岁；婴幼儿死亡率和孕产妇死亡率均有大幅下降。过去20多年中，许多学者考察了中国人口死亡率水平的历史变化和模式(任强等，2004；黄荣清，1994、2005；翟振武，1987；Banister and Hill，2004)、不同社会经济地位的死亡或预期寿命差异(孙福滨等，1996；谢韦克，1995)以及死亡水平的区域分布(刘会敏等，2008)。这些研究使中国人口健康相关的知识得到了极大地丰富。 但是，截至目前还鲜见对中国人口寿命不均等的研究。本文利用中国人口普查资料和世界人口死亡率与经济发展数据，考察1950年代以来中国人口寿命不均等的变化趋势、发展阶段及其特点，并对相关政策含义进行探讨。 2 数据与方法 2.1 数据来源与死亡率调整 2.1.1 数据来源 本文使用的数据有4个来源。一是中国1953年以来的五次全国人口普查资料。在1953年和1964年的第一、二次人口普查中没有登记死亡人口信息，翟振武(1987)利用稳定人口模型估算了1953～1964年和1964～1982年的生命表。从1982年的第三次人口普查开始，调查时点前一年(1990年的第四次人口普查登记了前一年半)的死亡人口数据都进行了登记。这些信息将用于构造生命表并计算寿命不均等指标。 另外的3个数据来源分别是：人类死亡率数据库(Human Mortality Database，HMD)、世界卫生组织(WHO)死亡率数据库和世界银行的人类发展指标数据库(World Development Index，WDI)。其中，HMD提供了从1840以来的人类死亡率数据。由于HMD对死亡率数据质量要求很高，所以只涵盖了拥有高质量、长时序死亡率数据的发达国家或地区，未纳入包括中国在内的许多发展中国家。把中国与HMD数据库里的国家或地区进行对比，能让我们清楚地看到中国在人类死亡率发展进程中所处的位置。此外，考虑到经济发展与死亡水平之间的高度相关性(Cervellati and Uwe，2011；Bloom and Caning，2007；Preston，1975)，本文把WHO的死亡率数据库与世界银行的WDI数据库链接起来，以期在全球背景下对中国寿命不均等进行更全面和客观的比较和分析。 2.1.2 死亡率调整 1982年之后的中国人口普查资料都存在程度不同的死亡漏报。1982年人口普查提供的人口死亡数据质量较高，除婴儿和老年人死亡率略有低估外(黄荣清，1994)，其他年龄的死亡率可以直接应用于分析研究(游允中，1984)。但是，1990年以来的历次人口普查都存在较严重的婴幼儿和老年人死亡漏报，成年人年龄段也存在漏报，不过漏报率相对低得多(崔红艳等，2013；黄荣清、曾宪新，2013；王金营，2013；孙福滨等，1993；张二力、路磊，1992)。 图1 利用二维死亡率模型估算的1981年中国男性和女性的年龄别死亡率 Figure 1 The Fitted Age-Specific Mortality Using the Flexible Two-Dimensional Mortality Model for Chinese Men(Left)and Women(Right),1981
资料来源：作者基于1982年中国人口普查资料计算。 对此，本文使用二维死亡率模型(flexible two-dimensional mortality model)(Wilmoth et al.，2012)来调整1990年以来的人口死亡率。与寇尔-德曼和联合国的模型生命表相比，该模型更适于估计以较低儿童死亡率为主要特点的现代人口死亡率，估计误差也要小于WHO的生命表方法(Murray et al.，2003)。二维死亡率模型的经验值估算基于HMD，其中也包括日本和中国台湾地区过去50多年的死亡率数据，因此该模型能在一定程度上反映东亚人口的死亡率模式。为检查该模型于中国人口的适用性，本文先用该模型拟合了1981年中国男女死亡率。如图1所示，该模型整体拟合效果很好，说明能够反映中国人口死亡率的年龄模式。在本研究中，1990年以来普查资料中质量较可靠的成年人死亡率(15～55岁)与过往研究中调整的婴儿死亡率的均值作为二维死亡率模型的输入变量，以估算1990年以来各普查时点的全年龄死亡率。 2.2 寿命不均等的度量 本文使用“死亡导致的寿命损失”(life lost due to death，简称寿命损失)来度量寿命不均等，具体定义如下：
