張洪峰，李順毅

（1.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴陽 550025；2.常州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院數(shù)字商務(wù)學(xué)院，江蘇 常州 213164）

0 引言

人口老齡化是中國現(xiàn)階段面臨的重要問題，也是未來相當(dāng)一段時(shí)期內(nèi)中國的基本國情，在人口老齡化的背景下，養(yǎng)老服務(wù)能力便成為當(dāng)代中國社會所必須面對的問題。然而，現(xiàn)有關(guān)于養(yǎng)老服務(wù)的研究更側(cè)重于養(yǎng)老服務(wù)能力的提升，主要涉及理念與模式[1]、社會保障體系[2]、多層次養(yǎng)老服務(wù)體系[3]等方面?？v觀現(xiàn)有研究，多是從“增量”視角入手。高質(zhì)量地提升養(yǎng)老服務(wù)能力，對存量的把握必不可少，但現(xiàn)有研究中從“存量”的視角去考察養(yǎng)老服務(wù)能力并不多見。中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平是否存在空間差異？這種差異如何演進(jìn)？造成這種差異的因素是什么？科學(xué)性地回答上述問題，對實(shí)現(xiàn)基本養(yǎng)老服務(wù)均等化、完善多層次養(yǎng)老服務(wù)體系具有重要意義。

現(xiàn)有關(guān)于養(yǎng)老服務(wù)能力水平時(shí)空特征的分析，研究對象主要集中于兩個方面：一是特定的城市或區(qū)域[4,5]，二是特定的養(yǎng)老服務(wù)能力[6,7]。然而，將研究對象聚焦在某一特定區(qū)域，并不足以構(gòu)建在全國范圍內(nèi)的養(yǎng)老服務(wù)均等化，將研究對象聚焦在某一個特定內(nèi)容，也忽略了多樣化的養(yǎng)老服務(wù)能力是一個有機(jī)整體的事實(shí)。鑒于此，本文從居家綜合養(yǎng)老服務(wù)、社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)、機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)三個維度構(gòu)建更為全面的養(yǎng)老服務(wù)能力水平評價(jià)指標(biāo)體系，測度2010—2020年中國30個省份的養(yǎng)老服務(wù)能力水平，并揭示養(yǎng)老服務(wù)能力水平的空間差異與相關(guān)性，描繪養(yǎng)老服務(wù)能力水平的分布動態(tài)演進(jìn)態(tài)勢，找出阻礙養(yǎng)老服務(wù)能力提升的制約因素。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 評價(jià)指標(biāo)體系

本文認(rèn)為指標(biāo)體系構(gòu)建主要由政策依據(jù)、理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)依據(jù)三個遴選依據(jù)，政策依據(jù)是根據(jù)中央文件中涉及養(yǎng)老服務(wù)基本概念的闡釋，理論依據(jù)是依據(jù)黨的最新理論、學(xué)術(shù)界關(guān)于當(dāng)代中國養(yǎng)老服務(wù)內(nèi)涵界定等理論成果，現(xiàn)實(shí)依據(jù)是數(shù)據(jù)的可獲得性?！笆奈濉币?guī)劃中提出“構(gòu)建居家、社區(qū)、機(jī)構(gòu)相協(xié)調(diào)”的養(yǎng)老服務(wù)體系，由此本文將居家綜合養(yǎng)老服務(wù)、社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)和機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)作為一級指標(biāo)。在借鑒趙東霞等（2018）[5]、白晨和顧昕（2018）[8]研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平評價(jià)指標(biāo)體系，具體如下頁表1所示。

表1 養(yǎng)老服務(wù)能力水平評價(jià)指標(biāo)體系

1.2 數(shù)據(jù)來源與標(biāo)準(zhǔn)化處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源與說明

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性和可比較性，本文以中國2010—2020年30個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)為考察樣本。數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國民政統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國社會統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)，對于個別指標(biāo)在部分年份數(shù)據(jù)的缺失，采用插值法進(jìn)行填補(bǔ)。本文依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局2011 年區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，將我國30 個省份劃分為東部地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)。

1.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于各基礎(chǔ)評價(jià)指標(biāo)的物理意義、計(jì)量單位及原始度量尺度不同，故需要對基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化無量綱處理。參照朱幫助和張夢凡（2019）[9]的研究，采用定基極差法對三級指標(biāo)進(jìn)行測算，以2010 年為基準(zhǔn)年，通過類似標(biāo)準(zhǔn)極差法的數(shù)學(xué)形式實(shí)現(xiàn)三級指標(biāo)的無量綱標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

