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1個案與群體

〔實例1〕某調查報告稱，某村2001年出生嬰兒10人，其中男嬰6人，女嬰4人，出生性別比高達150，嚴重失調。

〔實例2〕某鄉給某村下達人口計劃，其中一項指標是計劃生育率，要求當年的計劃生育率不低于95%，而該村一般每年出生不足20人。

〔實例3]某地計生委根據群眾舉報，查出某縣一個超生5胎的情況，據此稱該縣超生問題嚴重。

〔實例4〕某縣總人口不足50萬人，近年來在孕婦中推廣服用“福施福”。上級要求檢查服用“福施福”后，人口缺陷發生率是否逐年下降。還有不少地方把孕產婦死亡率是否逐年下降當作生殖健康服務工作的考核內容。

這幾個例子所出現的問題都是以個案或少量發生的情況，說明一個地方宏觀的情況。人口和計劃生育統計所分析的對象（人口）或事例具有群體性，這個群體是由每個個體的人或事件集合而成。每個個體是否發現這種現象是偶然的，作為表現群體規律的統計數據，只有當群體具有相當的規模后才有意義。群體的規模太小，盡管對每個個體的統計是準確的，指標的計算也是正確的，但計算結果并不能客觀地反映群體的規律。

如實例1，一個村的出生人數僅為10人，計算的出生性別比要么是100（“絕對平衡”），要么就是男女比例嚴重失調。實例2中計劃生育率受出生總數的影響，要么計生率正好100%，只要有一個計劃外出生，計劃生育率就低于95%。例4涉及的出生缺陷發生率或孕產婦死亡率一般統計時均以10萬作為分母，對于一個縣，每年出生幾千人或1萬多人，即使按照出生缺陷、孕產婦死亡發生的平均水平，每年也只有幾例，偶然性很大，在統計數據上很難表現為逐年下降。至于例3，以一個特例說明全縣的情況，更是欠妥。各種人口和計劃生育統計教材上并未說明各項統計指標適用的人群至少要達到多少，但一般說來這些統計指標絕大部分不能用于分析規模在幾百人到一千多人的村級情況，許多指標在縣、鄉級使用也不太合適。多年來各級是通過報表收集人口和計劃生育統計數據。報表由上級制發，基層單位按統一的口徑填報每個項目，然后逐級匯總、上報。這樣以來，上、下級的報表式樣相同，只是數量大小有差別，于是，上級單位計算哪些指標，下級單位“照葫蘆畫瓢”計算相同指標。特別是實行人口與計劃生育目標管理責任制后，各項工作任務和責任要逐級分解、落實，相應地，工作指標也被層層分解，上一級控制的指標（如出生率、計劃生育率）也被一直套用到基層單位。在這種情況下，群體性的要求很容易被忽視。

2自然屬性與社會屬性

〔實例5〕1995年8月，在全國上半年人口形勢分析會上，某省計生委分析本省當年上半年二孩出生數量比上一年同期減少的原因時稱，由于自當年起全省廣泛推行“三結合”，許多群眾為了發家致富，主動退出二孩指標，于是二孩出生明顯減少。筆者的同事立即對此理由提出了置疑：既然是主動退出二孩指標導致二孩出生減少，那么原來應在1995年上半年生育二孩的婦女至少在1994年上半年就應退出二孩指標，而那時候，該省并未開展計劃生育“三結合”；至于1995年上半年開展“三結合”后退出的二孩指標，其二孩出生減少的效果應在1996年以后才能表現出來。群眾退出二孩指標與二孩出生數量的減少在時間上出現了“矛盾”。

〔實例6〕許多文章分析婦女受教育程度越高，生育的孩子越少。

這兩個例子說明分析人口出生數量的變化應考慮人口的自然屬性和社會屬性。人口首先是生物意義上的人口，具有自然屬性，同時，人口生活、存在于一定的社會環境中，具有社會屬性。人口現象的發生既受自然屬性的影響，也受社會屬性的影響。從根本上說，社會屬性對人口現象的影響和制約是有條件的、間接的。而自然屬性的影響和制約是無條件的、直接的。社會屬性的影響和制約常常要通過自然屬性來實現。在分析人口現象的時候，首先要解釋人口的自然屬性，然后再解釋社會屬性。就實例5而言，從婦女退出二孩指標到二孩出生減少，至少間隔10個月，即婦女的懷孕期，無論推行“三結合”力度多大，婦女10個月的懷孕期不能縮短。退指標的發生與出生數的減少在時間上不“同步”，至少要“滯后”一年。也就是說，1995年上半年因開展“三結合”婦女退出二孩生育指標不會影響這個時期的二孩出生數量。關于實例6，一個人的受教育程度屬于社會屬性，婦女受教育水平提高，的確會影響其生育行為。然而，影響生育的自然因素，直接因素是避孕節育行為，具體地說，影響生育的生物因素包括推遲結婚（不發生性行為）、采取避孕措施和流產（終止妊娠）。婦女文化程度影響到上述生物因素發生變化（如文化程度高，能夠更好地掌握避孕知識，可以提高避孕的有效性，減少懷孕的可能），并通過上述因素影響生育孩子的數量。直接講文化程度與孩子數量的關系，未免有些牽強。

