我国省级城乡居民基本养老保险基金运行效率评价
魏艳艳
(河南大学经济学院 河南 开封 475004)
摘 要： 本文采用除港澳台以外的我国31个省、自治区、直辖市2015—2017年的数据，结合DEA模型和Malmquist指数，从静态和动态两个角度对我国城乡居民基本养老保险基金运行效率进行评价。结果表明：2017年我国城乡居民基本养老保险整体运行效率偏低，这是由于纯技术效率和规模效率偏低所导致的；由于受技术衰退的影响，2015—2017年各省基本养老保险的全要素生产率普遍呈下降趋势。所以，政府应更加重视城乡居民基本养老保险的发展状况，通过制定相应的政策来合理引导资源的投入和产出，提高城乡居民基本养老保险基金的运行效率，实现城乡居民基本养老保险的可持续发展。
关键词： 城乡居民基本养老保险基金运行效率评价；DEA模型；Malmquist指数
一、前言
目前，我国人口老龄化趋势愈加明显，老年人的养老问题已经成为了我国的一个非常严峻的社会问题。当前我国的养老保险体系由企业补充养老保险、基本养老保险、个人储蓄性养老保险和商业性养老保险四部分构成。其中，社会统筹与个人帐户相结合的基本养老保险制度是我国在世界上首创的一种新型的基本养老保险制度，它由城乡居民养老保险、城镇职工养老保险和机关事业单位养老保险构成，是我国社会保障制度的一个重要组成部分。[1]但是，相较于机关事业单位职工和城镇企业职工，城乡居民没有固定的工作单位和雇主，传统社会保险制度的三方筹资模式不适用于该群体，这决定了城乡居民养老保险制度中政府应承担更多责任。[2]然而，随着我国人口老龄化趋势的加剧，城乡居民基本养老保险体系面临的压力也越来越大；此外，由于我国不同地区的经济发展水平存在差异，各地区城乡居民基本养老保险的运行状况也存在着较大差异。因此，对我国各省市城乡居民基本养老保险运行效率进行评价，并找出其中存在的问题，对保障城乡居民基本养老保险制度的可持续运行，并为政府部门制定决策提供科学的指导具有重要意义。
目前，关于我国城乡居民基本养老保险基金运行效率方面的研究相对比较匮乏，且已有的研究要么是在新农村养老保险与城镇居民养老保险合并之前，不能反映合并后的城乡居民基本养老保险基金的运行效率；要么是只对某一年的运行效率进行分析，不能反映其动态变化。基于此，本文采用DEA模型，从静态和动态两个方面对我国31个省2015-2017年的城乡居民基本养老保险效率进行研究，找出其中存在的问题，并提出相应的建议。
“商”字的字形所描绘的，是殷人祭祀商星的形象，因为殷人通过观测商星的运行位置来判断用火活动的时间是否适宜。正是由于商星在殷人生活中的这种重要作用，使得殷人主祀商星，并用之以名其部族，继以名其国邑及朝代，而商星也在“分野”文化中，始终充当着对应殷人国土的星宿。
二、指标体系、数据来源及模型构建
(一)指标选取及数据来源
凌文豪指出养老保险制度的效率表现为坚持精算平衡,引导参保者选择合适的缴费档次,激发其积极性等[2]。因此，本文在对相关文献进行研究的基础上[3-7]，结合数据的可获得性，选取的投入以及产出指标及其符号表示如表1所示：
首先，从我国整体的法律援助背景来看，法律援助范围过窄、法律援助经费严重不足、法律援助经费分配不合理等原因严重制约着我国法律援助制度的发展。［5］作为广义法律援助制度组成部分的值班律师制度在同样受到上述条件影响的前提下，其职业准入门槛较低的问题则显得更为突出。《试点办法》没有对值班律师在专业性和最低执业年限上提出具体的要求，这导致一些没有刑事辩护经验的年轻律师参与犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚的案件。
表 1投入产出指标及其符号表示
Out-of-code structural design of Jing Feng Center building in Nanjing
(二)模型简介
由表3可知，只有北京、上海、江苏、浙江、广东、陕西的TFP呈上升状态，其余省份的TFP均逐年下降。而且，从整体看，全国各省份城乡居民基本养老保险全要素生产率在2015—2017年呈下降趋势,年均下降6.3%，其中，TFP下降最多的是西藏，年均下降23.7%，广东的TFP上升最多，年均上升11.5%。但全国在2016-2017年较2015-2016年技术效率和规模效率有所提升，但技术有所衰退。因此TFP的下降主要是由于各省技术衰退所导致的。
为了全面反映我国不同地区城乡居民基本养老保险的运行状况，本文选取除港澳台以外的我国31个省、自治区和直辖市2015-2017年的城乡居民基本养老保险的投入产出数据。数据主要来源于2016-2018年《中国统计年鉴》。
三、实证分析
(一)城乡居民基本养老保险基金效率静态分析
