劉亞洲　鐘甫寧　王亞楠

摘要：隨著農村青壯年勞動力大規(guī)模轉移，我國農村勞動力老齡化趨勢不斷加劇，我國農業(yè)生產可持續(xù)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)，在這一背景下對農村老年人勞動時間供給狀況進行研究顯得十分必要。從2009年開始我國實施了“新農?！闭?，而這一政策的實施是否會對老年人農業(yè)勞動時間供給產生影響，如有則影響程度又如何呢？基于此本文運用傾向值匹配方法以控制老年人參與“新農?！钡淖赃x擇所引起的內生性問題，利用農業(yè)部全國抽樣調查數據分析了我國現行的“新農?！敝贫葘τ谵r村老年人勞動時間供給的影響。研究表明：農村老年人參與“新農?！焙蟛粫耆Ｖ箘趧庸┙o，但會顯著減少勞動時間；參與“新農?！钡睦夏耆藙趧訒r間減少的幅度有限，老年人總勞動時間、農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間僅分別減少了706天、558天、353天；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)間呈現出“西部>中部>東部”的特點。

關鍵詞：新農保；勞動時間供給；農村老年人；傾向值匹配

中圖分類號：C9136文獻標識碼：A文章編號：1000-4149（2016）05-0114-13

DOI：103969/jissn1000-4149201605012

Abstract： With the migration of the rural labor force in young adults，the aging process of the rural labor presents a rising trend，which will have effect on the agricultural productivity in China. It is necessary to analyze the situation about the labor time supply of the elderly in rural area based on such background. “New Rural Pension Insurance” policy has been carried out since 2009 in China. Whether the implementation of “New Rural Pension Insurance” have effect on the labor supply of the elderly in the rural area and the extend of its impact？ Method of Propensity Score Matching is used to control endogenous problems caused by selfselection，this paper analyzes the effect of the new rural pension insurance on the rural elderly labor time supply，based on Fixed Point Rural Survey （FPRS） data. The results show that： The elderly will not stop to work，however the hours of labor will be reduced，if the elderly participate in the “New Rural Pension Insurance”. The hours of labor of the elderly participating “New Rural Pension Insurance” have limited reduced： the total labor time，the agricultural labor time，the nonagricultural labor time going out of the elderly only respectively reduce by 706 days，558 days，353 days. At the same level of oldage security，there exist difference in the reduce degree of the elderly labor time among different area， which present western > middle > east.

Keywords：New Rural Pension Insurance； labor time supply； the rural elderly； PSM

一、引言

我國老齡化的趨勢不斷加劇，據世界銀行預測，2010-2030年，我國65歲及以上老年人口占總人口的比例從7%增加到162%，而到2050年這一比例將增加到247%

資料來源：世界銀行網站（http： / /data.worldbank.org）。，尤其是在我國農村地區(qū)，老齡化現象十分嚴重，第六次全國人口普查結果顯示，中國農村60歲及以上人口占農村總人口的比例為1498%，高于城鎮(zhèn)相應比例329個百分點[1]。而嚴重的老齡化可能會導致農業(yè)生產力的下降，甚至會威脅到農業(yè)生產，影響我國糧食安全。因此為了防患于未然，對于農村老年人勞動時間供給行為的研究顯得十分重要。在2009年我國頒布了《關于開展新型農村社會養(yǎng)老保險試點的指導意見》，自此新型農村社會養(yǎng)老保險（簡稱“新農?！保╅_始在我國農村地區(qū)啟動，這一政策的制定實施對于解決農村嚴峻的養(yǎng)老問題、老年人的福利問題以及統(tǒng)籌縮小城鄉(xiāng)社會公共服務差距都起到積極的作用。在通常情況下，養(yǎng)老保障水平的提高會在某種程度上激勵老年勞動者降低勞動時間供給水平和提早退出勞動力市場，但隨著我國人口結構的老齡化，中老年人逐漸成為主要的農業(yè)勞動力[2]，因此，在我國農村實施新的養(yǎng)老保障制度后，可能會使得本來以中老年人為主的農業(yè)勞動力數量和勞動時間進一步減少，這對于我國農業(yè)的發(fā)展模式、經營規(guī)模、機械化利用等方面都會產生重要的影響作用。因此“新農保”政策所帶來的不僅僅是農民福利的提高、城鄉(xiāng)差距的縮小等積極影響，而且還可能導致農村勞動力進一步地減少，這些都需要政策制定者充分考慮和有所預期。

