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文檔簡介
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換:1.將是否貧困轉換成虛擬變量: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換,二分變量除性別以外,均以0(無)作為參照,具體設置如下:表1Logistic回歸方程變量的選擇及設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
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