對他人生育態(tài)度和行為的低估抑制了Z世代未生育個體的生育意愿

摘 "要 "個體的生育意愿不僅受到各種宏微觀客觀因素的影響， 同樣也受到個體對他人生育態(tài)度/行為主觀感知的影響。研究1 （N = 904）顯示， 個體通常低估了他人的生育態(tài)度和行為， 而這一低估反過來抑制了自身的生育意愿。研究2a （N = 210）和2b （N = 210）通過操縱被試的主觀感知驗(yàn)證了對他人生育態(tài)度/行為的低估與自身生育意愿之間的因果關(guān)系。研究3 （N = 220）的結(jié)果顯示， 生育效能和責(zé)任感知可較好地解釋上述發(fā)現(xiàn)， 其中生育效能的作用更大。研究4的元分析（N = 1544）表明， 個體對他人生育態(tài)度/行為的低估以及這種低估對自身生育意愿的影響均具有小到中等的效應(yīng)量。上述結(jié)果表明， 運(yùn)用社會規(guī)范方法來糾正人們的錯誤認(rèn)知從而提升生育意愿可為現(xiàn)有政策提供額外助力。

關(guān)鍵詞 "生育意愿， 社交影響， 主體間認(rèn)知， 生育效能， 責(zé)任感知

分類號 "B849： C91

1 "引言

近年來我國生育率呈現(xiàn)持續(xù)下跌趨勢， 國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示， 2020年總和生育率僅為1.28， 比5年前下降30%， 遠(yuǎn)低于2.1的世代更替水平（Wilson， 2004）。2022年我國更是出現(xiàn)了61年來首次人口負(fù)增長。郭志剛（2017）指出， 一孩生育的萎縮和推遲是拉低生育水平的主要原因。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示， 我國的一孩生育率已從2010年的0.725下降至2021年的0.52， 而作為未來的生育主力軍， 年輕人的生育意愿普遍偏低（周國紅 等， 2021）。這意味著未生育群體的低生育意愿已成為中國不容忽視的社會問題。

個體的生育意愿往往會受諸多因素的影響， 包括微觀層面的性別、年齡和健康狀況等（馬志越， 王金營， 2020）， 以及宏觀層面的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、生育政策和生育文化等（王軍， 王廣州， 2016; 吳瑩 等， 2016; Adsera， 2011）。然而， 生育不僅是一個個體或家庭決策問題， 還是一個社會決策問題， 例如個體的生育決策往往受到社會氛圍的影響， 包括相似他人的生育態(tài)度或生育行為（黃君潔， 2023; Balbo amp; Barban， 2014）。這意味著個體對他人生育意愿和生育行為的主觀認(rèn)知可能是影響其生育意愿的重要因素之一， 然而這一因素在現(xiàn)有文獻(xiàn)中仍少有關(guān)注。在此背景下， 本文旨在探究： （1）人們?nèi)绾胃兄说纳龖B(tài)度和行為？ （2）這種主觀感知是否以及如何影響自身生育意愿？ （3）如何解釋對他人生育態(tài)度/行為的主觀感知與自身生育意愿之間的關(guān)系？ 本文從社會認(rèn)知的視角出發(fā)， 通過5個研究較為完整地考察了上述問題， 并給出了初步答案， 從而為目前的生育研究文獻(xiàn)提供有益補(bǔ)充。

1.1 "影響生育意愿的因素

國內(nèi)外對生育意愿影響因素的研究可分為微觀和宏觀兩個層面。在微觀層面上， 研究者探討了年齡、性別、受教育程度、健康狀況、社會經(jīng)濟(jì)地位， 以及兄弟姐妹人數(shù)、住房面積、家庭收入、父/祖輩支持等客觀因素對生育意愿的影響（靳永愛 等， 2016; 馬志越， 王金營， 2020;王軍， 王廣州， 2016; 張曉青 等， 2016; Ciritel et al.， 2019; Novelli et al.， 2021）， 而對主觀因素的探討主要圍繞性別偏好、宗教信仰、養(yǎng)老觀念等展開（侯佳偉 等， 2014; 盧海陽 等， 2017）。宏觀層面的研究主要聚焦于經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Adsera， 2011）、生育政策（王軍， 王廣州， 2016）以及社會保障和服務(wù)（李婉鑫 等， 2021; Rindfuss et al.， 2010; Zhang et al.， 2022）等因素。

現(xiàn)有研究的共同點(diǎn)在于預(yù)設(shè)了理性人視角， 在這種視角下個體綜合考慮各種因素后獨(dú)立地做出生育決策， 邊際孩子合理選擇理論（Leibenstein， 1957）、孩子數(shù)量質(zhì)量替代理論（Becker amp; Lewis， 1973）或財富流理論（Caldwell， 2005）是主流理論的代表。然而， 作為一種社會性物種， 人類個體的決策通常受到他人影響， 這種影響也被稱為社交影響（social influence） （Sammut amp; Bauer， 2021）， 包括他人行為和他人態(tài)度的影響（Cialdini et al.， 1991）。事實(shí)上， 自Asch （1955）以及Deutsch和Gerard （1955）的開創(chuàng)性研究以來， 社會心理學(xué)家一直在探討社交影響在個體決策中的作用， 并證實(shí)了無論在相對簡單的實(shí)驗(yàn)室任務(wù)中（Asch， 1955; Shank et al.， 2019）， 還是在復(fù)雜的真實(shí)社會決策中， 如親環(huán)境行為（陳思靜 等， 2021; Chen et al.， 2022）、防疫措施（Chen et al.， 2021）、健康飲食（Lally et al.， 2011）、安全駕駛（Geber et al.， 2021）等， 社交影響都是一種不可忽略的重要因素。目前也存在若干證據(jù)支持社交影響在生育決策中的作用， 例如， 黃君潔（2023）的研究表明個體的生育意愿會受到兄弟姐妹生育意愿的影響， 而Balbo和Barban （2014）則指出朋友的生育行為增加了個體自身生育的可能性。本文立足于社交影響理論（Sammut amp; Bauer， 2021）， 系統(tǒng)性地考察了人們?nèi)绾胃兄说纳龖B(tài)度/行為， 以及這種感知又如何反過來影響自身生育決策， 從而為現(xiàn)有理論的完善和生育政策的制定貢獻(xiàn)來自心理學(xué)的見解。

1.2 "主體間認(rèn)知（intersubjective cognition）

現(xiàn)有生育研究的另一個共同點(diǎn)在于它們主要關(guān)注影響生育意愿的客觀因素而較少探討個體的主觀認(rèn)知。然而， 大量行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和心理學(xué)研究表明對個體決策影響更大的是人們對客觀事實(shí)的主觀認(rèn)知而非客觀事實(shí)本身（Fiske amp; Taylor， 2013）。有關(guān)社會階層的研究為這一觀點(diǎn)提供了有說服力的例子： 研究者發(fā)現(xiàn)， 相較于收入、教育或職業(yè)等階層的客觀指標(biāo)， 個體對自身階層的主觀定位能更好地預(yù)測其行為決策（孫慶洲 等， 2023; Chen et al.， 2023; Piff et al.， 2010）。遵循這一社會認(rèn)知的視角， 本文主要考察個體對他人態(tài)度/行為的主觀認(rèn)知而非他人態(tài)度/行為本身在自身生育決策中的影響。有學(xué)者將個體對他人態(tài)度/行為的認(rèn)知稱為主體間認(rèn)知（Chiu et al.， 2010; Wan， Chiu， Peng， amp; Tam， 2007; Wan， Chiu， Tam， et al.， 2007）。主體間認(rèn)知理論認(rèn)為人們往往將主體間認(rèn)知視為一種主體間現(xiàn)實(shí)（intersubjective reality）， 并基于這種現(xiàn)實(shí)做出相應(yīng)的決策（Chiu et al.， 2000）。

相關(guān)文獻(xiàn)中的一個重要問題是： 個體能否準(zhǔn)確地判斷他人的態(tài)度或行為？ 目前有相當(dāng)多的證據(jù)顯示答案可能是否定的。例如， 研究者發(fā)現(xiàn)人們很難準(zhǔn)確判斷他人樂于助人的程度（Zhao amp; Epley， 2022）、親社會行為對接受者的積極影響（Kumar amp; Epley， 2022）、他人的環(huán)保行為（Chen et al.， 2022）、他人對環(huán)保政策的支持力度（Sparkman et al.， 2022）、在疫情中他人對防疫措施的遵守程度（Graupensperger et al.， 2021）， 等等。需要指出的是， 這種對他人行為或態(tài)度的認(rèn)知不僅僅是錯誤的， 而且還表現(xiàn)出一種系統(tǒng)性的偏差： 出于自利性偏見（Dempsey et al.， 2018）， 人們傾向于高估他人消極行為/態(tài)度的發(fā)生程度， 而低估他人積極行為/態(tài)度的普遍性（Haines amp; Spear， 1996）。大量研究證實(shí)了這種錯誤認(rèn)知在眾多領(lǐng)域中普遍存在（綜述見： Blanton et al.， 2008）。那么在生育決策中是否也存在類似錯誤的主體間認(rèn)知呢？ 目前尚無研究系統(tǒng)考察這一問題， 然而若干間接的證據(jù)可以幫助我們推理。首先， Eriksson等（2020）發(fā)現(xiàn)， 生育行為和親社會性之間存在穩(wěn)定的正向關(guān)聯(lián)， 而與自私顯著地負(fù)相關(guān); 其次， 在一篇影響深遠(yuǎn)的論文中， Folbre （1994）指出， 孩子應(yīng)被視為一種公共物品， 換言之， 和上文提及的親環(huán)境行為、遵守防疫措施等行為類似， 生育的成本往往由個體承擔(dān)， 但卻給社會整體帶來了利益?？紤]到這兩點(diǎn)， 我們有理由認(rèn)為生育是一種積極行為。因此， 基于Blanton等（2008）的結(jié)論， 本文假設(shè)人們系統(tǒng)性地低估了他人的生育態(tài)度或行為。

