中国孩次生育概率影响因素的多层次分析*，本文主要内容关键词为：多层次论文,概率论文,中国论文,因素论文，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。
自人口转变理论问世以来，大量的实证分析尤其是欧洲生育率的研究向其提出了挑战，揭开了人们关于生育率下降原因研究的序幕。但是，这些研究大都为宏观水平上的分析。然而生育是人们的个体行为，宏观研究结果很难解释个体生育行为的发生机理。60年代以来的微观家庭经济学所提出的微观行为分析模式，则致力于解释个体生育行为发生的原因。
微观生育模式研究假定微观生育行为主体所面对的社区背景不存在显著性的差异，这就是说各个社区的经济、社会、文化条件都具有显著的同质性。然而，有关社区特征与生育率转变关系的研究恰恰认为上述假定不切合实际。因为只有生活在同一社区的个人所面对的环境特征才是相同的，社区特征对夫妇的生育行为具有独立的作用，它与夫妇的个体特征共同决定夫妇的生育行为（Freedman,1974）。尽管70 年代微观生育行为分析模式曾广为盛行，但实证分析结果，特别是对发展中国家的实证分析结果却令人失望。于是人们开始将研究的焦点集中于社区这一层面。此外，从分析框架上，不少学者先后意识到单纯从宏观和微观分析具有局限性，而开始将研究的视角转向宏观和微观相结合的渠道。既然人们已认识到社区是宏观与微观分析的桥梁，如果能从社区层次找到影响生育率的因素，也就能找到用宏观分析解释育龄妇女微观生育行为的途径。
人们关于社区对生育率影响的研究探索，最早体现在“世界生育率调查（WFS,World Fertility Survey）”之中。在参与“世界生育率调查”的42个国家中，17个国家收集了关于社区（村）的相关变量，并由此发展了多水平统计分析技术。然而，“世界生育率调查”中关于社区的研究，特别是在那些被普遍认为能期望得到社区对生育行为有显著作用的国家里，并没有得出令人满意的结果，从而引起人们去思考发生这种情况的原因。一些学者认为，发生这种情况的主要原因是社区数据收集存在缺陷，而不是社区对生育行为无影响，并认为社区数据收集应特别小心（Sigh,1987;Casterline,1987）； 社区资料的收集也有人强调不应当被放弃（Freedman,1985）。后来， 在世界范围内较大规模的“人口与健康调查（DHS,Demographic and Health Survey ）”再次收集了社区资料，并在社区资料收集时尽力避免“世界生育率调查”中的某些弱点。
关于中国生育率的研究， 人们最初集中于全国水平的分析， 直到80年代中期，人们才开始关注生育率下降的地区差异。然而，这时的研究多是以省为分析单位的。由于地区发展的不平衡性，同一省级地区内可能存在很大的差异，因此人们也开始关注社区层面的研究。1992年全国生育率抽样调查中，除收集个体育龄妇女的生育、避孕资料外，还定量地收集了社区的社会经济环境和计划生育服务设施的资料。另外，对中国生育率社区研究关注的另一方面，主要体现在1994年召开的“社区发展与人口”学术讨论会上（李树茁、梁巧转，1995）。与会学者从不同侧面勾画出中国生育率及人口控制的社区层面研究框架，对中国生育率社区层面的研究起着极为重要的促进作用。
自中国提倡实行“一对夫妇只生育一个孩子”的生育政策以来，城市育龄妇女生育水平得到较好的控制；而农村则表现为较大的差异，农村地区也成为中国生育控制的重点和难点，本研究侧重于农村育龄妇女的生育行为研究。根据1992年全国生育率抽样调查有关育龄妇女生育数据和村级社区资料，收集被调查县的社会经济和各省的生育政策数据，利用多水平Logit回归分析方法，从个体、社区、 县级和省级四个层次研究影响农村育龄妇女个体生育水平的因素。研究结果表明，除年龄因素外，中国农村育龄妇女不同孩次生育概率的影响因素有很大差别；并且育龄妇女高孩次生育概率的影响因素并不能简单地用计划生育和社会经济发展的模式来解释。
1.分析框架
本文分析框架既考虑个体需求，也考虑计划生育服务对个体生育行为的影响，同时宏观生育政策和社会经济发展水平可影响计划生育工作力度和计划生育服务的供给，进而影响个体育龄妇女的生育意愿和避孕的使用，对生育行为产生影响。分析框架见图1。
图1 生育率分析理论框架
本分析框架假定育龄妇女的个体特征、计划生育政策、宏观社会经济、社区环境和计划生育服务可直接影响育龄妇女的生育意愿、生育行为，并且通过影响避孕需求，对育龄妇女生育行为起间接作用。许多微观生育行为研究将育龄妇女的文化程度作为衡量育龄妇女个体社会经济状况的微观指标（Cooney and Li,1994;Choe,et al,1991）。文化教育水平较高的育龄妇女，较注重对孩子质量的追求，倾向于少生孩子；同时文化水平较高的育龄妇女容易接受计划生育知识，常采用避孕措施来避免非意愿生育，因而实际生育水平较低。
中国大部分农村地区的社会经济尚不发达，农村地区存在较严重的性别偏好，对生育率下降具有重要的影响（郝虹生、高凌，1995）。已有研究表明， 已有子女性别对是否再生育孩子的概率有显著性影响（Tu,1991）。但限于数据的局限性， 没有育龄妇女已有孩子性别的资料，因此在本研究中将无法考虑已有孩子性别这一因素。
育龄妇女所在村民小组的民族类型、村级社区的社会经济特征，被认为是影响育龄妇女生育行为的重要社区因素。由于少数民族地区的计划生育工作开展较晚，并且执行着较为宽松的生育政策，因而其平均生育水平高于汉族居民。社区社会经济特征如水、电供应，居住区的地理地貌类型和距离县城的距离可直接影响到育龄妇女接受计划生育知识与服务，进而影响其生育意愿。社区计划生育服务设施，可直接影响育龄妇女对避孕措施的使用。此外，社区计划生育服务的作用在很大程度上受社区社会经济环境的制约。
