大學擴招是否影響了結(jié)婚與生育？1

葛潤 黃家林

0 引言

圖1 1990—2018年我國人口出生率和總和生育率的變化情況

我國人口生育率的持續(xù)下降已經(jīng)成為政府和社會各界關注的焦點，由此引發(fā)的人口紅利消失、養(yǎng)老保險收不抵支等社會經(jīng)濟問題愈發(fā)凸顯。自20世紀70年代實施“晚、稀、少”政策以及隨后的一胎政策以來，我國人口生育率開始大幅下降。如圖1所示，從1992年開始，總和生育率已經(jīng)低于生育更替水平2.1，(1)人口生育率是指一定時期內(nèi)(通常為一年)出生活嬰數(shù)與同期育齡婦女(15至49歲婦女)人數(shù)之比，通常用千分數(shù)表示?？偤蜕适侵敢欢〞r期內(nèi)(通常為一年)每個育齡婦女平均的生育子女數(shù)，通常用個數(shù)表示。生育更替水平(replacement level)是指這樣一個生育水平，即同一批婦女生育子女的數(shù)量恰好能替代她們本身以及她們的伴侶。在人均壽命不變的假設下，總和生育率達到生育更替水平，出生和死亡將逐漸趨于均衡，人口總量停止增長。這意味著如果人均預期壽命不變，那么我國的人口總量將會逐漸減少。即便在2014和2016年逐步放開生育政策的背景下，人口出生率也沒有出現(xiàn)明顯的回升(2)2014年我國開始實施一方是獨生子女的夫婦可生育兩個孩子的政策，即“單獨二孩”政策。2016年又進一步實施一對夫婦可生育兩個孩子的政策，即“全面二孩”政策。如圖1所示，“全面二孩”政策實施后的2016年和2017年，人口出生率也只是略微高于2013—2015年，二胎生育高峰結(jié)束后，2018年的人口生育率又出現(xiàn)進一步的下降。。過低的生育率加上人均壽命的持續(xù)增長，會進一步加深我國的老齡化程度，世界衛(wèi)生組織2016年的《中國老齡化與健康國家評估報告》顯示，中國的老齡化進程遠快于大多數(shù)中低收入和高收入國家，到2040年，60歲及以上人口的比例將從2010年的12.4%上升至28%，這將對我國未來的經(jīng)濟增速帶來不利影響(譚海鳴等，2016)。已有文獻表明，人口老齡化對勞動參與率造成負向影響(周祝平和劉海斌，2016)，引發(fā)我國農(nóng)村地區(qū)收入不平等程度的上升(Zhong, 2011)，降低人們創(chuàng)業(yè)行為的參與率，使得經(jīng)濟增長缺乏活力(Liang et al., 2018)。

影響生育率的因素無非是適齡婦女的生育數(shù)量和生育年齡(Bongaarts and Feeney, 1998)，我國非婚生子不被法律認可，因此，結(jié)婚年齡也是影響生育率的重要因素。二孩政策之后，生育率并沒有出現(xiàn)大幅度提高，這說明我國長期實施的限制生育數(shù)量的政策已經(jīng)不再是現(xiàn)階段低生育率的主要原因。而家庭和個人所面對的一系列社會經(jīng)濟因素(如高昂的房價和養(yǎng)育成本、生育給女性帶來的職業(yè)風險、個人的受教育年限等)，可能是導致晚婚、晚育、少生的最主要原因。其中，在校學習時間的延長，很大程度上可以改變個人的人生軌跡和工作生活狀態(tài)，對婚育年齡和生育個數(shù)產(chǎn)生影響。自1999年開始實施大學擴招政策以來，我國普通高等學校每年的招生人數(shù)開始飛速上漲，從1998年的108.4萬人，增長到2017年的761.5萬人。這一影響范圍大、持續(xù)時間長的教育政策變革，如何影響個體的婚育決策，非常值得研究。

本文利用中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(CFPS)，嘗試從微觀個體的層面探究大學擴招政策的影響。具體而言，我們采用雙重差分法(Difference-in-Difference)對比了在受到擴招政策影響程度不同的省份參加高考、經(jīng)歷與沒有經(jīng)歷大學擴招的個體之間婚育行為的差異。研究發(fā)現(xiàn)，平均而言，大學擴招使得初次結(jié)婚和生育的年齡分別推遲了1.28年和1.63年，但對生育數(shù)量并沒有造成顯著的影響。擴招政策主要增加了24歲后才結(jié)婚生育的概率，所以其推遲效果不僅包含“禁閉效應”——延長了在校的學習時長，還包含“人力資本效應”——提高了個人的時間成本、改善了女性的就業(yè)機會，以及增加孩子的養(yǎng)育成本、提高配偶的學歷要求等其他作用機制。而擴招政策對生育數(shù)量影響的不顯著，可能是“替代效應”和“收入效應”共同作用的結(jié)果。擴招帶來的影響在不同群組之間存在異質(zhì)性，高收入和城市戶口群體顯著減少了生育的數(shù)量、推遲了婚育年齡，而低收入和農(nóng)村戶口群體的生育數(shù)量并沒有顯著變化，其婚育年齡的推遲效果也相對較弱。我們粗略的計算表明，擴招政策分別解釋了1990—2017年我國育齡女性平均初婚和初育年齡推遲的36%和47%。

本文的貢獻體現(xiàn)在三個方面：第一，現(xiàn)有文獻大多關注義務教育階段的改革，估計的效果集中于基礎教育對青少年早期結(jié)婚生育的影響。此外，這些文獻關注的都是發(fā)生在低收入國家或發(fā)達國家?guī)资昵暗慕逃龥_擊，其結(jié)論對于已經(jīng)普及義務教育且普遍晚婚晚育的中高收入國家，政策意義不大。本文利用我國1999年發(fā)生的大學擴招作為外生沖擊，估計大學可及性的增加對婚姻生育的影響，補充了現(xiàn)有文獻；第二，本文研究的是我國的教育政策變革與婚育之間的關系，國內(nèi)這方面的研究很少，僅有的文獻要么只探究了二者的相關性，要么研究的是較短期的影響(姚引妹，1988；慈勤英，1994；吳要武和劉倩，2014；周曉蒙，2018；徐超和吳玲萍，2018)。本文識別了其中的因果關系，探究了更長期的影響，更加詳細地討論了影響機制，彌補了現(xiàn)有文獻的不足，為相關政策的制定提供了更有力的支撐；第三，本文研究我國1999年大學擴招政策，以往文獻討論了這一政策對就業(yè)、教育回報、消費等方面的影響(楊汝岱和陳斌開，2009；吳要武和趙泉，2010；邢春冰和李實，2011；馬光榮等，2017；Li et al., 2017)，我們通過研究其如何改變個體的婚姻和生育行為，補充了這一領域的文獻，增進了對大學擴招政策后續(xù)影響的認識。