1.3 "主體間認(rèn)知對生育意愿的影響

主體間認(rèn)知理論認(rèn)為， 不管對他人態(tài)度/行為的認(rèn)知是否正確， 它都能對個體自身的行為產(chǎn)生顯著影響（Chiu et al.， 2010）。主體間認(rèn)知會影響行為， 是因?yàn)檫@些認(rèn)知對個人具有重要的認(rèn)識功能（Chiu et al.， 2000）， 對集體具有重要的社會協(xié)調(diào)功能（Wan et al.， 2010）。不僅正確的認(rèn)知可被視為一種社會現(xiàn)實(shí)， 從而影響我們的信念和行動（Sparkman et al.， 2022）， 錯誤的認(rèn)知同樣可能引導(dǎo)人們的決策（Larimer amp; Neighbors， 2003; Rimal amp; Lapinski， 2015）。來自不同行為領(lǐng)域的研究表明， 當(dāng)主體間認(rèn)知存在偏差時， 它不僅會對個體的行為產(chǎn)生影響， 且影響方向與偏差方向一致（Blanton et al.， 2008）。舉例來說， 低估他人的利他行為會減少自身的利他行為（楊莎莎， 陳思靜， 2022; Ganz et al.， 2020）， 而高估他人對酗酒或性侵的接受度會增加自己過量飲酒或性侵的可能性（Berry-Cabán et al.， 2020; Prentice amp; Miller， 1993）。我們在上文中假設(shè)人們普遍低估了他人的生育態(tài)度/行為， 在此基礎(chǔ)上我們進(jìn)一步假設(shè)這種低估反過來抑制了自身的生育意愿。

1.4 "主體間認(rèn)知影響生育意愿的心理機(jī)制

在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上， 本文提出了兩種可解釋主體間認(rèn)知影響生育意愿的潛在機(jī)制： 有關(guān)生育的自我效能（下簡稱生育效能）和責(zé)任感知。就效能感而言， Bandura （1977）提出了替代性經(jīng)歷（vicarious experience）這一概念， 并指出對他人行為的觀察與感知可影響個體的效能感， 后續(xù)大量研究證實(shí)了這一觀點(diǎn)（Stok et al.， 2014; Stout et al.， 2020; Walker et al.， 2011）。Sparkman和Walton （2019）也指出， 當(dāng)人們看到相似他人在某項(xiàng)任務(wù)上失敗時， 他們會推斷自己也無法勝任該任務(wù)。就本文主題而言， 我們推測低估他人的生育行為或態(tài)度降低了自己的生育效能。另一方面， 效能感對行為決策的影響同樣得到了大量證據(jù)的支持（Sheeran et al.， 2016）， 因此， 我們假設(shè)生育效能可部分解釋錯誤認(rèn)知對生育意愿的影響。其次， 就責(zé)任感知而言， Jacobson等（2011）指出， 對他人行為/態(tài)度的感知在一定程度上引導(dǎo)個體對社會壓力的判斷， 具體而言， 如果個體認(rèn)為某個行為是普遍的或者是大部人都贊成的， 那么他/她傾向于認(rèn)為自己有責(zé)任表現(xiàn)出相應(yīng)的行為， 從而避免受到懲罰; 相反的情況則降低了個體的責(zé)任感知， 并抑制了相應(yīng)的行為。換言之， 通過使自己的行為與他人保持一致可增加自身行為的道德性與合理性（Schlag et al.， 2015）。目前確實(shí)有證據(jù)顯示對他人行為和態(tài)度的感知可影響個體的責(zé)任感， 并進(jìn)一步影響自身的行為意向（Habib et al.， 2021）?；谏鲜鐾评?， 本文假設(shè)責(zé)任感知部分解釋了錯誤認(rèn)知對生育意愿的影響。

1.5 "研究概覽

本文共包括5個研究。前4個研究驗(yàn)證以下假設(shè)： （1）個體傾向于低估他人的生育態(tài)度/行為（假設(shè)1; 研究1， 2a， 2b amp;3）; （2）對他人生育態(tài)度/行為的低估反過來抑制了自身的生育意愿（假設(shè)2; 研究1， 2a， 2b amp; 3）; （3）生育效能中介了對他人生育態(tài)度/行為的低估與自身生育意愿之間的關(guān)系（假設(shè)3; 研究3）; （4）責(zé)任感知中介了對他人生育態(tài)度/行為的低估與自身生育意愿之間的關(guān)系（假設(shè)4; 研究3）。研究4為單文章元分析（single-paper meta-analysis）， 集中探討了關(guān)鍵結(jié)果的效應(yīng)量問題。本文主要關(guān)注Z世代群體 的生育意愿， 這是因?yàn)榍嗄晟庠傅南陆凳菍?dǎo)致人口出生率下降的關(guān)鍵因素（郭志剛， 2013; 郭志剛， 2017）。為保證樣本量的合適性， 我們在研究1和研究3中使用G*Power 3.1 （Faul et al.， 2007）計算了在實(shí)際樣本量下可檢測到多大的效應(yīng)量， 而在研究2a和2b中， 在數(shù)據(jù)收集前使用G*Power 3.1來確定樣本量。研究中所涉及到的測量、操縱、數(shù)據(jù)剔除和剔除標(biāo)準(zhǔn)以及所使用統(tǒng)計分析工具均已在后文中詳細(xì)報告。在所有研究開始前， 我們均已取得全體被試的知情同意書。

2 "研究1： 低估他人生育態(tài)度和行為對自身生育意愿的影響

2.1 "被試

我們在2023年6月4日至6月11日期間通過在線平臺“見數(shù)”共發(fā)放1， 000份問卷。剔除那些年齡在“Z世代”所涵蓋范圍（18～28歲）之外， 以及未能全部通過兩項(xiàng)注意力檢驗(yàn)題（1. 以下哪個城市是中國首都？ 2. 今天是星期幾？）的被試后， 最終得到有效問卷904份。全體被試年齡在18～28歲之間， 平均年齡M = 23.86歲， SD = 2.62歲， 其中女性被試占68.47%， 未生育被試 占81.31%。事后敏感度分析顯示： 假設(shè)α = 0.05， 功效為95%， 樣本量904可為配對樣本t檢驗(yàn)（雙尾）檢測到d = 0.13的效應(yīng)量; 為單樣本t檢驗(yàn)（雙尾）檢測到d = 0.12的效應(yīng)量; 此外， 在多元回歸分析中， 我們分樣本檢驗(yàn)了主體間認(rèn)知對生育意愿的影響， 在未生育群體中， 樣本量n = 735， 共包含9個變量（2個預(yù)測變量和7個控制變量）， 可檢測到效應(yīng)量f2 = 0.03; 在已生育群體中， 樣本量n = 169， 共包含10個變量（2個預(yù)測變量和8個控制變量）， 可檢測到效應(yīng)量f2 = 0.15。

2.2 "變量

首先， 參考以往文獻(xiàn)（陳衛(wèi)， 張玲玲， 2015; 侯佳偉 等， 2014）， 我們向被試簡要解釋了什么是理想子女?dāng)?shù)和總和生育率（詳見網(wǎng)絡(luò)版補(bǔ)充材料）， 并告知被試本次調(diào)查對象為出生于1995年及以后的成年人。然后， 我們要求被試寫下一個整數(shù)來表明自己的理想子女?dāng)?shù)， 同時， 被試還需估計參與本次調(diào)查的其他被試的理想子女?dāng)?shù)。此外， 我們要求被試估計和2021年相比， 中國在2022年的總和生育率發(fā)生了多大的變化， 被試可從–100%到100%之間選擇一個具體的數(shù)字。我們用理想子女?dāng)?shù)和總和生育率分別作為生育態(tài)度和生育行為的測量指標(biāo)。有兩點(diǎn)需要說明。第一， 盡管有研究者將理想子女?dāng)?shù)作為生育意愿的代理變量（侯佳偉 等， 2014）， 但越來越多的學(xué)者指出， 有關(guān)理想子女?dāng)?shù)的調(diào)查問題實(shí)質(zhì)上所測量的并非生育意愿， 而是人們的生育態(tài)度， 即對“在理想條件下?lián)碛卸嗌賯€孩子是合適的”這一問題的主觀評判， 數(shù)量越高表明對生育的態(tài)度越積極（風(fēng)笑天， 2017; 張麗萍， 王廣州， 2015; 鄭真真， 2014）; 因此， 本文采用理想子女?dāng)?shù)作為測量生育態(tài)度的指標(biāo)。其次， 出于以下考慮， 我們選擇了總和生育率變化而非生育率本身作為生育行為的指標(biāo)： （1）有證據(jù)顯示對他人行為變化的感知可以顯著影響自身行為（Sparkman amp; Walton， 2019）， 這種影響有時甚至超過對靜態(tài)行為的感知（Sparkman amp; Walton， 2017）; （2）大量文獻(xiàn)探討了對他人靜態(tài)行為感知的影響（如： Chen et al.， 2022; Palacios et al.， 2022; Prentice amp; Miller， 1993）， 但對動態(tài)感知的研究卻相對匱乏， 而由于存在有關(guān)生育率變化的客觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)， 這就為探測個體是否能準(zhǔn)確感知動態(tài)變化提供了客觀基礎(chǔ)和絕佳機(jī)會; （3）在生育態(tài)度中， 我們測量了被試的靜態(tài)感知， 而在生育行為中我們測量了被試的動態(tài)感知， 如果我們通過兩種范式得到了相似的結(jié)論， 這也在一定程度上增強(qiáng)了本文結(jié)論的普遍性。

