互聯網使用如何降低女性生育意愿？

李舜

［摘?要］?低生育率問題是黨和國家亟須解決的重點問題。在互聯網高度普及的現實背景下，探明互聯網使用在低生育率現象形成過程中產生的作用，有利于政府精準施策，具有重要的現實意義。文章基于CGSS2013、2015、2017的數據，使用泊松回歸模型，研究了互聯網使用對女性生育意愿的影響。研究發現，互聯網使用通過增加女性兼職行為，從而提高女性收入，進而提高女性生育成本和傳遞有關家庭、婚姻的負面信息，擠出夫妻之間的共同閑暇時間，從而降低婚姻穩定性等兩條途徑降低了女性生育意愿。異質性分析表明，互聯網使用影響女性生育意愿存在戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡等的異質性，互聯網使用顯著降低了城市、非黨員、非國有部門女性的生育意愿，對18～24歲女性生育意愿的抑制作用更大。文章為互聯網普及背景下我國低生育率社會的形成提供了新的解釋，為信息時代人口公共政策制定提供了經驗證據。

［關鍵詞］互聯網使用；女性生育意愿；機會成本；婚姻穩定性

［中圖分類號］??D669.68［文獻標識碼］??A［文章編號］?1673-0461（2024）01-0073-11

一、引言

國家統計局調查數據顯示，我國育齡婦女生育意愿僅為1.8①，遠低于世代交替水平。育齡女性生育意愿下降作為現階段的社會熱點問題，引起了政府相關部門、學術界等的廣泛關注。學者們分別從人口學特征和社會經濟發展特征等不同方面探索了女性生育意愿降低的內在原因［1-6］，這些探索為本文奠定了良好的基礎。事實上，作為一個社會人，社會環境對個體的生育決策也會產生重要影響。結合目前的現實情境來看，我國正處于互聯網高度發達的時代。第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》的數據顯示，2020年我國互聯網人口9.89億，互聯網普及率70.4%。互聯網作為當下重要的媒介形態，已經滲透到了人們生活的方方面面，如社交、購物及出行等。那么，互聯網的高度普及與低生育現象的形成究竟存在何種聯系？互聯網使用究竟對女性生育意愿產生什么樣的影響，以及通過什么途徑影響女性生育意愿的？為了回答上述問題，本文探索了互聯網使用對女性生育意愿的影響及作用機制，并進一步拓展討論了互聯網使用影響女性生育意愿在戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡等方面的異質性。

與現有研究相比，本文的邊際貢獻主要體現在以下方面：第一，基于互聯網高度普及這一客觀事實，正面回答了互聯網使用對女性生育意愿的影響作用，有益地拓展了現有研究；第二，利用中國綜合社會調查2013年、2015年、2017年的數據（CGSS2013、2015、2017），從微觀層面檢驗了互聯網使用影響女性生育意愿的內在機制，并拓展分析了互聯網使用影響女性生育意愿在戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡等方面的異質性；第三，從互聯網普及視角，揭示了信息社會下，我國低生育率現象形成的內在原因，為信息社會背景下應對人口增長率降低的公共政策制定提供參考。

二、文獻綜述與理論假設

（一）文獻綜述

生育意愿反映出個體在特定情形下對生育行為的態度。表現為，個體對生育數量、性別及時間的偏好，影響著個體的生育決策。其中，生育意愿受到眾多因素影響，主要概括為兩類：人口學特征和社會經濟特征。人口學特征方面，現有研究表明，受教育水平［1-2］、人力資本［3］顯著地抑制了生育意愿。同時年齡、性別［7］等對生育意愿也具有顯著的影響。社會經濟特征方面，現有研究表明，房價［5］、女性勞動力市場參與率［6］、經濟收入［7］等因素顯著地抑制了生育意愿，而數字普惠金融［8］總體上對生育率具有顯著的正向促進作用。此外，國外研究者及部分國內研究者也關注到了互聯網使用與生育之間的關系。例如，BELLOU指出，互聯網使用降低了婚姻市場中的搜尋成本，提高了結婚率，提升了社會生育率［9］。BILLARI等研究發現，互聯網使用提升了生育率［10］。LINUS利用瑞典數據研究發現，生育意愿高的學生更傾向于線上教育［11］。李飚等（2021）研究指出，互聯網使用通過影響女性在勞動力市場中的表現，降低了女性生育率（生育行為）［12］。王小潔等（2021）從信息成本和家庭代際視角研究指出，互聯網使用頻率越高，個體生育意愿越低［13］。

