李長(zhǎng)遠(yuǎn)

(甘肅政法大學(xué) 公共管理學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

一、引言及文獻(xiàn)綜述

養(yǎng)老服務(wù)是政府提供的一種新型公共服務(wù)，存在服務(wù)有效供給不足，老年人多樣化、多層次的服務(wù)需求尚未有效滿足的問(wèn)題。公共服務(wù)供給不足的原因主要有兩個(gè)：一是各級(jí)政府對(duì)公共服務(wù)投入不足；二是政府提供公共服務(wù)效率不高，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)最優(yōu)化供給[1]。為了適應(yīng)老齡事業(yè)發(fā)展的資金需求，2022年8月，《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)和推進(jìn)老齡工作進(jìn)展情況的報(bào)告》提出“完善老齡事業(yè)發(fā)展財(cái)政投入政策和多渠道籌資機(jī)制，繼續(xù)加大中央預(yù)算內(nèi)投資支持力度，鼓勵(lì)和引導(dǎo)社會(huì)力量積極參與老齡事業(yè)發(fā)展”。財(cái)政是發(fā)展普惠型養(yǎng)老服務(wù)的重要資金來(lái)源，需要在厘清政府養(yǎng)老服務(wù)目標(biāo)和責(zé)任的基礎(chǔ)上，充分利用現(xiàn)有資源提高服務(wù)供給質(zhì)量和水平[2]。政府對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出的總額和效率直接影響?zhàn)B老服務(wù)的有效供給。

隨著我國(guó)持續(xù)完善養(yǎng)老服務(wù)體系，各級(jí)政府加大了財(cái)政支持力度，學(xué)界開(kāi)始關(guān)注養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政資金使用效率問(wèn)題。與之相關(guān)的文獻(xiàn)主要反映在學(xué)者們對(duì)社會(huì)保障或養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率及影響因素的研究成果中。一是在社會(huì)保障財(cái)政支出效率方面。研究認(rèn)為，社會(huì)保障效率評(píng)價(jià)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，目前評(píng)估模式以操作性評(píng)估模式為主，在治理、結(jié)果和過(guò)程三種評(píng)估中，結(jié)果評(píng)估導(dǎo)向占優(yōu)[3]；不同區(qū)域間社會(huì)保障支出效率存在明顯的差異，應(yīng)采取分類指導(dǎo)的策略提高效率[4]；中部地區(qū)社會(huì)保障支出效率處于持續(xù)改善狀態(tài)[5]。二是在養(yǎng)老保障財(cái)政支出效率方面(主要集中于養(yǎng)老保險(xiǎn)方面)。研究認(rèn)為，僅有三個(gè)省區(qū)達(dá)到 DEA 有效，老年撫養(yǎng)比、贍養(yǎng)率、政府規(guī)模具有顯著正影響[6]；我國(guó)城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)整體效率呈下降趨勢(shì)[7]。三是養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率方面。有學(xué)者研究了上海各區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率，認(rèn)為郊區(qū)財(cái)政支出效率高于城市核心區(qū)財(cái)政支出效率，財(cái)政力量對(duì)財(cái)政支出效率有顯著的正向影響[8]；對(duì)江蘇省三市政府購(gòu)買(mǎi)養(yǎng)老服務(wù)的效率進(jìn)行測(cè)量和評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)政府購(gòu)買(mǎi)養(yǎng)老服務(wù)綜合效率較低、效率呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減等特點(diǎn)，以此提出要優(yōu)化購(gòu)買(mǎi)服務(wù)的結(jié)構(gòu)[9]。

