互联网使用、家庭消费支出对育龄人群生育意愿的影响

2023-06-07莫富荣刘畅

决策与信息 2023年6期

莫富荣刘畅

[摘要] 我国已处于劳动人口红利末期，将逐步进入老龄化社会。然而，近年来社会生育意愿却持续低迷，这与我国互联网的迅猛发展和网民规模日益扩大密切相关。一方面，互联网上关于婚姻和生育的负面信息改变了育龄人群对传统生育观念的看法；另一方面，电商的迅速发展刺激了育龄人群的消费支出，进而抑制了生育意愿。为了探讨互联网使用及家庭消费支出对育龄人群生育意愿的影响，通过对2018年中国综合社会调查的数据进行分析后表明：互联网使用频率越高的育龄人群，其生育意愿越低迷；在使用互联网的前提下，家庭消费支出对育龄人群的生育意愿并没有产生实质性影响。异质性分析结果表明，性别在对不同学历育龄人群的生育意愿影响中产生了调节作用；受访者学历和配偶学历的交互作用会促进育龄人群的生育意愿；配偶学历在城乡育龄人群的生育意愿影响中发挥了调节作用；家庭经济状况的差异性会调节不同性别群体的生育意愿。

[关键词] 互联网使用；家庭消费支出；生育意愿；育龄人群；老龄社会；生育率

[中图分类号] C915 [文献标识码] A [文章编号] 1002-8129（2023）06-0079-12

一、引言

近几年来，社会生育意愿低迷、人口老龄化等社会问题引起广泛关注。2021年5月，第七次全国人口普查数据显示，我国总生育率为1.3，已低于国际红线1.5。同时，国家统计局的数据显示，2021年我国全年出生人口1062万人，出生率7.52‰；死亡人口1014万人，死亡率为7.18‰；自然增长率0.34‰①。根据第七次人口普查数据推断，我国人口总量在未来几年将达到顶峰，并逐渐呈现负增长的态势。这也表明，我国已处于劳动人口红利末期，将逐步进入人口老龄化社会。基于此，中央政府于2016年实施二孩政策，鼓励民众生育二孩，2021年5月，三孩政策又正式推出。从当前看，二孩政策收效甚微，离预期效果尚有差距[1]，而三孩政策实施不久，很多配套支持政策还未落地，其效果也难以预测。在鼓励生育的社会氛围之下，提高育龄人群的生育意愿影响着整个社会的生育水平高低，也关系着整个社会经济发展动力水平。与此同时，互联网技术迅猛发展，对社会发展的各方面都产生了深远影响，群众思想观念也随之发生了翻天覆地的变化。互联网已经成为我国居民接收各类信息的重要渠道，截至 2021年12月，我国网民规模达到了10.32亿，互联网普及率高达73.0%，手机网民规模高达10.29 亿，网民中使用手机上网的比例高达99.7%，20～49岁的网民占比55.6%，由此可见，中国俨然已成为互联网大国2。

随着我国互联网络的迅猛发展，网民规模日渐庞大，中国育龄人群的婚姻观念及相应的生育观念、生育行为也随之深受影响。形形色色的互联网信息鱼龙混杂且传播迅速，不仅影响着育龄人群的结婚生育观念[2]，而且对离婚风险也产生了微妙作用[3]。那么，互联网使用是否会对育龄人群的生育意愿产生影响？产生影响的作用机制又是怎样的？

从逻辑层面来看，一方面，互联网上关于婚姻和生育的负面信息迅速传播，可能会改变育龄人群关于传统生育观念的看法，从而对其生育意愿产生负面影响[1]。另一方面，互联网的便捷性刺激了育龄人群的消费欲望，使得育龄人群的消费支出增加，擠占用于生育后代的经济预算，进而抑制其生育意愿，但关于这方面的实证研究还较少[4]。截至2021年12月，我国网络购物用户达到了8.42亿，“80后”“90后”网民群体网购使用率最高，高达93%；“95后”群体网购消费潜力最大，数据显示41.9% 的“95后”网上消费额占日常消费总额的30%以上，网络购物消费占比高于其他年龄群体3。这无疑说明了互联网的广泛使用促进了育龄人群的消费支出。那么，互联网的使用对育龄人群的生育意愿产生了怎样的影响？互联网的使用是否会通过家庭消费支出进而影响育龄人群的生育意愿？在当前我国互联网科技、网络购物迅速发展以及社会生育意愿低迷的时代背景下，对于上述问题的回答与研究，不仅对于我国人口学研究具有重要的理论意义，而且对于我国人口公共政策的制定以及社会经济的发展更具有迫切的现实意义。

