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新生人口论文 育龄妇女人口结构及生育意愿对新生人口的影响

2018-12-21 14:09:19来源:组稿人论文网作者:婷婷

  摘 要

  自从2014年“单独二孩”政策全面实施以来,我国出生人口并未实现预期的增长。本文围绕近年来新生人口减少这一现象,从育龄妇女人口结构及生育意愿两方面进行研究。由APC模型分析得出,生育意愿正从低年龄层向高年龄层转移,其中20-30岁育龄妇女生育意愿下降显著,30-40岁育龄妇女生育意愿明显上升,这是年龄与队列效应双重叠加的效果。但由于20-30岁育龄妇女生育孩子人数占较大比重,因此造成生育率下降的现象。同时,本文通过预测得出,未来生育意愿的高峰仍将回到低年龄层,20-30岁育龄妇女将成为生育率回升的主要动力。因此今后无论是制定相关生育政策还是学者进行研究,都应考虑到生育意愿所发生的结构性的转变,要进一步推进政策改革,简化审批手续,完善生育制度,并合理配置资源,这样才能缓解低生育率的现状。

  关键词:生育意愿;结构性变化;APC模型

  1引言

  《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》在2015年10月正式通过。习近平总书记在其中提到:“中国的人口老龄化现象日益加剧,2014年,年龄超过60岁的人口数在总人口数中所占的比重就超过了15%,老年人口所占比重已在世界平均水平之上,14岁以下人口所占比重却不及世界平均水平,处于劳动年龄的人口总量逐渐减少,同时这种下降态势还在进一步加强。对于所预设的中国人口的均衡发展和人口安全的目标来说,这些都构成了一个全新的挑战。”在这段讲话里习总书记明确指出,新的挑战即是少子化、老龄化和劳动年龄人口总量的减少。自从“单独二孩”政策工作在2014年全面开展实施以来,政策所产生的效应与预期的效果并不吻合,我国出生人口并未出现预期的增长。2013年至2015年这三年间,出生人口分别为1640万人、1687万人、1655万人,这些数据表明政策没有产生预期的效果。从而说明新生人口的减少实则是人口问题的一个关键组成部分。

  按人口统计学的划分标准来看,社会中0~14岁的人口所占据的比重在15%~18%范围内就被认定为是“严重少子化”,人口比重低于15%的即可被视为是“超少子化”。日本现今处于“超少子化”水平,其少儿人口在总人口中所占据的比重大致为13%。依据第六次人口普查所得到的结果,中国0~14岁的人口总量为2.2亿,在总人口中所占比重为16.6%,正落于严重少子化的范围之内。

  由统计所得数据显示,自上世纪六七十年代到现在,中国0~14岁人口所占的比重直线下滑:1964年占比为40.7%,1982年占比为33.6%,1990年占比为27.7%,2000年占比为22.9%,到2010年占比已经降至16.6%。而从数量上来看,1980年之后出生人口总量为2.28亿,1990年之后出生人口总量为1.75亿,2000年之后出生人口总量仅有1.46亿。短短20年时间,出生人口总量就减少了36%。

  未来所需要的消费力和劳动力主要依赖于少年人口。而少子化会直接导致内需不振和劳动年龄人口减少的后果,这无疑会给经济增长造成不良的长期影响。中国经济目前不断下行的首要根源便是超低生育率所造成的人口陷阱。人口减少会使得经济丧失活力和动力,消费和需求共同萎缩,使匹配的效率逐步下降,最后造成人均GDP相对下降的局面。

  根据对六普数据的分析与推算得出,如今我国的妇女的生育率大致为1.3—1.5之间,这就表明中国已经成为了具有超低生育率的国家。若生育率位于过低水平较长时间,这对我国的经济发展所造成的不良影响是无法估量的。以经济学的角度出发,劳动力资源的生产和再生产构成了人之生育的根本,因此,超低生育率显然将会陷我国于劳动力不断减少的境况之中。近年来,中国之所以能够获得“世界工厂”之称,所仰仗的即是富足的劳动力资源,可是如果劳动力持续减少,中国在国际市场上所具有的优势就会慢慢消失。同时由于人口老龄化、人口红利消失等问题的不断加剧,解决我国的人口问题已是刻不容缓。因此有针对性的对我国的人口政策进行调整,提高我国的超低生育率水平就变成了亟待研究的问题。

