中国基本公共服务质量的时空变化及影响因素分析

徐增阳，杜亚楠

（华中师范大学a.公共管理学院；b.政府治理与公共政策研究院，武汉 430079）

0 引言

基本公共服务是指在政府主导下，以保障全体人民生存和发展的基本需要为目标，由政府和社会构成的多元主体所提供的与经济发展水平相适应的公共产品或服务[1]。党的二十大报告中指出，要不断提高基本公共服务均等化水平，在教育、医疗和社会保障等方面持续用力，保证人民生活全方位得到改善。但是中国在发展过程中面临基本公共服务质量不均等问题，主要表现在资源布局、能力提供和服务质量等方面[2]。目前，国外众多学者对基本公共服务的内容和评价工具进行了研究。如Beltrami 把公共部门质量的演进历程划分为遵守规范和程序意义上的质量、效益意义上的质量和顾客满意度意义上的质量三个阶段[3]。Parasuraman 等（1988）[4]创造性地提出了适用于所有服务质量研究的SERVQUAL 模型，该模型后来被广泛运用于评价公共服务质量的实践中，有学者采用该模型评价苏格兰当局政府的公共服务质量[5]。此外，KANO模型[6]、DEA 模型[7]和平衡计分卡[8]等也被应用到基本公共服务质量的评价中。国内有关基本公共服务质量的研究起步较晚，可以概括为两个方面：一是区域基本公共服务质量的研究，如谢星全（2017）[9]采用大规模调查数据考察省份、城市及区域之间基本公共服务的空间差距；二是构建基本公共服务质量评价指标体系，如安体富和任强（2008）[10]从社保、安全、卫生、教育、基础设施和环境等方面构建指标体系。武力超等（2014）[11]基于医疗、教育、社保、环保和公共设施五个维度反映基本公共服务质量，并采用主成分分析法进行测度。辛冲冲和陈志勇（2019）[12]从社会公众切身利益出发，基于教育、医疗、文化、社保、基础设施和环境等方面选取指标衡量基本公共服务水平，并采用熵值法和线性组合法加以测度。

综上所述，已有研究侧重于基本公共服务水平的计算，通常借助基尼系数、泰尔指数和收敛工具进行考察，少数学者在计算的基础上加以简单分析，较少从空间层面对其影响因素进行研究。不同于以往研究，本文在新时代背景下基于空间相关关系视角测算中国基本公共服务质量，使用全局熵值法、全局Moran’s I 和空间杜宾模型研究中国基本公共服务质量时空变化及影响因素，以期为进一步健全基本公共服务体系和实现基本公共服务均等化提供决策依据。

1 研究设计

1.1 指标体系构建

当前社会主要矛盾的变化体现了人们对于生活质量的追求，基本公共服务作为最基本的民生工程，应系统地从以下几个方面加以提供：一是底线生存服务，涵盖社会保障、社会救助和社会福利等，以保障公民的生存权；二是公民发展服务、涵盖义务教育、基本医疗和文化体育等，以保障公民的发展权；三是基本环境服务，涵盖公共交通、公用设施和环境保护等，以保障公民的日常生活；四是基本安全服务，涵盖食品药品安全、社会治安和国防安全等，以保障公民的生命财产安全。本文借鉴《“十四五”公共服务规划》、李华和董艳玲（2020）[13]以及姜晓萍和吴宝家（2022）[14]的研究，构建新的评价指标体系（见下页表1）。

表1 基本公共服务质量评价指标体系

1.2 研究方法

1.2.1 全局熵值法

由于传统熵值法只适用于截面数据和时间序列数据，因此本文采用能够计算面板数据的全局熵值法测算基本公共服务质量。

构建全局评价矩阵。对α个省份N年内的β个指标的基本公共服务质量进行评价，通过查找数据可以得到N张截面数据表xN=(xij)αN×β，将N张数据表按时间顺序加以排列，从而得到一个αN×β的全局评价矩阵，记为：

（1）指标标准化。设xij为第i（i=1，2，…，m）个评价单元中第j（j=1，2，…，n）项指标值，步骤如下：

其中，Zij是标准化后的指标值，xij是第i个省份的第j项指标的原始数据，maxxj和minxj分别是最大值和最小值。为避免在计算信息熵值时对数为0，正向指标和逆向指标的全部值都加了0.0001。

