基于基尼系数的中国科普经费投入公平性分析
李恩极1，李 群2
(1.中国社会科学院研究生院，北京 102488；2.中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，北京 100732)
摘 要： 在中国科普事业 “马太效应”日益凸显的背景下，本文首次运用收入份额法对科普经费基尼系数进行测算，并按照地区和筹资渠道进行分解，得到各组的子基尼系数以及关于总体基尼系数的边际效应。研究表明：中国人均科普经费在省际之间差异较大，但总体呈下降趋势，基尼系数保持在0.5左右。分地区来看，东部地区的基尼系数远高于中西部，是总体变化的主导因素，而中西部较为接近；三个地区的基尼系数均有不同程度的波动，东部地区的基尼系数呈下降态势，但是中部和西部地区的省际差距出现扩大迹象。从筹资渠道看，各来源的省际差异十分显著，其中政府拨款的基尼系数最小，并主导了总体基尼系数的变化。提高政府拨款和中西部科普经费在总体科普经费投入中的比重，有利于改善科普经费投入在省际间的公平性。
关键词： 科普经费；基尼系数；区域配置；筹资渠道；边际效应
0 引言
科普事业发展是深入实施创新驱动战略、建设创新型国家的一项基础性社会工程，是政府引导、全面参与的社会行动。中国科普事业在党和政府的高度重视下，经过多年发展，已取得显著成效：科普人才队伍日益壮大，科普经费投入呈递增态势，科普场馆建设逐渐完善，与欧美国家的差距在不断缩小[1]。2015年全国共有科普人员205.38万人，比2014年增加2.06%；全社会科普经费筹集额141.2亿元，比2014年略有下降；全国共有科普场馆1258个，比2014年增加了125个。科普是科技工作两极中的重要一极，也是提高公民科学素质的主要载体。2018年中国公民具备科学素质的比例达到8.47%，比2015年的6.20%提高了2.27个百分点，正逐步接近2020年底达到10%的目标[2]。
目前的科普工作仍存在一些不足，其中科普经费分配的集中和不均等被认为是一个比较突出的问题。中国科普经费投入在不同地区间差异明显，有的相差数倍，甚至高达上百倍，尤其是在各地区科普场馆建设基建支出方面，科普经费投入不足和利用效率低下同时存在，北京、上海、江苏和广东地区与其他地区的差距越来越大， “马太效应”已经出现在中国科普资源的配置中，成为制约科普全面可持续发展的瓶颈之一[3]。各地区科普经费投入的差距也反映出公众科学素质发展中一些不平衡、不充分的情况：2018年上海、北京的公民科学素质水平超过20%，天津、江苏、浙江和广东超过10%，上述省市和山东、福建、湖北、辽宁共10个省市超过全国平均水平，大部分中西部省市的公民科学素质水平仍然较低[2]。由此可见，科普投入的不平衡状态不仅造成科普经费的浪费，降低了科普资源的配置效率，也影响了全民科学素质的提升以及创新型国家的建设。然而，科普经费投入的不平衡到底达到了何种程度，对此问题的定量分析却付之阙如。鉴于此，本文利用2008—2015年的科普统计数据，基于基尼系数对科普经费投入的公平性进行测量，并将基尼系数按地区和筹资渠道进行分解，以期为中国科普事业的均衡发展提供可参考的建议。
1 文献回顾
1.1 科普相关研究
中国科普理论研究从1980年中国科普所成立后开始步入正轨，经过多年研究探索，取得了众多研究成果[4]。科普是以公众易于理解、接受、参与的方式，普及科学技术知识、倡导科学方法、传播科学思想、弘扬科学精神的活动[5]，但由于各地区发展水平和文化风俗不同，导致各地公民素质参差不齐，因此，对地区科普能力进行评价势在必行。佟贺丰等基于2006年科普统计数据，运用层次分析法，从科普人员、基础设施、经费投入、科普传媒以及活动组织五个方面构建了地区科普力度评价指标体系[6]。李婷从科普投入、科普产出和科普支撑三个方面对地区科普能力进行界定，运用主成分分析法对全国地区科普能力水平进行了定量分析和评价[7]。何丽从企业科普创新的角度，构建了包括科普创新的投入能力、管理能力、产出能力、市场营销能力、技术创新能力、科普活动能力六个方面的企业科普能力评价指标体系，并采用模糊评价的方法建立企业科普能力的评价标准[8]。
