基本公共服务均等化的受众分析

刘阳荷

(山东大学经济研究院，山东 济南 250100)



基本公共服务均等化的受众分析

刘阳荷

(山东大学经济研究院，山东 济南 250100)

基本公共服务均等化是提高社会整体福利水平的重要举措。宜居性作为对基础设施和公共服务的概括，对劳动力流动产生的影响越来越大。一个地区的宜居性水平，既影响到这个地区居民的福利，也影响到这个地区居民的构成；而居民构成反过来对当地宜居性水平又会产生影响。为了更好地实现基本公共服务均等化，本文对中国公共服务的受众群体进行分析，基于结构性均衡理论模型，区分了高低技能劳动力对当地收入、支出和宜居性水平的不同偏好，结果表明，高技能劳动力对宜居性水平变动的敏感性高于低技能劳动力；同一地区宜居性水平的供给并不能被所有居民均等地享有，低技能劳动力对收入、支出等因素的变动影响更加敏感；基本公共服务均等化的实施不但要实现城市间的均等化，更要关注城市内部的均等化。

基本公共服务；宜居性；公共服务均等化；高技能劳动力；低技能劳动力

一、引 言

在2016年中共中央发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中，在推进新型城镇化、西部大开发、支持东部地区率先发展、提高民生保障水平等各项任务中，都提出了推进基本公共服务均等化。目前，基本公共服务的提供是一个“不患寡而患不均”的问题。教育、就业、社保、医疗、文化、体育和住房等公共服务体系，从全社会整体层面上来看都在向着更加完善的方向发展。根据《中国统计年鉴2015》的统计数据，从教育资源来看，2014年全国普通高等学校数为2 529所，是1978年598所的四倍多；从医疗资源来看，2014年全国医疗卫生机构数为981 432个，是1978年169 732个的五倍多。可以肯定，中国基本公共服务的提供是有增无减的，但其提供却是不均匀的。从中国教育类部分基本公共服务的统计结果来看，中国31个省级行政区划*不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和中国台湾。的人均拥有公共图书馆藏量，上海、天津和宁夏最高，河南、安徽和河北最低；每百万人普通高等学校数中，北京、天津和上海最高，河南、广东和四川最低；每万人普通小学数中，甘肃、广西和河南最高，江苏、北京和上海最低。以上数据可以反映出高等教育东部地区的享有度更高，而义务教育的普及状况相对更好的现实状况。

Diamond[1]对美国劳动力市场的研究表明，高技能劳动力占比高的城市，其宜居性(Amenity)水平增长也快；高工资、高物价城市吸引了更多的高技能劳动力，而且高技能劳动力的集聚带来了其所在城市宜居性水平的进一步提高，进而吸引了更多的高技能劳动力。因为高技能劳动力对城市宜居性的偏好高于低技能劳动力，这扩大了高低技能劳动力福利上因为工资带来的差异。

中国31个省级行政区划的就业人员中，大专及其以上教育水平人口比例前五名中除了陕西之外，北京、上海、天津和浙江均属于东部地区；6岁及以上人口中，大专及其以上教育水平人口比例的前五名省级行政区划与就业人员前五名的地区相似。大专及其以上教育水平就业人员比例较低的后五名省级行政区划，均集中在中西部地区；6岁及以上人口中，大专及其以上教育水平的人口比例后五名的省级行政区划除了广东，其他均在中西部地区。因此，中国也呈现出经济发达地区吸引更多高技能劳动力的情况，原因在于高技能劳动力在经济发达地区可以享受到更多、更优质的公共服务，这也引致公共服务在不同技能劳动力之间的分配不均。

