И все же, есть, безусловно, вопросы относительно «новых москвичей». Так ли это, что их планы всегда совпадают с реальным репродуктивным поведением? Быстро ли молодые провинциалки принимют стандарты и социальные нормы столицы? Все ли дети, рожденные в Москве становятся москвичами? Например, студентки, обучающиеся в Москве, у которых дети были рождены в Москве, могут покинуть столицу после того, как они закончат обучение и вернуться в регионы, откуда они приехали. Эти и другие вопросы являются предметом дальнейших исследований, но в настоящее время они уже имеют прямое отноше ние к демографическому будущему Москвы.



2.3 Изучение причин бесплодия в мире

Исследовав бесплодие в России, приступим к изучению данного явления в мире. Как и Россия, многие мировые страны обладают своими особенностями вынужденной бездетности.

Таблица 8 демонстрирует тенденции бесплодия в мире в 2010 году. Исходя из проведенных расчетов, в 2010 году наблюдалась следующая ситуация: 1,9% женщин в возрасте 20-44 года был поставлен диагноз «первичное бесплодие», то есть они не были способны родить первого ребенка, в то время как диагноз «вторичное бесплодие», то есть неспособность родить второго ребенка был поставлен уже большему количеству женщин - 10,5% (Сакевич, 2013).

Таблица 8. Распространенность первичного и вторичного бесплодия среди женщин в возрасте 20-44 года, подверженных риску беременности*, 2010 г.

	Первичное бесплодие	Вторичное бесплодие
	Оценка	Доверительный интервал	Оценка	Доверительный интервал
		нижний	верхний		нижний	верхний
Мир в целом	1,9%	1,7%	2,2%	10,5%	9,5%	11,7%
Богатые страны**	1,9%	1,3%	2,6%	7,2%	5,0%	10,2%
Восточная и Центральная Европа и Центральная Азия	2,3%	1,6%	3,4%	18,0%	13,8%	24,1%
Африка к югу от Сахары	1,9%	1,8%	2,1%	11,6%	10,6%	12,6%
Северная Африка и Ближний Восток	2,6%	2,2%	3,1%	7,2%	5,9%	8,6%
Южная Азия	2,3%	1,9%	2,7%	12,2%	10,1%	14,5%
Восточная Азия и Тихий океан	1,6%	1,3%	2,0%	10,9%	9,1%	13,0%
Латинская Америка и Карибский бассейн	1,5%	1,2%	1,8%	7,5%	6,1%	9,0%



Распространенность первичного бесплодия невелика- в Латинской Америке она составляет 1,5%, а на Ближнем Востоке - 2,6%. Если рассматривать бесплодие со стороны возраста потенциальной матери, то наибольшей процент бесплодных женщин в мире приходится на группу в возрасте 20-24 года - 2,7%. В 25-29 лет всего лишь 2% и эта цифра снижается в возрасте 30 лет (табл. 9).

Вторичное бесплодие, наоборот, с возрастом увеличивается: 2,6% женщин в возрасте 20-24 года не могут иметь ребенка, а в 40-44 года вторичным бесплодием страдает около 27% женщин. Большие цифры женщин с вторичным бесплодием характерны для таких регионов как Восточная Европа и Центральная Азия (табл. 9).

Таблица 9. Распространенность первичного и вторичного бесплодия среди всех женщин в возрасте 20-44 года, 2010 г.

	Первичное бесплодие	Вторичное бесплодие
	Оценка	Доверительный интервал	Оценка	Доверительный интервал
		нижний	верхний		нижний	верхний
Мир в целом	1,5%	1,3%	1,7%	3,0%	2,7%	3,3%
Богатые страны	0,9%	0,6%	1,4%	1,2%	0,7%	1,9%
Восточная и Центр. Европа и Центральная Азия	1,6%	1,0%	2,3%	3,3%	2,3%	5,0%
Африка к югу от Сахары	1,4%	1,3%	1,5%	6,5%	6,0%	7,2%
Северная Африка и Ближний Восток	2,2%	1,8%	2,6%	2,7%	2,1%	3,4%
Южная Азия	2,0%	1,7%	2,4%	3,0%	2,3%	3,8%
Восточная Азия и Тихий океан	1,3%	1,0%	1,7%	3,2%	2,5%	4,0%
Латинская Америка и Карибский бассейн	0,9%	0,7%	1,2%	1,8%	1,4%	2,3%

