農村人口出生性別比失衡的影響范文
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《人口學刊雜志》2014年第四期
一、研究方法、變量選取與數(shù)據(jù)來源
（一）研究方法本文運用地理信息系統(tǒng)的探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，旨在考察人口出生性別比的空間分布格局，判斷人口出生性別比是否存在空間集聚和空間異常，進而揭示各個地區(qū)之間人口出生性別比的空間相互作用機制。探索性空間數(shù)據(jù)分析方法的技術核心內容是空間自相關測度，包括全局空間自相關和局部空間自相關。全局空間自相關用于判斷農村人口出生性別比在空間上是否存在聚集特性，揭示人口出生性別比的空間依賴程度。Moran’sΙ指數(shù)是常用的空間自相關測度指標，Moran’sΙ值介于-1與1之間，I﹤0表示空間正相關，空間實體呈現(xiàn)聚合分布，I﹤0表示空間負相關，空間實體呈離散分布，I=0表示空間實體是隨機分布，且I值越大表示空間分布的相關性越大，一般可通過繪制Moran散點圖來表示，散點擬合得到的直線斜率為Moran’sΙ值。［1］計算公式如下：其中，n為樣本數(shù)，Yi為第i個地區(qū)的人口出生性別比，Yj為第j個地區(qū)的人口出生性別比，Y為所有地區(qū)人口出生性別比的平均值，Wij為i地區(qū)人口出生性別比與j地區(qū)人口出生性別比之間的空間連接矩陣，表示空間單元間潛在的相互作用的力量。局部空間自相關（LocalIndicatorsofSpatialAssociation，LISA）方法用來度量某一區(qū)域與周邊地區(qū)之間人口出生性別比的空間差異程度及顯著性，一般采用LocalMoran’sΙ統(tǒng)計量來測度，并結合Moran散點圖或LISA聚集圖等形式研究局部空間分布規(guī)律。在給定顯著性水平下，Ii＞0表明存在正的局部空間自相關，相似的值發(fā)生集聚；Ii＜0表明存在負的局部空間自相關，不相似的值發(fā)生集聚。LISA顯著性水平與Moran散點地圖相結合，形成LISA聚類地圖，可識別人口出生性別比在局部空間集聚的“熱點”和“冷點”地區(qū)，揭示空間奇異值。局部Moran’sΙ計算公式如下：其中，Zi和Zj分別為第i個地區(qū)和第j個地區(qū)觀測值的標準化值，Wij為空間權重。空間計量經濟學模型有很多種，鑒于數(shù)據(jù)特點和各因素對出生性別比的影響在不同區(qū)域之間可能是不同的，本文采用地理加權回歸模型（GeographicallyWeightedRegression，GWR），用于識別各因素對人口出生性別比影響的地區(qū)差異。該模型將數(shù)據(jù)的地理位置引入到回歸參數(shù)中，利用鄰近觀測值的子樣本數(shù)據(jù)信息進行局域回歸估計，其參數(shù)是隨著空間上局域地理位置變化而變化的，擴展了利用全域信息估計的最小二乘法回歸（OLS）模型。具體的地理加權回歸模型如下：其中，Y是被解釋變量向量，X是解釋變量矩陣，β0是各因素在某一空間點的參數(shù)矩陣，ρ0為空間自相關系數(shù)矩陣，W為空間權重矩陣，u是干擾項，v是個體效應向量，ε是隨機擾動項。該模型中W的選擇至關重要，一般由觀測值的空間坐標決定，實際研究中常用的空間距離權值的計算公式如下：其中，dij為第i個區(qū)域與第j個區(qū)域間的地理位置距離，ϕ為標準正態(tài)分布密度函數(shù)，q為觀測值i到第q個最近鄰居之間的距離，σ為距離向量dij的標準差，θ為衰減參數(shù)。
