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      區(qū)域社會保障支出效率研究

      2018-07-30 08:25李國柱田亞男
      當代經濟管理 2018年6期
      關鍵詞:數據包絡分析

      李國柱 田亞男

      [摘 要]在對各省社會保障支出水平和待遇水平進行分析的基礎上,借助DEA模型對2015年各?。ㄊ?、自治區(qū))社會保障的綜合技術效率分解并進行靜態(tài)分析,然后用Malmquist指數法對各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))社會保障效率在2009~2015年7年間的變化情況進行動態(tài)分析。研究結果表明:我國社會保障效率水平不理想,只有13個省份達到DEA有效。各地之間綜合技術效率有較大的差異,且不同地區(qū)間效率值也不同,東部地區(qū)高于中西部地區(qū),同一區(qū)域內部之間效率也存在差異。2009~2015年,全要素生產率由增長轉為衰退,整體上各地全要素生產效率增長存在較為明顯的差異;多數地方的綜合技術效率有增長趨勢,純技術效率變化指數呈現下降,大部分省份都有較好的規(guī)模效率。最后,根據分析結果提出了對策建議。

      [關鍵詞]社會保障效率;數據包絡分析;Malmquist指數

      [中圖分類號] F249.2 [文獻標識碼] A [文章編號]1673-0461(2018)06-0001-06

      經過幾十年的改革,中國社會保障制度取得了巨大成就,已形成了城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險制度、城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險制度和機關事業(yè)單位養(yǎng)老保險制度并存的養(yǎng)老保險體系,城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險和城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險制度。2009年至2015年,我國在社會保障領域的公共開支年均增長23%,公共支出從2009年占GDP的6.57%增長到2015年占GDP的12.04%。據人社部社會保險事業(yè)管理中心測算,養(yǎng)老覆蓋面從2010年的3.59億人擴大到2015年的8.58億人,年均增長率為27.7%;醫(yī)保覆蓋面從2005年的3.17億人擴大到2015年底的15.4億人,占總人口的97%。但在看到成效的同時,更應關注社會保障支出的效率。在人口老齡化對社會保障帶來巨大壓力的情況下,提高社會保障支出效率成為緩解社會保障壓力的重要途徑。

      目前已有專家學者對社會保障效率問題進行了研究。王曉軍等對2006年我國30個省社會保障支出效率進行了分析,發(fā)現社會保障效率受區(qū)域經濟發(fā)展水平的影響,無論是按四大板塊還是八大經濟區(qū)劃分,效率差異都比較明顯;王馨認為地方政府的自利性導致政府規(guī)模過度擴張,從而制約社會保障效率的實現;余紅偉研究了社會保障效率影響因素,得出環(huán)境因素對社會保障支出效率產生顯著影響;李勝會等采用二階段DEA模型研究了城鄉(xiāng)社會保障效率差異,發(fā)現農村社會保障效率高于城市地區(qū),區(qū)域間城市與農村社會保障效率也存在差異??偟膩碚f目前相關研究還不多,已有研究由于研究角度不同,采用方法不同,使用數據年度不同,研究結論也不相同。

      一、區(qū)域社會保障水平分析

      社會保障水平是研究社會保障效率的基礎,它反映了社會成員享受的待遇水平。社會保障效率的高低能夠體現政府對社會保障資源的管理能力。我國現行的社會保障支出主要包括社會保險基金支出、社會救助支出、社會福利支出、社會優(yōu)撫支出。

      1.區(qū)域社會保障支出差異

      我國社會保障主要包括社會保險、社會救助、社會福利和社會優(yōu)撫四部分,通過計算每一個?。ㄊ?、自治區(qū))的社會保障支出即四大支出的和,比較2015年我國各省(市、自治區(qū))社會保障支出和人均支出的差異。

