CC BY
28
Зинькина Ю.В.
ЖЕЛАЕМАЯ И РЕАЛЬНАЯ РОЖДАЕМОСТЬ В ТРОПИЧЕСКОЙ АФРИКЕ
Связь между желаемой и реальной рождаемостью в обществе, с одной стороны, казалось бы, очевидна, с другой — на практике может иметь весьма разнообразные формы, поскольку оба этих явления способны изменяться под влиянием широчайшего спектра факторов различного уровня.
Практически все теории перехода рождаемости связывают снижение реальной рождаемости со снижением желаемой. Однако механизмы, побуждающие семьи желать меньше детей, в разных теориях сильно различаются.
Экономическая теория снижения рождаемости Г. Беккера сосредоточена на социально-экономических изменениях, происходящих в процессе развития и мотивирующих семьи ее ограничивать [1; 2].
В противовес теории Беккера, теория ослабления потребности в детях, разработанная в рамках советской демографической школы, в первую очередь, в трудах В.А. Борисова [3] и А.И. Антонова [4; 5], как явствует уже из ее названия, объясняла снижение рождаемости в ходе демографического перехода, в первую очередь, ослаблением внутрисемейной потребности в детях. К ней близ-
ки диффузионистская и инновационная теории рождаемости (и их различные вариации), которые фокусируются на появлении и распространении в обществе новых представлений о желаемой рождаемости и идеальном размере семьи, распространении информации о способах контроля над рождаемостью и желания их использовать [6; 7].
Фактор устойчиво высокой желаемой рождаемости неоднократно упоминался исследователями в качестве одной из основных причин отставания Тропической Африки в демографическом переходе. Эта ситуация сохраняется и в настоящее время. В своем недавнем исследовании Дж. Бонгаартс и Дж. Кастерлайн выделяют два фактора, которые, по их мнению, в наибольшей степени ответственны за медленные темпы снижения рождаемости в Африке и, весьма вероятно, будут продолжать препятствовать ускорению снижения рождаемости в будущем:
• интервалы между рождениями в Африке заметно более продолжительны, чем в Азии, и потому практически отсутствует потенциал их увеличения для снижения рождаемости;
• идеальный размер семьи и желаемое число детей чрезвычайно
велики в Тропической Африке по сравнению с таковыми в Азии, даже с учетом ранней стадии перехода [8. С. 166].
«Пронаталистская» культура Тропической Африки тесно связана с традиционными системами хозяйствования, распространенными в странах к югу от Сахары, которые имеют некоторые принципиальные исторически сложившиеся отличия от таковых в других регионах развивающегося мира [9]. Эти отличия оказывают сильное влияние на ценности, социальные нормы и модели поведения, связанные с рождаемостью и воспроизводством, поддерживая устойчивость режима высокой рождаемости в странах Тропической Африки и обусловливая большую «резистентность» африканских обществ к целому ряду факторов, значительно ускоривших прохождение перехода рождаемости в других регионах развивающегося мира.
В числе основных элементов африканской «пронаталистской» культуры, обусловливающей заметно более медленное, чем в других регионах развивающегося мира, снижение желаемой и реальной рождаемости, можно назвать следующие:
• большой желаемый размер семьи, сильно превышающий таковой в других развивающихся регионах, когда они находились на сопоставимых ранних стадиях перехода рождаемости;
• низкий потенциал ускорения снижения рождаемости за счет дальнейшего повышения уровня женской занятости; в регионе исторически сложилось сочетание высокой рождаемости с высоким уровнем женской занятости за счет разнообразных механизмов (в первую очередь, связанных с расширенными семьями), облег-
чающих женщине совмещение рождения и воспитания нескольких детей с трудовой деятельностью;
• крайне низкий потенциал снижения рождаемости за счет увеличения интервалов между рождениями, поскольку эти интервалы традиционно заметно превышали таковые в других регионах, и вряд ли можно ожидать их дальнейшего увеличения — напротив, высока вероятность их уменьшения по мере модернизации;
• высокая вероятность роста рождаемости на начальных этапах перехода рождаемости и модернизации ценностей, норм и поведенческих практик в этой сфере, за счет ослабления (а затем и полного исчезновения) табуиро-вания половых контактов в течение длительного периода после рождения ребенка и соответствующего сокращения времен-нь/х интервалов между рождениями.
