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人口統計学（古代ギリシア語のδῆμος ( dêmos ) 「人々、社会」と-γραφία ( -graphía ) 「書くこと、描くこと、記述すること」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（民族グループ、年齢など）、出生率（出生）、死亡率（死亡）、移住の相互作用による変化などを研究するものである。[ 2 ]
形式的人口学は研究対象を人口プロセスの測定に限定するが、より広範な社会人口学（または人口研究）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する。[ 3 ]教育機関は通常、人口学を社会学の一分野として扱っているが、独立した人口学部門も存在する。[ 4 ] [ 5 ]
人口統計分析（通常はDAと略される）は、社会全体や教育、国籍、宗教、民族などの基準で定義される集団を含む人口の規模と動態を調査し、測定する。[ 6 ] DAの手法は主に人間の集団を研究するために開発されたが、研究者が他の非人間の社会的主体の集団が、出生、死亡、移住のプロセスを通じて時間とともにどのように変化するかを知りたいさまざまな分野でも使用されている。
人口統計分析は、さまざまな文脈で使用されています。労働力においては、DAは労働者の人口規模と流れを推定するために使用されます。個体群生態学では、生物の個体群における個体の出生、死亡、移住、および移入に焦点が当てられます。社会科学では、これは企業や制度形態の移動を含む可能性があります。ビジネスプランニングでは、DAは企業の地理的エリアの人口を説明するためによく使用されます。[ 7 ]
人間の生物学的集団の文脈では、人口統計分析は行政記録を使用して人口の独立した推定値を算出します。[ 8 ]例えば、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、保険会社データ、アレルギー、主要な診断、主要な病歴などの患者の人口統計情報は、あらゆる医療機関のデータの中核を形成し、統計分析の目的で患者を識別および分類することを可能にします。[ 9 ]
人口統計分析の推定値は、国勢調査情報の正確性を判断するための信頼できる基準としてよく考えられています。たとえば、米国国勢調査局は、 2010年の米国国勢調査でDAカテゴリーを拡大し、独立した住宅推定値間の比較分析や、異なる重要な時期の国勢調査住所リスト間の差異を含めるようにしました。[ 6 ]
人口統計学の考え方は古代にまで遡り、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から成り、人口の全体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考えが見られる。[ 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、コルメラなどの著述家や哲学者もこの分野で重要な考えを表明している。[ 10 ]
中世において、キリスト教の思想家たちは人口学に関する古典的な考え方を反駁することに多くの時間を費やした。この分野に大きく貢献した人物としては、コンシュのウィリアム[ 12 ] 、ルッカのバルトロマイ[ 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などが挙げられる。
近代における最も初期の人口統計学的研究の一つは、ジョン・グラントによる『死亡統計に関する自然および政治的観察』 （1662年）であり、そこには原始的な生命表が含まれている。この研究の発見の一つは、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することであった。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生命表を開発した。リチャード・プライスは、1771年に出版された生命偶発事象に関する最初の教科書の著者として知られており[ 14 ] 、その後、オーガスタス・ド・モーガンが『生命偶発事象への確率の適用について』 （1838年）を出版した[ 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、国の人口増加等に関する考察」を発表し、イギリス植民地の指数関数的な成長を予測した。[ 16 ]彼の研究はトーマス・ロバート・マルサスに影響を与えた。[ 17 ] 18世紀末に執筆したマルサスは、人口増加が抑制されなければ食糧生産の増加を上回り、飢饉と貧困がますます深刻化すると危惧した（マルサスの破局を参照）。マルサスは人口過剰と成長の限界に関する思想の知的父と見なされている。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。
1855年、ベルギーの学者アシル・ギヤールは、人口学を人類の自然史および社会史、あるいは人口、その一般的な変化、そしてその身体的、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、pp. 4-5）は、正式な人口学となる分野における20世紀最初の大きな発展は、アルフレッド・J・ロトカによる3つの論文（1907年、1911年（FR シャープと共著）、1922年）で行われたと主張している。これらの論文は安定人口モデルを開発した。このモデルは、一定の出生率と死亡率を持つ人口が差分方程式を用いて幾何級数的に増加する可能性を示した、レオンハルト・オイラーの以前の見過ごされたモデルに似ていた。この幾何級数的成長モデルの下で、オイラーはさまざまな人口統計指標間の関係も調べ、データが欠落している場合に推定値を生成するためにそれらがどのように使用できるかを示した。ロトカとシャープは、年齢別死亡率と出生率が一定であると仮定した場合、閉鎖人口は固定年齢構造につながる経路に沿って発展することを示した - 安定人口。[ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]
