乡村产业与农村老年人互助养老：影响机理与实证分析

戴枫; 吕笠瞻

乡村产业与农村老年人互助养老：影响机理与实证分析

戴枫,
吕笠瞻

南京林业大学经济管理学院，江苏南京 210037

基金项目:

国家社会科学基金一般项目 22BJL122

国家社会科学基金重大项目 24 & ZD055

详细信息

作者简介:
戴枫(1979-)，女，江苏淮安人，南京林业大学经济管理学院教授，博士生导师

通讯作者:
吕笠瞻(2000-)(通讯作者)，男，江苏扬州人，南京林业大学经济管理学院博士研究生

中图分类号: F320.3;C913.7
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出版历程
- 收稿日期: 2025-04-21
- 网络出版日期: 2025-09-09
- 刊出日期: 2025-07-28

Rural Industries and Mutual-Support Eldercare Among the Rural Elderly: Mechanisms and Empirical Analysis

DAI Feng,
LV Lizhan

School of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China

摘要

摘要: 乡村振兴助力农民福利提升是中国式现代化的内在要求。当前，中国的农村人口老龄化问题日趋严重，养老资源尚需扩充，推广农村互助养老模式是迫切之需。基于2022年中国土地经济调查(CLES)数据，采用计量经济学方法研究发现：乡村产业是增强农村老年人互助养老意愿的重要影响因素，有助于提升乡村治理满意度、培养农村致富带头人以及虹吸农村养老资源，进而促使农村老年人更愿意选择互助养老。进一步研究发现，离退休金或养老金作为经济资源层面的外部支撑，提高其水平有助于增强乡村产业对农村老年人互助养老的促进作用，且为了避免该作用被削弱，同时需为农村老年人构建适宜的社交生态。从主体融入的视角看，农村老年人的经济金融素养与文化素养亦可促使该作用更大程度地发挥，且该作用在拥有积极情绪的老年群体中表现更为明显。研究结论为增强农村老年人互助养老意愿提供了来自村庄发展内生动力培育的新思路，同时也有助于厘清乡村产业在缓解农村资源约束中的重要作用。
- 乡村产业 /
- 乡村治理 /
- 互助养老 /
- 致富带头人 /
- 养老资源
Abstract: Rural revitalization is an inherent requirement of Chinese-style modernization, as it advances farmers' welfare. Presently, China faces rapidly worsening rural population aging and insufficient old-age resources, making the promotion of mutual-support eldercare in villages an urgent task. Drawing on 2022 China Land and Economy Survey (CLES) data and employing econometric methods, it is found that rural industries are a key determinant of older villagers' willingness to join mutual-support eldercare. By raising satisfaction with village governance, cultivating local entrepreneurs in agri-business, and attracting eldercare resources, rural industries make older residents more inclined to choose mutual support. Further analysis shows that higher pensions or retirement benefits as external economic reinforcements strengthen the positive effect of rural industries on this willingness. To prevent this effect from eroding, a supportive social ecology for older villagers must also be built. From the perspective of individual integration, improvements in older villagers' economic/financial and cultural literacy can amplify the effect, especially among those with positive emotions. The findings offer a new endogenous-growth approach for villages to foster older residents' willingness to engage in mutual-support eldercare and clarify the critical role of rural industries in easing rural resource constraints.
- rural industries /
- rural governance /
- mutual-support eldercare /
- entrepreneur in agri-business /
- eldercare resources