（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源本文利用1990年、2000年、2010年三年農村地區(qū)省級層面數(shù)據(jù)考察人口出生性別比，識別各類因素對人口出生性別比的影響。各個省市農村地區(qū)的人口出生性別比數(shù)據(jù)來自第四次、第五次和第六次全國人口普查數(shù)據(jù)資料，其他數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農村統(tǒng)計年鑒》、《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國人口年鑒》、人口普查數(shù)據(jù)等。為了保持數(shù)據(jù)的一致性，將重慶并入四川，共計30個省市地區(qū)，由于數(shù)據(jù)不可獲得，沒有包括臺灣地區(qū)和南海群島。具體各類解釋變量的選取理由與設置說明如下：1.經濟發(fā)展因素。隨著經濟發(fā)展水平的提高，人們性別偏好程度可能減弱，在生育決策過程中的性別偏好程度下降，進而導致出生性別比趨于正常，按照這樣的邏輯，經濟發(fā)展與出生性別比之間呈現(xiàn)負相關關系。但已有文獻也指出隨著經濟的發(fā)展和人們生活質量的提高，導致胎兒死亡和死產的風險性降低，而生命相對更為脆弱的男性胎兒由此獲益相對更大，遵循這一作用路徑則可得出經濟發(fā)展與出生性別比之間呈現(xiàn)正相關關系。［2］綜上所述，本文認為經濟發(fā)展水平與人口出生性別比二者之間可能具有倒“U”型的關系，即在經濟發(fā)展初期，隨著收入水平的提高，性別偏好并沒有太大的變化，相反男性胎兒獲益的可能性增強，故而出生性別比有可能提高；當經濟發(fā)展到一定的水平之后，性別偏好有所弱化，進而表現(xiàn)為出生性別比的下降。本文選用農村地區(qū)人均GDP來刻畫農村經濟發(fā)展水平。2.城鎮(zhèn)化因素。有研究發(fā)現(xiàn)城市化與第一個孩子出生性別比失調同步發(fā)展，認為在現(xiàn)行的生育政策下和未來的一段時間內，城市化的發(fā)展可能會導致第一個孩子出生性別比的上升；［3］有學者認為外來婦女的生育性別比很高，拉升了某些有大量外來勞動力的城市（如北京市）整體的出生性別比水平；［4］也有學者認為外來人口并不是造成中國城市地區(qū)出生性別比偏高的唯一或主要的原因。［5］鑒于此，城鎮(zhèn)化因素勢必會對人口出生性別比產生影響，但影響方向和程度并不確定。從不同區(qū)域角度考察，城鎮(zhèn)化水平的提高在一定程度上可能提高城鎮(zhèn)地區(qū)的出生性別比，同時可能降低農村地區(qū)的出生性別比。本文認為就業(yè)結構的改變和常住生活區(qū)域的改變將顯著地影響生育觀念，進而導致出生性別比結構的變化，文中采用非農業(yè)人口比重來刻畫城鎮(zhèn)化水平，相對于城鎮(zhèn)化率指標而言更為貼切和符合中國的實際情況。3.婦女地位因素。有大量研究表明婦女經濟地位的相對低下是造成人口出生性別比升高的基本社會動因。［6］隨著婦女經濟和社會地位的提升，一方面來自社會的性別歧視有所下降，另一方面會對家庭在生育決策中性別選擇產生影響，由于婦女的經濟和社會回報增加，進而提高了家庭生育女孩的效用，表現(xiàn)為生育性別偏好程度的弱化，最終體現(xiàn)為人口出生性別比的下降。通常而言，婦女地位與出生性別比之間存在負相關關系，即婦女地位的提升將有助于緩解出生性別比失衡的問題。本文采用國際上衡量婦女社會經濟地位的常用指標（婦女平均受教育年限）來衡量婦女地位。4.文化因素。隨著文化水平的提高，在一定程度上人們的生活觀念和生育文化趨向于現(xiàn)代文明，可能使得人們對性別偏好的觀念有所弱化，進而導致生育決策行為中的性別偏好減弱，人口出生性別比將有所下降；但也有研究表明，教育水平的提高更有利于父母掌握生育性別選擇的技術，對于原本就偏好于生育男孩的家庭，教育水平的提高反而提高了出生性別比。鑒于此，本文認為文化因素對出生性別比的影響可能存在倒“U”型的關系，即初始階段文化水平的提高，還不足以使人們改變性別偏好的觀念，但增加了人們進行生育性別選擇的可及性和可行性，進而導致出生性別比升高，但隨著文化水平的進一步提高，人們的性別偏好發(fā)生了根本性的轉變，出生性別比失衡問題有所弱化。文中采用人均受教育年限來表示文化因素的影響。5.社會保障因素。已有文獻指出中國農村地區(qū)社會保障制度不健全是導致人口出生性別比偏高的主要原因，主要體現(xiàn)在養(yǎng)老保障方面。