一直到工業革命之前，「馬爾薩斯陷阱」是最能解釋長期經濟發展的概念。儘管馬爾薩斯的模型背後預設了某種「基督教原罪論」，他認為人一旦富有了就會被一些「The Original Sin」如暴食、色慾、憤怒等牽引，導致財富被消耗殆盡，而其古典模型最直接的預測便是「一旦一個地區的生產力上升，大家就會生比較多小孩」，而後續可能導致更多的衝突等等，於是一個生產力的改變，可能在短期會讓社會變得富有，但在長期的恆定狀態下，人均收入會保持在勉強求生的狀態。
儘管馬爾薩斯的模型，沒有考慮到資本累積，也沒有考慮到知識對於生產力無上限增長的影響，但這些要留到二戰後人類才弄得比較清楚。然而，二戰後的人口爆炸，導致「馬爾薩斯陷阱」仍常常被用作解釋有些國家何以今日仍處於人均低收入的情況。
不過，Shoumitro Chatterjee 與 Tom Vogl 於 2018 年發表的論文 〈逃離馬爾薩斯：發展中國家的經濟成長與生育率變遷〉（"Escaping Malthus: Economic Growth and Fertility Change in the Developing World"），整理了從1950年代以來 255 份個體等級的家戶調查、涵蓋 了81個中低收入國家與2,300,000 名女性的資料，發現傳統的馬爾薩斯式的論證「生產力上升-->生育上升」在資料中多半不成立。他們利用如此大量的個體資料，算是呈現了一個人口學在研究「已開發國家」，算是相當已知的論點，便是生育行為的分析結果，會隨著會隨著「時間尺度」的調整，與「女性生命週期階段」而有根本性的變化。而他們的主要貢獻是推廣到了這樣的論證到了81個國家上。
一個值得注意的是，Austria, Bulgaria, Canada, Finland, France, Germany, Hungary, Iceland, Japan, Netherlands, Norway, Portugal, Sweden, Switzerland, Taiwan, United Kingdom這幾個國家在論文中，被視作「高所得國家」為對照組，並不在這81個國家當中。
這篇文章的主要資料來源，是包含印度在內的多個中低所得國家：
原文的Appendix A1
跨學科文獻上的討論
這篇研究另一個有意思的點，則是在跨學科上的文獻討論相當仔細，有點不像正常經濟學家的寫作，這可能是出於兩位作者都常有跨領域發表有關（如Tom S. Vogl的研究亦會刊於人口學頂刊Demography。）
作者們指出，早期的經濟研究單純利用總體資料，認為各個國家的經濟指標可能可以用來預測生育率，如發表在人口學期刊的Population and Development Review的"Social Interactions and Contemporary Fertility Transitions"一文，然後後續的論戰卻難以找到一鎚定音的結果，比方說Fabrice Murtinm於2013年的研究便發現，經濟成長跟生育率在資料中的關係是高度非線性。
然而一如文中的文獻回顧，早在1990年代，不少人口學家就已經得到一個算肯定的結論：生育是一個跟生命週期有關的事，有些數據可以被解釋於少生，但事實上是遲生，這也是為何要去區分總和生育率（TFR)、時期生育率（Period Fertility Rate）跟世代生育率（CFR）。
作者們應用了個體等級的資料有一個好處，可以將世界各國的家戶單位重新整理為不同的世代(Cohort），並利用追蹤資料（Panel Data)的特性，來去應付許多過去橫斷面資料分析難以處理的雜訊。這為什麼重要呢？因為橫斷面資料的統計分析，是「給定一個時間點，比較不同家戶」，而追蹤資料在此之上，尚能分離出時間序列的訊息：「給定一個家戶，比較不同時間點」，這才能有系統的處理上述的「遲生」或「不生」的問題。
敘述統計
