性別視角下的中國生育率及生育年齡模式

卿石松

華東師范大學

社會發展學院

教授

溫敏

華東師范大學

社會發展學院

博士研究生

性別視角下的中國生育率及生育年齡模式

來源 | 《社會學研究》2025年第5期

作者 | 卿石松、溫敏

責任編輯 |胡含之

既有以女性為中心的生育率研究難以揭示完整的生育圖景。本文基于中國家庭追蹤調查數據，系統考察了我國生育水平、模式演變及其性別差異。結果顯示，我國30~39歲晚育群體的生育堆積效應釋放后迅速回落，加之20~29歲適齡群體婚育推遲和生育率持續下降，導致總和生育率降低。受婚育年齡差、性別失衡與隊列規模縮減等因素的交互影響，男性生育率低于女性，生育高峰更晚，生育年齡分布更為分散，這一性別差異在時期與隊列分析中均得到驗證。本研究揭示了生育行為在性別與年齡結構上的差異，拓展了生育研究視角，為健全覆蓋男女及全生命周期的生育支持政策體系提供了理論依據和參考。

一、問題的提出

隨著經濟社會深度轉型與人口結構動態變化，中國面臨持續低生育率、人口負增長和老齡化的挑戰。黨的二十屆三中全會通過了《中共中央關于進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定》，該決定提出要“健全覆蓋全人群、全生命周期的人口服務體系”，“完善生育支持政策體系和激勵機制，推動建設生育友好型社會”，以提升生育意愿和提高生育率。貫徹落實這一重大戰略部署，亟須深化對生育變動規律與機制的科學認識。

生育率變化不僅是政策作用的結果，而且深植于社會結構轉型、家庭關系重構與性別制度演化等社會背景之中。隨著女性受教育程度上升、婚育觀念轉型，中國正經歷第二次人口轉變（於嘉、謝宇，2019），初婚年齡不斷推遲、不婚與終身未婚比例上升（石人炳、柯姝琪，2023；陳衛、歐陽柏慧，2024）。在結婚和生育緊密相連的文化情境中，晚婚、不婚等現象壓縮了育齡窗口，導致生育率下降（李月、張許穎，2021；李婷、王強，2024）。這些趨勢特征也會重塑生育行為的年齡結構，促使年齡別生育率曲線發生變動。既有研究中常用的全局性的總和生育率（Total Fertility Rate,簡稱TFR）指標，難以揭示生育行為的結構性變化。因此，深入分析不同年齡段的生育分布及其變動趨勢能夠幫助我們更細致地理解生育演變特征，識別高風險群體與關鍵干預節點，為建立全生命周期導向的生育支持和服務體系提供科學支撐。

與此同時，中國的性別結構失衡與婚姻擠壓問題正在顯著加劇婚育機會中的性別不平等。自20世紀80年代以來，我國的出生人口性別比就持續偏高，這導致適婚男性數量長期高于女性。第七次全國人口普查數據顯示，20~39歲未婚男性比同年齡段女性多出2687萬人以上。在“男多女少”的人口格局下，傳統“男大女小”的婚配模式與生育率（隊列規模）下行趨勢疊加，進一步加劇了男性的婚姻擠壓態勢（郭志剛、鄧國勝，1995）。男性初婚概率顯著低于女性，平均結婚等待時間延長，終身未婚風險上升（石人炳、柯姝琪，2023）。男性婚配壓力不僅會加劇生育機會與生育水平的性別差異（Andersson，2023），而且會帶來男性婚育機會的階層分化。教育水平較高、經濟條件較優的男性更易進入婚育軌道，而社會經濟地位較低的男性則更易被“剩下”，形成結構性未育風險（Chudnovskaya & Ueda，2023）。如果只關注育齡婦女的生育率或生育模式而將男性排除在外，不僅難以揭示完整的生育圖景，而且會使得政策重心偏移或不全面。從性別視角出發深入理解生育行為的差異性與不對稱性，既是完善生育理論的迫切需要，也是構建覆蓋全人群、具有性別敏感性生育支持政策體系的重要前提。

生育本質上是兩性協同的過程，傳統以女性為唯一研究對象的生育率研究范式正日益受到質疑。社會學家強調父親身份對個人和社會的重要性，但主流的生育指標和人口預測模型多以女性為基準，默認男性在生育中沒有獨立貢獻，或隱含地假設生育水平與模式不存在性別差異（Greene & Biddlecom，2000）。然而，學界很早便指出，在戰爭、移民等導致性別結構失衡的情境下，男性的生育率不僅有別于女性，而且其生育指標往往表現出更高的解釋力和預測力（Myers，1941）。即便在理想的穩定人口條件下，若存在系統性的配偶年齡差異（如普遍的“男大女小”），男性和女性的凈再生產率也會出現差異，二者均難以準確反映總體人口的再生產水平（Karmel，1947）。近年來，基于性別視角的實證研究進一步揭示，忽視男性生育行為可能導致對總體人口生育潛力的系統性高估或低估，嚴重影響人口預測與政策設計的科學性（Keilman et al.,2014；Li，2022；Li et al.,2025）。因此，在生育研究中關注“缺席的男性”，不僅彌補了人口理論相關研究的不足，而且能夠回應現實社會中的婚育失衡、性別分化及結構性未育等重大挑戰，已成為不可回避的理論與政策命題。

在此背景下，男性生育行為及其與女性之間的差異日益受到關注，并成為生育研究中的新興方向。現有的經驗證據顯示，男性與女性在生育水平和生育模式方面存在差異，且這種差異呈現空間異質性與歷史動態性。從國際比較的視角來看，非洲、南亞等高出生率國家的男性總和生育率和隊列完成生育率（Completed Fertility Rate，簡稱CFR）往往高于女性（Field et al.,2016；Schoumaker，2019），而多數經濟合作與發展組織（Organization for Economic Co-operation and Development，簡稱OECD）國家男性的總和生育率、隊列完成生育率則普遍低于女性（Dudel & Klüsener，2021）。從過去數十年間的變化來看，男性相對于女性的生育率比值在大部分國家或地區呈現下降趨勢，甚至出現從早期高于女性逐步變為低于女性的結構性轉變（Zhang，2011：59-60；Dudel & Klüsener，2021）。此外，生育率的性別差異在年齡分布中也得到體現，女性生育多集中于年輕階段，而男性則在較高年齡段保持較高的生育率（Schoumaker，2019；Dudel & Klüsener，2021）。性別間生育差異的形成機制復雜多元，主要源于育齡人口性別比失衡、夫妻間婚配年齡差異、生育窗口的時間跨度差異，以及婚姻制度等結構性因素（Schoumaker，2019；Dudel & Klüsener，2021）。這些因素在不同國家和人口轉型階段中的表現形式不盡相同，無論是開展跨國比較還是聚焦于特定國家的縱向演變，探討不同性別間的生育差異均具有理論價值與現實意義。