Если рассматривать бесплодие у всех женщин, а не только у подверженных риску беременности, то можно увидеть более низкие цифры. Это объясняется тем, что при расчёте используется большее количество женщин (табл. 9). Можно увидеть, что 1,5% всех женщин в мире в возрасте 20-44 года страдает от первичного бесплодия, в то время как от вторичного - около 3%. Следует также учесть уровень рождаемости в странах, так как меньшая рождаемость ведет к меньшей распространенности бесплодия.

Первичное бесплодие характерно для развивающихся стран и Молдавии. Для этих стран показатель превышает отметку 2,5%. Наименее характерно оно для некоторых стран Южной Америки - Перу, Боливии, Венесуэллы и др. Также в категорию стран с низкой распространенностью первичного бесплодия попала Польша. В этих странах процент женщин с данной болезнью не превышает 1%.

Вторичное бесплодие наиболее характерно для африканских стран. Данная проблема затрагивает 9-12% женского населения. Высокоразвитые страны, наоборот, обладают маленьким процентом женщин, страдающих от данной проблемы - менее 1%.

Всего в 2010 году в мире было около 48,5 млн. бесплодных пар, 19,2 млн. из которых не могли зачать первого ребенка, а 29,3 млн. не могли завести еще одного, помимо имеющихся.

Половина всех бесплодных пар проживает в Южной Азии (14,4 млн.) и в странах Африки к югу от Сахары (10,0 млн.). В богатых странах проживает 3,6 млн. бесплодных пар, а в Восточной Европе и Центральной Азии - 3,8 млн.

Таким образом, самыми распространенными женскими болезнями, ведущими к бесплодию у женщин в России являются проблема с овуляцией и непроходимость маточных труб. Среди самых распространенных факторов бездетности в России были выявлены образование и место рождения. На мировом уровне первичное бесплодие наиболее характерно для развивающихся стран и Молдавии, а вторичное - для африканских стран.



3. Прогнозирование женской бездетности

В данной главе будет представлен прогноз женской бездетности на ближайшие 5 лет при помощи моделей ARMA и ARMAX. Данные, используемые для анализа представлены в приложениях.

3.1 Прогнозирование на основе ARMA модели

В настоящее время проблема бездетности стоит достаточно остро, именно поэтому она привлекает внимание и интерес со стороны исследователей. Однако, так как на сегодняшний день нет единого источника данных по бездетности, исследователи могут ограничиваться лишь выборочными исследованиями. Для настоящего анализа были выбраны данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья (РМЭЗ) за 1994-2014 гг. В качестве исследуемой характеристики был выбран процент женщин, отрицательно ответивших на вопрос о наличии беременности в течение жизни. Важно отметить, что исследуемые данные не подразделяются на данные по вынужденной и добровольной бездетности - речь идет о бездетности в целом. На рисунке 3 представлена динамика изменения доли бездетных женщин среди всех респонденток.

По представленному рисунку можно четко проследить тенденцию роста, хотя в 2008 значения показателя стали снижаться. Это объясняется тем, что в период экономического спада и увеличения безработицы женщины стараются рожать больше для того, чтобы уйти в декретный отпуск, не потеряв рабочего места, и вернуться из него, когда ситуация в экономике и на рынке труда нормализуется (Sobotka, Skirbekk, Philipov, 2011).

Также по графику видно, что какая-либо цикличность отсутствует.



Рис. 3. Динамика изменения доли бездетных женщин, 1994-2014 гг.

