工作灵活性真能缓解女性的生育惩罚吗？
——对现实“妈妈岗”的思考

黄建军 戴思奕 庞浩霖

（暨南大学 经济学院，广东 广州 510632）

1 引言

近20 年来，中国妇女总和生育率一直低于生育更替水平，低生育率现象背后折射出的是中国女性所面临的“工作—家庭冲突”[1]。针对这一问题，中国在二十大报告中指出，降低生育、养育和教育成本是建立生育支持政策体系的出发点和落脚点。为响应二十大的要求，2022 年7 月广东中山市政府印发了《关于大力推行“妈妈岗”就业新模式的若干政策》，鼓励制造业、服务业以及新业态平台等用人单位专门设立“妈妈岗”，从企业用工和劳动力市场角度设计生育配套方案。该模式下实行弹性工作时间制度，在总量不变的前提下，母亲可以自由选择合适的排班时间表，同时母亲也被赋予部分自主选择工作内容和工作方式的权利[2]。此外，部分“妈妈岗”还具有就近就地就业的特点，企业在政府的引导下将部分岗位设立在家庭小区附近，母亲们可以通过就业信息服务平台得知附近的“妈妈岗”招聘信息，进而匹配到合适的工作，实现就近就业[3]。

由“妈妈岗”可引申出“工作灵活性”的概念。工作灵活性概括为时间和空间两个维度[4]：时间灵活概括为对工作时间开始和结束的控制程度以及对工作内容安排的自主程度，是在固定场所或环境内得到的对工作时间与内容安排的支配权；空间灵活则表现为劳动者拥有选择何时、何地以及获得多长时间和付出努力程度的可能性，意味着劳动者的工作地点不受固定场所的限制。本文重点关注的是工作灵活性中提高工作人员调和工作需求和个人角色能力的组织举措。

关于工作灵活性的研究，早期文献主要集中在对工作灵活性群体特征的探讨。Balte et al.将弹性工作时间和压缩工作周作为工作灵活性的现实应用，研究其应用效果的职业差异，结果显示工作灵活性不一定有利于已较大自主权的高级管理人员和专业人员[5]。Golden &Raghuram利用美国人口普查数据和欧洲国家雇主雇员数据发现表明较低技能的工人和工会工人普遍缺乏灵活的工作安排[6]。Distelberg and Sorenson 研究发现白领比蓝领或服务工作者更容易获得灵活性[7]。而随着女性劳动参与率的提升、育儿与家庭冲突的加剧，文献逐步转向探讨工作灵活性对母亲生育惩罚的作用。Glauber 发现时间灵活性只能降低女性主导的职业中有一个孩子的女性的生育惩罚[8]。Yu &Kuo 的研究发现在自主权更大、团队合作要求更低、竞争压力更小的职业中，母亲受到的收入惩罚较小[9]。Fuller &Hirsh 进一步研究发现教育程度不同的女性群体中工作灵活性对其生育惩罚的作用不尽相同。受教育程度较高的人可以获得更高的报酬，从而可以获得更可靠的托儿服务，从而减少护理需求与工作义务相冲突的可能性[10]。

本文基于现实“妈妈岗”的思考，从工作灵活性的视角切入，通过研究工作灵活性对生育惩罚的影响来探寻“妈妈岗”背后的理论影响机制，为寻找新的生育激励路径提供思路与证据。本文可能的边际贡献有以下三点：一是对已有研究视角的补充。以往的文献多集中于从生育制度保障、社会幼托服务、和家庭父辈或丈夫支持等方面探讨其对女性生育惩罚的作用，缺少来自女性工作角度的相关讨论。二是对工作灵活性的度量。以往研究主要从“工作自主性”和“工作氛围”或单一变量来量化个体的工作灵活性的可得性，本文从时间满意、自主安排、氛围环境友好、在家工作、场所自由转换五个子维度利用主成分分析法构建了更加全面的工作灵活性指标。三是深入探讨了工作灵活性对女性生育惩罚的影响。

