张励,王杰
(1.安徽建筑大学城市建设学院 管理工程系,安徽 合肥 230601;2.山东大学 东北亚研究中心,山东 威海 264200)
随着医疗卫生事业的发展,人们饮食结构的改善,我国人口平均寿命较解放初期有了很大的提高,依据世界卫生组织相关统计,我国男性预期寿命已达到74.6岁,而女性更是高达77.6岁,均已超过世界平均水平①数据来源:《2016年世界卫生统计》。与之相对的我国人口自然增长率在2015年仅为4.96‰。伴随着老龄人口的增多和新生儿的下降,我国人口结构发生了变化,人口老龄化问题显现。根据最新的第六次人口普查数据,我国60岁及以上人口占13.26%,而2000年这一比率还维持在10.33%。超出联合国规定的10%基准线,事实上,我国已于2000年进入了老龄化社会。
人口老龄化催生出了许多社会问题,尤为瞩目的就是养老问题。《中国劳动保障发展报告(2016)》指出,2014年当年全国性养老金收支缺口已经达到1321亿元,全国共有24个省级统筹单位收支状况进一步恶化,个人账户空账运行规模越来越大,接近3.6万亿元,养老金当期收不抵支现象凸显。
如何解决我国人口老龄化和养老金缺口压力日益增大的难题,已成为各界讨论的一个热门话题。鉴于延迟退休年龄对养老金的“增收减支”作用,很多学者都视其为解决养老金缺口的一条通衢。人力资源和社会保障部部长尹蔚民明确指出,推行延迟退休只是时间问题。②http://www.360doc.com/content/16/0717/09/1993072_576219635.shtml.
鉴于世界各国延迟退休的一些经验和教训,我们不禁疑虑:主观上,国人的身体健康状况是否足以支撑其继续工作及其自身的工作意愿如何?客观上,延迟退休是否会对就业乃至经济增长产生负面影响?本文将立足于以上问题,用理论和实证的方法展开研究。
20世纪下半叶,国外部分学者开始研究健康状况与延迟退休的关系。Lazear(1986)[1]发现,现时和预期的健康状况会决定劳动者对现时和将来闲暇的偏好选择,非健康带来的负效用和低回报使得其继续劳动的概率减少。Jiménez-Martín(2006)[2]通过对西班牙50-60岁劳动者的实证研究发现,随着健康状况的恶化,劳动者继续参加工作的概率降低。与此同时,很多学者也开始研究养老保障制度对退休年龄的影响。Hurd&Boskin(1981)[3]根据纵向数据分析得出,因为社会保障收益的大幅提高,1969-1973年老年人劳动参与率出现了下降。Stock(1990)[4]侧重于研究养老金对退休的激励作用,他建立了一个“最优退休年龄”的模型得出,养老金给付公式的不同会决定退休年龄的分布范围。主张根据不同行业、群体的特点针对性的制定退休政策。Samwick(1998)[5]使用代际模型来解释养老金的大小对个人退休决策的影响效应。提出在当前人口老龄化的背景下,应通过增加工作期的工资水平等措施来遏制提前退休势头,鼓励国民选择延迟退休。还有一些学者关注于延迟退休的就业效应的研究。Franklin A.Michello&William F.Ford(2006)[6]把劳动人口参与率作为重要的解释变量,采用静态的奥肯定律来进行研究表明:延迟退休后的老年人口就业数量的增加将会挤占年轻人的工作岗位,进而导致失业率的上升。Gruber.Milligan&Wise(2009)[7]分析了比利时等十二个国家的不同年龄阶段的劳动参与率,反驳了工总量不变的假说,同时证明了延迟退休还会对就业具有积极地促进作用。
