摘 要：本文根据2016年中国劳动力动态调查（CLDS）数据，检验了生育对青年女性劳动参与决策的净影响，研究发现：在控制青年女性的个体、家庭和地区特征后，每增加一个孩子会使青年女性劳动参与概率下降11%，进行工具变量再检验这一边际效应为20.9%，且具有稳健性；理论分析中生育对青年女性劳动参与决策有家庭经济收入效应、比较优势效应和角色期待效应三种，其中生育数量增加带来0～3岁幼儿照料负担加重，增强了青年女性家庭照料的比较优势效应，导致生育对其劳动参与的负向影响更加显著，而隔代照料在一定程度上有助于缓解生育对青年女性劳动参与的冲突。因此，注重学龄前幼儿照料支持、施行弹性延迟退休政策是缓解生育对青年女性劳动参与冲突的有效途径。
关键词：青年女性；子女数量；劳动参与决策；影响机制
一、引 言
社会经济发展离不开劳动力有效供给，增加人口数量、挖潜劳动力供给资源是发达国家应对生育率下降以及人口老龄化冲击的两大主要措施。随着我国人口老龄化不断深入、人口红利逐渐消失以及劳动力供给紧张态势的发展，我国相继实施 “单独二孩”“全面二孩”政策，以增加人口数量；与此同时，我国也高度重视就业政策的完善，党的十九大特别强调“要坚持就业优先战略和积极就业政策”。从人口再生产角度，青年女性是无法替代的生育主力军；从劳动参与率看，青年女性群体较男性也更具备劳动力市场的挖掘潜力。
但从统计数据看，自改革开放以来我国劳动年龄人口中女性劳动力参与率总体上呈持续下降趋势［1］［2］，关于女性劳动参与率下降的解释，不少研究认为这与女性生育行为有关。在国外研究中，安格里斯特（Angrist）和埃文斯（Evans）1998年的研究指出生育降低了女性的劳动力参与率［3］；布鲁姆（Bloom）等在2009年进一步发现生育对女性劳动参与率的负向影响不仅存在于育龄时期，而且具有长期性［4］；密仕拉（Mishra）和斯密斯（Smyth）2010年对经合组织28个国家的女性劳动参与率和总生育率进行格兰杰因果关系检验，发现女性肩负履行员工和母亲角色的压力，其劳动参与率与总生育率之间存在反比关系［5］。我国也有诸多研究表明生育对女性劳动参与率存在负向影响：第三期中国妇女社会地位调查数据显示，城镇已育一孩、二孩的母亲“为了家庭而放弃个人发展机会”的比例分别是33.58%和50.98%，在公共托幼服务、社会照料支持不足的情况下，职业母亲难以平衡工作与家庭关系而选择中断就业［6］；家有婴幼儿或学龄前儿童会降低母亲就业率［7］［8］；生育还会阻碍母亲产后再次进入劳动力市场，全国妇联研究所2016年的研究指出，女性因生育中断就业会减少再次进入劳动力市场的可能性［9］；张同全和张樨樨的研究指出二孩政策将使女性就业歧视加重，生育后回归职场概率减小，失业压力加大［10］［11］。
总之，对肩负人口再生产和社会再生产双重责任的青年女性来说，在有限的时间精力中加大生育和养育责任可能会降低劳动力市场参与率；反之，劳动力市场劳动参与程度的提高也意味着抑制其生育行为。因此，如何平衡青年女性生育和就业之间的关系，是我国当前经济社会发展过程中迫切需要解决的一个问题。本文拟在已有的研究经验基础上，进一步分析生育对青年女性劳动参与决策的净影响，探究生育对青年女性劳动参与影响的主要机制是什么，各种影响机制下，生育对青年女性劳动参与决策影响的程度如何，并从中探索缓解青年女性生育和就业冲突的有效途径，以期为生育政策调整后配套措施的完善提供有效建议，促进青年女性劳动力资源的有效供给和推动国家生育政策调整目标的实现。
二、生育影响青年女性劳动参与决策的机制分析
1.家庭收入负效应
