农村地区养老脆弱性的省际差异及其影响因素研究

于长永　刘二鹏　乐章

摘要 不同省份农村地区资源禀赋与经济社会发展水平的差距使得其养老脆弱性也存在较大差异，对农村养老脆弱性的省际差异测度及其影响因素的识别是提升养老保障政策针对性与可操作性的关键。文章基于2014年全国农村地区公开数据，从敏感性和应对能力两个维度构建农村地区养老脆弱性评价指标体系，采用集对分析方法对我国31个省（市、区）农村地区养老脆弱性指数进行了测算，借助AreGIS自然断点法将我国农村地区养老脆弱性划分为5个等级并对其省际差异进行空间可视化描述，在此基础上，利用障碍度模型分析了我国农村养老脆弱性的影响因素。研究发现：①我国农村地区养老脆弱性总体上处于中等区，但呈现出明显的省际差异、区域差异以及区域内部差异；②不同省份农村地区养老敏感性和养老应对能力的差异较大，且对养老脆弱性的形成产生程度不一的影响。总体上，东部省份农村养老脆弱性明显低于中西部省份；③农村地区养老脆弱性省际差异的形成受到老年抚养比、国家级贫困县数量、低保中老年人占比、农作物受灾面积和医疗保健支出占比等多种因素的影响。文章认为，在全面提升农村养老服务供给水平的基础上，进一步促进区域经济社会协调发展、强化中西部省份农村养老服务体系建设的投入力度成为降低农村养老脆弱性的关键。

关键词 农村地区；养老脆弱性；省际差异；集对分析；障碍度模型

中图分类号 F328 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）10-0144-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.10.019

老龄化的纵深发展使得其在内部结构、时空格局方面不断呈现出新的特征。一方面，我国老年人口规模在继续扩大的同时，高龄化趋势已然显现。历次人口普查数据显示，我国60岁以上老龄人口占总人口的比重分别为7.32%、6.13%、7.62%、8.57%、10.33%、13.26%，呈不断上升的趋势。而这其中高龄老人（80岁以上）占老年人口的比重从2004年的10.03%上升至2014的12.01%，净增值为771.4万人；另一方面，我国的老龄化呈现出了明显的城乡差异与地域分布不均的特征。在老龄化的城乡差异方面，“五普”和“六普”数据显示，农村老龄人口的数量比城市老龄人口分别多1 557万和4 421万，农村地区老龄化程度分别比城市地区高出1.23和3.31个百分点，城乡老龄化差距呈现出进一步扩大的态势。而老龄化的地域不均衡特征更加突出，东部地区老龄化程度最高，西部次之，中部最低。总人口中60岁老人占比最高的省份重庆（18.7%）比最低的省份新疆（10.8%）高出7.89个百分点，人口老龄化的省际差异指数不断扩大。

与快速的老龄化、高龄化形成鲜明对比，我国农村地区的养老保障体系长期发展滞后或处于低水平状态，城镇地区有相对完善的养老保障体系，而由于过去很长的一段时间内国家并未建立涵盖农村居民的养老保障体系，农村老人的养老生活不得不依赖于家庭宗族网络、集体经济组织或继续从事农业生产来实现。然而，工业化、城镇化以及农业现代化背景下出现的人口流动常态化、土地经营集约化以及孝文化约束力弱化，使得传统的家庭养老保障和土地养老保障已然失去了相应的物质基础、人力资源基础和文化道德基础。农村地区的养老保障水平较低，且呈现出较强的脆弱性。

目前学界对农民养老问题进行了大量的研究，主要集于长永等：农村地区养老脆弱性的省际差异及其影响因素研究中在农民养老风险的成因、农村养老保障制度绩效评估和农村养老保障模式的建构等方面，上述研究为推动我国农村养老问题的解决提供了理论基础和经验证据，但存在以下两点不足，第一，忽略了不同农村地区养老问题异质性。多数学者关于农村养老问题的认知与评估主要基于局部或微观的数据，由此推论出我国农村地区养老问题的严重性亦或是农民养老面临诸多风险，忽视了不同地区农村经济社会发展差异以及由此导致的养老能力的差异。中国是一个典型的经济发展不均衡的国家，其发展不均衡不仅体现在城乡之间，更加体现在城乡内部以及不同区域、省份之间。第二，由于农村地区养老问题是一个系统性的问题，以往的研究多集中于单一的农民角度或者是养老保障制度角度，缺乏从系统的角度去认知与评估农村养老问题，导致对农村养老保障社会生态系统的把握存在偏差，以至于提升农村地区养老能力的政策缺乏针对性和可操作化。

