荊 濤，邢慧霞

（對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 保險(xiǎn)學(xué)院，北京 100029）

一、引言

隨著人均壽命的不斷延長和人口出生率的下降，人口老齡化、少子化成為我國面臨的重要社會(huì)問題。圖1呈現(xiàn)了我國1996年以來人口出生率和老年人口撫養(yǎng)比的變化趨勢(shì)①。可以看出，我國人口出生率呈不斷下降的趨勢(shì)，從1996年的16.98‰下降到2019年的10.48‰；而老年人口撫養(yǎng)比呈不斷上升的趨勢(shì)，從1996年的9.54%上升到2019年的17.8%。根據(jù)聯(lián)合國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事務(wù)部人口司發(fā)布的《2019年世界人口展望》的預(yù)測(cè)結(jié)果，我國65 歲及以上老年人口占總?cè)丝跀?shù)的比重在2035年、2050年將分別提高至20.68%、26.07%②。此外，失能人口數(shù)量也隨著老齡化問題的加劇而不斷增加，楊明旭等（2018）［1］預(yù)測(cè)，2050年我國失能人口數(shù)將達(dá)到4000萬人，約占總?cè)丝诘?%。人口老齡化、失能化的加劇使老年護(hù)理問題日益突出。基于此，我國于2016年在基本醫(yī)療保險(xiǎn)的基礎(chǔ)上又推出了長期護(hù)理保險(xiǎn)（以下簡稱長護(hù)險(xiǎn)）。

圖1 1996-2019年我國人口出生率與老年撫養(yǎng)比變化

長護(hù)險(xiǎn)制度的基本目標(biāo)是為失能人群提供護(hù)理服務(wù)，是應(yīng)對(duì)人口老齡化問題的重要舉措，而人口出生率降低又是造成人口老齡化加劇的重要因素之一（王國軍，2016［2］；嚴(yán)成樑，2018［3］），由此引出的問題是，長護(hù)險(xiǎn)的實(shí)施是否會(huì)淡化生育動(dòng)機(jī)進(jìn)而影響個(gè)人生育行為。理論上，長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率可能產(chǎn)生雙重影響：當(dāng)年老身體發(fā)生失能時(shí)，長護(hù)險(xiǎn)可以為失能群體提供日常生活保障，這樣一方面會(huì)淡化養(yǎng)兒防老的理念進(jìn)而減弱生育動(dòng)機(jī)，即產(chǎn)生制度的替代效應(yīng)降低人口出生率；但另一方面失能老人獲得護(hù)理服務(wù)既能減輕子女經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，又能降低年輕時(shí)預(yù)防失能風(fēng)險(xiǎn)的儲(chǔ)蓄壓力，以此減輕當(dāng)下家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，可以有更多的收入養(yǎng)育子女，進(jìn)而提高生育孩子的動(dòng)機(jī)，即產(chǎn)生制度的釋放效應(yīng)提高人口出生率。研究這一課題具有重要意義：如果存在抑制效應(yīng)，那么長護(hù)險(xiǎn)制度的全面鋪開就會(huì)加劇人口老齡化并導(dǎo)致更多的護(hù)理需求，進(jìn)一步加重社會(huì)負(fù)擔(dān)，政府就需要重新評(píng)估和完善長護(hù)險(xiǎn)制度；如果存在促進(jìn)效應(yīng)，那么該制度的實(shí)施可以在一定程度上緩解人口老齡化帶來的社會(huì)問題，有利于社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展，則可進(jìn)一步思考長護(hù)險(xiǎn)制度如何與國家生育政策的推行相配套。

