李平:城市化、财政支出与城乡公共服务差距

选择字号:   本文共阅读 558 次 更新时间:2014-11-25 18:47:13

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李平  
1902)小于中部地区(32.1779),但中部地区大于西部地区(29.3418)。直观看上去应当是地区人均收入水平越高,城乡养老保险支出的差距越小。这个判断对于东部地区没有问题,但是人均收入水平较低的西部地区这个指标也较低,使这个判断模糊起来。为此,我们对东部地区的城乡人均养老保险支出比例与地区人均生产总值做了简单的回归,系数呈负相关,系数的t统计量是-5.6600,

   是0.6000。但是,中部和西部地区这种关系在统计上都不显着。城乡民政部门人均医疗救助支出的地区分布不能直观地看出与地区人均收入水平有怎样的联系。我们做了一个简单的回归分析,发现东部地区的城乡人均医疗救助支出与东部地区的人均地区生产总值成负相关,系数的t统计是-3.0500,

   为0.2200。中部地区这个指标与该地区人均生产总值也呈负相关,系数的t统计量是-1.9500,

   为0.1100。但对于西部地区,这种负相关关系在统计上不显着。

   从表2中部分变量的均值在东部、中部和西部分布的差异看出。反映医疗卫生和社会保障的城乡不平等的指标,东部地区的值最小,而中部地区和西部地区的排序相互交替。对东部地区的数据进行的简单回归分析证实,地区人均收入水平越高,城乡不平等程度越低。但这一结论对其他地区,不完全成立。

   3.解释变量

   城市化水平和财政政策是两个重要的解释变量。由于被解释变量的数据分为时间序列和面板数据两种类型,解释变量的数据类型也与之相对应,数据来源于《中国统计年鉴》2003—2013年,解释变量的描述如表3(简略)所示。

   三、回归结果与理论分析

   1.城乡医疗卫生服务差距的回归结果与分析

   表4(简略)中的变量基于时间序列数据,无论是被解释变量,还是解释变量,经过ADF检验显示,这些变量都存在单位根,具有非平稳性,并且通过检验,大部分解释变量和被解释变量之间不存在协整关系,但是经过一阶差分处理的变量之间具有协整关系,因此,表4中的变量是经过一阶差分处理后的最小二乘回归分析结果。

   在表4中,被解释变量是相关指标的农村与城市之间比例。城市作为分母。表4的前两行给出农村与城市新生儿死亡率之比Runmr的回归结果,可以看出,城市化的变动对Runmr在统计意义上没有影响,而财政医疗支出的比例作为单独变量,其系数在10%水平上显着为正,当它同城市化一起作为解释变量时,其系数在10%水平上仍然显着为正。因此,作为影响Runmr的因素,财政医疗卫生支出比例的提高,将产生扩大农村与城市差异的效应。财政政策具有城市偏向的说法在这里得到了经验的证实。

   对于缩小农村与城市婴儿死亡率差异Ruimr来说,城市化和医疗卫生财政政策的作用在统计上都不显着(未在表中报告)。当我们将5岁以下婴儿的死亡率之比Ruimr_5作为被解释变量进行回归时,城市化和财政医疗卫生政策分别作为单独的变量其系数在统计上都不显着,但当将二者同时作为解释变量时,财政政策的作用在统计上不显着,而城市化系数在10%水平上是显着为负的,这意味着,城市化水平的提高有助于缩小5岁以下儿童的农村与城市之间死亡率的差异。在逻辑上,或许是随着作为父母的农村人口向城市流动,其婴儿在城市中得到了相比农村更好的医疗卫生服务,因而降低了农村与城市之间死亡率的差异。在这里,财政政策的城市偏向论没有得到证实。

   当我们把农村与城市孕产妇死亡率之比作为衡量城乡医疗卫生服务差异时,财政政策作为单独变量与被解释变量呈正相关,在10%水平上统计显着。当我们将城市化和财政政策同时作为解释变量时,二者与被解释变量都呈正相关,但城市化系数在统计上不显着,而财政政策仍然在10%水平上统计显着。财政医疗卫生支出比例的提高具有扩大农村与城市差异的作用,财政政策的城市偏向论再次得到证实。

