地方基本公共服务均等化的时空分异与空间效应研究

肖建华 李雅丽

内容提要：结合SDM 与SEM 空间计量模型与基尼系数分析方法，对我国25 个省份2012-2016年的面板数据进行实证分析，探讨我国基本公共服务均等化的时空演变规律与影响我国人均基本公共服务均等化的空间溢出因素与效应。实证发现：地方财政投入对促进本辖区基本公共服务均等化有显著的正向溢出效应，而人均财政支出在一定程度上能促进本辖区人均基本公共服务均等化水平，具体表现为人均社会养老保险支出和卫生医疗支出对其有显著的正向影响，而人均义务教育支出对其有抑制性。在空间溢出效应方面，地方义务教育经费投入对相邻地区基本公共服务均等化水平有正外部性，而地方社会养老保险与卫生医疗经费投入对其有挤出效应。当控制了常住人口流动因素后，人均财政支出对相邻地区人均基本公共服务均等化水平的挤出效应有所减轻，同时人均基本公共服务均等化水平呈现出鲜明的东、中、西部空间区域差异化特征。

一、引 言

当前，我国基本公共服务发展正进入两个关键时间节点，一是从2020 年到2035 年，在全面建成小康社会的基础上，再奋斗十五年，基本实现社会主义现代化；另一个是从2035 年到本世纪中叶，在基本实现现代化的基础上，再奋斗十五年，把我国建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国。从全面建成小康社会到基本实现现代化，再到全面建成社会主义现代化强国，基本公共服务的供给程度是关键一环。随着新时代经济社会的进一步深入发展，我国社会主要矛盾已转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展间的矛盾，人们对公共服务需求的质与量方面都有提升，尤其义务教育、社会养老保险、医疗卫生等基本公共服务供不应求呈现逐步加速的趋势，而基本公共服务又是一种特殊的公共物品，其内在的“公共”属性必然要求在不同区域、不同群体以及不同个体之间实现均等化，使得无论居住在任何辖区的居民（包括户籍和常住人口）都能享受到大致相当的基本公共服务。然而，我国各地基本公共服务供需不均等现象依然存在，甚至在不同区域间基本公共服务的需求与供给间的矛盾还呈扩大之势。显然，这势必影响到我国小康社会甚至社会主义现代化强国的全面建成。因此，如何进一步科学评价我国基本公共服务均等化水平，动态识别我国基本公共服务均等化水平的时空演变规律，恰当分析影响我国人均基本公共服务均等化实现的空间溢出效应，有效提升我国基本公共服务均等化水平，就成为迫切需要研究的现实问题。

二、文献综述

学术界在基本公共服务及其均等化研究方面形成了较为丰富的文献，但多为单项公共服务的量化、区域基本公共服务差异等的测度与数据评价。如在国际上有学者通过计算基尼系数来度量巴布亚新几内亚和东非等国家的教育公平度（Ter，1975；Sheret，1988）。我国学者利用洛伦兹曲线、基尼系数测算了各城乡地区基础教育的公共服务均等化水平（李斌，2004）；也有学者通过计算泰尔总指数来衡量区域间公共卫生服务的均等化程度（兰相洁，2010；李继胜，2011）。在此基础上，也有学者根据自身的研究需要对公共服务的综合均等化水平进行了测度，如伏润民等（2010）运用信息熵值法对云南省129 个县市从经济、自然和社会领域测算公共事业均等化系数；武力超、林子辰等（2014）通过基尼系数测算了我国25 个省综合基本公共服务均等化水平。除此之外，在基本公共服务文献检索的过程中，多数文献重点研究与探究了我国区域间基本公共服务的差异。如有学者以我国286 个地级市为研究对象，通过东- 中- 西三大经济区域进行归类分析，刻画了其基本公共服务空间格局差异（马慧强等，2011）；也有学者在测定省域间基本公共服务水平及其区域差异后，认为其产生的原因在于地方财政公共服务支出呈现出明显的空间区域差距（王晓玲，2013）；也有学者对全国城乡、省域内城乡的基本公共服务均等化水平的空间分布进行了分析（尹境悦，2015；韩增林、李彬等，2015）。