我國正處于互聯網高度發達的時代，互聯網使用已經滲透到人們生活的方方面面，對人們的生活方式、行為決策都產生了潛移默化的影響。毋庸置疑，互聯網作為當下重要的媒介形態對女性生育意愿也具有重要影響。但從現有的研究來看，國內研究者對互聯網影響生育意愿的關注不夠。雖然李飚等（2021）研究了互聯網使用對生育率（生育行為）的影響，但已發生的生育行為，難以預測未來生育行為。本文通過研究互聯網使用與女性生育意愿之間的關系，對這一問題進行了有益補充［12］。另外，與王小潔等（2021）從信息成本與家庭代際視角研究互聯網使用對生育意愿的影響不同［13］。本文利用CGSS2013、2015、2017的數據，從機會成本與婚姻穩定性視角，探索了互聯網使用對女性生育意愿的影響及其作用機制，并拓展分析了互聯網使用影響女性生育意愿在戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡等方面的異質性。為解釋信息社會下低生育率現象的形成提供了新視角。

（二）理論分析

根據LEIBENSTEIN提出的成本-效用理論認為，生育決策源于個體對生育成本與生育效用的理性核算。可見，女性生育意愿同時受到生育成本與生育效用的影響。一方面，當生育孩子的成本提高時，會導致女性生育意愿下降。另一方面，當生育孩子的效用降低時，會導致女性生育意愿下降。其中，生育效用又可以細分為直接效用和間接效用。因此，互聯網使用影響女性的生育意愿可以通過影響女性的生育成本和生育效用兩條途徑。孩子作為夫妻的特殊財產，會讓離婚的成本增加［14］。因而當女性的婚姻穩定性受到影響時，由于孩子帶來的離婚成本會對女性產生負面的生育效用，從而影響其生育意愿。鑒于此，本文從機會成本與婚姻穩定性的視角，探索互聯網使用對女性生育意愿的影響，以期探明互聯網使用與女性生育意愿之間的關系及具體的作用機理。

1.機會成本方面

互聯網能提高勞動者的生產效率［15］，從而提高勞動者收入水平。即便是在工作中處于弱勢地位的女性群體，互聯網使用對其收入也能夠起到明顯的促進作用［16-17］。可見，互聯網使用能夠通過影響女性收入水平，對女性生育意愿產生影響。但是需要注意的是，女性收入水平提高會對其生育意愿造成兩種截然不同的效應。一方面，女性收入水平提高，寬松了家庭預算約束［18］，使女性的生活更加有保障，從而提高其生育意愿；另一方面，女性收入水平提高，導致女性生育孩子的機會成本增加［19］，從而降低其生育意愿。為了區分，本文將前者定義為“收入保障效應”，后者定義為“機會成本效應”。并提出兩個具有競爭性的研究假設H1a和H1b。

研究假設H1a：互聯網使用通過“收入保障效應”，提升了女性生育意愿。

研究假設H1b：互聯網使用通過“機會成本效應”，降低了女性生育意愿。

2.婚姻穩定性方面

互聯網使用改變了人們的生活狀態和生活方式。體現為，互聯網使用降低了中國傳統文化對人們行為的約束力［20］。同時，在婚姻匹配市場中尋找到合適的婚姻匹配伙伴存在搜尋成本。BELLOU研究指出，互聯網使用降低了婚姻搜尋成本，提高了結婚率，提升了生育率，其針對的是未婚個體［9］。而對已婚個體而言，互聯網使用降低了已婚個體在婚姻生活中找“第三者”的搜尋成本［21］。因而互聯網使用使得已婚個體傾向于追求“浪漫伙伴”［22-23］，從而提高了已婚群體發生“網絡戀情”的概率［24］，降低了夫妻之間的婚姻穩定性，使得女性的生育意愿下降。基于上述分析，提出本文的研究假設H2。

