时间:2024-07-28
易莹莹,孙冒宇
(南京邮电大学 经济学院,江苏 南京 210046)
人口老龄化是世界各国都面临的重要问题,也是我国建设现代化强国面临的重要挑战。第七次人口普查数据显示,我国60岁及以上人口占比18.70%,人口老龄化水平城乡差异明显,农村60岁及以上人口比例高出城镇7.99个百分点。(1)数据来源:国家统计局发布的《第七次全国人口普查公报》。根据联合国制定的标准,我国即将进入中度老龄化社会。随着老龄化程度的加深,老年人生活和养老方面的问题亟需得到关注。改革开放以来,我国在减贫方面取得了瞩目的成就,但老年群体贫困程度降低的幅度却有限,且存在加深的风险[1]。老年贫困群体往往存在多维贫困,包括收入、健康状况、生活水平等多方面,整体脱贫能力较弱[2]。我国传统观念强调养儿防老,但近年来随着社会生产方式的变革,劳动力的大规模流动削弱了传统家庭的养老功能。然而,目前我国的社会保障体系尚不完善,家庭养老尤其是子女对老人支持的重要性仍不容忽视[3]。现有研究表明,在我国长期的城乡二元结构影响下,城乡老年人面临的贫困问题和对子女支持的需求存在一定差异。城市老年人精神层面的剥夺感更强[4],对子女的情感依赖也更强[5];农村老年人的健康贫困现象更显著,对子女经济供养的需求较高[6]。在当前家庭养老功能弱化的背景下,探讨子女代际支持对城乡老年人多维贫困的影响具有重要意义。
鉴于此,本文对2011—2018年四期中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS)进行实证分析,旨在回答以下问题:在当前家庭养老功能弱化的背景下,子女支持是否能够缓解城乡老年人的多维贫困?缓解的程度及差异又如何?
家庭养老一直是我国传统的养老方式,费孝通将其称作“反馈模式”,即上一代哺育下一代,下一代赡养上一代[7]。改革开放以来,我国传统的家庭结构发生了转变,子女数量的减少、居住方式的变化以及社会竞争的增强使得家庭规模不断缩小,传统家庭的日常照料和情感慰藉功能逐渐减弱[8]。于长永等学者基于现实与预期的差异进行研究,发现农村的家庭养老功能已经完全弱化[9];受到家庭规模缩小的影响,城市养老模式正逐渐多元化[10]。对此,有学者认为单独依靠家庭提供全方位的养老保障已不可能,家庭养老应积极向社会养老过渡[9]。也有学者认为家庭养老在日常照料和情感慰藉等方面的功能是无法取代的,尤其在农村地区,传统的“养儿防老”的观念使不少老年人把子女作为自己的依靠[4][11]。
自从Amartya Sen在可行能力的基础上提出多维贫困理论以来[12],不少学者逐渐认识到贫困的多维性。对于老年人贫困维度的测度,国外学者Hagenaars提出将多维贫困分解为收入与闲暇两个主要维度进行研究[13];Sabina Alkire等提出贫困不仅限于收入层面,受教育程度、健康状况、生活水平也是测度贫困的重要维度[14]。国内学者参考国外研究并结合我国实际分析城乡老年人的贫困问题。宋嘉豪等使用AF法从经济、健康、生活状况等方面测算了城乡老年人的贫困状况,发现农村老年人贫困的发生率更高[15];韩振燕等从收入、健康状况、住房保障和养老服务等七个维度测算了老年人多维贫困状况,发现城乡老年人贫困程度的差距仍然较大,农村老年人的贫困问题更严重[16]。
