孩子養育成本與福利補償
——基于家庭消費結構變化的視角

申 萌，馬麗媛，郝宇彪

(首都經濟貿易大學 經濟學院，北京 100070)

一、問題提出

近年來我國人口結構發生重大變化，總和生育率水平不斷降低，在全面放開三孩等實質性鼓勵生育政策的背景下，2021年新出生人口再創歷史新低。兒童養育問題已成為人民群眾最關心、最現實的問題。孩子養育成本是抑制居民生育意愿的重要因素[1]。養育孩子會改變家長的消費習慣并降低其消費水平，從而影響生育意愿。本文以家長的消費水平為切入點，考察養育孩子的機會成本，即家庭所需要得到的消費補償。

養育成本的測算是制定育兒補貼政策的依據。養育兒童是人類社會再生產的基本活動，養育成本社會化受到國內外學者的高度重視。而育兒補貼不僅能夠提升生育率，還能提高婦女勞動參與率[2]。近年來為減輕家庭養育負擔，我國推出了面向有孩家庭的減稅政策，地方政府也積極籌備育兒補貼工作(1)2021年7月28日，四川攀枝花在全國范圍內第一個嘗試推出育兒補貼金政策，對生育二孩、三孩的家庭每月每孩發放500元育兒補貼金，直至孩子3歲，即每孩一年6000元，這是地方層面在育兒補貼金領域的首次嘗試。2022年3月28日，國務院發布通知，將嬰幼兒照護加入個人所得稅專項附加扣除范圍，按照每個3歲以下嬰幼兒每月1000元的標準定額扣除。這是一項從國家層面支持生育的經濟措施，是繼2021年提出三孩政策后的具體措施。。發達國家借助育兒補貼政策承擔了大部分的家庭養育成本，在提高生育率方面起到一定效果[3]。然而，部分國家由于財政壓力不得不中斷補貼政策[4]。因此，為兼顧補貼政策的普適性與可持續性，可針對家庭基本消費進行補償。

由于養育成本難以直接被觀測，各學者對我國養育成本的估算結果存在較大差異。一方面，育兒支出的邊界不清晰，部分包含在家庭共同支出中，比如食物和住房等。被調查者很難準確地從家庭支出中分離出養育成本。另一方面，富裕家庭中的育兒支出可能包含奢侈品消費，這部分支出不應被考慮在補償的范圍，否則容易高估財政負擔規模。因此，以育兒支出代替養育成本，可能會造成福利補貼政策的誤判[3]。實際上，育兒補貼是為了補償因養育孩子而導致的消費水平降低，從而提高育齡人群的生育意愿。因此，從家長消費效用損失角度估算養育成本，即計算恢復到生育前消費水平所需的補償額更貼近福利補償的內涵。

本文以福利補償為視角，基于家庭總支出和各分項支出研究了我國養育孩子的成本總額和成本構成(2)嚴格地講，養育孩子的成本包含“生”和“養”兩部分，因此目前文獻中出現生育成本和養育成本兩個概念，前者從母親懷孕算起，后者從孩子降生后算起。從已有研究來看，馬春華和劉娜等關于養育孩子的成本測算多是基于孩子降生后產生的各項支出[5-6]。也有部分學者使用調查數據分析了從母親懷孕到孩子成年后的成本，如王志章和劉天元的研究[7]。基于數據可得性，本文的養育成本為孩子降生后的成本。，并根據家庭自述的基本消費支出，估計了必要的消費補償規模。相較于已有文獻，本文有三個方面的貢獻。首先，區別于對實際育兒支出的調查，本文基于家長消費福利損失討論育兒機會成本，更貼近財政補貼的現實應用。其次，目前文獻對必要成本測算和對基本消費補償的討論不足。本文的估算方法具有較強適用性，可用于估算孩子養育成本及其構成和必要成本。最后，本文描述了不同收入家庭的養育成本，并根據必要成本分析了育兒補貼機制，為制定合理有效和財政可持續的育兒補貼政策提供依據。

