摘要：基于CLDS2018年數(shù)據(jù)，對我國社會養(yǎng)老保險對低齡老年人就業(yè)影響進行實證分析。結(jié)果表明：在控制了教育、性別、婚姻等個體特征和收入、醫(yī)療保險、就業(yè)類型等職業(yè)特征變量后，與沒有任何養(yǎng)老保險的低齡老人相比，有退休金的低齡老人選擇就業(yè)的概率下降，有職工養(yǎng)老金的低齡老人也不愿意繼續(xù)就業(yè)，而持有居民養(yǎng)老金和新農(nóng)保養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)概率上升幅度較大，就業(yè)意愿較強。經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論依舊不變。據(jù)此提出對策建議：（一）穩(wěn)妥做好城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險與居民養(yǎng)老保險并軌工作；（二）著手推進第二、第三支柱養(yǎng)老金的擴面和保障水平；（三）提升組織管理職場老年職工的能力。

關(guān)鍵詞：養(yǎng)老保險；低齡老年人就業(yè)；mlogit模型

中圖分類號：D669.6;F842.6文獻標識碼：A文章編號：2095-6916（2024）16-0045-05

Impact of Social Pension Insurance on the Younger Elderly

—Statistic Analysis of CLDS in 2018

Zhang Zairan

（Department of Economies and Management， Jinzhong University， Jinzhong 030606）

Abstract： Based on the data from CLDS（China Labor-force Dynamics Survey） in 2018， this paper makes an empirical analysis of the impact of China’s social pension insurance on the employment of the younger elderly. The results show that compared with younger elderly who are not pensioned， those pensioned are less likely to continue employment， when individual characteristics （education， gender， marriage， etc.） and occupational characteristics （income medical insurance employment type） are controlled. While those with pension for working group also shows the reluctance to continuous employment， the younger elderly with resident or new rural social security pension are much more prone to continue their employment. The findings remain true after a Robust Test. Therefore， some countermeasures can be made： （1） Steadily integrating urban pension for working group and resident pension; （2） Promoting the coverage and security of enterprise pension private pensions; （3） Enhancing the ability of organization to manage elderly employees.

Keywords： pension insurance; employment of the younger elderly; mlogit model

2023年年末，我國總?cè)丝?40 967萬人，比上年末減少208萬人，人口自然增長率為-1.48‰。其中，0—15歲（含不滿16周歲）人口24 789萬人，占總?cè)丝诒戎?7.6%；16—59歲（含不滿60周歲）人口為86 481萬人，占總?cè)丝诒戎?1.3%；60歲以上人口29 697萬人，占比21.1%；65周歲及以上21 676萬人，占比15.4%參見：國家統(tǒng)計局.中華人民共和國2023年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報［EB/OL］.（2024-02-29）［2024-03-20］.https：//www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202402/t20240228_1947915.html.。我國首次出現(xiàn)了人口負增長，跑步進入了嚴重少子化0～14歲人口占總?cè)丝诘谋壤?5%以下，為超少子化；15%～18%，為嚴重少子化；18%～20%，為少子化；20%～23%，為正常；23%～30%，為多子化；30%～40%，為嚴重多子化；40%以上，為超多子化。、深度老齡化按照國際標準，社會人群中60歲以上人口占總?cè)丝诘谋壤_到10%，或65歲以上人口占比達到7%，即為老齡化社會；65歲以上人口比例達到14%，為深度老齡化社會，達到20%為超級老齡化社會。社會，且我國人均壽命越來越長，身體越來越健康，年輕員工越來越少，如果這些趨勢繼續(xù)下去對經(jīng)濟發(fā)展會造成無可估量的影響。人口是國家發(fā)展的基礎(chǔ)性、全局性、長期性和戰(zhàn)略性要素，人口數(shù)量由增轉(zhuǎn)減與人口結(jié)構(gòu)老齡化并存是中國百年未有之人口大變局，正在改變國家發(fā)展的人口基本國情［1］。2024年1月15日國務(wù)院的1號文件《關(guān)于發(fā)展銀發(fā)經(jīng)濟增進老年人福祉的意見》中也把“加快構(gòu)建新發(fā)展格局，著力推動高質(zhì)量發(fā)展，堅持以人民為中心的發(fā)展思想，實施積極應對人口老齡化國家戰(zhàn)略”國務(wù)院辦公廳關(guān)于發(fā)展銀發(fā)經(jīng)濟增進老年人福祉的意見［EB/OL］.（2024-01-15）［2024-03-20］.https：//www.gov.cn/zhengce/content/202401/content_6926087.htm.作為年度重要任務(wù)目標。因此，有必要對低齡老年人再就業(yè)的情況進一步研究清楚，為下一步中國實施延遲退休政策和積極老齡化戰(zhàn)略做出進一步的探索，也為全球低齡老年人口的勞參率的變化研究提供借鑒。