关于子女支持对老年人多维贫困的影响,现有研究大多基于城镇或农村老年人单独展开。在经济支持方面,宋嘉豪等通过构建Probit模型研究指出,子女对农村老人的经济支持能显著缓解老年人的多维贫困[17];韩枫研究发现城镇空巢老人对子女的经济支持较多,农村空巢老人对子女的经济依赖较强[18]。在情感支持和日常照料方面,有研究指出独居老年人比与子女同住的老年人获得的子代支持更少,且更容易发生精神抑郁[19];贾仓仓等使用倾向匹配法研究发现,子女对老年人的照料和精神慰藉能显著改善农村老年人的健康状况[20]。此外,也有学者认为农村老年人贫困会受代际关系的影响,子女是否孝顺会影响老年人的主观福利,并且与老年人存在血缘关系的子代支持比存在姻缘关系的子代支持的减贫效应更强[21]。
现有研究主要从单方面探究城镇或农村老年人的贫困问题,对于老年群体内部的异质性关注不够,在代际支持方面也少有考虑家庭养老功能弱化的背景。本研究基于家庭养老功能弱化的背景,对比分析子女代际支持对城乡老年人多维贫困的影响,进而提出缓解城乡老年贫困的针对性政策建议。
本文使用2011年、2013年、2015年和2018年四期的中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS)。该数据来源于北京大学中国社会科学调查中心开展的调查项目,涵盖了我国28个省份的中老年群体,调查内容为45岁及以上的中老年人的个人信息、家庭情况等。本文选取60岁及以上的个体作为研究对象,在对数据进行预处理后共得到23 161个样本,其中城镇老年人5 627人,农村老年人17 534人。
截至2020年底,随着我国绝对贫困的消除,减贫工作进入缓解相对贫困的阶段。因此本文的被解释变量选取“多维相对贫困”(以下简称多维贫困)。核心解释变量为“代际支持”,包括经济支持和情感支持,通过子女是否给予老年父母经济或物质支持来判断老年人是否有子女的经济支持,以当老年人与子女不同住时是否存在联系作为老人是否有子女情感支持的判定条件。当老年人有多个子女时,只要其中有一个子女为其提供了经济或情感支持,则认为该老年人获得了子女支持。
控制变量为老年人的个体和家庭特征。个体特征选择老年人的性别、年龄、受教育情况、户口类型和个人收入;家庭特征包括老年人的子女数量、子女结构和家庭养老模式。其中,对于家庭养老模式的划分,借鉴邓婷鹤以家庭养老模式转变为依据的划分方法[22],即按照老年人的居住方式将其养老模式分为独居、与配偶同住和与子代同住三种。由于CHARLS数据中没有直接调查老年人的居住方式,本文依据“老年人的婚姻状态”和“老年人子女的常住地”两个问题推断老年人的家庭养老模式。各变量的含义及赋值如表1所示:
本文主要使用混合效应Logit模型进行分析。其公式为:
其中,pi表示老年人为贫困状态的概率,1-pi表示老年人为非贫困状态的概率,α为常数项,βi为系数,Xi为各解释变量,εi表示随机误差项。
为了验证基准回归结果的有效性,本文使用倾向得分匹配法(PSM)进行稳健性检验。该方法能够较好地解决样本选择偏差问题,其原理是通过构建反事实框架估计出存在代际支持对城乡老年人多维贫困的平均处理效应(ATT),即:
ATT=E(Yi,1|Ti=1)-E(Yi,0|Ti=1)
其中,Yi,1和Yi,0分别表示城乡老年人有代际支持时的多维相对贫困状况和假定这部分老年人没有代际支持时的多维相对贫困状况。由于无法观测到后者的结果,因此需要构建反事实样本进行比较,该过程主要包括测算倾向值和利用匹配方法对倾向值进行匹配测算平均处理效应两个步骤。
表2描述了城乡老年人的基本特征。在个人特征方面,相比城镇老年人,农村老年人受过教育的比例和个人收入水平都较低,存在收入贫困的比例更高。在家庭特征方面,老年人的养老模式以与配偶同住为主,但城镇老年人与配偶同住的比例更高,农村老年人与子代同住的比例更高。在子女结构和子女数量方面,大部分老年人都有儿女,农村老年人的平均子女数量多于城镇老年人。在子女支持方面,农村老年人获得子女支持的比例高于城镇老年人,城乡老年人获得子女情感支持的比例均高于获得经济支持的比例。
