隔代照料与中老年人提前退休

邹 红，文 莎，彭争呈

（西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130）

一、引言

根据国家统计局数据，2016年我国60岁及以上老年人口达到2.31亿，占总人口比重16.7%。随着我国人口老龄化水平的快速提高，近四十年支持经济持续增长的人口红利逐渐消失，解决满足未来经济发展需要的人力资源不足问题将成为我国社会的一个重要议题。同时，在“未富先老”的国情下，面对老年抚养人口的不断增加和人口预期寿命的普遍提高，日益增加的社会抚养压力对我国的社会保障体系提出了更高要求，2016年社会总抚养比达到37.9%，一些城市出现采用银行贷款等方式弥补养老金缺口现象。面对人口老龄化带来的劳动力资源短缺和社会抚养压力增大的问题，各国普遍采取调整社会保障政策、增加老年人劳动供给等措施，如提高领取养老金的年龄、延迟退休年龄等缓解老龄化带来的冲击。相对于提高领取养老金年龄这类“节流”的措施，延迟退休年龄、促进老年人退休后再就业等这类“开源”的政策不仅有利于老龄社会中人力资源的充分利用，还有利于促进老龄化进程中社会保障体系的可持续发展，从而这类政策受到研究者和政策制定者的普遍重视。

然而，我国普遍存在提前退休现象，尤其是企业劳动者存在低龄退休问题，这与我国积极应对老龄化的调整措施严重相悖。2006年对企业退休人员的相关调查发现在被调查的1 756万退休人员中有997万人属于提前退休，占56.8%，提前退休的平均年龄为50.3岁。［1］另外，根据CHARLS 2011年基线调查数据的分析，我们也发现在已退休的人员中有大约48.29%的受访者选择了提前退休。所以无论是从学术研究还是基于政策需求来看，探究中老年人提前退休行为的影响因素对于积极应对老龄化的挑战、解决“未老先退”问题都具有重要意义。

对于我国职工提前退休行为的解释，在2000年之前，基于我国经济转型和国有企业改制背景，职工的提前退休行为更多是经济转型和企业改革因素所致。［2］近年来，学者们开始关注家庭照料行为（尤其是隔代照料）对祖辈提前退休行为的影响。［3-4］中国的家庭代际关系文化更加强调家庭集体行为的一致性，家庭成员在面对生活困难或需求时更倾向于在家庭内部寻求解决问题的途径。［5］面对年轻一代子女职业发展和儿童照护需求的矛盾，老年一代的父母更倾向于选择退出劳动力市场以便承担起照看孙辈的责任。［6］国内的最新研究发现照料孙子女会增加老年人的退休风险，但其分析的是照料孙子女对祖辈退休年龄的影响，而非提前退休行为。［4］

鉴于此，本文尝试直接把隔代照料与中老年人提前退休行为相联系，使用工具变量法探究隔代照料与中老年人提前退休行为之间的因果机制，进一步解释影响我国中老年人提前退休行为的家庭因素，以期为中老年人劳动市场政策的调整提供进一步的政策建议，促进中老年劳动力资源的有效利用。同时，基于延迟退休背景，进一步讨论与隔代照料相关的市场照料资源、家庭代际经济转移等问题，结论表明辅以税收和补贴政策，发展和完善社会照料资源市场可以有效化解中老年人在家庭照料责任和退休行为之间的冲突，从而提高延迟退休政策的有效性。

二、文献回顾

大部分国家的政府部门都规定了法定退休年龄。我国城镇职工的法定退休年龄沿用1978年5月24日第五届全国人民代表大会常务委员会第二次会议批准，现在仍然有效的《国务院关于安置老弱病残干部的暂行办法》和《国务院关于工人退休、退职的暂行办法》文件中所规定的退休年龄。男性60周岁，女性工人50周岁，女性干部55周岁。退休年龄的选择明显受到法定退休年龄的影响，但是被退休年龄政策覆盖的群体仍然可能在法定退休年龄前退休。［7］关于提前退休现象的解释，早期的文献主要关注社会保障和收入效应的影响，发现养老保险等社会保障制度存在“引致退休效应”，会增加职工选择提前退休的概率。［8-11］但是，关于收入效应在多大程度上解释中老年人劳动参与率变化和提前退休现象，已有文献并未达成一致结论。［12-13］随后一部分学者开始关注健康对提前退休行为的影响，认为随着年龄增长，劳动参与率下降很大程度上可以由健康状况的恶化来解释。［14-15］