研究假設H2：互聯網使用降低了女性的婚姻穩定性，從而降低了女性生育意愿。

圖1提出了本文的影響機制結構框架：

圖1?互聯網使用影響女性生育意愿的結構框架

三、變量數據、統計事實與模型設定

（一）數據來源

本文的研究數據來源于三個途徑。主要數據來源于CGSS2013、2015、2017的數據，地區人均GDP數據來源于各省份的統計年鑒，工具變量數據來源于《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。共包括有效樣本34?988個。其中2013年樣本11?438個，2015年樣本10?968個，2017年樣本12?582個。進一步對樣本數據處理如下：第一，剔除所選問題中被采訪者的回答為不知道、拒絕回答和缺失值的樣本數據；第二，本文主要關注女性生育意愿，因此剔除男性樣本；第三，考慮到女性的合理生育年齡在15歲至49歲之間［25］，進一步剔除年齡小于15歲和大于49歲的樣本數據。由于所采用的CGSS數據中女性個體的年齡均在18歲以上，因此只需要剔除年齡大于49歲的樣本。

（二）變量描述

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為女性生育意愿。對生育意愿的刻畫包括理想生育子女數、生育意向等多種方式，每種方式各有優缺點［26］。本文選用CGSS調查問卷中“如果沒有政策限制的話，您希望有幾個孩子？”衡量女性生育意愿。理想生育孩子數越多，女性生育意愿越強。該衡量方式在現有生育意愿的研究成果中均得到了應用［27-28］，具有一定的合理性。

2.解釋變量

本文的解釋變量為互聯網使用。選用CGSS調查問卷中設置的問題“過去一年，您對互聯網的使用情況是？”衡量互聯網使用。進一步將“從不”定義為不使用互聯網，賦值為0，否則賦值為1。該衡量方式在毛宇飛等［17］的研究成果中得到了應用，具有一定的合理性。

3.控制變量

為確保結論的可靠性，排除混淆因素的干擾，本文分別從個體、家庭、地區三個層面對影響女性生育意愿的因素進行控制。其中，個體層面控制了年齡及其平方項、民族（漢族賦值為1，少數民族賦值為0）、宗教信仰（無宗教信仰賦值為0，有宗教信仰賦值為1）、社會保障（參與了社會保障賦值為1，沒有參與社會保障賦值為0）、受教育水平（小學及以下賦值為1，初中賦值為2，普高、職高、中專、技校賦值為3，大專賦值為4，大學本科賦值為5，研究生以上賦值為6）、政治身份（黨員賦值為1，非黨員賦值為0）、個人收入取對數、健康狀況（很不健康賦值為1，比較不健康賦值為2，一般賦值為3，比較健康賦值為4，很健康賦值為5）；家庭層面控制了住房面積取對數、家庭總收入取對數、家庭相對收入（遠低于平均水平賦值為1，低于平均水平賦值為2，平均水平賦值為3，高于平均水平賦值為4，遠高于平均水平賦值為5）、戶籍類型（城市賦值為1，農村賦值為0）；地區層面控制了省份人均GDP取對數。

4.工具變量

本文參考了現有研究成果采用地區互聯網普及率作為互聯網使用工具變量的做法［29-30］。選取地區滯后一年互聯網普及率的倒數作為互聯網使用的工具變量。

（三）統計事實

表1給出了描述性統計結果。可以發現，女性理想生育孩子數的均值為1.84、中位數為2，說明女性生育意愿大部分集中在2個，符合現實中人們對“兒女雙全”的期盼。理想生育男孩數與理想生育女孩數中位數均為1，佐證了上述觀點。互聯網使用均值為0.74、中位數為1，表明女性中使用互聯網的比例高達74%。

表2給出了2013年、2015年、2017年互聯網使用情況的分布狀況。可以發現，非常頻繁使用的人數比例從2013年的21.4%上升為2017年的44.12%。經常使用的人數比例從2013年的20.18%上升為2017年的27.92%。2013年到2017年，有時、很少和從不使用的人數占比在逐年減少。有時使用的人數占比從2013年的11.78%下降為9.09%。很少使用的人數占比從2013年的9.12%下降為2017年的5.29%。從不使用的人數占比從2013年的37.52%下降為2017年的13.57%。這些現象驗證了我國處于互聯網時代的基本特征事實，反映出我國互聯網普及率越來越高，互聯網使用的人數越來越多。

