经济发展水平、生育政策与生育率

薛珑，甄号召，王健

（济南大学商学院，济南 250022）

0 引言

人口一直是国家得以发展的重要因素，我国自改革开放以来的高速发展离不开当时的人口红利。自21世纪以来，我国的出生率一直呈现低迷的态势，为了改变这种生育率下降的现象，政府先后出台了一系列的鼓励性生育政策，希望以此来促进我国生育水平的上升，但是实际效果并不够理想。根据马尔萨斯的人口增长理论，人口的收入水平和生活标准越高，人口倾向于越快地增长，这表明经济发展水平也会对人口的增长起到一定的促进作用。但是，随着地区经济发展水平的提高，人们的生活成本和生育的机会成本也在日益增加，这会抑制人口的增长，对生育率的上升起到反向作用。

目前，有关经济发展水平对生育率的影响主要有以下几种观点：一是认为经济发展水平可以增加人群收入，提高生育意愿[1]。二是认为经济发展水平会使生育率呈现下降态势[2]。三是认为生育率与经济增长之间存在“U”型变动关系[3]。因为不同的学者利用的研究方法、研究样本有所不同，所以得出的结论也存在着差异。在生育政策对生育率影响的研究中，有学者认为生育政策仅仅放开生育限制并不能显著提升生育率，也有学者通过研究发现，鼓励性生育政策能够对生育率起到促进作用[4,5]。此外，在生育率影响因素的研究中，众多学者研究发现城镇化率[6]、城市等级[7]、房价[8]、受教育水平[9]、养育成本[10]等因素的水平越高，生育率越低，即这些因素都对生育率的上升起到负向作用。

基于以上分析，本文先进行经济发展水平对生育率影响的理论基础分析，进一步运用2005—2021年我国31个省份的面板数据，解释经济发展水平、生育政策以及部分相关因素对生育率存在的影响，再从地区异质性出发来探寻不同地区之间经济发展水平对生育率影响的差异，借助交互效应探究人均消费支出在经济发展水平和生育率的关系中的调节作用，借助中介效应方法检验工业化水平在经济发展水平对生育率影响过程中的中介效应，运用工具变量解决内生性问题，以期为合理提升我国生育率水平提供相关参考。

1 理论基础与研究假设

马尔萨斯人口理论认为，随着经济发展水平和物质生活资料的增加，人口也会随之增加，但人口的增加会受到生活资料的制约，从而人类社会陷入马尔萨斯陷阱。随着后来部分国家摆脱了马尔萨斯陷阱之后，更多生育理论的提出也为生育率的变动提供了更合理的解释。Becker（1960）[11]的家庭经济学理论认为，孩子可以看作一种特殊的消费品，生育行为是基于父母对于孩子的需求所做出的反应，而这种反应会受到多种因素的制约和影响。家庭生育理论则为生育率的影响因素提供了更加全面的理论解释。该理论认为，家庭对于孩子的生育数量与以下几个因素有关：一是家庭收入的变化。按照正常商品的偏好不饱和性，随着收入水平的提升，商品的需求数量也会随之增加。二是孩子的净价格，即孩子的预期成本与可能收益的差额。当孩子的净价格越高时，父母对孩子的需求越低。三是其他商品的偏好程度。孩子与其他商品之间也存在着一定的替代关系，父母会根据自己的偏好来选择不同的商品。Esterlin（1985）[12]的生育供求分析理论是对贝克尔生育理论的补充，该理论既强调经济因素对生育率的影响，又考虑了社会中非经济因素的影响。

根据以上生育理论的分析，经济发展水平的进步虽然是生育率变动的重要因素，但并不是唯一因素。生育率的变动因素可以大致分为个人和社会两个层面。个人层面的影响因素包括经济收入水平、生活成本、养育成本、父母受教育程度等因素；社会层面的影响因素则包括国家生育政策、社会保障、医疗卫生条件、政府相关支出、城市化、工业化等因素。

