中国省际农村社会保障供给绩效的时空演变

唐娟莉，倪永良

(西安石油大学经济管理学院，陕西 西安 710065)

在改革开放的大潮中，中国经济实现了长足的发展，取得了举世瞩目的辉煌成绩，人均国内生产总值从1978年的385元增加到2017年的59 660元，翻了好几番。随着经济的快速发展，农村居民在基本生活需求得到满足之后，其需求在逐渐的扩展，比如农村居民对社会保障(养老、医疗等)的需求在逐渐增长，但各级政府并不能很好地满足农民这种日益增长的需求，于是，落户的社会保障制度与农民对其不断增长的需求之间的矛盾更加突出。以2014年为例，按当年价格计算，全国财政支出总额为151 785.56亿元，其中农村社会保障(受数据限制，本文仅核算了农村社会救济费和自然灾害救济费2项支出)支出总额为1 216.82亿元，其占财政支出总额的比重仅为0.8%。从全国31个省市的农村社会保障财政支出总额看，四川省2014年的这项数值为92.12亿元，位居全国之首，而上海市的支出总额仅为1.69亿元，居于全国之末。从人均支出看，全国31个省市中，2014年农村社会保障人均财政支出最高的是青海省，为411.23元，支出最少的是上海市，仅为67.24元；全国农村社会保障人均财政支出水平为196.69元，位于全国人均财政支出水平之上的有青海、甘肃、贵州、内蒙古、云南、陕西、宁夏、天津、新疆、广西、四川、西藏、山西等13个省、自治区、直辖市。由此可见，中国各省市农村社会保障财政支出水平之间存在较大的差异，即存在一定程度的非均衡现象，这种农村社会保障财政支出非均衡化现象必然也会导致中国各地区农村社会保障水平的非均衡化发展。那么，这种非均衡化发展是由什么原因所导致的呢？究其原因，是由政府财政支出不足造成的，还是由公共资源配置不合理所导致的？进而，这会对农村社会保障供给绩效产生什么影响呢？因此，研究中国省际农村社会保障供给绩效问题就显得非常有意义。

1 以往文献回顾

从国内外关于社会保障发展研究现状来看，对于社会保障供给绩效的研究可以归纳为以下几个方面：

一是关于社会保障适度水平的研究。穆怀中[1]运用人口结构理论，通过构建柯布道格拉斯生产函数模型，测算了社会保障负担系数与劳动生产要素投入系数，由此建立了中国社会保障的模型，并据此可以确定出一个地区社会保障适度水平的上下限。周宏斌[2]利用修正恩格尔系数和扩展线性支出模型，对农村养老保险保障水平的下限与上限进行了测算。研究得出，37.77%～45%的保障水平是合适的，但目前中国农保的保障水平过低、农村社会养老保险保障水平处在适度区间之外，而近些年，农保的保障水平逐渐向适度保障水平靠拢，适度个人账户和农村社会养老金年均提升全国社会保障水平的幅度分别为1.48%和3.81%[3]。由此可见，要实现缩小城乡差距和提高社会保障水平的目标，需要不断促进农村养老保险适度水平发展，因此，还需政府大幅增加农保财政投入力度，提高农保基金的保值增值能力[4]。

二是社会保障与经济发展关系研究。中国对于社会保障与经济发展关系的研究比西方国家要晚一些，但实证研究相对较多。如杨翠迎等[5]研究认为，社会保障水平与经济发展水平的关系经历了3个阶段，即低水平适应到不适应、再到高水平适应。有学者通过运用协整检验发现，中国社会保障支出与经济增长之间的长期稳定均衡关系存在[6]，一方面，经济增长有助于提高社会保障水平，即人均GDP每增加1%，社会保障支出比重就会增加16.5%[7]；另一方面，反过来，社会保障水平的提高又会促进经济增长，即社会保障水平每提高1%，经济发展水平就提高0.87%[6]。然而，也有学者通过实证研究得出了相反了结论，认为中国社会保障和经济发展水平不相适应[5]。贾俊雪等[8]研究认为，社会保障制度显著地制约了经济增长，导致实际人均GDP增长率下降了2.595 7个百分点。

