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代际互动与低龄老人劳动供给

2022-06-02

人口与经济 2022年3期
关键词:隔代低龄代际

钟 搏

(衡阳师范学院 经济与管理学院,湖南 衡阳 421002)

一、问题的提出

随着生育率下降和平均预期寿命延长,中国人口老龄化程度逐步加深,形成了世界上规模最大的老年群体。根据第七次全国人口普查数据,2020年60岁及以上人口占比18.70%,较2010年上升了5.44个百分点。与许多发达国家不同,中国的人口老龄化发生在经济发展水平较低阶段,维持老年人生活福利和实现经济可持续发展面临重大挑战。促进老年人的劳动供给,可以增加老年人收入,提高他们的生活品质;还可以减轻社会养老负担,增加全社会劳动供给,具有非常重要的现实意义。

低龄老人是中国主要的老龄群体,该人群为60岁至69岁的老人,占2020年老龄人口的55.83%。随着1962年以来持续十余年的婴儿潮人口陆续迈入老龄阶段,未来低龄老人的人口基数将进一步增加。低龄老人具备知识、经验和技能等优势,且健康状况尚可,是重要的人力资源。随着劳动力市场转向由技术技能型人才主导,老年人对青年人就业的挤出效应不断削弱,两者反而存在互补效应。2021年11月,中共中央、国务院印发了《关于加强新时代老龄工作的意见》,提出要充分发挥低龄老人作用,把老有所为同老有所养结合起来,完善老年人就业等政策措施。由此,确定了促进低龄老人劳动供给是实施积极应对人口老龄化国家战略、持续释放人口红利的重要路径,也明确了老有所养、保障福利是鼓励低龄老人发挥余热、增加收入的前提和基础。

当前中国的社会保障体系尚不完善,家庭养老依然是养老体系的基础,具体表现为亲代与子代之间的代际互动。符合传统孝道伦理的代际互动,是“抚育—赡养”的反馈模式,由子女作为照料老年父母的责任主体,其经济支持是老年父母重要的生活来源,反映了平衡的代际关系。然而,老龄化与少子化持续提高人口抚养比,瓦解了反馈模式下延时互惠的传统代际关系,裹挟着中国经济快速现代化背景下家庭核心化、养老和育儿社会服务缺位等因素,导致家庭养老与隔代照料、“逆反哺”等并存的代际互动成为常态,出现了代际关系失衡的现象。隔代照料是中国目前最主要的婴幼照护模式,参与照料孙辈的中老年人比例呈上升趋势,2015年该比例达53%。隔代照料通过外延边际和集约边际挤占低龄老人工作时间,减少了劳动收入,带来了机会成本。“逆反哺”现象也很常见,大部分未婚成年子女仍需要父母支付生活费,已婚子女普遍在住房资源上需要父母支持,这直接加重了低龄老人的经济压力,降低了其生活质量。总之,失衡代际关系下的代际互动使低龄老人面临家庭负担和外出工作的双重压力,损害了低龄老人福利水平,导致老有所为与老有所养的目标难以两全,部分无养老保障的老年人甚至陷入了“无休止劳动”的困境。

因此,需要深入考察代际互动对低龄老人劳动供给的影响。那么,何种代际互动安排能够实现低龄老人老有所为与老有所养的帕累托改进?考虑到农业劳动和非农劳动的工作家庭兼容性存在差异,代际互动对低龄老人农业劳动供给和非农劳动供给的影响是否存在差别?性别、年龄、乡城流动等异质性因素是否对代际互动与低龄老人劳动供给的因果关系产生差异性影响?研究这些问题,可以为制定促进低龄老人劳动供给并保障其福利的相关政策提供理论与实证依据。

二、文献综述

代际互动反映了代际关系中特定代际支持行为的有机组合。代际关系是代际支持行为的“结构性条件”,代际支持行为则是代际关系的“功能性内容”。已有关于代际关系对老年人劳动供给影响的研究主要围绕家庭养老、隔代照料等代际支持行为展开。

家庭养老包括子女对老年父母的经济支持、生活照料、精神关怀等多方面。随着家庭结构变迁和赡养观念改变,子女更倾向于通过经济支持赡养老年父母。子女经济支持会放松老年父母的预算约束,对老年父母劳动收入产生“替代效应”,促使其退出劳动市场。吴敏研究发现非同住晚辈提供的经济支持显著降低了农村老年人劳动供给意愿。子女经济支持对老年父母不同类型劳动供给的影响存在差异,显著降低了农业劳动概率,对非农劳动影响不明显。另一些学者认为,不能仅考虑子女对老年父母的经济支持,还需考虑“逆反哺”,即老年父母对子女的经济支持,两者之差为经济净支持。基于CHARLS数据的研究发现,农村居民对子代和孙代的经济支持是对亲代的近20倍。对子女的经济支持扩大了老年父母预算缺口,对其劳动供给产生了“激励效应”。中国农村老年人“逆反哺”意识较强,代际支持对其劳动供给有显著的正向影响。需要子女经济支持的老年父母往往收入偏低,为减轻子女养老负担,老年父母通常会选择继续工作。因此,子女养老对老年父母劳动供给的影响取决于代际经济支持“替代效应”与“激励效应”的强弱,以及老年父母收入、工作类型等因素,相关研究尚未得出一致结论。

