中國家庭代際轉移的動機作用機制研究*

周佳雯

一、 引 言

中國社會正駛入人口老齡化的快車道。根據國務院《十三五國家老齡事業發展和養老體系建設規劃》，預計到2020年，全國60歲以上老年人口將增加到2.55億人左右，占總人口比重提升到17.8%左右；高齡老年人將增加到2900萬人左右，獨居和空巢老年人將增加到1.18億人左右，老年撫養比將提高到28%左右。人口老齡化對中國的社會保障造成了巨大壓力，老年人如何獲得養老支持，成為一個緊要的問題。自2009年以來，我國的養老保險擴大到了農村，這進一步增加了養老金支出的壓力。除了籌資壓力，社會保障體系的管理也面臨巨大挑戰。社保資金的投資運作、資產管理和風險管理都存在問題，養老體系的可持續性堪憂(Zhou，2012)。

我國的社會保障體系存在著分配方面的問題，低收入人群所獲得的公共轉移和補貼相當有限。一方面，企業單位和事業單位職工之間存在著養老金的巨大差異。在很多經歷了私有化的國有企業中，下崗職工常常遇到單位拖欠退休金的問題(Cai et al.，2011)。研究發現，1990年代中期的養老金改革，在很大程度上降低了企業單位職工的預期養老金財富，從而增加了他們的儲蓄率，減少了他們在教育和健康方面的支出(Feng et al.，2013)。另一方面，養老金制度也存在嚴重的城鄉差異，城鄉居民的養老金水平差距很大。對于城鎮職工而言，養老金制度采用了現收現付制和個人賬戶的組合。現收現付部分的數額是根據地區所有職工的平均工資來計算的。對于城鎮非農和農村居民，養老金包括基本部分和個人賬戶兩部分。目前基本部分的國家標準每月只有55元。除了保障水平的差異，農村地區的養老覆蓋面也低得多。在巨大的單位差異、城鄉差異的背景下，老年人成為了養老支持的弱勢群體，因為他們的教育水平較低，收入水平較低，養老金個人賬戶部分的繳納又很少。雖然收入低于貧困線的人可以得到一些公共轉移，但數額相當有限。在北京的“低保”計劃中，2015年平均轉賬金額為520元，僅占城鎮居民平均可支配收入的1.66%。

此外，為老年人提供醫療服務也面臨很大的挑戰。一方面，過去若干年的醫療衛生體制改革，已經大大提高中國醫療保險的覆蓋面。新型農村合作醫療保險、城鎮職工基本醫療保險、城鎮居民基本醫療保險等制度的實施，增加了城鄉居民的保險覆蓋(Wagstaff et al.，2011)。另一方面，這些保險制度主要集中在對住院費用的報銷上，門診費用往往不包括在內，或者只能報銷很小一部分。一項針對79個城市的調查顯示，醫療費用的平均報銷率為45%，在醫院實際支出的上限為3萬至8萬元(Lin et al.，2014)。2008年的中國健康與養老追蹤調查顯示，城鎮居民醫療保險平均保險率為38.52%，城鎮職工醫療保險為26.19%，新農合為45.80%(Zhong，2011)。雖然保險覆蓋面在逐漸增加，但目標報銷率只有60%，因重大疾病造成的貧困問題在農村地區仍然突出(Liu et al.，2011)。農村居民參加的新型農村合作醫療保險比城鎮職工醫療保險和城鎮居民醫療保險的保費率更高，但其立即報銷率卻較低(Zhong，2011)。大部分老人已退休，不能獲得以上三種保險中報銷比例比較高的城鎮職工醫療保險，因此老年人在保險方面也處于弱勢。另外，由于老年人發病率高，醫療費用也較高，更有可能達到報銷上限，他們受到報銷政策限制的影響更大。

