Abhishek Singh, Kaushalendra Kumar, P. Pathak, R. Chauhan, Adrita Banerjee
{"title":"印度生育率的空间格局和决定因素","authors":"Abhishek Singh, Kaushalendra Kumar, P. Pathak, R. Chauhan, Adrita Banerjee","doi":"10.3917/POPE.1703.0505","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"In very large countries, demographic behaviours are often geographically diverse, so analyses must be carried out at sub-national level to capture this heterogeneity. The finer the level of observation, the greater the degree of accuracy in identifying the geographical patterns of similar or divergent behaviours. India, a country of considerable economic, cultural and demographic diversity, is very interesting in this respect. Abhishek Singh, Kaushalendra Kumar, Praveen Kumar Pathak, Rajesh Kumar Chauhan and Adrita Banerjee study the spatial variations in fertility across the 640 districts of India to map its levels and determinants. The maps obtained provide demographers with a useful tool for analysing the spatial concentration of demographic behaviours.Spatial Patterns and Determinants of Fertility in India:This article examines the spatial patterns of fertility in India and its determinants using data from the 2011 Indian Census and round 3 of the District Level Household Survey conducted in India in 2007-08. We estimated all the independent variables and the dependent variable for each of the 640 districts of India as defined for the 2011 Indian Census. Moran's I, univariate and bivariate LISA, ordinary least squares (OLS) and two-stage least squares were used to analyse the data, and spatial error and two-stage spatial regression models were applied to account for the effects of spatial clustering. The four statistical models reveal different relationships between childlessness and fertility across districts and regions. A statistical association between son preference and fertility is also observed. Our findings demonstrate the importance of using spatial econometric models to analyse the determinants of fertility at district or lower levels.La structure spatiale de la fécondité indienne et ses déterminants:Cette recherche a pour objectif d'examiner les structures spatiales de la fécondité en Inde et ses déterminants. Nous avons utilisé les données du recensement indien de 2011 et celles de la troisième phase de l'Enquête auprès des ménages au niveau des districts (District Level Household Survey) menée en Inde en 2007-2008. Les variables dépendante et indépendantes sont définies au niveau de chacun des 640 districts composant le territoire indien, conformément au découpage du recensement de 2011. Pour analyser ces données, nous avons recours à l'indice I de Moran, aux indices LISA univarié et bivarié, à la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) et aux doubles moindres carrés, ainsi qu'à des modèles à terme d'erreur spatiale pour tenir compte des effets de concentration spatiale. Les quatre modèles statistiques ont mis en évidence des relations différentes entre le niveau d'infécondité et le niveau de fécondité selon les districts et les régions. On observe également une association positive entre la préférence pour les garçons à la naissance et la fécondité. Nos résultats montrent l'intérêt des modèles économétriques tenant compte de ces différences spatiales à une échelle géographique fine pour l'analyse des déterminants de la fécondité.La estructura espacial de la fecundidad india y sus determinantes:Esta investigación tiene como objetivo examinar las estructuras espaciales de la fecundidad de la India y sus determinantes. Para ello, utilizamos los datos del censo de 2011 y los de la tercera fase de la encuesta realizada en 2007-2008, en los hogares a nivel de distrito (District Level Household Survey). Las variables dependiente e independientes son definidas a nivel de cada uno de los 640 distritos que componen el territorio indio según el censo de 2011. Para analizar los datos, hemos recurrido al índice I de Moran, a los índices LISA univariante y bivariante, al método de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y al de los mínimos cuadrados dobles, así como a los modelos con un termino de error espacial para tener en cuenta los efectos de concentración espacial. Los cuatro modelos estadísticos ponen en evidencia relaciones diferentes entre el nivel de infecundidad y el nivel de fecundidad según los distritos y las regiones. Observamos también una asociación positiva entre la preferencia por los varones al nacimiento y la fecundidad. Nuestros resultados muestran el interés de los modelos econométricos que consideran estas diferencias espaciales a una escala geográfica fina, para el análisis de los determinantes de la fecundidad.","PeriodicalId":213851,"journal":{"name":"Population, English edition","volume":"111 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2017-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"20","resultStr":"{\"title\":\"Spatial Patterns and Determinants of Fertility in India\",\"authors\":\"Abhishek Singh, Kaushalendra Kumar, P. Pathak, R. Chauhan, Adrita Banerjee\",\"doi\":\"10.3917/POPE.1703.0505\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"In very large countries, demographic behaviours are often geographically diverse, so analyses must be carried out at sub-national level to capture this heterogeneity. 