1. 引言
人口老龄化是经济社会发展和科技水平提高的必然结果。第七次全国人口普查结果显示,我国60岁及以上人口占总人口的18.70% (见图1),比2010年上升了5.44%,在支出快速增长的背景下,我国养老保险基金面临越来越大的支付压力,甚至有一部分省份出现了当期收不抵支的状况,基金穿底风险日益凸显。同时伴随着少子化程度的不断加剧,老年抚养比的上升,进一步表明我国人口老龄化程度进一步加深,养老问题快速凸显和强化,给家庭和社会,带来巨大养老压力。究其原因在于没有厘清由谁来提供养老资源,也可理解为“谁来承担赡养老年人的责任 [1] [2] ”。因此,要解决中国的养老问题,关键在于解决养老责任问题。
关于养老责任,是指由个人、家庭、政府或其他主体承担老年人的养老,提供经济、精神慰藉等养老保障支持 [1] 。随着养老责任主体趋于多元化发展,家庭行为与其个体特征成为学者们研究养老责任的重要理论出发点。从中华民族代代相传的观念来看,老一辈一般通过子女来解决他们的老年生活问题,养老是家庭的主要责任:虽然家庭养老保障功能在逐步下降,但是仍然是养老责任中最重要的一部分 [2] 。人口特征、社会特征、家庭特征对农村居民的养老责任意识具有显著影响 [3] 。
然而,家庭结构的变化和多元化养老方式的兴起,必然导致其他主体介入。养老责任不再局限于家庭,社会和政府逐渐承担起养老责任 [4] [5] [6] 。社会养老是指集中整个社会的所有相关资源,然后再分摊到每位老年人的头上。其中,政府在发挥兜底性的保障作用 [7] [8] [9] [10] ,特别针对农村居民、失独家庭甚至是独生子女家庭的养老问题。
同时,在家庭养老功能逐渐丧失,养老服务、养老产业尚未健全的背景下,自我负责养老模式开始引起广大关注。学界中对自我养老产生了诸多的讨论。在现实生活中,自我养老常常和家庭养老、社会养老相辅相成。因此,自我养老并不是一种完全独立的养老方式 [11] [12] 。
纵览文献发现,目前关于养老责任的研究主要集中在养老责任主体认知的影响因素、养老模式的选择等方面,而关于社会保险和家庭环境对老年人养老责任的研究较少 [13] [14] ,且研究对象大多倾向农村居民 [15] [16] [17] 。为正确认识中国居民倾向于养老责任由谁承担的问题,继续引领“老龄健康”领域的相关研究,本文基于2018年中国综合社会调查(CGSS)数据,考察社会保险和家庭环境对养老责任的影响,以推动中国老龄健康事业的发展。
Figure 1. Population age structure and old-age dependency ratio
图1. 人口年龄结构和老年抚养比
2. 理论分析与研究方法
2.1. 理论分析
1) 社会保险与养老责任
社会保险对家庭养老功能弱化具有一定的补充作用。由于家庭规模向核心化发展,导致家庭养老功能减弱,因此要建立社会保险制度来弥补家庭养老功能的不足 [18] [19] 。从社会契约理论上来看,社会保险是政府为老年人提供基本的生活保障和普惠性的养老服务,具有较强的社会契约精神 [20] 。
社会保险中养老保险和医疗保险与老年人的养老问题关系最为密切:养老保险能保障老年人的基本生活,医疗保险则能有效缓解疾病所带来的医疗负担。本文从养老保险和医疗保险两方面阐释社会保险与养老责任归属的关系。
步入老年时期,随着经济来源的丧失和健康状况的下降,对医疗、老年照护等需求大幅上升 [21] ,中国医保研究会2017年数据显示,60及以上人口段的住院医疗费用占比高达53.3%。政府提供的医疗保险在一定程度上减轻了居民的医疗负担,但仍需自费一定比例的费用,尤其是随着年龄的增长,免疫力日益下降的老年人来说,医疗费用是一笔不可避免且不小的开支,都将加重自己和家庭的负担。章蓉和李放研究指出医疗保险显著降低了老年人慢性病的自付比例,减轻了老年人的医疗负担 [22] 。王正文等学者研究发现基本医疗保险制度对提供农村中老年居民生活质量起到了积极的作用 [23] 。
