高就业密度是否会降低生育意愿——基于CGSS 微观数据的实证研究

钟晓龙，李慧慧，王自锋

（1.中国光大集团 博士后科研工作站，北京 100033；2.中国人民大学 财政金融学院，北京 100872；3.南京师范大学 商学院，江苏 南京 210023；4.南开大学 经济学院，天津 300071）

一、引言

近年来，我国生育率的不断下降已引起全社会的普遍重视。第七次人口普查（简称“七普”）公布的数据表明，2020 年全国育龄妇女总和生育率为1.3，已处于较低水平。我国总和生育率从1992 年的1.977 开始逐年下降，长期低于生育更替水平2.1。与此同时，“七普”数据显示，2020 年我国65 岁以上人口占比达到了13.5%，表明我国即将进入中度老龄化社会。为实施积极应对人口老龄化的国家战略，《第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》提出要“制定人口长期发展战略，优化生育政策，以‘一老一小’为重点完善人口服务体系，促进人口长期均衡发展”。目前在多方因素的影响下，我国适龄人口的生育意愿较低，总和生育率已经突破警戒线，人口发展步入关键转折期。基于这一背景，对我国居民生育意愿影响因素进行探究具有十分重要的意义。

在影响生育意愿的众多因素中，劳动力市场的变化起着不可忽视的作用。一方面，生育会对女性在劳动力市场的就业造成一定影响，包括收入降低、人力资本贬值、雇主歧视等生育惩罚（李芬和风笑天，2016；甘春华，2017；廖敬仪和周涛，2020）[1-3]，这使得女性在追求事业和生育之间面临着困境；另一方面，劳动力在市场中的成功和积累的资源（包括经济收入、社会资本、工作职位等）会影响他们追求生活目标的能力。Becker（1965）[4]的时间配置理论提出，一个人拥有的时间和精力是有限定量，对家庭投入更多时间和精力，意味着投入到工作中的时间和精力就减少了，而劳动力在工作方面需要投入一定量的时间和精力，这有可能使两者存在某种程度的冲突。一般来说，在现代社会中，在劳动力市场就业获取报酬是劳动力收入的主要来源，报酬收入不同使得各自可以获取的商品、服务和资源并不一样。正如Tölke 和Diewald（2003）[5]提出的，劳动力市场的变化会影响到劳动力向为人父母身份转变的进程，时间和精力有限的个人需要在工作和家庭之间寻求平衡，这使得生育决策变得更加复杂。

随着经济的发展和转型，我国经济社会发生了显著变化，这种变化不仅重塑了劳动力市场的竞争格局，还可能进一步影响居民的生育意愿。CEIC 数据库显示，2022 年劳动人口参与率达到66.9%，表明我国是劳动力参与率较高的国家之一。尽管劳动力总量的增长有放缓的趋势，但劳动力市场的就业总量仍在增加。此外，2021 年高等教育毛入学率达到57.8%，大学生占总人口的比例持续增长，劳动力受教育年限也在持续增加。随着市场经济的兴起，企业拥有了更大的自主权来雇佣劳动力。为提高劳动生产率和企业经济效益，企业将裁减一些素质和效率较低的劳动力，优胜劣汰的竞争机制促使企业对劳动力资源进行合理配置。劳动力数量的增长、人力资本的提高以及优胜劣汰的竞争机制共同推动了劳动力市场竞争的加剧，这种竞争格局对劳动力就业选择和生育意愿产生了深远的影响。劳动力市场的这种竞争格局可以通过劳动力市场的就业密度来衡量，一般来说，一个地区的劳动力市场就业密度越高，在该区域面积内面临一定的就业机会时，劳动力越多，就业竞争自然也会越激烈。那么在劳动力市场就业密度变化的情况下，劳动力如何更好地平衡家庭和工作，以及对生育意愿产生何种影响，这是本文研究的重点内容。