  而育龄妇女的生育意愿与生育率直接相关,它可能受到诸多因素的影响,如经济负担、职场变动、家庭压力等,许多因素是无法直接测量的,因此本文选用APC模型,试图由此探寻影响育龄妇女生育意愿的结构性变化,以期对生育政策有所帮助。

  2文献述评

  2.1国内关于生育意愿的研究

  目前国内关于生育行为所进行的研究中,更多的是以生育意愿这一主题切入进行研究。生育意愿被定义为人们对待生育行为时所持有的观点以及态度,它囊括了为何生育子女,理想的子女数,以及性别选择等方面。如今国内关于生育意愿的研究主要有:

  陆杰华等(2005)以深圳流动育龄妇女的生育行为为例,使用了结构方程模型,得出生育意愿是对生育行为产生主要影响的因素。陈字等(2007)使用CHNS的数据,在离散选择模型的帮助下,分析对不同婚姻家庭情况下女性的生育意愿产生影响的因素。茅倬彦(2009)在剔除了生育政策对生育意愿以及生育行为的影响后,采用Bongaarts研究低生育率所使用的理论框架,以及二元logistic回归方法,探究生育行为和意愿这两者之间的关联。覃民等(2010)进行了纵向追踪研究,发现生育意愿水平低于更替水平,由此认为生育意愿对育龄妇女的生育行为确实存在影响。许静(2010)从政策出发,对比有无计划生育政策这两种情况下育龄妇女的意愿生育率的差异。向华丽(2011)从数量、性别以及已有孩子育龄妇女再生育意愿三个角度分析并预测了性别比失衡地区未来人口数量。王军、王广州(2013)分析了育龄人群的生育意愿和变动趋势,并把中国现今具有的人口规模和结构与之联系起来,假设满足生育意愿的情况下,对中国出生的人口规模将会产生何种影响。周靖祥(2014)运用probit模型,将已生育一胎的育龄妇女作为研究对象,分析了生育意愿的决定因素。侯佳伟等(2014)采用横断历史元方法,从1980年到2011年,对这些年的生育意愿的纵向变化趋势进行了分析。得出理想的子女数呈现下降趋势,且生育水平低于生育意愿。庄亚儿等(2014)根据2013年全国生育意愿调查所得资料,从理想的子女数以及性别比等多个角度分析了我国城乡居民的生育意愿的差异。王军、王广州(2016)运用全国抽样调查所得数据,分析了造成生育行为以及生育意愿之间产生差异的诸多影响因素。并且得出了生育政策构成此种差异的贡献率,大约在33%左右。张晓青(2016)等则从“单独二孩”和“全面二孩”的政策出发,根据调查数据,分析了两类不同的家庭所怀有的生育意愿。

  2.2关于APC模型的研究

  APC模型一般通常用来进行这些分析和研究,如疾病的发病和死亡的变化趋势等,包含的影响成分为年龄、时期、队列。其中,年龄为众多的病症,特别是慢性病症的危险因素;另外,人群的出生队列的差异也影响着疾病分布。APC模型里面的时期和队列具有替代功能,它们可以被看做是用来代表那些不能直接观测到的因素。正因如此,APC模型既可以对疾病的变化趋势进行描述,还可根据变化趋势预测未来的变动情况。

  弗罗斯特(Frost,1939)首次提出对肺结核数据从年龄、时期、队列进行研究,随后年龄一时期一队列模型在社会学、流行病学及人口学研究中就占据着重要的地位。最初,APC分析的研究者仅仅使用描述性方法,格林伯格(Greenherg,1950)随即指出此种描述性分析所存在的不足,之后梅森(Mason,1973)提出的多重分类模型占据了主要地位,成为了常用的APC分析模型。梅森(Mason,1985)和库佩尔(Kupper,1985)二人随后提出,由于这三个变量之间具有完全的线性关系(时期=年龄+队列),导致模型的设计矩阵不可逆,即矩阵(X′X)是非满秩奇异矩阵,这样的话就无法求出唯一的模型参数的解,这就是APC模型所存在的一大难题——“不可识别”问题。