Наглядным примером, подтверждающим данные выводы, может являтся случай, который произошел в 2009 году на заводе АвтоВАЗ. В кризис предприятие за небольшой период времени лишилось около 5 тысяч сотрудниц, так как они ушли в декрет. Осуществляемые страховыми компаниями декретные выплаты производились за счет государства и были выгодны как только работницам, не терявшим своего рабочего места и намеревавшимся вернуться на него, когда ситуация уладится, так и самому предприятию, так как ему не приходилось платить выплаты по увольнению (Васильев, 2010).

С 2011 года можно проследить увеличение бездетных женщин, что может свидетельствовать о том, что ситуация на рынке труда стала нормализовываться.

Далее приступим к исследованию автокорреляционной функции (см. рис. 1 в приложениях). По данному рисунку можно увидеть, что присутствует умеренный тренд. Более того, можно говорить о стационарности исходного временного ряда исходя из того, что график автокорреляционной функции монотонно убывает.

Однако, проведем тест Дики-Фуллера, чтобы удостовериться в стационарности процесса. Стационарность заключается в том, что с течением времени вероятностные свойства функции не изменяются. Данный тест выдвигает гипотезу о наличии единичного корня. Чтобы получить адекватную модель, проведем процедуру Доладо, которая позволит рассмотреть 3 варианта: с константой, без константы, с трендом.

Таблица 10. Процедура Доладо

	Наблюдаемое значение	Критическое значение
		1%-ный уровень значимости	5%-ный уровень значимости
С константой	-5,025	-3,750	-3,000
Без константы	1,256	-2,660	-1,950
С трендом	-2,930	-4,380	-3,600

Так как критическое значение оказалось меньше наблюдаемого только в первом случае, то мы имеем дело с стационарным процессом с константой. Гипотезы об отсутствии константы и наличие тренда отверглись (табл. 10)

Рассмотрим периодограмму для того, чтобы определить наличие сезонности.

Так как на нулевой частоте наблюдается скачок, то можно говорить об отсутствии периодичности в исходных данных. Значит, приступим к построению модели авторегрессии скользящего среднего. Так как выяснилось, что временной ряд изначально стационарный, будет построена модель ARMA - общий процесс авторегрессии-скользящего среднего, комбинация двух различных типов процессов AR(p) и MA(q).

Таблица 11. Параметры моделей ARMA

Модель	ARMA (1,1)	ARMA (2,1)	ARMA (1,2)
Коэффициент	Оценка	Prob	Оценка	Prob	Оценка	Prob
Const	22,024	0,18	19,677	0,20	22,049	0,27
AR(1)	0,953	0,48	1,969	0,93	0,946	0,85
MA(1)	0,163	0,68	-1	0,99	-0,162	0,99
AR(2)			-0,986	0,98
MA(2)					0,815	0,87
AIC	85,651	89,598	86,96
BIC	88,836	90,778	89,18

Таблица 11 демонстрирует параметры четырех моделей ARMA. Так как наименьшими значениями критерия Акаике и Шварца обладает модель c параметром авторегрессионной составляющей равным 1, и параметром скользящего среднего равного 1, то наиболее показательная модель прогноза имеет следующий вид:

y_t=22,024+0,953y_t-1+_t+0,163_t-1

Более того, как следует из рисунка автокорреляционной функции, наблюдается пик на первом лаге, который затем сменяется спадом, значит, MA часть будет иметь порядок 1. Частная автокорреляционная функция представляет тот же самый результат - резкий пик на первом лаге, который сменяется спадом (см. рис. 3 в приложениях).

Для того, чтобы использовать данную модель, необходимо убедиться в ее адекватности: проверить ее остатки на гетероскедастичность, случайность, стационарность и независимость.

По тесту Льюинга-Бокса, который выдвигает нулевую гипотезу о равенстве коэффициентов корреляции нулю, остатки оказались случайны. Более того, тест Бреуша-Годфри (см. рис. 5 в приложениях) показал, что остатки независимы. Стационарность остатков подтверждает тест Дики-Фуллера: наблюдаемое значение равно -13,723, а критическое -3,750 на 5% уровне значимоcти. Тест Бреуша-Пагана-Годфри показал, что остатки гетероскедостичны. Таким образом, можно приступить к построению прогноза.