盡管對于低齡老人的就業(yè)研究文獻已經(jīng)逐步豐富起來，大多數(shù)文獻的結(jié)論是養(yǎng)老保險具有對低齡老人就業(yè)的擠出效應［2］。本文的主要貢獻在于，利用控制函數(shù)法進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)職工養(yǎng)老保險具有就業(yè)的擠出效應，而居民養(yǎng)老保險具有就業(yè)吸納效應，在排除了收入和個人能力的影響之后，該結(jié)論依然顯著。在我國老齡化越發(fā)嚴重的國情之下，本文的研究彌補了社會養(yǎng)老保險對低齡老人就業(yè)效應的解釋范圍，進一步豐富了社會養(yǎng)老保險對就業(yè)影響的文獻資料與實踐經(jīng)驗。

一、相關(guān)文獻及研究假設(shè)

以老齡化形式存在的人口問題始終是各國各領(lǐng)域關(guān)注的核心議題。西方國家處理老齡問題的經(jīng)驗來源于福利國家制度以及較早開始的老齡化理論探索［3］。二戰(zhàn)后絕大多數(shù)工業(yè)國家都出現(xiàn)了老年勞動力參與率持續(xù)下降的現(xiàn)象，相應也降低了勞動力的潛在生產(chǎn)能力。這意味著經(jīng)濟中存在大量未被充分使用的勞動力資源，也給社會保障體系帶來沉重的支付壓力，成為許多國家深陷財政危機和債務(wù)危機的重要原因［4］。但伴隨著老齡化時代到來，“積極視角”成為普遍理論，在它的影響下，“成功老齡化”和“積極老齡化”成為過去若干年間歐洲廣泛使用的概念［3］。因此，歐洲國家普遍經(jīng)歷了社會保險制度的“引致退休”到“延遲退休”改革歷程與社會變遷。然而，我國近年來出現(xiàn)的情況是，不僅在延遲退休政策推行方面受阻，而且還存在大量早退人員［5］。這與我國之前實施的社會養(yǎng)老保險政策不無相關(guān)。但是隨著近年來我國對社會保險制度大刀闊斧的改革之后，已經(jīng)初步完成了“多層次、多支柱養(yǎng)老保險”的頂層設(shè)計。我國多支柱養(yǎng)老金主要包括第一支柱的基本養(yǎng)老保險，第二支柱的企業(yè)年金、職業(yè)年金和第三支柱的個人養(yǎng)老金（目前主要包括商業(yè)養(yǎng)老保險、儲蓄、理財、基金等）［6］。與勞動年齡人口相比，老年人勞動參與問題較為特殊，影響因素也相對復雜，除了受經(jīng)濟因素影響外，家庭和社會因素也會影響老年人在退休和就業(yè)中的選擇。其中，社會養(yǎng)老保險是影響老年人勞動參與的重要因素［7］，社會養(yǎng)老保險在為老年人提供基本生活保障的同時也可能產(chǎn)生一些消極影響，其中，最重要的一個方面便是社會養(yǎng)老保險可能激勵勞動者提前退出勞動力市場，在人口老齡化背景下，這必將降低整個社會的勞動力供給，進而影響經(jīng)濟的健康平穩(wěn)發(fā)展［8］。盡管大多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)基本養(yǎng)老保險存在對提前退休者的收益激勵，難以發(fā)揮延遲領(lǐng)取養(yǎng)老金年齡的激勵作用，會抑制勞動力延遲退休意愿［9］，從而降低了低齡老年人的勞動供給。然而，據(jù)《中國人口普查年鑒2020年》測算，低齡老人中從事農(nóng)林牧漁業(yè)的人數(shù)超過3 000萬，農(nóng)業(yè)人口中的老年人沒有固定收入，一直處于就業(yè)狀態(tài)［10］。這就意味著這一部分低齡老人的基本養(yǎng)老保險水平不足以支撐其老年的生活問題。

