文章根据2005年1%人口抽样调查数据,对比2000年人口普查数据,利用经济学中的贡献率概念,给出分因素出生人口性别比升高的贡献率计算方法,比较在全国出生性别比升高中各省的贡献及在各省出生性别比升高中分城乡及分孩次的贡献程度,为做好综合治理出生性别比工作提出新的观点和建议。

中国婴儿出生性别比自 2 0世纪 80年代以来持续升高 ,人口道德面临严峻挑战。因此 ,从人口伦理学的角度分析中国人口出生性别比持续升高的道德原因 ,阐释人口道德的生成机制 ,重建科学的现代的人口道德势在必行

中国出生性别比的异常并非是80年代以后才出现的。在此之前,虽然总体上无显著异常,但在不同的家庭原有子女性别结构之间存在较大的差异。无男孩结构的出生性别比明显高于有男孩的出生性别比,且超出国际上普遍认同的出生性别比范围。另外,在无男孩结构中出生性别比随孩次的升高呈上升趋势。这表明我国的出生性别比的异常是和我国传统的文化习俗有着不可分割的联系,并且这种文化因素长期以来一直影响着我国的出生性别比。在这一影响消除以前,中国的出生性别比上升将是生育率下降过程中必然会出现的阶段。

本文应用孩次性别递进法,定义了达标生育率指标FRG和状态子空间及其基本运算规则;证明了历经概率“行列和”定理;分别导出了达标生育率对出生性别比和生育性别比的导数公式;给出了导数的计算方法和计算实例并对结果做了分析。

从“人群、技术和管理系统”三个要素分析造成中国出生性别比升高的原因 ,在出生性别比异常偏高的地方 ,首先 ,有一定规模的男孩偏好的人群 ;其次 ,有可以获得的性别选择信息和技术服务 ;同时 ,存在着对性别选择行为疏于管理的系统。这三要素是在中国社会经济、文化习俗和生育政策的大环境下发挥着作用 ,因此 ,出生性别比偏高的治理工作必须从这三要素入手 ,同时必须努力创造有利于出生性别比治理工作的社会、经济、文化和政策环境。

出生性别比兼有自然科学与社会科学双重意义,近年渐为人们重视。 1981年全国共出生20,689,704个婴儿,出生性别比为108.47。将各省、自治区、直辖市出生性别比按高低排列,得下表。

文章阐述了如何用样本出生性别比估计或推断总体出生性别比的问题,以及如何利用两样本性别比来检验两个总体性别比之间在统计上是否存在差异。文中给出了出生性别比的标准误计算公式,并计算了在不同样本出生性别比水平下、不同样本规模的情况下标准误的估计,以及在95%置信度下的置信区间的估计;同时还利用二维交叉表的卡方检验和OddsRatio的卡方检验对两样本所反映的总体出生性别比差异的显著性水平进行了检验。文章得出的结论是,规模比较小的样本(出生人口少于3000人)和人口比较少的总体(总人口少于30万人),均不易于单独计算出生性别比。

虽然中国很多少数民族都没有实现严格的计划生育政策,但他们的生育依然受到了限制。这种生育限制增加了有男嗣偏好的家庭采取人为手段控制新生儿性别的趋向。同时,少数民族之间的传统文化、生活习惯和经济发展程度也有所不同。这些因素使各个少数民族呈现出不同的生育状况,包括新生儿性别比的高低。本文试图通过分析某些社会和经济因素对中国少数民族新生儿性别比的影响来证明社会经济对生育行为中男嗣偏好的影响。

人们常常利用生产函数模型测算经济增长因素贡献率,但一般方法仅考虑单纯因素对经济增长的影响。事实上,在因素分析中,交互影响因素是客观存在的,怎样把这种交互影响值分配到各个因素中去,如实地反映各个因素的影响程度并分清各个因素的主次地位,有重要意义。为此,文章给出了一种测算经济增长因素贡献率的科学方法。

科技进步贡献率实际上就是指生产率增长(或者说广义技术进步)对经济增长的贡献率。本文分析了新古典经济增长模型计算科技进步贡献率的问题,研究了"欧洲竞争力、创新和无形投资"专项研究计划中引入无形资本投入测算生产率增长的新方法,分析了我国应用该方法测算科技进步贡献率的局限性,提出了有关政策建议。

【目的】从全国尺度上解析近30年（1988—2017）水稻产量的肥料贡献率变化及其影响因素，为水稻可持续生产和肥料的科学施用提供理论依据。【方法】基于全国稻作区耕地质量监测数据（338个点位），分析不同稻作模式、种植区域、气候条件和土壤质地的水稻肥料贡献率年际变化，并结合随机森林模型探讨各因素对水稻肥料贡献率变化的相对贡献。【结果】在施肥区和不施肥区水稻品种和栽培技术相同的条件下，近30年全国水稻的肥料贡献率整体呈现前20年逐渐升高，近10年趋于平稳的特征，总体变化幅度为41.20%—51.89%，但不同稻作模式存在差异，单季稻、双季稻和水稻-其他作物轮作的水稻肥料贡献率分别为38.58%—55.49%、41.96%—51.05%和42.34%—53.43%。不同区域的水稻肥料贡献率在近30年的平均值表现出西南（55.82%）>长江中游（46.73%）>华北（46.27%）>东北（45.90%）>华南（45.83%）>长江下游（44.25%）。结合施肥年限和水稻肥料贡献率的拟合方程发现，东北、华北、西南、长江中游、长江下游和华南的水稻肥料贡献率达到稳定的施肥年限分别为15.2、18.5、19.0、15.3、15.3和14.5 a。不同气候条件也显著影响水稻的肥料贡献率，其中，亚热带季风气候（49.23%）>温带季风气候（45.90%）>热带季风气候（34.57%）。不同土壤质地的水稻肥料贡献率则表现出黏土（43.25%—64.80%）>壤土（40.65%—48.46%）>砂土（26.20%—45.98%）。随机森林模型显示，氮肥和磷肥是调控水稻肥料贡献率变化的主要因素，同时，无霜期、年均降雨、年均温度、钾肥及土壤有机质含量也是影响水稻肥料贡献率的关键指标。【结论】在1988—2017年，全国稻作区的水稻肥料贡献率整体呈现前期逐渐增加后期趋于平稳的趋势，且稻作模式、区域、气候和土壤质地条件均影响水稻肥料贡献率的年际变化。氮肥和磷肥对水稻肥料贡献率变化的影响较大。相比其他土壤肥力指标，土壤有机质是影响水稻肥料贡献率变化的关键土壤肥力因子。

科技人员规模、科技人员人均科技投入和科技投入产出率,对科技贡献率具有直接影响。文章通过弹性系数的测定,说明了各影响因素对科技贡献率的影响程度,并以此寻求提高科技贡献率途径。

筛选试验常采用二水平部分因子试验,对试验数据的处理采用方差分析的方法,其结论没有定量的指出各因素对结果影响的大小;针对这一问题,文章对因素的离差平方和作进一步分解,结果显示,因素的离差平方和包含该因素所引起的离差平方和以及一部分误差引起的离差平方和两部分内容。在因素的离差平方和中扣除误差引起的离差平方和,其余部分就是该因素引起的纯离差平方和,纯离差平方和在总离差平方和中所占的百分比即为该因素对试验结果的贡献率。最后,以往复泵的设计因素分析为例,对这一方法进行了说明。