老年人对政府养老责任的认知及影响因素研究*——基于中国综合社会调查的实证分析

凌文豪 郝一潼

(河南大学哲学与公共管理学院，河南开封，475000)

我国人口老龄化问题严重。第七次全国人口普查数据显示，我国60岁及以上人口为26402万人，占总人口的18.70%，其中，65岁及以上人口为19064万人，占总人口的13.5%[1]。在人口老龄化时代，传统的家庭养老早已无法满足老年人的养老服务需求，必须通过养老方式的社会化改革解决这一问题[2]。社会化的养老方式使养老资源的供给者多元化，同时也将养老责任分摊给不同的社会主体。弄清楚养老责任主体是解决养老问题的基础和关键[3]。《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》提出，在系统整体推进国家老龄事业发展过程中，应坚持党委领导、政府主导，政府、社会、家庭、个人各尽其责[4]。可见，政府在我国养老事业中承担重要责任。学界已有研究多关注政府应对老年人担负哪些具体的养老责任，却较少探究老年人对政府养老责任的认知。养老责任认知的研究对于在应然层面上洞察和规引人们的养老观念，在实质层面上优化养老政策设计和资源配置具有重要意义[5]。由此，哪些老年人更容易认知政府的养老责任？哪些重要因素影响老年人对政府养老责任的认知？这些问题值得重点关注。

一、文献回顾与问题的提出

(一)政府的养老责任

对于“养老责任”这一概念，徐俊、风笑天认为，养老责任是指在相关法律、道义或承诺等方面的规定和制约下，个人或组织向养老对象提供养老服务支持的义务和职责，当养老责任主体未履行规定的养老职责和义务时，需要承担相应的责任[6]。从这一概念出发，政府的养老责任是指政府向养老对象提供养老服务支持的义务和职责。当政府未履行规定的养老职责和义务时，需要承担相应的责任。我国政府履行养老责任的约束力来自法律与国家政治理念。《中华人民共和国老年人权益保障法》规定，老年人有从国家和社会获得物质帮助的权利，国家机关应按照职责做好老年人权益保障工作。社会主义国家性质内在要求国家在养老方面承担更多责任，政府要对老年人的养老担负指引责任、给付责任、制度建设责任和监督责任[7]。

学界已有研究从不同角度探讨了政府的养老责任。从需求溢出理论视角出发，吴峥嵘等认为，政府有满足失独家庭养老需求的直接与间接责任[8]。从公共产品理论视角出发，刘艺、范世明认为，政府作为公共产品供给者，应该担负养老需求中的生存类需求的兜底责任[9]。从多元治理理论视角出发，许元元、朱敏青认为，政府是养老服务多元合作供给中责无旁贷的规划者[10]。从元治理理论视角出发，易艳阳、周沛认为，政府是养老服务的核心与主导[11]。在居家社区养老服务的相关研究中，同春芬、汪连杰认为，政府的职责包括政策制定、监督管理、财政支持、政策实施四个方面[12]；秦艳艳、邬沧萍认为，政府应发挥主导作用[13]；郁建兴认为，政府应该整合社区资源，为社会组织和企业提供平台，并出台相应的法律法规并进行监管[14]。在机构养老服务的相关研究中，徐丹认为，政府应发挥对养老机构的财政支持，引导社会力量投身养老服务，推动医养结合服务的发展，提供养老培训，完善监督政策[15]；夏涛认为，政府在购买机构养老服务时应制定普惠性价格标准，降低老年人的入住成本[16]。

(二)养老责任认知

本文采用张波的观点对“养老责任认知”进行定义，即养老责任认知指人们在掌握一定客观信息的基础上，主观意识上所形成的对“应该由谁为老年人提供养老服务”这一问题的观点、态度和判断[17]。

