基于風險暴露、敏感性和應對能力的農村家庭養老脆弱性評價

馬 楊 孫澤坤 李澤宇 徐明丹 夏鴻雁 劉海霞

濱州醫學院公共衛生與管理學院,264003 山東 煙臺

隨著人口老齡化程度的加深,養老問題成為我國面臨的現實難題,如何評估老年人的養老脆弱性,有效應對家庭養老風險,突破養老脆弱性困境顯得尤為重要。養老脆弱性主要是由于老年人的個體特征、家庭特征和保障體系特征等因素決定的老年生活,極易在內部風險沖擊或外界因素擾動下而遭受福利損失或陷入養老困境的一種屬性或不穩定狀態[1-2]。家庭養老脆弱性識別、養老內外部風險評估、養老所處社會生態環境分析,是提高家庭養老應對能力、降低養老脆弱性的關鍵,能夠在分析農村老年人養老需求特征、養老環境及風險的基礎上探索其形成機制,對于提高農村家庭養老風險應對能力,促進農村養老政策更好的瞄準脆弱老齡人口至關重要[3-5]。本研究參照聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental panel on climate change, IPCC)提出的“暴露-敏感性-適應能力”脆弱性分析框架,從暴露水平、敏感性和應對能力3個維度構建農村家庭養老脆弱性評價模型,并基于山東省農村地區的實證數據,進行農村家庭養老脆弱性現狀的識別及綜合評價,可為農村老年人家庭養老脆弱性治理提供理論和政策參考。

1 構建農村家庭養老脆弱性評價模型

1.1 評價指標體系構建

本研究基于IPCC的脆弱性評價理論框架,通過文獻研究和專家咨詢,從暴露水平、敏感性和應對能力3個維度構建農村家庭養老脆弱性評價指標體系,共包含3個一級指標、12個二級指標、29個三級指標。見表1。

表1 農村家庭養老脆弱性評價指標體系

1.2 脆弱性評價模型構建

針對農村家庭養老脆弱性評價指標,采取極差標準化法對數據進行標準化處理,然后采用主成分分析法確定指標權重,進而構建脆弱性評價模型,計算脆弱性指數。各指標信息敏感度歸一化后得到的指標權重如表1所示。根據指標權重值,得到所有指標的重要性(貢獻),在排名前10的指標中,“過去一年的自然災害”和“過去一年的嚴重疾病”屬于暴露水平維度;“慢性病數量”“自我報告健康”“婚姻滿意度”“睡眠持續時間”“睡眠質量”和“生活滿意度”屬于敏感度維度;“參加醫療保險”和“醫療保險類型”屬于應對能力維度。

脆弱性指數量化原則為:脆弱性指數越大,則脆弱性程度越高,即老齡人口在老年生活中遭遇養老風險的沖擊越大,且其自身應對風險的能力越小。根據各評價維度與總養老脆弱性的關系,脆弱性評價模型如下式:

LVI=(E+S)-A

式中,LVI為養老脆弱性指數;E為暴露水平;S為敏感性;A為適應能力。

2 實證分析

依據本研究所構建的農村家庭養老脆弱性評價指標體系,編寫《山東省農村家庭養老脆弱性現狀調查問卷》,以山東省部分農村地區60歲及以上老年人為調查對象,開展實證研究,以精準識別農村家庭養老脆弱性現狀。

2.1 數據來源

根據山東省2021年GDP水平將16個地級市分為4個水平,每個水平選擇1個地級市作為抽樣地區,分別選擇了濟南、淄博、泰安、濱州4個地級市。樣本量計算公式如下:

式中,N為樣本量;Z為標準正態變量;檢驗水準α=0.05;容許誤差δ為6%;P為2020年濟南市、淄博市、泰安市、濱州市老年人比例(占比分別為14.07%、16.50%、15.62%、15.69%)。得出樣本量為557,為確保樣本量的代表性,將樣本量擴大10%,計算得到樣本量為613人。最終調查了來自4個地級市、15個行政村的613名60歲及以上老年人,回收有效問卷600份,有效回收率為97.9%。

2.2 統計學方法

采用K-means聚類法,將老年人分為低脆弱性、中脆弱性、高脆弱性3種類型;采用描述性分析法分析農村老年人人口學特征及家庭養老脆弱性水平的分布情況,并將3個維度的權重系數與總脆弱性指數進行Spearman相關性分析;采用卡方檢驗或Fisher確切概率法比較不同老年人家庭養老脆弱性水平。檢驗水準α=0.05。

2.3 結果與分析

2.3.1 調查對象基本情況

本次調查的600名老年人中,男性占43.7%(262人),女性占56.3%(338人)。60～64歲組占15.7%(94人),65～74歲組占48.5%(291人),≥75歲組占35.8%(215人)。見表2。

表2 調查對象基本情況(N=600)