人口統計データの収集は、直接的（つまり、必要な統計を明示的に記録する）または間接的（つまり、代理データを介して統計を推定する必要がある）に分けられます。[ 24 ]
直接データは、出生と死亡を追跡する生命統計登録簿、結婚や離婚などの法的地位の特定の変更、および移住を追跡するために使用できる居住地の登録から得られます。先進国では、登録統計は出生数と死亡数を推定する最も正確な方法です。[ 24 ]
国勢調査は、人口統計データを収集するための一般的な直接的な方法です。政府、通常は国家政府が国勢調査を実施し、国内のすべての人を数え上げようとします[ 25 ]。通常、継続的に収集され、毎年集計される生命統計データとは対照的に、国勢調査は10年ごとにしか行われないため、出生と死亡に関するデータの最良の情報源となることは通常ありません。国勢調査後には、過剰または過少カウントの程度を推定するための分析が行われます。これらの分析では、国勢調査データからの性比を、自然値と死亡率データから推定された性比と比較します。
国勢調査では、年齢、性別、婚姻状況、識字能力／教育水準、雇用状況、職業、地理的位置といった個人の特性に加え、家族や世帯に関する情報も収集するのが一般的です。また、移住（または出生地や以前の居住地）、言語、宗教、国籍、民族／人種、市民権に関するデータも収集する場合があります。戸籍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時代、例えば発展途上国の多くや歴史人口学のほとんどの場合では、間接的なデータ収集方法が必要となります。現代人口学におけるこうした手法の一つに姉妹法があり、調査員は女性に対し、姉妹のうち何人が亡くなったか、あるいは子供を産んだか、またその年齢を尋ねます。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や死亡率を推定することができます。現代人口学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があります。歴史人口学においても、その他の間接的な方法が必要となります。
人口動態をモデル化するための人口統計学的手法は多岐にわたります。これらには、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（ヘルメスモデル、コール・トラッセルモデル、出産進行比）、結婚（結婚時平均単数、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、レスリー行列）、人口運動量（キーフィッツ）などが含まれます。
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 年間隔で実施されました。1946年の全国健康開発調査、1958 年の全国児童発達調査[ 28 ]、1970年の英国コホート研究[ 29 ]、そして2000 年に開始されたミレニアムコホート研究です。これらの研究では、サンプルの人々 (通常、各研究で約 17,000 人の参加者から始まります) の生活を長年にわたって追跡しており、現在も継続中です。サンプルは全国的に代表性のある方法で抽出されているため、これらの研究から、英国の 4 つの異なる世代間の健康、教育、態度、出産、雇用パターンの違いについて推論することができます。[ 30 ]
間接標準化は、人口が十分に小さく、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）または標準化発生率（SIR）を算出する方法を使用する必要があります。[ 31 ] [ 32 ]
統計的に有意な比較を行うためには、調査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、合計特殊出生率は、出産可能年齢の女性における出生数を、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が、出産可能年齢の女性の数が多いのか、それとも出産可能年齢の女性一人当たりの出生数が多いのかを判断することはできません。
安定した人口は必ずしもその規模が固定されているわけではない。増加したり減少したりすることもある。[ 34 ]
上記のように定義され、全人口に適用される粗死亡率は、誤解を招く可能性があります。例えば、先進国の方が健康水準が高いにもかかわらず、人口1,000人当たりの死亡者数は先進国の方が発展途上国よりも高くなることがあります。これは、先進国では高齢者の割合が高く、高齢者は特定の年に死亡する可能性が高いため、特定の年齢における死亡率が低くても、全体の死亡率が高くなる可能性があるためです。死亡率のより包括的な状況は、各年齢における死亡率を個別にまとめた生命表によって示されます。生命表は、平均余命を正確に推定するために不可欠です。
ある国（またはその他の組織）の人口が時刻t時点でt人であるとします。時刻t + 1 時点での人口規模はどれくらいでしょうか？
時刻tからt + 1までの自然増加量:
時刻tからt + 1までの純移動数:
これらの基本方程式は、下位集団にも適用できます。たとえば、特定の社会や国における民族集団や国籍の人口規模は、同じ変化要因の影響を受けます。ただし、民族集団を扱う場合、「純移動」は、物理的な移動と民族の再認識（同化）に細分化する必要があるかもしれません。民族の自己認識を変えた個人、または政府統計における民族分類が時間とともに変化した個人は、ある人口下位カテゴリーから別の人口下位カテゴリーへ移動または移動していると考えることができます。[ 37 ]
より一般的に言えば、基本的な人口統計方程式は定義上は成り立つものの、実際には、事象（出生、死亡、移民、移住）の記録と計数、および総人口の集計には誤差が生じる可能性がある。したがって、人口規模や変化を算出する際には、基礎となる統計における誤差を考慮に入れる必要がある。
