表现A：最早对TFR的批评是由于其剧烈的时期波动。一逢时期突发事件（如中国1958～1961），实际生育量发生了变化，TFR就会大幅度下降。应该说，批评并不是指向其描述时期生育水平的功能，而是指向其作为终身生育估计的功能。因为，这时TFR的下降只是由于时期特殊原因影响，并不意味着终身生育水平真的下降。实际上，时期效应一过，TFR马上便会出现反弹（即常说的生育补偿），然而反弹的水平也并不能标志终身生育水平真的那样高。总之，TFR短期内剧烈波动时，将其作为终身生育率估计来理解很成问题。其中最引人注目的是，反弹年份的分孩次TFR(i)会超过1，特别是一孩TFR(1)会大大超过1（注：1982年全国1‰人口生育率抽样调查数据显示（姚新武，1995），1963年TFR=7.463，其中各孩次TFR都大于1，最高的是TFR(1)=1.568。作为队列估计，即是说每人生育一个半一孩，显得很荒唐。）。人口统计学对此采取的对策是，避免采用这些年份的TFR来作为终身生育水平的估计，或者采用若干年份的TFR的平均值来作为终身生育水平的估计，希望将欠年与盈年的误差相抵消。
表现B：然而，有时即使社会中似乎并没有什么特殊事件，TFR也会背离终身生育水平。但是，往往只是在TFR提高时才会受到一定关注（注：如1983年左右中国人口学界对TFR的讨论。）。理论分析可以证明，这种背离既可以是正的，也可以是负的。特别是在负偏离的情况下，往往可能持续较长的时间。并且，这种负背离实际上正是当前所面临的实际情况，因此特别需要重视。
这种背离产生的原因是婚育年龄的变化，或者说是队列的年龄别生育模式的改变。而负偏离则对应着婚育年龄的推迟。与时期突发事件对婚育年龄的推迟的暴发性影响不同，生育模式的自身转变具有较长时期的持续性、变化上的渐进性、现象的隐蔽性等特征，并且它并不一定伴随生育补偿现象。甚至有时人们根本没有意识到这种偏离的存在。
人口统计学早就揭示出，晚婚晚育可以延缓人口增长，但这是从长期人口发展的角度来证明的。而晚婚晚育对年份TFR有什么影响，则很少有人涉及。从理论上说，取得同样的终身生育总量，可以有不同的进程表。即假定各队列的终身生育数量不变，从某一时期开始各队列的生育年龄开始推延，这一过程可以持续较长一段时期，直至最终稳定在一个新的生育模式上。我对此做过一些模拟计算，在这种情况下，生育模式转变时期中每年的TFR一定会低于事先所设的队列终身生育量，而这段时期两端及以外各年份的TFR则可以等于事先所设的终身生育水平。这表明，即使将整个转变过程或更长时期中各年的TFR都加在一起平均，得到的还是—个偏低的终身生育估计。
更普遍的情况是生育模式的变化与终身生育量的变化同时发生，这时TFR下降同时受这两个因素变化的影响，由生育模式变化导致TFR对终身生育水平的偏离便较难分析。
实际问题：实际工作需要不允许我们等很多年再提供真实队列终身生育统计，而现在只有TFR一种估计方法，并且我们知道TFR还会经常偏离队列终身生育水平，因此急需寻找一种更好的估计来取代它。否则尽管当前TFR的值虽然很低，即使不论统计失真问题，我们也不知道这是否仅仅反映TFR发生了负偏离，那么我们凭什么肯定生育率已经下降到更替水平了。我们又怎么能知道，当生育年龄推迟告一段落时，TFR向终身生育水平回归时会回升多少。要知道更替水平的真正概念是实际上某队列与其终身生育后代数量的比（注：从这个意义上，净人口再生产率等于1仅是一种时期估计的标准，并且也服从上述偏离，并不是真正的更替水平。）。
有关改进：Bongaarts和Feeney(1998)提出了去进度效应总和生育率(TFR')。该方法旨在提供一种根据时期数据对终身生育水平的较好估计（注：Bongaarts和Feeney(1998)警告说，这一方法不适用于那种特殊时期效应（即重大灾害等）的年份。）。郭志刚(2001)对此进行了介绍，并用中国多年生育数据对该方法进行了检测和评价，结果是TFR'作为终身生育水平的估计的确大大优于TFR（注：郭震威(2000)认为TFR'不伦不类，既不是时期生育指标，又不是终身生育指标，是个尴尬的指标。我认为，它只是应实际需要而产生的另一种根据时期生育信息对终身生育水平的新估计而已，其实这没有什么可尴尬的。统计中凡是不能直接测量的时候，都得采用估计来代替。真正有意义的问题是，它是否比传统TFR更接近于终身生育水平。）。
该方法基本原理可以这样来理解：现实中生育模式转变时，除了导致该年生育数量有所变化以外，还会有其他共生现象，如分孩次的平均生育年龄(MACi)也会变化（注：Bongaarts和Feeney(1998)强调要用分孩次的平均生育年龄，而不能用总的平均生育年龄，因为后者会抹煞实际变化。）。MACi实际上是生育模式转变的测量值，可以在理论上建立其变化量与时期生育变化量之间的函数关系。TFR'便是在常规分孩次TFR(i)的基础上利用MACi的变化信息来调整，得到去进度效应的分孩次TFR'(i)，然后再汇总为TFR'。经过调整，TFR'可以在相当程度上修正TFR距终身生育水平的偏离，因此TFR'更接近于队列终身生育水平（这里队列仍是泛指的）。也就是说，我们可以用TFR'来替代TFR原来所承担的终身生育估计的功能，而TFR还可以继续承担描述时期生育水平的功能，TFR'与TFR之差可以作为生育推延对当前生育水平影响的估计（注：我曾当面请教Bongarts,问TFR'方法是否可应用于预测模拟，他毫不犹豫地回答说不能。）。
我认为，尽管TFR'指标还有继续改进的余地（注：比如某一年的MACi的计算还要前一年和后一年的数据，因而多少丧失了一点及时性。然而，我自己曾尝试过另外的计算，比如只用前一年和当年两年的信息，调整的结果也并不差。），但显然Bongarrts和Feeney为解决这一估计问题指出了极富于科学价值的方法论途径。并且，这一新指标不仅可以用于监测队列终身生育水平，也可以用于分析以往的生育数据（郭志刚，2000），帮助我们更好地理解我国的生育转变史和计划生育史。
社会科学实证研究中的统计分析方法应用
中国人口迁移与城市化问题研究2007