我国地区公共服务均等化的测度及影响因素研究，本文主要内容关键词为：均等论文,公共服务论文,因素论文,我国论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
近30年来，我国经济持续快速发展，国内生产总值年均实际增长9.8%，是同期世界经济年均增长率的3倍多①在技术进步和物质产品供给能力不断提升的同时，我国社会消费需求结构也逐渐从以私人需求为主的阶段转向公共需求快速增长的时代，我国居民对教育、医疗卫生、社会保障等方面的公共服务需求增长呈现逐步加速的趋势。与此同时，我国地区间基本公共服务的非均等化问题日益突出，地区、城乡之间在基础教育、公共医疗、社会保障等公共服务方面的差距逐步拉大，已成为社会公平、公正的焦点问题之一。因此，如何使公共服务供给与需求相适应，将是我国在今后较长时期内面临的重要任务。提高公共服务均等化水平，可以在一定程度上校正社会财富初次分配的不平衡，有利于缓解和抑制利益分化进程及其引发的社会矛盾。党的十八大从我国进入全面建成小康社会决定性阶段这一战略全局出发，在“人民生活水平全面提高”的目标中，首先强调的就是“基本公共服务均等化总体实现”，突出了基本公共服务均等化在小康社会建设中的重要作用。 公共服务水平非均等化一般表现为两个方面，一是省际公共服务水平的不均衡，二是城乡间公共服务水平的非均等化。现有文献多从定性角度对我国基本公共服务均等化水平进行分析，定量分析则较缺乏，目前只有任强（2009）基于我国2000～2006年的省级数据，构建基尼系数探究我国省际公共服务水平的变化。而基于我国地级市公共服务水平探究省内公共服务均等化状况的研究仍是空白，为了得到反映我国各省份公共服务均等化水平的指标，本文基于2003～2011年全国288个地级市的基本公共服务数据，利用主成分分析以及基尼系数的方法，首次测算了我国省份的基本公共服务均等化水平，力图全面、真实、准确地刻画我国各省份公共服务均等化的程度，并对各个省份公共服务均等化的绝对水平及相对变动趋势进行分析，这也是本文的主要贡献之一。 之后本文将分别从金融生态环境总体质量、金融生态环境分项指标和分地区的视角进行实证分析，全面考察地区金融生态环境对地区公共服务均等化水平的影响。实证结果表明，地区金融生态环境的改善对地区公共服务均等化具有积极效应；同时，银行信贷资产质量，银行、金融市场的规模对地区公共服务均等化也产生不同程度的影响，并且银行在对地区公共服务均等化影响中占主导作用；而在分区域的实证考察中，我们发现金融生态环境同等幅度的提高对东部地区公共服务均等化水平的改善有更大的效应；值得注意的是，就中西部地区而言，提高经济发展水平对地区公共服务均等化程度有更加明显的积极作用，可见金融生态环境对地区公共服务均等化的改善效率一定程度上依赖于当地的经济发展水平。 一、我国省内基本公共服务均等化指数的构建 1.各地级市基本公共服务水平的测算 （1）基本公共服务综合评价体系指标的选取。基本公共服务力的评价体系分为主观评价和客观评价两个部分，主观评价主要是从公众的主观感受这个维度考察城市居民对政府基本公共服务在公平性、便利性以及整体性的满意程度；客观评价则主要是考察地方政府在基本公共服务领域所做的财政投入以及所取得的客观成果。 从操作层面来看，由于得到主观评价所需的所有地级市相关数据的成本较大，且考虑到在实际操作中采集的数据也具有一定局限性②，因此本文从客观评价着手，基于地方政府在公共服务方面取得的客观成果数据对各地级市的基本公共服务水平进行评估。 基本公共服务主要涉及保障基本民生所需的医疗卫生、教育、社会保障、环境保护、基本公共设施等方面。本文按照科学性、全面系统性和针对性的原则，从下面的指标体系来构造反映我国地级市基本公共服务水平的指标；此外为了消除地级市的不同人口规模对绝对量数据的影响，我们将绝对量指标除以对应地级市的人口数量，得到人均相对指标。