第三章 電腦模擬與實證分析
第四節 嬰兒出生性別比推估
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據年齡組生育率比例計算年齡組生育率。此外，總生育率方法比年齡組佳的另一 原因是推估變異比較小，具有較佳的穩定性。
比較縣市的結果發現，誤差變化和人口規模無明顯相關，儘管澎湖縣總人口 數不足十萬，但誤差與彰化縣和苗栗縣相當，而五個縣市的結果以嘉義縣的誤差 最大，預期人口推估會受到影響，需進一步探討影響程度。
表 3- 8、縣市總生育率之訓練－測試誤差
單位：MAPE (%)
臺北市 彰化縣 苗栗縣 嘉義縣 澎湖縣
總生育率型一 22.20 18.48 19.41 37.80 18.85 總生育率型二 4.01 12.74 16.28 28.60 16.99
表 3- 9、縣市出生人口數之訓練－測試誤差
單位：MAPE (%)
臺北市 彰化縣 苗栗縣 嘉義縣 澎湖縣
年齡組生育率 30.13 19.07 19.90 36.91 18.53 (17.51) (9.19) (11.04) (30.35) (10.84) 總生育率型一 28.19 14.12 17.41 33.69 17.62
(19.17) (12.91) (13.17) (34.51) (13.88) 總生育率 1.75 6.81 4.17 7.14 7.18
(1.38) (1.71) (0.68) (1.16) (1.16) 總生育率型二 11.60 12.68 16.84 27.42 15.98 (6.74) (8.18) (11.05) (25.54) (11.70) 註：資料年數20年、推估年數13年
第四節 嬰兒出生性別比推估
人口推估時，由於兩性的人口變化差異大，除了死亡率變化不一致外，女性 人口數會影響出生人數，而嬰兒性別比則會影響未來男、女性人口比例，可謂環
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環相扣，因此男、女性應該各別探討，而此時嬰兒性別比即扮演舉足輕重的角色
。由於臺灣社會過去存在重男輕女的觀念，隨著時代變遷，傳統觀念逐漸改變，
雖然觀念的改變對於嬰兒性別比的潛在影響難以估計，但可以確定過去人口推估 使用的男女嬰性別比已經不足以反映真實情況。為了反映嬰兒性別比的變化，本 節中將嬰兒性別比視為變數，採用區塊拔靴法做推估。
觀察1992-2011年、共20年臺灣地區和五個縣市男女嬰性別比，發現人口數 越多，嬰兒性別比震動幅度越小，顯示兩者存在反比關係。由過去趨勢可知 ( 圖 3-15)，五個縣市資料平均值約落在1.08~1.1之間，和臺灣地區資料一致，為 了避免推估值發生非系統性震盪，僅以臺灣地區資料和推估結果做為參考。
圖 3- 15、1992-2011年臺灣地區與五個縣市的嬰兒性別比
首先採用交叉驗證方式檢驗誤差範圍，以1976-1999年、共24年資料為訓練 集，2000-2011年、共12年資料為測試集，得推估誤差為1.75%，推估值落在 1.09~1.13之間，比真實值區間1.08~1.11偏高。為了改善系統性誤差，採用累加平 均值法 (圖 3-16)，其值約落在1.09~1.11之間，微幅度下修區塊拔靴法推估結果
，得推估誤差為1.28%。將推估結果以圖 3-17呈現。以上述方法使用1976-2011 年、共36年資料推估2012-2031年、共20年嬰兒性別比，發現區塊拔靴法推估值 呈下降趨勢 (圖 3-18)，甚至出現1.07的結果，回到1980年代的水準。
0.90 0.95 1.00 1.05 1.10 1.15 1.20 1.25 1.30
1990 1995 2000 2005 2010 2015
嬰兒性別比 1992 - 2011
Taipei Changhu a Miaoli
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年份 推估值 累加平均值
2000 V1 V1
2001 V2 (V1 + V2) / 2
… …
2010 Vi-1 (V1 + V2 +…+ Vi-1) / ( i - 1) 2011 Vi (V1 + V2 +…+ Vi-1 + Vi) / i
圖 3- 16、累加平均法示意圖
註：紅色實線為區塊拔靴法推估值，虛線為累加平均值
圖 3- 17、臺灣嬰兒性別比訓練－測試推估結果
註：藍色實線為區塊拔靴法推估值，虛線為累加平均值
圖 3- 18、臺灣嬰兒性別比推估結果
由推估結果發現，若維持過去的變化趨勢，則未來20年嬰兒性別比呈現波動 型態。然而從過去資料發現，嬰兒性別比逐年增加，自1976年的1.06到2004年的
1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 1.11 1.12 1.13 1.14
1965 1975 1985 1995 2005 2015 嬰兒性別比推估
2002 - 2011 Historical data Testing data
Average testing data
1.06 1.08 1.10 1.12 1.14
1960 1980 2000 2020 2040
嬰兒性別比推估 2012 - 2031 Historical data Projections
Average projections
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1.11一路攀升，似乎沒有反映傳統重男輕女觀念消弭的現況，推測還有其他潛在 因素影響生育性別，譬如飲食、醫療、和自然環境…等等。