不同国家托育服务治理模式的效果评价——基于OECD家庭数据库的比较分析

刘天子，杨立华，曾晓东

（1.首都师范大学 学前教育学院，北京 100048；2.北京大学 政府管理学院，北京 100871；3.北京师范大学 教育学部，北京 100875）

一、问题提出

“七普”数据显示我国社会已呈现出老龄化与少子化的特征，国家出台了“三孩”政策并辅之以配套政策作为宏观人口政策的支持，而托育服务作为“三孩”政策的配套政策受到了政府和公众的普遍关注，因为对于儿童的照护与养育直接关系父母的生育预期。我国托育服务供需结构长期失衡，［1］社会托育机构的供给远跟不上托育需求的增长，导致家庭养育负担过重，亟须以此次配套政策的出台为契机，从国家层面进行顶层设计。有效的托育服务治理模式不仅能增加一个国家儿童的入托率与妇女的就业率，更重要的是可以释放社会的生育压力，提高国家整体的生育率。［2］

纵览各国发展托育服务行业的经验，从政府与家庭之间关系的宏观视角来看，政府对本国的托育服务治理模式分为国家主导型、家庭支持型和自由放任型。［3］国家主导型认为托育服务是国家的一项基本公共服务，是社会福利的一项基本内容，是政府必须承担的一项基本责任，须由政府主动积极介入并主要由政府筹措资金为婴幼儿及家庭提供这项服务，减轻家庭的育儿成本和养育负担。家庭支持型认为政府在托育服务中的责任主要在于支持家庭，政府认同家庭仍是照护儿童的主要场所，而政府的责任则在于保护、支持并协助家庭对于儿童的养育。自由放任型认为托育服务属于家庭内部事宜，应由家庭承担主要责任，政府除在解决贫困儿童基本生活问题和儿童出现被虐待情形时介入外，不承担任何政府责任。

而发展托育服务有如下几点社会收益已成共识：第一，解放妇女的养育压力，使其进入劳动力市场，提高社会的劳动人口比重；第二，把儿童从家庭养育转向社会养育，能够打破“男主外，女主内”的既有格局，推动男女性别平等的实现；第三，发展儿童早期教育，为儿童创造积累早期人力资本的条件，减少未来社会贫困率，提升国家整体人口质量；第四，减少家庭生育压力与养育成本，间接提高生育率与人口数量。［4］那么在以上三种治理模式中，哪种模式能够更好地实现托育服务社会收益的预期效果?以下我们选取OECD 家庭数据库中覆盖到的国家为样本，按照三种治理模式把这些国家分类，以经验数据的形式进行比较分析，探讨每种治理模式的效果，为我国的托育服务治理提供借鉴。

二、研究设计

本数据来源于OECD 家庭数据库，该数据库汇集了来自经合组织和外部组织内各种国家和国际数据库的信息，该数据库包括家庭结构、家庭劳动力市场状况、家庭和儿童公共政策以及儿童结果四个主要维度，共70 项指标。其中家庭结构维度中包含我们所关心的生育率指标，家庭劳动力市场状况维度中包含了我们所关心的女性就业、家庭经济收入与教育获得指标，家庭和儿童公共政策维度中包含了我们关心的入托率、托育服务公共财政性支出与产假福利指标。

对于三种托育服务的治理模式，我们分别从OECD家庭数据库已完全覆盖的136个国家（有些国家缺乏部分基础数据，在此本文不予选取）中找出部分对应的国家，并在类型上划分为国家主导型、家庭支持型和自由放任型。我们以OECD 家庭数据库统计的0-2 岁托育服务公共财政支出占GDP比重作为主要的划分标准，大于0.5%认为是以国家主导型为主，0.1%～0.5%之间认为是以家庭支持型为主，小于0.1%认为是以自由放任型为主。

在托育服务国家主导型的治理模式中，以瑞典为首的北欧国家是典型代表。北欧国家一直有着高福利的传统，主流意识形态认为儿童代表着国家的未来，对儿童的照护和养育应交给更为专业化的政府机构，所以在瑞典大多数托育机构是公立性的，政府通过全额注资直接举办各类托育机构，2017年瑞典有84%的5岁儿童进入由政府举办的托育机构，丹麦有近50%的3岁以下儿童在政府举办的托育机构接受服务，［5］在OECD 家庭数据库统计的0-2 岁托育服务公共财政支出占GDP比重前六位的国家中有五个来自北欧五国，所以北欧五国可以说是典型的国家主导型治理模式。

