挤占还是促进——渐进式延迟法定退休年龄对就业的影响研究

Input or Output—The Impact of Raising the Retirement Age in Progressive Steps on Employment

摘要: 随着中国人口老龄化持续加深与劳动力供给结构转变，延迟法定退休年龄已成为国家应对养老压力与人力资源优化的重要战略。基于2001~2023年中国31个省份的面板数据，以老年人口抚养比作为延迟退休的政策代理变量，构建双向固定效应模型进行估计。结果显示，延迟退休对就业率存在显著的促进作用，表现为补充效应。从地区看，在东部和西部地区作用显著，而在中部和东北地区不显著；从人力资本看，对高学历群体的就业促进效应明显，对低学历群体则不显著。研究表明，延迟退休的就业效应受地区经济结构与劳动者人力资本水平的调节。据此，提出了实施差异化政策、构建终身学习体系及完善劳动力市场配套措施等建议，以优化政策实施效果。

Abstract: With the continuous deepening of China’s population aging and the transformation of the labor supply structure, delaying the legal retirement age has become an important strategy for the country to deal with the pressure of elderly care and optimize human resources. Based on the panel data of 31 provinces in China from 2001 to 2023, taking the dependency ratio of the elderly population as the policy proxy variable for delaying retirement, a bidirectional fixed effects model was constructed for estimation. The results show that delaying retirement has a significant promoting effect on the employment rate, which is manifested as a supplementary effect. From a regional perspective, its effect is significant in the eastern and western regions, but not so significant in the central and northeastern regions. From the perspective of human capital, the employment promotion effect on highly educated groups is obvious, while it is not significant for less educated groups. Research shows that the employment effect of delayed retirement is regulated by the regional economic structure and the level of human capital of workers. Based on this, suggestions such as implementing differentiated policies, building a lifelong learning system and improving supporting measures for the labor market have been put forward to optimize the implementation effect of policies.

1. 问题的提出

当前，中国正经历着深刻的人口结构转型，人口老龄化程度持续加深与少子化趋势日益凸显，这对社会保障体系与劳动力市场的可持续发展构成了严峻挑战。在此宏观背景下，渐进式延迟法定退休年龄政策作为一项关键的国家战略举措被推出，旨在积极应对人口老龄化、缓解养老金支付压力并弥补劳动力供给缺口。然而，这项重大政策出台后引发了广泛讨论，核心争议点在于延迟退休是否会改变劳动力市场的供需格局与代际流动模式，从而对不同年龄组劳动者就业机会，产生深远影响。

关于延迟退休对就业的影响，学术界尚未达成共识，主要形成了两种不同的观点。一方研究认为，延迟退休基于宏观经济与劳动力结构的互补性，不会挤占青年就业，甚至可能产生积极效应。有研究强调该政策是适应人口结构变化、促进经济增长的重要路径[1]。国际经验亦显示，实际退休年龄的调整是应对劳动力市场挑战的常见策略[2]。基于中国数据的实证分析表明，延迟退休对整体就业及青年就业可能存在正向影响[3] [4]，其背后的逻辑在于老年与青年劳动力更多呈现互补而非简单的替代关系[5]。进一步的研究探讨了实现延迟退休共赢局面的可能[6]，而这一互补性观点在国际比较研究中得到了一定支持[7] [8]。

另一方面，也有大量研究认为延迟退休可能通过多种渠道对青年就业产生挤出效应。基于国际数据的实证检验发现，此类政策对失业率，尤其是青年和老年劳动力的失业率，存在显著的冲击[9]。国内研究在探讨养老保险体系发展时，也间接提示了相关的潜在风险[10]。更有研究揭示了家庭内部的复杂传导机制，指出延迟退休可能通过减少老年人提供的隔代照料，间接影响家庭内年轻成员的劳动力供给决策，从而对就业产生负面影响[11] [12]。在当前青年就业形势严峻的背景下，有观点认为延迟退休政策可能加剧青年群体的就业困难[13]。多项国际研究的证据也支持了这一担忧，表明提高退休年龄的改革可能与青年失业率上升相关联[14]-[17]。其他研究也从社会保障可持续性[18]、代际就业关系[19]、养老金改革的劳动力市场激励[20]以及弹性退休政策的效应[21]等角度，丰富了关于延迟退休潜在就业影响的讨论。

