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      收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老需求與供給的匹配度實(shí)證分析

      2021-09-13 15:49:18馮琳涵雷炯沄郭祎璠鄭宇濤
      現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2021年25期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)村養(yǎng)老

      馮琳涵 雷炯沄 郭祎璠 鄭宇濤

      摘 要:為了研究農(nóng)村養(yǎng)老資源供求匹配現(xiàn)狀,本文利用平頂山市農(nóng)村養(yǎng)老資源需求與調(diào)研數(shù)據(jù),在收入約束的前提下,選取農(nóng)村養(yǎng)老需求與供給的影響因素,采用因子分析、匹配度分析構(gòu)建模型對收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老供給與需求的匹配度進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明:平頂山市農(nóng)村養(yǎng)老資源供求處于失衡狀態(tài),匹配度較低。問題亟待解決,本文從科學(xué)角度從增加農(nóng)村收入、優(yōu)化供需匹配度兩方面提出改善建議。

      關(guān)鍵詞:收入約束;農(nóng)村養(yǎng)老;供需匹配度

      中圖分類號(hào):F24 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ?doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.25.028

      0 引言

      2014年,我國農(nóng)村60歲及以上人口與65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋壤謩e為17.60%、11.51%,而城鎮(zhèn)的對應(yīng)年齡人口占總?cè)丝诒壤秊?3.88%、8.89%。數(shù)據(jù)表明,我國人口老齡化在城鄉(xiāng)之間出現(xiàn)了“倒置”現(xiàn)象,農(nóng)村所面臨的人口老齡化及養(yǎng)老問題與城鎮(zhèn)相比更為嚴(yán)重。2019年我國常住人口城鎮(zhèn)化率首次超過60%,但城市化帶來的是農(nóng)村的空心化,收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老需求于供給的匹配問題受到了國家的關(guān)注。《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》(國發(fā){2013}35號(hào))明確提出,要加大對基層和農(nóng)村養(yǎng)老服務(wù)的投入,促進(jìn)基本養(yǎng)老均衡發(fā)展;通過健全服務(wù)網(wǎng)絡(luò)、拓寬資金渠道、建立協(xié)作機(jī)制等多種措施,切實(shí)加強(qiáng)農(nóng)村養(yǎng)老服務(wù)。

      綜合現(xiàn)有研究可知,目前,對農(nóng)村養(yǎng)老問題的研究主要是圍繞供給側(cè)與需求側(cè)兩方面展開論證研究,研究農(nóng)村養(yǎng)老供給形式和供給對策。但缺乏聯(lián)系農(nóng)村經(jīng)濟(jì)情況,利用實(shí)地調(diào)研獲得的微觀數(shù)據(jù)對農(nóng)村養(yǎng)老需求與供給進(jìn)行實(shí)證分析的相關(guān)研究,因此,本課題將縮小切入視角,結(jié)合典型地區(qū)河南省平頂山市的實(shí)地調(diào)研結(jié)果,在收入約束的前提下,實(shí)證分析農(nóng)村養(yǎng)老意愿與實(shí)現(xiàn)的匹配度,提高農(nóng)村養(yǎng)老問題研究的精準(zhǔn)度,有針對性地挖掘農(nóng)村養(yǎng)老問題的深層原因,并提出切實(shí)可行的政策建議,從而有助于提高收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老意愿與實(shí)現(xiàn)的匹配度及完善相關(guān)養(yǎng)老保障制度,促進(jìn)我國農(nóng)村和社會(huì)經(jīng)濟(jì)和諧發(fā)展。

      1 數(shù)據(jù)與變量

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      數(shù)據(jù)依托課題江西財(cái)經(jīng)大學(xué)第15屆校級(jí)科研課題“收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老需求與供給的匹配度實(shí)證研究—基于河南省平頂山市的調(diào)研”(2020062110271552)通過實(shí)地調(diào)研獲得,本次調(diào)研選取河南省平頂山市作為調(diào)研地區(qū),河南省是全國人口第三大省、農(nóng)村人口第一大省,平頂山市作為河南省轄地級(jí)市,位于河南省中南部,與多個(gè)重點(diǎn)市區(qū)相交,地域具有代表性。課題小組成員于2020年8月上旬在河南省平頂山市農(nóng)村地區(qū)對村民進(jìn)行調(diào)研??傆?jì)發(fā)放問卷330份,回收問卷313份,回收率為94.85%。

