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多地发放数万元育儿补贴：能否释放生育潜能 ，除了发钱还应做什么******

　　又一地方政府用“真金白银”激发生育潜能 。1月11日 ，据深圳市卫生健康委官网消息 ，近日，深圳市卫健委就《深圳市育儿补贴管理办法》(《管理办法》)公开征求意见 。

　　《管理办法》初步拟定深圳市育儿补贴标准 ：生育第一个子女 的，办理出生入户后发放一次性生育补贴3000元 ，另外每年发放1500元育儿补贴，直至该子女满3周岁，三年累计发放补贴7500元 ，平均每年可领取2500元 ；生育第二个子女 的，办理出生入户后发放一次性生育补贴5000元 ，另外每年发放2000元育儿补贴，直至该子女满3周岁 ，三年累计发放补贴11000元，平均每年可领取3667元；生育第三个子女的，办理出生入户后发放一次性生育补贴10000元 ，另外每年发放3000元育儿补贴 ，直至该子女满3周岁 ，三年累计发放补贴19000元，平均每年可领取6333元。

　　深圳市卫健委指出 ，适时建立育儿补贴制度 ，按照递进式差异化发放育儿补贴 ，能够有效提振市民生育子女特别 是生育二孩、三孩的意愿，进一步释放市民生育潜能，减缓人口老龄化进程，延长人口红利窗口期，让人口红利长期成为经济增长 的强大助推器。

　　澎湃新闻梳理发现，自2021年以来 ，从省级到市县 ，目前已有多地探索育儿补贴制度 ，比较而言 ，市县的政策措施更细化 。从措施内容来看 ，以现金补贴为主，部分地方还提出了住房等方面 的倾斜政策。

　　多地探索育儿补贴制度，以现金补贴为主

　　2021年7月，《中共中央、国务院关于优化生育政策促进人口长期均衡发展 的决定》印发，明确指出 ，当前 ，进一步适应人口形势新变化和推动高质量发展新要求 ，实施三孩生育政策及配套支持措施 ，具有重大意义 。

　　同月，全国优化生育政策电视电话会议召开 ，强调切实提高优生优育服务水平，加快普惠托育服务体系建设 ，促进相关经济社会政策与生育政策配套衔接 ，减轻群众生育、养育、教育负担。

　　这场会议召开次日，四川攀枝花即宣布率先发放育儿补贴金 ，对2021年6月12日及以后 ，按政策生育第二个及以上孩子 的攀枝花户籍家庭 ，每月每孩发放500元育儿补贴金 ，直至孩子3岁。

　　后来 ，更多地方陆续开始探索育儿补贴制度。

　　省级层面上 ，《广东省公共服务“十四五”规划》提出 ，探索对生养子女给予普惠性经济补助；浙江规定县(市 、区)人民政府可以根据当地实际，对三周岁以下的婴幼儿家庭给予育儿津贴、托育费用补助；北京明确逐步建立完善家庭养育补贴制度 。

　　此外，湖南、吉林、黑龙江、云南、福建等地均提出通过补贴制度鼓励生育 ，黑龙江还要求适当向边境地区 、革命老区倾斜 。

　　相较于省级层面的要求，一些地级市及区县则出台了更加细化的措施 。除较早探索育儿补贴制度的攀枝花市外，陕西省汉中市对夫妻双方以及生育子女 的户籍均在该市 ，符合政策生育第二个子女和第三个子女 的家庭，由子女户籍所在地县区分别发放一次性生育补贴2000元和1万元；湖北省安陆市对本市户籍人口2021年5月31日后按政策生育二孩 、三孩的夫妻 ，每月补贴200元 、400元 ，直至幼儿年满3周岁。

　　值得注意的是，在现金补贴之上，一些地方叠加探索住房等方面倾斜政策。如 ，北京市明确，未成年子女数量较多 的家庭申请公共租赁住房的，可以纳入优先配租范围 ，并在户型选择等方面予以适当照顾；湖南长沙则对依法生育两个及以上子女 的本地户籍家庭 ，增加1套购房指标 ，根据家庭未成年子女数量在户型选择等方面给予适当照顾 ；甘肃省张掖市临泽县规定 ，生育二孩、三孩 的临泽户籍常住家庭，在县城区购买商品房时给予4万元 的政府补助，在各中心集镇等集中居住区购买商品房时给予3万元 的政府补助 。

　　还有一些保障措施包括，江苏省明确企业在女职工产假期间支付的社会保险费用，生育二孩 的给予50%的补贴，生育三孩的给予80%的补贴 ；甘肃省张掖市临泽县规定 ，在该县辖区内公办幼儿园就读 的户籍常住家庭 ，二孩每生每学年给予1000元 的资助 ，三孩每生每学年给予2000元 的资助 ；安徽省规定，公民接受绝育手术后要求再生育 的，其恢复生育手术 的费用由受术者所在单位或者乡(镇)人民政府、街道办事处给予补助。

