社区差异视角下的养老支持分析

[提要] 本研究从CHARLS微观数据中选取社区样本395个，对可能影响“社区养老支持”的自变量进行描述性分析和Spearman相关性检验，并通过二项Logistic回归模型进行深入分析。结果表明，不同社区的养老支持资源存在较大差异，社区地域特质、历史、常住人口数、文盲比重和经济状况对社区养老支持有显著影响。因此，在实践中应结合社区的差异来供给养老支持资源，以求更好地满足老年人需求。

关键词：人口老龄化；社区差异；养老支持；二项Logistic模型

中图分类号：D669.6 文献标识码：A

原标题：社区差异视角下的养老支持分析――基于CHARLS数据的实证研究

收录日期：2014年3月18日

国家统计局在2013年公布的数据显示，中国60岁以上老年人口已突破两亿，占总人口比重的14.9%，老年人对社会养老支持的需求增加，发展社区居家养老服务是应对人口老龄化、解决老年人的养老问题的重要途径。为应对人口老龄化，中国政府提出要建立起“以居家养老为基础、社区服务为依托、机构养老为补充”的养老服务体系，提倡通过社区为老年人提供养老支持。本研究在CHARLS数据的基础上，对社区差异视角下的养老支持加以探讨，以求为发展社区居家养老服务、缓解日益严峻的养老问题提供启示。

一、数据来源与研究设计

本研究基于中国健康与养老追踪调查（简称CHARLS）提供的数据进行，该调查走访了全国150个县、区里的450个村、居，通过问卷和访谈的方式广泛收集数据，有着较高的信度和效度。本研究从中选取395个社区样本，采用描述性分析和模型分析相结合的方法，利用Excel 2007和SPSS 20.0软件，通过Spearman相关分析、二项Logistic回归模型来对社区差异视角下的养老支持进行探讨，模型方程为：

方程中被解释量yi取值为1时得到的概率为pi，取值为0时得到的概率为1-pi，当其余解释变量不变时，解释变量Xi增加1个单位将引起ln（）发生？茁i个单位的改变，即Xi每增加一个单位将使变为原来的exp（？茁i）倍。研究中以社区养老支持作为被解释变量，将有养老支持赋值为“1”，无养老支持赋值为“0”，设置虚拟变量引入模型，所得回归方程系数表示相较于参照类，各个虚拟变量类对解释变量平均贡献的差异。

在自变量方面，从救助组织与老年协会、老年活动与服务中心、养老院、文娱组织及健身器械的拥有情况来体现社区养老支持，可将养老支持定义为二分变量，即社区有养老支持（赋值为1）、社区无养老支持（赋值为0）。在因变量方面，从地域特质（1=农村；2=城市；3=结合型；以“结合型”为参照）、社区历史（1=1～10年；2=10～20年；3=20～30年；4=30～40年；5=40年及以上；以“40年及以上”为参照）、常住人口数（1=500人以下；2=500～1000人；3=1000～3000人；4=3000～5000人；5=5000～6000人；6=6000人及以上；以“6000人及以上”为参照）、文盲比重（1=小于20%；2=20%～40%；3=40%～60%；4=60%～80%；5=80%～100%；以“80%～100%”为参照）、经济状况（1=很贫穷；2=贫穷；3=较贫穷；4=中立；5=较富裕；6=富裕；7=很富裕；以“很富裕”为参照）来体现社区差异，通过统计方法来探究社区差异对社区养老支持的影响。

基于上述设计，本研究提出以下理论假设：第一，大部分社区有养老支持，但养老支持资源供给存在较大差异；第二，社区地域特质与社区养老支持之间显著相关，城市社区比农村社区更容易获得养老支持；第三，社区历史与社区养老支持之间显著相关，建设时间长、历史悠久的社区在养老支持上更为弱化；第四，社区常住人口数量与社区养老支持之间显著相关，常住人口多的社区在养老支持上更为完善；第五，社区文盲比重与社区养老支持之间显著相关，教育程度高的社区能够提供更好的养老支持；第六，社区经济状况与养老支持之间显著相关，高经济水平的社区往往能提供更为有力的养老支持。

二、实证分析

（一）社区养老支持状况的频数分布描述。在395个社区样本中，救助组织与老年协会、老年活动与服务中心、养老院、文娱组织及健身器械的拥有情况分别为45.57%、38.99%、10.63%、69.11%，无上述任何养老支持资源的社区占25.57%。在资金上，59.52%的养老院主要由上级政府投资发起，21.43%的养老院主要由村民、社区居民兴办。56.35%的老年人协会主要由村或社区投资，26.98%的老年人协会主要由上级政府出资。45.83%的救助组织主要由上级政府投资建立，村、社区对老年人救助组织的资金支持与政府基本相当。61.59%的老年活动与服务中心主要由村、社区投资，25.17%的老年活动与服务中心主要由政府投资。

（二）社区差异与养老支持的关联分析。运用Spearman相关性检验对社区差异与社区养老支持之间的关联进行分析，在0.001的显著性水平下，分析结果如下：第一，从社区地域特质与社区养老支持的关系来看，农村型、城市型、农村城市结合型社区占样本的比重分别为68.4%、30.1%和1.5%，地域特质与养老支持之间存在显著的相关关系（Rs=0.296，p

