社交网络中的亲子信息对生育意愿的影响研究

黄君洁，邱 婷

(厦门大学 公共事务学院，福建 厦门 350000)

习近平总书记指出，人口问题始终是我国面临的全局性、长期性、战略性问题。第七次全国人口普查数据显示，当前我国生育水平持续下降、人口老龄化程度不断加深，这些人口问题将对社会经济的发展产生不利影响。对此，我国人口生育政策在近年作出多次调整。2013年底，我国推出单独二孩政策，2016年开始实施全面二孩政策，2021年进一步实施三孩政策。利用人口政策来影响人们的生育行为，改善人口结构，成为我国应对人口问题的重要举措。已有研究表明，生育行为与生育意愿之间存在着密切的联系。无论是在高生育率的社会，还是在低生育率的社会，人们生育孩子的数量往往取决于他们想要孩子的数量，尤其是在没有强制性政策约束的情景下[1]。换言之，生育行为深受生育意愿的影响，生育意愿是人们关于生育行为的态度和看法，是预测国家生育水平的重要指标，对社会生育率产生影响[2]。

20世纪90年代以来，互联网的发展和普及给人们的生产与生活方式带来了广泛而深刻的变化。中国互联网信息中心(CNNIC)发布的《第44次中国互联网发展状况报告》显示，中国网民数量超过全国人口的半数，互联网普及率高达61.2%。网络的使用影响着大众的行为决策、社会认同和政治参与[3-4]。社交网络传播着各式各样的信息，而网民在浏览转发这些信息的同时，也潜移默化地受这些信息影响。

长期以来，微信、微博、抖音等社交平台出现大量父母“晒娃”的内容，受到许多用户的青睐。然而，社交网络亲子信息的传播，既可以使网友感受到养育子女的开心快乐，也可能会引发一些负面情绪，由此导致恐婚、恐育等现象。那么，社交网络中的亲子信息会不会对个体的生育意愿产生影响？为解答这一问题，本文对1 048名受访者进行调查，试图探究社交网络中亲子信息的传播与个体生育意愿之间的关系。

一、文献综述与研究假设

(一)文献综述

生育意愿(Fertility Desire)是一种主观愿望，它是对人们是否生育、生育数量、生育时间以及生育子女性别偏好等问题的反映[5]。影响个体生育意愿的因素通常可以归结为宏观和微观两个层面。在宏观层面，魏炜、杨晓锋等人探究了公共服务满意度和公共教育满意度对居民生育意愿的影响[6-7]。徐康顺、范君晖通过探究养老保险与生育意愿之间的关系，发现养老保险的缴纳会降低家庭的生育意愿[8]。段继红、苏华山等人研究了生育成本对二孩生育意愿的影响，发现生育过程的疼痛和危险性、面临的经济压力、一孩的抵触情绪以及家庭矛盾等因素均会对二孩生育率产生影响[9]。在微观层面，有学者从工作和家庭的冲突角度来研究女性的生育意愿[10]。也有学者分析了健康状况、人口特征和经济条件等因素对不同年龄阶段群体生育意愿的影响，结果发现这些因素对不同年龄阶段群体的影响不同[11]。周国红等人通过问卷的形式对生育的主力军——青年群体的生育意愿进行调查，分析了影响青年群体生育意愿的主要因素[12]。此外，学者邱幼云对现有研究进行总结，指出国内对生育意愿影响因素的研究建立在三个假说之上，即社会经济假说、价值意识假说、家庭内性别分工假说。这三个假说框架内又包含了六个影响生育意愿的因素，即劳动市场进出、价值意识、家庭内性别分工、生育成本、生育选择、工作与生育的平衡性[13]。

近年来，随着互联网技术的普及和自媒体平台的发展，网络信息对个体的观念和行为产生越来越重要的影响。许多国外学者开始关注互联网与生育意愿之间的关系。例如，Francesco利用德国的数据，发现互联网使工作场所更具灵活性，这在一定程度上缓解了家庭与工作的冲突，从而对女性的生育意愿产生积极的影响[14]。Francesco等人认为，社交网络的普及使居家办公成为现实，女性职工可以兼顾家庭和事业。然而，也有研究认为互联网的使用降低了人们的生育意愿。Guldi等学者发现青年群体通过在网络获取信息改变了生育决策，从而导致了生育率的下降[15]。有研究发现，互联网的使用增加了年轻人获取人流和避孕信息的概率，从而降低生育意愿[16]。在社交媒体中，新观念的传播往往会冲击一些传统思想，进而降低人们的生育意愿。 Cleland等人认为，互联网的使用冲击了传统的“养儿防老”“子孙满堂”观念[17]。国内邱磊菊、冯宜强等学者使用中国家庭追踪调查数据，探究了互联网的使用对居民生育意愿的影响，认为使用互联网降低了人们的生育意愿[18]。陈卫民、王小浩、李飚等学者使用中国综合社会调查数据进行实证分析，同样得出使用网络总体上会降低民众生育意愿的结论[19-21]。

