这篇论文是我和别人一起合作完成的课程论文，我觉得这个题目（废话，毕竟选题是我想的）还挺有意思的，就发出来。

摘 要:本文基于2010年“中国家庭追踪调查”（CFPS）数据，利用Probit、Tobit模型及工具变量方法检验了儿童照管对我国农村已婚女性劳动力非农就业的阻碍作用。这一发现意味着现阶段我国广大农村地区仍然存在大量可以向非农部门转移的劳动力。因此通过发挥政府作用、进行合理的制度政策设计，将这部分劳动力释放出来，可在一定程度上解决我国劳动力相对短缺问题，促进经济快速健康发展。

关键词：儿童照管 非农就业 Probit Tobit 工具变量

Abstract: Based on the data of China Family Panel Studies (CFPS) in 2010, this paper uses Probit, Tobit model and instrumental variable method to test the effect of children's care on the non-agricultural employment of rural married women. This discovery means that there are still a large number of labor force that can be transferred to the non-agricultural sector in the vast rural areas of China at this stage. Therefore, by giving full play to the role of the government, carrying out a reasonable system and policy design and releasing this part of labor force, we can solve the relative shortage of labor force in China to a certain extent and promote the rapid and healthy development of the economy.

Key Words: childcare, non-farm labor force participation, probit model, tobit model, instrument variable

 

一、引言

伴随我国人口老龄化趋势日益严重，“用工荒”现象反复出现等现实情况，围绕我国农村可以向非农部门转移的劳动力是否已经消耗殆尽这一问题产生了一系列研究。但在这一系列研究中，关于我国是否已经到达刘易斯转折点、我国“人口红利”是否在逐步消失、我国农村的剩余劳动力数量是否将要耗尽等方面一直存在截然不同的两种观点。

相关的研究与争论帮助我们深化了对这一问题的理解，但我们也发现这些研究都没有给予“劳动力转移中的性别结构”这一问题充分的重视，都没有充分考虑一个重要的事实：中国农村家庭中男女劳动力非农就业概率存在巨大的差异。在我国这一传统的农业大国，“男主外，女主内”的逻辑下大量农村已婚女性失去了非农就业的机会，留守农村以照顾家庭（刘玉成和徐辉，2017）。正如新移民经济学（new economics of labor migration, NELM）的观点，非农就业更多表现在家庭的理性决策，而非个人的理性抉择（Stark, 1991）。相关数据显示，2001-2012年中国农村女性外出务工人数只有男性外出务工人数的50%左右；由微观家户数据进一步表明，大量已婚女性（占全部家庭比例约为72%）承担着家庭中照管儿童的主要角色。这可能是导致已婚女性劳动力非农就业参与率远远低于已婚男性劳动力的重要原因（熊瑞祥和李辉文，2016）。

因此，本文采用北京大学中国社会科学调查中心2010年“中国家庭追踪调查”（China Family Panel Studies, CFPS）数据，定量地研究了儿童照管角色对已婚女性非农就业的阻碍作用。本文的主要贡献是，采用覆盖全国95%人口、家户层面的微观数据，系统研究了儿童照管对农村已婚女性非农就业的影响。通过Probit模型回归讨论儿童照管对农村已婚女性是否非农就业的影响，并建立Tobit模型分析非农工作时间以检验结果的稳健性，使结论更为可靠。同时，本文也尝试使用了工具变量法来解决内生性问题。文章结论表明，儿童照管角色是阻碍已婚女性非农就业的重要原因；现阶段我国农村仍然存在大量有待继续向非农部门转移的劳动力。因此启示我们，通过发挥政府作用改善农村的儿童照管公共服务等方式来减轻农村女性的儿童照管压力，降低农村女性非农就业的机会成本，有利于进一步增强劳动力市场的流动性、进一步扩展中国农村劳动力的转移空间，从而改善我国人力资源配置效率，释放更大经济增长潜力。

本文接下来的内容结构如下：第二部分是文献综述，第三部分是计量经济学模型，第四部分是数据来源说明与描述性统计，第五部分是计量经济学分析，最后是总结性评论。

 