近年来我国房价急剧攀升，教育、医疗成本居高不下，多生育一个孩子，也意味着购买房屋、教育、医疗等支出的加大，从而导致整个家庭的实际收入变少。尤其是二孩政策出台后，网络媒体揭示人们不愿多生育的诸多原因里，高昂的育儿成本首当其冲，“孩奴”“房奴”等词汇应运而生。苏宁金融研究院整理了从怀孕到孩子上大学各个阶段父母所需的开支，粗略估算养育一个孩子预算高达50万元［12］；生育数量的增多也意味着家庭未来住房面积的增大，而房价上涨的现象不仅出现在北上广深等特大城市，且在多数大、中等城市也比较突出，这对准备买房或有刚性需求的青年一代家庭来说，高昂的房价支出将会产生家庭收入的负向收入效应并加重家庭住房支付负担［13］［14］。作为家庭中经济收入重要支撑者的青年女性，家庭收入效应的降低会激励青年女性参与劳动力市场，以获取劳动报酬、维持一定的家庭经济收入。
复发病例往往需要手术治疗，但由于复发病例鼻腔鼻窦正常结构已被破坏，常用手术标志变形，导致术中解剖定位困难，手术风险大，部分患者无法耐受。本研究中，治疗12个月后，观察组复发率低于对照组（P＜0.05），提示通窍鼻炎颗粒对慢性鼻窦炎伴鼻息肉的复发有一定的预防作用。
本文所采用的数据是2016年中国劳动力动态调查（CLDS）数据，该调查是中山大学社会科学调查中心2012年开始对中国社区、家庭和劳动力个体开展两年一度以劳动力为主题的全国性跟踪调查。样本覆盖全国各地29个省，具有一定的代表性。该调查详细记录了劳动者个体的家庭状况、工作经历，同时也对中国妇女的生育观念、生育史进行了追踪调查，符合本研究需要的主要指标。
2.比较优势效应
生育会加重家庭照料负担，且子女数量越多对家庭生产的时间和精力要求就会越高。根据贝克尔（Becker）家庭经济学比较优势理论，女性在家庭生产方面的优势要大于男性，而男性在劳动力市场中获得的效用大于女性，当家庭照料需求加大时，大多数家庭都会选择由家庭中的女性牺牲劳动力市场供给时间从事家庭生产活动。这主要是因为生育是一个漫长的过程，不仅包括怀孕、分娩、休假和哺乳等环节，还有漫长的养育过程［15］，整个生育期间都免不了挤压投入在劳动力市场中的时间和精力。基于家庭比较优势的考虑，生育往往会对青年女性的劳动参与带来不利影响。
据此提出本文的第二个研究假设：随着照料负担的加重，比较优势效应可能促使青年女性因生育而减少个体的劳动参与概率。
两种超声检查方法均是对患者的子宫、附件及盆腔进行多切面的扫描,测量子宫、双侧卵巢及肿块的形态、大小、位置及相互关系等,检查腹盆腔内有无孕囊、液性暗区、包块等[3],仔细扫描内部回声,并明确检测病灶边界、血流动力学特征及积液深度,最后详细记录检查的数据结果。
3.角色期待效应
随着妇女思想的解放和女性人力资本积累的提升，越来越多的青年女性更看重自身发展和生活品质的提升［16］［17］［18］。尽管家庭中夫妻双方在劳动力市场提供劳动供给和家庭照料孩子之间的决策是相互作用的，且一般而言丈夫的市场劳动时间较妻子长，妻子比较容易因照管孩子而减少劳动供给。但近十年来，中国女性受教育程度的优势越来越明显，无论在数量上还是在成绩上女性的受教育水平已有超过男性的趋势［19］，女性对自身社会价值的追求也越来越强烈，越来越多的已婚妇女从事全日制工作。如果女性对职业角色的期待高，希望通过劳动力市场实现自身社会价值追求，则生育对女性劳动力市场的挤出就会受到女性自身角色期待的阻碍，女性不会因生育而减少自身劳动力市场供给。
由于本研究关注青年女性群体，本文主要以年龄为依据进行划分。根据联合国世界卫生组织在2013年确定的人口年龄分段标准，18～44岁为青年人口，且20岁为我国女性法定结婚年龄，在我国女性结婚前一般不会生育，因此20～44岁女性是本文的目标群体；鉴于我国城市化进程的快速发展，越来越多的青年女性从事非农劳动，且我国产业结构正在向第二、三产业转移，且这两个产业的发展更能有效促进经济发展，因此，从事非务农工作的城乡青年女性是本研究的观测样本。根据问卷设定，以观测年份是否有工作进行筛选，剔除主要变量缺失的样本后，20～44岁青年女性的有效样本数量为3317个，其中有工作的青年女性样本2210个，没有工作的青年女性样本1107个。
随着计算机网络技术的飞速发展，极大地缩短了人与人之间的距离，方便了我们的生活和工作，但是在发展过程中也出现了不少的安全隐患，直接威胁到了计算机网络技术的使用，需要实施针对性的改革管理措施，促进计算机网络技术的不断发展。
