于長永　劉二鵬　樂章

摘要 不同省份農(nóng)村地區(qū)資源稟賦與經(jīng)濟社會發(fā)展水平的差距使得其養(yǎng)老脆弱性也存在較大差異，對農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的省際差異測度及其影響因素的識別是提升養(yǎng)老保障政策針對性與可操作性的關(guān)鍵。文章基于2014年全國農(nóng)村地區(qū)公開數(shù)據(jù)，從敏感性和應對能力兩個維度構(gòu)建農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性評價指標體系，采用集對分析方法對我國31個?。ㄊ小^(qū)）農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性指數(shù)進行了測算，借助AreGIS自然斷點法將我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性劃分為5個等級并對其省際差異進行空間可視化描述，在此基礎上，利用障礙度模型分析了我國農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：①我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性總體上處于中等區(qū)，但呈現(xiàn)出明顯的省際差異、區(qū)域差異以及區(qū)域內(nèi)部差異；②不同省份農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老敏感性和養(yǎng)老應對能力的差異較大，且對養(yǎng)老脆弱性的形成產(chǎn)生程度不一的影響。總體上，東部省份農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性明顯低于中西部省份；③農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性省際差異的形成受到老年撫養(yǎng)比、國家級貧困縣數(shù)量、低保中老年人占比、農(nóng)作物受災面積和醫(yī)療保健支出占比等多種因素的影響。文章認為，在全面提升農(nóng)村養(yǎng)老服務供給水平的基礎上，進一步促進區(qū)域經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展、強化中西部省份農(nóng)村養(yǎng)老服務體系建設的投入力度成為降低農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞 農(nóng)村地區(qū)；養(yǎng)老脆弱性；省際差異；集對分析；障礙度模型

中圖分類號 F328 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2016）10-0144-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.10.019

老齡化的縱深發(fā)展使得其在內(nèi)部結(jié)構(gòu)、時空格局方面不斷呈現(xiàn)出新的特征。一方面，我國老年人口規(guī)模在繼續(xù)擴大的同時，高齡化趨勢已然顯現(xiàn)。歷次人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國60歲以上老齡人口占總?cè)丝诘谋戎胤謩e為7.32%、6.13%、7.62%、8.57%、10.33%、13.26%，呈不斷上升的趨勢。而這其中高齡老人（80歲以上）占老年人口的比重從2004年的10.03%上升至2014的12.01%，凈增值為771.4萬人；另一方面，我國的老齡化呈現(xiàn)出了明顯的城鄉(xiāng)差異與地域分布不均的特征。在老齡化的城鄉(xiāng)差異方面，“五普”和“六普”數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村老齡人口的數(shù)量比城市老齡人口分別多1 557萬和4 421萬，農(nóng)村地區(qū)老齡化程度分別比城市地區(qū)高出1.23和3.31個百分點，城鄉(xiāng)老齡化差距呈現(xiàn)出進一步擴大的態(tài)勢。而老齡化的地域不均衡特征更加突出，東部地區(qū)老齡化程度最高，西部次之，中部最低。總?cè)丝谥?0歲老人占比最高的省份重慶（18.7%）比最低的省份新疆（10.8%）高出7.89個百分點，人口老齡化的省際差異指數(shù)不斷擴大。

與快速的老齡化、高齡化形成鮮明對比，我國農(nóng)村地區(qū)的養(yǎng)老保障體系長期發(fā)展滯后或處于低水平狀態(tài)，城鎮(zhèn)地區(qū)有相對完善的養(yǎng)老保障體系，而由于過去很長的一段時間內(nèi)國家并未建立涵蓋農(nóng)村居民的養(yǎng)老保障體系，農(nóng)村老人的養(yǎng)老生活不得不依賴于家庭宗族網(wǎng)絡、集體經(jīng)濟組織或繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來實現(xiàn)。然而，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化以及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化背景下出現(xiàn)的人口流動常態(tài)化、土地經(jīng)營集約化以及孝文化約束力弱化，使得傳統(tǒng)的家庭養(yǎng)老保障和土地養(yǎng)老保障已然失去了相應的物質(zhì)基礎、人力資源基礎和文化道德基礎。農(nóng)村地區(qū)的養(yǎng)老保障水平較低，且呈現(xiàn)出較強的脆弱性。