Рисунок 4 демонстрирует фактические и прогнозные значения бездетности. Видно, что графики обоих функций практически совпадают, что дает уверенность в достоверности прогнозирования в соответствии с данной моделью.

Рис. 4. График фактических и прогнозных значений

Ожидается незначительное снижение показателя бездетности. Это можно объяснить тем, что в настоящее время Россия переживает небольшой экономический спад, в том числе, выражающийся в увеличении безработицы. А значит, как было сказано ранее, бездетность с большой вероятностью будет снижаться.

3.2 Прогнозирование на основе ARMAX модели

На данном этапе будет построена авторегрессионноя модель с влиянием факторов.

Исходя из выводов, сделанных в главе 2, о том, что наибольшее влияние на бездетность оказывают образование и доходы, а также статус пребывания в браке, то основными факторами бездетности в данном анализе выступят среднедушевой доход, число государственных ВУЗов как показатель образованости женщин, а также число заключенных браков. При этом, переменные, отражающие среднедушевой доход и число браков, будут предварительно прологарифмированы, так как значения данных показателей достаточно велики, и коэффициенты, полученные в модели будут слишком маленькими и трудноинтерпретируемыми.

Предполагается, что бездетность положительно коррелирует со среднедушевыми денежными доходами и числом государственных ВУЗов. Отрицательная взаимосвязь ожидается между бездетностью и числом браков.

Вначале временные ряды будут проверены на стационарность, при помощи тест Филлипса-Перрона. Результаты данной проверки, а также определения порядка интегрирования временных рядов приведены в таблице 12.

Таблица 12. Проверка исходных рядов на стационарность и определение порядка интегрирования

Переменная	ФП-тест для переменной	ФП-тест для 1 ой разности	ФП-тест для 2 ой разности	Вывод
Бездетные, %	Z=-28.82 P-значение=0.01 Ряд стационарен	-	-	Ряд стационарен
Логарифм числа браков	Z=-11.51 P-значение=0.38 Ряд нестационарен	Z=-28.492 P-значение=0.01 Ряд стационарен	-	Ряд становится стационарным после взятия 1 ой разности
Логарифм среднедушевых доходов	Z=1.52 P-значение =0.99 Ряд нестационарен	Z=-13.36 P-значение =0.25 Ряд нестационарен	Z=-23.053 P-значение =0.01 Ряд стационарен	Ряд становится стационарным после взятия 2 ой разности
Число гос. ВУЗов	Z=3.70 P-значение =0.99 Ряд нестационарен	Z=-19.623 P-значение =0.03 Ряд стационарен	-	Ряд становится стационарным после взятия 1 ой разности



После приведения временных рядов к стационарному виду, будет построена модель ARMAX. В качестве переменных-регрессоров будут использованы временные ряды, которые ранее исследовались на стационарность и на порядок интеграци.

Оптимальная модель была построена с помощью функции auto.arima в пакете R-studio. Результаты идентификации модели приведены в таблице 13.

Таблица 13. Результаты идентификации модели

	AR(1)	Const	Логарифм среднедушевых доходов	Число государственных ВУЗов	Логарифма числа браков
Коэффициент	0.823	20.773	1.560	0.058	-1.472
Стандартная ошибка	0.002	0.166	0.119	0.002	0.262
Sigma2=1.6, AIC=75.7, AICc=79.1, BIC=80.29

Из графика остатков модели (см. рис 6 в приложениях) видно, что остатки подчиняются нормальному закону распределения. Данное предположение было проверено при помощи критериев Пирсона и Шапиро-Уилка. Была выдвинута нулевую гипотезу - остатки распределены по нормальному закону распределения.

Результат тестирования следующий: Согласно обоим тестам, нулевая гипотеза о нормальном распределении зависимой переменной не отвергается на уровне значимости 0,05. Таким образом, предпосылка о нормальности остатков модели удовлетворена.

