農村居民生育行為的社會互動效應研究

薛繼亮，凃坤鵬

（內蒙古大學 經濟管理學院，內蒙古 呼和浩特 010021）

一、引 言

生育率與死亡率是研究人口結構無法回避的核心議題，相比生育率，死亡率是一項難以人為調節的剛性指標。因此，未來人口結構變化將在很大程度上取決于生育率。自20 世紀70 年代以來，中國總和生育率持續下降，在1992年以后便一直低于2.1的人口更替水平，①數據來源于世界銀行數據庫（https://data.worldbank.org.cn/country/china?view=chart）。導致人口正增長慣性消耗殆盡，負增長慣性不斷累積，在2022年中國出現了61年來首次人口負增長，自此，中國將進入人口老齡化、低生育率和人口負增長的新階段。如果中國保持當前極低生育率，人口長期均衡發展可能面臨巨大挑戰。根據《世界人口展望2022》②https://www.un.org/development/desa/pd/sites/www.un.org.development.desa.pd/files/wpp2022_summary_of_results.pdf。中低生育方案的測算，2100年中國人口總量將減少至4.9億人左右，比2020年減少9億人，與2050年相比至少減少7.3億人。同時，在2050年建成社會主義現代化強國時，中國老齡化將超過30%［1］。持續的低生育率導致人口規模大幅度縮減疊加深度老齡化將給經濟社會發展帶來一系列不利影響和風險挑戰。例如，有效勞動力供給減少，市場規?？s小，產業結構失衡，以及沉重的養老負擔等等。因此，抓住2050年之前人口建設的關鍵時期，積極應對低生育率，對中國式現代化進程具有全局性的意義。

為應對低生育率，目前同屬東亞圈的中國、日本與韓國沿用國際經驗圍繞時間類、經濟類和服務類三大類生育激勵措施制定生育支持政策，但存在政策碎片化、精準度不足和效率較低等問題，這導致三個國家的生育率迄今均未能回升至人口更替水平之上。特別是，21世紀后，一系列生育支持政策并沒有改變韓國生育率下降的趨勢，甚至成為全球生育率最低的國家，即育齡群體出現“躺平”現象：無論何種生育支持政策都無法刺激育齡群體生育。為防止中國育齡群體同樣出現“躺平”現象，有必要根據區域和群體差異制定具有中國特色的政策實施路徑，提高生育支持政策的精準度?，F實中人的非獨立性導致生育行為受內生因素與外部性共同影響，并且這種外部性在傳統觀念根深蒂固的農村社會更顯著。改革開放后，城市居民生育率降低的主導因素從外生性計劃生育政策轉向內生性經濟社會發展。然而，內在動力導致的低生育率難以逆轉，生育支持政策的作用變得十分有限，即在城市實現人口長期均衡發展的適度生育率是一件長期、難度極大的事情［1］。隨著人口流動性加強，農村居民生育率也逐步受到內生經濟因素影響，但農村內生因素的影響程度顯著低于城市［2］，即生育支持政策的激勵作用在農村更顯著。這意味著利用生育支持政策提高農村生育率是短期扭轉整體生育率趨勢的重點。

為探索新視角提高農村生育率，首先需要回答問題：生育行為是否具備溢出性或外部性，即群體互動是否影響個人生育行為？社會互動在新帕爾格雷夫經濟學大辭典中的定義為特殊形式的外部性，其中個人的偏好、預期和預算約束受其參照群體的影響，這意味著社會網絡中其他成員的生育行為會影響個人生育決策，這種個人與社會網絡中其他成員互動產生的影響稱為社會互動效應［3］?；诖?，本文嘗試進一步回答以下問題：農村居民生育行為是否存在社會互動效應？社會互動效應通過哪些作用機制影響農村居民生育行為？農村居民生育行為的社會互動效應是否因為個體特征差異而不同？

本文的學術貢獻主要有：（1）從政策含義上看，一方面，本文為實現生育調整目標提供了一條新路徑：實施有差別的生育支持政策，率先提高農村生育率，進而提高整體生育率；另一方面，本文結論顯示農村居民生育行為存在正向的社會互動效應，因而農村可以通過社會互動效應提高生育支持政策的效力與生育激勵措施的潛在收益，提高生育率。（2）從文獻貢獻上看，一方面，針對國內缺乏社會互動效應與生育行為相關文獻的研究現狀，本文對農村居民生育行為的社會互動效應進行了微觀數據論證；另一方面，針對國外社會互動理論研究豐富但缺乏文化差異性研究的事實，本文探究社會互動效應與中國農村居民生育行為，為社會互動理論補充了中國證據。