鉴于以上不足，本文尝试引入脆弱性分析框架，通过构建“养老脆弱性评价指标体系”，利用集对分析（SPA，setpair analysis）方法对我国农村地区养老系统的脆弱性及其所存在的地域差异进行量化评估。在此基础上，利用障碍度模型对造成这种差异的因子进行科学地定量和识别。本文可能的贡献在于：①在“脆弱性”分析框架的基础上建立了农村养老脆弱性的分析框架与指标体系，为农村养老系统发展状况的量化评估提供一定借鉴。②对我国农村地区养老脆弱性及其所存在的省际差异与区域差异进行了测度，并在此基础上对其影响因素进行了较为科学的识别。

1养老脆弱性分析框架与研究方法

1.1脆弱性概念及农村养老脆弱性评价指标

作为一个学术概念，脆弱性最早由学者怀特（G·H·White）于1974年在研究自然灾害发生机理时提出，后来被不断引入生态环境评估、气候变化、土地利用等自然科学领域。脆弱性是一种系统属性，由于其旨在揭示系统内各要素之间的耦合变化关系和演进逻辑这一独特的理论视角，以及作为评估工具所具有的科学识别功能，而逐渐被引入到生计改善、发展援助、人类社会可持续发展等人文科学领域。在人文科学领域脆弱性研究中，脆弱性研究的侧重点从单纯的自然系统脆弱性演化为以社会和人为中心，强调人和社会制度在脆弱性的形成以及在降低社会系统脆弱性中的功能作用，将人及其所建构的社会制度所具有的适应能力和回应机制作为评估脆弱性的核心要素，脆弱性的社会系统维度研究使得社会脆弱性术語得到广泛应用。目前，社会脆弱性关注于社会系统中脆弱群体的识别、风险扰动对区域内或区域间脆弱性差异的影响，以及经济、政治、社会制度和文化因素在人类社会脆弱性的削减方面所起到的作用。

事实上，学界目前关于社会脆弱性的概念并没有达成一致，但在社会脆弱性的研究中无一例外的表现出这样一种逻辑：暴露于特定风险区域内的群体（个体）因其对风险的敏感程度和应对能力不同，所表现出来的脆弱性也存在很大的差异。其中，敏感性是指面临风险冲击或外部扰动时，系统或者系统中的群体（个体）对这种冲击的易感程度和变化程度。而应对能力则是系统对风险的防范机制，以及对风险发生后所产生不利影响的减缓措施与适应能力。所以，社会脆弱性实则是关于风险敏感性与应对能力的复合函数，对系统敏感性和应对能力的评估成为系统脆弱性研究的核心步骤。

农村养老本质上是一个多因素相互作用的开放系统，而养老脆弱性是养老系统内部多因素相互作用的结果。定量评价模型和指标体系的建构是脆弱性研究的重要手段之一，目前学界尚无关于农村地区养老脆弱性的定量研究，也没有形成完整的理论框架与可资借鉴的评价指标体系。基于脆弱性分析框架及对养老本质的把握，本文认为农村地区养老脆弱性是养老敏感性与养老应对能力综合作用的结果，在充分理解脆弱性、敏感性与应对能力的基础上，同时考虑数据的可及性、可操作性以及代表性，本文选取了33项原始或生成指标对我国农村地区养老脆弱性及其所存在的省际差异进行测度（见表1）。

其中，养老系统敏感性体系主要包含人口敏感性（V₁-V₅）和经济敏感性（V₆-V₁₄）两个子体系，人口敏感性主要涵盖了人口老龄化程度、人口高龄化程度、人口增长速度及潜力等指标，综合反映了区域内人口发展状况。经济敏感性主要涵盖地区经济结构、经济发展水平等指标，反映地区经济发展质量。而养老应对能力主要包含医疗资源（R₁-R₅）、养老资源（R₆-R₁₀）和财政资源（R₁₁-R₁₉）三个子系统。老龄化社会意味着老年人增多，对医疗服务、养老服务以及财政投入等资源需求增加，完善的医疗保障、养老保障以及较高的经济发展水平无疑会构成抗逆养老脆弱性的关键。因而，衡量地区养老应对能力可以从医疗资源、养老资源和财政资源三个方面进行。对于上述敏感性指标，当其性质为正、数值越大时，表明农村地区养老系统受到的干扰性和冲击力越强，养老系统的敏感性就越强；对于应对性指标，当其性质为正、数值越大时，表明农村地区养老系统具有的适应能力与恢复能力越强，养老系统的应对性越强。事实上，不同地区经济社会发展状况、养老敏感性以及养老应对能力存在明显的差异，以上33项指标基本涵盖了我国农村养老系统的发展状况。

