楊秀玲 魏 巖 趙文通
數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)方法是運用數(shù)學工具評價經(jīng)濟系統(tǒng)生產(chǎn)前沿面有效性的非參數(shù)方法,尤其用于多投入多產(chǎn)出的多目標決策單元的績效評價。這種方法以相對效率為基礎,根據(jù)多指標投入與多指標產(chǎn)出對相同類型的決策單元進行相對有效性評價。應用該方法進行績效評價不需要以參數(shù)形式規(guī)定生產(chǎn)前沿函數(shù),并且允許生產(chǎn)前沿函數(shù)可以因為單位的不同而不同,不需要弄清楚各個評價決策單元的輸入與輸出之間的關聯(lián)方式,只需要最終用極值的方法,以相對效益這個變量作為總體上的衡量標準,以決策單元(DMU)各輸入輸出的權(quán)重向量為變量,從最有利于決策的角度進行評價,從而避免了人為因素確定各指標的權(quán)重而使得研究結(jié)果的客觀性受到影響。這種方法采用數(shù)學規(guī)劃模型,對所有決策單元的輸出都“一視同仁”。這些輸入輸出的價值設定與虛擬系數(shù)有關,有利于找出那些決策單元相對效益偏低的原因。該方法以經(jīng)驗數(shù)據(jù)為基礎,邏輯上合理,故能夠衡量每個決策單元的定量投入能否產(chǎn)生預期的輸出,并且能夠計算在非DEA有效的決策單元中,投入沒有發(fā)揮作用的程度。最為重要的是應用該方法還有可能進一步估計某個決策單元達到相對有效時,其產(chǎn)出應該增加多少,輸入可以減少多少等。
利用DEA方法評價基本養(yǎng)老保險制度的績效,首先要選定模型的決策單元(DMU),或者稱為樣本。選擇DMU的過程就是如何確定參考集。由于DEA方法是在類型相同的決策單元之間對其投入產(chǎn)出的相對有效性評估,因此,選擇決策單元最基本的條件就是“同類別”。在基本養(yǎng)老保險制度績效的評價中,DMU的選定必須滿足具有相同的目標和相同的投入和產(chǎn)出的指標。本文選取24個樣本省市作為基本養(yǎng)老保險制度績效評價項目的決策單元。
通過上文對DEA模型的介紹可知,雖然DEA方法不需預估權(quán)重、不需事先設定輸入輸出間的顯式函數(shù)關系、算法簡單、評估結(jié)果豐富,尤其適合多輸入輸出系統(tǒng)的相對有效性評價。DEA模型有嚴格的算法要求,例如數(shù)據(jù)嚴格非負,同時決策單元個數(shù)必須大于輸入指標與輸出指標個數(shù)之和的2倍。然而在實際研究中,DEA的這一限制要求往往無法滿足。這一點尤其體現(xiàn)在公共支出類績效評價上,由于基本養(yǎng)老保險制度內(nèi)容廣泛,指標體系繁雜,很難滿足DEA的算法要求,故本文對DEA模型予以改進,加入主成分分析法(PCA模型),建立PCA-DEA綜合評價模型。
主成分分析法(PCA模型)可以在滿足信息量最少損失情況下,將眾多具有一定相關性的指標通過降維處理轉(zhuǎn)化為少數(shù)的幾個彼此獨立的綜合指標,代替原先的指標進行相關數(shù)據(jù)處理。本文運用SPSS19.0統(tǒng)計分析軟件對樣本省市的基本養(yǎng)老保險制度的績效的評價指標進行主成分分析。
經(jīng)過PCA降維處理后的變量,常常存在負數(shù)情況,為了滿足DEA模型的數(shù)據(jù)嚴格非負的要求,需要借助數(shù)學方法對數(shù)據(jù)進行處理,本文采用極差法,對數(shù)據(jù)進行消除量綱處理,轉(zhuǎn)換為正數(shù),滿足DEA數(shù)據(jù)要求,可以進行DEA評價。
本文構(gòu)建了4層共15個指標的基本養(yǎng)老保險制度績效評價指標體系,它們分別由經(jīng)濟績效、社會績效、行政績效3個一級子系統(tǒng),6個二級子系統(tǒng)和15個評價指標組成(見表1)。
鑒于基本養(yǎng)老保險基礎數(shù)據(jù)的缺失以及數(shù)據(jù)收集難度較大、渠道較少,多來源于政府統(tǒng)計年鑒、年報等政府文件,本文從數(shù)據(jù)的可獲得性以及相關性分析角度出發(fā),在總結(jié)并參考了之前學者們的相關研究的基礎上,最終建立了以經(jīng)濟績效、社會績效與行政績效三個維度,15項指標的基本養(yǎng)老保險制度績效評價的指標體系。