家庭照料会减少照料提供者的劳动时间及劳动参与率。照料孙辈对临近退休者产生了劳动供给的“挤出效应”,导致他们提早退出劳动市场,退休年龄提前了1.4年左右。祖母或外祖母是隔代照料的主体,隔代照料显著挤出了女性临近退休者的劳动供给,对男性临近退休者的劳动供给影响不大。隔代照料对中老年人参与不同类型劳动还存在差异性影响,使农业劳动参与率下降32.1%,但对非农劳动参与率的影响不显著。

家庭养老、隔代照料等代际支持行为可能出于交换动机或利他动机,两种代际支持动机是竞争且共生的。交换动机理论认为代际关系应是亲代与子代之间平等的权利义务关系,个体向家庭成员提供经济支持是为了获得物质或非物质补偿。江克忠等认为,中国家庭子女养老与隔代照料同时并存,代际转移模式具有很强的交换性。对低收入老人而言,隔代照料变成了一种讨好子女以换取其物质帮助的条件。利他动机理论认为个体不仅关心自身福利,也关心其他家庭成员的福利,某个家庭成员的福利损失能从其他成员处补偿。隔代照料、“啃老”等都是代际关系中的利他行为。狄金华等的研究发现,个体优先将家庭资源供给成年子女,这种“恩往下流”的利他行为是当下中国家庭资源代际配置的特征。不论代际支持出于何种动机,子女与老年父母之间存在互动的代际支持行为,平衡的代际关系是互助与互惠的,否则会带来代际关系失衡,影响老年父母的家庭地位与福利,导致家庭代际资源配置无法实现最优。例如贺雪峰认为,啃老体现了一种失衡的代际关系。张苏等认为,维护家庭孝养伦理,尊重父母的偏好,才能让养老金起到资源配置帕累托改进的作用。代际关系平衡与否必然影响老年父母的劳动供给决策,何圆等的研究发现,当主体需要子女养老时,隔代照料提高了其退休的可能性,表明子女养老与隔代照料对主体劳动供给存在互补影响。雷晓燕的研究则发现,对子女的经济支持增加了中老年父母的劳动参与概率及时间,且隔代照料并未减少其劳动供给。

综上所述,现有文献缺乏对代际支持行为的有机组合进行深入考察,基于代际互动视角研究代际关系及其效应的文献尚不多见。鉴于此,本文研究了代际互动对低龄老人劳动供给的影响,其边际贡献在于:第一,从代际互动视角刻画中国家庭代际关系,丰富和拓展了代际关系对老年人劳动供给影响的研究,理顺了老年人劳动供给决策的代际关系底层逻辑,为促进老有所为与老有所养的相关政策制定提供实证依据。第二,基于经济净支持与隔代照料安排界定代际互动类型,厘清了老年人在代际关系中的地位和福利。第三,鉴于低龄老人占中国老年人口主体且规模不断扩大的宏观现实,以及低龄老人具备人力资源优势的特点,基于CHARLS数据研究低龄老人劳动供给,为持续发挥中国人口红利提供针对性的研究结论。

三、理论分析与研究假设

1.代际互动与低龄老人劳动供给的内在机理

基于个体劳动供给理论模型,结合考克斯(Cox)的交换动机模型、贝克尔(Becker)的利他动机模型,将代际互动中的经济净支持和隔代照料等代际支持行为变量纳入主体的效用函数,考察在效用最大化情形下,经济净支持和隔代照料对主体劳动供给决策的影响。考虑一个由老年父母和子女组成的家庭,参考斯塔克(Stark)和张川川等的研究,将老年父母的效用函数具体化为:

(,)=(1-)(,)+(,)

(1)

假定老年父母的最优化行为需要满足以下约束条件:

=+

(2)

=-

(3)

(4)

式(2)和式(3)分别代表老年父母和子女面临的预算约束,分别为老年父母和子女的收入,为经济净支持。当>0时,表明子女向老年父母提供了经济净支持;当<0时,表明老年父母向子女提供了经济净支持;当=0时,表明双方都没有获得经济净支持。式(4)表明老年父母的收入等于工资与劳动供给量的乘积。

效用最大化的一阶条件为:

(5)

=[(1-)]·∂

(6)

式(5)表明,当提高时,即代际支持行为中的利他动机增加时,均衡的将增加,老年父母将提供更多的隔代照料劳动。

假定和是的函数,将约束条件式(2)、(3)和(4)代入式(6),并在等式左右两边对求导,可得:

(7)

由式(7)可知,当增加时,即子女给予的经济净支持增加或老年父母的“逆反哺”减少时,老年父母的劳动供给将减少。当减少时,即子女给予的经济净支持减少或老年父母的“逆反哺”增加时,老年父母的劳动供给将增加。

假定也是的函数,将约束条件式(2)、(3)和(4)代入式(6),在等式左右两边对求偏导,可得:

(8)