綜上所述，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)1：總體而言，社會保險對低齡老年人就業(yè)存在影響。

假設(shè)2：具體而言，社會養(yǎng)老保險中的退休金和職工養(yǎng)老金負向作用于低齡老年人的就業(yè)傾向。

假設(shè)3：具體而言，社會養(yǎng)老保險中的居民養(yǎng)老金和新農(nóng)保養(yǎng)老金正向作用于低齡老年人的就業(yè)傾向。

二、計量模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源

（一）計量模型的設(shè)定

根據(jù)以上理論分析，本文設(shè)定如下計量模型：

低齡老人就業(yè)與否i=α+β1×養(yǎng)老保險i+β2controli+ei

（二）變量選取

本文的變量選取及其測量情況如下。

1.被解釋變量。借鑒宋全成等（2023）［11］處理思路，低齡老人的就業(yè)情況以60—69周歲人員是否仍舊在就業(yè)作為衡量低齡老年人就業(yè)的衡量依據(jù)。取值為1，代表還在就業(yè)中；取值為0，代表沒有就業(yè)。

2.解釋變量。低齡老年人的養(yǎng)老保險類型，本文借鑒陽義南（2020）［12-13］的思路，以低齡老人的養(yǎng)老保險類型作為衡量標準，取值為0，代表沒有參加任何養(yǎng)老保險；取值為1代表領(lǐng)取退休金；取值為2，代表領(lǐng)取了城鎮(zhèn)職工退休金；取值為3，代表領(lǐng)取了居民養(yǎng)老保險金；取值為4，代表領(lǐng)取了新型農(nóng)村居民養(yǎng)老保險金。

3.控制變量。借鑒張在冉［14］的做法，還控制教育、性別、婚姻、戶籍、收入、工作經(jīng)驗等變量。

三、實證分析及結(jié)果說明

（一）數(shù)據(jù)來源和變量描述性統(tǒng)計

本文采用CLDS（中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)）2018年的數(shù)據(jù)，選取60—69歲低齡老年人就業(yè)變量及其相關(guān)控制變量，對3 327個樣本進行了相關(guān)數(shù)據(jù)處理，刪除其他變量極端值與缺失值后，共獲取2 412個有效樣本。如表1所示，是否就業(yè)這一變量的均值是0.910，養(yǎng)老保險這一變量的均值是2.890，這說明本文的研究樣本中，91%的低齡老人具有就業(yè)意愿，且低齡老年人普遍持社會基本養(yǎng)老保險，社會養(yǎng)老保險的覆蓋率較高。受教育程度均值為1.390，健康自評的均值為3.290，說明低齡老年人的學歷普遍偏低（小學學歷居多）、健康狀況良好，這與文章開頭預設(shè)情況一致，即低齡老年人的身體健康狀況越來越好，其普遍持有社會基本養(yǎng)老保險的情況下，有就業(yè)意愿的人數(shù)越來越多。

（二）實證結(jié)果分析

本文在二值選擇模型下，控制了不同變量之后，綜合AICAIC：即赤池信息準則（Akaike Information Criterion），是衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性的一種標準，由日本統(tǒng)計學家赤池弘次提出。它提供了權(quán)衡估計模型復雜度和擬合數(shù)據(jù)優(yōu)良性的標準。AIC的計算公式通常為：AIC=-2×ln（L）+2×k，其中k是模型參數(shù)個數(shù)，L是似然函數(shù)。在選擇模型時，通常選擇AIC最小的模型。與BICBIC：即貝葉斯信息準則（Bayesian Information Criterion），也是用于模型選擇的準則，由Schwarz提出。與AIC相似，BIC也引入了與模型參數(shù)個數(shù)相關(guān)的懲罰項，但BIC的懲罰項比AIC的大，且考慮了樣本數(shù)量。BIC的計算公式為：BIC=-2×ln（L）+k×ln（n），其中k為模型參數(shù)個數(shù)，n為樣本數(shù)量，L是似然函數(shù)。的取值最小化情況，最終結(jié)果以表2的模型（4）為準進行解讀，模型中的系數(shù)是odds ratio值，模型中顯示的是標準誤差的取值。因為醫(yī)療保險是重要的控制變量，因此在模型中進行了重點控制與考察。模型（4）的結(jié)果表明，在控制了其他變量之后，與沒有任何養(yǎng)老保險的低齡老人相比，有退休金的低齡老人的就業(yè)概率下降33.8%（0.662-1），在1%水平顯著；有職工養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)率下降但系數(shù)不顯著；有居民養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)概率上升116.9%（2.169-1），在5%水平顯著；有新農(nóng)保養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)概率增加了34%（1.340-1），在5%水平顯著。同時模型（4）中的控制變量醫(yī)療保險對低齡老人的就業(yè)概率影響并不顯著，而隨著收入的增加，低齡老人的就業(yè)概率下降44.8%，且在1%水平顯著。

