4.基于因子分析的我国社会保险制度绩效评价.doc
基于因子分析的我国社会保险制度绩效评价 —— 以 2013 年的数据为例 刘小果 1 (福建农林大学公共管理学院,福建 福州 350002) 摘要 : 社会保险是社会保障制度重要的组成部分,对社会保险制度的绩效评价可以有效的掌握社会保险制度的运行情况。本文 以 社会保险各个子系统 为基础,从 6 个方面, 用 25 个指标构建 了 我国社会保险制度绩效评价指标体系,然后采用因子分析方法对我国 31个省市 2013年的社会保险绩效进行实证分析,发现各个省市的社会保险绩效水平具有明显的差异性,针对社会保险绩效区域差异提出对策建议。 关键词 : 绩 效评价;社会保险;因子分析 Based on Factor Analysis of Social Insurance System Performance Evaluation in China Liu Xiaoguo ( College of Public Administration, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, Fujian 35002, China ) Abstract: Social insurance is one important part of the social security system. The performance evaluation of the social insurance system can reflect the opreation of the social insurance system effectively. This paper builds up a performance evaluation index system of social insurance from 6 sides which includes 25 indicators based on each system of socia insurance. Using factor analysis method, it utilize empirical analysis of 31 provinces and cities in china of the social insurance system’s performance in 2013. It is found that the level of performance of the each provinces’ social insurance has obvious differences. Then it proposes some policy suggests for the regional difference of social insurance performance. Key words: Performance Evaluation; Social Insurance; Factor Analysis 一、 引言 社 会保障是一国经济社会发展的“安全网”和“减震器”,对维护国家稳定、促进经济发展具有重要的意义 。当前我国经济处于中低速发展的新常态,就业形势严峻,人口老龄化程度 不断加 深 ,社会保险支出尤其是养老保险支出逐年增加,我国的社会保险制度仍然处于发展阶段,这给社会保险工作的有效开展带来了挑战。在这种情况下,社会保险的运行效果如何,社会保险制度在运行过程中是否实现了制度设计的目的,因此需要制定一套科学的绩效评价指标体系,来对我国的社会保险绩效进行评价,以便了解社会保险运行过程中存在的问题,进而采取措施不断完善,更好的发挥 社会保险的作用。 1 刘小果,福建农林大学公共管理学院,硕士研究生。 政府公共部门的绩效评价是近些年来学术界非常关注的问题。公共部门绩效评价的思想和方法,最初来源于私营部门的管理思想和考核办法。绩效评价是绩效管理的重要内容,是评估主体对评估客体绩效的判断、衡量和评价。社会保险绩效评估属于绩效管理在社会保障领域的具体应用。目前,在关于我国社会保险绩效的研究中,国内学者主要从下面两个方面进行研究。 社 会保障绩效指标的构建。 马彦认为社会保险基金的绩效评估指标体系应该从定量和定性两个方面来进行设计,并且要把定量和定性相结合,其中定量指标体系包括基金财务状况、基金收支 、基金投资运营状况和基金投资组合比例四个维度,而把社会保险基金管理的满意度作为定性指标 [1]。 李春根等认为社会保障支出绩效评估指标体系要包含系统的投入、过程、产出、结果等四个维度,同时合理的确定评估指标的标准值和权重也很重要 [2]。 