具体指标及其含义如下： 医疗卫生类公共服务：是从一个地区的医疗卫生水平的角度反映该区域的基本公共服务水平，指标选为医院、卫生院人均床位数； 教育类公共服务：是从一个地区的教育水平反映该地区的基本公共服务水平，指标选为普通中学的师生比； 环境保护类公共服务：是从一个地区的对环境保护的重视程度反映该区域的公共服务水平，指标选为人均绿地面积和人均工业废水排放达标量； 能源基础设施类公共服务：是从一个地区的能源类设施水平的角度反映该区域的公共服务水平，指标选为人均生活用电量和人均生活用水量； 交通运输类公共服务：是从一个地区的交通运输发展水平的角度反映该区域的公共服务水平，指标选为人均公共交通车辆（汽、电车）拥有量。 为了综合考虑7项指标，我们使用主成分综合评价法对各个地级市的公共服务整体水平进行测算。由于少数指标缺少部分年份的统计数据，为顺利进行主成分分析，我们在处理缺失值时采取均值替换法（Mean Imputation）③，用该指标同一地级市其他年份数据的平均值代替缺失值，由于本文中分析的统计数据量较为庞大，所以对部分指标在少数年份的缺失值采取均值替换法不会对结果造成明显的偏差。 （2）主成分综合评价法的原理及数学模型。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种降维的多元统计方法，它借助一个正交变换将一组具有相关性的原随机变量转化为与其分量不相关的新随机变量，并以方差作为新随机变量中包含信息量的测度，对新随机向量进行降维处理。记
（i=1，2，…，p）为p个原变量，
（j=l，2，…，p）为p个主成分。在得到p个主成分后，我们设阈值为85%，按照累计方差贡献率不低于阈值的原则选取前m个主成分，然后以每个主成分各自的方差贡献率作为权重对m个主成分进行线性加权得到最终的价值函数，从而实现对各个地级市的基本公共服务水平的综合评价。记第j个主成分
（j=1，2，…，p）的方差贡献率为
，则本文中主成分综合评价法的价值函数为：
（3）主成分综合评价结果。在分析之前，首先对2003～2011年内全国288个地级市的7项公共服务数据进行KMO值检验。从检验结果可以看出（由于本文数据量较大，故而不列出所有检验结果），大部分地级市数据的KMO值均通过检验，表明各个指标之间具有比较大的相关性，说明原始数据适合进行主成分分析④。以深圳市为例介绍我们对每一个地级市的测算过程（见表1）。 由表1可以看到，前3个主成分的累积贡献率已达到0.893，大于阈值0.85，说明前3个主成分已包含了7个原始指标的大部分信息，因此选取前3个主成分构造深圳市的价值函数（Score）：
根据式（2）的价值函数可以得到得到深圳市2003～2011年的基本公共服务水平得分。由于每个省份的数据不同，主成分分析以及综合评价得到的价值函数也不尽相同，在此从广东、山东、云南中分别选取5个地级市，对其公共服务水平得分作统计，如图1所示。
从图1中可以看到，从得分的绝对水平来看，广东省深圳市的基本公共服务水平明显高于其他4个地级市；云南省昆明市的得分明显高于其他4个地级市；而山东省5个地级市的基本公共服务得分之间也存在一定差异，说明3个省份的基本公共服务水平都存在不均等的问题。从变动趋势来看，2003～2011年大部分地级市的得分普遍在一定范围内波动，少数地级市，如汕头市、烟台市、济南市有增长的趋势。 2.各省份基尼系数的测算——表征省份内公共服务均等化水平 （1）基尼系数的原理。基尼系数（Gini Coefficient）是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标，本文将其引入公共服务领域内，用以衡量各省份公共服务的均等化水平。基尼系数的直接测度公式为：
在本文中，N表示该省份内的地级市个数，