寿命损失定义可以作如下理解：对于活到x岁的人来说，他们将来预期能够存活e(x)年；在这些活到x岁的人中，有一部分在x岁死亡(死亡率为μ(x))，这部分人将无法享受这e(x)年的预期寿命。也就是说，死亡夺走了他们本来可以拥有的e(x)年寿命。由于x岁的死亡人数为f(x)，所以死亡从x岁的死者身上夺走的预期寿命就等于e(x)f(x)年。把各年龄被死亡夺走的预期寿命加总(即式(1)右边的积分)，就得到全部年龄(等价于全部人口)因死亡而损失的预期寿命。如果大多数人的死亡年龄比较集中，那么
就比较小，表明寿命不均等程度较轻；当死亡年龄分布比较分散时，则
较大，即寿命不均等的情况较严重。 除了寿命损失，还有其他一些指标可以用来度量寿命不均等，例如，生命表熵(entropy of life table)、死亡年龄的方差、死亡年龄的基尼系数、个体间差异(inter-individual difference)等(Cheung et al.，2005)。本文用寿命损失来度量寿命不均等主要出于两点考虑：一是，与其他指标相比，寿命损失具有优良的数学特性，可以借助数学和人口学方法进行深入分析；二是，寿命损失具有明确的人口学含义。例如，
=15说明这个人口因死亡导致的(预期)寿命损失为15年。寿命不均等与其他指标具有高度相关性，根据HMD中提供的人类1860年以来的3528张生命表所做的计算，
与其他指标的皮尔逊相关系数(pearson's correlation coefficient)都在0.90以上(Vaupel et al.，2011)。 2.3 临界年龄与寿命不均等的分解 死亡率下降对期望寿命和寿命不均等的影响机制不尽相同。任何年龄的死亡率下降都会提高预期寿命，但是对寿命不均等的影响取决于死亡率下降的年龄。对于生命表熵小于1的人口(绝大多数的人口都满足这一条件)，存在一个临界年龄(threshold age，记为
)：在这个年龄之前的死亡率下降会减少寿命不均等，而在这个年龄之后的死亡率下降却会提高寿命不均等。整个人口的寿命不均等变化是这两种方向相反的变化共同作用的结果(Zhang and Vaupel，2009)。临界年龄取决于死亡率变化的年龄模式，因此与预期寿命并不存内在的联系，不过历史数据表明，二者差距在3～6年的范围内。1950年以后，临界年龄通常都比预期寿命小2岁左右(见图2)。临界年龄会随着死亡率年龄模式的改变而变化，所以不同人口(或同一人口在不同时期)往往有不同的临界年龄。 图2 1860～2013年部分国家临界年龄与预期寿命之差 Figure 2 The Gap between Threshold Age and Life Expectancy in Sweden,USA,Japan and China,Female,1861～2013
资料来源：中国1953～1964年和1964～1982年数据来自：翟振武.对我国1953～1964年、1964～1982年生命表指标的估计.人口研究，1987；1。其他年份预期寿命来自：中国国家统计局.历次人口普查资料。其他国家或地区数据来自：HMD.2014.University of California，Berkeley(USA)，and Max Planck Institute for Demographic Research(Germany).Available at www.mortality.org or www.humanmortality.de，Download in Dec 02. 根据死亡率变化在临界年龄前后对寿命不均等的不同作用，可以把整体人口(全部年龄)的寿命不均等以临界年龄为界分解为前期不均等(early disparity)和后期不均等(late disparity)：
