中国基本型民生发展水平区域差距及影响因素
高和荣周宇
【关键词】基本型民生区域差距影响因素空间面板模型
【作者】高和荣厦门大学公共事务学院，教授；周宇厦门大学公共事务学院，博士研究生。
一、引言
国内学者对民生的研究主要集中在民生内涵、评价和影响因素等方面。在民生内涵方面，一些学者指出，民生关乎民众的生计，凡是涉及生计问题的都可以称为民生，这属于广义的民生，强调民生的综合性与全面性。然而，更多的学者从民众的基本生活、发展机会和生存能力等方面理解民生，将民生定义为就业、教育、医疗、住房、养老及社会治理等方面（童星，2019），在狭义层面上理解民生（王青、王娜，2014）。实际上，民生是一个扬弃福利及福祉的范畴，它描述了民众的生活状态，在按照保障水平划分的托底型、基本型、改善型和富裕型4种类型中，基本型民生承担着基本生活保障责任，维系着社会常态运行与发展。
国外学者鲜有提及“民生”概念，他们更多地使用“福利”一词去分析个人的权力与资格，以及国家的责任与作为（Wilensky等，1958；Disney，2004；埃斯平-安德森，2010；蒂特马斯，2011；Hemerijck，2018）。与此不同，中国自古以来就将民生嵌入于国家治理中，无论是最初的“民为邦本，本固邦宁”还是现如今的“民生保障”范畴的提出与实践，均表明国家通过顶层设计努力保障民众的基本生活。近年来，学界逐渐采用指标体系测量民生水平，对民生保障进行量化研究。但由于对民生内涵的不同理解，构建的民生指标评价体系差异较大。李志强等（2012）从民生、社会、经济、环境4个维度选取32个具体指标；王青、王娜（2014）从就业、收入、消费、社会保障、医疗、教育、安全和公共基础设施7个维度选取19个指标；张弥（2014）从文化与教育、就业与收入、健康与医疗、社会与保障、住房与交通5个维度选取49个指标。
通过文献梳理可以发现，对民生问题的研究还有进一步拓展的空间。一是从方法看，已有研究以定性为主，缺少定量研究方法。二是从内容看，学者们对中国民生发展水平进行评价时，缺乏对民生进行细分，没有精准地剖析某种民生类型，揭示各种民生类型在国家治理体系和治理能力现代化框架中所具有的属性与特征、功能和使命。新时代民生问题呈现出新的特征，民生指标评价体系应契合时代发展大势，与时俱进地进行完善和创新。鉴于此，本文运用熵权法、Dagum基尼系数和空间计量模型，研究中国基本型民生水平的整体发展和地区间均衡状况，探讨影响基本型民生水平的影响因素，以期为政府部门的民生决策提供有益参考。
二、研究方法
（一）熵权法
相对于主观赋权法，熵权法是一种客观赋权法，它通过冗余度大小确定客观权重，使评价结果更符合实际。本文利用2010～2019年省级面板数据，测算中国31个省份基本型民生发展指数。
（二）Dagum基尼系数
相对于传统的基尼系数和泰尔指数，Dagum基尼系数克服了子样本间的交叉重叠问题，而且能将区域差距分解为区域内差距、区域间差距和超变密度。故本文使用Dagum基尼系数测算全国及三大区域基本型民生发展水平的总体差距、区域间差距、区域内差距和超变密度。
（三）空间面板回归模型
本文运用空间面板回归模型探讨基本型民生发展水平的影响因素。空间面板回归模型主要包含空间面板滞后、空间面板误差和空间面板杜宾模型3种。
本文以中国31个省份为研究对象，数据来自2011～2020年《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国民政统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国社会统计年鉴》，各省统计年鉴及国民经济与社会发展统计公报。
四、中国基本型民生发展水平的区域差距
（一）中国基本型民生发展水平及时空特征
1.基本型民生发展水平呈波动上升趋势
