薛繼亮,張 巖,管華意
(內蒙古大學 經濟管理學院,內蒙古 呼和浩特 010021)
從20世紀70年代開始,全球生育水平都在不可逆地下降,全球一半以上的人口生活在生育率低于更替水平的國家中[1]。2002年聯合國人口司相關數據顯示,全球有64個國家的生育率處于更替水平或者低于更替水平,有105個國家正在經歷人口轉變,這種狀況會持續至生育率向更替水平甚至更低水平轉變[2]。我國已進入人口老齡化社會,自2000年以來,我國生育率基本維持在1.5~ 1.7之間。2016年我國人口出生率為12.95‰,總和生育率為1.62,較2010年有所增長,但仍處于更替水平以下。2018年我國出生人口為1 523萬人,較2017年減少了200萬人。
人口老齡化、人口結構失衡正成為一個全球性問題。生育率低于更替水平導致人口規模減小并迅速老化。世界銀行數據庫顯示,2017年全世界14歲及以下人口占總人口的比例已降至25.94%,而65歲及以上人口占總人口的比例已升至8.70%,這意味著全球已經步入老齡化社會。我國目前面臨生育水平下降、男女比例失衡、人口老齡化嚴重、青少年以及勞動人口數量下降等問題,會對社會經濟的長期發展造成不利影響。本文研究女性勞動參與對生育水平的影響,意在為緩解我國生育水平困境提出相關建議。
Becker認為社會經濟變量會影響家庭生育決策[3-4]。Van de Kaa認為女性的解放以及性別觀念的轉變提升了女性的生育自主權[5]。Aronson利用南美的相關歷史數據進行研究,發現降低農村的教育成本會縮減該地區女性的生育空間[6]。Heath和Jayachandran研究發現,女性勞動參與率的提高和受教育機會的增加會強化女性在家庭中的地位,在給予女性更多選擇空間的同時降低了女性的生育意愿[7]。Macdonald也認為勞動力市場的競爭壓縮了女性的生育空間,女性個人的愿望驅動與職業生涯追求強化了代內的社會流動,控制了生育行為、降低了生育意愿[8]。Morgan認為在21世紀人口過渡時期,生育率走低可以歸結為婦女大量進入勞動力市場和國家未進行積極有效的生育政策調整[9]。Bongaarts認為非意愿生育率、性別偏好、孩子的替代效用和女性年齡對生育水平有顯著的影響[10-11]。還有研究認為,經濟增長、人力資本積累等是影響一個國家總和生育率的重要因素[12-15]。
Smith lovin認為,美國已婚婦女中,一類女性面向職業,她們短暫離開工作崗位只是為了生育;另一類女性面向家庭,她們在第一次生育后會較長久地離開勞動力市場[16]。Bloemen和Kalwiji研究發現一旦婦女進入勞動力市場,那么其向生育市場轉移的可能性就會變小[17]。我國人口結構變化和部分發達國家不一致,薛繼亮認為造成這種不一致的主要原因是傳統思想的束縛和經濟落后[18]。而在經濟發展、女性地位提升、生育政策放寬后,我國生育水平卻依舊下滑[19]。靳永愛認為相較于有穩定工作的女性,務農或者沒有工作的女性更偏好于生育兩個或者三個孩子[20]。邢采認為影響生育率的主要原因是女性的生育意愿,而影響女性生育意愿的因素包括周圍的生育環境以及生育年齡[21]。魏寧和蘇群以農村婦女群體為樣本,認為生育會對農村婦女就業產生影響,而孩子的數量則會影響農村婦女的工作時間,進而影響其收入[22]。計迎春認為勞動力市場上的女性面臨較嚴重的“工作-家庭”沖突,影響了女性的結婚動機和生育決策,也影響她們在勞動力市場中的表現和待遇,從而造成低生育現象[23]。郭凱明研究發現生育差異是勞動力市場性別歧視形成的重要推動力,是造成女性想生而不敢生的重要因素[24]。
