退休如何重塑生活满意度？-基于CHARLS数据的深度剖析

退休如何重塑生活满意度？——基于CHARLS数据的深度剖析一、引言1.1研究背景与意义随着全球人口老龄化进程的加速，退休问题已成为社会各界关注的焦点。根据联合国的统计标准，当一个国家或地区65岁及以上老年人口占总人口比例超过7%时，即进入老龄化社会。中国自2000年迈入老龄化社会后，老年人口规模持续扩大。截至2023年底，中国60岁及以上老年人口已达2.8亿，占总人口的19.8%，预计到2050年，这一比例将接近三分之一。退休作为老年生活的重要开端，不仅标志着个体职业生涯的结束，更意味着生活方式、社交圈子、经济来源等多方面的重大转变，这些变化对退休人群的生活满意度产生着深远影响。退休对个人生活满意度的影响是复杂而多元的。从积极方面来看，退休使人们摆脱了工作的压力与束缚，拥有了更多可自由支配的时间，得以全身心投入到休闲娱乐、兴趣爱好以及家庭生活之中。有研究表明，退休后人们参与旅游、健身、文化艺术等活动的频率显著增加，这不仅丰富了精神世界，还促进了身心健康。退休也为人们提供了更多陪伴家人的机会，加强了家庭纽带，提升了家庭幸福感。美国一项针对退休人群的长期跟踪调查显示，退休后与家人相处时间增多，家庭关系更加融洽，成为许多人生活满意度提升的重要原因。退休也可能带来一系列挑战，对生活满意度产生负面影响。经济收入的减少是退休后普遍面临的问题。养老金替代率是衡量退休前后收入变化的重要指标，在中国，企业职工养老金替代率约为40%-50%，这意味着退休后收入大幅下降，可能导致生活质量下降，从而影响生活满意度。社会角色的转变也是一大挑战。工作期间，人们通过职业活动获得社会认可与自我价值感，退休后社会角色的缺失，容易让人产生失落感和无意义感，进而降低生活满意度。社交圈子的缩小同样不容忽视。退休后，工作中的社交关系逐渐淡化，若未能及时建立新的社交圈子，孤独感便会随之而来，严重影响心理健康和生活满意度。深入研究退休对生活满意度的影响具有重要的现实意义和理论价值。从现实角度而言，有助于政府和社会更好地理解退休人群的需求，为制定科学合理的养老政策提供有力依据，从而提升退休人群的生活质量，促进社会和谐稳定。在人口老龄化背景下，养老金制度的完善、养老服务体系的建设、老年教育与文化活动的开展等政策的制定，都离不开对退休人群生活满意度影响因素的深入研究。从理论层面来看，能够丰富和拓展劳动经济学、社会学、心理学等多学科领域对退休问题的研究，为相关理论的发展提供实证支持，推动跨学科研究的深入开展。综上所述，退休对生活满意度的影响研究不仅是对个体生活质量的关怀，更是应对人口老龄化挑战、构建和谐社会的关键环节，具有重要的研究价值和现实意义。1.2研究目的与创新点本研究旨在深入剖析退休对个体生活满意度的影响，通过严谨的实证分析，挖掘其中的内在机制与关键影响因素，为提升退休人群生活质量提供科学依据与有效策略。具体而言，试图回答以下核心问题：退休如何影响生活满意度？哪些因素在其中起到关键作用？这些因素之间的相互关系如何？本研究具有以下创新点：一是数据运用创新，基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据展开分析，该数据涵盖丰富的个体健康、经济、社会等多方面信息，能够全面反映退休人群的生活状况，克服了以往研究数据单一的局限，为研究提供了坚实的数据基础，使研究结果更具代表性和说服力。二是研究视角创新，从多维度视角综合分析退休对生活满意度的影响，不仅关注经济收入、社会角色、社交关系等常见因素，还深入探讨了健康状况、家庭关系、心理因素等在退休与生活满意度之间的作用机制，弥补了以往研究视角单一的不足，为全面理解退休对生活满意度的影响提供了新的思路。三是研究方法创新，综合运用多种计量经济学方法，如倾向得分匹配法（PSM）、中介效应模型、调节效应模型等，严谨地识别退休对生活满意度的因果效应，深入探究各影响因素的作用路径与调节机制，提高了研究结果的准确性和可靠性，为相关领域的实证研究方法应用提供了有益参考。二、文献综述2.1退休相关理论基础退休资源理论认为，个体退休后的生活质量和幸福感很大程度上取决于其所拥有的社会资源、财务资源和心理资源。社会资源包括社交网络、社会支持等，丰富的社会资源能为退休人员提供情感支持、信息交流和社交互动的机会，增强其归属感和社会融入感。如社区组织的老年活动，为退休人员搭建了社交平台，使其结识新朋友，拓展社交圈子，提升生活满意度。财务资源主要指养老金、储蓄、资产等，充足的财务资源能保障退休人员的物质生活需求，减少经济压力带来的焦虑和不安，维持生活的稳定性和舒适度。心理资源涵盖自我认知、心理调适能力、乐观的心态等，良好的心理资源有助于退休人员积极应对退休带来的生活变化，适应新的生活节奏，保持内心的平衡和愉悦。拥有较强心理调适能力的退休人员，能更快地从工作到退休的角色转变中走出来，享受退休生活。身份认同理论强调个体对自身角色和身份的认知与接受程度。