高校處級/高級女教師延遲退休意愿影響因素

張 丹，曹 原

(東華大學 人事處，上海 201620)

改革開放后隨著我國社會經濟的快速發展，總體偏低的退休年齡與人均預期壽命不匹配的問題顯得尤為突出。延遲退休已是“大勢所趨”，其相關政策涉及廣大職工的切身利益，既要結合我國國情，也要考慮個人意愿。因此，研究個人延遲退休意愿對于政策的制定和實施具有重要現實意義。

關于退休意愿的相關研究起源于20世紀80年代，Bernheim等[1]和Cremer等[2]通過退休決策相關信息數據構建預計退休年齡的理論模型，為后續研究奠定了基礎。21世紀初，西方學者開始對相關概念進行更深入全面的研究，個人主觀因素在延遲退休決策中的作用受到關注，如Fisher等[3]提出延遲退休是受主觀意愿的驅使，這樣的觀點陸續被西方學者認同。但是西方普遍采用彈性退休制，且西方的文化和制度背景與我國有著巨大差距，因此在西方背景下研究得出的延遲退休意愿影響因素僅可作為參考。

我國實行的是強制退休制度，即對勞動者的退休年齡做了硬性規定，制度上缺乏選擇彈性，因此長期以來國內關注個體意愿影響因素的研究較少。在家庭和個人因素方面：封進等[4]通過對中國城鎮勞動力的提前退休行為進行分析，發現自身的健康狀況是女性提前退休的一個重要因素；王竹等[5]認為女性比男性更加反對延遲退休；廖少宏[6]研究發現，在控制其他因素的情況下受教育年限每增加一年，提前退休的可能性下降4.68% ；李琴等[7]和陸春艷等[8]認為，女性比男性的延遲退休意愿更強，職稱越高的人延遲退休意愿越強。此外，工作因素也很重要，張樂川[9]研究發現機關事業單位的勞動者更容易傾向延長退休年齡；廖楚暉等[10]發現升職空間和繼續工作意愿等因素與事業單位人員延遲退休意愿存在顯著正相關關系；陳鵬軍等[11]發現工資收入水平越高以及感受工作的強度越小，職工越能接受延遲退休政策。

2015年出臺的《關于機關事業單位縣處級女干部和具有高級職稱的女性專業技術人員退休年齡問題的通知》[12]中明確指出，“高校處級女干部和具有高級職稱的女性專業技術人員”(簡稱“高校處級/高級女教師”)可以選擇55周歲退休或60周歲退休，即她們已被最先列入延遲退休政策的范疇，針對她們延遲退休意愿的研究和探索具有實踐意義。目前大多數研究以全體職工為研究對象，少有研究集中在高校處級/高級女教師這一群體。于翠婷等[13]和崔國東等[14]也關注到高校教師，但針對已被列入延遲退休政策范疇的高校處級/高級女教師的相關研究資料和文獻較少。因此，研究和分析影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的因素，構建具有中國高校特色的退休預測模型具有現實意義。

1 研究設計與實施

1.1 研究方案

首先，確定訪談對象，通過檢索文獻確定影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的影響因素的大致范圍，并在此基礎上建立深度訪談提綱。其次，對20名50～55周歲高校處級女干部和具有高級職稱的女性專業技術人員進行深度訪談。為了將定性研究轉化為定量分析，遵循扎根理論(grounded therory)對影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的因素進行分析，將主要影響因素鎖定為范疇層的10項因素，并基于這10項因素設計問卷，獲得286份有效問卷，并進行數據分析。最后，以影響因素為自變量x，選擇55周歲退休的可能性為因變量y，建立預測選擇55周歲退休可能性的多元線性回歸模型。

