四川农村老年人养老脆弱性及其韧性治理研究

Research on the Vulnerability of Elderly Care and Its Resilience Governance in Rural Areas of Sichuan Province

摘要: 本文以四川农村老年人为研究对象，基于“敏感性–应对能力”分析框架，结合脆弱性与韧性治理理论，构建了包含人口、经济、健康等维度的养老脆弱性评价指标体系，运用集对分析法测算四川农村21个市(州)的养老脆弱性指数，并借助障碍度模型识别关键影响因素，同时探讨了韧性治理存在的问题及优化策略。研究发现：四川农村老年人养老脆弱性总体处于中等水平，呈现“东低西高”的区域差异特征，成都平原经济区为较低脆弱区，攀西及川西北为高脆弱区；老年抚养比、国家级贫困县数量、低保中老年人覆盖率、农作物受灾面积占比、医疗保健支出占比是主要影响因素；当前韧性治理存在养老服务供给不足、应对风险能力较弱、政策执行与协调不到位等问题。据此，从国家、社会、家庭、个体四个层面提出了针对性的韧性治理策略，旨在为缓解四川农村养老脆弱性、提升养老保障水平提供参考。

Abstract: This article takes elderly people in rural areas of Sichuan Province as the research object, based on the “sensitivity coping ability” analysis framework, combined with the theory of vulnerability and resilience governance, constructs an evaluation index system for elderly care vulnerability that includes dimensions such as population, economy, and health. The set pair analysis method is used to calculate the elderly care vulnerability index of 21 cities (prefectures) in rural areas of Sichuan Province, and the obstacle degree model is used to identify key influencing factors. At the same time, the problems and optimization strategies of resilience governance are discussed. Research has found that the overall vulnerability of elderly care in rural areas of Sichuan is at a moderate level, showing a regional difference of “low in the east and high in the west”. The Chengdu Plain Economic Zone is a relatively low vulnerability area, while Panxi and northwest Sichuan are high vulnerability areas; The main influencing factors are the elderly dependency ratio, the number of poverty-stricken counties at the national level, the coverage rate of middle-aged and elderly people receiving subsistence allowances, the proportion of crop affected areas, and the proportion of medical and health expenditures; The current resilience governance faces problems such as insufficient supply of elderly care services, weak risk response capabilities, and inadequate policy implementation and coordination. Based on this, targeted resilience governance strategies have been proposed from four levels: national, social, family, and individual, aiming to provide reference for alleviating the vulnerability of rural elderly care in Sichuan and improving the level of elderly care security.

1. 引言

人口老龄化的纵深发展叠加快速推进的城镇化进程，使我国养老问题愈发凸显，而农村地区因资源禀赋与经济社会发展水平的差距，养老困境更为复杂严峻。第七次全国人口普查(2020年)数据显示，我国城镇常住人口占比已达63.89%，“十四五”期间(2021~2025年)常住人口城镇化率将进一步提高到65%。在此过程中，青壮年劳动力携子女流动现象普遍，父母随迁较少，导致农村留守老年人口规模持续扩大[1]。

截止2025年，中国60周岁以上人口近3亿，超过总人口的20%，标志着中国已步入中度老龄化阶段，老龄化程度日益加深[2]。农村老年人的养老服务供给面临巨大压力，且我国农村老龄人口数量长期多于城市，老龄化程度高于城市，城乡差距呈扩大趋势。

我国农村地区的养老保障体系长期发展滞后或处于低水平状态，与相对完善的城镇养老保障体系形成鲜明对比。过去很长一段时间，国家未建立涵盖农村居民的养老保障体系，农村老人的养老生活需依赖家庭宗族网络、集体经济组织或继续从事农业生产实现[3]。但在工业化、城镇化及农业现代化背景下，人口流动常态化、土地经营集约化及孝文化约束力弱化，让传统家庭养老保障和土地养老保障失去物质、人力资源及文化道德基础，农村养老保障水平低且脆弱性强[4]。

学界对养老脆弱性的研究已形成一定基础：宏观层面分析区域间养老系统脆弱性的省际差异，发现中西部省份农村养老脆弱性较高；微观视角关注老龄人口在经济、健康、心理等方面的脆弱特征，指出敏感性与应对能力失衡是脆弱性形成的核心逻辑。但针对特定省份农村地区的系统性研究仍显不足，尤其缺乏对四川这类区域发展不均衡特征显著的农村地区养老脆弱性的深入探讨。

