针对你的问题，我们可以分两部分来解答：
### 实证方法选择
在研究就业、收入与生育率的关系时，由于你导师提到要关注交互项（即两个变量的叠加效应），你可以使用**普通最小二乘法（OLS）**或者更高级一些的方法如**固定效应模型**或**随机效应模型**。具体的选择取决于你的数据类型和研究设计。
- **OLS**: 适用于横截面数据分析，可以初步探索就业、收入与生育率之间的关系。
- **固定效应/随机效应模型**: 这些方法特别适合面板数据（即同一观察对象在不同时间点的数据），能控制个体间的异质性，从而得到更稳健的估计。
你提到的交互项可以通过在模型中加入`employment * income`这一项来实现。这样可以探究就业和收入是否对生育率有联合效应，即当两者同时变化时对生育率的影响是否与单独考虑每个变量时不同。
### 生育率测度
对于微观数据而言，测量生育率的常见方法是使用**总和生育率（Total Fertility Rate, TFR）**。但基于你所描述的数据结构（个人库和家庭成员库），你可以采用如下步骤计算生育率：
1. **定义“育龄女性”**: 通常将年龄在15-49岁之间的女性视为育龄期，当然这个范围可以根据具体研究需求调整。
2. **统计新增儿童数量**: 查看过去一定时间内（比如一年内）家庭中新增的婴儿数。
3. **计算生育率**: 将新增婴儿数量除以观察期内育龄女性的平均人数。可以按年度或更短周期进行计算。
你提到的方法，即用当年新增儿童数量除以育龄访问女性人数来计算生育率是合理的，这是总和生育率的一种简化形式，适用于微观数据研究。但是，在实际操作中要确保统计数据的时间窗口一致性和准确性，同时考虑到样本的选择偏差可能带来的影响。
希望这能帮助你更清晰地规划你的研究设计和方法选择！
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