·经济管理·
摘 要：子女照料与家庭负债对已婚女性的就业选择具有重要影响。为此，在Becker家庭决策模型基础上，建立资产负债约束下已婚女性“子女照料—闲暇—就业”效用最大化决策模型，利用2016年CFPS数据分析发现：子女照料对已婚女性就业概率及周工作时间存在负向影响，且家庭的银行负债对子女照料与已婚女性就业的关系存在负向调节效应。因此，在鼓励女性生育的政策背景下，政府需要综合考虑子女照料负担与家庭负债约束，制定更加有效的已婚女性就业保障政策。
关键词：子女数量；家庭负债；已婚女性就业
一、引 言
已婚女性作为家庭重要成员,既要照料家庭子女,又要劳动就业获取经济收入,还要自我闲暇娱乐,以满足个人和家庭其他成员生存发展需要。所以,已婚女性必须对子女照料、就业与个人闲暇进行理性选择。Mincer(1962)率先区分家庭生产时间与闲暇时间，探讨女性闲暇与就业的选择均衡[1]。Becker(1965)系统分析了已婚女性家务、就业与闲暇时间配置选择,发现已婚女性时间配置选择依赖于夫妻工资比较优势,工资相对较低的女性应该增加家务时间投入[2]。基于夫妻合作博弈模型的研究发现,这种比较优势是否受外部交易干预取决于女性的家庭议价能力,议价能力高的女性家务分担更少、闲暇配置更多[3，4]。“性别习俗”和“身份模型”则认为，为维持婚姻稳定和防止丈夫地位失落以引发家庭总效用下降,即使女性工资议价能力更高,也愿意增加家务劳动[5，6]。根据性别展示假说,已婚女性为规避离婚风险会同时延长自身家务与工作时间，并可能缩减闲暇时间[7]。所以，女性家务劳动、工作与闲暇的时间配置选择十分复杂。
子女照料是一项重要的家务劳动，女性时间配置必然涉及子女照料安排。子女照料为一项独特的闲暇活动，与其他闲暇活动或家务劳动存在时间冲突[8]。女性同时承担子女照料者和就业者两种角色时，存在时间、空间与行为模式冲突，并且子女照料-就业冲突产生时间挤压效应、空间分离效应和模式冲突效应[9]，这些冲突效应表明，子女照料对女性就业有不可忽略的负面影响[10]。事实上，女性极力在“子女照料—闲暇—就业”三元冲突框架内协调子女照料—就业关系。Kimmel和Connelly(2007)研究发现，在职母亲会选择减少闲暇时间以缓冲就业与子女照料冲突[11]，熊瑞祥和李辉文(2016)研究认为，妇女常常为缓解“子女照料—闲暇时间”冲突而选择减少就业时间[12]。而闲暇与就业之间存在互补和替代双重效应，一方面，闲暇时间的增长会由于互补效应增加就业时间[13]；另一方面，由于替代效应会降低就业时间[11]，所以，闲暇与就业的时间配置冲突取决于两种效应的组合关系。Gronau(1977) 研究发现，子女照料在孩子幼小时属于“时间密集品”，孩子长大后则为“商品密集品”，这些变化影响女性子女照料时间配置，进而引起就业变化[14]。具体来说，女性就业时间随子女数量增加而减少，随子女年龄增加而增长[15]。不过，子女数量与子女年龄变化对女性子女照料和就业存在双重溢出效应，女性子女照料与就业变化趋势难以确定。
女性就业除了受子女照料、个人闲暇时间配置约束外，还需要考虑家庭经济约束。毕竟家庭经济是全家生存发展的基础与保障，而女性就业是家庭收入的重要来源。因此，为缓解家庭经济压力，女性选择降低子女照料与闲暇消费以增加就业时间，家庭经济状况显著影响女性子女照料、闲暇与就业选择[16]。家庭负债直接影响家庭经济预算约束，家庭负债水平越高，家庭经济压力越大，从而影响女性就业选择。Del Boca和Lusardi(2003)发现随着家庭负债增加,已婚女性劳动供给也不断增加，家庭负债与已婚女性劳动供给显著正相关[17]。Slater和Spencer(2014)的研究表明，对依靠工资偿还现有负债和继续借贷的家庭而言，家庭成员将面临更高的失业成本，因而劳动参与激励更高，高家庭负债并不总意味着高就业参与[18]。Bottazzi(2004)研究发现，对面临子女照料需求的已婚女性而言，抵押贷款约束对其劳动参与存在显著负向影响[19]。可见，家庭负债增长对女性就业的影响需要进一步考察。此外，女性个性特征、家庭人口结构、行为决策模式、就业市场歧视以及社会政策等因素与子女照料一起影响女性就业选择，女性就业行为实际上是诸多因素共同作用的结果[20，21]。
虽然现有研究在家庭时间配置选择模型基础上深入地研究了子女照料、闲暇与就业的关系，也考虑了家庭负债等经济因素对女性就业的影响，但没有从理论上分析子女照料、家庭负债与已婚女性就业的均衡关系，更没有检验家庭负债在子女照料与已婚女性就业关系中所产生的重要影响。因此，本文在Becker家庭决策模型基础上，引入资产负债约束，建立已婚女性子女照料、闲暇与就业最优决策模型，从理论上分析子女照料、家庭负债与已婚女性就业的作用规律，并采用2016年CFPS数据构建probit、tobit模型，按总体样本、城乡区域样本、女性年龄分组样本，估计子女数量、不同类型的家庭负债对已婚女性就业的影响，验证家庭负债在子女照料与已婚女性就业关系中所扮演的调节效应。从而为负债约束下已婚女性子女照料、闲暇与就业行为选择提供合理的解释，并为政府制定全面放开二孩政策背景下的已婚女性就业保障政策提供决策参考。
二、理论模型与研究假设
考虑到已婚女性个人理性诉求和子女照料责任，本文在Becker家庭决策模型基础上，参考Minagawa和Upmann(2013)[22]以及陈璐等(2016)[23]的做法，建立资产负债约束下已婚女性“子女照料-闲暇-就业”效用最大化决策模型。
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(一)模型假定
为检验研究假设，构建模型(一)考察子女照料、家庭负债对已婚女性就业状态的影响，由于女性就业状态是二值虚拟变量，故使用probit模型较为合适；模型(二)考察子女照料、家庭负债对已婚女性周工作时间的影响，考虑到未参与就业的女性工作时间为0，数据截断特征明显，故使用tobit模型进行实证分析。计量模型设定如下：
