中共的人口數據有假,這幾乎是人所共知的事實,但如何識破,如何判斷造假的方向和程度卻一直是個難題,使得中共荒唐的人口數據大行於世,掩蓋了中共深重的罪惡,加深了對世人的傷害。

最近幾年以來,民間的高人也越來越聰明了,他們試圖通過一些對新生兒必用品使用數量的逐年分析,獲得更加趨近真實的人口數據,從而使中共的造假大幕被撕開了一角,世人可以看到中共是用甚麼手段玩弄數據,從而翻手為雲、覆手為雨的愚弄民眾的。

卡介苗批簽發量就是其中最有代表性一個數據。卡介苗是新生兒出生後就要注射的,用於預防肺結核,每個新生兒都需要強制皮下注射一針,每個新生兒出生三個月內有三次接種機會,但一般都是出生後24小時就要完成注射的。所以卡介苗的注射次數是與出生人口基本相等的一個數據。問題在於卡介苗的產品包裝為每支0.5毫升,而每個寶寶每次只需要0.1毫升,所以一支卡介苗是可以為多人完成注射的。那麼怎麼估算卡介苗的支數(批簽發量)與注射次數的關係呢?表面上看每支卡介苗最多可以為5人注射,其實不要忘了這中間是有損耗的,排氣和針管內壁附著會損耗一部份,所以最多一支卡介苗可以為3人注射。

卡介苗產品要求全程冷鏈運輸保存,產品的保質期為2年,一旦開瓶,必須在24小時之內使用完畢,否則就得扔掉。這種情況下,醫院不可能大規模存儲造成浪費,所以卡介苗的批簽發量與事實的使用量是基本沒有差距的。對於超級大城市的大型婦產醫院,每天可能有上百個寶寶出生,在這種地方,卡介苗的注射人數可以達到2-3,但中國的有85%的人口是居住在中小城市和農村地區的,大部份醫院可能一天只能有幾個寶寶出生,在這種情況下,一支卡介苗對應的注射次數就只有1-2次。那全國平均下來,這個卡介苗的每瓶針數是多少呢?按照《大國空巢》的作者易富賢的文章,每隻卡介苗對應的注射次數大約是1.2-1.5針,並稱這一數據是「醫學常識」(參考易富賢文章:「外洩數據顯示中國人口正在快速萎縮」),我們可以按照平均數1.35作為計算的依據。

我們從網上獲得了2007年到2017年的卡介苗批簽發量數據,2017年以後的每年數據,我們蒐集到了2021年,由於民間針對卡介苗數據對中共造假的質疑,2022年以後中共索性取消了這個數據的發布,所以我們就使用2007到2021年的卡介苗數據(擬合分析時捨棄2007年代的數據),在加上中共統計局自行發布的歷年新生兒出生數據,來揭示一下中共造假的手法。

下圖的卡介苗批簽發量來自於證券公司的報告,從圖中我們可以看到卡介苗年使用量除了隨著出生人口波動外,每年間還忽上忽下的波動。這種波動是因為如果上一年採購多了造成剩餘,那下一年就必須減小採購以避免浪費,對應這種鋸齒形曲線,我們需要把相關兩年或三年的數據作均值化處理。

數據平滑從處理之後,我們試圖作一下線性擬合分析:

上圖中有兩條曲線,如果中共的造假手法只是單一對實際出生人口乘一個係數的話,那麼統計局統計出來人口對應於卡介苗批簽發量必然是一條過原點的直線,然後擬合結果顯示是完全不相關的。

如果統計局的造假手法是既對真實人口乘一個係數,同時又加上一個固定數值進行修正的話,統計局的人口數據對應於卡介苗簽發量必然是一條不過原點的直線,然而擬合的結果不太支持這一結論。首先是卡介苗的浪費量太大,不太符合1.3-1.5的醫學常識,然後是相關性只有0.67,不足以支持這一結論。

可笑的是,當我們用盡力氣捕捉統計局的「出生人口」數據與卡介苗簽發量關係的時候,最終我們得到的是一個一元五次方程!形如下圖所示:

我們不得不感嘆統計局老爺們的智商,難道它們造假的手段竟然超出了地球人的智力?其實這只是笑話,統計局的造假手法完全是隨機的,就是讓出生人口的數據看上去漂亮一些,下降是大的趨勢,但不能下降太多太快,要符合黨的意志,所以完全無法揣摩統計老爺們的修正手法。

那如果我們用每瓶1.35針這一數據對應於真實的出生入口,就可以看到統計局造假的數量了,最終可以得到下圖:

可見每年的造假人口是相當之大的,那麼可以估算,從2008到2021這14年見,單在出生人口這一項目上,統計局的造假總量高達5,802萬人,如果自從1980年至今的43年間,統計局的造假水準保持不變,單在出生人口這一項,摻水成份高達1.782億,那麼還有死亡人口呢?中國的真實人口到底有多少,讀者自己猜也自然知道個大概了。#

------------------
📊InfoG:
https://bit.ly/EpochTimesHK_InfoG
✒️名家專欄:
https://bit.ly/EpochTimesHK_Column
🗞紀紙:
https://bit.ly/EpochTimesHK_EpochPaper

------------------

📰支持大紀元,購買日報:
https://www.epochtimeshk.org/stores
📊InfoG:
https://bit.ly/EpochTimesHK_InfoG
✒️名家專欄:
https://bit.ly/EpochTimesHK_Column