2010～2019年，中国基本型民生发展指数由0.27上升到0.31，提高14.8%。这说明基本型民生发展水平总体上不断提高，基本型民生建设取得一定的成效，民众获得感增加。其主要原因在于：（1）中国经济持续发展。截至2020年年底，中国GDP总量已超过100万亿元，为基本型民生改善奠定了坚实的物质基础；（2）注重在发展中保障和改善民生，不断扩展民生建设的内容，将民生“五有”扩展为民生“七有”，建成了世界上最大的民生保障体系。中国基本型民生发展指数并非逐年上升，而是具有一定的波动性。2010～2016年，基本型民生发展指数稳定上升。然而，在2016年达到高点后，基本型民生指数逐年下降。这是由于基本型民生覆盖范围广，政府每年的民生投入项目有所侧重，加上反映不同项目指标的权重不同，如果政府投入更大比例到权重占比大的项目，基本型民生发展指数可能会上升，反之有可能下降。因此，政府在进行民生项目投入时，需要有科学的理论依据，并及时对民生建设成效进行评估。
从三大区域看，东部地区的基本型民生发展指数高于全国平均水平，且远高于中西部地区。基本型民生发展指数均值由高到低依次为东部（0.419）>中部（0.264）>西部（0.248），且东部波动幅度比中西部大，西部变动趋势与全国较为一致。西部地区整体呈上升趋势，并在2018年超过中部地区，这说明西部地区民生建设稳定，民生持续得到改善，但水平相对较低。
2.基本型民生发展水平“中间塌陷”的空间特征
中国基本型民生发展指数等级在空间上存在固化和变化并存的现象，且呈现出空间异质性特征。具体来看，等级固化的省份有北京、天津、江苏、浙江、上海、广东（高水平），以及云南、贵州、广西（低水平）。2010～2019年，较高水平和高水平呈现东部积聚趋势，相邻地区具有正的空间集聚性。较低水平和低水平由西部集聚到西部扩散再到中部集聚，最终形成明显的中间地区塌陷的空间格局。由此可见，促进中部地区崛起，加快形成中部崛起的新局面，提高中部地区民生水平，让城乡居民过上更好的生活，关系到中国民生能否高质量发展。
（二）中国基本型民生发展水平的区域差距
1.全国及区域内差距
本文计算了全国和三大区域的基本型民生发展水平基尼系数，以便通过不同尺度剖析基本型民生发展水平。
从全国整体情况看，2010～2019年内基尼系数从0.212下降到0.160，年均下降3.10%，表明中国基本型民生发展水平的差距在缩小。当然，全国基尼系数并非每年均下降，2011、2013和2016年比前一年小幅提高，个别地区间的差距稍有扩大，全国基尼系数的均值为0.185，最大值为0.233。总体上看，中国基本型民生发展水平的均等化程度有所提高。
从三大区域内部看，基尼系数均值由大到小依次为东部（0.159）>西部（0.112）>中部（0.066）。对比三大区域基本型民生发展指数东部（0.419）>中部（0.264）>西部（0.248）发现，虽然东部地区基本型民生发展指数相对最高，但其内部各省之间基本型民生发展水平存在较为明显的差距，如河北、辽宁和海南三省比东部地区其他各省水平低。中西部地区民生在持续改善的同时，内部省份之间发生分化。西部地区的基本型民生发展水平整体滞后于东部和中部地区，并且内部12个省份的均衡性较弱，2010年西部地区12个省份中，仅内蒙古、四川、西藏、陕西与新疆基本型民生发展指数在0.2以上，明显低于东中部地区平均水平。中部地区平均基本型民生指数位于东西部之间，但其内部8个省份均衡性较强，基本型民生建设水平差距较小。
2.区域间差异
三大区域间基本型民生发展水平基尼系数变动趋势显示，基尼系数均在波动中下降。2010～2019年，东部—西部、东部—中部、中部—西部的基尼系数分别由0.32、0.24和0.14下降到0.21、0.21和0.09，呈现（东部—西部）>（东部—中部）>（中部—西部）态势。这说明东西部之间基本型民生发展水平差距最大，其次是东中部之间，中西部之间的差距最小。从具体变动上，东部和西部之间的差距明显，基尼系数由2010年的0.32下降到2019年的0.21，降幅为34.38%。东部和中部地区间的差距除了2010～2011年出现上升外，其余年份呈下降趋势。中西部地区间基尼系数从2010年的0.14下降到2019年的0.09。三大区域间的基尼系数变动趋势表明，虽然整体上三大区域的基本型民生水平仍存在差距，但这一差距随着经济水平、财政投入、社会保障等方面的水平不断增加具有明显的缩小趋势。
中国基本型民生建设正在向高水平与均等化方向发展，整体基尼系数的下降印证了这一点。从差距贡献率发展趋势看，区域内差距贡献率Gw和超变密度贡献率Gt均不同程度上升，区域间差距贡献率Gb虽然呈下降的走势，但仍是基本型民生发展水平区域差距的主要贡献者，所占比重达60%以上。可见，提升基本型民生发展水平的均衡性，要重点解决区域间特别是东西部的差距。超变密度贡献率的提升表明并非所有东部地区的基本型民生发展水平都领先于其他地区，因此在重点解决区域间差距的同时，不应忽视东部相对落后地区的基本型民生建设。