通过上述分析可以发现，生育可以从正面、负面两个方面对青年女性劳动供给产生影响，也可能对青年女性的劳动供给无影响。但上述分析和推测仅限于理论视角，还需要实证视角的检验。本文在已有研究的基础上将进一步明确“生育”和女性“劳动供给”的测量维度，并对上述研究假设进行验证。
三、数据、变量与研究方法
1.模型设定及识别
为了估计生育对我国城镇青年女性劳动参与决策的影响，本文构建了女性劳动参与决策的Probit离散选择模型，同时需要控制已婚女性的自身特征、照料支持特征、家庭特征以及其他不可观测的因素，如式（1）：
（2）变量选择及定义
其中FLPi表示青年女性的劳动参与状况，如果在观测年份参与劳动力市场劳动则赋值为1，否则赋值为0。X表示生育，是核心解释变量，根据以往的研究经验，主要采用“子女数量”（Δchild_num）进行测量［20］［21］［22］；X1为女性自身特征；X2表示女性家庭状况；X3是女性所在地区宏观经济情况。β、γ、τ、φ表示各变量的待估参数；α是方程的常数项，εi表示方程的随机扰动项。
在个体特征中，青年女性的年龄、受教育程度、婚姻状况也会显著影响其劳动参与决策。从估计结果看，年龄对青年女性劳动参与决策的影响为正向影响，但年龄平方与劳动参与决策的关系为负，这说明随着青年女性年龄的增长，年龄与其劳动参与决策的关系呈倒“U”型态势；受教育程度与青年女性劳动参与决策的关系显著为正，说明受教育程度越高，女性劳动参与概率越大；婚姻状况与青年女性与劳动参与决策的关系在5%的水平上显著为负，这表明，婚姻状况会对青年女性劳动参与产生显著影响，且已婚青年女性劳动参与率低于未婚女性。在估计结果中，健康状况对青年女性劳动参与决策的影响不显著，这可能是本研究选择的女性样本年龄在20～44岁之间，年龄结构比较年轻，健康状况本身差异不大而导致的统计结果不显著，但健康状况的系数为负，一定程度上说明身体状况较差的女性劳动参与率也较低。
4）河北理工大学原图书馆楼，学校遂对其内部钢结构进行了加固和修缮，多年树龄的大树环绕，营造了一个较好地震纪念和休闲生活的场所。目前处于半封闭半开放式状态。
2.数据来源及变量选择
（1）数据来源和样本说明
据此提出本文第一个研究假设：对于有家庭收入负向效应的青年女性来说，生育可能推升女性个体的劳动参与概率。
据此提出本文的第三个研究假设：对职业角色期待强烈的青年女性来说，生育对其劳动力市场参与决策的影响可能不明显。
杨贵生释比说的：“在木梯村没有祭祀的寺庙，每家的屋顶上也没有白石，过羌年也只是大家一起吃吃肉，真正的古羌文化都被丢了。”羌族悠久的历史，丰厚的民族文化，不应该就此慢慢消失，所以呼吁各界关注5.12地震后，迁移区羌族的非物质文化的保护，关注释比传承人的生活现实，将对羌族的关注落在实处。
本文被解释变量为女性劳动参与决策，是一个二值虚拟变量。主要的解释变量为生育，本研究借鉴以往的研究经验，以受访女性生育子女的数量作为测量指标。但已有的研究没有对孩子年龄进行限制容易导致估计结果出现偏差，因为随着子女年龄的增大和劳动能力的增强，子女可以为家庭提供经济、照料支持，从而使女性呈现不同的劳动供给状态。艾米（Amy）用三人模式的家庭时间分配模型就发现子女可以分担家庭产品生产时间，从而使得母亲可以调节自己的劳动供给［23］。因此，本研究在以孩子数量作为关键解释变量时，同时也将孩子年龄限定在16岁以下，即法律上还无权进入劳动力市场的未成年孩子。
“五星牌”手表除游丝、发条和钻石轴承为市场购买外，其它零部件均为试制小组自己生产，其摆频为18000次/小时，走时误差为-60～-90秒/日。天津试制成功手表后，受到国家领导人和轻工部门的高度重视，毛泽东主席曾对此作出：“手表要多生产一些，价格再降低一些”的重要批示。
