薛继亮，凃坤鹏

（内蒙古大学 经济管理学院，内蒙古 呼和浩特 010021）

一、引 言

生育率与死亡率是研究人口结构无法回避的核心议题，相比生育率，死亡率是一项难以人为调节的刚性指标。因此，未来人口结构变化将在很大程度上取决于生育率。自20 世纪70 年代以来，中国总和生育率持续下降，在1992年以后便一直低于2.1的人口更替水平，①数据来源于世界银行数据库（https://data.worldbank.org.cn/country/china?view=chart）。导致人口正增长惯性消耗殆尽，负增长惯性不断累积，在2022年中国出现了61年来首次人口负增长，自此，中国将进入人口老龄化、低生育率和人口负增长的新阶段。如果中国保持当前极低生育率，人口长期均衡发展可能面临巨大挑战。根据《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。中低生育方案的测算，2100年中国人口总量将减少至4.9亿人左右，比2020年减少9亿人，与2050年相比至少减少7.3亿人。同时，在2050年建成社会主义现代化强国时，中国老龄化将超过30%［1］。持续的低生育率导致人口规模大幅度缩减叠加深度老龄化将给经济社会发展带来一系列不利影响和风险挑战。例如，有效劳动力供给减少，市场规模缩小，产业结构失衡，以及沉重的养老负担等等。因此，抓住2050年之前人口建设的关键时期，积极应对低生育率，对中国式现代化进程具有全局性的意义。

为应对低生育率，目前同属东亚圈的中国、日本与韩国沿用国际经验围绕时间类、经济类和服务类三大类生育激励措施制定生育支持政策，但存在政策碎片化、精准度不足和效率较低等问题，这导致三个国家的生育率迄今均未能回升至人口更替水平之上。特别是，21世纪后，一系列生育支持政策并没有改变韩国生育率下降的趋势，甚至成为全球生育率最低的国家，即育龄群体出现“躺平”现象：无论何种生育支持政策都无法刺激育龄群体生育。为防止中国育龄群体同样出现“躺平”现象，有必要根据区域和群体差异制定具有中国特色的政策实施路径，提高生育支持政策的精准度。现实中人的非独立性导致生育行为受内生因素与外部性共同影响，并且这种外部性在传统观念根深蒂固的农村社会更显著。改革开放后，城市居民生育率降低的主导因素从外生性计划生育政策转向内生性经济社会发展。然而，内在动力导致的低生育率难以逆转，生育支持政策的作用变得十分有限，即在城市实现人口长期均衡发展的适度生育率是一件长期、难度极大的事情［1］。随着人口流动性加强，农村居民生育率也逐步受到内生经济因素影响，但农村内生因素的影响程度显著低于城市［2］，即生育支持政策的激励作用在农村更显著。这意味着利用生育支持政策提高农村生育率是短期扭转整体生育率趋势的重点。

为探索新视角提高农村生育率，首先需要回答问题：生育行为是否具备溢出性或外部性，即群体互动是否影响个人生育行为？社会互动在新帕尔格雷夫经济学大辞典中的定义为特殊形式的外部性，其中个人的偏好、预期和预算约束受其参照群体的影响，这意味着社会网络中其他成员的生育行为会影响个人生育决策，这种个人与社会网络中其他成员互动产生的影响称为社会互动效应［3］。基于此，本文尝试进一步回答以下问题：农村居民生育行为是否存在社会互动效应？社会互动效应通过哪些作用机制影响农村居民生育行为？农村居民生育行为的社会互动效应是否因为个体特征差异而不同？

本文的学术贡献主要有：（1）从政策含义上看，一方面，本文为实现生育调整目标提供了一条新路径：实施有差别的生育支持政策，率先提高农村生育率，进而提高整体生育率；另一方面，本文结论显示农村居民生育行为存在正向的社会互动效应，因而农村可以通过社会互动效应提高生育支持政策的效力与生育激励措施的潜在收益，提高生育率。（2）从文献贡献上看，一方面，针对国内缺乏社会互动效应与生育行为相关文献的研究现状，本文对农村居民生育行为的社会互动效应进行了微观数据论证；另一方面，针对国外社会互动理论研究丰富但缺乏文化差异性研究的事实，本文探究社会互动效应与中国农村居民生育行为，为社会互动理论补充了中国证据。