  而国内开始应用APC模型进行分析研究的时期较晚,俞国培(1992)和沈其君(1992)两人首次引进了APC模型,分别将它用于分析描述发病率和生命统计资料这两方面。曾毅(1993)在其文章中详细的介绍了APC模型如何应用在人口学领域。李会庆等(1995)较早的使用APC分析方法来研究癌症的死亡率。他们针对栖霞地区,把胃癌以及宫颈癌的死亡率的数据分解到年龄、时期、队列三个维度,并运用了对数线性回归模型。李会庆等(1998)引进了Kupper方法用于估计APC模型所包含的参数。彭非(2000)观察了从1971年到1987年中国育龄妇女的生育率的变动情况,将APC模型应用到分析研究之中,这是国内首篇将该模型用做生育率方面研究的文章。卢伟(2006)根据上海市糖尿病的死亡数据,计算了分性别的年龄、时期、队列效应的相对危险度,并预测了死亡率。梁玉成(2007)对市场和现代化转型中起作用的双重效应进行了解剖,是国内少数采用APC模型来进行社会学研究的文章。

  2.3现有研究特点及本文视角

  观察国内对生育意愿展开的研究,有如下特点:多使用调查数据,常用方法为logistic和Probit模型,并且认为生育行为主要取决于生育意愿的影响。通常用育龄妇女生育率来反映生育意愿,也有从理想子女数角度对生育意愿进行刻画。另外,从政策视角入手对育龄妇女生育意愿进行分析与比较也是常见手段之一。纵观国内现有研究,从全国近年来新生人口减少这一现象切入,并将育龄妇女人口结构及生育意愿两个方面相结合,一同分析的文章较少,本文填补了这方面的研究空缺。

  同时,1992年APC模型才被引入国内,也多应用在疾病研究领域。直到2000年左右,国内才将APC模型用于生育率的研究,且近年来应用也不甚广泛。因此,本文使用六普数据,采用APC模型拟合,按年龄、时期、队列效应对育龄妇女的生育意愿进行分析,这正是本文的创新之处。

  3新生人口减少的因素分析

  3.1仅从总和生育率进行分析的不科学性

  由1970-2013这40多年的指标数据并结合图1来看,整体呈现出下降的态势,并在剧烈的下降期之后伴有一段较为稳定的平缓期。从1970年开始,总和

  表1 1970-2013年总和生育率

  数据来源:OECD数据库。

  生育率由5.47降低到了2013年的1.67,下降多达近4个点。其中,有两处明显的下降点,分别为1970年和1990年,在其后总和生育率出现了直线滑坡。从1970年开始直到1978年,总和生育率由5.47降低到了2.98,降幅大约为2.5个点。从1978年到1990年,总和生育率基本处在在2.5-3之间,较为稳定,下降不超过0.5个点。从1990年到1997年,总和生育率又出现了较快速的滑坡,由2.51降低到1.59,下降近1个点。从1997年到2013年,总和生育率大致保持不变,范围在1.5-1.6之间,未表现出明显的下降趋向。

  然而如果仅凭总和生育率一个指标考察育龄妇女的生育情况并进行分析是片面的、不完整的。我们只能了解到总和生育率不断下降的整体趋势,却无法得知产生这种现象的内在变化。仅凭这一指标无法准确观察到育龄妇女生育意愿的具体变化程度和方向,那么我们就无法对生育政策给出有效的帮助与建议。因此,有必要对育龄妇女从人口结构变化和生育意愿变化两个方面进行深入分析,从而寻找到影响出生人口的关键因素。

  3.2育龄妇女人口结构影响

  3.2.1育龄妇女人口数变化

  表2 2003-2014年育龄妇女及新生人口数变化

  由上表数据可得,育龄妇女人数总体维持在30-35万人左右,2005年人数快速增长,达到46万左右。有所增长的年份为2004年、2005年、2010年,其中2005年增速达到33.15%,育龄妇女人数达到46万人,新生人口数达到1.6万人;2010年增长幅度达到12.57%,育龄妇女人数超过35万人,新生人口数达到近1.2万人,剩余年份都呈现下降态势,2006年下降幅度在这些年中最大,高达29.67%。而新生人口数基本维持在1-1.3万左右,2005年为1.6万左右,

