基于Tobit模型的中老年劳动供给影响因素分析

蒋 选，郝 磊

(中央财经大学 经济学院,北京 100081)

基于Tobit模型的中老年劳动供给影响因素分析

蒋 选，郝 磊

(中央财经大学 经济学院,北京 100081)

本文使用2013年中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS)，运用Tobit模型分析了45周岁以上的中老年人劳动者的健康、养老保险、个人特征以及家庭特征对其劳动供给时间的影响。研究发现，健康对中老年劳动供给有着显著的影响，健康状况越好，中老年提供的劳动供给时间越长；参加养老保险的比未参加养老保险的中老年人更倾向于参加市场劳动；男性、农业户口以及在婚的中老年人愿意提供更多的劳动供给时间，年龄对劳动供给的影响呈现倒“U”型；家庭变量在不同程度上影响着中老年人的劳动供给。针对以上结论，本文提出了相应的对策建议。

劳动供给时间； Tobit；健康；养老保险

一、问题的提出及文献综述

人口老龄化是 20 世纪末最突出的社会现象，同时也是 21 世纪全世界必须面对的重大社会问题。联合国将人口年龄结构划分为年轻型、成年型和年老型三种类型，2000年第五次全国人口普查结果显示中国人口年龄结构正式进入老年型，之后，人口老龄化进一步加剧，2010年第六次人口普查资料表明中国老龄化进程进一步加快，继续向老年纵深发展。老龄化社会中,人口年龄结构发生转变，老年人口占比增加，劳动年龄人口占比下降，老年抚养比大幅上升,这些变化将对社会的劳动力资源、社会保障和健康照料需求以及养老服务等诸多方面提出新的挑战。最为严峻的是，人口老龄化致使劳动力资源减少，劳动力成本上升，甚至在将来出现劳动力供不应求的局面，阻碍经济发展。因此，在人口老龄化的背景下研究中老年劳动供给具有非常重要和现实的意义，而探究影响中老年劳动供给的因素也更为必要。

中老年人劳动供给问题是伴随着人口老龄化而渐次引起理论研究者与政策实践者的关注。45岁及以上的中老年人即将退休或者已经退休，他们的身体、心理状况易发生较大的变化。中老年人在退休后的收入来源主要是养老金收入，所以在经济因素中，养老金的可及性、退休后养老金的给付水平影响到中老年人退休决策和劳动力的供给状况；在非经济方面的因素中，最重要的是中老年人的健康状况水平。国内外学者的研究表明，自评健康水平(Self-Reported Health，SRH)对于个人的劳动参与决策、劳动供给时间和收入都有着重要的影响(Grossman，1972；张车伟，2003 ；刘国恩等，2004；于大川和潘光辉，2013；黄宏伟等, 2014；李琴等，2014)。

通过国内外学者的实证研究,养老金对与劳动供给的影响还没有达成统一的结论，因为养老金是每个国家的制度安排,养老金对劳动供给的影响效果受到国别、经济环境、教育水平、生活习惯、文化传统等因素的影响，还依不同的人群和不同的养老保险模式所表现出的影响结果不同。大部分学者认为养老保险对劳动者的退休行为影响显著并且存在负激励(Diamond and Hausman，1984；张川川，2015)。也有的学者通过研究得出了不同的结论，他们认为公共养老金并不是影响劳动者做出退休决策的主要原因或者养老金对于劳动供给、退休影响不明显(Hausman and Wise，1985；Bloom et al.，2008；车翼,2007；张晓玲，2012)。李莉(2005)研究了养老金对劳动供给的影响，指出养老保险对劳动供给有显著的影响，但是对劳动供给影响的方向不确定。

工资收入对劳动供给有着显著的影响，其影响主要通过收入效应和替代效应两个方面的综合作用，对于大多数劳动者而言，工资率的上升一般替代效应大于收入效应，劳动者倾向于增加劳动供给时间以获得更高的收入(Blau，2010)。张翼(1999)使用Logistic模型研究了受教育水平对退休老年人再就业的影响，研究表明在社会保障不完善的情况下，领取养老金越少的人，越会积极主动的再就业。刘晓昀等(2003)用Probit模型研究了个人特征、家庭特征等方面对农村非农就业的劳动供给的影响；车翼、王元月和马驰骋(2007)通过Logistic模型对影响老年劳动者劳动供给行为的因素进行了实证分析，通过实证研究发现，养老金、年龄、性别、技术证书、教育程度等对老年劳动者劳动供给行为影响显著。句芳等(2008)利用河南省298个农户的调查数据运用tobit模型研究了年龄、耕地面积、教育水平、非农收入综合、是否有需要看护的婴幼儿、社会环境以及地域特征等变量对农户非农劳动时间的影响。李琴等(2015)利用2011年CHARLS数据使用有序Logit模型分析了45-60岁劳动者配偶特征、个人特征、家庭特征对退休意愿的影响。