（2）计算指标权重。计算第j个指标下第i个省份在该指标中的占比yij：

（3）计算信息熵值。计算第j个指标的信息熵值ej：

（4）计算信息效用值。计算第j个指标的差异系数dj：

（5）计算指标权重Wj：

（6）计算基本公共服务质量指数U：

1.2.2 全局空间自相关

全局空间自相关分析地理空间中某一现象与相邻单元之间是否存在显著性或在空间上表现为何种分布状况，通常采用Moran’s I加以检验。全局Moran’s I的计算公式如下：

其中，n是省份个数，Wij是空间权重矩阵（本文使用Queen式邻接矩阵）中的元素，Xi和Xj分别代表省份i和省份j的基本公共服务质量，Xˉ是基本公共服务质量X的平均值，S2是样本方差。Moran’s I 的取值范围是［-1，1］。当Moran’s I＞0 时，表示基本公共服务质量存在空间正相关；当Moran’s I=0时，表示基本公共服务质量不存在空间自相关；当Moran’s I＜0时，表示基本公共服务质量存在空间负相关。

1.2.3 空间杜宾模型

空间杜宾模型关注自变量对因变量影响的空间交互作用，并且又把因变量和随机误差项考虑在内，表达式如下：

其中，Yit是因变量，代表第t年省份i的基本公共服务质量；Yjt代表省份i的邻近省份j在第t年的基本公共服务质量；ρ是因变量的空间滞后项系数，代表本地区基本公共服务质量对邻近地区基本公共服务质量的空间溢出效应的方向和强度；Wij是空间权重矩阵中的元素；γ是自变量的空间效应系数；μi和λt分别是空间固定效应和时间固定效应；εit是随机误差项。

空间计量模型检验结果如表2所示。

表2 空间计量模型检验结果

首先，由LM检验结果可知，空间误差模型的LM检验和稳健性检验的P 值均是0.000，且在1%的水平上显著，说明强烈拒绝“无空间自相关”的原假设；空间滞后模型的LM 检验的P 值是0.324，虽然没有通过显著性检验，但稳健性LM检验的P值是0.088，在10%的水平上显著。

其次，由LR 检验和Wald 检验结果可知，空间滞后模型的LR检验和Wald检验的P值均为0.0000，且在1%的水平上显著，说明空间杜宾模型无法退化为空间滞后模型；空间误差模型的LR检验和Wald检验的P值也均为0.000，同样表明空间杜宾模型无法退化为空间误差模型，所以采用空间杜宾模型。

最后，通过Hausman 检验结果（略）可知，统计量chi2（6）的值是21.02，P值是0.0018，在5%的水平上显著，因此选用固定效应模型。在输出空间杜宾模型的个体固定效应、时间固定效应和个体时间双固定效应后，发现时间固定效应的R2（0.866）大于个体固定效应（0.017）和个体时间双固定效应（0.153），且Log-likelihood 是1946.307，表明时间固定效应模型的拟合度和可信度更高，因此选择时间固定效应的空间杜宾模型进行分析。

1.3 数据来源及描述性统计

本文选取2011—2020年中国31个省份（不含港澳台）的数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》及国家统计局官网。缺失数据采用分段三次Hermite插值多项式加以补齐，涉及的货币数值型指标数据均以2000年为基期进行消胀处理。

结合相关研究，本文从基本公共服务质量、人力资本、经济发展水平、政府干预、产业结构升级、城市化水平和人口密度六个方面分析影响因素，表3是各变量的描述性统计结果。

表3 描述性统计

2 实证结果分析

2.1 中国基本公共服务质量的时间变化

通过采用全局熵值法可得到中国2011—2020年的基本公共服务质量变化情况（见图1）。中国基本公共服务质量各维度发展不均衡。（1）基础教育和公共文化发展较好。其中，基础教育指数由2011 年的0.0018 上升到2020年的0.0042，年均增长10.2%，增长速度最快；公共文化指数由2011 年的0.0020 上升到2020 年的0.0045，年均增速9.19%，与基础教育增长速度接近。（2）医疗卫生、社会保障和基础设施基本处于同一发展水平，分别由2011 年的0.0024、0.0023、0.0026 上升到2020 年的0.0041、0.0041、0.0038，年均增速分别是6.2%、6.7%、4.3%。（3）环境保护发展波动较大，在2013年和2018年达到峰值，分别是0.0103和0.0049，其原因可能是国务院于2011 年印发《国家环境保护“十二五”规划》，大力推进环境保护事业的科学发展，并且随着中国步入高质量发展阶段后，更加积极构建资源节约型和环境友好型的绿色发展体系，但年均增速仅为1.2%，制约了基本公共服务质量水平的提高。