二、 相關文獻及研究

成年子女給老年父母的代際轉移可以提供養老支持。這種私人轉移為老年人提供的支持，與公共轉移有類似的作用。理解老年父母的收入高低對其從成年子女處獲得的轉移數量的影響，對設計養老保障政策而言，有非常重要的作用。在文獻中，這一影響被定義為“轉移導數”(Transfer Derivative)，用來衡量轉移對收入的反應程度。

這種私人代際轉移主要有兩個動機，即“利他”和“交換”。在利他動機下，轉移可能源自支付方對接受方的關愛。例如，Li et al. (2010)使用中國的數據發現，父母對子女的轉移存在利他動機。父母通常會向收入和教育程度較低的子女提供更多的轉移。相反的，成年子女也會為低收入父母提供轉移(Becker，1974)。一般來說，老年父母的收入對成年子女的轉移的影響為負，也即父母收入越高，轉移越少，轉移導數為負值。與此同時，成年子女的收入也是老年父母收到的轉移金額的一個重要決定因素。例如，Cai et al. (2011)用子女的平均教育程度來衡量老年父母所能得到潛在的轉移金額大小。在中國，利他動機有更復雜的含義。首先，憲法規定，父母有義務撫養子女，成年子女有義務贍養父母。如果成年子女未能為父母提供幫助，可能受到處罰。其次，在儒家傳統文化影響下，對老年父母支持顯得天經地義，“孝順”意味著成年子女向年老父母提供資助和照料。因此，部分利他動機可能來自法律的要求和傳統文化的影響，負向的轉移導數不一定代表存在真正的利他偏好。

在交換動機下，提供轉移的人可能期望在未來獲得一些補償，這包括父母在世時候的饋贈以及離世之后的遺產(McGarry，1999)。因此，有部分文獻預測，轉移支付金額與老年父母收入之間存在正相關(Cox，2004；Cai et al.，2011)。在這種情況下，老年父母的財富對轉移金額的影響可能比收入更重要。為了揭示交換動機，本文需要同時考察財富效應和收入效應。 此外，還可能存在另一種交換動機，也就是“交換服務”的動機。在中國，老年父母為成年子女做家務非常普遍。當成年子女忙于工作或者外出務工時，祖父母通常會照顧孫子女。因此，從成年子女到老年父母的轉移可以看作對其所提供的家庭“服務”的交換。本文預測，提供家庭服務的老年父母，收到的轉移金額會更大。

傳統文獻主要集中于區分利他和交換動機(Barro，1974； Becker，1974； Cox，1987；Laitner，1997；McGarry et al.，1995；Ioannides et al.，2000)。在美國，由于存在著一個龐大的公共安全網，私人轉移顯得微不足道。文獻發現轉移導數為正也不奇怪。*Cox and Rank (1992)和McGarry(1999)發現了正的轉移導數，Cox and Jakubson (1995)和Altonji et al. (1997)發現較小的負向轉移導數。對于公共轉移水平較低的國家而言，Cox et al.(2004)發現在菲律賓低收入家庭中存在較大的轉移導數。中國的公共轉移水平位于美國和菲律賓之間，本文預計會存在一個大小適度的轉移導數。具體來說，由于中國養老金金額仍然很低，對低收入家庭的公共補貼也相當有限，來自成年子女的轉移在對老年人的支持中應該發揮重要的作用。

研究也考慮了利他動機和交換動機的同時存在(Cox et al.，2004)，這使得轉移大小與接受者的收入之間產生了非線性的關系。當接受者的收入較低時，轉移體現出利他動機，也就是說當接受者的收入下降時，轉移會增加；但當接受者收入足夠高時，即使轉移提供者仍然關心接受者，接受者也不再需要幫助。因此，當接受者的收入達到一定水平時，轉移大小就不受接受者收入的影響，利他動機可能消失。如果接受者的收入足夠高，轉移的動機可能主要來自“交換”。因此，可能會有一個轉移動機從利他變為交換的閾值。

