生育机会成本对生育意愿和生育行为的重要性已被广泛认可，但量化研究仍处于探索阶段。本文把生育机会成本视为一种“反事实”的生育行为的收入代价，运用机器学习算法测量女性的生育机会成本并考察生育机会成本的异质性，通过回归模型识别生育机会成本对生育意愿和生育数量的边际效应。结果显示，生育男孩的机会成本低于女孩；收入水平越高、受教育程度越高的女性，生育绝对机会成本和相对机会成本越低，这种异质性与能否获得生育保险密切相关。职业替换门槛低的女性群体，生育保险的覆盖率更低，生育机会成本更高。进一步的研究发现，生育绝对机会成本上升1单位，女性生育二孩和多孩意愿分别下降1.6%和1.5%，实际生育数量下降1.1%。研究发现对认识生育率发展趋势具有参考价值。

       自20世纪80年代计划生育政策被确定为基本国策以来，我国总和生育率在更替水平下持续走低，逐步放开的政策限制也未能显著提升育龄人群的生育意愿和生育潜力。国家统计局相关调查和第七次全国人口普查结果显示，育龄妇女的意愿生育子女数仅为1.8，育龄妇女总和生育率已低至1.3。社会普遍认为这种状况与生育成本高密切相关。

       生育成本指养育子女需要投入的物质和非物质资源的价值，是影响生育决策的重要因素。生育成本包括直接成本和机会成本，相对于比较直观的生育直接成本，生育机会成本定义易，量化难，专门的测度成果较少，至今尚未形成权威的测量方法。然而，生育机会成本是生育成本不可忽视的部分，缺乏生育机会成本的考察，生育成本的分析将有失偏颇。

       生育机会成本测量复杂的一个重要原因是涉及对已育女性“反事实”生育（不生育或少生育子女）状态下收入的预测，运用传统计量方法进行的收入预测对样本偏误和变量遗漏等有较高要求，预测误差较大。基于此，本文尝试运用机器学习算法测量女性因生育而导致的机会成本（包括绝对机会成本和相对机会成本）并考察生育机会成本的异质性，还将通过回归模型识别生育机会成本对生育意愿和实际生育数量的边际效应。

       生育机会成本虽然可以理解为女性因生育而导致的经济收入、受教育机会和工作晋升等多个维度的损失，但从量化的角度看，这些损失最终都可以体现为收入的变化。因此，把生育机会成本视为一种“反事实”的生育行为的收入代价，即如果一个女性已经生育了个子女，相比于其本人只生育n-1个子女，收入水平的下降程度。假设女性生育n个子女后的年收入为y_n，该女性仅生育n-1个子女的年收入为y_n-1。当y_n-1＞y_n时，生育发生了机会成本；当y_n-1＜y_n时，生育并未导致收入损失。

       进一步地，基于中山大学2016年中国劳动力动态调查数据，本文测试了决策树、装袋法和随机森林等七种机器学习算法的预测能力，最终确定了预测能力最强的随机森林作为预测女性“反事实”收入的算法。

       第一，生育对女性收入的影响在所有影响因素中位居前列，凸显了生育行为在女性收入上的“惩罚效应”。

       第二，生育会对大部分女性的收入造成负面影响，即产生生育机会成本；也会使一部分女性收入增加，原因是雇主看中生育后更加稳重和更有责任感的职场母亲，会给予升职加薪。生育男孩的机会成本比女孩低，这或与女孩在成年前有更高的死亡率有关，因此需要母亲更多的照料。

       第三，生育的收入“惩罚效应”主要集中在年收入1.5万元-5万元的女性群体，这部分女性群体会因生育导致年收入下滑到1.5万元以下，这与中国的生育保险在女性群体中覆盖率的异质性有关。年收入5万元以下的女性获得生育保险的比重明显少于5万元以上，致使其生育行为和就业权利的制度保障能力较弱。

       第四，生育机会成本对二孩和多孩生育意愿有显著的负面影响，也会造成实际生育数量的减少。此外，常用来衡量生育观念的女性户口类型、受教育程度等对实际生育数量也有显著负向影响，暗含随着人口城市化和教育扩张等社会经济多方面的转型，生育机会成本之外的生育观念转变对中国生育率下降的影响不可忽视。

       生育机会成本的存在昭示了生育对女性收入的“惩罚效应”，尤其集中在中低收入女性群体。生育机会成本的高低取决于生育保障制度，以生育保险为代表的生育保障制度通过多主体的成本分摊，成为降低女性生育机会成本的重要工具。因此，完善生育保障制度，特别是提高生育保险对中低收入女性的覆盖率或是应对中国当前低生育率的一个可行政策方向。

       生育机会成本对生育决策的影响虽然重要，但在第二次人口转变的时代背景下，其对生育水平的抑制作用不宜过分夸大。如同世界上很多国家，中国已经开始进入由后物质主义价值观主导的第二次人口转变，低生育率是大势所趋。我国人口总量大概率在未来几年会到达峰值，然后进入缓慢的负增长，人口因素对经济、社会、民生诸多方面的严峻挑战将在人口负增长时代显现。面对微观家庭层面“少子化”成为常态的局面，如何构建与新人口形势相匹配的公共政策体系，应当成为应对低生育率挑战的逻辑起点。