地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化的影響研究

地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化的影響研究

基本公共服務(wù)均等化:一個(gè)新分析框架30年來，中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，國內(nèi)生產(chǎn)總值為9.8%，是同期世界經(jīng)濟(jì)年度增長率的三倍多%。在技術(shù)進(jìn)步和物質(zhì)產(chǎn)品供給能力不斷提升的同時(shí),我國社會消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)也逐漸從以私人需求為主的階段轉(zhuǎn)向公共需求快速增長的時(shí)代,我國居民對教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障等方面的公共服務(wù)需求增長呈現(xiàn)逐步加速的趨勢。與此同時(shí),我國地區(qū)間基本公共服務(wù)的非均等化問題日益突出,地區(qū)、城鄉(xiāng)之間在基礎(chǔ)教育、公共醫(yī)療、社會保障等公共服務(wù)方面的差距逐步拉大,已成為社會公平、公正的焦點(diǎn)問題之一。因此,如何使公共服務(wù)供給與需求相適應(yīng),將是我國在今后較長時(shí)期內(nèi)面臨的重要任務(wù)。提高公共服務(wù)均等化水平,可以在一定程度上校正社會財(cái)富初次分配的不平衡,有利于緩解和抑制利益分化進(jìn)程及其引發(fā)的社會矛盾。黨的十八大從我國進(jìn)入全面建成小康社會決定性階段這一戰(zhàn)略全局出發(fā),在“人民生活水平全面提高”的目標(biāo)中,首先強(qiáng)調(diào)的就是“基本公共服務(wù)均等化總體實(shí)現(xiàn)”,突出了基本公共服務(wù)均等化在小康社會建設(shè)中的重要作用。公共服務(wù)水平非均等化一般表現(xiàn)為兩個(gè)方面,一是省際公共服務(wù)水平的不均衡,二是城鄉(xiāng)間公共服務(wù)水平的非均等化?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多從定性角度對我國基本公共服務(wù)均等化水平進(jìn)行分析,定量分析則較缺乏,目前只有任強(qiáng)(2009)基于我國2000～2006年的省級數(shù)據(jù),構(gòu)建基尼系數(shù)探究我國省際公共服務(wù)水平的變化。而基于我國地級市公共服務(wù)水平探究省內(nèi)公共服務(wù)均等化狀況的研究仍是空白,為了得到反映我國各省份公共服務(wù)均等化水平的指標(biāo),本文基于2003～2011年全國288個(gè)地級市的基本公共服務(wù)數(shù)據(jù),利用主成分分析以及基尼系數(shù)的方法,首次測算了我國省份的基本公共服務(wù)均等化水平,力圖全面、真實(shí)、準(zhǔn)確地刻畫我國各省份公共服務(wù)均等化的程度,并對各個(gè)省份公共服務(wù)均等化的絕對水平及相對變動(dòng)趨勢進(jìn)行分析,這也是本文的主要貢獻(xiàn)之一。之后本文將分別從金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量、金融生態(tài)環(huán)境分項(xiàng)指標(biāo)和分地區(qū)的視角進(jìn)行實(shí)證分析,全面考察地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化水平的影響。實(shí)證結(jié)果表明,地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的改善對地區(qū)公共服務(wù)均等化具有積極效應(yīng);同時(shí),銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量,銀行、金融市場的規(guī)模對地區(qū)公共服務(wù)均等化也產(chǎn)生不同程度的影響,并且銀行在對地區(qū)公共服務(wù)均等化影響中占主導(dǎo)作用;而在分區(qū)域的實(shí)證考察中,我們發(fā)現(xiàn)金融生態(tài)環(huán)境同等幅度的提高對東部地區(qū)公共服務(wù)均等化水平的改善有更大的效應(yīng);值得注意的是,就中西部地區(qū)而言,提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對地區(qū)公共服務(wù)均等化程度有更加明顯的積極作用,可見金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化的改善效率一定程度上依賴于當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一、中國省級公共服務(wù)平等指數(shù)的構(gòu)建1.公共服務(wù)指數(shù)cmo(1)基本公共服務(wù)綜合評價(jià)體系指標(biāo)的選取?；竟卜?wù)力的評價(jià)體系分為主觀評價(jià)和客觀評價(jià)兩個(gè)部分,主觀評價(jià)主要是從公眾的主觀感受這個(gè)維度考察城市居民對政府基本公共服務(wù)在公平性、便利性以及整體性的滿意程度;客觀評價(jià)則主要是考察地方政府在基本公共服務(wù)領(lǐng)域所做的財(cái)政投入以及所取得的客觀成果。