  处于较高水平。其中在育龄妇女人数呈下降的2007、2008、2012、2014年中,都有较为明显的增长,甚至2012年增长速度达到了17.50%。在育龄妇女人数降幅为8.89%的2011年,新生人口数下降了18.62%,育龄妇女人数降幅为29.67%的2006年,新生人口数下降了28.53%,是降幅最大的一年。但总体来看,新生人口数的变动与育龄妇女人数的变动并不存在必然的联系,在育龄妇女人数增长幅度较大的阶段,新生人口数并未有大幅度的增长,如2010年,育龄妇女人数增长了12.57%,而新生人口数仅增长了3.77%。在育龄妇女人数下降的阶段,新生人口数也会有明显的增长,如2012年,育龄妇女人数下降了2.6%,而新生人口数增长了17.50%。这种种情况都表明,并不是育龄妇女人数的增减改变了新生人口数,因为这两者之间直接的作用关系并不明晰,而是育龄妇女的生育意愿产生了变动,进而导致育龄妇女结构上的变化,这才是影响新生人口数的关键因素所在。

  3.2.2分年龄组育龄妇女生育孩子人数变化

  按照所划分的年龄段来看,各个年龄段的育龄妇女生育孩子人数都维持在自身相对稳定的水平,其中2005年、2015年这两年,各个年龄段的育龄妇女所生育的孩子人数都有显著的提升。其他年份并未发生较大的变动。15-19岁育龄妇女生育孩子数平均在200-300人左右,20-24岁育龄妇女生育孩子数平均在3300-4300人左右,25-29岁育龄妇女生育孩子数平均在3400-4400人左右,30-34岁育龄妇女生育孩子数平均在2000-2500人左右,35-39岁育龄妇女生育孩子数平均在500-1000人左右,40-44岁育龄妇女生育孩子数平均在100-300人左右,45-49岁育龄妇女生育孩子数在100人以下居多。将各年龄段育龄妇女所生育的孩子人数的范围综合起来看,近似呈现钟型分布。生育孩子人数较多的育龄妇女年龄仍集中在20-30岁左右,其次是30-40岁左右的育龄妇女,而15-19岁、40-49岁左右的育龄妇女生育孩子人数都偏少。由此看来,20-30岁育龄妇女生育孩子人数在新生人口数中占较大比重,这表明,新生人口的变动与20-30岁育龄妇女的生育情况关系最为密切,这一年龄段育龄妇女的生育意愿的变动将成为我们后续关注的重点。

  表3 分年龄组育龄妇女生育孩子人数 (人)

  15-19岁20-24岁25-29岁30-34岁35-39岁40-44岁45-49岁20032505066497424055337426200427949694952252161991192005421618953373052916145452006227394838132236940259862007178375541002310118939019820082283867394822291212566284200924237793651200710604282702010275393439022072105643622520112363547342016445941796220122413735422720457702847720132613320425620747852428420143543606448119946902005220155314217471534971391491290由图2进一步分析,15-19、40-44、45-49岁的育龄妇女生育孩子人数均较少,基本在500人以内,并且波动较小,保持稳定。而位于20-24、25-29岁这些年龄段的育龄妇女,虽然生育孩子的人数较其他年龄段相比是最多的,普遍高于3000人,最多可达6000人左右,但这两个年龄段的育龄妇女生育孩子人数在近几年并没有明显的增长,基本在4000人左右波动。而位于30-34岁、35-39岁两个年龄段的育龄妇女,虽然生育孩子人数不如较年轻的育龄妇女,但却产生了明显的增长趋势。30-34岁育龄妇女生育孩子人数一直维持在2000人左右,但2015年却增长到了3497人,35-39岁育龄妇女生育孩子人数基本保持在1000人以下,2015年也增长到了1391人。说明育龄妇女的人口结构较

  以往确实发生了一些显著的变化。育龄妇女中较年轻的生育意愿有所减缓,而30-40岁的育龄妇女生育意愿明显增强,同时生育孩子人数也明显提高。虽然30-40岁育龄妇女生育意愿有明显的提升,但毕竟该年龄段育龄妇女生育孩子人数并不庞大,与20-30岁育龄妇女人数相比效用甚微,因此才造成近年来新生人口减少的状况,这与我们对表3进行的分析是一致的。

  3.3育龄妇女生育意愿的影响

  3.3.1生育率变化特征

  表4 2000-2015年分年龄育龄妇女生育率 (‰)

