我国老年人再就业的影响因素分析

韩贺朋

摘要：在人口老龄化程度不断加深的背景下，老年人再就业不仅可以优化劳动力供给结构，还能够促进经济健康发展。基于中国综合社会调查（CGSS）2017年的数据，运用二元Logistic回归模型就老年人再就业的影响因素进行实证分析。结果表明：性别、年龄、户籍、身体健康状况、婚姻状况、子女数量、受教育程度、是否参加基本养老保险是影响老年人再就业的显著因素，而主观幸福感、照顾孙代情况、家庭经济状况、互联网使用情况对老年人再就业的影响并不显著。

关键词：老年人；再就业行为；Logistic回归分析

一、引言

根据第七次人口普查数据，我国60岁及以上人口为2.64亿，占18.70%，人口老龄化问题日趋严重。图1显示了我国近十年以来劳动年龄人口和老年人口占总人口的比重，根据图1，劳动年龄人口占比在不断减少，由2010年的74.5%减少到2020年的68.6%；但老年人口占比在不断增加，由2010年的8.9%增长到2020年的13.5%。由此可见，我国正在逐渐走出人口红利区，已然向深度老龄化社会转变，刘易斯拐点已经出现，劳动力供给由过剩逐渐走向短缺。人口老龄化对经济增长、养老、医疗、就业等方面产生的诸多影响不容忽视。

在人口老龄化背景下，老年人实现再就业，寻求适度的社会参与，不仅能够有效缓解养老压力和社会结构性人力资源短缺问题，还能够促进自我价值实现。“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划指出“践行积极老龄观，鼓励老年人繼续发挥作用，加强老年人就业服务，促进老年人社会参与”。因此，研究哪些因素会对老年人再就业情况产生影响，有利于促进老年人力资源合理开发利用，缓解人口老龄化带来的社会问题。

二、文献综述

随着人口老龄化趋势的加深，众多学者关注到了老年人的再就业情况，并从不同角度做出了相关研究。

在理论方面，有关老年人再就业的理论有生产性老化理论、活动理论和马斯洛需求层次理论。生产性老化又被称为“老有所为”，是指老年人自愿参与社会发展，为社会所做的力所能及的有益贡献。生产性老化与老年人的社会参与紧密相关，通过再就业进行社会参与有利于促进老年人力资源开发，实现老年人的成功老化。活动理论认为，进入老年后，继续积极参加社会活动，具有更高的生活满意度与幸福感。马斯洛需求层次理论将人的需求分为五大层次，而老年人选择再就业能够实现其最高层次即自我实现需求的满足，同时为社会创造价值。

关于老年人再就业的影响因素，国内诸多学者对之进行研究，可将其主要影响因素归纳为个人因素、家庭因素、经济因素三个方面。在个人因素方面，钱鑫与姜向群发现性别、年龄和健康状况对老年人再就业意愿影响显著，男性、低龄且健康状况良好的老年人再就业意愿更强；张翼认为受教育程度越高的老年人往往退休金收入也越高，并不会因生活所迫选择再就业，而田立法等通过对天津市区的老年人进行问卷调查，发现受教育程度越高的老年人能够利用自身社会资源享有更大的就业机会，其再就业意愿会越强，但弓秀云和王嘉维通过分析北京16个区的调查数据，却发现受教育水平对老年人再就业的影响不显著。在家庭因素方面，江维认为老年人的婚姻状况、子女数量、子女的经济支持对老年人再就业并没有显著影响，而于丽等认为子女数量的增多会加重父母的心理负担和经济负担，从而使老年人的子女数量与再就业概率成正相关关系；雷晓康等通过调查西安市低龄老年人，发现子女态度对老年人再就业行为的影响非常显著，获得子女支持的老年人更可能选择再就业。在经济因素方面，王红漫等认为退休老年人的经济收入与再就业成负相关关系，低收入老年人再就业的可能性高于高收入老年人。

以上研究为本文提供了良好的研究基础，本文在已有研究的基础上，利用中国综合社会调查2017年数据，通过对全国性数据的实证分析，进一步探讨影响我国老年人再就业的因素，具有一定的理论意义和实践价值。

三、研究设计

（一）数据来源与变量赋值

1. 数据来源

本文所使用的数据来源于中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）。中国综合社会调查是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，收集了社会多个层面的数据，被研究者所广泛使用。CGSS2017的调查共收集到有效样本12582份，通过进一步剔除部分与本文研究的重要信息缺失的样本，经过处理后共得到1348个有效样本。根据CGSS2017中所涉及的相关变量，以“是否再就业”为因变量，分别筛选出以下几类自变量：人口统计变量（性别、年龄、户籍），身心健康变量（身体健康状况、主观幸福感），家庭变量（婚姻状况、子女数量、照顾孙代情况），社会经济变量（受教育程度、家庭经济状况、是否参加基本养老保险、互联网使用情况）。

