【摘 要】
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延迟退休是应对老龄化挑战的有效方法和必然选择,作为重大社会政策,其事关亿万民众晚年生活和福祉,必须充分了解民众的意愿和诉求,为政策制定提供参考,为政策出台营造良好氛围.基于中国健康与养老追踪调查数据,从个人特征、工作情况、健康状况三个维度,系统考察延迟退休意愿影响因素和作用机制,利用神经网络、随机森林、XG-boost三种机器学习方法系统甄别影响因素并交叉验证,采用Logistic回归模型对因素的影响强度和作用机制进行实证.研究发现:年龄、性别和薪资发放方式是影响延迟退休意愿的重要变量.延迟退休意愿总体随
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872中国人民大学统计学院北京100872
【基金项目】
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教育部哲学社会科学重大课题攻关项目(20JZD023);
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延迟退休是应对老龄化挑战的有效方法和必然选择,作为重大社会政策,其事关亿万民众晚年生活和福祉,必须充分了解民众的意愿和诉求,为政策制定提供参考,为政策出台营造良好氛围.基于中国健康与养老追踪调查数据,从个人特征、工作情况、健康状况三个维度,系统考察延迟退休意愿影响因素和作用机制,利用神经网络、随机森林、XG-boost三种机器学习方法系统甄别影响因素并交叉验证,采用Logistic回归模型对因素的影响强度和作用机制进行实证.研究发现:年龄、性别和薪资发放方式是影响延迟退休意愿的重要变量.延迟退休意愿总体随着年龄增长呈上升趋势,男性相对女性更不愿意延迟退休.其中,男性中健康状况良好的群体延迟退休意愿偏高,健康状况一般的男性延迟退休的意愿随学历升高而增高;女性的延迟退休意愿与学历呈负相关关系;定时发放工资的形式对延迟退休意愿有一定正向作用.
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