1950年から2100年までの世界人口統計。出典：国連「世界人口見通し2017」
1950年から2100年までの世界人口統計。出典：国連「世界人口見通し2017」

人口統計学（古代ギリシャ語の δῆμος （dêmos）「人々、社会」と-γραφία （-graphía）「書くこと、描くこと、描写すること」に由来）[1]は、人間の集団の規模、構成（民族、年齢など）、そして出生率（出生）、死亡率（死亡）、移住の相互作用を通してどのように変化するかを調べる統計学です。[2]    

人口統計学的分析は、人口の規模と動態を調査し、測定するものであり、教育、国籍、宗教、民族などの基準で定義される社会全体またはグループを対象とすることができます。教育機関[3]では通常、人口統計学を社会学の一分野として扱いますが、独立した人口統計学部も数多く存在します。[4]これらの手法は主に人間の集団を研究するために開発されましたが、社会的行為者の集団が出生、死亡、移住のプロセスを通じて時間の経過とともにどのように変化するかを研究者が知りたいさまざまな領域に拡張されています。人間の生物学的集団の観点では、人口統計学的分析は行政記録を使用して人口の独立した推定値を作成します。 [5] 人口統計学的分析の推定値は、いつでも収集された国勢調査情報の正確さを判断するための信頼できる基準と見なされることがよくあります。労働力において、人口統計学的分析は労働者集団の規模と流れを推定するために使用されます。人口生態学では、生物集団における個人の出生、死亡、移住、移民に焦点が当てられますが、社会人文科学では、企業や制度形態の移動が含まれる場合があります。人口統計分析は、さまざまな文脈で使用されます。たとえば、事業計画では、事業の地理的な場所に関連する人口を説明するためによく使用されます。[6]人口統計分析は通常、DAと略されます。[7] 2010年の米国国勢調査では、米国国勢調査局はDAカテゴリーを拡張しました。[7]また、2010年の米国国勢調査の一環として、DAには、独立した住宅推計と、異なる主要な時点での国勢調査住所リストの比較分析も含まれます。[7]

患者の人口統計情報は、患者情報や緊急連絡先情報、患者の医療記録データなど、あらゆる医療機関にとって中核となるデータです。これらの情報により、患者を識別し、統計分析のために分類することが可能になります。患者の人口統計情報には、生年月日、性別、死亡日、郵便番号、民族、血液型、緊急連絡先、かかりつけ医、保険会社の情報、アレルギー、主な診断、主な病歴などが含まれます。[8]

正式な人口学は研究対象を人口プロセスの測定に限定していますが、より広範な社会人口学や人口研究の分野では、人口に影響を与える経済的、社会的、制度的、文化的、生物学的プロセス間の関係も分析します。[9]

歴史

人口統計学の思想は古代にまで遡り、古代ギリシャ、古代ローマ、中国、インドなど多くの文明や文化に存在していました。[10]人口統計学という用語は、接頭辞「demo-」と接尾辞「-graphy」で構成されており、人口に関する総合的な研究を指します。[11]

古代ギリシャでは、ヘロドトス、トゥキュディデス、ヒポクラテス、エピクロス、プロタゴラス、ポロス、プラトン、アリストテレスの著作にこのことが見られます。[10]ローマでは、キケロ、セネカ、大プリニウス、マルクス・アウレリウス、エピクテトス、カトー、コルメラなどの作家や哲学者も、この観点から重要な考えを表現しました。[10]

中世において、キリスト教思想家たちは人口統計学に関する古典派の見解を反駁することに多くの時間を費やした。この分野における重要な貢献者としては、コンチェスのウィリアム[12] 、ルッカのバーソロミュー[12] 、オーヴェルニュのウィリアム[12] 、パグラのウィリアム[12]、そしてイブン・ハルドゥーン[13]のようなイスラム社会学者が挙げられる。

近代における最も初期の人口統計学的研究の一つに、ジョン・グラントによる『死亡率に関する自然的・政治的観察』 （1662年）があり、そこには原始的な生命表が掲載されている。この研究の結論の一つに、ロンドンの子供の3分の1が16歳の誕生日を迎える前に死亡しているというものがあった。エドモンド・ハレーなどの数学者たちは、生命保険の数学の基礎としてこの生命表を開発した。リチャード・プライスは1771年に生命偶発事象に関する最初の教科書を出版したとされ[14] 、その後オーガスタス・ド・モーガンの『生命偶発事象への確率の応用』（1838年）が出版された[15] 。