伴随着科普事业的纵深发展，各地区科普资源的投入产出以及利用效率逐渐成为学者们的研究热点。莫扬等基于调查数据，发现科技人才科普积极性自觉性不强，人均实际投入科普工作量下降，科普创新及科普专业能力不高[9]。任嵘嵘等采用灰关联度方法分析了科普经费、科普人才等指标与科技进步之间的关系，结果表明，目前科普资源的整体利用效率较低，对科技进步的促进作用不大[10]。杨勇等运用区位商方法测度了科普产业中科普人员、科普场所、科普经费及科普媒介的集聚度,发现科普产业及其组成分布都极不均衡,投入产出效率非常低[11]。刘广斌等应用三阶段DEA方法对科普投入产出效率进行研究，发现科普投入产出综合效率不断波动并呈缓慢下降趋势，提出要提高对有限科普资源的利用[12]。马宗文等运用典型相关分析法，从科普经费、人员和设施三个方面定量分析了科普投入对科普能力的驱动作用[13]。还有一些学者围绕科普人员[14]、科普出版物[15]、科普宣传[16]、科普基础设施[17]等方面展开了专门研究。
认真做好农牧民的技术培训工作，倡导崇尚科学、反对封建迷信，提高群众对科学种田的认识，改变“等、靠、要”的懒汉懦夫思想，提高青稞整体生产水平，促进农业增效、农民增收，为林芝市提高青稞产量而努力奋斗。
资源分配的集中和不均等是社会科学领域的经典研究议题，现已发展出洛伦兹曲线、基尼系数、泰尔指数、广义熵指数以及AKS指数等多种测量工具[18],这些工具被广泛应用在居民收入、公共服务、土地资源等经济资源的分布不均等程度的研究中。江求川通过构建收入、健康和教育的三维基尼系数，探讨了多维福利不平等的变化趋势及分解问题[19]；李永乐等利用GIS空间分析和泰尔指数研究了城市土地利用效率的时空特征和地区差距，并对差异产生的原因进行了讨论[20]；武力超等运用主成分分析法将地级市的各项公共服务指标合成公共服务水平得分，运用基尼系数估测了省际公共服务的均等化水平[21]。默顿指出，科学界在对科学家给予荣誉时，会优先考虑已经享有相当声誉的科学家[22]。何光喜等基于抽样调查数据，采用洛伦兹曲线、基尼系数和集中曲线分析了科研经费分配不均等问题[18]。戴平生提出了一种新的基尼系数计算方法，并应用于教育经费配置的公平性分析中[23]。
其中,S =x 1y 1+x 2y 2+…+x n y n 为加权的组平均收入总额;W i =X i +X i-1 -1为组合系数。组合系数W i 关于i 单调递增，介于p 1-1和1-p n 之间，并且内积为0。
对妇产科患者给药的过程当中,护理人员应当态度和谒,主动沟通,以便更好地分散患者的注意力。注射时应当选择适宜的位置,以熟练的手法进行穿刺,穿刺过程中应当注意对患者进行询问,如患者出现不适,则应当立即停止注射并进行检查[3]。
1.2 资源分配不均等问题的相关研究
滑坡形成的力学机制为：动力来源为重力和裂隙水压力(图16、图17)，活动机制为滑移-拉裂[3]，对此，前人进行了大量的研究[10-13]。简要归结起来，本病害的起动过程如下：
但是后来，阿飞的一家完全搬到另一个城市，许多年都不愿回来。只是听阿飞的一个朋友说，阿飞按照原计划开始了结婚安排，但他的父亲和母亲没有过问，而阿飞的岳父岳母却颇喜欢这个女婿，满心欢喜的接纳了。！在女方的家乡，他们举行了盛大的婚礼——阿飞的亲戚无一人到场。而他们的婚礼中最吸引人的地方在于，在婚礼的前一日，阿飞的父亲和母亲根据算命先生的意见，印了几百份传单，并聘了几个人发放到附近的所有村子，传单上写着三件事：第一，他们已经和阿飞断绝了父子、母子关系；第二，阿飞娶妻子是没有经过家人同意的，以后她生的孩子也不能进他们的家门；第三，将来他们身后的财产不再由阿飞继承。