二、理论分析与研究假设

国内关于生育意愿的研究，在2010年随着人口政策逐步提上政府议程，关于生育意愿的研究逐渐成为学术界关注的重点[5]。生育意愿通常是指出于个人或家庭对子女的偏好、考虑到各种限制条件后的生育愿望表达，包括期望生育的子女数量、性别、生育时间和间隔[6]。也有学者认为生育意愿是指家庭或者个人对于生育行为的主观态度及看法，持这种观点的学者主要从数量、子女性别偏好、生育时间安排和素质四个维度来反映人们的生育期望[7]。无论哪种观点，子女数量都是衡量人们生育意愿的重要维度。而关于子女数量层面的生育意愿概念的测量可采用理想子女数、期望子女数、计划子女数等指标进行测量[8]。

在互联网科技迅猛发展的时代背景下，人们接受的信息内容及渠道变得广泛且不可控，其中关于婚育的新观念、新思潮会对“多子多福”“养儿防老”等传统生育观念产生剧烈冲击，并降低育龄人群的生育意愿。由此可见，互联网的使用在一定程度上会抑制人们的生育意愿[1]。互联网的迅猛发展还带动了网络购物的兴起，来自中国互联网络发展状况统计报告的数据显示，截至2021年12月，我国网络购物用户规模达到了8.42亿，占我国网民总体的81.6%。近年来消费主义盛行，“天猫双11”“京东618”等网络购物更是掀起了网购狂潮。数据显示，2021 年我国网上零售额高达13.1万亿元4。网络购物的便捷性刺激了人们消费欲，促使人们的消费支出大幅上涨，从而挤占人们用于抚育子女的经济预算，进而可能抑制育龄人群的生育意愿[4]。基于上述理论分析，本研究构建“互联网使用——家庭消费支出——生育意愿”的理论框架（图1），并提出以下研究假设：

H1：互联网使用会影响育龄人群的生育意愿；

H2：家庭消费支出在互联网使用对育龄人群生育意愿的影响中具有中介效应。

三、研究设计

（一）数据来源

本研究数据来源于2018年中国综合社会调查项目（Chinese General Social Survey，CGSS），是中国人民大学联合多家学术机构展开的一项旨在系统、全面地收集社会、社区、家庭、个人多个层面的数据，刻画社会变迁趋势的全国性、综合性、连续性的学术调查项目。由于本文研究的是育龄人群的互联网使用对其生育意愿的影响，并且探讨家庭消费支出在其中的中介效应机制，因此，本文从2018年的12787个样本中筛选已婚且年龄在15～49岁的育龄人群作为研究对象[9]。CGSS2018数据中关于婚姻状况的调查选项中包括未婚、同居、初婚有配偶、再婚有配偶、分居未离婚、离婚、丧偶7个选项，本文研究的婚姻状况是法律意义上的已婚，因此筛选出初婚有配偶、再婚有配偶、分居未离婚的受访者作为本文的研究对象。经过筛选及数据清洗处理之后，最终得到3829个有效样本。

（二）变量设置及描述性统计

1. 被解释变量。本研究的被解释变量是育龄人群的生育意愿，采用受访对象希望生育的孩子数量来衡量。选取CGSS2018中受访者对“如果没有政策限制，您希望有几个孩子？”问题的回答数据来具体测量。在数据清洗阶段，发现这一数据存在异常值，为避免异常值对实证结果产生影响，采用了1%的缩尾处理（Winsorization）方式。

2. 核心解释变量。本文的核心解释变量是互联网使用，CGSS2018的问卷中采用“过去一年，您对互联网（包括手机上网）的使用情况是：”来测量互联网使用情况，选项包括从不、很少、有时、经常、非常频繁5个选项，并依次赋值“1，2，3，4，5”。由表1可知，七成多的人表示经常或非常频繁的使用互联网，但也有近两成的人表示自己从不或很少使用互联网。从数据来看，互联网使用频率越高，个人生育意愿越低迷，两者呈现出负相关关系。