二、文獻(xiàn)綜述

從國內(nèi)外相關(guān)研究來看，人口出生率的變化與社會(huì)保障制度有密切聯(lián)系。Glomm 等（2008）［4］考察了社會(huì)保障公共政策對(duì)人口數(shù)量和人口質(zhì)量的影響，認(rèn)為社會(huì)保障可以降低不平等程度，進(jìn)而影響孩子的數(shù)量和質(zhì)量。Michele等（2005）［5］認(rèn)為父母之所以生育孩子是因?yàn)楹⒆邮歉改干难永m(xù)，但社會(huì)保障在一定程度上也影響了父母生育孩子的意愿。Isaac 等（2007）［6］進(jìn)一步使用OECD 等國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)社會(huì)保障稅和收益不僅影響成年人的結(jié)婚意愿，而且對(duì)其生育意愿也會(huì)產(chǎn)生顯著的影響。國內(nèi)學(xué)者楊再貴（2009）［7］則將研究視角聚焦到了社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國的部分積累制養(yǎng)老保險(xiǎn)抑制了人們的生育意愿，提高企業(yè)繳費(fèi)率會(huì)導(dǎo)致人口出生率和代際轉(zhuǎn)移率下降。郭慶旺等（2007）［8］、徐升艷等（2011）［9］認(rèn)為社會(huì)保障之所以能對(duì)生育率產(chǎn)生重要影響，在于保障制度的建立形成了一種“社會(huì)養(yǎng)老”和“家庭養(yǎng)子”社會(huì)體系。李靜（2015）［10］則認(rèn)為社會(huì)保障通過提高個(gè)人對(duì)未來生活的預(yù)期進(jìn)而對(duì)出生率產(chǎn)生抑制作用，但由于受到政策性因素約束，抑制作用不大?？狄獾龋?013）［11］、王國軍等（2016）［2］都通過實(shí)證數(shù)據(jù)證實(shí)社會(huì)保障對(duì)人口出生率的影響為負(fù)。但彭浩然等（2007）［12］及Wang（2015）［13］則認(rèn)為社保繳費(fèi)率可以促進(jìn)人口出生率。嚴(yán)成樑（2018）［14］通過構(gòu)建一個(gè)包含延遲退休和出生率的OLG 模型，也發(fā)現(xiàn)無論是現(xiàn)收現(xiàn)付制還是完全基金制的社會(huì)保障制度，延遲退休都使得均衡狀態(tài)出生率上升。此外，部分研究還表明，社會(huì)保障對(duì)人口出生率的影響不確定（Wigger，1999［15］；Hirazawa等，2009［16］）。

綜上所述，目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界多從整個(gè)社會(huì)保障制度和養(yǎng)老保險(xiǎn)兩個(gè)視角探討其對(duì)人口出生率的影響，鮮有文獻(xiàn)涉及長護(hù)險(xiǎn)。但在我國人口老齡化加劇、生育率持續(xù)降低以及長護(hù)險(xiǎn)制度的全面實(shí)施成為必然趨勢(shì)的背景下，探究該制度對(duì)人口出生率的具體影響至關(guān)重要。基于此，本文試圖借助我國長護(hù)險(xiǎn)試點(diǎn)這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，首先，構(gòu)建一個(gè)跨期迭代模型；其次，基于數(shù)據(jù)可得性從宏觀角度利用2008-2018年41 個(gè)大中城市的平衡面板數(shù)據(jù)，對(duì)首批12 個(gè)試點(diǎn)城市通過傾向匹配雙重差分法（PSM－DID）探究長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響，并進(jìn)一步分析其影響的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)；最后，提出政策層面的思考與建議，以期為長護(hù)險(xiǎn)試點(diǎn)的全面推廣以及生育政策的完善提供理論和數(shù)據(jù)支持。

三、理論分析與研究假設(shè)

Diamond（1965）［17］是經(jīng)典的兩期OLG 模型，該模型能夠很好地將政府行為納入個(gè)人的代際行為中，因此，本文基于OLG模型構(gòu)建一個(gè)包含長護(hù)險(xiǎn)制度與家庭生育決策的模型。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)基本假設(shè)，每個(gè)個(gè)體都是理性人，追求一生效用最大化，可以將人的一生分為兩期：年輕時(shí)期和老年時(shí)期。每個(gè)人在年輕的時(shí)候（t 期）參與勞動(dòng)獲得收入，然后將收入用于該期消費(fèi)和儲(chǔ)蓄，并決定養(yǎng)育孩子的數(shù)量和培養(yǎng)孩子的投入；在老年時(shí)期退休后不再參與勞動(dòng)，沒有其他收入來源，只消費(fèi)其獲得的儲(chǔ)蓄與利息③。因此，t期個(gè)體最大化效用為式（1）所示：

其中，C1，t代表年輕時(shí)期的消費(fèi)、nt代表孩子的數(shù)量、qt代表培養(yǎng)孩子的人力資本水平、C2，t＋1代表老年時(shí)期消費(fèi)，α、θ、σ、β 分別代表相應(yīng)的權(quán)重。本文假定養(yǎng)育孩子不分性別，一個(gè)孩子的成本由生育成本ft和培養(yǎng)成本et組成，因此一個(gè)家庭養(yǎng)育孩子的總成本為ftnt＋etqtnt。其收入來源于年輕時(shí)的工資wt。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，假定產(chǎn)出方程為F（Kt，Lt），Kt表示資本投入，Lt表示勞動(dòng)投入量④，得出工資水平：