本文選取東部地區(qū)9個省市(上海、河北、江蘇、福建、遼寧、山東、浙江、廣東、廣西),中部地區(qū)7個省市(山西、吉林、安徽、江西、河南、湖北、湖南),西部地區(qū)8個省市(陜西、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、云南、貴州)及全國數(shù)據(jù)作為樣本,采用SPSS19.0統(tǒng)計軟件中的主成分分析法模塊,來分析2012年我國24個省市養(yǎng)老保險績效。
表1 養(yǎng)老保險制度績效綜合評價指標體系
主成分分析的目的是對變量進行線性變換,通過線性變換使變量間相互獨立,且變異逐步從大到小。同時對因子分析法和主成分分析法做一個簡單的區(qū)分,因子分析法需要做KOM檢驗和Bartlett檢驗,僅作主成分分析的話是不要做這兩個檢驗的。由于原始數(shù)據(jù)度量單位不同,所以需要進行標準化處理。本文用SPSS19.0軟件對26個評價單元的15個指標進行主成分分析,得到輸入和輸出指標的因子解釋總方差矩陣。
提取方法:主成分分析。
根據(jù)主成分選擇原則,可以選擇三個主成分。然后利用輸入指標的因子載荷矩陣求出三個特征值所對應的特征向量,寫出輸入指標的三個因子函數(shù):
F1=0.6168基本養(yǎng)老保險基金支出占地區(qū)GDP的比重+0.4137基本養(yǎng)老保險財政補助支出占財政支出比重-0.1618當年養(yǎng)老金收支結(jié)余率-0.2296全社會養(yǎng)老保險覆蓋率+0.6079當年基金收入占地區(qū)GDP的比重
F2=0.0358基本養(yǎng)老保險基金支出占地區(qū)GDP的比重-0.4964基本養(yǎng)老保險財政補助支出占財政支出比重-0.6169當年基本養(yǎng)老金收支結(jié)余率-0.6030全社會養(yǎng)老保險覆蓋率-0.0904當年基金收入占地區(qū)GDP的比重
F3=0.0376養(yǎng)老保險基金支出占地區(qū)GDP的比重+0.1544基本養(yǎng)老保險財政補助支出占財政支出比重-0.74當年基本養(yǎng)老金收支結(jié)余率+0.6465全社會養(yǎng)老保險覆蓋率-0.0906當年基金收入占地區(qū)GDP的比重
從表3看,輸出指標第一個因子的特征值為2.43542,解釋原有5個變量總方差的24.35%。前6個因子對原有10個變量總方差的貢獻率為90.68%。根據(jù)主成分選擇原則,可以選擇六個主成分。
表2 輸入指標因子解釋的總方差情況
表3 輸出指標因子解釋的總方差情況
利用輸出指標的因子載荷矩陣求出六個特征值所對應的特征向量,寫出輸入指標的六個因子函數(shù):
F1=-0.0315養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可支付時間(月)+0.2436替代率 +0.0594老年人口撫養(yǎng)比 +0.3574人口自然增長率+0.5266城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)+0.3864農(nóng)村恩格爾系數(shù)+0.3823居民價格消費指數(shù)+0.2991養(yǎng)老保險社會化發(fā)放率-0.1540社會保險爭議案件率+0.3499勞動人事爭議案件結(jié)案率
F2=-0.2579養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可支付時間(月)-0.1378替代率 +0.5860老年人口撫養(yǎng)比 -0.4379人口自然增長率+0.2845城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)+0.1508農(nóng)村恩格爾系數(shù)-0.2479居民價格消費指數(shù)+0.1488養(yǎng)老保險社會化發(fā)放率+0.4115社會保險爭議案件率+0.1570勞動人事爭議案件結(jié)案率
F3=-0.3676養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可支付時間(月)+0.4517替代率 -0.0265老年人口撫養(yǎng)比 -0.0877人口自然增長率-0.2525城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)-0.5662農(nóng)村恩格爾系數(shù)+0.2120居民價格消費指數(shù)+0.2439養(yǎng)老保險社會化發(fā)放率+0.1477社會保險爭議案件率+0.3766勞動人事爭議案件結(jié)案率