由式(8)可知,当提供隔代照料时,老年父母会减少劳动供给。

2.代际互动类型辨析

参考狄金华等和赵继伦等的研究,基于经济净支持方向与老年父母是否提供隔代照料,构建代际支持行为的不同组合,将代际互动分为四种类型,见表1。

表1 代际互动的类型

当子女提供了经济净支持(>0)且老年父母提供了隔代照料时,老年父母与子女形成了互助的代际关系,将此类代际互动界定为互助型。当子女提供了经济净支持(>0)但当老年父母未提供隔代照料时,子女赡养老年父母并未获得回报,与“抚育—赡养”的孝道伦理相符,将此类代际互动界定为赡养型。当老年父母提供隔代照料但未获得子女经济净支持(=0)或还向子女提供了经济净支持(<0)时,相当于在抚育孙辈的同时还向子女提供了抚养费,将此类代际互动界定为养育型。当老年父母未提供隔代照料且未获得子女经济净支持(=0)或还向子女提供了经济净支持(<0)时,对子女是一种“逆反哺”,将此类代际互动界定为抚养型。除了赡养型,老年父母在其他代际互动类型中向子女提供了经济净支持或隔代照料,其中养育型和抚养型打破了“抚育—赡养”的反馈模式,属于失衡的代际互动。假定老年父母的福利水平由其个体效用(,)决定,可知赡养型的福利水平最高,养育型的福利水平最低。

3.研究假设

由于是和的函数,对求全微分,可得:

(9)

由式(9)可知,老年父母的劳动供给变动取决于经济净支持的方向以及是否提供隔代照料,即d取决于具体的代际互动类型。由此提出假设1。

假设1:代际互动对低龄老人劳动供给有显著的影响。

基于式(7)和式(8),可知∂∂<0和∂∂<0,结合代际互动的分类,提出假设1a和假设1b。

假设1a:当代际互动类型为互助型时,低龄老人的劳动供给量最小。

假设1b:当代际互动类型为抚养型时,低龄老人的劳动供给量最大。

若假设1a和假设1b成立,表明相较于互助型,赡养型、养育型和抚养型代际互动能增加低龄老人劳动供给。然而,养育型和抚养型属于失衡的代际关系,低龄老人的福利将受损。赡养型代际互动能兼顾低龄老人劳动供给增加与养老保障的政策目标,回归到了“抚育—赡养”反馈模式,实现了帕累托最优。

将劳动类型区分为农业劳动和非农劳动,由中国经济发展现实可知,随着农村大量青年劳动力流向城镇,从事农业的老年人越来越多。此外,不少老人有种地情结,且农业劳动的工作家庭兼容性强,便于灵活安排劳动时间。因此,代际互动等社会、家庭因素可能对低龄老人参与农业劳动的影响较弱。非农劳动的工作家庭兼容性弱,且受严格的劳动制度约束,在面对务工与家庭照料的冲突时,对劳动供给影响较显著。据此,提出假设2、假设2a和假设2b。

假设2:代际互动对低龄老人不同类型劳动供给的影响存在显著差异。

假设2a:代际互动对低龄老人农业劳动供给的影响较小或不显著。

假设2b:代际互动对低龄老人非农劳动供给有显著的影响。

在考察代际互动对低龄老人劳动供给的影响时,还需要考虑性别、年龄、乡城人口流动等异质性因素。低龄老人多出生于20世纪50年代,深受传统观念中“男主外,女主内”家庭分工思想影响,主要由女性承担家务工作,女性就业与照顾家庭之间的矛盾较为突出。此外,女性工资率普遍低于男性,且集中在服务业等劳动密集型行业工作。因此,女性低龄老人在面临隔代照料需求时,可能会更倾向于减少工作时间;在面临“逆反哺”需求时,则会大幅延长劳动时间,劳动供给受代际互动的影响更明显。

老年人的就业率和劳动参与率会随着年龄增大而降低。不少年龄较轻的低龄老人退休时间不长,容易再次获得工作机会。因此,年龄较轻的低龄老人劳动供给弹性较大,在工作与家庭之间有更大的取舍空间,可能受代际互动的影响更明显。本文将65岁以下的低龄老人归为年龄较轻的低龄老人,将65岁及以上的低龄老人归为年龄较大的低龄老人。

乡城流动老人是一个庞大的特殊群体,具有农村人、老年人、流动者三重弱势特征。《中国流动人口发展报告2016》显示,2015年在子女居住城市与农村之间流动的老龄群体数量近800万人。由2016年中国流动人口动态监测调查数据可知,81.74%的农村老年流动人口为低龄老人,流动的根本动因是务工,但就业层次低、缺少社会保障,工资仅为城城流动老人的2/3,并且劳动时间最长。乡城流动老人还面临沉重的家庭照料负担,其中43%的乡城流动老人需要照料孙辈,大多是社会适应能力有限的低龄老人。因此,乡城流动低龄老人在务工、隔代照料与养老之间面临更突出的矛盾,代际互动对其福利和劳动供给的影响可能更明显。本文将样本中户口类型为农业户口且居住地在城镇的受访者归为乡城流动低龄老人样本,将其余受访者归为非乡城流动低龄老人样本。

由此,提出假设3、假设3a、假设3b和假设3c。

假设3:代际互动对低龄老人劳动供给的影响会因性别、年龄、是否乡城流动等异质性因素而存在显著差别。

假设3a:代际互动对女性低龄老人劳动供给的影响大于男性低龄老人。

假设3b:代际互动对65岁以下的低龄老人劳动供给的影响大于65岁及以上的低龄老人。

假设3c:代际互动对乡城流动低龄老人劳动供给的影响大于非乡城流动低龄老人。

四、数据来源、变量选择与基本事实

1.数据来源

本文使用的数据来源于2018年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)。该调查由北京大学中国社会科学调查中心组织实施,对中国大陆45岁以上中老年居民进行了大规模随机抽样,旨在收集一套具有全国代表性的高质量大型家庭追踪调查数据。CHARLS数据样本量大、信息丰富、代表性强,是研究中国老龄化问题的重要数据资源。CHARLS团队于2008年首先在甘肃、浙江两省开展了预调查,在此基础上于2011年至2012年在全国开展了基线调查,样本区域包括28个省份150个县级单位的450个村或居委会,调查内容涵盖受访者家庭信息、健康状况和功能、认知和抑郁、医疗保健与保险、工作和退休、养老金、收支与资产、房产和住房情况等。以后每隔1—2年进行一次追踪调查,定期补充年轻样本,以保证45岁以上样本的持续代表性。2018年是第四轮追踪调查,共有19816名受访对象。