假定政府對(duì)勞動(dòng)力征收一次性總賦稅，并可以儲(chǔ)蓄或借債以調(diào)劑年度預(yù)算的平衡，t 期政府儲(chǔ)蓄為St，政府儲(chǔ)蓄的動(dòng)態(tài)方程為：

其中，rt、τt分別代表儲(chǔ)蓄的利息率和個(gè)體總賦稅，Nt－1為t－1期出生t期工作的人數(shù)，即現(xiàn)期勞動(dòng)力，Nt－1＝Lt。Gt表示政府其他支出;LTCt表示政府的長期護(hù)理支出，即政府用于失能老年人的護(hù)理支出。（3）式兩邊同時(shí)除以Lt，得到人均形式表述的政府儲(chǔ)蓄的動(dòng)態(tài)方程：

式（4）中，ltct為每個(gè)老年人的平均護(hù)理支出。長護(hù)險(xiǎn)制度為老年人的失能風(fēng)險(xiǎn)提供保障，無需其在年輕時(shí)提前儲(chǔ)蓄來應(yīng)對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)，這樣減輕了家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，相當(dāng)于變相減輕了養(yǎng)育孩子的壓力，變?yōu)閑t－ltct;st、gt分別為個(gè)體在年輕時(shí)期的儲(chǔ)蓄與個(gè)體其他支出。

個(gè)體面臨如下問題：

當(dāng)政府儲(chǔ)蓄達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí)，st＝st＋1＝s，構(gòu)造拉格朗日方程：

c1，t、c2，t＋1、nt和qt為選擇變量，λ 為拉格朗日乘子，一階條件為：

根據(jù)（7）、（8）、（9）、（10）、（11）式可以得出最優(yōu)的生育率：

為了進(jìn)一步分析長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響，我們將（12）式兩邊對(duì)長護(hù)險(xiǎn)支出ltc求偏導(dǎo)，得到：

四、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法選擇

是否實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度不是一個(gè)隨機(jī)行為，而是政府根據(jù)城市自身特征做出的試點(diǎn)選擇，但這些個(gè)體特征可能會(huì)同時(shí)影響家庭生育行為，所以很難區(qū)分是否是該制度影響了人口出生率。在這種情況下，采用OLG 估計(jì)容易產(chǎn)生自選擇導(dǎo)致的偏差問題。最理想的辦法是比較試點(diǎn)城市實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度前后兩種狀態(tài)下的人口出生率，這兩種狀態(tài)下人口出生率之差則是制度影響的凈效應(yīng)。然而，現(xiàn)實(shí)中不能觀測(cè)到一個(gè)試點(diǎn)的兩種狀態(tài)。如果簡單地用一個(gè)試點(diǎn)城市和另一個(gè)非試點(diǎn)城市之間的出生率差異來估計(jì)，則會(huì)帶來較大的偏差，因?yàn)閮蓚€(gè)城市本身的差異可能很大，不具有可比性。基于此，本文將利用傾向匹配雙重差分法（PSM－DID）進(jìn)行實(shí)證分析，采用該方法主要有以下兩個(gè)理由：首先，PSM可以借助傾向得分為試點(diǎn)城市匹配與其自身特征相似的非試點(diǎn)城市，保證兩組樣本在其他方面的特征相似，可以將匹配的“非試點(diǎn)”城市的人口出生率視為“試點(diǎn)”城市實(shí)施該項(xiàng)制度前的結(jié)果，這樣，兩組樣本的人口出生率差異可以歸因于長護(hù)險(xiǎn)制度；其次，雖然PSM能較好地校正選擇偏差，但也存在一個(gè)明顯不足：在估算傾向得分時(shí)只依賴于可觀測(cè)變量，忽略了非觀測(cè)因素對(duì)實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度的影響，因而得到的平均處置效應(yīng)仍可能有偏差（Dehejia，2005）［18］。為此，Heckman等（1998）［19］建議將PSM和DID結(jié)合起來。DID是政策評(píng)估領(lǐng)域使用最廣泛的一種方法，通過比較試點(diǎn)組和非試點(diǎn)組在政策實(shí)施前后的差別來評(píng)估政策的因果效應(yīng)，不僅可以避免內(nèi)生性問題，還可以緩解不可觀測(cè)因素對(duì)結(jié)果的影響，所得結(jié)果較為穩(wěn)健。根據(jù)PSM－DID的基本原理，我們可以得到綜合方法的基本思路：

