農(nóng)村老年人勞動時間供給狀況研究

農(nóng)村老年人勞動時間供給狀況研究

一、農(nóng)村老年勞動力供給影響因素研究中國的老齡化趨勢正在變得越來越激烈。據(jù)世界銀行估計，2010年至2030年，65歲以上的中國老年人的口份額從7%增加到16.2%，然后在2050年增加到24.7%。目前研究農(nóng)村老年勞動力供給的文獻較多,一部分研究集中探討影響農(nóng)村老年勞動力供給的因素,很多學(xué)者實證研究表明個人特征(如性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度、健康狀況等)、家庭特征(如土地規(guī)模、子女?dāng)?shù)量、外出打工人數(shù)等)會對老年勞動力供給產(chǎn)生影響二、研究假設(shè)和方法1.“新農(nóng)保”實施后的老年人勞動時間供給。在總體上,我國養(yǎng)老保障制度的完善主要體現(xiàn)在養(yǎng)老金的從無到有以及從少到多的過程,在此過程中老年人的經(jīng)濟狀況會得到改善,實質(zhì)就是增加了老年人的收入使其預(yù)算約束得到放松。由于個體異質(zhì)性和家庭異質(zhì)性等因素的影響,老年人在預(yù)算約束放松的情況下,決策行為有所差異。其中影響機制主要分為以下兩方面:一方面,養(yǎng)老保障的改善會促進老年人勞動時間供給的減少。養(yǎng)老保障改善會提高現(xiàn)在或預(yù)期的收入,老年人出于自身條件尤其是體力和精力方面的原因,在不減少或較少減少現(xiàn)有效用水平的情況下會減少勞動力供給或直接停止勞動,這一種情況反映的是養(yǎng)老保障對于老年人勞動時間供給較少的刺激作用。在現(xiàn)實中發(fā)展中國家隨著經(jīng)濟水平的不斷提高,用于養(yǎng)老保障的資金不斷增加,整體養(yǎng)老保障水平得以提高,老年人會獲得更多的養(yǎng)老金,國外學(xué)者對南非、巴西等發(fā)展中國家的研究發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老金收入的提高會降低老年人的勞動供給從以上分析可以看出養(yǎng)老保障的改善既會使得老年人總體勞動時間供給減少,在某種程度上又會增加老年人非農(nóng)就業(yè)的勞動時間供給,而最終的作用方向取決于養(yǎng)老保障水平、老年人自身條件(包括年齡、身體狀況等)以及所處地區(qū)的社會經(jīng)濟狀況等因素。我國作為一個發(fā)展中國家,目前農(nóng)村養(yǎng)老保障水平正處于不斷完善和增加投入的階段,例如“新農(nóng)?！钡膶嵤?由于收入效應(yīng)老年人會在某種程度上減少勞動時間供給;與此同時,由于“新農(nóng)?！钡谋Ｕ纤较鄬^低,這可能會導(dǎo)致老年人總體勞動時間供給下降幅度有限。與此同時,在理論上雖然存在養(yǎng)老保障水平提高相應(yīng)增加了老年人的收入水平,預(yù)算約束的放松可能會促使老年人增加自我投資(包括人力資本投資和就業(yè)投資等)進而增加非農(nóng)勞動時間供給,但是目前我國實行的“新農(nóng)保”養(yǎng)老保障水平相對較低,其收入不足以刺激老年人增加自我投資從而增加非農(nóng)就業(yè)機會,因此,目前在我國農(nóng)村養(yǎng)老保障的改善不足以促進老年人非農(nóng)勞動時間供給的增加。我國地域遼闊,東、中、西部在社會、經(jīng)濟、文化等方面存在較大的差異,這些差異會直接導(dǎo)致在養(yǎng)老保障水平提高之后不同地區(qū)老年人在總勞動時間供給、農(nóng)業(yè)勞動時間供給、非農(nóng)勞動時間供給方面出現(xiàn)差別;同時經(jīng)濟差異導(dǎo)致相同養(yǎng)老金在各地區(qū)的購買力不同,因而“新農(nóng)?！钡膶嵤τ诮?jīng)濟發(fā)達地區(qū)的老年人勞動時間影響要小于欠發(fā)達地區(qū)?