居家养老服务补贴领取资格评估:指标体系构建与应用
2017-05-10江海霞史胜安
江海霞,史胜安
(1.华北电力大学 法政系,河北 保定 071003;2.北京大学 人口研究所,北京 100871)
居家养老服务补贴领取资格评估:指标体系构建与应用
江海霞1,2,史胜安1
(1.华北电力大学 法政系,河北 保定 071003;2.北京大学 人口研究所,北京 100871)
当前,我国居家养老服务实践缺乏科学的补贴资格识别体系与方法。基于生态系统理论,依据CEval评估流程,首先利用德尔菲法等筛选评估指标体系;其次使用层次分析法对各指标进行赋权;再次运用可拓综合评价法,将老年人划分为无偿、低偿、有偿三类;最后,运用指标体系对2013年H省BD市老年人生活状况调查中的281名老年人进行分类,并将其结果与低保筛选法进行比较。分析表明,该居家养老服务补贴资格评估识别体系更为全面、合理。为此,提出从简单的单一脆弱削减机制向精确的综合脆弱削减机制转变,尽快调整当前单一维度确定服务补贴对象的实践做法。
居家养老;服务补贴资格;指标体系;评估应用
一、问题提出
我国居家养老服务政策实施以来,各地政府都对居家养老服务对象进行了形式、范围、标准不一的补贴,一定程度上保障了部分困难老年群体的利益,提高了他们的生活质量。在补贴对象选择方面,各地政府主要覆盖低保、失能、高龄或有特殊贡献的老人,尤其以低保、“三无”老人为主,体现出以经济或年龄等单一标准来确定补贴对象的特点。由于缺乏科学的评估、筛选制度体系,只能根据单一或简单的几个指标组合进行筛选,政府购买服务不能正确锁定目标,居家养老服务补贴主体的确定科学性不足,进而导致财政投入的盲目性、随意性,降低了财政资金使用的产出效率。这种政策上的瞄准误差影响较大,致使部分老人“应补未补”,而一些不需要补贴的老人却享受了对他们而言“意义不大”的补贴,政府为老年人购买居家养老服务政策实施的效果大打折扣。
民政部2013年8月出台了《推进养老服务评估工作的指导意见》,要求各地依据本地社会养老服务体系建设情况和老年人的需求实际,积极探索本地区的养老服务评估形式。提出要在“十二五”末基本实现评估科学化、常态化和专业化的目标[1]。养老服务评估包括居家养老服务需求评估、机构养老服务需求评估、补贴领取资格评估等。服务补贴的发放有采取服务券、现金或服务卡的形式,也有采取政府购买服务,老人无偿或低偿享受的形式等。前者以北京、上海、深圳等地为代表,后者以青岛、厦门、兰州为代表。
目前,我国只有少数地方(如上海)探索建立了自己的养老服务需求评估体系,但补贴领取资格的评估体系鲜有实践探索。学界有研究者探讨了上海市居家养老服务评估指标体系[2],然而只停留在指标体系的构建上,并未进一步探讨实际应用,因而没能更好地指导实践。
正是基于上述背景,本研究将探索居家养老服务补贴领取资格评估体系的构建,并在应用实践基础上,提出完善居家养老服务体系的若干思考。具体而言,本研究将在生态系统理论以及CEval评估模式指导下,首先构建指标体系,然后运用层次分析法对各级指标进行赋权,最后运用可拓综合评价法对待评估老人领取补贴的资格进行分类,将其应用于实践,实现对所有调查老人的补贴资格等级的认定,该认定包括两方面的结果:第一、根据每位老年人在每个指标上的取值情况计算并评估该老人在无偿、低偿及有偿三类对象中的归属;第二、在评估每位老人应属类别后,进一步统计得出该区域内三类老人的占比,为财政投入预算提供科学的依据。
二、居家养老服务补贴领取资格评估的指标体系构建
评估方法被广泛地应用于各个领域,科学的评估是指具有能力的评估者根据一定的目标,使用客观化的经验的数据收集方法,对明确界定的对象(比如政治干预措施、计划、项目、政策等等),依据要评估的事态,严格按照已确定的标准并借助系统的比较方法来进行评价,以便为评估对象提供决策服务。评估中心(CEval)的参与式评估模式被公认为是满足了有用性、可实施性、公正性和准确性的一种高质量的评估模式,它主张把评估者和参与者(包括被评估者)当作合作伙伴,将专家的知识与专业性和具体的情境知识结合起来[3]。
本研究运用该模式,将评估者和参与者如政府民政部门、社区居家养老工作人员、老人代表、学者等各方主体当作合作伙伴,在政策制定者、执行者、目标群体以及第三方等多方博弈的基础上,共同建立指标体系,并根据其重要性赋予每个指标以权重。本研究遵循参与式评估模式的“发现环节——研究环节——应用环节”的流程,在认识到服务补贴领取资格问题的重要性及复杂性之后,研究构建了适用于居家养老服务补贴领取资格的指标体系,并加以实践运用、检验。