2.消费。就业、闲暇与子女照料是三种消费过程[24]，假定已婚女性消费是就业消费、闲暇消费与子女照料消费之和，令C=Ce+Cl+nCc。其中，C为已婚女性总消费量；就业消费量Ce包括已婚女性就业所消耗的交通、培训、生活等产品；闲暇消费量Cl包括已婚女性必要休养生息、休闲娱乐、社交等消费产品；单个子女照料消费量Cc包括子女教育、衣食、医疗等产品与已婚女性照料期间的个人生活消费品。已婚女性就业、闲暇与子女照料时间越长，就业、闲暇与子女照料消费量越多，因此，假定消费量与行为时间正相关，并进一步假定Ce=KeLe、Cl=KlLl、Cc=KcLc，其中Ke>0、Kl>0、Kc>0分别代表女性就业、闲暇与子女照料的时间边际消费。
3.效用函数。假设已婚女性三种商品效用函数为不变替代弹性函数形式。同时，考虑女性就业、闲暇与子女照料行为偏好差异性，假定就业效用函数为闲暇效用函数为个子女照料效用函数为则总效用函数U为:
(1)
其中0<θ<1，1/θ为替代弹性系数，θ值越高意味着女性越偏好当期消费。ρe为就业效用厌恶因子，反映女性就业厌恶程度，ρe越高，意味着女性就业偏好越低；ρl为闲暇厌恶因子，反映女性闲暇厌恶程度，ρl越高意味着女性闲暇偏好越低。类似地，ρz度量女性照料厌恶程度，ρz越高意味着女性子女照料偏好越低，女性会降低子女照料时间。一般而言，已婚女性就业、闲暇与子女照料偏好并不一致，且就业具有刚性，所以在总效用函数中，令ρl≠ρz，ρe=0。
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4.预算约束。已婚女性就业、闲暇和子女照料的消费支出受如下经济预算约束:
PeCe+PlCl+nPcCc=WTe+λM
(2)
求解得到均衡为：其中，分别为女性就业时间边际净价格、闲暇时间边际价格与总子女照料时间边际价格。分别为女性就业时间的边际效用与边际净成本比、闲暇时间的边际效用与边际净成本比、总子女照料时间边际效用与总边际净成本比，所以，定义Re、Rl、Rc分别为女性就业、闲暇与子女照料时间配置的比较优势系数，则λMRe/(Re+Rl+Rc)、λMRl/(Re+Rl+Rc)、λMRc/(Re+Rl+Rc)分别表示女性就业、闲暇与子女照料的预算支出份额，说明女性根据不同行为的比较优势确定“就业-闲暇-子女照料”的经济支出与最优时间配置。
(二)已婚女性行为均衡
女性在经济约束下，寻求最优个人就业、闲暇与子女照料选择，以实现个人效用最大化。其总效应函数为：
表2回归结果表明，家庭债务对已婚女性就业影响还与已婚女性年龄有关。已婚青年女性与中老年女性两组样本的回归结果表明，仅非银行负债对已婚青年女性就业概率与周工作时间在10%的统计水平上显著为正，回归系数分别为0.0065、0.6373，说明非银行负债对数每增加1单位，已婚青年女性就业概率增加0.65%，周工作时间增加0.637小时。所以，家庭非银行负债增加，已婚青年女性就业压力增长。这与Bottazzi(2004)的研究结果一致[19]，也直接证明研究假设2的合理性。但值得注意的是，家庭负债对已婚中老年女性就业行为的影响同样不显著。此外，控制变量回归结果整体符合预期(具体回归结果因篇幅所限，此不再列示)。
(3)
约束函数为：
PeCe+PlCl+nPcCc=WeTe+
λ[A-D(1+i)]
(4)
决策拉格朗日函数为：
μ(WeTe+A-D(1+i)-PeCe-
PlCl-nPcCc)
(5)
其中Pe、Pl和Pc分别为就业、闲暇和子女照料的消费品价格，PeCe、PlCl和nPcCc分别为女性就业、闲暇和n个子女照料总消费价值。W为女性单位时间就业工资，WTe为就业总工资。家庭净资产为M，M=A-D(1+i)为资产与负债本息和之差。其中A为家庭资产，是家庭储蓄S与负债D的函数，考虑到储蓄与负债对家庭资产的联合贡献，因此令A=SαD1-α，其中α与1-α分别代表储蓄与负债资金对资产贡献的比例系数，0<α≤1；D(1+i)为家庭负债本息和，i为利率。λ为女性所能支配家庭净资产的比率。所以，方程(2)表明女性就业、闲暇与子女照料总消费支出等于个人所支配的家庭净资产。
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(三)子女照料、家庭负债与女性就业
1.子女照料对已婚女性就业影响。从时间配置均衡可以看出，女性就业均衡由子女照料与家庭负债等多种因素共同决定，照料子女数量影响女性就业均衡选择。将女性就业均衡时间对子女数量求导得：
(6)
表2回归结果表明，家庭银行负债与非银行负债对已婚女性的就业概率与周工作时间的影响存在差异。银行负债对已婚女性就业概率与周工作时间的影响不显著。在总样本与城镇样本中，非银行负债对已婚女性就业概率与周工作时间的影响显著为正，非银行负债对数每增加1单位，总样本已婚女性就业概率与周工作时间分别增加5.4%、0.4511小时，城镇样本已婚女性就业概率与周工作时间分别增加6.2%、0.5288小时。在乡村样本中，非银行负债对已婚女性就业影响不显著。总样本、城镇样本与乡村样本中家庭负债对已婚女性就业影响的差异性可能源于不同样本组已婚女性的家庭资产组合关系不同，因此，根据理论模型预期，家庭负债对已婚女性就业的影响存在差异。显然，实证回归结果支持假设2。控制变量回归结果整体符合预期，具体情况见表2。
2.家庭负债对已婚女性就业影响。女性就业均衡对家庭负债D的导数为：
(7)
FLPi=α+βChildi+δChildi×Di+ηDi+
3.家庭负债对子女照料与已婚女性就业关系的调节效应。从式(6)可以看出，就业均衡时间对子女数量求导的函数包含家庭负债D，说明家庭负债可能对子女照料与女性就业关系存在调节效应。因此，为检验家庭负债在子女照料对已婚女性就业影响中的调节效应，对就业均衡进行泰勒展开。女性子女照料与家庭负债组合状态为(n0,B0)时，二阶泰勒展开得到调节效应项：
(8)
其中从调节效应项可以看出：(1)当时，子女照料与家庭负债的调节效应降低女性就业均衡；(2)当时，子女照料与家庭负债的调节效应增加女性就业均衡；(3)当时，子女照料与家庭负债的调节效应不影响女性就业均衡。为此，提出研究假设3:一定条件下，家庭负债对子女照料与已婚女性就业均衡关系存在负向调节效应。