從操作層面來看,由于得到主觀評價(jià)所需的所有地級市相關(guān)數(shù)據(jù)的成本較大,且考慮到在實(shí)際操作中采集的數(shù)據(jù)也具有一定局限性2,因此本文從客觀評價(jià)著手,基于地方政府在公共服務(wù)方面取得的客觀成果數(shù)據(jù)對各地級市的基本公共服務(wù)水平進(jìn)行評估?；竟卜?wù)主要涉及保障基本民生所需的醫(yī)療衛(wèi)生、教育、社會保障、環(huán)境保護(hù)、基本公共設(shè)施等方面。本文按照科學(xué)性、全面系統(tǒng)性和針對性的原則,從下面的指標(biāo)體系來構(gòu)造反映我國地級市基本公共服務(wù)水平的指標(biāo);此外為了消除地級市的不同人口規(guī)模對絕對量數(shù)據(jù)的影響,我們將絕對量指標(biāo)除以對應(yīng)地級市的人口數(shù)量,得到人均相對指標(biāo)。具體指標(biāo)及其含義如下:醫(yī)療衛(wèi)生類公共服務(wù):是從一個(gè)地區(qū)的醫(yī)療衛(wèi)生水平的角度反映該區(qū)域的基本公共服務(wù)水平,指標(biāo)選為醫(yī)院、衛(wèi)生院人均床位數(shù);教育類公共服務(wù):是從一個(gè)地區(qū)的教育水平反映該地區(qū)的基本公共服務(wù)水平,指標(biāo)選為普通中學(xué)的師生比;環(huán)境保護(hù)類公共服務(wù):是從一個(gè)地區(qū)的對環(huán)境保護(hù)的重視程度反映該區(qū)域的公共服務(wù)水平,指標(biāo)選為人均綠地面積和人均工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)量;能源基礎(chǔ)設(shè)施類公共服務(wù):是從一個(gè)地區(qū)的能源類設(shè)施水平的角度反映該區(qū)域的公共服務(wù)水平,指標(biāo)選為人均生活用電量和人均生活用水量;交通運(yùn)輸類公共服務(wù):是從一個(gè)地區(qū)的交通運(yùn)輸發(fā)展水平的角度反映該區(qū)域的公共服務(wù)水平,指標(biāo)選為人均公共交通車輛(汽、電車)擁有量。為了綜合考慮7項(xiàng)指標(biāo),我們使用主成分綜合評價(jià)法對各個(gè)地級市的公共服務(wù)整體水平進(jìn)行測算。由于少數(shù)指標(biāo)缺少部分年份的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),為順利進(jìn)行主成分分析,我們在處理缺失值時(shí)采取均值替換法(MeanImputation)3,用該指標(biāo)同一地級市其他年份數(shù)據(jù)的平均值代替缺失值,由于本文中分析的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量較為龐大,所以對部分指標(biāo)在少數(shù)年份的缺失值采取均值替換法不會對結(jié)果造成明顯的偏差。(2)主成分綜合評價(jià)法的原理及數(shù)學(xué)模型。主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一種降維的多元統(tǒng)計(jì)方法,它借助一個(gè)正交變換將一組具有相關(guān)性的原隨機(jī)變量轉(zhuǎn)化為與其分量不相關(guān)的新隨機(jī)變量,并以方差作為新隨機(jī)變量中包含信息量的測度,對新隨機(jī)向量進(jìn)行降維處理。記Xi(i=1,2,…,p)為p個(gè)原變量,Zj(j=1,2,…,p)為p個(gè)主成分。在得到p個(gè)主成分后,我們設(shè)閾值為85%,按照累計(jì)方差貢獻(xiàn)率不低于閾值的原則選取前m個(gè)主成分,然后以每個(gè)主成分各自的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重對m個(gè)主成分進(jìn)行線性加權(quán)得到最終的價(jià)值函數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對各個(gè)地級市的基本公共服務(wù)水平的綜合評價(jià)。記第j個(gè)主成分Zj(j=1,2,…,p)的方差貢獻(xiàn)率為kj,則本文中主成分綜合評價(jià)法的價(jià)值函數(shù)為:(3)主成分綜合評價(jià)結(jié)果。在分析之前,首先對2003～2011年內(nèi)全國288個(gè)地級市的7項(xiàng)公共服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO值檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出(由于本文數(shù)據(jù)量較大,故而不列出所有檢驗(yàn)結(jié)果),大部分地級市數(shù)據(jù)的KMO值均通過檢驗(yàn),表明各個(gè)指標(biāo)之間具有比較大的相關(guān)性,說明原始數(shù)據(jù)適合進(jìn)行主成分分析4。以深圳市為例介紹我們對每一個(gè)地級市的測算過程(見表1):由表1可以看到,前3個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到0.893,大于閾值0.85,說明前3個(gè)主成分已包含了7個(gè)原始指標(biāo)的大部分信息,因此選取前3個(gè)主成分構(gòu)造深圳市的價(jià)值函數(shù)(Score):根據(jù)式(2)的價(jià)值函數(shù)可以得到得到深圳市2003～2011年的基本公共服務(wù)水平得分。