1.2.3 研究方法

（1）熵權(quán)法。為了對所有指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)，本文采用熵權(quán)法這一客觀賦權(quán)法來測算2010—2020年中國30個省份的養(yǎng)老服務(wù)能力水平。通過對本文考察周期中的首年，即2010年，計(jì)算30個省份17個指標(biāo)的熵值，并以此作為固定權(quán)重計(jì)算各省份各年養(yǎng)老服務(wù)能力的綜合指數(shù)[10]。

（2）Dagum基尼系數(shù)及其分解。為了發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老服務(wù)能力水平的總體差異及差異來源，本文通過對Dagum基尼系數(shù)的求解與分解，將基尼系數(shù)G分解為地區(qū)內(nèi)差異貢獻(xiàn)Gw、地區(qū)間差異貢獻(xiàn)Gnb和超變密度差異貢獻(xiàn)Gt，以此探尋破解區(qū)域差異的具體路徑[11]。

（3）Moran’s （I莫蘭指數(shù)）。為了發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老服務(wù)能力水平在各省份之間是否存在空間相關(guān)性，本文采用全局和局部Moran’s I來確定各省份在空間上的相關(guān)性及其相關(guān)程度。

（4）Kernel密度估計(jì)。為了發(fā)現(xiàn)養(yǎng)老服務(wù)能力水平絕對差異的動態(tài)特征，本文采用高斯核函數(shù)作為Kernel密度估計(jì)的函數(shù)形式，重點(diǎn)呈現(xiàn)全國及四大地區(qū)內(nèi)部分布位置、態(tài)勢、延展性及極化現(xiàn)象[12]。

（5）障礙因子法。為了發(fā)現(xiàn)阻礙養(yǎng)老服務(wù)能力水平的障礙因素，本文引入障礙度模型，測度障礙因子及障礙度，以確定各障礙因素的主次關(guān)系及其對養(yǎng)老服務(wù)能力的影響程度。通過借鑒相關(guān)研究[13]，計(jì)算公式為：

其中，Ijjt為省份i在第t年的第j個指標(biāo)的障礙度，Vijt為指標(biāo)偏離度；wj為第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重；n為指標(biāo)個數(shù)。需要說明的是，對偏離度Vijt的傳統(tǒng)計(jì)算方法中，由于面對的是通過對原始值采用歸一法處理后得到的值，該值介于0～1，故其計(jì)算公式為1-xijt，xijt代表各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理值。而本文在標(biāo)準(zhǔn)化處理中，采用了更清晰地反映時(shí)空演進(jìn)的定基極差法，處理值不再局限于0～1，故本文對于偏離度Vijt的計(jì)算公式為xijtmax-xijt，其中xijtmax為第j項(xiàng)指標(biāo)在各省份各年份的最大值。

2 養(yǎng)老服務(wù)能力水平的綜合評價(jià)分析

根據(jù)前文構(gòu)建的養(yǎng)老服務(wù)能力水平評價(jià)指標(biāo)體系，在對原始數(shù)值通過定基極差法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，使用熵權(quán)法測度中國各省份2010—2020 年的養(yǎng)老服務(wù)能力水平，結(jié)果見下頁表2。首先，中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平整體上呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢，從2010 年的0.23 增長至2020 年的1.57。中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平在2015 年出現(xiàn)了大幅提升，從2014 年的0.66 跨越式增長至2015 年的1.47。究其原因，2013 年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》，2014—2015 年在全國范圍內(nèi)快速涌現(xiàn)眾多居家養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)和日間照料設(shè)施，老年人開始逐步享受到養(yǎng)老服務(wù)的社會福利。其次，四大地區(qū)間養(yǎng)老服務(wù)能力水平呈現(xiàn)較大差異。東部地區(qū)平均水平1.25 和西部地區(qū)平均水平1.19 均領(lǐng)先于全國平均水平1.07，中部地區(qū)平均水平0.80和東北地區(qū)平均水平0.55落后于全國平均水平，四大地區(qū)在養(yǎng)老服務(wù)能力水平上呈現(xiàn)較大差異。最后，四大地區(qū)內(nèi)養(yǎng)老服務(wù)能力水平也呈現(xiàn)較大差異。從各年份均值來看，東部地區(qū)、西部地區(qū)、中部地區(qū)和東北地區(qū)內(nèi)各省份養(yǎng)老服務(wù)水平區(qū)間范圍分別是[0.70，1.91]、[0.66，1.98]、[0.62，0.90]、[0.38，0.66]。還需要注意的是，在2016年以后，部分省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平有所下降，其中包括東部地區(qū)的河北、浙江、山東、廣東，中部地區(qū)的安徽、河南，西部地區(qū)的內(nèi)蒙古、重慶、貴州、云南、新疆，東北地區(qū)的黑龍江，這說明以上省份在2014—2015 年之后，養(yǎng)老服務(wù)能力水平的推進(jìn)工作未能得到有效延續(xù)。

