2. 山东大学 公共卫生学院, 山东 济南 250012
2. School of Public Health, Shandong University, Jinan 250012, China
一、引言
人口老龄化给社会带来的首要压力之一就是社会保障压力,而目前中国老年人的社会保障水平仍然属于较低层次:根据国家统计局统计,截至2013年年底我国城镇人口为7.3亿人,其中参 加城镇基本养老保险的为3.2亿人,比例仅为43.8%;截至2011年年底,我国农村人口6.6亿人,其中新型农村社会养老保险试点参保人数为3.3亿人,比例为50%,而其中达到领取待遇年龄的参保人数为0.9亿人,仅占参保人数的27.3%。2009年,清华大学"老龄健康友好型社区建设课题组"对北京的调查显示,医疗保险能基本满足医药开支的老年人只有34.7%,而42.4%的老年人认为自己医疗费用支出有困难。李晨研究发现,45.3%的农村老年人认为自己的生活没有经济保障[1]。杜鹏、武超根据2004年全国人口变动抽样调查数据分析发现,老年人的主要生活经济来源主要来自子女或其他亲属,但紧随其后的就是离退休金,60%的城市老年人以退休金为主要生活来源[2]。
同时,转型期的中国,"啃老"现象普遍存在,那么政府提高老年人的社会保障水平后,是否会产生这么一种后果:由于老年人自身经济能力增强,不但会"挤出"子女对老年人的经济支持,老年人甚至会用获得的社会保障接济子女,从而降低社会保障的效果。以上问题值得深入研究。
二、文献综述
社会保障水平的提高是否会"挤出"子女所提供的经济支持,取决于子女提供经济支持的动机。张航空等认为社会保障政策对代际经济支持有挤出效应[3],赛孔迪(Secondi)认为如果代际经济支持以利他主义为动机则会被养老金"挤出",而以交换为动机的代际经济支持则会被"挤入"[4]。阿隆德尔(Arrondel)等认为,到目前为止,美国关于代际经济支持动机的研究处于领先地位,认为动机主要分成两种:利他动机和交换动机,这也是社会上最主要的两种动机[5]。赛孔迪针对中国台湾的研究发现,利他动机和交换动机同时存在[4]。孙瑞对中国大陆家庭的研究发现,在很多情况下,子女的经济状况与其对父母的经济支持水平表现出相同的变动方向,所以,交换动机和利他动机两者之间难以分辨[6]。但江克忠等利用父母拥有的资产作为变量研究其对获得经济支持的影响,结果显示出交换动机的存在[7]。李艳菊和肖振宇认为利他动机更能解释中国家庭的代际支持行为[8]。刘爱玉、杨善华认为中国家庭的代际支持与父母的需要高度相关,西方学者的三种动机理论(利他理论、交换理论和权力理论)缺乏对中国问题的解释力,因为中国农村向上的经济转移是由于老年人的收入低、健康差,即子女向上的经济支持是为了老年人的福利,符合利他模型[9]。孙鹃娟、张航空认为农村子女是否为父母提供经济支持并不影响父母对孙子女的照看,体现了家庭支持的利他动机[10]。
胡宏伟等指出关于社会保障对子女经济供养老人的影响一直是学术界关注的热点问题[11]。顾佳峰认为在有限资源的约束下,社会支出的不同方面之间会出现此消彼长[12]。而陈太明认为凯恩斯"乘数效应"意味着政府支出的增加会带动国民收入的增长,进而增强子女向父母提供经济支持的可能[13]。库娜姆德(Künemund)等认为健全的社会保障系统会强化老年人的家庭团结,不会"挤出"经济支持[14]。卡甘(Cagan )认为社会保障具有认识效应:养老金计划有利于子女发现对老年人提供经济支持的重要性[15]。胡宏伟等学者认为,养老保障和医疗保障是老年人最为主要的社会保障,社会保障特别是医疗保障释放了老年人的医疗卫生服务需求,增加了相应支出,提高了子女经济供养的水平,因此,对子女向父母提供的经济支持具有"挤入"效应,但存在性别、子女收入方面的差异[11]。夏传玲认为,交换动机下,老年人付出的越多,得到的代际支持也就越多。福利系统能够增加老年人可支配资源、提高老年人的付出能力,导致他们能够参与交换的范围扩大,出现"挤入"效应:福利水平越高,子女对老年人的支持也就越高[16]。