吴彤

上海工程技术大学管理学院，上海

收稿日期：2023年6月14日；录用日期：2023年8月6日；发布日期：2023年8月14日

摘要

本研究运用Ordered Probit模型，基于2021年CSS数据库，实证分析了退休对生活满意度的影响。模型考虑了一系列个人和家庭特征，包括年龄、性别、教育程度、婚姻状况、家庭平均收入和生活保障状况等。结果表明，退休对生活满意度有负面影响，这可能是由于退休导致的社会联系减少和身份认同丧失。然而，我们也发现年龄、性别、婚姻状况、家庭平均收入和生活保障状况等因素可以对生活满意度产生正面影响。这些发现为理解退休如何影响生活满意度提供了新的见解，也为政策制定者提供了有价值的信息。我们建议政府应更加关注社会保障体系建设，通过提高退休人员的生活保障水平、提供更多的社会支持和提高家庭平均收入等方式，来提高退休人员的生活满意度。

关键词

退休，生活满意度，社会保障

The Impact of Retirement on Life Satisfaction

—An Empirical Test Based on CSS2021 Data

Tong Wu

School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai

Received: Jun. 14^th, 2023; accepted: Aug. 6^th, 2023; published: Aug. 14^th, 2023

ABSTRACT

This study empirically analyzed the impact of retirement on life satisfaction using the Ordered Probit model and a 2021 CSS database. The model takes into account a series of personal and family characteristics, including age, sex, education, marital status, family average income and life security status. The results show that retirement has a negative effect on life satisfaction, which may be due to the reduction of social ties and loss of identity. However, we also found that age, gender, marital status, average family income and life security can have a positive impact on life satisfaction. These findings provide new insights into how retirement affects life satisfaction and valuable information for policymakers. We suggest that the government should pay more attention to the construction of the social security system by raising the living security level of retirees, providing more social support and raising the average family income, to improve the life satisfaction of retirees.

Keywords:Retirement, Life Satisfaction, Social Security

Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.

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1. 引言

退休是人生的一个重要阶段，它标志着从全职工作向休息和休闲的生活方式的转变。根据中国国家统计局的数据，截至2020年，中国的60岁及以上人口已经达到2.54亿，占总人口的18.1%。预计到2050年，这一比例将上升到近三分之一。因此，针对到了退休年龄的人群生活满意度一直是社会科学研究的重要话题。一些研究发现，退休可能会导致生活满意度的降低，因为工作不仅提供了经济收入，也提供了社会联系和身份认同。然而，其他研究则发现，退休可能会提高生活满意度，因为它提供了更多的自由时间，可以用于休闲活动和家庭生活。然而，大多数现有的研究都是基于特定的文化和社会背景，而且往往忽视了个体差异。例如，年龄、教育程度、配偶状况等因素可能会影响退休对生活满意度的影响。因此，需要更全面和深入的研究来理解退休如何影响生活满意度。

本研究旨在填补这一研究空白。利用CSS数据库，通过实证分析方法，探讨了退休对生活满意度的影响。不仅考虑了退休本身，也考虑了一系列可能的影响因素，包括个人特征、家庭特征以及社会保障满意度。研究结果旨在对理解退休如何影响生活满意度提供新的见解，为政策制定者提供有价值的信息。希望通过本研究，提供一个更全面和深入的理解。

2. 研究设计

2.1. 数据来源

2015年，中国社会科学院社会学研究所针对公众劳动就业、家庭及社会生活等相关问题进行了全国性的长期抽样调研，目的在于了解公众的社会生活状态，以此来获取中国社会转型时期的数据资料。详实的数据资料为社会科学研究以及政府决策提供了诸多指导，是2021年中国社会状况综合调查(CSS)数据的重要组成，同样也是此次研究的数据来源。目前最新数据更新到2021年，即本文所选择的数据。

2.2. 变量说明

文章将研究视角集中在退休于生活满意度之间的具体关系，其中涉及到的关键解释变量和被解释变量分别是个体退休状态和生活满意度。根据现有数据资料，发现个人特征、经济因素等，都会对个体退休后的生活满意度产生很大影响。为了深化研究深度，文章以问卷调研的方法对数据资料进行整合，并对控制变量进行严格管控，其中包括年龄、性别、教育程度、配偶等个人特别变量，包括家庭平均收入的家庭特征变量和社会保障满意度变量。各变量的具体含义和处理赋值如下(见表1) [1] 。