三、数据来源、变量选取与描述性统计
(一)数据来源
本文采用中国家庭追踪调查(CFPS)最新公布的2016年问卷数据。数据覆盖全国25个省、市、自治区，相比以往数据，2016年CFPS数据更能反映当代个人与家庭的子女照料、经济状况、就业等信息。考虑到女性法定结婚年龄及中国现行退休制度，样本限定为20～55岁的已婚女性，并进一步剔除没有生育过子女、因残障(疾病)而没有劳动能力以及退休(离休)的女性,在删除缺失值且处理异常值后，有效样本总数为2417个。
(二)变量选取
1.已婚女性就业。本文将已婚女性就业区分为就业参与概率及每周工作时间。采用数据库“当前工作状态”题项中的“当前最主要工作/最近结束的最主要工作”子题项，并排除其中无效样本，得到就业状态变量，若已婚女性就业状态为“在业”记为1，否则为0，每周工作时间则直接采用调查量表中“周工作时间”变量。
2.子女照料。据事实观察，家庭子女数越多，已婚女性的子女照料需求越大，因此，直接采用量表中出生子女数作为子女照料的测度变量。
3.家庭负债。家庭负债区分为银行负债与非银行负债，其中银行负债包括样本“未偿还银行的房贷本息”与“未偿还银行的非住房贷款”之和；非银行负债包括样本“亲友、银行以外的住房贷款”与“未偿还亲友、民间的非住房贷款”之和。考虑到家庭负债是连续变量，可能受到异方差与极端值的影响，对“银行负债”与“非银行负债”在1%的水平上进行缩尾处理，并取自然对数。
4.其他控制变量。本文还控制了已婚女性个人特征、配偶特征与家庭经济特征。大量学者认为已婚女性个人年龄[22]、教育[4]、政治面貌[24]、闲暇偏好[25]、初次生育年龄[15]等个人特征对就业有重要影响。因此，本文选取年龄、教育、政治面貌、闲暇偏好、初次生育年龄作为个人特征的控制变量。配偶特征变量选取配偶年龄、教育、政治面貌、闲暇时间与就业状态五个变量，其中，配偶年龄、教育、政治面貌、闲暇时间变量的选取方法与女性个人特征变量相同，并控制配偶当前工作状态，当前在业为1，否则为0。大量研究发现家庭经济状况约束了女性就业行为选择[26],家庭经济特征采用家庭“金融产品总价”与“现金及存款总额”之和控制家庭经济状况，在1%的水平上进行缩尾处理后取自然对数。
(三)描述性统计
考虑到已婚女性就业行为存在地区与年龄的异质性，本文按城乡与年龄对样本进行分组。在年龄分组中，参考国务院在2017年公布的《中长期青年发展规划(2016—2025年)》中有关青年年龄的界定，以35岁为临界点，把已婚女性样本分为20～34岁的青年组与35～55岁的中老年组，这种方法与陈璐等(2016)基本一致[23]。
2.3.4 及时反馈患者意见 护士长可以在每天早上的查房时拿个小笔记本，每到一个病房耐心地询问患者有什么意见，安排一个意见收集人每天及时反馈给她，对患者做好亲切问候关心，使患者心理上得到被重视的感觉，研究发现当患者的建议被聆听时，患者对该病房的满意度会大大的增加[14]。
总样本、城乡分组的变量描述性统计结果显示，城镇样本与乡村样本分别占总样本的51.6%、48.4%，城乡样本分布相对均衡。总样本已婚女性周工作时间为29.41小时，城乡样本中已婚女性周工作时间差异极小。总样本家庭子女数量为1.630个，城镇样本家庭子女数量为1.510个，小于乡村样本家庭子女数量的1.750个，表明乡村已婚女性面临更大的子女照料责任。此外，总样本家庭银行负债对数为1.850，城镇家庭银行负债对数为1.990，大于乡村家庭的1.700，城镇家庭银行负债压力更大。总样本家庭非银行负债对数为3.060，城镇家庭非银行负债对数为2.540，小于乡村家庭样本的3.600，说明乡村家庭非银行负债压力更大。此外，总样本、城乡分组样本的年龄、教育、政治面貌、休闲时间、初次生育年龄、配偶年龄、配偶教育、配偶政治面貌、配偶休闲时间、配偶就业状态、家庭经济等变量都具有很好的统计特征，符合模型要求，为节省篇幅，此不一一列示。
adc[0]=((float)AdcRegs.RESULT0)*3.0/65520.0+adclo; //读取ADCINA0通道采样结果
类似地，对样本按年龄分组，分组样本的变量描述性统计结果表明，已婚青年女性与已婚中老年女性分别占总样本45.38%、54.62%，样本年龄分布结构较为合理。其中，已婚青年女性就业概率、周工作时间都小于已婚中老年女性，这可能是已婚青年女性的子女照料刚性更大。此外，已婚青年女性有着更短的就业时间、更少的子女数量、更多的家庭负债与更高的文化水平，其他统计变量特征都较合理，说明样本具有较高可信度。
四、实证分析
1.时间配置。已婚女性存在就业、闲暇、子女照料三种行为。假定已婚女性可支配总时间为T，个人就业时间为Te、闲暇时间为Tl、子女照料时间为Tc=ntc，其中n为子女数量，tc为子女人均照料时间，则时间配置满足T=Te+Tl+Tc。
当前开展核聚变研究最大的国际合作项目是建造国际热核聚变实验堆（ITER）。该计划最初是在美国、苏联两国元首会议上所提出的。
从图9中可以看出，n相 同的情况下，σ随着的增大近似呈线性增长。n 分别为3、4、6、8时，-=55W/cm2时的最大热应力分别为=5W/cm2时最大热应力的5.72倍、5.66倍、5.52倍和5.51倍，分别增大了0.331、0.291、0.251和0.23Gpa。即当热流密度增大11倍时，各热沉的最大热应力增大5.5倍以上，增大显著。
可以看出：(1)当λRe[(1-α)(S/D)α-(1+i)]<0时，即负债的边际资产贡献小于边际成本，负债增加女性经济压力，此时随D递增，女性就业均衡时间随家庭负债有条件增长；(2)当λRe[(1-α)(S/D)α-(1+i)]>0时，即负债的边际资产贡献大于边际成本，负债降低女性经济压力，此时随D递减，女性就业均衡时间随家庭负债有条件减少；(3)当λRe[(1-α)(S/D)α-(1+i)]=0时，此时，负债的边际资产贡献等于边际成本，女性经济压力不随负债变化，所以就业均衡不受负责影响。为此，提出研究假设2：当家庭负债的边际资产贡献与边际成本差产生变化时，已婚女性就业均衡随家庭负债变化而改变。
λXi+μi
