長期護理保險對女性就業(yè)極化的影響

摘 要：采用2011—2018年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查數(shù)據(jù)（CMDS），構建多時點雙重差分模型，評估長期護理保險對女性勞動力就業(yè)結構的影響。結果發(fā)現(xiàn)：與中等技能女性勞動力相比，長期護理保險顯著提高了高技能和低技能女性勞動力的工資收入水平，提升幅度分別為14.15和7.37個百分點，從而促進了女性勞動力市場雙向就業(yè)極化。這種極化現(xiàn)象在就業(yè)人數(shù)和工作時間層面同樣存在，且在經濟發(fā)展水平較低和傳統(tǒng)文化觀念淡薄的城市更加明顯。鑒于此，應在推廣長期護理保險的進程中，增強女性護理行業(yè)從業(yè)人員專業(yè)技能，切實提高其產業(yè)變化適應能力，同時探索發(fā)展更適應傳統(tǒng)文化觀念和失能家庭需要的養(yǎng)老照護模式。

關鍵詞： 長期護理保險；女性就業(yè)結構；多時點雙重差分模型

中圖分類號：F840.61 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2024）05-0025-09

一、引 言

隨著生育率下降和預期壽命延長，人口老齡化問題日益嚴峻的同時，中國失能、失智老年人口數(shù)日趨增長[1]。由此帶來老年護理需求不斷增加，老年照護問題成為當前中國面臨的一大挑戰(zhàn)。但根據(jù)全國第七次人口普查數(shù)據(jù)，中國家庭戶規(guī)模已縮小至每戶2.62人。一方面龐大的老年照護需求與家庭“少子化”現(xiàn)狀[2]，導致傳統(tǒng)以女性居家照護老年的家庭非正式照護負擔嚴重[3]，女性就業(yè)受到抑制。另一方面養(yǎng)老產業(yè)發(fā)展規(guī)模較小，相關醫(yī)療資質較為缺乏，護理人員素質較低，相關服務業(yè)創(chuàng)造的崗位依然不足。

2016年實施的長期護理保險制度，為失能老年人提供護理保障和經濟補償[4，5]，有力緩解了老年照護問題。長期護理保險的實施，一方面減輕了女性照料負擔，解放了一部分女性勞動力；另一方面推動了護理行業(yè)發(fā)展，產生了更多適合女性工作的護理崗位[6]，從而促進了女性就業(yè)。但是以往研究長期護理保險對女性勞動力結構影響的文章較少。理論上，通過長期護理保險減輕照料負擔的多為素質技能水平較高的高收入家庭，因此前一路徑對技能水平較高的女性作用更大。而由于照護服務工資收入較低，吸引的多為低收入或者無業(yè)女性，因此后一路徑對低技能女性影響較大。由此就會產生就業(yè)極化現(xiàn)象，即相比于中等技能女性，高技能女性和低技能女性的就業(yè)可能性同時提高。但在現(xiàn)實中，長期護理保險開展是否真正促進了女性就業(yè)極化，仍未得到證實。因此，研究這一話題不但具有理論價值，也對提高女性就業(yè)權益、提升女性就業(yè)素質和改善女性就業(yè)結構具有現(xiàn)實意義。

中國的長期護理保險試點為檢驗上述假說提供了識別機會。運用2011—2018年的全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查數(shù)據(jù)（CMDS）并結合各城市統(tǒng)計年鑒，參考寧光杰和林子亮的劃分方式[7]，按照受教育水平將女性勞動力分為高、中、低三類技能，使用多時點雙重差分模型評估長期護理保險對女性收入水平、就業(yè)人數(shù)和工作時間三個維度上的就業(yè)極化的影響。相關發(fā)現(xiàn)將對提升養(yǎng)老服務質量、保障女性就業(yè)、促進民生發(fā)展提供政策參考。

