省际公共服务均等化对社会经济发展的影响研究

陈慧云

一、研究背景

改革开放以来，我国经济发展迅速，2020 年国内生产总值达到101.60 万亿元，人均国内生产总值达到7.2万元。

社会经济发展一直是社会经济领域研究的重要问题，社会经济因素特别是收入差距与社会经济发展的相互关系更是研究的热点，而研究公共服务均等化与社会经济发展的文献则相对较少，且集中在城乡公共服务均等化与社会经济发展关系的研究上，研究地区间公共服务均等化与社会经济发展的文献更是没有查询到。公共服务均等化水平的提高，可以通过扩大内需促进社会经济发展。因此，研究地区间公共服务均等化与社会经济发展之间的关系，不仅有利于为地区间公共服务均等化与社会经济发展关系的研究开辟道路，从而为这一领域后续的研究提供进一步的证据和支持，还有利于挖掘地区间基本公共服务不平等所导致的其他问题对社会经济发展造成的更深层的影响，从而为相关政策的调整与完善提供一定的借鉴。而我国近年来开始推动地区间公共服务均等化，也为这一研究的开展提供了条件。

二、实证策略与数据说明

（一）实证策略

在研究社会经济发展的实证文献中，大多都将重点放在考察收入分配、人口流动、失业对社会经济发展的影响，不同的研究还斟酌选取了公共服务均等化、城市化、人口结构、离婚率、人口密度等相关变量，而将所有的这些变量都纳入模型会面临严重的多重共线性问题。因此，我们跟大多数文献的处理相同，将考察重点放在公共服务均等化对社会经济发展的影响，同时将城乡收入差距、城市化率、性别比三个变量纳入模型。为更好地考察地区间公共服务均等化对社会经济发展的影响，对于地区间公共服务均等化本文选取了教育、医疗卫生、社会保障三个指标进行衡量，交替置于模型中并对人均国内生产总值进行取对数处理。因此共有三个不同的模型，形式如下：

其中t 表示年份（1998-2020 年），gdp 表示社会经济发展，edu 表示地区间教育均等化，med 表示地区间医疗卫生均等化，sec 表示地区间社会保障均等化，gini 表示城乡收入差距，urb 表示城市化率，gend 表示性别比。

（二）变量设置和数据说明

1.被解释变量：社会经济发展。选择合适的变量指标衡量社会经济发展对本文非常重要，本文选择人均国内生产总值（人均GDP）作为社会经济发展的指标。具体计算公式为：

人均国内生产总值=国内生产总值/年末总人口

2.核心解释变量：地区间公共服务均等化。用财政支出法表示地区间教育均等化、地区间医疗卫生均等化、地区间社会保障均等化。，表示本年第i 个省人口占全国总人口的比重；，表示本年人口累计比重，i=1，2，3，…

（1）地区教育均等化：采用地区间教育经费支出差异，即地区间教育基尼系数反映。

（2）地区医疗卫生均等化：采用地区间医疗卫生支出差异，即地区医疗卫生基尼系数反映。

（3）地区社会保障均等化：采用地区间最低生活保障支出差异，即地区社会保障基尼系数反映。

3.控制变量。根据现有文献，本文控制了其他可能对社会经济发展有影响的因素

（1）城乡收入差距，采用城市居民人均可支配收入与农民纯收入之比来表示。

（2）城市化率。采用人口城市化率，即城镇人口占年末总人口比重来表示。

（3）性别比。选择男女比，即男性人口与女性人口之比来表示。

各变量的相关数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和国家统计局网站。见表1

表1 变量的统计性描述

三、实证检验

本文模型所使用的是时间序列数据，根据计量经济的相关知识可知，当所研究的时间序列数据不平稳时，会使模型出现伪回归问题，影响模型对经济问题的分析和研究，所以要想建立合适的模型，就需要所研究的时间序列数据是平稳的，也只有当序列平稳时，才可以进行下一步的协整检验。本文所使用的时间数据跨度均为1998-2020 年，所有计量分析均使用Eviews7.2 实现。

（一）数据的平稳性检验

对于数据的平稳性检验，本文采用常用的ADF 方法来进行单位根检验。在进行平稳性检验之前，通常需要对各变量先取对数再进行检验，目的是为了防止或缓解异方差现象。然而，不管是被解释变量还是解释变量，只有对表示绝对量的变量取对数，取对数后的这一变量才有实际含义，而本文所用的地区间教育均等化、地区间医疗卫生均等化、地区间社会保障均等化、城乡收入差距、城市化率、性别比这六个变量均是相对量，因此这里不对这六个变量的原始数据进行取对数处理，仅对人均GDP 进行取对数处理。下表是各变量的单位根检验结果，可以看出，经过单位根检验过程的不断调整，所有变量均能够在5%的显著水平下平稳。

