劉金東，王佳慧，寧 磊

（1.山東財經(jīng)大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院,山東 濟(jì)南 250014；2.山東財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)研究中心,山東 濟(jì)南 250014；3.上海財經(jīng)大學(xué) 高等研究院,上海 200433）

一、引言

我國生育率在過去幾十年內(nèi)經(jīng)歷了從高到低再到略微回升的過程，其中計劃生育政策的實(shí)施是影響生育率下降的重要制度原因，但隨著政府放開“二孩”“三孩”政策的推出，生育率未見明顯回升，甚至在短期刺激政策的紅利過后，生育率繼續(xù)步入下降通道。國家統(tǒng)計局發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，2022 年末全國人口比上年末減少85 萬人，人口自然增長率首次出現(xiàn)負(fù)增長現(xiàn)象。2020 年第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國一孩生育家庭占比為48.9%，遠(yuǎn)高于兩孩（34.9%）和三孩（7.3%）家庭，無孩家庭占比非常有限。中國家庭金融調(diào)查（CHFS）和中國綜合社會調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，育齡受訪者理想生養(yǎng)孩子數(shù)為零的樣本占比僅為1.25%—1.56%，這意味著國內(nèi)主觀上有丁克意愿的育齡家庭是非常少的。多項研究也顯示，絕大多數(shù)國內(nèi)家庭都至少會生育一個孩子，未來激發(fā)二孩生育意愿是積極生育政策主要的挖潛對象（王維國等，2022）。人口低生育率以及由此造成的人口低增長給經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了長期消極影響，造成老齡化程度加深和勞動力成本升高。以上事實(shí)也表明，單純的生育政策并非是影響生育率下降的根本原因，家庭生育決策中必然有其他重要因素。已有研究主要在新家庭經(jīng)濟(jì)理論中的質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡（quality and quantity tradeoff）的指導(dǎo)下，設(shè)定生育子女可以帶來效用的提升以及未來養(yǎng)老的回報，考察了生育影子價格的影響，認(rèn)為生育成本偏高是抑制生育意愿的關(guān)鍵因素，如Becker（1960）、Willis（1973）強(qiáng)調(diào)了女性就業(yè)率犧牲的機(jī)會成本和子女養(yǎng)育成本。由于房價高漲造成生育子女帶來的改善性需求和學(xué)區(qū)房需求也進(jìn)一步提高了生育成本，從而降低了生育意愿（康傳坤等，2020）。但由于數(shù)據(jù)中生育收益難以量化，以上分析只是強(qiáng)調(diào)了成本，而忽略了成本收益的權(quán)衡。無論生育子女是出于消費(fèi)品動機(jī)還是投資品動機(jī)，只要生育子女帶來的效用提升足夠大或者未來收益足夠高，都能夠抵消養(yǎng)育成本帶來的負(fù)面影響，家庭的生育意愿就可能不會下降。中國的傳統(tǒng)歷史文化也更加強(qiáng)調(diào)養(yǎng)育子女的功能實(shí)現(xiàn)，而非是養(yǎng)育子女的成本高低。因此，單純強(qiáng)調(diào)養(yǎng)育成本可能忽視了某些更加重要的方面。

中國自古以來就有“望子成龍”“望女成鳳”的說法，從字面意思來看，生育決策可能受到了階層流動預(yù)期的影響，如果子女未來實(shí)現(xiàn)階層向上躍升的前景較小，那么生育子女的意愿也就會隨之降低。因此，代際流動性成為生育收益的一個合理度量，它代表著未來可支配資源預(yù)期增加，生命周期視野下的預(yù)算約束空間減少，而相對收益上升（Yang 等，2020；Ma 和Yang，2022）。從本文的研究來看，無論生育子女是出于消費(fèi)品還是投資品動機(jī)，向上的代際流動越容易實(shí)現(xiàn)，意味著子女帶來的未來效用提升和投資收益越大，從而提升了父代的生育意愿。反之，如果代際流動太難，育齡青年群體會傾向于不生或者少生優(yōu)生，從而在整體上降低了生育率。并且，從理論上來看，代際流動對生育意愿的影響也是質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡機(jī)制的延伸，家庭一旦預(yù)見到未來子女很難在自己的階層基礎(chǔ)上繼續(xù)前進(jìn)，將會通過控制生育數(shù)量來提高生育質(zhì)量，集中資源供養(yǎng)少量孩子高質(zhì)量成長（Fernihough，2017）。同時，考察代際流動對生育意愿的影響具有更強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。盡管以代際收入彈性等指標(biāo)衡量的階層流動在歷史上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，但其主觀感知卻并不樂觀，由于階層意識的相對剝奪感，造成民眾對自己所在的階層認(rèn)知普遍下偏，從而讓主觀感知上的階層流動也普遍偏弱（范曉光和陳云松，2015；陳云松和范曉光，2016），可能對生育產(chǎn)生更強(qiáng)的負(fù)面影響。

最早探及社會流動與生育決策的經(jīng)典理論要追溯到法國人口學(xué)家Dumont 提出的社會毛細(xì)血管（social capillarity）學(xué)說，在該理論下，Dumont（1990）認(rèn)為，一個人的家庭規(guī)模越小，他實(shí)現(xiàn)社會階層攀升的機(jī)會就越多，為了減輕自身向上流動的額外負(fù)擔(dān)，個體會傾向于少生孩子。與這些觀點(diǎn)單純強(qiáng)調(diào)成本負(fù)擔(dān)和自我的代內(nèi)流動不同，Johansson（1997）同時討論了未來的代際流動考量。他認(rèn)為，社會流動下的“地位焦慮（status anxiety）”是造成家庭生育率低的重要原因，社會占比最高的中產(chǎn)家庭刻意保持小家庭規(guī)模以維護(hù)自己的高生活水平，同時避免孩子未來的代際向下流動。因此，從社會經(jīng)濟(jì)角度來看，人口收縮問題可以被視為社會流動悲觀和社會地位焦慮引發(fā)的自然后果。這些已有的經(jīng)典研究為本文提供了參考，雖然代內(nèi)流動可能對生育意愿產(chǎn)生負(fù)向影響，但是代際流動明顯比代內(nèi)流動代表的含義更為廣泛，其中既有對子女未來生活水平的考量，也包含自己從子女發(fā)展中受益的考量，代際向上流動對提升生育意愿的影響也更為正面。