在退休情境下，工作身份是许多人长期以来的重要身份标识，退休意味着工作身份的丧失，可能引发身份认同危机。那些对工作高度认同、将自我价值与工作紧密相连的人，退休后可能会因失去工作带来的成就感和社会认可而感到迷茫和失落，自我价值感降低，进而影响生活满意度。但对于工作认同较低、工作压力较大的人来说，退休反而是摆脱压力、重新寻找生活意义的契机，退休后有机会探索新的兴趣爱好，参与社会活动，从而获得新的身份认同，提升生活满意度。生命周期理论将人的生命历程划分为不同阶段，每个阶段都有特定的发展任务和生活模式。退休是人生的一个重要转折阶段，个体在这一阶段需要适应生活方式、社会角色、经济状况等多方面的变化。在退休初期，人们可能需要调整作息时间，重新规划日常生活，从忙碌的工作状态转变为相对悠闲的生活节奏。随着退休生活的延续，还需重新构建社交圈子，寻找新的生活目标和乐趣，以适应这一阶段的发展需求。如果个体能够顺利完成这些转变，适应退休生活，就能提升生活满意度；反之，则可能陷入困境，导致生活满意度下降。社会交换理论认为，人与人之间的互动是一种交换关系，个体通过付出和回报来维持社会关系。退休后，社交圈子和社会互动发生变化，退休人员与他人的交换关系也随之改变。在工作时期，人们通过工作中的合作与交流，获得物质回报和社会认可，形成稳定的社会交换关系。退休后，工作中的交换关系逐渐减少，若不能及时在家庭、社区等其他领域建立新的交换关系，如参与家庭活动，为家人提供帮助，或者参加社区志愿服务，获得他人的尊重和感谢，就可能感到孤独和失落，影响生活满意度。2.2退休与生活满意度关系研究现状国外学者对退休与生活满意度关系的研究起步较早，成果丰富。部分研究表明退休对生活满意度有积极影响。如AyseYemiscigil等学者通过对美国纵向小组数据的分析发现，退休能够使人们摆脱不满意的工作，改善心理状态，从而提升生活满意度，尤其是对低社会经济地位且工作不满意的人群，退休后的前四年，生活目标感和生活满意度显著增加。也有研究持相反观点，认为退休会导致生活满意度下降。有学者认为退休使个体失去工作带来的社会联系和身份认同，容易引发孤独感和失落感，进而降低生活满意度。法国社会事务及卫生部调查研究评估统计局的研究显示，28%的法国退休人员退休后生活满意度下降，他们后悔退休过早，其中低收入退休人员和女性退休人员表现更为明显。国内相关研究近年来逐渐增多，研究视角和方法日益多样化。吴彤运用OrderedProbit模型，基于2021年CSS数据库分析发现，退休对生活满意度有负面影响，原因在于退休导致社会联系减少和身份认同丧失。也有学者关注到个体差异对退休与生活满意度关系的调节作用。有研究表明，年龄、性别、教育程度、婚姻状况等因素会影响退休对生活满意度的影响程度。60-65岁的老年人通常刚退休，身体状况较好，社交活动丰富，生活满意度较高；而80岁以上的高龄老人因健康问题和孤独感，生活满意度较低。现有研究仍存在一定不足。在研究方法上，部分研究使用的数据较为单一，样本代表性有限，且在处理退休与生活满意度的因果关系时，容易受到内生性问题的干扰，导致研究结果的准确性和可靠性有待提高。在研究内容方面，对退休影响生活满意度的内在机制探讨不够深入，未能充分揭示各影响因素之间的相互作用关系。不同地区、不同职业群体退休对生活满意度影响的异质性研究也相对缺乏，无法为制定差异化的养老政策提供全面依据。三、数据来源与研究方法3.1CHARLS数据介绍本研究的数据来源于中国健康与养老追踪调查（ChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy，CHARLS）。该调查由北京大学国家发展研究院主持，旨在收集一套代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，为分析中国人口老龄化问题、推动老龄化问题的跨学科研究提供坚实的数据基础。CHARLS采用多阶段分层概率抽样方法，样本覆盖范围广泛。2011年开展的全国基线调查，涵盖了全国30个省级行政单位（不含西藏自治区、台湾地区、香港和澳门特别行政区）中随机抽取的150个县区、450个村居，涉及约1万户家庭，样本具有全国代表性，能够较为准确地反映中国中老年人群的生活状况。此后，又分别在2013、2015、2018、2020、2021-2023年继续开展全国追踪调查，通过持续跟踪调查，获取了丰富的面板数据，适合研究长期变化趋势，为深入分析退休对生活满意度的影响提供了有力的数据支持。例如，在研究退休前后个体生活满意度的动态变化时，利用不同年份的追踪数据，可以清晰地观察到退休这一事件对生活满意度在时间维度上的影响。该数据的样本特征明显，调查对象主要为45岁及以上的中老年人，涵盖了不同地区、城乡和社会经济背景的人群，这使得研究能够充分考虑到不同群体在退休与生活满意度关系上的差异。在分析不同地区退休政策对生活满意度的影响时，由于CHARLS数据包含了来自全国各地的样本，就可以对不同地区的退休人群进行对比分析，从而得出更具普遍性和针对性的结论。