二、理論分析與研究假設

（一）社會互動效應與生育行為

隨著人口轉變理論無法解釋20世紀中期以來歐洲生育率轉變，人口經濟學家不可避免地需要尋找新視角解釋生育行為。20世紀80年代，將個人生育行為嵌入特定結構的社會網絡中進行分析的方法開始流行。起初，有學者試圖開辟新視角解釋歐洲各國生育率轉變，發現自19世紀起歐洲生育率下降不僅與經濟環境變化有關，而且與跨國交流導致生育環境變化有關［3］。隨后，基于東亞國家生育率數據的實證研究表明，個人生育行為部分取決于社會網絡中其他成員的生育行為［4］。在前人工作與相關實證研究的基礎上，越來越多的人口經濟學家開始關注社會互動效應與個人生育行為的關系。Bongaarts和Watkins［5］提出了社會互動假說，并利用社會互動解釋生育轉型，認為人與人交往會產生社會影響進而改變個人生育決策，具體表現包括信息與思想的交換、評價。在Bongaarts和Watkins［5］開創性工作的基礎上，社會互動效應與生育行為的研究框架逐漸明晰，相關研究也逐漸從宏觀經濟層面轉至微觀經濟層面。從微觀經濟層面看，早期學者通過定性分析探究生育行為的社會互動效應［6］。Sarah和Victor［7］通過定性分析發現，非正式的社會互動通過補充正式渠道傳播的生育信息與協調夫妻生育期望影響育齡群體的生育決策。伴隨社會互動效應與生育行為的研究逐漸深入，定量分析開始占據主導，這也符合主流分析方法的路徑轉變。Sebastian和Thomas［8］利用德國雇主-雇員數據研究同事生育是否會影響女性生育行為發現，在同事生育行為發生后的一年，女性首次懷孕的概率將翻一倍，這種影響會隨時間推移而減弱，并在兩年后消失。Ciliberto等［9］研究了工作場所中生育行為的同伴效應發現，在受教育水平較高的群體中積極效應占主導，而在受教育水平較低的群體中消極效應占主導。Buyukkececi和Leopold［10］考察了家庭內部生育環境變化對個人生育行為的影響發現，在兄弟姐妹有了孩子后，夫妻短期內成為父母的概率會提高。相比國外研究，國內研究社會互動效應與生育行為的文獻則相對匱乏。許璟瑩［11］利用社會網絡理論研究中國城市育齡群體的生育意愿發現，社交網絡中強關系是影響城市育齡群體生育意愿的主要因素，而弱關系的影響則不明顯。姚丹［12］通過問卷調查數據，分析社會網絡關系強度與成都市已婚群體的生育意愿發現，80后、90后群體均受到社會網絡中強關系和弱關系的影響。

現有文獻為研究社會互動效應與生育行為提供了重要的經驗證據。然而，與其他文化不同，儒家思想作為中國的主流文化，在處理人與人、人與社會的關系時，強調集體主義。孟子講“天時不如地利，地利不如人和”，《呂氏春秋》記載“萬人操弓，共射一招，招無不中”，這反映出被群體認可在中華民族內部的效用極高，個人可以犧牲自己的個性，達到被群體接納的目的。相反，特立獨行的個人會受到群體排斥導致生活的心理負擔加重、非貨幣成本增加。這些傳統觀念在經濟文化相對落后的農村社會更是根深蒂固。由此，本文提出如下假設：

假設1：農村居民生育行為存在顯著正向的社會互動效應。

（二）社會互動對農村居民生育行為的影響機制

⒈ 生育偏好

社會力量影響個人行為的首要途徑是塑造行為人的偏好［13］。社會互動所具備的策略互補性導致社會網絡中參照群體的生育率發生變化會改變個人生育行為的效用，進而改變個人生育數量。具體而言，當參照群體的生育率提高，個人生育行為的效用會隨之提高，這主要是因為生育使個人與社會網絡中其他行為人的共同話題增多，主觀幸福感與社會收益增加。從局部互動看，Mishra［14］利用印度數據研究社會互動與個人生育偏好的關系發現，鄰居生育率提高1單位，個人想要一個或兩個孩子的概率分別下降1.0%和6.0%，但想要三個或四個孩子的概率分別提高1.2%和3.8%。從全局互動看，Nie和Wang［15］利用中國調查數據研究同伴效應對個體生育意愿的影響發現，社區生育率提高1單位，個人想要一個孩子的偏好會降低14.3%，但想要三個孩子的概率會提高9.3%。農村作為“熟人社會”，其高度同質的社會網絡中具有一致的思想規范，為了獲得網絡成員的身份認同及其帶來的歸屬感，農村居民必須遵守群體行為準則。這意味著農村群體行為規范對個人行為偏好會產生顯著影響，因為偏好在同質的社會網絡中是共享的，并且能有效制裁“異類”的越軌行為。由此，本文提出如下假設：