而在托育服务家庭支持型治理模式的代表国家中，东亚的日本与西欧的德国是典型代表。日本与我国一样深受儒家文化的影响，家庭养育一直是其照护儿童的主要形式，但他们也认为国家也应采取各种措施缓解家庭的养育压力，近年来日本社会老龄化与少子化加剧，日本政府下定决心加大家庭养育的支持力度，促成各类普惠性托育机构的建成，最大化减轻家庭养育的负担，［6］所以日本是亚洲国家中家庭支持型治理模式的典型代表；德国作为西欧的主要国家，近年来逐步实施对女性劳动者友好的福利政策，通过积极的财政补贴来分担家庭育儿成本，其中调动社会力量提高托育服务供给，政府再以民办公助或购买服务的形式补贴各托育机构是其主要形式，2018年德国73%的儿童就读于非营利和政府资助的托育服务机构，［7］德国也是托育服务家庭支持型治理模式的典型代表。

美国和英国则是自由放任型治理模式的代表国家。美国一直有崇尚个人主义和家庭理想的传统，母亲照护自己的孩童被认为是社会演化的基础，而且主流意识形态认为政府不应过早拆散父母和儿童的联结，家庭养育自己的后代有着生物学的基础，过早干预家庭的养育方式不利于家庭的和谐和社会的稳定，所以美国政府对于托育服务的治理模式倾向于自由放任型。［8］除美国外，英国也一直保留着在托育服务领域的自由放任模式，政府几乎不插手托育服务行业。在英国，个体经营者或小型合伙企业供给26%的学位，大型私营企业控制了57%的市场，家庭可以选择付费去市场购买托育服务，也可以在家自行养育，［9］英国也有着明显的自由放任型治理模式的特征（见表1）。

表1 托育服务的三种治理模式（%）

对上文提到的托育服务的四点社会收益共识，我们可以通过以下三个指标进行测量，前两点社会收益可以用妇女的就业率进行衡量，因为女性完成就业进而实现经济独立是男女平等的最基本内容；社会收益的第三点可以用儿童入托率进行测量；社会收益的第四点我们以本国生育率作为衡量指标。不过，我们认为妇女就业率、入托率以及生育率虽然都会受到托育服务治理模式的影响，但三者可能会有不同的作用机制，尤其是妇女就业率可能会受到本国商业环境、经济周期以及劳动力市场传统等多种因素的共同影响，原因较为复杂，可能需要更为多元与深入的研究进行因果推断。因此，本文仅以各国儿童入托率和生育率作为研究的因变量，以不同托育服务的治理模式为自变量，进而对托育服务的治理效果进行评价。

以下我们通过最小二乘回归（OLS）和工具变量回归（IV）两个模型来分别考察不同托育服务治理模式对本国入托率和生育率的影响。

1.不同托育服务治理模式对入托率的影响研究

入托率可能会受到本国托育服务治理模式、家庭社会经济背景以及国家财政投入的影响，［10］同时也会受到本国文化传统的影响，［11］不同的文化传统将影响微观家庭的养育选择：即是选择家庭养育还是社会化托育，而文化传统与本国托育服务的治理模式又存在相关性影响，于是最小二乘回归会有内生性而导致估计结果有偏，为解决内生性影响，本研究利用工具变量回归建立如下模型：

Yi为因变量，我们主要使用第i个国家2019年的入托率，该变量可以从OECD《强壮的开端》系列报告数据库获得；Di为核心自变量，表示第i个国家，不同的国家代表着不同的托育服务治理模式，模型以托育服务自由放任型治理模式为控制组，分别以国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式为处理组，控制组Di赋值为0，处理组Di赋值为1。X1i、X2i为控制变量，分别表示第i个国家家庭层面的特征变量（家庭年收入、父母平均受教育年限、父亲结婚时的平均年龄、母亲分娩时的平均年龄）和国家层面的特征变量（当年本国GDP 和财政性托育服务经费支出占国家财政总支出的比重、每一个儿童的生均培养经费），以上两个变量可从OECD家庭数据库和OECD《强壮的开端》系列报告数据库获得。νi为随机干扰因素。由于无法获得各国文化特征的数据，方程（1）存在内生性问题，Di可能与随机干扰项νi相关，本研究将运用工具变量回归（IV）处理由于无法获得各国文化特征数据而造成的遗漏变量误差所产生的内生性问题。方程（2）中工具变量Zi的选取原则要求其可以影响Di，但不影响Yi，即通过影响Di进而影响Yi。为此，本研究所选取的工具变量Zi为第i个国家公立小学数占所有小学数的比例，因为托育服务虽然首先要照护与养育儿童，但同时也兼顾对儿童早期教育的职能，它与教育部门的选择有趋同之势，甚至有些国家把托育服务归入教育部门形成托幼一体化管理，所以本文认为一个国家公立小学数占所有小学数的比例代表着这个国家的某种教育与文化传统，会影响政府在托育服务治理中的模式选择（即Di），但不会直接影响这个国家的入托率（即Yi）。通过两阶段最小二乘估计得到托育服务的治理模式对入托率的影响。