二、理論分析

（一）文獻綜述

通過文獻梳理，以往研究主要從兩個方面對長期護理保險影響女性就業(yè)結構的理論基礎進行闡釋：一是就業(yè)極化理論，二是長期護理保險的就業(yè)效應理論。就業(yè)極化最早產生于20世紀下半葉的一些發(fā)達國家，表現(xiàn)為高技能勞動力和低技能勞動力相對需求和工資收入增加，同時中技能勞動力需求和工資收入減少。關于勞動力結構出現(xiàn)極化的原因，國內外學者從技術進步、國際貿易以及產業(yè)升級等角度加以解釋。一些研究發(fā)現(xiàn)，技術進步和國際資金流入會增加對知識密集型、認知能力較強的高技能勞動力的需求，而技術進步又能替代標準化的常規(guī)勞動，造成中技能勞動者的就業(yè)份額降低，中技能勞動力的需求減少，導致其中的一部分向低技能行業(yè)轉移，從而造成勞動力市場發(fā)生極化現(xiàn)象[8，9]。與此同時，資金流入和貿易發(fā)展在行業(yè)內部產生規(guī)模經濟與范圍經濟，提升整體產業(yè)效率，促進產業(yè)結構升級與調整，也會推動就業(yè)結構的改變[10]。產業(yè)升級體現(xiàn)在產業(yè)比重與產業(yè)規(guī)模的優(yōu)化組合中，一方面，高新技術產業(yè)的興起增加了高技能勞動力就業(yè)需求，先進設備發(fā)展替代了較低學歷勞動力，引起就業(yè)結構整體升級；另一方面，城鎮(zhèn)化、服務業(yè)的發(fā)展吸引了從第一產業(yè)解放出來的大量低技能勞動力，弱化了高技能勞動力就業(yè)偏向的單極極化現(xiàn)象，增加了低技能勞動力的就業(yè)份額。因此，服務業(yè)的發(fā)展會對就業(yè)結構的改變產生較大影響[11，12]。

部分文獻研究了長期護理保險對就業(yè)的影響。一部分學者從長期護理保險政策的實施解放家庭勞動力，使其回歸勞動力市場的角度加以分析。在長期護理保險政策實施之前，中國老年人尤其是失能老年人的照料，以女性的家庭非正式照料為主，這種照料方式對女性的自主就業(yè)產生抑制作用[13，14]。而長期護理保險實施以后，照護機構不斷發(fā)展，家庭成員預期符合照護條件并被經濟條件允許的失能老人能夠得到專業(yè)的照護服務，這將極大地減輕家庭成員的照護壓力，從而釋放家庭勞動力得以重返勞動力市場，顯著增加女性勞動參與[15]。另有一些學者研究發(fā)現(xiàn)，長期護理保險的實施有利于增加護理行業(yè)的就業(yè)機會，加大相關勞動力需求，進而提高女性勞動參與率，提升女性的經濟地位[16]。

基于以上分析，已有文獻在研究長期護理保險對女性就業(yè)的影響時，更多傾向于女性就業(yè)機會、收入水平及社會地位的整體變化，還有一些文獻著重研究了技術進步、產業(yè)結構升級等方面對就業(yè)結構的影響，但目前致力于長期護理保險政策對勞動力市場就業(yè)結構影響的研究尚顯不足。

（二）研究假說

理論上，雖然通過減輕女性的家庭照護負擔以釋放勞動力供給，以及發(fā)展護理產業(yè)增加女性護理崗位以擴大勞動力需求這兩個路徑，長期護理保險均有可能提高女性就業(yè)水平，但從技能差異角度而言，以上兩個路徑的主要作用對象顯然是不同的：一方面，伴隨長期護理保險補償政策較大幅度降低專業(yè)正式照護服務價格，高技能女性自身承擔家庭非正式照護的機會成本發(fā)生更大程度的提高，因此更傾向于購買專業(yè)正式照護服務替代家庭非正式照護，從而把更多時間從老年照護負擔中解放出來進入勞動力市場從事其他勞動；另一方面，護理崗位的工作往往具有操作性強、勞動強度大、學歷要求不高和薪酬待遇較低等特征，主要吸引一批從事第一、二產業(yè)和無業(yè)、失業(yè)的知識技能水平較低的女性加入其中。由此，長期護理保險的實施，有可能增加高技能和低技能女性的就業(yè)份額，并對從事常規(guī)工作的中技能女性的就業(yè)產生擠壓，本文據(jù)此提出如下假說：

假說1 長期護理保險能夠促進女性勞動力市場就業(yè)極化。

長期護理保險在實施過程中，可能因地區(qū)間經濟發(fā)展水平差異而產生不同的政策效果。相比于經濟發(fā)展水平較低的城市，經濟發(fā)展水平較高的城市已經具備了適合政策施行的稟賦條件和相關產業(yè)的發(fā)展環(huán)境。這些城市的勞動力收入水平和生活成本整體更高，導致女性選擇居家照護的機會成本相對更高，因此女性就業(yè)受抑制程度較低，勞動參與率更高，且正式照護需求缺口更寬，催生養(yǎng)老護理產業(yè)更為發(fā)達，因此長期護理保險政策在勞動力供需兩個路徑上的作用成效均有限，對女性就業(yè)極化的促進效果未必明顯。相較而言，對于經濟發(fā)展水平較低城市，長期護理保險政策的實施，能夠更大程度滿足失能老年家庭的護理需求，尤其是通過設立更多就業(yè)崗位來提升勞動力素質結構中占比更大的低技能女性就業(yè)。據(jù)此，本文提出如下研究假說：

