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sidenav header background简报2011年第024期（总第952期）： 2011年CHARLS用户会议简报（下）
发布日期：2011-09-20 10:48 来源：北京大学国家发展研究院
2011年CHARLS用户会议简报（下）
北京大学国家发展研究院中国经济研究中心于2011年7月31日在北京大学朗润园万众楼举办中国健康与养老追踪调查（CHARLS）用户会议。我们将两期简报报道此次会议内容。本期报道陈欣欣教授、牧人助教授、郎婧婧研究员、田萌博士的演讲。
陈欣欣（浙江工商大学教授）：谁在关心中国急需帮助的老年人？
文献中养老的工作分工是一个颇受关注问题，分工不仅会影响到负责照顾的子女的生活质量，也会影响到老年父母受到照顾的质量。由于发展中国家数据缺陷，文献常常只关注发达国家分工问题。事实上研究发展中国家老年人照顾问题十分重要，对经济和社会政策的制定具有实际意义。
中国正经历着人口快速老龄化阶段。从2006年到2050年，中国老龄化人口的比例将从8%三倍增长到24%，使得中国家庭的养老负担变重。在中国传统观念中，男子被看作是家族延续主干力量，儿子肩负着赡养父母的主要职责，同时他们同样也是父母投资，如在教育、关爱和资产分配中的主要对象。然而近年来，中国的经济社会转型使养老成为中国家庭的一个挑战。一方面，几十年快速经济增长使子女比父母更加富裕，传统的遗产作为代际养老关系的合同约束力量将会变弱；另一方面，子女外出迁徙增加使得养老对他们的社会压力变得无效。
陈欣欣教授介绍了这项研究两个目标。第一个目标是检验养老的传统社会分工是否被经济和社会变化改变；第二个目标是检验在成年子女对其父母的照顾中，经济转移支付是否替代了时间转移支付。具体而言，此研究的工作是描述在中国患有日常生活活动（ADL）困难或者工具性日常生活活动（IADL）困难的老年人的受照顾来源；检验哪种子女会在照顾父母上花更多时间；检验哪种子女会给父母更多的钱；检验是否子女会用经济照顾替代时间照顾。
再次，陈欣欣教授对数据进行了说明。此项研究的数据来自于CHARLS（2008），其调查对象为甘肃省和浙江省45岁以上人群及其配偶，共计2685位被访者。研究所关注的是ADL或者IADL有障碍并且需要照顾的人群，因此所用样本数为1335，其中66%为女性。模型的因变量为受照顾类别（无照顾，非正式照顾），从子女那儿得到的净经济转移支付；模型的解释变量为子女特征，如年龄、教育程度、子女排行、婚姻状态和孙辈排行。在研究样本中，配偶（43%）和子女（18.6%）成为ADL或者IADL受损人群受照顾的主要来源。在871个子女中，有248个子女会照顾其父母，而另外的子女不会照顾其父母。
随后的分析仅考虑具有以下特征的家户：有多个子女且每个子女都超过16岁。统计性描述表明，照顾父母和不照顾父母的子女特征中，男性和与父母同住这两项特征都是前者远远高于后者，而文盲比例在照顾父母的人群中要远远低于不照顾父母的人群。而在对父母进行照顾的子女中，与父母同住的子女没有向父母提供经济转移支付的子女比例为27.72%，低于他们中向父母进行转移支付的子女比例（48.51%）；不与父母同住的子女没有向父母进行经济转移支付的子女比例为4.02%，低于他们中向父母进行转移支付的子女比例（6.7%）。
在控制家户固定效应以后，陈欣欣教授用似不相关回归研究了经济转移支付和时间转移支付之间的关系。最后得到的结论是：在中国，配偶是当另一方患有ADL或者IADL受损时的主要承担照顾责任的人；幼子更有可能会照顾其父母；对比没有接受教育的子女，接受完初等教育的子女会为其父母提供更多的时间和金钱上的照顾；经济转移支付的净额与子女对父母的照顾时间是正相关的。