主要控制变量包含三类，即女性个人特征、家庭特征和所在地区经济发展状况。个人特征主要包括年龄、婚姻状况、受教育程度、健康状况等，这些变量是反映个体特征的常用变量，且与青年女性劳动参与相关；根据数据的可得性，家庭特征主要包括家庭年收入、是否与父母同住、是否有3岁及以下婴幼儿，分别反映家庭经济状况和孩子照料情况；所在地区经济发展状况的衡量，是按照样本分布的省份和地区，以各地区人均GDP作为衡量经济发展水平的指标，以各地区非农人口占总人口比重作为衡量城镇化水平的指标，同时按照省份分布引入东、中、西地区划分的虚拟变量。主要变量的定义和描述性统计如表1所示。
表1：主要变量的定义及描述性统计
注：表中数据为样本均值，括号内数据为标准差。
变量定义描述性统计全样本（1）有工作女性（2）无工作女性（3）子女数量（个）连续型变量 1.299（0.850）1.182（0.799）1.537（0.9）（岁） 连续型变量 33.334（6.859）年龄33.313（7.08）婚姻33.345（6.742）状况 1=未婚；2=已婚 1.863（0.344）1.836（0.369）1.914（0.280）受教育程度1=小学及以下；2=初中；3=高中；4=大学及以上2.556（1.052）2.784（1.046）2.1（0.907）健康状况1=较好/很好；2=一般；3=较差/很差1.332（0.567）1.306（0.534）1.384（0.625）Ln家庭经济收入连续型变量 10.870（0.975）11.068（0.898）10.468（1.004）是否与父辈同住 0=否；1=是 0.345（0.475）0.367（0.482）0.301（0.459）是否有0～3岁婴幼儿0=否；1=是 0.226（0.418）0.186（0.389）0.306（0.461）ln地区经济发展水平10.792（0.342）地区城连续型变量 10.874（0.361）10.915（0.363）镇化率 连续型变量 58.737（10.663）56.023（9.442）所在地区60.095（10.977）1=东部；2=中部；3=西部1.884（0.835）观测值 3317 2210 1107 1.747（0.849）1.678（0.848）
根据表1，从样本的个体特征来看，有工作的青年女性拥有的子女数量更少、受教育程度更高、未婚的概率偏高；年龄和健康状况方面，有工作的青年女性和无工作的青年女性差异不大。从家庭特征来看，有工作的青年女性家庭经济收入更高、与父辈同住的比率较大、家庭中有3岁及以下婴幼儿的比例较低。从地区经济发展水平上看，有工作的青年女性更多分布在人均GDP较高、城镇化率较大和偏中、东部的地区。描述性统计结果，初步证明了子女数量、女性个体特征、家庭特征以及所在地区状况对其劳动参与决策存在相关性。
四、生育影响女性劳动参与决策的实证分析
1.生育对女性劳动参与决策的影响
根据前文的识别方法，本部分首先以子女数量作为核心解释变量，来识别生育对青年女性劳动参与决策的影响，回归结果如表2所示。在方程（1）中，子女数量与青年女性劳动参与存在显著的负相关关系，从统计结果来看，青年女性多生育一个孩子则自身劳动力市场参与概率会下降30.5%，这与张川川的研究结果相似，他利用中国健康营养调查的数据得出多生育一名子女使得城镇女性劳动参与率下降35.7个百分点［24］。方程（2）控制了青年女性样本的个人特征（年龄、受教育程度、婚姻和健康状况）后，子女数量对青年女性劳动参与概率的边际效应有所下降，边际效应是-0.197并在1%的水平上显著，即在控制青年女性个体特征后，生育对劳动参与影响的边际效应有所下降，平均多生育一个孩子青年女性劳动参与率会下降19.7%。方程（3）和方程（4）在方程（2）的基础上，进一步分别控制了青年女性的家庭特征和所在地区的宏观经济特征，两个模型的边际效应差异不大，分别为-0.116和-0.11并在5%的水平上显著。总体上看，生育的确对女性劳动参与决策产生负向效应，生育的子女数量越多，女性劳动参与概率越小。
表2：子女数量对女性劳动参与决策影响的Probit回归结果