五、中国基本型民生发展水平区域差距的影响因素
（一）变量选取
（二）模型选择及结果分析
1.模型选择
从回归结果看，地方财政分权度和人口密度对基本型民生发展水平有显著的抑制作用；城镇化水平、地区经济发展水平和就业水平对基本型民生发展有显著的促进作用，且影响程度依次递减，模型的可决系数为0.966，这表明模型的拟合效果较好。然而，根据空间计量理论，存在空间效应时，仍采用一般固定效应面板回归模型进行参数估计会导致回归系数产生偏误，为了判断空间效应是否存在，本文进行LM检验和RobustLM检验。从检验结果看，空间面板滞后模型和空间误差滞后模型的LM统计量分别为18.515和22.154，均通过1%的显著性检验，表明应考虑空间回归模型进行参数估计。空间面板误差模型的RobustLM检验统计量为3.646，在10%的水平上显著，而空间面板滞后模型的RobustLM检验统计量值为0.008，且不显著，因此，本文选择空间面板误差模型作为空间面板回归模型的起点。
为了探讨空间面板杜宾模型是否会退化为空间面板误差模型或者空间面板滞后模型，本文进行wald检验。经检验，空间面板误差模型的wald检验统计量为14.223，空间面板滞后模型的wald检验统计量为21.603，二者均在1%的水平上显著，这表明应采用空间杜宾模型作为最终的回归模型。由于空间杜宾模型包含因变量的空间滞后项，对空间杜宾模型回归参数的解释也与普通面板回归模型不同，本文采用Elhost的做法，从直接效应和间接效应展开具体分析，直接效应表示各因素对本地区基本型民生发展水平的影响，而间接效应表示各因素对周边地区基本型民生发展水平的影响。
2.结果分析
经济发展水平、城镇化水平、就业水平、人口密度和财政分权度对中国基本型民生发展水平产生了直接或间接效应。
从直接效应看，对本地区基本型民生发展水平产生积极作用的因素为经济发展水平、城镇化水平和就业水平。产生抑制作用的因素为财政分权度和人口密度。从影响程度的大小来看，大小依次为人口密度、经济发展水平、城镇化水平、财政分权度和就业水平。其中人口密度的回归系数为-1.857，对基本型民生发展水平产生了抑制作用；经济发展水平的回归系数为0.679，对基本型民生发展水平有显著的促进作用，经济发展越高的地区，基本型民生发展水平也相对较高；城镇化水平回归系数为0.488，说明城镇化水平越高的地区，基本型民生发展水平也相对更高。财政分权度回归系数为-0.183，表明较高的地方财政的自主水平不利于基本型民生发展水平的提高，可能的原因是地方政府通过财政工具来调节经济和社会发展的方向时，财政投入未能处理好经济和社会之间的协调关系；就业水平的回归系数为0.167，这意味着就业水平有利于基本型民生发展水平的提高。
从间接效应看，人口密度和财政分权度产生了显著的空间溢出效应。人口密度的空间溢出效应最大，回归系数为4.401，且在1%的水平上显著。这说明地区人口密度的提升主要受外来人口流入的影响，本地区新生人口带来的人口密度提升效果微弱。因此，在人口大量流动的背景下，本地区人口密度的提升往往意味着周边地区人口密度的下降，进而本地区的人口密度会对周边地区的基本型民生发展水平产生显著的促进作用。本地区财政分权度的空间溢出效应系数为-0.479，表明本地区财政分权度对周边地区的基本型民生发展水平有显著的抑制作用。可能的原因是中央政府在制定民生保障目标时，尚未建立起相应的长效绩效考核机制，地方政府施政重心的偏移并非个例。
（三）稳健性检验
为验证实证结果的稳健性，本文采用反距离空间权重矩阵对模型进行重新估计。与前述分析过程相似，由统计量的显著性可知：在反距离空间权重的设定下，本文仍选择空间面板杜宾模型作为最终的分析模型。空间面板杜宾模型的估计参数的空间效应分解结果。
空间面板杜宾模型的直接效应在系数的方向、相对大小及显著性方面基本一致；在空间溢出效应中，所有影响因素的方向均保持不变，仅地区经济发展水平的显著性有所提高，但其影响程度的大小仍位于人口密度之下，说明结果也较为稳健可靠。
六、结论与政策建议
参考文献（略）
原文发表于《中国人口科学》2022年第3期，有删减，转载请注明