李 靜 秦玉春 王敬博 戴昕晨

(1.安徽大學，安徽 合肥 230601；2.上海財經(jīng)大學，上海 200433；3.浙江工商大學，浙江 杭州 310018)

一、引言

19世紀末以來，后馬爾薩斯時代所經(jīng)歷的人口增長態(tài)勢遭到逆轉(zhuǎn)，接踵而至的是生育率和人口增長率在世界范圍內(nèi)的顯著下降，并隨之出現(xiàn)遍及世界的人口轉(zhuǎn)型。當前，中國的人口與經(jīng)濟社會資源環(huán)境之間總體上仍處于緊張狀態(tài)，人口發(fā)展面臨著前所未有的復(fù)雜局面。第一，人口素質(zhì)難以適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展要求?！秶胰丝诎l(fā)展戰(zhàn)略研究報告》公布的數(shù)據(jù)顯示，中國每年先天殘疾兒童總數(shù)高達80～120萬，約占每年出生人口總數(shù)的4%～6%；農(nóng)村勞動年齡人口中小學及以下文化程度的比例高達47.6%。第二，人口結(jié)構(gòu)性矛盾對社會穩(wěn)定與和諧的影響日益顯現(xiàn)。2020年，中國60歲以上老年人口高達2.34億人，預(yù)計21世紀40年代后期將形成老齡人口高峰平臺(1)本部分數(shù)據(jù)均來自《國家人口發(fā)展戰(zhàn)略研究報告》，http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s3585u/201502/c62a5d1a5ad54ea3b4b268777d3ae6ff.shtml。。第三，人口調(diào)控難度不斷加大，人口變化總體趨勢呈低生育率的特點。

關(guān)于人口轉(zhuǎn)型問題，早期研究主要從人均收入(Becker et al.，1973；Galor et al.，1996；Manuelli et al.，2009)、嬰幼兒死亡率(Eckstein et al.，1999；Bar et al.，2010)以及養(yǎng)老保障(Neher，1971；Caldwell，1976；Boldrin et al.，2002)三個方面予以解釋。但一些學者認為，以上傳統(tǒng)理論導(dǎo)出的可被檢驗的預(yù)測結(jié)果與現(xiàn)實證據(jù)并不一致(Doepke，2005；Murtin，2013；Boldrin et al.，2015)。近年來，相關(guān)研究也停留在人口轉(zhuǎn)型之后人口數(shù)量和人口質(zhì)量是否可以替代，及其引發(fā)的平衡選擇思考問題上。代表性文獻主要包括分析人口紅利消失的后果(蔡昉，2010；中國經(jīng)濟增長前沿課題組，2014；Cai et al.，2016；陸旸 等，2016)，人口數(shù)量和質(zhì)量的選擇權(quán)衡邏輯(張同斌，2016；鐵瑛 等，2019；袁富華 等，2020)，以及人口發(fā)展預(yù)測、政策和發(fā)展模式(黃匡時，2020；趙玉峰 等，2019；張越 等，2020)。不難發(fā)現(xiàn)，這些文獻的研究重點依然在于人口數(shù)量減少對未來經(jīng)濟社會發(fā)展的影響以及相關(guān)的“人才紅利”問題，而對人口質(zhì)量的提高能否促進經(jīng)濟社會長期健康發(fā)展缺乏足夠關(guān)注和深入思考。事實上，準確把握人們對于生育政策的反應(yīng)以及評價生育政策效果，是優(yōu)化和完善與生育相關(guān)的公共政策的重要前提。