（三）內(nèi)生性分析與穩(wěn)健性檢驗

為了排除個人特征和職業(yè)特征對低齡老年人就業(yè)的內(nèi)生性影響，本文在二值選擇模型的基礎(chǔ)上，進一步采用控制函數(shù)法解決這一類問題產(chǎn)生的內(nèi)生性，在原有回歸方程的基礎(chǔ)上，將個人的受教育年限（能力的代理變量）、收入、職業(yè)類型作為主要的控制方程中的因變量，繼續(xù)進行二值模型的兩步回歸法進一步繼續(xù)實證。結(jié)果表明，在控制了個人能力與從業(yè)類型對就業(yè)的影響之后，與沒有任何養(yǎng)老保險的低齡老人相比，有退休金的低齡老人的就業(yè)概率下降22.2%（0.778-1），在1%水平顯著；有職工養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)率下降但系數(shù)不顯著；有居民養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)概率上升165.1%（2.651-1），在5%水平顯著；有新農(nóng)保養(yǎng)老金的低齡老人的就業(yè)概率增加了44.1%（1.441-1），在5%水平顯著。結(jié)果雖然變小了，但結(jié)論與模型（4）一致，說明內(nèi)生性分析起到了緩解估計偏誤的作用，同時說明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

四、對策建議

基于上述結(jié)果提出以下對策。第一，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險與居民養(yǎng)老保險同屬于第一支柱養(yǎng)老金，但二者對于低齡老人延長就業(yè)的影響呈現(xiàn)顯著差異，落實好延遲退休，應注重兩類養(yǎng)老金的并軌體制的頂層設(shè)計，有力推進兩類養(yǎng)老金盡快實行單軌運行，提升居民養(yǎng)老保險金的財政支付水平，大力改善居民尤其是鄉(xiāng)村居民的養(yǎng)老金支撐生活的作用水平，從而縮小農(nóng)村與城鎮(zhèn)的收入差距，發(fā)揮好第一支柱基本養(yǎng)老金的保障功能。第二，在第一支柱養(yǎng)老保險持續(xù)發(fā)力的情況下，應著手推進企業(yè)或者職業(yè)年金的擴面工作，發(fā)揮好第二支柱養(yǎng)老金提升生活水平的作用，并且想辦法持續(xù)擴大第三支柱商業(yè)養(yǎng)老保險的覆蓋率，提高商業(yè)養(yǎng)老保險的投資能力和運營能力，加大宣傳力度和信息公開透明程度，切實提高城鄉(xiāng)低齡老年人的養(yǎng)老保障水平。第三，提升組織管理職場老年職工的能力，實施寬泛的年齡管理制度和包容性的企業(yè)文化和人力資源政策，有力地提升低齡老人再就業(yè)的職場歸宿感。

五、結(jié)論

學界普遍認為社會養(yǎng)老保險對就業(yè)存在著擠出效應，尤其在當前嚴重少子化、深度老齡化、人口負增長的背景下，我國需要更深入地探究關(guān)于社會保險的就業(yè)影響效應和實踐經(jīng)驗，才能更好地應對人口變化給經(jīng)濟發(fā)展和勞動力市場帶來的挑戰(zhàn)。本文的研究證實了只有職工養(yǎng)老保險存在就業(yè)擠出效應，居民保險不具有這樣的效應，為下一步實施漸進式延遲退休提供了更豐富的視角。隨著人們對美好生活的更高級的追求，社會保險的就業(yè)效應可能也會隨之變化。如何更好地研究多層次、多支柱社會養(yǎng)老保險對就業(yè)的時間效應、交叉和疊加效應是更值得關(guān)注的方向。

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作者簡介：張在冉（1981—），女，漢族，山西鄉(xiāng)寧人，博士，單位為晉中學院經(jīng)濟管理系，研究方向為延遲退休與就業(yè)、低齡老年人口勞動力供給。

（責任編輯：張震）