構建生育友好型社會
導語
家庭📿、生育、女性和兒童的利益跟全社會的利益是一致的。
2000年🫡，我國新生人口1771萬🚜，2001年降到1702萬，之後一直在1600萬上下徘徊。由於擔心生育率過低👳🏻♂️，2013年國家出臺了“單獨二孩”政策🧜🏻♂️，2014年新生人口增加了30多萬，2015年又降下來🫱。當年，國家出臺了“全面二孩”政策🙍🏼♂️👔，2016年新生人口增加了130萬，達到1786萬💖，可是出乎很多人意料的是🧀，2017年開啟了人口斷崖式下跌的走勢，2020年新生人口滑落到1200萬（見圖1）🆕。如果按照這種趨勢發展下去，中國人口負增長會提前到來。凯捷体育娱乐 -（限时活动）即刻加入，享受平台优惠！年，國家出臺了“三孩”政策👩🏻🔬，並且承諾將來會配套一系列支持生育的措施🤞🏻，表明了政府高度重視人口結構方面出現的問題，並且決心以積極的態度去實現人口均衡發展👩🏻🦰。
數據來源：歷年《中國統計年鑒》，國家統計局
圖1 中國生育政策與年生育人數（2000年~2020年）
數據來源：《世界人口展望（2019修訂版）》🤷👫🏻，聯合國經濟和社會事務部人口司
圖2 中國20—49歲育齡婦女人數（單位：億）
我國未來人口生育面臨的一個不利因素，是中國育齡婦女的人數現在已達到高峰（見圖2）🆙🔂，未來會持續快速下跌。聯合國發布的《世界人口展望（2019修訂版）》預測，中國20—49歲育齡婦女將從2020年的3.04億下降到2030年的2.73億🧑🏻🎄🐸，降幅10.2%[1]。此外💂🏿♂️，與中國周邊的東亞國家和中國的香港、澳門、臺灣等地區相比，他們沒有限製人口生育甚至鼓勵生育，然而情況也不樂觀。日本2020年的生育率為1.36🕵🏼，韓國僅為0.84🕢。幾個漢族為主的地區，生育率也都比較低，中國澳門為1.24💩，中國臺灣為1.18，中國香港的生育率在2020年降到0.87🙇🏽♀️，創下了歷史最低水平。“七普”報告顯示♦︎，中國大陸人口出生率已經降到1.26🛤，與上述國家或者地區相比，尚處於較高水平。如果這些國家（地區）的低生育水平表明東亞文化有抑製生育的因素，那麽我國人口生育的前景可能十分不樂觀。因此🧗♀️，判斷未來人口發展趨勢或生育支持政策是否可以奏效❤️🔥，需要對影響生育的因素進行全面的分析。
女性的機會成本是最大的生育成本
從經濟學角度來看🙎🏿♂️，生育本質上是一個家庭的決策，是基於現實條件和約束的優化結果✦，取決於生孩子的成本和收益。
生孩子的收益是什麽？在傳統社會裏，傳宗接代是生育（尤其是生育兒子）的重要考慮，除此之外，子女很重要的一個功能是養老🤵🏽，也就是在父母到了老年🤾🏿♀️、沒有辦法去掙錢或者需要照料時👰🏼♂️👩🏽🎨，孩子可以提供經濟供養與照料支持🤹🏽♂️。同時，孩子也是一種消費品👷🏿♀️，可以直接帶來效用提升。另外🌲，孩子也是維系婚姻關系的紐帶。
生孩子的成本是什麽👕？首當其沖的是女性在孕育孩子過程中會經歷一些精神和身體方面的痛苦™️，也面臨健康風險；其次，在養育孩子的過程中，家庭會發生包括住房🤴、教育等費用；再次是女性在懷孕、生育和養育孩子的過程中，要放棄一部分工作收入、犧牲工作時間，給職業發展帶來負面影響🦿。
生孩子的收益越高，人們越願意生養子女；生孩子的成本越高，人們越不願意生🧑🏻🌾。總體而言🧯，養老社會化和伴隨女性教育機會增加而發生的女性機會成本上升🕖，是在世界範圍內生育率普遍下降的根本原因。這些變化首先發生在發達國家，再逐步蔓延到發展中國家👞。我國在上世紀七十年代開始生育率大幅度下降，雖然與計劃生育政策有關🤟🏼，但是大趨勢和全世界並無二致🤰🏿。