假說2 相比于經濟發(fā)展水平較高的城市，經濟發(fā)展水平較低的城市開展長期護理保險對女性就業(yè)極化的效果更明顯。

另外，長期護理保險在實施過程中，可能因地區(qū)間文化觀念差異而產生不同的政策效果。中國傳統(tǒng)文化特別是儒家思想中的“仁愛孝悌”“老吾老以及人之老”等理念，為家庭養(yǎng)老模式的發(fā)展奠定了較為深厚的文化基礎。因此，對于傳統(tǒng)文化觀念較為濃厚的城市，“養(yǎng)兒防老”和“居家養(yǎng)老”等傳統(tǒng)觀念的影響使得照護模式更為固化，即對非正式家庭照料具有更大程度的路徑依從，從而削弱長期護理保險實施后正式照護服務的替代效應和養(yǎng)老護理產業(yè)的激勵效應。反觀傳統(tǒng)文化觀念較為淡薄的城市，長期護理保險政策更容易被正向傳播和廣泛應用，從而發(fā)揮更大功效。據(jù)此，本文提出如下研究假說：

假說3 相比于傳統(tǒng)文化觀念較濃厚城市，傳統(tǒng)文化觀念較淡薄城市開展長期護理保險對女性就業(yè)極化的效果更明顯。

三、實證研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

實證研究所需數(shù)據(jù)主要涵蓋三個部分：①勞動力數(shù)據(jù)。采用2011—2018年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查數(shù)據(jù)（CMDS）。CMDS數(shù)據(jù)庫涵蓋了全國各地市流動人口就業(yè)生活情況，包括勞動者年齡、性別、受教育水平等自身情況以及職業(yè)類型、工資等就業(yè)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計口徑較寬，在城市層面既包含本地人口又涵蓋流動人口，因此進行勞動力市場相關分析具有一定代表性。②長期護理保險政策數(shù)據(jù)。來源于各地級市長期護理保險實施細則等政策文件。③地區(qū)經濟數(shù)據(jù)。來自各?。▍^(qū)、市）歷年統(tǒng)計年鑒和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

（二）計量模型

由于各城市實施政策的具體時間存在差異，參考Beck等提出的方法[17]，采用多時點的雙重差分模型評估長期護理保險對女性就業(yè)極化的政策效果。具體模型設定如下：

workict=α+β LTCIict+δXict+λt+γc+λt×γc+εict（1）

其中，下標i表示不同級別技能的群體，c表示城市，t表示年份；work為表示地區(qū)女性就業(yè)極化程度的被解釋變量；LTCI為核心解釋變量，即是否實施長期護理保險政策的虛擬變量，β為長期護理保險帶來女性就業(yè)極化的效益程度；X為影響就業(yè)極化程度的控制變量，δ為控制變量的估計系數(shù)；λ為時間固定效應，γ為地區(qū)固定效應，λ×γ為時間地區(qū)交互固定效應，分別控制那些只隨時間變化、只隨地區(qū)變化和既隨時間又隨地區(qū)變化的不可觀測因素對女性就業(yè)極化的影響；α為常數(shù)項，ε為隨機擾動項。

（三）變量設定

1.被解釋變量。參照Breemersch等研究的計算方法[18]，用高技能勞動力平均收入與中技能勞動力平均收入的比值作為衡量高技能就業(yè)極化的指標，用低技能勞動力平均收入與中技能勞動力平均收入的比值作為衡量低技能就業(yè)極化的指標，二者共同作為被解釋變量，綜合衡量勞動力市場就業(yè)極化程度。若兩個指標同時發(fā)生顯著變化，則勞動力市場表現(xiàn)為雙向就業(yè)極化；而若僅單一指標發(fā)生顯著變化，則表現(xiàn)為單向就業(yè)極化。

2.解釋變量。根據(jù)城市當年是否已經實行長期護理保險政策，設定該變量為虛擬變量，其中城市實施長期護理保險政策當年及以后的年份賦值為1，否則賦值為0。

3.控制變量。根據(jù)勞動力就業(yè)狀況影響因素相關研究，選取如下變量作為控制變量：個人特征，包括年齡（適齡勞動人口年齡平均值）；家庭特征，包括子女數(shù)（家庭擁有孩子數(shù)量平均值）、結婚率（家庭結婚人數(shù)占比平均值）、家庭月收入（家庭月收入平均值）；城市特征，包括地區(qū)生產總值（地區(qū)生產總值對數(shù)）、第三產業(yè)人數(shù)占比（第三產業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比例）和第三產業(yè)產值占比（第三產業(yè)產值占地區(qū)生產總值比重）。

