多维框架下老年人口贫困与不平等的动态变化

2021-11-19 14:24郑晓冬上官霜月方向明
经济与管理 2021年6期
关键词:贡献率主观福利

郑晓冬 ,陈 典 ,上官霜月 ,方向明

(1.浙江工商大学 经济学院,浙江 杭州 310018;2.中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)

一、引言

2019 年10 月,党的十九届四中全会提出“坚决打赢脱贫攻坚战,建立解决相对贫困的长效机制”。2021 年2 月,习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会强调:“脱贫摘帽不是终点,而是新生活、新奋斗的起点。解决发展不平衡不充分问题、缩小城乡区域发展差距、实现人的全面发展和全体人民共同富裕仍然任重道远”①。解决老年人口贫困问题是我国长期减贫战略的重要环节。当前,我国的老龄化水平增长迅速,并且老年人口面临着较大的贫困风险。一方面,65 岁及以上的老年人口从2001年的9 062 万人快速增长至2019 年的1.76 亿人,整体老龄化水平从7.1%上升至12.6%②。另一方面,老年人处于天然的经济劣势地位,加之与年龄增长相伴的健康水平与认知功能下降以及疾病发生率的提高,老年人群体面临着相对更高的贫困发生率和贫困脆弱性。根据2014 年中国老年社会追踪调查(CLASS)估算,家庭人均收入低于世界银行贫困线和国内低保线的中国老年人数量分别占老年人口总数的23.1%和26.3%[1]。因此,老年人贫困是我国在2020 年后实现可持续减贫远期目标需要充分重视的问题。

贫困的含义与标准不应仅是收入水平低下,反贫困政策的终极动机也并非仅仅是减少收入贫困。根据Sen[2]的可行能力剥夺理论,收入仅是衡量福祉的手段或工具,并非目的。人的基本可行能力受到剥夺,即个人享受自己珍视生活的实质自由受阻,才是贫困的本质。因而贫困的识别不能局限于对收入或支出维度的考虑,还需对教育、健康、医疗、主观福利等多个维度的可行能力进行考量。近年来,国内关注不同群体多维贫困的研究逐渐增多,包括农民工和儿童等群体的多维贫困变化趋势及致贫因素[3-5]。与此同时,相关研究开始逐渐向贫困的相对性和长期性深化发展。例如,郭熙保等[6]将贫困持续期引入,分析了中国家庭的长期多维贫困与不平等状况。虽然目前已有少量研究关注到了老年人的多维贫困情况,比如解垩、马瑜等、高翔等[7-9],但是这些研究在丰富本领域研究成果的同时,仍然存在以下几个方面的不足:

第一,多维贫困测量的指标选取仍不够全面。尽管目前关于老年人多维贫困的多数文献考虑到了健康、收入、生活水平等维度,但这些研究普遍缺少对老年人主观福利的充分考虑。George et al.[10]认为,老年人福利通常有四个维度,分别是健康与技能、社会经济状况、生活满意度和自尊,后两者属于主观福利范畴。主观福利不仅是衡量发展福利的重要方面,而且在居民收入持续提高的过程中对生活质量发挥着愈加凸显的作用,并且部分研究已经开始将“对未来的信心”等主观福利指标纳入多维贫困框架[7,11]。因此,有必要将其纳入用于测量老年人多维贫困的指标体系。

第二,对多维不平等③的考察有待补充。自Alkire et al.[12]提出测算多维贫困指数的“双界线法”(简称 A-F 方法)以来,不少国内学者对总体家庭或特定群体的多维贫困进行了识别、测量与分解。在老年人多维贫困方面,解垩[7]基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据,采用A-F 方法测量老年人多维贫困,并分析了不同类型居民养老金对其影响的差异。然而,A-F 方法虽能测度多维贫困发生率(incidence)和贫困强度(intensity),即被剥夺④的人头率和平均被剥夺份额,但并不能体现被剥夺群体的多维不平等程度[13]。这是因为,在同等贫困强度下,被剥夺主体间的不平等状况可能并不相同,有时甚至相差悬殊。譬如,当不太贫困群体的被剥夺份额减少,而较为贫困群体的被剥夺份额等量增加时,多维贫困指数本身并不改变,但贫困人口的不平等程度却会提高,此时就将出现“隐匿的不平等”[14]。在“扶贫路上不能有人掉队”的反贫困政策思路引导下,中国老年人的多维不平等情况同样需要重视。

