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2025 年第 3 期
（总第 270 期）
No. 3，2025
（Tot. 270）
人 口 与 经 济
POPULATION & ECONOMICS
中国寿命不均等的变迁及其分死因贡献
（1953—2020年）
闫誉腾1， 李 婷 2
（1. 中国人民大学 人口与健康学院，北京 100872；
2. 中国人民大学 人口与发展研究中心，北京 100872）
摘 要：寿命不均等已成为国际学界的重要议题，但国内相关讨论仍然很少。基于多
个数据源，使用最新的寿命不均等分解方法，讨论了中国全国、分城乡、分地方的寿
命不均等变迁及其分死因贡献。研究发现：第一，我国的寿命不均等在过去半个多世
纪有显著下降，但各区域仍存在显著差异。第二，我国经历了快速的 健康转变 历程，
心血管疾病、恶性肿瘤取代传染病和寄生虫病、呼吸系统感染及围生期疾病等，成为
导致寿命不均等的主要死因。第三，我国过去寿命不均等下降主要推力来自占死因比
重很低的围生期疾病的持续改善，心血管疾病的贡献稳定在第二位或第三位，损伤在
近年的贡献排位有显著跃升。然而，随着我国的婴儿死亡进入极低水平，健康转变过
渡到以退行性疾病为主，围生期疾病的贡献正趋于缩减，恶性肿瘤的贡献正趋于上升。
分区域观察显示，上述死因在城乡和东西部地区的寿命不均等下降中也存在明显的贡
献差异。进一步考察显示，我国寿命不均等下降的推动因素正从各死因的比重、平均
死亡年龄转向各死因的内部不平等，我国健康转变面临着新的挑战。
关键词：健康不平等；寿命不均等；死因分析；健康转变；地区差异
中图分类号：C92-05 文献标志码：A 文章编号：1000-4149 （2025）03-0069-15
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2025.03.006
一、引言
在过去一个多世纪里，随着公共卫生条件的改善、医疗技术的进步以及社会经济水平
的提高，人类整体的预期寿命取得了显著的提升。与此相伴，寿命不均等 （lifespan variation
收稿日期：2024-09-12；修订日期：2024-12-03
基金项目：国家社会科学基金重大项目“人口、家庭与可持续发展研究”（24&ZD155）。
作者简介：闫誉腾， 中国人民大学 人口与健康学 院博士研究生； 李婷 （通 讯作者），人口学博士 ，中国人民大 学人口与发展研
究中心教授。
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《人口与经 济》 2025 年第 3 期
或lifespan inequality） 的波动也引起了国际学界的关注。预期寿命衡量了某一人群平均能够
活多久，寿命不均等则衡量了这一寿命的增长在多大程度上是惠及所有子群体的，这些子
群体可以是按年龄分组的群体，也可以是按经济、教育等社会经济因素划分的群体。对群
体间的预期寿命与寿命不均等的关注，正是对人口死亡的集中趋势与离散趋势的关注，而
这构成了寿命不平等研究的两个重要维度。
20 世纪 70 年代， 奥 姆兰 （Omran） 提出的作为健康转变理论雏形的流行病转变理论，
启发了早期学界对死亡转变的认知［1］
。随着社会经济发展和公共卫生的改善，人类死亡的
疾病谱发生了显著变化：传染病逐渐被慢性非传染性疾病所取代。在慢性病主导的死亡转
变后期，死亡压缩 （compression of mortality） 现象显现，即随着预期寿命延长，死亡在较窄
的年龄段内集中，大多数人在相近的年龄区间去世。这一现象表明，随着预期寿命的提高，
寿命不均等可能会减少。学界对死亡压缩的关注将预期寿命与寿命不均等联系了起来［2］
。
后续为了更精确地理解死亡压缩现象，学界开发了一系列测量方法。一方面，借鉴了收入
不平等领域的研究，引入如方差、标准差、变异系数 （coefficient of variation，Cv
）、基尼系
数 （Gini coefficient，Gini
） 等指标；另一方面，深化在人口统计学脉络下的研究，使用如生
命表熵 （life table entropy，H） 和寿命损失 （life disparity，e†
） 等指标 ［3］
。
然而，随着研究的不断深入，学界发现预期寿命的提高并不总是伴随着寿命不均等的
减少，相反，二者之间的关系非常复杂和多样化［4］
。在这方面，史密 茨 （Smits） 和摩登
（Monden） 基于西方国家的纵向研究起到了重要的承前启后作用 ［5］
。他们发现，当控制相同
的预期寿命时，后发国家的寿命不均等程度往往低于先发国家，这一研究事实上佐证了扩
散假说，即后发国家可以利用先发国家已开发的药物或技术，并暗示提高预期寿命和减少
寿命不均等可能是需要不同政策措施的两个不同目标。但是，由沃派尔 （Vaupel） 等人基于
全球各国的横截面研究则显示，当控制相同的年份时，预期寿命较高的国家往往寿命不均
等较低 ，这一趋势 在 20世纪 60 年代后更加明显，且寿命不均等下降的主要动力来自过早死
亡的改善，暗示了提高预期寿命和减少寿命不均等是可以并行的，政策要积极改善过早死
亡问题［6］
。这两项研究揭示了同一现象的不同侧面，史密斯和摩登揭示了西方国家在历史
进程中如何经历寿命不均等的问题［5］
，沃派尔等人则强调了在现代背景下，国家如何在降
低寿命不均等方面取得成果［6］
。上述观点与健康转变理论互相印证，不同国家在健康转变
的过程中多经历了“先发散后收敛”的动态趋势，即在某些国家或群体寿命水平和寿命不
均等的变化趋向一致，在其他国家或群体则可能出现分化，这取决于社会经济条件和公共
卫生政策的发展［7-8］
。因此，综合已有观点后可以认为：尽管寿命增长的初期可能伴随着寿
命不均等处于相对高位，但从长期看，较高的预期寿命通常与较低的寿命不均等密切相关，
且历史上这一关联在很大程度上依赖于减少过早死亡的成功。
此后，学界对分年龄与分死因的寿命不均等进行了更细化的讨论。一方面，不同年龄
段死亡水平的改善均会直接增加预期寿命，但对寿命不均等却存在差异性的表现［9-10］
。如果
老年段的改善效果大过幼年段的改善，就会带来寿命不均等的反弹，这一现象在 1990—
1995 年间的日本女性人群中尤其明显 ［11］
。另一方面，不同死因对寿命不均等的影响也存在
显著差异。比如， 在 1985—2015年间，围生期疾病对欧洲各国寿命不均等的影响主要通过
