重庆市基本公共服务均等化发展状况实证研究论文
[摘要]本文以国家统筹城乡综合配套改革试验区之一的重庆市为例，根据重庆40个区县2000-2010年十年间的统计数据，从公共教育、社会福利、医疗卫生和就业服务等方面建立了评价指标体系，得出了近10年来，尤其是2007年统筹城乡改革试点之后重庆市各区县间公共服务水平变异系数显著下降，即公共服务水平均等化程度不断提升的结论。
同时本文还利用回归方法，分析了各项财政支出对重庆市各区县基本公共服务水平的影响程度，发现平衡社会福利、医疗卫生、就业服务三个方面的财政支出对于提升基本公共服务均等化水平有着显著的促进作用。
[关键词]公共服务;城乡一体化;均等化水平
一、引言
2007年，重庆市正式被国务院批准为统筹城乡综合配套改革试验区，将推进基本公共服务城乡一体化列为改革目标之一。重庆下辖40个区县，是“大农村”、“大城市”、“大库区”和民族区相结合的特殊直辖市，各区县间发展差距较大。
本文根据重庆40个区县从2000至2010年的统计数据研究了重庆市基本公共服务的发展水平及其均等化程度，选取了涵盖公共教育、就业服务、社会保障、医疗卫生等方面的4个一级指标和19个二级指标，利用主分量分析和变异系数模型设计了合理简明的权重计算方法，并利用该指标体系计算了10年间重庆市各区县基本公共服务发展水平的变化趋势。本文还利用计量方法———固定效应模型(FEM)和随机效应模型(REM)，得出了政府支出项目中对区县间城乡一体化程度有显著影响的支出项目，并且对政府的财政支出的发展方向提出了政策建议。
二、重庆市各区县基本公共服务发展水平度量
1.利用主分量分析得到简化的指标体系本文根据政策绩效分析的经验和数据的可获得性，选择了初始指标体系。其中一级指标为(括号中为各指标的符号表示)公共教育(A)、社会福利(B)、医疗卫生(C)、就业服务(D)。
公共教育的二级指标有财政性教育经费占地方的GDP百分比(A1)、人均教育经费(A2)、每百名在校生拥有专任教师人数(A3)、生均预算内教育事业费(元，A4)、在校学生数(A5)、学校专任教师数(A6)。
社会福利的二级指标有城镇基本养老保险覆盖率(B1)、城镇职工失业保险覆盖率(B2)、城镇基本医疗保险参保率(B3)、收养性机构床位数(B4)。
医疗卫生的二级指标有每万人拥有卫生技术人员数(C1)、每万人拥有医疗机构床位数(C2)、财政人均医疗卫生投入(C3)、婴儿死亡率(‰，C4)。
就业服务的二级指标有登记失业人数(D1)、再就业人数(万人，D2)、农村劳动力新增转移就业人数(万人，D3)、城镇非私营单位在岗职工平均工资(元，D4)、就业人数(万人，D5)。
(1)公共教育。利用可以获得的数据以及统计软件，可以得到如下关于公共教育水平的主分量算式:A=0.40874+0.41452+0.4162+0.41549-0.3782+0.41524主分量A的取值描述了2000至2010年重庆市公共教育的总体水平，在接下来的分析中，变量A将作为描述公共教育的有效指标进行计量。
其他一级指标主分量计算方式相似，故省略计算过程，仅将主分量表达式列出。
2.变异系数衡量公共服务均等化程度变异系数主要用于反映指标间变异程度。它可以用来衡量各地区人均公共服务指标的变异程度，变异系数越大，各地区公共服务指标的变异程度就越大，即各地区人均可享用的公共服务指标的差距越大，进而财政能力差距越大，政府提供公共服务的能力差距越大，基本公共服务均等化差距也越大。
结合上一部分的主分量分析结果，利用可以获得的重庆市40个区县近10年以来的相关数据，可以计算得出一级指标的变异系数变化趋势，如下图所示。
上述图中的变异系数反应了近10年来重庆市各区县间四项公共服务水平指标的均等化程度变化。可以看出，自从2007年重庆市正式被国务院批准为统筹城乡综合配套改革试验区以来，指标的变异系数在下降，这表明公共服务的均等化、城乡一体化水平有了显著的提升。
三、重庆市公共服务均等化程度的影响因素
1.理论模型。通过主分量分析和变异系数的计算，已经得出了各一级指标在重庆市不同区县差异水平随时间变化的趋势。为求得重庆市各区县公共服务的水平，只需要将各一级指标的差异水平按一定权重进行线性组合即可。为了凸显出变量差异程度的重要性，笔者选择各指标的变异系数作为权重。重庆市各区县公共服务的水平可以如下式表示:Yit=σAtAit+σBtBit+…σHtHit其中，Yit为t年区县i的公共服务总体水平，Ait、……、Hit是各一级指标所代表的单项公共服务在各年各区县的水平，σAt等为各一级指标的变异系数.
