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失地养老保险的劳动供给效应研究

  一、 引言与文献综述
  随着中国城镇化和工业化的快速发展,大批土地被政府征收,为维护失地农民的基本权益,各地区相应出台了失地养老保险制度。目前,我国失地农民的人数约为7 000万,预计到2020年失地人数将超过1亿人,影响巨大。一方面,失地农民因缺乏从事其他非农职业的技能,可能出现“失地即失业”的现象;另一方面失地养老保险作为一种养老保障,从国际经验来看,较早全面建立社会保障的国家,劳动供给水平(尤其是中老年人)出现持续下降,经济增长乏力(程杰,2014)。那么,失地养老保险对人数不断增多的失地农民的劳动供给产生何种影响?这对于当下经济增速放缓、“人口红利”正在消失,刘易斯拐点到来(蔡?P,2010)的中国经济体至关重要。像西方国家一样加速降低农民劳动供给还是有其自身的特点?失地养老保险能通过提高就业投资从而促进失地农民流向收益更高的非农部门,弃耕进城务工吗?这一议题既关系到失地养老保险自身的改革,又关系到失地农民群体的生存与城镇化征地政策以及未来经济的发展。
  目前学术界关于发展中国家养老保障制度对劳动供给影响的研究还比较少,而且结论不一。一部分文献研究表明,在发展中国家,养老保障降低劳动供给水平,如Neeraj(2014)、程杰(2014)。另外一部文献得出完全相反的结论,如Posel等(2006)、车翼等(2007)。还有一部分学者认为养老保障对劳动决策行为没有明显影响,如庞丽华等(2003)、Juarez(2010)。产生这些不同结论的原因可能在于:养老保障作为一种转移支付对劳动者劳动供给产生替代效应和收入效应,如果收入效应占主导,则综合效应表现为负效应;如果替代效应更大,则综合效应表现为正效应;如果两者相互抵消,则综合效应不显著。失地养老保险作为一种养老保障,它的收入效应和替代效应哪个更大?这也正是实证要回答的问题。
  另外,由于失地养老保险体系还处在初级发展阶段,相关部门和学者主要关注失地农民的收入和福利的影响(李飞等,2010;李永友等,2011),而对劳动供给效应的研究少之又少。本文的创新就在于全面详细地分析失地养老保险对农民的劳动供给的影响,包括对农业打工、自家农业等农业劳动供给的影响,也包括对受雇劳动、个体私营经济等非农劳动供给的影响,以及对总体劳动供给的影响,这对于中国这一尚属于薄弱领域的研究具有重要的价值和现实意义,被征地农民人数越来越多,影响越来越大,中国经济发展进入新常态、经济发展减缓、人口红利正在消失、劳动人口正在逐年减少要求我们关注失地养老保险对劳动供给的影响,如何构建既能满足城镇化发展征地要求又能促进劳动力市场可持续发展的失地养老保险制度是当前中国经济社会发展所必须考虑的重要议题。
  二、 数据、变量选取与实证模型
  1. 数据来源。本文使用2013年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)全国追踪调查数据。本文将分析对象界定为45周岁以上的农户中老年人,剔除城镇户口和缺失值及离群值样本后,最终有效样本数量为13 470人。
  2. 变量选择。
  (1)被解释变量。在经验模型中,被解释变量劳动供给可以通过劳动参与和劳动供给时间来反映。劳动参与按照劳动类型分为农户总体劳动参与、农业劳动参与和非农劳动参与,其中农业劳动参与包括农业打工劳动参与和自家农业劳动参与,非农劳动参与包括受雇劳动参与和个体私营经济劳动参与,农户可以从事兼业活动;与劳动参与类似,被解释变量劳动供给时间分别为农户总体劳动供给时间、农业劳动供给时间(包括农业打工劳动和自家农业劳动供给时间)与非农劳动供给时间(包括受雇劳动和个体私营经济劳动供给时间)。
  (2)解释变量的选择。解释变量包括四个部分,一是失地养老保险覆盖变量;二是个人特征控制变量,包括受访者性别、年龄、教育年限、婚姻、党员身份和健康状态,其中为克服内生性问题,健康状况用日常活动能力障碍作为代理变量;三是家庭特征控制变量,包括家庭规模、抚养比、农业收入、非农业收入、耕地面积、自有房屋价值、耐用消费品价值、银行存款与现金总额以及家庭经济来往;四是区域变量。解释变量中,失地养老保险覆盖是重点关注因素。
  具体变量定义和描述性统计见表1。
