对子女数在老年人家庭供养中作用的再检验——兼评老年经济供给“填补”理论，本文主要内容关键词为：老年人论文,子女论文,老年论文,作用论文,理论论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
【内容摘要】 文章采用中国老龄科学研究中心主持的“中国老年人供养体系调查”的数据重新检验了以往有关文献中关于子女数对老年人的家庭经济供养影响的研究结果，分析了这些研究设计中所存在的主要缺点以及由此可能导致的误解，并在新的研究框架中加入了老年人年龄以及其他变量。文章证明，老年人受子女供养的比例受到老年人年龄的影响。与以往有关研究结果不同，多元回归分析表明，在控制老年人年龄及其他自变量以后，子女数对于老年人家庭供养存在显著作用，证明子女供养老人在中国当前条件下仍然占据着十分重要的地位。回归分析还检验了其他有关自变量对于子女净供养的作用。同时，文章还讨论了老年经济供给“填补”理论应用于中国实际情况的局限性，并进而讨论了在子女供养研究方面的有关理论和方法问题。
1 为什么要进行再检验
中国老龄科学研究中心的研究人员夏传玲和麻凤利两位同志根据1992年中国老年人供养体系调查资料的分析，提出了对于“随着子女数的减少，家庭养老功能将会削弱”这一认识的反对意见（1995），论据之一是在他们的分析中所得到的一个非常有新意的发现，即“子女对父母的经济资助并不随子女数的增加而增加”。根据这一发现，他们认为“完全不必要高估子女数的下降对家庭养老的经济供养的效应”。我们认为这一发现十分重要，因为它关系到对我国将来家庭养老以及家庭内部经济交换关系的基本认识。同时，我们也认为对于这一发现本身必须十分谨慎。
首先，在夏、麻二位同志的论文原文（论文在1995年正式发表时，所有统计图全部被删去。而论文原文曾提交于由中国人民大学人口学系、中国老龄科学研究中心等单位联合召开的“中国生育率下降过程中新人口问题及其对策研究学术讨论会”，1994年7月，北戴河）中， 我们发现子女供养比例在城市老年男性和女性中都随子女数的增加而极为明显的增加，这样的特征也在农村老年男性中存在（参见原文的图1、 图2和图3）。在农村老年女性中，子女供养比例对于不同子女数都达到很高的程度（70%以上），因此没有显示出随子女数上升而增加。因此，从供养比例而言，应该说我们从图中得到的基本印象是子女越多得到子女供养的比例越高。也就是说，子女多确实可以得到老年保障的实惠。我们感到，这一统计结果与我们对于子女养老的一般印象相一致，也与当前社会经济发展水平相一致。
其次，原文的图5、图6、图7和图8（分别为城市男性、城市女性、农村男性、以及农村女性）中的供养曲线也表现出供养金额随子女数增加而有所提高。这一点在后三个图中相对更为明显。所以从经济供养强度来看，实际上也不能否定子女对父母的经济资助随子女数的增加而增加。
第三，该文发展了对于代际之间经济关系的新分析方法，即将代际经济关系划分成游离型、供养型、抚养型和互惠型。这种方法是一个重要贡献，的确可以深化代际之间经济关系的分析。然而该文在分析经济供养强度时，简单用抚养曲线的平均值绝对值高于供养曲线平均值绝对值的比较来说明城市老年人代际经济关系是以父母对子女的资助为主是不妥当的。这里，我们必须把各种关系的强度曲线与各种关系的比例曲线结合起来分析，才能得到总体上的把握。比如，尽管城市抚养型关系即上代对下代的财富流动的强度曲线平均值为750元左右， 而供养型关系即下代对上代的财富流动的强度曲线平均值为500元左右， 并不能就说城市老年人主要是在继续抚养下代，因为城市供养比例是随着子女数增加而迅速上升的，而城市抚养比例是随着子女数减少而明显下降的。所以，我们认为对于该文关于代际供养关系的结论需要进一步检验。
另外，桂世勋和倪波二同志的论文（1995）从夏、麻二同志的思路切入，进一步从理论上构建了“老人经济供给‘填补’理论”的研究框架，并从同一调查中上海部分的数据资料的分析对这一理论作了验证，得到了上海市区老年人取得子女的净经济帮助总金额与存活子女数之间没有明显相关关系的结论，同时还得到了上海农村地区相应相关系数只呈现出弱相关关系。在某种程度上，这一分析以上海数据印证了夏传玲、麻凤利两同志对于整个调查资料的分析结果。这使得我们感到进一步对整个调查资料再次检验十分必要。
