中国配偶退休的健康溢出效应与机制研究

熊晓涵，李 锐

（中南财经政法大学 公共管理学院，湖北 武汉 430073）

一、引言

截至2019 年底，中国60 周岁及以上人口占总人口18.1%，65 周岁及以上人口占总人口12.6%，中国已步入老龄化时代。在此背景下，老年人健康问题不断增多，因此党和政府也越来越重视老年人的健康养老问题。目前，中国老年人的健康养老仍主要依赖配偶提供的日常照料。2018 年中国家庭追踪调查数据显示，60 岁以上的老年人中主要照料者是家庭成员的比例占到74.85%，配偶照料的比例高达42.95%，子女照料的比例占30.23%，而70 岁以上的老年人由配偶照料的比例下降到35.14%，子女照料的比例增加到40.67%。由此可以看出，中国老年人健康养老的首要依靠仍是配偶提供的家庭照料，但当年龄增长带来的丧偶率提高时，高龄老年人的健康养老才会逐渐转为依赖子女照料。另一方面，为了应对人口老龄化带来的人口红利递减，中国正在出台延迟退休政策，这意味着个人进行自我健康管理、投入照料配偶的时间与精力可能减少，那么延迟退休是否会影响老年人健康养老的实现？针对这一现实问题，由于目前尚未真正实施延迟退休政策，本文试图利用配偶退休对个人健康影响（即溢出效应）的实证检验结果进行回答。①个人退休对自身健康的影响往往被认为是退休对健康的个人效应，本文配偶退休的健康溢出效应是指个人退休对自身健康造成影响（个人效应）的同时，也对身边亲近的人（配偶）的健康产生了影响。

以往国内外研究为了深入探索退休对健康的真实影响，利用了不同的数据来源、计量方法和健康的度量方法，但仅仅关注个人退休对自身健康的效应，且尚未形成一致结论。一部分学者研究认为个人退休改善了自身健康水平（Insler，2014；邓婷鹤和何秀荣，2016）；[1-2]另一部分学者则指出个人退休对自身健康有消极作用（雷晓燕等，2010；Coe 和Zamarro，2011；Behncke，2012）；[3-5]甚至还有学者研究发现个人退休与其健康之间没有必然关系（Lindeboom，2002）。[6]然而，退休不仅是个人的人生转折点，也是一项家庭成员共同面对的重大事件。当家庭成员退休时，家庭收入会减少，退休成员用于健康投资管理或照顾其他家庭成员的时间增多，从而产生健康溢出效应。进一步分析，夫妻之间共同分享家庭收入、居住空间等家庭内部资源，以不同的家庭角色承担相应的家庭职能，分担一定的家庭事务，相互影响着生活习惯与健康投资行为，夫妻中一方退休对另一方的健康溢出效应较为强烈。因此，在考虑个人健康受自身退休影响的同时，本文将重点考察配偶退休对个人健康的溢出效应，并实证分析其影响机制。

目前，学者研究了夫妻之间失业会对时间使用、家庭生产和离婚发生率产生影响（如Stancanelli和Van Soest，2012a；Stancanelli 和Van Soest，2012b；Stancanelli，2014；Bonsang 和Van Soest，2020；Ciani，2016）。[7-11]针对配偶退休的健康溢出效应，一部分学者研究结论为配偶退休降低了个人的健康水平，Bertoni 和Brunello（2017）试图验证“退休老公症候群” （“Retired Husband Syndrome”）这一说法，运用日本面板数据实证研究，发现丈夫的退休显著增加了妻子心理疾病发生的概率，并且认为这是因为丈夫退休降低了家庭的财务与经济安全。[12]Müller 和Shaikh（2018）基于Manski提出的同伴间外部效应理论，运用欧洲19 个国家的面板数据实证研究了家庭内部配偶退休对个人健康行为的外部影响，发现配偶退休会使个人减少体育锻炼并增加饮酒量，从而对个人的自评健康起负面影响。[13]而另一部分学者研究认为配偶退休改善了个人的健康水平。Atalay 和Zhu（2018）基于澳大利亚的数据，探讨了妻子退休对丈夫心理健康的影响，发现妻子退休对老年男性的心理健康有积极影响，并且这种有益影响随着妻子退休时间的增加而增强。[14]Picchio 和Van Ours（2018）运用荷兰面板数据，也得到了类似结论，即配偶退休不仅有利于自评健康的提高，也有利于提高伴侣的幸福感。[15]从影响机制的角度梳理以上文献，可知收入与健康行为可能是配偶退休健康溢出效应的影响机制。除此之外，也有学者发现退休使社交、睡眠、吸烟和饮酒等生活方式发生了转变，从而影响了自身的健康水平（邓婷鹤和何秀荣，2016；Iris 等，2013；Holdsworth 等，2016；董夏燕和臧文斌，2017；刘生龙和郎晓娟，2017）。[2][16-19]但已有研究均忽视了配偶家庭照料的机制作用，加之不同于很多发达国家，中国实施男女法定退休年龄不统一的退休制度，在“男主外，女主内”的传统思想下女性通常为家庭照料的主要提供者，因而中国配偶退休的健康溢出效应可能会有不同表现，有必要做进一步实证研究。

