我国养老服务发展的驱动机制与实证检验

张继元

一、引言：我国养老服务发展的驱动机制是什么？

从上世纪80年代末提出未富先老的概念起，我国政府就开始重视老龄化问题，特别是党的十八大以来中央高度重视养老服务发展，连续出台了数十个养老服务政策文件。如2013年国务院出台《关于加快发展养老服务业的若干建议》，提出到2020年全面建成“以居家为基础、社区为依托、机构为支撑的，功能完善、规模适度、覆盖城乡的养老服务体系”的发展目标，成为我国养老产业发展的元年，亦促进了近年来养老服务业的快速发展。以养老床位数为例，各类养老床位数从2013年的493.7 万张床①中华人民共和国民政部，《中国民政统计年鉴》，中国统计出版社，2014年。增长到2017年底的714.2 万张床②国家统计局，《2017年国民经济与社会发展统计公报》，2018年。。然而，养老服务业快速发展的背后仅是政策驱动的结果吗？经济发展、社会组织成长、老龄化进程又起着怎样的作用？

对养老服务发展逻辑背后的理性反思，有助于理解当前养老服务的发展规律，诊断出哪些驱动要素有效，哪些要素失效，以便对症下药，为加快发展养老服务提供有益参考。本文通过对养老服务省级短面板数据的定量分析，探讨近年来我国养老政策、经济发展、社会组织成长和老龄化进程对养老服务发展的影响。

二、养老服务发展的四大驱动机制与研究假设

（一）文献回顾

养老服务是重要的福利资源，因此在分析养老服务供给影响因素的时候，可以借鉴相关的研究成果。威伦斯基对22 个福利国家进行比较后提出了社会保障相关支出占GDP 总值的比例由经济成长、老龄化率与制度成熟度三个因素决定（Wilensky，1975）。但是由于市场和政府存在失灵的情况，因此政府和市场之外的非营利部门在公共服务供给中起着重要作用（Weisbrod，1986）。科尔皮和帕尔默运用18个国家的数据印证了这一点，指出工会等社会组织是推动福利国家制度化的重要因素（Korpi & Palme，2003）。刘军强则利用中国医保覆盖面的数据，验证了经济发展、国家能力、劳动者组织与征缴机构选择对福利供给的影响（Liu Junqiang，2011）。

目前国内养老服务供给影响因素的研究还很少，关注养老服务模式与路径选择（穆光宗，2000；刘晓梅，2012；李兵、张航空、陈谊，2015）、养老服务需求分析（田北海、王彩云，2014；王琼，2016）、养老服务供给体系中的问题 （穆光宗，2012；郭林，2014；王莉莉，2014）等方面的文章比较多。

在研究养老服务供给影响因素的文献中，使用老年人个体的微观数据进行分析的文章较多，但存在一些共性的问题。比如，郑吉友、李兆友利用结构方程模型分析了农村居家养老服务供给水平的影响因素，结果发现老年人的需求意愿、家庭特征、制度特征和供给能力是主要的影响因素。但是通过服务利用者的主观意识（除家庭特征外，其他指标皆为主观意识变量组成）探讨服务供给者所提供的服务水平的影响因素（郑吉友、李兆友，2017），在逻辑上存在问题，且以服务满意度构成的因变量与服务机构配置满意度构成的养老服务供给水平自变量、新农合满足度等组成的制度特征自变量、需求意愿自变量之间，可能存在较强的内生关联。

一些从宏观视角探讨养老服务供给影响因素的文献将相关因素对养老服务供给的影响作为前提进行了论述。比如，姜向群等指出民办养老机构的发展与人口老龄化、经济发展和老年人入住意愿密切相关，老龄化及老年人口规模的增加带来了养老需求的增长，经济发展提升了老年人的支付能力，入住意愿制约了机构养老的发展（姜向群、丁志宏、秦艳艳，2011）。但是该研究并没有定量研究养老服务供给量与三个因素之间的关系，而是以三个因素对养老服务有驱动效果为前提进行论证。《中国城市养老指数蓝皮书2017》利用宏观数据，从需求侧（老龄化）和供给侧（政策环境、经济环境）两个方面探讨养老服务供给的影响因素（中国城市养老指数蓝皮书课题组，2017）。该研究是目前较为全面的探讨养老服务供给影响因素的文献，但是除了对养老基础设施投入与养老床位数之间进行回归分析之外，其他分析依旧是基于老龄化、政策、经济三因素对养老服务供给起到驱动作用为前提展开的。