表示第i个地级市的基本公共服务水平得分Score，μ表示该省份所有地级市得分的均值。由于北京、上海、重庆、天津为直辖市，无法计算代表其均等化水平的基尼系数；另外，西藏和青海都只有一个地级市具有较为完备的统计数据，受地级市数量的限制，也无法测算这两个省份对应的基尼系数，本文一共测算了25个省级行政区的基尼系数。 （2）各省份基尼系数的计算结果。根据离散分布的基尼系数公式，使用2003～2011年不同省份的基本公共服务水平得分（Score），可以得到全国25个省级行政区基本公共服务均等化水平的基尼系数。从空间维度上看，本文得到的基尼系数包括25个省级行政区；从时间维度上看，基尼系数结果横跨2003～2011年9个年份。因此，为了直观清晰地分析各省份的基本公共服务均等化水平，下文对基尼系数结果进行空间上的横向对比和时间上的纵向分析。 （3）各省份基尼系数的横向对比。从绝对数值上来看，我国各省份内基本公共服务均等化水平的基尼系数绝大部分在0.2～0.55的范围内分布，2004年基尼系数最低的是新疆（0.145）、陕西（0.151）和河北（0.170），最高的是云南（0.559）、宁夏（0.555）、四川（0.544）；2011年基尼系数最低的是河北（0.195）、新疆（0.198）、山西（0.219）。按照联合国组织的有关规定，基尼系数在0.3以下表示收入分配较平均；0.3～0.4表示收入分配相对合理；0.4以上则表示收入差距较大。为更直观地对全国各省份的基本公共服务均等化的基尼系数做不同地区的横向对比，我们借助该划分方法，将基尼系数在0.3以下的省份划分至第一类，在0.3～0.4范围内的省份划分至第二类，超出0.4的省份划分至第三类。表2是选取2003年、2007年、2011年3个年份的结果。
总体来看，在2003～2011年，各个类别的省份个数没有较大的波动。从区域经济发展的视角来看，各省份之间经济较为发达的省份，如河北、江苏、山东的基尼系数普遍较低；而基尼系数较高的省份大部分是经济相对落后的省份，如云南、甘肃、宁夏，或是地理位置位于内陆或东北部的省份，如四川、黑龙江、吉林、辽宁。因此，可以看出我国各个省份的公共服务均等化水平与省份的经济发展水平存在一定关系。另外，虽然新疆处于内陆，经济相对不发达，但结果中其基尼系数均在0.2上下波动。但我们从原始数据推测，由于新疆只有两个地级市（乌鲁木齐市和克拉玛依市）具有较为完备的统计数据，受地级市数量的限制，在此基础上利用基尼系数估测的公共服务均等化水平可能无法真正衡量整个新疆的均等化水平。 从省份不同地理位置的角度来看，在第一类的7个省级行政区（基尼系数小于0.3）中，有4个东部省份（河北、江苏、山东、海南），1个中部省份（山西），2个西部省份（广西、新疆）；在第二类的9个省级行政区（基尼系数在0.3～0.4）中，有2个东部省份（福建、浙江），5个中部省份（安徽、江西、河南、湖北、湖南），2个西部省份（贵州、陕西）；在第三类的9个省级行政区（基尼系数大于0.4）中，有2个东部省份（辽宁、广东），2个中部省份（黑龙江、吉林），5个西部省份（四川、云南、内蒙古、甘肃、宁夏）。可见我国基本公共服务均等化水平与所处的地理位置有一定联系，从总体上看，均等化水平由西向东逐渐提高。 （4）基尼系数的纵向对比。为了直观地观察25个统计省份在2003～2011年的基本公共服务均等化水平的变动情况，我们对基尼系数作统计折线图，如图2所示。
为了分析各个省份在2003～2011年基尼系数的波动情况，我们对各个省份9年的基尼系数计算其标准差。从表3可以看到，各省份在9年内基尼系数的标准差分布在0.0173～0.105。其中，浙江、山西、辽宁、福建、江苏、湖北基尼系数波动程度较小，其标准差在0.03以下。标准差在0.03～0.06之间的省份有安徽、四川、云南、江西、湖南、山东、河南、广东、甘肃、宁夏、河北、广西；在0.06以上基尼系数波动程度较大的省份有7个，分别为吉林、新疆、黑龙江、陕西、内蒙古、贵州、海南。 考虑到每个省份基尼系数绝对数量不同，我们对各个省份计算其基尼系数的变异系数以分析其在9年内的波动情况（见表3），发现大部分省份的变异系数在0.05～0.2之间，说明基尼系数的变动普遍较小。其中，福建、江苏、辽宁、山西、浙江、湖北、四川、云南、甘肃9个省份的变异系数在0.1以下。变异系数在0.3以上的省份只有新疆和海南，考虑到在合成基尼系数时，这两个省份均只有两个地级市的完整数据，可能使得估测的基尼系数误差较大，无法准确衡量该省份的真正均等化水平。除此之外，变异系数在0.2以上的省份有河北、内蒙古、贵州、陕西。 综合以上两个波动程度测算指标来看，由于变异系数可以消除序列均值对于其离散程度的影响，所以本文认为变异系数较大的省份，不同年份之间的基尼系数波动较大；反之，变异系数小的省份，不同年份之间的基尼系数离散程度较小。