二、理论分析与研究假设

（一）社会互动效应与生育行为

随着人口转变理论无法解释20世纪中期以来欧洲生育率转变，人口经济学家不可避免地需要寻找新视角解释生育行为。20世纪80年代，将个人生育行为嵌入特定结构的社会网络中进行分析的方法开始流行。起初，有学者试图开辟新视角解释欧洲各国生育率转变，发现自19世纪起欧洲生育率下降不仅与经济环境变化有关，而且与跨国交流导致生育环境变化有关［3］。随后，基于东亚国家生育率数据的实证研究表明，个人生育行为部分取决于社会网络中其他成员的生育行为［4］。在前人工作与相关实证研究的基础上，越来越多的人口经济学家开始关注社会互动效应与个人生育行为的关系。Bongaarts和Watkins［5］提出了社会互动假说，并利用社会互动解释生育转型，认为人与人交往会产生社会影响进而改变个人生育决策，具体表现包括信息与思想的交换、评价。在Bongaarts和Watkins［5］开创性工作的基础上，社会互动效应与生育行为的研究框架逐渐明晰，相关研究也逐渐从宏观经济层面转至微观经济层面。从微观经济层面看，早期学者通过定性分析探究生育行为的社会互动效应［6］。Sarah和Victor［7］通过定性分析发现，非正式的社会互动通过补充正式渠道传播的生育信息与协调夫妻生育期望影响育龄群体的生育决策。伴随社会互动效应与生育行为的研究逐渐深入，定量分析开始占据主导，这也符合主流分析方法的路径转变。Sebastian和Thomas［8］利用德国雇主-雇员数据研究同事生育是否会影响女性生育行为发现，在同事生育行为发生后的一年，女性首次怀孕的概率将翻一倍，这种影响会随时间推移而减弱，并在两年后消失。Ciliberto等［9］研究了工作场所中生育行为的同伴效应发现，在受教育水平较高的群体中积极效应占主导，而在受教育水平较低的群体中消极效应占主导。Buyukkececi和Leopold［10］考察了家庭内部生育环境变化对个人生育行为的影响发现，在兄弟姐妹有了孩子后，夫妻短期内成为父母的概率会提高。相比国外研究，国内研究社会互动效应与生育行为的文献则相对匮乏。许璟莹［11］利用社会网络理论研究中国城市育龄群体的生育意愿发现，社交网络中强关系是影响城市育龄群体生育意愿的主要因素，而弱关系的影响则不明显。姚丹［12］通过问卷调查数据，分析社会网络关系强度与成都市已婚群体的生育意愿发现，80后、90后群体均受到社会网络中强关系和弱关系的影响。

现有文献为研究社会互动效应与生育行为提供了重要的经验证据。然而，与其他文化不同，儒家思想作为中国的主流文化，在处理人与人、人与社会的关系时，强调集体主义。孟子讲“天时不如地利，地利不如人和”，《吕氏春秋》记载“万人操弓，共射一招，招无不中”，这反映出被群体认可在中华民族内部的效用极高，个人可以牺牲自己的个性，达到被群体接纳的目的。相反，特立独行的个人会受到群体排斥导致生活的心理负担加重、非货币成本增加。这些传统观念在经济文化相对落后的农村社会更是根深蒂固。由此，本文提出如下假设：

假设1：农村居民生育行为存在显著正向的社会互动效应。

（二）社会互动对农村居民生育行为的影响机制

⒈ 生育偏好

社会力量影响个人行为的首要途径是塑造行为人的偏好［13］。社会互动所具备的策略互补性导致社会网络中参照群体的生育率发生变化会改变个人生育行为的效用，进而改变个人生育数量。具体而言，当参照群体的生育率提高，个人生育行为的效用会随之提高，这主要是因为生育使个人与社会网络中其他行为人的共同话题增多，主观幸福感与社会收益增加。从局部互动看，Mishra［14］利用印度数据研究社会互动与个人生育偏好的关系发现，邻居生育率提高1单位，个人想要一个或两个孩子的概率分别下降1.0%和6.0%，但想要三个或四个孩子的概率分别提高1.2%和3.8%。从全局互动看，Nie和Wang［15］利用中国调查数据研究同伴效应对个体生育意愿的影响发现，社区生育率提高1单位，个人想要一个孩子的偏好会降低14.3%，但想要三个孩子的概率会提高9.3%。农村作为“熟人社会”，其高度同质的社会网络中具有一致的思想规范，为了获得网络成员的身份认同及其带来的归属感，农村居民必须遵守群体行为准则。这意味着农村群体行为规范对个人行为偏好会产生显著影响，因为偏好在同质的社会网络中是共享的，并且能有效制裁“异类”的越轨行为。由此，本文提出如下假设：