目前學界對農(nóng)民養(yǎng)老問題進行了大量的研究，主要集于長永等：農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的省際差異及其影響因素研究中在農(nóng)民養(yǎng)老風險的成因、農(nóng)村養(yǎng)老保障制度績效評估和農(nóng)村養(yǎng)老保障模式的建構(gòu)等方面，上述研究為推動我國農(nóng)村養(yǎng)老問題的解決提供了理論基礎和經(jīng)驗證據(jù)，但存在以下兩點不足，第一，忽略了不同農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老問題異質(zhì)性。多數(shù)學者關(guān)于農(nóng)村養(yǎng)老問題的認知與評估主要基于局部或微觀的數(shù)據(jù)，由此推論出我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老問題的嚴重性亦或是農(nóng)民養(yǎng)老面臨諸多風險，忽視了不同地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展差異以及由此導致的養(yǎng)老能力的差異。中國是一個典型的經(jīng)濟發(fā)展不均衡的國家，其發(fā)展不均衡不僅體現(xiàn)在城鄉(xiāng)之間，更加體現(xiàn)在城鄉(xiāng)內(nèi)部以及不同區(qū)域、省份之間。第二，由于農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老問題是一個系統(tǒng)性的問題，以往的研究多集中于單一的農(nóng)民角度或者是養(yǎng)老保障制度角度，缺乏從系統(tǒng)的角度去認知與評估農(nóng)村養(yǎng)老問題，導致對農(nóng)村養(yǎng)老保障社會生態(tài)系統(tǒng)的把握存在偏差，以至于提升農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老能力的政策缺乏針對性和可操作化。

鑒于以上不足，本文嘗試引入脆弱性分析框架，通過構(gòu)建“養(yǎng)老脆弱性評價指標體系”，利用集對分析（SPA，setpair analysis）方法對我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)的脆弱性及其所存在的地域差異進行量化評估。在此基礎上，利用障礙度模型對造成這種差異的因子進行科學地定量和識別。本文可能的貢獻在于：①在“脆弱性”分析框架的基礎上建立了農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的分析框架與指標體系，為農(nóng)村養(yǎng)老系統(tǒng)發(fā)展狀況的量化評估提供一定借鑒。②對我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性及其所存在的省際差異與區(qū)域差異進行了測度，并在此基礎上對其影響因素進行了較為科學的識別。

1養(yǎng)老脆弱性分析框架與研究方法

1.1脆弱性概念及農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性評價指標

作為一個學術(shù)概念，脆弱性最早由學者懷特（G·H·White）于1974年在研究自然災害發(fā)生機理時提出，后來被不斷引入生態(tài)環(huán)境評估、氣候變化、土地利用等自然科學領域。脆弱性是一種系統(tǒng)屬性，由于其旨在揭示系統(tǒng)內(nèi)各要素之間的耦合變化關(guān)系和演進邏輯這一獨特的理論視角，以及作為評估工具所具有的科學識別功能，而逐漸被引入到生計改善、發(fā)展援助、人類社會可持續(xù)發(fā)展等人文科學領域。在人文科學領域脆弱性研究中，脆弱性研究的側(cè)重點從單純的自然系統(tǒng)脆弱性演化為以社會和人為中心，強調(diào)人和社會制度在脆弱性的形成以及在降低社會系統(tǒng)脆弱性中的功能作用，將人及其所建構(gòu)的社會制度所具有的適應能力和回應機制作為評估脆弱性的核心要素，脆弱性的社會系統(tǒng)維度研究使得社會脆弱性術(shù)語得到廣泛應用。目前，社會脆弱性關(guān)注于社會系統(tǒng)中脆弱群體的識別、風險擾動對區(qū)域內(nèi)或區(qū)域間脆弱性差異的影響，以及經(jīng)濟、政治、社會制度和文化因素在人類社會脆弱性的削減方面所起到的作用。

事實上，學界目前關(guān)于社會脆弱性的概念并沒有達成一致，但在社會脆弱性的研究中無一例外的表現(xiàn)出這樣一種邏輯：暴露于特定風險區(qū)域內(nèi)的群體（個體）因其對風險的敏感程度和應對能力不同，所表現(xiàn)出來的脆弱性也存在很大的差異。其中，敏感性是指面臨風險沖擊或外部擾動時，系統(tǒng)或者系統(tǒng)中的群體（個體）對這種沖擊的易感程度和變化程度。而應對能力則是系統(tǒng)對風險的防范機制，以及對風險發(fā)生后所產(chǎn)生不利影響的減緩措施與適應能力。所以，社會脆弱性實則是關(guān)于風險敏感性與應對能力的復合函數(shù)，對系統(tǒng)敏感性和應對能力的評估成為系統(tǒng)脆弱性研究的核心步驟。