鉴于本文的研究对象是低龄老人,故仅保留60—69岁的样本。代际互动的前提是有健在子女且有孙辈,故剔除没有健在子女和没有孙辈的样本。最后,剔除数据缺失的样本,得到包含5610位低龄老人的子样本。

2.变量选择

(1)被解释变量。本文的被解释变量是低龄老人的劳动供给,用总劳动时间度量。2018年CHARLS追访问卷询问了过去一年中,农业自雇、受雇、非农自雇和为家庭经营活动帮工三类工作的时间。用每类劳动的工作月数×4.35×每周工作天数×每天工作小时数÷52,可得过去一年每类工作的平均周劳动时间。将三类工作的平均周劳动时间加总,可得平均每周的总劳动时间。

2018年CHARLS追访问卷将受访者的工作分为:农业自雇、农业打工、非农受雇、非农自雇和为家庭经营活动帮工四类,农业自雇、农业打工属于农业劳动,非农受雇、非农自雇和为家庭经营活动帮工属于非农劳动,由此可分别计算受访者的农业劳动时间和非农劳动时间。农业打工和非农受雇都属于受雇工作,需要将受雇工作的劳动时间按农业打工和非农受雇分解,才可得农业打工时间和非农受雇时间。受雇工作时间分解的原则是:当受访者在过去一年参与了农业打工而未参与非农受雇时,确认受雇工作时间全部归于农业打工,反之确认受雇工作时间全部归于非农受雇。当受访者在过去一年同时参与了农业打工和非农受雇时,则依据雇主类型确认:当雇主为农户时,确认受雇工作时间全部归于农业打工;当雇主为其他类型时,确认受雇工作时间全部归于非农受雇。

(2)核心解释变量。本文的核心解释变量是代际互动。依据表1列示的代际互动类型生成虚拟变量。基于经济净支持的方向和老年父母是否提供隔代照料来确定代际互动的类型。经济净支持为子女给予老年父母的经济支持与老年父母给予子女的经济支持之差。根据2018年CHARLS追访问卷,由过去一年所有共同居住小于12个月的子女给予老年父母的钱与物价值之和来度量子女给予老年父母的经济支持,同理可得老年父母给予子女的经济支持。由问题一“过去一年,您或您的配偶是否花时间照看了您的孙子女以及外孙子女?”、问题二“过去一年,您和您的配偶大约花几周,每周花多少时间来照看?”来确认受访者或配偶是否提供隔代照料。对于问题一回答“否”的样本,认为受访者及其配偶均未提供隔代照料;对于问题一回答“是”且问题二“我提供照料周数”大于0的样本,认为受访者提供了隔代照料;对于问题一回答“是”且问题二“我爱人提供照料周数”大于0的样本,认为受访者配偶提供了隔代照料。

(3)控制变量。结合有关代际关系和劳动力供给的研究成果,从个体特征、家庭特征和地区特征三个方面选取控制变量。其中,个体特征变量包括:性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、居住地、户口类型、健康状况、是否退休、是否参与社交活动、是否有医疗保险、是否有养老保险。家庭特征变量包括:给父母净支持、家庭贷款、家庭存款、与子女同住情况。地区特征变量为:按受访者所在省份分为东部地区、中部地区和西部地区(详见表2)。

由表2各代际互动变量均值可知代际互动类型分布:赡养型占比达38%,在四类代际互动中比例最高,表明中国家庭最主要的代际关系依然是“抚育—赡养”模式,但是占比没有达到50%以上,表明隔代照料、“逆反哺”等恩往下流的现象非常普遍。互助型占比达35%,接近赡养型的比重。随着鼓励生育政策落地,二孩、三孩家庭将不断增加,如果社会育儿服务持续缺位,低龄老人的隔代照料负担将加剧,互助型比例可能会进一步提高。抚养型和养育型这两类代际互动占比不高,但两者之和也高达28%,表明接近三成的低龄老人福利水平受损。

表2 变量说明及其描述性统计

3.基本事实

表3给出了低龄老人全样本及各子样本劳动时间变量的均值与均值检验,由此可知劳动时间分布的基本事实。从全样本看:互助型的总劳动时间最短,平均每周14.49小时的劳动时间,相比其他代际互动类型显著缩短了3.24小时,与假设1a一致。抚养型的总劳动时间最长,平均每周20.94小时的劳动时间,相比其他代际互动类型显著延长了4.96小时,与假设1b一致。互助型和抚养型的平均农业劳动时间检验不显著,表明不同代际互动的农业劳动时间无显著差别,与假设2a一致。互助型的平均非农劳动时间最短,仅为4.95小时,相比其他代际互动类型显著缩短3.12小时;抚养型的平均非农劳动时间最长,为10.61小时,相比其他代际互动类型显著延长4.15小时,与假设2b一致。从各子样本看:绝大多数子样本依然是互助型总劳动时间显著最短、抚养型总劳动时间最长,证实了全样本观察结果的稳健性。在所有代际互动安排下,男性低龄老人的总劳动时间明显长于女性低龄老人,表明的确存在“男主外,女主内”的家庭分工;65岁以下低龄老人的总劳动时间明显长于65岁及以上低龄老人,表明低龄老人的劳动供给随年龄增加而减少。值得关注的是,在不同代际互动安排下,乡城流动低龄老人总劳动时间变动最大,表明其养老、隔代照料与劳动就业之间的矛盾最突出。互助型缩短了乡城流动低龄老人平均每周8.19小时的劳动时间,表明有隔代照料需求时,将大幅缩减劳动供给;抚养型延长了其平均每周16.09小时的劳动时间,达到所有样本中最高的29.91小时,表明如果作为弱势群体的乡城流动低龄老人需要“逆反哺”,则要付出远比其他人群多的劳动量,陷入过度劳动的困境。

