生育数量对女性工资收入的边际影响*
——基于多值处理效应模型的实证分析
张沛莹，冯照晴，金 俐
（上海大学经济学院，上海 201800）
摘 要： 基于2016年中国家庭追踪调查数据，运用多值处理效应模型，实证分析生育数量对女性工资收入的边际影响。研究结果表明：第一，生育数量的增加会显著降低女性工资收入；第二，生育一孩对女性工资收入的负向边际影响比二孩更大；第三，生育数量对女性工资收入的边际影响存在显著的地域差异、城乡差异和产业差异，对东部地区、城市、第二产业从业女性工资收入的负向影响远高于中西部地区、农村、第三产业从业女性。基于上述研究结果，为进一步优化人口政策，提高生育水平，缓解人口老龄化压力，一是要运用育儿补贴、个税抵扣等方式，提高对进入劳动力市场的育儿女性的补助水平，减轻女性养育子女的经济负担；二是要进一步完善《劳动法》等相关法律法规，保障女性的平等就业权利，使女性不会因为生育而被迫离开劳动力市场，同时为女性维护自身合法权益提供支持；三是要充分发挥社会组织和社会企业的作用，加强育儿女性的劳动技能培训，帮助其保持一定的职业技能、在哺育期结束后可以更快地回归劳动力市场；四是在制定人口政策时应格外关注生育一孩的女性，例如延长一孩生育产假及陪产假时间，给予更高的育儿补贴和个税抵扣，以降低未生育女性的经济压力，从而提高我国一孩生育数量；五是考虑到生育对不同女性群体工资收入的影响程度存在差异，要针对不同地区、城乡和行业的女性群体制定差异化的生育保险政策。
关键词： 人口政策；生育保险政策；二孩政策；生育代价；卡尺匹配法
在人口老龄化带来的挑战日渐严峻的背景下，国家逐步优化人口政策以提高生育水平。随着我国女性社会地位和教育水平的不断提高，越来越多的女性开始重视自己的职业发展，而生养子女改变了女性劳动供给的周期和时间，对其职业发展和工资收入产生负面作用，从而影响女性的生育意愿。那么，生育数量对女性工资收入的负向影响程度如何？这种影响是否存在地域差异、城乡差异以及行业差异？从社会学和劳动经济学的角度对这些问题进行实证研究，有助于深入理解我国适龄女性的生育选择，从而完善人口政策和生育保险政策，提高生育水平，缓解人口老龄化。
一、文献综述与研究假设
（一）文献综述
生育对女性工资收入的影响是劳动经济学的重要研究课题。家庭在进行生育决策时，要权衡生育带来的价值与成本。国外研究者将生育数量的下降归因于“生育代价”或“生育成本”（Kornstad，2014；Amuedo-Dorantes，2004；Nizalova，2017）。Bergmann（1974）研究发现，女性往往会选择能够兼容她们作为母亲角色但工资较低的工作，因为这些工作具有时间灵活、体力消耗小等非货币性优势。Angrist和Evans（1998）研究发现，生育显著降低了女性在劳动力市场的参与率。Bloom（2009）认为，这种负面影响不仅存在于女性的育儿时期，而且具有长期性。Polachek（1985）认为，当工作与抚养子女不能同时兼顾时，母亲会退出劳动力市场，她们之前积累的经验可能在重返劳动力市场后贬值。除此之外，雇主歧视也是导致“生育成本”产生的重要因素。Phelps（1972）在研究雇主因素时指出，当雇主基于以往经验和观察得出育儿女性的工作效率较低、常常请假等负面结论时，这种“统计歧视”造成显著的工资差别便会体现出来。此外，Phelps认为存在与“偏好”相关的另一种歧视，即当雇主考虑到顾客不喜欢、不信任育儿女性时，也会向育儿女性发放较低工资。Shelley（2007）通过劳工实验研究发现，雇主歧视带来的“生育成本”存在于起薪低、能力偏见等方面。