(一) 评估标准
养老服务补贴属于老年福利,其主要目的是保障弱势群体的利益,因此,我们在制定评估标准的时候,务必要保证资源的合理配置,既要保证公平,又要保证效率,使得每一位有需求的老年人都能得到有效的回应。
上文已经提及,在我国各地的居家养老实践中,都是采用单一的一刀切的形式来判定服务补贴的领取资格,这导致部分老人“应补未补”,如一些有退休收入但身体状况较差的老人,从收入或年龄来看,他们达不到目前的补贴领取资格,但实际上处于“支出型贫困”且亟需照料的境地;而另一部分身体较好且退休收入较高的高龄老人,却领取了对他们而言意义不大的补贴。有限的资源没有得到合理的配置,无论从效率标准还是公平标准来看,目前的领取资格的判定都是有着很大的改进空间的。
国内学者曾竹宁运用生态系统理论以老年人本身为中心点,构造了社区老年人的照顾服务生态区位环境图:内核为老人本身,中心的微观体系是老人的家庭,居间体系包括亲属、朋友、邻里社区,外面一层的体系涵盖社会服务体系、医疗保健体系、宗教文化体系以及提供娱乐、交通、居住、教育、司法安全等的服务系统,最外环的宏观体系泛指老人所处社会的文化、政治、经济以及意识形态等[4]。
我们可以借鉴该理论,在对老年人进行评估时,不仅要分析老人个人及家庭的经济状况,更要分析其健康状况,还要分析其所处中观、宏观环境的资源及局限性,要考虑老年人个体与其环境的互动。
(二)指标体系设计
具体而言,结合老人个人、家庭、社会(社区)、政府等相关主体的功能,从健康、经济、居住状况等三方面来综合考虑评估指标体系的设计。
健康状况对于所有老年人来说,都具有特殊的意义。在权衡影响个人幸福感的诸多相关因素时,绝大多数老年人将健康排在第一位[5]。并且,健康状况的变化也常常会导致经济、照顾等需求的改变。因此,在本评估体系中,老年人的健康状况占最大权重。
如果说健康状况和居住环境决定了老年人的服务需求,而经济条件则决定了老年人的购买能力。在发达国家,老年服务的费用主要由国家社会保障基金承担,地方财政也承担了相当大的比例。然而,目前我国的老年人整体福利水平还比较低,绝大部分老年人需求的养老服务只能向市场购买。居住环境因素主要是基于我国传统家庭养老的考虑,家人、亲戚等非正式支持在老年人的支持体系中依然占据了相当重要的地位。因而,具体的评估指标体系包括如表1所示的三大一级指标,进一步将其细分为二级指标,最终操作化为三级指标。表中也给出了具体的基层指标取值。
表1 居家养老服务补贴领取资格评估指标体系
注:“——”表示二级指标不可进一步分解,导致三级指标缺失。
(三)指标权重的确定
在对待评估对象评价的过程中,按照不同指标可能会将同一个对象并入不同的等级,从而使得我们难以确认该对象所属分类,所以有必要对每一个指标进行赋权,最后再计算评估对象的综合分类结果。
本研究采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)来确定各个评价指标的权重。层次分析法(AHP)最早由美国著名的运筹学家T. L. Satty于20世纪70年代提出,它是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法,它将人们对复杂系统的思维过程数学化,将人的主观判断为主的定性分析量化,将各种判断要素之间的差异数值化,帮助人们保持思维过程的一致性,是一种被广泛应用的研究指标权重的方法[6]。其分析步骤为:首先,通过专家(学者、民政、社区居家养老工作人员、老人代表)德尔菲法构造每一层指标的判断矩阵;然后,计算各层指标的层次单排序并通过一致性检验;再次,计算层次总排序同样也要通过一致性检验,最后得到了各指标的权重系数(见表2所示)。
表2 居家养老服务补贴领取资格评估指标的权重系数
注:因篇幅限制,运用层次分析对各层指标进行赋权的过程并没有列出,如有需要请向论文作者索取。
三、居家养老服务补贴领取资格评估模型的构建及应用
指标体系确立之后,进入到模型选择以及调查数据的收集、分析及应用阶段。研究选择了具有一定社会化养老服务基础的H省BD市进行调查,并指导其实践应用,之后对实践应用结果进行评价,总结指标体系使用经验。