老年人的身体机能随年龄的增长而逐渐下降、身为经济“理性人”的老年人更愿意参加养老保险以抵抗风险、购买社会性服务和其他养老资源以满足其需要。居民参加养老保险,在某种程度上提高了参保老年人的经济独立性,降低了老年人在经济来源和生活照料方面对子女的依赖,为养老责任由家庭转向自己或政府提供了支撑。汪润泉研究发现养老保险淡化子女养老观念的净效应,也弱化了人们的家庭养老观念 [24] 。张川川和陈斌开研究表明以新农保为基础的农村社会养老模式对传统的家庭养老存在一定程度的替代 [25] 。乐章研究证明新农保在一定程度上可以整合自己、子女、政府和社区的力量,并对农民的养老方式选择和老年生活预期产生显著影响 [26] 。
综上分析,社会保险的保障能力直接影响了养老责任的归属,社会保险保障水平越高,对老年人的保障效果也越显著,老年人也会因此认为政府具有养老义务。据此,本文提出以下假设:
假设1:参加社会保险的老年人更加认同政府负责养老。
2) 家庭环境与养老责任
费孝通教授于1983年提出反馈模式论,即每一代都抚育下一代,下一代再赡养上一代 [27] 。反馈模式论成为家庭环境与养老责任之间关系问题研究理论。照顾供养父母是为人子女应尽的义务,反馈模式在子女负责养老上得到了深刻体现。只有在家庭的日常生活中,才能让老年人切实的感受到子女关怀、儿孙绕膝的家庭温暖,亲人的精神慰藉只有血脉相连的亲人才能提供,这恰是其他养老方式所无法替代的。
其次,由于生育率的下降以及独生子女父母群体逐渐步入老年生活,当代老年人面临着未富先老以及养老需求多元化、未备先老等现实问题,在失去经济来源后,需依靠子女来负责自己的晚年生活。养儿防老在家庭养老中具有重要作用 [28] 。子女供养老年人在养老责任中占有重要地位,农村养老责任的传递通过家庭财富的转移来实现 [29] [30] 。
一般认为,子女数量对家庭养老有重要影响。中国人受养儿防老、多子多福的传统观念影响,子女数量越多,越能担当起赡养老年人的责任 [31] 。家庭子女数量较多,这就为子女养老提供了客观可能性。李建新等人研究发现中国中西部农村地区的养老意愿受子女数量、社会经济发展水平等变量的影响 [8] 。然而子女越多的家庭越可能因为老年人的养老、财产等问题产生纷争,因此在某种程度上,子女的数量对养老责任不一定具有很大的影响。夏传玲等学者研究发现家庭养老与子女数没有直接关系,有无子女才是问题的关键 [32] 。
基于以上分析,子女作为重要的养老资源,对养老责任的归属具有重要影响,子女数量越多,承担养老责任的能力越强,但子女越多也会出现推诿养老责任的情况,因此子女数量越多,老年人不一定更加认同由子女负责养老。提出如下假设:
假设2:有子女的老年人更加认同子女负责养老。
马克思的阶级理论和韦伯的分层思想作为传统社会分层理论,对养老责任由谁承担具有的一定的影响。韦伯认为社会分层的条件是多元的,所以处于同一阶层的人们也会有很大的差异。经济水平越高的家庭能够提供经济支持越多并且有更多的机会接触到先进、开放的思想观念,多元化的养老需求推动了大量老年人离开家庭,向资源更加丰富的社会迈进。青壮年人口为改善家庭经济状况而外出务工,同时也削弱了子女应承担的养老责任,如老年人从子女身上获得的经济支持增多,而日常照顾和精神慰藉日益减少。经济富裕的老年人则通过向家庭外购买服务来追求更高质量的晚年生活,同时也降低了对子女的依赖程度。穆光宗认为虽然我国当前以家庭养老为主,但应大力发展多种形式的社会化养老和助老事业 [33] 。贺巧知提出农村养老保障需要向社会养老发展 [12] 。
基于上述分析,经济水平越高的家庭能够提供越好的经济支持,经济能力是老人自我养老的有效保障,因此老年人可能更加认同自我负责养老。提出如下假设:
假设3:家庭经济水平高的老年人更加认同自我负责养老。
2.2. 研究方法
1) 无序多分类Logistic模型
无序多分类Logistic模型适用于处理多分类问题,具有较强的鲁棒性和可解释性。本文使用无序多分类Logistic模型对多项分类变量“养老责任”进行回归分析,以探究社会保险和家庭环境因素对养老责任的影响。在考虑老年人群体(>=60岁)的背景下,这一研究对响应老龄事业多元化发展和积极呼应国家人口老龄化政策有一定的现实意义。同时,无序多分类Logistic模型的特点也使得研究结果具有较好的解释性,可以为相关政策和决策提供一定参考依据。