随着家庭经济学兴起，研究者开始从家庭照料视角来解释提前退休现象，认为家庭照料活动增加了临近法定退休年龄的中老年人提前退休概率。［16-18］但是只有极少一部分文献关注家庭照料中的隔代照料对祖辈提前退休行为的影响。Bavel&Winter使用生存分析方法研究了22个欧洲国家的情况，发现成为祖母会加快退休进程，尤其是对于年龄在55-60岁的人这种现象更加明显；［19］Lumsdaine&Vermeer同样使用生存分析方法，采用美国健康与退休调查跟踪数据（HRS）发现对于接近退休年龄女性而言，当有新的孙子/女出生时，雇员的退休概率会显著增加，其中主要原因是家庭对照料的需求增加。［3］

国内对提前退休影响因素的研究相当欠缺，大部分研究仅仅停留在定性分析层面，只有极少文献对提前退休的动因进行了定量实证分析。已有研究发现在我国国有企业改革进程中，提前退休被视作企业减员增效的一项措施；［2］在个人特征方面，发现女性、受教育程度低、健康程度差、失业可能性大的中老年人更容易提前退休。［1］［20-21］何圆和王伊攀基于CHARLS 2011年数据，利用生存分析方法，发现与其他主体相比，需要照顾孙辈的主体倾向于提早退休。［4］该研究是国内较早关注老年人参与隔代照料对其退休行为影响的文献，为后续的相关研究提供了基础。

现有文献主要存在以下几个问题:在研究背景上，基于我国家庭文化背景分析祖辈隔代照料行为对其退休行为影响的实证研究非常欠缺；而隔代照料行为不仅涉及老年人就业问题，还关系年轻家庭的生育决策问题，因此，在当前全面二孩和延迟退休的背景下，这一类的研究显得十分必要。本文基于全面二孩和延迟退休两个政策背景，意在探究两种政策在家庭关系视角下的相关影响机制，以保证政策实施的效果。在研究内容上，现有研究虽然讨论了一些老年人隔代照料与提前退休行为之间的关系，但是并未关注隔代照料对提前退休行为影响的异质性，而这种异质性的讨论对于渐进式的延迟退休政策设计十分重要。鉴于此，本文将从受访者性别、受教育水平、工作单位类型等多个角度探讨隔代照料影响老年人提前退休行为的异质性，以期为渐进、弹性式的延迟退休政策的设计提供进一步的政策建议。在研究方法上，现有研究多使用生存分析方法，但是这种方法不能有效识别隔代照料与提前退休之间的因果关系。当前的政策研究更加关注因果关系的识别，以保证政策实施的效果。因此本文将使用工具变量法识别隔代照料与老年人退休行为之间的因果关系。

三、模型、数据与变量介绍

1.实证模型设定

本文使用多元回归分析方法，重点考察隔代照料对祖辈提前退休行为的影响。基本的模型如下:

其中，被解释变量retireijt为t年j市中老年人i的提前退休状况，包括是否提前退休、提前退休年数两个指标。cgcijt为t年j市中老年人i是否照料孙辈（隔代照料）；xijt为其他控制变量，包括反映人口学特征、家庭特征、工作特征等变量；为了控制空间异质性和时变因素的影响，我们控制了地区和时间固定效应；uijt为随机扰动项。

模型的内生性可能来源于以下两方面:首先，祖辈是否提供隔代照料与祖辈是否退休存在反向因果关系，如封进和韩旭使用CHARLS数据发现被城镇养老体系覆盖的中老年人退休后会显著增加提供照料的概率，［7］基于CFPS数据的研究也有类似的发现；［5］其次，祖辈是否提供隔代照料还受到个人家庭观念、工作偏好、社会经济状况等一些无法观测特征的影响，因此模型可能存在遗漏变量问题。