对于养老责任认知的影响因素，罗忠勇、漆雨烟研究发现，被征地农民的养老责任认知受地区、征地性质、政府信任度、家庭抚养人口数、月收入、性别、年龄和受教育年限的影响[18]。龚志文发现，户籍、文化程度、身体状况、退休前职业、子女数量对城市社区老人养老责任认知影响显著[19]。安瑞霞基于2014年中国老年社会追踪调查研究发现，年龄、性别、受教育程度、身体健康程度、婚姻情况、收入、子女数量、养老保险都会显著影响农村老年人的养老责任认知[20]。而徐宏基于2015年中国综合社会调查发现，年龄、性别、受教育程度、户口、家庭经济自评状况、社交频率等因素对我国农村老年人的养老责任认知产生显著影响[21]。张波根据2013年中国综合社会调查数据发现，年龄、性别、受教育程度、收入、地区、养老保障、子女数量和结构等因素显著影响我国老年人的养老责任认知[22]。

可以看出，目前学界对于养老责任认知的影响因素已经形成了一些共识，但在许多方面仍存有分歧。例如，在研究年龄对养老责任认知的影响时，张波认为，年龄越大的人越认同政府负责养老[23]，而于长永则认为，年龄越大的人越认同“养儿防老”[24]，赵锋则认为，年龄对养老意愿没有影响[25]。在研究性别对养老责任认知的影响时，徐宏认为，男性比女性更认同自我养老的观念[26]；李建新等认为，相较于女性而言，中西部农村的男性更倾向于子女养老[27]；而崔丽娟等认为，性别不影响老人们的养老责任认知[28]。

通过梳理文献可以看出，目前学界关于养老责任认知的影响因素已经有了较多研究成果，但较少有研究从社会态度、社会制度层面分析影响养老责任认知的因素，也鲜有文献针对性地分析老年人对政府养老责任的认知。我国日益强调政府的养老责任，《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划的通知》要求“强化政府保基本兜底线职能”[29]；中共中央、国务院《关于加强新时代老龄工作的意见》中明确提出“充分发挥政府在推进老龄事业发展中的主导作用”[30]。在积极应对老龄化的背景下，研究老年人对政府养老责任的认知有助于了解老年人的养老预期与对未来养老方式的选择倾向[31]，也在一定程度上衡量了老年人对我国养老制度的信心程度。因此，本文根据已有理论和实证研究成果，在社会公平、社会保障、个体特征、地区特征等方面选取变量和提出研究假设，运用权威大样本数据和Logit模型，分析老年人对政府养老责任认知的影响因素，以期丰富养老责任认知方面的研究成果，并为政府完善养老服务体系和政策提供有益的参考。

二、理论分析与研究假设

本文参考和引用归因理论与Folger和Cropanzano的公平理论，说明社会公平与责任感知之间的关联。归因理论由Heider在1958年率先提出[32]，在随后逐渐发展成认知动机理论中的重要内容[33]。归因理论的集大成者Weiner研究指出，如果个体缺乏处理消极性事件的能力，且有人能够控制此消极性事件，则个体不会将责任揽于己身，而是把责任归因于能控制该事件的主体[34]。社会公平之于个体来说是超出自身能力范围的不可控事件，而政府有能力对社会公平进行调整，如果个体感知到社会不公平，可能会将这一责任归因于政府，从而影响个体对政府的责任感知。Folger和Cropanzano的公平理论认为，社会正义的中心议题是责任分配，当人们遭遇不公平待遇时，他们会要求某人对威胁到他们的行为负责，如果没有人应承担责任，就不存在社会不公[35]。实现社会公平离不开政府的调节与补偿[36]，促进社会公平正义是政府的责任[37]，因此个体对社会公平的判断会影响其对政府责任的认知。

学界对公平这一概念进行操作化的方法并不统一。徐梦秋将公平划分为起点的公平、机会的公平以及结果的公平三类[38]。孟天广将这一概念操作化为机会公平与结果公平[39]。郑雄飞、黄一倬在机会公平与结果公平的基础上增加了执法公正，并提出了“个体结果公平感知”“个体的社会公平感知”[40]。本文要研究的因变量为老年人对政府养老责任的认知，而养老责任的核心问题在于养老资源由谁分配以及如何分配，主要涉及结果上的公平。因此，可以将老年人对社会公平的看法操作化为“整体社会公平感知”与“个人结果公平感知”。