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We estimated all the independent variables and the dependent variable for each of the 640 districts of India as defined for the 2011 Indian Census. Moran's I, univariate and bivariate LISA, ordinary least squares (OLS) and two-stage least squares were used to analyse the data, and spatial error and two-stage spatial regression models were applied to account for the effects of spatial clustering. The four statistical models reveal different relationships between childlessness and fertility across districts and regions. A statistical association between son preference and fertility is also observed. Our findings demonstrate the importance of using spatial econometric models to analyse the determinants of fertility at district or lower levels.La structure spatiale de la fécondité indienne et ses déterminants:Cette recherche a pour objectif d'examiner les structures spatiales de la fécondité en Inde et ses déterminants. Nous avons utilisé les données du recensement indien de 2011 et celles de la troisième phase de l'Enquête auprès des ménages au niveau des districts (District Level Household Survey) menée en Inde en 2007-2008. Les variables dépendante et indépendantes sont définies au niveau de chacun des 640 districts composant le territoire indien, conformément au découpage du recensement de 2011. Pour analyser ces données, nous avons recours à l'indice I de Moran, aux indices LISA univarié et bivarié, à la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) et aux doubles moindres carrés, ainsi qu'à des modèles à terme d'erreur spatiale pour tenir compte des effets de concentration spatiale. Les quatre modèles statistiques ont mis en évidence des relations différentes entre le niveau d'infécondité et le niveau de fécondité selon les districts et les régions. On observe également une association positive entre la préférence pour les garçons à la naissance et la fécondité. Nos résultats montrent l'intérêt des modèles économétriques tenant compte de ces différences spatiales à une échelle géographique fine pour l'analyse des déterminants de la fécondité.La estructura espacial de la fecundidad india y sus determinantes:Esta investigación tiene como objetivo examinar las estructuras espaciales de la fecundidad de la India y sus determinantes. Para ello, utilizamos los datos del censo de 2011 y los de la tercera fase de la encuesta realizada en 2007-2008, en los hogares a nivel de distrito (District Level Household Survey). Las variables dependiente e independientes son definidas a nivel de cada uno de los 640 distritos que componen el territorio indio según el censo de 2011. Para analizar los datos, hemos recurrido al índice I de Moran, a los índices LISA univariante y bivariante, al método de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y al de los mínimos cuadrados dobles, así como a los modelos con un termino de error espacial para tener en cuenta los efectos de concentración espacial. Los cuatro modelos estadísticos ponen en evidencia relaciones diferentes entre el nivel de infecundidad y el nivel de fecundidad según los distritos y las regiones. Observamos también una asociación positiva entre la preferencia por los varones al nacimiento y la fecundidad. 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摘要
在非常大的国家,人口行为往往在地理上是不同的,因此必须在次国家一级进行分析,以捕捉这种异质性。观察得越细致,在确定相似或不同行为的地理模式方面就越准确。印度是一个经济、文化和人口相当多样化的国家,在这方面非常令人感兴趣。Abhishek Singh, Kaushalendra Kumar, Praveen Kumar Pathak, Rajesh Kumar Chauhan和Adrita Banerjee研究了印度640个地区生育率的空间变化,以绘制其水平和决定因素。获得的地图为人口统计学家分析人口行为的空间集中提供了有用的工具。印度生育率的空间格局和决定因素:本文利用2011年印度人口普查和2007-08年在印度进行的第三轮地区级住户调查的数据,研究了印度生育率的空间格局及其决定因素。我们估计了2011年印度人口普查中定义的印度640个地区的所有自变量和因变量。采用Moran’s I、单变量和双变量LISA、普通最小二乘法(OLS)和两阶段最小二乘法对数据进行分析,并采用空间误差和两阶段空间回归模型来解释空间聚类的影响。四种统计模型揭示了不同地区无子女与生育率之间的不同关系。还观察到重男轻女与生育率之间的统计关联。我们的研究结果证明了使用空间计量模型来分析地区或更低水平生育率决定因素的重要性。结构的空间性和条件性:研究对象的空间性和结构的空间性和条件性:结构的空间性和条件性。2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示,2007-2008年的调查结果显示。2011年,由640个地区组成的全国640个地区的新统计数据包括:独立领土、确定的统计数据和重新统计的统计数据。在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到,在分析过程中,我们可以看到。四分之一的统计数据显示,不同的交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换交换。关于观察,在观察过程中,有一种联系是积极的,那就是,在观察过程中,有一种联系是积极的,那就是,在观察过程中,有一种联系是积极的。1 .没有任何其他的可变因素,如:1 .没有任何可变因素,如:1 .没有任何可变因素,如:1 .没有任何可变因素,如:1 .没有任何可变因素,如:1 .没有。La structuras espacional de La fecundidad india by sus determinantes:Esta investigación tiene como目的是考察La structuras espacales de La fecundidad de La india by sus determinantes。Para ello,利用2011年人口普查数据,2007-2008年人口普查数据,地区住户调查数据。6个变量依赖于自定义的独立变量,这些变量依赖于自定义变量的独立变量,这些变量依赖于自定义变量的独立变量。Para analogar los datos, hemos recurrido al índice I de Moran, a los índices LISA单变量与双变量,al msamudo delos mínimos cuadrados ordinarios (MCO)与al delos mínimos cuadrados dobles, así como a los modelos con termino de error space Para tener en current lofeectos de concentración space。传染病模型与传染病模型之间的关系:传染病模型与传染性疾病模型之间的关系:传染病模型与传染性疾病模型之间的关系:传染病模型与传染性疾病模型之间的关系:传染病模型与传染性疾病模型之间的关系:传染病模型与传染性疾病模型之间的关系。观察赞比亚的情况:asociación积极地向所有的人提供优惠,使他们能够得到充分的尊重。3 .新结果表明,在经济上的各种不同的交换条件下,经济上的各种不同的交换条件可以考虑到不同的交换条件,例如在经济上的不同的交换条件(geográfica)和在经济上的不同的交换条件(análisis)。