本文以主觀評判的階層變動作為代際流動衡量指標(biāo)，嵌套CGSS 和CHFS 兩套微觀數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了代際向上流動程度對個體生育意愿的影響，發(fā)現(xiàn)兩者呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，向上的代際流動程度越高，個體多生孩子的意愿也就越強(qiáng)烈；反之，代際流動程度越低，則會顯著降低個體主觀生育意愿。本文進(jìn)一步探討了影響機(jī)制，將代際流動的影響區(qū)分為向上流動信心不足帶來的預(yù)期效應(yīng)以及傳統(tǒng)的質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡效應(yīng)。結(jié)果顯示，階層流動通過生存壓力帶來的預(yù)期效應(yīng)影響并不顯著，基準(zhǔn)結(jié)果主要由傳統(tǒng)的質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡機(jī)制驅(qū)動，即代際流動沒有在擴(kuò)展邊際上產(chǎn)生“生與不生”的影響，而是產(chǎn)生了“多生和少生”的集約邊際影響。相比已有研究，本文可能的邊際創(chuàng)新貢獻(xiàn)有三點(diǎn)：一是在研究視角上，指出代際流動可以作為生育收益的量化指標(biāo)，在養(yǎng)育成本之外論證了代際流動是影響生育意愿的更關(guān)鍵因素。本文認(rèn)為，暢通向上通道不僅有利于共同富裕，還具有深刻的人口學(xué)意義。二是在理論分析的一致性上，本文提出的代際流動因素是質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡機(jī)制的自然延伸，因此能夠體現(xiàn)出對不同生育動機(jī)的包容性，無論是消費(fèi)品動機(jī)還是投資品動機(jī)都能夠置于該分析框架之下，從而顯示出較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)性，即無論是基于何種動機(jī)出發(fā)，代際流動均顯示出對生育意愿強(qiáng)烈的影響，也驗(yàn)證了促進(jìn)代際向上流動是未來提升生育意愿的關(guān)鍵。三是在生育意愿的區(qū)分上，將代際流動影響生育意愿的作用渠道劃分為擴(kuò)展邊際的預(yù)期效應(yīng)和集約邊際的權(quán)衡效應(yīng)，最終驗(yàn)證了質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡效應(yīng)可能是主要的影響渠道，指明了代際流動對生育意愿的抑制效應(yīng)還具備較強(qiáng)的可逆性，未來通過暢通向上通道、提升公共教育服務(wù)的均衡性和可及性，仍然有可能緩解其生育抑制效應(yīng)。

余下全文安排如下：第二部分是研究假設(shè)，在數(shù)理模型推導(dǎo)和梳理相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上提出本文待驗(yàn)證的兩個研究假設(shè)；第三部分是實(shí)證設(shè)計與數(shù)據(jù)說明，介紹了樣本選取、數(shù)據(jù)來源、模型設(shè)計以及變量含義，同時呈現(xiàn)了基本的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)；第四部分是實(shí)證結(jié)果與分析，呈現(xiàn)了本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果及其必要的穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分是影響機(jī)制分析，檢驗(yàn)了代際流動影響生育意愿的可能機(jī)制和競爭性解釋；最后，總結(jié)全文結(jié)論并提出相關(guān)政策建議。

二、研究假設(shè)的提出

（一）代際流動對生育意愿的影響

在本部分，參考Fan（2016）的代際流動模型以及Doepke 等（2023）的內(nèi)生生育模型，通過引入出生率選擇，我們構(gòu)建簡約模型來闡述代際流動對出生率的影響?？紤]一個靜態(tài)模型，家庭i中的父代在期初擁有人力資本hit。在當(dāng)期，除消費(fèi)cit外，家庭還可以選擇生育子女?dāng)?shù)量nit以及每個子女的人力資本投資Iit。

我們假設(shè)撫養(yǎng)子女不但需要為其提供教育投入，而且還有時間投入，教育投入體現(xiàn)為教育資源的購買，時間投入體現(xiàn)為工作時間的削減和收入的下降，因此，家庭的預(yù)算約束為：

其中，Iit表示單個子女的教育，p表示教育投入的價格，τ表示單個子女撫養(yǎng)所耗費(fèi)的時間。參考de Silva 和Tenreyro（2020）的研究，假設(shè)個體的收入與人力資本呈正相關(guān)關(guān)系。因此，父代與子女的收入分別為：

其中，w衡量的是人力資本回報。

假設(shè)子女的人力資本積累同時受到個體初始人力資本H和父代人力資本投資Iit的影響：

假設(shè)人力資本生產(chǎn)函數(shù)為Cobb-Douglas形式，γ表示人力資本投資的邊際遞減特征。

假設(shè)家庭的效用函數(shù)為對數(shù)效用函數(shù)：

其中，α表示單純子女?dāng)?shù)量帶來的效用提升，對應(yīng)于純消費(fèi)品動機(jī)。β0則有雙重含義，在消費(fèi)品動機(jī)下代表著對子女的利他程度，在投資品動機(jī)下則代表著子女未來發(fā)展的貼現(xiàn)率。在消費(fèi)品動機(jī)下，子女是能夠直接帶來效用的消費(fèi)品，父母生育子女完全出于利他動機(jī)，通過養(yǎng)育和贈與其必要的生存資料，進(jìn)而從養(yǎng)育子女的過程以及子女的消費(fèi)水平中得到效用提升（Becker，1960；Zhang 等，2001）。而在投資品動機(jī)下，父母更希望是借助于子女的發(fā)展成長而獲得未來的經(jīng)濟(jì)回報（Ehrlich 和Lui，1991），包括老年時期的子女贍養(yǎng)支出和子女照料陪伴，這也符合中國“養(yǎng)兒防老”的社會傳統(tǒng)。兩種動機(jī)混雜在一起，很難有效區(qū)分，但它們在本質(zhì)上有相通之處，都存在子女質(zhì)量和數(shù)量之間的權(quán)衡取舍。利用 β=β0γ，則家庭的最優(yōu)化問題可以表示如下：