3定量與定性

〔實例7〕各地每年都要分析當年的人口形勢，將當年的數據與上一年的數據進行對比。許多分析報告在列舉了對比數據后得出結論：“今年的工作比上一年有明顯的進步，取得了巨大的成績，上了一個新臺階”。但如果我們仔細察看各項指標的數量，發現變化并不大，如計劃生育率由88.5%上升到89%，出生率由15.4‰下降為14.9‰（這其中由于人口年齡結構的變化也能導致出生率下降），多孩出生由165人減少為149人，多孩率由2.2%下降為2%等等。根據這些數據的變化，得出的定性結論應當是：“工作穩步發展，人口增長保持平穩的態勢”。人口和計劃生育的統計分析主要是指對數據的分析，并由“定量”的描述引申到定性的判斷。如果忽視定性的分析，那么，所謂定量分析不過是數量變化的文字描述而已。把握好定性分析的關鍵在于，定性分析應以定量分析為基礎，即“定量”在前，“定性”在后。那種先“定性”，再計算數量變化的做法，違背了“定量”與“定性”的基本規律。這樣進行的定量分析，只是給定性的結論加一些數量的點綴。

4模糊和精確

〔實例8〕某地區的一份材料稱，根據20年來每年總和生育率的變化，推算本地區20年來少生了1831275人。

〔實例9〕某縣計生委利用農村趕集日人口比較集中的機會，出動服務車，設置咨詢臺，向群眾宣傳計劃生育知識，提供咨詢服務。縣計生委的匯報材料稱，“一個月來在集日上接受宣傳、咨詢的群眾累計達到127328人次”。

乍一看，實例8和實例9中的人數和人次數的統計和計算十分認真仔細，數字如此精確，令人欽佩。但轉念一想，不免生疑：實例8中利用總和生育率計算少生人口，需要以年齡別生育率與分年齡婦女人數相乘計算出生人數，一般來看，每個年齡組的計算結果都不會是整數，只好四舍五入。每一年若干個年齡組累計下來，個位數已經含糊不清了。再把20年的少生人數累計起來，怎么可能精確到個位數呢？況且20年間，該地區的人口并非處于“封閉狀態”，各年齡組人數因為人口遷移而變化，也會影響到計算少生的數量。至于實例9，在一個開放的、人們頻繁走動的集市上，如何判定哪個人接受了宣傳，哪個人接受了咨詢，并沒有一個客觀的標準；即使有標準，實際操作中也很難把握，因此，根本沒有可能逐人統計。實例8、實例9中看似精確的數據令人感到滑稽，倒不如模糊一些，說“20年大約少生了18萬人”，“一個月在集市上接受了計劃生育宣傳、咨詢服務的人次達10余萬”，或許有幾分可信。從某種意義上講，人口和計劃生育所涉及的是宏觀層面的事情，與此相應的統計數據所反映的是大致的狀態或趨勢，沒有必要也沒有可能做到精確。許多同志在應用統計方法時，往往注意的是方法本身的定義和計算過程，而對計算中數據的來源不了解。人口和計劃生育統計屬于社會經濟統計范疇，很多數據是通過抽樣調查獲得，允許有一定的誤差；即使是全面的調查（如人口普查、全局報表），在實施過程中，也會遇到這樣、那樣的干擾或影響，存在著調查誤差，這是無法完全避免的。從某種意義上講，數據存在一定的誤差，這是人口和計劃生育統計的特點之一。新晨

5原因與結果

〔實例10〕最典型的例子莫過于“人口出生率每降低1個千分點，人均GDP提高多少個百分點”的說法。這種說法的依據是利用相關分析法對全國各省的人口出生率和人均GDP的數量變化進行計算，得出二者之間的函數關系式和相關系數。把人口出生率作為自變量，看自變量的單位變化影響因變量（人均GDP）變化的數量大小。

在這個例子中相關分析法本身以及有關的數據都是正確的，然而，用這樣一個函數式來解釋人口增長與經濟增長的相互關系是有問題的。其一，就統計方法來說，相關分析只反映變量之間的相關關系，而不說明因果關系；其二，人口增長與經濟增長固然相互影響，但從本質上來說，是經濟發展影響人們的思想，進而影響人們的生育行為，最終導致生育率下降，人口增長率降低，即經濟增長是“因”，而人口增長是“果”。顛倒了因果關系，不僅邏輯上講不通，數量上的“相關性”也失去了意義。

筆者在多年的工作中體會到，由于人口和計劃生育所具有的特點，人口和計劃生育統計分析方法的應用和統計數據的解釋有別于其它部門和領域對于統計的一般要求。正確地應用統計分析有助于我們認識人口和計劃生育的特點和規律，只有科學地認識和把握人口和計劃生育的特點和規律，才能避免在統計分析中陷入誤區。