從現(xiàn)有文獻來看，學界對于人口轉(zhuǎn)型觸發(fā)機制尚未形成統(tǒng)一認識，相關(guān)的理論解釋也沒有在一個系統(tǒng)性的分析框架中被實證檢驗。實際上，隨著世界范圍內(nèi)生育率的顯著下降和人口增長率的持續(xù)放緩，大多數(shù)國家的工業(yè)化進程都經(jīng)歷了人口轉(zhuǎn)型，而這一過程中往往伴隨著女性勞動力的市場參與和受教育水平的提高。具體而言，在工業(yè)化早期，由于勞動密集型產(chǎn)業(yè)占據(jù)主導(dǎo)，而男性的勞動能力相比女性又具有絕對優(yōu)勢，因此男性參與勞動的收入效應(yīng)遠高于女性。但是，隨著技術(shù)進步引致的產(chǎn)業(yè)迭代升級，工業(yè)化進程中產(chǎn)生了四個方面的效應(yīng)：第一，相對于女性，男性的就業(yè)選擇優(yōu)勢逐漸弱化；第二，人力資本需求增加引致女性接受教育的概率增大，教育水平獲得提高；第三，女性受教育水平的提升縮小了性別收入差距，使得女性生育孩子的機會成本大幅增加，且可能大于家庭收入的增長幅度，進而導(dǎo)致女性勞動參與率增加和生育率下降現(xiàn)象出現(xiàn)；第四，生育率下降直接緩解了收入、住房和時間精力等方面的約束，成為子女教育投資水平不斷攀升的重要驅(qū)動力。由此可知，女性受教育水平提高所引發(fā)的“機會成本效應(yīng)”和“‘數(shù)量-質(zhì)量’替代效應(yīng)”，是推動人口轉(zhuǎn)型的重要作用機制。

基于此，本文首先構(gòu)建一個理論模型，從學理上分析人口轉(zhuǎn)型的觸發(fā)機制，指出工業(yè)化之后，技術(shù)進步提高了對人力資本的需求，引致女性受教育水平提高和性別收入差距縮小，進而對生育率產(chǎn)生了顯著的負向影響。該理論模型明確了女性受教育水平提升是構(gòu)成人口轉(zhuǎn)型的重要邏輯取向。其次，基于世界范圍的事實和中國實際，借助微觀數(shù)據(jù)對理論闡述進行實證檢驗。最后，基于女性受教育水平提升與生育率減少相并而行的規(guī)律，回歸到中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展這一現(xiàn)實問題之上，思考現(xiàn)階段人口結(jié)構(gòu)綜合平衡的思路，以及高質(zhì)量發(fā)展邏輯下人口發(fā)展的現(xiàn)實矛盾和未來發(fā)展模式的塑造問題。

二、理論分析與經(jīng)驗事實

(一)理論分析

本文建立一個世代交疊模型(Overlapping-generations Model)來說明女性受教育水平提升對人口出生率和人口質(zhì)量的影響，進而分析其對人口轉(zhuǎn)型的作用。假設(shè)經(jīng)濟體中存在一個代表性家庭，該家庭由一名男性個體和一名女性構(gòu)成，家庭中男性和女性共同決策每期的消費數(shù)量、小孩數(shù)量和小孩接受教育的年限。家庭部門中的每一個體在經(jīng)濟體中存活三期，即兒童時期、青壯年時期和老年時期。個體在青壯年時期需要勞動、消費、撫育小孩和儲蓄，在老年時期需要使用前一期的儲蓄進行消費。為簡化分析，假設(shè)個體在青壯年時期有一單位時間，在勞動和享受閑暇之間進行分配；女性在家務(wù)和撫育小孩方面的效率比男性高，因此男性將所有時間投入勞動，而女性時間則需要在勞動、家務(wù)、享受閑暇和撫育小孩中進行分配。此外，我們假設(shè)個體以π≤1的概率由青壯年時期進入老年時期。π用于衡量經(jīng)濟體中老年人的預(yù)期壽命，如果π增大，則說明老年人預(yù)期壽命變長。

1.產(chǎn)品生產(chǎn)

經(jīng)濟體中存在一代表性企業(yè)，該企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為：

(1)

其中，At為全要素生產(chǎn)率，Ht為t時期的人力資本總量，Kt為t時期的物質(zhì)資本總量，α∈(0,1)和1-α分別為人力資本和物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性。則單位時間內(nèi)的工資水平(Wt)和資本回報率(Rt)分別為：

(2)

式(2)說明工資水平隨人力資本總量的增加而減少，資本回報率也隨著物質(zhì)資本總量的增加而遞減。更進一步可得，女性和男性在青壯年時期的勞動收入分別為：

(3)

(4)

2.人力資本

個體接受教育可以形成人力資本，受教育年限越長，則人力資本越多。因此，人力資本的演化方程為：

(5)

3.家庭問題

(1)不考慮生育政策。父母除關(guān)心自己的消費外，還關(guān)心孩子未來的總收入。因此，家庭的效用函數(shù)為：

(6)