因此，医务人员既要治疗患儿的躯体疾病，考虑其心理需求，又要顾及多个家属的情感需求，要根据不同年龄段小儿的生理和心理特点，提供针对性诊疗服务和社会心理支持。
(模型一)
WorkHi=α+βChildi+δChildi×Di+
ηDi+λXi+μi
(模型二)
其中，FLPi为已婚女性就业状态，WorkHi为周工作时间，Childi为子女数量，Di表示家庭负债，是“银行负债”与“非银行负债”的向量,Childi×Di为子女数量与家庭负债的交互项,α、β、δ、η、λ为待估计的参数,μi表示随机扰动项。在检验中，首先，令模型(一)(二)中δ=0、η=0,验证子女照料对已婚女性就业的影响；然后，令两模型中β=0、δ=0，验证家庭负债对已婚女性就业的影响；最后，令两模型中β≠0、δ≠0、η≠0，验证家庭负债在子女照料与已婚女性就业关系中的调节效应。上述步骤均考虑了城乡和不同年龄已婚女性就业行为的异质性，在总样本回归的基础上进一步按城乡和年龄分组进行回归。
(一)子女数量对已婚女性就业行为的影响
表1报告了子女数量对已婚女性就业影响的回归结果。总样本中，表1第(1)列与第(2)列分别报告了子女数量对已婚女性就业概率与周工作时间的总体效应。不管是就业概率还是周工作时间，子女数量产生的总体效应都在1%的统计水平上显著为负，表明子女数量的增加确实会减少已婚女性就业概率与周工作时间，回归系数分别为-0.0641、-6.0680。表1中第(3)列、第(4)列的结果表明，城镇样本中子女数量对已婚女性就业概率与周工作时间的影响分别在1%与5%的统计水平上显著为负，回归系数分别为-0.0637、-5.3944。表1中第(5)列和第(6)列的结果表明，乡村样本中子女数量对就业与周工作时间的影响均在1%的统计水平显著为负，回归系数分别为-0.0876、-8.1952。总体而言，子女数量对已婚女性就业存在显著负向影响，进一步比较发现，乡村已婚女性受到的影响更大，这种变化产生的原因可能是农村已婚女性有更多的子女照料。上述实证结果表明，已婚女性子女数量对就业的边际效应随子女数量增加而变大，这支持了假设1。各控制变量基本符合理论预期，具体效应见表1。
对不同年龄组样本进行回归后发现，子女数量对不同年龄阶段的已婚女性就业行为影响具有非对称性。子女数量在1%的统计水平上对已婚青年女性就业概率与周工作时间显著为负，子女数量每增加1人，已婚青年女性就业概率与周工作时间分别降低11.3%、9.5874小时，已婚中老年女性就业概率与周工作时间分别降低3.22%、3.761小时。可以看出，子女数量对已婚青年女性的影响更大。其他控制变量对已婚女性就业的影响总体符合预期，但已婚女青年女性与已婚中老年女性控制变量的作用效应系数不同程度地发生了变化。
(二)家庭负债对已婚女性就业的影响
随n具体变化如下：(1)当M>0时，随n递减，意味着家庭经济压力较小时，子女照料数量增加扩大了已婚女性照料需求，从而减少就业均衡时间；(2)当M<0时，随n递增，这意味着当家庭面临较大经济压力时，子女数量增多进一步增加经济压力，这迫使女性扩大就业；(3)当M=0时，不随n变化，这可能是子女数量增加时，年龄较大的子女能分担部分照料责任，当分担责任超过一定水平时，女性实际子女照料时间并不随子女数量增长，因而子女数量增加，女性就业均衡时间不变。为此，提出研究假设1：当家庭净资产M变化时，已婚女性就业均衡随子女数量变化而改变。
针对LJ-01～LJ-22共22个样品，就敌敌畏、甲胺磷、乙酰甲胺磷、甲拌磷、氧化乐果、久效磷、磷铵、毒死蜱、杀螟硫磷、对硫磷、二嗪磷、乐果、甲基对硫磷、马拉硫磷、甲基异柳磷、水胺硫磷、丙溴磷、三唑磷、亚胺硫磷、伏杀硫磷、六六六（α-六六六、、β-六六六、γ-六六六、δ-六六六）、乙烯菌核利、三唑酮、腐霉利、联苯菊酯、氯氰菊酯、氰戊菊酯、溴氰菊酯、五氯硝基苯、百菌清、三氯杀螨醇、异菌脲、甲氰菊酯、氯氟氰菊酯、氟氯氰菊酯、氟氰戊菊酯和氟胺氰菊酯共37种农药检测，检测结果全部为未检出。
表1子女数量对已婚女性就业影响的回归结果(总样本与城乡分组)
变量 总样本 城镇样本 乡村样本 就业状态(1)周工作时间(2)就业状态(3)周工作时间(4)就业状态(5)周工作时间(6)子女数量-0.0641***-6.0680***-0.0637***-5.3944***-0.0876***-8.1952***(0.0153)(1.4058)(0.0223)(2.0456)(0.0219)(1.9722)年龄0.0170***1.2262***0.0219***1.7126***0.0128**0.7823*(0.0037)(0.3326)(0.0053)(0.4863)(0.0052)(0.4573)年龄平方-0.0003-0.0464**-0.0003-0.0435-0.0004-0.0536**(0.0002)(0.0194)(0.0003)(0.0303)(0.0003)(0.0255)小学及以下-0.1503***-5.0195-0.1265**-1.0819-0.2644***-12.4456*(0.0480)(4.2499)(0.0633)(5.6810)(0.0840)(7.1030)初中-0.1530***-4.7874-0.1445***-3.6491-0.2501***-9.6388(0.0451)(3.9681)(0.0552)(5.0134)(0.0874)(6.8854)高中-0.1424***-4.2251-0.0987*-0.8505-0.2688***-10.5539(0.0494)(4.1891)(0.0580)(5.1178)(0.0995)(7.6544)是否党员0.1420***7.33530.1497**9.33740.12443.3106(0.0507)(4.9009)(0.0692)(6.5722)(0.0787)(7.4071)闲暇时间-0.0064***-0.6771***-0.0078***-0.8452***-0.0052***-0.5225***(0.0011)(0.1030)(0.00161)(0.1541)(0.0015)(0.1381)初次生育年龄-0.0142***