受約束于：

此時，將式（7）代入式（6），可使得上述有約束問題變?yōu)榭刂谱兞繛閚it和Iit的無約束問題，即家庭的最優(yōu)化問題可以表示為：

最優(yōu)化得到一階條件分別為：

由nit的一階條件可得：

化簡得到：

代入到式（13）：

化簡得到：

此時，子女的收入為：

定義IGE=，表示父代和子女一代收入水平的相關(guān)程度，是代際收入流動的阻塞程度，它是代際流動的反向指標(biāo)，則生育率為：

由式（19）可知，盡管生育率與代表撫養(yǎng)子女時間成本的 τ、代表教育投入成本的p呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但與代表代際收益的呈正相關(guān)關(guān)系。這表明：從生育收益端來看，代際收益能夠正向促進(jìn)生育意愿，當(dāng)生育收益足夠大時，可以抵沖生育成本的負(fù)向影響?；谝陨戏治觯覀兲岢隽吮疚拇龣z驗(yàn)的研究假設(shè)：

假設(shè)1：作為生育收益的代際流動能夠顯著增加個體生育意愿。

（二）作用機(jī)制分析

很早就有將成本收益分析引入二孩生育決策的研究（Udry，1983），但由于消費(fèi)品動機(jī)下的效用以及投資品動機(jī)下的未來經(jīng)濟(jì)回報均在數(shù)據(jù)中難以量化（靳衛(wèi)東等，2018）。因此，已有研究主要強(qiáng)調(diào)子女生育成本的影響。一旦生育成本偏高，子女作為消費(fèi)品的相對價格變高，從而會促使父母通過消費(fèi)替代效應(yīng)選擇其他消費(fèi)品來替代生育子女，會影響到家庭在“多消費(fèi)子女”和“少消費(fèi)子女”之間的選擇（康傳坤等，2020）。同樣，如果子女作為投資品，一旦生育成本偏高，將會降低子女作為投資品的投資收益率，會影響到家庭在“多投資子女”和“少投資子女”之間的選擇，從而降低生育意愿（康傳坤等，2020）。在單一成本考量下，生育子女的收益被完全忽略。在消費(fèi)品動機(jī)下，父母更在乎子女未來的消費(fèi)水平；在投資品動機(jī)下，父母更在乎子女未來的收入水平。如果向上的代際流動通道順暢，子女能夠在父母給定的階層基礎(chǔ)上進(jìn)一步向上流動，這就意味著子女能夠在未來獲得相比父代更高的收入水平和消費(fèi)水平，從而在兩種動機(jī)下都顯著提升父代的生育意愿。代際財富流動理論指出了代際支持方向?qū)⒂绊懮庠?，如果財富主要是從父母流向子女，那么父代的生育意愿將降低（Caldwell，1976），代際支持的方向既表明了代際階層流動的方向，也體現(xiàn)了兩種動機(jī)下子女未來相對父代的消費(fèi)水平和收入水平，從而讓兩種生育動機(jī)下代際流動影響生育意愿的內(nèi)在邏輯保持一致。作為衡量生育回報的一個合理指標(biāo)，代際流動影響生育意愿有兩種可能的渠道：

第一，更易于實(shí)現(xiàn)的代際流動能夠降低中青年群體的生活壓力，從而讓育齡群體對未來持有更為樂觀的預(yù)期，愿意生育子女（李寶禮和邵帥，2022）。反之，如果代際流動阻塞，育齡群體會看低生育子女的長期價值，無論是作為耐用品的消費(fèi)品屬性還是作為長期儲蓄的投資品屬性，都出現(xiàn)了長期折價，從而降低生育意愿。我們將這一條作用路徑稱為預(yù)期效應(yīng)，主要影響家庭“生與不生”問題。第一種機(jī)制使代際流動性不高的個體意識到未來子女向上流動的可能性較低，從而對通過生育子女獲取階層躍升失去希望。從社會毛細(xì)血管學(xué)說出發(fā)，如果生育的子女不能帶來更高的階層躍升，反而會成為個體階層躍升的持久性負(fù)擔(dān)，加劇地位焦慮，在疊加作用之下，個體生育意愿將隨之降低。

第二，從生育行為的影響因素上而言，兩種生育動機(jī)在本質(zhì)上存在共通之處，二者都存在子女質(zhì)量和子女?dāng)?shù)量之間的權(quán)衡取舍。在一定的預(yù)算約束下，少生育子女能夠保證他們在未來接受更多的照料和人力資本投資，從而有更好的職業(yè)發(fā)展和未來收入消費(fèi)水平，無論作為消費(fèi)品還是投資品來看待，都給父母帶來了更多的回報（Lee，2008）。更易于實(shí)現(xiàn)的代際流動會潛在削弱父代面臨的子女生育質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡，如果子女能夠輕易實(shí)現(xiàn)代際向上流動，就不需要通過少生和優(yōu)生來提高人力資本投資進(jìn)而提升子女向上流動的概率。反之，如果代際流動太難，父代為了提升子女向上流動的能力和概率，會通過減少子女?dāng)?shù)量來提升子女培養(yǎng)的質(zhì)量。我們將這一條作用路徑稱為權(quán)衡效應(yīng)，主要影響家庭“生多生少”問題。兩種作用機(jī)制的邏輯如圖1 所示，預(yù)期效應(yīng)主要影響家庭生育與否的擴(kuò)展邊際決策，權(quán)衡效應(yīng)主要影響家庭生育多少的集約邊際決策。基于以上分析，我們提出本文待檢驗(yàn)的研究假設(shè)：