张立光 等 认为社会保障评价指标体系 应该 分为五个层次、四级子系统,其中五个层次为总目标层、分目标层、准则层、判别层和指数层,内容涉及社会保险、社会救济、社会福利和社会优抚四个子系统 [3],丛日玉等认为这四个子系统不能够反映社会保障的综合情况,还应该包括社会保障概况和社会效应二个维度 [4]。 林毓铭认为社会保障评估要从政治绩效、经济绩效和社会绩效三个维度分析着手,在此基础上建立包括职能绩效指标体系、影响指标体系和潜力指标体系的评价指标体系 [5]。许春淑从养老保险基金收支、养老保险基金管理、养老保险与经济社会发展三个维度,用 31 个指标构建了我国社会养老保险制度综合评价指标体系 [6]。 社会保障绩效评估的分析方法。 王晓军 等 [7]、陈耀庭 [8]运用数据包络分析方法( DEA) 分别 对 2006 年我国 30 个省份的社会保障财政资金运行效率 、 2011 年我国 31 个省份的社会保险绩效 进行 评价 。 徐珂等综合运用 DEA 方法 和 聚类分析方法 对我国大陆的 27 个省份的社会保障支出水平与效率进行实证分析,发现社会保障支出效率高的地区其经济水平也较高,即经济水平较高,社会保障支出效率就会较高 [9]。 朱丹 等 运用层次分析法 从 理论上 确定社会保险基金绩效评价指标的权重,认为定量指标、定性指标应该占整个指标体系比例分别为 80%、20%[10], 许春淑 [11]、黎民等 [12]利用此方法分别对 天津市 1998—— 2010 年城镇基本养老保险支出绩效、 2005 年我国各省份基本养老保险制度的有效性进行实证分析。 彭锻炼运用改进的模糊层次分析法来确定各评 价指标的权重,然后利用我国各省份 2001—— 2012 年的数据估算出各个省份的绩效得分,然后在此基础上进行横向比较和纵向比较 [13]。辛立秋等结合我国社会保障的基本情况,综合运用主成分分析法和 TOPSIS 综合评价法,我国各地的社会保障绩效水平进行综合评价和排序 [14]。 通过研究社会保障绩效评价方面的文献可以发现,国内学者关于 此方面 的研究 尚 处于起步阶段,且研究内容主要集中在社会保障绩效评价理论和构建社会保障绩效评价指标体系,少部分学者还针对社会保障的管理绩效和基金支出绩效、养老保险绩效等方面进行细分研究, 也 有 少数学者由理论研究转向实证研究,利用 TOPSIS 综合评价法、数据包络分析法( DEA)、主成分分析法、因子分析法等统计分析方法对我国的社会保障总体绩效情况或某一地区的社会保障绩效情况进行实证分析。通过这些学者的研究,深化了我们对社会保障绩效评价进一步的认识,扩大了社会保障绩效评价的研究范围,为我们进一步进行研究奠定了理论基础。 然而现 有 的研究也存在 一些 不足之处: 一是社会保障绩效评价指标的选择没有统一,每个学者都有自己的评价标准;二是评价方法较多注重对评估原则、指标体系框架、评价实施方案的讨论, 且主要集中在理论 研究,虽然有少数学者运用统计分析方法进行实证分析,但是在确定指标权重时较多采用一般的层次分析法,在 确定指标权重 时主观性较强;三是对绩效评价的实证分析 较多是 2013 年以前的数据,现在的社会保险情况已经发生了变化,因此有必要利用最新的数据来进行研究; 四是学者们的研究较多 关注 社会保障这个大的方面,或者又具体到某一个子项目,较少对社会保险的整个情况进行研究。 因此,本文拟在前人研究的基础上构建一个比较全面、科学的社会保险绩效评价指标体系,然后采用因子分析法对我国 2013 年 31 个省市自治区的社会保险绩效进行实证分析, 并对结果进行客观的分析、评价,找出不同地区之间的差距,进而提出建议,促进各个地区社会保险健康平衡协调发展。 二、社会保险 绩效评价指标体系构建 构建一个科学合理的社会保险绩效评价指标体系,可以准确、有效的反映社会保险保险的绩效,同时也为后续的绩效评价提供一个依据,因此 绩效评价指标体系的构建是整个绩效评价工作的关键 。社会保险是由养老保险、医疗保险、工伤保险、失业保险和生育保险五个险种构成的相互联系的总体,因此社会保险绩效评价体系由这五个险种的评价指标再加上社会保险与经济发展情况即 6 个一级指标和 25 个二级指标构成 。具体的指标体系 如表 1 所示。 