3. 中介变量。本文的中介变量是家庭消费支出。CGSS2018问卷中设置了“2017年您全家的家庭总支出”的题项来测量家庭消费支出。在数据清洗阶段发现，这一数据存在缺失值，为了减少样本量的流失，本研究采用均值插补的方法将缺失数据补齐。

4. 控制变量。本研究的控制变量分为个人层面和家庭层面。个人层面的控制变量包括性别，将“男性”赋值为1，“女性”赋值为2；年龄；宗教信仰，不信仰宗教赋值为1，信仰佛教赋值为11，信仰道教赋值为12，民间信仰（拜妈祖、关公等）赋值为13，回教/伊斯兰教赋值为14，天主教赋值为15，基督教赋值为16，东正教赋值为17，其他基督教赋值为18，犹太教赋值为19，印度教赋值为20，其他信仰赋值为21；教育程度，对教育程度的选项进行赋值处理：将“没有受过任何教育”赋值为1，“私塾、扫盲班”赋值为2，“小学”赋值为3，“初中”赋值为4，“职业高中”赋值为5，“普通高中”赋值为6，“中专”赋值为7，“技校”赋值为8，“大学专科（成人高等教育）”赋值为9，“大学专科（正规高等教育）”赋值为10，“大学本科（成人高等教育）”赋值为11，“大学本科（正规高等教育）”赋值为12，将“研究生及以上”赋值为13，“其他”赋值为14；政治面貌，“群众”赋值为1，“共青團员”赋值为2，“民主党派”赋值为3，“共产党党员”赋值为4；家庭层面的控制变量包括家庭成员数、家庭拥有房产数；配偶受教育程度，赋值方式与前文相同。

所有变量的描述性统计结果如表2所示。所选样本的互联网使用频率的均值为3.876，介于有时上网与经常上网之间。受访对象的生育意愿均值为1.876，远低于生育更替水平。男性样本量为1653，占比43.17%；女性样本量为2176，占比56.83%。受访者的2017年家庭消费支出均值为21472，而我国2017年公布的人均消费支出为18322元。受访者平均年龄为38.62，9.77%的受访者表示自己有宗教信仰，33.04%的受访者学历是初中毕业，34.73%的受访者的配偶学历也是初中毕业。

（三）模型设定

本研究的实证分析包括两部分：一是分析互联网使用对育龄人群的生育意愿的影响。本研究的被解释变量生育意愿是典型非负计数型变量，因此采用泊松（Poisson）模型，假定育龄人群个体的生育意愿数量为[Yi]，假设[Yi=yi]的概率分布服从泊松分布，于是[Yi]的概率密度函数为

[P（Yi=yixi）=exp（-λi）λyiiyi！] （1）

方程中[λ=E（Yi=yi|x1，x2，……，xn），xi（i=1，2，3，……，n）]表示影响育龄人群生育意愿的影响因素。具体设定形式如下

[E（Yi|xi）=exp（β0+β1interneti+β2XI+μi）] （2）

其中，[β0]是常数项，[interneti]为育龄人群个体[i]的互联网使用频率，[XI]是其他控制变量，[μi]为误差项。

二是检验家庭消费支出在互联网使用对育龄人群生育意愿影响中的中介效应。参照温忠麟等人的做法[10]，将逐步检验法与系数乘积检验法中的Bootstrap检验相结合进行中介效应检验，并构建如下方程式：

[Fertilityi=c interneti+e1] （3）

[Spendingi=a interneti+e2] （4）

[Fertilityi=c' interneti+b Spendingi+e3] （5）

其中，[Fertilityi]是被解释变量，表示个体[i]的生育意愿，[interneti]是核心解释变量，表示个体[i]的互联网使用频率，[Spendingi]表示个体[i]的家庭消费支出，式（3）中的系数[c]是育龄人群的互联网使用频率（自变量）对其生育意愿（因变量）的总效应；式（4）中的系数[a]是育龄人群的互联网使用频率（自变量）对家庭消费支出（中介变量）的效应；式（5）中的系数[b]是在控制了互联网使用频率的影响后，家庭消费支出对生育意愿的效应；而系数[c']是在控制了家庭消费支出的影响后，互联网使用频率对育龄人群生育意愿的直接效应；而[e1]、[e2]、[e3]则是回归残差。在中介效应检验中，系数乘积检验法犯错的概率要低于差异系数检验方法，因此系数乘积检验法更为可靠[11]。