之所以不能够简单地将相关因素对养老服务供给的驱动作用作为前提进行讨论，是因为驱动因素对养老服务供给发展失效的现象已经被一些研究发现。比如，白晨、顾昕的研究结果显示我国养老服务供给中老龄化的驱动效果失效。该研究从多维福祉测量的角度对我国各地级市的基本养老服务进行了测量，研究结果发现，我国基本养老服务并没有向老龄化程度更高的地区集中，而是出现了一定程度的供需脱节，一些养老需求越高的地区（老龄化程度越高），基本养老服务能力建设水平反而越低（白晨、顾昕，2018）。

除了上述老龄化、经济发展之外，社会组织及政府服务能力也被发现和养老服务供给显著相关。何寿奎从社会组织参与养老服务供给面临的问题视角出发，利用定性的方法分析了社会组织发展面临的困境是制约养老服务发展的重要因素，并对其成因进行了分析（何寿奎，2016）。倪东生、张艳芳在构建我国养老服务供给失衡参数的基础上研究发现,我国养老服务社会组织发展滞后及政府的服务购买能力专业性不强是两个重要的影响因素（倪东生、张艳芳，2015）。

从实证角度分析养老服务供给影响因素的研究不足，可能是由于大部分学者认为养老服务发展的影响因素不言自明，正如福利混合模型那样，政府、市场、非营利部门、非正式部门都对养老服务产生促进作用。但是，这一逻辑是“主观性”的理论推断，如前所述从结果（养老服务供给水平）来看，这些因素在某些情境下，存在失效的可能性。因此，有必要对实际的养老服务供给水平的影响因素进行分析。在某种程度上，这也是在分析政府、市场、非营利部门、非正式部门相关政策和努力的有效性，是一种评价体系。同时，目前大多数研究集中讨论机构养老或社区养老、城市或农村养老，缺少综合性的探讨城乡养老服务供给影响因素的文章，这也许是因为城乡之间、机构与社区之间的发展逻辑不同。这也给我们带来了启示，即要分城乡、分种类地探讨我国养老服务的发展逻辑。

（二）研究思路：四大驱动机制

基于上述文献整理，我们可以总结出四种驱动机制，即政府、市场、社会组织、老龄化。政府对养老服务的推动主要通过政策，市场对养老服务的推动主要通过经济发展，非营利组织对养老服务的推动主要通过作为服务提供者的非营利组织等社会组织自身的发展而实现，因此本文分别将以上三种驱动机制称为政策驱动、经济驱动、社会驱动。正如沃伦斯基提出的那样，老龄化率对福利供给也起到重要的影响作用。但是与上述三种供给侧机制有所不同，老龄化是需求侧的影响机制，老龄化的进展需要通过政府、市场、社会组织等机制中介才能对养老服务产生影响。这四种驱动机制影响养老服务供给的关系可以如图1所示。

图1：养老服务供给的驱动机制

第一，政策驱动。即国家依托国家权力，通过制定养老服务政策，直接或间接地推动养老服务供给的发展。基本养老服务具有公共服务的属性，因此无论在西方福利国家还是在我国，初期都是由政府建立的老年福利机构为需照顾的老年人提供机构养老服务。但是随着老龄化的进一步加深，老年人口，特别是高龄老人增加，养老需求不断攀升，政府单一的供给机制带来了巨大的财政压力，出现了“福利国家危机”。20世纪70年代以后，以英国为首的福利国家开始进行市场化、社会化的改革。尽管政府不再是单一的供给主体，但政府通过出台融资、监管等各种政策，仍然在养老服务供给中起到巨大的驱动作用。

第二，经济驱动。市场是资源配置的基础性手段，经济发展为养老服务产业奠定了经济基础，这主要体现在以下几个方面：一是为养老服务产业提供了资金基础。养老服务中，机构养老的建筑、设备需要大量的资金投入，社区居家养老虽然在固定资产投资上要求小，但是员工的人力支出也需要相应的资金支持。二是经济发展还可以通过增强政府财政能力，进而间接地推动政府办养老服务和市场化养老服务的发展。三是经济发展也增强了老年人的支付能力，从消费方的角度促进养老服务市场分配机制的良性循环。