生育政策對女性生育率的影響方面,Larry認為家庭友好政策對生育率有正向影響[25]。而MacDonald認為只從家庭角度出發不考慮女性社會公平地位的家庭友好政策會對女性的社會地位帶來負面影響,并進一步降低生育率[26]。潘錦堂提出給女性提供在時間上更加靈活的工作崗位有利于提高生育率[27]。吳帆認為鼓勵女性發展的家庭政策有利于鼓勵生育[28]。馬春華梳理了瑞士和法國支持生育的相關政策,認為一方面應要求男性更多地參與到照顧新生兒的過程中,另一方面應由政府建立更健全的托幼機構以及女性就業和再就業機制,以此鼓勵生育[29]。此外還有學者認為可以通過降低法定結婚年齡、鼓勵族際通婚來提高國內的生育率[30]。
綜上所述,可以得知當前研究認為影響生育率的主要因素是政府政策、社會經濟發展程度,以及在不同社會背景下不同家庭的生育意愿。此外,女性勞動參與對生育率和人們的生育意愿有顯著負面影響這一結論也得到了國內外學者們的一致認同。我國人口的發展軌跡不同于西方國家,為了探索中國女性就業和生育的內在關系,本文以2016年中國金融家庭數據為基礎,以每個家庭為單位,將家庭中不同孩次的相關情況加以區分,研究女性勞動參與對不同孩次的生育率的影響。
為了觀察孩子的數量和母親就業情況之間的關系,假定一個女性在生育第一個孩子后就不再改變她的就業情況了,因此她在擁有一個孩子后決定自己是否工作。再假定在任何給定的期間內所觀察到的孩子數量以及女性就業情況都是上一個假設導致的結果。為了將這些結果模型化,本文使用考察孩子的出現與女性就業情況內在關系的面板數據模型。一旦家庭中有了孩子,即為計數變量,孩子的數量就以女性的就業情況為約束建立模型。因此,第一個孩子出生后,女性的就業情況被假定為預先確定的孩子數量的解釋變量,被孩子的出現所約束。此外,本研究假定了面板數據分析過程的獨立性。所提出的簡化模型可以用來分析樣本中相關女性的行為,且并不僅限于完成生育行為的女性。
獨立變量是家庭中孩子的數量,用Yth表示,t是時間變量,h為家庭變量。基于家庭特征(zth)的對孩子數量(Yth)的期望用E[Yth|Zth;θ]表示,θ表示偏好參數。通常偏好于基于兒童數量期望的邊際影響:?E(Yth|Zth;θ)/?Zth。如果確定了Yth的分布就可以使用極大似然估計,并且基于正確規定的分布,可以得到一個θ的有效連續的估計。假設Yth服從泊松分布,則即使真實的分布并非泊松分布,使用偽極大似然估計可以得到一個連續的估計量。
根據上述模型,以及迭代期望定律,可以得到Yth的條件期望為:
E[Yth|Zth;θ]=EI(Yth>0),Wth[E[Yth|I(Yth>0),Wth,Zth;θ]|Zth;θ]
(1)
Wth代表女性就業的情況(Wth=1則女性就業,0則為其它)。I(Yth>0)是孩子存在的指標函數。公式(1)表示孩子和女性就業情況的內在關系只允許存在于第一步中,一旦孩子出現在家庭中,女性就業情況即被假定為提前確定好的。基于二進制的女性就業情況和指標函數,公式(1)可以被寫為:
E[Yth|Zth;θ]=P(I(Yth>0)=1|Zth,α)×{P(Wth=0|I(Yth>0)=1;Zth,α)×E[Yth|Wth=0,I(Yth>0)=1,β1]
(2)