与以往研究相比，本文将主要从以下三方面有所突破与创新：第一，在考虑个人健康受自身退休影响的同时，重点考察在中国男女法定退休年龄不一致的情况下，配偶退休带来的健康溢出效应，探讨配偶照料在其中的作用机制，丰富了国内关于退休对健康影响的研究成果。第二，为弥补国内相关研究运用截面数据的不足，缓解退休与健康之间存在因反向因果关系和遗漏变量导致的内生性问题，本文基于中国家庭追踪调查数据（CFPS）2010—2016 年非平衡面板数据，采用模糊断点回归的识别方法，将法定退休年龄政策作为个人与配偶退休行为的工具变量，构建了双模糊断点回归模型，使得估计结果更为可靠。第三，CFPS 数据能提供有关配偶的丰富详尽的信息，本文所用数据的调查时间最接近于现在，有助于得到中国最新的实证结论，对当前在人口老龄化阶段实施退休制度改革和“健康中国”战略具有启发意义。

二、理论分析

由Grossman 模型可知（Grossman，1972），[20]健康是一项重要的人力资本，投资健康能提高个人劳动生产率和增加工作天数，从而帮助创造更高的个人货币收益，因此处于投资动机，个人愿意提高健康水平；另外，健康也会带来效用，效用通过影子价格转化为货币收益，因而个人对健康还存在消费动机。当投资或消费健康带来的收益大于其产生的成本时，人们会积极提高健康水平，从而获得更多的货币收益和效用。据此，本文将依据Grossman 模型，对中国配偶退休的健康溢出效应进行理论分析。

当夫妻年龄相仿时，妻子退休往往早于丈夫。又由于妻子通常在家庭分工中承担家务劳动，所以当妻子退休，且投入家务劳动和照料丈夫的时间与精力增多时，丈夫的健康水平会得到改善，妻子的健康水平可能会下降。丈夫收入通常为家庭收入的主要来源，当丈夫退休后，其收入来源为不受劳动生产率与健康天数影响的养老金（Galama 等，2013），[21]家庭收入减少，因而丈夫投资健康的收益减少，同时妻子投资健康受预算约束变紧的影响，丈夫与妻子均会减少对健康的投资，健康水平可能会下降。尤其当丈夫退休，而妻子继续工作时，妻子成为家庭收入的主要来源，丈夫在家庭分工中承担挣钱养家的地位受到挑战，从而导致丈夫心理压力增大（Mcdonough 等，1999），[22]丈夫消费健康带来的效用也会因此减少，丈夫的健康水平也可能会下降。当丈夫与妻子都已退休，一方面家庭收入大幅度减少，丈夫与妻子可能会减少对健康的投资，也可能健康水平可能会下降；另一方面，由于夫妻共处的时间增多，生活习惯与对健康的偏好会相互影响（Müller 和Shaikh，2018），夫妻间互相扶持与照顾，也可能共同进行体育锻炼等健康行为，来提高各自的健康水平。[13]