面对我国生育水平已经达到较低的程度，人口结构正在发生迅速的转变，如何审时度势、正确地认识和评价子女经济供养在当前和未来的老年经济供养体系的地位与作用无疑十分重要、必要。这既关系到理论研究的发展，也关系到当前和长远的政策和措施的正确制定。
2 关于再检验所采用的方法和数据
我们认为，在上述两个研究中有一个共同的缺陷，即都没有考虑老年人口中的人口结构影响。由于我们要得到的是一个一般的结论，所以首先要考虑这样一个结论会不会受到对于老年人的定义不同的影响。这次调查定义的老年人是60岁及以上的人。无论是调查样本还是全国总体，年轻老年人都远远多于较年高的老年人，所以不区分年龄的研究势必偏重表现了较年轻老年人的情况，从而会在一定程度上抹煞了高龄老年人的情况。
为避免上述问题的出现，应该考虑到年龄结构在几个方面的影响。第一，不同年龄组的子女数分布是不同的。第二，不同年龄组的老年人面临着不同的家庭生命周期。比如，低龄老年人会更可能有未成年子女需要继续抚养，或子女已经成年但尚未自立，如正在上大学，或子女正好处于结婚或生育期，因而需要帮助或减少其供养。第三，正如夏传玲等揭示的，现实中存在着双向互惠型经济关系。但是父代只是一头，子代即可能是多头，因此这种代际之间的互惠未必全是哪来哪去的同径经济交往。如果在较短的一年之中，从某一个子女所提供的经济帮助又以其他方式返还给该子女，这种关系则很难理解为供养和抚养，更多地是表现为代际之间的借贷关系或是亲情表示。所谓互惠型关系既有可能是反映先自立的子女帮助分担父代抚养其他子女；也可能反映出父代在家庭所有子女收入中的一种再分配，即经济条件较好的子女向父代的供养被用于资助其他经济条件不好的兄弟姐妹。老年人只是起着一种“中介”抑或“仲裁”的作用。这种情况当然与父代的年龄、子女数、代际年龄差有关。第四，老年人的年龄还与他们所处的社会经济状况有关。低龄老年人较可能还在工作，有较高的收入。由于通常退休金调整幅度小、调整周期长，所以较年长、离退休较早的人收入相对较低。同样，他们的储蓄也会因多年的消费而变得较少。以上种种，表明如不控制老年人的年龄结构，则很难得到关于老年不同阶段的总体把握，而偏重于低龄老年人的统计结果则容易产生问题不太严重的认识，导致忽视高龄老年人的困难。
科学的结论应该为实际所证实。我们进行再检验所采用的资料也同样是中国老龄科学研究中心于1992年进行的中国老年人供养体系调查的磁盘数据资料。因为是用同一套数据，应该可以复制同样的结果。但是由于夏传玲等二同志在论文中没有详细说明如何划分和计算四种经济关系的具体操作，所以我们无法在他们研究的基础上将年龄纳入分析现有分析框架，只好按照我们自己的思路来进行再检验。尽管如此，不论以哪种方式入手，同一套数据应该得出相近的结果。
此外，我们的再检验仅局限于城市地区，因为上述两个研究都发现，相对于农村地区，在城市地区子女数对代际经济关系强度的影响更微弱。
对于检验方法，我们决定采用计算子女净供给金额的方法来分析。子女净供给金额定义为子女对父母的资助减去父母对子女的资助。当净供给为负值时，表示父代在抚养子代；当净供给为正值时表示子代在供养父代。
在以下检验中，首先检查老年人口按年龄组的子女净供给金额，以证实以上关于年龄影响代际经济关系的理论假设。然后，再将子女数量纳入分析框架，以检验在控制年龄结构的影响下，子女数量是否与净供给金额有显著关系。最后，再将分析框架进一步扩大，将其他可能的有关因素纳入模型，检验在多变量控制条件下各因素的作用方向、绝对作用和相对作用的强度。
3 检验结果
