我国养老服务供给能力综合评析

聂 倩，谭启祥，弓慧洁

(1.中国社会科学院大学研究生院 北京 1024883；2.河南财经政法大学公共管理学院 河南 郑州 450000)

一、绪论

根据国家统计局数据显示，2021年我国60岁及以上人口为26736万人，占全国人口的18.9%，其中65岁及以上人口为20056万人，占全国人口的14.2%，首次超过14%。人口老龄化不再仅仅是发达国家关注的焦点，也是我国现在及将来面对的重要问题。

在人口老龄化以及养老问题巨大压力推动下，国内外学者主要从两方面对养老服务供给能力进行了如下研究：一类是从多元供给主体视角展开，强调提高主体自身的养老服务供给能力，充分发挥各主体之间的相互协同作用。如David L. Brown、Nina Glasgow等人(2019)指出社区机构之间以及社区机构与外部组织之间的伙伴关系促进了相关服务的供给。Ni Zhiping(2022)主张多元主体参与社会养老服务，从国家层面进行顶层设计，并与家庭、社区等多方面合作，建立统一协调的养老服务供给新模式。张京唐(2022)对比分析国外养老服务的历程变迁，指明多元化养老主体是未来的发展方向。刘二鹏(2022)从县域视角提出要在农村建立多层次的养老服务体系。另一类是针对养老服务供给的评价，Hu Jinrong(2022)将“可达性”引入养老服务评价，分别从居家社区、机构和行政养老服务可及性三个层面选取指标，运用层次分析法构建评价体系对基本养老服务质量进行评价，Shao Qiuhu(2022)引入SBM-DEA模型，财务管理、硬件设施等六个方面建立系统框架对社区居家养老服务进行评价。隗建华(2022)基于熵权法模型从制度与环境和产业发展两方面构建养老服务供给系统，结合耦合协调度模型定量分析我国各省份的健康养老供需情况。

从当前研究来看，无论从多元主体建设的角度强调相互协作，或是定量评价养老服务供给，最终目的均在于解决人口老龄化的困境，满足老年人的养老服务需求。而我国由于老龄化时间短、进程快，老年人养老服务体系构建并不完善，即便是由国家和集体包办老年养老服务事业也存在资金不足、福利机构少、服务水平较低等问题，难以满足老年人对养老服务日益增长的需要，因此有效评价我国养老服务供给综合能力，就显得尤为重要。鉴于此，本文从经济、社会、人口三个维度选择相关指标，利用主成分分析法评估我国养老服务供给能力水平，为完善我国养老服务体系提供实证基础。

二、基础方法与指标选取

(一)基础方法

本文采用时序全局因子分析法作为基础方法。时序全局因子分析方法通过全局主成分公因子变换到统一的全局主超平面上，使得各年份的主成分公因子具有相同的构成，再将主超平面上的数据进行变换、组合，根据不同时序排序，从而反映出分析系统的动态特性。通过时序全局因子分析得到的少数综合因子，可以克服由于指标过多以及指标之间的相关性带来的定量评价结果不准确问题，从而更精确地评价我国的养老服务供给能力。

(二)数据来源及处理

本文所选数据主要来源于《中国统计年鉴》(2015-2021)、《中国卫生健康统计年鉴》(2015-2021)、国家统计局官网、《中国民政统计年鉴》(2015-2021)和《中国社会统计年鉴》(2015-2021)。其中，人均地区生产总值、地方财政一般预算收入、全体居民人均可支配收入和居民人均消费支出数据来源于国家统计局官网；老年人口抚养比、每千人口医疗卫生机构床位数、城镇职工基本养老保险基金支出、城乡居民基本养老保险基金支出数据来源于《中国统计年鉴》；社区卫生服务中心、社区卫生服务站和各地区每千人口卫生技术人员数据源于《中国卫生健康统计年鉴》；分地区每千老年人口养老床位情况数据来源于《中国社会统计年鉴》；养老机构单位数、养老机构年末职工人数、养老机构年末床位数、社会组织单位数及年末职工人数、社会团体单位数及年末职工人数和社区养老机构和设施总数(2020年)及社区养老机构和设施总年末职工数(2020年)来源于《中国民政统计年鉴》。以上数据均为年鉴原始数据，不存在统计口径不同和缺失值问题，未进行数据处理。