综上所述，延迟退休对就业的净效应并非单一方向，而是“促进效应”与“挤占效应”两种力量相互博弈、综合作用的结果。其作用机制主要沿以下两条路径展开：

从促进效应的路径看，经验丰富的老年劳动力延迟退出有助于知识、技能与经验的代际传递与溢出，这种人力资本的存续与深化可能为创造新岗位提供支撑[22] [23]。从公共财政与养老金体系可持续性视角，延迟退休直接增加了养老保险基金的缴费来源，同时缩短了支付年限，这有助于改善养老金体系的长期财务平衡[24] [25]，从而为宏观经济稳定与积极的就业政策创造空间。

从挤占效应的路径看，最直接的影响是岗位占用与代际竞争。延迟退休会减缓工作岗位的自然更迭速度，在就业岗位有限的情况下，劳动者之间可能因知识结构、技能特点和用工成本差异而产生直接竞争[26]。对企业而言，延迟退休可能推高综合人力成本并影响组织内部结构，进而促使企业调整用工策略，从宏观上对就业创造产生复杂影响[27]。提高退休年龄对老年劳动者自身就业的影响也为理解整体就业效应提供了另一维度[22]。通常认为，市场经济更发达、产业结构更多元的地区，可能为不同年龄劳动力的优势互补提供更有利的条件[21]。基于以上分析，本研究旨在深入探讨渐进式延迟退休对就业的影响，特别关注其净效应及结构性差异。据此，提出以下研究假设：

H1：延迟退休对总体就业率存在显著的促进效应，即其“促进效应”整体上大于“挤占效应”。

H2：延迟退休对就业的促进效应存在结构性差异，具体表现为在市场化程度较高的地区和高人力资本群体中更为显著。

2. 模型构建

2.1. 数据来源与变量选择

2.1.1. 数据来源

本文数据来源于2001年~2023年《中国统计年鉴》《中国劳动和就业统计年鉴》以及各省统计年鉴，本文数据涵盖了全国31个省份、直辖市以及自治区，分析从2001~2023年这些地区延迟退休和就业之间的关系，对一些缺失值进行了线性插补，最终得到一个包含713个观测值的平衡面板数据。

2.1.2. 变量选择

本文将就业率作为被解释变量，以此来反映就业这一宏观概念。就业率的计算方式为：

$就业率=\frac{就业人数}{就业人数+失业人数}\times 100\%$

就业人数指就业人员数是指在16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员。这一指标反映了劳动力资源的利用程度。失业人员是指劳动年龄内，有劳动能力，有就业要求，处于无业状态，并在公共就业和人才服务机构进行失业登记的城镇常住人员。

老年人口抚养比指每100名劳动年龄人口需负担的老年人口数量，当这一比例升高时，既意味着劳动年龄人口的养老负担加重，也反映出劳动力供给可能存在缺口，而延迟退休的核心目标正是缓解养老压力，提供劳动力供给，二者存在直接因果关联。延迟法定退休年龄可以通过降低老年人口抚养比，进而增加就业。因此本文选择老年人口抚养比作为延迟退休的代理变量。控制变量则选择地区生产总值、地区人均GDP、劳动人口数、平均工资、工业企业单位数、产业结构、平均受教育年限。