2 模型与假说

2.1 理论分析

2.1.1 女性生育惩罚

本文所研究的女性生育惩罚，是基于生育对女性劳动力市场表现的影响，体现为工作收入的降低或工作时间的减少。有不少学者指出子女数量对女性工作收入的显著负向边际效应，即每多生育一个子女会造成女性收入的下降，即收入惩罚；亦有不少学者在控制人力资本特征和家庭特征后发现生育会造成女性劳动力供给减少，甚至造成“职业中断”，即时间惩罚。但由于数据和估计方法的差异，女性在劳动力市场上面临的收入或时间惩罚的大小尚未形成统一的结论。

假设女性个体的时间禀赋为1，女性的所有时间在工作时间n、闲暇l和生育照料小孩时间（1-n-l）间分配，相应的效用是消费c、闲暇l以及拥有子女b 个带来的效用总和①为了简化考虑，假设生育是外生的，且孩子是同质的。。

本文设定女性花费在照顾子女上的时间是子女数量的函数，以B=B（b）表示。在没有家庭和社会支持时，女性承担着主要的照顾责任，随着子女数量的增加，由于规模效应存在，照顾子女所需的时间存在边际效应递减，因此女性照顾子女的时间需求函数是子女数量的减函数B‘（b）＜0。为了更加清楚说明女性生育惩罚的劳动力市场表现情况，将女性生育子女的时间需求函数设定B（b）=mbρ（0 ＜ρ ＜1）,其中，当b=1 时，m表示只有一个子女时女性需要付出的时间，而mbρ表示女性在抚育所有子女所付出的时间，ρ是考虑到生育多个子女时（ρ＜1）可能共享部分时间，而这种规模效应并不是完全的（ρ＞0）。同样，将生育b个子女的支出函数表示为E(b)=μbθ（0 ＜θ＜1），其中，当b=1 时，μ表示只有一个子女时女性在孩子身上的支出。便于理解和分析，假定女性社会平均工资率一定并以表示，同时采用柯布道格拉斯形式的效用函数U=cαlβbγ。

可以解得工作时间n为：

进一步女性收入函数为：

由于m＞0 且0 ＜ρ＜1，女性收入Y对b求偏导后得到的值为

2.1.2 工作灵活性对女性生育惩罚的影响

本文认为，充分的工作灵活性能够允许女性兼顾工作和育儿的需求，缓解工作与育儿的冲突。在理论解释上，工作灵活性对生育女性劳动力市场表现的影响主要有工作生活促进论、信号传递理论和补偿性差异理论。工作生活促进理论认为工作灵活性为个人提供了更大的自主权，并使得个体可以控制自己工作时间和地点[11]。时间灵活性能够帮助个人适应家庭需求和更好的处理不可预测的家庭情况（如照顾生病的孩子），避免因请假与旷工而受到惩罚。空间灵活性通过减少通勤时间，有效促进了就业与育儿的结合，在一定程度上减少了工作和家庭的冲突，使得个人可以在面对不可预测的家庭环境时保持生产力[10]。此外，工作灵活性还能够增强女性对工作的承诺与忠诚，提高其继续工作的意愿[12]。虽然工作灵活性对所有人都有潜在的好处，但考虑到女性在育儿中相对投入更多的精力，灵活性显然对其更为重要。信号传递理论认为工作灵活性也可以通过减少雇主对母亲的偏见以缩小收入差距[13]。一些实验和定性研究表明，雇主对母亲的工作承诺和能力持有偏见。当雇主缺少员工的信息时，他们有可能会依赖对母亲的刻板印象，如对工作不忠诚、工作效率低下。而在工作安排灵活的地方，雇主可能不会认为工作要求与母亲身份有着明显冲突，从而减轻其对母亲生产力、工作努力和工作承诺的担忧[14]。因此，工作灵活性可以为母亲们提供理想工作的平等机会，从而减少由于母亲们过度集中在低薪、低时工作而可能产生的收入与时间惩罚，进而降低生育惩罚。补偿性差异理论认为工作灵活性的获得是以低工资率为代价[15]。对于某些团队协作的工作而言，如果一个员工不在团队内部或较少参与互动，那么这个人就会被排除在这些互动中所传达的信息之外。若信息传递成本很高，此时这个人信息传递的价值就会降低。这类工作被称之为非线性工作，即工作时间与收入是非线性的。因此，在信息传递成本很高时，赋予更高灵活性的员工可能面临着低工作时长和低工作率的惩罚。反之，当特定的工作的信息传递成本很低甚至完全为零时，个体的信息传递的价值并不会降低。这类工作被称为线性工作，即工作时间与工作收入是线性的。从事非线性工作的女性生育后为了满足其照料需求，要求更多的工作灵活性时，会愿意接受一定的收入或时间的惩罚，从而加剧女性的生育惩罚。