1755年、ベンジャミン・フランクリンはエッセイ『人類の増加、諸国民の増加等に関する考察』を発表し、イギリス植民地における指数関数的な成長を予測した。[16]彼の著作はトーマス・ロバート・マルサス[ 17]に影響を与えた。マルサスは18世紀末に、人口増加が抑制されなければ食糧生産の増加を上回り、飢餓と貧困がますます深刻化すると懸念した（マルサスの破局論を参照）。マルサスは人口過剰と成長の限界という思想の父とみなされている。その後、ベンジャミン・ゴンペルツとフェルフルストによって、より洗練された現実的なモデルが提示された。[要出典]

1855年、ベルギーの学者アシール・ギラールは人口統計学を「人類の自然史と社会史、あるいは人口、その一般的な変化、身体的、市民的、知的、道徳的状態に関する数学的知識」と定義した。[18]

ニューウェル（1988、p. 4-5）は、正式な人口統計学となる分野における20世紀最初の主要な発展は、アルフレッド・J・ロトカによる3本の論文（1907年、1911年（FRシャープと共著）、1922年）でなされたと主張している。これらの論文では、安定人口モデルが開発された。このモデルは、 レオンハルト・オイラーによる以前のモデル化（出生率と死亡率が一定の場合、人口が差分方程式を使用して幾何級数的に増加する様子を示したが、見過ごされがちだった）に類似していた。この幾何級数的増加の下で、オイラーは様々な人口統計指標間の関係も調べ、データが欠損している場合に推定値を生成するために指標をどのように使用できるかを示した。ロトカ（とシャープ）は、（年齢別の死亡率と出生率が一定であると仮定した）閉鎖人口が、固定された年齢構造、すなわち安定人口に至る経路に沿って発展することを示した。[19] [20] [21] [22] [23]

方法

初期の国勢調査と調査により人口統計データが提供されました。

人口統計学は、人口の規模、構成、空間分布、そしてこれらの特徴が時間とともにどのように変化するかを統計的かつ数学的に研究する学問です。データは、国勢調査や人口登録簿（出生、死亡、移住、結婚、離婚、疾病、雇用などの記録）から得られます。そのためには、人口変化、人口数の標準化、人口統計学的簿記方程式、そして人口構成という4つの概念に含まれる、これらのデータの算出方法と、それらがどのような問いに答えるのかを理解する必要があります。[要出典]

データ収集には直接収集と間接収集の 2 種類があり、それぞれに複数の方法があります。

直接的な方法

直接的なデータは、すべての出生と死亡に加え、結婚、離婚、移住（居住地登録）といった特定の法的地位の変更を追跡する人口動態統計登録簿から得られます。登録制度が整備されている先進国（米国やヨーロッパの多くの国など）では、登録統計は出生数と死亡数を推定する最良の方法です。

国勢調査は、人口統計データを収集するもう一つの一般的な直接的な方法です。国勢調査は通常、中央政府によって実施され、国内の全ての人口を数え上げようとします。人口動態統計データは通常継続的に収集され、毎年集計されますが、国勢調査は通常10年ごとにしか実施されないため、出生や死亡に関するデータの最良の情報源とは言えません。国勢調査後には、過大または過少にカウントされた人口を推定するための分析が行われます。これらの分析では、国勢調査データの性比と、自然値および死亡率データから推定された 性比を比較します。

国勢調査は単に人口を数えるだけではありません。通常、年齢、性別、婚姻状況、識字能力／教育、雇用状況、職業、地理的位置といった個人特性に加え、家族や世帯に関する情報も収集します。また、移住（出生地または以前の居住地）、言語、宗教、国籍（または民族や人種）、市民権に関するデータも収集することもあります。出生登録制度が不完全な国では、国勢調査は出生率や死亡率に関する直接的な情報源としても利用されます。例えば、中華人民共和国の国勢調査では、国勢調査の直前18ヶ月間に発生した出生と死亡に関する情報を収集しています。

