利用Logistic模型分析中國城市老年人的貧困問題

利用Logistic模型分析中國城市老年人的貧困問題2000年，中國老齡科學(xué)研究中心在全國20個省、市、自治區(qū)進行了“中國老年人口狀況一次性抽樣調(diào)查”。全國分段隨機抽取80個城市和80個縣，城市的有效樣本包括10171個。采用被調(diào)查各個城市的最低生活保障線（下稱低保線），測算城市老年人的貧困情況，同時調(diào)查了影響貧困的因素。如年齡、文化程度、離退休情況等。對部分變量進行了轉(zhuǎn)換：1.將是否貧困轉(zhuǎn)換成虛擬變量：貧困記為1，非貧困記為0，以此作為logistic回歸方程的因變量；

2.將影響城市老年人貧困的影響因素作為自變量，其分為尺度變量和分類變量，對于分類變量都進行了虛擬變量的轉(zhuǎn)換，二分變量除性別以外，均以0（無）作為參照，具體設(shè)置如下：表1Logistic回歸方程變量的選擇及設(shè)定自變量變量類型及參照組年齡尺度變量,無參照組受教育年數(shù)尺度變量,無參照組兒子數(shù)尺度變量,無參照組女兒數(shù)尺度變量,無參照組離退休情況多分類變量，離休性別二分類變量，女性子女是否經(jīng)濟資助二分類變量，否是否得到政府救助二分類變量，否是否得到集體救濟二分類變量，否有子女下崗無二分類變量，無生活自理能力是否喪失二分類變量，無料理家務(wù)能力是否喪失二分類變量，否是否需要生活照料二分類變量，否婚姻狀況多分類變量，有偶同住有偶分居，喪偶，離婚運用SPSS，使用向前法(Wald)剔除不顯著的自變量，在最后得到的簡化回歸模型中只含有七組變量。初步的分析表明：城市老年人的年齡、性別，他們兒子的數(shù)量、家中是否有子女下崗，老年人的生活自理能力是否喪失，對于城市老年人總體貧困的影響在統(tǒng)計上并不顯著。表2邏輯回歸模型結(jié)果biS.E.WalddfSig.ebi受教育年限-.163.02254.3931.000.849有偶分居.462.508.8261.3631.587喪偶1.017.14151.9801.0002.765離婚.307.687.2001.6551.360退休1.300.8252.4831.1153.668還在工作3.678.92915.6621.00039.563從未工作2.587.8299.7391.00213.290子女資助-.239.1293.4021.065.788政府救助.714.19513.4271.0002.042女兒數(shù)-.167.04911.6781.001.846有其他病人*.357.1803.9241.0481.430常數(shù)-4.833.83233.7311.000.008*指城市老年人家中還有其他需要照料的人

注：案例總數(shù)為9243，分析案例為9178；預(yù)測正確率96.4%

Step

-2LoglikelihoodCox&SnellRSquareNagelkerkeRSquare1

2218.352

.056

.21表3標準化回歸系數(shù)iibi非標準化回歸系數(shù)；標準差；βi標準化的回歸系數(shù)將回歸系數(shù)進行標準化轉(zhuǎn)換以后發(fā)現(xiàn)（表3）：1、影響城市老年人貧困的主要因素是他們的社會保障狀況，沒有參加過工作的老年人，不如離退休的老年人，他們一般都沒有穩(wěn)定的收入，他們陷入貧困的可能性最大。2、受教育程度和婚姻狀況是另外兩組影響城市老年人貧困的重要因素：受教育的程度越高，貧困的可能性越低，老年人接受教育的時間每增加一年，陷入貧困的可能性將降低15%；喪偶的老年人最容易陷入貧困。3、家庭中有因病、殘、弱等家庭成員的影響，也會使得老年人的家庭陷入貧困。同一自變量內(nèi)部的差別也很顯著，比如得到子女資助的老年人發(fā)生貧困的可能性為沒有獲得子女資助