爱思唯尔

日本与国际经济杂志

第 66 卷，2022 年 12 月，101231
日本与国际经济杂志

减少儿童福利金可以增加孕产妇就业吗？来自日本的证据

https://doi.org/10.1016/j.jjie.2022.101231 获取权利和内容
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突出

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    本研究估计了恢复收入门槛的影响日本的2012 年的儿童福利政策。
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    我们分析了对孕产妇就业、托儿服务使用和儿童健康结局的影响。
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    我们发现，福利支付的减少鼓励了孕产妇就业和未经认可的托儿服务，对儿童健康没有影响。
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    仅在经认可的托儿服务供应量较低的都道府县观察到效果。
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    更多经过认可的托儿服务和更便宜的未经认可的服务可能有助于母亲重返工作场所。

抽象

本研究估计了 2012 年 4 月恢复领取儿童福利 （CB） 的收入门槛对日本孕产妇劳动力市场参与、儿童保育服务使用和儿童健康结果的政策影响。利用21世纪新生儿纵向调查的数据，采用回归不连续性设计，我们发现，在户主年收入超过门槛的高收入家庭中，CB支付的减少促进了产妇劳动力供应的密集和广泛的利润，特别是对于兼职工人和个体经营者。此外，母亲们使用未经认可的托儿服务重返工作场所，增加了托儿总费用，但对儿童的健康结果没有影响。在经认可的托儿服务供应率较低的县，也观察到了异质性影响;减少 CB 的母亲使用未经认可的托儿服务开始全职工作。这些发现表明，减少育儿服务具有鼓励产妇就业的优势，特别是在托儿所较少的都道府县，可以增加经认可的托儿所的数量，降低未经认可的托儿服务的价格可以使母亲在分娩后更容易重返劳动力市场。

关键字

孕产妇再就业
儿童健康
产妇退休
子女福利政策
收入门限恢复
回归 不连续性设计

缩写

CB
儿童福利
厚
生劳动
省
RDD
回归不连续设计PL
育儿假
pp
百分点

JEL 代码

J16
J21
J38

1. 简介

儿童福利（CB）是国家为支付育儿经济负担而向父母提供的一种社会保障形式，许多国家目前以幼儿福利或儿童保育津贴的形式提供儿童福利（经合组织，2019）。
文献中有大量证据表明 CB 的政策影响。例如，许多研究已经检查了扩大 CB 对生育率和儿童结局的直接影响。1除了对受助家庭的直接影响外，许多研究表明，基于收入效应，CB 的扩张会阻止父母——尤其是母亲——工作，因为 CB 的扩张预计将产生与非劳动收入的外生增长相同的效果（Tamm，2010 年;冈萨雷斯，2013 年;Garganta 等人，2017 年;别所，2018 年;Collischon 等人，2020 年）。
考虑到公平性和阻碍就业的副作用，许多国家对 CB 施加了收入门槛或经济状况调查（经合组织，2019 年）。在日本，目前针对初中以下儿童的 CB 包括向户主年收入高于收入门槛的家庭提供每个孩子每月 5000 日元的特别津贴。但是，在 2022 年 10 月之后，户主年收入在 1200 万日元或以上的家庭将不再享受每月 5000 日元的特别福利（《日本时报》，2020 年）。
然而，目前尚不清楚施加收入门槛或减少 CB 数量是否会增加高收入家庭的就业，这些家庭的特点是女性劳动力参与率低且获得认可的托儿服务的机会有限。2因此，本研究考察了日本CB的减少是否增加了母亲的劳动力供应的密集和广泛的利润率，特别是来自相对高收入家庭的母亲。该研究还确定了减少 CB 促进孕产妇就业的就业状况，并调查了减少 CB 对儿童保育使用和儿童健康结果的因果影响。
在日本，自 1970 年代初引入 CB 以来，根据出生顺序、儿童年龄和高收入者（以下简称受助人）的年收入等标准，支付金额已多次扩大。特别是在 2010 年 4 月至 2011 年 10 月期间，随着日本政权更迭，CB 进行了外生扩张。然而，自 2010 年 CB 扩展以来，需要同时进行三项变化——增加每月津贴、提高津贴资格年龄和取消收入门槛——学者们无法分别估计每项变化的影响。图1显示自1971年以来，CB付款总额的变动情况。
图1
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图1.儿童福利 （CB） 的变化。