四川作为农业大省，农村老年人口规模大、老龄化程度深，且受地形、经济差异影响，农村养老呈现显著区域异质性。成都平原与川西北高原、盆周山区在经济基础、医疗资源、养老服务供给等方面差距悬殊，养老脆弱性的形成机制与表现特征具有独特性。因此，基于“敏感性–应对能力”框架，系统测度四川农村老年人养老脆弱性，识别关键影响因素，探索韧性治理路径，不仅能为四川农村养老政策优化提供依据，也可为中西部类似地区的养老问题解决提供参考。

2. 脆弱性与韧性治理理论基础

2.1. 养老脆弱性理论

在社会科学中，脆弱性研究转向以社会和人为中心，强调人和社会制度在脆弱性形成及削减中的作用，社会脆弱性术语得以广泛应用，关注脆弱群体识别、风险对脆弱性差异的影响及各类因素在削减脆弱性中的作用。

事实上，学界目前关于社会脆弱性的概念并没有达成一致，但在社会脆弱性的研究中无一例外的表现出这样一种逻辑：暴露于特定风险区域内的群体(个体)因其对风险的敏感程度和应对能力不同，所表现出来的脆弱性也存在很大的差异[5]。本文认为农村养老是多因素相互作用的开放系统，养老脆弱性是该系统内部多因素作用的结果，具体而言，是养老敏感性与养老应对能力综合作用的产物。其中，敏感性指系统或群体面临风险冲击时的易感和变化程度；应对能力指系统对风险的防范、减缓及适应能力。

2.2. 韧性治理理论

韧性概念为农村研究提供了新的分析方法和视野[6]，乡村韧性研究逐渐延展到乡村发展、乡村振兴、乡村宅基地等各个领域。同时，韧性理论打开了实现可持续发展的新视角，韧性是一系列能力的集合，包括稳定能力、恢复能力、适应能力，其中，稳定能力、恢复能力是被动的能力，适应能力是指主动应对的能力[7]。

而“韧性治理”则可被看作是各治理主体以提升自身及其所在系统对于风险冲击的适应能力为目标而建立的全周期、可持续的协同治理模式，是系统的正向演替进程[8] [9]。在这一理论视角下，农村老龄社会治理所追求的不应是忽视或否认当地农村年龄结构变迁直接引发或间接相关的养老问题和风险，而是承认这些风险的不可避性，同时更强调农村社会结构在遭遇养老相关冲击时对农村老年人的支持和保护，以及在处于养老压力环境时当地农村社会结构自身所具备的调适能力、抗冲击性。从这一角度而言，将韧性治理的理念引入农村老龄社会科学领域之中，有助于农村养老向农村老龄权益保障与当地人口高质量发展的概念拓展与理论整合，最终促进农村养老思考范式的转变。

3. 四川农村老年人养老脆弱性评价指标体系构建

3.1. 指标选取原则与体系构建

四川农村老年人养老脆弱性评价指标的选取，以农村养老脆弱性的分析框架为基础[10]，结合四川农村地区的实际情况，重点遵循三项原则：一是数据可及性，确保所选指标的原始数据能够从四川省统计年鉴、卫生和计划生育统计年鉴、农村统计年鉴等公开渠道获取，或通过规范的实地调研收集；二是可操作性，指标内涵清晰、计算方式明确，能够通过标准化处理转化为可量化的数值；三是代表性，指标需能准确反映四川农村养老系统的敏感性特征与应对能力水平，涵盖人口结构、经济基础、医疗资源、养老服务等关键维度。

基于对四川农村老年人养老脆弱性的分析，结合四川农村地区老龄化程度深、农业占比高、区域发展不均衡等实际特征，考虑到微观数据的可获得性，在“敏感性–应对能力”框架的基础上，遵循综合性原则(涵盖人口、经济、健康、资源等多维度)、主导因子原则(聚焦影响当地养老脆弱性的核心因素)、科学性原则(指标内涵与养老脆弱性理论相符)和可操作性原则(数据从统计年鉴及实地调研获取)，选取相关指标构建了四川农村老年人养老脆弱性评价指标体系(见表1)。

