从逻辑上讲我国的预期寿命都在逐年上涨，不应该会出现80后死亡率和70后倒挂的情况。我们也赶紧通过公布的普查数据来进行核实。
通过普查来计算死亡状况，理论上有两个方案：
一个方案是人口存活比例，可以直接利用每次普查公布的分年龄的人口数来计算。比如80后在30-39岁的存活比例，可以通过1990年普查0-9岁的总人口数/2020年普查30-39岁的总人口数来获得。需要指出的是，这里计算的是存活比例，用1-这个数字并不等于死亡率，而是死亡比例。要转换成死亡率需要很复杂的过程和额外信息，因此文章中提到的80后的死亡率是5.2%，显然是一个错误的概念。
另一个方案是根据普查收集的死亡数据来推算死亡水平。每一次普查登记都会询问家庭户前一年家庭成员的死亡情况，以此统计前一年的死亡人数，再通过普查平均人口数的推算，计算人口死亡率。
这两个方案的数据相对独立，理论上两种方法获得的结果应该具有高度一致性。但现实操作中，两种方法都有一定缺陷。方法一依赖于人口数据统计的准确性，但在2020年普查启动身份证号码关联以前，各次普查都存在程度不同的问题。比如突出的是早年的出生漏报，即婴幼儿年龄段的人口数量低于实际数量；又比如2010年普查因为调查方式的问题，使得流动人口在流出地和流入地两头登记的现象比较普遍，造成青壮年的重报。方法二则面临比较严重的死亡漏报问题。即便是质量整体较高的2020年，也依然面临死亡漏报的问题。
方案一：
下图计算了1982年以来，各次普查70后和80后的人数，可以明显看到80后在2000年统计的10-19岁的人口是显着多于1990年0-9岁的人口数的，这就出生漏报的影响。而70后在2010年30-39岁人数也是多余其在2000年处于20-29岁的人口数的，这就是重报的影响。
如果70后、80后均以10-19岁为基准算存活比例（排除出生漏报的影响），会发现70后30-39岁的存活比例要高于80后的同年龄段，但再仔细看就会发现这个比例不仅比80后高，甚至比自身20-29岁还要高，这显然是不可能的，都是由2010年青壮年重报率较高引起的问题。
如果比较70后20-29岁的存活率，实际上还低于80后30-39岁的存活率，说明80后的死亡状况是持续改善的。
方案二：
那么直接利用普查死亡数据来比较结果如何？
70后处于30-34、35-39岁时（2010年）死亡率分别是0.81‰和1.16‰，而80后处于30-34、35-39岁时（2020年）死亡率分别是0.51‰和0.78‰，在不考虑漏报的情况下，下降也是很明显的。
因此，虽然两种方法都有缺陷，但是依然可以证明80后的存活状况是要好于70后的。
继续追问一句，上面传播的结论到底是哪里来的？学生找到小红书的截图，原来来自于deepseek的一次问答：
由此，可以舒一口气，deepseek还暂时替代不了我们的工作。但与此同时，也需要警惕，那些自身非专业的领域，可能也夹杂着AI的“创造性”错误洞见。