社会信任、社交网络对女性生育意愿的影响——基于CGSS 2017数据的实证研究

The Influence of Social Trust and Social Network on Women’s Willingness to Give Birth—An Empirical Analysis Based on CGSS2017 Data

摘要: 多孩政策的开放为我国积极应对人口老龄化注入了动力，而“三孩政策”如何在“二孩政策”的基础上充分发挥其政策效果，研究女性的生育意愿影响因素对推动政策的进一步推行具有重要意义。本文运用2017年中国综合社会调查(CGSS)的数据，采用logit回归和ologit模型，从社会信任和社交网络两个方面就个人社会关系对女性生育意愿的影响展开实证分析。研究结果表明，社会信任对于女性的生育意愿具有显著正向影响，而是否有较为广泛的社交网络对育龄女性的生育意愿没有显著影响。基于此，本文提出了在“三孩政策”的新政策背景下如何通过增加社会信任来提高女性的生育意愿的政策启示。

Abstract: The release of the multi-child policy has given impetus to China’s active response to population aging, but there is still a question about how the “three-child policy” can give full play to its effects on the basis of the “two-child policy”. Thus, it is important to study the factors influencing women’s willingness to give birth to promote the further implementation of the policy. This paper uses data from the 2017 China General Social Survey (CGSS), logit regression and ologit models to empirically analyze the influence of personal social relationships on women’s willingness to give birth in terms of social trust and social networks. The results show that social trust has a significant positive effect on women’s willingness to give birth, while the presence of a wider social network has no significant effect on women’s willingness to give birth at childbearing age. Based on this, this paper proposes policy implications on how to increase women’s willingness to give birth by increasing social trust in the new policy context of “three-child policy”.

1. 引言

“三孩政策”是我国为了积极应对人口老龄化、维持人口均衡发展的一项计划生育政策。2021年5月31日，为进一步在原先“二孩政策”的基础上优化生育政策，中央政治局会议提议，“实施一对夫妻可以生育三个子女政策及配套支持措施”。人口问题是一个国家至关重要的问题。国家近年来不断调整完善生育政策是顺应人口发展规律，积极应对少子老龄化。近年来，我国对生育政策做出了几次调整，其产生的效果是：“从第七次全国人口普查数据看，截至2021年5月31日，0~14岁少儿人口占比从2010年的16.6%提高到2020年的17.95%。二孩政策颁布以后，全国累计多出生二孩1000多万人” [1]。二孩政策的开放使得原本的低生育率有所提高，但是仍然没有达到该计划生育政策的预期效果，我国少子和老龄化现象始终存在，究其原因，其一可能是由于当代婚育年龄的推迟；其二是民众生育意愿普遍降低。由此，中央推出的三胎政策旨在优化生育政策，促进人口长期均衡发展。然而三胎的政策是否能达到政策原本制定的效果，这就要与女性的生育意愿研究相结合。

2. 文献回顾及研究假设

2015年，政府正式颁布全面二孩政策以鼓励夫妇生育，但成效并不显著。李思达(2020)在二胎政策发布后，对于全面二孩政策下城市女性生育意愿的影响因素进行研究，结果表明收入与生育意愿成反比，教育程度与生育意愿也成反比。本文将以女性的生育意愿作为研究对象，虽然目前关于对生育意愿影响的研究有很多，但从社会信任和社交网络两个角度来研究生育意愿的研究并不多。陈建新和王莉君(2021)从个人因素的不同阶段对于生育意愿影响研究做了分析，研究发现，不同阶段生育意愿的影响因素存在差异。周晓蒙等人(2022)从收入、教育水平、机会成本和性别认同的方面对于生育意愿做了分析，研究表明收入水平、教育程度同生育意愿均呈负相关关系。

本文的社会关系包括社交网络和社会信任等要素。信任本质上属于一种主观预期 [2]。社会信任可以理解为“基于社会组织的横向关系、社会成员之间的人际信任” [3]。女性所面临的生育压力需要社会各方面的信任与理解，例如家庭对于育龄女性的支持，职场对于有生育意愿女性的包容等。关于社交网络，梁漱溟(2005)提出“关系”是中国社会所蕴含的一个典型特征，其社会关系网络主要建立在血缘和地缘的基础之上。以往研究中，关于社会关系网络与居民主观幸福感有所研究，而从上文的文献综述可得出，幸福感会对生育意愿有所影响，然而对于社会关系网络对于生育意愿影响的研究较少。综上，本文将把社会关系分为社会信任和社会关系网络两个因素维度，来研究社会关系对于生育意愿的影响。本文提出的研究假设1a：社会信任与女性生育意愿呈显著相关关系；研究假设1b：社交网络与女性的生育意愿呈显著相关关系。

3. 研究设计

3.1. 数据来源和样本选择

本文采用的数据来源于中国综合社会调查(CGSS)，该调查全面地搜集了我国社会各方面的数据。经过综合考量，本文选取2017年的CGSS项目数据，共完成有效问卷3083份。参考现有文献，本文将具备生育能力的女性年龄段确定为18~49岁。

3.2. 变量定义及其描述性统计

3.2.1. 变量定义

1) 因变量。在CGSS2017年的调查数据中，本文选择了涉及女性生育意愿的具体问题——“如果没有政策限制的话，您希望有几个孩子？”作为因变量，其符号表示为birth_will，并将回答为“0个”的赋值为0，回答为“1个、2个及以上”的赋值为1。