以往在劳动力市场与生育方面的研究主要关注劳动收入与生育率（李子联，2016）[6]、生育带来的工资收入惩罚（於嘉和谢宇，2014）[7]、收入不确定性与生育意愿（徐巧玲，2019）[8]、就业合同与生育率（Sutela，2012）[9]等，对劳动力市场就业密度与生育意愿之间的关系关注较少。为探讨劳动力市场就业密度变化对生育意愿产生何种影响，及其对不同特征劳动力的生育意愿有何差异性影响，本文就劳动力市场变化对生育意愿的影响进行理论分析，并提出待检验的研究假说。同时，基于2012 年、2013 年、2015 年、2017 年共4 期中国综合社会调查（CGSS）微观数据展开实证检验，研究发现，就业密度增加会降低劳动力的生育意愿，并且随着劳动力个人特征、工作特征的不同，产生的影响也有所不同。

二、理论分析与研究假说

生育意愿指由于个体或者家庭对于孩子的喜好，在综合考虑了多种限制条件之后所表现出来的一种生育意愿表达，主要包括预期所生孩子的多少、性别、生育时间以及间隔时间等（顾宝昌，2011）[10]。现在生育控制技术已得到了推广，生育水平的高低主要是由于各方面因素对民众生育意愿产生了影响。为了把握人口生育水平的变化趋势，研究生育意愿对分析未来生育水平变动具有非常重要的意义。那么生育意愿在劳动力市场受什么因素影响，劳动力市场就业密度增加时生育意愿会发生什么变化，本文对此进行阐述并提出研究假说。

（一）劳动力市场的生育惩罚

劳动力市场的变化对生育意愿的影响至关重要，其中关键的原因就在于劳动力市场中可能带来的生育惩罚，这使得人们在考虑生育决策时不得不权衡工作和家庭之间的关系。生育惩罚，也叫生育的工资惩罚，即在控制其他条件不变的情况下，对于没有离开劳动力市场的女性而言，已生育女性的工资收入会低于未生育女性（贾男等，2013）[11]。生育惩罚现象普遍存在，并且在不同国家和地区、同一国家或地区的不同时期程度不同。於嘉和谢宇（2014）[7]利用5期中国健康和营养调查数据研究发现，女性每生育一个孩子会造成工资下降约7%，生育孩子数量越多负面影响越大。Livermore 等（2011）[12]通过澳大利亚家庭收入及劳动力动态数据研究发现，一孩女性比未生育女性工资少5%，两个及以上孩子的女性比未生育女性工资少9%。生育惩罚不仅表现为工资收入的下降，而且导致机会成本的增加，包括生育造成的退出劳动力市场、照顾家庭及子女造成的生产效率降低和工作时间缩短等。此外，生育惩罚有可能直接影响到家庭分工，新家庭经济学理论从家庭内部的性别分工角度进行解释，认为女性更擅长家务，基于家庭效用最大化的目标，劳动力市场上收入较多的一方（通常是丈夫）集中在市场上工作以赚取较高的收入，收入较少的一方（通常是妻子）集中在家庭内部劳动，形成“男主外女主内”的家庭性别分工。未婚劳动力预期结婚后的家庭性别分工以及生育惩罚，未婚职业男性可能比未婚职业女性更倾向于进入劳动力市场（Becker，2009）[13]。因此，劳动力市场生育惩罚的存在使得劳动力在做出生育决策时必然要将其中的生育成本考虑在内，或抑制生育意愿，或接受生育惩罚。

（二）劳动力市场竞争格局与生育意愿主要影响因素之间的关联

为避免或降低劳动力市场的生育惩罚，相关的影响劳动力生育意愿的因素主要包括三个方面：向上社会流动与地位焦虑、人力资本投入、收入。劳动力市场竞争格局的变化与此息息相关，进而影响到劳动力的生育意愿。

1.在向上社会流动与地位焦虑方面。当现代发达国家的生育率开始下降时，一些社会学家就注意到向上的社会流动和低生育率的关联。Davis（1963）[14]提出个人出于想出人头地和受人尊敬的目的，就会改变生育行为来对抗死亡率下降以及家庭规模扩大带来的影响。在一个不断变化的社会中，一个人的地位受到来自各个方面的威胁，在劳动力市场为了最大化自己的机会和避免灾难风险，个人会选择减少现代化带来的家庭压力，从而改变其生育行为。对此，Zuanna（2007）[15]提出，选择生育或向上流动这两种想法的“竞争”是解释生育转变的关键。相关的研究也支持这种观点。Sutela（2012）[9]分析认为，在芬兰固定期限就业与成为父母有负向影响。Auer 和Danzer（2016）[16]实证研究发现，劳动力市场的固定期限劳动合同就业倾向于推迟第一次生育。陈卫民和李晓晴（2021）[17]利用2015 年和2017 年中国综合社会调查数据实证发现，个人对未来的社会流动预期与生育意愿负相关。在劳动力市场竞争格局加剧时，受向上社会流动与地位焦虑的影响，生育意愿有可能进一步得到抑制。因为劳动力供过于求使得劳资双方关系失衡，劳动力市场属于买方市场，劳动力处于弱势地位，为获得收入、确保社会地位，即使竞争激烈、利益受损，也会抑制生育意愿被迫进入劳动力市场。