三、数据来源与识别策略

（一）样本选择与数据来源

本文的数据来源是由中国家庭追踪调查（CFPS）2010 年、2012 年、2014 年和2016 年数据库整理而成的非平衡面板数据。CFPS 数据库是重点关注中国居民的经济与非经济福利，并且包括经济活动、健康等在内的诸多研究主题的全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目，样本覆盖了全国25 个省份，样本规模为16000 户，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。本文使用CFPS 面板数据具有四个明显优势：第一，调查对象包含配偶等全部家庭成员，能提供有关配偶的丰富详尽的信息。第二，该调查详细测度了个体自评健康、身体健康和心理健康三方面内容，这为本研究中健康的测度提供了重要的数据保障。第三，CFPS2016 数据库的调查时间最接近于现在，有助于得到最新的实证结论。第四，面板数据能帮助解决退休与健康之间的遗漏变量问题。

根据本文的研究目的，样本限制在有配偶的双城镇职工①城镇职工指在城市工作且有劳动关系的职工。依据《中华人民共和国劳动合同法》和《中华人民共和国社会保险法》，本文将参与了城镇职工基本养老保险制度的职工纳入城镇职工，仅城镇职工享有正式的退休制度。家庭。在筛选城镇职工样本时，以往文献仅以非农户口为依据，然而这种做法对大量农村户口的城镇职工欠缺考虑。为了避免损失该部分样本，本文依据户口和养老保险项目两个指标进行筛选，在保留了非农户口样本的基础上，又保留了参与城镇基本养老保险的农村户口样本。由于断点回归要求控制退休年龄区间①断点回归方法要求控制断点附近的窗宽（-h,c+17），窗宽越小，估计结果越精确。，在政策规定较小的退休年龄区间才能够更好地控制年龄效应（Lee 和Lemieux，2010），[23]结合中国法定退休年龄的规定，本文分别以男性60 岁，女性50 岁为断点②尽管女性干部的退休年龄为55 岁，但是由于这部分人群所占比重较少，女性退休在55 岁附近不存在明显跳跃，因此本文女性退休断点年龄定为50 岁。，仅保留50～70 岁有配偶的男性城镇职工和40～60 岁有配偶的女性城镇职工。

（二）变量与描述性统计

1.被解释变量：健康。本文以CFPS 数据中自评健康、半年内患慢性病情况、心情沮丧来分别衡量自评健康、客观健康评价、心理健康。其中，自评健康反映了对健康水平的一种综合评价，也是目前国际上用于评价健康水平最常用的指标。CFPS 中自评健康分为5 个等级：不健康，一般，比较健康，很健康，非常健康，本文对其分别赋值1，2，3，4，5，即自评健康数值越大意味着健康状况越好。半年内患慢性病的情况以CFPS 问卷中“半年内是否确诊患有慢性疾病？”的回答进行取值，是取值为1，否取值为0。CFPS 中心情沮丧以“一周内感觉沮丧的频率”来衡量，分为5 个等级：几乎每天，经常，一半时间，有一些时候，从不。本文对其分别赋值1，2，3，4，5，即心情沮丧数值越大意味着心理健康状况越好。

2.核心解释变量：配偶退休与个人退休。本文将退休等同于不工作状态，首先通过问卷中“过去一周您是否至少工作了1 个小时”回答为“否”，来判断个体为不工作状态；其次，通过“您目前没有工作的最主要原因是什么”回答为“退休/离休”，来判断个体为“退休”群体，由此排除了伤残、失业和家庭主妇等其他原因的干扰。在调查时如果已经退休取值为1，没有退休取值为0。