表2 2010—2020年養(yǎng)老服務(wù)能力水平測度結(jié)果

3 養(yǎng)老服務(wù)能力水平的空間特征分析

本文結(jié)合Dagum 基尼系數(shù)對養(yǎng)老服務(wù)能力的不平衡性進(jìn)行精準(zhǔn)測度，并從區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間等多個層面對養(yǎng)老服務(wù)能力水平進(jìn)行系統(tǒng)分析，從而科學(xué)評估中國不同省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平的異質(zhì)分化程度。具體如圖1所示。

圖1 養(yǎng)老服務(wù)能力水平Dagum基尼系數(shù)及分解

3.1 Dagum基尼系數(shù)及分解

3.1.1 總體差距

圖1（a）為全國層面養(yǎng)老服務(wù)能力水平的基尼系數(shù)。由圖1（a）可知，2010—2020年，中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平的基尼系數(shù)呈先升后降的變化趨勢。具體地，2010—2013年基尼系數(shù)從0.270 上升到0.320，隨后下降到2020 年的0.223。主要是因?yàn)椋?013年國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》，為各省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平的推進(jìn)提供了指導(dǎo)，養(yǎng)老服務(wù)能力水平落后省份在2012—2015 年每年養(yǎng)老服務(wù)能力水平都有一次跨越式的提升，進(jìn)而縮小了各省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平的差距，全國整體基尼系數(shù)持續(xù)降低。

3.1.2 區(qū)域內(nèi)差距

圖1（b）為四大地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)。從整體來看，各個區(qū)域內(nèi)的差異，在2015年出現(xiàn)了一次收斂，但在隨后的發(fā)展過程中，中部和東北地區(qū)區(qū)域內(nèi)的基尼系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，東部和西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)的基尼系數(shù)維持在相對較高的水平，結(jié)合前文所述，在能力水平值上，東部和西部地區(qū)領(lǐng)先于全國平均水平，這反映出，東部和西部地區(qū)在較高能力水平上出現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)的分化，而中部和東北地區(qū)在較低能力水平上趨同。

3.1.3 區(qū)域間差距

圖1（c）為四大地區(qū)區(qū)域間基尼系數(shù)。區(qū)域間差異呈現(xiàn)兩極收斂的現(xiàn)象，一方面，養(yǎng)老服務(wù)能力水平較高的東部地區(qū)和西部地區(qū)，分別與養(yǎng)老服務(wù)能力水平較低的東北地區(qū)呈現(xiàn)較大的區(qū)域間差異。2020年東北地區(qū)與東部地區(qū)間基尼系數(shù)為0.335、東北地區(qū)與西部地區(qū)間基尼系數(shù)為0.322。另一方面，其他地區(qū)相互之間在相對較低水平處收斂。這反映出東北地區(qū)和養(yǎng)老服務(wù)能力水平相對較高的東部、西部兩個地區(qū)的差異較大，而除此之外各地區(qū)相互之間的差異相對較小。

3.1.4 差異來源及其貢獻(xiàn)

圖1（d）為養(yǎng)老服務(wù)能力水平總體差異來源及其貢獻(xiàn)度。從對養(yǎng)老服務(wù)能力水平總體差異貢獻(xiàn)度的大小來看，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)度高于區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)度。區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)度保持相對平穩(wěn)的態(tài)勢，其變動區(qū)間位于23.6%～27.7%。區(qū)域間差異貢獻(xiàn)度從2016年的最高點(diǎn)48.9%逐年下降至2020年的38.7%。