针对以上可能的内生性问题，我们使用工具变量方法来解决。有效工具变量需要满足两个基本条件:一是工具变量要与隔代照料变量相关，二是工具变量在模型中是外生的，即与其他影响中老年人提前退休行为的因素不相关。在中国社会文化背景下，受地区社会照料资源供给水平、年轻父母照料孩子的机会成本、代际间工作机会成本和各地区文化习俗等差异的影响，隔代照料现象在我国呈现明显的地域特征。基于CHARS 2011数据，发现在北京、上海、江苏等经济发达地区隔代照料的比例相对较高，有的地区甚至达到80%。这些地区市场照料价格昂贵，年轻父母照料孩子的机会成本极高，因此年轻父母在面对照料需求时会向家庭内部寻求帮助。而中老年人的劳动生产率，特别是创新能力低于年轻人，在这些地区的产业结构快速调整中企业往往更青眛年轻劳动力。因此，在家庭面临孩子照料需求时，这些地区的中老年人更可能承担起照料孙辈的责任。而在云南、福建、四川、湖南、江西等地区，虽然经济并不发达，但是由于公共照料资源非常匮乏、家政服务市场等市场照料资源发展严重滞后，再加上受当地传统文化习俗规范的影响，隔代照料比率同样比较高。

在隔代照料比率较高的地区提前退休的比率同样较高，正是基于我国经济文化的空间差异导致的隔代照料在空间上存在差异的事实，本文选择地级市隔代照料比率作为祖辈隔代照料的工具变量。从与内生变量的相关性来看，隔代照料比率高的地区显然祖辈照料孙辈的概率更大；从外生性来看，由于市级隔代照料比率为宏观层面的变量，与其他可能影响中老年人退休年龄的微观因素不存在明显的相关性。

基于上面的分析，对于中老年人提前退休模型的估计，使用市级隔代照料比作为祖辈隔代照料的工具变量，使用2SLS进行估计。

2.数据与变量介绍

本文使用的数据来源于中国健康与养老追踪调查（CHARLS），该调查项目旨在收集一套代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究。CHALRS到目前为止已完成三次全国层面的追踪调查；其样本覆盖全国28个省（自治区、直辖市），具有很好的样本代表性。我们根据研究目的选取2011、2013和2015年三期调查数据，受访者中女性年龄在45-60岁、男性年龄在50-65岁且有0-16岁（外）孙子女的样本。由于本文关注的是受退休制度影响的个体，我们参照封进和韩旭筛选被城镇养老保险体系覆盖个体的方法。根据是否签订书面劳动合同、是否正在参加或领取政府事业单位退休金或城镇企业职工养老金、是否在政府、事业单位或企业中办理退休手续来确定被城镇养老保险体系覆盖的样本；［7］只要满足上面三个条件中任一个条件则认为该个体被城镇养老保险体系覆盖。为了剔除异常样本的干扰，我们删除了退休年龄与法定退休年龄差距超过10年的样本。

关于提前退休变量测度问题，在许多大型微观调查数据中往往直接询问受访者是否提前退休，如“您是否提前退休？”，或者询问受访者退休的类型，如CHARLS问卷中询问“您办的是正常退休、提前退休还是先内退然后办的正式退休或者将来再办正式退休？”。这一类型的问卷设计基于受访者对提前退休的定义具有准确的认知以及受访者愿意准确报告自己的退休情况。由于我国提前退休政策较为严格，公务员、事业单位以及国有企业职工的提前退休手续审批，大部分以病退或者从事特殊工种为由，但是实际提前退休的原因却是五花八门。因此，往往会引起受访者以为自己办理了正常的退休手续从而应该属于正常退休，或者为了隐瞒真实提前退休原因而不愿意报告自己提前退休的状况，这会使得由此得到的提前退休变量存在较为严重的测量误差。我们根据对CHARLS 2011年数据中已退休人员的数据，分析发现如果按问卷中退休类型划分提前退休变量，仅有22.36%的中老年人提前退休（提前退休1），但是按照退休时的年龄是否达到法定退休年龄来计算，则有48.29%的受访者提前退休（提前退休2）①提前退休1是按调查问卷中关于退休类型的问题定义，将受访者回答的“提前退休”、“内退”定义为提前退休，将受访者回答的“正常退休”定义为正常退休；提前退休2是将实际退休年龄小于法定退休年龄的行为定义为提前退休，否则定义为正常退休。受数据所限，无法识别出受访者是否为真正病退或从事特殊工种，所以提前退休2变量可能会略微高估提前退休情况。，而后者与已有的退休调查数据更为接近。［1］因此，对于提前退休人员的识别，本文将基于CHARLS问卷中关于退休年份的问题和受访者的年龄，计算出受访者的实际退休年龄。对于已经退休的受访者，如果退休时的年龄小于法定退休年龄则定义为提前退休，赋值为1，否则定义为未提前退休，赋值为0；对于未退休人员则定义为未提前退休，赋值为0。同理，对提前退休年数的计算方式为实际退休年龄减去法定退休年龄，若提前退休年数的值为负，则表明存在提前退休行为（见表1）。