表3給出了2013年、2015年、2017年女性理想生育孩子數的分布狀況。可以看出，理想孩子數為0的女性比例從2013年的1.73%，上升為2017年的2.59%。理想孩子數為1的女性比例從2013年的26.03%，下降為2017年的22.21%。加之沒有生育過子女的夫妻更容易影響生育意愿［31］。可以得出，隨著互聯網使用人數增加，不想生育的女性也在增加。當然互聯網使用與女性生育意愿的統計性描述只能說明兩者之間的簡單相關關系，兩者是否具有因果關系還需進一步實證分析。

（四）模型設定

考慮到女性生育意愿為計數變量，運用OLS回歸模型進行檢驗可能會導致實證結果產生偏差，影響研究結論的準確性。因此，選用泊松回歸模型進行實證檢驗。構建泊松回歸模型如下。

P（Yi=yi|xi）=e-λiλyiiyi！（1）

式中，本文被解釋變量Yi，表示女性生育意愿；yi（yi=0，1，2，…，n）為觀測值；xi為影響女性生育意愿的各種因素；λi（λi=E（Yi|x1，x2，…，xn））為泊松模型的參數。泊松模型的參數（λi）可以表示為核心解釋變量與控制變量的函數如下：

λi=eβ0+β1interneti+γcontroli+εi（2）

式中，核心解釋變量interneti，為互聯網使用；controli為本文控制變量的集合，主要包括個體層面（年齡及其平方項、民族、宗教信仰、社會保障、受教育水平、政治身份、個人收入、健康狀況），家庭層面（住房面積、家庭總收入、家庭相對收入、戶籍類型），地區層面（地區人均GDP）等控制變量；εi為擾動項。

四、實證分析

（一）基準回歸：逐步回歸

表4匯報了互聯網使用與女性生育意愿逐步回歸的實證結果。本文主要關注互聯網使用系數的顯著性和方向。模型（1）中互聯網使用的平均邊際效應為-0.187，在1%的水平上顯著，初步驗證了互聯網使用會導致女性生育意愿降低。模型（2）～（4）為依次加入個體層面、家庭層面、地區層面控制變量的結果，互聯網使用系數的方向與顯著性和模型（1）

的結果基本保持一致，表明互聯網使用顯著降低了女性生育意愿。另外，表4的模型（2）中控制變量的平均邊際效應顯示，育齡階段的女性生育意愿會隨其年齡的增大而提高；漢族女性的生育意愿低于少數民族；有宗教信仰的女性生育意愿更加強烈；擁有社會保障能夠有效地提高女性生育意愿；受教育水平會對女性生育意愿產生抑制作用；女性黨員身份顯著降低了其生育意愿，可能的原因在于，黨員的紀律性更強，在遵守相關法律法規（如計劃生育等）上的自覺性和主動性更高；個人收入顯著地降低了女性生育意愿，原因在于，生育屬于時間密集型活動，收入提高導致生育機會成本提升，從而使得生育意愿下降；家庭條件好的女性生育意愿相對更高。城市女性的生育意愿顯著低于農村女性的生育意愿。經濟發展水平越高，女性生育意愿越低。

基于上述研究結論，進一步考察了互聯網使用與女性生育性別偏好及生育數量偏好間的關系。實證檢驗了互聯網使用與女性生育男孩偏好、生育女孩偏好及女性生育一孩偏好、生育多孩偏好之間的關系。其中，將理想孩子數為1的定義為一孩偏好，理想孩子數大于1的定義為多孩偏好，結果見表5。可以發現，模型（1）中互聯網使用的平均邊際效應在5%的水平上顯著為負；模型（2）中互聯網使用的平均邊際效應不顯著。表明互聯網使用降低了女性生育男孩意愿，但對女性生育女孩意愿沒有顯著影響。由此可見，互聯網使用改變了女性生育性別偏好。模型（3）中互聯網使用的平均邊際效應在1%的水平上顯著為正；模型（4）中互聯網使用的平均邊際效應在1%的水平上顯著為負。表明互聯網使用促進了女性生育一孩意愿，但降低了女性生育多孩意愿。可見，互聯網使用改變了女性生育數量偏好。