圖1 作用機(jī)制邏輯圖

假設(shè)2：代際流動會通過預(yù)期效應(yīng)和權(quán)衡效應(yīng)顯著提高生育意愿。

三、實(shí)證設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

我國“全面二孩”政策自2016 年1 月1 日起執(zhí)行，2017 年是我國“二孩”生育政策實(shí)施的第二年，本文聚焦于對生育率最為關(guān)鍵的二孩生育意愿作為研究對象，因此選擇2017 年微觀數(shù)據(jù)作為研究樣本。被解釋變量生育意愿和微觀層面控制變量均來源于2017 年中國家庭金融調(diào)查（China Household Finance Survey，CHFS）數(shù)據(jù)，核心解釋變量代際流動指數(shù)則是利用2017 年中國綜合社會調(diào)查（Chinese General Social Survey，CGSS）數(shù)據(jù)測算得出。按照所在省份家庭人均收入分位數(shù)最近原則將兩套微觀數(shù)據(jù)匹配起來，保證CHFS 數(shù)據(jù)中的每個個體所對應(yīng)的代際流動指數(shù)能夠最接近于同一地區(qū)、同一階層個體流動表現(xiàn)。選擇按照收入分位數(shù)進(jìn)行匹配的原因有二：其一，因?yàn)槲覀兛紤]的是代際流動，而不同省份和階層有不同的代際流動難度和表現(xiàn)（劉琳等，2019；王元超，2023）；其二，不同階層的決策者如果參考代際流動的話，應(yīng)該著重參考屬于其所在地區(qū)和所在階層的代際流動表現(xiàn)，而階層本身就是基于分位數(shù)原理劃分而來。故而我們以當(dāng)前年度家庭人均收入分位數(shù)來作為更加準(zhǔn)確的階層屬性處理，以“省份和收入分位數(shù)”來匹配同一年的CHFS 數(shù)據(jù)和CGSS 數(shù)據(jù)，讓每個決策者都是基于本地區(qū)、相同收入分位數(shù)上的代際流動難易程度進(jìn)行符合自身利益的決策。具體做法是：首先，選取CHFS 數(shù)據(jù)集符合條件的女性受訪者的家庭ID，利用可唯一識別的家庭ID匹配女性受訪者及其配偶、家庭相關(guān)的變量；其次，分別計算兩個數(shù)據(jù)集各樣本位于其所在省份的家庭人均收入分位數(shù)，將每個CHFS 樣本與相同省份的所有CGSS 樣本進(jìn)行匹配；最后，對每個CHFS 個體，僅保留其與CGSS 樣本收入分位數(shù)取值最近的一條匹配結(jié)果，CGSS 測算的個體代際流動指數(shù)即為與其家庭人均收入水平相似的CHFS 個體的代際流動水平。

為了使測算更為準(zhǔn)確，對樣本做如下處理：（1）剔除因受訪者“不知道”“拒絕回答”“訪員錯誤填答”以及數(shù)據(jù)缺失樣本；（2）將樣本年齡限定在30－45 歲；（3）基于現(xiàn)實(shí)考量，剔除了子女與父母年齡差距在16 歲以下的不合理樣本；（4）為避免極端值的影響，剔除家庭人均收入水平非正的樣本，對受訪者及配偶個人收入水平、受訪者及配偶每周工作時長、家庭人均收入、家庭人均資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行前后1%縮尾（Winsorize）處理。

（二）模型設(shè)定

基于研究需要，我們構(gòu)建如下Logit模型：

其中，被解釋變量生育意愿（sechild）為“是或否”的二值選擇變量，采用Logit模型檢驗(yàn)個體代際流動對生育意愿的影響。i,p分別表示個體和個體所在的省份；β是本文的核心待估參數(shù)，表示代際流動對個體生育意愿的影響。Xi代表個體特征的一系列變量，Mp是一組控制省份特征的控制變量集合，εi,p為隨機(jī)誤差項。為減輕遺漏變量偏誤的影響，進(jìn)一步控制了省級固定效應(yīng)vp。為規(guī)避模型中可能存在的異方差問題，估計方程均采用省份層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

（三）變量定義

1.被解釋變量

被解釋變量是個體生育意愿（sechild）。根據(jù)2017 年CHFS 問卷調(diào)查中的問題“全面放開二孩之后，您是否有意愿生育第二個孩子”來設(shè)定，該問題的設(shè)置非常具有針對性，僅詢問目前家庭孩子數(shù)少于等于1 且年齡為18－45 周歲的女性受訪者，相比國內(nèi)已有的其他微觀調(diào)研，問題場景也更能獲取受訪者的真實(shí)意愿表達(dá)。需要說明的是，2017 年的CGSS 數(shù)據(jù)庫本身也包含生育意愿的相關(guān)問題指標(biāo)，詢問了受訪者“如果沒有政策限制的話，你希望有幾個孩子？”這一問題，雖然此問題體現(xiàn)了個體在生育數(shù)量上的意愿偏好，但問題本身僅僅是放松了政策因素，而沒有引導(dǎo)受訪者在個人真實(shí)經(jīng)濟(jì)條件約束下做出準(zhǔn)確的回答。與此同時，正如前文所述，占比最大的一孩家庭理應(yīng)視為積極生育政策最大的挖潛對象，他們是否有明確的二孩生育意愿將是我們最關(guān)心的現(xiàn)實(shí)問題，也是本文錨定的研究對象。因此，此處將基于CHFS 問卷專題調(diào)查的二孩生育意愿指標(biāo)作為基準(zhǔn)回歸首選的被解釋變量。有意愿生育第二個孩子賦值為1，無意愿賦值為0。當(dāng)然，后文也將使用CGSS 生育意愿指標(biāo)進(jìn)行必要的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。國內(nèi)外研究均認(rèn)為個人在30－45 歲之間的收入最接近一生的平均收入（Haider 和Solon，2006；甘犁等，2018），本文要研究的代際流動指標(biāo)也需要基于一生中較為平穩(wěn)的收入和階層屬性來展開，故而本文將年齡下限調(diào)整為30 歲，選擇詢問對象為30－45 歲的受訪者作為研究樣本。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為個體代際流動指數(shù)（igm）。代際流動的衡量指標(biāo)主要有兩種：客觀指標(biāo)和主觀指標(biāo)。客觀指標(biāo)是基于個體收入和財產(chǎn)水平的度量（Chetty 等，2014），主觀指標(biāo)則是基于個體自我評判的度量（王偉同等，2019）?？紤]到生育意愿屬于家庭自主決策，那么出于主觀自我認(rèn)定的代際流動將是最為合適的度量方式，故而本文在基準(zhǔn)回歸中首選按照吳育輝等（2021）的研究，以主觀社會階層地位的變動來考察代際流動程度。此處基于2017 年CGSS 調(diào)查問卷中對受訪者“階層認(rèn)同”部分的問題來設(shè)定igm。為保證年齡上的一致性，本文選取了CGSS 問卷調(diào)查中30－45 歲的受訪者個體。問題“您認(rèn)為在您14 歲時，您的家庭處在哪個等級上”衡量了受訪者年幼時其父代所在的社會階層，受訪者選擇從1 到10 的數(shù)值進(jìn)行自評，最高分10 分代表最頂層，最低分1 分代表最底層，本文對其按1 到5 重新賦值，1 分和2 分賦值為“1”，以此類推，從低到高依次代表社會階層非常低、社會階層較低、社會階層中等、社會階層較高、社會階層非常高。數(shù)值越大，受訪者父代所處的階層越高。問題“在目前這個社會上，您本人處于社會的哪一層”衡量了子代當(dāng)前所在的社會階層，按照前面相同的方法進(jìn)行賦值。本文用受訪者當(dāng)前的社會階層與14 歲時家庭的社會階層之比，即用子代當(dāng)前所在社會階層除以父代所在社會階層的值來計算個體代際流動指數(shù)（igm）。代際流動指數(shù)大于1，說明子代社會階層是向上流動的；反之，則說明子代社會階層是向下流動的。該指數(shù)越大，則代際向上流動的趨勢越強(qiáng)。個體不可能隨時觀察子代階層流動來隨時調(diào)整自身的生育決策，此處我們構(gòu)建的核心解釋變量代表了育齡個體的代際流動經(jīng)歷，其會基于自身的代際流動經(jīng)歷作為先驗(yàn)事實(shí)去推測未來子一代的流動預(yù)期情況，這更加符合現(xiàn)實(shí)。