1.2 深度訪談設計與實施

1.2.1 深度訪談設計

訪談對象確定。考慮到國家對具有高級職稱的55周歲女性專業技術人員和處級女干部已有相關延遲退休政策，再者50周歲以下的高校女教師距離到齡退休時間較遠，她們的想法暫不考慮，因此依據扎根理論的理論抽樣原則、數據可獲得性原則和理論飽和原則，將研究對象鎖定為50～55周歲高校女教師。此外，考慮到高等專科院校或一些民辦院校中女性的高級職稱和處級干部人數較少，符合條件的調研對象太少，不具代表性，故訪談對象只集中調查教育部直屬的高校和普通本科院校。最終選定20名50～55周歲且具有高級職稱的女性專業技術人員或處級干部作為受訪者。

訪談內容及過程。選定2019—2021年發表的相關文獻，以“延遲退休意愿”為關鍵詞在中國知網上檢索，符合條件的文獻僅4篇。擴大詞條為“延遲退休年齡”，檢索到相關文獻46篇，最終下載26篇作為影響因素篩選集合。經過整理排序、分類對比、重命名最終得出影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的主要因素，并在此基礎上建立深度訪談提綱(見表1)。

表1 半結構化深度訪談提綱Table 1 Outline of the in-depth semi-structured interview

半結構化的深度訪談遵循保密原則，采用一對一形式，主要采用面談和電話訪談的方式，時間為30～50 min。訪談結束后將錄音文件第一時間轉為文字資料，整理分析后對深度訪談提綱做適當調整，再選取下一位訪談對象進行深度訪談。在訪談過程中若發現受訪者偏離主題,訪談者將予以糾正，遇到一些需要補充或完善的問題，訪談者會繼續追蹤詢問，如“請問是什么原因使得您(周圍人)選擇延遲退休呢？”“如果沒有這些原因，您或周圍人還會選擇55周歲退休嗎？”等問題。

1.2.2 基于深度訪談的延遲退休意愿影響因素挖掘

基于扎根理論，運用NVivo 10.0軟件對深度訪談內容進行三級編碼，即開放式編碼(open coding)、關聯式編碼(axial coding)和選擇式編碼(selective coding)。進一步挖掘高校處級/高級女教師延遲退休意愿的影響因素，并將其歸納為3個核心范疇層、7個范疇層、17個概念層影響因素，經選擇式編碼得到影響延遲退休意愿的3大因素框架(見表2)。

表2 延遲退休意愿影響因素的三級編碼表Table 2 Three-level coding list of factors influencing inclination of delayed retirement

1.3 調查問卷的設計與實施

1.3.1 問卷設計

基于扎根理論研究得出的概念層編碼影響因素較為零散，故采用范疇層影響因素設計問卷，主要由基礎信息(年齡、職稱、職級等)和影響因素兩部分構成。

1.3.2 重測信度及內容效度檢驗

從已填寫286份有效問卷的調查對象中，隨機選取30名間隔一月后重測，計算重測信度。結果顯示，總問卷重測信度為0.876，因子分析結果均在0.681以上，表明測量結果穩定，符合問卷編制要求。

采用專家判斷法評價問卷的內容效度，邀請4位人力資源管理和管理科學方面的專家對問卷條目和研究概念的關聯性進行評定。評分規則：1分為“不相關”，2分為“弱相關”，3分為“較強相關”，4分為“非常相關”。將問卷條目評定結果為3分和4分的人數在總人數中的占比記為條目內容效度指數(item-content validity index，II-CV)[15]。結果顯示，僅一項II-CV為0.75，其余均為1.00。計算所有問卷條目的II-CV的平均值，得到問卷量表的內容效度指數(scale-content validity index，ISI-CV)為0.95，表明量表的內容效度達到理想水平。

1.3.3 樣本選擇及變量整理說明

問卷發放對象為教育部直屬高校和普通本科學校(民辦學校及三本學院除外)50～55周歲具有高級職稱的女性專業技術人員或處級干部。發放問卷300份，有效回收286份。由于問卷對象在高校教職工中的占比較小，因此，統計樣本雖小，但在一定程度上可以反映具備延遲退休選擇資格的高校女性教師的想法。

