Thailand has entered into an aging society since the year 2000. Using the 2017 Survey of the Older Persons in Thailand collected by Thailand National Statistical Office, this study uses cross tabulation, random forest with variable importance measure and lasso logistic regression to examine factors that have effects on the elderly's decision to remain in the labor market after retirement. This study reveals that these following variables: age, education level, healthcare eligibility, marital status, health condition, total assets, gender, residential type, percent of elderly in the household, and number of children have strong influences on an elderly's desire to continue work. By knowing which factors contribute to the elderly wish to continue work in the market, this research allows for future prediction of the labor market that can accommodate elderly in Thailand. Our final models of random forest and lasso logistic regression provide prediction accuracy of 68.19 and 69.58 percent on the elderly's desire to work, respectively. This study has a significant impact as policymakers can utilize our models in predicting elderly's desire to work after retirement age and design a labor market that can accommodate elderly in Thailand in the future.


翻译:自2000年以来,泰国进入了一个老龄化社会。 利用泰国国家统计局收集的2017年泰国老年人调查,本研究采用交叉制表、随机森林(其重要性可变)、随机森林(其重要性可变)和拉索后勤回归等方法,对影响老年人在退休后继续进入劳动力市场的决定的因素进行审查。本研究揭示了以下变量:年龄、教育水平、保健资格、婚姻状况、健康状况、总资产、性别、居住类型、家庭中老年人的百分比、儿童人数对老年人继续工作的愿望有着强烈的影响。通过了解哪些因素促使老年人希望继续在市场上工作,这项研究可以预测泰国的劳动力市场能够容纳老年人。我们随机森林和拉索后勤回归的最后模型分别预测老年人工作意愿的准确率为68.19%和69.58%。这项研究产生了重要影响,因为决策者可以利用我们的模型预测老年人在退休年龄后继续工作的愿望,设计一个将来可以容纳泰国老年人的劳动力市场。

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