2.在人力资本投入方面。为取得劳动力市场的竞争优势，劳动力对个人人力资本的投入必不可少。通常来说，教育是人力资本积累的重要途径，是劳动力市场机会的重要决定因素，而劳动力个人教育程度的提高则会影响到生育决策。Becker（1960）[18]提出教育可以增加个人的工作机会、家庭总收入以及个人的时间价值，教育的增加可以产生替代效应以及收入效应，替代效应减少孩子人数（由于个人时间价值大，抚养子女时间成本也大），收入效应增加孩子人数（把孩子看作是正常品，收入提高了，需求也增加）。也就是说，劳动力教育程度的提高与生育子女的数量之间存在不确定性，取决于教育的收入效应和替代效应的大小。钟晓龙和王自锋（2022）[19]从城市人力资本角度进行分析，基于地级以上城市宏观数据和CGSS 微观数据实证研究表明，人力资本与生育率之间确实存在非线性关系，但总体上来说人力资本的提高会降低生育率。Black 等（2008）[20]发现美国、挪威义务教育增多的确使青少年生育发生率有所下降，其发挥作用的机制主要有两个。一是“禁闭效应”，即在校受教育使危险行为持续时间缩短，少女妊娠发生率也会随之降低；二是“人力资本效应”，附加教育提高了现在及预期的人力资本，人力资本水平的提高将使生育决策发生变化。因此，当劳动力市场竞争加剧时，为了获得更好的就业机会和更高的收入，许多劳动力可能会选择接受更高的教育或更多的职业培训，以提高自己的人力资本，这就有可能推迟结婚和生育的时间，降低生育意愿。

3.在劳动力的收入方面。与人力资本投入因素的影响相似，在Becker（1960）[18]的新家庭经济学理论中，家庭生育决策是生育需求的收入效应和替代效应的权衡，其中孩子可被视为正常品，价格就是获得这种正常品所需的费用。对于大多数父母来说，孩子是精神收入或满足感的来源，当一个家庭收入不断上升时，父母可以通过不断购买孩子的替代品（其他产品）来获得更多的效用，此时孩子带来的总效用随着家庭收入的升高而降低，生育意愿也将降低。对孩子花费更多会提高其质量，因此劳动力市场收入的增加应该会增加孩子质量，而不能保证孩子数量的增加。但是，收入的增加并不意味着生育意愿就一定会降低，也可能会提高。Yakita（2018）[21]提出当工资收入增加时，生育率可能会出现反弹。当女性工资足够低时，抚养孩子时间的边际效用高于提供市场劳动力的边际效用，女性愿意把时间花在生育和抚养孩子上；当女性工资足够高时，出于机会成本的增加，会减少在家抚养孩子的时间，增加劳动力市场的劳动力供应，从而减少生育孩子的数量；当工资相对于商品价格变高时，又会降低孩子照料的相对价格，工资高于养育成本，父母可以通过雇佣他人陪护孩子，以“收入换时间”的方式来弥补因为工作繁忙而缺乏必要照料孩子的时间，从而增加孩子的数量。李子联（2016）[6]利用我国1978—2012 年省际面板数据研究发现，生育率和收入之间具有U 型曲线关系，高收入和低收入层次地区具有较高生育率，中间收入层次具有较低生育率。因此，当劳动力市场竞争更加激烈时，最有可能受到影响的就是中间收入群体。低收入群体生育成本较低，有较高的生育意愿；高收入群体由于生活水平提高以及家庭对子女教育和未来的期望，有能力支付生育成本，会选择生育更多孩子；中间收入群体既缺乏时间又缺乏收入，当面临劳动力市场竞争时，可能会选择降低生育意愿。