本文对比了中国不同地区高低技能劳动力对宜居性*由于宜居性的涵盖范围比公共服务大，本文探讨的宜居性限定在基本公共服务范围，因而后文均采用宜居性一词。的敏感程度，先借鉴Diamond[1]结构性空间均衡模型，对劳动力供求、宜居性供给进行理论分析。在理论模型基础之上，对中国31个省级行政区划高低技能劳动力对宜居性的偏好进行估计。结果显示，宜居性水平对高技能劳动力的边际效用比低技能劳动力高3.79%。因此，在全国范围内建设宜居城市，并不能单以实现城市间公共服务均等化作为最终目标，正确地估计出各个城市不同技能劳动力实际享受到的公共服务，并且在此基础上制定公共服务均等化的具体政策是本文关注的重点。

二、文献评述

关于宜居性与劳动力流动的关系已有若干研究。宜居性作为公共资源，部分研究认为住房市场承担着劳动力流动与公共资源之间的匹配[2]。一个地区的宜居性程度，会影响当地的住房成本；住房成本是影响劳动力选择居住地的重要因素之一。郑思齐等[3]把住房需求分为居住空间需求和区位质量需求，后者即为宜居性指标。以北京居民家庭住户作为样本，把户口作为当地居民是否可享有住房区位质量宜居性的指标，结果显示，拥有当地城市户口的家庭对区位相关的公共服务需求高于没有当地城市户口的家庭。郑思齐等[4]把住房成本均衡水平作为中间因素，研究表明，正向的城市宜居性特征与住房成本的均衡水平呈正相关关系，反之亦然。这意味着人们对正向城市宜居性特征的支付意愿高，且高低技能劳动力对不同的宜居性指标支付意愿有差异。本文实现了工资、房价和宜居性的综合考量，估计建立在Diamond[1]提出的结构性空间均衡模型之上，进一步明确了劳动力供给、劳动力需求、宜居性供给和住房供给之间的内在互动机制。

夏怡然和陆铭[5]的实证结果表明，劳动力对公共服务的敏感程度低于工资，提出公共服务均等化可以作为一项辅助措施，缓解劳动力向高工资、多就业机会城市的流入，并把长期在城市内部的外来务工人员作为公共服务均等化的首要受惠人群。但是他们文章中对于不同技能的劳动力未做区分，仅使用一个城市的平均受教育年限作为控制变量。本文以教育水平是否为大专及其以上区分了高低技能劳动力，使用一个地区高低技能劳动力数量识别高低技能劳动力对所在地区的偏好，这是劳动力“用脚投票”的结果。

踪家峰和李宁[6]的研究与本文研究内容高度相关。其研究指出，高工资与高房价、低工资与低房价是关联的，并且互相补偿；房价与城市宜居性之间是正相关关系，但房价调整工资与城市宜居性是负相关关系。他们认为，高宜居性对劳动力的吸引抵消了高房价的部分影响，房价、工资和城市宜居性都是内生的。然而他们的研究中没有考虑异质性劳动力，而高低技能劳动力对宜居性的不同偏好不但对劳动力流向会产生重要影响，因而此研究也无法对公共服务均等化政策更有针对性的实施提出相应的方案。

三、理论模型

(一)劳动力需求

劳动力需求受到当地企业生产活动的影响。假定城市j有不同企业，用d代表。所有企业仅生产一种产品。企业d的生产函数符合Cobb-Douglas式：

(1)

其中，Kdjt表示资本，Ndjt表示劳动力，且劳动力在生产中发挥的作用由高技能劳动力Hdjt和低技能劳动力Ldjt生产力水平共同决定[7]，则有如下设定形式：

(2)

(3)

(4)

假定劳动力市场是完全竞争的，资本市场无摩擦，因而工资Wjt等于劳动力的边际产出，资本价格kt为资本的边际产出，这样可得企业对劳动力和资本的需求。把资本均衡状态带入可得劳动力需求的对数形式：

(5)

(6)

(7)

(8)

(二)劳动力供给

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

对不同城市属于相同人口特征z的劳动力进行加总，加总所得不同城市劳动力总量的差异就是相同人口特征z的劳动力对不同城市平均效用的差异。城市j的总体期望人口就是每个劳动力选择生活在城市j的概率的加总。因此，第t年城市j的高技能劳动力Hjt和低技能劳动力Ljt劳动力数量分别为：