目前研究農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村老年勞動力供給的因素，很多學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、子女數量、外出打工人數等）會對老年勞動力供給產生影響[3-6]。除這些比較全面探討農村老年勞動力供給影響因素外，還有學者就某一影響因素進行深入分析，比如從家庭成員勞動力流動方面[7-8]。還有學者探討老年人身體健康、心理狀況對于勞動力供給所帶來的影響[9-12]。在我國有關養(yǎng)老保障對于勞動力供給影響的研究也逐年增多，尤其是在“新農?！痹谌珖圏c推行后，有關“新農?！睂r村老年人勞動力供給的研究逐漸增多。張川川等采用斷點回歸和雙重差分識別策略，對新型農村社會養(yǎng)老保險政策效果進行評估，估計了“新農?！睂r村老年人收入、貧困、消費、主觀福利和勞動力供給的影響[13]。黃宏偉等發(fā)現“新農?！别B(yǎng)老金收入明顯減少農村老年人的勞動力供給[14]，但其研究沒有考慮到參與養(yǎng)老保險具有自選擇問題，老人是否參與“新農?！笔且粋€考慮了多方面因素的結果。當參保老年人和非參保老年人的家庭特征、經濟狀況差異較大時，比較他們的勞動力供給行為會存在較大誤差，比如家庭經濟條件差的老人即使參與了“新農?！保廊粫^續(xù)參與農業(yè)勞動。在具體模型估計中如果不考慮老年人參與“新農?！钡淖赃x擇問題，可能會導致模型出現內生性問題，嚴重影響估計結果。在計量經濟學中通常處理內生性問題，一般會考慮采用工具變量法、傾向值匹配法或社會實驗法等方法[15]。程杰的研究意識到了上述問題，采用工具變量的方法來避免內生性問題[16]，但對于工具變量的選取往往比較主觀，可能無法滿足正交性條件，其合理性有待商榷。同時由于“新農?！睂τ诶夏陝趧恿┙o的影響不僅僅為是否有影響的定性問題，更多的應該從更加微觀的角度來定量分析“新農?！睂r村老年人具體勞動時間供給的影響。基于此，本文在已有研究的基礎上為了避免由于自選擇可觀測的異質性引起的估計偏誤，采用傾向值匹配法來研究“新農?！睂r村老年人勞動時間供給的影響作用，得出的相應結論可以為政策制定和完善提供依據。

二、研究假說及研究方法

1. 研究假說

養(yǎng)老保障制度的完善主要體現在養(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濟狀況會得到改善，實質就是增加了老年人的收入使其預算約束得到放松。由于個體異質性和家庭異質性等因素的影響，老年人在預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在或預期的收入，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。在現實中發(fā)展中國家隨著經濟水平的不斷提高，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，國外學者對南非、巴西等發(fā)展中國家的研究發(fā)現養(yǎng)老金收入的提高會降低老年人的勞動供給[17-19]。

而勞動供給的降低會直接導致勞動時間的下降，對于一些經濟較為發(fā)達的國家來看情況恰恰相反，由于人口不斷老齡化導致養(yǎng)老金負擔加劇，政府為了緩解壓力會推行一些削減養(yǎng)老保障的措施，這在某種程度上會促進老年人增加勞動時間供給，例如研究發(fā)現在美國、日本、澳大利亞等國家的社會保障改革后削減養(yǎng)老保障水平都會激勵老年人增加勞動供給[20-22]進而增加老年人勞動時間。其實這兩類針對不同發(fā)展水平國家的討論得出的結論是一致的，即養(yǎng)老金與老年人勞動時間供給呈現出負向關系。另一方面，養(yǎng)老保障的改善在某種程度上會增加老年人勞動時間供給。預算約束的放松意味著老年人在選擇消費或儲蓄的同時用于就業(yè)投資的約束也相應放松，農村老年人可以增加人力資本投資和就業(yè)投資，從而增加非農就業(yè)機會[16]，從而提高非農勞動時間供給。通常情況下這一影響機制效果有限，往往是年齡剛剛步入老年階段或身體較為健康的老年人會在預算約束放松的情況下增加勞動時間供給，同時這類勞動時間供給主要集中在非農就業(yè)當中。