三是社会保障对收入不平等、贫困及分配关系的研究。一方面，社会保障有助于减缓贫困、缩小收入分配不平等。农村社会保障制度在减缓农村贫困方面具有不可或缺的作用，即基本保障了低保户的生存权、有效缓解了农村居民支出性贫困和收入性贫困、大幅减少了农村居民医疗保健开支、弱化了“贫困”和“疾病”的循环作用[9]，因此，社会保障既被列为反贫困的重要目标和主要路径[10]。养老金等社会保障制度能够有效缓解老年人贫困，进而缓解居民收入分配的不平等[11]。KORPI和PALME[12]通过对不同类型福利国家的实证研究得出，面向贫困者的社会保障转移支付水平在缩小收入不平等方面发挥了重要作用。李实等[13]实证研究了中国社会保障制度对收入再分配的影响效果。研究认为，社会保障制度在调节收入分配方面发挥了一定的作用。另一方面，社会保障加剧了收入分配的不平等性。社会保障不仅没能在一定程度上缩小居民收入分配的不平等性，反而拉大了居民收入之间的差距。KENWORTHY等[14]认为，1980—1990年，在一定程度上，社会福利政策加剧了OECD国家的收入不平等，甚至社会保障制度成为推动居民收入不平等的“加速器”[15]。社会保障转移性收入加剧了中国城乡居民收入分配差距[16]，与此同时，社会保障也扩大了城镇和农村居民内部的收入不平等，即具有一定程度的“逆向调节”[17]，其主要原因是社会保障目标瞄准存在偏差、财政投入短缺、覆盖面偏低[18]、户籍制度阻隔、社会保障区域发展不平衡等[19]。此外，还有学者研究了农村社会保障供给的消费效应[20]。

四是财政支出效率的研究。中国社会保障支出的均等化程度决定了其资源在地区间配置是否均衡。目前，中国社会保障存在地区、城乡差距，且呈扩大化趋势特别是城乡差距[21]， 同时，区域不均等已成为农村社会保障支出非均等的主要矛盾[22]。在财政支出效率评价方法上，仇晓洁和温振华[23]运用DEA方法，实证分析了中国农村社会保障支出效率。研究表明，农村社会保障财政支出有效率的省份有9个，主要分布在西部地区，无效率省份主要是由于规模效率和纯技术效率低下，但东、中、西部地区皆处于规模收益递增阶段。唐娟莉[24]运用DEA-Tobit模型，对中国31个省份的农村公共服务投资技术效率进行了测算。何植民和熊小刚[25]采用因子分析法和均方差赋权法，综合评价了中国20个县的农村低保政策的实施绩效。此外，也有学者运用层次分析法[26]、因子分析法[27]、BWT模型[28]等定量方法评价了农村低保制度的运行绩效。

纵观国内外研究现状，这些研究成果为本研究提供了启发和借鉴，奠定了本文的研究基础。然而，现有的多数研究没有将环境因素和随机因素纳入到社会保障财政制度实施效果或支出效率评价中，鉴于此，本研究利用2009—2014年中国30个省份的面板数据，运用以产出为导向的三阶段DEA模型，综合评价农村社会保障供给绩效，探究农村社会保障适度水平低下、供给水平不均衡、供给绩效低下等问题的症结所在，以寻找提高农村社会保障供给水平的有效路径，为提高中国农村社会保障供给绩效提供参考，为中国农村居民提供完善的社会保障制度，从而促进农村经济发展。

2 模型选取

在绩效或者效率评价方面，DEA无疑是一种非常有效的非参数评价方法，但是一阶段DEA方法，无法准确衡量各决策单元之间的效率差异，主要是因为外部环境因素、管理无效率、随机误差项等外生因素都有可能导致决策单元达不到效率前沿[29]，因此，本研究运用FRIED等[29]提出的三阶段DEA方法，以剔除环境和随机误差的影响，从而更精确地估计中国各省域农村社会保障供给绩效。

第一阶段：传统的DEA模型(BC2)

在此阶段主要是利用规模报酬可变的BC2模型对中国30个省份农村社会保障供给效率进行测算，并得到各决策单元的效率值和投入产出松弛值。鉴于BC2模型已比较成熟，在此不再赘述。