安蒂(Anette)认为,家庭成员之间具有利他主义情感,老年人的效用取决于自身的消费和子女的效用,每个成员会根据父母或子女的收入来决定自身的消费,以实现效用最大化,老年人一旦拥有养老金,子女就会减少经济支持以保持自身的消费,以及将父母的消费维持在养老金计划运行前的水平,而没有养老金的家庭获取个人支持的可能性要高出20%,也就是"挤出"的比例低于100%[17]。詹森(Jensen)发现南非的养老金增加对代际经济支持的替代率为30%[18]。丁志宏指出,城市老年人随着社会保障制度的建立和完善,其生活来源已发生变化,很多人以退体金、养老金等作为最主要的经济来源,对代际经济支持具有"挤出"效应[19]。科利 (Kohli ) 研究认为,养老金已经改变了代际经济支持的方向[20]。
通过上述文献发现,代际经济支持的动机以及社会保障究竟是"挤入"还是"挤出"代际经济支持,并未取得一致结论,其原因可能与研究对象的选择有关,也可能与研究方法的可行性有关[21]。研究对象方面,中国地域辽阔、人口众多、文化差异和城乡差异明显,有必要从区域、性别、城乡等视角进行对比研究。研究方法方面,虽然老年人健康状况与获得经济支持之间因存在双向因果关系而存在内生性问题,而且调查数据本身具有层次性,但很少有文献考虑数据的层次性和自变量的内生性问题,能将二者结合起来的则更少。格伦迪(Grundy)指出,存在内生性问题时,单纯采用OLS估计结构模型会产生偏误,即使采用面板数据固定效应也只能消除不随时间变化的异质性,却难以消除随时间变化的不可观测因素,导致所得到的结论将是有偏的,甚至是错误的,甚至在同一篇文献中都会出现相悖的结果[22]。格林(Green)与艾洛特 (Elliott)指出,对于具有层次性的"巢数据"(nested data)如果不进行多层线性回归(HLM),而用高层次数据(如社区数据)对低层次数据(如个人的经济支持)进行分析,则可能会出现"生态学谬误",也就是"以全概偏"[23]。
本研究较已有研究的改进表现在:一是数据选择上,考虑了中国经济发展的不平衡,分别选择经济发达的浙江省和经济落后的甘肃省进行对比,这两个省份无论是在经济还是社会保障方面都存在较大差距。二是研究方法上,为了尽可能消除因为经济支持对老年人健康状况的影响而产生的内生性,采用滞后期(2008年)健康状况对2012年的经济支持进行回归;为了消除"巢数据"产生的"生态学谬误"以及样本选择偏误,构造了Heckman模型与多层线性回归的混合模型,即Heckman -HLM模型。三是为了探索社会保障与代际经济支持关系的多样性,进行了分样本回归。
三、数据与方法
本研究利用的是由北京大学中国经济研究中心提供的中国健康与养老追踪调查数据(CHARLS),该项目组于2008年在中国的浙江和甘肃两省进行了试调查,2012年进行了追踪调查。CHARLS 2008年针对居住在甘肃和浙江两省的45岁及以上的人群,分四个阶段进行抽样,共抽取32个县/区的95个社区/村庄,共1570户家庭中的2685人。2012年追踪调查人数为2378人,其中1952年及以后出生(2012年年龄60岁以上)的能追踪到的人数为1287人。
老年人是否获得经济支持、获得经济支持的规模既与老年人本身特征相关,也和社区特征相关。由于存在大量的未获得子女经济支持的老人,因此样本选择偏差难以避免。针对这一问题,研究者通常采用赫克曼 (Heckman)提出的标准步骤来纠偏,这种方法分为两个步骤:第一步,先构造一个基于经济理论的概率模型;第二步,再把这些预测概率加到原来的模型中,作为新的解释变量,由此得到更确切的关于解释变量与因变量之间关系的统计模型。考虑到经济支持数据的多层性,本研究将Heckman模型和多层线性模型相结合,构建Heckman-HLM模型。首先考虑子女向父母提供经济支持的发生概率,即子女是否提供经济支持受哪些因素的影响;然后,考察在子女已经为父母提供经济支持的前提下,经济支持的规模受哪些因素的影响。个体的Heckman模型的一般形式为:

式中,S*i为子女是否提供经济支持的不可观测潜变量(latent variable);k为门限值。当S*i>k时,子女为父母提供经济支持,即Si=1;当S*i≤k时,Si=0;Zi为所有影响子女是否提供经济支持的变量集合;Y*i为子女提供 经济支持的规模;Xi为所有影响子女提供经济支持规模的变量集合;γ、β为回归系数;vi、μi为误差项。经推导,所建模型的最终形式为加入逆米尔斯比率(Inverse Mill’s Ratio,IMR)作为新变量的线性回归方程,即:

四、样本描述统计
本次研究的样本特征如表 1所示。
表 2显示,平均有11.0%的老年人有工资收入,年平均工资收入为16788.2元,但无论从绝对数还是从相对数来看,浙江省老年人的工资收入都高于甘肃省老年人。64.7%的老年人有非工资收入,其中浙江省77.7%的被访老年人有非工资收入,而甘肃省仅为48.9%,且收入的金额也远远低于浙江省。两省老年人的退休金和养老金也存在显著差异。但是甘肃省领取政府转移支付收入的老年人的比例远远高于浙江省老年人,其中的原因应该是处于中国西部的甘肃省老年人更多地领取了退耕还林的政府转移支付,也可能是经济落后地区的老年人更多地依靠政府的帮助。
表 3为家庭对老年人提供经济支持的情况。从表 3中可以发现,10.4%的老年人可以获得子女定期的现金支持,31.6%的老年人可以获得非定期现金支持。
老年人健康状况是影响经济支持的重要变量,子女对老年人的经济赡养往往具有一贯性,也就是子女每年提供的经济支持一般不会有太大的波动,因此,滞后期的经济支持会反映未能在模型中考虑到的遗漏变量。老年人的社会保障性收入(含养老金、退休金及政府转移支付等)、医疗保险及养老保险都为老年人晚年的经济需求提供了保障,这些因素会影响子女提供经济支持的数量。社区经济文化发展水平以及老年人家庭的经济水平也会影响子女经济支持的提供。老年人是否照看孙子女会影响子女提供经济支持的数量,一般来说,照看孙子女的老年人可能会得到更多的经济支持。老年人性别的差异会影响其生活能力,进而影响到是否得到经济支持。城乡老年人的晚年生活保障程度不同、子女居住位置离老年父母的距离以及子女的收入都会影响经济支持的提供。本文为了研究方便,分别选择离老年人最近的子女以及收入最高的子女,将其居住距离和收入作为自变量。具体各变量选择及其含义如表 4所示。
1.模型识别
本文所采用的模型是Heckman模型与HLM模型的结合,而这两种模型在使用之前都要进行模型识别或检验[24]。首先进行Heckman模型的识别。艾斯根薛诺(Escanciano)等认为模型的识别可以通过模型的设置形式予以解决,即某些解释变量在Probit模型中影响是非线性的,而在修正普通最小二乘法回归模型中影响是线性的[25]。考虑到老年人社会保障性收入状况是影响子女提供经济支持的重要变量:老年人在收入状况较差时子女提供经济支持的可能性会增加,一旦老年人收入状况好转,子女可能会减少经济支持的提供。因此,本研究采用非参数局部加权回归法进行检验,发现:子女提供经济支持的概率与老年人收入状况是非线性的(见图 1);而子女提供经济支持的规模与老年人的收入状况接近水平的线性关系(见图 2),说明老年人的收入状况可以作为识别模型的变量。需要说明的是,图 1、图 2的绘制删除了极端值,因此图形显示的结果与回归结果存在一定差异。
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| 图 1 老年人收入与获得经济支持概率的关系 |
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| 图 2 老年人收入与获得经济支持规模的关系 |