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)的社會經濟狀況等因素。我國作為一個發(fā)展中國家，目前農村養(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?！钡膶嵤?，由于收入效應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?！钡谋Ｕ纤较鄬^低，這可能會導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增加了老年人的收入水平，預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）進而增加非農勞動時間供給，但是目前我國實行的“新農?！别B(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就業(yè)機會，因此，目前在我國農村養(yǎng)老保障的改善不足以促進老年人非農勞動時間供給的增加。我國地域遼闊，東、中、西部在社會、經濟、文化等方面存在較大的差異，這些差異會直接導致在養(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、農業(yè)勞動時間供給、非農勞動時間供給方面出現差別；同時經濟差異導致相同養(yǎng)老金在各地區(qū)的購買力不同，因而“新農?！钡膶嵤τ诮洕l(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?！钡膶嵤┦沟美夏耆丝倓趧訒r間和農業(yè)勞動時間顯著減少，但減少的幅度相對較小；同時農村養(yǎng)老保障的改善不會促進老年人增加非農勞動時間，反而會減少老年人非農勞動時間。

假說2：由于地區(qū)之間的差異，“新農保”政策實施后，我國東、中、西部地區(qū)老年人總勞動時間、農業(yè)勞動時間、非農勞動時間供給表現各不相同；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)間呈現出“西部>中部>東部”的特征。

2. 傾向值匹配法

由于農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性，老年人是否參與“新農?！笔且粋€“自選擇”問題，與其個人特征和家庭特征等因素有密切的關系，并非是隨機產生的，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（Propensity Score Matching，PSM）[23]，而PSM方法在計算過程中包括三種平均處理效應：處理組平均處理效應（average treatment effect for the treated，ATT）、平均處理效應（average treatment effect，ATE）、控制組平均處理效應（average treatment effect for the untreated，ATU），三種平均處理效應雖然存在一定差異，但所得估計結果具有一致性，通常情況下采用ATT來計算處理效應，因此本文將采用ATT來進行分析。

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；然后根據農戶中老年人個人特征、家庭特征等信息來估計家庭進入參保組和非參保組的概率，得到其傾向得分值（Propensity Score）；其次，根據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?！?，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“新農保”對于其勞動時間供給的平均處理效應（ATT）：

其中，Y1i表示處理組結果，Y0i表示控制組結果，分別表示參保老年人與未參保老年人勞動時間供給狀況；Li=1代表老年人參保，Li=0代表老年人未參保；p（x）是“傾向得分”，在文中代表老年人參與“新農?！钡母怕?，本文將用Probit模型進行估計，可以表示為：

pXi=PrLi=1Xi=expβXi1+expβXi（3）

在估計出傾向得分后，依據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果穩(wěn)健性檢驗[24]。為了確保匹配之后的處理組和對照組在各個控制變量上沒有系統(tǒng)差別，需要進行平衡性檢驗。

三、數據來源與描述性統(tǒng)計

1. 數據來源

本文所用數據主要來源于2011年農業(yè)部農村固定觀察點抽樣調查的涉及全國31個省、市、自治區(qū)308個行政村2萬多農戶的數據。自2009年“新農?！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%[25-26]，由于在2011年“新農?！敝贫葲]有在全國范圍內實現全覆蓋，因此將“新農?！狈窃圏c地區(qū)的樣本剔除，經過剔除，樣本中共包括29個省、市、自治區(qū)（西藏和海南不包括在內）、202個行政村，樣本中村莊“新農?！备采w率為66%，并且按照2000 年國家宏觀經濟研究所研究成果以及《中國統(tǒng)計年鑒》的標準將這些省市分為東、中、西部地區(qū)