(14)

(15)

其中，Ht为全国高技能劳动力集合，Lt为全国低技能劳动力集合。

(三)宜居性供给

(16)

以上为结构性空间均衡模型对劳动力供给、宜居性供给的表达，联立可得到均衡状态，为实证分析提供了理论基础。

四、估计方法

(一)宜居性指数

本文用主成分分析法构建宜居性指数代表宜居性水平。宜居性指数需要把尽可能多的受到高低技能劳动力比例影响的宜居性指标涵盖在内。本文选取了六类可以代表宜居性水平的指标：市政基础设施、环境质量、交通运输、文化氛围、就业质量和教育质量。这六类指标下又分别包括不同的细分指标，共20个。本文先通过细分指标得到大类的子宜居性指数，再通过子宜居性指数得到整体宜居性指数。所有指标均使用第一主成分来构建整体宜居性指数。

市政基础设施对选取的四个指标(城市用水普及率、城市燃气普及率、人均道路拥有面积和每万人拥有公共厕所)的载荷均为正数，即市政基础设施指数可以较好地概括这四个指标。类似的就业质量指数*本文选取除工资之外影响就业质量的因素作为就业质量指标。对选取的城镇登记失业率和每万人拥有国内三种专利授权数这两个指标的载荷均为正。文化氛围指数对儿童读物种类、每万人拥有艺术表演场所数、每万人拥有公共图书馆数和每万人拥有博物馆数的载荷全部为正，即以上指标都代表了当地的文化氛围水平。环境质量指数对人均公共绿地面积和每万人拥有公园数的载荷均为正，但是对废水排放量和二氧化硫排放量的载荷均为负，这表明废水排放量和二氧化硫排放量均代表了差的环境质量。公路里程数和每万人拥有公共交通车辆在交通运输指数上均有正的载荷，但人均私人汽车拥有量的载荷为负，这意味着人均拥有私人汽车越多，交通质量越差，拥堵程度越高。教育质量指数中，各级普通小学生师比为负的载荷，这说明普通小学生师比越高的地区，教育质量越差，即肯定了小学教育中小班教学对教育质量的正向作用；而各级普通高校生师比与人均国家财政性教育经费均为正的载荷，这两个指标与教育质量呈现正向相关关系。*与各级普通小学生师比进行比较的话，各级普通高校生师比的载荷应该也为负数。此处可以把高校内学生自主学习能力考虑在内，即随着教育程度的提高，生师比对教育质量的影响会相应降低。

把以上所有子指标合并可以得到整体宜居性指数，市政基础设施指数、环境质量指数、交通运输指数和教育质量指数的载荷为正。文化氛围和就业质量本该是正向的宜居性指标，但是所得载荷为负，出现这种结果的原因可能是文化氛围和就业质量两个宜居性指数与其他宜居性指数在构建整体宜居性指标时无法完全同步，因而出现了负的载荷。尽管有与事实并不完全符合的载荷，这两个指数对其分类下的指标均有很好的概括。主成分分析所得的载荷并不受已有信息的影响来判断某个宜居性指标是合意还是不合意，因而分析所得载荷可以反映不同的宜居性指标，并得到一个更为概括的宜居性指标。主成分分析所得的整体宜居性指数将作为本文衡量内生宜居性的变量。

(二)Bartik劳动力需求冲击

如果当地经济受到外生的需求冲击，并且影响到当地企业的生产力水平，可以通过把受到外生需求冲击影响的经济活动剥离出来的方法来识别模型的参数。

每个地区内部所有产业生产力水平的变动均会影响这个地区的整体生产力水平。产业构成的差异又会带来高低技能劳动力生产力水平的差异，因而不同地区高低技能劳动力生产水平受到其所在地区产业构成的影响而不同[12]。为了估计模型中的参数，需要将影响到当地生产力水平变动因素中的外生部分识别出来。Notowidigdo[13]使用产业占比与全国层面产业劳动力占比变动的交叉项来衡量外生劳动力需求冲击。全国层面产业劳动力占比变动与地方层面劳动力供给是不相关的，因而可以代表由需求引致的劳动力变动情况，作为影响地方生产力水平的外生因素。本文使用相同的方法构建影响地方生产力水平的外生因素，称之为Bartik劳动力需求冲击：