（二）穩健性檢驗

1.內生性檢驗

導致模型內生性問題的主要原因包括遺漏變量、選擇偏誤、反向因果等。首先，本文實證數據來源于2013年、2015年、2017年的中國綜合社會調查數據。該數據由中國人民大學聯合全國各地的學術機構對全國一萬多戶家庭進行隨機抽樣得到，能夠在一定程度上緩解由于選擇偏誤而產生的內生性問題。其次，本文在充分考慮個體、家庭、地區等特征的基礎上，從個體、家庭及地區層面控制了可能影響女性生育意愿的因素。雖然本文在控制變量的選取上盡可能地排除了遺漏變量對研究結論的影響，但是由于數據限制及變量不可觀測等情況的存在，仍可能會存在部分遺漏變量導致的內生性問題。最后，本文還可能存在互聯網使用與女性生育意愿之間反向因果問題。一方面，女性生育意愿越低的地區，其經濟的發展水平往往越高，互聯網使用又與地區經濟發展水平密切相關；另一方面，女性生育意愿會在一定程度上影響女性的行為偏好，從而會影響其互聯網使用。因此，本文進一步采用工具變量法進行內生性處理，以保證研究結論的穩健性。結果詳見表6。

從表6的結果可知，2SLS估計第一階段回歸中，地區互聯網普及率倒數的系數在1%的水平上顯著為負，與預期一致。初步驗證了工具變量的有效性。不可識別檢驗的LM統計量為85.574，在1%的水平上顯著，拒絕了工具變量不可識別的原假設。弱工具變量檢驗的F統計量為88.431，大于10%顯著性水平，顯著拒絕了工具變量為弱工具變量的原假設。綜合而言，本文選取的工具變量是有效的。根據2SLS估計第二階段回歸的結果可知，工具變量的回歸系數在1%的水平上顯著為負。可見，在考慮了核心解釋變量的內生性問題后，本文的結論依然穩健。同時，采用IVpoisson命令進行工具變量法估計，本文結論依然成立。再次驗證了本文結論的穩健性。

2.替換核心解釋變量

為排除核心解釋變量刻畫不一致導致的研究結論不穩健問題，本文對核心解釋變量進行了重新界定。第一，將“從不”“很少”定義為不使用互聯網，賦值為0，否則賦值為1，實證結果詳見表7的模型（1）；第二，將使用頻率“從不”“很少”“有時”“經常”“非常頻繁”分別賦值為1、2、3、4、5，得分越高，使用越多。實證結果詳見表7的模型（2）；第三，用空閑時互聯網的使用情況替換核心解釋變量，實證結果詳見表7的模型（3）。可以發現，替換核心解釋變量刻畫方式后，實證結果的顯著性和系數方向與基準回歸的結論基本保持一致。

3.更換回歸模型

考慮到模型設定不一致導致的研究結論不穩健問題，本文更換了回歸模型對研究結論進行檢驗。第一，將女性生育意愿視為連續變量，運用OLS模型進行實證檢驗，結果詳見表8的模型（1）；第二，將泊松回歸模型更換為負二項式回歸模型進行實證檢驗，結果詳見表8的模型（2）。可以發現，替換回歸模型后，實證結果的顯著性和系數方向與基準回歸的結論基本保持一致。

4.增加控制變量

考慮到已有的未成年孩子數量、女性的職業類型及地區的社會習俗可能會對女性的生育意愿產生影響，本文進一步將這些因素進行控制。表9的模型（1）匯報了控制省份固定效應后的實證結果；模型（2）匯報了控制女性職業類型與未成年孩子數的實證結果。可以發現，控制了省份固定效應、女性職業類型與未成年孩子數量后，實證結果的顯著性和回歸系數方向與基準回歸的結論基本保持一致。

5.傾向得分匹配（PSM）估計

為排除由樣本選擇導致的研究結論不穩健，我們運用傾向得分匹配（PSM）估計方法對研究結論進行實證檢驗。表10匯報了傾向得分匹配后的實證結果。可以發現，一對一鄰近匹配與一對三鄰近匹配的ATT估計結果至少在10%的水平上顯著為負，與基準回歸的結論一致。