東部包括遼寧、北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省市自治區(qū)；中部包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南8個省市自治區(qū)；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆12個省市自治區(qū)。。同時本文主要研究“新農?！眳⑴c情況對老年人勞動時間供給的影響，研究對象為“新農保”規(guī)定的60周歲以上領取養(yǎng)老金的老年人

在相關文件中雖然規(guī)定在“新農?！敝贫葘嵤r，已年滿60周歲、未享受城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險待遇的，不用繳費，可以按月領取基礎養(yǎng)老金，但要求其符合參保條件的子女應當參保繳費，也就是意味著參與“新農?！币彩且粋€家庭決策的行為。，故將家庭中沒有60周歲以上老年人的農戶進行剔除。經過處理后的有效家庭樣本為3603戶，其中老年人共有5375人，有老年人參與“新農?！钡募彝ビ?363戶，沒有老人參與的家庭有2240戶，“新農?！奔彝ジ采w率達到3783%。

2. 變量選取及描述性統(tǒng)計

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數匹配方法來研究農村老年人參與“新農保”狀況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?！币约袄夏耆藙趧訒r間的變量，用來估計傾向分數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文獻的基礎上[27-30]，本文將選用個人特征變量（年齡、性別、婚姻狀況、受教育年限、本人健康狀況）、家庭變量（家庭成員數、家庭中6歲以下小孩數量、家庭外出務工人數、家庭經營耕地面積、家庭人均年收入）以及地區(qū)虛擬變量用于估計老年人是否參與“新農?！钡膬A向得分變量，如表1所示。具體來看在樣本中老年人的個人特征，老年人的平均年齡為6728歲，參保組與非參保組有較為顯著的差異；男性老年人占比為55%，在統(tǒng)計中男性老年人勞動時間平均為12726天/年，要明顯高于女性老年人（7267天/年）；從婚姻狀況來看大部分（85%）老年人是有配偶的；受教育年限平均476年，基本為小學文化程度；而自我評價的身體健康狀況大部分處于良好與中等之間。從家庭特征來看，在這些老年人家庭中家庭成員數平均達到4個人，并且參保組與非參保組之間有較為顯著的差異；家庭中6歲以下小孩數量較少，統(tǒng)計出來只有005個；家庭外出務工人數在這些老年人家庭中并不多，平均每戶只有058個人，在參保組與非參保組之間存在差異；在樣本中每年家庭非常住人口寄回或帶回金額相對較少，平均為46628元；家庭經營耕地面積為563畝，參保組家庭經營耕地面積只有471畝而非參保組為622畝，其中存在較大差異；家庭人均年收入達到1242664元，同樣參保組與非參保組之間存在差異。而本文的被解釋變量老年人的勞動時間，將其細化為4個指標：勞動總時間、農業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間。通過檢查參保組和非參保組是否存在顯著差異（t檢驗）發(fā)現4類勞動時間均存在不同程度的差異性。

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12708天。將勞動總時間細分為農業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間和外出從事非農勞動時間3類，同樣60-70歲老年人的3類勞動時間分別達到7958天、3177天、1573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“新農保”的老年人，勞動總時間為10832天，占全年時間的將近1/3，農業(yè)勞動時間為7031天，而從事非農勞動時間較少。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，當養(yǎng)老金收入達到3001元以上時，全年勞動總時間只為7903天；而老年人農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間同樣也隨著養(yǎng)老金的增加呈現出波動下降的趨勢，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實證結果分析