3.机制变量。根据前文理论分析，本文选择是否受配偶照顾、收入的对数、健康行为作为机制变量。由于以往研究发现体育锻炼、吸烟、饮酒是导致慢性病的最主要因素。本文选取锻炼频率、是否抽烟、是否喝酒三个变量来表示健康行为（Roux 等，2007；吕雪松，2010；唐铭坚等，2012；卓家同，2010）。[24-27]CFPS 中“是否受配偶照顾”，如果是取值为1，否则取值为0。收入的对数采用CFPS 中2010 年的不变价衡量，对于那些收入为0 的受访者本文定义收入为1，这样取对数之后他们的对数收入为0。锻炼频率为“过去一周您锻炼了几次”，数值越大说明锻炼频率越高。CFPS 中个体的吸烟情况为“最近一个月是否吸烟”，如果是取值为1，否则取值为0。喝酒情况为“过去1 个月，您是否每周喝酒3 次以上”，如果是取值为1，否则取值为0。

4.前定变量。本文依据研究需要，选取CFPS 问卷中受教育水平、是否为城镇户口、家庭规模、是否与配偶同住为前定变量。其中，受教育水平是依据CFPS 问卷中“请问到目前为止，您已完成（毕业）的最高学历是”，回答分为8 类：其中1=文盲/半文盲，2=小学，3=初中，4=高中，5=大专，6=大学本科，7=硕士，8=博士。“是否为城镇户口”如果是取值为1，否则取值0。CFPS 中“是否与配偶同住”，如果是取值为1，否则取值为0。

如表1 所示，被解释变量中，女性的自评健康与心理健康优于男性，男性半年内慢性疾病患病情况较女性更严重。解释变量中，男性样本配偶退休的人数占比55.1%，个人退休的人数占比为43.5%，女性样本的配偶退休人数占比20.5%，个人退休人数占比为35%。就机制变量而言，虽然男性每周锻炼频率高于女性，但是男性的生活习惯明显不如女性良好，可以看到，样本中抽烟的男性比重达到了54.6%，女性仅为2.9%；男性饮酒的比重为32.6%，女性仅为3.1%。

表1 变量及描述性统计

（三）识别策略

识别中国双城镇职工家庭退休对健康的配偶溢出效应及个人效应，如果直接采用OLS 方法估计方程（1），则无法解决退休与健康之间存在的内生性问题。这种内生性问题主要有两种来源：一是健康对退休存在反向因果关系，即健康水平会影响退休决定，尤其是没有预期的健康冲击对退休决定会产生更大影响；二是无法观测到的遗漏变量，如个人或配偶对闲暇的偏好、主观的预期寿命等，可能同时与退休和健康存在相关性。

其中，Yi表示个人健康，Ri和分别表示个人退休状态与配偶退休状态，当退休状态为已退休时，取值为1，否则为0。Xi为所有同时影响Yi、Ri和的前定变量，εi为扰动项。

为了有效解决退休与健康之间的内生性问题，本文需要将双城镇职工夫妻的退休行为外生化，使得配偶与个人的退休行为对个人健康的影响研究尽可能接近于自然随机试验，而在以往研究中，断点回归设计被普遍证实为最接近自然随机试验的研究方法。虽然我国执行强制性退休制度，但也会出现提前退休、内退和退休后返聘等现象，所以在法定退休年龄附近，退休率在（0，1）区间内发生跳跃。

本文根据CFPS2010—2016 年数据整理得知，男性的退休率在60 岁发生了明显的跳跃，当男性年龄接近60 岁时，退休率为35%，而当男性年龄超越60 岁时，退休率明显跳跃至50%；女性在50岁发生了明显的跳跃，当女性年龄接近50 岁时，退休率达到10%，而当女性年龄超越50 岁时，退休率明显跳跃至20%。因而，退休率与年龄之间的关系是随机的，本文采用模型断点回归（FRD）方法。

参考Lee 和Lemieux（2010）以及Pique（2019）做法，[23][28]研究中国双城镇职工家庭中配偶退休的健康溢出效应及个人退休的健康效应，本文以法定退休年龄政策作为个人及配偶退休行为的工具变量，构建双模糊断点回归模型并进行估计。具体做法如下：