五、機制檢驗

為檢驗互聯網使用影響女性生育意愿的“收入效應”機制。選用CGSS問卷中“您個人上年全年的職業/勞動收入是多少？”對女性勞動收入（labor_income）進行衡量，以檢驗互聯網使用的“收入效應”，并采用“女性兼職數量”識別“收入效應”的類型。其中，具體邏輯為：若互聯網使用提高女性勞動收入的同時，顯著降低了或沒有顯著改變女性兼職數量，說明互聯網使用提高女性收入，但沒有增加女性的工作負擔，則互聯網使用的“收入效應”機制以“收入保障效應”為主。若互聯網使用顯著提高女性勞動收入的同時，又顯著提高了女性兼職數量，說明互聯網使用提高女性收入的同時，加重了女性工作負擔，則互聯網使用的“收入效應”機制以“機會成本效應”為主。

表11給出了“收入效應”機制檢驗的結果。可以發現，模型（1）與模型（3）中互聯網使用的系數均不顯著，模型（2）中互聯網使用的系數在5%的水平上顯著為正，說明互聯網使用的“收入效應”機制僅對18～24歲的女性具有影響。可能的原因在于，一方面我國1994年全面接入國際互聯網［32］，18～24歲的女性一出生就生活在

互聯網的環境中；另一方面年輕人學習能力更強，輕易能夠通過學習掌握互聯網使用的相關技能，因而受互聯網的影響更大。

為進一步探明互聯網使用影響女性生育意愿的“收入效應”機制，主要體現為“收入保障效應”，還是“機會成本效應”，按照上述分析的邏輯，本文進一步實證檢驗了互聯網使用與女性兼職數量（parttime_job）之間的關系，實證結果如表12所示。可以發現，模型（1）與模型（3）中互聯網使用的平均邊際效應均不顯著；模型（2）中互聯網使用的平均邊際效應在1%的水平上顯著為正。表明18～24歲女性增加的勞動收入源于其兼職數量增加。可見，18～24歲女性通過使用互聯網而獲得的高于不使用互聯網的那部分收入，是對其兼職數量增加的補償性收入。18～24歲女性通過互聯網使用獲得了更高的勞動收入，但導致其在“工作-家庭”上的精力分配不均等，工作消耗的精力擠出了生育意愿。可見，互聯網使用的“收入效應”機制，在18～24歲的女性中體現為“機會成本效應”。研究假設H1b得到驗證，研究假設H1a沒有得到驗證。

為檢驗互聯網使用影響女性生育意愿的“婚姻穩定性”機制。借鑒莫瑋俏（2016）的研究，選用CGSS問卷中“您目前的婚姻狀況是？”對女性婚姻穩定性（marital_stability）進行衡量。將初婚有配偶定義為婚姻穩定，賦值為1；將再婚有配偶、分居未離婚、離婚定義為婚姻不穩定，賦值為0。實證結果如下。

表13給出了互聯網使用影響婚姻穩定性的結果。模型（1）中互聯網使用的平均邊際效應在1%的水平上顯著為負，表明互聯網使用顯著降低了女性的婚姻穩定性。進一步以25歲為臨界點對總體樣本進行細分。可以發現，模型（2）與模型（3）中互聯網使用的平均邊際效應分別在10%與1%的水平上顯著為負，表明18～24歲與25～49歲女性的婚姻穩定性均受到了互聯網使用的負面影響。研究假設H2得到驗證。

基于上述結論，并考慮到數據的可得性。本文進一步實證檢驗了使用互聯網從事“獲取信息”（information）、“商務交易”（commerce）與婚姻穩定性之間的關系，以挖掘究竟使用互聯網從事什么樣的活動影響了婚姻穩定性。結果詳見表14。

表14給出了互聯網行為與婚姻穩定性之間的結果。模型（1）中獲取信息的系數在1%的水平上顯著為負，說明使用互聯網獲取信息降低了婚姻穩定性。模型（3）中使用互聯網獲取信息與女性主觀幸福感（happiness）的系數不顯著，說明使用互聯網獲取信息導致婚姻穩定性降低的原因在于，網絡上充斥著大量關于夫妻感情、家庭矛盾的負面信息，在使用互聯網獲取信息時，容易潛移默化地受到負面消息的影響，從而降低了婚姻穩定性。模型（2）中商務交易的系數在10%的水平上顯著為負，說明使用互聯網進行商務交易也降低了婚姻穩定性，原因在于，商務交易擠出了夫妻的共同閑暇時間。