基于工作生活促进理论和信号传递理论，依然假设女性的效用取决于消费、闲暇以及拥有子女的个数b。μ表示养育一个孩子需要支付的成本。n代表工作时间。本文依旧采用柯布道格拉斯形式的效用函数U=cαlβbγ。用δ表示工作灵活性对女性工作时间的再分配，1-δ表示工作灵活性对女性育儿时间的调节程度。令δε(0,1)，且随着δ的增加，灵活性工作有利于保持女性总体工作时间，此时女性的工作时间调整为δn。而女性育儿时间需求函数变为B(b)=(1-δ)·mbρ(0 ＜ρ＜1,0 ＜δ＜1)。此时，女性最优化问题转变为：

可以解得工作时间n为：

此时，女性收入函数为：

由于0 ＜δ＜1，则＜0，且随着δ的增大而增大。这表明子女数量b会造成女性工作收入Y的下降，但随着工作灵活性的增加(δ上升)，这种下降的幅度会不断缩小。也就是说，从收入惩罚的角度，工作灵活性能够降低女性生育惩罚。

基于上述理论分析，本文提出如下假设：

假说1：存在女性生育惩罚，即女性生育会对其劳动力市场表现产生负向影响。

假说2：工作灵活性对女性生育惩罚有显著负向影响，即在其他条件不变的情况下，工作灵活性越高，女性生育惩罚越低。

此外，为进一步探讨这种效应是否在不同的女性群体中存在差异，进一步提出假设3：

假说3：工作灵活性对生育惩罚的影响存在异质性。假说3a：对职业为办事、商业服务业人员的女性来说，工作灵活性的影响更大。假说3b：对非国有部门的女性来说，工作灵活性的影响更大。假说3c：对无父辈照料的女性来说，工作灵活性的影响更大。

2.2 计量模型设计

2.2.1 女性生育惩罚计量

基于理论分析内容，建立以下回归模型：

其中Incomeit代表第i个女性在t期的工作收入。childit代表第i个女性在t期拥有的子女数量。是一系列个体和家庭特征。μi、υi分别表示年份和省份虚拟变量。εit为误差项。如果子女数量对女性收入有负面影响，则α1＜0。

关于个体特征变量的选择。本文在模型中控制了个体年龄、人力资本、健康状况、农业部门和城乡。关于家庭特征变量，本文选择配偶年龄、配偶的受教育水平、配偶年收入、家庭年收入、家务劳动时间。另外，为了控制年份、省份异质性的影响，本文在模型中加了年份和省份虚拟变量。

