人口統計

人口学（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}人口の統計的研究であり、その規模、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じてどのように変化するかを調べます。^[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る。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うが、独立した人口統計学部もいくつか存在する。^[4]これらの方法は主に人間の集団を研究するために開発されたが、出生、死亡、移住のプロセスを通じて社会的行為者の集団が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分野に拡張されている。人間の生物学的集団の文脈では、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する。 ^[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多い。労働力では、人口統計学的分析は労働者の人口の規模と流れを推定するために使用される。人口生態学では、生物の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。人口分析は、さまざまなコンテキストで使用されます。たとえば、ビジネスプランでは、ビジネス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、独立した住宅推定と、さまざまな重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]

患者の人口統計は、患者や緊急連絡先情報、患者の医療記録データなど、あらゆる医療機関にとってデータの中核をなすものです。これにより、患者を識別し、統計分析の目的でカテゴリに分類することができます。患者の人口統計には、生年月日、性別、死亡日、郵便番号、民族、血液型、緊急連絡先情報、かかりつけ医、保険会社のデータ、アレルギー、主な診断、主な病歴が含まれます。^[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、より広い分野では社会人口学や人口研究も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を分析します。^[9]

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、人口の総合的な研究を指します。^[要出典]

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の中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分野で重要な考えを表現しました。^[10]

中世には、キリスト教の思想家たちが人口統計学に関する古典派の考えを論駁することに多くの時間を費やした。この分野への重要な貢献者としては、コンチェスのウィリアム^[11] 、ルッカのバルトロマイ^[11] 、オーヴェルニュのウィリアム^[11]、 パグラのウィリアム^[11]、そしてイブン・ハルドゥーン^{[12]のような}イスラム社会学者がいた。

近代における最も初期の人口統計学的研究の 1 つに、ジョン・グラントが著した「死亡率表に関する自然的および政治的観察」（1662 年）がある。この研究で明らかになったことの 1 つは、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ことである。エドモンド・ハレーなどの数学者は、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 年に生命不測事態に関する最初の教科書を出版したとされ、^[13]その後、オーガスタス・ド・モルガンが著した「生命不測事態への確率の適用」（1838 年）が続いた。^[14]

1755年、ベンジャミン・フランクリンは、イギリス植民地の急激な成長を予測したエッセイ『人類の増加、諸国民の居住等に関する観察』を出版した。^[15]彼の著作はトーマス・ロバート・マルサス[ ^16]に影響を与えた。マルサスは18世紀末に、人口増加を抑制しなければ、食料生産の増加を上回り、飢餓と貧困がますます拡大するのではないかと懸念した（マルサスの大惨事を参照）。マルサスは、人口過剰と成長の限界というアイデアの知的父とみなされている。後に、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、社会的、知的、道徳的状態に関する数学的知識」と定義した。^[17]

1860 年から 1910 年までの期間は、人口統計学が統計学から独立した関心分野として生まれた移行期として特徴づけることができます。この時代には、アドルフ・ケトレー（1796–1874）、ウィリアム・ファー（1807–1883）、ルイ・アドルフ・ベルティヨン（1821–1883）とその息子ジャック（1851–1922）、ジョセフ・コレシ（1844–1906）、アンダース・ニコラ・カイアー（1838–1919）、リヒャルト・ベック（1824–1907）、エミール・デュルケーム（1858–1917 ）、ヴィルヘルム・レクシス（1837–1914）、ルイジ・ボディオ（1840–1920）など、一群の国際的な「偉大な人口学者」が人口学の発展と人口分析の方法と技術のツールキットに貢献しました。^[18]

人口統計学は、人口の規模、構成、空間分布、および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、人口調査と登録簿（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。これを行うには、人口の変化、人口数の標準化、人口統計簿記方程式、人口構成という 4 つの概念に含まれる、それらの計算方法とそれらが答える質問を理解する必要があります。 ^{[引用が必要]}

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

直接的なデータは、すべての出生と死亡、および結婚、離婚、移住（居住地の登録）などの法的地位の特定の変更を追跡する人口動態統計登録簿から得られます。登録システム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。

人口統計データを収集するもう 1 つの一般的な直接的な方法は、国勢調査です。国勢調査は通常、国政府によって実施され、国内のすべての人々を数え上げようとします。通常継続的に収集され、毎年まとめられる人口動態統計データとは対照的に、国勢調査は通常 10 年ごとにしか行われないため、出生数や死亡数に関するデータの最適なソースではありません。国勢調査後には、どれだけの過大または過小カウントがあったかを推定する分析が行われます。これは、国勢調査データの 性比を、自然値および死亡率データから推定された性比と比較します。

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、婚姻歴、識字率/教育、雇用状況、職業、地理的位置などの個人の特徴に加えて、家族や世帯に関する情報も収集します。移住 (または出生地や以前の居住地)、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されます。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使用されます。たとえば、中華人民共和国の国勢調査では、国勢調査の直前の 18 か月間に発生した出生と死亡に関する情報を収集します。