然而，國內學界對男性生育率的研究比較缺乏，這導致我們對男性生育特征知之甚少，對性別間是否以及為何存在差異也缺乏了解。在低生育率挑戰日益嚴峻的當下，中國面臨一系列獨特且復雜的人口結構問題，如長期出生性別比偏高、婚姻市場結構性擠壓與男性未婚率上升等。在中國語境下系統分析男性與女性生育水平的異同，不僅有助于擴展生育研究的性別維度，而且為構建具有本土經驗支撐的人口學知識體系提供了重要契機。基于此，本文利用2010—2022年中國家庭追蹤調查（China Family Panel Studies，簡稱CFPS）數據，結合生育年齡結構的動態分析框架，系統考察男性與女性的總和生育率、隊列完成生育率及其變化趨勢，希望深化對中國近年來生育率變動及內在規律的理解。

本文的邊際貢獻主要體現在三個方面。一是引入生育年齡結構的動態分析框架，為理解中國生育率變動趨勢提供更加精細、結構化的認識。本文識別了不同年齡組生育率對總和生育率的貢獻，明確區分生育率變動究竟源于局部年齡組，還是整體育齡群體生育行為的普遍轉變。二是推動生育率研究的性別范式轉型，為建立更具包容性與解釋力的生育理論體系提供基礎。本文依托分別采集的男性與女性生育史數據，描繪男性生育軌跡，并與女性進行結構性、動態性比較，識別生育水平（總和生育率和隊列完成生育率）、年齡模式以及社會分層機制的異同。這一研究路徑突破了以女性為中心的傳統研究范式。三是回應婚育結構性失衡與政策體系重構需求。鑒于婚育機會的性別不平等與階層分化等問題，以女性為主要干預對象的政策難以有效應對復雜的現實問題，本文通過系統評估男性和女性的生育行為及其年齡結構演變，為構建覆蓋全人群、全生命周期的生育支持政策體系提供理論依據和參考，也為完善人口發展戰略提供實證支持。

二、理論與文獻述評

（一）性別間生育率差異及形成機制

人類學與遺傳學研究表明，在人類進化歷程中，女性相對于男性而言更有可能成功繁殖后代，這意味著性別間生育率的差異并非偶發現象。不過，從人口統計學的視角來看，這一差異顯得頗為反直覺——畢竟每一個嬰兒都由一男一女共同孕育，男女兩性的生育率似乎應該一致。但是復雜的是，男性生育率在不同國家與歷史階段中既可能高于女性，也可能低于女性（Schoumaker，2017,2019；Dudel & Klüsener，2021）。針對性別間生育率差異的成因，主要有以下幾種解釋。

首先，育齡人口的性別結構失衡是性別生育差異產生的前提。其中，出生性別比是不容忽視的核心因素。即便在自然狀態下，男女出生性別比通常約為105∶100。如此，假如男性與同齡女性結成伴侶，由于男性育齡人口基數更大，其人均生育子女數將被“稀釋”，男性的總和生育率將比女性低約4.8%（Schoumaker，2019；Dudel & Klüsener，2021）。當出生性別比受到人為干預并持續偏高時，這一結構性失衡便成為性別間生育率差異的重要根源。此外，死亡率與遷移模式的性別差異也會帶來婚育結構的不平衡（Myers，1941；Dudel & Klüsener，2016）。值得關注的是，婚姻結構的性別失衡不僅可以解釋生育率的性別差異，而且能解釋男性尤其是低受教育水平或低收入男性的無子女率顯著高于女性的現象（Jalovaara et al.,2019;Chudnovskaya & Ueda，2023）。

其次，婚育年齡差及其與出生隊列規模的交互效應是影響性別間生育率差異的另一重要機制。受文化、社會與生理因素的影響，“男大女小”的婚配模式普遍存在于不同國家和歷史時期（Dudel et al.,2023）。在高收入國家，夫妻平均生育年齡差為2~4歲（Dudel & Klüsener，2016），在部分低收入國家此差值甚至高達12歲（Nordfalk et al.,2015）。這意味著在生育事件中，父親和母親并非同齡或來自同一出生隊列，因而導致生育率計算中分母的偏離。這不僅會造成男女生育年齡模式的不同，而且會影響生育水平的性別差異，其效應在隊列規模存在顯著波動時尤為明顯。例如，在許多非洲國家，由于出生人口數量持續上升，加之“男大女小”的婚配年齡模式，父親通常來自年齡相對較高且人數較少的出生隊列，從而抬高了男性總和生育率（Field et al.,2016；Schoumaker，2017, 2019）。而在出生人口下降的情境中，隊列規模與婚配年齡模式的疊加效應則會反向拉低男性生育率。這被認為解釋了20世紀50年代初美國“嬰兒潮”一代的男性隊列完成生育率高于女性，而在之后的出生隊列中，男性生育率轉為低于女性的現象（Dudel & Klüsener，2021）。

再次，婚姻制度與模式的演變也是影響性別間生育率差異的重要機制。在非洲實行一夫多妻制的地區，男性被賦予在相對更長的生育期內與多位伴侶生育子女的制度空間，這導致男性的總和生育率顯著高于女性；同時由于婚配和生育機會高度集中于少數男性而導致男性群體內部出現生育分化（Field et al.,2016；Schoumaker，2019）。相比之下，在北歐等性別平等程度較高的國家，男性通常更晚且更少進入穩定婚姻或伴侶關系，尤其是社會經濟地位較低的男性，其終身未育的風險顯著高于女性（Chudnovskaya & Ueda，2023；Rahnu & Jalovaara，2023）。此外，在婚姻或伴侶關系穩定性下降的背景下，性別間再婚傾向及再婚生育率的差異也會影響生育水平和模式的性別差異（Andersson，2023）。