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闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
其在总死亡中比重的缩减而实现，但随着该死因比重的下降，其作用在迅速减弱。与此同
时，恶性肿瘤因其占总死亡比重的增加，以及其平均死亡年龄与总体平均死亡年龄之间的
差距越来越大，正持续加剧寿命不均等［12］
。上述讨论加深了学界对寿命不均等变化规律的
理解，也再次印证了健康转变是预期寿命与寿命不均等两个维度的共同变迁。
中国学界在人口死亡的集中趋势方面，通过预期寿命、标准化死亡率等指标，已经产
出了大量关于分性别、城乡、区域及阶层的群间差异比较分析［13-14］
。然而，与集中趋势研
究的蓬勃发展相比，中国学 界在离散趋势方面的研 究却相对较少。早期研 究揭示了 20 世纪
50 年代以来中国全人口的预期寿命持续增长、寿命不均等迅猛下降，且与世界各国相比，
中国在相同经济水平下有更低的寿命不均等水平［15］
。近年来，针对分城乡、区域的预期寿
命与寿命不均等研究进一步显示，中国仍有巨大的城乡、区域差异，这体现在相比城市地
区，农村地区的老年死亡人口预期余寿更低，且死亡集中在相对更年轻的年龄；相比于东
部地区，西部地区人口的预期余寿更低，且死亡年龄更加离散、寿命不均等水平
更高［8，13，16］
。
对已有中国寿命不均等研究的回溯，显示了两个重要问题亟待解决。第一，缺乏使用
统一的指标对中国寿命不均等进行全面的分性别、城乡以及区域的系统评估，中国各人群
寿命不均等的变动趋势仍然模糊。第二，已有对中国全人口、分城乡及分区域的少量讨论
仅关注了全因死亡水平，忽视了分死因死亡对寿命不均等的贡献，也缺乏将寿命不均等置
于健康转变历程中进行系统考察的视角。正如前面揭示的，健康转变不仅仅是预期寿命的
转变，更是寿命不均等的转变［7，12］
，目前中国学界对死因分布如何影响预期寿命的讨论已
经很多，但尚不清楚不同死因如何动态影响中国寿命不均等的转变，这使理解中国的健康
转变历程缺少了一个重要维度。为此，本文基于健康转变理论，通过多个数据源与最新发
展的寿 命不均等分 解方法，全 面考察 20 世纪 50 年代以来中国全国、分城乡、分地方的寿命
不均等变迁及 其分死因贡献分析。 该分析不仅能更好推 动实现 《“健康中国 2030”规划纲
要》 中人均健康寿命 显著提高的现实 目标，而 且能在理论上回 应中国健康转变 讨论中被 长
期忽视的寿命不均等问题。
二、数据与方法
1. 数据
本文收集、整理了五份不同来源的中国死亡数据集，分别是 1953—2020年历次中国人
口 普 查 数 据 、 1980—2021 年健康指标和评估研究所 （IHME）“ 全 球 疾 病 负 担 数 据 库 "
（Global Burden of Disease Study，GBD） 的中国数据 （后简称“GBD 2021”）、1973—1975年
中国第 一 次 死 因 调 查数据 （后简称“死因调查”）、1987—2000 年世界卫生组织 （WHO）
“死亡率数据库”（Mortality Database） 中的中国数据 （后简称“WHO 2000”）、2004—2021
年中国疾控中心“中国死因监测数据集”（后简称“死因监测”）
［17-20］
。对每个数据集的具
体处理如下。
第一，本文整理的历 次中国人口普 查数据，包含了 1953—1964 年的全国及分省死亡率、
1981—2020 年的全国及分城乡、分省死亡率。该数据作为基准参考，可以评估预期寿命与
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《人口与经 济》 2025 年第 3 期
寿命不均等的一般性变 化趋势。然而，除 1982 年外，历次普查死亡数据均存在严重漏报问
题，为保证普查死亡数据校订的连续性，本文使用双参数对数二项模型，基于人类死亡率
数据库 （Human Mortality Database，HMD），对历年死亡数据进行统一校订［21］
。针对第一个
参数，本文对不同年份 、类别均使用 了普查中质量 相对较高的 15—49 岁成人死亡概率。而
另一参数因数据可得性 问题有所差异：对 于 1990年后的全国、分省数据 ，本文使用了 《中
国人口与就业统计 年鉴》 中的 1990—2020 年预期寿命；对于分城乡数据，由于缺少官方披
露的预期寿命，本文使 用了 《中国卫生健康统计年鉴》 中的 1990—2020 年 分城乡 5岁及以
下儿童死亡率。此外，针对早期的普查数据与死亡参数获取困难的问题，对 1953—1964年
数据，本文使用李志华的估计作为输入参数 ［22］
。对 1981 年的全国及分省数据，本文参考了
中国人民大学人口研究所的估计 ［23］
，并以自修正迭代法获得分城乡死亡数据［24］
。对 1990年
的全国及分省数据，本文参考路磊等人的估计［25］
。同时，由于第四次全国人口普查的分城
乡死亡数据仅公布了 1989 年的人口与死亡人口，本文使用 1989 年成人死亡率作为 1990年的
近似参数。
第二，本文整理的死因数据包括了 GBD 2021、死因调查、WHO 2000、死因监测四份公
开数据。其中 ，死因调查与 GBD 2021 提供了 1973—1975 年以来的全国数据，WHO 2000 提
供了 1990—2000 年的城乡数据，死因监测提供了 2005—2020 年的城乡与东西部数据。由
此，本文得以对中国全国及其分区域的寿命不均等及其分死因贡献作全景讨论。在参考相
关死因研究后 ［26］
，本文选取了九个主要疾病进行讨论，包括传染病和寄生虫病、呼吸系统
感染 （肺炎或下呼吸道）、围生期疾病、恶性肿瘤、糖尿病、神经系统和精神障碍疾病、心
血管疾病、呼吸系统疾病、损伤。按死因监测数据，上述疾病导致的死亡已涵盖了总死亡
中的绝大多数，比重从 1990 年的 89.37%上升至 2020 年的 94.24%。此外，为确保横纵向比较
的相对一致，本 文统一以 GBD 2000 的死因编码作为基准，重新编码其余数据①。需要注意
的是，尽 管不同数据源的部分疾病编码 是单一对应，但不同数 据源采用的 ICD 版本不同，使
各数据源编码过程仍存在一定差异，当跨期比较发生在不同数据源时仍应谨慎。
2. 方法
首先，在衡量各人群的寿命不均等方面，本文以基于分死因、分年龄死亡数量得到的
变异 系数 （
Cv
） 作为考察指标。这主要是因为，寿命不均等下的各指标存在高度相关
性［10，27］