文獻中關于中國老年人所接受的代際轉移支持的研究非常少。現有的研究主要都是描述性統計分析(White，1998；Shang，1999；Chow，2000；Saunders et al.，2003；Cai et al.，2011)。為更進一步深入討論中國家庭的代際轉移的動機與作用機理，本文著重討論以下幾個方面：首先，除了傳統的交換動機，本文還考察了“交換服務”動機。第二，重點關注醫療支出在決定代際轉移方面的角色。第三，本文采用一個比較新的家庭調查數據，其中包含有關代際轉移的詳細信息，彌補了其他數據集的許多缺點。第四，本文考察了代際轉移的不同組成部分，分別考察了私人轉移和公共轉移，并比較了來自兒子和女兒的轉移的不同。在對轉移導數的估計中，本文使用了條件最小二乘法閾值模型，這一模型允許利他動機和交換動機同時存在。本文將醫療支出加入到對轉移導數的分析中，用醫療支出對收入進行調整，以得到更為準確的估計。

三、 數據和方法

本文使用的數據主要來自北京大學中國社會科學調查中心進行的中國健康與養老追蹤調查(CHARLS )，該調查針對45歲及以上的居民進行。CHARLS于2012年在經濟發展水平差異較大的浙江和甘肅兩省分別進行了跟蹤調查。浙江省位于東海岸，甘肅省是西北地區的內陸省份。浙江省家庭平均收入是甘肅省的4倍多。在浙江，53%的樣本居住在城市地區；而在甘肅，這個比例只有33%。本文將45歲以上的受訪者夫婦稱為“老年父母”，數據中包含了他們收到和給出的轉移支付的詳細記錄，同時也記錄了豐富的個人和家庭信息。

在調查問卷中，代際轉移包括定期轉移，非定期轉移和非貨幣禮品三個部分。定期轉移指貨幣津貼，非定期轉移包括節假日、特殊事件(例如生日、婚禮和葬禮)以及緊急醫療情況下所贈送的禮物(紅包)。非貨幣禮品是指實物禮品，禮品的價值由被訪者進行估計。轉移的提供者也被稱為轉移網絡，典型的轉移網絡包括三組人：父母，子女和孫子女。其中成年子女是老年父母接受的代際轉移的主要貢獻者。除了私人轉移外，問卷還提供了公共轉移的相關信息。公共轉移在農村和城市地區有所不同。在農村，公共轉移包括農業補貼、退耕還林補貼、五保戶補貼、特困戶補貼、低保等。在城市地區，公共轉移主要是低保、救災援助、捐款等等。

為了估計轉移和收入之間的關系，本文建立了一個在不同收入水平上有不同反應度(即轉移導數)的模型。線性模型不能反映出反應度隨收入的變化。對于多項式模型，如果高階的估計系數不顯著，則不能反映出反應度的變化(后面會用多項式模型進行穩健性檢驗)。為此，本文使用條件最小二乘法閾值模型(Cox et al.，2004；Kazianga，2006；Cai et al.，2011)來估計轉移導數。這個模型的優點在于，它允許轉移導數從利他動機轉換到交換動機，且轉換的閾值大小可以被估計出來。本文預計，在收入低于閾值時，轉移更有可能是利他動機；高于閾值，轉移可能是利他和交換動機并存。實證分析的回歸方程如下：

Ti=β0+β1min(Ii,K)+β2max(0,Ii-K)+Xiα+ui

(1)

在式(1)中，T是凈轉移支付收入，即轉入和轉出的差額，I是轉移前人均年家庭收入。下標i表示不同的家庭。K表示閾值，如果K是已知的，則可以通過普通最小二乘估計。本文預期I的系數在K以下和K以上是不同的(分別為β1和β2)。在估計中，本文將K視為未知參數，針對不同的K取值分別估計轉移導數，并選擇使得模型殘差平方最小化的K值作為最佳擬合閾值估計值。同時，在穩健性檢驗中，本文還會使用其他更加靈活的模型進行估計。

