农村居民长期护理保险需求影响因素分析

吕鹰飞 ， 赵馨萌

(1.吉林省普惠金融研究中心，吉林 长春 130028； 2.东北师范大学 经济与管理学院，吉林 长春 130117)

一、 引 言

我国于2001年开始步入老龄化社会。随着老年人口比重不断上升，人口老龄化问题已成为全社会关注的热点问题之一。我国人口老龄化问题较之日本、美国等发达国家有其特殊性。一方面，我国属于“未富先老”型老龄化。虽然我国已成为世界第二大经济体，但人均GDP与发达国家相比仍然相对较低。到2018年底我国养老储备金仅占国内生产总值的10%，而我国的老龄化程度则明显高于世界平均水平。另一方面，我国又存在“未备先老”的问题。面对日益严峻的老龄化形势，相较于养老服务需求，我国的养老服务体系和护理体系的发展却相对滞后，难以满足全社会日益增长的养老及护理需要。

我国在很长一段时期内实行计划生育政策，尽管2011年开始试行二孩政策，但居民的家庭规模仍呈现不断缩小的趋势，这对传统的家庭养老模式造成了一定的冲击。在农村地区，随着经济的不断增长以及城市化进程的不断推进，大量农村劳动力进入城镇务工，而大多数老年人则滞留在农村。据第六次人口普查数据显示，农村地区65岁以上人口达6667万，其中留守老人占32.7%。同时，随着年龄的增长，老年人罹患慢性疾病的概率也不断增加，据统计，农村地区有照料需求的失能半失能老人占总数的62%。庞大的失能人群基数与逐渐缩小的家庭规模带来了巨大的护理需求，发展长期护理保险刻不容缓。

长期护理保险对于减轻护理压力，解决老年人生活照料问题有着重要意义，是对我国养老保险制度和医疗保险制度的重要补充。2014年，青岛市以城乡居民医保整合为契机，颁布了《青岛市社会医疗保险办法》，将长期医疗护理待遇扩展到农村地区，迈出了农村居民长期护理保险探索的重要一步。[1]2016年，我国人力资源和社会保障部发布指导意见，在青岛、上海等15个城市开展长期护理保险制度试点，探索建立为长期失能人员的基本生活照料和医疗护理提供资金或服务保障的社会保险制度。

我国关于长期护理保险定量方面的研究相对较少。由于我国长期护理保险起步较晚，数据较为缺乏，对于数据的收集多采用微观调研的方式，受地域限制较大，缺乏一定的代表性和普适性。与此同时，目前的研究多着眼于全国老年人口或城镇老年人口的分析，对于农村地区老年人口长期护理保险需求的分析研究则相对较少。基于此，本文立足于宏观角度，采用灰色关联分析方法，对影响农村地区长期护理保险需求的因素进行分析研究。

二、灰色关联分析模型构建

(一) 变量设定及模型构建

1.因变量

由于我国长期护理保险起步较晚、实行范围较小，造成长期护理保险保费收入的相关数据不全面，难以量化我国真实的长期护理保险需求。已有文献在宏观层面对于长期护理保险需求的度量多采用养老机构收入来替代。由于我国一般由各级护理院提供老年人的长期护理服务，护理院入院人数可在一定程度上反映长期护理保险需求，因此，本文借鉴周依群(2018)[2]的做法，选取我国2010～2018年护理院入院人数作为因变量来衡量我国长期护理保险需求。

2.自变量

影响长期护理保险需求的因素很多，本文选取相对重要的五个因素作为自变量进行分析。对于农村居民的生活水平，主要选取农村人均可支配收入来衡量。同时，我们选择用居民消费价格指数来衡量我国的通货膨胀水平。对于相关保险产品对长期护理保险的替代效应，由于我国新型农村合作医疗起步较晚， 2010年才基本覆盖全体农村居民，数据难以收集，因此只选取农村居民基本养老保险收入作为替代因素计入模型。对于非经济类因素，主要选取平均家庭规模和老年人口抚养比。由于家庭结构对于家庭养老有着重要影响，对长期护理保险存在一定的替代作用，因此本文将平均家庭规模作为因变量计入模型。由于长期护理保险的受众主要面向老年群体，老年人口数量对于长期护理保险的需求有着重要影响，但由于2010年和2015年人口普查数据老年人口总数波动较大，因此选取老年人口抚养比这一变量进行替代。