先从个人因素层面来看，一方面，地区间经济发展水平的提升会使得个人层面的人均收入水平提升，这样根据家庭生育理论，随着收入水平的提升，人们有更强的支付能力，能够购买更多的商品，进而增加对孩子这种特殊商品的需求，对生育率的提升起到促进作用。此外，不同地区之间的经济发展水平不同，居民的收入和生活成本也存在着高低之分，加之各省份的城镇化水平、工业化水平、人均受教育水平的差异使得地区间的生育意愿存在较大差异，这种情况下经济发展水平对生育率的促进作用可能会体现出不同的效果。由此，本文提出假设1：

假设1：经济发展水平的提升对生育率提升起到显著的促进作用，且不同经济发展程度地区的经济发展水平对生育率提升的促进作用存在差异。

另一方面，随着父母受教育程度的提升，他们接触到的知识会让他们采取避孕措施来减少非意愿生育，并且会提高对孩子的质量需求，改变传统的生育观念，降低生育数量。而经济发展水平的提升也会使得地区物价上涨，各种衣食住行以及其他方面的支付成本都会随之增加，人均消费支出增加，这就让生活成本以及养育成本对孩子的需求产生了挤出效应，降低了人们的生育意愿，对生育率的提升起到抑制作用。据此，本文提出假设2：

假设2：人均消费支出会抑制经济发展水平对生育率提升起到的促进作用。

再从社会因素层面来看，地区经济发展水平的提升有助于增加政府的财政收入，可以拿出更多的人力与财力对当地的医疗保障、养老体系、教育支出、社会服务等方面进行制度完善，有利于减轻家庭的经济负担，可以提供更多的额外支出到孩子这一特殊商品中，增加生育需求，提高生育率。当国家采取限制性生育政策的时候，比如“计划生育”政策，有效地控制了我国人口的快速增长；而当国家放开生育限制并采取鼓励性生育政策后，可以释放长期以来积攒的生育意愿，对生育率的增长可能起到促进作用。但是，随着近年来经济发展水平和科技的进步，人们的生活方式和生育理念都发生了很大的转变，更多家庭会加深对孩子的质量需求而非数量需求，所以单纯的放开生育限制或许并不能很好地改变低生育率水平的现状。因此，本文提出假设3：

假设3：鼓励性生育政策无法对生育率提升起到显著的促进作用。

另外，经济发展水平的提高都伴随着更深层次的城镇化与工业化，而工业化水平一般指该地区第二产业产值在GDP中的占比，工业化的程度代表着一个地区经济类型的转变，这个过程会伴随着大量劳动力人口从农村转移到城市，为城市提供更多的适龄生育人口，适应城市的生活节奏，改变传统生育理念，这可能会对生育率产生影响，而这种影响有可能是由经济发展所带来的，即经济发展水平与生育率之间可能存在中介效应。根据以上分析，本文提出假设4：

假设4：经济发展水平通过工业化水平对生育率产生影响。

2 研究设计

2.1 模型设定

为验证上文的理论分析和研究假设，建立如下实证模型：

式（1）为基准回归模型，式（1）、式（2）和式（3）为中介效应模型，式（4）是交互效应模型。其中，i代表不同的省份；t代表不同的年份；被解释变量born代表生育率水平；核心解释变量rjgdp代表各省份的人均GDP，以此来衡量各地区的经济发展水平；industry是中介变量，代表工业化水平；consume是交互变量，代表人均消费支出，rjgdp×consume是交互项；x代表其他的控制变量，如城镇化率、受教育水平、死亡率等；μi代表个体固定效应；λt代表时间效应；εit代表模型的随机误差项。

2.2 变量选取

本文研究涉及的五类变量的具体介绍如下：

（1）被解释变量：生育率（born）。一般衡量生育率最常用的指标是总和生育率及出生率。本文使用出生率来代表人口的生育率，且已有研究表明用出生率代替总和生育率对研究的影响不大。

（2）解释变量：经济发展水平（rjgdp）。地区间经济发展水平通常用地区总GDP和人均GDP来衡量，但是由于地区经济发展水平存在较大差异，采用人均GDP水平会比地区总GDP能够更好地反映人民收入水平和生活状况。

