农村家庭养老社会支持系统探究——以苏北XS县为例

以江苏省苏北XS县的XN村为例,对该地区农村家庭养老现状进行了调查,发现存在政府职责缺失、农村社区社会资源缺乏、社会组织在农村发展缓慢等问题。通过借鉴韩国、日本、新加坡、巴西等国家的经验,从政府、社区、社会组织等方面,正式支持与非正式支持2个层面提出了完善农村家庭养老社会支持系统的对策与建议。     

农村社区养老机制的社会支持分析

农村社区养老是目前解决农村老年人养老问题的重要途径。而农村社区养老需要多主体、多方面的社会支持才能有效满足老年人的老年生活需求。目前我国农村社区养老在支持主体方面表现出政府支持不足、社区组织支持缺乏、家庭支持弱化等问题,以及在支持内容方面存在物质经济条件、日常生活照料、精神和心理慰藉相对匮乏的情况。因此有必要采取适当措施,诸如加强政府经济支持、社区组织生活照顾支持、家庭精神支持等,以此完善农村社区养老的社会支持体系,保障农村社区养老系统化制度化,真正解决农村老年人的养老问题。     

西南民族地区农村养老保障社会支持系统的主体及其模式

根据西南民族地区自身的养老实际,在充分考察西南民族地区社会力量的基础上,指出西南民族地区农村养老保障社会支持系统的主体,分别是政府、社会组织、农村经济组织、农村社区自治组织、家庭组织,提出不同主体的养老保障发展模式。     

基于情感治理视角下农村互助养老服务可行性分析

我国逐步进入老龄化社会,随着我国农村劳动力的大量输出,农村社区养老矛盾日益凸显。农村社区养老问题将成为农村社区治理的重要部分。情感治理是社会治理的重要方式之一,在集体情感的重构和乡土情结的发展方面发挥着重要作用,同时也为农村社区发展互助养老服务提供了有利支持。通过阐述情感治理背景下农村社区互助养老服务的内涵与意义,深入分析、探讨了情感治理视角下农村社区互助养老服务的可行性以及目前存在的困境,提出发挥党建引领作用、着力社会资本培力、培育社会组织参与、注重虚实协同发力等推进农村社区互助养老服务的实施建议。     

河南省农村多元化养老服务发展现状与思考

河南省作为农村人口大省,养老问题已经成为河南省面临的重要民生问题。通过问卷调查和访谈等方法对河南省农村多元化养老服务发展现状及养老需求进行了实地调研,通过对数据的整理分析,发现存在家庭养老服务功能弱化,政府养老服务体系不够健全,机构养老数量不足,社区养老服务方式单一等问题,结合省情,提出了提升家庭养老能力,凝聚社会养老合力的对策建议,以期为加快构建"以家庭为基础、社区为依托、机构为补充、医养相结合"的农村多元化养老服务体系提供借鉴。     

农村失能老人家庭养老困境与社会工作介入策略——以山东省潍坊市为例

农村人口老龄化、高龄化、失能化形势严峻,加强农村失能老人养老服务建设尤为迫切。调查结果表明,轮流奉养下的家庭养老是农村失能老人的主要养老模式,但是农村失能老人家庭养老服务面临诸多挑战:居住环境不稳定、经济供养压力大、照料资源供给有限、精神慰藉被忽视等。社会工作是农村养老服务网络中重要的专业力量支持,可以从强化政府主导、完善社区照顾、提升家庭养老服务水平等方面完善农村失能老人家庭养老模式。     

浅谈社区居家养老服务体系

建立和完善社区居家养老服务体系具有重要的现实意义,社区居家养老服务体系必须由家庭、政府、社会组织、社区等多元主体参与,共同为社会老年人提供养老服务。分析了构建居家养老服务体系的重要性,明确社区居家养老服务体系由日常生活、医疗健康、心理疏导和精神慰藉三个方面组成。     

农村养老供给的转型

我国农村老年人口比例高、基础规模大、发展速度快、地区分布差异大,城乡老龄化倒置日益显著,给农村养老带来了巨大的挑战和负担。农村老年人由谁来养、如何养老、在哪里养老成为我国积极应对人口老龄化的重要突破口。然而,农村传统家庭养老方式面临着家庭养老功能弱化、赡养结构转变、人力资源不足、养老供给单一等突出问题,要求政府、市场、家庭、社会组织、村民等共同努力,优化养老供给服务,形成福利多元化的养老支持路径,实现农村老年人口的老有所依、老有所为、老有所乐。     

福利多元主义视角下的农村养老服务供给探究——以南京市L区为例

以农村养老服务的多元供给作为研究问题,发现了多元服务供给主体在构建过程中遇到的诸多问题,如政府主体责任薄弱,家庭担责能力减弱,市场和社会组织参与度普遍较低等。以此提出政府应正确定位自身职责、扶持家庭养老、促进企业及社会组织积极参与服务供给等建议,促进农村养老服务供给的可持续发展。     

基于农村养老社会支持系统的计量分析

通过对养老水平、养老支持与相应变量的Logistic回归分析,得出6个变量与养老水平的关系达显著水平,而3个变量对养老支持具有较强的解释力。同时结合农村养老中3个现实问题的调查分析,指出了我国农村养老保障体制的发展应该重视农村经济组织、农村社区传统资源及社会参与力量。     

基于边界支持向量的自适应增量支持向量机

该文提出一种基于边界支持向量的自适应增量支持向量机,对每轮训练的样本集提取其边界支持向量,从而减少训练向量数目,提高训练效率。通过自适应调整参数,可以更好地适应新增样本。采用 UCI（University of California Irvine）机器学习数据库和Statlog数据库对本文方法进行验证,实验结果表明本文方法的训练时间优于标准支持向量机和一般增量支持向量机。其分类精度也明显优于一般增量支持向量机,在训练数据较少时,其分类精度与标准支持向量机相差不大,但随着训练数据的增加,分类精度逐渐超越标准支持向量机。该文的方法更适合大规模数据集的增量学习。