假设2：社会互动通过提高生育偏好促使农村居民生育行为发生。

⒉ 生育信息

生育信息是影响生育行为的重要因素。生育信息数量变化势必会影响生育行为的不确定性、改变个人对各生育环节（备孕、分娩、康复）的预期。具体而言，通过与社会网络中其他成员互动，获取、交换、共享和评估生育信息，降低了生育行为的不确定性，使个人对各生育环节形成理性预期。这意味着个人有能力制定合理计划应对生育过程中可能出现的负面影响，进而避免因错误行为导致生育风险增加。Billari等［16］认为，育龄群体在向一孩过渡的过程中，不确定性可能非常高，因为这是一种全新的生活状态，但同伴可以通过分享实用信息、喜悦或担忧降低个人生育风险。Lyngstad和Alexia［17］的研究也支持这一结论，兄弟姐妹最近的生育行为对女性第一次生育有很明显的积极影响而对第二次生育的影响几乎可以忽略不计，即个体在社会互动中获得同伴的行为经历，使个人生育行为的不确定性降低。Bernardi［6］认为，观察性学习有助于个人评估新行为的含义，对生育行为而言，社会网络中其他成员成为父母后会提供有关为人父母和生活变化的信息，促使个人重新评估、计划生育行为。Sebastian和Thomas［8］认为，不确定性的降低是影响女性生育的主要机制，因为没有孩子的女性可以观察到怀孕和分娩对同事工作、家庭、生活的影响以及该同事如何协调工作和家庭的矛盾。一般来说，人们普遍不愿意承担风险（不确定性），相比城市居民，农村居民思想更加保守，即大多数农村居民为风险厌恶者。因此，社会互动增加了农村居民的生育信息，使农村居民生育行为的不确定性降低，进而导致农村居民由采取保护措施（不生育）降低损失发生的概率或严重程度转变为重新计划生育行为。由此，本文提出如下假设：

假设3：社会互动通过增加生育信息促使农村居民生育行为发生。

三、研究设计

（一）数据选取与变量说明

《中国流动人口动态监测调查》（China Migrants Dynamic Survey，简称CMDS）是由原国家卫生计生委自2009年发起的一项大规模全国性流动人口抽样调查，覆盖全国31个省份和新疆生产建设兵团中流动人口较为集中的流入地，并且其调查对象为在流入地居住一个月及以上的流动人口。本文使用该数据库的原因有：（1）需要详细的流动数据进一步分析样本是否流动、流动程度与生育行为的社会互动效应的关系。（2）更好地识别社会互动效应。相比其他数据库以行政单位（市、区）构建社会网络（最小单位为县），该数据库提供了详细的调查员编码信息，有利于本文根据距离构建更精准的社会网络识别社会互动效应。该数据库选取的样本符合广义居民定义，为进一步识别居民，本文选择在调查地点居住的样本作为研究对象，将不在调查地点居住的样本剔除。此外，根据CMDS中关于农村与城市的定义，本文将城市样本剔除。结合现有文献［18］与生育行为的合理性，本文剔除了未婚、离婚、丧偶样本，仅保留初婚、已婚与同居样本，并且将人口限制在合理生育年龄之间（男性合理生育年龄为22—60岁，女性合理生育年龄为20—45岁），再剔除数据缺失的样本。本文主要关注社会网络中其他成员的生育行为对农村居民生育行为的影响，其中生育行为、个人特征和群体外生特征等数据均来自于个人问卷。

本文被解释变量为个人生育行为。参考何圆等［19］的方法，本文选用受访者当年是否有生育行为作为被解释变量的衡量指标。由于CMDS问卷中没有直接的问题来衡量，因而通过接受问卷时的采访时间与孩子出生的时间差来间接观测是否有近一年内出生的孩子。同时，2017年CMDS实地调研截至时间为5月导致对2017年人口生育行为的统计不完整，因而本文选取2016年5月至2017年4月作为一个研究年度。

本文核心解释变量为群体生育率水平。本文将被同一调查者调查的样本定义为一个特定的群体，群体内的样本互为参照，通过计算群体中（除本人外）当年生育行为的发生比率对核心解释变量进行衡量。这样设置主要是基于个人的直接社会环境：地理位置相近。相比较于其他数据库以行政单位（市、区）定义群体，此种划分方法能从距离上更好地识别社会互动效应。在2017年CMDS中每个乡、县最少安排1名调查员，最多安排37名调查员，平均每个乡、县安排4名调查员，且不存在一名调查员跨区域调查或多区域调查的情况。

