人口学研究方法：规范与发展

，甚至有些自变量与因变量有明显的互为因果关系，显得分析逻辑混乱；还有的论文在简单介绍研究背景和数据来源之后，急于建立因果关系并推出回归分析结果，然后再根据各变量在回归模型中的显著性一一说明，这相当于事后解释；这些做法都是错误的。
　　在具备“奔4”微机和较易操作的软件的今天，转瞬间就可完成一次回归分析，但是在此之前，需要有大量的前期准备工作，包括文献检索和理论框架构建，才能确保统计分析的科学性。
　　分析方法应用的条件　每种多变量方法都有各自的前提条件或假设，如果这些条件不具备或者假设不成立，该方法的应用就成问题。如Pearson相关是考察线性相关关系，多元方差分析只能辨别线性相关因变量的多元差异，线性回归分析假设自变量与因变量之间为线性关系，因子分析方法也是建立在各变量具有一定的线性相关基础之上的；另外，在逻辑斯蒂回归中，每个分类都应保证有足够的频数，如果频数太少就会影响参数估计的稳定性；等等。尽管一般不在报告分析结果时说明各种假设是否成立或条件是否满足，但是在进行分析时应当自觉地进行考察。如果不能满足条件或假设不能成立，就对数据进行转换或调整后再分析，或者改变分析方法。
　　多变量分析结果的展示和解释　多变量分析的结果一般是通过列表来展示的。现在一种并不少见的做法是直接把统计软件的输出直接复制到论文中，我们往往会在文章中看到包括回归参数估计、参数标准差、检验统计值、检验显著性、偏相关系数等等n行m列的大表，使人有目不暇接的感觉。实际上参数标准差和检验统计值是提供给分析者的信息，没有必要列在结果中；如果不是有特别需要的话，偏相关系数也不是关注重点；最主要的应当是回归参数估计及其显著性。
　　在列出分析结果之后，应当对结果的实际意义进行解释和讨论，而不是复述分析结果的数学意义。此外，在多元统计分析中一个常见的问题是分析者对变量作用不具有预期统计显著性的失望，因此绕开不显著的变量，甚至对数据或模型进行各种调整以获得显著结果。其实，统计分析结果不显著往往也是有实际意义的。例如在分析我国高龄老人的地区分布时发现，高龄老人比例与当地医疗卫生指标没有显著关系，这说明我国医疗系统还没有具备延长老人寿命的功能；另一方面也说明这些高龄老人的存活不是主要靠医药维持的。所以，在解释分析结果时，只要是在分析框架中涉及并参与分析的变量，无论作用显著与否，都应当给予充分的讨论；对于那些由于知识或信息的限制难以下结论的结果，可以作为问题提出，以便进行更有针对性的进一步研究。
　　此外，任何方法都有其局限性，分析结果也不会十分完美。因此在讨论结果的同时，也应当就此向读者说明。例如当一个多元线性回归分析的确定系数较低时，需要指出该模型有限的解释能力，探讨可能存在但没有纳入分析的更重要的影响因素。
　　不必求最新、只求最合适　有些研究生在撰写学位论文时，常常因为自己没有应用最新的统计分析方法而感到忐忑不安；在评论某项研究的创新性时，有时也出现把学术创新和应用新方法混为一谈的现象，例如认为应用描述性统计方法的研究水平低于应用解释性或预测性方法的研究。新方法是层出不穷的。但是，出现了新方法并不意味着传统方法就不再适用，而是各有千秋。统计分析方法是工具，哪件合适就用哪件，能用锤子解决的问题不必开冲床。有时越是复杂的方法，假设条件也会相应较多，应用的局限性更大。因此，盲目追求方法的新颖并不是高水平研究的保证，真正需要注意的是使用最合适的方法。而对所用方法的真正了解，是正确运用统计分析方法的前提。
　　　　总和生育率的内在缺陷及其改进
　　郭志刚　（北京大学社会学系、北京大学中国社会与发展研究中心　教授）
　　1　总和生育率的应用目的及评价原则
　　年龄别生育率及其概括性指标总和生育率(TFR)是生育研究中最常用的指标体系。但是现在它们面临很多实际问题。本文不讨论出生漏报导致统计失实的问题，因为其性质并不在于统计方法，而是一个社会问题。本文只局限于这一指标体系内在的有效性问题的方法论讨论。一个指标是否有效应该以研究目的为标准来判断，因此这一讨论将结合当前实际工作的需要来进行。
　　统计指标有两种功能：一种是对调查对象本身特征的直接描述，另一种则用于推断估计。很多情况下，统计指标同时承担着这两种功能，比如样本统计量反映了样本对象的特征，同时又服务于推断估计总体参数。既然是一种估计，自然会有推断偏差或误差。评价不同估计的优劣是看谁的偏差或误差更小。
　　那么通常我们应用TFR到底要反映什么？一是为了在控制育龄妇女结构的条件下概括时期生育水平，二是作为终身生育水平的估计。（注：在这一方面，总和生育率与人口的粗再生产率和净再生产率的性质类似，后两个指标中只不过又控制了下一代的性别和死亡因素的影响而已。）两种性质都反映在各年龄组生育率的合计上。通常，不同基数的相对数指标不可以直接相加（注：如男性平均年龄加女性平均年龄没有意义。）。为什么年龄别生育率可加，是因为设置了假设队列的概念。TFR主要不是平均的概念（注：早期将其翻译为平均生育率的确是错误的。至于年龄别生育率对妇女其他差别所做的均质假设，其实存在于所有汇总指标之中，而不论其分组有多细，但是都不会因此而称为“平均××率”。），而是总