国内关于健康状况与延迟退休之间关系的文献研究还很少。解垩(2011)[8]利用CHNS数据库,通过非连续性时间风险模型结果显示:健康状况是劳动力是否退出的一个重要因素,健康水平对男性及农村劳动力的退出有更显著影响。谭远发、朱明娇等(2014)[9]采用生命表技术编制了我国2005年和2010年分性别人口平均预期寿命及健康工作寿命表,提出了我国延迟退休的合理目标年龄分别为男62岁和女58岁。李凯(2016)[10]以W市为例,通过实证研究发现,在众多影响企业职工延迟退休的影响因子中,健康是第一位的。根据中国的国情,有些学者进行了延迟退休的影响因素的研究。林义(2002)[11]认为,人均预期寿命的提高是决定退休年龄的基础,主张退休年龄的选择应考虑到现今的国民身体健康状况。陈龙(2015)[12]认为,退休年龄的决定性因素包括人口平均寿命与劳动力供求状况、劳动者的初始劳动年龄与劳动者的工作环境以及养老保险基金储备与社会经济发展水平。最为关心的还是延迟退休对就业的“挤出效应”。苗红军等(2003)[13]认为延迟退休通过“减支增收”来缓解养老金支付压力,并且对宏观就业没有冲击;二是延迟退休对不同行业的就业短期内产生很小的负面影响,长期内促进就业。岳立等(2016)[14]通过模型构建,把青年男女就业比例作为被解释变量,得出结论:在青年与老年形成竞争的行业,延迟退休会对就业产生负面效应,但是部分行业反而会有促进作用;三是延迟退休对就业起促进作用。苏春红等(2016)[15]利用工作搜寻模型进行实际政策效果分析发现,延迟退休使得企业为就业人群提供的岗位数量大大增加,进而增加社会的就业水平。此外,她又通过实证分析得出延迟退休年龄后,劳动年龄人口越多反而使得失业率越低的结论。当然,也有许多学者对延迟退休的就业效应持否定态度。李珍(1998)[16]认为劳动者提前退出劳动力市场,随着企业生产效率的提高,可能会选择用资本替代劳动这一要素,其结果是并不能增加就业。李付俊等(2014)[17]通过实证分析揭示了由于老年人和年轻人之间“同质化”现象严重,老年人就业与青年人的就业之间存在显著的替代关系。
国外文献基于劳动力短缺的背景推行延迟退休方案,一览各国延迟退休的实践,大多数已取得了很好的实际效果。国内文献主要是基于我国人口老龄化和养老金收支失衡的矛盾研究延迟退休方案,但是结合我国劳动力市场上的供求状况,部分学者开始关注政策实施后将会给我国就业带来的影响。纵观国内外研究的现状,发现多数研究都聚焦于延迟退休政策实施的必要性和实施后的效果预测,很少涉及到老龄就业者的健康水平对就业的影响。在接下来的研究中,我将会综合考虑延迟退休政策推行的客观条件和老龄人口自身的健康状况全面分析延迟退休政策。
基于国情的变化,我们不禁思考现有的法定退休年龄是否仍然是合理的?如何寻找到“最佳”退休年龄?基于此,本文提出了三个假设条件:
(1)消费者工作期的收入固定不变,成长期和退休期的收入为零,零利息率;
(2)消费者工作期和退休期消费固定,无馈赠资产;
(3)消费者成长期的消费也是固定的,但是不同于工作期和退休期。
为了研究的全面和具体,本文研究消费者从出生至死亡的整个生命周期的收入分配问题,据此绘制了如下的收入、储蓄和财富随年龄变化图。
图1 基于生命周期假说和人力资本理论的投资、收入、储蓄图
图中,O代表出生时刻,t0表示起始工作年龄,R表示退休年龄,D表示生命终结。Y表示工作期的每期固定收入,Yi表示可支配收入(假设“理性人”被强制按时归还父母为了养育自己付出的资本,那么Yi便是固定收入中去除归还投资的那部分可供消费者自由支配的收入)C表示工作期和退休期的固定消费,C1表示成长期的固定消费,A(T)表示财富的积累,其中,在t0点开始财富的积累,R点财富积累达到了最大值,而后逐渐下降直至D点降为零。[O,t0]区间是负储蓄区间,[t0,R]区间是储蓄区间,[R,D]区间是动用储蓄区间。