从变化趋势来看，在25个统计省份中，2010年的基尼系数比2004年降低的有16个省份，其他9个省份基尼系数较2004年有所升高，分别为河北、黑龙江、吉林、江苏、辽宁、内蒙古、山东、陕西、新疆。这9个省份分布于全国沿海内陆各地，经济发展水平也参差不齐，未呈现明显的规律。且从变化的幅度来看，在2003～2011年无论是基尼系数升高或是降低的省份，大部分省份变化的幅度都不明显，没有出现基尼系数大幅上涨或降低的趋势。 二、影响因素分析与计量模型设定 国内对于基本公共服务均等化的对策研究多以完善公共财政体制与健全政府管理机制为着眼点，但本文认为政府公共服务均等化的实现关键之一是政府间财力转移支付的顺利有效进行。而地区金融生态环境的改善有利于金融体系更好地发挥筹资融资作用，使本地区资金流动顺畅，避免借贷款中出现资金短缺问题，保障政府提供公共服务产品的资金来源；同时金融市场在金融环境良好的情况下运作，能对跨空间的资源配置起到有效帮助，对缩小地区间政府财政收入差距有积极作用。 此外，处在一定金融生态环境中的金融活动还具有稳定、促进并提升政府公共行为的价值。金融生态的改善能够促进金融机构或金融市场更积极地发掘具有经济价值的投融资项目，提振地区经济发展。这在一定程度上增加了地方政府的财政收入，有助于政府加强地区基础设施建设和提高人民生活水平，从而带动整个地区经济、政治、文化的繁荣，进一步缩小该地区与其他地区的公共服务水平差异。 1.模型设定 接下来本文使用我国25个省级行政区2003～2011年的面板数据，研究金融生态环境对地区公共服务均等化水平的影响，丰富金融生态环境指标经济效果评价的应用研究。不仅从金融生态环境总体质量的角度进行考察，而且选取衡量金融生态环境的4个具体指标：不良贷款比例、非信贷不良资产预计损失率、商业贷款规模和股票市场规模，从不同的角度分析其对地区公共服务均等化的影响。此外，我们还进行分区域的实证考察，以探讨在金融生态环境与地区公共服务均等化互动过程中的地区差异。由于公共服务均等化指标所带有的动态性、内生性以及不同地区的差异性，使得OLS模型估计系数绝对值偏大，本文采用Arellano和Bover（1995）提出的动态面板系统广义矩估计方法（GMM）来克服内生性问题，通过使用内部变量的滞后期作为工具变量，可以有效分离非时变的区域效应。 （1）基础模型。考虑到金融生态环境可能产生的动态性，本文借鉴Mathys（2007）的方法，通过构建能较好反映动态性的ADL模型，基于我国省级公共服务均等化水平和金融生态环境的面板数据，采用系统动态GMM方法测量了金融生态环境对地区公共服务均等化水平的效果。 地区公共服务均等化水平（pubgini）会受到上一期的影响，同时受到当期和上一期金融生态环境总体质量（finascor）及控制变量（gdppc）的影响，且以2005年为基期计算的人均实际GDP衡量的经济发展水平也同样受上一期制约。所以我们借鉴Brulhart和Mathys（2008）的建模方法，选取一期滞后，采用ADL（1，1）模型来建立本文的模型。具体形式为：
在以上方程的各变量中，