（四）數(shù)據(jù)處理與描述性統(tǒng)計

根據(jù)實證需要，首先保留16～60歲女性勞動力樣本。隨后根據(jù)寧光杰和林子亮關于勞動力技能水平的劃分方式[7]，按照受教育水平，將學歷處在初中及以下樣本劃分為低技能女性勞動力，中專及高中學歷樣本劃分為中技能女性勞動力，而大專及以上樣本劃分為高技能女性勞動力。最后在刪除缺失重要指標數(shù)據(jù)和嚴重偏離正常值的樣本后，將剩余微觀樣本的個人特征和家庭特征數(shù)據(jù)取均值至城市層面，并與城市特征數(shù)據(jù)進行匹配。最終得到一個包含210個城市的非平衡面板數(shù)據(jù)，有效樣本量共計1540。

經統(tǒng)計，實行長期護理保險政策的樣本，即實驗組樣本數(shù)為80，占總樣本比例約5.19%。全樣本高技能就業(yè)極化均值為1.14，即高技能勞動力平均收入為中技能勞動力平均收入的1.14倍；低技能就業(yè)極化均值為0.96，說明低技能勞動力平均收入是中技能勞動力平均收入的96%。進而統(tǒng)計實驗組和對照組兩組均值和標準差，同時計算兩組子樣本各變量均值差異及其顯著性檢驗結果。其中，實驗組和對照組的高技能就業(yè)極化均值分別為1.13和1.14，低技能就業(yè)極化均值分別為0.94和0.96，兩組數(shù)據(jù)數(shù)值差異很小且均不具有統(tǒng)計上的顯著性。在控制變量方面，除了第三產業(yè)人數(shù)占比以外，其他控制變量均值在實驗組和對照組間都存在顯著差異①。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

長期護理保險影響女性就業(yè)極化的回歸結果如表1所示。其中，列（1）為長期護理保險對高技能女性就業(yè)極化影響在不加入控制變量下的簡化模型回歸結果，核心解釋變量長期護理保險的估計系數(shù)在5%檢驗水平上顯著為正，大小為0.1440，說明相對于未開展長期護理保險的地區(qū)，開展長期護理保險地區(qū)的高技能與中技能女性勞動力收入水平之比平均提升約14.40個百分點；列（3）為長期護理保險對低技能女性就業(yè)極化影響在不加入控制變量下的簡化模型回歸結果，核心解釋變量長期護理保險的估計系數(shù)同樣在5%檢驗水平上顯著為正，大小為0.0791，說明相對于未開展長期護理保險的地區(qū)，開展長期護理保險地區(qū)的低技能與中技能女性勞動力收入水平之比平均提升約7.91個百分點。為排除其他因素對回歸結果的干擾，列（2）和列（4）為加入一系列控制變量后長期護理保險對女性就業(yè)極化影響的完整模型回歸結果。結果顯示，核心解釋變量長期護理保險的估計系數(shù)分別在5%和10%檢驗水平上顯著為正，大小分別為0.1415和0.0737，與列（1）和列（3）估計系數(shù)大小差異不大。以上回歸結果共同表明，相比于未開展長期護理保險的地區(qū)，在開展長期護理保險地區(qū)，

高技能就業(yè)極化和低技能就業(yè)極化在收入維度均顯著提升。該結論不僅證實了假說1，即長期護理保險顯著促進了女性就業(yè)極化，而且進一步表明，在實施長期護理保險后，女性勞動力市場出現(xiàn)了顯著的雙向就業(yè)極化現(xiàn)象。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為保證回歸結果的可靠性，在基準回歸基礎上進行平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗和異質性處理效應檢驗，并更換被解釋變量做穩(wěn)健性分析。

1.平行趨勢檢驗。

進行雙重差分估計的前提是滿足平行趨勢檢驗，即需要保證在長期護理保險實施前，實驗組和對照組具有相同的女性就業(yè)極化趨勢。由于各地區(qū)長期護理保險實施年份的差異性，與“一刀切”雙重差分不同，多期雙重差分將采用當前年份減去各自政策實施年份，即通過計算相對開展年份的平均處理效應進行檢驗。平行趨勢檢驗結果如圖1所示。圖1中橫坐標為長期護理保險開展首期的相對期數(shù)，0表示開展首期當期，負數(shù)表示開展前各期，正數(shù)表示開展后各期；縱坐標表示長期護理保險對女性就業(yè)極化的平均處理效應；圓點表示平均處理效應點估計值，陰影部分為95%置信水平區(qū)間的估計值，若該陰影部分穿過縱坐標0刻度線，則表明實驗組與對照組的女性就業(yè)極化水平不存在顯著差異，反之則存在顯著差異。左右兩圖分別為高技能就業(yè)極化和低技能就業(yè)極化平行趨勢檢驗結果，可以發(fā)現(xiàn)，政策開展前期的平均處理效應區(qū)間估計均穿過0刻度線，說明實驗組和對照組地區(qū)高、低技能女性就業(yè)極化情況在開展長期護理保險前均不存在顯著差異，因此滿足平行趨勢假定。