二、文献综述

现在已有一些相关文献研究了儿童照管角色对已婚女性非农就业的影响。刘晓昀等（2003）基于CHNS数据，通过Probit模型得出结论，许多个人、家庭层面的特征变量对农村劳动力非农就业的影响有显著的性别差异。在其他条件相同的情况下，农村女性劳动力非农就业概率比男性要低约24%。但是该文章并未对这一差异的原因作进一步探讨。本文通过相关计量结果证明这主要是由于已婚女性在家庭中承担的儿童照管角色。刘妍和脱继强（2008）利用2007年江苏省淮安市、姜堰市、常熟市农村地区的家户数据发现，家中有学龄前儿童的已婚女性非农就业的可能性比家中无学龄前儿童的低21.64%。王姮和董晓媛（2010）通过对2001年四个国定贫困县592户的调查数据回归分析结果证实，拥有6岁以下幼儿使女性的非农私营活动与挣工资活动参与率分别下降了1.22%和0.7%。汪伟（2010）通过使用2007年山东省肥城市5村336个农户的数据，发现中国农村家庭的就业模式仍然是“男主外，女主内”的典型传统模式，家庭对幼子抚养与老人赡养的负担对丈夫参加非农工作几乎没有影响，但对妻子影响很大且在统计上显著。但由于该文并未将儿童照管与老人照护对女性非农就业的影响区别讨论，故两者各自的影响程度差异也无从显示，本文则明确区分了二者。陆文聪和吴连翠（2011）基于2007-2008年安徽省的实地调研数据发现，家中是否有15岁以下小孩对农村女性非农劳动时间并不存在显著的影响。但由于该文并未考虑小孩的不同年龄结构对已婚女性非农就业时间的异质性影响，而只是笼统的讨论全部15岁以下儿童，可能是导致其结论负向效果不显著的原因。本文通过对小孩的年龄进行分组来改进这一问题。

此外，本文对上述研究的改进之处还有如下三个方面：第一，对已婚女性的儿童照管行为进行了直接、准确的度量，改进了上述研究中解释变量度量不明确、有偏误的问题。第二，上述诸多研究的数据选择范围较小，基于某个省（刘妍和脱继强，2008；王姮和董晓媛，2010；陆文聪和吴连翠，2011）或某个市（汪伟，2010），可能并不具有代表性与普遍性。本文使用数据来自全国25个省、市、自治区，是覆盖全国95%人口的微观数据，具有较好的代表性与普遍性。最后，上述文献缺少对数据内生性问题的考量，本文选择“孩子是否残疾”、“孩子是否上寄居学校”作为“已婚女性是否照管儿童”的工具变量，较为有效地解决了可能存在的内生性问题。

三、计量经济学模型与变量选取

本文通过建立横截面数据工具变量的Probit模型来刻画照料儿童对农村已婚妇女非农就业决策的阻碍作用：

(1) 式中，表示已婚女性在2010年的非农就业状况，如果从事非农就业则取1，否则取0；为关键解释变量，如果最近非假期的1个月中主要由母亲来照顾家中儿童，则取1，否则取0。为模型中添加的控制变量，包括已婚女性在2010年的个人特征，家庭特征和地区特征，表示随机扰动项。

在控制模型中的个人特征时，本文与Arpino et al.（2010）一致，不仅控制了已婚妇女的受教育程度，同时也控制了其配偶的受教育程度，取未接受教育为基准组，分别设定了小学、初中、高中、大学/大专者四个虚拟变量。刘晓昀等（2003）认为，非农就业可能与年龄之间存在着非线性关系，故而本文在控制已婚妇女及其配偶的年龄的同时，也添加了其年龄的平方项。刘妍和脱继强（2008）在文章中控制了家庭中丈夫的收入，认为从家庭分工的角度，女性参与非农就业以获取收入的必要性与其丈夫的收入相关。但由于在实际情况下，丈夫收入只占家庭收入中的一部分，一个家庭中其他进项也会成为女性考虑是否参与非农就业的影响因素，考虑到这一情形，本文以家庭收入的对数作为控制变量，由于数据的可得性问题，且收入有较强的序列相关性，故本文选用上一年家庭收入的对数作为准确其合理的代理变量。由于妇女参与非农就业还与其自身健康相关，故本文模型中添加了自评健康来控制妇女的身体状。