針對時期生育率（Period Fertility Rate），他們採用年齡別受孕率（CR）為指標，即給定國家、於一特定年份中，給定一歲數，每 1,000 名該歲女性的受孕次數 。此樣本定義產生了 58,992 個由國家、年份與年齡定義的資料點，其受孕率是根據來自 65 個國家、230 萬名女性的生育史計算而得 。彙整 15 至 44 歲所有年齡層後，年齡別受孕率的平均值為每千人 199 次。
針對世代生育率（Cohort Fertility Rate）的分析，他們使用了「終身生育率」（Completed Cohort Fertility Rate, CCFR）為指標，即給定任一國的每一出生世代中，每 1,000 名女性所擁有的子女數 。他們只納入調查時年滿 45 歲以上的女性，將其生育狀態視為已完成（即取Completed之意）。他們的世代分析是以「所有曾出生的子女」為基礎，但也考慮了「存活至調查日期」的子女。此一數據最終涵蓋了來自 62 個國家的 935 個國家-世代單元，包含 242,886 名 45 歲以上的女性。
這資料的確有符合中低收入國家過往「生比較多」的印像：每 1,000 名女性的終身生育率平均為 5,951 名出生子女，以及 4,862 名存活子女 ；若以個人資料層級來看，經歷此比率的女性平均會生育 6 名子女，其中 1 名會在該女性到達 40 多歲後期前夭折 。與時期樣本（Period Sample）相比，世代樣本的特徵是平均年齡較高，因為它排除了 45 歲以下的女性 。此外，由於較早出生的世代受教育程度較低，其平均教育程度也相對較低，至於其他特徵則具有相似的平均值。
短期波動與長期趨勢的脫鉤
在實證分析上，作者們進一步將經濟成長對生育率的影響，透過時間尺度的畫分，拆解為兩個截然不同的效應。
第一個是短期順週期性（Short-Run Procyclicality）。 生育率在短期內具有「順週期」特徵，即經濟繁榮時上升，衰退時下降。這種現象在深度經濟衰退中尤為明顯，且對受教育程度較低的女性影響更大。這顯示出 「流動性侷限」（Liquidity Constraints） 使得貧困家戶難以在經濟低迷時平滑消費，於是為了維持基本生活品質，不得不減少甚至推遲生育。
第二個則是長期衰退趨勢（Long-Run Decline）： 相反地，若以 20 年以上的長期跨度來看，經濟成長與總生育率呈負相關。這種長期轉變反映了當經濟生產力越高時，家戶更傾向於 「增加生育間隔」，並將資源從追求子女的「量」，轉向追求子女「質」（如教育投資）。
生命週期動力學 : 經濟衝擊發生的時間點不同，影響則大不同
這項研究的一個關鍵發現是：經濟衝擊發生的「時機點」，決定了它會永久改變女性一生生育的孩子總數（Quantum Effect），還是僅僅改變生育的時程（Tempo Effect）。綜合他們的分析，他們發現景氣衝擊對於不同年代層的女性影響相當不同。
- 早期衝擊（15–29 歲）： 女性在生育黃金期遭遇的經濟衰退，通常不會顯著改變其最終的子女總數。作者指出，較年輕的女性在經濟復甦後，仍有充足的時間透過「補償性生育」來抵銷先前推遲的出生。
- 晚期衝擊（30–44 歲）： 在此階段經歷的經濟狀況對終身生育率具有永久性影響。隨著更年期臨近，生育窗口逐漸關閉，這意味從跨國資料來看，30 多歲時遭遇的經濟衝擊，則可能導致女性最終擁有的家庭規模縮小。
原文中的圖8，最能夠表達該文的主要研究論點：
原文的圖八
該圖呈現了跨八十一國個體資料下，女性在生命週期不同階段所經歷的經濟成長，與其終身生育率（Completed Cohort Fertility Rate）之間的關係 。從這些樣本來看，女性在 30 歲之前（15–29 歲），經濟波動與終身生育率幾乎沒有關聯（係數接近 0），這與女性在年輕時能透過「延遲生育」抵銷短期衝擊的行為一致 。然而，一旦進入 30–34 歲 以及 35–39 歲 階段，經濟波動的影響便顯著上升且變為正值 。
流動性、生育決策與景氣的不對稱性