此外，時期生育指標中的進度效應（tempo effect）也可能影響估計結果。一般而言，男性更傾向于晚育。但隨著現代化進程和性別平等的推進，女性的婚育延遲幅度可能更大。例如針對丹麥的研究發現，男性的進度效應已基本消失，而女性則持續受到生育推遲的影響，不過其總和生育率在可能被低估的情況下依然高于男性（Nordfalk et al.,2015）。這一發現表明，進度效應的性別差異并不足以解釋總和生育率的差異。更為關鍵的是，進度效應僅影響總和生育率，不影響隊列完成生育率。因此，通過同時分析總和生育率與隊列完成生育率的性別差異，有助于剔除進度效應所帶來的統計偏誤，為準確理解性別間的生育差異提供重要的方法論保障（Dudel & Klüsener，2021）。

綜上所述，性別間生育率差異的形成是一個結構復雜、多重因素交織的過程，涉及出生性別比、婚育人口基數、婚育年齡差、人口增長趨勢及婚姻制度等多重因素。這些因素往往并非相互獨立，而是形成聯動與交互效應。例如，婚配市場中的性別比失衡不僅直接影響結婚概率與生育基數，而且通過影響婚姻形成與解體路徑，間接塑造生育機會和生育水平的性別差異。嚴格檢驗或分解這些因素的獨立效應是非常困難的，但這些因素為理解生育的性別和階層分化提供了基礎。

（二）文獻述評與研究空間

上文指出，男性生育行為作為人口研究的重要維度，對于全面反映人口動態具有不可忽視的價值。在低生育率的社會背景下，男性生育在生育機制理解、人口預測及政策制定中的意義日益凸顯。然而，受限于以女性為中心的生育率研究范式及數據采集機制，關于男性生育行為及其測量的研究長期未得到應有的重視（Greene & Biddlecom，2000）。近年來，隨著研究視角拓展與男性生育數據可得性的提高，國際學界開始關注男性生育率及其與女性的差異。舒馬克（Bruno Schoumaker）通過整合出生登記、人口普查及微觀調查數據，對163個國家的情況進行了系統分析，發現在約三分之二的國家中，男性總和生育率高于女性（Schoumaker，2019)。這主要與這些國家高生育率、人口持續增長的背景以及性別間的生育年齡差異較大相關。而在完成人口轉型的低生育率國家，男性生育率一般低于女性。例如，自20世紀60年代末以來，北歐國家（如丹麥、瑞典、芬蘭）的男性總和生育率穩定在約為女性總和生育率95%的水平，而部分國家（如美國、西班牙）的總和生育率則經歷了由“男高女低”向“男低女高”的轉變（Dudel & Klüsener，2021）。基于七國集團（Group of Seven，簡稱G7）成員國2020年統計數據的研究也顯示，法國男性總和生育率略低于女性（約0.6%），而意大利的性別生育率差距則達到8.4%（Li et al.,2025）。這些發現表明，盡管不同國家或同一國家不同時期的性別生育率差異呈現多樣化特征，但男性生育率與女性生育率不一致是常態，如果忽視性別差異可能導致對生育機制的理解偏差與人口預測的誤判。

既有研究充分顯示了研究男性生育率的理論和實踐價值，但數據局限依然是制約男性生育研究的重要瓶頸。當前相關研究主要采用出生登記、人口普查或調查數據。其中，出生登記數據在許多國家存在系統性缺陷，包括登記覆蓋率不全、父親年齡等關鍵信息缺失（Dudel & Klüsener，2016；Schoumaker，2017），以及不能覆蓋未育男性等問題。人口普查數據則通常僅采集女性的生育信息。雖然借助婚姻狀態與夫妻匹配技術可將女性報告的生育信息分配給男性配偶，從而間接估算男性生育率，但該方法排除了未婚男性及非典型婚姻結構中的父親，可能造成估算結果的偏差（Schoumaker，2019）。在此背景下，覆蓋男女兩性生育史的微觀調查成為重要的數據來源。例如，人口與健康調查（Demographic and Health Surveys，簡稱DHS）數據被廣泛應用于男性生育率估算研究中（Zhang，2011：27；Schoumaker，2017）。與之類似，中國家庭追蹤調查亦為當前國內少數收集男性生育史的數據集之一。該調查不僅記錄了男女受訪者的生育數量與具體時間，而且充分涵蓋了被訪者的經濟社會特征信息，為估算年齡別生育率、總和生育率及其性別差異提供了扎實的數據基礎。

基于上述討論，本文利用2010—2022年共七期的CFPS數據，系統估算男性與女性的總和生育率、生育年齡模式及其動態變化特征，以期為理解中國生育率走勢，特別是生育政策調整期間的波動提供新的視角和證據支持。本文具體從以下三個方面展開研究。一是測算并比較男性與女性的總和生育率變化趨勢，并結合隊列完成生育率指標進行驗證。當前國內學術界系統關注男性生育率與性別差異的研究仍相對稀缺，這為本研究提供了廣闊的理論與實證探索的空間。二是刻畫性別化的生育年齡模式及其變化，分析其對總和生育率變化的結構性貢獻。三是探討影響生育率的社會經濟機制及其性別差異，特別是受教育水平等變量的異質性效應。已有研究指出，相對于女性，男性群體在生育上的群體內異質性更為顯著（Schoumaker，2019），階層分化更明顯。同時，生育率的驅動機制也可能存在性別差異。例如，受教育水平通常對女性生育產生抑制作用，但往往與男性的生育機會正向相關。本文期望通過揭示這些性別異質性，為理解當前復雜的生育行為提供多維視角，并為制定更具包容性的生育支持政策提供參考。