  由表4的数据来看,15-19岁育龄妇女的生育率一直在逐步上升,从2000-2015年,上升了3个点。20-24岁育龄妇女的生育率大幅下跌,高达近60个点,这一年龄段育龄妇女在近15年间生育率下跌幅度之大,速度之快,都理当值得我们倾入关注。25-29岁育龄妇女的生育率有所下滑,降低了11个点。30-34岁育龄妇女生育率有所上升,上升幅度为16个点,说明这一年龄段育龄妇女的生育意愿有所上升,其变化状态也是我们考察的关键点。35-39岁育龄妇女生育率也呈上升态势,上升了12个点,生育意愿的改变也让生育率发生了相应的变化。40-44岁育龄妇女的生育率略有上升,上升近4个点。45-49岁育龄妇女的生育率基本持平,仅上升2个点左右。由2000-2015年生育率变化,我们可以发现20-24岁、25-29岁、30-34岁、35-39岁育龄妇女生育率都发生了较明显的变化,20-30岁育龄妇女的生育率下跌,30-40岁育龄妇女的生育率回升。下面我们将利用APC模型对这两个年龄段育龄妇女生育意愿进行更细致的分析,以印证我们的发现。

  根据图3,我们可以更清楚的观察到,15-19岁、40-44岁、45-49岁育龄妇女生育率都处在一个较低的水平,基本保持在10‰以内,且并未发生较大的变动。20-24岁育龄妇女的生育率变化最大,且下落趋势明显,跨度较大。25-29岁育龄妇女的生育率也有所下降,然而下降速度较缓,始终保持在一个较高的生育率水平上。30-34岁、35-39岁育龄妇女生育率都逐步上升,且上升幅度超过10个点。从图中来看,虽然20-24、25-29岁育龄妇女的生育率仍超过其他年龄段,但大幅度的下降势必会造成显著的影响,而30-34岁、35-39岁育龄妇女生育率的上升也不容忽视,尤其是20-24岁、30-34岁育龄妇女生育率相差仅为10个点,这都说明生育意愿已产生了一定的变动,为了更加清楚的了解这种变化,我们就要应用APC模型进行分析。

  3.3.2 APC模型原理

  在应用APC模型进行分析之前,我们必须了解APC模型的基本原理。对于影响某个社会现象的年龄、时期和队列因素,APC模型可以找到其中的主要因素。引入队列效应是为了包含过去的历史事件对现在所产生的影响。它综合了历时研究和截面研究,从而能够抓住最为深刻的变化根本,这也为研究行为模式提供了新的切入点和方法。

  传统的模型实际上是一般线性模型,它包含年龄、时期和队列,其基本形式如下所示:

  其中,代表年龄效应,a是年龄分组,按照5岁为一个单位的标准划分年龄组,0~4,5~9,⋯⋯80~84,85岁及以上,共有18个年龄组,即a=1,⋯18;代表时期效应,P是具体的年份,假设从1998到2007年,其中将年份间隔看做1年,即P=1,2,⋯10,共有10年;代表队列效应,c是数据所囊括的出生队列,它可以取的值为c=1,⋯C,C为数据所囊括的最多的出生队列数。

  人口指标由于受到诸多成分的影响,常常难以无法直接获得观测值。由此,年龄、时期、队列就成为了多种因素的代表。在APC模型中,个体的信息由年龄效应反映,时期效应可以刻画同时对所有年龄组产生影响的因素,而时代变革对不同出生队列所造成的影响则由队列效应来表现。APC模型以从调查期获得的自变量为基础,把历时分析和横向分析综合起来考察,并在此之上加入了不同的队列,使得根本的变化能够从汇总的截面数据中展现出来。另外,模型也具有一系列优势,包括概括性高、形式简洁性强、视角独特、便于进行预测等。这也使得该模型在这些年来受到了学术界的广泛重视,在流行病学、社会学、人口统计学、政治学和行为科学研究等诸多范畴中得到了普遍应用。因此,本文遂采用APC模型从年龄、时期、队列三方面对生育率进行分析。

  3.3.3年龄、时期、队列效应

  采用APC模型,可以分别按年龄、时期、队列效应展开分析,模型所用到的数据见表4。使用APC模型来进行研究,可以得出不同效应对生育率所造成的影响的差异。

  表5 APC模型拟合结果

  由所拟合的模型结果来看,从年龄、时期、队列三个因素进行分析,由于时期跨度较短,因此其影响效果并不明显。相比2000年,在2010、2015这两年都是负的效应,虽然2015年略有提升,但总体仍呈下降趋势,说明时期效应给生育率造成了下降的影响。

  从年龄效应来看,与15-19岁相比,35-39岁的年龄效应数值最高,而后是40-44岁、45-49岁,而25-29岁、30-34岁年龄效应均为负,这呈现出育龄妇女按年龄阶层生育意愿的改变,表明育龄妇女生育意愿结构性的变化已经出现,高年龄层育龄妇女生育意愿开始加强,低年龄层育龄妇女生育意愿不断降低。