我們用自己編制的生育意愿量表測量了被試的生育意愿， 參照Zhu和Hong （2022）的定義， 本文中生育意愿指的是個體在有足夠動機(jī)的情況下生育子女的意向， 不同于包含價值判斷的生育態(tài)度（什么是好的？）， 生育意愿主要聚焦于生育行為的行動意向（打算怎么做？）。量表有兩個版本， 分別針對未生育群體和已生育群體， 兩個版本均包含7個題項(xiàng)， 回答計分范圍為“1 = 完全不同意; 5 = 完全

同意”。針對未生育群體的典型題項(xiàng)為“我期待有一天可以擁有自己的小孩”; 針對已生育群體的典型題項(xiàng)為“我計劃在未來某個時期再生一個孩子”。詳見網(wǎng)絡(luò)版補(bǔ)充材料。題項(xiàng)平均分代表了被試的生育意愿， 分值越高說明生育意愿越強(qiáng)烈?？刂谱兞堪辉嚨男詣e（1 = 男; 2 = 女）、年齡、教育程度（1 = 初中及以下; 6 = 博士）、年收入（1 = 5萬元及以下; 7 = 50萬元以上）、婚戀狀況（以單身為參照， 生成戀愛和結(jié)婚共2個虛擬變量 ）、自身兄弟姐妹數(shù)量以及已生育子女?dāng)?shù)量（僅針對已生育被試）。

2.3 "結(jié)果和討論

首先針對生育意愿量表進(jìn)行探索性因子分析。未生育群體和已生育群體生育意愿量表的KMO值分別為0.947和0.932， Bartletts球形檢驗(yàn)結(jié)果顯著（未生育： c2 = 5752.10， df = 21， p lt; 0.001; 已生育： c2 = 1015.78， df = 21， p lt; 0.001）， 表明本研究的生育意愿量表適合進(jìn)行因子分析。因子分析的結(jié)果顯示， 上述兩個量表均包含1個特征值大于1的因子， 分別可解釋81.81%和75.66%的變異， 且因子載荷均大于0.83。接著， 借助Mplus 8.3進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析， 參考焦麗穎等（2019）的做法， 使用修正指數(shù)（modification index）進(jìn)行模型修訂， 在刪除未生育群體生育意愿量表中的第2個題項(xiàng)“為人父母是我所追求的”和已生育群體生育意愿量表中的第5個題項(xiàng)“再生一個小孩是我計劃的一部分”后， 量表結(jié)構(gòu)效度良好（見表1）。最后對修訂后的量表進(jìn)行信度分析， 結(jié)果顯示： 不論是針對未生育群體的量表（Cronbach’s α = 0.96）還是針對已生育群體的量表（Cronbach’s α = 0.94）， 均具有較高的內(nèi)部一致性。根據(jù)Ajzen （1991）的計劃行為理論， 態(tài)度和意愿之間存在緊密的正相關(guān)， 因此我們以自身理想子女?dāng)?shù)為校標(biāo)， 計算生育意愿量表的校標(biāo)效度后發(fā)現(xiàn)， 兩者相關(guān)系數(shù)顯著為正（見表2）。綜上所述， 研究1最終使用的生育意愿量表擁有較高的信效度水平， 符合心理測量學(xué)的要求， 可以用于后續(xù)分析。

研究1中主要變量的描述性統(tǒng)計與相關(guān)系數(shù)如表2所示， 其中相關(guān)系數(shù)的置信區(qū)間通過Bootstrap抽樣5000次得到。

首先檢驗(yàn)被試是否低估了他人的生育態(tài)度。針對總體被試的配對樣本（N = 904） t檢驗(yàn)顯示， 被試對他人理想子女?dāng)?shù)的估計（M = 1.71， SD = 0.53）顯著低于他人實(shí)際的理想子女?dāng)?shù)（M = 1.80， SD = 0.54） （t（903） = ?5.17， p lt; 0.001， d = ?0.17， 95% CI [?0.13， ?0.06]）， 即個體傾向于低估同齡人的實(shí)際生育態(tài)度， 這部分驗(yàn)證了假設(shè)1。我們進(jìn)一步以參與此次調(diào)查全體被試的平均自身理想子女?dāng)?shù)（M = 1.80）為依據(jù)， 針對未生育和已生育被試分別進(jìn)行了單樣本t檢驗(yàn)。針對未生育被試來說， 他們?nèi)匀伙@著低估了大多數(shù)人的理想子女?dāng)?shù)（n = 735， M他人 = 1.66， SD他人 = 0.55; t（734） = ?7.08， p lt; 0.001， d = ?0.26， 95% CI [?0.18， ?0.10]）; 但已生育被試則高估了這一數(shù)值（n = 169， M他人 = 1.92， SD他人 = 0.38; t（168） = 4.23， p lt; 0.001， d = 0.33， 95% CI [0.07， 0.18]）。

其次檢驗(yàn)被試是否低估了他人的生育行為。針對總體被試的單樣本（N = 904）t檢驗(yàn)顯示， 被試對總和生育率變化幅度的估計（M = ?10.92， SD = 16.46）顯著低于實(shí)際的變化幅度 （t（903） = ?7.16， p lt; 0.001， d = ?0.24， 95% CI [?5.00， ?2.85]）， 即被試在一定程度上低估了育齡婦女的生育行為， 這進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)1。分別針對未生育被試（n = 735， M = ?12.76， SD = 15.71）和已生育被試（n = 169， M = ?2.92， SD = 17.28）進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示： 未生育被試對總和生育率的變化仍然持悲觀態(tài)度（t（734） = ?9.94， p lt; 0.001， d = ?0.37， 95% CI [?6.90， ?4.63]）， 而已生育被試對總和生育率變化幅度的估計雖仍為負(fù)值， 但顯著高于實(shí)際值（t（168） = 3.07， p = 0.002， d = 0.24， 95% CI [1.46， 6.71]）。

進(jìn)一步檢驗(yàn)個體對他人生育態(tài)度和生育行為的估計如何影響自身的生育意愿。以生育意愿為結(jié)果變量， 以對他人生育態(tài)度（理想子女?dāng)?shù)）和生育行為（總和生育率變化幅度）的估計為預(yù)測變量， 以性別、年齡、教育程度、年收入、婚戀狀況（戀愛、已婚）、兄弟姐妹數(shù)量和子女?dāng)?shù)量（僅針對已生育被試）為控制變量， 對未生育和已生育被試分別進(jìn)行多元回歸分析， 結(jié)果如表3所示。針對未生育被試的回歸結(jié)果顯示， 對他人生育態(tài)度（β = 0.15， B = 0.30， SE = 0.07， t = 4.57， p lt; 0.001， 95% CI [0.17， 0.43]）和行為（β = 0.17， B = 0.01， SE = 0.002， t = 4.99， p lt; 0.001， 95% CI [0.01， 0.02]）的估計均顯著正向預(yù)測個體自身的生育意愿， 這意味著人們越是低估他人的生育態(tài)度與生育行為， 自身的生育意愿就越低， 這驗(yàn)證了假設(shè)2。相較于男性， 女性的生育意愿更低（β = ?0.23， B = ?0.54， SE = 0.08， t = ?6.74， p lt; 0.001， 95% CI [?0.69， ?0.38]）; 婚戀狀況為戀愛（β = 0.19， B = 0.41， SE = 0.08， t = 5.44， p lt; 0.001， 95% CI [0.26， 0.56]）和已婚（β = 0.19， B = 0.68， SE = 0.14， t = 4.94， p lt; 0.001， 95% CI [0.41， 0.96]）的個體， 會比單身個體擁有更強(qiáng)的生育意愿; 年齡、教育程度、年收入和兄弟姐妹數(shù)量對未生育群體生育意愿的影響不顯著。針對已生育被試的回歸結(jié)果則有所不同： 首先， 對于已生育被試而言， 對他人生育行為的估計仍然可以顯著正向預(yù)測自身的生育意愿（β = 0.24， B = 0.01， SE = 0.004， t = 3.06， p = 0.003， 95% CI [0.005， 0.02]）， 但對他人生育態(tài)度的估計所產(chǎn)生的影響不顯著（β = 0.08， B = 0.19， SE = 0.19， t = 0.97， p = 0.333， 95% CI [?0.19， 0.56]）; 其次， 所有的控制變量對已生育被試生育意愿的影響均不顯著。這意味著這兩類個體面對生育問題時可能遵循不同的決策模式。

最后， 我們對上述結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)， 并得到了與上文一致的結(jié)果。檢驗(yàn)方法主要有三種： 一是剔除控制變量; 二是在回歸模型中加入省份虛擬變量， 控制省份層面社會、經(jīng)濟(jì)、文化等不可觀測因素的影響（卿石松， 2019）; 三是考慮到總和生育率變化幅度范圍較大， 存在部分過大或過小的估計值， 因此我們對其進(jìn)行了1%的雙邊縮尾處理后重新納入回歸模型（李濤 等， 2021）?；貧w結(jié)果詳見網(wǎng)絡(luò)版補(bǔ)充材料中表S1～S3。我們注意到， 表3中針對未生育群體的回歸模型顯示， 調(diào)整后的R2為0.21， 而當(dāng)我們在模型中加入省份虛擬變量后， 調(diào)整后的R2并未改變， 仍為0.21 （詳見網(wǎng)絡(luò)版表S2）; 針對已生育群體的回歸模型在未加入省份虛擬變量時， 調(diào)整后的R2為0.07， 但在加入省份虛擬變量后則上升至0.10 （詳見網(wǎng)絡(luò)版表S2）。這意味著影響未生育和已生育群體生育意愿的因素可能存在差異： 個體層面的因素， 例如對他人生育態(tài)度、行為的感知， 以及性別、婚戀狀況等， 更容易對未生育被試的生育意愿產(chǎn)生影響; 而地區(qū)層面社會、經(jīng)濟(jì)和文化等因素則對已生育被試的生育意愿發(fā)揮更大的作用。