表2 各变量的单位根检验

（二）协整检验

本文选用Engle-Granger 方法进行协整检验，采用Eviews 软件自带的同时可以检验多个协整关系的EG 协整检验方法，即Single-Equation Cointegration Test（简单方程的协整检验）。检验结果表明，模型一与模型二都在5%的显著水平下拒绝原假设，模型三在10%的显著水平下拒绝原假设，因此，三个方程各自的变量均具有协整关系。

表3 三个方程的协整检验

（三）回归结果及分析

采用最小二乘法（OLS）对以上三个方程进行估计，这三个方程的拟合效果都很好，F 统计量都是显著的，且三个方程都不存在自相关问题。三个方程的回归结果如下表：

表4 三个方程的回归结果

通过模型可以发现，地区间公共服务均等化是影响社会经济发展的一个重要因素，地区间教育均等化、地区间医疗卫生均等化、地区间社会保障均等化的变化，都会对社会经济发展产生一定的影响。地区间教育均等化和地区间医疗卫生均等化的提高可以显著地提升社会经济发展水平，根据方程一和方程二的回归结果可以看出，地区间教育均等化提高一个单位，即我国各省份教育的不平等程度缩小1 个单位，会使我国的社会经济发展水平相应地增加0.71 元；地区间医疗卫生均等化提高1 个单位，即我国各省份医疗卫生的不平等程度缩小1 个单位，会使我国的社会经济发展水平相应地增加0.23 元。而地区间社会保障不均等程度虽然与社会经济发展也呈负相关关系，但其影响在5%的显著水平下显著，当地区间社会保障均等化提高1 个单位，即我国各省份社会保障的不平等程度缩小1 个单位，会使我国的社会经济发展水平相应地增加0.21 元。

模型还发现，城乡收入差距对社会经济发展有着重要的影响并呈负相关关系，说明我国城乡收入差距的扩大会降低我国的社会经济发展水平。城市化率对社会经济发展同样有着很重要的影响，当城市化率提高时，会使人均国内生产总值降低，即两者呈负相关关系，这说明如果加速提高我国的城市化进程，会使我国的社会经济发展水平相应降低。此外，我国的性别比，即男女比对社会经济发展水平也有一定的影响，性别比对社会经济发展的影响也是负相关的，虽然影响系数较小，但如果不采取措施加以调整，男女比的提高也将会使人均国内生产总值下降。

四、研究结论与政策含义

通过对1998 年以来对社会经济发展的实证研究我们发现，地区间公共服务均等化、城乡收入差距、城市化率、性别比这些因素都可以很好的解释1998 年以来我国的社会经济发展水平。实证研究结果表明，我国在地区间教育、医疗卫生、社会保障方面的不均等程度都对社会经济发展有着非常重要的影响，地区间教育均等化、地区间医疗卫生均等化、地区间社会保障均等化的提高，都可以在一定程度上增加我国的社会经济发展水平。同时，城乡收入差距的缩小、城市化进程的放缓以及性别比的降低，都有利于社会经济发展水平的提高。基于以上研究结论，本文的政策含义主要表现在以下两个方面。

首先，在全国范围内提高各地区之间在教育、医疗卫生、社会保障三个方面的均等化水平，尤其要保障西部不发达地区的公共服务水平，使东西部或发达地区和欠达地区的公共服务水平维持在相对平衡的状态，从而缩小地区间公共服务的不均等程度，提高社会经济发展水平。同时，欠发达地区居民对义务教育、医疗卫生、社会保障等公共服务供给的迫切需求，会在一定程度上扩大当地居民的消费需求，从而推动社会经济发展水平的上升，因此政府要履行好其职能，完成从建设型政府向服务型政府的转变，将公共服务体系建立的更加完善。其次，也要注意缩小城乡收入差距，市场在分配的过程中既要讲究效率，也要注重实现相对公平；城市化进程也不应操之过急，甚至要提高农村基础设施建设和公共服务水平，一定程度上放缓了城市化进程的建设，从而提高社会经济发展水平；性别比也是应该要注意的一个因素，要维持男女比例的平衡，这在一定程度上也可以提高社会经济发展水平。

引用

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