      從圖1中可知我國社會保障支出水平有差異,并且在各區(qū)域、各省(市、自治區(qū))之間差異很大,2015年社會保障支出最高的是山東省,為3 856.11億元,最低的是西藏自治區(qū),社會保障支出為144.80億元;北京市社會保障支出2 679.22億元,排在第八位,天津1 185.43億元,排在第二十二位,河北省2 324.50億元,排在第十位。由于各省經濟發(fā)展水平不同、繳費率不同、人口數不同,尤其是從業(yè)人員數不同,絕對數上的社會保障支出并不能真實地反映各地社會保障水平。人均社會保障支出是一個相對更合理的指標,從圖1可以看出直轄市上海、北京、天津排在前三位,原因一是工資水平高,因為社會保險繳費基數是以當地職工上一年度的平均月工資計算;原因二是繳費率不同,這三個市的繳費率均高于全國多數地區(qū)。以養(yǎng)老保險為例,全國多數地區(qū)繳費率為28%,上海養(yǎng)老保險繳費率為30%,而作為經濟發(fā)達地區(qū)的廣東省,廣州為11%,東莞為16%,深圳、珠海、惠州等為18%,均遠低于28%,這也是廣東省社會保障支出總額排在全國第三但人均社會保障支出排在第二十一的重要原因。北京雖然養(yǎng)老保險繳費率也為28%,但北京的醫(yī)療保險繳費率很高,全國大部分地區(qū)醫(yī)療保險繳費率為8%左右(單位6%,個人2%),北京的醫(yī)療保險繳費率單位繳納部分10%,個人繳納2%~5%。天津情況和北京類似,養(yǎng)老保險繳費率28%,但醫(yī)療保險繳費率單位繳納部分11%,個人繳納2%。作為和北京天津接壤的河北省,養(yǎng)老保險繳費率28%,但醫(yī)療保險繳費率單位繳納部分8%,個人繳納2%。較低的工資水平及繳費率,使得河北省人均社會保障支出遠低于京津,在全國僅排第二十三位。

      2.社會保險占財政支出比重差異

      為了反映各省(市、自治區(qū))的社會保障待遇水平之間的差異,用各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))社會保險占財政支出的比重來衡量各?。ㄊ?、自治區(qū))社會保障待遇的相對水平,數據見表1。

      從表1可以看出養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險、生育保險、工傷保險、失業(yè)保險這五大險中占財政支出比重較大的是養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險。各省份的保險支出占財政支出的比值有較明顯的差異。從養(yǎng)老保險支出的角度看,遼寧省的養(yǎng)老保險占比最大,為38.9%。最低的是西藏,為1.36%。養(yǎng)老保險占比低于10%的還有貴州省和云南省,都來自西部。而對于醫(yī)療保險支出來說,各?。ㄊ?、自治區(qū))的差異沒有養(yǎng)老保險占比那樣懸殊,基本都處于10%以下。10%以上的有兩個,分別是北京和浙江。各地區(qū)的生育保險、工傷保險和失業(yè)保險的占比差異不大,生育保險占比都不超過1%,除了江西、貴州、西藏、陜西、甘肅、青海6個省、自治區(qū)的比例偏低以外其余?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的比重不相上下。失業(yè)保險占比除了上海市1.38%,其余?。ㄊ?、自治區(qū))的占比都在1%以下。出現這種情況的主要原因在于社會保險中養(yǎng)老保險和醫(yī)療保險占絕大比重,均包括單位繳和個人繳,由于不同地區(qū)繳費率不同及對繳費的管制程度不同,導致各地區(qū)養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險占財政支出比重差異較大;雖然生育保險、工傷保險、失業(yè)保險各地區(qū)繳費率也有所不同,但生育保險和工傷保險由單位繳納、個人并不繳納,失業(yè)保險個人雖然也繳納一部分,但比例并不高,因此生育保險、工傷保險和失業(yè)保險占財政支出比重各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))差異不大。

      各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))社會保障支出規(guī)模的差異并完全代表社會保障水平的差異,支出規(guī)模只是一方面,一個地區(qū)社會保障支出水平高并不能決定該地區(qū)社會保障效率高。