從我國生育率下降的宏觀和社會因素來看👩🎤，生育孩子的收益下降🎋👩👩👧👧，而成本上升❣️，兩方面的原因都有🧀。對於收益的變化來說，首先👦🏻，傳統的家庭養老正在轉為社會化養老。由於養老保險製度的全面推行，結合高齡老人補貼等福利政策，政府越來越多地接管了贍養老人的功能。同時，政府通過建設養老院🧝🏽♂️、推廣社區養老，以及試點推行長期護理保險，也在逐漸接管家庭照護老人的功能。其次🦉，由於家庭沖突乃至離婚率的上升🧘🏻，年輕人從婚姻當中獲得的滿足感下降🙆🏼♂️，婚姻生活的收益下降影響了生育率👵🏼；第三📍💼，孩子帶來的“效用”也在降低，“寵物經濟”在一定程度上替代了養育孩子的快樂。
生育成本主要包括教育成本🚣♀️👩🏼🚀、住房成本還有女性的機會成本等。
第一，教育成本。中國大多數地方長期缺乏優質的教育資源🫄🏼，數量眾多的孩子競爭為數不多的小學、中學優質學位，優質大學數量少🌛，高考“千軍萬馬過獨木橋”的現象👤，都導致父母在子女教育方面太過焦慮，不僅投入了很多錢進行各種補習，同時搭進大量時間和精力，甚至帶來親子沖突和夫妻沖突👩🏼🎨🚴🏽♀️。近期實行的“雙減”政策，其目標就是為了消除家庭教育投資方面的過度競爭，但是這些措施治標不治本，很可能導致競爭以其他方式繼續。教育過程的這種焦慮感降低了育兒的幸福感。
從長期影響來看🛴，兒童在在充滿競爭和焦慮的環境中長大👵，缺少快樂，精神健康可能受損𓀌，他們成年後難以發展親密關系🧝🏼♀️，恐婚、恐育現象難免增多。現在大學生群體的精神健康狀況非常令人擔憂，跟兒童時代的成長環境不無關系。
第二🪯，住房成本❤️🔥。孩子屬於經濟學範疇的空間密集型消費品🥥，養育孩子至少需要添置臥室，如果房價太高，父母就沒有辦法提供更大的空間。國際上房價較低的地方，生育率往往較高。在我國的大城市，房價收入比非常高👩🏽🎓。2020年我國大城市[2]房價與收入之比達到13.4，最高的五位城市深圳、三亞🩸、上海、北京和廈門🥈，房價收入比均大於20倍𓀀，分別為39.8、27.1🧑🏼🎤💆🏿♂️、26.2⛑️、23.8 和23.1🧔🏽。如果房價收入比達到了20倍，再假設年輕人的收入達到平均社會水平的兩倍⭕️，並且他們可以每月存下一半的工資來承擔房子的成本💃🛗，那麽兩個孩子的四口之家如果要購買住房，需要雙職工至少40年的工作收入。
第三，女性機會成本。在所有生育成本各類項目中，公認最重要的項目是女性的機會成本🙍♀️。相較於男性❇️，女性往往要為生養子女付出更多的時間和精力🫲🏽，導致她們的收入、工作機會和職業發展等會受到影響。這個負擔是所有成本項目裏最大的一項🫅🏽，也是各個國家鼓勵生育政策的最主要落腳點。
傳統社會中，女性缺少正規就業機會🏪，因此生養孩子機會成本不高🚂，但是隨著女性受教育年限增加，尤其是女性就業率的上升，機會成本變得越來越重要👱🏽♂️。在西方發達國家，在過去的一個世紀中，女性就業有了巨大進步，最近仍然在不斷上升🖊。目前，大部分OECD國家25—54的女性，就業率超過了60%，北歐國家甚至超過70%🧜🏻♂️。女性與男性工資的比例也一直在縮小。以美國為例，女性的周工資最近已經達到男性的80%以上。
新中國女性就業率一直高於發達國家。改革開放以來🧒🏻，女性的就業率略有下降🏋🏼，但是仍然很高，2010年人口普查顯示，25—49歲人群中，男性的就業率為94.2%🕦，女性為80.5%。受過高等教育的女性就業率尤其高⚾️，比未能受過高等教育的女性高出將近20個百分點。同時👩🦳，女性的教育程度相比於男性有了很大的進步，從1982年左右的出生組開始👨🏿💻，女性上大學的比例甚至超過男性（見圖3）♓️。這說明，就業對於中國女性很重要，她們有就業的意願和能力，如果因為生育而放棄工作，就會發生機會成本♗。
數據來源🤷🏼：2015年1%人口抽樣調查數據