第三,对长期多维贫困的研究有待加深。现有相关文献多是基于单年度的截面数据或两期调查数据分析老年人多维贫困,这在很大程度上忽略了多维贫困的动态变化特征。通过文献梳理可以发现,对多维贫困动态变迁的研究可以分为两个层面:一是比较不同时期多维贫困水平及各维度贡献的时序差异,以此得出多维贫困的变化规律[15];二是在研究多维贫困的基础上,将贫困持续期纳入考虑,测度与分析长期多维贫困,从而展现贫困在时间上的多维持续性[6]。其中,第一层面的分析通过比较静态视角对不同时点的多维贫困状态进行测度与对比;第二层面的研究则是对多维贫困的动态持续性进行捕捉。回顾国内现有相关文献,通过以上两个视角综合考察老年人长期多维贫困的研究较为罕见。

鉴于上述分析,本文利用2002—2014 年⑤中国老年人健康长寿影响因素调查(CLHLS)数据,首先,结合客观福利与主观福利指标,构建老年人多维贫困的指标体系。其次,采用A-F 方法测量不同时期中国老年人的多维贫困及多维不平等,通过比较静态视角来考察多维贫困及不平等的变化趋势。最后,结合A-F 方法与Foster[16]提出的跨期持续时间分析法,测度中国老年人的长期多维贫困及各维度的贡献。研究结果表明:(1)进入21 世纪以来,城乡老年人口的多维贫困与不平等程度均呈下降趋势,并在长期趋于收敛;(2)随着时间的推移,健康和主观福利维度对多维贫困的贡献率开始逐渐取代收入维度的主要地位;(3)随着贫困持续期的延长,城市老年人的长期贫困强度逐渐超过农村。对于长期多维贫困,特别是农村老年人长期多维贫困,收入和生活条件仍是贡献率相对较高的维度。

相比以往文献,本文的边际贡献在于:第一,在构建老年人多维贫困框架时,不仅考虑了客观福利指标,还将主观福利指标纳入,从而使可行能力贫困的含义表现得更加全面;第二,对老年人的多维不平等给予足够关注,使相同程度多维贫困下可能存在的“不平等”得以呈现;第三,运用长时期大样本微观调查数据,结合比较静态视角和动态视角研究老年人的长期多维贫困,拓展了研究深度,丰富了政策含义。

二、测量方法

(一)多维贫困的测量与分解

本文采用学界比较公认的A-F 方法对多维贫困进行识别[12],该方法主要由两步组成。第一步,设定贫困指标和达到剥夺标准的临界值,然后在同一时点对每个指标是否受到剥夺进行判断。第二步,定义多维贫困的临界值,并在第一步的基础上判断多维贫困情况。具体测算思路如下:首先,令Yn,d表示n × d维矩阵,n和d分别表示样本和维度数量并令yij表示矩阵Yn,d中第i个老年人在第j个维度上的取值,引入单维贫困指示函数当时表示第i个老年人在第j个维度上被剥夺,否则由此可得剥夺矩阵g0=其次,定义其中wj是第j个维度的权重,引入多维贫困指示函数ρi(k),当ci >k时,ρi(k)=1,即第i个老年人被判定为多维贫困,否则ρi(k)=0。最后,令M0为A-F 多维贫困指数,则其表达式为:

其中,H表示多维贫困发生率,即陷入多维贫困人数占总人数的比例;A表示贫困强度,即多维贫困人口平均被剥夺份额。此外,多维贫困指数还可以对维度(指标)以及子样本进行分解,令C0,s为第s组对总体多维贫困指数的贡献率,则其表达式为:

(二)多维不平等的测量

多维不平等指数用于刻画个体间多维贫困差异的分布,可以从两个角度进行测量,一是测算贫困人口的不平等程度,二是衡量总体人口的不平等程度。根据Chakravarty[17]提出的多维不平等算法,令Iq为贫困人口的多维不平等指数,则有:

(三)长期多维贫困的测量与分解

长期多维贫困是单一时点多维贫困在持续期上的延伸,假定τ为持续时间的临界值(0<τ≤1),当个体i的贫困时期数在全部观察时期数T中的占比超过临界值τ时,则认为个体处于长期贫困[6,15]。长期多维贫困的识别分为三步,包含三个临界值(z,k,τ)。其中,前两步与多维贫困的识别过程相同。在第三步中,令Q(k)代表长期贫困识别矩阵,当Qit(k)=1 时,第i个老年人在第t期处于多维贫困状态,否则Qit(k)=0。定义ei=表示多维贫困的时期数,并引入长期多维贫困的指示函数ρi(τ),当(ei/T)≥τ时,ρi(τ)=1,否则ρi(τ)=0。令表示长期多维贫困指数,则其计算过程为:

其中,Hc表示长期贫困发生率,即长期多维贫困人口比例;Ac表示长期贫困强度,即长期多维贫困人口在贫困持续期中的平均被剥夺份额;Dc表示平均贫困持续期,指长期多维贫困人口的贫困时期数占全部观察期的比重。将长期多维贫困关于各维度的贡献率进行分解。令表示长期多维贫困人口关于时点t及维度j的发生率,则全部观察期T内维度j对长期多维贫困指数的贡献率为:

三、数据来源与指标选取

(一)数据来源

本文的数据来自北京大学健康老龄与发展研究中心主持开展的中国老年人健康长寿影响因素调查(CLHLS)。该调查采用多阶段分层聚类抽样方法,对中国大陆31 个省(市、自治区)中的23 个进行了追踪调查,涵盖区域人口约占全国总人口的85%。根据研究目标,本文选取2002、2005、2008/2009、2011/2012 以及2014 年共5 轮追踪调查数据65 岁及以上老年人作为研究样本。需要说明的是,由于老年人死亡或其他原因,部分老年人在回访过程中退出了调查,同时CLHLS 调查也在追踪调查中补充了一定数量的老年人样本。剔除关键变量数据缺失严重的样本后,获得用于研究老年人多维贫困的非平衡面板样本数为55 377 个,城市和农村样本分别为25 291 个和30 086 个。在测量与分析老年人长期多维贫困时,建立了2002—2014 年的平衡面板数据,样本量为6 255 个,城市和农村样本分别为2 835 个和3 420 个。

(二)指标选取与权重说明

目前学界对个体或家庭多维贫困的指标选择并没有统一的标准,本文在对老年人多维贫困的维度与指标进行设定时,参考了联合国千年发展目标(MDGs)以及已有研究对老年人贫困维度与指标的界定[8-9],结合数据的可得性以及维度考察的全面性,将老年人多维贫困分为健康、医疗服务、生活条件、收入及主观福利5 个维度8 个指标。表1 报告了各个维度和指标的具体含义、剥夺临界值的界定及全样本的基本描述统计。需要说明是,由于CLHLS 调查未提供个人收入数据,因而本文借鉴解垩[7]的研究思路,使用家庭人均收入作为收入维度贫困的测量指标。此外,日常活动能力、认知功能和精神状态指标的原始得分由流行病学问卷量表计算获得,其临界值依据流行病学的得分标准得到⑥。在权重设定方面,本文与国内外大部分多维贫困研究相同[6,18],采用维度等权重方法,各维度的权重均为1/5,并赋予各维度内的指标同等权重(见表1)。参考多数既往研究的作法[18-19],本文选取作为老年人多维贫困的临界值进行具体分析⑦。

表1 老年人多维贫困的维度、指标及临界值说明

四、实证结果分析

(一)老年人各指标贫困发生率的动态变化

在进行多维贫困与不平等分析前,对老年人单项指标贫困发生率的动态变化及城乡差异进行初步刻画。表2 报告了本文选取的5 个维度8 个指标在2002—2014 年的贫困发生率,结果显示,全样本老年人贫困最严重的前五个指标分别是人均收入、精神状态、饮用水、认知功能和日常活动能力,主要集中在收入、主观福利、生活条件和健康维度。从时序变化趋势来看,除了主观福利维度中的精神状态贫困波动变化外,其他维度和指标的贫困发生率总体处于下降趋势,其中老年人收入贫困发生率下降最快,2002—2014 年下降了74.6%。随着时间的推移,老年人贫困的主要表现形式逐渐从收入贫困转向健康和主观福利等维度贫困。城乡分组后的时间趋势结果与全样本基本一致,但是老年人各指标贫困发生率存在一定的城乡差异(图1)。可以发现,除了城市老年人的日常活动能力和住房贫困发生率比农村老年人稍高外,农村老年人在绝大多数指标上的贫困发生率都大于城市老年人,尤其是收入和饮用水指标。