人口別国別地図
今世紀後半の人口増加率予測[24]

間接的な方法

完全なデータが入手できない国や期間においては、間接的なデータ収集方法が必要となる。これは、多くの発展途上国や歴史人口統計学のほとんどの地域に当てはまる。現代人口統計におけるこうした手法の一つに姉妹法がある。これは、調査研究者が女性に対し、姉妹のうち何人が死亡または出産したか、またその年齢を尋ねる方法である。こうした調査によって、研究者は間接的に全人口の出生率または死亡率を推定することができる。現代人口統計におけるその他の間接的な方法としては、兄弟姉妹、両親、子供について尋ねる方法などがある。歴史人口統計学においても、その他の間接的な方法は不可欠である。[要出典]

人口過程をモデル化する人口統計学的手法は多岐にわたります。死亡率モデル（生命表、ゴンペルツモデル、ハザードモデル、コックス比例ハザードモデル、多重減少生命表、ブラス関係ロジットなど）、出生率モデル（ハーメスモデル、コール・トラッセルモデル、出産累進比）、結婚（結婚時平均特異値法、ペイジモデル）、障害モデル（サリバン法、多状態生命表）、人口予測モデル（リー・カーターモデル、レスリー行列）、人口モメンタムモデル（キーフィッツ）などが挙げられます。

英国には4つの全国的な出生コホート研究があり、最初の3つは12年の間隔が空いている。1946年の全国健康発達調査、1958年の全国児童発達調査[25]、1970年の英国コホート研究[26]、そしてもっと最近の2000年に開始されたミレニアムコホート研究である。これらの研究は、サンプルとなった人々の生活（通常、各研究は約17,000人から始まる）を長年追跡調査しており、現在も継続している。サンプルは全国を代表する方法で抽出されているため、これらの研究から、健康、教育、態度、出産、雇用パターンの点で、4つの異なる世代の英国人の差異について推論を導くことができる[27] 。

間接標準化は、母集団が小さく、事象（出生、死亡など）の数も少ない場合に用いられます。この場合、標準化死亡率（SMR）または標準化罹患率（SIR）を算出するための手法を用いる必要があります。[28] [29]

人口の変化

人口変化は、ある人口規模から別の人口規模への変化を測定することで分析されます。世界人口は増加し続けており、人口変化は人口統計において不可欠な要素となっています。これは、ある人口規模から以前の国勢調査における人口規模を差し引くことで算出されます。人口変化を測定する最良の方法は、国勢調査間のパーセンテージ変化を使用することです。国勢調査間のパーセンテージ変化とは、国勢調査間の人口の絶対的な変化を以前の国勢調査における人口規模で割ったものです。次に、これを100倍してパーセンテージを得ます。この統計が得られると、規模の異なる2つ以上の国間の人口増加を正確に測定・分析することができます。[30] [31]

人口数の標準化

有意な比較を行うには、研究対象となる人口規模に合わせて数値を調整する必要があります。例えば、出生率は、出産可能年齢の女性による出生数を、その年齢層の女性の総数で割った比率として算出されます。こうした調整を行わなければ、出生率や死亡率が高い国では、出産可能年齢の女性が多いのか、それとも出産可能な女性1人あたりの出生数が多いのかを判断することができません。[要出典]

標準化のカテゴリーには、直接標準化と間接標準化という2つの主要なアプローチがあります。[32]

一般的なレートと比率

  • 粗出生率、1,000人あたりの年間出生数。
  • 一般出生率、出産可能年齢（15 歳から 49 歳とされることが多いが、15 歳から 44 歳の場合もある）の女性 1,000 人あたりの年間出生数。
  • 年齢別出生率、つまり特定の年齢層（通常は15～19歳、20～24歳など）の女性1,000人あたりの年間出生数。
  • 粗死亡率、1,000人あたりの年間死亡者数。
  • 乳児死亡率とは、出生児1,000人当たりの1歳未満の乳児の年間死亡数です。
  • 平均寿命（または期待寿命）とは、現在の死亡率レベルで特定の年齢の個人が生きられると予想される年数です。
  • 合計特殊出生率とは、各年齢における女性の出産が現在の年齢別出生率を反映している場合、生殖年齢に達した女性 1 人あたりの出生数です。
  • 人口置換水準出生率とは、次世代の人口を置換するために女性が産まなければならない平均子ども数である。例えば、米国の人口置換水準出生率は2.11である。[33]
  • 総再生産率、現在の年齢別出生率で生殖寿命を全うした女性に生まれる娘の数。
  • 純再生産率とは、出産年齢まで生存する可能性のある、将来の母親 1 人あたりの娘の予想数です。
  • 安定した人口とは、出生率と死亡率が長期間一定であり、各年齢層の人々の割合が一定である人口、つまり人口ピラミッドの構造が変化しない人口のことである。[33]
  • 定常人口とは、人口規模が安定し変化しない人口（粗出生率と粗死亡率の差がゼロである人口）のことである。[33]
  • 集中化の尺度は、ある地域の人口が都市中心部にどの程度集中しているかに関係している。[34] [35]

