东亚和太平洋地区潜在的护理市场

政策研究工作文件 东亚及太平洋地区的护理市场潜力 纳迪亚·埃沙姆丹尼尔·哈里姆阿迪蒂亚·马图奥 东亚和太平洋地区及性别司2026年6月 政策研究工作文件 11417 摘要 市场和公共机构必须预见东亚及太平洋地区人口转变异常迅速所驱动的不断变化的照护需求。为此，本文开发了照护模拟模型，这是一个估算儿童照护和老人照护需求差距的人口模型。通过整合公开可获取的人口数据，该模型捕捉了生命周期和队列中照护需求以及家庭照护者的可用性，从而能够评估人口变化可能如何改变对家庭照护的依赖。本文量化了未满足的家庭照护需求，并将其转化为潜在市场规模估计，该市场规模定义为可能需要照护的家庭份额。 家庭外部服务以及相应的托育和养老岗位创造潜力。到2030年，东盟五国约25%的家庭和7%的家庭的托育需求可能无法在家庭内部得到满足。在考虑家庭可用性和当前照护就业情况后，东亚和太平洋地区21个国家未满足的需求转化为托育领域1990万个潜在岗位缺口和养老领域3410万个潜在岗位缺口。该模型提供了一个透明、跨国的框架，用于为照护政策、劳动力规划和投资战略提供参考。 This paper is a product of the Office of the Chief Economist, East Asia and the Pacific Region and the Gender Department.It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to developmentpolicy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at nesham@worldbank.org, dhalim@worldbank.org, amattoo@worldbank.org. Averified reproducibility package for this paper is available athttp://reproducibility.worldbank.org, clickhere直接访问。 政策研究工作论文系列旨在发布研究进展成果，以促进关于发展问题的思想交流。该系列的一个目标是尽快发布研究成果，即使呈现的内容尚未完全完善。论文会注明作者姓名，并应按此引用。本文表达的观点、解释和结论完全由作者本人负责。这些观点不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属机构的观点，也不一定代表世界银行的执行董事或他们所代表政府的观点。 东亚及太平洋地区的护理市场潜力 纳迪亚·埃沙姆 丹尼尔·哈里姆 阿迪蒂亚·马图托 世界银行 世界银行 世界银行 JEL codes: J11, J13, J14, J16.关键词：儿童保育；老人照护；人口结构转变；家庭照护者 1. 简介 东亚和大洋洲（EAP）国家正经历快速的人口结构转变。2024年，EAP的生育率降至每位女性1.3个新生儿，低于理想的更替水平2.1。在不到50年的时间里，该比率下降了一半，其速度远快于西欧和北美分别用了135年和85年的时间（附录图1）。EAP国家也在快速老龄化。新加坡在18年内老年人口比例达到14%，而欧洲和北美则分别用了51年（Kajimura 2020）。 人口结构变化影响着照护需求与责任的变化轨迹。关键生命历程转变的人口指标——如初婚/初育平均年龄、总和生育率、预期健康寿命和预期寿命——决定了人口中个体可能在何时以及持续多长时间提供或接受照护。图1A展示了个人一生中在关键转变和相应生命阶段划分下，照护需求（作为儿童和失能老人）的暴露情况以及照护角色。这些生命阶段转变的平均起始时间在不同国家存在差异，可从公开数据中获取（如图1A的虚线所示）。不同世代间这些转变的相对起始时间差异，决定了照护责任的暴露程度以及家庭照护者的可获得性（如图1B所示）。理解这些动态对于预测照护需求、评估照护者的潜在责任至关重要。 本文介绍了关怀模拟模型（Care Simulation Model），该模型旨在可视化人口结构变化如何影响个人一生中儿童保育和老年保育的需求与责任。该模型旨在成为一个简单透明的模型，以最少量数据支持跨国比较。该模型通过映射关键人口指标来可视化生命周期关怀特征，这些指标表明了照护责任的转变。这些人口指标在不同国家和出生队列中存在差异，揭示了家庭内部（例如，从祖父母到孙子女）重叠的照护需求以及代际照护的可用性。 护理模拟模型突出了各国在经历人口转变过程中护理需求的动态变化。该模型使用户能够比较不同国家的人口指标和护理模式，从而深入了解生育率、预期寿命和家庭结构的变化如何影响护理动态。在各个国家内部，用户还可以探索代际变化——即护理需求和角色如何随出生队列的更迭而演变——并结合不同的护理场景，从而加深对护理资源可用性假设如何影响预期护理角色持续时间的理解。 利用26个EAP经济体的人口统计数据，该模型为典型个体——在特定国家与年份出生——可能作为照护者花费的年数提供了近似估计。2,3 该模型基于一套丰富的国家层面数据（来自WDI、UN WPP、WHO、UNESCO、IHME、ILO）和社会经济调查。最终数据允许分析1940年至2015年间出生队列的代际照护情况。该模型产生两种照护年数的估计：(i) 照护年数计数，反映任何暴露于照护责任的一年，以及(ii) 强度调整后的照护年数，承认某些照护（例如照顾幼儿）比其他照护更密集，且照护可以在代际间分配（例如祖父母可以分担育儿责任）。照护模拟模型考虑了家庭结构、教育体系和支持网络的有无差异，有助于突出潜在的照护责任。为保持简洁，该模型抽象了复杂的行为反应（例如家庭内部协商），仅关注代际照护。