整体社会公平感知是指人们对起点、机遇、过程、财富、声望、地位等方面公平性的整体认知和评判[41]。结果公平追求实质公平，要求收入和财产等有价资源在社会成员之间相对均等分配[42]，对自身社会阶层的评判能较好衡量个人的结果公平感知[43]。根据归因理论，当人们处在待遇不公正的情景中时，会认定某个主体要为威胁到他们身体或心理健康的行为负责，例如，认为当前的生活保障不足以满足生活需求的老年人会倾向于让政府通过进一步“作为”来满足自己的需要[44]。公正是社会结构第一位的特质，是政府进行制度选择和政策安排的首选因素[45]。增强人民群众的社会公平感知，维系结果公平是政府的义务。老年人对整体社会公平的感知以及对个人结果公平的感知都会影响到其对政府责任的认知。如果身处不公正的情景中，老年人极有可能将自身的养老困难归因于政府履责不善。据此，本文提出研究假设1与假设2。

假设1：整体社会公平感知越差的老年人越认同政府应对老年人的养老负责。

假设2：个人结果公平感知越差的老年人越认同政府应对老年人的养老负责。

与此同时，社会保障与责任感知之间也存在关联。吴香雪、杨宜勇认为，在社会保障体系构建中，政府具有重要的地位和作用，社会保障更多地体现为国家责任，从社会契约理论的角度来看，社会契约论为社会保障提供正义的、有效的制度安排，并约束相关主体的社会保障责任分担和践行[46]。社会保障制度具有较强的社会契约精神，重在保障国民的基本生存权利[47]。在这一制度中，参保人有了获得养老金的基本权利，也会因此认为政府具有养老义务。从法律的角度来看，《中华人民共和国老年人权益保障法》明确规定，国家通过基本养老保险制度保障老年人的基本生活；《中华人民共和国社会保险法》也以法律形式确立了政府是公民社会保障权的最重要义务主体[48]。因而，基本社会养老保险制度不仅仅是解决老年人养老需求的重要举措，也是政府承担对老年人养老责任的重要体现。参与基本社会养老保险会使老年人对政府履行养老义务产生期待。但学界已有研究在这一点上存在争议。陆杰华、程令国等认为，拥有养老金的老年人更认同自我养老[49-50]。安瑞霞认为，养老保险对农村老年人的养老责任认知影响有限[51]。对此，本文认为，老年人在拥有养老金后对所谓“自我养老”的认同来自养老金带来的物质生活保障，而事实上拥有养老金本身就是政府履行养老责任的体现，因为社会保险是在政府主导下建立并推广的，老年人用养老金养老事实上也是对政府的养老依赖。据此，本文提出研究假设3。

假设3：参加基本社会养老保险的老年人更加认同政府应对老年人的养老负责。

三、数据来源与变量选取

(一)数据说明

本文数据来源于2017年的中国综合社会调查(简称“CGSS 2017”)。该调查涵盖了社会人口属性、参加基本养老保险的情况和个体对社会公平的评价，与本次研究主题较为契合。运用Stata 16.0软件对数据进行处理，筛选出60岁以上的老年人样本，在剔除缺失值后，共得到4372个有效样本。

(二)变量选取

1.因变量

本文的因变量为老年人对政府养老责任的认知，通过“您认为有子女的老人的养老主要应该由谁负责”这一问题判断老年人是否在主观上认为政府对自己的养老负有责任。对回答需要政府负责的赋值为1，对回答不需要或其他的赋值为0，以后者为参照对象。统计结果显示，是与否的回答各占一半，这说明当前老年人对政府的养老责任尚未形成统一的认识。

2.自变量

假设1涉及的自变量为老年人的社会公平感知。通过询问老年人“总的来说，您认为当今的社会公不公平”这一问题，用主观测量法判断老年人对社会公平的认同程度，赋值为“公平=1，不公平=2，一般=3”，以认同社会公平的老年人为参照组。