家庭的約束方程如下：

(7)

(8)

(9)

(10)

et+1>0

(11)

式(7)為家庭在青壯年時期的預(yù)算約束，其中St為家庭男性和女性在青壯年時期的儲蓄；式(8)為家庭在老年時期的預(yù)算約束，其中Rt+1為t+1期的資本回報率；式(9)為女性的時間約束，其中τt表示女性撫養(yǎng)一個小孩所需的時間，τtnt為女性用于撫育小孩的時間，用來衡量撫育小孩的成本；式(10)為男性的時間約束。

對家庭問題最優(yōu)化可得：

(12)

進一步，分析女性受教育程度的提升對子女數(shù)量的影響，得出如下重要關(guān)系式：

(13)

由式(13)可知，子女數(shù)量是女性受教育程度的減函數(shù)，當女性受教育水平提高時，子女數(shù)量會減少。

考慮生育政策之后，每一地區(qū)家庭除面臨式(7)～(11)的約束外，還將面臨在青壯年時期的預(yù)算約束，

(14)

(15)

(16)

而地區(qū)2的新生孩子的數(shù)量和接受教育的年限為：

(17)

(18)

則該經(jīng)濟體平均新出生的孩子數(shù)量和平均受教育程度為：

(19)

(20)

由式(14)可得，

(21)

這說明即使考慮計劃生育政策，女性受教育水平的提升也會導(dǎo)致生育率的下降。因此，得到：

命題1：女性受教育水平的提高，使得生育孩子的機會成本增加，進而對生育率產(chǎn)生負向影響。

命題2：女性受教育水平的提高，會造成孩子質(zhì)量對數(shù)量的替代，成為子女教育投資水平增加的重要動因。

4.女性受教育水平提升與人口動態(tài)

假設(shè)t期青壯年數(shù)量為1，則在t期家庭的數(shù)量為0.5；更進一步，t-1期的青壯年數(shù)量為2/nt-1，則該經(jīng)濟體在t期的人口增長率為t期末的凈增人口與t期初的已有人數(shù)的比值，即：

(22)

其中，0.5nt為t期新出生的人口，而2πt/nt-1為t期末死亡的老年人口數(shù)。由式(22)可知，保持其他因素不變，如果一個經(jīng)濟體的新生人口越少，則該經(jīng)濟體的人口增長率越低。結(jié)合命題1可得，隨著女性平均受教育水平的提升，經(jīng)濟體的新生人口逐步減少，進而導(dǎo)致人口增長率日趨下降。本文定義老齡化率為老年人口占兒童與青壯年人口總和的比值，即：

(23)

式(23)說明，保持其他因素不變，如果一個經(jīng)濟體的新生人口越少，則該經(jīng)濟體的老年人占比越高。同樣，結(jié)合命題1可得，隨著女性平均受教育水平的提升，經(jīng)濟體的新生人口逐步減少，進而導(dǎo)致人口老齡化率不斷升高。由前文分析可知，女性受教育水平的提升雖可以提高后代人力資本，但某種程度上也會降低人口增長率。此外，無論式(12)還是式(20)都說明，新生小孩數(shù)量nt是τt的減函數(shù)，這意味著育兒成本上升是導(dǎo)致新生小孩數(shù)量減少的重要原因。

(二)世界范圍的經(jīng)驗證據(jù)(2)本部分數(shù)據(jù)源于OECD數(shù)據(jù)庫；澳大利亞統(tǒng)計年鑒1998；澳大利亞婦女統(tǒng)計年鑒1997；英國文書局年度統(tǒng)計簡報1997、1998；加拿大婦女統(tǒng)計報1985、1990和1995；美國婦女統(tǒng)計資料手冊1996。其中，性別工資差距=(男性收入中位數(shù)-女性收入中位數(shù))/男性收入中位數(shù)。