2.1.3. 变量描述性统计

本文使用的平衡面板数据包含713个观测值，选取的变量及其描述性统计如表1所示。被解释变量就业率的均值为0.972，表明各地区就业率总体处于较高水平且波动有限。核心解释变量老年人口抚养比的均值为14.15，标准差为4.471，反映出不同地区在人口年龄结构上存在明显差异，这为识别其与就业率的关系提供了良好的变异基础。其余控制变量中均表现出一定的变异性，说明样本在地理与经济发展维度上具有代表性，能够支持后续的实证分析。下图1为各省就业率与老年人口抚养比散点图，从图中可以看出，各省的老年人口抚养比多集中在10%~15%中间，就业率也多聚集在0.96~0.98之间。

Table 1. Descriptive statistics

表1. 描述性统计

变量类型	变量	观察值	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	就业率	713	0.972	0.0136	0.889	0.999
解释变量	老年人口抚养比	713	14.15	4.471	6.710	30.60
控制变量	地区生产总值(取对数)	713	9.234	1.262	4.933	11.82
	劳动人口数/千万人	713	2.426	1.658	0.128	7.172
	平均工资/元(取对数)	713	10.60	0.771	8.976	12.34
	地区人均GDP (取对数)	713	10.36	0.868	7.971	12.21
	工业企业单位数(取对数)	713	8.621	1.362	4.025	11.18
	产业结构	713	0.202	0.126	0.00748	0.772
	平均受教育年限	713	8.682	1.281	3.430	12.78

Figure 1. Scatter plot of employment rate and elderly population dependency ratio by province

图1. 各省就业率与老年人口抚养比散点图

2.2. 建模分析

双向固定效应模型是一种面板数据分析方法，旨在估计面板数据中的因果关系。双向固定效应模型通常用于面板数据中控制单位和时间固定效应的因果估计，以避免遗漏变量偏差和外生性问题。

通过VIF检验和豪斯曼检验，本文采用了时间和地区双向固定效应的模型，具体如下：

$Y_{it}=\alpha +\beta X_{it}+\gamma {\text{Con}}_{it}+{\delta }_t+{\mu }_i+{\epsilon }_{it}$

其中被解释变量$Y_{it}$ 表示i地区在t期时间的就业率，$X_{it}$ 代表i地区在t期内的老年人口抚养比。${\text{Con}}_{it}$ 为控制变量，包括老年人口抚养比、地区生产总值、劳动人口数/千万人、平均工资/元、地区人均GDP、工业企业单位数、产业结构、平均受教育年限；${\delta }_t$ 为时间固定效应；${\mu }_i$ 为地区固定效应；α为常数项；${\epsilon }_{it}$ 为随机误差项。

3. 实证结果分析

3.1. 基准回归

根据表2的回归结果，可以得出老年人口抚养比与就业率在模型中呈现出显著的负相关关系。这意味着老年抚养负担的加重，对就业率产生了抑制作用。这一结果支持了本文的核心逻辑，即实施延迟法定退休年龄政策，将通过降低社会的老年人口抚养比，减轻养老负担对劳动力市场的压力，从而对就业率产生积极的促进作用。对于控制变量，地区人均GDP、工业企业单位数在模型中呈现显著正向影响，体现了经济发展质量和企业数量对就业的促进作用；而地区生产总值、劳动人口数、平均工资等变量的影响因模型设定不同存在差异，提示个体异质性对这些关系的影响需进一步关注。

Table 2. The impact of delayed retirement on employment rate

表2. 延迟退休对就业率的影响

变量	OLS	FE
老年人口抚养比	−0.000^***	−0.001^***
	(−3.00)	(−2.88)
地区生产总值	−0.001	−0.027^***
	(−0.75)	(−3.67)
劳动人口数/千万人	0.003^***	−0.004^**
	(4.28)	(−2.46)
平均工资/元	0.009^***	−0.015^**
	(4.84)	(−2.35)
地区人均GDP	−0.001	0.025^***
	(−0.40)	(3.70)
工业企业单位数	0.001^***	0.004^***
	(3.90)	(2.98)
产业结构	−0.002	0.001
	(−0.56)	(0.24)
平均受教育年限	0.001	0.002
	(1.30)	(1.20)
Constant	0.876^***	1.056^***
	(115.16)	(19.43)
Observations	713	713
R-squared	0.239	0.733