此外，長期護理保險開展后的平均處理效應也能夠反映其對女性就業(yè)極化的動態(tài)影響效果。其中，對于高技能女性就業(yè)極化，長期護理保險在當期的作用并不顯著，但此后若干年份，長期護理保險對高技能就業(yè)極化均具有顯著的正向促進作用；而對于低技能女性就業(yè)極化，長期護理保險在當期及此后3期的作用均不顯著，直到開展后第4期才開始具有顯著的正向促進作用。相比于低技能就業(yè)極化，長期護理保險對高技能就業(yè)極化各期的估計系數(shù)均更大，政策效果顯現(xiàn)時間也更早，因此總體促進效果更明顯。結合前文分析的長期護理保險對女性就業(yè)的影響機制，上述發(fā)現(xiàn)說明，長期護理保險減輕高技能女性家庭照護負擔，提高其勞動參與，要比扶持培育養(yǎng)老護理產業(yè)發(fā)展從而帶動低技能女性就業(yè)的作用效果更加顯著，也可能表明養(yǎng)老護理產業(yè)發(fā)展和女性勞動力向這一產業(yè)轉移需要長期持續(xù)支持。

2.安慰劑檢驗。

雙重差分法進行安慰劑檢驗的核心思想就是構建虛擬實驗組進行估計，若在虛構情況下就業(yè)極化的系數(shù)依然顯著，則說明原來的估計結果很有可能出現(xiàn)了偏誤。為此，隨機選取城市作為“虛擬實驗組”并重復500次回歸，得到長期護理保險估計系數(shù)及其P值的分布。安慰劑檢驗結果詳見圖2。圖2中橫軸表示就業(yè)極化估計系數(shù)，縱軸表示概率密度和P值，曲線是估計系數(shù)的核密度分布，圓圈是估計系數(shù)對應的P值?？梢钥闯?，無論是左邊的高技能就業(yè)極化安慰劑檢驗結果，還是右邊的低技能就業(yè)極化安慰劑檢驗結果，隨機抽樣的長期護理保險估計系數(shù)分布均在0值左右，遠低于表1列（2）和列（4）中的基準回歸系數(shù)（圖2中豎虛線），且系數(shù)對應的P值也大多高于基準回歸系數(shù)對應的P值（P值=0.05）。兩個安慰劑檢驗結果可以排除前文基準回歸結果是由不可觀測因素驅動的可能性，即可以認為實驗組地區(qū)女性勞動力市場雙向就業(yè)極化，是由當?shù)貙嵤┑拈L期護理保險政策引起的。

3.異質性處理效應檢驗。

多時點雙重差分假設所有個體受到的政策效果具有同質性，即所有個體受到長期護理保險政策沖擊的力度相同，但事實并非一定如此，有可能會出現(xiàn)處理效應不同甚至相反的情況，導致雙向固定估計結果偏誤，因此參照De Chaisemartin和D’Haultfoeuille的研究方法，利用多期多個體倍分法（DIDM），在模型中引進動態(tài)實驗組進行異質性處理效應檢驗[19]。

高技能就業(yè)極化異質性處理效應檢驗結果顯示，在79個待估計權重中，78個權重為正，僅1個權重為負，且度量回歸估計量在異質性處理效應下是否具有穩(wěn)健性的兩個量指標，分別為0.37和25109.68，均顯著不等于0。低技能就業(yè)極化異質性處理效應結果同樣如此。因此可以拒絕雙向固定效應估計結果具有異質性處理效應的原假設。為穩(wěn)健起見，還是采用多期多個體倍分法進行估計，得到長期護理保險估計系數(shù)依然顯著為正，且系數(shù)大小與前文基準回歸結果相比變化不大；同時動態(tài)估計結果表明仍然滿足平行趨勢假設，因此前文雙向固定效應估計結果是穩(wěn)健的②。

