基于VAR 模型的农村养老产业发展影响因素研究

王强祥 WANG Qiang-xiang

（淮北师范大学经济与管理学院，淮北 235000）

0 引言

进入新世纪以来，国内老龄化趋势不断加深加重，而农村家庭结构和社会关系的剧烈变动，使得农村老人的养老问题尤其突出，并且农村老年人的基数较大，失能程度较高，使得农村养老问题的解决迫在眉睫。在我国，传统的小农经济使得青壮年劳动力能够陪伴在老人身旁，为老人提供经济支持和心理慰藉，最重要的是照顾老人的日常饮食起居。而当下的打工经济、城市定居行为使得农村劳动力大量外流，老年人的晚年养老得不到切实保障。因此，农村地区需要一定的养老服务机构来满足老年人的养老需求。但当前国内城市与农村经济发展长期不均衡，导致农村地区的养老产业发展存在明显的城乡失衡。农村养老供需缺口大，缺乏市场竞争的现实情况又进一步助长了农村现有养老机构供给劣质服务的行为。在这种情况下，找到农村养老服务业发展的影响因素并对症下药，至关重要。

1 模型介绍

1.1 研究方法

根据数据特征以及研究需要，本文将使用向量自回归模型进行分析。向量自回归模型是把系统中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。其矩阵表达式为：

1.2 变量选取与数据说明

本文将研究农村居民收入水平、土地政策、农村医疗卫生条件对农村养老服务发展的影响。在建立VAR 模型的过程中，选择农村养老服务机构单位数（JG，单位：个）作为被解释变量来衡量农村养老服务发展，选择农村居民人均现金收入（SR，单位：元）作为解释变量来衡量农村居民收入水平，选择退耕还林面积（TG，单位：千公顷）作为解释变量来衡量土地政策，选择农村卫生人员数（WS，单位：人）作为解释变量来衡量农村医疗卫生条件。

本文使用的数据主要来自于《中国统计年鉴》《中国民政统计年鉴》以及EPSDATA 统计数据库。选取2003-2019年的国家宏观层面数据作为研究样本，对于所获取数据中的个别缺失值，使用插值法补全。由于直接获取的时间序列数据前后相差极大，因此需要对原数据取对数，使时间序列更加平稳，并消除异方差。

2 实证分析

2.1 ADF 平稳性检验

为了避免VAR 模型出现伪回归现象，优化模型分析结果，需要在建模之前对各变量进行ADF 单位根检验，检验结果见表1。

表1 ADF 单位根检验结果

由表可知，在一阶差分之前，只有退耕还林面积在5%水平下显著，其余数据皆未能拒绝原假设。经过一阶差分之后，退耕还林面积能在1%显著性水平下拒绝原假设，农村养老机构单位数和农村居民现金收入能在5%显著性水平下拒绝原假设，农村卫生人员数能在10%显著性水平下拒绝原假设。即各变量在一阶差分情况下达到同阶单整。

2.2 最优滞后阶数确定

已知DLNJG、DLNSR、DLNTG、DLNWS 四个变量都是平稳的时间序列，则可以建立起VAR 模型，并通过一系列信息准则，判定模型的最优滞后期，检验结果见表2。

表2 各滞后阶数的VAR 模型检验结果

由表2 可知，在滞后期为2 时，LR 等五个信息准则均达到最优滞后期。因此，可以建立VAR（2）模型。

2.3 AR 特征根检验

为了确定在滞后阶数为2 时，模型是否达到稳定状态，模型的运算结果是否合理，需要对模型进行AR 特征根检验，结果如图1 所示。从图1 可以看出，所有特征根均位于单位圆内部，据此可以判定VAR（2）模型有效。

图1 特征根检验

2.4 格兰杰因果关系检验

为了确定DLNJG、DLNSR、DLNTG、DLNWS 四个变量之间存在何种关系，需要对以上四个变量进行格兰杰因果关系检验，具体见表3。

表3 格兰杰因果检验具体结果

由表3 可知，在1%的显著性水平下，拒绝了“DLNJG不是DLNSR 的格兰杰原因”和“DLNTG 不是DLNSR 的格兰杰原因”的原假设，即农村养老服务机构单位数和退耕还林面积是农村居民现金收入的原因。在5%的显著性水平下，拒绝了“DLNWS 不是DLNSR 的格兰杰原因”和“DLNSR 不是DLNJG 的格兰杰原因”的原假设，即农村卫生人员数也是农村居民现金收入的原因，并且农村居民现金收入和农村养老服务机构单位数之间互为因果。

从以上的格兰杰因果关系可以知道，农村居民收入水平影响农村养老服务业发展，农村养老服务业发展又可以反过来带动农村居民收入水平的提升。而土地政策、农村医疗卫生条件都是通过影响农村居民收入水平，间接影响农村养老服务业的发展。

2.5 脉冲响应

根据上面的格兰杰因果检验可知，农村居民收入水平、土地政策和农村医疗卫生条件都直接或者间接影响农村养老服务业发展，但在不同时期，这些影响因素的具体作用是不同的，为了更精确的把握解释变量的变动对被解释变量的影响，需要对VAR 模型进行脉冲响应分析。图2、图3 和图4 分别描绘了农村养老服务业发展对农村居民收入水平、土地政策和农村卫生医疗条件的脉冲响应。