；谝陨戏治霰疚奶岢鲆韵聝牲c假說。假說1:我國“新農(nóng)保”的實施使得老年人總勞動時間和農(nóng)業(yè)勞動時間顯著減少,但減少的幅度相對較小;同時農(nóng)村養(yǎng)老保障的改善不會促進老年人增加非農(nóng)勞動時間,反而會減少老年人非農(nóng)勞動時間。假說2:由于地區(qū)之間的差異,“新農(nóng)?！闭邔嵤┖?我國東、中、西部地區(qū)老年人總勞動時間、農(nóng)業(yè)勞動時間、非農(nóng)勞動時間供給表現(xiàn)各不相同;在相同的養(yǎng)老保障水平下,老年人勞動時間減少程度在地區(qū)間呈現(xiàn)出“西部>中部>東部”的特征。2.匹配傾向得分由于農(nóng)村老年人無論是在個人特征方面還是在家庭特征及社區(qū)特征方面都存在較大的異質(zhì)性,老年人是否參與“新農(nóng)保”是一個“自選擇”問題,與其個人特征和家庭特征等因素有密切的關(guān)系,并非是隨機產(chǎn)生的,如果不加處理直接使用可能會存在樣本的選擇性偏誤。因此,本文將采用羅森鮑姆(Rosenbaum)等提出的傾向值匹配法(PropensityScoreMatching,PSM)具體的操作步驟如下:首先,將樣本分為兩個組:處理組———參保組,控制組———非參保組;然后根據(jù)農(nóng)戶中老年人個人特征、家庭特征等信息來估計家庭進入?yún)⒈＝M和非參保組的概率,得到其傾向得分值(PropensityScore);其次,根據(jù)傾向得分值大小進行匹配,所謂匹配就是指找出處于參保與非參保兩種不同情況下老年人基本特征相似的樣本;再次,將匹配好的與參保的傾向得分最接近的非參保老年人作為其反事實(即如果參保的老年人沒有參加“新農(nóng)?！?其勞動供給狀況如何);最后,比較兩組間老年人勞動時間供給的差異,再對計算出來的差異取均值,得到老年人參與“新農(nóng)?！睂τ谄鋭趧訒r間供給的平均處理效應(yīng)(ATT):在進行PSM方法之前要確保滿足兩個前提:其中,Y在估計出傾向得分后,依據(jù)傾向得分的共同支撐域來匹配處理組(參保組)和控制組(非參保組)。在這里常見的匹配方法有:最近鄰匹配、核匹配、半徑匹配、分層匹配和局部線性回歸匹配等,雖然具體方法存在一定差異,但基本思路都是尋找與處理組樣本的傾向得分值(PS值)較為接近的控制組樣本。本文中首先采用最近鄰匹配方法,之后用核匹配及半徑匹配進行估計結(jié)果穩(wěn)健性檢驗三、數(shù)據(jù)來源和描述數(shù)據(jù)1.調(diào)查方法及數(shù)據(jù)來源本文所用數(shù)據(jù)主要來源于2011年農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點抽樣調(diào)查的涉及全國31個省、市、自治區(qū)308個行政村2萬多農(nóng)戶的數(shù)據(jù)。自2009年“新農(nóng)?！遍_始試點以來截止到2011年底試點縣擴大到1914個,覆蓋面達到67%2.養(yǎng)老金收入的消費范圍本文所涉及的主要變量統(tǒng)計性描述如表1所示。本文主要采用傾向分?jǐn)?shù)匹配方法來研究農(nóng)村老年人參與“新農(nóng)?！睜顩r對于其勞動時間供給的影響,其中所選擇的解釋變量是會影響老年人參與“新農(nóng)?！币约袄夏耆藙趧訒r間的變量,用來估計傾向分?jǐn)?shù)的變量不能包括受到老年人是否參保影響的變量?；谘芯磕康囊约皡⒖枷嚓P(guān)文獻的基礎(chǔ)上通過對不同年齡段老年人進行分組統(tǒng)計出老年人的勞動時間(如表2所示),從表2中我們可以看到由于老年人體力的原因勞動總時間隨著年齡段的增加呈現(xiàn)出遞減的趨勢;91歲及以上的老年人基本不參與勞動,81-90歲之間的老年人勞動時間不到10天,勞動總時間較多的主要集中在60-70歲的老年人,時間達到了127.08天。