F4=-0.3434養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可支付時間(月)+0.0635替代率-0.1368老年人口撫養(yǎng)比+0.3392人口自然增長率-0.0383城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)-0.0615農(nóng)村恩格爾系數(shù)-0.4565居民價格消費指數(shù)+0.6217養(yǎng)老保險社會化發(fā)放率+0.3709社會保險爭議案件率-0.0805勞動人事爭議案件結(jié)案率
F5=0.2938養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可支付時間(月)-0.4063替代率 -0.3997老年人口撫養(yǎng)比 -0.1560人口自然增長率+0.0152城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)+0.0230農(nóng)村恩格爾系數(shù)+0.2910居民價格消費指數(shù)-0.1270養(yǎng)老保險社會化發(fā)放率+0.4742社會保險爭議案件率+0.4884勞動人事爭議案件結(jié)案率
F6=0.6977養(yǎng)老保險基金累計結(jié)余可支付時間(月)+0.4696替代率 +0.3231老年人口撫養(yǎng)比 -0.2634人口自然增長率-0.1665城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)+0.0738農(nóng)村恩格爾系數(shù)-0.0251居民價格消費指數(shù)-0.1491養(yǎng)老保險社會化發(fā)放率-0.1027社會保險爭議案件率+0.2287勞動人事爭議案件結(jié)案率
通過以上操作,我們把原先5個輸入因子和10個輸出因子轉(zhuǎn)化為3個輸入因子和6個輸出因子,滿足DEA法則要求,可以進入DEA評價階段。
表4 DEA分析后得到的數(shù)據(jù)
續(xù)表
綜合效率分析。2012年24個省市基本養(yǎng)老保險績效平均DEA有效值別為0.981,整體運作處于較好水平。基本養(yǎng)老保險運行效率在地區(qū)間存在明顯差異,經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),基本養(yǎng)老保險運行效率也相對較高。其中東部地區(qū)綜合效率均為1的省份占比77.78%,中部地區(qū)綜合效率值為1的省份占比71.43%,西部地區(qū)綜合效率值為1的省份僅占比50%。和區(qū)域間差異相比,區(qū)域內(nèi)差異更為明顯,在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),基本養(yǎng)老保險運行效率差異不大。相比較,經(jīng)濟欠發(fā)達和不發(fā)達地區(qū),區(qū)域內(nèi)部差異突出,基本上都在0.95左右。靜態(tài)比較的結(jié)果一方面反映出經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)基本養(yǎng)老保險運行效率更高,民眾退休后的生活更有保障;另一方面也反映出經(jīng)濟發(fā)展對推動基本養(yǎng)老保險制度建設具有一定的促進作用。
純技術(shù)績效效率分析。BCC模型所求出的純技術(shù)效率是假定規(guī)模報酬不變的情況下所算出的,即在一定的投入組合下,所得到的產(chǎn)出績效。純技術(shù)績效衡量地區(qū)的投入要素是否能達到產(chǎn)出最大化,其值越高表示投入資源使用越有效率。25個樣本省份中有6個純技術(shù)效率小于1,其中全國的技術(shù)效率值要低于其他省市的技術(shù)效率值。
規(guī)模效率分析。規(guī)模效率越接近1,表示規(guī)模大小越合適,也就越接近最適宜規(guī)模。如規(guī)模績效=l,則表示該DMU處于固定規(guī)模報酬的狀態(tài);如果規(guī)模效率小于1,則表示該DMU處于規(guī)模報酬遞增或者遞減的規(guī)模無績效狀態(tài)??梢?5個樣本中有10個樣本規(guī)模效率均小于1,說明其產(chǎn)出和投入無法成比例增加,因此其總體效率相對無效主要是由規(guī)模無效引起的。江蘇、遼寧、湖北、四川、全國等五個樣本都處于規(guī)模報酬遞增階段,應該擴充規(guī)模增加投入量以生產(chǎn)更多的養(yǎng)老保險公共產(chǎn)品或服務來提高地區(qū)的養(yǎng)老保險的總體績效。
