人口数据再剖析
昨天我讲了一下国家统计局新鲜发布的人口普查数据之中存在的逻辑冲突，希望能有人为我解惑，但是很可惜，至今为止没有看到合理的解释。这篇文章大家现在也看不到了，这是意料之中的事。今天我们继续来分析一下。没看过昨天的文章也没关系，今天这是全新的一章。
首先，我们必须对现在的人口普查技术，有清晰的认识。这次人口普查，事实上就是在公安部门的电子户籍信息的基础之上，进行的普查，也就是我们号称的电子普查。截个相关新闻的图给大家看看。
事实上，我大中国的户籍信息电子化已经实现超过6年了。近年来相关相关信息系统不断的完善，身份证重号的现象也都逐步予以了解决。可以说，现在不在户籍信息系统里的人，已经非常罕见了，误差率不会超过千分之一。即便在偏远山区的小村落，伴随着我国基层党组织工作的强化，以及扶贫工作的全面开展，入户也成为了最基本的要求，生了娃不落户的现象，已经几乎不存在了。这么说吧，今时今日除非你自己一家人呆在深山老林里做野人，不属于任何社会组织，也不跟外界发生任何商品交易，不然但凡你生了娃敢不去落户口，村支书会让你精准的认识到马王爷为啥生了三只眼。所以，第七次人口普查的技术难度其实是很低的，在很多地区，都是通过短信等电子方式完成的普查，其实只是对户籍电子信息进行了一次再确认而已。
理解了这一点，我们才能更加深刻的理解，事实上， 现在人口普查工作的意义已经不大了。现在不比十年前二十年前了，现在每个人的信息都在系统里了。如果国家统计局出来放话说，现在还有数以千万计的人口不在系统内，要靠统计调查队的人挨家挨户钻山沟走树林把这些人找出来，公安部门能跳起脚来骂人。实在需要进行入户调查的，主要也就是搬迁人口，比如老蛮我这种，前年在深圳工作，去年调广州，今年又调广西，说不定明年又调去哪里了。这种情况需要两地统计部门予以协调，不要搞出重复统计，但是遗漏的可能性是不存在的。如此而已。
在昨天的新闻发布会上，国家统计局给出了几个很有趣的数据：从2018年以来人口出生数持续走低，2020年出生人口的大数是1200万。相关新闻的附图如下：
我这里先说明一下，2020年的出生数据只在新闻发布会上提了一嘴，在人口普查公报里并没有发布。我们在这里就相信这个口头数据好了。现在我们可以开始做计算题。2020年普查结果，总人口规模为141178万，扣减2019年的总人口140005万，增量为1173万。
各位，你们必须清晰的认识到，人口增量不是凭空而来的，它是当年度的出生人口-死亡人口而来的。2020年我国出生人口的大数是1200万，人口增量1173万，所以2020年我国的死亡人口数=1200-1173=27万。这是什么意思？？？？
为了进一步说明这个问题，我把1990年至今的人口出生和死亡数都放出来，并把2020年的数据放进去，形成了下表的数据。
对于2020年只死亡了27万人的事情，我实在不知道应该怎么分析。这大概是由于去年的新冠期间大家特别注意养生吧，呵呵。
此外，国家统计局在昨天下午对于数据上的逻辑不自洽给出了一些解释，比如此前年份的数据是抽样调查数据，有些人口遗漏的情况。事实上户籍信息电子化之后，抽样调查已经足够精准了，不过这个事我们就不多纠结了。那么，到底是哪些年的数据失真呢？
人口增量从来都不是凭空而来的，它一定是出生人口-死亡人口而来的。一个非常重要的信息是：国家统计局在新闻发布会明确说明了2016-2020年的人口出生数，也就是说，国家统计局并不会再上修这些年的出生数据。那么，如果少算了此前年份的人口增量的话，唯一的可能性，就是多计了近年来的死亡人口。
真是天可怜见，我国的人口死亡数据，那是真没有多计的可能性。这个数据是卫生部门和公安部门的汇总数据，是以“死亡证明”为基础的。它有可能会漏计部分偏远地区的死亡，但是绝不会多计，更不可能出现千万计的多计。你说卫生部门没事多开上千万张死亡证明是图什么啊？存在这种可能性吗？
所以，我个人实在是不能理解，这凭空冒出来的千万级的人口增量，到底是哪里来的？它总归一定是人口出生数-死亡数的结果。人口出生数不会再上修了，死亡数里存在泡沫的可能性更是微乎其微，那这到底是怎么回事呢？我特别希望，我大中国除了我之外，还能有另外的数据大咖，把这个数据逻辑解释清楚，解决我这个微不足道的小疑惑。谢谢了。