   在表5(简略)中,当我们采用面板数据将城乡每千人口医疗卫生机构床位差异作为被解释变量,城市化与医疗卫生财政支出政策同时作为解释变量时,城市化在无截面和时间固定效应、有截面固定效应和截面时间双向固定效应的情况下,统计上都具有显着性,而且城市化水平的提高对缩小城乡医疗服务条件差异的效应是明显的。但是,财政政策的效应在统计上是不显着的。

   2.城乡教育服务不平等的回归结果与分析

   如前面描述的,衡量农村普通中学和普通小学教育投资或平等程度的两个指标Refsind和Refpind越高,对农村来说,教育的不平等程度越低。农村中学和小学的财政性支出所占比例Nees无疑对城乡教育的不平等程度指标产生影响,此外,城市化也是一个重要的解释变量。一般来说,城市人口增加,城市在校的学生人数也会相应增加,在财政支出格局不变的情况下,城市人均占用教育资源的比重就会下降,从而按照在校人数比例调整的财政支出在城乡分布的不平等情况会得到改善。

   表6(简略)中所涉及的时间序列变量经ADF检验有单位根,变量具有不平稳性,但经检验解释变量和被解释变量之间具有协整关系,因此,可以使用原始变量进行估计。表6的回归分析结果显示,对农村普通中学教育支出的不平等程度指标来说,城市化和财政政策变量分别作为独立的变量,对Refsind的影响在统计上都是显着为正的,解释变量水平的提高有助于减弱教育支出在城乡的不平等分布。但是,在这里如何设定函数形式是个问题。从Ramsey的函数形式设定的检验看(由表6最后—N显示),以F统计的概率为0.0000,证明城市化作为单独变量形式为误设。与之不同的是,教育支出政策作为单独解释变量函数形式的检验结果,F统计的概率是0.0800,在5%的显着水平上不能视为误设。接着,我们分别考虑了城市化变量和财政政策变量的非线性形式,结果,在城市化变量及其平方的函数形式中,函数形式设定通过了稳定性检验,系数在统计上都显着。城市化水平的初始提高扩大了城乡教育的不平等,然而在较高的城市化水平上又产生了降低教育支出分布不平等的效应,但在这种函数形式中,财政政策的作用在统计上不显着。不同的是,当我们考虑教育的财政政策变量及其平方项时,财政政策呈现非线性形式,在较低的水平上财政政策会扩大农村教育支出的不平等,但在较高的水平上,又会缩小这种不平等。在这种函数形式中,城市化的作用显着为正,具有缩小教育支出不平等的功能。但是,从Ramsey的稳定性检验看,这种函数形式的设定有误。最后,我们考虑了城市化与财政政策皆为非线性的形式。结果,函数形式设定通过了稳定性检验,而且模型中的系数在统计上都显着,城市化连同财政政策一起与城乡普通中学教育支出的不平等指标呈U型非线性关系。

   当我们转向考察对农村普通小学教育支出不平等的影响时,情况或多或少是相似的。单独考察城市化或教育的财政政策的二次项都属于模型误设,尽管仅仅考察财政政策的非线性形式其系数在统计上都显着。最终。通过稳定性检验的是城市化和财政政策都是非线性的函数形式(如表6最后一行所示),但是,城市化的作用只有二次项在10%水平上显着,而财政政策变量始终都是显着的,且与被解释变量呈U型关系。在较低的财政支出水平上,财政政策导致城乡教育支出分配的不平等,然后在更高的支出水平上,财政政策才会缩小、甚至改善城乡教育支出分配的不平等状况。

   概括起来说,城市化和财政政策对农村中学教育支出不平等Refsind都会产生影响,但只有财政政策对农村小学的教育支出不平等Refpind产生重要的影响,城市化的影响不显着或不重要。在逻辑上,这个差异的可能性解释是,随着农民工进城,城市化水平提高,农民工更希望他们的子女就读于城市普通中学,接受更好的教育。在某种程度上,这也是他们由农村向城市流动的动因之一。结果,城市普通中学在校人数增加,在教育支出格局不变的情况下,城市化水平的提高必然会改善城乡教育支出的不平等。但是,这个故事不适合于普通小学教育支出不平等的改善。因为,进城农民工一般将他们较小的孩子留在农村就读小学,成为留守儿童,而待这些孩子长大一些再将它们带入城市,进入城市中学。结果,农民进城带动的城市化水平的提高,并没有直接导致城市普通小学在校人数的增加,也就没有对城乡小学教育支出的不平等产生显着的影响。