      二、區(qū)域社會保障支出效率分析

      1.方法選擇

      數據包絡分析是研究效率問題的常用方法,能夠從投入和產出兩個角度來對決策單元的效率進行測算。本文采用數據包絡分析中的BCC模型,BCC模型的特點是假設該模型的規(guī)模報酬可變,在規(guī)模報酬可變情形下測算每個省(市、自治區(qū))的相對效率值。數據包絡分析可以從投入導向和產出導向兩個角度進行分析,本文從投入的角度進行分析。選擇DEA模型測算社會保障效率是因為DEA分析方法在計算效率值的方面有很多無法替代的優(yōu)點,其理論依據運用的是統(tǒng)計學上的非參數思想,并且不設定具體的函數形式也不做任何的數學假設,這樣就避免了產生系統(tǒng)誤差和隨機誤差。另外,使用DEA模型前不需要任何形式的權重將變量標準化,而由模型自身的程序和規(guī)則來設定權重,得出的結果能夠體現研究的客觀性、嚴謹性。

      2.指標選取與數據來源

      利用DEA模型測算社會保障效率,必須使所有的決策單元即各個省份的測算指標統(tǒng)一口徑,本文將我國31個?。ㄊ?、自治區(qū))的社會保障系統(tǒng)作為31個決策單元。投入產出指標的選取如下:社?;鹬С稣钾斦С霰戎亍⑸鐣U吓c就業(yè)支出占財政支出比重、社會福利支出占財政支出比重和社會優(yōu)撫支出占財政支出比重作為投入指標,城鎮(zhèn)醫(yī)療保險參保人數占城鎮(zhèn)人口比重、城鎮(zhèn)職工參加養(yǎng)老保險人數占城鎮(zhèn)人口比重、每萬人城鎮(zhèn)便民服務網點和每萬人城鎮(zhèn)社區(qū)服務機構數作為產出指標。數據來源于2010~2016年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國民政統(tǒng)計年鑒》。

      3.DEA評價的靜態(tài)分析

      使用BCC模型的DEA分析方法是一種靜態(tài)的分析方法,運用DEAP2.1對2015年的數據進行測算,其分析結果如表2所示。表中綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率三者的關系為:綜合技術效率=純技術效率×規(guī)模效率,即第2列等于第3列和第4列的乘積。

      (1)綜合技術效率分析。綜合技術效率由純技術效率和規(guī)模效率決定,受二者其一或共同作用,在整體上綜合度量和評估了決策單元對資金的使用和配置效率、自身的組織管理能力等。

      由表2可知,全國的平均綜合技術效率為0.809,社會保障支出效率不太理想。社會保障效率的綜合技術效率DEA有效的省(市、自治區(qū))只有12個,占全國的38.7%,說明全國超過60%的?。ㄊ?、自治區(qū))沒有達到DEA有效。效率值得分最低的是山西省,僅為0.567,平均投入浪費比例接近50%,而達到DEA有效水平的分別是北京、天津、上海、浙江、山東、廣東、海南、福建、西藏、青海、寧夏和新疆。各區(qū)域之間的社會保障效率也存在差距,排名靠前的有8個省市(北京、天津、上海、浙江、山東、廣東、海南、福建)來自東部地區(qū),4個省、自治區(qū)(西藏、寧夏、新疆、青海)來自西部地區(qū)。東部地區(qū)的平均綜合效率達到0.918,高于中部地區(qū)的0.691和西部地區(qū)的0.791。除了區(qū)域之間存在一些差異外,區(qū)域內也存在顯著的差異。例如東部地區(qū)的北京、天津的效率值是1,而同樣處于東部地區(qū)的河北省效率才0.591;西部地區(qū)的西藏、寧夏的效率值達到1,而同樣處于西部的甘肅才只有0.591。同樣是中部地區(qū)的吉林和黑龍江也存在較為明顯的差距。