表1 是按年龄组计算的城市老年人得到子女净经济帮助的分布百分比。从表1可以看出，抚养比例（即0元以下）是随着年龄提高而减少的，这意味着随着老年人年龄的提高与子女成年和自立，老年人口抚养下一代的负担越来越轻，也表现了随着年龄的提高，老年人口的经济实力下降。同时，得到子女净供养为0 的一列以及少量净供养的一列随着年龄提高而略有上升然后下降，反映出这是一个过渡过程，子女开始从受抚养逐渐转变为供养。而大量净供养的两列比例却是随年龄提高而单调增加的，反应出随着父代日益高龄化，越来越多的人得到大量净供养。在60至64岁组，得到净供养的合计比例为27.4%，还远远低于抚养比例34.0%。到65至69岁组，供养比例已达到37.8%，业已超过抚养比例。这一差距日益加大，至85岁及以上组，净供养合计比例高达67.1%，远远高于抚养比例5.7%。这充分地反映出， 老年人口的子女供养比例的确是随年龄变化的，年龄在分析老年供养中是一个极为重要的变量。如果在分析中不控制年龄，分析结果将会受到年龄结构的干扰。此外，从表1中还可看出，即使不控制年龄，供养合计比例也达到38.9%， 仍然比抚养比例23.3%高。
表1 城市老年人按年龄组得到子女净经济帮助总金额分布（%）
年龄组
行合计
＜0元
0元
0—200
200—600
＞600
60—64100 34.0
38.58.3 10.88.3
65—69100 23.5
38.79.1 15.4
13.3
70—74100 16.9
39.4
11.7 17.9
14.1
75—79100 11.8
34.6
11.7 21.3
20.6
80—84100
7.3
33.79.1 20.3
29.6
85+
100
5.7
27.17.6 27.1
32.4
总计 100 23.3
37.89.6 15.5
13.8
案例 9889 2306
3742948 1529
1364
表2和表3中是分性别的城市老年人按年龄组的子女净供养分布比例。无论男性还是女性，其分布比例都与表1所分析的动态特征类似， 只是存在水平上的差异。相比之下，女性的抚养比例更低、子女供养比例和供养强度更高，因而显示出更依赖于子女供养。值得一提的是，如果不控制年龄，则男性的供养合计比例为27.7%，低于抚养比例29.5%。但是如果按年龄组的分布动态变化来看，在70至74岁组供养比例就超过了抚养比例。在高龄老年阶段，供养比例仍然是显著高于抚养比例的。另外，正如夏传玲等在其分析中所指出的，城市老年男性处于互惠型的比例很高是一个十分显著的特点。并且，按年龄组分析说明，即使是在高龄老年阶段，这一比例仍然相当高。
表2 城市老年男性按年龄组得到子女净经济帮助总金额分布（%）
年龄组行合计＜0元0元0—200
200—600
＞600
60—64 100 39.041.1 6.4
7.6
5.7
65—69 100 31.142.0 8.0 11.4
7.5
70—74 100 23.646.5 9.8 12.6
7.5
75—79 100 17.741.8 12.8 18.5
9.2
80—84 100 10.749.1 8.5 15.6 16.1
85+100 12.834.6 10.3 24.4 17.9
总计
100 29.542.8 8.4 11.6
7.7
案例 4766 14062040 402
552
366
表3 城市老年女性按年龄组得到子女净经济帮助总金额分布（%）
年龄组行合计＜0元0元0—200
200—600
＞600
60—64100
29.436.1 10.0
13.7 10.7
65—69100
16.235.6 10.1
19.2 18.9
70—74100
10.532.6 13.4
23.0 20.5
75—791006.027.5 10.7
24.0 31.8
80—841004.520.8 9.7
24.2 40.9
85+
1001.522.7 6.1
28.8 40.9
总计 100
17.633.2 10.7
19.1 19.5
案例 51239001702 546977 998
用上面的方法再将子女数纳入分析，我们将获得了繁多的表格，使分析变得十分麻烦。特别是由于子女多、代际间隔拉得大，其分布动态也展现出比较复杂的情况。尽管如此，我们仍然可以大致看出，无论男性或女性，其大体的动态变化仍然是在子女多的情况下，随着年龄的提高，抚养比例会降低，互惠型的比例也会降低，而供养比例会增加，并且供养强度大的比例增加得很明显。
为了避免过于繁琐，下面的分析将采用更为有效率的回归分析方法。
首先，我们将子女净供养金额作为因变量，将老年人的性别、年龄和子女数作为自变量，进行多元分析，得到的回归结果见表4。
