国内学者对我国健康预期寿命变动规律的研究大多基于人口抽样调查或CLHLS 和CHAＲLS 等微观调查数据，这些数据存在一定的抽样偏差和误差问题，少数基于2010 年人口普查数据的研究不能反映近10年的变化情况。另外，已有研究很少使用因素分解法深入分析死亡和健康因素对健康预期寿命变动的影响。基于此我院王晓军教授对该问题进行了研究，在《保险研究》期刊上发表了题目为《人口老龄化下的寿命延长伴随健康水平下降吗?》的论文。

新型冠状病毒持续全球蔓延，应对病毒蔓延成为国家应急管理的重点，大数据在这一挑战中的应用和开放备受瞩目。我院赵彦云教授以政府数据开放平台为基础，针对新冠肺炎防控进行了探索性研究，并在统计学顶级期刊《统计研究》发表了《突发重大传染病疫情数据互联网统计体系研究》的论文，提出了政策建议。

在人口随机死亡率的建模方法中，对于人口死亡风险异质性的研究尚属相对稀缺。特别是在涉及不同地区、不同性别的多个人口群体死亡率建模时，忽视死亡风险异质性问题可能带来严重影响。然而，当前研究并未将风险异质性假设扩展到多人口死亡率建模中。

维护老年人的健康功能、提高其生活水平是“健康中国行动”的核心目标之一。根据世界卫生组织的最新数据，2019年我国60岁男性和女性的平均余寿分别为19.2岁和23.1岁，而平均健康余寿则分别为15.0岁和16.9岁。这意味着60岁男性有超过五分之一、女性有超过四分之一的生存时间处于不健康状态。随着人口老龄化和高龄化加速，老龄健康问题日益凸显，未来失能老年人口规模将不断扩大。预测显示，到2050年，我国65岁以上失能老年人口将达到5205万，占老年人口比例的13.68%。除了失能老年人群外，更多的老年人正在经历不同程度的健康损失。这种情况不仅降低了老年人的生活品质，还可能提高死亡风险、缩短预期寿命。针对老年人不同程度的健康损失，如何分级、如何测度，以及不同级别的健康损失是否存在递进关系、与健康恢复有何关联，这些问题对我国健康老龄化建设至关重要。

新医改已经推行了十年，我国的公共卫生和医疗服务水平不断提升，居民的健康状况也在持续改善。尽管截至2016年底，全国基本医疗保险的参保率已稳定在95%以上，但各地区的医保政策实际效果却存在着一定的差异。此外，医保是否真正降低了医疗费用支出尚存争议。在不同地域间，特别是在少数民族地区，医疗保障差异备受关注。少数民族地区经济相对滞后，社会服务水平不高，疾病或灾害引发的贫困率相对较高。因此，医疗保障对于少数民族地区的民生和社会服务水平至关重要。

根据世界卫生组织的数据，60岁以上的老年人中，超过46%存在失能情况，其中超过2.5亿人患有中度至重度失能。研究老年失能的一个重要挑战是高死亡率。死亡会大幅缩短失能的观测时间，但反之不会。我们把这种单方向竞争数据称为半竞争风险数据。在半竞争风险数据中，由于死亡与失能高度相关，传统生存方法（例如Cox回归模型）并不适用。为了有效估计和推断失能进展及其影响因素，必须考虑半竞争风险数据中失能与死亡之间的相关性。此外，由于失能随访研究大多采用间隔调查方式，导致失能观测时间面临复杂删失问题，这进一步增加了统计建模的难度。