根據前期的文獻檢索和深度訪談結果，確定高校處級/高級女教師延遲退休意愿的主要影響因子，最終選定10項影響因素分別代表10個自變量，據此量化研究過程(見表3)。

表3 變量說明表Table 3 Description of variables

2 實證結果及分析

2.1 描述性分析結果

2.1.1 問卷樣本基本情況

從問卷樣本中高校處級/高級女教師的分布來看：具有高級職稱的專業技術人員占91.4%，處級干部占12.9%，雙肩挑人員(既是高級職稱的專業技術人員又是處級干部)占4.3%；學歷中，碩士占12.4%，博士占87.6%，基本符合東華大學教師學歷分布情況，由此推斷上述學歷分布情況合理可信。此外，“選擇55周歲退休可能性”分值為1～5分的占58.4%，認定為延遲退休意愿較強；“選擇55周歲退休可能性”分值為6～10分的占41.6%，認定為延遲退休意愿較弱。

2.1.2 延遲退休意愿影響因素的描述性分析

樣本人群個人身體狀況良好，未來對于資金需求程度一般，且家庭環境穩定。高校處級/高級女教師的個人收入水平在高校中已處于中上等水平，她們更多追求精神層面的需求。從訪談中也可以看出，大部分受訪者熱愛教師工作，隨著年齡的增長和經驗的積累，她們更愿意繼續做下去。樣本人群中91.6%有配偶，95.5%家中有老人需要贍養，49.3%在5年內有撫養第三代的可能性。其中延遲退休意愿較低的高校處級/高級女教師，其贍養老人和撫養第三代的壓力較大，并且對目前工作的滿意度較低。具有高級職稱的女性專業技術人員(61.8%)的延遲退休意愿明顯高于處級女干部(25.5%)；80.5%的處級女干部具有延遲退休意愿，她們恰好都是雙肩挑人員。

2.2 問卷數據的相關性分析

為了研究影響因子x與高校女性教師選擇55周歲退休可能性y之間的關系，引入Pearson相關系數r，得到樣本數據的相關系數，如表4所示。

表4 樣本數據的相關系數Table 4 Correlation coefficients of sample data

從表4可以看出：x3(家中是否有老人贍養)、x5(本人是否有配偶)、x6(配偶是否退休)的顯著程度沒有其他幾項因素高，說明這幾項影響因素的數據判斷可靠性不是很高；x3、x5、x6的相關系數絕對值較小，說明這些因素對延遲退休意愿的影響程度較小，可能不是最主要影響因素。

個別變量的正負相關性呈現與直覺不同的形態，這是由研究對象的內在特殊原因決定的。例如，x10(擔心影響他人晉升機會程度)與y(選擇55周歲退休可能性)呈負相關，即擔心程度越大，延遲退休的意愿越強烈，這種情況主要出現在某領域的專家身上。這與高校環境有關，如某教師是某領域的專家，她選擇提早退休將直接影響學院師資隊伍中年輕教師在相關學科的發展。

2.3 多元線性回歸模型建立與分析

考慮到因變量“選擇55周歲退休的可能性”是當今社會十分關注的話題，利用現有調研數據建立模型對因變量進行預測，采用多元線性回歸模型對10項自變量進行分析。

2.3.1 十元一次線性回歸模型建立

利用MATLAB軟件中LinearModel類的fit方法進行多元線性回歸分析，結果如表5所示。其中，a0,a1,…,a10為模型的回歸系數，得到的經驗回歸方程如式(1)所示。結果顯示：均方根誤差為1.483；R2和調整R2分別為0.739和0.729，表明回歸模型擬合較好；p=0<0.01，表明回歸模型極具顯著性。

表5 十元一次線性回歸結果Table 5 Results of ten-variable linear regression

y=7.868 6-0.364 2x1-0.028 4x2+

0.557 3x3+0.281 5x4+0.380 1x5+0.154 7x6-

1.227 1x7+0.576 0x8-0.314 2x9-0.253 5x10

(1)

2.3.2 多元線性回歸模型檢驗

多重共線性診斷。采用基于方差膨脹因子的方法進行多重共線性診斷，方差膨脹系數(variance inflation factor，fVI)計算結果如式(2)所示。

fVI=[1.049 1 1.078 5 1.115 5 1.224 9 1.123 1

1.106 1 4.690 8 4.732 9 1.152 8 1.055 2]T

(2)