3.2 空間相關(guān)性分析

3.2.1 全局關(guān)聯(lián)分析

通過前述分析可知，養(yǎng)老服務(wù)能力水平具有顯著地區(qū)差異，為了進(jìn)一步分析養(yǎng)老服務(wù)能力水平的空間相關(guān)性，本文運(yùn)用MATLAB 2020b 軟件，分別采用鄰接空間矩陣、地理距離矩陣、經(jīng)濟(jì)空間矩陣，從整體上分析2010—2020年30 個省份在養(yǎng)老服務(wù)能力水平上的區(qū)域空間關(guān)聯(lián)程度，計(jì)算結(jié)果見表3。結(jié)果表明，在大多數(shù)年份，養(yǎng)老服務(wù)能力水平的區(qū)域空間關(guān)聯(lián)性不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。養(yǎng)老服務(wù)能力水平在空間上的不相關(guān)，說明當(dāng)前在市場與政府的雙重作用下，市場并沒有在養(yǎng)老服務(wù)的資源配置中起到?jīng)Q定性作用，政府的干預(yù)可能帶來了資源的錯配[14]。

3.2.2 局部關(guān)聯(lián)分析

為更直觀地展示各省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平在空間上的相關(guān)性，本文分別對2015 年和2020 年基于鄰接空間矩陣，進(jìn)行莫蘭散點(diǎn)圖繪制，結(jié)果如圖2 所示。在莫蘭散點(diǎn)圖中，第一象限表示“高-高”集聚，即高值被高值包圍，同理第二、第三和第四象限分別表示“低-高”集聚、“低-低”集聚和“高-低”集聚。通過圖2 可以發(fā)現(xiàn)，2015 年和2020 年莫蘭散點(diǎn)圖與全域關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果相吻合，2015年各省份在象限中的分布并未呈現(xiàn)明顯的規(guī)律，無相關(guān)性。2020 年各省份更多位于第一和第三象限，存在一定的相關(guān)性，但依然有部分省份位于第二和第四象限。

圖2 養(yǎng)老服務(wù)能力的莫蘭散點(diǎn)圖

4 養(yǎng)老服務(wù)能力水平的動態(tài)演進(jìn)分析

本文使用Kernel 密度估計(jì)方法深入分析中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平的分布位置、分布態(tài)勢、延展性及極化趨勢。本文運(yùn)用MATLAB 2020b 軟件，采用高斯核密度函數(shù)，并令ρ=0.05，得到全國養(yǎng)老服務(wù)能力水平的Kernel 密度估計(jì)三維圖，結(jié)果如圖3 所示。通過圖3 可以發(fā)現(xiàn)：一是在2010—2012 年，養(yǎng)老服務(wù)能力水平整體分布形態(tài)上存在主峰，且逐年右移，表明在此期間養(yǎng)老服務(wù)能力水平不斷提升；二是自2013 年起，主峰高度下降，并涌現(xiàn)出若干側(cè)峰，這說明全國的養(yǎng)老服務(wù)能力水平差異有擴(kuò)大的趨勢；三是自2013 年起側(cè)峰群存在整體右移的趨勢，這說明全國整體養(yǎng)老服務(wù)水平依然在不斷提升，但差異持續(xù)存在。圖3 的整體形態(tài)反映出養(yǎng)老服務(wù)能力水平從早期的低水平集中，演變?yōu)樵诟髂芰λ缴系膹V泛分布，進(jìn)一步印證了在2013 年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》后，各省份養(yǎng)老服務(wù)是在政府主導(dǎo)下發(fā)展，且市場資源配置不充分的現(xiàn)實(shí)。

圖3 全國養(yǎng)老服務(wù)能力水平的分布動態(tài)演進(jìn)

5 障礙因子分析

上述分析結(jié)果表明中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平地區(qū)間的發(fā)展不均衡，為此進(jìn)一步通過障礙因子分析去發(fā)現(xiàn)阻礙養(yǎng)老服務(wù)能力持續(xù)均衡發(fā)展的因素。根據(jù)式（2）計(jì)算出各個指標(biāo)在各省份各年度中的障礙度，再計(jì)算出各指標(biāo)2010—2020 年障礙度的平均值。圖4 橫坐標(biāo)中序號對應(yīng)表1“養(yǎng)老服務(wù)能力水平評價(jià)指標(biāo)體系”中的序號。