農(nóng)村養(yǎng)老本質(zhì)上是一個多因素相互作用的開放系統(tǒng)，而養(yǎng)老脆弱性是養(yǎng)老系統(tǒng)內(nèi)部多因素相互作用的結(jié)果。定量評價模型和指標體系的建構(gòu)是脆弱性研究的重要手段之一，目前學界尚無關(guān)于農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的定量研究，也沒有形成完整的理論框架與可資借鑒的評價指標體系?；诖嗳跣苑治隹蚣芗皩︷B(yǎng)老本質(zhì)的把握，本文認為農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性是養(yǎng)老敏感性與養(yǎng)老應對能力綜合作用的結(jié)果，在充分理解脆弱性、敏感性與應對能力的基礎上，同時考慮數(shù)據(jù)的可及性、可操作性以及代表性，本文選取了33項原始或生成指標對我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性及其所存在的省際差異進行測度（見表1）。

其中，養(yǎng)老系統(tǒng)敏感性體系主要包含人口敏感性（V₁-V₅）和經(jīng)濟敏感性（V₆-V₁₄）兩個子體系，人口敏感性主要涵蓋了人口老齡化程度、人口高齡化程度、人口增長速度及潛力等指標，綜合反映了區(qū)域內(nèi)人口發(fā)展狀況。經(jīng)濟敏感性主要涵蓋地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平等指標，反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。而養(yǎng)老應對能力主要包含醫(yī)療資源（R₁-R₅）、養(yǎng)老資源（R₆-R₁₀）和財政資源（R₁₁-R₁₉）三個子系統(tǒng)。老齡化社會意味著老年人增多，對醫(yī)療服務、養(yǎng)老服務以及財政投入等資源需求增加，完善的醫(yī)療保障、養(yǎng)老保障以及較高的經(jīng)濟發(fā)展水平無疑會構(gòu)成抗逆養(yǎng)老脆弱性的關(guān)鍵。因而，衡量地區(qū)養(yǎng)老應對能力可以從醫(yī)療資源、養(yǎng)老資源和財政資源三個方面進行。對于上述敏感性指標，當其性質(zhì)為正、數(shù)值越大時，表明農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)受到的干擾性和沖擊力越強，養(yǎng)老系統(tǒng)的敏感性就越強；對于應對性指標，當其性質(zhì)為正、數(shù)值越大時，表明農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)具有的適應能力與恢復能力越強，養(yǎng)老系統(tǒng)的應對性越強。事實上，不同地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展狀況、養(yǎng)老敏感性以及養(yǎng)老應對能力存在明顯的差異，以上33項指標基本涵蓋了我國農(nóng)村養(yǎng)老系統(tǒng)的發(fā)展狀況。

以上原始或生成指標的原始數(shù)據(jù)來自《中國人口年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國衛(wèi)生和計劃生育統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國財政統(tǒng)計年鑒》、《中國養(yǎng)老金發(fā)展報告》、《中國價格統(tǒng)計年鑒》，“國家級貧困縣數(shù)量”以及“貧困發(fā)生率”來源于國務院扶貧辦公開數(shù)據(jù)。

1.2指標權(quán)重的確定

由于指標性質(zhì)及其原始值數(shù)量區(qū)間存在差異，采用極差標準化方法（無量綱化）對上述指標進行數(shù)據(jù)標準化處理，設X_ij表示i省j指標的原始數(shù)據(jù)，Y_ij表示i省j指標的無量鋼化值。i和j均為自然數(shù)，i=1，2，3，4，…，n，j=1，2，3，4，…m。X_max為指標的最大值，X_min為指標的最小值，以上指標數(shù)據(jù)的無量綱化處理方法為：

對于正向指標，即該類指標數(shù)值越大越有利于評價目標發(fā)展，則采用公式：

（1）

對于負向指標，即該類指標數(shù)值越小越有利于評價目標發(fā)展，則采用公式：

（2）

為了克服由于指標選擇中的信息重疊及主觀因素帶來的偏差，各指標體系權(quán)重的確定采取熵值法進行，熵值法是一種較為客觀的賦權(quán)方法，它依據(jù)指標相對變化程度對整個系統(tǒng)所產(chǎn)生影響來計算評價指標的信息熵，進而確定指標權(quán)重。其本質(zhì)是利用指標的價值系數(shù)進行計算，價值系數(shù)越高，對評價的重要性就越大。