国内对生育与女性工资收入关系的研究起步较晚，主要采用计量方法进行实证分析。张川川（2011）采用工具变量法和赫克曼两步法进行研究发现，生育数量的增加会显著降低城镇已婚女性的劳动供给，并且显著降低女性的工作时间投入和工资水平。贾男（2013）通过非线性转换和混合密度分析方法估计了女性生育缺陷对工资的影响程度，研究发现在生育当年女性的工资收入会下降18%，这会显著影响这部分女性的生育需求。於嘉和谢宇（2014）运用固定效应模型进行实证研究发现，每生育一个子女会造成女性工资下降约7%，且生育对工资的负面影响在教育程度较高、从事管理与职业技术工作、在国有部门工作这三类女性群体中更为显著。熊海珠（2017）运用倾向得分匹配模型和Oaxaca-Blinder分解法进行研究发现，在东部地区，生育二孩会导致女性工资下降14.1%，在中部和西部地区，生育二孩对女性工资的负向影响分别为8.61%和6.76%。
（二）模型选择与研究假设
国外学者多从“生育代价”的角度研究生育数量对女性工资收入的影响，而国内学者在得出生育数量会降低女性工资收入结论的基础上，进一步对不同教育程度、行业、地区的女性进行差异化分析。但大部分学者在处理样本时，没有较好地解决样本自选择问题，由于存在个体异质性，很难将生育数量对女性工资收入的边际影响准确地识别出来。为解决样本选择问题，本文采用多值处理效应模型，探究生育数量分别为零个、一个以及两个时，生育数量的增加对于女性工资收入的边际影响。基于“生育代价”因素的客观存在以及地域、城乡经济发展和不同产业运作的差异性，提出以下两个假设：
假设1：随着生育数量的增加，女性工资收入呈现下降趋势，且相较于生育二孩，生育一孩对女性工资收入的边际影响程度更大。
由于生育数量是二分类变量，首先使用Logistic回归模型来预测每一个女性个体选择进入处理组的条件概率，即每一个样本的倾向得分，结果如表2所示。由Model1可知，受教育时长的系数为-0.1420，表明对于生育数量为0的女性个体而言，每增加一年的教育时长，将使生育一个子女的概率显著下降14.20%。与Model1相似，在Model2中，对于生育数量为1的女性而言，每增加一年的教育时长，将使生育两个子女的概率显著下降5.96%。这意味着教育水平与生育数量是负相关的，教育水平的提高会显著降低女性的生育意愿。此外，地区和家庭人均收入也会影响女性生育数量的偏好。相较于中西部地区的女性，东部地区女性生育二孩的概率显著更低。而家庭人均收入的增加也会显著提高女性多生育一个孩子的可能性。
二、模型设定与数据来源
（一）模型设定
2016年，扬州市约有100家各类秸秆综合利用主体正常运转，年利用秸秆约77.5万t，主要以自用为主，绝大多数仍处于小规模、低层次水平，缺少龙头型、骨干型企业，投入产出效率较低，秸秆综合利用水平不高。各县市(区)秸秆综合利用产业发展不均衡，地区差异明显。邗江、江都、宝应、高邮、仪征、广陵除秸杆还田外的秸秆综合利用率分别为15.81%、36.57%、22.40%、47.48%、34.93%、9.27%，秸秆综合利用主体分别为7家、17家、9家、25家、31家和11家，高邮、江都、仪征3市(区)秸秆综合利用总体水平较其他区(县)领先，但在全省范围内依然落后。
与二值处理效应模型相同，多值处理效应模型的基本假设之一为条件独立假设，即：
幼儿急疹一般烧3天，热退疹出，疹子是玫瑰疹，隐在皮下，疹子2天退了就完全好了。因为幼儿急疹的特殊性，没有出疹之前并不能确诊，所以医生只要诊断是病毒感染、没有使用抗生素就不算误诊。
其中k ∈{0,1,2}，Yi (k )表示当子女数量为k 时第i 个女性的工资收入。对条件独立假设进行如下解释：在全面放开二孩政策前，女性的生育数量受到计划生育政策的限制，在无特殊条件下，每对夫妻只能生育一个孩子。而在全面放开二孩政策后，生育数量是非强制性的，家庭能够决定是否生育孩子以及生育孩子的数量为一个或两个，且生育数量与未来收入有关。根据条件独立假设，在控制了与收入有关的解释变量Xi 后，生育数量k 与女性工资收入不存在直接相关关系，也就是说生育数量的选择是通过Xi 间接与女性潜在工资收入相联系。
基于式（2），给定Xi 时Yi (k )条件期望为：
通过式（3）即可估算生育数量为k 的女性工资收入Yi (k )的期望值：
