自 COVID - 19 以来 ， 印度农村妇女的就业和就业转型
背景文件n°2023年3月13日 ▶自COVID-19以来，印度农村妇女的就业和就业转型 ▶FernandaBárciadeMattos ▶SuktiDasgupta ▶ValeriaEsquivel ▶萨吉德·加尼 欧盟-国际劳工组织联合项目“建立未来工作伙伴关系” 的背景文件系列 Abstract 这份简报讨论了自全球大流行开始以来农村妇女就业和失业的转变，以应对COVID-19危机导致的家庭变化。我们假设这些家庭的变化，我 。Procedres.其他家庭成员失去就业，家庭规模增加，无偿护理工作增加，影响了妇女的退出和进入就业。关键发现突出了家庭一级复杂的应对策略，在这些策略中，妇女的工作-有薪和无薪-起着关键作用。本简报总结了论文BárciadeMattos，Ferada；Dasgpta，Sti；Esqivel，Valeria；和Ghai，Sajid（2023年），“自新冠肺炎以来印度的推拉因素和妇女的农村就业”。农业研究综述，第12卷，第2号。1 关键词：就业、转型、性别、印度、新冠肺炎 1见http://ras.org.in/0c943c2aee6fa4fbbbba787697314cd23e。 1.Introduction2 COVID-19大流行对工作世界产生了毁灭性的影响，全球范围内前所未有的工作和收入损失，对女性的打击最大(国际劳工组织2020；2021年)。在印度，对女工的负面影响尤其严重，因为她们加剧了已经不利的劳动力市场状况，就业人口比率低且不断下降，特别是在农村地区（Deshpade和Kabeer2021年；Kapsos，Silberma和Bormpola2014年；Chadhary和Veric2014年）。这归因于妇女缺乏工作机会以及她们作为初级保健人员的预期角色。COVID-19引发的劳动力市场危机进一步加剧了这一趋势。 随着失业人数的急剧增加，寻求工作的人数也有所增加(特别是在农村地区，由于返回移民3)，女性-更有可能从事低薪和不稳定的工作- 更有可能被挤出劳动力市场。Deshpade（2021）指出，到2020年，女性的就业率下降到封锁前水平的61%，而男性为71%。Abraham 、Basole和Kesar(2022)发现，在2020年全国范围的封锁期间，女性失去工作的可能性增加了7倍。同时，随着商业和学校关闭以及返回移民，对无偿护理工作（UCW）的需求增加，对妇女的影响相对大于对男子的影响，并可能减少了她们的就业机会。现有证据表明，平均而言 ，印度女性在护理工作中花费的时间是男性的两倍多（大约4.5小时，而男性为2小时）。4此外，虽然在COVID-19危机开始时，男性在UCW上花费了更多的时间，但到2020年8月，这一趋势已经逆转，到12月，花在无偿家务劳动上的时间上的性别差距比前一年同期更大(Deshpade2021;2020a)。另一方面，随着家庭收入下降，男子失业，困境和生存战略可能导致妇女的劳动力供应和就业增加。 本简报以Deshpande(2021;2020a;2020b)Abraham、Basole和Kesar(2022;2021)等人所做的工作为基础，试图了解农村妇女的劳动力市场动态，特别是她们为应对COVID-19劳动力市场冲击而进入和退出就业的转变。 2.方法方法5 为了了解农村妇女在劳动力市场的参与如何应对COVID-19大流行引发的卫生和经济危机，我们的分析重点是工作年龄的人进出就业。与城市妇女以及农村和城市男子相比，分析了农村妇女的就业过渡。 我们首先使用差异差异估计器直接估计COVID-19对女性进入和退出的影响。我们利用牛津冠状病毒政府反应追踪器（OxCGRT）的严格性指数6构建一个连续的治疗变量，使我们能够测试COVID-19对妇女就业过渡的变量影响。所有其他数据来自印度经济监测中心（CMIE ）的消费者金字塔家庭调查（CPHS）。 