中国生育率数据的APC模型及其分析_生育率论文

APC模型及其对中国生育率数据的分析,本文主要内容关键词为:生育率论文,中国论文,模型论文,数据论文,APC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.引言

APC模型是近年国际人口学分析中被广泛应用的模型之一。 这一模型的目的,在于分解出影响某时期某年龄人口事件发生的“时期”、“队列”和“年龄”三类不同的因素;从而为真正找出影响人口事件发生的确实原因,并为制定相应的针对性政策提供依据。

建立APC模型的理论根据,是由于一种人口事件(如出生、死亡、结婚和迁移等)的发生,通常会受到以下三方面因素的不同影响:年龄因素(Age effect )、 时期因素(Period effect )和队列因素(Cohort effect)的影响;APC模型即是用这三种因素英文单词的第一个字母所组合命名。(注:在我国,最早介绍这一模型见文献[1](曾毅)。)

队列因素是指考察经历了同一“起始事件”(Event-origin)的同一批人,他们在后来人生历程中的一些行为,会受到该起始事件的影响。队列因素也可译作“定群因素”,即固定的观察同一起始事件对同一批人群的影响。起始事件可以是出生、迁移等人口学事件;也可以是社会经济变动的政治事件。这些事件的发生,会对经历了这一起始事件的同一批人的行为产生影响;造成与未经历这一起始事件的不同队列人群的行为差异。例如,在“十年动乱”中的“知识青年”,共同经历了“上山下乡”这一起始事件;上山下乡运动对“知青”后来婚姻、生育、死亡、迁移的特殊影响,就是一种起始事件对后来人口事件发生产生的“队列影响”。

年龄影响指的是距离“起始事件”发生的年度间隔的长短,对后来人口事件发生所产生的影响;有的文献也把它称作“期间影响”(Duration effect)。由于在人口学研究中,对这一“期间”的测量,主要是用日历年度作为单位;所以“年龄影响”一词的使用,远比“期间影响”更普遍。如果把同一批妇女的出生作为起始事件的话,这批妇女的年龄也就是她们距离出生这一起始事件的期间。年龄因素对妇女生育子女的影响,是显而易见的;因为只有进入育龄的妇女才具有生育子女的可能性。此外,即使在妇女育龄期内,不同育龄妇女的“生育力”也是不同的。由于人口同时具有生物性和社会性这双重属性,年龄因素对人口的婚姻、迁移和死亡等事件的发生也都有着重要影响。

时期因素也可称之为“定时因素”,它是指在某一个特定时期或时点的社会经济事件对所研究的人口学事件产生的影响。例如,战争、经济危机、自然灾害和社会经济政策的变动对人口学事件发生所产生的影响,都属于时期因素的影响。时期因素对出生、死亡、迁移和婚姻等人口事件的影响作用是最直观的,在两次世界大战期间,欧洲的生育率都明显出现“低谷”,就是时期因素对生育率变动的影响。

人口研究中使用的“横截面分析”(又称“同期人分析”)方法产生的时期指标,同时混杂有年龄、队列和时期三种因素的影响;以及这三种因素之间的交互影响。分解出年龄、队列和时期三种因素对横截面分析所产生的时期指标的不同影响,有助于找到影响人口事件发生的真正原因和决定性因素;为制定相关政策提供科学依据,以便更准确地把握人口运动的变化规律。

本文的目的,即是根据我国1988年千分之二生育节育抽样调查所提供的妇女生育数据,采用APC模型,分解出从1971年到1987 年影响我国妇女生育率的时期、队列和年龄因素。

二.本文研究的问题

在人口学分析中,总和生育率是一个用来衡量生育率水平的常用横截面分析指标。它是一定时期各年龄组妇女生育率的合计,并在假定按照该时期分年龄妇女生育率水平度过一生的生育过程时,妇女可能生育的子女数。由于不受育龄妇女年龄构成的影响,总和生育率经常被用来作为在同一时点不同地区生育率水平的横向比较指标,或同一地区不同时点生育率水平的纵向比较指标而使用。