由于每個(gè)省份的數(shù)據(jù)不同,主成分分析以及綜合評價(jià)得到的價(jià)值函數(shù)也不盡相同,在此從廣東、山東、云南中分別選取5個(gè)地級市,對其公共服務(wù)水平得分作統(tǒng)計(jì),如圖1所示。從圖1中可以看到,從得分的絕對水平來看,廣東省深圳市的基本公共服務(wù)水平明顯高于其他4個(gè)地級市;云南省昆明市的得分明顯高于其他4個(gè)地級市;而山東省5個(gè)地級市的基本公共服務(wù)得分之間也存在一定差異,說明3個(gè)省份的基本公共服務(wù)水平都存在不均等的問題。從變動(dòng)趨勢來看,2003～2011年大部分地級市的得分普遍在一定范圍內(nèi)波動(dòng),少數(shù)地級市,如汕頭市、煙臺市、濟(jì)南市有增長的趨勢。2.基尼系數(shù)的地域分布(1)基尼系數(shù)的原理?；嵯禂?shù)(GiniCoefficient)是國際上用來綜合考察居民內(nèi)部收入分配差異狀況的一個(gè)重要分析指標(biāo),本文將其引入公共服務(wù)領(lǐng)域內(nèi),用以衡量各省份公共服務(wù)的均等化水平?；嵯禂?shù)的直接測度公式為:在本文中,N表示該省份內(nèi)的地級市個(gè)數(shù),yi表示第i個(gè)地級市的基本公共服務(wù)水平得分Score,μ表示該省份所有地級市得分的均值。由于北京、上海、重慶、天津?yàn)橹陛犑?無法計(jì)算代表其均等化水平的基尼系數(shù);另外,西藏和青海都只有一個(gè)地級市具有較為完備的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),受地級市數(shù)量的限制,也無法測算這兩個(gè)省份對應(yīng)的基尼系數(shù),本文一共測算了25個(gè)省級行政區(qū)的基尼系數(shù)。(2)各省份基尼系數(shù)的計(jì)算結(jié)果。根據(jù)離散分布的基尼系數(shù)公式,使用2003～2011年不同省份的基本公共服務(wù)水平得分(Score),可以得到全國25個(gè)省級行政區(qū)基本公共服務(wù)均等化水平的基尼系數(shù)。從空間維度上看,本文得到的基尼系數(shù)包括25個(gè)省級行政區(qū);從時(shí)間維度上看,基尼系數(shù)結(jié)果橫跨2003～2011年9個(gè)年份。因此,為了直觀清晰地分析各省份的基本公共服務(wù)均等化水平,下文對基尼系數(shù)結(jié)果進(jìn)行空間上的橫向?qū)Ρ群蜁r(shí)間上的縱向分析。(3)各省份基尼系數(shù)的橫向?qū)Ρ?。從絕對數(shù)值上來看,我國各省份內(nèi)基本公共服務(wù)均等化水平的基尼系數(shù)絕大部分在0.2～0.55的范圍內(nèi)分布,2004年基尼系數(shù)最低的是新疆(0.145)、陜西(0.151)和河北(0.170),最高的是云南(0.559)、寧夏(0.555)、四川(0.544);2011年基尼系數(shù)最低的是河北(0.195)、新疆(0.198)、山西(0.219)。按照聯(lián)合國組織的有關(guān)規(guī)定,基尼系數(shù)在0.3以下表示收入分配較平均;0.3～0.4表示收入分配相對合理;0.4以上則表示收入差距較大。為更直觀地對全國各省份的基本公共服務(wù)均等化的基尼系數(shù)做不同地區(qū)的橫向?qū)Ρ?我們借助該劃分方法,將基尼系數(shù)在0.3以下的省份劃分至第一類,在0.3～0.4范圍內(nèi)的省份劃分至第二類,超出0.4的省份劃分至第三類。表2是選取2003年、2007年、2011年3個(gè)年份的結(jié)果。總體來看,在2003～2011年,各個(gè)類別的省份個(gè)數(shù)沒有較大的波動(dòng)。從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的視角來看,各省份之間經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份,如河北、江蘇、山東的基尼系數(shù)普遍較低;而基尼系數(shù)較高的省份大部分是經(jīng)濟(jì)相對落后的省份,如云南、甘肅、寧夏,或是地理位置位于內(nèi)陸或東北部的省份,如四川、黑龍江、吉林、遼寧。因此,可以看出我國各個(gè)省份的公共服務(wù)均等化水平與省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在一定關(guān)系。另外,雖然新疆處于內(nèi)陸,經(jīng)濟(jì)相對不發(fā)達(dá),但結(jié)果中其基尼系數(shù)均在0.2上下波動(dòng)。但我們從原始數(shù)據(jù)推測,由于新疆只有兩個(gè)地級市(烏魯木齊市和克拉瑪依市)具有較為完備的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),受地級市數(shù)量的限制,在此基礎(chǔ)上利用基尼系數(shù)估測的公共服務(wù)均等化水平可能無法真正衡量整個(gè)新疆的均等化水平。從省份不同地理位置的角度來看,在第一類的7個(gè)省級行政區(qū)(基尼系數(shù)小于0.3)中,有4個(gè)東部省份(河北、江蘇、山東、海南),1個(gè)中部省份(山西),2個(gè)西部省份(廣西、新疆);在第二類的9個(gè)省級行政區(qū)(基尼系數(shù)在0.3～0.4)中,有2個(gè)東部省份(福建、浙江),5個(gè)中部省份(安徽、江西、河南、湖北、湖南),2個(gè)西部省份(貴州、陜西);在第三類的9個(gè)省級行政區(qū)(基尼系數(shù)大于0.4)中,有2個(gè)東部省份(遼寧、廣東),2個(gè)中部省份(黑龍江、吉林),5個(gè)西部省份(四川、云南、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏)?？