“三生空间”视角下中国公共服务质量的空间格局与动态演进

何继新，孟依浩

（天津城建大学 经济与管理学院，天津 300384）

改革开放以来，中国经济实现跨越式发展，国内GDP 总量由2000 年的100 280.1 亿元增至2020 年1 015 986.2 亿元，人均GDP 由7 229 元增至72 000 元。在经济高速增长的过程中，我国面临生产效率低下[1]、生态环境失衡[2]、地区差距扩大[3]等一系列问题，严重制约了人民日益增长的美好生活需要实现。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》中明确指出，加快补齐公共服务短板，着力增强非基本公共服务弱项，努力提升公共服务质量和水平，这意味着我国由以提升公共服务供给数量为主，转向以提升公共服务供给方式、供给质量和供给效率为主的发展方式。优化公共服务资源配置，提升公共服务供给水平，协调公共服务均衡发展，是实现我国“生产高效率、生活高品质、生态高颜值”的重要保障，也是全面建成社会主义现代化强国的必然要求。伴随我国公共服务质量不断优化，公共服务质量的地区分布格局与演变趋势如何？各地区间公共服务质量差距多大？基于上述问题的探索，有助于明晰中国公共服务质量时空演变规律，解决公共服务区域、空间“非均衡、均等化”发展问题，对于促进不同地区公共服务建设发展协调性、活力性和均衡性具有重要理论价值和应用价值。

科学评估中国公共服务质量是探究公共服务质量空间格局和动态演进特征的前提。近年来，学界对公共服务质量进行了较为丰富的研究，其中较为主流的方法是指标体系法。赵林等[4]从教育、文化、医疗卫生、社会保障、基础设施、生态环境和信息化服务七大分维度构建公共服务质量评价体系，并利用熵值法对河南省公共服务质量进行测度。马慧强等[5]从文化体育、医疗、基础设施、社会保障、生态环境、信息化服务六方面构建指标体系对老年性公共服务质量进行评价。董艳玲等[6]基于社会性和经济性两个层面构建公共服务供给水平评价体系，并采用熵值法测度公共服务供给水平。ZHAO等[7]基于可持续发展理念从教育、就业、公共卫生和基础设施四个维度构筑公共服务质量评价体系，并运用算术平均值法进行测度。综上，现阶段学术界尚未形成统一的公共服务质量评价标准[8]，不同指标体系对于公共服务质量测度有所差异，这也反映出科学、合理、完善的指标体系对于中国公共服务质量评估具有重要意义。

党的十八大报告提出“生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山清水秀”的新型国土空间发展目标，由此“生产—生活—生态”理念的空间结构研究备受学界关注。“三生空间”理念最早应用于国土空间功能分类[9]。例如，张红旗等[10]从土地主体功能出发，探究我国“三生用地”的空间布局。伴随“三生空间”理念从国土空间规划视角延伸到城市抽象空间，陈晓红等[11]从生产空间质量、生活空间质量和生态空间质量三个方面建构哈长城市群脆弱性评价指标体系。李涛等[12]基于“生产—生活—生态”三个维度建构休闲农业旅游开发适宜性评价体系。因此，基于“三生空间”视角对中国公共服务质量问题进行研究，从理论意义上来看，丰富了公共服务质量理论，从空间治理角度为公共服务质量研究提供了新思路；从实践意义上来看，有助于完善现有指标体系，拓展了在空间治理视角下对公共服务质量有效测度的新模型、新指标，通过评价发现和识别问题及症结。本研究从“三生空间”治理视角出发建构一套公共服务质量评价指标体系，以期从生产空间、生活空间和生态空间三个方面科学评估我国公共服务质量，并以此为基础，借助Dagum基尼系数系统探讨中国八大区域基本公共服务质量之间的差异及形成机制，进一步使用核密度估计和空间马尔科夫链揭示公共服务质量时空演变规律。