综上所述，国内外学者在生育意愿的影响因素研究方面取得了较为丰硕的成果，但现有研究多集中在物质经济条件、家庭状况和人口特征等方面。关于社交网络对生育意愿影响的研究，国外学者主要从家庭和工作之间的平衡、网络对传统生育观念的冲击等方面进行分析，而国内学者大多利用公开数据库，从整体上分析网络的使用对生育意愿的影响，并探究婚姻满意度以及消费等在其中的作用。现阶段，针对社交网络中亲子信息的传播与个体生育意愿之间关系的研究依旧较少。基于此，本文通过网络问卷对1 048名受访者的网络使用情况及生育意愿进行调查，探究社交网络中亲子信息的传播是否会对民众的生育意愿产生影响。

(二)研究假设

关于亲子信息的概念，目前学界尚未形成标准的定义。考虑到父母对孩子存在着抚养和教育两方面的责任，而抚养和教育的过程会受亲子关系的影响，本文将亲子信息分为养育信息、教育信息和亲子关系三类。其中，养育信息指父母抚养孩子，为其提供生活所需，帮助其生存、成长的信息；教育信息指在家庭范围内，父母或长辈用自己的言行对孩子进行启迪和教育，从而塑造孩子的思想和性格方面的信息；亲子关系指父母与子女之间的关系。学界一般从生物学、心理学和社会学三个方面对亲子关系进行解释，生物学含义是指父母与孩子之间的血缘关系；心理学含义是指父母与子女之间的情感联系；社会学含义则指父母与孩子在社会地位、法律等方面的关系[22]。此外，本文进一步将亲子信息细分为正向和负向的亲子信息。正向的亲子信息指人们在社交网络上分享的有关抚养、教育孩子的美好过程以及融洽的亲子关系方面的内容，通常伴随幸福感、满足感等积极正面的情绪；而负向的亲子信息则是人们在社交网络上发表的有关抚养、教育孩子的痛苦经历以及紧张的亲子关系方面的内容，通常伴随消极负面的情绪。

在理性行动理论中，Bernardi等学者认为，意愿对行为起着先行指导作用，行为是某种意愿的结果。通常情况下，意愿受到社会因素和个人因素两方面的影响[23-24]。其中，个人因素是一个人的态度，是其对某种行为做出的积极或消极的评价。具体而言，不同的个体对生育、养育子女会产生不同的情绪，且此种情绪的强弱因人而异，并受到社会因素的影响。在社会因素方面，社会网络由社会支持、社会压力以及社会学习等构成[25]，社会学习即通过自己观察或与他人交流等非正式的方式来获取信息。个体在社交媒体中的互动行为也是一种社会学习，会对其生育意愿产生影响。具体而言，人们在互联网上进行互动的过程中，可以获取各种信息，包括朋友分享的生育经历[24]、产后生活发生的变化以及如何平衡家庭和工作两者间的关系等[26]。当获取的信息偏向于正面时，人们可能会对生育孩子产生积极的情绪；相反，当获取的信息偏向于负面时，人们则会对生育孩子产生消极的情绪。基于以上分析，本文提出假设：

假设1：在社交网络上浏览亲子信息会对个人的生育意愿产生影响；

假设1.1：正向的亲子信息会提高人们的生育意愿；

假设1.2：负向的亲子信息会降低人们的生育意愿。

毋庸置疑，现实中影响生育意愿的因素极其复杂。吴婷钰等学者指出，目前关于生育意愿影响因素的研究大致涉及个人、家庭和社会三方面，其中个人因素主要包括性别、年龄、民族、户口性质、婚姻状况、职业性质和是否为独生子女等[27]。邱幼云则指出，现有子女数量、家庭收入水平、性别偏好、长辈支持等因素都会对育龄群体的生育意愿产生影响[13]。基于此，本文提出假设：