本文基于世界范圍的長期數(shù)據(jù)，觀測自工業(yè)革命以來由技術(shù)進步引致的女性受教育水平、性別收入差距和女性勞動參與率發(fā)生轉(zhuǎn)折的特征事實，在此基礎(chǔ)上分析各國人口生育率與女性受教育程度的變動規(guī)律。圖1刻畫了自1870年以來歐美和日本等發(fā)達國家女性接受高等教育的占比變化情況?？梢钥闯?，在各國工業(yè)化初期，女性受教育水平增長緩慢，但在工業(yè)革命推進之后出現(xiàn)了明顯轉(zhuǎn)折，女性受教育程度開始大幅增長。如1870年美國接受高等教育的女性比例僅為0.1%，工業(yè)化起步后迅速上升至15%，2010年這一比例已攀升至58.4%。同時由圖2和圖3可知，這些國家在經(jīng)歷大規(guī)模工業(yè)化之后，女性和男性之間的收入差距呈現(xiàn)持續(xù)收窄態(tài)勢，女性勞動參與率也穩(wěn)步提高。圖4給出了上述發(fā)達國家1960—2017年間總和生育率的變化情況，雖然各國之間略有差異且其間有所波動，但整體下降趨勢十分明顯，如加拿大的總和生育率由3.9%降至1.5%，美國由3.7%降到1.7%。可見，基于世界范圍的長期數(shù)據(jù)可以觀測到工業(yè)化進程中各國人口生育率與女性受教育程度之間的變動關(guān)聯(lián)。

圖1 女性受教育水平

圖2 性別收入差距變化

圖3 女性勞動參與率

圖4 總和生育率的變化

(三)中國女性受教育水平及就業(yè)結(jié)構(gòu)情況(3)本部分數(shù)據(jù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫、中國歷年人口普查報告和2020年全球性別差距報告。

新中國成立以來，我國女性的社會、經(jīng)濟地位發(fā)生了深刻變化，女性的受教育水平顯著提高。當前即便是在農(nóng)村地區(qū)，年輕一代的男女教育差距也基本消失(游五岳 等，2020)。表1顯示，新中國剛成立時女性識字率僅為10%，2020年已大幅提升至95.2%；接受高等教育的比例也從1950年的0增加至2010年的13%。

表1 新中國成立以來女性受教育程度變化(1950—2020)

在我國工業(yè)化進程中，女性勞動力的就業(yè)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)變。表2的數(shù)據(jù)顯示，過去30年里，我國女性勞動供給總體上呈現(xiàn)出第一、二產(chǎn)業(yè)勞動力占比逐年減少，第三產(chǎn)業(yè)占比加速遞增的趨勢。這意味著，隨著女性受教育水平的提升，其就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變明顯，越來越多的女性開始從傳統(tǒng)部門向新興產(chǎn)業(yè)部門擴張，特別是在第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)參與的優(yōu)勢逐漸擴大。

表2 女性就業(yè)結(jié)構(gòu)變化(1991—2020)

事實上，教育和就業(yè)的雙向互動模式也會強化女性就業(yè)趨勢轉(zhuǎn)變。育齡女性在第一、第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)越少，第三產(chǎn)業(yè)人數(shù)越多，意味著她們接受教育的機會相對增加，對子女的教育培養(yǎng)意識越強，進而引致下一代女性教育水平的改善。這種正反饋效應(yīng)的不斷持續(xù)，將提升我國育齡女性整體就業(yè)水平和社會地位，這也是女性收入不斷提高和生育機會成本日趨增加的過程。新時代經(jīng)濟發(fā)展由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，需要進一步提高女性教育以提升整體人力資本水平，但正如理論分析和基本事實刻畫的情形，這一過程與低生育率密切相關(guān)，因此有必要擬定政策有效緩解這一對立矛盾。

三、實證結(jié)果與分析

(一)計量模型和數(shù)據(jù)說明

為檢驗女性受教育水平對生育率的影響，構(gòu)建如下基本計量模型：

nchdibp=α+λeduibp+βxibp+μibp

(24)

其中，nchdibp是被解釋變量，為出生于b年p省的女性個體生育孩子的數(shù)量，核心解釋變量eduibp代表該女性個體的受教育水平，xibp是一系列個體控制變量，μibp為隨機擾動項。