临界年龄前的死亡率下降会降低前期不均等，但是临界年龄之后的死亡率下降会增大后期不均等。在死亡率下降过程中，前、后期不均等变化方向相反，所以在有些情况下，笼统地观察整体人口寿命损失将很难对寿命不均等做出准确的判断。例如，整体人口寿命损失的上升，可能是由于较年轻人口死亡率上升，也有可能是老年人死亡率的大幅下降以至于后期不均等上升超过了前期不均等的下降。 式(2)的分解有助于我们深入理解人口寿命不均等的变化及其背后的机制。不同年龄的死亡率下降源自许多的生物和社会性因素。例如，抗生素的发现(技术突破)以及孕产保健的改善大大降低了婴幼儿的传染病死亡率，而得益于医疗技术和老年保障水平的提高，老年人死亡率在过去30多年中也出现快速的下降。二者区别在于，受益于技术扩散或者人道主义援助，一个人口的婴幼儿死亡率下降可能与当地经济发展水平没有非常直接的联系，但是没有雄厚的经济基础，老年人死亡率的改善相比而言要困难得多。任何社会都面临着有限的医疗卫生资源约束，无论怎样分配这些资源，只要有投入，预期寿命就能增长，但是如何在不同人群中分配这些资源却决定着死亡率下降的年龄模式，并影响到寿命不均等的变化。 3 研究发现 3.1 中国人口生存状况的持续改善 3.1.1 中国人口预期寿命持续、快速增长 在图3中，实心三角形表示各年份人类最高预期寿命，其下方的灰色曲线表示HMD中37个国家或地区的女性人口预期寿命②。这些变化丰富的曲线反映了过去170多年中人类在社会经济方面的进步以及众多历史事件对人类生存状况的影响。例如，1918～1919年西班牙流感和第一、二次世界大战使预期寿命的增长遭到重挫，不过当这些极端时期结束后，预期寿命又再度回到增长的轨道上来。二战以来，和平成为了世界发展的一个重要主题，但是像1990年代发生在苏联和东欧国家的社会动荡同样对人民的生存状况造成极大的损害，预期寿命都出现了明显的下降，直到近年才恢复动荡前的水平。从某种意义上说，人类预期寿命的变化历程是人类发展史的一个缩影。 图3 1840～2013年世界主要国家女性预期寿命 Figure 3 Life Expectancy in Selected Countries,Female,1840～2013
资料来源：人类最高预期寿命来自：Oeppen and Vaupel.2002.Broken Limits to Life Expectancy.Science 296。中国1953～1964年和1964～1982年数据来自：翟振武.对我国1953～1964年、1964～1982年生命表指标的估计.人口研究，1987；1。中国其他年份预期寿命来自：中国国家统计局.历次人口普查资料。其他国家的预期寿命来自：HMD.2014.University of California，Berkeley(USA)，and Max Planck Institute for Demographic Research(Germany).Available at www.mortality.org or www.humanmortality.de，Download in Dec 02. 如图3所示，1950年代以来，中国人口预期寿命经历了快速的增长。在1930年代初，中国人口预期寿命不到35岁(Seifert，1935)，1937～1949年间，婴儿死亡率和人口粗死亡率分别高达125‰～200‰和18‰～30‰(Salaff，1973)。中华人民共和国成立后，中国政府和人民在公共卫生、医疗保健方面做出了巨大的努力，极大地改善了中国人口的健康水平。男、女性预期寿命从1953～1964年的47.31岁和50.51岁分别增长到1982年的67.10岁和69.14岁。1982年之后，预期寿命的增长有所趋缓。