安徽省各市新型农村养老保险政策绩效评价

李 炜

（云南师范大学泛亚商学院，云南 昆明 650092）

1 引言

《中国发展报告2020》显示，中国老龄化程度正持续加深，表现为区域化、城乡差异化等特点。根据第六次人口普查数据，农村人口老龄化程度比城镇高3.3%，这意味着农村养老在当前和未来一段时间都将面对这巨大的挑战。目前，安徽省16个市已经有统一的新型农村养老保险出台[1]。付洪垒、王淑慧和胡胜德通过对省际的横向对比，对中西部省、自治区农村社会养老保险制度绩效评价[2]；于宁认为完整的基本养老保险基金支出绩效评价指标体系由基础性指标和评价性指标共同构成[3]；许春淑通过多指标综合评价的层次分析法进行了实证研究，认为应从对养老保险支出绩效影响较大的指标入手，采取相应的政策措施，进一步完善基本养老保险制度[4]；贾小静认为基本养老保险绩效，可以分为财务绩效和管理绩效，前者使用定量指标，后者使用定性指标，并以此对全国的养老保险财务绩效进行了测评[5]；刘伟兵基于数据包络分析，提出通过输入层与输出层的数据即可以得到养老保险基金投资公司的相对效率值[6]；通过对学者的研究内容综合发现，没有通过绩效分析对省内各市农村社会养老保险绩效做出评价以及找出提高养老保险水平或提高绩效水平的对策。笔者基于此，对安徽省各市的新型农村养老保险进行评估并给出建议。

2 研究方法

因子分析法是通过将众多变量浓缩为几个因子，且这几个因子具有一定的解释性的多元统计分析方法，其核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。本文通过因子分析法进行数据的处理，通过用少数几个因子来描述安徽省16市的新型农村养老保险制度绩效的目的，即将相关性比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，共建立6个因子，以这6个因子反映农村社会养老保险制度绩效的大部分信息。从而方便地找出影响新型农村养老保险制度绩效的主要因素和权重，通过权重分析，可以找出影响农村社会养老保险制度绩效的主要因素，再通过这些因子的分析得出新型农村养老保险制度存在的问题并提出解决问题的办法。

3 数据来源和指标设置

研究选取安徽省16市数据，16个市分别是合肥市、淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜阳市、淮南市、滁州市、六安市、马鞍山市、芜湖市、宣城市、铜陵市、池州市、安庆市、黄山市。数据来源为各市2020年统计年鉴。本文评价的假定前提是农民个人每年投入500元，地方财政补贴每年60元，国家基础养老金到期每月55元。通过对影响制度绩效因素分析，共筛选设置了16个因素。如下：

新型农村养老参保率=农村社会养老参保人数/农村符合参保年龄条件的人数（18岁以上农村人口数）×100%

新型农村养老参保领取率=农村达到领取待遇年龄参保人数/农村社会养老参保人数×100%

农民养老金需求=（缴费到期月生活消费支出+缴费到期月食品支出）/2

农民养老金满足程度＝农村社会养老到期提供养老金/农民养老金需求（新农合养老到期提供养老金160元是按农民个人投入500元，地方财政补贴60元，银行利率3%，农民缴费15年，养老保险缴费期满国家提供基础养老金55元计算所得）

新型农村养老基金收入=新型农村社会养老保险试点基金收入×100%

新型农村基金支出=新型农村社会养老保险试点基金支出×100%

农民个人投入占农民人均纯收入比例=500/当地农村居民家庭人均纯收入

农民个人投入占农民人均消费生活支出比例=500/农村家庭人均消费生活支出

农民人均纯收入=当地农村居民家庭人均纯收入，未来农民的人均纯收入采用指数预测

农民人均纯收入增长率=（本年农村居民家庭人均纯收入-上年农村居民家庭人均纯收入）/上年农村居民家庭人均纯收入（使用的是近3年平均数字）×100%

农民人均消费支出增长率=（本年农村家庭人均消费支出-上年农村家庭人均消费支出）/上年农村家庭人均消费支出（使用的是近3年平均数字）

农村老人抚养比=64岁及以上农村人口数/15-64岁农村人口数

农村消费价格指数=本年消费价格/上年消费价格×100%（以地区消费价格为替代）

农村居民恩格尔系数=农村家庭人均食品消费支出/农村居民家庭人均纯收入×100%

农村人口增长率=（本年农村人口数-上年农村人口数）/上年农村人口数×100%

农村平均预期寿命=农村居民平均预期寿命（由当地居民平均预期寿命替代）

4 数据处理及结果

表1可知，当提取6个因子时，方差贡献率达到88.693%，说明该变量的88.693%原始信息由6个公共因子说明且实现降维的效果。

表1 方差解释

利用SPSS建立因子载荷矩阵，提取6个成份，建立因子得分综合模型为F=0.48074F1+0.17867F2+0.12523F3+0.0825 F4+0.07228F5+0.06093F6

考虑到得到的公共因子解释性的局限，对其进行旋转，得到旋转后的公共因子载荷阵，提取公共因子的构成变量，公共因子F1由个人投入占人均收入比例、收入替代率、地方政府投入占个人收入比例、养老金满足程度、个人投入占人均生活消费支出比例构成；公共因子F2由人口增长率比构成；公共因子F3由恩格尔系数构成；公共因子F4由消费价格指数构成；公共因子F5由人均生活消费支出增长率构成；公共因子F6由参保率构成。

计算各因子旋转后得分和综合得分，计算结果见表2旋转后各市综合因子得分。

表2 旋转后各省综合因子得分

4.1 分析与建议

从综合得分来看，淮北市、亳州市在绩效评价中排第一、二位，但是这两省的人均收入却是倒数，而人均收入相对在前的池州市、黄山市、铜陵市分别为最后3位。这表明新型农村养老保险绩效的高低与农民收入高度相关。从因子F1值的高低看，农村社会养老保险的投入低会导致绩效低；从因子F2值的高低看，人口净增长对养老有一定影响；从因子F3值的看，食品支出对各市的影响不是很大；因子F4和F5的值表明农民收入的差距；因子F6值表明新型农村养老保险的养老作用有待完善。

针对因子F1、F3、F4和F5的解决办法是增加国家、地方政府、农民的投入，但同时需要考虑各方面的因素，切不可强行加速推进政策，任需循序渐进；针对因子F2的解决办法是保持人口出生率基本稳定，避免人口向断崖式方向发展，保持年轻人的比重对地区发展和养老事业至关重要；针对因子F6的解决办法是做好新型农村养老保险的宣传解释工作，彻底打消农民心底的疑虑，在他们的能力范围内增加养老金的个人投入比例，这对当前和未来的新型农村养老保险的惠民政策的实施提供保障。