（3）+地区特征子女数量-0.305***（-10.75）（1） （2） （3） （4）（1）+个体特征（2）+家庭特征-0.197***（-5.19）-0.116**（-2.82）-0.110**（-2.67）
续表
注：括号内为t值；*p ＜ 0.05，**p ＜ 0.01，***p ＜ 0.001
（1） （2） （3） （4）（1）+个体特征（2）+家庭特征（3）+地区特征年龄 0.201***（4.75）0.157***（3.57）0.157***（3.53）年龄平方 -0.00257***（-4.11）-0.002***（-3.33）-0.00216***（-3.30）受教育程度0.300***（9.98）婚姻状况 -0.269**（-2.74）0.339***（12.38）0.299***（10.01）-0.135（-1.29）健康状况 -0.0734（-1.70）-0.156（-1.51）-0.0627（-1.39）ln家庭年经济收入-0.0479（-1.08）0.249***（7.86）0.213***（6.73）是否与父辈同住0.153**（2.84）0.140**（2.59）是否有0～3岁婴幼儿-0.398***（-5.65）-0.397***（-5.61）Ln地区经济发展水平-0.334（-1.64）地区城镇化率-2.889（-1.42）Wald chi-2 115.49***342.12***417.04***417.45***Pseudo R2 0.0305 0.0909 0.1261 0.1367 N 3043 3035 2981 2981 0.0288***（3.90）所在地区 0.0418（0.80）_cons 0.846***（18.59）-3.239***（-5.03）-5.136***（-7.13）
为了进一步验证家庭收入效应、比较优势效应和角色期待效应三个理论假设，在基准模型的基础上，首先引入“家庭经济收入”（Δfamily_income）与基准模型的“子女数量”相比，来检验生育带来的家庭经济收入效应是否促进了青年女性劳动参与，如式（2）。一般来说，3岁前幼儿照料需要的精力比学龄期儿童多、照料难度大，因此“是否有0～3岁婴幼儿”反映了家庭照料负担情况；由于隔代照料可能减轻女性对3岁前幼儿照料负担，数据中“是否与父辈同住”是反映隔代照料支持可得性的较好指标，因此，同时引入“是否与父辈同住”，来检验生育增加的照料责任是否在比较优势效应的影响下降低了青年女性劳动参与率，如式（3）。女性职业角色期待一般难以测量，但根据以往研究经验，如果青年女性对职业角色期待强烈则比较容易降低生育意愿，根据数据可得性引入“是否愿意再生育孩子”的虚拟变量来反映女性的职业期待程度，并与子女数量形成交互项，来检验生育对青年女性劳动参与决策影响的角色期待效应，如式（4）。
从家庭特征看，家庭经济收入状况、是否与父辈同住、是否有0～3岁婴幼儿都与青年女性劳动参与决策显著相关。其中家庭经济收入与青年女性劳动参与决策的关系在1%的水平上显著，表明家庭经济收入高，则青年女性劳动参与率也越大，初步显示了家庭经济状况与青年女性劳动参与决策相关，为了进一步检验前文家庭经济收入效应，还需要结合子女数量进一步验证；是否与父辈同住的二元虚拟变量在5%的水平上显著影响青年女性的劳动参与决策，与父辈同住的青年女性劳动参与率较高；家庭中0～3岁幼儿的虚拟变量与青年女性劳动参与决策呈显著负相关关系，这说明家庭中幼儿照料责任重，则青年女性的劳动力市场劳动参与概率也相对较低，一定程度上说明家庭照料的比较优势效应使女性承担更多的幼儿照料责任，从而导致劳动参与率低。
根据式(28)可知联立式(27)和式(29)可得累积公差与同轴度Tc的关系。依据3.3节和式(29)构建FM在Lv、Q方向的2维空间域，其2维空间域的2维空间域的位置关系如图14所示。