本文的核心解释变量“是否照料孙辈”为二元变量。Carmichael&Charles发现每周照护时长与劳动力市场产出之间呈现非线性关系，如果把照护变量作为连续变量会导致估计结果的偏差，因此我们也生成了“每周照料孙辈是否超10小时”和“每周照料孙辈是否超20小时”两个变量，以检验这种非线性是否存在。［22］控制变量主要包括性别、年龄、教育程度、配偶状况、健康等人口学特征变量，家庭消费支出、孙辈数量、居住安排、是否照料老年父母等家庭特征变量以及工作单位类型等。

表1 按不同标准划分的退休类型（人，%）

图1 提前退休比率的年龄分布

表2 变量的描述性统计

表2给出了所有变量的描述性统计。全样本的提前退休比率为25%，男性和女性提前退休比率差没有明显差异（这里的提前退休变量与表1中不同，包括退休人员和未退休人员）。全样本平均提前退休年数为2.19年，其中女性提前退休年数为1.19年，男性为2.87年。男性提前退休年数大于女性，可能的原因是男性的法定退休年龄比女性晚5-10年，因此在选择提前退休时，往往提前退休的年数较长。在全样本中，51%的样本参与照料孙辈，其中女性为57%、男性为48%。但是，就孙辈的数量来看，女性平均有1.79个，男性有2.36个，这可能是由于样本中男性的平均年龄大于女性的平均年龄，从而男性可能会拥有更多的孙辈。总体上男性样本占比大于女性样本，除了正规部门从业者男性居多的原因外，男性样本的年龄区间为50-65岁，而女性样本年龄区间为45-60岁，因此男性更可能有0-16岁孙辈，从而也就更可能进入样本中。图1是基于性别和是否隔代照料分组的各年龄提前退休比率（图1中的年龄是指数据调查时的年龄，而非退休时的年龄），从图中可以看出，相对于未提供隔代照料的祖辈，提供隔代照料的祖辈提前退休比率更高，而且这一特征在女性中更为明显。

四、实证分析

1.基本回归

表3汇报了基本回归的结果，第（1）-（2）列模型中的被解释变量为是否提前退休，第（1）列是线性概率模型的估计结果，在不考虑内生性问题时，在其他条件不变的情况下，祖辈提供隔代照料会使其自身提前退休的概率增加3.7%且在5%的统计水平上显著；第（2）列是2SLS估计结果，在考虑隔代照料的内生性问题时，在其他条件不变的情况下，祖辈提供隔代照料会使其自身提前退休的概率增加18.8%且在1%的统计水平上显著。隔代照料与祖辈提前退休行为之间的反向因果关系或者遗漏变量等内生性问题可能造成模型中随机扰动项与解释变量负相关，从而使得OLS方法估计出的系数存在低估情况。我们的研究结果与现有文献中祖辈照料孙辈会使其自身提前退休概率增加的结论是一致的。［3］［19］但是，我们估计出来的系数要大于上述文献中的估计结果。可能的原因如下:其一，我们使用的是精确的照料数据，而上述文献使用是否为祖父母这一变量作为祖辈照料孙辈的替代变量，存在一定的测量误差，基于中国的社会文化习俗，祖辈往往代替年轻的父母教养孙辈，这种隔代照料行为会延续多年甚至十几年，仅仅关注学前儿童的隔代照料会低估隔代照料行为对祖辈退休行为的影响范围和程度。其二，我们的研究对象限于被城镇养老保险制度覆盖的人群，这部分人群的工作灵活性差，当面临照料和工作冲突时，很难通过减少工作时间来平衡两者之间的冲突，当冲突无法平衡时，基于我国的文化习俗传统、社会照料资源匮乏的现实，这部分人群更有可能通过退出劳动力市场来化解两者冲突。其三，上述两篇文献并没有解决模型可能存在的内生性问题，从而可能导致模型的系数偏低。第（3）-（4）列模型中的被解释变量为提前退休年数，从2SLS估计结果来看，在其他条件不变的情况下，祖辈为孙辈提供隔代照料会使祖辈提前退休1.4年左右且在5%的统计水平上显著。