中國農村素有“養(yǎng)兒防老”的觀念，加之中國農村地區(qū)養(yǎng)老保障制度極為不健全，客觀上強化了農村地區(qū)家庭生育行為中的男孩偏好，進而導致出生性別比偏高的現(xiàn)象。文中采用每萬人農村養(yǎng)老服務機構單位數(shù)來表示。6.醫(yī)療服務因素。醫(yī)療服務水平對人口出生性別比的影響作用路徑主要體現(xiàn)在隨著醫(yī)療服務水平的提高，早產、流產的比例不斷下降，相關醫(yī)學研究表明，男性胎兒早產、流產概率遠大于女性胎兒，加之B超和人工流產等技術的發(fā)展和推廣，為有意進行生育性別選擇的人提供了技術可能，進而導致出生性別比升高。已有文獻對此并沒有一致的看法，有學者認為B超技術并不能解釋中國人口出生性別比偏高；［7-8］也有學者認為用B超的父母生了更多的男孩。［9］鑒于B超診斷儀普及情況的數(shù)據(jù)不易獲得，本文用每千人口醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數(shù)來反映醫(yī)療服務水平，以期識別性別選擇性生育技術可行與可及性對人口出生性別比的影響。7.政策因素。本文主要考察生育政策的影響，已有文獻關于生育政策對出生性別比的影響迄今沒有形成共識，有研究發(fā)現(xiàn)中國現(xiàn)行控制人口數(shù)量的計劃生育政策的確對中國出生性別比失衡問題造成影響，生育政策所規(guī)定的生育數(shù)量越小、政策貫徹實施強度越嚴格，其對應的人口出生性別比失衡問題就越嚴重。［10］本文中所指的生育政策不僅包括傳統(tǒng)意義上的生育政策，還包括更廣泛意義上的生育政策波及廣度和規(guī)定強度，本文采用實施貫徹手段強弱來表示生育政策這一變量。實際生育率可以綜合地反映生育政策的實施情況，生育政策實施越嚴格的地區(qū)，表現(xiàn)為實際生育率與政策生育率越接近，實施相對寬松的地區(qū)，其對應的實際生育率要高于政策生育率，故而生育政策實施的強度在數(shù)值上則表現(xiàn)為實際生育率與政策生育率的差值，差值越小實施越嚴格。
二、農村人口出生性別比的空間數(shù)據(jù)分析
（一）出生性別比的地區(qū)差異性分析中國農村人口出生性別比除少數(shù)地區(qū)（如北京、上海、西藏、新疆）外，大部分省市均存在不同程度的失衡問題，為便于更好地捕捉失衡的“熱點”地區(qū)，以2010年各省域的人口出生性別比與該年份全國農村地區(qū)平均值相比較，若所在省農村地區(qū)人口出生性別比高于全國農村地區(qū)平均值，則判定其失衡問題嚴重，反之則認為失衡問題相對不嚴重。就現(xiàn)階段而言，人口出生性別比失衡較為嚴重的地區(qū)主要集中在中東部地區(qū)，其中安徽、河南和江西省均超出平均值10個點以上（見表1）。以2000年與1990年、2010年與2000年各省農村地區(qū)人口出生性別比的差值來刻畫每隔十年各個省市農村地區(qū)的人口出生性別比的變化情況，差值為負時說明人口出生性別比失衡狀況有所改善，差值為正則說明人口出生性別比失衡狀況進一步惡化，差值越大說明變化越明顯。從表1中可以看出，1990年至2000年期間，除個別省份（如吉林、黑龍江、浙江、山東、西藏、青海）的出生性別比略有下降外，大部分省份的出生性別比失衡狀況均有不同幅度的惡化，其中廣東、江西省惡化的程度最為嚴重，出生性別比提高了30個點。2000年至2010年期間，有一半以上省市地區(qū)的出生性別比有所下降或略有增加，但原本出生性別比在正常值域內的省份（如吉林、黑龍江、貴州、青海）2010年其出生性別比均有較大幅度的增加，呈現(xiàn)失衡狀況；山東和浙江省出生性別比失衡狀況進一步惡化，分別上升了13.06和6.89個點。