尽管中国的计划生育是在全国范围内开展，但各省在计划生育政策的执行上有着较大的差别，因此省级生育政策对育龄妇女的生育行为有着较大影响。特别是县级社会经济发展水平的高低，不但影响育龄妇女的生育意愿，而且也影响着社区卫生服务设施的分布和基层计划生育服务机构的建立，更重要地会对社区的计划生育服务质量有影响。此外，由于中国实行较严格的孩次控制生育政策，因此育龄妇女不同孩次的生育行为，其决定因素也不相同。本研究在模型分析时将按孩次分别进行。
2.数据与方法
2.1 1992年生育率抽样调查
主要数据来源于1992年9月～10 月由国家计划生育委员会组织进行的“全国计划生育管理信息系统首次调查”。该调查收集了1992年8 月31日时点，106873名15～49岁的育龄妇女的部分生育史。该调查是一次覆盖全国30个省、自治区和直辖市有代表性的两阶段、系统整群随机抽样调查。首先，在全国每4个县抽取一个县级单位； 在被抽中的县级单位中，以村（居）民小组为单位随机抽样，抽样比例为1.2‰。 调查中包括被抽中的农村村民小组和城市居民小组中的每一个家庭及所有的育龄妇女。该调查涉及670个县（区、市），2301个村（居）民小组， 样本规模为38.5万人，抽样比例为0.329‰（王海京，1996）。
该调查收集了育龄妇女最近4个孩子的生育史。由于生过4个以上孩子的妇女比例很小，因而该调查获得的部分生育史对大多数妇女来说是完整的生育史。对生育过4个以上孩子的育龄妇女来说，1986～1992 年间的生育史也将是完整的，除非育龄妇女的生育间隔小于一年。假定这期间中国育龄妇女的生育间隔分布在三个日历年内，生育两个孩子的概率小于10%，则1986～1992年生育4个孩子的概率小于1‰。因而1986～1992 年由于收集部分生育史而造成的生育遗漏是微不足道的（ Feennyand Yuan,1995）。此外， 该调查还收集了育龄妇女所在村（居）民小组的社区环境和计划生育服务信息。
有关分析表明，和以往有关调查如1988年全国生育节育率抽样调查和第四次人口普查相比，1992年生育率调查在年龄结构、婚姻状况、迁移及1989年以前的回顾性生育史等数据的收集具有较高的质量（Feennyand Yuan，1995；王海京，1996），但也有分析显示，该调查对1990年及以后的生育数据存在严重的漏报现象（Zeng，1996）。
2.2 数据与变量
本研究主要针对农村育龄妇女进行。 1992 年生育率调查中共收集62479名农村已婚育龄妇女个体生育史数据。 西藏地区因样本量较少而被剔除，部分样本点因没有收集到社区资料而不能参加分析，实际参加分析的育龄妇女为60306人。由于中国实行严格的孩次控制政策， 因此采用孩次生育概率作为应变量，即生育一孩（P1），二孩（P2），三孩（P3）和四孩及上（P4），更能恰当地揭示影响中国育龄妇女生育的实质及其影响因素。同时由于调查对1990年及以后育龄妇女的生育资料存在严重的漏报现象，本研究将数据分析时点限定在1988～1989年两个年份。在这两年期间， 婚后没有生育过孩子的育龄妇女生育第一孩者，P1＝1，否则P1＝0；生育过第一孩的育龄妇女生育第二孩者，P2＝1，否则，P2＝0；生育过第二孩的育龄妇女生育第三孩者，P3＝1，否则，P3＝0；生育过第三孩的育龄妇女生育第四孩及以上者，P4＝1，否则，P4＝0。孩次生育概率的定义如下：
W[,i]
P[,i]＝────×100
W[,i-1]
式中，P[,i]为第i孩次的生育概率，W[,i]为生育第i孩次的育龄妇女人数，W[,i-1]为已生育第i-1孩的育龄妇女人数。
由于1992年调查对1990年及以后的生育资料有严重的漏报现象，若用原始数据直接分析，会掩盖各自变量对生育水平的作用，因此将生育史数据截止到1989年底。育龄妇女的年龄按1989年12月31日计算。这样所分析的样本实际为1992年调查时点年龄为18～49岁的已婚育龄妇女。在分析时假定1989年已婚育龄妇女的文化程度和1992年调查时点相比无变化。同时也假定1989 年各社区特征和计划生育服务机构的建立与1992年各调查时点相比无变化。这一假定是比较合理的，因为这些变量多为物理测量变量（即距离），同时也有资料显示，中国1990年以后的计划生育机构的建立并无太大变化（朱耀华、肖自力等，1995）。
社区环境特征主要包括育龄妇女所在村民小组的民族类型，即村民小组是否为少数民族占多数、村里是否有自来水和电力供应、所在村的地理地貌情况、距离公共交通站和县城的距离，这在一定程度上反映社区的社会经济状况。计划生育服务用村民小组距离当地卫生所和计划生育服务站的距离来表示。由于中国农村地区，育龄妇女的计划生育服务大多数是由这两种机构来提供，距离计划生育服务站和卫生所越近，越有可能较为方便地得到计划生育服务〔1〕。
县级宏观社会经济发展水平用1989年人均国民收入、农村工业产值的比重和非农业人口比重来表示〔2〕。 各省计划生育政策强度用政策总和生育率的倒数来表示。政策总和生育率越高，其倒数越小，表示生育政策控制力度就越小。
2.3 方法
1992年中国生育率抽样调查是以村民小组（居民小组）为最基本抽样单位，同一小组内的育龄妇女，其生育行为可能有较强的同质性，因为她们受相同的社区特征和计划生育服务等影响。此外，育龄妇女的生育在很大程度上易受环境特征和宏观社会经济发展水平的影响。当用宏观数据和微观因素相结合来分析育龄妇女的生育行为时，就会产生层次数据，这时若用传统的统计分析方法，就会导致高估变量参数估计值的显著性（张风雨、王海东，1995），因此，本文将采用多层次分析统计技术来解决层次数据的分析。