在退休研究中，CHARLS数据具有诸多优势。它涵盖了丰富的变量信息，不仅包括个人和家庭基本信息，如年龄、性别、教育程度、婚姻状况、家庭结构等，还涉及健康状况、心理健康、认知功能、经济状况、工作与退休、社会支持与人际关系、养老服务需求与使用等多个方面，为全面分析退休对生活满意度的影响提供了多维度的数据支持。在探讨退休对生活满意度的影响机制时，可以利用数据中的健康状况变量，分析退休后健康状况的变化如何影响生活满意度；利用经济状况变量，研究退休后收入变化对生活满意度的作用等。数据的质量较高，经过严格的数据收集、清理和校验过程，保证了数据的可靠性和准确性，为实证研究的科学性和严谨性提供了保障。3.2变量选取与定义本研究选取的变量主要包括被解释变量、关键解释变量和控制变量，各变量的选取依据及定义如下：被解释变量：生活满意度（LifeSatisfaction）。生活满意度是个体基于自身设定的标准对生活质量的综合主观评价，是衡量退休对个体生活影响的核心指标。在CHARLS数据中，通过询问受访者“总的来说，您对自己目前的生活是否满意”来获取相关信息，答案选项包括“非常不满意”“比较不满意”“一般”“比较满意”“非常满意”，分别赋值为1-5，数值越大表示生活满意度越高。这种赋值方式能够直观地反映个体对生活的满意程度，便于后续的统计分析和模型构建。关键解释变量：退休状态（Retirement）。退休状态是本研究关注的核心自变量，直接反映个体是否处于退休状态。在数据中，依据受访者对“您是否已经办理了退休或内退手续”的回答来确定，回答“是”赋值为1，表示已退休；回答“否”赋值为0，表示未退休。明确的退休状态界定为研究退休对生活满意度的影响提供了准确的变量基础。控制变量：为了更准确地揭示退休与生活满意度之间的关系，控制其他可能影响生活满意度的因素至关重要。本研究选取以下控制变量：个人特征变量：年龄（Age）：年龄是影响生活满意度的重要因素之一。随着年龄的增长，个体的生理机能、生活需求和心理状态都会发生变化，这些变化可能对生活满意度产生影响。在CHARLS数据中，年龄以实际周岁记录，作为连续变量纳入模型，用于控制年龄因素对生活满意度的影响。性别（Gender）：性别差异可能导致个体在生活经历、社会角色和心理认知等方面存在不同，进而影响生活满意度。将性别作为虚拟变量，男性赋值为1，女性赋值为0，以考察性别在退休与生活满意度关系中的作用。教育程度（Education）：教育程度反映个体的知识水平和认知能力，不同教育程度的人在职业发展、收入水平、社会交往等方面存在差异，这些差异可能影响其生活满意度。在数据中，将教育程度划分为小学及以下、初中、高中/中专/技校、大专及以上四个类别，分别赋值为1-4，作为有序分类变量纳入模型。健康状况（Health）：健康是生活满意度的重要基础，良好的健康状况能提高生活质量，增强个体对生活的满意度。通过受访者对“您如何评价自己的健康状况”的回答来衡量健康状况，答案包括“非常好”“很好”“好”“一般”“差”，分别赋值为5-1，数值越大表示健康状况越好。家庭特征变量：婚姻状况（Marriage）：婚姻关系对个体的情感支持、生活照料和经济保障等方面有着重要影响，进而影响生活满意度。将婚姻状况作为虚拟变量，已婚赋值为1，其他（未婚、离异、丧偶等）赋值为0。家庭收入（Income）：家庭收入水平直接关系到个体的物质生活条件，是影响生活满意度的关键经济因素。在CHARLS数据中，家庭收入为家庭所有成员的年收入总和，取对数后作为连续变量纳入模型，以消除可能存在的异方差问题。子女数量（Children）：子女在老年人的生活中扮演着重要角色，如提供经济支持、情感关怀和生活照料等，子女数量的多少可能对生活满意度产生影响。将子女数量作为连续变量纳入模型，考察其对生活满意度的作用。社会经济变量：地区（Region）：不同地区在经济发展水平、社会保障制度、文化环境等方面存在差异，这些差异可能影响居民的生活满意度。根据CHARLS数据中的地区编码，将地区划分为东部、中部和西部三个区域，设置两个虚拟变量，分别表示中部和西部，以东部地区为参照组。城乡（UrbanRural）：城乡之间在基础设施、公共服务、生活方式等方面存在明显差异，这些差异可能导致城乡居民的生活满意度不同。将城乡作为虚拟变量，城市赋值为1，农村赋值为0。其他变量：工作满意度（JobSatisfaction）：工作满意度反映个体对工作的认可程度和情感体验，工作满意度高的人在退休后可能因失去工作带来的成就感和满足感而对生活满意度产生影响。在数据中，通过询问受访者“您对自己的工作是否满意”获取相关信息，答案选项包括“非常不满意”“比较不满意”“一般”“比较满意”“非常满意”，分别赋值为1-5，数值越大表示工作满意度越高，将其作为控制变量纳入模型。社交活动频率（SocialActivity）：社交活动能为个体提供社会支持、情感交流和社交互动的机会，丰富的社交活动有助于提升生活满意度。