2. 变量赋值

具体的变量解释及赋值情况如表1所示。

（二）模型建立

由于因变量“是否再就业”为二分类变量，即结果只有两种可能：“是”和“否”，因此采用二元Logistic模型回归方法来分析影响老年人再就业情况的因素。Logistic回归方程的基本形式为：

其中（2）式可由（1）式求得。（2）式中，P表示因变量为0（老年人未选择再就业）或者为1（老年人选择再就业）的概率，α为常数项，β1，β2，…βi为自变量X的系数。

四、实证分析

（一）共线性诊断

考虑到自变量比较多，12个因素之间可能存在相关关系，因此有必要先对12个因素进行共线性诊断再进行二元Logistic回归分析。容差和方差膨胀因子（VIF）可以衡量多重共线性，若容差≤0.1或VIF≥10，则说明自变量之间存在严重的多重共线性情况。表2给出了12个因素的共线性诊断结果，可以看出容差均在0.6以上，VIF均远小于10，说明以上12个变量之间不存在多重共线性情况。接下来对这12个自变量进行二元Logistic回归分析。

（二）二元Logistic回归分析

采用SPSS19.0进行二元Logistic回归分析，表3给出了回归分析结果。

根据表3，可以得出二元Logistic回归模型为：

根据表3中的Sig可以看出，在0.05的显著性水平下，影响老年人再就业情况的显著因素有8个：性别、年龄、户籍、身体健康状况、婚姻状况、子女数量、受教育程度、是否参加基本养老保险。

通过表3中的B和Exp（B）可以看出：性别与老年人再就业情况呈负相关，相对于男性老年人，女性老年人选择再就业发生比会下降45.7%；年龄与老年人再就业情况呈负相关，与年龄低的老年人相比，年龄高的老年人选择再就业的发生比会下降65%；户籍与老年人再就业情况呈正相关，农村户籍的老年人选择再就业的发生比是城镇户籍的7.833倍；身体健康状况与老年人再就业情况呈正相关，身体健康状况好的老年人选择再就业的发生比是身体健康状况差的1.479倍；婚姻状况与老年人再就业情况呈负相关，与婚姻状况好的老年人相比，婚姻状况差的老年人选择再就业的发生比会下降8.5%；子女数量与老年人再就业情况呈正相关，子女数量多的老年人选择再就业的发生比是子女数量少的1.244倍；受教育程度与老年人再就业情况呈负相关，与受教育程度低的老年人相比，受教育程度高的老年人选择再就业的发生比会下降20.7%；是否參加基本养老保险与老年人再就业情况呈正相关，参加基本养老保险的老年人选择再就业的发生比是未参加基本养老保险的1.691倍。

五、总结与展望

本文通过考察我国老年群体的人口统计特征、身心健康特征、家庭特征、社会经济特征，并运用二元Logistic回归分析方法，得出了老年人再就业情况的显著影响因素。对此，得出如下结论：第一，在老年群体的人口统计特征中，性别、年龄、户籍均对老年人再就业情况影响显著，来自农村户籍的低龄男性老年人选择再就业的可能性更大。第二，在老年群体的身心健康特征中，身体健康状况是影响老年人再就业的显著因素，身体健康状况越好的老年人选择再就业的可能性越大；而主观幸福感对其影响并不显著。第三，在老年群体的家庭特征中，婚姻状况、子女数量对老年人再就业情况影响显著，婚姻状况越好、子女数量越多的老年人选择再就业的可能性越大；而照顾孙代情况对其影响并不显著，但中国家庭多呈现“4+2+1”结构，即四位老人、一对夫妻、一个小孩，老年人通常承担照顾孙代的义务，实际上会对再就业选择产生一定影响。第四，在老年群体的社会经济特征中，受教育程度、是否参加基本养老保险是影响老年人再就业的显著因素，受教育程度越低且参加基本养老保险的老年人选择再就业的可能性越大；而家庭经济状况、互联网使用情况对其影响并不显著。

本文初步探讨了我国老年人再就业情况的影响因素等问题，然而实际的影响因素远比当前指标所反映的情况更为丰富复杂，因此，需要构建更为系统完善的影响指标体系。同时，本文仅选取2017年的数据进行分析，老年人再就业情况在年份上的变化并未在文中体现出来，有待进一步丰富时间尺度上的研究内容。因此，后续可以从以上存在的问题入手进一步深化研究，以期积极应对人口老龄化，促进老年人力资源合理开发利用，实现“老有所为”的目标，推动社会经济持续健康发展。

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基金项目：安徽财经大学省级大学生创新创业训练计划项目（S202110378222）。

（作者单位：安徽财经大学财政与公共管理学院）