由于Xi 的维数较大，估算E [Yi (k )]较为困难。借鉴Imbens（2000）提出的用于多值处理效应的广义倾向得分匹配法，构建式（5）如下：
在个体倾向得分相同的条件下，当增加生育数量，女性工资收入的变化量可通过工资收入差值的期望值求得：
乐山市作为一个有千年历史的地区，不但有丰厚的当地特产及资源，更有非常多样的语言种类。四川省发布的相关数据显示，乐山市民族分布比较多样，有大约41个民族定居该地。其中，汉族、回族、苗族及彝族是乐山世代存在的民族成份。在这些民族文化中，语言种类较为多样，在少数民族语言分布中，作为四川杂居地域的主体民族，藏语的使用较为广泛，且有不同地区的方言，还有回族语言、彝族语等多种。而乐山的各地方言种类也是比较多的，以井研县为主的东部分地区大部分为自贡方言的使用地，而市区主要是乐山方言，此外还有嘉南语等方言。得益于乐山市语言的多样性，诸多语言学研究者在做理论研究之前，都会亲自到乐山地区做试点调查。
式（6）的含义为：在控制个体i 选择生育k 个子女的条件概率后，选择生育k 个子女与女性工资收入无关。则给定倾向得分r 时，Yi (k )的条件期望变为：
陆汉城等(2007)提出TC中存在着既非纯粹波动,又非纯粹涡旋的特征,而是涡散运动共存的。风场特征既存在明显的非地转运动,表现出重力波的特征,也具有比较好的平衡关系,表现出一些涡旋波特征。即雨带的传播是混合波作用的结果。Zhong and Zhang(2013)指出,在TC中的最大风速半径内,混合波表现出了更多的是像涡旋Rossby波的平衡结构,而在最大风速半径外部,更多表现了像重力波的非平衡结构。
女性工资收入均值E [Yi (k )]可通过广义倾向得分匹配法进行计算得到：
式（5）为在控制了协变量Xi 之后，个体i 进入第k 个处理组的条件概率。在结合广义倾向得分后的条件独立假设变为：
参考已有研究文献，选取如下三个方面控制变量：个人特征、工作因素、家庭因素。个人特征包括受教育年限、是否参加非学历教育、政治面貌、婚姻状况、健康状况、宗教信仰、城乡户籍以及是否处于东部地区；工作因素包括工龄、工龄平方项、是否受雇于他人、是否从事非农工作、雇主性质、工会成员以及待人接物水平；家庭因素包括家庭全年人均收入和做家务时长。上述变量的具体定义及说明见表1。
2.2.3 插秧深度的调整。根据农艺生产要求，机插秧深度应达到“不漂不倒，越浅越好”。早稻的插秧深度一般为10 mm，插秧深度调节是通过插秧深度调节手柄来调整，共有4个档位，往上为浅，往下为深。还可通过换装浮板支架上6个插孔来调节插深。
（二）数据来源
本文使用的数据来源于2016年中国家庭追踪调查（CFPS），样本覆盖国内25个省（自治区、直辖市），涉及33296户家庭。调查问卷共包含社区问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种主体问卷类型，主要使用家庭问卷和成人问卷，在数据整理过程中根据家庭编码对两类问卷进行匹配。基于研究目的，将样本限定于年龄在19～55岁之间且生育数量为0、1和2个孩子的女性群体，剔除关键变量缺失的样本后，有效样本量为1655个。
（三）变量选取
选取对数化女性工资收入作为被解释变量，即女性每小时工资收入的对数值，通过年收入与每周工作小时数计算得到。
选取生育数量作为核心解释变量，同时也是多值处理效应模型的控制变量。全样本中生育数量全集为{0,1,…,7}，考虑到生育数量的分布主要集中于0、1、2之中，三者占比为91.64%，因而选取三值的控制变量是较为合理的。
分析生育数量对女性工资收入的边际影响时，需要在控制其他因素（如受教育程度、工龄、健康状况、家庭人均收入等）不变的条件下，比较同一个体选择生育或不生育所引致的工资收入差距。采用传统的回归方法，如普通最小二乘法，则很难将生育数量的影响准确识别出来，得到的结果就会是有偏的。由于在现实中只能观察到女性作出一项生育决策后的工资收入，例如：当女性选择了生育，就无法得到同样状态下该女性不生育的信息，从未选择生育样本中得到无法观察的信息就显得尤为重要。多值处理效应模型能够充分考虑女性个体的异质性与样本选择偏差等问题，根据倾向得分匹配法，匹配个体特性、工作因素和家庭因素相近的生育女性和未生育女性，进而得到生育一孩、生育二孩前后，女性工资收入的真正差异。