在其他控制变量方面，从个体特征来看，女性比男性提前退休的概率更高，但是提前退休年数却更少，主要原因是男性的法定退休年龄比女性晚5-10年，在选择提前退休时，可以选择的提前退休年数更长；受教育程度对提前退休决策存在非线性的影响，这表明受教育程度低的中老年人可能因为提前退休的机会成本低而提前退休，而受教育程度高的中老年人则可能因为“收入效应”而提前退休；健康状况越差的个体提前退休的概率也越大。从家庭特征来看，孙辈的数量越多、家庭消费支出越小，提前退休的概率越低，提前退休的年数也越少。从工作特征来看，相比较于在政府和事业单位工作的个体，在企业工作的职员提前退休概率更高，提前退休年数也更长，可能的原因是企业的提前退休政策相对较为宽松，同时基于我国国有企业“增绩增效”改革背景，一些效益不佳的企业往往鼓励生产率较低的中老年职工提前退休来达到增绩增效的目的。从地域特征来看，相较于东部地区，西部和中部地区的提前退休概率更大，可能的原因是我国西部和中部地区经济不发达，工资水平较低，提前退休的机会成本更低，从而这些地区的中老年人提前退休的概率也越高。

表3 基本回归结果

2.异质性分析

根据家庭经济学中关于家庭分工比较优势理论，女性在家庭生产中具有比较优势，相对于男性，女性更有可能受家庭因素的影响而提前退休，因此本文考察隔代照料对中老年人提前退休行为影响的性别差异。我们将样本按性别分组进行回归以检验这种性别差异是否存在。回归结果如表4中的第（1）-（2）列所示，可以看出隔代照料对女性提前退休的影响更大，也更显著，这一结论与Bavel&Winter的研究结论一致。［19］受儒家文化的影响，中国家庭更加强调家庭代际联系，从而也更加强调家庭内部代际利益的一致性。［23］因此，在社会照料资源匮乏的背景下，照料孩子主要由家庭来承担，出于家庭利益最大化原则，由年轻父母自己承担照料孩子的责任，还是让孩子祖辈退出劳动力市场以承担起照料孙辈的责任，往往存在着代际照料机会成本的权衡，机会成本低的一方往往会承担照料孩子的家庭重担。鉴于此，我们按照祖辈以及祖辈子女的受教育程度分组回归，以检验这种代际照料机会成本的权衡是否存在。

表4 异质性分析（一）

表4中的第（3）-（6）列的回归结果表明，受教育程度低以及其子女受教育程度高的祖辈受隔代照料影响，提前退休的概率更大，这表明家庭内部代际照料机会成本的权衡在一定程度上确实存在。我国自1978年以来一直实行“独生子女”政策，虽然已于2015年实施“全面二孩政策”，但是由于长期以来的“独生子女”政策使得我国积累了大量“单独家庭”，甚至“双独家庭”。我们发现只有一个子女（单独或双独家庭）的中老年人受隔代照料的影响而提前退休的概率更高，回归结果如表4中的第（7）-（8）列所示。因此，为了满足独生子女家庭的照料需求以及保障弹性、渐进式延迟退休的政策效果，政府在设计延迟退休政策时应重点考虑这部分人群的需要。

由于我国城镇养老保险体系存在多种形式的养老保险形式，不同工作单位退休前的缴费形式以及退休后的待遇也不一致。因此，考察隔代照料对提前退休的影响在工作单位类型层面的异质性对于我国弹性、渐进式延迟退休政策的实施和完善具有重要意义。结果如表5所示，对于企业的职工来说，隔代照料对祖辈是否提前退休有显著的正向影响；对于政府、事业单位的职工而言，虽然隔代照料增加了其提前退休的概率，但是估计系数并不显著且系数的值也低于企业的职工；对于除上述两种类型外其他工作单位的职工，隔代照料对其提前退休基本没有影响。以上结果可能的原因:其一，企业的提前退休政策较为不严格，甚至一些企业出于减员增效的目的，鼓励员工提前退休；其二，企业对于职工工作时间的管理较为严格，因此，当面临孙辈照料需求时，很难通过减少工作时间的方式去化解孙辈照料需求与工作之间的矛盾。

表5 异质性分析（二）

3.稳健性检验

针对上文实证分析中可能存在的不足，我们分别从以下几个方面进行稳健性检验以保证前文结论的可靠性:

首先，我们用另一种思路来论证隔代照料对中老年人提前退休行为的影响。将本文的被解释变量替换成是否退休，同时再控制法定退休年龄制度对退休行为的影响，其他控制变量同基本回归表3中第（1）（2）列模型一致。如果隔代照料与中老年人提前退休行为之间存在因果关系，那么隔代照料必然与中老年人退休行为之间存在因果关系，又因为我国实施强制退休年龄制度，因此，在很大程度上，隔代照料对中老年人退休行为的影响是对其提前退休行为的影响。另外，我们参照封进和胡岩研究中提前退休行为的样本选取思路，选取在法定退休年龄之前的样本，考察隔代照料与中老年人提前退休行为之间存在因果关系。［20］上述思路的回归结果分别如表6第（1）（2）列，结果与基本回归结果较为一致。

第二，由于被解释变量是否提前退休和核心解释变量是否隔代照料都是二值变量，这和通常的LPM模型有所差异，因此，为了检验这种情形在不同估计模型下的稳健性，我们用Biprobit方法重新估计模型。结果如表6中第（3）列所示，相对于没有提供隔代照料的祖辈，提供隔代照料的祖辈提前退休的概率会增加13.6%，系数大小稍有差异，但基本结论与基本回归结果一致。

表6 稳健性检验（一）

第三，考虑（外）孙子女因为度假或探亲在祖辈家时，祖辈对其进行照料的行为可能会被视为隔代照料情况，我们使用照料时间数据定义照料强度，重新划分隔代照料变量。借鉴家庭老年照料强度的划分标准，将每周是否照料孙辈10小时设定为低强度照料，使用低强度照料来划分隔代照料变量。［24-25］如果祖辈每周照料孙辈10小时及以上则定义隔代照料变量为1，否则为0。结果如表6的（4）（5）列所示，仍然与表3中基本结论一致。

第四，考虑前文使用宏观层面的IV，这里用微观层面的IV来检验本文结论的稳健性。中老年人帮助其子女照料孩子，其子女的兄弟姐妹的数量是研究隔代照料对年轻女性劳动供给影响的文献中隔代照料的一个常用IV。［26］对于本文而言就是祖辈的子女数量，因此我们使用子女数量做为IV，进一步检验本文结论的稳健性，结果如表6的第（6）和（7）列所示，结果仍然非常稳健。

第五，关于提前退休二元变量的划分，我们是根据退休年份、出生年份以及法定退休年龄计算得出的，并未考虑月份对提前退休变量可能产生的影响，虽然CHARLS数据中询问了退休时间的月份，但是问卷的质量并不高，存在大量的缺漏值以及0值，因此我们将提前退休年数为1或者-1的样本，按问卷中退休类型划分提前退休情况，以排除月份对提前退休二元变量可能产生的测量误差，结果如表7的第（1）列所示，无论在显著性上还是在系数大小上，结果都与表3中基本结果一致。

第六，探究隔代照料对中老年人提前退休行为影响的因果关系，有一个前提假设，即先有隔代照料行为，或者至少其子女有生育孩子的可能性，然后才会发生退休状态的改变。这种时间上先后顺序对于正确识别隔代照料与祖辈提前退休行为的因果关系十分重要。因此，我们将样本中祖辈退休时长子女年龄未达到法定结婚年龄的样本删除，以检验本文结论的稳健性。结果如表7的第（2）-（7）列所示，其中第（2）（5）列是删除祖辈退休时其长子女年龄不足20岁的样本后的回归结果，第（3）（6）列是删除祖辈退休时其长子女年龄不足22岁的样本后的回归结果，第（4）（7）列是根据长子女的性别，删除祖辈退休时其长子女年龄未达到法定结婚年龄的样本后的回归结果。从结果来看，隔代照料对祖辈提前退休行为影响仍然显著，结论与基本回归无太大差异。

表7 稳健性检验（二）

第七，本文使用了三个调查年份数据，由于CHARLS数据为跟踪调查数据，因此有些个体在三年中同时出现，有些个体在两年中同时出现，而另一些个体只在一年出现，由此带来不同的样本构成。同时，由于个体一旦退休，其退休状态在以后年份就不再改变。这都有可能对我们的结果产生影响，为此我们使用聚类到家庭层面的聚类标准差和分年份分组回归来检验结果的稳健性。结果显示，使用聚类标准差后，结果仍然十分显著；分年份回归后的结果除了2015年显著性以及系数有所下降外，其他年份的结果仍非常稳健，限于本文的篇幅，相关结果未在文中报告。