通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)：一是國(guó)內(nèi)對(duì)公共服務(wù)及社會(huì)保障財(cái)政支出效率問(wèn)題研究起步相對(duì)較晚，且研究缺乏深度，專門(mén)針對(duì)養(yǎng)老服務(wù)專項(xiàng)財(cái)政支出效率的研究則更為缺乏。二是效率測(cè)量所依據(jù)的數(shù)據(jù)大多是基于單年度橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)效率的測(cè)算，只能在一個(gè)時(shí)點(diǎn)上對(duì)各地區(qū)進(jìn)行橫向靜態(tài)比較，較少基于面板數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)政支出效率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。三是在DEA方法運(yùn)用及模型選擇方面，多以傳統(tǒng)經(jīng)典的CCR模型和BCC模型方法為主, 但是上述兩種傳統(tǒng)模型無(wú)法避免決策單元受環(huán)境及隨機(jī)干擾因素的影響。四是在投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇方面，多以養(yǎng)老床位數(shù)、護(hù)理員工數(shù)等作為衡量財(cái)政支出效率的產(chǎn)出指標(biāo)，無(wú)法真實(shí)反映財(cái)政支出的效率水平。

為此，本文首先建立評(píng)估指標(biāo)體系，采用Super-SBM DEA模型測(cè)算我國(guó)30個(gè)省份(西藏相關(guān)數(shù)據(jù)部分缺失，除外)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率，比較評(píng)價(jià)省際、地區(qū)間效率差異。其次，建立Tobit面板數(shù)據(jù)回歸模型，剖析影響?zhàn)B老服務(wù)財(cái)政支出效率的主要因素，為提出的改進(jìn)措施及建議提供理論支撐。

二、養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率DEA模型及評(píng)價(jià)指標(biāo)

(一)Super-SBM模型的選擇

傳統(tǒng)CCR模型和BCC模型是基于角度(投入或產(chǎn)出角度)和徑向(投入或產(chǎn)出同比例擴(kuò)大或縮小)測(cè)度效率的，僅從投入或產(chǎn)出一個(gè)角度測(cè)算效率，無(wú)法同時(shí)兼顧，也不能合理解決投入和產(chǎn)出的松弛問(wèn)題，即投入冗余或產(chǎn)出不足的問(wèn)題，導(dǎo)致效率測(cè)算不夠精確[10]。針對(duì)傳統(tǒng)DEA模型存在的缺陷，Tone(2002)提出了基于松弛變量效率測(cè)度(slacks-based measure)的非角度非徑向SBM 模型[11]。但在多個(gè)決策單元(DMU)同時(shí)有效(效率值大于或等于1)時(shí)，SBM 模型無(wú)法對(duì)效率值為1的決策單元進(jìn)一步排序和評(píng)價(jià)。為此，Tone在借鑒Super DEA模型的基礎(chǔ)上，提出了超效率SBM(Super-SBM)模型，該模型結(jié)合了超效率DEA模型與非角度非徑向的SBM模型。Super-SBM模型在SBM模型的基礎(chǔ)上估計(jì)DMU的超效率值，綜合了兩者的優(yōu)勢(shì)，測(cè)算的效率值可以大于1，解決了有效決策單元(效率值為1)的比較問(wèn)題;同時(shí),克服了傳統(tǒng)DEA模型由于徑向和角度的選擇所帶來(lái)的效率測(cè)度偏誤。本文將超效率DEA模型與SBM模型相結(jié)合，綜合兩種DEA模型的優(yōu)點(diǎn)，用以測(cè)算中國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率。

(二)評(píng)估指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.投入指標(biāo)的選取。養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率是政府財(cái)政對(duì)該新型公共服務(wù)投入與產(chǎn)出的比值，反映了政府供給該公共服務(wù)財(cái)政支出的管理與績(jī)效水平。政府對(duì)養(yǎng)老服務(wù)的投入分為直接投入和間接投入兩方面(表1)。直接投入主要包括設(shè)施建設(shè)、服務(wù)運(yùn)營(yíng)和補(bǔ)需方三種類型，由政府民政事業(yè)基本建設(shè)投資情況和老年人福利支出加總后進(jìn)行衡量；間接投入主要是財(cái)政對(duì)醫(yī)養(yǎng)結(jié)合機(jī)構(gòu)人力資本方面的投入。

