没钱要不要生孩子？经济学家告诉你！
这个题目乍一看实在没有辩论的必要，因为它的本质在于人可以不可以把生孩子当做自己规划和决策的一部分，而不是像牲口一样发情了就干，干完就生。刚刚过世的经济学家贝克尔早就把生育当做“要不要买房买车”一样的家庭决策了。
为了把这个问题典型化，考虑一个极端的例子，高中女生怀孕了，要不要把孩子生下来？我相信９０％的人会说不要，因为这个母亲无论从经济上还是社会经验上，都不足以把孩子养好。不能够把孩子养好就先别生，等自己牛逼了再生，多么简单的道理呢？
不过奇葩说的反方有不同的观点。第一种观点是，钱不是最重要的，爱才是最重要的。第二种观点是，父母对子女的成长完全没有影响，科学家的孩子也可以是白痴，帅哥美女生出来的也可能是挫男。（把这两个综合起来，其实说的就是高晓松）
那么事实到底是这样吗？我推荐大家看一本书《魔鬼经济学》。
说句实话，这个书名就足以吓跑很多读者，乍一看以为是《牛奶可乐经济学》之类的垃圾，但是作者是大名鼎鼎的Ｌｅｖｉｔｔ，克拉克奖得主。仔细读下去，发现这本书不但有趣，而且有益，你可以看做是作者研究的科普版，但是里边有很多并不需要复杂的计量就能得到有趣结论的例子。
例如他认为相扑比赛里边存在贿赂问题，因为相扑比赛每个赛季必须打赢８场才能保留原来的等级，所以对于打赢７场的人来说，下一场比赛至关重要，而对于打赢了８场的人来说，这场比赛就一点也不重要，存在一个前者贿赂后者，让后者假意输给自己的可能性。
于是作者统计了打赢７场的人和打赢８场的人比赛的胜率，发现是４８％，然而实际的胜率，却高达７９％。显然这里边有猫腻。
（当然，作者也承认，有可能是这场比赛对于前者来说比较关键，对于后者来说无所谓，所以前者全力以赴，后者则比较松懈。但当你以为作者接下来要解释他是如何排除这种可能的时候，作者给出两条补充，第一条，这两种人共用一个训练场地，所以有作弊的机会；第二条，当两个人第二次相遇的时候，打赢七场的人胜率降低到４０％，说明二者有协议，第一次让你赢，第二次让我赢。。。我个人认为这两条都不够充分。）
再例如他研究了美国的名字。发现美国富人喜欢用的名字和穷人喜欢用的名字完全不同，然而名字是有周期的，一段时间人们喜欢用一些名字，过了这段时间人们又喜欢用另一些名字。有趣的是，虽然某年美国富人最常用的名字和穷人最常用的名字几乎不重合，但是穷人最常用的名字，竟然和ｎ年前富人最常用的名字高度重合。
于是作者认为，是穷人们喜欢给自己孩子取富人常用的名字，希望他们也变成富人，由于富人的名字被穷人用了，显得掉价了，富人又不得不去取其他冷门的名字，这就造成了名字的周期。
当然，这本书不但研究了这些逗比的问题，也研究了一些宏大问题，例如犯罪。事实上，本书的宣传语提到了布什竞选总统时打的一张牌就是把Ｌｅｖｉｔｔ请过来研究犯罪问题。你一定迫切想知道这个智囊对美国犯罪率的减少有什么真知灼见，读完这本书你就会发现，他认为美国犯罪率减少的关键因素是……２０年前堕胎合法化。
堕胎合法化为什么能够降低犯罪人数？是因为青少年（２０岁左右）犯罪占了所有犯罪的大部分，堕胎合法化对犯罪率降低的第一个直接影响是，青少年人数相对减少了。
当然，这远远不是全部。事实上，堕胎合法化对不同阶层的人影响是不同的。考虑一下，都是什么人选择堕胎？未成年人、穷人、有色人种，这些人恰好是孩子成为罪犯的高发人群；另外一种选择堕胎的人，是认为自己还没有准备好，还需要多赚点钱，多接受点教育，这些人等到准备好了再去生孩子，抚养孩子，孩子的质量当然更好，成为罪犯的可能性当然更低。
综上所述，堕胎合法化从两方面降低了犯罪率，第一，青少年总人数降低了，第二，青少年人口的构成比例变了，更容易成为罪犯的青少年占比减少了。
本书其实是发表在《经济学季刊》的一篇论文的科普版。找到那篇论文看看作者是如何证明他的观点的。
作者首先考察了再１９７３年全美国堕胎合法化之前，就已经堕胎合法化的几个州，与１９７３年之后跟着最高法院的判决才开始堕胎合法化的州比较，发现这些之前的州犯罪率降低的年数恰好比剩下的州早，犯罪率降低的速度也更快，但是在８０年代初之前，这个效果不明显，很显然，是因为那时候７３年出生的孩子还小，没有进入犯罪高发的年龄段。
当然，这样的分析不够“科学”，所以作者又使用了经济学家最常玩的数字游戏：回归，作者找到了其他影响犯罪率的因素，诸如警察人数等等，再控制了时间效应和个体效应，发现十几二十年前的堕胎量确实显著降低了犯罪率。最后，作者又进行了各种稳健性分析，以及考察２５岁以上和以下，堕胎对犯罪影响不的不同。