假設2：社會互動通過提高生育偏好促使農村居民生育行為發生。

⒉ 生育信息

生育信息是影響生育行為的重要因素。生育信息數量變化勢必會影響生育行為的不確定性、改變個人對各生育環節（備孕、分娩、康復）的預期。具體而言，通過與社會網絡中其他成員互動，獲取、交換、共享和評估生育信息，降低了生育行為的不確定性，使個人對各生育環節形成理性預期。這意味著個人有能力制定合理計劃應對生育過程中可能出現的負面影響，進而避免因錯誤行為導致生育風險增加。Billari等［16］認為，育齡群體在向一孩過渡的過程中，不確定性可能非常高，因為這是一種全新的生活狀態，但同伴可以通過分享實用信息、喜悅或擔憂降低個人生育風險。Lyngstad和Alexia［17］的研究也支持這一結論，兄弟姐妹最近的生育行為對女性第一次生育有很明顯的積極影響而對第二次生育的影響幾乎可以忽略不計，即個體在社會互動中獲得同伴的行為經歷，使個人生育行為的不確定性降低。Bernardi［6］認為，觀察性學習有助于個人評估新行為的含義，對生育行為而言，社會網絡中其他成員成為父母后會提供有關為人父母和生活變化的信息，促使個人重新評估、計劃生育行為。Sebastian和Thomas［8］認為，不確定性的降低是影響女性生育的主要機制，因為沒有孩子的女性可以觀察到懷孕和分娩對同事工作、家庭、生活的影響以及該同事如何協調工作和家庭的矛盾。一般來說，人們普遍不愿意承擔風險（不確定性），相比城市居民，農村居民思想更加保守，即大多數農村居民為風險厭惡者。因此，社會互動增加了農村居民的生育信息，使農村居民生育行為的不確定性降低，進而導致農村居民由采取保護措施（不生育）降低損失發生的概率或嚴重程度轉變為重新計劃生育行為。由此，本文提出如下假設：

假設3：社會互動通過增加生育信息促使農村居民生育行為發生。

三、研究設計

（一）數據選取與變量說明

《中國流動人口動態監測調查》（China Migrants Dynamic Survey，簡稱CMDS）是由原國家衛生計生委自2009年發起的一項大規模全國性流動人口抽樣調查，覆蓋全國31個省份和新疆生產建設兵團中流動人口較為集中的流入地，并且其調查對象為在流入地居住一個月及以上的流動人口。本文使用該數據庫的原因有：（1）需要詳細的流動數據進一步分析樣本是否流動、流動程度與生育行為的社會互動效應的關系。（2）更好地識別社會互動效應。相比其他數據庫以行政單位（市、區）構建社會網絡（最小單位為縣），該數據庫提供了詳細的調查員編碼信息，有利于本文根據距離構建更精準的社會網絡識別社會互動效應。該數據庫選取的樣本符合廣義居民定義，為進一步識別居民，本文選擇在調查地點居住的樣本作為研究對象，將不在調查地點居住的樣本剔除。此外，根據CMDS中關于農村與城市的定義，本文將城市樣本剔除。結合現有文獻［18］與生育行為的合理性，本文剔除了未婚、離婚、喪偶樣本，僅保留初婚、已婚與同居樣本，并且將人口限制在合理生育年齡之間（男性合理生育年齡為22—60歲，女性合理生育年齡為20—45歲），再剔除數據缺失的樣本。本文主要關注社會網絡中其他成員的生育行為對農村居民生育行為的影響，其中生育行為、個人特征和群體外生特征等數據均來自于個人問卷。

本文被解釋變量為個人生育行為。參考何圓等［19］的方法，本文選用受訪者當年是否有生育行為作為被解釋變量的衡量指標。由于CMDS問卷中沒有直接的問題來衡量，因而通過接受問卷時的采訪時間與孩子出生的時間差來間接觀測是否有近一年內出生的孩子。同時，2017年CMDS實地調研截至時間為5月導致對2017年人口生育行為的統計不完整，因而本文選取2016年5月至2017年4月作為一個研究年度。

本文核心解釋變量為群體生育率水平。本文將被同一調查者調查的樣本定義為一個特定的群體，群體內的樣本互為參照，通過計算群體中（除本人外）當年生育行為的發生比率對核心解釋變量進行衡量。這樣設置主要是基于個人的直接社會環境：地理位置相近。相比較于其他數據庫以行政單位（市、區）定義群體，此種劃分方法能從距離上更好地識別社會互動效應。在2017年CMDS中每個鄉、縣最少安排1名調查員，最多安排37名調查員，平均每個鄉、縣安排4名調查員，且不存在一名調查員跨區域調查或多區域調查的情況。

