출산율을 결과 변수로 하는 연구의 합계출산율 지표는 템포 현상으로 인해 조정 없이는 어떤 요인에서 영향을 받았는지 판단이 어렵다. 따라서 그 대안으로 조정합계출산율이 이용되는 경우가 있지만 이 역시 완벽한 대안이 될 수는 없다. 템포 현상은 미시적, 거시적 수준에서 모두 발생한다.
출산율을 결과 변수로 사용하는 거시적 수준의 논의에서 나타나는 또 다른 한계는 출산율 지표의 특성과 관계가 있다. 일반적으로 출산율을 결과 변수로 하는 연구들은 합계출산율(TFR)을 사용하는데, 주지하다시피이 지표는 출산 시기의 조정에 따른 왜곡 현상에 취약하다는 특징이 있다(Bongaarts & Feeney, 1998). 결과적으로 템포 효과(tempo effect)를 조정한 합계출산율(adjusted TFR)과 같은 조정 작업이 없으면 합계출산율의 변화가 인구정책의 효과인지 아니면 템포 왜곡 현상을 반영하는 것인지를 판단하기가 쉽지 않은 문제가 발생한다. 이러한 문제에 대응하여 조정합계출산율(adjTFR) 지표를 사용하기도 하지만(예컨대 Luci & Thevenon, 2012), 조정합계출산율을 사용함으로써 이러한 문제가 충실히 해소되는지는 현재까지 불명확한 것으로 보인다. 물론 뒤에서 언급하겠지만 이러한 템포 왜곡 현상은 출산율을 결과 변수로 사용하는 거시적 논의에서뿐만 아니라 미시적 연구에서도 공통으로 발생하는 문제라고 할 수 있다.