其中，D 是政策實(shí)施的虛擬變量（1 是實(shí)施，0是未實(shí)施），T 是處理組，C 是控制組，Y0是指政策實(shí)施前的人口出生率，Y1是指政策實(shí)施后的人口出生率。

（二）研究樣本選擇

確定研究方法后，需要明確研究樣本。2012年7月，青島市在全國范圍內(nèi)率先實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)政策；2016年和2020年國家先后確定兩批試點(diǎn)城市名單，前者稱為首批試點(diǎn)，后者稱為第二批試點(diǎn)。對(duì)于具體研究樣本，本文考慮兩個(gè)方面：一是由于國家層面剛出臺(tái)關(guān)于第二批試點(diǎn)的指導(dǎo)意見，所以本文只把首批試點(diǎn)作為研究對(duì)象，其中齊齊哈爾、石河子兩個(gè)試點(diǎn)由于其數(shù)據(jù)不可得也給予舍去。二是青島市于2012年在全國率先開展試點(diǎn)工作，而寧波、廣州等地2016年才開始試點(diǎn)，制度實(shí)施時(shí)間不同，產(chǎn)生的效果也有區(qū)別，為保證研究結(jié)論的可靠性，把青島這一試點(diǎn)放到穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分。綜上所述，本文最終選取了廣州、重慶等12個(gè)試點(diǎn)城市作為處理組，深圳、天津等29個(gè)非試點(diǎn)城市作為對(duì)照組；同時(shí)，確定2017年、2018年為處理期，2008-2016年為非處理期。各研究數(shù)據(jù)主要來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

（三）模型設(shè)定與變量描述

1.模型設(shè)定

首先，將PSM－DID 方法的基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定為式（15）；其次，構(gòu)建式（16）所示的制度實(shí)施概率的Logit 模型，估算每個(gè)城市實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度的預(yù)測(cè)概率，即傾向得分。

其中Birthit為被解釋變量；Postt×Ltci為核心解釋變量；β3刻畫了長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響，是本文主要關(guān)注的對(duì)象；Controlsj為控制變量；Xi為影響城市實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度的特征變量。

2.變量描述

首先，被解釋變量：人口出生率（‰），本文使用的是粗出生率，即一定時(shí)期內(nèi)（通常指1年內(nèi)）平均每千人中出生人數(shù)的比率。其次，核心解釋變量：Postt×Ltci，實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)政策的城市Ltci取值為1，否則為0；處于2017年、2018年P(guān)ostt取值為1，否則為0。最后，控制變量與特征變量。根據(jù)學(xué)界研究（李靜，2015［10］；王國軍，2016［2］；荊濤，2010［20］；戴衛(wèi)東，2011［21］），影響人口出生率和長護(hù)險(xiǎn)制度實(shí)施的因素包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生活物價(jià)、人口和社會(huì)保障等四個(gè)方面；結(jié)合各研究樣本數(shù)據(jù)可得性，本文選取了人均GDP、第二三產(chǎn)業(yè)值占比、社會(huì)保障支出占比、人口、居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入以及各衛(wèi)生指標(biāo)等。表1是對(duì)各變量指標(biāo)的詳細(xì)描述，由表1可以初步看出，實(shí)驗(yàn)組的人口出生率均值比對(duì)照組的人口出生率均值低1.38‰，但長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率是否有影響還有待進(jìn)一步科學(xué)評(píng)估。

表1 變量描述統(tǒng)計(jì)

五、結(jié)果與分析

在這一節(jié)中，本文將綜合使用傾向得分匹配和雙重差分的方法來估計(jì)長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的具體效應(yīng)，然后對(duì)一系列實(shí)證假設(shè)與穩(wěn)健性問題進(jìn)行檢驗(yàn)。

（一）實(shí)證過程

1.傾向得分估計(jì)

長護(hù)險(xiǎn)制度是否實(shí)施與該城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口醫(yī)療以及居民生活水平息息相關(guān)，由式（16）構(gòu)建的Logit模型（在本文中是各城市實(shí)施該制度的概率）包括了影響該制度實(shí)施和人口出生率的主要因素，表2給出了Logit的回歸結(jié)果。從協(xié)變量的P值來看，大部分變量對(duì)長護(hù)險(xiǎn)制度的實(shí)施具有顯著影響，pseudoR2達(dá)到0.16，表明模型具有較高的擬合度。