      (2)純技術效率分析。純技術效率是在控制支出規(guī)模的情形下反映社會保障的效率,是社會保障效率的內在體現。純技術效率的優(yōu)良與否能揭露政府預算的管理能力和資源規(guī)劃的合理程度。由表2可知,整體上我國社會保障支出的純技術效率水平相對較好,表明我國社會保障支出預算管理水平較高,社會保障資源規(guī)劃較為合理。純技術效率值DEA有效的?。ㄊ?、自治區(qū))13個,全國平均純技術效率為0.824。

      2015年純技術效率在31個省(市、自治區(qū))中存在差異,差距基本和綜合技術效率同步。有13個省(市、自治區(qū))的純技術效率達到1,效率值介于0.8和1之間的有3個,低于0.8的有14個。從區(qū)域來看,2015年東中西三大地區(qū)的純技術效率存在差異,純技術效率達到DEA有效的有8個省市來自東部地區(qū)(北京、天津、上海、浙江、山東、廣東、海南、福建)。東部地區(qū)的平均純技術效率為0.928,高于中部地區(qū)的0.691、西部地區(qū)的0.818。

      (3)規(guī)模效率分析。規(guī)模效率是綜合技術效率與純技術效率的比值,它能夠反映出社會保障資金的投入規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差距。規(guī)模效率值越接近于1,說明社會保障支出規(guī)模越接近最優(yōu)規(guī)模;若不為1,則說明該地的社會保障支出處于規(guī)模報酬遞增或規(guī)模報酬遞減階段。規(guī)模報酬遞減說明該地方政府能夠通過減少對社會保障的投入或調整產出結構來改善社會保障支出效率,而規(guī)模報酬遞增則說明政府可以通過擴大對社會保障的投入來改善社會保障支出效率。

      從表2中可以發(fā)現,從總體看我國社會保障的規(guī)模效率水平很高,支出規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間差距不大。規(guī)模效率值DEA有效的?。ㄊ?、自治區(qū))有22個,全國平均規(guī)模效率為0.98。

      從綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率三者的關系來看,綜合技術效率的省際差異和區(qū)域差異主要是純技術效率差異引起的,規(guī)模效率影響不大。說明要提高綜合技術效率,必須提高純技術效率,提高各?。ㄊ?、自治區(qū))的預算管理水平和資金分配手段。

      4.DEA評價的動態(tài)分析

      (1)2009~2015年各地社會保障效率的變化。動態(tài)分析是對每一個省(市、自治區(qū))在多個年份內的效率進行研究,不僅可以分析某兩個年份之間的變化,也能分析兩個以上年份間的動態(tài)變化。通過動態(tài)分析可以發(fā)現其中變化的規(guī)律,研究社會保障效率的發(fā)展方向。DEA模型對各地社會保障效率相對變化的動態(tài)分析是通過測算并分解Malmquist指數來實現的,由分解后的因素來探究社會保障效率變化的內因,更好的調整社會保障資金的投入和分配,提高社會保障管理技術進步。根據Malmquist指數的原理,運用DEAP2.1軟件對2009~2015年我國31個省(市、自治區(qū))的社會保障效率進行Malmquist指數分析,得到綜合技術效率變化指數(effch)、技術進步指數(techch)、純技術效率變化指數(pech)、規(guī)模效率變化指數(sech)和社會保障全要素生產效率Malmquist指數(tfpch),結果如表3、表4所示。

      由表3可知,總體來看,社會保障全要素生產效率的平均水平每一年的變化都不盡相同,在2009~2015年的7年間全要素生產率由增長轉為衰退的趨勢,2010~2012年的這三年全要素生產率都是增長的狀態(tài),從2013年到2015年一直都是下降。Malmquist指數值僅為0.971。各省(市、自治區(qū))整體社會保障全要素生產效率增長存在較為明顯的差異(見表4),2009~2015年間,全要素生產率平均增長最大的是廣西,為4.4%,最低的是青海省。廣西壯族自治區(qū)的全要素生產率最大,并呈現增長趨勢,其余的?。ㄊ?、自治區(qū))的全要素生產效率都為遞減的趨勢。