綜上所述， 研究1針對未生育群體的分析結(jié)果較好地支持了假設(shè)1和假設(shè)2， 而針對已生育群體的結(jié)果部分支持假設(shè)2?？傮w上， 人們系統(tǒng)性地低估了同齡人的生育態(tài)度， 以及育齡婦女的生育行為; 但需要注意的是， 這種低估主要存在于未生育群體中。就主體間認(rèn)知影響生育意愿而言， 研究1發(fā)現(xiàn)， 對于未生育被試而言， 低估的生育態(tài)度和生育行為會進(jìn)一步抑制個體自身的生育意愿; 而對于已生育被試而言， 高估他人生育態(tài)度并不會顯著提升自身的生育意愿， 而高估他人生育行為則促進(jìn)了自身生育意愿。

目前， 有相當(dāng)證據(jù)表明一孩生育的萎縮和推遲是拉低生育水平的主要因素（郭志剛， 2013; 郭志剛， 2017）： （1）賀丹等（2018）基于2017年全國生育狀況抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的分析顯示， 2006～2016年出生人口中一孩占比從54.7%下降至37.0%; （2）張翠玲等（2021）基于國家衛(wèi)健委互聯(lián)互通出生人口數(shù)據(jù)的分析也發(fā)現(xiàn)了類似的趨勢， 即2015～2020年一孩出生占比從52.6%下降至43.0%; （3）《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒2022》則顯示， 總和生育率中的一孩生育率也從2010年的0.725跌至2021年的0.52。因此， 考察育齡人群的一孩生育意愿及其影響因素是本文的關(guān)鍵目標(biāo)， 本文后續(xù)研究所涉及被試均為未生育個體。由于研究1已生育被試數(shù)量相對較少， 且我們未在后續(xù)研究中進(jìn)一步納入已生育群體， 因而上述針對已生育群體的發(fā)現(xiàn)屬于探索性質(zhì)， 供未來研究參考。

3 "研究2a： 低估他人生育態(tài)度抑制生育意愿的實(shí)驗(yàn)性檢驗(yàn)

研究2a的目標(biāo)在于操縱被試對他人生育態(tài)度的感知， 從而克服研究1的局限性， 即主要依賴橫截面的調(diào)查數(shù)據(jù)， 以此驗(yàn)證是否有令人信服的證據(jù)支持對他人生育態(tài)度的估計與自身生育意愿之間的因果關(guān)系。

3.1 "被試

研究2a所使用的分析方法包括獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、配對樣本t檢驗(yàn)和多元回歸分析等。我們根據(jù)樣本量要求較高的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)來確定樣本量。使用軟件G*Power 3.1進(jìn)行的功效分析顯示， 取中等效應(yīng)量d = 0.50， 顯著性水平α = 0.05， 在每組105名被試的情況下能達(dá)到95%的統(tǒng)計檢驗(yàn)力。由于存在2組獨(dú)立樣本， 我們通過“問卷星”平臺在2023年6月18日至6月21日期間共招募了210名未曾有過生育經(jīng)歷的被試。被試年齡平均年齡M = 23.29歲， SD = 2.68歲， 女性占70.00%。

3.2 "設(shè)計、變量與程序

研究2a采用單因素二水平被試間設(shè)計： 提示低估組和提示高估組。我們參考了規(guī)范研究中的實(shí)驗(yàn)范式（陳思靜 等， 2021; Larimer amp; Neighbors， 2003）， 通過向被試反饋相關(guān)信息來操縱被試對他人生育態(tài)度（以理想子女?dāng)?shù)作為指標(biāo)）的感知。因變量為生育意愿（Cronbach’s α = 0.95）， 用研究1中的生育意愿量表測量。我們測量了被試的理想子女?dāng)?shù)， 并讓他們估計其他被試的理想子女?dāng)?shù)， 方法和研究1類似。具體如下： 實(shí)驗(yàn)開始后， 被試首先需要回答自身的理想子女?dāng)?shù)， 并估計其他被試的理想子女?dāng)?shù)。隨后， 我們將其隨機(jī)分入提示低估組和提示高估組： （1）提示低估組的被試被告知， 根據(jù)先前一項(xiàng)調(diào)查所得到的結(jié)果， 他們很有可能低估了他人的理想子女?dāng)?shù); （2）提示高估組的被試則得到相反的反饋。接著， 被試根據(jù)得到的反饋調(diào)整原先的估計。完成上述步驟后， 我們測量被試的生育意愿， 并記錄相關(guān)的人口統(tǒng)計學(xué)信息（同研究1）。

3.3 "結(jié)果與討論

首先借助配對樣本（N = 210） t檢驗(yàn)， 考察實(shí)驗(yàn)干預(yù)前被試是否低估了他人的生育態(tài)度， 結(jié)果與研究1保持一致（M他人 = 1.66， SD他人 = 0.51; M自身 = 1.80， SD自身 = 0.57; t（209） = ?3.12， p = 0.002， d = ?0.22， 95% CI [?0.22， ?0.05]）， 這再次驗(yàn)證了假設(shè)1。其次確保分組的隨機(jī)性， 針對提示低估組（n = 105， M他人 = 1.66， SD他人 = 0.53; M自身 = 1.79， SD自身 = 0.51）和提示高估組（n = 105， M他人 = 1.67， SD他人 = 0.49; M自身 = 1.80， SD自身 = 0.63）操縱前的生育態(tài)度進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示， 不論是自身的理想子女?dāng)?shù)（t（208） = ?0.12， p = 0.904， BF01 = 6.60）， 還是對他人理想子女?dāng)?shù)的估計（t（208） = ?0.13， p = 0.893， BF01 = 6.59）， 兩組被試均不存在顯著差異， 用JASP 0.14.1計算了相應(yīng)的貝葉斯因子， 有中等程度的證據(jù)支持零假設(shè)（胡傳鵬 等， 2018）。接著， 進(jìn)行操縱有效性檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示： 實(shí)驗(yàn)干預(yù)使得提示低估組被試對他人生育態(tài)度的估計有了顯著的提升（M = 2.60， SD = 0.78; t（104） = 13.45， p lt; 0.001， d = 1.31， 95% CI [0.80， 1.08]）， 提示高估組則恰好相反（M = 1.04， SD = 0.65; t（104） = ?11.18， p lt; 0.001， d = ?1.09， 95% CI [?0.74， ?0.52]）， 總體來說， 干預(yù)后提示低估組被試對他人生育態(tài)度的估計顯著高于提示高估組（t（201.42） = 15.78， p lt; 0.001， d = 2.18， 95% CI [1.37， 1.76]）。

針對提示低估組和提示高估組的生育意愿進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示， 提示低估組（M = 3.97， SD = 0.86）的生育意愿顯著高于提示高估組（M = 3.65， SD = 1.05）， t（200.26） = 2.36， p = 0.019， d = 0.33， 95% CI [0.05， 0.58]。這也在一定程度上說明對他人生育態(tài)度的估計與自身生育意愿之間存在因果關(guān)系， 即個體對他人生育態(tài)度的估計越悲觀， 自身的生育意愿也就越低， 假設(shè)2得到了進(jìn)一步的驗(yàn)證。以實(shí)驗(yàn)干預(yù)后對他人生育態(tài)度的估計為預(yù)測變量， 以生育意愿為結(jié)果變量， 在控制了性別、年齡、教育程度等7個控制變量后（同研究1）， 結(jié)果仍然顯示， 對他人生育態(tài)度的估計能夠正向預(yù)測個體的生育意愿（β = 0.18， B = 0.17， SE = 0.06， t = 2.81， p = 0.005， 95% CI [0.05， 0.29]）。最后， 我們進(jìn)一步檢驗(yàn)了提示類型是否能夠通過改變被試對他人生育態(tài)度的估計從而影響自身的生育意愿。以提示類型為預(yù)測變量（提示低估組 = 1; 提示高估組 = 2）， 提示后被試對他人生育態(tài)度的估計為中介變量， 生育意愿為結(jié)果變量， 同時在模型中納入上述控制變量， 在stata 16.0中使用sgmediation命令進(jìn)行了中介效應(yīng)分析（Bootstrap N = 5000）， 結(jié)果顯示： 總效應(yīng)（effect = ?0.26， SE = 0.13， 95% CI [?0.51， ?0.01]）與間接效應(yīng)（effect = ?0.27， SE = 0.14， 95% CI [?0.54， ?0.01]）均顯著為負(fù)， 但直接效應(yīng)不顯著（effect = ?0.01， SE = 0.17， 95% CI [?0.32， 0.35]）， 即告知被試其高估了他人的生育態(tài)度可以通過降低對他人生育態(tài)度的估計， 從而降低生育意愿。

4 "研究2b： 低估他人生育行為抑制生育意愿的實(shí)驗(yàn)性檢驗(yàn)

根據(jù)以往研究（陳思靜 等， 2021; Chen et al.， 2022）， 對他人態(tài)度和行為的感知可能在不同程度上影響自身行為（意向）。研究2a為他人生育態(tài)度感知對自身生育意愿的影響提供了實(shí)驗(yàn)證據(jù)， 研究2b則考察他人生育行為感知對生育意愿是否也有類似的影響， 從而提高本文結(jié)論的穩(wěn)健性和普遍性。