控制變量X包括財富、教育、年齡、年齡平方、婚姻狀況、家庭大小、日常生活能力測量(ADL)、健康狀況、健康保險持有情況、子女數量、子女平均受教育程度、子女平均年齡、是否與成年子女共同居住以及是否照顧孫子女等。由于成年子女的收入和老年父母的收入存在相關關系，本文控制子女的平均受教育程度和平均年齡，以減少由于遺漏變量(例如子女能力)所引起估計誤差。此外，子女性別可能會對轉移行為產生影響，本文在回歸中控制了是否至少有一個兒子，后文還會討論與子女共同居住以及照顧孫子女等特征的影響。

本文首先進行描述性統計。老年父母樣本的平均年齡為60.5歲，平均成年子女個數為2.79個。樣本中47.6%的家庭來自甘肅省，57.1%的家庭居住在農村。本文還設定了日常生活自理能力測量(ADL)指標，如果受訪者在某項日常活動中遇到大問題，ADL等于2；如果受訪者需要一些幫助才能進行這項活動，ADL取值為1；如果不需要幫助，取值為0。ADL數值為六種不同日常活動(即步行、穿衣、吃飯、上廁所、洗澡和大小便自理)的ADL綜合平均值，為0.052。大約80%的人在日常活動中不需要任何幫助。樣本中有健康保險的受訪者占比為90.7%。健康保險覆蓋率比較高的原因是農村大多數人都參加了新型合作醫療保險。樣本家庭的平均財富約為6.5萬元，平均凈轉移880元，其中代際轉移577元，公共轉移303元。老年父母平均轉移前收入為7750元。有3%的人沒有任何收入。跨區域比較顯示，浙江省樣本的轉移前收入比甘肅省高出很多。關鍵變量轉移支付的標準差比較大，約10%樣本的轉移支付收入為負1000元以下，26%的樣本超過正的1000元，5%的樣本超過5000元。通過比較代際轉移三個組成部分的統計數據可以看出，非定期轉移對轉移支付額的變化貢獻較大。

在文革的十年間，許多學校關閉，當時的青少年和兒童失去了教育機會。本文樣本中的一部分老年人可能受此影響，教育、收入和財富都較低。1944年以前出生的人在文革開始的1966年時已經超過22歲，基本完成了教育，不受文革的影響。 相比之下，1944年以后出生的人的教育很可能受到影響(占全部樣本63.1%)，本文把這部分人用一個名為“失去的一代(lost generation)”的虛擬變量來代表，在主回歸中控制這個虛擬變量。

高昂的醫療費用導致因病致貧問題比較突出。雖然衛生改革大大增加了醫療保險的覆蓋面，但報銷水平仍然相當有限。 對于城鎮居民基本醫療保險的住院服務，報銷率在30%-60%左右，上限在3萬-5萬元左右(Lin et al.，2014)。健康保險不能為醫療費用提供全額保障，特別是花費較大的疾病更是如此。如果本文考慮到那些大額醫療支出，不少家庭的實際可支配收入會更低，而轉移導數可能會有不同。本文從轉移前收入中減去醫療支出，對轉移前收入進行調整。對調整后的收入水平，本文進行如下回歸:

(2)

對轉移導數的估計有幾個可能存在的問題。首先，非退休人群的勞動供給可能受到其預期從子女或子孫處得到的轉移的影響。如果成年子女非常慷慨地給父母轉移，父母可能會減少勞動供給，其具體表現包括較高的保留工資或不盡全力尋找工作。換句話說，轉移對收入可能存在負影響，這會使本文的估計有偏。因此，本文根據對就業和生產率的外生沖擊獲得預測的家戶人均收入。

