第五十八期人口學刊2019.06 出刊

❮

本期目錄
Contents

本期共刊登三篇文章，一篇研究論文、兩篇研究紀要。第一篇研 究論文〈死亡率模型之比較：以臺灣資料為例〉，作者為國立嘉義大 學財務金融學系李永琮副教授、國立臺中科技大學保險金融管理系劉 議謙助理教授，以及逢甲大學風險管理與保險學系宮可倫助理教授。 本研究介紹幾個比較新穎的死亡率模型，包括M9（Plat 2009）、M10 （O’Hare and Li 2012）、Mc-1與Mc-2（Mitchell et al. 2013）等，利 用Human Mortality Database（HMD）資料庫1970-2014年之20-90歲臺 灣死亡率資料進行預測，並考慮非高斯分配（variance gamma分配、 normal inverse Gaussian分配、skewed t分配）以檢視Mc-1與Mc-2模型 的預測能力。研究結果發現男性資料適合Mc-2模型，而女性資料適 合M9模型。整體而言，作者建議臺灣死亡率男性資料適合Mitchell et al.提出之Mc-2模型，而女性資料則適合用M10模型。

第二篇研究紀要〈臺灣青壯年人口的居住轉換序列分析〉，作者 為康寧大學健康照護管理學系張詠菡副教授。此研究使用華人家庭動 態資料庫，以年齡介於27-39歲之2003年主樣本為研究對象，採用序 列分析，追蹤2003-2016年間，三世代樣本（1964-1967、1968-1972、 1973-1976）的居住轉換。研究發現不同世代樣本的居住轉換路徑分 歧，其中1973-1976世代出現留巢及離巢後返回之路徑軌跡；另一方 面，該世代樣本在30歲左右時，在家戶組成及居所類別上皆出現變 化，30歲在居住轉換上仍具有指標意義。

第三篇研究紀要〈從全民健保研究資料庫評估高齡人口的醫療利 用〉，作者為政治大學統計系余清祥教授、真理大學統計資訊與精算 系王信忠副教授、政治大學統計系許筱翎碩士。此研究以探索高齡人 口的醫療利用為目標，藉由分析就醫次數、疾病類型、醫療院所等特 性，發現健康保險高齡抽樣檔提供相當可信的高齡死亡率，與內政部 公布值非常接近。

整體而言，本期涵蓋了不同類型的文章。不僅主題上涵蓋醫療利 用、死亡率模型與居住議題，對人口的關懷跨足青壯年到老年，在時間 軸上也回溯歷史的發展脈絡，提供讀者在人口相關議題上，有更加多元 的角度與學術觀點。人口學刊作為國內專門以刊登國內外人口研究專 業論文、研究紀要與相關訊息之學術性期刊，期盼本刊能成為一個學 術、政策與公民對話的平臺，並提升全民對人口議題的瞭解與關心。

本刊自2018年56期起，恢復原有投稿方式，來稿請繳交一份紙 本與電子檔，檔案格式為word文件檔、pdf檔與投稿信函，請郵寄至 「10617臺北市羅斯福路四段一號國立臺灣大學人口與性別研究中 心人口學刊編輯委員會」收。聯絡電話：(02)3366-3405，網址為： http://psc.ntu.edu.tw，Email: psc@ntu.edu.tw。感謝您對本刊的支 持與愛護，敬請舊雨新知繼續支持，惠賜大作。

研究論文

DOI : 10.6191/JPS.201906_58.0001

全文下載


死亡率模型 ； 非高斯分配 ； 期間效果 ； mortality models ； non-gaussian distributions ； period effects
中文摘要
死亡率模型之探討是保險精算領域重要之研究課題，近年來 國際上有許多新模型發展，然而相關文獻鮮少使用臺灣資料進行實 證。本研究介紹幾個比較新穎的模型，提供我國保險公司參考，包 括Plat於2009年提出的M9、O’Hare與Li於2012年提出的M10、Mitchell et al.於2013年提出的Mc-1與Mc-2等，利用Human Mortality Database （HMD）資料庫1970-2014年之20-90歲臺灣單齡組死亡率資料進行配 適與預測，並考慮非高斯分配（variance gamma分配、normal inverse Gaussian分配、skewed t分配）於Mc-1以及Mc-2模型之期間效果以檢 視兩模型之預測能力。研究結果發現在配適能力上，若以殘差平方 和平方根（root sum of squared errors, RSSE）作為衡量標準，男性資 料適合Mc-2模型，女性資料適合M9模型。在死亡率趨勢中，若以 Akaike information criterion（AICc）為衡量基礎，女性資料存在非高 斯分配之特性。在模型預測能力上，不論以RSSE或平均絕對百分比 誤差（mean absolute percentage error, MAPE）作為衡量標準，男性資 料皆以Mc-2模型最佳，女性則以M10模型最佳，且預測之對數死亡率 95%信賴區間大多皆包含樣本外資料。整體而言，本文建議臺灣死亡 率男性資料適合Mitchell et al.於2013年提出之Mc-2模型，而女性資料 則適合用M10模型。 關鍵詞：死亡率模型、非高斯分配、期間效果
Abstract
We investigate how new mortality models perform with Taiwanese mortality data. Although much progress has been made in the mortality model literature, practitioners still adopt the Lee-Carter model (1992) for the mortality forecast of the Taiwanese population. We compare the recently developed Mitchell et al. (2013) models with one- and two-factor models, namely Mc-1 and Mc-2, that incorporate heavy-tailed distributions such as variance gamma, normal inverse Gaussian, and skewed t distributions into period effects with two increasingly popular parametric models with cohort effects, namely the M9 and M10 models. Using age-specific mortality rates from Human Mortality Database (HMD), we show that the female mortality trend in Taiwan is non-Gaussian, as the model selection criteria such as AICc strongly support this. Our results suggest the twofactor Mitchell et al. (2013) model captures the male mortality rates better, while the M10 model performs better for female mortality rates in terms of root sum of squared errors (RSSE) and mean absolute percentage error (MAPE). Keywords: mortality models, non-gaussian distributions, period effects