本文其余部分安排如下：第1部分梳理相關的理論和實證文獻，并對大學擴招如何影響婚育行為進行理論分析；第2部分介紹大學擴招政策的背景信息；第3部分介紹我們用到的數(shù)據(jù)、變量的構(gòu)造和實證分析方法；第4部分匯報回歸的主要結(jié)果，展示了穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果，包括排除同時發(fā)生的政策、改變回歸模型設定、報告一系列安慰劑檢驗結(jié)果等，還討論了大學擴招政策對不同人群的異質(zhì)性影響；第5部分討論了擴招政策對生育數(shù)量和晚婚晚育的影響渠道；第6部分是結(jié)論和政策建議。

1 文獻回顧和理論假設

1.1 文獻回顧

本部分我們回顧了與個人的結(jié)婚生育選擇相關的理論文獻，以及與教育改革如何影響個體的婚姻生育行為、我國大學擴招政策帶來的后續(xù)影響相關的實證研究。

1.1.1 理論研究

最早研究婚姻生育決策的理論文獻當屬Becker(1960，1981)。Becker(1981)提出基于“生產(chǎn)互補”的家庭經(jīng)濟理論：丈夫和妻子分別向市場和家庭提供勞動力，這種分工協(xié)作的方式比任何一方同時兼顧市場和家庭勞動的效率更高，因而雙方傾向于組成家庭。由此可以推斷，計劃成為家庭主婦的女性有更強的動機早日結(jié)婚，從而可以盡早投資于家庭勞動的技能。而對于事業(yè)心更強的女性，則有相反的動機，她們選擇推遲結(jié)婚和生育的年齡，將年輕時的精力更多地用于自己的事業(yè)。更高學歷的女性通常會獲得更好的工作，進而擁有更高的收入，這增加了其成為家庭主婦的機會成本，因此高學歷的女性更可能推遲結(jié)婚和生育的時間。

除了婚姻決策，Becker(1960)構(gòu)建了孩子“數(shù)量”和“質(zhì)量”的選擇模型。更高的收入會提高孩子“質(zhì)量”，而孩子“數(shù)量”是否增加則并不確定。教育能夠改善個人的工作機會，提高家庭的總收入和個人的時間價值。這種情況下，教育的提高會帶來替代效應和收入效應：替代效應降低孩子的數(shù)量(因為個人時間價值較高，養(yǎng)育孩子的時間成本較大)，收入效應則提高孩子的數(shù)量(將孩子視為一種正常品，收入增加，則需求增加)。因此，教育的提高從哪個方向上影響孩子數(shù)量，需要實證估計。

1.1.2 實證研究

本文的研究主題與兩支實證文獻相關。第一支文獻關注教育與婚育的關系，這些文獻大多側(cè)重于討論義務教育改革帶來的影響(Black et al., 2008(美國和挪威)；Monstad et. al., 2008(挪威)；Osili and Long, 2008(尼日利亞)；Ferré, 2009(肯尼亞)； Cygan-Rehm and Maeder, 2013(德國)；Gr?nqvist and Hall, 2013(瑞典)； Din?er et al., 2014(土耳其)；Fort et al., 2016(歐洲)；Geruso and Royer, 2018(英國)；Godefroy and Lewis, 2018(馬里)； Kan and Lee, 2018(中國臺灣地區(qū))； Keats, 2018(烏干達))。大部分研究得到的結(jié)論是，受教育年數(shù)增加會顯著推遲生育的年齡，降低了青少年生育的比率。但針對教育年份的提升如何影響生育數(shù)量這一問題，已有文獻并沒有得出一致的結(jié)論。Cygan-Rehm and Maeder(2013)、Din?er et al.(2014)、Keats(2018)發(fā)現(xiàn)教育年份的提升顯著減少了生育數(shù)量；而Monstad et al.(2008)、Geruso and Royer(2018)、Kan and Lee(2018)發(fā)現(xiàn)接受更多的教育對生育數(shù)量的影響不顯著，甚至提高了生育的數(shù)量。Fort et al.(2016)研究了歐洲七個國家，發(fā)現(xiàn)英國存在教育減少生育的情況，而歐洲大陸國家則不存在這種結(jié)果。

第二支文獻關注我國大學擴招政策帶來的影響。如吳要武和趙泉(2010)、邢春冰和李實(2011)發(fā)現(xiàn)大學擴招提高了大學畢業(yè)生的失業(yè)率，降低了大學生的小時工資；馬光榮等(2017)認為大學擴招降低了年輕勞動力的高等教育溢價，Li et al.(2017)同樣也發(fā)現(xiàn)大學擴招使得年輕勞動者的高等教育溢價下降，而年齡更大的勞動者的高等教育溢價上升；楊汝岱和陳斌開(2009)發(fā)現(xiàn)高等教育消費對居民消費有明顯的擠出作用；Che and Zhang(2018)發(fā)現(xiàn)由大學擴招帶來的我國人力資本的提升，使得人力資本密集型的產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了生產(chǎn)率的提升；劉生龍和胡鞍鋼(2018)發(fā)現(xiàn)大學擴招提升了農(nóng)村居民的生活滿意度。這一領域的文獻多集中于討論擴招政策對勞動力市場、企業(yè)生產(chǎn)率和居民消費等的影響，我們通過關注對婚姻和生育的影響，擴充了這一領域的研究，增進了對大學擴招政策后續(xù)影響的認識，為政府部門在制定相應政策時提供了依據(jù)。

1.2 理論假設

影響生育率的因素無非個體的生育數(shù)量和初次生育年齡，在我國法律不允許“非婚生育”的情況下，個體的初婚年齡同樣也是影響生育年齡和生育率的重要因素。因此我們考慮1999年的大學擴招政策如何影響個體的生育數(shù)量、初婚和初育年齡的選擇。

個人的婚育決策可以理解為一個動態(tài)的效用最大化問題。大學擴招政策出臺前，給定家庭財富、工作學習能力、折現(xiàn)因子、效用函數(shù)等，個人通過選擇生育數(shù)量以及何時結(jié)婚生育來最大化自己一生的效用。國家出臺大學擴招政策后，給定工作學習能力，個體上大學的可能性外生地提高了。在這種情況下，個人會選擇新的生育數(shù)量和結(jié)婚生育時間，來最大化自己一生的效用。我們將擴招政策對婚育的影響總結(jié)在圖2中。

圖2 大學擴招如何影響婚育選擇

首先，我們考慮大學擴招對生育數(shù)量的影響。個人上大學的概率提升了，也就意味著其找到更好工作的可能性提升，進而自己的家庭財富和時間成本也提高了。如果我們假設孩子是一種正常品，那么家庭財富的提升帶來的收入效應，會使得個體選擇養(yǎng)育更多的孩子；而生育和照顧孩子是需要花費時間的，對于女性而言，生育對其職業(yè)發(fā)展可能帶來逆向影響(Angrist and Evans, 1998; Lundborg et al., 2017)，個體時間成本的提高，就意味著生孩子的成本提高，因此個體會選擇養(yǎng)育更少的孩子。那么大學擴招究竟如何影響個體的生育數(shù)量選擇，需要實證研究才能回答。