AF法是测度多维贫困的常用方法,该方法由Alkire和Foster提出,通过测量双重临界值来判断个体的多维贫困状况[23],其基本思路是依据每一维度的贫困标准来判断个体在该维度是否贫困,然后对所有维度进行加总,计算得到多维贫困指数,具体步骤如下:
①构建一个X=[Xij]的n×d维的矩阵,其中n表示样本个数,Xij表示每个个体i在j维度的取值(i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,d);
②识别单维贫困,对各维度指标定义被剥夺临界值Zj(Zj>0),并定义剥夺矩阵:
③进行多维贫困的识别,以k(k=1,2,3,…,d)作为维度的临界值,ρk为k个维度下的被剥夺函数,∑ci表示个体i被剥夺的维度加权之和。对于指标权重的确定,本文参考王小林、Sabina Alkire的研究,使用维度等权重法[24]。被剥夺函数表示如下:
由于不同群体的贫困特征存在较大差异,多维贫困测度指标的选取需要依据研究群体的特征来确定。随着年龄的增长,老年人的生理机能逐渐衰退,经济来源也越少,无论在生活上还是经济上,他们都需要外界的帮助[25]。因此,对于老年人贫困的测度需要考虑到健康状况、收入水平、社会福利等多方面因素。本文参考王宇等学者关于老年人多维贫困的研究,从老有所养、老有所依、老有所安、老有所乐四个维度构建老年人多维贫困指标体系[26],并结合CHARLS数据的特征细化各指标内容。具体的指标设置如下:
在老有所养维度,选取“老年人是否参与养老保险和医疗保险”作为度量指标。养老保险金能够满足老年人衣食住行的基本需求,医疗保险可以为老年人提供基本的医疗保障服务。在我国,这两种社会保障正逐渐成为老年人安度晚年的基本保障。
在老有所依维度,选取“老年人是否有子女”以及“个人收入”作为度量指标。相比于社会养老,子女支持在老年人照料方面具有难以替代的优势,不少老年人也把子女当作自己的依靠。对于收入贫困的界定,考虑到我国城镇地区的发展水平长期领先农村地区,因此,本文采纳陈宗胜等学者提出的收入贫困测量方法,即使用当年统计公报中城镇居民和农村居民人均年可支配收入的50%分别作为城乡老年人的收入贫困线[27]。其中,个人收入的计算是将老年人的养老金收入以及各项补贴收入进行加总。
在老有所安维度,选择老年人的住房结构、家中是否有电、家中是否有自来水三项指标。这三项指标评估了老年人的居住环境,由于2015年的调查中“是否有自来水”数据缺失,这里使用“家中是否有煤气”代替。
在老有所乐维度,选择老年人的自评健康状况、社交活动参与情况以及生活满意度三项指标。老年人的生活质量与其健康情况紧密相关,自评健康状况是不少学者常用的度量指标[28],适用于衡量老年人的健康状况。在精神层面,社交活动可以缓解老年人的孤独失落感,因此可以用来衡量老年人是否存在精神贫困。生活满意度代表了老年人的主观福利,可用于测度老年人的生活质量。
各指标的赋值及权重如表3所示:
表3 多维贫困指标的赋值及权重
基于不同的贫困临界值,分别测算四期追踪调查数据中城乡老年人的多维贫困指数。从表4可以看出,除个别年份外,随着贫困维数的上升,城乡老年人的多维贫困发生率和多维贫困指数(H与M)都呈现下降的趋势,而平均贫困剥夺值(A)呈现增长趋势,这表明老年人的贫困程度加深。当贫困维数(k)为4时,老年人的贫困发生率为0,表示老年人不存在所有维度上都贫困的情况,此时计算平均剥夺值(A)已无意义。