2.2.2 工作灵活性的调节效应

加入工作灵活性的考虑后，回归模型变为：

其中，flexit代表第i个女性在t期的工作灵活性水平，其他变量与上文一致。如果工作灵活性能够降低女性生育惩罚，则α1＜0 且α2＞0。

当前学界对工作灵活性的综合度量尚没有统一的标准。研究中较多使用Breaugh et al.创建的工作自主性量表来构造工作灵活性指标[16]，也有使用 “是否自雇”、“是否签订劳动合同”等灵活性特征来代理工作灵活性[17]。结合研究需要，本文归纳了可能会影响到个人获得工作灵活性的各种因素，提炼出衡量工作灵活性的子维度，进而构建新的工作灵活性综合指标。首先，工作灵活性主要体现在个人对工作时间和内容的控制上。具体包括：第一，从时间满意程度来看，工作灵活性可以使员工有控制上下班时间的可能性并且能依个人偏好而自由地规划工作安排。因此，人们对工作时间的满意程度体现了个人对当前工作时间的长短和灵活调整程度的效用[18]，可以利用该指标识别工作灵活性。第二，从职业关联性与自主安排来看，拥有更大自主权的职业通常拥有更多的灵活性，如自主创业或自雇[19-20]，所以具有较高自主安排权利的职业可以被用作衡量工作灵活性。第三，从氛围环境友好来看，由于在组织内部来自直接主管的情感支持越多，越有利于帮助女性管理生活中的各种角色[21]，并且提供育儿设施等的工作环境支持能够帮助母亲兼顾育儿与工作的需求[22]，故而工作环境的友好程度也在一定程度上衡量了工作灵活性。另外，工作灵活性还体现在工作地点的非固定性上。具体分为：第一，从是否在家工作的角度来看，在家工作不仅可以为女性提供柔性管理的工作环境，而且减少了通勤时间，提高了工作满意度[23]，因此需要将该因素纳入到工作灵活性的范畴中。第二，从场所自由转换来看，一方面互联网可得性以及对信息渠道重视程度影响了女性能否获取灵活转换工作场所的能力，互联网的发展增强了灵活转换办公场所的可能性，使女性摆脱了工作空间的限制，提高了工作方式的自主性[24]；另一方面互联网发达的信息渠道，降低工作搜寻成本，提高了工作匹配度，提升了女性灵活参与劳动的可能性[25]。因此，本文也将考虑互联网对转换工作场所的能力的影响，进而考虑转换工作场所的能力对工作灵活性的影响。

综上，本文将从时间满意、自主安排、环境友好、在家工作和自由转换五个子维度搭建衡量工作灵活性的指标体系，并综合成一个总指标作为工作灵活性变量。

2.2.3 内生性处理

在式（12）和（13）中，子女数量可能是内生的。本文借鉴张川川（2011）和於嘉、谢宇（2014）的处理方法[26-27]，选择固定效应模型和工具变量法来克服模型中可能存在的内生性问题。

3 数据与变量

3.1 数据来源

本文数据来源于中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）。该数据库2016、2018 两年数据同时包含女性生育、劳动力市场表现以及用于度量工作灵活性的信息。本文将样本限制在20-49 岁内有配偶的育龄女性。由于本文关注的是工作灵活性对女性生育惩罚的影响，重点观察有工作的女性样本，因此进一步排除当前工作状态为“失业”、“退出劳动力市场”的情况。经过对配偶、子女和家庭经济等变量信息的配对、原始数据中的异常值的有效处理和重要信息缺失的无效样本的剔除后，本文最终选取具有两期数据的2532 个女性个体，组成了一个包含5064个观测值的面板数据。

3.2 变量设置

3.2.1 被解释变量的设定

本文的被解释变量为女性的收入水平和工作时间，其中在稳健性检验中使用工作时间作为被解释变量的替代变量。女性的收入水平以问卷中的“工作年总收入”来衡量。使用2014 年为基准年的消费者价格指数剔除通胀的影响，最后以对数进行处理。女性的工作时间根据问卷中“每周工作时间（小时）”这一问题进行统计。

3.2.2 解释变量的设定

（1）子女数量。本文选择子女数量作为女性生育行为的代理变量。

（2）第一个子女的性别。由于“男孩偏好”，第一个子女的性别与子女数量高度相关，但它对生育女性劳动力市场表现没影响。因此，本文将第一个子女的性别作为子女数量的工具变量。

（3）工作灵活性。本文从工作时间、空间两个维度构建工作灵活性的综合指标，并利用主成分分析法计算评价综合指标，具体维度如表1 所示。

表1 工作灵活性度量维度表

3.2.3 控制变量的设定

（1）个体特征：①年龄。②身体健康。根据问卷中“您现在的健康状况”，将回答为“非常健康”、“很健康”、“比较健康”、“一般”设置为1，“不健康”设置为0。③受教育年限。本文将未上过学、小学、初中、高中、大专、大学和研究生的人的教育年限分别为0、6、9、12、15、16 和19，单位为年。④农业部门。根据工作性质，农业工作设置为1，反之设置为0。⑤城镇。城镇地区设置为1，反之为0。