接下來，我們考慮對婚育時間的影響。大學擴招意味著增加每個人獲得高等教育的可能性，這會延長個體在校學習的時間。讀書期間養(yǎng)育孩子的成本是相當高的，因此讀書學習時間的延長，自然而然會導致婚育年齡的推遲，文獻中稱這種效應為“禁閉效應”(incarceration effect，Black et al., 2008)。此外，讀書時間的延長，會帶來人力資本的提升，這導致個體(尤其是女性)有能力從工作中得到更高的收益，進而獲取更高的家庭與社會地位。這些因素使得個體走出校園后，繼續(xù)選擇推遲婚育，將更多的時間投入在工作中，來提升自己在職場上的表現(xiàn)，文獻中稱這種效應為“人力資本效應”(human capital effect，Black et al., 2008)。除了“禁閉效應”和“人力資本效應”，個體接受了更多的教育后，其對配偶的學歷等各方面的要求可能更高，這也可能推遲初婚年齡；更高學歷的父母通常會花費更多的金錢來培養(yǎng)孩子，因此個體可能選擇推遲生育以賺取足夠的錢來為孩子的教育做準備。那么，我國的大學擴招政策對個體初次結(jié)婚和生育年齡的推遲，除了有“禁閉效應”外，是否還會存在“人力資本效應”以及尋找更好的配偶、賺錢培養(yǎng)孩子等其他影響機制？這需要實證研究進行解答。

基于上述的理論分析，我們提出四個有待回答的實證問題：

第一，大學擴招對個體的生育數(shù)量選擇造成什么樣的影響？

第二，大學擴招多大程度上推遲了個體的婚育年齡？

第三，大學擴招對生育數(shù)量的影響機制包括哪些？

第四，大學擴招對婚育年齡推遲的原因，除了存在“禁閉效應”外，是否還會存在“人力資本效應”等其他影響機制？

2 背景信息

圖3 1975—2017年我國每年普通本專科招生人數(shù)/萬人

自1949年新中國成立至1977年間，普通本?？普猩藬?shù)基本維持在30萬人以下。1978年改革開放以來，我國高等教育規(guī)模開始擴大，如圖3所示，本?？普猩藬?shù)從1978年的40.2萬人上升至1998年的108.4萬人，平均增長速度維持在8.5%左右。(3)數(shù)據(jù)來源自國家統(tǒng)計局。1999年教育部出臺了《面向21世紀教育振興行動計劃》，計劃提出，到2010年“高等教育規(guī)模有較大擴展，入學率接近15%”，自此開始了本專科院校招生人數(shù)快速增長的階段(4)教育部《面向21世紀教育振興行動計劃》，1998年12月24日(http://old.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/moe_177/200407/2487.html)。。1999年當年的招生人數(shù)增幅達47.4%，隨后2000年至2002年，擴招增幅都維持在20%以上。到2005年，我國高校招生人數(shù)504.4萬人，是1998年的4.7倍。

大學擴招的名額由中央政府統(tǒng)一部屬，中央部屬高校和地方高校的擴招程度不盡相同。圖4顯示了1996—2006年中央部屬普通高校和地方普通高校的在校生人數(shù)。1999年后，各類高校在校生人數(shù)都有所上升，地方高校在校生人數(shù)從1998年的200萬人左右增加到2006年接近1400萬人，增長了近六倍，而中央部屬高校在此期間只增長了一倍不到?，F(xiàn)有文獻(馬陸亭，2006)表明，地方高校是高校擴招的主要承擔者。并且，地方高校的職能是為當?shù)嘏囵B(yǎng)人才(5)來源：教育部官網(wǎng)(http://www.moe.gov.cn/jyb_hygq/hygq_zczx/moe_1346/moe_1348/tnull_27232.html)。，其辦學經(jīng)費主要來源于地方財政，因此會給本省考生分配更多招生名額。所以各省的擴招程度與其地方在1999年之前已有的地方高校資源有很大的關系。為排除人口基數(shù)的影響，本文用1998年地方高校的在校生人數(shù)除以高中在校生人數(shù)來衡量這個省的高考擴招程度。表1展示了大學擴招對不同省份影響程度的差異，數(shù)字越大的地方，代表擴招政策對這一省份影響越大。從表中可以看出，不同省份受到擴招政策的影響差異較大，這便于我們利用地理上的差異來識別政策帶來的影響。

圖4 1996—2006年各類普通高校在校生人數(shù)

表1 各個省(自治區(qū)、直轄市)高考擴招程度

3 數(shù)據(jù)與實證策略

3.1 數(shù)據(jù)與變量

本文使用的數(shù)據(jù)來源是中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies，CFPS)，該調(diào)查覆蓋25個省(自治區(qū)、直轄市)，于2010年正式開展訪問。本文用到的是調(diào)查年份在2010、2012、2014、2016年的數(shù)據(jù)，我們按照Huang(2015)、Altonji et al.(2016)、Cui et. al.(2019)的做法，將數(shù)據(jù)合并在一起，構(gòu)成了一個混合截面數(shù)據(jù)。同時，考慮到不同調(diào)查年份存在的差異，我們在回歸中控制了調(diào)查年份的虛擬變量，以及調(diào)查年份虛擬變量與省份虛擬變量的交叉項，這消除了不同調(diào)查年份因為問卷、訪員差異等因素在不同省份產(chǎn)生的系統(tǒng)性差異。在構(gòu)建樣本的過程中，本文只保留了接受調(diào)查時年齡在25～50歲(6)在后面的穩(wěn)健性檢驗中，我們改變了樣本的年齡范圍，以驗證本文的結(jié)論與樣本的年齡選擇無關。改變之后的回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果一致。的個體，這是因為年齡更大的個體與較年輕的育齡人群的婚姻生育決策差異較大，而年齡更小的個體可能還沒有完成學業(yè)，也沒有面臨結(jié)婚或者生育的選擇。CFPS數(shù)據(jù)詢問了受訪者出生、3歲、12歲時所在地，為了盡可能準確，我們選擇受訪者12歲所在地(7)考慮到受訪者12歲所在省份可能并非其參加高考的省份，我們在后面的穩(wěn)健性檢驗中對回歸樣本進行限制，只保留12歲所在省份與受訪時戶口所在省份相同的樣本，回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果一致。作為其參加高考的省份。表2展示了描述性統(tǒng)計的結(jié)果。

3.1.1 結(jié)果變量

我們構(gòu)建了5個結(jié)果變量來描述個體的婚姻和生育行為。其中“初婚年齡”和“初次生育年齡”衡量了個體初次結(jié)婚、生育的時間，可以幫助我們了解大學擴招是否導致了婚育年齡的推遲。注意到，表2的A部分“初婚年齡”和“初次生育年齡”相對于其他三個結(jié)果變量，樣本量較少，這是因為一部分樣本較年輕，還沒有完成結(jié)婚和生育，因此缺失了“初次生育年齡”或“初婚年齡”。這種缺失會造成偶然斷尾的問題，我們將在后面的穩(wěn)健性檢驗中予以解決。

剩下的三個結(jié)果變量，“結(jié)過婚”和“是否生育”衡量了個體是否經(jīng)歷過結(jié)婚和生育，“孩子數(shù)量”衡量了個體已經(jīng)生育了幾個孩子。對于較年輕的樣本，如果還沒有來得及結(jié)婚生育，這三個變量就有可能在0處存在歸并的問題。我們在后面的穩(wěn)健性檢驗中使用Tobit回歸解決這一問題。