二、文獻綜述

在養育成本定量研究中，不少學者基于實際調查數據對育兒支出進行估算。在地方層面，王志章和劉天元使用隨機抽樣調查數據，發現武漢生育第二個孩子的成本(包括懷孕到生育期間的費用)超過70萬元，廣州達87萬元，而南昌和濰坊也達到50萬元[7]。羅志華等使用2019年西安市的抽樣調查數據，發現已育一孩家庭在教育和飲食上的支出較多[8]。李孜等使用全國生育狀況抽樣調查數據，發現重慶市的實際托育成本平均每月807元[9]。在國家層面，馬春華根據原國家衛生和計劃生育委員會2014年調查數據，估算出家庭養育0—5歲孩子的年平均支出為13665元，占人均支出的53.7%[5]。抽樣調查估算育兒支出的優勢在于數據可靠，但實際的育兒支出并不容易被觀察，如難以從食品和住房等共同支出中分離出育兒支出。另外，并不是所有育兒支出都應當被補償，故應當區分育兒支出和養育成本。

在人口學和經濟學領域，養育成本測算多是基于等值量表(Equivalence Scale)展開，包括經合組織(OECD)修正量表和平方根量表等[10]。等值量表比較了不同規模家庭維持相似效用水平的消費支出差異。除此之外，學者們還從參數、半參數和非參數等角度，發展了等值量表的估算方法[11-13]。在實踐中，不同地區的等值量表存在差異，隨時間也會發生變化，要因地制宜地分析養育成本，就需要選取合適的指標來表示當地家庭的福利水平。

迪頓和穆勒鮑爾(Deaton &Mullebauer)的DM模型使用恩格爾系數指代家庭的福利水平[14]，這一做法被眾多學者認可并沿用至今[6，15-17]。育兒成本會降低家庭消費水平，表現為食品支出占比上升，即恩格爾系數增加。DM模型基于恩格爾系數的變化，反向估算了孩子養育成本。不同于抽樣調查方法，DM模型估算的是育兒經濟成本，更符合福利補償的內涵。另外，傳統的DM模型利用回歸法測算相關參數，分析結果過于依賴模型估計的參數，在技術上容易產生估計偏誤[18]。因此，本文基于DM模型，用非參數的匹配法估計孩子養育成本，從而降低了對參數的依賴，提高了估計的可靠性。

養育成本的測算具有很強的政策含義。在發達國家，現金發放和實物補貼(3)從定義上講，實物補貼就是對家庭實際消費進行補償。消費補償包含“有條件的現金補償(CCTS)”和實物消費補償兩類。有條件的現金補償是對符合特定條件的家庭進行現金補償，如學者在研究中提到的俄羅斯聯邦政府所設立的“母親基金”(Mother’s Capital)，領取人只能將其用于住房、子女教育支出等特定領域[19]；巴西政府每月向符合條件的家庭提供相當于最低工資的兒童獎學金等。實物消費補償的案例很多，如加拿大魁北克省為孩子每年發放108美元用于購買學習用品(詳見https://www.rrq.gouv.qc.ca/)，于樹一在比較分析俄羅斯和拉美三國的社會福利體系時，提到的墨西哥政府的“學生奶計劃”、委內瑞拉政府制定的“學校食品計劃”等[20]。的補償方式比較常見[19-21]。現金補貼在短期內確實為有孩家庭提供了生活保障并減輕了負擔，但也會對國家造成較大的經濟負擔(4)如澳大利亞迫于財政壓力，分別于1978年、2013年廢除了相關的育兒補貼政策；意大利政府在財政壓力下對刺激生育方面投入不足，覆蓋面相對較小，導致政策效果有限。，因此政策效果有限[22-23]。現金補貼給予家庭自由支配消費補償的權力，因此無法確保家庭將這部分補貼用于養育孩子，而實物補貼能避免現金補償的低效問題[24]。一般地，養育成本可分為基本消費為主的必要成本和非必要成本。家庭生活壓力主要來自必要成本，補償基本消費可更有效地緩解家庭經濟壓力，并能夠提升財政資金使用效率。而實物補貼主要針對的是家庭的必要成本，由于方法的限制，目前研究育兒必要成本的文獻還相對匱乏。