2.產(chǎn)出指標(biāo)的選擇。養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)出是指服務(wù)水平及滿足老年人服務(wù)需求的狀況。有研究將老年人享受的服務(wù)項(xiàng)目數(shù)量和享受服務(wù)人員的數(shù)量作為兩個(gè)重要的產(chǎn)出指標(biāo)[12]。本文的產(chǎn)出指標(biāo)主要包括四種(表1)：一是老齡補(bǔ)貼人數(shù)占老年人比例，選擇享受高齡補(bǔ)貼、護(hù)理補(bǔ)貼、養(yǎng)老服務(wù)三類補(bǔ)貼的老年人數(shù)相加除以65歲老年人數(shù)得出；二是養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)康復(fù)和醫(yī)療門(mén)診人次，選取收養(yǎng)性公辦養(yǎng)老機(jī)構(gòu)老年人享受康復(fù)和醫(yī)療門(mén)診人次數(shù)來(lái)衡量；三是養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)中收住的失能、半失能老年人數(shù)，衡量財(cái)政對(duì)康復(fù)護(hù)理機(jī)構(gòu)其設(shè)施的投入狀況和養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)提供康復(fù)護(hù)理的能力；四是養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)設(shè)施發(fā)展?fàn)顩r，以每千名老年人擁有養(yǎng)老床位數(shù)來(lái)表示。

表1 養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及說(shuō)明

3.數(shù)據(jù)來(lái)源。本文基于橫截面和時(shí)間序列數(shù)據(jù)，將全國(guó)30個(gè)省份(因數(shù)據(jù)部分缺失,西藏自治區(qū)除外)作為決策單元，分析省級(jí)地方政府養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出總效率和投入產(chǎn)出指標(biāo)效率；在將我國(guó)劃分為東、中、西部的基礎(chǔ)上，對(duì)其進(jìn)行區(qū)域效率比較。本文投入和產(chǎn)出指標(biāo)中使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于2013-2020年的《中國(guó)民政統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》30個(gè)省份相關(guān)數(shù)據(jù)。

三、養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率測(cè)算及評(píng)價(jià)——基于非導(dǎo)向的Super-SBM DEA模型

(一)全國(guó)整體分析

本文基于非導(dǎo)向的Super-SBM DEA模型，運(yùn)用MaxDEA Pro軟件測(cè)算養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出總效率，包括綜合技術(shù)效率(CRS)、純技術(shù)效率(VRS)和規(guī)模效率值(SE)。圖1顯示，2012—2019年，三種效率呈現(xiàn)出先波動(dòng)上升、后波動(dòng)下降的趨勢(shì)，其中，2017年三種效率值最高，2018年效率值急速下降；全國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率均未超過(guò)0.8，表示財(cái)政支出總體效率尚存在提升空間，存在財(cái)政資金投入過(guò)多或養(yǎng)老服務(wù)生產(chǎn)不足的情況。

圖1 2012—2019年全國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出整體效率(平均值)變化趨勢(shì)

三種效率平均值中，平均綜合技術(shù)效率一直低于平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率，即平均綜合技術(shù)效率最低，主要原因是純技術(shù)效率和規(guī)模效率較低。整個(gè)考察期內(nèi)，平均規(guī)模效率先高于平均技術(shù)效率，后低于平均技術(shù)效率，表明純技術(shù)效率有所改善，規(guī)模效率有所惡化。因此，我國(guó)在提高養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政資金內(nèi)部管理的同時(shí)，應(yīng)重視規(guī)模效率的提升。