(二)数据收集和选取

本文主要通过查阅国家统计局网站、《中国统计年鉴》等公布的相关资料，选取2010～2018年农村地区有关因变量和自变量的相关数据。在选取计量方法方面，由于我国长期护理保险仅在全国15个城市开展了试点，数据相对缺乏且灰性较大，故采用灰色关联模型进行分析。[3]

(三)模型构建

1.模型定义

灰色关联度分析是一种多因素分析模型，通过分析因素之间相似或相异程度来对因素间的关联度进行衡量。如果两个因素在发展过程中同步变化程度较高，则二者的关联度就较高。灰色关联分析主要包括灰色关联分析和广义灰色关联分析。

2.模型建立[2]

灰色关联分析模型主要计算步骤如下：

(1)确定参考数列和比较数列选定数列。在对所研究问题定性分析的基础上，将因变量数据定义为反应系统行为特征的参考数列X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n))；将不同自变量数据定义为影响系统行为的比较数列Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))，(i=1,2,3,4,5)。

(2)对相关数列进行无量纲化处理。由于各个变量表达的现实意义不同，导致其数据的量纲也不一定相同。不同的量纲或者数量级不利于进行比较，容易导致最后分析结果不准确，故在开始灰色关联分析前要统一量纲，进行无量纲化处理。本文采用将比较序列的指标除以参考序列的值进行无量纲化处理。

(5)对关联度进行排序。因素间的关联程度并不仅取决于关联度的大小，主要是用关联度的次序进行描述。我们需要将之前计算的关联度进行排序，形成关联序。

基于一般灰数的广义灰色关联模型建立如下：

(1)灰色绝对关联度

(2)灰色相对关联度

(3)灰色综合关联度

灰色综合关联度是对绝对量的关系和变化速率关系的一种综合。将灰色综合关联分析定义为ε0i=θα0i+(1-θ)β0i，θ=0.5。灰色综合关联度综合了前两者的特点，通过分析灰色综合关联度指标，可以对序列间的联系进行综合衡量。

三、计算结果

(一)原始数据

护理院入院人数、农村居民年收入、农村居民消费价格指数、利率、养老保障水平、老年人口抚养比、平均家庭规模依次用X0、X1、X2、X3、X4、X5、X6表示。可以看出，护理院人数呈现逐渐递增的趋势；居民人均可支配收入、养老保险保障水平、老年人口抚养比均出现逐年上升的趋势；居民消费价格指数、利率水平、平均家庭规模存在波动性变化。

表1 原始统计数据

(二)灰色关联度分析

1.确定序列

我们将序列数据的范围确定在2010～2018年，令农村居民人均可支配收入、消费价格指数(CPI)、利率、社会保险支出水平的比较数列为Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))(i=1,2,3,4,5)，参考数列X0(x0(1),x0(2),…,x0(n))为护理院入院人数，其中分辨系数δ=0.5。

2.数据无量纲化处理

为了统一量纲，便于计算，我们对原始数据进行初值化处理。

表2 无量纲化处理后的数据

3.计算灰色关联系数

郑馨被蒋大伟押着来到一家楼道口。郑馨还想转身，蒋大伟拦住她：别走，难道你想让我绑着你不成？郑馨无奈，悻悻地上了楼，走到一家门前，蒋大伟刚想要敲门，门里突然传来一声猛烈的撞击声！只听房间里一个女人的声音：有本事她永远别回来！接着是一个男人低低的声音：你冷静点！蒋大伟清了清嗓子，开始敲门，门开了，郑母探出头：敲什么敲？家里人还没死光！她看到蒋大伟和郑馨，愣住了！郑父紧随着走到门口：馨馨，你回来了？郑馨胆怯地藏到蒋大伟身后，低声地：爸。郑母发火地：你瞧瞧！你瞧瞧！我到你们郑家八年了，还讨不出她叫一声妈！养条狗还摇摇尾巴呢！没等郑母说完，郑馨突然转身朝楼下跑去。