六、拓展模型：異質性分析

基于上述研究結論，本文深入挖掘了互聯網使用影響女性生育意愿在城鄉、就業部門、政治身份、年齡等方面的異質性。具體分析如下：①城鄉異質性。由于城鄉二元結構，我國城鄉之間的經濟發展水平存在巨大差異，導致互聯網普及程度在城鄉之間也存在差異。加之教育資源配置不均等，城市與農村受教育水平也會有所不同，城市平均受教育水平遠高于農村。而這兩者均會導致城鄉之間互聯網使用的差異。因此，提出本文的推論一：互聯網使用對女性生育意愿的影響存在城鄉異質性。具體表現為，互聯網使用降低了城市女性的生育意愿。②就業部門異質性。一方面，就業部門的不同意味著工作的穩定性不同。相對非國有部門的女性而言，國有部門的女性工作環境相對穩定，生活條件更有保障。另一方面，就業部門的不同意味著閑暇時間的差異。國有部門的女性閑暇時間更加充裕，有更多的機會去發展其他的興趣愛好。因而國有部門與非國有部門女性對互聯網使用的依賴程度也會有所差異。因此，提出本文的推論二：互聯網使用對女性生育意愿在國有部門與非國有部門之間存在異質性。具體表現為，互聯網使用顯著降低了非國有部門女性的生育意愿。③政治身份異質性從內在層面來說，政治身份的差異意味著內在品質的強弱差異。平均來說，擁有政治身份的個體自律能力、學習能力等內在品質更強。從外在層面來說，政治身份的差異意味著社會網絡的差異。平均來說，擁有政治身份的個體的社會網絡更豐富。這兩者均會導致對互聯網的使用程度不同。因此，提出本文的推論三：互聯網使用對女性生育意愿的影響存在政治身份異質性。具體表現為，互聯網使用顯著降低了非黨員女性的生育意愿。④年齡異質性。在高度發達的互聯網社會中，互聯網使用已經滲透到了人們生活的方方面面。總的來說，互聯網使用對各個年齡階段女性的生育意愿均有影響，但影響大小有所差異。相對于25～49歲的女性而言，18～24歲的女性從一出生就生活在互聯網的環境中，因而受互聯網的影響更大。因此，提出本文的推論四：互聯網使用對女性生育意愿的影響存在年齡異質性。具體表現為，互聯網使用對18～24歲女性生育意愿的影響作用更大。

為檢驗上述的推論一至推論四，本文進一步從戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡角度，實證分析了互聯網使用影響女性生育意愿在戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡方面的異質性。

表15給出了戶籍類型與就業部門異質性的實證檢驗結果。可以發現，模型（1）中互聯網使用的平均邊際效應在5%的水平上顯著為負，模型（2）中互聯網使用的平均邊際效應不顯著。可見，互聯網使用對女性生育意愿的影響存在城鄉異質性。具體表現為，互聯網使用降低了城市女性的生育意愿。推論一得證。模型（3）中互聯網使用的平均邊際效應不顯著，模型（4）中互聯網使用的平均邊際效應在10%的水平上顯著為負。可見，互聯網使用對女性生育意愿的影響存在就業部門異質性。具體表現為，互聯網使用降低了非國有部門女性的生育意愿。推論二得證。

表16給出了政治身份與年齡異質性的實證結果。模型（2）中互聯網使用的平均邊際效應在5%的水平上顯著為負，模型（1）中互聯網使用的平均邊際效應不顯著。可見，互聯網使用對女性生育意愿的影響存在政治身份異質性。具體表現為，互聯網使用降低了非黨員女性的生育意愿。推論三得證。模型（3）中互聯網使用的平均邊際效應在5%的水平上顯著為負，模型（4）中互聯網使用的平均邊際效應在10%的水平上顯著為負。可見，互聯網使用對18～24歲、25～49歲的女性生育意愿均具有抑制作用，但對18～24歲的女性生育意愿的抑制作用更為突出。推論四得證。

七、結論與啟示

本文基于中國綜合社會調查2013年、2015年、2017年（CGSS2013、2015、2017）的數據，運用泊松回歸模型，探索了互聯網使用對女性生育意愿的影響。結論如下：互聯網使用通過“機會成本效應”和降低婚姻穩定性，降低了女性的生育意愿，驗證了研究假設H1b和H2。此外，互聯網使用還降低了女性生育男孩與多孩的意愿，同時提高了女性生育一孩的意愿。進一步的異質性分析表明，互聯網使用影響女性生育意愿在戶籍類型、就業部門、政治身份、年齡等方面存在異質性。具體表現為，降低了城市、非黨員、非國有部門女性的生育意愿，對18～24歲女性生育意愿的抑制作用更大。

