张晓明，何哲逸，苏金超
超低生育率已成为中国社会的严峻挑战。重点从家庭生育动机和生育期望的视角出发，探讨教育代际流动对个体生育意愿的影响。通过引入随机森林等机器学习模型，精确估计个体层面的代际流动水平，并利用工具变量法识别其对生育意愿的因果效应。研究发现，教育代际流动性显著提升个体的生育意愿，尤其在男性、亲子关系密切和传统生育观念浓厚人群中更为明显。此外，代际流动通过改善未来预期、减缓贫富焦虑间接激励生育。提出了推动基础教育公平、完善女性就业保障与生育支持政策、优化收入分配结构等政策建议。
教育代际流动；生育意愿；低生育率；机器学习