由于应变量是二分类变量（binary variable）， 因此采用多水平Logit回归分析，分析农村育龄妇女孩次生育概率的影响因素。 其模型的定义为：
Y[,i]＝p[,i]+ε[,i] （1）
式中，Y[,i]为第i孩次的实际生育水平，p[,i]为第i孩次的生育概率，ε[,i]为个体水平上的误差项，呈二项分布。其中p[,i] 又可定义为：
p[,i]
ln（─────）＝α+Σβ[,W]W+Σβ[,X]X+Σβ[,Y]Y+Σβ
1－p[,i][,Z]Z+V[,X]+V[,Y]+V[,Z]
（2）
式中，p[,i]为第i孩次的生育概率，α为常数项，W、X、Y和Z分别为育龄妇女的个体变量及其所在社区、县和省级层次上的变量，β[,W]、β[,X]、β[,Y]和β[,Z]分别为相应层次变量的系数，V[,X]、V[,Y]、V[,Z]分别为相应社区、县级和省级层次上的误差项，即没能被观测的对孩次生育概率有影响的各层次变量特征（ unobservedcharacteristics）， 并且假定这些变量特征对应变量的作用是可加的。
由于各层次误差项服从正态分布，因此各层次误差项系数分别为相应误差项的方差。误差项系数等于0，说明相应的层次上， 应变量在各特征之间的无变异，且同一层次间的不同个体间无相关关系。若各层次上误差项的系数显著地不为0，即表示在该层次上， 除模型中所包括的变量外，还提示有一些没被观测到的变量特征对孩次生育概率有显著性的影响，这是该模型的主要优点。因为在通常进行模型分析研究时，由于测量或数据收集的原因，模型中不可能包括所有对应变量有显著影响的变量，因此需要对这些变量的作用进行估计，这不但可以矫正模型中已有变量的估计误差，还可为进一步研究时变量的选择提供参考。
本文所有的模型统计计算， 均采用MLn1.0 版本软件进行估计（Woodhouse,1995）。
3.结果
3.1 80年代后期中国孩次生育概率的变化
图2给出1986～1989年中国农村育龄妇女分孩次生育概率变化。 可以看出，80年代中期，农村育龄妇女第一孩次和第二孩次生育概率几乎相等，分别为9.01%和9.17%。随后第一孩的生育概率在逐年上升，而第二孩的生育概率却逐年下降，差距逐渐拉大，到1989年第一孩次的生育概率为11.79%。第二孩次的生育概率降为8.09%，这说明80 年代后期，农村育龄妇女二孩生育的控制水平得到了加强。第三孩的生育概率明显降低，基本上在3%～4%之间，第四孩及以上孩次的生育概率已在较低水平。
图2 1986～1989年中国农村育龄妇女孩次生育概率变化
数据来源：根据1992年中国生育率抽样调查数据计算。
3.2 孩次生育概率的多因素多水平分析
从农村育龄妇女第一孩生育概率影响因素的分析结果可以看出（见表1），1989年的生育概率显著地高于1988年。 各年龄组的生育水平都明显地低于20～24岁年龄组的生育水平，说明中国农村育龄妇女的第一胎生育的高峰年龄在20～24岁之间。各层次文化程度的育龄妇女，其生育水平都低于文盲组，但只有高中及以上文化程度的回归系数估计值有显著性意义。具有高中及以上文化程度的育龄妇女的生育水平为文盲组的0.77倍，也即OR值等于0.77〔3〕。
县级社会经济对农村育龄妇女的第一孩生育概率有显著性的影响。农村育龄妇女第一孩生育概率随人均国民收入的增加而降低，在社会经济较发达的地区，农村育龄妇女婚后有推迟生育的现象〔4〕。 而在非农业人口比例较高的地区，农村育龄妇女生育一孩的概率反而升高，非农业人口比例每增加10%，育龄妇女一孩生育概率增加2.7%。 这似乎与已有的生育理论有矛盾，但仔细分析这一矛盾是可以理解的。1988年中国的计划生育工作形式发生了一定变化，“开小口”政策结束后，政府十分重视计划生育工作，除加强对计划生育工作的领导、改善计划生育服务外，全国从上而下实行了各级人口目标或生育指标责任制（Hardee－Cleaveland and Banister,1988）。 在人口生育指标一定的情况下，非农业人口比例较高的地区可能会导致农村育龄妇女生育相对升高。
生育政策对第一孩生育概率水平有显著性的控制作用，回归系数为-0.8995。从误差项的分析来看， 省级层次上的误差方差有显著性意义。在省级层次上，除生育政策对育龄妇女第一孩次生育概率显著有影响外，尚有模型中所没能够包括的一些其它因素对育龄妇女第一孩生育概率有显著性影响。中国是一个地域广阔的国家，各省之间不但地域环境有较大的差异，而且还存在着难以定量测量的文化差异。同时，在省级层次上单一的政策变量并不能很好地解释省级之间一孩生育概率水平的差异，除生育政策外，还有一些其它因素对一孩生育概率水平有显著影响。
村级社区社会经济特征和计划生育服务机构对农村育龄妇女第一孩生育概率无显著作用，并且误差项的方差也没有显著性。也就是在社区层次上也没有模型以外的其它社区因素对第一孩生育概率有显著影响。这也可以理解为本研究所界定的社区（村）因素对农村育龄妇女第一孩的生育概率无显著的影响。
从农村育龄妇女第二孩次生育概率影响因素的多水平分析结果可以看出（见表2），第二孩的生育高峰年龄为20～29岁，30 岁以后农村育龄妇女第二孩生育概率随年龄的增加而逐渐减小；育龄妇女的文化程度对第二孩生育概率无显著影响；居住在有自来水供应社区中，育龄妇女的生育二孩概率显著减小。因为在农村，有自来水供应的社区，多为经济水平较发达的地方，因而对“一孩化”的生育政策执行较好，超生现象较少。在社区层次上，没有发现对育龄妇女二孩生育概率有显著影响的其它变量。育龄妇女距离计划生育服务站和卫生所的距离对育龄妇女二孩生育也无显著地影响，此外也没有发现有显著性的误差项。