（三）二项Logistic回归模型分析。将地域特质、社区历史、人口数量、文盲比重、经济状况五个方面的解释变量转化为虚拟变量后，运用SPSS 20.0软件采用Forward：LR的方法进行分析，二项Logistic回归模型的结果如表1所示。（表1）

在其余变量不变的情况下，以农村和城市结合型地域的社区为参考，农村型社区中提供养老支持的可能性更低，是参照类的0.361倍。以有40年以上历史的社区为参考，历史较短的社区提供养老支持的可能性更高，有1～10年历史的社区提供养老支持的可能性是参照类的2.661倍，有10～20年历史的社区提供养老支持的可能性是参照类的3.419倍，有20～30年历史的社区提供养老支持的可能性是参照类的2.415倍。以常住人口数量在6，000人及以上的社区为参考，常住人口多的社区提供养老支持的可能性更高，常住人口数为500人以下的社区提供养老支持的可能性是参照类的0.051倍，常住人口数为500～1000人的社区提供养老支持的可能性是参照类的0.123倍，常住人口数为1000～3000人的社区提供养老支持的可能性是参照类的0.346倍。以很富裕的社区为参考，较贫穷的社区提供养老支持的可能性是参照类的0.497倍，富裕的社区提供养老支持的可能性是参照类的8.210倍。总体看来，处于农村地域社区的养老支持不如处于城乡结合地域的社区，历史较长的老社区不如历史相对较短的社区，常住人口少的社区不如常住人口更多的社区，经济状况较为贫穷、很富裕的社区不如经济状况富裕的社区。

三、结论与建议

通过统计分析，本研究所提出的假设得到了很好的支持，可总结出以下六点结论：

第一，大部分社区为老年人提供了养老支持（74.43%）。社区养老支持资源的拥有情况从高到低依次为文娱组织及健身器械（69.11%）、救助组织与老年协会（45.57%）、老年活动与服务中心（38.99%）、养老院（10.63%），不同的养老资源在供给上存在明显差异。

第二，社区养老支持资源的拥有情况从高到低依次为城市型、结合型、农村型，城市明显优于其他地区。

第三，老社区提供养老支持的可能性较低，建设历史在1～30年的社区提供养老支持的可能性较高，社区历史与养老支持之间呈负向关联。

第四，社区中常住人口越多，提供养老支持的可能性越高，社区常住人口数目与养老支持之间呈正向关联。

第五，文盲程度低的社区提供养老支持的可能性更高，教育程度与社区养老支持之间呈正向关联。

第六，高经济水平的社区更容易获得养老支持，经济水平与养老支持之间整体上呈正向关联。经济状况为贫穷、很富裕的地区的社区养老支持不如经济状况富裕的地区，导致这一现象的原因可能是因为贫穷地区的社区经济资源较为有限，政府在养老支持上的投入较为不足，很富裕地区的养老支持主要由个人自身提供，对于社区养老资源的需求相对较少。

在上述结论基础上，可提出以下建议：

第一，以社区为依托开展养老服务，保障社区养老资源的供给。研究表明，社区养老资源在供给上存有较大差异，在资金支持上较为弱化，具体表现为，在文娱组织和健身器械上的支持较为完善，在养老院、社区居家养老服务站上的支持较为缺乏，由社区、村提供资金的养老支持资源较广泛，由政府提供资金的养老支持资源较不足。政府应切实履行引导者的责任，扶持养老服务事业的发展，保障养老资源的供给，结合实际需要提供更为全面的养老服务资源，依托于社区开展居家养老服务、为老年人提供便利服务等内容，实现家庭养老、机构养老与社区居家养老之间的相互促进与补充。

第二，对建设中的社区进行养老支持资源的规划，对老旧社区进行改造和整合，提供与社区配套的养老支持。研究表明，社区历史和养老服务资源提供之间呈负向关联，很大程度上因为老旧的社区在其设计规划、资源利用上存在较大的缺陷，难以为养老服务提供支持。应在建设新社区的过程中对养老支持的相关资源做好规划，将养老设施与社区住宅同步建设，同步验收完工，并对老旧的社区进行环境改造，对社区地域资源进行合理利用，完善社区的养老服务设施。

第三，关注经济、文化较为落后的地区及农村地区的养老问题，推动社区养老资源和养老服务事业的发展。研究表明，处于经济、文化较为落后以及农村地区的社区在养老支持上较为弱化，社区养老资源供给落后。因此，应更加关注这些地区的养老问题，通过财政转移支付、政策倾斜等方式对其进行支持和补贴，对于留守老人、失能老人等弱势老年人群体给予更高度重视，避免在养老问题上趋于二元分化，统筹城乡之间的养老服务发展，充分发挥社区的养老服务功能。

主要参考文献：

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[2]Yaohui Zhao.John Strauss.Gonghuan Yang.John Giles；Peifeng（Perry）Hu；Yisong Hu；Xiaoyan Lei；Albert Park；James P. Smith；Yafeng Wang（2013）.China Health and Retirement Longitudinal Study，2011-2012 National Baseline Users’Guide，National School of Development，Peking University.

[3]薛薇.基于SPSS的数据分析[M].北京：中国人民大学出版社，2011.