基尼系数由意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线提出，是测度分配不均等的重要工具之一，该系数不仅满足达尔顿-庇古转移原理、规模不变原则等统计性质,而且具备一个标准化取值区间，可以直观地衡量指标分配的公平性[24]。另外，基尼系数能够按组分解，如地区分解、城乡分解、来源分解等，通过对不同组群进行比较，可进一步了解造成不平等的原因。基尼系数有多种计算方法，如直接计算法、几何算法、平均差算法、收入份额法、差值法、曲线回归法等，这些方法被应用于不同的问题分析中，其中收入份额法不仅可以将基尼系数按组群分解和按来源分解，还可以进行边际效应分析，被广泛应用于区域整体差距以及区间内部差距的实证研究[23]。本文运用收入份额法对中国科普经费投入的总体基尼系数进行测算，从整体上了解科普经费配置的公平性，然后对总体基尼系数按照东部、中部、西部以及收入来源进行分解，在此基础上，分析不同组的子基尼系数关于总体的边际效应，最后根据分析结果为科普经费的优化配置提出相应的政策建议。
2 科普经费配置区域与结构的公平性分析
2.1 基尼系数的等价算法：收入份额法
(1)科普经费区域配置的公平性变化。根据式 (1) (2)计算总体基尼系数以及相应的子基尼系数，结果列于表1。结果显示，省际科普经费的总体基尼系数从2008年的0.4881下降为2015年的0.4436，但是各地区组间基尼系数由0.0410上升至0.0522，表明人均科普经费的公平性在整体上有所改善，但是东部、中部和西部区域之间的差距出现扩大迹象。从地区分解后的子基尼系数来看，科普经费投入呈现明显的地域特征，东部的不均等程度远高于中部和西部，而中部和西部则较为接近。样本期间内，东部和西部地区的科普经费基尼系数有所下降，中部地区的基尼系数略有提高。从地区的贡献率和边际效应的估算结果来看，东部地区对基尼系数的贡献率保持在1.5左右，说明地区科普经费投入的分布在空间上相对稳定，对总体基尼系数的变动有显著作用。而中部地区对基尼系数的贡献率相对下降，西部地区的贡献率出现小幅度提升，说明中部地区省际之间的科普经费投入差距变大了，西部地区在科普经费投入方面正迎头赶上。
(1)
已有文献为科普研究提供了充分的理论依据和实证经验，但是鲜有文献专门分析科普经费投入的公平性问题。而且无论是建立地区科普能力指标体系，或者对科普投入产出效率进行测算，都仅是对各地区人均科普经费或者人均专项科普经费进行排名和简单描述，缺少对科普经费投入的定量分析。科普经费是科普事业发展的重要保障，建设科普场馆、开展科普活动离不开资金支持[3]。在科普事业 “马太效应”日益凸显的背景下，对科普经费进行深入分析，找到科普经费投入的薄弱环节，并据此提出促进科普事业均衡发展的对策，对于今后确定科普工作的重点、制定科学的政策和发展战略，都将起到理论支撑作用。
此外，在产业升级改革的过程中，其上下游产业及与之相关产业的改革和升级，也需要考虑到。以农业为例，其涉及到的产业包括餐饮、零售业、物流业为例，服务业的转型与发展更具有灵活性，其转型考虑到的不仅限于如何满足供需调整要求，还需要突破市场化较高所带来的压力。
(2)
此外，运用基尼系数的分解式可进一步计算各组基尼系数的边际效应。假设第k 组 (收入来源)收入增加α %，其他组收入保持不变，则基尼系数的增量表达式为：
(3)
其中,S k =∑x i y i 为第k 组的加权组平均收入总额；G k 为第k 组的子基尼系数；W ki 为第k 组的组合系数。同理，可以将基尼系数按收入来源进行分解，就计算而言，按收入分解和按区域分解，二者的逻辑是一致的。
(4)
其中,S 和S ′分别为第k 组收入增长前后的全体收入总量；S (k )是以分组数据计算基尼系数时，第k 组对总体基尼系数的贡献率；S k /S 为第k 组的收入份额；
和W i 分别为第k 组收入增长前后的组合系数。通常和W i 变化较小，使得ΔG 的符号取决于S (k )和S k /S 的值，若S (k )>S k /S ，则基尼系数变大，表明公平性出现恶化；若S (k )<S k /S ，则基尼系数变小，表明公平性得到改善。
2.2 科普经费来源及区域配置的公平性分析
根据各省科普经费筹集数据和各地区年末人口数据 (计算基尼系数时先将各省人均科普经费排序)，首先对反映省际科普经费配置公平性的总体基尼系数进行测算。在此基础上，参考已有文献和 《中国科普统计》的分组方式，对总体基尼系数按照东中西地区和筹资渠道进行分解，分别计算了子基尼系数、组间基尼系数 (排序差异)以及各组关于总体基尼系数的边际效应。研究中的科普经费筹集数据来自 《中国科普统计2016年版》，包括2008—2015年31省 (市、自治区)的面板数据；各地区年末人口数据来自历年 《中国人口和就业统计年鉴》。