注：1. ^*、^**、^***分别表示估计结果在0.01、0.05、0.1的水平上显著。2. ()内为t值。

3.2. 异质性检验

3.2.1. 不同地区

按照国家统计局的分类方法，本文将全国31个省份、自治区和直辖市分为四个地区。基于这四个地区进行异质性分析，见表3。延迟退休政策对就业率的影响存在显著的地区差异，在东部地区表现得最为明显，在西部地区也有所体现，但在中部和东北地区则效果不明显。这种区域差异可能源于各地区经济发展阶段、产业结构特征和劳动力市场状况的不同。东部地区经济发达，劳动力市场活跃，产业结构多元，老年劳动力与青年劳动力的互补性可能更强；而中部和东北地区可能面临经济结构，产业结构调整等更复杂的就业影响因素区域。从控制变量来看，各地区的经济发展因素对就业的影响也呈现差异化特征。在东部地区，劳动人口数量和平均工资对就业率有显著正向影响；在西部地区，平均工资和工业企业单位数对就业率促进作用明显；而在中部地区，劳动人口数量反而对就业率产生抑制作用，这可能反映了该地区劳动力供给与就业岗位之间的结构性矛盾。这一异质性分析结果表明，延迟退休政策对就业的影响具有明显的地区特异性，在政策实施过程中需要考虑各地区的实际情况，采取差异化的推进策略，才能更有效地实现促进就业的政策目标。

Table 3. The impact of delayed retirement in different regions on employment rate

表3. 不同地区延迟退休对就业率的影响

变量	东部	中部	西部	东北
老年人口抚养比	−0.001^***	0.000	−0.000^*	0.000
	(−2.80)	(1.08)	(−1.81)	(0.47)
地区生产总值	−0.006^*	0.008	0.001	−0.022
	(−1.68)	(1.23)	(0.37)	(−1.25)
劳动人口数/千万人	0.005^**^*	−0.004^**	0.001	0.010
	(3.32)	(−2.47)	(0.60)	(0.98)
平均工资/元	0.014^***	0.003	0.017^***	−0.005
	(3.04)	(0.66)	(4.95)	(−0.49)
地区人均GDP	−0.004	−0.003	−0.011^***	0.039^**
	(−0.82)	(−0.31)	(−3.64)	(2.52)
工业企业单位数	−0.002^*	−0.006^***	0.001^*	0.007^***
	(−1.67)	(−4.78)	(1.81)	(3.34)
产业结构	0.001	−0.002	−0.010	−0.005
	(0.11)	(−0.45)	(−1.42)	(−0.76)
平均受教育年限	0.000	0.002	0.005^**	−0.002
	(0.15)	(1.39)	(2.17)	(−0.33)
Constant	0.950^***	0.956^***	0.854^***	0.756^***
	(59.71)	(65.91)	(39.19)	(30.10)
Observations	230	138	276	69
R-squared	0.699	0.583	0.569	0.733

注：1. ^***、^**、^*分别表示估计结果在0.01、0.05、0.1的水平上显著。2. ()内为t值。

3.2.2. 不同教育程度

本文进一步研究不同受教育水平的老年人口抚养比与就业率之间的因果关系。由于从1994年全面推行九年义务教育开始，大部分地区就实行的是小学六年，初中三年学制。因此本文选取的受教育水平划分标准为：高中及以上学历的群体为高学历群体，即受教育年限在9年以上的群体；初中及以下学历的群体为低学历群体，即受教育年限在9年以下的群体。