接下来进行HLM模型检验。空模型回归结果显示,老年人获得经济支持的规模因个体和社区而异,社区之间的变异值(即群间变异值)为0.804,社区内变异值为1.519。因此,社区因素能解释老年人获得经济支持差异的程度,即群间关联度系数(intra-class correlation coefficient,ICC)为:

2.全样本回归结果
[JP+1]表 5的回归过程分两步进行,第一步,通过模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ逐步回归法对获得经济支持的概率进行回归;第二步,将第一步回归得到的IMR加入模型Ⅳ、模型Ⅴ、模型Ⅵ进行获得经济支持规模的回归。为了检验模型的稳健性,两步回归过程中都依次加入老年人个体特征变量和社区特征变量。通过表 5可以看出,在逐步回归的过程中,回归系数的方向及显著性没有明显的改变,说明模型是稳健的。由于老年人获得经济支持的规模是非正态分布,本部分对经济支持取对数。
(1)老年人获得经济支持的概率分析。表 5中模型Ⅲ显示,医疗保险、养老保险和社会保障性收入越多,老年人获得经济支持的概率越低。另外,与邻居相比,老年人生活水平越低,获得经济支持的概率越低;老年人健康状况越差,获得经济支持的概率越低。如果基期获得经济支持,则报告期更可能获得经济支持。老年人年龄越大、健在子女数越多、子女居住地离老年人越近、与子女联系次数越多,老年人获得经济支持的概率越低;在婚老年人获得经济支持的概率较非在婚老年人低,并在0.01水平显著;社区经济状况越好,获得经济支持的概率越低,并在0.01水平显著。第一份工作的性质越差,获得经济支持的概率越高;非同住子女数越多,获得经济支持的概率越高,并在0.01水平显著;与子女见面次数越多,获得经济支持的概率越高;子女收入越高,老年人获得经济支持的概率越高,并在0.01水平显著。
(2)老年人获得经济支持的规模分析。 表 5中模型Ⅵ显示,医疗保险、养老保险和社会保障性收入越多,获得经济支持规模越少,并在0.1水平显著。另外,老年人日常活动能力越严重,获得经济支持越少,并在0.05水平显著。慢性病及抑郁症越严重,获得经济支持越多。自 评健康越差,获得经济支持越少。基期获得经济支持越多,报告期获得经济支持越多,并在0.01水平显著。第一份工作性质越差,获得经济支持越多。生活水平越高的老年人、照看子女的老年人及健在子女数越多的老年人获得经济支持越少。非同住子女数及健在兄弟姐妹数越多,获得经济支持越多,并具有统计显著性。与子女见面次数越多,获得经济支持越少。与子女联系次数越多,获得经济支持越多。离子女越远,获得经济支持越多。子女收入越高,老年人获得经济支持越多,并在0.01水平显著。非在婚老年人、农村老年人和男性老年人获得经济支持较多。教育程度越高,获得经济支持越多,并在0.1水平显著。 3.分样本回归结果
为了检验经济支持影响因素是否存在地区、城乡、居住模式及婚姻状况等方面的差异,本部分进行分样本研究,为节省篇幅,只列出了各因素对经济支持规模的影响(见表 6和表 7)。
表 6显示,与浙江省老年人相比,医疗保险和养老保险对甘肃老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显,社会保障性收入越多,浙江省老年人获得子女经济支持越多,而甘肃省老年人获得子女经济支持越少;与70岁及以上老年人相比,医疗保险、养老保险和社会保障性收入对60-69岁老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显;与不健康老年人相比,医疗保险对健康老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显,而养老保险对不健康老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显。表 7显示,与农村老年人相比,医疗保险、养老保险和社会保障性收入对城市老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显;与独居老年人相比,医疗保险对非独居老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显;养老保险对独居老年人有"挤出"效应,而对非独居老年人则有"挤入"效应;医疗保险与养老保险对在婚老年人获得子女经济支持的"挤出"效应,无论是重要性还是显著性,都高于非在婚老年人。