(17)

(18)

其中，Hind,-j,t和Lind,-j,t分别代表第t年产业除了城市j之外的高低技能劳动力的数量；Hind,-j,2005和Lind,-j,2005分别代表2005年除了城市j产业的高低技能劳动力数量，Hind,j,2005和Lind,j,2005分别代表2005年城市j产业ind的高低技能劳动力数量。Bartik劳动力需求冲击可以作为一个地区外生生产力水平变动的一部分，因此:

(19)

(20)

(三)参数识别

本文实证分析的估计均使用两步GMM估计，因此，设定合适的排除性限制条件是实证分析的关键。上文已经构建了Bartik劳动力需求冲击作为外生的劳动力需求冲击。除此之外，住房供给弹性可以用来识别劳动力需求曲线的斜率[1]。以上海和乌鲁木齐为例，上海的住房供给弹性小于乌鲁木齐，如果同时受到相同的劳动力需求冲击，当受到此需求冲击的劳动力进入城市时，当地房价会因为需求增多而上涨。因为住房供给弹性的不同，上海的房价或租金上涨幅度会高于乌鲁木齐。更高的房价和租金会抑制一部分劳动力的进入，因而面对相同的劳动力冲击，上海对劳动力需求的上涨幅度会低于乌鲁木齐。当地生产力水平变动中不可观测的部分与影响住房供给弹性的因素不相关。一个地区不适宜建筑的土地是影响住房供给弹性的因素之一，本文选取这个指标作为住房供给弹性的影响因素。

综上，笔者将Bartik劳动力需求冲击、Bartik劳动力需求冲击与住房供给弹性的交叉项作为本文的工具变量。下面依次介绍GMM估计中的排除性限制条件。

1.劳动力需求

根据理论模型，对城市工资与初始年份做差，得到：

(21)

(22)

2.劳动力供给

把劳动力对城市的平均效用与初始年份做差，得到：

(23)

(24)

3.宜居性供给

把宜居性供给方程与其初始年份做差，得到：

(25)

对于以上全部工具变量均为Bartik劳动力需求冲击及其与住房供给弹性的交叉项，即：

(26)

其中，landgeo为由城市内不适宜建筑土地比例所代表的住房供给弹性。

五、经验分析

(一)数据来源

本文数据主要来自2003—2014年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》。分析的观测值为31个省级行政单位。

本文使用城镇居民和农村居民作为不同的人口特征组并进行对比。使用城镇居民和农村居民人均收入来衡量居民的收入情况，使用城镇居民和农村居民家庭平均每人生活消费性支出作为影响居民支出的变量。对Bartik劳动力需求冲击的构建中，为了得到与劳动力需求相关但属于外生的部分，使用分行业私营企业和个体就业人员数构建式(18)。对住房弹性的衡量使用商品房销售面积中住宅占比。对上述所有变量均先取对数，再对2013年的数据与2005年的数据做差。

(二)参数估计结果

表1为两步GMM估计的实证结果。对城镇居民和农村居民而言，收入和宜居性水平均可以为他们带来正向效用，而支出的效用为负。农村居民相比城镇居民，对收入的变动更加敏感，此结论同样适用于支出。这表明，收入和支出对农村居民选择居住地的影响大于城镇居民。同时，收入上升对农村居民正效用的影响大于城镇居民，支出上升对农村居民的负效用同样大于城镇居民。但是对宜居性水平的变动，城镇居民相比农村居民更加敏感，宜居性水平上升对城镇居民效用的提高大于对农村居民效用的提高。上述实证分析结果印证了本文的结论，即宜居性水平对城镇居民的影响大于农村居民，收入、支出等经济类因素不是吸引劳动力选择居住地点的主要原因，宜居性发挥的作用越来越大，而且城镇居民的受益程度大于农村居民。

