摘 要： 我国老龄化进程加快，养老问题日益突出，老年人的居住问题得到广泛关注。文章采用2013年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，对样本个人特征、家庭特征和所在地区等方面进行统计描述与分析。对影响农村老年人与子女居住意愿的因素，建立Logit模型。实证研究结果发现，57.2%的农村老年人愿意与子女一起居住；年龄越小、家庭年收入越多、子女越少的老年人越倾向与子女同住；并且，老年人与子女居住意愿存在地区差异。
关键词： 农村老年人; 居住意愿; Logit模型;
一、引言
随着市场经济的发展和家庭养老功能的弱化,我国农村养老的现状发生了巨大的变化。“出门一把锁,进门一盏灯”,成了很多农村老人晚年生活的真实状态。我国面临的老龄化问题日趋严重,老龄人口正以每年3.28%的速度增长,约为总人口增长率的5倍。据全国老龄委的预测,到2050年全国每10个人中就1位老年人。在农村地区,老龄人口化现象尤为突出,据第六次人口普查数据显示,我国农村老年人口的数量是城镇的1.33倍。家庭养老(指与子女包括孙子女同住)一直是中国农村老年人最普遍的居住方式。然而,据全国老龄办统计数据显示有近一半的老人属于城乡空巢家庭或类空巢家庭,农村中孤寡、独居的“空巢老人”的数量剧增。目前面临养老的人群中,半失能老人近4000万,完全失能老人1200万,其余是高龄老人、空巢老人和普通老人。子女在老年人养老生活中的作用被削弱,家庭养老的功能愈发有限,还出现了替代性养老模式:自我养老和社会养老。老年人的居住意愿是决定其居住安排的重要因素,直接影响到老年人的生存福利状况和晚年生活满意度。目前国内外学者主要关注人口学特征(性别、年龄、婚姻状况、健康状况)、家庭状况(收入、子女个数和男孩比、子女受教育水平)和地区对老年人居住意愿的影响,在研究对象的选择上以城镇老年人居多,一般以某一地区为例从而无法体现出地区差异,相关研究结论也有所不同。基于此,本文采用中国健康与养老追踪调查数据(China Health and Retirement Longitudi-nal Study,简称CHARLS),以全国农村老年人群体为实证样本,划分东、中、西三个地区进行探讨。
二、模型、变量与数据
(一)模型
本文采用Logit模型,具体形式如下:
其中,p(Yi=1)表示农村老年人愿意与子女居住的概率;X1i为个人特征变量;X2i为家庭特征变量;X3i为地区虚拟变量。
(二)变量
因变量:农村老年人与子女居住意愿。CHARLS问卷设置了有无配偶这一前提,询问“假定一个老年人有配偶和成年子女,而且与子女关系融洽,您觉得怎样的居住安排对他最好”和“假定一个老年人没有配偶,但是有成年子女,而且与子女关系融洽,您觉得怎么样的居住安排对他最好”。居住偏好选项是“与成年子女一起住”、“不与子女一起住,但是跟子女住在同一村/社区”、“不与子女一起住,也不跟子女住在同一村/社区”、“住养老院”、“其他”。本文将后四种情况划为一类:“不与子女一起住”。愿意与子女同住为1,不愿与子女同住为0。
自变量:个人特征变量包括:1.性别,1=男性,0=女性;2.年龄,用实际岁数表示;3.配偶状况,1=有配偶,0=无配偶;4.日常起居能力,1=日常起居无障碍,0=日常起居有障碍;5.日常使用工具能力,1=日常使用工具无障碍,0=日常使用工具有障碍。家庭特征变量;6.家庭年收入,用实际收入表示,单位:万元;7.子女个数,用实际人数表示;8.子女中男孩比,用实际比例表示;9.子女中的最低受教育水平,用实际受教育年限表示,单位:年;10.子女中的最高受教育水平,用实际受教育年限表示,单位:年。地区虚拟变量:以中部地区为基准组。
(三)数据