本文中介變量包括生育偏好與生育信息。首先，使用同住家庭成員人數對生育偏好進行衡量。同住家庭成員人數直接反映出個人對家庭規模的偏好。同時，家庭規模偏好又與生育偏好密切相關。例如，個人偏好小家庭規模時，更可能選擇不生育或少生育。其次，使用問題“過去一年，您在現居住村是否接受過婦幼保健/優生優育方面的健康教育？”對生育信息進行衡量。當農村居民回答“是”，則認為其所處的社會網絡中生育信息溢出程度高，生育信息多。

本文控制變量為可能影響農村居民生育行為的變量，其中包括年齡、性別、民族、戶口性質、受教育水平和家庭收入水平。具體而言，年齡變量使用受訪者的日歷年齡（調查年份減去出生年份）來衡量。性別變量將男性賦值為1，女性賦值為0。民族變量將夫妻雙方均為漢族賦值為1，反之為0。戶口性質變量將農業戶口賦值為1，反之為0。受教育水平變量根據受訪者的學歷劃分為7個等級，分別設置虛擬變量。①其中，未上過小學=1，小學=2，初中=3，高中/中專=4，大學?？?5，大學本科=6，研究生=7。家庭收入水平變量使用受訪者家庭每月總收入的自然對數來衡量。

（二）描述性統計

表1匯報了本文變量描述性統計結果。

表1 變量描述性統計結果

從全樣本數據看，農村居民當年發生生育行為的均值為0.092，即樣本中90.8%的樣本當年沒有生育行為發生，群體生育率水平的均值為0.092。從分群體看，群體生育率水平高于中位數的農村居民生育行為的發生比率為11.9%，而群體生育率水平低于中位數的農村居民其生育行為的發生比率為6.5%。進一步比較兩類農村居民生育率，T檢驗結果顯示，群體生育率水平較高的樣本生育行為的發生比率顯著高于群體生育率水平較低的樣本。

從個人特征看，全樣本中人口平均年齡大約在34歲，這表明樣本多值壯年時期；男女人數大致一樣，但男性人數占比略高，為51.7%；有85.3%的家庭夫妻雙方均為漢族；農業戶口人數較多，其人數占比為87.6%；受教育水平的均值為3.143，可以看出多數樣本高中未畢業；家庭收入水平的均值為8.685。從群體外生特征的平均狀況看，群體的平均年齡為34歲；性別比例均衡，男性占比為51.7%；夫妻雙方均為漢族的占比為85.3%；農業戶口人數占比為87.6%；平均受教育水平為3.143；家庭收入水平的平均值為8.685。

（三）模型設定

Manski［20］作為社會互動效應實證研究的先驅，最早提出將社會互動效應劃分為內生效應、外生效應和關聯效應。內生效應指群體行為水平會對個體行為決策產生影響。外生效應指群體的外生特征會對個體行為決策產生影響。關聯效應指同一群體處于相似或相同的環境下，導致他們作出相似的行為決策。相比后兩種效應，內生效應具有其獨特性，即隨時間推移而產生乘數效應，進而放大群體行為水平和政策影響的效果?；谏鲜鲇懻?，本文模型設定側重研究內生效應。

基于調查數據對社會互動效應進行定量分析時會受到內生性問題的干擾［21］，其主要的來源為模型設定錯誤。一般而言，內生性問題來源于遺漏偏誤、自選擇偏誤、樣本選擇偏誤和聯立性偏誤等四個方面。就本文而言，識別社會互動效應的挑戰有：（1）當研究群體生育率水平對個人生育行為產生影響時，需要注意反射問題［20］。反射問題是指個人生育行為與社會網絡中其他成員的生育行為同時發生，導致無法區別相互影響。具體而言，個人生育行為受到群體生育率水平的影響。同時，個人生育行為也會反過來影響群體生育率水平，兩者相互影響導致很難分離出單獨影響。（2）難以將內生效應從外生效應中剝離出來。（3）個人生育行為與群體生育率水平相關聯是因為群體所處環境相同，而不是由社會互動決定的。（4）個人與群體所處的社會環境在一定程度上由樣本選擇所決定。（5）即使控制了個人特征與群體外生特征，也會存在遺漏變量問題，如個人的性格特征。（6）群體外生特征與其行為選擇間存在共線性，導致模型無法有效識別社會互動效應。

結合上述考慮，首先，本文參考杜康等［22］的方法，計算群體生育率水平時將個體排除，即群體生育率水平表示群體內除樣本i外其他樣本生育行為的發生比率。同時，參考現有研究利用非線性模型避免反射問題。其次，本文計量模型同時控制個人特征、群體外生特征和省份特征，盡可能減少不可觀測因素和外生特征對社會互動效應識別的影響。最后，考慮到同一名調查員所調查的區域社會環境相同，本文使用調查員層面的聚類標準差，盡量減少共同環境的影響。因此，本文具體模型設置如下：