从上述文献综述来看，目前对基本公共服务的研究方面一是对单项基本公共服务均等化水平进行测度与评价，并分析其空间分布状态；另一方面是对城乡间、省域间公共服务差异进行分析。较少有文献对多领域的基本公共服务均等化水平进行综合测度与评价，同时也鲜有结合不同时间演变规律来刻画基本公共服务均等化水平的时空特征的文献，忽视了基本公共服务在时空上的动态演变差异。有鉴于此，本文的主要目标就是尝试从时空演化的视角动态刻画我国基本公共服务均等化水平的时空差异特征并分析其空间溢出的影响因素，实证分析过程主要包括以下重要步骤：首先现有研究基础上，利用全国286 个地市的基本公共服务统计数据，选用主成分分析法及基尼系数法，具体测算我国286 个地市所分布的25 个省份的基本公共服务均等化指数。其次，运用Argis 工具动态刻画2012 年、2014 年、2016 年25 个省份的基本公共服务均等化水平的时空演变特征。第三，运用SDM 和SEM 空间计量模型，实证分析比较以户籍人口和常住人口为口径的我国基本公共服务均等化空间溢出的影响因素，并进一步根据地理区位分类实证分析影响我国人均基本公共服务均等化的空间溢出影响因素。

三、我国25 省基本公共服务均等化水平的时空分布

（一）286 个地市所在省的基本公共服务综合水平测算

1.基本公共服务水平考核指标的制定。目前有两种方法适用于基本公共服务水平考核，分别是客观评价分析法和主观评价分析法。武力超（2014）认为主观评价测度主要借助问卷调查或走访，通过考察城市居民对城市基础公共服务水平的主观感受和满意率，来评价政策是否公平公正、是否能为大众带来最大便利性。而从操作层面上看，存在样本量大和各地各行各业获取信息的信度低等问题。因此，所选择的指标既要能够反映地方政府在基本公共服务方面的绩效，也要具有一定的合理性与科学性。从目前情况来看，基本公共服务主要包含基本公共设施、义务教育、养老保险、医疗卫生等涉及基础民生保障等方面，在参考众多文献及《国家基本公共服务体系“十三五”规划》的基础上，本文主要选择义务教育、卫生医疗、社会养老保障服务和基础设施服务四个方面，按照全面、系统、客观、有效性、评价目标的可量化性原则，构建地级市基本公共服务水平的综合评价指标体系，同时考虑到各地市的人口规模会对数据信息产生的影响，在计算时主要考虑相对值，使用公共服务中有代表性的人均相对指标来评价基本公共服务水平，具体指标如：义务教育类公共服务指标选为普通中学师生比；卫生医疗类公共服务指标选为万人拥有卫生机构数；公共基础设施类服务指标选为人均拥有道路面积；社会养老保险类服务指标选为人均参加养老保险人数。

2.主成分分析法的原理及数学模型。主成分分析法是一种基于数学模型的降维多元统计方法，是通过对一组互相联系的随机变量进行正交变化后得到一组不相关的新随机变量。在对这组新随机变量进行测算时，以方差为基础测量依据，并将其进行降维计算处理。记为X，…，为n 个原变量，Fj（j=1，2，…，n）为n 个主成分。运用SPSS 软件对286 个地级市的公共服务水平指标进行降维因子分析，得到总方差累积贡献率，在累计方差的贡献度不小于阈值的前提条件下，取80%的阈值，筛选出n 个主成分。将各个主成分的方差贡献度作为各主成分的权重，通过加权计算出最终的综合评分，以此为依据对各地市的基础公共服务水平做出综合评价。将第j 个主成分记为Fj（j=1，2，…，n）的方差贡献率为kj（j=1，2，…，n），则本文中主成分综合评价法的综合得分为：

3.主成分分析综合评价结果。在主成分分析之前，先对2012-2016 年全国286 个地市选取的四项基本公共服务指标进行KMO 值检验。通过KMO 结果可知，大部分地级市数据都通过了KMO 最低值检验，表示各个指标间存在相关性，说明这四项基本公共服务的值适合主成分分析方法。通过计算总方差累计贡献度，可知从结果中选取的前2 个主成分累计贡献度已达到82.6%，超过初始设定阈值80%，说明前2 个主因子可以解释所选4 个因子信息。即各个地市基本公共服务水平的因子得分为：

（二）我国25 个省份基本公共服务均等化水平的测算

基尼系数原理。基尼系数是由（阿尔伯特·赫希曼，1943 年）提出的，其定义是用来描述一个国家或者一个地区内居民收入差异的国际通用型指标。基尼系数的取值范围在0 到1 之间，基尼系数的大小和收入平等程度成反比，当基尼系数越小，平等程度越大。本文将引入基尼系数用于考察各地区之间基本公共服务均等化水平。基尼系数的计算公式可以表示为：