4.更換被解釋變量。

除了從收入維度外，還可以從就業(yè)人數(shù)和工作時間兩個維度衡量女性就業(yè)極化，因此將收入水平維度的被解釋變量替換為就業(yè)人數(shù)維度和工作時間維度重新進行回歸[20]。在就業(yè)人數(shù)維度，采用高技能和中技能就業(yè)人數(shù)之比衡量高技能就業(yè)極化，低技能和中技能就業(yè)人數(shù)之比衡量低技能就業(yè)極化。同理，在工作時間維度，采用高技能和中技能工作時間之比、低技能和中技能就業(yè)時間之比，分別衡量高技能就業(yè)極化和低技能就業(yè)極化，回歸結果如表2所示。列（1）和列（3）的回歸結果顯示，長期護理保險對高技能女性就業(yè)極化的影響，在就業(yè)人數(shù)維度上顯著為正，但在工作時間維度上并不顯著。原因可能是長期護理保險實施后，需要居家護理老人的高技能女性勞動力能夠有效減輕其照料負擔，促進大量高技能女性回歸工作崗位，但在崗時間仍然有限，且高技能勞動一般更需要專業(yè)技術水平支撐，單位工資水平較高，而不需要通過延長工作時間來增加收入。列（2）和列（4）的回歸結果顯示，無論是就業(yè)人數(shù)維度還是工作時間維度，長期護理保險對低技能女性就業(yè)極化的影響均在10%檢驗水平上顯著為正。原因可能是長期護理保險所擴展出的護理崗位需求，能夠有效吸引大批無業(yè)、待業(yè)的低技能女性勞動力涌入養(yǎng)老護理產業(yè)，且相比第一、二產業(yè)流水線倒班制，以及其他服務業(yè)臨時和零工崗位，照護服務工作的勞動強度往往較高，甚至全天在崗，且單位工資較低，為獲得更高收入會適當延長工作時間。

（三）異質性分析

首先，將地區(qū)生產總值水平高于平均值的城市劃分為經濟發(fā)展水平較高城市，而低于平均值的城市劃分為經濟發(fā)展水平較低城市，進行異質性分析，分組回歸結果如表3所示。結果顯示，經濟發(fā)展水平較高城市組中，無論是高技能就業(yè)極化，還是低技能就業(yè)極化，長期護理保險的估計系數(shù)均不顯著，說明長期護理保險并未顯著提升經濟發(fā)展水平較高城市女性勞動力市場就業(yè)極化水平。但在經濟發(fā)展水平較低城市組中，高技能就業(yè)極化方程的長期護理保險估計系數(shù)在5%水平上顯著為正，低技能就業(yè)極化方程的長期護理保險估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明長期護理保險顯著提升了經濟發(fā)展水平較低城市女性勞動力市場就業(yè)極化水平。此外，根據(jù)中國城市發(fā)展研究院發(fā)布的《2021年全國城市綜合實力排行榜》③，將一線、新一線、二線城市劃分為經濟發(fā)展水平較高城市，其他城市劃分為經濟發(fā)展水平較低城市進行驗證，仍然能夠得出這一結論④。以上結果共同表明，相比于經濟發(fā)展水平較高城市，經濟發(fā)展水平較低城市開展長期護理保險對女性就業(yè)極化的作用效果更明顯，從而驗證了假說2。

傳統(tǒng)文化思想對觀念的影響難以量化，可以用各地市孔廟數(shù)量為代理指標，將所在城市孔廟數(shù)量大于平均值的城市設置為傳統(tǒng)文化觀念較為濃厚地區(qū)，反之則為傳統(tǒng)文化觀念較為淡薄地區(qū)，進行異質性檢驗，分組回歸結果如表4所示。結果顯示，在傳統(tǒng)文化觀念較為濃厚城市，無論是高技能就業(yè)極化，還是低技能就業(yè)極化，長期護理保險的估計系數(shù)均不顯著，說明長期護理保險并未顯著提升傳統(tǒng)文化觀念濃厚城市女性勞動力市場就業(yè)極化水平。但在傳統(tǒng)文化觀念淡薄城市組中，高技能和低技能就業(yè)極化方程的長期護理保險估計系數(shù)均在5%水平上顯著為正，說明長期護理保險顯著提升了傳統(tǒng)文化觀念淡薄城市女性勞動力市場就業(yè)極化水平。以上結果共同表明，相比于傳統(tǒng)文化觀念較濃厚城市，傳統(tǒng)文化觀念較淡薄城市開展長期護理保險對女性就業(yè)極化的作用效果更明顯，從而驗證了假說3。