（当然，这里边有一个问题。我第一听说Ｌｅｖｉｔｔ这个名字，是计量课上我的老师拿他的研究作为寻找工具变量的例子：犯罪和警察人数具有内生性，你不能说警察人数提高了犯罪也提高，说明为了遏制犯罪我们要减少警察人数，因为正是因为犯罪率高了政府才会雇佣更多的警察。
为了正确估计警察人数对犯罪的影响，需要找到一个工具变量，这个变量和警察人数相关，而和犯罪不相关。Ｌｅｖｉｔｔ用选举周期作为警察人数的工具变量，因为选举之前为了拉选票，在位的领导就会提高警察人数把治安搞好，这显然和犯罪数量的提高无关。
这是１９９７年文章的内容，在１９９７年，Ｌｅｖｉｔｔ就知道了警察人数和犯罪率之间的内生性问题，知道直接回归会导致内生变量偏差，并成功找到解决的方式。但是２００１年的这篇文章中，作者同样把犯罪率放在方程左边，把警察人数放在方程右边，却没有采取工具变量法，而是直接回归。这到底是为什么呢？这里边有没有ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ呢？不知道。。。）
这个故事告诉我们什么道理呢？
第一，父母对孩子确实有影响。一个单亲家庭的孩子成为犯罪的可能性，要大大高于一个双亲家庭；一个贫穷家庭孩子成为犯罪的可能性，要大大高于一个富裕家庭；一个不想要而意外出生的孩子成为犯罪的可能性，要大大高于一个按计划出生的孩子。
第二，当你给父母一个自由，让他们自由选择要不要生孩子的时候，其实不但提高了他们本身的生活质量：没有在最困难的时候还多了负担，并且最后教育出了坏孩子；也提高了社会的福利：犯罪率降低了。
同样的道理放在人要不要在没钱的时候先不生孩子，等有钱了再生孩子上，为什么就行不通了呢？
下一个问题是，既然如此，我们做父母的要怎么才能教育孩子，影响孩子，让他们成才呢？这本《魔鬼经济学》还介绍了一个类似的分析。
这项研究的数据来自美国教育部的“儿童早期纵向研究”，共有２万个样本。以下是识别出的，对孩子分数有用的八个因素，和无用的八个因素：
有用的八个因素：
１、父母受过良好的教育
２、父母有很高的社会经济地位
３、母亲在３０岁以后生下第一个孩子
４、孩子出生时体重较轻
５、父母在家说英语
６、孩子是领养的
７、父母参加ｐｔａ（家长与教师联合会）
８、家里有很多藏书
没用的八个因素：
１、家庭非常和睦
２、父母最近刚刚搬到一个较好的社区
３、母亲在孩子出生到上学这段时间不工作
４、参加了儿童发展起步计划
５、父母经常带孩子去博物馆
６、经常被打屁股
７、经常看电视
８、父母每天都给孩子读书
再仔细分析这些东西之前，有两点需要注意：
第一，这里分析的仅仅是相关关系，而不是因果关系，例如，并不是你在家放了很多书，你的孩子成绩自动就好了，而或许是你家里藏书，体现了你们很重视知识，或者智商很高；
第二，这里采取的是多元回归，也就是控制了其他因素之后，例如虽然经常带孩子取博物馆，在控制了其他因素之后并不能提高孩子成绩，但是有可能经常带孩子去博物馆的父母，受教育程度也较高，所以他们的孩子成绩其实是更高的，只不过我们把受教育程度给控制住了，看看受教育程度和其他因素一样的情况下，经常去博物馆能不能提高孩子成绩，答案是不能。
好了，现在去看这些因素，我们发现，家庭和睦，父母给孩子读书，父母带孩子去博物馆，父母为了孩子搬家，父母体罚孩子，母亲不上班在家给孩子早教，然并卵。
比较有意思的是：父母给孩子读书，并不能提高孩子的成绩；而父母家里有很多书，却能够提高孩子的成绩。可见孩子提高成绩的真正原因，不在于孩子去读了那些书。而在于“家里有书”这件事儿所体现的家庭的某些特质。
那么真正提高孩子成绩的原因是什么呢？
Ｌｅｖｉｔｔ总结说，这里边真正对孩子有帮助的，其实是父母本身的特质，也就是“父母是怎样的一个人”，而对孩子没有帮助的，其实是父母的行为，也就是“父母对孩子做了什么”。
换句话说，如果你家里没钱，高中毕业，就算你天天给孩子买书，逼他学习，也没有用，也比不上年薪百万的博士天天处于放羊状态的孩子。（当然，是平均来说，你永远可以举出一些反例）
这个故事又告诉我们什么道理呢？告诉我们不要天真的以为我不用去赚钱，我不用去充电，我只要想生孩子的时候就生孩子，生下孩子我好好去爱他，去教育他，我的孩子就能成才。养孩子本质上是养自己，如果你爱你的孩子，想对他好，不要希冀以后努力为他做什么，而是要现在就努力让自己成为一个更好的人。