表3 劳动时间的描述统计

五、实证分析

1.计量策略

由描述统计结果可知,不同代际互动的劳动供给均值存在显著差异,但按代际互动类型分组不是随机分组,没有控制样本选择偏差,无法准确估计代际互动对低龄老人劳动供给的影响。鲁宾(Rubin)提出了称为“鲁宾因果模型”的“反事实框架”,可用于估算某类代际互动受访者与假想这些受访者不属于该代际互动类型时劳动供给的差异,以解决这种样本内生选择偏差问题。基于该思想,发展出了匹配估计法,依可观测变量(协变量),为每一位处理组个体匹配相似的控制组个体,由此可得“反事实”个体,从而获得无偏且一致的匹配估计量。罗森鲍姆(Rosenbaum)和鲁宾提出了倾向得分匹配方法(PSM),解决了当有多个可观测变量时,直接匹配可能遇到的高维数据稀疏问题。倾向得分(PS)是给定可观测变量时,个体进入处理组的条件概率。根据PS值,对每一位处理组个体匹配最相近的“反事实”个体。经匹配获得了随机分组样本,解决了样本选择偏差问题,可计算平均处理效应(ATT)并检验其显著性。

本文使用全部控制变量作为协变量,采用最近邻匹配、4近邻匹配、半径匹配和核匹配这四种匹配方法,以保证PSM估计结果的稳健性。

2.基准实证结果

运用PSM估计,基于四种匹配方法,分别以互助型和抚养型作为处理组,估计了低龄老人总劳动时间、农业劳动时间和非农劳动时间的ATT,考察了代际互动对低龄老人劳动供给的影响,结果见表4。绝大多数观测值在共同取值范围内,个体差异都控制在10%以内,估计结果都通过了平衡性检验,表明匹配消除了处理组和控制组个体特征差异。

表4 代际互动对低龄老人劳动供给的PSM估计结果

对于给定的代际互动类型,以总劳动时间作为结果变量,四种匹配方法的ATT估计结果方向相同且显著,PSM估计是稳健的,表明处理组与控制组的总劳动时间有显著差异,代际互动对低龄老人的总劳动时间产生了显著影响,验证了假设1。

由ATT估计结果可知:互助型代际互动对低龄老人总劳动时间有显著的负向影响,减少了低龄老人平均每周3.53小时至5.19小时的劳动时间,说明在互助型代际互动安排下,低龄老人的劳动供给最小,验证了假设1a。通过互助型代际互动,一方面,子女给予低龄老人的经济净支持减轻了其生活压力,对劳动收入产生了“替代效应”,减少了低龄老人总劳动时间;另一方面,出于交换动机或利他动机,低龄老人承担了照料孙辈的责任,出现了工作与家庭照料之间的矛盾,进一步挤出了总劳动时间,这与吴敏、邹红等的研究结果一致。抚养型代际互动对低龄老人总劳动时间有显著的正向影响,增加了低龄老人平均每周4.20小时至5.04小时的劳动时间,说明在抚养型代际互动安排下,低龄老人的劳动供给最大,验证了假设1b。抚养型代际互动反映了代际关系的失衡,低龄老人给予子女经济净支持的“逆反哺”行为降低了老年父母的生活福利,扩大了其预算缺口,对其劳动供给产生了激励作用,这与李梦竹、畅倩、王兆萍等的研究结论一致。由此可见,互助型代际互动保障了低龄老人生活来源和福利水平,但不利于其增加劳动供给;抚养型代际互动虽然能实现低龄老人劳动供给增量最大化,但却是以失衡代际关系下低龄老人的福利损失为代价的。养育型代际互动也反映了代际关系失衡,给低龄老人带来的福利水平最低,自然不能实现积极老龄化。因此,只有引导代际互动转向赡养型这种平衡的代际关系,通过家庭养老维持低龄老人福利,并引导其适度延长工作周期,才能实现老有所为与老有所养的两全,这与王兆萍等的观点一致。

