世界各國各個時段各個年齡層都有不同的人口數與出生人口數，但要如何將這些數字以一致的標準相互比較？人口學衡量生育水準的指標有很多種，而每個指標各有其特點與缺陷，以下🅰️列舉幾項較為重要的指標。最後則看看🅱️臺灣的人口生育狀況。 ⚉ 粗出生率 (CBR, crude birth rate）
粗出生率表示每千名人口的出生人數，顯示出生人數對總人口數的影響，是衡量生育狀況最常使用的數據，計算方式也相對簡單。出生人數指的是在一年內出生於一地的活嬰數量（排除死產），總人口數通常使用該年該地的年中人口數，也就是六月底的總人口數。2017年臺灣出生人數194616人，年底總人口數為23571227人，粗出生率約為8.26‰（在此以年底人口數充作年中人口數）。 ⚉ 一般生育率 (GFR, general fertility rate）
一般生育率表示每千名生育年齡婦女的生育數量，顯示婦女的生育水準。兩個婦女生育情形相近的國家可能因總人口數不同而有不同的粗出生率，而一般生育率的分母僅計算生育年齡婦女的數量，因此比起粗出生率更能表現真正的婦女生育水準。2017年臺灣出生人數194616人，年底15-49歲婦女人口數為5939246人，一般生育率約為32.77‰（在此以年底人口數充作年中人口數）。雖然有部分出生人口是由15歲以下或50歲以上婦女所生，然而其數量通常很小，因而在計算上不會去除這些出生人數。 ⚉ 年齡別生育率 (ASFR, age-specific fertility rate） 年齡別生育率表示每千名特定年齡婦女的生育數量，顯示不同年齡婦女的生育水準。年齡別生育率可以是一組數據，每個數據的計算方式與一般生育率相似，都是出生人數除以婦女人口數。這些數據用於理解不同年齡層婦女的生育水準差異，通常隨著婦女教育水準提高，婦女生育水準的巔峰也會跟著往後移。2017年臺灣婦女生育率最高的年齡層集中於30-34歲，五個年齡都突破80‰，其中最高的31歲達到約96.49‰。 ⚉ 總生育率 (TFR, total fertility rate）
總生育率表示依照目前各年齡婦女的生育水準，一名婦女終其一生的生產數量。這個數據的假設是ASFR顯示的各年齡生育水準不會變動，將這組數據加總起來可以推估每名婦女終其一生的生產數量。這種計算方式的概念是以較易取得的時期(period)資料推估世代(cohort)資料。許多報章雜誌討論臺灣生育狀況時經常採用此項指標。2017年臺灣的總生育率約為1.13。 ⚉ 毛繁殖率 (GRR, gross reproduction rate）
毛繁殖率表示依照目前的生育水準，一名婦女終其一生生產女嬰的數量。這個指標與總生育率TFR相似，但只考量未來具有生產能力的女性而排除男性。當毛繁殖率大於1時表示這一代的女性能夠被下一代的女嬰完全取代，確保人口數量維持穩定。2017年臺灣的毛繁殖率約為0.55。 ⚉ 幼婦比 (CWR, child-women ratio）
幼婦比表示每千名生育年齡婦女的幼童數量。有些國家因種種因素無法精準蒐集出生人口數，因此會使用幼童數量作為衡量生育水準的數據。然而此數據的問題是0-4歲的孩童死亡率高，雖然死亡的孩童屬於出生人口，但不會被計入幼婦比，因此這只能作為粗略估計生育率的計算方法。2017年臺灣0-4歲人口數1022339人，15-49歲婦女人口數為5939246人，幼婦比為172.14‰ 上述所有生育率採用的數據都是用「當年發生」的出生事件作為計算。這些結果統稱為時期生育率(period fertility rate)。學界另有一類較為複雜的生育率計算方法，稱為世代生育率(cohort fertility rate)。它的作法是追蹤所有相同年齡的婦女，計算他們一輩子的生育總量，而這個算法的能夠更精準的表現每名婦女的生育數量。不過，它必須要等到每個女性年屆45或49歲（不再有生育能力時）才能統計完成，實務運作上也較為複雜。因此，時期生育率仍較為普遍被使用。（可參考底下延伸閱讀） 🅱️臺灣生育現況 ⬥ 各縣市生育狀況 2017年臺灣總人口數為23571227人，其中一半以上的人口居住在四個大都市：北北中高。 2017年臺灣出生人數為194616人，北北中高的出生人口同樣佔據超過一半，然而有許多縣市的名次在此也大洗牌，如台北進到第2名，桃園把高雄擠到第5名，出生人口最多的縣市是北北中桃。