（2）家庭特征：①配偶年龄。②配偶受教育年限。③配偶年收入水平。使用女性配偶过去12个月工作总收入剔除通胀因素后取自然对数得出，这是因为收入具有较强的序列相关性[28]，过去12 个月的工作总收入是当年收入的较为准确的代理变量。④家庭年收入水平。根据过去12 个月家庭年纯收入剔除通胀因素后取自然对数得出。⑤家务劳动时间。根据问卷中一周做家务时长得出。

主要变量及描述性统计见表2。

表2 主要变量的描述性统计

4 实证结果分析

4.1 基础回归分析

首先，估计女性生育惩罚的大小。表3 中，列（1）结果显示在控制个体、家庭特征后，子女数量对女性年收入水平在1%的统计水平上显著为负，子女数量回归系数为-0.078，这表示多生1 个子女会使得女性年收入水平平均降低7.8%。考虑内生性的影响，列（3）和列（5）分别报告了固定效应模型和IV 估计结果，子女数量会造成女性年收入水平下降的结果都显著，初步证实了女性生育惩罚的存在。假设1 得到验证。

表3 基础回归分析及内生性处理

其次，考虑工作灵活性对女性生育惩罚的影响。列（2）、（4）和（6）都加入了子女数量与工作灵活性的交互项。列（2）子女数量回归系数为-0.086，在1%的统计水平上显著，这表示对于工作灵活性处于平均水平的女性群体而言，多生1 个子女使得女性年收入水平平均下降8.6%。工作灵活性对女性年收入水平有显著的负向影响。子女数量与工作灵活性的交互项系数为0.006，并在10%的统计水平上显著，这表明随着工作灵活性的增加，子女数量对女性年收入水平的负向影响逐渐减弱。工作灵活性每增加1 个单位，多生1 个子女使得女性年收入水平下降的幅度由8.6% 变为8.0%，即从收入惩罚上看，女性生育惩罚下降了7.0%。列（4）和（6）分别报告了固定效应模型和IV 估计结果。固定效应模型中显示子女数量回归系数为-0.143，在10%的统计水平上显著，这表示对于工作灵活性处于平均水平的女性群体而言，多生1 个子女使得女性年收入水平平均下降14.3%。工作灵活性对女性年收入水平不显著。子女数量与工作灵活性的交互项系数为0.011，在10%的统计水平上显著，这表明工作灵活性每增加1 个单位，多生1 个子女使得女性年收入水平下降的幅度由14.3%变为13.2%，即从收入惩罚上看，女性生育惩罚下降了7.7%。而在IV 估计下，女性生育惩罚下降了4.2%。假设2 得到验证。

4.2 稳健性检验

针对上文实证分析中可能存在的不足，本文分别从以下几方面进行稳健性检验。

第一，子女数量组内变异可能过小。本文将样本限制在两年期的短面板内，可能会造成较小的组内变异而引发对使用固定效应模型的担忧。检验的基本做法是将女性样本按照“这两年间是否孩子出生”作为分类标准，将有孩子出生的样本赋值为1，共有229 个女性个体，并记作birth1；将没有孩子出生的样本赋值为0，共有2303 个女性个体，且记作birth0。对两组样本分别使用被解释变量对所有控制变量进行回归，如果估计结果差异并不显著，那么两组样本的数据生成过程在统计意义上可能是一致的。组内变异检验结果由表4 给出。结果显示，birth1 与birth0两组的控制变量不存在明显差异。除城乡虚拟变量外，其余变量经验P 值都大于0.05。由此，从统计上可以认为固定效应模型受到过小组内差异的影响可能不大。