完全なデータが入手できない国や期間では、間接的なデータ収集方法が必要です。これは、発展途上国の多くや、歴史人口学のほとんどのケースに当てはまります。現代の人口学におけるこうした手法の 1 つに姉妹法があります。これは、調査員が女性に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す。こうした調査により、研究者は間接的に全人口の出生率や死亡率を推定できます。現代の人口学におけるその他の間接的な方法としては、兄弟、両親、子供について尋ねる方法があります。その他の間接的な方法は、歴史人口学で必要です。^[要出典]

人口過程をモデル化するための人口統計学的手法は多様である。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を含む）、出生率モデル（ハーメス・モデル、コール・トラッセル・モデル、出産進行比）、結婚（結婚時平均特異値、ページ・モデル）、障害（サリバン法、多状態生命表）、人口予測（リー・カーター・モデル、レスリー・マトリックス）、人口モメンタム（キーフィッツ）などがある。

英国には、全国的な出生コホート研究が4回実施されており、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、^[20] 1970年の英国コホート研究、^[21]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。これらは、サンプルとなった人々の生活（通常、各研究で約17,000人から始まる）を長年追跡しており、現在も継続している。サンプルは全国的に代表的な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違いについて推論を導くことができる。^[22]

間接標準化は、人口が小さく、イベント数（出生、死亡など）も少ない場合に使用されます。この場合、標準化死亡率（SMR）または標準化罹患率（SIR）を生成するための方法を使用する必要があります。^{[23] [24]}

人口の変化は、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によって分析されます。世界の人口は増加し続けており、人口の変化は人口統計の重要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の人口規模を引いて計算されます。人口の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は、国勢調査間の人口の絶対的な変化を以前の国勢調査の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取得します。この統計が達成されると、規模の異なる2つ以上の国間の人口増加を正確に測定および調査できます。^{[25] [26]}

有意な比較を行うには、調査対象の人口規模に合わせて数値を変更する必要があります。たとえば、出生率は、出産可能年齢の女性の出生数と、この年齢層の女性の総数との比率として計算されます。これらの調整を行わないと、出生率や死亡率が高い国の方が、出産可能年齢の女性が多いのか、出産可能な女性 1 人あたりの出生数が多いのかがわかりません。^{[引用が必要]}

標準化のカテゴリには、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。^{[引用が必要]}

• 粗出生率、人口1,000人あたりの年間出生数。
• 一般的な出生率、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歳とされることもある）の女性1,000人あたりの年間出生数。
• 年齢別出生率、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）は、特定の年齢の個人が現在の死亡率レベルで生き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、次世代の人口を補うために女性が持つべき子供の平均数である。例えば、米国の人口置換水準出生率は2.11である。^[27]
• 総再生産率、つまり現在の年齢別出生率で生殖生涯を終えた女性が産むであろう娘の数。
• 純再生産率とは、出産年齢まで生存する可能性のある、あるいは生存しない可能性のある、新生児の将来の母親 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のままである人口、または人口ピラミッドが不変の構造を持っている人口のことである。^[27]
• 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。^[27]
• 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。^{[28] [29]}

安定した人口は必ずしもその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こともある。^[27]

上で定義され、人口全体に適用された粗死亡率は、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、先進国では高齢者が相対的に多く、高齢者は特定の年に死亡する可能性が高く、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図は、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、平均余命を正確に推定するために必要です。

ある国（または他の団体）に、時刻tに人口_t人が存在するとします。時刻t + 1 における人口はいくらでしょうか。

${\displaystyle {\text{人口}}_{t+1}={\text{人口}}_{t}+{\text{自然増加}}_{t}+{\text{純移住}}_{t}}$

時刻tからt + 1までの自然増加:

${\displaystyle {\text{自然増加}}_{t}={\text{出生数}}_{t}-{\text{死亡数}}_{t}}$

時刻tからt + 1までの純移住数:

${\displaystyle {\text{純移民数}}_{t}={\text{移民数}}_{t}-{\text{出国者数}}_{t}}$

これらの基本方程式は、サブポピュレーションにも適用できます。たとえば、特定の社会または国内の民族グループまたは国籍の人口規模は、同じ変化の原因の影響を受けます。ただし、民族グループを扱う場合、「純移住」は物理的な移住と民族の再識別（同化）に細分化する必要があるかもしれません。民族の自己ラベルを変更した個人、または政府統計の民族分類が時間の経過とともに変化する個人は、1つの人口サブカテゴリから別の人口サブカテゴリに移住または移動していると考えられる場合があります。^[30]