收入份额法假设y 1,y 2,…,y n 依次为第1,2,…,n 组人群的平均收入，x 1,x 2,…,x n 为相应的人口数，记p i 、Y i 和X i 分别为收入份额、累计收入份额和累计人口份额，于是得到基尼系数的计算公式：
表1 科普经费基尼系数按区域分解及边际效应
图1左侧为科普经费总体基尼系数在2008—2015年期间的变化曲线，可以看出：总体基尼系数在此期间呈下降趋势，并且与东部地区的基尼系数曲线十分接近，说明东部地区是引起总体基尼系数变化的主导力量，这一情况也与东部地区份额权数一直保持在50%以上的现实相符。具体来说，2008—2010年，总体基尼系数基本保持稳定，说明省际之间科普经费投入的差异基本呈现平稳态势；2011—2013年，总体基尼系数明显下降，主要表现为东部地区内部差距逐渐缩小；2014—2015年，由于上海科普经费投入的大幅度增加，致使东部地区基尼系数和总体基尼系数出现明显提高，但是在2015年，省际之间的不均等情况有所改善。中部和西部地区的基尼系数虽然在2008—2011年期间出现了一些波动，依然呈现了下降趋势，但是在2012—2015年内，中部地区的基尼系数从0.1640提升至0.3229，西部地区从0.1369扩大到0.2584，说明中西部地区各省之间的差异有继续扩大的趋势。图1右侧为按区域分解的边际效应曲线，东部地区关于总体基尼系数的边际效应一直大于0，而中部和西部地区一直小于0，表明科普经费投入向中部和西部地区倾斜，或者改善东部地区内部的配置公平性，在各年度都可以降低总体基尼系数。
图1 2008 —2015 年科普经费基尼系数按地区分解及边际效应
值得思考的是，对上述统计结果应如何判断，我们不妨用国民收入不平等的阈值作为参考。以收入基尼系数为例，国际上一般将0.4作为收入分配差距的警戒线，超过0.4就表示差距较大，不平等程度较高。2008—2015年，虽然这一期间科普经费投入的基尼系数有所下降，但是一直在0.4以上，可见科普经费配置的区域不平衡问题仍然十分严峻。正如一些学者指出的那样，科学领域的不均等与国民收入的不均等没有直接的可比性，因为科学领域的不均等引致的 “冲突”远没有其他社会系统那么令人瞩目[25]。但是根据总体基尼系数、子基尼系数以及组间基尼系数的测算结果，我们有理由认为，科普经费投入不均等的问题的确存在，并且十分严重。
(2)科普经费来源的公平性变化。中国科普经费从资金筹集渠道来看，主要有政府拨款、社会捐赠、自筹资金以及其他收入四个部分。其中，政府拨款指从各级政府部门获得的用于本单位科普工作实施的经费,不包括代管经费和本单位划转到其他单位的经费，包括科普专项经费、从科学事业费中提取的拨款、用于科普场馆建设的专门款项以及其他来自政府财政的款型，是科普经费的主要来源；自筹资金指本单位自行筹集的专门用于开展科普工作的经费，是仅次于政府拨款的筹资来源[3]。
将n 组数据按区域分为r 组，并计算各组的子基尼系数，基于收入份额法的基尼系数可以分解为组群子基尼系数的加权平均和组间基尼系数的和，即：
上游污染，到下游才能体现；岸上污染，到水中才能体现；左岸污染，右岸也能体现。在以往“九龙治水、各管一段”的分割管理体制下，河流治污是个难题。
为了进一步分析科普经费不均等产生的原因，根据式 (1)～ (4)将总体基尼系数按筹资来源进行分解。从分解的结果来看(见表2)，与2008年相比，2015年来自政府拨款的科普经费投入略有提高，份额权数由72.36%上升至75.53%，对总体基尼系数的贡献率由67.83%提高到70.79%，子基尼系数由0.5053降至0.4364，成为引起总体基尼系数下降的主导因素。同时，政府拨款这一主要经费来源关于总体基尼系数的边际效应降为负，表示加强政府投入，进一步发挥政府主导作用可以缩小省际差距。
表2 科普经费基尼系数按筹集来源分解及边际效应
