健康老龄化背景下我国城乡居民基本养老保险空间分布及影响因素研究

陈俊利 王璐 任建学 井淇 盛红旗 高倩倩 蔡伟芹 马安宁

基金項目：教育部人文社科规划基金项目（22YJAZH081）；山东省重点研发计划（软科学项目）重大项目（2020RZB14001）；国家

自然科学基金资助项目（7210041297）；教育部人文社会科学研究青年基金项目（20YJCZH002）；山东省自然科学基金面上项目（ZR202102180607）；潍坊市科学技术局资助项目（2020RKXHT147）

引用本文：陈俊利，王璐，任建学，等.健康老龄化背景下我国城乡居民基本养老保险空间分布及影响因素研究［J］. 中国全科医学，2024，27（19）：2382-2387. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0258.［www.chinagp.net］

CHEN J L，WANG L，REN J X，et al. Study on the Spatial distribution and influencing factors of basic endowment insurance for uban and rural residents in China under the background of healthy aging［J］. Chinese General Practice，2024，27（19）：2382-2387.

? Editorial Office of Chinese General Practice. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.

【摘要】 背景 《“十四五”健康老龄化规划》提出促进实现健康老龄化，这不仅是要老年人健康，更要关注养老保障。随着老龄化社会程度的不断加深，各省份现行的城乡居民养老保险（以下简称城乡居保）制度的参保水平等差距明显。在此背景下对养老保险制度进行研究具有重要意义。目的 通过描述2013—2020年31省份城乡居保参保水平的空间分布现状，观察我国参保水平的空间相关性和差异性，分析相关影响因素，为政府和医疗卫生行政部门制定养老保险政策提供建议。方法 本研究数据来源于2014—2021年《中国统计年鉴》，城乡居保的参保水平根据公共管理、社会保障和社会组织模块中的分地区“城乡居民基本养老保险参保人数”与人口模块中分地区“年末人口数”之比计算得出。影响因素的各个指标均来自2014—2021年《中国统计年鉴》。运用ArcGIS 10.8统计分析软件，将整理的31个省份的城乡居保参保水平与中国省级行政区划进行匹配，对31个省份之间的城乡居保参保水平的差异进行描述性分析，利用全局空间自相关和Getis-Ord Gi*局部热点等方法，研究参保水平的空间相关性和冷热点，结合地理探测器研究相关影响因素。结果 从全国总体来看，2013—2020年，我国城乡居保参保人数和参保水平都是逐年上升的；从纵向结构上看，各省份的参保水平差异很大；从横向结构上看，2013—2020年，大部分省份的增长率都为正值。我国2013—2020年31省城乡居保参保水平具有空间相关性，中部省份为热点地区，上海市为冷点地区，影响因素对参保率的影响力由大到小依次为经济发展因素、社会发展因素、政策因素、文化教育因素。结论 城乡居保总体参保水平逐年上涨，但各省份之间的参保水平和增长率存在差异，经济发展水平是影响城乡居保参保水平的重要因素。

【关键词】 城乡居民基本养老保险；健康老龄化；空间分布；热点分析；地理探测器

【中图分类号】 R 1-9 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0258

Study on the Spatial Distribution and Influencing Factors of Basic Endowment Insurance for Uban and Rural Residents in China Under the Background of Healthy Aging

CHEN Junli1，WANG Lu2，REN Jianxue2，JING Qi2，3，SHENG Hongqi3，4，GAO Qianqian2，3， CAI Weiqin2，3*，MA Anning1，3*

1.School of Public Health，Weifang Medical University，Weifang 261053，China

2.School of Management，Weifang Medical University，Weifang 261053，China

3.Collaborative Innovation Center for Prediction and Management of Major Social Risks in "Healthy Shandong"，Weifang 261053，China

4.Weifang Human Resources and Social Security Bureau，Weifang 261053，China

*Corresponding authors：MA Anning，Professor/Master supervisor；E-mail：yxyman@126.com