此外，为了凸显社区养老服务能力供给水平，本文在《中国民政统计年鉴》数据基础上，进一步计算出2014年至2019年社区养老机构和设施总数及总年末职工数，具体处理为：2014年至2017年，社区养老机构和设施总数为社区养老机构和设施数和社区互助型养老设施数之和，社区养老机构和设施总年末职工数则是社区养老机构和设施年末职工人数和社区互助养老设施年末职工人数之和。其中，由于西藏缺失2014至2015年、吉林缺失2015至2016年的社区养老机构和设施数、社区互助型养老设施数、社区养老机构和设施年末职工人数和社区互助型养老设施年末职工人数。因此，根据指标的实际意义，采用了合适的方法估计社区养老机构和设施总数及总年末职工数，社区养老机构和设施总数为社区服务中心单位可以为居民提供养老等服务的机构数和社区服务中心站可以为居民提供养老等服务的机构数之和，社区养老机构和设施年末职工人数为社区服务机构和设施年末职工数与养老机构和设施数占社区服务机构和设施总数比例的乘积。2018至2019年，社区养老机构和设施总数为社区养老照料机构和设施数与社区互助型养老设施数之和，社区养老机构和设施总年末职工数为社区养老照料机构和设施年末职工人数与社区互助型养老设施年末职工人数之和。

(三)数据相关性检验

由表1可知，KMO的值为0.808，大于0.5，偏相关系数小于简单相关系数，适合做因子分析。Bartlett球形检验的p值<0.001，证明所选指标之间的相关系数矩阵不为单位矩阵，符合因子分析的条件与KMO检验结果一致。

表1 KMO 与 Bartlett 检验

(四)公因子提取

对20个标准化后的指标数据进行时序全局因子分析，根据累计方差贡献率选取公因子，可以得到影响我国养老服务供给能力的主要因素。由表2可知，根据特征值大于1的标准共提取5个公因子，这5个公因子的累计方差贡献率为83.492%，能很好地代表原来的20个原始指标，这5个公因子是影响我国养老服务供给能力的主要因素。

(五)旋转公因子载荷矩阵

为了因子命名的准确性，分别从政府、社会和社区层面对因子进行解释，在政府层面，选择城乡居民基本养老保险基金支出、地方财政一般预算收入、城镇职工基本养老保险基金支出这三个指标，载荷系数分别为0.851、0.738、0.611，反映了地区经济能力对各省份养老服务供给能力的影响；在社会层面，选取社会组织年末职工人数、社会组织单位数、社会团体单位数、社会团体年末职工人数这四个指标，载荷系数分别为0.934、0.9、0.891、0.793，反映了社会组织投入对各省份养老服务供给能力的影响；在社区层面，选取社区卫生服务中心这一指标，载荷系数为0.584，反映了社区建设对各省份养老服务供给能力的影响。因此，可以将第一公因子命名为地区经济和社会投入因子。

表2 评价指标解释的总方差

第二公因子中分别有4个指标的第二列载荷矩阵系数值较大，将这四个指标归为第二公因子，用来解释第二公因子的含义。为了因子命名的准确性，分别从政府和居民层面对因子进行解释，在政府层面，选取人均地区生产总值、每千人口卫生技术人员数这两个指标，载荷系数分别为0.93、0.814，反映了卫生投入和经济实力对各省份养老服务供给能力的影响；在居民层面，选取全体居民人均可支配收入、居民人均消费支出这两个指标，载荷系数为0.965、0.96，反映了居民的收入和消费能力对各省养老服务供给能力的影响；因此，可以将第二公因子命名为卫生投入和居民经济影响因子。

第三公因子在社区养老机构和设施总数、社区养老机构和设施总年末职工人数、每千老年人口养老床位情况这三个方面具有较大的载荷，分别为0.837、0.796、0.555，反映了社区养老投入对各省份养老服务供给能力的影响，将其命名为社区养老服务能力。

第四公因子在养老机构单位数、养老机构年末职工人数、养老机构年末床位数这三个方面具有较大的载荷，分别为0.897、0.673、0.658，反映了养老机构对各省份养老服务供给能力的影响，将其命名为养老机构的养老服务能力。