代表了上文所说的非时变区域效应，这种效应不随时间的改变而改变，与地区金融生态总体质量得分和人均GDP相关度不高但是却显著影响地区公共服务均等化水平。如果这种效应真的存在并且有重要影响的话，那么以变量的滞后期作为工具变量的不区分部门的估计都会出现有偏估计。所以，我们使用大样本的动态面板估计将这种非时变区域效应从金融生态环境效应中剔除，来保证对解释变量估计的准确性。 （2）金融生态环境分项指标研究模型。以上的基本模型从总体视角测度区域金融生态环境对该地区公共服务均等化水平的影响。接下来本文选取不良贷款比例（credit）、非信贷不良资产预计损失率（loss）、商业贷款规模（creditbus）和股票市场规模（stmktcap）4个反映地区金融生态环境的分项指标，分析它们对当地公共服务均等化水平的影响，全面地展现不同维度的金融生态环境发展状况在公共服务均等化水平中的差异性效应。模型具体形式如下：
其中，D表示模型中主要解释变量的集合，credit、loss、creditbus、stmktcap则分别代表不良贷款比例、非信贷不良资产预计损失率、商业贷款规模和股票市场规模。以上方程中所选取的金融生态环境指标借鉴黄国平和刘煜辉（2007）的研究。 （3）分地区研究模型。根据以往研究我国公共服务水平的文献和在本文数据处理分析的过程中我们发现，我国东、中、西部地区间存在显著差异。莫光财和张东豫（2007）也指出，地区间存在资源禀赋、国家政策、转移支付、政府行政能力等方面的差异。王凯和武力超（2013）则从金融服务多样性的角度详尽分析了区域间在金融生态环境上的差异。因此，将地区经济、政治、文化等发展水平相近的地方归为一类进行比较可以更好地解释金融生态环境对地区基尼系数的影响。因此最后我们将全国分为东、中、西三部分对式（4）再次进行分组研究。 2.变量选择 （1）本文的被解释变量是省级公共服务均等化指标——基尼系数（pubgini）。通过选取我国288个地级市2003～2011年7项公共服务指标数据，采用主成分分析和基尼系数的方法，计算每个省份各年的基尼系数水平，以此来衡量各省份内公共服务均等化水平。地级市数据来自CEIC中国经济数据库和2003～2012年《中国统计年鉴》。基尼系数越小反映公共服务均等化水平越高，基尼系数超过0.4则认为地区间不均等化水平较高。具体算法在后文详细说明。 （2）金融生态环境指标是本文的主要解释变量。周小川（2004）首次将生态学概念系统地引入金融领域，并强调用生态学的方法来考察金融发展问题。良好的金融生态环境对于提高地区金融体系的运行效率、降低金融交易成本、优化要素市场的资源配置以及促进经济健康发展等都具有重要作用。本文使用中国社会科学院金融研究所对我国各地区金融生态的总体评分（finascor），来反映一个地区金融生态环境的总体质量。具体为：第一，信贷资产质量，指标选取为不良贷款比例；第二，非信贷资产质量，指标选取为非信贷不良资产预计损失率；第三，金融中介，指标选取为商业贷款规模；第四，金融市场，指标选取为股票市场规模。 在实现地区公共服务均等化过程中，如基础设施的建设，社会保障体系的完善，教育、医疗等方面的提高都需要资金的支持，仅靠政府的财力显然难以满足，因此就要求金融体系充分发挥融通资金的功能，而金融体系的风险则会对政府提供公共服务的资金来源产生不确定性，因此本文选取不良贷款比例（credit）和非信贷不良资产预计损失率（loss）反映银行业的信用风险监管水平。高风险往往伴随高收益，因此金融机构趋向于提高资产的杠杆比率，但同时这也给整个社会金融体系带来较大的风险，为保障金融体系的稳定性，这就要求银行业的监管机构加强对金融中介的风险控制力度。不良贷款比例和非信贷不良资产预计损失率越低，反映金融体系监管越完善，相对风险水平越低；而商业贷款规模（creditbus）和股票市场（stmktcap）规模则主要反映了各省份的金融体系结构中金融中介和金融市场的规模。不同的金融结构往往导致不同的金融体系运行效率，陈雨露和马勇（2008）指出，在新兴市场国家，金融结构对金融体系运作的效率有显著影响，金融体系结构越是倾向于“银行主导型”，其经营成本相应越高，效率越低。本文将分别考察金融中介和金融市场的规模对地区公共服务均等化的影响。 （3）人均实际GDP是本文的控制变量。以基期价格计算的人均实际GDP反映一个地区一年内的人均收入水平。