第二個問題是醫療支出可能是內生的，也受到所獲得的轉移支付的影響。為了解決這個問題，本文根據健康狀況和過去的健康沖擊(例如殘疾)獲得預測的醫療費用。

居住安排可能會影響轉移導數。例如，與成年子女同住，可以讓成年子女知道老年父母日常消費和醫療狀況的更多信息，從而增加轉移支付對收入的反應度。雖然本文從數據中觀察到的轉移是來自那些不與老年父母一起生活的成年子女，但那些與老年父母同住的兄弟姐妹可能與他們分享這些信息，從而增加他們所支付的轉移支付對老年父母收入的反應度。在本文的樣本中，與成年子女生活在一起的老年父母的比例約為58%。本文將在回歸中控制居住安排。 本文還根據是否與成年子女同住拆分樣本進行回歸，以及將共同居住和轉移前收入的交叉項添加到模型中，來分析居住安排的影響。

CHARLS還收集了老年人是否經常照顧孫子女的數據，這一點對了解轉移支付的動機非常有幫助。在本文的樣本中，照顧孫子女的百分比為29.3%。這項調查沒有提供關于被照顧的孫子女的父母的信息。換句話說，本文不能將照顧孫子女的服務與這些孫子女的父母所支付的轉移嚴格對應起來。因此，在考察轉移支付對照顧孫子女的反應度時，本文使用了來自所有成年子女的代際轉移的總和。與共同居住類似，本文在回歸中加入轉移前收入與是否照顧孫子女的交叉項。

四、 實證分析結果

本節報告的結果包括運用條件最小二乘模型估計在不同閾值下轉移前收入對凈轉移量的影響。本文分別使用了2012年農村貧困線、轉移前收入的第10和第25百分位為閾值。本文將這些結果與估計出來的最佳擬合閾值進行比較。本文還對65歲以上人口、農村、城鎮等子樣本分別進行了考察。此外，本文還估計了多節點和收入多項式等替代模型。

1.預測收入和醫療支出

如第2節所述，本文采用預測的轉移前收入作為轉移前收入的替代。這可以減少由于轉移對接受者收入的反向影響所帶來的偏誤。為了預測轉移前收入，本文需要收入的外生沖擊。本文使用就業沖擊(接受者是否下崗、被解雇或關閉自營業務)和生產率沖擊(是否殘疾、家庭成員是否發生影響日常活動的事故)作為工具變量。這些變量對收入有重要影響，但不太可能與轉移支付直接相關。例如，接受更多轉移不太可能會增加殘疾、發生事故或被下崗的概率。此外，由于沖擊主要來自宏觀經濟政策或者意外事件，它們也不太會和轉移支付同時發生變化。

利用類似的方法，本文使用對老年父母健康狀況的沖擊來預測醫療支出。本文采用了兩個變量，即是否殘疾和家庭成員是否發生意外并接受治療。導致殘疾的因素往往是外生的，殘疾人更有可能有較高的醫療費用。發生意外和接受治療的個人也傾向于消費更多的醫療服務，而事故往往是外生的，和轉移沒有直接關系。本文用預測的醫療費用來調整預測的轉移前收入，得到調整后的收入，并用來估計轉移導數。

在第一階段回歸中，本文用這些工具變量和其他控制變量對轉移前收入和醫療費用進行回歸，得到預測的轉移前收入，和預測的調整后的轉移前收入，并代入二階段回歸。在二階段回歸中，本文使用自舉法(bootstrap)來估計標準誤差。表1列出了第一階段的估計結果。第1列顯示了對老年父母轉移前收入的回歸結果。殘疾減少了老年父母的收入4260元，下崗、被解雇或關閉自營業務減少收入8152元。第2列顯示了對醫療支出的回歸結果。工具變量是受訪者是否殘疾以及他/她是否發生意外并接受治療。兩個變量都顯著，其影響大小約為330-350元。第一階段的F檢驗值為25.20和11.67，說明了工具變量的有效性。

