社会资本参与提升了养老机构效率吗——基于北京发展经验的实证分析.pdf

学术论文28/社会政策研究/2023.2社会资本参与提升了养老机构效率吗？基于北京发展经验的实证分析康蕊 李民*摘要：本文运用 20132018 年北京市各区的养老机构数据，通过 DEA 法测算了基于投入产出模型的养老机构效率值，并探究了社会资本参与对养老服务效率的影响及其影响机制。研究发现：养老机构类型能够显著影响其运营和服务效率，且较公办机构而言，社会资本参与型机构的效率更高。影响机制检验发现，政府与社会资本合作（Public-Private Partnerships，PPP）模式通过“收入高”“成本低”提升了养老机构的效率。具体而言：1）PPP 模式下养老机构营业收入的影响机制不明显，目前还主要依赖于政府补贴等；2）PPP 模式降低了社会资本在固定资产之上的成本支出，并通过科学化管理手段等减少了运营费用支出。超特大城市未来应通过坚持鼓励社会资本参与养老机构建设，持续为社会资本减负以增强机构发展的内生动力，引导社会参与型机构设计多样化的服务和收费水平等级以提升入住率等措施扩大养老服务供给。关键词：社会资本 配置效率 公办民营 PPP 模式一、引言2013 年国务院发布关于加快发展养老服务业的若干意见以来，中央和各地方政府要求充分发挥市场在资源配置中的基础性作用，逐步使社会力量成为发展养老服务业的主体。相较中小城市而言，超特大城市的人口规模更大，老龄化程度较高且增速较快，养老服务供给和资源配置的压力更大。面临与日俱增的养老服务需求，改革的主要路径之一是鼓励社会资本参与，以期提升养老服务供给效率，完善养老服务资源配置。北京作为超大城市的典型代表，为应对养老服务供给的不足，在养老机构建设中积极推广政府与社会资本合作（Public-Private Partnership）模式（以下简称“PPP模式”），全市目前社会资本参与的养老机构占比约为 63%。那么，社会资本参与是否提升了养老机构效率？本文希望通过对北京养老机构发展经验的分析来解答这一问题，并深入分析社会资本*康蕊：中国社会科学院社会发展战略研究院助理研究员；李民：中国社会科学院大学经济学院博士研究生。*基金项目：国家社会科学基金青年项目“医养结合养老服务模式的治理体系研究”（项目批准号：20CRK012）。数据来源：根据北京市民政统计年鉴 2019中数据测算所得。学术论文 2023.2/社会政策研究/29参与影响养老服务机构服务效率和运营效率的具体原因，进而将此经验在超特大城市养老机构建设中进行推广。国内外学者对养老机构的效率展开了较为丰富的研究，对于社会资本参与养老服务发展这一问题，大多数学者是支持的（Crivelli et al.，2002；安超、王杰秀，2020）。在政府与社会资本合作的体制机制下，养老机构的效率将大大提升，主要体现在能够提供更多的床位和服务（Stolt&Winblad，2009；钟慧澜、章晓懿，2016），能够开展医养结合等现有市场中紧缺的、对护理水平要求较高的老年照护服务（辜胜阻等，2017；郝涛等，2018）。当然，也有一些学者认为目前民营养老机构的效率较低，“哑铃型”的养老机构供给结构与当前老年人的需求不匹配，收费过高或条件较差的养老机构无法引致有效的养老服务需求，入住率较低，无法形成良性的财务循环模式（Grabowski&Hirth，2003；朱凤梅，2019）。民营养老机构的资质获取难、扶持政策落地难也是重要原因之一（崔树义、田杨，2017）。尽管国内外学界对社会资本参与是否能够提升养老机构运营的效率展开了全面的讨论，但目前国内学者较少通过事实数据来说明公办民营等社会资本参与形式的效率较高或者高多少，更少有通过严谨的数据分析去解答效率高的原因。基于此，本文尝试加强当前研究的薄弱环节。本文的主要研究思路是：首先，根据养老机构运营特点设置投入和产出指标，运用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）测算北京市各区养老机构的整体效率；第二，基于 20132018 年北京市本级和 16 个区的面板数据，运用 Tobit 回归模型验证社会资本参与的养老机构比公办性质的效率更高的假设，并进行稳健性检验；第三，进一步分析“收入高”“成本低”两个影响机制，并通过实证分析进行验证。