      從綜合技術效率變化的情況來看,我國社會保障的綜合技術效率總體上呈現增減上下波動的趨勢,非常不穩(wěn)定。2011年、2014年和2015年分別都出現了增長,2015年增長得最快,達到了21.4%。在2009~2015年間,綜合技術效率總體呈現平穩(wěn)趨勢的是上海、西藏和寧夏。大部分?。ㄊ校┑木C合技術效率呈現增長趨勢,呈現下降趨勢的省(市)有6個,分別是北京、天津、江蘇、浙江、廣東和海南,都屬于東部地區(qū)。

      2009~2015年間,全國各地的技術進步變化有較明顯的轉折,31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的技術進步變化總體呈現先增長后下降的趨勢。技術進步的變化幅度影響了各地的全要素生產率,技術進步變化的快慢能夠直接影響全要素生產效率的增長快慢,表明提高全要素生產效率可以通過技術進步來進行。

      為了探究影響社會保障效率的內在因素,對綜合技術效率變化指數進行分解,分解成純技術效率變化指數和規(guī)模效率變化指數。由表4可知,在2009~2015年間,有6地純技術效率總體呈現平穩(wěn)趨勢,其中4個是西部地區(qū);有19地呈現增長趨勢,大部分屬于中西部地區(qū);其余都是下降趨勢。在規(guī)模效率變化方面,有12地呈現平穩(wěn)趨勢,大部分屬于東部地區(qū),其余各地大部分都呈現增長的趨勢。總體上各地政府在這7年間對社會保障資金的使用、分配和管理能力有很大的提高,各省規(guī)模效率普遍都有增長。多數省份的綜合技術效率變化對社會保障全要素生產效率增長出現負面影響,原因是技術進步下降。

      (2)各地每年效率變化分析。2009~2015年的7年間,全要素生產率由增長轉為衰退的趨勢,2010~2012年的這3年全要素生產率都是增長的狀態(tài),從2013~2015年一直都是下降。前3年的全要素生產率呈增長的趨勢主要是因為大部分?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的全要素生產率都在增長,而且有的地方甚至大幅度地增長。2009~2010年間,西部地區(qū)大部分地方的全要素生產率增長很大,例如貴州省的全要素生產率為1.347,云南省的為1.636,寧夏回族自治區(qū)的為1.552,西藏的全要素生產率甚至達到了2.358。2010~2012年這兩年之間全要素生產率增長幾乎遍及各個地方。雖然在2010年到2011年中有個別地方的全要素生產率呈現下降的趨勢,但對全國的全要素生產率的平均水平影響不大,尤其是2011~2012年每個省(市、自治區(qū))的全要素生產率都在增長??傮w來看,2010~2012年這3年的全要素生產率一直呈增長趨勢。

      后3年的全要素生產率呈遞減的趨勢主要是某些地方的全要素生產率發(fā)生了變化。2012~2013年間全要素生產率下降的?。ㄊ?、自治區(qū))有8個,兩個來自中部地區(qū)(吉林、黑龍江),1個東部地區(qū)(廣東),5個西部地區(qū)(廣西、重慶、四川、西藏、寧夏)。2013~2014年全要素生產率下降的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))有7個,1個來自東部地區(qū)(遼寧),1個來自中部地區(qū)(黑龍江),5個來自西部地區(qū)(海南、重慶、四川、西藏、新疆)。2014~2015年全要素生產率發(fā)生了非常顯著的變化,2015年的每個地方的全要素生產率都是遞減的狀態(tài),并且下降的幅度很大。2015年的綜合技術效率變化整體呈現上升趨勢,而技術進步遞減的幅度很大,嚴重影響了全要素生產率的變化。

      三、結論與對策建議

      1.研究結論

      本文運用DEA模型的靜態(tài)分析和Malmquist指數方法的動態(tài)分析對我國31個?。ㄊ?、自治區(qū))的社會保障效率進行了研究,得到以下結論:

      總體社會保障效率水平不理想,只有13個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))達到DEA有效;綜合技術效率差異較大,最高的達到1,最低的僅僅0.567,且區(qū)域間東西部效率值也存在差異。從DEA的水平來看,東部地區(qū)的效率比中西部的效率更有效;即使是同在東部內的各個省也存在一些差異,其他地區(qū)也是如此。純技術效率存在較大的區(qū)域之間的差異,區(qū)域內部差異不大。規(guī)模效率各地都處于較好的水平。

      2009~2015年間,全要素生產率由增長轉為衰退的趨勢,2010~2012年的這三年全要素生產率都是增長的狀態(tài),從2013到2015年一直都是下降。各?。ㄊ?、自治區(qū))整體社會保障全要素生產效率增長存在較為明顯的差異。從31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))的平均水平來看,綜合技術效率呈現增長趨勢;雖然7年間純技術效率變化指數呈現下降趨勢,但對綜合技術的增長并沒有太大的影響;在規(guī)模效率變化方面,DEA有效的地方12個,且大部分屬于東部地區(qū);DEA沒有達到有效的大部分也都呈現增長的趨勢。

      2.提升社會保障支出效率的對策建議

      從對我國各?。ㄊ?、自治區(qū))社會保障效率的分析可知,全要素生產效率呈衰退趨勢的原因是技術進步變化程度低,綜合技術效率沒有顯著提高。綜合技術效率無法得到顯著提高的主要原因是純技術效率沒有改善,也就是說我國社會保障效率沒有得到顯著提高的主要原因是我國社會保障管理方面缺乏技術創(chuàng)新,社會保障支出預算管理水平和資金管理水平不高,社會保障資源的配置能力不強。為了改善我國社會保障效率的措施,提出以下對策建議。

      第一,提高對西部的社會保障投入。不同地方的社會保障效率表現出不同的水平,需要區(qū)別對待。由于西部地區(qū)的全要素生產率低于其他地區(qū),為了使西部地區(qū)的社會保障能夠跟上其他地區(qū),縮小待遇水平的差距,應向西部地區(qū)投入充足的物資和技術。要提高醫(yī)療工作人員的專業(yè)素養(yǎng)和資歷水平,改善醫(yī)療設備的使用現狀,提高醫(yī)療衛(wèi)生支出效率。

      第二,調整社會保障資金的投入結構和方式,使資金的投入控制在一個相對合理有效的水平內。在目前的社會保障管理體系中,社會保障的投入份額不斷增大,但是占GDP比重微乎其微??紤]到整體的經濟運行機制,政府在某些方面忽略了群眾真正的需求。因此,應該在深入了解公眾的需求后再制定相應的政策,讓公共服務的每一層機構都能各司其職,充分的向廣大居民汲取意見并表達社會保障的本質。從供給側改革的角度提供社會服務,不斷給社會公民創(chuàng)造福利。

      第三,完善社會保障責任機制,提高法律執(zhí)行力度。通過法律法規(guī)強制的手段對財政支出在民生建設的投入上形成必要的約束,使各部門認清自己的職責,保障公民應有的社會福利和生活保障。在充分利用社會保障資源的同時提高社保支出在財政支出的比重。

      第四,建立并完善社會保障支出的績效考評體系和監(jiān)督機制。在每個地區(qū)建立社會保障支出的績效考評體系,及時反饋社會保障資金使用的效率和效果。如果發(fā)現效率不高及時總結經驗并提出改善措施。完善各地區(qū)社會保障支出的監(jiān)督機制,增加財政支出的科學性、公開性和透明度。

      [參考文獻]

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      [3] 余紅偉.我國社會保障支出效率的區(qū)域測度與影響因素研究[J].社會保障研究,2015(5):82-89.

      [4] 李勝會,熊璨.社會保障財政支出:城鄉(xiāng)效率差異及原因[J].公共管理學報,2016(3):135-146.

      [5] 封進,張馨月,張濤.經濟全球化是否會導致社會保險水平的下降:基于中國省際差異的分析[J].世界經濟,2010(11):37-53.

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