表4中的回归结果表明，回归的总体检验十分显著， 老年人的年龄、性别和子女数三个自变量共解释了子女净供养金额的9%。 各偏回归系数的检验也都显著，在综合分析的条件下肯定了这三个自变量都有独立的作用。其中，在控制性别年龄的情况下，每增加一个子女意味着每年净供养金额将增加49.4元。老年人的性别对其子女的依赖性也有重要影响，这个自变量是一个虚拟变量，参照类为女性，其回归系数说明在子女数不变的情况下男性老年人比女性老年人要少获得275元供养费。年龄的回归系数表明，老年人年龄对净供养的变化有明显影响，每提高一岁将增加23元供养费。通过标准化系数来比较各自变量的相对重要性，我们发现，年龄的影响居第一位，其次是性别，子女数列在最后。然而，这一分析毕竟说明，子女数仍然对于养老起着不可忽视的作用。
表4 用子女净供养金额对老年人的性别、年龄和子女数作回归的结果
多元相关系数(R)
.30673
确定系数(R Square).09408
调整确定系数(Adjusted R Square)
.09381
方差分析表
自由度 偏差平方和 均方差
回归方程 3
496822219.11357 165707406.37119
残差 9885
4783980433.12449 483963.62500
F=342.18978 显著程度(F)=.000
Varables in the Equation
自变量 偏回归系数 标准误(B) 标化系数
T显著度.(T)
子女数 49.358707 3.731006 .126707 13.229 .0000
老年人性别 -275.106351 14.002626 -188111 -19.647 .0000
老年人年龄 23.367736 1.069275 .209308 21.854 .0000
常数项
-1598.820915 75.582366 -21.153 .0000
最后，我们再考虑一个更为复杂的分析模型。夏传玲等同志在论文中认为，“子女数只是影响子代对父代的赡养的一个因素，它的效应可以为其他因素所缓冲或强化”。桂世勋等同志提出，老年需要“填补”的经济缺口是在各种非子女经济供给金额仍然不足以维持其正常生活时所发生的，这个缺口的大小就是正常生活需要与各种非子女经济供给金额之间的差。根据“填补”理论，子女们将分担这一缺口，直至补平为止，但子女们不会因为人数多而提供超过这一缺口的供养。那么，如果要检验这个理论，可以将各有关非子女供给作为自变量纳入模型，它们应当比较充分地解释老年人所得到的子女净供养。至少在有这些控制变量在场的情况下，子女数就不应该存在对净供养量的单独解释作用。
我们首先利用此次调查中的国家经济帮助金额、亲属经济帮助金额、街道或居委会帮助金额，作为各项外来非子女供养的类型。然后，将老年人本人具有的所有类型收入合计起来作为自己个人的非子女供养收入，计算方法是将老年人自己的离退休费、重新就业收入、续聘工作的工资、配偶的工资、个人银行利息、个人的租金收入、以及其他经济收入共七项合计起来。因为前四项是月收入，在合计前将其乘以12折合成年收入，以便取得容易解释的回归结果。最后，考虑到老年人医疗费用开支较大，易于形成经济缺口，将这一项也作为自变量纳入回归方程。这一分析既是为了检验在控制其他自变量的条件下，子女数是否存在单独的作用；也是为了同时检查其他各自变量自己的单独作用。对于多个自变量的第一次回归的结果表明，回归方程总体检验显著，但是自变量中的街道帮助这一项很不显著。于是，我们删去这一自变量，再作一次回归，并将这次分析的结果列在表5中。
表5 用子女净供养金额对多个自变量回归的结果
多元相关系数(R) .44443
确定系数(R Square)
.19752
调整确定系数(Adjusted R Square) .19695
方差分析表
自由度 偏差平方和 均方差
回归方程 71043065221.76857 149009317.39551
残差 98814237737430.46948 428877.38392
F＝347.44037
显著程度(F)＝.0000