將勞動總時間細分為農(nóng)業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)從事非農(nóng)業(yè)勞動時間和外出從事非農(nóng)勞動時間3類,同樣60-70歲老年人的3類勞動時間分別達到79.58天、31.77天、15.73天。年齡段在71-80歲的老年人從事此3類勞動時間較少,表現(xiàn)出來的特點與60-70歲段的老年人相類似。本文將養(yǎng)老金收入分為0元、1-1000元、1001-2000元、2001-3000元、3001以上5個區(qū)間來考察老年人勞動時間(如表3所示)。首先看養(yǎng)老金收入為0元時也就是沒有參加“新農(nóng)保”的老年人,勞動總時間為108.32天,占全年時間的將近1/3,農(nóng)業(yè)勞動時間為70.31天,而從事非農(nóng)勞動時間較少。從整體來看隨著養(yǎng)老金收入的不斷增加,老年人勞動總時間會不斷的減少,當(dāng)養(yǎng)老金收入達到3001元以上時,全年勞動總時間只為79.03天;而老年人農(nóng)業(yè)勞動時間、外出從事非農(nóng)勞動時間同樣也隨著養(yǎng)老金的增加呈現(xiàn)出波動下降的趨勢,充分說明老年人收入的增加對于勞動力的供給減少起到促進作用。四、psm證書分析1.“新農(nóng)?！睂嵤﹨^(qū)域傾向結(jié)果分析(1)傾向得分的Logit估計。首先應(yīng)用Logit模型來估計影響老人參與“新農(nóng)?！钡臎Q定因素,并使用相應(yīng)的預(yù)測值作為老年人是否參與“新農(nóng)?！钡膬A向值,具體估計結(jié)果如表4所示。由于Logit模型為0-1型變量,只能簡單判斷解釋變量對被解釋變量的影響方向,不能給出變量的邊際效應(yīng),因此另外通過計算得出各變量的邊際效應(yīng),如表4所示。通過回歸分析發(fā)現(xiàn)老年人的年齡、性別、受教育年限、家庭成員數(shù)、家庭中6歲以下小孩數(shù)量、家庭外出務(wù)工人數(shù)、家庭經(jīng)營耕地面積、家庭人均年收入以及地區(qū)虛擬變量都在不同的置信水平上顯著影響老年人參與“新農(nóng)?！?說明了參與“新農(nóng)?！辈粌H與個人特征相關(guān),而且還受到家庭特征的影響。從邊際效應(yīng)回歸結(jié)果來看,在個人特征中性別起到的正向影響相對較大,說明女性老年人參保的積極性更強;其次在年齡和受教育年限兩個變量中,后者對于參保行為起到相對較大的作用。在家庭特征的變量中家庭成員數(shù)、家庭中6歲以下小孩數(shù)量、家庭外出務(wù)工人數(shù)3個變量對于老年人是否參加“新農(nóng)?！逼鸬捷^大的作用,其中家庭成員數(shù)、家庭外出務(wù)工人數(shù)對參保行為起到負向影響,家庭中6歲以下小孩數(shù)量起到正向影響。從地區(qū)虛擬變量可以看出東部地區(qū)和西部地區(qū)相對于中部地區(qū)都呈現(xiàn)出負向影響,即中部地區(qū)參與“新農(nóng)?！钡臓顩r要好于西部地區(qū),這充分說明在“新農(nóng)?！钡膶嵤┻^程中存在地區(qū)間的差異。在Logit回歸之后獲得PS值,然后根據(jù)最近鄰域匹配的方法在非參保組中選擇相匹配的樣本。參保組與非參保組的傾向得分值的分布見圖1所示,可以看出經(jīng)過匹配后的參保組與非參保組雖然有所差異,但其密度分布已非常接近,參保組與非參保組老年人之間在個人特征和家庭特征方面的差異得以部分消除,利于下一步的分析。(2)匹配結(jié)果分析。根據(jù)參保組與非參保組的傾向得分采用最近鄰匹配的方法找到匹配組,然后可以計算出勞動總時間、農(nóng)業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)從事非農(nóng)業(yè)勞動時間、外出從事非農(nóng)勞動時間4個變量的平均凈效果ATT,如表5所示。