安定した個体群は必ずしも規模が一定であるわけではなく、増加したり減少したりする可能性があります。[33]

上記で定義され、全人口に適用される粗死亡率は、誤解を招く印象を与える可能性があります。たとえば、先進国では健康水準が優れているにもかかわらず、1,000人あたりの死亡者数は発展途上国よりも先進国の方が高くなることがあります。これは、先進国では高齢者の比率が高く、特定の年に死亡する可能性が高くなるため、特定の年齢での死亡率が低くても全体の死亡率が高くなる可能性があるためです。死亡率のより完全な全体像は、各年齢での死亡率を個別にまとめた生命表によって得られます。生命表は、平均寿命を正確に推定するために必要です。

人口の発展に関する基本方程式

ある国（またはその他の団体）が、時刻tにおいて人口t人を抱えているとします。時刻t + 1 における人口はいくらでしょうか？

時刻tからt + 1までの自然増加:

時刻tからt + 1までの純移動:

これらの基本方程式は、部分集団にも適用できます。例えば、特定の社会や国における民族集団や国籍の人口規模は、同様の変化要因の影響を受けます。しかし、民族集団を扱う場合、「純移動」は物理的な移動と民族の再帰化（同化）に細分化する必要があるかもしれません。自己の民族的呼称を変えた個人、あるいは政府統計における民族分類が時間の経過とともに変化した個人は、ある人口サブカテゴリーから別の人口サブカテゴリーへの移住または移動と考えられるかもしれません。[36]

より一般的に言えば、基本的な人口動態方程式は定義上は成り立つものの、実際には、出来事（出生、死亡、移民、移住）の記録と集計、そして総人口の算定には誤差が生じる可能性があります。したがって、人口規模や人口変化を計算する際には、基礎となる統計の誤差を考慮する必要があります。

このセクションの図は、 2150年までの世界人口に関する国連（WHO ）の最新（2004年）予測を示しています（赤＝高、オレンジ＝中、緑＝低）。国連の「中」予測では、世界人口は2075年までに90億人でほぼ均衡するとされています。オーストリアの国際応用システム分析研究所の人口統計学者は、独自に調査を行い、世界人口が2070年までに90億人でピークに達すると予測しています。[37] 21世紀を通じて、人口の平均年齢は上昇し続けると予想されます。

人口科学

人口は、出生率、死亡率、そして人口移動という3つのプロセスを通じて変化します。出生率は女性が産む子供の数に関係し、多産性（女性の出産能力）と対比されます。[38]死亡率は、人口構成員の死亡に影響を与えるプロセスの原因、結果、そして測定を研究する学問です。人口統計学者は、人口における死亡状況（特に平均寿命）に関する情報を提供する統計ツールである生命表を用いて死亡率を研究することが最も一般的です。 [39]

移住とは、人が出身地から目的地へ、あらかじめ定められた政治的境界を越えて移動することを意味します。移住研究者は、ある程度恒久的な移動でない限り、移動を「移住」とは呼びません。したがって、人口統計学者は観光客や旅行者を移住者とは見なしません。移住を研究する人口統計学者は、通常、居住地に関する国勢調査データを用いて研究を行いますが、納税申告書や労働力調査といった間接的なデータ源も重要です。[40]