3.控制變量

第一，關(guān)于微觀層面的控制變量。本文控制了一系列女性受訪者層面、配偶層面、家庭層面的個體特征變量，特別是成本端可能影響生育意愿的變量均被納入其中。微觀層面控制變量均來自于CHFS 調(diào)查問卷，包括：（1）已有孩子數(shù)量；（2）已有孩子年齡；（3）已有孩子是否為女孩，是為1，否為0；（4）受訪者是否和父母同住，是為1，否為0，與父母同住可能為年輕家庭降低生活和生育成本，進(jìn)而影響生育意愿；（5）受訪者是否流動人口，是為1，否為0，根據(jù)受訪者戶口所在地級市與常住地級市是否一致來設(shè)定；（6）是否城鎮(zhèn)地區(qū)，是為1，否為0；（7）受訪者及配偶年齡；（8）受訪者及配偶受教育年限；（9）受訪者及配偶是否有工作，有工作為1，否為0，調(diào)查問卷中沒有直接詢問受訪者是否有工作的問題，我們根據(jù)“最近一周是否為取得收入而工作過1 小時以上”和“最近一周為什么沒有工作過一小時以上”來設(shè)定，定義最近一周為取得收入工作過1 小時以上或因在職但未上班而沒有工作過1 小時以上的個體為有工作，因未做任何工作而最近一周沒有工作1 小時以上的個體為無工作；（10）受訪者及配偶每周工作時長，計算公式為“（主要工作平均每月工作天數(shù)×平均每天工作時間+其他工作每月工作時長×每天工作時間）／4”；（11）受訪者及配偶是否為中共黨員；（12）受訪者及配偶身體健康狀況，根據(jù)問卷中“與同齡人相比，現(xiàn)在的身體健康狀況如何”來設(shè)定，定義身體健康狀況“好”或“非常好”為1，“一般”“不好”或“非常不好”為0；（13）受訪者及配偶個人收入水平，計算公式為“主要工作平均月收入+其他工作平均月收入”；（14）家庭人均收入水平，計算公式為“家庭總收入／家庭成員人數(shù)”，家庭總收入的計算公式為“工資性收入+農(nóng)業(yè)收入+工商業(yè)收入+財產(chǎn)性收入+轉(zhuǎn)移性收入”；（15）家庭人均資產(chǎn)規(guī)模，家庭總資產(chǎn)規(guī)模的計算公式為“金融資產(chǎn)+非金融資產(chǎn)”，相較于個體工作和收入狀況可能衡量了個體生育機(jī)會成本，那么家庭收入和財產(chǎn)水平更多是控制了家庭生育的財富效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。

第二，關(guān)于宏觀層面的控制變量?？紤]到社會經(jīng)濟(jì)文化條件均可能影響到個體生育意愿，本文也控制了一系列省級特征變量如下：（1）常住人口出生率；（2）常住人口自然增長率；（3）人均生產(chǎn)總值；（4）本地房價收入比，考慮到單純的商品房平均銷售價格在不同發(fā)展水平的地區(qū)之間沒有直觀可比性，我們以“商品房平均銷售價格/本地區(qū)居民人均可支配收入”的房價收入比來衡量房價支付能力，這也是未來因?yàn)槎嗌粋€子女而產(chǎn)生住房改善性需求對應(yīng)的生育成本；（5）城鎮(zhèn)化率，計算公式為“城鎮(zhèn)常住人口數(shù)／總常住人口數(shù)”；（6）對外開放程度，計算公式為“進(jìn)出口總額／生產(chǎn)總值”；（7）平均受教育年限，計算公式為“（小學(xué)×6+初中×9+高中×12+中職×12+大專×15+本科×16+研究生×19）／6 歲及以上人口總數(shù)”；（8）儒家文化影響程度，受到儒家文化影響較深的地區(qū)可能有更高的生育傾向，故而此處我們控制了儒家文化影響程度，以截至清朝末年的孔廟總數(shù)在該省份的密度來衡量，計算公式為“清朝末年孔廟數(shù)量／省份面積”。