接下来，本文对TFP进行分解，以分析其影响因素，结果如表3所示。其中，各个变量及其所代表的的含义为：effch-效率变动、techch-技术变动、pech-纯技术效率变动、sech-规模效率变动、tfpch-全要素生产率变动。
表 2 2017年各省城乡居民基本养老保险效率评价结果
就2017年来说，各省2017年的技术效率(TE)均值为0.840，这说明全国城乡居民养老保险的技术效率普遍偏低，这主要是由于纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)较低所导致的。其中处于DEA有效的省份有辽宁、上海、浙江、贵州，说明这些地区城乡居民基本养老保险的投入和产出规模比较合理，实现了资源的最优配置。其他27个非DEA有效的省份中，北京、天津、山西、内蒙古等13个省份处于规模报酬递增阶段，河北、江苏、安徽等14个省份处于规模报酬递减阶段。
为了直观反映各省2015-2017年城乡居民基本养老保险基金的综合效率状况，本文用MATLAB进行绘图，如图1所示，颜色越深，表示该省城乡居民基本养老保险基金效率越高。可以看出，2015-2017年间，西部地区整体的综合效率都要低于其他地区，其中西藏地区的效率逐年降低；而东北地区整体的综合效率则相对高于其他地区；上海、辽宁、浙江、贵州省一直是有效率的。此外各省2015年城乡居民基本养老保险基金效率要普遍高于2016年和2017年，且2016年各省的运行效率普遍偏低。
图 1 2015-2017年各省市城乡居民基本养老保险基金综合效率状况
(二)城乡居民基本养老保险基金效率动态分析
本文选用投入主导型的DEA模型，运用DEAP2.1软件对我国31个省2015-2017年的城乡居民基本养老保险效率进行测算，鉴于文章篇幅，本文只给出2017年的结果，如表2所示，其中irs表示规模报酬递增，drs表示规模报酬递减。
表 3 2015-2017年各省 Malmquist指数变化及其分解
数据包络分析法(DEA)是由美国著名运筹学家CHARNES等首次提出[8]，主要用于评价公共部门的绩效。该方法通过数学规划手段，不需要事先确定指数权重和指标之间的函数关系，而且算法简单，特别适合多投入多产出的复杂系统的相对有效性评价。但由于引入时间因素会改变生产前沿面，故DEA通常使用截面数据来横向对比DMU的效率，而Malmquist指数则适用于面板数据，可衡量不同时期效率变化，且Malmquist指数可通过对全要素生产率(TFP)进行分解，分析其变化原因[8]。由于已有文献对于DEA及Malmquist指数的介绍非常多，本文再此不再详细介绍。
从效率变化来看，北京、河北、江苏等11个省市的指数值大于1，说明在2015—2017年间，这些地区的资源配置效率有所提高，而大多数省份的资源配置效率有待提高；从技术变化来看，总体来说全国各省技术进步指数呈下降趋势，只有天津、上海、浙江3省的技术进步指数呈上升趋势，值得其余省份学习借鉴。
四、结论与建议
从静态角度来说，各省2017年的技术效率均值为0.840，这说明各省城乡居民养老保险的技术效率普遍偏低。其中纯技术效率均值为0.904，规模效率均值为0.931。因此，要想提高城乡居民基本养老保险基金效率，应该从纯技术效率和规模效率两方面入手，一方面要提高基金的管理和投资运营能力，以实现基金的保值增值；另一方面要通过调动广大城乡居民的参保热情，提高保险覆盖率。
从动态角度来说，由于主要受技术衰退的影响，2015—2017年各省基本养老保险的全要素生产率普遍呈现下降趋势。因此，政府应更加重视城乡居民基本养老保险的发展情况，合理引导资源的投入和产出，以提高城乡居民基本养老保险基金运行效率，实现城乡居民基本养老保险的可持续发展。
Vimentin（++）、DOG1（+）、NSE局灶（+）、CD34血管内皮细胞（+）、Ki-67约20%（+），Myoglobin、Actin、Desmin、S-100、CD117、CK-P、Inhibin 均为（-）。
参考文献：
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[3] 于宁.基本养老保险基金支出绩效评价指标体系研究[J].社会科学，2012(06)，87-94.
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[10] 李培哲，菅利荣，刘勇.基于DEA与Malmquist指数的区域高技术产业创新效率评价研究[J].工业技术经济，2019(01)，27-34.
作者简介： 魏艳艳，女，汉族，河南开封，学生，硕士，河南大学经济学院，经济统计。
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