2.3.2 農村家庭養老脆弱性各維度情況

從養老風險暴露水平來看,調查地區均不是自然災害頻發區和國家貧困村,在過去一年,28.7%的老年人患過大病,18.2%的老年人受到過自然災害的影響,3.7%的老年人有子女或孫子女結婚,2.3%的老年人遭受過財產損失,2.7%的老年人發生過意外。見表3。

表3 調查地區老年人養老風險暴露水平

從敏感性維度來看,43.7%的老年人認為自身健康狀況“很好”和“好”,24.2%的老年人認為自身健康不好;76.3%的老年人患有慢性病,其中近一半的老年人患有多重慢病(2種及以上);72.9%的老年人睡眠時間在5～8 h,52.9%的老年人認為自己睡眠質量“很好”和“好”,有19.6%的農村老年人認為自己睡眠質量一般,28.4%的老年人認為自己睡眠質量“不好”和“很不好”;老年人日常生活活動能力、社會功能和抑郁癥結果顯示,61.4%的老年人日常生活活動能力受限,27.3%的老年人社會功能有障礙,21.0%的老年人患有抑郁癥。見表4。

表4 調查地區老年人養老脆弱性的敏感性情況

從應對能力來看,82.5%的老年人與家人生活在一起;0.8%的老年人無子女,18.7%的老年人僅有1個子女,43.4%的老年人有2個子女,37.2%的老年人有3個及以上子女;而這些有子女的老年人,50.6%的老年人差不多每天都與子女見面;經濟狀況調查結果顯示,42.5%的老年人生活來源不夠用,72.9%的老年人認為自己并不富裕;29.6%的老年人家庭醫療支出占45%以上,僅有19.6%的老年人家庭醫療支出占比在5%以下。見表5。

表5 調查地區老年人養老風險應對能力情況

2.3.3 農村家庭養老脆弱性水平

調查地區老年人中,高脆弱性群體占32.5%,養老脆弱性得分均值為0.386;中脆弱性群體占47.8%,平均脆弱性指數為0.289;而低脆弱性群體僅占19.7%,平均脆弱性指數為0.166。見表6。

表6 農村老年人家庭養老脆弱性分布

Spearman相關性分析結果顯示(由于3個維度的權重及總脆弱性指數均不服從正態分布,故選擇Spearman法進行相關性分析),暴露水平與總脆弱性指數呈正相關(rs=0.511,P<0.001),敏感性與總脆弱性指數呈正相關(rs=0.794,P<0.001),應對能力與總脆弱性指數呈負相關(rs=-0.004,P=0.924)。見表7。

表7 農村老年人家庭養老脆弱性各維度指標的Spearman分析相關性系數rs

2.3.4 不同老年人家庭養老脆弱性比較

家庭養老脆弱性不同老年人組間比較顯示,不同年齡、文化水平、職業(退休之前)、婚姻狀態老年人家庭養老脆弱性差異有統計學意義(P<0.05),而農村老年人家庭養老脆弱性在不同性別、不同家庭人口數之間無統計學差異(P>0.05)。見表8。

3 結論

本文基于IPCC提出的脆弱性分析框架,從“暴露水平-敏感性-應對能力”3個維度構建農村家庭養老脆弱性評價模型,以山東省農村老年人為研究對象開展實證調查。結果顯示,在調查的農村老年人家庭樣本中,高脆弱性老年人占32.5%,是當前我國農村地區需要重點關注的老年群體及家庭;中脆弱性老年人占47.8%,是潛在的養老脆弱性群體;而低脆弱性老年人僅占19.7%。調查地區約80%的老年人家庭養老脆弱性處于中高水平,提示調查地區農村老年人家庭養老脆弱性較高,養老風險與養老應對能力的差距值得關注。

我國農村地區的養老保障體系長期發展滯后或處于低水平狀態,且呈現出較強的脆弱性,家庭養老依然

是占主導的養老模式[6-7],特別是在城市化進程不斷加快的背景下,農村家庭空心化、空巢化嚴重,贍養脫離,養老負擔急劇加重,家庭養老脆弱性凸顯[8-9]。具有高脆弱性特征的農村老年人家庭,養老系統更易遭受風險因子的脅迫與干擾,暴露水平與敏感程度的增加、應對能力的減弱導致其養老脆弱性保持在較高水平。由于老年人脆弱程度各不相同,脆弱性表現也不同,要想提高農村家庭養老應對能力,降低家庭養老脆弱性,需要科學識別老年人脆弱性,根據脆弱程度制定相關對策,重點關注高脆弱性老年人,提高養老服務質量,提供多層次養老服務[10]。同時,農村養老政策的關注點需要從老年個體擴大到老年人相關的家庭成員,從影響農村老年人養老的家庭照料、情感支持、精神慰藉等層面提高養老應對能力,從而降低養老風險和養老的社會成本[11]。