在中国农村，生育政策主要体现在二孩生育的控制上，农村基层的绝大多数计划生育服务机构也主要是面向已生育一孩的夫妇及时提供避孕服务，并借此来控制二孩生育。中国的基层计划生育服务机构的建立主要是由各省、市、自治区来承担，不同省、市之间的机构建立模式也不相同（Kaufman,et al.,1992a）。一些省份除建立县级计划生育服务机构外，还普遍建立了县以下计划生育服务机构并向广大育龄妇女提供节育服务；而另一些省份则以县级计划生育服务机构为主，通过下乡服务的方式向广大农村育龄妇女提供避孕节育服务。各省之间的计划生育工作模式和方法不同，这可能是导致距离计划生育服务站对二孩生育水平无显著性的主要原因之一。
表1 农村育龄妇女一孩生育概率影响因素的多水平Logit回归分析
变量 模型1
模型2模型3
常数项-2048[**]
-1.6320[**] -1.6540[**]
1989年0.1296[**]
0.1299[**]
年龄(岁)
15～19
-1.7150[**] -1.7160[**]
20～24※
25～29
-0.2348[**] -0.2331[**]
30～34
-2.3410[**] -2.3350[**]
35～39
-2.7990[**] -2.7860[**]
40及以上 -3.4150[**] -3.4150[**]
初识字
-0.1019 -0.1090
小学 -0.0849 -0.0907
初中 -0.1052[*]
-0.1046[*]
高中及以上
-0.2807[**] -0.2763[**]
少数民族
0.0372
有电
0.0737
有自来水 -0.0198
平原或丘陵 0.0019
距公共交通站〈5公里
-0.0365
距县城〈10公里-0.0365
距计划生育服务站(公里)
〈10.0849
1～5
0.0933[*]
6～10 0.0943
距卫生所(公里)
〈1
-0.1047
1～5 -0.0567
6～10 -0.0658
县级社会经济
人均国民收入(元)
农村工业产值比重(%)
非农人口比例(%)
省级计划生育政策
省级 0.0281[**] 0.0184[*]0.0174[*]
县级 0.0280[**] 0.0126
0.0117
社区 0.0000 0.0000
0.0000
个体 1.0000 1.0000
10.000
－2*对数似然比值 27448
1336013202
变量
模型4模型5
常数项 -1.5970[**] -1.0680[**]
1989年
0.1304[**] 0.1305[**]
年龄(岁)
15～19 -1.7190[**] -1.7190[**]
20～24※
25～29 -0.2274[**] -0.2276[**]
30～34 -2.3170[**] -2.3160[**]
35～39 -2.7690[**] -2.7680[**]
40及以上-3.4100[**] -3.4090[**]
初识字 -0.1050 -0.1063
小学-0.0804 -0.0822
初中-0.0876 -0.0896
高中以上-0.2574[**] -0.2598[**]
少数民族 0.0126 -0.0105
有电 0.0911 0.0942
有自来水 0.0092 0.0074
平原或丘陵
0.0128 0.0126
距公共交通站〈5公里 -0.0257 -0.0257
距县城〈10公里 -0.0391 -0.0417
距计划生育服务站(公里)
〈1 0.0642 0.0683
1～5 0.0728 0.0763
6～100.0785 0.0820
距卫生所(公里)
〈1 -0.0882 -0.0813
1～15
-0.0423 -0.0383
6～10
-0.0602 -0.0557
县级社会经济
人均国民收入(元)-0.0876[**] -0.0001[*]
农村工业产值比重(%) -0.0024 -0.0018
非农人口比例(%) 0.0030[*]
0.0027[*]
省级计划生育政策
生育政策-0.8995[*]
省级 0.0133[*]
0.0120[*]
县级 0.0099 0.0100
社区 0.0000 0.0000
个体 1.0000 1.0000
－2*对数似然比值12889.4 12808.4
**：显著水平P〈0.01，*：显著水平P〈0.05，样本量为33830：※：为参照组。
表2 农村育龄妇女二孩生育概率影响因素的多水平Logit回归分析
变量 模型1 模型2模型3
常数项 -2.297[**]
-1.8020[**]
-1.5620[**]
1989年-0.0434
-0.0426
年龄(岁)
15～19
-1.1540[**]
-1.1810[**]
20～24※
25～29
-0.0631
-0.0580
30～34
-1.0720[**]
-1.0570[**]
35～39
-2.3050[**]
-2.2900[**]
40及以上 -3.4800[**]
-3.4660[**]
初识字
-0.1734[*]-0.1552
小学 -0.0552
-0.0327
初中 -0.0648
-0.0297
高中及以上
-0.0679
-0.0272
少数民族0.0945
有电
-0.1290
有自来水
-0.1812[**]
平原或丘陵 -0.0284
距公共交通站〈5公里-0.0666
距县城〈10公里 0.0274
距计划生育服务站(公里)
〈1 0.1317
1～50.0835
6～10
0.1151[*]
距卫生所(公里)
〈1-0.1694
1～5
-0.1248
6～10 -0.1527
县级社会经济
人均国民收入(元)