五、进一步的讨论

1.保姆工资对隔代照料的影响

在延迟退休背景下，当家庭照料活动成为中老年人提前退休行为的推动力时，那么旨在应对我国人口老龄化危机而即将出台的促进中老年人就业的延迟退休政策，要么效果甚微，要么对年轻女性的劳动供给产生挤出效应，［5］又或者影响家庭的生育决策而导致家庭中年轻女性少生育，甚至不生育。［27-28］不管从上述哪方面来看，将孩子的照料责任交由家庭承担将得不偿失。这一问题可能的解决方式就是增加社会照料资源的供给。现有研究发现社区托教机构的数量对于隔代照料需求有显著影响，但是鲜有文献讨论市场照料资源中的保姆照料对于隔代照料需求的影响。［5］［29-30］因此，本文利用CHARLS社区保姆工资的数据进一步讨论保姆工资对隔代照料需求的影响。表8的第（1）-（3）列是在外生假设下使用普通最小二乘法（OLS）的估计结果，结果表明社区保姆工资与祖辈隔代照料行为存在显著的正相关关系，社区的保姆工资每增加1%，对祖辈的隔代照料需求增加4%-6%。这说明在延迟退休和全面二孩政策背景下可以通过发展和完善市场照料资源体系，以保姆照料来替代隔代照料，解决家庭中小孩照料问题，从而为延迟退休和全面二孩政策实施效果保驾护航，缓解和应对我国人口老龄化带来的一系列社会经济问题。

2.隔代照料与家庭代际经济转移行为

在我国社会照料资源供给严重不足的情况下，增加社会照料资源的供给虽然可以在一定程度上缓解照料资源不足的压力，但是祖辈的隔代照料行为是家庭在现有照料资源约束下权衡各种利益关系后的选择行为。如果社会照料资源供给充足，家庭是否会选择用社会照料来代替隔代照料？由于代际关系在我国家庭关系中扮演重要角色，祖辈的隔代照料行为其实就是两代人之间的一种代际时间转移行为，因此，本文将从代际角度来探讨祖辈对其子女的时间转移（隔代照料）与经济转移之间的关系，从而考察社会照料与隔代照料之间的替代可能性。根据表9第（1）列和第（4）列发现，祖辈提供隔代照料并没有提高子女对父母经济转移的概率，但降低了祖辈对其不同住子女的定期经济转移。这说明在市场照料资源不足的情况下家庭隔代照料仍具有一定刚性，对于承担家庭隔代照料又仍在劳动力市场的中老年人，政府应有相关的税收或补贴支持。

六、结论与政策启示

随着我国人口老龄化程度的加深，延迟退休政策已经提上议事日程，如何设计好延迟退休政策和保证延迟退休政策的实施效果是一个迫切需要探讨的问题。党的十九大报告提出“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要与不平衡不充分的发展之间的矛盾”，如何化解人民日益增长的家庭照料需求与照料资源不平衡不充分之间的矛盾，真正实现“幼有所育”，同样是一个迫切需要解决的问题。基于这些背景，本文利用CHARLS三期调查数据，使用工具变量的方法，从是否提前退休和提前退休年数两个维度实证分析了隔代照料与中老年人提前退休行为的因果关系。研究发现隔代照料会显著增加中老年人提前退休概率约18.8%以及显著提前中老年人退休年龄1.4年左右，同时通过对CHARLS数据中提前退休问卷数据进行分析，发现主观报告的提前退休指标存在严重的测量偏差；隔代照料对中老年人提前退休行为的影响存在异质性，对女性、受教育程度低和其子女受教育程度高、只有一个子女的中老年人影响更大，对在企业工作职工影响更大。这些表明在制定渐进、弹性式延迟退休政策时必须考虑家庭中孩子照料需求，应制定一系列的辅助政策以保证延迟退休政策的实施效果。

进一步讨论中发现市场照料资源中保姆照料的价格（即保姆工资）会显著增加祖辈隔代照料的需求，而祖辈是否提供隔代照料与祖辈对其不同住子女定期经济转移之间存在替代关系。这表明政府应该积极增加公共照料资源和市场照料资源的供给，完善社会照料服务体系，同时对有0-16岁未成年人并且孩子父母与祖辈都工作的家庭采取直接补贴或者税收减免政策，比如个人税收减免或抵扣相关政策，鼓励小孩祖辈继续留在劳动力市场以保证延迟退休政策的实施效果，充分利用和开发我国中老年人力资源，解决我国人口老龄化带来的社会经济问题。