(一)调查对象基本情况
研究采用分层抽样的方式选取了BD市市区较有代表性的6个社区中的各个层次的老人。共发放问卷290份,回收有效问卷281份,有效回收率为96.89%。老人的基本情况分布如表3所示。
从样本各变量的取值来看,样本对总体有较好的代表性,高龄老人、中龄老人、低龄老人占比约为2:4:4,男性、女性分别占比36.3%、63.7%,约三成的老人不在婚。基本能够反映BD市老年人的总体分布状况。
进一步分析调查对象在各评估指标上的取值情况,分布情况如表4所示,可以看出,在多项指标上都呈现出非正态分布的特点。
表3 调查对象基本情况
注:N=281
表4 各指标取值分布情况
续表4
自变量取值与分布百分比(%)自变量取值与分布百分比(%)沟通障碍1=严重障碍2=一定障碍3=无障碍1.814.283.9人均居住面积1=10以下2=11-253=26及以上1.827.770.5参与社区活动情况1=不参加2=每周1-2次3=每周2次以上90.45.93.7主要照顾者健康状况变化1=严重不适2=有点不适3=无变化0.524.974.6人均年收入1=3600元以下2=3601-132003=13201以上7.831.061.2家人照料对工作生活的影响1=有影响2=一般3=没影响31.342.526.2
注:N=281;具体调查中,有些变量是连续变量,但为了便于将老人分为三类,将各变量转化为定序变量;取值范围为1-3,取值越大,表明老人在该项指标上的条件越好,越积极;变量“大病”只有“有”“无”两个取值,所以分别赋值为“1”和“3”。
(二)评估模型的构建与评估过程
1.模型选取
本研究选取可拓(Extension)综合法(物元法)对各调查对象进行分析归类。可拓学是我国学者蔡文于1983年创立的一门新学科,它用形式化的模型研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法。可拓综合评估法是建立在可拓集合基础上的评价方法,不仅可以从数量上刻画被评价对象本身存在状态的所属程度,而且还可以从数量上刻画何时为一种性态与另一种性态的分界[6]。利用可拓综合评价法(物元法)进行指标评价,要经过六个步骤:第一,确定经典域(即每一个指标在不同分类等级的取值范围);第二,确定节域(即每一个指标在所有分类等级取值范围中的最小值和最大值);第三,确定待评价物元(即待评估的对象);第四,确定评价指标的权重(对每一个评价指标进行赋权);第五,确定待评价事物关于各类别的关联度(相当于对每一个待评估对象分析计算其与不同类别的距,距的大小一定程度上代表了评估对象与该类别的接近程度);第六,确定待评价事物的类别和级别变量特征值(根据每一个指标与不同类别的关联程度的大小以及不同指标的权重值,综合计算该评估对象所属级别)[6]。
工作作风主要是指的对待工作的态度,是消极怠工或者积极上进。一个员工对待工作的态度将直接决定着他的工作业绩,也会对林场的发展产生影响。工作作风方面出现以下情况予以扣分处理:迟到或者早退;对于来访人员态度无礼傲慢、淡漠不配合或者对于投诉、查询或者办理业务的人员找借口推诿、拖延、拒绝等;擅离职守、上班时间玩游戏或者进行私人娱乐活动;弄虚作假、糊弄领导等。
2.评估过程
(1)确定经典域。对不同老人进行资格评估的目的是将老人分为三个等级,分别为无偿享受服务(N1,为了以后表述及计算简便,用代码表示,以下相同))、低偿享受服务(N2)、有偿享受服务(N3),即分别由政府提供全部补贴、部分补贴或不提供补贴。
由于指标体系中大部分的指标为分类指标,而且每个指标根据研究目的分为三个等级,所以这里将各指标经典域数据分别划定为无偿[0 1]、低偿[1 2]、有偿[2 3],如表5所示。
表5 居家养老服务补贴领取资格评估的评价指标经典域
注:用于评价时的指标,全部选取末级指标即可。A1、B2、B3因缺乏三级指标,故用二级指标用于评价。
(2)确定节域。因为每一个指标都分为三个等级,而且每个指标在相同等级上的经典域相同,所以对于每一个指标来说其最小值都为0,最大值都为3,也就是每一个指标的节域都是[0 3]。
(3)确定待评估对象。本研究所选数据来自调查所得281个样本数据,所以待评估对象也就是281个。