，且各指标中变异系数作为相对指标可以被用于跨人群比较［28］
。由于变异系数的计
算基于方差，首先界定方差的计算公式如下：
V=1
d∑
i= 0
w
di
( )
ai-μ2（1）
其中，d是某人群的全部死亡数量，对于存在上限为 w岁的 i岁年龄组，ai为i岁年龄组
在第 i岁至第 i+ 1 岁期间的平均死亡年龄，di为i岁年龄组在第 i岁至第 i+ 1 岁期间的死亡数
量，μ为某人口的平均死亡年龄或平均寿命，是基于不同死亡年龄按全死因死亡数量加权后
的均值，即 μ=1
d∑
i= 0
wdiai。需要注意的是，这里使用的并不是基于时期生命表所计算得到
① 受篇幅限制不再报告，读者如对编码过程感兴趣可与作者联系。
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闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
的预期寿命 （life expectancy）。
基于方差 V， 便可以获得变异系数 Cv，其计算公式如下：
Cv=V
μ=σ
μ（2）
其中，σ是基于分年龄死亡数量得到的标准差，即 V，μ仍为平均死亡年龄。
其次，在确定以变异系数来衡量寿命不均等后，最新的死因分解方法为本文提供了理解
寿命不均等变迁的途径 ［12］
。为方便操作，使用变异系数平方项 C2
v进行分解。假设我们有 k个
死因，死因 c导致的死亡数量占全部死亡数量为 pc。变异系数平方项 C2
v可以被转换为下式：
C2
v=ψ
(
V，p，μ
)
=V
μ2=∑
c= 1
kpc
( )
Vc+
( )
μc-∑
cpcμc
2
( )
∑
cpcμc
2（3）
其中，V表示按整个群体的分年龄死亡数量得到的方差，Vc表示死因 c按其分年龄死亡
数量得到的方差，μc表示死因 c的平均死亡年龄。
该公式 包含了三个基本要素 ：各死因内部的寿命 不均等 Vc（组内不均等），即某一死因
相关的死亡年龄分布越分散，该死因对整体寿命不均等的贡献越大；各死因在整体死亡中
的比重 pc（组比重），即某一死因导致的死亡人数越多，该死因对整体寿命不均等的影响越
大；以及各死因导致死亡的平均死亡年龄 μc（组均值），即某一死因的平均死亡年龄与整体
平均年龄的差距越大，该死因对整体寿命不均等的贡献越大，与前两者不同，μc的影响相对
复杂，如果某死因的平均死亡年龄过早或过晚，均会增加寿命不均等。通过上面的基本公
式，便可 以获取死因 c的静态贡献 Pc（某时点贡献） 与动态贡献 Pc'（某两时点间变动贡献）。
对于静态贡献，可以通过计算每个死因的贡献与总贡献来获得，其公式如下：
Pc=C2
cv
C2
v
（4）
对于动态贡献，为获取不同死因 c在组内不均等 V、组比重 p以及组均值 μ三个要素上的
净贡献，可以借鉴古普塔 （Gupta） 开发的通用性的分解公式［29］
，将其转化为三个要素的相
加关系如下：
ΔC2
v=ΔiC2
v+ΔpC2
v+ΔμC2
v（5）
扼要讲， 假设现有两个时点 t1和t2，寿命不均等的差异 ΔC2
v可以被写为如下表达式：
ΔC2
v=C2
v
(
t2
)
-C2
v
(
t1
)
=ψ
(
V
(
t2
)
，p
(
t2
)
，μ
(
t2
)
)
-ψ
(
V
(
t1
)
，p
(
t1
)
，μ
(
t1
)
)
（6）
基于该表达 式，遍历两 个时点 t1和t2的ψ
(
V，p，μ
)
的组合，存在六个反事实结果。将
反事 实情 景 代入 寿命 不均 等 差异 ΔC 2
v中，便能得到三要素的动态分解结果 ΔvC2
v、ΔpC2
v、
ΔμC2
v。将三要素的 相加结果 与总差异 作比，即 可得到死 因 c的动态贡献Pc'［12］
。由此，我们
可以得到每个死因在三个要素上对寿命不均等变动的净贡献。
三、中国寿命不均等的变迁
下面将着重讨论中国寿命不均等的变迁情况，但为更好对照，提供基于生命表技术计
算得到的预期寿命变迁情况。由于各口径数据呈现了近似结果，以普查口径讨论，其估计
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《人口与经 济》 2025 年第 3 期
结果大致 介于死因监测数据与 GBD 2021 之间。
图1显示，中国预期寿 命迅速提高 ，从 1953—1964 年到 2020 年，中国全人口的 0岁预
期寿命从 49.75 岁持续上升到 77.92 岁。对子人群的分析显示了更多信息。首先，从全国两
性差 值 来 看 ，1953—1964 年至 2020 年间女性相对于男性的寿命优势持续扩大，从 1953—
1964 年的 1.11 岁，提升至 2020 年的 5.51 岁。其次，从城、乡的总人口差异来看，1981 年至
2020 年间经历了先上升后下降的过程，1990年的城乡差值达到最高的 6.32 岁，而后在 2020
年已下降至 4.42 岁。最后，从东、西部的总人口差异来看，1953—1964 年至 2020 年间预期
寿命差距持 续缩减，从 1953—1964 年的 12.03 岁，迅速下降至 2020 年的 3.53 岁，这主要得
益于西部地区持续更高的年均增长率。
图2显示，中国预期寿命不均 等在迅速下 降，中国全 人口的变异 系数从 1953—1964 年
的0.59 持续下降至 2020 年的 0.18。按年均增长率观察，尽管 1981 年至 2000 年间下降速度逐
渐放缓，但 2000 年至 2010 年、2010 年至 2020 年间再次增速至-1.72%、-1.80%，凸显了中国
在缩减寿命不均等方面的显著进展。作为对比，2010—2014 年至 2015—2019 年间的美国社
会，寿命不均等出现了普遍反弹。以变异系数为参照，2015—2019 年美国男性群体的变异
系数大约 在 0.23—0.24间 ，而 2020年中国男性的变异系数为 0.20，美国女性群体的变异系数
大约在 0.19—0.20 间，而 2020 年中国女性的变异系数为 0.16［28］
。分城乡、区域的变异系数
显示，中 国的城市地区更低，农 村地区更高，分别为 0.15 与0.19；东部地区更低，西部地区
更高，分 别为 0.17与0.21。
图1 全国及分地区预期寿命趋势
资料来源：普查修订值、1973—1975 年死因调查、死因监测、WHO 2000、GBD 2021。
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闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