范红丽和辛宝英（2019）在研究照料老人对农村妇女非农就业阻碍作用时发现，相比于家庭收入较高的来说，照料老人会严重阻碍家庭收入较低的农村妇女就业，考虑到照料老人和照料儿童都需要妇女付出时间精力，对其非农就业存在阻碍作用，故本文控制了家60岁以上老人个数和政府补助变量，以考察照料儿童对较贫困家庭妇女非农就医的阻碍作用。根据Mortensen and Vishwanath（1994）和章元，陆铭（2009），劳动者在劳动力市场上获得工作的机会和工资水平收到社会网络的影响，故本文控制了家庭上一年礼金支出占家庭总支出的比例，一次作为家庭社会网络的代理变量。汪伟（2010）研究发现，农业生产的规模可能会减弱家庭非农就业的动力，故本文控制了家庭上一年的农业生产总收入的对数，村中是否有耕地面积以及人均耕地面积的对数（包含在村庄特征中）作为农业生产规模的代理变量。家庭干部数量可能会增加丈夫独自参加非农工作的概率，降低妻子参与非农工作的概率（汪伟，2010），考虑到这一情况，本文选择配偶是否从事管理或行政职务作为模型中的控制变量。此外，由于家庭中未成年人数量越多，其抚养压力越大，夫妻就越有可能外出寻找非农就业的机会以提高收入，故本文通过如下方式控制了家中未成年人的数量：在控制家庭中16岁以下孩子的数量及其二次方项的同时，以6-16以基准组，对最小的少儿年龄构造3个虚拟变量，第一个小于1岁取1，第二个1-3岁（含1岁，不含3岁）取1，第三个3-6岁（含3岁，不含6岁）取1"（刘晓昀等，2003；陆文聪和吴连翠，2011；Posadas and Vidal-Fernandez，2013）。且由于农村传统观念，家庭往往要为男孩准备婚嫁所用房屋彩礼等，抚养压力较女孩来讲更重，故本文创新地添加了家庭中16岁以下男孩数量及其二次方项作为控制变量。除收入以外，资产是一个家庭抗风险能力的一个指标，家庭资产越多，其外出寻找工作机会以提高收入的欲望往往越低，考虑到这一情况，本文创新地在模型中控制了家庭净资产的对数。由于家庭中其他成员是否承担了照顾儿童的责任会影响到妇女的非农就业，故模型中设置了3个虚拟变量，若父亲或祖父母照顾儿童，则相应变量取1，其他取0。

陆文聪和吴连翠（2011）认为，与非农就业市场的接近程度会影响农村已婚妇女参与非农就业的概率，故本文控制了到最近的非农劳动力需求市场的时间距离及其二次方项来控制市场接近性的影响。为控制同一村庄内外出打工的同群效应，本文还控制了村外出打工的劳动力占劳动力总数的比例和女性外出务工人数占村外出务工人数比重。之后，模型还控制了家庭所在村庄人均纯收入的对数，以控制非农劳动力需求对非农就业概率的影响（熊瑞祥和李辉文，2016）。最后，本文还加入了每位妇女户口所在省份的虚拟变量以控制地区之间的差异。

在这个实证问题中，由于儿童照顾是一个内生选择问题，于是可能有这样的互为因果问题：可能不是照顾儿童阻碍了农村已婚女性非农就业，而是因为农业就业的农村女性更倾向于自己照顾儿童。从而妇女是否选择照料孩子会与随机扰动项相关，产生内生性问题，因此本文在Probit的基础上，寻找合适的工具变量，建立Probit工具变量模型，从而消除掉双向因果关系导致的内生性问题。修正后的模型如下：

                  

（2）式中，表示工具变量；（3）式中，表示第一阶段回归的到的照料儿童的预测值。

在一般情况下，儿童的身体状况较差的情况下，更需要母亲的照料，因此儿童的健康状况被认为与照料活动密切相关，但儿童的照料需求却与父母的劳动供给没有直接关系，仅是通过照料活动间接影响母亲就业状态。此外，儿童是否在寄宿学校也会影响母亲的照料状态，但与父母是否非农就业无关。根据以上情况，本文选取孩子是否残疾与否，是否寄宿两个虚拟变量作为工具变量，以消除内生性问题。