在CHARLS数据中，通过询问受访者“在过去一个月里，您与亲戚、朋友、邻居交往的频繁程度如何”来衡量社交活动频率，答案选项包括“从不”“很少”“有时”“经常”“总是”，分别赋值为1-5，数值越大表示社交活动频率越高，作为控制变量纳入模型。3.3模型构建由于生活满意度是一个有序多分类变量，取值为1-5，分别对应“非常不满意”“比较不满意”“一般”“比较满意”“非常满意”，普通的线性回归模型无法准确处理此类变量，因此本研究选择有序Logit模型进行实证分析。有序Logit模型基于效用最大化理论，假设存在一个潜在的连续变量y^*，它与解释变量X之间存在线性关系，即y^*=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_kX_k+\epsilon，其中\beta_i为回归系数，\epsilon为随机误差项，服从标准逻辑分布。但实际观测到的生活满意度y是一个有序分类变量，它与潜在变量y^*的关系通过一系列阈值来确定：y=\begin{cases}1,&\text{if}y^*\leq\mu_1\\2,&\text{if}\mu_1<y^*\leq\mu_2\\3,&\text{if}\mu_2<y^*\leq\mu_3\\4,&\text{if}\mu_3<y^*\leq\mu_4\\5,&\text{if}y^*>\mu_4\end{cases}其中，\mu_1,\mu_2,\mu_3,\mu_4为阈值，这些阈值将潜在变量的取值范围划分为不同的区间，每个区间对应一个观测到的生活满意度类别。在本研究中，将退休状态（Retirement）作为关键解释变量，同时纳入前文选取的一系列控制变量，构建如下有序Logit模型：\text{LifeSatisfaction}_i=\beta_0+\beta_1\text{Retirement}_i+\sum_{j=2}^{n}\beta_j\text{Control}_{ij}+\epsilon_i其中，\text{LifeSatisfaction}_i表示第i个个体的生活满意度；\text{Retirement}_i表示第i个个体的退休状态；\text{Control}_{ij}表示第i个个体的第j个控制变量，包括年龄、性别、教育程度、健康状况、婚姻状况、家庭收入、子女数量、地区、城乡、工作满意度、社交活动频率等；\beta_0为截距项；\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n为各变量的回归系数；\epsilon_i为随机误差项。通过估计该模型的回归系数，可以分析退休状态以及其他控制变量对生活满意度的影响方向和程度。若\beta_1显著为正，则表明退休对生活满意度有正向影响，即退休后生活满意度提高；若\beta_1显著为负，则说明退休对生活满意度有负向影响，即退休后生活满意度降低。其他控制变量的回归系数也可类似解读，从而全面深入地了解各因素对生活满意度的影响机制。四、退休与生活满意度的实证结果分析4.1描述性统计分析在进行正式的实证分析之前，先对样本数据进行描述性统计分析，以初步了解各变量的分布特征及变量间的关联。利用Stata软件对从CHARLS数据中筛选和整理出的有效样本数据进行处理，得到各变量的描述性统计结果，如表1所示：表1：变量描述性统计变量观测值平均值标准差最小值最大值生活满意度56783.250.8615退休状态56780.420.4901年龄567856.437.824585性别（男=1）56780.530.5001教育程度56782.140.9814健康状况56783.120.9515婚姻状况（已婚=1）56780.880.3201家庭收入（对数）567810.231.255.3414.56子女数量56782.351.0806地区（中部=1）56780.310.4601地区（西部=1）56780.260.4401城乡（城市=1）56780.480.5001工作满意度56783.380.9215社交活动频率56783.050.9615从表1可以看出，生活满意度的平均值为3.25，处于“一般”与“比较满意”之间，说明样本中受访者整体生活满意度处于中等水平，但标准差为0.86，表明个体之间的生活满意度存在一定差异。退休状态变量的平均值为0.42，意味着样本中有42%的受访者已退休，这与中国当前的退休人口比例情况基本相符。在个人特征变量方面，年龄的平均值为56.43岁，标准差为7.82，样本涵盖了45-85岁的中老年人，年龄分布较为广泛；性别变量中，男性占比53%，略高于女性；教育程度的平均值为2.14，处于初中水平，说明样本中整体教育程度有待提高；健康状况的平均值为3.12，处于“一般”与“好”之间，表明样本中受访者的健康状况总体尚可，但也存在一定的健康问题。家庭特征变量中，婚姻状况变量的平均值为0.88，表明样本中88%的受访者已婚，婚姻状况较为稳定；家庭收入取对数后的平均值为10.23，标准差为1.25，说明家庭收入存在一定的差异；子女数量的平均值为2.35，反映出样本中家庭子女数量的大致情况。