三、數據與方法

（一）數據來源

本研究基于中國家庭追蹤調查（CFPS）2010—2022年連續七期的數據進行實證分析。該調查由北京大學中國社會科學調查中心負責實施，采用多階段、分層次概率比例抽樣法，覆蓋全國約95%的人口，具有較強的全國代表性。該數據的獨特性還在于同時調查了男性和女性的生育史，包括本人及其子女的出生年月，為男性生育率的測算和性別差異的分析提供了新穎獨到的資料。此外，CFPS兩年一次的密集調查能夠及時捕捉婚育演變的細節信息。本研究通過對七期CFPS數據的截面和縱向分析，對比不同年齡段和性別間的生育率差異，并揭示生育率和生育模式的變化趨勢。

總和生育率是指女性在育齡期（通常為15~49歲）的平均生育子女數。本研究對男性總和生育率的估計遵循與女性總和生育率相同的估算原理，僅將估算所需的女性指標全都替換成男性指標。從生理角度而言，男性的育齡期較長，在統計時可能可以延長至59歲甚至79歲（Schoumaker，2019；Dudel & Klüsener，2021）。但在一夫一妻制和婚姻相對穩定的中國社會，CFPS數據顯示男性50~79歲的生育率對總和生育率的累積貢獻微乎其微（各時期男性15~79歲總和生育率相較于15~49歲的增量最高不到0.9%，最低僅為0.15%），且對男女總和生育率的相對關系無實質影響。因此，為保證數據的可比性和生育解釋分析的有效性，本文仍將兩性的育齡期統一限定為15~49歲。CFPS樣本量雖小于人口普查和出生登記數據的樣本量，但調查中搜集的真實生育史數據具有獨特價值，并且聯合國經濟和社會事務部統計司指出，真實生育史數據樣本規模達到5000~10000人即可滿足分析需求（聯合國經濟和社會事務部統計司，2004：48）。在本研究中，七期CFPS數據中的男性和女性育齡樣本量均超過1萬人（具體請見下文），這確保了數據分析的可靠性。

（二）生育率的估計方法

生育史數據是生育研究的核心資料來源。使用這類數據計算年齡組（別）生育率的常規方法，是用調查時某五歲年齡組的育齡人群在回顧期（如五年）內的出生總數，除以該組人群經歷的總人年數（即人數乘以年數）。而后，將各年齡組生育率求和并乘以五，即可得出總和生育率。這種方法將每位受訪者分配到唯一的年齡組，將回顧期內的所有出生事件均計入該組。顯然，這種做法未能精確反映個體在回顧期內的生育和年齡變化，可能造成生育率估計的年齡歸屬偏差。為克服這些局限，學界目前的主流做法是依據生育事件實際發生的年齡劃分年齡組，據實分配相應的出生數和人年數。這一方法允許個體在考察期內跨越年齡組，出生事件和暴露時間可被精確分配，并可由研究者靈活設定考察周期。

本研究利用CFPS數據兩年一度的調查特性，并結合生育政策調整時點，將每輪調查前兩個日歷年設為分析期，這能更好地反映生育趨勢與政策效果，并可有效減弱單一年份生育波動對估計結果的干擾，提升結果的穩健性與解釋力。在具體分析中，本文采用舒馬克提出的“人—時期”（person-period）方法（Schoumaker,2004），按照精確到月的日期確定育齡個體的年齡組、拆分生育數量與暴露時長（人年），并借助泊松回歸統一建模分析生育率。例如，若某調查對象在2008—2009年分析期內，于2008年6月滿30歲，并于同年8月生育一子，則其數據會被拆分至兩個年齡組：其一為25~29歲組，生育數為0，暴露時長為0.5年；其二為30~34歲組，生育數為1，暴露時長為1.5年。這種方法不僅可以更為精確地估計年齡別與總和生育率，而且能在模型中納入社會經濟變量，實現對生育率影響因素的系統解釋和顯著性檢驗。該方法的適用性與有效性已在相關研究中得到驗證（Ahmed et al., 2024）。具體模型和方法如下。

假設每個子時期內觀察到的出生數為

y

i ，依據泊松模型的假設，隨機變量

Y

i=

y

i服從均值為

i的泊松分布。生育率（

i）的定義為每單位暴露時長的出生數，即

i=

i/

t

i。因此，均值

i可表示為生育率

i和暴露時長

t

i的乘積：

兩邊取對數得：

這意味著，平均生育數的對數

ln(μ

i

由生育率的對數和暴露時長的對數（偏移量）相加得到。我們可進一步將生育率的對數建模為年齡組的線性函數。

以五歲年齡組為例：

將式（3）代入式（2），泊松模型擬合為：

該方法本質上屬于泊松回歸模型的擴展形式（對數率模型），其估計結果可以直接反映標準化的年齡組生育率。此模型中，

為參照組（15~19歲年齡組）的對數生育率，即

15-19

exp(α)

m

是其余各年齡組的回歸系數，取指數后表示該年齡組生育率與參照組生育率之比，即：

由此可見，根據回歸模型（4）可估計得到各個年齡組的生育率及其比值。由此得到人口統計學意義上的年齡組（別）生育率，并可綜合計算總和生育率，以便開展生育率和生育年齡模式的描述性分析。在模型（4）中進一步引入

k

個社會經濟變量（

X

k ），可用于分析生育率的影響因素。對數率模型的表達式可拓展為：

其中，回歸系數

k 的指數值

exp(γ

k

代表社會經濟變量對生育率的比率效應，適用于總和生育率分組比較及結構性解釋。類似于

m，該估計值具體可解釋為

X

k不同取值下總和生育率的變動比率（連續變量）或比值（分類變量）。由此，在統一的模型框架內，本研究既可實現對人口統計意義上的年齡別生育率和總和生育率進行估計，也可系統分析各類影響因素。

