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마지막으로 〔그림 3-1〕의 오른쪽 부분인데, 미시적 출산 행위가 거시적 지표인 출산율에 미치는 영향에 관한 연구이다. Liefbroer 등(2015, pp. 12-13)은 미시적 수준과 거시적 수준을 통합하는 측면에서 이러한 유형의 연구를 논의하고 있는데, 다양한 국가를 대상으로 하여 비교 가능한 미시적 수준의 자료를 분석하는 방법(comparative micro-studies)과 다층모형(multi-level models)을 이러한 유형의 접근법으로 분류하고 있다. 첫 번째 유형의 연구는 여러 국가의 데이터를 사용한다는 점을 제외하면 기본적으로 일반적인 미시 자료 분석과 동일하다고 할 수 있다. 두 번째 유형의 연구는 첫 번째 접근법에 추가로 미시적 수준과 거시적 수준의 변수들을 통합적으로 사용하는 접근법이다(예컨대 Adsera, 2005; Kalwij, 2010). 예컨대 Kalwij(2010)의 연구는 16개 국가의 미시자료(European Social Survey 2004)와 거시 자료(2007 OECD Social Expenditure Database)를 결합하여 출산 시기에 대한 가족 친화적 정책(가족수당, 부성·모성 휴가급여, 양육 보조금)의 효과를 분석하고 있다. 그러나 미시 변수와 거시(집계) 변수를 동일한 방식으로 취급함으로써 엄밀한 의미에서 다층모형으로 평가하기에는 한계가 있는 것으로 판단된다.
미시적 출산 행위가 거시적 지표 출산율에 미치는 영향에 관한 연구로 미시적 수준 분석과 다층 모형 접근법으로 분류한다. 첫 번째 연구는 다국가 데이터 사용을 제외하면 미시 자료와 동일하고 두 번째 연구는 추가로 거시적 수준의 변수들을 사용하는 접근법이지만 미시와 거시 변수를 동일한 방식으로 취급함으로써 엄밀한 의미에서 다층모형으로 평가하기에는 한계가 있어 보인다.