其中，n 表示考察地区内地级市的数量，yi表示第i 个地级市进行基本公共服务评分得出的数值，μ 用来指代该地区内各地级市基础公共服务水平得分的均值，其中，重庆、上海、北京和天津这四个直辖市无法计算出平均基尼系数；青海和西藏各只有一个地级市满足计算条件，不具备良好的数据统计条件，因此无法对其进行基尼系数测算。因此，仅测算全国25 个省份的基尼系数。

（三）我国25 个省份基本公共服务均等化水平的时空分布

基本公共服务均等化水平时空分布的分类。为了区分25 个省份公共服务均等化水平，根据国际基尼系数划分标准以0.2、0.3、0.4 为25 个省基尼系数的阈值来区分各自的基本公共服务均等化水平，其中，0.2 以下表示该省基本公共服务均等化水平较高；0.2-0.3 表示该省基本公共服务均等化水平较正常；0.3-0.4 表示该省基本公共服务均等化水平不太高，有待提升；0.4 以上表示该省基本公共服务均等化水平较低。本文选取2012 年、2014 年、2016 年的25 个省份基本公共服务均等化水平的值在表1 中列出。

表1 25 个省份2012、2014 和2016 年的基本公共服务均等化水平的时空分布（由基尼系数表示）

从表1 可以看出，总体上，在2012-2016 年，25 个省份在基尼系数的分类范围内波动较小。从东、中、西区域划分上，中部和东部地区包含的大部分省份的基本公共服务均等化水平较高，西部地区包含的各省份的基本公共服务均等化水平较低，初步判定25 个省份的基本公共服务均等化水平与各自经济发展水平存在正相关性。

四、研究设计

（一）空间权重矩阵选取

根据“地理学第一定律”，空间模型估计的有效性是在空间结构被正确反映的情况下确立的，王守坤（2013）认为进行空间计量分析时，为了将空间交互作用有效地并入到回归模型中，构建空间权重矩阵能够清晰地反映空间截面单元某些地理、经济属性间的相互依赖程度，也是进行空间效应分析必不可少的核心步骤。目前主要的空间权重形式有01 距离矩阵、反距离矩阵、经济距离矩阵等。本文借鉴余永泽、刘大勇（2013）的研究成果，构建01 距离矩阵，因为这种空间权重矩阵形式最符合人们对空间关系的认知，也能最好反映“地理学第一定律”的特征。在01 距离矩阵中，Wij表示空间权重矩阵，当省份i 与省份j 为邻近省份时，Wij取值为1；反之，Wij取值为0。

（二）空间相关性检验

检验数据是否存在空间相关性是进行空间计量模型估计的必要条件，若各变量间存在空间正相关，则空间依赖性越强。较为普遍的做法是利用设定的空间权重矩阵计算全局Moran’s I 指数。该值表示的空间正相关取值范围在（0，1）间，取值越靠近1，表明空间相关性越强。

从表2 的全局Moran’s I 指数可以看出：公共服务均等化指数、义务教育投入比重、社会养老保险投入比重、卫生医疗投入比重、人均义务教育支出、人均社会养老保险支出、人均卫生医疗支出7个核心指标均呈现显著的正向空间自相关（10%水平下）。因此，可以利用空间计量模型对25 个省份存在的空间溢出进行进一步实证分析。

（三）空间面板模型设定

依据研究目的，将使用空间杜宾模型（SDM）与空间误差修正模型（SEM）引入面板数据处理中，

表2 2012-2016 年我国25 个省份各变量的空间相关性

构建空间杜宾面板模型（SDM-Panel）和空间误差修正面板模型（SEM-Panel）。空间杜宾面板模型如式（1）：

空间误差修正面板模型如式（2）：Yit=αln+βiXit+μi

其中，i 和t 表示第i 个省份在第t 年时的数据；Wit表示01 距离空间矩阵；θ1表示溢出效应，θ1为正数时意味着存在正向的溢出效应，为负数时意味着存在负向的溢出效应；δ 是空间回归系数，表示样本观测值相互间的空间依赖性；μi为随机误差项。