首先，计算对应差序列。通过计算X0(j)-Xi(j)，依次对表中X1～X6的数值减去X0的数值，并对结果求绝对值。从计算结果可以看出，最大绝对差是11.7675，最小绝对差是0。其次，计算灰色关联系数。本文取分辨系数δ=0.5进行计算。得出相关序列的灰色关联系数。

表3 对应差序列数据

4.计算灰色关联度并排序

依据计算出的灰色关联系数，得到长期护理保险的需求影响因素的关联度。排序为：农村地区养老保障水平>农村居民人均可支配收入>利率>老年人口抚养比>农村居民消费价格指数>平均家庭规模。

表4 灰色关联系数及关联度

(三)一般灰数的广义灰色关联度分析

1.广义灰色绝对关联度

运用广义灰色绝对关联度的相关公式进行计算，可以得到广义灰色绝对关联度排序：农村居民人均可支配收入>农村地区养老保障水平>平均家庭规模>利率>农村居民消费价格指数>老年人口抚养比。

表5 广义灰色绝对关联度及排序

2.广义灰色相对关联度

通过相关公式计算出广义灰色相对关联度。广义灰色相对关联度排序为：农村地区养老保障水平>农村居民人均可支配收入>利率>老年人口抚养比>农村居民消费价格指数>平均家庭规模。

表6 广义灰色相对关联度及排序

3.广义灰色综合关联度

广义灰色综合关联度排序为：农村地区养老保障水平>农村居民人均可支配收入>老年人口抚养比>利率>农村居民消费价格指数>平均家庭规模。

表7 广义灰色综合关联度及排序

四、实证结论及政策建议

(一)实证结论

通过实证研究可以看出，农村地区养老保障水平、农村居民人均可支配收入以及老年人口抚养比等因素对我国农村地区长期护理保险需求产生较大的影响。

第一，农村地区养老保障水平对农村地区居民长期护理保险需求有较为重要的影响。较高的养老保障水平会对长期护理保险产生一定程度的替代作用，减少长期护理保险的需求。

第二，农村居民人均可支配收入是衡量农村居民收入水平的重要指标，居民人均可支配收入的提高会增加居民的消费能力，提高居民购买力，从而增加对长期护理保险的需求。

第三，老年人口抚养比是人口老龄化的衡量指标之一，老年人口抚养比越高，代表劳动力负担照护老人的压力就越大，从而促其转向购买长期护理保险等产品，增加长期护理保险需求。

第四，农村居民消费价格指数是衡量通货膨胀或紧缩程度的指标，也反映了农村居民货币购买力状况，农村居民消费价格指数保持相对平稳，说明我国经济发展态势良好，从而增加长期护理保险的需求。

(二)对策建议

我国长期护理保险发展时间较短，涉及范围较小，如何更好地推行长期护理保险，发挥其对农村失能半失能老人的照护功能，成为长期护理保险发展的重点。

第一，进一步推动经济发展，加大财政投入，提高农村居民保险消费能力。对保险产品的需求受居民经济状况的影响。通过灰色关联度分析不难看出，收入水平是影响长期护理保险需求最为重要的因素之一，经济能力通过支付能力影响人们对长期护理保险的接受程度和参保热情。因此我国需要进一步推动经济发展，增强农村居民的经济实力，提高农村居民保险消费能力，从根本上提升居民抵御风险的能力。同时，也要加大财政投入，建立多方共担的资金筹集体系。

第二，促进长期护理保险与养老保险制度、新农合制度的协调发展。虽然养老保险制度和新农合制度会在一定程度上抑制长期护理保险的需求量，但短期内可以将长期护理保险作为前两者的重要补充。长期护理保险主要着眼于日间照料及相关护理服务，可以填补农村地区养老保险制度和新农合制度的部分空白区域，促进三者的协调发展。

第三，继续完善长期护理保险相关政策。我国长期护理保险仍处在发展初期，相关配套制度仍处于摸索阶段。[4]我国应尽快出台配套的法律法规及相关政策，鼓励保险公司发展长期护理保险，同时为长期护理保险的发展营造有利的法律环境和政策环境。