表4 稳健性检验1：组内变异检验

第二，检验工具变量的有效性。重点对表3 列（6）进行了外生性分析和弱工具变量检验。女性第一个子女的性别应是自然选择的结果，与女性工作时间和收入水平完全外生，满足外生性假设。关于工具变量与内生解释变量的相关性，从表5 可以看出，Cragg-Donald Wald F 统计量大于10% maximal IV size，从而可在统计上确定本文选择的工具变量并非弱工具变量。在Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量中都找到了同样证据。

表5 第一阶段回归及弱工具变量检验

由于交互项中包含着内生变量，也具有内生性，进一步对交互项进行一阶段回归。模型（1）中第一个子女性别对子女数量具有较好的解释力，P 值小于0.01。模型（2）中，第一个子女性别与工作灵活性的交互项对子女数量与工作灵活性的交互项也具有较好的解释力，P 值也小于0.01。而模型（1）中的交互项中的第一个子女性别变量不显著的原因可能是共线性的存在导致系数不显著。

第三，为避免因度量方法的差异引起的测量偏误，采用替换变量的方法进一步检验结果的稳健性。首先，基于理论分析，工作灵活性通过有效整合工作、闲暇与育儿三者的时间关系，帮助女性对冲时间惩罚风险。因此，改用“每周工作时间（小时）”为被解释变量。表6 列（1）结果显示，从时间惩罚上看，女性生育惩罚下降了8.0%，与基础回归结果接近。其次，由于主成分分析是一种基于特征提取的非参估计，工作灵活性的度量结果可能会受到计算方法的影响，因此，本文改用熵值法得到工作灵活性的综合指标以替换使用主成分分析法得到的度量结果。列（2）结果显示，从收入惩罚上看，女性生育惩罚下降了13.0%。再次，相关文献在研究灵活的工作安排对女性劳动市场表现的影响时，常将“是否自雇”看作女性获得工作灵活性的主要代理变量。因此，本文改用“是否自雇”作为工作灵活性的替换变量。列（3）结果显示，从收入惩罚上看，女性生育惩罚下降了7.4%。最后，由于女性生育子女数量的决策受到无法观测到的变量的影响，比如性别意识弱的女性可能会在生育后选择退出劳动力市场，从而代表比例要低些。因此，子女数量与女性劳动市场表现之间可观察到的负向关系的测量可能存在偏误。为了测量二者间的随机影响，需要选择一个相对外生的变量作为子女数量的代理变量。参照Agüero &Marks 的做法，改用“家庭人口数”作为子女数量的代理变量[29]。表6 列（4）结果显示，从收入惩罚上看，女性生育惩罚下降了10.3%。由此可见，通过合理替换变量的方法得到的估计结果是接近的，前文估计结果是相对稳健的。

第四，为避免工作变动带来对年收入水平的影响，进一步剔除工作没有延续的女性样本，以问卷中“上一次调查年的工作是否延续到最近一年”的回答作为判断的依据，结果显示只有7.8%的女性样本经历过职业转换。表6 列（5）的结果表明在保留工作延续的女性样本后，从收入惩罚上看，女性生育惩罚下降7.3%，结果依然稳健。

第五，尝试匹配的方式以克服无组内变异样本可能带来的对结果的干扰。本文将子女数量作为分类变量进行PSM处理，把生1 个以内子女的女性作为少生的一组，生2 个及以上子女作为多生的一组。前者作为控制组（Control），后者作为处理组（Treatment）。女性承担的生育惩罚用控制组与处理组的女性年收入水平的差值（ATT）来表示。同时，将工作灵活性按照中位数分组，小于中位数取值为0，表示工作灵活性相对较低；大于中位数取值为1，表示工作灵活性相对较高。通过比较工作灵活较高组别和工作灵活性较低组别中生育惩罚的差异来判断在工作灵活性对女性生育惩罚的效应。本研究采用放回抽样的卡尺内1 阶近邻匹配，倾向得分匹配的估计结果如表7 所示。随着工作灵活性的增加，多生带来女性年收入水平下降的幅度由17.9%下降至15.8%，即从收入惩罚上看，女性生育惩罚减少了11.7%。在更换估计方法后结果依然稳健。此外，本文还将卡尺内1 阶近邻匹配更换为1 阶近邻匹配和半径匹配进行检验，最终发现无论是在工作灵活性较高还是在较低的组别中，3 种匹配方式得到的P 值都小于0.05，且平均处理效应数值接近，表明匹配后的样本数据具有良好的稳健性，工作灵活性更高的女性生育惩罚越低这一结论不会因为匹配方法的改变而发生变化。