1. 是否參與“新農保”對老年人勞動時間的影響

（1）傾向得分的Logit估計。

首先應用Logit模型來估計影響老人參與“新農?！钡臎Q定因素，并使用相應的預測值作為老年人是否參與“新農保”的傾向值，具體估計結果如表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，因此另外通過計算得出各變量的邊際效應，如表4所示。通過回歸分析發(fā)現老年人的年齡、性別、受教育年限、家庭成員數、家庭中6歲以下小孩數量、家庭外出務工人數、家庭經營耕地面積、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?！?，說明了參與“新農?！辈粌H與個人特征相關，而且還受到家庭特征的影響。從邊際效應回歸結果來看，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、家庭中6歲以下小孩數量、家庭外出務工人數3個變量對于老年人是否參加“新農保”起到較大的作用，其中家庭成員數、家庭外出務工人數對參保行為起到負向影響，家庭中6歲以下小孩數量起到正向影響。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)都呈現出負向影響，即中部地區(qū)參與“新農保”的狀況要好于西部地區(qū)，這充分說明在“新農?！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）匹配結果分析。

根據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、農業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間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生性問題，使得匹配后的結果更加準確。通過PSM方法得出的ATT值除去本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間，勞動總時間、農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間都要小于匹配前的結果，而這一結果相對于匹配前的數值更加接近于現實。從表5的ATT值可以看到老年人在參與“新農?！焙髣趧涌倳r間在10%置信水平上顯著減少了706天，其中農業(yè)勞動時間也同樣在10%置信水平上顯著減少了553天。雖然老年人在參與“新農?！敝髣趧涌倳r間和農業(yè)勞動時間都有顯著的變化，但是減少的天數還不足10天，變動的幅度較小，這與假說1的內容相一致。在估計結果中雖然“在本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間”出現增加的趨勢，但是沒有通過顯著性檢驗；同時從外出從事非農勞動時間來看參保后老年人顯著地減少了353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勞動時間。進而說明假說1中提到的“農村養(yǎng)老保障的改善不會促進老年人增加非農勞動時間，反而會減少老年人非農勞動時間”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，結果如表6所示。從檢驗結果來看，經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3589%，最少也降低468%，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”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、家庭外出務工人數、家庭經營耕地面積、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，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，檢驗估計結果的穩(wěn)健性。從測算出的結果發(fā)現，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、農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間分別多9天、8天、3天（如表7所示），這一結果與最近鄰匹配得到的結果方向是一致的，都是減少了勞動時間，只是在數值上略有差異，但并沒有影響相關結論。因此可以說明上面所得的結論是穩(wěn)健可信。

2.不同地區(qū)參保與非參保老年人勞動時間差異的PSM分析

下面將檢驗在“新農?！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、農業(yè)勞動時間、本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間以及外出從事非農勞動時間的ATT值

由于篇幅限制，在文中分別將東、中、西部地區(qū)的傾向得分的Logit估計以及一些計算結果省略。，如表8所示。首先看東、中、西部地區(qū)老年人勞動總時間的差異，從勞動總時間來看東部地區(qū)“新農?！钡膶嵤┎]有使老年人明顯地減少勞動時間，但是在中、西部地區(qū)參保與非參保的老年人在勞動時間供給方面存在顯著的差異（5%置信水平），中部地區(qū)參保老年人比未參保的勞動時間少1334天，西部地區(qū)差異更大，達到了1746天。從東、中、西部老年人農業(yè)勞動時間供給情況來看，東部和西部地區(qū)老年人在參與“新農保”后會顯著減少勞動時間，減少幅度分別達到73天和1366天。從估算結果來看東、中、西部老年人在參加“新農?！焙笤诒距l(xiāng)鎮(zhèn)內從事非農業(yè)勞動時間方面變化不明顯。而西部地區(qū)的老年人外出從事非農勞動時間會在1%置信水平上顯著，參保老年人會比非參保的減少867天?；谝陨戏治鼋Y果可以充分證明假說2中提到的“在‘新農保政策實施后，我國東、中、西部地區(qū)老年人總勞動時間、農業(yè)勞動時間、非農勞動時間供給表現各不相同”。