以上原始或生成指标的原始数据来自《中国人口年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、《中国卫生和计划生育统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国财政统计年鉴》、《中国养老金发展报告》、《中国价格统计年鉴》，“国家级贫困县数量”以及“贫困发生率”来源于国务院扶贫办公开数据。

1.2指标权重的确定

由于指标性质及其原始值数量区间存在差异，采用极差标准化方法（无量纲化）对上述指标进行数据标准化处理，设X_ij表示i省j指标的原始数据，Y_ij表示i省j指标的无量钢化值。i和j均为自然数，i=1，2，3，4，…，n，j=1，2，3，4，…m。X_max为指标的最大值，X_min为指标的最小值，以上指标数据的无量纲化处理方法为：

对于正向指标，即该类指标数值越大越有利于评价目标发展，则采用公式：

（1）

对于负向指标，即该类指标数值越小越有利于评价目标发展，则采用公式：

（2）

为了克服由于指标选择中的信息重叠及主观因素带来的偏差，各指标体系权重的确定采取熵值法进行，熵值法是一种较为客观的赋权方法，它依据指标相对变化程度对整个系统所产生影响来计算评价指标的信息熵，进而确定指标权重。其本质是利用指标的价值系数进行计算，价值系数越高，对评价的重要性就越大。

1.3研究方法

采用集对分析方法对农村养老脆弱性进行评价。集对分析是一种针对确定性和不确定性问题进行同、异、反定量刻画的分析工具，其核心思想是将确定性和不确定性统一在一个同异反联系度表达式中，据此可以对研究对象作出辩证和量化的分析，而所谓的“集对”是指具有一定联系的两个集合所组成的对子。由于农村地区养老系统是一个多变量相互作用的开放系统，运用集对分析可以将农村地区养老敏感性和养老应对能力两个集合组成一个对子，并将之所具有的特殊性做同、异、反分析并加以量化，得出这两个集合的同、异、反联系度表达式。

对于具有某种联系的集合A和集合B组成集对H（A，B），二者的关系有N项特性。在具体的问题Z背景下分析集对H（A，B）的特性，其中F特性为A和B所共有，G特性为A和B所对立，剩余K=N-F-G个关系不确定，集合A和集合B联系度公式δ可表示为：

（3）

式（3）中a、b、c分别代表集合A和集合B在问题Z下的同一度、差异度和对立度。i和j是差异度和对立度的系数，i取值为[-1，1]；j为对立度系数，值恒为-1。

根据集对分析思想，将农村地区养老脆弱性评价设为Z={P，R，W，S}，方案集P={p₁，p₂，p₃，…，p_m}；评价指标集R={r₁，r₂，r₃，……，r_n}；权重集W={w₁，w₂，w₃，…，w_n}；評价对象集S={s₁，s₂，s₃，…，s_n}。因此，问题Z的评价矩阵S可记为：

2养老脆弱性结果分析

2.1评价结果

基于集对分析，本文计算出了2014年全国各省农村地区养老的敏感性指数、应对能力指数和脆弱性指数，借助于ArcGIS10.0对上述三类数据分别进行自然段点法（natural breaks）集合分类并进行了空间可视化描述。由于自然段点法是根据曲线统计规律将数据中不连续的地方作为分级的依据，在确保各类之间差异最大化的同时，实现了对数据进行等级划分。文章对全国各省农村养老脆弱性的敏感性指数、应对能力指数和脆弱性指数按自然段点法进行了5个等级的集合分类，1-5级表示敏感性、应对能力与脆弱性指数由低到高排列（见表3），全国各省农村地区的养老敏感性、应对能力以及脆弱性数据的空间可视化结果如图1、图2、图3所示。

