COVID-19疫情期间日本有子女劳动者的健康损失货币化评估：基于家庭收入与心理健康的多维度分析

本研究针对COVID-19疫情期间日本有子女劳动者面临的家庭收入下降与心理健康危机，通过日本家庭面板调查（JHPS）四期数据，采用两阶段残差纳入法（2SRI）和随机森林模型，量化了健康损失对生活满意度的影响。研究发现有子女成年人的健康损失货币价值高达349万日元（约合月收入的7.3倍），显著高于无子女群体，揭示了工作-家庭冲突（WFC）与心理困扰（K6≥13）的协同恶化效应，为公共卫生政策制定提供了实证依据。

　　

COVID-19疫情如同一场全球性压力测试，尤其暴露出有子女劳动者在健康与经济层面的双重脆弱性。日本作为典型低生育率国家，其职业父母长期面临工作与育儿的时间挤压，而2020年3月至5月的全国学校关闭政策更使矛盾激化——女性劳动者临时休假率飙升，家务劳动时长增加直接冲击生活质量。既往研究多聚焦欧美国家，但日本独特的性别角色分工（如男性极少参与家务）和"工作优先"文化，使得该国劳动者健康损失机制存在显著差异。

为破解这一难题，西南学院大学（Seinan Gakuin University）的研究团队Narimasa Kumagai领衔，联合京都大学等机构，创新性地将健康经济学与机器学习方法结合。研究者利用Keio大学开展的JHPS COVID-19专项调查（2020-2021年四期数据），锁定30-60岁劳动者样本，通过随机森林模型筛选关键变量，并采用2SRI方法解决健康状态与收入的内生性问题。最终在《BMC Health Services Research》发表的这项研究揭示：有子女劳动者因健康恶化导致的生活满意度损失，需要相当于7.3个月收入的货币补偿才能弥补，这一数值较无子女群体高出104万日元，凸显育儿压力对健康资本的"隐形消耗"。

研究团队运用三项关键技术：1）基于日本家庭面板调查（JHPS）的COVID-19专项追踪数据，构建包含3891名初始受访者的四期纵向队列；2）采用随机森林机器学习算法识别影响自评健康（SAH）的核心预测因子，如睡眠时长与工作小时数；3）应用两阶段残差纳入法（2SRI）解决健康指标与家庭收入的内生性偏倚，以单亲状态、配偶失业等作为工具变量（IV）。

主要发现

1. 健康损失差异机制：通过固定效应有序Logit模型（FEOL）发现，有子女群体的自评健康恶化（PSAH）会使其生活满意度（LS）下降1.634个五点量表单位（p<0.05），而无子女群体仅下降1.027单位。换算为货币价值，前者需补偿349万日元（7.3倍月收入），后者仅需245万日元（5.3倍月收入）。

2. 心理健康的中介作用：K6量表显示，低收入阶层有子女劳动者出现严重心理困扰（K6≥13）的概率增加41%（p<0.01），这种"心理-健康-收入"的恶性循环在其健康损失中贡献率达58%。

3. 时间分配矛盾：每周工作日睡眠减少1小时会使PSAH风险上升9.7%（p<0.05），而有子女女性平均睡眠时间比男性少22分钟，这种"睡眠剥夺效应"通过WFC指数（=1/(家务时长/总工时)）放大健康损失。

4. 政策缓冲效应：2021年针对未成年子女家庭的专项补贴（每孩10万日元）使第二波调查期（2020年9月）的健康损失降低14%，但该效果在补贴终止后的第四波（2021年9月）完全消失。

结论与启示

研究首次量化了日本"育儿惩罚"的健康代价，揭示三个关键机制：1）工作不安全感通过K6≥13的严重心理困扰路径，使有子女劳动者健康损失弹性达到无子女群体的1.4倍；2）家庭内部时间分配失衡（如女性承担83%的家务）导致睡眠时长成为健康损失的预测因子（随机森林重要性评分0.097）；3）特殊时期政策补贴可暂时缓解但无法消除健康不平等。

该成果对后疫情时代的公共卫生政策具有三重指导意义：首先，建议将WFC指数纳入企业健康管理评估体系；其次，针对育龄劳动者设计"睡眠保护"干预方案；最后，验证了心理健康筛查（K6量表）在职业健康监测中的成本效益。正如作者Narimasa Kumagai强调："忽视育儿压力的健康损失评估，就像用体温计量血压——永远找不到真正的病因。"这项研究为构建"家庭友好型"健康社会提供了精准的计量标尺。