  (3)模型构建。根据以上的分析,结合经验模型,构建劳动参与率计量模型和劳动供给时间计量模型如下:
  三、 实证分析
  1. 劳动参与模型估计。劳动参与模型可以估计失地养老保险制度、个人特征、家庭特征以及所处区域等因素对农村中老年人劳动参与决策的影响。控制变量的估计结果与一般的理论框架和大多数经验研究基本吻合,本文重点关注失地养老保险变量。
  失地养老保险覆盖显著降低农业劳动参与率,但也显著提高非农劳动参与率。细分来看,该保险激励农户降低自家农业劳动,同时也激励其提高个体私营经济劳动参与,但对农业打工劳动参与和受雇劳动参与决策及总体劳动参与决策没有显著影响。出现以上现象主要由于失地养老保险制度设计对象是被征地的农户,全部或者部分失去土地的农民倾向于选择退出农业生产,但同时也增加个体私营经济等非农劳动。农户退出农业劳动,参加非农劳动,可能是二者相互抵消的结果,导致对总体劳动参与决策影响不明显,这也表明该项制度对整个劳动力市场没有显著的影响。详细情况可以从表2可以看出,在农业劳动参与模型(LPf)和自家农业劳动参与模型(LPf2)中失地养老保险覆盖变量与农业劳动参与及自家农业劳动参与均呈显著负相关,这表示在保持个人特征、家庭特征以及所处区域等因素不变的情况下,参加失地养老保险将倾向于降低农业劳动参与率特别是自家农业劳动参与率。从边际效应来看,参加失地养老保险将使农业劳动参与率降低9.78%,其中自家农业劳动参与率降低12.59%。在非农劳动参与模型(LPn)和个体私营经济劳动参与模型(LPn2)中失地养老保险变量与非农劳动参与及个体私营经济参与均呈显著正相关,这表示该保险具有提高非农劳动参与率特别是个体私营经济劳动参与率的功能。从边际效应来看,失地养老保险提高非农劳动参与率8.67%,其中提高个体私营经济劳动参与率6.05%。在总体劳动参与模型(TLP)、农业打工劳动参与模型(LPf1)和受雇劳动参与模型(LPn1)中,失地养老保险变量没有通过显著性检验,说明参加失地养老保险并不影响农户的总体劳动参与决策、农业打工劳动参与决策和受雇劳动参与决策。
  2. 劳动供给模型估计。劳动供给模型用来估计农户的劳动供给时间行为,在此,同样重点关注失地养老保险变量,其他控制变量不作重点讨论。
  失地养老保险对农民的农业劳动供给时间特别是自家农业劳动农业劳动供给时间有显著负向效应,但对非农劳动供给时间特别是个体私营经济劳动供给时间有显著正向效应,但对农户总体劳动供给时间没有显著影响,但在统计上呈现负向效应,对农业打工劳动供给时间和受雇劳动供给时间也没有显著影响。估计结果与劳动参与模型类似,这进一步验证了失地养老保障对农户劳动供给的影响。农户在全部或者部分丧失土地的情况下,农户倾向于减少农业劳动供给时间,增加非农劳动供给时间,但对总体劳动供给时间影响不明显,可能是二者相互抵消的结果,这同样表明该项制度对整个劳动力市场没有显著的影响,详细情况见表3。
  四、 结论与政策启示
  本文使用2013年全国性微观家户追踪调查数据CHARLS,基于劳动参与模型和劳动供给模型估计了失地养老保险对农村中老年人劳动参与决策和劳动供给时间的影响。研究表明,失地养老保险对农民的农业劳动参与和供给时间特别是自家农业劳动参与和供给时间有显著负效用,但对非农劳动参与和供给时间特别是个体私营经济参与和供给时间有显著正向效用,对农户总体劳动参与决策和劳动供给时间没有显著影响,但在统计上呈现负向效应。
  上述结论对于完善失地养老保险制度本身与城镇化征用土地政策及其对未来经济建设具有重要的启示。失地养老保险更倾向于鼓励农户脱离农村农业部门,转移到收益更高的城镇非农业部门从事个体私营经济等非农劳动,这为城镇化征用土地政策提供空间,同时也在一定程度上缓解了失地农民“失地即失业”的不利局面,维护了社会稳定,这对我国当前中国经济体有重要的政策寓意。中国经济发展进入新常态,经济发展放缓,“人口红利”正在消失,劳动力人口绝对数量发生根本性转变,失地农民人数越来越多等特征要求我们充分关注失地养老保险对农民劳动供给及经济社会效果的影响,如何构建既能满足城镇化发展征地要求又能促进劳动力市场可持续发展的失地养老保险制度是当前中国经济社会发展所必须考虑的重要议题。

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