基于家庭养老视域的我国城镇女性劳动力供给研究

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1、飲KS9J力雌研究2016-12-2013:22:04商业研究2016年8期竜光朵++翟照杰文章编号:1001-148X(2016)08-0033-06摘要:伴随着我国老年人口的增长,养老问题和老年人照料耑求日益凸显,家庭养老对城镇女性的劳动力供给产生丫显著影响。木文采用二元Logistic模型、OLS模型和2SLS模型,分析丫我国城镇不同居住方式对女性劳动力供给的影响,并以我国营养与健康调査(CHNS)的数据进行了实证检验,发现与“自己独居”和“与父母同住”相比,"与公婆同住”与女性劳动力供给呈显

2、著的负向性,女性的个人特征、子女状况以及家务负担对女性劳动力供给也存在显著影响。关键词:老年照料:家庭养老:女性劳动力供给中阁分类号:F2432文献标识码:A收稿日期:2016-03-13作者简介:童光荣(1950-),男,湖北蕲春人,武汉大学经济与管理学院教授,博士生导师,研宄方向:宏观经济分析和数量经济学;翟照杰(1989-),女,河南焦作人,武汉大学经济与管理学院研究生,研究方向:统计方法与应用讣虽《改革开放以来,我国城镇女性从事的职、Ik类型相应拓宽,女性劳动力己经成为推动我国经济发展的重要

3、力S:。随着我国老龄化程度日益加深,越来越多的屮青年女性加入到照料老年人的行列,工作与家庭的冲突是造成女性社会劳动参与率较低的重要原因,照料老年人的家务已成力女性就业的重耍影响因素。W此,平衡家庭养老和城镇女性个人职业发展成力我国老龄化研宄与社会性别研宄的重要课题。一、研究模型的构建(一)女性劳动力供给影响因素分析女性劳动力供给可通过女性劳动年龄人口数景、女性劳动参与率、女性平均工作小时数来计算,其屮女性劳动年龄人U数量是宏观数据,在短期内变动不大;女性劳动参与率由处于劳动年龄阶段的女性是否选择就业

4、决定;女性平均工作小时数是可以获得的(如使用周工作时数),本文通过测S"女性是否工作”以及“周工作吋长"来衡量,前者为分类变量,后者为连续变量。本文核心的解释变S:是家庭结构,具体而言是城镇己婚女性是否与父母同住、是否与公婆同住或者单独居住。与父母或与公婆同住吋需要照料老年人,对他们的照料会不同程度地影响女性的就业决策。屮国女性嫁人之后赡养公婆是家庭养老的重耍表现形式,照顾公婆有可能会抑制女性的就业行为。除了核心的解释变量之外,本文将主耍的控制变量锁定在年龄、教育年限、子女状况、家务状况。另外,还对

5、女性和丈夫的兄弟姐妹人数进行了统计,该变fi为连续变fi,将作为女性居住方式的工具变呈在模型屮出现。以上这些影响女性劳动力供给的变tt既有分类变tt,也有迩续变tt,各变tt名称与在模型屮的赋值安排总结在表1所示。(二)模型与方法由于因变量“女性是否工作”为二分类变量,讨采用二元Logistic模型加以分析。由于女性劳动力供给受到年龄、教育水平等个人特征以及子女抚养情况、家务状况的影响,本文将女性居住方式引入到女性劳动参与决策方程,S在考察与父母同住、与公婆同住或独立居住对女性劳动力供给的影响,并以

6、是否与父母同住的情况为例,构建的二元Logistic模型如下所示:二、实证分析本文采用的数据来0中国健康和荇养调查(CHNS),调查覆益城乡4000户家庭和14000个人,样木來自我国12个省份和直辖山。CHNS数据对子本文的研究主题是适合的,因为CHNS详细调杏了52岁以下已婚妇女与K-父母/公婆的关系,该项调查内容包括了K父母/公婆是否在世、与该妇女居住地的距离、以及是否需要照料等情况,从中可以获取家庭结构(是否与父母公婆同住)的信息。获得样本数足3944份,而其屮"足否工作”和“工作时长”的数

7、裾有少部分缺失,鉍终有效样本2745份。(一)二元Logistic和OLS分析结果下面利用SPSS190对数据进行二元Logistic分析。由于因变景是女性是否工作,为二分变景,令“不工作”编码为0,“工作”编码为1。对核心被解释变ft分别令"与公婆同住”、“与父母同住"和“独住”分别参数编码为1,通过对模型进行拟合得到各变fl的系数(B)如表2所示。通过表2可以写出方程公式(省略后面控制变量):女性工作=-0362*独住-0369*与父母同住-0627*与公婆同住-0096*年龄...(5)公式(

8、5)与表2表明已婚女性与老人是否同住对女性的就业决策产生了不同的影响,K•中与公婆同住影响最大,系数为-0627,而且P=0001,表明非常显著,也就是说与公婆同住对女性就业的阻碍鉍大。与父母同住不利于女性的就业,其系数为-0369,大于-0627,说明父母的影响没有公婆的影响大;P=0308>005,说明与父母冋住并没有显著地对女性就业造成肌碍。独住的情况影响力更小,系数为-0362,P=0165>005,说明女性不与老人同住对女性的就业是没有影响的。衡量女性劳动力

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