假设2涉及的自变量为老年人对结果公平的感知。参考已有研究的操作方法[52]，通过“你认为你目前处于哪个社会阶层(1-10层)”这一问题对这一变量进行衡量，赋值为“自评社会阶层低=1，自评社会阶层较低=2，自评社会阶层中等=3，自评社会阶层较高=4，自评社会阶层高=5”。

假设3涉及的自变量为是否参与基本社会养老保险，通过“您是否参加了城市/农村基本社会养老保险”来判断，在对缺失值进行剔除后，将变量赋值为“参加=1，未参加=2”，以参保老年人为参照组。

3.控制变量

为了估计的准确性，根据上述学界已有的研究成果，本文将性别、年龄、家庭收入水平、身体健康程度、受教育水平、婚姻情况作为个体特征方面的控制变量，将城乡分布、地区分布作为区域特征方面的控制变量。性别的赋值为“男=1，女=0”，以女性为参照组；年龄的赋值为“60～69岁=1，70～79岁=2，80～89岁=3，90岁及以上=4”，以60～69岁的老年人为参照组；家庭收入水平赋值为“收入低于平均水平=1，平均水平=2，高于平均水平=3”，以收入低于平均水平的老年人为参照组；身体健康程度赋值为“自评身体健康=1，自评身体一般=2，自评身体状况不健康=3”，以健康的老年人为参照组；城乡分布的赋值为“城市=1，农村=2”，以城市地区为参照组；地区分布的赋值为“东部地区=1，中部地区=2，西部地区=3”，以东部地区为参照组[53]；受教育水平的赋值为“小学及以下=1，初中=2，初中以上大学以下=3，大学及以上=4”，以小学及以下为参照组；婚姻情况的赋值为“有配偶=1，无配偶=2”，以有配偶的老年人为参照组。

所有变量的特征描述见表1。

(三)模型设定

鉴于因变量“对政府养老责任的认知”是二分类变量，本文采用Logit嵌套模型进行回归分析，模型的设定如下：

(1)

模型的发生比表示为：

(2)

上述公式中，p代表老年人认知政府养老责任的概率，y是因变量“对政府养老责任的认知”，xi表示表1中第i个影响老年人对政府养老责任认知的自变量，n表示自变量的个数，β0为常数，βi表示第i个自变量对应的回归系数。

表1 变量的描述性统计

四、实证结果分析

本文以控制变量模型为基准模型，依次将老年人对社会公平的感知、老年人对结果公平的感知、是否参与基本社会养老保险三个自变量纳入设定模型中，去验证前文提出的研究假设。各模型回归结果如表2所示。

(一)个体特征与老年人对政府养老责任的认知

由表2可以看出，性别、婚姻情况、身体健康程度在各模型中均不能显著影响老年人对政府养老责任的认知。此外，从整体上看，年龄、家庭收入水平也不能对老年人对政府养老责任的认知产生显著影响(绝大部分结果不显著)。但老年人的受教育水平在模型1～模型4中均具有显著性，相较于受教育水平为“小学及以下”的老人来说，学历越高的老年人越认同政府对老年人的养老负有责任。计算发生比可以得出，初中学历、初中以上大学以下学历、大学及以上学历的老年人认同政府负责养老的发生概率分别约为小学及以下学历老人的1.4倍、1.5倍、2.1倍。因此，老年人的受教育水平显著影响老年人对政府养老责任的认知。

表2 Logit模型分析结果

(二)区域特征与老年人对政府养老责任的认知

从城乡分布上看，相较于居住在城市地区的老年人，农村地区的老年人更加不认同由政府负责老年人的养老，在模型1～模型4中城乡分布变量均在0.1%的水平具有显著性。计算发生比可以得出，农村老年人认同政府负责养老的概率约为城市老年人的70%。因此，城乡分布显著影响老年人对政府的养老责任认知。

从地区分布上看，相较于东部地区的老年人，中部地区与西部地区的老年人更加不认同由政府负责老年人的养老，在模型1～模型4中地区分布变量均在0.1%的水平具有显著性。计算发生比可以得出，中部地区老年人认同政府负责养老的概率约为东部地区老年人的70%，西部地区老年人认同政府负责养老的概率约为东部地区老年人的60%。因此，地区分布显著影响老年人对政府养老责任的认知。