-1.0337***-0.0154***-1.2300***-0.0130**-0.8998**(0.0035)(0.3214)(0.0049)(0.4570)(0.0052)(0.4543)配偶年龄-0.0137***-1.2471***-0.0222***-2.1352***-0.00537-0.4168(0.0035)(0.3246)(0.0052)(0.4843)(0.0049)(0.4388)配偶年龄平方-0.0006***-0.0426***-0.0008***-0.0659**-0.0004*-0.0276(0.0002)(0.0162)(0.0003)(0.0266)(0.0002)(0.0205)配偶小学及以下0.05123.24110.04622.61550.00920.3327(0.0434)(4.0230)(0.0568)(5.3636)(0.0810)(6.8774)配偶初中-0.01220.3965-0.00641.1584-0.0532-3.3585(0.0419)(3.8246)(0.0519)(4.8243)(0.0808)(6.8084)配偶高中-0.0130-2.2820-0.0495-4.4180-0.0004-2.6702(0.0429)(3.8592)(0.0527)(4.7786)(0.0830)(7.0015)配偶是否党员-0.0705*-7.4515**-0.0695-7.1510-0.0550-5.6362(0.0366)(3.2271)(0.0493)(4.4086)(0.0557)(4.7642)配偶休闲时间-0.00030.0090-0.0004-0.0103-0.00020.0302(0.0012)(0.1074)(0.00162)(0.1515)(0.0017)(0.1511)配偶工作状况0.186***14.2377***0.07044.65130.3237***27.6584***(0.0411)(3.7570)(0.0526)(4.7740)(0.0650)(6.3068)家庭经济对数0.00290.23590.0058*0.5000*0.00110.0619(0.0021)(0.1948)(0.0030)(0.2797)(0.0031)(0.2725)样本数241724171249124911681168
注：所有模型给出的均为边际效应；括号内为稳健标准差，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。
本次监测通过外业抽样核查的方式对监测数据的可靠性进行了验证。一方面，对遥感监测图斑的地类判别正确性和边界精度开展外业核查，核查情况统计如表1；另一方面，选取茶叶种植面积最大的乡镇对是否存在监测图斑漏绘情况开展外业核查，核查情况统计如表2。
(三)家庭负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应
表3给出了家庭负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应结果。不同类型家庭负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应不同。总样本、城镇样本、乡村样本中，子女数量与银行负债交互项对已婚女性就业概率影响在统计水平上显著为负，回归系数分别为-0.0114、-0.0122、-0.0106。表明由于子女数量与银行负债的交互作用，子女数量和银行负债除独立影响已婚女性就业概率外，还通过交互作用阻碍已婚女性就业。具体来说，子女数量与银行负债交互项每增加1单位，总样本、城镇样本、乡村样本已婚女性的就业概率分别下降1.14%、1.22%、1.06%。不过，银行负债对子女数量与已婚女性周工作时间关系不存在调节效应。子女数量与非银行负债的交互项对已婚女性就业概率与周工作时间的影响不显著，不存在调节效应。结合前面理论模型分析，家庭负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应依赖于家庭子女数量、负债的资产边际产出、负债的边际成本、就业的边际效用与闲暇的比较优势等因素，调节效应随因素组合关系不同而存在差异，所以实证模型结果符合研究假设3的预期。
表2家庭负债对已婚女性就业影响的回归结果(总样本与城乡分组)
变量 总样本 城镇样本 乡村样本 就业状态(1)周工作时间(2)就业状态(3)周工作时间(4)就业状态(5)周工作时间(6)银行负债对数0.00270.27410.00270.13560.00340.4809(0.0026)(0.2358)(0.0037)(0.3301)(0.0038)(0.3377)非银行负债对数0.0054**0.4511**0.00615*0.5288*0.00380.3210(0.0022)(0.2014)(0.0033)(0.3010)(0.0030)(0.2705)年龄0.0161***1.133***0.0206***1.5984***0.0119**0.6627(0.0036)(0.332)(0.0053)(0.4846)(0.0052)(0.4582)年龄平方-0.0002-0.0414**-0.0002-0.0367-0.0003-0.0485*(0.0002)(0.0194)(0.0003)(0.0301)(0.0003)(0.0256)小学及以下-0.162***-6.1100-0.138**-2.1081-0.2770***-14.3867**(0.0480)(4.2664)(0.0637)(5.7166)(0.0827)(7.1211)初中-0.1563***-5.1396-0.143**-3.6174-0.2605***-11.2444(0.0452)(3.9916)(0.0558)(5.0687)(0.0862)(6.9066)高中-0.144***-4.3340-0.0964*-0.6432-0.2821***-12.0205(0.0494)(4.2067)(0.0582)(5.1421)(0.0973)(7