本文采用2013年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,本实证研究关注年龄在60岁及以上的老年人,在剔除无关值以及关键变量缺失的观测个案后,最终得到有效样本1323个。1.基本特征情况,女性占比62.5%,男性占比37.5%,平均年龄为67.4岁,主要集中在61岁到64岁之间;仅有0.23%的人无配偶;69.8%的人具备日常行为能力,而具备工具性日常生活能力的老年人仅有20.94%。2.家庭特征情况:平均家庭年收入为16297.24元,收入差距较悬殊,最多的家庭达到了122万,而最少的只有150元;平均每户家庭有3.6个子女,一般2到5个居多,每户家庭中平均有1.7个男孩,子女中的最低受教育水平平均为8.8年,最高平均为13.2年;3.地区因素,东部地区样本占31.6%,中部占37.6%,西部占30.8%;4.农村老年人居住意愿,56.2%的农村老年人偏好与成年子女同住,43.8%的老年人不与子女同住。
三、估计结果与分析
利用SPSS19.0对数据进行Logit回归,结果详见表1。
表1 回归结果
注:(1)(2)***、**、*分别表示回归系数在1%、5%、10%水平上显着
农村老年人个人特征的影响,年龄在1%的水平上呈现负向显着,年龄越大的老年人越不倾向与子女同住,这与以往研究所得结论相符合。其余如性别、配偶状况、日常行为能力、工具性日常生活能力等解释变量未能通过显着性检验;农村老年人家庭特征的影响,家庭年收入在1%水平上显着,说明家庭收入对老年人的居住意愿有极其显着的正向影响。家庭年收入越高的农村家庭,老年人越倾向于与子女同住。子女个数在5%的水平上与农村老年人的居住意愿呈现负向显着,子女个数越多,老年人越不倾向于与子女同住;农村老年人地区差异的影响,西部地区在5%的水平上呈现正向显着。较中部地区而言,西部地区农村老年人对子女的依赖更强。
四、结论
本文采用2013年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,将农村老年人与子女居住意愿作为被解释变量,对可能影响居住意愿的因素进行统计描述,并通过建立实证模型进一步验证这些因素是否与农村老年人的居住意愿存在显着联系,得出以下结论:第一、我国过半农村老年人仍偏好与子女同住;第二、在影响老年人与子女居住意愿的因素方面,在个体层面上年龄产生负向显着影响,在家庭层面上家庭年收入呈现正向影响而子女个数呈现正向相关,此外农村老年人的居住意愿偏好在地区层面上存在着差异。
参考文献
[1]穆光宗．中国传统养老方式的变革和展望[J]．中国人民大学学报,2000(05)．
[2]曲嘉瑶,孙陆军．中国老年人的居住安排与变化:2000~2006[J]．人口学刊,2011(02)．
[3]刘阳阳．中国城乡居民养老居住意愿的影响因素分析[D]．山西财经大学,2017．
[4]曲嘉瑶,伍小兰．中国老年人的居住方式与居住意愿[J]．老龄科学研究,2013(02)．
[5]赵英丽．中国老年人居住意愿及其影响因素分析---基于CHARLS数据的证据[J]．现代营销(下旬刊),2016(07)．
[6]顾永红．农村老年人养老模式选择意愿的影响因素分析[J]．华中师范大学学报(人文社会科学版),2014(03)．
[7]孙鹃娟,沈定．中国老年人口的养老意愿及其城乡差异---基于中国老年社会追踪调查数据的分析[J]．人口与经济2017(02)．
[8]杨恩艳,裴劲松,马光荣．中国农村老年人居住安排影响因素的实证分析[J]农业经济问题,2012(01)．
[9]孔祥智,涂圣伟．我国现阶段农民养老意愿探讨---基于福建省永安、邵武、光泽三县(市)抽样调查的实证研究[J]中国人民大学学报,2007(03)．
[10]刘慧玲．中国农村老年人居住安排的实证研究[J]．东方企业文化,2013(07)．
[11]段世江,李薇．我国农村老年人居住安排影响因素研究[J]．河北大学学报(哲学社会科学版),2013(01).