綜上所述，養育成本內涵復雜難以觀測。本文沿用福利補償計算養育成本的基本思路，利用傾向得分匹配法為有孩家庭匹配相應的“反事實狀態”，并基于非參估計法測算養育成本。這一方法降低了DM模型對估計參數的依賴，不僅具有較強的適用性，數據局限性較小，而且可以估算不同支出分項上的養育成本，故可以討論家庭在基本消費部分的養育成本，為制定財政補貼政策提供參考。

三、研究設計

1.理論模型

假設代表性家庭的效用函數服從擬線性假設且加性可分，即家庭從某種產品的消費中獲得的邊際效用不受家庭對其他產品消費量的影響。孩子數量獨立于成人消費品價格，間接消費效用函數如下：

W=ω(p,M-c(n))

(1)

其中，ω代表間接消費效用函數，p為價格向量，M是家庭總支出，c(n)是養育成本(5)需注意，養育成本不僅包含實際用于孩子的總支出，家庭因育兒導致的收入損失也會影響預算約束，因此成人的育兒機會成本也應被計入其中。c(n)就是需要給予有孩家庭補償的規模，即福利補償。理論上，對有孩家庭進行c(n)規模的補償后，家庭的消費效用就可以恢復到養育孩子之前的水平。。

家庭的消費支出函數為(6)需注意，這部分支出僅為成人的消費支出，而不包含養育孩子的支出。：

M-c(n)=ω-1(p,W)

(2)

其中，ω-1代表由間接效用函數反解得到的家庭消費支出函數。由于W難以衡量，可利用必需品特性，以食物支出占比(即恩格爾系數)作為效用水平的顯性指標。因此，養育成本可表示為：

c(n)=M-ω-1(p,Engel)

(3)

其中，Engel是恩格爾系數。式(3)更直觀地解釋了養育成本，即在價格和消費效用一定的情況下，生育孩子后家庭要增加的總支出(7)這意味著，c(n)結果有效的前提條件是，匹配后的有孩家庭和無孩家庭的消費效用水平沒有顯著差別。。

2.養育成本測算

若能找到與有孩家庭生育前消費效用水平相當的無孩家庭作為“反事實狀態”，就可以剔除成人支出，從而獲得孩子養育成本。

假設實際家庭總支出的計量模型為：

M=c(n)+ω-1(p,Engel)+βX+ε

(4)

其中，ε代表服從正態分布的干擾項，X代表影響總支出的控制變量。在實證中，X包括收入、財產和家庭特征三類變量。考慮到養育孩子占用父母時間從而影響收入，為避免遺漏變量導致的內生性問題，本文控制了收入變量，即家庭可支配收入；同樣地，養育孩子可能改變家庭的儲蓄習慣，故而控制了金融資產(8)這里主要是反映家庭消費或儲蓄習慣變化，由于金融資產流動性相對較大，能夠及時快速捕捉家庭行為變化，故選用財產類變量中的金融資產。具體包括家庭手存現金、支付寶余額、微信錢包余額、所持股票價值、定期存款額和活期存款等。；最后，家庭特征可能會影響生育決策，便控制了黨員數量、成人平均受教育年限、成人數量等。

基于式(3)將養育成本從家庭總支出中分離出來，得到如下公式：

E{c(children=n|Engel,X)}=E{M(children=n|Engel,X)}-

E{M(children=0|Engel,X)}

(5)

其中，E{·}代表均值，n代表孩子數量(n≠0)。通過計算有孩家庭與其反事實狀態的總支出之間的差額，就可以將成人的支出部分(ω-1)和控制變量影響(βX)消除，從而可以得到孩子的養育成本。

同樣地，我們可以進一步將養育成本分解到各支出分項上，還可以估算養育孩子對家庭基本消費支出的影響，即養育孩子的必要成本(簡稱為必要成本)(9)CHIP數據對家庭基本消費支出進行了詢問：“為了維持全家最低生活水平，估計您家一年至少需要多少錢(包括自產自消部分的折算價值)”，依此我們可以計算必要成本。限于篇幅，此處不再報告養育成本分解和必要成本的測算過程，備索。。