构建双模糊断点回归模型，并采用参数估计法识别CFPS 非平衡面板数据中双城镇职工家庭配偶退休及个人退休对个人健康的局部平均处理效应（LATE）。

第一阶段，构造退休与工具变量之间的方程：

注意到本文所用数据为2010—2016 年非平衡的短面板数据，在定量分析前，需要对面板数据模型的固定效应和随机效应进行选择。本文首先进行了豪斯曼检验，检验结果支持固定效应模型，但考虑到若运用固定效应模型进行估计，会损失大量的自由度，加剧回归方程的多重共线性问题；固定效应模型要求样本来自一个范围较小的母体，而本文的样本来自全国性的随机抽样调查，不同个体之间观测值相互独立（Baltagi，2010）；[30]再对比两者的拟合优度结果，发现随机模型的拟合优度远优于固定模型，所以本文采用随机效应模型进行估计。

四、实证结果分析

（一）退休年龄政策对退休行为的影响

虽然退休率在法定退休年龄存在明显的断点，但是尚未确定这些断点是否由更大的噪声造成，因此有必要报告第一阶段的非线性参数估计结果。

运用随机效应模型估计第一阶段退休年龄政策对退休行为的影响，其结果如表2 显示。无论男性女性，退休年龄政策对个人及配偶退休行为的影响均在1%的水平上显著，这说明退休年龄政策显著增加了达到法定退休年龄后人们退休的可能性。同时Wald 卡方检验值远大于10，验证了退休年龄政策作为工具变量，与内生解释变量显著相关，不存在弱工具变量问题。

表2 退休年龄政策对退休行为的影响

（二）配偶退休对个人健康的溢出效应

本文从自评健康、患慢性病情况、心理健康三个方面，分别以男性、女性展开实证估计，试图得知配偶退休对个人健康溢出效应的性别异质性结果。并且为了保证结果的稳健性，分别在窗宽为6年、8 年和10 年的条件下进行估计并汇报结果。

比较下面表3、表4 和表5 中OLS 估计结果与FRD 估计结果，均可以得知，无论男性还是女性，由于OLS 估计不能解决内生性问题，其估计结果与FRD 估计结果相差甚远，甚至会出现结果完全相反的情况，因而OLS 估计不可取。本文重点分析FRD 估计结果。

1.配偶退休对个人自评健康的溢出效应分析

表3 报告了在窗宽分别为6 年、8 年和10 年的情况下，男性和女性样本中配偶退休对自评健康的溢出效应。可以看出，随着窗宽的变化，男性样本中，配偶退休对个人自评健康的溢出效应均在1%显著性水平上表现为0.28～0.443，即相比配偶未退休，配偶退休使男性提高个人自评健康水平的概率增加了0.28～0.443，影响程度随窗宽的扩大而下降。相反，女性样本中，配偶退休对个人自评健康的溢出效应却在1%显著性水平上表现为-0.32 左右，即配偶退休使女性提高个人自评健康水平的概率降低了32%左右，影响程度随窗宽的扩大而增加。本文得到的配偶退休对女性自评健康的负向溢出效应这一结论，与Müller 和Shaikn（2018）和Picchio 和Ours（2018）结论一致。[13][15]

表3 配偶退休对个人自评健康的溢出效应

续表3

表3 中退休对自评健康的个人效应，男性、女性表现出了相同的结果，即个人退休均在1%显著性水平上增加了自评健康水平提高的概率，影响程度较稳定。以往研究中，邓婷鹤和何秀荣（2016）也得出男性个人退休改善了其自评健康的结论。[2]刘生龙和郎晓娟（2017）虽然认为男性个人退休对其自评健康的改善无显著影响，但认为女性个人退休改善了其自评健康。[19]

2.配偶退休对个人患慢性病情况的溢出效应分析

表4 结果可见，男性、女性样本中，配偶退休对个人患慢性病的溢出效应未通过显著性检验，但从参数的估计结果可知这种溢出效应具有明显的性别异质性：配偶退休对男性患慢性病的溢出效应为正效应，提高了男性患慢性病的概率，对女性的溢出效应表现为负效应，即降低了女性患慢性病的概率。