综上所述，国内外学者在中老年劳动供给方面的研究为本文的研究提供了有益启发和借鉴。但现有的研究还存在进一步完善的地方：一是，由于国内有关健康经济学方面的微观调查数据比较缺乏，大部分学者使用宏观数据或者区域性的调查数据来研究劳动供给问题；二是，本文对于劳动供给指标的选取使用劳动供给时间，现有研究一般采用是否参与劳动、是否退休的二元变量，但是当影响劳动供给的因素发生变化时，并不一定使其终止劳动，比如健康状况的变差或者遭受不利的健康冲击并不一定就会使劳动者退出劳动力市场,更为可能的情况是劳动者减少每天工作的小时数,使用劳动供给时间作被解释变量，能够提高估计的精确度。

二、理论基础：新古典劳动供给模型

新古典劳动供给模型假定个人为经济决策的基本单位，个人在其预算约束内，选择适当的消费、劳动和休闲以追求效用最大化。假设个人具有拟凹以及连续可微的效用函数：

maxU(C,L,X)

(1)

其中C表示希克斯的消费组合，即分析过程中不同商品的相对价格不发生改变，L为个人休闲时间，X为可观察和不可观察的个体特征的组合，包括如健康、性别、养老金、年龄、文化、婚姻状况、居住方式、子女数量等等。在完全竞争的条件下，个人的预算约束条件可以写成：

C+wL=Y0+wT, L≤T

(2)

W表示实际工资率，T为总时间禀赋，同时设消费组合C的货币计量单位为1。在此引入全收入的概念，假设Y=Y0+wL,Y即为家庭的全部收入。在此预算约束下求效用最大化，构造拉格朗日函数，解得一阶条件得：

(3)

上式边际条件关系式表明，均衡条件下休闲对消费的边际替代率MRS等于实际工资率。联合求解预算约束和边际条件，得到效用极大化情况下的消费和闲暇选择，劳动供给时间为总时间禀赋减去闲暇时间。

个人劳动供给时间的决定为上式的内点解，此时劳动供给为个人工资率和其他收入的函数：L*=L*(w,Y,X)≤T, C*=C*(w,Y,X)。又由H*=T-L*,可知工作时间的函数为H*=H*(w,Y,X)。许多经验研究估计劳动供给方程就采用这个式子，在本文中借鉴和扩展了本文以传统单一决策模型为基础，主要考察中老年人劳动供给的问题，中老年人身体条件的限制很大程度上影响其劳动供给。因此，在传统的单一决策模型目标效用函数中考虑偏好。

具体形式如下: maxU=U[c,l;a(Hs,Hf)]

(4)

(5)

其中，c表示某个人的消费；l为闲暇；a(Hs,Hf)表示偏好，由个人特征Hs和家庭特征Hf共同决定，Yh表示家庭财产收入，P表示领取的养老金。通过求解上述最优型问题可以得到中老年人的劳动供给函数：

l=f(wi,p,y,a(Hs,Hf))

(6)

中老年人的劳动供给行为主要受工资率、家庭财产性收入和个人偏好的影响。对于单个劳动者来说，无论是本地就业还是外出就业，他们对当前的工资水平都是价格接受者，所以工资率被视为外生变量，本部分主要考察个人特征和家庭特征在其中的作用，根据以上理论分析，为了便于实证分析和处理，将上式子简单线性化，构建计量模型:

l=β0+β1Hs+βjHf+αp+ε

(7)

被解释变量l表示总劳动供给时间，Hs为连续变量；解释变量包含三部分：第一部分:代表个人特征变量，如性别、婚姻状况、受教育程度、年龄、年龄的平方、健康状况；第二部分Hf代表家庭特征变量，是否与子女同住、16岁以下子女的数量、家庭资产、家庭总人口、户籍状况、家庭总收入；第三部分是健康、否参加养老保险变量。