受教育水平eduibp作為解釋變量通常是內(nèi)生的，可能會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏。鑒于生育行為在時間上一般發(fā)生在女性完成教育之后，因此反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性可能并不嚴重，受教育水平eduibp的內(nèi)生性主要源于遺漏變量問題。為盡可能控制內(nèi)生性對估計結(jié)果的影響，本文進行了兩種處理。第一，在OLS估計中，除控制一系列個體人口統(tǒng)計學變量外，還在模型中引入了省份和年份虛擬變量，以進一步控制接受義務(wù)教育所在省份的固定效應(yīng)、出生年份的固定效應(yīng)以及分省份的時間趨勢項(4)CFPS2014詢問了個體出生時、6歲時和12歲時所在的省份，CFPS2018則詢問了個體出生時和12歲時所在的省份。對于個體接受義務(wù)教育階段所在省份的確定，本文遵循如下方法：如果6歲時所在省份與出生省份相同，則以出生省份為接受義務(wù)教育階段所在省份，如果二者不同或者出生省份缺失，則以6歲時所在省份為接受義務(wù)教育階段所在省份，以此類推。，從而盡可能規(guī)避不可觀測的區(qū)域和時間層面的變量，通過作用于個體受教育水平對生育情況產(chǎn)生影響。具體模型如下所示：

nchdibp=α+λeduibp+βxibp+θp+ηb+trp+μibp

(25)

其中，θp為接受義務(wù)教育省份固定效應(yīng)，ηb為出生年份固定效應(yīng)， μibp為分省份的時間趨勢項。第二，使用能夠改變受教育年限的政策作為自然實驗，構(gòu)建女性受教育水平的工具變量(Keats，2018；Grépin et al.，2015；Samarakoon et al.，2015)。

本文數(shù)據(jù)源自北京大學中國社會科學調(diào)查中心開展的中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)。鑒于2016年起我國開始實施“全面二孩”政策，政策效果到2018年應(yīng)該可以得到較為充分的體現(xiàn)，此時育齡期女性的生育情況受原先一胎計劃生育政策和“單獨二孩”政策的約束最弱，因而主要回歸所使用的樣本構(gòu)建自CFPS2018的家庭問卷和成人問卷數(shù)據(jù)(在穩(wěn)健性檢驗和機制分析部分使用的是CFPS2014的數(shù)據(jù))。

本文的樣本為20～45歲的育齡期女性?？紤]到“全面二孩”政策依然屬于計劃生育政策，本文選取兩個被解釋變量：女性個體實際的孩子數(shù)量、女性個體理想的孩子數(shù)量。后者可以更大程度上反映女性個體在排除各類現(xiàn)實約束后的生育意愿，這種處理方式有助于減弱因遺漏變量造成的教育內(nèi)生性問題。對于受教育水平的衡量，本文也構(gòu)建了兩個變量：受教育年限(連續(xù)變量)、是否完成高等教育(1=完成大?；蛞陨辖逃?。個體控制變量具體包括：年齡；城鄉(xiāng)屬性(1=城鎮(zhèn)樣本)；戶籍(1=城鎮(zhèn)戶口)；單位性質(zhì)(1=政府機關(guān)、國有企業(yè)和事業(yè)單位)；就業(yè)狀態(tài)(1=在業(yè))；健康狀況(1=非常健康、比較健康和健康)。在剔除各變量的缺失值和不合理值之后，本文的主要樣本包括4239名女性個體。

本文變量的說明及描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3。

表3 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)估計結(jié)果與分析

表4為女性受教育水平對生育孩子數(shù)量影響的OLS估計結(jié)果。其中，列(1)～(3)用女性個體的受教育年限衡量女性受教育水平，列(4)～(6)使用女性個體是否完成高等教育作為女性受教育水平的衡量指標。列(1)和列(4)的回歸中僅包括個體控制變量，其余列則在控制個體人口統(tǒng)計學變量的基礎(chǔ)上，還控制了個體接受義務(wù)教育所在省份的固定效應(yīng)、出生年份的固定效應(yīng)以及分省份的時間趨勢項。列(3)和列(6)的被解釋變量為女性個體的理想孩子數(shù)，其余列的被解釋變量則為女性個體的實際孩子數(shù)。列(1)和列(4)的結(jié)果表明，在控制女性個體年齡、居住地、戶籍、單位性質(zhì)、就業(yè)狀態(tài)和健康狀況后，女性受教育水平對實際孩子數(shù)的影響在1%的水平上顯著為負。由列(2)和列(5)可知，在進一步控制接受義務(wù)教育省份固定效應(yīng)、出生年份固定效應(yīng)以及分省份的時間趨勢項后，女性受教育水平的回歸系數(shù)仍顯著為負，僅影響強度略有減小。