表4 配偶退休对个人患慢性病情况的溢出效应

观察退休对患慢性病的个人效应可发现，男性与女性个人退休对患慢性病加重的概率的影响也未通过显著性检验。这与以往研究结论均一致。

3.配偶退休对个人心理健康的溢出效应分析

由表5 可知，配偶退休后，男性心理健康改善的概率在1%显著性水平上明显提高，配偶退休对男性心理健康的溢出效应表现为0.726～0.87，且随着窗宽的改变，影响程度稳定在0.8 左右。与此类似，配偶退休对女性心理健康的溢出效应也表现为正向影响0.529～0.595，其影响程度不如男性样本中配偶退休的溢出效应。这一结论与学者Bertoni 和Brunello（2017）的结论不同，他们认为丈夫的退休显著增加了妻子心理疾病发生的概率；[12]但与Atalay 和Zhu（2018）结论相同，即妻子退休对老年男性的心理健康有积极影响。[14]

表5 配偶退休对个人心理健康的溢出效应

关于个人退休对心理健康的影响，男性表现为显著的正向影响，而女性表现为显著的负向影响。这一结论均与邓婷鹤和何秀荣（2016）以及董夏燕和臧文斌（2017）一致。[2][18]

（三）配偶退休的健康溢出效应影响机制分析

本文为了探究配偶退休对个人健康的影响机制，首先在窗宽为6 年和10 年的条件下，运用面板数据的随机效应模型实证分析了配偶退休对机制变量的影响，其结果如表6 所示。其次，本文运用同样的方法实证分析了机制变量对健康的影响，由于表6 中结果具有稳健性，最佳窗宽为6 年，因而本文仅在窗宽为6 年的情况下实证研究了机制变量对健康的影响，结果如表6 所示。

表6 配偶退休对个人机制变量的影响

续表6

由表6 可知，男性样本中，妻子退休后，丈夫收入在1%显著性水平上减少了13%～20%，喝酒、抽烟行为未发生显著变化，但值得注意的是，在个人退休和配偶退休后，男性受配偶照顾的概率均显著增加，锻炼频率也显著增加了。于女性样本而言，配偶退休也使其收入显著减少了33%左右，锻炼频率增加了11.4%，对其他机制变量的影响未通过显著性检验，尤其是丈夫退休并未使妻子受配偶照顾的概率显著提高。这说明家庭分工在配偶退休的健康溢出效应中仍具有不可忽视的作用。

结合表6 和下列表7 可知，无论男性还是女性，配偶退休的健康溢出效应主要通过收入和锻炼频率两种机制发生。受配偶照顾是妻子退休对丈夫健康溢出效应的影响机制，但在丈夫退休对妻子健康的溢出效应中未显著发挥作用。具体来说，男性样本中，配偶退休后，虽然收入减少，但锻炼频率增加，因而改善了男性的自评健康与心理健康；在男性退休后，受到配偶照顾的概率增加，从而进一步提高了男性自评健康与心理健康改善的概率。类似的，女性样本中，丈夫退休增加了妻子的锻炼频率，提高了心理健康改善的概率，但丈夫退休带来收入的大量减少，降低了妻子自评健康改善的概率。女性自身退休后，并未像男性那样受配偶照顾的概率增加，反而加大对配偶照顾的投入力度，因而其自评健康的概率下降。

表7 机制变量对自身健康水平的影响

（四）有效性检验

由于FRD 估计结果的有效性要求以下两点：第一，个体不能操纵或者至少不能完全操纵驱动变量（年龄），如果年龄是个人谎报的，那么断点回归估计就很可能是有偏差的。第二，除了核心变量（配偶退休、个人退休）之外，前定变量在断点附近不能够发生显著的跳跃，否则，将无法判断被解释变量的跳跃是否仅由核心变量在断点附近跳跃所导致。本文根据这两点要求，进行有效性检验。

针对第一点要求，由于CFPS 数据中没有关于年龄的直接问题，而是通过询问受访者的出生年月，自动算出受访者的年龄，因而不存在个体操纵驱动变量（年龄）的情况。

本文对第二点要求进行前定变量连续性检验，检验结果如表8 所示，所有前定变量均未通过连续性检验，说明所有前定变量在断点处连续，满足第二点要求，所以本文使用FRD 估计得到的结果具有有效性。