人口学は現在、世界中の多くの大学で広く教えられており、社会科学、統計学、健康学などの初等教育を受けた学生を惹きつけています。人口学は、社会学、経済学、疫学、地理学、人類学、歴史学といった複数の学問分野の交差点に位置し、学問の中核を成すより専門的な定量的アプローチと、社会科学や他の科学から借用した多くの方法論を組み合わせることで、幅広い人口問題に取り組むためのツールを提供します。人口統計学的研究は、大学、研究機関、統計部門、そしていくつかの国際機関で行われています。人口統計学関連の研究機関はCICRED（国際人口統計研究調整委員会）ネットワークに加盟しており、人口統計学的研究に従事する科学者のほとんどは、国際人口科学研究連合[41] 、米国のアメリカ人口協会[42]などの国内団体、あるいはカナダのカナダ人口統計家連盟[43]の加盟団体に所属しています。

人口構成

1950年から2100年までの年齢構成別世界人口統計（予測）[44]

人口構成とは、年齢、人種、性別、婚姻状況といった特性によって定義される人口の記述です。これらの記述は、歴史研究や比較研究から社会の動態を理解する上で必要となる場合があります。このデータは、人口ピラミッドを用いて比較されることがよくあります。

人口構成も歴史研究において非常に重要な部分です。数百年前まで遡る情報は必ずしも有益ではありません。なぜなら、入手可能なデータに含まれる人数だけでは、重要な情報（人口規模など）が得られない可能性があるからです。また、当初のデータ収集手順に関する情報が不足していると、データの質を正確に評価できない可能性があります。

機関や組織における人口統計分析

労働市場

労働市場の人口動態分析は、人口増加の鈍化、人口高齢化、そして移民の重要性の高まりを示すために活用できます。米国国勢調査局は、今後100年間で米国は劇的な人口動態の変化に直面すると予測しています。 [要出典] 人口増加はこれまで以上に緩やかになり、高齢化は急速に進むと予想されており、米国は移民国家となるでしょう。この流入は今後100年間で増加すると予測されており、新規移民とその子孫が米国人口の半分以上を占めることになります。これらの人口動態の変化は、経済、特に労働市場において大きな調整を引き起こす可能性があります。[要出典]

離職率と内部労働市場

より良い仕事、不満、家族の心配など、組織を離れる理由は様々です。離職の原因は大きく分けて2つあります。1つは組織の文化に関連するもので、もう1つはその他のあらゆる要因に関連するものです。組織文化を完全に受け入れることができない場合、自発的に離職する人もいます。あるいは、特定の組織に馴染めず、変化を起こせないために離職する人もいます。

組織の個体群生態学

個体群生態学の基本的な定義は、生物の分布と個体群密度を研究することです。組織や人口統計学との関連において、組織は存続のために様々な負担を負います。病院は、他の大規模で複雑な組織と同様に、活動環境の影響を受けます。例えば、フロリダ州の急性期病院が特定の時期に閉鎖された事例についての研究が行われました。この研究では、これらの病院の効果量、病床数、ニッチ密度が調査されました。個体群理論によれば、組織の成果は主に環境要因によって決定されます。この理論の複数の要因のうち、病院閉鎖の例に当てはまるのは、規模、病床数、組織が活動するニッチの密度、そして組織が設立されるニッチの密度の4つです。[要出典]

ビジネス組織

企業組織において人口統計学者が支援を求められる課題としては、支店やサービス店の立地として最適な場所の選定、新製品の需要予測、企業の従業員の特定の動向分析などが挙げられます。銀行支店の新設場所の選定、スーパーマーケットの新規出店エリアの選定、銀行融資担当者に洗車場開業に適した立地について相談すること、都市部でどのショッピングエリアを購入し再開発するのが最適かを判断することなどが挙げられます。