随后，为了解决政府的预算赤字问题，日本的CB标准在2012年4月出现了另一个外生变化，即重新引入收入门槛。如果接受者的收入超过预定阈值，这一政策变化将 CB 降低到之前水平的三分之一（如果有三个以上的孩子或三岁以下的儿童）或一半（否则）。考虑到 CB 收入阈值恢复的外源性变化作为准自然实验，我们调查了 CB 减少对孕产妇就业和儿童相关结果的影响。
然而，很难估计 CB 扩大或减少对产妇就业的因果影响，因为 CB 通常是根据与产妇就业率密切相关的指标（例如生育率和经济状况）进行内源性修改的。本研究使用政府统计数据为每个家庭提供准确的收入阈值，并采用锐回归不连续性设计（RDD）方法作为主要估计方法。
主要发现可总结如下。产妇就业有所增加，但CB的平均降幅为165,200日元（≈1,502美元）：对于广泛的利润率，CB减少后产妇劳动力供应的概率增加了6.89个百分点（pp）;在密集利润率方面，母亲的每周工作时间增加了约2.7小时，母亲的年收入增加了310,400日元（≈2,822美元）。3这些结果表明，额外的收入足以完全补偿 CB 的减少。就幅度而言，这些估计值足够大，可以与整个人口的平均值相媲美（工作概率：41.6%，每周工作时间：13.503小时，年收入：948,220日元）。在就业状况方面，我们发现兼职和个体经营者的增加与家庭主妇的减少成正比。对于与儿童相关的结局，母亲对经认可的托儿中心的使用没有增加，但对未经认可的托儿中心的使用有所增加;因此，每月儿童保育总支出增加了 20 个百分点。此外，儿童健康指标不受CB减少的影响。
我们还发现，在居住在等待认可托儿所的孩子较多的县的母亲中，CB 的减少降低了家庭主妇的比例，并增加了使用非认可托儿所服务的全职就业母亲的数量。因此，结果表明，在母亲劳动力供应可能较多的地区，她们会在外工作，尤其是全职工作，即使这意味着使用昂贵的未经认可的托儿服务。
我们对文献的主要贡献是，我们分析了收入减少而不是扩大收入对孩子两岁半且尚未返回外出工作的母亲就业的影响。据我们所知，这是第一项检验 CB 减少对孕产妇就业影响的研究，因为现有研究主要分析了 CB 扩张对孕产妇就业的影响（Tamm，2010 年;冈萨雷斯，2013 年;Garganta 等人，2017 年;别所，2018 年;Collischon 等人，2020 年）。例如，Bessho （2018） 使用结构估计方法，发现 2010 年 CB 在日本的扩张略微阻碍了父母在外面工作。由于许多国家的财政资源并非取之不尽用之不竭，因此有效分配资源非常重要。因此，有必要了解提供补贴和社会保障是适当的，此外，该规定加剧了次要资源分配，例如阻碍父母就业。因此，我们关注补贴或社会保障下降对父母就业的影响。在日本，由于老龄化社会和低出生率，劳动人口正在下降，许多研究试图确定提高女性就业率的因素，与男性相比，女性就业率相对较低（Abe，2013 年;Asai 等人，2015 年;Gunji 和 Miyazaki 2017;川口 2019;Kohara 和 Maity 2021;Nishitateno 和 Shikata，2017 年）。例如，拥有足够托儿服务的地区孕产妇就业率较高（Abe，2013年;Asai 等人，2015 年;Nishitateno 和 Shikata，2017 年）。Gunji 和 Miyazaki （2017） 表明，解释劳动楔形性别差异的关键因素是劳动生产率、家务劳动和歧视方面的性别差异。此外，Kohara 和 Maity（2021 年）表明，工作与生活平衡政策鼓励已婚妇女增加花在有偿工作上的时间。Kawaguchi （2019） 还发现，正式/非正式工人之间生育骚扰风险的差距可能是自愿辞职和加班压力。因此，本研究重点关注减少CB（一种社会保障福利）作为增加产妇就业的因素之一，并明确减少CB是否增加产妇就业以及哪些就业类型受到影响（兼职/全职/个体经营）。
我们对文献还做出了两项额外的贡献。首先，我们发现经认可的托儿服务的可用性对减少 CB 的影响产生了影响。一些研究表明，CB 扩张减少了孕产妇就业（Tamm，2010 年;冈萨雷斯，2013 年;Garganta 等人，2017 年;别所，2018 年;Collischon 等人，2020 年），而其他人则报告说，CB 的扩张鼓励母亲重返劳动力市场（Gustafsson 和 Stafford，1992 年;Blau 和 Tekin，2007 年;Bettendorf 等人，2015 年;Givord 和 Marbot，2015 年）。这些好坏参半的结果可归因于各国儿童保育服务供应的差异。4 当母亲无法获得足够的托儿服务，必须投入大量时间和资源来抚养孩子时，她们就无法从事有偿工作。研究表明，在日本的一些地区，由于获得经认可的托儿服务的机会有限，母亲在分娩后辞去工作并致力于育儿的可能性相对较大（Yu，2005年;Raymo 和 Lim，2011 年;Steinberg 和 Nakane，2012 年）。与现有研究相比，我们不仅掌握了每户居住的都道府县的信息，还掌握了各都道府县认可托儿所等候名单上的儿童比例。基于这一优势，我们可以首次研究经认可的托儿服务的可用性如何对 CB 减少的影响产生不同影响。
接下来，我们研究了在户主（通常是其配偶）收入高的情况下，母亲对减少 CB 的反应。根据经合组织（2019 年）的数据，一些国家（例如日本、美国 [密歇根州]、加拿大 [安大略省]、西班牙和意大利）对补贴（包括 CB）设定了收入门槛，以确保家庭之间的公平。相比之下，许多其他国家（例如法国、德国和荷兰）没有为一般家庭福利设定门槛。正如日本在2012财年发生的那样，出于财政原因，这些国家可能会讨论未来设定收入门槛。因此，我们的研究结果通过提供证据证明补贴减少对孕产妇就业的影响，为文献提供了补充，并为政策制定者提供了信息。
本文的其余部分组织如下。第二节描述了日本的CB政策，第三节介绍了我们的实证方法。在第四节中，我们描述了数据、主要结果和鲁棒性。第五节讨论了异质性的影响，具体取决于经认可的托儿服务可用性。最后，我们在第六节中总结了结果。

二、政策背景

2.1. 儿童福利政策

1972年1月1日，日本厚生劳动省（厚生劳动省）实施了旨在为抚养许多孩子的父母提供经济援助的《儿童津贴法》之后，引入了CB制度。起初，CB 的资格标准取决于各种门槛，包括分娩顺序、子女年龄以及高收入父母（接受者）的年收入。然后，随着出生率下降和经济停滞，日本政府放宽了这些门槛，增加了受助人数和每月付款额。
接下来，我们描述了本研究重点关注的收入阈值的时间变化。最初，政府将CB的收入门槛定为200万日元以下，包括工资税（18,182美元≈），并逐步提高收入门槛，直到2010年度取消收入门槛。截至 2009 财年，父母为他们的第一个和第二个孩子获得 5000 日元（≈ 45 美元），为他们的第三个和任何以后的孩子获得 10,000 日元（≈ 91 美元），直到他们从小学毕业或年满 12 岁。此外，所有父母每名三岁以下儿童可获得10,000日元的报酬。但需要注意的是，这些付款仅提供给收款人收入低于 780 万日元（包括所得税）的父母（≈ 70,909 美元）。
2009年12月，日本民主党在其扩大社会保障的议程下，从长期执政的自民党手中夺取了权力。因此，从 2010 年 4 月起，所有抚养至少一名 15 岁或以下儿童的父母都有资格获得 13,000 日元（≈ 118 美元）。因此，抚养 13-15 岁孩子的父母受益于新的 CB 扩张并获得了更大的付款。然而，由于预算赤字巨大，CB 从 2011 年 10 月起重新制定了基于儿童年龄和出生顺序的资格标准。因此，所有 15 岁以下儿童的父母都有资格获得 10,000 日元的减免 CB。此外，如果他们至少有一个 3 岁以下的孩子或三个或三个或更多的孩子，他们开始获得 5,000 日元的额外付款。
2012年4月，政府恢复了CB的收入门槛，如果受助人的年收入超过门槛，我们的研究将CB降低为5,000日元。这些福利每年支付 3 次，分别是 6 月（2 月至 5 月）、10 月（6 月至 9 月）和 2 月（10 月至 1 月）。收入门槛是根据两年前 1 月至 5 月福利奖励的收入水平和 6 月至 12 月福利奖励的上一年收入水平确定的。2012 年 4 月法律修订恢复了收入门槛，反映在 2012 年 6 月起支付的 CB 金额中。因此，如果受助人在2011年（2011年1月至12月）的收入超过收入门槛，则每月的CB支付额将减少到2011年的三分之一（3岁以下儿童或3名或3名以上儿童从15,000日元降至5,000日元）和2011年的一半（15岁或以下儿童从10,000日元增加到5,000日元）。
这一门槛因受抚养人的人数而异，包括23岁以下的非工作子女和非工作配偶（见表A-1）。根据配偶的扣除额（见表A-2），门槛也放宽了，由配偶的年收入决定。配偶的扣除允许受助人的配偶减少工作时间或停止工作，从而防止受助人受到 CB 减免。对于受助人年收入低于恢复收入门槛的家庭，收入门槛恢复后，CB 付款金额没有变化。因此，我们将这些家庭视为对照组，将其他家庭视为治疗组。这种围绕恢复收入阈值的不对称变化使我们能够确定 CB 减少对治疗组的因果影响。
同时减少了对受抚养人的现有税收抵免。5因此，工资税和居民税根据年收入而增加（有关政策变化的详细信息见表 A-3）。这一政策变化本应对产妇就业产生与减少 CB 相同的效果，尽管取消受抚养税收减免可能促进了产妇就业，特别是对于高收入家庭。幸运的是，没有同时发生可能影响孕产妇就业的其他政策变化。因此，考虑到家属税收抵免的减少，我们将CB的变化视为该准自然实验中的外生冲击。

2.2. 每月育儿津贴：示例

图2显示2010年至2013年每月CB付款的变化。每年的付款总额是为每个孩子计算的。我们使用截至每年 12 月的每月 CB 付款，当时调查用于分析的数据。CB 的时间变化以红色（父母抚养 3 岁以下儿童且两个以上儿童）、蓝色（3-15 岁儿童和两个或以下儿童）和绿色（超过收入阈值且两个或更少儿童的家庭）显示。这种时间变化用于确定 CB 减少对孕产妇就业和儿童保育服务使用的影响。
图2
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图2.2010年12月至2013年12月CB时间变化史。