由图2 可知，当农村居民现金收入对农村养老服务机构单位数作正向冲击时，农村养老服务机构单位数在当期的响应值为0，随着时间的推移，农村养老服务机构单位数的响应值呈现下降的趋势，在第2 至3 期达到最小值，随后开始转为上升趋势，在第6 至7 期达到最大值，并继续不停波动，直至第17 期后趋于平稳，说明农村居民收入水平的提高在短期内会对农村养老服务业发展起到抑制作用，经过一段时间之后其积极作用才能体现出来。由图3 可知，当退耕还林面积对农村养老服务机构单位数作正向冲击时，农村养老服务机构单位数的响应值从当期开始呈现上升趋势，并在第2 至3 期由上升趋势转为下降趋势，随后在第3 至4 期又转为上升趋势并达到最大值，之后趋势渐趋平稳，说明土地政策对农村养老服务业的发展在短期内有明显效果，随着时间的推移，其带来的效果呈周期性波动，直至消失。由图4 可知，当农村卫生人员数对农村养老服务机构单位数作正向冲击时，农村养老服务机构单位数的响应值不断波动，在第4 至5 期达到最大值，在第6 至7 期达到最小值，在第10 期后趋势基本保持稳定，说明农村医疗卫生条件对农村养老服务业发展的效果也是因时间变化而周期性波动直至消失的。

图2 DLNJG 对DLNSR 的脉冲响应

图3 DLNJG 对DLNTG 的脉冲响应

图4 DLNJG 对DLNWS 的脉冲响应

2.6 方差分解

脉冲响应分析只能确定在各个时期单个解释变量对被解释变量的影响效果，而不能确定所有解释变量同时变化时，各变量对被解释变量变动的贡献程度，因此需要采用方差分解来对模型进行进一步分析，具体如图5 所示。

图5 DLNJG 的方差分解

由图5 可知，农村养老服务业发展对其自身的贡献程度最大，从第1 期的100%开始下降，最后稳定在69%的水平。在除却农村养老服务业发展自身的情况下，农村居民收入水平对农村养老服务业发展的贡献率最高，从第1期的0%增长到第7 期的16%，其次是土地政策，从第1 期的0%增长到第7 期的13%。而农村医疗卫生条件对农村养老服务业发展的贡献率最低，在达到稳定状态后，也只有2%的水平。故农村养老服务业发展受各变量影响程度大小依次为农村养老服务业发展自身、农村居民收入水平、土地政策、农村医疗卫生条件。

3 结论与建议

本文通过建立VAR 模型，对得到的数据进行分析，以确定农村居民收入水平、土地政策和农村医疗卫生条件对农村养老服务业发展的影响。结果表明，农村养老服务业发展和农村居民收入水平存在互相促进的关系，而土地政策和农村医疗卫生条件均通过影响农村居民收入水平来影响农村养老服务业发展。农村居民收入水平、土地政策和农村医疗卫生条件对农村养老服务业发展的影响在不同时期的效果不同，但长期的情况下，均无影响。农村养老服务业发展受各变量影响程度不同，其中养老服务业发展自身对其影响最大，农村居民收入水平次之，土地政策略小于农村居民收入水平，农村医疗卫生条件最小。

根据前文分析和以上结论，对农村地区发展养老服务提出如下几点建议：

①发展乡村产业，提高农村居民收入。在广大的农村地区发展各种产业，可以为农村居民特别是年龄较大、但仍具有劳动能力的老年人提供在家门口工作的机会，这会显著提高农村居民收入，增加村民的储蓄能力，为其老年后参与机构养老提供坚实的经济基础。此外，一些乡村产业的先行发展，也会带动其他产业的发展，通过这种带动效应，可以在农村地区发展起一系列养老服务相关产业，从而改善农村地区养老服务，减少农村地区养老供需差距。

②优化农村土地政策，盘活农村闲置资源。从上文的分析可以看出，土地政策通过影响农村居民收入间接影响农村养老服务业发展，并且其影响力也不容小觑。就比如我们选取的退耕还林面积指标，当退耕还林面积越大，因老年人身体状况不佳而闲置的耕地面积就会越少，老年人从土地上取得的收入就会越多，从而成为老年人失去劳动能力之后的一种重要的经济来源。而一些其他的土地政策，如放开农村土地承包经营权限，发展基于以养老服务换取闲置土地使用的养老模式，都将改善农村老年人的养老现状。

③改革农村医疗体系，提高农村医疗水平。当下农村医疗卫生水平的提高对农村养老服务业发展的贡献率非常低，究其原因，是因为当前农村医疗服务是以治疗诸如感冒发烧之类的小病为主，对于常见于老年人身上的高血糖、高血脂、高血压以及一系列心血管疾病等就显得捉襟见肘，从而很难为农村养老机构提供其需要的医疗服务。此外，农村卫生人员往往也只能对老年人的病症提出一些用药建议，对于老年人病情的具体分析，则缺乏相应的专业知识和专业设备。因此，需要对农村地区的医疗卫生体系进行改革，划区设置高水平的医疗卫生站点，以从根本上提高农村医疗卫生水平，达到保障农村地区养老产业发展的目的。