第六章 基于P/F比率的生育率估算方法综述

布拉斯P/F比率法

该方法的基础在于以下观察，即如果生育率在一段相当长的时间内保持恒定，队列生育率和时期生育率将是相同的。换句话说，在生育率不变的条件下，任何给定年龄上的妇女的队列累计生育率，都会等同于任何时期内相同年龄上的妇女的累计生育率。
如果我们假设不同生育率的母亲之间的死亡率没有差别，即存活妇女与死亡妇女在生育能力上没有实质性的区别，那么任何给定年龄的妇女的队列累计生育率都将与该列队的平均子女数相同。(这一假设不是很重要，因为即使在存活和死亡妇女之间存在生育能力的差别，在大多数人群中育龄妇女的死亡率也是非常低的，而不同存活率导致的影响也是非常小的。)
布拉斯将P界定为达到任何给定年龄的妇女的队列的平均子女数(累计终身生育率)，F被界定为相同年龄的累计的当前(时期)生育率的近似值。P/F比率法以比率的形式展示在各个年龄组中这两个量之间的相互关系。
F的推导要比上述提及的更复杂一些，这是基于以下两点原因。首先，任何队列和时期生育率的比较都必须处理近期出生数据申报中可能发生的位移，这是因为调查中的相关问题是基于妇女在被调查时的年龄而不是基于她最近一次生育时的年龄。其次，任何给定年龄上的累计时期生育率反映了该年龄及以下的所有妇女未来的生育经历，而通常计算的平均子女数是基于妇女的五岁年龄组，因此它(大致地)反映了在年龄组中点的妇女的平均子女数。布拉斯的方法解决了以上两个问题。
布拉斯发现，如果在一段相当长的时间内生育率都一直保持不变，且如果数据没有错误，则在每一年龄组中，P/F比率都将等于1。但是如果生育率下降，累计的终身生育率将大于累计的时期生育率。在这种情况下(在数据没有错误的情况下)，P/F比率将随着母亲的年龄增加而有规律地偏离1。
以上观察还可得出以下推论，P / F比率在最年轻的年龄中应该相当接近1。对于这些年龄的妇女，即使是已经二十几岁的妇女，她们的累计时期生育率也不会显著偏离于累计终身队列生育率，这是因为对于这个队列中大部分妇女来说，生育才刚刚发生。根据这一观察，调查时点20-24岁妇女的P / F比率应该是判定生育数据质量的最可靠的指标。简而言之，这里的假定是，至少相对于那些年龄较大的妇女而言，较年轻妇女申报的平均子女数通常会相当准确。
P / F比率随着母亲年龄增大而与1逐渐偏离的方式是很多对近期生育率和终身生育率数据性质和质量进行诊断考察方法的基础。

基于P/ F比率的诊断

在现实中，数据是不会永远没有错误的，所以P / F比率与1偏离的假想模式会被数据中潜藏的错误所混淆和干扰。
正如第3章和第4章两个章所讨论的，两种错误通常会影响生育率数据。第一个是对终身生育率(即累计队列生育率)的申报会随着受访者年龄增长而越来越不准确，更年长的妇女倾向于低报终身生育率。因此，这类错误将会压低P / F比率的分子，特别是在较高年龄中。如果在数据中存在这样的错误，P / F比率将比原本真实情况更加接近1。
第二类经常遇到的错误是，不论年龄大小，女性往往会低报近期的出生数。这类错误将导致近期生育率的申报水平稍低于预期，从而使P / F比率被高估。
P / F比率法将年轻女性的P/ F比率(出于前述的原因)作为一个校正因子应用于直接观察到的生育率从而来解决第二类错误。

基于P/F比率法的方法汇总

这里的许多方法最初在《手册十》中被作为P / F比率法的扩展法而阐述过。冈珀茨关联模型可以被认为是布拉斯P / F比率法的升级和扩展版。该模型使用了相同的输入数据(并假定影响生育数据的误差是一样的)作为先导。然而，重要的是，该方法并不假定生育率在过去保持不变。不过，终身生育率和时期生育率的比较是该方法的核心内容。
在《手册十》中提出的大多数布拉斯P/F比率法的扩展方法都已经被重新改写为冈珀茨关联模型的扩展。这些扩展包括，使用两次人口普查中孩次递进数据来估算生育率的方法(第11章)，使用孩次递进结合普查间生育率的方法(第10章)，以及使用从生命登记制度数据间接估计的方法(第14章)。从调查数据得出的队列-时期生育率(第13章)也使用P / F比率法的逻辑来揭示生育率的长期趋势和动态变化。

参考文献

Brass W. 1964. “Uses of census or survey data for the estimation of vital rates,” Paper prepared for the African Seminar on Vital Statistics, Addis Ababa 14-19 December 1964. Document No. E/CN.14/CAS.4/V57. New York: United Nations.

UN Population Division. 1983. Manual X: Indirect Techniques for Demographic Estimation. New York: United Nations, Department of Economic and Social Affairs, ST/ESA/SER.A/81. http://www.un.org/esa/population/techcoop/DemEst/manual10/manual10.html