   3.城乡社会保障及社会服务差距分析的结果

   表7(简略)中的变量基于面板数据。影响城乡社会保障差异(Uroai)的因素有两个:城市化(Ups)和财政在社会保障与就业支出的比例(Snes)。首先,在没有截面和时间效应设定的模型中,城市化水平的提高有助于缩小城乡社会保障差异,系数在1%的水平上统计显着。而财政在社会保障和就业支出比例的增加会扩大城乡社会保障差异,系数在5%水平上统计显着。其次,当考虑截面固定效应时,城市化和财政的社会保障支出的系数均为正,且统计上显着。Hausman检验(ST)的x2统计量为9.6900,在1%水平上拒绝截面随机假设,因此,固定截面效应是有效的。这意味着城市化水平提高或财政社会保障支出比重的提高,都产生了扩大城乡社会保障差异的结果。最后,当我们考虑截面和时间双向固定效应时,冗余固定效应检验(RT)的X2统计量为79.6900,双向假设是有效的。但在这个假设下,城市化的系数虽然为正,但在统计上不显着,而财政社会保障支出比例的系数仍然为正,且在1%水平上显着。这个结果意味着,在其他条件给定的情况下,城市化水平的提高不能起到缩小城乡社会保障差距的作用,原因在于,财政的社会保障和就业支出政策存在明显的“城市偏向”,正是财政社会保障支出政策造成城乡社会保障水平存在较大的差距。

   在考察对城乡民政部门人均医疗救助支出所体现的城乡社会服务差距方面(Urmnae),我们从表7中可以看到,首先,如果没有截面和时间的任何设定,城市化水平和财政医疗卫生支出的比重两个变量都显着为正,前者在5%水平上显着,后者在1%水平上显着。其次,如果采用截面固定效应,两个解释变量都不显着。最后,如果采用时间随机效应,城市化和财政医疗卫生支出比例这两个变量都在5%水平上显着为正。Hausman检验的X2统计量为3.2600,不能拒绝随机效应的假设。这意味着,城市化和财政医疗卫生支出水平的提高都会扩大城乡医疗救助服务支出的差距,财政政策的“城市偏向”再次得到证实,同时,它也是城乡社会保障和医疗救助服务差距扩大的主要原因。

   四、结论

   本文对城乡公共服务差距的事实进行了统计描述,发现虽然近些年城乡之间在医疗卫生、教育和社会保障等公共服务方面的差距逐渐缩小,但差距依然较大。农村普通中学和小学教育支出不平等的状况得到了彻底的改善,但城乡社会保障的差距依然非常之大,甚至地区之间都存在明显的差距。

   本文根据相关的时间序列和面板数据进行回归分析,重点考察了城市化和相关的财政支出政策对城乡公共服务差距的影响。分析的结果可以概括为四类:第一类,财政支出比例的提高扩大了城乡医疗和社会保障的差距,而城市化在这里没有统计意义上的显着效应。所涉及的被解释变量包括农村与城市新生儿死亡率的差异、孕产妇死亡率的差异和城乡社会保障的差异。第二类,城市化水平的提高显着地缩小了城乡公共服务的差距,而财政政策在这里没有统计意义上的显着效应。所涉及的被解释变量包括农村与城市5岁以下儿童死亡率的差异和城乡每千人口医疗机构床位的差异。第三类,城市化水平与财政支出比例的提高都产生了扩大城乡公共服务差距的效应,所涉及的被解释变量是城乡民政部门人均医疗救助支出的差异。第四类,城市化和相应的财政政策与城乡公共服务差距均呈现非线性的U型关系,所涉及的被解释变量是农村普通中学和普通小学相对于在校人数衡量的财政支出比重。

   从这些结论可以看出,城市化和财政政策独立或共同地影响城乡公共服务的差距。粗略地说,城市化水平的提高有助于缩小城乡公共服务的差距,而相关财政支出比例的提高则产生了扩大城乡差距的效应。这个结论的政策含义是,为缩小城乡公共服务的差距和不平等,一方面需要提高城市化水平:另一方面,需要改变财政支出政策的城市偏向原则。

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本文责编:郑雷
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文章来源:财经问题研究

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