在分析我国基本公共服务均等化的空间溢出效应时，将（1）式引入具体的解释变量与被解释变量，构建的空间杜宾模型为：

在分析我国人均基本公共服务均等化的空间溢出效应时，将（3）式的被解释变量替换为人均义务教育支出、人均社会养老支出和人均卫生医疗支出，构建的空间杜宾模型为：

（四）指标的选择与描述性统计

1.指标选取

被解释变量：基本公共服务均等化水平（PSE），以25 个省份的基本公共服务均等化指数来表示。

解释变量：地方财政支出直接体现了政府活动范围和支持的公共服务领域（杨得前、刘仁济，2018），也是实现各地区基本公共服务均等化的关键。为比较我国基本公共服务均等化水平的时空动态变化以及进一步研究人均基本公共服务的区域均等化，分别选取地方财政投入占地方财政总预算支出之比和人均财政支出作为基本公共服务均等化水平的影响因素，分析比较地方财政投入占比和人均财政支出对各省基本公共服务均等化的空间效应。同时还分别选取以户籍人口为口径计算的义务教育投入占地方财政预算总支出占比（EE）、社会养老保险投入占地方财政总预算支出占比（SI）、卫生医疗投入占地方财政总预算支出占比（ME）来解释地方财政投入占比，选取以常住人口为口径计算的人均义务教育支出（EE_PER）、人均社会养老保险支出（SI_PER）和人均卫生医疗支出（ME_PER）来解释人均财政支出。

控制变量：为避免因遗漏重要变量而产生内生性问题，选取2 个可能会影响基本公共服务均等化水平的高度相关变量。（1）城镇化水平（URB）。我国城镇化的核心是人的城镇化，加快推进基本公共服务均等化，实现基本公共服务供给效率提升与城镇人口数量的加速增长相匹配。本文采用城镇人口占总人口的比重来表示。（2）经济增长（GDP_PER）。已有研究表明，基本公共服务的不均等程度与本辖区经济发展的不均等呈正相关关系。地区经济水平越高的居民对当地政府基本公共服务供给的偏好越大（吴永求、赵静，2016），因此一般认为经济较为发达的地区财政支出效率较高。故本文采用人均GDP 来表示经济发展水平的指标。

2.数据说明

选取2012-2016 年全国25 个省份（限于数据可得性与完整性，不包括4 个直辖市、西藏自治区、青海省及港澳台地区）的面板数据，所有基础数据均来源于《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》、EPS 等数据库。其中，为了消除在收集数据中遇到的口径、单位不一致等问题，对收集的所有数据用极值法进行了标准化处理，通过Xj=（Xi- 最小值）/（最大值- 最小值）的公式对数据进行无量纲化处理，这样标准化后的数据最大值为1，最小值为0。

3.空间计量模型的选取

为选取最佳的空间计量模型，对2012-2016 年全国25 个省份的数据分别运用空间杜宾模型（固定与随机效应）和固定效应的空间误差模型进行估计，Wald 检验和Log L 检验结果均在5%置信水平下通过统计的显著性检验，表明空间杜宾模型不可弱化为空间误差模型，应采用SDM 模型来估计。而且，Hausman 检验得出，p 值＜0.25，拒绝随机效应的原假设。故本文选取固定效应的空间杜宾模型（SDM）来分别估计以户籍人数口径计算的地方财政投入对我国基本公共服务均等化水平的空间效应（表4）与以常住人口口径计算的人均财政支出对我国人均基本公共服务均等化水平的空间效应（表5）。东、中、西部地区的Wald 检验均在1%置信水平下未能通过显著性检验，表明相对于空间杜宾模型而言，空间误差模型更能反映不同区域的空间溢出效应。同时，除了东部地区Hausman检验应拒绝随机效应的原假设外，中、西部地区的Hausman 检验均不能拒绝随机效应的原假设。故本文结合空间误差模型和空间杜宾模型（固定或随机效应）来估计我国人均基本公共服务均等化在东、中、西部的空间效应。

五、实证分析

（一）变量的描述性统计

表3 报告的是所选取变量的统计性描述结果，从中可以看出，基本公共服务均等化水平（PSE）、义务教育投入占比（EE）、社会养老保险投入占比（SI）、卫生医疗投入占比（ME）、城镇化水平（URB，%）等指标的波动范围较小，各指标年度间差异较小，这可能与各指标本身的值较小有关系。而在人均义务教育支出（EE_PER，元）、人均社会养老保险支出（SI_PER，元）、人均卫生医疗支出（ME_PER，元）、经济增长（GDP_PER，元）等指标中，数值波动范围大，各省间差异也随之增大。