根据表4的回归结果，延迟退休政策对不同教育程度群体的就业率产生了显著差异化的影响，主要作用于高学历群体。这可能由于高学历老年劳动者往往占据着需要丰富经验和专业知识的关键岗位，其延迟退休所产生的知识溢出效应和岗位创造效应更为明显；而低学历群体可能因岗位替代性高、技能更新滞后等因素，延迟退休对其就业率的影响相对有限。从控制变量来看，两组群体也表现出不同的特征。劳动人口数量的增加对两组群体的就业率均有显著正向影响。特别值得注意的是，地区人均GDP对高学历群体就业率有显著负向影响，而对低学历群体影响不显著，这可能反映了不同学历群体就业决定因素的差异性。这一教育程度异质性分析揭示了延迟退休政策影响就业的人力资本门槛效应，提示政策实施过程中需要关注不同受教育程度群体的差异化反应，特别是高学历群体的就业反应更为敏感，这对政策效果的精准评估具有重要意义。

Table 4. The impact of delayed retirement due to different educational levels on employment rate

表4. 不同教育程度延迟退休对就业率的影响

变量	高学历群体	低学历群体
老年人口抚养比	−0.001^***	0.000
	(−3.00)	(1.50)
地区生产总值	0.002	−0.004^*
	(0.54)	(−1.80)
劳动人口数/千万人	0.003^*	0.003^***
	(1.84)	(3.76)
平均工资/元	0.009^***	0.008^***
	(2.83)	(3.26)
地区人均GDP	−0.011^***	0.003
	(−3.15)	(1.05)
工业企业单位数	0.001^***	0.001^***
	(3.05)	(3.07)
产业结构	0.002	−0.006
	(0.32)	(−1.11)
平均受教育年限	0.003^*	0.003^**
	(1.83)	(1.97)
Constant	0.946^***	0.851^***
	(38.58)	(57.84)
Observations	282	431
R-squared	0.713	0.781

注：1. ^***、^**、^*分别表示估计结果在0.01、0.05、0.1的水平上显著。2. ()内为t值。

3.3. 稳健性检验

3.3.1. 更换被解释变量

为了确保实证回归结果的稳健性，我们将在保持控制变量不变的情况下，通过变换因变量和核心解释变量的度量方式对基准回归结果进行进一步的稳健性检验。具体而言，采用“城镇登记失业率”作为就业率的替代变量。

表5的结果从反面验证老年抚养负担的加重与更高的失业水平相关联。其作用机制在于：老年人口占比增加会加重劳动年龄人口的抚养负担，可能抑制企业雇佣意愿、挤占社会保障资源，进而推高失业率。在基准回归中对就业率有显著负向影响的地区生产总值，在本次回归中对失业率呈现出显著正向影响；而在基准回归中正向显著的劳动人口数与平均工资，在失业率模型中同样保持正向显著，表明劳动力供给增加和工资水平上升可能与短期失业率波动存在同向关系。同时，地区人均GDP对失业率表现出显著的负向影响，符合“经济发展水平越高，失业率越低”的理论预期。这进一步说明，当将被解释变量由就业率更改为失业率后，模型的估计结果在核心结论上与基准回归高度一致，再次证实了研究结论是稳健的。

Table 5. The impact of delayed retirement on urban registered unemployment rate

表5. 延迟退休对城镇登记失业率的影响

变量	城镇登记失业率
老年人口抚养比	0.001^***
	(4.36)
地区生产总值	0.015^***
	(3.10)
劳动人口数/千万人	0.004^***
	(3.78)
平均工资/元	0.015^***
	(3.73)
地区人均GDP	−0.015^***
	(−3.52)
工业企业单位数	−0.001
	(−1.56)
产业结构	−0.001
	(−0.33)
平均受教育年限	−0.001
	(−0.74)
Constant	−0.084^**
	(−2.36)
Observations	713
R-squared	0.882