通過對比發(fā)現(xiàn)4類勞動時間在進行匹配前、后存在一定差異,PSM方法控制了由于自選擇帶來的內(nèi)生性問題,使得匹配后的結(jié)果更加準(zhǔn)確。通過PSM方法得出的ATT值除去本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)從事非農(nóng)業(yè)勞動時間,勞動總時間、農(nóng)業(yè)勞動時間、外出從事非農(nóng)勞動時間都要小于匹配前的結(jié)果,而這一結(jié)果相對于匹配前的數(shù)值更加接近于現(xiàn)實。從表5的ATT值可以看到老年人在參與“新農(nóng)?！焙髣趧涌倳r間在10%置信水平上顯著減少了7.06天,其中農(nóng)業(yè)勞動時間也同樣在10%置信水平上顯著減少了5.53天。雖然老年人在參與“新農(nóng)?！敝髣趧涌倳r間和農(nóng)業(yè)勞動時間都有顯著的變化,但是減少的天數(shù)還不足10天,變動的幅度較小,這與假說1的內(nèi)容相一致。在估計結(jié)果中雖然“在本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)從事非農(nóng)業(yè)勞動時間”出現(xiàn)增加的趨勢,但是沒有通過顯著性檢驗;同時從外出從事非農(nóng)勞動時間來看參保后老年人顯著地減少了3.53天(5%置信水平),這充分說明前面提到的老年人通過養(yǎng)老金來進行自我投資進而增加就業(yè)機會的影響機制在目前我國表現(xiàn)不明顯,反而是養(yǎng)老保障水平的提高會在某種程度上減少老年人的非農(nóng)勞動時間。進而說明假說1中提到的“農(nóng)村養(yǎng)老保障的改善不會促進老年人增加非農(nóng)勞動時間,反而會減少老年人非農(nóng)勞動時間”是正確的。(3)平衡性及穩(wěn)健性檢驗。為了確保前面研究中匹配方法的有效性,需要保證參保組與非參保組的平衡性,即在經(jīng)過匹配后,參保組與非參保組除了老年人勞動時間供給有差異外,在個人特征、家庭特征、地區(qū)變量中的各個變量不應(yīng)該存在顯著性差異。因此下面將對參保組和非參保組中各變量進行平衡性檢驗,結(jié)果如表6所示。從檢驗結(jié)果來看,經(jīng)過匹配后各個變量的偏誤比例均有不同程度的下降,最大下降比例達到358.9%,最少也降低46.8%,這說明傾向值匹配法有效地降低了參保組與非參保組之間的差異;偏誤比例除去“年齡”和“家庭成員數(shù)”兩個變量其余變量均降到2%以下。在匹配之前受教育年限、家庭成員數(shù)、家庭外出務(wù)工人數(shù)、家庭經(jīng)營耕地面積、家庭人均年收入、東部地區(qū)、西部地區(qū)這些變量在參保組和非參保組之間存在較大的偏誤,t值和P值在統(tǒng)計上已經(jīng)表明這些變量在兩個組中的差異顯著不為零。在匹配后的兩組差異t值以及P值均表明無法拒絕參保組與非參保組之間的差異為零的原假設(shè),說明兩組各變量之間不存在顯著性差異,說明前面的匹配通過了平衡性檢驗。為了進一步檢驗計算結(jié)果的有效可靠性,下面將通過選用半徑匹配、核匹配兩種不同的匹配方法來對樣本進行重新計算,檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性。從測算出的結(jié)果發(fā)現(xiàn),采用半徑匹配與核匹配方法得出來的4類勞動時間ATT值相近似,參保組比非參保組勞動總時間、農(nóng)業(yè)勞動時間、外出從事非農(nóng)勞動時間分別多9天、8天、3天(如表7所示),這一結(jié)果與最近鄰匹配得到的結(jié)果方向是一致的,都是減少了勞動時間,只是在數(shù)值上略有差異,但并沒有影響相關(guān)結(jié)論。因此可以說明上面所得的結(jié)論是穩(wěn)健可信。2.不同地區(qū)老年人勞動時間的變化狀況下面將檢驗在“新農(nóng)?！