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15个特大城市的户籍人口，为什么都是女多男少？
最近各大城市的统计年鉴陆续发布，分析他们的户籍人口，我发现一个很有意思的数据，包括北上广深在内的15个特大城市，均不约而同地出现一个「共性」：女多男少。
而且，绝大多数城市是最近几年才出现这种现象的。例如，广州的户籍人口是到2018年，才首次出现女多男少；深圳是到2019年，才首次出现女多男少；北京是2017年，首次出现女多男少；只有上海稍早一些，2009年首次出现女多男少。
也就是说，虽然当前全国性别比例是男多女少（男性比女性多了3000多万人），但在中国最优秀的那些大城市中，户籍人口却呈现出女多男少的态势。
由此我们可以得出一个大致的结论：女性比男性更容易留在大城市，或者说，大城市更适合女性生存。
01
这些大城市，女多男少
下面是我们统计的15个大城市的户籍人口数据，这15个城市包括了北上广深四个一线城市，以及成都、南京、杭州、苏州、沈阳、厦门、佛山、东莞、天津、宁波、青岛等城市。
注：户籍人口性别比，是指在户籍人口中，男性人数与女性人数之比，通常用每100个女性人口相应有多少男性人口表示，数值低于100证明女性人数更多，数值超过100证明男性数量更多
从上图的15个城市户籍人口数据来看，女性数量都超过了男性。
从多个大城市的户籍人口数据来看，有一个趋势已经越来越明显，那就是：在大城市，女性户籍人口正在超过男性，女性似乎更容易留在大城市。
这15个大城市的户籍人口中，性别比例最失衡的是佛山，户籍人口中男性只有女性比例的94.71%，其次是苏州，男性人数只有女性的95.38%。男性人数占比最多的是深圳，达到99.68%。
佛山和苏州都是全国首屈一指的工业城市，从产业结构的需求来说，应该是男多女少才合理，但实际情况相反，令人不解。当然，这说明两座城市的户籍政策可能还有待进一步放开，吸纳更多的男性人口落户。
上面提到的都是户籍人口，如果看常住人口的话，情况又不一样，例如北京和深圳的常住人口中，仍然是男多女少。
由于大部分城市都没有公布常住人口的性别情况，我们暂时只找到北京和深圳两座城市的数据：
为什么这一现象值得关注？因为当前中国内地总人口中，男性数量要比女性高出3000多万，男多女少是大众熟知的现象，而在一些大城市户籍人口中，却出现了性别的倒挂现象，也就是女性户籍人口多于男性户籍人口。
02
这些城市，男多女少
当前，是不是所有大城市的户籍人口，都是女多男少？并不是，凡事总有例外，重庆和武汉就不一样。
根据统计年鉴显示，2019年重庆户籍总人口为3416.29万人，其中男性为1750.74万人，女性为1665.55万人，户籍人口性别比为105.1 ，且历年的男性人口都比女性人口要多；据武汉统计年鉴，2019年武汉户籍人口中男性为461.07万，女性为445.33万，户籍人口性别比为103.53。
再看一些小城市的户籍人口性别比，又是怎样的呢？
首先，对于很多小城市来说，会有这样一种现象，那就是户籍人口比常住人口多，例如芜湖市，2020年GDP为3753亿元排名全国第61，其2019年常住人口为377.8万人；而户籍人口却有389.84万人，其中男性200.87万人，女性188.97万人，户籍人口性别比为106.3。
再随意挑选一些例子，GDP排名43的台州，从统计年鉴可以看到，历年的户籍人口当中，男性都要比女性多，其2019年户籍人口中，男性309.51万人，女性297.13万。
GDP排名39的潍坊市，历年的户籍人口当中，男性人口都比女性多。此外，江门、金华、唐山、南昌、漳州、绵阳、柳州、盐城、宜昌等城市，也都是男性户籍人口超女性户籍人口数量。
更多城市的数据，大家可以看看下文中广东、浙江、四川、山东等省份的户籍人口图表。
03
经济越发达，更容易“女多男少”
为了更详细地了解这一现象，我们统计了广东、浙江、四川、山东这几个省份，看看他们的户籍人口性别比会怎样？