2.不同托育服务治理模式对生育率的影响研究

通过考察既有文献得知生育率主要会受到生物因素、经济因素、政策因素、教育因素与文化因素这五大因素的影响。［12］生物因素主要是指夫妻双方的生育能力，此处选取女性分娩时的年龄（相比于男性，女性的生育能力往往下降得更快）和该国男性的平均寿命（代表该国男性整体的健康程度）作为衡量指标；经济因素选取家庭本年度的收入；政策因素选取最为关注的本国托育服务的治理模式、财政性托育服务经费支出占国家财政总支出的比重与每名儿童的生均经费以及该国规定的父母产假天数总和（我们有理由相信产假福利会影响人们的生育选择）；教育因素选取家庭平均受教育年限；文化因素反映一个国家居民的生育传统以及对于生育的主流态度，我们仍没有很好的数据衡量这个因素，但不考虑文化因素又会带来不可观测的遗漏误差，对于不可观测遗漏误差的内生性问题的处理，工具变量回归仍是最优的解决方案，本研究利用工具变量回归建立如下模型：

图1 工具变量模型示意图

Yi为因变量，我们主要使用第i个国家2019年的生育率，该变量可以从OECD《强壮的开端》系列报告数据库获得；Di为核心自变量，同前面模型，表示第i个国家，不同的国家代表着不同的托育服务治理模式，模型以托育服务自由放任型治理模式为控制组，分别以国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式为处理组，控制组Di赋值为0，处理组Di赋值为1。W1i、W2i、W3i、W4i为生物因素、经济因素、政策因素和教育因素四个层面的控制变量，其中，W1i包含第i个国家女性分娩时的平均年龄和男性平均寿命；W2i包含第i个国家当年家庭年收入；W3i代表第i个国家规定的父母产假天数总和、当年本国托育服务财政性经费占GDP 比重、每名儿童的生均经费（另一个衡量指标已作为核心自变量）；W4i代表第i个国家家庭平均受教育年限。以上四个变量可从OECD 家庭数据库和OECD《强壮的开端》系列报告数据库获得。νi为随机干扰因素。由于无法获得各国生育文化的特征数据，我们仍旧选取第i个国家公立小学数占所有小学数的比例作为工具变量Zi，因为它仍是通过影响托育服务治理模式的选择Di来影响最终的生育率Yi。

图2 工具变量模型示意图

三、数据描述

1.因变量的描述性统计

以国家主导型为治理模式的国家其入托率均值明显高于家庭支持型治理模式和自由放任型治理模式，自由放任型治理模式下的国家整体入托率最低，这与现实经验相符合。三种治理模式按照政府对托育服务的重视程度排名依次为：国家主导型＞家庭支持型＞自由放任型。可见，入托率与政府对托育服务的重视程度成正相关，国家对托育服务的重视程度越高则国家整体的入托率越高。

而以自由放任型为治理模式的国家其生育率均值明显高于国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式，家庭支持型治理模式下的国家整体生育率最低，这似乎与我们的经验相悖，一种可能的原因是政府发现本国生育率较低后才采取了托育服务的家庭支持型治理模式，而生育率的改变往往是较为缓慢的（见表2）。

表2 因变量的描述性统计

2.自变量的描述性统计

通过表3 自变量的描述性统计，我们发现在托育服务国家主导型治理模式的国家中儿童生均经费和父母带薪休假总天数的均值远远高于家庭支持型治理模式和自由放任型治理模式，体现出较为明显的福利国家倾向，平均家庭年收入、父母平均受教育年限、父亲结婚的平均年龄、女性首次分娩时的年龄、男性平均寿命也都高于另外两种治理模式下的国家，而且标准差都比较小，体现出较好的收敛与平均特征；值得注意的是在自由放任型治理模式的国家中，父亲结婚的平均年龄与女性首次分娩时的年龄要明显低于国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式的国家，这或许与其较高的生育率有着某种隐秘的联系，需要下文进一步的实证分析。