2) 自变量。本文从社会信任、社交网络两方面来衡量个人社会关系对女性生育意愿的影响。其中，涉及社会信任trust的相关问题为“总的来说，您同不同意在这个社会上，绝大多数人都是可以信任的”，由于选项并没有给出直接的信任倾向，因此本文根据其同意程度，将“信任”值作进一步的划分，回答“非常不同意”和“比较不同意”的则一并赋值为0；回答“比较同意”或“非常同意”的都赋值为1。关于社交网络方面的具体问题，本文选取了“在过去的一年中，您是否经常在空闲时间进行社交/串门活动”，并根据其频度进一步赋值，回答“从不”或“很少”的统一赋值为0；回答“有时”的赋值为1；回答“经常”或“频繁”的赋值为2。

3) 控制变量。本文的控制变量包括收入，家庭成员、性别、教育程度、年龄。其中关于收入的具体问题是“您个人去年(2016年)全年总收入是多少？”，并剔除了异常值；其中关于年龄具体问题是“您的出生日期是什么？”，并通过该问题计算出年龄，取值范围为18~49；其中关于教育程度的问题是“您目前的最高教育程度是？”。

3.2.2. 描述性统计

本文对涉及到的解释变量、被解释变量，以及控制变量进行了描述性统计分析，包括各变量的观测值、均值、标准差、最大值和最小值。具体各变量的描述性统计如表1所示。

Table 1. Descriptive statistical analysis

表1. 描述性统计分析

4. 实证研究结果及分析

4.1. 实证研究结果

从表2来看，放入的回归样本为2393份，Prob > chi2 = 0.000，表示该模型显著，在控制了收入、家庭成员、年龄、教育程度等变量之后，衡量社会信任的变量trust，其系数为0.582，在5%的水平下显著，说明社会信任对于生育意愿有着正相关影响。

Table 2. Logit regression results of social trust on willingness to give birth

表2. 社会信任对于生育意愿的logit回归结果

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1。

从表3来看，放入的回归样本为2784份，Prob > chi2 = 0.000，表示该模型显著，在控制了收入、家庭成员、年龄、教育程度等变量之后，衡量社交网络变量的network，其系数为0.213，在0.1%、5%、1%的水平下均不显著，说明社交网络和生育意愿之间的关系不显著。

Table 3. Logit regression results of social networks on willingness to give birth

表3. 社交网络对于生育意愿的logit回归结果

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1。

从表4来看，放入的回归样本为2390份，Prob > chi2 = 0.000，表示该模型显著在控制了收入、家庭成员、年龄、教育程度等变量之后，衡量社会信任的变量trust，其系数在5%的水平下显著，说明社会信任对于生育意愿有着正相关影响；衡量社交网络变量的network，其系数在0.1%、5%、1%的水平下均不显著，说明社交网络和生育意愿之间的关系不显著，拒绝原假设。

Table 4. Logit regression results of social trust and social network on willingness to give birth

表4. 社会信任、社交网络对于生育意愿的logit回归结果

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1。

综合表2、表3、表4来看，表2的R方0.096，表4的R方为0.086，表4的R方为0.096，说明社会关系对于生育意愿的logit模型的解释力在上升。

从表5来看，放入的回归样本为2393份，Prob > chi2 = 0.000，表示该模型显著，社会信任、社交网络对于生育意愿影响的有序logit回归结果符合以下公式：

$\text{birth\_will}=0.281\text{trust}+0.218\text{family}+0.021\text{age}-0.195\text{education}$.

Table 5. Logit regression results of social trust and social network on willingness to give birth

表5. 社会信任、社交网络对于生育意愿的logit回归结果

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1。

4.2. 实证研究结果分析

从表2来看，在控制了收入、家庭成员、年龄、教育程度等变量之后，衡量社会信任的变量trust对于生育意愿有着正相关影响，说明有社会信任的女性比没有社会信任的女性更有生育的意愿，社会信任在一定程度上可以促进女性的生育意愿。

从表3来看，在控制了收入、家庭成员、年龄、教育程度等变量之后，衡量社交网络变量的network和生育意愿之间的关系不显著，有没有频繁的社交经历对于女性生育意愿不会有太大的影响，个人对于社会网络中的不同关系也有着差异性，不能说明是否会对于女性的生育意愿产生影响。

从表4来看，在控制了收入、家庭成员、年龄、教育程度等变量之后，无论是单独进入回归还是同时处于回归中，衡量社会信任的变量trust对于生育意愿有着正相关影响，进一步说明了有社会信任感对于女性生育意愿的重要性；衡量社交网络变量的network，仍然和和女性生育意愿之间的关系不显著，但综合表2、表3、表4来看，表2的R方0.096，表3的R方为0.086，表4的R方为0.096，说明当社会信任、社交网络同时纳入考量，两者对于生育意愿的logit模型的解释力比单独放入其中一个维度的解释力要强，同时也能部分说明社交网络对于生育意愿有一定的影响，但影响微小。

5. 结论与启示

从本文的实证结果看，提高女性的社会信任感，即增强女性群体对于社会信任的维系，可以提升女性的生育意愿，有助于减轻生育阻力，使得“三胎政策”能够得到有效地贯彻和落实。社会信任主要包括社会制度信任、社会普遍信任以及社会特殊信任，三者相辅相成。其中制度信任尤为重要，长久以来女性的生育意愿与社会大环境对于女性的各类约束有关，例如育龄女性的就业难题、女性生育后家庭与工作的平衡问题、用人单位在女性生育期间的用工和薪资问题等，由于各类制度的不完善，导致现代女性的生育意愿大幅降低。因此，提高女性在社会信任方面的生育意愿，可以通过完善相关生育政策条例，增加“生育系列”政策的融合性，将婚姻、生育、抚养、子女教育等因素一并纳入政策考虑，从制度上对女性生育提高可靠信任度，充分发挥当前“三孩政策”的优势，优化人口结构，促进人口均衡发展。