CAI Weiqin，Associate professor；E-mail：caiweiqin@yeah.net

【Abstract】 BackgroundThe "Fourteenth Five-Year Plan for Healthy Aging" proposes to promote the realization of healthy aging，which not only requires the elderly to be healthy，but also pays attention to the security. With the deepening of the aging society，there is a significant gap in the level of participation of the current pension insurance system for urban and rural residents in various provinces. Under this background，it is of great significance to study the endowment insurance system. Objective To describ the spatial distribution of the basic old-age insurance participation level of urban and rural residents in 31 provinces in China from 2013 to 2020，to observe the spatial correlation and difference of the participation level among provinces，to analyze the relevant influencing factors，and to provide suggestions for the government and medical and health administrative departments to formulate the old-age insurance policy. Methods The data for this study is sourced from the China Statistical Yearbook from 2014 to 2021. The level of participation in urban and rural residential insurance is calculated based on the ratio of the number of urban and rural residents participating in basic pension insurance by region in the public management，social security，and social organization modules to the end of year population in the population clump. The various indicators of influencing factors are all from the 2014-2021 China Statistical Yearbook. Using ArcGIS 10.8 statistical analysis software，the basic pension insurance participation levels of urban and rural residents in 31 provinces were matched with provincial administrative divisions in China. Descriptive research and analysis were conducted on the differences in pension insurance participation levels among 31 provinces. Using methods such as global spatial autocorrelation and Getis Ord Gi * local hotspots，the spatial correlation and hot and cold spots of participation levels were studied，Study the relevant influencing factors by combining geographic detectors. Results Overall，from 2013 to 2020，the number and level of urban and rural resident insurance participants in China had been continuously increasing year by year；from a vertical structure perspective，there were significant differences in the level of insurance participation among provinces；from a horizontal perspective，from 2013 to 2020，the growth rate of most provinces was positive. The participation level of basic pension insurance for urban and rural residents in 31 provinces of China from 2013 to 2020 had spatial correlation. The central provinces were hot areas，while Shanghai is a cold area. The influencing factors on the participation rate were economic development factors，social development factors，policy factors，and cultural and educational factors in descending order. ConclusionThe overall level of participation in basic pension insurance for residents has been increasing year by year，but there are differences in the level of participation and growth rate among provinces. The level of economic development is an important factor affecting the level of participation in basic pension insurance for residents.

【Key words】 Basis endowment insurance system for urban and rural residents；Healthy aging；Spatial distribution；Hot spot analysis；Geographic detector

2022年，国家卫生健康委员会等部门联合印发《“十四五”健康老龄化规划》提出“促进实现健康老龄化”。健康老龄化是WHO提出的一项应对人口老龄化的发展战略［1-2］。随着我国老年人口比重越来越接近中度老龄化，实施健康老龄化战略迫在眉睫。但是，健康老龄化不仅是要老年人健康，更要关注养老保障。城乡居民基本养老保险（以下简称城乡居保）制度是养老保障体系的重要组成部分，关乎我国民生事业的发展。建立统一的城乡居保制度对于逐步瓦解城乡分治的二元化社会结构、实现城乡平等，具有里程碑式的重要意义［3］。

随着城乡居保制度的发展和完善，2013—2020年参保人数由49 750.1万人上涨至54 342.8万人，基金支出由18 470.4亿元上涨为51 301.4亿元，累计结余由

3 005.7亿元上涨为9 758.6亿元。有学者预测，到2027年城乡居保的参保代表年龄会下降至21.9岁［4］。总体来看，城乡居保制度运行整体稳定，人们也逐渐意识到城乡居保的重要性。虽然城乡居保发展整体稳定高效，但是在空间分布上存在差异。研究发现，各省份之间城乡居保的参保人数、覆盖率、基金规模和基础养老金替代率等都有一定差距［5-6］。虽然新农保和城居保两项制度合并实施后不断完善，但是随着老社会龄化的不断加剧，依据现行的城乡居保制度，各省份的参保水平等差距将会越来越大。