通常fVI<5即認為共線性較弱，而式(2)所示各自變量的fVI均小于5，因此認為模型不存在多重共線性。

殘差分析。利用LinearModel類中的poltResiduals()方法繪制一組殘差直方圖及正態概率圖，如圖1所示。從計算結果及圖1可以看出，殘差基本服從正態分布。

圖1 殘差直方圖及正態概率圖Fig.1 Residual histogram and normal probability diagram

2.3.3 多元線性回歸模型分析

由表4可知，6項回歸項顯著性水平為0.01，即影響極為顯著，分別為“個人身體健康狀況”“贍養老人對個人壓力程度”“5年內是否有需要撫養第三代的可能性”“撫養第三代對個人壓力程度”“對目前工作的滿意度”“擔心影響他人晉升機會的程度”，表明這些影響因素是影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的主要因素。x2(未來對資金需求程度)、x3(家中是否有老人需要贍養)、x5(本人是否有配偶)、x6(配偶是否退休)回歸系數不顯著，說明不是影響延遲退休意愿的主要因素，表明這些傳統意義上的影響因素不再是影響高校處級/高級女教師延遲退休的主要因素。因為這類人群是當代女性獨立的代表，其收入較高、家庭穩定、經濟條件較好，更追求馬斯洛需求層次理論[16]中的自我實現，這在深度訪談及描述性分析中也有體現。綜上所述，對于高校處級/高級女教師這一群體，她們延遲退休的影響因素多來自家庭中贍養老人的壓力程度、撫養第三代問題和個人對工作的滿意度。

“贍養老人對個人壓力程度”“撫養第三代對個人壓力程度”因素與“選擇55周歲退休的可能性”呈正相關，即贍養老人和撫養第三代的壓力越大，延遲退休意愿越低。在深度訪談中發現，當家庭中有老人需要親自贍養或有第三代出生時，高校處級/高級女教師的壓力主要來自這些情況對個人時間和精力的占用方面。由于目前社會養老和幼托政策還不完善，因此她們選擇55周歲退休而非延長到60周歲退休。

“個人身體健康狀況”“5年內是否有需要撫養第三代的可能性”“對目前工作的滿意度”和“擔心影響他人晉升機會的程度”這些因素與“選擇55周歲退休的可能性”呈負相關。即個人身體健康狀況越好、5年內撫養第三代的可能性越大、工作滿意度越高、擔心影響他人晉升機會的程度越大，則高校處級/高級女教師延遲退休的的意愿越強烈，表明作為新時代獨立女性代表的她們更愿意在工作中實現自我價值。深度訪談發現，若5年內有撫養第三代的可能性但親家可以幫忙撫養，則她們絕大多數選擇延遲退休，反之則選擇提前退休撫養照顧第三代。這也說明由于我國養老和幼托政策和配套設施還不夠完善，女性在家庭中仍需要扮演重要角色。

2.3.4 模型的改進

為建立更合理精準的測算模型，對上述回歸模型進行改進。首先，查找十元一次線性回歸模型的異常值，并在剔除異常值的基礎上，通過兩種方法改進上述模型。一是去掉不顯著的回歸項，只保留顯著的自變量與因變量做回歸分析；二是保留所有自變量，通過逐步回歸的方法分析。

(1)異常值診斷。通過LinearModel類中Residuals()方法的Studentized列，得到該模型的學生化殘差，并利用find()函數查找其中絕對值大于2的異常值，定義異常值編號矩陣為Vunom，得到的異常值在286組數據中的編號如式(3)所示。

Vunom=[21 59 74 76 90 167 207 208 216 246 275 277]T

(3)