四、分析結果

（一）總和生育率的變動

圖1展示的是依據CFPS七期數據所估計的總和生育率。整體來看，男女兩性的總和生育率變動趨勢大體一致。2012—2017年，男性和女性的總和生育率均出現回升，這一時期正處于“單獨兩孩”與“全面兩孩”政策逐步推行階段，生育率回升顯示出生育政策調整在短期內釋放了部分生育潛能。然而，政策刺激效應未能持續，2017年之后女性和男性的總和生育率均迅速下滑，至2020—2021年分別降至1.12和1.00，這一走勢與宏觀統計數據高度吻合。進一步分析發現，雖然總和生育率的絕對值和兩性之間的差距在各輪調查中有所波動，但過去十年間男性的總和生育率始終低于女性。以2020—2021年為例，性別生育率差距已擴大至10.7%（以女性為基準）。這一現象與發展中國家男性總和生育率通常高于女性的研究結論并不一致，卻與生育率較低的高收入國家所呈現的格局相似。例如，美國2010—2015年間的性別生育率差距為4.3%，而七國集團成員國2020年的性別生育率差距為0.6%~8.4%（Schoumaker，2019；Dudel & Klüsener，2021；Li et al.,2025）。性別生育率差距反映出婚姻模式、性別結構與生育機制等社會因素的深刻變化，其背后的結構性原因值得進一步深入探討。

前文的理論分析指出，生育率的性別差異是多重結構性因素，包括生育年齡差、各年齡段性別比及婚姻機會分布等共同作用的結果。如圖1所示，男性平均生育年齡比女性大約2歲。這一年齡差已被證實為導致性別生育率差異的重要機制之一（Schoumaker，2017）。跨國實證研究也表明，生育年齡差與男女總和生育率比值高度相關，在163個國家的樣本中二者的相關系數高達0.86（Schoumaker，2019）。值得關注的是，自1982年以來，我國出生性別比持續偏高，適婚人口結構出現嚴重的性別失衡，這進一步壓縮了男性的婚育機會。尤其需警惕的是，2000年與2010年我國出生性別比高達118和111，隨著這些出生隊列逐步進入婚育年齡，未來的婚育性別差距可能進一步擴大。出生人口性別比偏高與生育率持續下滑的雙重壓力，不僅深刻影響著婚姻與生育的路徑選擇，而且極大削弱了人口結構的活力與發展潛能（Keilman et al.,2014）。因此，僅以女性為基準衡量生育水平，極有可能高估我國整體人口再生產的潛力與發展前景。

為檢驗性別比偏高背景下婚姻狀況對生育率及其性別差異的影響，本文進一步測算了不同年份的已婚比例與已婚生育率。CFPS數據顯示，2010—2022年，我國男女各年齡段的已婚比例整體呈下降趨勢，且在15~49歲各年齡組中，男性的已婚比例均低于女性。這一性別差異在35歲以下人群中尤為突出，這反映出近年來男性婚姻推遲和不婚現象的加劇。例如，在25~29歲年齡組中，女性已婚比例由2010年的81.9%下降至2022年的68.3%，男性已婚比例則由61.9%降至46.3%。造成該現象的原因，既與男性普遍晚婚的行為特征相關，也與男性各年齡段人口規模較大、適婚男性的數量相對而言“供過于求”密切相關。考慮到婚姻仍然是生育的基本前提，這種結構性差異不僅揭示了婚姻模式中的性別不平衡，而且直接影響了男性的生育機會，進一步加劇了生育率的性別差距。值得注意的是，表1數據顯示，男性的已婚生育率高于女性。乍看之下，這似乎與男性總和生育率低于女性的事實相矛盾，但實際上卻是由于大量未婚男性被排除在已婚生育率的分母之外。在婚外生育極為罕見的中國，這一現象說明男性整體生育率低于女性主要是因為其較低的結婚率。由此可見，性別間婚姻機會的差異是近年來男性生育率持續低于女性的關鍵原因之一。此外，無子女率進一步印證了男女婚姻機會的結構性差異對生育結果的影響。2022年的CFPS數據顯示，45~49歲男性無子女率高達7.7%，而女性無子女率僅為3.0%。這一差距揭示了男性群體內部婚育機會不平等的問題。關注并緩解婚育領域的性別結構失衡，對于提升整體生育水平具有重要現實意義。

值得指出的是，在婚姻推遲與結婚率持續下降的背景下，已婚生育率也呈現波動下行的趨勢。這可能與婚姻推遲有關。晚婚不僅壓縮了育齡期，縮短了實現生育意愿的窗口期，也使部分已婚者因年齡和健康等因素面臨更大的生育障礙，從而抑制了已婚生育率的提升。此外，婚內生育傾向的減弱，如少育甚至不育的丁克家庭增多，也為已婚生育率下降提供了另一種解釋。這些趨勢不僅影響總體生育水平，也可能深刻改變生育模式。

（二）生育年齡結構及其演變

上文基于性別視角對總和生育率的分析不僅印證了宏觀統計結果，而且揭示了新的婚育性別結構特征。為進一步刻畫不同年齡組人群的生育率演變及其對總和生育率的影響，本文將生育年齡劃分為早育（15~19歲）、適齡（20~29歲）、晚育（30~39歲）和高齡（40~49歲）四個組別，并借鑒相關文獻的做法，通過計算各年齡組生育率的占比來量化其對總和生育率的相對貢獻（宋健、唐詩萌，2017）。

如圖2所示，生育的年齡結構變化具有顯著的階段性，這是造成總和生育率波動的重要原因。2014—2017年，晚育組（30~39歲）生育率明顯提升，其他組別則無同步變化，表明生育政策調整尤其是“全面兩孩”政策實施后的生育潛力釋放主要來源于晚育群體，而非全體育齡人口。例如，女性晚育組對總和生育率的貢獻率由2008—2009年的22.3%升至2016—2017年的32.6%，男性則由33.8%升至42.6%。但這一生育堆積效應具有短暫性，晚育組生育率自2017年后迅速回落。與此同時，適齡組（20~29歲）生育率持續下滑，這驅動了總和生育率下行。數據顯示，女性適齡組的貢獻率由2008—2009年的71.3%降至2020—2021年的59.7%，男性同期的貢獻率由62.3%降至51.0%。適齡生育率持續下降，特別是2017年后的加速下滑，是近年來總和生育率創新低的核心風險源。上文已指出，適齡生育率的下降趨勢與婚姻推遲、不婚率上升或已婚比例降低密切相關。這除了受教育年限延長的影響之外，還可能與經濟、就業環境的不確定性相關。

