第二节 生育政策研究方法
任何一项生育政策的出台都是基于当时人口形势进行分析和判断的结果。对人口现状和发展趋势的认识不同,所采取的政策也会迥异。新中国成立以来,我国在生育政策方面的研究方法主要包括定性研究法、定量研究法和国际比较法。
一 定性研究法
针对正在推行的“一胎化”政策,梁中堂先生在全国第二次人口科学讨论会上提出“晚婚晚育,延长间隔”,允许生育二胎的方案,该方法是对“晚、稀、少”方针的具体化,简称为晚婚晚育加间隔生育方案。具体内容是,原则上允许每个家庭生两个孩子,但青年妇女必须在晚婚的基础上23岁后生育第一个孩子,30岁左右生育第二个孩子,并继续大力提倡一对夫妇只生一个孩子。按照这种方法,如果城镇家庭基本上维持只生育一个不变,农村妇女中有5%只生一个 (包括不婚不育和通过激励等政策的诱导),其他妇女具体规划为23岁生育第一个孩子,农村妇女到30岁再规划生第二个孩子,以及少数民族及落后农村的大约占新出生人口15%的多胎生育,到2000年时,我国总人口预计为12.3亿左右。在论证这种方法可以有效控制人口增长时,用了典型的定性分析方法。这种方法比“一胎化”政策少生孩子,理由是“执行一胎化政策,虽然想让他们少生,但正如大家看到的,农民还是要生两个,或者三个、四个。只生一个的极少,因为处罚面大,工作量大,我们防不了,生二胎及二胎以上的管不了。”如果允许生两胎,那么我们便有能力和精力去控制少数希望生多胎的人了。
晚婚晚育加间隔生育方案的提出,在国内引起一定反响。1985年,中央同意在甘肃酒泉、河北承德、山西翼城、湖北恩施进行小范围试点。二十多年来,农村晚婚晚育加间隔生育试点取得了良好成效,基本满足了群众生育数量需求,体现了“以人为本”思想,既严格控制了生育数量,又改善了党群、干群关系,通过试点实现了“把计划生育政策建立在合情合理、群众拥护、干部好做工作”的基础上的初衷。同时,这也意味着公共政策的制定与执行,一定要尊重现实,而不能脱离中国社会实际。生育政策越接近群众生育意愿和需要,就越能得到群众维护和自觉执行。
二 定量研究法
定量研究生育政策主要体现在人口预测方面,通过人口预测研究未来人口数量、人口结构及其变动情况,以此为依据提出制定和调整生育政策的建议。定量研究人口问题的研究方法主要分为三类。
一是统计处理法。这是人口学中定量研究的一种传统方法,包括经典的人口统计学中的一些算法和预测人口的“年龄移算法”或“年龄结构转移矩阵”等,它的基础是统计学有关知识和关于人口问题的一些基本的数学计算公式。其优点是方法简便,计算公式简单,易于掌握和使用。这在我国人口问题的研究中已经取得了一些成果。但是,由于这类方法的数学描述比较简单、粗略,与计划生育政策结合不够紧密,无法对人口发展中各种变量与计划生育政策的相互关系做更细致研究。国家计生委课题组 (2000) 针对不同水平的总和生育率 (TFR) 做了多方案预测,假定维持1998年城乡各自的生育率不变、全国允许双方独生子女夫妇生育二孩、允许只要一方是独生子女的夫妇 (包括双方都是独生子女) 可以生育二孩、普遍允许农村妇女生育二胎、城市农村普遍允许生育二孩五种方案,对未来50年中国人口发展趋势进行判断。结果显示,2010年,总人口约在13.6~13.8亿之间,人口数量高峰将出现在2035~2045年间,峰值人口约为15.5亿,不会低于14.5亿,也不大可能超过16亿。在未来40年内,我国劳动年龄人口将保持持续增长势头,2015~2035年可能维持在10亿左右,到2010年,65岁以上的老年人口比例将超过8%, 2040年将超过20%, 80岁以上的高龄老人2050年将达到1.6亿。以此为基础,提出了未来人口发展战略。
二是动态模型法。宋健等 (1980) 利用数学模型来研究人口发展问题,并根据我国1975~1978年的人口统计数据,对模型预报和控制的精确性进行了校验,验证了模型的可靠性,以此为基础,分别以1975年和1978年我国人口年龄分布密度和按龄死亡率为起始值,利用解连续模型的差分方程,得到我国六种人口控制方案的预测数据及其他数据结果。假定1978年后逐步下降到β (t) 为2、1.5、1三种情况,计算预测了我国今后100年 (到2080年) 的人口发展;对β (t) =2的情况,到2052年,我国人口增长达到峰值,那时全国总人口约为15.4亿,此后开始下降,到2080年,全国总人口下降到14.7亿左右;对β (t) =1 (即完全“一胎化”) 的情况,到2004年,我国人口增长达到峰值,全国总人口约为10.5亿,此后开始下降,到2080年,全国总人口下降到3.7亿。如果以后一直保持1975年的妇女平均生育数 (3胎), 100年后我国人口将达到约42.64亿;如果保持1978年的生育水平 (平均2.3胎),则100年后人口将约为21.19亿,这些结果说明控制人口增长和正确制定人口政策具有重要意义。宋健等 (1981) 对人口发展过程的李雅普诺夫稳定性进行了研究,从理论上证明了存在一个使人口系统处于稳定边缘的妇女临界生育率,七十年代末期社会条件下的妇女临界生育率为2.17,而现实总和生育率高于总和生育率上限,人口总数是增加的,人口发展趋势呈现正增长,我国人口政策应该尽快把妇女总和生育率降到极限值以下,才能保证在21世纪某个时候中国人口数量停止增长。对一个人口众多的社会主义国家而言,为了使人口增长与国民经济发展相协调,有效控制人口增长是一个迫切需要研究和解决的问题,进而提出了“一胎化”生育政策建议,其研究结果成为中国独生子女政策的依据。