.6901)是否党员0.1459***7.68640.155**9.84580.1302*3.8454(0.0502)(4.9135)(0.0684)(6.5815)(0.0772)(7.4490)休闲时间-0.0062***-0.6618***-0.0076***-0.8297***-0.0051***-0.5175***(0.0011)(0.1031)(0.00160)(0.1541)(0.0015)(0.1386)初次生育年龄-0.0109***-0.7267**-0.0125***-0.9823**-0.0082*-0.4542(0.0034)(0.3140)(0.0048)(0.4488)(0.0050)(0.4424)配偶年龄-0.0130***-1.1711***-0.0206***-1.9931***-0.0054-0.3873(0.0035)(0.3246)(0.0052)(0.4828)(0.0049)(0.4408)配偶年龄平方-0.0005***-0.0405**-0.0008***-0.0639**-0.0004*-0.0232(0.0002)(0.0162)(0.0003)(0.0265)(0.0002)(0.0206)配偶小学及以下0.03171.59860.03151.1644-0.0084-0.5355(0.0436)(4.0306)(0.0570)(5.3585)(0.0812)(6.9237)配偶初中-0.0217-0.3850-0.01550.1945-0.0587-3.2656(0.0419)(3.8363)(0.0518)(4.8300)(0.0807)(6.850)配偶高中-0.0190-2.7625-0.0512-4.7374-0.0102-2.8067(0.0429)(3.8690)(0.0527)(4.7839)(0.0833)(7.0444)配偶是否党员-0.0754**-7.8665**-0.0684-7.0917-0.0729-7.1353(0.0366)(3.2322)(0.0493)(4.4133)(0.0557)(4.7680)配偶休闲时间-0.00010.0252-0.0003-0.00110.00000.0544(0.0012)(0.1076)(0.0016)(0.1516)(0.0017)(0.1521)配偶工作状况0.1834***14.0378***0.06594.39850.3345***29.055***(0.0409)(3.7596)(0.0524)(4.7754)(0.0638)(6.3301)家庭经济对数0.0045**0.3736*0.0071**0.6082**0.00270.2221(0.0022)(0.2038)(0.0031)(0.2902)(0.0032)(0.2876)样本数241724171168116812491249
注：所有模型给出的均为边际效应；括号内为稳健标准差，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。
表3家庭负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应(总样本与城乡分组)
变量 总样本 城镇样本 乡村样本 就业状态(1)周工作时间(2)就业状态(3)周工作时间(4)就业状态(5)周工作时间(6)子女数量-0.0711***-6.3627***-0.0733***-5.6965***-0.0914***-8.3668***(0.0156)(1.4194)(0.0227)(2.0707)(0.0223)(1.9906)子女数量×银行负债对数-0.0114***-0.5062-0.0122**-0.3293-0.0106*-0.6765(0.0039)(0.3525)(0.0056)(0.5278)(0.0055)(0.4866)子女数量×非银行负债对数0.0005-0.18990.0037-0.1220-0.0018-0.2357(0.0030)(0.2667)(0.0045)(0.4013)(0.0041)(0.3651)银行负债对数0.00120.1635-0.00060.01770.00330.4162(0.0027)(0.2421)(0.0040)(0.3606)(0.0039)(0.3365)非银行负债对数0.0062***0.5029**0.0077**0.5655*0.00460.3955(0.0023)(0.2015)(0.0034)(0.3085)(0.0031)(0.2696)年龄0.0175***1.2442***0.0222***1.6913***0.0136***0.8403*(0.0037)(0.3322)(0.0053)(0.4865)(0.0052)(0.4569)年龄平方-0.0003-0.0472**-0.0003-0.0434-0.0004-0.0553**(0.0002)(0.0194)(0.0003)(0.0303)(0.0003)(0.0255)小学及以下-0.1375***-4.1956-0.110*-0.3381-0.2631***-12.2294*(0.0486)(4.2774)(0.0644)(5.7410)(0.0844)(7.1022)初中-0.1393***-3.9715-0.127**-2.9178-0.2482***-9.4309(0.0456)(3.9938)(0.0563)(5.0778)(0.0877)(6.8803)高中-0.1343***-3.7135-0.0879-0.3024-0.2697***-10.5088(0.0497)(4.1964)(0.0583)(5.1363)(0.0995)(7.6500)是否党员0.1472***7.47590.157**9.63800.12703.2330(0.0504)(4.8955)(0.0686)(6.5667)(0.0785)(7.4041)休闲时间-0.0064***-0.6787***-0.0080***-0.8547***-0.0052***-0.5