本文中介变量包括生育偏好与生育信息。首先，使用同住家庭成员人数对生育偏好进行衡量。同住家庭成员人数直接反映出个人对家庭规模的偏好。同时，家庭规模偏好又与生育偏好密切相关。例如，个人偏好小家庭规模时，更可能选择不生育或少生育。其次，使用问题“过去一年，您在现居住村是否接受过妇幼保健/优生优育方面的健康教育？”对生育信息进行衡量。当农村居民回答“是”，则认为其所处的社会网络中生育信息溢出程度高，生育信息多。

本文控制变量为可能影响农村居民生育行为的变量，其中包括年龄、性别、民族、户口性质、受教育水平和家庭收入水平。具体而言，年龄变量使用受访者的日历年龄（调查年份减去出生年份）来衡量。性别变量将男性赋值为1，女性赋值为0。民族变量将夫妻双方均为汉族赋值为1，反之为0。户口性质变量将农业户口赋值为1，反之为0。受教育水平变量根据受访者的学历划分为7个等级，分别设置虚拟变量。①其中，未上过小学=1，小学=2，初中=3，高中/中专=4，大学专科=5，大学本科=6，研究生=7。家庭收入水平变量使用受访者家庭每月总收入的自然对数来衡量。

（二）描述性统计

表1汇报了本文变量描述性统计结果。

表1 变量描述性统计结果

从全样本数据看，农村居民当年发生生育行为的均值为0.092，即样本中90.8%的样本当年没有生育行为发生，群体生育率水平的均值为0.092。从分群体看，群体生育率水平高于中位数的农村居民生育行为的发生比率为11.9%，而群体生育率水平低于中位数的农村居民其生育行为的发生比率为6.5%。进一步比较两类农村居民生育率，T检验结果显示，群体生育率水平较高的样本生育行为的发生比率显著高于群体生育率水平较低的样本。

从个人特征看，全样本中人口平均年龄大约在34岁，这表明样本多值壮年时期；男女人数大致一样，但男性人数占比略高，为51.7%；有85.3%的家庭夫妻双方均为汉族；农业户口人数较多，其人数占比为87.6%；受教育水平的均值为3.143，可以看出多数样本高中未毕业；家庭收入水平的均值为8.685。从群体外生特征的平均状况看，群体的平均年龄为34岁；性别比例均衡，男性占比为51.7%；夫妻双方均为汉族的占比为85.3%；农业户口人数占比为87.6%；平均受教育水平为3.143；家庭收入水平的平均值为8.685。

（三）模型设定

Manski［20］作为社会互动效应实证研究的先驱，最早提出将社会互动效应划分为内生效应、外生效应和关联效应。内生效应指群体行为水平会对个体行为决策产生影响。外生效应指群体的外生特征会对个体行为决策产生影响。关联效应指同一群体处于相似或相同的环境下，导致他们作出相似的行为决策。相比后两种效应，内生效应具有其独特性，即随时间推移而产生乘数效应，进而放大群体行为水平和政策影响的效果。基于上述讨论，本文模型设定侧重研究内生效应。

基于调查数据对社会互动效应进行定量分析时会受到内生性问题的干扰［21］，其主要的来源为模型设定错误。一般而言，内生性问题来源于遗漏偏误、自选择偏误、样本选择偏误和联立性偏误等四个方面。就本文而言，识别社会互动效应的挑战有：（1）当研究群体生育率水平对个人生育行为产生影响时，需要注意反射问题［20］。反射问题是指个人生育行为与社会网络中其他成员的生育行为同时发生，导致无法区别相互影响。具体而言，个人生育行为受到群体生育率水平的影响。同时，个人生育行为也会反过来影响群体生育率水平，两者相互影响导致很难分离出单独影响。（2）难以将内生效应从外生效应中剥离出来。（3）个人生育行为与群体生育率水平相关联是因为群体所处环境相同，而不是由社会互动决定的。（4）个人与群体所处的社会环境在一定程度上由样本选择所决定。（5）即使控制了个人特征与群体外生特征，也会存在遗漏变量问题，如个人的性格特征。（6）群体外生特征与其行为选择间存在共线性，导致模型无法有效识别社会互动效应。

结合上述考虑，首先，本文参考杜康等［22］的方法，计算群体生育率水平时将个体排除，即群体生育率水平表示群体内除样本i外其他样本生育行为的发生比率。同时，参考现有研究利用非线性模型避免反射问题。其次，本文计量模型同时控制个人特征、群体外生特征和省份特征，尽可能减少不可观测因素和外生特征对社会互动效应识别的影响。最后，考虑到同一名调查员所调查的区域社会环境相同，本文使用调查员层面的聚类标准差，尽量减少共同环境的影响。因此，本文具体模型设置如下：