接下来本文通过数学模型的构建来推算[R,D]和[O,t0]都增大的情况下“最优”退休年龄的选择问题。
假定市场中有一个代表性的个体,他的整个生命周期由成长期、工作期和退休期构成。成长期和工作期通过消费获得效用,退休期则通过消费和闲暇获得效用。理性的个体必会选择最佳退休年龄以实现个人整个生命周期的效用最大化。其中,成长期的消费来自于父母等的人力资本投资p,工作期的消费来自于工资w,退休期的消费来自于养老金收入v。假定效用函数为U,消费函数为C,闲暇变量为L,并且闲暇为外生变量,则成长期、工作期和退休期的效用函数分别为:
其中,U1和C1分别代表成长期的效用和消费,U2和C2分别代表工作期的效用和消费,U3和C3分别代表退休期的效用和消费。三个效用函数都满足U′>0,U″<0。假定个体在成长期有不变的消费倾向δ,在工作期和退休期有不变的消费倾向,则三期的消费函数分别为:
将公式(3-1)、(3-2)与(3-3)相加,并把(3-4)、(3-5)和(3-6)分别带入,可得个体的总效用:
假定个体在t0时参加工作,R时退休,D时死亡,在O至t0期获得的平均人力投资为,t0至R期获得固定工资w0,在R+1至D期获得固定养老金收入v0。则将工作期的工资和退休期的养老金收入都以利率r折算到R期,可得
将(3-8)、(3-9)与(3-10)带入(3-7),得到效用的最终表达形式:
为了实现一生效用的最大化,消费者会选择最优的退休年龄R,保证U′(R)=0,其中 U″>0 ,可知此时的U便取得最大值
由上式可知,最优退休年龄R的选择取决于利率r,初始工作年龄t0及预期寿命D,当r不变时,退休年龄R便与寿命D和初始工作年龄t0呈正相关关系,即随着人均预期寿命的不断延长以及人力资本投资年限的增加,实现一生消费最大化的最佳退休年龄也应相应地推迟。
2.2.1 变 量选取
表1 变量选取及说明
2.2.2 双样本T-Test检验
本文采用中国营养与健康调查数据(CHNS)分析改革开放以来,国民的整体健康状况是否有显著改善,这关系到延迟退休制度改革推行的可行性。
(1)我们把1991年定义为第1组,2004年定义为第2组,实证结果如下:
表2 双样本T-Test检验下1997年和2004年的健康水平差异
由上表可知,1997年调研数据包括171个样本,2004年调研数据包括372个样本,其中,1997年的样本均值和标准误分别为2.26和0.05,2004年的样本均值和标准误分别为2.76和0.04。原假设是1997年和2004年的样本均值没有差别,双尾检测结果显示p几乎为零,原假设发生的概率很小,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,接受备择假设,1991年和2004年的健康水平存在显著的差异。因为,2004年的样本均值相对来说较高,说明自改革开放以来,我国居民的健康状况逐渐改善。
(2)我们把2004年定义为第2组,2011年定义为第3组,实证结果如下:
表3 双样本T-Test检验下2004年和2011年的健康水平差异
由表3来看,2004年调研数据包括372个样本,2011年调研数据包括682个样本,其中,2004年的样本均值和标准误分别为2.76和0.04,2011年的样本均值和标准误分别为2.72和0.03。原假设是2004年和2011年的样本均值没有差别,双尾检测结果显示p值为0.43,依据现有数据我们没有理由拒绝原假设,这表明,虽然2011年的样本均值略小于2004年,但是我们没有理由相信2004年的健康状况的实际值显著比2011年的实际值大。总体来说,我国居民的健康水平还是不断提高的。我们有理由相信现在乃至未来的居民健康水平都在向良性方向发展!