（四）基本事實(shí)①限于篇幅，圖表分析省略，讀者若是感興趣可向作者索取。

我們對個體代際流動指數(shù)進(jìn)行了泰爾指數(shù)分解。研究發(fā)現(xiàn)，總體泰爾指數(shù)為0.0284，省份間差異為0.0051，省份內(nèi)階層間差異則達(dá)到了0.0233，貢獻(xiàn)率高達(dá)82.04%，這表明不同地區(qū)和不同階層之間的代際流動均有不同特征和表現(xiàn)。根據(jù)圖表分析結(jié)果，隨著代際流動指數(shù)的提高，有生育意愿個體的占比越來越高，支持了“代際流動提升生育意愿”的推測。要完全驗(yàn)證這一研究假設(shè)，后文還需要我們更為充分和精確的實(shí)證檢驗(yàn)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表1 是基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（1）、列（2）分別是OLS回歸和Logit回歸，核心解釋變量代際流動指數(shù)（igm）系數(shù)估計值均顯著為正。由于控制變量設(shè)置較多，我們遵循“從大到小”的建模策略，進(jìn)一步刪除了OLS回歸和Logit回歸均不顯著的控制變量，以系數(shù)估計值顯著的控制變量集合作為余下全文的基準(zhǔn)回歸模型設(shè)置，列（3）、列（4）為精簡變量后的OLS和Logit基準(zhǔn)回歸結(jié)果，核心解釋變量（igm）系數(shù)估計值依然顯著為正。由于Logit回歸系數(shù)估計值不能直接被解釋，因此列（5）報告了Logit回歸的平均邊際效應(yīng)，值為0.03，與OLS回歸系數(shù)基本相等，意味著代際流動指數(shù)每提高1 單位，則個體二孩生育意愿平均提高3%。以上回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的第一個研究假設(shè)。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換核心解釋變量

（1）改變核心解釋變量代際流動指數(shù)的測算方式。將前文采用比值法計算的個體代際流動指數(shù)，替換為以受訪者當(dāng)前的社會階層與14 歲時家庭的社會階層之差計算的代際流動指數(shù)。同時，考慮到個體所在的社會地位和經(jīng)濟(jì)地位二者可能存在差距，社會地位高的個體并不必然比社會地位低于他的人擁有更多的經(jīng)濟(jì)資源。因此，根據(jù)受訪者對“家庭經(jīng)濟(jì)狀況在所在地屬于哪一檔？”這一問題的打分，作為其對自身當(dāng)前經(jīng)濟(jì)地位的主觀感知：1—5 分依次代表遠(yuǎn)低于平均水平、低于平均水平、平均水平、高于平均水平和遠(yuǎn)高于平均水平。用受訪者當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)階層與14 歲時家庭的社會階層之比計算代際流動指數(shù)。表2 列（1）為社會階層之差作為核心解釋變量的回歸結(jié)果，表2 列（2）為經(jīng)濟(jì)階層與社會階層之比作為核心解釋變量的回歸結(jié)果，兩種測算方式下核心解釋變量（igm）的邊際影響依然顯著為正，與基準(zhǔn)結(jié)論保持一致。

表2 替換核心解釋變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（2）以代際收入彈性替換代際流動指標(biāo)。我們以客觀標(biāo)尺的代際收入彈性來作為代際流動的反向衡量指標(biāo)，此處選取中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)庫2010 年、2012 年、2014 年、2016 年、2018 年和2020 年的樣本，參考楊沫和王巖（2020）的處理方式估計“父代和子代”之間的地區(qū)代際收入彈性系數(shù)。表2 列（3）的Logit回歸結(jié)果顯示，以地區(qū)代際收入彈性作為反向指標(biāo)衡量的代際流動程度的系數(shù)估計值顯著為負(fù)，說明社會流動性越低，個體的生育意愿也隨之下降，依然與原結(jié)論保持一致。

2.剔除沒有生育孩子的樣本

與已經(jīng)有一個孩子的受訪者相比，尚未生育孩子的受訪者通常對養(yǎng)育成本、時間精力等因素缺乏正確的考量，并且對這類群體而言，是否生育二孩并不需要迫切進(jìn)行選擇，從而會影響真實(shí)的生育意愿表達(dá)。因此，本文進(jìn)一步剔除了沒有孩子的受訪者樣本，針對已經(jīng)有一個孩子的子樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表2 列（4）估計結(jié)果顯示，結(jié)論依然保持穩(wěn)健。

3.內(nèi)生性探討

為考察不可觀測的遺漏變量對估計結(jié)果造成偏誤的可能性，本文參考王偉同等（2019）的研究，利用有限控制變量和全部控制變量的回歸結(jié)果差異指數(shù)來檢驗(yàn)遺漏變量的影響程度。有限控制變量回歸估計的核心解釋變量系數(shù)為經(jīng)過轉(zhuǎn)換的平均邊際效應(yīng)，全部控制變量回歸估計的核心解釋變量系數(shù)為經(jīng)過轉(zhuǎn)換的平均邊際效應(yīng)。構(gòu)造的差異指數(shù)如式（21）所示：

Ratior,f衡量了不可觀測變量的解釋能力要為已選擇的控制變量的幾倍才能對整體效應(yīng)產(chǎn)生顛覆性影響，Ratior,f越大，不可觀測變量帶來偏誤的可能性越低。為了增加Ratior,f的可靠性，本文選取了3 種有限控制變量的情形：（1）僅控制省份固定效應(yīng)；（2）僅控制已有孩子是否為女孩及省份固定效應(yīng)；（3）控制表1 后三列對應(yīng)的基準(zhǔn)控制變量和省份固定效應(yīng)。表3 結(jié)果顯示，Ratior,f的數(shù)值最小為3.875，即不可觀測變量的解釋能力至少要為已選擇的控制變量的3.875 倍以上才會導(dǎo)致遺漏變量偏誤的內(nèi)生性問題?？紤]到本文已盡可能全面控制了個體層面和省份層面的特征變量，這意味著因遺漏變量而出現(xiàn)估計偏差的可能性較小，也表明了基準(zhǔn)估計結(jié)果的可信性。