基于多值处理效应模型，假设处理变量
的取值介于0,1,…,K 之间，即
={0,1,… ,K }。根据研究需要，女性生育数量的取值范围设为{0,1,2}，即K =2。假设通过观察Ti (k )的取值可以判断是否选择
：
美国希望大量出口农产品，让中国产生依赖，甚至大量依赖进口，以农产品弥补美中的贸易逆差。一旦美国用低价农产品挤垮中国农业，然后将进口粮食控制在他手中，那中国将会受制于美国。
表1 变量定义
三、实证分析
（一）生育数量对女性工资收入的边际影响
使用卡尺匹配法对Model1、Model2及Model3进行匹配，得到多值处理效应模型的估计结果（见表3）。可以看到，对于未生育的女性而言，生育一个孩子将使其减少25.38%的工资收入，该结果在1%显著性水平下显著。对于已经生育一个孩子的女性而言，生育二孩将在1%显著性水平下显著减少11.93%的工资收入。由此可见，生育数量和女性工资收入呈负相关关系，一个家庭中子女数量的增加会减少母亲的工资收入，假设1成立。
通过构建多值处理效应模型，可以计算出每个个体的倾向得分，即每个个体接受处理组的可能性。具有相同倾向得分的女性个体，在模型中的协变量是均衡可比的（并非取值上的完全一致）。倾向得分匹配的具体方法有卡尺匹配法（Caliper Matching）、核匹配法（Kernel Matching）、样条匹配法（Spline Matching）等（陈强，2010）。本文选取卡尺匹配法进行倾向得分匹配。卡尺匹配是指基于所估计的倾向得分对处理组和对照组进行匹配，当两个样本之间倾向得分的绝对距离小于所设定的卡尺时，则选取该样本进行匹配。郭申阳（2012）认为该方法可以在很大程度上消除生育数量的自我选择偏差。
面对当时“漆黑一团”的社会状况，鲁迅认为：“围在高墙里面”的普通百姓，“默默地生长，萎黄，枯死了，像压在大石底下的草一样，已经有四千年”。[3]他希望“围在高墙里面的一切大众，该会自己觉醒，走出，都来开口的罢”。从中我们可以看出，作者对农民身上的弱点，不论进行多么深刻的针砭，都是始终站在农民的立场上，怀着满腔的热情。他不是旁观者，更不是反对者。他在解剖农民时，也是在解剖自己。
清末鸦片战争以后，西方先进人文社会理念的侵入，致使中国传统封建治理模式渐次分崩离析；现代法律制度的诞生亦借此契机艰难萌芽。在这漫漫长途发端之际，法律翻译开启民智的作用是勿庸置疑的，特别是西方法律术语的传译导引外来文化刺激，推动了近代中国法律新词发展成能指和所指相对固定的规范型符号系统，法学家们将之视为法学移植的研究视角(俞江2008：23)。
假设2：“生育代价”存在地域差异、城乡差异和产业差异，生育数量对在东部地区、城市和第二产业从业女性的工资收入有着更大的负向边际影响。
2015年，国务院印发《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》，对高等教育和“双一流”建设提出深化产教融合明确要求。2017年10月18日，党在十九大报告中提出了“深化产教融合、校企合作”。由此可见，产教融合、协同育人已成为未来我国高等教育培养创新型人才、技能型人才的一项重要方针，为各类学科、专业综合改革指明了方向。
表2 三个模型的倾向得分估计结果
将生育数量为0、1和2个孩子的女性个体，分别列入Control（Child_num=0）、Treat1（Child_num=1）和Treat2（Child_num=2）三个组别。将Control组与Treat1组之间的处理模型定义为Model1，将Treat1组与Treat2组之间的处理模型定义为Model2，将Control组与Treat2组之间的处理模型定义为Model3。