农村工业产值比重(%)
非农人口比例(%)
省级计划生育政策
省级0.1634[**]
0.0901[**] 0.0731[**]
县级0.0997[**]
0.0789[**] 0.0767[**]
社区0.0000
0.0000 0.0000
个体1.0000
1.0000 1.0000
－2*对数似数比值 13369 -8071.3-8579.4
变量模型4 模型5
常数项 -1.3410[**]
-0.5734
1989年 -0.0419 -0.0417
年龄(岁)
15～19 -1.1850[**] -1.1900[**]
20～24※
25～29 -0.0539 -0.0533
30～34 -1.0450[**] -1.0440[**]
35～39 -2.2710[**] -2.2690[**]
40及以上
-3.4480[**] -3.4450[**]
初识字 -0.1485 -0.1499
小学
-0.0137 -0.0152
初中0.0017
0.0009
高中及以上 0.0068
0.0071
社区环境
少数民族0.0773
0.0559
有电
-0.0932 -0.0920
有自来水
-0.1076[**] -0.1076[*]
平原或丘陵 -0.0064 -0.0079
距公共交通站〈5公 -0.0571 -0.0574
距县城〈10公里 0.0402
0.0378
距计划生育服务站
〈1 0.1160
0.1198
1～50.0646
0.0693
6～10
0.1103
0.1133
距卫生所(公里)
〈1-0.1675 -0.1628
1～5
-0.1206 -0.1183
6～10 -0.1644 -0.1604
县级社会经济
人均国民收入(元)
-0.0002[**] -0.0002[**]
农村工业产值比重(%)-0.0045[*]
-0.0038[*]
非农人口比例(%)-0.0003 -0.0008
省级计划生育政策
误差项 -1.2920
省级0.0514
0.0485[**]
县级0.0734[**]
0.0754[**]
社区0.0000
0.0000
个体1.0000
1.0000
－2*对数似数比值
-9190.3 -9457.4
**：显著水平P〈0.01，*：显著水平P〈0.05；样本量为31602；※：为参照组。
表3 农村育龄妇女三孩生育概率影响因素的多水平Logit回归分析
变量 模型1模型2 模型3
常数项 -3.2340[**] -2.6140[**]
-2.2360[**]
1989年
-0.2232[**]
-0.2228[**]
年龄(岁)
20～24※
25～290.2330[**]0.2457[**]
30～34
-0.5320[**]
-0.5014[**]
35～39
-1.5510[**]
-1.5170[**]
40及以上 -3.0130[**]
-2.9740[**]
初识字
-0.0533
-0.0226
小学 -0.1090
-0.0764
初中 -0.1374
-0.0858
高中及以上0.03040.0826
少数民族0.0852
有电
-0.1464
有自来水
-0.1785[*]
平原或丘陵 -0.0410
距公共交通站〈5公里-0.1459
距县城〈10公里 -0.0626
距计划生育服务站(公里)
〈1 0.0689
1～50.0033
6～10
0.0008
距卫生所(公里)
〈1-0.1899
1～5
-0.1286
6～10 -0.1448
县级社会经济
人均国民收入(元)
农村工业产值比重(%)
非农人口比例(%)
省级计划生育政策
省级0.2723[**]
0.1375[**]0.1189[**]
县级0.3426[**]
0.2196[**]0.1968[**]
社区0.0000
0.01740.0396
个体1.0000
1.00001.0000
－2*对数似数比值-28995
-58165-59243
变量 模型4模型5
常数项 -1.8930[**]
-0.48671989年 -0.2220[**]
-0.2214[**]
年龄(岁)
20～24※
25～29 0.2498[**]0.2498[**]
30～34 -0.4827[**]
-0.4820[**]
35～39 -1.4820[**]
-1.4800[**]
40及以上
-2.9250[**]
-2.9210[**]
初识字 -0.0134
-0.0126
小学
-0.0502
-0.0519
初中
-0.0492
-0.0502
高中及以上 0.12120.1220
少数民族0.0472
-0.0086
有电
-0.0909
-0.0863
有自来水
-0.0904
-0.0906
平原或丘陵 -0.0106
-0.0108
距公共交通站〈5公里-0.1307
-0.1355
距县城〈10公里 -0.0476
-0.0524
距计划生育服务站(公里)
〈1 0.05530.0697
1～5
-0.00490.0099
6～10
0.00620.0178
距卫生所(公里)
〈1-0.1973
-0.1775
1～5
-0.1371
-0.1237
6～10 -0.1776
-0.1644
县级社会经济
人均国民收入(元)
-0.0002
-0.0002
农村工业产值比重(%)-0.0098[*]-0.0082[**]
非农人口比例(%)-0.0033
-0.0046
省级计划生育政策
生育政策 -2.4020[*]
省级0.1027[**]0.0835[**]
县级0.1834[**]0.1818[**]
社区0.02190.0316