  最后观察队列效应,1985、1990年队列效应值均为负,所对应的应是25-29岁的育龄妇女,而1975、1980年的队列效应值较高,所对应的是35-39岁的育龄妇女,这与年龄效应相对应。这说明育龄妇女生育意愿高峰从低年龄层向高年龄层的转移,可见高龄妇女生育意愿的增长是造成生育率的变动的关键因素。

  综合APC模型给出的结果来看,育龄妇女生育意愿发生改变的主要影响成分即为队列效应,1975、1980年所具有的较高的队列效应,提高了相对应的年龄组的育龄妇女的生育率,而1985、1990年队列效应值的下降,促使25-30岁之间的育龄妇女的生育率的下降,这两方面的因素造成了高龄育龄妇女的生育意愿的上升。

  年龄处于35-39岁之间的育龄妇女,年龄效应与队列效应都为较高水平,混合的影响使得该年龄阶段的生育率高出其他年龄段,这是生育意愿由低年龄段向高年龄段转移的表征。

  4预测

  根据前面的分析,本文得出了育龄妇女生育意愿结构上的变化。但并不清楚这种变化会持续多长时间,对未来的生育率会造成何种影响。虽然队列效应和年龄效应都显示35-39岁育龄妇女生育意愿较高,但这种情况在未来是否仍将出现,而30岁以下育龄妇女生育意愿是否仍处于较低水平也不得而知。

  根据此前所做的分析和拟合的模型结果来看,20-30岁育龄妇女生育孩子人数较多,但生育率近年来却不断下降,且队列效应和年龄效应都显示该年龄段生育意愿较低,因此人数虽多却仍无法扭转生育率不升反降的趋势。而30-40岁育龄妇女生育孩子人数虽较少,但其具有较高的年龄和队列效应,生育意愿有明显增长的趋势,不过仍不能改变新生人口下降的状态。然而,这两方面的变动在未来都充满着不确定性。

  虽然近年来新生人口数有所下降,但二孩政策的进一步实施,有可能会对生育率产生较好的影响。由于社会在不断向前发展,以及人们经济物质水平的进一步上升,孩子的负担将有所减轻,且理想子女数也会较之前产生变动,育龄妇女的生育意愿也会随之改变。另外,人们对孩子性别的选择也不会呈现出相较之前一样强烈的意愿,这对新生人口的性别比也会有所改善。虽然80后现在表现出较低的生育意愿,但在未来,她们是否会发生改变,90后的生育意愿是否会不断上升,这都需要我们的进一步考察。因此,本文运用所拟合的APC模型,仍从年龄、时期、队列三个方面对未来的生育率分析其发展趋势。

  表6 APC模型预测结果

  从预测结果来看,未来年龄效应最为突出的是位于25-29岁的育龄妇女,她们也处于生育的最佳年龄,30岁以上的育龄妇女年龄效应都有所下降,说明生育率的提升将以年轻育龄妇女为主动力,处于该年龄阶段的育龄妇女人数多,且生育意愿逐步回升,对未来生育率的影响很大。

  从时期效应观察,未来十年之内生育率并不会产生大幅的下滑,将居于较高的水平。而从2030年后,生育率虽有小幅下降,但会大致保持在一个相对稳定的水平。预计未来几年中,相应的二胎政策将发挥其效力,生育率不会持续下降。而经过一段较长的时间后,生育意愿中较明显的结构性变动将不会发生,这就使得生育率得以维持稳定水平。

  由队列效应可以看出,1980年的队列效应下降显著,1995年的队列效应显著上升,这表明30岁以上育龄妇女将不会保持较高的生育率。相反,20-30岁的育龄妇女生育率将较之以往有所上升,成为发挥较大队列效应的年龄阶段。这与年龄效应相对应,是今后生育率政策制定所应考虑的关键。

  综上可以得出,未来20-30岁育龄妇女生育率会逐渐回升,这一年龄段处于生育孩子的最佳时期,对生育率改善有较显著的影响;而30岁以上育龄妇女伴随着年龄的增长,生理条件、心理条件已不能够满足生育意愿的提升,将逐步回到稳定水平。