对不同类型劳动供给的PSM估计结果表明:以农业劳动时间作为结果变量时,绝大多数ATT估计结果不显著,表明代际互动对低龄老人农业劳动供给没有显著影响,验证了假设2a。以非农劳动时间作为结果变量时,四种匹配方法的ATT估计结果均显著,且ATT的方向与总劳动时间作为结果变量时相同。互助型代际互动对低龄老人非农劳动时间有显著的负向影响,减少了平均每周2.96小时至3.57小时的劳动时间;抚养型代际互动对低龄老人非农劳动时间有显著的正向影响,增加了平均每周3.01小时至3.41小时的劳动时间,验证了假设2b。上述估计结果表明,代际互动对非农劳动供给的影响显著大于农业劳动供给,假设2成立。农业部门与非农部门的工作弹性存在显著差异。与非农业劳动相比,农业劳动的工作家庭兼容性强,具有较强的灵活性。在互助型代际互动安排时,农业劳动的灵活性和兼容性能有效抵消工作与家庭照料之间的时间冲突,从而不会显著影响低龄老人的农业劳动时间;非农劳动的工作家庭兼容性较差,导致在面临隔代照料责任时,低龄老人只能显著减少非农劳动时间。此外,很多低龄老人有种地情结,农业劳动时间较稳定,加之农业期望收入较低,在抚养型代际互动中,“逆反哺”并不会显著促进农业劳动时间增加,反而会显著增加非农劳动时间。

3.不同性别低龄老人劳动供给的差异分析

运用PSM估计,基于四种匹配方法,考察了代际互动对男性低龄老人和女性低龄老人劳动供给影响的差异,结果见表5。绝大多数观测值在共同取值范围内,除了当处理组为抚养型,对男性低龄老人样本运用最近邻匹配、对女性低龄老人样本运用核匹配时,个别协变量个体差异超过10%外,其余估计结果都通过了平衡性检验。

由表5可知:互助型代际互动对男性低龄老人和女性低龄老人的总劳动时间都有显著负向影响,与基准实证结果一致。互助型代际互动减少了男性低龄老人平均每周3.68小时至3.81小时的劳动时间,减少了女性平均每周2.90小时至3.69小时的劳动时间,差异不大。但从变化幅度看,男性低龄老人总劳动时间变化幅度为-16.34%至-16.81%,明显小于女性低龄老人总劳动时间-20.89%至-25.16%的变化幅度,说明互助型代际互动对女性低龄老人劳动供给的负向影响更大,验证了假设3a,与诸艳霞等和龙莹等的研究结论一致。受传统家庭分工观念、社会习俗、传统婚嫁制度等因素影响,女性承担了更多家庭照料责任。随着中国经济结构由农业化向工业化变迁,女性劳动参与率大幅提高,加剧了女性务工与家庭照料之间的矛盾。在工作与隔代照料的矛盾难以协调时,如果子女提供了保障老年生活的经济净支持,女性低龄老人往往选择回归家庭,减少了劳动供给。无论是否提供家庭照料,男性都需要负责养家糊口,因此互助型代际互动对男性低龄老人劳动供给影响较小。

表5 代际互动对不同性别低龄老人劳动供给的影响

抚养型代际互动对男性低龄老人和女性低龄老人的总劳动时间都有显著正向影响,与基准实证结果一致。抚养型代际互动增加了男性低龄老人平均每周3.81小时至5.64小时的劳动时间,变化幅度为19.16%至31.16%;增加了女性低龄老人平均每周4.46小时至6.09小时的劳动时间,变化幅度为34.12%至53.23%,表明抚养型代际互动对女性低龄老人劳动供给的正向影响更大,假设3a成立。由于女性工资率在绝大多数行业都低于男性,且集中就业于家庭服务、零售、中介等劳动密集型服务业,在抚养型代际互动安排导致女性低龄老人预算缺口扩大时,需要比男性低龄老人增加更多劳动供给以维持个体效用。

代际互动对男性低龄老人和女性低龄老人农业劳动时间影响不显著,与基准实证结果一致,原因也在于低龄老人有种地情结、农业劳动工作家庭兼容性较强。代际互动对男性低龄老人和女性低龄老人非农劳动时间均有显著影响,结论与总劳动时间作为结果变量的PSM估计相同,表明实证结果是稳健的。

4.不同年龄段低龄老人劳动供给的差异分析

运用PSM估计,基于四种匹配方法,考察了代际互动对65岁以下低龄老人和65岁及以上低龄老人劳动供给影响的差异,结果见表6。绝大多数观测值在共同取值范围内,除了当处理组为抚养型,对65岁以下低龄老人样本运用最近邻匹配、对65岁及以上低龄老人样本运用最近邻匹配和核匹配时,个别协变量的个体差异超过10%外,其余估计结果都通过了平衡性检验。

由表6可知,互助型代际互动对两个年龄段低龄老人的总劳动时间都有显著负向影响,与基准实证结果一致。互助型代际互动减少了65岁以下低龄老人平均每周4.99小时至5.60小时的劳动时间,变化幅度为-23.72%至-25.85%;减少了65岁及以上低龄老人平均每周2.01小时至2.86小时的劳动时间,变化幅度为-13.64%至-18.35%,表明互助型代际互动对65岁以下低龄老人劳动供给的负向影响大于65岁及以上低龄老人,假设3b成立。老年人的劳动参与率和就业率会随着年龄增长而显著降低,65岁以下低龄老人在隔代照料与继续劳动之间的选择余地更大。在互助型代际互动安排下,65岁以下低龄老人获得了成年子女经济支持,在有隔代照料需求时,更倾向于照顾家庭,劳动供给会明显减少。65岁及以上低龄老人原本劳动供给较少,即使面临隔代照料需求,在劳动供给和隔代照料时间之间的取舍范围也很有限,因此劳动供给缩减较少。