总的来说，劳动力市场的生育惩罚是劳动力面临生育决策时不可回避的问题，而与之紧密关联的三个方面（向上社会流动与地位焦虑、人力资本投入、收入）是劳动力市场影响生育意愿的重要因素。当劳动力市场竞争格局发生变化时，尤其是劳动力市场竞争变得愈加剧烈时，可能会直接降低劳动力的生育意愿。就业密度是劳动力市场竞争格局的一种体现，就业密度越高，意味着在同等区域面积内就业的劳动力越多，其面临的竞争压力也越大。基于此，本文提出研究假说1。

假说1：劳动力市场就业密度增加会降低劳动力的生育意愿。

还需进一步说明的是，在前文的论述中可以发现，劳动力的异质性特征可能是其面临劳动力市场竞争格局生育意愿不同的因素之一，如劳动力的性别、年龄、教育程度、收入、工作属性等。在面对劳动力市场竞争时，家庭性别分工导致的职业男性与女性的不同决策、从业者的年龄属性、不同教育程度、不同收入水平、不同工作属性带来的社会流动与地位焦虑等，均有可能对生育意愿产生异质性影响。基于此，本文提出假说2。

假说2：劳动力市场就业密度增加时劳动力个人和工作特征对生育意愿有差异性影响。

三、计量模型、变量与数据

（一）计量模型设定

本文被解释变量生育意愿为非负整数离散型随机变量，且为偏态分布，无法满足经典线性回归分析中的基本假设，无法使用传统OLS 回归方法，对这类计数数据常采用泊松回归或者负二项回归方法。似然比检验的结果支持采用泊松回归分析方法，回归时控制时间效应和省份效应，并使用稳健标准误。拟合估计的预测方程为：

其中，被解释变量desirei为从业劳动力i的生育意愿，根据中国综合社会调查（CGSS）问卷中关于“如果没有政策限制的话，您希望有几个孩子？”的回答得到。本文是针对劳动力市场从业人员生育意愿的研究，因此只是从2012 年、2013 年、2015 年、2017年的CGSS 数据中提取了18 岁到52 岁从事非农工作的劳动力样本。对于劳动力是否在劳动力市场从业，是根据调查问卷“您的工作经历及状况是？”中回答“目前从事非农工作”来确定，剔除回答“目前务农，曾经有过非农工作”“目前务农，没有过非农工作”“目前没有工作，而且只务过农”“目前没有工作，曾经有过非农工作”“从未工作过”的样本。

xi为影响生育意愿的各种因素，包含劳动力市场就业密度以及劳动力个人特征、工作特征、家庭特征等控制变量。劳动力市场就业密度，使用省级劳动力市场就业密度（人/平方公里）（lndensity）表示，用“城镇就业人员数/城区面积”计算得到，具体回归时对就业密度取对数。①个人特征变量包括：性别（gender），男性赋值为1，女性赋值为0；年龄（age）；年龄的平方（age2）；婚姻（marriage），未婚赋值为0，其他赋值为1；宗教信仰（religion），不信仰赋值为1，其他赋值为0；受教育年限（edu），没接受过教育为0年，小学、私塾扫盲班为6 年，初中为9 年，职业高中、普通高中、中专、技校为12 年，大学专科（成人、正规高等教育）为15 年，大学本科（成人、正规高等教育）为16 年，研究生及以上为19 年；生活幸福程度（happiness），非常不幸福赋值为1，比较不幸福赋值为2，说不上幸福不幸福赋值为3，比较幸福赋值为4，非常幸福赋值为5；子女数（child），包括继子继女、养子养女、已去世子女。工作特征变量包括：一般每周工作（包括加班）时间（worktime）；工作性质（full），全职赋值为1，非全职赋值为0；工作单位或公司类型（type），企业赋值为2，事业单位赋值为3，社会团体、居/村委会赋值为4，无单位/自雇（包括个体户） 赋值为5；工作单位或公司所有制性质（owner），国有或国有控股赋值为1，集体所有或集体控股赋值为2，私有/民营或私有/民营控股赋值为3，港澳台资或港澳台资控股赋值为4，外资所有或外资控股赋值为5，其他赋值为6；个人去年全年总收入（lnsincome）。家庭特征变量包括家庭房产数（house）、母亲受教育年限（medu）。