表1 第一階段估計結果

續表

注：括號中是標準誤差。*代表p值<0.1，**代表p值<0.05，***代表p值<0.01。其他解釋變量包括省虛擬變量、健康指標、健康保險以及最高受教育程度。

2.轉移前收入對凈轉移的影響

表2列出了使用條件最小二乘閾值模型估計的結果。A，B和C組分別顯示了總轉移、代際轉移和公共轉移的結果。轉移前收入用醫療費用進行了調整。在第1列中，本文用官方的貧困線(785元)作為轉移動機發生變化的閾值。在第2列和第3列中，使用了轉移前收入的第10和第25百分位值(-50元和549元)作為閾值。當收入在貧困線以下時，轉移導數為負，且在統計上顯著。轉移前收入減少1元，轉移收入將增加0.71元，其中來自代際轉移的部分為0.55元(B組)。如果本文選擇第10百分位數的收入水平作為閾值，轉移導數的估計值更大。這些結果與利他動機一致：在較低的收入水平，代際轉移的反應度很高。使用不同閾值的結果比較也表明，收入水平越低，轉移的反應度越大。當轉移前收入高于閾值時，收入的估計系數為負，且在統計上顯著，其大小大約為0.03，這說明本文沒有發現交換動機的證據。

表2 轉移導數估計-基本模型結果

注：所有回歸中的觀測值是1520。括號中是標準誤差。*代表p值<0.1，**代表p值<0.05，***代表p值<0.01。其他控制變量的估計系數在表中沒有匯報。

由于老年父母的收入與成年子女的收入相關，在較低的收入水平上老年父母收入對轉移支付有負影響，同時也意味著較貧窮的成年子女比那些較富裕的子女轉移更多。本文對此結果有兩個解釋。首先，相對于成年子女的收入或財富來說，轉移金額相對還是比較小的一個部分，即便對較為貧困的成年子女而言，提供這些轉移也不是一個大問題。 第二，貧困家庭中的老年父母有可能在撫養孫子女時犧牲更多，這可能產生更強大的利他動機。因此，看到比較貧窮的老年父母從成年子女那里得到更多的轉移并不奇怪。

注：括號中是標準誤差。*代表p值<0.1，**代表p值<0.05，***代表p值<0.01。BF指擬合數據最佳的閾值。

第4至第6列顯示了使用調整后的轉移前收入的結果。從轉移前收入中減去醫療費用，可以得到家庭可用于消費的實際收入水平。 轉移導數的估計值變小，這表明一些轉移是由于醫療服務的需求而導致的。

在所有回歸中，無論是否用醫療支出進行調整，家庭財富的估計系數在統計上都不顯著。財富效應的不重要性可以由生育率的下降來解釋，因為生育率下降使得家庭資源競爭變弱。一個極端的情況是，在只有一個子女的家庭中，這個唯一的子女不需要通過競爭就能獲得父母給予的轉移或者遺產。

表3列出了使用最佳擬合閾值的回歸結果。本文列出了所有控制變量的估計系數和標準差。轉移導數的估計值大于表2中使用其他閾值得到的結果。第1欄和第2列之間的比較顯示，代際轉移覆蓋率在低于閾值的時候高達77%(=0.760 / 0.986)，公共轉移僅占23%。在第3列和第4列，在用醫療支出對轉移前收入進行調整后，轉移導數的估計值變小，結果與表2一致。在其他解釋變量中，受文革影響的人群其轉移行為并沒有顯著不同。照顧孫子女變量的估計系數為正，并且在10%水平下顯著，這表明給老年父母的轉移可能是對照顧孫子女服務的交換。

因為本文有多個工具變量，本文進行了過度識別檢驗。根據使用所有工具變量對第二階段殘差的回歸，本文手動計算了Sargan統計量，即觀測次數和R平方的乘積(Wooldridge，2009)。當第二階段因變量分別為總轉移和代際轉移時，該統計量等于0.760和0.304，不能拒絕Sargan檢驗的原假設，這在一定程度上對工具變量的外生性提供了支持。