1.3研究方法

采用集對分析方法對農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性進行評價。集對分析是一種針對確定性和不確定性問題進行同、異、反定量刻畫的分析工具，其核心思想是將確定性和不確定性統(tǒng)一在一個同異反聯(lián)系度表達式中，據(jù)此可以對研究對象作出辯證和量化的分析，而所謂的“集對”是指具有一定聯(lián)系的兩個集合所組成的對子。由于農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)是一個多變量相互作用的開放系統(tǒng)，運用集對分析可以將農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老敏感性和養(yǎng)老應對能力兩個集合組成一個對子，并將之所具有的特殊性做同、異、反分析并加以量化，得出這兩個集合的同、異、反聯(lián)系度表達式。

對于具有某種聯(lián)系的集合A和集合B組成集對H（A，B），二者的關(guān)系有N項特性。在具體的問題Z背景下分析集對H（A，B）的特性，其中F特性為A和B所共有，G特性為A和B所對立，剩余K=N-F-G個關(guān)系不確定，集合A和集合B聯(lián)系度公式δ可表示為：

（3）

式（3）中a、b、c分別代表集合A和集合B在問題Z下的同一度、差異度和對立度。i和j是差異度和對立度的系數(shù)，i取值為[-1，1]；j為對立度系數(shù)，值恒為-1。

根據(jù)集對分析思想，將農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性評價設為Z={P，R，W，S}，方案集P={p₁，p₂，p₃，…，p_m}；評價指標集R={r₁，r₂，r₃，……，r_n}；權(quán)重集W={w₁，w₂，w₃，…，w_n}；評價對象集S={s₁，s₂，s₃，…，s_n}。因此，問題Z的評價矩陣S可記為：

2養(yǎng)老脆弱性結(jié)果分析

2.1評價結(jié)果

基于集對分析，本文計算出了2014年全國各省農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老的敏感性指數(shù)、應對能力指數(shù)和脆弱性指數(shù)，借助于ArcGIS10.0對上述三類數(shù)據(jù)分別進行自然段點法（natural breaks）集合分類并進行了空間可視化描述。由于自然段點法是根據(jù)曲線統(tǒng)計規(guī)律將數(shù)據(jù)中不連續(xù)的地方作為分級的依據(jù)，在確保各類之間差異最大化的同時，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)進行等級劃分。文章對全國各省農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的敏感性指數(shù)、應對能力指數(shù)和脆弱性指數(shù)按自然段點法進行了5個等級的集合分類，1-5級表示敏感性、應對能力與脆弱性指數(shù)由低到高排列（見表3），全國各省農(nóng)村地區(qū)的養(yǎng)老敏感性、應對能力以及脆弱性數(shù)據(jù)的空間可視化結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示。

根據(jù)測算結(jié)果，我國各省農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性整體上呈現(xiàn)出省域“極差化”與區(qū)域“不均衡”的特征，脆弱性貼近度最高值為內(nèi)蒙古的1.174，最低值為天津的0.869，最高值為最低值的1.35倍，脆弱性較低區(qū)及以下省份占全國省份總數(shù)的45.1%，較高區(qū)及以上省份占比25.8%，所有省份農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性指數(shù)平均值為1.025 7，屬于第3級。據(jù)此可以推測，我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性總體上處于中等脆弱狀態(tài)。從分區(qū)域的視角來看，東部省份農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性明顯低于中、西部地區(qū)省份，東部12省農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性指數(shù)均值為0.935 1，屬于第1級，脆弱性屬于低區(qū)；中部9省農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性指數(shù)均值為1.082 5，屬于第4級，脆弱性屬于較高區(qū)；西部10省農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性指數(shù)均值為1.083 3，屬于第4級，脆弱性屬于較高區(qū)（見圖1、圖2、圖3）。