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图 1 逻辑回归的SHAP贡献度排序

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图 2 梯度提升机分类器的SHAP贡献度排序

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图 3 匹配前后的倾向得分分布图

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表 1 描述性统计

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义与赋值	观测值	均值	标准差
被解释变量	农村老年人互助养老意愿	Old	村民是否愿意服务他人和接受他人服务：是=1，否=0	644	0.648	0.478
核心解释变量	乡村产业	Industry	村民所在村是否有乡村产业：是=1，否=0	644	0.127	0.334
控制变量	性别	Gender	村民性别，男=1，女=0	644	0.806	0.396
	年龄	Age	村民实际年龄(岁)	644	69.250	5.786
	健康状况	Health	村民健康状况：丧失劳动力=1，差=2，中=3，良=4，优=5	644	3.750	1.095
	受教育程度	Education	村民在校时长(年)	644	6.259	4.054
	个体幸福感	Ownhappiness	村民自我幸福评分：从低至高1~10	644	8.153	1.586
	家庭幸福感	Livehappiness	家庭生活满意评分：从低至高1~10	644	8.002	1.600
	经济地位	Ecostatus	村民本地经济地位：从低至高1~5	644	2.915	0.667
	离镇居住时长	Outlive	2021年村民本镇外居住时长(月)	644	0.680	3.347
	保险购买情况	Insurance	村民是否购买养老、医疗保险：无=0，购买其一=1，都购买=2	644	1.408	0.645
	农业户口	Households	村民是否有农业户口：是=1，否=0	644	0.927	0.260
	党员身份	Member	村民是否为中共党员：是=1，否=0	644	0.197	0.398
	时间偏好	Time	村民获取收益：重视当下=1，当下和未来同样重视=2，重视未来=3	644	1.644	0.687
	家庭增收情况	Income	2021年家庭收入是否与预期相比提高：是=1，否=0	644	0.110	0.313
	存款	Deposit	2021年村民存款的对数值(元)	644	7.012	4.757
	信任邻居程度	Neighbor	村民信任邻居程度：从低至高1~5	644	3.985	0.744
	务农时长	Agriday	2021年村民农业劳动时长(天)	644	2.895	2.170
	家庭常住人口	Population	家庭常住人口数(人)	644	2.901	1.579
中介变量	乡村治理满意度	Administer	村民对乡村治理的满意度：从低至高1~5	643	4.115	0.708
	农村致富带头人	Rich	村民是否认同党员干部带动村民增收致富：是=1，否=0	644	0.492	0.500
	农村养老资源	Oldsupport	村民是否认同政府、村集体、养老企业或市场、社会组织中至少有一类主体发挥积极作用：是=1，否=0	644	0.497	0.500

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表 2 基准回归结果

变量	Logit	Logit	LPM	LPM	Bootstrap	Bootstrap
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Industry	0.716^**	0.716^**	0.149^***	0.143^***	0.716^**	0.716^**
	(0.291)	(0.296)	(0.054)	(0.053)	(0.287)	(0.316)
Gender		0.068		0.019		0.068
		(0.260)		(0.058)		(0.264)
Age		0.008		0.002		0.008
		(0.019)		(0.004)		(0.019)
Health		-0.045		-0.010		-0.045
		(0.082)		(0.018)		(0.091)
Education		0.052^**		0.011^**		0.052^**
		(0.025)		(0.005)		(0.026)
Ownhappiness		0.012		0.003		0.012
		(0.100)		(0.023)		(0.111)
Livehappiness		0.047		0.010		0.047
		(0.095)		(0.022)		(0.102)
Ecostatus		0.064		0.015		0.064
		(0.142)		(0.031)		(0.150)
Outlive		-0.027		-0.006		-0.027
		(0.039)		(0.008)		(0.047)
Insurance		0.229		0.050		0.229
		(0.149)		(0.034)		(0.157)
Households		-0.062		-0.016		-0.062
		(0.354)		(0.075)		(0.363)
Member		-0.118		-0.027		-0.118
		(0.242)		(0.051)		(0.252)
Time		-0.158		-0.035		-0.158
		(0.131)		(0.029)		(0.136)
Income		0.696^*		0.129^**		0.696^*
		(0.368)		(0.061)		(0.401)
Deposit		0.011		0.002		0.011
		(0.019)		(0.004)		(0.019)
Neighbor		0.227^**		0.050^*		0.227^*
		(0.115)		(0.026)		(0.119)
Agriday		0.044		0.010		0.044
		(0.039)		(0.009)		(0.041)
Population		0.001		0.001		0.001
		(0.060)		(0.013)		(0.062)
常数项	0.597^***	-1.922	0.645^***	0.093	0.597^***	-1.922
	(0.110)	(1.747)	(0.025)	(0.381)	(0.111)	(1.736)
固定效应	是	是	是	是	是	是
R²(伪R²)	0.009	0.044	0.008	0.026	0.009	0.044
N	644	644	644	644	644	644
注：* * 、、分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著；括号内数据为聚类到农户层面的稳健标准误。经计算，Old=1的边际效应显著为正。表 4~7、9同。

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表 3 乡村产业的特征贡献度

方法	乡村产业的Shapley值	正负性	贡献度排名
逻辑回归	0.168	+	3
梯度提升机分类器	0.178	+	5

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表 4 更换变量与模型设定后的回归结果

变量	更换被解释变量		更换核心解释变量		改用Tobit模型		加入倾向得分匹配
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
Indutry	0.712^**	0.698^**	0.622^***	0.621^***	0.469^***	0.450^**	0.513^*	0.628^**
	(0.306)	(0.313)	(0.188)	(0.199)	(0.177)	(0.176)	(0.297)	(0.305)
常数项	0.673^***	-1.966	0.600^***	-1.903	1.314^***	-0.275	0.550^***	-1.773
	(0.108)	(1.759)	(0.109)	(1.730)	(0.085)	(0.889)	(0.110)	(1.765)
固定效应	是	是	是	是	是	是	是	是
控制变量	否	是	否	是	否	是	否	是
R²(伪R²)	0.008	0.037	0.014	0.049	0.006	0.032	0.004	0.038
N	644	644	644	644	644	644	624	624