В статье рассматривается соотношение желаемой и реальной рождаемости в Тропической Африке в настоящее время и социально-экономические факторы, имеющие наиболее сильное понижающее влияние на желаемое число детей в семье.
Источники данных и методы
Единственным источником данных о текущем уровне желаемой рождаемости в странах тропической Африки является серия Медико-демографических исследований, проводимых Агентством США по международному развитию (ЫБАЮ) с 1984 г. Основной целью этих исследований явилось обеспечение лиц, принимающих решения, достоверной и акту-
альной информацией о состоянии дел в области демографии, здоровья и продовольственного обеспечения населения. По состоянию на 2015 г. проведено более 280 исследований в более чем 90 развивающихся странах мира. Разработки являются репрезентативными на национальном и региональном уровнях и проводятся с интервалом приблизительно 5 лет, что позволяет отслеживать динамику различных демографических показателей во времени. Выборка, как правило, включает от 5000 до 30000 до-мохозяйств. Исследования проводятся методом опроса домохозяйств в целом, а также по отдельности мужского и женского населения.
Анкета охватывает широкий перечень вопросов, касающихся реальной и желаемой рождаемости, общей смертности, материнской, младенческой и детской смертности, распространенность практик планирования семьи и репродуктивное здоровье, заболеваемость малярией и ВИЧ, здоровье и питание детей и др.
Однако прежде чем перейти к анализу показателей желаемой рождаемости, необходимо отметить некоторые расхождения в наименовании интересующих нас показателей. Согласно В.А. Борисову, предпочтения населения в области рождаемости и детности характеризуются тремя основными индикаторами. «Среднее идеальное число детей характеризует представление респондента о наилучшем числе детей в семье вообще (в средней семье по стране, в городской семье, сельской, русской и т.п.), но не обязательно в своей семье. По мнению большинства специалистов, среднее идеальное число детей отражает представления людей о социальных нормах детности, о наилучшем числе детей при определенных обстоятельствах, жизненных
условиях. <...> Среднее желаемое число детей рассматривается как показатель, близко характеризующий индивидуальную потребность в детях (в числе детей). Вопрос о желаемом числе детей предполагает выявить личные предпочтения респондентов в отношении числа детей, которое респондент хотел бы иметь в своей семье, если бы ничто не мешало ему(ей) осуществить свое желание. <...> И, наконец, среднее ожидаемое (или планируемое) число детей, которое характеризует реальные намерения, репродуктивные планы людей и семей, с учетом конкретных обстоятельств их жизни, с учетом конкуренции репродуктивных планов с другими жизненными планами и т.п.» [10. С. 125-126].
Агрегированный показатель желаемой рождаемости в Медико-демографических исследованиях звучит как «среднее идеальное число детей» (mean ideal number of children). Однако если уточнить формулировку вопроса непосредственно в анкете, то выясняется, что речь идет не об идеальном, а о желаемом числе детей. Так, у респондентов, не имеющих детей, спрашивают следующее: «Если бы Вы могли точно выбрать число детей, которое у Вас будет за всю жизнь, сколько бы это было?». Для респондентов, имеющих детей, формулировка вопроса была такова: «Если бы вы могли вернуться в своей жизни в то время, когда у вас не было детей, и могли бы точно выбрать число детей, которое у Вас будет за всю жизнь, сколько бы это было?».
Данные о желаемом числе детей имеются в 121 Медико-демографическом исследовании для 40 африканских стран за различные годы.
Для данного исследования были сформированы две выборки данных.