图1 老年人各指标贫困发生率的城乡差异(全样本)

表2 老年人各指标贫困发生率变化趋势

以上结果初步表明,随着经济社会的发展,针对老年人群体的反贫困政策在关注收入贫困的同时,应给予健康、主观福利等方面的充分重视。同时,城乡老年人发展的不平衡现象仍然比较明显,农村老年人的经济状况和生活条件需要更多改善。

(二)老年人多维贫困及不平等的动态变化

表3 报告了2002—2014 年中国老年人总体和城乡分组的多维贫困及不平等指标。结果显示,在多维贫困方面,中国老年人总体多维贫困水平呈下降趋势。2002—2014 年老年人多维贫困指数年均下降0.158,年均相对变动百分比为-8.7%。进一步将多维贫困指数分解为贫困发生率和贫困强度,可以发现,全样本多维贫困发生率和贫困强度在研究观察期内均有所下降。其中,多维贫困发生率从2002 年的55.3%下降至2014 年的20.7%,年均降低3.5 个百分点,年均相对变动率为-7.9%,年均变动的绝对额和相对额都大于贫困强度的变化,初步表明贫困发生率的降低对老年人多维贫困程度减缓的贡献程度相对更高。从城乡分组结果来看,农村老年人多维贫困程度在各个时期均高于城市,但不论是绝对变动值还是相对变动百分比,农村多维贫困水平的下降速度均快于城市,城乡多维贫困程度在长期有收敛趋势。

表3 老年人多维贫困及不平等的动态变化(k=30%)

在多维不平等方面,本文测度了老年人总体以及贫困老年人的多维不平等情况。结果显示,多维不平等指数与多维贫困指数的长期变化趋势一致,并且城市与农村的老年人多维不平等也有收敛趋势。这意味着,总体上并没有出现明显的老年人贫困发生率下降而不平等程度提升的现象。老年人多维不平等的变动水平低于多维贫困的变动幅度。此外,与全样本多维不平等的变化趋势相比,老年贫困人口多维不平等的下降幅度更小。因此,在长期减贫的过程中,老年人的多维不平等情况仍需重视。

(三)老年人多维贫困的维度分解

表4 描绘了各维度在每个时期对老年人多维贫困的贡献率。从总体结果来看,2002 年各维度的贡献率从高到低的排序为:收入(42.8%)、健康(20.5%)、生活条件(16.1%)、主观福利(13.8%)、医疗服务(6.8%)。但随着时间的推移,收入的贡献率持续下降,与此同时,健康和主观福利的贡献率明显提升,并在2011 年后超越了收入的贡献率。2014 年,多维贫困贡献率处于前三位的维度分别为健康(31.7%)、主观福 利(22.8%)和收入(21.5%)。从城乡分组结果来看,城市与农村的各维度贡献率变化趋势与总体相同。比较而言,收入与生活条件对农村老年人多维贫困的贡献相对更大,即农村老年人更加容易陷入收入维度贫困;健康和主观福利对城市老年人多维贫困的贡献率相对更高,意味着这些非经济因素被剥夺是城市老年人多维贫困的重要原因。以上结果表明,虽然收入是多维贫困的重要组成部分,但随着经济的发展和人民生活水平的提高,老年人(特别是城市老年人)多维贫困的重心开始转向健康和主观福利等非经济因素。

表4 老年人多维贫困维度贡献率的动态变化(k=30%)

(四)老年人长期多维贫困的测量

结合A-F 方法和跨期持续时间分析法,测算了不同贫困持续期临界值下老年人长期多维贫困的相关指标。表5 列出了给定多维贫困临界值k=30%情况下各个长期多维贫困指标的估计结果,并进行了城乡分组对比。从全样本估计结果来看,随着的取值从1/5 逐渐提高到1,长期多维贫困指数从0.079 逐渐下降至0.016。随着贫困持续期的增加,长期贫困发生率快速下降,但长期贫困强度在逐步提升。这表明,老年人长期多维贫困程度的下降主要由于长期贫困发生率的降低所致。与此同时,随着贫困时间的延长,未能脱贫的老年人逐渐陷入受到更深程度剥夺的“贫困陷阱”,这部分老年人的脱贫通常更加难以自主实现,更加需要反贫困政策精准兜底解决。