表3 利用可觀測變量度量不可觀測變量的偏誤程度

為了增強(qiáng)穩(wěn)健性，我們參考吳育輝等（2021）的處理思路，以封建時代受科舉制度影響大小來作為代際流動的工具變量進(jìn)行了工具變量（IV）回歸。歷史上科舉制是垂直型社會流動的主要實(shí)現(xiàn)渠道，一個地方受到科舉制度影響的程度越高，越能形成努力向上的社會流動局面，從而既具有外生性，也與社會流動存在相關(guān)性，滿足工具變量的兩個選取標(biāo)準(zhǔn)。基于此，我們使用沈登苗（1999）提供的各省份明清巍科人物數(shù)量（weike）作為工具變量。巍科為古代科舉考試名次在前者（會試第一名和殿試前四）。由于清代進(jìn)士名額按省分配，有一定的主觀因素，因此單憑一個省份的進(jìn)士數(shù)量來衡量該省的科舉制度發(fā)達(dá)與否缺乏合理性，相對于各地進(jìn)士數(shù)量，衡量當(dāng)?shù)乜婆e發(fā)展程度更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是巍科人物數(shù)量，其殿試的名次是中舉者完全自由競爭的結(jié)果，代表了一個地區(qū)科舉者的真實(shí)水平，這也是本文所選擇的工具變量。表4列（1）報告了工具變量第一階段回歸結(jié)果，weike的系數(shù)估計值在1%的顯著性水平下顯著為正，說明當(dāng)?shù)氐目婆e制度發(fā)展程度越高，社會代際流動性也越高。列（2）第二階段回歸結(jié)果顯示，核心解釋變量代際流動水平igm的估計系數(shù)顯著為正，表明個體代際流動水平越高，個體生育意愿越強(qiáng)，這和本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)論保持一致。Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量為34.536，大于10%水平的Stock-Yogo臨界值，說明不存在弱工具變量問題。不可識別檢驗(yàn)對應(yīng)的p值為0.0074，拒絕了工具變量識別不足的原假設(shè)。

表4 工具變量回歸結(jié)果

4.更換數(shù)據(jù)庫①限于篇幅，更換 CGSS 數(shù)據(jù)庫和更改匹配方式的穩(wěn)健性檢驗(yàn)的省略，讀者若是感興趣可向作者索取。

本文進(jìn)一步單獨(dú)使用CGSS 數(shù)據(jù)庫套用原有的計量模型回歸檢驗(yàn)代際流動對生育意愿的影響，此處代際流動的衡量指標(biāo)與基準(zhǔn)回歸保持一致，被解釋變量替換為CGSS 數(shù)據(jù)庫本身對生育子女的偏好數(shù)量，考慮到此處偏好數(shù)量不再僅僅是0 和1 的問題，而可能涉及多個子女，故而不再適用于Logit回歸模型，而是使用了OLS回歸?？紤]到被解釋變量是非負(fù)整數(shù)，我們也同時嘗試了泊松回歸模型?？刂谱兞勘M可能與原有的基準(zhǔn)回歸設(shè)置保持一致，因?yàn)镃GSS 的已有孩子數(shù)可能有多個，故而沒有控制已有孩子是否為女孩，其他控制變量與基準(zhǔn)回歸一致。根據(jù)回歸結(jié)果，無論是OLS回歸還是泊松回歸，均顯示代際流動對生育意愿有顯著正影響，與原有結(jié)論保持一致。

5.改變匹配方式

我們在收入分位數(shù)之外，選取其他個體特征指標(biāo)共同作為協(xié)變量進(jìn)行兩個數(shù)據(jù)庫的PSM匹配，選取的協(xié)變量包括收入分位數(shù)、年齡、年齡平方、受教育年限、受教育年限平方、是否有工作、每周工作時長和身體健康狀況，選取的匹配方法包括1∶1 的最近鄰匹配、卡尺內(nèi)近鄰匹配（0.01 內(nèi)）、馬氏匹配。根據(jù)回歸結(jié)果，三種匹配方法賦值代際流動指標(biāo)后的回歸結(jié)果均與原基準(zhǔn)結(jié)論保持一致，從而顯示出較好的穩(wěn)健性。

五、影響機(jī)制分析

（一）機(jī)制檢驗(yàn)

正如前文分析，代際流動影響生育意愿的可能渠道包括預(yù)期效應(yīng)和權(quán)衡效應(yīng)。第一種機(jī)制使代際流動性不高的個體意識到未來子女向上流動的可能性較低，從而對生育一個子女獲取階層躍升失去希望。苗國和黃永亮（2022）認(rèn)為，在宏觀經(jīng)濟(jì)不景氣的情況下，社會階層分化會更加劇烈，財富占有者和因經(jīng)濟(jì)不景氣失業(yè)或者勞動報酬下降的普通勞動者階層之間產(chǎn)生劇烈的反差，主觀被剝奪感會促使更多人選擇不婚不育。與其生育一個向上流動困難甚至相對于自己“向下走”的孩子，不如不生。另一種機(jī)制認(rèn)為，較低的代際流動水平會促使個體少生優(yōu)生，表現(xiàn)出典型的質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡。在這種導(dǎo)向下，個體選擇減少數(shù)量提升質(zhì)量，將盡可能多的人力資本投入到盡可能少的孩子身上，以期子女未來獲得更大的向上流動的概率。通過剖析這兩種機(jī)制后發(fā)現(xiàn)，預(yù)期效應(yīng)更多地影響了生與不生的擴(kuò)展邊際決策，而權(quán)衡效應(yīng)是在生孩子的前提下影響生多生少的集約邊際決策。為驗(yàn)證這兩種機(jī)制的存在性，將被解釋變量替換為“是否愿意生孩子”的啞變量，該指標(biāo)來自于受訪者實(shí)際已有孩子數(shù)量，有則為1，無則為0，控制變量與基準(zhǔn)回歸保持一致。表5 列（1）中的Logit回歸結(jié)果顯示，代際流動指數(shù)（igm）的系數(shù)估計值不顯著?？紤]到實(shí)際已有孩子數(shù)量不一定是不愿意生孩子所造成的結(jié)果，而是有生育意愿但尚未實(shí)施生育所致，我們進(jìn)一步限定了女方年齡在35 歲以上的樣本，35 歲以上屬于傳統(tǒng)意義上的高齡產(chǎn)婦，生育過程中的風(fēng)險加大，如果此時尚無子女，更有可能是主觀意愿影響，表5 列（2）中的子樣本回歸結(jié)果仍然不顯著。為了增強(qiáng)穩(wěn)健性，我們進(jìn)一步把年齡限制到40 歲及以上，此時年齡更大，繼續(xù)生育子女的可能性更小，表5 列（3）子樣本回歸結(jié)果依然支持原有結(jié)論。我們進(jìn)一步按照“理想生育子女?dāng)?shù)”來構(gòu)建“是否愿意生孩子”的啞變量，表5 列（4）回歸結(jié)果顯示，代際流動指數(shù)（igm）的系數(shù)估計值仍然不顯著。擴(kuò)展邊際分析中核心解釋變量系數(shù)估計值始終不顯著，表明預(yù)期效應(yīng)可能并不是代際流動影響生育意愿的主要渠道，作為集約邊際決策的權(quán)衡效應(yīng)可能充當(dāng)了主要的作用渠道。