В одну из них были включены все имеющиеся наблюдения о желаемом числе детей — здесь и далее, говоря о желаемом числе детей, имеется в виду среднее количество детей у респондентов женского пола.
В другую выборку было отобрано для каждой страны лишь одно, последнее по времени наблюдение, если соответствующее исследование было проведено в последние 10 лет (в 2005 г. или позднее); эту выборку, таким образом, составили 32 наблюдения по 32 африканским странам1.
Кроме того, имелись микроданные Медико-демографических обследований (МДИ). Для оценки влияния различных социально-экономических факторов на желаемую рождаемость на микроуровне построена модель, которая была протестирована на микроданных МДИ, проведенного в Танзании в 2010 г. (исследование охватило 10139 респонденток; при этом полный набор необходимых данных имелся для 9925 респонден-ток).
Что касается методов, используется многофакторная регрессия, но с одной важной оговоркой — в данном исследовании не стоит задача создать такую модель (подобрать такие факторы), которая бы объясняла максимальный процент вариации по выборке. Задача применения многофакторной регрессии заключается в том, чтобы факторы из заранее определенного списка (составленного на основе изучения второй фазы демографического перехода в развиваю-
1 В частности, Бенин, Буркина-Фасо, Бурунди, ДРК, Габон, Гамбия, Гана, Гвинея, Замбия, Зимбабве, Камерун, Кения, Коморские о-ва, Кот-д'Ивуар, Лесото, Либерия, Мадагаскар, Малави, Мали, Мозамбик, Намибия, Нигер, Нигерия, Республика Конго, Руанда, Свазиленд, Сенегал, Сьерра-Леоне, Танзания, Того, Уганда, Эфиопия.
щемся мире) можно было распределить по силе влияния на зависимую переменную, определив наиболее сильно влияющие факторы и показав, что, возможно, некоторые «традиционные» факторы (т.е. те, что заметно влияли на снижение реальной и желаемой рождаемости и в развивающемся мире за пределами Тропической Африки) практически не играют здесь роли.
Результаты кросс-национального исследования
В первую очередь, методом парной регрессии была проверена связь между желаемым числом детей и суммарным коэффициентом рождаемости; для обеих выборок эта связь оказалась сильной и безусловно значимой. Так, для выборки из 121 наблюдения коэффициент корреляции Пирсона оказался равен 0,648, а для выборки из 32 наблюдений он составил 0,745 (значимость в обоих случаях <<0,001).
Затем эта же связь была проверена отдельно для сельского и городского населения. Для выборки из 121 наблюдения коэффициент корреляции Пирсона оказался равен 0,762 для городского населения и 0,616 для сельского населения. Более высокое значение для жителей городов свидетельствует, по всей видимости, о том, что они имеют больше возможностей для реализации своих репродуктивных установок и рождения числа детей, близкого к желаемому. Для выборки из 32 наблюдений коэффициент корреляции Пирсона оказался равен 0,792 для городского населения и 0,795 для сельского населения. Это можно было бы принять за улучшение возможностей для рождения желаемого числа детей в последние годы (особенно в сельской
местности), однако не следует забывать, что число наблюдений в этой выборке существенно меньше. Это способно существенно исказить оценки влияния факторов (значимость корреляций во всех случаях <<0,001).
Далее на основе анализа научной литературы был определен перечень социально-экономических переменных, способных оказывать сильное влияние на желаемую рождаемость (а также на СКР) в странах Тропической Африки методом множественной регрессии. В их число вошли младенческая смертность, уровень доходов, урбанизация (доля городского населения), охват женщин начальным и средним образованием.
К сожалению, в уравнение регрессии оказалось невозможным включить данные о женской занятости, поскольку международная статистика фиксирует лишь участие на
Результаты множеств« потенциально влияющих на желаемое <
рынке оплачиваемого труда, но не занятость в личном хозяйстве. С учетом того, что для многих стран Тропической Африки сельское хозяйство все еще остается сектором, где трудоустроено большинство населения, это повлекло бы за собой существенное искажение реальной картины. Поскольку получение информации о среднем уровне доходов населения стран Тропической Африки весьма затруднено, в качестве переменной, позволяющей хотя бы примерно оценить межстрановые различия в уровне благосостояния был использован ВВП на душу населения по паритету покупательной способности.