3. 实证方法

3.1. 理论背景：对分娩和儿童结局的主要影响

本研究基于两个理论假设检查了减少 CB 的因果效应。首先，我们假设减少 CB 会提高孕产妇就业率。根据传统的收入效应，非劳动收入的下降，如CB付款，鼓励父母参与劳动力市场或增加工作时间。此外，父母受到鼓励并表现出损失厌恶行为，因为他们会补偿损失以维持当前的消费水平（参见 Deshpande，2016 年的讨论）。此外，母亲比父亲更有可能休育儿假 （PL） 或因分娩而离开劳动力市场，因此 CB 减少的影响可能只出现在母亲身上。6因此，我们只关注孕产妇就业。
我们还分析了就业状况对劳动结果影响的异质性，因为找工作的难度可能因母亲新想要的就业状况而异。此外，在每种就业状况下工作的难度应因母亲的出生前职业（就业状况）而异。因此，本研究通过按分娩前后的就业状况将样本划分为交叉子样本来检验 CB 减少的因果效应。
第二个假设是，CB 的减少增加了儿童保育支出和儿童保育服务的使用。我们提供以下理论背景。我们考虑两种类型的消费商品：序数消费商品和与工作时间成比例以恒定速度增长的消费商品（托儿服务）。如果两者都是正常商品，那么非劳动收入（例如 CB）的减少会通过收入效应降低父母的消费（托儿服务和其他商品）。然而，父母可能会增加对托儿服务的消费，因为他们通过基于第一个假设的收入效应增加了家庭外的工作。因此，CB 的减少增加了劳动力供应和儿童保育服务的消费，同时减少了其他商品的消费。在日本，许多家庭都是核家庭，由一对夫妇和他们的孩子组成。在这样的家庭中，如果丈夫在外工作，如果妻子也想在外工作，就必须使用托儿服务。
此外，使用未经认可的托儿服务可能会对儿童的健康产生负面影响。特别是在城市地区，许多儿童在符合厚生劳动省标准的认可托儿所的候补名单上。如果父母无法使用经认可的托儿所，他们将被迫使用昂贵的未经认可的服务。与此相关的是，Baker等人（2008年）发现，在加拿大，由于公共支持降低了托儿成本，随着母亲开始在外工作，使用低质量的托儿服务有所增加，导致儿童的健康状况更差。因此，本研究将检查 CB 的减少是否鼓励使用哪些类型的托儿服务（经认可/未经认可的托儿服务），以及使用未经认可的托儿服务是否对儿童健康产生负面影响。

3.2. 估计模型

我们首先讨论确定 CB 变异的政策影响的困难。调查的结果变量是基于 2010 年 5 月 10 日至 24 日期间至少生育一名新生儿的所有家庭的面板数据，研究的结果变量是孕产妇分娩结果和父母在育儿支出方面的行为。通过对政策变化前后结果变量的简单比较，我们可以估计 2012 年 4 月减少 CB 的因果效应，当且仅当在此期间没有其他冲击并且政策处理是随机分配的。然而，无论 CB 政策如何变化，结果变量都可能随着时间的推移受到未观察到的冲击的影响，并且不可观察的因素决定了治疗分配。前者会产生省略的变量偏差，而后者会导致选择偏差。
控制这些偏差通常很困难，因为无法观察到有关结果变量的家庭决策的所有信息。7为了解决这些偏差，RDD方法仅关注阈值附近的家庭，以确保基线协变量的相似性，可以减轻遗漏的变量偏差并确认选择偏差的影响。因此，我们使用 RDD 方法来确认结果变量是否在收入阈值上连续跳跃，使用 2012 年数据（治疗后期）——当实施 CB 减少时。
在这项研究中，与普通户主的收入相比，作为收入门槛的分界点非常高。因此，当运行变量偏离截止点时，结果变量的值可能会发生非线性变化。因此，为了澄清上述两个假设，同时避免函数形式引起的错误指定，我们首先估计以下应用 Lee 和 Lemieux （2010） 的非参数 RDD 模型：(1)yit=αlt+(αrt−αlt)Dit+βltF(Incomeit−cit)+(βrt−βlt)Dit*F(Incomeit−cit)+εit,Dit=1[Incomeit−cit≥0]
令下标 i 和 t 表示式 （1） 中的家庭和时期，这是使用大约 30,000 个家庭和两个时期（2011 财年和 2012 财年）的数据估算的。8yit是因变量的向量，即孕产妇劳动结果、儿童保育使用和儿童健康结果。在式（1）的右侧，αlt和αrt [βlt和βrt] 分别表示左侧和右侧收入阈值的常数项 [系数]。在式（1）的第二行中，我们定义了治疗状态Dit如果收款人的收入（含税）等于 1Incomeit，超过收入门槛cit.因此，每个家庭的运行变量由差值决定，Incomeit−cit，并且该边界处的截止点为零。我们使用了一个三角形内核函数F(.)进行非参数估计。为了确认函数形式导致的结果的敏感性，我们还使用运行变量的二次项估计了线性和非线性泛函形式F(.)见附录 6。计算最佳带宽F(.)，我们采用 Imbens 和 Kalyanaraman （2012） 提出的方法进行主要估计。对于误差项，让εit是特异效应，其中εit假定为 i.i.d. （0,σ2).
在这里，感兴趣的参数是αrt−αlt，这是Dit.如果以下三个假设成立，我们可以将该参数视为在结果变量的收入阈值附近减少的 CB 减少对治疗（局部 ATT）的局部平均治疗效果，正如 Lee 和 Lemieux （2010） 所提出的那样。我们将在附录 2-4 中进一步讨论并检验这些假设。
假设 1（非纵）：没有家庭纵其工作时间或就业状况以避免有资格获得 CB 减少——治疗。
假设 2（基线协变量的局部随机化）：基线特征在高于和低于收入阈值之间没有不连续的差异。
假设 3（包括基线协变量的无关性）：尽管可能与治疗后结果相关的基线协变量也包含在回归中，但估计结果保持不变。
我们将 2,000 万日元（≈ 18 万美元）作为差额上限，因为受助人的收入门槛在 833 万日元（≈ 75,727 美元）至 1,126 万日元（≈ 102,364 美元）之间确定，具体取决于受助人的年收入。