假设2：网络中的亲子信息对人们生育意愿的影响会因性别、是否为独生子女、对孩子的性别偏好等因素而有所不同。

二、数据与方法

(一)数据来源

本文借助问卷星平台随机发放网络问卷，最终收集到1 048份有效问卷。选择通过网络发放问卷，主要是考虑到本文研究的是社交网络中的亲子信息对生育意愿的影响，只有会使用互联网的人才有可能受其影响。

问卷的内容涉及以下几个方面：一是调查对象的人口学特征。涵盖性别、年龄、户籍、是否为独生子女、对孩子的性别偏好、婚姻状况、健康状况以及家人的生育压力等基本信息，共11个题目。二是个体对网络亲子信息的关注度。要探究社交网络中的亲子信息是否会对生育意愿产生影响，首先需要了解个体是否会关注网络中的亲子信息，故问卷中设计了亲子信息关注度量表。三是对亲子信息的浏览。由于关注的亲子信息可以分为正向和负向两类，而不同种类的信息可能会对人们的生育意愿产生不同的影响。因此，问卷分别设计了两份量表，一个是浏览积极的亲子信息对生育意愿的影响，另一个则是浏览消极的亲子信息对生育意愿的影响。量表的制作参照Hyeseung Yang测量自我肯定时所采用的量表[28]。正向亲子信息的影响包括：当我看到别人晒各种萌娃的照片时，我的生育意愿会增强；当我看到别人晒孩子优异的成绩时，我的生育意愿会增强；当我看到别人晒一家人其乐融融的生活动态时，我的生育意愿会增强；当我在网络上看到子女孝顺父母、父母尽享天伦之乐的场景时，我的生育意愿会增强。选项由非常同意、同意、不确定、不同意、非常不同意5个等级构成。负向亲子信息的影响包括：当我在网络上看到父母为孩子的学习和健康成长担忧时，我的生育意愿会降低；当我看到女性因生育而受到不公平待遇时(如就业歧视等)，我的生育意愿会降低；当我在网络上看到别人分娩时十分痛苦以及产后产生后遗症时，我的生育意愿会降低；当我看到亲子关系紧张、孩子跳楼的报道时，我的生育意愿会降低；当我在网络上看到养育孩子要花费大量的时间和金钱时，我的生育意愿会降低。选项由非常同意、同意、不确定、不同意、非常不同意5个等级构成。

(二)变量

1.自变量

本文通过调查对象对“对于明星怀孕相关报道的关注程度”“对于国家生育政策的关注程度”“对于女性怀孕、生产、育儿相关科普内容的关注程度”“对于婚恋、家庭题材影视剧的关注程度”“对于亲友育儿状态的关注程度”的回答来衡量亲子信息关注度。将“从不关注”赋值为1，“偶尔关注”赋值为2，“经常关注”赋值为3，“非常关注”赋值为4，并计算出5道题目的平均分。

2.因变量

本文的因变量来源于对问卷中“您认为理想的孩子数量为多少？”的回答，答案为“0个”赋值为1，“1个”赋值为2，“2个”赋值为3，“3个及以上”赋值为4。

3.控制变量

由于不同个体在性别、年龄、户籍、是否为独生子女等方面存在差异，由此可能会表现出不同的生育意愿。因此，本文将被调查者的性别、年龄、户籍、是否为独生子女、婚姻状况、受教育程度、就业状况和健康状况等个人特征作为控制变量。

(三)信效度校验

1.信度分析

信度代表量表的一致性或稳定性，即测量工具能否稳定地测量所测的事物或变量，通常采用Cronbach’s α系数进行评价。在本调查问卷中，浏览正向亲子信息的Cronbach’s α系数为0.903，浏览负向亲子信息的Cronbach’s α系数为0.884，亲子信息关注度的Cronbach’s α系数为0.741，系数均大于0.7，故本调查问卷的信度较好，问卷数据真实性较高。

2.效度分析

本文问卷在设计时参照了Hyeseung Yang测量自我肯定时所采用的量表，并在正式调研之前，随机抽样了一些样本进行预调研，根据预调研得到的问题反馈，对问卷进行了修改。根据表1的效度分析可知，问卷的 KMO大于0.8，巴特球形值<0.05，说明问卷的效度较高。

表1 问卷效度检验

(四)分析方法

本文在收集数据样本的基础上，使用spss25.0软件进行统计分析。首先，对样本的主要变量进行描述性分析。其次，对主要变量进行回归分析，探究网络中的亲子信息是否会对生育意愿产生影响，以及正向的亲子信息和负向的亲子信息是否会产生不同的影响。此外，本文还依据性别、是否为独生子女、对孩子的性别偏好等因素进行异质性检验。