五、結論與政策建議

女性所面臨的居家照護負擔導致其就業(yè)權益受到較大損害，這一直以來是國內外研究廣泛關注的議題。《中國婦女發(fā)展綱要（2021—2030年）》指出，充分發(fā)揮現(xiàn)代服務業(yè)和新業(yè)態(tài)吸納婦女就業(yè)的功能，支持婦女參與新業(yè)態(tài)、新模式從業(yè)技能培訓。可見提高女性專業(yè)技能、提升女性在現(xiàn)代服務業(yè)的參與度，是保障女性就業(yè)權益的重要手段。采用2011—2018年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調查數(shù)據(jù)（CMDS）和《中國城市統(tǒng)計年鑒》構建城市面板數(shù)據(jù)，利用多時點雙重差分模型實證分析長期護理保險政策對女性就業(yè)極化的影響。結果發(fā)現(xiàn)：第一，長期護理保險能夠顯著促進女性雙向就業(yè)極化現(xiàn)象，平均提升高技能女性就業(yè)極化水平14.15個百分點，提升低技能女性就業(yè)極化水平7.37個百分點；第二，相比于低技能女性就業(yè)極化，長期護理保險政策對高技能女性就業(yè)極化的政策效果顯現(xiàn)時間更早，作用更加明顯；第三，除收入水平維度外，長期護理保險政策對就業(yè)人數(shù)和工作時間維度上的女性就業(yè)極化產生顯著影響；第四，長期護理保險的女性雙向就業(yè)極化現(xiàn)象存在異質性，與經濟發(fā)展水平較高和傳統(tǒng)文化觀念較為濃厚的城市相比，長期護理保險的女性雙向就業(yè)極化效應在經濟發(fā)展水平較低和傳統(tǒng)文化觀念較為淡薄的城市更加明顯。

基于以上發(fā)現(xiàn)提出如下政策建議：一是大力發(fā)展長期護理保險，拓寬養(yǎng)老護理覆蓋面。目前僅有49個城市作為國家級試點城市開展長期護理保險，且大多地區(qū)僅覆蓋城鎮(zhèn)職工和重度失能老人，而在黨的二十大報告和政府工作報告提出建立長期護理保險制度的目標要求下，應盡快擴大試點范圍和覆蓋人群，優(yōu)化各類養(yǎng)老護理資金在政策之間的銜接路徑，提升保障水平。二是將傳統(tǒng)文化觀念同現(xiàn)代化制度以及以醫(yī)養(yǎng)健康產業(yè)為代表的現(xiàn)代服務產業(yè)發(fā)展相結合。在絕大部分家庭依舊選擇居家照護和親人照料模式的情境下，醫(yī)保、民政和衛(wèi)健等政府部門應著力探索發(fā)展更適合國情和百姓需要的養(yǎng)老照護模式，提升財務保障水平和服務質量保證。三是培育專業(yè)養(yǎng)老護理人員，增強專業(yè)技能，提升老年人照護品質。長期護理保險的實施，釋放了照護需求，擴張了護理崗位缺口，從而吸引大量勞動力轉移就業(yè)，但現(xiàn)階段仍集中于低技能勞動者，從而產生低技能就業(yè)極化現(xiàn)象。由于技能水平較低且無相應資質認證，護理人員收入水平仍較低。應加強與人社、民政等部門協(xié)同合作，制訂護理人員勞動技能提升計劃，利用就業(yè)培訓資金組織開展專業(yè)培訓，通過規(guī)定照護人員社會照護服務時長和設定照護技能等級，建設照護人員職業(yè)技能等級考核機制。同時，鼓勵護理機構、行業(yè)協(xié)會開展社會性護理培訓，鼓勵護理人員尤其是低技能女性勞動力持續(xù)參加培訓。四是提高女性勞動者產業(yè)變化適應能力，引導中低技能女性勞動者積極加入新興行業(yè)，探尋新的就業(yè)崗位和工作方式，不斷更新自身的工作技能，利用先進技術和科學手段賦能傳統(tǒng)服務內容，優(yōu)化要素配置和提升勞動效率。加大互聯(lián)網培訓資源開發(fā)力度，鼓勵女性勞動者開展計算機軟件和手機應用操作使用、數(shù)據(jù)分析和信息處理技術等數(shù)字技能的線上學習，特別是加強醫(yī)養(yǎng)護理崗位女性勞動者對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用場景下的在線服務平臺、穿戴式健康監(jiān)測和疾病初篩設備、老年護理智能化輔助器械的機理掌握與熟練運用，實現(xiàn)數(shù)字技術自我賦能。

注釋：

① 限于篇幅，變量描述性統(tǒng)計結果不再展示，有需要可以與作者聯(lián)系。

② 限于篇幅，高技能就業(yè)極化和低技能就業(yè)極化異質性處理效應檢驗與多期多個體倍分法（DIDM）結果不再展示，有需要可以與作者聯(lián)系。

③ 數(shù)據(jù)來源：https：//baijiahao.baidu.com/s？id=17584044072045 64993&wfr=spider&for=pc。

④ 限于篇幅，相關回歸結果不再展示，有需要可以與作者聯(lián)系。

參考文獻：

［1］ 劉方濤，費清. 中國長期護理保險需求規(guī)模預測和保障路徑研究——基于第七次人口普查數(shù)據(jù)的測算[J]. 保險研究，2023（3）：59-69.