3.1.2 關鍵解釋變量和其他控制變量

表2的B部分列出了本文用于識別大學擴招效果的關鍵解釋變量：

expyb：即“經(jīng)歷大學擴招”，本文假設個人18歲時參加高考，那么1980年及以前出生的個體，在1999年大學擴招之前參加了高考，因此并沒有經(jīng)歷大學擴招，這一變量取0； 1981年及以后出生的個體，參加高考的時間在1999年及以后，經(jīng)歷了大學擴招，這一變量取1。(8)在后面的穩(wěn)健性檢驗中，我們將出生在1980年和1981年的樣本去掉，由于可能存在復讀、上學較晚等原因，我們并不能完全確定這部分樣本是否經(jīng)歷大學擴招。改變樣本后的回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果一致。

表2 描述性統(tǒng)計

續(xù)表

expandj：即“擴招程度”，本文使用1998年各省地方高校在校生人數(shù)與1998年各省普通高中在校生人數(shù)的比值來衡量(9)1998年各省地方高校在校生人數(shù)來源自《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒 1999》(根據(jù)各省地方普通高校教育經(jīng)費支出與生均教育經(jīng)費計算得出)，1998年各省普通高中在校生人數(shù)來源自《1999年中國統(tǒng)計年鑒》。。已有研究發(fā)現(xiàn)各省大學擴招的程度并不相同，邢春冰和李實(2011)發(fā)現(xiàn)1997年各省在校大學生數(shù)與擴招程度顯著相關，高校資源越豐富的省份，擴招程度越大。由此，一些文獻使用擴招前在校大學生數(shù)來衡量各省的擴招程度，例如馬光榮等(2017)在研究大學擴招對高等教育溢價影響時，先后利用各省1952年和1997年在校大學生數(shù)構(gòu)造各省擴招前后高等教育勞動力供給的工具變量。本文在以往文獻做法的基礎之上，進一步考慮到地方高校是大學擴招的主要承擔者(馬陸亭，2006)以及各省人口基數(shù)的影響，因此本文采用1998年各省地方高校的在校生人數(shù)與普通高中在校生人數(shù)的比值衡量各省的擴招程度(10)在后文的穩(wěn)健性檢驗中，我們也使用1997年各省地方高校在校生人數(shù)與1997年各省普通高中在校生人數(shù)的比值來衡量各省的擴招程度，其回歸結(jié)果與主回歸結(jié)果保持一致。，更加貼合實際情況。

圖5 擴招程度與擴招后大專及以上占比增值

我們使用CFPS數(shù)據(jù)，計算了各個省份1981年附近出生的人群中，擁有大專及以上學歷的比例，將各省擴招前后的比例之差(用來衡量大專及以上學歷的增加幅度)與我們構(gòu)造的該省擴招程度的散點圖畫在圖5上(11)我們計算了CFPS數(shù)據(jù)中每個省份1982—1984年出生的人與1974—1979年出生的人上本專科概率的差，用這一數(shù)值反映真實的擴招程度，將這一變量作為圖5的縱軸變量。在構(gòu)建這個變量的時候，我們?nèi)サ袅薈FPS數(shù)據(jù)樣本量小于50的省份。我們沒有包含1981年和1980年出生的樣本，是因為難以完全確定這部分個體是否經(jīng)歷大學擴招。當使用1981年前后其他年份出生群體上大學的差來構(gòu)造圖5的縱軸變量時(例如1982—1984年出生的人與1978—1979年出生的人上大學概率的差、1982—1990年出生的人與1979年出生的人上大學概率的差等)，依然可以得到類似的圖，因此圖5展現(xiàn)出的正相關結(jié)論并非某個年齡段的人群所特有。因為圖5僅衡量了擴招前后幾年的效果，一些省份擴招效果可能并不明顯，再加上CFPS數(shù)據(jù)分配到各省每個出生年份的樣本量較小，因此出現(xiàn)了部分省份的學歷增幅在零值附近的情況。。從圖中可以看到，本文構(gòu)造的擴招程度變量與大學擴招后該省份大專及以上學歷增加幅度正相關。

表2的C部分列出了回歸的控制變量，包括12歲戶口類型、性別和民族?；貧w中還會控制出生年份和數(shù)據(jù)調(diào)查年份等固定效應?！?998年人均財政支出/元”和“1998年失業(yè)率/%”這兩個變量在3.2的實證策略部分進行更詳細的解釋。

3.1.4 渠道變量

我們主要關注大學擴招政策對生育數(shù)量產(chǎn)生的“替代效應”和“收入效應”，以及對婚育年齡帶來的“禁閉效應”“人力資本效應”和其他影響機制(包括尋找更好的配偶和花更多的錢培養(yǎng)孩子)。由此我們構(gòu)造了表2的D部分的一系列變量來依次反映這些影響機制。

“教育水平”：既可以衡量在校學習時長(“禁閉效應”)，又可以代表人力資本的積累情況(“人力資本效應”)；

“周末工作時長”和“受訪者或配偶照管孩子”：可以用來反映個體的時間成本，這是“替代效應”和“人力資本效應”的表現(xiàn)之一。如果大學擴招導致個體“周末工作時長”延長、“受訪者或配偶照管孩子”的可能性下降，則說明個體的時間成本提高；

“妻子周末工作時長占比”“妻子工資占比”“受過性別歧視”：可以反映女性的家庭地位和社會地位，這是“人力資本效應”給女性帶來的影響。如果政策導致“妻子周末工作時長占比”和“妻子工資占比”提升，這說明女性家庭地位的提升。如果政策導致“受過性別歧視”下降，這說明女性社會地位的提升。與此同時，“妻子周末工作時長占比”“妻子工資占比”也反映了女性接受高等教育后產(chǎn)生的“替代效應”；

“配偶教育水平”：如果政策導致“配偶教育水平”提高，這說明個體對其配偶的要求提高，這可能導致初婚時間的推遲；

“教育支出”：如果政策導致“教育支出”提高，這說明個體花費了更多的金錢來培養(yǎng)孩子，這可能導致初次生育時間的推遲；

“家庭凈財富”：考慮到收入的增加不僅帶來“收入效應”(預算約束放松，增加“孩子”消費數(shù)量)，還會引發(fā)“替代效應”(收入增加體現(xiàn)了工資的上升，即養(yǎng)育孩子的時間成本上升)，兩種效應難以剝離，因此本文采用“家庭凈財富”變量來估計大學擴招帶來的“收入效應”。與家庭收入不同，“家庭凈財富”更多地體現(xiàn)了以往家庭工資性收入和投資性收入的存量，并且該變量受當期工資性收入影響的程度較小，因此能更干凈地體現(xiàn)大學擴招帶來的“收入效應”；

“期望孩子數(shù)量”：現(xiàn)階段的計劃生育政策可能扭曲個體的最優(yōu)生育數(shù)量，而這一變量詢問受訪者不考慮計劃生育的情況下，希望生育幾個孩子，這可以反應個體最優(yōu)的生育數(shù)量，幫助進一步印證本文對生育數(shù)量的討論。

