教育水平与退休倾向——基于CHARLS数据的实证研究

康传坤，周 钦

(1.山东财经大学 经济研究中心，山东济南 250014；2.对外经济贸易大学公共管理学院，北京 100029)

一、引 言

人口老龄化的迅速发展使我国的基本养老保险制度面临严峻考验。为应对人口老龄化给养老金收支带来的巨大压力，延迟退休年龄成为政策选择[1]。延迟退休年龄不仅可通过增收减支有效缓解养老金支付压力，而且可以有效缓解中国人口老龄化危机，因而得到政府部门及不少学者的支持。当然，延迟退休年龄也面临不少质疑和反对声音。支持也好，反对也罢，延迟退休已提上政策日程。现在讨论较多的是如何延迟以及延迟退休的影响，特别是对青年就业的影响。在讨论延迟退休的具体方案及影响时，我们不得不考虑一个重要的问题，即不同群体的延迟退休倾向差异。

不同群体的延迟退休倾向不同，意味着延迟退休面临的阻力不同。对倾向于晚退休的群体来说，延迟其退休年龄阻力较小甚至没有任何阻力，但是对倾向于提前退休的群体来说，延迟其退休年龄将面临较大阻力。如果对提前退休问题重视不够，有可能导致严重的社会矛盾，因为对倾向于提前退休的群体来说，只要导致其提前退休的激励持续存在，即使延迟其退休年龄，他们仍会选择提前退休，这样延迟退休就难以实现预期政策效果。另外，提前退休不仅会加大养老金收支压力，还将会使劳动力短缺局面更加严峻，从而不利于经济的持续增长。因此，考察影响延迟退休倾向的因素就显得非常重要。

尽管不少学者对影响我国退休年龄的经济、制度及个人特征等多种因素进行了考察，但多数学者没有给予教育水平因素足够的重视。教育水平不仅与退休年龄直接相关，也是经济增长的关键因素之一。研究教育水平对退休的影响，有利于更加清楚地认识不同受教育水平群体的退休年龄分布特点，从而为政府制定“区分对待，分步实施”①2016年7月22日，中华人民共和国人力资源和社会保障部在二季度新闻发布会上回应有关延迟退休的热点问题时，新闻发言人李忠透露延迟退休年龄应遵循小步慢提，逐步到位，区分对待，分步实施的原则。的延迟退休方案提供针对性的参考。因此，本文重点考察教育水平对退休行为的影响。

研究发现，2013年我国男性平均退休年龄为56岁，女干部和女职工分别为54和49岁，都低于法定退休年龄，因而存在严重的提前退休问题。从教育水平对退休倾向的影响来看，尽管存在性别、单位性质间的差异，但是教育水平对退休年龄存在总体上的非对称U形影响，即相对于初中教育水平人群来说，小学及以下教育水平人群和高中及以上教育水平人群倾向于晚退休，而且这种晚退休倾向在高教育水平人群中更加明显。这一结论对我们制定“区分对待，分步实施”的延迟退休政策具有重要启示:应重点关注初中教育水平人群对延迟退休政策的阻力作用。

二、文献回顾

国内外专门考察教育水平对退休年龄影响的实证研究不多，一般都把教育水平作为一个控制变量来分析。Diamond等[2]利用1965—1975年美国成人男性的全国面板数据(NLS)分析储蓄、退休及财富积累行为的影响因素时，发现教育水平的提高将会显著降低退休的倾向。Hausman等[3]利用1969—1979年退休历史调查(RHS)数据考察社会保障、健康状况等对退休行为的影响时，同样发现更高的教育水平降低了退休的倾向。Burtless等[4]利用1969—1977年RHS数据研究社会保障对退休年龄选择的影响时，发现较低教育水平的人退休更早。Sickles等[5]利用RHS男性数据实证考察健康状况对退休行为的影响时，发现教育水平越高退休倾向越低。Munnell等[6]利用1992—2002年健康和退休调查(HRS)数据实证研究养老金对预期退休年龄、实际退休年龄及提前退休行为的影响时，发现具有大学教育水平的人群会提高预期退休年龄且降低实际退休倾向。Coile等[7]利用1992—2000年HRS数据考察社会保障激励对男性退休的影响时，发现教育水平越高的男性越倾向于早退休。