梢娢覈竟卜?wù)均等化水平與所處的地理位置有一定聯(lián)系,從總體上看,均等化水平由西向東逐漸提高。(4)基尼系數(shù)的縱向?qū)Ρ?。為了直觀地觀察25個(gè)統(tǒng)計(jì)省份在2003～2011年的基本公共服務(wù)均等化水平的變動(dòng)情況,我們對基尼系數(shù)作統(tǒng)計(jì)折線圖,如圖2所示。為了分析各個(gè)省份在2003～2011年基尼系數(shù)的波動(dòng)情況,我們對各個(gè)省份9年的基尼系數(shù)計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差。從表3可以看到,各省份在9年內(nèi)基尼系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差分布在0.0173～0.105。其中,浙江、山西、遼寧、福建、江蘇、湖北基尼系數(shù)波動(dòng)程度較小,其標(biāo)準(zhǔn)差在0.03以下。標(biāo)準(zhǔn)差在0.03～0.06之間的省份有安徽、四川、云南、江西、湖南、山東、河南、廣東、甘肅、寧夏、河北、廣西;在0.06以上基尼系數(shù)波動(dòng)程度較大的省份有7個(gè),分別為吉林、新疆、黑龍江、陜西、內(nèi)蒙古、貴州、海南?？紤]到每個(gè)省份基尼系數(shù)絕對數(shù)量不同,我們對各個(gè)省份計(jì)算其基尼系數(shù)的變異系數(shù)以分析其在9年內(nèi)的波動(dòng)情況(見表3),發(fā)現(xiàn)大部分省份的變異系數(shù)在0.05～0.2之間,說明基尼系數(shù)的變動(dòng)普遍較小。其中,福建、江蘇、遼寧、山西、浙江、湖北、四川、云南、甘肅9個(gè)省份的變異系數(shù)在0.1以下。變異系數(shù)在0.3以上的省份只有新疆和海南,考慮到在合成基尼系數(shù)時(shí),這兩個(gè)省份均只有兩個(gè)地級市的完整數(shù)據(jù),可能使得估測的基尼系數(shù)誤差較大,無法準(zhǔn)確衡量該省份的真正均等化水平。除此之外,變異系數(shù)在0.2以上的省份有河北、內(nèi)蒙古、貴州、陜西。綜合以上兩個(gè)波動(dòng)程度測算指標(biāo)來看,由于變異系數(shù)可以消除序列均值對于其離散程度的影響,所以本文認(rèn)為變異系數(shù)較大的省份,不同年份之間的基尼系數(shù)波動(dòng)較大;反之,變異系數(shù)小的省份,不同年份之間的基尼系數(shù)離散程度較小。從變化趨勢來看,在25個(gè)統(tǒng)計(jì)省份中,2010年的基尼系數(shù)比2004年降低的有16個(gè)省份,其他9個(gè)省份基尼系數(shù)較2004年有所升高,分別為河北、黑龍江、吉林、江蘇、遼寧、內(nèi)蒙古、山東、陜西、新疆。這9個(gè)省份分布于全國沿海內(nèi)陸各地,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也參差不齊,未呈現(xiàn)明顯的規(guī)律。且從變化的幅度來看,在2003～2011年無論是基尼系數(shù)升高或是降低的省份,大部分省份變化的幅度都不明顯,沒有出現(xiàn)基尼系數(shù)大幅上漲或降低的趨勢。二、金融機(jī)構(gòu)和金融市場國內(nèi)對于基本公共服務(wù)均等化的對策研究多以完善公共財(cái)政體制與健全政府管理機(jī)制為著眼點(diǎn),但本文認(rèn)為政府公共服務(wù)均等化的實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵之一是政府間財(cái)力轉(zhuǎn)移支付的順利有效進(jìn)行。而地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的改善有利于金融體系更好地發(fā)揮籌資融資作用,使本地區(qū)資金流動(dòng)順暢,避免借貸款中出現(xiàn)資金短缺問題,保障政府提供公共服務(wù)產(chǎn)品的資金來源;同時(shí)金融市場在金融環(huán)境良好的情況下運(yùn)作,能對跨空間的資源配置起到有效幫助,對縮小地區(qū)間政府財(cái)政收入差距有積極作用。此外,處在一定金融生態(tài)環(huán)境中的金融活動(dòng)還具有穩(wěn)定、促進(jìn)并提升政府公共行為的價(jià)值。金融生態(tài)的改善能夠促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)或金融市場更積極地發(fā)掘具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的投融資項(xiàng)目,提振地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這在一定程度上增加了地方政府的財(cái)政收入,有助于政府加強(qiáng)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和提高人民生活水平,從而帶動(dòng)整個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)、政治、文化的繁榮,進(jìn)一步縮小該地區(qū)與其他地區(qū)的公共服務(wù)水平差異。1.