三、变量选取与描述性统计

本文研究对象界定在45周岁以上的中老年人，使用中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey, CHARLS)2013年全国基线调查数据。中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS)调查对象为45岁及以上的中老年人家庭和个人，采用多阶段方法进行抽样，样本选取科学，代表性强，是分析中国人口老龄化相关问题的高质量微观数据。在2013年CHARLS 的数据中调查了10629户家庭的18264人，其中农村为10950人，城镇为7314人，总体应答率为82.63%，其中农村的应答率为91.74%，城镇的应答率为72.2%。

(一)提出假设

根据劳动供给模型的理论基础和国内外的研究，本文提出如下假设：

假设1：对于中老年人，健康状况越好越倾向于增加劳动供给时间。

身体健康是良好人力资本的必要前提，良好的身体状况有助于个体提高劳动生产率，也为个体增加劳动供给时间创造可能。大量研究表明个人退休决策受健康影响很大，个体劳动供给时间随年龄的增长而下降，本质上亦是由于身体健康状况的恶化，也就是说中老年人的劳动生产率及劳动供给时间更多的受到健康状况的影响。

假设2：参加养老保险对中老年劳动供给的影响作用要大于未参加养老保险的，但影响的方向要取决于收入效应和替代效应的综合作用。

养老保险作为社会保障的一种，直接影响着中老年人退休以后的生活质量。养老金作为一种额外的收入，对劳动供给时间的影响体现在收入效应和替代效应两个方面。收入效应表现为，参加养老保险可以增加收入，即使未到退休年龄，依然通过增加预期收入，劳动者变得相对富有，因此会多消费闲暇，从而减少劳动；替代效应表现为，将获取的养老保险金用于增进人力资本投资，进而实现劳动生产率的提高，劳动者可以获得更高额的工资水平，此时，闲暇变得相对昂贵，因此，替代效应会使劳动者增加劳动供给。

假设3：家庭财富和收入水平对中老年劳动供给有显著的影响，一般来讲家庭收入越高、家庭越富裕劳动者的劳动意愿越弱。

假设4：年龄对中老年人的劳动供给影响显著，并呈现倒U型。

根据生命周期理论，在生命的不同时期，人们对劳动力市场供给的时间数量是不同的，总体来看，个体劳动者的劳动供给呈现倒U型。年龄与人力资本积累和社会资本的增加有着密切的关系，显而易见，当劳动者进入中老年后，其自身的健康状况和工作效率会随着年龄的增长趋向于下降。

假设5：性别、婚姻状况、家庭规模、户籍状况、居住方式是中老年的劳动供给的重要决定因素。

(二)变量说明

表1列出了本文实证部分变量以及主要变量的构成， supply代表中老年年年劳动供给总时间，为被解释变量。年劳动供给时间的数据来源于CHARLS数据中的工作、退休与养老金模块，通过对问卷进行整理和分类，将劳动者劳动供给形式划分为以下四种类型：从事农业生产经营活动；受雇劳动；非农自雇和家庭经营活动也称为私营个体经营活动；非主要职业(受雇或者自雇)。

表1 变量选取及定义表

srh代表中老年人的自评健康水平；pension是虚拟变量，指是否参加养老保险，1是参加养老保险，0是不参加养老保险。模型中也引入了个人特征变量和家庭层面的变量。female性别虚拟变量，1代表女性0代表男性；married是婚姻状况虚拟变量，1为在婚包括了有偶同住和有偶分居，0代表其他，将离异、丧偶和为未婚的中老年人归为其他；age代表年龄，模型也把age2纳入到模型当中；children是指家庭中16岁以下孩子的数量，renkou是指家庭规模；tongzhu也是虚拟变量，表示是否与子女同住，1是与子女同住，0是独自居住；为了消除异方差，减少变量的极端值而且考虑到取对数后不改变数据间的关系，所以对家庭总收入变量和家庭资产变量作对数变换。lnincome是指家庭的总收入对数，lnassert是指家庭的总资产对数。

(三)变量统计描述

样本数据中剔除了年龄在45岁及以下的受访者，剔除了是否参加养老保险变量缺失值的观测值以及其他的一些变量的缺失值，最终保留了10817个观测值。表2描述的是本节中用的变量的描述性统计特征，包括了个体特征变量(性别、年龄、受教育水平等)和家庭特征变量(家庭人口规模、家庭资产、家庭收入以及家庭中16岁及以下孩子的数量等)。