表4 基本估計結(jié)果

由實證結(jié)果可知，相對于受教育年限這一連續(xù)變量，是否完成高等教育對女性生育率的影響力度更強：與沒有完成高等教育的女性相比，接受高等教育的女性少生約0.5個孩子，大致相當于受教育年限線性增加8年所帶來的影響。與被解釋變量為實際孩子數(shù)時的估計結(jié)果相比，女性受教育水平對理想孩子數(shù)的影響同樣在1%的水平上顯著為負，僅強度有所減弱。這表明即使在不考慮現(xiàn)實約束的情況下，女性受教育水平的提高依然會導(dǎo)致生育孩子數(shù)量的減少，但減小的幅度有所降低，這為生育政策的實施提供了空間。

(三)家庭變量、內(nèi)生性和生育政策的影響

1.家庭變量的影響

考慮到女性的生育行為在大多數(shù)情況下不單是其個人決策，很大程度上還受到配偶、家庭等的影響，本文進一步控制了女性配偶的受教育水平(1=完成大?；蛞陨辖逃?、父母是否提供經(jīng)濟幫助(1=是)、父母是否幫忙料理家務(wù)(1=是)、家庭住房產(chǎn)權(quán)(1=家庭成員擁有全部產(chǎn)權(quán))以及家庭住房建筑面積(平方米的對數(shù))等變量。表5為進一步控制上述變量后的回歸結(jié)果，可以看出，除列(6)中女性完成高等教育對理想孩子數(shù)的負向影響不顯著外，其余列中女性受教育水平對實際和理想孩子數(shù)的影響依然顯著為負。與表3結(jié)果相比，影響幅度略小，說明配偶和家庭因素確實對女性的生育行為有一定影響，但并沒有改變女性受教育水平與生育率之間的負向關(guān)系。

表5 控制家庭變量

2.受教育水平的內(nèi)生性

鑒于對個體微觀變量、不可觀測的區(qū)域與時間宏觀變量、時間趨勢項以及家庭變量的控制只能在一定程度上緩解內(nèi)生性的影響，本文進一步采用工具變量法進行檢驗。具體地，借鑒Huang(2015)和Ma(2019)的做法，利用各省份在實施義務(wù)教育法的年份上的異質(zhì)性構(gòu)建工具變量。首先，按出生年份計算女性個體是否適用于義務(wù)教育法；然后，將女性個體是否適用于義務(wù)教育法與各省份實施義務(wù)教育法之前平均受教育水平的交乘項作為工具變量。各省份開始實施義務(wù)教育法的時間以各省份實施《中華人民共和國義務(wù)教育法》辦法的文件中所公布的實施時間為準，而女性個體是否適用于義務(wù)教育法則通過比較個體的出生年份與所在省份的義務(wù)教育入學年齡之和與該省份義務(wù)教育法的實施時間來確定；計算各省實施義務(wù)教育法之前平均受教育水平的數(shù)據(jù)來自2010年人口普查0.95‰抽樣的個體微觀數(shù)據(jù)。由表6的2SLS估計結(jié)果可以看出，在使用工具變量進行估計后，女性受教育水平對生育數(shù)的影響依然在1%的水平上顯著為負，且影響幅度明顯變大。這意味著，女性受教育水平的內(nèi)生性并不會影響其對生育率影響的方向和統(tǒng)計學意義上的顯著性?？梢?，本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 2SLS估計結(jié)果

3.全面二孩政策實施前的樣本

考慮到2013年起計劃生育政策已開始放開，本文使用CFPS2014的調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本進行了穩(wěn)健性測試。表7列(1)、(2)、(5)、(6)分別對應(yīng)表4列(2)、(3)、(5)、(6)。使用CFPS2014樣本進行OLS估計的結(jié)果顯示，除列(6)中女性是否完成高等教育對理想孩子數(shù)的影響不再顯著外，其余列中女性受教育水平對生育率的影響依然在1%的水平上顯著為負，只是與使用CFPS2018樣本的估計結(jié)果相比，影響幅度略有減小。這可能與2016年之前二孩政策并未完全放開有關(guān)，也可能是因為2014年數(shù)據(jù)采集時政策放開效果尚未得到充分釋放。表7列(3)、(4)、(7)、(8)對應(yīng)于表5的列(1)～(4)。不難發(fā)現(xiàn)，在使用CFPS2014樣本的2SLS估計中，女性受教育年限抑或是否完成高等教育對實際和理想孩子數(shù)的影響均顯著為負。這說明，女性受教育水平對生育率的負向影響并不受計劃生育政策放開程度的影響。