Table 1. Evaluation index system of rural pension vulnerability

表1. 农村养老脆弱性评价指标体系

属性	指标类别	指标	指标说明及性质	权重值	单位
敏感性指标	人口系统	老年抚养比	农村60岁以上人口/农村总劳动人口，反映农村老龄化对养老的压力(+)	0.032	%
		高龄化程度	农村80岁以上老人/农村60岁以上老人，体现高龄老人占比带来的养老敏感压力(+)	0.015	%
		空巢老人占比	农村空巢老人数/农村老年人口数，反映家庭照料缺失带来的敏感性(+)	0.028	%
		家庭户平均规模	农村人口总数/家庭户总数，规模越小养老支持越弱，敏感性越高(−)	0.014	人
	经济系统	消费收入比	农民消费支出/纯收入，比值越高经济抗风险能力越弱，敏感性越强(+)	0.021	%
		农作物受灾面积占比	当年农作物受灾面积/总播种面积，结合四川农业特征，反映农业收入波动带来的敏感性(+)	0.056	%
		农村贫困发生率	农村贫困人口/农村总人口，贫困程度越高敏感性越强(+)	0.053	%
	健康系统	慢性病患病率	农村患慢性病老人数/农村老年人口数，健康风险越高敏感性越强(+)	0.048	%
应对能力指标	医疗资源	每千人村医数	农村村医人数/农村总人数，医疗资源越充足应对能力越强(−)	0.013	人
		新农合报销比例	新农合实际报销费用/医疗总费用，报销比例越高应对能力越强(−)	0.035	%
	养老资源	养老金月均水平	农村老人月均养老金数额，经济保障越强应对能力越强(−)	0.029	元
		低保中老年人覆盖率	享受低保的农村老人数/农村老年人口数，社会保障越完善应对能力越强(−)	0.015	%
	财政与社会资源	财政养老支出占比	财政养老支出/地方财政总支出，财政支持力度越大应对能力越强(−)	0.027	%
		农村居民人均可支配收入	农村居民年度人均可支配收入，自我保障能力越强应对能力越强(−)	0.016	元

注：+表示数值越大敏感性越强/应对能力越弱；−表示数值越大敏感性越弱/应对能力越强；数据来源：《四川省统计年鉴(2024年)》《四川农村统计年鉴(2024年)》等。

3.2. 指标权重确定

为减少主观赋权偏差对评价结果的干扰，本研究采用熵值法确定各指标权重。熵值法是一种基于指标数据自身离散程度的客观赋权方法，其核心逻辑是：通过计算指标的信息熵判断其对评价结果的影响程度——信息熵越小，表明指标值的变异程度越大，对系统差异的区分能力越强，相应权重则越高。具体步骤如下：

1) 数据标准化处理。由于不同指标的量纲和数值范围存在差异，需先对原始数据进行极差标准化处理，消除量纲影响。

对于正向指标(数值越大，养老脆弱性越高)，标准化公式为：

$Y_{ij}=\frac{X_{ij}-X_{\min }}{X_{\max }-X_{\min }}$ (1)

其中，$X_{ij}$ 为第$i$ 个评价单元第$j$ 项指标的原始值，$X_{\max }$ 、$X_{\min }$ 分别为该指标的最大值和最小值，$Y_{ij}$ 为标准化后的值。

对于负向指标(数值越大，养老脆弱性越低)，标准化公式为：

$Y_{ij}=\frac{X_{\max }-X_{ij}}{X_{\max }-X_{\min }}$ (2)

2) 计算信息熵与信息效用值。假设$m$ 个评价单元、$n$ 项指标，第$j$ 项指标的信息熵$e_j$ 计算公式为：

$e_j=-k{\displaystyle \sum }_{i=1}^m{y}_{ij}\ln y_{ij}$ (3)

其中，$k=1/\ln m$ ，$y_{ij}=Y_{ij}/{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{Y}_{ij}}$ (第$i$ 个评价单元第$j$ 项指标标准化值占该指标总和比重)。信息效用值$d_j$ 为信息熵的补数，即：

$d_j=1-e_j$ (4)

3) 确定指标权重。对信息效用值进行归一化处理，得到第$j$ 项指标的权重$w_j$ ：

$w_j=\frac{d_j}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{d}_j}}$ (5)

该过程通过数据自身特征赋予权重，有效规避了主观判断的偏差，使评价结果更具客观性。

4. 四川农村老年人养老脆弱性现状分析

4.1. 养老脆弱性指数测算

现有数字化测度方法中，主成分分析法、专家打分法、集对分析法应用较为广泛，结合四川资源型城市精细化治理的特点，本研究对三种方法进行对比分析，最终选择适配性更强的方法，具体对比如下表2：