对比城乡老年人的多维贫困情况可以发现,整体上老年人的多维贫困状况得到改善。从跨期变动看,在单维度贫困下,城镇老年人的贫困发生率跨期变动降幅更大,农村老年人的贫困发生率仅在贫困维数大于1时出现较大的降幅。从贫困发生率看,城镇老年人的贫困比例及贫困强度都低于农村老年人。当贫困维度大于2时,大部分城镇老年人不存在多维贫困,农村老年人中存在多维贫困的比例也低于1%,这说明全部维度都贫困的老年人较少。值得注意的是,尽管存在多维度贫困的老年人口比例较低,但这部分人口仍然存在,相比于单一维度的贫困,他们的贫困程度较深。
表4 城乡老年人多维贫困测算结果
由上文多维贫困的测算结果可知,当k>1时,老年人存在多维度的贫困,本文选取k值为2时老年人多维贫困状态作为被解释变量,使用Stata15.0构建混合Logit模型。基准回归结果如表5所示,模型一仅放入了核心解释变量,模型二加入了全变量。
从模型一的回归结果可以看出,在总样本中,有子女经济支持和情感支持的老年人陷入多维贫困概率的对数分别是缺少子女支持的老年人的-2.257倍、-0.922倍。通过系数变换后可解释为,相比于缺少子女支持的老年人,获得子女经济支持和情感支持的老年人陷入多维贫困的概率分别降低了89.534%和60.228%,说明子女支持对老年人多维贫困具有显著的缓解作用。具体到城乡样本,子女支持对城乡老年人多维贫困的影响存在差异,子女经济支持对农村老年人的影响更大,子女情感支持对城镇老年人的影响更大。这表明农村老年人对子女的经济依赖更强,而城镇老年人对子女情感支持的需求更高。
从模型二的回归结果可以看出,在控制了个体特征和家庭特征后,子女经济支持和情感支持分别对农村老年人和城镇老年人的减贫作用更大,这与模型一的结果一致。在控制变量方面,从收入来看,在对原始数据进行变换后,城乡老年人的个人收入每增加1000元,其陷入多维贫困的概率便会降低7.781%和26.875%,说明收入对农村老年人贫困状况的影响更大,收入越高的老年人陷入多维贫困的可能性越低。年龄和婚姻状况仅对农村老年人多维贫困的影响显著,年龄越大、婚姻状况为非在婚状态的农村老年人陷入多维贫困的可能性更高。此外,老年人的性别和受教育情况对多维贫困的影响都不显著,这可能是由于受教育情况在城乡老年人群体内的同质性较大。从家庭特征来看,相比于独居老年人,与配偶同住和与子代同住的老年人陷入多维贫困的可能性更低。从子女数量看,子女数量的增加能显著降低农村老年人多维贫困发生的概率,却提高了城镇老年人发生多维贫困的可能性,这可能是由于农村地区受传统观念的影响,子女对老年人的支持存在竞相示范效应,而城镇地区老年人的子女数量多可能出现相互推卸养老责任的情况。从子女结构看,有儿子的老年人发生多维贫困的可能性增加,有女儿能显著降低农村老年人发生多维贫困的可能性,但对城镇老年人的影响不显著。
表5 代际支持对老年人多维贫困的影响
使用倾向值匹配法(PSM)验证上述结论的稳健性,选择城乡老年人部分主要特征作为变量进行匹配,包括性别、受教育情况、是否存在收入贫困、养老模式和子女结构。为了验证匹配结果的可靠性,选择近邻匹配、卡尺匹配和马氏距离匹配三种方法分别计算子女经济支持和情感支持对城乡老年人多维贫困的影响。在匹配前先对样本进行平衡性检验,检验结果表明匹配后所选协变量的标准偏差低于10%,这说明匹配后样本自选择偏差较小,匹配结果可靠。
表6展示了使用三种倾向值匹配方法计算得到的子女经济支持和情感支持对城乡老年人多维贫困的影响结果。可以看出,三种匹配方法得到的结果比较接近,说明匹配结果稳健。具体来看,匹配后获得子女经济支持和情感支持的老年人的多维贫困发生率均低于缺少子女支持的老年人。从城乡对比来看,在5%的显著性水平下,子女支持的减贫效应显著,且经济支持和情感支持对农村和城镇老年人的减贫作用具有差异,该结果与基准回归结果一致,说明本文的研究结果具有一定的稳健性。