2.2.3 有序Probit模型分析
据表4显示,经过筛选和整理后,我们得到了2073个样本,针对这些样本,我们进行了有序probit回归分析发现,地区(region)、性别(gender),受教育程度(education)、工资(wage)、年龄(age)和医疗保险(insurance)等变量对健康状况(health)的影响系数是不同的。其中,医疗保险(insurance)的OP系数和标准误分别为0.104和0.06,这表明,购买医疗保险将会对居民健康水平起到积极作用,更好地医疗服务保障居民的身体健康,并且标准误为0.06也是比较小的,这说明变量之间差异较小,分布较平均。同时,我们也发现,医疗保险的OP系数是所有变量中最大的一个,它对健康水平的影响也是最大的一个,是我们实践工作中的着力点。受教育程度(education)的 OP系数为 0.0524,标准误为0.02,这表明,受教育程度每多增加一年,健康水平将提高0.0524,相对于其他变量来说,受教育程度的影响系数较高,并且此系数在5%的水平上是显著的,我们有理由相信,整个国民的受教育程度的不断增加将会对居民健康状况的改善起到积极地影响。变量地区(region)的OP系数为-0.0315,标准误为0.04。1代表东部地区,2代表中部地区,3代表西部地区,这也验证了我们的假设,地区发展程度不同会对健康状况产生一定的影响,一般而言,东部沿海地区拥有较好的医疗团队,较先进的医疗设施和完备的医疗保障,这一地区的居民健康水平相对来说也更好一些。西部地区,有赖于恶劣的生存环境和拥堵的交通,人们的健康水平相对较低,再加上医疗服务的欠缺最终导致了这一地区居民的健康状况较差。年龄(age)的OP系数为负值-0.0051,并且在10%的显著性水平上显著,标准误为0.00,这表明随着年龄的不断增加,样本的居民健康水平不断下降,这是符合我们的预期的。一般而言,随着年龄的不断增加,人们的身体机能开始弱化,容易引发各种疾病。年龄与健康状况是负相关关系。性别(gender)的OP系数为-0.0311,标准误为0.05,这与我们的设想相矛盾,在1代表男性,2代表女性的变量选取中,我们假设,在人口老龄化和人口预期寿命不断延长的过程中,同龄女性比男性有更好的身体健康状况,但实证结果显示,性别与健康是负相关关系,这可能和我们选取的不同数据有关。但是,工资水平的高低对健康状况的影响几乎为零,这与原先假设不一致,可能是因为不同的样本所导致的,我们不必介怀。
表4 有序Probit回归结果
为了进一步测度各因素对健康状况的影响,本文分别给出了各因素对健康状况的边际影响。以地区(region)为例,在其他条件不变的情况下,若作为地区的变量增加1,则健康状况是差(y=1)的概率提高0.37%,健康状况为一般(y=2)的概率提高0.85%,健康状况为好(y=3)的概率降低0.37%,健康状况为很好(y=4)的概率降低0.85%,这说明,因为地区之间的差异,当我们的参考样本由东部地区逐渐向西部地区转变时,居民的健康水平趋于差和一般,健康状况好和很好的样本减少。当性别(gender)由1变为2时,健康状况为差(y=1)的概率提高0.37%,健康状况为一般(y=2)的概率提高0.83%,健康状况为好(y=3)的概率降低0.36%,健康状况为很好(y=4)的概率降低0.83%,这说明男性可能有更好的健康状况,原因我们在上述分析中已经提到过了。