Variables in the Equation
自变量
偏回归系数 标准误(B) 标化系数
T 显著度(T)
国家帮助 -.231722.015863
-.141864 -14.607 .0000
亲属帮助 -.081361.033442
-.021996 -2.433
.0150
子女数 38.7452893.529924
.099462 10.976
.0000
老年人
8.6077401.102047
.077101 7.811.0000
去年医.017669.006448.024965 2.740.0061
自己收入 -.125525
.004280
-.302980 -29.326 .0000
常数项 -223.455995 81.645253
-2.737
.0062
最后的回归结果与上一次结果几乎没有什么差别。七个自变量共解释了净供养总变动的近20%。并且，所有的自变量都达到了显著水平。我们按顺序对各自变量的偏回归系数做一简要分析。回归结果表明，国家帮助越多或亲属帮助越多，净供养量则越少。在伴随其他诸多自变量的条件下，子女数的影响作用仍然十分显著。如果其他条件不变，每多一个子女，就意味着老年人每年能多得到39元子女供养费。老年人的年龄越老，就需要越多的子女供养，每增长一岁意味着多增加9元供养费。医药费支出也存在对子女净供养的正向作用。老年人在其得到的净供养额上存在显著的性别差异，男性老年人比女性老年人的子女净供养量平均少116元。老年人自己的收入对净供养量有反向作用， 个人收入越高，需要净供养量越少。各自变量的回归结果都很合乎逻辑，很容易得到理解。然后，我们根据标准化系数比较可以得知七个自变量在解释子女净供养金额方面的相对重要性：排在第一位重要的是老年人自己的收入水平，排在第二位的是国家帮助的水平，第三位便是老年人的子女数，第四位是老年人的性别，第五位是老年人的年龄，第六位是医药支出，排在最后一位的是亲属的帮助。
这一分析表明，在我们纳入多项有关自变量以后，仍然不能排除子女数的独立作用。此外，十分值得注意的是，子女数在众多自变量在场的情况下，其相对重要性还排在较前的序位。在前一个回归中（表4 ），子女数的作用还不及老年人的年龄和性别，但是现在同时有多个变量时，子女数的相对作用竟超过了老年人的性别和年龄。
4 结论和有关讨论
子女数对于老年供养的作用在再检验中得到了证实。在控制了老年人的年龄因素以后，我们的检验没有再现夏传玲等关于子女供养“不随子女数的增加而增加”的分析结果。相反，研究结果表明，在现阶段，子女数仍然是一个不能忽视的养老因素。值得注意的是，我们的分析结果与当前计划生育工作中反映出来的困难之一，即群众存在为养老目的而多生的现实，也是一致的。这一分析还表明，如果老年一代有较高的收入水平，或者国家有较高的支持帮助，老年一代可以减少抑或消除在经济上对于子女的依赖。
我们认为，之所以许多西方国家发现类似“填补”理论所描述的现象，是直接与西方的经济发展水平、以及经济体制和社会保险体制的发展水平紧密联系的，也是与西方社会在家庭和代际关系方面的价值观念和社会规范相辅相成的。在西方国家，家庭和代际关系相对松散，自我养老的意识已经十分浓厚，同时已经具备相对健全的经济体制和保险体制，因此出现子女仅仅填补父代经济上的缺口是可以理解的。但是，我国正处于经济起飞初期和体制转轨阶段，老年人的经济生活需要依赖子女的提供资助是十分自然的事情。
此外，“填补”理论是否适用于我国，还有一些问题需要考虑。
第一，能否确定“填补”理论中所提出的所谓“老年人正常需要”是这一理论能否应用于实际的一个前提条件。我们能够统计的是老年人有支付能力的需求（不论其经济来源方式），而有支付能力的需求一般低于实际需求。在老年人中，这一实际需求由于其以往的经历和身处的条件存在着很大的差异。同时，这一需求也是随社会发展而不断增长的。因此，无论个人的、或社会的实际需求都较难确定，进而也很难确定填补理论中定义的缺口。如果这一缺口难以确定，则子女所谓的填补额和平均填补额也很难确定。简而言之，所谓老年人的正常需要本身可能在一个较大范围之内变化，因此缺口随之有很大弹性，进而子女供养额也具有伸缩性。关键是，这种伸缩性决定了“填补”过程不会是一个纯经济现象，必然受到其他因素的影响。