Table 2. Comparison table of different measurement methods

表2. 不同测度方法对比表

测度方法	优势	局限性
主成分分析法	客观性强，能排除指标间的多重共线性，结果可量化程度高	对数据完整性、正态分布要求高，四川部分偏远资源型城市存在数据缺失情况，易导致结果偏差
专家打分法	灵活度高，可针对资源型城市特色场景调整评分维度	主观性强，专家认知差异可能导致结果波动，且需耗费大量时间筛选权威专家，效率较低
集对分析法	能容忍数据缺失与模糊，可兼顾定量数据与定性评价，计算简洁易懂	结果精度受“差异度系数”设定影响，需结合区域实际调整参数

本研究运用集对分析法对四川农村老年人养老脆弱性量化测算，依据为：四川11个偏远市州存在标数据缺失，该方法“差异度”可容忍模糊性，无需剔除样本；同时兼顾测算精度与区域适配性。其通过将养老敏感性和应对能力视为关联集合，构建“同异反”联系度表达式刻画二者相互作用，具体步骤如下：

首先，确定评价对象集与指标体系。以四川全省21个市(州)的农村地区为评价单元(测算数据采用2024年度县域统计数据，部分偏远市州缺失数据通过插值法补充)，以表1中的14项指标作为分析基础，其中敏感性指标8项，应对能力指标6项。

其次，计算联系度与贴近度。通过对比各评价单元与最优、最劣评价集的差异，分别确定养老敏感性和应对能力的同一度(a)、差异度(b)、对立度(c)，并基于权重计算综合贴近度。其中，敏感性贴近度($r_s$ )越大，表明该地区养老系统对风险的易感程度越高；应对能力贴近度($r_r$ )越大，表明系统抵御风险的能力越强。

最后，构建脆弱性指数。借鉴“敏感性–应对能力”的耦合逻辑，将养老脆弱性指数(V)定义为敏感性贴近度与应对能力贴近度的比值，即：

$V=\frac{r_s}{r_r}$

当V值越大时，说明该地区农村老年人养老脆弱性越高；反之则越低。

4.2. 养老脆弱性等级划分与分析

基于集对分析，本研究计算出四川农村地区养老的脆弱性指数，借助ArcGIS对数据分别进行自然断点法(natural breaks)集合分类。由于自然断点法是根据曲线统计规律将数据中不连续的地方作为分级依据，在确保差异最大化的同时，实现对数据的等级划分。研究对四川各地农村养老脆弱性的脆弱性指数按自然断点法进行5个等级的集合分类，1~5级表示脆弱性指数由低到高排列(见表3)。

Table 3. Rural pension vulnerability evaluation level table

表3. 农村养老脆弱性评价等级表

等级划分	脆弱性指数(V)范围	说明
第1级(低脆弱区)	[0, 0.85)	养老脆弱性水平最低
第2级(较低脆弱区)	[0.85, 1.05)	养老脆弱性水平较低
第3级(中等脆弱区)	[1.05, 1.25)	养老脆弱性水平处于中等程度
第4级(较高脆弱区)	[1.25, 1.45)	养老脆弱性水平较高
第5级(高脆弱区)	[1.45, +∞)	养老脆弱性水平最高

从全省范围来看，四川农村老年人养老脆弱性整体处于中等水平，整体养老系统呈现“敏感程度中等、应对能力不足”的特点。其中，脆弱性较高及以上等级的地区，主要集中在川西北高原、盆周山区等经济欠发达区域；而脆弱性中低及以下等级的地区，以成都平原及川南部分城市的农村地区为主。这一结果与四川农村经济社会发展的区域不均衡性高度吻合，印证了养老脆弱性与地区综合发展水平的关联性。

5. 四川农村老年人养老脆弱性影响因素分析

5.1. 障碍度模型应用

为精准识别各指标对四川农村老年人养老脆弱性的具体影响程度，本研究引入障碍度模型进行量化分析。该模型通过计算各指标的障碍度值，衡量其对养老脆弱性提升的阻碍作用(或对脆弱性降低的制约作用)，核心逻辑是：指标障碍度越高，表明该指标对养老脆弱性的影响越显著，是导致区域养老系统脆弱性偏高的关键制约因素。具体计算步骤如下：

1) 数据标准化处理。采用与熵值法一致的极差标准化方法，对表1中14项指标的原始数据进行处理，消除量纲差异；

2) 计算指标偏离度。以最优评价集为基准，计算各指标实际值与最优值的偏离程度，公式为：

$h_{ij}=1-Y_{ij}$ (7)