表3 自变量的描述性统计

3.工具变量的描述性统计

在对工具变量的描述性统计中，国家主导型治理模式的国家公立小学占比明显高于家庭支持型治理模式和自由放任型治理模式的国家，与托育服务的治理模式之间的确存在正相关性，即政府对托育服务的重视程度越高的国家公立小学占比也越高，这与“本国公立小学占比”这一指标作为工具变量的属性相合。

表4 工具变量的描述性统计

四、实证结果与讨论

我们以托育服务自由放任型治理模式为控制组，分别以国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式为处理组进行对比分析，试图回答相比于政府对托育服务持自由放任的态度，到底哪种治理模式更能提高一国整体的入托率和生育率。

表5分别以最小二乘回归（OLS）和工具变量回归（IV）两种模型去估计不同治理模式对托育率的影响效应。首先，比较托育服务国家主导型治理模式与自由放任型治理模式，设置治理模式为虚拟变量，其中自由放任型治理模式为控制组，设置虚拟变量值为“0”，国家主导型治理模式为处理组，设置虚拟变量值为“1”，对两套模型进行Hausman检验的P值在10%水平下显著，说明OLS回归存在内生性影响，工具变量回归模型可靠，我们关心的核心自变量治理模式对入托率的影响在10%水平下显著，说明托育服务国家主导型治理模式相比于政府自由放任型而言对入托率存在显著的影响，但同时发现影响更为显著的是父母平均受教育年限、女性首次分娩时的年龄以及儿童生均经费的投入，三者都在5%水平下显著，我们同时对所选工具变量进行弱工具变量的F值检验，F值为12，大于10的临界点，说明工具变量并非弱工具变量。其次，再来比较托育服务家庭支持型治理模式与自由放任型治理模式。同样设置治理模式为虚拟变量，其中自由放任型治理模式仍为控制组，设置虚拟变量值为“0”，家庭支持型治理模式为处理组，虚拟变量值为“1”，对两套模型进行Hausman检验的P值在5%水平下显著，说明OLS 回归明显存在内生性影响，工具变量回归模型更可靠，而对于我们最为关心的核心自变量治理模式对入托率的影响变为5%水平下显著，且回归系数值比前者更大，同样在5%水平下显著的还有之前的三个自变量（父母平均受教育年限、女性首次分娩时的年龄以及儿童生均经费的投入），对工具变量也进行了弱工具变量的F值检验，F值为19，大于10的临界点，说明工具变量并非弱工具变量。最后，通过国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式二者与自由放任型治理模式的对比，发现在控制了其他因素基础上，托育服务家庭支持型治理模式对国家整体入托率的提高影响更大且更为显著，而不论在哪种治理模式下父母平均受教育年限的增加、女性首次分娩时年龄的增长以及儿童托育服务生均经费投入的增加都有助于整体入托率的提高。

表5 不同托育服务治理模式下的入托率对比

表6展示的是分别以最小二乘回归（OLS）和工具变量回归（IV）两种模型估计不同治理模式对生育率的影响。首先，还是同样以自由放任型治理模式为控制组，设置虚拟变量值为“0”，以国家主导型治理模式为处理组，设置虚拟变量为“1”，分别进行OLS 回归和IV 回归，对两套模型进行Hausman检验的P值在10%水平下显著，说明OLS 回归存在内生性影响，当考察我们最为关心的自变量治理模式对生育率的影响效应时，相比于OLS 回归，IV 回归模型中的显著性更高，回归系数更大，具有同样显著水平的是女性首次分娩时的年龄、父母产假总天数和父母平均受教育年限，其中女性首次分娩时的年龄和父母平均受教育年限对生育率的影响均为负向，即随着女性分娩年龄的增加和父母受教育水平的提高，二者均对生育率有一定的抑制作用，而父母产假总天数对生育率的影响为正向，我们有理由认为更多的父母产假总天数代表着更为友好的生育政策，说明友好的生育政策确实能增加整体的生育率，再对工具变量进行弱工具变量的F值检验，F值为11，大于10 的临界点，说明工具变量并非弱工具变量。其次，用相同的方法考察家庭支持型治理模式与自由放任型治理模式下的生育率对比，仍然分别进行OLS回归和IV回归，然后对两套模型进行Hausman检验，其P值在10%水平下显著，说明OLS 回归存在内生性影响，但是我们关心的核心自变量治理模式在两种回归模型下出现了负数，虽然并没有通过显著性检验，说明相比于托育服务自由放任型治理模式，家庭支持型治理模式并没有体现出能够提高整体生育率的效果，这也正符合我们在进行因变量描述性统计时给出的可能性解释，即政府在发现生育率较低后才开始实施托育服务家庭支持型的治理模式，而我们的数据并没有涉及这样的一个时间序列上的划分，而男性平均寿命与女性首次分娩时的年龄等生物因素对生育率的影响是最为显著的，二者方向相异，其中后者更为显著，说明女性分娩年龄的增加会显著降低整体生育率，男性平均寿命的增长说明男性整体健康水平的提升会显著提高本国生育率，父母产假总天数和父母平均受教育年限两个自变量的影响也仍旧显著，说明友好的生育政策不论在哪种治理模式下均对整体生育率的提高有促进作用，而父母受教育水平的普遍提高确实对整体生育率有一定的抑制作用，不过，我们对工具变量进行弱工具变量的F值检验时发现F值为8，小于10的临界点，说明工具变量在这两种治理模式的模型对比中可能存在弱工具变量风险。最后，通过国家主导型治理模式和家庭支持型治理模式与自由放任型治理模式的对比，我们发现在控制了其他因素的基础上，托育服务国家主导型治理模式对国家整体生育率的提高影响更大且更显著，生物因素对生育率的影响最为显著，女性首次分娩年龄的延后确实会降低一国整体的生育率。经济因素对生育率的影响则不太明显，政策因素中友好的生育政策（如父母产假总天数）对于整体生育率的提升效果是明显有效的，而教育因素中父母受教育水平的提高会对生育率产生抑制作用，说明高学历者更不愿生育的现象确实存在。