表8 前定变量的连续性检验

五、结论与建议

本文基于中国家庭追踪调查（CFPS）2010—2016 年非平衡面板数据，构建了双模糊断点回归模型，在考虑个人健康受自身退休影响的同时，重点考察在中国男女法定退休年龄不一致情况下，配偶退休对个人健康的溢出效应，并实证研究了其中配偶照料的影响机制。实证结果表明：（1）无论男性还是女性，配偶退休对个人心理健康的溢出效应显著表现为正向影响，对患慢性病没有显著影响。（2）性别异质性体现在，配偶退休对男性自评健康的溢出效应显著表现为0.28～0.443，而对女性显著表现为大约-0.32。（3）影响机制结果显示，妻子退休后丈夫增加了锻炼频率，也受到了更多配偶照料，从而改善了丈夫自评健康与心理健康；锻炼频率增加也是丈夫退休对妻子心理健康正向溢出效应的影响机制，但家庭收入减少，妻子加大了对配偶的照料力度，使得妻子自评健康改善的概率下降。为了更好地满足老龄化背景下健康养老的迫切需求，本文提出以下政策建议：

第一，支持并鼓励男性低龄退休人员重返劳动力市场，提高退休后的家庭收入。丈夫退休后家庭收入减少是约束夫妻进行健康投资管理的主要原因，并且在当前退休年龄政策下中国存在大量男性低龄退休人员，因此，开发男性低龄退休人员的就业潜力既是积极应对人口老龄化的主要方向，也是减缓退休人员健康水平下降的有效途径。政府应从政策层面鼓励并支持男性低龄退休人员重返劳动力市场，例如，政府可以通过促进一部分男性低龄退休的技术人员重返劳动力市场，支持他们从事专业技术的指导性工作，并且对聘用或雇佣该群体的企业实施税收优惠政策，来营造鼓励男性低龄退休人员再就业的社会氛围；逐步完善该群体再就业的劳动报酬规范性文件，以此保障男性低龄退休人员再就业的劳动权益，调动其再就业积极性与自信心。当男性低龄退休人员重新获得进行健康投资的市场激励时，夫妻双方将积极进行体育锻炼等健康投资活动，从而提高退休夫妻整体的健康水平。

第二，适当推出家庭体育锻炼计划，给予女性更多健康管理服务与健康教育。当前，配偶之间的互相照料仍是退休人员健康养老的首要依靠，要想进一步实现健康养老的迫切需求，就必须首先着眼于家庭，以夫妻为单位推出家庭体育锻炼计划，促进配偶之间互相督促，共同提高健康水平。例如，可以定期组织社区内的退休夫妻进行体检，参与老年健身、老年保健、老年疾病防治与康复等宣传教育活动，学习慢性病管理等健康知识，引导他们树立健康责任理念，掌握日常生活中自我保健和健康照料的基本技能。尤其在“男主外，女主内”的传统思想下，目前不少女性是家庭照料的主要提供者，家庭体育锻炼计划应给予女性更多健康管理服务与健康教育，指导女性在为配偶提供健康照料的同时，也注重对自身的健康管理，同时也要倡导夫妻之间增加对彼此心理、身体和行为变化的关心与关爱。

第三，渐进实施延迟退休政策，逐步普及智慧养老。当前的退休年龄政策已无法应对人口老龄化带来的各项社会挑战，在出台延迟退休政策时，政府可采取渐进实施的方式，一方面可以减少延迟退休政策遇到的社会阻力，另一方面可以充分考虑退休对健康的社会乘数效应。同时，还应普及智慧养老，实现以社区为依托，以退休夫妻为服务对象，以物联网、机器人技术、人工智能、区块链等新技术为支撑，提供退休人员日常生活用品代买等便民服务，对退休夫妻进行病情监测、趋势分析、异常预警、紧急救助和康复服务等健康管理。政府在推出家庭体育锻炼计划时，可以适当宣传智慧养老的优点及操作流程。智慧养老的普及是缓解女性家庭照料压力，提高夫妻双方健康水平，逐步推动健康养老实现的长期趋势和必然选择。