此外，尽管 1953—1964 年至 2020 年间中国全人口的预期寿命持续上升，寿命不均等持
续下降，但普查数据显示，1981 年至 1990年间农村地区的预期寿命由 1981年的 66.98 岁下
降至 1990 年的 65.94 岁，寿命不均等也由 1981 年的 0.33 上升至 1990 年的 0.36。这可能是由
于20 世纪 80 年代市场化改革后，以集体经济为基础的农村合作医疗制度失去了赖以存在和
发展的经济基础，出现了大 面积萎缩现象，但 80 年代中国城市地区预期寿命的提高与寿命
不均等的下降，掩盖了同期农村地区卫生事业的困境［30］
。
四、中国寿命不均等的分死因贡献
下面将揭示中国健康转变中寿命不均等及其死因贡献的复杂演化。对于全国的变迁趋
势， 由于 GBD 2021 的涵盖时间最广，以其作为分析全国变迁的抓手。对于地方的变迁趋
势，则通过其余三份死因数据进行补充。不同数据源在分死因贡献上呈现了较强的一致性。
受篇幅限制，仅侧重讨论不分性别的总体情况，且仅列每十年变动分解，对更细致的分死
因、分要素分解结果仅在必要时提及。
1. 不同死因对寿命不均等的当年贡献
为理解分死因对寿命不均等的贡献，本文首先提供了作为重要背景的死因分布变迁情
况。表 1显示了 1973—1975 年至 2020 年间基于 GBD 2021 的全国人口每5年死因分布变动趋
势与分死因对寿命不均等的相对贡献趋势。
首先， 从 1980年至 2020 年间，除其他疾病外，各死因中心血管疾病、恶性肿瘤、呼吸
系统疾病及损失始终是死因顺位的前四位。其中，心血管疾病与恶性肿瘤导致的死亡持续
图2 全国及分地区寿命不均等趋势
资料来源：普查修订值、1973—1975 年死因调查、死因监测、WHO 2000、GBD 2021。
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《人口与经 济》 2025 年第 3 期
上升， 这两大死因导致 了 2020年近七成的死亡；呼吸系统疾病导致的死亡则以 1995年为节
点呈先上升后下降的趋势；损伤导致的死亡有明显下降。然而，除上述四个死因外，全国
死因顺位发生了很大变化。死因顺位中 1973—1975 年第四位、1980年第五位的传染病和寄
生虫病，分别在 20 世纪 80 年代被呼吸系统疾病、在 2000 年被神经系统和精神障碍疾病、在
2010 年被糖尿病超过，至 2020 年时，其死因顺位已跌至第八位。感染性疾病和母婴疾病等
第一类疾病的另外两个主要疾病中，呼吸系统感染也跌至第六位，围生期疾病则从 1980年
的第七位进一步跌至第九位。与之相对，神经系统和精神障碍疾病的跃升十分迅速。
其次，从 1980年 至 2020年间，除 1995—2010年间损伤的贡献最大外，各死因中心血管
疾病始终对寿命不均等有最大贡献，由于心血管疾病占据了最大的死亡比重，其贡献最大
并不意外。但与死因分布结果极不相同的是，作为死因顺位第二位的恶性肿瘤，在 2000年
以前对寿命不均等的贡献很低，这可能是受早期医疗水平的限制：2000年以前中国人口预
期寿命仍处于相对较低的水平，虽然恶性肿瘤导致了大量死亡，但死亡年龄十分集中。在
此期间，呼吸系统感染、传染病和寄生虫病及围生期疾病成为导致寿命不均等的主要死因。
在2000 年以后，随着预期寿 命的提高，恶性 肿瘤对寿命 不均等的贡献快 速攀升，至 2020 年
成为仅次于心血管疾病与损伤的第三大导致寿命不均等的死因。与之相对，呼吸系统感染
与传染病和 寄生虫病的贡献迅速 下降，但围生期疾病 在 2015 年以前有着持续的重要影响，
直到 2020 年明显下跌。此外， 起 初 作为死因顺位第四位的呼吸系统 疾 病 ，其对寿命不均
等的贡献趋于减弱但仍有一定影响；神经系统和精神障碍疾病近年死因排位迅速上升，
表1 1973—1975至2020 年全国分死因的比重与分死因对寿命不均等的相对贡献 %
年份
死因比重
寿命不均等
贡献
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
1973—1975
9.14
8.56
10.57
0.25
1.13
25.75
7.58
9.67
27.35
12.74
14.49
4.67
0.12
0.76
18.76
6.30
10.60
30.99
1980
7.06
6.38
3.36
16.96
0.84
2.05
27.98
13.93
12.18
9.27
12.22
15.45
10.42
7.07
0.39
1.75
16.12
9.82
14.81
11.93
1985
5.99
6.11
3.72
17.43
0.84
2.28
28.44
14.47
11.43
9.28
10.65
15.44
12.29
7.11
0.38
1.88
15.76
9.61
14.19
12.69
1990
4.79
5.61
3.54
18.04
0.85
2.56
29.48
15.21
10.97
8.94
8.91
15.09
13.12
7.27
0.36
2.07
15.56
9.43
14.99
13.19
1995
3.42
4.53
2.69
19.25
0.98
2.95
31.53
16.15
10.42
8.08
7.33
13.81
13.20
7.99
0.38
2.38
15.46
8.98
17.42
13.04
2000
2.34
3.21
1.85
20.84
1.19
3.26
34.81
15.75
9.63
7.12
5.53
10.71
13.19
9.65
0.47
2.68
16.83
8.12
19.90
12.92
2005
1.67
2.25
1.23
21.69
1.34
3.40
38.53
13.90
9.48
6.51
4.15
7.23
12.33
11.43
0.58
2.78
19.76
7.11
22.30
12.33
2010
1.14
1.93
0.77
22.69
1.38
3.98
41.15
12.44
8.62
5.90
3.37
5.21
9.88
13.77
0.65
3.28
22.61
6.41
23.62
11.20
2015
1.01
1.82
0.64
23.54
1.48
4.64
42.76
11.27
7.17
5.66
3.05
4.42
10.02
15.85
0.74
3.72
24.43
5.84