表6 倾向得分匹配检验
在当前家庭养老功能弱化的背景下,子女代际支持的减贫效应还会受到家庭养老模式和子女结构的影响。现有研究大多认为独居老年人比非独居老年人更易陷入多维贫困。在子女结构对老年人贫困状况的影响方面,现有研究结论并不一致。有学者认为儿子仍是老年人的主要依靠和家庭支柱,有儿子的老年人陷入多维贫困的可能性更低[29];也有学者认为随着女性社会经济地位的提升,女儿也能更好地为老年人提供照料和支持[30-31]。由于城乡老年人的贫困状况在一定程度上受到群体差异的影响,因此有必要依据家庭养老模式和子女结构对老年人进行城乡分组,以进一步探究代际支持对老年人多维贫困影响的异质性。
从表7的结果可以发现,在影响程度上,三种养老模式下子女支持对城乡老年人的减贫效应存在较大差异,子女支持对独居老年人的减贫作用最大,对多代同住的老年人减贫作用最小。可能的原因是相比于非独居老年人,独居老年人的生活状况和精神状态往往更差,因而对子女的经济依赖和情感依赖更强。
表7 养老模式异质性分析
从表8子女结构的异质性来看,子女支持对城乡老年人多维贫困的影响因子女结构不同存在较大差异。相比于没有儿子的老年人,有儿子的老年人获得子女支持的减贫效应更弱,这与前文有儿子不能显著降低城乡老年人多维贫困发生概率的结论一致。究其原因可能是男性在婚姻市场上的竞争压力较大,从而导致有儿子的老年人长期面临较大的经济压力,因而子女支持的减贫作用较小。同时,子女经济支持和情感支持对有女儿的城乡老年人的减贫作用更大,这可能是由于随着女性社会经济地位的上升,女儿对老年人养老的作用越来越大。
表8 子女结构异质性分析
本文基于四期中国健康与养老追踪调查数据,使用AF法从老有所养、老有所依、老有所安和老有所乐四个维度测算了城乡老年人的多维贫困指数。通过构建非线性面板模型探究子女代际支持对城乡老年人多维贫困的影响并进行了稳健性检验和异质性分析。结果显示:第一,相比于城镇老年人,农村老年人的多维贫困比例更高且贫困程度更深,当贫困维度大于2时,大部分城镇老年人不存在多维贫困,农村老年人的多维贫困比例也低于1%;第二,子女经济支持和情感支持都能缓解城乡老年人的多维贫困,但在影响程度上存在差异,子女经济支持对农村老年人的减贫作用更大,子女情感支持对城镇老年人的减贫作用更大;第三,子女支持对城乡老年人多维贫困的影响因养老模式和子女结构不同存在较大差异,子女支持对独居老年人和有女儿的老年人的减贫作用更大。
本文的研究结论具有一定的启发意义,尽管目前家庭养老功能不断弱化,但在当前我国社会保障机制尚不完善的背景下,子女支持仍是缓解老年人贫困的重要途径。对此可以从以下三方面采取措施:一是在城镇地区通过经济补偿、延长假期等方式减轻城镇家庭生活负担,使子女有更多时间和精力去关心照顾老年人,为他们提供更多的情感支持;二是在农村地区积极推进乡村振兴战略,积极发展二三产业,加快城乡一体化发展,通过发展乡村特色产业鼓励青壮年劳动力回流,为他们提供工作岗位,从而缩短子女与老年人的空间距离,为子女照顾老年人提供便利;三是弘扬孝道文化,重构敬老爱老的社会风气,借助新闻媒体在全社会宣传孝道文化以加强人们的养老责任意识,也可以通过开展敬老好儿女、敬老好家庭等活动树立孝亲敬老的典范,从而营造良好的家庭养老氛围,以降低老年人陷入多维贫困的概率。
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