表1 城镇居民和农村居民对收入、支出和宜居性水平的偏好估计：省份层面

注：括号内为标准误。*、**和***分别表示在1%、5%和10%置信水平下显著。表2同。

(三)稳健性检验

本文使用城市层面数据进行稳健性检验，主要包括北京、天津和石家庄等28个大城市。估计方法与省份层面数据一致。表2为估计结果。

从表2中可以看出，收入、支出和宜居性指数对劳动力选择生活城市的方向是一致的，但是其对城镇居民和农村居民的影响程度与省份层面数据估计有差异。收入带给城镇居民带来的边际效用大于其给农村居民带来的边际效用，支出对城镇居民的影响同样大于其给农村居民带来的影响，而宜居性指数对农村居民的影响又大于其对城镇居民的影响。

笔者认为，这种结果出现的原因在于选取的28个大城市基本上都是省会城市，经济较为发达，这种情况更多地反映了大城市城镇居民和农村居民的偏好。而大城市的收入水平、房价等对居民的影响与中小城市显然不同，因而这个结果与省份层面的估计结果有差异，但是肯定了居民对收入、支出和宜居性指数的不同偏好。

六、结 论

宜居性已经成为吸引人们选择居住城市的重要因素。适宜的气候、便利的交通是传统宜居性的衡量标准，文化氛围、环境质量、教育质量和就业质量均成为新的重要指标。

已有文献证明，高低技能劳动力对宜居性水平的效用评价是不同的，本文使用不同地区高低技能劳动力数量的差异来识别劳动力对所在地的偏好，同时把宜居性水平作为内生变量，即当地宜居性的水平是与当地生产力水平相关的，而高低技能劳动力的比例会影响到当地生产力水平。针对这个内生性问题，本文构建外生劳动力需求冲击，在Diamond[1]结构性均衡模型的框架下，使用两步GMM联合估计高低技能劳动力对收入、支出和宜居性水平的边际效用。

本文的经验分析结果显示，高技能劳动力对收入变动、支出变动的敏感性低于低技能劳动力；高技能劳动力对宜居性水平变动的敏感性高于低技能劳动力，宜居性水平每上升1%，带给高技能劳动力的效用比低技能劳动力高3.79%。因此，对于一个地区的宜居程度，并不是所有居民都可以均等地享受到。宜居性程度的不断提高、宜居性程度覆盖面的持续扩大是小康社会需要实现的新目标之一。基于此，本文提出如下政策建议：

第一，继续提高宜居性程度。随着经济发展和社会进步，人们对生活质量的追求已经成为不可避免的趋势，尤其对于已经无需关注温饱问题的高收入人群。为了能够满足这部分人群对生活质量的追求，地区的文化氛围、教育资源和医疗保障体系都应进一步完善。有很多宜居性指标，例如环境质量，是全国范围均需提高的指标。第二，扩大宜居性程度的受众范围。因为高低技能劳动力收入水平的差异带来的购买力差异，使他们对宜居性水平的效用评价是不同的。低技能劳动力依旧更关注房价、物价等方面的因素，宜居程度尚未成为其选择生活地点的重要指标。因此，基本公共服务均等化这一政策实施的重点方向之一，是在实现不同地区公共服务均等化的同时，更加关注同一地区内部居民公共服务的需求，实现同一地区内部不同技能劳动力可以享受到相同程度的公共服务，尤其是教育资源等基本公共服务。这样不但有利于提高人们的平均福利水平，而且可以促进当地高低技能劳动力比例的提高，进而促进当地生产力水平的提高。

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(责任编辑：徐雅雯)

刘阳荷(1988-)，女，山东淄博人，博士研究生，主要从事环境经济学研究。E-mail:lyhseven@126.com

2016-08-02

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1000-176X(2016)10-0078-07