基于東中西部省市基本養(yǎng)老保險制度績效評價綜合得分反映出的問題,要使各項指標的綜合得分更接近理想值,應從對基本養(yǎng)老保險制度績效影響較大的指標入手,不斷提升基本養(yǎng)老保險制度的績效評價效果。
從全國來看,基本養(yǎng)老保險制度的可持續(xù)發(fā)展的關鍵是要解決資金問題。在離退休人數(shù)快速增長、養(yǎng)老金缺少積累的情況下,個人賬戶空賬運行是當前養(yǎng)老保險的一大難題。結(jié)合當前實際,應該從開源和節(jié)流兩方面入手充實養(yǎng)老金。
從資金來源方面,一是要進一步擴大養(yǎng)老保險覆蓋率,凡應保人群均納入基本養(yǎng)老保險制度,這樣就可以為基本養(yǎng)老保險基金建立更廣闊的資金來源;二是強化社會保險費的征收力度,建立激勵機制,強化執(zhí)法監(jiān)察力度,做到應收盡收,并逐步向社會保險稅過渡。
從節(jié)流方面,一是隨著多層次養(yǎng)老保險體系的建立,可適當降低基本養(yǎng)老保險金的替代率;二是控制提前退休,逐步實行推遲領取養(yǎng)老金制度,減緩養(yǎng)老金支付壓力。在退休年齡方面,延遲退休是不可避免的政策選擇,目前我們的對策應是首先控制比標準退休年齡更早的“提前退休”風潮,對低于標準年齡退休者,規(guī)定減額支付養(yǎng)老金政策。在此基礎上實行推遲領取養(yǎng)老金的獎勵政策,這項措施將會緩解養(yǎng)老金支付危機。
基本養(yǎng)老保險制度綜合績效評分中影響最大的因素就是政府對基本養(yǎng)老保險制度的支持力度,我國雖逐年提高社會保障支出的數(shù)額,但距離社會保障支出占財政支出15%~20%的目標還有很大差距。為此,應采取兩方面的政策措施:
一是要進一步調(diào)整財政支出結(jié)構(gòu),逐步提高社會保障支出占財政的支出比重。尤其是要根據(jù)財力按照地方財政收入的一定比例建立基本養(yǎng)老保險調(diào)劑基金,定期劃入養(yǎng)老保險基金。
二是要建立健全社會保險基金預算決算制度,強化預算約束,發(fā)揮勞動保障部門行政監(jiān)督“財政審計等部門專門監(jiān)督”群眾輿論等社會監(jiān)督的作用,共同維護基金安全,提高保障能力。
由于種種原因,我國目前雖然從制度上實現(xiàn)了城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老全覆蓋,但制度“碎片化”嚴重。這種非統(tǒng)一的基本養(yǎng)老保險制度在相當大的程度上限制了勞動力在各種經(jīng)濟形式之間的合理流動,從而制約勞動用工制度改革和勞動力統(tǒng)一市場的形成。基本養(yǎng)老保險制度只有廣覆蓋才能增強抗風險的能力,只有制度統(tǒng)一才能體現(xiàn)公平,所以制度之間要預留銜接通道。2014年我國開始推行新農(nóng)保和城居保的合并工作,建立全國統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度。這有利于維護城鄉(xiāng)之間流動人口的權(quán)益,實現(xiàn)了養(yǎng)老保險制度的創(chuàng)新,為將來建立統(tǒng)一的養(yǎng)老保險制度奠定了基礎。
同時,建立以監(jiān)測功能為主的養(yǎng)老基金風險監(jiān)測指標體系,通過對養(yǎng)老保險基金的收支、積累、營運投資等進行精算,建立養(yǎng)老保險的預警指標體系,并定期向政府及社會保險經(jīng)辦機構(gòu)公布相關數(shù)據(jù),以便及早采取防范措施。
[1]朱慶芳:《我國社會保障指標體系綜合評價》,載于《社會學研究》1995年第4期,第118~122頁。
[2]林毓銘:《社會保障可持續(xù)發(fā)展論綱》,華齡出版社2005年版,第89~90頁。
[3]曹信邦:《政府社會保障績效評估指標體系研究》,載于《中國行政管理》2006年第7期,第30~34頁。
[4]王曉軍、錢珍:《中國財政社會保障支出效率分析》,載于《福建論壇:人文社會科學版》2009年第5期,第4~7頁。
[5]許春淑:《基于AHP的城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險支出績效評價——以天津為例的實證研究》,載于《稅務與經(jīng)濟》2012年第6期,第41~47頁。
[6]王寧:《基本養(yǎng)老保險基金支出績效評價指標體系研究》,載于《社會科學》2012年第6期,第87~94頁。