由于公共服务水平与财政支出密切相关，要提升公共服务水平，就要研究各项财政支出对历年各区县公共服务产生的影响。建立如下线性回归方程:Yit=β0+β1X1it+β2X2it+…++βkXkit+ai+uit其中，X1it等为k个衡量区县财政支出的变量;ai为不可观测且不随时间变化的特性，即各区县间本身就具有的固定性的差异，如地理位置、自然资源等，它作为误差项的`一部分存在;uit为普通误差项。
因为上述回归方程中误差项不满足高斯假定，即有自相关的问题，因此利用面板数据估计以上线性方程时，不能直接使用最小二乘法(OLS)，而应该使用两种模型———固定效应模型(FEM)和随机效应模型(REM)。
2.实证分析与结果讨论。为了研究何种公共政策、政府行为能够引致重庆市总体公共服务水平均等化的良性发展，笔者决定将Yit作为被解释变量，选择各项财政支出作为解释变量，探究哪一项财政支出可以显著地导致总体公共服务水平的均等化发展。
在本文中，笔者采用生均预算内教育事业费作为代表公共教育财政支出的变量;采用社会福利院床位数来间接地反映社会福利方面的财政支出;采用人均医疗卫生财政投入作为表示医疗支出的变量;采用全部就业人数来反映政府在促进就业方面所做的努力。因为医疗卫生的数据只获得了2004年至2008年的，所以之后的数据变换和回归分析都是基于这5年间的情况进行的。
根据理论模型部分所提出的公式，可以计算出各区县历年的公共服务水平Yit的面板数据。
首先，利用上述变量对公共服务水平Yit进行固定效应模型(FEM)的回归。回归结果(估计值、标准误以及检验显著性的t、p值)如下表第一列所示。
从表中第一列中可以看出，除了生均预算内教育事业费显著性较低以外，其他三个财政支出变量都在0.05的水平上显著且系数为正。这说明社会福利院床位数的增加，人均医疗卫生财政投入的增加以及全部就业人数的增加都会导致一个区县的公共服务水平提升。因此，社会福利、医疗卫生、就业服务这三个财政支出项目的变动会显著地影响一个区县的公共服务水平。
再使用随机效应模型(REM)进行估计，结果如表中第二列所示。可以看出，REM与FEM的回归结果很相似，医疗卫生财政投入的显著性水平有所提高，但全部就业人数的显著性以及系数值都降低了。
为了检验REM与FEM哪个模型的解释力更强，笔者还进行了豪斯曼检验(Hausman Test)。结果发现豪斯曼检验p值为0.0281，在0.05的水平上显著，应该否定原假设，认为固定效应模型(FEM)的效力比随机效应模型(REM)强。
所以，笔者将以FEM模型的统计结果为基础，主要着眼于社会福利、医疗卫生、就业服务的均等化，对加强公共服务均等化、统筹城乡建设提出一些政策建议。
四、政策建议
1.扩大社会保险覆盖率。基于重庆市社会保险参保率、覆盖率差距很大的现状，笔者认为重庆市财政支出应当向增加社会保险覆盖率的方向倾斜。社会保险不仅应当覆盖城镇企事业单位职工，农村劳动力、妇女儿童、自由职业者和失业人员更应该是今后政府工作的重点。
2.调整政府医疗卫生支出方向。医疗卫生支出的调整对于提高重庆市各区县间公共服务均等化程度有着十分显著的作用。因此，政府应当加强对药品和医疗器械的监管力度，保证医疗服务价格维持在稳定的水平上，坚决杜绝医院、药厂等相关机构利用市场势力获取垄断利润的行为。
3.建立城乡一体化就业机制。近年来，我国促进就业的措施已经取得了不少成效，但是问题仍然明显。农民工处于弱势的就业地位仍未得到改善，拖欠工资的现象时有发生。为此，笔者建议建立城乡一体的就业机制;开展就业培训活动;建立就业与社会保障的联动机制，以切实维护城乡劳动者的合法权益。
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