女性就業情況和孩子存在的共同分布情況如下:
(3)

一旦家庭中有孩子,則孩子的條件期望值為:
E(Yth|Wth=0,I(Yth>0)=1;zth,β1)=1+exp(z′thβ1);
(4)
E(Yth|Wth=1,I(Yth>0)=1;zth,β2)=1+exp(z′thβ2).
(5)
這個設定確定了受限于孩子存在的期望值始終大于1。
我們首先考察家庭中影響孩子數量的相關變量。本文的被解釋變量是生育率,是一個二值虛擬變量,當有一個孩子出生時賦值為1。采用logit、probit回歸,得到以下模型:
Yh=α0+α1jobstatush+α2fjobstatush+α3fincomeh+α4wageh+α5familyh+μh
(6)
Yhn=β0+β1jobstatush+β2fjobstatush+β3fincomeh+β4wageh+β5familyh+μh
(7)
模型(6)中,Yh代表家庭中孩子的數量,h為家庭變量,當Yh=1時,表示這個家庭中第一個孩子出生;當Yh=0時,代表這個家庭中沒有孩子出生。jobstatus(女性勞動參與)是這個模型中最重要的解釋變量,當jobstatush=1時,表明這個女性樣本在勞動力市場中;當jobstatush=0時,代表這個女性樣本并未進入勞動力市場或者已經退出勞動力市場。fjobstatush代表家庭中父親的就業情況;fincomeh表示樣本的家庭人均年收入;wageh是二元解釋變量,表示一個家庭是否有工資收入,wageh=1表示有,wageh=0表示沒有;familyh表示影響生育率的家庭中的其它影響因素;μh是隨機干擾項。在模型(7)中,Yhn是家庭中孩子的數量,是有序變量。模型(7)中的其它解釋變量與模型(6)中的一致。
本文主要數據來源于2016年中國家庭金融調查數據(CHFS),調查對象為2016年18~45歲的女性,有效樣本共9 300個。
1.被解釋變量
家庭中不同孩次的生育率為二元變量,當家庭中不同孩次出現時,賦值為1,否則為0。根據家戶號(1)中國家庭金融調查數據(CHFS)以家庭為單位,為方便進行統計計量,對每一個家庭進行了編號。同一個家庭中的成員有同樣的家戶號,本文在選擇樣本數據時以年齡和性別進行區分。進行匹配得到以下有效數據:有5個孩子的家庭為28戶,有4個孩子的家庭為73戶,有3個孩子的家庭為304戶,有兩個孩子的家庭為1 633戶,有一個孩子的家庭為3 753戶。將每個家庭中孩子的數量加和,得到模型(7)中的被解釋變量:每個家庭中的孩子數量。
2.主要解釋變量
女性勞動參與的情況是二元變量,女性在勞動力市場中賦值為1,不在勞動力市場中賦值為0。為了觀察不同受教育程度女性的勞動參與對生育水平的影響,我們根據受教育程度將樣本進行劃分,將“文盲”“半文盲”以及小學學歷歸為第一個層次,受教育程度為1;將學歷為初中、高中、中專、技校、職高的歸為第二個層次,受教育程度為2;將學歷為大專、大學本科、碩士研究生、博士研究生的歸為第三個層次,受教育程度為3。由于模型中考慮了配偶勞動參與的影響,我們選取了2016年18~45歲的男性,將同一家戶號的男性和女性進行配對,得到7 405對夫妻樣本。將配偶勞動參與的狀態設置為二元變量,在勞動力市場中賦值為1,否則為0;個體的婚姻狀態根據問卷設置為二值虛擬變量,已婚賦值為1,未婚、同居、喪偶賦值為0;由于我國針對少數民族的生育政策較為寬松,所以將民族設為二元變量,漢族賦值為1,少數民族賦值為0;將戶口狀況設置為二元變量,農業戶口賦值為1,非農戶口賦值為0,非中國國籍以及沒有戶口的處理為數據缺失;孩子的性別是二元變量,男孩賦值為0,女孩賦值為1。
3.工具變量
根據男性和女性不同的法定退休時間,且考慮到老人的身體狀況,本文選取家庭中60~80歲男性以及50~ 80歲女性的總數作為家庭中可以照顧小孩的老人的數量。
表1是所有可能的解釋變量的描述性統計。年齡方面,本文所選擇的樣本在32歲左右。受教育程度方面,學歷為初中、高中、中專、技校、職高的樣本最多,為3 236人,占樣本總量的48%。學歷為大專、大學本科、碩士研究生、博士研究生的就業率最高,家庭收入、現金及存款總額也最高,但是樣本中的極值差異也最大。另外,夫妻受教育程度越高的家庭擁有工資收入的比例越高。戶口狀況方面,受教育水平高的樣本中,農村戶口占比少。

表1 樣本的描述性統計
表2展示的是孩子數量為1、2、3、4、5個的家庭中,孩子父親母親的受教育情況。選取的樣本中,只有1個孩子的家庭中,受教育程度為1的女性樣本占比30.63%,受教育程度為2的女性樣本占比48.55%,受教育程度為3的女性樣本占比20.81%。當家庭中孩子的數量增加時,受教育程度為2和3的父母占比減少??梢姾⒆訑盗慷嗟募彝?,父母受教育程度相對較低。