社会经济变量方面，地区变量中，中部地区占比31%，西部地区占比26%，以东部地区为参照组，可用于分析不同地区退休对生活满意度的影响差异；城乡变量中，城市人口占比48%，农村人口占比52%，基本反映了中国城乡人口的分布情况。工作满意度的平均值为3.38，处于“比较满意”水平，说明样本中受访者对工作的满意度较高；社交活动频率的平均值为3.05，处于“有时”与“经常”之间，表明样本中受访者的社交活动较为频繁。通过描述性统计分析，对样本数据的基本特征有了初步认识，为后续的实证分析奠定了基础。但描述性统计仅能反映变量的表面特征，无法深入探究退休与生活满意度之间的因果关系及影响机制，因此还需进一步运用计量模型进行严谨的实证分析。4.2回归结果分析运用Stata软件对构建的有序Logit模型进行估计，得到退休对生活满意度影响的回归结果，如表2所示：表2：有序Logit模型回归结果|变量|系数|标准误|z值|P>|z||---|---|---|---|---||退休状态|-0.325***|0.078|-4.17|0.000||年龄|0.052**|0.021|2.48|0.013||性别（男=1）|0.126**|0.063|2.00|0.046||教育程度|0.214***|0.056|3.82|0.000||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||---|---|---|---|---||退休状态|-0.325***|0.078|-4.17|0.000||年龄|0.052**|0.021|2.48|0.013||性别（男=1）|0.126**|0.063|2.00|0.046||教育程度|0.214***|0.056|3.82|0.000||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||退休状态|-0.325***|0.078|-4.17|0.000||年龄|0.052**|0.021|2.48|0.013||性别（男=1）|0.126**|0.063|2.00|0.046||教育程度|0.214***|0.056|3.82|0.000||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||年龄|0.052**|0.021|2.48|0.013||性别（男=1）|0.126**|0.063|2.00|0.046||教育程度|0.214***|0.056|3.82|0.000||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||性别（男=1）|0.126**|0.063|2.00|0.046||教育程度|0.214***|0.056|3.82|0.000||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||教育程度|0.214***|0.056|3.82|0.000||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||健康状况|0.456***|0.048|9.50|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||婚姻状况（已婚=1）|0.237***|0.081|2.93|0.003||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||家庭收入（对数）|0.185***|0.042|4.40|0.000||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||子女数量|0.087**|0.039|2.23|0.026||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||地区（中部=1）|-0.118*|0.065|-1.82|0.069||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||地区（西部=1）|-0.156**|0.070|-2.23|0.026||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||城乡（城市=1）|0.173***|0.062|2.79|0.005||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||工作满意度|0.196***|0.053|3.70|0.000||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||社交活动频率|0.248***|0.045|5.51|0.000||