加入青年女性所在地区的宏观经济状况控制条件后，生育对青年女性劳动参与决策的影响依然显著为负。因此，在分析生育对青年女性劳动参与决策影响的微观效应时，也要关注宏观地区经济环境的影响。从显著性水平上看，地区经济发展水平与青年女性劳动参与决策的影响不显著；而所在地区的城镇化率，显著影响了青年女性的劳动力市场参与概率，城镇化概率越高则青年女性就业的概率越大，这说明促进城镇化进程是提高我国就业率的一个有效途径。
2.生育影响青年女性劳动参与决策的机制检验
根据前文的影响机制分析和实证模型识别方法，将生育对青年女性劳动参与决策影响的三个理论假设进行验证，实证结果如表3所示。
2.5.6 包膜穿孔与外渗的处理 轻度的包膜穿孔一般不会引起严重的灌洗液外渗，无需特殊处理。如发生严重的交通性穿孔，因灌洗液大量进入膀胱周围间隙及后腹膜间隙，会导致大量的冲洗液吸收。如及时发现且渗液不多，应尽快结束手术并于术后应用利尿剂，一般可自行恢复；如渗液较多且有严重的腹膜刺激征时，应行耻骨上置管引流。
表3：生育影响青年女性劳动参与决策的机制验证
家经济收入效应比较优势效应 角色期待效应（5） （6） （7） （8）ln（家庭经济收入）/子女数量0.0226*（2.13）
续表
注：括号内为t值；*p ＜ 0.05，**p ＜ 0.01，***p ＜ 0.001
家经济收入效应比较优势效应 角色期待效应（5） （6） （7） （8）子女数量*是否有0～3岁婴幼儿-0.241***（-3.40）-0.219**（-2.76）是否与父辈同住/是否有0～3岁婴幼儿-0.0629（-1.21）个体特征 控制 控制 控制 控制家庭特征 控制 控制 控制 控制所在地区特征 控制 控制 控制 控制Wald chi-2 329.40***416.45***116.99***407.48***Pseudo R2 0.1284 0.1377 0.1434 0.1352N 2497 2981 740 2981 0.110（1.06）子女数量*是否愿意再生育孩子
在方程（5）中，家庭经济收入与子女数量之比的边际效应是0.0226且在10%的水平上显著，说明生育子女数量增多导致家庭实际收入降低的负收入效应，确实会促进青年女性劳动参与率的提升，从估计系数看，生育带来的家庭经济收入每降低一个单位，就会促使青年女性劳动率提升2.26%，虽然上升幅度比较小，但也一定程度上验证了本文的第一个研究假设。
在方程（6）中，子女数量与是否有0～3岁婴幼儿的交互项在1%的水平上显著，幼儿照料负担每增加一个单位，青年女性劳动参与率就会降低24.1%。由此看来生育带来的孩子照料负担加重，使青年女性家庭照料的比较优势更加凸显，从而降低对劳动力市场参与率，假设二得证。方程（7）中，加入隔代照料对照料的分担作用，虽然统计结果上并没有显著帮助提升青年女性的劳动参与率，但其影响方向为正，且此时照料负担对青年女性劳动参与率挤出的边际效应，由24%降低到了21.9%，说明隔代照料一定程度上有助于促进青年女性就业。
在城镇化背景之下，随着人口老龄化程度的不断加深以及家庭结构的日益小型化，农村居家养老成为一种“适合国情，符合民意”的养老模式。应认真分析中国农村居家养老发展的内部因素和外部环境，充分挖掘农村居家养老的发展优势，利用有利的发展机会，不断改善其发展过程中体现出来的劣势，规避可能存在的威胁，从而制定合理的农村居家养老发展战略，不断提高农村居家养老服务质量，促进农村居家养老的可持续发展。
方程（8）验证了在职业角色期待影响下，生育对青年女性劳动参与的影响效果，从估计结果看，生育对青年女性劳动参与影响不显著。这说明对于具有职业角色偏好的青年女性来说，生育对其是否参与劳动的决策没有影响，则假设三也得到验证；但职业角色期待效应的估计系数为负，这表明如果青年女性选择再生育孩子，也有可能会降低劳动参与概率，因此，平衡青年女性生育和就业决策还需要女性自身的合理规划。