本文采用空间计量经济学的方法，从城乡居保参保水平的角度，通过观察城乡居保参保水平的空间分布，研究各省市的城乡居保参保水平的空间相关性和区域差异性，对参保水平的影响因素进行分析并提出相关建议。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本研究数据来源于2014—2021年《中国统计年鉴》，城乡居保的参保水平根据公共管理、社会保障和社会组织模块中的分地区“城乡居民基本养老保险参保人数”与人口模块中分地区“年末人口数”之比计算得出。影响因素的各个指标均来自于2014—2021年《中国统计年鉴》。为确保研究结果的准确性，本研究仅对《中国统计年鉴》数据完整的31个省份（自治区、直辖市）进行研究。

1.2 研究方法

运用ArcGIS 10.8统计分析软件，将整理的31个省份（自治区、直辖市）的城乡居保参保水平与中国省级行政区划进行匹配，对31个省份（自治区、直辖市）之间的城乡居保参保水平的差异性进行描述性研究分析，利用全局空间自相关和Getis-Ord Gi*局部热点等方法，研究城乡居保参保水平的空间相关性和冷热点，结合地理探测器研究相关影响因素。

1.2.1 全局空间自相关：全局空间自相关，也称为全局莫兰自相关，空间自相关是指同一个变量在不同地理位置上的相关性，指標为全局莫兰指数（Moran's Ⅰ），取值范围介于［-1，1］之间。若Ⅰ<0，表明空间上呈现负相关性，并且越接近-1空间差异越明显；若Ⅰ>0，则相反［7］。计算公式为：

I=［n∑ni=1∑nj=1wij（xi-x-）（xj-x-）］/［（n∑ni=1∑nj=1wij∑ni=1（xi-x-）2］                 式（1）

其中，wij为区域i和区域j空间权重系数，wi、wj为区域i和区域j的城乡居保的参保水平。

1.2.2 Getis-Ord Gi*局部热点分析：Getis-Ord Gi*局部热点分析是检验局部空间的相关性指标，表示某地理局部空间的某现象与其相邻地理区域具有相关性。如果研究区域为高值，则推断周围相邻地区也会出现高值，高值局部聚集称为“热点”，反之则称为“冷点”［8］。计算公式为：

Gi=［∑nj=1wijwj-x-∑nj=wij］/

式（2）

1.2.3 地理探测器：地理探测器，是探测空间分异性以及揭示其背后驱动力的一组统计学方法，其核心思想是基于这样的假设：如果某个自变量x对某个因变量y有重要影响，那么自变量x和因变量y的空间分布应该具有相似性［9］，因此来探测自变量x对某个因变量y的影响程度，可以有效规避多重共线性的问题。本研究引入地理探测器来分析参保水平与各个影响因素的关系，并识别各影响因素的影响力大小。计算公式为：

q=1-1/Nσ2                                         式（3）

其中，q为影响力程度，也就是自变量x对某个因变量y的解释程度，L为自变量x的分层，h=1……L，N为样本数，σ2为方差。

2 结果

2.1 城乡居保参保率总体分布及变化情况

从全国总体来看，2013—2020年，我国城乡居保参保人数和参保水平都是逐年不断上升的，参保人数由49 750.1万人上涨到54 243.8万人，增幅为9.03%；参保水平由36.56%上升到38.41%，增幅为5.06%（图1）。

从纵向结构上看，各省份的参保水平差异很大。2013—2020年，年均参保水平超过50%的两个省份为安徽省、河南省，而且除2014年以外，安徽省的参保水平在各省份中居于领先地位，参保率高达55%以上。年均参保水平不足10%的3个省份为上海市、北京市和天津市，其中上海市的参保水平每年都为所有省份的最低值，仅有3%左右（图2）。