其中，被解释变量fertility为个人生育行为；解释变量peer为群体生育率水平，是群体内除样本i外发生生育行为的人数占总人数的比例，计算公式为（N为群体总人数）。Xi为一系列个体控制变量，为一系列群体外生特征，dp为省份虚拟变量，εi为随机误差项。

针对本文基准回归方程中仍可能存在的内生性问题，如遗漏变量问题、农村居民自选择问题和共线性问题，本文将在稳健性检验部分进一步讨论。

四、实证分析

（一）基准回归

表2汇报了群体生育率水平对农村居民生育行为的边际Probit回归结果。列（1）为群体生育率水平对农村居民生育行为的回归结果。结果显示，群体生育率水平的平均边际效应为0.371，且在1%的水平上显著。列（2）是在列（1）的基础上加入了省份虚拟变量的估计结果，列（3）是加入个人特征与群体特征却没有控制省份虚拟变量的估计结果。估计结果均显示，群体生育率水平对农村居民生育行为产生显著的正向影响。列（4）是既加入了个人特征与群体特征也加入省份虚拟变量的估计结果。结果显示，群体生育率水平的平均边际效应为0.239，且在1%的水平上显著，即群体生育率水平提高1单位，农村居民生育行为的发生概率提高23.9%。上述分析表明，农村居民生育行为存在显著正向的社会互动效应，假设1得证。由列（4）结果可知农村居民其他特征变量的回归结果。年龄对农村居民生育行为的影响在1%的水平上显著为负，这表明年龄越大的农村居民生育行为的发生概率越低，因为随着年龄增长，人们生育能力下降，导致生育行为的发生概率下降。生育行为在不同性别间产生显著差异，这是因为在中国性别分工中，生育责任大都由女性承担。生育行为在不同户口性质间也存在差异，这是因为相比于城市居民，计划生育政策不仅对农村居民作出了调整而且惩罚强度也相对较弱，导致农村户口居民生育多孩的政策成本更低。此外，家庭收入水平会对农村居民生育行为产生挤出效应，这主要因为家庭收入水平上升，生育行为的机会成本随之上升，导致农村居民生育行为的发生概率下降。

表2 群体生育率水平对农村居民生育行为的边际Probit回归结果

（二）稳健性检验

尽管在模型设定中，本文考虑了内生性问题对计量模型的干扰但回归结果仍然可能存在估计偏误，如遗漏变量问题、农村居民自选择问题和共线性问题。因此，本文尝试使用三种策略解决上述问题。

⒈ 工具变量法

虽然基准回归结果表明群体生育率水平对农村居民生育行为产生显著的正向影响，但结果可能由于内生性问题产生偏差。第一，基准回归结果可能存在反向因果关系。通过观察群体内其他成员的生育行为以及与其交流生育观念可知，农村居民在作出生育决策时会受到群体生育率水平的影响。同时，个人生育行为与生育观念也会反过来影响群体生育率水平。第二，误差项内可能存在对被解释变量有较强解释作用的遗漏变量，如区域内的医疗机构床位数，个人所在地区的医疗机构床位数越少，意味着医疗资源越稀缺，使农村居民生育意愿难以被满足，进而阻碍生育行为发生。针对反向因果关系和遗漏变量等内生性问题，本文采用工具变量法进行稳健性检验。

根据《中国流动人口动态监测调查》关于县级地区的划分，本文选取县级生育率水平作为工具变量。表3汇报了两阶段最小二乘法的第一阶段和第二阶段的回归结果。第二阶段回归结果显示，群体生育率水平的估计系数在1%的水平上显著为正。工具变量回归结果表明，农村居民生育行为存在显著正向的社会互动效应，与基准回归结果一致。相比较于基准回归结果，工具变量回归结果中社会互动效应的系数更大，表明基准回归结果的系数被低估了，可能的原因是农村居民生育行为与群体生育率水平之间存在反向因果关系，或存在对生育行为有负向影响的遗漏变量。

表3 工具变量回归结果

本文对工具变量的有效性进行了检验。第一，对群体生育率水平与县级生育率水平的相关性进行检验，回归结果显示，县级生育率水平的回归系数为0.842，且在1%的水平上显著，即县级生育率水平越高，群体生育率水平也越高。同时，第一阶段回归的F值为49.020，大于10，即不存在弱工具变量问题。因此，本文选用县级生育率水平作为替代群体生育率水平的工具变量满足相关性。第二，对县级生育率水平的外生性进行检验。农村居民生育行为可能并不会受到县内所有人的影响，即农村居民生育行为受到社会网络内样本的影响，而并不会受到县内所有样本的影响。因此，本文预期县级生育率水平对农村居民生育行为是外生的，即县级生育率水平并不会直接影响农村居民生育行为。本文参考Acemoglu等［23］和Conley［24］的方法，在回归模型中加入工具变量——县级生育率水平，无论是Probit模型还是OLS模型，工具变量的系数均不显著但群体生育率水平的系数仍然显著，这表明县级生育率水平对模型来说是外生的，只能通过影响群体生育率水平来间接影响农村居民生育行为。