表7 倾向得分匹配估计结果

4.3 异质性分析

为进一步探究工作灵活性缓解女性生育惩罚的调节作用在不同女性职业、不同经济部门和不同家庭背景下是否存在异质性，本文将在固定效应模型基础上进行一系列分组回归（见表8）。

表8 不同女性群体下工作灵活性对女性生育惩罚的影响

首先，根据CFPS 职业分类将职业分为农业生产者与其他、工人、办事人员及商业服务业人员和管理与技术人员[27]。其中，一线人员对灵活性的需求最大，因为一线员工的收入压力要大于管理层人员，他们更希望获得更多的收入而不是休息时间。相较于其他行业，商业和服务业具有轻资产、团队协作要求低等特点，具有更大的工作自主权。因此，工作灵活性对降低其生育惩罚的效果相对显著。表8 列（1）-（4）报告了不同职业下工作灵活性对女性生育惩罚的调节作用。对于办事及商业与服务人员职业的女性来说，工作灵活性对降低女性生育惩罚有显著影响，工作灵活性每增加1个单位，多生1 个子女使其年收入水平下降幅度由30.3% 变为27.4%，即从收入惩罚上看，女性生育惩罚减少了9.6%；在从事其他职业的女性样本中暂时没有找到相似证据。

其次，我国不同经济部门在发展过程中展现出明显的福利保障的不平衡性。相比于国有部门，非国有部门的女性由于工作竞争强度更大且福利待遇相对较少，在育儿与工作之间的矛盾也更为突出，面临的“职业中断”影响时间更长，造成的人力资本损失程度越深，对女性劳动力市场表现的负向冲击更大。因此，给予非国有部门女性更多的灵活安排时间的自主权可能更有利于帮助其降低生育惩罚，缓解家庭与工作的矛盾。如表8 列（5）-（6）所示，对于非国有部门的女性，工作灵活性对生育惩罚的负向调节作用在10%的统计水平上显著，而在国有部门中工作灵活性的效应并不显著，这可能是由于国有部门的工作福利较为完善，生育后被辞退的可能性很小。因此，对于国有部门的女性来说，工作灵活性对其生育惩罚没有显著影响。

最后，根据CFPS 问卷中孩子白天主要由谁照管的回答生成父辈照料变量，将回答孩子的爷爷/奶奶或孩子的外公/外婆的赋值为1，其余回答赋值为0。由于超过15 岁的孩子具有一定生活自理的能力，本文将超过15 岁且不在少儿家长代答问卷中的同样赋值为0。表8 列（7）-（8）报告了有无父辈照料下下工作灵活性对女性生育惩罚的影响。结果表明对于有父辈照料的女性，工作灵活性对其生育惩罚没有显著影响，而对于无父辈照料的女性，工作灵活性对其生育惩罚的负向调节作用显著。父辈提供的经济和时间支持能够帮助女性处理育儿与工作的关系，降低对工作灵活性的需求，结果表明在无父辈照料的情况下，工作灵活性可能是女性用于缓解生育惩罚的替代手段。

5 进一步讨论：与其他生育友好措施的对比分析

利用PSM 方法，本文分别从社会、家庭和企业三方面选择代表性的生育友好措施来计算其实施效果，并比较不同措施处理效应的差异，为我国生育支持政策体系的建立提供参考依据。表9 是所选择的代表性生育友好措施的衡量方法。为了保持匹配方法的一致性，统一选择有放回的卡尺内4 阶近邻匹配方法。