图1 2011—2020年中国基本公共服务质量分维度变化情况

2.2 中国基本公共服务质量的空间变化

为考察中国基本公共服务质量的空间变化情况，本文以自然断裂点方法和相等间隔原则为依据，将其划分为低水平[0.0007，0.0020]、中等水平(0.0020，0.0041]、较高水平（0.0041，0.0060]和高水平（0.0060，0.0094]四个等级，并使用ArcGIS 10.8软件对2011年、2014年、2017年、2020年的基本公共服务质量空间分布情况进行可视化分析（见下页表4）。

表4 2011—2020年31个省份基本公共服务质量的空间分布情况

从各省份的基本公共服务质量来看：（1）2011 年，中国基本公共服务质量呈“低水平成片，高水平稀少”的分布格局。较高水平省份只有北京和上海，新疆、吉林、辽宁、天津、山西、山东、江苏、浙江和广东这9 个省份为中等水平，其余20个省份为低水平，占64.52%，无高水平分布，说明中国基本公共服务质量整体不高，提升空间较大。（2）2014 年，中国基本公共服务质量呈“金字塔型”分布。北京由较高水平升级为高水平，较高水平省份变为上海1个，中等水平省份大幅增加，由9 个增加到24 个，占77.42%，其余5个省份为低水平，说明党的十八大以后，中国基本公共服务质量有所提高。（3）2017 年，中国基本公共服务质量呈“橄榄型”分布。与2014 年相比，高水平省份有2个，增加了上海，较高水平省份有天津和浙江2个，其余27 个省份均为中等水平，占87.1%，低水平省份全部消失，表明中国基本公共服务质量大幅提升。（4）2020年，中国基本公共服务质量呈“∞”型分布，高水平省份保持不变，较高水平省份由2个激增到13个，其余16个省份为中等水平，说明中国基本公共服务质量得到很大改善。

2.3 中国基本公共服务质量的空间相关性

本文使用Stata 17软件计算了省级层面基本公共服务质量的全局Moran’s I（见表5）。2011—2020年，除了2013年，中国基本公共服务质量的全局Moran’s I均大于0.15，且在5%的水平上显著，说明各省份基本公共服务质量存在显著的全局空间正相关，即质量较高的省份被其他质量较高的省份所包围，质量较低的省份被其他质量较低的省份所包围。

表5 2011—2020年中国基本公共服务质量的Moran’s I

2.4 中国基本公共服务质量影响因素的空间溢出效应

为精确分析影响因素，用偏微分法进行效应的分解，结果见表6。其中，直接效应表示各因素对本省份基本公共服务质量的影响；间接效应，也就是空间溢出效应，表示各因素对邻近省份基本公共服务质量的影响；总效应代表各因素对基本公共服务质量总的影响。

表6 基本公共服务质量影响因素的空间杜宾模型回归分析结果

在直接效应方面，人力资本和城市化水平的系数分别是-0.0927 和-0.0385，其中，人力资本在10%的水平上显著，而城市化水平未通过显著性检验，说明人力资本不利于本地区基本公共服务质量的提升，需要加大对人力资本水平较高地区的基本公共服务供给，满足高水平技能型人才对生活质量的追求。经济发展水平、政府干预、产业结构升级和人口密度的系数分别是0.0239、0.0963、0.0175和0.0260，且均在1%的水平上显著，说明经济发展水平、政府干预、产业结构升级和人口密度有利于提升本地区基本公共服务质量水平，但具有差异性，政府干预的促进作用最大[15]，人口密度次之，经济发展水平和产业结构升级较小。

在间接效应方面，人力资本、经济发展水平、政府干预、城市化水平和人口密度的系数分别是0.0139、0.0289、0.0158、0.0187和0.0695。其中人力资本在5%的水平上显著为正，政府干预和城市化水平在1%的水平上显著为正，而经济发展水平和人口密度没有通过显著性检验，说明邻近地区的人力资本状况、政府干预程度和城市化水平对本地区基本公共服务质量的提升具有显著的促进作用，其中城市化发展水平的促进作用最大，经济发展水平和人口密度大小不明显；产业结构升级的系数是-0.0285，且在1%的水平上显著，说明邻近地区的产业结构升级不利于本地区基本公共服务质量的提升，其原因可能是邻近地区的产业结构升级会抢占本地区的基本公共服务资源，从而在空间上产生负向溢出效应。

