我国社会保障支出水平与效率评价——基于DEA模型.docx

我国社会保障支出水平与效率评价——基于DEA模型
近年来，我国经济社会快速发展，社会保障支出也逐年增加。社会保障作为促进社会稳定和经济增长的重要手段，其支出水平和效率成为评价政府治理能力和社会发展水平的重要指标。因此，本论文基于数据包络分析（DEA）模型，对我国社会保障支出水平和效率进行评价和分析。
一、DEA模型介绍
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）是20世纪70年代初由Charnes等人提出的一种非参数线性规划方法，主要用于评价决策单位的相对效率。DEA模型是以线性规划为基础，采用数学的方法来计算单位的相对效率，具有具有不需要任何先验假设、不受数据分布和单位大小等限制、对多维输入输出指标反映效率具有较高的精确度等优点，被广泛应用于生产效率和经济效益分析。
二、我国社会保障支出水平和效率的评价
1.数据收集和处理
本文使用的数据来自国家统计局、人民银行等机构公布的关于我国社会保障的数据。在处理数据时，本文将数据标准化处理，确保数据分布均匀，方便进行DEA模型的分析和评价。
2.输入输出变量的选择
本文选择的输入变量为社会保障总支出、医疗卫生支出、教育支出、养老支出和公共安全支出等。输出变量为与社会保障相关的人口规模、平均预期寿命、平均教育年限和反映劳动市场情况的就业率等。通过这些变量的选择，可以全面反映我国社会保障支出的水平和效率。
3.模型的构建和评价
本文采用DEA模型进行评价，从每个投入指标和输出指标上对不同地区和单位的社会保障支出进行效率评价，建立一个包括n个决策单元和m个输入输出指标的矩阵模型，并利用该模型计算每个决策单元的效率得分，即评价其在不同投入和产出的条件下的相对效率。
4.结果分析和讨论
本文将评价结果进行分析，对比不同地区和单位的社会保障支出水平和效率差异，从政策制定的角度提出对社会保障政策的建议和优化方案。
三、结论
通过DEA模型对我国社会保障支出的水平和效率进行分析和评价，可以全面反映我国社会保障制度的现状和存在的问题，为政策制定和社会发展提供参考依据。同时，评价结果也可以为政府和社会各方面提供优化社会保障政策、提高社会保障支出效率的参考和启示，以促进我国社会稳定和经济发展。