(二)省際分析

1．綜合技術(shù)效率。綜合技術(shù)效率衡量決策單元的總體效率狀況。在Super-SBM模型下，從均值來(lái)看，只有青海和寧夏的綜合技術(shù)效率達(dá)到有效水平，其他省區(qū)效率均低于1(見(jiàn)表2)。從養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的變異系數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)差/平均值)可以看出，2019年全國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率變異系數(shù)為0.790，高于八年均值(0.584)，表明各地公共養(yǎng)老服務(wù)資源投入產(chǎn)出效率間的差距仍然顯著，并沒(méi)有得到有效緩解。無(wú)論是2019年效率均值還是八年效率均值，從橫截面效率數(shù)據(jù)上看，我國(guó)東、中、西部養(yǎng)老服務(wù)綜合技術(shù)效率排序?yàn)槲鞑康貐^(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū)。其中，西部地區(qū)和東部地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率差異不大，中部地區(qū)則明顯低于西部和東部?jī)蓚€(gè)地區(qū)。

表2 2012—2019年中國(guó)30個(gè)省份養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出橫截面和時(shí)間序列效率值

2．純技術(shù)效率。純技術(shù)效率是在支出規(guī)模一定時(shí)，投入要素的產(chǎn)出效率，可以衡量支出綜合技術(shù)無(wú)效率在多大程度上是由純技術(shù)非效率影響的。2012—2019年，共有8個(gè)省區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出純技術(shù)效率完全有效，分別為上海、江蘇、浙江、廣東、海南、吉林、寧夏和青海；2019年，純技術(shù)效率有效的省區(qū)達(dá)到了14個(gè)，說(shuō)明全國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出純技術(shù)效率處于改善態(tài)勢(shì)。

3．規(guī)模效率。規(guī)模效率是決策單元生產(chǎn)邊界的實(shí)際產(chǎn)出量同最優(yōu)規(guī)模下的產(chǎn)出量的比值，說(shuō)明實(shí)際產(chǎn)出規(guī)模與最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模的距離。從均值來(lái)看，所有省份的養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出規(guī)模效率均低于1，從單年度(2019年)來(lái)看，規(guī)模效率值大于等于1的僅有新疆。不難推斷，各省區(qū)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率均值較低主要是由規(guī)模效率較低造成的。

(三)區(qū)域分析

表3呈現(xiàn)了2012—2019年我國(guó)三大區(qū)域養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率存在明顯的差異。三地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率均值均處于較低水平，都未超過(guò)0.6。從整體上看，三大區(qū)域的三種效率均處于不斷改善的狀況，說(shuō)明各地區(qū)地方政府逐步重視養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政資金的有效使用。西部地區(qū)和東部地區(qū)差異不大，中部地區(qū)則明顯較低。純技術(shù)效率從高到低依次是東部、西部和中部，規(guī)模效率從高到低的排序則為中部、西部和東部。中部地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率偏低的主要原因是純技術(shù)效率較低，需要提高養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政投入的管理和技術(shù)水平，優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)。東部養(yǎng)老服務(wù)綜合技術(shù)效率較低的主要原因在于該地區(qū)的規(guī)模效率偏低，相對(duì)于中部、西部地區(qū)，養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政投入超過(guò)了最優(yōu)規(guī)模，需要通過(guò)優(yōu)化支出結(jié)構(gòu)、推進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)均等化等手段提高財(cái)政支出效率。西部地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)綜合技術(shù)效率較低，同時(shí)有純技術(shù)效率偏低和規(guī)模效率較低兩方面的原因，因此，西部地區(qū)在加大政府養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政投入的同時(shí)，需要進(jìn)一步提高養(yǎng)老服務(wù)投入和產(chǎn)出的管理技術(shù)水平。

表3 中國(guó)三大區(qū)域養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出時(shí)間序列總效率均值

四、我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率影響因素分析——基于面板數(shù)據(jù)Tobit模型

(一)模型構(gòu)建與變量選擇

DEA 模型只能考察投入和產(chǎn)出的關(guān)系，無(wú)法反映投入、產(chǎn)出變量以外環(huán)境因素對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的影響，Tobit面板數(shù)據(jù)回歸模型可以有效避免上述問(wèn)題的發(fā)生[13]。本文采用Tobit 模型對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的影響因素進(jìn)行分析時(shí)，將Super-SBM DEA模型測(cè)算出的平均綜合技術(shù)效率作為被解釋變量，綜合已有文獻(xiàn)及我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展實(shí)際，主要考察經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政狀況、社會(huì)養(yǎng)老資源、家庭養(yǎng)老資源等環(huán)境因素對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的影響，選取影響因素指標(biāo)，建立模型如式(1)。

