基于风险暴露、敏感性和应对能力的农村家庭养老脆弱性评价

马 杨 孙泽坤 李泽宇 徐明丹 夏鸿雁 刘海霞

滨州医学院公共卫生与管理学院,264003 山东 烟台

随着人口老龄化程度的加深,养老问题成为我国面临的现实难题,如何评估老年人的养老脆弱性,有效应对家庭养老风险,突破养老脆弱性困境显得尤为重要。养老脆弱性主要是由于老年人的个体特征、家庭特征和保障体系特征等因素决定的老年生活,极易在内部风险冲击或外界因素扰动下而遭受福利损失或陷入养老困境的一种属性或不稳定状态[1-2]。家庭养老脆弱性识别、养老内外部风险评估、养老所处社会生态环境分析,是提高家庭养老应对能力、降低养老脆弱性的关键,能够在分析农村老年人养老需求特征、养老环境及风险的基础上探索其形成机制,对于提高农村家庭养老风险应对能力,促进农村养老政策更好的瞄准脆弱老龄人口至关重要[3-5]。本研究参照联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental panel on climate change, IPCC)提出的“暴露-敏感性-适应能力”脆弱性分析框架,从暴露水平、敏感性和应对能力3个维度构建农村家庭养老脆弱性评价模型,并基于山东省农村地区的实证数据,进行农村家庭养老脆弱性现状的识别及综合评价,可为农村老年人家庭养老脆弱性治理提供理论和政策参考。

1 构建农村家庭养老脆弱性评价模型

1.1 评价指标体系构建

本研究基于IPCC的脆弱性评价理论框架,通过文献研究和专家咨询,从暴露水平、敏感性和应对能力3个维度构建农村家庭养老脆弱性评价指标体系,共包含3个一级指标、12个二级指标、29个三级指标。见表1。

表1 农村家庭养老脆弱性评价指标体系

1.2 脆弱性评价模型构建

针对农村家庭养老脆弱性评价指标,采取极差标准化法对数据进行标准化处理,然后采用主成分分析法确定指标权重,进而构建脆弱性评价模型,计算脆弱性指数。各指标信息敏感度归一化后得到的指标权重如表1所示。根据指标权重值,得到所有指标的重要性(贡献),在排名前10的指标中,“过去一年的自然灾害”和“过去一年的严重疾病”属于暴露水平维度;“慢性病数量”“自我报告健康”“婚姻满意度”“睡眠持续时间”“睡眠质量”和“生活满意度”属于敏感度维度;“参加医疗保险”和“医疗保险类型”属于应对能力维度。

脆弱性指数量化原则为:脆弱性指数越大,则脆弱性程度越高,即老龄人口在老年生活中遭遇养老风险的冲击越大,且其自身应对风险的能力越小。根据各评价维度与总养老脆弱性的关系,脆弱性评价模型如下式:

LVI=(E+S)-A

式中,LVI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。

2 实证分析

依据本研究所构建的农村家庭养老脆弱性评价指标体系,编写《山东省农村家庭养老脆弱性现状调查问卷》,以山东省部分农村地区60岁及以上老年人为调查对象,开展实证研究,以精准识别农村家庭养老脆弱性现状。

2.1 数据来源

根据山东省2021年GDP水平将16个地级市分为4个水平,每个水平选择1个地级市作为抽样地区,分别选择了济南、淄博、泰安、滨州4个地级市。样本量计算公式如下:

式中,N为样本量;Z为标准正态变量;检验水准α=0.05;容许误差δ为6%;P为2020年济南市、淄博市、泰安市、滨州市老年人比例(占比分别为14.07%、16.50%、15.62%、15.69%)。得出样本量为557,为确保样本量的代表性,将样本量扩大10%,计算得到样本量为613人。最终调查了来自4个地级市、15个行政村的613名60岁及以上老年人,回收有效问卷600份,有效回收率为97.9%。

2.2 统计学方法

采用K-means聚类法,将老年人分为低脆弱性、中脆弱性、高脆弱性3种类型;采用描述性分析法分析农村老年人人口学特征及家庭养老脆弱性水平的分布情况,并将3个维度的权重系数与总脆弱性指数进行Spearman相关性分析;采用卡方检验或Fisher确切概率法比较不同老年人家庭养老脆弱性水平。检验水准α=0.05。

2.3 结果与分析

2.3.1 调查对象基本情况

本次调查的600名老年人中,男性占43.7%(262人),女性占56.3%(338人)。60～64岁组占15.7%(94人),65～74岁组占48.5%(291人),≥75岁组占35.8%(215人)。见表2。

表2 调查对象基本情况(N=600)