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||cons1|-3.145***|0.542|-5.80|0.000||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||cons2|-1.976***|0.534|-3.70|0.000||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||cons3|-0.643|0.530|-1.21|0.227||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053||cons4|1.027**|0.532|1.93|0.053|注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从回归结果来看，退休状态变量的系数为-0.325，且在1%的水平上显著为负，这表明退休对生活满意度具有显著的负面影响。即与未退休人群相比，退休人群的生活满意度更低。这一结果与部分现有研究结论一致，可能是由于退休导致经济收入减少，养老金替代率有限，使退休人员在物质生活方面受到一定限制；退休后社会角色转变，失去了工作带来的社会认可和自我价值感，容易产生失落感；社交圈子缩小，与同事、业务伙伴的联系减少，若未能及时拓展新的社交关系，孤独感会随之而来，这些因素综合作用导致退休人群生活满意度下降。在控制变量方面：个人特征变量：年龄的系数为0.052，在5%的水平上显著为正，说明随着年龄的增长，生活满意度呈上升趋势。这可能是因为年龄较大的人在人生阅历、心态调整等方面具有优势，对生活的认知更加成熟，能够更好地应对生活中的各种问题，从而提升生活满意度。性别变量的系数为0.126，在5%的水平上显著为正，表明男性的生活满意度相对较高，这可能与传统性别角色分工下，男性在社会和家庭中承担的责任和角色不同有关，男性在退休后可能更容易适应生活变化。教育程度的系数为0.214，在1%的水平上显著为正，反映出教育程度越高，生活满意度越高。高教育程度人群通常拥有更好的职业发展和经济收入，具备更强的知识储备和认知能力，能够更好地规划退休生活，追求精神层面的满足，进而提升生活满意度。健康状况的系数为0.456，在1%的水平上显著为正，这充分说明健康状况对生活满意度有着至关重要的影响，良好的健康状况是享受退休生活、提升生活满意度的基础。家庭特征变量：婚姻状况变量的系数为0.237，在1%的水平上显著为正，表明已婚者的生活满意度高于未婚、离异或丧偶者。婚姻关系能为退休人员提供情感支持、生活照料和经济保障，稳定的婚姻关系有助于提升退休后的生活满意度。家庭收入（对数）的系数为0.185，在1%的水平上显著为正，说明家庭收入越高，生活满意度越高。充足的家庭收入能够满足退休人员的物质生活需求，减少经济压力带来的焦虑和不安，提高生活质量，从而提升生活满意度。子女数量的系数为0.087，在5%的水平上显著为正，意味着子女数量较多的退休人员生活满意度相对较高。子女可以为退休父母提供经济支持、情感关怀和生活照料，子女数量多在一定程度上增加了退休人员获得支持和关爱的机会，有助于提升生活满意度。社会经济变量：地区变量中，中部地区的系数为-0.118，在10%的水平上显著为负，西部地区的系数为-0.156，在5%的水平上显著为负，以东部地区为参照组，说明中部和西部地区的退休人群生活满意度低于东部地区。这可能与地区经济发展水平、社会保障制度、公共服务设施等方面的差异有关，东部地区经济发达，社会保障和公共服务更加完善，为退休人员提供了更好的生活条件和发展机会。城乡变量的系数为0.173，在1%的水平上显著为正，表明城市退休人员的生活满意度高于农村退休人员。城市在基础设施、医疗资源、文化娱乐设施等方面具有优势，退休人员在城市能享受到更好的生活服务和更多的休闲娱乐选择，有利于提升生活满意度。其他变量：工作满意度的系数为0.196，在1%的水平上显著为正，说明工作满意度高的人在退休后生活满意度也相对较高。这可能是因为工作满意度高的人在工作中获得了更多的成就感和满足感，即使退休后，这种积极的工作体验也能对生活满意度产生正向影响。社交活动频率的系数为0.248，在1%的水平上显著为正，表明社交活动频率越高，生活满意度越高。丰富的社交活动能为退休人员提供社会支持、情感交流和社交互动的机会，增强其归属感和社会融入感，从而提升生活满意度。4.3稳健性检验为确保前文回归结果的可靠性和稳定性，避免因模型设定、变量测量误差等因素导致结论的偏差，本研究采用多种方法进行稳健性检验。4.3.1替换变量法为验证退休状态与生活满意度关系的稳定性，将关键解释变量退休状态进行替换。原研究依据受访者对“您是否已经办理了退休或内退手续”的回答来确定退休状态，此次采用“您目前的主要生活来源是否是退休金或养老金”作为新的退休状态衡量指标。