第五公因子在每千人口医疗卫生机构床位数、社区卫生服务站这两个方面具有较大的载荷，分别为0.802、-0.454，反映了医疗卫生投入对各省份养老服务供给能力的影响，将其命名为医疗卫生能力。

由表2可知，五个公因子的方差贡献率均为正数，说明各公因子正向影响养老服务供给能力。综上，影响我国养老服务供给能力的主要因素为地区经济和社会投入因子、卫生投入和居民经济影响因子、社区养老服务能力、养老机构的养老服务能力和医疗卫生能力。

表3 评价指标旋转之后的公因子载荷矩阵

三、我国养老服务供给能力的评价

(一)我国养老服务供给能力综合分析

以5个公因子的各自方差贡献率占5个公因子的累计方差贡献率的比重作为各公因子的权重，计算出各个省份的养老服务供给能力的综合得分并排序，从而对我国31个省份综合水平进行评价。如表4所示，江苏省在2014至2020年间排名均为第一，西藏在这七年均为最后一名。

从时序变化来看，大多数省份的排名都会随着时间变化，其中广东、山东、浙江、四川和上海等排名随时间变化的波动幅度较小，且这一部分城市排名较为靠前，这些地区的经济总量较高且汇聚大量人口，此外当地政府需响应国家“实施积极应对人口老龄化的国家战略”，推进养老服务的发展，这些地区的养老服务供给能力较强；甘肃、青海、吉林和宁夏等排名随时间变化的波动幅度也较小，且这一部分城市排名较为靠后，这些地区大多位于西部地区，经济发展较为落后，人口数量较少，养老服务建设支持力度较低，导致这些地区的养老服务供给能力较弱。

表4 2014—2020年各省份养老服务供给能力排名表

江西、湖南、广西、新疆、重庆和贵州排名随时间变化的波动幅度较大，其中，江西和湖南排名整体呈上升趋势，七年间江西排名前进11名，湖南前进5名，表明这两省在2014 年至2020年间，养老服务供给能力大幅度提升。因为2014年各地方养老服务试点工作逐步展开，在江西省南昌市、抚州市和湖南省长沙市、湘潭市开展养老服务业综合改革试点，通过开展养老服务业综合改革试点，促进试点地区率先建成功能完善、规模适度、覆盖城乡的养老服务体系，创造一批各具特色的典型经验和先进做法，出台一批可持续、可复制的政策措施和体制机制创新成果，形成一批竞争力强、经济社会效益显著的服务机构和产业集群，为全国养老服务业发展提供示范经验。试点的42个地区涉及的省份数量较多，但是在江西和湖南效果明显。广西和新疆排名整体上呈现下降趋势，七年间广西排名后退6名，新疆后退7名，表明广西和新疆在2014年至2020年养老服务供给能力建设相较于其他省份支持力度有所不足，养老服务供给能力有所下降。重庆和贵州的排名变化呈现出在2014至2019年呈现逐步上升趋势，却在2020年排名有一个较大幅度的下滑，2020年重庆和贵州排名均后退3名，为2020年排名后退幅度最大的两省，但是2020年重庆和贵州的经济发展即使受到疫情的影响下仍旧处于上升阶段，尤其贵州，在2015至2020年处于中国经济的领跑者，经济实力大幅上升，这表明这两省在2020年忽视了养老服务的建设，造成养老服务供给能力排名的下滑。

(二)各省份养老服务供给能力与老龄化水

平对比分析

由于各省份的经济水平和老龄化程度各有不同，本文进一步选取各省份2014至2020年综合得分的平均值来反映养老服务供给能力水平(肖叶黎，2021)，选取2014至2020年的老年人口比重(65岁及以上人口比重)和老年人口抚养比的平均值来反映各省份的老龄化程度(丁雪萌，2020)，按所选指标对各省份的养老服务供给能力和老龄化程度进行排名，根据排名差值评价各省份的养老服务能力，排名差值为正，表明该省份的养老服务供给能力排名相较于老年人口抚养比排名和老龄人口比重排名靠前，养老服务资源的供给较多，而老年人口数量相对较少，该省份的老年人享受的养老服务应该更加全面和完善。反之，当为负时，表明该省份老年人口数量相对较多，而养老服务供给资源较少，该省份老年人的养老服务供给可能存在一些缺陷。此外，为了更好地显示出地区差异性，将31个省份分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区，分地区的养老服务供给能力和老龄化水平对比情况见表5。