　　复旦大学人口研究所教授任远表示，育儿补贴，实际上 是一种以经济支持为内容的生育支持政策 ，“支持生育的政策 ，包括三种主要类型，第一种是经济支持，第二种 是劳务支持，比如托育托幼机构 的建设，第三种是时间支持，比如育儿假、产假等。”

　　任远同时指出 ，育儿补贴在不同地区的效果可能不一样 ，“在经济发达地区 ，育儿补贴的作用其实是有限的 ，因为在这些城市中的生育成本、儿童养育、儿童教育的成本都非常高，以及母亲生育 的机会成本也非常高 ，育儿补贴对于生育行为的激励作用不会很高。但是在一些农村地区和中西部地区 ，生活成本比较低 ，生育和养育 的成本也相对较低 ，同样的育儿补贴，对于提高生育率的效果可能会更为明显 。”

　　对此，任远建议，需要结合不同地区人们 的具体生育需求，根据人们在生育过程中面临 的工作-生活、养育 、教育等具体困难，来提供相适应 的生育支持政策。比如，一些发达城市中 ，家庭生育碰到的主要困难可能主要 是来自工作和家庭 的冲突，女性 的职场压力会降低其生育意愿，此外 ，家庭 的小型化使家庭内部育儿有一定困难 ，因此，对这些地区 ，可能最主要的生育支持政策要放在托育托幼政策 的支持上 ，以及发挥企业对于工作和家庭平衡的支持作用也很重要 。

　　生育意愿尚未得到满足

　　深圳市卫健委在此次《深圳市育儿补贴管理办法》的起草说明中指出 ，近年来，我国人口增速持续放缓，结婚率逐年下降 ，又加上新冠肺炎疫情的影响 ，生育水平持续走低 ，人口形势面临重大挑战 。

　　据国家统计局发布 ，2020年，我国育龄妇女总和生育率为1.3，已经处于较低生育水平 。2021年 ，我国出生人口仅为1062万，妇女总和生育率降至1.15，低于发达国家的平均生育水平，与国家人口发展规划(2016-2030年)提出的稳定在1.8左右的生育水平相去甚远。

　　在各地陆续探索育儿补贴制度后，公众更关注“真银白银”补贴后的效果 。

　　其实 ，少子老龄化 的问题在日本、韩国也已存在多年 ，且两个国家都进行了一定育儿补贴政策。

　　澎湃新闻近日报道 ，2022年年末，韩国总统直属低生育及老龄社会委员会公布《人口结构变化应对方案》，将增加育儿假和津贴 ，并将修改法令使非婚生子女在制度方面不再受到歧视，还将促进移民、外国人和老年人的就业 。日本政府则计划从74岁以下人群的医疗保险费用中抽取资金，从今年起将一次性生育补贴提高到50万日元(约合人民币25940元)，较去年增加8万日元。

　　“日本、韩国生育率的下降，比中国要早，同时中日韩三国在文化上有相似的地方，所以日韩在低生育率背景下提供的生育支持政策，对我国 的生育服务和支持政策制定有较大启发 。”任远说 ，从已有 的文献看，日本和韩国的生育津贴政策实际效果并不理想 ，特别 是韩国 ，“这也反映出生育补贴政策，对于城市化程度较高的地区和经济高度发展地区人们生育意愿 的支持作用有限 。”

　　任远指出 ，采取一系列 的生育配套服务和支持政策，使一些希望生育但 是生育意愿并未满足的人群得到服务和支持，还是可以提高生育水平的 ，“比如我国 的生育意愿现在 是1.6到1.9，但是实际生育水平只有1.3 ，意味着只要通过生育服务和支持，使人们 的生育意愿得到更好的满足，我们 的生育水平是能够提高的。”同时 ，任远提出，在更深层次来看 ，在现代社会的生育文化中 ，生育 的价值本身在逐步减弱 ，物质主义和个人主义在发展 ，未来发展 的不确定性在提高 ，人们 的生育动机在减弱 。如果人们本身并不想生育 ，通过各种生育支持政策来提高生育水平的效果 是有限 的 。因此 ，对于国家生育政策来说 ，还需要在生育文化建设上做一些改变 ，“在计划生育时代，形成了‘只生一个’的生育文化 ，独生子女一代人认为，生一个孩子 是家庭生活 的基本形态。在低生育率背景下 ，这种生育文化需要改变。孩子 的经济价值随着社会保障体系的发展逐步减弱，我们需要在文化上强调孩子 的情感价值 、强调孩子作为生命 的价值 ，强调生育和抚育孩子的成长对自身人生成长的价值 ，通过这种观念上的重新塑造，使人们觉得生育 是有意义 的 ，才能提高人们的生育动机 ，再加上持续 的经济发展和社会福利的改善 ，才能从根本上使生育动机和生育意愿得到提高。”