本文建立以养老责任为因变量,社会保险、家庭环境和个体人口特征为自变量的无序多分类Logistic模型,进一步分析老年人养老责任的归属,模型如下:
(1)
其中,
表示本文中的因变量养老责任,
表示自变量,
为养老责任类型h的响应概率
,养老责任类型j为参照组
,且
,k表示自变量个数,
表示回归参数。
2) 解释结构模型
通过解释结构模型(以下简称“ISM模型”)确定相关的影响因素,利用矩阵模型分析各因素间的关联性和层级关系,最终确定主(次)要因素及其关联结构。
基于ISM模型的养老责任影响因素分析步骤如下:
步骤一:分析各因素之间的关系,建立邻接矩阵A。
(2)
步骤二:根据邻接矩阵计算可达矩阵M。
(3)
式(3)中,I为单位矩阵,2 ≤ λ ≤ k,且遵循布尔逻辑运算法则。
步骤三:确定各因素间的层级结构L。
(4)
式(4)中,L为关系层次,
为可达集,包含可达矩阵从Si出发直接或间接到达的全部要素;
为先行集,包含可达矩阵中可以直接或间接到达Si的全部要素。
步骤四:绘制ISM模型。
3. 研究设计
3.1. 数据来源
本文所使用的数据来源于2018年中国综合社会调查(CGSS),该调查涵盖了社会保险、子女数量、家庭经济水平和个体人口特征等内容,与本次研究主题较为契合。运用Stata14.1软件对数据进行处理,共收集有效问卷12787份,剔除无效样本后,得到有效样本4186份。
3.2. 变量选取
1) 因变量
本文以养老责任为被解释变量。选取问卷中“您认为养老主要应该由谁负责?”定义为养老责任,将选项划分为政府负责、子女负责、自我负责和三方共同负责四类,其中将三方共同责任作为参照组。同时,选取社会保险、家庭环境作为自变量,个体人口特征作为控制变量。具体各个变量的定义与描述如表1所示。
Table 1. Variable definition and descriptive statistics
表1. 变量定义和描述性统计
2) 自变量
本文的核心解释变量是社会保险和家庭环境,选取问卷中的“城市基本医疗保险/新型农村合作医疗保险/公费医疗”和“城市/农村基本养老保险”作为衡量社会保险的主要变量,将医疗保险和养老保险分别划分为“未参加(参照组)、参加”两类,对未参加养老保险的老年人赋值为“1”,参加者赋值为“2”,医疗保险作相同处理;家庭环境将从子女数量和家庭经济水平两方面进行分析。将子女数量划分为没有子女(参照组)、一个、两个、三个及以上四个类别。选取“您家的家庭经济状况在所在地属于哪一档”作为衡量家庭经济状况的主要变量,将选项合并划分为“低于平均水平(参照组)、平均水平、高于平均水平”三类。
3) 控制变量
为防止内生变量的影响,本文选取年龄、性别、受教育程度、自评健康、婚姻5个个体人口特征作为可能影响养老责任的控制变量加入模型进行分析。本文以老年人群体(>=60岁)为主要考察对象,选取问卷中“您觉得您目前的身体健康状况是”来衡量老年人的健康状况,将选项合并为“不健康(参照组)、一般、健康”三个类别;将受教育程度合并为“小学及以下(参照组)、初中、高中、大专及以上”四类;将婚姻状况分为“无配偶和有配偶”两类。
3.3. 样本分析
如图2数据所示,自我养老和政府养老的占比较低,可能是居民的养老意识不强,关注养老的时间较晚,没有意识到未来养老问题的严峻性。其次,我国积累养老金的时间较短,老龄化、少子化趋势让缴纳社保的人逐渐减少,政府需要继续给退休的人群提供他们的养老金,逐步提升的养老金给政府带来了巨大了压力。41.54%的老年人认为应由子女承担养老责任,31.63%认为由三方共同承担负责,认为由自我和政府负责养老的分别占12.37%和14.45%。同时,从社会保险和家庭环境两个层面的具体占比来看,老年人认为养老责任的归属应该主要由子女负责,可见虽然传统的家庭养老观念逐渐弱化,但子女仍是老年人的主要养老归属,也体现出老年人对多元主体共同承担养老责任的期望。
