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解析作者 | 唧唧堂心理学小组：
pearl
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悠悠 糖糖
本文是发表在Journal of Political Economy上的一篇从土地改革角度解释中国性别选择的论文《Land Reform and Sex Selection in China》，该论文于2019年4月发表，作者是Douglas Almond, Hongbin Li, 和Shuang Zhang。
引言
过去的25年里，经济高速发展缩小了男性和女性在教育入学、预期寿命和劳动参与率等方面的性别差距。虽然如此，性别不平等最明显的表现形式——“消失的女人”现象——却愈演愈烈。图1a显示了中国性别比的演变。尽管1980年以来GDP快速增长，出生性别比却从1978年的1.06增加到2000年的1.20。在2010年，出生性别比保持在1.19，也就是说，与生物学意义上的标准性别比为1.05相比，每年多出生了50万的男孩。以往研究认为造成这种现象的重要原因是性别选择的成本降低（如超声波扩散）和生育率下降。令人惊讶的是，1980年中国的性别选择成本高昂，生育率也相对稳定，为什么性别比却开始上升呢？主流理论无法解释中国的这种现象。
图1 中国的性别比例、GDP与生育率：1970-2000
Almond et al. 在他们的研究中提出了一个崭新的思路：影响中国性别比持续上升的因素是1978-1984年的农村土地改革（家庭联产承包责任制），而非约同时开始的一胎政策（OCP），并运用计量方法有效地把两者的影响区分开来。
制度背景
土地改革：
1956-1977年，中国实施高度的计划经济，生产队经营方式下农业生产绩效低下，中国人均粮食产量停滞不全。1978年底，安徽省少数生产队首次试行土地承包，又称为“包干到户”或“大包干”。家户可向农村集体经济组织承包土地，取得经营的自主权。1979年，更多的贫困地区实施家庭联产承包责任制。1981年改革得到认可并快速推行，1982年正式出台了中央“一号文件”，宣布“家庭联产承包责任制是社会主义经济的生产责任制”，家庭联产承包责任制在全国推行。
农村地区一胎政策：
中国于1979年开始启动了严格的一胎政策（One Child Policy，OCP），但直到1984年农村地区可以生育第二个孩子。1979-1983年期间，农村地区三个或三个以上孩子会被惩罚。在实施一胎政策之前，1970-1977年间中国总生育率下降了近一半，到1979年左右触底到2.5，随后直到1987年一胎政策早期基本保持不变。宏观趋势显示，在我们研究期间内一胎政策对生育率的影响较小。
图2 改革实施过程
数据
县域推行土地改革和一胎政策的数据来自县志。为了从实证上度量县志数据的质量，作者将县志中的经济统计数据与统计年鉴中常用的统计数据进行了比较。以粮食生产总值为例，首先，相关性分析显示两个数据源的结果基本一致。第二，与年鉴数据相比，地方志对降雨和土壤质量的响应更大。第三，本福德定律 (Benford’s Law)来检测伪造数据，其中两个数据源中伪造的数字往往是一致的。总之，虽然县志数据与统计年鉴数据相似，但两者不一致时，论文选择使用县志数据，因为它看起来更准确。
论文对迄今为止出版的所有县志数据进行了全面的审查。主要分析的样本包括914个县（占中国农村县域的一半），这些县统计了土地改革和一胎政策实施的精确时间。此外，这些报告的县域其他县也非常相似。
土地改革开始的时间：
集体所有的土地首次承包给每个县几个村个体农户的年份，经常需要2-3年时间才推广到所有县。
一胎政策开始的时间：
县政府发布第一个对超生和三胎生育实施惩罚规定的年份。县的实施数据与当地执行情况相一致：政策发布后生育率下降发生在第三胎及以上。并且，生育率对政策的反应逐渐扩大到复制全国的生育趋势。
尽管来说两个政策发布的时间相似，但土地改革和一胎政策在县级层面推广上显示出巨大的差异。有27%的县土地改革早于一胎政策，有25%的县土地改革与一胎政策同时进行，另外有48%的县土地改革晚于一胎政策。
超声波技术扩散：
尽管在1982年只有4%的农村县拥有超声波机器（土地改革政策已经接近完成）。但1970年后期，很多省会城市都拥有了超声波。
来自人口普查微观数据的性别比例：
本文的被解释变量是男女性别比。来源于914个县1990年人口普查微观数据中的1%样本，研究关注在1990年年龄为4-16岁的群体。样本包括所有至少有两个孩子的家庭。由于人口普查中没有明确地询问出生顺序和兄弟姐妹性别，文中使用被调查者与户主的关系和性别、出生年月来识别家庭中的兄弟姐妹。
采用1990年人口普查数据的好处是当时国内人口迁移被严格控制。同时，在研究中该论文去掉了流动人口样本。
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识别策略
事件研究法
