新農(nóng)保對農(nóng)村老年人勞動供給的影響研究
【學(xué)位單位】:廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:F323.89;F842.67
【部分圖文】:
圖2:各年齡受訪者領(lǐng)取新農(nóng)保養(yǎng)老金的概率??數(shù)據(jù)來源:2011年、2013年CHARLS數(shù)據(jù)庫??圖2橫軸表示年齡,縱軸表示領(lǐng)取新農(nóng)保養(yǎng)老金的概率,顯示了年齡這一驅(qū)??動變量與作為處理變量的是否領(lǐng)取新農(nóng)保養(yǎng)老金之間的關(guān)系,值越大表示領(lǐng)保概??率越高。從圖上我們可以很明顯看到,在60歲到61歲之間,受訪者領(lǐng)保概率發(fā)??生了明顯的向上跳躍,而在跳點(diǎn)左右兩邊,樣本分布連續(xù)且均勻,并且左右兩邊??的樣本數(shù)量大致相同?,更具體來說,這一向上跳躍的點(diǎn)發(fā)生在60.5歲到61歲之??間。在跳點(diǎn)左邊,受訪者領(lǐng)保概率偏低,均在0.5以下;在跳點(diǎn)右邊,受訪者概??率明顯增大到0.7左右。根據(jù)新農(nóng)保政策的領(lǐng)保規(guī)則,年滿60歲即可開始領(lǐng)保,??23??
在前述的回歸分析中,對于衡量勞動供給的三個(gè)被解釋變量,均得到了較一致的估計(jì)結(jié)果,同時(shí)本文采用了多種帶寬設(shè)定以及改換年齡控制函數(shù)等方進(jìn)一步表明了斷點(diǎn)回歸估計(jì)結(jié)果的可靠性。接下來,本文將遵循以往文獻(xiàn)中所及的方法從以下三個(gè)方面來更為嚴(yán)格的檢驗(yàn)斷點(diǎn)回歸識別策略的有限性:1.年密度函數(shù)在斷點(diǎn)處的連續(xù)性;2.前定控制變量在斷點(diǎn)處的連續(xù)性;3.改換斷點(diǎn)行回歸分析。??3.?3.?1年齡密度函數(shù)在斷點(diǎn)處的連續(xù)性??首先,我們檢驗(yàn)?zāi)挲g密度函數(shù)在斷點(diǎn)處的連續(xù)性。斷點(diǎn)回歸識別策略的有性的前提就是驅(qū)動變量無法或者不能完全由個(gè)體自由操縱,否則RD的估計(jì)結(jié)很可能有偏誤;??in?I??
2010年的研宄,如果所使用的控制變量在所選斷點(diǎn)處存在明顯的跳躍,那么回??歸結(jié)果的顯著很有可能是由于不連續(xù)的控制變量所導(dǎo)致,這樣就無法準(zhǔn)確識別主??要解釋變量對與被解釋變量產(chǎn)生的影響。圖4顯示了年齡這一驅(qū)動變量與主要控??制變量之間的關(guān)系,橫軸表示年齡,縱軸表示相關(guān)控制變量的值,包括受訪者性??別(等于1表示男性)、受訪者受教育程度(值越大受教育程度越高)、受訪者??健康狀況(值越大健康狀況越好)以及受訪者的婚姻狀況(等于1表示有配偶)。??從圖4我們可以很明顯看到,四個(gè)控制變量在年齡斷點(diǎn)處均沒有發(fā)生明顯的跳??躍,這說明年齡規(guī)則對于受訪者性別、受教育程度、健康狀況和婚姻狀況并沒有??顯著影響,這也再一次證明了前述回歸模型設(shè)定的準(zhǔn)確性,同時(shí)也說明了前述回??歸結(jié)果的穩(wěn)健性。??35??
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2839226
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