第三，社会驱动。福利供给机制中国家与市场都存在失灵的问题，虽然市场是资源配置的基础性手段，由于公共物品的非排他性和非竞争性，市场不愿或不能提供公共物品，而且在某些准公共物品的供给中，也由于信息不对称而出现市场失灵现象。政府干预在一定程度上能够弥补市场缺陷，但由于缺乏竞争，政府单一的供给效率低，而且政府只生产同质性的公共物品，对异质性的公共物品需求无法满足。因此，政府和市场之外的非营利等部门就在公共服务供给中起到重要作用。社会组织不仅可以直接提供养老服务，还通过老年人权益维护、养老服务的质量监控等方面影响养老服务供给。

第四，需求驱动。即随着老龄化、高龄化进程的不断深入，养老服务需求不断增加，养老服务供给通过各种渠道和形式逐步建立起来。需求并不会自身产生服务供给，而是通过政府、市场、社会、家庭等渠道，依据各种资源分配原则，从而满足养老服务需求。

在中国养老服务供给的实践中，养老政策对养老服务供给的驱动作用是否明显？经济发展是否对养老服务供给的发展起到驱动作用？社会组织的发展是否推动了中国养老服务供给？中国养老服务需求的驱动效果是否显著，或从结果来看，养老服务供给是否满足了养老服务需求？这些问题都需要利用宏观数据进行验证。据此，我们提出以下四个研究假设：

假设1：政府的养老政策对养老服务供给的驱动效果显著；

假设2：经济发展对养老服务供给的驱动效果显著；

假设3：社会组织发展对养老服务供给的驱动效果显著；

假设4：养老需求增长对养老服务供给发展有驱动效果显著。

三、数据、变量与方法

（一）数据

为验证我国养老服务发展的四种驱动机制，我们利用2015-2016年省级面板数据进行研究。以2015年为起点①是为了根据政策实施时间长短作为代理变量探讨养老政策的驱动效果。2013年9月6日《国务院关于加快发展养老服务业的若干意见》的出台是我国养老服务业发展史上的重要里程碑，是今后一段时期我国养老服务业发展的纲领性文件。各省市自治区根据该意见相继出台了各地的加快发展养老服务业的地方政策文件，对各地养老服务业的发展起到了促进作用。参考威伦斯基和黎贝克（1975）的制度成熟度指标，地方政策实施时间的长短可以代表政策制度成熟的程度，进而探讨养老政策的驱动效果。

本研究将省级政府作为分析单位的理由是：首先，省级地方政府根据中央政府文件制订本地区政策文件后，各省级行政区内的制度设计相对统一；其次，省级政府的政策文件公开，而市县级政府的政策文件公开程度不是很理想，很难追踪到所有市县级政府；最后，养老服务机构及社区养老服务的统计数据也存在同样问题。

本研究的数据主要来源于官方统计数据。机构养老与社区养老供给情况、专业化程度的数据来源于《中国民政统计年鉴》，人口数据来源于《中国人口和就业统计年鉴》，人均可支配收入数据来源于《中国统计年鉴》。官方统计数据的优点是全样本数据，依据各政府机构部分统计而来，是目前可获数据中最具有代表性的数据（表1）。

（二）变量

本文的变量和数据来源如表1所示，各变量的描述性统计如表2所示。

因变量：因为机构养老与社区养老在投资成本、服务提供方式等方面都存在明显不同，因此本文区分机构养老和社区养老。机构养老服务供给量的因变量采用养老服务机构年末床位数，社区养老服务供给量采用社区养老机构的普及率（社区养老机构数量占社区总数的比例）作为因变量。因为城乡之间养老服务供给存在差异，因此除了总体的供给量外，还分别使用城乡的机构养老和社区养老供给，共计六组因变量。

自变量：根据我们的假说，使用经济驱动、政策驱动、社会驱动、需求驱动四个自变量。经济驱动的指标使用的是各省市自治区的人均GRP（地区生产总值）。政策驱动是威伦斯基和黎贝克（1975）的制度成熟度指标使用各省级政府《若干意见》出台后执行的日数。计算方法是：政策驱动=年末日期-政策出台日期。社会驱动使用的是每万人社会组织数，计算方法是：社区驱动=分地区社会组织单位数/分地区年末人口数。需求驱动使用的是65 岁以上的老龄化率。我国目前退休年龄、人口统计等方面还主要使用60 岁作为老龄化标准，但是由于《中国人口和就业统计年鉴》中各省的人口年龄构成统计的是65 岁以上，因此本研究中也使用65岁以上老龄化率作为老龄化标准。在对2015年数据进行分析时，利用《全国1%人口抽样调查资料2015》分别使用了60 岁以上和65 岁以上的老龄化率进行分析，二者效果基本一致。