Множественная регрессия факторов, потенциально влияющих на желаемое число детей в Тропической Африке, дала следующие результаты для выборки из 121 наблюдения (табл. 1).
Таблица 1
й регрессии факторов, о детей в странах Тропической Африки
Модель 1. Факторы Коэффициенты
Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты t Значение
B Стандартизованная ошибка Бета
Константа (5,813) 0,547 10,637 0,000
ВВП на душу населения по ППС (млн международных долларов 2011 г.) (GDPpc) -1,636E-05 0,000 -0,035 -0,354 0,724
Младенческая смертность, на 1000 детей до 1 года (InfMort) 0,010 0,005 0,183 2,173 0,032
Доля городского населения, % (Urb) 0,014 0,008 0,168 1,684 0,095
Доля женщин, имеющих как минимум неполное начальное образование (FemPrim) -0,029 0,005 -0,601 -5,833 0,000
Доля женщин, имеющих как минимум неполное среднее образование (FemSec) -0,002 0,009 -0,027 -0,200 0,842
Источники: [11; 12; 13].
Зависимая переменная: желаемое число детей (WantedChildren). R = 0,695; R-квадрат = 0,483. WantedChildren = 5,813 + 0,00001636*GDPpc + 0,01 *InfMort + 0,014*Urb — 0,029*FemPrim — 0,002*FemSec + e.
Таким образом, единственным, безусловно, значимым (и притом довольно сильным) фактором, влияющим на желаемое число детей, оказалась доля женщин, имеющих как минимум неполное начальное образование. Маргинально значимыми (и
довольно слабо влияющими) оказались такие факторы, как младенческая смертность и доля городского населения.
Рассмотрим, как тот же набор переменных влияет на суммарный коэффициент рождаемости (табл. 2).
Таблица 2
Результаты множественной регрессии факторов, потенциально влияющих на суммарный коэффициент рождаемости (СКР) в странах Тропической Африки
Модель 2. Факторы Коэффициенты
Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты t Значение
B Стандартизованная ошибка Бета
Константа (5,802) 0,397 14,634 0,000
ВВП на душу населения по ППС (млн. международных долларов 2011 г.) (GDPpc) -1,211E-05 0,000 -0,035 -0,363 0,718
Младенческая смертность, на 1000 детей до 1 года (InfMort) 0,007 0,003 0,168 2,036 0,044
Доля городского населения, % (Urb) -0,002 0,006 -0,033 -0,342 0,733
Доля женщин, имеющих как минимум неполное начальное образование (FemPrim) -0,003 0,004 -0,075 -0,737 0,463
Доля женщин, имеющих как минимум неполное среднее образование (FemSec) -0,024 0,006 -0,501 -3,753 0,000
Источники: [11; 12; 13].
Зависимая переменная: СКР (TFR). R = 0,703; R-квадрат = 0,494.
TFR = 5,802 — 0,00001211*GDPpc + 0,007*InfMort — 0,002*Urb — 0,003*FemPrim — 0,024*FemSec + e.
Здесь видны черты сходства и ряд примечательных отличий от регрессии, где в роли зависимой переменной выступало желаемое число детей. Как и в первом случае, безусловно, значимой оказалась лишь одна из пяти переменных, и она также связана с женским образованием. Однако на СКР сильное и значимое влияние имеет доля женщин, имеющих как минимум неполное среднее образование, в то время как доля женщин, имеющих как минимум неполное начальное образование, оказывается абсолютно незначимой. ВВП на душу населения оказывается не
значимым фактором и для желаемого числа детей, и для СКР; влияние младенческой смертности в обоих случаях оказывается слабо положительным и слабо значимым. Доля городского населения — слабый и лишь маргинально значимый фактор для желаемого числа детей и совершенно не значимый — для СКР. При расчете множественной регрессии на выборке из 32 наблюдений доля женщин, имеющих как минимум неполное начальное образование, сохраняется в качестве единственного сильного и значимого фактора, влияющего на желаемое число детей (табл. 3).