但是,总和生育率作为一个横截面指标,也带有着横截面指标的弱点。即该指标除了会受到时期因素的强烈影响以外,还会受到队列(或定群)因素的影响。时期因素只能影响人群的短期行为;当时期因素消失后,观察事件(在此表现为生育率)会出现反弹性的补偿。例如,第二次世界大战后,西方国家出现的“婴儿兴旺”(baby boom)现象,就是对战争期间低生育率的补偿。队列因素则能够影响人群的终生行为,例如返城后的下乡知青,他们在职业、婚姻、和受教育程度等方面的特殊特征,就是队列因素(上山下乡)打在百万知青身上的烙印。

图一给出了我国从1971年到1987年的总和生育率(数据来源:1982年千分之一生育率调查,1988年千分之二生育节育调查。参见《中国人口统计年鉴》(1989),以及《中国人口年鉴》(1985))。从图中可以看到我国的生育率水平,从1971 年每个妇女平均生育5.4 个子女,下降到1980年的2.2个子女;基本上是一种线性下降趋势;但从1981 年到1987年,我国妇女的生育水平的变化却出现了波动,波动的区间为每个妇女平均生育2.2个子女(1985年)及2.9个子女(1982年)。如果说,在1970年代我国生育率的线性下降主要归因于我国始于1970年代初期“晚稀少”的人口政策的话,那为什么在我国普遍实行“一对夫妇只生育一个子女”的1980年代,总和生育率的下降反而出现了波动?这种波动的原因是什么?是时期因素造成了这种波动,还是队列因素造成了这种波动?如果两种因素都有,哪一种因素的影响作用更为重要?

图一 我国1971—1987年妇女总和生育率的演变。

事实上,总和生育率指标只能是妇女终身生育率的一种近似;它的变动会受到定时(或时期)的某种政策的强烈影响;此外,妇女平均生育年龄的改变,也会影响到总和生育率的变动。即使妇女的终身生育水平并没有变化,平均生育年龄的下降(或上升),也会使得总和生育率的上升(或下降)(曾毅,1993)。在时期和队列两种因素影响下的总和生育率,就不能真正反映人口事件随时间变化的趋势。因此,我们需要使用另一种方法,来研究影响中国生育率变化的真正因素,并揭示中国生育率变化的真正规律。这正是本文使用APC模型的主要原因;此外,我们也想通过APC模型对我国数据的首次应用, 把这种近年来国际上社科研究中广泛应用的模型,介绍给我国的同行。

本文的具体研究目的,是研究影响我国在1970年代和1980年代生育率变化的政策和社会经济因素,使我们对我国生育率变动的真正趋势,有更准确的把握和认识。

三.数据和APC模型介绍

本文使用的数据,是以国家计划生育委员会为主,与国家统计局、国家计委、财政部、公安部等有关部门,共同组织的1988年全国千分之二生育节育抽样调查。这次调查的重点对象,是出生于从1930年到1973年的15岁至57岁的已婚妇女。调查收集了这批妇女在1944年和1988年之间出生的全部子女数。根据已有的研究,这次调查的数据质量是比较好的(林富德和王丰,1991)。

由于调查的登记时点是1988年7月1日,只有1988年上半年出生的子女数在调查中得到了登记,因此在本文中没有把1988年的生育状况列入观察范围;在1987年年满14周岁(1973年出生)的已婚女性人口,由于没有登记到有出生子女的事件,也不予考虑。

这样,我们最后得到了能够应用于APC模型的“年龄”、 “队列”和“时期”数据如下:在APC模型中参加分析和考查的年龄共有26 个(记i=1,2,…,26;即15岁~40岁);分析观察的日历年度有17 个(记j=1,2,…,17;即1971年~1987年); 观察分析的出生队列(或出生定群)共有43个(记k=i+j,k=1,2,…,43;即1930年~1972年之间出生的已婚母亲,其生育行为是我们的考查对象)。换句话说,我们使用的数据可以分析从1971年到1987年影响中国生育率变化的时期因素; 这段期间正好是我国人口政策的两个不同的阶段(从1973 年到1979年的“晚稀少”阶段和1980年以后的鼓励一对夫妇生育一个子女的阶段)。此外,43个于1930年和1972年之间出生的“母亲队列”(定群),有助于我们研究她们生命历程中,影响她们生育子女行为的队列因素。但是,由于使用数据的局限,从15到40岁的26个年龄,并没有覆盖妇女生育期(从15—49岁)的全部阶段。但是,我国妇女在40岁以后的生育水平已经很低(根据计算,我国妇女总和生育率在40岁以前就达到了其总值的90%);另外,我国的人口政策对40岁以后妇女生育子女的影响,已经被一些研究所论证(姚敏华,1990)。