表2 孩子數量不同的家庭樣本中,母親和父親的受教育情況
為了進一步說明在一個確定的時間跨度下女性勞動參與對生育水平的影響,本文根據中國家庭金融調查2012、2014以及2016年的數據,統計出不同勞動參與情況的女性在每次調研間隔期間生育一孩和二孩的情況,詳情見表3。

表3 不同勞動參與情況的女性在各時間段生育一孩和二孩的占比 %
以2011—2012年間一孩生育情況為例,在勞動力市場中的女性生育一孩的占全部勞動力市場中女性的11.35%,不在勞動力市場中的女性生育一孩的占全部不在勞動力市場中女性的17.34%,可見不在勞動力市場中的女性生育一孩的可能性更大,這種情況同樣體現在2013—2014年、2015—2016年間的統計結果中。且三個期間在勞動力市場和不在勞動力市場的女性生育一孩的比例都在逐年增加,生育二孩的比例都在逐年減小,但是不在勞動力市場的女性生育一孩的比例增加更明顯,生育二孩的比例減少速度更慢。
1.勞動供給等變量對分孩次生育率的影響
將一孩、二孩、三孩、四孩、五孩分別作為被解釋變量進行probit回歸估計,回歸結果見表4。回歸結果顯示當女性勞動供給增加時,一孩、二孩的生育率顯著下降,女性配偶的勞動供給則對一孩生育率有顯著的正面影響。這是由于勞動供給會占據女性照顧小孩的時間并分散她們的精力,但女性配偶的勞動供給可以分擔家庭的經濟壓力,從而對小孩的出生率有顯著的正面影響。但是父親工作對家庭中二孩生育率的影響不再顯著。家庭中有第三個孩子時,女性勞動供給對生育率的影響明顯下降,當家庭中有第四個孩子時,女性的勞動供給就不再對生育率產生影響。這符合我們前面做出的假設,即假設當一孩出生時女性就已經決定了她的工作狀態并不再改變,所以當家庭中越來越多的孩子出現,勞動供給的影響就不再顯著。但是根據回歸結果,我們發現,家庭人均年收入對三孩、四孩、五孩的生育率有顯著的負面影響,也就是說在我們所選擇的樣本中,三孩、四孩、五孩更多出現在家庭人均年收入較低的家庭中。

表4 各變量對分孩次生育率的影響(probit)
除了女性的勞動供給,家庭人均年收入、現金及存款總額、戶口狀況、年齡以及民族都對二孩的生育率有顯著影響。根據回歸結果,家庭人均年收入越高,二孩的生育率越低;現金及存款總額高的家庭二孩生育率更高(這里體現的僅是對二孩生育率的影響,但是對總的孩次生育率的影響是負向的,尤其是當三孩開始出現時)。戶口方面,農業戶口更有利于提高二孩生育率;民族對二孩的生育率有顯著影響,少數民族樣本的二孩生育率更高;當家庭中孩子越多時,家庭人均年收入以及民族類別對二孩生育率的影響越大。
為了進一步解釋生育二孩的影響因素,本研究引入一孩性別作為解釋變量,結合原有模型做新的回歸分析,回歸結果見表5:

表5 一孩性別等變量對二孩生育率的影響
在女性勞動參與對二孩的生育率有顯著影響的結論成立的情況下,一孩性別對二孩的生育率沒有顯著影響。新的生產生活方式以及新的生育觀念一定程度上改變了人們“傳宗接代”以及生育孩子為家庭提供勞動力的想法。
為了進一步解釋生育決策的影響因素, 以2015、2016年的生育水平為被解釋變量,以做出生育決策前的家庭情況為解釋變量進行回歸分析,得到的結果見表6。表6可見女性的勞動供給對一孩的生育率有顯著的負面影響,對生育二孩、三孩的影響不顯著。在回歸結果中,年齡對女性生育一孩、二孩有顯著的負面影響,年齡越大的女性,做出生育決策的可能性越小。而其他的因素對生育率無顯著影響。這種結果是生育政策和生育的機會成本共同導致的。在統計數據中,三孩的數量斷崖式下降,而二孩的數量和一孩相差不大。結合截至2016年我國生育水平相關情況的回歸結果可以得知,在新的生育政策影響下,女性勞動參與對二孩的生育率不再有顯著的影響。