个体1.00001.0000
－2*对数似数比值-60304-60956
**：显著水平P〈0.01，*：显著水平P〈0.05；样本量为29312，※：为参照组。
表4农村育龄妇女四孩及以上孩次生育概率影响因素的多水平
Logit回归分析
变量 模型1模型2 模型3
常数项 -4.0050[**] -3.0430[**]
-2.8680[**]
1989年-0.0327 -0.0301
年龄(岁)
20～24※
25～290.14490.1861
30～34
-0.0659
-0.0039
35～39
-1.0940[**]
-1.0250[**]
40及以上 -2.5950[**]
-2.5110[**]
初识字
-0.1907
-0.1376
小学 -0.1735
-0.1168
初中 -0.1966
-0.1150
高中及以上0.09540.1858
少数民族0.4436[**]
有电
-0.2209
有自来水
-0.1305
平原或丘陵 -0.0132
距公共交通站〈5公里-0.0985
距县城〈10公里 -0.1255
距计划生育服务站(公里)
〈1 0.0025
1～50.0703
6～10 -0.0809
距卫生所(公里)
〈1-0.1440
1～5
-0.0735
6～10
0.0624
县级社会经济
人均国民收入(元)
农村工业产值比重(%)
非农人口比例(%)
省级计划生育政策
省级0.5451[**]
0.2287[**]0.0920[*]
县级0.4088[**]
0.2118[**]0.1879[**]
社区0.3027[**]
0.2398[**]0.2345[**]
个体1.0000
1.00001.0000
－2*对数似数比值-58684
-88805 -91783.0
变量 模型4模型5
常数项 -2.6730[**] -0.6551
1989年 -0.0299 -0.0289
年龄(岁)
20～24※
25～29 0.1879
0.1898
30～34 0.0031
0.0076
35～39 -1.0110[**] -1.0050[**]
40及以上
-2.4840[**] -2.4740[**]
初识字 -0.1292
-0.1318
小学
-0.1022
-0.1102
初中
-0.0964
-0.0965
高中及以上 0.20640.2072
少数民族0.4104[**]0.3393[*]
有电
-0.1791
-0.1769
有自来水
-0.0907
-0.1145
平原或丘陵 0.00770.0190
距公共交通站〈5公里-0.0862
-0.0897
距县城〈10公里 -0.1225
-0.1487
距计划生育服务站(公里)
〈1 0.00130.0231
1～50.07140.1088
6～10 -0.0715
-0.0499
距卫生所(公里)
〈1-0.1489
-0.0778
1～5
-0.0832
-0.0557
6～10
0.03790.0873
县级社会经济
人均国民收入(元)
-0.0001
-0.0001
农村工业产值比重(%)-0.0056
-0.0013
非农人口比例(%)-0.0017
-0.0047
省级计划生育政策
生育政策 -3.5470[**]
省级0.0928[*] 0.0333
县级0.1738[**]0.1871[**]
社区0.2191[**]0.1932[**]
个体1.00001.0000
－2*对数似数比值-92374 -94119.8
**：显著水平P〈0.01 *：显著水平P〈0.05；样本量为27874； ※：为参照组。
县级宏观社会经济水平对农村育龄妇女的第二孩生育水平有显著性的影响。县级人均国民收入和农村工业产值占农村社会总产值的比重越高，二孩生育水平越低。省级宏观生育政策，对二孩生育概率无显著影响，这看起来似乎很难理解。实际上，中国生育政策的制订，在很大程度是根据该地区的社会经济发展水平，同时政策执行的好坏也在一定程度上受社会经济发展水平的影响。在控制了社会经济发展水平后，省级生育政策对二孩生育行为无显著影响是可以理解的。另外，在县级和省级层次上，误差项对农村育龄妇女的第二孩生育有非常显著的影响，说明在这两个层次上，尚有一些对农村育龄妇女二孩生育有显著影响的因素，但由于数据的限制，没有包括在分析模型中。
农村育龄妇女三孩生育分析概率分析结果表明（见表3）， 除年龄因素外，仅发现农村工业总产值的比重和生育政策对第三孩生育概率有显著影响。农村工业越发达的地区，三孩生育概率越低，而人均国民收入和非农人口的比重都无显著性影响。农村育龄妇女生育水平的高低不仅与经济收入水平有关，更重要地受农村产业结构的影响。在经济收入水平相当的地区，工业经济较发达的农村地区育龄妇女生育水平要低于以农业经济为主的农村地区。在工业经济较发达的农村地区，人们较多地从事工业生产，生活的社会化程度较高，使得子女对家庭的贡献降低，因此家庭对子女的需求不仅是数量需求，而且更注重孩子的质量。而以农业经济为主的农村地区，由于目前中国农业生产的机械化程度尚不高，手工劳动占据一定的比例，这要求家庭必需有一定数量的劳动力，因而农村夫妇会增加对孩子数量的需求，进而会导致生育水平的提高。生育政策越严格的地区，生育三孩的概率越小。从表3 也可明显地看出，在省级和县级两个层次上，也均发现有显著性的误差项，说明还有模型中未能包括的其它因素对三孩生育概率有显著性地影响。