三、实证结果与分析

(一)描述性统计

在1 048名被调查者中，男性334人(31.9%)，女性714人(68.1%)；农业户口392人(37.4%)，非农业户口656人(62.6%)；独生子女294人(28.1%)，非独生子女754人(71.9%)；年龄小于20岁的129人(12.3%)，20～30岁的603人(57.5%)，31～40岁的116人(11.1%)，41～50岁的183人(17.5%)，大于50岁的17人(1.6%)；理想孩子的数量为0个的185人(17.7%)，1个的236人(22.5%)，2个的有576人(55%)，大于等于3个的51人(4.9%)。主要变量的描述性统计分析结果见表2。

表2 主要变量描述性统计

(二)基准回归分析

为探究互联网使用对生育意愿的影响，本文以理想孩子数量为因变量，对网络亲子信息的关注度为自变量，以性别、年龄、户口、是否为独生子女、目前拥有孩子数量、婚姻状况、受教育程度、就业状况、健康状况等为控制变量，构建线性回归模型，结果见表3。

表3 基准回归结果

表3中第(1)列仅加入主要解释变量，结果显示网络亲子信息的关注度与生育意愿呈显著的正相关关系(B=0.155，P=0.005)，即对网络亲子信息的关注度越高，生育意愿越强，文章的假设1得到验证。

表3中的第(2)列显示，在加入性别、年龄、户籍、是否为独生子女、目前拥有的孩子数量、对孩子的性别偏好、婚姻状况、受教育程度、就业状况、健康状况等控制变量以后，网络亲子信息关注度与生育意愿呈显著的正相关关系，且显著性水平有所提高(B=0.235，P=0.000)。在控制变量中，是否为独生子女、对孩子的性别偏好、婚姻状况、受教育程度、就业状况对生育意愿的影响不具有统计学意义(P>0.05)，而性别、年龄、户籍、目前拥有的孩子数量、健康状况、家人给予的生育压力对生育意愿的影响具有统计学意义(p<0.05)。总体而言，男性比女性的生育意愿更强(B=-0.223，P=0.000)； 年龄越大的人群，生育意愿越强(B=0.168，P=0.000)；农业户籍比非农业户籍人群的生育意愿更强(B=-0.113，P=0.041)；目前拥有孩子数量越多的人，生育意愿越强(B=0.191，P=0.000)；健康状况越好的人，生育意愿越强(B=0.125，P=0.000)；家人给予的生育压力越小，生育意愿越强(B=-0.044，P=0.000)。

表3中的第(3)列展示了浏览正向亲子信息对生育意愿的影响。结果显示，浏览正向亲子信息与生育意愿呈显著的正相关关系(B=0.275，P=0.000)，文章的假设1.1得到验证。

表3中的第(4)列展示了浏览负向的亲子信息对生育意愿的影响。结果显示，浏览负向的亲子信息与生育意愿呈显著的负相关关系(B=-0.233，P=0.000)，文章的假设1.2也得到验证。即人们在社交网络上浏览了负向的亲子信息以后，可能会产生恐婚恐育的想法，导致生育意愿下降。

(三)异质性分析

1.性别

由基准回归结果可知，性别与生育意愿呈显著的负相关关系。为进一步探究网络亲子信息关注度对生育意愿的影响在男女之间是否存在差异，本文将样本分为男性和女性，进行异质性分析。表4的第(1)列为男性网络亲子信息关注度的回归结果。结果显示，男性对网络亲子信息的关注度与生育意愿呈正相关关系，且具有统计学意义(B=0.271，P=0.001)。换言之，在男性群体中，对网络生育信息关注度越高的人，其生育意愿也越强。在控制变量中，户籍、独生子女、目前拥有的孩子数量、婚姻状况、受教育程度、就业状况、健康状况、健康问题的干扰、家人给予的生育压力无统计学意义(P>0.05)；而年龄、对孩子的性别偏好具有统计学意义(P<0.05)，即年龄越大的男性生育意愿越强(B=0.164，P=0.020)，倾向于生男孩的人比倾向于生女孩或者无性别偏好的人生育意愿更强。