注：1. ^***、^**、^*分别表示估计结果在0.01、0.05、0.1的水平上显著。2. ()内为t值。

3.3.2. 更换解释变量

选用人口抚养比来替代老年抚养比这一解释变量。基于表6的回归结果，从变量替代的角度验证了基准研究结论的稳健性。人口抚养比作为衡量社会总体抚养负担的指标，其与就业率的显著负相关关系进一步证实了核心逻辑：社会抚养负担的加重会对就业率产生抑制作用。这间接支持了延迟退休政策的核心作用机制，通过降低老年人口抚养比来减轻社会总体抚养压力，从而为提升就业率创造有利条件。所以当将核心解释变量由老年人口抚养比更改为总人口抚养比后，模型的核心结论与基准回归一致，这进一步表明本研究的实证发现是稳健可靠的。

Table 6. The impact of population dependency ratio on employment rate

表6. 人口抚养比对就业率的影响

变量	就业率
人口抚养比	−0.000^***
	(−3.30)
地区生产总值	−0.011^*
	(−1.78)
劳动人口数/千万人	−0.004^**
	(−1.97)
平均工资/元	0.004
	(1.28)
地区人均GDP	0.013^**
	(2.14)
工业企业单位数	0.003^**
	(2.46)
产业结构	−0.001
	(−0.27)
平均受教育年限	0.001
	(0.80)
Constant	0.852^***
	(55.37)
Observations	713
R-squared	0.738

注：1. ^***、^**、^*分别表示估计结果在0.01、0.05、0.1的水平上显著。2. ()内为t值。

4. 结论与建议

4.1. 研究结论

本文围绕渐进式延迟法定退休年龄对就业率的影响展开了系统的实证研究。结果发现，老年人口抚养比与就业率呈显著负相关。这一发现印证了实施延迟退休政策将通过降低社会的老年人口抚养比，减轻养老负担对劳动力市场的压力，从而对就业率产生积极的促进作用。进一步的异质性分析揭示了政策影响的差异性。从地区层面看，延迟退休的就业促进效应在东部和西部地区显著，而在中部和东北地区则不显著，凸显了地区间经济发展阶段与产业结构差异的重要性。从人力资本层面看，该效应对高学历群体更为明显，而对低学历群体影响不显著，表明延迟退休政策更易在知识密集型领域通过经验传承与知识溢出创造就业价值。

4.2. 对策建议

4.2.1. 实施区域差异化的政策推进策略，实现精准施策

为了避免一刀切的模式，对于市场经济活跃、产业结构多元的东部地区，可率先探索更具弹性的延迟退休机制，鼓励知识经验密集型行业实现老年与青年人力资源的优化配置。对于中西部和东北地区，则应将延迟退休政策与区域产业转型升级、新兴产业集群培育紧密结合，通过创造更多高质量就业岗位来吸纳各年龄段劳动力，同时加大公共财政对社会保障和就业服务的转移支付力度，为政策实施创造更为有利的宏观环境。

4.2.2. 构建终身学习与技能更新体系，强化人力资本互补效应

政府应联合企业、教育机构，共同构建面向全体劳动者的终身职业技能培训体系，针对技能结构单一、面临技术替代风险的中低学历老年劳动者，提供普惠性的技能提升与转型培训。同时，积极推动导师制、知识传承计划等在企业的应用，将高龄资深员工的经验优势制度化，使其在延长职业生涯的同时，有效承担起培养青年人才的任务，从而将潜在的岗位竞争关系转化为稳固的师徒传承与团队协作关系。

4.2.3. 完善劳动力市场配套措施，营造全龄友好的就业环境

为保障延迟退休政策的平稳落地，必须同步推进劳动力市场制度的现代化改革。一方面，鼓励企业探索和实践灵活弹性的工作安排、远程办公等多种形式，满足不同年龄段劳动者对工作负荷、工作方式和职业健康的差异化需求。另一方面，需立法反对年龄歧视，保障老年劳动者的平等就业权益，并考虑设计合理的薪酬体系，使老年员工的薪酬更准确地反映其经验价值和当前生产率，缓解企业因用工成本考量而产生的雇佣顾虑。公共就业服务机构也需加强对各年龄段求职者的精准服务与职业指导。