4.1 "被試、設(shè)計、變量與程序

研究2b和研究2a基本類似， 除了我們不再讓被試報告自身和其他被試的理想子女?dāng)?shù)， 而是代之以對中國在2021年至2022年期間總和生育率變化的估計（估計范圍： 從?100%到100%）， 以此作為他人生育行為感知的代理變量。研究2b的被試為210名未生育被試， 通過“問卷星”平臺在2023年6月19日至6月21日期間招募， 被試年齡平均年齡M = 23.02歲， SD = 2.48歲， 女性占67.62%。

4.2 "結(jié)果與討論

首先借助單樣本（N = 210）t檢驗(yàn)， 考察實(shí)驗(yàn)干預(yù)前被試是否低估了他人生育行為， 結(jié)果與研究1保持一致（M = ?13.47， SD = 17.84; t （209） = ?5.25， p lt; 0.001， d = ?0.36， 95% CI [?8.89， ?4.04]）， 這再次驗(yàn)證了假設(shè)1。其次確保分組的隨機(jī)性， 針對提示低估組（n = 105， M = ?14.68， SD = 20.21）和提示高估組（n = 105， M = ?12.26， SD = 15.11）操縱前的他人生育行為估計進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示， 兩組被試不存在顯著差異（t（192.61） = ?0.98， p = 0.327， BF01 = 4.23）， 用JASP 0.14.1計算了相應(yīng)的貝葉斯因子， 有中等程度的證據(jù)支持零假設(shè)（胡傳鵬 等， 2018）。接著， 進(jìn)行操縱有效性檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示： 實(shí)驗(yàn)干預(yù)使得提示低估組被試所估計的他人生育行為有了顯著提升（M = 4.70， SD = 23.11; t（104） = 11.26， p lt; 0.001， d = 1.10， 95% CI [15.97， 22.79]）， 提示高估組則恰好相反（M = ?24.62， SD = 20.99; t（104） = ?10.01， p lt; 0.001， d = ?0.98， 95% CI [?14.81， ?9.91]）， 總體來說， 干預(yù)后提示低估組被試對他人生育行為的估計顯著高于提示高估組， t（208） = 9.63， p lt; 0.001， d = 1.33， 95% CI [23.32， 35.33]。

針對提示低估組和提示高估組的生育意愿進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示， 提示低估組（M = 3.89， SD = 0.90）的生育意愿顯著高于提示高估組（M = 3.60， SD = 1.11）， t（199.64） = 2.10， p = 0.037， d = 0.29， 95% CI [0.02， 0.57]。這也在一定程度上說明對他人生育行為的估計與自身生育意愿之間存在因果關(guān)系， 即個體對他人生育行為的估計越低， 自身的生育意愿也就越低， 假設(shè)2得到了更為充分的驗(yàn)證。以實(shí)驗(yàn)干預(yù)后對總和生育率變化幅度的估計為預(yù)測變量， 以生育意愿為結(jié)果變量， 在控制了性別、年齡、教育程度等8個控制變量后（由于存在婚戀狀況為離異的被試， 因而增加了1個虛擬變量）， 結(jié)果仍然顯示， 對他人生育行為的估計能夠正向預(yù)測個體的生育意愿（β = 0.30， B = 0.01， SE = 0.002， t = 4.72， p lt; 0.001， 95% CI [0.01， 0.02]）。最后， 我們進(jìn)一步檢驗(yàn)了提示類型是否能夠通過改變被試對他人生育行為的估計從而影響自身的生育意愿。以提示類型為預(yù)測變量（提示低估組 = 1; 提示高估組 = 2）， 提示后被試對他人生育行為的估計為中介變量， 生育意愿為結(jié)果變量， 同時在模型中納入上述控制變量， 在stata 16.0中使用sgmediation命令進(jìn)行了中介效應(yīng)分析（Bootstrap N = 5000）， 結(jié)果顯示： 總效應(yīng)（effect = ?0.27， SE = 0.13， 95% CI [?0.51， ?0.01]）與間接效應(yīng)（effect = ?0.34， SE = 0.10， 95% CI [?0.55， ?0.17]）均顯著為負(fù)， 但直接效應(yīng)不顯著（effect = ?0.08， SE = 0.16， 95% CI [?0.22， 0.40]）， 即告知被試其高估了他人的生育行為可以通過降低對他人生育行為的估計， 從而降低生育意愿。

5 "研究3： 責(zé)任感知和生育效能的中介作用

研究3則旨在考察主體間認(rèn)知-生育意愿這種關(guān)系背后的心理機(jī)制， 為此我們引入兩個中介變量——責(zé)任感知和生育效能， 并檢驗(yàn)了“對他人生育態(tài)度/行為的估計→責(zé)任感知/生育效能→生育意愿”這一中介模型。

5.1 "被試

我們通過在線網(wǎng)絡(luò)平臺“見數(shù)”進(jìn)行了3輪次的追蹤調(diào)查， 每輪調(diào)查的間隔時間為兩周， 具體的問卷發(fā)放時間分別為2023年7月22日、8月5日和8月19日。第1輪共發(fā)放300份問卷， 剔除不符合年齡要求和未能完全通過注意力檢驗(yàn)（1. 以下哪個城市是中國首都？ 2. 今天是星期幾？）的被試后， 最終得到有效問卷285份。隨后每輪調(diào)查僅針對上輪調(diào)查中的有效被試， 第2輪和第3輪調(diào)查分別得到有效問卷242份和220份。220名完整接受了調(diào)查的被試平均年齡M = 23.51歲， SD = 2.62歲， 其中女性被試占66.36%。采用G*Power 3.1進(jìn)行的事后敏感性分析表明， 以多元回歸（包含預(yù)測變量2個、中介變量2個和控制變量12個）進(jìn)行計算， 在顯著性水平α = 0.05， 功效為95%的情況下， 最終樣本可檢測到的效應(yīng)量為f2 = 0.14。

5.2 "變量和程序

研究3的預(yù)測變量為個體對于他人生育態(tài)度和生育行為的估計， 結(jié)果變量為生育意愿， 測量方式與研究1一致。中介變量包括責(zé)任感知和生育效能。前者在編制過程中參考了Wu和Yang （2018）以及Reese和Jacob （2015）對于環(huán)境責(zé)任的測量， 共計6個題項(xiàng)， 例如“生育子女是我需要承擔(dān)的家庭責(zé)任”， “生育子女是我應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的社會責(zé)任”， 計分范圍為“1 = 完全不同意; 7 = 完全同意”。后者則改編自一般自我效能量表（the general self-efficacy scale， GSE） （Schwarzer amp; Jerusalem， 1995）， 典型題項(xiàng)包括“只要我付出努力， 就可以解決生育子女過程中的大多數(shù)問題”和“我認(rèn)為自己可以勝任養(yǎng)育孩子的任務(wù)”， 計分范圍為“1 = 完全不同意; 4 = 完全同意”。取各自的平均分作為責(zé)任感知和生育效能的指標(biāo)， 分值越高， 說明責(zé)任感知/生育效能越強(qiáng)烈。詳見補(bǔ)充材料。此外， 考慮到生育文獻(xiàn)對收入、住房等社會經(jīng)濟(jì)因素的高度關(guān)注（如： 王軍， 王廣州， 2016; Adsera， 2011; Hanappi et al.， 2017; Vignoli et al.， 2013）， 我們在研究1控制變量的基礎(chǔ)上增加了被試對于自身收入、工作/受教育情況、住房條件、健康狀況， 以及婚姻狀況的控制感， 計分范圍為“1 = 完全無法控制; 5 = 完全可以控制”。我們希望明確： （1）上述因素是否能夠影響Z世代青年的生育意愿; （2）在控制這些潛在影響因素后， 對他人生育態(tài)度/行為的估計是否仍然能夠顯著影響自身的生育意愿。參考Restubog等（2011）和van Zoonen等（2023）的研究， 我們在第1輪調(diào)查中測量了控制變量和預(yù)測變量， 第2輪調(diào)查中測量了中介變量， 在第3輪調(diào)查中測量了結(jié)果變量。這種方法可以在一定程度上減小共同方法偏差問題（姜平， 張麗華， 2021）。

5.3 "結(jié)果和討論

5.3.1 "初步分析

首先考察追蹤調(diào)查中被試流失的隨機(jī)性。以被試是否完整接受調(diào)查為結(jié)果變量（1 = 完整接受3輪調(diào)查; 0 = 僅接受第1輪調(diào)查）， 以第1輪調(diào)查測量的理想子女?dāng)?shù)（自身）、理想子女?dāng)?shù)（他人）、總和生育率變化幅度這3個關(guān)鍵變量， 以及人口統(tǒng)計學(xué)變量和控制感為預(yù)測變量， 進(jìn)行二元logistic回歸。結(jié)果顯示， 3個關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)均不顯著（ps = 0.345～0.748）， 人口統(tǒng)計學(xué)變量和控制感的回歸系數(shù)也不顯著（ps = 0.052～0.844）。這在很大程度上表明被試的流失是隨機(jī)的， 不會對研究結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。

