# 縣市生育津貼對生育率的直接與間接效果: 中介分析合成控制法的應用

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本文我們並不會探討如何使用統計工具回答問題，相反地，我更傾向於以更廣義的角度去理解統計工具基於問題的重要性，除此之外，也談談最近的相關工作對於該主題有什麼共同點

研究縣市生育津貼對於生育率的效果是本次研討的重點。2023 年，台灣市政府統計之生育率位居全球末位，這似乎是亞洲政府的通病，預計台灣社會將會在 2050 年步入高齡社會。本次我們將探討，桃園市以及彰化縣提供的生育津貼對於該縣市人口變化是否有顯著影響。

作者將生育率的影響分解為提升津貼導致人口遷入造成的間接影響與提高津貼的直接影響。桃園市與彰化縣都在 2014 年提高了生育補助，同時，桃園市的社會增加率也有顯著上升，那麼，我們想問，桃園市社會增加率的顯著上升是否得益於 2014 年的生育津貼政策，一個簡單的例子，市民 A 對於桃園市未來充滿展望，因此遷入桃園，期許能夠得到更好的生活品質，抑或是工作地點造成的影響，都是一個對於社會增加率重要的因素，因此，我們必須透過統計的視野去探究，縣市生育津貼對生育率的直接與間接效果。

在前面幾段敘述中，我們了解到統計工具之於假說的重要性，在這裡，我想用另外一個角度去解決這個問題。目前有需多專案的合作追求理論與實務並進，丹麥科學家在 2023 年底蒐集 2008 到 2016 年關於人們的各種生活數據，用來模擬人一生的各種可能性預測，其中也包括懷孕史，該模型被稱為 life2vec，準確率高達 78 %，儘管這似乎是一個個前所未聞的應用，但仍然非常具有前景。2024 年 2 月份，NVIDIA 總裁黃仁勳接受採訪時，聲稱未來的趨勢不在於計算機研究，而在於生命科學，Tesla 總裁馬斯克也在近期公開他們實現腦機接口實驗者的成功。或許，在未來的一段時間以內，AI 模型更能夠理解物理世界與人們的互動，提出一個更為準確的效果分析，可以準確預測提高生育津貼對於社會增加率的影響，也能夠給出一個合理的統計上解釋。

當經濟學家要預測社會上的某些政策影響時，常常採用的一個方法稱為合成控制法。當我們想要研究政策 A 對於國家 B 的影響時，我們當然可以選擇兩個國家 C, D 分別採用與不採用政策 A，做為實驗組與控制組，但是這麼做的人絕對瘋了，我們不會有這麼多的資源可以使用，又假如說你想研究的是吸大麻對於人們精神的影響呢，總不可能強迫一個國家的所有人都吸大麻吧，所以取而代之，我們會模擬出國家 B'，且要求國家 B' 在除了政策 A 之外的影響都要固定。回到我們的案例，我們想要研究生育津貼對於桃園市的影響，假設我們想要預測 2015 年的影響，我們就必須要求在 2014 年之前，合成的桃園必須在生育津貼以及社會增加率都要相仿，那麼要選哪一些城市呢，其實我們可以觀察到底哪些城市與桃園市最相近，我們就拿那些城市做線性組合來模擬出合成桃園，這裡額外提一點，我們拿來合成的那些城市最好是讓桃園落在擬和城市的凸包中，也就是要有一些城市社會增加率比桃園高，一些比較低。