Таблица 14. Критерий нормальности

	Колмогоров-Смирновa	Шапиро-Уилк
	Статистика	ст. св.	Значимость	Статистика	ст. св.	Значимость
Unstandardized Residual	144	21	200*	932	21	149
*. Это нижняя граница для истинной значимости.
a. Поправка значимости Лильефорса



При помощи теста Бреуша-Пагана было проверено отсутствие гетероскедастичности в остатках. Нулевая гипотеза: гетероскедастичность отсутствует. Нулевая гипотеза не отвергается на уровне значимости 0,05. Таким образом, согласно тесту, в данных отсутствует гетероскедастичность.

При помощи теста Дарбина-Уотсона проверено, что автокорреляция отсутствует. Нулевая гипотеза: автокорреляция первого порядка отсутствует. DW_кр (0,05; 4; 21)=(0,93; 1, 81); DW_набл=1,9121.

Наблюдаемое значение DW попадает в интервал, где автокорреляция не присутствует:

+	?	нет	?	-
0 0,93	1,81		2,19 3,07	4

Итак, согласно тесту Дарбина-Уотсона, гипотеза об отсутствии автокорреляции первого порядка не отвергается с вероятностью ошибки 0,05.

Аналогичная гипотеза была проверена при помощи теста Бреуша-Годфри. Предполагается, что случайная ошибка e(t) зависит от ряда ошибок e (t-m), а также от регрессоров исходной модели. Рассмотрим случаи, когда m=1 и m=3.

(m=1)=0,7; p-value=0,4029 - гипотеза об отсутствии автокорреляции 1 порядка не отвергается с вероятностью ошибки 0,05.

(m=3)=0,862; p-value=0,8345 - гипотеза об отсутствии автокорреляции 3 порядка также не отвергается с вероятностью ошибки 0,05.

Графики автокорреляционной и частной автокорреляционной функции приведены на рисунках 7 и 8 в приложениях соответственно. Как видно из графиков, автокорреляция в остатках отсутствует.

Все это позволяет сделать вывод о том, что остатки модели удовлетворяют свойствам белого шума, что говорит об адекватности построенной модели

График фактических и модельных значений приведен на рисунке 5. Из графика видно, что прогноз, полученный на основе ARMAX модели, обладает достаточно высоким качеством.

Рис. 5. Фактические и модельные значения процента бездетных

По графику можно сделать вывод, что в ближайшее время бездетность начнет снижаться. Данные результаты совпадают с результатами, сделанными при помощи модели ARMA.

Таким образом, проведенный анализ показал тенденцию спада бездетности в ближайшие 5 лет и подтвердил значительное влияние доходов, образования и семейного положения на исследуемый показатель.



Заключение

Бездетность - одна из наиболее волнующих проблем современного общества, которая влияет не только на воспроизводство населения, но и на экономику и политику в том числе. Исследователи продолжают посвящать свои работы данной теме вследствие ее актуальности. Нельзя не отметить, что в развитых странах бездетность является более распространенным явлением вследствие их более развитых экономик, более высокого уровня развития.

В ходе множества исследований была выявлена значительная взаимосвязь добровольной бездетности с такими показателями как образование, доход, возраст, отношение к религии, наличие образования у матери потенциального родителя, место рождения и многое другое. Бесплодие можно было охарактеризовать как проблему, вызванную такими заболеваниями как непроходимость маточных труб, эндометриоз и так далее.

Среди самых распространенных факторов бездетности в России были выявлены образование, доходы и место рождения. На мировом уровне первичное бесплодие наиболее характерно для развивающихся стран и Молдавии, а вторичное - для африканских стран.

В ходе анализа временного ряда было получено 2 модели: модель ARMA (1, 1) представила динамику на ближайшие 5 лет и предсказала снижение уровня бездетности. Модель ARMAX, построенная при учете влияния таких факторов как уровень доходов, число ВУЗов и число браков, также предсказала спад безработности в ближайшие 5 лет. Эта тенденция может быть объяснена тем, что в настоящее время в России наблюдается экономический спад, а значит, рождаемость будет увеличиваться, а бездетность - снижаться.