圖4 養(yǎng)老服務(wù)能力障礙度

障礙度排名前五的指標(biāo)分別是：每萬人社區(qū)日間照料床位數(shù)、老年人人均福利補(bǔ)貼、每萬人老年協(xié)會數(shù)、每萬人社區(qū)服務(wù)機(jī)構(gòu)職工數(shù)、每萬人社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)和設(shè)施數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)在障礙度較高的指標(biāo)中，均是政府主導(dǎo)性更強(qiáng)的領(lǐng)域，如福利補(bǔ)貼是政府公共財(cái)政責(zé)任的體現(xiàn)[15]。

障礙度排名后五的指標(biāo)分別是：每千人衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、每十萬人醫(yī)院數(shù)、每萬人衛(wèi)生人員數(shù)、每萬人養(yǎng)老機(jī)構(gòu)床位數(shù)、每百人養(yǎng)老機(jī)構(gòu)建筑面積?？梢园l(fā)現(xiàn)在障礙度較低的指標(biāo)中，市場化的因素相對更強(qiáng)，一方面，醫(yī)院和養(yǎng)老機(jī)構(gòu)均有非國有資本的進(jìn)入，增加了市場配置資源的比重；另一方面，即使面向困難群體的托底型養(yǎng)老機(jī)構(gòu)和公立醫(yī)院是政府主導(dǎo)的，但有托底養(yǎng)老服務(wù)需求的老年人，以及有就醫(yī)需求的人數(shù)，是由人口數(shù)量和人口結(jié)構(gòu)所決定的，政府在該類服務(wù)能力的提供上，是根據(jù)市場需求來匹配并提供的。

6 結(jié)論與啟示

本文基于養(yǎng)老服務(wù)能力水平評價(jià)指標(biāo)體系，測度了中國2010—2020 年各省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平，分析了養(yǎng)老服務(wù)能力水平的時(shí)空特征及障礙因子，得出如下結(jié)論：

（1）綜合評價(jià)結(jié)果顯示，中國各省份養(yǎng)老服務(wù)能力水平呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢，但養(yǎng)老服務(wù)能力水平在區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)均存在較大差異。區(qū)域間，東部和西部地區(qū)領(lǐng)先于中部和東北地區(qū)。區(qū)域內(nèi)，各省份有著較寬的養(yǎng)老服務(wù)能力水平區(qū)間分布。

（2）差異分解結(jié)果顯示，中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平的總體差異總體上呈現(xiàn)逐漸縮小的趨勢，但在區(qū)域內(nèi)差異上，東部和西部地區(qū)在較高能力水平上出現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)的分化，而中部和東北地區(qū)在較低能力水平上趨同。在差異的貢獻(xiàn)來源上，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)度高于區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)度。核密度圖刻畫出中國養(yǎng)老服務(wù)能力不斷提升，但省際養(yǎng)老服務(wù)能力的絕對差異持續(xù)存在。

（3）空間特征分析結(jié)果顯示，在分別使用三種空間矩陣的計(jì)算結(jié)果中，中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平在大多數(shù)年份并不存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系，局域關(guān)聯(lián)分析也顯示各省份并未主要集中于第一象限和第三象限。空間特征分析結(jié)果與中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平存在較強(qiáng)區(qū)域內(nèi)差異的特征相吻合。

（4）障礙因子分析結(jié)果顯示，障礙度較高的指標(biāo)以政府主導(dǎo)的領(lǐng)域?yàn)橹鳎系K度較低的指標(biāo)以市場配置的領(lǐng)域?yàn)橹?。障礙因子分析結(jié)果為中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平所呈現(xiàn)的時(shí)空特征提供了有力解釋，即在中國養(yǎng)老服務(wù)能力水平演進(jìn)中所出現(xiàn)的現(xiàn)象，如2013—2015年的跨越式發(fā)展、顯著的區(qū)域內(nèi)差異、省際絕對差異持續(xù)存在、養(yǎng)老服務(wù)能力水平空間不相關(guān)等，均與政府主導(dǎo)下養(yǎng)老服務(wù)資源暫未實(shí)現(xiàn)有效配置有關(guān)。

本文的研究結(jié)論反映出養(yǎng)老服務(wù)能力不均衡的現(xiàn)象在中國持續(xù)存在，且政府主導(dǎo)下養(yǎng)老服務(wù)資源未能實(shí)現(xiàn)有效配置是造成不均衡現(xiàn)象的主要成因。因此鼓勵社會力量有效參與，推進(jìn)多元主體共同參與，將是破解中國養(yǎng)老服務(wù)能力發(fā)展不均衡、實(shí)現(xiàn)基本養(yǎng)老服務(wù)均等化的有效路徑。