其中$h_{ij}$ 为第$i$ 个评价单元第$j$ 项指标的偏离度，$Y_{ij}$ 为标准化后的值；

3) 计算障碍度。结合熵值法确定的指标权重$w_j$ ，计算单项指标障碍度$O_j$ 和综合障碍度$O$ ，公式分别为：

$O_j=\frac{h_{ij}\cdot w_j}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{h}_{ij}\cdot w_j}}\times 100\text{\%}$ (8)

$O={\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{O}_j}$ (9)

其中，单项指标障碍度$O_j$ 反映第$j$ 项指标对养老脆弱性的影响程度，值越高说明该指标的制约作用越强。

5.2. 养老脆弱性影响因素分析

基于障碍度模型及四川农村实际，识别出养老脆弱性五大核心影响因素：老年抚养比障碍度最高，农村老年人口占比高且劳动年龄人口外流加重家庭养老负担，提高系统敏感性；国家级贫困县集中于部分区域，当地贫困深、经济弱、收入低，显著削弱养老应对能力，是高脆弱区形成主因；农村低保对老年人覆盖有限且山区更差，社保兜底作用未显，难对冲风险；农作物受灾频发且农业主导区受灾更重，削弱老人农业经济抗风险力，加剧经济脆弱性；农村医疗资源短缺，老人患病自付费用高，医疗支出挤压生活消费，形成“因病致贫–脆弱性提升”循环，制约系统应对能力。五大因素通过“敏感性强化–应对能力弱化”双重路径作用，老年抚养比、受灾面积占比从“输入端”增加风险暴露，贫困县数量、医疗支出占比从“输出端”削弱抵御能力，低保覆盖率不足则阻断“缓冲机制”，最终形成“东低西高”的脆弱性格局，与“敏感性–应对能力”框架的耦合逻辑完全契合(见表4)。

Table 4. Analysis of the main influencing factors of elderly care vulnerability in rural areas of Sichuan province

表4. 四川农村老年人养老脆弱性主要影响因素分析表

影响因素	指标属性/关联指标	具体影响描述
老年抚养比	人口系统敏感性指标	四川省农村老年人口占比高，部分偏远县域尤为突出；劳动年龄人口外出务工现象普遍，家庭养老压力显著增加。
国家级贫困县数量	与农村贫困发生率、人均可支配收入高度相关	四川省存在多个国家级贫困县，主要分布于川西北、攀西地区，这些区域农村贫困程度较深，经济基础薄弱，直接削弱了养老应对能力，是高脆弱区形成的重要原因。
低保老年人覆盖率	应对能力指标	四川省农村低保制度对老年人的覆盖范围有限，部分山区覆盖情况更差，社会保障的兜底保障作用未能充分发挥。
农作物受灾面积占比	经济系统敏感性指标	四川省农村农作物受灾情况频发，部分农业主导区域受灾更为严重；农业收入是农村老人重要经济来源，受灾会直接降低其经济抗风险能力，影响生活稳定性。
医疗保健支出占比	与医疗资源关联的应对能力相关指标	四川省农村医疗资源短缺，老人患病后自付医疗费用占比高，医疗保健支出挤压了其他必要生活消费，形成“因病致贫–养老脆弱性提升”的恶性循环。

上述因素相互叠加，共同构成了四川农村养老脆弱性的主要驱动机制：人口结构失衡(老年抚养比高)奠定了敏感性基础，自然灾害与贫困加剧了经济脆弱性，而社会保障与医疗资源的不足则削弱了应对能力，最终形成区域差异显著的脆弱性格局。

6. 四川农村老年人养老韧性治理存在的问题

1) 养老服务供给不足

四川农村养老服务供给与老年人实际需求存在显著缺口。现有养老机构数量少，且多以基础照料为主，缺乏针对高龄、失能老人的专业护理服务，服务内容单一、设施简陋问题突出；同时医疗资源分布不均衡，优质医疗资源多集中于县城，乡镇卫生院和村卫生室设备陈旧、医护人员专业水平有限，难以满足老年人慢性病管理、急诊救治等日常健康需求，在川西北高原、盆周山区等区域，医疗资源短缺问题更为严峻。