20.91
11.01
2020
1.09
1.65
0.29
23.98
1.52
5.17
43.25
11.25
6.05
5.76
2.98
3.32
5.86
19.12
0.87
4.29
26.76
6.03
19.73
11.04
资料来源：1973—1975 年死因调查、GBD 2021。
··76
闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
因而其影响也在变大。
随后，本文对分城乡、区域的分死因对寿命不均等贡献作简要讨论。对比相同年份下、
不同子群体的分死因对寿命不均等的贡献显示，传染病和寄生虫病、呼吸系统疾病及损伤
在城市地区大多低于 农村地区，呼 吸系统感染在 1990 年至 2015 年间、围生期疾病在 1995 年
至2015 年间呈现相同结果。与之相对，心血管疾病、恶性肿瘤、糖尿病、神经系统和精神
障碍疾病在城市地区始终高于农村地区。虽然城乡仍存在一定差异，但随着时间推移，除
个别年份波动外，整体上城乡间分死因对寿命不均等贡献的差异趋于缩减，如传染病和寄
生虫病、呼吸系统疾病、围生期疾病、心血管疾病等已基本一致。同理，上述分城乡的观
察在东西部之间也存在差异，但差值呈现了相异趋势，具体而言，传染病和寄生虫病、围
生期疾病导致的寿命不均等贡献缩减已趋于一致，但呼吸系统疾病、心血管疾病的差值却
基本稳定，这背后是东 、西部地区间死因 分布的巨大差异： 在 2020年，围生期疾病导致的
死亡在东部地区为 0.13%，在西部地区为 0.20%，二者没有显著差异，然而呼吸系统疾病导致
的死亡比重在 东部地区 已下降至 6.02%，在西部地区仍高达 11.79%。对寿命不均等的死因分
析反映了中国健康转变的另一侧面，即东部区域转变快于西部区域［14］（详见表 2） 。
2. 不同死因对寿命不均等的动态贡献
对两个时点间作进一步动态分解，这一工作将有助于理解中国过去寿命不均等下降的
主要死因 机制，并深化对 中国健康转变的 认识。首先，表 3给出了每 10 年的分死因对全国
及分区 域寿命不均等变 动的贡献。 除 1980年至 1990 年间围生期疾病对寿命不均等有正向贡
献外，其余年份的各死因均对寿命不均等有负向贡献，即促进寿命不均等下降。
在全国层面，第一，传染病和寄生虫病贡献排位持续下降，从 1980年 至 1990年间的第
一位下 降至 2010年至 2020 年间 的第七位。第二，围生期疾病的贡献排位持续上升，从 1980
年至 1990 年间的第九位跃升至 1990 年至 2000 年间第三位，此后稳定在第二位。前面提到，
围生期疾病在全部死因中的比重很小且持续下降，从 1980年的 3.36%下降至 2020年 的 0.29%，
但该疾病在过去 40 年间对寿命不均等的下降有持续重要贡献。第三，呼吸系统感染始终是
寿命不 均等下降的重要 死因，但其 贡献呈现了先升 后降趋势， 从 1980年至 1990 年间的第三
位跃升至 1990 年至 2000年、2000年 至 2010年间的第一位，随后在 2010年至 2020 年回落至
第四位。第四，心血管疾病、呼吸系统疾病、恶性肿瘤、损伤对寿命不均等下降的贡献也
非常重 要，损伤排位有 明显上升， 尤其在 2010年至 2020 年间损伤贡献的排位第一，这可能
与同 期社会 治安的显著改善有关 。其余 死因的贡献排位则基 本稳定，除 2000 年 至 2010 年
外，心血管疾病稳定在第二位或第三位，呼吸系统疾病稳定在第四位或第五位，恶性肿瘤
稳定在第六位或第七位。第五，虽然神经系统和精神障碍疾病与糖尿病在当年寿命不均等
的贡献中趋于重要，但二者对寿命不均等的下降作用很小，贡献持续稳定在末位。
分区域观察显示。 在城乡地区， 第一，在 1990 年以后，相比农村地区，城市地区中传
染病和寄生虫病、呼吸系统感染均对寿命不均等下降的贡献 更少。第二 ，呼吸系统 疾病、
心血管 疾病对寿命不均 等的变动有 一定波动。在 1990 年至 2000 年间，这两个死因对农村地
区的寿命不均等下降有较大作用，但主要体现在平均死亡年龄要素上，比城市地区更快地
追赶总 体平均死亡年龄 。而到 2010年 至 2020年间，分城乡贡献已基本持平。第三，恶性肿
··77
《人口与经 济》 2025 年第 3 期
瘤对寿命不均等变动 的贡献在 2010年以前与城乡差异不大，但 2010 年至 2020年间在城市地
区显著增加至-15.72%，农村地区则是-5.68%，且恶性肿瘤在城市地区的下降主要依赖其内
部不平 等的较大改善。 第四，围生 期疾病对寿命不 均等下降贡 献从 1990年至 2000年间在城
表2 1990—2020年全国及分区域、分死因对寿命不均等的相对贡献 %
区域
城市
农村
东部
西部
疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
1990
3.24
6.15
15.60
11.25
0.58
3.14
17.26
7.03
17.44
18.35
4.59
13.78
14.26
6.10
0.20
1.73
13.48
10.04
20.24
15.59
1995
2.29
3.70
11.73
13.59
0.84
3.39
18.79
7.83
20.09
17.75
3.31
12.44
13.50
7.25
0.24
1.57
13.08
11.34
23.40
13.87
2000
1.68
2.38
8.61
17.83
1.25
3.37
22.52
7.05
18.78
16.52
2.58
9.93
10.93
9.78
0.39
1.72
15.91
10.46
23.68
14.62
2005
2.27
2.72
8.51
17.12
1.17
2.09
22.12
6.70
21.83
15.47
4.38
6.17
11.03
11.51
0.56
1.64
19.33
7.95
24.03
13.41
2.03
2.56
8.24
16.68
0.95
2.21
21.40
7.08
24.00
14.84
6.01
8.54
11.73
9.46
0.53
1.50
16.60
9.18
21.88
14.56
2010
2.60
3.35
5.93
19.81
1.34
2.35
25.25
6.25
20.40
12.70
3.27
6.15
8.51
13.14
0.62
1.93
22.86
7.28
24.24
12.01
2.36
3.09
