养老助餐服务效率研究——基于北京市73家助餐点的调查分析

邓婷鹤 郑晓冬 杨园争 毕洁颖

一、引言

随着人口老龄化程度加快，未来庞大的老年群体对社会养老服务需求迫切。2020年中国60岁及以上人口为26402万人，占18.70%(1)第七次全国人口普查(stats.gov.cn)。，全国老龄委预测，到2023年，老年人口将达到2.7亿，2037 年将超过4亿。养老服务逐渐受到学者重视，考虑老年人养老习惯，居家养老服务受到学者青睐(2)张文娟、魏蒙：《城市老年人的机构养老意愿及影响因素研究——以北京市西城区为例》，《人口与经济》2014年第6期。(3)章晓懿、刘帮成：《社区居家养老服务质量模型研究——以上海市为例》，《中国人口科学》2011年第3期。，“民以食为天”，居家养老服务绕不开吃饭问题。上海是国内最早推出老年社区助餐的城市之一，发展经历两阶段：2008年到2018年，关注怎样让老年人吃得方便，即在15分钟社交圈内吃到价格实惠的餐食；2019年起开始关心如何让老年人吃得更好。截至2020年底，上海已建成集膳食加工配制、外送及集中用餐等功能为一体的社区长者食堂226家，以及遍布社区家门口的助餐点1000余家。

北京市老龄化程度高于全国水平，如何为老年个体提供高质量助餐服务，不仅关系老年人的基本生活，也关乎个体对美好生活需求的满足。第七次全国人口普查公报(第三号)显示截至2020年北京市60岁及以人口比例16.63%，高于全国平均水平0.93 %。预计“十四五”时期，老年人口将增长100万人，增速明显超过“十三五”时期，2025年将达到500万人，进入中度人口老龄化时期(4)“十三五”期间 北京市科学应对老龄化-工作动态-首都之窗-北京市人民政府门户网站(beijing.gov.cn)。。为此，北京市自2009年颁布《北京市市民居家养老(助残)服务(“九养”)办法》以来，随后出台了《北京市居家养老(助残)服务单位管理规定(暂行)》《关于开展养老(助残)餐桌、托老(残)所规范化建设试点工作的通知》《关于 2011 年养老(助残)餐桌和托老(残)所奖励资金使用有关事项的通知》等，都对养老助餐服务提出战略部署和具体安排。截至2020年底，北京市累计建成运营养老机构544家，街乡镇养老照料中心262家、驿站1005家(5)本市2021年将发展1000家养老助餐点 加快养老助餐点全覆盖-公告提示-首都之窗-北京市人民政府门户网站(beijing.gov.cn)。，其中开展助餐服务的养老驿站已达684个(6)“每月一题”助推养老助餐服务体系不断完善 全市684个养老助餐点缓解老人“吃饭难”-公告提示-首都之窗-北京市人民政府门户网站(beijing.gov.cn)。。2021年将全面推进养老服务机构助餐服务，发展1000家养老助餐点，加快养老助餐点全覆盖，切实解决老年人“吃饭难”问题。在此背景下，对过去养老助餐服务效率进行评价不仅有助于评估政策效果、总结经验教训，为政策调整、完善提供参考；也有助于未来优化养老助餐服务供给，建立满足老年人需求的多元化助餐服务体系。

二、文献综述

养老服务效率及影响因素的研究很早受到学者关注。国外学者较早将DEA分析方法应用在养老护理领域，Nunamaker利用DEA方法系统评估了老年照料服务的效率，随后在养老服务效率评估领域相对统一的指标体系和测算方法，也产生了一系列能够相互印证的研究(7)Nunamaker TR.，“Measuring routine nursing service efficiency: a comparison of cost per patient day and data envelopment analysis models”，Health Services Research，1983，18(2 Pt 1)，pp.183-208.。Nyman采用 DEA 方法对美国威斯康辛州的养老机构进行效率评估后发现营利性养老机构的相对效率高于非营利性机构(8)Nyman J A, Bricker D L., “Profit Incentives and Technical Efficiency in the Production of Nursing Home Care”, The Review of Economics and Statistics, 1989, 71(4)，pp.586-594.。Fizel等对美国密歇根州养老机构效率测算不仅验证了Nyman的分析结论，还发现连锁型机构具有更高效率(9)Fizel J L, Nunnikhoven T S., “Technical efficiency of for-profit and non-profit nursing homes”，Managerial and Decision Economics, 1992, 13(5),pp.429-439.。Kooreman则提出量化效率影响因素时需重视服务效率值分布问题(10)Kooreman P., “Nursing home care in The Netherlands: a nonparametric efficiency analysis”，Journal of Health Economics, 1994, 13(3)，pp.301-316.。Rosko等在考虑效率值分布后发现环境因素影响较大，非营利性养老机构会不断提高自身效率以应对环境压力，而不管环境如何营利性养老机构的效率一致维持较高水平(11)Rosko M D, Chilingerian J A, Zinn J S, et al., “The Effects of Ownership, Operating Environment, and Strategic Choices on Nursing Home Efficiency”，Medical Care, 1995, 33(10)，pp.1001-1021.。国内学者对此研究起步较晚，任洁较早结合我国国情，采用DEA测算了厦门市28家养老机构的服务效率，发现固定资产总值、是否隶属于医院等因素显著影响效率的提升(12)任洁：《机构养老服务效率研究——以厦门市为例》，《人口与经济》2016年第2期。。田杨也采用同样方法对山东45家养老机构测算后发现多数机构效率尚未达到最优；机构性质、建立时间、投资金额、入住老人数量、收费标准、建设补助、运营补助对养老机构运营状况存在促进作用，而机构面积则与养老机构运营情况存在负向作用(13)田杨、崔树义、杨素雯：《养老机构扶持政策实施效果研究——基于山东省45家养老机构的调查分析》，《山东大学学报(哲学社会科学版)》2018年第3期。。安超等对北京市406家养老机构技术效率测算后发现公办(建)民营养老机构的技术效率总体上优于公办公营养老机构(14)安超、王杰秀：《技术效率视角下的公办养老机构改革——基于北京市居家养老服务设施摸底普查数据》，《社会保障研究》2021年第1期。。

作为居家养老服务中一个重要项目——养老助餐服务，在老龄化进程更快的西方国家更早被重视。美国在社区内设立托老所为老人提供餐饮服务、以及部分娱乐性的服务场所也会设立营养室和食品供应店为老年人的餐饮提供便利，并且提供相应的外送服务(15)Chen S, Acton G J, Shao J, et al., “Relationships among nutritional self-efficacy, health locus of control and nutritional status in older Taiwanese adults”, Journal of Clinical Nursing, 2010，pp.2117-2127.(16)Pajalic Z, Persson L, Westergren A, et al., “The Experiences of Elderly People Living at Home Related to Their Receiving Meals Distributed by a Municipality in Sweden”, Journal of Field Robotics, 2012,1(1)，pp.68-78.，即便如此，这种助餐服务并没有很好满足老年人的餐饮需求(17)Harrison F, Low L, Barnett A, et al., “What do clients expect of community care and what are their needs? The Community care for the Elderly: Needs and Service Use Study(CENSUS)”,Australasian Journal on Ageing, 2014,33(3),pp.208-213.，比较而言瑞典依托中央厨房并由护理人员将食物配送给老年人，这种方式覆盖面更广，中央厨房也保证了餐饮的多样化(18)Edfors E, Westergren A.,“Home-Living Elderly People’s Views on Food and Meals”,Journal of Aging Research, 2012,p.761291.。随着现代化技术迅速发展，虚拟的养老餐桌服务应运而生，旨在利用国家老龄化网站而为老年人提供多种多样的用餐计划(19)Lee J S, Frongillo E A, Keating M A, et al., “Targeting of Home-Delivered Meals Programs to Older Adults in the United States”,Journal of Nutrition for The Elderly, 2008,pp.405-415.。近年来我国上海、苏州、广州、南京等多地均对养老助餐服务进行积极实践探索(20)浦东潍坊新村街道综合为老服务中心揭牌，完善社区“15分钟养老服务圈”https://mzj.sh.gov.cn/2021bsmz/20210709/def0c34238dd479ba6a7c6c3c65bc06b.html.(21)苏州怎样“绣”好老少咸宜“双面绣”http://www.suzhou.gov.cn/szsrmzf/szyw/202001/cca0aed2aa 51470584767872 b4ae7d8e.shtml.(22)南京建成886家养老助餐点 受补助老人1元吃午餐http://mzj.nanjing.gov.cn/njsmzj/mtgz/201910/t20191021_1683138.html.，而对其的学术研究仅作为居家养老服务一个项目被提及。对北京市老年人养老服务需求调查发现，涉及养老助餐、家庭维修服务、家政服务、外出活动等内容的日常生活照料类需求更为强烈(23)贾云竹：《北京市城市老年人对社区助老服务的需求研究》，《人口研究》2002年第2期。(24)于泽浩：《北京市老年居家服务项目使用影响因素及有效供给分析——以2015年“第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查”北京数据为基础》，《兰州学刊》2019年第7期。(25)冯喜良、孙亚舒：《社区居家养老服务实施现状的调研报告——基于2015年北京市的调研数据》，《调研世界》2017年第1期。，其中，助餐服务需求更为迫切。2014年的CLASS数据表明，在老年人最希望得到的养老服务和帮助中，助餐服务是仅次于陪同看病、上门做家务和探访之后的迫切需求服务(26)杜鹏、王永梅：《中国老年人社会养老服务利用的影响因素》，《人口研究》2017年第3期。。在不多的专门针对助餐的研究仅涉及了该由谁来供给和如何持续运营的问题。供给主体涉及政府、社区、企业、志愿者等(27)钟慧澜：《理论融合视阈下的城市社区老年助餐多元供给研究——以上海个案为例》，《兰州大学学报(社会科学版)》2017年第5期。，现实中存在各主体角色定位不清、政策激励不足、公益和盈利冲突问题(28)冯建光、王秀兰：《社会福利事业参与主体的主观能动性如何发挥——以老年助餐项目供给主体的角色困惑为视角》，《人民论坛》2014年第32期。；在养老助餐服务运营方面也存在盈利难、差异化服务不强、监管有限、企业参与度不高的情况(29)刘颂：《居家养老送餐服务研究综述》，《老龄科学研究》2016年第9期。。

综上所述，虽然相关研究为本文研究奠定夯实基础，但仍存在如下局限性: 第一，对养老助餐服务的关注度媒体高于学术研究，表现为学术研究更多是在探讨居家养老服务或者社区服务时对助餐服务有所涉及，针对养老助餐服务的研究关注不够；第二，少数有关助餐的研究更多讨论不同供给主体及关系，鲜有文献讨论养老助餐服务效率的问题，进一步关注不同性质、不同模式养老助餐服务效率差异的研究更显不足；第三，现有研究更多为定性研究，定量研究较少。鉴于此，本文利用2020年对北京市73家养老助餐机构的调研数据，评估北京市养老助餐服务效率及影响因素，尤其关注不同性质和不同模式助餐服务效率的差异。

三、数据来源与研究方法

(一)数据来源

本文数据源于2020年3月中下旬至2020年4月为期一个半月对北京市16个区县的养老驿站、养老照料中心以及老年食堂(餐饮企业)的问卷调查,排除电话号码不正确、现在不再从事该行业、以及拒绝接听调查的样本，最终获得有效调研问卷104个，其中，提供养老助餐服务的机构为73家，涉及北京所有城区(30)以朝阳区为例简述调查方法，该区市辖22个街道、20个地区、19个乡、1个民族乡，通过北京市人民政府网站上“便民服务”以及北京市民政局对于养老照料中心和养老驿站的备案信息获取朝阳区养老驿站和照料中心信息，对这些机构依次编号通过计算机随机抽选，每个区随机抽取8-10个机构。。调查内容涵盖养老助餐模式、助餐内容、助餐规模以及日常经营的投入和产出情况等内容，投入产出的情况在效率分析中详细说明，这里不再赘述，样本情况见表1。此外，还对提供养老助餐服务的机构选取6家的负责人进行了深度访谈。

表1 北京市养老助餐服务调查样本情况

(二)研究方法

1.DEA效率测度模型及指标选择

DEA方法是根据多指标投入和产出数据对相同类型的部门(或企业)进行相对有效性或效益评价的多指标综合评价方法。DEA模型可分为两类：规模报酬不变CCR模型和规模报酬可变BCC模型。CCR模型假设前提规模报酬不变，该模型计算出的效率值为技术效率；BCC模型假设前提规模报酬可变，该模型计算出的效率值为纯技术效率；技术效率和纯技术效率之间的比值为规模效率。采用该方法原因有二：一是该方法擅于处理多输入多输出数据，可以克服养老助餐服务中投入产出生产函数及参数的不确定性。二是该方法不仅可以评估各个被评价单元的相对效率，还可以从投入和产出两个角度为具体的指标改善提供改善方向和改进量，增加评价的科学性和实用性。本文将利用DEA-Solver模型测算养老助餐服务的效率。

养老助餐服务属于养老服务，借鉴以往文献在符合指标选择条件(31)DEA方法要求决策单元及其指标选择满足以下条件：一是决策单元必须是同质且每个决策单元下用于比较的绩效指标(包括投入和产出)相同；二是重视决策单元数量与方法有效性之间的关系：决策单元数量应至少两倍于投入产出指标的加总。基础上确定3个投入指标，分别是助餐人员的数量(包括堂食服务人员数量和送餐人员数量)、其他人员的数量(后勤保障人员，如清洁员、厨师等)和助餐服务的面积(32)助餐服务面积不包括后厨面积。。原因在于：一方面，相对于固定资产而言，人力成本是养老机构中的重要可变成本，属于管理者可自由裁量的范畴；另一方面，养老助餐服务本身就是劳动密集型行业，资本对劳动的替代性较小。相应地，3个产出指标，分别是每日提供助餐的数量、外送老年餐的数量、堂食或打包带走老年餐的数量(33)指标数合计6个，决策单元为73个，决策单元与指标之比大于2，符合DEA有效的经验法则。，表2显示了北京市养老助餐服务的投入与产出指标的基本情况。

表2 北京市养老助餐服务投入产出基本情况描述

2.影响因素分析及指标选择

式中，Xi是解释变量向量，βT是参数向量,εi～N(0, σ2)。为此，本文OLS作为基准，将Tobit模型结果与OLS回归对比，证实结果的稳健性。此外，考虑养老驿站、养老照料中心和老年食堂可能存在异方差问题，进一步采用标准差回归对比结果稳健性。

在影响因素方面更为关注三方面：其一是提供助餐服务机构的性质。北京市养老助餐服务主体的性质分为公办、公建民营和民办。虽然“公办”和“公建”机构均采取承包、委托、联合经营等方式进行公私合作(34)北京市人民政府办公厅印发《关于深化公办养老机构管理体制改革的意见》的通知-市级-首都之窗-北京市人民政府门户网站(beijing.gov.cn)。，但对于经营主体而言，承接“公建”机构还是“公办”机构在前期投入和运营基础方面差异明显：首先，公建民营机构在硬件设施方面更占优势，不必承担高昂的折旧成本和新旧转制的成本，有助于维持财务盈亏平衡；其次，公办机构通常具备相对完整的组织管理架构、顺畅可靠的供应链、稳定可期的客户来源，不必花费过多时间和精力重新构建运营管理系统。这种差异会影响服务效率。

其二是助餐模式。2019年北京市首次明确了助餐配餐三种服务模式(35)关于进一步加强老年人助餐配餐服务工作的意见-政策文件-首都之窗-北京市人民政府门户网站(beijing.gov.cn)。。一是老年餐集中配送中心“1+X”服务模式。即1个老年餐集中配送中心专业集中制餐，若干个老年餐桌提供配送服务，老年人可以到老年餐桌(助餐点)就餐或由工作人员送餐上门。老年餐的专业制作在品种、质量方面优势获得老人喜爱，稳定的需求有助于效率的提升。二是养老服务机构助餐配餐服务模式。通过养老服务机构自有的餐饮功能，或改造社区(村)食堂，规范提升现有社区(村)食堂，采取不同形式和方式就近为有需求的周边社区和居家老年人提供就餐及配送服务。现实中养老服务机构通过中央食堂送往助餐点(养老驿站)，然后送至老年人手中。但出于运输成本和餐饮安全考虑尚不能覆盖全部助餐点，尚未被覆盖的助餐点需要自己投入精力寻找供给者，这种投入会影响效率。三是社会餐饮企业参与助餐配餐服务模式。整合周边餐饮资源，发动区域内诚信经营、管理规范、食品安全等级高的社会餐饮企业参与养老助餐配餐服务。由于老年人对价格敏感，企业助餐点面临较大的成本控制的压力，加之用餐需求不稳定，很多企业助餐难以维系。

其三是政府补贴。一方面，财政补贴的执行往往受到充分性、公平性、精准性等方面的挑战。养老助餐服务的大部分机构处于盈亏平衡甚至亏损状态，补贴不充分或给付不及时将直接危及助餐点生存发展，影响服务效率提升。另一方面，补贴不公平、不精准会影响服务效率。如果补贴发放具有倾向性则会导致不公平竞争，进而限制机构提高效率。变量通过询问负责人“是否按时获得政府补贴”实现。

除此之外，控制变量还包括: 助餐服务成立时长、机构人员数量、是否提供短期托养、是否提供居家上门服务、是否盈利(36)研究把盈亏平衡视为盈利。等反映机构日常运营情况的变量，以及机构所处地理位置(37)由于样本数量的限制，过多的自变量会损失自由度，地理位置通过是否为中心城区划分，中心城区包括东城、西城、朝阳、丰台、石景山、海淀。等，具体情况详见表3。

表3 解释变量描述统计分析

四、研究结果

(一)养老助餐服务效率测度

表4显示了73家机构的助餐服务效率：73家养老助餐服务机构中22家综合技术效率为1，即30.13%为DEA完全有效；17家纯技术效率或规模效率为1，即 23.29%为 DEA 弱有效；34家综合技术效率、纯技术效率和规模效率均不为1，即46.57%为DEA无效。

表4 CCR模型和BCC模型下北京市养老助餐服务的DEA效率值

综合效率层面，73家助餐服务机构综合效率均值为0.647，其中低于平均值的机构有39家，占样本数量的53.42%，即这类机构运行没有考虑自身效率问题，进一步对这些机构分析发现，其中9家的综合服务效率低于0.3，这将是未来提高养老助餐服务效率的重点关注对象。在高于平均值的机构中，综合效率高于0.7的有30家，占样本数量的41.09%，即当前四成的机构综合效率未来有望达到最优。

多数机构助餐服务的纯技术效率值保持在相对较高的水平。纯技术效率是指在短期内不含规模因素的条件下，养老助餐服务对实际资源的利用情况及对综合效率的影响程度。结果显示，养老助餐服务的纯技术效率大于0.7的有44家，占样本数量的60.27%，介于0.5—0.7之间的有20家，占样本数量的27.39%；低于0.5的机构有9家，占样本数量的12.33%，说明当前养老助餐服务资源利用相对有效。

规模效率方面，调研的73家助餐服务机构规模效率均值为0.805，其中，34家规模效率低于该均值，占比达46.58%；低于0.3的有1家，这将是助餐服务规模效率未来提升的重点。规模收益情况可分为三种：规模报酬递增(IRS)、规模报酬不变(CRS)和规模报酬递减(DRS)。73家机构规模报酬不变的有21家，即约29%机构处于规模效率最优；规模报酬递增的有37家，即约51%机构投入增加的比例小于产出增加的比例，规模过小，资源投入不足，需要扩大规模；规模报酬递减的有15家，即约21%机构相对于自身实力和产出来说，规模有些过大，如果想要达到效率最优，需要适当缩小机构规模。

(二)养老助餐服务效率的异质性分析

1.不同机构性质的养老助餐服务效率比较

公办机构养老助餐服务效率最高，公建民营和纯民办次之。按照提供助餐服务机构的性质，北京市养老助餐服务可分为：公办、公建民营和纯民办三类。表5显示公办机构助餐的综合效率均值最高为0.642，相比之下，公建民营机构和民办机构助餐综合效率稍显逊色，均值分别为0.6和0.498；且公建民营机构的综合效率均值高于纯民办类。对不同性质助餐服务的内部综合效率值比较，在公办机构助餐服务内，效率值的差异程度最小(标准差为0.202)，最低仅为0.642，最高为1，DEA有效单元占全部13家助餐机构的比例为42.97%；纯民办助餐服务机构综合效率的差异程度次之，公建民营机构的标准差最大为0.248，最低仅为0.200，最高为1，DEA有效单元占全部56家助餐机构比例为32.1%。综合看，三类不同性质的养老机构中，公办机构助餐服务无论从综合效率均值、DEA有效单元占比还是数据的离散程度来看，都是三者中表现最佳的，公建民营机构在综合效率平均值和有效占比方面高于纯民办类，但其内部差异较大。

表5 北京市不同机构性质的养老助餐服务效率分析

进一步，从不同性质助餐机构各自内部规模有效构成比例和规模效率分析，公办机构的规模效率最高为0.812、标准差最小为0.198，规模有效占比最高，达到50.7%；公建民营在规模效率均值和DEA有效单元占比均优于民办机构。三种性质助餐服务中只有纯民办机构提供的养老助餐服务不存在规模递增现象，仅包括规模有效和规模递减两种，说明该类机构提供的养老助餐服务的投入增加比例要大于产出增加的比例。

2.不同模式的养老助餐服务效率比较

老年餐集中配送中心助餐服务效率最高，社会餐饮企业次之，养老服务机构助餐配餐效率最低。表6显示了三种养老助餐模式的效率，综合效率方面，老年餐集中配送中心助餐模式的效率均值最高为0.725；养老服务机构助餐配餐模式和社会餐饮企业参与助餐配餐模式效率相对较低，均值分别为0.573和0.700；养老服务机构助餐模式低于社会餐饮企业参与模式。从内部综合效率来看，在老年餐集中配送中心模式差异最小，标准差为0.267，最小为0.34，最大为1，DEA有效单元占全部14家助餐机构的比例为42.9%；养老服务机构助餐配餐模式和社会餐饮企业参与模式的标准差相差不大，前者略高于后者，但社会餐饮企业模式下的DEA有效单元占比为39.1%，高于养老机构模式的18.9%。可见，老年餐集中配送模式的综合效率表现最佳，社会参与企业次之，养老服务机构助餐模式在综合效率均值、DEA 有效单元所占比例以及数据的离散程度三个方面均表现最差。

表6 北京市不同模式的养老助餐服务效率分析

在规模效率、内部的规模有效构成比例和纯技术效率方面，老年餐集中配送中心模式最高；社会餐饮企业参与模式处于中间水平，养老服务机构模式最低。

3.不同地区的养老助餐服务效率比较

北京市不同区县养老助餐服务效率差异显著，首都核心区最高，生态涵养区最低。表7显示，东城区与西城位于首都功能核心区，其综合效率分别为0.601和0.854，两者效率值相差0.253。从效率内部结构看，在纯技术效率方面两者相差不大，均未达到1，说明资源利用还有提升空间；但在规模效率方面西城养老助餐的规模效率为0.968明显高于东城区的0.77，表明东城区助餐服务的资源利用虽相对充足，但其投入与需求不匹配、投入量不能满足需求。

表7 北京市不同地区的养老助餐服务效率分析

功能扩展区和发展新区助餐服务综合效率均值相差不大，其中房山区DEA有效占比最高为75%，助餐综合效率为0.8，纯技术效率达到最佳状态，规模效率为0.8，明显高于其他区县。调研发现房山的燕山地区老年餐主要采用老年餐车形式(10辆餐车和2家餐车服务中心)，基本覆盖了区域内的所有老人，养老驿站承担的是个别送餐服务；同时非燕山地区对养老助餐服务资源进行了整合，有厨房的养老驿站在保证自己用餐需求基础上能够稳定供应周边有餐饮需求的驿站。

生态涵养发展区养老助餐服务的效率最低且规模效率低下表现尤为明显。最为典型的是怀柔区，技术效率为0.902，规模效率仅为0.613。究其原因，该地区老年人口相对较少。调研发现这些地区的很多养老机构和养老驿站尚未提供助餐服务或者未来打算提供助餐服务，提供助餐的更多是村委会组织。未来提高生态发展区的助餐效率关键在于需扩大规模，提高其规模效率。

(三)养老助餐服务效率的影响因素分析

下文将以养老助餐服务的综合效率作为因变量分析何种因素会影响其变化，旨在为提高服务效率提供参考。回归采取逐次回归的方法，结果见表8。首先，公办和公建民营的助餐效率均高于纯民办的助餐效率。表8中第(1)列仅包括机构性质、助餐模式和政府补贴享有情况等变量，结果显示，相比民办助餐，公办和公建民营性质的助餐效率分别高出0.177和0.136个单位，其中公办性质的助餐服务效率最高。随着逐步加入反映机构运营情况和地区变量后，回归系数有所减少但影响方向没有发生变化且始终显著，见表8第(2)—(3)列。公办性质助餐效率较高，其中公办性质助餐效率高于公建民营，其原因可能源于两方面：一是前期投入不同。公建民营模式是在新建设施机构的基础上起步运营，运营商需要重新建章立制、招募培训队伍、拓展服务项目，而公办模式则是在运营已久的组织架构上打补丁、做升级。在实地调研情况也印证了上述解释。海淀区的一位养老驿站负责人表示，虽然政府提供房屋、水电等设施，但让驿站运作起来、让附近老人了解驿站需要人员和物质的大量投入，即使附近小区的老年人多为部队退休干部，有稳定的收入，驿站也经历了近三年才逐步走入正轨。另一位负责人则表示，自己属于较早经营养老助餐的，并没有享受到近几年政府提供硬件设施的优惠。二是各运营主体内部差异较大。即使同为公建民营的养老驿站，不同区县政府提供的前期支持力度差别明显。顺义的一个幸福晚年驿站负责人表示，当时政府只提供了用地和房屋建设，内部的装修全部由自己承担，考虑到老年人安全性，一些适老化设施的建立全部自己出资。不仅如此，各个运营商内部的餐饮供给能力也呈现出差异：北京市国有资产经营有限责任公司全额出资设立的X集团对有用餐需求的养老驿站实行统一配送，相反对于没有中央厨房的运营商，驿站餐饮的来源多为就近餐馆。

其次，老年餐集中配送中心相比餐饮企业和养老机构助餐表现出更高的效率。表8第(1)—(3)列显示相比老年餐集中配送中心，养老机构和餐饮企业助餐模式的效率均稍显逊色。老年餐集中送餐中心的用餐需求相对稳定，更容易形成规模效应，种类丰富。调研海淀区甘家口老年餐厅，基本上覆盖了甘家口街道社区全部有需求老年个体，随机走访得到老人也表示街道的餐桌值得信任、食材有保障、每日餐品的选择更多。相比之下，养老机构和企业均面临更严峻的需求规模小及不稳定问题。一些较为偏远的驿站负责人表示，用餐需求太小不值得专门配送，通常就近寻找餐馆解决，但这也面临餐量小餐馆不愿意提供的情况，甚至有的驿站一个月更换几次餐品供应商，也有一些驿站不再提供助餐服务。

再次，政府补贴对服务效率影响不显著。表8第(1)—(3)列显示政府补贴对效率影响不显著性，但这并不能武断判定为政府补贴不利于提高效率；相反，在调研中很多机构均反映正是政府补贴能够勉强实现盈亏平衡。上述影响不显著的原因可能在于补贴形式：当前北京市对养老助餐服务的补贴基本公平——只要从事了助餐服务，机构都可以按照政策标准得到相应补贴，正是这种补贴的“无差异”在一定程度上掩盖了政府补贴对服务效率的影响。

表8 养老助餐服务效率的影响因素OLS估计结果

最后，控制变量方面，机构人员的增加能够提高助餐服务效率。回归结果表明机构人员每增加一个人员，服务效率平均增加0.044个单位。调研中绝大多数助餐服务负责人均反映服务人手不足，尤其在送餐方面表现更为突出；由于老年餐的特殊性，配送过程必须保证餐品质量，不然直接威胁老年个体健康，出于风险控制考虑宁愿少提供或不提供需要外送的老年餐，也不会贸然让非机构人员承担配送。是否盈利会显著影响助餐服务效率。平均来看，能够盈利的助餐服务效率将高出非盈利0.107个单位，该结论与以往机构养老服务效率研究一致。

(四)稳健性分析

为保证模型设定的科学性，本文对回归模型进行了一系列检验。首先，检验模型中自变量近似多重共线性问题。通过方差膨胀系数(VIF)实现，通常VIF 最大值接近或超过10 时，模型存在较为严重的多重共线性。表9显示了选择变量的VIF，最大值为3.72，认为自变量之间不存在严重的多重共线性。

表9 OLS回归变量的多重共线性检验

其次，Tobit模型回归。通过对比不同回归方法下系数的方向检验上述结论的稳健性。表10的(1)—(3)列显示虽然Tobit回归结果与OLS回归系数估值有所不同，但各变量的方向和显著性一致；最后，考虑异方差的影响，使用稳健标准误回归。表10的(4)—(6)列显示Tobit回归的稳健标准差结果，与普通回归标准差接近，即不存在异方差问题。

表10 养老助餐服务效率的影响因素Tobit估计结果

五、研究结论

本文基于对北京市提供养老助餐服务的73家机构的调查数据，采用DEA方法测算了其服务效率，在对比分析不同性质运营主体、助餐模式和行政区域间的助餐服务效率差异后，进一步通过回归分析识别养老助餐服务效率的影响因素。研究发现：第一，北京市养老助餐服务效率未来还有较大提升空间。半数的综合效率处于平均水平以下，多数机构提供的助餐服务纯技术效率值保持在一个较高的水平，但规模效率不高。第二，考虑助餐模式、机构性质和区域差以后发现：老年餐集中配送中心的助餐模式综合效率均值最高、社会餐饮企业参与模式次之、养老服务机构助餐配餐最低；公办机构助餐效率最高而民办机构助餐效率最低；首都核心区域助餐效率较高、生态涵养区助餐效率较低。第三，影响因素分析表明机构性质、人员数量、助餐形式和服务是否盈利等因素对北京市养老助餐效率的影响存在显著性意义。综上，提出以下建议。

第一，养老助餐服务需注重规模效应。在经济活动中，一定产量的范围内，生产规模扩大会导致长期平均成本下降，可以产生最佳的经济效益。当前北京市养老助餐服务的机构规模过小，规模效应难以实现。可以考虑把散在各处的小型厨房、家庭饭桌式、小作坊式的助餐机构集合起来，建立数个大型的中央厨房，集中供餐，用规模提升品质。一方面有助于降低食材成本，同时能够有效管理采购源头，确保助餐品质；有助于严格管理生产过程；提升卫生水平，确保用餐品质；另一方面，可以降低人员成本，如可以减少厨师数量和送餐人员，从而降低人工成本。与此同时，机构规模扩大也更容易实现严格管理，实现对人员的正规培训，提高服务品质。

第二，提高养老助餐服务质量。一方面是提高餐品的质量，不仅仅要让老人吃得饱，更要让其吃得有品质、更健康。随着老年个体健康状况下降，对于患有慢性病的个体可以提供少油、少糖的个性化餐品。还可以借鉴上海的智慧结账系统，使老人可以在挑选菜品时看到每个菜的营养成分，并在结账时对每餐的摄入热量和菜品价格一目了然。另一方面，提高服务品质。尤其对于在助餐点吃饭的老年人，除了基本生理需求的满足还有很强的精神需求，老人不仅仅是来吃饭的，更是一种与他人互动交流的方式。为此，一些有能力的助餐点可以考虑功能的扩展，比如举办老年相关活动不仅极大程度满足了老人精神需求，也能吸引更多老人。日本永旺葛西购物中心为老龄群体提供各式各样的免费服务：包括免费的广场舞舞场，免费的室内健身步道，免费的乐器、摄影、手工艺学习等；同时向老龄群体有偿提供餐饮。

第三，鼓励更多社会主体参与养老助餐，探索养老助餐服务的持续发展机制。政府一直托底的养老助餐不现实，也很难持续，亟须鼓励更多社会主体参与寻找稳定的盈利模式，逐步建立可持续发展机制。针对老年餐的规模有限、成本过高、难以盈利的问题，可以考虑在向老人提供餐饮的同时可以同时吸引非老年群体用餐，扩大规模形成稳定的用餐需求；针对养老助餐中送餐环节人工成本过高问题，可以考虑与“饿了么”“美团点评”等互联网生活服务平台合作，满足送餐需求；针对社会企业参与度不高，可参照北京市养老机构对老年餐服务享受的流量补贴。

第四，增强老年人对养老助餐服务需求的支付能力，补贴政策从“供给方”向“需求方”转变。可以考虑政府将补贴经费拨付给老年消费者，切实解决老年群体由于支付能力不足导致的养老助餐服务需求不足问题，不仅能满足老年人的养老助餐服务需求，也有利于市场竞争机制发挥作用，促进养老助餐服务的市场化供给。