⒉ 倾向得分匹配法

为了解决样本自选择所产生的估计偏误，本文采用倾向得分匹配法，进一步分析群体生育率水平对农村居民生育行为的影响。第一，本文将群体生育率水平低于中位数的样本定义为社会互动效应较弱的农村居民，将群体生育率水平高于中位数的样本定义为社会互动效应较强的农村居民，设置相应的处理组与对照组。第二，选择最近邻匹配（K=1）、半径匹配（K=0.05）和核匹配（K=0.06）三种匹配方法进行匹配检验。第三，通过比较处理组与对照组在群体生育率水平上的差异，以便更科学地检验分析结果的稳健性。结果①正文未列示倾向得分匹配检验结果、其他稳健性检验结果和作用机制分析结果，留存备索。显示，在三种匹配方法下，群体生育率水平均对农村居民生育行为产生显著影响，最近邻匹配（t=7.32）、半径匹配（t=12.92）和核匹配（t=12.88）均通过了平衡性检验。由此可以得出，本文的基准回归结果是稳健的。

⒊ 其他稳健性检验

现有研究中，提出了一些解决遗漏变量和群体外生特征与行为选择间存在共线性问题的办法。为解决遗漏变量，一部分文献选择尽可能多地选取控制变量，希望建立“穷举”式的模型。但是，我们永远无法知道是否还有未被观察的因子。另一部分研究则提出一个替代性方案：利用非传统数据作为遗漏变量的替代，如滞后因变量作为未被观察的个体异质性和历史因子的代表［21］。Bramoullé［25］提出将群体生育率水平滞后一期以解决群体外生特征与行为选择间存在共线性的问题。参考上述文献，本文先将滞后一期的因变量加入式（1）中，以检验遗漏变量是否对基准回归结果产生干扰。然后，本文利用滞后一期的群体生育率水平替代式（1）中当期的群体生育率水平，以检验共线性问题是否会导致估计结果偏误。其他稳健性检验结果与基准回归结果类似。由此可以得出，本文的基准回归结果是稳健的。

五、拓展分析

（一）作用机制分析

⒈ 提高生育偏好

生育偏好强调个人对生育行为的主观期望效用。在社会互动过程中，个人被动接受群体行为的影响：社会网络中的价值共识或共同偏好会对个人偏好施加群体性的影响与控制，迫使个人修改主观偏好，导致行为的边际效用发生变化［26］。在儒家思想作为中国的主流文化背景下，人们通常具有“多子多福”“养儿防老”“不孝有三，无后为大”等观念并且在经济文化相对落后的农村社会更是积重难返。这反映出较高的生育偏好在农村占据主导并且通过社会压力施加在农村居民身上，要求他们调整观念服从共同偏好。同时，现有研究表明，密集且同质的社会网络比稀疏且异质的社会网络更有可能对成员施加压力，使其遵循规范的主观偏好。改革开放以来，大部分农村一直保持着社会结构上均质化的特征［27］，这使得共同偏好对农村居民主观偏好的强迫作用更显著。这些因素共同导致农村居民生育行为的边际效用提高，生育需求增加。综上，群体生育率水平通过生育偏好影响农村居民生育行为：群体生育率水平提高，生育行为的边际效用提高，促使农村居民生育行为发生；反之，则认为生育行为的边际效用降低，阻碍农村居民生育行为发生。群体生育率水平对生育偏好影响的回归结果显示，群体生育率水平的系数为0.326，且在1%的水平上显著，即群体生育率水平通过提高生育偏好对农村居民生育行为产生正向影响，假设2得证。

⒉ 增加生育信息

完备的生育信息是个人作出生育决策的重要条件。社会经济学强调与社会网络中其他成员互动，有利于拓宽个人信息渠道、降低生育行为的不确定性，促使个人对各生育环节形成理性预期。有关信息传递的研究表明，信息传递的效用高度依赖于社会网络的性质和结构，当人们获取生育信息时，信息传递者的可信度对于个人获取信息和实际采用经验至关重要［5］。农村长久以来形成的“熟人社会”［28］，无疑使信息传递效用更高。基于上述分析，群体生育率水平通过改变生育信息影响农村居民生育行为：群体生育率水平提高，社会网络内生育经验与生育信息增加，生育风险降低，进而促使农村居民生育行为发生；反之，生育信息减少，生育风险增加，进而阻碍农村居民生育行为发生。由回归结果可知，群体生育率水平的系数为0.223，且在1%的水平上显著，即群体生育水平通过增加生育信息对农村居民生育行为产生正向影响，假设3得证。