利用MATLAB軟件中的rcoplot()方法繪制殘差與置信區間圖(見圖2)，可以清晰地看到式(3)所示的12個異常值(見圖2中紅色線條)。

圖2 殘差與置信區間圖Fig.2 Residual and confidence interval graph

(2)改進方法1：去掉不顯著的回歸項，只保留顯著的自變量與因變量進行回歸分析，并建立模型。從表4可以看出，回歸項x2、x3、x5、x6不顯著，因此去掉這4個相應的自變量，將模型改為六元一次的形式，同時剔除式(3)中找到的異常值，代碼如下：

md01_plus=LinearModel.fit(x,y,'poly1001001111','Exclude',unom)

得到的回歸模型如式(4)所示，其相關統計量如表6所示。

y=7.865 6-0.371 9x1+0.302 8x4-1.389 3x7+

0.606 8x8-0.306 0x9-0.269 9x10

(4)

(3)改進方法2：保留所有自變量，通過逐步回歸的方法進行分析，并建立模型。采用逐步回歸的方法改進模型，同時剔除式(3)中找到的異常值，代碼如下：

md01step_ext=LinearModel.stepwise
(x,y,'Exclude',unom)

得到的回歸模型如式(5)所示，其相關統計量如表6所示。

y=7.907-0.358x1+0.272x4-1.178x7+

0.569x8-0.315x9-0.254x10

(5)

由改進模型統計參數(見表6)可以看出，式(1)和(5)中的模型參數表現非常接近，而采用改進方法1的模型的均方根誤差較小，其R2更接近1，因此認為式(4)為更優的模型。

表6 改進模型參數統計分析Table 6 Parametric statistical analysis of the improved model

3 結 語

實證研究發現，影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的主要因素集中在個人、家庭、工作3方面，即個人因素中的自身健康狀況，家庭因素中的撫養第三代情況和贍養老人情況，工作因素中的工作滿意度和影響他人晉升機會。

3.1 理論貢獻

彌補了最先列入延遲退休政策范疇的“高校處級女干部和具有高級職稱的女性專業技術人員”這類特定人群的延遲退休意愿影響因素研究的不足。個人身體健康狀況、贍養老人對個人壓力程度、撫養第三代對個人壓力程度、對目前工作的滿意度、擔心影響他人晉升機會的程度等因素成為現今影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的主要因素。傳統意義上的因素“未來對資金需求程度”“本人是否有配偶”“配偶是否退休”對其延遲退休意愿影響并不顯著，而“撫養第三代對個人壓力程度”“贍養老人對個人壓力程度”成為新的主要影響因素。此外，建立高校處級/高級女教師選擇55周歲退休可能性的預測模型，將相應變量數值代入模型后即可得出該教師選擇55周歲退休的可能性。模型的建立對于高校女性教師隊伍的建設具有重要意義，為高校合理配置人力資源、深化干部和人事制度改革提供參考依據，為政府制定和完善相關政策提供依據。

3.2 實踐啟示

從延遲退休意愿影響程度中可以看出，家庭因素中的關于撫養第三代和贍養老人對個人的壓力問題較為突出。若想推進養老制度改革，需逐一掃清這些因素中存在的障礙。實現高校處級/高級女教師家庭與工作之間的平衡，政府應該配套更合理完善的關于贍養高齡老人、撫養第三代的社會政策，以解決她們后顧之憂，例如多元化的養老服務體系開發、配備完善的幼托機構等。

高校處級女干部的延遲退休的意愿明顯低于具有高級職稱的女性專業技術人員。建議高校相關部門更多關心關愛女性教師，提高教師對工作的認同感和滿意度。比如，在臨近退休兩年保留相關待遇基礎上卸任領導干部職務，給年輕人更多鍛煉機會，完善師資隊伍的建設和發展。改變一刀切的做法，階梯式延長退休年齡的政策更為合理，可以為教師提供更多的自主選擇權利。

3.3 研究不足及展望

影響高校處級/高級女教師延遲退休意愿的因素種類很多，本研究只針對主要因素構建模型，因而預測模型只具有參考意義。另外，本研究的對象群體較為特殊，問卷樣本量較小，因此探索深度還不夠，構建的高校處級/高級女教師選擇55周歲退休可能性的預測模型還需更大的樣本量進行檢驗。