然后，我们研究了不同因素在决定就业进入和退出方面的作用。更具体地说，我们寻求通过特定渠道探索COVID-19对农村妇女就业的影响，焦点小组讨论中的妇女指出，这是她们在COVID-19危机期间在家庭层面经历的关键变化。7我们假设这些渠道，我。Procedres.其他家庭成员失去就业，由于返回移民而导致的家庭规模增加，以及无偿护理工作的增加，影响了妇女的退出和进入就业。我们没有测试COVID -19的其他可能影响，例如由于工作时间减少而导致的收入损失，也没有确定可能在短期内影响就业的其他渠道(例如，家庭成员的疾病)。 我们假设（i）另一个家庭成员的失业与妇女的就业呈正相关，因此与进入呈正相关，而与退出呈负相关，以及（ii）无偿护理工作时间的增加与妇女的就业呈负相关，因此与进入呈正相关 2这份简报中表达的观点是作者的观点，不一定代表劳工组织的观点。 3Mamgain(2021)指出，在2019年4月至2020年5月期间，当采取严格的封锁措施时，农村在总就业中的份额从68.2%增加到70.5%。 4根据印度经济监测中心（CMIE）在2019年底至2022年中期收集的时间使用数据计算得出的数字。 5有关方法论方法的详细信息，请参见原始论文。 6此处可用：https://ourworldindata.org/covid-stringency-index。 7我们采用混合方法探索COVID-19对妇女就业的影响。与农业研究基金会合作，在卡纳塔克邦和泰米尔纳德邦的选定农村地区进行了四个焦点小组讨论，共有39名妇女参加。 关联退出。最后，返回移民的预期影响（以工作年龄的家庭成员人数增加为代表）是两倍，妇女就业的净结果不清楚：家庭成员人数越多，收入需求越大，这可能会促使妇女就业；但是，更大的家庭也可能与更大的UCW需求联系在一起，这往往不成比例地落在妇女身上，从而限制了从事经济活动的时间。 为了调查增加工人效应的存在以及UCW与女性就业之间的关系，我们运行了双向固定效应（TWFE）规范。通过Arellao-Bod广义矩方法 （ABGMM）估计器评估稳健性，以解决内生性问题，并在我们感兴趣的主要变量之间纳入动态效应。关键发现突出了家庭一级复杂的应对策略，在这些策略中，妇女的工作-有薪和无薪-发挥着关键作用。 3.COVID-19对女性就业的冲击 我们的差异分析（图1）表明，2020年5月至8月（QM2）的退出率明显增加，这是最严格的封锁期（5月至6月），当时许多工人无法继续就业。对城市地区的妇女影响更大，这可能与更严格的条件有关（事实上and法律上)与农村地区相比，禁闭规定允许农业和相关活动在封锁期间继续进行，而工业和服务业却停止了。在2020年5月至8月期间，农村和城市地区的进入率也急剧增加，但是，在此期间，退出的影响强于进入，导致就业可能总体收缩。 在进入率的这些增加之后，在2020年9月至12月（随后的四年期（QM3））急剧下降。这暗示了进入和退出就业的可变性增加，而持续的（和快速变化的）封锁措施加剧了这种情况。城市地区的影响再次更强。 2021年5月至8月（QM2）的新封锁与退出率的下降有关，但与2020年的封锁相比，影响较弱；而该时期的进入率没有显着影响。农村和城市妇女的进入率在2021年9月至12月（QM3）有所下降，但这种影响早在2022年1月至4月（QM1）就已基本消失。 总体而言，在我们的差异差异规范中观察到的COVID-19对进入和退出率的直接影响是显着的，但持续时间很短，因为在四个月后几乎没有观察到。进一步分解这两个时间间隔(从四个月到几个月)和严格度指数(从州到区)将有助于加深我们对COVID-19对就业进入和退出动态的影响的理解。 图1.差异估计结果 4.进入和退出就业的决定因素和COVID-19的影响 我们使用固定效应来调查男女的进入和退出工作。表1和表2的第一（第二）列显示了四个主要解释变量，即儿童人数，无偿照料工作的增加，家庭困境和工作年龄家庭成员的增加对农村（城市）男女就业的估计影响。