表 1 社会保险绩效评价指标体系 一级指标 二级指标 变量标识 指标单位 社会保险与经济发展情况 社会保险基金收入占 GDP 的比重 社会保险基金支出占 GDP 的比重 人均 GDP X1 X2 X3 % % 元 /人 养老保险 养老保险覆盖率 养老保险基金收入 养老保险基金支出 养老保险基金累计结存额 达到领取养老保险待遇年龄参保人数 X4 X5 X6 X7 X8 % 亿元 亿元 亿元 万人 医疗保险 城镇医疗保险覆盖率 医疗保险基金收入 医疗保险基金支出 医疗保险基金累计结余额 X9 X10 X11 X12 % 亿元 亿元 亿元 工伤保险 工伤保险覆盖率 工伤保险金收入 工伤保险金支出 工伤保险金累计结余额 X13 X14 X15 X16 % 亿元 亿元 亿元 失业保险 失业保险覆盖率 失业保险金收入 失业保险金支出 失业保险金累计结余额 城镇登记失业率 X17 X18 X19 X20 X21 % 亿元 亿元 亿元 % 生育保险 生育保险覆盖率 生育保险金收入 X22 X23 % 亿元 生育保险金支出 生育保险基金累计结余额 X24 X25 亿元 亿元 其中反映社会保险与 经济发展情况的指标有社会保险基金收入占 GDP 的比重( X1)、社会保险基金支出占 GDP 的比重( X2)、人均社会保险支出( X3)。 反映社会保险各个子项目的指标包括覆盖率、各个保险项目的基金收、支情况和基金结余额三个方面,覆盖率反映的是各个社会保险项目的发展情况,养老保险、工伤保险、失业保险和生育保险的覆盖率为当期参加这些保险项目的人数除以当期处于劳动年龄的人数;由于农村医疗保险数据缺失,所以本文中采用的是城镇医疗保险覆盖率,其算法为当期参加城镇医疗保险的人数除以城镇人口总数。基金收支情况和结余额反映的是社会保 险的财务状况。 三、 数据来源及实证分析 (一) 数据来源 本文把中国大陆的 31 个省份作为样本,考察 2013 年我国内地各省区的社会保险的绩效状况,数据主要来源于《 2014 年中国统计年鉴》和《 2014 年中国劳动统计年鉴》,并根据上文中的指标解释利用 excel 2007 对相关指标进行了 预 处理。 (二) 社会保险绩效水平的测度 本文利用 spss 19.0 对数据进行分析和评价。首先对数据进行 KMO 检验和 Bartlett 球度检验,当 KMO 检验数值大于 0.5 时,说明数据适合做因子分析,当 KMO 检验数值小于 0.5 时,说明数据不 适合做因子分析。如表 2 所示, KMO 值为 0.723,高于 0.5,相应的 Bartlett 球形检验 P 值接近于 0,这说明各指标之间具有相关性,因此可以用因子分析对样本数据进行分析。 表 2 KMO 和 Bartlett检验 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .723 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1547.029 df 300 Sig. .000 其次利用主成分分析法,求 出相应的主成分的特征根、方差贡献率及其累计方差贡献率,结果如表 3 所示,从中可以看到前 5 个公因子的特征根大于 1,并且这 5 个公因子的方差贡献率分别为 50.490%, 19.090%, 9.793%, 6.179%和 5.662%, 5 个公因子的方差累积贡献率达到 91.213%,旋转后的累积方差贡献没有发生明显的变化,说明这 5 个公因子所提取的信息量能够有效反映原始信息,因此将这 5 个公因子命名为 FAC1、 FAC2、 FAC3、 FAC4 和 FAC5。 表 3 被解释的总方差 Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumula- tive % Total % of Variance Cumula- tive % Total % of Variance Cumula- tive % 1 14.639 58.555 58.555 14.639 58.555 58.555 12.622 50.490 50.490 2 4.072 16.286 74.841 4.072 16.286 74.841 4.773 19.090 69.580 3 1.730 6.922 81.763 1.730 6.922 81.763 2.448 9.793 79.372 4 1.233 4.931 86.694 1.233 4.931 86.694 1.545 6.179 85.552 5 1.130 4.519 91.213 1.130 4.519 91.213 1.415 5.662 91.213 Extraction Method: Principal Component Analysis. 然后采用最大方差法对初始因子载荷矩阵进行旋转,并按照系数的大小进行排序,计算出旋转后的因子载荷矩阵,使得对于 5 个公因子的解释更容易理解。