表1. 变量定义及赋值

2.3. 数据清洗

在导入了原始数据集后，使用describe和summarize命令来查看数据的基本特征，了解数据集的基本情况。其次，选取研究所需变量，对性别变量等虚拟变量进行赋值、对分类变量按照程度分类、对年龄变量进行“2021~出生年”的处理、对家庭人均收入变量取对数，再对所需数据缩尾处理，同时注意去除缺失值 [2] 。对变量简单处理后，进行OLS回归，p值均小于0.05，并对变量VIF检验，VIF均小于2，更小于5，因此不存在多重共线性问题。

3. 模型选择

本研究的被解释变量为生活满意度，结合Ordered Probit模型，完成计量模型的构建工作。根据上一部分可知，生活满意度共分为10个定序变量，分别是1~10。假设 $S_i=1$ 、 $S_i=10$ 分别代表“非常不满意”和“非常满意”，则模型可以设定为：

$S_i{}^{*}=\beta R_i+\gamma X_i+{\epsilon }_{i}i=1,2,\cdots ,n$

$S_i=\{\begin{array}{l}1.S_i^{*}\le {\alpha }_1\\ 2.{\alpha }_1\le S_i^{*}\le {\alpha }_2\\ 3.{\alpha }_2\le S_i^{*}\le {\alpha }_3\\ \cdots \\ 10.S_i^{*}\ge {\alpha }_{10}\end{array}$

其中 $R_i$ 是本文的关键解释变量是否退休， $R_i=1$ 表示个体i已退休， $R_i=0$ 表示个体i未退休， $\beta$ 为待估计的系数。 $X_i$ 是包括个人特征变量、家庭特征变量等一系列的控制变量。 ${\epsilon }_i$ 是随机扰动项 [3] 。

4. 实证结果与分析

4.1. 描述性分析

4.1.1. 退休情况

本研究实证分析的样本对象为4225个，将关键解释变量确定为是否退休，然后根据退休状态完成样本的数据统计。根据样本数据资料(见表2)，未退休和已退休的比例分别是95.72%和4.28%，已退休样本数量明显更少。从性别角度分析，男性和女性退休人员的比例分别是33.16%和66.84%，原因非常明显，女性的退休年龄更早。

表2. 退休情况

观察退休样本中年龄的分布情况(见表3)，发现最早的退休年龄为30岁。

表3. 退休年龄分布

4.1.2. 生活满意度现状

本研究的被解释变量为生活满意度，通过个体对其生活满意度的1~10主观打分刻画中他们的生活满意度。由下表可知(见表4)，总体而言，被调查对象的满意度较高，均值为7.37，总体来说是满意的(见图1)。具体而言，虽然汇报非常不满意的样本占非常小，但汇报非常满意的样本比例也不高，总体上还有很大的提升空间。

表4. 生活满意度

图1. 已退/未退生活满意度柱状图对比

4.1.3. 个人特征变量

个人特征变量的相关特征统计结果如上表所示(见表5)，样本中的个体年龄范围在18至70岁之间，平均年龄为45.92岁，标准差为14.25，这表明样本中的年龄分布相对广泛，且以中年人群为主。样本中的平均受教育程度为3.92，中位数为3.00，这可能表示大部分样本的受教育程度在初中水平左右。标准差为2.15，说明受教育程度在样本中的分布具有一定的差异性。样本中，53%的个体为女性，这表明样本中的性别分布相对均衡。样本中，78%的个体已婚，这可能表示大部分样本中的中老年人群已婚。标准差为0.41，说明婚姻状况在样本中的分布具有一定的差异性。这些数据的分析结果表明，样本主要由中年人群组成，受教育程度主要在初中水平，性别分布相对均衡，大部分人已婚。这些因素可能对个体的生活质量产生影响。个体非正式社交支持会与配偶陪伴、子女支持有着很大关系，对老年人生活满意度具有重要的积极作用。