（二）我国基本公共服务均等化空间溢出效应研究

表4 报告的是固定效应SDM 模型估计结果，实证结果说明，25 个省份在义务教育、社会养老保险、医疗卫生这三类民生公共服务支出与本辖区基本公共服务供给总量呈正相关关系，本辖区财政支出用于民生类的资金越多，对基本公共服务供给的转化率越高，基本公共服务均等化水平也越高。总体上看，地方义务教育、社会养老保险和卫生医疗经费投入都将不同程度促进本辖区基本公共服务均等化水平，三项经费投入每提升1%，分别带来本辖区基本公共服务均等化水平提升0.4603%、0.9483%和1.4923%。

从空间溢出因素看，地方义务教育经费投入的空间滞后项在10%的水平上显著为正，存在显著的正向空间溢出效应，原因可能在于即使未考虑人口流动因素导致的溢出，无论是户籍居民还是常住居民都有权在一定条件下享有基本教育权。因此，当常住人口流动规模较大时，本辖区的义务教育经费投入每提高1%，将吸引周边相邻地区常住人口的流入，而相邻地区人口的流出反过来将释放这些地区内基本义务教育服务供给不足的压力，促使相邻地区基本公共服务均等化水平提升0.0956%。但是，地方社会养老保险和卫生医疗的经费投入对相邻地区基本公共服务均等化水平有较小幅度的抑制性，带来的空间溢出效应分别为-0.0386 和-0.4774，这可能是受人口流动的溢出与区域开放度影响，在影响辐射范围内的相邻地区在社会养老保险与卫生医疗公共服务供需增量和结构上的矛盾就更显突出，特别是在卫生医疗经费投入上地区间的差异较大，从而导致挤出相邻

地区居民可享受卫生医疗公共服务，降低相邻地区基本公共服务均等化的总体水平。

表3 各变量的描述性统计

表4 我国基本公共服务均等化的空间溢出效应

（三）我国人均基本公共服务均等化空间溢出效应

为有效弥补以户籍人口为口径的地方财政预算支出对基本公共服务均等化水平的测度误差，降低人口流动性对各地区基本公共服务绝对量产生的弊端。表5 把原以户籍人口为口径计算的地方义务教育、社会养老保险和卫生医疗经费投入替换为以常住人口为口径计算的这三项人均财政支出来实证检验我国人均基本公共服务均等化的溢出效应。

从表5 的固定效应SDM 模型的估计结果可知，估计的直接影响与空间溢出影响与表4 相比均有差异。从直接影响因素看，当控制人口流动性后，地方义务教育、社会养老保险与卫生医疗公共服务供给增量与总量的矛盾加剧。其中，地方人均义务教育支出与地方义务教育投入对本辖区的人均基本公共服务均等化影响不同，且影响效应相反，这说明本辖区政府偏好对“生产性公共品”投入，有可能将原有义务教育经费挪至其他领域，降低了本辖区人均基本公共服务均等化水平。但是，人均社会养老保险支出和人均卫生医疗支出对本辖区基本公共服务均等化带来积极且显著的影响，但与表4 相比，影响程度有明显降低，人均社会养老保险支出和人均卫生医疗支出每增加1%，将促进本辖区人均基本公共服务均等化水平分别提高0.0565%和0.0618%。

从空间溢出因素来看，控制人口流动性因素后，本辖区增加社会养老保险和卫生医疗的投入对相邻地区人均基本公共服务均等化水平均存在负向空间溢出效应，但影响程度都有明显减轻。人均义务教育支出对其空间溢出效应在5%的水平上显著为负，与表4 同类解释变量的溢出影响完全相反，这说明当本辖区把增加的人均义务教育支出挪作他用后，相邻地区为了参与“晋升锦标”竞赛，也进行了相应的挪用，从而使得相邻地区人均基本公共服务均等化水平下降0.032%。然而，人均社会养老保险和卫生医疗支出的空间滞后值与表4 同类变量相比，对相邻地区基本公共服务均等化水平的负外部性稍有减少，但均不显著，这说明在一定程度上缓减了相邻地区在人均社会养老保险与人均卫生医疗公共服务的“免费乘车”等问题，对相邻地区人均基本公共服务均等化水平影响程度较低。