桃園人口比高雄少60萬人，出生人數卻多出3萬，由此可見不同地區出生率的差異。新竹縣的出生人數排名也向前竄升，甚至可以預期新竹縣人口很快就會超越苗栗縣（到了2018年也確實超越）。 以下是各縣市的粗出生率CBR。全國粗出生率約為8.26‰，前面篡位的桃園、台北、新竹縣都高於全國平均，桃園市登上第1名，被擠掉的高雄和苗栗則都低於全國平均。  出生人口對於總人口的影響為何？臺灣2017年大約就是生出一個台東縣的人口。 ⬥ 各年齡生育狀況 2017年總共有194616個嬰孩誕生，以下這張圖片可以看到各年齡女性的生育數量，x軸是母親生育時的年齡，y軸是生育數量。生育數量最多的年齡集中在31-35歲，這是40%的寶寶誕生時母親的年紀。生育年齡中位數落在32歲，也就是有一半的嬰兒誕生時媽媽在32歲以下，另一半的媽媽32歲以上。90%以上的嬰兒出生時媽媽在38歲以下。只有不到5%的嬰兒的媽媽在40歲以上。 下面的圖是全國年齡別生育率ASFR的曲線。2017年臺灣婦女生育率最高的年齡層集中於30-34歲，五個年齡都突破80‰，其中最高的31歲達到約96.49‰。表示每1000個31歲的婦女生出96.49個嬰兒。29歲為什麼有個小小的落差？因為29歲女性的生肖是龍，人口數特別高，但他們生育的嬰兒數量並沒有特別多。 若把以上兩張畫在一起結果如下。 ⬥ 各縣市各年齡生育狀況 下圖比較各縣市的年齡別生育率ASFR。若把22個縣市全畫出來圖會顯得太混亂，因此下圖只選取幾個具有代表性的縣市。以下列舉幾個有趣的發現。(1).花蓮與台東的生育率在18-22歲之間名列全國之冠，但在28歲以後就低於全國平均。(2).彰化、桃園、新竹市在27-34歲之間名列前茅，高峰集中在30-32歲。(3).台北市26歲以下的生育率非常低，但在35歲之後居全台之冠，整體曲線比起全國各縣市向右移動2歲左右。(4).屏東與嘉義縣的生育率在30歲之後就墊底，遠低於全國平均。 把年齡別生育率ASFR加總可以得到總生育率TFR。全國總生育率約為1.13，而各縣市的總生育率排名與粗出生率相差不遠。 注意：以上數據皆以2017年年底人口為計算依據，而非年中人口。 首次發表2019.04.14 最近更新2019.11.29
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「日本參議院」的選舉制度是什麼？現在日本採用雙國會的制度，分為眾議院與參議院。兩者在功能上，選舉制度上都有許多不同之處。以下詳細介紹「日本參議院」的選舉制度。（ 眾議院選舉制度在這裡 ） 選舉區比例代表並立制 日本參議院共有 242個席次，每個參議員的任期為六年， 每三年改選一半的席次 。 2016年第24屆日本參議院選舉總共改選 121個席次，小選舉區有73席，比例代表有48席。在選舉席次計算方面，採用「 選舉區比例代表並立制 」(parallel voting)，各政黨兩種席次的總數量分開計算，不受到任一種的得票比例影響。 選舉區 日本參議院選舉的選舉區共有45個，基本上每個都道府縣都自成一個選區（除了其中2個選區是由兩個縣合併的）。 每個選區選出的席次依照人口數量有所不同 ，選出1人的稱為小選舉區，選出2人以上的稱為複數選舉區。底下是2016年選舉每個選區分配到的席次數量。 在每個選區之內，每個選民只能投給1個候選人，只要某個候選人 獲得相對多數就可當選 。若是在複數選舉區如3人選舉區，則是票數排在前3名的候選人皆可當選。 圖源: https://saygee.org/saninsen/ 小選舉區的制度問題 參議院的選區劃分是以同一個都道府縣為原則。不過日本47個都道府縣人口差距極大，導致每個選區涵蓋的人口數也非常不均。例如在2013年選舉時，鳥取縣選區只要241867人就可選出1人，但北海道選區卻要1153852人才能選出1人，差距達4.77倍，各選區之間存在著票票不等值的現象（臺灣問題更嚴重）。因此2016年選舉時共有10個選區重新調整席次數量，把差距壓低到3.08倍（10增10減）。2019年還會再次調整，把差距降低到3倍以下。 比例代表 每個選民除了投給選區內的候選人之外，還可以投票給政黨。每個政黨依照得票數量多寡分配應該當選的席次。日本參議院的比例代表席次是全國一區，在2016年總共有48個席次。 比例代表計算方式－－ 頓特法 D'Hondt method 在這個全國比例區之內，該如何分配每個政黨的席次？日本採用 「頓特法 D'Hondt method」 ，詳細計算方法如下面呈現。以20 ［步道］大直－老地方－劍潭。串聯捷運站、眺望機場、圓山水神社遺跡