Effchit=β0+βXXit+μi+εit

(1)

其中，Effchit為養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率，效率值均大于0；βX為β1，β2，β3，…，為各解釋變量的回歸參數(shù)；i為各省市的編號(hào)，i=1,2，…,n，且n=30；t為t時(shí)期，本文為2012—2019年；μi為獨(dú)立的隨個(gè)體變化但不隨時(shí)間變化的隨機(jī)變量；εit為隨個(gè)體和時(shí)間而獨(dú)立變化的隨機(jī)變量。解釋變量分別為城鎮(zhèn)化水平、財(cái)政配置能力、財(cái)政自給能力、平均家庭規(guī)模和社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金結(jié)余狀況。

1．財(cái)政配置能力。即全省財(cái)政支出/全省GDP。地方財(cái)政能力是指地方政府汲取或配置的財(cái)力，可分為財(cái)政汲取能力和財(cái)政配置能力。已有相關(guān)研究多采用地方財(cái)政支出占當(dāng)?shù)谿DP的比重作為衡量地方財(cái)政能力的標(biāo)準(zhǔn)[14]。

2．財(cái)政自給能力。即全省地方財(cái)政收入/全省地方財(cái)政支出。財(cái)政自給能力作為測(cè)度地方財(cái)政能力的重要指標(biāo)，是指地方政府在不依賴上級(jí)政府和其他同級(jí)政府補(bǔ)助的情況下，獨(dú)立籌措資金以滿足本級(jí)財(cái)政支出的能力[15]。

3．城鎮(zhèn)化水平。即各省份城鎮(zhèn)常住人口/全省總?cè)丝?，該指?biāo)運(yùn)用各省市城鎮(zhèn)常住人口占本省市總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化水平的提高可以打破城鄉(xiāng)壁壘，有效完善公共服務(wù)設(shè)施，地方財(cái)政將有更多的資金投入到公共服務(wù)中，進(jìn)而提升政府財(cái)政運(yùn)行效率[16]。

4．平均家庭規(guī)模。即各省平均每戶家庭人口數(shù)量。隨著人口老齡化程度不斷加深，家庭規(guī)模不斷縮小，需要更多的財(cái)政資金保障社會(huì)養(yǎng)老制度運(yùn)行和補(bǔ)貼傳統(tǒng)家庭養(yǎng)老，從而阻礙養(yǎng)老保險(xiǎn)運(yùn)行效率和財(cái)政支出效率的提升[17]。

5．社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余。即每年城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老保險(xiǎn)累計(jì)結(jié)余資金。養(yǎng)老保障主要分為兩個(gè)層次：第一層次為經(jīng)濟(jì)保障，主要是指多層次養(yǎng)老保險(xiǎn)制度；第二層次為服務(wù)保障，主要是居家社區(qū)機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)。養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余過(guò)多，一定程度上會(huì)阻礙養(yǎng)老服務(wù)的發(fā)展[18]。

(二)實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

利用Stata14 MP對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的外部環(huán)境影響因素變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)和Tobit回歸分析，各變量的方差膨脹系數(shù)(VIF)均小于10，回歸模型通過(guò)多重共線性檢驗(yàn)、單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余變量存在問(wèn)題，對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后，通過(guò)了單位根檢驗(yàn)，多變量序列是多變量平穩(wěn)時(shí)間序列。三個(gè)模型的LR檢驗(yàn)結(jié)果均為0，存在個(gè)體效應(yīng)且顯著，適合選擇隨機(jī)效應(yīng)。三個(gè)模型的對(duì)數(shù)似然值差別不大，說(shuō)明三個(gè)模型并不存在明顯的差異。Tobit回歸和實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4中的模型1主要考察了經(jīng)濟(jì)/財(cái)政因素對(duì)我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的影響。從中可見(jiàn)，城鎮(zhèn)化水平和財(cái)政自給能力通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，城鎮(zhèn)化水平呈顯著正向影響，表明城鎮(zhèn)化水平越高的省份，其養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率越高?？赡艿脑蚴禽^高的城鎮(zhèn)化率，可以促使生產(chǎn)要素向城鎮(zhèn)集中，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，保障養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政投入，進(jìn)而提高養(yǎng)老服務(wù)均等化程度和服務(wù)水平，從而顯著提升財(cái)政支出效率。