以下为2019年广东省各城市的户籍人口性别比例数据：
从上图数据可以看到，2019年广东的总户籍人口当中，珠三角9大城市，除了惠州、肇庆、江门，其他6个城市的户籍人口全部是女多男少，然后粤东西北的全部城市，都是男多女少。
从区域来看，广东四大区域（珠三角、粤东、粤西、粤北）中，只有珠三角的户籍人口，呈现出女多男少，而其他三个区域都是男多女少。
在广东省，似乎呈现出一种发展态势：越是发达城市，越容易呈现出女多男少。
以下为2019年浙江省各城市的户籍人口性别比例数据：
以下为2018年四川省各城市的户籍人口性别比例数据：
以下为2019年山东省各城市的户籍人口性别比例数据：
04
女性为什么更容易留在大城市？
从户籍人口数据来看，女性更容易留在大城市，原因是什么呢？下面简单分析一下。
近年来，有一个现象，女性似乎更“容易”变成高学历，听很多朋友说，现在很多大学招研究生，男生已经非常稀缺，女性研究生的数量占比非常高，招男研究生几乎要靠“抢”。
下面找到了江苏省的一组数据，确实是女研究生数量多一些：
有报道称，现在很多大学的在校生里，女性也比男性多。
也就是说，近年来随着女性的受教育程度越来越高，深造的比例也越来越大，所以高学历女性也会更多的留在大城市。
此外，大城市的服务业会更加的繁荣，销售、会计、文员、人事管理这样的岗位需要大量的女性人口。此外在教育行业里，幼儿园、小学、初中、高中的教师，女教师占比都比男教师高。
以下是从2019年深圳市社会性别统计报告中节选的表格：
高校毕业生就业方面，男生和女生也有着非常明显的差别，多数女生更倾向于选择机关、事业单位等体制内的工作，或是其他相对稳定的工作；男生更多会选择创业类、民营类这些流动性相对较强的企业。
有人认为，大城市赚钱、小城市买房，应该会是很多男性的选择，因为在婚恋市场当中，男性可能更多的要承担买房的责任，二三线城市房价、生活成本都会低很多。所以，很多男性在一定年龄之后，会离开大小城市，去中小城市购房安家。
总而言之，高学历群体的女性比例越来越高，职场中的女性也越来越多的进入中高层岗位，女性同时还是各大购物中心和电商平台的主力消费者。所以，女性无论在生产端还是消费端，都在强势崛起，这是今天大城市的一个显著女共性。
简言之，经济越发达的地方，户籍人口中女性的比例越高，几乎在全国都是常态，这说明女性的确是经济繁荣度的温度计和风向标。
参考资料：各大城市统计年鉴、第一财经《这10大城市户籍人口均是女多男少！为什么女性更容易留在大城市？》（作者：林小昭）
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最新数据！中国男性比女性多 3490 万，消失的女性去哪儿了？
刚刚，第七次人口普查的结果发布了。最新数据显示：
全国人口共 141178 万人，其中男性 72334 万人，女性 68844 万人，男性比女性多 3490 万。
出生人口性别比方面，数据相比 2010 年（第六次人口普查）下降 6.8，达到 111.3（每 100 个女婴对应 111.3 个男婴），但相较于联合国设定的出生人口性别比正常值 103～107 仍有差距。
这也意味着，性别结构正在不断地改善。但有意的胎儿性别选择，重男轻女的幽灵依然盘旋在我们上空，需要更多人观念和意识的转变，努力将此破除。
对于正在阅读这篇文章的你来说，性别比的升高或是降低可能只是一个数字。
而今天我们想要讲述的是，数据背后活生生的人。那些婴儿、母亲、女儿是怎样在命运里无奈的挣扎，又是怎样的需要一个性别结构更加合理的社会。
现在请你和我们一起，倾听她们并不遥远的哭声。
1
被消失的她们
提到性别比失衡，相信大家都会想起「重男轻女」这个词。「爱生男孩」这句话说起来轻巧，但背后却隐藏着一个血淋淋的现实：被剥夺生存权的女婴。
当我们看到七普性别比数据的时候，很可能会忘掉一个细节：数据统计的仅仅是合法出生登记后的人口。
然而无论是从研究，还是从社会现实上看，中国很可能有千万计的女婴因为人为性别选择，还没出生就已经被消失了。