1 研究方法

1.1 熵值法

熵值法是根据指标之间的差异程度赋予指标不同权重，进而避免主观因素干扰，增强评估结果的客观性，被广泛应用于研究和实践中[13]。因此，本文运用熵值法对我国公共服务质量展开评估，具体步骤包括：①规范初始数据：为了消除指标量纲差异影响，对评价指标进行标准化处理。其中：Xij(i=1,2,...,n;j=1,2,...,m)表示为省份i的第j个指标取值，其中属性为正向的指标标准化处理为公式（1），负向指标标准化处理为公式（2）；②计算熵值Ej：首先计算第i个省级行政区第j个指标的比重，见公式（3），然后计算第j个指标的熵值Ej，见公式（4）；③计算指标权重Wj，见公式（5）；④采用线性加权法计算公共服务质量，见公式（6）。

1.2 Dagum基尼系数

本研究运用Dagum 基尼系数及其分解的方法探究中国公共服务质量的地区差异和差异来源[14]。总体基尼系数定义式如公式（7）所示，其中n代表所有省份个数，k为地区划分个数，nj/nh表示j/h地区省份个数；Yji/Yhr表示第j/h组内i/r省份的公共服务质量。Dagum 提出基尼系数子群分解新方法，将基尼系数分解为三部分：地区内不平等贡献Gw，地区间不平等贡献Gnb和超变密度Gt，它们满足公式：G=Gw+Gnb+Gt。如公式（8）和公式（9）所示，Gjj表示j地区内部基尼系数，Gjh表示j地区和h地区之间的基尼系数。

1.3 核密度估计

本研究采用核密度估计法探究中国公共服务质量的动态演进特征，由于该方法具有强稳健性和弱模型依赖性等特点，被广泛应用于空间非均衡性研究[15]。核密度估计法由平滑且连续的峰值函数拟合样本数据，进而直观刻画随机变量分布样态[16]。本文选用高斯核函数来估计公共服务质量的分布动态演进特征及“极化”现象，如公式（13）所示。在本文中，N表示省份个数、Xi表示各省份公共服务质量值、H表示核密度、k表示带宽。

1.4 Markov链方法

本研究通过构建马尔科夫状态转移矩阵探究中国公共服务质量的状态转移特征和规律[17]。假设随机变量Mt=j(t∈T)，这表明t时刻系统的状态是j，同时系统状态的值是有限个数。马尔科夫链满足公式（14），这表明随机变量M在t+1 时刻处于状态j的概率，仅取决于它在t时刻的状态。转移概率Pij由公式（15）计算，nij表示研究时间段内t时刻i状态向t+1 时刻j状态转移的省份数，ni表示研究周期类型i的省份数量之和，转移概率矩阵为公式（16）。

本研究引入空间马尔科夫链的方法考察邻近省份公共服务质量对本省份公共服务质量动态演变的影响。将空间滞后概念引入传统马尔科夫链后得到空间马尔科夫链。区域a的空间滞后值是该省份空间邻近省份值的加权平均，如公式（17）所示。

式中：Fa是a省份空间滞后值，Yb是b省份的公共服务质量熵值；Wab是二进制空间权重矩阵元素，如果省份a与省份b相邻，Wab=1；否则，Wab=0。

2 中国公共服务质量测度及空间格局

2.1 指标体系构建

“三生空间”高质量发展的核心要义是“生产—生活—生态”空间协调发展，公共服务高质量发展是以“三生空间”高质量为本的可持续发展，衡量我国公共服务质量应以优化“三生空间”为宗旨建构指标体系。由此，本研究在遵循科学性、全面性、层次性等指标体系构筑原则的基础上，依据公共服务在社会、经济等不同领域的表现特征开展综合研究，即从生产、生活以及生态空间耦合规律的综合视角切入，将公共服务质量划分为生产空间公共服务质量、生活空间公共服务质量和生态空间公共服务质量三个子系统，构建“三生空间”视角下公共服务质量评价体系。基于“三生空间”研究视角使得对于公共服务质量评价更具目标性，评价指标选取综合了公共服务质量评价体系，结合我国公共服务发展的实际现状，整理构建了3 个一级指标，12 个二级指标、39个三级指标，具体如表1 所示。本文选取我国30 个省份作为研究对象，考虑数据完整性以及统计口径不一致等原因，港澳台及西藏地区未纳入研究范围。本研究依据国务院发展研究中心提出的划分方法，将30 省份划分为八大综合经济区：（1）东北综合经济区：辽宁、吉林、黑龙江；（2）北部沿海经济区：北京、天津、河北、山东；（3）东部沿海经济区：上海、江苏、浙江；（4）南部沿海经济区：福建、广东、海南；（5）黄河中游经济区：山西、陕西、河南、内蒙古；（6）长江中游经济区：湖北、湖南、江西、安徽；（7）大西南综合经济区：云南、贵州、四川、重庆、广西；（8）大西北综合经济区：甘肃、青海、宁夏、西藏、新疆。研究所使用的相关数据均来自《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国科技统计年鉴》，样本区间为2001—2020 年。

