[摘要] 以抽样调查数据为基础，利用MNL模型对我国东南部地区农民的养老意愿进行的研究发现，年龄、性别、受教育程度、职业状态等个体特征对农民养老意愿存在显著影响；各家庭特征对农民养老意愿的影响并不明显；不同地区的农民养老意愿存在较大差异。
[关键词] 养老意愿，MNL模型，养老保险
人口老龄化是一个世界性趋势。我国是世界上老年人口最多的国家，老年人口规模庞大、增速很快。2005年底全国1%人口抽样调查的统计结果显示，我国65岁及以上的老年人口达到10055万人，占全国总人口数的7.7%。另据全国老龄办公布的报告(2006)显示，2001—2020年间，我国老年人口年均增长速度将达到3.28%，大大超过总人口0.66%的增长速度。由于我国的老龄化进程与城市化和工业化进程并不同步，所以，随着家庭养老功能的逐步弱化和老年人分享经济社会发展成果意识的进一步增强，我国面临的养老风险将会越来越大。而这一风险和压力又主要集中在农村地区。根据最近的人口普查数据，我国农村有老年人口8557万人，占全国老年人口总数的65.82%，农村的老龄化水平高于城镇1.24个百分点。由于农村社会保障网络不健全、农民收入增长减缓和劳动力大量外流，我国农村养老的形势十分严峻。目前，国内有关农村养老问题的研究并没有随着形势的发展而跟进，为此，有必要加强对农村养老问题的深入研究。
一、文献综述
国外关于养老意愿的研究，比较偏重于对老年人选择养老居住地行为的差异进行分析。实际上，通过分析具体选择行为，并结合个人和社会特征，可以考察个体在养老意愿上的差异。在相关研究中，部分文献分国家或地区探讨了影响老年人选择居住方式的因素。同时，也有许多学者专注于老年人居住方式在某个或某几个社会人口学特征上的差异性分析，如真实收入、子女数量、婚姻状况、性别等。以上文献大多以60岁或以上的老年人为研究对象。有学者对家庭子女的养老态度做了相关研究。也有学者将研究对象年龄放宽到60岁以下，对尚未进入老年期的个体的养老意愿做了相关研究。总体而言，国外关于养老意愿的研究已经取得了相当的成果，但也存在一些不足，主要表现为对群体养老方式选择行为差异的进一步量化不够。
在国内，从主体意愿角度探讨养老问题的文献并不少见，这些文献在研究内容、研究方法和数据的采集上都有很大突破，但也存在一些明显不足。在研究对象上，大多是探讨城市居民的养老意愿，而有关农民养老意愿的文献并不多见；在研究内容上，对农民在多种不同养老方式之间进行选择时的行为缺乏研究；在研究方法上，大多采用二元Logistic回归方法，导致很难对个体选择行为的差异进行量化。本文主要从养老资金来源的角度考察农民的养老意愿，采用的数据来源于实地入户调查，调查对象覆盖各个年龄阶段的农民，考察的重点是农户在不同养老方式之间进行选择时行为差异产生的原因。在研究方法上，采用无序多属性反应变量的Logit模型(MNL)对数据进行处理，以增强研究结果的可比性。
二、变量选择及模型建立
从养老资源供给的来源看，人类社会存在三种基本的养老方式，即家庭养老、社会养老和自我养老。这是以经济为主要原则对养老方式所做的分类。按照这一标准，本研究设计了“养育子女防老”、“自己储蓄养老”、“参加政府主办和组织的社会养老保险”等可供农民选择的养老方式，重点考察农民在选择上述三种养老方式上的行为差异。这三种方式表明了不同养老方式的取向和不同的观念，是对养老意愿的具体测量。
基于对养老意愿问题的认识，本文将影响农民养老意愿的自变量分解成个人特征变量、家庭特征变量和地区特征变量。
个人特征变量主要包括性别、年龄、婚姻状况、受教育水平、经历、职业状况等。性别与个体年老后的经济安全状况和自理能力有关；年龄能反映代际间的差别，不同年龄阶段的农民，其老年生活保障的紧迫感不同。因此，性别和年龄都可能对农民养老意愿产生影响。受教育程度与个人能力、心理素质和自我保障意识等有关，会影响到个体对养老问题的认知和解决养老问题的信心。经历与个人的知识水平、能力有关，不同的经历可能会对其养老意愿产生影响。此外，婚姻状况和职业状况也可能在不同程度上影响个体养老方式的选择，这已经得到国内外相关研究的验证。通过对数据特征的分析，本文将性别、年龄、受教育水平、经历和职业状态等个人特征纳入模型之中。
家庭结构特征是导致个人思想、行为差异的重要原因，主要包括家庭规模、现有子女数、男孩子数、子女性别构成和家庭收入等。家庭规模关系到家庭代际间收入转移的可能性和大小，可能会影响农民养老意愿。家庭子女数和家庭对老年人的供养能力有关，子女越多，农民对养育子女防老的期待也就越大。在不同的家庭，子女性别构成会影响农民对养老保障的认识，因此可能会对农户养老意愿产生影响。家庭经济收入与农民的自我养老能力直接相关，特别是在家庭子女数量减少和劳动力大量外流的情况下，这种关联性会越来越强，成为影响农民养老意愿的重要因素。基于上述分析，本文将家庭规模、家庭现有子女数、男孩子数和家庭人均纯收入等变量纳入模型。