(4)确定各指标权重。前文中利用德尔菲法、层次分析法(AHP)对16个指标进行赋权,确定了各指标的重要性,其值依次为:0.291 2、0.047 6、0.026 2、0.086 5、0.017 6、0.052 9、0.017 6、0.049 2、0.089 5、0.027 1、0.094 9、0.036 2、0.030 6、0.010 2、0.040 9、0.081 7。
(5)计算待评估对象各指标与分类等级关联系数及关联度,并进行最后归类。为了计算方便,在数据分析过程中,将待评估对象每个指标的实际个案数据转换为三个等级的中值,即将每一个待评估对象各指标中选择为1的转换为0.5,选择为2的转换为1.5,选择为3的转换为2.5,缺失值用该变量的众数来代替。
利用Matlab软件,按照可拓综合评价法的步骤编制程序进行分析,根据分析结果判断。如果该评估对象的综合评价分数(以评价结果中的最大关联度表示)位于0和1之间,说明待评估对象处于第一等级,即应该无偿享受政府购买的服务;如果该评估对象的综合评价分数位于1和2之间,说明待评估对象处于第二等级,即应该低偿享受政府购买的服务;如果该评估对象的综合评价分数位于2和3之间,说明待评估对象处于第三等级,即应该有偿享受服务。为了更好地理解此计算过程,表6中列出了对某待评估对象评估的关联系数及关联度。
表6 某待评估对象各指标与分类等级关联系数及关联度表
分析该表数据结果,其最大关联度为0.25,可知该评估对象综合评估等级为无偿享受政府提供服务。其他个案评估过程与此相同,不再赘述。
3. 评估结果
通过对本次调查所得全部281例个案进行分析,可以得出每一个个案所属的补贴资格等级,以及各等级的频数及百分比。(由于篇幅所限,每个个案的评估结果此处略去,仅显示样本总结果,见表7)。
表7 居家养老服务补贴领取资格评估结果
通过评估结果可知,在所调查的281位老人中,有9位(3.2%)老人从健康、经济以及居住状况等综合情况来看,处于最弱势,应该无偿享受政府购买服务;有38位(13.5%)老人处于相对弱势,应该为低偿类,部分享受政府购买服务;而剩下的234位(83.3%)老人相对来说,综合情况较好,归为有偿类,应该自付相应养老产品及服务。
将该指标体系法评估得出的老年人分类结果再次进行主观验证,由社区居家养老工作人员、老人代表、学者等各方主体组成评估人员,评估结果得到了较为一致的肯定,表明该法较为科学合理。
根据评估结果,对BD市所有居家养老的老人进行统计推断,依据参数区间估计相关理论可以推断出在95%的置信水平上,该市应该无偿享受政府提供服务的老人比例在1.1%~5.3%之间,低偿享受政府提供服务的老人比例在9.5%~17.5%之间,而有偿享受政府提供服务的老人的比例在78.9%~87.7%之间;而在90%的置信水平上,无偿、低偿、有偿三类老人的比例区间分别为:1.5%~4.9%,10.1%~16.9%,79.6%~87.0%。
4. 指标体系法与低保法评估结果对比
2014年,BD市民政局、财政局共同制定印发《购买居家养老服务暂行办法》,为市区内60岁(含)以上低保老年人每人每年购买500元的居家养老服务。服务对象可享受助餐、助浴、代购、保洁、慰问关怀等两大类12项居家养老服务[7]。基于低保资格的服务补贴领取资格认定方法(简称低保法)操作简单,识别对象成本较低。
指标体系法与低保法二者存在显著区别:其一,前者由于综合考虑了健康、经济以及居住状况等方面情况,其评估结果相较于低保法的单一经济收入指标法有较大出入,我们发现,并非所有的低保对象最终都应该享受政府购买服务,同时,约17%的非低保户应该不同程度地享受政府购买服务;其二,前者评估的结果是将老人分为三类,而后者是分两类,相较之下更体现出了补贴的层次差异。如表8所示。
表8 指标体系法与低保法的评估结果比较
注:X2=9.449,p=0.009;括号外数字为频数,括号内为百分比。
但是,低保户与非低保户在通过指标体系法评估后,其结果也存在显著差异,低保户享受政府购买服务的比例显著高于非低保户,这一结果可以推论到总体中。指标体系法相较于低保法体现出了公平性、合理性,从而显示出其优越性。
四、结论、说明与思考
(一)研究结论