从地区层面来看，对比各地区的排名差平均值，东北部地区排名差均值为负，且数值最大，表明东北地区的养老服务资源供需矛盾最为显著，东北部地区的养老服务供给能力与老龄化水平不相适应；中西部地区的排名差均值为负，但数值较小，中西部地区的经济发展水平一定程度上限制养老资源的有效供给，导致养老资源的供给略差于该地区的养老需求，中西部地区养老服务供给能力与老龄化水平大体上相互适应；东部地区的排名差均值为正，东部地区不仅经济发展较为活跃，且养老服务供给能力高于地区的老龄化水平，可以缓解老龄化对社会带来的各种负担，东部地区的养老服务建设水平高于其他地区。

从单个省份来看，排名差值为正且数值较大的省份有广东、北京、福建和浙江。(1)广东养老服务供给能力排名第2，与老年人口抚养比排名差值为26，与老龄人口比重排名差值为26。(2)北京养老服务供给能力排名第6，与老年人口抚养比排名差值为14，与老龄人口比重排名差值为9。(3)福建养老服务供给能力排名第15，与老年人口抚养比排名差值为9，与老龄人口比重排名差值为9。(4)浙江养老服务供给能力排名第4，与老年人口抚养比排名差值为7，与老龄人口比重排名差值为8。这四个省份的养老服务供给能力排名靠前，但老年人口比重和老年人口抚养比相较于其他省份较低，即在该省份存在较高的养老供给能力，但是需要养老服务的老年人数相对较少，在这些省份可以享受到相对完善且养老服务水平较高的养老服务。除此之外，云南和新疆的排名差值也为正且数值较大，造成这种现象的原因是云南和新疆的老年人数占比较少，使得老年人口比重和老年人口抚养比排名较大，虽然这两省老龄化水平相对不高，但养老服务供给能力排名较为靠后，养老服务水平一般。

表5 养老服务供给能力与老龄化水平对比

排名差值为负且差值大小排名前三的省份为重庆、吉林和天津。(1)重庆养老服务供给能力排名第16，与老年人口抚养比排名差值为-15，与老龄人口比重排名差值为-15。(2)吉林养老服务供给能力排名第25，与老年人口抚养比排名差值为-13，与老龄人口比重排名差值为-14。(3)天津养老服务供给能力排名第26，与老年人口抚养比排名差值为-9，与老龄人口比重排名差值为-13。这三个省份属于老年人口占比排名靠前，但是养老服务供给能力排名靠后，即在该省份存在较低的养老供给能力，但是需要养老服务的老年人数相对较多，这些省份的养老服务供需存在一定矛盾，养老服务体系存在一定缺陷。

(三)养老服务供给能力综合得分整体分析

如表6所示，养老服务供给能力综合得分低于平均水平的地区数逐年递减，从2014年24个地区，占比达到77.42%，到2020年11个地区，占比降为35.48%。从总体上看，我国养老服务供给能力低于平均水平的省份数量逐年减少，侧面反映我国注重养老服务供给能力建设的省份数量逐年增加，养老服务供给能力建设已经取得了一定进展，我国的养老服务供给能力逐年提高。此外，根据地区数的下降速度，将2014年到2020年划分为两个阶段，2017年之前，地区数下降速度较为缓慢，表明我国大多数省份养老服务供给处于平均水平以下，每年供给能力突破平均水平的地区数量较少；反观2017年之后，地区数下降速度较为迅速，在各个省份都重视养老服务建设的情况下，每年有三个省份的养老服务供给能力突破平均水平，表明我国越来越多的省份开始更加重视养老服务供给的建设力度。造成上述现象的原因可能在于2018年是我国人口年龄结构的拐点，2018年我国老龄人口首次超过了少儿人口，出生率创新低，就业人口数量首次下降，种种迹象印证我国老龄化程度的加深，从而使得各省份加大养老服务供给的投入力度。

表6 养老服务供给低于平均水平的地区数统计