表5. 个人特征变量

4.1.4. 家庭特征变量

在进行了数据清洗和变量转换后，我们得到了样本中的收入数据(见表6)。样本中的收入范围在0至13.53之间，平均收入为9.44，标准差为1.51。这表明样本中的收入分布具有一定的差异性，且大部分家庭的收入水平较高。

表6. 家庭特征变量

4.1.5. 生活保障状况变量

样本中的社会保障满意度范围在1至10分之间，平均满意度为6.97，标准差为2.39，这表明样本中的社会保障满意度分布具有一定的差异性(见表7)。通过对社会保障满意度的频率分布进行观察，我们可以看到，样本中有3.95%的个体对社会保障非常不满意(1分)，而有19.86%的个体对社会保障非常满意(10分)。此外，大部分个体的社会保障满意度在5分以上，这可能表示样本中的大部分个体对社会保障的状况相对满意。

表7. 生活保障状况变量

4.2. 回归结果

通过对样本数据资料的分析(见表8)，可以发现年岁增加后，人们的生活满意度随之上升，原因在于年龄的增长，让个体体验、心智和适应能力发生了很大变化，个体变得更加成熟(骆为祥和李建新，2011) [4] 。相较于无配偶的样本而言，有配偶的生活满意度相对较高，这与前人的研究结果整体相同，如王萍和李树茁(2011)等 [5] 。由此可知，家庭非正式支持对个体生活满意度影响深刻。结合模型一资料，能够了解退休对生活满意度的影响回归，结果显示，已退休系数超过10%，显著为负，说明退休对个体的生活满意度具有消极影响，而这一研究结果与鲁元平和张克中(2014)等结论相反，但却与张丽君(2018)结果一致 [6] 。文章在面临结论不一致问题时，将其形成原因总结为对样本筛选方式与上述两篇文献有较大的差异。

表8. 回归结果

注：1) 括号内为稳健标准误；2) ^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

5. 结论

本文利用Ordered Probit模型针对退休与生活满意度进行检验。结果显示，退休对生活满意度有负面影响，说明有关于退休人员生活满意度问题的思考具有实践价值。根据样本结果，可将负面影响的原因总结如下：第一，老年保障制度不完善。我国物质生活水平虽得到一定提升，但是老年保障机制的覆盖范围、保障力度并不能达到理想预期，尤其是农村、经济欠发达地区，对于退休人员来说，自己是生活的主要依靠。但是受到二元经济结构的影响，农村和经济欠发达地区的劳动力会逐步向城市转移，传统的家庭赡养模式受到颠覆性的影响，这是影响退休人员生活满意度的主要原因 [7] 。第二，在一定程度上，退休可以提高家庭收入，但是退休生活带来的负面影响却不能够被经济收入所抵消。原因在于，老人退休后与社会联系减少，身份认同降低，生活压力可能会更大，严重影响个人的身体健康 [8] 。具体来说，可以考虑以下几个方面的措施：第一，提高退休人员的生活保障水平。这可以通过提高退休金、提供更多的医疗、住房等保障实现。退休金是退休人员的主要收入来源，提高退休金可以直接提高他们的生活水平。这可能需要政府增加对养老保险基金的投入，或者改革养老保险制度，使其更公平、更可持续；第二，提供更多的社会支持。政府或社区组织可以定期组织各种社交活动，例如广场舞、书画等，帮助他们结识新的伙伴，建立更多社会联系。并且提供心理咨询服务，帮助退休人员建立新的社会联系和身份认同 [9] ；第三，提高家庭平均收入。这可以通过提高工资、提供更多的就业机会等方式实现，注重退休老年人返聘、再就业环节 [10] 。

本文依据2021年中国社会状况综合调查数据结果展开分析，数据较新，利用stata软件进行数据清理时保持严谨的态度处理每一个变量和数值，充分注意其逻辑关系，并使用了合适的模型分析。同时存在不足之处，本文没有选择工具变量，避免不了内生性的问题。今后的研究可以针对此，丰富模型，完善结论。

文章引用

吴 彤. 退休对生活满意度的影响研究——基于CSS2021数据的实证检验
The Impact of Retirement on Life Satisfaction—An Empirical Test Based on CSS2021 Data[J]. 运筹与模糊学, 2023, 13(04): 3588-3595. https://doi.org/10.12677/ORF.2023.134361

参考文献