表6 不同托育服务治理模式下的生育率对比

五、结论与启示

关于托育服务不同治理模式的效果评价比较，有学者做过描述性的统计分析，［13］但鲜有学者通过实证研究对不同托育服务治理模式与实际效果进行因果推断，本文意在进行这方面的尝试：即考察各国托育服务不同治理模式对本国入托率与生育率的影响。以此为据，分析托育服务政策作为我国宏观人口政策下的配套政策，到底什么样的治理模式对宏观人口政策最能起到配套支撑的作用。

通过OECD 国际调查家庭数据库的各国数据，本文发现与政府对托育服务持自由放任的态度相比，家庭支持型治理模式更能提高本国的入托率，即政府给予家庭以必要的支持与协助、分担家庭的养育成本，将能有效提高家庭把婴幼儿托付给社会机构进行养育的意愿，实现社会托育率的增长。但是，如果希望通过托育服务政策的改进提高本国的生育率，那么国家主导型治理模式表现更优，即政府把婴幼儿托育服务作为一项基本公共服务进行供应，主动介入、积极筹措资金并精准布局，这样才能大量缓解家庭养育的后顾之忧，充分释放家庭的生育压力，最终实现社会生育率的提高。这对我国的启示在于：如果通过托育服务政策的改进仅仅是缓解家庭养育压力、实现家庭养育向社会化托育转变的话，那么政府给予家庭必要的支持与协助即可实现；而如果希望通过托育服务政策的改进辅助于宏观人口政策的落实，实现社会生育率的普遍提高和国家人口结构调整的话，那么政府必须要实施更加主动的托育服务治理策略，即更加积极地介入托育服务领域，在财政投入与相关政策的倾斜上加大力度，把托育服务作为一项基本的公共服务，向全社会进行福利供给。

与此同时，本文发现在影响生育率的几大因素中，生物因素和教育因素的影响是显著存在的，女性受教育水平的提高与首次分娩年龄的延迟之间必然存在一定的关联，［14］都会以降低本国生育率为代价，但二者对提高本国入托率却有着显著的正向影响，这具有明显的“少生优生”的色彩，这正与我国当下社会中女性受教育水平普遍提高、首次分娩年龄延迟的现状相一致。［15］然而，生物因素和教育因素往往并不能为政府所控制，相比而言政策因素往往是政府最能控制的因素，本文研究表明友好的生育政策对于提高生育率具有明显的作用，因此，增加产假与育儿假的天数、提高生育福利水平将有助于提升国民的生育意愿。

最后，有必要强调托育服务治理模式的政府选择与文化传统息息相关，其背后有着对儿童养育观念理解的差异，而文化因素又是影响生育率的重要因素，所以通过改变托育服务治理模式实现提高社会生育率的目标往往是缓慢的（家庭支持型治理模式对生育率的影响效果不明显可能就是这样的原因），它需要一个重塑人们对于儿童养育观念与养育传统的过程，所以从家庭养育到社会化托育的转变过程中，广泛的社会宣传也是政府部门必须采取的措施之一。