相对于国外来说，由于数据所限，国内关于退休行为影响因素的实证研究较少，而且同样没有得出教育水平影响退休的一致结论。阳义南[8]利用2011年广东省21个地市退休职工的问卷调查数据实证研究影响职工退休年龄的因素时，发现教育水平对女性职工退休年龄的影响显著为正，而对男性职工不显著。利用2011年广东省21个地市在职职工的调查数据，阳义南等[9]考察现行养老保险制度对预期退休年龄及提前退休倾向的影响时，发现教育水平越高职工越倾向于延迟退休。不过，他们的分析仅采用广东的数据，而广东经济发展程度较高，因而难具全国代表性。廖少宏[10]利用2008年中国综合社会调查数据(CGSS)考察城镇人口提前退休行为及其影响因素时，发现教育水平的提高显著降低了女性提前退休的倾向。封进等[11]利用中国家庭健康调查(CHNS)数据研究失业概率对中国城镇劳动力提前退休行为的影响时，发现教育水平的提高促进了男性提前退休，但对女性没有显著影响。通过对2011年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据的考察，李琴等[12]发现男性延迟退休意愿除了随自身受教育水平提高而增强外，还会受到妻子受教育水平的影响。男性延迟退休的意愿随着妻子受教育水平的提高呈现先降低后提高的U形特征。不过，女性延迟退休的意愿则仅表现出随着自身受教育水平的提高而下降的特征。利用2011年CHARLS数据，李琴等[13]却发现，当排除了无休止劳动意愿样本时，人们的受教育水平对延迟退休有负向影响。另外，林相森等[14]利用2013年CHARLS数据发现教育水平越高，退休倾向越大。

不过，教育水平与退休年龄之间可能并非简单的线性关系。梁玉成[15]利用2003年CHNS数据和2004年CGSS数据考察教育水平对退休年龄的影响时，发现教育水平对退休年龄具有非线性影响:小学和大专及以上教育水平人群表现出延迟退休的特征，而中学教育水平人群则表现出提前退休特征。他认为具有小学教育水平的人群提前退休的原因是收入较低，在同等劳动力寿命的条件下，其养老金水平也较低，所以只能通过延长劳动力寿命来补偿养老金的不足。他称这种情况为“补偿性延长”。而教育水平高的人群收入也高，从而使他们愿意延长劳动力寿命，他称之为“激励性延长”。此外，梁玉成[15]通过对欧洲成熟市场国家和除捷克以外的东欧市场化转型国家的分析，也发现了类似的现象。牛建林[16]基于2011年CHARLS数据的实证研究结果部分支持了梁玉成的观点和结论。他发现高中及以上和小学及以下教育水平女性的实际退休年龄均晚于初中教育水平的女性，即女性受教育水平与实际退休年龄之间存在U形关系。不过，对于男性来说，这种教育水平与实际退休年龄之间的U形关系并不突出。不过，当分析教育水平对延迟退休倾向的影响时，牛建林[16]仅发现了教育水平与延迟退休倾向的线性关系，即教育水平越高，延迟退休的倾向越低。

虽然梁玉成[15]和牛建林[16]都发现教育水平与实际退休年龄之间存在总体上的非线性U形关系，而且牛建林[16]还发现这种非线性U形关系存在着性别差异。但是，这种U形关系是否存在单位性质间的异质性，他们并未对此进行深入分析。基于此，本文利用微观调查数据，分性别、分单位考察了教育水平对退休年龄的影响，同时，还计算出了不同人群的具体退休年龄。这样做不仅能了解影响退休年龄的因素，更能清楚的了解不同人群的退休年龄现状，从而能更准确的制定相应政策措施。