接下来分析受教育程度(education)变量,在其他条件不变的情况下,受教育程度每增加1,健康状况为差(y=1)的概率降低0.62%,健康状况为一般(y=2)的概率降低1.40%,健康状况为好(y=3)的概率提高0.61%,健康状况为很好(y=4)的概率提高1.41%,这表明受教育程度的提高显然对居民健康产生积极影响,并且边际影响相对来说也较大。如前所述,我们已经知道工资(wage)对健康水平影响很小,在保持其他条件不变的情况下,我们可以清晰地看到,随着工资水平增加1,健康状况为差(y=1)、健康状况为一般(y=2)、健康状况为好(y=3)和健康状况为很好(y=4)的概率几乎都为零,这说明整体来说,工资对于健康状况没有边际影响。我们再来分析年龄(age)变量对健康状况的边际影响,在其他条件不变的情况下,年龄每增加1,健康状况为差(y=1)的概率提高0.06%,健康状况为一般(y=2)的概率提高0.14%,健康状况为好(y=3)的概率降低0.06%,健康状况为很好(y=4)的概率降低0.14%,这说明随着年龄的不断增加,健康状况为差和一般的人群增多,健康状况很好的居民数减少。最后,我们研究下医疗保险(insurance)对健康水平的影响。保持其他变量不变,医疗保险由0变为1,健康状况为差(y=1)的概率降低1.22%,健康状况为一般(y=2)的概率降低2.79%,健康状况为好(y=3)的概率提高1.21%,健康状况为很好(y=4)的概率提高2.79%。至此,我们可以看到,医疗保险无论是在有序probit回归中的系数还是它对健康状况的边际影响都较大,是我们需要注意的关键变量。
3.1.1 延迟退休对劳动力市场均衡的影响
延迟退休对劳动力市场的效应可以通过劳动供给和需求曲线的分析来得到。假设初始退休年龄为R0,现通过延迟退休政策将退休年龄延长至R1。L代表就业量,w代表工资水平。为了更加深入和全面的了解劳动力市场的均衡状况,本文假设劳动力市场中有两条倾斜程度不同的需求曲线SD1和SD2,与此相对应,市场中也存在两条不同倾斜程度的供给曲线BS1和BS2。遵循事物发展的延续性和一致性规律,本文又给出了相对于短期需求曲线SD1的长期需求曲线LD1及与延迟退休政策出台前的供给曲线BS1相对应的AS1,绘制了下图来分析延迟退休对劳动市场的效应:
图2 延迟退休对劳动力市场的效应图
(1)当退休年龄为R0时,劳动力市场的供给曲线是BS1,需求曲线是SD1,由市场自发供求力量所决定的均衡点为E,均衡工资是w0,就业量是L0。当退休年龄延长至R1时,老年就业者就会继续留在劳动力市场,市场供给曲线向右平移至AS1,从短期局部均衡来看,新的市场供给曲线AS1和原有的市场需求曲线SD1相交得到的均衡工资是w1,就业量是L1,新增就业量为( )L1-L0,但是劳动供给量为L3,市场没有实现充分就业,存在就业的“挤出效应”,将会有( )L3-L1的劳动者面临失业。
(2)当退休年龄为R0时,劳动力市场的供给曲线是BS1,需求曲线是SD2,由市场自发供求力量所决定的均衡点为E,均衡工资是w0,就业量是L0。当退休年龄延长至R1时,老年就业者就会继续留在劳动力市场,市场供给曲线向右平移至AS1,从短期局部均衡来看,新得到的均衡工资是w2,就业量是L2,新增就业量为的劳动者面临失业。
(3)最初劳动力市场的供给曲线是BS2,需求曲线是SD1,由市场自发供求力量所决定的均衡点为E,均衡工资是w0,就业量是L0。随着退休年龄的延长,老年就业者就会继续留在劳动力市场,市场供给曲线向右平移至AS2,从短期局部均衡来看,新得到的均衡工资是w4,就业量是L4,新增就业量为将会有的劳动者面临失业。