4. 数据和主要结果

4.1. 数据

我们使用了 21 世纪新生儿纵向调查，这是厚生劳动省进行的一项具有全国代表性的政府统计调查。这项纵向调查旨在为规划、制定和实施应对日本少子化问题的必要措施提供信息。9这项调查分为 2001 财年和 2010 财年的两个队列。为了研究2012财年减少CB对抚养幼儿（学龄前儿童）的母亲就业选择的影响，我们使用了2010财年队列的2011财年和2012财年调查。10我们考虑了第三波调查（2012 年 12 月 1 日：2012 年 4 月恢复 CB 收入门槛后的时期——治疗期）。对于稳健性检验，我们还使用了去年问卷（2011 年 12 月 1 日）的回答，并确保潜在差异不会导致 2012 年的不连续性。该调查包括所有有 2010 年 5 月 10 日至 24 日期间出生的孩子的家庭。父母在每年12月1日之前收到问卷，他们在调查中填写了家庭信息，并将答复邮寄给厚生劳动省。在 2012 财年（2011 财年）的调查中，受访者至少有一个 2 岁零 6 个月（1 岁零 6 个月）的孩子。
我们定义了一个治疗状态变量，将样本分为治疗组和对照组，以减少 CB。此外，我们还使用反映孕产妇就业和育儿相关结果的各种定量和定性变量作为因变量。下面，我们将解释如何构造表示治疗状态的变量和因变量。
对于治疗变量，我们使用受助者上一年的总收入（2012 年样本为 2011 年 1 月至 12 月）确定受助者是否受到 2012 财年收入阈值的约束。我们解释接受者属于治疗组（表示D我,t在等式 （1） 中），如果他们上一年的年收入（运行变量）超过收入阈值。为了通过安慰剂测试检查结果的稳健性，我们还使用接受者 2010 年 1 月至 12 月的总收入计算了 CB 收入阈值恢复前一年的假设治疗状态。
首先，我们确认CB减少量并解释结果变量的定义。由于收款人的收入是按年计算的，因此 CB 的金额也是每年计算的。CB 的年度金额是通过将调查时的每月 CB 金额乘以 12 个月来计算的。
其次，我们解释孕产妇的分娩结果。我们关注的第一个变量是母亲是否在外工作以及劳动力供应的广泛利润。我们为广泛的边距创建了一个虚拟变量，如果母亲每周至少工作一小时，则等于 1，否则为 0。第二个变量衡量每周工作时间，从而反映了密集的利润。该变量有六个类别：0、< 20、20-40、40-50、50-60 和> 60 小时。我们将 0、10、30、45、50 和 60 小时作为每个类别的变量值。第三个变量是女性年收入，该收入是连续的，至少为10,000日元。最后的变量是非工人的类型和母亲的就业状况。我们为以下每一项创建了等于 1 的虚拟变量：母亲是家庭主妇、非就业者、失业者、全职工人、兼职工人或个体经营者。11
最后，我们解释了儿童保育的使用和儿童健康结果。CB可用于购买消费品和/或托儿服务;然而，以前的研究（参见 Boca 和 Flinn，1995 年;Lundberg 等人，1997 年;Kooreman，2000 年;Naoi 等人，2021 年）已经表明，父母很可能会把钱花在孩子身上。这些研究表明，如果 CB 减少鼓励母亲外出工作，并且如果他们不能依赖其他家庭成员（例如祖父母或兄弟姐妹）提供儿童保育支持，那么抚养幼儿的父母更有可能利用儿童保育服务。此外，Stephens Jr 等人（2015 年）表明，CB 扩张会减少家庭财富积累，特别是对于没有面临流动性限制的家庭。因此，对于收入门槛以上的治疗组，CB减少可能会增加就业和托儿服务的使用，并增加资产。我们知道每月的托儿总支出（以 10,000 日元为单位）和父母使用的托儿类型（认可/非认可）。因此，为了确定 CB 减少是否会影响育儿行为，我们使用了每月育儿总支出的日志，并创建了两个虚拟变量，如果父母使用认可/非认可的托儿服务，则等于 1，否则为 0。12此外，之前的研究还表明，CB 扩展可以改善儿童健康结果（Milligan 和 Stabile，2009 年，2011 年）。因此，为了测试 CB 减少是否影响儿童健康结果，我们创建了两个虚拟变量，如果本调查主要针对的 2010 年新生儿至少生病或受伤/住院一次，则等于 1，否则为零。
治疗状态和结局变量的描述性统计如表1所示。分析中使用的基线协变量在附录 1 中进行了描述。变量和描述性统计的详细定义分别见表A-4至A-6和表A-7至A-9。

表 1.汇总统计。

统计N意味 着圣德夫最小值分（25）分（75）麦克斯
治疗状态
运行变量（10,000日元）29,725-479.469250.564-1,084-617.8367.81,997.9
运行变量（2011 年，10,000 日元）29,725-498.003240.325-1,084-636.6402.11,997.9
治疗29,7250.0380.1920001
治疗 （2011）29,7250.0320.1770001
CB减免每月CB支付（10,000日元）29,7252.4250.9430.51.539.5
每月CB支付（2011年，10,000日元）29,7252.7430.82122310
孕产妇分娩结果
工作概率29,4370.4440.4970011
工作概率（2011年）29,3910.3990.4900011
每周工作时间29,60313.50318.159003060
每周工作时间（2011年）29,71011.88817.648003060
年收入（10,000日元）26,29294.822162.894001204,679
年收入（2011年，10,000日元）29,57879.352142.181001002,400
家庭主妇29,1370.4290.4950011
家庭主妇 （2011）29,4730.4710.4990011
非就业29,3830.0460.2100001
非就业 （2011）29,4730.0360.1870001
失业的29,1900.0420.2010001
失业 （2011）29,5700.0420.2020001
全职29,4370.2280.4200001
全职 （2011）29,3910.2320.4220001
兼职29,4370.1740.3790001
兼职 （2011）29,3910.1320.3380001
个体经营者29,4370.0410.1990001
自雇人士 （2011）29,3910.0350.1830001
与儿童相关的结局
育儿总支出 （对数）29,0080.2772.476−9.2100.00011.3864.605
育儿总支出（2011年，日志）28,8480.4922.468−9.2100.00011.6096.174
经认可的托儿服务28,7540.3350.4720011
经认可的托儿服务（2011 年）29,0570.2480.4320001
未经认可的托儿服务28,7540.0610.2400001
未经认可的托儿服务（2011 年）29,0570.0560.2300001
生病（新生儿）28,4810.9220.2690111
生病（2011 年，新生儿）28,6340.9540.2090111
住院（新生儿）28,4810.0790.2700001
住院（2011年，新生儿）28,6340.1120.3160001
注意：此处使用的 2021 年 6 月日元兑美元汇率（1 日元≈ 0.0091 美元）中的 10,000 日元等于 91 美元。

4.2. 主要结果

我们估计了CB减少对年接受者收入超过收入阈值的治疗组母亲劳动力供应的影响。如第三节所述，我们使用 RDD 进行识别，并在接受者收入的截止点观察到不连续的跳跃。在图3中，我们首先展示了每月CB支付的结果，以确保属于治疗组的家庭的每月CB支付减少。随后，我们展示了孕产妇就业结果的结果。图4显示了儿童保育使用和儿童健康结果的结果。图5显示了母亲就业状况的结果。我们还在表 2 中给出了假设检验的估计系数和结果。
图3
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图3.对每月 CB 付款和孕产妇就业结果的影响。