第二，中国在家庭和代际关系方面存在与西方国家以及亚洲其他一些国家不同的伦理观念和道德规范。西方国家供养老人主要出于解决其生活困难；亚洲一些国家子女赡养老人主要是出于代际交换的伦理，即父母养育了自己，那么自己应该补偿或报答；而中国几千年的儒家思想渗透了社会生活和家庭生活，其核心是忠孝。在中国人的养老观念中，除了其他文化中也有的解决老年父母的生活困难或报答父母的功利性考虑之外，还有孝道。“孝”是一种非功利性的伦理道德观念，它超越了一般经济交换，因而没有供养数额的上限，有的只是实际条件的限制。这种“孝”文化无疑也是“填补”理论在中国适用性的一个限制。
第三，我国老年人是否真的达到了经济基本自立，换句话说，是否子女现在所需“填补”的只是少部分的“缺口”。
我们认为，目前老年人的经济缺口还是很大的。首先，养老保险的覆盖面还十分狭窄。这种情况不仅是农村的普遍现象，在城市里、尤其是在女性和高龄老年人中同样大量存在。其次，由于我国离退休金制度和养老保险制度都没有贯彻反向相关的原则，也没有贯彻与物价紧密相关的原则，因此大多数离退休人员的收入低于支出，并且离退休时间越长则缺口越来越大。第三，体制转轨阶段的不健全造成养老金来源不稳定，水平低，差距大。离退休人员的收入受原企业的年龄结构和经营状况的影响较大。离退休金低，其他经济补助少，不能按时发放等现象很普遍。第四，老年医疗开支巨大是普遍现象，而社会医疗保险制度对老年人医药开支的均匀化调节作用不明显，且因原单位的经营状况不佳致使医药费不能及时得到垫付和报销的现象也很普遍。尤其是在发生大病时，更容易在医药费上有很大困难。
在我们分析中，老年人的年龄和性别的作用很有可能是反映其在缺口上的影响。其中，年龄一方面表达了随年龄变化而来的特征，如年龄越老医药开支越大，同时也反映了不同队列的经历不同，在社会经济状况和待遇的不同。因为在高龄和女性老年人口中经济缺口更大，大到子女填补不足，子女数的作用必然表现得更明显。事实上，多子女的存在在客观上起到了减轻子女们人均养老负担的作用。假定老年人的经济需求是能够确定的，只有在子女能够填补这一需求与老年人自己的收入和社会支援的缺口时，“填补”理论所描述的经济关系特征才能实现。显然，本文中的统计分析结果表明，当前我国的总体发展水平还远远达不到这一程度。桂世勋、倪波根据他们的研究也认为，“现阶段上海农村还不完全具备老人经济供给填补理论内在机制发生作用的前提条件”。而我们对于此次调查的整个城市样本的分析说明，从整体上说，城市老年人也尚未达到这一程度。由此推论，农村地区发展远远落后于城市，因此全国的基本情况当然也未到这一程度。因此我们认为，在当前阶段，老有所养仍然是老龄问题的首要问题，而当前老有所养的实现方式仍以家庭供养为主，其中子女供养占有重要地位。这种状况在相当长的一段时期内难以根本改变。所以在目前的形势下，我们绝不可以低估这一现实条件，人为地超前削弱家庭的养老功能。与此同时，我们又必须积极地发展社会养老体系，使其在养老事业中的地位不断提高，来逐步适应社会经济发展和人口发展。
最后，再对本文分析涉及的其他有关三个问题作一简要讨论。
（1）如上所述， 年龄在这次分析中既可能代表了不同队列的特征，也代表了年龄本身的特征。这次分析所用的是一个时点的调查资料，在技术上不可能分解这两部分的情况。只有在今后不断取得新的资料，才有可能进一步分析队列和年龄两种不同影响。但是，在社会发展进程中，无论是队列差异还是年龄差异都不会完全消除。一方面，年龄作为生理原因自然是不会消除其影响。另一方面，样本中各年龄的老年人同时也是不同队列，分别经历了极为不同的社会历程，表现了很大的差别。在分析中，队列影响附着于年龄这个变量，表面上夸张了年龄的作用。今后社会的发展也许能够缩小队列的差异，然而社会只要在变化，队列差异就不会完全消除。
（2）我们的研究只涉及了在控制年龄以及其他变量条件下子女数在经济供养方面的作用，尚未涉及生活照料和精神慰藉方面。但是出于类似的理由，其他方面的分析也应该考虑控制年龄。