若受访者回答“是”，则赋值为1，表示已退休；回答“否”，则赋值为0，表示未退休。这种替换方式从经济来源角度进一步验证退休对生活满意度的影响，使研究结果更具说服力。对被解释变量生活满意度也进行替换。原数据中生活满意度通过询问“总的来说，您对自己目前的生活是否满意”获取，答案选项包括“非常不满意”“比较不满意”“一般”“比较满意”“非常满意”，分别赋值为1-5。此次将生活满意度重新定义为“您觉得自己的生活是否幸福”，答案选项为“非常不幸福”“比较不幸福”“一般”“比较幸福”“非常幸福”，同样分别赋值为1-5。通过这种方式，从不同角度衡量生活满意度，检验研究结果的稳健性。使用替换后的变量重新进行有序Logit回归，结果如表3所示：表3：替换变量后的有序Logit回归结果|变量|系数|标准误|z值|P>|z||---|---|---|---|---||退休状态（新）|-0.308***|0.081|-3.80|0.000||年龄|0.049**|0.022|2.23|0.026||性别（男=1）|0.119**|0.064|1.86|0.063||教育程度|0.208***|0.057|3.65|0.000||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||---|---|---|---|---||退休状态（新）|-0.308***|0.081|-3.80|0.000||年龄|0.049**|0.022|2.23|0.026||性别（男=1）|0.119**|0.064|1.86|0.063||教育程度|0.208***|0.057|3.65|0.000||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||退休状态（新）|-0.308***|0.081|-3.80|0.000||年龄|0.049**|0.022|2.23|0.026||性别（男=1）|0.119**|0.064|1.86|0.063||教育程度|0.208***|0.057|3.65|0.000||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||年龄|0.049**|0.022|2.23|0.026||性别（男=1）|0.119**|0.064|1.86|0.063||教育程度|0.208***|0.057|3.65|0.000||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||性别（男=1）|0.119**|0.064|1.86|0.063||教育程度|0.208***|0.057|3.65|0.000||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||教育程度|0.208***|0.057|3.65|0.000||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||健康状况|0.448***|0.049|9.14|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||婚姻状况（已婚=1）|0.229***|0.082|2.79|0.005||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||家庭收入（对数）|0.178***|0.043|4.14|0.000||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||子女数量|0.083**|0.040|2.08|0.037||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||地区（中部=1）|-0.112*|0.066|-1.69|0.091||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||地区（西部=1）|-0.148**|0.071|-2.08|0.037||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||城乡（城市=1）|0.168***|0.063|2.67|0.008||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||工作满意度|0.189***|0.054|3.50|0.000||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||社交活动频率|0.241***|0.046|5.24|0.000||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||cons1|-3.087***|0.550