根据测算结果，我国各省农村地区养老脆弱性整体上呈现出省域“极差化”与区域“不均衡”的特征，脆弱性贴近度最高值为内蒙古的1.174，最低值为天津的0.869，最高值为最低值的1.35倍，脆弱性较低区及以下省份占全国省份总数的45.1%，较高区及以上省份占比25.8%，所有省份农村养老脆弱性指数平均值为1.025 7，属于第3级。据此可以推测，我国农村地区养老脆弱性总体上处于中等脆弱状态。从分区域的视角来看，东部省份农村地区养老脆弱性明显低于中、西部地区省份，东部12省农村养老脆弱性指数均值为0.935 1，属于第1级，脆弱性属于低区；中部9省农村养老脆弱性指数均值为1.082 5，属于第4级，脆弱性属于较高区；西部10省农村养老脆弱性指数均值为1.083 3，属于第4级，脆弱性属于较高区（见图1、图2、图3）。

由于某一地区养老脆弱性是其养老敏感性和养老应对能力相互作用的结果，对于养老脆弱性的评估还需要综合考虑养老敏感性和养老应对能力状况。第一，敏感性。敏感性已经成为脆弱性研究的核心因素之一，其值越大，敏感度越高，农村养老系统越容易受到风险因子的干扰和胁迫。集对分析结果显示，各省农村地区养老敏感性同样呈现出了明显的差异化特征，敏感性贴近度最低值为北京的0.222 2，最高值为四川的0.694 7，最高值为最低值的3.13倍。敏感性较低区及以下省份占全部省份的45.16%，较高区及以上省份占比45.16%，各省份平均敏感性指数为0.529，属于第2级一较低区，这说明我国各省农村地区敏感度以较低区为主，总体呈现出低敏感性状态。但由于各省敏感性的标准差较大（0.128 9），这间接说明我国各省农村地区养老敏感性存在很大差异。同时，东部省份农村地区养老系统敏感性均值为0.411 5，中部省份农村地区养老系统敏感性均值为0.606 5，西部省份农村地区养老系统敏感性均值为0.600 1，这说明养老敏感性的地区差异也较为明显，东部地区养老敏感性最低，西部次之，中部地区最高。第二，应对能力。应对能力是系统在应对内外部风险扰动所带来负向冲击时所呈现出来的适应能力、资源再分配能力及自我发展能力。应对能力构成了抗逆脆弱性的关键因素，其值越大，应对能力越强，风险冲击对系统所带来的损害程度越小。集对分析结果显示，应对能力最优贴近度最高值为上海（0.670 2），最低值为贵州（0.430 1），最高值为最低值的1.56倍。农村养老应对能力较高区及以上省份为11个，占比35.5%，各省应对能力指数的平均值为0.496 7，处于中等区。据此，可以发现我国农村养老应对能力较为一般。其中，东、中、西部省份养老应对能力指数均值分别为0.523 6、0.476、0.483 1，东部省份农村养老应对能力优于西部省份、西部省份农村养老应对能力优于中部省份。

2.2养老脆弱性影响因素分析

研究农村养老脆弱性的目的是为了进一步明确制约养老脆弱性降低的障碍因素。为此，本文引入障碍度模型来分析各个指标对农村养老系统的影响，障碍度计算模型公式如下：

（4）

式中，w_i为第i项指标的权重值，p_i为第i项指标标准化后的值，N_i为第i项指标对农村地区养老脆弱性的影响程度。为了找出障碍因素，逐次统计出障碍度数值排名前5的指标。由表4可以看出，影响各省农村养老脆弱性的排名前5的因素存在一定的差异。比如，北京市农村养老脆弱性排名前5的影响因素分别为R₉（低保人口中老年人占比）、R₁₀（财政社保支出占比）、R₁₆（低保覆盖率）、V₃（人口自然增长率）和V₂（消费者价格指数），这说明，以上5种因素对北京农村养老脆弱性的形成贡献度最大，也即对以上5个因素的调控成为北京市降低农村地区养老脆弱性的关键。而同为东部地区的山东省，其脆弱性影响因素排名前5的指标分别为V₁₁（农作物受灾面积）、R₁₀（财政社保支出占比）、R₁₇（低保金替代率）、V₁（老年抚养比）和R₆（每万名老人养老机构数），以上两省（市）农村养老脆弱性排名前5影响因素虽有重合，但存在很大不同。就全国而言，V₁（老年抚养比）、V₈（国家级贫困县数量）、R₉（低保人口中老年人占比）、V₁₁（农作物受灾面积）、R₁（医疗保健支出占比）在各省养老脆弱性排名前5的影响因素中分别出现了31次、19次、18次、17次和16次，成为对全国各省农村地区养老脆弱性产生最主要影响的5个因素。