牧人（德州农工大学布什公共政策学院助教授）：自评健康的地区差异——来自中国老年人口的经验证据
中国的老龄化问题日益突出，同时健康状况地区性差异日益扩大，构成社会发展的严峻挑战。由于经济条件和财政能力存在差异，相比经济发达的地区，贫困地区的公共服务质量和数量均处于较低水平。因此，研究中国老龄人口的健康状况分布是有意义的，牧人助教授通过运用来自中国两个经济发达程度存在较大差异省份的CHARLS数据，比较老龄人口的健康状况。
牧人助教授对自评健康这一健康衡量指标进行了分析。从本质上讲，健康这一概念是多维度的。自评健康是社会科学研究中最为广泛使用的健康的测量。针对“一般而言，你的健康状况怎么样”这一问题，有“极好、很好、好、中等、不好”5个自评等级。这一测量具有一定的优点：在很多社会经济调查中已经被广泛使用，容易获得；是发生死亡很好的预警器；健康感知本身被认为是衡量生活质量和临床结果的核心概念。但是，潜在的个体之间异质性导致的衡量误差会影响自评健康在个体之间的比较：自评健康会受到处于不同年龄、性别、教育程度、文化以及社会规范的人们对身体健康的理解不同的影响；同时调查的方式也会影响自评健康的结果。如果自评健康能够根据不同的反应尺度进行调整，将会提高其在个体之间的可比性。
在阐述研究目的的基础上，牧人助教授报告了文章的主要研究方法和结果。利用CHARLS调查在询问健康状况和功能部分采用了情境选择题的优势，牧人助教授将情境方法加以拓展研究自评健康问题。基于CHARLS在中国浙江与甘肃两个省份的调查数据，牧人助教授比较了相对贫穷与富裕的两个省份自评健康的差异，并且关注是否存在反应尺度的异质性。
利用CHARLS调查在疼痛、睡眠、移动性、认知能力、呼吸与情绪六个健康层面的情境模块，牧人助教授还运用Hierarchical Ordered Probit （HOPIT）模型对两个省份样本自评健康的影响因素分别估计，控制了性别、年龄、教育程度、居住地以及反映健康问题的诸如高血压、糖尿病、是否残疾、吸烟等变量。
在以上模型的估计基础上，牧人助教授还分别运用分省估计出的系数对两个省的数据进行拟合，并对自评健康的差异进行分解，研究导致自评健康差异的因素来源于可观测以及不可观测的因素的比重。
最后，牧人助教授对此项研究结果进行了总结。研究结果表明相比富裕的省份，贫困省份的老年人口具有15%-26%的概率倾向于报告较差的健康状况。可观测的变量诸如年龄、性别等的个差异不足以解释自评健康的差异，地区间自评健康的差异更多是由不可观测的因素导致的。
郎婧婧（卫生部卫生发展研究中心研究员）：中国老年人口患病医疗机构选择的影响因素
2010年中国国家人口普查数据表明，年龄在65岁以上的老年人口占总人口比例为8.87%，并且预计中国的人口老龄化问题未来将持续数十年。因此，研究患病老年人口的医疗机构选择对于预测医疗支出、分配医疗资源、涉及医疗保障机制以及评估健康差异具有重要的意义。
首先，郎婧婧研究员在简要回顾以往文献研究的基础上，介绍了医疗保健效用的模型。影响医疗保健选择的因素主要包括可获得性、可支付性、可达性、可预订性以及可接受性等。这些因素的代理变量分别为患病程度、健康保险以及收入、医疗机构距离以及教育程度、 年龄、性别等个人特征。
郎婧婧研究员运用CHARLS数据中的相关信息，采用Multinomial Logit模型对医疗选择的行为进行分析，并将反应医疗机构选择行为的7个具体选项划分为三个等级，分别是“村诊所、私人诊所、卫生服务站”为1级选项，“社区卫生服务中心、乡镇卫生院”为2级选项，“中医院、专科医院、综合医院”为3级选项，因变量即为“1，2，3”分别代表选择行为的变量。