图4
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图4.对儿童保育使用和儿童健康结果的影响。

图5
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图5.对母亲就业状况的影响。

表 2.基线 RDD 结果：治疗的局部平均治疗效果（局部 ATT）。

因变量带宽观察估计 [%]标准误差z 值公关（> |z|）
年度 CB 付款810.427646−1.377 [−50.20%]0.0279−49.420∗∗∗
分娩结果
工作概率632.2225430.0689 [17.27%]0.02702.5570.0106∗∗
每周工作时间663.0242032.718 [22.86%]0.94002.8910.0038∗∗∗
年收入488.91226431.04 [39.12%]16.061.93260.0533∗
儿童结局
育儿总支出 （对数）1378.5289870.2028 [41.22%]0.08642.3470.0189∗∗∗
认可的托儿所657.4226840.0204 [8.23%]0.02450.83230.4052
未经认可的托儿服务1579.2287470.0474 [84.64%]0.01483.2020.0014∗∗∗
生病（新生儿）956.428208−0.0080 [-0.83%]0.0132−0.60460.5454
住院（新生儿）902.5276610.0099 [8.84%]0.01270.77780.4367
就业状况
家庭主妇519.615860−0.0879 [-18.66%]0.0312−2.8180.0048∗∗∗
非就业793.2271520.0004 [1.12%]0.01160.03500.9721
失业的665238830.0020 [4.76%]0.00730.27940.7800
全职工人411.285350.0183 [7.89%]0.02800.65330.5136
兼职工人643.9229620.0553 [41.89%]0.01493.7122.056E-04∗∗∗
个体经营者1203.3294110.0390 [111.43%]0.01123.480.0005∗∗∗
注意：所有估计结果都显示Di,2012，即 （αl−αr).[%] 表示相对于政策变化前（2011 财年）平均值的影响大小。*p<0.1;**p<0.05;***p<0.01; CB- 儿童福利。
从图3、图4、图5和表2左侧的图表中，我们得出了六个主要发现。首先，2012年略高于收入门槛的家庭的CB支付减少了约165,200日元。13（2）广泛边际母亲就业率提高约6.89 p，密集边际母亲工作时间增加约2.718 h。第三，母亲的年收入也增加了310,400日元，在10%的显著性水平上。第四，经认可的托儿所的使用没有受到影响，而非经认可的托儿所的使用有所增加。因此，每月育儿总支出的对数增加了约20个百分点。第五，儿童健康结局不受影响。最后，母亲做家庭主妇的可能性下降了约8.8个百分点，而兼职员工或个体经营的母亲的可能性分别增加了约5.53个百分点和3.9个百分点。总之，我们可以得出结论，CB 的减少增加了兼职工人的孕产妇就业和通过使用未经认可的托儿服务的自营职业，但并没有恶化儿童健康结果。
在附录2中，我们还按出生前（2009年）就业状况创建了一个子样本，以确认母亲开始兼职工作/自营职业的背景机制，并使用相同的RDD进行估计。无花果。A-4 显示，在减少 CB 后，接受治疗的兼职工人或个体经营者的母亲恢复了相同的就业身份，而那些在出生前曾经是非工人或全职工人（并在出生后辞去以前的工作）的母亲开始作为兼职工人工作。因此，我们得出结论，CB的减少只增加了非就业母亲出生后的就业率，并没有从全职工作转为兼职工作。

4.3. 鲁棒性测试

为了确保我们结果的内部有效性，我们根据 Lee 和 Lemieux （2010） 提出的清单对假设 1-3 进行了三项检验。对于假设 1，我们进行了 McCrary 检验（McCrary，2008 年），并确认样品分布在 CB 减少的临界点附近是不连续的，如附录 3 所示。因此，我们得出结论，母亲并没有纵接受者的收入来避免有资格获得 CB 减免。对于假设 2，我们运行了 t 检验来验证 CB 减少后高于阈值和低于阈值的值之间的基线协变量均值是否存在差异，并发现一些变量在临界点处跳跃。因此，为了确认假设 3，我们将未通过假设 2 检验的基线协变量添加到基线 RDD 中，并确认估计系数在几乎所有结果变量中都保持相似（结果见附录 4）。
此外，使用非参数RDD的表2和图3、图4、图5中的结果可能会因带宽和函数形式而异。本研究使用Imbens和Kalyanaraman（2012）方法计算的最优带宽来估计RDD。然而，图A-5至A-6所示的运行变量（收入阈值）的分布表明，收入阈值在接受者年收入分布中处于较高位置，并且样本密度在收入阈值附近相对较低。因此，对于许多结果，表 2 中的最佳带宽可能很宽。因此，我们还在附录 5 中测试了结果对一系列带宽的敏感性。我们发现，将带宽减半并没有改变许多结果的结果。我们得出的结论是，我们宽的最优带宽并不能驱动主要结果。我们还通过改变附录6中图A-7至A-13中的功能形式来检查结果的敏感性。使用运行变量的二次项以线性和非线性泛函形式进行估计，得出的结果与表2和图3、图4、图5相似。
我们还确认了在 2011 年（CB 减少前一年）的截止点是否存在类似的跳跃。如果 2012 年出现不连续性，但 2011 年没有，那将是 CB 减少的影响，而不是低于和高于临界点的值之间的电位差。无花果。A-14 到 A-16 表明，因变量不会在 2011 年的截止点跳跃。此外，为了确定结果变量在截止点的跳跃是由于CB减少还是由于运行变量的影响，我们还计算了每个结果变量与运行变量之间的相关系数，在410万日元（半带宽的平均值）以内从截止点上下。表A-26显示，所有相关系数在绝对值意义上都低于0.1。因此，我们得出结论，结局变量的变化不是由于2012年4月之前结局变量的潜在差异，也不是由于结局变量与运行变量之间的相关性，而是由于治疗后的差异——CB减少。
总之，我们得出结论，第 IV-B 部分的结果对作、带宽选择和基线协变量的影响是稳健的。14

5. 效果异质性

在日本，托儿服务充足的地区的孕产妇就业率很高（Abe，2013年;Asai 等人，2015 年;Nishitateno 和 Shikata，2017 年）。然而，Asai等人（2015年）发现，当父母可以使用祖父母等非正式托儿服务时，托儿服务的可用性不会影响县一级的母亲就业。在我们的数据中，治疗组和对照组之间抚养受访者子女的祖父母比例没有统计学上的显着差异（见附录4中的表A-17和A-18）。因此，非正规托儿服务使用的差异不太可能在减少 CB 的影响中造成异质性。
减少 CB 的效果可能会根据等待托儿中心的儿童比例而有所不同，即使治疗组和对照组之间的非正式托儿使用没有差异。接下来，我们将解释理论背景，并解释经认可的托儿服务使用的制度特征。
在日本，不同地区在等待使用认可托儿服务的儿童人数方面存在很大差异。图6显示了各都道府县的托儿所候补儿童比例（左侧）和县内人口的0-4岁儿童比例（右侧）。15它表明，人口较多的都道府县与等待认可托儿服务的儿童比例呈弱正相关。
图6
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图6.各都道府县认可托儿所候补名单上的儿童比例：直方图以及与 0-4 岁儿童人口的相关性。