表4 给出对农村育龄妇女四孩及以上孩次生育概率的影响因素分析结果。除年龄因素外，仅发现民族和生育政策强度有显著影响。居住在少数民族为主的社区中，育龄妇女生育四孩及以上的比例显著升高，为汉族居住区育龄妇女的1.4倍。此外， 虽然发现在县级和社区层次上的各自变量对育龄妇女四孩及以上孩次的生育概率均无显著性作用，但却有显著性的误差项方差（见表4）。 说明影响中国农村育龄妇女四孩及以上孩次生育的原因非常复杂，也许应当从模型中未能包括的其它因素中去探讨。
4.讨论
以上分析结果可以看出，影响中国农村育龄妇女生育行为的因素相当复杂，农村育龄妇女不同孩次生育行为有着不同的影响因素。
教育程度对生育水平的影响，已为众多宏观或微观实证分析研究所证实。尽管教育对生育水平的影响呈非线性关系，但一般来讲，生育随教育水平的提高显著下降〔5〕。本研究发现， 除高中及以上文化程度对农村育龄妇女第一孩生育有显著影响外，教育程度对农村育龄妇女第二孩、第三孩和四孩及以上生育概率无显著影响。在中国现行计划生育政策下，控制了社会经济发展水平后，教育程度对农村育龄妇女生育行为无显著影响，这也许是因为教育程度本身与社会经济水平之间存在着相互制约关系。在农村育龄妇女结婚后尽快生育第一个孩子比较普遍，但教育程度较高的育龄妇女往往推迟生育，因而会影响第一孩的生育概率。
民族特征仅对农村育龄妇女多孩次（四孩及以上）的生育行为有显著影响。由于中国少数民族地区的计划生育工作开展较晚，并且对少数民族地区一直实行较为宽松的计划生育政策，民族特征一直被认为是影响生育水平的主要因素之一。本文对1988～1989年的育龄妇女个体数据分析表明，在控制了社区特征、宏观社会经济水平与结构和生育政策时，民族特征只是影响农村育龄妇女高孩次（四孩及以上）生育的一个主要因素，而对低孩次生育则无显著影响。
县级社会经济发展水平对育龄妇女不同孩次的生育概率有着不同的影响。农村经济水平（人均国民收入）等可显著地降低农村育龄妇女第一、二孩的生育概率。对第三孩的生育概率，社会经济水平则无显著影响，仅有社会经济结构如农村工业产值的比重对第三孩的生育概率有显著影响。这说明在中国农村，育龄妇女的生育水平不仅取决于经济水平，还取决经济结构，并且经济对农村生育水平的影响并不是一致性的降低。在育龄妇女第四孩及以上孩次的生育概率上，社会经济水平和结构均无显著性的影响。对农村育龄妇女高孩次生育，社会经济水平和结构的影响已经减弱，也许应从其它因素如文化、计划生育工作力度等方面去分析多孩生育的原因。
总体来讲，生育政策对育龄妇女孩次生育概率的影响较为显著，但对不同孩次的影响并不一致。从多因素多水平回归分析结果可以看出，政策对孩次生育概率的作用随孩次的升高而增强，其回归系数的绝对值逐渐增大，分别为0.8995、1.292、2.402和3.547， 政策对育龄妇女高孩次生育概率的影响大于对低孩次生育概率的影响。尽管中国农村一孩生育十分普遍，但在计划生育政策较为严格的地区，第一孩的生育概率仍然低于其它地区的育龄妇女。这可能因为在生育政策较严格的地区，计划生育对婚后一孩生育时间也有一定的影响作用。计划生育政策对第三、四孩及以上孩次的生育有非常显著影响，生育政策对降低育龄妇女高孩次生育起着非常关键的作用。
尽管本研究试图包含可能影响育龄妇女生育的各种有关因素，但从各层次分析结果的误差项方差来看，各孩次生育概率模型中仍然有一些可能对育龄妇女各孩次生育有显著影响的变量没有被纳入模型分析，而导致误差项的方差具有显著性。在第一孩次生育模型中，虽然在省级层次上考虑到了生育政策的不同，但除政策因素外，仍有一些其它因素对第一孩次生育概率有显著性的影响，而在县级和社区层次上没有发现有显著性的误差项。这说明中国农村育龄妇女第一孩次生育水平的差异主要表现在省级层次上，并且仍受政策以外的其它因素影响。在第二、第三孩次生育概率模型分析中（见表2、表3），虽然考虑到省级政策和县级社会经济发展水平的影响，但在这两个层次上仍有显著性地误差项，这显示模型中仍有一些省级和县级层次上的其它因素没有被考虑到，而此时社区层次的误差项仍无显著性作用。在第四及以上孩次的生育模型中，只发现民族特征和生育政策对生育行为有显著影响，并且省级之间的差异基本上能用生育政策的差异来解释，因为这时的省级误差项方差已变得不显著了。此外，虽然县级社会经济发展水平和结构已无显著性影响，但却也发现在县级和社区层次上有显著性的误差项。这说明生育行为的社会经济模式已很难解释中国农村育龄妇女高孩次生育行为的发生，因而应从计划生育政策和社会经济发展水平以外，尤其是文化因素上去分析，并且分析层面应着眼于县级和村级社区上。
自70年代以来，关于中国生育水平下降原因人们最先归结于计划生育工作的开展。80年代中国生育水平在低水平波动，人们开始将研究的焦点集中在社会经济发展水平上。认为计划生育、社会经济发展水平共同影响中国育龄妇女的生育行为。尽管国际人口学界对计划生育和社会经济发展对发展中国家（包括中国）生育行为的影响仍有争论，但计划生育和社会经济发展对中国育龄妇女的生育行为的作用已在国内人口理论界达成共识（朱国宏，1992）。然而，本研究通过不同孩次的多因素多层次生育模型分析，发现育龄妇女不同孩次的生育行为有着不同的影响因素；对农村育龄妇女高孩次生育行为的影响，计划生育政策和社会经济发展的解释程度已变得较弱。本研究提示，育龄妇女高孩次生育行为的影响还应从社会经济和计划生育政策以外的因素，诸如文化、社区干部的领导力度和工作水平等因素去解释。
在社区环境和社区计划生育服务等因素中，本研究没有发现对育龄妇女各孩次生育概率有显著性影响的因素。和“世界生育率调查研究”结果一样，本研究关于社区层次上的分析结果同样不令人满意，但这种分析结果却值得进一步思考。自弗里德曼（Freadman）提出生育行为的社区分析理论以来，国际人口学界一直对生育行为的社区研究给予极大的关注。它不但能够克服生育行为微观分析理论的不足，而且还能将宏观分析与微观分析结合在一起。80年代末中国育龄妇女的生育水平开始在低水平波动，但地区间还存在着明显的地区差异。当人们试图用计划生育和社会经济发展来解释这种差异时，发现仍有一些“其它”因素在起作用（蒋正华，1986）。