2) 应对风险能力较弱

四川农村老年人面对各类风险的抵御能力普遍较弱。农村地区因地形、气候特点易受洪涝、滑坡、干旱等自然灾害影响，但多数村庄缺乏针对老年人的应急避难设施和专项应急预案，灾害发生时老年人因行动不便、信息获取滞后，往往受影响最严重，且农作物受灾后的经济损失补偿机制未充分覆盖老年群体；同时农村老年人抗经济风险能力差，多以农业收入和微薄养老金为主要经济来源，遭遇疾病、灾害等突发情况时极易陷入经济困境。

3) 政策执行与协调不到位

养老韧性治理的政策效能未充分发挥。尽管新农合、低保、养老金等政策已覆盖农村，但执行层面存在“最后一公里”问题，部分村干部政策宣传不到位导致老年人对福利政策知晓率低，部分符合条件的老人因申请流程繁琐、审核标准模糊等未能纳入保障范围；同时各部门在养老服务体系建设中协调配合不足，养老服务涉及民政、卫健、财政、人社等多部门，但部门间缺乏常态化沟通机制，资源整合度低，如民政部门养老机构建设与卫健部门医疗资源下沉未有效衔接，财政养老支出分配存在重复或遗漏，难以形成政策合力，影响养老服务体系整体效能。

7. 四川农村老年人养老韧性治理策略与研究结论

7.1. 韧性治理策略

将韧性治理理念融入四川农村养老体系，核心是通过理念革新与机制重塑，提升系统应对复杂风险的适应性与稳定性，保障农村老龄群体福祉可持续性，需遵循“常态性、联结性、协同性”原则，从四层面推进：

在国家层面，将韧性治理纳入农村养老相关战略，制定针对四川农村的前瞻性养老照护规划，明确发展目标与优先领域，可参考联合国健康老龄化行动框架，聚焦农村长者友善环境建设与长期照护发展。加快长期护理保险在四川农村的落地，制定符合农村实际的失能评估标准和服务目录，构建公平可及的长期照护体系；同时明确政府、个人、集体等多元主体的筹资责任，结合四川农村经济特点优化分担结构，增强制度在农村地区的可持续性[11]。

在社会层面，修复农村社会连接，激活在地养老力量，构建以村社为核心的嵌入式服务网络，推动养老服务从外部输入转向在地协作。可借鉴日本社区综合护理与英国“原居养老”经验，结合四川农村聚居特点，强化村卫生室、互助养老点等设施的功能整合；推广“农村幸福院”等互助养老模式，壮大养老志愿服务队伍，鼓励农村低龄老人参与高龄老人照护，织密支持网络，增强农村养老的社会凝聚力[12]。

在家庭层面，构建“家庭为本”的支持体系，避免将养老责任完全压给农村家庭。关注农村家庭照护者的负担，参考法国“为照护者行动”与英国《照护法案》经验，建立针对四川农村照护者的支持政策，提供照护补贴缓解经济压力，推广“喘息服务”减轻精力负担，开展免费技能培训提升照护能力，实现外部资源与家庭照护的有效嵌合。

在个体层面，聚焦农村老年人的脆弱性，强化普惠性保障。关注川西北高原、盆周山区的贫困老人、失能老人等弱势群体，推动低成本、可及性强的居家与社区服务；采纳“前瞻性照护”理念，在农村推广基础体检、慢性病管理、健康生活方式指导等服务，结合新农合政策强化老年健康管理，增加农村老人的健康资本储备，提升其应对衰老的自主性。

7.2. 研究结论

本研究以四川农村老年人为研究对象，基于“敏感性–应对能力”框架，结合脆弱性与韧性治理理论，通过构建评价指标体系、运用集对分析法和障碍度模型，对其养老脆弱性及韧性治理展开系统分析，得出以下结论：

第一，四川农村老年人养老脆弱性总体处于中等水平，呈“敏感程度中等、应对能力不足”特征，区域差异显著且“东低西高”，不同经济区及同一区域内城乡融合程度不同，脆弱性等级均有差异。进一步揭示四川内部差异，成都平原经济区因应对能力强，脆弱性低于全国农村平均水平；攀西–川西北因敏感性高，填补“省级内部区域差异”研究空白。

第二，人口结构、经济基础等多因素叠加，从敏感性基础、经济脆弱性、应对能力层面共同驱动脆弱性形成，最终呈现区域差异显著的格局，进一步识别“自然灾害–医疗支出”连锁反应，完善驱动机制理论。

基金项目

四川省高校人文社会科学重点研究基地农村社区治理研究中心项目“四川农村老年人养老脆弱性及其韧性治理研究”(项目编号：SQZL2025C01)。

NOTES

^*通讯作者。