在没有认可托儿中心等候名单的地区，无论 CB 减少与否，母亲都可以决定是将孩子留在此类中心外出工作，还是将孩子作为全职家庭主妇抚养。在这些地区，已经是家庭主妇的母亲可以根据需要利用更便宜的认可托儿服务，我们可以认为她们的保留工资相对较高，不会受到 CB 减少的影响。因此，与那些有经认可的托儿服务使用等待名单的地区的家庭主妇相比，这些地区的家庭主妇不太可能受到 CB 减少的影响。
接下来，我们解释一下机构背景。在日本，为了确定孩子是否应该被纳入认可的托儿所，根据父母的就业状况和家庭结构计算托儿必要性的分数或等级，父母根据他们的托儿需求获得配额（Yamaguchi et al.， 2018）。根据该规则，在怀孕和分娩前全职工作的父母或单亲父母，即使在等候名单很长的地区，也会被给予较高的育儿必要性分数或等级，才能进入最受欢迎的托儿所。但是，在分娩前兼职、休假或失业的父母可能会因必要性分数或等级较低而被列入候补名单，并且不考虑他们希望在出生后工作并申请托儿所。如图所示。A-2，在CB减少后开始非全时工作的母亲中，约72.6%（43.1%+29.5%）在分娩前要么是非全时就业，要么是非工作者。因此，如果母亲被迫居住在一个等待认可托儿中心的地区，那么家庭将不确定是否能够获得认可的托儿服务。此外，如果附近没有未经认可的托儿中心，他们就无法做出最佳的劳动休闲选择，可能不得不保持失业状态。
鉴于上述理论和制度背景，我们检验了以下假设：CB 减少增加了未经认可的托儿服务的使用，并且仅在儿童等待认可的托儿中心的地区促进孕产妇就业。我们创建了一个虚拟变量（Low_CC_pref），如果受访者居住在等待认可托儿所的儿童百分比在前 25 个百分位的县，则取一个，并通过添加交叉项 （Dit×Low_CC_pref） 和协变量 （Low_CC_pref）到式（1）中的基线RDD：(2)yit=αlt+(αrt−αlt)Dit+βltF(Incomeit−cit)+(βrt−βlt)Dit*F(Incomeit−cit)+γtDit×Low_CC_pref+δtLow_CC_pref+εit,Dit=1[Incomeit−cit≥0]
感兴趣的参数是γt，它反映了居住在等待认可托儿服务的孩子较多的县的父母是否受到 CB 减少的影响更大。表3显示了式（2）的结果：从顶部开始的第1-3行的估计系数和第4-6行中系数的p值。从第二行中，我们可以确认 CB 的减少增加了以下六个结果变量，但仅限于等待认可托儿所的儿童较多的都道府县（即居住在Low_CC_pref=1）：就业概率、每周工作时间、母亲收入、育儿费用（10%显著性水平）、使用非认可托儿所、全职就业概率（10%显著性水平）;此外，CB 的减少降低了家庭主妇的概率（在 10% 的显着性水平上）。就等待经认可的托儿所的儿童百分比而言，兼职工人和个体经营者之间减少 CB 的效果没有差异。

表 3.居住在前 25 个百分位以上和以下的县等待托儿所的儿童的母亲的比较。

空单元格工作可能。工作时间年收入CC 总费用认可的 CC非认可的 CC新生儿（生病）新生儿（住院）
Di，20120.02640.76743.0281-0.0890.01490.0161-0.0149-0.0012
空单元格(0.0309)(1.0502)(16.6928)(0.1775)(0.0289)(0.0159)(0.0162)(0.0153)
Di，2012 * 低CC_前 fi，20120.0715**3.4857***48.8777**0.2872*0.00520.0605***0.01180.025
空单元格(0.034)(1.2196)(20.5617)(0.1597)(0.0315)(0.022)(0.0181)(0.0175)
低CC_前 fi，20120.0293***0.9293***23.5059***0.06080.0143*0.0221***0.0028-0.0115***
空单元格(0.3123)(5.2714)(0.058)(0.0082)(0.0035)(0.0039)(0.0038)(0.0038)
空单元格
P 值：D0.39290.4650.85610.61610.60620.31130.35770.9375
P 值：D * Low_CC_pre f0.03550.00430.01740.07210.86890.0060.51440.1531
P 值：Low_CC_pre f0.00110.0029<.00000.29450.0812<.00000.47280.0025
观察224632412112208312822609286632812227577
空单元格
空单元格家庭主妇非就业失业的全职兼职个体经营者
Di，2012-0.0457-0.00230.0018-0.02040.0689***0.0388***
空单元格(0.0359)(0.0145)(0.0085)(0.0294)(0.019)(0.013)
Di，2012 * 低CC_前 fi，2012-0.072*0.0087-5E-040.058*-0.02616E-04
空单元格(0.0368)(0.0145)(0.0088)(0.0329)(0.0188)(0.016)
低CC_前 fi，2012-0.0251**-0.0113***0.00250.0743***-0.0052-0.0036
空单元格(0.0116)(0.0032)(0.003)(0.0133)(0.0051)(0.0025)
空单元格
P 值：D0.2030.8740.83230.48783E-040.0028
P 值：D * Low_CC_pre f0.05040.54850.95470.07790.1650.9701
P 值：Low_CC_pre f0.03054E-040.4047<.00000.30790.1499
观察15792270672380384782288129319
注：“CC”是指托儿所。"Di,2012“ 表示Di,2012，即 （αl,2012−αr,2012)."Low_CC_prefi,2012“是一个虚拟变量，如果受访者居住在等待认可托儿服务的 0-4 岁儿童百分比高于第 75 个百分位数的都道府县，则取值 1，否则为 0。Di,2012*Low_CC_prefi,2012“是指”Dit“ 和 ”Low_CC_prefi,2012."此表中的括号 （） 表示异方差鲁棒标准误差。*p<0.1;**p<0.05;***p<0.01;.
综上所述，CB的减少降低了家庭主妇的比例，增加了非认可托儿服务的使用，促进了产妇就业，特别是仅在等待认可托儿所的儿童较多的都道府县的全职就业。16换句话说，这些地区的母亲决定全职工作，即使她们必须支付昂贵的未经认可的托儿费用。这一发现与现有证据一致，即使用托儿服务倾向高的母亲，包括分娩前全职工作的母亲，更有可能使用托儿服务并从事常规工作（Yamaguchi et al.， 2018）。