为进一步研究照料孩子对已婚妇女非农就业的阻碍作用，本文需要建立模型来刻画照料儿童对已参与非农就业妇女工作时间的阻碍作用。如下图所示，被解释变量已婚妇女工作时间大多为0，这是因为已婚妇女的工作时间只有在参与非农时才会被观测到，当未参与非农就业时，其工作时间时观测不到的，因此农村已婚妇女非农就业的平均工作时间实际上是一种受限因变量。如果对受限因变量做OLS估计，得到的结果将是有偏的（Heckman,1974）,而针对这样的受限因变量，Tobit模型能较好进行估计，故本文建立截面Tobit模型来刻画照料儿童对已参与非农就业妇女工作时间的阻碍作用：

                               

(4)式中，是潜变量，当潜变量小于等于0时，被解释变量等于0；当大于0时，被解释变量等于本身，同时假设扰动项服从均值为0，方差为的正态分布，使用MLE最大似然法对模型进行估计。

四、数据来源与描述性统计

（一）数据来源说明

本文所选用的数据来源于北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）开展的中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）。该追踪调查项目所得样本覆盖中国（除香港、澳门、台湾以及新疆维吾尔自治区、西藏自治区、青海省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、海南省）25个省/市/自治区，调查对象包含样本家户中全部家庭成员。该调查于2010年开展正式访问，调查内容覆盖经济活动、教育成果、家庭关系于家庭动态、人口迁移、健康等多方面信息，本文使用了家庭、成人、儿童和村落四个部分的相关数据。由于本文研究的是照料儿童对农村已婚女性非农就业的影响问题，因此只采用户籍为农村的已婚且有孩子的女性样本家庭。

（二）描述性统计

五、计量经济学分析

本部分首先利用横截面工具变量Probit模型(1)进行基本模型的逐步回归，然后使用工具变量模型(2)和(3)控制可能存在的内生性问题，最后扩展模型，对Tobit模型(4)进行估计，来刻画照料儿童对已参与非农就业妇女工作时间的阻碍作用。

（一）基本模型：逐步回归

下表汇报了基本模型的逐步回归结果。在这一部分回归中，care_mother系数基本都是显著为负，且值大约在-0.5左右。在最后一个回归中，care_mother平均边际效应（APE）约等于-0.0697，在0处的边际效应约等于-0.085，都是在1%水平上显著的。这基本表明，照料孩子使农村已婚妇女选择非农工作的概率平均而言降低了7%-8.5%。同时我们的控制变量作用是明显的：在控制了不同因素后，care_mother系数绝对值总体上不断递减，最后稳定在0.5附近。

其他显著变量的系数符号也都基本与我们预期相合：几个教育变量都显著增加了农村已婚女性非农就业概率。自身年龄与非农就业之间呈现非线性关系，且在大概33岁（0.231/（0.00345*2））前，年龄越大越会非农就业，在33岁以后，年龄越大越不愿意非农就业。考虑到这是一个截面数据，自身年龄在这里也是一种对出身年代的控制，这表明不同年代的农村已婚女性对于就业不一样的态度。假如自己的孩子年龄小于6岁，也会显著降低了其非农就业概率。假如其他家庭成员也会照顾孩子，同样也增加了非农就业概率。自家农业财产越多，越不愿意出去就业。孩子的数量对于非农就业呈现非线性关系：在kid_num>=4（0.686／（2*103））时孩子个数边际作用变成正的，这可能是由于当孩子数量过多时，家庭经济压力也随之增大，从而需要女性外出打工。家中有无60岁以上老人也对其非农就业有显著负作用。对于村庄效应而言，村庄的平均耕地面积会显著降低其非农就业概率，到最近城市的时间随着时间增加效果逐渐减小，且由于样本中99.95%的time_city<9，所以time_city的边际作用大多为负的（只有当它大于13时，time_city的边际作用才为正）。

（二）控制内生性

（具体回归结果请见下表）我们检验了工具相关性与外生性，得到结果：两个工具的第一阶段回归（回归（3））F统计量大于10，两个系数都在5%水平上显著；overidentification检验p值为0.212，同时在overidentification test中两个工具前系数都在10%水平上不显著。所以可以认为这两个工具是统计上可靠的。

工具变量回归结果与普通probit回归结果有较大差别：care_mother系数绝对值减少了约0.15，方差扩大了将近3倍，得到的系数也不显著。

这一点解释在Wald test of exogeneity里有所体现：检验得到的p值很大，说明可能反向因果效应并不强，care_mother 回归（1）系数与工具变量回归（回归（2））得到系数没有显著差异。（而回归（1）是一个更有效的估计，所以应该采用它）。 