由于某一地區(qū)養(yǎng)老脆弱性是其養(yǎng)老敏感性和養(yǎng)老應對能力相互作用的結(jié)果，對于養(yǎng)老脆弱性的評估還需要綜合考慮養(yǎng)老敏感性和養(yǎng)老應對能力狀況。第一，敏感性。敏感性已經(jīng)成為脆弱性研究的核心因素之一，其值越大，敏感度越高，農(nóng)村養(yǎng)老系統(tǒng)越容易受到風險因子的干擾和脅迫。集對分析結(jié)果顯示，各省農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老敏感性同樣呈現(xiàn)出了明顯的差異化特征，敏感性貼近度最低值為北京的0.222 2，最高值為四川的0.694 7，最高值為最低值的3.13倍。敏感性較低區(qū)及以下省份占全部省份的45.16%，較高區(qū)及以上省份占比45.16%，各省份平均敏感性指數(shù)為0.529，屬于第2級一較低區(qū)，這說明我國各省農(nóng)村地區(qū)敏感度以較低區(qū)為主，總體呈現(xiàn)出低敏感性狀態(tài)。但由于各省敏感性的標準差較大（0.128 9），這間接說明我國各省農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老敏感性存在很大差異。同時，東部省份農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)敏感性均值為0.411 5，中部省份農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)敏感性均值為0.606 5，西部省份農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老系統(tǒng)敏感性均值為0.600 1，這說明養(yǎng)老敏感性的地區(qū)差異也較為明顯，東部地區(qū)養(yǎng)老敏感性最低，西部次之，中部地區(qū)最高。第二，應對能力。應對能力是系統(tǒng)在應對內(nèi)外部風險擾動所帶來負向沖擊時所呈現(xiàn)出來的適應能力、資源再分配能力及自我發(fā)展能力。應對能力構(gòu)成了抗逆脆弱性的關(guān)鍵因素，其值越大，應對能力越強，風險沖擊對系統(tǒng)所帶來的損害程度越小。集對分析結(jié)果顯示，應對能力最優(yōu)貼近度最高值為上海（0.670 2），最低值為貴州（0.430 1），最高值為最低值的1.56倍。農(nóng)村養(yǎng)老應對能力較高區(qū)及以上省份為11個，占比35.5%，各省應對能力指數(shù)的平均值為0.496 7，處于中等區(qū)。據(jù)此，可以發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)村養(yǎng)老應對能力較為一般。其中，東、中、西部省份養(yǎng)老應對能力指數(shù)均值分別為0.523 6、0.476、0.483 1，東部省份農(nóng)村養(yǎng)老應對能力優(yōu)于西部省份、西部省份農(nóng)村養(yǎng)老應對能力優(yōu)于中部省份。

2.2養(yǎng)老脆弱性影響因素分析

研究農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的目的是為了進一步明確制約養(yǎng)老脆弱性降低的障礙因素。為此，本文引入障礙度模型來分析各個指標對農(nóng)村養(yǎng)老系統(tǒng)的影響，障礙度計算模型公式如下：

（4）

式中，w_i為第i項指標的權(quán)重值，p_i為第i項指標標準化后的值，N_i為第i項指標對農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的影響程度。為了找出障礙因素，逐次統(tǒng)計出障礙度數(shù)值排名前5的指標。由表4可以看出，影響各省農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的排名前5的因素存在一定的差異。比如，北京市農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性排名前5的影響因素分別為R₉（低保人口中老年人占比）、R₁₀（財政社保支出占比）、R₁₆（低保覆蓋率）、V₃（人口自然增長率）和V₂（消費者價格指數(shù)），這說明，以上5種因素對北京農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的形成貢獻度最大，也即對以上5個因素的調(diào)控成為北京市降低農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的關(guān)鍵。而同為東部地區(qū)的山東省，其脆弱性影響因素排名前5的指標分別為V₁₁（農(nóng)作物受災面積）、R₁₀（財政社保支出占比）、R₁₇（低保金替代率）、V₁（老年撫養(yǎng)比）和R₆（每萬名老人養(yǎng)老機構(gòu)數(shù)），以上兩?。ㄊ校┺r(nóng)村養(yǎng)老脆弱性排名前5影響因素雖有重合，但存在很大不同。就全國而言，V₁（老年撫養(yǎng)比）、V₈（國家級貧困縣數(shù)量）、R₉（低保人口中老年人占比）、V₁₁（農(nóng)作物受災面積）、R₁（醫(yī)療保健支出占比）在各省養(yǎng)老脆弱性排名前5的影響因素中分別出現(xiàn)了31次、19次、18次、17次和16次，成為對全國各省農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性產(chǎn)生最主要影響的5個因素。