模型估计主要分为三个部分：模型1中影响医疗机构选择偏好的变量主要有健康保险、收入、教育程度、年龄以及性别等个人特征变量；模型2在此基础上加入了反应疾病严重程度的变量，利用CHARLS调查中自我报告的疾病情况，根据医学知识将这些疾病分为轻微、中等、严重3个等级；模型3在模型2的基础上将样本缩小到参加商业医疗保险的老年人口，加入了保险免赔额这一因素对于医疗机构选择的影响。
郎婧婧研究员基于以上模型的研究，得出以下主要的结论和建议：相比于女性，男性具有60%的可能更不愿意到中级以上的医疗机构进行就医；家庭收入以及教育程度对于医疗机构的选择有显著影响；相比城镇职工保险参与者，新型农村合作医疗的参与者到第三级（中医院、专科医院、综合医院）医疗机构就医的概率明显偏低；随着疾病严重程度的增加，对于医疗机构选择的层级也所有增加。另外，在参加商业医疗保险的样本中，家庭收入以及疾病的严重程度对于医疗机构的选择具有显著影响，但是保险免赔额的影响并不显著。
最后，郎婧婧研究员还根据研究中发现的一些问题对CHARLS调查提出了一些建议。例如，问卷中对于医疗机构距离的问题不够完整使得研究中无法利用该方面的信息，问卷中的问题是“从您家到该家医疗机构有多远”，郎婧婧研究员认为应该分别针对每种医疗机构分别询问以便于在回归中控制住户到每种潜在医疗机构的距离。
田萌（北京大学国家发展研究院博士）：中国老年人口的生活安排——来自CHARLS的经验证据
中国正迅速步入人口老龄化。根据全国人口普查的数据，2000年60岁以上的老年人口占总人口比例为10%，2010年上升为13.3%，预计2050年该年龄段的老年人口将达到总人口的30%。人口老龄化使得社会负担加重，由于社会保障尤其是农村地区社保体系的不足，家庭逐渐成为供养老年人口的主要力量。然而，由于计划生育等因素导致的生育率下降使得家庭子女数目减少，以及大量的城乡人口流动等趋势使得家庭养老的可靠性受到质疑。中国老年人独居或者仅与配偶共同居住的趋势逐渐增加。
首先，田萌博士简要回顾了往文献对老年人口生活安排的研究，认为以往文献将独自居住与从家庭获得供养视为两个互相排斥的选项有待进一步研究。利用CHARLS数据有老年人子女的信息这一优势，田萌博士试图研究中国家庭对于上述两种生活安排的情况，发现许多中国老年人口选择独自居住或者与配偶共同居住，必要时子女会选择在附近居住以便对老年人进行照料。
随后，田萌博士对CHARLS数据中老年人的生活安排进行了详细的描述性统计。在811个观测样本中，50.8%的老年人选择与成年的子女一起居住，27.7%的老年人独自居住但是有成年子女在附近居住，仅有4.1%的老年人独自居住并且没有任何子女在同一居住地。另外，老年人生活安排随年龄的分布图表明，随着年龄的上升，老年人口与子女共同生活的比例下降，独自居住并有子女在附近生活的比例上升。
接下来，田萌博士运用计量模型对老年人居住安排的影响因素进行分析。研究分为三个步骤：第一步是利用父母层面的数据研究与子女共同居住的影响因素，考察父母与子女的特征对于生活安排的影响，模型中分别控制了老年人的年龄及二次项、性别、教育程度、婚姻状况、居住地、子女数目、收入、健康状况以及子女的平均年龄及二次项、性别比例、未成年子女数目、受教育情况等；第二步继续利用父母层面的数据，运用Multinomial Logit模型对老年人的生活安排进行估计，控制的变量与第一步的相同；第三步是进一步考察子女探望父母的频率、是否对父母进行转移支付以及具体数目的影响因素。
最后，田萌博士对研究结果进行了总结。独自居住对于描述中国老年人的生活安排是不够充分的，对老年人的生活安排进行更为深入的区分具有重要的意义；老年人独自居住且子女生活在附近成为一种重要的养老方式。
另外，老年人的生活安排同时受到来自父母与子女的个人特征的影响，具体而言，高收入的父母倾向于与子女共同居住；日常生活活动存在困难的父母更倾向选择与子女共同生活；年纪小的儿子更倾向与父母共同生活；子女的数目以及教育程度对老年人的生活安排具有显著影响。