同样，第三（第四）列显示了退出就业的结果。在所有情况下，我们都控制行业，职业类型，工资水平和家庭收入水平。8 对于妇女，所有四个独立变量在具有预期迹象的就业进入和退出方程中都具有统计学意义(表1)。对农村和城市妇女进入和退出的估计显示 ，家庭就业丧失与妇女就业之间存在正相关关系，支持了增加工人假设。9结果还证实了另一个家庭成员的离职与失业之间的负相关关系。农村妇女的进入和退出系数均大于城市妇女，这表明前者的这些影响更大。关于护理，对UCW花费的时间增加以及家庭中幼儿数量的估计证实了护理需求的增加与妇女进入（退出）之间的负（正）关系，符合我们的期望。在这两种情况下，农村地区妇女的系数（绝对值）更大，表明相对于城市地区，照料时间的变化对农村地区妇女就业的影响更大。最后，我们试图通过增加适龄家庭成员的数量来捕捉返回农村地区的影响。结果表明，家庭成员的增加与就业的进入和退出呈正相关，但是更大的进入系数表明，更高的家庭收入需求-再次增加的工人效应-可能会超过对UCW的需求增加。 男性的回归结果（表2）与女性的回归结果截然不同。对男子的估计暗示了将男子指定为主要养家糊口者，将妇女指定为次要工人的文化规范。家庭失业和工作年龄家庭成员数量的增加对男子进入和退出就业的影响比妇女高得多。在农村地区，家庭中的儿童人数与他们的就业没有很大关系，对他们的退出只有很小的意义。至于妇女，花在无偿护理工作上的时间增加与进入负相关，与男性退出正相关。男性的系数比女性大得多，这表明男性的就业进出对无偿护理工作的转变比女性更敏感。女性和男性进入和退出对UCW变化的敏感性差异的解释是，这是由于他们的起点非常不同，因为女性的UCW平均工作时间大约是男性的两倍。UCW高于这些水平的增加似乎对妇女来说更容易接受，无论她们的就业状况如何，她们预计将首当其冲。这一结果也与文献中指出的发现一致，即由于女性的保留工资较高。 8原始论文报道了有年幼子女的家庭中男女进出的其他回归。 9一些研究发现，妇女的劳动力供应是反周期的，可以被视为发展中国家的家庭保险机制。例如，参见Dasgupta和Verick（2016）以及Calero和Delautre（2023）。 更大的UCW责任——换句话说，劳动力市场条件应该比男性改变得更多，以便他们就业。 如前所述，为了解决内生性问题，我们还估计了一种动态面板广义矩方法（ABGMM一步）估计器。10动态面板回归对双向固定效应（TWFE）规范的结果进行了稳健性检查。它们证实了我们感兴趣的主要变量的重要性，即儿童数量，家庭就业流失，家庭成员数量以及在无偿护理工作上花费的时间增加。 表1.所有妇女家庭和农村/城市家庭区域 (1) 入境农村妇 (2) 入境城市女性 (3) 退出农村 (4) 退出城市女 变量女妇女性 家庭儿童数量-0.00529*** -0.00314*** 0.0124*** 0.00866*** (0.000470) (0.000262) (0.000573) (0.000384) -0.00745*** -0.00525*** 0.0155*** 0.0123*** (0.000379) (0.000192) (0.000532) (0.000298) 0.0816*** 0.0435*** -0.0991*** -0.0709*** 家庭就业冲击 (0.00178) (0.000966) (0.00182) (0.00119) 0.0113*** 0.00715*** 0.00379*** 0.00394*** 家庭成员增加 (0.000871) (0.000514) (0.00105) (0.000682) 常量 0.307*** 0.248*** -0.123*** -0.0331 (0.0211) (0.0488) (0.0148) (0.0387) Observations 398,481 882,643 398,