表5 預(yù)期效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果

進(jìn)一步，我們進(jìn)行了生育意愿的集約邊際分析。由于CHFS 問卷設(shè)定，關(guān)于是否具有生育意愿的問題僅針對未生育或者生育一個子女的女性樣本進(jìn)行，故而本文所提取的研究樣本不能提供多于1 個的樣本。此處，我們根據(jù)“理想生育子女?dāng)?shù)量”構(gòu)建被解釋變量，來自問卷問題“在經(jīng)濟(jì)可以承受的范圍內(nèi)，最想生養(yǎng)幾個孩子”，刪掉該變量取值為0 的樣本，只保留理想生育子女?dāng)?shù)量大于0 的樣本。表6 列（1）泊松回歸結(jié)果顯著為正，表明代際流動能夠顯著增加有生育意愿個體的生育數(shù)量，從而從側(cè)面驗(yàn)證了權(quán)衡效應(yīng)是主要作用渠道。按照我們的推理邏輯，如果權(quán)衡效應(yīng)發(fā)生作用，那么對于收入水平越高的家庭，預(yù)算約束越松，這種權(quán)衡取舍也就越弱。相比而言，低收入家庭在預(yù)算約束下被迫在質(zhì)量和數(shù)量之間取舍的傾向更強(qiáng)。為了讓機(jī)制檢驗(yàn)更具有穩(wěn)健性，我們進(jìn)一步按照家庭人均收入均值劃分為高收入組和低收入組樣本進(jìn)行了分組子樣本回歸，表6 列（2）、列（3）的估計結(jié)果完全符合我們的預(yù)期，高收入家庭組代際流動對生育數(shù)量的影響并不顯著，只有低收入家庭組系數(shù)估計值顯著為正。

表6 權(quán)衡效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果

我們對代際流動指數(shù)和家庭人均收入水平進(jìn)行了OLS回歸，發(fā)現(xiàn)二者之間并無顯著的相關(guān)性，換言之，代際流動的難易程度與家庭人均收入水平相對獨(dú)立。那么，無論是處于什么收入水平，對下一代未來階層流動的前景預(yù)期都有可能出現(xiàn)較為悲觀態(tài)度，故而在預(yù)期效應(yīng)下，代際流動對是否生育子女的擴(kuò)展邊際影響并不會因?yàn)榧彝ナ杖胨蕉a(chǎn)生異質(zhì)性。可以推測，如果預(yù)期效應(yīng)不成立，那么其將在高收入組和低收入組的兩個子樣本回歸中均不顯著，表7 回歸結(jié)果與推測相符，也進(jìn)一步顯示預(yù)期效應(yīng)下的影響并不成立。

表7 預(yù)期效應(yīng)的進(jìn)一步分組檢驗(yàn)

（二）競爭性解釋的檢驗(yàn)：“為流動而流動”下的生育抑制效應(yīng)①限于篇幅，分析表格省略，讀者若是感興趣可向作者索取。

根據(jù)王偉同等（2019）的研究，地區(qū)代際流動會影響個體的遷移決策。我國地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源分布不均衡，代際流動性較差地區(qū)的個體為獲取更多的機(jī)會和資源優(yōu)勢往往選擇向代際流動性高的地區(qū)遷移。這一類群體與流入地常住人口相比，可能會因?yàn)楣ぷ鞑环€(wěn)定、經(jīng)濟(jì)狀況差而產(chǎn)生不安全感，進(jìn)而做出晚婚晚育的決定，影響生育意愿（潘麗群等，2021）。故而代際流動對生育意愿可能存在間接作用機(jī)制，即代際流動通過影響遷移決策進(jìn)而影響個體的生育意愿。基于此，剔除原樣本中的流動人口樣本，考察非流動人口樣本的情況?；貧w結(jié)果表明，核心解釋變量（igm）的系數(shù)估計值仍然顯著為正，這表明人口遷移并不足以改變原有結(jié)論。

六、結(jié)論與政策建議

偏低的代際流動水平會引起社會廣泛關(guān)注，而社會階層流動阻塞可能對改善收入分配格局有消極影響。與此同時，我國正面臨低生育挑戰(zhàn)，即使在“三孩”政策放開的前提下，國內(nèi)生育率仍持續(xù)走低。本文基于中國家庭金融調(diào)查（CHFS）和中國社會綜合調(diào)查（CGSS）數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)性實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)代際流動對二孩生育意愿產(chǎn)生了顯著的正向影響。進(jìn)一步的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，質(zhì)量和數(shù)量權(quán)衡機(jī)制充當(dāng)了代際流動影響生育意愿的主要作用渠道，預(yù)期效應(yīng)和通過影響遷移決策間接影響生育意愿的競爭性解釋均沒有影響本文的研究結(jié)論。本研究對未來政策選擇具有多重啟示，基于以上結(jié)論，我們提出三點(diǎn)政策建議。

第一，積極的生育政策不能僅僅強(qiáng)調(diào)生育成本端，重視生育收益端才更加符合中國傳統(tǒng)文化特性。從生育收益端入手，通過宣傳和輿論引導(dǎo)，培植更加積極的生育觀念，提振生育信心。第二，推進(jìn)共同富裕，暢通向上流動通道。積極的生育政策要通過提高社會代際流動性提升生育子女的代際收益，進(jìn)而提升生育信心。第三，增強(qiáng)教育公共服務(wù)的均衡性和可及性。進(jìn)一步提升教育公共服務(wù)均等化的水平，加大經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的基礎(chǔ)教育經(jīng)費(fèi)投入，科學(xué)合理配置學(xué)校資源，充分利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與教育服務(wù)的融合發(fā)展推動教育資源共享，讓高質(zhì)量教育服務(wù)惠及更多孩子。