（吴鸾莺整理）
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2011年CHARLS用户会议简报（下）
北京大学国家发展研究院中国经济研究中心于2011年7月31日在北京大学朗润园万众楼举办中国健康与养老追踪调查（CHARLS）用户会议。我们将两期简报报道此次会议内容。本期报道陈欣欣教授、牧人助教授、郎婧婧研究员、田萌博士的演讲。
陈欣欣（浙江工商大学教授）：谁在关心中国急需帮助的老年人？
文献中养老的工作分工是一个颇受关注问题，分工不仅会影响到负责照顾的子女的生活质量，也会影响到老年父母受到照顾的质量。由于发展中国家数据缺陷，文献常常只关注发达国家分工问题。事实上研究发展中国家老年人照顾问题十分重要，对经济和社会政策的制定具有实际意义。
中国正经历着人口快速老龄化阶段。从2006年到2050年，中国老龄化人口的比例将从8%三倍增长到24%，使得中国家庭的养老负担变重。在中国传统观念中，男子被看作是家族延续主干力量，儿子肩负着赡养父母的主要职责，同时他们同样也是父母投资，如在教育、关爱和资产分配中的主要对象。然而近年来，中国的经济社会转型使养老成为中国家庭的一个挑战。一方面，几十年快速经济增长使子女比父母更加富裕，传统的遗产作为代际养老关系的合同约束力量将会变弱；另一方面，子女外出迁徙增加使得养老对他们的社会压力变得无效。
陈欣欣教授介绍了这项研究两个目标。第一个目标是检验养老的传统社会分工是否被经济和社会变化改变；第二个目标是检验在成年子女对其父母的照顾中，经济转移支付是否替代了时间转移支付。具体而言，此研究的工作是描述在中国患有日常生活活动（ADL）困难或者工具性日常生活活动（IADL）困难的老年人的受照顾来源；检验哪种子女会在照顾父母上花更多时间；检验哪种子女会给父母更多的钱；检验是否子女会用经济照顾替代时间照顾。
再次，陈欣欣教授对数据进行了说明。此项研究的数据来自于CHARLS（2008），其调查对象为甘肃省和浙江省45岁以上人群及其配偶，共计2685位被访者。研究所关注的是ADL或者IADL有障碍并且需要照顾的人群，因此所用样本数为1335，其中66%为女性。模型的因变量为受照顾类别（无照顾，非正式照顾），从子女那儿得到的净经济转移支付；模型的解释变量为子女特征，如年龄、教育程度、子女排行、婚姻状态和孙辈排行。在研究样本中，配偶（43%）和子女（18.6%）成为ADL或者IADL受损人群受照顾的主要来源。在871个子女中，有248个子女会照顾其父母，而另外的子女不会照顾其父母。
随后的分析仅考虑具有以下特征的家户：有多个子女且每个子女都超过16岁。统计性描述表明，照顾父母和不照顾父母的子女特征中，男性和与父母同住这两项特征都是前者远远高于后者，而文盲比例在照顾父母的人群中要远远低于不照顾父母的人群。而在对父母进行照顾的子女中，与父母同住的子女没有向父母提供经济转移支付的子女比例为27.72%，低于他们中向父母进行转移支付的子女比例（48.51%）；不与父母同住的子女没有向父母进行经济转移支付的子女比例为4.02%，低于他们中向父母进行转移支付的子女比例（6.7%）。
在控制家户固定效应以后，陈欣欣教授用似不相关回归研究了经济转移支付和时间转移支付之间的关系。最后得到的结论是：在中国，配偶是当另一方患有ADL或者IADL受损时的主要承担照顾责任的人；幼子更有可能会照顾其父母；对比没有接受教育的子女，接受完初等教育的子女会为其父母提供更多的时间和金钱上的照顾；经济转移支付的净额与子女对父母的照顾时间是正相关的。
牧人（德州农工大学布什公共政策学院助教授）：自评健康的地区差异——来自中国老年人口的经验证据