（二）数据来源

劳动力微观数据来源于2012 年、2013 年、2015年和2017 年中国综合社会调查（CGSS），是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查，该调查覆盖全国28 个省、市、自治区，由中国人民大学中国调查与数据中心负责执行。按照国际标准，从2003 年开始，中国大陆各省、市、自治区的10 000 余户家庭每年都要接受连续性截面调查。其中，剔除了回答为“不知道、无所谓、不适用”及数据缺失的样本。表1报告了主要变量的描述性统计结果。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证分析

（一）基准回归

表2 报告了基准回归结果，列（1）只控制年份效应和省份效应，列（2）加入个人特征变量，列（3）再加入工作特征变量，列（4）进一步加入家庭特征变量。由结果可知，就业密度的估计系数均至少在5%的显著性水平上为负，表明就业密度增加时会显著降低生育意愿。由于Poisson 回归的估计系数不是边际效应，因此列（5）控制全部变量并计算Poisson 回归的平均边际效应，列（6）使用OLS 回归与列（5）做对比进行稳健性检验。由结果可知，Poisson 回归的平均边际效应与OLS 的回归系数接近，均在1%的显著性水平上为负，具体地说，劳动力市场就业密度每增加1%，生育意愿降低约0.19 个孩子，验证了假说1。

表2 基准回归

在控制变量方面，男性（gender）、高学历（edu）、高幸福感（happiness）、有孩子（child）、房产多（house）的劳动力群体生育意愿更高，已婚（marriage）、不信仰宗教（religion）、母亲学历高（medu）的劳动力群体生育意愿更低。年龄（age）的估计系数显著为负，其二次方系数显著为正，显示两者呈U 型关系，表明生育意愿会随着年龄增加而降低，越过拐点后生育意愿随着年龄增加而增加。个人收入（lnsincome）在只考虑个人、工作特征时对生育意愿的影响显著为正，但考虑家庭特征变量后不再显著了。

（二）异质性分析

本文为验证假说2，针对劳动力个人特征、工作特征进行异质性分析。

1.个人特征的异质性检验。表3 列（1）、列（2）汇报了男性和女性的回归结果，结果显示，就业密度对男性生育意愿影响显著为负，对女性影响不显著，表明就业密度的增加会显著降低男性生育意愿。可能是因为，受“男主外女主内”家庭传统观念的影响，人们普遍认为养家糊口是男性的主要责任，当劳动力市场就业密度增加时，男性选择降低生育意愿。这与Tölke 和Diewald（2003）[5]的研究发现一致，其对德国西部男性工作和家庭之间关系的研究发现，在职业模式困难或者不安全的情况下，男性会推迟生育。

表3 异质性检验：个人特征

列（3）、列（4）汇报了已婚和未婚的回归结果，结果显示，就业密度对未婚劳动力生育意愿的影响显著为负，对已婚劳动力影响不显著，表明就业密度增加时未婚劳动力会显著降低生育意愿。可能是因为，在我国未婚生育会面临道德和法律的双重压力，未婚劳动力有更多的时间和精力花费在工作上面，而如果结婚后不生育，则可能受到社会另眼相看，产生负面影响，因此未婚劳动力在就业密度增加时会降低生育意愿。

列（5）、列（6）汇报了本科及以上（edu≥16）和本科以下（edu＜16）的回归结果，结果显示，就业密度对本科及以上劳动力生育意愿的影响显著为负，对本科以下劳动力影响不显著，表明本科及以上学历的劳动力在就业密度增加时会显著降低生育意愿。原因在于，为确保劳动力市场的竞争优势，高学历劳动力更多的人力资本投资会影响其生育选择，生育机会成本相比低学历劳动力更大，在就业密度增加时会降低生育意愿。

列（7）至列（9）汇报了年龄小于等于35 岁、35～40 岁之间、年龄大于40 岁的回归结果，结果显示，就业密度对年龄小于等于35 岁劳动力生育意愿的影响显著为负，表明就业密度增加时会显著降低其生育意愿。可能是因为，35 岁之前是学习和职业发展最主要的阶段，为了确保未来职业优势和家庭收入，劳动力更多地选择追求学业和事业，而且早育的生育惩罚比晚育更大，劳动力市场密度增加时会选择降低生育意愿。35 岁之后家庭收入和事业都较稳定，劳动力市场就业密度对生育意愿的影响不显著。

