中国出生性别比的未来趋势，本文主要内容关键词为：中国论文,趋势论文,未来论文,性别比论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、简介
几乎所有高出生性别比的研究都认为下列两个因素为性别选择提供了重要的激励作用：即出生率下降和男孩偏好。李南等（Li et al.,1997）曾研究了出生性别比、生育率和男孩偏好之间的定量关系。这一关系可以总结如下：将一妇女处于性别选择处境中也即她没有儿子并且只能再有一个孩子称为随机事件Y， Y发生的概率定义为性别选择压力y，它是由生育率水平决定的。男孩偏好强度p， 定义为一个妇女在性别选择处境中有一性别选择的儿子的概率。根据y和p的定义，显而易见，在妇女的平均子女数中，即TFR（总和生育率），py 值所占的比例将是性别选择的儿子，而其余则是正常的出生性别比s[,0]。 因此在较大人口中观测到的出生性别比将为（TFRs[,0]+py）／（TFR－py）。 而根据李南等的估计（Li et al.,1997），中国1989年的高出生性别比主要原因在于生育率的下降导致了y的增加。但生育率早晚会停止下降。 当生育率达到稳定时，出生性别比是否会停止上升？答案在于p 将如何变化。
一对夫妇在性别选择处境中有一性别选择儿子的概率p， 是男孩偏好的一种度量，而男孩偏好可视为文化特征π。不同时代夫妇的不同决定可以被解释为是文化特征π在不同时代传播的结果。尽管详细描述传播过程很困难，其对p 值变化的作用可以用一般文化传播理论加以研究（Cavalli-Sforza and Feldman,1981）。根据这一理论， 假如父母的文化特征为π，年轻一代的个体从父母那里以垂直传播速率C[,v] 获得文化特征。如果他们的父母没有特征π，他们也可以从老一代非父母成员中以斜传播速率C[,0]或从大众传播媒介中以速率M[,0]获得文化特征π。
李南等（Li N.et al.,1998a ）建立了包含男孩偏好文化传播的人口模型，他们指出可以根据人口参数值和文化传播速率预测人口动态和文化特征π的演化。在此模型中，人口参数可由标准人口数据获得。文化传播速率C[,v]、C[,0]和M[,0] 是从中国两个县即略阳和三原的农村地区调查获得的（Li N.et al.,1998b）。 尽管这些传播速率的值由样本人口的特定条件所决定，他们仍可被视作是中国人口的π传播的代表值，因为在整个国家内影响传播的因素应与在这两个县内的是一样的。本文研究，假设中国人口处在二县之一的π的传播下的环境中，其男孩偏好强度和出生性别比在未来将如何变化。
在人口预测中作了关于生育率和死亡率的定量假设。尽管在何种条件下这些假设才能站得住脚并不完全清楚，在与人口参数相似的人口作比较时它们仍然是有意义的。我们在此力图估计中国未来人口的p值。尽管p与文化特征相关， 这一任务因此而变得与标准人口预测很不相同，但其机理是相似的。在p 值与其演化的估计及整个中国的出生性别比预测中，我们假设文化传播速率取两县的估计值中的一个。
二、含男孩偏好文化传播的人口模型的介绍
1.人口动态
含男孩偏好文化传播的女性人口模型中的假设（Li N.et al.,1998a）是：
假设1：两性别的生育率与死亡率随时间不变，没有迁移。45 岁以上妇女的生育率忽略不计。
将时间t的妇女人口分为三个年龄组： 年龄为0到14的数量为n[,1]（t），年龄为15到29的数量为n[,2]（t），年龄为30到44的数量为n[,3]（t）。人口模型可写为如下形式
其中N（t）[T]＝（n[,1]（t），n[,2]（t），n[,3]（t）；p[,1]和 p[,2]分别是从第一年龄组到第二年龄组及从第二年龄组到第三年龄组的留存率。由于稳定生育率对两性别都适用而不仅是女性，描述女性从出生到留存到h年龄组的留存率，f[,h]（t），随时间变化。用n（t）代表n[,2]（t），（1）式可写为
n（t+1）＝f[,1]（t－1）n（t）+p[,1]f[,2]（t－1）+p[,1]p[,2] f[,3]（t－1）n（t－2） （2）
为了计算f[,h]（t），需要知道性别选择的男孩数及人口中男孩偏好程度。无男孩偏好特征π[,0]是用互补的概率，即一母亲在性别选择处境中不进行性别选择的概率来度量的
pN＝1－p （3）
追踪具有特征π[,0]的父母比那些具有特征π的容易些，因为前者后代的出生性别比是正常的。建立文化传播模型的假设是：