表9 生育友好措施与衡量方法说明

表10 显示了各措施对女性生育惩罚的影响差异。模型（1）-（6）的结果表明，幼托服务、父辈照料和工作灵活性都存在显著的处理效应，这些措施都有利于降低女性生育惩罚，分别使得女性生育惩罚减少约13.3%、23.7%和11.7%。

表10 生育友好措施对女性生育惩罚的影响差异：PSM 结果

综合三种措施效果，父辈照料对降低女性生育惩罚的效果最为明显，以人均幼儿园数量为代理的社会幼托服务水平与工作灵活性效果较为接近。

对于该结果，本文给出的解释是：首先，从文化背景来看，父辈给予子辈支持的行为观念在亚洲国家影响深远持久。在我国子女与父母之间有着紧密的社会联系和经济往来。来自父辈的支持不仅可以缓解女性家务与育儿的负担，使得女性可以尽最大可能长期投入工作，还能利用父辈的人际关系与社会经历支持女性的职业发展。因此，父辈支持对降低女性生育惩罚有着十分显著的效果。其次，我国托儿服务支撑力度不够可能影响了我国公共幼托服务的效果，进而导致社会幼托服务在降低生育惩罚方面效果较弱。目前我国公共幼托体系的主要形式是托儿所和幼儿园,由于资源相对紧缺目前只能覆盖2～5 岁的儿童，尚未完全覆盖2 岁及以下的婴幼儿。在公共幼托供给不足的情况下，与父辈支持相比，相对昂贵的幼托服务费用阻碍了女性获取这一服务的可能性。最后，由于女性从事的工作能否获得更多的灵活性更多依赖于企业内部文化或工作方式，缺少强制性的制度保障，并且企业始终是以利润最大化为目标，对劳动者有着“理想工作者”（Ideal Worker）的预期，使得女性使用工作灵活性相比获取家庭支持更为困难；此外，根据补偿型差异理论，工作灵活性的获得有可能以“工资惩罚”为代价，从而降低了其实施效果。

6 结论及政策含义

根据现实“妈妈岗”的工作特征观察，本文从工作灵活性角度探讨其对女性生育惩罚的作用。实证结果表明，工作灵活性能缓解子女数量导致的女性生育惩罚的增加。为进一步探究工作灵活性对不同女性群体生育惩罚的影响差异，本文从职业、经济部门、家庭特征三方面进行分组回归后发现，对于办事、商业与服务人员、市场部门和无父辈照料的工作女性群体，工作灵活性对降低女性生育惩罚的作用更为显著。最后，通过比较代表性生育友好措施的效果，工作灵活性不及父辈照料措施效果好，与社会幼托服务的实施效果相当。该结果为生育支持政策体系的建设与完善提供了新的启示，基于亚洲国家特有的父辈支持背景，在完善养老保障等家庭政策的同时，也应发展工作灵活性和社会幼托作为家庭支持的有益补充。

本文的实证结果具有如下两点政策含义：

第一，建立与完善生育友好型工作保障，鼓励有条件的用人单位推行“妈妈岗”等灵活的。办公形式，赋予女性更大的平衡家庭与工作的自主权。随着“三孩”政策的到来，国务院办公厅印发的《“十四五”国民健康规划》中还明确提出支持有条件的用人单位单独或联合相关单位在工作场所为职工提供托育服务，应继续完善相应生育友好型基础设施，营造氛围环境友好的工作场所。企业在调节组织内部工作制度或环境时，要根据所处行业、各职位的特征而灵活调整。同时，政府应建立和完善社会保障的兜底工作，让女性在工作上更满意、更放心。

第二，建立生育惩罚共担机制，生育支持配套措施之间要相互配合。讨论中发现，父辈支持对女性生育惩罚降低的作用最为显著，其背后可能隐含着对父辈提供照料服务的需求。在我国人口老龄化和呼吁“延迟退休”的背景下，社会应加大公共幼托服务的优质供给、鼓励企业提供更多工作灵活性以缓解对父辈照料的需求。通过完善家庭发展政策和生育保障制度，建立一条由社会、家庭和企业三者共建生育惩罚的分担机制，缓解女性生育压力。