  5结论与政策建议

  本文从育龄妇女人口结构及生育意愿两个大的方面对生育率进行了影响分析,给出了结构性变化的方向。通过本文的研究得出的结论,育龄妇女生育意愿的结构性变动表现在:其一,20-30岁育龄妇女生育孩子人数有所减缓,30-40岁育龄妇女生育孩子人数有上升趋势;其二,35-39岁育龄妇女的生育意愿较高,对生育率所产生的影响大于其他年龄段。

  5.1研究的结论

  本文首先分析了育龄妇女人数及生育孩子数方面的特征,总结出生育孩子人数的变化,发现了育龄妇女生育意愿改变的端倪。并根据近年来的生育率数据,进一步印证本文的推测,年轻一代的生育意愿并不是想象中的高居不下,相反,较年长的育龄妇女却持有较高的生育意愿。

  其次,本文利用APC模型展开研究,最终综合年龄、时期、队列这三个方面分析得出:队列效应对生育率造成的影响最大。1975、1980年队列效应高,使得35-39岁育龄妇女的生育意愿较高,而1985、1990年队列效应的降低,使得25-30岁育龄妇女的生育意愿回落,再加上35-39岁育龄妇女的年龄效应也较高,从而导致育龄妇女生育意愿从低年龄段向高年龄段转移这一结构性的变动。然而30岁以上育龄妇女人数及生育孩子数毕竟无法于20-30岁相比,因此虽然生育意愿上升,却无法改变新生人口数下降的事实。

  最后,本文还利用APC模型进行了预测分析。根据所预测的结果得出:时期效应显示未来较长一段时间内,生育率将维持在一个相对稳态,不太可能发生较大的变动。队列效应中,1980年的队列效应在逐步降低,1995年队列效应稳步上升,说明20-30岁育龄妇女将回到对生育率影响较大的局面,30岁以上的育龄妇女的生育意愿将产生下降。且年龄效应也显示,25-29岁育龄妇女的年龄效应值最大。无论从哪一方面来看,20-30岁育龄妇女处于生育的黄金年龄,生育意愿将逐步提升,对生育率的变化产生影响。

  5.2政策建议

  近些年来,人口问题普遍受到了社会各个领域的强烈关注。关于中国人口的低生育率现象,我们可以发现,无论是人口普查的统计数据,亦或是专家学者所做出的预测分析,都显示出中国当前的总和生育率处于超低阶段,且不仅是远远位于发展中国家的同列之下,甚至都低于传统的低生育率的发达国家,如欧洲的英国、法国等。在已发布的《经济蓝皮书》中可以发现,当前我国所具有的1.4的总和生育率,实际上已经是相当靠近全球所公认的“低生育陷阱”,并且远远低于世代更替所需的水平2.1。这根本不能完成如马克思所讲的基本的人口再生产任务。

  诚然,社会发展的一个必经阶段就是城镇化,而现代化的生活方式也必然催生出生育推迟。这些仅靠人力是无法产生改变的。但是,生育政策、抚养方式还有社会整体所持有的生育的观点通过努力是可以改变的。在少子化和超低生育率的当今社会,对生育政策展开改革已是迫在眉睫。因此,政府在制定生育政策时,必须要考虑到生育率所发生的结构性的变动,在推进二孩政策的同时,基于高龄育龄妇女生育意愿高涨的背景下,提出相应的政策改进。并且要想办法鼓励促进年轻一代的生育意愿,减轻她们工作生活成本的压力。同时,学术界研究中也要考虑到生育率发生的结构性变化,不能简单的看待生育率的降低问题,而要从深层次挖掘,对政策给出更全面的评估,提出更深刻的解决方案。关于政策改进本文提出了以下几点建议:

  首先,要对生育水平进行全面监测,掌握生育率变化的最新动态,这样才能对其结构性转变有准确的把握,并及时做出相应的政策调整。

  其次,应持续推进“全面二孩”政策,尤其是针对80后育龄妇女基数大生育率低的问题,可直接或间接对新生儿家庭进行补贴,并减轻其登记审批的繁琐度,进一步简政便民,同时也减轻了基层管理部门的工作强度,有利于化解民众意愿与政策改革的矛盾。

  再次,进一步完善生育假期制度,鼓励职业女性生育,使其同时做到事业与家庭的兼顾,化解职业女性生育的顾虑。

  最后,合理配置公共设施,如妇幼保健、儿童保育机构、学前教育等,创造良好的社会生育环境,促进生育率的提升。

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