假设2：男孩偏好或无男孩偏好的文化特征形成于第二年龄组， 并且在第三年龄组保持不变。
根据这一假设，f[,h]（t）可写为
f[,h]（t－1）＝c[,th]+c[,2h]PN（t－h+1） h＝1，2，3 （4）
其中人口参数c[,ih]仅由死亡率和生育率数据确定（见附录A 或参考文献（Li N.et al.,1998a），（2）式可写为
根据pN（t－h+1）的值，用（5）式可得n（t+1）。 现在可利用如下的文化传播模型从对于h＝1，2，3时的pN（t－h+1）和n（t+1）得到pN（t+1）。
2.文化传播模型
对于有π[,0]特征的曾经、现在或将来可能处于性别选择处境中的父母，他们后代的出生性别比是正常的，其女性后代的数量为
这样经过垂直传播在t+1时有特征π[,0]的数量为
所有其他父母的女性后代的数量为
他们从上一代具有特征π[,0]的非父母个体成员那里通过斜传播以速率C[,0]获得特征π[,0]。由此有数值
在斜传播后，他们也可能从大众媒介那里获得特征π[,0]。由此有数值
在（9）和（10）中，
是所有π[,0]个体与前一代所有成员的比值
其中l[,h]是从出生到h年龄的留存率。在t+1时有特征π[,0]的妇女数为n（t+1）PN（t+1），她们的特征π[,0] 必须来自于以上三种传播中的一个。因此，我们有
n（t+1）PN（t+1）＝n[,v]（t+1）+n[,0]（t+1）+n[,m]（t+1）
（12）
从式（7），（9），（10）和（12）可得
知道人口参数c[,ih]（i＝0，1，2，3；h＝1，2，3），y和l[,h]，传播速率C[,v]，C[,0]和M[,0]，以及初始状态n（h）（ h＝1，0，－1，－2），PN（h）（h＝0，-1，-2），我们可以用（13）式计算t〉1时的n（t），t〉0时的PN（t），以及时间间隔[t－1，t]时的SRB（t）（见附录B）
三、人口参数和文化传播速率
令年龄在0～59岁的全体女性人口为1，年龄组0～14，15～29， 30～44和45～59岁的比例分别为n[,i]（0）（i＝1，2，3，4）， 留存率为p[,i]（i＝1，2，3）。表1显示了1990年中国女性人口的分布。
表1 1990年中国初始标准化人口及留存率
年龄组i 年龄 人口数n[,i](0) 留存率p[,i]
1 0～14 0.302 0.986
215～29 0.343 0.980
330～44 0.226 0.952
445～59 0.129
1～4
0～59 1.000
资料来源：根据1990年中国人口普查10%抽样汇总数据计算。
注：留存率是得以生存到下一年龄组的比例。
在我们的仿真中，令女性在年龄组15～29岁的比例在2005，1990，1975，1960年分别为n（1），n（0），n（-1），n（-2），则有
n（1）＝p[,1]n[,1]（0）n（0）＝n[,2]（0）
n（-1）＝n[,3]（0）／p[,2]n（-2）=n[,4]（0）／（p[,2]p
[,3]） （15）
基于1990年中国人口普查数据的人口参数如表2所示。
表2 中国1990年人口参数
n(1) n(0)
n(-1) n(-2)
0.298 0.343
0.231 0.138
c[,11]c[,21] c[,12] c[,22]
c[,13] c[,23]
0.357 0.064
0.405 0.109 0.047 0.045
l[,1]l[,2]
l[,3]
y
0.956 0.942
0.923 0.580
资料来源：根据1990年中国人口普查10%抽样汇总数据计算。
基于1997年在中国两个县的调查的文化传播参数见表3。
表3 1997年两个县的文化传播参数
县 年龄组 pN(0) pN(-1) pN(-2)
N(0) C[,v] C[,0] M[,0]
略阳 15～29 0.94 - - - 0.88
0.88 0.79
30～44- 0.97- - 0.92
0.92 0.97
45～59- - 0.80- - --
15～44- - - - 0.89
0.89 0.94
15～59- - - 0.92- --
三原 15～29 0.50 - - - 0.24
0.24 0.46
30～44- 0.60- - 0.59
0.59 0.38
45～59- - 0.65- - --
15～44- - - - 0.50
0.50 0.36
15～59- - - 0.56- --