它排除了其他类型的照护（例如配偶照护和照顾病患家庭成员）以及家务劳动（例如家庭杂务）。4 照护模拟模型揭示了EAP（弹性工作安排）中不同队列和国家的照护责任演变模式。照护年数随时间推移而增加，而调整了强度的照护年数则趋于平稳，这表明额外的照护时间集中在低强度的照护时段。非照护期——即个人既不提供也不接受照护的时期——正在延长，尤其是在生育之后，这与生育率下降的趋势一致。 市场规模估计显示，该地区越来越多的家庭缺乏代际支持，这表明对外部儿童保育和老年人照护服务的需求正在增长，尤其是在中收入和城市化的国家。该模型量化了未满足的家庭照护需求——定义为没有可用的次级家庭成员（即儿童的长辈或成年子女对老年父母）能够提供照护的情况——并将这些转化为潜在市场规模的估计。这个市场规模代表了可能需要在家庭之外寻求照护服务的家庭份额。到2030年，在东盟五国，估计有25%的家庭的儿童照护需求和5%的家庭的老年人照护需求无法在家庭内部得到满足。这些差距对年轻化和老龄化国家都产生了重大的劳动力市场影响。以就业 terms 表示并扣除现有的照护工作者后，EAP国家的未满足需求转化为儿童保育领域1990万个潜在就业岗位和老年人照护领域2760万个潜在就业岗位。结果突显了新兴照护赤字的规模以及照护经济中的就业潜力。 本文结构如下。第二部分介绍基本设定、人口统计指标组成部分以及我们如何构建数据库。第三部分概述模型如何调整护理强度、参数和数据来源。第四部分介绍Excel模型中的用户选择和生成的输出。第五部分描述利用护理模拟模型输出估算托育和养老潜在市场规模的方法。第六部分概述估算托育和养老行业潜在就业创造的方法。最后，我们在第七部分呈现结果，并在第八部分得出结论。 2. 基本设置 关怀模拟模型基于一个简单的理念，即关怀无处不在于某人的生活之中。正如前美国第一夫人罗莎琳·卡特的所言：“世界上只有四种人。一种是曾经照顾过他人的人；一种是正在 照护者。那些将成为照护者的人，以及那些将需要照护者的人。”该模型反映了这种评估，即使它仅限于儿童和老人照护。 在其基本构图中（如图1A所示），生命阶段标志——即生命阶段之间的界限——由四个人口指标支撑：(i) 首次生育年龄，(ii) 总和生育率，(iii) 主动生命期，(iv) 预期寿命。其中一些标志需要跨代视角，源自前代或后代的人口指标（如图1A中的虚线所示）。例如，个体接触到需要照料的祖辈的阶段，以祖辈主动生命期结束为标志；个体开始照顾孙辈的阶段，以其子女的首次生育年龄为标志。唯一需要假设的生命阶段标志是，个体从儿童期过渡到不再需要照料的年龄（“获得独立”）。5 2.1 人口统计指标不同出生队列和国家的 демографические показатели различаются.Следовательно, последовательность уходатакже будет варьироваться соответственно и необязательно будет следовать иллюстративному жизненному циклу на Рисунке 1A. Поскольку многиедемографические показатели доступны только вбинах 5-летнего возраста (например, общая рождаемость для возраста 15-19 лет, 20-24 года и т.д.), мы структурируем наши данные аналогично в бинах 5-летнего рождения (например, 1940-1944, 1945-1949 и т.д.). 我们的分析重点关注女性人生阶段标志，这主要是因为这些年龄标志对女性来说更容易获得。7 另一个考虑因素是现有的实证文献记录了持续且不平等的性别化分配的照护工作，女性在全球范围内承担了不成比例的份额（国际劳工组织，2018年；世界银行，2024a）。通过将我们的分析聚焦于女性，我们不仅与数据可用性保持一致，还捕捉到了照护的切身现实，使我们能够审视其 从最直接相关者的角度出发，阐述其社会经济影响，但须避免暗示这种分配是自然、不可避免或规范上可取的。 人口指标是每个出生队列的国家平均值。因此，护理模拟模型输出结果应被理解为反映某国特定出生年份的一个典型女性所经历的护理轨迹。 2.1.1 首次生育年龄 首次生育年龄是衡量女性开始提供育儿和隔代育儿的关键指标。该指标也决定了我们模型中相邻代际的关联性，因为它直接关系到三代重叠结构的构建。对此关联性的详细阐述见第2.2节。 我们从多个数据源收集数据。首先，我们优先使用DHS数据，其次是MICS数据。对于DHS数据，DHS STATcompiler工具已提供按5岁年龄组划分的中位年龄，覆盖20-49岁（或25-49岁）女性。MICS覆盖15-49岁的育龄女性。由于两次调查都记录了访谈年份和受访者的年龄，我们可以反推她们的出生队列，然后通过汇总同一年出生的女性，在所有调查波次中计算队列平均数。 为尽量减少因队列不完整而产生的潜在偏差，我们将样本限制在35至69岁的个体。下限的选择是确保个体不会过于年轻，以至于尚未形成其生育偏好。9 同时，我们也需要将其保持在相对较低的水平，以最大化队列的纳入。10 类似地，上限也需要在队列纳入和抽样偏差之间取得平衡。在这种情况下，抽样偏差发生在纳入的年龄超过了该国平均预期寿命。在那里我们 将遭受一种生存偏差，这种偏差可能与首次生育年龄存在系统性关联。11 我们通过联合国活产数据、人类生育数据库（HFD）以及各国统计局，补充了按出生顺序（即头胎、二胎等）和母亲年龄划分的年度国家层面活产数量