一方面，与许多发达国家类似，预期寿命达到70岁左右都出现增速减缓；另一方面，改革开放初期在中国农村和城镇进行一系列改革措施中存在一些不利于健康改善的因素(王虎峰，2009)。尽管如此，在1981～2010年间中国人口预期寿命基本保持着与人类最高预期寿命几乎同样的增长速度，并在1990年代，超过了俄罗斯等东欧国家。可以说，无论从历史发展的角度还是从横向国际比较，作为一个发展中大国，中国在改善人口健康状况方面可谓成就卓然。 3.1.2 中国人口寿命不均等的快速下降 自1840年以来，人类寿命不均等基本上保持着下降的趋势。在1840年代，人类女性寿命损失大约为25年，经过了30年左右的波动后，快速下降到1960年代的10～15年，之后缓慢下降到8～9岁。在发达国家中，瑞典作为社会公平发展的典范，在相当长的时间里都保持着寿命不均等的最低纪录。在二战后的快速恢复期，日本寿命不均等也出现了迅速的下降。而美国的寿命不均等从1960年以来一直处较高水平并且下降缓慢，在发达国家中是表现最差的。苏联和东欧国家在寿命损失达到13年后进入缓慢下降阶段，而且在1990年代经历的社会动荡使寿命不均等再度出现恶化。 图4 1840～2013年世界主要发达国家与中国女性人口的寿命不均等 Figure 4 Life Disparity in Selected Countries,Female,1840～2013
资料来源：中国1953～1964年和1964～1982年数据来自：翟振武.对我国1953～1964年、1964～1982年生命表指标的估计.人口研究，1987；1。其他年份预期寿命来自：中国国家统计局.历次人口普查资料。其他国家或地区数据来自：HMD.2014.University of California，Berkeley(USA)，and Max Planck Institute for Demographic Research(Germany).Available at www.mortality.org or www.humanmortality.de，Download in Dec 02. 1949年建国初，中国女性人口的寿命损失高达21.1年③，随后开始快速下降，到1990年代超过俄罗斯及一些东欧国家，在2010年达到10.6年，低于同期美国的水平(10.8年)，与其他发达国家的差距也进一步缩小。从人类寿命不均等的历史进程来看，中国寿命不均等的进程比发达国家晚了60年左右。瑞典女性寿命损失在1902年为21.7年，接近中国1950年代水平，到1964、1965年降至10.7年和10.5年，与中国2010年的水平相当。基本上，寿命损失从20年下降到10年，多数发达国家或地区都用了大约60年时间，中国也不例外。对此，日本和美国是两个极端(见图4)。前者的寿命损失从21.5年降到10.5年只用了25年时间，后者在1933年的寿命损失为17.5年(HMD所能提供的最早数据)，到2010年下降到10.9年，总共用了77年。相比来说，中国寿命不均等下降的步伐与比较成功的发达国家(如瑞典、德国等)比较接近。同时，与这些前沿国家相比，中国还有一定差距，这意味着中国寿命不均等还有进一步改善的空间。 3.2 前期不均等下降主导下的寿命不均等改善 寿命不均等可依据临界年龄分为前期和后期不均等，二者决定着整体人口的寿命不均等情况。图5所示为1860年以来HMD中的国家或地区预期寿命与寿命不均等的变化历程，其中寿命不均等分为整体人口不均等以及前、后期不均等的变化趋势(前者等于后两者之和)。浅灰色的是1900年前的数据，中等浓淡的表示1901～1950年，灰度最深的是1950年以来的数据。中国的数据都用圆圈加虚线表示。 图5 1840～2013年世界主要发达国家同中国的预期寿命与寿命不均等 Figure 5 Life Disparity,Early Disparity and Late Disparity in Selected Countries,Female,1840～2013