本研究的因变量生育意愿具有典型的计数特征，因此在进行中介效应检验的逐步检验时将主要采用泊松模型进行估计。

四、实证结果分析

（一）互联网使用对育齡人群生育意愿影响的实证分析

1. 基准回归。本文运用STATA15.0辅助完成整个定量分析过程。在进行回归分析之前，本文进行了各变量的多重共线性检验，得出方差膨胀因子（VIF）均值为1.44，远远小于10，据此可判定纳入回归的各变量之间不存在多重共线性问题。为了尽可能解决因遗漏变量带来的内生性问题，本文从个人层面（性别、年龄、宗教信仰、学历、政治面貌）和家庭层面（家庭成员数、家庭拥有房产数、配偶学历）两方面考虑控制变量，并且基准估计采用了逐步回归的估计方法。同时为了避免异方差的问题，因此在进行回归时选择了稳健标准误。回归结果如表3所示。

第（1）列是未加入控制变量时的结果，结果显示互联网使用频率对育龄人群生育意愿的影响在1%的水平上显著，互联网使用频率每增加1个单位，育龄人群的生育意愿便降低0.025个单位。第（2）列加入了性别、年龄、宗教信仰、学历、政治面貌等个人层面的控制变量后，互联网使用频率对育龄人群生育意愿的影响系数虽然降低了，但互联网使用频率对生育意愿的影响却依然十分显著，为5%。性别、学历对育龄人群生育意愿的影响显著为负，年龄和政治面貌对生育意愿没有显著影响，而宗教信仰对生育意愿的影响是显著为正的。第（3）列只加入了家庭成员数、家庭房产数、配偶学历等家庭层面的控制变量，结果显示互联网使用频率对育龄人群生育意愿的影响在1%的水平上显著，互联网使用频率每增加一个单位，生育意愿便降低0.017个单位，家庭成员数对生育意愿的影响是显著为正的，家庭房产数对生育意愿没有显著影响，配偶学历对育龄人群生育意愿的影响是显著为负的。第（4）列将个人层面和家庭层面的控制变量都纳入了回归，结果显示互联网使用频率每增加一个单位，生育意愿便显著降低0.011个单位。在控制变量方面，性别、配偶学历对生育意愿的影响是显著为负的；年龄、宗教信仰、家庭成员数对生育意愿的影响是显著为正的；而学历、政治面貌、家庭房产数对育龄人群的生育意愿没有显著影响。

从整体结果来看，互联网使用对育龄人群的生育意愿影响较小，但十分显著，互联网使用频率越高，育龄人群的生育意愿越低迷。这一结论也与已有研究得出的结论相似[1] [4]。由此，本文的假设H1得到验证，互联网使用会显著降低育龄人群的生育意愿。

2. 稳健性检验。本研究的基准回归所用的被解释变量生育意愿测量数据存在异常值，因此采用了缩尾处理。据此，基准回归的稳健性检验将从数据本身和计量方法角度出发，采用未经过缩尾处理的生育意愿测量数据运用2SLS回归估计方法进行稳健性检验，控制变量纳入回归的方式与基准回归纳入方式相同，结果如表4所示，检验结果表明四种回归方式下互联网使用频率对生育意愿的影响显著性与基准回归结果相似，据此可知回归结果是稳健的。

（二）家庭消费支出的中介效应检验

对方程式（3）、（4）、（5）结合温忠麟等人提出的中介效应检验五步法[10]进行检验，结果如表5所示。由中介效应检验五步法可知，系数c显著，因此家庭消费支出在互联网使用对育龄人群的生育意愿的影响中发挥着中介作用。由于系数a、b显著，因此根据五步法将进行Bootstrap检验系数a、b是否等于零，如果显著，则证明间接效应显著，因考虑到中介变量家庭消费支出数据存在异常值，因此在检验前对其进行了取对数处理。在检验时重复样本抽取数选为1000次，选择95%置信区间。检验结果如表6所示，互联网使用频率对育龄人群生育意愿的直接影响的95%置信区间为[-0.0713， -0.0145]，不包括0。基于此，中介效应可能存在。而在进一步的检验中发现，家庭消费支出对育龄人群生育意愿间接影响（中介效应）的95%置信区间为[-0.0115， 0.0046]，包括0。因此认为，家庭消费支出在互联网使用对育龄人群生育意愿的影响中并不存在中介效应。本文的假设H2并未得到验证，基于此本文将着重探讨互联网使用对育龄人群生育意愿的直接效应。