Источники: [11; 12; 13].
Зависимая переменная: желаемое число детей (WantedChildren). R = 0,694; R-квадрат = 0,482.
WantedChildren = 7,759 — 0,00004486*GDPpc — 0,018*InfMort + 0,012*Urb — 0,035*FemPrim + 0,006*FemSec + e
Таблица 3
Результаты множественной регрессии факторов, потенциально влияющих на желаемое число детей в странах Тропической Африки
Модель 3. Факторы Коэффициенты
Нестанд коэ< артизованные >фициенты Стандартизованные коэффициенты t Значение
B Стандартизованная ошибка Бета
Константа (7,759) 1,089 7,124 0,000
ВВП на душу населения по ППС (млн международных долларов 2011 г.) (GDPpc) -4,486E-005 0,000 -0,123 -0,602 0,552
Младенческая смертность, на 1000 детей до 1 года (InfMort) -,018 0,013 -0,213 -1,463 0,155
Доля городского населения, % (Urb) 0,012 0,015 0,164 0,808 0,426
Доля женщин, имеющих как минимум неполное начальное образование (FemPrim) -0,035 0,011 -0,686 -3,162 0,004
Доля женщин, имеющих как минимум неполное среднее образование (FemSec) 0,006 0,016 0,095 0,359 0,723
Множественная регрессия на выборке из 32 наблюдений с использованием СКР в качестве зависимой переменной не дала внятных результатов — все переменные оказались незначимыми (наиболее значимая переменная — доля женщин, имеющих как минимум неполное среднее образование — показала значимость 0,078,). Однако, как отмечалось выше, причиной тому может являться сравнительно малое число наблюдений в выборке.
Результаты исследования микроданных
Для исследования влияния различных социально-экономических факторов на желаемое число детей была построена модель, включавшая
следующие факторы: размер домохозяйства, возраст респондентки, состояние в браке, тип населенного пункта, уровень образования, уровень доходов.
Размер домохозяйства и возраст женщины включались в расчет как числовые характеристики по ответам респонденток.
В расчет включались также несколько дифференцированных по ответам факторов. В частности, на вопрос анкеты о состоянии в браке женщины давали следующие ответы: «никогда не состояла в браке», «состою в браке сейчас», «имею партнера сейчас», «рассталась с супругом», «разведена», «вдова». Для модели все ответы, кроме первого, были объединены в одну группу под названием «наличие опыта семейной жизни». По
ответам на вопрос о месте проживания — «тип населенного пункта» — респондентки были распределены на проживающих в «столице или крупном городе», «городе среднего размера», «малом городе», «сельской местности». «Уровень образования» женщин оценивался как — отсутствие формального образования, неполное начальное, полное начальное, неполное среднее, полное среднее, выше среднего.
Наконец, по ответам об «уровне доходов» респонденты были разделены на квантили: «беднейшие», «бедные», «средние», «богатые» и «самые богатые».
Единственный фактор из кросс-национальных сопоставлений, который не был напрямую учтен в микро-уровневой модели — младенческая смертность.
На уровне микроданных этот фактор можно было учесть лишь как разницу между числом рождений и количеством живых детей у женщины, но она отражает «накопленный эффект» за все время репродуктивного возраста, в то время как младенческая смертность измеряется лишь за один год (в МДИ — как среднее значение за последние 5 лет, включая год проведения исследования).
^вершенно очевидно, что эта разница напрямую зависит от возраста женщины. Включение этого фактора в модель в качестве переменной существенно завысило бы значения младенческой смертности, искажая, таким образом, картину в целом.