需要說明的是，“受訪者或配偶照管孩子”和“教育支出”是以受訪者的孩子為一個觀測值，其余變量都是以受訪者本人作為一個觀測值。

3.2 實證策略

圖6 平行趨勢圖

我們利用不同年份和不同省份參加高考的人經(jīng)歷1999年大學擴招的差異，來識別這一政策對婚姻和生育造成的影響。具體而言，我們采用雙重差分法對比了在不同影響程度的省份參加高考、經(jīng)歷過大學擴招與沒有經(jīng)歷過的個體之間的差異。圖6展示了本文實證策略的有效性。我們將省份按照擴招影響程度(expandj)的中位數(shù)劃分為“高影響程度省份”和“低影響程度省份”，計算不同出生年份的個體的結(jié)果變量均值，如圖6所示。圖中垂直于X軸的線指代1981年出生的個體，這部分個體最早受到大學擴招影響。可以看到，1981年之前出生的個體，五個婚育決策變量在不同影響程度的省份基本平行，1981年之后，初次生育年齡和初婚年齡不再保持平行(12)圖6中，隨著出生年份的增加，每個結(jié)果變量都在減少。因為我們用到的數(shù)據(jù)是在2010—2016年調(diào)查的，對于20世紀80年代出生的人，進入樣本時大多只有30歲，其中有很多人可能還沒有結(jié)婚生育。因此這里可能存在偶然斷尾或歸并的問題，我們在后面的穩(wěn)健性檢驗中做了Heckman和Tobit回歸來修正這一問題，其結(jié)果與主回歸結(jié)果保持一致。。這足以證明本文雙重差分回歸的有效性。

基本回歸模型如下：

yijbt=β0+β1expyb×expandj+βXi+δjbt+εijbt

(1)

其中，下標i代表個體，j代表個體12歲時所在省份，b代表個體的出生年份，t代表數(shù)據(jù)的調(diào)查年份(2010、2012、2014或2016)。yijbt是本文關心的5個結(jié)果變量。expyb×expandj是回歸的關鍵解釋變量，其系數(shù)β1衡量了大學擴招帶來的影響。Xi代表個人的控制變量，包括性別、民族、12歲戶口類型。δjbt=φj+θb+μt+φj×μt+φj×birth_yb代表一系列固定效應，包括12歲所在省份的固定效應φj、出生年份的固定效應θb、調(diào)查年份的固定效應μt，12歲所在省份虛擬變量與調(diào)查年份虛擬變量之間的交叉項φj×μt，12歲所在省份虛擬變量與出生年份線性趨勢的交叉項φj×birth_yb。需要注意的是，出生年份的固定效應θb和12歲所在省份的固定效應φj分別將expyb和expandj吸收了，因此式(1)中我們只寫了expyb×expandj這一交叉項，而不再分別寫出expyb和expandj這兩項?；貧w標準誤聚類(cluster)到12歲所在省份與出生年份交叉相乘的層級。在回歸的過程中，我們做了加權(quán)處理。

雙重差分法的關鍵假設是，如果沒有大學擴招政策，不同省份個體的婚姻與生育的時間趨勢應當是一致的。如果大學擴招對不同省份的影響程度并非隨機，例如各個省份受到大學擴招的影響與當?shù)亟?jīng)濟和社會發(fā)展條件相關，那么雙重差分法的回歸結(jié)果就是有偏的。注意到，式(1)控制了12歲所在省份固定效應φj，這消除了所有不隨出生年份變化的省份差異；同時，式(1)還控制了出生年份的固定效應θb，這消除了不隨地區(qū)變化的出生年份差異。與此同時，式(1)還進一步控制了12歲所在省份虛擬變量與出生年份線性趨勢的交叉項φj×birth_yb，這消除了可能存在的不同省份隨出生年份線性變化的遺漏變量。

為了進一步消除可能存在的內(nèi)生性問題，我們借鑒Gentzkow(2006)、Li et al.(2016)、Cui et al.(2019)的做法，選取與省份擴招程度相關性很強的1998年的省份特征變量，在回歸中允許出生年份的效果隨這些前定的省份特征變量而變化。具體而言，我們將出生年份虛擬變量θb與1998年人均政府財政支出、1998年失業(yè)率的交叉項控制在回歸中。(13)1998年人均政府財政支出和1998年失業(yè)率都來自《1999年中國統(tǒng)計年鑒》，用各省的擴招影響程度變量expandj對這兩個變量回歸，R2接近0.4，說明這兩個變量解釋了擴招影響程度近40%的變異。在后文的穩(wěn)健性檢驗中，我們進一步將各個省份1998年的人均生產(chǎn)總值、二產(chǎn)和三產(chǎn)占比、0～14歲和15～64歲人口占比、出口占比也按照同樣方式進行控制，結(jié)果與主回歸結(jié)果基本一致。回歸模型如下：

yijbt=β0+β1expyb×expandj+βXi+δjbt+prov_characteristicj×θb+εijbt

(2)

其中prov_characteristicj代表前定的省份特征變量。除了prov_characteristicj×θb之外，式(2)與式(1)完全相同。(14)在后面的穩(wěn)健性檢驗中，本文將出生年份虛擬變量與前定省份特征變量的交叉項prov_characteristicj×θb替換為expyb與前定省份特征變量交叉項(即prov_characteristicj×expyb)放入回歸中進行控制，其結(jié)果與主回歸結(jié)果基本一致。

4 實證結(jié)果與分析

4.1 主回歸結(jié)果

表3報告了主回歸的結(jié)果，其中A部分是式(1)的回歸結(jié)果，B部分是式(2)的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，大學擴招政策對個體生育的孩子數(shù)量、個體是否生育和是否結(jié)過婚的影響并不明顯，但顯著推遲了初次生育和初次結(jié)婚的年齡?？刂瞥錾攴萏摂M變量與前定省份特征變量的交叉項后，結(jié)果依然顯著。平均而言，大學擴招使得初次生育推遲了1.63年(0.212×7.701≈1.63)，初次結(jié)婚推遲了1.28年(0.212×6.061≈1.28)(15)0.212是擴招程度expandj的均值。。

表3 主回歸結(jié)果

表3的C部分報告了使用女性樣本對式(2)回歸的結(jié)果，大學擴招對女性的生育數(shù)量有顯著的負向影響，同時對女性婚育年齡的推遲也有顯著的影響。國家統(tǒng)計局2018年的一份報告(16)《統(tǒng)籌人口發(fā)展戰(zhàn)略 實現(xiàn)人口均衡發(fā)展——改革開放40年經(jīng)濟社會發(fā)展成就系列報告之二十一》指出，“育齡婦女婚育行為轉(zhuǎn)變主要表現(xiàn)為平均初婚年齡和平均初育年齡的推遲。從1990年至2017年，我國育齡婦女平均初婚年齡推遲4歲多，從21.4歲提高到25.7歲，并有繼續(xù)走高趨勢；平均初育年齡也從23.4歲提高到26.8歲”。我們的回歸結(jié)果表明，大學擴招政策使得CFPS訪問時25～50歲的女性平均初婚年齡推遲1.55年(0.212×7.311≈1.55)，平均初次生育年齡推遲1.61年(0.212×7.599≈1.61)。也就是說，大學擴招政策大概可以解釋1990—2017年育齡婦女平均初婚年齡推遲的36%(1.55÷4.3≈0.36)，平均初育年齡推遲的47%(1.61÷3.4≈0.47)。(17)因為樣本的年齡(25～50歲)與育齡婦女的年齡定義(15～50歲)不同，以及其他的可能存在的差異，本文的這一結(jié)論并非精確的估計，因此對這一結(jié)論的解讀需要謹慎。

