健康老龄化背景下我国老龄人口养老脆弱性评估及相关因素研究

彭鸿影，陈在余

中国药科大学国际医药商学院，江苏南京，211198

老龄化社会的难题在于随着预期寿命增加，老年人健康状况变差，对社会造成的护理、医疗、养老等负担将更重。出于此种考虑，世界卫生组织在1990年提出“健康老龄化(healthy ageing)”作为应对人口老龄化的一项发展战略。健康老龄化是指老年人在寿命增长的同时，其身体、心理仍能保持良好的状态，并过着有尊严、有保障的物质和精神生活，而我国作为少数几个未富先老的国家之一，实施健康老龄化战略，不仅意味着要发展老年医疗，更要加强老年人的养老保障[1]。在此背景下，老龄人口养老脆弱性的问题关乎着老年人口的生存质量，也影响着社会和家庭的代际关系和谐。综合人文科学领域中不同文献对脆弱性的定义，脆弱性是指由于个体对内外风险扰动的敏感性高、适应能力差和弹性小而容易在风险暴露中失去其系统原有的功能[2]。老年人多种疾病并存，身体机能退化，且缺乏子女照顾和帮助，这些导致了老年人对疾病、伤残的敏感度增加，自理能力和抵抗力下降，生活质量降低，越来越需要精神寄托和他人照料。因此，老龄人口通常被认为是最脆弱的群体之一，如果没有养老金，只能单纯依赖子女和社会关系来维持生活[3]。目前国内养老脆弱性研究主要集中在以宏观视角分析我国不同省份养老脆弱性[4]，或以两个维度为评价框架对养老脆弱性进行测度[5]，或是仅针对农村老年人进行养老脆弱性研究[6]。从微观角度定量研究养老脆弱性的文章研究方向较为单一，且缺乏多维度的养老脆弱性指标体系框架。基于此，本研究利用中国健康与养老追踪调查数据，以脆弱性为切入视角，构建养老脆弱性评价模型定量评估老年人养老脆弱性程度，并引入障碍度模型，探究影响我国老龄人口脆弱性的相关因素。同时进行城乡对比，希冀能为不同地区的老年人提供有针对性的养老建议，促进我国养老能力提升，真正实现老有所依、老有所养。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal survey，CHARLS)是由北京大学主持的大型跨学科调查项目，在全国28个省份的150个县、450个社区开展访问，至2018年全国追访完成时，其样本已覆盖总计1.24万户家庭中的1.9万名受访者。CHARLS以分层多阶段抽样方式收集了涵盖个体、家庭、社区3个层次的数据，反映了健康、经济、社会等人口特征的变迁，其调查数据在学术界得到了广泛的应用和认可。本研究采用2018年CHARLS数据，选取中国农村60岁以上老年人进行实证分析，剔除掉本研究的关键变量(即21项评价指标)有缺失的样本，最终得到9905个有效样本。

1.2 研究方法

1.2.1 养老脆弱性框架指标选取。在理解了脆弱性内涵的基础上，全面结合社会、经济与生计脆弱性指标，采用“暴露-敏感性-适应能力”概念框架[7]，同时借鉴国内外已有研究成果[5-11]，依据我国老龄人口的社会经济环境特征和城乡居民的生计、养老特征，最终构建包含3个维度和21项指标的老年人养老脆弱性评价指标体系。本文的量化原则是脆弱性指数越大，脆弱性程度越高。见表1。

为消除不同量纲和数量级的影响，本研究采用极差标准化方法对21项指标进行标准化处理。根据指标与脆弱性指数的关系，将指标区分为正向和负向指标。对于正向指标，数值越大越越好；对于负向指标，数值越小越好。

式中，Yi为各指标去量纲后的值；Xi为去量纲前的指标值；Xmax、Xmin分别为该指标的最大值与最小值。

暴露水平表现为系统承受外在压力的程度[12]，具体是指个体所面临的环境变化特征及其变化程度。老人由于机能衰退、疾病威胁，将会面临财产损失、患大病、失业、背债难还等危害事件，其个人风险暴露水平越高，在风险危害事件影响下的潜在损失越大，其养老脆弱性程度越高[10]。

敏感性是指在面临风险时系统对这种风险的易感程度，即老年人易受风险威胁的程度[12]。对于老年人来说，其敏感性问题主要为经济与健康问题。因此，本文以上述指标衡量老年人敏感性，敏感性越高，越容易被养老风险影响，养老脆弱性越高。