表4的第(2)列为女性网络亲子信息关注度对生育意愿影响的回归结果。结果发现，女性对网络亲子信息的关注度与生育意愿也呈正相关关系，且具有统计学意义(B=0.25，P=0.000)。对网络亲子信息关注度越高的女性群体，生育意愿越强。在控制变量中，年龄、目前拥有的孩子数量、健康状况与生育意愿之间存在相关性(P<0.05)。具体而言，年龄与生育意愿之间呈正相关关系(B=0.171，P=0.001)，即年龄越大的女性生育意愿越强；目前拥有的孩子数量与生育意愿呈正相关关系(B=0.205，P=0.002)，即目前拥有孩子数量越多的女性，其生育意愿越强；健康状况与生育意愿之间也呈正相关关系(B=0.170，P=0.000)，即身体越健康的女性生育意愿越强。其余控制变量，如户籍、是否为独生子女、对孩子的性别偏好、婚姻状况、受教育程度、就业状况、健康问题的干扰、家人给予的生育压力与生育意愿之间均不存在相关性(P>0.05)。

表4 分性别回归结果

通过上述分析可以发现，无论男性还是女性，其对网络亲子信息的关注度与生育意愿之间均呈正相关关系，且具有统计学意义。

2.是否为独生子女

为进一步探究网络亲子信息关注度对生育意愿的影响在独生子女和非独生子女之间是否存在差异，本文将样本分为独生子女和非独生子女两大类，分别进行回归分析。表5第(1)列为独生子女的回归结果。可以发现，独生子女群体的网络亲子信息关注度与生育意愿之间呈正相关关系(B=0.350，P=0.001)。在控制变量中，户籍、对孩子的性别偏好、婚姻状况、受教育程度、就业状况、家人给予的生育压力对生育意愿的影响不存在统计学意义。而性别、年龄、目前拥有的孩子数量、健康状况对生育意愿的影响存在统计学意义。在独生子女群体中，男性的生育意愿比女性强；年龄越大的群体生育意愿也越强；目前拥有的孩子数量越多的群体，生育意愿越强；健康状况越好的群体，生育意愿也越强。

表5第(2)列为非独生子女的回归结果。在非独生子女群体中，网络亲子信息关注度与生育意愿之间同样呈正相关关系(B=0.203，P=0.001)。在控制变量中，户籍、对孩子的性别偏好、婚姻状况、受教育程度、就业状况对生育意愿的影响不存在统计学意义。而性别、年龄、目前拥有的孩子数量、健康状况、家人给予的生育压力对生育意愿的影响存在统计学意义。在非独生子女群体中，男性的生育意愿比女性强；年龄越大的群体生育意愿也越强；目前拥有的孩子数量越多，生育意愿越强；健康程度越高的群体，生育意愿也越强；家人给予的生育压力越大，生育意愿越弱。

表5 区分是否为独生子女的回归结果

综上所述，无论是否为独生子女，网络亲子信息关注度与生育意愿均呈正相关关系。此外，无论是否为独生子女，男性的生育意愿都比女性强；年龄越大的群体生育意愿越强；目前拥有的孩子数量越多的群体，生育意愿越强；健康状况越好的群体，生育意愿也越强。两者唯一的差异是，在非独生子女群体中，家人给予的生育压力越大，其生育意愿越弱，而独生子女群体则不受影响。

3.对孩子的性别偏好

在基准回归中，对孩子的性别偏好与生育意愿之间不存在相关性。为进一步探究网络亲子信息的关注度对生育意愿的影响是否会因对孩子的性别偏好不同而存在差异，文章将样本按照性别偏好分为偏好男孩、偏好女孩、无性别偏好3类，并分别进行回归分析。表6中的第(1)列为偏好生男孩群体的回归结果。结果显示，在偏好生男孩的群体中，网络亲子信息关注度与生育意愿之间不存在相关性。表6中的第(2)列为偏好生女孩群体的回归结果。结果显示，偏好生女孩的群体的网络亲子信息关注度与生育意愿之间同样不存在相关性。表6中的第(3)列为无性别偏好群体的回归结果。结果显示，在无性别偏好的群体中，网络亲子信息的关注度与生育意愿之间存在显著的正相关关系(B=0.228，P=0.000)。性别、年龄、目前拥有的孩子数量、健康状况、家人给予的生育压力具有统计学意义，其余控制变量均不具有统计学意义。在无性别偏好的群体中，男性的生育意愿比女性强；年龄越大的群体，生育意愿也越强；目前拥有的孩子数量越多，生育意愿越强；健康程度越高的群体，生育意愿也越强；家人给予的生育压力越大，生育意愿越弱。通过上述分析可以发现，这一回归结果与非独生子女群体的回归结果一致。