如表 4 所示, FAC1 在X5 到 X8、 X10 到 X12、 X14 到 X16、 X18 到 X20、 X23 到 X25 共 16 个指标上有较大载荷,这些指标反映了社会保险的财务状况,因此可以把 FAC1 解释为财务因子。从表中可以看到 FAC1占有很大的权重,说明它反映着社会保险的最重要部分; FAC2 在 X22、 X3、 X17 和 X13 指标上有较大载荷, 这些指标主要反映了生育、失业和工伤保险的覆盖率,因此将 FAC2 解释为生育、工伤和失业保险因子; FAC3 在 X2 和 X1 上有较大载荷,这两项指标主要反映了社会保险的发展水平状况,因此将 FAC3 理解为社会保险水平因子; FAC4 在 X21 和 X4 上有较大的载荷,其中 X21 虽为负值,但仍然和 FAC4 相关,因此将 FAC4 解释为养老保险和失业率因子;FAC5 在 X9 上有较大的载荷,它反映的是城镇医疗保险覆盖率,因此将 FAC5 解释为医疗保险因子。 表 4 旋转后的因子载荷矩阵 Component FAC1 FAC2 FAC3 FAC4 FAC5 工伤保险金收入( X14) .959 .127 -.054 .092 .012 养老保险基金收入( X5) .948 .200 .149 .019 -.103 失业保险金累计结余额( X20) .941 .217 -.110 .011 .118 医疗保险基金累计结余额( X12) .931 .139 -.055 .004 .223 工伤保险金支出( X15) .921 .130 .080 .007 -.086 失业保险金收入( X18) .914 .309 .066 -.029 .013 养老保险基金累计结存额( X7) .912 .173 -.116 .197 .235 养老保险基金支出( X6) .897 .152 .209 -.115 -.237 医疗保险基金收入( X10) .887 .392 .110 .153 .102 医疗保险基金支出( X11) .849 .436 .113 .211 .077 达到领取养老保险待遇年龄参保人数( X8) .810 -.315 -.139 .005 -.344 工伤保险金累计结余额( X16) .802 .085 -.224 .111 .387 生育保险金收入( X23) .793 .529 .100 .217 -.020 生育保险金累计结余额( X25) .788 .311 -.310 .187 .052 生育保险金支出( X24) .718 .587 .215 .210 -.049 失业保险金支出( X19) .705 .416 .285 -.039 -.317 生育保险覆盖率( X22) .112 .912 .168 .068 .008 人均 GDP( X3) .320 .880 .091 -.108 -.029 失业保险覆盖率( X17) .315 .772 .304 .348 .207 工伤保险覆盖率( X13) .430 .754 .310 .177 .186 社会保险支出占 GDP比重( X2) -.091 .237 .923 -.105 .112 社会保险收入占 GDP比重( X1) -.001 .283 .908 .042 .162 城镇登记失业率( X21) .046 -.354 .121 -.851 -.123 养老保险覆盖率( X4) .496 -.321 .095 .606 -.327 城镇医疗保险覆 盖率( X9) .087 .063 .295 .017 .770 然后利用 spss19.0 因子分析中的回归法计算出全国 31 个省市的公因子得分并保存为变量,如表 5 中 FAC1- FAC5 所示,这些公因子得分从不同角度反映了各个省市的社会保险绩效水平。为了计算全国 31 个省市社会保险绩效的总得分需要将每个公因子的方差贡献率除以被解释的总方差,得出相应公因子的权重, 然后乘以相应公因子的值并进行累加, 计算公式为: 其中, 为旋转后第 i 个公因子的方差贡献率, 为第 i 个 公因子的值, u 为方差累积贡献率, F 为社会保险绩效得分。最后,利用上述公式,计算出我国 31 个省市的社会保险绩效得分并将得分进行排序(见表 5)。 