表2 logit回歸結(jié)果

變量名稱 回歸系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)誤 P值Tfp PGdi Cpi Person Hosp Hosbed pseudoR2-0.0047499-0.0000169 0.0021557**-0.0016332**0.2258745 0.203337 0.16 0.0362304 0.0000217 0.0684016 0.0007843 0.1300721 0.684016樣本量0.896 0.437 0.03 0.037 0.118 0.975 462

2.匹配質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和共同支撐檢驗(yàn)

利用傾向得分預(yù)測(cè)到某個(gè)城市實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度的概率后，還需要檢驗(yàn)這些個(gè)體特征和傾向得分在試點(diǎn)組和非試點(diǎn)組之間是否存在顯著差異，才能進(jìn)一步做DID。在條件外生假設(shè)下，要求所有協(xié)變量和傾向得分在試點(diǎn)組和非試點(diǎn)組的分布沒有系統(tǒng)差異，兩者基本相似。如表3所示，在經(jīng)過平衡性分析過程之后，匹配后所有協(xié)變量在兩者之間的偏差程度都降低了35%以上，“匹配上”樣本中所有協(xié)變量的P值都較大，這表明試點(diǎn)組和非試點(diǎn)組之間沒有顯著差異，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上，我們認(rèn)為它們是同一個(gè)個(gè)體，即非試點(diǎn)的人口出生率可以作為試點(diǎn)城市的代表值。

表3 協(xié)變量匹配質(zhì)量的檢驗(yàn)

變量 樣本 偏差降低比率%雙t檢驗(yàn)t值雙t檢驗(yàn)P值 變量 樣本 偏差降低比率%雙t檢驗(yàn)t值雙t檢驗(yàn)P值TGdp 36.5 Hosp 83.2 Tfp -417.8 Hosbed未匹配匹配上未匹配匹配上83.2 8.40 0.94 8.52 0.98 0.000 0.346 0.000 0.327 PGdi未匹配匹配上未匹配匹配上未匹配匹配上77.0 4.29 2.12-0.32 1.32 2.01 0.36 0.000 0.035 0.749 0.187 0.045 0.722

此外，PSM 的有效性還需要保證研究樣本的匹配質(zhì)量。如果所有試點(diǎn)組和非試點(diǎn)組的個(gè)體預(yù)測(cè)得分相差很大，將無法保證匹配的樣本可以直接用來估計(jì)。所以，在正式估計(jì)長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的平均處理效應(yīng)之前，還需要進(jìn)行共同支撐假設(shè)檢驗(yàn)（Heckman＆Vytlacil，2001［22］），以確保傾向得分在兩組樣本中有足夠多的重合區(qū)域。該檢驗(yàn)主要是剔除試點(diǎn)組和非試點(diǎn)組中傾向得分較靠近兩個(gè)尾端的個(gè)體，去掉極端值，這樣雖然減少了一定的樣本量，但能極大地提高數(shù)據(jù)匹配的質(zhì)量。圖2表示了傾向得分的共同取值范圍，可以直觀地看出，大多數(shù)觀測(cè)值在共同取值范圍內(nèi)，故滿足PSM－DID的實(shí)證條件。

圖2 傾向得分的共同取值范圍

3.結(jié)果分析

為增加實(shí)證結(jié)果的可信度，本文在PSM 和PSM－DID 兩種情況下做了對(duì)比分析，結(jié)果都顯示，長護(hù)險(xiǎn)制度與人口出生率呈負(fù)相關(guān)，該制度的實(shí)施使試點(diǎn)城市的人口出生率降低。具體分析如下：本文PSM－DID采用的是核匹配，帶寬采用了0.8、0.03、0.01 三種形式，由表4可以看到，在三種帶寬形式下，長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響都為負(fù)，核心政策效應(yīng)值較為接近，分別為－1.346、－1.474 與－1.704，且均在10%的水平下顯著，即長護(hù)險(xiǎn)政策的實(shí)施使人口出生率分別降低了1.346‰、1.474‰與1.704‰。表中還詳細(xì)列出了三種形式下試點(diǎn)前與試點(diǎn)后長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率影響的效應(yīng)值，均表現(xiàn)出顯著的負(fù)效應(yīng)，且試點(diǎn)后的效應(yīng)明顯大于試點(diǎn)前的效應(yīng)，說明長護(hù)險(xiǎn)政策確實(shí)對(duì)人口出生有抑制作用，淡化個(gè)體生育動(dòng)機(jī)，有可能加劇人口老齡化的進(jìn)程。表5描述了使用PSM 情況下長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響，可以看到，ATT、ATU、ATE⑤三種情況的估計(jì)值都在1%的水平下顯著為負(fù)，且與使用傾向匹配雙重差分法結(jié)果較為接近，這進(jìn)一步證明了實(shí)證結(jié)論的可靠性。