金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化的影響:動(dòng)態(tài)面板模型接下來本文使用我國25個(gè)省級行政區(qū)2003～2011年的面板數(shù)據(jù),研究金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化水平的影響,豐富金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)經(jīng)濟(jì)效果評價(jià)的應(yīng)用研究。不僅從金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量的角度進(jìn)行考察,而且選取衡量金融生態(tài)環(huán)境的4個(gè)具體指標(biāo):不良貸款比例、非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率、商業(yè)貸款規(guī)模和股票市場規(guī)模,從不同的角度分析其對地區(qū)公共服務(wù)均等化的影響。此外,我們還進(jìn)行分區(qū)域的實(shí)證考察,以探討在金融生態(tài)環(huán)境與地區(qū)公共服務(wù)均等化互動(dòng)過程中的地區(qū)差異。由于公共服務(wù)均等化指標(biāo)所帶有的動(dòng)態(tài)性、內(nèi)生性以及不同地區(qū)的差異性,使得OLS模型估計(jì)系數(shù)絕對值偏大,本文采用Arellano和Bover(1995)提出的動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法(GMM)來克服內(nèi)生性問題,通過使用內(nèi)部變量的滯后期作為工具變量,可以有效分離非時(shí)變的區(qū)域效應(yīng)。(1)基礎(chǔ)模型?？紤]到金融生態(tài)環(huán)境可能產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)性,本文借鑒Mathys(2007)的方法,通過構(gòu)建能較好反映動(dòng)態(tài)性的ADL模型,基于我國省級公共服務(wù)均等化水平和金融生態(tài)環(huán)境的面板數(shù)據(jù),采用系統(tǒng)動(dòng)態(tài)GMM方法測量了金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)公共服務(wù)均等化水平的效果。地區(qū)公共服務(wù)均等化水平(pubgini)會受到上一期的影響,同時(shí)受到當(dāng)期和上一期金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量(finascor)及控制變量(gdppc)的影響,且以2005年為基期計(jì)算的人均實(shí)際GDP衡量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也同樣受上一期制約。所以我們借鑒Brulhart和Mathys(2008)的建模方法,選取一期滯后,采用ADL(1,1)模型來建立本文的模型。具體形式為:其中,pubginiit和pubginii,t-1代表地區(qū)i在t時(shí)期和t-1時(shí)期的公共服務(wù)均等化水平,表示各地區(qū)基本公共服務(wù)配置均衡的程度。finascorit和finascori,t-1為地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的總體質(zhì)量得分,用來衡量區(qū)域金融系統(tǒng)發(fā)展的總體質(zhì)量。gdppcit和gdppci,t-1作為控制變量被納入模型,被看作影響地區(qū)基尼系數(shù)水平的一個(gè)重要外生變量,衡量了地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,考慮到人口效應(yīng)對絕對量數(shù)據(jù)的影響,我們將絕對量指標(biāo)除以對應(yīng)地級市的人口數(shù)量,并以2005年為基期計(jì)算得到人均實(shí)際gdppc。εi表示區(qū)域固定效應(yīng),ρt表示時(shí)間固定效應(yīng),νdt表示誤差項(xiàng)。在以上方程的各變量中,εi代表了上文所說的非時(shí)變區(qū)域效應(yīng),這種效應(yīng)不隨時(shí)間的改變而改變,與地區(qū)金融生態(tài)總體質(zhì)量得分和人均GDP相關(guān)度不高但是卻顯著影響地區(qū)公共服務(wù)均等化水平。如果這種效應(yīng)真的存在并且有重要影響的話,那么以變量的滯后期作為工具變量的不區(qū)分部門的估計(jì)都會出現(xiàn)有偏估計(jì)。所以,我們使用大樣本的動(dòng)態(tài)面板估計(jì)將這種非時(shí)變區(qū)域效應(yīng)從金融生態(tài)環(huán)境效應(yīng)中剔除,來保證對解釋變量估計(jì)的準(zhǔn)確性。(2)金融生態(tài)環(huán)境分項(xiàng)指標(biāo)研究模型。以上的基本模型從總體視角測度區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境對該地區(qū)公共服務(wù)均等化水平的影響。