二、文献综述与理论假设在经济学理论中，效率指的是从资源和消耗中获得更多产出（曼昆等，2012）。因此，本文对于养老机构效率的理解是：一定投入水平下，对养老机构的收入和利润水平、养老机构能够提供的服务数量和质量的衡量和评估。从理论上溯源，社会资本参与使得社会福利事业的效率得到提升的根本原因可解释为产权结构的明晰与优化（萨瓦斯，2002；科斯，2014）。具体到养老服务领域，PPP 模式的应用能够显著提升效率的主要原因包括以下几个方面：第一，PPP 模式是养老服务融资的重要手段（章晓懿，2012；徐宏，2019），并且政府投入能够产生带动社会资本投入的“乘数效应”（刘向杰，2015），在实现资本扩充的同时，社会资本参与还起到了风险分担的职能（韩烨，2019）。第二，市场化机制能够实现养老服务资源的合理配置，其中市场定价形成有序的竞争模式，在降低养老机构入住价格的同时，稳定客户源，从而形成相对稳定的现金流和资金链（郝涛等，2017）。第三，社会资本凭借创新性和科学化的管理手段，降低了人力成本等支出，因而能够提升运营效率（丁建定，2013；李春、王千，2014）。第四，社会资本参与的养老服务供给主体的基础配套设施改造升级较为超前，具有较强经营理念和服务意识，更为人性化的居住环境和专业化的服务，在老年人中打开市场更具优势（于潇、孙悦，学术论文30/社会政策研究/2023.22017；刘太刚、吴峥嵘，2019）。由此，本文提出第一个研究假设：H1：相较传统公办养老机构，公办民营、民营养老机构的效率更高。本文对效率的主要考量是投入产出比，根据投入产出比计算公式：其中，R所代表的是投入产出比，K代表的则是投入资金总额，IN则指的是项目周期内每一年的产出增加值的总和。因此，在IN不变的条件下，K越大则R越大；在K不变的条件下，IN越小则R越大。也就是说，提高效率的两个条件分别是降低投入和提高产出。养老机构产出的重要指标是收入，收入分为两个来源，即自营收入和政府补贴。在我国，养老机构布局呈现两头大、中间小的“哑铃型”发展特征，其中一个“大头”指的就是民营的、收费较高的养老机构。学界普遍认为当前大多数民营养老机构由于设施较新，服务质量更高，因而收费单价较传统公办机构更高（穆光宗，2012），在床位数同等的条件下总的自营收入也相应提升。第二个原因是当前对公办民营、民营养老机构的政府补贴不断增加（甘炜等，2017）。2013 年以来各地纷纷出台有关社会资本参与型的养老机构的建设补贴，有效缓解了养老机构的财务状况，大幅提升了公办民营、民营养老机构的总体收入，这些机构利用以上补贴来扩大设施规模、强化人员配置，进而形成良性循环，增加更多收入。由此，本文提出第二个研究假设：H2：公办民营、民营养老机构的收入高，因而效率高。除前文中所论述的 PPP 模式能够降低成本的理论分析以外，学界认为公办民营、民营养老机构相较传统公办养老机构的成本支出更低还有以下几个方面的原因：第一，社会资本参与较好的实现了政事分开的目标，市场化管理方式的创新能够促进激励约束机制的形成，现代化的法人治理结构规避了原有的公办行政体制桎梏，对经济效益的追求倒逼了效率导向的机构管理模式（董红亚，2018）。第二，除了市场化的用工定价方式之外，非公办养老机构还注重对照护人员和管理人员的培训，有效提升了照护比也就是提升了用工效率，因而降低了人力成本支出（王雪辉，2016）。第三，创新型的技术手段在社会资本参与的养老机构中应用较为普遍，一些先行文献认为现代信息科技应用越多的养老机构，技术效率越好（贾颖、张敏，2020）。由此，本文提出第三个研究假设：H3：公办民营、民营养老机构的成本低，因而效率高。三、研究设计（一）数据来源本文运用 20132018 年北京市各区的面板数据进行实证分析，所选取的有关养老机构的数据来源于 20142019 年北京市民政统计年鉴。据该年鉴详细披露的北京市本级和 16 个区的养老机构统计数据显示，全市养老机构总数在 6 年间围绕 600 家上下浮动。披露的其他信息主要包括各区的养老机构的数量、床位数、机构建筑面积、职工数、职工职业资格水平、职工受教育程度、在院人数、人员收住类型、康复和医疗门诊人次数、各项财务数据等。本学术论文 2023.2/社会政策研究/31文能够从中获得所需的养老机构投入和产出的相关数据，并进行因变量效率值的测算。特别的是，该年鉴对养老机构进行了“编办登记”“工商登记”“民政登记”三种类型的登记方式划分，本文能够据此进行公办养老机构和社会资本参与型养老机构的对比分析。其余控制变量如北京各地区人均 GDP、老龄化水平等均来自历年北京统计年鉴；对所在地区属于市区还是郊区县的分类方法来源于中共北京市委关于制定北京市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议中对城区的划分办法。（二）模型设计1.效率测算模型参 考 Bjrkgren 和 Duffy 等 人 对 养 老 机 构 效率的测算方法（Bjrkgren et al.，2001；Duffy et al.，2006），本文采用 DEA（Data Envelopment Anal-ysis）法进行测算。DEA 的具体原理是假设需要测量 n 个地区的机构，每个地区为独立决策单 元（Decision Making Units，DMU），在 确保 DMU 的输入或输出不变的基础上，通过比较 DMU 于 DEA 前沿面的偏离程度来评价 DMU的 相 对 有 效 性（Tone，2001；Cooper et al.，2011；孙钰等，2005）。依据规模报酬是否可变，DEA 模型可以分为 CCR（规模报酬不变）和 BCC（规模报酬可变）两种类型。2.回归分析模型由于养老机构的服务效率一般位于 01 范围内，一些地区的效率接近于 0，样本选择时，有可能产生截断或截堵变量，运用一般回归模型对全样本进行线性回归，其非线性扰动项将被纳入扰动项中，参数会产生偏差，有可能导致估计不一致。Tobit 模型一定程度上解决了样本选择的问题，能够有效解决受限因变量带来的偏差，进一步加强参数估计的稳健性。因此，本文选用 Tobit 模型，实证检验养老机构类型对养老服务机构效率的影响效应。模型设定如下：（1）在模型（1）中，是北京市某一行政区的养老机构效率的变量，代表养老机构的类型，是多个控制变量构成的向量。，分别代表地区和年份，为随机误差项。（三）指标设计1.效率测算所需的投入产出指标根据养老机构建设所需的资源条件，本文所采用的 3 个投入指标包括职工数、床位数、资本投入，其中，资本投入包括固定资产原价和费用/支出。根据本文将“效率”划分为服务效率和运营效率的办法，选择以下 3 个产出指标：年末在院人数、介助介护人数、营业利润/单位增加值，前两个指标体现“服务效率”，后一个指标体现“运营效率”。以上 6 个指标均采用各区统计总数除以机构数的平均值。执行企业会计制度单位填报、执行民间非营利组织单位会计制度单位填报的养老机构的统计指标为“费用合计”，执行事业单位会计制度单位填报的统计指标为“支出合计”。执行企业会计制度单位填报的养老机构的统计指标为“营业利润”，执行事业单位会计制度单位填报、执行民间非营利组织单位会计制度单位填报的养老机构的统计指标为“单位增加值”。学术论文32/社会政策研究/2023.2表 1 投入产出指标的分布情况中位数最小值最大值下四分位数 上四分位数投入指标平均职工数（人）2312311438平均床位数（张）17550748139.4273平均资本投入（万元）724.50033000366.71800产出指标平均年末在院人数（人）76.830440042140平均介助介护人数（人）37.080826.5017.1662.77平均营业利润/增加值（万元）115.700640056.30294数据来源：20142019 年北京市民政统计年鉴。2.效率的影响因素指标根据模型（1），本文进行如下变量设定：（1）因变量本文的因变量是养老机构的效率，、分别代表 CCR 法和 BCC 法所求的效率值，这里的效率值以行政区为单位。（2）自变量本文的自变量是养老机构的类型（provider）。北京市民政统计年鉴将养老机构分为三类，分别是编办登记、工商登记、民政登记。根据本文的研究主题，应将自变量进行社会资本参与和非社会资本参与的分类。因此，“编办登记”代表纯公办养老机构，“工商登记”“民政登记”代表公办民营养老机构、民营养老机构等多种类型的社会资本参与型机构。但对于社会资本如何参与运营，本文无法一一对应到现有的登记方式分类中，因而也就无法按照公办民营还是纯民营进行继续分类。在不影响本文研究假设验证的前提下，本文将“工商登记”“民政登记”统称为社会资本参与型机构。（3）控制变量先行文献对影响养老服务供给的变量主要从三个方面进行考察：宏观层面的经济社会发展大环境，中观层面的产业发展，微观层面的养老机构个体。第一，与经济社会发展有关的指标包括经济发展水平和人口等社会发展特征。经济发展水平和财政状况决定了包括养老服务在内的服务供给的能力和维护公平性的治理能力（康蕊、朱恒鹏，2019；武萍等，2018）；老龄化水平一定程度上代表了养老服务供给的引致需求（包国宪、刘红芹，2012；姚虹、向运华，2018）。第二，与产业发展相关的因素对养老服务这一相对容易聚集的、具有产业化和规模化特征的行业来说也会产生重要影响。判断产业的发展状况一般来说主要观察产业发展的所处区位和聚集程度（周敏，2015），产业内是否有大型机构的存在，或是否已形成规模效应以及引流、扎堆等现象（郝涛等，2017）。第三，从养老机构本身来看，影响服务供给的因素主要包括投入的规模和产出的服务水平。投入的规模具体可体现在投入的建设和运营资金、投入的机构面积和床位数、投入的人力资本等方面（安超、王杰秀，2021；王莉莉，2013），产出的服务水平具体体现在服务人数、服务质量等方面，其中，服务质量一般通过老年人主观评价或是否能够提供医养结学术论文 2023.2/社会政策研究/33合养老服务等客观指标来衡量（刘桂海等，2020；邓大松、李玉娇，2018）。本文基于历年北京市民政统计年鉴和北京统计年鉴的数据可获得性，从上述指标中筛选出目前可利用的 6 个数据指标：（1）宏观层面的各行政区的经济发展水平（gdp）、老龄化水平（age）；（2）中观层面的养老机构的地理区位（location）、大型养老机构占比（large）；（3）微观层面的养老机构平均占地面积（cover）、医养结合水平（medical）。表2 展示了以上因变量、自变量和控制变量的含义和统计性描述意义。为避免异方差影响，对大型养老机构占比（large）、地理区位（location）、医养结合水平（medical）三个变量进行对数化处理。表 2 展示了以上因变量、自变量和控制变量的含义和统计性描述意义。为避免异方差影响，对medical、cover等变量进行对数化处理。表 2 指标定义与描述性分析变量名称变量定义变量构造方法样本量均值标准误差 最小值 最大值因变量养老机构的效率CCR 法所求的效率值（以行政区为单位）3060.5950.2740.0161养老机构的效率BCC 法所求的效率值（以行政区为单位）3060.7800.1940.1891自变量provider养老机构的类型编办登记=1工商登记=2民政登记=330620.81813控制变量gdp经济发展水平各行政区的人均 GDP（万元）3069.4987.2722.97036age老龄化水平65 岁及以上老年人占比（%）3060.1110.0240.0700.168location地理区位城六区=0，其他=13060.5880.49301large大型养老机构占比500 张以上床位的机构占比（%）3060.0990.12100.699lncover养老机构占地面积养老机构平均建筑面积的对数3067.9010.9065.27410.50lnmedical医养结合水平康复和医疗门诊人次数的对数3067.2223.535012.52城六区指东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区。四、实证分析（一）养老机构效率的测算本文同时运用 DEA-CCR 模型和 DEA-BCC模型对 20132018 年北京市不同地区不同类型的养老机构的效率进行测算（如表 3 所示）。首先，CCR模型测算所得的效率值均值为0.635，经过修正后的 BCC 模型测算所得的效率值均值为 0.803。其次，从区分养老机构类型来看，CCR 模型的测算结果中，20132018 年编办登记的纯公办机构的效率均值为 0.620，低于工商学术论文34/社会政策研究/2023.2登记（0.642）、民政登记（0.643）等社会资本参与型机构；BCC 模型的测算结果中，20132018 年编办登记的纯公办机构的效率均值为0.787，低于工商登记（0.811）、民政登记（0.812）等社会资本参与型机构。图 1 和图 2 分别展示了两种方法测算所得的 2018 年养老机构效率值，对 17 个地区的三种类型的养老机构效率值进行比较发现：CCR模型中，有 9 个行政区“编办登记”的纯公办养老机构的效率值小于“工商登记”或“民政登记”的社会资本参与型机构，其中包括市本级、2 个“城六区”地区，其余 6 个为远郊区。BCC模型中，有 13 个行政区的社会资本参与型机构的效率值高于纯公办机构，其中包括市本级、4 个“城六区”地区，其余 8 个为远郊区。由此初步判断，社会资本参与型机构的效率高于纯公办养老机构，后续通过回归分析进一步验证。表 3 北京市养老机构效率测算DEA-CCRDEA-BCC编办登记工商登记民政登记总体编办登记工商登记民政登记总体20130.5830.5290.7270.5830.7130.7550.8540.77420140.6630.6690.6200.6630.8890.9020.8680.88620150.5930.5610.4630.5930.7440.7560.7100.73720160.5900.6210.6060.5900.7260.8100.7930.77620170.6550.6950.6580.6550.9120.9100.9270.91620180.6340.7790.7860.6340.7360.7310.7200.729平均0.6200.6420.6430.6350.7870.8110.8120.803图1 CCR法测算的养老机构效率值图2 BCC法测算的养老机构效率值（二）基准回归结果表 4 报告了针对前文研究假设的基准回归结果，第（1）列、第（2）列中的被解释变量是 CCR 法所测算的各地区养老机构效率值，第（3）列、第（4）列中的被解释变量是 BCC 法所测算的各地区养老机构效率值。在第（1）列对养老机构效率的回归中，养老机构类型provider2、provider3的系数分别为 0.3244、0.3016，均通过了 5%的显著性检验，表明养老机构类型对服务供给的效率有显著的正向影响，社会资本参与的两类养老机构较纯公办机构而言，对养老机构效率的提升作学术论文 2023.2/社会政策研究/35表 4 基准回归分析结果（1）（2）（3）（4）provider20.3244*（2.3434）0.3686*（2.7509）0.3339*（4.0175）0.1895*（2.3378）provider30.3016*（2.1784）0.3106*（2.3173）0.2556*（3.0752）0.2608*（3.2171）gdp0.0070*（1.8903）0.0031（1.4118）age-0.2549（-0.2240）0.3705（0.5382）location0.3557*（2.0506）0.0277（0.2644）lnmedical0.0164*（2.7769）0.0084*（2.3504）lncover0.0741*（2.8955）0.0459*（2.9607）large-0.0150（-0.0756）-0.0172（-0.1436）年份效应yesyesyesyes地区效应yesyesyesyes常数项0.3998*（3.8981）-0.5583（-1.4135）0.5799*（9.4165）0.1341（0.5612）pseudo R21.07341.3358-1.3042-1.4158样本量306306306306注：括号内报告的为 t 统计量，*、*、*分别表示在 1%，5%和 10%的显著水平上显著。（三）稳健性分析1.其他表征方法的检验本文运用 Malmquist 法计算北京市养老机构的效率值代替基准回归中的2个被解释变量，这里的 Malmquist 法效率值仍然采用表 1 中投入和产出的 6 个指标进行计算所得。采用新指限于篇幅，稳健性检验的实证分析结果未在原文中报告，备索。用更强。与本文的研究假设 H1 相符合。第（2）列在前列基础上添加了一系列控制变量，此时provider2、provider3的系数仍为正，且分别通过了 1%和 5%的显著性检验，与第（1）列回归结果基本一致。在第（3）列对养老机构效率的回归中，养老机构类型provider2、provider3的系数分别为 0.3339、0.2556，均通过了 1%的显著性检验，表明养老机构类型对养老机构效率有显著的正向影响，社会资本参与的两类养老机构较纯公办机构而言，对养老机构效率的提升作用更强。第（4）列在前列基础上添加了一系列控制变量，此时provider2、provider3的系数仍为正，且分别通过了 5%和 1%的显著性检验，与第（3）列回归结果基本一致。同样与本文的研究假设 H1 相符合。学术论文36/社会政策研究/2023.2标进行影响机制的实证检验，解释变量养老机构类型和控制变量的系数符号以及显著性水平与基准回归中的结果保持一致，没有发生显著变化，这反映了各变量之间较强的独立性，模型对不同变量来说是稳健的。因此，前文所得估计结果的稳健性较好。2.其他回归模型的检验为增强前文回归结果的稳健性，本文采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）对原数据进行回归分析。所得各变量的系数符号与前文的基准回归结果中的一致，各回归系数的显著性无变化，说明前文所得估计结果的稳健性较好。3.不同样本选择的检验在朝阳、房山、昌平、大兴四个行政区中，社会资本参与型机构的数量大于纯公办养老机构，因而可能存在这样的质疑：这些地区有大量社会资本的涌入，原因在于大力扶持公办民营和纯民营养老机构发展，审批和补贴政策较为宽松，所以社会资本参与型机构的效率相应提升。因此，为避免结论容易受到质疑，本文剔除了以上四个行政区，在其他条件不变的前提下进行实证分析，与前文中全样本条件下所得结论一致，说明前文所得估计结果的稳健性较好。4.加入遗漏变量的检验在以养老机构为因变量的回归模型中，要考虑可能存在由遗漏变量所导致的内生性问题。养老服务产业是一类较容易形成集聚效应的产业模式，例如美国的太阳城等，我国一些城市中也有养老机构“扎堆”的现象（Trolander，2011；张卫国，2012）。本文认为某一地区的养老机构聚集的越多，越能够通过口口相传等吸引客流量，也能够共享养老服务相关资源，因而一定程度上将提升该地区的养老机构效率。因此，继续加入该行政区中养老机构数量作为控制变量，以解决遗漏变量产生的内生性问题。各解释变量的系数符号和显著性水平与基准回归中的结果保持一致，没有发生显著变化，这表明本文的结论是稳健的，并不受养老机构聚集的影响，并且反映了各变量之间较强的独立性，模型对不同变量来说是稳健的。五、进一步分析：影响机制的判断为进行对影响机制验证的交乘项回归，在此将自变量养老机构的类型provider转换成虚拟变量，即将“编办登记”的养老机构设为0，“工商登记”“民政登记”的养老机构合并后设为1。（一）“收入高”的验证如前文理论分析所述，在投入不变的条件下，提升养老机构效率的条件是增加收入。养老机构的总收入分为营业收入和来自政府的补贴、慈善捐赠等，由于无法获得不同类型养老机构的补贴数据，在此将总收入和营业收入作为“收入高”影响机制的验证工具，总收入以收入额绝对值作为指标，营业收入以“入住率”作为指标。在模型（2）中，input是总收入，交互项provider*input的系数代表不同类型的养老机构的总收入对机构效率的影响。在模型（3）中，occupancy是养老机构的入住率，交（2）（3）学术论文 2023.2/社会政策研究/37互项provider*occupancy的系数代表不同类型的养老机构的入住率对机构效率的影响。表 5 报告了总收入和营业收入两个机制的检验结果。结果显示，在第（1）列和第（3）列中，总收入input、交乘项provider*input的系数显著为正，即社会资本参与通过提高总收入，能够促进养老机构效率的提升。但在（2）列和第（4）列中，入住率occupancy、交乘项provider*occupancy的系数并不显著，即社会资本参与能够提升养老机构效率的原因，并非因提升了入住率而带来营业收入的增加。也就是说，社会资本能够提升养老机构效率的影响机制与总收入相关，但与营业收入不相关。部分验证了本文的研究假设 H2。以上结论说明，在假设投入不变的条件下，社会资本能够显著提高收入以提升养老机构效率。收入由营业收入和政府补贴构成，前文证实了总收入的机制作用，但并未能够证明营业收入的作用，但这也一定程度上说明了来自政府补贴的贡献。政府补贴的作用一是直接增加收入，二是通过补贴强化资源配置而间接增加收入。总结而言，目前社会资本参与型机构效率提升的内源性动力不足，仍主要依赖于政府补贴。（二）“成本低”的验证如前文理论分析所述，在产出不变的条件下，提升养老机构效率的条件是减少投入。根据企业会计准则，养老机构的成本分为固定资产原价和人工等运营费用支出，本文将这两个指标作为“成本低”影响机制的验证工具。在模型（4）中，fixed是固定资产原价，交互项provider*fixed的系数代表不同类型的养老机构的固定资产原价对机构效率的影响。表 5“收入高”的机制验证（1）（2）（3）（4）provider0.5055*（5.0405）0.5712*（5.3165）0.1743*（2.6915）0.1970*（2.9528）input0.0168*（2.1725）0.0118*（2.3720）provider*input0.0311*（5.3273）0.0111*（2.9445）occupancy-0.0346（-0.2520）0.0669（0.7851）provider*occupancy-0.0645（-0.4049）-0.0024（-0.0238）控制变量yesyesyesyes年份效应yesyesyesyes地区效应yesyesyesyes常数项-1.2652*（-3.5357）-0.7745*（-2.0412）-0.1252（-0.5418）0.0662（0.2809）pseudo R22.28211.6933-1.6460-1.4956样本量306306306306注：括号内报告的为 t 统计量，*、*、*分别表示在 1%，5%和 10%的显著水平上显著。学术论文38/社会政策研究/2023.2在模型（5）中，fee是运营费用支出，交互项provider*fee的系数代表不同类型的养老机构的运营费用支出对机构效率的影响。表 6 报告了固定资产和运营费用两个机制的检验结果。结果显示，在第（1）列和第（3）中，交乘项provider*fixed的系数显著为负，即社会资本参与通过降低固定资产投入，能够促进养老机构效率的提升。在第（2）、（4）列中，交乘项provider*fee的系数显著为负，即社会资本参与通过降低运营费用，能够促进养老机构效率的提升。与本文的研究假设 H3 相符合。以上结论说明，在假设产出不变的条件下，社会资本能够显著降低投入以提升养老机构效率。社会资本参与对提升养老机构效率的优势一是在于减少固定资产投资，在 PPP 模式中，通常由政府承担前期设施建设，这极大地减轻了社会资本的成本负担，不仅能够让社会资本释放更多投资空间到人力资源配置和管理技术创新中，还能够激发投资热情；二是降低运营费用，社会资本通过充分的市场竞争，以绩效管理和符合市场规律的资源配置方式，节约管理和人员支出成本。最终社会资本参与通过降低固定资产投入和运营费用的双重途径提升养老机构效率。（4）（5）表 6“成本低”的机制验证（1）（2）（3）（4）provider0.5122*（4.9897）0.4467*（4.4408）0.1805*（2.7812）0.1584*（2.4604）fixed-0.0280*（-2.0668）-0.0173*（-2.0241）provider*fixed-0.0246*（-3.1677）-0.0104*（-2.1247）fee-0.0514*（-4.0872）-0.0173*（-2.1529）provider*fee-0.0183*（-2.1409）-0.0147*（-2.6941）控制变量yesyesyesyes年份效应yesyesyesyes地区效应yesyesyesyes常数项-0.2437（-0.6294）0.1570（0.4159）0.4028（1.6453）0.5389*（2.2306）样本量306306306306注：括号内报告的为 t 统计量，*、*、*分别表示在 1%，5%和 10%的显著水平上显著。学术论文 2023.2/社会政策研究/39六、结论与政策启示（一）研究结论本文运用 DEA 法测算了 20132018 年北京市各行政区公办、公办民营和民营养老机构的效率，并运用 Tobit 模型进行回归分析，验证了养老机构类型对机构效率的影响，并进一步分析了收入、支出两个影响机制的作用。主要研究结论包括：第一，2018 年，北京市养老机构的总体效率为 0.803，其中，编办登记的公办养老机构的效率值为 0.787，社会资本参与型机构中的工商登记机构、民政登记机构的效率值分别为0.811、0.812，均高于公办养老机构。第二，回归分析结果表明，养老机构类型对机构效率具有显著影响，社会资本参与的养老机构效率高于传统公办机构。第三，“收入高”是养老机构类型对机构效率的影响机制。社会资本参与型机构的总收入高，因而效率高。不过，营业收入和入住率并不能显著影响机构效率。说明当前公办民营、民营养老机构效率高的主要原因是来自政府补贴方面的收入，尽管收费高但入住率低无法保证足够的营业收入贡献于机构效率。第四，“成本低”是养老机构类型对机构效率的影响机制。一是 PPP 模式有效降低了社会资本在固定资产方面的支出，政府投入为社会资本提供了一定的成本优势；二是社会资本通过市场化的经营方式、科学精细化的管理手段，能够有效提升经营费用的使用效率。（二）政策启示第一，对于北京等超特大城市而言，未来应继续鼓励支持 PPP 模式在养老服务发展中的应用。本文充分证明了公办民营等形式能够促使参与主体相互补齐短板，对社会资本一方来说，政府投入能够有效降低固定资产等支出，释放企业活力；对政府一方来说，社会资本更为科学化、市场化的经营管理手段能够有效提升经营费用的使用效率。未来应继续发挥政府、社会资本的各方优势，通过 PPP 模式提升养老机构的运营效率和服务效率。第二，目前北京市社会资本参与型养老机构的发展仍较大程度上依赖于政府扶持。未来超特大城市为应对这一问题，应从内、外两方面入手：一方面继续加大政策补贴力度，延续建设补贴和床位补贴政策，分级分类的设计激励机制，老年人的养老服务补贴适用范围适当向社会资本参与型机构倾斜；另一方面，创新合作形式，通过增加固定资产的政府承担比例等方式，为社会资本减负，增强社会资本参与型养老机构发展的内生动力。第三，入住率低是北京市社会资本参与型养老机构发展的内源性问题之一。对于其他超特大城市而言，应引导社会资本参与型养老机构进一步明确客户群体定位、增加经济型床位的供给、设计多样化的收费价格与服务模式，以吸引中等收入或低收入老年人的入住。各机构应积极探索政府购买服务的创新模式，申请养老服务券定点机构资质，通过政府买单的方式降低老年人及其家庭的机构养老费用支出，达到引流的目的。参考文献1（美）E.S.萨瓦斯著，周志忍等译.民营化与公私部门伙伴关系 M.北京：中国人民大学出版社，2002.学术论文40/社会政策研究/2023.22（美）罗纳德H.科斯等著，刘守英等译.财产权利与制度变迁：产权学派与新制度学派译文集 M.上海：上海人民出版社，2014.3 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 J.社会保障研究，2021(1):3-14.4 包 国 宪，刘 红 芹.政 府 购 买 居 家 养老服务的绩效评价研究 J.广东社会科学，2012(2):15-22.5 崔树义，田杨.养老机构发展“瓶颈”及其破解基于山东省 45 家养老机构的调查J.中国人口科学，2017(2):115-125.6 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