Далее была рассчитана константа — условное расчетное базовое желаемое число детей при условии нуле-
вых значений и/или базовых уровней всех учитываемых в модели факторов. Для каждого фактора был выбран базовый уровень — отсутствие опыта семейной жизни («никогда не состояла в браке»), проживание в сельской местности, отсутствие образования, принадлежность к первому квантилю по уровню доходов (беднейшие).
От этого базового уровня при помощи многофакторной регрессии оценивалось влияние каждого фактора. Модель показывает, что, проживание в столице/крупном городе снижает желаемое число детей на 1,07 ребенка относительно проживания в сельской местности.
Результаты моделирования представлены в табл. 4.
Применение модели к микроданным МДИ, проведенного в Танзании, таким образом, подтверждает результаты кросс-национального исследования — фактором, наиболее сильно снижающим желаемое число детей (на -1,14 ребенка), оказывается наличие у женщины начального образования (относительно желаемого числа детей у женщин, не имеющих никакого образования); при этом наличие среднего образования уже практически никак не влияет на желаемое число детей — оно отличается от такового у женщин без образования на -1,11 ребенка, т.е. практически на ту же величину, что и у женщин, получивших начальное образование.
Кроме того, важный фактор — «проживание в столице (или крупном городе)», снижающий желаемое число детей (на 1,07) по сравнению с проживанием в сельской местности.
Таблица 4
Оценки влияния различных факторов на желаемое число детей согласно модели многофакторной регрессии
Модель 4. Факторы Коэффициенты
Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты t P-значение
B Стандартизованная ошибка Бета
Константа 3,505 0,110 0,000 31,86 < 2e-16
Размер домохозяйства 0,103 0,006 0,160 17,46 < 2e-16
Возраст 0,058 0,003 0,232 20,48 < 2e-16
Опыт семейной жизни 0,478 0,065 0,088 7,36 2,1E-13
Проживание в малом городе -0,281 0,076 -0,039 -3,71 0,00021
Проживание в городе среднего размера -0,662 0,096 -0,072 -6,88 6,22E-12
Проживание в столице (крупном городе) -1,069 0,108 -0,103 < 2e-16
Неполное начальное образование -0,319 0,077 -0,047 -4,16 3,19248E-05
Полное начальное образование -1,144 0,063 -0,236 -18,2 < 2e-16
Неполное среднее образование -0,306 0,081 -0,052 -3,75 0,00018
Полное среднее образование -1,107 0,171 -0,064 -6,49 8,877E-11
Образование выше полного среднего -0,921 0,323 -0,026 -2,85 0,00439
2 квинтиль: Бедные 0,093 0,075 0,015 1,24 0,2152
3 квинтиль:Средние -0,010 0,075 -0,002 -0,13 0,8936
4 квинтиль: Богатые -0,166 0,076 -0,029 -2,19 0,02868
5 квинтиль: Самые богатые -0,465 0,092 -0,083 оо 3,94279E-07
Residual standard error: 2.15 on 9909 degrees of freedom. Multiple R-squared: 0.197,Adjusted R-squared: 0.195 . F-statistic: 162 on 15 and 9909 DF, p-value: <2e-16.
Интерпретация результатов исследования
Полученные результаты фактически подтверждают применимость к Африке «диффузионных» демографических теорий, которые фокусируются на появлении и распространении новых представлений о желаемой рождаемости и идеальном размере семьи, информации о способах контроля над рождаемостью и желании их использовать [6; 7]. В свете этих теорий роль начального образования в снижении рождаемости также оказывается ключевой, поскольку оно влияет на ценности, формирующие социокультурный контекст, который, в свою очередь, определяет желаемое число детей в семье. Так, в одной из своих работ известный демограф Джон Колдвелл показал на
примере различных кейсов из африканского школьного образования, что пропагандируемые в рамках учебной программы ценности и поведенческие паттерны, в том числе относящиеся к созданию семьи, ведению семейной жизни, распределению ролей в семье и т.д., типичны именно для западного среднего класса [14. С. 42-43].