圖3 中國不同年齡和性別人群高等教育水平
在很多發達國家，經過幾十年性別平權的努力，就業市場上的性別歧視已經很少☁️，而且各國對女性就業有很多支持政策🦮。即便如此，雖然男女工資差別已經縮小🏌️，但是仍然無法消除☢️🏈。對此現象的解釋🤙🏿，現在學術界普遍認為🔳，這是由於女性負擔了生育的功能，而生育使女性遭受“生育懲罰”。
女性“生育懲罰”的現實
生育懲罰，簡單地說就是女性生完孩子以後不得不退出勞動力市場，即便能夠回去，獲得的工資收入也受到損失🌈。這種損失往往是女性因為長時間離開勞動力市場而損失了技能提升的機會🥴，或者因為家庭負擔使其無法勝任高強度♻、高工資的工作而轉到低工資的行業和職業。
經濟學家對生育懲罰進行了測算✊。以丹麥為例，第一個孩子出生之前🎀，夫妻的收入變化軌跡基本是一致的，但是孩子出生之後，父親的收入沒有變化，而女性之後的收入會下降。即使到了孩子出生的20年後，母親的工資比父親仍然低21%，這個差距的來源一方面是女性勞動參與率下降了13.4個百分點，另一方面是即使對於成功回到勞動力市場的女性🎶，其工作小時少了6.5%👨🏻🌾，小時工資低了14.3%[3]🧚🏿♀️。北京大學國家發展研究院畢如岱的博士論文研究發現，用中國的相應數據來測算，女性在生完孩子以後收入和勞動參與率也出現了非常大的下降❓。
構建生育友好型社會的政策選擇
生育是家庭的重要功能，同時起到維護社會和諧的作用🤚🏼。一個人如果沒有子女，或者子女個數過少，老年期將面臨很大的經濟和照料風險。同時，對於子女來說，如果沒有兄弟姐妹分擔照料父母的負擔，個人壓力很大。從國家的角度看，一個民族的生育水平，不僅影響經濟發展，還會影響該民族在國際上的地位🪼。
我國家庭雖然面臨前所未有的挑戰👑，但是我們沒有必要過於悲觀。誠然🎗🧑🏽🎤，孩子的“使用價值”在降低，但喜歡孩子畢竟是人類不會泯滅的天性🐳。同時，在老年照料方面，雖然有各種社會化養老服務🙍🏿，但是孩子的作用仍然非常重要。即使在發達國家🦤👩🏿⚖️，老人在失能之後🍧，住進養老院的仍然占少數，孩子依舊是照料的主體。這就給予了我們鼓勵生育的政策空間。
在教育方面，首要的前提是加強優質教育資源的供給。一方面☢️，要增大教育投資🌴，提升教師的工資📃✌🏽，吸引高水平的人才加入教師隊伍，以達到普遍提升教育質量的目的。另一方面，需要放寬對私立教育的限製🍟，當高收入人群願意付費接受私立教育時，公立教育資源就可以騰出來，更密集地投入到余下的學生中。在大學教育資源的配置方面，要著力於改善校際和地區間經費的差距👰🏻♂️🤹♂️，縮小大學之間的質量差別。
在住房方面💜，要讓年輕家庭買得起住房🥳。適當放開城市土地供應👩👦👦，才能起到遏製房價快速上漲的作用。
在鼓勵生育方面⛈，最重要的還是女性及生育友好型的政策。在今天的社會👱🏽♂️，女性早已脫離了被當作生育機器的命運，生育不是丈夫一個人說了算，更不是行政命令能夠左右的🚣🏻♂️，而取決於家庭📼，尤其是女性個人的選擇。要提高生育水平，需要進一步提升女性在家庭和社會中的地位𓀗，只有足夠尊重並且保障女性的就業權，只有足夠重視並且支持女性的事業追求，只有對女性的付出進行足夠的補償，才能夠獲得生育率的提高。