Figure 2. Cross analysis of the elderly pension responsibility
图2. 老年人养老责任的交叉分析
4. 研究结果
4.1. 无序多分类Logistic模型的结果与分析
本文运用无序多分类Logistic模型与嵌套模型分析社会保险和家庭环境因素对老年人养老责任归属的影响,回归结果见表2。在进行无序多分类Logistic模型之前,采用方差膨胀因子(VIF)检验各变量间的多重共线性问题,一般认为方差膨胀因子大于10,则说明变量之间存在多重共线性。本文的检验结果表明,各变量的方差膨胀因子均小于10,三个模型中方差膨胀因子最大值为1.24,即所选取的变量之间不存在多重共线性问题。嵌套模型在一定程度上可以检验模型的稳健性。
进一步查看模型的拟合性优度,无序多分类Logistic模型在拟合过程中采用最大似然估计法,将分析结果用事件发生的概率表示出来。本文依次将社会保险、家庭环境和个体人口特征纳入模型中,以验证研究假设。基于被解释变量是多分类变量,本文选择以三方共同负责为参照组,运用Stata统计软件分为三个模型进行回归分析,各模型回归结果见表2。具体分析如下:
1) 社会保险与老年人对养老责任的影响
模型1结果表明,在不考虑家庭环境和个体人口特征变量的情况下,在1%水平上,相较于未参加基本养老保险的老年人,基本养老保险对子女负责养老具有显著的负向影响,根据发生比得出,选择子女负责养老的发生比比未参保老年人低了29.25%,说明参加基本养老保险的老年人更不认同子女养老(VS三方共同负责)。而参加基本养老保险的老年人在10%水平上对政府负责有正向影响,对自我负责并没有显著的影响,说明参加基本养老保险的老年人更认同政府养老(VS三方共同负责)。社会保险中的医疗保险因素对老年人养老责任的影响不显著,不具有统计学意义,以上结果验证了假设1成立。
Table 2. Empirical analysis of the impact of social insurance and family environment on the attribution of elderly care responsibility
表2. 社会保险、家庭环境对老年人养老责任归属影响的实证分析
注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。
2) 家庭环境与老年人对养老责任的影响
在模型1的基础上,模型2中加入家庭经济水平和子女数量两个变量,即家庭环境因素对养老责任的影响,可以看出基本养老保险的显著性没有变化,证明了模型1的稳健性。医疗保险对自我负责养老具有负向的显著影响,老年人不认同自我养老(VS三方共同负责)。
回归结果显示,家庭环境因素中平均经济水平家庭的老年人更加不认同子女负责和政府负责(VS三方共同负责),发生比分别比低于平均水平的家庭低了12.98%和25.17%。同时,只有在家庭经济水平高于平均水平时,会对老年人的养老责任产生显著的正向影响(VS三方共同负责),即家庭经济水平越高,老年人更加认同养老由自我负责,发生比比低于平均水平的家庭高了61.45%;但更加不认同子女负责和政府负责(VS三方共同负责),高于平均水平家庭选择子女负责和政府负责的发生比分别是30.16%和32.23%。可见,家庭经济水平对老年人的养老责任的归属存在显著的差异性影响,产生差异的原因可能是老年人家庭经济水平较高,在退休时经济支持较多,先进、开放的文化接触的机会也较多,因此对新型的养老模式比较容易接受。据此,本文提出的假设2成立。
此外,子女数量对养老责任具有显著的负向影响。相较于无子女的老年人,有子女的老年人更加不认同子女负责和政府负责(VS三方共同负责)。根据发生比可以得出,拥有一个子女的老年人选择子女负责的发生比比无子女的老年人低了63.29%。有子女的老年人对政府负责具有显著的负向影响,即子女数量越多的老年人越不认同政府负责,其发生比分别比无子女的老年人低了63.98%、71.72%和75.34%。据此,本文提出的假设3不成立。
