新农保对农村老年人劳动供给的影响研究
发布时间：2020-10-13 13:23
长久以来,中国农村地区的老年人普遍存在“超龄劳动”的现象,很多老人本该安享晚年,或囿于传统思想,为了给下一代留下更多的物质财富;或迫于生计,不得不继续劳动,这种现象从一定层面上反映了我国农村地区老年人养老保障的缺失。2009年,国务院提出了关于开展新型农村社会养老保险(以下简称“新农保”)试点项目的政策要求,此后“新农保”制度安排如雨后春笋一般在中国各地农村相继实施,直至2012年底实现全国覆盖。这一政策旨在从一定程度上缓解上述“超龄劳动”现象,使广大农村居民真正实现老有所养,老有所依。本文基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011和2013年的全国追踪调查数据,使用断点回归方法实证分析了“新农保”养老金收入对于我国农村老年人劳动供给的影响,从而探究养老制度的建立是否能够改变农村老年人参与劳动力市场的经济行为。文章第一部分说明选题背景与研究意义,分类综述国内外已有的相关研究成果,并在此基础上确定本文研究的主要内容和方法;第二部分从理论角度出发解释新农保政策对农村老年人劳动供给的影响;第三部分运用断点回归方法进行实证分析,发现新农保明显降低了老年人的劳动供给;第四部分总结研究结论,并对完善我国农村社会养老保障体系提出建议。研究结果表明:养老金收入显著降低了老年人的劳动供给,使得其总的劳动时间平均每周降低约7.5-8.3个小时。其中,农业劳动时间平均每周显著降低3.5-5个小时,非农业劳动时间平均每周显著降低约3.5-5.3个小时。同时,养老金收入对于农业劳动与非农劳动产生的影响有所差别,本文认为这一点是由于本文研究对象为农村户籍人口,农业劳动刚性较强导致;据此,本文建议应逐步合理提高养老金待遇,加强保障力度,同时支持养老服务及医疗保健等相关产业发展,进一步提高农村老年人口的福利水平。
【学位单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F323.89;F842.67
【部分图文】：
图２：各年龄受访者领取新农保养老金的概率??数据来源：２０１１年、２０１３年ＣＨＡＲＬＳ数据库??图２横轴表示年龄，纵轴表示领取新农保养老金的概率，显示了年龄这一驱??动变量与作为处理变量的是否领取新农保养老金之间的关系，值越大表示领保概??率越高。从图上我们可以很明显看到，在６０岁到６１岁之间，受访者领保概率发??生了明显的向上跳跃，而在跳点左右两边，样本分布连续且均匀，并且左右两边??的样本数量大致相同？，更具体来说，这一向上跳跃的点发生在６０．５岁到６１岁之??间。在跳点左边，受访者领保概率偏低，均在０．５以下；在跳点右边，受访者概??率明显增大到０．７左右。根据新农保政策的领保规则，年满６０岁即可开始领保，??２３??
在前述的回归分析中，对于衡量劳动供给的三个被解释变量，均得到了较一致的估计结果，同时本文采用了多种带宽设定以及改换年龄控制函数等方进一步表明了断点回归估计结果的可靠性。接下来，本文将遵循以往文献中所及的方法从以下三个方面来更为严格的检验断点回归识别策略的有限性：１．年密度函数在断点处的连续性；２．前定控制变量在断点处的连续性；３．改换断点行回归分析。??３．?３．?１年龄密度函数在断点处的连续性??首先，我们检验年龄密度函数在断点处的连续性。断点回归识别策略的有性的前提就是驱动变量无法或者不能完全由个体自由操纵，否则ＲＤ的估计结很可能有偏误；??ｉｎ?Ｉ??
２０１０年的研宄，如果所使用的控制变量在所选断点处存在明显的跳跃，那么回??归结果的显著很有可能是由于不连续的控制变量所导致，这样就无法准确识别主??要解释变量对与被解释变量产生的影响。图４显示了年龄这一驱动变量与主要控??制变量之间的关系，横轴表示年龄，纵轴表示相关控制变量的值，包括受访者性??别（等于１表示男性）、受访者受教育程度（值越大受教育程度越高）、受访者??健康状况（值越大健康状况越好）以及受访者的婚姻状况（等于１表示有配偶）。??从图４我们可以很明显看到，四个控制变量在年龄断点处均没有发生明显的跳??跃，这说明年龄规则对于受访者性别、受教育程度、健康状况和婚姻状况并没有??显著影响，这也再一次证明了前述回归模型设定的准确性，同时也说明了前述回??归结果的稳健性。??３５??
【参考文献】
本文编号：2839226
【学位单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F323.89;F842.67
【部分图文】：
图２：各年龄受访者领取新农保养老金的概率??数据来源：２０１１年、２０１３年ＣＨＡＲＬＳ数据库??图２横轴表示年龄，纵轴表示领取新农保养老金的概率，显示了年龄这一驱??动变量与作为处理变量的是否领取新农保养老金之间的关系，值越大表示领保概??率越高。从图上我们可以很明显看到，在６０岁到６１岁之间，受访者领保概率发??生了明显的向上跳跃，而在跳点左右两边，样本分布连续且均匀，并且左右两边??的样本数量大致相同？，更具体来说，这一向上跳跃的点发生在６０．５岁到６１岁之??间。在跳点左边，受访者领保概率偏低，均在０．５以下；在跳点右边，受访者概??率明显增大到０．７左右。根据新农保政策的领保规则，年满６０岁即可开始领保，??２３??
在前述的回归分析中，对于衡量劳动供给的三个被解释变量，均得到了较一致的估计结果，同时本文采用了多种带宽设定以及改换年龄控制函数等方进一步表明了断点回归估计结果的可靠性。接下来，本文将遵循以往文献中所及的方法从以下三个方面来更为严格的检验断点回归识别策略的有限性：１．年密度函数在断点处的连续性；２．前定控制变量在断点处的连续性；３．改换断点行回归分析。??３．?３．?１年龄密度函数在断点处的连续性??首先，我们检验年龄密度函数在断点处的连续性。断点回归识别策略的有性的前提就是驱动变量无法或者不能完全由个体自由操纵，否则ＲＤ的估计结很可能有偏误；??ｉｎ?Ｉ??
２０１０年的研宄，如果所使用的控制变量在所选断点处存在明显的跳跃，那么回??归结果的显著很有可能是由于不连续的控制变量所导致，这样就无法准确识别主??要解释变量对与被解释变量产生的影响。图４显示了年龄这一驱动变量与主要控??制变量之间的关系，横轴表示年龄，纵轴表示相关控制变量的值，包括受访者性??别（等于１表示男性）、受访者受教育程度（值越大受教育程度越高）、受访者??健康状况（值越大健康状况越好）以及受访者的婚姻状况（等于１表示有配偶）。??从图４我们可以很明显看到，四个控制变量在年龄断点处均没有发生明显的跳??跃，这说明年龄规则对于受访者性别、受教育程度、健康状况和婚姻状况并没有??显著影响，这也再一次证明了前述回归模型设定的准确性，同时也说明了前述回??归结果的稳健性。??３５??
【参考文献】
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本文编号：2839226
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