从表2的数据统计中可以得知，中老年人的年劳动供给时间的均值为864.4个小时，养老保险的参与率达到了80.6%。从中老年的个体特征来看，性别方面，男性占比48.32%，女性占比51.56%，男女的性别比例大体持平。年龄方面，样本均值为60.28岁，样本中年龄最大的为102岁，其中60岁以上的占总样本的比例为49.1%。根据已有的研究,年龄对劳动供给的影响并不是一致的,呈非线性的特征,我们在研究的过程中将年龄的平方项(age2)也加入到模型中。在受教育水平方面，受访者的受教育水平普遍较低，受教育程度为小学及以下中老年人占总样本的69.8%，初中学历占比为19.5%，高中及以上学历的占比仅为10.8%。婚姻状况方面，已婚受访者占比为86.9%，未婚的占比13.11%，进一步将婚姻状态细分为有偶同住、有偶分居、离异、丧偶和未婚5种状态，有偶同住的占比为81.2%，有偶分居所占比例为5.69%，丧偶占比为11.1%，离异所占比重为1.19%，从未结婚的为0.82%。

表2 变量的描述性统计

从样本中的中老年家庭生活特征来看，在调查数据的样本中农村户籍人口占比为76.2%，城市占比为23.8%。家庭人口规模方面，中老年家庭的平均人口规模为2.3人，其中2-5人的家庭占到了98.25%，其中2口之家占了绝大多数，这与农村中老年人大多经历子女婚后“分家”的现象和中国现在的“核心家庭”占绝大多数的现实状况相符。其中每户中16岁以下孩子的数量平均为2.45个。从居住方式来看，该变量是一虚拟变量，样本均值为0.56。从样本的中老年家庭经营特征来看包括了家庭收入和家庭资产。

表3 养老保险状态下中老年劳动供给状况

是否参加养老保险状态下中老年劳动供给状况。从表3中可以得出：第一，参加养老保险的中老人与未参加养老保险的中老年人的年劳动供给时间减少了(非主要职业者除外)。从样本的总体来看没有参加养老保险的中老年人的劳动总供给时间为1022个小时，参加养老保险的中老年的劳动供给减少到834个小时，减少了188个小时，农业劳动时间、受雇劳动时间、非农劳动和自雇佣劳动时间参加养老保险的中老年人较之没有参加养老保险的中老年人的劳动供给时间都减少了。第二，分城乡的劳动供给可以看出，农村的总劳动供给时间高于城市的总劳动供给时间，未参加养老保险的农村中老年人的平均劳动供给时间1050小时高于城市中老年人的877.5小时；从城市户籍内部来看，从事不同职业的中老年人的劳动供给时间参加养老保险的比未参加养老保险的出现了不同程度的下降；从农村中老年人来看可以得到相同的结论。所以通过上面的描述统计我们可以预期，养老保险制度的施行降低了中老年的劳动供给时间。

三、实证策略与结果分析

(一) 模型选择

图1 总劳动供给时间的直方图

被解释变量总劳动供给时间，为连续变量，总劳动供给左端的观测值被压缩在零点上，从图1直方图可以形象的反映出来。

该样本被解释变量总劳动供给时间被压缩在零点上，属于受限被解释变量的一种，故运用Tobit模型进行估计；即：

yi*=xi*β+εi(yi*不可观测)，这本样本中，数据归并点为 ，则

(二)实证结果分析

本文使用Stata12.0统计软件对可能影响中老年劳动供给的因素进行回归分析，被解释变量为中老年年劳动供给时间。作为参照系，首先用最小二乘法(OLS)对方程进行回归，表4的第(2)列是Tobit模型的回归结果，回归过程中使用稳健标准差，以尽可能的消除异方差的影响，第(3)列是CLAD的回归结果。由于OLS法将非线性项将被纳入扰动项，扰动项与解释变量相关，得出的估计结果是有偏的，倾向于低估变量的影响，从第(1)列的回归结果中也印证了这一事实。具体回归结果分析如下：