(4)从长期来看,我们仅分析当最初劳动力市场供求曲线为BS1和SD1的情况。此时,延迟退休会使得BS1向右下方倾斜,变为AS1。由于就业人口的增加,产品需求增加,劳动需求曲线也会上移,随着一国经济的持续稳定发展,延迟退休对就业的“挤出效应”会不断消除,均衡就业量会慢慢恢复到延迟退休前的水平,一旦劳动需求曲线移动到LD1时,将会在不降低劳动者收入的前提下,增加就业量至L3,此时,全部吸纳了新增劳动力,实现了充分就业。而且,当市场需求曲线较为平坦时,在经济增长的较早时期即能消除“挤出效应”的不良影响,实现充分就业。
3.1.2 现阶段我国劳动力市场分析
(1)不同行业的劳动力市场供求曲线在当下呈现出不同的形状。一般而言,受教育程度较高的劳动者倾向于从事高精尖的行业领域,这些行业急需创造性的头脑和活力,他们不在乎为此付出的高昂的工资成本,因此,劳动需求曲线相对来说比较平坦,然而,因为我国创造性人才的缺乏,劳动者拥有更多的选择自主权,相对来说,此时的劳动供给波动较大。延迟退休在对较为平坦的劳动需求曲线和相对陡峭的供给曲线的作用机制下将使就业产生较小的“挤出效应”,与此相对应,受教育程度较低的劳动力市场产生较大的“挤出效应”。
(2)不同地区的劳动力市场供求曲线也有所差异。东部地区依赖于良好的地理位置,便捷的交通和更好的医疗条件,吸引了众多的厂商和外资企业来此建厂和从事生产活动。有赖于自由的劳动力市场流动和庞大的劳动力需求,一旦不满足于现有工资和待遇,劳动者便会寻找新的发展机会和空间,此时的劳动供给曲线斜率较大,延迟退休虽然会挤占青年人就业岗位,同时也促使他们转业或者自主创业,“挤出效应”较小。类似分析下,中部次之,西部地区“挤出效应”最大。
(3)不同性别的劳动力市场供求曲线也显现出独有的特点。现实生活中,考虑到身体条件、性格特点以及性别歧视的存在,企业往往更愿意招聘男性劳动力,女性劳动力需求弹性较大,劳动力需求曲线也较为陡峭。因为较小的买房、养家等社会压力下,女性劳动者对工资待遇的看重程度较低,劳动供给曲线较平坦,延迟退休对女性就业的“挤出效应”较大。
3.1.3 较长时期下的我国劳动力市场分析
不论各行业、各地区和性别不同下的劳动力供求曲线的具体形状是什么,在市场中的劳动力需求大体是一条向右下方倾斜的曲线,劳动力供给是一条向右上方倾斜的曲线。在延迟退休使得劳动力市场中的供给曲线向右下方移动,对就业产生“挤出效应”的情形下,长期来说,考虑到我国目前的经济增长态势,中国经济“新常态”的不断发展,产业结构的优化升级等宏观因素也会引起劳动力需求曲线向左上方移动,由此抵消延迟退休对就业产生的负面影响。
3.2.1 变量选取
表5 变量选取及定义
3.2.2 模型假设
表6 模型假设及预期影响效应
基于上述假设,本文建立了以下模型:
3.2.3 样本总体回归结果分析
表7 xtlogit回归结果
以1989-2011年数据为限,辅以表征个性的hhid和line为基础建立的新变量id为个体变量,本文采用了CHNS面板数据作为分析的基础。由于不同年份的统计会有新的个体加入,因此本文建立的是非平衡面板数据,所使用的是随机效应的xtlogit回归。本文把是否就业作为被解释变量employment(0代表未就业,1代表就业),着重研究年龄的不断上升对就业是否会有影响以及其他影响就业的微观因素。由上表得知,年龄(age)的回归系数约为-0.0453,标准误为0.0452,z统计量值为-1,它表示当其他条件不变的情况下,年龄每增加一个单位,实现就业的机会比率的加权对数值会下降约0.045个单位,如若取年龄斜率系数的反对数,再从中减去1并乘以100,我们就可以得到对应于年龄增加1单位实现就业的概率下降约4.4%,实际上年龄的不断上升就业会有所下降,但是总体来说,劳动力年龄对就业的影响很小。