表4 長護(hù)險(xiǎn)政策對(duì)出生率的影響：PSM-DID

表5 長護(hù)險(xiǎn)政策對(duì)出生率的影響：PSM

上文顯示長護(hù)險(xiǎn)制度的實(shí)施對(duì)人口出生率有抑制作用，降低了人口出生率，這與前人（李靜，2015［10］；王國軍等，2016［2］）認(rèn)為社會(huì)保障會(huì)降低人口出生率的結(jié)論基本一致，即長護(hù)險(xiǎn)對(duì)出生率的替代效應(yīng)大于釋放效應(yīng)。本文認(rèn)為長護(hù)險(xiǎn)之所以會(huì)降低人口出生率，主要是由于該制度的實(shí)施淡化了年輕人的生育動(dòng)機(jī)，因?yàn)橹贫鹊膶?shí)施為老年人失能風(fēng)險(xiǎn)提供了護(hù)理保障，形成一種“社會(huì)護(hù)理”的心理預(yù)期，淡化了我國傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”的育兒觀念，導(dǎo)致人口出生率下降。隨著人口老齡化和家庭護(hù)理功能的弱化，長護(hù)險(xiǎn)制度的全面實(shí)施已成為必然趨勢(shì)，但在國家鼓勵(lì)生育的大背景下，如何降低長護(hù)險(xiǎn)制度的實(shí)施對(duì)人口出生率的負(fù)面影響應(yīng)引起社會(huì)的深度思考。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)1.安慰劑檢驗(yàn)

PSM－DID 雖然可以較好地解決樣本選擇偏誤以及內(nèi)生性帶來的相關(guān)問題，但該方法仍然無法控制其他可能影響人口出生率的相關(guān)因素，因此，本文接著進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn)。假設(shè)試點(diǎn)城市沒有實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)政策，人口出生率會(huì)怎樣變化，是否和實(shí)施以后有顯著差異？基于此，本文的檢驗(yàn)思路為假設(shè)對(duì)照組的城市實(shí)施了長護(hù)險(xiǎn)政策，而廣州、上海、重慶、成都、蘇州、南通等12個(gè)處理組城市沒有實(shí)施該政策，然后使用傾向匹配雙重差分法進(jìn)行估計(jì)，如果估計(jì)結(jié)果和實(shí)際模型估計(jì)結(jié)果差別很大，就說明前文得到的結(jié)果可靠。檢驗(yàn)結(jié)果如表5的Panel1 所示，把對(duì)照組的城市作為試點(diǎn)處理，處理組城市作為非試點(diǎn)處理，人口出生率的變化方向與模型實(shí)證結(jié)果相反，都為正且顯著，這進(jìn)一步說明試點(diǎn)城市人口出生率的變化不是由偶然因素引起的。

2.改變研究樣本

青島市于2012年率先在我國實(shí)施了長護(hù)險(xiǎn)制度，相比其他試點(diǎn)城市，其實(shí)施時(shí)間較早、覆蓋范圍較廣。截至2020年末，青島試點(diǎn)共覆蓋了891.03萬城鄉(xiāng)參保人員，其中城鎮(zhèn)職工約為401.59 萬人，城鄉(xiāng)居民約為489.44 萬人⑥，為應(yīng)對(duì)全國人口老齡化挑戰(zhàn)提供了地方性實(shí)踐樣本。青島市實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響怎樣？是否與前文結(jié)論一致？為增加結(jié)論可靠性，本部分的研究以青島為樣本，2013-2018年長護(hù)險(xiǎn)政策對(duì)人口出生率的影響效應(yīng)結(jié)果在表6的Panel2 中列出?？梢钥闯鰧?shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)青島的人口出生率也呈抑制作用，且在加入控制變量后在5%的水平下顯著，具體政策效應(yīng)值與前文基本保持一致，這在一定程度上說明了實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)政策確實(shí)會(huì)降低人口出生率。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著。在計(jì)算P值時(shí)，本文采用了聚類標(biāo)準(zhǔn)誤差。