對于65歲及以上的人群，其勞動供給的內生性并不嚴重，因為這些人幾乎都已退休。表3第5列和第6列顯示了對65歲以上人群子樣本使用調整后的轉移前收入作為自變量的回歸結果。由于這些人的教育不受文化大革命的影響，“失落的一代”變量不包括在回歸中。當轉移前收入低于閾值時，收入的估計系數大于全樣本的估計結果。收入減少1元，收到的轉移將增加1元以上。老年人群的大量醫療支出可能是代際轉移反應度變大的主要原因。家庭人均財富在回歸中具有正的顯著影響。但是，由于財富以千元計量，它的影響程度很小。為了節省空間，從現在開始，本文將討論集中在通過醫療費用調整后的收入上。

3.農村和城市比較

由于文化和經濟發展的差異，農村和城市地區的轉移導數可能會有很大差異。本文對農村和城市家庭樣本分別進行估計。表4的(1)-(3)列給出了城市家庭的估計。轉移前收入低于最佳擬合閾值時，收入的系數為負，與利他動機一致。父母收入減少1元，總轉移增加0.89元，其中88%來自代際轉移。相比而言，農村樣本中轉移導數要小得多。當轉移前收入減少1元，總轉移只增加0.25元。這個城鄉差距可能是由于生活水平和成年子女收入水平的差異造成的。由于城市生活費用較高，與農村老年人相比，當城市老年人收入受到負面沖擊時收到的轉移也更多。照顧孫子女變量的估計系數在農村樣本中更加顯著，這表明在影響從成年子女到老年父母的凈轉移大小中，照料服務很重要。

表4 轉移導數估計-農村和城市樣本對比

續表

注：使用最佳擬合閾值，括號中是標準誤差。*：p<0.1，**：p<0.05，***：p<0.01。

浙江和甘肅兩省經濟發展差距較大，本文分別對這兩省進行了轉移導數的估計。表5列出了估計結果。浙江省轉移導數的估計值為-0.86，甘肅省為-0.64。浙江的收入和發展水平比甘肅高得多，這一結果與城鄉的比較一致。此外，在浙江，代際轉移與總轉移的反應度一樣大，而在甘肅，37%(=1-0.407/0.643)的反應來自公共轉移。這些結果也比較好理解：甘肅收入低于貧困線的人口較多，政府補貼相對比較重要。

4.共同居住、照料孫子女和轉移導數

在中國，居住安排和照顧孫子女也是影響轉移金額和轉移導數的重要因素。

關于共同居住，簡單的統計顯示，不與任何成年子女共同居住的老年父母得到更多的轉移，但表3和表4的回歸沒有發現共同居住對代際轉移有顯著影響。這個結果并不奇怪，因為居住安排可能與其他變量相關，比如是否居住在城市以及收入水平。接下來，本文根據是否共同居住對樣本進行了拆分，并將其與收入變量進行交互。表6第1-2列顯示了分樣本估計的結果。對于共同居住樣本，在低于閾值時，轉移前收入對轉移具有負的顯著影響。對于不與成年子女共同居住的人，這個影響是正的。第3-5列分別列出了在全樣本、農村樣本和城市樣本中，共同居住與收入的交叉項的回歸結果。對全樣本和城市樣本的回歸結果顯示，轉移前收入的系數不顯著，但與共同居住的交叉項為負顯著。這說明共同居住增加了轉移對低收入的反應度。由于這些轉移來自不與老年父母一起生活的成年子女，所以反應度的提高也說明兄弟姐妹之間可能存在信息共享。總的來說，這些與共同居住有關的結果支持利他動機。

表5 轉移導數估計-浙江和甘肅樣本對比

注：使用最佳擬合閾值。括號中是標準誤差。*代表p值<0.1，**代表p值<0.05，***代表p值<0.01。其他控制變量的估計系數在表中沒有匯報。

關于照料孫子女，照顧孫子女對代際轉移的影響較大，該影響在全樣本和農村樣本中都顯著。例如，表3第4列顯示，照料孫子女可以增加代際轉移584元，這大約相當于平均轉移水平。這一結果對交換服務動機提供了支持：轉移在某種程度上是對老年父母照料服務的交換。在表6第6-8列中，本文加入了照顧孫子女和收入的交叉項。在低于閾值時，轉移前收入的系數及其與照顧孫子女的交叉項的系數均為負顯著，這意味著照顧孫子女加強了轉移對低收入的反應度。這些結果證實了“交換服務”動機。