「寄血验子」就是其中一种非法鉴定性别的方式。所谓「寄血验子」，就是黑中介利用专门的器具将孕妇抽出的静脉血转运至境外检验，在孕早期非法鉴定胎儿性别。
即便早在 2000 年，中国就颁布了关于禁止胎儿性别鉴定和选择性别人流的相关规定。然而，这并没有挡住疯狂求子的人们。
2015 年，浙江永嘉，国内最大规模的「寄血验子」案告破，参与孕妇超过 5 万人次，分布在全国各地。而在浙江永嘉当地，新生儿的性别比高达 136。
2019 年，深圳市罗湖海关查出一起 12 岁女童走私案。她的书包里携带了 142 支用于鉴定胎儿性别的孕妇血样。
2020 年，福建省厦门市审结「寄血验子」案，被告人非法组织 386 名孕妇鉴定胎儿性别，多名孕妇得知结果后人工流产。
这样的恶性事件仍然在继续。
如果不信，只要打开搜索引擎。你会发现，找一家寄血验子机构，实在是太简单了。
图片来源：网络截图
2
被控制的她们
一边是非法机构提前验子堕胎，另一边是绝望母亲为生男孩不顾一切。
母婴论坛上，询问生男孩配方的帖子依旧层出不穷，准妈妈无奈地说：「不想再做人流受罪了」。
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短视频平台上， #接男宝 话题下1.7 万准妈妈在线求子，诉说自己为生男孩付出的代价。
「生到第六胎才生出儿子，从此封肚，永不再生！」
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「38 岁生儿子，这是第八胎。」
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以「包男孩」为幌子的转胎药正在绝望的准妈妈中疯狂获利。虽然已经多次被管制，但电商平台依旧可以轻松搜索到各种保证生儿子的、不靠谱的药物。
「调理碱性，添小王子」。
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「来个公子，凑个好字」。
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看到这些被「重男轻女」洗脑的妈妈们，大家都会「哀其不幸，怒其不争」，但很多人可能不会去想，她们到底为什么这么想要生男孩？
一个可能有点意外的答案：一个「重男轻女」的妈妈，往往也是「重男轻女」的受害者。
2016 年，中国人民大学的研究发现：女性在日常生活中经历的不平等待遇，会让她们更执着于「生男孩」。这一结论与印度关于重男轻女的研究一致。
在其他条件不变的情况下，承担绝大部分家务劳动的女性，男孩偏好的发生率要比参照组高出六成。经历或者听说身边有亲近朋友经历家庭暴力的女性，男孩偏好的发生率要比参照组高出近三成。
当一名女性选择「重男轻女」，最大的观念影响来自于最亲近的亲戚朋友。
#接男宝# 话题下，热度极高的一条短视频写的就是终于从婆婆的压力中解脱。评论区都是羡慕的声音。
图片来源：网络截图
亲戚朋友越重男轻女，这个环境里的女性也越看重生男孩。这一人群的男孩偏好发生率比参照组高出了 214%。
在婆家，老公的压力下，许多女性选择「生到儿子才封肚」。不是婆家有皇位要继承，而是不生儿子过不下去。
来自中央财经大学的研究者发现，第一胎是男孩和最终生男孩能明显提升女性的营养水平和家庭决策权。这一结论在中国农村女性身上尤为明显。
第一胎是男孩对农村女性的营养摄入有正向影响，因为生了男孩，蛋白质摄入量增加了 2.3%。
生了儿子是「大功臣」，生不出儿子则要「遭冷眼」。从营养到护理，生了儿子的产妇，或许都会获得更好地照料。
图片来源：网络截图
母凭子贵，不是宫斗剧里的台词和剧情，而是现实中真实存在的无奈。
3
被轻视的她们
出生不了的女婴，为生男孩不顾一切的母亲，性别比失衡的链条上，还有那些被叫做「招娣」的女孩们。
从出生开始，她们就成为了家庭里不受期待的孩子。
从 2010 年到 2016 年，研究者对分布在中国 25 个省、自治区、直辖市的家庭进行了调研。无论是体重、身高、过去一个月内的生病经历、健康自评状况，头胎男孩的状况均好于头胎女孩。这一差异在农村地区女孩和年龄较小的女孩身上更为明显。