三是随机人口预测法。由美国学者Lee, Tuljapurkar和Carter于1991年提出的随机人口预测 (LTC) 方法,既弥补了传统的“高—低”方案所无法回答发生某个状态的概率的缺点,又解决了经典的随机人口模型不能处理按龄生育、死亡率的随机性时变得困难。李南和胡华清(1998) 应用LTC方法对中国人口进行随机人口预测。给出了1990~2050年的人口总数预测的期望值和置信区间,预测结果不仅可得到变量在给定时刻的期望及其某种程度的置信区间,而且可得到变量在给定时刻的分布,这就可对各种确定性人口方案预测的实现可能性进行定量评价。研究认为,如将加快生育率下降速度视为加强生育控制强度,将减少生育率下降过程中的无规律波动称为加强生育控制平稳性,则这两种措施都有助于提高实现人口目标的可能性,而且,从短期看加强生育平稳性比加强生育控制强度更为有效。以上两种措施相结合,可使其在2000年实现人口目标的可能性由64%提高到90%,在2010年实现人口目标的可能性由53%提高到70%。
三 国际比较法
在人口实践中,国外的一些经验做法对我们改进人口管理和人口服务工作具有较强的借鉴意义。何景熙 (1985) 关注到中国和印度是世界上人口最多的两个国家,通过对两国人口再生产及其决定因素、人口城乡分布、人口文化教育和职业结构以及国家人口政策和实施效果进行对比分析,研究中印两国人口发展的共性和差异,总结两国控制人口增量的经验。研究认为,与印度有所不同,中国的计划生育工作是在中央政府的统一领导下进行的。不仅计划生育的方针、政策以及很多具体规定由中央政府制定,各省份的人口控制指标也纳入国家统一计划之中,任何下级行政单位不能各行其是。此外,根据宪法规定,中国所有公民,无论是汉族还是少数民族,无论持何种宗教信仰都必须接受国家计划生育指导,这也是与印度计划生育组织管理的不同之处。同时,印度也有很多可供借鉴的经验和做法,比如,印度大幅度增加计划生育拨款,重视利用各种宣传媒介进行计划生育宣传动员,将计划生育服务工作与基层卫生保健工作有机结合起来,印度政府还提出“要搞物质刺激,但不搞经济制裁”的新办法,上述方法和经验都已被证明是很有成效的,值得我国人口和计划生育管理工作借鉴。
王桂新 (2006) 认为中日两国文化背景、人口政策及人口转变与生育变动趋势具有很多相似之处,日本人口政策及经验应该对中国未来生育政策的抉择具有重要借鉴意义。文章比较分析了中日两国人口转变及生育率变动趋势发现,人口转变并不仅限于欧美文化圈,东亚儒教文化圈也同样可以发生,在实施计划生育的情况下,即使经济发达水平较低也同样可以实现人口转变;实施出生控制政策,可以改变人口转变过程,加速生育水平下降 (如中日两国出生控制政策的实施,使两国生育转变的速度都明显快于欧美国家);两国在人口转变模式及变动轨迹上十分相似,两国的人口转变在出生率恢复上升以后,都形成了一个生育高峰期,此后均呈持续下降趋势。因此,日本的人口政策经验对中国至少在以下几个方面具有借鉴意义。一是日本在非正常条件下人口与经济关系一时处于恶化态势中实施了出生控制政策,促进了生育水平下降,当20世纪60年代日本经济高速发展时,政府不再继续提倡出生控制,但其生育水平并未出现明显反弹。二是日本20世纪60年代经济高速发展的经验说明,以发展经济替代出生控制,成本将更低,效果会更好。文章以此为基础,建议尽快对持续实施30余年的计划生育政策进行全面、科学的梳理、总结和评价,并在此基础上调整和完善中国未来人口政策。
人口科学是定量研究科学。在研究方法上,传统人口研究方法主要集中在如何提高对人口总量、人口结构和人口发展状况进行定量描述。随着人口指标作为社会科学研究的最基本变量的基本特征以及定量社会科学研究理论和方法的深入发展,人口研究的许多科学方法如队列分析、时期分析等的主要功能也应该逐渐适应社会科学研究的发展和变化。这对于我们做好本课题研究有着重要启示,在进行生育政策调整的定量研究之前,需要扎实做好基础研究工作,掌握当前人口现状和生育水平,明确生育政策目标定位,充分考虑育龄妇女规模、生育意愿以及递进生育率等各种因素,建立生育政策研究新模型,分析各种调整方案下生育政策对未来人口数量、人口结构和人口分布的影响。
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