此外，从实证结果还可以看到，生育一孩对女性工资收入的边际影响大于生育二孩。这可能是因为，适孕年龄女性在组建家庭并选择生育第一个孩子时往往处于事业的上升期，生育显著减少了其可投入工作的时间。相较于生育一孩，女性在生育二孩时的事业状态相对稳定，并且由于生育一孩的经验积累，生育二孩需要的家庭时间的边际投入相对较低，因此，此时生育对女性职业发展的边际影响相对较小一些。
表3 生育数量对女性工资收入的边际影响
（二）稳健性检验
上述实证分析采用卡尺匹配法进行倾向得分匹配，为了检验结果的稳健性，采用n对m对1匹配法（n-to-m-to-1 Matching）来进行倾向得分匹配，从而获得生育对女性工资收入边际影响的多值处理效应估计结果。在n对m对1匹配中，m指Treat1中的个体可以在Treat2中寻找m个最接近的个体与之相匹配，n是指Treat1中的个体可以在其他组中寻找的最近个体总数。显著性检验采用了二对一对一匹配，以及三对二对一匹配。一般来说，匹配估计量存在偏差，如果进行一对一匹配，则偏差较小，但方差较大；而进行一对多匹配则可降低方差（因为使用了更多信息），但代价是偏差增大（因为使用了更远的信息）。运用两种不同匹配方法的估计结果如表4所示。
从表4可见，生育数量对女性工资收入的边际影响是显著下降的，即生育一孩对女性工资收入的边际影响高于生育二孩。此外，通过p值可以看出，多值处理效应的整体结果也是显著的，验证了前面回归结果的稳健性。
品文：首联两句，作者着重刻画眼前具体景物，形、声、色、态逐一展现，描绘了大江边的深秋景象。对仗工稳天成、意境深沉，无怪乎胡应麟评价其为“古今七言律第一”。
表4 两种不同倾向得分匹配方法的多值处理效应估计结果
四、进一步分析
（一）生育数量影响女性工资收入的地域差异
表5列示了在不同地域，生育数量对女性工资收入边际影响的估计结果。可以看到，在Model1中，东部地区生育数量对女性工资收入的边际影响系数为-24.44%，生育一个孩子对工资收入的影响高于中西部地区。对于已经生育一个孩子的女性而言，在东部地区生育二孩将使其工资收入下降16.55%，远高于中西部地区的降幅3.71%。可见，在不同地域，生育数量对女性工资收入的影响是不同的，在东部地区的影响程度高于中西部地区，假设2成立。生育数量对女性工资边际影响的地域差异与地域之间经济发展水平、职工工资水平以及无薪休假、离职的收入损失代价有关。在经济发展水平更高的东部地区，高生产力水平会带来从业人员高工资收入，因而东部地区工作的时间价值高于中西部地区。生育更多孩子意味着需要将更多的时间分配到家庭中，这对女性的职业发展影响较大。因而在东部地区，生育数量对女性工资收入的边际影响高于中西部地区。另一方面，由于受到房价攀升、更高的生养成本等“生育成本”的压力，越来越多东部地区的女性为了更好的职业发展和更高的生活品质而放弃生育更多的孩子。此外，无论在东部地区或是在中西部地区, 生育一孩对女性工资收入的负向边际影响程度都大于二孩。
表5 生育数量影响女性工资收入的地域差异
（二）生育数量影响女性工资收入的城乡差异
由表6可以看出，无论是城市女性还是农村女性，生育数量对其工资收入的影响均是显著为负的，生育一孩对女性工资收入的边际影响大于生育二孩。此外，相对于农村女性，生育一孩对城市女性的影响更大。在城市生育一孩将使女性工资收入减少24.88%，而在农村则减少19.94%。生育二孩会使城市女性工资收入减少17.96%，使农村女性工资收入减少8.48%。城乡差异现象可能与城市和农村家庭居住结构有所不同、农村家庭往往是三代人同住的情形有关。在农村，一对夫妇在生育孩子之后，会交由上一辈帮忙照料，农村妇女本人则继续务农或外出打工，在孩子照顾方面投入的时间较少，因而生育数量对农村女性工资收入的影响小于城市女性。
表6 生育数量影响女性工资收入的城乡差异
（三）生育数量影响女性工资收入的产业差异