表6 代际互动对不同年龄段低龄老人劳动供给的影响

抚养型代际互动对两个年龄段低龄老人的总劳动时间都有显著正向影响,与基准实证结果一致。抚养型代际互动增加了65岁以下低龄老人平均每周5.47小时至6.10小时的劳动时间,增加了65岁及以上低龄老人平均每周3.58小时至4.64小时的劳动时间,表明抚养型代际互动对65岁以下低龄老人的劳动供给的正向影响大于65岁及以上低龄老人,验证了假设3b。之所以如此其原因在于65岁以下低龄老人的劳动参与率和就业率高于65岁及以上低龄老人。不少65岁以下低龄老人退休时间不长,容易通过返聘等方式重返工作岗位,在抚养型代际互动安排时,可以增加劳动供给以弥补“逆反哺”带来的预算缺口。很多65岁及以上低龄老人早已退休,随着年龄增大,难以获得受雇工作,因而在抚养型代际互动安排时,劳动供给增加较少。

代际互动对不同年龄段低龄老人农业劳动时间的PSM估计结果大多不显著,与基准实证结果相近,原因也在于低龄老人有种地情结、农业劳动的工作家庭兼容性较强。代际互动对不同年龄段低龄老人的非农劳动时间均有显著影响,结论与总劳动时间作为结果变量的PSM估计相同,表明实证结果是稳健的。

5.乡城流动低龄老人与非乡城流动低龄老人劳动供给的差异分析

运用PSM估计,基于四种匹配方法,考察了代际互动对乡城流动低龄老人和非乡城流动低龄老人劳动供给影响的差异性,结果见表7。绝大多数观测值在共同取值范围内,除了以乡城流动低龄老人作为样本,当处理组为互助型,运用最近邻匹配;当处理组为抚养型,运用最近邻匹配、4近邻匹配、半径匹配时,有个别协变量的个体差异超过10%外,其余估计结果都通过了平衡性检验。

表7 代际互动对乡城流动低龄老人与非乡城流动低龄老人劳动供给的影响

由表7可知,互助型代际互动对乡城流动低龄老人和非乡城流动低龄老人的总劳动时间都有显著负向影响,与基准实证结果一致。互助型代际互动减少了乡城流动低龄老人平均每周5.82小时至7.08小时的劳动时间,变化幅度为-35.31%至-39.93%;减少了非乡城流动低龄老人平均每周3.05小时至3.61小时的劳动时间,变化幅度为-16.95%至-21.28%,表明互助型代际互动对乡城流动低龄老人劳动供给的负向影响远大于非乡城流动低龄老人,验证了假设3c。由描述性统计结果可知,乡城流动低龄老人中互助型占比高于全样本,需要承担隔代照料的低龄老人占比约六成。由于就业层次低且城镇生活适应能力较弱,减少劳动供给、增加隔代照料时间不会给乡城流动低龄老人带来过高的机会成本。在互助型安排下,成年子女给予的经济支持能对微薄的务工收入产生更强的替代效应,从而获得更高的生活质量,这与王伟同等的观点一致。因此,在面临家庭照料与务工的时间冲突时,乡城流动低龄老人更倾向于减少务工时间,总劳动时间降幅较大。

抚养型代际互动对乡城流动低龄老人和非乡城流动低龄老人的总劳动时间都有显著的正向影响,与基准实证结果一致。抚养型代际互动增加了乡城流动低龄老人平均每周13.30至16.01小时的劳动时间,变化幅度为81.58%至117.85%;增加了非乡城流动低龄老人平均每周4.25至5.08小时的劳动时间,变化幅度为26.59%至33.86%,表明抚养型代际互动对乡城流动低龄老人劳动供给的正向影响远大于非乡城流动低龄老人,假设3c成立。乡城流动低龄老人的务工收入低、缺少养老保障,总劳动时间原本就远长于其他人群。当处于抚养型的失衡代际关系时,“逆反哺”给乡城流动低龄老人带来了更大的经济压力,较弱的城镇适应能力又使其无法实现职业层次向上流动,迫使其进一步大幅延长从事低层次工作的劳动时间,陷入了“无休止劳动”的困境,这与谭娜等的观点类似。

代际互动对乡城流动低龄老人农业劳动时间的影响不显著,与基准实证结果一致,原因在于乡城流动低龄老人已迁移至城镇,参与农业劳动的机会和时间较少。代际互动对乡城流动低龄老人和非乡城流动低龄老人的非农劳动时间均有显著的影响,结论与总劳动时间作为结果变量的PSM估计相同,表明实证结果是稳健的。

6.稳健性检验与内生性检验

上面已通过替换处理变量和样本的方法证明了基准实证结果是稳健的。本部分通过改变估计方法,对基准实证模型进行稳健性检验。将全部协变量作为控制变量,采用Tobit估计方法进行估计,结果见表8的(1)列。由于CHARLS数据是多层次的,个体劳动供给可能会受社区(村)层面不可观测的邻里效应影响,采用多层次Tobit估计方法(Metobit)进行估计,结果见表8的(2)列,村级随机截距项方差显著,表明存在显著的分层效应。运用Tobit和Metobit估计方法的代际互动变量估计系数方向和显著性与PSM估计结论一致,说明基准实证结果稳健。