這趟步道旅行，從 捷運大直站 開始(13:05)，行走雞南山步道(13:20)，在老地方觀機平台休息(14:40-15:10)。接著走圓山步道，抵達終點 捷運劍潭站 (16:00)。中間有幾個長時間的休息，好好享受俯瞰台北市的感覺，所以時間拉得比較長。 捷運劍潭站 對面有個秘境「圓山水神社」，是台灣少有殘存的日治時期神社遺跡，值得一探。 ［雞南山步道］ 走出捷運大直站，看著Google Map走十分鐘就順利抵達雞南山步道的入口。 走這個步道幾乎沒有遇到任何人，是清幽舒爽，毫無干擾的一段路。 沿途的岔路滿多，但幾乎都是往山下。走十分鐘看到這個標牌就準備前往劍潭了～ 前面這段步道都是鋪上水泥或石磚，沒有自然感。 過了上面的廟之後，突然自然感大噴發。步道都是土壤質，周邊的林蔭也多。 樹枝上綁有許多登山隊的引路絲帶，沿途也有許多標示，不用擔心迷路。 爬到一半已經可以望見內湖。 左邊有美麗華摩天輪、西華富邦、台北萬豪酒店。右邊突出的兩棟是台北美福大飯店。 走了約一個小時，於14:40抵達老地方觀機平台。 其實飛機起降次數不多，十分鐘才一架次起降。就看看台北的建築與市容吧。 全景 ［圓山步道］ 與［雞面山步道］相比，這裡的人潮明顯更多，因為大部分人是到老地方就原路折返。 沿途可以看見劍潭山的另一端，七星山。 觀音山與基隆河。 這個步道的人工味又更強烈。步道沿途都是水泥或平整的石磚，走起來很不爽。 沿途有很多早期留下的意圖不明的運動場和遊樂場，很多老人在唱KTV，魔音傳腦。 這是一間神奇的廟宇，依山而建的大忠宮。上層供奉鄭成功，下層供奉佛陀。 接著這個步道就結束了16:00。從老地方下來不用一個小時。 ［圓山水神社］ 下山之後往 捷運劍潭站 方向走，可以看到這個...... 好幾年前就這個樣子了，但就一直放在那裡...... 右手邊是自來水事業處，往裡面走可以看到往水神社的標示。 單單看這個路牌頗有日本感。 這是草山水道系統的遺跡，為市定古蹟。 圓山水神社已被破壞的差不多了 死亡率指標介紹+2017臺灣死亡解析｜人口解析
世界各國各個時段各個年齡層都有不同的人口數，任何時刻也都有人死亡，但要如何將這些數字以一致的標準相互比較？人口學衡量死亡率的指標有很多種，而每個指標各有其特點與缺陷，以下🅰️列舉幾項較為重要的指標。最後來看看🅱️臺灣的死亡分布。 🅰️ 死亡率計算指標 ⚉ 粗死亡率 (CDR, crude death rate） 粗死亡率 = 死亡人數 / 總人口數 x 1000‰ CDR = (number of deaths) / (number of population) x 1000‰ 粗死亡率表示每千名人口的死亡人數，顯示 死亡人口數對總人口數的影響 ，是衡量死亡狀況最常使用的數據，計算方式也相對簡單。總人口數通常使用該年該地的年中人口數，也就是六月底的總人口數。2017年臺灣死亡人數172028人，年底總人口數為23571227人，粗死亡率約為7.30‰（在此以年底人口數充作年中人口數）。 ⚉ 年齡別死亡率 (ASDR, age-specific death rate） 年齡別死亡率 = 特定年齡死亡人數 / 特定年齡總人口數 x 1000‰ ASDR = (number of deaths in an age group) / (number of population in an age group) x 1000‰ 年齡別死亡率表示每千名特定年齡人口的死亡人數，顯示 不同年齡的死亡水準 。年齡別死亡率可以是一組數據，每個數據的計算方式與粗死亡率相似，都是死亡人數除以總人口數。這些數據用於理解不同年齡層人口的死亡情況，通常隨著年齡越高，死亡率會越高。2017年臺灣婦女生育率最高的年齡層集中於30-34歲，五個年齡都突破80‰，其中最高的31歲達到約96.49‰。 ⚉ 標準化死亡率 (standardized death rate） 標準化死亡率 = (年齡別死亡率 x 標準組人口數)加總 / 標準人口總數 SDR = ∑(ASDR x number of standard population in an age group ) / number of total standard population 標準化死亡率表示在標準人口的年齡結構組成之下， 臺灣鄉鎮市區改制整理｜GM政治