接下來本文選取不良貸款比例(credit)、非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率(loss)、商業(yè)貸款規(guī)模(creditbus)和股票市場規(guī)模(stmktcap)4個(gè)反映地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的分項(xiàng)指標(biāo),分析它們對當(dāng)?shù)毓卜?wù)均等化水平的影響,全面地展現(xiàn)不同維度的金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展?fàn)顩r在公共服務(wù)均等化水平中的差異性效應(yīng)。模型具體形式如下:其中,D表示模型中主要解釋變量的集合,credit、loss、creditbus、stmtkcap則分別代表不良貸款比例、非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率、商業(yè)貸款規(guī)模和股票市場規(guī)模。以上方程中所選取的金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)借鑒黃國平和劉煜輝(2007)的研究。(3)分地區(qū)研究模型。根據(jù)以往研究我國公共服務(wù)水平的文獻(xiàn)和在本文數(shù)據(jù)處理分析的過程中我們發(fā)現(xiàn),我國東、中、西部地區(qū)間存在顯著差異。莫光財(cái)和張東豫(2007)也指出,地區(qū)間存在資源稟賦、國家政策、轉(zhuǎn)移支付、政府行政能力等方面的差異。王凱和武力超(2013)則從金融服務(wù)多樣性的角度詳盡分析了區(qū)域間在金融生態(tài)環(huán)境上的差異。因此,將地區(qū)經(jīng)濟(jì)、政治、文化等發(fā)展水平相近的地方歸為一類進(jìn)行比較可以更好地解釋金融生態(tài)環(huán)境對地區(qū)基尼系數(shù)的影響。因此最后我們將全國分為東、中、西三部分對式(4)再次進(jìn)行分組研究。2.地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)(1)本文的被解釋變量是省級公共服務(wù)均等換指標(biāo)——基尼系數(shù)(pubgini)。通過選取我國288個(gè)地級市2003～2011年7項(xiàng)公共服務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù),采用主成分分析和基尼系數(shù)的方法,計(jì)算每個(gè)省份各年的基尼系數(shù)水平,以此來衡量各省份內(nèi)公共服務(wù)均等化水平。地級市數(shù)據(jù)來自CEIC中國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫和2003～2012年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》?；嵯禂?shù)越小反映公共服務(wù)均等化水平越高,基尼系數(shù)超過0.4則認(rèn)為地區(qū)間不均等化水平較高。具體算法在后文詳細(xì)說明。(2)金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)是本文的主要解釋變量。周小川(2004)首次將生態(tài)學(xué)概念系統(tǒng)地引入金融領(lǐng)域,并強(qiáng)調(diào)用生態(tài)學(xué)的方法來考察金融發(fā)展問題。良好的金融生態(tài)環(huán)境對于提高地區(qū)金融體系的運(yùn)行效率、降低金融交易成本、優(yōu)化要素市場的資源配置以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展等都具有重要作用。本文使用中國社會科學(xué)院金融研究所對我國各地區(qū)金融生態(tài)的總體評分(finascor),來反映一個(gè)地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的總體質(zhì)量。具體為:第一,信貸資產(chǎn)質(zhì)量,指標(biāo)選取為不良貸款比例;第二,非信貸資產(chǎn)質(zhì)量,指標(biāo)選取為非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率;第三,金融中介,指標(biāo)選取為商業(yè)貸款規(guī)模;第四,金融市場,指標(biāo)選取為股票市場規(guī)模。在實(shí)現(xiàn)地區(qū)公共服務(wù)均等化過程中,如基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),社會保障體系的完善,教育、醫(yī)療等方面的提高都需要資金的支持,僅靠政府的財(cái)力顯然難以滿足,因此就要求金融體系充分發(fā)揮融通資金的功能,而金融體系的風(fēng)險(xiǎn)則會對政府提供公共服務(wù)的資金來源產(chǎn)生不確定性,因此本文選取不良貸款比例(credit)和非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率(loss)反映銀行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管水平。高風(fēng)險(xiǎn)往往伴隨高收益,因此金融機(jī)構(gòu)趨向于提高資產(chǎn)的桿杠比率,但同時(shí)這也給整個(gè)社會金融體系帶來較大的風(fēng)險(xiǎn),為保障金融體系的穩(wěn)定性,這就要求銀行業(yè)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對金融中介的風(fēng)險(xiǎn)控制力度。