从表3可以看出，总体基尼系数在2008—2015年期间出现波动，但总体呈下降趋势，其中2012年为最低值。比较总体基尼系数和政府拨款基尼系数的变化情况，发现二者的趋势基本保持一致，说明中国科普经费筹资渠道主要依赖政府拨款，地方财政仍是科普事业发展的主要保障力量；自筹资金是科普经费的另一主要筹资渠道，由各单位自行筹集，其基尼系数远高于总体，说明来自自筹资金的科普经费投入在各省之间的差距更大；社会捐赠和其他收入的基尼系数较高，但由于所占份额较小，因此对整体影响并不大。
Interpon Reflex高反射涂料只吸收极少的光，使一个照明单位能够释放出更多的亮度，可帮助节省能源与成本。Interpon Reflex可最大程度地优化反射率，以满足照明行业对更高效照明系统日益增长的需求。
表3 2008 —2015 年科普经费基尼系数按筹集来源分解
3 结论与建议
本文运用收入份额法测算了中国科普经费的省际基尼系数，并按照地区和筹资渠道进行了分解，得到各组关于总体基尼系数的边际效应，对科普经费的公平性进行了初步分析。结果表明：中国人均科普经费在省际之间差异较大，但总体上呈下降趋势，基尼系数保持在0.5附近。分地区来看，东部地区是总体基尼系数变化的主导因素，东部的不平衡程度远高于中部和西部，而中部和西部则较为接近；三个地区的基尼系数均有不同程度的波动，东部地区的基尼系数呈下降态势，但是中部和西部地区的省际差距出现扩大迹象。东部地区的边际效应一直为正，中部和西部地区的边际效应一直为负，增加中部和西部地区的投入可以缩小省际差距。从筹资渠道看，各来源的省际差异十分显著，其中政府拨款的基尼系数最小，主导了总体基尼系数的变化，自筹资金、社会捐赠和其他收入的基尼系数基本在0.5以上。
根据研究结论提出如下建议：
首先，加大对中部和西部地区的投入，促进地区间协调发展。中部和西部的省际差距较小，且边际效应一直为负，因此，中央政府用于科普的转移支付可适当向中西部地区倾斜，这有利于改善省际科普经费配置的公平性。东部地区省际之间差距明显，部分位序高的省份科普设施完备，科普经费使用效率下降，需要合作发展模式辐射周边地区以实现科普事业协调发展。
其次，增加政府拨款，切实保障科普经费投入。科普无论作为公共产品还是准公共产品，政府都应该是科普经费投入的主体。中国科普经费筹集主要由县级政府承担，但由于地区之间的发展不平衡，科普投入不仅不是地方政府的 “优先选择”，在经济落后的地区人均科普专项经费甚至连一元钱都达不到。 《科普法》中明确规定：各级人民政府应当将科普经费列入同级财政预算，逐步提高科普投入水平……各级人民政府有关部门应当安排一定的经费用于科普工作。但是因规定不够具体，真正落实存在一定的难度。为了切实加强科普工作的经费保障，政府应提高对科普的资助水平，或者建立明确的费用分担机制，推动各地方各部门加大投入力度。
最后，拓宽科普经费的筹资渠道，建立多元化投入机制。与政府拨款相比，自筹资金、社会捐赠和其他收入占科普经费筹资的份额相对较小，而且三组的基尼系数波动较大，体现了三种经费投入的非持续性。科普事业要坚持政府主导、全民参与，才能全面可持续发展。
参考文献：
[1]李富强,李群.中国科普能力评价报告 (2016—2017)[M].北京：社会科学文献出版社,2016.
[2]中国科协.第十次中国公民科学素质调查结果公布[J].科协论坛,2018 (9):62.
[3]佟贺丰.科普投入的国内外对比研究及对策分析[J].科普研究,2006 (4):3-8.
[4]黄丹斌.构建中国特色科普理论的思考和探索——基于新常态下的科普创新[C].北京：第二十二届全国科普理论研讨会暨面向2020的科学传播国际论坛，2015.
[5]中华人民共和国科学技术部政策法规与体制改革司.中国科学技术普及发展报告 (1978—2002)[M].北京:科学技术文献出版社,2002.
[6]佟贺丰，刘润生，张泽玉.地区科普力度评价指标体系构建与分析[J].中国软科学,2008 (12):54-60.
[7]李婷.地区科普能力指标体系的构建及评价研究[J].中国科技论坛,2011 (7):12-17.