根据以上的数据和应用APC模型的需要, 我们分别以已婚母亲的不同出生年代作为我们研究的不同“定群”(队列),然后观察这些定群在其生命历程中,年龄因素和不同时期社会经济及政策因素对其生育行为与生育水平的影响。

分解定群、年龄和时期三种因素对生育行为影响作用的APC 模型如下:

26

1743

Ω[,ijk]=a+∑b[,i]A[,i]+∑c[,j]B[,j]+∑d[,k]C[,k]+∈[

i=1 j=1

k=1

,ijk]

在公式中A[,i],B[,j]和C[,k]是分别与第i个年龄、第j 个时期(日历年度)和在第k 个年度出生的母亲定群相对应的虚拟变量;b[,i],c[,j]和d[,k]是模型的待估系数,分别代表影响已婚母亲生育率水平的年龄因素、时期因素和队列(定群)因素;Ω[,ijk]是已婚母亲的生育率;∈[,ijk]是模型残差。

我们使用SAS软件的一般线性模型过程(GLM ), 根据上述数据和APC模型分解出了影响我国已婚妇女生育率的时期、 年龄和定群三种因素。

四.关于生育率的年龄、队列和时期因素的估计与分析

APC模型分解出的年龄、队列和时期因素对研究现象的影响, 是通过模型中的三个隐变量(或潜在变量)(Wunsch,1993);因此, APC模型是一种隐变量模型。换言之,在年龄、队列和时期因素三个隐变量的后面,还有三组不同的可以观测到的生理变量,和社会经济政策变量等显变量对其发生影响。对我国生育率影响因素进行的研究,过去都停留在显变量模型;使用隐变量模型对我国生育率的影响因素进行分析,可以在已有研究的基础上,更深入地了解和把握影响我国生育率变化的深层因素;这正是本文的研究目的。

下面我们对APC模型的计算结果,进行简要的分析。

1.年龄因素的影响

图二给出了对我国出生于1930年和1972年之间的已婚妇女,影响她们在从1971年到1987年之间生育率水平变化的年龄因素(从15岁到40岁)的分布曲线(根据1988 年中国千分之二生育节育抽样调查数据和APC模型计算)。该图描述了在整个参考期(1971到1987年)内影响生育率水平平均变化的年龄因素的单一作用。即在没有任何社会、经济、文化、政策和环境因素的影响下,参考期内我国分年龄妇女生育率曲线的分布形态。

年龄可表征妇女生理发育的不同阶段,从图中看到,在24岁时,我国妇女的已婚生育率达到众数水平。而在40岁时,我国已婚妇女的生育行为还没有结束(理论上妇女的生育期是从15到49岁)。值得注意的是,我国在1971年和1987年之间已婚妇女生理生育率的众数年龄,要早于欧洲部分国家的相同指标。根据欧洲议会1999年公布的资料,在1996年,西欧妇女生理生育率的众数年龄通常是在26岁和28 岁之间(Council of Europe,1999)。

图二 1971—1987年我国已婚妇女生育率年龄因素(15—40岁)的影响分布

事实上,图二与正常观测到的分年龄妇女生育率曲线的形态很相象,只是后者同时兼混有年龄、队列和时期三种因素的影响。作为对比,图三给出了我国在1971年、1980年和1986年的分年龄妇女生育率分布。图三是观察期内我国分年龄妇女生育率分布(数据来自中国1982年千分之一生育率回顾调查;1987年中国百分之一人口抽样调查;中国1988年千分之二生育节育抽样调查。)从图三可以看出,我国妇女的生育众数年龄在1971年是在24岁;在1980年是在25岁;而在1986年是在23 岁。 在1971年,我国大规模的计划生育运动尚未开始,分年龄生育率曲线表现的是一种近似“自然生育率”的类型;当年的总和生育率是每个妇女平均生育5.4个子女。而在1980年和1986年,我国妇女在所有生育年龄,特别是在30岁以后的生育率,有了显著的下降;这显然与我国人口政策的普遍实施是紧密相连的。