其中，被解釋變量fertility為個人生育行為；解釋變量peer為群體生育率水平，是群體內除樣本i外發生生育行為的人數占總人數的比例，計算公式為（N為群體總人數）。Xi為一系列個體控制變量，為一系列群體外生特征，dp為省份虛擬變量，εi為隨機誤差項。

針對本文基準回歸方程中仍可能存在的內生性問題，如遺漏變量問題、農村居民自選擇問題和共線性問題，本文將在穩健性檢驗部分進一步討論。

四、實證分析

（一）基準回歸

表2匯報了群體生育率水平對農村居民生育行為的邊際Probit回歸結果。列（1）為群體生育率水平對農村居民生育行為的回歸結果。結果顯示，群體生育率水平的平均邊際效應為0.371，且在1%的水平上顯著。列（2）是在列（1）的基礎上加入了省份虛擬變量的估計結果，列（3）是加入個人特征與群體特征卻沒有控制省份虛擬變量的估計結果。估計結果均顯示，群體生育率水平對農村居民生育行為產生顯著的正向影響。列（4）是既加入了個人特征與群體特征也加入省份虛擬變量的估計結果。結果顯示，群體生育率水平的平均邊際效應為0.239，且在1%的水平上顯著，即群體生育率水平提高1單位，農村居民生育行為的發生概率提高23.9%。上述分析表明，農村居民生育行為存在顯著正向的社會互動效應，假設1得證。由列（4）結果可知農村居民其他特征變量的回歸結果。年齡對農村居民生育行為的影響在1%的水平上顯著為負，這表明年齡越大的農村居民生育行為的發生概率越低，因為隨著年齡增長，人們生育能力下降，導致生育行為的發生概率下降。生育行為在不同性別間產生顯著差異，這是因為在中國性別分工中，生育責任大都由女性承擔。生育行為在不同戶口性質間也存在差異，這是因為相比于城市居民，計劃生育政策不僅對農村居民作出了調整而且懲罰強度也相對較弱，導致農村戶口居民生育多孩的政策成本更低。此外，家庭收入水平會對農村居民生育行為產生擠出效應，這主要因為家庭收入水平上升，生育行為的機會成本隨之上升，導致農村居民生育行為的發生概率下降。

表2 群體生育率水平對農村居民生育行為的邊際Probit回歸結果

（二）穩健性檢驗

盡管在模型設定中，本文考慮了內生性問題對計量模型的干擾但回歸結果仍然可能存在估計偏誤，如遺漏變量問題、農村居民自選擇問題和共線性問題。因此，本文嘗試使用三種策略解決上述問題。

⒈ 工具變量法

雖然基準回歸結果表明群體生育率水平對農村居民生育行為產生顯著的正向影響，但結果可能由于內生性問題產生偏差。第一，基準回歸結果可能存在反向因果關系。通過觀察群體內其他成員的生育行為以及與其交流生育觀念可知，農村居民在作出生育決策時會受到群體生育率水平的影響。同時，個人生育行為與生育觀念也會反過來影響群體生育率水平。第二，誤差項內可能存在對被解釋變量有較強解釋作用的遺漏變量，如區域內的醫療機構床位數，個人所在地區的醫療機構床位數越少，意味著醫療資源越稀缺，使農村居民生育意愿難以被滿足，進而阻礙生育行為發生。針對反向因果關系和遺漏變量等內生性問題，本文采用工具變量法進行穩健性檢驗。

根據《中國流動人口動態監測調查》關于縣級地區的劃分，本文選取縣級生育率水平作為工具變量。表3匯報了兩階段最小二乘法的第一階段和第二階段的回歸結果。第二階段回歸結果顯示，群體生育率水平的估計系數在1%的水平上顯著為正。工具變量回歸結果表明，農村居民生育行為存在顯著正向的社會互動效應，與基準回歸結果一致。相比較于基準回歸結果，工具變量回歸結果中社會互動效應的系數更大，表明基準回歸結果的系數被低估了，可能的原因是農村居民生育行為與群體生育率水平之間存在反向因果關系，或存在對生育行為有負向影響的遺漏變量。

表3 工具變量回歸結果

本文對工具變量的有效性進行了檢驗。第一，對群體生育率水平與縣級生育率水平的相關性進行檢驗，回歸結果顯示，縣級生育率水平的回歸系數為0.842，且在1%的水平上顯著，即縣級生育率水平越高，群體生育率水平也越高。同時，第一階段回歸的F值為49.020，大于10，即不存在弱工具變量問題。因此，本文選用縣級生育率水平作為替代群體生育率水平的工具變量滿足相關性。第二，對縣級生育率水平的外生性進行檢驗。農村居民生育行為可能并不會受到縣內所有人的影響，即農村居民生育行為受到社會網絡內樣本的影響，而并不會受到縣內所有樣本的影響。因此，本文預期縣級生育率水平對農村居民生育行為是外生的，即縣級生育率水平并不會直接影響農村居民生育行為。本文參考Acemoglu等［23］和Conley［24］的方法，在回歸模型中加入工具變量——縣級生育率水平，無論是Probit模型還是OLS模型，工具變量的系數均不顯著但群體生育率水平的系數仍然顯著，這表明縣級生育率水平對模型來說是外生的，只能通過影響群體生育率水平來間接影響農村居民生育行為。