Spatial Patterns and Determinants of Fertility in India
In very large countries, demographic behaviours are often geographically diverse, so analyses must be carried out at sub-national level to capture this heterogeneity. The finer the level of observation, the greater the degree of accuracy in identifying the geographical patterns of similar or divergent behaviours. India, a country of considerable economic, cultural and demographic diversity, is very interesting in this respect. Abhishek Singh, Kaushalendra Kumar, Praveen Kumar Pathak, Rajesh Kumar Chauhan and Adrita Banerjee study the spatial variations in fertility across the 640 districts of India to map its levels and determinants. The maps obtained provide demographers with a useful tool for analysing the spatial concentration of demographic behaviours.Spatial Patterns and Determinants of Fertility in India:This article examines the spatial patterns of fertility in India and its determinants using data from the 2011 Indian Census and round 3 of the District Level Household Survey conducted in India in 2007-08. We estimated all the independent variables and the dependent variable for each of the 640 districts of India as defined for the 2011 Indian Census. Moran's I, univariate and bivariate LISA, ordinary least squares (OLS) and two-stage least squares were used to analyse the data, and spatial error and two-stage spatial regression models were applied to account for the effects of spatial clustering. The four statistical models reveal different relationships between childlessness and fertility across districts and regions. A statistical association between son preference and fertility is also observed. Our findings demonstrate the importance of using spatial econometric models to analyse the determinants of fertility at district or lower levels.La structure spatiale de la fécondité indienne et ses déterminants:Cette recherche a pour objectif d'examiner les structures spatiales de la fécondité en Inde et ses déterminants. Nous avons utilisé les données du recensement indien de 2011 et celles de la troisième phase de l'Enquête auprès des ménages au niveau des districts (District Level Household Survey) menée en Inde en 2007-2008. Les variables dépendante et indépendantes sont définies au niveau de chacun des 640 districts composant le territoire indien, conformément au découpage du recensement de 2011. Pour analyser ces données, nous avons recours à l'indice I de Moran, aux indices LISA univarié et bivarié, à la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) et aux doubles moindres carrés, ainsi qu'à des modèles à terme d'erreur spatiale pour tenir compte des effets de concentration spatiale. Les quatre modèles statistiques ont mis en évidence des relations différentes entre le niveau d'infécondité et le niveau de fécondité selon les districts et les régions. On observe également une association positive entre la préférence pour les garçons à la naissance et la fécondité. Nos résultats montrent l'intérêt des modèles économétriques tenant compte de ces différences spatiales à une échelle géographique fine pour l'analyse des déterminants de la fécondité.La estructura espacial de la fecundidad india y sus determinantes:Esta investigación tiene como objetivo examinar las estructuras espaciales de la fecundidad de la India y sus determinantes. Para ello, utilizamos los datos del censo de 2011 y los de la tercera fase de la encuesta realizada en 2007-2008, en los hogares a nivel de distrito (District Level Household Survey). Las variables dependiente e independientes son definidas a nivel de cada uno de los 640 distritos que componen el territorio indio según el censo de 2011. Para analizar los datos, hemos recurrido al índice I de Moran, a los índices LISA univariante y bivariante, al método de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y al de los mínimos cuadrados dobles, así como a los modelos con un termino de error espacial para tener en cuenta los efectos de concentración espacial. Los cuatro modelos estadísticos ponen en evidencia relaciones diferentes entre el nivel de infecundidad y el nivel de fecundidad según los distritos y las regiones. Observamos también una asociación positiva entre la preferencia por los varones al nacimiento y la fecundidad. Nuestros resultados muestran el interés de los modelos econométricos que consideran estas diferencias espaciales a una escala geográfica fina, para el análisis de los determinantes de la fecundidad.