三、退休年龄现状的统计

我们利用2013年中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS)数据对退休年龄现状进行统计。CHARLS以45岁及以上中老年人及其家庭为调查对象，旨在收集中老年个人和家庭的微观信息，用以分析中国的人口老龄化问题。基线调查开始于2011年，覆盖150个县级单位，约1万户家庭中的1.7万人。该调查每两年追踪一次，本文使用的是2013年第二次调查的数据。该数据不仅包含了详实的人口统计学特征信息，还详细询问了工作、退休和养老金问题，非常好地满足了本文关于教育水平与退休倾向问题的研究。该部分以在政府、事业单位和企业工作或退休(且永久退出劳动力市场)的人群作为研究对象，共计4 928个样本(其中2 462个退休样本)。

一般而言，除了对某些行业及特殊情况进行具体规定外，建国后我国的法定退休年龄一直维持在男性60岁、女职工50岁、女干部55岁，但实际退休年龄并非如此。利用2013年CHARLS数据计算的总体平均退休年龄仅为53.04岁，其中男性为55.97岁，女性为50.00岁，其中女干部和女职工分别为53.56岁和49.32岁。无论是总体平均退休年龄，还是分样本的平均退休年龄都明显小于法定退休年龄①在此，我们定义总体法定平均退休年龄为男性法定退休年龄、女职工法定退休年龄和女干部法定退休年龄的平均值，而女性法定平均退休年龄为女职工法定退休年龄和女干部法定退休年龄的平均值。据此总体法定平均退休年龄为55岁，女性法定平均退休年龄为52.5岁。，因此存在严重的提前退休现象。但是，仅此还难以判断是哪些人的退休年龄拉低了总体退休年龄，因为实际退休年龄会因不同的情况而有所不同，例如，职工的教育水平、单位性质、是否领取养老金、健康状况、婚姻状况及家庭财产等方面的差异都可能会导致退休年龄的不同。因此我们需要分析不同情况下的退休年龄，以便对退休年龄现状有清楚的了解。但是为了突出重点，本部分利用CHARLS数据仅统计分性别、分单位的平均退休年龄，其他影响退休年龄的因素将在下文的回归分析中考察。

(一)分性别的教育水平与退休年龄

如前所述，教育水平与退休年龄之间可能存在非线性关系，而且我们认为这种非线性关系可能因性别不同而存在差异。因此，表1计算了分性别的不同受教育水平人群的平均退休年龄。结果显示，总体上教育水平与退休年龄之间存在U形关系:小学、高中/中专、大专及以上教育水平人群的退休年龄晚于初中教育水平人群的退休年龄。而且，这种U形关系两边并不对称，大专及以上教育水平人员的退休年龄明显大于小学及以下人员的退休年龄。分性别来看，女性的教育水平与退休年龄之间存在与总体一致的非对称U形关系，而男性人员的教育水平与退休年龄之间存在递增的线性关系，而非和总体一致的非对称U形关系。表1数据虽然初步支持了梁玉成[15]低教育水平人群存在劳动力寿命“补偿性延长”、高教育水平人群存在劳动力寿命“激励性延长”，且“激励性延长”大于“补偿性延长”的观点，但是这种观点并未在男性中得到支持。

表1 分性别的不同教育水平人员的平均退休年龄 单位:岁

(二)分单位、分性别的教育水平与退休年龄

为了进一步了解这种教育水平与退休年龄之间的非对称U形关系是否因单位性质而异，我们分企业、分机关事业单位进行统计。结果显示，无论从总体还是分性别来看，教育水平和退休年龄之间的非对称U形关系都存在于企业单位，即企业单位中劳动力寿命存在“激励性延长”和 “补偿性延长”效应，而且“激励性延长”大于“补偿性延长”。尽管机关事业单位人群的退休年龄都大于同等教育水平的企业单位人群，但是教育水平和退休年龄之间的关系却在机关事业单位中表现出了性别差异:女性的教育水平与退休年龄之间存在非对称U形关系，男性的退休年龄则表现出随着教育水平的提高而递增的线性关系。