⒉ 傾向得分匹配法

為了解決樣本自選擇所產生的估計偏誤，本文采用傾向得分匹配法，進一步分析群體生育率水平對農村居民生育行為的影響。第一，本文將群體生育率水平低于中位數的樣本定義為社會互動效應較弱的農村居民，將群體生育率水平高于中位數的樣本定義為社會互動效應較強的農村居民，設置相應的處理組與對照組。第二，選擇最近鄰匹配（K=1）、半徑匹配（K=0.05）和核匹配（K=0.06）三種匹配方法進行匹配檢驗。第三，通過比較處理組與對照組在群體生育率水平上的差異，以便更科學地檢驗分析結果的穩健性。結果①正文未列示傾向得分匹配檢驗結果、其他穩健性檢驗結果和作用機制分析結果，留存備索。顯示，在三種匹配方法下，群體生育率水平均對農村居民生育行為產生顯著影響，最近鄰匹配（t=7.32）、半徑匹配（t=12.92）和核匹配（t=12.88）均通過了平衡性檢驗。由此可以得出，本文的基準回歸結果是穩健的。

⒊ 其他穩健性檢驗

現有研究中，提出了一些解決遺漏變量和群體外生特征與行為選擇間存在共線性問題的辦法。為解決遺漏變量，一部分文獻選擇盡可能多地選取控制變量，希望建立“窮舉”式的模型。但是，我們永遠無法知道是否還有未被觀察的因子。另一部分研究則提出一個替代性方案：利用非傳統數據作為遺漏變量的替代，如滯后因變量作為未被觀察的個體異質性和歷史因子的代表［21］。Bramoullé［25］提出將群體生育率水平滯后一期以解決群體外生特征與行為選擇間存在共線性的問題。參考上述文獻，本文先將滯后一期的因變量加入式（1）中，以檢驗遺漏變量是否對基準回歸結果產生干擾。然后，本文利用滯后一期的群體生育率水平替代式（1）中當期的群體生育率水平，以檢驗共線性問題是否會導致估計結果偏誤。其他穩健性檢驗結果與基準回歸結果類似。由此可以得出，本文的基準回歸結果是穩健的。

五、拓展分析

（一）作用機制分析

⒈ 提高生育偏好

生育偏好強調個人對生育行為的主觀期望效用。在社會互動過程中，個人被動接受群體行為的影響：社會網絡中的價值共識或共同偏好會對個人偏好施加群體性的影響與控制，迫使個人修改主觀偏好，導致行為的邊際效用發生變化［26］。在儒家思想作為中國的主流文化背景下，人們通常具有“多子多?！薄梆B兒防老”“不孝有三，無后為大”等觀念并且在經濟文化相對落后的農村社會更是積重難返。這反映出較高的生育偏好在農村占據主導并且通過社會壓力施加在農村居民身上，要求他們調整觀念服從共同偏好。同時，現有研究表明，密集且同質的社會網絡比稀疏且異質的社會網絡更有可能對成員施加壓力，使其遵循規范的主觀偏好。改革開放以來，大部分農村一直保持著社會結構上均質化的特征［27］，這使得共同偏好對農村居民主觀偏好的強迫作用更顯著。這些因素共同導致農村居民生育行為的邊際效用提高，生育需求增加。綜上，群體生育率水平通過生育偏好影響農村居民生育行為：群體生育率水平提高，生育行為的邊際效用提高，促使農村居民生育行為發生；反之，則認為生育行為的邊際效用降低，阻礙農村居民生育行為發生。群體生育率水平對生育偏好影響的回歸結果顯示，群體生育率水平的系數為0.326，且在1%的水平上顯著，即群體生育率水平通過提高生育偏好對農村居民生育行為產生正向影響，假設2得證。

⒉ 增加生育信息

完備的生育信息是個人作出生育決策的重要條件。社會經濟學強調與社會網絡中其他成員互動，有利于拓寬個人信息渠道、降低生育行為的不確定性，促使個人對各生育環節形成理性預期。有關信息傳遞的研究表明，信息傳遞的效用高度依賴于社會網絡的性質和結構，當人們獲取生育信息時，信息傳遞者的可信度對于個人獲取信息和實際采用經驗至關重要［5］。農村長久以來形成的“熟人社會”［28］，無疑使信息傳遞效用更高?；谏鲜龇治?，群體生育率水平通過改變生育信息影響農村居民生育行為：群體生育率水平提高，社會網絡內生育經驗與生育信息增加，生育風險降低，進而促使農村居民生育行為發生；反之，生育信息減少，生育風險增加，進而阻礙農村居民生育行為發生。由回歸結果可知，群體生育率水平的系數為0.223，且在1%的水平上顯著，即群體生育水平通過增加生育信息對農村居民生育行為產生正向影響，假設3得證。