6. Concluding remarks

Do CB policies affect maternal labor market participation and child outcomes? To answer this question, we estimated the policy impacts of CB reduction due to the resumption of income thresholds on maternal employment outcomes, childcare use, and child health outcomes.
收入门槛因家庭而异，具体取决于收入最高的父母（接受者）的年税后收入。因此，我们采用RDD作为主要估计方法，比较收入阈值以下和以上的家庭，并得到5条证据。首先，对于受助者收入超过收入门槛的家庭，我们发现CB的减少通过增加非认可托儿服务的使用促进了孕产妇就业的集约化和广泛利润率。其次，随着母亲开始使用昂贵的未经认可的托儿服务进行就业，儿童保育总支出有所增加。第三，由于 CB 的减少，兼职和个体经营者以相同的比例取代了家庭主妇。此外，我们还确认，CB 的削减只是鼓励失业母亲外出工作，而不是从全职转为兼职工作。第四，虽然孕产妇就业增加，但对儿童健康结果的影响有限。最后，我们发现，减少 CB 对劳动结果的收入影响仅适用于居住在有大量儿童在认可托儿所等候名单上的都道府县的母亲。
我们还比较了针对CB扩张的现有研究的影响程度与我们专注于减少的研究的影响程度。我们的研究表明，CB 减少 165,000 日元可使孕产妇就业率增加约 7 个百分点。然而，根据之前的代表性研究之一 González （2013） 的说法，西班牙将 CB 扩大 2,500 欧元（335,150 日元）使孕产妇就业率降低了约 4-6 个百分点（从约 48% 下降到约 43%），或绝对值约占我们结果的一半。与此相关的是，Bessho（2018）通过使用日本历史数据进行结构估计，模拟了日本儿童福利扩张的影响，并表明虽然CB扩张增加了父母的就业，但影响很小。此外，Collischon 等人（2020 年）表明，在德国，对不使用补贴托儿服务的家庭每月提供 100 欧元的补贴，仅将母亲在三年内重返工作岗位的可能性降低了 1.4 个百分点。相比之下，Garganta等人（2017年）发现，在阿根廷，全民社会保护儿童津贴（AUH）——为成员失业或在非正规部门工作（未登记工人）的家庭每月向每个孩子提供有条件的福利——使孕产妇就业率下降了约25%。但需要注意的是，这里的效果可能与前两项研究不同，因为研究中的目标家庭社会经济地位较低，而且支付金额非常大（约为最低工资的14%）。其他研究还报告说，与获得和扩大劳动所得税抵免等补贴所增加的非劳动收入相比，劳动力供应的减少很小（Joseph和Scholz，2003年;Eissa 和 Hoynes，2006 年;迈耶，2010 年;Nichols 和 Rothstein，2015 年）和补充保障收入（Duggan 和 Kearney，2007 年）。
我们的研究考察了 CB 付款减少对孕产妇就业的影响，而不是以前研究所检查的非劳动收入的扩大。从理论上讲，非劳动收入的劳动弹性在扩张（收益阶段）和减少（损失阶段）都应相同。然而，我们的结果绝对值几乎是现有关于减少 CB 对母亲就业影响的研究结果的两倍。因此，我们讨论两个可能的原因。
首先，我们的结果与别书（2018）的结果不同，别书（2018）关注同一日本CB的变化对父母就业的影响，可能是由于税收抵免减少了。2010 年 CB 扩张的资金来自由于受抚养人（0-15 岁）和一些特殊受抚养人（16-18 岁）的税收抵免减少而增加的税收。原定于2011年4月开始对国民所得税进行增税，对地方居民税进行2012年4月的增税。然而，这些关于增税的信息在2010年就已经公开，因此父母本可以提前逐步调整劳动力供应。因此，增税导致的税后工资下降的替代和收入效应可以抵消产妇劳动力供应的减少，即CB扩张带来的收入效应。
非劳动收入的收益和损失阶段结果存在差异的另一个原因可能是由于损失厌恶行为。例如，Deshpande （2016） 表明，在损失阶段，补充保障收入减少的劳动力供应弹性大于 1（相对于 1,000 美元增加 1,400 美元）。该研究参考了 Chetty 和 Szeidl，2007 年，Chetty 和 Szeidl，2016 年，并认为“家庭可能会因向下粘性习惯的形成或消费承诺而表现出损失厌恶。这些研究表明，正如前景理论所预测的那样，损失阶段比收益阶段更有可能产生更大的收入效应，父母更有可能更愿意工作（Kahneman 和 Tversky，1979）。在这种情况下，我们的研究与之前的研究之间孕产妇劳动力供应弹性的绝对值存在近两倍的差异也就不足为奇了。然而，与 Deshpande （2016） 一样，我们的研究仅在损失阶段测试了补贴的效果，而没有使用相同的框架在收益阶段对其进行估计。因此，对收益和损失阶段进行详细比较仍然是未来的任务。
总之，我们发现减少CB的好处是从人力资源角度鼓励母亲进入劳动力市场。同时，我们还强调，减少 CB，特别是在经认可的托儿中心等待名单很长的情况下，鼓励使用未经认可的托儿所和孕产妇就业。这些发现的背景是，许多高收入家庭的母亲在分娩前从事兼职工作或失业，因此进入首选认可的托儿所的优先级较低，如果无法进入认可的托儿所，她们将被迫使用未经认可的托儿所。因此，我们研究的主要含义是，政府应该增加经认可的托儿所的数量或降低未经认可的托儿服务的价格，以使因分娩前的就业状况而无法获得经认可的托儿服务的母亲更容易在分娩后重返劳动力市场。

数据和材料的可用性

本研究使用日本政府的“21 世纪新生儿纵向调查”的统计数据，该调查由厚生劳动省 （MHLW） 进行和管理，用于本机构的项目，该项目不能公开共享。要获取微数据，必须直接向厚生劳动省提出请求（汇总数据可从以下链接免费下载：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450050&tstat=000001059174）。作者很乐意提供任何帮助（请发送电子邮件至 Shinsuke Asakawa，电话为 asakawas@cc.saga-u.ac.jp）。我们使用 R 版本 4.0.3 来估计结果。用于分析的源代码可根据要求提供。

竞争利益声明

我们与其他可能影响或偏见本文内容的人或组织没有利益竞争，没有其他立场，也没有其他亲属/合作伙伴。

资金

这项研究得到了日本学术振兴会科研费[授权号：JP19J12418]的支持;和 Persol Research and Consulting Co.， Ltd.资金来源不参与研究设计、数据收集、分析和解释、报告撰写和文章提交决定。

确认

我们感谢编辑和匿名审稿人的有用意见。我们还感谢 Masahiro Abe、Charles Yuji Horioka、Daiji Kawaguchi、Hiroko Okudaira、Fumio Ohtake、Shinpei Sano、Kazufumi Yugami 以及 2019 年日本经济学会秋季会议、2019 年亚洲和澳大利亚劳动经济学会会议以及 2021 年在神户大学和中央大学举行的家庭经济学会会议和研讨会的与会者提供的大量评论和建议。作者对任何剩余的错误承担全部责任。该研究的先前版本可以从以下 URL （https://www.iza.org/publications/dp/13589/can-childcare-benefits-increase-maternal-employment-evidence-from-childcare-benefits-policy-in-japan） 下载。

附录。补充材料

引用

被引用 （3）

  • 兼职就业是调节阀吗：双重搜索和匹配模型对日本劳动力市场的景气循环分析

    2024年，日本与世界经济
    引文摘录：

    不仅养老金改革，而且样本期间的育儿福利政策变化都可能改变兼职人员的组成结构。Asakawa 和 Sasaki（2022）得出结论，2012 年 4 月恢复育儿福利政策的收入门槛促使母亲开始从事兼职工作，并使兼职部门的现有职业母亲工作更长时间。幸运的是，正如我在 A.6（b） 中所示，在样本期间，这两个行业的市场紧张程度几乎成比例。

  • 儿童福利的宏观经济分析：生育率、人口结构和福利

    2024年，日本与国际经济杂志
    引文摘录：

    先前的研究调查了它们对父母劳动力供应、10 生育率11 以及两者的影响。12 关于劳动力供应效应，共识是现金转移会抑制父母的劳动力供应，尤其是母亲的劳动力供应（例如，Asakawa 和 Sasaki，2022）。同时，他们表明，考虑劳动力供应反应对于更准确地评估财政成本（Bessho，2018）和儿童贫困等相关变量（Corinth 等人，2022）中的政策改革非常重要。