我们采用以2005年为不变价格测算各年人均实际GDP。GDP作为衡量地区宏观经济发展的一个重要指标，对政府公共服务的水平存在显著影响。段艳平和庞娟（2011）在研究基本公共服务供给与区域经济发展中认为，经济的发展会促进基本公共服务水平的提高，而更高的经济发展水平要求更高的公共服务水平与之相适应。 三、计量结果解释和稳健性检验 表4～表6报告了我们主要的计量结果。表4和第47页表6是金融生态环境总体质量对公共服务均等化水平的回归结果，其中表6为分区域回归分析结果；下页表5是金融生态环境分项指标的回归结果。下面我们进行逐一分析。 1.基础模型的回归结果及解释
表4报告了我国各省份金融生态环境总体质量对公共服务均等化水平的回归结果。模型（1）～模型（5）采用面板最小二乘估计OLS法、固定效应（FE）模型、差分GMM（DIFF-GMM）模型和系统GMM（SYS-GMM）模型4种方法对金融生态环境与公共服务均等化的关系进行了检验，模型（5）为加入控制变量后的回归结果。为增强计量结果的可靠性，我们对模型设定的合理性和工具变量的有效性进行了检验，表4的所有模型中二阶序列相关AR（2）的检验结果显示拒绝原假设，说明模型的随机误差项不存在序列相关，表明我们所设立的模型是合理的；而Sargan过度识别检验的结果也表明，回归中使用的工具变量不存在过度识别问题（Sargan统计量的p值均大于1%）。然而，Sargan检验只能检验工具变量是否存在过度识别问题，在没有一种检验可以有效地检验方程的工具变量是否存在识别力不够的情况下，根据Bun和Windmeijer（2007）的研究，如果系统GMM回归中的工具变量识别力不够，则会在小样本的情况下造成有偏估计。对此，Bond等（2001）提出了一种较为直观的检验方法，认为在ADL（1，1）模型中，OLS估计的自回归系数有高估倾向，而FE模型的自回归系数具有低估倾向，若系统GMM回归得到的自回归系数值恰好处在OLS和FE自回归系数之间，则可以认为系统GMM回归使用的工具变量是合适的，不存在识别力不足的问题。而从表4我们发现，在同样的模型中，系统GMM估计的自回归系数为0.009，恰好位于OLS自回归系数0.001和FE自回归系数0.010之间，所以，计量模型的工具变量选择是适合的。
表5的模型（4）和模型（5）是采用系统GMM方法对金融生态环境总体质量影响公共服务均等化的回归结果。与预期一样，金融生态环境的当期和滞后一期水平在1%的显著性水平下对地区公共服务均等化水平具有正向影响，金融生态环境总体质量的提高使得地区公共服务非均衡程度下降，从而提高公共服务均等化水平，其回归系数均为0.009。一方面，金融生态环境的改善，可以促进金融机构和金融市场更健康地运行，使得金融产品、资金更有效地配置，对政府财政资金筹融资的顺利进行提供了便捷途径，使得政府有充裕的资金投入公共服务事业，对公共服务均等化产生长期持久的正效应；另一方面，金融环境离不开当地经济、政治、文化、法律制度等因素的影响，它的改善说明当地上述各方面的建设均有所提高，人民生活水平也相应提高，对公共服务各方面的需求和质量也会提高，激励政府更有效率地提供公共服务，因此政府会更注重公共服务的供给，努力提升地区整体公共服务水平。此外，我们看到滞后一期的均等化水平的提高会提高当期的公共服务均等化水平，而且影响效应较大。同时，人均实际GDP的增加也会提高地区公共服务均等化水平，并且这种效应呈现递增的趋势。这也印证了安体富和贾晓俊（2010）在研究地方政府提供公共服务的影响因素时所指出的地区之间经济发展和收入水平的差距会直接反映公共服务提供水平的差异，我国经济发展水平高的地区可以较大程度满足其公共服务需求，而经济相对落后地区的公共服务提供在较大程度上受财力制约，有一些公共服务需求则得不到满足。本文认为，转移支付制度是均衡地方政府财力、减弱经济发展水平对公共服务均等化制约的重要制度，经济发展水平、地方政府财力对公共服务均等化的制约说明了我国当期的转移支付制度还有待完善，由于金融体系在转移支付中扮演了重要角色，因此这也强调了提高金融生态环境对于地区公共服务均等化水平的重要性。 