（二）异质性分析

上述研究表明，社会网络中其他成员的生育行为主要通过生育偏好与生育信息影响农村居民生育行为。那么，不同作用机制的效用是否会因为样本特征不同而产生差异，进而影响农村居民生育行为的社会互动效应？

⒈ 规范认可程度的异质性

社会互动通过生育偏好影响生育行为，强调社会网络为个人生育提供特定的生育偏好，限制个人作出违反主流规范的生育决策。这意味着个人对共同偏好的认可程度将影响社会互动效应。张骞［29］认为，极端成员并不会受网络主流价值观与行为模式影响。由于中国农村主流生育偏好与传统文化紧密相连，本文根据问题“您是否同意‘按照老家的风俗习惯办事对我比较重要’这个说法”来衡量个人对共同偏好的认可程度，将回答为“完全不同意”的样本定义为极端成员，即规范认可程度低，取值为1，其余样本取值为0。回归结果如表4所示。可以看出，社会互动效应的系数大小与显著程度都在极端成员中更弱，但系数仍在10%的水平上显著，这可能是因为生育信息增加发挥了作用。

表4 社会互动效应的异质性分析

⒉ 受教育水平的异质性

社会互动通过生育信息影响生育行为，强调农村居民对生育信息的获取、交换和评价。这意味着个人对生育信息获取与处理能力不同将影响社会互动效应。现有研究表明，受教育水平是影响认知与推理能力的重要因素［30］，即受教育水平越高对生育信息的获取与评价能力也越高；反之，则认为对生育信息获取与评价能力越低。本文根据受访者的受教育水平构建虚拟变量，将受教育水平低于中位数的样本取值为0，高于以及等于中位数的样本取值为1。回归结果如表4所示。可以看出，社会互动效应的系数大小与显著程度都在受教育水平高的农村居民中更显著。但是，在受教育水平低的农村居民中，社会互动效应的系数仍在10%的水平上显著。同理，这可能是因为生育偏好提高发挥了作用。

（三）进一步讨论

⒈ 流动与生育行为的社会互动效应

研究生育行为的社会互动效应无法忽略流动因素。因此，本文有必要进一步讨论流动与生育行为的社会互动效应。有关流动与生育的研究主要有中断理论、追赶理论和融合理论。中断理论认为，流动将会短暂中断生育，主要原因有婚配中断、夫妻分居和流动成本对生育行为的挤出；追赶理论认为，流出地群体生育率水平普遍较高导致个人生育意愿水平高，经过一段时间流动人口适应流入地生活模式，可能会发生补偿性生育；融合理论认为，流动人口的生育偏好与预期生育会逐渐与迁入地社会趋同。融合理论与社会互动理论类似。因此，本文认为流动主要通过中断理论和追赶理论影响估计准确性。

基于上述分析，首先，本文将夫妻暂时分居与流动时长在一年以下的样本剔除，尽可能排除中断效应与追赶效应对社会互动效应识别的影响。其次，本文从数据集内选择一组最接近随机抽样的样本定义为对照组，即基本不受流动因素影响或影响较小的样本。具体而言，本文将夫妻双方均为市内流动或夫妻双方中一方为市内流动的样本定义为对照组，将数据集内其他样本定义为实验组，进一步分析农村居民生育行为的社会互动效应是否因有无流动而产生差异。最后，本文将群体生育率水平与夫妻流动范围①流动范围赋值：跨境流动=0，跨省流动=1，省内流动=2，市内流动=3；夫妻流动范围=户主流动范围+配偶流动范围。交乘，以探究不同流动程度下，群体生育率水平对个人生育行为的影响。表5列（1）是在剔除夫妻暂时分居与流动时长在一年以下的样本后对农村居民生育行为的社会互动效应进行回归的结果。结果显示，社会互动效应仍然存在，这反映出流动对生育带来的短期冲击并不影响社会互动效应。表5列（2）和列（3）结果显示，社会互动效应在实验组与对照组中均显著。为检验社会互动效应在实验组与对照组中是否存在差异，本文选用似无相关模型（SUR）对其进行检验。选用似无相关模型是因为实验组与对照组所处的环境可能有诸多相似之处，似无相关模型不要求两组的干扰项同分布。同时，似无相关模型并未预先限定两组间各控制变量具有相同影响。但是，模型缺陷是无法使用省份虚拟变量与稳健的标准误。本文认为模型缺陷可以接受，因为基准回归结果表明省份虚拟变量对回归系数的影响较小，且稳健的标准误并不影响回归系数。结果显示，社会互动效应的系数差异在实验组与对照组间不显著（p-value=0.201）。上述回归结果显示，样本是否流动并不影响社会互动效应的显著性，本文的基准回归结果是稳健的。表5列（4）结果显示，夫妻流动范围会对生育行为产生负向影响，并且夫妻流动范围越小，其生育行为的社会互动效应越显著。