（二）異質性分析

上述研究表明，社會網絡中其他成員的生育行為主要通過生育偏好與生育信息影響農村居民生育行為。那么，不同作用機制的效用是否會因為樣本特征不同而產生差異，進而影響農村居民生育行為的社會互動效應？

⒈ 規范認可程度的異質性

社會互動通過生育偏好影響生育行為，強調社會網絡為個人生育提供特定的生育偏好，限制個人作出違反主流規范的生育決策。這意味著個人對共同偏好的認可程度將影響社會互動效應。張騫［29］認為，極端成員并不會受網絡主流價值觀與行為模式影響。由于中國農村主流生育偏好與傳統文化緊密相連，本文根據問題“您是否同意‘按照老家的風俗習慣辦事對我比較重要’這個說法”來衡量個人對共同偏好的認可程度，將回答為“完全不同意”的樣本定義為極端成員，即規范認可程度低，取值為1，其余樣本取值為0?；貧w結果如表4所示?？梢钥闯?，社會互動效應的系數大小與顯著程度都在極端成員中更弱，但系數仍在10%的水平上顯著，這可能是因為生育信息增加發揮了作用。

表4 社會互動效應的異質性分析

⒉ 受教育水平的異質性

社會互動通過生育信息影響生育行為，強調農村居民對生育信息的獲取、交換和評價。這意味著個人對生育信息獲取與處理能力不同將影響社會互動效應?，F有研究表明，受教育水平是影響認知與推理能力的重要因素［30］，即受教育水平越高對生育信息的獲取與評價能力也越高；反之，則認為對生育信息獲取與評價能力越低。本文根據受訪者的受教育水平構建虛擬變量，將受教育水平低于中位數的樣本取值為0，高于以及等于中位數的樣本取值為1?；貧w結果如表4所示?？梢钥闯?，社會互動效應的系數大小與顯著程度都在受教育水平高的農村居民中更顯著。但是，在受教育水平低的農村居民中，社會互動效應的系數仍在10%的水平上顯著。同理，這可能是因為生育偏好提高發揮了作用。

（三）進一步討論

⒈ 流動與生育行為的社會互動效應

研究生育行為的社會互動效應無法忽略流動因素。因此，本文有必要進一步討論流動與生育行為的社會互動效應。有關流動與生育的研究主要有中斷理論、追趕理論和融合理論。中斷理論認為，流動將會短暫中斷生育，主要原因有婚配中斷、夫妻分居和流動成本對生育行為的擠出；追趕理論認為，流出地群體生育率水平普遍較高導致個人生育意愿水平高，經過一段時間流動人口適應流入地生活模式，可能會發生補償性生育；融合理論認為，流動人口的生育偏好與預期生育會逐漸與遷入地社會趨同。融合理論與社會互動理論類似。因此，本文認為流動主要通過中斷理論和追趕理論影響估計準確性。

基于上述分析，首先，本文將夫妻暫時分居與流動時長在一年以下的樣本剔除，盡可能排除中斷效應與追趕效應對社會互動效應識別的影響。其次，本文從數據集內選擇一組最接近隨機抽樣的樣本定義為對照組，即基本不受流動因素影響或影響較小的樣本。具體而言，本文將夫妻雙方均為市內流動或夫妻雙方中一方為市內流動的樣本定義為對照組，將數據集內其他樣本定義為實驗組，進一步分析農村居民生育行為的社會互動效應是否因有無流動而產生差異。最后，本文將群體生育率水平與夫妻流動范圍①流動范圍賦值：跨境流動=0，跨省流動=1，省內流動=2，市內流動=3；夫妻流動范圍=戶主流動范圍+配偶流動范圍。交乘，以探究不同流動程度下，群體生育率水平對個人生育行為的影響。表5列（1）是在剔除夫妻暫時分居與流動時長在一年以下的樣本后對農村居民生育行為的社會互動效應進行回歸的結果。結果顯示，社會互動效應仍然存在，這反映出流動對生育帶來的短期沖擊并不影響社會互動效應。表5列（2）和列（3）結果顯示，社會互動效應在實驗組與對照組中均顯著。為檢驗社會互動效應在實驗組與對照組中是否存在差異，本文選用似無相關模型（SUR）對其進行檢驗。選用似無相關模型是因為實驗組與對照組所處的環境可能有諸多相似之處，似無相關模型不要求兩組的干擾項同分布。同時，似無相關模型并未預先限定兩組間各控制變量具有相同影響。但是，模型缺陷是無法使用省份虛擬變量與穩健的標準誤。本文認為模型缺陷可以接受，因為基準回歸結果表明省份虛擬變量對回歸系數的影響較小，且穩健的標準誤并不影響回歸系數。結果顯示，社會互動效應的系數差異在實驗組與對照組間不顯著（p-value=0.201）。上述回歸結果顯示，樣本是否流動并不影響社會互動效應的顯著性，本文的基準回歸結果是穩健的。表5列（4）結果顯示，夫妻流動范圍會對生育行為產生負向影響，并且夫妻流動范圍越小，其生育行為的社會互動效應越顯著。