2.2 整体视角下中国公共服务质量空间格局

2.2.1 空间分布总体特征

通过比对2001—2020 年中国公共服务质量均值，发现中国公共服务质量的空间布局存在显著差异。由图1所示，从总体来看，中国公共服务质量呈现“东高西低”的空间分布格局，东部沿海地区公共服务质量显著高于中部和西部地区。从局部来看，公共服务质量高于全国均值水平的省份主要包括（从高到低排序）：北京、上海、天津、浙江、江苏、广东、陕西、辽宁、山东共9 个省份，这些省份多位于沿海地区。广西、云南等西南地区省份和甘肃、新疆等西北地区省份的公共服务质量明显落后于沿海地区省份。此外，东部沿海地区生产空间公共服务质量占比较高，而西部地区生活空间和生态空间公共服务质量占比较高，这可能与各地区间经济结构和资源投入有关。

图1 2001—2020年“三生空间”视角下中国公共服务质量均值空间布局

2.2.2 空间分布重心转移特征

本研究以2000 年和2021 年份公共服务质量为代表，基于ArcGIS 平台，采用标准差椭圆（SDE）方法系统明晰中国公共服务质量空间分布中心演化趋势，如表2 所示。中国公共服务质量标准差椭圆的分布范围由3 730 904.591 7 km2降低为3 393 349.548 0 km2，空间集聚度为0.099 1，整体呈现空间收敛趋势。中国公共服务质量重心坐标由（112.50°E，34.32°N）转移至（112.50°E，33.58°N），椭圆分布中心始终位于河南省，方位角由31.90° 降至30.45°，长半轴由1 141.32 km 缩短为1 107.83 km，短轴由1 040.59 km 缩短为975.06 km。长半轴伸缩幅度（33.49 km）小于短半轴（65.53 km），这说明近20 年来中国公共服务质量增长的主要源动力为南北方向。

表2 中国公共服务质量标准差椭圆参数

2.2.3 空间分布区域特征

图2 显示全国及八大地区公共服务质量变化趋势（2001—2020 年）。从区域公共服务质量均值来看，考察期内全国及八大地区公共服务质量呈现稳步上升趋势。以2001 年为基期，公共服务质量增长率最高的地区是西南地区，增长率为298.16%，增长率最低的是北部沿海地区，增长率为155.02%。东部沿海地区增长率为206.37%，该地区公共服务质量在2007 年赶超北部沿海地区后始终处于领先地位，但东部沿海地区、北部沿海地区和南部沿海地区公共服务质量均值始终高于其他地区，除2020 年以外，中国沿海地区公共服务质量高于全国整体均值。这一现状与我国实行的“非均衡梯度发展战略”密不可分，我国沿海地区享受诸多政策优惠，沿海地区与其他地区的经济发展差距迅速拉开，各地经济发展不均衡导致政府对公共服务投入能力存在较大差异，致使公共服务质量存在显著差异[18]。

图2 2001—2020年八大地区公共服务质量变化趋势

3 中国公共服务质量的地区差异

通过上述分析发现，中国公共服务质量存在一定的地域非均衡性，为了明晰各地区之间公共服务差距水平及来源，本研究借助Dagum 基尼系数及其分解方法对中国八大地区公共服务质量差距水平及其生成致因进行分析。