从横向结构上看，2013—2020年，大部分省份的增长率都为正值，其中增长率最高的是天津市，为7.40%；但仍有5个省份负增长，为上海市、浙江省、江苏省、山东省和重庆市（图2）。

2.2 空间自相关分析

对我国2013—2020年31省城乡居保参保水平进行Moran's I自相关分析。由分析结果（表1）可知，2013—2020年我国各省城乡居保参保水平Moran's I自相关分析的P值均<0.05，结果具有统计学意义，而且Z值均>2.58，说明数据仅有<0.001的可能是随机分布，从而可以认为我国2013—2020年31省城乡居保参保水平具有空间相关性。而且，Moran's I均为正数，说明各省份之间的空间相关性为正相关，可以认为高参保水平省份与高参保水平省份相邻，低参保水平省份与低参保水平省份相邻。

2.3 G系数局部热点分析

局部热点分析是在数据整体具有空间相关性的基础上，进一步分析局部自相关。高参保水平聚集的局部地区为“热点”区域，反之为“冷点”区域。本研究采用2014、2016、2018年和2020年各省份的参保水平进行了局部热点研究，结果显示，2014年和2016年各省份城乡居保参保水平均只有热点区域，无冷点区域；2018年和2020年则出现了冷点区域。2014年，在90%～99%置信区间下，河南省、湖北省、四川省、山东省、安徽省、贵州省、重庆市、陕西省和山西省为具有统计学意义的热点区域；2016年相比2014年，热点区域增加了云南省减少了安徽省；2018年相较2016年，冷点地区增加了上海市；2020年相较2018年，热点区域还少了重庆市和山西省（表2）。

2.4 城乡居保参保水平的影响因素分析

根据研究表明，政策因素、经济发展水平、文化水平、年龄构成、商业保险发展等因素，均会对保险参保产生一定影响［10-12］。借鉴此前研究成果，本研究以“经济发展因素—社会发展因素—政策因素—文化教育因素”为基础框架，城乡居保参保水平为因变量Y，选取的经济发展因素有地方人均GDP（X1）和居民人均可支配收入（X2），社会发展因素选取了失业率（X3）、老年人口抚养比（X4）、职工基本养老保险参保人数与年末总人口之比（X5），政策因素包括人均社会保障和就业预算支出（X6）、人均卫生和健康预算支出（X7），文化教育因素为文盲人口占15岁以上人口的比重（X8）。

运用ArcGIS 10.8分析软件依次将2013—2020年的上述9个定量变量采用自然间断点法离散为5个级别的定性变量，将所得数据导入地理探测器。研究结果（表3）显示，地方人均GDP（X1）、居民人均可支配收入（X2）、职工基本养老保险参保人数与年末总人口之比（X5），这3个影响因素在2013—2020年对参保水平均有统计学意义（P<0.05）；失业率（X3）在2019年对参保水平有统计学意义（P<0.05），其他年份均无统计学意义（P>0.05）；人均社会保障和就业预算支出（X6）在2018年和2020年有统计学意义（P<0.05），其他年份无统计学意义（P>0.05）；老年人口抚养比（X4）、人均卫生和健康预算支出（X7），文化教育因素为文盲人口占15岁以上人口的比重（X8），这3个因素在2013—2020年均无统计学意义（P>0.05）。从影响力q值来看，各影响因素对参保率的影响力由大到小依次为经济发展因素、社会发展因素、政策因素、文化教育因素。

表3 城乡居保参保水平影响因素分析

Table 3 Analysis of factors affecting the level of urban and rural residential insurance participation