252***(0.0011)(0.1030)(0.0016)(0.1543)(0.0015)(0.1380)初次生育年龄-0.0146***-1.0490***-0.0157***-1.2149***-0.0139***-0.9555**(0.0035)(0.3206)(0.0049)(0.4566)(0.0052)(0.4538)配偶年龄-0.0138***-1.2322***-0.0220***-2.076***-0.0059-0.4470(0.0035)(0.3241)(0.0052)(0.485)(0.0049)(0.4380)配偶年龄平方-0.0006***-0.0428***-0.0008***-0.0646**-0.0004*-0.0287(0.0002)(0.0161)(0.0003)(0.0265)(0.0002)(0.0205)配偶小学及以下0.05063.23640.04632.41440.01511.1709(0.0436)(4.0311)(0.0569)(5.3678)(0.0812)(6.8854)配偶初中-0.00900.5635-0.00661.0567-0.0449-2.5161(0.0420)(3.8311)(0.0520)(4.8308)(0.0810)(6.8129)配偶高中-0.0078-1.8107-0.0442-4.06650.0079-1.6902(0.0429)(3.8606)(0.0529)(4.7803)(0.0826)(6.9963)配偶是否党员-0.0724**-7.5481**-0.0767-7.4732*-0.0528-5.3932(0.0367)(3.2221)(0.0497)(4.4081)(0.0556)(4.7519)配偶休闲时间-0.00030.0091-0.0005-0.0123-0.00010.0344(0.0012)(0.1074)(0.0016)(0.1515)(0.0017)(0.1511)配偶工作状况0.1839***14.0841***0.07624.74040.3206***27.6019***(0.0413)(3.7510)(0.0531)(4.7868)(0.0656)(6.3155)家庭经济对数0.0047**0.4032**0.0077**0.6614**0.00260.2255(0.0022)(0.2032)(0.0031)(0.2903)(0.0032)(0.2855)样本数241724171249124911681168
注：所有模型给出的均为边际效应；括号内为稳健标准差，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。
在考虑调节效应后，子女数量与家庭负债对已婚女性的就业影响发生了变化。比较发现，子女数量对所有样本分组已婚女性就业概率与周工作时间的阻碍效应普遍增大。具体来说，相比未考虑调节效应的情况，子女数量每增加1单位，总样本中已婚女性就业概率与周工作时间分别增长0.7%、0.2947小时；城镇样本中已婚女性就业概率与周工作时间分别增长0.96%、0.303小时；乡村样本中已婚女性就业概率与周工作时间分别增长0.38%、0.17小时。虽然各回归模型中已婚女性就业变化不同，但效果比较明显。所以，家庭负债进一步强化了子女数量对已婚女性就业的负向作用。
将kj的虚部记为kjim.当kj为虚数时，为负数修正贝塞尔函数中的kj为正实数所以或对r求导后，约去正数kjim，变为因此，当kj为虚数时，为表述方便，可以将场量中的用代替，用
外出学习使她产生“顿悟”，教学技巧、课堂管理和“教书育人”的教育信念也随之改变。比如，她的备课方法和教案写法有了改观，教学技巧、组织课堂的方法和教学效果都有很大提高。她对外语教育的意义有了新认识。这个阶段的职业发展特点是主动探索外语的教育功能，体现出积极性和主观能动性。教师信念构建体现为对教育信念的反思和探索。
此外，在考虑调节效应后，家庭负债对已婚女性就业的影响发生了变化：一是非银行负债影响的显著性下降,二是影响边际系数略有增加。相比未考虑调节效应的情况，非银行负债对数每增加1单位，总样本中已婚女性就业概率与周工作时间分别增长0.08%、0.0518小时。城镇样本中已婚女性就业概率与周工作时间分别增长0.15%、0.0367小时。但银行负债对已婚女性就业影响均不显著，在乡村样本中，非银行负债不显著。
芪苈强心减轻阿霉素诱导的小鼠心脏损伤·····························武晓栋 姜惠敏 姚文明 高蓉蓉 李新立 (2,192)
类似地，在检验家庭负债对子女数量与女性就业关系的调节效应后，其他控制变量在一定程度上发生变化，但模型总体变化较小，只是回归系数稍有改变，部分回归系数显著性有所调整。总体变化符合预期。
进一步回归发现，不同类型家庭负债对子女数量与不同年龄段已婚女性就业关系的调节效应存在差异。回归结果表明，子女数量与银行负债的交互项对已婚青年女性就业概率与周工作时间存在负向影响，调节效应系数分别为-0.0166、-1.2595。在已婚中老年女性样本中，银行负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应不显著。在所有年龄阶段的已婚女性样本中，非银行负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应不显著。
由于调节效应，子女数量、家庭负债对不同年龄段已婚女性就业的影响发生了不同程度的变化。相比未考虑调节效应的情况，子女数量每增加1单位，已婚青年女性就业概率与周工作时间分别降低1.04%、0.7122小时，已婚中老年女性就业概率与周工作时间分别降低0.56%、0.0065小时。而非银行负债与非银行负债回归系数同样发生变化，只有已婚青年女性样本的系数在统计水平上显著。具体来看，与未考虑调节效应相比，非银行负债对数每增加1单位，已婚青年女性就业概率与周工作时间分别增加了0.032%、0.0251小时。此外，其他控制变量变化较小，回归结果总体稳定。