表7 CFPS2014樣本估計結(jié)果

四、作用機制檢驗

本部分主要檢驗女性受教育水平影響生育率的兩種作用機制：一是女性受教育水平提升引致的收入機會成本效應(yīng)；二是“數(shù)量-質(zhì)量”替代效應(yīng)。在分析過程中，將使用到個人年收入、家庭年收入和家庭年教育培訓支出三個收入變量。需要說明的是，從2014年開始，CFPS在個體成人問卷中僅針對從事農(nóng)業(yè)打工、受雇和非農(nóng)散工工作的個體提問個人工作收入，而對從事自家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、私營企業(yè)經(jīng)營、個體工商戶經(jīng)營和其他自雇工作的個體不再詢問個人收入，僅做家庭收入統(tǒng)計。因此，本文所使用的女性個體收入數(shù)據(jù)主要指工資性收入。

1.機會成本效應(yīng)

上文理論分析表明，女性受教育水平提高引致生育率下降的重要機制之一在于通過縮小性別收入差距，引發(fā)女性生育孩子的機會成本增加。因此，本文將性別收入引入計量模型，性別收入通過女性個人年收入在家庭年收入中的占比衡量。本部分的計量模型如下所示：

nchdibp=α+λ1eduibp+λ2ratioincibp+θp+ηb+trp+μibp

(26)

其中，ratioincibp代表出生于b年p省的女性個體的個人年收入在家庭年收入中的占比。表8為控制個體人口統(tǒng)計學變量、接受義務(wù)教務(wù)所在省份固定效應(yīng)、出生年份固定效應(yīng)以及分省份的時間趨勢項的OLS估計結(jié)果。列(1)結(jié)果顯示，受教育年限和性別收入對實際孩子數(shù)的影響均顯著為負；列(2)結(jié)果則表明，對于理想孩子數(shù)，性別收入并沒有表現(xiàn)出顯著的機會成本效應(yīng)。而當使用是否完成高等教育衡量女性受教育水平時，由列(3)可見，對于實際孩子數(shù)，受教育水平和性別收入的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負；但列(4)的結(jié)果顯示，對于理想孩子數(shù)，性別收入的機會成本效應(yīng)只在10%的水平上顯著，且此時受教育水平對理想孩子數(shù)的影響也不再顯著。綜上，性別收入提高引致的生育率下降主要反映在實際孩子數(shù)上，而高等教育的影響更為明顯；對于理想孩子數(shù)，性別收入的機會成本效應(yīng)并不具有很強的統(tǒng)計學顯著性。

表8 機會成本效應(yīng)

考慮到收入同樣存在內(nèi)生性問題，本文將2014年和2018年樣本合并，構(gòu)建一個兩期面板數(shù)據(jù)。使用面板數(shù)據(jù)可以控制不可觀測的且隨時間不變的個體變量，從而消除這類遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題。在剔除相關(guān)變量的缺失值和無效值后，面板樣本中約10%的個體的教育水平在兩期訪問中發(fā)生了變化，因而將這部分群體剔除?？紤]到樣本中所有個體的教育水平為隨時間不變的變量，當使用固定效應(yīng)模型進行估計時，受教育水平將會隨個體固定效應(yīng)一起被組內(nèi)變換消除，進而造成其系數(shù)無法估計，所以將受教育水平與性別收入進行交乘，用交乘項的系數(shù)衡量性別的機會成本效應(yīng)。此外，本文僅保留在兩期均被訪問的女性個體，最后得到一個由1016名女性組成的兩期平衡面板(5)本文使用保留所有有效個體的非平衡面板進行穩(wěn)健性檢驗，估計結(jié)果與平衡面板所得的結(jié)果僅在小數(shù)點后第四位出現(xiàn)差異。。相應(yīng)的計量模型如下所示：

nchdibpt=α+λ1eduibpt+λ2eduibptratioincibpt+βXibpt+ηi+ηb+trp+μibpt

(27)

