2020 年初，在 COVID-19 大流行的初期，儿童保育部门急剧收缩。当时尚不清楚入学率下降的程度是由劳动力市场的混乱和对 COVID-19 暴露的恐惧或国家政策行动（如居家令和儿童保育关闭）造成的。为了理清这些因素，我们检查了州级儿童保育关闭政策信息和 COVID-19 废水监测数据以及有关儿童保育出勤率的新机密数据。1我们发现，2020 年春季儿童保育出勤率的急剧下降早在各州实施“留守”之前就开始了-家庭订单和儿童保育关闭。这表明，这些政策不可能导致这种转变，因为它已经在顺利进行。随着大流行朝着地方性的高峰和下降模式发展，了解国家政策行动与儿童保育出勤率之间的关系以及任何对父母劳动力参与的影响。截至 2022 年春季，数据显示，儿童保育部门的出勤率持续低于大流行之前，但对 COVID-19 激增的敏感性要低得多。

出勤率骤降后关闭

我们首先将每个中心的平均每日托儿服务出勤率与州关闭命令的时间保持一致，仅查看最终实施托儿服务关闭的 19 个州。 （有关我们的方法和 19 个州的列表的更多详细信息，请参阅附录。）这些州在 2020 年 3 月至 2020 年 6 月期间关闭了计划，关闭时间从阿拉巴马州的一周到马萨诸塞州的三个月不等。2参见图 1。 （在此图中，您可以在仅显示实施停工的 19 个州和宣布紧急状态和/或实施居家令的所有州的结果之间切换。）因为停工通常很短暂——中位数为 66天数——我们使用儿童保育管理软件提供商 Procare Solutions 提供的每日出勤数据来比较各种因素的精确时间。

由于各州政策时间的变化，我们根据给定政策变更前后的天数而不是日历日期来组织数据。3我们发现，在州规定的托儿服务关闭前大约三周，平均出勤率开始急剧下降（黄线，图 1）。当这些措施到位时，平均出勤率已经接近最低点。

什么可以解释这种模式？一种可能性是，驱动力是一般的居家令，而不是针对儿童保育的停工。这与先前的研究发现一致，即居家订单大大减少了以中心为基础的托儿服务提供者的在线职位发布。然而，与托儿所关闭一样，我们发现托儿所出勤率的显着下降出现在居家令之前（橙色线，图 1），这不可能是由他们造成的。 4

另一种可能性是中心管理人员和家长直接响应社区中预期或持续上升的 COVID-19（如紧急声明、雇主引入在家工作安排和 COVID-19 传播中所反映的那样），而不是 COVID-19 推动的政策行动。检查与各州初始紧急声明日期相关的出勤率支持这种关系（红线，图 1）。为了更好地了解社区 COVID-19 负担的作用，我们在时间和空间上采用了可比较的测量方法：废水监测公司 Biobot 公开提供的废水中的 SARS-CoV-2 基因组拷贝浓度。5在图 2 中，我们叠加了平均值出席与 COVID-19 病毒水平。

托儿服务出勤人数从 2020 年 2 月下旬的每个中心约 60 名儿童下降到 2020 年 4 月初每个中心的不到 20 名儿童。这一下降因州而异，从内布拉斯加州下降 51% 到马萨诸塞州下降 97% 不等这一时期。出席人数下降反映了 COVID-19 病毒存在的增加（图 2）。但是，由于在大流行的早期阶段实施废水监测的州数量相对较少，因此两者之间的时间关系尚不确定。 COVID-19 病毒水平在 2020 年 3 月下旬飙升，并在大约一个月内保持高位，随着夏季的开始而消退。相比之下，从 4 月到 6 月，儿童保育出勤率缓慢回升。*综合 2020 年 2 月至 2020 年 6 月期间的所有州和日期，我们发现关闭、COVID-19 病毒水平和观察到的出勤率与预期的一样：在一个州实际上关闭托儿所的那些日子里，COVID-19 病毒水平平均高出两倍半以上，而托儿所出勤率不到没有关闭时普遍水平的一半。

儿童和父母的育儿问题

这些趋势已经并将继续对儿童和父母的福祉产生严重影响。对儿童的全部影响尚不清楚，但早期迹象（对于年龄较大的儿童）是学校停课时发生了大量的学习损失。一项研究发现，当父母承担更多的托儿职责时，父母对年幼儿童问题行为的报告并不常见。然而，父母感染 COVID-19 本身与行为问题密切相关。

任何有幼儿的在职父母都很清楚，这种流行病给父母造成了严重的时间紧缩。意外托儿的负担不成比例地落在母亲身上，导致许多人退出劳动力市场。经济学家 Lauren Russell 和 Chuxuan Sun 的研究表明，部分劳动力退出可能是由于政策行动，例如儿童保育关闭令。但是，鉴于图 1 和图 2 所示的模式，任何此类影响都必须在最初的出勤率下降之后发生。

我们通过比较 4 月至 6 月期间有和没有孩子的男性和女性的劳动力参与情况，提供了对这些动态的更多见解2020 年儿童保育关闭生效期间。然后，我们将分析按从未发布过托儿服务关闭的州和那些发布过的州分开。所有群体的劳动力参与率都下降了，但母亲的降幅最大：2020 年 4 月比 2020 年 2 月低 10.5 个百分点。比较曾经关闭和从未关闭的州，我们发现劳动力参与率的下降幅度在以往任何时候都更大-所有组的关闭状态。参见图 3。然而，这些下降的差异仅在没有孩子的个体中接近或达到统计显着性。总体而言，我们并未将这种结果模式解释为清楚地表明关闭令对父母劳动力参与的任何影响。