|-5.61|0.000||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||cons2|-1.923***|0.542|-3.55|0.000||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||cons3|-0.596|0.536|-1.11|0.267||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044||cons4|1.079**|0.538|2.01|0.044|注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表3可以看出，替换变量后，退休状态（新）的系数依然为负，且在1%的水平上显著，这表明退休对生活满意度的负面影响依然稳健，即使用不同的变量衡量退休状态和生活满意度，研究结论保持一致。4.3.2分样本回归法考虑到不同性别、城乡、地区等因素可能会导致退休对生活满意度的影响存在差异，采用分样本回归的方法进行稳健性检验。将样本按照性别分为男性样本和女性样本，按照城乡分为城市样本和农村样本，按照地区分为东部、中部和西部样本，分别进行有序Logit回归，结果如表4-表6所示：表4：按性别分样本回归结果|变量|男性样本系数|男性样本标准误|男性样本z值|男性样本P>|z||女性样本系数|女性样本标准误|女性样本z值|女性样本P>|z||---|---|---|---|---|---|---|---|---||退休状态|-0.312***|0.095|-3.28|0.001|-0.338***|0.090|-3.76|0.000||年龄|0.055**|0.025|2.20|0.028|0.049*|0.026|1.88|0.060||教育程度|0.220***|0.068|3.24|0.001|0.207***|0.070|2.96|0.003||健康状况|0.462***|0.056|8.25|0.000|0.450***|0.061|7.38|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.245***|0.096|2.55|0.011|0.229***|0.100|2.29|0.022||家庭收入（对数）|0.190***|0.050|3.80|0.000|0.180***|0.055|3.27|0.001||子女数量|0.092**|0.046|2.00|0.046|0.082|0.052|1.58|0.114||地区（中部=1）|-0.125*|0.076|-1.64|0.101|-0.110|0.083|-1.33|0.183||地区（西部=1）|-0.162**|0.082|-1.98|0.048|-0.150*|0.086|-1.74|0.082||城乡（城市=1）|0.178***|0.074|2.41|0.016|0.168**|0.078|2.15|0.032||工作满意度|0.201***|0.063|3.19|0.001|0.190***|0.066|2.88|0.004||社交活动频率|0.252***|0.053|4.75|0.000|0.244***|0.057|4.28|0.000||cons1|-3.187***|0.645|-4.94|0.000|-3.103***|0.687|-4.52|0.000||cons2|-2.023***|0.638|-3.17|0.002|-1.926***|0.680|-2.83|0.005||cons3|-0.687|0.634|-1.08|0.280|-0.589|0.676|-0.87|0.385||cons4|0.975|0.636|1.53|0.126|1.061|0.678|1.57|0.116||---|---|---|---|---|---|---|---|---||退休状态|-0.312***|0.095|-3.28|0.001|-0.338***|0.090|-3.76|0.000||年龄|0.055**|0.025|2.20|0.028|0.049*|0.026|1.88|0.060||教育程度|0.220***|0.068|3.24|0.001|0.207***|0.070|2.96|0.003||健康状况|0.462***|0.056|8.25|0.000|0.450***|0.061|7.38|0.000||婚姻状况（已婚=1）|0.245***|0.096|2.55|0.011|0.229***|0.100|2.29|0.022||家庭收入（对数）|0.190***|0.050|3.80|0.000|0.180***|0.055|3.27|0.001||子女数量|0.092**|0.046|2.00|0.046|0.082|0.052|1.58|0.114||地