根据国家统计局发布的2017年《国民经济行业分类》，将女性按从业的行业归入第一产业、第二产业和第三产业三个子样本中② 第一产业：农、林、牧、渔业；第二产业：采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业；第三产业：批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，住宿和餐饮业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，梳理、环境和公共设施管理业，居民服务、修理和其他服务业，教育，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织，国际组织。 。由于样本中第一产业从业的女性数量较少，无法采用多值处理效应模型进行检验。因此，仅分析第二产业和第三产业的差异，结果如表7所示。
由表7可以看出，无论从事第二产业还是第三产业，生育数量对女性工资收入均有负向的边际影响，且对第二产业从业的女性影响更大。导致产业差异现象的可能原因在于，在以制造业为主的第二产业中，对个体技术积累和更新的连续性要求较高，女性一旦选择生育和照料孩子，这种连续性将被打断，影响其职业发展前景，由此对女性工资收入造成较大的负面作用。
表7 生育数量影响女性工资收入的产业差异
五、结论与启示
本文运用2016年中国家庭追踪调查（CFPS）微观数据，计算生育数量对女性工资收入的边际影响，并采用多值处理效应解决女性个体的异质性与样本选择偏差等问题，得到以下四个主要结论：一是生育数量的增加会显著降低女性工资收入，且生育一孩对女性工资收入的负向影响大于生育二孩。二是“生育代价”的地域差异显著，相较于中西部地区女性，生育对东部地区女性工资收入的负向影响更大。三是在城乡差异方面，生育对城市女性工资收入的负面影响明显高于农村。四是“生育代价”也存在着明显的产业差异，生育数量对在第二产业从业的女性工资收入的负向影响程度高于第三产业。本文研究结果有助于从经济学的角度理解近年来国内相当一部分女性不愿意生育的原因，以及在计划生育政策调整的背景下一孩生育数量缘何呈现下降趋势。
基于上述研究结论，为进一步优化人口政策、提高生育水平、缓解人口老龄化压力，提出以下对策建议：第一，运用育儿补贴、个税抵扣等方式，提高对进入劳动力市场的育儿女性的补助水平，缓解女性养育子女的经济负担，弥补女性因生育而造成的工资收入损失。第二，进一步完善《劳动法》等相关法律法规，保障女性的平等就业权利，使女性不会因为生育而被迫离开劳动力市场，并能够获得应有的工资收入，同时为女性维护自身合法权益提供便利渠道。第三，充分发挥社会组织和社会企业的作用，加强对育儿女性的劳动技能培训，帮助其保持一定的职业技能，在哺育期结束后可以更快地回归工作岗位、回归劳动力市场、服务社会，还可以获得与职业技能提升相应的边际工资收入，并且能够一边抚育幼儿、照顾家庭，一边从事工作。第四，鉴于生育一孩对女性工资收入的影响明显大于二孩，在制定人口政策时应格外关注生育一孩的女性，例如延长一孩生育产假及陪产假时间，给予更高的育儿补贴和个税抵扣，以降低生育女性的经济压力，从而促进一孩生育数量的增加。第五，考虑到生育对不同女性群体工资收入的影响程度存在较大差异，要针对城市和农村以及不同地区、行业的女性群体制定差异化的生育保险政策。
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中图分类号： C971，F249.49
文献标识码： A
文章编号： 1007-9041-2019(01)-0049-09
收稿日期： 2018-10-21
作者简介： 张沛莹，女，上海大学经济学院硕士研究生；
冯照晴，女，上海大学经济学院硕士研究生。
金 俐，女，副教授，供职于上海大学经济学院。
* 感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。
（编辑：黄亚捷）