[8]何丽.企业科普能力指标体系构建[J].科研管理,2015,36 (S1):465-469.
[9]莫扬,荆玉静,刘佳.科技人才科普能力建设机制研究——基于中科院科研院所的调查分析[J].科学学研究,2011,29 (3):359-365.
[10]任嵘嵘,郑念,邢钢.科普与科技进步关联性研究[J].科研管理,2013,34 (S1):290-295.
[11]杨勇,李素文,包菊芬.科普产业空间集聚度及发展模式识别[J].经济地理,2015,35 (3):127-132.
[12]刘广斌,李建坤.基于三阶段DEA模型的我国科普投入产出效率研究[J].中国软科学,2017 (5):139-148.
[13]马宗文,陈雄,董全超.科普投入对中国科普能力的驱动研究[J].中国科技论坛,2018 (7):18-25.
[14]刘敢新.基于高校科技资源共享的青少年科技创新能力培养途径研究[J].研究与发展管理,2014,26 (2):133-138.
[15]田松.科学传播：一个新兴的学术领域[J].新闻与传播研究,2007 (2):81-90，97.
[16]劳汉生.我国科普文化产业发展战略框架研究[J].科学学研究,2005 (2):213-219.
[17]张义忠,汤书昆.社会知识化转型中我国国家科普教育基地的可持续发展审视——基于对全国科普教育基地的调查研究[J].中国科技论坛,2008 (11):85-88.
[18]何光喜,赵延东,杨起全.我国科研资源分配不均等程度初探——对科研人员经费集中情况的分析[J].中国软科学,2014 (6):58-66.
[19]江求川.中国福利不平等的演化及分解[J].经济学 (季刊),2015,14 (4):1417-1444.
[20]李永乐,舒帮荣,吴群.中国城市土地利用效率:时空特征、地区差距与影响因素[J].经济地理,2014,34 (1):133-139.
[21]武力超,林子辰,关悦.我国地区公共服务均等化的测度及影响因素研究[J].数量经济技术经济研究,2014,31 (8):72-86.
[22]默顿R K.科学社会学[M].北京：商务印书馆,2009.
[23]戴平生.基于基尼系数的我国教育经费配置区域与结构公平性分析[J].系统工程理论与实践,2014,34 (6):1491-1498.
[24]刘学良,田青.关于基尼系数按群组分解的进一步研究[J].数量经济技术经济研究,2009,26 (10):98-111.
[25]科尔J R,科尔S.科学界的社会分层[M].北京:华夏出版社,1989.
Equity Analysis of Scientific Popularization Funds Investment in China Based on Gini Coefficient
Li Enji1，Li Qun2
(1.Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences ，Beijing 102488，China;2.Institute of Quantitative & Technical Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100732，China)
Abstract： Under the background of “Matthew Effect”of science popularization，this paper calculates the Gini coefficient of Chinese popular science funds by means of income share method，and decomposes it according to regional and fund-raising channels，and obtains the sub-Gini coefficient of each group and the marginal effect of the whole Gini coefficient.The research shows that：the average scientific funds in China are different between provinces，but the overall trend is declining，the Gini coefficient is about 0.5.In the region，the Gini coefficient in the eastern region is much higher than that of the Midwest，which is the dominant factor of the overall change，while the central and western regions are relatively close，and the Gini coefficients in the three areas fluctuate in varying degrees，while the Gini coefficients in the eastern regions are declining，but the provincial disparities in the central and western regions show signs of enlargement.From the perspective of financing，the difference between different provinces is very significant，in which the Gini coefficient of government appropriation is the smallest，which dominates the change of the overall Gini coefficient.Increasing the proportion of the government funds and the popularization of popular science funds in the General Popularization fund will help to improve the fairness of the allocation of scientific popularization funds in China.
Key words: Funding of popular science;Gini coefficient;Regional allocation;Financing channel;Marginal effect
中图分类号: G322
文献标识码: A
基金项目： 国家社会科学基金 “经济发展方式转变成效评价研究及其实证分析” (12345678)，中国社会科学院 “哲学社会科学创新工程基础学者”资助计划。
收稿日期： 2018-09-27
作者简介： 李恩极 (1990-)，女，辽宁葫芦岛人，博士研究生；研究方向：经济预测与评价。
(责任编辑 沈蓉)
标签：科普经费论文; 基尼系数论文; 区域配置论文; 筹资渠道论文; 边际效应论文; 中国社会科学院研究生院论文; 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所论文;