6.08
18.76
1.08
2.35
25.37
5.91
22.42
12.59
3.84
9.20
9.52
10.97
0.58
1.84
19.27
9.44
23.04
12.30
2015
2.22
2.88
5.66
21.28
1.56
2.48
28.87
5.30
18.18
11.58
2.35
3.04
5.93
17.06
0.94
2.33
28.77
6.18
22.47
10.93
1.70
2.06
5.26
22.32
1.37
2.65
29.84
5.14
18.94
10.73
3.01
4.76
6.39
14.65
0.98
2.35
24.56
8.21
23.28
11.81
2020
1.74
1.92
4.08
21.79
2.16
3.00
34.09
3.97
16.24
11.02
1.79
1.39
3.64
19.51
1.47
3.00
34.02
4.92
19.53
10.73
1.41
1.39
3.51
23.56
1.91
3.07
34.54
3.70
16.72
10.19
2.37
2.05
4.12
16.75
1.51
3.20
30.01
6.86
20.81
12.32
资料来源：死因监测、WHO 2000。
··78
闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
表3 1980—2020年全国及分区域、分死因对寿命不均等变动的每十年相对贡献 %
全国
城市
农村
东部
西部
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
传染病和寄生虫病
呼吸系统感染
围生期疾病
恶性肿瘤
糖尿病
-29.32
-17.32
3.51
-6.03
-0.55
-0.12
-19.03
-11.85
-13.90
-5.40
-12.59
-19.85
-13.05
-4.69
-0.24
-1.41
-14.17
-10.85
-9.65
-13.49
-5.87
-12.52
-27.41
-0.11
0.56
-2.75
-8.35
-6.99
-15.17
-21.44
-7.50
-19.31
-19.07
-0.78
0.08
-1.74
-9.96
-9.43
-15.27
-17.00
-8.27
-17.73
-17.42
-4.40
-0.23
-1.93
-9.47
-10.29
-15.16
-15.10
-0.20
1.08
-24.27
-0.69
-0.12
-0.49
-2.90
-9.48
-30.57
-32.42
-10.75
-6.24
-25.47
-2.19
-0.24
0.05
0.93
-11.77
-22.85
-21.42
0.26
1.08
-23.17
-2.32
-0.04
-1.25
6.02
-15.12
-34.87
-30.43
-16.92
-5.25
-22.85
-1.87
-0.28
-4.03
-8.38
-16.65
-4.75
-0.29
-1.58
-15.61
-7.05
-30.18
-11.47
-4.39
-6.29
-9.76
-15.72
0.36
-1.01
-7.01
-10.94
-29.01
-16.17
-4.99
-11.72
-14.20
-5.68
0.37
-0.68
-9.81
-10.05
-29.74
-13.51
-3.96
-5.93
-10.38
-10.74
0.32
-1.16
-10.05
-9.60
-31.95
-16.59
-5.26
-16.11
-14.74
-5.38
0.31
区域 疾病 1980 至1990 1990 至2000 2000 至2010 2010至2020
··79
《人口与经 济》 2025 年第 3 期
神经系统和精神障碍疾病
心血管疾病
呼吸系统疾病
损伤
其他疾病
0.24
-3.20
-7.89
-16.04
-25.91
-0.53
-8.89
-11.93
-25.20
-12.28
续表
区域 疾病 1980 至1990 1990 至2000 2000 至2010 2010至2020
资料来源：死因监测、WHO 2000、GBD 2021。
注：1.合并死因调查与 WHO 2000 的分解结果（1973—1975 至1990）与基于 GBD 结果（1980至1990）基本吻合，因篇 幅限制 删
截；2. 城市、农村、东 部、西部的 2000 至2010年分解实际为 2005 至2010 年分解，未合并 WHO 2000 与死因监测，因二者在部分死因
存在较大数量差异，下同。
市中更高，2000 年至 2010 年间基本持平， 转为在 2010年至 2020 年间农村更高，显示农村地
区婴 儿死亡 的显著改善。在东、 西部地 区，区域间差异则更 加明显。在 2010 年 至 2020 年
间，相较于西部地区，东部地区有如下特点：第一，东部地区中传染病和寄生虫病、呼吸
系统感染、围生期疾病均对寿命不均等下降的贡献更少，恶性肿瘤、心血管疾病、神经系
统和精神障碍疾病均对寿命不均等下降的贡献更多。第二，西部主要是由于各死因平均死
亡年龄与总体平均死亡年龄的缩减，而东部主要是由于各死因内部不平等的显著改善。第
三，糖尿病较为特殊，其对东、西部地区有相近程度的正向贡献，且主要是由于糖尿病死
因比重的快速上升。
随后，表 4给出了各死因在三因素上的加总贡献，即死因内部不平等 V、死因比重 p及
死因平均死亡年龄 μ三要素各自的总贡献。全国数据显示，在最近十年，对于寿命不均等的
下降，各死因内部不平等的作用正在取代死因比重与平均死亡年龄的作用。分区域观察显
示了相 同的趋势。此外 ，如对分死 因的分要素贡献 进一步检视 ，在 1990年至 2020年的每十
年分解中，围生期疾病、传染病和寄生虫病对寿命不均等变动的最大贡献是死因比重；呼
吸系统疾病、心血管疾病对寿命不均等下降的最大贡献是死因平均死亡年龄，但死因内部
不平等的作用正显著增 强；其他各死因在 2000 年前后对寿命不均等下降的主导贡献要素经
历了由死因平均死亡年龄向死因内部不平等的转变。
表4 1980—2000年全国及分区域、分死因要素对寿命不均等变动的每十年相对贡献 %
区域
全国
城市
农村
东部
西部
区域
全国
城市
农村
东部
西部
1980至1990
V
12.55
2000至2010
V
-22.93
-26.20
-6.29
-15.31
-12.72