2.工作特征的异质性检验。表4 列（1）、列（2）汇报了劳动力工作单位国有和非国有性质子样本的回归结果。本文将国有、国有控股、集体所有、集体控股企业归为国有企业，其他企业归为非国有企业。结果显示，国有单位工作的劳动力在就业密度增加时会显著降低生育意愿，对非国有单位劳动力影响不显著。可能是因为，在计划生育期间国有企业职工受到严格的计划生育管控，如果违反规定将面临组织的纪律惩罚，即便客观上有了实现生育的条件，但因生育观念与价值观念的滞后性而很难达到所期望的生育意愿，在就业密度增加时为减少生育惩罚的影响从而降低生育意愿。

表4 异质性检验：工作特征

列（3）、列（4）汇报了劳动力全职和非全职工作子样本的回归结果，结果显示，全职工作的劳动力在就业密度增加时会显著降低生育意愿，对非全职工作劳动力的影响不显著。一般来说，劳动力全职工作的时间更长，生育成本更高，非全职工作时间和精力安排更加灵活，更容易兼顾到家庭和工作，因此就业密度增加时对非全职劳动力生育意愿没有显著影响。

列（5）、列（6）汇报了每周工作大于等于44 小时和小于44 小时子样本的回归结果，结果显示，平均每周工作超过44 小时的劳动力在就业密度增加时生育意愿会显著降低，对不超过44 小时劳动力的影响不显著。可能是因为，当劳动力花费更多精力和时间在工作上时，自然在家庭照料上的时间就减少了，当就业密度增加时会显著降低生育意愿。

列（7）至列（9）汇报了低收入、中等收入和高收入劳动力子样本的回归结果。本文对劳动力个人去年全年总收入划分为四分位，低于25%分位的为低收入群体，25%～75%分位的为中等收入群体，大于75%分位的为高收入群体。结果显示，中等收入劳动力在就业密度增加时会显著降低生育意愿，对低收入劳动力、高收入劳动力都没有显著影响。可能是因为，相比低收入和高收入群体，中等收入群体既缺乏收入，又缺乏时间，难以突破收入和时间所带来的约束，因此就业密度增加时会选择降低生育意愿。上述结果表明，劳动力个人特征和工作特征在就业密度增加时对生育意愿有差异性影响，验证了假说2。

（三）稳健性检验

生育意愿除受劳动力市场就业密度与控制变量影响外，还可能受其他不可观测变量的影响。并且，劳动力市场就业密度和生育意愿之间还可能存在相互影响和作用，导致参数估计值出现偏差。本文采用Poisson 回归的工具变量法进行稳健性检验，借鉴陆铭等（2012）[22]使用历史数据作为有效工具变量的方法以及吉赟和杨青（2020）[23]对工具变量的识别策略，使用1984 年省级就业密度和年份虚拟变量的交互项作为劳动力市场就业密度的工具变量。原因在于：一是历史上已经发生的数据可以作为合适的有效工具变量；二是基于数据可得性，《中国统计年鉴1985》能追溯到的较早和较全的数据。此外，更换其他工具变量估计方法进行稳健性检验，使用2SLS 回归方法作为对比。结果见表5，列（1）为IV Poisson 回归结果，列（2）为IV 2SLS 回归结果。可以看出，就业密度的估计系数均在1%的显著性水平上为负，表明本文结论稳健。其中，列（2）Kleibergen-Paap rk LM统计量为556.540，p 值为0.000，显著拒绝“工具变量识别不足”的假说。Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量为1 945.573，大于Stock-Yogo 弱识别检验10%显著性水平的临界值16.38，认为不存在弱工具变量。以上工具变量的检验说明选取1984 年省级就业密度和年份虚拟变量的交互项作为劳动力市场就业密度的工具变量是合理的。列（1）、列（2）结果表明，内生性问题得到解决之后，本文的核心结论没有改变。泊松伪极大似然估计法（PPML）可以应用于非负值因变量回归，有效修正零值问题，避免回归偏误或内生性问题，在异方差情况下也能得到一致估计，因此使用PPML 方法重新进行估计，结果如列（3）所示。可以看出，就业密度的估计系数在1%的显著性水平上为负，表明更换其他计量方法不影响本文结论。

