城市人口构成的推导方法

趋势外推法与相关因素法通常根据人口与时间或相关因的数量关系进行模拟，并非解决人口变化的动因问题，同时也无法预测人口的结构和空间变化。因此引入队列成分法以解决人口变化动因分析和人口构成预测。

队列（cohort）指具有相同（单龄组）或相近（五龄组）年龄的人群。通常的出生率、死亡率、迁移率都是以人口整体作为分母考虑的，但实际上，生育、死亡和迁移具有很强的年龄相关性，即不同年龄（组）的人口过程发生频率差异很大，例如15岁以下和50岁以上人口与生育基本无关，死亡主要发生在老年阶段，而迁移主要集中在年轻成人（15～35岁）阶段。

将总人口按照年龄队列进行推导的方法称为队列成分法，其中队列指年龄组，成分指针对各队列的出生、死亡、迁移等人口过程。其方法是在考察不同队列死亡和迁移的基础上，以组距（1年或5年）为时间单位进行人口转变推演，然后将生育年龄段女性的生育人口添加到因转变而空缺的顶端队列（0岁或0～4岁）中。需要注意的是，在对队列而非总人口进行推导计算时，所采用的人口过程指标应适当变化，首先，所有人口过程指标都是与时间单位或组距（1年或5年）一致，即逐年推导用年指标，5年推移用5年年均指标，其次，由于人口基数由总人口变为队列人口，因此出生通常以年龄生育率表示，即每千名特定年龄段女性的生育数量，死亡以存活率衡量，即特定队列人群能够存活到下一时期（1或5年）的比例或概率。

队列推移法由两个基本公式组成：

第一个公式诠释了初始时刻t所有队列的变化动力。其中n 为队列组距和推导时距，x为队列组距下限，为t时刻x 岁到x+n 的队列人口，为t+n 时刻x+n 岁到x+2n岁的队列人口，nMx和nSx分布为该队列在t至t+n 时段的净迁入率和存活率。很明显，为队列在t到t+n时段经存活（死亡的另一表现）和净迁移变化的结果。(www.xing528.com)

第二个公式说明了新生人口的补充。随着人口队列推移，最年幼的队列将变为队列，而在t+n时刻的很明显由t到t+n时段的新生人口组成。因此是唯一由生育而非存活转变而来的队列。其中nPfx为x 岁到x+n 岁的女性人口，nFX 为该队列的n 年生育率，j、k为生育年龄的上下限，即t+n 时刻的最年幼队列由所有育龄妇女在t 到t+n 的生育人口组成。

可见，队列成分法所具有的假定为：生育、死亡、迁移等人口过程遵循严格的性别年龄进度，观察数据的年龄进度可用于未来推导。虽然在计算上较为简单，但队列成分法对数据的要求较严格，首先，需要将人口分为性别、年龄梯队；其次，需要获得各性别年龄梯度的生育、死亡和迁入、迁出数据；最后，由于性别年龄队列的生育、死亡、迁入、迁出数据通常为年度数据，为使推导时距与年龄组距一致，需要将年度指标转化为时距数据，如将年度死亡率转化为5年期的存活率，而这一转换计算十分复杂，以迁移为例，由于重复迁移的存在，五年平均迁移率总是小于年均迁移率的5倍。因此，队列成分法的应用取决于固定时距（5年或10年）人口过程指标的获得。这也在很大程度上限制了队列成分法的应用。然而队列成分法的优势是很明显的，首先，能够获得预期年份的人口总数和性别、年龄结构，这对于公共设施布局、劳动就业和经济发展等专项规划具有很大的意义；其次，队列成分法不仅能够推导人口，还能够反映出人口的变化动因，说明人口变化主要是源自生育、死亡还是迁移，可为人口变化引导对策提供依据。

与队列模型方法相关的另一项研究进展是人口过程年龄进度的模型化方法。即各年龄队列的人口过程不再依赖于发布的数据，而是根据历史数据构造人口过程（生育、死亡、迁移）的年龄进度模型。相关研究表明，人口过程的年龄进度模型具有较强的稳定性，在一定时期、一定地域范围内具有普适性，特定时空人口的年龄进度模型可将生育率、死亡率（或存活率）、迁出率、迁入率表达为年龄的函数，通过分性别的年龄就可以判断出其人口过程的发生概率，从而为队列成分法提供了更便捷的分析工具。