表2 分单位、分性别的不同教育水平人员的平均退休年龄 单位:岁

从表1、表2可看出，虽然教育水平与退休年龄之间存在总体上的非对称U形关系，但是却存在性别和单位之间的差异，这是以往研究所忽略的。尽管如此，企业单位的平均退休年龄却普遍低于机关事业单位的退休年龄。初步判断，企业单位人群特别是企业中的初中教育水平人群的退休年龄拉低了整体的退休年龄。

四、教育水平影响退休倾向的回归分析

上文对退休年龄分布特征及教育水平与退休年龄关系进行了简单统计描述，并未控制性别、企业性质以外的其他因素的影响，因而仅依据上述分析难以识别教育水平对退休是否有显著的且经济意义上较大的影响。因此，本部分在控制其他多个影响退休的因素后，利用计量方法检验教育水平对退休的影响。

(一)变量设定及统计性描述

本文全样本包括在企业、政府机关和事业单位工作的人群及其退休且永久退出劳动力市场的人群。表3显示，全样本中60%为男性，平均年龄在59岁，绝大部分人群已婚(91%)，农村户口人群占28%，过半人群(60%)在企业工作或退休。在自评健康方面，一般者居多(占55%)，好和差的人群比例分别为31%和15%；与此同时，全样本中慢性病患病率高达70%。64%的样本人群拥有一种或多种养老金/退休金。在家庭经济状况方面，样本人群的家庭净资产在12万元左右。

表3 其他控制变量的统计性描述

(二)模型设定和回归结果分析

在回归研究中，直接考察教育水平对退休年龄的影响容易产生反向因果问题，因为很多控制信息，如健康状况、养老金状态等是当下的信息，而退休发生在过去。因此，考虑到“现在不能影响过去”，我们从教育水平对退休倾向的影响角度考察教育水平和退休的关系。因此，我们选择采用Probit模型考察教育水平对退休倾向的影响。退休倾向大意味着退休早，而退休倾向低则意味着退休晚。

先在全样本下估计教育水平对退休倾向的影响，在此基础上分性别、分单位进行研究。基本模型设定为:

模型(1)中Retire代表退休与否二元变量:1为已经退休，0为尚未退休。Edu是教育变量，我们将教育水平分为小学及以下、初中、高中/中专、大专及以上四类，此时j分别取值1～4。在回归中，我们将初中教育水平者作为对照组，采用三个二元变量进行衡量。Z为可能影响退休倾向的其他因素，包括性别、年龄、婚姻状况、健康状况、户口类型、工作/退休单位性质、家庭规模和家庭经济水平等变量。FE代表省级固定效应，即在模型中加入省级二元变量进行控制。假设残差项υ服从正态分布。

表4报告了方程(1)的回归结果。结果显示，教育水平确实会显著影响人们的退休决策。第1列的总体回归结果表明，相比于初中教育水平人群，小学及以下低教育水平人群和高中及以上相对高教育水平人群倾向于晚退休，而且这种晚退休倾向在高教育水平人群中更加明显。第2列男性样本回归结果表明，虽然小学及以下低教育水平人群的退休倾向与初中教育水平人群无显著差异，但是高中及以上相对高教育水平人群的晚退休倾向仍然显著高于初中教育水平人群。第3列女性样本回归结果与第1列总体样本回归结果一致，即存在教育水平与退休倾向之间显著的非对称U形关系，而且此U形关系更加明显。总体来看，表4回归结果与前文统计分析一致:总体样本和女性样本中存在教育水平与退休年龄之间的非对称U形关系，男性退休年龄则随着教育水平的提高而递增，但小学及以下教育水平人群和初中教育水平人群的退休年龄差异不显著。

为了进一步检验教育水平与退休决策之间的关系，我们进行了分单位回归。表5和表6分别检验了机关事业单位和企业的情况。表5的回归结果表明，机关事业单位中，尽管退休倾向在高中和初中教育水平人群之间区别不显著，但是教育水平与退休倾向的非线性U形关系在总体上和女性中依然存在。而且，相对于小学及以下低教育水平人群的劳动力“补偿性延长”效应，大专及以上教育水平人群的劳动力“激励性延长”效应更加明显。