(三)社会公平与老年人对政府的养老责任认知

为验证假设1，模型2加入了“老年人的社会公平感知”这一自变量。回归结果显示，相较于认为社会公平的老年人，认为社会不公平的老年人更加认同政府应对老年人的养老负责，模型2、模型3、模型4中“认为社会不公平”变量均显著为正。计算其发生比可以得出，认为社会不公平的老年人认同政府负责养老的概率约为认为社会公平的老年人的1.3倍。 模型2中“说不上公不公平”变量在5%水平显著为正，而在其余模型中则失去显著性，表明该结果缺乏稳定性。由于“说不上公不公平”不能明确表明老年人对社会公平的态度，因此，总体来看，认为社会不公平的老年人更加认同政府应对老年人的养老负责，假设1成立。

为验证假设2，模型3加入了“老年人的结果公平感知”这一自变量。回归结果显示，相较于自评社会阶层低的老年人，自评社会阶层中等、较高和高的老年人更加不认同政府应负责养老。计算发生比可以得出，相较于自评社会阶层低的老年人，自评社会阶层中等、较高、高的老年人认同政府负责养老的概率分别为自评社会阶层低的老年人的80%、70%、30%。因此，对个人结果公平评价越低的老年人越认同政府应对老年人的养老负责，假设2成立。

(四)参加基本社会养老保险与老年人对政府的养老责任认知

为验证假设3，模型4加入了“是否参与基本社会养老保险”这一自变量。回归结果显示，相较于参加基本社会养老保险的老年人，未参加基本社会养老保险的老年人更加不认同政府负责养老，变量在1%水平下显著为负。计算发生比可以得出，未参加养老保险的老年人认同政府负责养老的概率为参保老年人的80%。因此，参加基本养老保险的老年人事实上更认同政府应对老年人的养老负责，假设3成立。

五、稳健性检验与内生性检验

(一)补充变量法与分样本回归法

本文通过补充变量法与分样本回归法验证研究结论的稳健性。补充变量法即在混合样本中添加两个可能影响回归结果的潜在自变量，以验证所提假设涉及的自变量对因变量回归结果的稳健性。政治信任涉及个体对政府的判断，极有可能影响老年人对政府养老责任的认知[54]。为避免回归偏误，证实老年人对政府养老责任的认知主要受前文所述因素的影响，本文新增政治信任作为控制变量进行稳健性检验。对政治信任变量的测量源于调查中的“请问您递交过入党申请书吗？”的回答，具体包括肯定回答与否定回答两种。入党申请可以在很大程度上代表个人的政治信任程度，愿意加入中国共产党的个体对国家的政治信任感较强。为了进一步验证个体政治态度是否会干扰本研究的结果，本文还将政治面貌纳入了稳健性检验的范畴，对政治面貌变量的测量源于调查中的“您目前的政治面貌是”的回答，将回答操作化为中国共产党党员和非中国共产党党员两项，判断个人的政治面貌是否会影响回归结果的稳健性。将两个新增控制变量纳入模型后的稳健性检验结果如表3中模型5与模型6所示。

分样本回归法的具体操作如下。首先，将混合样本按照户口所在地划分为两个子样本，通过对子样本的回归分析来进一步探究影响老年人对政府养老责任认知的因素。个人的户口所在地具有客观性，容易直接测量，受个人回答偏好的影响较小，因而按该指标划分子样本能较好衡量研究结果的稳健性。具体结果如表3中模型7与模型8所示。其次，考虑到城镇职工养老保险与城乡居民养老保险的待遇给付水平差距较大，为进一步深化研究结论，本文剔除混合样本中不参加基本社会养老保险的样本，通过问卷调查中的“十年前，您的工作是什么”来推断被访者参与哪种基本社会养老保险，生成新变量“参与基本社会养老保险的种类”。在剔除缺失值与不适用样本后，得到包含两种参保群体的子样本。加入新生成的变量对子样本进行回归分析的结果如表3中的模型9所示。