中国的老龄化问题日益突出，同时健康状况地区性差异日益扩大，构成社会发展的严峻挑战。由于经济条件和财政能力存在差异，相比经济发达的地区，贫困地区的公共服务质量和数量均处于较低水平。因此，研究中国老龄人口的健康状况分布是有意义的，牧人助教授通过运用来自中国两个经济发达程度存在较大差异省份的CHARLS数据，比较老龄人口的健康状况。
牧人助教授对自评健康这一健康衡量指标进行了分析。从本质上讲，健康这一概念是多维度的。自评健康是社会科学研究中最为广泛使用的健康的测量。针对“一般而言，你的健康状况怎么样”这一问题，有“极好、很好、好、中等、不好”5个自评等级。这一测量具有一定的优点：在很多社会经济调查中已经被广泛使用，容易获得；是发生死亡很好的预警器；健康感知本身被认为是衡量生活质量和临床结果的核心概念。但是，潜在的个体之间异质性导致的衡量误差会影响自评健康在个体之间的比较：自评健康会受到处于不同年龄、性别、教育程度、文化以及社会规范的人们对身体健康的理解不同的影响；同时调查的方式也会影响自评健康的结果。如果自评健康能够根据不同的反应尺度进行调整，将会提高其在个体之间的可比性。
在阐述研究目的的基础上，牧人助教授报告了文章的主要研究方法和结果。利用CHARLS调查在询问健康状况和功能部分采用了情境选择题的优势，牧人助教授将情境方法加以拓展研究自评健康问题。基于CHARLS在中国浙江与甘肃两个省份的调查数据，牧人助教授比较了相对贫穷与富裕的两个省份自评健康的差异，并且关注是否存在反应尺度的异质性。
利用CHARLS调查在疼痛、睡眠、移动性、认知能力、呼吸与情绪六个健康层面的情境模块，牧人助教授还运用Hierarchical Ordered Probit （HOPIT）模型对两个省份样本自评健康的影响因素分别估计，控制了性别、年龄、教育程度、居住地以及反映健康问题的诸如高血压、糖尿病、是否残疾、吸烟等变量。
在以上模型的估计基础上，牧人助教授还分别运用分省估计出的系数对两个省的数据进行拟合，并对自评健康的差异进行分解，研究导致自评健康差异的因素来源于可观测以及不可观测的因素的比重。
最后，牧人助教授对此项研究结果进行了总结。研究结果表明相比富裕的省份，贫困省份的老年人口具有15%-26%的概率倾向于报告较差的健康状况。可观测的变量诸如年龄、性别等的个差异不足以解释自评健康的差异，地区间自评健康的差异更多是由不可观测的因素导致的。
郎婧婧（卫生部卫生发展研究中心研究员）：中国老年人口患病医疗机构选择的影响因素
2010年中国国家人口普查数据表明，年龄在65岁以上的老年人口占总人口比例为8.87%，并且预计中国的人口老龄化问题未来将持续数十年。因此，研究患病老年人口的医疗机构选择对于预测医疗支出、分配医疗资源、涉及医疗保障机制以及评估健康差异具有重要的意义。
首先，郎婧婧研究员在简要回顾以往文献研究的基础上，介绍了医疗保健效用的模型。影响医疗保健选择的因素主要包括可获得性、可支付性、可达性、可预订性以及可接受性等。这些因素的代理变量分别为患病程度、健康保险以及收入、医疗机构距离以及教育程度、 年龄、性别等个人特征。
郎婧婧研究员运用CHARLS数据中的相关信息，采用Multinomial Logit模型对医疗选择的行为进行分析，并将反应医疗机构选择行为的7个具体选项划分为三个等级，分别是“村诊所、私人诊所、卫生服务站”为1级选项，“社区卫生服务中心、乡镇卫生院”为2级选项，“中医院、专科医院、综合医院”为3级选项，因变量即为“1，2，3”分别代表选择行为的变量。
模型估计主要分为三个部分：模型1中影响医疗机构选择偏好的变量主要有健康保险、收入、教育程度、年龄以及性别等个人特征变量；模型2在此基础上加入了反应疾病严重程度的变量，利用CHARLS调查中自我报告的疾病情况，根据医学知识将这些疾病分为轻微、中等、严重3个等级；模型3在模型2的基础上将样本缩小到参加商业医疗保险的老年人口，加入了保险免赔额这一因素对于医疗机构选择的影响。