资料来源：作者使用附录中提到的信息进行的计算，仅限于 25 至 54 岁的个人。

儿童保育出勤率仍低于大流行前的水平

与大流行前的活动相比，儿童保育部门仍处于低迷状态。 2022 年 3 月每个中心的平均出勤率仅为 2019 年 3 月的 85%（图 2，缩小）。虽然我们发现在某些时候关闭的州的出勤率低于大流行之前从未关闭的州，但今天关闭的州和从未关闭的州之间的出勤率差异似乎并没有比以前大得多或小得多流行病。

随着时间的推移，COVID-19 病毒水平、儿童保育出勤率和州级儿童保育关闭政策之间的关系发生了变化，各州评估它的能力也发生了变化。 6 COVID-19 病毒水平在 2020 年冬季、2021 年秋季和2021 年冬季恰逢儿童保育出勤率明显下降。但与大流行的最初几个月相比，这些后来的下降相对温和。

未来的 COVID-19 变种或其他传染病可能会改变这种情况，并引发政策行动，例如 2020 年春季实施的停工。政策制定者考虑这些可能性，以及需要进一步投资于公共卫生和儿童的复原力护理部门——他们应该在清楚了解大流行的过去和现在的情况下这样做。

作者感谢 Procare Solutions 提供的数据； Rob Grunewald 支持编制有关儿童保育关闭政策的信息；和 Chris Herbst、Lauren Russell 和 Brian Shurley 对早期草稿提供有见地的反馈。

附录：关于数据

各州儿童保育关闭政策的信息来自 COVID-19 美国国家政策 (CUSP) 数据库、亨特研究所的国家儿童保育行动数据库、美国卫生与公众服务部国家机构快照COVID-19 大流行报告期间的儿童保育方法以及各州政府网站。紧急声明和居家订单日期来自 CUSP。截至发布之日，废水监测公司 Biobot 声称提供关于废水中 SARS-CoV-2 浓度的最大公开数据集。这种对 COVID-19 病毒存在的测量是作为每毫升废水中有效基因组拷贝中每周标准化浓度的三个样本、人群加权平均值给出的。在我们的分析中，我们使用了州周级别的平均值。我们在州日级别给出的托儿出勤率是总出勤率除以当天报告出勤率的中心数量。我们包括了周末和节假日，除非有明确说明，但忽略了一个州内少于三个中心报告出勤的日期。作为劳动力市场参与的衡量标准，我们使用了来自劳工统计局当前人口调查 (CPS) 的州月级数据，该数据可通过 IPUMS-CPS 访问。 CPS 记录每月第 12 天所在周的就业数据，使 2020 年 4 月成为 3 月托儿所关闭开始生效后可获得就业数据的第一个月。因此，为了阐明儿童保育关闭决定与劳动力市场结果的相关性，我们根据各州的关闭和从未关闭状态而不是关闭日期分析了州级的劳动力结果。我们确定的 19 个州在大流行的某个时间点实施了儿童保育关闭，它们是阿拉巴马州、特拉华州、夏威夷州、伊利诺伊州、肯塔基州、马里兰州、马萨诸塞州、密歇根州、新泽西州、新墨西哥州、北卡罗来纳州、俄亥俄州、俄勒冈州、宾夕法尼亚州、罗德州岛、得克萨斯州、佛蒙特州、西弗吉尼亚州和怀俄明州。各州的托儿服务关闭令在 2020 年 3 月下旬的 18 天窗口期内生效；重新开放日期跨越了 87 天的窗口。

注意：我们分析的局限性

* 我们的分析有几个有意义的局限性。并非所有州都在大流行的早期阶段制定了废水监测计划，从而限制了可以使用 COVID-19 病毒水平作为衡量标准的时间和地域。虽然废水数据代表了特定地理区域中 COVID-19 的流行率，但它们并不能表征由此产生的当地系统级压力的程度。例如，相同的 COVID-19 病毒水平可能反映了一个社区的医疗保健系统可以承受的病例负担，但这对另一个社区来说是压倒性的。因此，在相似的病毒测量值下，不同社区中 COVID-19 的社会负担和感知风险可能因地而异，从而影响劳动力和儿童保育选择。此外，虽然我们使用的专有托儿出勤数据集提供了家庭如何经历大流行的新观点，但它并没有涵盖全国所有的托儿服务出勤率（尤其是不倾向于涵盖家庭护理）。如果一个中心完全关闭，它就会从我们的样本中消失。根据幸存的儿童保育中心的规模，这可能会扭曲我们的结果（可能使他们低估真正的出勤率下降）。

尾注

1 分析包括来自 Procare Solutions 的专有、去识别化数据。

2 获准为带幼儿的基本工作人员提供服务的供应商不在关闭范围内。罗德岛州是唯一一个无一例外地关闭儿童保育项目的州。

3 我们计算各州的未加权平均值，而不是按州人口规模或总出勤率加权。有关详细信息，请参阅附录。

4 这些发现可能是一致的，因为职位发布和儿童保育出勤率是不同时间的不同变量。例如，在最初的出勤率减少之后，诸如居家令等政策措施可能会导致发帖量减少。

5 相比之下，COVID-19 病例数通常不一致，并且由于大流行期间检测可用性、接受率和报告的变化，可能无法完全代表社区。

6 现在，更多的州实施了 COVID-19 废水监测，并且利用这些数据制定实时监测和风险评估计划的早期工作正在积极开展。 2022 年 7 月，除了四个州和哥伦比亚特区外，所有州都可以通过 Biobot 获得公开数据，而除了五个州之外，其他州都可以通过疾病控制和预防中心获得公开数据。