2.金融生态环境分项指标模型的回归结果及解释 表5中模型（1）～模型（4）分别使用4个不同维度的金融生态环境指标，其中模型（1）纳入信贷不良率（credit），结果发现信贷不良率的下降会显著提高地区公共服务均等化水平，说明提升信贷资产质量，加强对银行风险管理的控制，有助于当地公共服务均等化的建设。模型（2）引入非信贷不良资产预计损失率，它的降低同样可以推进地区公共服务均等化，且上述两个模型的主要解释变量均在1%的显著性水平下具有统计显著性。这就要求政府减少对银行的行政干预，推进产权改革制度，建立完善的社会信用保障体系；同时，商业银行应借鉴国际商业银行的信贷风险管理经验，建立全过程的风险监管机制和适合自身的信贷治理风险体系。模型（3）和模型⑷分别从金融中介规模——商业贷款规模（creditbus）、金融市场规模——股票市场规模（stmktcap）考察对被解释变量的影响。结果表明，二者的增加对地区公共服务均等化的改善均有非常显著的正向影响（显著性水平分别为5%与1%）。值得注意的是，以商业贷款衡量的银行规模每增加1个单位，地区公共服务均等化平均提高0.055个单位，而对应的金融市场规模的影响系数则为0.015。可以发现，由于我国经济尚处于经济发展的初级阶段，银行可以有效地动员储蓄，通过贷款和货币乘数效应创造货币，降低了经济对资本积累的依赖，更好地发挥金融体系筹融资的功能。同时，由于我国的金融市场不够完善，监管制度尚存在一定缺陷，严重的信息不对称问题阻碍了资金的有效配置，市场的无效性使得金融市场在发挥融资功能以促进地方公共服务均等化过程中的影响力低于银行。因此，在当前以及今后的一段时期，银行对金融体系中融资效率影响的主导地位显著，特别是在中、西部以及广大农村等金融市场不够完善的地区，其作用仍是不可替代的。同时，处于经济战略转型期的中国应加快发展金融市场，确立与中国经济发展新阶段相适应的金融体系结构。
3.分地区模型的回归结果及解释 为研究不同地区的差异，我们分别对东、中、西部进行分组回归，结果见表6。从表6看出，人均实际GDP的负向系数分别是：东部为0.142，中部为0.740，西部为1.286；其滞后一期的影响系数分别是：东部为0.252，中部为0.796，西部为1.428。可以初步得出结论：人均GDP的增加对西部地区基尼系数的影响最大，中部地区次之，对东部地区影响相对最小。从现实来看，可能的原因为：与东部地区相比，西部地区的整体经济发展水平比较落后，在此基础上，GDP的同等幅度提高对西部地区的公共服务均等化的改善会有更大的效应。对于金融生态环境，负向系数非常显著（东部为0.051，中部为0.015，西部为0.003），且其滞后一期的影响也均为负（东部为0.042，中部为0.012，西部为0.032）。值得注意的是，金融生态环境对东部地区的影响效应最大，原因是东部地区较中、西部地区而言，无论政治、经济、文化等方面的发展都有较大优势，而地区金融生态环境的改善必然也会影响地区其他方面的发展，政府提供公共服务的供给也不仅受金融环境提供资金的影响，更会受到当前制度约束、政府官员行政能力、人民生活需求等其他因素发展水平的制约。所以相对中、西部地区，东部地区在各个方面的领先优势使得金融生态环境的提高对公共服务均等化的影响更显著。 综上所述我们发现，在我国不同地区，金融生态环境对公共服务均等化的影响存在一定差异，但金融生态环境的改善对提高公共服务均等化水平均存在正向效应。各地区都应进一步改善金融生态环境，充分利用区域优势，从公共服务的需求和供给两方面促进地区公共服务均等化水平。 本文首先基于我国288个地级市的各项公共服务水平指标进行主成分分析，并计算基尼系数以估测各省份的公共服务均等化水平。之后以25个省级行政区作为研究对象，使用系统动态GMM估计方法，研究金融生态环境的总体质量对地区公共服务均等化水平的影响。