和的概念（即假设队列经过所有年龄后生育总和）。因此，TFR一身兼两任，其内容为时期生育率总和，其形式为队列终身生育水平。从前一种意义上使用时描述了该时期生育水平，从后一种意义上使用时则是假设队列终身生育水平的估计（注：但这种估计从原理上不同于一般统计量从样本推断总体的情况，但有关评价原则却是类似的。）。其值实际上涉及了35个实际队列，并且只有在生育水平及年龄模式长期不变的苛刻条件下，它才真正与实际队列终身生育水平相吻合（但是队列仍是泛指的）。尽管这一假设队列与真实队列并不能很好对应，但起码可以及时提供一种队列终身生育的估计来满足实际需要。
　　2　缺陷一：总和生育率对终身生育水平的背离
　　表现A：最早对TFR的批评是由于其剧烈的时期波动。一逢时期突发事件（如中国1958～1961），实际生育量发生了变化，TFR就会大幅度下降。应该说，批评并不是指向其描述时期生育水平的功能，而是指向其作为终身生育估计的功能。因为，这时TFR的下降只是由于时期特殊原因影响，并不意味着终身生育水平真的下降。实际上，时期效应一过，TFR马上便会出现反弹（即常说的生育补偿），然而反弹的水平也并不能标志终身生育水平真的那样高。总之，TFR短期内剧烈波动时，将其作为终身生育率估计来理解很成问题。其中最引人注目的是，反弹年份的分孩次TFR(i)会超过1，特别是一孩TFR(1)会大大超过1（注：1982年全国1‰人口生育率抽样调查数据显示（姚新武，1995），1963年TFR=7.463，其中各孩次TFR都大于1，最高的是TFR(1)=1.568。作为队列估计，即是说每人生育一个半一孩，显得很荒唐。）。人口统计学对此采取的对策是，避免采用这些年份的TFR来作为终身生育水平的估计，或者采用若干年份的TFR的平均值来作为终身生育水平的估计，希望将欠年与盈年的误差相抵消。
　　表现B：然而，有时即使社会中似乎并没有什么特殊事件，TFR也会背离终身生育水平。但是，往往只是在TFR提高时才会受到一定关注（注：如1983年左右中国人口学界对TFR的讨论。）。理论分析可以证明，这种背离既可以是正的，也可以是负的。特别是在负偏离的情况下，往往可能持续较长的时间。并且，这种负背离实际上正是当前所面临的实际情况，因此特别需要重视。
　　这种背离产生的原因是婚育年龄的变化，或者说是队列的年龄别生育模式的改变。而负偏离则对应着婚育年龄的推迟。与时期突发事件对婚育年龄的推迟的暴发性影响不同，生育模式的自身转变具有较长时期的持续性、变化上的渐进性、现象的隐蔽性等特征，并且它并不一定伴随生育补偿现象。甚至有时人们根本没有意识到这种偏离的存在。
　　人口统计学早就揭示出，晚婚晚育可以延缓人口增长，但这是从长期人口发展的角度来证明的。而晚婚晚育对年份TFR有

《人口学研究方法：规范与发展(第3页)》