標準化は、ビジネス分析において有用な人口統計学的手法です。異なる市場を比較するための解釈・分析ツールとして活用できます。

非営利団体

これらの組織は、自社の製品の販売、自社の影響力に対する見通し、自社の権力、サービス、有益な活動の目的を最大化するために、顧客の数と特性に関心を持っています。

参照

社会調査

組織

科学雑誌

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さらに読む

  • ヨーゼフ・エーマー、イェンス・エアハルト、マーティン・コーリ（編）：『20世紀史における出生率：動向、理論、政策、言説』 歴史社会研究36(2)、2011年。
  • ジョン・グラッド著『未来の人類進化：21世紀の優生学』ハーミテージ出版社、ISBN 978-4-8633-1111 1-55779-154-6
  • Gavrilova NS、Gavrilov LA 2011. 高齢化と長寿: 高齢化人口の死亡法と死亡率予測 [チェコ語: Starnutí a dlouhověkost: Zákony a prognózy úmrtnosti pro stárnoucí Populace]。デモグラフィー、53(2): 109–128。
  • プレストン、サミュエル、パトリック・ヒューヴリン、ミシェル・ギヨ。2000年、『人口統計学：人口プロセスの測定とモデル化』ブラックウェル出版。
  • Gavrilov LA, Gavrilova NS 2010.「老化に打ち勝つことの人口統計学的影響」若返り研究、13(2-3): 329–334。
  • ポール・R・エーリッヒ（1968年）「人口爆発」物議を醸した新マルサス主義のパンフレット
  • レオニード・A・ガブリロフ＆ナタリア・S・ガブリロワ（1991年）『寿命の生物学：定量的アプローチ』ニューヨーク：ハーウッド・アカデミック出版社、ISBN 3-7186-4983-7
  • アンドレイ・コロタエフ＆ダリア・ハルトゥリナ（2006年）『社会マクロダイナミクス入門：世界システム成長のコンパクト・マクロモデル』モスクワ：URSS ISBN 5-484-00414-4[2]
  • Uhlenberg P.（編）、（2009）国際高齢化人口統計ハンドブック、ニューヨーク：Springer-Verlag、pp.113-131。
  • ポール・デメニー、ジェフリー・マクニコル編著、2003年、『人口百科事典』、ニューヨーク、マクミラン・リファレンスUSA、第1巻、32-37ページ
  • フィリップ・ロングマン（2004年）『空のゆりかご：出生率の低下が世界の繁栄を脅かし、どう対処すべきか』
  • スヴェン・クニッシュ、ステファン・A・ベーム、マイケル・ボッペル（編）（2011年）『グレーからシルバーへ：人口動態の変化をうまく乗り越える』シュプリンガー・フェアラーク、ベルリン・ハイデルベルク、ISBN 978-3-642-15593-2
  • ジョー・マクフォールズ（2007年）「人口：生き生きとした入門」、 Population Reference Bureau [3] 2013年6月1日アーカイブ、Wayback Machine
  • ベン・J・ワッテンバーグ（2004年）「人口減少という新しい人口動態が私たちの未来をどう形作るのか」シカゴ：R・ディー、ISBN 1-56663-606-X
  • ペリー、マーク J. & マックン、ポール J.人口の変化と分布：2000年国勢調査概要（2001年）
  • プレストン、サミュエル、ヒューヴリン、パトリック、ギヨー・ミシェル。2000年、『人口統計学：人口プロセスの測定とモデル化』ブラックウェル出版。
  • シュット、ラッセル・K. 2006.「社会世界の探究：研究のプロセスと実践」SAGE出版。
  • シーガル、ジェイコブ・S.（2002年）『応用人口学：ビジネス、政府、法律、公共政策への応用』サンディエゴ：アカデミック・プレス。
  • ワッテンバーグ、ベン・J.（2004）「人口減少という新しい人口動態が未来をどう形作るのか」シカゴ：R.ディー、ISBN 1-56663-606-X
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ウィキソースには、人口統計に関するオリジナルの著作があります。
  • 人口統計データのクイック検索（2016年3月4日アーカイブ）
  • Historicalstatistics.org 歴史的な人口統計と経済統計へのリンク
  • 国連人口部：ホームページ
    • 世界人口見通し2012年改訂版、230カ国・地域の人口推計と予測（2011年5月6日アーカイブ）
    • 世界都市化見通し2011年改訂版、都市部と農村部の人口および都市集積の推計と予測
    • 確率的人口予測第2版、2010年改訂版世界人口見通しに基づく確率的人口予測（2012年12月13日アーカイブ）
  • 人口動態の Java シミュレーション。
  • 世界の基本ガイド：人口の変化と動向、1960～2003年
  • 世界の基本的な人口動態の動向の簡単なレビュー
  • 家族と出生率調査（FFS）