在農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的地區(qū)差異方面（見表5），影響東部12個省份農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性排名前5的影響因素為風、R₁₀、V₉、V₁和V₃，分別出現(xiàn)了9次（75%）、8次（66.67%）、6次（50%）、6次（50%）和5次（41.67%），說明低保人口中老年人占比、財政社保支出占比、恩格爾系數(shù)、老年撫養(yǎng)比和人口自然增長率5種因素成為東部地區(qū)各省份農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的主要影響因素；不同于東部地區(qū)，中部地區(qū)省份農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性排名前5的影響因素分別是V₈（國家級貧困縣數(shù)量）、V₁₁（農(nóng)作物受災面積）、R₂（新農(nóng)合參合率）、R₁₇（低保金替代率）和V₁₀（貧困發(fā)生率），以上5種影響因素在中部9省養(yǎng)老脆弱性影響因素中分別出現(xiàn)了8次、8次、8次、4次和3次。而影響西部地區(qū)省份養(yǎng)老脆弱性排名前5的因素主要集中在養(yǎng)老敏感性方面，其中V₈（國家級貧困縣數(shù)量）、V₁₀（貧困發(fā)生率）、R₉（低保人口中老年人占比）、V₉（恩格爾系數(shù)）和V₁₁（農(nóng)作物受災面積）分別在西部10省養(yǎng)老脆弱性排名前5影響因素中累計出現(xiàn)了9次、8次、7次、5次和5次?？梢园l(fā)現(xiàn)，雖然中、西部省份養(yǎng)老脆弱性主要影響因素中有部分重疊，但東中西三個地區(qū)農(nóng)村養(yǎng)老脆弱性的影響因素本質(zhì)上存在較大的差異。

3結(jié)論與討論

本文將脆弱性評價與集對分析相結(jié)合，對我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性及其所存在的地區(qū)差異進行了測度，并利用障礙度模型對影響農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的關(guān)鍵因素進行了識別。研究發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性整體上處于中等水平，并呈現(xiàn)出顯著的地域分布不均和省級差異較大的特征。在眾多影響農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的因素中，老年撫養(yǎng)比、國家級貧困縣數(shù)量、低保中老年人占比、農(nóng)作物受災面積、醫(yī)療保健支出占消費支出比例成為我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老脆弱性的主要影響因素。因而，在進一步提升農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老服務體系能力的過程中，需要繼續(xù)推進生育政策和生育服務體系的完善，以促進人口均衡發(fā)展為目標來降低老齡化對于農(nóng)村養(yǎng)老服務體系帶來的不利影響；統(tǒng)籌縣域經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展質(zhì)量提升，優(yōu)化對現(xiàn)有扶貧政策和資源的利用效率以降低縣域經(jīng)濟發(fā)展的脆弱性；建立農(nóng)村地區(qū)綜合性的社會救助體系，完善社會救助制度和五保制度的群體覆蓋結(jié)構(gòu)，適當向沒有勞動能力和收入結(jié)構(gòu)單一的農(nóng)村老人傾斜，可以降低農(nóng)村老人絕對貧困的發(fā)生概率；重視農(nóng)村地區(qū)自然災害應急管理體制機制和農(nóng)業(yè)保險體系建設，以氣象防災和多方參與減災為重點，降低自然災害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民生活與農(nóng)村發(fā)展的不利影響；以提升新農(nóng)合的籌資比例和醫(yī)療費用分擔能力為基礎，強化農(nóng)村地區(qū)公共醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的醫(yī)療服務供給和健康保障能力，降低農(nóng)民醫(yī)療支出所帶來的經(jīng)濟風險。

雖然目前我國農(nóng)村地區(qū)建立了以新農(nóng)保和五保供養(yǎng)為主的普惠性的基本養(yǎng)老服務體系，但農(nóng)村養(yǎng)老服務體系的政策支持和供給水平還有待于進一步優(yōu)化。與此同時，由于我國農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老服務呈現(xiàn)出顯著的省際和地域差距，中央政府在提升全國養(yǎng)老服務水平、實現(xiàn)基本養(yǎng)老服務均等化的過程中，應適當加大對農(nóng)村地區(qū)和中西部省份的資金和政策支持力度。需要中央和地方政府在農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老服務體系建設方面進行清晰的財權(quán)與事權(quán)責任劃分，通過完善分稅制和轉(zhuǎn)移支付制度，實現(xiàn)中央財政對地方養(yǎng)老服務事業(yè)的有力支持。通過實施“民生導向”的績效考核機制，提升地方政府提供養(yǎng)老服務產(chǎn)品的積極性。地方政府要依據(jù)本地區(qū)實際情況進行農(nóng)村地區(qū)養(yǎng)老服務體系建設，創(chuàng)新養(yǎng)老服務供給方式，增強農(nóng)村養(yǎng)老保障政策的針對性和有效性，努力提升本地區(qū)農(nóng)村養(yǎng)老服務供給的水平和質(zhì)量。

（編輯：田紅）