Список литературы

1. Антонов А.И. (1980). Социология рождаемости (Теоретические и методологические проблемы). Москва: Статистика.

2. Белова В.А. (1975). Число детей в семье. Москва: Статистика.

3. Богоявленский Д. Рождаемость народов через призму детности // Демоскоп Weekly. 2012. №531-532. URL: http://demoscope.ru/weekly/2012/0531/tema06.php

4. Бойко В.В. (1980) Ю Малодетная семья (Социально-психологическое исследвание). Москва: Статистика.

5. Васильев М.Д. (2010). Как безработица поднимает рождаемость. //Newsland. URL: http://newsland.com/news/detail/id/437780/

6. Вестник статистики. (1981). Статистические материалы. 1. Естественное движение населения в СССР. №11: 70-79.

7. Сакевич В. Рождаемость в России // Демоскоп Weekly. 2013. №559-560. URL: http://demoscope.ru/weekly/2013/0559/reprod02.php

8. Слесарев Г.А. (1978). Демографические процессы и социальная структура социалистического общества. Москва: Наука.

9. Шлиндман Ш., Звидриньш П. (1973). Изучение рождаемости. Москва: Статистика.

10. Янкова З.А. (1979). Городская семья. Москва: Наука.

11. Abma, J.C., & Martinez, G.M. (2006). Childlessness among older women in the United States: Trends and profiles. Journal of Marriage and Family, 68 (4), 1045-1056.

12. Atkinson D.A., Danilin, and G.W. Lapidus, eds. (1977). Women in Russia. Stanford, CA: Sanford Univ. Press.

13. Becker, G.S. (1981). A treatise on the family. Cambridge, MA: Harvard University Press.

14. Boyd, R.L. (1989). Minority status and childlessness. Sociological Inquiry, 59 (3), 331-342.

15. Bumpass, L.L. (1973). Is low fertility here to stay? Family Planning Perspectives, 5, 67-69.

16. Chandra, A., Martinez, G.M., Mosher, W.D., Abma, J.C., & Jones, J. (2005). Fertility, family planning, and reproductive health of U.S. women: Data from the 2002 National Survey of Family Growth. Vital Health Statistics, 25, 1-160.

17. Chinn J. (1977). Manipulating Soviet Population Resources. New York: Holmes & Meier.

18. Connidis, I.A., & McMullin, J.A. (1993). To have or have not: Parent status and the subjective well - being of older men and women. The Gerontologist, 33 (5), 630-636.

19. DiMaio, A.J., Jr. (1981). Contemporary Soviet population Problems, pp 16-43 in H. Desfosses (ed.) Soviet Population Policy: Conflicts and Constraints. New-York: Pergamon.

20. Gillespie, R. Childfree and feminine: Understanding the gender identity of voluntarily childless women. Gender and Society 17 (1), 2003: 122-136.

21. Hagestad, G.O., & Call, V.R.A. (2007). Pathways to childlessness. Journal of Family Issues, 28 (10), 1338-1361.?

22. Hayford, S.R., & Morgan, S.P. (2008). Religiosity and fertility in the United States: The role of fertility intentions. Social Forces, 86, 1163-1188.?

23. Heer D.M. (1980). Population policy, pp. 63-87 in J.G. Pankhurst and M.P. Sacks (eds.) Contemporary Soviet Society: Sociological Perspectives. New York: Praeger.

24. Heer D.M. (1981a). Fertility and female work status in the USSR, pp. 62-94 in H. Desfosses (ed.) Soviet Population Politics: Conflicts and Constraints. New York: Pergamon.

25. Heer D.M. (1981b). Soviet Population Policy: Four model futures, pp. 124-154 in H. Desfosses (ed.) Soviet Population Politics: Conflicts and Constraints. New York: Pergamon.