表5 我国人均基本公共服务均等化的溢出效应

（四）东、中、西部人均基本公共服务均等化的空间溢出效应

根据三大经济区的划分，将25 个省份进行归类，表6 报告的是东、中、西部三大经济区的人均基本公共服务均等化空间溢出效应。

从东部地区来看，人均义务教育支出、人均社会养老保险支出和人均卫生医疗支出对加大当地人均基本公共服务均等化都具有显著影响。 其中，人均义务教育支出对当地公共服务供给存在负的空间溢出影响，影响效应为-0.236，这说明东部地区人均义务教育服务被挤出，抑制了本辖区人均基本公共服务均等化水平。然而，人均社会养老保险经费支出和人均卫生医疗支出对东部地区公共服务供给水平都具有积极的影响，估计值分别为0.108 和0.316，这说明目前的政策有助于改善社会养老保险服务、卫生医疗服务，从而有助于提升本辖区人均基本公共服务均等化水平。就空间滞后项而言，表6 与表2 中的空间溢出影响分析相似，由于财政投入改变用途等原因，使得本辖区与相邻地区人均基本公共服务均等化水平降低，但降低程度要小于中西部省份。

表6 东中西部人均基本公共服务均等化的空间溢出效应

从中部地区来看，人均义务教育支出与人均卫生医疗支出对本辖区基本公共服务均等化水平均有显著抑制作用，影响效应分别为-0.106 和-0.067。这说明与东部经济较为发达省份相比，中部地区省份除了挪用义务教育经费外，卫生医疗投入也被挤占，从而降低了本辖区人均基本公共服务均等化水平。而人均社会养老保险支出对中部地区基本共服务均等化有积极影响。就空间滞后项而言，中部地区各相邻省份的人均财政支出对其基本公共服务均等化也呈现负空间溢出影响，降低了公共服务均等化水平。

从西部地区来看，三项基本公共服务的财政支出对均等化水平均产生负效应，尤其是人均卫生医疗支出每增加1%，将导致本辖区基本公共服务均等化水平下降0.336%，而人均义务教育支出和人均社会养老保险支出尽管也表现为负效应，但均不显著，这说明西部省份在基本公共服务方面对上级政府的财政依赖性比中、东部要强。就空间滞后项而言，西部地区人均义务教育、社会养老保险与卫生医疗支出对相邻地区基本公共服务均等化水平提升都产生了抑制作用，这可能与其人口密度高度分散、周边资源配置效率低有关，很难利用人口的流动性来刺激对相邻地区增加基本公共服务投入。

六、结论与对策启示

利用2012-2016 年我国286 个地市面板数据，通过主成分法与基尼系数测算了我国25 个省份的基本公共服务均等化水平，动态刻画了我国基本公共服务均等化水平的时空分布，并运用SDM和SEM 空间计量模型实证检验了我国基本公共服务均等化与人均基本公共服务均等化的空间效应，检验了东、中、西部人均基本公共服务均等化的空间效应，得出如下结论：（1）地方财政投入对本辖区基本公共服务均等化水平有显著正向影响，本辖区政府自身用于民生类公共服务预算支出越大，基本公共服务均等化水平也随之增大。就空间溢出效应而言，地方财政投入对相邻地区基本公共服务均等化的空间效应影响出现差异，地方义务教育经费投入对相邻地区基本公共服务均等化水平有积极溢出效应，但地方社会养老保险和卫生医疗经费投入对其具有负向效应。（2）地方人均财政支出对本辖区人均基本公共服务均等化水平影响有所不同。地方人均义务教育支出对本辖区人均基本公共服务均等化水平有抑制影响，而人均社会养老保险和卫生医疗支出对其具有显著的积极影响，但影响程度比较低。（3）人均财政支出对我国人均基本公共服务均等化水平影响呈现鲜明的区域差异化。从直接效应和空间溢出效应均反映出，东部地区的人均财政支出对本辖区的基本公共服务均等化的挤出效应都明显低于中、西部地区，且对相邻地区基本公共服务均等化的负外部性也低于中、西部地区。

从实证研究结果至少可以得出两点政策启示：第一，地方政府应从经济社会发展、实际现状和未来功能出发，高度重视常住人口的流动规模对本辖区与相邻地区的基本公共服务均等化水平的溢出影响。通过政府和市场、政策和机制的配合，加强劳动力转移空间与基本公共服务集聚协调发展的规划引导，针对不同城市规模、不同公共服务资源，构建相机抉择的公共服务匹配机制和政策体系。第二，立足自身要素禀赋优势，发挥区域空间集聚效应。由于地区间存在资源禀赋和经济发展水平差异，各地区在解决公共服务非均等化问题时，一方面要立足于自身资源要素禀赋的特色和优势，有针对性地服务于本省重点所需的公共服务；另一方面，不同省份间应利用区域政策的环境优势，发挥东、中、西部空间格局的集聚效应，重视相邻地区产生的正空间溢出效应，适时以区域性分层次、分阶段地促进全国基本公共服务均等化水平的提高。