接著針對責(zé)任感知和生育效能量表進(jìn)行因子分析， 具體步驟如下。第一， 對上述量表進(jìn)行探索性因子分析。責(zé)任感知和生育效能量表的KMO值分別為0.914和0.908， Bartletts球形檢驗(yàn)結(jié)果顯著（責(zé)任感知： c2 = 1696.00， df = 15， p lt; 0.001; 生育效能： c2 = 858.46， df = 15， p lt; 0.001）， 表明研究3的責(zé)任感知和生育效能量表適合進(jìn)行因子分析。因子分析的結(jié)果顯示， 上述兩個量表均包含1個特征值大于1的因子， 分別可解釋84.58%和68.01%的變異， 且因子載荷均大于0.74。第二， 使用Mplus 8.3進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。參考焦麗穎等（2019）的做法， 借助修正指數(shù)進(jìn)行模型修訂： 如表4所示， （1）在刪除第3個題項(xiàng)“為我的家庭傳宗接代， 是我必須承擔(dān)的責(zé)任”和第6個題項(xiàng)“生小孩是每個健康的成年人都應(yīng)該承擔(dān)的社會責(zé)任”后， 責(zé)任感知量表結(jié)構(gòu)效度良好; （2）生育效能量表結(jié)構(gòu)效度良好， 無需修訂。第三， 對修訂后的量表進(jìn)行信度分析， 結(jié)果顯示： 不論是責(zé)任感知量表（Cronbach’s α = 0.95）還是生育效能量表（Cronbach’s α = 0.91）， 均具有較高的內(nèi)部一致性， 且責(zé)任感知和生育效能的相關(guān)系數(shù)顯著為正， 詳見表5。上述結(jié)果說明研究3最終使用的責(zé)任感知和生育效能量表擁有較高的信效度水平， 符合心理測量學(xué)的要求。

最后對研究3擬使用的量表進(jìn)行共同方法偏差檢驗(yàn)。具體而言， 參考范興華等（2018）和王丹等（2022）的研究， 我們通過比較單因子模型（方法因子）和四因子模型（生育意愿、責(zé)任感知、生育效能和控制感）的擬合指數(shù)來判斷是否存在明顯的共同方法偏差問題。結(jié)果顯示， 四因子模型（χ2 = 282.81， df = 183， χ2/df = 1.55， CFI = 0.973， TLI = 0.969， RMSEA = 0.050， SRMR = 0.055）的擬合指數(shù)顯著優(yōu)于單因子模型（χ2 = 1045.34， df = 189， χ2/df = 5.53， CFI = 0.769， TLI = 0.743， RMSEA = 0.144， SRMR = 0.090） （Δχ2 = 762.53， Δdf = 6， p lt; 0.001）， 可認(rèn)為不存在明顯的共同方法偏差問題。

5.3.2 "正式分析

研究3中主要變量的描述性統(tǒng)計與相關(guān)系數(shù)如表5所示， 其中相關(guān)系數(shù)的置信區(qū)間通過Bootstrap抽樣5000次得到。

首先檢驗(yàn)被試是否仍然低估了他人的生育態(tài)度和生育行為。配對樣本（N = 220） t檢驗(yàn)顯示， 被試對他人理想子女?dāng)?shù)的估計（M = 1.61， SD = 0.65）顯著低于他人實(shí)際的理想子女?dāng)?shù)（M = 1.72， SD = 0.61） （t（219） = ?2.60， p = 0.010， d = ?0.18， 95% CI [?0.20， ?0.03]）， 即個體低估了同齡人實(shí)際的生育態(tài)度。單樣本（N = 220）t檢驗(yàn)的結(jié)果則顯示， 被試對總和生育率變化幅度的估計（M = ?14.58， SD = 18.39）顯著低于實(shí)際的變化幅度（t（219） = ?6.11， p lt; 0.001， d = ?0.41， 95% CI [?10.02， ?5.13]）， 即被試在一定程度上低估了育齡婦女的生育行為。上述結(jié)果與研究1、研究2a以及研究2b保持一致。

接著， 借助逐步回歸檢驗(yàn)“對他人生育態(tài)度/行為的估計→責(zé)任感知/生育效能→生育意愿”這一中介模型。表6展示了回歸模型的主要回歸系數(shù)。結(jié)果顯示， 在控制潛在混淆因素后： （1）對他人生育態(tài)度（β = 0.19， B = 0.33， SE = 0.10， t = 3.26， p = 0.001， 95% CI [0.13， 0.53]）和行為（β = 0.18， B = 0.01， SE = 0.004， t = 3.05， p = 0.003， 95% CI [0.004， 0.02]）的估計仍然顯著正向預(yù)測自身的生育意愿， 這與研究1保持一致; （2）對他人生育態(tài)度的估計越積極， 個體對于生育子女的責(zé)任感知（β = 0.16， B = 0.43， SE = 0.15， t = 2.96， p = 0.003， 95% CI [0.14， 0.72]）和生育效能（β = 0.25， B = 0.28， SE = 0.07， t = 4.21， p lt; 0.001， 95% CI [0.15， 0.41]）也越高; （3）對他人生育行為的估計同樣和責(zé)任感知（β = 0.18， B = 0.02， SE = 0.01， t = 3.24， p = 0.001， 95% CI [0.01， 0.03]）以及生育效能（β = 0.18， B = 0.01， SE = 0.002， t = 3.04， p = 0.003， 95% CI [0.003， 0.01]）之間存在顯著正相關(guān); （4）當(dāng)我們在回歸模型中同時加入預(yù)測變量和中介變量后， 僅中介變量責(zé)任感知（β = 0.37， B = 0.24， SE = 0.04， t = 6.00， p lt; 0.001， 95% CI [0.16， 0.32]）和生育效能（β = 0.48， B = 0.75， SE = 0.09， t = 8.37， p lt; 0.001， 95% CI [0.57， 0.93]）的回歸系數(shù)顯著為正， 預(yù)測變量的回歸系數(shù)則不再顯著。這也意味著責(zé)任感知和生育效能在上述模型中起到了主要的中介作用。我們在補(bǔ)充材料表S4中詳細(xì)報告了M1～M4中控制變量的回歸結(jié)果， 其中一個最重要的發(fā)現(xiàn)是個體對于自身收入狀況、工作或受教育情況、住房條件、健康狀況、婚姻狀況的控制感和Z世代群體的生育意愿之間并無明顯關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)似乎有悖于直覺， 我們將在總討論中詳細(xì)討論這一問題。

我們借助Mplus 8.3計算了上述模型的中介效應(yīng)（Bootstrap N = 5000）， 并對包含控制感/不包含控制感的中介模型的擬合指數(shù)進(jìn)行了對比。其中責(zé)任感知、生育效能和生育意愿均為潛變量。結(jié)果顯示， 不含控制感的中介模型（χ2 = 296.30， df = 218， χ2/df = 1.36， CFI = 0.978， TLI = 0.974， RMSEA = 0.040，

SRMR = 0.032）在擬合指數(shù)上顯著優(yōu)于包含控制感的模型（χ2 = 489.12， df = 284， χ2/df = 1.72， CFI = 0.944， TLI = 0.933， RMSEA = 0.057， SRMR = 0.093） （Δχ2 = 192.82， Δdf = 66， p lt; 0.001）。這再次說明了控制感并非生育意愿的有效預(yù)測因子。表7呈現(xiàn)了在不包含控制感的模型中， 總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的占比情況（標(biāo)準(zhǔn)化后）; 圖1則展示了該模型的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)。具體而言： （1）對他人生育態(tài)度和行為的估計可對自身生育意愿起到正向預(yù)測作用， 兩者的總效應(yīng)大致相等， 且均可通過責(zé)任感知和生育效能影響自身的生育意愿; （2）在“生育態(tài)度（他人）→責(zé)任感知/生育效能→生育意愿”的路徑中， 責(zé)任感知的間接效應(yīng)占總效應(yīng)27.66%， 生育效能的間接效應(yīng)占比則為69.15%; （3）在“生育行為（他人）→責(zé)任感知/生育效能→生育意愿”的路徑中， 責(zé)任感知和生育效能的間接效應(yīng)占比分別為38.14%和59.79%。上述結(jié)果意味著， 對他人生育態(tài)度/行為的低估主要是通過降低個體的生育效能來抑制生育意愿， 盡管責(zé)任感知的作用也不容忽視。

6 "研究4： 單文章元分析

雖然本文對生育態(tài)度和生育行為的測量方式在4項(xiàng)研究中均保持一致， 但這些研究開展時間不同， 樣本量與被試平均年齡等也存在差異。因此我們借助單文章元分析對下列核心發(fā)現(xiàn)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（McShane amp; B?ckenholt， 2017）， 結(jié)果顯示： （1）就被試對他人生育態(tài)度和行為的估計而言， 合并后的效應(yīng)量d分別為?0.18 （95% CI [?0.23， ?0.13]， z = ?6.47， p lt; 0.001）和?0.33 （95% CI [?0.44， ?0.22]， z = ?5.87， p lt; 0.001）， 這意味著總體而言被試低估了同齡人的生育態(tài)度以及育齡婦女的生育行為， 而根據(jù)Cohen （1988）提出的標(biāo)準(zhǔn)， 即d = 0.20表示小效應(yīng)量， d = 0.50表示中等效應(yīng)量， d = 0.80表示大效應(yīng)量， 個體對他人生育態(tài)度的低估屬于小效應(yīng)量， 而對他人生育行為的低估則位于小效應(yīng)量和中等效應(yīng)量之間。這一結(jié)果表明， 對于本文涉及的1544名Z世代青年而言， 他們雖然顯著低估了同齡人的生育態(tài)度與生育行為， 但這種低估相對較?。ㄓ绕涫菍ι龖B(tài)度的低估， 其效應(yīng)量的絕對值小于0.20的小效應(yīng)量）。如果可以在這種低估進(jìn)一步擴(kuò)大之前采取相應(yīng)的措施加以控制， 或許能夠很大程度上減緩生育意愿的下降趨勢。（2）對他人生育態(tài)度（β = 0.16， 95% CI [0.11， 0.21]， z = 6.23， p lt; 0.001））和生育行為（β = 0.20， 95% CI [0.15， 0.25]， z = 7.88， p lt; 0.001）的估計與自身生育意愿之間的標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)顯著為正， 這說明低估他人的生育態(tài)度和行為會降低自身的生育意愿， 根據(jù)Peterson和Brown （2005）給出的效應(yīng)量轉(zhuǎn)換公式將上述標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)β轉(zhuǎn)換為r值， 得到生育態(tài)度和生育行為的效應(yīng)量r分別為0.21和0.25， 均位于小效應(yīng)量和中等效應(yīng)量之間（小效應(yīng)量： r = 0.10; 中等效應(yīng)量： r = 0.30; 大效應(yīng)量： r = 0.50） （Cohen， 1988）。上述結(jié)果意味著本文的核心結(jié)論具有較高的穩(wěn)健性。