其中，下標t表示變量在t期的觀測值，ηi為個體固定效應(yīng)。

表9為使用面板樣本的固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果。列(1)顯示，性別收入的主效應(yīng)顯著為正，性別收入增加會提高實際孩子數(shù)；而受教育年限與性別收入交叉項的系數(shù)為負，但不具有統(tǒng)計學的顯著性。列(3)則揭示出性別收入的機會成本效應(yīng)更多地體現(xiàn)在高教育水平的女性上，當采用是否完成高等教育衡量女性受教育水平時，對于完成高等教育的女性，性別收入越高，實際生育孩子越少。當被解釋變量為理想孩子數(shù)時，對比列(2)和列(4)可以發(fā)現(xiàn)，受教育水平與性別收入的交乘項的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為負，但完成高等教育明顯強化了性別收入對理想生育率的負向影響。上述檢驗結(jié)果表明，性別收入對生育率的負向影響因受教育水平的提高而得到了強化。

綜上分析，表8和表9的結(jié)果證實性別收入的機會成本效應(yīng)成立。

表9 機會成本效應(yīng)：固定效應(yīng)模型

2.替代效應(yīng)

前文理論分析表明，除機會成本效應(yīng)機制外，還可能存在“數(shù)量-質(zhì)量”替代效應(yīng)機制。也就是說，提高女性受教育水平會引致孩子質(zhì)量對數(shù)量的替代，即家庭在減少生育的同時增加對子女的教育投資水平。本部分的計量模型如下所示：

lnedu_expdibp=α+λeduibp+βxibp+θp+ηb+trp+μibp

(28)

其中，被解釋變量lnedu_expdibp為出生于b年p省女性個體i平均每個孩子的家庭年教育培訓支出(對數(shù))。

表10為OLS和2SLS的估計結(jié)果，從中可見，女性受教育水平會顯著提高孩均家庭教育培訓支出。這表明受教育水平越高的女性，越重視孩子的教育質(zhì)量，而不是孩子的數(shù)量，其會增加對孩子的教育投入?？梢姡皵?shù)量-質(zhì)量”替代效應(yīng)機制得到證實。

表10 替代效應(yīng)

五、研究結(jié)論與政策含義

人口增長向低度均衡路徑收斂，是大規(guī)模工業(yè)化之后發(fā)達國家的普遍經(jīng)歷，現(xiàn)在和未來較長時期，中國將面臨類似的局面。在理論分析的基礎(chǔ)上，本文實證估計了女性受教育水平對生育率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，新中國成立以來，中國女性受教育水平得到顯著提高，這一過程一方面通過縮小性別收入差距，引發(fā)女性生育孩子的機會成本增加，從而對生育二孩意愿產(chǎn)生顯著的負向影響；另一方面，隨著女性受教育水平的提高，其會愈發(fā)偏向于孩子質(zhì)量對數(shù)量的替代，即增加孩子教育投資水平，減少生育孩子數(shù)量。

本文研究的政策含義主要體現(xiàn)在三個方面：第一，宏觀層面上，應(yīng)充分發(fā)揮政府公共政策的導(dǎo)向作用，建議政策導(dǎo)向向生育自主回歸，讓計劃生育從聚焦人口控制轉(zhuǎn)向科學計劃服務(wù)，構(gòu)建適宜的生育支持體系、探索完善社會保障制度的有效途徑，解決社會保障體系不夠健全等問題。第二，微觀層面上，應(yīng)從全生命周期的角度支持家庭發(fā)展，拓寬人口政策的覆蓋范圍，積極構(gòu)建生育友好型制度環(huán)境以化解育齡女性生育與職業(yè)發(fā)展之間的沖突，并形成政府主導(dǎo)、企業(yè)和社會組織廣泛參與的新格局；同時，積極構(gòu)建普惠性托幼體系和均衡教育體系，以有效緩解家庭的教育投資焦慮。第三，人力資本增長是高質(zhì)量發(fā)展的綜合體現(xiàn)，人口戰(zhàn)略調(diào)整除了應(yīng)努力使人口紅利轉(zhuǎn)化為人力資本紅利外，還需通過合理的人才流動，實現(xiàn)人力資源和區(qū)域稟賦資源的科學配置。