回归结果表明，在新加入控制变量后，模型5与模型6维持了来自表2的相关结论的显著性。在模型7中，城乡分布、地区分布、受教育水平、参加基本社会养老保险均显著影响老年人对政府养老责任的认知；在社会公平方面，认为社会不公平的老年人更加认同政府应对老年人的养老负责；相较于自评社会阶层低的老年人，自评社会阶层中等、较高、高的老年人更加不认同政府对老年人的养老负责。这些与前文的结论一致。

表3 稳健性检验结果

但模型8的回归结果与表2结果稍有出入，地域特征与个体特征方面的一些变量失去显著性。可能的原因是，按户口划分子样本会影响到被访者的城乡分布、地区分布等客观属性，非本地户口的人员可能是外来务工者或因特殊原因留居本地，其受教育水平不具有普遍代表性。不过，模型8在社会公平感知与参加基本社会养老保险方面依旧保持了和前文相同的结论。

模型9在地域特征、个体特征与社会公平方面均保持了表2 相关结论的显著性，但参加城镇职工社会养老保险的老年人相较于参加城乡居民社会养老保险的老年人更加认同政府应对老年人的养老负责。这可能是由于政府对城镇职工养老保险的财政补贴远高于城乡居民养老保险。以2014年和2015年为例，我国财政对城镇职工基本养老保险的财政补贴为3548亿元与4716亿元，而对城乡居民基本养老保险的补贴为1498亿元与2019亿元[55-56]。财政补贴上的差距表明，政府事实上对城镇职工群体的养老投入更多，因此参加城镇职工养老保险的老年人更能感知到自己的养老权益与政府的养老义务，从而更认同政府的养老责任。

综上，通过补充变量法与分样本回归法进行检验的回归结果与表2的基准回归结果得出基本一致的结论，说明本文的研究结论是稳健的。

(二)内生性检验

考虑到“参加基本社会养老保险”这一自变量可能因与因变量存在逆向因果作用(即老年人对政府养老责任感知越强，越容易参加由政府推动的基本社会养老保险)，从而出现联立性偏误，产生内生性问题[57]，因而有必要对模型进行内生性检验。目前，学界尚未形成统一的对Logit模型进行内生性检验的方法。本文借鉴袁微对Probit模型进行内生性检验的办法[58]，对变量间可能存在的内生性问题进行检验。

首先，用Probit模型对表2各变量进行回归，结果如表4所示。可以发现，城乡分布、地区分布、受教育水平、社会公平感知、个人结果公平感知、参加社会基本养老保险这些自变量在Probit模型中均具有显著性。总体来看，本文的基本结论在Probit模型中仍然成立。因此，可以采取Probit模型的内生性检验方式验证本文变量间是否存在内生性问题。

表4 Probit模型分析结果自变量边际效应年龄-0.26∗性别0.01城乡分布-0.82∗∗∗婚姻情况-0.01自评健康情况-0.01家庭收入-0.14地区分布-0.64∗∗∗受教育水平0.54∗∗∗社会公平感知0.25∗个人结果公平感知-0.38∗∗∗参加基本社会养老保险-0.61∗∗LR chi2240.43Pseudo R20.042常数0.811观察值4144 注:因变量为老年人对政府养老责任的认知;∗∗∗表示p<0.001,∗∗ 表示p<0.01,∗表示p<0.05。表5 IV Probit估计第一阶段回归结果自变量边际效应交互项0.470∗∗∗年龄-0.010∗∗性别0.0003城乡分布-0.010∗婚姻情况-0.001自评健康情况-0.002家庭收入-0.010地区分布-0.002受教育水平0.003社会公平感知-0.001个人结果公平感知-0.001F3935.28R20.91观察值4088 注:因变量为参加基本社会养老保险;∗∗∗表示p<0.001,∗∗ 表示p<0.01,∗表示p<0.05。表6 IV Probit估计第二阶段回归结果自变量边际效应参加基本社会养老保险-0.18∗∗∗年龄-0.07∗性别0.02城乡分布-0.21∗∗∗婚姻情况-0.01自评健康情况-0.01家庭收入-0.03地区分布-0.17∗∗∗受教育水平0.14∗∗∗社会公平感知0.07∗个人结果公平感知-0.11∗∗∗Chi22.38P0.1227观测值4088 注:因变量为老年人对政府养老责任的认知;∗∗∗表示p<0.001,∗表示p<0.05。表7 弱工具识别检验结果检验方式数值AR11.68∗∗∗Wald11.67∗∗∗ 注:∗∗∗表示p<0.001。