适应能力指系统在应对内外部风险时抵抗风险和从风险中恢复的能力[5]。对个人来说，适应能力是其在应对环境变化时对自身生计资本及资源的应急再分配过程[11]。从养老脆弱性角度看，则是老年人能有效应对养老风险的一系列资本，包括个人的物质、人力、金融资本，家庭资本及社会资本。个人资本包含住房、受教育程度、收入，其中收入是指老年人及其配偶共同所得年收入。家庭资本包括子女数量、婚姻状况、居住安排及亲友往来。社会资本即为老年人是否能获得社会救助和参加医疗保险个数。

1.2.2 指标权重计算。本研究选择熵值法对各指标权重进行确定。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的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[13]。过程概括如下。

假定有m个待评价个体，n个评价指标，则原始评价矩阵X可表示为

X=(xij)mn(i=1,2,3…m;j=1,2,3…n)

首先，计算第i个个体在第j个指标下的比重

表1 老年人养老脆弱性评价指标体系

经过上述处理后，本文各指标的权重见表1。

1.2.3 养老脆弱性评价模型。本研究对系统中各个评价指标的测量值进行加权平均，即将权重直接和对应的标准化后的测量值相乘之后求和，从而分别计算出老年人个体的暴露水平、敏感性和适应能力。

对于养老脆弱性来说，暴露水平及敏感性为正向，适应能力为负向，因此老年人养老脆弱性(V)公式计算为：V=(E+S)- A。其中，V为养老脆弱性指数，E为暴露水平，S为敏感性，A为适应能力[6]。以计算出的养老脆弱性指数值作为聚类指标，利用K-means聚类分析法，选择聚类为3 类，即低脆弱性、中脆弱性、高脆弱性。由聚类结果评估农村老年人养老脆弱性水平[5]。

1.2.4 障碍度模型。为进一步明确制约我国老龄人口养老脆弱性降低的障碍因素，本文引入障碍度模型来分析各个指标对养老影响的程度[4]，障碍度计算模型公式为：

式中，wi为每项指标的权重值；mi为每项指标标准化值；Ni为每项指标对养老脆弱性的影响程度。

1.3 统计学方法

利用SPSS 26.0对数据进行统计分析。采用频数和百分比描述调查对象的基本特征，运用k-means聚类分析法对我国老龄人口养老脆弱性进行分类评估，引入障碍度模型分析我国老年人养老脆弱性的相关因素。

2 结果

2.1 调查对象基本情况

本文列出了调查对象的基本特征(表2)，及上述21个指标中在描述性分析部分城乡差异较大的指标。9905名研究对象中，居住在城镇者2406人(24.3%)，居住在农村者7499人(75.7%)，无配偶者2013人(20.3%)，参加医疗保险者9611人(97.0%)。

受教育程度指标上，城镇老年人的文盲率明显低于农村老年人，同时高中及以上学历占比达23.8%；从养老保险和低保户指标可发现，仅有7.5%农村老年人有养老保险，与城镇老年人的养老保险参保数量比有较大差距，农村老年人低保户率是城镇老年人的两倍。从政府救助方面，接受政府救助、补助的农村老年人更多。农村老年人的子女数量均值高于城镇老人。

2.2 养老脆弱性评价结果

根据上述养老脆弱性评价模型，进行k-means聚类分析得到结果如表3。单因素方差分析显著性水平<0.001，表明3种类型之间存在显著差异，因此将全样本老年人养老脆弱性指数的高低分为3类具有合理性。由聚类结果可看出，老年人群中，36%的个体养老脆弱性程度低，平均脆弱性指数为-0.102，暂时没有养老困境。有64%的个体都处于中高脆弱性，其中约有18%的老年人养老陷入高脆弱性中，平均脆弱性指数为0.140，现阶段无法抵抗养老困境。因此，结果表明我国老龄人口总体养老脆弱性处于中高水平。见表3。

通过对比不同养老脆弱性类别中城乡老年人占比，可以发现，总体上农村老龄人口脆弱性程度高于城镇老年人。中高脆弱性分类中农村老年人占比均比城镇老年人高约2%，而低脆弱性占比低于城镇老年人约4%。见表4。

2.3 养老脆弱性影响因素

由于城乡老年人处于不同暴露—敏感性环境中且自身具有的适应能力各异，长期制约其养老脆弱性降低的因素也存在差异。因此，本文根据障碍度模型，尝试分别探究影响城乡老龄人口养老脆弱性的主要因素。影响不同脆弱程度的老年人口养老脆弱性的排名前5的因素存在差异。全样本老年人养老脆弱性排名前5的影响因素分别为住房(10.40%)、亲友往来(10.32%)、政府救助(9.69%)、居住安排(9.21%)、财产损失(6.96%)，这说明，以上5种因素对我国老年人养老脆弱性的形成贡献度最大，即对这5种因素进行调控是降低全国老年人口养老脆弱性的关键。