（三）异质性分析

互联网使用对育龄人群生育意愿呈总体显著负影响，即互联网使用频率越高，育龄人群的生育意愿越低迷。但是育龄人群内部又存在个体差异，在使用互联网过程中不同的育龄人群生育意愿受影响程度可能不一致，基于此我们构建了一系列交互项并放入回归中，探讨不同育龄人群生育意愿的异质性。为了更全面探讨，我们新增了两个控制变量，分别是受访对象的户口性质和家庭经济状况。将“农业户口”赋值为1，“非农业户口”赋值为0，户口均值为0.589；家庭经济状况，“远低于平均水平”赋值为1，“低于平均水平”赋值为2，“平均水平”赋值为3，“高于平均水平”赋值为4，“远高于平均水平”赋值为5，家庭经济状况均值为2.643。为了进一步探讨互联网使用和家庭消费支出对育龄人群生育意愿的影响，构造了互联网使用*家庭消费支出、性别*学历、学历*配偶学历、配偶学历*户口、性别*家庭经济状况的交互项，并分别放入回归，回归结果如表7所示。

表7第（13）列纳入了互联网使用与家庭消费支出的交互项，旨在检验互联网使用对育龄人群生育意愿的影响是否存在不同家庭消费支出层面的差异。结果显示，互联网使用主效应显著，而家庭消费支出主效应并不显著，且互联网使用与家庭消费支出的交互作用并不显著，这表明互联网使用这一因素对育龄人群生育意愿产生影响时不会与家庭消费支出这一因素协同发挥作用。这也说明在使用互联网的前提下，家庭消费支出对育龄人群生育意愿并没有产生实质性的影响。第（14）列纳入了性别和学历的交互项，结果显示，性别主效应不显著，但学历主效应显著，且性别和学历的交互项显著，这说明在控制其他条件的情况下，性别在学历对育龄人群生育意愿的影响中产生调节作用，即相比男性群体而言，女性受教育程度越高其生育意愿越低迷。

第（15）列纳入了受访者学历和配偶学历的交互项，结果显示受访者学历主效应显著，配偶学历主效应也显著，并且受访者学历及配偶学历对其生育意愿产生负向影响。而受访者学历和配偶学历交互作用正向显著，这说明配偶学历的提高会影响受访者学历对其生育意愿的影响，并且这种影响是正向的。第（16）列纳入了配偶学历和户口性质的交互项，结果显示配偶学历主效应并不显著，户口主效应显著且对育龄人群生育意愿产生正向影响，并且配偶学历和户口的交互作用也显著，这说明在控制其他条件的情况下，配偶学历的提升会显著降低农业户口育龄人群的生育意愿。第（17）列纳入了性别和家庭经济状况的交互项，回归結果显示性别主效应不显著，而家庭经济状况主效应显著，说明家庭经济状况的改善会提升育龄人群的生育意愿。性别与家庭经济状况的交互作用显著，这表明在控制其他变量的情况下，家庭经济状况会调节不同性别群体的生育意愿，相对男性育龄群体而言，女性育龄人群的家庭经济状况的改善会抑制其生育意愿。

五、研究结论与启示

本文基于微观调查数据2018年中国综合社会调查项目（CGSS2018），系统研究了15～49岁的育龄人群个体互联网使用、家庭消费支出对生育意愿的影响及其作用机制。研究结果表明，互联网使用频率越高，育龄人群的生育意愿越低迷；家庭消费支出在互联网使用对育龄人群生育意愿的影响中并未发挥中介作用。异质性分析结果表明，在使用互联网的前提下，家庭消费支出并没有对育龄人群生育意愿产生显著性影响；与男性群体相比，育龄女性受教育程度越高，其生育意愿越低迷；配偶学历在受访者学历对其生育意愿的影响中发挥调节作用，并且这种调节作用是积极正向的；配偶学历提升的情况下，城乡育龄人群的生育意愿存在显著差异；家庭经济状况的改善对不同性别的育龄人群生育意愿影响也存在显著差异。除此之外，我们在研究中发现没有受过任何教育和受过研究生及以上教育的两个育龄群体的生育意愿受互联网使用的影响尤其显著。