圖2的結果還表明，男女在生育年齡結構上表現出異質性。女性生育行為高度集中于20~29歲的適齡階段，而男性生育高峰年齡段為25~34歲，且晚育和高齡組的生育貢獻明顯更高。生理因素可能是造成這一性別差異的顯性原因，即相較于女性，男性的生育能力受年齡增長的影響較小（Dudel & Klüsener，2016）。同時，受到深層次的社會文化規范、婚姻匹配機制及與之相關的婚姻結構的影響，男性結婚年齡普遍高于女性，且有更多機會與年齡較小的女性結婚，再婚率也高于女性，這些均提高了男性晚育和高齡階段的生育機會（Andersson，2023）。

綜上所述，男性總和生育率低于女性，但這一特征并非體現在所有年齡段。男性在生育周期后期的生育率高于女性，而女性生育則高度集中于早育和適齡階段。這一結構性差異反映了生育行為在性別和年齡上的復雜性，也進一步揭示了性別比、婚育機會等因素在塑造生育率中的關鍵作用。這些發現不僅深化了我們對中國生育率與生育年齡結構變化的理解，也凸顯了在生育率與人口研究中引入性別視角的必要性。系統考察生育模式、人口基數和婚育機會等方面的性別差異能夠幫助我們更全面地把握生育行為的演變及其社會機制。

（三）生育年齡模式及演變

上文對生育年齡結構及其變化趨勢的分析，不僅解釋了生育水平整體下降背后的原因，而且初步揭示了生育模式上的性別差異。為了更細致地描繪生育行為的年齡分布特征，圖3呈現了2008—2021年男性與女性的年齡別生育率軌跡。

結果顯示，生育率曲線總體上呈現隨年齡先上升而后下降的“鐘形”分布，但不同年份的生育率曲線和峰值位置反映出顯著的時期特征和政策響應差異。女性生育率高峰穩定在23~27歲，峰值集中且曲線較為陡峭，這表明女性生育行為高度集中于適齡階段。相比之下，男性的生育率曲線更為平緩，峰值出現時間略晚于女性，且高齡階段生育率下降速度較慢，表明男性的生育周期更長、生育行為分布更為分散。尤其值得關注的是，2016—2017年生育曲線表現出特殊的變化，這一時期女性和男性的生育高峰均顯著上升，30歲及以上的晚育和高齡組生育率明顯提升。這一現象與“全面兩孩”政策的實施密切相關，反映出政策調整在短期內有效釋放了被抑制的生育需求，產生了一定的生育堆積效應或“補償效應”。然而，這一效應并未持續，2017年后峰值生育率回落，曲線整體內縮。總體來看，研究期內男女生育曲線整體下移，高峰年齡段呈現后移趨勢，生育高峰逐步下降，2020—2021年生育率降至歷史低位。這一趨勢表明我國生育意愿與行為在2017年后普遍減弱并且婚育“延遲效應”加劇，同時也說明高齡階段并沒有出現明顯的生育“補償效應”，由此解釋了中國生育率為何近年來持續下降。

從同一時期年齡別生育率曲線的橫向比較來看（見圖4），男女生育率曲線在峰值年齡、分布寬度及高齡生育率等方面都存在一定的差異。這一現象與既有研究關于男性生育高峰出現更晚、生育行為在生命周期上分布更為分散的結論高度一致（Dudel & Klüsener，2016；Schoumaker，2019）。然而，不同于這些研究所發現的塞內加爾等撒哈拉以南非洲國家男性生育率峰值顯著高于女性的現象，中國男女的生育率峰值與曲線形態較為接近。具體而言，男性的生育率峰值年齡普遍比女性滯后2~3年，且高峰之后生育率的下降速度較女性更為緩慢。每個時期內，男性在30歲及以上階段的生育率大多高于女性，這表明男性的生育行為明顯延后。這一性別差異在各時期均清晰可見，尤其是在“全面兩孩”政策實施后的2016—2017年，晚育與高齡階段的性別差異尤為突出。隨著生育率整體下行和生育推遲現象日益明顯，35歲以上高齡階段男女生育率差距進一步擴大。這些結果不僅直觀展現了我國生育模式的性別差異，而且契合了相關理論預期，即生育模式的性別差異會進一步導致和放大生育水平的性別差異（Schoumaker，2017, 2019）。因此，這既驗證了前文關于男性生育率整體更低、生育周期更長，以及晚育和高齡生育現象更為突出的結論，也為進一步理解性別在生育行為結構中的作用機制及人口政策的優化提供了有力的實證依據。

總體而言，通過對總和生育率及生育年齡結構的動態變化和性別比較的系統分析，本文為全面理解中國生育模式與機制提供了新的視角。近年來，中國生育率的變動呈現多重結構性特征，包括總和生育率的持續下降、生育行為的顯著推遲以及性別差異的不斷擴大。數據表明，“全面兩孩”政策雖在短期內釋放了30歲及以上人群的生育潛力，帶來了晚育和高齡組生育率的階段性提升，但這一政策效應未能長期持續，適齡組（20~29歲）生育率的持續下滑和高齡組生育補償效應不足是總和生育率下降的根本原因。自2018年以來，晚育及高齡組生育率出現回落，適齡人口婚姻推遲和生育率下降等多重因素繼續對整體生育水平形成抑制。與此同時，男性生育行為表現出周期更長、晚育和高齡生育更為常見等特征，但受性別比失衡影響，男性婚育機會受限，性別間生育水平差距進一步擴大。生育模式的性別差異已成為影響中國人口再生產過程的核心變量。這一發現突破了以往單一女性視角的局限，突出強調了性別和結構性因素在解釋生育率變動中的關鍵作用。

（四）隊列生育年齡模式及演變

為糾正進度效應對總和生育率等時期指標的影響，進一步檢驗性別間生育率差異結果的可靠性，圖5利用CFPS2022數據，采用隊列與時期分析結合的方法，對1961—2000年出生群體的生育年齡模式進行回溯和比較。與以假想隊列推導的時期分析類似，隊列生育模式也展現出明顯的代際變化和結構性的性別差異。