第一、本研究构建的指标体系完全适用于对居家养老服务补贴领取资格的评估。本研究依据生态系统理论构建了居家养老服务补贴资格评估指标体系,并且将评估者和参与者如政府民政部门、社区居家养老工作人员、老人代表、学者等各方主体当作合作伙伴,由政策制定者、执行者、目标群体以及第三方等多方共同建立指标体系。在对老年人进行评估时,不仅考虑老人个人及家庭的经济状况,健康状况,还考察其所处中观、宏观环境的资源及局限性,以及老年人个体与其环境的互动,从健康、经济、居住状况等三方面来综合考虑评估指标体系的设计,并且通过专家德尔菲法构造对各指标赋权,保证了该指标体系较为全面、合理。
第二、应用该指标体系和评估模型比单一指标法进行评估更具有显著的优势。本研究选取可拓综合评价法,结合BD市老年人调查数据,应用了该指标体系,将老年人补贴资格分为无偿、低偿、有偿三类,并且用实践检验、评估了指标体系设计、权重系数及模型选取的合理性。目前以BD市为代表的一些地区在执行补贴政策时,仅仅出于操作方便考虑,选取将低保对象作为补贴对象,或者一些地区仅将特困、失能、高龄等特征作为补贴依据的方法,其维度简单、对象识别成本较低,但同时也造成了不公平等不良后果。而指标体系法则能避免“应补未补”以及一些不需要补贴的老人享受“意义不大”的补贴的现象,减少了政府购买服务补贴的瞄准误差,提升了服务补贴瞄准的精度。
(二)指标体系使用说明
虽然本研究设计的指标体系能够较为科学地识别居家养老服务补贴对象资格,且应用实践表明这一指标体系操作结果显著区别于利用低保确定资格的方法。但是,本研究的指标体系仍然存在一些不足,使用时应考虑一些注意事项。
第一,本研究指标体系仍然存在的不足之处。其一,指标体系的设计运用了评估中心的参与式评估模式,是各方博弈的结果,也考虑到可操作性,因此指标不太全面;其二,各级指标的权重设定采用的是专家德尔菲法,具有一定的主观性;其三,样本量太小,可能导致对总体的代表性存在一定的问题,从而预测时可能出现一定的偏差。
第二,应用本研究指标体系应注意如下几个方面。其一,具体指标的选取可以结合本地区的实际;其二,一些连续变量的指标作定序化处理时必须结合当地的经济发展水平考虑;其三,如果用于财政投入预测,必须保证一定的样本量以及抽样的随机性,才能保证样本对总体的代表性。
(三)若干思考
第一,从简单的单一脆弱削减机制向精确的综合脆弱削减机制转变,要求建立更为全面的评估指标体系。总的来看,世界范围内的福利制度演进都遵循了在更长时期和更大范围内削减脆弱性的根本趋势,而且,不断扩展的福利范围和内容也要求社会从单一的脆弱性削减机制向精确的综合脆弱性削减机制转变,中国正在推行的政府为老年人购买服务充分体现了这一发展趋势。低保等社会救助体系是以保障人的基本生活、削减贫困为设计目标的,制度设计的前提就是以削减贫困脆弱性为根本指向,如果收入无法满足基本生存需要,则由低保和其他救助体系给予经济补偿和支持。但是,这种以贫困为单一维度的脆弱削减机制,并没有考虑服务需求等其他方面,所以,这也就解释了为什么社会需要建立新的制度来弥补空缺,从而削减其他维度的脆弱性。应该看到,从简单的单一脆弱削减机制向精确的综合脆弱削减机制转变是整个社会发展的必然趋势,而这个转型过程中,为了避免条块分割和打补丁式的制度架构,建立均衡整合的制度框架,就需要改变单一维度的脆弱性评估机制,建立更为全面的评估指标体系就成为这一趋势的必然前提。
第二,应尽快调整当前单一维度确定服务补贴对象的实践做法。由于制度的路径依赖,以及综合评估的成本相对高昂,所以,很多地方政府在进行政府购买居家养老服务时,往往选取了“相对简便”的做法,即简单的以低保、高龄或失能的某一项标准,作为是否享有政府购买服务资格选定标准的依据。但是,这种以单一指标简单地确定政府购买居家养老服务对象的做法是显然存在很多不足的,筛选的准确性有待商榷,选择结果的瞄准误差往往较大。当然,一些地方政府相关部门工作人员并非不知道现有单一指标选择资格对象的局限性,但是,囿于制度惯性以及实行更为全面评估方法的高成本和高风险性,综合指标体系确定政府购买服务对象的做法鲜被选用。但是,应该看到,我国社会保障制度、扶贫制度正在走向分类、分层的精确施保方向,尽快采用更加科学的指标体系精确地选择政府服务补贴对象是必然趋势,一些条件允许的地方,应当加大试点力度,积累经验、加快推广。