表5 老年人长期多维贫困相关指标(k=30%)

从城乡分组结果来看,城市和农村的老年人长期多维贫困指标的变化趋势与总体一致。比较两者的估计结果可以发现,一方面,农村的长期贫困发生率比城市更高,平均贫困持续期比城市更长,这表明有更大比例的农村老年人受到更加明显的长期剥夺。原因主要有二:一是在缺乏完善的医疗与养老保障情况下,农村老年人家庭更容易出现因病致贫和因病返贫现象;二是伴随着城镇化的不断推进,大量劳动力外流使得农村留守老人缺乏生活照料与精神慰藉,因而主观福利水平明显低于城市老年人。另一方面,城乡长期贫困发生率与平均贫困持续期的差距随τ增加而不断缩小,并且城乡长期贫困强度差距随贫困持续期的延长出现了逆转,城市老年人的长期贫困强度逐渐超过了农村老年人,这一结果与郭熙保等[6]对家庭长期多维贫困的研究结论一致。该现象的原因在于,虽然农村老年人及其家庭的贫困脆弱性较强,相对较容易陷入贫困或返贫,但农村居民有农地和住房等维持基本生计的安全保障。反观城市老年人及其家庭陷入长期贫困后,由于在城市只能依靠收入购买物质资料,因而在收入来源匮乏时,没有类似农村居民的基本生活保障来源,因而被剥夺的程度可能更高。这也表明,反贫困政策在以农村为重点的同时,也需要兼顾城市贫困,特别是长期多维贫困。

(五)老年人长期多维贫困的维度分解

表6 报告了各维度及相应指标对老年人长期多维贫困贡献率的分布。结果显示,不同取值下的维度与指标的贡献率排序大体一致,表明长期老年人指标的贡献比较稳定。以τ=3/5 为例,各维度贡献率从高到低的维度分别为收入、生活条件、主观福利、健康、医疗服务,分别为37.0%、20.1%、19.8%、12.3%和10.8%。其中,前三个维度能解释老年人长期多维贫困的75%以上,表明长期多维贫困的发生最主要是由老年人收入、生活条件和主观福利被剥夺导致。从城乡分组结果来看,城市和农村老年人长期多维贫困的各维度贡献率顺序与全样本结果基本一致。不同之处在于,相比城市老年人,收入和生活条件维度对农村老年人长期多维贫困的贡献率更高,而健康和主观福利维度的贡献率则相对更低,这与前述老年人多维贫困维度贡献率的时间变化趋势相符。

表6 老年人长期多维贫困的各维度贡献率(k=30%)

从以上结果可见,总体上减少老年人长期贫困的首要任务仍是改善其家庭经济条件,特别是农村老年人的经济状况和生活条件,与此同时,相关长期反贫困政策也需注重减少老年人健康和主观福利受到剥夺。

五、结论与讨论

本文构建了客观和主观福利指标相结合的多维贫困框架,基于比较静态与动态视角,利用CLHLS 2002—2014 年调查数据,测量了不同时期的中国老年人多维贫困和多维不平等程度,并进行了维度分解与城乡比较。研究结果表明:第一,21 世纪以来,中国老年人的多维贫困程度总体呈下降趋势,城乡多维贫困差距有收敛趋势。同时,老年人多维不平等程度也在不断降低,但下降程度相对有限。第二,多维贫困的维度分解结果显示,健康和主观福利逐渐取代收入成为城乡老年人多维贫困贡献率最高的两个维度。第三,将贫困持续期引入后发现,随着贫困持续时间的延长,城乡老年人口的长期贫困发生率与平均持续期差距逐渐缩小,同时城市老年人的长期贫困强度逐渐超过农村。维度分解下,收入和生活条件维度对老年人,特别是农村老年人长期多维贫困的贡献率占据主导地位。