总之，按城乡分组与按年龄分组的回归结果表明，家庭负债对子女数量与已婚女性就业关系的调节效应符合研究假设3的预期，进一步验证了理论模型的可靠性。
(四)稳健性检验
为检验回归模型的稳健性，进一步在回归方程中控制家庭照料援助。考虑到中国家庭在子女照料过程中，一起生活的老人往往会帮助照料子女。所以，采用量表中已婚女性配偶的“父母是否与家庭经济上是一家人”作为家庭照料援助变量，若选项为“是”则记为1，否则记为0。其他解释变量与控制变量不做改变。
引入家庭照料援助变量后，回归发现，在总样本、城镇样本、乡村样本中，子女数量对已婚女性就业行为影响没有发生根本变化，整体回归结果稳健。即使区分已婚青年女性与已婚中老年女性后，回归结果依然强劲。此外，不论在总样本、城镇样本、乡村样本中，还是在已婚青年女性和已婚中老年女性样本中，银行负债和非银行负债对已婚女性就业行为的影响都未发生明显变化，回归模型依旧稳健。进一步用家庭照料辅助变量验证调节效应模型的稳健性，发现不论是采用probit模型还是tobit模型，新的回归结果都未发生明显变化，说明回归模型的可靠性，也支持了理论假说。具体回归结果不再一一列出。
五、结 语
已婚女性在实现个人生存发展、家庭幸福、社会和谐发展过程中，需要统筹就业选择、子女照料和个人休闲行为博弈决策，并且已婚女性就业选择、子女照料和个人休闲行为决策均衡还受家庭经济等众多因素约束。本文构建资产负债约束下已婚女性“子女照料-闲暇-就业”效用最大化决策的理论模型研究发现，子女照料、家庭债务对已婚女性就业有非对称直接效应和负向调节效应，而且内在作用机制复杂。采用2016年CFPS数据，多维度实证回归结果表明，子女照料、家庭负债确实对已婚女性就业有非对称直接效应和负向调节效应，具体来说，子女照料与家庭负债通过不同机制影响已婚女性就业，子女数量增长降低了已婚女性就业概率和缩短了周工作时间；家庭银行负债对子女数量与已婚女性就业概率关系的调节效应显著为负，而家庭非银行负债的调节效应不显著。而且子女照料、家庭债务不仅非对称影响城乡已婚女性、不同年龄女性就业选择，还非平衡影响个人休闲等诸多控制因素对已婚女性就业的作用效应，其调节效应极其深刻广泛。
本文研究结论具有较丰富的政策含义。我国二孩政策的全面放开极大地激励了家庭生育意愿，但必然会抑制部分女性就业参与。所以，政府在鼓励女性生育的过程中，应该为女性创造就业保障的渠道，捍卫女性就业权，但考虑到部分家庭因经济压力会降低生育意愿，应该实施经济补助，减少家庭经济压力，保障女性生育权，并考虑其他因素的复杂约束作用。
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ChildCare,HouseholdLiabilitiesandMarriedWomen'sEmployment-Micro-empiricalStudy——Based on Becker Family Decision-making Model
GUO Xinghua， JIANG He
(BusinessSchoolofXiangtanUniversity，Xiangtan,Hunan411105,China)
Abstract：Child care and household liabilities have an important impact on the employment choices of married women. In this paper, on the basis of Becker family decision-making model, a decision-making model of "child care-leisure-employment" utility of married women under the constraint of assets and liabilities is established. By using the data of CFPS in 2016, it is found that child care has a negative effect on the employment probability and weekly working time of married women. And the family's bank liability has negative regulation effect on the relationship between the child care and the married female employment. In the context of the policy of encouraging female fertility, the government needs to take a comprehensive account of the burden of care for children and the restraint of household liabilities, and to develop more effective employment security policies for married women.
Key words：Quantity of children; Household liabilities; Married women's employment
*收稿日期： 2019-05-10； 修回日期： 2019-06-20
基金项目：教育部人文社会科学规划项目(19YJA790022)、湖南省社会科学规划项目(16YBA335)、湖南省教育厅科学研究重点项目(18A054)
作者简介：郭新华(1972—)，男，湖南常德人，博士，湘潭大学商学院教授，博士生导师，研究方向：家庭金融、劳动经济学。
中图分类号：C913.68；F241.4
文献标识码：A
文章编号：1003-7217(2019)05-0085-10
(责任编辑:宁晓青)
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