资料来源：同图4。 如图5所示，随着预期寿命的持续增长，整体人口寿命不均等也持续下降，二者之间呈明显的负相关。与变化平缓的后期不均等相比，前期不均等的下降格外显著，并主导了整体人口寿命不均等的变化趋势。所以，严格地说，预期寿命与寿命不均等之间的负相关应该是预期寿命与前期不均等之间的负相关。 预期寿命与寿命不均等的相关性主要源自流行病学转变过程中死亡率年龄模式的变化(Olshansky and Ault，1986；Omran，1971)。到1950年代，发达的工业化国家已经完成死亡率转变的前3个阶段，在这些阶段，死亡率下降主要发生在临界年龄之前较年轻的人群，从而能提高预期寿命、同时也降低寿命不均等。1960年代以来，许多发达国家逐渐进入死亡率转变的第4个阶段，死亡率下降主要集中在老年人口。在这个阶段，较年轻人口的死亡率通常已经降得很低，进一步下降的空间已经很小。预期寿命达到70岁左右(在1950年代)之后，前期不均等的下降开始减缓，与后期不均等差距已经不如过去那么悬殊，对于整体人口寿命不均等的相对重要性也有所减弱。与此同时，后期不均等对整体人口寿命不均等的影响开始增大。这种前、后期寿命不均等此消彼长的效果在逐渐增强，并在1990年代的日本得到了充分的体现。在1990年代，日本女性老年死亡率下降成为整个人口死亡率下降的主导因素(见图6)，后期不均等随之提高，不仅部分抵消了前期不均等的下降，还使整体人口寿命不均等下降停滞甚至出现轻微上升。 图6 1958～2010年中国女性、日本女性年龄别死亡率年均下降率 Figure 6 Age Pattern of Mortality Reductions,China vs.Japan,Female,1958～2010
资料来源：同图4。 中国女性人口寿命不均等的变化轨迹与其他国家大致相同，都经历着前期不均等主导下的整体人口寿命不均等下降，而后期不均等则变化甚微。但中国也有自身的一些特点。首先，相对于预期寿命，中国在寿命不均等方面的成就更为突出，对此可以通过比较在同等预期寿命水平上不同国家的寿命不均等看出。例如，在预期寿命为50岁左右的时候，中国女性人口的整体寿命不均等处在该区域的下沿；换言之，在有着同样预期寿命的国家中，中国的寿命不均等更低。在除1981年和2000年以外的其他几个时点上都能看到类似的情形。其次，在2000～2010年间，前期不均等的下降尤为显著。这可能与2000年之后在全国范围内进行的社会保障和医疗保障改革(新农合和新农保是典型的例子)惠及了更多的人群有关。作为对比，在1990～2000年，前期不均等的改善却出现了减缓的趋势，并且在2000年时，前期不均等在同等预期寿命水平的国家中处在了该区域的上沿。在1990年代，中国医疗卫生改革带来了一些有损于健康公平的因素，这在一定程度上迟滞了中国寿命不均等的改善。最后，虽然中国在寿命不均等方面与世界前沿水平存在着差距，但是，前期不均等上的差距却没有这么显著。在2010年，中国女性人口整体人口寿命不均等为10.6年，比观测到的人类最低值(8.8年)高出1.8年，而同年的前期不均等为7.0年，比最低值(5.9年)高出1.1年。随着未来中国人口死亡率水平的进一步下降，这一差距还将继续缩小。究其原因，虽然中国东部一些发达地区(如上海)的死亡率水平接近发达国家的水平，但是中国整体人口的死亡率水平仍然相对较高，还处在以较年轻人口死亡率下降为主的阶段(见图6)。 3.3 超前于经济发展水平的中国人口寿命不均等下降 为了使国家之间的比较更具有可比性，本文利用WHO提供的1990年、2000年和2011年生命表数据，计算186个WHO会员国的寿命损失④，并结合世界银行提供的人均国民收入数据，考察经济发展水平与寿命不均等的关系。因为人均收入无法按性别进行区分，所以这里只能考察男女合计的寿命不均等。 图7所示是WHO会员国人均国民收入(对数值)与寿命不均等，3行图形分别表示整体人口寿命不均等及前、后期不均等，3列则分别代表1990年、2000年和2011年。 