      1.2 變量指標(biāo)

      通過進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)查詢和政策解讀,根據(jù)問卷調(diào)研和數(shù)據(jù)獲得及分析難度,借鑒已有文獻(xiàn)研究成果,基于河南省平頂山市實(shí)地調(diào)研情況,我們選取以下變量作為收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老需求的影響因素:家庭年收入與家庭年支出、養(yǎng)老方式、生活照料、精神慰藉、社會(huì)關(guān)系、醫(yī)療保健、休閑娛樂,家庭老年人口數(shù)。

      農(nóng)村養(yǎng)老資源供給水平的指標(biāo)選取家庭年收入、家庭年支出、年繳納醫(yī)保額度、參與養(yǎng)老保險(xiǎn)情況、家庭勞動(dòng)力人數(shù)、個(gè)人年支出、年從事收入活動(dòng)時(shí)長,共七個(gè)變量來衡量供給水平。

      2 模型構(gòu)建

      基于相關(guān)學(xué)科知識(shí)儲(chǔ)備以及相關(guān)文獻(xiàn)的研究,我們選取因子分析法,通過降維實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)主要信息的提取,以損失較少信息為前提將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化成一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo),將多個(gè)維度的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)更具代表意義的綜合指標(biāo)。

      在對數(shù)據(jù)進(jìn)行具體分析之前,為了避免指標(biāo)正向或逆向?qū)υu(píng)價(jià)結(jié)果的影響,消除不同指標(biāo)單位差異造成的影響,首先對指標(biāo)正向化與量綱一致化處理。此次實(shí)證分析模型采用“倒扣逆變換法”對逆向指標(biāo)進(jìn)行正向化處理,選擇標(biāo)準(zhǔn)化法對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

      采用主成分方法,提取出特征值大于1的因子,確定因子個(gè)數(shù),再利用Stata軟件對無量綱化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,求解出公共因子的特征值,方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。最后為了更清晰地分析各個(gè)影響指標(biāo)與公共因子之間的關(guān)系,對原始的因子載荷矩陣按照最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。通過因子得分系數(shù)計(jì)算得出成分F1,F(xiàn)2…Fn。 結(jié)合前面求得的主成分的貢獻(xiàn)率Ci,得出養(yǎng)老需求的測度為D, 按同樣的方法,我們能夠得到養(yǎng)老供給的測度S。

      D=c1F1+c2F2+c3F3c1+c2+c3

      供求匹配度實(shí)證分析模型的建立參照了前人文獻(xiàn)(金哲舒,2019),我們建立如下的模型進(jìn)行收入約束下農(nóng)村養(yǎng)老需求與供給的匹配度實(shí)證分析,US/D為供給水平對需求水平的相關(guān)度,UD/S為需求水平對供給水平的相關(guān)度。其中S1指養(yǎng)老供給水平對需求水平的程度,S2指養(yǎng)老需求水平對養(yǎng)老供給水平的程度。Sd,Ss分別是綜合需求因子和綜合供給因子標(biāo)準(zhǔn)差。

      US/D=e-(S-S1SS)2

      UD/S=e-(S-S2Sd)2

      最后建立供需匹配失衡程度模型,對C進(jìn)行計(jì)算,其中C越趨于 0,說明供求越平衡,反之供求失衡。計(jì)算模型如下:

      C(S,D)=max{U(D/S),U(S/D)}-min{U(D/S),U(S/D)}max{U(D/S),U(S/D)}

      3 實(shí)證分析

      在對變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理過后,使用因子分析法對養(yǎng)老資源需求和養(yǎng)老資源供給進(jìn)行分析。結(jié)果表明:在養(yǎng)老資源需求的9個(gè)影響因素共提取出3個(gè)主成分,第1個(gè)主成分的特征根貢獻(xiàn)率26.70%;第2個(gè)主成分的特征根貢獻(xiàn)率為22.40%;第3個(gè)主成分的特征根貢獻(xiàn)率為12.04%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)61.14%,即涵蓋了超過半數(shù)的信息,意味著研究項(xiàng)的信息量可以有效地提取出來,所以,選取3個(gè)主成分來代表原始數(shù)據(jù)。為了更好地尋求因子的意義,公因子更可解釋,對因子用最大方差法進(jìn)行了旋轉(zhuǎn),最終的因子載荷矩陣如表1所示。

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