图三 1971、1980和1986年我国分年龄妇女生育率分布

2.时期因素的影响

时期因素是指影响育龄妇女生育行为的政策和社会经济因素。在本文的观察期内,我国实行经济上改革开放和计划生育的人口政策。图四给出了APC模型分解出的时期因素对我国已婚妇女生育率的影响, 该图是由1988年中国千分之二生育节育抽样调查数据计算得到。我们可以看到,在二十世纪七十年代“晚稀少”的人口政策,使我国的妇女生育率有了大幅度的下降。而从1980年到1987年,在我国城镇地区普遍实行一对夫妇生育一个子女的政策,和改革开放的经济战略下,我国的妇女生育率表现出在一个较低水平内的波动态势。

图四 1971—1987年影响我国已婚妇女生育率的时期因素分布

细心对比图一和图四,可以发现APC 模型分解出的时期因素对我国妇女生育率的影响,与我国妇女总和生育率在同期内的变化趋势非常接近;这说明在控制了队列因素和年龄因素的影响之后,政策和社会经济变革等时期因素的“净影响”,是我国在观察期内妇女生育行为变动的最主要影响因素。

对于在1980年以后,我国的时期因素出现波动的现象,可能是因为“一对夫妇生育一个子女”的政策,和改革开放的社会经济变革,以及普遍实施法定婚龄的措施,对妇女生育行为产生了相互抵销或相互冲突的影响,使得妇女生育率开始出现了波动的态势。

3.队列因素的影响

APC 模型分解出的定群因素对我国妇女生育率的影响如图五所示(根据1988年中国千分之二生育节育抽样调查数据计算),它表示一个起始事件对经历过这一事件的群体终身生育行为的影响。我们从图中可以看到,出生于1930 年和1947年之间的妇女, 在控制住年龄和时期因素的影响之后,队列因素对她们生育行为一直是负增长的影响。发生的起始事件,事实上也是社会经济文化事件,与时期因素中社会经济政策的影响相区别的是,这一事件不是“即时”的或立即对妇女的生育水平变动发生作用,而是对后来妇女的生育水平发生影响。队列因素对出生于1948和1964年之间的妇女生育率的影响,是一种轻微波动近乎常数的趋势。由于在我们的分析数据中,出生于1965年和1972年之间的妇女,她们在调查时点(1988年)的年龄还非常年轻(在15—23岁),队列因素对这批妇女生育率的影响尚难解释,我们把队列因素影响的讨论仅停留在出生于1930和1964年之间的妇女当中。

图五 1971—1987年影响我国已婚妇女生育率的定群因素分布

五.结论

APC模型可以分解出年龄、 出生年份和观察年份三个时间坐标各自独立对一种群体行为的净影响,这种视角对于了解一种群体行为的发生及其变动是有益的。但是,由于年龄、出生年份和观察年份对一种事件的影响仅仅是不能直接观测到的隐变量,对模型分析结果的深入解释,还需要了解在每个隐变量后面与之相互关联的各种指标;否则,对模型结果的诠释将是比较困难的。

例如在本研究中,为什么年龄对我国妇女生育水平的净影响在24岁时达到峰值水平,要早于西欧国家的妇女(26—28岁)?这就需要采用一系列可以观测到的生理学的指标去进一步研究。

下面是本文的几点结论:

虽然我国的生育率指标同时受到年龄、队列和时期三种不同因素的影响,但从本文APC模型的分析结果来看,时期因素是这三种因素中,对我国生育率水平影响最大的因素。对于我国控制人口增长的政策而言,当前最重要的还是应注意各种政策和社会经济变革对我国人口增长产生的直接影响。

从APC模型分解出的队列因素对我国妇女生育水平的影响来看, 出生于1947年和1964年之间的妇女,作为她们终生行为的生育意愿并没有显著的下降;我国在1980年代以后观察到的低生育水平,主要还是时期因素(人口政策因素)的结果。

最后需要指出的是,APC模型是一种可以分解时期、 队列和年龄三种隐变量对某种群体行为影响的分析工具,是近年来在国际上广泛应用于心理学、政治学、社会学和人口学的一种新模型。有关该模型的应用和改进方面的探讨,直到二十世纪八十年代中期仍在进行。由于篇幅所限,本文没有详细叙述APC模型的产生及改进过程,而是将APC模型应用于对中国的数据的分析,以期对影响我国生育率变化的深层因素进行剖析。

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