近十年来，我国互联网基础设施建设突飞猛进，极大促进了数字信息技术和互联网普及。截至2021年12月，我国网民规模高达10.32亿，互联网普及率达到73.0%。互联网改变了社会生活的方方面面，使人们足不出户就可知天下事。但是，互联网在改变人们信息获取方式的同时也改变了人们传统的婚姻观念及相应的生育意愿及生育决策，人们的思想观念从“多子多福”“养儿防老”等传统多子观念走向少子化，甚至走向不生不育的极端。因此，需要高度重视互联网对人们生育观念的影响[12]。本研究丰富了对互联网的普及带来的社会效应的理解，也为我国解决低生育率问题，缓解人口老龄化提供了新的思路与视角。

基于上述研究结论，得到以下启示：

第一，加强监管网络信息传播，营造良好的社会生育氛围。由于互联网的迅速普及，性别对立、恐婚恐育的社会焦虑信息更容易在互联网上传播，进而增加育龄人群的生育焦虑。因此，必须完善家庭婚姻等方面的法律，持续构建和谐法治社会，降低家庭暴力、性别对立等男女冲突事件的发生及相关报道在网络上大肆传播。应在网络上大力宣传男女平等、和谐家庭等信息，降低育龄人群的恐婚恐育焦虑，构造和谐友好的社会生育氛围。

第二，落实生育支持政策，改善育龄人群的家庭经济状况。研究发现，家庭经济状况的改善会显著促进育龄人群的生育意愿。因此，政府相关部门应针对育龄人群的需求，转变只有现金补贴[13]等单一支持政策，应从孩子的出生、教育、医疗、发展等方面全方位提供生育补贴支持政策，让育龄人群无后顾之忧。同时也应该认识到主客观公共利益的差异推动政策变迁的特性[14]，使生育支持政策具备科学的预测性，使之成为未来社会良好生育水平的规划与指南。除此之外，应促进就业市场的男女平等。让育龄女性能平等参与劳动市场，从而获得就业机会，进一步提升育龄女性在劳动市场上参与率，增加其收入，进而改善其家庭经济状况。

第三，正确引导高学历女性的生育观念。研究结论表明，学历越高的女性，其生育意愿越低迷。因此，应该采取措施引导高学历人群树立正确的生育观念。比如，高校应增设如何促进家庭婚姻幸福等方面的课程，激发高学历人群对幸福家庭生活的向往。其次，从经济支持措施上完善对高学历人群生育意愿的引导，加大对高学历人群生育子女的政策支持力度。

[参考文献]

[1] 邱磊菊，冯宜强，史宇鹏，等.互联网使用会影响居民生育意愿吗？[J].人口研究， 2022，（3）.

[2] 李婷，郑叶昕，闫誉腾.中国的婚姻和生育去制度化了吗？——基于中国大学生婚育观调查的发现与讨论[J].妇女研究论丛， 2022，（3）.

[3] 陈卫民，万佳乐，李超伟.互联网使用对离婚风险的影响[J].中国人口科学， 2021，（4）.

[4] 陈卫民，万佳乐，李超伟.上网为什么会影响个人生育意愿？[J].人口研究， 2022，（3）.

[5] 王军，王广州.中国三孩政策下的低生育意愿研究及其政策意涵[J].清华大学学报（哲学社会科学版）， 2022，（2）.

[6] 宋健，阿里米热·阿里木.育龄女性生育意愿与行为的偏离及家庭生育支持的作用[J].人口研究， 2021，（4）.

[7] 张孝栋，张雅璐，贾国平，等.中国低生育率研究进展：一个文献综述[J].人口与发展， 2021，（6）.

[8] 郑真真.生育意愿的测量与应用[J].中国人口科学， 2014，（6）.

[9] 黄容.房价对育龄人群生育偏好的影响研究[D].重庆：重庆大学， 2020.

[10] 温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[J].心理科学进展， 2014，（5）.

[11] 温忠麟，张雷，侯杰泰，等.中介效应检验程序及其应用[J]. 心理学报， 2004，（5）.