郎婧婧研究员基于以上模型的研究，得出以下主要的结论和建议：相比于女性，男性具有60%的可能更不愿意到中级以上的医疗机构进行就医；家庭收入以及教育程度对于医疗机构的选择有显著影响；相比城镇职工保险参与者，新型农村合作医疗的参与者到第三级（中医院、专科医院、综合医院）医疗机构就医的概率明显偏低；随着疾病严重程度的增加，对于医疗机构选择的层级也所有增加。另外，在参加商业医疗保险的样本中，家庭收入以及疾病的严重程度对于医疗机构的选择具有显著影响，但是保险免赔额的影响并不显著。
最后，郎婧婧研究员还根据研究中发现的一些问题对CHARLS调查提出了一些建议。例如，问卷中对于医疗机构距离的问题不够完整使得研究中无法利用该方面的信息，问卷中的问题是“从您家到该家医疗机构有多远”，郎婧婧研究员认为应该分别针对每种医疗机构分别询问以便于在回归中控制住户到每种潜在医疗机构的距离。
田萌（北京大学国家发展研究院博士）：中国老年人口的生活安排——来自CHARLS的经验证据
中国正迅速步入人口老龄化。根据全国人口普查的数据，2000年60岁以上的老年人口占总人口比例为10%，2010年上升为13.3%，预计2050年该年龄段的老年人口将达到总人口的30%。人口老龄化使得社会负担加重，由于社会保障尤其是农村地区社保体系的不足，家庭逐渐成为供养老年人口的主要力量。然而，由于计划生育等因素导致的生育率下降使得家庭子女数目减少，以及大量的城乡人口流动等趋势使得家庭养老的可靠性受到质疑。中国老年人独居或者仅与配偶共同居住的趋势逐渐增加。
首先，田萌博士简要回顾了往文献对老年人口生活安排的研究，认为以往文献将独自居住与从家庭获得供养视为两个互相排斥的选项有待进一步研究。利用CHARLS数据有老年人子女的信息这一优势，田萌博士试图研究中国家庭对于上述两种生活安排的情况，发现许多中国老年人口选择独自居住或者与配偶共同居住，必要时子女会选择在附近居住以便对老年人进行照料。
随后，田萌博士对CHARLS数据中老年人的生活安排进行了详细的描述性统计。在811个观测样本中，50.8%的老年人选择与成年的子女一起居住，27.7%的老年人独自居住但是有成年子女在附近居住，仅有4.1%的老年人独自居住并且没有任何子女在同一居住地。另外，老年人生活安排随年龄的分布图表明，随着年龄的上升，老年人口与子女共同生活的比例下降，独自居住并有子女在附近生活的比例上升。
接下来，田萌博士运用计量模型对老年人居住安排的影响因素进行分析。研究分为三个步骤：第一步是利用父母层面的数据研究与子女共同居住的影响因素，考察父母与子女的特征对于生活安排的影响，模型中分别控制了老年人的年龄及二次项、性别、教育程度、婚姻状况、居住地、子女数目、收入、健康状况以及子女的平均年龄及二次项、性别比例、未成年子女数目、受教育情况等；第二步继续利用父母层面的数据，运用Multinomial Logit模型对老年人的生活安排进行估计，控制的变量与第一步的相同；第三步是进一步考察子女探望父母的频率、是否对父母进行转移支付以及具体数目的影响因素。
最后，田萌博士对研究结果进行了总结。独自居住对于描述中国老年人的生活安排是不够充分的，对老年人的生活安排进行更为深入的区分具有重要的意义；老年人独自居住且子女生活在附近成为一种重要的养老方式。
另外，老年人的生活安排同时受到来自父母与子女的个人特征的影响，具体而言，高收入的父母倾向于与子女共同居住；日常生活活动存在困难的父母更倾向选择与子女共同生活；年纪小的儿子更倾向与父母共同生活；子女的数目以及教育程度对老年人的生活安排具有显著影响。
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