表5 流动与社会互动效应

⒉ 全局互动与局部互动

社会互动的表现形式主要有全局互动与局部互动两种。其中，全局互动强调社区规范或群体行为准则对个人行为产生影响，即不直接联系的行为人也会通过社会机制产生相互影响，而局部互动强调邻里间相互影响，不直接联系的行为人不产生影响，即社会网络机制。前文已经探讨了农村居民生育行为的全局互动，本部分着重探讨农村居民生育行为的局部互动。

在局部互动理论中，社会网络指个体成员之间因为互动而形成的相对稳定的关系体系。个人在社会网络中进行非正式的商品和服务交换，为个人在行动时提供便利［31］，这种存在于社会网络中的便利可以被视为促进行动的资产。局部互动又可以被划分为强关系互动与弱关系互动。其中，家庭成员属于强关系互动，而朋友、邻居和同事等属于弱关系互动。本文使用问题“您是否与父母同住”衡量强关系互动。如果回答为“是”，则认为强关系互动频率高；反之，则认为强关系互动频率低。本文使用问题“2016年以来您是否参加过工会的活动”“2016年以来您是否参加过志愿者协会的活动”“2016年以来您是否参加过同学会的活动”“2016年以来您是否参加过老乡会的活动”“2016年以来您是否参加过家乡商会的活动”“2016年以来您是否参加过上述活动之外的其他活动”六个问题对弱关系互动进行衡量，赋值0—6，即社会关系维度越广，弱关系互动频率越高；反之，弱关系互动频率越低。表6分别探讨了强关系互动与弱关系互动对农村居民生育行为的影响。回归结果显示，强关系互动对农村居民生育行为产生显著的正向影响，而弱关系互动对农村居民生育行为产生显著的负向影响。这可能是因为强关系互动的主要形式为父辈对子辈的代际支持，导致生育行为的发生概率提高，而弱关系互动频率则会显著挤出夫妻相处时间和孩子养育时间，进而降低生育行为的发生概率。

表6 农村居民生育行为的局部互动

六、结论与启示

本文使用《中国流动人口动态监测调查》（CMDS）中的农村样本，探究农村居民生育行为的社会互动效应。实证研究发现，农村居民生育行为存在显著正向的社会互动效应，群体生育率水平提高1单位，农村居民生育行为的发生概率提高23.9%，经过一系列稳健性检验后结论仍成立。作用机制分析发现，社会互动效应通过提高生育行为偏好与增加生育信息对农村居民生育行为产生积极影响：生育偏好越高、生育信息越多，生育行为的社会互动效应越显著。异质性分析发现，生育行为的社会互动效应对规范认可程度高与受教育水平高的农村居民作用更大。

上述研究结论对构建生育支持政策体系具有重要的启示：第一，现阶段，有必要根据区域差异制定具有中国特色的政策实施路径，提高生育支持政策的效率。具体而言，关注农村0—3岁婴幼儿早期的身心健康发展，补齐农村在婴幼儿照护领域的短板，加大对欠发达地区婴幼儿照护服务的支持，将有助于通过社会互动效应提高生育激励措施的潜在效益，提高农村生育率，进而扭转整体生育率趋势。第二，关注强关系互动对农村居民生育行为的促进作用。具体而言，加强农村代际照料的政策支持，通过助餐券、养老补贴和出行优惠等形式给予农村老人育儿补贴，并建立健全农村老人参与代际育儿的激励、评估和监督机制。第三，鼓励生育需要给予农村育龄妇女充分的生育信息降低其生育风险。同时，鼓励家庭文化与“孝”文化传播，进而重塑生育文化，提高生育偏好。具体而言，推动婚育教育下乡，通过开设生育家庭课程、组织生育辅导讲座等，加强正面引领和专业指导，积极营造生育友好的社会氛围。第四，以家庭生命历程视角构建农村生育支持政策体系，注重婚恋阶段、家庭组建阶段、孕育阶段、养育阶段、再生育阶段统筹协调，坚持综合施策形成工作合力。