人类在什么时候死亡率会骤降？
郑风田 阮荣平 中国人民大学
欧美的专家真是想象力的天才，研究的话题也无所不包，人的生老病死，他们都进行精心的研究。最近的一个研究观点挺有意思的，叫“死亡骤减效应”，意思是讲人类在重要节日之前死亡率会骤降。他们是在大量的证据基础上得出这些结论的。 证据包括：（1）生日之前一个月内的名人死亡概率要小于预期概率，并且真实死亡率和预期死亡率的差距会随着名人的知名度增加而扩大；（2）是美国人在总统竞选之前那一年在九月和十月死亡的比率要大于竞选当年和竞选之后那一年在九月和十月死亡的比率。（3）是犹太人在弥散之前死亡的概率要小于弥散节之后的概率。我们好象也遵守这个规律。所以从这个角度讲，政府应该多放一放假，我举办一些大的节日庆典，增加百姓的幸福感、参与感，这样他们就能够多长寿一些了。
迪尔凯姆的社会整合理论
迪尔凯姆认为，一个人想要整合进他所在的社会，就必须参加一些社会仪式，因为一个社会只有通过仪式才能被表达和被认可。任何一个社会都需要有规律地对重申那些形成团结和人格的共同情感和共同思想。
如果一个人强烈地依附于他所在的社会，那么他就会感觉到他必须心甘情愿地持续地分享这个社会的忧伤与喜悦。对这些不感兴趣就等同于撕裂了使得联系到组织当中的纽带。
D. Phillips and KA. Feldman的死亡骤减假说（the deathdip hypothesis）
David P. Phillips and Kenneth A. Feldman（1973）对此理论进行一项十分有意思的推演，他们根据迪尔凯姆的理论提出了两种社会整合的极端。在其中的一极是高度的社会背离，在此一端个体不能整合到她所在的社会也不能参加社会的仪式当中，他是如此的背离社会以至于他们会用自杀的方式过早地死亡。在这一端的死亡方式是被迪尔凯姆明确预测到了的，在其《自杀论》中，他已经对此进行了深刻的研究。另一个极端则是高度的社会整合，一个人会高度地融入到社会当中并且会参与到社会仪式当中。这两个极端是相互对称的，如果社会背离使得人会过早地死去的话，那么高度的社会整合则可以使人为了参加社会仪式而推迟死亡。在这一端，他们是如此地依附于这个社会，以至于他们的死亡会推迟。据此他们提出了重大节日或者典礼前“死亡骤降”假说。该假说的主要意思是在重要节日之前死亡率会骤降。
据此他们对人的死亡时间进行了分析。他们提供了三个证据来证明在重大节日或者仪式之前的死亡概率会小于其预期概率。这三个证据分别是：（1）生日之前一个月内的名人死亡概率要小于预期概率，并且真实死亡率和预期死亡率的差距会随着名人的知名度增加而扩大；（2）是美国人在总统竞选之前那一年在九月和十月死亡的比率要大于竞选当年和竞选之后那一年在九月和十月死亡的比率。（3）是犹太人在弥散之前死亡的概率要小于弥散节之后的概率。
中国人的死亡时间是不是也遵循这个规律？
按照David P. Phillips and Kenneth A. Feldman（1973）的逻辑，可以继续推测，如果一个社会的整合程度越高，那么该社会节日之前死亡的概率就会更加小于其预期死亡概率。中国在很大程度上是或者经历过一个费孝通先生所说的熟人社会，因此中国社会的整合程度也应该是相对较高的，那么据此中国人重大节日之前死亡的概率也应该小于其预期概率。使用2004年中国营养健康调查数据，我们绘制了中国人死亡月份和出生月份人数联立表（见表1），对这一假设进行了粗略的分析。
根据表1可以计算出每一个月份的死亡概率，由此可以得出每一月的预期死亡人数。根据这一算法我们计算了出生前一月的预期死亡人数为约为17人，而真实死亡人数则为14人，比预期死亡人数少16%。因此，我们可以说即使对中国普通大众而言，生日前的“死亡骤减效应”也依然存在。如果David P. Phillips and Kenneth A. Feldman（1973）根据迪尔凯姆的理论对“死亡骤减效应的”解释是正确的话，那么这在一定程度上将说明中国还是一个社会整合程度比较高的国家。
另外由于相对城市而言，农村具有更为明显的熟人社会特征，因此，如果David P. Phillips and Kenneth A. Feldman（1973）的解释正确的话，那么农村生日前的死亡骤减效应高于城市，通过分别计算农村和城市的死亡骤减效应，我们的结果初步证明了这一推断成立。在农村生日前一个月死亡的人数比预期死亡人数少28.4%，而城市生日前一个月死亡的人数比预期死亡人数少10.4%。参见图1.
表1中国死亡月份和出生月份人数联立表
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|
死亡月份 |
行总计 |
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一 |
二 |
三 |
四 |
五 |
六 |
七 |
八 |
九 |
十 |
十一 |
十二 |
||
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出生月份 |
一 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
2 |
1 |
1 |
2 |
1 |
3 |
0 |
13 |
|
二 |
5 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
2 |
14 |
|
|
三 |
1 |
0 |
0 |
2 |
1 |
0 |
1 |
1 |
5 |
4 |
5 |
2 |
22 |
|
|
四 |
1 |
3 |
4 |
0 |
0 |
1 |
1 |
3 |
2 |
0 |
0 |
2 |
17 |
|
|
五 |
1 |
1 |
2 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
3 |
3 |
14 |
|
|
六 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
2 |
1 |
1 |
2 |
2 |
1 |
13 |
|
|
七 |
0 |
1 |
0 |
3 |
0 |
0 |
2 |
2 |
0 |
1 |
7 |
2 |
18 |
|
|
八 |
1 |
0 |
2 |
2 |
0 |
1 |
1 |
2 |
3 |
1 |
4 |
1 |
18 |
|
|
九 |
1 |
1 |
2 |
0 |
3 |
1 |
0 |
1 |
4 |
2 |
5 |
0 |
20 |
|
|
十 |
0 |
3 |
2 |
3 |
0 |
1 |
0 |
1 |
2 |
4 |
1 |
1 |
18 |
|
|
十一 |
3 |
1 |
5 |
1 |
1 |
1 |
2 |
0 |
2 |
1 |
1 |
1 |
19 |
|
|
十二 |
0 |
3 |
0 |
3 |
2 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
15 |
|
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列总计 |
14 |
14 |
18 |
18 |
10 |
8 |
12 |
14 |
24 |
19 |
33 |
17 |
201 |
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注：作者计算。数据来源2004年中国人口营养与健康数据。黄色部分表示在出生前一个死亡人数。
图1不同类别人口生日前一个月“死亡骤减效应”对比
综上所述，对于一个社会整合正常的人来说，生日前的死亡骤减效应是存在的。该效应会随着社会整合强度的增强而增加。另外，如果根据David P. Phillips and Kenneth A. Feldman（1973）对“死亡骤减效应”的解释来对上述现象重释的话，我们可以做如下推断：我国居民的社会整合总体上还是比较良好的，相对城市，农村的熟人社会特征还是比较明显，社会整合程度也相对较高。
（作者郑风田为中国人民大学教授，阮荣平为中国人民大学博士生）