基本模型表明，地区金融生态环境总体质量每提高1个单位，地区公共服务均等化水平平均提高0.009个单位，说明金融生态环境的改善对提高公共服务均等化水平有积极的影响；同时人均GDP水平也对公共服务均等化水平有正向效应。 接着，我们探究了金融生态环境分项指标对公共服务均等化的影响。回归结果表明：衡量金融风险和资金质量的指标不良贷款比例（credit）与非信贷不良资产预计损失率（loss）的降低，对提高地区公共服务均等化水平有正向影响，说明提升信贷资产质量，加强对银行风险管理的控制，减少政府对银行的行政干预等措施有助于当地公共服务均等化的推进；而对于衡量地区金融发展规模的商业贷款规模（creditbus）和股票市场规模（stmktcap），二者规模的增加对地区公共服务均等化的改善均有非常显著的正向影响。但以商业贷款衡量的银行规模每增加1个单位，地区公共服务均等化平均提高0.055个单位，而在9年内所有省份的基尼系数均值为0.365，可以发现公共服务均等化水平提高了15.7%，而对应的金融市场规模的影响系数则为0.015，即提高了4.11%，说明目前我国银行在发挥融资功能以促进地方公共服务均等化的过程中的影响力高于金融中介的作用，这也提醒我们处于经济战略转型期的中国应加快发展金融市场，确立与中国经济发展新阶段相适应的金融体系结构。 最后，分地区模型的实证结果显示，金融生态环境的改善对我国东、中、西部地区的公共服务均等化均有促进作用，但其影响程度存在一定差异，金融生态环境对东部地区公共服务均等化的影响效应大于中西部地区；东部沿海地区在政治、经济、地理位置等方面上的优势，为金融体系营造了一个更良好的发展环境，使得金融生态环境同等幅度的提高对东部地区的公共服务均等化水平的改善有更积极的促进效应；而就人均GDP水平而言，其对西部地区均等化水平的影响大于东部地区，由于西部地区的整体经济基础比较落后，而政府提供公共服务的供给也不仅受金融生态环境的影响，更会受当前经济发展水平、制度约束、政府官员行政能力、人民生活需求等其他因素的制约，因此对于西部地区，提高经济发展水平对公共服务均衡配置有明显的积极作用。 本文的实证研究结果对政府实现公共服务均等化过程至少有三点启示：第一，各级政府应改善地区金融生态环境，优化金融体系结构，充分利用区域优势，使金融体系可以更好地服务于公共财政领域。第二，在当前以及今后的一段时期，银行对金融体系融资效率影响的主导地位不可动摇，特别是在中、西部以及广大农村等金融市场不够完善的地区，其作用仍是不可替代的。同时，处于经济战略转型期的中国应加快发展金融市场，确立与中国经济发展新阶段相适应的金融体系结构。第三，由于地区间存在资源禀赋和经济发展水平差异，在实现公共服务均等化的过程中，各因素对不同地区的影响存在显著差异，西部地区的经济发展较为落后，因此提高其经济水平对公共服务均等化有较大提高；而东部地区由于自身经济基础较高，改善金融生态环境则成为提高公共服务均等化的有力途径。 感谢厦门大学经济学院国际经济与贸易系引进人才科研启动经费的支持。感谢郑甘澍、彭水军、张伯伟、周申、孙浦阳的宝贵意见。 ①http://www.xinhuanet.com/zhibo/20081218a/. ②http://www.ssap.com.cn/web/c_00000001001800010054/. ③均值替换法：当变量是数值型时，均值替换法根据该变量在其他所有对象取值的平均值来填充缺失的变量值，均值替换法是一种简便快速的缺失数值处理方法，使用均值替换法插补缺失数值，对该变量的均值估计不会产生影响。 ④本文在进行主成分的计算之前，删去一些省份中的一个或少数几个KMO值较小的地级市，再进行主成分分析。
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我国区域公共服务均等化的测度及影响因素研究_公共服务均等化论文
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