不良貸款比例和非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率越低,反映金融體系監(jiān)管越完善,相對風(fēng)險(xiǎn)水平越低;而商業(yè)貸款規(guī)模(creditbus)和股票市場(stmktcap)規(guī)模則主要反映了各省份的金融體系結(jié)構(gòu)中金融中介和金融市場的規(guī)模。不同的金融結(jié)構(gòu)往往導(dǎo)致不同的金融體系運(yùn)行效率,陳雨露和馬勇(2008)指出,在新興市場國家,金融結(jié)構(gòu)對金融體系運(yùn)作的效率有顯著影響,金融體系結(jié)構(gòu)越是傾向于“銀行主導(dǎo)型”,其經(jīng)營成本相應(yīng)越高,效率越低。本文將分別考察金融中介和金融市場的規(guī)模對地區(qū)公共服務(wù)均等化的影響。(3)人均實(shí)際GDP是本文的控制變量。以基期價(jià)格計(jì)算的人均實(shí)際GDP反映一個(gè)地區(qū)一年內(nèi)的人均收入水平。我們采用以2005年為不變價(jià)格測算各年人均實(shí)際GDP。GDP作為衡量地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo),對政府公共服務(wù)的水平存在顯著影響。段艷平和龐娟(2011)在研究基本公共服務(wù)供給與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會促進(jìn)基本公共服務(wù)水平的提高,而更高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平要求更高的公共服務(wù)水平與之相適應(yīng)。三、金融生態(tài)環(huán)境質(zhì)量對公共服務(wù)的均等化回歸表4～表6報(bào)告了我們主要的計(jì)量結(jié)果。表4和表6是金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量對公共服務(wù)均等化水平的回歸結(jié)果,其中表6為分區(qū)域回歸分析結(jié)果;表5是金融生態(tài)環(huán)境分項(xiàng)指標(biāo)的回歸結(jié)果。下面我們進(jìn)行逐一分析。1.系統(tǒng)gmm回歸中的工具變量識別力不夠表4報(bào)告了我國各省份金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量對公共服務(wù)均等化水平的回歸結(jié)果。模型(1)～模型(5)采用面板最小二乘估計(jì)OLS法、固定效應(yīng)(FE)模型、差分GMM(DIFF-GMM)模型和系統(tǒng)GMM(SYS-GMM)模型4種方法對金融生態(tài)環(huán)境與公共服務(wù)均等化的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn),模型(5)為加入控制變量后的回歸結(jié)果。為增強(qiáng)計(jì)量結(jié)果的可靠性,我們對模型設(shè)定的合理性和工具變量的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn),表4的所有模型中二階序列相關(guān)AR(2)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示拒絕原假設(shè),說明模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在序列相關(guān),表明我們所設(shè)立的模型是合理的;而Sargan過度識別檢驗(yàn)的結(jié)果也表明,回歸中使用的工具變量不存在過度識別問題(Sargan統(tǒng)計(jì)量的p值均大于1%)。然而,Sargan檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)工具變量是否存在過度識別問題,在沒有一種檢驗(yàn)可以有效地檢驗(yàn)方程的工具變量是否存在識別力不夠的情況下,根據(jù)Bun和Windmeijer(2007)的研究,如果系統(tǒng)GMM回歸中的工具變量識別力不夠,則會在小樣本的情況下造成有偏估計(jì)。對此,Bond等(2001)提出了一種較為直觀的檢驗(yàn)方法,認(rèn)為在ADL(1,1)模型中,OLS估計(jì)的自回歸系數(shù)有高估傾向,而FE模型的自回歸系數(shù)具有低估傾向,若系統(tǒng)GMM回歸得到的自回歸系數(shù)值恰好處在OLS和FE自回歸系數(shù)之間,則可以認(rèn)為系統(tǒng)GMM回歸使用的工具變量是合適的,不存在識別力不足的問題。而從表4我們發(fā)現(xiàn),在同樣的模型中,系統(tǒng)GMM估計(jì)的自回歸系數(shù)為0.009,恰好位于OLS自回歸系數(shù)0.001和FE自回歸系數(shù)0.010之間,所以,計(jì)量模型的工具變量選擇是適合的。表5的模型(4)和模型(5)是采用系統(tǒng)GMM方法對金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量影響公共服務(wù)均等化的回歸結(jié)果。與預(yù)期一樣,金融生態(tài)環(huán)境的當(dāng)期和滯后一期水平在1%的顯著性水平下對地區(qū)公共服務(wù)均等化水平具有正向影響,金融生態(tài)環(huán)境總體質(zhì)量的提高使得地區(qū)公共服務(wù)非均衡程度下降,從而提高公共服務(wù)均等化水平,其回歸系數(shù)均為0.009。