 

（三）扩展模型

基本模型的结果表明，照料孩子对农村已婚妇女非农劳动参与有显著的负面影响，这说明农村妇女面临着照料儿童和外出进行非农就业的角色冲突。为了进一步研究照料孩子对已婚妇女非农就业的阻碍作用，本文选择样本中已参与非农就业的妇女去年工作天数里平均每天工作的小时数作为被解释变量，研究照料儿童对已参与非农就业妇女的阻碍作用。

由回归结果可以看到，care_mother对参与非农工作的农村已婚妇女工作时间的平均边际效应约为-7.534，且在1%水平上显著。这表明，对已参与非农就业的农村已婚妇女来说，照料儿童使其每天平均参与非农工作的时间降低了7.5个小时。

表中其他解释变量中，大部分系数估计都符合预期：接受教育程度越高，对其参与非农就业时间的正面影响就越大。妇女自身年龄与平均工作时间存在显著的非线性关系，在34(3.2081/(2*0.0473))岁前，年龄越大，平均工作时间越长，在34岁之后，平均工作时间随年龄增长而下降。倘若家中最小儿童年龄在3岁以下，其平均工作时间会显著下降。如果家中其他家人能够帮忙照顾孩子，则会增加平均工作时间。与预期相同，农业生产规模越大，即农业收入和人均耕地面积越大，该户已婚妇女参与非农工作的时间越短。家庭中16岁以下孩子个数与已婚妇女平均工作时间存在显著的非线性关系，当家中3(10.2411/(2*1.6997))个孩子以下时，随着16岁以下孩子数量增加，其工作时间越短，而当超过3个孩子时，随着孩子数量增加，其工作时间越长，这可能是因为，当需要抚养的孩子数量较多时，其抚养压力增大，需要外出工作以提高收入。当家中16岁以下男孩数量越多时，其工作时间越长，这与预期一致：由于农村嫁娶等传统观念较为浓厚，父母往往需要为男孩准备成家所需房车彩礼等，较抚养女孩，男孩数量越多的家庭经济压力越大，故已婚妇女外出工作的时间越长。由于样本中大多数time_city小于非线性拐点13(2.4837/(2*0.0925))，故time_city的边际作用大多为负。

六、结论、启示与局限

关于我国是否出现“刘易斯拐点”、劳动力是否短缺等问题的讨论由来已久。虽然在一系列研究中常常被忽视，但毋庸置疑的一个事实是：我国劳动力转移中的性别结构并不均衡，农村家庭中男女劳动力非农就业概率存在巨大的差异。“男主外、女主内”的传统家庭分工模式对于农村已婚女性劳动力的影响依然广泛且深远。

本文基于2010年的CFPS数据，通过定量研究儿童照管角色对农村已婚女性非农就业的阻碍作用验证了上述观点。实验分析表明，儿童照管对农村女性非农就业具有重要且显著的负向作用。平均而言，需要自己照管儿童使得农村已婚女性选择非农工作的概率降低了7%-8.5%，使其非农工作的时间减少了约7.5个小时。这说明，现阶段我国农村仍然存在大量因为需要照管儿童而无法从事非农就业的女性劳动力。而通过制度设计、公共服务水平的提升，将这部分劳动力释放出来，将极大解决“用工荒”等难题，缓解我国当下劳动力相对短缺现状。

随着第三产业的日益发展壮大，未来对女性劳动力的需求也将不断增长。我国需建构平等的社会性别文化、倡导现代化的性别意识，启发更多农村已婚女性发挥自身优势，提升就业竞争力。这也将进一步促进中国社会的性别平等（World Bank，2012）。此外，通过提升儿童照管公共服务水平等方式与手段，解放农村女性劳动力，这对于提升我国城镇化的质量和水平、改善劳动力资源配置效率、促进经济快速健康发展等均具有重要的现实意义。

应当看到，本文的模型依旧存在部分局限：我们将非农就业与否做为因变量，忽略了不同非农行业间的差别；同时由于本文工具变量的特殊性（other_live只有在符合上学年龄的儿童之间才有意义），以及本身数据的特殊性（CFPS中儿童年龄分组只有0-3岁，3-6岁，6-16岁三个类别），本文无法按照所照顾孩子的年龄进行分组回归来进一步的探究。

 

 

参考文献

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