从表6看出，企业总体样本中除了高中教育水平人群退休倾向显著低于初中教育水平人群外，其他教育水平人群的退休倾向与初中教育水平人群相比并没有显著差异。女性样本中除小学及以下教育水平人群退休倾向显著低于初中教育水平人群外，高中及以上教育水平人群的退休倾向虽然也低于初中教育水平人群，但是不显著。因此，总的来看无论是企业总体样本还是企业分性别样本，教育水平与退休倾向之间并没有表现出显著的U形关系。得出如此结果，可能跟企业样本数量较少有关:企业中大专及以上教育水平男性样本数量仅84人，而女性样本数量更低，仅为49人。

表4 教育水平对退休倾向的影响

表5 机关事业单位中教育水平对退休倾向的影响

表6 企业单位中教育水平对退休倾向的影响

上述回归结果表明，尽管存在性别和单位性质间的差异，但从我们考察的总体样本来看，教育水平与退休倾向之间的非对称U形关系确实存在。中低教育水平人群，特别是初中教育水平人群拉低了总体的退休年龄，表现出明显的提前退休特征，因而是我们的重点关注人群。不过，清楚这一点仍不够。为了减少政策阻力并制定出合理有效的“区分对待”延迟退休政策，还需要进一步了解初中教育水平人群主要分布在哪些行业。

由于样本过少，CHARLS数据不适合对行业进一步细分，因此我们采用宏观统计数据对此进行考察。与上文一致，我们把教育水平同样分为四个层次:小学及以下、初中、高中、大专及以上。表7数据显示，在所有行业中，初中教育水平人群都占到较高比例，最少的也超过10%；初中教育水平人群占比超过50%的行业数达到了总行业数的三分之一，主要集中在建筑业、住宿和餐饮等劳动密集型行业。相对于其他教育水平人群而言，初中教育水平人群缺少延迟退休的激励，因而在这些初中教育水平人群占比较高的劳动密集型行业中，延迟退休政策将面临巨大阻力，而且行业中初中教育水平人群占比越高其阻力越大。因此，“区分对待”的延迟退休政策应从初中教育水平人群占比较小而高教育水平人群占比较大的行业开始，如教育、金融、科学研究和技术服务等行业。在这些阻力较小的行业先行延迟退休不仅有利于形成对其他行业的示范带动作用，还有利于人力资源的充分利用。另外，在“区分对待”延迟退休的同时，我们还应通过全面普及高中教育、加大在职培训力度等方式提高国民的受教育水平和职业技能，从而降低提前退休的激励。

表7 初中教育水平人群的就业行业分布

五、结论和政策建议

本文利用2013年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据考察了教育水平对退休年龄和退休倾向的影响。结果表明，我国存在严重的提前退休问题，而教育水平对此有重要影响。尽管存在性别、单位之间的差异，教育水平与退休年龄之间存在总体上的非线性关系:初中教育水平人群倾向于早退休，小学及以下教育水平人群和高中及以上教育水平人群倾向于晚退休，而且这种晚退休倾向对高教育水平人群来说更加明显。回归分析结果基本支持了这一发现。由于初中教育水平人群缺少延迟退休的激励且表现出提前退休的倾向，因此可以说延迟退休政策将会在那些初中教育水平人群占比较高的行业中面临巨大阻力。同时，我们发现那些初中教育水平占比较高的行业集中在建筑业、住宿和餐饮等劳动密集型行业。这为我们制定“区分对待”的延迟退休方案提供了参考。

从行业来看，延迟退休应先从金融业、科学研究和技术服务、教育及卫生和社会工作等这些高教育水平人群占比大而初中教育水平人群占比小的行业开始。这样做不仅能降低延迟退休政策面临的阻力，避免人力资源的极大浪费，还能对其他行业产生带头示范作用。同时，我们还应普及高中及以上学历教育、加大在职培训力度以降低提前退休激励，实现劳动力寿命的“激励性延长”。这正好与十九大提出的“普及高中阶段教育”的要求相契合，而且通过劳动力质量的提高也可以一定程度上缓解未来劳动力数量下降的不利影响。

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