第二阶段：随机前沿分析(SFA)模型

在此阶段主要是通过构建相似SFA模型，将环境变量和随机误差对农村社会保障供给效率的影响予以剔除，只将由管理无效率所导致的产出松弛予以保留。

以产出为导向，设有n个决策单元DMUk(k=1,2,…,n)，每个决策单元有m种投入、s种产出，即DMUk输入为xk=(x1k,x2k,...,xmk)T，输出为yk=(y1k,y2k,...,ysk)T。假设有p个可观测的环境变量，以第一阶段得到的产出松弛为因变量，以环境因素为自变量，构建如下相似SFA回归模型：

进一步，在产出导向下，对各决策单元的产出项进行调整，以消除环境因素和随机因素的影响，使下一步效率计算基于同质性的环境，准确反映各决策单元的真实效率水平。本研究选择最有效的决策单元调整其产出，调整的方法如下：

i=1,2,…,s;k=1,2,…,n

第三阶段：调整的DEA模型

3 指标选取与数据来源

3.1 投入与产出变量选取

从中国农村社会保障运行机制来看，主要包括农村医疗保障、农村养老保障、农村社会救助和农村抚恤4方面，农村福利基本没有。要测算农村社会保障供给绩效，严格地说，应该将农村社会保障的各项内容的投入产出数据都纳入其核算体系，但是根据中国目前新型农村医疗、新型农村养老、农村社会救助等保障制度的运行情况及其数据的可获取性，并在借鉴相关研究成果的基础上，在此主要选取农村社会保障中的2个典型保障项目作为衡量指标：新农合和政府财政救济(包括农村社会救济和自然灾害救济)，于是用各地区农村新农合人均筹资额、农村社会救济费(农村社会救济费包括农村低保、其他农村社会救济和农村医疗救助费用)、自然灾害救济费作为投入指标。对于产出指标，相应地选择各地区新农合受益人次、各地区农村社会救济人数2个指标；此外，为了直观地观测农村社会保障在贫困地区所产生的效果，也选用各地区农村居民生活改善度作为其产出指标。对于农村居民生活改善度指标的具体核算如下：

式中：QLt代表第t年农村居民生活改善度，Expendituret和Expendituret-1分别代表第t年和第t-1年农村居民家庭平均每人生活消费现金支出。

3.2 环境变量的选取

本文在借鉴相关研究成果的基础上，主要选用以下5个环境变量：

人均GDP。相关研究及其实践证明，社会保障水平提高的关键在于经济发展水平，经济发展水平越高，农村社会保障财政支出比重越大，有利于农村社会保障供给绩效的提升；同时，农村社会保障水平的提升反过来也会促进经济增长。

财政分权度。财政分权在一定程度上会影响到各地区农村社会保障财政支出的规模及其效率。本文将财政分权度定义为地方财政支出占全国财政总支出的比重。

人口密度。农村人口规模在很大程度会对农村社会保障财政支出金额大小产生较大影响，地区农村人口越多，财政支出规模效应越明显，有助于提高农村社会保障财政支出绩效。于是，本文将人口密度定义为每一乡村人口占有的耕地面积。

城市化水平。随着城市化进程的加快，外出务工人员持续增长，那么，如何保障外出务工人员的社会保障的需求就成为一个很现实的问题。本文将城市化水平定义为各地区年末城市人口数/总人口数。

地区虚拟变量。地区经济发展水平、人口规模等对农村社会保障会产生较大影响，而各地区在经济发展水平、人口规模等方面差异显著，那么各地区农村社会保障供给绩效是否也存在显著差异。于是，为了检验各地区农村社会保障供给绩效在统计上是否存在显著差异，以中部地区为基准，引入东部地区和西部地区虚拟变量。

3.3 数据来源

本文的研究对象是中国省际农村社会保障供给绩效，包括中国30个省份，时间跨度为2009—2014年，由于天津相关数据的缺失，将其剔除(本研究中不包括港澳台)。同时，为了区分地区差异，将中国30个省份按照国家统计局的划分标准划分为东、中、西部三大经济地区，其中，东部地区包括北京、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等10个省份；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省份；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等12个省份。

以上所选用的30个省份的投入产出、环境变量数据来自于《中国农村统计年鉴(2010—2015)》《中国统计年鉴(2010—2015)》。由于2016年和2017年统计年鉴中没统计农村社会救济费、自然灾害救济费等关键指标，所以本文的研究期限就限定为2009—2014年。同时，对个别指标和个别数据的获取作出如下解释：农村社会救济人数用农村最低生活保障人数表示；2013年广东新农合受益人次按照全国新农合受益人次扣除其余省份总和之后的余额表示；2014年除山东、广东外其余省份新农合受益人次之和与全国水平相持平，于是，2014年山东、广东这项指标以0表示；2014年山东新农合人均筹资额按照2009—2013年的年均增长速度测算；2013年和2014年广东新农合人均筹资额按照2009—2012年的年均增长速度测算；将2006—2013年各地区耕地面积的平均值近似地用来表示2014年各地区耕地面积。表1给出了以上选用的投入产出变量及环境变量的描述性统计结果。

表1 各投入产出变量和影响因素的描述性统计结果Table 1 Descriptive statistical results of each input-output variable and influencing factors

4 实证分析

4.1 第一阶段DEA结果分析

在此阶段利用原始投入和产出数据，采用BC2模型，测算2009—2014年中国及东中西部三大经济地区的技术效率值(表2)，但此阶段测算的效率水平受到环境因素、管理效率、随机因素这3个因素的影响。

表2 2009—2014年全国及东中西部第一阶段农村社会保障供给效率水平Table 2 Efficiency level of rural social security supply in the first stage of the whole country and the eastern, central and western regions from 2009 to 2014

由表2可知，2009—2014年，中国农村社会保障供给平均效率水平为0.865，说明中国农村社会保障供给效率水平还有待于进一步提升，表明中国需要合理配置并优化农村社会保障资源结构、加大其财政投入、合理有效利用财政资金以提高资金使用效率。东、中、西部三大经济地区农村社会保障供给平均效率水平分别为0.871、0.829、0.884，即各地区平均效率水平高低顺序依次是西部地区、东部地区、中部地区，说明各地区农村社会保障供给效率水平之间存在地区差异。同期，从整体上看，全国及东、中、西部三大经济地区农村社会保障供给平均效率水平呈现出下降—上升—下降的变化态势，同时，西部地区技术效率水平高于全国平均效率水平，中部地区低于全国平均水平，东部地区大多数年份高于全国平均水平。东部地区经济发展水平较高，财政实力雄厚，农民收入水平较高，其本身的独有优势占有较多的农村社会保障资源且本身保障水平就较高，加之农村人口较少，所以其效率提升空间很有限；中部地区经济发展处于中游水平，多数属于农业大省，农村人口较多，且国家给予的重视程度较低、财政投入较少，甚至财政资金在使用过程中因缺乏有效的监督机制使得资金存在浪费或挪用等现象，造成财政资金未能充分发挥其效益、使用效率低下，于是，其技术效率水平相对较低；西部地区虽然经济发展水平较低，财政实力有限，但是受国家政策影响，进入21世纪，特别是2003年以来，国家给予了高度重视，加大了财政倾斜力度，先后建立了新型农村合作医疗保险、农村最低生活保障、新型农村养老保险等制度，推动了其农村社会保障事业的快速发展，技术效率水平提升较快。

4.2 第二阶段SFA结果分析

中国幅员辽阔，资源丰富，地域差异较大，各地区所处的外部环境差异显著，这会影响到第一阶段DEA效率值，所以，需要剔除对第一阶段DEA效率值产生影响的环境因素和随机因素，并以第一阶段各产出变量的松弛值为因变量，以环境变量(取自然对数)为自变量，进行SFA分析，具体结果见表3。由表3可知，3个产出的松弛变量的y值均比较高，在10%的水平通过显著性检验，表明环境变量对农村社会保障供给绩效产生了一定的影响。

人均GDP。由3组回归模型的结果可知，人均GDP对新农合受益人次和农村社会救济人数2个松弛变量产生了正向影响，对农村居民生活改善度产生了负向影响，且3个产出的松弛变量均通过了5%显著性水平的检验。这说明，人均GDP对新农合受益人次和农村社会救济人数具有正向的促进作用，对农村居民生活改善度具有负向的制约作用，影响程度的大小决定其对各地区农村社会保障供给绩效的影响，意味着经济发展水平的提升，有助于推动农村社会保障的发展，促使其绩效水平的提升。

表3 2009—2014年农村社会保障供给的SFA回归结果Table 3 SFA regression results of rural social security supply from 2009 to 2014

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。

Note: ***,**and* respectively represent 1%, 5% and 10% levels of significance.

财政分权度。财政分权度对新农合受益人次松弛变量产生了消极的影响，且通过5%显著性水平的检验，说明财政分权度的高低与新农合受益人次松弛变量之间呈反向关系，这对于农村社会保障供给绩效水平的提升形成了不利影响；对农村社会救济人数和农村居民生活改善度松弛变量产生了正效应，且在5%的水平上通过显著性检验，说明财政分权度与农村社会救济人数和农村居民生活改善度之间具有正向关系，有助于农村社会保障供给绩效水平的提升。这说明，农村社会保障供给绩效水平是与财政分权度的高低相关的，一方面，财政支出规模的高低代表了对地方政府对财政资源的支配权及其资源的配置灵活程度，地方政府能否很好地满足农村居民对社会保障的实际需求，在很大程度上体现出政府的职能及其职责，对推进农村社会保障发展具有积极的作用，有利于农村社会保障供给绩效水平的提升；另一方面，农村社会保障财政资源更多地来源于中央财政资源，但是中央财政资源往往具有很强的专项性，这使得地方政府对财政资源没有很大的自主权，然而各地区差异较大，造成财政资源未得到有效充分利用或配置不合理现象，进而导致农村社会保障供给绩效水平偏低。

人口密度。人口密度与农村社会救济人数和农村居民生活改善度2个松弛变量之间呈正相关关系，且分别通过10%和5%的显著性水平检验；对新农合受益人次虽然产生了负向影响，但影响不显著。这说明，人口密度对各地区农村社会保障供给绩效的影响取决于其影响程度的大小。一方面，农村社会保障财政支出规模与农村人口数量是直接挂钩的，地区农村人口越多，地方政府需要支出更多的财政资源，即财政支出规模效应越明显，就越有利于农村社会保障财政支出绩效水平的提升；另一方面，随着城市化和工业化进程的不断推进，越来越多的农村剩余劳动力涌向了城市，这部分人群部分参与了城镇社会保障，这样就会导致农村社会保障需求有缩小趋势，造成其绩效水平偏低。

城市化水平。城市化水平与新农合受益人次和农村居民生活改善度2个松弛变量之间呈正相关，而与农村社会救济人数松弛变量之间呈负相关，且影响均不显著。这说明，城市化水平对农村社会保障供给绩效水平的影响不显著。随着城市化进程的加快，外出务工人员持续增长，那么，如何保障外出务工人员的社会保障的需求就成为一个很现实的问题。

地区虚拟变量。东部地区虚拟变量对3个产出松弛变量均产生了正向影响，且新农合受益人次和农村社会救济人数2个松弛变量分别在10%和5%的水平上通过显著性检验；西部地区虚拟变量对新农合受益人次和农村社会救济人数松弛变量产生了显著的正向影响，而对农村居民生活改善度却产生了显著的负向影响。这说明，在一定程度上，中国农村社会保障供给绩效受到了地理区位的影响；同时，中部地区各省份的农村社会保障供给绩效水平低于东、西部地区的省份。

4.3 第三阶段调整的DEA结果分析

在第二阶段SFA分析的基础之上，第三阶段将利用调整后的产出与原始投入数据，采用BC2模型，测算得到2009—2014年中国及东中西部三大经济地区调整之后的技术效率值(表4)，但此阶段测算的效率已剔除环境因素和随机误差的影响。

表4 2009—2014年全国及东中西部第三阶段农村社会保障供给效率水平Table 4 Efficiency level of rural social security supply in the third stage of the whole country and the eastern, central and Western regions from 2009 to 2014

由表4可知，经调整之后，2009—2014年，中国农村社会保障供给平均效率水平为0.877，说明经过调整之后，中国农村社会保障供给效率水平虽然略显提升，但仍有进一步提升的空间，表明中国还需进一步调整并优化农村社会保障资源结构、杜绝财政资金的浪费甚至挪用现象、充分发挥财政资金的使用效益，带动经济的快速增长。三大经济地区农村社会保障供给平均效率水平分别为0.881、0.848、0.892，说明在剔除环境因素和随机误差的影响之后，其效率水平也有些许提升，且呈现出西部地区高于东部地区、东部地区又高于中部地区的格局。同期，全国平均技术效率水平呈现出波动化的变化趋势，2009—2010年下降，2010—2011年转为上升，2011—2014年转为逐年下降。分地区看，东、中部地区呈现出下降—上升的循环趋势，西部地区的变化趋势与全国一致。与第一阶段的效率值相比，第三阶段各省之间的效率值更加集中，呈逐渐收敛趋势。

为了更清晰的观测历年各省份农村社会保障供给效率水平的变化趋势，在此将第三阶段经调整之后的效率值划分为高、中、低3个层次，分析2009—2014年中国农村社会保障供给技术效率、纯技术效率和规模效率的变化情况。由3种效率的变化趋势可知，3种效率值呈现不同的变化趋势，变化趋势不一，其中，三大经济地区技术效率呈现下降态势；西部地区纯技术效率呈下降趋势，东、中部地区纯技术效率呈上升趋势；东、西部地区规模效率呈现下降态势，中部地区呈现先上升后下降的趋势。同时，西部地区的技术效率、规模效率值较高，东部地区的纯技术效率值较高，规模效率值较低；中部地区的技术效率、纯技术效率值较低。

4.4 调整前后的比较分析

为了对第一阶段和第三阶段各省份的效率变化情况作出对比分析，本研究分析了各省份农村社会保障供给的3种效率值及其排序情况(表5)。

对比第一阶段和第三阶段的DEA结果，中国30个省份中，调整前后，均只有东部地区的上海、山东和西部地区的贵州3省市处于技术效率前沿面上，其余27个省份均离生产前沿面还有一定距离。调整前后，均是东部地区的北京、上海、河北、山东，江苏、浙江，中部地区的湖北、吉林、河南，西部地区的广西、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏17个省份的农村社会保障供给效率高于全国平均效率水平，其余13个省份的农村社会保障供给效率低于全国平均水平。可能主要是因为各地区财政投入水平、原有的农村社会保障水平、财政资金使用效率、资源配置结构等的差异，导致各地区农村社会保障供给效率呈现地区差异。

从各省份的情况看，各省份农村社会保障供给3种效率值在剔除了环境因素和随机误差的影响后，均有变化，呈现不同的变化趋势，但变化趋势不一。与调整前相比，技术效率、纯技术效率、规模效率均在调整后有所提升。表明纯技术效率和规模效率的共同变化导致中国各省份的技术效率整体水平在调整后有所提升。对比调整前后，相比与第一阶段DEA分析结果，对于技术效率，中国30个省份中，河北、辽宁等21个省份的技术效率均出现了上升，北京、海南、四川、河南、西藏、宁夏6个省份的技术效率水平不变，东部地区的上海、山东和西部地区的贵州3省份达到技术有效状态；就纯技术效率而言，辽宁、江苏、浙江等17个省份的纯技术效率均有不同程度的上升，河北、四川、云南、青海、新疆5个省份的纯技术效率水平不变，西部地区的贵州、西藏、宁夏，东部地区的山东、北京、上海、海南，中部地区的河南等8个省份达到纯技术有效状态；对于规模效率而言，河北、江苏等15个省份的规模效率水平均有不同程度的上升，北京、辽宁等10个省份的规模效率水平不变，内蒙古和广西2个省份的规模效率下降，东部地区的上海、山东和西部地区的贵州3省份达到规模有效状态。从东、中、西部三大经济地区来看，经过第二阶段的调整之后，三大经济地区的三类效率值均有所上升，其中西部地区三类效率的提升最小，中部地区三类效率的提升最大。

表5 第一、第三阶段各省份三类效率均值比较及其排序Table 5 Comparison and ordination of three types of efficiency mean values of provinces in the first and third stages

对比2个阶段的DEA分析结果，在不考虑环境变量和随机因素的情况下，2009—2014年中国农村社会保障供给技术效率、纯技术效率和规模效率均值分别为0.865、0.898、0.963，东部地区3类效率值分别为0.871、0.922、0.946，中部地区为0.829、0.863、0.961，西部地区为0.884、0.901、0.980；在剔除环境变量和随机因素影响后，2009—2014年中国农村社会保障供给3类效率值分别为0.877、0.905、0.969，西部地区为0.892、0.907、0.982，中部地区为0.848、0.873、0.973，东部地区为0.881、0.929、0.950。从三大地区看，三大经济地区的农村社会保障供给效率由于环境因素和随机因素的存在均被低估。就各地区效率变化情况而言，第一，西部地区技术效率从0.884上升到0.892，纯技术效率和规模效率整体上有所提升，分别由0.901、0.980增加到0.907、0.982。可见，由于环境和随机因素的存在西部地区的纯技术效率和规模效率均被低估，导致其技术效率被低估。第二，东部地区技术效率从0.871上升到0.881，纯技术效率由0.922上升到0.929，规模效率由0.946上升到0.950。这表明，东部地区纯技术效率与规模效率被低估，导致其技术效率被低估。第三，中部地区技术效率从0.829上升到0.848，纯技术效率和规模效率分别由0.863、0.961上升到0.873、0.973。可见，中部地区的纯技术效率和规模效率均被低估，导致其技术效率被低估。第四，全国技术效率由0.865上升到0.877，三大地区的技术效率、纯技术效率和规模效率均是增加的，但增加幅度有所不同，三类效率均是东、西部地区的增加幅度小于中部地区，说明环境变量对东、西部地区的影响程度小于中部地区。

5 结论与启示

本研究利用2009—2014年中国30个省份的面板数据，运用以产出为导向的三阶段DEA模型，测算和分析各省份农村社会保障供给的技术效率、纯技术效率、规模效率。主要的实证研究结论如下。

第一， 2009—2014年，中国农村社会保障供给绩效水平为0.877，总体水平仍显偏低，仍有进一步提升的空间，且呈现波动变化趋势，即呈现下降—上升—下降的态势，表明中国还需进一步调整并优化农村社会保障资源结构、杜绝财政资金的浪费甚至挪用现象、充分发挥财政资金的使用效益，带动经济的快速增长。

第二，从区域角度看，东、中、西部地区农村社会保障供给绩效水平呈波动化趋势，且波动幅度有缩小趋势；农村社会保障供给绩效水平呈明显的区域差异，即西部地区高于东部地区、东部地区又高于中部地区的格局，说明中、西部地区差异较东、中部地区或东、西部地区差异明显。

第三，从区域角度看，调整后，三大经济地区农村社会保障供给的技术效率、纯技术效率和规模效率均有所提升，其中中部地区三类效率的提升最大，而西部地区提升最小。对比调整前后，东、中、西部地区三类效率均是增加的，但增加幅度不同，东、西部地区的增加幅度小于中部地区，说明环境变量对东、西部地区的影响程度小于中部地区。

第四，人均GDP、财政分权度、人口密度、地理区位等因素对中国农村社会保障供给绩效产生了不同程度的影响。

通过上述的分析，可以得到以下启示。第一，应加大中央对农村社会保障财政投入，缩小地区差异。中央财政应加大对中西部地区特别是经济欠发达地区的农村社会保障资金投入力度，保障制度的公平性，逐步提高农村社会保障水平，分类分地区投入，实现各地区社会保障水平的平衡[30]，不断缩小地区差异。第二，应合理配置资源，提高资源的利用效率。在投入资源和资金有限的情况下，各省份特别是无效率的省份更应合理配置有效的资源，提高资源的利用效率，尽可能使有限的资源和资金能够给农民带来更大的受益，保证农民特别是贫困地区农民的基本生活。第三，东中西部地区应采取差异化的提升策略。东部地区经济社会发展程度较高，地方财政实力较强，应以地方政府的财政支持为主，或者创造更多的就业机会，保障农民贫困群体的基本生活；而对于中西部地区，其经济社会发展程度较低，地方政府财政实力也较弱，可将经济增长和社会保障相结合，进一步提升农村社会保障的供给绩效，确保其对农民的保障作用。第四，应适当加强中国各地区区域内农村社会保障供给之间的相互竞争，合理安排农村社会保障供给资源和资金的投向与投入比例，这必然能带来中国各地区农村社会保障供给规模的适度增长，提高农村社会保障供给绩效水平，促进区域经济与农村社会保障供给规模的协调发展。

此外，由于中国农村社会保障制度的不健全和不完善及其受相关数据可获取性的限制，造成农村社会保障供给投入指标存在漏出现象，存在投入不足或产出冗余，直接影响投入与产出之间的匹配度，致使农村社会保障供给投入产出难以在总体上产生理想的效果，进而导致农村社会保障供给绩效水平难以达到生产前沿面，使得最终测算结果相对比较粗略。上述不足之处有待于在今后的研究中进一步完善。