（3）子女在家庭养老中的作用除了表现于平常时期， 还表现在非常时期，即发生事故、重病、灾难的时候。由于分析样本中大部分老年人未必处于非常状态，因此在我们的分析结果中，子女的作用实际上有所淡化。而我们在研究这个问题，尤其是作一般性结论的时候，应该同时考虑到这一点。
在科学研究中，建立一个理论是比较难的，而找到一个理论的缺陷则较为容易。我们所作的检验是建立在以往研究的基础上，特别受益于夏传玲、桂世勋等同志开创性研究的启发。尽管我们的分析得出了一些不同的结果，我们并不就此认为所谓“填补”理论是错误的。如前所述，我们的回归分析也表明，提高老年人的收入和社会投入事实上导致子女对老年父母的净供养量的减少。虽然这一结果并不直接等于子女数不起作用，但这毕竟意味着提高社会化养老的程度可以减轻老年人在经济供养上对子女（包括子女数量）的依赖，提高了老年经济保障程度。另一方面，代际之间的相互支持，特别是子女的尽孝应该作为中华民族的优良传统保持下去。这不仅对于家庭养老的三个方面都有积极作用，并且应该是社会主义精神文明的一个组成部分。总之，本篇论文的主要目的旨在澄清对于当前我国家庭供养中子女作用的一般性评价，以及应用“填补”理论来分析我国当前情况的局限性。毫无疑问，中国养老问题在理论性研究和定量化分析上急需得到发展，以更好地服务于制定对策解决人口老龄化带来的新问题。
收稿时间：1996-01
Retesting the
RoleoftheNumberof Children in Family Support for the Elderly
Using data from"The 1992 Survey on the System of Supportfor the Elderly in China" conducted by China Research
Cnteron Ageing,this study makes a reassment and retest of theexisting literature about the impact of the number ofchildren on familial economic support for the
elderly.Weaknesses that may lead to misunderstanding in theseresearch designs are highlighted and age of elderly andother varialbes are added to the new research framework.This article proves that eldery's age can influence theproportion of the elderly supported by their children. Amultiple regression analysis which controls for elderly's ageand other independent variables demonstrates the significantrole of the number of children in family support for theelderly. Impacts of other independent variables on netsupport provided by children are also examined.Finally, sometheoretical and methodological problems in studying supportby children are discussed.Guo Zhigang is Director,Professor and Ph. D.,Institute ofPopulation Research,People's University of China; and ZhangKaidi is Director and Reseatch Associate, Policy Office,China Research Center on Ageing.