ローマ帝国の人口学
死亡率

ローマ帝国の住民の平均余命は約25歳だった。この想定は、散在する質の悪い古代の証拠より寧ろ推測に依存しているものの、これらの証拠は、当時の歴史家が記載した一般人口調査が指摘しているものである。それは地域を横断したローマ帝国の、明らかとなっている社会と経済状況の比較にもとづいており、我々は、判明している近代人口の低い値に近い値を平均余命として想定すべきである。ローマの人口学は20世紀初頭のインドと中国の田舎に関するデータを比較に用いている。これらの地域における誕生時における平均余命は、20代前半だった。
300もの戸籍調査が、最初の3世紀のエジプトに関して収集されている。R. Bagnall とブルース・フライアーは、それらを用いて、男性と女性の分布を再構成した。それは出生時平均余命が22歳と25歳であることを示し、生命表モデルについて広く一貫した結果を示した。その他の史料は、北アフリカにおける墓地の人骨やローマ人の墓誌、"Ulpian's life table"のような年金支給表などを含む人口再生産の状況を解明するために用いられている。これらの史料の解釈や基礎研究は議論のあるところで、遺骨は日付が明確ではなく、墓誌はサンプルとなる人口の代表値を示すものではなく、"Ulpian's life table"の元となる史料は知られていない。それでも、彼らは文学史料に示される、ローマ人エリートの生存率を集計し、それらの証拠が18世紀フランスや20世紀初期中国やインドやエジプトのような地域の高い死亡率を、人口から推計したデータと比較した場合、一貫性があることから、彼らは出生時平均余命が20代前半だとするローマの人口学の基礎的推計値を補強するのである。
正確な観察が残されているものは低い平均余命を示すものであって、人口を示すものではないが、生命表モデルは人口の年齢層を理解するために用いられなくてはならなかった。これらのモデルは歴史的データに基づき、異なった諸階層における死亡率の「典型的」な人口を描いている。ローマ帝国の人口学において、ブルース・フライアーは、「もっとも一般化され広く適用可能である」と、その Model West frameworkを利用している。なぜならそれは唯一の実証的な情報をもとにしているため、その生命表モデルは唯一のローマ人口学のおおよその青写真を与えるものだからだ。二つの重要な指摘がある。その表はローマ人の状況を誤って表現している、というもので、子供と大人の死亡率の間の構造的関係と男女別の死亡率の関係性に関する指摘である。どの場合でも、ローマ人の死亡率は時代と場所、階級ごとに非常に多様であると予測されるべきである。10歳ごとの変動は異常なことではないだろう。20歳代と30歳代の間という平均余命の幅はありうる値であり、それは周辺地域において、いずれかの方向で、それを越える値であったかも知れないけれども(e.g., マラリアの都会における高い度合と、その他の地域での低い度合いなど）。
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Model West, level 3:ローマ帝国における平均余命表
|  | 女性 | 女性 | 女性 | 男性 | 男性 | 男性 |
| 年齢 | 死亡率 | 生存者率 | 平均余命 | 死亡率 | 生存者率 | 平均余命 |
| 0 | 0.3056 | 100,000 | 25.0 | 0.3517 | 100,000 | 22.8 |
| 1 | 0.2158 | 69,444 | 34.9 | 0.2147 | 64,826 | 34.1 |
| 5 | 0.0606 | 54,456 | 40.1 | 0.0563 | 50,906 | 39.0 |
| 10 | 0.0474 | 51,156 | 37.5 | 0.0404 | 48,041 | 36.2 |
| 15 | 0.0615 | 48,732 | 34.2 | 0.0547 | 46,099 | 32.6 |
| 20 | 0.0766 | 45,734 | 31.3 | 0.0775 | 43,579 | 29.4 |
| 25 | 0.0857 | 42,231 | 28.7 | 0.0868 | 40,201 | 26.6 |
| 30 | 0.0965 | 38,614 | 26.1 | 0.1002 | 36,713 | 23.9 |
| 35 | 0.1054 | 34,886 | 23.7 | 0.1168 | 33,035 | 21.3 |
| 40 | 0.1123 | 31,208 | 21.1 | 0.1397 | 29,177 | 18.7 |
| 45 | 0.1197 | 27,705 | 18.5 | 0.1597 | 25,101 | 16.4 |
| 50 | 0.1529 | 24,389 | 15.6 | 0.1981 | 21,092 | 14.0 |
| 55 | 0.1912 | 20,661 | 13.0 | 0.2354 | 16,915 | 11.8 |
| 60 | 0.2715 | 16,712 | 10.4 | 0.3091 | 12,932 | 9.6 |
| 65 | 0.3484 | 12,175 | 8.4 | 0.3921 | 8,936 | 7.7 |
| 70 | 0.4713 | 7,934 | 6.5 | 0.5040 | 5,432 | 6.1 |
| 75 | 0.6081 | 4,194 | 4.9 | 0.6495 | 2,694 | 4.6 |
| 80 | 0.7349 | 1,644 | 3.6 | 0.7623 | 944 | 3.4 |
| 85 | 0.8650 | 436 | 2.5 | 0.8814 | 225 | 2.4 |
| 90 | 0.9513 | 59 | 1.8 | 0.9578 | 27 | 1.7 |
| 95 | 1.0000 | 3 | 1.2 | 1.0000 | 1 | 1.2 |
After Frier, "Demography", 789, table 1.
古代の年齢分布の特殊性は、いずれも地域の状況により非常に大きな変動が見られるということにある。前近代社会では、死亡の大きな原因は、生命の終わりが産業化社会における死亡の典型的な状況である年齢的なものや、低栄養状況にあるのではなかった。感染性の急性の疫病が、人口の年齢構成の変動に影響した。例えば肺結核は、古代のローマ地域では典型的だった。その死は20世紀初頭でも集中する傾向があり、その流行地域における生命表は、死亡率の谷を示している。同時に、前近代社会における史料、例えば初期近代イングランドや20世紀初頭の中国などでは、幼児死亡率が15-35%の社会における20歳時の平均余命と等しい範囲である社会と比べると、幼児死亡率が成人の死亡率とは独立した変動幅を持っている (生命表モデルはこの点を省いている; それらは、年齢別死亡率は均一で、予想される割合に変化させることができる、という推定に依存しているからである)。古代の証拠には、このような効果を規格化できるものはないし(それら史料には、幼児死亡を概観する強い傾向がある）、生命表モデルはこの点を誇張しているものの、比較可能な証拠は、それが非常に高い（死亡率は強く人生の最初の年に強く集中するという）ということを示唆している。
この規模の死亡率は、人的資源において、投資を思いとどまらせ、生産性の成長を阻害する(ローマにおける青年期の死亡率は、近代初期英国におけるよりも三分の二ほど高い); それは、大勢の未亡人と孤児をつくりだし、長期にわたる経済計画を妨げる。衰弱性疾病の罹病率とともに、多くの有効労働年齢層が悪化する。健康調整平均余命表（health-adjusted life expectancy (HALE)）は、健康な状況で生きた人びとの数を示し、平均余命の変動範囲は、現代社会においては8%を越えない。ローマのような高い死亡率の社会では、（平均余命の変動範囲は）全体の平均余命を六分の一程度に下回ることがある。健康調整平均余命表（HALE）は、20歳以下の年齢層については、経済的生産性を非常に低下させる影響を帝国に残したといえるだろう。