第三,完善的个人、家庭信息调查与登记制度是指标体系被广泛、有效使用的前提。综合指标体系的建立要求采集更为全面的信息,对数据的质量要求也比较高,当然,也正是因为综合指标体系方法实践的难度,也才导致部分地方政府转而选择了更为简答、粗糙的指标来筛选服务补贴对象。如果地方政府采用本研究提出的综合指标体系识别补贴对象的方法,需要配套建立较为综合的信息收集体系,包括个人、家庭等相关信息的调查和分析体系,而且,考虑到服务补贴对象的变动性,这一信息收集和处理体系也应当是具有年度特征的,所以,尽快建立基于家庭和社区的综合信息追踪采集机制非常必要,这需要社区、统计、金融、社保、房产等多个部门的协同配合,通过建立信息共享机制,综合提取对象识别所需要的精确信息,从而确保服务补贴识别体系有效实施。当然,这一信息收集、处理体系要处理好个人、家庭等信息隐私的保护问题。另外,需要强调,建设这一综合信息收集、处理体系的用途并不仅限于服务补贴对象识别,事实上,当前低保、救助等多项现行社会政策,都在呼吁尽快建立综合信息收集、调查体系,包括更为全面的家计调查、个人收入来源调查等,所以,这一综合信息收集、处理平台是可以广泛运用于多个方面政策需要的,其建立的必要性迫切性是显而易见的。
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【责任编辑 吴 姣】
Assessment for Home Care Service Subsidies Receiving Qualification: Index System Construction and Application
JIANG Hai-xia,SHI Sheng-an
(1.School of Humanities and social science,North China Electric Power University,Baoding,Hebei 071003;2.Population Research Institute,Peking University,Beijing 100871,China)
At present,home care service is in practice almost all over our country. Because of the lack of effective qualification evaluation,some old people fail to enjoy the welfare services. Authors apply CEval assessment model and develop evaluation index system for service subsidies qualification on the basis of the health, economic conditions and living conditions of the elderly. We use the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Extension comprehensive evaluation methods to analyze the survey data of 281 elderly people in BD city of H province in 2013. The older people are divided into three categories—free, preferential price and full price. The Index System and Research Methods are better than the Subsistence Allowances Method.
home care service; subsidies receiving qualification; index system; assessment application
2016-09-28
中央高校基本科研业务费专项资金资助(12MS129);河北省教育厅指导性计划项目(SZ126013);保定市哲学社会科学规划研究项目(201102097)
江海霞(1980—),女,湖南桂阳人,华北电力大学保定校区法政系讲师,北京大学人口研究所博士生,主要研究方向:养老服务。
C913.6
A
1005-6378(2017)02-0152-09
10.3969/j.issn.1005-6378.2017.02.022