表6 各變量對女性生育決策的影響(分孩次)
2.女性的勞動供等變量給對家庭中孩子數量的影響
根據不同的受教育程度將女性樣本進行劃分,把孩子數量作為有序因變量,采用OLS模型分別進行回歸分析,結果見表7。根據回歸結果,女性勞動參與對孩子的數量有負向影響,女性勞動供給每增加一單位,孩子的數量就會減少0.198個。配偶的勞動供給對孩子的數量有正向影響,配偶的勞動供給每增加一單位,孩子的數量增加0.21個。是否有工資收入、現金及存款總額對孩子數量的影響并不顯著,但是家庭人均年收入對孩子的數量有顯著的負面影響,從側面證實了當家庭成員將更多的時間用于工作時,生育空間就變小了。戶口和民族都對孩子數量有顯著影響,農村戶口和少數民族樣本更傾向于要更多的小孩。女性的年齡對孩子的數量也有顯著影響,女性年齡越大,生育孩子的概率越小。
表7的回歸結果中,只有受教育程度為2的女性樣本的勞動參與對孩子的數量有顯著影響,女性的勞動供給每增加一單位,孩子的數量減少0.245個。受教育程度為1和3的女性樣本的勞動參與對生育水平的影響并不顯著。

表7 各變量給對家庭中孩子數量的影響(OLS)
根據回歸結果,女性勞動參與對一孩、二孩的生育率有顯著的負向影響,且probit和logit回歸分析得到的回歸結果一致。為保證回歸結果的可靠性,本文采用OLS對probit回歸的結果進行穩健性檢驗,檢驗結果顯著性一致,且回歸結果穩定,見表8。

表8 各變量對不同孩次生育率的影響(OLS)
以往研究多采用工具變量方法來分析女性勞動參與和生育水平之間的內生性問題,常用的工具變量有:初育時雙胞胎的發生率(發生率太低,需要大樣本支持)、家庭中孩子的性別構成(一般用于多子女家庭多的國家)、家庭中老人的數量、第一個孩子的性別(一般用于有性別偏好的地區或國家)等,結合本文的研究方向以及所選數據的可得性,本文選擇家庭中老人的數量作為女性勞動供給模型的工具變量,得到的結果見表9,回歸結果顯著。

表9 各變量對不同孩次生育率的影響(工具變量回歸)
本文認為女性勞動參與對生育水平有顯著的負向影響。當女性的勞動供給增加時,會降低一孩、二孩的生育率。同時,女性配偶的勞動供給對一孩生育率有顯著的負向影響,當配偶的勞動供給增加時,一孩的生育率會提高,對二孩生育率影響不顯著。家庭人均年收入對二孩的生育率有消極影響,而家庭中的現金及存款總額對二孩的生育率有積極影響。當女性進入勞動力市場后,由于勞動力市場的職業競爭壓縮了女性的生育空間,并且女性的職業發展也會受生育影響,女性個人愿望的驅動和其對職業發展的追求會使得生育率降低。為打造生育友好環境,本文從家庭和社會兩方面出發,提出以下建議:
(1)家庭支持策略。首先,家庭中應增加代際支持,鼓勵家庭中退休、身體條件允許的老人分擔家庭中的育兒負擔,幫助女性回到勞動力市場中,提高女性生育意愿。其次,家庭中的男性應當和妻子共同承擔起育兒責任,基于性別公平視角的家庭友好政策有利于改善女性因生育導致的就業困境,從而提高生育水平。
(2)社會支持策略。第一,在放寬生育政策之外,政府和社會還要致力于創造一個有利于女性生育的環境。例如私營企業承擔了更多女性員工的生育成本,不得不通過減少女性員工數量等方式追求利益最大化,政府應建立更加細化、可實施、可監管的制度轉移企業的負擔,并加強監管力度,確保政策有效實施。第二,建立健全有保障的托幼制度,完善嬰幼兒托管市場,由政府承擔學前教育的部分負擔,確保公共托幼教育的質量,減少家庭壓力,降低撫育成本。第三,宣揚積極的婚育文化。目前一些媒體上播放的影視劇、短視頻以及刊發的文章存在夸大婚姻和生育對女性生活帶來不利影響的現象,這在一定程度上加劇了女性對于婚姻和生兒育女的焦慮和排斥情緒。建議利用多種媒介,尤其是大熱的短視頻平臺宣揚更加健康積極的婚育觀念,提高女性對生育和撫養孩子的信心。