為了探究大學擴招政策對個體初次生育年齡的推遲效果是否顯著大于對初婚年齡的推遲效果，我們進一步使用似不相關回歸。我們使用的回歸模型仍然為式(2)，但是與表3的A和B部分單一方程估計不同的是，我們認為初次生育年齡和初婚年齡作為被解釋變量時，兩個回歸方程的擾動項存在相關性(即存在一些未觀測到的變量既影響了初次生育年齡的決定，又影響了初婚年齡的決定)，因此我們將兩個回歸方程進行聯(lián)合估計。這樣做一方面可以提高估計效率；另一方面方便我們檢驗兩個回歸的估計系數(shù)是否存在顯著差異。似不相關回歸的估計結(jié)果見表3的D部分(18)我們只是對“初次生育年齡”和“初婚年齡”這兩個回歸方程作了似不相關回歸，而沒有將全部五個回歸方程作似不相關回歸。因為從表3的A和B部分可以注意到，大學擴招只是顯著影響了“初次生育年齡”和“初婚年齡”，而沒有對剩余三個變量有顯著影響，并且這里我們只是想探討大學擴招對“初次生育年齡”和“初婚年齡”的推遲時間是否有顯著差異。如果對全部五個回歸方程做似不相關回歸的結(jié)果感興趣，我們也可以提供這一回歸結(jié)果。。從回歸結(jié)果中我們注意到，似不相關回歸的標準誤顯著小于A和B部分單一方程的回歸標準誤，這說明聯(lián)合估計極大地提升了估計效率。我們進一步檢驗初次生育年齡和初婚年齡回歸系數(shù)是否相等，LM統(tǒng)計量為5.65，p值為0.0175，故可在5%的顯著性水平上拒絕初次生育年齡和初婚年齡回歸系數(shù)相等的原假設。這說明大學擴招政策對個體初次生育年齡的推遲效果顯著大于對初婚年齡的推遲效果。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

為了增強回歸結(jié)果的可信度，本文做了三組穩(wěn)健性檢驗。第一組使用工具變量回歸方法來驗證本文構(gòu)造的擴招程度變量確實能夠反映大學擴招的真實情況。我們將CFPS數(shù)據(jù)中真實觀測到的各個省份大學擴招前后上大學的概率(collegejb)作為內(nèi)生變量，而將本文構(gòu)造的擴招程度變量與是否經(jīng)歷大學擴招相乘(expandj×expyb)作為工具變量，這樣可以檢驗我們構(gòu)造的擴招程度變量(expandj)的合理性。

為了衡量CFPS數(shù)據(jù)中真實觀測到的各個省份大學擴招前后上大學的概率(collegejb)，我們分別使用了三種衡量方法：第一，使用每個省份1974—1979年出生的人上大學的概率作為擴招前上大學的概率，1982—1984年出生的人上大學的概率作為擴招后上大學的概率；第二，使用每個省份1978—1979年出生的人上大學的概率作為擴招前上大學的概率，1982—1984年出生的人上大學的概率作為擴招后上大學的概率；第三，使用每個省份1979年出生的人上大學的概率作為擴招前上大學的概率，1982—1990年出生的人上大學的概率作為擴招后上大學的概率。我們沒有包含1981和1980年出生的樣本，是因為難以完全確定這部分個體是否經(jīng)歷大學擴招。

第二組通過排除同時發(fā)生的政策、改變回歸模型、限制樣本、控制更多變量、改變樣本年齡范圍等驗證回歸結(jié)果是否穩(wěn)健，結(jié)果報告在表5和表6中。

表5的A部分，考慮到我國長期實施的計劃生育政策會影響到個體的婚姻與生育決策，我們在回歸中控制了不同省份違反計劃生育政策的罰款嚴厲程度，以排除計劃生育政策的影響。具體而言，利用Ebenstein(2010)構(gòu)造的超生罰款數(shù)據(jù)，對每個省份1979—2000年的罰款數(shù)據(jù)求平均值，將這一平均值與出生年份的虛擬變量交叉相乘后放入式(2)回歸中進行控制；

表4 工具變量回歸

表5 穩(wěn)健性檢驗

續(xù)表

表6 改變樣本年齡構(gòu)成

在表5的B部分，我們考慮偶然斷尾和歸并的問題。樣本中一部分受訪者可能因為受訪時比較年輕，還沒有結(jié)婚生育，這些受訪者的“初次生育年齡”和“初婚年齡”缺失，所以這兩個變量出現(xiàn)了偶然斷尾的問題(“初次生育年齡”的斷尾與受訪者出生年份、受訪年份和受訪者婚姻狀況有關，“初婚年齡”的斷尾與受訪者出生年份和受訪年份有關)；而“孩子數(shù)量”“是否生育”和“結(jié)過婚”這三個變量可能在0處存在歸并的問題。因此我們對存在偶然斷尾問題的變量做了Heckman回歸(“初次生育年齡”回歸的選擇變量是出生年份、數(shù)據(jù)調(diào)查年份和婚否，“初婚年齡”回歸的選擇變量是出生年份和數(shù)據(jù)調(diào)查年份)，對存在歸并問題的變量做了Tobit回歸；

表5的C部分，我們刪除了1980年和1981年出生的樣本，因為這些樣本在1999年之前還是之后參加高考并不完全確定，為了剔除這部分樣本對結(jié)果可能造成的影響，我們將刪除之后的樣本對式(2)進行回歸；

表5的D部分，在控制出生年份虛擬變量與1998年各個省份人均政府財政支出和失業(yè)率的交叉項的基礎上，進一步控制出生年份虛擬變量與可能影響經(jīng)濟發(fā)展和就業(yè)(例如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟水平、人口結(jié)構(gòu)等)的省份變量的交叉項，包括1998年各個省份人均生產(chǎn)總值、二產(chǎn)和三產(chǎn)占比、0～14歲和15～64歲人口占比、出口占比；

表5的E部分，考察在不同控制形式下結(jié)果是否穩(wěn)健，我們將式(2)中出生年份虛擬變量與1998年省份特征變量的交叉項(即prov_characteristicj×θb)，替換為是否經(jīng)歷大學擴招與1998年省份特征變量交叉項(即prov_characteristicj×expyb)，回歸方程為yijbt=β0+β1expyb×expandj+βXi+δjbt+prov_characteristicj×expyb+εijbt；

