人口学视野下APC方法的困境及解决策略

作  者:

作者简介:
秋丽雅,内蒙古大学“骏马计划”特聘研究员,民族学与社会学学院(内蒙古呼和浩特 010021);李建新,北京大学中国社会与发展研究中心研究员,北京大学社会学系教授,博士生导师(北京 100871)。

原文出处:
人口与经济

内容提要:

老年健康研究与年龄、时期、队列等时间因素息息相关,这三个时间因素共同构成了社会科学研究的基本理论模型。人口学的列克西斯图为实现该理论模型提供了基本解析思路,而后来发展出来的APC三维分析模型实现了该理论模型的统计方法尝试,虽然具体模型存在“天然缺陷”,但其试图从统计技术和概念上解决“识别问题”。以HAPC模型为例,提出合理应用APC三维分析模型应该重视队列分组依据,以理论驱动分组,明确结论适用范围。遵循上述步骤,分析中国老年人口健康的社会分化与演变,通过HAPC模型描绘不同出生队列的真实年龄效应。研究发现:教育和经济带来的中国老年人健康的社会分化稳健且持久,贯穿了不同年龄和出生队列;中国老年人健康的社会分层演变存在年龄效应和出生队列效应,累计优势/劣势理论、死亡选择性和病态状态扩展假设都无法单独解释老年人健康社会分化的演变。未来APC三维分析模型研究可能在范式转变、队列内轨迹细化、数据使用等方面获得突破。


期刊代号:C5
分类名称:人口学
复印期号:2026 年 02 期

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  一、引言

  近十年间,我国65岁及以上人口年均增长率均超过4%,为1949年以来最高值,到2024年,我国60岁和65岁及以上老年人口分别为3.10亿和2.20亿,占比分别达到22.0%和15.6%。伴随着我国人口急速的老龄化,老龄高龄健康问题日趋严峻且紧迫。党的十九届五中全会第一次提出了“实施积极应对人口老龄化国家战略”,党的二十届四中全会通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》,就加快建设健康中国、促进人口高质量发展作出部署,可见老年健康是老龄化问题中的重要议题,对其准确、深入地研究不仅有助于提高老年人生活质量,减少老龄高龄人口因疾病或失能造成的个人、家庭和社会负担,也是更好地促进人口高质量发展、实现国家发展战略的重要内容。

  老龄健康的相关研究可分为描述健康趋势、探索健康的社会分层、研究健康的决定因素、预测健康水平的发展等方面[1]。目前我国的老年健康研究基本围绕这些主题展开,内容较丰富,但是常常存在着研究结论不一致甚至相互矛盾的情况。这与人口健康相关指标常常受到时间因素影响有关。人口学中最重要的时间因素是年龄(Age)、时期(Period)、出生队列(Cohort),如何分解这些时间因素,获得净效应,一直是老年健康研究关注的重要内容,而相关研究方法被称为年龄—时期—队列分析,本文称之为APC三维分析。

  人口学历来关注时间因素,本文从人口学的经典图示列克西斯图出发,落脚在APC三维分析模型上,梳理相关模型的起源、发展以及问题和争议,并以中国老年健康的社会分化与演变为例,示范如何合理使用该统计模型。本文主要有以下两个目标:一是以人口学知识体系与方法论的视角对APC三维分析模型的演变进行再梳理和概括,以深化对该模型的全面认识,并示范如何合理使用有“天然缺陷”的具体统计模型。二是模型的本土化的实际应用。这一模型对分析中国老年健康具有很强的现实意义,因为厘清相关研究不一致的结论能更加准确认识老年人口健康的社会分化和演变过程,为我国老龄健康政策的制定提供依据。

  二、方法的缘起:列克西斯图及其意义

  19世纪德国人口学家列克西斯(Lexis)创建了后来以其命名的列克西斯图(Lexis diagram)(见图1),该分析结构图为后来实现APC三维分析模型提供了基本思路和原理。根据列克西斯图,人口的出生日期、观察日期和年龄有着线性关系,并且可以相互推算,比如只要知道某个人口事件发生时间(出生日期)和事件离起始时间的时间长度(年龄),就容易推算出该事件发生的日历年份(观察日期),这就为确定统计模型中三个时间变量的关系提供了依据[2-3]。列克西斯图还反映了时间效应分析的复杂性。图中既包含队列分析,如沿斜线划定的ABEF;又包含时期分析,它是对处在生命历程不同阶段(如年龄)的多个队列在同一时期(一年或数年)人口现象的分析,如沿垂线划定的ABCD;还包含横线的年龄分析EFGH。当一份数据涉及多时点多队列时,队列间(多个对角线间)、时点间(多个垂线间)、年龄间(多个横线间)的差异将混杂在一起,需要加以区分;即使是仅对一个队列所做的追踪调查,依然存在时期效应和年龄效应的混淆。列克西斯图对于个体或人群的时空测量也极大地启发了后来社会学家对生命历程以及个人与社会结构之间关系的研究,进而为后来构建可操作化的APC三维分析模型打下了坚实的人口学基础。

  

  图1 列克西斯图示例

  事实上,从社会学视角来看,年龄(A)、时期(P)和队列(C)共同构成了社会科学研究的基本理论框架。当我们将个体看作韦伯意义上的行动者时,他们必然身处某个时空,对其理解应结合其与更广阔的社会结构和历史变迁的关系来达成,因此正如米尔斯(Mills)所言,社会科学探讨的是个人生活历程、历史和他们在社会结构中交织的问题,也是在这个意义上,“人生、历史与社会这三者就是有关人的恰当研究的坐标点”[3]。

  生命历程视角和理论为上述原则提供了操作化的注脚,为具体研究如何挖掘个体生命历程中的社会力量和历史力量提供了典范。年龄与时间的联系是理解这一视角的核心[4]。首先,历史力量表现为队列效应。出生年份为出生队列提供了精准的历史位置,不同人生阶段的人拥有不同的经验和资源,所以同样的历史变化对当时不同年龄的人有不同的含义和影响,表现出一种队列效应,比如20世纪30年代美国大萧条对当时“奥克兰”儿童的经济影响更小,但对比他们年幼7—8岁的“伯克利”儿童来说则更大。其次,历史力量还表现为一种时期效应,即社会变化的影响对不同队列来说相对统一。另外,队列内的变化也非常重要,可以用来说明社会变化,比如对经历了“上山下乡”的城市青年来说,“文化大革命”对他们家庭的组建、受教育的机会和职业发展的影响反映了社会变化与个人生命历程的交叉。所以,正如埃尔德(Elder)所说,如果队列效应让我们看到了“生命历程模式”这个“森林”,那么队列内的变化则让我们看到了“树木”[4]。最后,在年龄和历史时期的关系能表现为上述队列效应、时期效应和队列内变化之外,它本身也是一种社会结构,其区分了生命历程,具有社会意义。通过年龄期望(age expectations.)、非正式批判(informal sanctions)、社会时间表(social timetables)、普遍性的年龄等级(generalized age grades)(如儿童期、青少年期)等,年龄不仅反映了生物/心理学变化,还代表了一种社会学时间,反映了社会文化对社会角色、期望、等级的年龄规范。所以,我们可以通过对年龄效应、队列效应、时期效应以及队列内变化的分析将看似宏大的社会结构力量与历史力量揉入具体研究中,实现用人生、历史与社会三个坐标点共同研究人的目的。

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