3.1 八大地区公共服务质量总体非均衡性

经过测算，2001—2020 年中国八大地区公共服务质量的总体Dagum 基尼系数为0.111 3～0.201 8，均值为0.164 7。具体来看，2001—2020 年八大地区公共服务质量总体差距呈现震荡下降趋势（图3）。其中：2001—2004年八大地区公共服务质量差距逐渐增大，2004 年达到最大值0.201 8；以2004 年为转折点，此后呈现连续下降态势，并于2020 年降至最小值0.111 3。以2001 年为基期，2020年中国八大地区公共服务质量总体基尼系数下降42.65%，年均下降2.13%。中国八大地区公共服务质量总体差距水平由地区间差距Gw、地区内差距G和超变密度Gt构成（图4）。对比发现地区间差距平均贡献率最大为77.46%，地区内差距贡献率为15.07%，超变密度贡献率最小为7.47%。

图4 地区差距贡献率

3.2 八大地区公共服务质量地区内部非均衡性

经测算，图5 中可以看出2001—2020 年中国八大地区公共服务质量的地区内部差距及其演变趋势。2001—2020 年，北部沿海地区公共服务质量的地区内部差距显著高于其他地区，该地区内部差距均值为0.217 7，东部沿海地区次之，地区内部差距均值为0.106 9，西南地区内部差距均值为0.088 2，其余地区由大到小依次为：黄河中游地区（0.062 3）、南部沿海地区（0.061 6）、东北地区（0.055 6）、西北地区（0.048 4）、长江中游地区（0.031 6）。其中，北部沿海、东部沿海和西北地区内部差距均呈现波动下降态势；长江中游、东北和西南地区内部差距整体表现为“下降—上升—下降”的变化趋势；黄河中游地区呈现“下降—上升—下降—上升”的波动态势；而南部沿海整体呈现先下降再上升的态势。考察期内，长江中游地区公共服务质量的地区内部差距波动较小，极差最小仅为0.033，这与长江中游地区较为相似的产业、经济结构和发展理念有关。

图5 八大地区公共服务质量地区内差距变化

3.3 八大地区公共服务质量地区间非均衡性

中国公共服务质量总体差距的主要贡献源来自地区间差异，图6 显示了2001—2020 年中国八大地区两两之间地区差距水平及动态变化。2001—2020 年，公共服务质量各地区间的基尼系数为0.023 2～0.405 8，均值为0.164 6。其中，北部沿海地区与西南地区公共服务质量的地区间差距最大，均值为0.309 5，西北地区和黄河中游地区间的地区差异最小，均值为0.061 9。北部沿海地区与东北、黄河中游、长江中游、西南和西北地区间的差异以及东部沿海地区与黄河中游、长江中游、西南和西北地区之间的地区差异值均高于平均水平，如图6（a）和图6（b）所示，这与北部沿海和东部沿海地区公共服务质量整体较高有关。整体来看，2001—2020 年，多数地区之间差距呈现波动下降态势，如图6（a）所示北部沿海地区与其他地区、图6（d）所示东北地区与西南和西北地区、图6（e）所示黄河中游与长江中游地区等。此外，也有部分地区之间差距呈现扩大态势，如东部沿海地区与东北地区、东部沿海地区与西北地区，东部沿海地区由于其自身地理位置及政策优势使得公共服务质量与部分地区之间差距逐渐拉大。由此，可以考虑从缩小沿海与内陆地区之间公共服务质量差距着手缓解公共服务区域差异。

图6 八大地区公共服务质量地区间基尼系数

4 中国公共服务质量的空间分布动态演进

4.1 中国公共服务质量的核密度估计

本研究选取2001 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年全国及八大地区公共服务质量作为研究样本，借助Stata 17.0 软件对其进行核密度估计以探究我国公共服务质量的演变态势。图7（a）直观地刻画出我国30个省份公共服务质量发展水平的动态演变趋势。观测期内，全国公共服务质量发展水平呈现如下特征：从分布位置来看，分布曲线中心位置伴随年份增加均呈现显著右移趋势，说明我国公共服务质量水平不断提升，这与前文所阐述的客观事实相一致。相较于其他年份，2005年分布曲线中心位置右移幅度较小，但2005 年分布曲线右拖尾现象较2001 年更为显著，这表明在这一时段内大多数省份公共服务质量有所提升但程度有限；从分布态势来看，分布曲线的主峰高度呈现“下降—上升”的演变态势，并且分布曲线的主峰宽度表现为“变宽—收窄”的演变过程，说明我国30 个省份公共服务质量的地区差距有所减小；从分布延展性来看，分布曲线存在明显右拖尾现象，分布曲线延展性呈现先拓宽后收窄的变化态势，这表明中国公共服务质量在省份之间的高低差距有所缩小。总体而言，伴随经济社会高速发展，我国公共服务质量有了显著提升，但各省份之间公共服务质量差距仍然存在，并且短期内难以达到均衡。