由于劳动供给与代际互动可能存在双向因果关系,采用工具变量法处理内生性。参考类似研究,将上层集聚数据作为工具变量,以社区(村)层面某类代际互动的比例作为该类代际互动的工具变量。为避免多重共线性问题,分别以互助型和抚养型变量作为核心解释变量。运用Ivtobit估计方法进行估计,结果见表8的(3)、(4)两列。由Wald检验可知:不能拒绝互助型变量的外生性原假设,说明其可能是外生变量,不需要使用工具变量法;拒绝了抚养型变量的外生性原假设,工具变量满足相关性和外生性。处理效应模型(Treatreg)能够处理不可测变量的内生性问题,运用Treatreg估计方法进行估计,结果见表8的(5)列和(6)列。Wald检验不显著,表明可能不存在不可测变量带来的隐性偏差。Ivtobit和Treatreg的估计结果都表明:代际互动变量估计系数的方向和显著性与PSM估计结论一致。

表8 稳健性检验与内生性检验

六、结论与讨论

为积极应对人口老龄化,促进老龄社会健康稳定发展,需要充分利用老龄人口红利,鼓励数量庞大的低龄老人群体增加劳动供给。老有所养是发挥低龄老人人力资源优势的前提,在家庭养老为基础的养老体系下,家庭代际互动决定了低龄老人生活福利并进而影响其劳动供给。依据经济净支持方向和低龄老人是否提供隔代照料,将代际互动分为互助型、赡养型、养育型和抚养型四类,基于2018年CHARLS数据,采用PSM估计方法考察了代际互动对低龄老人劳动供给的影响,并进一步考察了代际互动对低龄老人不同类型劳动供给的影响,还考察了代际互动对不同性别、不同年龄段、是否乡城流动低龄老人劳动供给影响的差异,结论如下。

第一,代际互动对低龄老人劳动供给有显著的影响。在互助型代际互动安排下,低龄老人的总劳动时间最短,违背了老有所为的目标。在抚养型代际互动安排下,低龄老人总劳动时间最长,但却是以加重低龄老人生活负担为代价的,不符合老有所养的初衷。养育型代际互动对于低龄老人的福利最低,是最不理想的代际关系。只有赡养型代际互动能够使低龄老人在保障生活来源的前提下,通过增加劳动供给实现个人自我养老,从而实现老有所为与老有所养的帕累托改进,是理想的代际互动安排。

第二,代际互动对低龄老人不同类型劳动供给的影响存在显著差异。代际互动对低龄老人的农业劳动供给影响不显著,原因在于低龄老人有种地情结,农业劳动工作家庭兼容性较强,农业劳动时间较为稳定。代际互动对低龄老人的非农劳动供给有显著影响,原因在于非农劳动的工作家庭兼容性弱,时间安排缺乏灵活性。

第三,异质性因素会给代际互动对低龄老人劳动供给的影响带来显著差别。代际互动对女性低龄老人劳动供给的影响幅度超过男性低龄老人,这一方面在于中国家庭传统的“男主外,女主内”分工模式,女性低龄老人在面临隔代照料等家务负担时,更容易被挤占劳动供给;另一方面在于女性较低的工资率以及劳动密集型服务业就业取向,在面对“逆反哺”带来的预算缺口时,女性低龄老人往往需要付出更多劳动。代际互动对65岁以下低龄老人劳动供给的影响大于65岁及以上低龄老人,原因在于65岁以下低龄老人劳动参与率和就业率较高,劳动供给选择余地较大。代际互动对乡城流动低龄老人劳动供给的影响大于非乡城流动低龄老人,原因在于乡城流动低龄老人作为特殊弱势群体,就业层次低且城镇生活适应能力弱,在面临家庭照料需求时,往往大幅缩减工作时间;在需要给予子女“逆反哺”时,则被迫过度延长工作时间。

鼓励低龄老人增加劳动供给,关键在于协调统一老有所为与老有所养的关系。因此,要构建“抚育—赡养”反馈模式下的平衡代际互动,促进代际经济支持正向流动,保障老年父母的生活来源和福利。健全社会保障体系和社会育儿服务,减轻子女家庭养老压力和低龄老人隔代照料负担,提高家庭发展能力,促进低龄老人积极参与劳动,增强其自我养老能力,实现养老资源的部分自我积累。改善低龄老人就业市场环境,消除就业歧视,探索灵活就业模式,提高适合低龄老人非农劳动岗位的工作家庭兼容性。提高女性低龄老人的劳动参与程度,开发适合女性低龄老人的工作岗位,为女性低龄老人提供能协调工作与家庭照料的弹性工作时间,加强对女性低龄老人的就业帮扶与培训。实施渐近式的延迟退休政策,遵循小步调整、弹性实施的改革原则,鼓励年龄较轻的低龄老人继续工作。保障乡城流动低龄老人等弱势群体的劳动权益和生活福祉,使他们在流入地实现老有所养、病有所医、住有所居,获得归属感、幸福感和贡献感,安心从事劳动生产,并且避免出现过度劳动的困境。

本文从家庭代际互动的视角出发,深入研究了低龄老人的劳动供给,能够为中国实施积极应对人口老龄化国家战略、持续发挥人力资源优势提供一些政策启示。但不可否认的是,本文的研究仍存在一些局限性。在人口老龄化社会,不仅要实现老有所养,更要努力实现老有所乐。在后续的研究中,应该以低龄老人的生活满意度作为目标函数,考察在老年父母幸福感、获得感最大化约束下,代际互动与其劳动供给的关系。另外,实现低龄老人老有所为不单单指增加了劳动供给,更需要考察低龄老人能否积累人力资本,能否实现职业向上流动和人力资源优化配置。因此,在后续研究中,要进一步探讨代际互动对低龄老人职业流动的影响。

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