表2 调查对象的基本特征 n(%)

表3 k-means聚类分析结果

表4 城乡老年人养老脆弱性程度 n(%)

对于城镇老年人，影响其养老脆弱性的主要因素为亲友往来(11.20%)、居住安排(10.60%)、住房(10.39%)、财产损失(8.32%)、受教育程度(7.68%)。城镇居民家庭中无或有较少耕地，其收入来源主要为打工或经商，那么受教育程度将影响到其就业类型及收入，而进一步影响其养老脆弱性程度。

对于农村老年人，影响其养老脆弱性的主要因素为政府救助(10.72%)、住房(10.40%)、亲友往来(10.07%)、居住安排(8.82%)、家庭为低保户(7.17%)。此外，养老保险对于农村养老脆弱性的影响排名第7，也是值得注意的影响因素。从基本情况得知仅有7.50%的老年人拥有养老保险，养老保险作为社会保障的一个重要组成部分，可谓是国家给予老年人最大的社会保障，是降低养老脆弱性十分重要的一环。见表5。

表5 城乡老年人养老脆弱性排名前5的影响因素

3 讨论

3.1 我国老龄人口养老脆弱性处于中高水平

本研究结果显示，我国老龄人口的养老脆弱性程度总体处于中高水平。这与赵丽琴的研究所得出的中低等水平有所不同[5]，其原因可能为养老脆弱性框架的区别，本文选择的为“暴露水平—敏感性—适应能力”框架，而赵丽琴选择“敏感性—适应能力”框架，因此本文所得的脆弱性指数可能更高。此外，本文研究得出农村养老脆弱性总体上呈中高程度，并高于城镇老年人养老脆弱性。这与徐洁所得结果相似[6]。我国应基于城乡差异角度，对城镇和农村居民分别制定相应的养老政策，以满足不同类型的老年人对养老的需求。

3.2 政府救助对降低养老脆弱性有正向影响

政府救助能够制约老年人养老脆弱性升高，即对降低养老脆弱性有正向影响，特别是更能帮助农村老年人降低脆弱性。与城镇老年人相比，农村人口老龄化更严重，同时，许多农村青壮年远离乡村迁徙至城镇务工，农村老年父母获得的家庭支持减少，甚至还要补贴孙子女。因此，事关困难群众基本生活和衣食冷暖的基础性制度成为了降低农村老年人养老脆弱性最主要的因素。而成为低保户即获得最低生活保障补助，也能为存在重度残疾或疾病丧失劳动力的老年人家庭降低养老风险。此外，养老保险也对降低农村老年人养老脆弱性有正向影响。程杰通过研究发现农村社会救助明显降低了农村老年人的贫困深度和贫困强度，养老保险对农村老年人的贫困削减同样有显著作用[14]。据此，完善社会保障制度成为了我国重要任务。我国应继续扩大养老保险的覆盖范围，加快农村养老保障制度建设，在实现制度全覆盖的同时逐步提高养老金水平。对于政府救助制度，应进一步提高救助水平，将救助标准与贫困线挂钩，保障救助对象能够有效脱离贫困。

3.3 与亲友关系密切能够降低养老风险

与亲友往来和与家人同住均能有效降低城乡老年人养老脆弱性。有研究发现生活照料、陪伴关爱均对老人生活满意度具有直接增益作用[15]。从基本情况分析可看出，城镇老人子女数量少于农村老人，其原因可能在于我国政府自1971年开始在全国范围内实施的计划生育政策。研究表明，实行计划生育政策时期，全国家庭中独生子女家庭约占60%，且主要分布在城市地区[16]。因此，对城镇老人来说与亲朋好友密切交往，与亲人共同居住是他们降低养老脆弱性最重要的途径。老年人作为孤独感较高的群体，与亲朋好友关系密切能从心理上消除孤独感，提高生活满意度，从而降低养老脆弱性。在当前的养老模式下，仅靠子女力量已经不足以满足老年人的养老需求，亲属网络是老年人家庭养老支持力的重要组成部分，是一种重要的养老资源[14]。因此，要给予家庭规模小或空巢老人更多的关注，在对其提供经济支持的同时，要通过情感支持和社会互动等多种方式给予他们更多的帮助。