從家戶金融的角度觀之，作者們從資料還發現的另一個規律，則是景氣循環對於生育決定有不對稱性，重度的不景氣因為衝擊了流動性，無論從短期的尺度，還是長期的尺度，都會大幅下降各種生育率指標，以中低收入國家的資料來看，甚至可以大幅減少時期生育率。作者們的資料約有3%經歷過各自國家的超級大蕭條（人均GDP減少至少10個對數點），以大蕭條等級來說，每一千名女性會減少到177名的生育量，其結果可見於原文圖5。
然而，超級榮景並沒有帶來類似的「超生」效果。
高所得國家的差別
如前述，Austria, Bulgaria, Canada, Finland, France, Germany, Hungary, Iceland, Japan, Netherlands, Norway, Portugal, Sweden, Switzerland, Taiwan, United Kingdom這幾個國家在論文中，被視作「高所得國家」為對照組，不是上列81個國家當中。
作者們也比較了高所得國家的歷史資料，發現類似跟不同的地方。
類似之處在於臺灣在內的高所得國家，景氣波動對生育個數的「絕對數量」上，弱於印度等中低收入國家，但不代表不顯著。在相對數字上，發達國家的反應則其實更為顯著，也就是時期生育率，仍有明顯的景氣變化。
另一方面，對於中低收入國家，以世代生育率來看，生產力上升會減少生育，然而已經邁入高收入、低生育率的國家，更快的長期成長與生育率下降之間則不再有顯著關聯。
這該怎麼詮釋呢？就是從作者們的流動性觀點論之，在臺灣在內的高所得、低生育國家，景氣循環帶來的流動性困難，仍然是影響家庭生育的重要邊際，雖然政策下去可能沒辦法一口氣把胎次從一胎變兩胎，但可能會影響到在30歲以上窗口的許多家庭最後決定要生或不要生。
父母的「生活品質」與資產
本文用來解釋資料的模型，則探討了家戶如何平衡生育與自身生活品質的關係：
- 父母消費（Parental Consumption）： 作者將父母的消費納入效用函數建模。他們證明，當父母在經濟衰退且資金短缺時面臨「自身生活水準」與「新生兒」之間的選擇，通常會選擇減少生育以保護當前的生活品質。這部份由決定跨期最適消費的Euler Equation所決定。
不過作者的模型稍嫌簡化，家戶的消費行為旨在捕捉消費平滑，而沒有特別去探討「經濟成長->薪資上升->影響到工作與娛樂的邊際」，換句話說，這模型並沒有探討到隨著經濟成長，人們可能更重視生活品質這件事，所以「長期經濟成長->減少生育數」在這篇研究的詮釋，主要是來自於高生產力社會下，生育重質不重量，可以將更多預算投入下一代教育投資上面。 - 房地產與流動性的矛盾： 雖然有其他研究指出資產價值（如房價）上升會因為財富效應而增加生育率，亦即住房跟生育極為相關，但作者的研究則強調，在發展中國家，家戶資產流動性乃為關鍵。如果家戶無法輕易借貸或缺乏現錢，即便長期財富穩定，「流動性約束」仍會在景氣低迷時迫使生育率下降。
不過值得注意的是，作者們的流動性解釋主要是透過推論，因為他們並沒有辦法串聯到各國財稅相關的資料，這或許研究者可以利用臺灣資料來補足的一個優勢。
結論：逃離馬爾薩斯陷阱之後
「逃離馬爾薩斯」象徵著，即便是中低收入國家，於二戰後，也不再依照傳統的人口成長模式發展。在馬爾薩斯的理論中，人口成長最終會吞噬生產力的進步；然而，這項研究顯示，當前的發展中國家正處於生育率隨經濟成長而下降的階段。這種負相關加強了人均生活水準的提升，讓國家得以成功逃離馬爾薩斯陷阱，進入現代經濟繁榮。
而該研究臺灣對於臺灣的啟示是，以臺灣在內的高所得國家來看，家庭流動性對於生育決策仍然相當重要，尤其是三十歲以上的「窗口」族群，尤其臺灣目前的趨勢是晚婚，也就是許多人進到生育決策時，多半已在「窗口」。
從這角度出發，筆者較認同鄭力軒老師所言，臺灣的少子化政策，相較於日本，實為太過保守，或亦如于若蓉老師於2024年曾說的，台灣未來面臨的人口問題可能比日韓更嚴峻的狀況，而除了流動性問題之外，如鄭雁馨老師在2024年研之有物的文章所述，東亞生育率也跟將「育兒責任全交給女性」的文化有關，於是「家戶內的性別平等如果沒有跟上，整體生育率就很難提升」。
不過臺灣目前似乎無力把少子化政策列為首位，但切實為一未來國安等級之議題。是為記。