（3）控制变量。城镇化率（city）选择城镇常住人口在地区总人口中的占比来衡量。死亡率（dead）一般用某时期内（通常是一年）死亡人数与总人口之比来表示。受教育水平（edu）采用每十万人中高等学校在校生人数来衡量。政府教育支出（edupay）采用教育经费来衡量。人均消费支出（consume）指各地区居民人均年消费支出，在一定程度上体现出各地人民的生活成本。房价水平（house）采用各地区住宅商品房的平均价格来衡量，为探究房价与生育率之间是否存在非线性关系，本文还引入房价的平方（house2）这一控制变量。采用虚拟变量“单独二孩”政策（policy1）以及“全面二孩”政策（policy2）来考察国家的鼓励性生育政策对生育率的影响并区分两个政策之间的效果差异。“单独二孩”政策在2013年11月15日通过，所以本文以2014年为“单独二孩”政策的分组时间点，令policy1在2014年之前取值为0，2014年以及之后取值为1；“全面二孩”政策在2016年1月1日开始实施，因此policy2在2016年之前取值为0，2016年以及之后取值为1。

（4）工具变量：一个有效的工具变量应该与解释变量相关而与扰动项不相关，它影响被解释变量的唯一渠道是通过影响与其相关的解释变量，因此本文采用垃圾清理能力（cltrash）这一变量作为工具变量来解决本文的内生性问题。

（5）中介变量：工业化水平随各地区间经济发展水平的不同而存在差异，本文将工业化水平（industry）设为中介变量，以此来探寻经济发展水平是否会通过影响工业化水平而对生育率产生影响，即经济发展水平与生育率之间是否存在“经济发展水平—工业化水平—生育率”这一传导途径。

2.3 数据来源与描述性统计

本文采用2005—2021年我国31个省份（不含港澳台）的生育率、经济发展水平、人均消费支出及相关指标的面板数据，数据主要来源于历年《中国统计年鉴》与国家统计局官网。本文对缺失的部分数据进行线性插补后，最终获得527个观测值，变量说明及描述性统计结果如表1所示。

表1 变量说明及描述性统计

3 实证分析

3.1 基准回归分析

考虑到该面板数据可以采用OLS线性回归、随机效应和固定效应模型，为了验证前文实证模型设定的合理性，进行以下检验来确定具体回归方法，回归结果见表2。列（1）是面板OLS线性回归结果，该回归方法需要满足线性假定、严格外生性假定、不存在严格多重共线性假定和球型扰动项假定，要求过于严格，显然不适用于该面板数据。在确定使用随机效应还是固定效应的估计方法时，可以根据LM检验结果来判断，由于LM检验的概率值P=0.000，强烈拒绝“不存在个体效应”的原假设，且固定效应的拟合优度要高于随机效应，因此应选择固定效应来进行下一步的模型估计。由于各省份之间经济发展水平的差异，可能会存在一些不随时间而变动的遗漏变量，因此列（3）是个体固定效应模型回归结果。此外，该面板数据包含了17年各省份的多项经济、生育指标，时期较长，为了减小模型的设定误差，在列（3）的基础上再引入时间固定效应，对该面板数据进行双向固定效应的估计，结果如列（4）所示。与列（3）相比，列（4）的R2更大一些，该模型的拟合优度更高一些，因此该模型能够更好地对变量之间的影响关系进行解释。

表2 基准回归结果

通过对比表2中列（1）至列（4）的回归结果可以得知，不论采取哪种估计方法，经济发展水平与生育率都呈现正相关关系，并且系数在1%的水平上显著为正，这与传统观点基本一致。随着经济发展水平的提高，人们会有更高的能力来抚养孩子，有能力负担更多生活成本和养育成本，对生育率的提高产生正向的积极影响。