四、數據描述與實證檢驗

1.描述性統計

本文使用2018年中國家庭收入調查數據，該數據提供了關于居民收入、消費、支出、財產的詳細調查。經數據清理后樣本量為20426個家庭，在剔除信息缺失的少數家庭后，有效樣本量為19141個家庭(10)去掉負的收入和食物支出樣本、去掉只有1個人的家庭樣本，并根據家庭編號刪除重復樣本。經數據清理后，按照城鄉劃分，城鎮家庭樣本8652個、農村家庭樣本8601個、流動人口家庭樣本1888個。若按照家庭中孩子數量劃分，無孩家庭樣本9894個，一孩家庭和二孩家庭樣本分別有5850個和3020個，分別占總樣本的30.6%和15.8%。，數據加權后具有全國代表性，具體可參見羅楚亮等的研究方法[29]。根據慣例將17歲及以下的家庭成員統計為未成年人，本文把有未成年人的家庭視為有孩家庭，其他家庭則為無孩家庭(11)無孩家庭樣本是指家中有兩個成人(18歲及以上的家庭成員)的家庭。關于未成年人的其他分類方式可參見穩健性檢驗。。

表1報告了主要變量的描述性統計結果(12)CHIP數據提供了家庭各支出分項的情況，除用于計算恩格爾系數的食物支出之外，還有反映生活類支出的服裝、生活服務和交通通信支出，以及教育、住房和醫療支出。限于篇幅，在分項支出中只報告了食物和教育的描述性統計結果，其他備索。。從結果看，有孩家庭的恩格爾系數低于無孩家庭(13)通過觀察有孩家庭和無孩家庭的收入和金融資產水平，發現有孩家庭的收入和財富水平高于無孩家庭，故而其恩格爾系數更低。需要指出的是，這一結果并不與研究設計矛盾，模型中養育成本導致消費水平下降是在同等家庭背景情況下，而表1中的恩格爾系數沒有控制家庭背景。限于篇幅，關于收入和金融資產水平的結果未在此展示，備索。。與無孩家庭比，有孩家庭的總支出多出13874元，基本消費支出多出9910元，占總支出的71.4%。從支出分項看，有孩家庭的教育支出差異占總支出差異的28.1%，食物支出差異占總差異的21%，二者占比總和將近50%。

表1 樣本的描述性統計結果

2.傾向得分匹配檢驗

本文使用最近鄰匹配進行估計(14)最近鄰匹配為1∶1匹配，本文嘗試了1∶2匹配，并使用半徑匹配與核匹配做穩健性檢驗，結果均無明顯差異。限于篇幅，其他匹配方式的部分結果不再展示，備索。匹配使用的有效家庭樣本共19141個，匹配后有孩家庭(處理組)樣本有9247個，無孩家庭(控制組)樣本有9894個。。首先利用logit回歸獲得傾向得分，再利用傾向得分為有孩家庭匹配無孩家庭。圖1給出了匹配前后兩組家庭的傾向得分核密度圖，實線與虛線的重合區域為共同支撐域。匹配后兩組家庭的共同支撐域明顯增加，且傾向得分核密度圖重合度較高，滿足共同支撐假設。匹配也通過了平衡性檢驗，因此匹配后的無孩家庭是有孩家庭在生育前的“反事實狀態”(15)限于篇幅，此處未報告控制變量的平衡性檢驗結果，備索。。本文進一步利用CHIP數據中的一些主觀自述指標檢驗了匹配效果，結果顯示匹配效果良好(16)福利補償是為了補貼家庭由養育孩子所造成的消費效用損失,因此在匹配后組間的效用水平不應存在顯著差異。本文選取的主觀自述指標包括：關于幸福感的問題：“考慮到生活的各個方面，您覺得幸福嗎？”，指標取值為1—5，其中1表示“很不幸福”，5表示“非常幸福”。關于收入差距問題：“您認為過去五年，我國人與人之間的收入差距在擴大還是縮小？”，指標取值為1—5，其中1表示“大幅度縮小”，5表示“大幅度擴大”。為方便分析，本文對原問卷中的序號重新設定以符合閱讀習慣，并去掉了原問卷中幸福感選項為“不知道”的樣本。通過觀察被調查者自主報告的主觀感受，可進一步判斷兩組家庭匹配后的組間效用水平是否相當。限于篇幅，此處不再詳細報告估計結果，備索。。