7 "總討論

宋健和鄭航（2021）指出， 近年來隨著生育政策的放寬， 生育自主權(quán)已逐步回歸家庭和個體， 然而生育水平卻依然偏低， 如何解釋這一現(xiàn)象成為了社會科學(xué)研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。不同于主要關(guān)注客觀因素的現(xiàn)有研究， 本文從社會認(rèn)知取向出發(fā)， 立足于社交影響理論探討了未生育個體對社會生育氛圍的感知是否在一定程度上抑制了自身的生育意愿， 從而導(dǎo)致低生育氛圍的進(jìn)一步形成。本文的5個研究為上述推測提供了較為穩(wěn)健的肯定性證據(jù)。本文分析表明， 盡管目前中國的生育水平已經(jīng)偏低， 但人們的感知比現(xiàn)實(shí)更為悲觀， 即人們不僅低估了中國總和生育率的變化， 也對同齡人的生育態(tài)度持消極看法， 而這兩個因素又反過來抑制了人們自身的生育意愿， 從而形成了惡性循環(huán)。這在一定程度上回應(yīng)了包括宋健和鄭航（2021）在內(nèi)的人口學(xué)者的疑問。對潛在心理機(jī)制的分析表明， 對他人生育態(tài)度/行為的低估一方面削弱了個體有關(guān)生育的效能感（我能做到嗎？ ）， 另一方面也降低了是否應(yīng)該將生育作為一種責(zé)任來承擔(dān)的感知（我必須這么做嗎？ ）。兩個因素相結(jié)合可以較好地解釋為什么對生育氛圍的錯誤認(rèn)知抑制了自身的生育意愿。

盡管有研究者開始注意到心理因素在生育決策中的影響（如： 萬豐華， 陳思靜， 2024; 耿曉偉 等， 2020; 邢采 等， 2019）， 現(xiàn)有研究的焦點(diǎn)仍然集中在性別、收入、教育、家庭環(huán)境、經(jīng)濟(jì)政策、社會結(jié)構(gòu)等宏微觀客觀因素上（如： 靳永愛 等， 2016; 馬志越， 王金營， 2020; 宋健， 鄭航， 2021; 王軍， 王廣州， 2016; 吳瑩 等， 2016; 張曉青 等， 2016; Adsera， 2011; Ciritel et al.， 2019; Novelli et al.， 2021）， 這些研究一方面極大地加深了我們對生育決策及其影響因素的了解， 但另一方面， 即便我們對這些因素有了充分的認(rèn)識， 像家庭環(huán)境、社會結(jié)構(gòu)等因素仍然很難在短期內(nèi)改變， 遑論性別、年齡等無法干預(yù)的個體生理因素。相反， 基于社會認(rèn)知視角的研究可為政策干預(yù)提供一種切實(shí)可行且成本低廉的切入點(diǎn)。事實(shí)上， 通過糾正個體的偏差性認(rèn)知從而促使個體行為朝著有益方向改變是規(guī)范心理學(xué)中的一個研究熱點(diǎn)， 并且研究者已發(fā)展出一套相對成熟的干預(yù)策略（Perkins， 2003）， 即社會規(guī)范方法（social norms approach）。社會規(guī)范方法的理論前提是人們對他人行為/態(tài)度的主體間認(rèn)知通常表現(xiàn)出系統(tǒng)性偏差， 而這種偏差對人們的行為產(chǎn)生了消極影響; 通過向人們提供有關(guān)他人行為/態(tài)度的正確信息有助于改變?nèi)藗兊恼J(rèn)知偏差從而對行為產(chǎn)生積極影響（Blanton et al.， 2008）。本文結(jié)果顯示， 人們確實(shí)對他人的生育態(tài)度/行為持有錯誤認(rèn)知， 這意味著社會規(guī)范方法同樣可應(yīng)用于對生育意愿的干預(yù)。有大量實(shí)踐性研究證實(shí)了這一干預(yù)策略的有效性（Allcott， 2011; Ferraro amp; Price， 2013）。需說明的是， 目前社會規(guī)范方法的應(yīng)用主要集中于親環(huán)境行為和健康行為， 但也有越來越多的學(xué)者嘗試將這種方法推廣至其他領(lǐng)域， 例如， 陳思靜等（2021）發(fā)現(xiàn)恰當(dāng)運(yùn)用社會規(guī)范方法可有效減少人們在外出就餐中的食物浪費(fèi); Bursztyn等（2020）在沙特開展的研究顯示， 社會規(guī)范方法可提高伊斯蘭社會對女性外出工作的支持度， 并且這種影響可持續(xù)相當(dāng)長時間。盡管本文并未開展干預(yù)性研究， 但本文結(jié)果表明， 生育意愿是符合實(shí)施社會規(guī)范方法的前提條件的， 而有關(guān)這一方法的眾多研究結(jié)論也讓我們在一定程度上對這一方法提升生育意愿的效果持樂觀態(tài)度。

社會規(guī)范方法的核心手段是向目標(biāo)群體提供有關(guān)他人行為/態(tài)度的準(zhǔn)確信息， 研究者設(shè)計了兩種方法來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)： 一種是由權(quán)威部門自上而下地向目標(biāo)群體展示某種規(guī)范性信息， 如美國北達(dá)科他州立大學(xué)的校園反酒精運(yùn)動曾采用這種方法向?qū)W生表明酗酒并沒有大家所認(rèn)為的那樣普遍和受歡迎（Blanton et al.， 2008）; 另一種方法則是通過規(guī)范性對話讓目標(biāo)群體在與相似他人的對話中了解真實(shí)信息（Prentice amp; Miller， 1993; Shank et al.， 2019）。這兩種方法均能有效改變目標(biāo)群體的行為。就生育意愿而言， 政策制定者可通過合理的方法來廣泛調(diào)查中國民眾的生育態(tài)度/行為， 并通過權(quán)威媒體發(fā)布調(diào)查結(jié)果， 本文結(jié)果顯示， 這將有助于改變?nèi)藗儗ι諊^度悲觀的感知， 從而提升自身生育意愿。尤其需要注意的是社交媒體中可能存在的信息繭房（Cinelli， 2021）， 當(dāng)然， 即便不考慮生育水平問題， 打擊社交媒體中的虛假信息也已成為一個全球性問題（van Lange amp; Rand， 2022）; 在社交媒體中過度渲染“生育焦慮”或“生育恐慌”盡管可能并不屬于虛假信息， 但大量此類信息會形成信息繭房， 從而扭曲人們對他人生育態(tài)度/行為的認(rèn)知， 而這種錯誤認(rèn)知將對自身的生育決策產(chǎn)生顯著的消極影響。因此， 更科學(xué)、有效地管理社交媒體信息不僅有助于打造“清朗網(wǎng)絡(luò)環(huán)境”， 還可在一定程度上糾正人們對生育氛圍的過度悲觀感知。另一個方法是政府部門可不定期組織未生育群體與已生育群體的交流會， 正如Schroeder和Prentice （1998）對酗酒的研究以及Shank等（2019）對合作的研究所證實(shí)的那樣， 規(guī)范性對話這種簡單的方法往往可以產(chǎn)生良好的結(jié)果。

本文的另一發(fā)現(xiàn)是人們對健康、收入、婚姻、工作和住房等方面的控制感并不能預(yù)測人們的生育意愿， 這似乎有悖于現(xiàn)有研究， 例如Adsera （2011）、Vignoli等（2013）以及Hanappi等（2017）均發(fā)現(xiàn)就業(yè)形勢、失業(yè)風(fēng)險感知、預(yù)期收入和住房條件均能影響生育意愿。如何理解這一矛盾？ 我們提出了兩種解釋。第一種解釋可能和被試有關(guān)。本文主要通過在線平臺招募被試， 而有研究者指出此類被試的社會經(jīng)濟(jì)地位往往偏高（陳思靜 等， 2022）， 這可能導(dǎo)致控制感的變異太小， 無法對結(jié)果變量產(chǎn)生顯著影響。第二種解釋是經(jīng)過了多年嚴(yán)格的計劃生育政策， 少生可能已經(jīng)成為一種被廣為接受的社會規(guī)范， 低生育水平和收入、就業(yè)形勢等社會經(jīng)濟(jì)因素之間的關(guān)聯(lián)可能并沒有我們所想象的那么緊密。有一定證據(jù)支持這一解釋： 中國人口學(xué)會副會長原新在“人口高質(zhì)量發(fā)展支撐中國式現(xiàn)代化”學(xué)術(shù)研討會上指出， 影響年輕人生育意愿的關(guān)鍵因素是文化觀念而非生活成本; 楊寶琰和吳霜（2021）的研究同樣表明， 70后到90后的生育價值觀正逐漸由“生育成本約束”轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶腋r值導(dǎo)向”。當(dāng)然， 我們絕非質(zhì)疑改善居民收入、保障更公平分配等經(jīng)濟(jì)政策對提升生育水平的積極作用， 而是指出， 僅僅依靠經(jīng)濟(jì)端發(fā)力可能不足以在當(dāng)前中國社會中產(chǎn)生理想效果， 配合其他成本更為低廉的社會政策如糾正人們對生育氛圍的感知、促進(jìn)未生育群體與已生育群體之間的交流或能收事半功倍之效。