より一般的には、基本的な人口統計方程式は定義上は正しいものの、実際には出来事（出生、死亡、移住、移出）の記録と数え、および総人口数の計算には誤差が生じます。したがって、人口の規模や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最新の（2004年）国連（国際連合）WHO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示されています。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、独立して作業を行い、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。 ^[31] 21世紀を通じて、人口の平均年齢は上昇し続ける可能性があります。

人口は、出生率、死亡率、移住という3つのプロセスを通じて変化する。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）と対比される。^[32]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、測定を研究するものである。人口統計学者は、人口の死亡状況（特に平均寿命）に関する情報を提供する統計装置である生命表を使用して、死亡率を研究することが多い。 ^[33]

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する。移住研究者は、ある程度永続的でない限り、移動を「移住」とは呼ばない。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さない。移住を研究する人口統計学者は、居住地に関する国勢調査データを通じて研究するのが一般的だが、納税申告書や労働力調査などの間接的なデータ源も重要である。^[34]

人口学は今日、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、または健康学の初期教育を受けた学生を引きつけています。人口学は、社会学、経済学、疫学、地理学、人類学、歴史学などの複数の学問分野の交差点に位置しており、学問分野の中核となるより技術的な定量的アプローチと、社会科学や他の科学から借りた他の多くの方法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。人口学的研究は、大学、研究機関、統計部門、およびいくつかの国際機関で行われています。人口機関はCICRED（国際人口研究調整委員会）ネットワークの一部であり、人口学的研究に従事する個々の科学者のほとんどは、国際人口科学連合^[35] 、または米国のアメリカ人口協会^[36]などの国内協会、またはカナダのカナダ人口統計家連盟^[37]の加盟団体のメンバーです。

人口構成は、年齢、人種、性別、婚姻状況などの特性によって定義される人口の説明です。これらの説明は、歴史的研究や比較研究から社会の動向を理解するために必要になることがあります。このデータは、人口ピラミッドを使用して比較されることがよくあります。

人口構成も歴史研究の非常に重要な部分です。数百年前に遡る情報は必ずしも価値があるわけではありません。なぜなら、データが入手可能な人数から重要な情報（人口規模など）が得られない可能性があるからです。元のデータ収集手順に関する情報が不足していると、データ品質の正確な評価が妨げられる可能性があります。

労働市場の人口統計分析は、人口増加の鈍化、人口の高齢化、移民の重要性の高まりを示すために使用できます。米国国勢調査局は、今後 100 年間で米国は劇的な人口統計の変化に直面すると予測しています。 ^[要出典] 人口はこれまで以上にゆっくりと増加し、高齢化が急速に進むと予想されており、米国は移民の国になります。この流入は、新しい移民とその子供が米国人口の半分以上を占めるため、次の世紀にわたって増加すると予測されています。これらの人口統計の変化は、経済、より具体的には労働市場における大きな調整を引き起こす可能性があります。^[要出典]

組織を辞める理由はさまざまです。たとえば、より良い仕事、不満、家族内の心配などです。離職の原因は、組織の文化に関連するものと、その他すべての要因に関連するものの 2 つの要因に分けられます。文化を完全に受け入れない人は、自発的に辞める場合があります。または、特定の組織に適応できず、組織内で変化できないために辞める人もいます。

人口生態学の基本的な定義は、生物の分布と豊富さの研究です。組織と人口統計学に関連して、組織は存続するためにさまざまな負債を抱えています。他のすべての大規模で複雑な組織と同様に、病院は活動環境の影響を受けます。たとえば、特定の期間にフロリダ州の急性期病院が閉鎖されたことに関する研究が行われました。この研究では、これらの特定の病院の効果サイズ、年齢、およびニッチ密度を調べました。人口理論によると、組織の結果は主に環境要因によって決まります。この理論のいくつかの要因のうち、病院閉鎖の例に当てはまるのは、規模、年齢、組織が活動するニッチの密度、および組織が設立されるニッチの密度の 4 つです。^{[引用が必要]}

人口統計学者がビジネス組織の支援を求められる可能性がある問題としては、支店やサービス アウトレットの地域内での最適な立地の決定、新製品の需要の予測、会社の従業員の特定の動向の分析などがあります。銀行の支店の新しい立地の選択、新しいスーパーマーケットを開業する地域の選択、特定の場所が洗車場を開業するのに有利な場所であることを銀行の融資担当者に相談すること、都市部でどのショッピング エリアを購入して再開発するのが最適かを判断することなどが、人口統計学者が求められる可能性がある問題の種類です。

標準化は、ビジネスの分析に使用される便利な人口統計手法です。さまざまな市場を比較するための解釈および分析ツールとして使用できます。

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。

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ウィキメディア・コモンズには、人口統計に関連するメディアがあります。

ウィキソースには、人口統計に関するオリジナルの作品があります。

• 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か国と地域の人口推計と予測（2011年5月6日アーカイブ）
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  • 確率的人口予測、第 2 版、2010 年版世界人口予測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: 人口の変化と傾向、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)