按照前人的研究和观点来看，城镇化率越高，生育率应该越低，但是在列（4）中城镇化率与生育率呈现正相关关系，且通过了1%水平上的显著性检验。按照现在的人口流动来看，年轻劳动力更倾向于流入城市当中，农村的青壮年劳动力日益减少，农村劳动力缺失和人口老龄化严重，农村空心化程度日益加重，满足生育水平的人数也越来越少，因此生育率和城镇化率可能会呈现正相关关系。

死亡率与生育率呈现正相关关系，系数在1%的水平上显著为正，这与主流观点相符。当死亡率越高时，人口死亡人数越多，为了维持良好的人口结构，避免出现劳动力人口不足的现象，人们就会提高生育意愿；当死亡率越低时，家庭将降低生育子女数量，并增加对每个生育子女的教育、健康等方面的投资，因此生育率会越低，所以生育率与死亡率二者之间呈现同向变动的关系。

房价和房价的平方分别与生育率之间呈现正相关和负相关关系，且都通过了1%水平上的显著性检验。房价一直以来都是影响生育率的重要因素，因为住房近年来成为各家庭支出最主要的部分，高额的房价压力在很大程度上限制了年轻人结婚生子的想法。生活成本的增加会引发生育意愿下降，减少生育行为，进而引发生育率下降，即较低的房价可以提高生育率，而较高的房价会降低生育率。

受教育水平对生育率有着显著的负向影响。受教育水平的提升会从两个方面降低生育率，一方面，随着受教育水平的提高，女性的就业率会提高，使更多女性在工作和生育选择上发生变化，从而使生育的机会成本提高，生育年龄推迟，这都会促使生育率下降。另一方面，女性受教育水平的提高会使其获得更多的避孕、节育知识，避免非意愿生育的发生，也会降低生育率。

政府教育支出对生育率有着显著的促进作用，通过了1%水平上的显著性检验。一方面，政府增加对教育行业的支出，可以减少家庭的教育支出成本，缓解家庭的教育压力，在一定程度上可以有效地提高生育率，增加家庭的生育意愿。另一方面，教育支出也会作用在当下年轻人身上，提升未来父母的受教育程度，会推迟生育年龄，对生育率起着负向影响。就本文实证结果来看，政府教育支出的积极影响要大于消极影响，因此与生育率之间呈现正相关关系。

人均消费支出对生育率起着负向影响，且通过了1%水平上的显著性检验。人均消费支出可以在一定程度上体现该地区的消费水平和生活成本，人均消费支出越高的地区，代表这个地方生活成本也越高，生活成本的提高对生育行为起着显著的抑制作用，先进的生育观念也使人们减少生育行为，因此人均消费支出和生育率二者之间为负相关关系。

在列（4）的回归结果中，生育政策与生育率之间呈现负相关关系，这并不能说明生育政策对生育率起到负向影响，而有可能是生育政策的颁布并没有让生育率升高，二者之间才呈现反向变动关系。国家先是实行“单独二孩”政策，后是“全面二孩”政策，再到现在的“全面三孩”政策，而且中间间隔只有几年的时间，如此快速的开放生育政策，只能说明此前的生育政策没能起到预想的效果，即生育政策只是抑制了生育率的下降速度，并不能让生育率转为增加的趋势，无法对生育率起到显著的促进作用。因此，本文的假设3得到验证。

3.2 地区异质性分析

我国不同地区之间经济发展水平存在较大差异，因此经济发展水平对生育率的影响或许会出现地区层面的差异性。按照近年来生育率水平变动的情况来看，东部地区的生育率较为平稳，部分省份还在生育政策实行的年份之后出现了生育率增加的现象，而反观中西部地区的生育率变化，大多数省份都出现了生育率下降的情况。基于此，本文按照国家发改委的划分方式，将31个省份划分为东、中、西三大地区，以此来进一步检验经济发展水平对生育率的地区异质性影响。