影響女性生育意愿的因素繁多，各因素的影響效應相互交織、錯綜復雜。本文基于互聯網普及這一現實背景為我國低生育率社會的形成提供了新的解釋，為提升我國生育意愿及生育率具有重要啟示。

首先，政府部門在制定相關生育調整政策時，應充分考慮女性生育的機會成本問題。一方面，可以通過生育補貼、購房減免、撫養補貼、產后就業培訓、職業規劃等方式補償女性生育損失。另一方面，完善公共育兒配套設施，如，幼兒園建設、公共孕后護理等。將幼兒園教育納入義務教育的內容，降低孩子照料成本。有效平衡女性的“工作-家庭”沖突，解決女性生育的后顧之憂，形成一套從“生育”到“照料”完整的生育保障體制。

其次，隨著互聯網普及率日益提高，更要關注網絡內容的質量。一方面，對網絡內容的質量進行全面評估、跟蹤監管、嚴格篩查。對傳播低質、負面內容的互聯網平臺，依據內容造成的影響程度，實行“警告”“處罰”“封殺”的分類處理措施，建立互聯網平臺黑名單制度。另一方面，推動以社會主義核心價值觀為核心的優質正能量內容的傳播，以引導化解家庭矛盾，推動構建和諧家庭與和諧婚姻關系。讓互聯網成為幸福婚姻、和諧家庭的“護城河”，而不是推動婚姻穩定性下降的“催化劑”。

最后，互聯網普及率越來越高、輻射人數越來越多、影響范圍越來越大是發展的必然趨勢。互聯網在潛移默化中影響人的決策方式與行為習慣，同時應深刻認識到互聯網作為高科技技術，具有技術中性的特征。互聯網使用導致“低生育率”問題、“少子化”現象惡化還是改善，關鍵在于如何引導。人口公共政策制定應重點考慮互聯網因素，切實發揮互聯網的積極引導作用。

［注?釋］①

《年輕人為什么不愿意生孩子了？》，中國經濟網，2021年5月13日。[BFQ][ZK）]

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How?does?Internet?Use?Reduce?Women’s?Desire?to?Have?Children？

Li?Shun

（Business?School，?Xiangtan?University，?Xiangtan?411105，?China）

Abstract：

The?low?fertility?rate?is?the?key?issues?that?the?Party?and?the?country?urgently?need?to?solve.?With?the?prevail?of?the?Internet，?it?is?of?great?practical?significance?to?explore?the?role?of?Internet?use?in?the?formation?of?low?fertility，?which?is?beneficial?for?the?government?to?issue?accurate?policies.?Based?on?the?data?of?CGSS2013，?2015?and?2017，?this?paper?uses?Poisson?regression?model?to?study?the?impact?of?Internet?use?on?female?fertility?intention.?It?is?found?that?Internet?use?reduces?women’s?willingness?to?bear?children?through?two?ways.?Firstly，?it?increases?women’s?cost?of?childbirth?through?providing?parttime?job?for?women?and?increasing?their?income.?Secondly，?it?reduces?the?stability?of?marriage?through?spreading?negative?information?about?family?and?marriage?and?squeezing?out?the?common?leisure?time?between?husband?and?wife.?Heterogeneity?analysis?showed?that?there?was?heterogeneity?in?household?registration?type，?political?identity，?employment?sector?and?age?of?women.?Internet?use?significantly?reduced?the?fertility?intention?of?women?in?urban?areas，?nonparty?members?and?nonstateowned?sectors，?and?inhibited?the?fertility?intention?of?women?aged?18?to?24.?This?paper?provides?a?new?explanation?for?the?formation?of?low?fertility?society?in?China?under?the?background?of?Internet?popularization，?and?provides?empirical?evidence?for?making?population?public?policy?in?the?information?age.

Key?words：internet?usage;?female’s?fertility?desire;?opportunity?cost;?marital?stability

（責任編輯：張麗陽，周吉光）