  • 日本的子女津贴政策和家庭消费行为

    2024年，日本经济评论
1
2
认可托儿所是指经都道府县知事批准并符合政府规定的标准（设施规模、保育员和其他工作人员的数量、餐饮设备、防灾管理、卫生管理等）的设施。相比之下，未经认可的托儿中心更容易建立，因为尽管托儿费较高，但对它们的标准不那么严格。
3
此处使用2021年6月的日元兑美元汇率（1 日元 = 0.0091 美元）。
4
经合组织（2021）表明，包括正式和非正式儿童保育在内的托儿就读率在国际上存在差异，从近0%到60%以上不等（见图A-1）。因此，我们确认，与美国一样，日本在接受调查的国家中育儿率较低（22.5%）;它在 28 个国家中排名第 46 位。
5
关于工资税，取消了对有 15 岁以下子女的父母 380,000 日元（≈ 3,455 美元）的免税。此外，对有 16 岁或以上但未满 19 岁子女的父母的免税额从 630,000 日元（≈ 5,727 美元）降至 380,000 日元（≈ 3,455 美元）。关于居民税，取消了对有 15 岁以下孩子的父母的 330,000 日元（≈ 3,000 美元）的免税，后者的免税额从 450,000 日元（≈ 4,091 美元）降至 330,000 日元（≈ 3,000 美元）。
6
在日本，许多女性工人，尤其是产前全职工作的女性工人，由于PL而在产后继续工作。例如，厚生劳动省第15次全国生育率调查显示，2010-2014年期间，全职工人更有可能继续从事PL工作（59.0%），而不是兼职工作（10.6%）、自营职业或从事副业（8.7%）（见表A-10）。该表还显示，大多数参加 PL 的女性工人是全职工作。然而，表A-11列出了厚生劳动省2012年就业管理性别平等基本调查（见 https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/71-24.html）中申请PL的父母比例，当时CB的收入门槛被恢复。结果显示，83.6%的母亲参加了PL，而其中10.2%的母亲在PL结束后辞去了以前的工作。因此，在获得PL的母亲中，约有10%的人在完成PL后辞职。这一轶事证据支持了我们的发现，即 CB 的减少鼓励了在分娩前全职工作并在 PL 结束时辞职的母亲重返兼职工作。然而，日本的父亲休育儿假的情况非常少见，更不用说生完孩子后离职了。厚生劳动省的2022年就业管理性别平等基础调查显示，2021年度有12.65%的父亲和81.6%的母亲休育儿假（可在 https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/71-r03.html 上查看）。此外，根据厚生劳动省“21世纪新生儿纵向调查”的计算，超过99%的父亲在外工作，而只有约44%的母亲在外工作。这一统计数据显示，许多产后离开劳动力市场的母亲在 CB 的收入门槛恢复并且她们的孩子达到两岁半时仍未重返工作岗位。
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DID 对于估计治疗组和对照组之间的治疗效果非常有效（参见 Bettendorf 等人，2015 年;Collischon 等人，2020 年;Garganta 等人，2017 年;Givord 和 Marbot，2015 年）。但是，我们没有采用这种方法，原因有三。首先，如果治疗组和对照组之间不可观察到的时间变异因素在CB减少的同时发生了不同的变化，则DID估计的系数将存在偏差，因为它们将包括这些不可观察因素的影响。感兴趣的结果（即孕产妇就业和儿童健康）可能受到不可观察的时变因素的影响，例如其他政策的影响和不可观察的家庭特征随时间的变化。因此，由于省略了变量偏差，很难获得一致的估计量。（2）DID方法可有效估算收入阈值以上和以下两组家庭之间CB减少的总体平均治疗效果（ATT）;然而，该方法对于局部验证治疗分配的随机性和估计阈值附近的局部 ATT 无效。如果父母，尤其是接近阈值的父母，调整工作时间或改变他们的就业状况以避免获得 CB 减少的资格（纵），那么 CB 减少是随机分配的假设将不成立，选择偏差将使难以准确估计 CB 减少的影响。最后，该方法要求对照组和治疗组之间结果变量的移动具有相似性（共同趋势假设）。然而，我们无法充分检验共同趋势假设是否成立，因为我们的数据仅涵盖了 2012 年 4 月 CB 减少之前的两个时期（2010-2011 年）。关于长期影响，考虑我们研究短期影响的发现是会随着时间的推移而放大还是减弱，这一点非常重要。然而，用于本研究的数据将于 2021 年 9 月到期，因此我们的结果是在该日期之前进行分析的。此外，由于申请使用政府统计数据需要很长时间，因此我们无法获得额外的孕产妇分娩结局和儿童相关结局（从 2013 财年开始）的数据，这些数据需要这些数据来检查本次修订中数据的长期影响。因此，我们将使用 DID 检查未来的长期影响。
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在第二波和第三波调查（2011财年和2012财年）中，分别向38 525户和37 582户在第一波中没有拒绝回答的家庭发放问卷，分别来自33 356户（86.6%）和32 380户（86.2%）家庭。从这个样本中，我们排除了户主年收入在2000万日元以上的家庭和户主在调查中未公布年收入的家庭。最终样本包含约 30,000 户家庭。
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这项调查最重要的特点是流失率相对较低。虽然这项调查已经进行了六年，但超过一半的家庭继续完成调查;因此，每年的征收率都超过85%。
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调查数据可能从 2010 年 12 月 1 日进行的第一次调查到 2015 年 12 月 1 日进行的第六次调查期间可用。然而，正如脚注 9 中已经指出的，受助人可以在恢复收入门槛后的一年（2013 财年以后）纵其收入。因此，我们仅使用2012财年（复苏后的一年）和2011财年的数据，此时避免CB减少的任何作的可能性最小。
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Housemaker 是一个虚拟变量，对于回答其当前就业状况为家庭主妇（全职）的母亲，其值为 1，而其他人则为 0。对于回答自己目前没有工作的母亲，我们创建了一个虚拟变量“未就业”，对于回答在调查时没有找工作的母亲，该变量取 1 的值，而其他人则取 0。还构建了一个虚拟变量“失业”，对于回答在调查时正在寻找工作的母亲，其值为 1，而其他人的值为 0。
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为了防止回答“0日元”的父母在对数换算每月育儿费用总额时变为NA，我们在对数换算前增加了0.0001（1日元≈0.0091美元，日元的最小单位）。
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表A-8显示，每户符合CB条件的儿童平均人数为1.871人（治疗组约1.75人）。由于21世纪新生儿纵向调查的对象为2岁零6个月，因此在2012财年之前，他们每年领取18万日元的CB，但在2012财年之后，CB的金额减少到每年60,000日元，导致一个孩子每年减少120,000日元。然而，对于三岁及以上的儿童，CB 的年度支付额从 120,000 日元减少到 JPY60000 日元，减少了 60,000 日元。将平均儿童人数乘以 0.87（治疗组约 0.75），可减少 52,200 日元（治疗组约 45,000 日元）。因此，治疗组的减少额约为165,000日元，与估计值一致。
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我们应用了 Holm （1979）、Hochberg （1988）、Benjamini 和 Hochberg （1995） 以及 Benjamini 和 Yekutieli （2001） 提出的标准多重假设校正方法，因为我们测试了许多因变量。结果，我们获得了“工作概率”、“每周工作时间”、“无证育儿”、“家庭主妇”、“兼职工人”和“个体经营者”的 p 值几乎相同。对于“年收入”和“育儿总支出（对数）”，一些校正方法不显著，它们的可能值有很多变化。我们得出结论，表 2 中的结果对多个测试问题都是鲁棒的。结果见表A-27。
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21世纪新生儿纵向调查没有关于各都道府县等待认可托儿所的儿童百分比的信息，但包括受访者居住的都道府县的信息。因此，我们从“社会人口统计系统”中获取了都道府县的托儿所候补儿童人数，从“居民基本台账”中获取了都道府县的学龄前（0-4岁）儿童人数。然后，我们计算了每个都道府县等待认可托儿所的儿童百分比，并将其与主要分析数据合并。数据可从以下URL下载：基于社会和人口统计系统（https://www.e-stat.go.jp/en/stat-search/files?page=1&stat_infid=000023621271）的2014年都道府县社会指标和基于居民基本台账的人口、人口变化和户数调查（https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&stat_infid=000014500668）。
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为了确认结果反映了城市地区收入较高的人相对较多和未经认可的托儿中心较多的事实的可能性，我们使用大城市假人进行了类似的分析。在表A-28中，我们证实生活在城市地区不会影响异质性对分娩和儿童结局的影响。我们还在 2012 年按都道府县划分的 0-4 岁人口与各都道府县候补认可托儿所的儿童比例之间进行了 Pearson 乘积矩相关性检验。结果显示，相关系数略为正，为0.3335（p值为0.0220）。这表明生活在大城市并不能完全反映大量儿童被列入认可托儿所的候补名单。
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