需要强调的是，这里所指的是合理控制成本，而非一味地追求低廉成本。合理控制成本就是在满足用户功能需求的前提下，要找到产品最佳的性价比。高技术全智能小型专项农具是理想化的解决方案，但其高昂的价格是很难被使用者接受的。另外，在设计伊始就要全面考虑产品寿命周期费用，产品的使用费用、维修保养费用都将直接影响用户的接受程度。所以，结实耐用和易于维修保养是小型专项农具设计的又一目标。
总的来说，生育数量增多带来的家庭负收入效应，一定程度上会推升女性个体的劳动参与概率；而随着生育数量和照料责任的加重，导致青年女性在家庭中照料比较优势凸显，会促使青年女性减少个体的劳动参与概率；但对于有职业角色偏好的青年女性来说，生育对其劳动力市场参与决策无显著影响。从估计数值上看，家庭负收入效应对青年女性劳动参与率的刺激作用较小；生育对女性劳动参与率的影响阻力主要来自对孩子的照料负担。
3.稳健性检验
生育对青年女性劳动参与有消极影响，但青年女性也会因为预期到生育后不能够有效地投入工作而减少生育［25］，生育与青年女性劳动参与决策之间可能存在互为因果导致的内生性问题存在。为了验证这一推测，本文对样本进行了异方差稳健标准误的豪斯曼检验（DWH），其p值（Prob＞chi2）为0.008，可以在5%水平上拒绝“所有解释变量均为外生”的假设，即认为生育和青年女性劳动供给决策存在内生性。所以，传统Probit模型估计可能会低估生育对女性劳动参与概率的净影响。一般地，解决识别上的内生性问题主要办法是采用工具变量。国外研究中，有学者以双胞胎子女样本做自然实验的因果效应分析，来解决内生性问题［26］［27］；也有研究使用前两个子女的性别为工具变量，认为如果前两个子女性别一致，则父母往往会再生育［28］，还有学者用女性不孕症作为识别家庭规模的工具变量［29］，但这些工具变量存在数量较少或难以获取等缺陷。我国的相关研究中多采用第一胎子女性别作为生育数量的工具变量［24］［20］，他们根据已有的研究发现中国家庭普遍存在男孩偏好，即一对夫妇在至少生育一个男孩前很少停止再生育［30］［31］，且第一胎子女的性别是自然现象，与女性是否参与劳动市场的决定无关。因此，在男孩偏好的情况下，第一个子女性别用作子女数量的工具变量满足工具变量选择的相关性和外生性基本原则。本文借鉴国内的研究经验，以第一胎子女性别作为识别子女数量的工具变量，首先使用工具变量法进行稳健性检验。
其次，生育对我国青年女性劳动参与决策影响的边际效应，也有可能受个体职业特征的干扰。在我国受政治体制的庇佑，政府机关、事业单位等用工单位的福利待遇、用工规范都比较稳定，这类职业特征的青年女性一般都能够在生育后重返原岗位，个体劳动供给弹性低甚至无弹性。因此，生育对这类女性的劳动参与决策影响可能就非常低或是不显著。为此，本文将剔除工作单位为政府机关、事业单位、军队等青年女性样本再次进行稳健性检验。
此外，按照Heckman的观点，女性劳动供给的状况既包括工作参与的广度变化，也包含工作时间的深度变化［32］。因此，本文也尝试引入工作时间，以数据库中“平均每周工作小时数”作为测量指标替代女性劳动参与决策，做生育对女性劳动参与决策影响的再检验。
按照上述稳健性检验的思路，分别加入工具变量并使用两阶段最小二乘法进行估计，各回归第一阶段的F值均大于10，说明不存在弱工具变量的情况。估计结果如表4所示。
表4：稳健性检验
注：括号内为t值；*p ＜ 0.05，**p ＜ 0.01，***p ＜ 0.001
-0.064（-0.73）第一胎子女性别（1=男，2=女）（9）劳动供给决策 （10）劳动供给时间 （11）剔除部分样本First-Stage IV First-Stage IV First-Stage IV子女数量 -0.209**（-3.10）-0.215**（-3.07）0.283***（11.47）0.294***（11.17）5.372***（5.18）Wald chi-2 493.46***371.89****97.33**N 2242 2062 1283 First-stage F 126.609***124.723***88.290***0.276（9.40）个体特征 控制 控制 控制 控制 控制 控制家庭特征 控制 控制 控制 控制 控制 控制所在地区特征 控制 控制 控制 控制 控制 控制_cons 1.043（1.00）-0.198（-0.24）1.183（1.07）-0.020（-0.02）3.018*（2.29）