表6 区分孩子性别偏好的回归结果

(四)进一步的讨论

为进一步了解在社交网络中的养育信息、教育信息和亲子关系信息对生育意愿的影响是否存在不同，本文将“当我看到别人晒各种萌娃的照片时我的生育意愿会增强”“当我看到别人晒一家人其乐融融的生活动态时，我的生育意愿会增强”“当我在网络上看到别人为孩子的学习和健康成长担忧时，我的生育意愿会降低”“当我在网络上看到养育孩子要花费大量的时间和金钱时，我的生育意愿会降低”这4道题目的平均得分来衡量养育信息对生育意愿的影响；将“当我看到别人晒孩子优异的成绩时，我的生育意愿会增强”的平均得分来衡量教育信息对生育意愿的影响；将“当我在网络上看到子女孝顺父母、父母尽享天伦之乐的场景时，我的生育意愿会增强”“当我在网络上看到亲子关系紧张的报道时，我的生育意愿会降低”的平均得分来衡量亲子关系信息对生育意愿的影响。分别对三者进行回归分析，探究3类信息与生育意愿之间的关系。

表7的回归结果显示，养育信息、教育信息以及亲子关系信息均与生育意愿存在显著的正相关关系(B>0，P<0.05)。这表明，网民无论在网上晒养娃、育娃的日常生活，还是分享一些亲子间的相处状况，都会对浏览者的生育意愿产生一定的影响。

表7 养育信息、教育信息、亲子关系信息的回归结果

四、结论与对策

本文基于网络问卷调查数据，分析了社交网络中的亲子信息对生育意愿的影响。结果表明：社交网络中的亲子信息会对个体的生育意愿产生影响；正向的亲子信息会提高人们的生育意愿，负向的亲子信息会降低人们的生育意愿。

通过异质性分析发现，年龄越大的群体生育意愿越强。这说明现阶段年轻人的生育意愿较低，激励年轻一代积极生育孩子成为解决我国人口问题的关键。此外，研究结果表明，身体健康状况和家庭给予的生育压力是影响女性生育意愿的重要因素。现代女性的经济独立意识不断增强，女性要兼顾家庭和事业发展，承受的社会压力越来越大，难免健康状况受到影响。此时，如果家人在生育方面施压，女性会不自觉地在职场、家庭和感情圈中迷失自我。因此，我们应该更加关爱女性，关注女性的身心健康，切实维护女性合法权益。

当前，我国正处于从人口大国向人力资本强国转变的重大战略机遇期。然而，新生人口数量的不断减少预示着我国逐渐进入低生育意愿的时代。提高人口生育率，防止陷入“低生育陷阱”，成为亟需解决的问题。本文的研究结论表明，民众的生育意愿除了受政策、家庭状况、经济水平、健康状况等因素的影响，还受到社交网络中亲子信息的影响。随着社交网络的普及，父母“晒娃”成为日常，“云养儿”行为越来越流行，如何把这种潜在的生育意愿激发出来尤为关键。因此，相关部门及各类公益组织应充分发挥社交网络的积极作用，不断引导人们在网络中分享积极正面的亲子信息，从而提高民众的生育意愿。

首先，对于政府部门而言，应当充分认识到社交网络对民众生活所产生的重要影响，主动入驻各类社交网络平台，采取视频、动画等形式，以通俗易懂、幽默风趣的语言向民众宣传生育政策，以增进民众对国家政策的了解；可以运用大数据技术，根据不同个体间的差异，向其精准推送所需生育信息，以缓解民众不敢生、不愿生的情绪；还应加强对社交网络的监管，对于非法的不实言论予以取缔，从而维持网络环境的干净与纯洁。其次，对于妇联等社会团体及公益组织而言，一方面可以在社交网络中发布与亲子关系相关的视频、图片、文章等，宣传生育子女所带来的快乐与幸福，引导民众生育；另一方面，可以在社交网络中开展“寻找幸福家庭”“晒晒我的孩子”等亲子秀活动，运用社交网络引导社会舆论，着力构建家庭和睦、亲子温馨的社会氛围，在潜移默化中提高民众的生育意愿。最后，对于个人而言，应充分认识到生育是每一个国民的责任。男性群体应提高对配偶的关心、关注程度，增强其生育意愿；女性群体成为“宝妈”之后，也可以主动在社交网络上分享积极的亲子信息，在各大社交平台交流自己的育儿日常，传播快乐情绪，从而推动育龄人群生育意愿的不断提高。