26. Houseknecht, S.K. (1987). Voluntary childlessness. In M.B. Sussman & S.K. Steinmetz (Eds.), Handbook of marriage and the family (pp. 369-395). New York: Plenum Press.

27. Jacobson, C.K., Heaton, T.B., & Taylor, K.M. (1988). Childlessness among American women. Biodemography and Social Biology, 35 (3-4), 186-197.

28. Kiernan, K. (2001). The rise of cohabitation and childbearing outside marriage in Western Europe. International Journal of Law, Policy and the Family, 15, 1-21.

29. Koropeckyj-Cox, T. (2002). Beyond parental status: Psychological well-being in middle and old age. Journal of Marriage and Family, 64 (4), 957-971.

30. Lesthaeghe, R., & Moors, G. (1995). Living arrangements and parenthood: Do values matter? In R.A. de Moor (Ed.), Values in Western societies (pp. 217-250). Tilburg: Tilburg University Press.

31. Maleva T.M., Tyndik A.O., (2014), published in Region: Ekonomika i Sotsiologiya, 2014, No. 2 (82), pp. 116 -136

32. Martinez, G., Daniels, K., & Chandra, A. (2012). Fertility of men and women aged 15-44 years in the United States: National Survey of Family Growth, 2006-2010. Washington, DC: U.S. Dept. of Health and Human Services, Division of Vital Statistics.

33. Mascarenhas MN, Flaxman SR, Boerma T, Vanderpoel S, Stevens GA (2012) National, Regional, and Global Trends in Infertility Prevalence Since 1990: A Systematic Analysis of 277 Health Surveys. PLoS Med 9 (12): e1001356

34. McDonald, P. (2002). Sustaining fertility through public policy: The range of options. Population (English edition), 57 (3), 417-446.

35. Mulder, C.H. (2006). Home-ownership and family formation. Journal of Housing and the Built Environment, 21 (3), 281-298.

36. Pankhurst J.G. (1982). Childless and One-Child Families in the Soviet Union. Journal of family issues. 493-515.

37. Poston, D. (1974). Income and childlessness: Is the relationship always inverse? Social Biology, 3, 296-307.

38. Poston, D., & Gotard, E. (1975). Trends in childlessness in the United States, 1910-1975. Social Biology, 24, 212-234.

39. Poston, D. (1976). Characteristics of voluntarily and involuntarily childless wives. Social Biology, 23, 198-209.

40. Poston, D. (1990). Voluntary and involuntary childlessness among Catholic and non-Catholic women: Are the patterns converging? Social Biology, 37 (2), 251-265.

41. Prinz, C. (1995). Cohabiting, married, or single: Portraying, analyzing, and modeling new living arrangements in the changing societies of Europe. Brookfield, VT: Avebury.

42. Rowland, D.T. (2007). Historical trends in childlessness. Journal of Family Issues, 28, 1311-1337.

43. Simirenko A. (1972). From vertical to horizontal inequality: the case of the Soviet Union. Social Problems 20 (Fall): 151-161.

44. Sobotka T., Skirbekk V., Philipov D., 2011. Economic Recession and Fertility in the Developed World // Wiley Online Library. URL: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j. 1728-4457.2011.00411.x/abstract

45. Sweeney, M.M. (2010). The reproductive context of cohabitation in the United States: Recent change and variation in contraceptive use. Journal of Marriage and Family, 72 (5), 1155-1170.

46. Tanturri, M.L., & Mencarini, L. (2008). Childless or childfree? Paths to voluntary childlessness in Italy. Population and Development Review, 34 (1), 51-77.

47. Thornton, A., & Young-DeMarco, L. (2001). Four decades of trends in attitudes toward family issues in the United States: The 1960s through the 1990s. Journal of Marriage and the Family, 63, 1009-1037.

48. Veevers, J.E. (1979). Voluntary childlessness: A review of issues and evidence. Marriage and Family Review, 2 (2), 2-26.

Размещено на Allbest.ru