從隊列趨勢來看，隨著出生隊列的推進，生育年齡分布曲線逐步右移，這清晰反映了生育推遲的代際趨勢。社會經濟快速發展、高等教育普及和個人觀念轉變，共同促成了婚育時間的持續推遲與分散化。這一現象同樣出現在男性隊列中。值得注意的是，在1976—1990年的出生隊列中，生育年齡尾端（即2016—2020年）的生育率相較前序隊列顯著提升，這意味著政策調整釋放了積壓的生育需求，使這些群體在生育階段后期呈現較高的生育率。

隊列分析結果同樣印證了性別間的生育差異。無論在哪一隊列，男性在15~19歲和20~29歲階段的生育率普遍低于女性，而30歲及以上階段男性的生育率反而更高，生育周期更長。更重要的是，男性的完成生育率也持續低于女性。其中，1961—1965年和1966—1970年女性隊列完成生育率分別約為1.89和1.77，而男性同隊列完成生育率為1.78和1.71。可見，無論是基于假想隊列的時期總和生育率，還是基于實際隊列的完成生育率，男性的生育率均系統性地低于女性。這一結果不僅印證了既有研究中關于隊列完成生育率具有下降趨勢的研判（王廣州、張麗萍，2012），而且反映出兩性婚育軌跡存在分異，除婚育推遲和再婚率更高等因素外，婚育年齡差與性別比失衡等因素的影響疊加，進一步放大了性別間的生育率差距和年齡模式分化。需要強調的是，性別結構的持續失衡與婚育年齡的變化通過婚姻市場匹配機制不斷影響宏觀生育格局，推動生育模式的動態演變。

以上研究結果系統揭示了中國生育年齡模式的時期、代際演進及其性別差異，表明我國生育模式正加速向晚育、少育和高齡生育轉變。生育政策調整所激發的生育補償效應具有明顯的階段性特征，難以從根本上扭轉由生育推遲和適齡生育率下滑所主導的生育率長期下降趨勢。更重要的是，男性生育模式的獨特性進一步說明，傳統以女性為中心的生育率研究范式和政策工具已難以全面回應新時期人口發展的需求。生育理論模型及相關的支持政策必須將男性納入考慮框架，關注男性的生育角色與潛能。

（五）總和生育率的解釋性分析

前述生育率估計結果描繪了生育變動的基本圖景，本研究在此基礎上將教育程度、民族身份、住房產權、家庭收入等變量納入生育率估計模型中，旨在揭示總和生育率變動背景下的群體差異，探究影響生育的結構性因素，并對比分析性別間的異質性及共性特征。

基于女性樣本的回歸結果顯示（見表2），2008—2017年教育水平與生育率呈顯著的負向相關。受教育年限的延長不僅會壓縮女性的生育窗口期，而且其帶來的收入增加也提升了生育的機會成本，從而降低了生育率。但是，隨著生育政策的逐步放寬，教育對生育的抑制作用有所減弱。如2008—2009年，大專及以上學歷女性的生育率約為參照組（小學及以下）的26.8%，到2016—2017年“全面兩孩”政策時期，雖然教育對生育的負向效應仍然顯著，但大專及以上學歷的女性生育率相對于小學及以下學歷的女性生育率的比值已上升至約66.6%。這種變化凸顯了高學歷女性群體對政策調整的積極響應，表明其生育需求得到一定釋放（杜永瀟、董浩，2024）。而2018年及之后，不同受教育水平女性間的生育率差異有所縮小。同時，以家庭收入為代表的家庭經濟條件變量對生育率的影響亦呈現明顯的時段差異。2016—2017年家庭收入對生育率表現出較為顯著的正向效應，這符合生育經濟學的理論預期，即收入增長通過緩解子女撫養的預算約束，為家庭規模擴張提供了必要的經濟保障，從而對生育決策產生促進作用。

教育對男性生育的負面影響在生育政策調整、生育選擇權變遷的過程中也逐漸減弱（見表3），這體現了男性群體內部教育與生育關系的動態演變。同樣，家庭收入對男性生育率的促進作用在生育政策放寬期間表現得尤為明顯，這進一步證明了經濟基礎對生育決策的關鍵影響。盡管教育、家庭收入對男性和女性的生育率均產生重要且相似的作用，但其趨勢變化與強度表現出性別差異。在“全面兩孩”政策實施之前，不同受教育水平的女性之間的生育異質性明顯高于男性，即在女性群體中，由于受教育水平提高所產生的生育抑制效應更強。盡管生育政策的調整在整體上推動了教育—生育行為的結構性轉變，但男性在這一過程中所展現的反應較女性更早。這些均說明女性作為生育主體，其教育對生育表現出更強的抑制性。同時，高學歷男性在婚姻市場上具有相對優勢，較高的受教育水平可以提高男性的結婚機會進而提高其生育水平，由此弱化男性群體中教育與生育的負相關關系。此外，男性生育決策受經濟條件的影響更大，2014—2021年家庭收入對男性生育率的顯著促進作用持續存在且較之于對女性的作用而言更大。研究結果表明，生育支持政策應兼顧生育決策邏輯的性別差異，以形成更有針對性的制度安排。

另外，本文的分析也發現我國生育率呈現明顯的區域和孩次異質性。相對于西部地區（參照組），我國分區域生育率呈現中部較高、東部較低、東北更低的格局，東北地區生育率在七個研究時段、分性別分析中均顯著低于西部。這可能與該地區經濟增速放緩、產業結構升級受阻以及持續的人口凈流出等情況密切相關。即便在2016—2017年全國生育率普遍回升階段，東北地區的生育水平仍顯著落后，其生育率甚至不及西部地區的一半，這反映了該地區生育率增幅較低。此外，區域性的生育率差異或許還與文化因素相關。“全面兩孩”政策實施前后孩次別生育率呈現差異化特征，相對于未育群體，在政策實施之前已育一孩的育齡女性和男性的二孩生育率顯著低于一孩生育率，而政策調整則短暫釋放了二孩生育潛力。例如，在控制其他變量的情況下，2018—2019年男性二孩生育率較一孩生育率的比值顯著高于1。