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)，在實施新農保后，東部地區(qū)老年人只是在農業(yè)勞動時間方面明顯減少了73天，而勞動總時間和非農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1334天，其余的農業(yè)以及非農業(yè)勞動時間沒有顯著變化。最后西部地區(qū)估算出的結果表明老年人不論是總勞動時間（1746天）還是具體的農業(yè)勞動時間（1366天）、外出從事非農勞動時間（867天）均會因是否參加“新農保”而出現顯著的差異。對比發(fā)現所處的地區(qū)越往西老年人勞動時間受到“新農保”影響越大。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)匹配結果進行平衡性檢驗和穩(wěn)健性檢驗，結果顯示對東、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果推斷相應結論，由于篇幅限制就不在此展示。

五、結論與政策含義

本文在已有關于老年人勞動供給研究的基礎上，選用2011年農業(yè)部農村固定觀察點抽樣調查數據，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?！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論：首先，“新農保”政策的實施在某種程度上提高和完善了我國農村社會保障水平，促進了老年人在勞動總時間、農業(yè)勞動時間、外出從事非農勞動時間的減少，但是老年人勞動時間減少的幅度較小。這一方面說明“新農?！闭邔τ诶夏耆烁＠教岣呷匀挥邢蓿硪环矫嬲f明就目前政策的實施來看“新農?！钡膶嵤┎粫r村勞動力供給帶來較大影響。其次，“新農?！闭邔嵤τ谖覈鴸|、中、西部地區(qū)農村老年勞動力時間供給影響程度各不相同，“新農?！睂τ诶夏耆藙趧訒r間供給減少的程度與地區(qū)經濟發(fā)展水平相關，經濟發(fā)展水平越高的地區(qū)在既定的保障水平下農村老年人勞動時間減少幅度就越少，因此我國實行“新農?！闭吆筠r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12708天；同時老年人勞動時間也會隨著養(yǎng)老金數量的增加而減少。

基于以上幾點結論，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?！闭邔τ诶夏耆烁＠降奶岣哂邢薜默F狀，相關部門應該有計劃逐步整體提高養(yǎng)老金發(fā)放金額；同時由于老年人在不同年齡階段的勞動時間有所差異，并且在不同年齡階段養(yǎng)老金起的作用也不相同，因此在養(yǎng)老金發(fā)放過程中應實行按照年齡梯度發(fā)放，即隨著年齡的增加養(yǎng)老金發(fā)放逐漸增多，不斷增加的養(yǎng)老金可以彌補由于老年人逐漸減少勞動而導致的收入減少，使總體收入盡量保持在一定水平，以此來防止福利水平下降過于嚴重。我國幅員遼闊區(qū)域性差異比較大，因而在實施“新農?！敝贫鹊臅r候要有所差異，地區(qū)經濟發(fā)展的差別導致生活成本存在差異，經濟發(fā)達的地區(qū)生活成本高，如果保持全國統(tǒng)一養(yǎng)老金發(fā)放標準，那么同一年齡段東部地區(qū)老年人提供的勞動時間可能比中、西部地區(qū)的多，總體上東部地區(qū)老年人福利水平低于中西部地區(qū)。要想使全國不同地區(qū)農村老年人保持相同的社會保障水平，經濟越發(fā)達的地區(qū)所需要的成本就會越高，需要地方政府給予更多的支持，這樣更有利于全國社會保障的公平性。因此針對養(yǎng)老金收入較少、全國區(qū)域性差異、養(yǎng)老保險中資金調整等問題依然需要有關部門進行細化調整和完善。第二，從未來農村勞動力供給變化角度來看，雖然目前“新農?！闭邔τ谖覈r村地區(qū)老年人勞動時間影響不是非常大，但是隨著養(yǎng)老保障制度的不斷完善以及保障水平的提高，與目前相比同一年齡段的老年人勞動時間會逐漸減少；但與此同時我國農村老齡化的趨勢不斷加劇，農村農業(yè)勞動力逐漸以中老年人為主體，因此可能在未來出現農業(yè)勞動力供應不足的狀況。對于政策制定者需要把握這一變化趨勢，制定相應政策加快農業(yè)生產方式的轉變，如加快農業(yè)社會化服務的發(fā)展來彌補老年人體力不足的狀況，在保證老年人福利水平不變的基礎上，適當放緩老年人減少勞動時間的速度，保證我國農業(yè)生產的可持續(xù)發(fā)展。

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