（二）出生性別比的全局空間自相關分析本文利用GeoDA軟件對30個省市農村地區(qū)的出生性別比數(shù)據(jù)進行全局空間自相關分析，結果如圖1所示。從圖1中可知，三年中大部分省域落在第一象限和第三象限內，1990年、2000年和2010年對應的Moran’sI為0.0861、0.4304、0.4076，為空間正相關，表明中國農村地區(qū)各個省域之間具有較大的空間正相關性，且2000年以后這種空間集聚效應較為明顯。也就是說30個省市農村地區(qū)出生性別比的空間分布并非具有完全隨機性，而表現(xiàn)為空間相似值之間的空間聚集，具有較高出生性別比省份的農村地區(qū)相對趨于與較高出生性別比省份的農村地區(qū)相靠近，較低出生性別比省份的農村地區(qū)與較低出生性別比省份的農村地區(qū)相鄰，屬于高-高集聚和低-低集聚類型。利用GeoDA軟件中的蒙特卡羅模擬方法檢驗了Moran’sI的顯著性，P值分別為0.1730、0.0010、0.0020，除了1990年外其他年份都在99%置信水平下具有顯著性。
（三）出生性別比的局部空間自相關分析全局空間自相關分析主要反映的是出生性別比在全國的空間依賴程度，而局部空間自相關分析反映的則是出生性別比所處的空間位置與各自周圍鄰近位置的相關程度。為了更為直觀地考察各省農村出生性別比的空間分布情況及其演變規(guī)律，利用GeoDA生成LISA聚集圖。從時間趨勢來看，與1990年相比，2000年農村地區(qū)出生性別比的空間格局發(fā)生了一些變化，主要體現(xiàn)在空間差異較小、區(qū)域自身和周邊出生性別比均較高的區(qū)域（簡稱高-高型），即出生性別比失衡的“熱點”地區(qū)，該類型省市的總體數(shù)量呈增加趨勢，1990年該類型只有山東和安徽兩個省份，2000年增加至六個省份，說明這十年期間中國農村地區(qū)的出生性別比失衡狀況有所惡化，直至2010年這一情況沒有太大的改變，只是省份上略有調整，2010年該類型不包括福建省，但山東省卻又歸入該類型，而廣東、湖南、湖北、江西、安徽的農村地區(qū)一直是出生性別比失衡的重災區(qū)。近20年來，空間差異較小、區(qū)域自身和周邊出生性別比均較低的區(qū)域（簡稱低-低型，即所謂的“冷點”地區(qū)）變化不大，集中分布在新疆、青海、西藏這些少數(shù)民族聚集的地區(qū)。空間差異較大、區(qū)域自身出生性別比較高、但周邊出生性別比平均值較低的區(qū)域（簡稱高-低型）幾乎沒有，僅僅在1990年甘肅省農村地區(qū)表現(xiàn)出這樣的空間格局。1990年、2000年和2010年空間差異較大、區(qū)域自身出生性別比較低、但周邊出生性別比平均值較高的區(qū)域（簡稱低-高型）是四川、海南和浙江、海南。總體而言，從空間特征來看，低-低類型即“冷點”地區(qū)數(shù)量沒有增加，但高-高類型即“熱點”地區(qū)的數(shù)量自1990年明顯增加，之后也沒有改善的趨勢，具有明顯的持續(xù)性和累積性，由此可見中國農村地區(qū)出生性別比失衡問題仍然很嚴重且不斷惡化。
三、出生性別比影響因素的地理加權回歸分析
通過上述空間自相關分析，發(fā)現(xiàn)出生性別比的空間分布不具有完全隨機性，表現(xiàn)為顯著的空間聚集趨勢，由于這一特點無法滿足最小二乘法的區(qū)域之間相互獨立的假設，因此在利用地區(qū)層面數(shù)據(jù)考察出生性別比影響因素時，不宜采用傳統(tǒng)的最小二乘法估算，而需要選擇納入空間依賴性的空間計量模型來進行估算更為準確，否則忽略空間維度的相關性和異質性勢必導致研究結論的有偏。本文利用空間變系數(shù)的地理加權回歸模型的加權二乘法，采用“自適應”核函數(shù)的AICc帶寬的方法，對出生性別比影響因素進行局域估計，可以得到各個解釋變量的空間差異性的回歸系數(shù)，即各個解釋變量的30個省份回歸系數(shù)，鑒于篇幅有限，表2中匯報了解釋變量回歸系數(shù)的區(qū)間，即30個省份中回歸系數(shù)的最大值與最小值。從出生性別比的局部系數(shù)估計值來看，不同解釋變量在各個區(qū)域的參數(shù)估計結果均有所不同，表明各個解釋變量對出生性別比的影響程度在地區(qū)上存在空間差異。出生性別比影響因素的GWR估計結果顯示，采用GWR模型可以解釋1990年、2000年和2010年出生別比總變異的44.74%~98.90%、29.19%~87.70%和62.24%~97.91%；從R2、調整后的R2和殘差平方和來看，GWR的擬合結果均優(yōu)于OLS（見表2）。