表5 流動與社會互動效應

⒉ 全局互動與局部互動

社會互動的表現形式主要有全局互動與局部互動兩種。其中，全局互動強調社區規范或群體行為準則對個人行為產生影響，即不直接聯系的行為人也會通過社會機制產生相互影響，而局部互動強調鄰里間相互影響，不直接聯系的行為人不產生影響，即社會網絡機制。前文已經探討了農村居民生育行為的全局互動，本部分著重探討農村居民生育行為的局部互動。

在局部互動理論中，社會網絡指個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的關系體系。個人在社會網絡中進行非正式的商品和服務交換，為個人在行動時提供便利［31］，這種存在于社會網絡中的便利可以被視為促進行動的資產。局部互動又可以被劃分為強關系互動與弱關系互動。其中，家庭成員屬于強關系互動，而朋友、鄰居和同事等屬于弱關系互動。本文使用問題“您是否與父母同住”衡量強關系互動。如果回答為“是”，則認為強關系互動頻率高；反之，則認為強關系互動頻率低。本文使用問題“2016年以來您是否參加過工會的活動”“2016年以來您是否參加過志愿者協會的活動”“2016年以來您是否參加過同學會的活動”“2016年以來您是否參加過老鄉會的活動”“2016年以來您是否參加過家鄉商會的活動”“2016年以來您是否參加過上述活動之外的其他活動”六個問題對弱關系互動進行衡量，賦值0—6，即社會關系維度越廣，弱關系互動頻率越高；反之，弱關系互動頻率越低。表6分別探討了強關系互動與弱關系互動對農村居民生育行為的影響?；貧w結果顯示，強關系互動對農村居民生育行為產生顯著的正向影響，而弱關系互動對農村居民生育行為產生顯著的負向影響。這可能是因為強關系互動的主要形式為父輩對子輩的代際支持，導致生育行為的發生概率提高，而弱關系互動頻率則會顯著擠出夫妻相處時間和孩子養育時間，進而降低生育行為的發生概率。

表6 農村居民生育行為的局部互動

六、結論與啟示

本文使用《中國流動人口動態監測調查》（CMDS）中的農村樣本，探究農村居民生育行為的社會互動效應。實證研究發現，農村居民生育行為存在顯著正向的社會互動效應，群體生育率水平提高1單位，農村居民生育行為的發生概率提高23.9%，經過一系列穩健性檢驗后結論仍成立。作用機制分析發現，社會互動效應通過提高生育行為偏好與增加生育信息對農村居民生育行為產生積極影響：生育偏好越高、生育信息越多，生育行為的社會互動效應越顯著。異質性分析發現，生育行為的社會互動效應對規范認可程度高與受教育水平高的農村居民作用更大。

上述研究結論對構建生育支持政策體系具有重要的啟示：第一，現階段，有必要根據區域差異制定具有中國特色的政策實施路徑，提高生育支持政策的效率。具體而言，關注農村0—3歲嬰幼兒早期的身心健康發展，補齊農村在嬰幼兒照護領域的短板，加大對欠發達地區嬰幼兒照護服務的支持，將有助于通過社會互動效應提高生育激勵措施的潛在效益，提高農村生育率，進而扭轉整體生育率趨勢。第二，關注強關系互動對農村居民生育行為的促進作用。具體而言，加強農村代際照料的政策支持，通過助餐券、養老補貼和出行優惠等形式給予農村老人育兒補貼，并建立健全農村老人參與代際育兒的激勵、評估和監督機制。第三，鼓勵生育需要給予農村育齡婦女充分的生育信息降低其生育風險。同時，鼓勵家庭文化與“孝”文化傳播，進而重塑生育文化，提高生育偏好。具體而言，推動婚育教育下鄉，通過開設生育家庭課程、組織生育輔導講座等，加強正面引領和專業指導，積極營造生育友好的社會氛圍。第四，以家庭生命歷程視角構建農村生育支持政策體系，注重婚戀階段、家庭組建階段、孕育階段、養育階段、再生育階段統籌協調，堅持綜合施策形成工作合力。