圖1 匹配前后傾向得分核密度

五、實證分析

1.基準估計結果分析

表2報告了孩子的養育成本和必要成本。樣本中有孩家庭的年均養育成本為7327元，代表了恢復到生育前效用水平所需要的額外支出(17)這一支出水平是平均養育1.42個孩子的總支出。，其中必要成本約為5507元。比較一孩和二孩家庭發現，一孩家庭養育孩子的年均成本約為5594元；二孩家庭養育兩個孩子總成本約為9975元。由此可見，家庭養育第二個孩子的成本略低于第一個孩子的成本(18)樣本中孩子最多的家庭的孩子數量為7個，但除一孩和二孩家庭外，其他孩子家庭的樣本數過小，難以具備代表性意義，因此未報告。其中，三孩家庭樣本量為325個(1.70%)，四孩及以上的家庭樣本量為52個(0.28%)。。通過觀測養育成本占家庭人均消費支出的比重(C/E)，可以看出一孩家庭養育成本占比為26.7%，二孩家庭為49.6%，意味著第二個孩子的成本約占22.9%。由于能夠更好地區分成人支出和養育成本，相較于目前基于問卷調查的研究[5]，本文計算的這一比重較低。

表2 養育成本和必要成本

CHIP數據區分了農村、城鎮和流動人口家庭(19)農村家庭指戶主擁有農業戶口而且戶口所在地是現住的鄉鎮(街道)內的家庭；城鎮家庭指戶主擁有城鎮戶籍的家庭；流動人口家庭特指戶主擁有農業戶口而且戶口所在地是現住的鄉鎮(街道)外的家庭。。相對而言，農村家庭的孩子數量更多。根據表2，流動人口家庭的兩項成本均處于較高水平，二者與家庭人均支出的比值也較大，說明流動人口家庭在養育孩子上面臨較大的經濟壓力。與城鎮家庭比，農村家庭的兩項成本均較低，但與其人均支出的比值卻更大，說明農村育兒生活壓力并不低于城鎮家庭。農村家庭必要成本占比最大，說明養育孩子對農村家庭造成了較大的生活壓力，這與鄭真真等的研究結論一致[26]。

2.孩子養育成本構成

根據基準估計結果，不同家庭的養育成本存在明顯差異。為探討差異來源，表3討論了孩子養育成本的詳細構成(20)各分項結果加總與養育成本基本一致，與理論模型相符。。與養育孩子前相比，有孩家庭的食物和服裝支出增幅較大。從各支出分項看，子女教育對養育成本貢獻最大，約占全部成本的33.7%。

表3 孩子養育成本的構成

通過比較二孩家庭與一孩家庭，可以分析第二個孩子的邊際影響。從結果看，除生活服務支出外，二孩家庭在食物、服裝、交通和通信以及教育上平均花費在每個孩子上的成本均低于一孩家庭。這可能是由于商品或服務可以重復使用，即家庭內部的規模經濟降低了養育孩子的邊際成本[27]。

表3還對比分析了城鄉和流動人口家庭的養育成本構成。在食物、服裝和教育支出上，農村家庭的養育成本較低，城鎮家庭各項支出多處于中間水平。無論農村、城鎮或流動人口家庭，子女教育占養育成本的比例均處于較高水平，分別為24.1%、34.7%和37.1%(21)與表3中所得的養育成本相除即可得到所占比例。。相比較而言，流動人口家庭的養育成本壓力最大，尤其是在子女教育和醫療上。由于流動人口家庭難以充分享受到當地福利，養育成本最高，因此是最需要關注的群體。