В то же время, более высокий уровень образования (получение среднего образования) обеспечивает женщине большую возможность для практической реализации ее желаемого числа детей. Если же, получив полное (или, тем более, неполное) начальное образование, девушка прерывает свою «образовательную карьеру» и возвращается в традиционное социокультурное окружение, то таковых возможностей у нее ока-
зывается меньше, и реальное число детей окажется выше. Таким образом, начальное образование у женщин имеет сильное влияние на желаемое число детей, но практически не влияет на СКР, для которого единственным значимым фактором явилось среднее образование.
Говоря о различиях между желаемым числом детей и СКР, следует обратить особое внимание на те страны, где, по данным последних МДИ (проведенных после 2010 г.), среднее желаемое число детей заметно превышает СКР — Камерун (на 0,4 ребенка), Габон (на 0,5 ребенка), Гвинея (на 0,7 ребенка), Нигерия (на 1 ребенка), Нигер (на 1,6 ребенка). В этих странах можно ожидать, что при отсутствии интенсивных мер, направленных на распространение в обществе представлений о предпочтительности более низкой рождаемости, СКР в ближайшие годы вырас-
тет (или, как минимум, не будет снижаться). В этом плане показателен пример Мозамбика, где, согласно МДИ 1997 г., СКР составлял 5,2 ребенка на женщину, в то время как среднее желаемое число детей было заметно выше — 5,9. К 2011 году СКР в Мозамбике вырос до 5,9 ребенка на женщину.
Таким образом, с учетом текущего отставания Тропической Африки в демографическом переходе и колоссальной накопленной демографической инерции, влекущей уже практически неизбежное удвоение населения в большинстве стран региона в ближайшие 35 лет [15] представляется целесообразным в число ключевых приоритетов развития (а также международной помощи развитию) включить достижение 100% охвата детей (в особенности девочек) соответствующего возраста начальным и средним образованием.
Литература
1. Becker G.S. (1960). An Economic Analysis of Fertility. In: Becker G.S. (ed.). Demographic and Economic Change in Developed Countries. Princeton, NJ: Princeton University Press, 135-187.
2. Becker G.S., & Lewis H.G. (1973). On the Interaction Between the Quantity and Quality of Children. Journal of Political Economy, 81(2), 279-288.
3. Борисов В.А. Перспективы рождаемости. — М.: Статистика, 1976.
4. Антонов А.И. (1974). Проблемы социологического изучения репродуктивного поведения семьи. В: Вопросы теории и методов социологических исследований. — М.: Статистика, 1974, С. 17-32.
5. Антонов А.И. Социология рождаемости (Теоретические и методологические проблемы). — М.: Статистика, 1980.
6. Cleland J., & Wilson C. (1987). Demand Theories of the Fertility Transition: An Iconoclastic View. Population Studies, 41(1), 5-30.
7. Cleland J. (1985). Marital Fertility Decline in Developing Countries: Theories and the Evidence. In: Cleland J., & Hobcraft J. (eds). Reproductive Change in Developing Countries: Insights from the World Fertility Survey. Oxford, England: Oxford University Press, 223-252.
8. Bongaarts J., & Casterline J. (2012). Fertility Transition: Is Sub-Saharan Africa Different? Population and Development Review, 38, 153-168.
9. Зинькина Ю.В. «Пронаталистская» культура Тропической Африки: рождаемость и традиционное хозяйство // Восток. — 2015. — № 3. — С. 92-99.
10. Борисов В.А. Демография. Учебник для вузов. — М.: Нота Бене, 2001.