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表 5 排除其他影响因素的稳健性检验结果

变量	养老院		做任何事费劲		对生活富裕程度满意
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Indutry	0.706^**	0.757^**	0.757^**	0.762^**	0.750^**	0.711^**
	(0.331)	(0.330)	(0.297)	(0.300)	(0.294)	(0.303)
常数项	0.369^***	-3.547^*	0.595^***	-2.330	0.609^***	-1.914
	(0.128)	(1.969)	(0.109)	(1.778)	(0.111)	(1.885)
固定效应	是	是	是	是	是	是
控制变量	否	是	否	是	否	是
R²(伪R²)	0.009	0.066	0.010	0.048	0.009	0.044
N	485	485	633	633	600	600

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表 6 工具变量估计结果

变量	以Ⅳ_1为工具变量		以Ⅳ_2为工具变量		以Ⅳ_3为工具变量
	一阶段	二阶段	一阶段	二阶段	一阶段	二阶段
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Indutry		3.391^**		2.958^**		3.991^**
		(1.559)		(1.408)		(1.733)
Ⅳ_1	0.103^***
	(0.031)
Ⅳ_2			0.026^***
			(0.007)
Ⅳ_3					0.027^***
					(0.008)
常数项	-0.106	-1.491	0.145	-1.587	0.110	-1.530
	(0.225)	(1.148)	(0.227)	(1.109)	(0.225)	(1.239)
固定效应	是	是	是	是	是	是
控制变量	是	是	是	是	是	是
第一阶段F值	11.030		13.880		11.390
Wald检验值		5.530^**		4.300^**		7.110^**
N	631	631	623	623	630	630

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表 7 作用机制的检验结果

变量	乡村治理满意度		农村致富带头人		农村养老资源
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
Indutry	0.754^***	0.881^***	0.884^***	0.849^***	0.946^***	0.913^***
	(0.242)	(0.257)	(0.245)	(0.254)	(0.270)	(0.281)
常数项			-0.277^***	-0.949	0.036	-2.011
			(0.099)	(1.467)	(0.092)	(1.269)
固定效应	是	是	是	是	是	是
控制变量	否	是	否	是	否	是
R²(伪R²)	0.013	0.103	0.022	0.052	0.019	0.051
N	643	643	644	644	644	644

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表 8 外部支撑的调节效应检验结果

变量	统计量	观测值	平均值
离退休金或养老金	交互项的偏效应	633	0.107
	标准误	633	0.060
	z值	633	1.785
政府补贴收入	交互项的偏效应	644	-0.064
	标准误	644	0.056
	z值	644	-1.157
社交活跃度	交互项的偏效应	644	-13.124
	标准误	644	0.687
	z值	644	19.092
人情支出比重	交互项的偏效应	535	-0.104
	标准误	535	0.046
	z值	535	-2.245
手机联系人	交互项的偏效应	644	-0.407
	标准误	644	0.138
	z值	644	-2.940
注：调节效应模型中纳入了核心解释变量、调节变量及全部控制变量，并聚类到县级层面。表 10同。

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表 9 异质性检验结果

变量	情绪低落		悲伤难过		收入预期悲观
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	有	无	有	无	有	无
Indutry	0.528	0.752^**	1.287	0.577^*	0.418	0.677^**
	(0.662)	(0.324)	(0.863)	(0.313)	(0.660)	(0.332)
常数项	3.793	-3.298	-0.352	-2.502	1.003	-2.791
	(3.762)	(2.005)	(4.852)	(2.034)	(3.573)	(1.971)
固定效应	是	是	是	是	是	是
控制变量	否	是	否	是	否	是
R²(伪R²)	0.160	0.056	0.142	0.049	0.130	0.045
N	122	512	101	543	141	503

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表 10 经济金融素养与文化素养的调节效应检验结果

变量	统计量	观测值	平均值
经济金融素养	交互项的偏效应	644	0.139
	标准误	644	0.071
	z值	644	1.942
文化素养	交互项的偏效应	626	16.158
	标准误	626	7.289
	z值	626	2.217

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