2.3.2 农村家庭养老脆弱性各维度情况

从养老风险暴露水平来看,调查地区均不是自然灾害频发区和国家贫困村,在过去一年,28.7%的老年人患过大病,18.2%的老年人受到过自然灾害的影响,3.7%的老年人有子女或孙子女结婚,2.3%的老年人遭受过财产损失,2.7%的老年人发生过意外。见表3。

表3 调查地区老年人养老风险暴露水平

从敏感性维度来看,43.7%的老年人认为自身健康状况“很好”和“好”,24.2%的老年人认为自身健康不好;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种及以上);72.9%的老年人睡眠时间在5～8 h,52.9%的老年人认为自己睡眠质量“很好”和“好”,有19.6%的农村老年人认为自己睡眠质量一般,28.4%的老年人认为自己睡眠质量“不好”和“很不好”;老年人日常生活活动能力、社会功能和抑郁症结果显示,61.4%的老年人日常生活活动能力受限,27.3%的老年人社会功能有障碍,21.0%的老年人患有抑郁症。见表4。

表4 调查地区老年人养老脆弱性的敏感性情况

从应对能力来看,82.5%的老年人与家人生活在一起;0.8%的老年人无子女,18.7%的老年人仅有1个子女,43.4%的老年人有2个子女,37.2%的老年人有3个及以上子女;而这些有子女的老年人,50.6%的老年人差不多每天都与子女见面;经济状况调查结果显示,42.5%的老年人生活来源不够用,72.9%的老年人认为自己并不富裕;29.6%的老年人家庭医疗支出占45%以上,仅有19.6%的老年人家庭医疗支出占比在5%以下。见表5。

表5 调查地区老年人养老风险应对能力情况

2.3.3 农村家庭养老脆弱性水平

调查地区老年人中,高脆弱性群体占32.5%,养老脆弱性得分均值为0.386;中脆弱性群体占47.8%,平均脆弱性指数为0.289;而低脆弱性群体仅占19.7%,平均脆弱性指数为0.166。见表6。

表6 农村老年人家庭养老脆弱性分布

Spearman相关性分析结果显示(由于3个维度的权重及总脆弱性指数均不服从正态分布,故选择Spearman法进行相关性分析),暴露水平与总脆弱性指数呈正相关(rs=0.511,P<0.001),敏感性与总脆弱性指数呈正相关(rs=0.794,P<0.001),应对能力与总脆弱性指数呈负相关(rs=-0.004,P=0.924)。见表7。

表7 农村老年人家庭养老脆弱性各维度指标的Spearman分析相关性系数rs

2.3.4 不同老年人家庭养老脆弱性比较

家庭养老脆弱性不同老年人组间比较显示,不同年龄、文化水平、职业(退休之前)、婚姻状态老年人家庭养老脆弱性差异有统计学意义(P<0.05),而农村老年人家庭养老脆弱性在不同性别、不同家庭人口数之间无统计学差异(P>0.05)。见表8。

3 结论

本文基于IPCC提出的脆弱性分析框架,从“暴露水平-敏感性-应对能力”3个维度构建农村家庭养老脆弱性评价模型,以山东省农村老年人为研究对象开展实证调查。结果显示,在调查的农村老年人家庭样本中,高脆弱性老年人占32.5%,是当前我国农村地区需要重点关注的老年群体及家庭;中脆弱性老年人占47.8%,是潜在的养老脆弱性群体;而低脆弱性老年人仅占19.7%。调查地区约80%的老年人家庭养老脆弱性处于中高水平,提示调查地区农村老年人家庭养老脆弱性较高,养老风险与养老应对能力的差距值得关注。

我国农村地区的养老保障体系长期发展滞后或处于低水平状态,且呈现出较强的脆弱性,家庭养老依然

是占主导的养老模式[6-7],特别是在城市化进程不断加快的背景下,农村家庭空心化、空巢化严重,赡养脱离,养老负担急剧加重,家庭养老脆弱性凸显[8-9]。具有高脆弱性特征的农村老年人家庭,养老系统更易遭受风险因子的胁迫与干扰,暴露水平与敏感程度的增加、应对能力的减弱导致其养老脆弱性保持在较高水平。由于老年人脆弱程度各不相同,脆弱性表现也不同,要想提高农村家庭养老应对能力,降低家庭养老脆弱性,需要科学识别老年人脆弱性,根据脆弱程度制定相关对策,重点关注高脆弱性老年人,提高养老服务质量,提供多层次养老服务[10]。同时,农村养老政策的关注点需要从老年个体扩大到老年人相关的家庭成员,从影响农村老年人养老的家庭照料、情感支持、精神慰藉等层面提高养老应对能力,从而降低养老风险和养老的社会成本[11]。