在总效应方面，人力资本、经济发展水平、政府干预、城市化水平和人口密度能够促进基本公共服务质量的提升。其中，经济发展水平、政府干预、城市化水平和人口密度均在1%的水平上显著，而人力资本未通过显著性检验，说明人力资本的促进作用不明显，因此各地区可以通过大力发展经济、加大财政投入和提高城市化水平等方式促进基本公共服务质量的提升；产业结构升级对基本公共服务质量的提升具有明显的抑制作用，其原因是产业结构升级会在一定程度上加剧环境污染和人口集聚，导致人们对教育文化、医疗卫生和环境保护等公共服务资源的恶性竞争，从而使供给质量下降。

3 结论与建议

本文在新时代背景下，结合《“十四五”公共服务规划》提出的总要求及现有研究构建新的基本公共服务质量评价指标体系，使用全局熵值法测算了中国31 个省份2011—2020 年的基本公共服务质量指数，采用全局Moran’s I考察了空间集聚状况，并运用时间固定效应空间杜宾模型分析了基本公共服务质量的影响因素。研究结论如下：（1）基础教育和公共文化发展较好，环境保护发展较差。（2）2011—2020年中国31个省份基本公共服务质量由“低水平成片，高水平稀少”转变为“低水平消失，中高水平均分”。（3）人力资本、政府干预和城市化水平对邻近地区则具有较强的正向溢出效应。

据此，本文提出如下建议：

（1）转变执政理念，完善供给机制。基本公共服务主要由政府提供，但在地方财力不足的情况下无法保证质量和水平。随着社会主要矛盾的转变，人们更加追求幸福美好的生活，单纯依靠政府提供教育、文化和医疗等已无法满足现有需求，因此，要不断加强多元主体合作力度，形成政府主导、市场拉动、社会参与和需求驱动的格局。具体到基本公共服务质量层面，一方面，地方政府要积极转变执政理念，继续向公共服务型政府迈进，将基本公共服务质量及群众满意度纳入政府官员的政绩考核当中；另一方面，建立健全基本公共服务供给机制。基本公共服务兼具公益属性和非公益属性的双重特点，这表明仅靠政府提供基本公共服务是不可取的，要加强政府、社会组织和企业的协同参与。其中政府应扮演主导者的角色，通过出台和落实政策以及监管市场秩序等方式提升基本公共服务质量。随着社会治理主体多元化的推进，社会组织在鼓励动员、参与管理和引导政策制定等方面发挥日益重要的作用，因此应充分发挥社会组织的爱心公益优势，与政府职能优势互补、共融互促。企业是社会经济发展的必要参与者，以经济利益为主要目标，通过发挥效率优势和竞争优势可以满足人们对产品多层次和多样化的需求，不断丰富人们的物质生活和精神生活。

（2）加大财政投入，夯实经济基础。不断加强落后地区地方政府在基本公共服务方面的财政支持力度。通常来说，地方政府提供基本公共服务的基础是具备充足的财力，而起决定性作用的是地区经济发展水平和中央转移支付力度。因此，一方面，中西部地区要积极利用“一带一路”倡议，使其成为发展契机，实现经济腾飞。另外，还要不断依靠当地自身的独特优势发展经济，如依靠互联网、大数据或云计算等新兴手段拓宽延边民族地区特色产品的销售渠道和培养高新科技产业，摆脱传统的经济发展模式和“等、靠、要”的不作为思想，实现经济快速发展。另一方面，中央政府可以针对基本公共服务质量短板较多的地区出台专项支持政策，如对基本公共文化服务发展水平较低的地区开展“书香进家、送书上门”等活动，满足人们的精神需求。并且，还要加强对口支援工作，深化东西部地区协作和中央单位定点一对一帮扶活动，帮助经济欠发达地区的人们满足基本民生工程的高质量需求。

（3）识别关键因素，挖掘发展潜力。在推进国家治理体系和治理能力现代化的进程中，依靠市场体系的“涓流效应”和宏观政策的“大水漫灌”很难全面提高基本公共服务质量，因此要识别关键影响因素，实现基本公共服务的精准化供给。人力资本、政府干预和城市化水平均能够提升邻近地区的基本公共服务质量，因此各地区可从这几个方面着手，积极培育促进基本公共服务质量发展的新优势。此外，还可以继续出台和落实相关的配套政策，为提升基本公共服务质量添砖加瓦，不断挖掘内在发展潜力。一方面，政府部门要充分考虑高水平技能型人力资本的需求，提供具有针对性的基本公共服务；另一方面，在进行产业机构升级时要避免把高污染、高耗能、高排放的企业转移到邻近地区，要依靠高新技术手段实现零污染、零排放的就地产业结构升级。