表5的F部分，考慮到選擇1998年的變量來構(gòu)造關鍵解釋變量可能存在偶然性，我們用1997年各省地方高校在校生人數(shù)與1997年各省普通高中在校生人數(shù)的比值來構(gòu)造擴招程度變量(expandj)，在這一部分的回歸中，我們也控制了出生年份虛擬變量與1997年的省份特征變量(1997年人均政府財政支出和失業(yè)率)的交叉項；

表5的G部分，為了盡可能排除人口流動的影響，我們只保留12歲所在省份與受訪時戶口所在省份相同的樣本，對式(2)進行回歸。從表5的結(jié)果可以看到，所有回歸結(jié)果都與主回歸結(jié)果保持一致；

表6報告了改變樣本年齡構(gòu)成后的回歸結(jié)果。在主回歸中，我們將樣本限定在接受調(diào)查時年齡在25～50歲的個體。表6的A部分，我們將樣本限定在受訪時年齡在22～50歲的樣本；B部分回歸的樣本為受訪時25～48歲個體；C部分回歸的樣本是1963—1990年出生的個體。表6的所有結(jié)果都是對式(2)進行回歸得到的，從這些結(jié)果中可以看到，本文的結(jié)論在不同的樣本年齡限定下依然保持穩(wěn)健。

第三組穩(wěn)健性檢驗回答了本文結(jié)果是否真的由大學擴招政策帶來，結(jié)果報告在圖7中：

圖7(a)展示了置換檢驗(permutation test)的結(jié)果，我們把各個省份的expandj隨機打亂分配1500次，每次分配后都作式(2)的回歸(Rosenbaum, 2007)，并將expyb×expandj前的系數(shù)的分布畫在圖中。圖中的垂直線是表3主回歸的B部分的估計結(jié)果(分別是“初次生育年齡”回歸的7.701和“初婚年齡”回歸的6.061)，p值衡量了1500次回歸中，有多少比例的回歸結(jié)果大于表3中的回歸結(jié)果(對應的是垂直線右邊的部分)。從初次生育年齡和初婚年齡的結(jié)果中可以看到，這1500次結(jié)果中，只有很少的估計值超過主回歸的系數(shù)，p值在1%的水平上顯著；

圖7 置換檢驗和安慰劑檢驗

圖7(b)報告了安慰劑檢驗(placebo test)的結(jié)果，我們假設大學擴招并非在1999年發(fā)生，而是比1999年提前了3、5、7、9年發(fā)生，相應地，我們將樣本限制在比1981年早出生1～13年、3～15年、5～17年和7～19年的個體(Cui et al., 2019)，對式(1)回歸，并將expyb×expandj前的系數(shù)及其95%置信區(qū)間報告在圖中，可以看到，除了假設擴招提前7年發(fā)生的情況下，初次生育年齡在5%水平上出現(xiàn)了負向顯著外，其余結(jié)果都不顯著。由此，我們可以認為本文的結(jié)果確實是由1999年的大學擴招導致的。

上述兩組穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果說明我們的結(jié)論在各類不同設定下依然保持穩(wěn)健，這足以證明本文結(jié)論的可信性。

4.3 異質(zhì)性分析

為了探究大學擴招影響效果的異質(zhì)性，本文將樣本按照收入和城鄉(xiāng)戶口分組，對式(2)進行回歸，結(jié)果報告在表7中。

表7第(1)、(2)列和第(3)、(4)列分別顯示的是按收入中位數(shù)、受訪時戶口類型城鄉(xiāng)分組的結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，大學擴招對高收入和城市戶口群體影響效果更顯著，降低了孩子數(shù)量、生育概率，推遲了婚育年齡。這一結(jié)果也與直覺相符，大學擴招主要影響城市戶口群體，這一群體的收入也一般位于中位數(shù)以上。但大學擴招也會通過勞動力市場等渠道對低收入、農(nóng)村戶口群體產(chǎn)生溢出效果，略微推遲了該群體的初次生育年齡，影響效果相對較小。

表7 異質(zhì)性結(jié)果

5 機制分析

5.1 生育數(shù)量的影響機制

第4部分的主回歸結(jié)果顯示，大學擴招政策對個體的生育數(shù)量并沒有帶來顯著的影響，這一結(jié)果的出現(xiàn)有沒有可能是因為計劃生育政策限制了個體的最優(yōu)選擇？也就是說，存在這種可能性：大學擴招政策提高了個體的生育數(shù)量，但是因為計劃生育政策的限制，導致人們不得不偏離最優(yōu)的生育，最終呈現(xiàn)出大學擴招政策對生育數(shù)量不產(chǎn)生影響的結(jié)果。為了檢測這一點，我們將不受計劃生育政策限制的“期望孩子數(shù)量”作為被解釋變量對式(2)進行回歸，結(jié)果報告在表8的第(1)列?？梢钥吹?，大學擴招政策同樣沒有顯著影響“期望孩子數(shù)量”。這支撐了大學擴招政策沒有顯著影響個體生育數(shù)量的結(jié)論。

接下來我們分析大學擴招政策為什么沒有對生育數(shù)量造成影響。根據(jù)前面的理論分析，我們認為可能是大學擴招政策既產(chǎn)生了“收入效應”以提高生育數(shù)量，又產(chǎn)生了“替代效應”以降低生育數(shù)量，這兩種效果共同存在，由此導致了生育數(shù)量沒有受到顯著影響。表8的第(2)列表明，大學擴招政策使得家庭凈財富平均提升了6.93%(0.212×0.316≈0.067，e0.067-1≈0.0693)，這證實了大學擴招的“收入效應”。與此同時，大學擴招使得個體周末工作時長平均上升30%(0.212×1.221≈0.259，e0.259-1≈0.30)，孩子由受訪者或配偶照顧的概率平均下降9.2%(0.212×0.433≈0.092)，妻子工資占比平均上升10%(0.212×0.474≈0.1)，妻子周末工作時長占比上升16.7%(0.212×0.787≈0.167)，這些都說明個人，尤其是女性的時間成本增加，工作機會改善，這證實了大學擴招的“替代效應”。兩種效應同時存在，因而導致大學擴招并沒有顯著改變個體的生育數(shù)量。

5.2 婚育推遲的影響機制

大學擴招對個體的婚姻和生育年齡的推遲，是否僅僅因為存在“禁閉效應”？如果只是存在“禁閉效應”，那么個體在本科畢業(yè)后，會立刻選擇結(jié)婚生子。我們假設本科生的普遍畢業(yè)年齡為22歲，那么只存在“禁閉效應”意味著大學擴招僅增加22歲、23歲左右結(jié)婚生育的概率，而對24歲或25歲及以后結(jié)婚生育的概率無影響。為了驗證這一點，本文分別構(gòu)造了初次生育、初次結(jié)婚是否發(fā)生在某個年齡(18～40歲)及以后的變量，將這些變量作為被解釋變量放入式(2)中進行回歸。我們把expyb×expandj前的系數(shù)及其標準誤95%的置信區(qū)間報告在圖8中?？梢园l(fā)現(xiàn)，大學擴招主要增加了24歲及以后才結(jié)婚生育的概率，大學擴招對初婚年齡的推遲作用在25歲達到最大值，對初次生育年齡的推遲作用則是在26歲達到最大值，其推遲結(jié)婚的影響在26、27歲之后不再顯著，而推遲生育的影響則延續(xù)至30、31歲。這說明大學擴招對婚育年齡的推遲作用，不僅僅是“禁閉效應”，還存在“人力資本效應”以及其他的機制。