图7 中国公共服务质量的分布动态

图7（b）直观刻画了观测期内中国八大地区公共服务质量的演变特征。从分布曲线中心位置来看，八大地区分布曲线中心及变化区间逐步右移，表明八大地区公共服务质量发展水平总体均呈上升趋势。从分布曲线波峰形态来看，中国八大地区分布曲线主峰高度逐步下降，分布曲线宽度呈现不断扩大态势，这表明我国八大地区公共服务质量绝对差异趋于增加。从分布曲线极化现象来看，观测期内八大地区公共服务质量由“一主一侧”双峰逐步演变为“单峰”，且右侧波峰呈现波动下降态势，这表明八大地区不存在两极分化趋势。

4.2 中国公共服务质量的Markov链分析

上文运用核密度函数刻画了中国公共服务质量的分布动态和演变态势，为了进一步揭示中国公共服务质量的转移规律和转移特性，本研究借助传统马尔科夫和空间马尔科夫链的方法进行分析。首先，将考察期内中国公共服务质量发展水平离散划分为：低水平（L）、中低水平（ML）、中高水平（ML）和高水平（H），然后计算中国公共服务质量发展水平的传统马尔科夫概率转移矩阵和空间马尔科夫概率转移矩阵，如表3 和表4 所示。

表3 中国公共服务质量传统马尔科夫转移概率矩阵

表4 中国区域发展活力空间马尔科夫转移矩阵

4.2.1 传统马尔科夫链分析

考察期内，传统马尔科夫矩阵对角线上转移概率大于非对角线上转移概率，对角线上转移概率均值为0.857，这表明中国各省份的公共服务质量发展水平保持其原有状态概率较高。具体来看，低水平、中高水平和高水平发生趋同概率较大，分别为81.8%、81.3%和99.2%，中低水平趋同概率相对较小，为79.6%，这说明中国各省份公共服务质量保持其原有状态概率较大，发生层级跃迁的概率较小。中国公共服务质量发展状态转移主要集中在“低水平—中低水平”和“中低水平—中高水平”，转移概率分别为18.2%和19.7%，中低水平和中高水平省份逆向转变的概率为1.4%和0%，证明两种类型下跌的风险较小。高水平公共服务质量发展水平保持其原有状态概率最高为100%，公共服务质量处于高水平状态省份处于最为稳定状态。相较于其他状态，公共服务质量处于中低水平省份向上跃迁发生概率最高。由此，对于公共服务质量发展处于低水平和中低水平省份，需要精准施策、缩小短板，强化公共服务资源供给，为其向高水平省份跃迁赋能。

4.2.2 空间马尔科夫链分析

由于传统马尔科夫链未能考虑区域间的空间相互作用，由此本研究基于邻接权重，借助空间马尔科夫链的方法探究空间因素对于各省份公共服务质量的影响。Q 统计值衡量了传统马尔科夫链和空间马尔科夫链差异，经计算Q 值为42.131，并且通过了1%的显著性检验，这表明空间因素对于中国公共服务质量动态演变发挥了较为重要作用，由空间马尔科夫转移概率矩阵可知：

（1）邻域省份公共服务质量水平会影响自身公共服务质量状态转移概率。与传统马尔科夫概率转移矩阵相比，受邻域省份公共服务质量影响，空间马尔科夫概率转移矩阵发生较为显著变化。具体来看，传统马尔科夫矩阵中公共服务质量发展水平处于中低状态省份保持其原有状态概率为79.6%，而考虑邻域省份公共服务质量影响后，其保持中低状态概率分别为：88.8%、84.3%、61.3%和66.7%。