从下页表3的回归结果来看，经济发展水平对中部地区的生育率影响最为明显，对东部地区的生育率的提升也存在着正向影响，且都通过了1%水平上的显著性检验，而对西部地区生育率的影响没有通过显著性检验。相比较而言，中部地区的经济发展水平低于东部地区，生活成本也较低，当地区的经济发展水平提高时，人们可以将更多的收入投入到除必要生活成本之外的地方，提高了自身生活水平，积累了更多的财富，人们会提高生育意愿，因此中部地区经济发展水平的提高对于生育率的促进作用要比西部和东部地区都更大一些。东部地区沿海省份居多，由于国家开放政策和地理位置优势，这些地方的经济发展水平要高于中西部地区，生活水平、社会保障与医疗条件都更好，较好的社会福利保障会对生育观念产生影响，加之经济较发达地区的生活成本以及日后的生育成本会明显高于其他地区，人们的生育意愿不会太高，因此当经济发展水平得到提升之后，对于生育率的促进作用虽然存在，但是不会很强烈。西部地区的经济发展水平、城镇化率、社会福利等方面都与东部地区之间存在着差异，当经济发展水平从较低的水平得以提高之后，生育率会先呈现下降态势，这也符合近年来西部地区生育率总体下降的现状，加之先进生育理念的传播会影响到人们的生育意愿，因此西部地区经济发展水平虽然对生育率存在促进作用，但并没有通过显著性检验。结合基准回归结果与异质性回归结果，本文的假设1得到了验证。

表3 地区异质性分析结果

3.3 交互效应分析

前文基准回归结果已表明经济发展水平与人均消费支出分别对生育率起到促进作用和抑制作用，但是经济发展水平越高的地区，其人均消费支出也越高，经济发展水平的促进作用会因人均消费支出的存在而影响对生育率的促进作用。因此，本文引入经济发展水平与人均消费支出的交互项（rjgdp×consume）来探究人均消费支出的变化会如何影响经济发展水平对生育率的促进作用，结果如表4所示。列（1）的结果是未加入交互项的回归结果，列（2）的结果显示，经济发展水平与人均消费支出交互项的回归系数显著为负，与人均消费支出系数符号相同，与经济发展水平系数符号相反，这说明人均消费支出水平在经济发展水平和生育率之间的关系中具有显著的反向调节作用，即人均消费支出越高时，经济发展水平对生育率的促进效应越小，不利于生育率的提升。这同时也反映了现实生活中的实际情况，虽然北上广深等经济发达地区城市的经济发展水平高，但是生育率却偏低，这与人均消费支出有着密不可分的关系。基于此，本文的假设2得到验证。

表4 交互效应回归结果

3.4 中介效应分析

根据前文的理论分析可知，经济发展水平不仅能够直接对生育率产生影响，还有可能通过影响地区间的工业化水平而对生育率产生影响。为验证本文的假设4，即探究经济发展水平与生育率之间是否存在中介效应机制，现进行中介效应分析，结果如表5所示。从列（1）回归结果可以看出，经济发展水平有助于生育率的提高，这在前面的回归分析中已经得到了论证；列（2）回归结果显示，经济发展水平对工业化水平起到显著的正向影响；列（3）的回归结果则显示，经济发展水平与工业化水平都对生育率起到了显著的正向影响。由于列（1）至列（3）的参数估计值均显著，根据中介效应的判断方法，可以得出工业化水平的中介效应是存在的，且为部分中介效应。通过计算可以得出中介效应占总效应的19.26%，这说明经济发展水平在一定程度上会通过影响工业化水平来对生育率起到促进作用，因此假设4得以验证。

表5 中介效应检验结果

已有研究证明工业化水平与生育率之间存在负相关关系，即工业化水平越高，生育率水平越低。但是随着科技的发展和经济结构的多样化，我国绝大多数省份工业化水平近十几年一直呈现下降的趋势，北京、上海等城市的主要经济来源是第三产业，而非第二产业，其工业化水平一直处于较低水平。加之经济发展水平对人们生活的改变和传统生育观念的冲击，就会出现“低工业化水平、低生育率”的现象，所以二者之间呈现显著的正相关关系。