（三）方法

面板数据统计模型主要有固定效应模型和随机效应模型，Hausman 检验是选择模型的重要参考。两种模型最大的区别是，随机效应模型假设个体因素（Individual Effects）与自变量不相关，而固定效应模型假设两者有关联。Hausman 检验通过假定个体因素与自变量不相关，即随机效应模型为正确模型。如果假设成立，固定效应模式估计量和随机效应模型估计量共同收敛于真实参数值，βFE-βRE 无限接近0。反之，二者差距过大，则倾向拒绝原假设。同时考虑到扰动项存在异方差的可能性，所以本文采用在Stata 中使用xtoverid 进行辅助回归进行异方差稳健的Hausman 检验。对2015-2016年我国养老服务供给省级面板数据进行的Hausman 检验显示，六个方程的Prob>chi2 值都小于0.1，固定效应模型更为有效。因此，我们可以接受Hausman 检验的原假设，采用固定效应模型。

表1:变量与数据来源一览表

本研究的统计表达式为：

其中，Y 是作为因变量的养老服务供给量，即总体、城镇、农村的机构养老和社区养老的供给量；β 是统计系数，xitk是自变量；i 代表各个观测对象的省级单位，取值是1 到29；t是时间，取值范围是2015-2016年。α 是不随时间变化的误差，μ 是随时间变化的误差。

四、分析与结果：四大驱动机制的效果检验

（一）描述性统计结果

主要变量描述性统计如表2所示。分年度看，2015年到2016年机构养老总体增长,城乡间有增有降，社区养老供给无论城镇还是乡村都是增长迅速。2015年我国总体机构养老供给状况是每千名老年人9.94 张床，其中城镇的机构为9.16 张床，农村为10.71 张床。2016年机构养老供给量有所增加，总体增加到10.31 张床，其中城镇增速明显，增加了1.08 张床达到10.24 张床，农村不增反降，减少到10.38 张床。2015年我国社区养老机构设施普及率整体水平为21.14%，这一数值到2016年增加5 倍多，达到110.13%。其中城镇增速最快，实现了近6 倍的增长，从28.47%增至164.26%，即从平均3 个社区才有一个社区养老服务机构，增加到平均每个社区有1.6 个社区养老服务机构；农村增速相对城镇较慢，但也实现了4 倍多的增长，从13.81%增加到55.99%，即从平均10个农村社区拥有1 个社区养老服务机构，增加到平均2 个农村社区拥有1 个社区养老机构（如图2）。

表2:主要变量描述性统计结果

图2：2015-2016年我国养老服务供给量变化

（二）固定效应模型分析结果

对于六个因变量，我们对每个因变量设计一个包含所有自变量的模型，固定效应模型的分析结果如表3所示。

1.政策驱动效果检验

我们的假设1 是政府的养老政策对养老服务供给的驱动效果显著。模型结果显示，除了农村机构养老的政策驱动效应不明显外，其他因变量中都呈显著的正向相关关系，且系数数值较大，特别是社区养老中的系数无论是城镇还是农村都较大。由此，我们可以得出政策对养老服务供给量的驱动效果显著，假设1 成立。

2.经济驱动效果检验

假设2 是经济发展对养老服务供给的驱动效果显著。固定效应模型结果显示，只有农村的机构养老供给在10%的水平上呈正向相关关系，而在城镇及总体的机构养老和所有社区养老中，人均GRP 与各因变量之间的关系在统计上并不显著。在使用城镇及农村的人均可支配收入作为自变量的检验中，结果基本相同。因此，我们可以推测在2015-2016年间经济发展在养老服务供给量的提升方面效果有限。

表3：固定效应模型结果（FixedEffectsModel）

3.社会驱动效应检验

假设3 是社会组织发展对养老服务供给的驱动效果显著。数据分析结果可以看出，城镇的机构养老和社区养老以及总体的社区养老供给量为因变量的模型中，社会驱动变量（即每万人社会组织数）的系数呈显著性正向关联，但在农村的机构养老和社区养老的模型中都没有统计上的显著性。由此，我们可以推测出2015-2016年间社会组织发展对养老服务供给的驱动效果在城市较为显著，但是在农村目前尚不显著。