（2）中国公共服务质量发展表现出“空间溢出”效应。这种“空间溢出”效应具体表现为：与公共服务质量水平较低的省份相邻，该省份所处状态向下转移概率增大；与高水平的省份相邻，该省所处状态向上转移概率增大。随着相邻省份公共服务质量提升，中高水平省份向上转移的概率分别为0%、14.3%、15.9%和30.3%，整体呈现上升趋势；中低水平省份向下转移的概率分别为8%、0%、0%和0%，呈现下降态势；这也更加凸显出公共服务质量水平较高省份对于周围省份的影响。

（3）邻域省份公共服务质量发展水平高于被观测类型的空间滞后产生的正向效应大于邻域省份公共服务质量低于被观测类型的空间滞后产生的负向效应。这里，当中低水平省份的邻域省份为低水平时，其向下转移概率为8%，而当其邻域省份为中高水平（MH）和高水平（H）省份时，其向上转移概率为38.7%和33.3%。各省份公共服务质量水平状态转移更易受到高水平邻域的正向带动作用。由此，应积极发挥高水平省份的溢出效应，通过高水平省份的辐射能力带动周围省份公共服务质量水平提升。

5 结论与政策建议

5.1 结论

本研究基于对“三生空间”内涵的理解，从生产空间、生活空间和生态空间三个维度建构中国公共服务质量评价指标体系。在评价2001—2020 年中国公共服务质量的基础上，运用Dagum 基尼系数及其分解的方法探究中国公共服务质量地区差异，并进一步运用核密度估计和马尔科夫链探寻中国公共服务质量的动态演变规律。

研究结果表明：（1）考察期内中国公共服务质量整体呈上升态势，沿海地区公共服务质量相对较高。（2）中国公共服务质量呈现空间非均衡特征，在全国层面表现为“东高西低”的空间布局。（3）中国各地区之间公共服务质量存在显著差异，但伴随时间推移中国公共服务质量总体差异呈现波动下降趋势。（4）中国整体公共服务质量存在“多级分化”现象，八大地区之间公共服务质量绝对差异趋于扩大。（5）中国公共服务质量呈现“空间溢出”效应，与高水平公共服务质量省份相邻，该省份向上转移的概率更大。

5.2 政策建议

（1）优化公共服务供给水平，缩小地区间公共服务质量差距。中国公共服务质量差距主要包括地区间差距和地区内差距两大部分。缓解地区间公共服务质量差距的主要途径是实施区域协调发展战略，加大中、西部地区财政投入，加速中、西部产业结构调整，加强中、西部经济社会发展。解决区域内部公共服务质量不平衡问的主要途径包括：补齐公共服务短板，实现区域内部公共服务各项目均衡发展，注重教育、医疗、环境等项目协调发展。

（2）发挥公共服务高水平省份的空间效应，实现区域公共服务协调发展。中国公共服务发展水平较高省份具有正向溢出效应，在高水平省份的“带动”下更易发生状态转移。应积极鼓励高水平省份传递先进经验、经济和技术优势，带动低水平省份公共服务质量提升，使得公共服务质量高水平省份正向空间溢出效应最大化。此外，还应积极建构沿海城市与中、西部城市“帮扶机制”，实现一对一有效帮扶。

（3）改善供给模式，实现公共服务“多元化”供给机制。我国疆域辽阔，各地区在财政水平、资源禀赋、治理效能等方面存在差异。为保证公共服务供给效率和供给质量，政府可以引入企业和社会组织共同参与，发挥企业效率优势和社会组织监督优势，实现政府企业社会组织协同运作，切实做到“因地制宜、因地施策”，缩小各省份间公共服务质量差距，促进区域公共服务协调发展。

（4）优化政府考核机制，将公共服务发展水平纳入政府绩效考核。改革开放以来，政府政绩考核陷入“唯GDP 论”困境。伴随我国迈向全面建设社会主义现代化国家新征程，政府应转变执政理念，逐步向“服务型”政府转变。地方政府政绩考核体系也应纳入公共服务发展水平、群众满意度等指标，适当降低GDP 所占比重，构建以公众需要为导向、实现人民美好生活需要为目标的政府绩效考核体系。