表 5 社会保险绩效得分及排名情况 地区 FAC1 排名 FAC2 排名 FAC3 排名 FAC4 排名 FAC5 排名 综合得分 F 排名 北京 -0.270 16 3.077 1 1.292 4 3.001 1 -0.340 20 0.816 5 天津 -1.036 28 2.784 2 -1.200 29 -1.824 30 0.025 12 -0.242 18 河北 0.493 8 -0.658 25 -0.142 15 -0.251 19 -1.197 30 0.029 10 山西 -0.036 14 -0.645 24 0.439 9 0.433 10 0.208 10 -0.066 13 内蒙古 -0.615 23 0.577 6 -1.150 27 -1.078 27 0.012 13 -0.415 23 辽宁 0.588 7 0.041 12 0.827 6 -0.393 22 -0.211 17 0.383 8 吉林 -0.591 22 0.306 8 -0.481 22 -1.267 29 0.555 6 -0.366 21 黑龙江 0.090 11 -0.528 22 1.329 3 -1.847 31 0.403 8 -0.018 11 上海 0.892 6 1.444 3 2.905 1 -1.149 28 -0.910 26 0.973 3 江苏 2.172 2 1.107 4 -0.933 26 -0.298 20 -1.088 29 1.246 2 浙江 1.349 4 0.612 5 0.080 13 0.263 12 0.674 5 0.943 4 安徽 0.016 12 -0.981 29 -0.044 14 0.872 5 -1.015 27 -0.205 17 福建 -0.361 19 0.521 7 -1.490 30 -0.058 16 -0.301 19 -0.274 19 江西 -0.570 20 -0.572 23 -0.726 25 0.309 11 -0.137 16 -0.501 25 山东 1.500 3 -0.182 15 -0.389 19 0.433 9 -1.410 31 0.692 6 河南 0.378 9 -0.916 27 -0.593 23 0.888 4 -1.040 28 -0.051 12 湖北 0.009 13 -0.337 18 -0.288 18 -0.213 18 -0.524 24 -0.144 15 湖南 0.324 10 -0.972 28 -0.185 16 -0.085 17 -0.616 25 -0.088 14 广东 2.758 1 0.162 10 -1.539 31 0.816 6 3.438 1 1.664 1 广西 -0.581 21 -0.105 13 -1.162 28 -0.389 21 -0.298 18 -0.513 26 海南 -1.321 30 0.134 11 0.201 12 1.462 2 0.429 7 -0.556 29 重庆 -0.129 15 -1.048 30 1.586 2 0.644 8 1.744 3 0.031 9 四川 1.245 5 -1.210 31 1.182 5 -0.814 25 -0.483 23 0.478 7 贵州 -0.639 25 -0.527 21 -0.408 20 0.197 14 -0.459 22 -0.523 28 云南 -0.344 18 -0.487 20 -0.452 21 -0.488 23 -0.123 15 -0.381 22 西藏 -1.348 31 -0.272 17 -0.640 24 0.688 7 0.313 9 -0.806 31 陕西 -0.288 17 -0.446 19 -0.244 17 0.234 13 -0.394 21 -0.288 20 甘肃 -0.872 26 -0.710 26 0.321 10 1.335 3 -0.120 14 -0.514 27 青海 -1.181 29 -0.179 14 0.306 11 0.023 15 0.104 11 -0.650 30 宁夏 -1.009 27 -0.225 16 0.798 8 -0.887 26 2.043 2 -0.453 24 新疆 -0.622 24 0.236 9 0.803 7 -0.557 24 0.718 4 -0.202 16 (三) 结果分析 在第一 个 因子 FAC1 社会保险财务状况上看,排在前 5 位的是广东、江苏、山东、浙江和四川,其次是上海、辽宁、河北,然后是河南、湖南和黑龙江, 而北京位于第 16 位, 从中可以看到, 山东、 四川和上海 、北京 的经济实力差距较大,四川处于中西 部地区, 但是社会保险绩效得分排到了经济实力较强的上海、北京之前,这可能是由于这些地方人口多,人口老龄化现象不是太严重,所以缴纳的社会保险费会比较多,而支出比较少。