綜上所述，本研究通過引入社會和經濟變量，系統識別了各時期影響男女性生育率的關鍵因素，進一步完善了對生育率的解釋框架。在生育率下降背景下，各教育水平人群的生育率向低生育趨同的趨勢值得警惕。隨著人口受教育水平的整體提升，我們亟須構建友好、包容的制度環境，緩解教育與生育的競爭關系，而且應在政策制定中理解并調和生育決策的性別差異，積極適應生育年齡的變化，持續改善社會、經濟發展環境，從而促進男性和女性不同年齡段生育率的協同提升。

五、結論與討論

（一）結論與啟示

長期以來，以女性為中心的生育率分析范式為人口監測與政策制定帶來了現實便利，但同時也掩蓋了男性與女性在生育行為、婚育機會及生育路徑上的結構性差異。隨著低生育率的常態化，尤其是在性別比失衡和婚育模式變遷的背景下，融入男性視角的生育研究愈發顯示出在理論創新和實踐應用上的緊迫性。本研究基于中國家庭追蹤調查的七期數據，系統對比并動態考察了男性和女性生育率及其年齡結構、社會分層差異與時間演變。這不僅為研究中國人口再生產機制與人口變化動態提供了新的實證證據，而且積極回應了近年來國際學界對生育研究中“男性缺席”現象的批評，拓展了傳統生育理論的研究邊界。

研究發現，生育年齡結構的分化已成為當前中國生育率變動的核心特征。適齡（20~29歲）人群生育率的持續下降已成為總和生育率下滑的主要推動力。盡管2016—2017年“全面兩孩”政策短暫釋放了30歲及以上群體的生育潛力，但政策效應未能長期持續，生育堆積效應或補償效應逐步消退。婚育延遲和少育現象的雙重疊加正在主導中國生育率的長期低迷趨勢。通過對生育年齡結構演變及各年齡組相對貢獻的分解分析可知，婚姻推遲與不婚現象極大地削弱了適齡群體的生育動能，也加劇了未婚人口的生育不確定性。在當前的社會文化背景下，婚姻依然是生育的前提，盡管已婚生育率也有下降趨勢，但未婚育齡群體所面臨的婚姻和生育機會受限已成為低生育社會的重要風險點。

生育模式和生育率的性別差異是值得我們高度關注的現象。在生育歷程中，男性的生育高峰晚于女性，生育年齡分布更為分散，但生育率峰值比較接近。這使得男性的總和生育率和隊列完成生育率均低于女性，盡管男性在晚育和高齡階段的生育率相對較高。同時，45~49歲男性無孩率明顯高于女性。這些結果受多重機制，如婚配模式、人口性別比、婚育機會不均、經濟基礎及再婚概率等的影響。隨著出生性別比偏高的影響深化，適婚男性婚姻擠壓和生育機會受限的問題可能加劇，生育模式和生育水平的性別差異可能進一步擴大。只關注女性的生育率指標可能高估了總體人口的生育水平。本研究補充了對男性生育行為特征的認識，也為理解和把握中國目前的低生育率現象提供了新的視角。

此外，本研究揭示了兩性內部生育率的分層與分化。隨著教育的普及，教育對生育率的負向影響總體趨緩，但對女性生育率的作用更為顯著。相對而言，男性生育率更易受經濟條件的影響。這反映出兩性在生育行為中所扮演的角色與所承擔的壓力的不同。未來，隨著婚育和家庭模式的轉型，婚姻穩定性下降以及再婚生育增多，生育率的階層分化可能不斷擴大，部分男性甚至可能面臨非自愿性的終身未婚和無子女風險。

基于本研究的發現，后續研究可從以下幾個方面進一步深化。首先，后續研究可以推進覆蓋男女全樣本的生育調查和測量創新。鑒于男性生育水平低于女性，且分層分化日益突出，以女性為基準的生育率測算可能高估整體生育水平，因此有必要完善數據采集與分析框架，將男性納入生育統計和人口預測模型，以提高對復雜人口現象的解釋力和預測力。其次，后續研究可以深化生育性別差異的機制解析和國際比較。在數據條件和方法成熟的基礎上，研究者可進一步系統識別生育性別差異背后的制度、文化、經濟等多重機制，揭示不同社會背景下生育性別差異的形成路徑及其對人口結構和社會發展的影響。最后，后續研究可以考慮拓展婚育領域性別與階層的交互議題。通過聚焦于性別與社會階層、城鄉、教育、經濟等多維度因素的互動，深入剖析婚育機會不平等的形成與再生產過程，后續研究可以推動性別、家庭、社會分層與人口學理論的融合創新。總之，人口與婚育研究亟需在性別視角下實現數據、理論和方法的集成創新，以更好地回應新時代中國及全球人口變遷的復雜挑戰。

（二）對策建議

本研究基于性別和生育年齡模式的研究發現，為構建覆蓋全人群、全生命周期的生育支持政策體系提供了理論支撐和實踐依據，具體建議如下。一是以性別和全生命周期為核心，完善系統性生育支持政策。生育政策應覆蓋男女兩性，充分考慮生育行為、機會等方面的性別差異，既要關注對已婚和已育人群的支持，也要加強對未婚青年的婚育支持，統籌教育、就業、住房、社會保障等，形成覆蓋全生命周期的支持體系。二是聚焦青年婚育困境，提升適齡人口婚育意愿。適齡生育率下降根本上反映的是婚育機會的結構性問題。生育支持政策需要促進教育、就業與生育的銜接，為適齡青年提供更充分的就業和婚育保障，增強婚育信心。針對婚姻擠壓和婚育延遲現象，建議優化公共婚戀支持體系，降低高齡未婚和終身不育的風險。三是強化對婚后生育和再生育的家庭支持。推動以家庭為單位的多元政策組合，如提供住房和生育補貼、稅收減免、普惠托育服務等，降低生育和養育成本。隨著晚婚晚育及高齡生育比例的上升，應關注相關群體的生殖健康和權益，提升高齡孕產婦和輔助生殖服務保障。同時，應加強男性生殖健康服務和科普，關注男性生育力的保護。四是系統推進性別平等與生育友好型社會建設。具體舉措包括：完善夫妻共享育兒假和社會成本分擔機制，鼓勵男性參與育兒和家務，推動育兒責任共擔；消除職場歧視，緩解職業發展與生育之間的沖突；建立分性別、分年齡段的生育行為和意愿監測機制，動態評估政策成效。