財(cái)政自給能力對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率呈顯著負(fù)向影響，說(shuō)明財(cái)政自給能力越低，越能提升養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率。從橫截面和時(shí)間序列效率值可以看出，西部省區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率最高?？赡艿慕忉屖秦?cái)政自給能力高的地區(qū)會(huì)出現(xiàn)財(cái)政支出浪費(fèi)現(xiàn)象，反而降低養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率。地方財(cái)政自給能力不足的省區(qū)，地方財(cái)政收入不能滿足本級(jí)財(cái)政支出，自身無(wú)力解決提供養(yǎng)老服務(wù)資金的問(wèn)題，只能依賴中央財(cái)政轉(zhuǎn)移支付資金彌補(bǔ)缺口，通過(guò)中央財(cái)政轉(zhuǎn)移支付提升養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率。

表4中的模型2和模型3主要考察了社會(huì)養(yǎng)老資源和家庭養(yǎng)老資源對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的影響。從中可見(jiàn)，只有社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，城鎮(zhèn)職工養(yǎng)老服務(wù)累計(jì)結(jié)余對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響。養(yǎng)老保險(xiǎn)資金是發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)重要的資金來(lái)源，養(yǎng)老金結(jié)余資金過(guò)多，在一定程度上減少了政府、社會(huì)、家庭、個(gè)人等多元主體可利用的養(yǎng)老服務(wù)資金，進(jìn)而降低了養(yǎng)老服務(wù)的財(cái)政支出效率。平均家庭戶規(guī)模變量對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政投入效率呈正影響，回歸系數(shù)為0.137，但沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，也就是平均家庭戶規(guī)模每增加1個(gè)單位，養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率將增加0.137個(gè)單位，說(shuō)明平均家庭戶規(guī)模的擴(kuò)大有利于養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的提升。

表4 Tobit回歸和實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文采用Super-SBM DEA模型對(duì)各省份養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)測(cè)算及對(duì)比分析，利用Tobit面板數(shù)據(jù)回歸模型，剖析了影響?zhàn)B老服務(wù)財(cái)政支出效率的主要因素，得出如下結(jié)論：第一，財(cái)政支出效率方面，我國(guó)東、中、西部養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合技術(shù)效率排序?yàn)槲鞑康貐^(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū)，三地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出綜合效率均處于較低水平，但處于不斷改善的狀態(tài)。綜合技術(shù)效率無(wú)效很大程度上是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率決定的，提高總效率的策略在于提高預(yù)算管理水平和優(yōu)化財(cái)政資源配置。第二，影響因素方面，城鎮(zhèn)化水平對(duì)養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率具有顯著的正向影響，財(cái)政自給能力、社會(huì)養(yǎng)老資源(養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余)具有顯著的負(fù)向影響。

針對(duì)研究結(jié)論，本文認(rèn)為提高養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率的具體改進(jìn)策略包括以下三方面：

第一，增加財(cái)政支出。在財(cái)政支出的規(guī)模效率都未達(dá)到最優(yōu)的情況下，雖然對(duì)養(yǎng)老服務(wù)的財(cái)政支出從無(wú)到有，但投入規(guī)模和占財(cái)政總支出的比重依然較小，支出增長(zhǎng)趨勢(shì)并不明顯且不穩(wěn)定。地方各級(jí)政府可以考慮專門(mén)將養(yǎng)老服務(wù)列支為專門(mén)的財(cái)政預(yù)算項(xiàng)目，逐步提高財(cái)政的支出力度，提升包括養(yǎng)老服務(wù)在內(nèi)的老年福利比重。