地区特征变量。不同地区的风俗习惯、文化传统、社会心理环境以及经济社会发展水平都存在差异，这些差异会直接影响当地农民的思维方式和行为。本文通过设置地区哑变量，来检验农民养老意愿的地区差别。
依据上述分析，本文构造的农户养老意愿影响因素模型如下:
其中，βk是n+1个回归系数(包括截距α)组成的向量；X是相应的解释变量组成的向量，具体包括个人特征、家庭特征和地区特征等变量。反应变量有三种分类，即“养育子女防老”、“自己储蓄养老”和“参加政府主办和组织的社会养老保险”。上述模型通常被称为无序多属性反应变量的Logit模型(multinomial logit model)，简称MNL模型。在处理反应变量为多种分类且分类不存在等级差别的数据时，该模型不仅可以避免简单二分类Logistic回归造成的信息损失，而且可以用来对反应变量的不同分类进行比较，以此对不同分类的差异进行量化。在变量选择的基础上，借鉴相关研究成果，本文提出以下基本假说:农民养老意愿不仅受个人特征的影响，而且也受家庭特征的制约，不同地区农民的养老意愿存在差异。与“养育子女防老”这种养老方式相比，年龄大的农民、目前在务农的农民、子女中男孩子数多的农民选择“自己储蓄养老”或“参加社会养老保险”养老方式的意愿较低；受教育程度高的农民、男性农民、收入高的农民，选择“自己储蓄养老”或“参加社会养老保险”养老方式的意愿较高。
三、数据来源及实证分析
本研究使用的数据来源于2005年12月和2006年3月笔者对福建永安、邵武和光泽三地的调查。调查采用了分层和整群随机抽样的方法。调查对象为调查样本点现居住家庭(包括外地迁入，在本地居住半年以上的家庭)。调查共获得322个样本，其中有效样本315个。在根据农民的养老意愿对样本进行筛选并排除有异常值的样本后，进入本研究分析的有效样本数为272个。
本文对各变量的分类赋值和描述见表1。从调查数据的统计结果看，在272个农民中，认为“养育子女防老”、“自己储蓄养老”及“参加政府主办和组织的社会养老保险”的样本比例分别为47.8%、27.9%和24.3%，这说明“养育子女防老”仍然是目前农民养老的首选模式。从研究对象年龄构成看，受访者的平均年龄为46.35岁，其中60岁及以下的样本占到样本总数的87.1%。本研究是具有现实意义的，因为从整个老龄化过程看，面临老龄问题风险最大的人群，不是现在的老年人，而是将于21世纪20～40年代进入老年行列的人群。
(一)模型检验
由于反应变量具有多种分类且不存在等级差别(养育子女防老、自己储蓄养老、参加政府主办和组织的社会养老保险)，自变量也有多个水平，因此，本文采用MNL模型对数据进行处理，结果见表2。
从表2的似然比检验结果看，最终模型和只含有常数项的无效模型相比，似然比卡方从558.0185下降到478.606，检验结果P<0.01，说明通过对模型进行异方差的White检验，F=2.235(p值=0.109>0.1)，在10%的显著性水平下，我们仍不能拒绝同方差的虚拟假设，即模型不存在异方差，因此本文用来检验假设的统计量是可靠的。
(二)变量解释
从回归结果看，年龄、受教育程度、性别、职业状态和地区等变量的影响具有统计意义(见表4)。本文将主要解释上述变量，具体解释如下:
1.年龄影响农民养老意愿，40～60岁的农民比其他年龄阶段的农民对“养育子女防老”有更大的期待。
由模型1可知，年龄对农民的养老意愿有显著影响，年龄在40～60岁间和60岁以上的农民比40岁以下的农民更倾向于依赖“养育子女防老”。年轻农民更倾向于依靠“自己储蓄养老”，其可能的原因:一是40岁以下的农民在思想上更开放，受传统养老观念的束缚更小，因此对养育子女防老的期待比年龄更大的农民小；二是由于计划生育政策的实施，40岁以下的农民希望养育更多子女防老的意愿受到政策的约束，因此对依靠子女养老的期待更低；三是40岁以下的农民拥有更大的经济自由，受子女的限制更少，因此对自己储蓄养老的信心更足。通过计算比数比可知，在其他变量一定的情况下，60岁以上的农民选择自己储蓄养老和养育子女防老的比数是40～60岁农民相应比数的123.61%(OR=e-0.869-(-1.081)=1.2361)，即60岁以上的农民比40～60岁的农民选择子女养老的意愿更低。这一结论似乎与常理相悖。可能的解释是，40～60岁的农民大多还没有遇到实际养老问题，受传统养老观念的影响，对子女养老存有一定的期待；但60岁以上的农民已经进入被赡养的阶段，他们对依靠子女养老的可行性和可靠性的感受更深刻。由于子女外出打工和部分子女在养老问题上相互推诿的不负责任现象，使很多已进入赡养阶段的老年农民对子女养老的认可度下降，从而他们更倾向于依靠自己养老。