资料来源：见参考文献（Li N.et al.,1998b）。
在表3中，PN（0），PN（-1），PN（-2）和
分别是有特征π[,0]的个体与每一年龄组全体成员的比值。
四、中国未来出生性别比的仿真
以上模型及其参数值使我们可以预测中国未来的出生性别比。已知中国1990年人口参数，假设它们在未来保持不变，我们计算了当文化传播速率为两个样本之一时的中国未来的出生性别比。
为此，首先需要知道中国男孩偏好强度的初始状态，即PN（0），PN（-1）和PN（-2）的值。因为生育行为还没有停止， 只有在一定的假设下，才能作出在给定时间内某人口及其较年轻年龄组的PN值估计。在两个县内基于它们的特定条件在一定假设下而做的估计见表3。 在妇女生育行为遵循1990年按龄生育率假设下，使用中国的人口参数，可估计中国1990年的PN平均值为：
＝0.17， 这使1990年观察的出生性别比值为1.14。PN（0），PN（-1）和PN（-2）的值是指年龄组15～29，30～44和45～59的特征π[,0]，而后者分别形成于1982～1997，1967～1987和1967年以前。 表2显示略阳县和三原县的PN（0），PN（-1）和PN（-2）与
不同。由于我们把两个样本中的传播速率值应用到整个中国，因此假设未来中国人口仍处于两个样本所处的环境中，这也很自然地假定现今中国人口与两个样本人口条件基本相同。于是从表3， 我们有以略阳县为基础的
0.970.80
PN（-1）=───PN（0），PN（-2）=───PN（0） （16）
0.940.94
但是PN（0），PN（-1）和PN（-2 ）的值应得出出生性别比的值为1.14，因此
其中y[,2]和y[,3]是第二、第三年龄组的性别选择压力。中国y[,2]，y[,3]，y和
的值分别为0.338，0.242，0.580和0.170（见附录C）。 综合（16）与（17）我们得到PN的估计值，见表4。
表4使用二个县的样本参数所估计的中国的PN初始值
案例pN(0) pN(-1) pN(-2)
略阳 0.819 0.845
0.697
三阳 0.766 0.919
0.996
资料来源：根据调查数据计算。
基于以上参数的仿真结果如表5所示。
使用略阳县的传播速率，表5表明中国π[,0]在增加， 这使得出生性别比几乎降到了正常水平。但是，若使用三原县的传播速率，则π[,0]在减少，由此使得出生性别比增加到1.29与1.33之间。李南等（LiN.etal.,1998a）指出，以上非线性系统有一个惟一的稳定状态， 在这一状态时PN（t）和n（t+1）／n（t）是正的。 由于不同地方和年龄组的传播速率不同，达到稳定状态的时间不同。例如，使用三原县的传播速率，要用较长的时间即直到2080年才能达到稳定状态。有趣的是，在给定总和生育率为2.25（此时女性人口接近静止），弱男孩偏好例如像在略阳县，将导致人口轻微增加，而强男孩偏好例如像在三原县，会导致人口数的轻微减少。
表5 PN，SRB和n（t+1）／n（t）的仿真结果
pN(t)SRB
估计值来原 略阳 三原略阳 三原
年份/年龄组 15～ 15～ 15～ 15～ 15～ 15～ 15～ 15～
44 294429 4429 4429
1990～2004 0.837 0.812 0.512 0.365 1.126 1.129 1.178 1.198
2005～2019 0.937 0.911 0.552 0.428 1.112 1.122 1.253 1.311
2020～2034 0.936 0.913 0.537 0.447 1.087 1.098 1.273 1.340
2035～2049 0.934 0.914 0.520 0.436 1.078 1.089 1.277 1.332
2050～2064 0.935 0.916 0.521 0.436 1.079 1.088 1.283 1.332
2065～2079 0.935 0.916 0.519 0.437 1.079 1.087 1.286 1.333
n（t+1）／n（t）
估计值来原 略阳 三原
年份/年龄组
15～44
15～29 15～44 15～29
1990～2004 0.8690.869 0.869
0.869
2005～2019 1.0451.044 1.020
1.011
2020～2034 0.9840.981 0.936
0.917