有关研究表明， 村级误差项对中国部分农村地区的人工流产和Norplant的接受有重要作用（Tu and Smith,1995;Tu,1997）， 这提示村级社区因素对生育行为的差异具有一定影响。但从本研究结果来看，育龄妇女生育一孩和二孩的概率模型中，村级社区环境特征和社区计划生育服务设施不但对生育概率没有显著性的影响，而且也没有发现有显著性的误差项，误差项接近于0。这可能是以下两种原因：（1）尽管在80年代末，中国育龄妇女生育水平已下降到较低水平，但在农村地区生育一孩和二孩的现象仍较普遍，一孩和二孩生育概率的个体差异较小（见图2）。（2）由于本次调查资料是采用两阶段抽样，首先等距抽取县，然后再在被抽取的县中，等距抽取村级样本单位（抽样比例为1.2 ‰）。可能会导致人口较少的县级单位中被抽取的村级样本较小，因而会使社区层次上低孩次生育概率差异被县级层次所掩盖。对高孩次孩子的生育（见表4）， 虽然社区特征和社区计划生育服务设施没有显著的作用，但却发现社区层次上有显著的误差项。这说明社区层次上仍有一些其它因素对农村育龄妇女高孩次孩子的生育行为有显著影响。
当前，中国和国际人口学者都密切关注社区层次的生育研究，然而人们对社区的界定存在着不同的看法。80年代初的“世界生育率调查”研究中，联合国采用的是自然村为社区，其理由是村不仅是重要的社会单位，而且也是基层行政单位，这样做便于抽样调查。田雪原根据中国的基本情况将人口社区分成小、中、大三种类型的社区（田雪原，1993）。农村的村民小组为小型社区；乡村中的自然村或城市里的居委会为中型社区；而乡、镇、街道作为大型社区。由于中国面积之大、人口之多、政策性较强，有学者（杨子慧、路遇等）提出将县作为一个特大社区来讨论（黄润龙，1995）。在中国县级作为一个重要的行政管理单位，有其特定的生产组织模式、独立的生育奖励政策与惩罚措施，并且在提供避孕服务时，也都是以县级为单位进行的，另外从定量资料的收集上，县级具有较完整的统计数据。
此外，中国的计划生育虽然是在全国范围内开展的，但各省都有其特定的生育政策和计划生育管理条例，而政策的执行、条例的管理和计划生育服务大都在县级进行的（Kanfman,et al,1992b）， 并且也依赖于所在县特定的社会经济发展水平，因此在县级会出现不同的计划生育管理模式。如辽宁南部的计划生育中心户、吉林四平的家政教育、江苏南部利用乡镇企业发展优势来调节人口再生产、海南的人口与社区综合发展、广西的计划生育养老保险、山东荣成的计划生育“三为主”方针、四川雅安的教育、合同、公证、服务一体化计划生育服务模式和江苏盐城的少生快富合作社等（黄润龙，1995），这大都是以县级为单位探索出的成功的计划生育管理模式，也说明县级单位在中国人口控制中的作用。
5.结论和进一步研究的建议
本研究通过多层次模型，分析了中国农村育龄妇女分孩次生育行为的影响因素。研究表明，育龄妇女不同孩次生育行为有着不同的影响因素。对低孩次（三孩以下）生育行为，社会经济和生育政策起着重要的作用。对高孩次生育行为的影响，除生育政策和民族特征外，社会经济水平似乎没有显著的影响，而在县级和社区层次上，却发现有显著性的误差项，说明还有除社会政策和民族特征以外的其他因素在起作用。这提示中国农村育龄妇女高孩次生育原因应从社会经济以外的因素中去寻找，并将研究的重点放在县级和社区层次上。和“世界生育率调查”研究一样，本研究没有发现村一级社区因素对农村育龄妇女的生育行为有显著影响，这同样也对社区层次的研究尤其是定量实证分析提出了值得思考的问题。根据本研究的体会和有关研究的提示，提出今后关于生育行为的社区定量研究应根据研究范围的大小即所关注的层面来界定社区。全国范围的研究，县级是一个重要的社区单位；省内范围的研究，乡或镇应作为一个不可忽视的社区单位；对若干县进行的研究，村级社区应予以重视（Tu and Smith,1995;Tu,1997）。但有一点应该明确， 每一社区层次所包含的下级层次的样本数不宜太少，否则会低估该层次有关变量的作用，甚至会将该层次的作用降低为下一层次。
注释：
*本文在研究过程中曾得到北京大学人口研究所曾毅教授的指导；在模型建立过程中，得到了北京大学涂平教授、 英国南安普顿大学社会统计系主任 lan Diamond教授和英国伦敦经济学院讲师Fiona Steele博士的指导和帮助；所用分析软件Mln 由美国夏威夷东西方中心人口所提供。此外，作者在美国北卡罗莱纳大学人口中心访问期间，人口中心主任Amy Tsui教授和经济系主任David Guilkey 教授对本研究也提供了一些指导。
〔1〕 也有学者提出，计划生育的可获得性（accessibility）除用距计划生育服务站的距离来测量外，还应考虑到服务机构的所需的时间（Kaufman,et al,1992a）。由于资料的限制， 本研究只能用距离变量来测量。在控制了其它的社区变量如社区的地理地貌、距离公共交通站和县城的距离以后，用距离变量来测量计划生育服务还是较为合理的。
〔2〕 数据来源于国家统计局农村调查队编， 《中国县级农村经济概要1989》，中国统计出版社，1994。
〔3〕 OR值＝Exp（β）＝Exp（-0.2598）＝0.77。
〔4〕 也可能是由于发达地区计划生育工作开展得较好， 使育龄妇女能有计划地安排一孩生育，使得生育间隔拉大，因而导致生育概率降低。
〔5〕截至1989年， 中国农村地区育龄妇女的总和生育率仍高达2.5左右（涂平，1996）。