这说明,一个地区的人口年龄结构影响社会保险的绩效水平。 在第二个因子 生育、工伤和失业保险因子上看,北京、天津、上海和江苏分别以 3.07693、2.78401、 1.44377 和 1.10732 位于前 4 位,如果以 F>1 为第一个层次,以 F>0 为标准,那么位于第 5- 12 位的城市为第二层次,位于第 13- 31 位的城市统一纳入第三层次。在这个因子上,东部沿海地区明 显高于内陆地区,这说明了地理位置对一个地区的社会保险绩效水平有一定的影响。 从第三个因子 FAC3 社会保险水平因子来看,上海、重庆、黑龙江位于前 3 名,北京位于第 4 位,黑龙江的排名在北京之前,可能是因为黑龙江的经济发展水平与北京相比较低,而社会保险收支比较大,从而在统计上表现为社会保险水平高于北京,这说明看一个地区的社会保险水平不能只看社会保险收支状况,还要看当地的 GDP 情况。 在第四个因子 FAC4 养老保险和失业率因子上看,北京的得分远远超过其他省份,说明养老保险的覆盖率比较广,同时失业率比较低;而安徽虽然养老 保险覆盖率最广,但失业率比较高,所以仅排在第 5 位。这说明就业状况也反映了一个地区的社会保险绩效。 在第五个因子 FAC5 医疗保险因子 上 看,广东、宁夏、重庆和新疆位于前列,在这 4 个省份中有 3 个位于西部地区,说明医疗保险工作在西部地区开展的比较好。江苏、河北、山东分别排在 29、 30、 31 位。 综合得分反映了一个地区的社会保险绩效水平。从表 5 中的综合得分可以看出,广东、江苏、上海、浙江和北京的综合得分 F 处于前 5,是我国社会保险绩效水平较高的地区,西藏、青海、海南、贵州和甘肃位于后 5 名, 社会保险绩效水平相对较低。各省 的社会保险绩效水平差距很大,并且具有明显的区域特点,东部地区的发展水平总体上优于中西部地区 ,东部、中部、西部地区内部的省市之间也存在着不平衡 。在我国 2013 年人均 GDP 排名中,位于最后 2 位的是甘肃和贵州,而其社会保险绩效水平也位于后面。当然,也有例外的情况,如天津在 2013 年人均 GDP 排名中位于第 1 位,但是其社会保险绩效得分却排在 18 位,这说明除经济发展水平外,社会保险绩效还受到 经济协调程度 的影响 ;四川、辽宁排在第 7、 8位,然而这两省的经济发展水平相对而言比较低,说明一个经济发展水平低的省份也可以通过其他方 面的努力来提高社会保险绩效 。同一个省市在 5 个公因子和综合得分上的不同排名,说明各省在社会保险项目发展过程中也是不平衡的。 四、 结论与政策 建议 通过对社会保 险制度 绩效 的 实证 分析 , 我们 可以 发现 ,我国各省市的社会保险绩效水平存在着明显的差异,其中东、中、西部区域差异比较明显, 东部地区优于西部地区;同一 省市 在社会保险各个子项目上也存在着不均衡; 各省市的 社会保险绩效水平不仅受 经济发展水平 的 影响 , 还受到其他因素的影响,包括人口规模、人口结构、失业率、 经济的协调度 等。 基于此,本文提出以下建议: 第一, 促进经济发展,提高绩 效水平 。 改革开放以来,我国经济的快速发展,为提高社会保险的绩效奠定了坚定的物质基础,随着我国经济逐步进入中低速增长的新常态,各级政府要 采取措施 合理的促进经济发展,提高居民的收入,进而实现社会保险制度的可持续发展。同时中央政府也要加大对中西部地区的转移支付,促进中西部地区的经济发展,调整产业结构,打破城乡二元经济结构,进一步扩大社会保险的覆盖面,加快转变政府职能,提供基本公共服务,促进我国各地区社会保险绩效水平整体协调发展。第二, 提高基金统筹层次,实现保值增值 。 现在经济发展水平高的省市社会保险基金有结余,而经 济发展水平低的省市社会保险基金面临巨大的缺口,因此可以提高社会保险基金的全国统筹,促进社会保险基金在各个省市之间的自由流动。同时还要建立社会保险基金风险监测机制,实现对社会保险基金的收支、累计结余、投资运营的精算,进而控制风险,促进社会保险基金保值增值,并定期向社会保险经办机构和公众公布基金运行情况,接受社会监督。第三, 完善配套措施 。 各级政府要努力推进户籍制度改革,促进劳动力在全国市场的自由流动;实行积极的就业政策,降低失业率;对现有生育政策进行调整,在控制人口规模的前提逐步优化人口结构;大力发展老龄事业, 积极应对人口老龄化带来的压力。 [参考文献 ] [1] 马彦 . 社会保险基金管理绩效评估体系的构建 [J]. 云南财贸学院学报 (社会科学版 ), 2006(3):129-131. 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