尤其值得关注的是离散型的返聘(retired)和地区(region)变量,它们的系数为负数,代表着老年人口实现再就业,以及处于经济发展水平的下降地区的人们实现就业的可能性更低。此外,与先前分析一样,我们看到工资(wage)变量对就业的影响作用是很小的,几乎为零。受教育程度(education)、健康(health)和性别(gender)变量都会对就业的实现产生一定的影响作用,并且经观察发现,其系数也远远高于年龄,这说明它们对就业的影响远远大于年龄因素。
3.2.4 不同性别样本xtlogit回归分析
表8 不同性别回归结果比较
由上表我们可以看出,在对以不同性别划分的两组样本进行xtlogit回归分析的时候,我们可以清楚地看到,相比而言,女性劳动者更易受影响就业的各因素的影响,地区、健康状况、受教育程度等因素的轻微变动会对就业产生更大的影响。
3.2.5 不同地区样本xtlogit回归分析
表9 不同地区回归结果比较
续表9
由上表我们可以看出,在对以不同地区划分的三组样本进行xtlogit回归分析,东部发达地区的居民就业选择更易受各因素的影响,性别、健康状况、受教育程度等因素的轻微变动会对就业产生更大的影响,中部次之,西部地区影响作用最弱。
3.2.6 不同受教育程度样本xtlogit回归分析
表10 不同受教育程度回归结果比较
由上表我们可以看出,在对以不同受教育程度划分的两组样本进行xtlogit回归分析,受教育程度越高的劳动者就业选择更易受各因素的影响,健康状况、返聘等因素的轻微变动会对就业产生更大的影响,延迟退休政策的推行过程中要注意考虑到文化水平之间的差异制定灵活性的退休政策。
人均预期寿命的延长,人口老龄化的加剧,养老金缺口的压力,这些似乎都给延迟退休年龄的推行找到了完美的理由。况且,自从改革开放以来,我国居民的身体健康状况不断改善,这似乎也佐证了延迟退休的合理性。针对学术界和社会舆论所担心的延迟退休对就业的负面效应,本文从理论和实证的角度验证了延迟退休在短期内可能会对就业产生“挤出效应”,老年劳动力继续工作从而挤占了中青年群体的工作岗位,但是考虑到部分地区返聘现象的存在,老年劳动力的参与只不过是“隐形”就业的“显性化”,而且“挤出效应”的大小因地区、性别、受教育等而有所差异。如果从长期来看,我们会发现延迟退休对就业的负面效应会消失,对就业量以及增长率影响最大的是GDP增量以及产业结构的优化升级等宏观层面的因素。
鉴于以上的研究发现,本文给出了政府在具体实施延迟退休方案时的一下建议:
(1)应充分考虑到不同性别、不同地区、不同文化程度的就业者之间的异质性,制定分行业、分性别、分地区的灵活就业方案。可以率先在高新技术领域、男性劳动者群体以及东部地区推行延迟退休政策,而后再慢慢推广到其他领域和群体。
(2)考虑到目前社会各界对延迟退休的质疑,借鉴上海地区延迟退休的改革试点,建议政府采用循序渐进的方式延长退休年限,可以在预计2035年基本实现社会主义现代化之际,从2020年开始每3年延长退休年龄一岁,最终实现法定退休年龄延长5年,男性最长65岁退休,女性最长60岁退休。
(3)最后,政府应该关注如何实现GDP的持续稳定增长,如何推动产业结构的优化升级,实现中国经济良性有序发展,这些不断发展的宏观经济因素将减轻延迟退休对就业产生的负面影响,为方案的顺利实施保驾护航!