3) 个体人口特征与老年人对养老责任的影响
在模型3中加入个体人口特征对养老责任的影响,除了基本养老保险和家庭经济水平对子女负责和政府负责不再显著外,其他变量的系数符号显著性均未发生明显变化。从个体人口特征来看,除性别和自评健康为一般以外,其他变量对养老责任均有不同程度的显著影响。老年人的年龄、婚姻和自评健康因素对养老责任具有显著正向影响。其中,婚姻对老年人认同养老责任的显著性不强,有配偶的老年人更加认同养老由自我负责(VS三方共同负责)。自评健康为健康的老年人更加认同养老由自我负责(VS三方共同负责)。这或许是因为身体较为健康的老年人拥有较强的生活自理能力,所以更倾向于自我负责养老。
与三方共同负责相比,老年人的受教育程度对养老责任具有显著的影响。其中老年人的受教育程度越高越不认同子女负责养老;受过初中和大专及以上教育的老年人更加认同自我负责和政府负责养老(VS三方共同负责)。根据发生比可以得出,初中和大专及以上的老年人认同自我负责的发生概率分别高出小学及以下学历老年人的29.05%和54.19%,认同政府负责的高出87.01%。这说明学历越高的老年人对政府养老的相关政策越熟悉、理解能力越强,越容易接受政府提供的养老服务。其次,一般来说收入与受教育程度成正比,学历高的老人经济能力越强,社保更完善,自我养老能力越强。
4.2. ISM模型的结果与分析
根据ISM系统分析的步骤,依次构建因素间的邻接矩阵A和可达矩阵M。上述无序多分类Logistic模型结果显示影响因素通过了显著性检验,用S0表示养老责任,S1~S4分别代表三方共同负责、子女负责、自我负责和政府负责,用S5~S13分别表示影响养老责任归属的因素。首先,通过给予上述理论分析并咨询相关专家学者的基础上,确定了14个因素之间的逻辑关系,见图3。
Figure 3. Logical relationship of influencing factors
图3. 影响因素逻辑关系
根据邻接矩阵A (见表3)和步骤二可得到可达矩阵M (见表4)。
Table 3. Adjacency matrix A of pension responsibility attribution
表3. 养老责任归属的邻接矩阵A
Table 4. The reachable matrix M of pension responsibility attribution
表4. 养老责任归属的可达矩阵M
根据可达矩阵和步骤三,确定各层所包含的要素集分别为L1 = {S0},L2 = {S1, S2, S3, S4},L3 = {S5, S6, S9, S10, S11, S12},L4 = {S7, S8},L5 = {S13}。根据层次关系,用有向边连接同一层级及相邻层级的因素,可以直接看出各影响因素所在的层级位置以及各指标间的关系,最终得到影响养老责任归属的ISM模型层级结构图(见图4)。
Figure 4. ISM model hierarchical structure diagram of pension responsibility attribution
图4. 养老责任归属的ISM模型层级结构图
由图4可知,受教育程度是深层根源问题,并通过家庭经济水平和子女数量中间层因素,医疗保险、养老保险、年龄、婚姻、健康以及性别是影响养老责任归属的表层直接因素。
ISM模型结果显示,通过对养老责任归属影响因素的分析,各影响因素呈现多层级分布状态。由养老责任归属ISM模型层级结构图中可以看出,受教育程度处于模型的最底层,对其他影响因素都具有影响,说明受教育程度是影响养老责任归属的根本因素。家庭经济水平和子女数量位于第四层级,是养老责任归属中比较深层次的影响因素,二者互不影响,但同时又受到受教育程度的影响。子女数量对养老保险和性别具有直接影响;家庭经济水平影响医疗保险、养老保险、年龄、婚姻和健康五个因素;其中,养老保险同时受到家庭经济水平和子女数量的直接影响。医疗保险、养老保险、年龄、婚姻、健康以及性别是影响养老责任归属的表层直接因素,这些因素在影响养老责任归属的同时又受其他因素影响。