此外，社会保险和商业保险之间存在着密切联系，商业保险是社会保险的有力补充[59]，二者相互促进，存在耦合协调发展趋势，参与商业养老保险可能与参与基本社会养老保险之间存在“挤出效应”[60]。为解决可能存在的内生性问题，本文以参加商业养老保险作为参加基本社会养老保险的工具变量(IV)，采用两阶段估计方法进行内生性检验。工具变量的测量源于对调查中“您是否参加了商业性养老保险”的回答，在剔除缺失值后将其操作化为“参加”与“未参加”。IV Probit模型的估计结果如表5和表6所示。表6显示，外生性原假设的沃尔德检验的概率值(P)为0.1227，说明“参加基本社会养老保险”不是因变量的内生自变量。对工具变量进行弱工具识别检验，表7显示，AR、Wald的p值均在1%水平上显著，说明所选工具变量不是弱工具变量。总体来看，以参加商业养老保险作为工具变量具有一定的合理性，能够有效对模型进行内生性检验，检验结果也表明模型不存在内生性问题。

六、结论和启示

(一)结论

本文利用CGSS 2017的数据，通过建立Logit模型，从社会态度、社会制度层面出发，考察老年人对政府养老责任认知的影响因素，主要研究结论如下。第一，老年人的社会公平态度显著影响老年人对政府的养老责任认知。从整体社会公平感知上来看，认为社会不公平的老年人会更加认同政府应对老年人的养老负责；从个人结果公平感知上来看，自评社会阶层较低的老年人更加认同政府应对老年人的养老负责。第二，参与基本社会养老保险显著增强老年人对政府的养老责任认知，且分样本回归结果表明，相较于参加城乡居民基本养老保险的老年人，参与城镇职工基本养老保险的老年人更加认同政府负责养老。第三，受教育水平显著影响老年人对政府的养老责任认知，受教育水平越高的老年人越认同由政府负责老年人的养老。第四，城乡分布及地区分布均显著影响老年人对政府的养老责任认知，居住在东部地区或城市地区的老年人更加认同政府负责养老。

(二)启示

进一步分析上述结论，本文提出如下政策启示。第一，长远来看，我国老年人对政府养老责任的认知将日益增强，政府应把握这一趋势，用积极履责的态度回应老年人的养老期待。中共中央、国务院《关于加强新时代老龄工作的意见》提出，要逐步实现基本养老保险法定人员全覆盖[61]，这意味着未来将会有更多的老年人通过基本社会养老保险感知到政府的养老责任。与此同时，我国越来越重视发展老年人教育，支持各类有条件的学校举办老年大学(学校)、参与老年教育，“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系中老年大学的覆盖面要达到“每个县(市、区、旗)至少有1所老年大学”[62]。根据本文的研究结果，这一举措也将增强老年人对政府的养老责任认知。因此，应进一步完善以政府为主导的社会养老服务体系，强化政府保基本、兜底线的养老责任，进一步织牢社会保障与兜底性养老服务网，切实保障老年人的养老权益。第二，合理设计养老政策，优化养老资源配置。在推动实现共同富裕的背景下，老年群体间的养老资源分配也应注重公平。本文实证结果表明，公平感知较差的老年人更加希望政府履行养老责任。由此，政府在养老政策设计时应精准识别，注重区域之间、群体之间的差异，动态调整养老资源分配机制，提高养老资源配置的公平性。