2015.10.05 苗栗縣頭份鎮→苗栗縣頭份市 2015.08.08 彰化縣員林鎮→彰化縣員林市 2015.06.17 【《地方制度法》第4條修正，設置縣轄市之條件從人口15萬降為10萬】 2014.12.25 【桃園縣改制桃園市，從縣改制為直轄市。縣轄之鄉鎮市改制為區】 ◼️市→區：桃園、中壢、八德、平鎮、楊梅、蘆竹 ◼️鎮→區：大溪 ◼️鄉→區：龍潭、龜山、大園、觀音、新屋、復興 2014.06.03 桃園縣蘆竹鄉→桃園縣蘆竹市 2014.01.29 【《地方制度法》修正，給予 直轄市山地原住民區 地方自治團體地位】 2010.12.25 【臺北縣改制新北市，從縣改制為直轄市。縣轄之鄉鎮市改制為區】 ◼️市→區：三重、板橋、中和、永和、新莊、新店、土城、蘆洲、汐止、樹林 ◼️鎮→區：鶯歌、三峽、淡水、瑞芳 ◼️鄉→區：五股、泰山、林口、深坑、石碇、坪林、八里、三芝、石門、萬里、金山、貢寮、雙溪、平溪、烏來 【臺中市、臺中縣合併改制臺中市，從縣、市改制為直轄市。縣轄之鄉鎮市改制為區】 ◼️區→區：北屯區、西屯區、南屯區、北區、南區、西區、東區、中區 ◼️市→區：大里、太平、豐原 ◼️鎮→區：沙鹿、大甲、清水、東勢、梧棲 ◼️鄉→區：潭子、大雅、龍井、烏日、神岡、霧峰、大肚、后里、外埔、新社、大安、石岡、和平 【臺南市、臺南縣合併改制臺南市，從縣、市改制為直轄市。縣轄之鄉鎮市改制為區】 ◼️區→區：東區、中西區、南區、北區、安平區、安南區 ◼️市→區：新營、永康 ◼️鎮→區：鹽水、白河、麻豆、佳里、新化、善化、學甲 ◼️鄉→區：柳營、後壁、東山、下營、六甲、官田、大內、西港、七股、將軍、北門、新市、安定、山上、玉井、楠西、南化、左鎮、仁德、歸仁、關廟、龍崎 【高雄市、高雄縣合併改制高雄市，從直轄市、縣改制為直轄市。縣轄之鄉鎮市改制為區】 ◼️區→區：鹽逞、鼓山、左營、楠梓、三民、新興、前金、苓雅、前鎮、旗津、小港 ◼️市→區：鳳山 ◼️鎮→區：岡山、旗山、美濃 ◼️鄉→區：大寮、林園、仁武、路竹、大樹、鳥松、梓官、燕巢、阿蓮、湖內、彌陀、內門、六龜、杉林、田寮、甲仙、橋頭、茄萣、永安、大社、桃源、茂林、那瑪夏 2010.08.01 桃園縣楊梅鎮→桃園縣楊梅市 台灣總生育率為何？1、台灣──生育率1.08
根據2021年的數據，台灣的新生兒僅有15萬3820人，是史上首次低於16萬，而同年台灣的死亡人數為18萬3732人，人口持續負成長。
台灣生育率怎麼算？生育率指標介紹+2017臺灣生育解析｜人口解析. 一般生育率= 出生人數/ 15-49歲女性人口數 x 1000‰. GFR = (number of births) / (number of women aged 15-49) x 1000‰. 台灣平均生幾胎？一、 生母生育胎次：各年嬰兒出生人數中，生母為生育第1至2胎者之比率較高，大致維持 在9成上下，3胎以上比率則在1成左右。 107年生母為第1胎者占51.02％，第2胎者占37.01 ％次之，兩者合計占88.02％，較97年減少1.57個百分點，較106年微減0.32個百分點。
粗出生率怎麼算？(一)粗出生率（crude birth rate, CBR） 1.定義：當年出生活產數與當年年中人口數的比值，通常以千分比表示。 2.公式：CBR=(一年內的出生活產數÷一年之年中總人口數)×1000 3.特色： (1)優點：出生數之資料最易獲得，計算上也最簡便，因此被廣泛用在國際比 較上。
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台灣一般生育率
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