图7 WHO会员国人均国民收入(对数值，2005年美元价)与整体人口寿命不均等、前期不均等和后期不均等 Figure 7 GNI per capita in Log-scale(Constant 2005 USMYM)vs.Life Disparity(Upper Panel),Early Disparity(Middle Panel)and Late Disparity(Lower Panel)in WHO Member Countries,Both Sexes Combined,1990,2000 and 2010
注：预期寿命和寿命不均等的计算基于WHO(2013)的死亡率数据库；人均收入及其分组(即高收入、中高收入、中低收入以及低收入4类)来自世界银行(2013)。图中的实线为拟合值，实心正方形代表中国。 从图7第1行可以看到，1990年、2000年和2011年的时点数据都表明，寿命不均等与人均国民收入呈显著的负相关，即收入水平越高的国家，寿命不均等程度越低。而且，随着时间的推移，由众多国家组成的散点带及其拟合值(实线)都向下、向右平移，这说明在过去的20多年中，伴随着收入水平的提高(向右移动)，寿命不均等在不断下降(向下移动)。这两个特点同样适用于前期、后期不均等(图7第2、3行)。最后，当人均收入低于3000美元(相应的对数值为8)时，收入水平的提高对降低寿命不均等的作用非常显著，但是收入超过3000美元后，作用开始减弱。类似的情况也能在前期不均等中看到。但是，收入水平对后期不均等的作用要相对弱许多⑤。 1990年以来，中国(由实心正方形表示)人均收入水平有显著的提高(以每年10％的速度增长)，而寿命不均等也有极大的改善。更重要的是，在同等收入水平上，中国的寿命不均等都处于非常低的位置。沿着纵轴的方向进行比较时能够看到，那些与中国有着相同或相近国民收入的国家(例如，1990年人均收入为400美元左右(对数值为6))，其寿命不均等都远高于中国。这说明，中国在相同的收入水平上(无论是1990年的485美元，还是2011年的3090美元)，能把寿命不均等降到全球极低的水平。到2000年，中国人均国民收入逐渐靠近中低收入国家的平均水平，寿命不均等也仍然保持在该收入水平国家的下沿，而且与中高收入国家的差距明显缩小。到2011年，虽然中国的收入水平与中高收入国家还有一定差距，但是寿命不均等已经几乎接近中高收入国家的最低值，与高收入国家差距也比1990年明显缩小，甚至好于部分高收入国家(如美国和韩国)。从图7还可以看到，前期不均等的改善同样非常显著，尤其是在2000～2011年间，中国的前期不均等迅速地接近中高收入国家的水平，虽然后者也有一定程度的改善。与其他国家的情况相似，中国人口后期不均等的变化不太显著。 总的说来，在1990～2011年间，中国基本上是在相同的收入水平下，把降低寿命不均等降到了全球极低的水平。可以说，中国在促进健康公平方面取得的成就大大超前于中国的经济发展水平。无论是从时间的纵向比较，还是从某一试点的横截面数据来看，这都是一项令人惊叹的成就。诚然，与前沿国家相比，中国在寿命不均等上还有很大的改善空间。 4 结语 设想有一个管理者，拥有有限的资源可用于健康投资。在使用和分配这些资源的时候，他/她不可避免地要做出选择，是让少数成员尽可能地活得长寿，还是尽量追求社会成员在存活机会上的公平?这可以说是人类社会发展中所面对的效率与公平两难选择在健康问题上的反映。在这两个极端选择之间存在无数的可能，但最理想的情况是在追求社会成员活得长寿的同时尽可能地让社会成员享有生存机会的公平。这看起来是一项难以两全的目标，但是由于寿命不均等的变化特点，这一目标却能在一定条件下可以实现：临界年龄之前的死亡率下降能在提高预期寿命的同时降低前期不均等。换言之，对较年轻人口健康的关注和投入将能极大地改善人口健康状况，尤其是当一个社会还未进入老年死亡率下降为主导的阶段之前，这种效应更为明显。