4.需求驱动效果检验

假设4 是养老需求的增长对养老服务供给发展的驱动效果显著。固定效应模型结果显示，总体、城镇和农村的机构养老模型中老龄化率的系数为显著负相关关系，且系数都小于0.3，负相关关系相对较强；社区养老的三个模型中只有城镇社区养老的模型结果有统计显著性，显示老龄化率与城镇社区养老服务供给呈正相关关系。据此我们不能简单地推论需求驱动变量对养老服务供给的影响是反效果。因为通过模型拟合度结果来看，六个模型的组内R2 值较高，而组间R2 值除了总体和城镇机构养老模型之外，都在0.03 以下。也就是说二者的负相关关系更多显示的是养老服务供给量与老龄化率在空间布局上的不均衡，即存在老龄化率越高，养老服务供给越低的供给失衡的情况。因此，依据我们的模型结果可以推论出，养老需求的增长并不是自然而然地带动养老服务供给量的增长。

五、总结与讨论：我国养老服务的发展逻辑与问题

本文利用《中国民政统计年鉴》等官方年鉴建构的2015-2016年的养老服务供给量数据库，系统检验了近年来城乡机构养老及社区养老服务供给中政策驱动、经济驱动、社会驱动和需求驱动的四种机制。通过六组固定效应模型，我们获得了以下几点发现。

1.机构养老服务的发展逻辑

数据分析结果显示，总体上看政府的养老政策是2015-2016年我国机构养老服务发展最主要的驱动因素。但是当我们区分城镇和农村后发现，政策的驱动效果在农村并不显著，甚至系数为负值，虽然并不具有统计上的显著性，但是考虑到本数据库为小样本短面板数据，我们认为不能完全否认机构养老的相关政策在农村存在失效情况的可能性。在农村的机构养老服务发展中，经济的驱动效果显著，这说明目前农村养老服务的发展中经济是最主要的影响因素，因此农村机构养老服务呈现“经济驱动型”的发展特点。而城镇的机构养老服务的发展中政府的养老政策和社会组织发展的驱动效果都具有显著性，但经济的驱动效果并不显著。因此，城镇机构养老服务呈“政策-社会驱动型”的发展特点。而从整体上看，我国机构养老服务呈“政策驱动型”的特点。

2.社区养老服务的发展逻辑。

从总体上看，我国社区养老服务供给中，政府的养老政策和社会组织发展的驱动效果呈统计显著性。其中政策的驱动效果最为明显，这说明2015-2016年我国社区养老的发展所取得的成绩很大程度取决于养老政策的推出和执行。社会组织驱动效果虽小但显著，这说明目前社会组织通过直接提供养老服务，在养老服务供给中起到了一定的驱动效果。但是社会组织的驱动效果只在城镇显著，在农村没有统计显著性，这说明农村的社会组织发展滞后，制约了农村社区养老服务的发展。经济驱动变量在总体、城镇和农村都没有统计显著性，这也是符合社区养老的低成本特点。因此，总体上看，我国总体上和城镇社区养老服务供给发展呈现“政策—社会驱动型”特点，而农村社区养老服务呈现“政策驱动型”特点。

表4：我国养老服务发展逻辑

3.养老服务供需不均衡现象。

数据显示我国机构养老服务存在较为严重的服务供给不足现象，社区养老服务中城镇供需较为均衡，而农村存在供需不均衡的可能性。在机构养老服务方面，无论是从总体上来看，还是分城乡看，机构养老服务供给量与老龄化率都呈负相关关系，这意味着确实存在供需发展不均衡的问题，即：在一些老龄化更为严重的地区养老服务供给反而不足。特别是从系数值来看，农村地区供需发展不均衡的问题较为严重。社区养老服务方面，总体模型中老龄化率的系数没有统计显著性，城镇模型中显示出显著性正相关关系，农村模型中显示出无显著性负相关关系。考虑到本数据为小样本短面板数据，无法完全否定农村存在社区养老服务供需不均衡的可能性。

4.政策驱动失效现象

政府的主导地位是我国公共福利资源供给中的一大特点，按道理政策驱动效果在机构养老和社区养老中呈显著作用是符合我国目前国情的。因此，农村机构养老中政策驱动变量系数没有统计显著性且为负值的情况就不得不引起我们的注意。因为这一结果反映出在农村机构养老服务供给中，养老政策效果是有限的，而且还存在负相关关系的可能性。机构养老的发展需要建筑、设备等高额的前期成本投入，城镇经济条件相对较好，只要有鼓励政策，就能够在一定程度上促进机构养老服务的发展。但是在农村地区，仅仅有政策，没有财政的跟进，政策便缺乏可执行力。因此，我们要重视政策驱动失效现象，完善、增强政策的针对性、可执行性。