方程（9）表示以第一胎子女性别作为工具变量估计生育对青年女性劳动参与决策的影响，与普通Probit估计结果的边际效应（-0.110）相比，加入工具变量后，每多生育一个孩子青年女性参与劳动力市场的概率将下降20.9%，并在5%的水平上显著。这说明生育确实会对青年女性劳动供给决策产生负向影响。方程（10）是以青年女性的劳动供给时间（每周工作小时数）替代劳动供给决策，虽然生育对青年女性劳动供给时间的影响不显著，但其影响方向依然为负向，这说明生育不仅会降低青年女性劳动参与概率，还有可能减少青年女性的劳动时间。方程（11）剔除了政府机关、军队、国有和集体事业单位等劳动供给弹性低的青年女性样本后，进行生育对女性劳动供给决策影响的再估计，从估计效果看，生育对女性劳动供给决策的负向影响依然具有稳健性且边际系数变化不大。
五、研究结论与政策启示
本文根据已有研究经验和理论推测，分析了生育对青年女性劳动参与决策的影响机制，并利用CLDS数据验证生育对青年女性劳动参与决策的影响方向和程度。研究结论显示：第一，生育显著地降低了青年女性劳动力市场参与概率，表现为生育数量每增加一个单位将导致青年女性劳动参与概率下降0.11个百分点，以第一胎子女性别为工具变量进行再估计，生育使青年女性劳动参与概率下降的净边际效应达到了0.21个百分点；第二，生育引起的家庭经济收入负效应，一定程度上有助于青年女性提高其劳动力市场参与概率，即生育数量增加一个单位，青年女性劳动力市场参与概率会提升0.023个百分点；第三，生育带来的家庭照料负担显著降低了青年女性劳动参与概率，对家庭中有0～3岁婴幼儿的青年女性来说，生育降低青年女性劳动参与率的边际效应达到了0.24，但隔代照料一定程度上有助于缓解生育对青年女性劳动参与的负效应，使这一边际效应大约下降0.02个百分点；第四，具有较高职业角色期待的青年女性，生育对其劳动参与决策没有显著影响；第五，从稳健性检验结果还可以看出，生育对青年女性劳动参与决策的负向影响比较稳定，且对劳动供给弹性高的用人单位来说，青年女性劳动参与率更容易受到生育的负向影响。
鉴于本文理论分析和实证检验的主要研究结论，为确保国家生育政策调整目标的实现并适当提高女性就业率，可采取以下调节措施：第一，要进一步完善女性就业保护制度。注重生育政策调整后劳动力市场规范的监督，加大落实有年幼孩子青年女性的职业保护措施，充分保障青年女性哺育、照护的权益。第二，重视学龄前幼儿照料支持的体系建设。可通过开展深入调研，明确有关政府部门的分工合作机制；通过购买服务、减免税收等优惠措施，为社会力量参与0-3岁托幼服务提供各种便利；探索建设以社区为依托的幼儿托幼服务建设等途径，帮助减轻家庭照料负担对青年女性就业的挤出效应。第三，推行弹性延迟退休政策。对于家庭中有年幼孙子女的老年人可采取灵活的延迟退休方案，如先照护再工作等方式［33］，在降低社会养老负担的同时，也能帮助提高青年女性劳动供给，缓解生育对女性就业的挤出效应，实现新时代“更高质量和更充分就业”的战略目标，也切实推动生育政策调整目标的实现。
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［基金项目：本文系首都经济贸易大学博士研究生学术新人计划项目（2017.3—2019.3）：二孩政策下职业女性“工作-家庭”角色冲突及平衡机制研究（项目编号：17CUEB003）阶段性成果］
张琳：首都经济贸易大学劳动经济学院博士研究生
张琪：首都经济贸易大学劳动经济学院教授，博士生导师
责任编辑/陈晨
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