從時間維度來看，人均GDP變量的回歸系數(shù)在不同年份的影響存在較大差異。1990年所有地區(qū)的人均GDP回歸系數(shù)均為正值，即經濟發(fā)展水平越快的地區(qū)出生性別比失衡情況越嚴重；2000年有12個省份的回歸系數(shù)為正，主要集中于東北地區(qū)、大部分的西部地區(qū)（包括內蒙古、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆）、中部的山西省和東部地區(qū)的北京、天津、河北，其余18個省份的回歸系數(shù)均為負；2010年只有少數(shù)幾個省份（包括山西、河南、陜西、甘肅和寧夏等個別中西部地區(qū)省份）的回歸系數(shù)為正值，其余省份的回歸系數(shù)均為負值。這種變化趨勢意味著在經濟發(fā)展的初期，經濟發(fā)展帶來的效應主要體現(xiàn)在生活水平的提高，控制生育性別選擇行為的增強，但生育觀念并沒有本質性改變，反而造成出生性別比的提高；當經濟發(fā)展水平達到一定程度之后，隨著經濟水平的提高，人們性別觀念有所轉變，其對應的出生性別比失衡問題有所緩解，這一研究結論較好地驗證了前文中所提出的經濟發(fā)展與出生性別比具有倒“U”型關系的假說。1990年有17個省市農村地區(qū)的婦女平均受教育年限變量的回歸系數(shù)為正值，表明在經濟發(fā)展的初始階段，婦女受教育程度的提高更大程度上提高了掌握生育性別選擇的技術和成功概率，進而導致出生性別比的提高；進入2000年之后，其對應的回歸系數(shù)絕大多數(shù)為負值，即當經濟發(fā)展水平達到一定階段之后，婦女地位的提高將有效地降低出生性別比。農村養(yǎng)老機構數(shù)變量的回歸系數(shù)為負的省市農村地區(qū)個數(shù)在時間上表現(xiàn)為上升趨勢，1990年、2000年和2010年系數(shù)為負值的省市數(shù)量分別為6個、11個和17個，農村養(yǎng)老機構數(shù)量的增加在一定程度上可以緩解農村養(yǎng)老問題，為農村居民提供有效的養(yǎng)老場所，進而削弱生育男孩的概率，出生性別比有所下降；但同時現(xiàn)階段中國農村大部分地區(qū)的社會養(yǎng)老保障制度還遠遠不足，并沒有根本地解決農村地區(qū)居民的養(yǎng)老后患，經濟發(fā)展水平相對較低的農村地區(qū)該問題更加突出。1990年和2010年醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數(shù)的回歸系數(shù)只有3個省市農村地區(qū)為正值，2000年有19個省市農村地區(qū)為正值，表明醫(yī)療服務水平的提高增加了男孩出生概率和女孩墮胎概率，進而造成出生性別比提高。從局部回歸系數(shù)來看，幾乎所有年份的非農業(yè)人口比重變量的回歸系數(shù)均為負值，即城鎮(zhèn)化水平越高，所在省份的農村地區(qū)出生性別比越小，符合前文的預期方向。人均受教育年限的回歸系數(shù)在各個年份的大部分省市農村地區(qū)均為正值，表明現(xiàn)階段我國農村地區(qū)的人均受教育程度的提高并沒有根本性地改變性別偏好，更多地體現(xiàn)在家庭生育性別選擇的可及性和可行性的獲得上，進而最終導致出生性別比的提高，也就是說現(xiàn)階段中國農村地區(qū)仍處于出生性別比與文化水平之間倒“U”型發(fā)展中的初級階段。1990年各個省市農村地區(qū)的實際生育率遠高于政策生育率，GWR的回歸結果顯示：75%省市農村地區(qū)的生育政策實施強度的回歸系數(shù)為負值，即生育政策實施越嚴格的地區(qū)其對應的出生性別比失衡問題越嚴重，意味著在其他條件不變的情況下，由于性別偏好的存在，當生育數(shù)量受到限制，家庭就傾向于在有限的生育數(shù)量范圍內實現(xiàn)理想的孩子性別，進而更傾向于采取生育行為中的性別干預策略，導致出生性別比的失衡。鑒于2000年和2010年宏觀層面表現(xiàn)出來的實際生育率小于政策生育率，其對應的回歸系數(shù)在2000年和2010年的50%、25%省市農村地區(qū)為負值。