六、進(jìn)一步猜想

前文表明實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度會(huì)降低人口出生率，本文進(jìn)一步考慮，這種負(fù)向影響是短期效應(yīng)還是長期效應(yīng)。如果表現(xiàn)為長期效應(yīng)，則會(huì)進(jìn)一步加劇老齡化，引致更多的老年護(hù)理需求，造成老年護(hù)理供需失衡，加重長護(hù)險(xiǎn)制度的負(fù)擔(dān)，影響制度和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，那么社會(huì)就需要重新評(píng)估和完善長護(hù)險(xiǎn)制度。因此，有必要進(jìn)一步探究該制度降低人口出生率的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

本部分將采用動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的PSM－DID模型實(shí)證檢驗(yàn)各試點(diǎn)實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度后各年的人口出生率變化效應(yīng)。根據(jù)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的PSM－DID 模型，在式（14）基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了分年P(guān)SM－DID 估計(jì)框架，以實(shí)證檢驗(yàn)長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響在各試點(diǎn)實(shí)施該制度的第1年、第2年的變化情況，具體模型如式（17）所示：

估計(jì)結(jié)果如表7所示，長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響呈逐年遞減的趨勢(shì)，無論采用哪種核匹配方法，第1年的估計(jì)系數(shù)都大于第2年的估計(jì)系數(shù)。為保證該結(jié)論的可靠性，本文又進(jìn)一步對(duì)處理年份分別做了PSM 再檢驗(yàn)，結(jié)果顯示試點(diǎn)樣本第2年的平均處理效應(yīng)也小于第1年。因此，本文猜想長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的抑制效應(yīng)逐步減弱，表現(xiàn)為短期抑制效應(yīng)，繼續(xù)實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)制度不會(huì)引起人口老齡化問題的劇烈加劇。進(jìn)一步猜想長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的降低表現(xiàn)為短期效應(yīng)的原因：制度實(shí)施初期，人們會(huì)形成一種“社會(huì)護(hù)理”的心理預(yù)期，淡化了我國傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”的育兒觀念，使制度的實(shí)施進(jìn)一步導(dǎo)致人口出生率下降。隨著制度的推進(jìn)，人們認(rèn)識(shí)到當(dāng)年老失能時(shí)可以獲得社會(huì)保障，意味著年輕時(shí)不用進(jìn)行養(yǎng)老護(hù)理儲(chǔ)蓄，可以減輕家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，有更多的收入用于撫養(yǎng)子女，轉(zhuǎn)而帶來人口出生率降低效應(yīng)的逐漸減弱。

表7 長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)出生率的動(dòng)態(tài)效應(yīng)

注：***、**、*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著。

七、結(jié)論與建議

（一）主要結(jié)論

在我國人口老齡化加劇，長護(hù)險(xiǎn)制度全面實(shí)施已成為必然趨勢(shì)，但人口出生率持續(xù)下降的背景下，本文把長護(hù)險(xiǎn)制度納入將生育率內(nèi)生化的世代交替模型中來考察家庭生育行為的變化，從宏觀角度利用傾向得分匹配雙重差分模型（PSM－DID）首次量化評(píng)估長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的影響。實(shí)證結(jié)果顯示：第一，長護(hù)險(xiǎn)制度的實(shí)施會(huì)降低人口出生率，采用核匹配的三種寬帶估計(jì)結(jié)果分別為－1.346、－1.474 與－1.704，且均在10%的水平下顯著，即實(shí)施長護(hù)險(xiǎn)政策使人口出生率分別降低了1.346‰、1.474‰、1.704‰，對(duì)人口出生率的增長有抑制作用，且實(shí)證結(jié)果通過了相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第二，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率的降低效應(yīng)呈現(xiàn)逐年遞減的趨勢(shì)，抑制作用逐漸減弱，不會(huì)引起人口老齡化的大幅度加劇。本文認(rèn)為長護(hù)險(xiǎn)制度之所以會(huì)降低人口出生率但降低效應(yīng)逐漸減弱，主要是由于該制度的實(shí)施為老年人失能風(fēng)險(xiǎn)提供護(hù)理保障，形成一種“社會(huì)護(hù)理”的心理預(yù)期，淡化了我國傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”的育兒觀念，淡化了年輕人的生育動(dòng)機(jī)，進(jìn)而導(dǎo)致人口出生率的下降。但隨著制度的推進(jìn)，人們認(rèn)識(shí)到當(dāng)年老失能時(shí)可以獲得社會(huì)保障，意味著年輕時(shí)不用進(jìn)行養(yǎng)老護(hù)理儲(chǔ)蓄，有更多的收入用于撫養(yǎng)子女，轉(zhuǎn)而帶來人口出生率降低效應(yīng)的逐漸減弱。