变量 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年

X1 0.397a 0.469a 0.485a 0.441a 0.381a 0.373a 0.332a 0.349a

X2 0.417a 0.463a 0.510a 0.328a 0.437a 0.397a 0.385a 0.500a

X3 0.132 0.052 0.017 0.165 0.120 0.248 0.413a 0.064

X4 0.147 0.059 0.017 0.026 0.016 0.062 0.028 0.077

X5 0.675a 0.650a 0.771a 0.753a 0.697a 0.698a 0.688a 0.704a

X6 0.182 0.196 0.301 0.325 0.236 0.294a 0.212 0.318a

X7 0.118 0.227 0.087 0.287 0.255 0.235 0.128 0.089

X8 0.245 0.098 0.203 0.227 0.408 0.339 0.238 0.259

注：a表示P<0.05。

3 討论与建议

3.1 总体参保水平逐年上涨，需建立长期有效的参保和保障机制

从本次研究结果得知，城乡居保参保水平2013—2020年逐年上涨，而且近3年的增长速度加快，这说明我国居民对城乡居保的接受程度逐渐提高。但是在统账结合模式下，部分居民尤其是农村低收入居民没有缴费能力就无法参保，从而不能领取养老金，而且此前有研究发现，该项制度实际养老金替代率远低于目标水平［3］。

这说明我国此项政策的参保和保险机制仍存在许多不足之处，制度模式和激励机制引致收入逆向再分配［13］。首先，应该改善参保机制，将缴费标准与居民的收入水平相联系。其次，对于农村低收入地区，应当提高参保补贴，保证支付能力低的农民均能参加养老保险；而且，从长远来看，应该促进农村经济发展、缩小城乡居民收入差距、提高农村居民的支付能力是改善农村城乡居保参保水平的根本［14］。此外，还应提高基础养老金的补贴率、城乡居民基本养老保险金的替代率、高养老保险的保障水平。

3.2 各省份之间的参保水平和增长率存在差异，应结合各省实际精准施策

由于各省份的地理位置、经济水平、人口等因素不同，加之各省份的政策实施力度、职工保险参保情况等也存在差异，从而使我国各省份的参保水平和增长率存在较大的地区差异。从各省份的具体政策制度来看，覆盖人群、待遇条件和基本模式的选择方面基本相同，但在缴费方式、财政补贴方式、养老金待遇构成等方面存在着差异［15］。因此，各级政府在制定政策时，不仅要在宏观上关注地区的经济发展水平和地方政府对养老保险的投入力度和负担能力的因素；而且还要在微观上，结合地区具体情况，找出各省份影响参保水平的因素，精准施策，合理制定各省份参保和保障机制，建立动态调整机制［16］，缩小省份之间参保差异，提高参保和保障机制的科学性。

3.3 高参保水平省份呈现聚集性分布，需关注参保水平呈现负增长的省份

本研究主要探讨参保水平的空间属性，相邻省份的地理位置、经济发展水平、居民参保意识和政府施策等情况一般会相互有所影响和借鉴，因此高参保水平省份空间分布呈现明显的聚集性。参保水平呈现负增长的地区为上海市、浙江省、江苏省等东部沿海经济较发达的省份。对于东部省份，此前有研究发现，浙江省、江苏省等东部沿海省份的城镇职工基本养老金结余比例接近50%［17］，因此，这些省份职工养老保险参保率较高，城乡居保的参保水平较低。对于“热点地区”政府要关注往年参保水平变化情况，对于影响参保水平的因素要有较强的敏感性，保持城乡居保的高参保水平；另外，对于参保水平呈现负增长的省份要因地制宜找出原因，东部省份要与职工保险相联系，尽快扩大养老保险覆盖面，加大扶持力度，增加财政性投入［18］，加强参保补贴和政策宣传，切实提高城乡居保参保水平。

作者贡献：陈俊利提出主要研究目标，进行数据的收集与整理，统计学处理，图、表的绘制与展示；陈俊利、王璐、任建学负责研究的构思与设计，研究的实施，撰写论文；井淇、盛红旗、高倩倩、蔡偉芹进行论文的修订；蔡伟芹、马安宁负责文章的质量控制与审查，对文章整体负责，监督管理。

本文无利益冲突。

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（收稿日期：2023-10-12；修回日期：2024-01-16）

（本文编辑：崔莎）