表5 稳健性检验

（四）调节效应检验

劳动力的规模扩张和空间集聚是房价上涨的基础原因（陈斌开和张川川，2016）[24]，而房价又是影响劳动力流动（张莉等，2017）[25]和生育意愿（葛玉好和张雪梅，2019）[26]的重要因素。住房是劳动力就业的基本生活需要，房价上涨将会提高劳动力生活成本，挤占家庭可支配收入进而影响家庭生育决策。为考察房价对于就业密度与生育意愿关系的调节作用，本文在回归分析中加入房价以及就业密度和房价的交互项。此外，另外一个与劳动力就业和生育意愿具有重要关联的因素是所在区域的就业率。一个区域的就业率越高，劳动力通过就业获得收入来源的机会就越大，反之一个区域的失业率越高，那么劳动力就业机会就越少，进而影响劳动力的流动及其家庭生育决策，为此，本文在回归分析中加入失业率以及就业密度与失业率的交互项。其中，房价（lnhp）和失业率（unem）数据来自EPS 数据平台根据《中国统计年鉴》整理的中国宏观经济数据库，房价（元/平方米）为商品住宅销售额除以销售面积，回归时取其对数。结果见表6，列（1）汇报了就业密度与房价交互项的回归结果，交互项估计系数显著为负，表明房价的增加强化了就业密度对生育意愿的负向影响，而房价的降低有利于减弱这种负向影响。列（2）汇报了就业密度与失业率交互项的回归结果，交互项估计系数显著为负，表明失业率的增加强化了就业密度对生育意愿的负向影响，提高劳动力就业率将会降低这种不利影响。

表6 调节效应检验

五、结论与政策启示

本文利用中国综合社会调查（CGSS）2012 年、2013 年、2015 年和2017 年共4 期微观数据，检验了劳动力市场就业密度与生育意愿的关系，结论可以概括为四个方面。（1）就业密度增加时会显著降低生育意愿。（2）在个人特征方面，就业密度增加会显著降低男性、未婚、本科及以上、35 岁及以下劳动力群体的生育意愿；在工作特征方面，就业密度增加会显著降低国有单位、全职、每周工作44 小时以上、中等收入的劳动力群体的生育意愿。（3）通过泊松回归的工具变量法、2SLS 的工具变量法以及PPML 法进行稳健性检验后，核心结论不变。（4）调节效应检验发现，房价、失业率与就业密度的相互作用会显著降低劳动力的生育意愿。

本文的研究结论对政府制定鼓励生育的政策具有一定的启示意义。第一，政府在制定人口政策和生育政策时，应充分考虑就业密度对生育意愿的影响，在规划城市发展和产业布局时，应合理配置资源，避免过度集中造成高就业密度区域，严格控制特大城市人口规模，科学定位城市功能。第二，政府应对在就业密度较高区域工作的劳动力提供更多的就业支持和服务，并针对不同劳动力群体采取差异化政策，如职业培训、就业指导、创业和自主就业扶持等，减小年轻、高学历、中等收入、未婚群体的就业压力，以提高他们的就业质量和生活水平。第三，通过完善社会保障体系降低生育成本，特别是对于在就业密度较高区域工作的劳动力，提高社会保障水平，增强其生育意愿。用人单位应完善相应规章制度，探索弹性工作制度，灵活职业发展路径，尽量减少职场竞争带来的家庭经济压力以及职业生涯阻碍。第四，政府通过调整住房政策，如增加公共住房供应、限制房价过快上涨等措施，降低因就业密度增加可能带来的住房压力，从而提高劳动力的生育意愿。第五，完善失业救助制度，对于在较高就业密度区域工作的失业人员，应提供及时、有效的救助措施，帮助失业者度过困难时期。政府可以设立临时工作项目，如社区服务、环境整治等，为失业者提供短期的就业机会。

注释：

①CGSS 对调查的县（区）及村居委会的名称、地理位置以及行政编码严格保密，CGSS 公布数据中关于调查对象的地理信息仅披露到省一级。本文基于数据可得性，以省级劳动力市场就业密度作为核心解释变量。