接下來，我們將討論擴招政策的“人力資本效應”和其他可能的作用渠道。大學擴招提升了個體的教育水平，使得個體積累了更多的人力資本，進而通過如下渠道影響個體婚姻生育決策：(1)個體時間成本提升，結(jié)婚或生育的機會成本上升；(2)女性社會地位和家庭地位更高，傾向于先發(fā)展事業(yè)，推遲結(jié)婚生育；(3)對配偶教育水平的要求提高，增加搜尋時間；

(4)對孩子質(zhì)量的需求增加，養(yǎng)育孩子的成本增加，從而推遲結(jié)婚生育。

我們把渠道變量作為被解釋變量放入式(2)中進行回歸，表8顯示了大學擴招對不同渠道的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)，大學擴招提高了個體及其配偶的受教育水平，降低了經(jīng)歷性別歧視的概率，增加了個體周末工作時長、家庭中妻子周末工作時長占比和工資占比，同時降低了孩子由受訪者自身或配偶照顧的概率，增加了對孩子的教育支出。

表8 機制分析

圖8 初育初婚年齡

第一，大學擴招增加了進入大學的機會，使得個體受教育年數(shù)平均增加了1.38年(0.212×6.505≈1.38)。(20)注意這里估計的受教育年數(shù)平均增加了1.38年，大于主回歸中估計的初婚推遲1.28年，但小于初次生育推遲的1.63年，這可能是因為上大學時結(jié)婚相對容易，因此一些人可能選擇在大學畢業(yè)前結(jié)婚。這一結(jié)果既反映了“禁閉效應”，又反映了“人力資本效應”。

第二，大學擴招提升了個體的時間成本，導致養(yǎng)育孩子的機會成本上升，個體會選擇減少照顧孩子的時間(孩子由受訪者或配偶照顧的概率平均下降9.2%(0.212×0.433≈0.092))，或者推遲生育。除此之外，個體更加珍惜時間，周末工作時長平均上升30%(0.212×1.221≈0.259，e0.259-1≈0.30)，因此更缺少時間尋找配偶或生養(yǎng)孩子。這些都反映了大學擴招帶來的“人力資本效應”。

第三，大學擴招提升了女性的社會地位和家庭地位，個體受性別歧視的概率平均下降5%(0.212×0.238≈0.05)，妻子工資占比平均上升10%(0.212×0.474≈0.1)，妻子周末工作時長占比上升16.7%(0.212×0.787≈0.167)，這也反映了大學擴招帶來的“人力資本效應”。大量實證文獻(Miller，2011)發(fā)現(xiàn)推遲生育會提升未來的收入，大學擴招改善了女性的就業(yè)機會，提高了女性的相對收入，從而加強了女性推遲生育的動機。此外，由Becker(1981)模型可以推出，當女性發(fā)展自己事業(yè)的激勵增強時，她們更有可能選擇推遲結(jié)婚。

第四，大學擴招導致了高學歷人群的性別比失衡，而女性受教育年數(shù)增加的同時，會提高對配偶受教育程度的要求(大學擴招使得配偶受教育年數(shù)平均增加0.97年(0.212×4.581≈0.97))，這增加了搜尋時間，從而導致了“剩男剩女”(吳要武和劉倩，2014)，推遲了結(jié)婚生育。

第五，大學擴招使得個體對養(yǎng)育孩子的物質(zhì)投入上升，小孩的教育支出平均上升84%(0.212×2.894≈0.61，e0.61-1≈0.84)，而年輕人因為受到信貸約束限制，會選擇在收入足以負擔養(yǎng)育小孩的成本時進行生育，從而個體生育年齡推遲。

6 結(jié)論與建議

盡管文獻中對教育改革與婚姻、生育的討論非常多，但在因果關系和潛在機制上卻并沒有達成共識；并且現(xiàn)有文獻大都利用義務教育階段的外生沖擊，得到的估計效果對已經(jīng)普及義務教育、步入晚婚晚育、生育率低的中高收入國家政策幫助并不大。本文評估中國1999年大學擴招政策對婚姻和生育的影響，補充了現(xiàn)有文獻，為我國更好地制定人口生育政策提供了實證支撐，為更全面地理解高等教育改革提供了依據(jù)。

本文借助1999年大學擴招這一外生沖擊，用1998年各省地方高校在校生人數(shù)與1998年各省普通高中在校生人數(shù)的比值衡量各省的擴招程度，使用雙重差分法來識別政策的影響。研究結(jié)果表明，平均而言，大學擴招使得初次結(jié)婚和生育的年齡分別推遲了1.28年和1.63年，但對生育數(shù)量并沒有造成顯著的影響。擴招政策主要增加了24歲后才結(jié)婚生育的概率，所以其推遲效果不僅包含“禁閉效應”——延長了在校的學習時長，還包含“人力資本效應”——提高了個人的時間成本、改善了女性的就業(yè)機會，以及增加孩子的養(yǎng)育成本、提高配偶的學歷要求等其他作用機制。而擴招政策對生育數(shù)量影響的不顯著，可能是“替代效應”和“收入效應”共同作用的結(jié)果。擴招帶來的影響在不同群組之間存在異質(zhì)性，高收入和城市戶口群體顯著減少了生育的數(shù)量、推遲了婚育年齡，而低收入和農(nóng)村戶口群體的生育數(shù)量并沒有顯著變化，其婚育年齡的推遲效果也相對較弱。我們粗略的計算表明，擴招政策分別解釋了1990—2017年我國育齡女性平均初婚和初育年齡推遲的36%和47%。

本文研究高等教育擴張如何影響婚姻和生育，對類似中國這樣的處于人力資本快速增長的發(fā)展中國家有相當重要的政策意義。一方面，大學擴招促進了人力資本增長，帶動了經(jīng)濟發(fā)展、社會進步；但另一方面，這一政策推遲了婚姻生育年齡，加劇了社會高撫養(yǎng)比和老齡化程度，增加了年輕人的社會負擔。本文研究大學擴招對婚姻生育的因果影響和作用機制，發(fā)現(xiàn)大學擴招推遲婚育年齡，其中重要的渠道是大學擴招增加了在校學習的時間、提升了婚戀市場匹配難度，并且促進了人力資本增長，進而增加了婚育的機會成本。這一發(fā)現(xiàn)有助于政府部門制定更有針對性的政策，一方面高校可以通過婚戀講座或社團等形式，減少在校生在婚戀市場上的搜尋時間；另一方面政府可以制定一系列降低婚育成本的福利政策，例如進一步放寬生育數(shù)量的限制、提高生育補助或出臺類似鼓勵生育的政策、推廣兒童托育服務等，降低大學擴招對婚育年齡的影響，從而提高生育率。