睂嵤┮院?我國東、中、西部地區(qū)老年人勞動時間供給是否存在差異。為了避免自選擇帶來的內(nèi)生性問題,本部分將同樣運用PSM方法來進行測算分析。首先將樣本劃分為東、中、西部,之后分別采用不同地區(qū)的樣本來進行傾向值匹配,在算出傾向得分的基礎(chǔ)上得到東、中、西部地區(qū)參保與非參保老年人在勞動總時間、農(nóng)業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)從事非農(nóng)業(yè)勞動時間以及外出從事非農(nóng)勞動時間的ATT值下面分別來看東、中、西部地區(qū)老年人勞動時間變化狀況,首先看東部地區(qū),在實施新農(nóng)保后,東部地區(qū)老年人只是在農(nóng)業(yè)勞動時間方面明顯減少了7.3天,而勞動總時間和非農(nóng)勞動時間均沒有顯著變化。其次中部地區(qū)老年人在總勞動時間顯著減少了13.34天,其余的農(nóng)業(yè)以及非農(nóng)業(yè)勞動時間沒有顯著變化。最后西部地區(qū)估算出的結(jié)果表明老年人不論是總勞動時間(17.46天)還是具體的農(nóng)業(yè)勞動時間(13.66天)、外出從事非農(nóng)勞動時間(8.67天)均會因是否參加“新農(nóng)?！倍霈F(xiàn)顯著的差異。對比發(fā)現(xiàn)所處的地區(qū)越往西老年人勞動時間受到“新農(nóng)?！庇绊懺酱?。因此在假說2中提到的“在相同的養(yǎng)老保障水平下,老年人勞動時間減少程度在地區(qū)間呈現(xiàn)出西部>中部>東部特征”得以驗證。通過對東、中、西部地區(qū)匹配結(jié)果進行平衡性檢驗和穩(wěn)健性檢驗,結(jié)果顯示對東、中、西部地區(qū)樣本進行的PSM分析有效可靠,可以利用計算出來的結(jié)果推斷相應(yīng)結(jié)論,由于篇幅限制就不在此展示。五、基本政策建議本文在已有關(guān)于老年人勞動供給研究的基礎(chǔ)上,選用2011年農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),采用可避免自選擇問題的傾向值匹配法分析了我國老年人參與“新農(nóng)?！睜顩r對于勞動時間供給的影響,通過模型估計得出以下結(jié)論:首先,“新農(nóng)?！闭叩膶嵤┰谀撤N程度上提高和完善了我國農(nóng)村社會保障水平,促進了老年人在勞動總時間、農(nóng)業(yè)勞動時間、外出從事非農(nóng)勞動時間的減少,但是老年人勞動時間減少的幅度較小。這一方面說明“新農(nóng)保”政策對于老年人福利水平提高仍然有限,另一方面說明就目前政策的實施來看“新農(nóng)?！钡膶嵤┎粫r(nóng)村勞動力供給帶來較大影響。其次,“新農(nóng)?！闭邔嵤τ谖覈鴸|、中、西部地區(qū)農(nóng)村老年勞動力時間供給影響程度各不相同,“新農(nóng)保”對于老年人勞動時間供給減少的程度與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相關(guān),經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)在既定的保障水平下農(nóng)村老年人勞動時間減少幅度就越少,因此我國實行“新農(nóng)?！闭吆筠r(nóng)村老年勞動力減少程度從多到少分別為西部、中部、東部。最后,由于體力原因老年人隨著年齡的增加會不斷減少勞動時間,60-70歲的老年人勞動總時間仍然較多達到了127.08天;同時老年人勞動時間也會隨著養(yǎng)老金數(shù)量的增加而減少?；谝陨蠋c結(jié)論,本文提出的政策建議主要包括以下兩個方面:第一,針對“新農(nóng)?！闭邔τ诶夏耆烁＠降奶岣哂邢薜默F(xiàn)狀,相關(guān)部門應(yīng)該有計劃逐步整體提高養(yǎng)老金發(fā)放金