在養育成本問題上，孩子的年齡和性別備受關注。表4展示了不同年齡和性別孩子的養育成本構成(22)為方便進行比較，只測算一孩家庭的分樣本結果。限于篇幅，不同年齡和性別孩子的養育成本分項不再詳細報告，備索。。結果表明，孩子年齡越小，成本反而越高。幼兒階段(3歲以下)孩子的養育成本最高；小學階段(6—12歲)次之；初中及以上(12歲以上)的成本最低。從成本構成上看，6歲以下兒童的養育成本以食物支出為主；6歲以上孩子的養育成本主要源于教育，擁有初中及以上學齡孩子的家庭教育負擔相對沉重。因此，為有學齡孩子家庭減輕教育負擔，對降低整體養育負擔具有重要作用。

表4 一孩家庭養育不同年齡和性別孩子的養育成本構成

分性別來看，女孩家庭的養育成本略高于男孩家庭，“重男輕女”的現象并不明顯。當然，男孩家庭較低的養育成本可能是在為未來消費提前儲蓄，比如有學者就發現男孩家庭為了在未來婚姻市場更加有吸引力，傾向于競爭性儲蓄[28]。

六、穩健性與安慰劑檢驗

1.穩健性檢驗

本文將有孩家庭與情況近似的無孩家庭相匹配，以構建“反事實”的方式估算養育成本，但個體或家庭在不同的生命周期可能具有不同的消費模式，可能會造成匹配法的失效。在此通過剔除特定樣本來進行穩健性檢驗，具體見表5。首先，本文根據羅楚亮等對勞動人口的定義[29]，剔除含65歲及以上成員的家庭樣本后估算養育成本。其次，基于孩子的定義，本文剔除掉含16到21歲成員的家庭樣本后重新估計。整體養育成本測算結果變化有限，結果穩健。

表5 剔除特定成員家庭樣本后的養育成本

考慮到匹配時可能存在老年“空巢”家庭(無孩家庭)與育齡期的“有孩家庭”匹配的情況，參照王俊和石人炳的研究[30]，本文只保留戶主年齡為18—60歲的家庭樣本重新估計；又根據朱薈和陸杰華對育齡人口的劃分[23]，剔除了戶主年齡在50歲以上的家庭樣本重新估計(23)整體養育成本測算結果變化有限，結果穩健。受篇幅所限，本文未報告具體的估計結果，備索。，結果依舊穩健。

有學者指出，家庭食品支出包含了孩子的消費，故而恩格爾系數不能代表家長效用水平。基于傳統做法，本文使用煙酒支出占比代替恩格爾系數重新估算養育成本。主要結論仍未發生改變，結果穩健(24)整體養育成本測算結果變化有限，結果穩健。受篇幅所限，本文未報告具體的估計結果，備索。。

2.安慰劑檢驗

本文采用匹配后組間差分的方法測算孩子養育成本，為避免結果受隨機因素影響，在此進行安慰劑檢驗(25)如果非觀測變量不影響傾向得分匹配的結果，那么隨機分配控制組和處理組后，家庭總支出的組間差異應服從均值為0的正態分布。具體地，從樣本中隨機抽取產生9247個處理組樣本和9894個控制組樣本，估計養育成本和必要成本，重復上述過程1000次。。根據圖2，隨機分配組別后的兩項成本均呈現0值附近的高分布概率特征，且均在1%水平上拒絕家庭總支出差異是由非觀測因素造成的，說明確實是家庭養育孩子的結果。

圖2 重復1000次的安慰劑檢驗結果密度分布注：圖中灰色圈點為Bootstrap 1000次的安慰劑檢驗所得系數值，黑色實線為安慰劑檢驗系數的密度分布擬合線，垂直于橫軸的虛線為基準估計得到的養育成本(左圖7327元)和必要成本(右圖5507元)。