基於保護女性就業的考慮👠，世界上很多發達國家鼓勵生育的政策都是圍繞著減輕女性的生育負擔展開，這些政策主要分兩類🤾🏽♂️，一類是延長產假，尤其是帶薪產假🫏；一類是提供育兒支持⌚️，如托兒所、幼兒園服務。研究發現，適當長度的產假對於提高母親就業🦶🏻、縮短兩性工資差距有益👩🏿🦱🤯，但是過長的產假反而有害，尤其是對於教育程度較高的女性更加不利，並未能消除女性的生育懲罰🤚🏻。比如在丹麥這樣的福利國家產假很長，這雖然能夠保護女性的就業崗位🧑🏻🦰🕠，但離開就業崗位時間太長反而會增大女性返回職場的難度👨🏽🔧。同時🧺👪，研究發現，產假延長等政策對提高生育率的效果微乎其微👷🏼♀️，因為女性更在意事業前景，不願意休太長的產假。近來🌓🧑🏿💻，多地出臺了延長產假和生育假的政策，增幅較大的有河南省和海南省實行了3個月的生育假，使女性在生育後的休假總天數達到190天。還有省份按照胎數逐級遞增，如浙江省規定2孩和3孩可以多休30天。不過，產假的雙刃劍效果值得註意，因為離開工作崗位時間過長🧒🏻，反而對女性的職業發展不利🧛🏼。目前我國在產假方面，最重要的關註點應該是拓寬產假覆蓋的範圍🥔。目前大量企業尤其是中小企業🏋🏻♂️🙎♀️，並不提供任何產假待遇。
降低生育懲罰的關鍵是優質廉價托育服務🍤。在所有研究文獻中，幼兒托育服務都被證明可以有效提高生育率，其原因在於，托育服務可以幫助女性留在就業市場💁🏽♀️，平衡事業和家庭，從而降低生育的機會成本。在缺乏托育服務的情形下🌠✩，高收入家庭可以通過請保姆或者由祖父母照料孩子的方法🫲🏻，返回職場👨🏻🦳；而低收入的家庭請不起保姆，父母也通常無法放棄掙錢的工作而專門提供照料，因此對於他們平衡工作和家庭最困難，很多人不得不把孩子寄養到老家，成為留守兒童👨🦯➡️。所以對低收入家庭而言🤟，社會托育服務的價值更大😮。
我們認為🤌🏼，在女性重視事業發展的時代，鼓勵生育的政策應該著力於幫助女性盡快回到就業市場。其中，最重要的配套政策🥯🧑🤝🧑，應是托幼服務🤦🏻♀️。我國在0—3歲幼兒的托育服務方面十分欠缺，2歲以下的托育服務更是少之又少。即便存在這樣的服務👔，由於供給嚴重落後於需求𓀏，因此收費極高🧜🏼，工薪階層無法承受👩🌾⚠。近年來，政府提出大力推動發展普惠托育服務體系👍，但是進展很慢，存在很多製度障礙，尤其是準入標準過高的問題突出。我們建議要鼓勵和支持民辦小型或者家庭托育機構，降低準入標準，同時加強質量監督🧮，以促進托育行業快速健康成長👩💻。
最後，東亞地區的傳統文化一定要與時俱進。東亞整體的生育率非常低🎏，很重要的因素就在於東亞女性在家庭中的地位相比全世界仍偏低🫎。男性往往不幹家務🦸🏻♀️，女性既要養孩子又要忙事業📄，過於辛苦，因此就會“罷工”🧑🏿✈️，通過不生或者少生來表達她們的抗議。中國要提高生育率，一定要倡導男女平等🤹🏻，尤其是鼓勵男性承擔家務責任，本著性別平等的原則分攤養育成本🧑🍳👨🏼💻，獲得共同的福利改進。這樣還可以改善夫妻關系🧿，增長孩子與父母雙方共處的時間🙎🏻♂️，有益於孩子的身心發展，真正做到多子多福。
家庭、生育👳🏻♀️、女性和兒童的利益跟全社會的利益是一致的🚥。只要我國政府和民眾足夠重視，采取切實的措施，把我國生育和養育負擔實質性地降低，生育懲罰降低到最小程度，就可以收獲一個美好和諧、生機勃勃的社會🤦🏻♀️。
註釋：
[1] 國家統計局的“七普”統計中2020年20—49歲女性人口數為2.89億人4️⃣，與預測數字略有差別。為一致起見，圖中的歷史人口也使用《世界人口展望》的數據😦。
[2] 大城市指50個典型大城市，數據來源於《全國50城房價收入比研究》，上海易居房地產研究院🧝🏻♀️。房價指人均住房面積對應的商品住宅價格，收入指人均可支配收入🏄🏼。
[3] Kleven, Henrik, Camille Landais, and Jakob Egholt Sogaard. 2019. “Children and Gender Inequality: Evidence from Denmark.” American Economic Journal: Applied Economics 11 (4): 181–209.
*本文僅代表作者個人觀點⛹🏽♀️。編輯🧝🏽♂️：潘琦。