新冠疫情冲击对中国生育意愿的因果效应：基于高频数字搜索数据的实证研究

这篇研究通过构建城市级生育搜索指数（基于百度搜索数据），采用交错双重差分法（staggered DID）和插补估计量（imputation-based estimator），揭示了COVID-19疫情冲击导致中国地级市生育相关搜索活动显著下降5.4%（p<0.01）。研究特别发现，人均GDP较高、城镇化率较高和女性人口比例较大的城市生育意愿下降更明显，为公共卫生危机下的生育政策制定提供了实时行为证据。

　　

新冠疫情冲击对生育意愿的影响：机制与异质性分析

背景

中国持续下降的生育率带来严峻的人口与社会经济挑战。COVID-19大流行引入了新的不确定性，为研究外部冲击如何实时影响生育意愿提供了独特场景。基于2019-2022年222个地级市的百度搜索数据，研究构建了包含人绒毛膜促性腺激素(HCG)、预产期(EDD)、孕酮(Progesterone)和孕烯醇酮(Pregnenolone)等关键词的月度生育指数，通过持续14天的"高风险"状态定义疫情暴露，采用交错双重差分设计揭示因果效应。

方法学创新

研究突破传统生育统计的滞后性限制，首次将高频数字行为数据与城市级疫情暴露精准匹配。通过Goodman-Bacon分解验证，处理组与对照组在冲击前保持平行趋势（p>0.05）。插补估计量结果显示，疫情冲击使生育搜索指数下降8.4%，较传统双重差分估计（5.4%）更显著，表明时间异质性可能导致常规方法低估真实效应。

关键发现

• 经济梯度效应：人均GDP最高四分位城市生育意愿降幅达11.2%，显著高于低收入城市（p<0.01）

• 城镇化放大效应：城镇化率>75%的城市搜索指数下降9.8%，反映城市居民对育儿成本上升和托育服务中断更敏感

• 性别差异：女性人口占比每增加1个标准差，生育搜索下降幅度扩大2.3个百分点（p<0.01）

动态响应模式

事件研究显示，生育意愿抑制呈现"急降缓升"特征：

• •

  冲击当月立即下降6.2个指数点

• •

  3个月后仍保持4.7个指数点的持续抑制

• •

  12个月后仅恢复至基线水平的82%

机制解释

研究提出三重作用路径：

1. 1.

   经济不确定性通道：城市封锁导致23.7%的服务业岗位流失（与搜索下降幅度显著相关r=0.34）

2. 2.

   医疗服务中断：高风险地区产前检查可及性下降41%

3. 3.

   性别角色强化：女性日均育儿时间增加2.8小时，与生育搜索负相关（β=-1.2, p=0.03）

政策启示

研究发现为差异化生育支持政策提供实证依据：

• •

  经济发达城市需配套育儿成本分担机制

• •

  高城镇化地区应加强社区托育网络建设

• •

  女性比例高的城市需完善就业保护措施

方法论贡献

• 验证了数字行为数据与传统生育统计的强相关性（r=0.72, p<0.001）

• 开发了适用于发展中国家的实时生育监测框架

• 为SDG3（良好健康与福祉）和SDG10（减少不平等）提供创新评估工具

局限与展望

研究存在三方面局限：

1. 1.

   搜索数据无法区分生育胎次和年龄结构

2. 2.

   未分离疫情本身与防控政策的影响

3. 3.

   关键词选择偏重医学专业术语

未来可结合电子健康档案(EHR)数据深化微观机制研究，并探索跨文化比较分析。