表4 中老年人劳动供给时间影响因素及其相应的条件边际效应

续表4

(1)OLS(2)Tobit(3)Cladage-1.738104.1***110.3***(-0.15)(4.20)(2.65)age2-0.257***-1.273***-1.574***(-2.86)(-6.81)(-3.84)tongzhu-57.44***-162.8***-149.6***(-2.78)(-5.73)(-4.26)children-5.471-9.001-15.46(-1.10)(-0.91)(-1.32)lnassert-11.77**-26.34***-27.73***(-2.34)(-3.37)(-2.62)renkou2.183-2.347-2.2366(0.23)(-0.16)(-0.14)huji381.1***680.4***655.8***(13.60)(8.85)(7.38)lnincome22.34***25.41***23.41***(3.41)(4.12)(2.35)_cons2112.7***-1469.5**-1193.4(5.26)(-2.06)(-1.02)sigma_cons1444.3***(107.09)N10817108177844R20.137

注：括号中代表标准误，*，**，***分别表示在10%、5%、1%的置信水平上显著.

1.健康与养老保险对中老年劳动供给的影响

从表4第(2)列看出，健康的回归系数为负，并且都在1%的水平上高度显著，表明健康水平的下降显著的降低了中老年的劳动供给时间。健康变量的系数为-134.9小时，表示当中老年健康水平下降一个层级时，比如健康水平由1(很好)变为2(较好)时，中老年的年劳动供给时间就会减少134.9个小时，表明健康状况越好，中老年人越倾向于提供更多的劳动供给时间，这也验证了假设1。

对是否参加养老保险而言，在第(1)列中其对中老年人的供给在统计上并不显著。在表4第(2)列养老保险虚拟变量的系数为正向效应，并且在10%的水平上显著，系数为83.18。说明参加养老保险相对于没有参加养老保险的中老年人增加了年劳动供给时间，增加的幅度为83.18小时。可能的原因在于：一方面，受参加养老保险的收入效应与替代效应的相互作用的影响，参加养老保险需要缴纳保费，从而降低了当期的收入水平，中老年人为了获得缴费前的收入水平以带来相同的效用就需要通过增加劳动供给获得更多的收入。另一方面，对于退休或者已领取养老保险金的人来讲，养老保险金的发放水平较低。在样本中农村户籍的受访者占比76.2%，符合条件的农村居民参加的是新型农村养老保险(简称“新农保”)，达到可以领取养老金的年龄后(年满60岁)，可领取金额较少，2009年发放的基本养老金为每人每月55元，2015年提高至70元。

2.个人特征变量

从表4第(2)列回归结果中得到，性别具有显著的影响，从边际效应来看，女性的劳动供给时间要比男性少183.5个小时，按照每天8小时工作时间计算，男性中老年人比女性多劳动22.9天。婚姻状况也具有显著的影响，在婚的中老年人更倾向于参与劳动，根据已有的研究，在婚的中老年人的健康水平要更高，在婚中老年人比单身的中老年人增加其劳动供给时间约26.5天；年龄对中老年劳动供给的显著影响是非线性的，主要受生命周期的影响，从年龄和年龄平方项来看，年龄对中老年人的总劳动供给时间的影响呈“倒U型”，劳动供给时间的年龄最高点出现在77岁左右。此外，从户籍来看，相比城市户籍，农村户籍的中老年人会提供更多的劳动供给时间，多约85天。究其原因：一方面是由于我国长期存在的城乡二元户籍制度，使城乡居民在就业服务、收入水平、义务教育、社会地位、基本医疗以及养老和住房保障等方面存在较大差异；另一方面，农业就业灵活性，在2013年CHARLS的调查样本中，76.2%的为农村户籍。

受教育程度虚拟变量。在本文第二部分的变量描述中得知，中老年人的受教育水平较低，以文盲为参照系，在中老年这一群体中，只有学历为初中毕业的影响是显著的，与文盲相比劳动供给少247个小时，而小学未毕业、小学毕业、高中及以上与文盲对劳动供给的影响在统计上相似，都不显著。

3.家庭特征变量

在Tobit的回归结果中，家庭经营特征变量，家庭资产变量对劳动供给具有负向影响，并且在1%的水平上高度显著，回归系数为-26.34,说明当家庭总资产上升1%，中老年人的劳动供给减少26.34个小时；家庭收入变量对劳动供给有正向的影响，且高度显著，系数为25.34，这与本文的假设3不一致，究其原因根据劳动经济学可知个人的劳动供给曲线呈现向后弯曲，对于中国的大多数家庭收入的增加的所带来的效用是比较大的，也就是说个人的劳动供给处于供给曲线的前半段，工资的上升引起的替代效应大于收入效应，促使中老年人倾向于提供更多的市场劳动。对于家庭生活特征变量，与子女同住的中老年人的劳动供给时间更少，并且在统计上高度显著；而家庭人口总规模、16岁以下孩子的数量对劳动供给在统计上没有显著影响。