このセクションの図は、国連（国際連合）WHOによる2150年までの世界人口の最新（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年までに約90億人で均衡に達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、世界人口は2070年までに90億人でピークに達すると予測しています。[ 38 ] 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高いです。
人口は、出生率、死亡率、移住という 3 つのプロセスによって変化する可能性があります。出生率とは、女性が産む子供の数を指し、生殖能力(女性の出産能力) とは対照的です。[ 39 ]死亡率とは、人口構成員の死亡に影響を与えるプロセスの原因、結果、および測定を研究することです。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ツールである生命表を使用して、死亡率を研究することが最も一般的です。 [ 40 ]
移住とは、あらかじめ定められた政治的境界を越えて、出身地から目的地へ人が移動することを指します。移住研究者は、ある程度永続的な移動でない限り、それを「移住」とはみなしません。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みなしません。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に依拠しますが、税務申告書や労働力調査などの間接的なデータソースも重要です。[ 41 ]
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、または健康学の基礎訓練を受けた学生を引き付けています。社会学、経済学、疫学、地理学、人類学、歴史学など、いくつかの学問分野の交差点に位置する人口学は、この学問分野の中核を成す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用した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。人口学の研究は、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、国際人口科学研究連合[ 42 ] 、または米国人口協会[ 43 ]などの国内協会、またはカナダ人口学者連盟[ 44 ]の加盟者です。
人口構成とは、年齢、人種、[ 46 ]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、歴史的および比較研究から社会のダイナミクスを理解するために必要となる場合があります。これらのデータは、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において非常に重要な要素です。数百年前まで遡る情報であっても、必ずしも有益とは限りません。データが入手可能な人数が、人口規模などの重要な情報を提供してくれるとは限らないからです。また、元のデータ収集手順に関する情報が不足していると、データ品質を正確に評価できない場合があります。
人口変動は、2 つの人口規模の差を測定することによって分析されます。世界人口は増加し続けており、人口変動は人口統計の重要な要素となっています。これは、現在の人口規模から以前の国勢調査の人口規模を差し引くことによって計算されます。人口変動を測定する最良の方法は、国勢調査間のパーセント変化を使用することです。国勢調査間のパーセント変化は、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 倍してパーセントを取得します。この統計が得られると、規模の異なる2 つ以上の国の人口増加を正確に測定および検討することができます。[ 47 ] [ 48 ]人口は、人口構成の観点から変化する可能性があります。[ 46 ]
人口の長期的な持続可能性は、人口統計学的持続可能性によって説明される。[ 49 ]現代の賦課方式年金の持続可能性は、持続可能な人口動態と合計特殊出生率に依存する。[ 50 ]
人々が組織を離れる理由は様々で、より良い仕事の機会、不満、家族の事情などが挙げられます。離職の原因は大きく分けて2つの要因に分類できます。1つは組織文化に関連する要因、もう1つはその他の要因です。組織文化に完全に馴染めない人は、自発的に退職する場合があります。また、特定の組織に馴染めなかったり、変化に対応できなかったりする人が退職することもあります。
個体群生態学の基本的な定義は、生物の分布と個体数の研究です。組織と人口統計学に関連して、組織は存続に影響を与えるさまざまな負債に直面します。病院は、他のすべての大規模で複雑な組織と同様に、活動する環境の影響を受けます。たとえば、ある研究では、特定の期間にフロリダ州で急性期病院が閉鎖されたことを調査しました。この研究では、これらの特定の病院の影響の大きさ、年齢、ニッチ密度を調査しました。個体群理論では、組織の成果は主に環境要因によって決定されるとされています。この理論のいくつかの要因のうち、4つが病院閉鎖の例に当てはまります。それは、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です。
人口統計学者が企業組織を支援するために求められる問題には、支店やサービス拠点の最適な候補地の決定、新製品の需要予測、企業の労働力の特定の動態の分析などがあります。銀行の支店の新しい場所の選択、新しいスーパーマーケットを開設するエリアの選択、特定の場所が洗車場を開設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、大都市圏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決定することは、人口統計学者が求められる問題の種類です。標準化は、ビジネスを分析するための有用な人口統計学的手法です。これは、異なる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。