11. World Bank. (2013). World Development Indicators Online. Washington, D.C.: The World Bank. Variable: NY.GDP.PCAP.PP.KD. http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP. PP. KD
12. ICFInternational. MEASURE DHS STAT Compiler [Electronic resource]. http://www.stat-compiler.com/
13. World Bank. (2013). World Development Indicators Online. Washington, D.C.: The World Bank. Variable: SP.URB.TOTL.IN.ZS http://data.worldbank.org/indicator/SP.URB.TOTL. IN.ZS
14. Caldwell J. C. (1998). Mass Education and Fertility Decline. In: Demeny P., & McNicoll G. (eds). The Reader in Population and Development. NY: St Martin's Press, 42-56.
15. Коротаев А.В., Зинькина Ю.В. Социально-демографические риски крупномасштабных гуманитарных катастроф в странах Тропической Африки и пути их предотвращения // Азия и Африка сегодня. — 2013. — №4. — С. 28-36.
Bibliography
1. Becker G.S. An economic analysis of fertility. In: Demographic and Economic Change in Developed Countries. Ed. Becker G.S. Princeton, NJ. Princeton University Press. 1960. P. 135187.
2. Becker G.S., Lewis H.G. On the interaction between the quantity and quality of children. Journal of Political Economy. 1973. No. 81(2). P. 279-288.
3. Borisov V.A. Perspektivy rozhdayemosti [Fertility Prospects]. Moscow. Statistika [Statistics]. 1976.
4. Antonov A.I. Problemy sotsiologicheskogo izucheniya reproduktivnogo povedeniya sem'i. V: Voprosy teorii i metodov sotsiologicheskikh issledovaniy [Problems of sociological investigation of family reproductive behaviour. In: Issues of the Theory and Methods of Sociological Studies]. Moscow. Statistika [Statistics]. 1974. P. 17-32.
5. Antonov A.I. Sotsiologiya rozhdayemosti (Teoreticheskiye i metodologicheskiye problemy) [Sociology of Fertility. (Theoretical and methodological issues)]. Moscow. Statistika [Statistics]. 1980.
6. Cleland J., Wilson C. Demand theories of the fertility transition: an iconoclastic view. Population Studies. 1987. No. 41(1). P. 5-30.
7. Cleland J. Marital fertility decline in developing countries: theories and the evidence. In: Reproductive Change in Developing Countries: Insights from the World Fertility Survey. Eds. Cleland J. and Hobcraft J. Oxford, England. Oxford University Press. 1985. P. 223-252.
8. Bongaarts J., Casterline J. Fertility transition: is Sub-Saharan Africa different? Population and Development Review. 2012. No. 38. P. 153-168.
9. Zin'kina Yu.V. «Pronatalistskaya» kul'tura Tropicheskoy Afriki: rozhdayemost' i traditsion-noye khozyaystvo ['Pronatalisf culture in Tropical Africa: fertility and traditional economy]. Vostok [East]. 2015. No. 3. P. 92-99.
10. Borisov V.A. Demografiya. Uchebnik dlya vuzov [Demography. College textbook]. Moscow. Nota Bene. 2001.
11. World Development Indicators Online. Washington, D.C. The World Bank. 2013. Variable: NY.GDP.PCAP.PP.KD. Available at: http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP. PP.KD
12. ICF International. MEASURE DHS STAT Compiler Available at: http://www.statcom-piler.com/
13. World Development Indicators Online. Washington, D.C. The World Bank. 2013. Variable: SP.URB.TOTL.IN.ZS. Available at: http://data.worldbank.org/indicator/SP.URB.TOTL.IN.ZS
14. Caldwell J. C. Mass education and fertility decline. In: The Reader in Population and Development. Eds. Demeny P. and McNicoll G. NY. St. Martin's Press. 1998. P. 42-56.
15. Korotayev A.V., Zin'kina Yu.V. Sotsial'no-demograficheskiye riski krupnomasshtabnykh gumanitarnykh katastrof v stranakh Tropicheskoy Afriki i puti ikh predotvrashcheniya [So-cio-demographic risks of large-scale humanitarian catastrophes in the countries of Tropical Africa and the ways to their prevention]. Aziya i Afrika segodnya [Asia and Africa Today]. 2013. No. 4. P. 28-36.