第二，選好財(cái)政投入方向。財(cái)政對(duì)養(yǎng)老服務(wù)的投入應(yīng)定位于兜底型、基本服務(wù)和普惠型服務(wù)，而非對(duì)個(gè)性化、高端服務(wù)產(chǎn)品的支持，將有限的財(cái)政資金投入到健康養(yǎng)老服務(wù)市場(chǎng)失靈和市場(chǎng)不足的地方。簡(jiǎn)言之，財(cái)政資金優(yōu)先投向社區(qū)居家養(yǎng)老和農(nóng)村。一是財(cái)政重點(diǎn)向居家和社區(qū)型養(yǎng)老傾斜，支持將養(yǎng)老服務(wù)向社區(qū)和家庭延伸，開(kāi)展社區(qū)居家醫(yī)養(yǎng)結(jié)合服務(wù)能力提升工程。中央和省級(jí)財(cái)政部門(mén)繼續(xù)開(kāi)展居家和社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)改革試點(diǎn)，安排專項(xiàng)財(cái)政資金，用于大力發(fā)展社區(qū)和居家養(yǎng)老服務(wù)，扶持社會(huì)力量提供居家和社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)。二是補(bǔ)齊農(nóng)村養(yǎng)老服務(wù)短板，重點(diǎn)支持農(nóng)村的養(yǎng)老服務(wù)設(shè)施建設(shè)，統(tǒng)籌規(guī)劃農(nóng)村敬老院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、農(nóng)村幸福院、村衛(wèi)生室的資源，支持其內(nèi)部改造和毗鄰建設(shè)，融合醫(yī)養(yǎng)結(jié)合服務(wù)；同時(shí)，不斷壯大鄉(xiāng)村基層醫(yī)療護(hù)理康復(fù)人才隊(duì)伍，提升醫(yī)養(yǎng)結(jié)合服務(wù)能力。

第三，不斷優(yōu)化財(cái)政投入方式。一是由“補(bǔ)供方”為主向以“補(bǔ)需方”為主轉(zhuǎn)變，針對(duì)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)床位空置率高、供需不匹配、老年人獲得感不高等問(wèn)題，對(duì)不同類型的老年人采取不同的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)和方案，提高老年人的購(gòu)買(mǎi)能力，老年人自行決策購(gòu)買(mǎi)服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)提供方，通過(guò)“貨幣投票”的方式，提高財(cái)政資金的使用效率。二是對(duì)供方的投入，由“養(yǎng)供方”轉(zhuǎn)為“補(bǔ)供方”?！梆B(yǎng)供方”是政府通過(guò)建立公辦養(yǎng)老機(jī)構(gòu)直接提供服務(wù)，撥款興辦事業(yè)單位并納入編制管理，這種傳統(tǒng)行政化公共服務(wù)在很多領(lǐng)域依然盛行，供給主導(dǎo)地位尚未動(dòng)搖[19]。政府減少行政化直接提供養(yǎng)老服務(wù)的治理方式，對(duì)于混合型、普惠型服務(wù)產(chǎn)品，政府可以通過(guò)購(gòu)買(mǎi)服務(wù)、公辦民營(yíng)、民辦公助等方式間接提供，對(duì)社會(huì)力量提供房租、床位、護(hù)理、保險(xiǎn)、人員培訓(xùn)等補(bǔ)貼。三是實(shí)現(xiàn)由“補(bǔ)磚頭”向“補(bǔ)人頭”轉(zhuǎn)變，重點(diǎn)按照社會(huì)力量提供服務(wù)的內(nèi)容和數(shù)量進(jìn)行補(bǔ)貼，而不是簡(jiǎn)單按照機(jī)構(gòu)面積或床位進(jìn)行補(bǔ)貼。