表6 居住安排、照料孫子女與轉移導數

注：使用最佳擬合閾值。括號中是標準誤差。*代表p值<0.1，**代表p值<0.05，***代表p值<0.01。其他控制變量的估計系數在表中沒有匯報。

5.轉移網絡

子女是給老年父母轉移支付的主要提供者。平均而言，女兒比兒子的轉移額更少(分別為224和405元)。在中國，受父系家庭制的影響，女兒在婚后往往成為丈夫家庭的成員并且失去了財務獨立(Li et al.，2011)，因此這一結果是合理的。為了進一步考察轉移網絡，本文分別估計女兒和兒子的轉移導數。表7的A組列出了結果。

第1列估計了至少有一個兒子的家庭的轉移導數。轉移前收入的系數不顯著，這意味著兒子的轉移對父母的收入沒有反應。但是，在高于閾值時，轉移前收入的系數為正，這與交換動機一致。相比之下，女兒的轉移對低于閾值的收入非常敏感(第3列)，這與利他動機一致。當樣本限制在至少有一個兒子和一個女兒的年長父母時，本文得到相似的結果(第2列和第4列)。

表7的B組顯示了總轉移的估計結果，總轉移是代際轉移(凈轉入)和老年父母反向轉移給其成年子女的數額之和。結果表明，女兒的總轉移對父母的低收入也有較大的反應。

中國傳統文化認為，主要由兒子承擔父母養老支持的責任。由于生育率的下降和法律規定的同等義務，女兒們逐漸承擔起贍養老年父母的責任(Zeng，2010)。本文的結果為這一趨勢提供了初步證據。雖然兒子平均比女兒提供了更多的轉移，但是女兒的轉移對老年父母所受到的收入沖擊更加敏感。同時，兒子的轉移存在交換動機。

表7 比較來自兒子和女兒的轉移

注：總轉移是代際轉移(凈轉移)和老年父母轉移給成年子女轉移的總和。括號中是標準誤差。*代表p值<0.1，**代表p值<0.05，***代表p值<0.01。

五、 結 論

本文考察了成年子女對老年父母的轉移如何受到轉移前收入的影響。本文將條件最小二乘閾值模型應用于調查數據分析，發現成年子女在一定程度上為父母免受低收入和高醫療費用的沖擊提供了保障。在使用醫療支出對收入進行調整后，低于閾值的轉移前收入的轉移導數約為-0.75，這意味著父母收入每降低1元將會多收到0.75元的轉移。其中，代際轉移是對老年人提供支持的主要組成部分，轉移前收入水平越低，反應度較高。這個結果與轉移的利他動機一致。僅成年兒子存在通常意義上的交換動機，這一動機不適用于女兒。本文還發現，照顧孫子女增加了老年父母接受的轉移以及轉移導數，這意味著代際轉移存在的“交換服務”動機。

由于老年父母和成年子女共同居住的現象很常見，轉移往往通過非貨幣形式進行，比如向父母提供飲食和住宿。雖然CHARLS調查詢問了非貨幣轉移，但只包括實物禮品的信息，缺乏以飲食和住宿等形式提供的轉移，這可能導致本文低估轉移導數。

雖然本文發現成年子女的轉移確實對老年父母的收入和醫療服務需求做出了反應，但有大約32%的收入降低仍然不能被代際轉移所彌補。與此同時，公共轉移只能彌補其中的7%，這意味著有25%的收入降低得不到補償。這一發現有重要的意義。雖然醫療衛生改革大大增加了醫療保險的覆蓋面，但因病致貧的現象仍然常見，對高醫療費用、低收入家庭提供更有力的公共支持非常有必要。

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