在农村养老脆弱性的地区差异方面（见表5），影响东部12个省份农村养老脆弱性排名前5的影響因素为风、R₁₀、V₉、V₁和V₃，分别出现了9次（75%）、8次（66.67%）、6次（50%）、6次（50%）和5次（41.67%），说明低保人口中老年人占比、财政社保支出占比、恩格尔系数、老年抚养比和人口自然增长率5种因素成为东部地区各省份农村养老脆弱性的主要影响因素；不同于东部地区，中部地区省份农村养老脆弱性排名前5的影响因素分别是V₈（国家级贫困县数量）、V₁₁（农作物受灾面积）、R₂（新农合参合率）、R₁₇（低保金替代率）和V₁₀（贫困发生率），以上5种影响因素在中部9省养老脆弱性影响因素中分别出现了8次、8次、8次、4次和3次。而影响西部地区省份养老脆弱性排名前5的因素主要集中在养老敏感性方面，其中V₈（国家级贫困县数量）、V₁₀（贫困发生率）、R₉（低保人口中老年人占比）、V₉（恩格尔系数）和V₁₁（农作物受灾面积）分别在西部10省养老脆弱性排名前5影响因素中累计出现了9次、8次、7次、5次和5次。可以发现，虽然中、西部省份养老脆弱性主要影响因素中有部分重叠，但东中西三个地区农村养老脆弱性的影响因素本质上存在较大的差异。

3结论与讨论

本文将脆弱性评价与集对分析相结合，对我国农村地区养老脆弱性及其所存在的地区差异进行了测度，并利用障碍度模型对影响农村地区养老脆弱性的关键因素进行了识别。研究发现，我国农村地区养老脆弱性整体上处于中等水平，并呈现出显著的地域分布不均和省级差异较大的特征。在众多影响农村地区养老脆弱性的因素中，老年抚养比、国家级贫困县数量、低保中老年人占比、农作物受灾面积、医疗保健支出占消费支出比例成为我国农村地区养老脆弱性的主要影响因素。因而，在进一步提升农村地区养老服务体系能力的过程中，需要继续推进生育政策和生育服务体系的完善，以促进人口均衡发展为目标来降低老龄化对于农村养老服务体系带来的不利影响；统筹县域经济发展水平和发展质量提升，优化对现有扶贫政策和资源的利用效率以降低县域经济发展的脆弱性；建立农村地区综合性的社会救助体系，完善社会救助制度和五保制度的群体覆盖结构，适当向没有劳动能力和收入结构单一的农村老人倾斜，可以降低农村老人绝对贫困的发生概率；重视农村地区自然灾害应急管理体制机制和农业保险体系建设，以气象防灾和多方参与减灾为重点，降低自然灾害对农业生产、农民生活与农村发展的不利影响；以提升新农合的筹资比例和医疗费用分担能力为基础，强化农村地区公共医疗卫生服务体系的医疗服务供给和健康保障能力，降低农民医疗支出所带来的经济风险。

虽然目前我国农村地区建立了以新农保和五保供养为主的普惠性的基本养老服务体系，但农村养老服务体系的政策支持和供给水平还有待于进一步优化。与此同时，由于我国农村地区养老服务呈现出显著的省际和地域差距，中央政府在提升全国养老服务水平、实现基本养老服务均等化的过程中，应适当加大对农村地区和中西部省份的资金和政策支持力度。需要中央和地方政府在农村地区养老服务体系建设方面进行清晰的财权与事权责任划分，通过完善分税制和转移支付制度，实现中央财政对地方养老服务事业的有力支持。通过实施“民生导向”的绩效考核机制，提升地方政府提供养老服务产品的积极性。地方政府要依据本地区实际情况进行农村地区养老服务体系建设，创新养老服务供给方式，增强农村养老保障政策的针对性和有效性，努力提升本地区农村养老服务供给的水平和质量。

（编辑：田红）