本文的研究对我国未来的反贫困政策有如下启示意义:在2020 年后,针对老年人口的反贫困政策需要向贫困的多维性、相对性和长期性延伸,在重点关注农村贫困的同时,兼顾城市贫困。第一,在关注收入贫困的同时,应关注健康与主观福利等非经济维度的可行能力贫困,特别是老年人的生命健康以及该群体的获得感、幸福感和安全感。第二,长期可持续减贫不仅要考虑减少贫困程度本身,还需注意避免相对贫困程度的提高,有必要制定相应对策减少老年人发展的不平衡不充分问题。第三,需要特别关注处于长期贫困的老年人群,完善社会保障政策的兜底作用,改善这部分群体的基本生活条件,并提高其抵御贫困风险的能力。第四,在重点消除农村贫困的同时,未来的反贫困政策也需兼顾那些陷入长期贫困且缺少基本生活保障的城市老年人。第五,有必要发展当地经济、提高公共服务水平以及培育养老市场,使公共资源向农村地区以及弱势群体适当倾斜,同时提高贫困群体的主观能动性,增强相对贫困人口的内源性发展能力。此外,可以考虑创新反贫困政策工具的应用,通过减少家庭贫困来降低老年人长期多维贫困水平。比如,可以借鉴国际上流行的有条件现金转移支付(CCT)项目,促进相对贫困家庭的人力资本投资、创造公平和便捷的教育和健康服务环境,同时可以参考发达国家的劳动激励和培训计划,加强青年劳动力的技能培训和就业激励、提供公平的就业渠道等。通过促进贫困或潜在贫困家庭的人力资本积累和劳动积极性来提高家庭社会经济水平、阻断贫困代际传递,从而降低未来的多维贫困发生率和缓解相对贫困程度。

由于数据限制等原因,本研究在进行指标选取过程中仍存在不足之处。一方面,由于部分年份缺少对家庭做饭燃料、卫生设施,以及高血压等疾病的调查,本文未能将这些指标纳入多维框架,这可能将对研究结果产生一定影响;另一方面,虽然采用主观福利指标丰富了多维框架的指标体系,但也应注意主观福利受到客观福利的重要影响,因而可能导致所得结果高估主观福利的贡献。尽管如此,本研究纳入主观福利指标,在一定程度上补充了客观因素难以捕捉的心理福利对多维贫困与不平等的作用。基于此,未来本领域的一个重要研究方向是,运用更新更全面的追踪数据建立更完善的多维框架,进而更加深入地探讨老年人多维贫困与不平等的动态变化、成因及对策。

注释:

①本文在编辑校对过程中,作者对内容进行了补充更新,特此说明。

②数据来源于国家统计局《中华人民共和国2001 年国民经济和社会发展统计公报》和《中华人民共和国2019 年国民经济和社会发展统计公报》。

③多维不平等通常是指收入、健康、医疗、生活条件等多个福利维度在整个群体内部的相对差距,能够在一定程度上表征人的发展不平衡不充分情况。

④被剥夺是指可行能力的缺陷或不足。例如,健康可行能力被剥夺意味着功能性活动能力受损,即处于健康维度的贫困程度。这种“以可行能力剥夺看待贫困”的观点更加重视个体生活质量的本质属性,而非仅仅关注具有工具性测量意义的收入水平。

⑤中国老年人健康长寿影响因素调查(CLHLS)项目于1998 年进行首次调查,1998 年和2000 年的调查对象是80岁及以上高龄老人,2002 年及以后将调查范围扩展到65 岁及以上老人。考虑到对全体老年人的关注,本文使用研究时可获取的2002—2014 年的CLHLS 数据进行实证分析。

⑥其中,日常活动能力(ADL)得分在5 分及以下时,表明被访者至少有轻度的日常活动能力障碍;认知功能(MMSE)得分在24 分以下时,表示被访者有认知功能障碍;精神状态得分由类似于CES-D10 抑郁量表获得(题项相对少一些),根据中国健康与养老追踪调查(CHARLS)基线报告,2011 年全国老年人抑郁症状发生率为40%,按照这一指标值,我们基于2011 年CLHLS 数据,设定使抑郁症状发生率为40%的精神状态临界值为18 分。

⑦本文还运用其他多维贫困临界值(40%和50%)测算了老年人多维贫困及相关指标,发现所得的老年人多维贫困及维度贡献变化趋势仍然稳健。

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