过去170多年中，无论是发达国家还是发展中国家，都或早或迟地经历了这一过程。但是，不同国家在预期寿命增长和寿命不均等下降的速度和程度以及能促成这些变化的资源拥有量方面存在很大的差异。探寻这些差异的特点及其机制将对一个国家乃至整个人类社会进一步改善人口生存状况具有极其重要和深远的意义。 本文考察了中国人口寿命不均等在过去半个多世纪中的变化历程，得到以下主要发现： (1)在过去的半个多世纪中，无论是从预期寿命还是从寿命不均等的角度来看，中国在改善人口生存状况上可谓成就卓然。1950年代以来中国人口预期寿命与寿命不均等的变化轨迹见证了“既活得长又活得公平”的过程。1949年新中国成立初，中国人口预期寿命大约在35～40岁，到2010年预期寿命已经达到76岁(男女合计)；新中国成立初的中国人口寿命不均等只相当于瑞典1900年的水平，但随后就开始迅速的下降，近年来已经接近发达国家的平均水平。 (2)中国人口寿命不均等的进展大大超前于中国的经济发展水平。在结合经济发展水平进行国际比较中发现，自1990年以来，中国基本上都能在相同的收入水平上，把寿命不均等降到极低的程度。这是非常了不起的成就。一方面，这可能源于中国在健康投资方面的高效率：另一方面，中国在健康卫生领域的制度安排有助于促进全国范围内的健康公平，而这类制度因素的影响是单纯的人均收入指标衡量不出的。《中国人类发展报告2005》(联合国开发计划署，2005)发现，如果按照人均GDP和预期寿命之间的经验关系来说，中国广大中西部地区的人口预期寿命对于当地社会经济发展水平具有超前性。这在很大程度上得益于中央政府对欠发达地区进行的转移支付(包括教育和健康等投入)，这极大地促进了当地居民健康状况的改善。一个典型的例子是，2009年卫生部和财政部联合发文，由中央财政拨款对欠发达地区的住院分娩进行财政补贴，这一政策能大幅降低低收入地区的婴幼儿和孕产妇死亡率。很显然，这些因素促成的健康改善与当地经济发展水平不一定有内在的联系，但是却使中国在整体人口寿命不均等上的表现远远好于其他同等收入国家。 中华人民共和国成立以来，中国政府和人民在健康卫生事业上的智慧与努力，极大改善了人口健康状况，在提高预期寿命和降低寿命不均等上的大量实践与经验值得深入的分析和思考，从中我们有望能总结出有助于改善全球特别是广大发展中国家人口生存状况的实践模式。当然，我们也应看到，中国在健康和卫生医疗领域仍然存在一些有待解决和改善的问题，如健康资源分配在地区、城乡、不同群体之间还存在很大差距，如何缩小这些差距将是未来中国社会发展中需要重点关注的问题之一。所幸这些问题在2006年以来的新一轮卫生医疗改革中已经得到相当程度的重视，相信随着这些问题在未来的逐步解决，中国人口的生存状况将得到进一步的改善，社会成员将不仅能活得更长寿，也能享受更为均等的生存机会。 注释： ①人类最高预期寿命(record life expectancy)代表了在当时的制度、环境和技术条件下，人类在存活寿命上所能达到的最高水平。 ②对大多数社会来说，男性的风险行为(吸烟、酗酒、犯罪等)、职业风险等使其死亡风险要高于女性，而且由于男性个人行为的特点，男性死亡率不能很好地代表一个人口的健康水平。因此，如果研究焦点不是预期寿命的性别差异的话，通常用女性人口死亡率水平反映社会正常状态下的健康水平。 ③因为这是1953～1964年中间时点(即1958年)的数据，考虑到死亡率水平的下降趋势，新中国成立初期的实际数应该高于21年。 ④WHO只提供给了这3个年份的生命表数据，因此无法再把比较分析的时间窗口回溯到更早的时期。此外，WHO截至目前有194个会员国，但是其中少数国家或地区未在世界银行WDI数据库中(或是没有相关数据)，所以纳入本文分析的就是186个会员国。 ⑤注意到后期不均等的图中纵轴范围只有前期不均等的一半，因此，看似相同的斜率就意味着，收入变化对后期不均等的影响要小得多。
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