p
-27.57
p
-32.46
-40.33
-60.51
-42.37
-51.07
μ
-84.98
μ
-44.61
-33.52
-33.15
-42.16
-36.18
1990至2000
V
-4.95
-31.20
-18.81
2010至2020
V
-31.80
-38.56
-34.62
-42.24
-30.68
p
-32.36
-38.82
-30.72
p
-30.09
-18.12
-24.94
-18.22
-25.77
μ
-62.70
-30.03
-50.47
μ
-38.10
-43.27
-40.45
-39.58
-43.55
资料来源：死因监测、WHO 2000、GBD 2021。
··80
闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
因此，尽管已有研究认为，中国的健康转变历程可以被大致分为 1981—1990 年 间
以儿 童死 亡 水 平 降低 为主 、 1990—2000 年间以成人死亡水平降低为主、2000—2015 年
间 以老 年人 死亡 水平 降低 为主 的三 个 阶段 ［22，26］
。但从寿命不均等的角度看，在全人口
死亡水平持续改善的背景下，以婴儿死亡为主的围生期疾病，以中老年死亡为主的呼
吸系统疾病、心血管疾病等对寿命不均等的缩减持续产生重要作用。然而，尽管恶性
肿瘤的死亡比重在近年显著上升，但受限于较高的医疗技术要求，恶性肿瘤对中国寿
命不均等的缩减影响仍相对有限。鉴于恶性肿瘤显著增加了欧洲的寿命不均等［12］
，随
着中国所处的健康转变阶段进一步从心血管革命阶段向对抗老龄化革命阶段过渡，恶性
肿瘤对寿命不均等的作用预计将有较大影响［7］
。
五、结论与讨论
在现有文献的基础上，本文通过最新的寿命不均等分解方法，首次对 1953—1964年至
2020 年间中国寿命不均等的变迁及其分死因贡献进行深入分析，揭示了中国健康转变过程
中寿命不均等所经历的重要变化。研究发现，中国的寿命不均等在过去半个多世纪内显著
下降，但城乡、东西部地区之间的差异仍然存在。心血管疾病和恶性肿瘤逐渐取代了传染
病、呼吸系统感染和围生期疾病，成为影响寿命不均等的主要死因。然而，围生期疾病的
显著减少是过去推动寿命不均等下降的关键因素，但随着我国未来婴儿死亡率降至极低水
平，其对寿命不均等的贡献预计将有较大减弱。与之相对，心血管疾病与恶性肿瘤对寿命
不均等的增长作用正在凸显。
本文研究结果表明，在预期寿命提高的背 景 下 ， 寿 命 不 均 等的 变化 受 到复 杂 的疾 病
谱转变的影响。这一发现支持了已有研究对预期寿命与寿命不均等的讨论。此外，除 20
世纪 80 年代农村地区受市场化影响而有小幅倒退外，中国并未在健康转变过程中出现寿
命不均等的持续高位或显著反弹，这与欧美国家的经历有所 不 同 。 尽 管 中 国 的 预 期 寿 命
在过去几十年中大幅提高，但寿命不均等的下降趋势保持相 对 稳 定 ， 这 在 一 定 程 度 上 归
功于过早死亡的持续减少，与中国独特的社会经济发展路径 、 公 共 卫 生 政 策 以 及 在 健 康
转变过程中积累的后发优势密切相关。然而，随着中国人口 的 健 康 转 变 从 心 血 管 革 命 阶
段向对抗老龄化阶段过渡，各老龄段慢性病死因将成为阻碍 中 国 未 来 预 期 寿 命 增 长 、 寿
命不均等下降的棘手问题。目前受益于各死因内部不平等的 迅 速 改 善 ， 中 国 的 预 期 寿 命
提高仍可能伴随寿命不均等的继续下降，但这也构成了持续 的 挑 战 。 未 来 应 更 加 关 注 中
老年群体的心血管疾病、恶性肿瘤等慢性病情况，探索通过公 共 卫 生 政 策 和 医 疗 干 预 进
一步缩小 寿命不均等问题，这将有助 于我国实现 《“健康中国 2030”规划纲要》 的长期
目标。
总体而言，本文为理解中国的健康转变及其对寿命不均等的影响提供了新的见解，也
为全球范围内的相关研究提供了有益的参考。本研究仍存在一些局限性：第一，本文的数
据来源虽然全面且涵盖了较长的时间跨度，但早期数据的质量和一致性可能对研究结果产
生影响。第二，本文主要集中于宏观层面的全国、城乡和地区数据，未探讨微观社会经济
因素对寿命不均等的影响，这些因素在未来研究中应得到学界关注。第三，随着健康数据
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《人口与经 济》 2025 年第 3 期
的进一步积累和分析技术的发展，未来研究可以采用更为精细化和动态化的模型，探讨不
同死因对寿命不均等的长期影响。
参考文献：
［1］ OMRAN A R. The epidemiologic transition： a theory of the epidemiology of population change ［J］. The Milbank Quarterly，
1971，49 （4）：509-538.
［2］ FRIES J F. Aging，natural death，and the compression of morbidity ［J］. New England Journal of Medicine，1980，303 （3）：
130-135.
［3］ SHI J，ABURTO J M，MARTIKAINEN P，et al. A distributional approach to measuring lifespan stratification ［J］. Population
Studies，2023，77 （1）：15-33.
［4］ WILMOTH J R，HORIUCHI S. Rectangularization revisited：variability of age at death within human populations［J］.
Demography，1999，36 （4）：475-495.
［5］ SMITS J，MONDEN C. Length of life inequality around the globe ［J］. Social Science & Medicine，2009，68 （6）：1114-1123.
［6］ VAUPEL J W，ZHANG Z，VAN RAALTE A A. Life expectancy and disparity：an international comparison of life table data ［J］.