盡管取得了若干有意義的結(jié)果， 本文仍然存在不足和局限。首先， 本文在檢驗(yàn)心理機(jī)制時采用了測量中介變量的設(shè)計（measurement-of-mediation design）， 盡管它也能為我們理解變量之間的關(guān)系提供寶貴信息（Shrout amp; Bolger， 2002）， 但無法在中介變量與自變量及因變量之間建立確定的因果關(guān)系（Bullock amp; Green， 2021）， 因而未來研究可采用實(shí)驗(yàn)因果鏈設(shè)計（experimental-causal-chain design）或內(nèi)隱中介分析（implicit-mediation analysis）來驗(yàn)證本文結(jié)論（Spencer et al.， 2015）， 這將極大地提升我們對生育意愿影響因素及心理機(jī)制的理解。其次， 本文結(jié)論主要基于Z世代中的未生育個體， 因此， 在將本文結(jié)論推廣至其他群體時仍需謹(jǐn)慎， 在背景更為多樣化的群體中驗(yàn)證本文發(fā)現(xiàn)將有助于提升其說服力。第三， 盡管本文探討了主體間認(rèn)知影響生育意愿的潛在機(jī)制， 但人們?yōu)槭裁匆约叭绾伟l(fā)展出系統(tǒng)性的偏差認(rèn)知仍是一個開放性問題。Dempsey等（2018）提出了若干解釋， 包括基本歸因謬誤（fundamental attribution error）、虛假一致性（1 consensus）和人眾無知（pluralistic ignorance）， 上述解釋是否同樣可應(yīng)用于生育領(lǐng)域以及哪一種解釋最為合適？ 這仍需未來研究者進(jìn)一步探索。最后， 需要說明的是， 我們在研究1中得到了若干關(guān)于已生育群體的結(jié)果， 例如已生育群體高估了同齡人的生育態(tài)度和育齡人群的生育行為， 且針對育齡人群生育行為的高估會進(jìn)一步增加已生育群體生育二孩乃至三孩的生育意愿， 這大致與目前的社會現(xiàn)狀相符合。但由于研究1僅含169名已生育被試， 且我們沒有在后續(xù)研究中繼續(xù)招募已生育被試， 因而上述結(jié)論只能作為一個探索性分析。未來研究可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探究已生育和未生育群體之間的差異， 以及造成這種差異的內(nèi)在機(jī)制， 這具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

參 "考 "文 "獻(xiàn)

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Underestimating others’ fertility attitudes and behaviors hinders the fertility intentions of childless individuals in Gen Z

CHEN Sijing1， SHEN Jiahui1， JIANG Qiaojie1， YANG Shasha2

（1 School of Economics and Management， Zhejiang University of Science and Technology， Hangzhou 310023， China）

（2 School of Psychology and Cognitive Science， East China Normal University， Shanghai 200062， China）

Abstract

The existing literature on fertility has predominantly focused on analyzing objective factors at macro and micro levels， such as gender， age， income， family relationships， economic situation， and social structure， that impact an individual’s fertility intentions. However， an often overlooked yet equally significant factor lies in an individual’s perception of the social climate surrounding fertility. This factor encompasses attitudes and behaviors related to fertility displayed by similar others. This article presents five studies from a social cognitive perspective aimed at addressing the following questions： （1） How do individuals perceive the fertility attitudes and behaviors of others？ （2） To what extent and in what manner does this perception influence an individual’s own fertility intentions？ （3） How can we explain this relationship？

This paper presents a comprehensive investigation comprising five studies that focus on individuals born between 1995 and 2005. In Studies 2a， 2b， and 3， we specifically targeted childless individuals. The key variables under examination included perceptions of fertility attitudes， operationalized as individuals’ judgments of the desired family size; perceptions of fertility behaviors， proxied by individuals’ judgments of the magnitude of change in China’s total fertility rate from 2021 to 2022; and fertility intentions， measured using a scale developed by the researchers. Study 1 involved a cross-sectional survey with 904 participants， of which 735 had never given birth. The primary aim of Study 1 was to gain initial insights into how individuals perceive the attitudes/behaviors of others and how these perceptions relate to their own fertility intentions. Studies 2a and 2b utilized experimental designs to establish a causal relationship between the perception of others’ fertility attitudes/behaviors and one’s own fertility intentions. In contrast， Study 3， a three-round longitudinal survey， sought to investigate whether fertility efficacy and perceived responsibility could explain the observed relationships. Lastly， Study 4 represents a single-paper meta-analysis that focuses on effect sizes for the key findings derived from the studies in this paper.

The main results can be summarized as follows： （1） Childless participants consistently displayed a tendency to underestimate others’ fertility attitudes/behaviors， whereas participants who had given birth in Study 1 exhibited an overly optimistic view of others’ fertility attitudes/behaviors. （2） The underestimation of others’ fertility attitudes/behaviors had a consistent suppressive effect on participants’ own fertility intentions. （3） Overly pessimistic views of others’ fertility attitudes/behaviors significantly reduced participants’ fertility efficacy in successfully pursuing fertility， as well as their perception of fertility as a family and social responsibility. Both of these factors， in turn， contributed to a reduction in fertility intentions， with the effect of fertility efficacy being more pronounced. （4） Notably， all key findings exhibited effect sizes ranging from small to moderate， highlighting the nuanced nature of these relationships.

The above findings have significant theoretical and practical implications. Firstly， the results suggest that perceptions of the social climate regarding fertility play a crucial role in an individual’s fertility decisions. Consequently， solely focusing on objective factors may not yield a comprehensive understanding of the intricate processes influencing fertility decisions， thereby bridging a gap in the existing literature. Secondly， the findings imply that a social norms approach can effectively address biased perceptions of others’ attitudes/behaviors toward fertility. By doing so， this approach contributes to bolstering fertility intentions， presenting a valuable complement to current policies that primarily emphasize economic factors.

Keywords "fertility intentions， social influence， intersubjective cognition， fertility efficacy， perceived responsibility

補(bǔ)充材料

研究1

生育態(tài)度和行為的測量題項(xiàng)

理想子女?dāng)?shù)-自己： 如果不考慮生育政策和其他條件， 您認(rèn)為一般家庭理想的孩子數(shù)量是（請?zhí)顚懻麛?shù)）： _____個

理想子女?dāng)?shù)-他人： 如果不考慮生育政策和其他條件， 請您估計一下， 參加此次調(diào)查的大多數(shù)人（18～28歲的年輕人）認(rèn)為一般家庭理想的孩子數(shù)量是（請?zhí)顚懻麛?shù)）： _____個

總和生育率： 總和生育率的含義是： 每名育齡婦女在現(xiàn)有生育水平下渡過整個育齡期（15～49歲）所生育的孩子個數(shù)。國家統(tǒng)計局相關(guān)數(shù)據(jù)顯示， 2021年我國的總和生育率為1.15， 可以理解為： 平均來說， 2021年每名育齡婦女在現(xiàn)有生育水平下渡過整個育齡期生育的孩子數(shù)量是1.15個。請您在此基礎(chǔ)上估計一下， 相較于2021年， 在2022年這一數(shù)字變化了多少？ （從?100% ～ 100%選擇一個數(shù)字表示變化比例）

生育意愿量表

針對未生育群體： 1 = 完全不同意; 5 = 完全同意

1. 我愿意在某個時期生孩子。

2. 為人父母是我所追求的。（注： 從最終分析中刪除）

3. 生孩子是我人生計劃的一部分。

4. 如果可以的話， 我希望能夠擁有自己的孩子。

5. 我希望在生命中的某個時刻擁有自己的孩子。

6. 展望未來， 我希望能夠成為一位父親/母親。

7. 我期待有一天可以擁有自己的小孩。

針對已生育群體： 1 =完全不同意; 5 =完全同意

1. 我計劃在未來某個時期再生一個孩子。

2. 在條件允許的情況下， 我想要再生一個小孩。

3. 我期待能夠在適當(dāng)?shù)臅r候?yàn)榧彝ヌ砑有鲁蓡T。

4. 如果有機(jī)會， 我想要再次成為父母。

5. 再生一個小孩是我計劃的一部分。（注： 從最終分析中刪除）

6. 我期待著再次迎來寶寶的出生。

7. 我渴望為我和我的家庭帶來新的生命。

補(bǔ)充分析：穩(wěn)健性檢驗(yàn)

研究3

責(zé)任感知量表

1 =完全不同意; 7 =完全同意

1. 生育子女是我需要承擔(dān)的家庭責(zé)任。

2. 生育子女是我應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的社會責(zé)任。

3. 為我的家庭傳宗接代， 是我必須承擔(dān)的責(zé)任。（注： 從最終分析中刪除）

4. 生育子女是成年人應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的家庭責(zé)任。

5. 為家族傳宗接代是每個人應(yīng)負(fù)的責(zé)任。

6. 生小孩是每個健康的成年人都應(yīng)該承擔(dān)的社會責(zé)任。（注： 從最終分析中刪除）

生育效能量表

1 =完全不同意; 4 =完全同意

1. 如果我有孩子， 我有信心自己能夠照顧好他/她。

2. 只要我付出努力， 就可以解決生育子女過程中的大多數(shù)問題。

3. 我相信自己可以成為負(fù)責(zé)任的父母。

4. 我認(rèn)為自己可以勝任養(yǎng)育孩子的任務(wù)。

5. 我有信心能夠克服養(yǎng)育孩子中的各種困難。

6. 我有能力為自己的小孩提供優(yōu)質(zhì)的教育。

補(bǔ)充分析