七、進一步討論

1.貧富差異與養育成本

孩子養育成本對收入分配和未來階層流動有重要影響[31]。基準模型提供了養育成本的平均估計結果，無法反映不同收入背景家庭的養育成本情況。基于此，本文進一步考察家庭支出各分位點處的養育成本(26)通過對樣本數據的分析，發現收入分位點與總支出分位點同比例變化。同時，考慮到養育成本的定義和分布回歸的可操作性，本文使用家庭總支出研究養育成本的收入分位點差異。。

具體地，通過估算公式(5)的分位數處理效應來分析養育成本隨家庭總支出的變化情況。在實際操作中，傳統的分位數回歸不適用于估算處理效應[32-33]。因此，本文基于科恩克和巴塞特(Koenker &Bassett)提供的分位數回歸估計量[34]，采用切爾諾茲科夫等(Chernozhukov et al.)提供的估算方法[35]，使用分布回歸(Distribution Regressions)[36]計算各支出分位點上的養育成本。該方法將家庭總支出分位點處的值作為閾值，根據每個閾值的反事實分布估算分位點處的養育成本。據此，本文估計了5—95共91個分位點處的養育成本，并通過Bootstrap法獲得置信區間。

圖3描述了分布回歸結果。全部有孩家庭(圖3(a))的養育成本隨家庭總支出的增加整體呈上升趨勢，說明富裕家庭更愿意為養育孩子付出成本，這一結論符合預期。需注意，養育成本的上升趨勢并不恒定，在低分位點處上升趨勢較緩，在高分位點處增長較快(27)限于篇幅，主要分位點處的養育成本不在本文報告，備索。。這表明相對于中高收入家庭，中低收入家庭在養育成本上的差異更小。

圖3 家庭總支出5-95分位點上的養育成本分布圖注：1.(a)和(c)是全部有孩家庭情況，(b)和(d)是一孩家庭情況；2.陰影部分為Bootstrap得到的95%置信區間。

進一步地，本文考察了養育成本占總支出比重的情況(圖3(c))(28)養育成本占比是指成本與養育孩子前總支出的比值，即有孩家庭與匹配后的無孩家庭在總支出對數上的差額。。顯然，養育成本占比隨總支出的增加整體呈下降形態。這說明相對貧困家庭面臨更重的育兒經濟負擔。養育成本占比在低分位點處迅速下降，之后逐漸穩定在10%上下。考慮到孩子數量會影響養育成本，圖3還展示了一孩家庭的情況(圖3(b)、圖3(d))，基本與全部有孩家庭呈現相同趨勢。

這一結果有三方面的現實意義:首先，養育孩子對貧窮家庭造成的壓力更大，因此貧窮家庭更需要育兒補貼支持。其次，富裕家庭的養育成本會隨支出增加快速提高，表明富裕家庭對養育下一代的支出意愿更強。這可能會進一步拉大不同收入階層間的人力資本投資差異。最后，低收入家庭的養育成本不會因收入改善而迅速增加。因此在財政補貼機制設計上，不需要細分低收入層的財政補貼差異，這可以減少政策的瞄準誤差。

2.育兒補貼機制設計

政府需要在育兒補貼的普適性和選擇性、養育成本的高補貼和低補貼中抉擇，更普惠性的政策必然與更低的補貼力度相配合。從政策實踐的角度，補償家庭基本消費能夠降低財政成本且增加政策覆蓋面，有利于達成普惠性福利補償政策效果[24]。因此，需進一步分析必要成本構成。本文將必要成本與養育成本各支出分項進行回歸，依此分析家庭對基本消費補償的需求。

表6描述了有孩家庭必要養育成本的構成(29)出于篇幅考慮，必要養育成本構成的結果不再詳細報告，備索。。結果表明，對于全部有孩家庭，孩子養育成本中食物支出的54.3%、教育支出的35%和住房支出的17.2%被視為基本消費支出。結合表6的養育成本構成，可以推算必要成本的用途，如用在食物上的必要成本約為1031元(1899*54.3%)(30)養育成本中的食物支出(1899元)可參見表3。。從用途上來看，食物和教育支出占必要成本的比重較高。因此，財政補償應重點考慮對食物的實物補貼，以及對教育費用的減免或補償(31)2021年7月，中共中央、國務院頒布《關于進一步減輕義務教育階段學生作業負擔和校外培訓負擔的意見》,即“雙減”政策，這是三孩生育政策的重要配套支持措施，符合現實所需。。