也就是说，「重男轻女」确实损害了女孩的健康状况。
在中国多地实行的免费午餐项目要求：孩子一定要在学校吃完饭。如果允许带回，很多女童的家长会强迫她们把鸡蛋牛奶带给哥哥弟弟。
图片来源：IC Photo
从 2010 年到 2016 年，有研究者对分布在中国 25 个省、自治区、直辖市的家庭进行了调研。追踪头胎生育男孩和头胎生育女孩的家庭中，第一胎男孩和第一胎女孩在儿童时期（5～15 岁）的健康发展。
具体来看，差别待遇从哺乳期就已经开始了。
这项调查中，女孩的哺乳期要比男孩显著短 1.097 个月。来自南加州大学的一项针对印度的研究也得出了类似结论：受性别偏好的影响，男孩获得的家庭照料更多，哺乳期更长，营养投入更高。
在子女生病时的处理方式上，「重男轻女」也在发生。
当子女生小病时，家庭带女孩去看医生的可能性降低 3.1%，给女孩自行买药治疗的可能性增加 2.6%。此外，如果是购买了商业医疗保险的家庭，家庭给男孩购买的保险金额比女孩高出了 10.7%。
3.1%，2.6%，10%……对统计来说，这些数字好像并不大。但别忘了，在一个重男轻女家庭里，这一切都是 100%。
每个数字的背后，都是一个个因为性别为女，而天生不被疼爱的孩子。她们被隐藏，被忽视，甚至因为无法得到妥善照顾而凋零。
而以上的一切，都是发生在当下的故事。
1982 年，性别比失衡第一次引起关注，其间政府一直不断努力，通过禁止非医学需要的胎儿性别鉴定和选择性别的人工妊娠打击和管理性别比失衡。
图片来源：联合国人口基金驻华代表处
二十余年间，变化已然悄悄发生。重男轻女的家庭和重男轻女后的恶果逐渐编织成网，构成荒诞的社会现实。
武汉大学社会学系的刘燕舞博士估算，性别失衡之下，中国农村的光棍数量（指 30 岁以上的未婚男性）在 2000 万左右——即便是这个保守估计的数字，也已经约等于一个澳大利亚的全国人口数。如果将 2000 万人平均到中国的 68 万个行政村，那么每个村里就有近 30 个光棍。
而这些难以解决的婚育问题就像是蝴蝶扇动翅膀，很可能带来一系列社会问题。
梅骁在《县城里的蝴蝶效应》一文曾经记录，性别比失调下，老家的年轻男性因为找不到适龄女性，只能把目光投向当地已婚女性，导致原来的已婚家庭破裂，最终带来大量「独自带娃的单身父亲」苦苦求生。
一项关于性别比失衡的百村调查指出，性别比失衡带来的光棍危机很可能会加重买婚，骗婚，拐卖妇女，性犯罪等一系列社会问题，同时为大龄单身未婚男性个体及其家庭带来歧视。
失衡性别比下没有赢家。一场新的风暴正在酝酿，不仅压迫那些为生育所困的女性，也在压迫那些无法被看到的男性。
政策在努力，法制在完善，但观念的水位却迟迟不肯下降。
身处风暴中央，我们不禁发问：
二十余年的性别比失衡，到哪一天才会结束？
「生男生女一个样」的平等未来，又要多久才能到来？
策划 jiu
作者 jiu
封面图来源 IC Photo
参考文献
[1]中国国家统计局社会科技和文化产业统计司 (2020). 中国社会中的男人和女人——事实和数据
[2]杨凡. (2017). 妇女生命历程对其男孩偏好的影响. 人口研究, 41(2), 17-29.
[3]吴晓瑜, & 李力行. (2011). 母以子贵: 性别偏好与妇女的家庭地位. 经济学 (季刊), 10(3).
[4]廖丽萍, & 张呈磊. (2020). “重男轻女” 会损害女孩的健康状况吗?--来自中国家庭追踪调查的证据. 经济评论, (2), 139-154.
[5]Barcellos, S. H., Carvalho, L. S., & Lleras-Muney, A. (2014). Child gender and parental investments in India: Are boys and girls treated differently?. American Economic Journal: Applied Economics, 6(1), 157-89.