你 的隐私，大数据怎知道 ？我们又该如何自我保护 ？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘 ，就存在隐私泄露 的风险 ，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措 。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代 ，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝 。在大数据面前，你说过什么话 ，它知道 ；你做过什么事 ，它知道；你有什么爱好 ，它知道 ；你生过什么病 ，它知道；你家住哪里 ，它知道 ；你 的亲朋好友都有谁，它也知道……总之 ，你自己知道的，它几乎都知道 ，或者说它都能够知道，至少可以说 ，它迟早会知道 ！

　　甚至，连你自己都不知道 的事情，大数据也可能知道 。例如 ，它能够发现你 的许多潜意识习惯 ：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀 ，你喜欢与什么样的人打交道呀，你 的性格特点都有什么呀 ，哪位朋友与你 的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生 的事情，大数据还 是有可能知道。例如 ，根据你“饮食多、运动少”等信息 ，它就能够推测出 ，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道 ：流感即将暴发了 ！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果 、股票 的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等 。

　　当然，这里 的“你”并非仅仅指“你个人” ，包括但不限于 ，你的家庭 ，你 的单位 ，你 的民族，甚至你 的国家等 。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道 的隐私信息 ，将会把你塑造成什么 ，是英雄还是狗熊 ？这却难以预知 。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么 是大数据？形象地说 ，所谓大数据，就是由许多千奇百怪 的数据 ，杂乱无章地堆积在一起。例如 ，你在网上说的话 、发 的微信、收发的电子邮件等 ，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息 ，例如被马路摄像头获取 的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车 的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度 、湿度、速度等万物信息，仍然 是大数据的组成部分。总之 ，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还 是硬件，其实都 是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术，采用诸如神经网络、遗传算法 、决策树、粗糙集 、覆盖正例排斥反例 、统计分析 、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘 的过程 ，可以分为数据收集 、数据集成 、数据规约、数据清理、数据变换 、挖掘分析 、模式评估 、知识表示等八大步骤。

　　不过 ，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收 。

　　这并不 是在开玩笑。废品收购和垃圾收集 ，可算作“数据收集” ；将废品和垃圾送往集中处理场所 ，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理 ，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁 、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析” ；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀 ，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构 。大数据具有异构特性 ，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话 ，那就在于垃圾 是有实体的 ，再利用的次数有限 ；而大数据 是虚拟 的 ，可以反复处理 ，反复利用 。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体 的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用 ，而且时间越久 ，价值越大 。换句话说，大数据 是很值钱 的“垃圾” 。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值 ，但 是也有其负面影响，即存在泄露隐私 的风险 。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私 的吧 ！

　　一大群网友 ，出于某种目 的 ，利用自己的一切资源渠道 ，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息 ；然后 ，将这些信息按照自己的目 的提炼成新信息 ，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代” 。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代 的基础上 ，互相取经 ，再接再厉，交叉重复进行信息 的收集 、加工、整理等工作 ，于是 ，便诞生了第二次“人肉迭代” 。如此循环往复 ，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体 是事实 ，“人肉搜索”就成功了 。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家 的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实 ，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已 。只不过，这种搜索 的目的 ，不再限于抹黑或颂扬某人 ，而 是有更加广泛的目 的 ，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等 。总之 ，只要目 的明确 ，那么 ，大数据挖掘就会有用武之地 。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比 ，网友被电脑所替代；网友们收集的信息 ，被数据库中 的海量异构数据所替代 ；网友寻找各种人物关联的技巧 ，被相应 的智能算法替代；网友们相互借鉴 、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代 。

　　各次迭代过程仍然照例进行 ，只不过机器的迭代次数更多，速度更快 ，每次迭代其实就 是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像” ，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说 是暂时 ，那 是因为对大数据挖掘来说 ，永远没有尽头，结果会越来越精准 ，智慧程度会越来越高 ，用户只需根据自己 的标准，随时选择满意 的结果就行了 。

　　当然 ，除了相似性外 ，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大 的区别 。例如 ，机器不会累 ，它们收集的数据会更多 、更快，数据 的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘” 。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认 ，就当前的现实情况来说 ，大数据隐私挖掘 的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说 ，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实 是一种意外 。自互联网诞生以后 ，在过去几十年 ，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到 ，至少没有刻意去关注 ，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过 ，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看 ，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私 的“挖掘” ，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私” ，于是，不得不再回过头来 ，认真研究如何保护这些隐私 。当隐私积累得越来越多时 ，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图 ，于 是 ，新一轮 的“挖掘”又开始了 。历史地来看，人类在自身隐私保护方面 ，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不 是一个突出 的问题。

　　但 是 ，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上 的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行 ，甚至还会越“保护” ，就越“泄露隐私”。

　　因此 ，必须多管齐下。例如从法律上 ，禁止以“人肉搜索”为目的 的大数据挖掘行为 ；从管理角度 ，发现恶意 的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控 。另外 ，在必要 的时候 ，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就 是一个与时间 、地点、民族、文化等有关 的约定俗成的概念 。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢 ？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字 ：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上 ，保护好隐私了。也就 是说，在大数据技术出现之前，隐私就 是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上 是没法不公开) ，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者 ：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）