表6 必要養育成本構成

不同家庭對基本消費補償的需求存在明顯差異。對于一孩家庭，教育的必要成本份額低于平均水平，食物和住房支出中的必要成本更多；二孩家庭的情況相反，教育支出有48%被計入必要成本，高于平均水平。前面提到二孩家庭的教育支出占養育成本的比重低于一孩家庭，但其基本消費支出比例更高，說明二孩家庭在教育上的花費更多是在必要支出上。這可能是因為二孩家庭在教育第一個孩子的過程中積累了經驗，從而減少了花費在第二個孩子上的非必要支出，消費更加理性。從城鄉層面來看，必要成本構成的差異更明顯。由于農村地區食物能夠自給自足，且價格相對較低，農村家庭的食物支出中只有25.5%被視為必要成本，住房支出也顯著低于城鎮和流動人口家庭。城鎮家庭在住房上的必要成本份額為22.8%，高于平均水平，說明城鎮家庭面臨較大的住房負擔。流動人口家庭的教育支出壓力最大，必要成本份額高達71%。

綜上，不同家庭的壓力來源各有側重。從財政支出角度來看，針對家庭必要成本的消費補償規模相對更低，但也需要對不同人群推出差異化政策，如此才有可能以最小的財政補貼實現最大的生育激勵效果。

八、結論及討論

如何實現激勵生育的目標，成為新時期的重要現實問題。利用財政手段為有孩家庭補貼消費損失，可緩解家庭的“三育”(生育、養育、教育)負擔。基于家庭消費結構在養育孩子前后的變化，本文估算了孩子養育成本及其構成，并根據家庭自述的基本消費支出考察了育兒的必要成本。研究顯示，2018年我國有孩家庭要恢復到生育前的消費水平，所需補償規模在7300元左右，其中的基本消費約為5500元。分情形看，孩子年齡越小，養育成本越高。由于存在家庭規模經濟效應，家庭養育第二個孩子的成本低于第一個孩子的成本。“重男輕女”現象在養育成本層面并未出現，女孩家庭支出略高于男孩家庭。在成本構成上，教育支出占總成本比重最大，且隨孩子年齡增長而不斷提升。養育成本存在明顯的異質性，農村家庭養育孩子的花費主要集中在基本消費支出上；流動人口家庭由于難以完全享受當地的基本福利，在教育和醫療支出上都顯著高于城鎮家庭。

當前，我國進入全面三孩時代，生育約束進一步被放松，為我國解決人口生育問題帶來機遇和挑戰。育兒補貼被發達國家證明是一種行之有效的公共政策，但可能會面臨迫于財政壓力而中斷的困難。因此，有必要基于財政可負擔性，探索養育成本社會化的三孩生育政策及配套支持措施。為積極響應“完善三孩生育政策配套措施”，促進生育激勵政策從關注“生育”不斷轉向關注“養育”和“教育”，建議從補貼內容和資金來源方面完善補貼政策。一方面，擴大補貼范圍，增加補貼形式，對特定人群和項目在補貼力度上予以傾斜。財政補償要側重教育和食物補貼，以增強教育投資對人力資本積累的積極作用，并保障孩子的健康成長需求。在補貼形式上，選擇實物補貼可減少資金使用的盲目性，顯著提升財政補償效率。對流動人口和中低收入人群給予更高的補貼力度，同時促進城市基本福利的普及，不僅可以有效緩解人口生育危機，還可以最大化地提升政策干預效率。另一方面，要完善育兒補貼融資機制，資金充足是育兒補貼政策可持續的重要保障。目前我國的生育津貼被納入社會保障體系中，補貼政策力度和覆蓋面有限，因此，可借鑒法國的融資模式，鼓勵政府、企業與社會三方共同支持育兒補貼政策。