3.5 稳健性检验

为了避免解释变量内生性与模型设定误差而导致模型回归结果产生偏误，本文采用不同的方式对模型结果进行了稳健性检验，稳健性检验结果如表6所示。

表6 稳健性检验结果

（1）缩尾回归。在基准回归模型中可能会存在异常值而影响回归结果，为了保障基准回归结果的准确性，对所有变量进行1%的缩尾处理，再对处理后的结果进行回归，结果如表6列（1）所示。经济发展水平对生育率依旧起到促进作用，通过了1%水平上的显著性检验且回归系数相同，这证明了基准回归结果的稳健性。

（2）核心解释变量滞后一期。考虑到经济发展水平对于生育率的影响可能存在滞后效应，所以本文采用经济发展水平滞后一期的数据作为核心解释变量来考察生育率与经济发展水平之间的关系，结果如表6列（2）所示。在控制了其他控制变量、个体固定效应与时间固定效应的情况下，经济发展水平滞后一期同样对生育率起着促进作用，通过了1%水平上的显著性检验，证明了基准回归结果的稳健性。

（3）分时期进行回归。以国家颁布“单独二孩”这一鼓励生育政策的时间为分界线，将样本数据划分为2005—2013年和2014—2021年两个子样本，对其分别进行回归，结果如表6列（3）、列（4）所示。在第一个时期的样本回归中，仍然可以得到与基准回归相近的回归结果，经济发展水平与生育率之间在1%的水平上呈现正相关关系；在第二个子样本回归结果中，虽然系数为正，但是无法通过显著性检验。

3.6 内生性检验

一般来说，工具变量的选择必须要满足相关性和外生性两个条件。按照经济发展水平状况来看，当一个地方的经济发展水平较高时，会因居民的高生活水平和生产活动而产生较多的生活垃圾，政府有能力去分出更多的人力和物力对生活垃圾进行处理，且生活垃圾的处理与生育率之间不存在相关关系，满足工具变量的基本特征，因此本文选择垃圾清运量（cltrash）作为工具变量来检验模型是否存在内生性问题，结果如表7所示。

表7 工具变量回归结果

列（1）为第一阶段回归结果，以此来检验垃圾清运量和经济发展水平之间的相关性，结果显示工具变量系数为正，且通过了1%水平上的显著性检验，表明经济发展水平越高，该地区的垃圾清运量越大，二者呈现正相关关系。此外，在一阶段回归结果中显示F统计量的值为37.42，大于10，通过了弱工具变量检验，因此本文选择的工具变量是有效的。列（2）为工具变量与生育率的回归结果，结果表明在解决了内生性问题之后，经济发展水平与生育率之间的系数依旧显著为正，进一步证明了基准回归结果的有效性。

4 结论

本文基于2005—2021年我国31个省份的面板数据，利用双向固定效应模型等对经济发展水平、生育政策以及部分相关因素对生育率的作用和影响进行了实证研究，得出以下结论：（1）经济发展水平对生育率的提升起到促进作用，并且这种促进作用在不同经济发展程度的地区之间存在异质性。东部地区与西部地区经济发展水平对生育率的促进作用要小于中部地区，这一结果也表明经济发展水平的高低并不一定是影响生育率的主导因素，其他影响因素也起着至关重要的作用。（2）房价的平方、受教育程度、人均消费支出等因素对生育率的提升起到抑制作用，城镇化水平、死亡率、政府教育支出等因素对生育率的提升起到促进作用。（3）国家的鼓励性生育政策并没有对生育率起到良好的促进作用。虽然“单独二孩”与“全面二孩”政策释放了部分生育意愿，但是在经济压力加大、教育成本增加、休闲时间减少和其他现实因素的影响下，人们的自主生育意愿低下，单靠生育政策无法改变人们的生育意愿从而提升生育率。（4）在引入交互项之后，人均消费支出在经济发展水平和生育率的关系中具有显著的负向调节作用，即人均消费支出越高，经济发展水平对生育率的促进作用就会越小。（5）经济发展水平既可以直接作用于生育率，也可以通过工业化水平的部分中介效应对生育率产生影响，即存在“经济发展水平—工业化水平—生育率”这一中介传导途径。