11月1日，第七次全国人口普查正式开启，全国700多万普查员走入千家万户开展普查登记。此前，自10月11日起，已开始对全国4亿多住户进行实地勘察。此次人口普查有何新特点？普查的科学方法是什么？如何辩证认识中国的人口问题？
为编制“十四五”规划提供科学准确的人口信息支持 我国是世界人口大国，也是最早进行人口统计调查的文明古国之一，早在公元前2200年，大禹就曾经“平水土，分九州，数万民”，此后历朝历代都没有停止过人口统计。然而由于种种原因，在新中国成立以前4000多年的人口统计史中，始终没有开展过一次科学的全国人口普查。
新中国成立后，为配合全国人大及地方各级人大选举，也是为了制定“第一个五年计划”，于1953年进行了第一次全国人口普查。1964年开展第二次全国人口普查。1982年开展的第三次全国人口普查真正与国际接轨，自此每隔十年，尾数逢“0”的年份便进行人口普查，2010年是第六次全国人口普查。
“通过人口普查全面查清我国人口数量、结构和分布，准确把握人口变化趋势性特征，可以为科学制定‘十四五’时期国民经济和社会发展规划提供科学准确的人口信息支持。”国家统计局副局长李晓超说，目前我国人口发展进入转折期，需要通过普查摸清人口状况，服务宏观决策。
2010年第六次全国人口普查以来，我国人口发展的内在动力和外部条件发生了显著改变，出现重要转折性变化，人口总规模增长惯性减弱，劳动年龄人口波动下降，老龄化程度不断加深。准确把握人口变化趋势性特征，能够为科学制定国家发展战略、完善人口发展政策、推动高质量发展提供重要支撑。
人口普查获取的信息
最终使每一位参与者受益 人口普查为国家普查，普查结果最后也对每个老百姓、每个普查对象有用。第七次全国人口普查主要调查人口和住户的基本情况，包括姓名、公民身份证号码、性别、年龄、民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、婚姻生育、死亡、住房等情况。
人口普查获取的各类信息最终会使每个参与普查的人受益。比如，分年龄的人口数告诉我们在一个地区有多少孩子需要上学，有多少老人需要照顾，政府可以根据这些数据规划学校和老年人服务设施；人口就业的数据告诉我们哪一类人群就业有困难，政府可以有针对性地制定促进就业的政策。我国各级财政每年都会划拨大量资金，用于修建学校、医院、图书馆和其他公共设施，完善公共交通系统，确定警察和消防部门的地点等，都要以人口分布的数据资料作为重要参考依据。当遭遇地震、洪水、重大疫情等灾害时，人口普查信息可以帮助确定需要救助的人员和物资数量。
焦点
如何确保真实准确不重不漏
《第七次全国人口普查方案》规定：人口普查的标准时点是2020年11月1日零时。由于人口每分每秒都在变化，定下这个标准时点，就相当于拿一个巨大的相机，将那一刻的整个中国人口“定格”。在一个14亿人口的大国，人口普查究竟是怎么查的？如何确保普查登记真实准确、不重不漏？
“为了确保普查对象不重不漏，需要组织几百万普查员走进住户家中，对居住人口进行登记，这叫做‘入户’。”国家统计局人口和就业统计司普查处处长肖宁介绍，以房“查人”是世界各国进行人口普查普遍采用的方法，因为人都居住在房子里。所以人口普查是以“查房”的方式来查准人口。人口普查登记前的一项重要工作是划分普查区域。普查区域划分以地域为原则，分省、地、县、乡、普查区和普查小区六级。其中普查区以村居为基础，再按照一个普查员所能承担的工作量，划分成若干个普查小区。这些普查区域彼此不重不漏，所有区域连接起来完整覆盖我国地域。
如何准确锁定普查对象、保证人口不重不漏？如果是人户分离，比如户口在老家、常住在外地，两头都会登记，汇总时进行排重；还会根据行政记录进行核查，比如一个人现有地和户籍地都没登上，但行政记录里有，就会反馈给普查员让他去找这个人；再比如，一个人现有地没登上户籍地登了，这个人其实没漏，会通过大数据比对来核实。这次全国人口普查将首次采集普查对象身份证号码，以实现与公安、卫健等部门行政记录的比对核查，确保数据的真实性准确性。这次普查还将运用大数据开展比对核查，确保数据质量。
肖宁强调说，普查不像抽样调查。抽样是通过样本来推算总体，普查则是通过科学的组织方法，把每一个人都登记上来。那么，14亿多人口怎么登全了，我们靠的是科学的方案，严密的组织和有效的措施。比如，这次普查按照区不漏房、房不漏户、户不漏人的要求，采取挨家挨户上门登记的方法；对人户分离人口采取两头登、跟行政记录比对、跟大数据比对等方法，都是确保把人口登全的措施。
第一次、第二次全国人口普查均使用算盘进行手工汇总，第三次全国人口普查首次采用电子计算机进行数据处理，第五次全国人口普查首次引入光电识别技术，通过计算机自动识别代替人工键盘录入。第七次人口普查的登记方式，增加了普查对象通过互联网自主填报，数据采集手段由以往普查的使用纸表登记，改为使用PAD或个人智能手机登记，登记完成后实时直接上报数据，这样可以减少中间环节，有利于提高数据质量。