四、主要結論與政策啟示
出生性別比失衡問題不僅僅是全國性和全局性問題，而且也是區(qū)域性問題。從Moran指數(shù)來看，出生性別比在空間上具有集聚效應，表現(xiàn)為高-高和低-低類型，出生性別比在地域上形成了出生性別比失衡嚴重地區(qū)連點成片的發(fā)展態(tài)勢，一個嚴重省市對周圍鄰近省市產生輻射作用，并且這種態(tài)勢隨時間推移越來越嚴重。由此表明：治理出生性別比失衡問題應建立各個地區(qū)之間的協(xié)作機制，避免因行政區(qū)域劃分造成管理的盲區(qū)，采取跨區(qū)域的治理思路。與此同時，通過LISA聚集圖識別出生性別比失衡問題的“熱點”地區(qū)，主要集中于廣東、湖南、湖北、江西、安徽等農村地區(qū)，應有針對性地采取重點區(qū)域控制，從而提高政策的有效性并降低治理成本。通過空間自相關分析可知我國農村地區(qū)人口出生性別比存在明顯的空間異質性，本文納入地理空間效應的空間變系數(shù)的地理加權回歸模型，彌補了已有研究中運用回歸系數(shù)為常數(shù)的全局模型考察人口出生性別比影響因素的不足，且擬合效果優(yōu)于OLS模型。本文研究結論表明：不能簡單地認為各類因素對出生性別比的影響在所有地區(qū)都是正向或負向作用，已有文獻中全局性的分析結論忽略了區(qū)域之間的異質性，容易造成研究結論的偏差。本文運用GWR方法研究發(fā)現(xiàn)，不同地區(qū)的出生性別比失衡的原因更有不同，存在異質性，上述實證檢驗有利于尋找出不同地區(qū)出生性別比失衡的重要影響因素，以期在治理過程中更加具有針對性。由此亦充分說明：治理出生性別比失衡問題不可搞“一刀切”，應充分考慮不同地區(qū)的特點和具體影響因素的差異性，因地制宜、有重點、有針對性地制定相關的對策與措施。經濟發(fā)展水平、文化因素與人口出生性別比之間均具有倒“U”關系。在經濟發(fā)展的初期，人們生活水平和文化程度的提高，反而導致人口出生性別比有所增加，當經濟發(fā)展到一定階段，人們生活水平和文化程度的進一步提高將有效地抑制并降低人口出生性別比。實證研究結果顯示，中國農村地區(qū)已經越過了經濟發(fā)展水平與出生性別比之間關系的轉折點，進入了良性循環(huán)的發(fā)展階段，即經濟發(fā)展水平將有助于減緩出生性別比失衡問題；而文化因素對出生性別比影響的回歸系數(shù)為正值，表明還沒有越過“閾值”，即文化程度的提高主要提高了生育性別選擇行為的成功概率，進而提高了人口出生性別比，充分說明現(xiàn)階段中國農村地區(qū)的文化水平仍有待提高，文化水平尚未達到足以改變生育性別觀念的程度。生育政策因素在各個區(qū)域的參數(shù)估計結果各不相同，說明生育政策對出生性別比的影響程度在地區(qū)上存在空間差異，當實際生育率高于政策生育率時（例如1990年的中國農村地區(qū)），表明計劃生育政策對人們的生育數(shù)量具有抑制作用，在此情形下計劃生育政策實施強度越嚴格，人們將在有限的政策生育空間內實現(xiàn)性別偏好的意愿，進而導致出生性別比失衡問題越嚴重。上述的實證研究結論可以推導出，大力發(fā)展農村經濟，提高農村地區(qū)的文化教育水平，促進農村婦女地位的提升，完善農村社會養(yǎng)老保障制度，開展關于生育文明觀念的教育與宣傳活動，引導人們逐漸消除男孩偏好的觀念，加大打擊性別選擇性墮胎和流產行為，政府加強監(jiān)管和懲罰力度，這些將有助于降低農村地區(qū)人口出生性別比的程度。需要說明的是，本文是基于出生性別比的三個時間截面開展的GWR的局域估計，充分考慮了出生性別比的空間效應和影響因素的空間相關性，今后研究可以將時間效應的影響納入其中，通過構建面板數(shù)據(jù)的地理加權回歸模型開展更為細致和深入的研究。
作者：劉華楊麗霞朱晶陸炳靜單位：南京農業(yè)大學經濟管理學院浙江財經大學工商管理學院