六、讨论
老年人拥有较多的医疗保险、养老保险和社会保障性收入能降低子女提供经济支持的概率与规模,原因在于其能一定程度上解决老年人的经济需求,也证明了中国家庭经济支持的利他动机。这一现象也可以用经济支持"填补理论"进行解释,在社会交换、代际转移理念的启发下,20世纪90年代,桂世勋、倪波提出子女经济赡养父母的"填补"理论,认为子女提供的经济支持规模应能够维持老人正常生活,说明社会保障对子女向老年父母提供经济支持的行为具有"挤出"效应[26]。
老年人第一份工作的性质往往反映了老年人的能力与受教育水平,工作性质"越好"(如机关、事业单位)的老年人往往有制度性经济保障,需要子女提供的经济支持较少,从侧面证实子女对老年人的经济支持具有利他动机。老年人和邻居相比,生活水平越高,获得子女经济支持越少,说明子女的经济支持实是出于利他动机:子女感觉老年人的生活水平和邻居相比已经不错了,没有必要继续提供更多的经济支持。
分样本逐步回归发现,与浙江省老年人相比,医疗保险、养老保险和社会保障性收入对甘肃老年人获得子女经济支持的"挤出"效应更明显。说明在经济落后的甘肃省,子女为父母提供经济支持是为了保障老年父母的晚年生活,出于利他动机,一旦老人获得了相应的社会保障,子女就会减少对父母的经济赡养,因此,加大落后地区的社会保障力度,可以减轻子女赡养老人的经济负担。另外,浙江省老年人收入的增加会导致子女提供更多的经济支持,而甘肃省则相反,可能的原因是经济发达的浙江省,子女为父母提供经济支持的动机是交换动机,也就是子女向父母提供经济支持的多少与其父母拥有的资源(如财产)多少有关:父母保障性收入越多,子女向父母提供的经济支持越多,以显孝心,从而得到父母更多的回报,达到"投桃报李"的效果[27]。
社会保障对城市老年人的"挤出"效应更明显,可能与城乡医疗和养老保险的保障程度存在差异有关。比如,城市老年人拥有的医疗保险种类及报销比例可能高于农村老年人,而农村老年人一般只有新农合,所以一旦老年人出现药费或养老方面的困难,农村老年人更多还是靠子女的经济支持,"挤出"效应并不明显,这与其制度性经济保障的缺失有关。社会保障对低龄老年人、健康老年人、在婚老年人获得子女经济支持的"挤出"效应较高龄老年人、非健康老年人和非在婚老年人更明显,可能因为后者属于相对的弱势群体,需要更多的经济保障,因而政府提供的社会保障没有达到一定水平时,并不能减轻子女的经济赡养负担。
七、结论及建议
本研究发现,医疗保险、养老保险和社会保障性收入对老年人获得经济支持具有"挤出"效应,即增加这些社会保障后,降低了老年人对子女经济支持的依赖,进而降低了子女的养老压力。
因此,在子女经济赡养老年人有困难的情况下,政府应增加困难家庭的社会保障性收入。但考虑到"挤出"效应存在地区、城乡、年龄、健康、婚姻等方面的差异,社会保障应采取差异化政策,避免平均主义。类似甘肃这样经济较为落后的地区,子女提供经济支持多是出于利他动机,"挤出"效应更为显著,如果老年人能获得政府帮助,可以减轻子女养老负担。对于城市老年人,虽然"挤出"效应较农村显著,但考虑到城市老年人制度性经济保障已经较农村完善,过多的经济保障反而容易加剧"啃老"现象。而农村老年人的社会保障水平较低,"挤出"效应不明显,需要政府进一步加大力度,切实减轻农村家庭的养老负担。同时,要将政府有限的社会保障向高龄、非在婚及健康状况较差的弱势群体倾斜,考虑公平性的同时也要效率,争取"雪中送炭"而非"锦上添花"。
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