（二）政策建議

長護(hù)險(xiǎn)制度作為應(yīng)對(duì)人口老齡化、為失能老年人提供風(fēng)險(xiǎn)保障的重要舉措，全面實(shí)施已成為必然趨勢(shì)。但長護(hù)險(xiǎn)制度的實(shí)施又使民眾形成一種“社會(huì)護(hù)理”的心理預(yù)期，淡化我國傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”的育兒觀念，導(dǎo)致人口出生率的下降，而人口出生率的持續(xù)降低又是導(dǎo)致老齡化加劇的重要因素。因此，為防止社會(huì)陷入“人口老齡化、失能化→長護(hù)險(xiǎn)制度實(shí)施→人口出生率下降→人口老齡化加劇→老年照料供需失衡”的困境，本文提出以下政策建議：

1.鼓勵(lì)子女參與家庭照護(hù)，為子女照護(hù)提供相應(yīng)補(bǔ)貼

考慮到中國的傳統(tǒng)習(xí)俗和龐大的失能老人群體，家庭照護(hù)仍是未來失能護(hù)理的主流，應(yīng)通過鼓勵(lì)子女參與家庭照護(hù)，并給予子女相應(yīng)補(bǔ)貼，在一定程度上緩解長護(hù)險(xiǎn)制度對(duì)人口出生率產(chǎn)生的降低效應(yīng)。具體來說，當(dāng)政府按照相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)參與家庭照護(hù)的子女給予資金補(bǔ)貼時(shí)，不僅能彌補(bǔ)子女因照護(hù)父母而產(chǎn)生的工資收入損失，同時(shí)也會(huì)使父母形成一種心理預(yù)期，即年老發(fā)生失能時(shí)不會(huì)增加家庭負(fù)擔(dān)，當(dāng)下會(huì)有更多的收入用于撫養(yǎng)子女，因此可以在一定程度上緩解人口出生率的降低效應(yīng)。建議各試點(diǎn)城市可以根據(jù)子女的工資水平、教育程度、父母的失能程度以及試點(diǎn)居家自主護(hù)理的相關(guān)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)承擔(dān)照護(hù)義務(wù)的子女進(jìn)行現(xiàn)金補(bǔ)貼，該補(bǔ)貼可以直接發(fā)給子女。

2.加大護(hù)理服務(wù)供給方建設(shè)，鼓勵(lì)相關(guān)行業(yè)發(fā)展

為減輕社會(huì)失能護(hù)理壓力，促進(jìn)生育，本文建議加大護(hù)理服務(wù)供給方建設(shè)，充分借助市場的力量促進(jìn)護(hù)理行業(yè)的發(fā)展。政府作為掌舵人，需要發(fā)揮控場作用，可以出臺(tái)相關(guān)財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，鼓勵(lì)更多民營資本進(jìn)入護(hù)理行業(yè)。服務(wù)供給方的增多必然會(huì)降低老年照護(hù)價(jià)格，減輕老年人的照料支出負(fù)擔(dān)，間接減輕家庭負(fù)擔(dān)，也使個(gè)體有更多的收入用于養(yǎng)育子女，促進(jìn)人口的出生率。但還需要注意的是，目前長護(hù)險(xiǎn)在服務(wù)銜接方面存在護(hù)理服務(wù)能力供給不足的問題，這也會(huì)在一定程度上抑制生育意愿。因此建議政府完善相關(guān)配套設(shè)施，鼓勵(lì)更多的待業(yè)人員參與護(hù)理工作，同時(shí)為這些就業(yè)人員提供同等的社會(huì)保障。

［注 釋］

①數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。

②數(shù)據(jù)來源：esa.un.org/unpd/wpp/Download/Standard/Population/。

③這里包括個(gè)體獲得的養(yǎng)老保險(xiǎn)收入。

④假定生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報(bào)酬不變，具有一切良好的性質(zhì)（f'（kt）＞0，f″（kt）＜0），且滿足Inada條件。

⑤ATT 為處理組的平均處理效應(yīng)；ATU 為控制組的平均處理效應(yīng)；ATE為整個(gè)樣本的平均處理效應(yīng)。

⑥數(shù)據(jù)來源來源于青島市醫(yī)保局的公開資料（http：//ybj.qingdao.gov.cn/n28356081/n32570957/n32570977/210208154441590180.html）其中長護(hù)險(xiǎn)參保情況根據(jù)城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保群體和城鄉(xiāng)居民醫(yī)保參保群體而得。