研究紀要

DOI : 10.6191/JPS.201906_58.0002

全文下載


居住轉換 ； 序列分析 ； 房屋所有 ； 家戶組成 ； housing transition ； sequence analysis ； homeownership ； household composition
中文摘要
居住選擇涉及成年生活的多重層面，而隨著社會變遷，成年人的 發展歷程漸偏離傳統路徑，但過往臺灣少有研究從動態視角追蹤檢視 青壯年人口的居住轉換。部分研究雖觸及居住安排及房屋所有權的轉 變，但研究的對象年齡限於26歲以下或是35歲以上，較少涵蓋30歲前 後的居住變化。本研究使用華人家庭動態資料庫，以年齡介於27-39 歲之2003年主樣本為研究對象，採用序列分析，追蹤2003至2016年 間，三世代樣本（1964-1967、1968-1972、1973-1976）的居住轉換。 研究發現不同世代樣本的居住轉換路徑分歧，其中1973-1976世代出 現留巢及離巢後返回之路徑軌跡；另一方面，該世代樣本在30歲左右 時，在家戶組成及居所類別上皆出現變化，意味著即使三十而立不一 定能達到，30歲在居住轉換上仍具有指標意義。 關鍵詞：居住轉換、序列分析、房屋所有、家戶組成
Abstract
Housing choices are related to multiple aspects of adult life. Whereas young adults’ transition to full adulthood has gradually deviated from the traditional track along with social changes, the dynamics of housing transition have rarely been investigated in Taiwan. Although some studies examined the changes of living arrangements and housing tenure of the population aged under 26 or above 35, not many studies looked into the housing changes of those aged around 30. This study used data from the Panel Study of Family Dynamics and adopted the main respondents (ages 27-39) interviewed since 2003 as the sample. By dividing the sample into three cohorts (1964-1967, 1968-1972, 1973-1976), the analysis of housing transitions between 2003 and 2016 was conducted with sequence analysis. Research results showed that there were distinct differences in housing trajectories among different cohorts. Trajectories of staying at or returning to the parental home after leaving were found among the 1973-1976 cohort. Moreover, based on analysis of the long-term trajectories, changes of household composition and housing tenure tended to surge around age 30. This finding implies that age 30 is still the critical age of housing transitions, even though “independence at the age of thirty” may be hard to achieve. Keywords: housing transition, sequence analysis, homeownership, household composition

DOI : 10.6191/JPS.201906_58.0003ㄋ

全文下載


人口老化 ； 醫療利用 ； 長壽風險 ； 全民健康保險 ； 巨量資料 ； population ageing ； medical utilization ； longevity risk ； National Health Insurance ； big data
中文摘要
因應我國快速人口老化，近年有不少政策規劃與高齡化有關， 而與老年生活需求有關者又可分為三個面向：經濟、醫療、照護。由 於現在對人類壽命變化趨勢瞭解仍舊不足，致使許多政策需要根據現 況調整，確保制度的財務健全及永續經營，例如我國勞工保險退休金 條例、軍公教年金改革等。國內外對於退休生活的研究以經濟需求 居多，但單純依賴壽命不足以描述生活品質，需要加上健康方面等需 求，因此本文目標為探索高齡人口的醫療利用，分析就醫次數、疾病 類型、醫療院所等特性，評估我國老年人的健康現況及需求。 本文依據全民健康保險研究資料庫2005年百萬高齡抽樣檔，輔以 2005年百萬人抽樣檔，其中高齡檔的抽樣比例約為45.7%，亦即每兩位 65歲以上人口就有1人被抽出，減少高齡人口樣本數不足的影響，提高 估計值的準確度。套用本文提出的死亡判斷準則，健康保險高齡抽樣檔 提供相當可信的高齡死亡率，與內政部公布值非常接近。此外，除了門 診次數及金額較高，發現老年人口醫療利用的年成長率也較高，而且就 醫時有明顯的慣性行為，愈集中在同一地點就醫的死亡率愈低。 關鍵詞：人口老化、醫療利用、長壽風險、全民健康保險、巨量資料
Abstract
Population ageing is speeding up in Taiwan due to the lower fertility rates and declining mortality rates. Thus, the life arrangements after retirement have been receiving a lot of attention in recent years, and more public resources have been allocated to elderly-related policies. The elderly’s needs can be classified into three categories: finances, medical utilization, and living care, and many countries have devoted efforts in seeking the solutions to fulfill these needs. However, it is a difficult task, since we don’t have enough information about the elderly. Take the study of mortality improvement and life expectancy as an example. The trend toward longer lives surprises many people, and the annual increment in life expectancy is still over 0.2 years in many countries. Underestimation of life expectancy causes financial insolvency in public insurance systems and the private sector. Our study goal is to explore the medical needs of Taiwan’s elderly via estimating their medical utilization, such as inpatient and outpatient visits.The study material is a sample data set of one million elderly people from Taiwan’s National Health Insurance Database. The sample coverage is about 45.7%, i.e., almost one in two of Taiwan’s elderly are drawn, and this big data sample can greatly reduce the sampling bias and increase the accuracy of estimation. For example, we used this sample data to estimate the elderly mortality rates and found that they are very close to the official statistics. Also, the medical utilization of Taiwan’s elderly has a high degree of inertia. Keywords: population ageing, medical utilization, longevity risk, National Health Insurance, big data