British Medical Journal Open，2011，1（1）：1-6.
［7］ VALLIN J，MESLÉ F. Convergences and divergences in mortality：a new approach of health transition ［J］. Demographic
Research，2004，2：11-44.
［8］ YAN Y. Trends in life expectancy and life disparity in the older population in china by regions，1981 - 2020 ［J］. Chinese Journal
of Sociology，2024，10 （3）：404-430.
［9］ GILLESPIE D O S，TROTTER M V，TULJAPURKAR S D. Divergence in age patterns of mortality change drives international
divergence in lifespan inequality ［J］. Demography，2014，51 （3）：1003-1017.
［10］ ZHANG Z，VAUPEL J. The age separating early deaths from late deaths ［J］. Demographic Research，2009，20：721-730.
［11］ ZHANG Z，LI Q. The ratio of expansion to compression：a new measure of lifespan disparity ［J］. Plos One，2020，15 （12）：
e0243482.
［12］ PERMANYER I，VIGEZZI S. Cause-of-death determinants of lifespan inequality ［J］. Demography，2024，61 （2）：513-540.
［13］ 果臻，彭媛 ，梁海俐 . 中国老年人口预期寿命增长滞后问题研究 ［J］. 中国人口科学，2020（3）：104-114，128.
［14］ 李婷，闫 誉腾 . 1980 年代以来中国分地区死亡水平差异及其演变趋势
—
—医疗设施投入与社会经济发展的分期协同作用
［J］. 人口研究，2023 （4）：35-50.
［15］ 张震 . 1950 年代以来中国人口寿命不均等的变化历程 ［J］. 人口研究，2016（1）：8-21.
［16］ PENG Y，DONG L，LIANG H，et al. The changing trend of life expectancy for the Chinese elderly and its rural-urban disparity
［J］. China Population and Development Studies， 2021， 5 （1）：25-40.
［17］ 全国肿瘤防治研究办公室 . 中国人口死因调查数据集 （1973—1975）［EB/OL］.［2024-06-01］. https：//www.phsciencedata.
cn/Share/ky_sjml.jsp?id=b1565d9c-0c03-4730-b784-9a3f5a0dd831.
［18］ 中国疾病预防控制中心， 国家卫生健康委 . 中国死因监测数据集 （2004—2021）［EB/OL］.［2023-03-02］. https：//ncncd.
chinacdc.cn/jcysj/siyinjcx/syfxbg/.
［19］ Institute for Health Metrics and Evaluation. Global burden of disease study 2021 （GBD 2021）results ［EB/OL］. ［2024-06-
01］. https：//vizhub.healthdata.org/gbd-results/.
［20］ World Health Organization. WHO mortality database ［EB/OL］. ［2024-06-01］. https：//www.who.int/data/data-collection-tools/
who-mortality-database.
［21］ WILMOTH J，ZUREICK S，CANUDAS-ROMO V，et al. A flexible two-dimensional mortality model for use in indirect
estimation［J］. Population Studies，2012，66 （1）：1-28.
［22］ 李志华 . 中国人口健康转变研究［D］. 北京：中国人民大学，2023：84-85.
［23］ 中国人民大 学人口研究所信 息处理室 . 中国 1981 年全国及分省市简略生命表［J］. 人口研究，1987（1）：59-64.
［24］ 蒋正华 . 中国人口动态参数的识别［J］. 中国人口科学，1987 （1）：56-63.
［25］ 路磊，郝虹 生，高凌 . 1990 年中国分省简略生命表［J］. 人口研究，1994 （3）：52-59.
［26］ 李成 . 中国分省死亡水平和死亡转变模式识别研究 ［D］. 杭州：浙江大学，2021：92-97.
［27］ VAN RAALTE A A，CASWELL H. Perturbation analysis of indices of lifespan variability［J］. Demography，2013，50 （5）：
1615-1640.
［28］ DE RAMOS I P，AUCHINCLOSS A H，BILAL U. Exploring inequalities in life expectancy and lifespan variation by race/
ethnicity and urbanicity in the United States：1990 to 2019 ［J］. SSM-Population Health，2022，19：101230.
··82
闫誉腾，等 ：中国寿命不均等的变迁及其 分死因贡献 （1953—2020年）
［29］ GUPTA P D. Decomposition of the difference between two rates and its consistency when more than two populations are involved
［J］. Mathematical Population Studies，1991，3（2）：105-125.
［30］ BANISTER J，HILL K. Mortality in China 1964 - 2000［J］. Population Studies，2004，58 （1）：55-75.
Changes in Lifespan Inequality and Its Cause-specific Contributions in China：
1953 - 2020
YAN Yuteng1， LI Ting2
（1. School of Population and Health， Renmin University of China， Beijing 100872， China；
2. Center for Population and Development Studies， Renmin University of China， Beijing
100872， China）
Abstract：Lifespan inequality has become an important topic in international academic
community， yet which still has little discussions in China. Based on multiple data sources
and using the latest decomposition method of lifespan inequality， this study discusses the
changes of lifespan inequality and its contribution by causes of death in China. The findings
reveal： First， China’s lifespan inequality has markedly decreased over the past half-
century， though significant regional disparities persist. Second， China has undergone a
rapid health transition， with cardiovascular diseases and malignant tumors replacing
infectious and parasitic diseases， respiratory infections， and perinatal conditions as the
leading contributors to lifespan inequality. Third， the past reduction in lifespan inequality in
China has historically been driven by the continuous improvement of perinatal conditions，
despite their relatively limited contribution to overall mortality. Cardiovascular diseases
consistently ranked second or third in their contribution， while injuries have shown a
significant rise in recent years. However， as infant mortality in China has reaches extremely
low levels and the health transition shifts towards degenerative diseases， the influence of
perinatal conditions is diminishing， while the contribution of malignant tumors is increasing.
Subregional observations show significant differences in the contributions of these causes of
death to the decline in lifespan inequality between urban and rural areas and between eastern
and western regions. Further examination of the drivers of lifespan inequality reduction
highlights a transition from the influence of the proportion of each cause of death and the
average age at death to inequalities within specific causes of death. This marks a new set of
challenges for China’s health transition.
Keywords：health inequaltity； lifespan inequality； cause-of-death analysis； health
transition； regional disparities
［责任编辑 武 玉］
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