(三)稳健性检验

Tobit模型对分布的依赖性很强，不够稳健，这是Tobit模型的一个缺陷。如果似然函数不正确，比如扰动项不服从正态分布，则极大似然估计不一致。因此，需要检验扰动项的正态性。检验结果见图2:

图2 扰动项正态分布检验

检验结果显示，对正态性进行检验的条件矩估计量为170.72，故强烈拒绝“扰动项服从正态分布”的原假设。解决此类问题的方法之一是使用更加稳健的“归并最小绝对离差法”(Censored Least Absolute Deviations,简记为CLAD)。CLAD法仅要求扰动小服从iid，即使在非正态与存在异方差的情况下也能得到一致的估计。而且在一定的正则条件下，估计量服从渐进正态分布。Wooldridge(2010,p689)指出，如果Tobit模型设定正确，则CLAD与Tobit的估计结果应相差不多，CLAD的估计结果可以看做为对TOBIT模型的设定检验。

根据表4中第(2)列和第(3)列显示，Tobit模型和CLAD的回归结果较为接近， 健康、养老保险、性别、年龄、自评健康、户籍、收入和资产等因素对劳动供给时间的边际效应符合理论实际，因此认为Tobit模型的估计结果是较为可信的。

四、结论

本文使用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2013年全国基线调查数据，从45周岁以上的受访者的微观行为考察了其劳动供给的影响因素。通过tobit模型，得到以下结论：

健康对中老年劳动供给有着显著的影响，健康状况越好，中老年提供的劳动供给时间越长。因此要提高和改善城乡居民的健康水平，增加中老年人的健康人力资本，增加中老年劳动供给，既可以应对人口老龄化带来的挑战，也可为实现健康老龄化和中国经济持续、健康发展的提供保证。参加养老保险的中老年人比为参加养老保险的中老年人倾向于参加市场劳动，要完善我国社会保障制度，进行养老保险制度改革，提高中老年人的福利水平，减轻中老年人的经济负担。

在个人特征变量中，性别、户籍与婚姻状况虚拟变量都对中老年劳动供给时间有着显著的影响；年龄对中老年劳动供给的显著影响是非线性的，呈倒U型。家庭经营变量对中老年劳动供给有显著的影响，家庭资产对劳动供给具有负向影响，家庭收入变量对劳动供给有正向的影响，对于家庭生活特征变量，与子女同住的中老年人的劳动供给时间更少，并且在统计上高度显著；而家庭人口总规模、16岁以下孩子的数量对劳动供给在统计上没有显著影响。

此外，劳动供给状况还受到区域、劳动力市场的完善程度、就业政策等多种因素的影响，由于条件的限制，本文未能将这些因素全面纳入分析，希望在今后的研究中能进一步完善。

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[责任编辑：郭秀艳]

Analysis on the Influencing Factors of Old Age Labor Supply Based on Tobit Model

JIANG Xuan, HAO Lei

(School of Economics, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China)

This paper uses the Tobit model to analyze the impact of health, old-age insurance, personal characteristics and family characteristics of middle-aged and older workers aged 45 and above on their labor supply time by using the 2013 China Health and Accreditation Survey Data (CHARLS). The study found that health has a significant impact on the supply of labor in the elderly, the better the health status, the longer the labor supply in the elderly to provide longer; to participate in pension insurance than those who do not participate in the old-age insurance are more inclined to participate in market labor; The agricultural account and the middle-aged and elderly people are willing to provide more labor supply time, the impact of age on the supply of labor showed “U” type; family variables in varying degrees affect the labor supply of the elderly. In view of the above conclusions, this paper puts forward the corresponding countermeasures and suggestions.

labor supply time; Tobit; health; old-age insurance

2016-10-09

中央财经大学研究生科研创新基金项目(14ZDB120)

蒋选(1954-)，男，山东济宁人，中央财经大学经济学院教授，博士，博士生导师，从事劳动经济、国民经济研究.

F249.2

A

2095-5863(2017)02-0031-009