低于更替水平时男性和女性的总和生育率是否不同？从G7国家得到的答案

　　每个孩子都有一个母亲和一个父亲。然而，人口统计学尚未承认这一事实。在人口统计学中，生育率是指女性的生育率。男性缺席的主要原因是女性出生数据比男性更容易获得。但是，近几十年来，数据可获得性已得到了显着改善。例如，《联合国人口年鉴》和主要的国际人口调查都提供可以计算或估计男性生育率的数据。因此，数据可获得性不再是在国家层面研究男性生育率的不可逾越的障碍，而获取这些数据也可对忽视男性生育率的偏差和后果提供评估资料。最近的研究表明，世界上大多数国家的男性总和生育率(TFR)都可以计算出来，而且男性和女性的TFR之间的差异可以相当大。然而，对于数据较为可靠的低生育率国家，这些研究表明，男性和女性的生育率“差异不大”，或者“男性生育率往往略低于女性生育率”。 这就提出了男性生育率是否值得进一步研究的问题，而本文旨在对此问题提供一个答案。

　　本研究利用2015年前后G7国家的数据，计算出如图所示的男性总和生育率(TFRm)和女性总和生育率(TFRw)。本研究还观察到一个规律：在更替水平，TFRm与TFRw相似，低于在更替水平，TFRm小于TFRw。生育水平越低，TFRm小于TFRw的幅度越大。

　　为了避免争论TFRm与TFRw的差异是大还是小，本研究推导出了概率TFR的公式。 对男性和女性的概率TFR进行假设检验的结果表明，除法国外，G7各国的男性和女性TFR之间的差异具有统计显着性。假设检验和概率TFR利用了人口规模以及女性和男性TFR之间差异的信息，因此能提供比仅比较女性和男性TFR更好的评估。假设检验和概率TFR还能用于检验女性TFR在两个年份、两个国家或两个社会经济群体之间的差异。

　　既然TFRm 与 TFRw 之间的差异具有统计显着性，图中的差异规律就不太可能是随机波动的结果，需要一个解释。因为男性和女性单性别稳定人口模型(Lotka，1939)的内在增长率不同，分别对男性和女性应用单性别稳定人口模型不能解释男性和女性TFR 之间的差异规律。女性稳定人口模型(Lotka，1939；Leslie，1945)构成了人口学的主要基础并成功应用于各种单性别问题。 这里的失败提供了单性别稳定人口模型不能解决双性别人口问题的一个案例，也提出了建立双性别稳定人口模型的需要。

　　一个双性别稳定人口模型已于近期发表(李，2022)，该模型具有两性联合的内在增长率(r)，并为当前问题提供了一个公式：(TFRw-TFRm)=2*r*(MACw-MACm)。 在替代水平时(r=0)，此公式给出(TFRw-TFRm)=0，这就解释了图中法国的情况。在低于更替水平时(r<0)，因为丈夫年龄平均来说比妻子大,(MACw-MACm<0), 此公式给出(TFRw-TFRm)>0，解释了图中其他国家的情况。此外，此公式还表明生育水平越低(r的绝对值越大)，女性和男性TFR 之间的差异就越大，这就解释了图中的差异规律。将这个公式应用到G7国家的数据上，可以解释图中76%的方差。

　　“如今，全球三分之二的人口生活TFR低于2.1的国家或地区”(United Nations，2022)，而且联合国预计全世界的TFR将从2020年的2.34下降到2100年的1.84。这表明，在发展中国家，更多的人口将趋近于低于更替水平的双性别稳定人口。这样，上述公式除了解释图中的情况，还可以预测：如果内在双性别联合增长率稳定在和G7国家相似的水平上，发展中国家的男性TFR低于女性TFR的幅度将比G7国家更大，这是因为发展中国家的夫妻的年龄差比发达国家的大(Ausubel等，2022)。

　　综上所述，G7国家的男性TFR显著低于女性TFR。在可预见的将来，其他国家男性TFR低于女性TFR的幅度将比G7国家的更大。这些发现应该引起更多的研究。将生育率研究从女性扩展到包括男性和女性在内的整个人口，从单性别扩展到双性别，将从根本上改进我们对生育率水平、年龄结构、生育率变化趋势、决定因素、以及生育相关政策等方面的知识。

来源：大国人口