5. 讨论与建议
5.1. 无序多分类Logistic模型和ISM模型具有较好的科学性
无序多分类Logistic模型是一种被广泛应用于各种领域的分类模型。与其他经典的分类模型,例如线性回归和支持向量机等算法相比,无序多分类Logistic模型具有以下优点:可以处理多分类问题,特别是需要对每个类别输出预测概率的情况;具有较强的鲁棒性,能够处理有异常值的数据;具有很好的可解释性,可以解释模型的参数和输出结果,为决策提供支持。然而,这种模型对异常值比较敏感,在某些情况下可能无法获得最佳的分类效果。ISM模型适用于变量众多、关系复杂的系统分析,可用于方案排序和生成层级清晰的结构模型。本文在使用这两种模型的过程中,发挥了这两种方法各自的优点,且研究结果没有受异常值干扰,具有较好的科学性和合理性。
5.2. 结论
本文基于2018年CGSS数据,采用无序多分类Logistic模型与嵌套模型分析社会保险和家庭环境因素对老年人养老责任的影响。研究发现,与三方共同负责相比,社会保险、家庭环境及个体人口特征的不同因素对老年人养老责任的归属具有不同程度的显著影响。具体研究结论如下:第一,社会保险对老年人养老责任具有重要影响。参加养老保险的老年人降低了对子女的需求,为养老责任由家庭转向自己或政府提供了支撑。然而参加医疗保险的老年人降低了自我负责养老的概率。第二,家庭经济水平较高、受教育程度高和身体健康的老年人更认同由自己负责养老。第三,有一个子女的老年人更加不认同子女负责和政府负责,且子女数量越多的老年人越不认同政府负责。
5.3. 建议
根据研究结果,本文从支持三孩生育政策、推动实施延迟退休年龄、营造养老氛围以及构建养老责任共同承担机制等方面提出建议,以缓解人口老龄化问题,促进社会的良性可持续发展。
1) 鼓励三孩生育政策的落实。三孩政策是中国积极应对人口老龄化而实行的一种计划生育政策。根据上述研究表明,子女数量对老年人的养老责任归属问题具有重要影响。因此,应积极贯彻落实三孩生育政策,进一步改善我国人口结构、落实积极应对人口老龄化国家战略、优化养老责任归属问题。
2) 推动实施渐进式延迟法定退休年龄改革方案以及大力发展银发经济 [34] 。推动实施延迟退休政策,可以对领取养老金人数及缴纳费用人数进行调节,提高社会保险待遇,还能相对缓解社会养老、医疗等方面的压力。
3) 增强社会舆论效应,营造良好的养老氛围。通过线上线下多种形式举办了相关活动,弘扬“孝道”、“尊老”和“老吾老,以及人之老”等中华传统美德,增强对养老的重视程度。充分发挥各大媒体的宣传和教育作用,培育公众理性、正确的养老观念,从观念上引导公众接受正确的养老宣传,构筑全社会共同承担养老责任的良好氛围,推动老年宜居社会的建设。增强养老意识,帮助老年人选择健康的生活方式,提高老年人的自我健康管理。
4) 协同各方力量,构建养老责任共同承担机制。充分整合和运用各方的资源,由子女、政府、社会共同承担养老责任,推动以居家为基础、社区为依托、机构为补充的多层次养老服务系统,提高老年人的养老质量,引导志愿服务组织等社会力量为老年人提供医疗护理、生活照料、精神慰藉等服务,促进养老责任由家庭向共同养老转移。
5.4. 不足和展望
本文在研究过程中还存在一定的局限性:第一,老年人养老责任归属的影响因素众多,本文使用社会保险和家庭环境作为自变量,具有一定的片面性。第二,没有从政策和制度的角度考虑对养老责任归属的影响。随着延迟退休年龄政策的实施,许多人的养老责任归属发生了变化。未来的研究可以在以下方面完善:一是可以从劳动力市场、职业发展、性别、家庭背景等与养老责任归属密切相关的因素深入探索影响养老责任归属的机制。二是从政策和制度的角度探索延迟退休年龄对养老责任归属的影响。
基金项目
上海市哲学社会科学规划课题资助(2022BGL004)。
NOTES
*通讯作者。