中国三孩政策背景下育龄女性生育动机量表的跨文化调适与验证：一项针对护理人群的多中心横断面研究

本研究针对中国社会面临的人口负增长危机，创新性地将Childbearing Questionnaire(CBQ)量表进行汉化调适，开发出具有良好信效度的中文版生育动机量表(CBQ-C)。研究团队通过多中心横断面调查(样本量n=1951)，采用改进版Brislin翻译模型和探索性/验证性因子分析(EFA/CFA)，证实CBQ-C包含积极生育动机(PCM)和消极生育动机(NCM)二维结构(累计方差贡献率69.25%)，Cronbach's α达0.944，为评估中国护理人群生育意愿提供了标准化工具。

　　

中国正面临前所未有的人口结构挑战。2022年新生儿数量跌破千万大关，总和生育率仅1.3，创下1962年以来首次负增长。尽管政府相继出台二孩、三孩政策，但收效甚微。这种"政策热、市场冷"的现象背后，是当代育龄女性在职业发展与生育责任间的深层矛盾。作为女性从业者占比高达96.7%的护理行业，其生育意愿更受职业特性影响——频繁夜班、工作强度大等因素形成独特的"生育阻力"。然而，中国尚缺乏评估这类特殊职业群体生育动机的有效工具。

福建医科大学护理学院联合福建省妇幼保健院的研究团队，在《BMC Nursing》发表重要研究成果。研究选取美国学者Warren Miller开发的Childbearing Questionnaire(CBQ)作为蓝本，通过多阶段严谨的跨文化调适：首先采用改进版Brislin翻译模型(包含正向翻译、回译及23位多学科专家论证)，随后在福建省14家医院和8所院校开展多中心横断面调查，最终收集1951份有效问卷(护士1331人，护生620人)。研究运用项目分析、探索性/验证性因子分析等心理测量学方法，系统评估量表的信效度指标。

关键技术方法包括：1)基于STROBE声明设计多中心横断面研究；2)采用改进版Brislin模型进行量表跨文化调适；3)通过KMO检验(0.973)和Bartlett球形检验(p<0.001)验证因子分析适用性；4)运用平行分析确定因子提取数量；5)采用AMOS 24.0构建结构方程模型进行验证性因子分析(CFA)。

研究结果呈现四大核心发现：

内容效度
经过8位专家评审，量表条目水平内容效度指数(I-CVI)达0.875-1.00，总量表水平内容效度指数(S-CVI)为0.970，显示汉化版本完整保留了原量表的测量内涵。

项目分析
除N2、N12条目外(项目-总分相关系数ITC接近0.3)，其余条目ITC均>0.3，临界比CR>3.0。考虑到EFA中这两个条目因子负荷量分别达0.764和0.757，研究团队决定保留。

因子结构
探索性因子分析(EFA)最终提取两个维度：积极生育动机(PCM，13条目)和消极生育动机(NCM，16条目)，累计解释方差69.25%。验证性因子分析(CFA)经模型修正后拟合指标改善(x²/df=7.204，CFI=0.924，RMSEA=0.079)，证实二维结构合理性。

信效度指标
量表整体Cronbach's α达0.944，PCM和NCM子量表分别为0.966和0.963。组合信度(CR)均>0.96，平均变异抽取量(AVE)均>0.65，且AVE平方根大于因子间相关系数绝对值(0.343)，证实良好的聚敛效度和区分效度。

这项研究具有三重里程碑意义：首先，CBQ-C填补了中国护理人群生育动机评估工具空白，其29条目版本操作简便且心理测量学指标优异；其次，揭示护理职业特性与生育动机的关联机制，为后续针对性干预提供靶点；更重要的是，该工具可助力医疗机构预判护理人员生育需求，优化人力资源配置。研究同时发现，相比原量表的9因子结构，中国护理人群的生育动机呈现更简明的二维特征，这可能反映三孩政策背景下生育决策的"趋利避害"思维模式。未来研究可拓展至其他职业群体，并开发男性版本量表，以更全面把握中国人口发展的深层动因。