横断历史元分析的原理、方法及人口学应用

人口研究 ›› 2015, Vol. 39 ›› Issue (1): 104-.

• 论文 • 上一篇

横断历史元分析的原理、方法及人口学应用

侯佳伟¹,辛自强²,黄四林³,张梅⁴,窦东徽⁵

中央财经大学社会发展学院, 北京 100081

出版日期:2015-01-29 发布日期:2015-08-03
作者简介:1 中央财经大学社会发展学院副教授; 2 中央财经大学社会发展学院教授; 3 中央财经大学社会发展学院副教授; 4 中央财经大学社会发展学院讲师; 5 中央财经大学社会发展学院副教授
基金资助:
中央财经大学社会调研与数据库建设项目、国家社科基金( 项目号:14CＲK011) 、北京青年英才计划( 项目号: YETP0975) 、2012 年度北京市优秀人才培养资助项目

Cross-Temporal Meta-Analysis: Principles，Procedures and Applications in Demography

Hou Jiawei¹, Xin Ziqiang², Huang Silin³, Zhang Mei⁴, Dou Donghui⁵

School of Social Development，Central University of Finance and Economics, Beijing 100081

Online:2015-01-29 Published:2015-08-03
About author:1 Associate Professor，School of Social Development，Central University of Finance and Economics; 2 Professor，School of Social Development，Central University of Finance and Economics; 3 Associate Professor，School of Social Development，Central University of Finance and Economics; 4 Assistant Professor，School of Social Development，Central University of Finance and Economics; 5 Associate Professor，School of Social Development，Central University of Finance and Economics

摘要/Abstract

摘要： 横断历史元分析( cross-temporal meta-analysis) 是新近发展起来的一种定量文献研究方法，它把多项相互独立、但具有共同目标的研究按照时间顺序加以连贯，进而考察研究变量随年代变化的趋势。横断历史元分析可以把海量调查数据背后隐藏的规律简洁明了地展现出来，还能够弥补缺乏跟踪调查的纵向研究的缺憾。更重要的是，它能够使得研究结论的因果关系更具说服力，减少不同研究结论之间的争议。此外，与问卷调查、访谈等方法相比较，它的成本相对较低，有效节省物力、人力和财力。在人口学领域推广应用横断历史元分析方法，有助于把不同时间发表的若干针对同一问题且方法相同的研究，置于宏观视野下进行系统梳理，从而归纳出人口发展的一般规律。

关键词: 元分析, 横断历史元分析, 人口学, 生育意愿

Abstract: Cross-temporal meta-analysis is a newly developed but extensively applied method of quantitative literature review. This approach sorts a series of previous studies which are independent with each other but refer to the same issues in a chronological order，thus the hidden changing patterns of target variables could be observed. This method has now been widely used in psychology，educational research，behavioral science，medicine，economical management and many other areas. The use of cross-temporal meta-analysis in demographic research may contribute to revealing general trends of Chinese population changes by analyzing the results of previous studies on the same topics and with the same methods. In this paper we introduce the basic concept of cross-temporal meta-analysis，and illustrate the methods and procedures involved with a case of fertility research. Problems such as measurement instruments，odd values and their solutions are summarized，and practical applications of cross-temporal meta-analysis in demographic research are discussed.

Keywords: Meta-analysis, Cross-temporal Meta-analysis, Demography, Fertility Desire

侯佳伟,辛自强,黄四林,张梅,窦东徽. 横断历史元分析的原理、方法及人口学应用[J]. 人口研究, 2015, 39(1): 104-.

Hou Jiawei, Xin Ziqiang, Huang Silin, Zhang Mei, Dou Donghui. Cross-Temporal Meta-Analysis: Principles，Procedures and Applications in Demography[J]. Population Research, 2015, 39(1): 104-.

[1]	宋健, 胡波, 姜春云, 陈文琪. 中国的低生育率及省际差异：基于生育指数的观察[J]. 人口研究, 2023, 47(5): 74-87.
[2]	石智雷, 邵玺. 三孩政策下新冠肺炎疫情对居民生育意愿的影响[J]. 人口研究, 2023, 47(2): 78-95.
[3]	丁守海, 夏璋煦, 欧阳语心. 数字经济下平台就业能改善个体生育意愿吗？[J]. 人口研究, 2023, 47(1): 101-114.
[4]	宋健, 陈文琪. 育龄夫妇生育意愿的满足情况及家庭特征的影响[J]. 人口研究, 2022, 46(5): 3-18.
[5]	陈卫, 张凤飞. 中国人口的初婚推迟趋势与特征[J]. 人口研究, 2022, 46(4): 14-26.
[6]	邱磊菊, 冯宜强, 史宇鹏, 孙宝文. 互联网使用会影响居民生育意愿吗？[J]. 人口研究, 2022, 46(3): 3-15.
[7]	陈卫民, 万佳乐, 李超伟. 上网为什么会影响个人生育意愿？[J]. 人口研究, 2022, 46(3): 16-29.
[8]	李婉鑫, 杨小军, 杨雪燕. 儿童照料支持与二孩生育意愿[J]. 人口研究, 2021, 45(5): 64-78.
[9]	宋健, 阿里米热·阿里木. 育龄女性生育意愿与行为的偏离及家庭生育支持的作用[J]. 人口研究, 2021, 45(4): 18-35.
[10]	庄亚儿, 姜玉, 李伯华. 全面两孩政策背景下中国妇女生育意愿及其影响因素[J]. 人口研究, 2021, 45(1): 68-81.
[11]	黄匡时. 人工智能时代人口研究的前瞻性思考[J]. 人口研究, 2020, 44(3): 118-128.
[12]	丁金宏，程晨，吴航，张伟佳. 生育行为的社会动力演化及生育政策响应[J]. 人口研究, 2019, 43(5): 17-27.
[13]	吴帆. 低生育率陷阱究竟是否存在？——对后生育率转变国家（地区）生育率长期变化趋势的观察[J]. 人口研究, 2019, 43(4): 50-60.
[14]	李孜,谭江蓉,黄匡时. 重庆市生育水平、生育意愿及生育成本[J]. 人口研究, 2019, 43(3): 45-56.
[15]	贺丹张许颖庄亚儿王志理杨胜慧. 2006～2016年中国生育状况报告——基于2017年全国生育状况抽样调查数据分析[J]. 人口研究, 2018, 42(6): 35-45.

横断历史元分析的原理、方法及人口学应用

Cross-Temporal Meta-Analysis: Principles，Procedures and Applications in Demography

PDF

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics