一、问题提出

随着老龄化进程加快，我国已进入老龄化高速发展期。^[1]至2023年末，全国60周岁及以上老年人口29 697万人，占总人口的21.1%。^[2]与此同时，随着我国社会经济的快速发展、人民生活水平的提高，老年人对养老服务的需求不仅在量上快速提升，更在质上提出了更高要求。社区居家养老集传统机构养老与家庭养老优势于一身^[3]，在应对人口老龄化带来的养老压力与社会问题方面发挥了重要作用。^[4]

我国政府高度重视社区居家养老服务的顶层设计，迅速出台相关法律法规政策，加快构建社区居家养老制度体系。2013年，《国务院关于加快发展养老服务业的若干意见》提出引导与支持社区居家养老的“9073模式”；^[5]2016年，《国务院办公厅关于全面放开养老服务市场提升养老服务质量的若干意见》，鼓励社会力量参与养老服务、扩大养老服务有效供给；^[6]2021年，国家发展改革委发布《国家基本公共服务标准(2021年版)》，将养老服务纳入基本公共服务体系，明确规定了居家养老服务的基本内容和质量要求，包括日间照料、助餐服务、紧急救援等。^[7]民政部、财政部等部门在全国范围内开展居家和社区养老服务改革试点，新建居住区要严格按照政策标准配套建设社区养老服务设施，配建达标率达到100%；^[8]老旧城区和已建成居住区则需因地制宜补齐社区养老服务设施。^[9]

在此背景下，为判断社区居家养老服务政策效果、促进政策落实，探讨社区居家养老服务政策效果的评估与影响因素具有重要的现实意义，建立事实与价值相结合的政策效果测量指标体系具有创新的理论意义。政策效果测量是一个复杂且多维的过程，涉及多种测量方法：如工具—目标法(TOM)^[10]，结构向量误差修正模型(SVEC)^[11]与政策目标协同度模型^[12]等。新公共管理运动旨在通过引入私营部门的管理技术和方法来提高公共部门的效率和效果。随着该运动的兴起，效果测量、效果评估、效果管理成为公共管理的核心与目标。^[13]

关于社区居家养老服务政策的评估研究涉及多个维度，研究进路大致可以分为政策效能与老年人满意度、政策支持体系、服务质量与监管、政策工具与实施效果以及未来发展方向等五个方面。就政策效能而言，社区居家养老服务对老年人生活质量有显著提升作用，尤其是医疗护理类服务干预效应更大^[14]，老年人对社区居家养老服务的满意度受政策落实情况、服务质量、工作态度和职业技能等多种因素综合影响。^[15]就政策支持体系而言，政府购买社区居家养老服务是政府公共服务供给的重要方式之一，但存在制度建设不足问题，需要将其从政策层面提升至制度层面以实现持续稳定发展。^[16]政府购买社区居家养老服务政策的发展经历了从孕育、探索到继续推进的阶段，但缺乏统一的服务质量评价标准和常态化的资金投入机制。^[17]就服务质量监管而言，社区居家养老服务的监管制度体系尚不完善，服务机构内部监管不严，监督权难以实现^[18]，同时评估体系的不完善也带来了服务效果难以衡量的问题。^[19]就政策工具与实施效果而言，政策工具的使用和供给主体的参与对政策评估影响较大，将增加政策工具或增加企业作为供给主体，会对政策效果产生积极影响。^[20]就未来发展方向而言，需要通过政策迭代升级，彰显社区居家养老服务的社会性、公共性与生活性，推动其高质量发展。^[21]既有研究对于社区居家养老服务政策效果评估、可量化的评估标准和影响因素的测量方法尚未有深入探讨，且多是关注政策过程中的某类主体，对政策过程中的宏观视角与多主体互动及其政策影响缺乏关注。基于既有研究的不足，本研究拟以社区居家养老服务政策效果评估为起点，在政策目标达成评估理论模型指导下，建立事实与价值相结合的政策效果测量指标体系并计算政策效果，同时探寻社区居家养老服务政策效果的影响因素。

二、理论框架、分析框架与评估方法

(一)理论框架

1.政策目标达成模式的引入

政策目标达成模式是邓恩提出的效果模式之一，该理论的核心是将政策预期目标的实现程度用于政策效果的衡量。在目标达成理论下，政策的预期目标成为评估流程的逻辑起点。^[22]要对政策进行评估，首先要看其是否达到了政策目标，以及政策对这些目标起到了怎样的推动作用。

政策目标达成模式的评估逻辑如图1所示。实施公共政策会导致政策结果，政策目标达成模式即通过评估政策结果以判断政策目标是否实现。由图1可知，政策结果与目标间的互动关系错综复杂，政策目标是政策结果的根基，政策结果反映了目标的实现状态。引入目标达成理论进行社区居家养老服务政策评估的原因如下。一是基于方法学的考量，量化标准与影响因子测度不足，理论导入能助力架构评估层次；二是目标导向，政策文本内嵌服务目标，政策目标达成模式有利于检视期望成就。

2.事实维度与价值维度相结合模型的引入

著名的“休谟问题”探讨“事实”和“价值”的关系，这也是政策科学必须回答的问题。^[23]政策的事实是指“决策所依据的客观事实”，包括可测量的客观指标，如数量值、比率关系和统计结果，能够反映事物过去、现在和将来的存在状况。政策价值是政策规范与伦理要素在政策中的集中表达，其目的在于回答诸如“一个目标是否值得追求、为什么要追求”等问题。政策的制定、实施和评价既要建立在客观事实的基础上，又要考虑社会价值因素。政策中的事实与价值是一体两面、缺一不可的。

公共政策分析应以价值引路，事实奠基。内在动力源于价值探求，外在依托系于事实核查。缺失任何一方，都会使分析乏力、评估虚浮。因此，政策评估秉持事实与价值双轨原则，评估流程中既需要非理性的价值判断，又需要理性的事实评价。

现代社会科学的政策效果评估分析有两种学界普遍认可而又内在矛盾的范式：技术分析范式与价值判断范式。受实证主义影响，以往的研究者大多使用技术分析范式评估政策效果。随着政策执行过程对政策效果的影响逐渐被学者意识到，有学者开始质疑技术分析范式，提出合理完整的政策效果评估不仅应使用量化分析，更需要结合价值判断。

费希尔在1995年发表的著作《评估公共政策》中，首次提出将政策科学中的事实维度和价值维度进行整合，构建了一个具有跨时代意义的政策分析模型。该模型通过将事实与价值相结合的方法，将经验主义和规范主义中所需求的所有评估因素进行了解构与建构，为其他政策科学的研究者提供了将实证评估和规范评估进行有机结合的可能性(见图2)。^[24]该模型的提出为后续的政策评估分析研究者提供了新的、更科学的方法。

尽管目标、顾客导向、效率模式被广泛应用于评估多元公共政策成效，但是单模式应用仍然限制了评价视角，束缚了评估框架的初期设定。鉴于社区居家养老服务特性，评估应融合事实与价值双维度，兼评政策根基实况与社会价值承载，确保评价全面深入。评估须一方面要实事求是，使政策构建与实践贴合现实；另一方面要体现社会价值，展现政策伦理与公众益处。

3.政策主体与政策效果

政策主体视角是指在公共政策制定和执行过程中关注政策制定者、执行者以及政策影响对象等主体的角色和行为。这种视角强调政策主体在政策过程中的互动关系及其对政策结果的影响。政策制定者通常是政府官员或相关政府部门，其负责制定政策框架和具体措施。然而，政策制定过程也涉及其他主体，如专家、公众、媒体等，这些主体通过参与政策讨论和决策过程，对政策的形成产生影响。^[25]

政策评估过程需要先明确评估主体，确定评估主体有利于准确评估政策的真实效果，从而推动公共政策评估过程科学化。有学者认为，公共政策主体是在评估系统处于主导性地位，同时参与政策内容制定、政策执行、政策结果评估和过程监控的个人、团体或组织。^[26]基于此，可以将政策主体的概念界定为：在公共政策的制定、实施、评价和监督过程中，直接或间接参与政策过程的个人、群体或组织。

伴随利益相关者理论与协同治理理论等演进，政策主体分类越发多元。传统观点认为政策主体指政策制定与执行机关，并包括党属督政单位及审计机构。尽管政策部门担当主角，公共政策推行仍需广泛吸纳各类实体，如智库、非营利机构、利益集团等。据此，本研究将社区居家养老服务政策主体界定为：参与社区居家养老服务政策相关过程的个人、团体和组织。

社区居家养老服务政策主体在政策过程中的根本目标是追求相关政策预期效果的实现与政策目标的达成。无论是政策价值确立、政策目标设定，还是政策工具选择与组合，都与政策主体选择有关。社区居家养老服务政策效果是政策执行、实施后所产生的效果，由政策主体对政策效果展开评价，是一种关于政策评估的普遍共识，为政策相关利益各方所接受。大量研究结果显示，由政策主体对政策效果进行评估是行之有效且较为客观的方式。^[27]

综观政策评估历程，科学评估应兼蓄事实与价值双维分析，彼此交融不可或缺。所以，当主体评估社区居家养老服务政策效果时，应力求事实与价值评断和谐共生。事实维度评估可分为事前评估、事中评估和事后评估三类，其重点在于事后评估。价值维度评估则涉及政策及其施行情境的量度，依据学界共识的“事实—价值”整合评估六大核心要素：价值要素、问题要素、目标要素、顾客要素、工具要素和结果要素。本研究倡导将诸元素融会贯通，以目标为导向，构建“价值+问题+导向”的价值评估路线与“导向+工具+结果”的事实评估轨迹，两者呈辩证关系，共塑评估体系，具体如图3所示。

目标达成理论要求评估政策是否实现预定目标。政策文件如《“十四五”国家老龄事业发展和养老体系建设规划》揭示了政策目标，强调系统性、协调性、针对性与可操作性，并指出了城乡、区域发展不均衡及养老服务供给不足等问题。^[28]《关于加强新时代老龄工作的意见》提出保基本、促公平、提质量的原则，旨在均衡资源配置。^[29]结合社区居家养老服务政策现状，本研究将政策目标分为三类：平衡城乡与区域发展差异、优化养老服务资源配置、满足老年人多样化服务需求。

确立评估维度是在目标引领下，衡量社区居家养老服务政策效果的关键。结合全面、系统的既有标准如邓恩的六大评估标准(效果、效率、充足性、公平性、回应性、适宜性)提供的启示，立足于本土实践，承袭“批判性复合主义”理念，遵照目标达成理论，针对社区居家养老服务特性，本研究将邓恩的技术与社会政治标准延展，融入国情特质，特别考虑政策稳定性与经济性，提炼出8个评估主维度：效益性、效率性、充分性、经济性、公平性、回应性、适当性、稳定性。而对邓恩提出的六大政策评估标准进行本土化改良，提升了政策评估体系的学术性和实用性。这种本土化改良不仅继承了邓恩标准中关于政策效果、效率和公平性的核心原则，而且增加经济性、适当性和稳定性等维度，使得评估框架能够更全面地反映政策实施的多维影响。经济性考量政策的成本效益，适当性关注政策与本土文化和社会价值观的契合度，而稳定性则强调政策的长期可持续性。这种多维度的评估体系为政策制定者提供了一个更为精细的工具，使其能够从宏观和微观层面综合考量政策的实施效果，确保政策既符合经济效益原则，又能够促进社会公正和文化适应性。此外，稳定性的考量有助于评估政策在面对社会变迁和经济波动时的适应能力和持续效力。社区居家养老服务政策效果多层次评估模型既关注政策整体水准，亦涵摄执行流程与成果反馈，旨在全方位透视政策绩效(见图4)。

(二)分析框架

首先，要明确社区居家养老服务的政策主体。根据客观现实、前文理论模型与分析框架，本研究将政策主体界定为直接或间接参与社区居家养老服务政策制定、执行、评估和监控的个人、团体或组织。并选择政策主体进行社区居家养老服务政策效果的评估，将政策的宏观目标与政策评估的现实情境进行有机结合，最终确立了基于事实维度和价值维度的8个主维度进行效果评估。

其次，进行政策效果影响因素分析。社区居家养老服务政策效果的影响因素是指影响其政策效果的原因和条件，是政策制定和实施过程中必须要考虑和解决的重要问题。这些因素将直接影响社区居家养老服务政策的实施效果，包括政策目标、政策执行与干预、政策资源、政策环境等多个方面。因此，在制定政策时需充分考虑各种因素的相互作用，并在政策实施和执行过程中加强管理和监督，以确保政策效果良好。对政策效果影响因素的研究也是本研究关注的重点，这对政策效果的提升具有重要作用。本研究选取政策评估中已较为成熟的霍恩—米特模型对社区居家养老服务政策效果的影响因素进行分析，并探索其影响路径。该模型对于我国公共政策执行与实践具有一定解释力，能重点体现我国政治体制中政策决策者的重要作用。社区居家养老服务政策的现实情境与霍恩—米特模型所折射出的自上而下的政策逻辑相契合，因此结合霍恩—米特模型与政策效果评估模型，并将其进行一定修改后来构建本研究的分析框架。

社区居家养老服务的政策制定主体提供了政策标准与目的，同时政策执行过程中的各类主体提供了实现政策的资源。政策标准与目的通过政策执行与干预来影响政策效果，而政策资源则通过影响整体政策环境来影响政策效果。从互动关系上讲，整体政策环境会通过影响政策执行与干预从而影响政策效果。因此，政策标准与目的和政策资源不仅会分别独立影响政策效果，还会通过影响整体政策环境与政策执行与干预及其互动关系，从而间接影响政策效果。

最后，本研究通过基于事实维度与价值维度的8个主维度进行政策主体视角下政策效果的评估。

三、变量测量、研究数据和研究方法

(一)变量测量

根据前人关于政策效果评估指标的研究与前文建立的理论分析模型，基于政策目标的多维性、政策效果的全面性、政策目标达成评估理论等理论框架对政策效果评估的系统性与综合性要求，本研究的社区居家养老服务政策效果评估是对政策全过程的评价，即对政策方案、过程、结果的评估。结合前文分析，本研究进一步明确了社区居家养老服务政策效果评估由效益性、效率性、充分性、经济性、公平性、回应性、适当性、稳定性8个主维度构成(见图5)。

社区居家养老服务评估中的效益性、效率性、充分性与经济性评估对应本研究分析框架中的事实维度。

效益性聚焦于社区居家养老服务成果显现，直观反映政策实效，着重考察实施后老年人福祉及社会效益增益。其实质在于验证社区居家养老服务举措是否兑现了预设目标，其构成评估体系的核心基准。效率性类比经济概念，强调投入与产出比，考量成本效益。其核心判定依据乃投入服务与成果之间的联系强度，覆盖资源运用、执行进程效率评估。高效政策的标志在于优化资源配置，达致服务效能最大化。充分性包括了相关的政策内容是否充分、全面，主要强调政策在制定与内容方面考虑问题的充分、全面程度。经济性聚焦成本控制与风险降低。其双重考量为运行节俭，减少损耗；减轻老年人负担，优化服务获取，旨在提升使用频率，平衡效用与支出。

社区居家养老服务评估中的公平性、回应性、适当性、稳定性评估对应本研究分析框架中的价值维度。

公共政策以维护社会公平为其基本目标。^[23]社区居家养老服务政策兼顾公平性原则，若其所产生的福祉并未被公平分配到不同老年群体当中，那这项政策就不公平，不会为广大老年人所认同。反之，若政策保证了公平性，则可以促进政策制定和执行更加有效，优化政策目标。政策的公平性体现在能否保障老年人应得的权益，政策的实施是否因地域、城乡的差异而有不公，政策在资源分配过程中是否体现公平原则与公平结果。回应性体现在政策主体对老年人需求的迅速反应与满足上，其为核心目标。它是检验其他评估标准实际影响力的基石，能够确保政策灵活适配老年群体的期待。适当性主要检验政策目标是否可行，政策是否与当前环境相匹配，以及政策实施的前提条件是否具备。它是政策得以有效实施的基础和前提。因此，政策决策者应提前考虑适当性再出台政策，以期达到良好的政策效果。稳定性会对政策效果产生重大影响，稳定的政策往往更容易取得良好的政策效果，但政策也不宜过于稳定而一成不变，这容易跟不上时代发展的客观要求。政策的科学性和现代化需要在政策的“变”与“常”之间寻求动态平衡。^[24]社区居家养老服务政策需要保持稳定性、连续性，这有利于增强政府在政策实施时的公信力和权威性，并有利于更好地发挥政策对老年人服务使用行为的有效引导作用。

基于社区居家养老服务政策效果的8个主维度，本研究在每个主维度下构建了相应的测度项，所有主维度变量均通过相应测度项进行了衡量。为了保证问卷内容的准确性与合理性，将问卷发给专家进行检验。专家肯定了问卷内容，并强调在研究社区居家养老服务政策实施效果的同时，也应该加强对完善社区居家养老服务制度及监管体系的研究，这与本研究的调查主旨及测度内容较为符合。本研究通过文献回顾、理论分析、专家访谈与反馈设计了问卷的测度项，并经过反馈、修改和严格的测度过程最终形成变量及其测度项。表1为基于事实维度的社区居家养老服务政策效果测量内容，表2为基于价值维度的社区居家养老服务政策效果测量内容。

在完成指标设计后，本研究分两步设计社区居家养老政策效果调查问卷。第一步，整合前人成果，优化评估指标。第二步，专家访谈反馈，多轮修订完善，依规制定终版问卷。

(二)确定权重

在构建社区居家养老服务政策效果评价指标体系后，需要使用层次分析法(AHP)确定各指标权重。首先，根据社区居家养老服务的特点，确立顶层目标——社区居家养老服务政策效果评价，作为评价体系的一级目标层；其次，设置二级准则层，这包含8个关键方面：效益性、效率性、充分性、经济性、公平性、回应性、适当性和稳定性，这些准则层代表了评价政策效果的主要维度：事实维度与价值维度；最后，在第三层级指标层，定义具体的40个评测指标，每个准则层下面都有相应的指标，用以量化和具体化评估标准。

接下来构建两两比较的判断矩阵，这涉及对每个准则或指标相对于同一层次的其他准则或指标重要性的客观判断。并计算单排序权重，对于每一层级内的判断矩阵，计算特征向量和对应的特征根，得到各准则或指标的单排序权重。在进行一致性检验后，合成总排序权重。

(三)构建判断矩阵

根据 1—9 标度法，将政策效果评估体系中每一层级的指标采取两两逐对比较的方法，评测政策效果评估指标体系中各指标的相对重要性，得到判断矩阵$ A $，如公式1所示。

$ A={\left({a}_{ij}\right)}_{n\times n} $

(1)

在公式1中，$ {a}_{ij} $ 为因素 $ i $ 与因素 $ j $ 相比的重要性标度，且 $ {a}_{ij}=1/{a}_{ji},{a}_{ii}=1 $, 其中 $ i=\mathrm{1,2},\cdots , n; j=\mathrm{1,2},\cdots ,n $ 。当标度值是 1 时，代表对指标的重要性相同；当标度值是2—9时，代表 $ i $ 指标相对于$ j $指标的重要等级越来越高。计算判断矩阵每行所有元素的几何平均值，如公式2所示。

$ \mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{i}=\sqrt[n]{{\prod }_{j=1}^{n} {a}_{ij}},i=\mathrm{1,2},\cdots ,n $

(2)

计算得到 $ \mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over\omega }={\left(\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{1},\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{2},\cdots ,\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{n}\right)}^{T} $ 。将 $ \mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{i} $ 归一化处理，如公式3所示。

$ {\omega }_{i}=\frac{\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{i}}{{\displaystyle\sum }_{i=1}^{n}\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{i}} $

(3)

计算判断矩阵的最大特征值 $ {\lambda }_{{\mathrm{max}}}= {\displaystyle\sum }_{i=1}^{n} \dfrac{(A\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over\omega }{)}_{i}}{n\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over \omega} _{i}} $ 其中，$ (A\mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\leftharpoonup$}} \over\omega }{)}_{i} $ 为向量 $ A\omega $ 的第 $ i $ 个元素。公式4与公式5用于计算判断矩阵的一致性指标。

$ \mathrm{C}\mathrm{I}=\frac{{\lambda }_{{\mathrm{max}}}-n}{n-1}=\frac{{\displaystyle\sum }_{i\ne {\lambda }_{{\mathrm{max}}}}{\lambda }_{i}}{n-1} $

(4)

$ \mathrm{C}\mathrm{R}=\frac{\mathrm{C}\mathrm{I}}{\mathrm{R}\mathrm{I}} $

(5)

在公式4与公式5中，$ {\lambda }_{\text{max}} $为最大特征根；$ n $为判断矩阵的阶数；$ \mathrm{R}\mathrm{I} $为平均随机一致性指标，可由表3查得。当$ \mathrm{C}\mathrm{R} \leqslant 0.1 $ 时，表示判断矩阵的一致性可以接受；当 $ \mathrm{C}\mathrm{R} > $ $ 0.1 $ 时，应对判断矩阵作适当修正。表4展示了本研究目标层、准则层经过软件计算得出的最大特征根$ {\lambda }_{\text{max}} $与$ \mathrm{C}\mathrm{R} $值。结果显示，目标层与准则层的指标全部通过一致性检验，可以进行后续分析。运用上文提到的公式，借助YAAHP软件，得到社区居家养老服务政策效果体系目标层、准则层、要素层的各级指标权重(见表5)。

(四)数据的采集与描述

样本源自针对政府、事业单位及社区居家养老服务组织员工的问卷调查，覆盖甘肃、陕西两地。2022年8月，笔者向两省各级相关部门及社区工作者发放问卷，聚焦社区居家养老服务领域。实地调研共发放491份问卷，回收478份，其中有效问卷472份，实现97.3%的回收率和96.1%的有效率。

受访者个人信息统计见表6。样本平均年龄为41.76岁，以中年人为主；文化程度方面，高等教育背景显著，本科生占比为61.8%，博士生占比为2.5%；政治面貌方面，中共党员占比为41.9%，群众占比为56.8%；从业经验方面，从业时间在5年内的新人居多，占比为53.4%，这反映了在老龄化趋势下的新晋从业者增加，5—10年经验者次之，占比为24.8%；15年以上资深人士占比为9.6%，整体从业经验样本数量分布均衡。受访者工作年限与工作单位性质见表7。

四、实证分析

(一)信度与效度检验

为保障数据质量，应用SPSS22检验问卷信度，Cronbach’s α系数0.974(>0.8)，KMO指数0.967(>0.5)，确认量表内部一致性和结构有效性优良，可以进行后续的问卷数据分析。

(二)模糊综合评价分析

本研究采用模糊综合评价法量化评估社区居家养老服务政策成效。该方法的特色在于清晰展现政策效果的数值解析，具体步骤如下。

以层次分析法建立社区居家养老服务政策效果评价指标，并以此为评价集元素来描述被评价对象的现状。

$ V=\left({v}_{1},{v}_{2},\cdots ,{v}_{m}\right) $ 用于描述政策主体对问卷中测评题项选择结果的等级集合。本研究选用评语集为V=非常同意、同意、一般、不同意、非常不同意。

确定模糊评价的权重集，使用层次分析法来确定评价对象影响因素的归一化权重 $ A= \left({a}_{1}, {a}_{2},\cdots,{a}_{m}\right) $ ，其中 $ {a}_{m} $ 反映第 $ m $ 个因素的权重。由于社区居家养老服务政策效果评价的综合性，本研究采用$ M\left(\cdot ,+\right) $ 算子(加权平均型)计算政策效果评价得分，公式6中 $ {b}_{{k}} $ 表示模糊评价主体对评价集中评价元素的隶属度，具体公式为：

$ {b}_{k}=m\left(1,{\sum} _{j=1}^{m}{w}_{j}{r}_{jk}\right),k=\mathrm{1,2},\cdots ,n $

(6)

其中，$ {w}_{j} $ 代表政策主体评价第 $ j $ 个因素的权重值，$ {r}_{jk} $ 代表模糊综合评价矩阵中的元素。通过模糊统计法确定单因素隶属度，可以得到居家社区养老服务政策效果评价的评判矩阵 $ {R}_{i} $, 使用 $ M\left(\cdots ,+\right) $ 模型的计算方法开展运算，得出政策效果综合评价集 $ Q $，求出最终综合评价值 $ E $，计算公式为：

$ {B}_{i}={A}_{i}\times {R}_{i} $

(7)

$ {P}_{i}={Q}_{i}\times V $

(8)

在公式7中，$ {B}_{i} $ 为 8 个准则层的模糊评价向量；$ i=\mathrm{1,2},\cdots ,9 $; $ {A}_{i} $ 为各准则层的权重；$ {R}_{i} $ 为各准则层的评价矩阵；$ {P}_{i} $ 为 各准则层的评价值；$ V $为测量标度，赋值为 $ (\mathrm{5,4},\mathrm{3,2} $,1)。根据公式7得出综合评价集 $ B= A\times R $，求出各准则层评价值 $ {E}_{i} $ 和最终综合评价值 $ E $ 。

结合上述方法，我们以准则层$ {B}_{1} $为例。通过将问卷收集到的数据进行计算得出准则层$ {B}_{1} $的模糊评价综合得分如下：

$ \begin{aligned} {B}_{1}=&{W}_{1}\cdot {R}_{1}=\left(0.335\;9\;\;\;\;0.099\;4\;\;\;\;0.149\;1\;\;\;\;0.136\;6\;\;\;\;0.279\;1\right)\left[\begin{array}{c}0.546\;6\;\;\;\;0.303\;0\;\;\;\;0.122\;9\;\;\;\;\;0.012\;7\;\;\;\;0.014\;8\\ 0.504\;2\;\;\;\;0.290\;3\;\;\;\;0.158\;9\;\;\;\;0.031\;8\;\;\;\;0.016\;9\\ 0.480\;9\;\;\;\;0.281\;8\;\;\;\;0.167\;4\;\;\;\;0.053\;0\;\;\;\;0.016\;9\\ 0.527\;5\;\;\;\;0.281\;8\;\;\;\;0.154\;7\;\;\;\;0.016\;9\;\;\;\;0.019\;1\\ 0.516\;9\;\;\;\;0.305\;1\;\;\;\;0.141\;9\;\;\;\;0.027\;5\;\;\;\;0.008\;5\end{array}\right] \\=&\left(0.521\;8\;\;\;\;0.296\;3\;\;\;\;0.142\;8\;\;\;\;0.025\;3\;\;\;\;0.014\;2\right) \\{P}_{1}=& {B}_{1}\cdot {V}^{T}=5\times {b}_{11}+4\times {b}_{12}+3\times {b}_{13}+2\times {b}_{14}+1\times {b}_{15}=4.287\;1 \end{aligned} $

同样，分别计算出B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8其余8个准则层的模糊评价向量与得分。结果如表8所示。

基于表8中各个准则层计算得出的模糊评价集，可以得到整体的社区居家养老服务政策效果的模糊评价集与总体评分，计算公式为公式(9)。经计算，社区居家养老服务政策效果的总得分为4.0638分。

$ Q=A\cdot R $

(9)

将公式9代入到各个准则层的模糊评价集中，并求和后得到政策效果的总得分。

$ Q=\left(0.426\;2\;\;\;\;0.302\;1\;\;\;\;0.197\;8\;\;\;\;0.057\;4\;\;\;\;0.016\;3\right)\left[\begin{array}{c}0.521\;8\;\;\;\;0.296\;3\;\;\;\;0.142\;8\;\;\;\;0.025\;3\;\;\;\;0.014\;2\\0.520\;2\;\;\;\;0.292\;9\;\;\;\;0.147\;4\;\;\;\;0.026\;8\;\;\;\;0.012\;7\\0.291\;2\;\;\;\;0.381\;6\;\;\;\;0.238\;7\;\;\;\;0.070\;5\;\;\;\;0.018\;9\\0.295\;9\;\;\;\;0.250\;5\;\;\;\;0.299\;6\;\;\;\;0.125\;5\;\;\;\;0.029\;0\\0.452\;6\;\;\;\;0.309\;0\;\;\;\;0.188\;9\;\;\;\;0.037\;2\;\;\;\;0.012\;2\\0.510\;3\;\;\;\;0.336\;4\;\;\;\;0.128\;8\;\;\;\;0.019\;3\;\;\;\;0.005\;3\\0.475\;8\;\;\;\;0.320\;5\;\;\;\;0.154\;8\;\;\;\;0.035\;8\;\;\;\;0.013\;3\\0.594\;2\;\;\;\;0.283\;8\;\;\;\;0.100\;8\;\;\;\;0.012\;8\;\;\;\;0.008\;4\end{array}\right] $

$ {E}_{i}=Q\times H=B\cdot {V}^{T}=5\times {Q}_{11}+4\times {Q}_{12}+3\times {Q}_{13}+2\times {Q}_{14}+1\times {\mathrm{Q}}_{15}=4.063\;8 $

图6呈现了8个准则层的得分按照由高到低排列为：充分性(4.4425)、效益性(4.3273)、适当性(4.2871)、稳定性(4.2808)、效率性(4.2102)、经济性(4.1523)、回应性(3.8557)、公平性(3.6554)。总体来说，供给方对于社区居家养老服务政策的评价值为4.110，隶属度为0.4262、0.3021、0.1978、0.0574、0.0163。42.62%的评估者评为社区居家养老服务政策为优秀，30.21%的评估者为良好；19.78%和5.74%的评估者分别评为一般与较差，1.63%的评估者评为极差。按最大隶属度准则，整体评价偏优。从细分领域看，政策充分性得分最高，回应性得分倒数第二，这暴露出重视政策制定而忽视反馈的问题；政策公平性得分垫底，提示回应缺失与供需错位。

政策充分性综合评价值为4.4425，效益性综合评价值为4.3273，适当性综合评价值为4.2871，稳定性综合评价值为4.2808。根据隶属度最大原则，政策主体评价人员对于社区居家养老服务政策的充分性、效益性、适当性与稳定性的评价均为优秀。

政策效率性综合评价值为4.2102，经济性综合评价值为4.1523，回应性综合评价值为3.8557，公平性综合评价值为3.6554。根据隶属度最大原则，政策主体评价人员对社区居家养老服务的效率性与经济性的评价为优秀，而对回应性与公平性的评价低，揭示了老人意见征询不足，城乡、区域、个体差异导致公平缺失，尤其是城乡差距、区域不均，影响了老年群体平等享受服务。

五、政策效果影响因素检验

(一)指标选取与模型设定

结合上文分析，利用霍恩—米特模型，本研究构建了对社区居家养老服务政策效果影响因素分析模型(见图7)。

依据霍恩—米特模型，社区居家养老服务政策效果模型精简至四大核心维度：目标与标准、资源、环境及执行与干预。此调整源于原模型中执行方式、机构特征与执行者偏好常交织不清，故整合为执行与干预单维度，提升分析精准度。

参考以往研究，本研究设计了政策效果影响的调查问卷，分两大部分：一是受访者的个人属性，如性别、年龄、教育背景、工作年限等，已与前期问卷同类项目合并；二是基于霍恩—米特模型，围绕政策效果影响因素精心编排的社区居家养老政策相关评估题目，统一采用李克特五点量表形式，总计设定了18项测评指标(见表9)。

基于霍恩—米特模型所构建的政策效果影响因素模型，可以有效分析社区居家养老服务政策效果的复杂影响因素，探究四个影响因素间存在互相作用及影响的动态关系，找出政策效果中有待解决的问题，并作为提出社区居家养老服务政策效果改进措施的部分依据。

(二)结果分析

进行政策效果影响因素的实证分析，首先要分析所收集到数据的信度与效度。本研究运用SPSS22软件对调查问卷数据进行信度检验，结果如表10所示。从检验结果中可以看出调查问卷的信度系数为0.933，大于0.9判断标准，CITC值的结果显示CITC值均大于0.4。由此可知，本研究所收集的问卷数据信度质量较高，可以进行后续分析。

运用Pearson相关系数评估四要素关联强度，结果见表11。X1(政策标准与目的)与X2(政策资源)、X3(政策执行与干预)、X4(环境)间均呈1%显著正相关，系数依次为0.716、0.785、0.685，相关系数值均大于判定标准，证实各变量间存在紧密协同效应。

基于Pearson相关性检验，X1、X2、X3、X4变量间联系良好。为进一步解析政策效果影响因子交互作用，本研究采用多层回归法，共计4个回归模型：模型1仅含X1(政策标准与目的)；模型2增入X2(政策资源)；模型3再加X3(政策执行与干预)；模型4附加X4(环境)，全程聚焦Y(政策效果)为响应变量。

表12报告了变量之间的多重共线性关系，由此可知，X1(政策标准与目的)、X2(政策资源)、X3(政策执行与干预)、X4(环境)VIF值均小于5，满足不存在多重共线性的要求，可以进行后续的分层回归分析。

从表13可知，X1(政策标准与目的)、X2(政策资源)、X3(政策执行与干预)、X4(环境)均通过了显著性检验，且回归系数为正，说明X1、X2、X3、X4都对Y(政策效果)产生了显著的正向影响。

分层1模型的回归结果显示，X1(政策标准与目的)的回归系数为0.751，并在1%的水平上显著(t=35.191，p<0.01)。R²值为0.625，意味着X1(政策标准与目的)可以解释Y(政策效果)62.5%的变化原因，表明X1(政策标准与目的)会对Y(政策效果)产生显著正向影响。

分层2模型在分层1模型的基础上加入变量X2(政策资源)，回归结果显示X2(政策资源)的回归系数为0.269，并在1%的水平上显著(t=15.339，p=<0.01)。R²值为0.617，意味着X2(政策资源)可以对Y(政策效果)产生61.7%的解释力度，表明X2(政策资源)会对Y(政策效果)产生显著正向影响。

分层3模型在分层2模型的基础上加入变量X3(政策执行与干预)，回归结果显示X3(政策执行与干预)的回归系数值为0.294，并在1%的水平上显著(t=10.654，p=0.000<0.01)。R²值为0.653，意味着X3(政策执行与干预)可对Y(政策效果)产生65.3%的解释力度，表明X3(政策执行与干预)会对Y(政策效果)产生显著正向影响。

分层4模型在分层3模型的基础上加入X4(环境)，回归结果显示X4(环境)的回归系数值为0.244，并在1%的水平上显著(t=11.398，p<0.01)。R²值为0.685，意味着X4(环境)对Y(政策效果)产生68.5%的解释力度，表明X4(环境)会对Y(政策效果)产生显著的正向影响关系。

使用 SPSS 22.0软件进一步分析政策效果影响因素，对数据进行拟合指数和路径系数的计算，从而确定相关结果是否符合推荐区间，根据路径分析结果整理得到表14。

表15报告了路径模型的一些拟合指标，卡方自由度比为2.229＜3，GFI值为0991＞0.9，RMSEA值为0.069＜0.1，RMR为0.003＜0.05，CFI值为0.918＞0.9，NFI值为0999 ＞0.9,NNFIFI值为0991＞0.9。由此可知，大多数拟合指标拟合结果良好，整体模型具有较高的拟合度。

X1(政策标准与目的)至Y(政策效果)的路径系数0.382，显著性达1%(z=14.889，p<0.01)X3(政策执行与干预)至Y(政策效果)的路径系数为0.250，同样1%显著(z=8.164，p<0.01)；X4(环境)至Y(政策效果)的路径系数为0.399，亦1%显著(z=15.326，p<0.01)。依此描绘出影响因子路径关系(见图8)。

X1(政策标准与目的)对X2(政策资源)负向显著(−0.217，z=−3.990，p<0.01)；X4(环境)正向显著影响X2(政策资源)(0.996，z=21.403，p<0.01)；X2(政策资源)正向显著影响X1(政策标准与目的)(0.808，z=21.130，p<0.01)；X2(政策资源)促动X3(政策执行与干预)(0.210，z=4.523，p<0.01)；X1(政策标准与目的)推升X3(政策执行与干预) (0.404，z=11.939，p<0.01)；X4催化X3(0.336，z=7.561，p<0.01)。

在影响因素变量之间的相互关系中，研究揭示间接显著路径：X4(环境)→X3(政策执行与干预)→Y(政策效果)，X4(环境)→X2(政策资源)→X3(政策执行与干预)，X2(政策资源)→X1(政策标准与目的)→X3(政策执行与干预)，X2(政策资源)→X3(政策执行与干预)→Y(政策效果)。环境借助执行与干预影响成果，符合社会实际；资源须经标准引导方显效用，强调目标明晰重要性；资源不具有直通效果而是需要依赖执行转化其作用，政策的执行与干预，对于整个政策效果的实现具有决定性作用，关乎政策实效与老年人的切身利益。

六、结论与政策建议

本研究通过构建社区居家养老服务政策评估指标，系统评价了当前的社区居家养老服务政策效果，研究发现该政策呈现出不平衡、欠反馈的特征。现阶段社区居家养老服务政策效果整体水平较高，总体上达成了向老年人提供有效服务，并满足了老年人对美好生活需要的基本目标。政策充分性与效益性水平较高，但政策回应性与公平性水平较为滞后，政策结果反馈不及时。政策供给存在失衡现象，一方面是领域失衡，城乡、区域间供给差异较大；另一方面是群体失衡，不同老年人群体之间的供给差异较大，存在不公平现象。政策对老年人公平获得养老服务机会的保障仍有进步空间。在未来政策制定过程中，为解决回应性问题，应增强政策响应速度与质量，建立快速反应机制，定期收集和分析老年人的需求信息，确保政策能够及时调整以应对新的需求变化；引入“智慧养老”，利用大数据、云计算、物联网等技术手段，实现个性化服务推送，提升服务精准度和效率；设立专门的服务热线或在线平台，为老年人反映问题提供便利，同时保证投诉渠道畅通无阻，增强服务的透明度和互动性。为解决公平性问题，应推动服务标准化与规范化建设，明确服务内容、质量要求，保障每一位老人都能享受到平等的基本服务；并有针对性地保障特殊老年人群体(如经济困难老人、失能老人、空巢老人)的需求，设立专项基金，提供定制化服务。

基于“霍恩—米特”模型，本研究分析了社区居家养老服务政策的影响因素，结果显示政策标准与目的、政策资源、政策执行与干预、环境均对政策效果产生了显著的影响。通过路径分析模型，本研究阐明了政策标准与目的、政策资源、政策执行与干预、政策环境对于政策效果影响的机制，表明政策标准与目的在政策效果中起到了“指挥棒”的作用，而政策执行与干预是整个政策效果影响因素的核心关键所在。因此，在政策标准与目的的制定过程中应基于老年人的真实需求和预期目标，确立清晰、可衡量的政策标准与目的。这些目标需兼顾公平性与有效性，确保政策既能惠及广泛的老年人群体，又能有针对性地解决特定人群的特殊需求；应定期回顾和更新政策目标，确保政策与时俱进，适应不断变化的社会环境和老年人的需求变迁。而在政策执行与干预过程中应构建有效的执行机制，确保政策落地生根。这包括建立健全监督体系，定期评估政策执行情况，及时发现问题并采取补救措施；加强一线工作人员的能力培养，提供持续的职业培训，提升其专业知识和技能，以便更好地理解和满足老年人的多样化需求。