2035～2049 1.0151.011 0.962
0.947
2050～2064 1.0061.003 0.952
0.941
2065～2079 1.0081.005 0.953
0.941
资料来源：同表4。
四、讨论
1995年中国1%人口抽样调查报告的0，1，2，3，4岁的性别比分别为1.19，1.21，1.21，1.19和1.15。这些值可以粗略用来作为1991～1995年出生性别比的替代值，从而得以与表5的结果相比较。
15～29年龄组的传播速率值来自于1982～1997年两个样本中的传播状况，而15～44年龄组的传播速率则反映出1966～1981年的传播情况。从表5明显可知，1982～1997年三原县的传播速率与中国1991～1995 年很接近。
不能将此结果简单的应用于对中国未来的预测中。前面已指出，我们不知道在何种条件下两个样本中的文化传播速率与中国人口相当。这与在人口预测时假设生存率与死亡率取固定值而实际无人知道在何种条件下这些假设是有效的情况是相似的。但是，用于全国的文化传播速率值来自于两个样本，在此基础上进行的更多的人口细节分析，有助于确定表4中哪一种情景更可能在中国发生。
我们认为，从略阳县和三原县的文化传播速率而预测的中国的出生性别比可以被看作分别是中国较低和较高的预测。在以下两个条件下，三原县的预测值看起来会更符合中国的未来。首先是稳定的生育率，即使三原县的传播速率被应用于中国，未来生育率的下降可能导致出生性别比在1.3以上。尽管最近的生育率调查显示了从1990 年以来的下降趋势，接近于替代水平的生育率应该是对中国未来可行而保守的假设。其次，基于性别选择的流引产率保持最近的水平。否则，未来中国的出生性别比也可能大于1.3。 把略阳县的传播速率应用于中国看起来过于乐观，因为这要求女婿挣钱更多（Li N.et al.,1998b）。 但是在长期内，如果能够建立养老基金制度或引导人们为他们退休以后作足够的储蓄，出生性别比接近正常水平仍然是可能的。在这些条件下，儿子不再成为经济上的必须，情况会变得与略阳县女婿能够提供更好的老年赡养情况类似（Li N.et al.,1998b）。
附录
附录 A 计算C[,ih]
在式（2）中，f[,1]（t-1）n（t）描述了出生于[t-1，t] 并在时间（t+1）存活到第二年龄组的女性人口数，是由那些在时间（ t－1）处于第一年龄组而在时间t处于第二年龄组的女性生育的。 这些女性当处于第二年龄组时，在[t－1,t）经历了她们一半的生育行为， 她们的男孩偏好p（t）形成于时间t。在第二年龄组，每个妇女的子女数为F[,2]，其中有p（t）y[,2]数量的性别选择的男孩， 其余人的后代的出生性别比是正常的。这样，女儿的数量为[1／（1+s[,0]）][F[,2]-p（t）y[,2]] ，因此这些妇女在第二年龄组女性生育率为
F[,2] 1
──────＝─────[F[,2]-p（t）y[,2]] （A1）
1+S[,0] 1+S[,0]
因为这些在第二年龄组的妇女在[t－1，t）经历了她们一半的生育行为，有
其中l[,h]和F[,h]分别是从出生到h年龄组的留存率以及h年龄组两性别的生育率，而y[,h]是h年龄组的性别选择压力。
附录B 计算SRB（t）
在[t－1，t]出生的女性数为n（t+1）／l[,2]。因为在h年龄组有特征π[,0]的妇女的女性生育率为C[,0h]，其子女有正常的SRB， 这样在[t－1,t）出生的子女总数为
因此，区间[t－1,t）的SRB为
附录C y[,2]和y[,3]的计算
令T[,i]（K）表示某妇女在年龄K（含K）之前有第i 个孩子的概率。那么在大人口中
其中m[,j]（i）为年龄为j的妇女第i个孩子的生育率，而a 是最小生育年龄。
令已有i个孩子的妇女生育第（i+1）个孩子的概率为p[,i]。已有i个女儿的妇女生育第（i+1）个孩子的概率为a[,i]p[,i]，已有i个孩子并且其中至少有一个为儿子的妇女生育第（i+1）个孩子的概率为b[,i]p[,i]。则年龄在[a,k）的妇女的性别选择压力是（Li N.et al.,1998a）
同样
29-a
y[,2]＝────y（29）
44-a
1
y[,3]＝───[（44－a）y（44）－（29-a）y（29）] （C3）
44-a
中国1989年a[,i]和b[,i]的值见（Li et al.,1997）。y[,2]与y[,3]的值可由观察的人口数据计算得出。