［2］ 馬春華，石金群，李銀河，等. 中國城市家庭變遷的趨勢和最新發(fā)現(xiàn)[J]. 社會學研究，2011，25（2）：182-216，246.

［3］ 劉柏惠. 我國家庭中子女照料老人的機會成本——基于家庭動態(tài)調查數(shù)據(jù)的分析[J].人口學刊，2014，36（5）：48-60.

［4］ 王貞，封進. 長期護理保險對醫(yī)療費用的替代效應及不同補償模式的比較[J]. 經濟學（季刊），2021，21（2）：557-576.

［5］ 張盈華. 長期護理保險制度的保障適度、財務平衡與籌資率[J]. 保險研究，2023（9）：71-81.

［6］ Hollup O. The impact of gender， culture， and sexuality on Mauritian nursing： nursing as a non-gendered occupational identity or masculine field？ Qualitative study[J]. International Journal of Nursing Studies， 2014，51（5）：752-760.

［7］ 寧光杰，林子亮. 信息技術應用、企業(yè)組織變革與勞動力技能需求變化[J]. 經濟研究，2014，49（8）：79-92.

［8］ 呂世斌，張世偉. 中國勞動力“極化”現(xiàn)象及原因的經驗研究[J]. 經濟學（季刊），2015，14（2）：757-778.

［9］ 郭珂，郭雪萌. 產業(yè)集聚與企業(yè)資產結構——基于中國地級市及上市企業(yè)的證據(jù)[J]. 金融經濟學研究，2023，38（6）：32-49.

［10］劉亦文，高京淋. 數(shù)字經濟發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)投資效率提升的影響[J]. 金融經濟學研究，2024，39（2）：73-89.

［11］孫早，侯玉琳. 工業(yè)智能化如何重塑勞動力就業(yè)結構[J]. 中國工業(yè)經濟，2019（5）：61-79.

［12］劉建民，羅雙，吳金光.減稅降費、產業(yè)結構升級與經濟增長質量的動態(tài)關系——基于PVAR模型的分析［J］.湖南大學學報（社會科學版），2023，37（6）：44-52.

［13］Houtven C， Coe N B， Skira M M. The effect of informal care on work and wages[J]. Journal of Health Economics， 2013，32（1）：240-252.

［14］黃堯，馬躍如.主觀規(guī)范、認知態(tài)度對養(yǎng)老服務消費意愿的影響——基于社會嵌入理論［J］.財經理論與實踐，2023，44（5）：122-129.

［15］朱銘來，何敏. 長期護理保險會擠出家庭照護嗎？——基于2011—2018年CHARLS數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 保險研究，2021（12）：21-38.

［16］于新亮，黃俊銘，康琢，等. 老年照護保障與女性勞動參與——基于中國農村長期護理保險試點的政策效果評估[J]. 中國農村經濟，2021（11）：125-144.

［17］Beck T， Levine R， Levkov A. Big bad banks？ The winners and losers from bank deregulation in the United States[J]. The Journal of Finance， 2010，65（5）：1637-1667.

［18］Breemersch K， Damijan J P， Konings J. What drives labor market polarization in advanced countries？ The role of China and technology[J]. Industrial and Corporate Change， 2019，28（1）：51-77.

［19］De Chaisemartin C， D’Haultfoeuille X. Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects[J]. American Economic Review， 2020，110（9）：2964-2996.

［20］賀唯唯，侯俊軍.財政分權、公共服務供給與包容性增長［J］.財經理論與實踐，2023，44（1）：61-69.

The Influence of Long-Term Care Insurance

on Female Employment Polarization：

Based on Time-Varying DID Model

Abstract：Using the data of the China Migrants Dynamic Survey（CMDS） from 2011 to 2018， the time-varying difference-in-differences model was constructed to assess the impact of long-term care insurance on the employment structure of female labor force. The results showed that， compared with the middle-skilled female labor force， long-term care insurance significantly increased the wage level of the high-skilled and low-skilled female labor force by 14.15 and 7.37 percentage points. Respectively， thus promoting a two-way employment polarization of the female labor market. This polarization phenomenon also exists in the level of employment and working hours， and is more obvious in cities with relatively backward economic development level and weak traditional cultural atmosphere. In view of this， in the process of promoting long-term care insurance， it is necessary to enhance the professional skills of female nursing practitioners， effectively improve their adaptability to industrial changes， and explore the development of more practical traditional cultural concepts and elderly care models needed by disabled families.

Key words：long-term care insurance; female employment structure; time-varying DID model