5.经济驱动“失灵”现象

经济发展是福利资源供给的基本条件之一，市场是福利资源分配的主要方式之一。但是在我们的六个模型中，只有农村机构养老的模型中经济驱动效果有显著性，在其他五个模型中都没有统计显著性，甚至在城镇机构养老、总体社区养老、城镇社区养老中为负值。那么我们是否可以说存在经济驱动失灵的现象呢？这需要从两个方面进行考虑。首先，仅从一次分配角度考虑，经济驱动变量没有统计显著性可能说明存在养老服务供给中提供养老服务的市场部门发展迟缓的情况，这一情况可能是因为养老服务领域的高成本、低回报率、长周期所带来的，因此需要政府提供相关优惠政策扶持市场部门的发展。其次，从二次分配角度考虑，因为本数据库为2年的短面板数据，组间R2 值普遍较低，经济驱动变量的不显著可能说明我国养老服务建设中再分配功能得到有效发挥，使养老服务资源分配并不与经济发展呈显著相关关系。《“十三五”国家老龄事业发展和养老体系建设规划》指出目前我国养老服务体系处于“养老服务体系初步形成”的阶段，因此养老服务的市场部门成长受限的可能性更大，而且实际上政府也在不断出台新的政策鼓励养老服务业的发展。同时，机构养老与社区养老中公立养老机构和公立社区机构起到了巨大的作用，这些公立的养老服务机构虽受到经济发展影响，但因其受财政支持，所以再分配功能较强。综上，经济驱动的“失灵”现象要从两个方面综合考虑。

6.社会驱动的局限

社会组织是养老服务重要的提供者之一，很多福利先发国家的养老供给中社会组织是重要的组成部分。比如日本的养老服务是通过准市场的方式提供，社会福祉法人占所有提供机构养老服务（介护老人福祉设施）的94.5%，所有提供上门介护服务的18.7%，上门入浴介护服务的37.3%。①但是目前我国提供养老服务的社会组织刚刚起步，在数量和体量上还成长不足，因此在总体的机构养老、农村机构养老、农村社区养老的模型中无法确认到社会组织成长所带来的影响。但是由于城市的社会组织相对成熟、民间参与相对活跃，因此城镇的机构养老和社区养老都体现了社会驱动效果。特别是在社区养老中，尽管农村的系数没有统计显著性，但是我们也能够从对比总体模型和城镇模型的系数看出一定程度的影响，因为总体模型中社会驱动变量的系数为0.0673，大于城镇的0.0487，这说明总体社区养老服务供给中有一部分解释力是来源于农村的。而机构养老只有城镇可以确认到社会组织的驱动效果，在农村的模型中社会驱动的系数为负值。

7.发展逻辑的城乡差异

本文通过区分总体、城镇、农村，综合地对机构养老和社区养老的影响因素进行了探讨。城镇的机构养老和社区养老都体现出“政策—社会驱动型”的特点，政策及社会组织的驱动机制在城镇较好地发挥了驱动作用。但是农村机构养老呈“经济驱动型”，农村社区养老呈“政策驱动型”，社会驱动机制在农村整体失效，政策驱动机制在机构养老发展中失效。分析结果验证了养老服务发展中城乡之间存在发展逻辑的差异，在分析我国养老服务的时候，不能对养老服务总体进行简单的加总，而必须分别讨论。比如在总体机构养老模型中确认了政策驱动的显著的正相关关系，但是分城乡检验时我们可以发现只有在城镇有正相关关系，在农村是没有显著性负相关关系的。同时，不区分城乡进行讨论也会忽略一些重要的发现，比如机构养老的总体模型中看不到社会驱动的效果，但是实际上城市已经可以看到社会驱动的效果，这说明我国社会组织的成长已经在一定程度上影响养老服务的发展，只是目前局限于城镇。这一发现对养老服务供给中社会组织作用的讨论至关重要，如果不区分城乡进行探讨，就会忽略这些重要的发现。

最后，本文使用的短面板数据样本量小，模型使用的变量少，还有其他驱动养老服务发展的变量需要进行考虑，因此有必要在扩充样本量的基础上适当增加相关变量，进行进一步的验证。通过对养老服务供给影响因素的分析，掌握各驱动机制的有效性，有针对性地进行政策调整，可以进一步完善并加强各驱动机制作用的发挥，加快我国养老服务体系的建设。