主要描述土地改革前后的粮食产量和性别比例变化（非回归调整）。
粮食产量：
改革前（改革实施时点0以前）人均谷物产出呈现相对平稳的趋势，证实了集体经济时期生产率增长滞缓。改革实施一年以后，它呈现集聚增长的趋势。
一胎性别比：
在土地改革前后一胎性别比稳定在生物学标准的1.05，表明通常没有对第一胎进行性别选择，第一胎的性别具有很强的外生性。
二胎性别比：
在土地改革前，第一胎是男孩或第一胎是女孩的家庭二胎性别比并没有明显的变化趋势。土地改革后第二胎的性别会受第一胎的性别影响，如果第一胎是男孩，土地改革后第二胎性别比变化不大。相反，如果第一胎生育的是女孩，在土地改革后家庭倾向于对第二胎进行人为的性别选择，性别比从1.1增加到改革后第6年的1.3。
图3 人均粮食产量的变化
图 4（a）一胎性别比变化
图 4（b） 二胎性别比变化
实证模型设定
为了观察土地改革后第一胎是女孩的家庭二胎性别比变化，采用反映趋势突变的计量模型如下：
其中，i为家庭，j是出县，t是出生时间。y_ijt为二胎性别指示变量，如果第二个胎是男孩，该值为1。GirlFirst_ijt为第一胎是女孩的指示变量，如果第一胎为女孩该值等于1。E_jt是指二胎出生年份与土地改革年份的差值。β_1用来衡量一胎是女孩、二胎是男孩的比重在改革前平均变化趋势。Reform_jt是0-1虚拟变量，如果出生在改革后，该值为1。β_2为改革后男孩比重的平均变化趋势。γ_jt控制随时间变化的县特征。
除了上述的线性突变趋势模型为，作者还采用了以下模型估计平均政策效应：
β_4用来衡量一胎是女孩的家庭中男性比重在改革后的平均增加量。
文献识别的关键假设是，如果没有进行土地改革，二胎是男孩的比重在不同改革试点的县之间没有明显差异。考虑到该时期还有其他出台的政策可能会对研究结果造成混淆，如一胎政策，作者在实证分析中解决了该问题。最后，作者还检验了土地改革对一胎是男孩和一胎是女孩的家庭的二胎生育率产生的差异性影响。
主要结果
土地改革与性别比
对于一胎性别比，趋势突变模型和平均效应模型均反映出土地改革对一胎性别比的影响很小，而且不显著。
对于二胎性别比，土地改革政策的实施使得第一胎是女孩的家庭第二胎是男孩的概率增加。表1第2列的结果显示，趋势突变模型中，土地改革使得一胎是女孩的家庭，二胎是男孩的概率增加0.7%；平均效应模型显示，土地改革使得一胎是女孩的家庭，二胎是男孩的生育率提高3%。
表1 土地改革与男性出生顺序
收入机制：
作者发现高教育程度的母亲更有可能出现性别选择（文中作者使用教育程度作为收入的代理变量），因而推断出收入增加可能是土地改革影响性别比的重要渠道。
土地改革与一胎政策对性别比的影响
由于县域层面实施土地改革和一胎政策的开始时间有差异，使得识别土地改革对性别比的影响时，应剥离出一胎政策的影响。
图2 土地改革与一胎政策的影响
作者把土地改革和一胎政策效应均引入模型中，估计发现OCP的影响较小且不显著。
生育率
本部分主要检验土地改革是否影响生育率，并提出了一个样本选择性问题。总体来说，研究发现土地改革对生育率几乎没有影响，说明生育率的反应不会影响关于土地改革与性别选择的结果。而一胎政策对生育率只产生了（在预期方向上）有限的影响，意味着农村一胎政策通过生育渠道对性别选择的影响微乎其微。
表3 生育率：县/年对的生育数量
为什么土地改革会增加性别选择？
收入机制
作者构建了一个性别选择的理论模型论证了当收入或工资增长时，一胎为女孩的家庭倾向于选择二胎为男孩；而在一胎是男孩时不会做出这种选择。具体来说，作者构建了一个允许性别选择以及对收入和养育孩子机会成本（工资）反应的性别选择模型。假设生一个男孩将为父母提供效用，而第二胎是男孩则不会比第二胎是女孩提供额外的收益。假设选择儿子的成本是高昂的，在省会城市进行超声波检查的旅费对农村父母（当时他们普遍很穷）来说并非微不足道。此外，性别选择也考虑会带来精神成本。
在该模型中，父母在生一个儿子而非生第二个儿子和消费之间进行效用最大化选择。他们的决策包括：1）第二胎进行性别选择，2）第二胎没有进行性别选择，3）停止生育第二胎。作者在生育决策中考虑了工资和收入的潜在竞争效应，因为土地改革对这两者都可能产生影响。该模型首先给出了第一胎以及第一胎是男孩时第二胎性别选择的明确预测。更重要的是，它预测随着收入或工资的增加，第一胎为女孩的家庭会增加第二胎性别选择的概率。这一预测与没有相似正常替代品的 “商品”消费相似。相比之下，根据收入和替代效应的程度，工资对模型中第二胎生育决定的影响则比较模糊。
实证估计结果显示，土地改革影响了一胎是女孩的家庭的性别选择。高学历家庭和土地改革后产量增长较快的县更容易进行性别选择。
男性高生产率机制
随着工资的增加，父母更有可能同时选择一胎为男孩及其之后的二胎的性别，但已有数据并没有呈现这一现象。男性高生产率机制的一个明显预期是，当男性劳动力的回报更高时，会产生更多的性别选择。本研究采用作物适宜性指数与土地改革和一胎为女孩指示变量对男性比例的交互影响。估计结果显示交互项的系数非常小，且不具有统计学显著性。因而排除了该机制。