一方面,金融生態(tài)環(huán)境的改善,可以促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)和金融市場更健康地運(yùn)行,使得金融產(chǎn)品、資金更有效地配置,對政府財(cái)政資金籌融資的順利進(jìn)行提供了便捷途徑,使得政府有充裕的資金投入公共服務(wù)事業(yè),對公共服務(wù)均等化產(chǎn)生長期持久的正效應(yīng);另一方面,金融環(huán)境離不開當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、政治、文化、法律制度等因素的影響,它的改善說明當(dāng)?shù)厣鲜龈鞣矫娴慕ㄔO(shè)均有所提高,人民生活水平也相應(yīng)提高,對公共服務(wù)各方面的需求和質(zhì)量也會提高,激勵(lì)政府更有效率地提供公共服務(wù),因此政府會更注重公共服務(wù)的供給,努力提升地區(qū)整體公共服務(wù)水平。此外,我們看到滯后一期的均等化水平的提高會提高當(dāng)期的公共服務(wù)均等化水平,而且影響效應(yīng)較大。同時(shí),人均實(shí)際GDP的增加也會提高地區(qū)公共服務(wù)均等化水平,并且這種效應(yīng)呈現(xiàn)遞增的趨勢。這也印證了安體富和賈曉俊(2010)在研究地方政府提供公共服務(wù)的影響因素時(shí)所指出的地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展和收入水平的差距會直接反映公共服務(wù)提供水平的差異,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)可以較大程度滿足其公共服務(wù)需求,而經(jīng)濟(jì)相對落后地區(qū)的公共服務(wù)提供在較大程度上受財(cái)力制約,有一些公共服務(wù)需求則得不到滿足。本文認(rèn)為,轉(zhuǎn)移支付制度是均衡地方政府財(cái)力、減弱經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對公共服務(wù)均等化制約的重要制度,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地方政府財(cái)力對公共服務(wù)均等化的制約說明了我國當(dāng)期的轉(zhuǎn)移支付制度還有待完善,由于金融體系在轉(zhuǎn)移支付中扮演了重要角色,因此這也強(qiáng)調(diào)了提高金融生態(tài)環(huán)境對于地區(qū)公共服務(wù)均等化水平的重要性。2.減少對銀行的行政干預(yù),推行產(chǎn)權(quán)改革制度和風(fēng)險(xiǎn)管理表5中模型(1)～模型(4)分別使用4個(gè)不同維度的金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo),其中模型(1)納入信貸不良率(credit,結(jié)果發(fā)現(xiàn)信貸不良率的下降會顯著提高地區(qū)公共服務(wù)均等化水平,說明提升信貸資產(chǎn)質(zhì)量,加強(qiáng)對銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的控制,有助于當(dāng)?shù)毓卜?wù)均等化的建設(shè)。模型(2)引入非信貸不良資產(chǎn)預(yù)計(jì)損失率,它的降低同樣可以推進(jìn)地區(qū)公共服務(wù)均等化,且上述兩個(gè)模型的主要解釋變量均在1%的顯著性水平下具有統(tǒng)計(jì)顯著性。這就要求政府減少對銀行的行政干預(yù),推進(jìn)產(chǎn)權(quán)改革制度,建立完善的社會信用保障體系;同時(shí),商業(yè)銀行應(yīng)借鑒國際商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn),建立全過程的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)制和適合自身的信貸治理風(fēng)險(xiǎn)體系。模型(3)和模型(4)分別從金融中介規(guī)?！虡I(yè)貸款規(guī)模(creditbus)、金融市場規(guī)模——股票市場規(guī)模(stmktcap)考察對被解釋變量的影響。結(jié)果表明,二者的增加對地區(qū)公共服務(wù)均等化的改善均有非常顯著的正向影響(顯著性水平分別為5%與1%)。值得注意的是,以商業(yè)貸款衡量的銀行規(guī)模每增加1個(gè)單位,地區(qū)公共服務(wù)均等化平均提高0.055個(gè)單位,而對應(yīng)的金融市場規(guī)模的影響系數(shù)則為0.015?？梢园l(fā)現(xiàn),由于我國經(jīng)濟(jì)尚處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初級階段,銀行可以有效地動(dòng)員儲蓄,通過貸款和貨幣乘數(shù)效應(yīng)創(chuàng)造貨幣,降低了經(jīng)濟(jì)對資本積累的依賴,更好地發(fā)揮金融體系籌融資的功能。同時(shí),由于我國的金融市場不夠完善,監(jiān)管制度尚存在一定缺陷,嚴(yán)重的信息不對稱問題阻礙了資金的有效配置,市場的無效性使得金融市場在發(fā)揮融資功能以促進(jìn)地方公共服務(wù)均等化過程中的影響力低于銀行。因此,在當(dāng)前以及今后的一段時(shí)期,銀行對金融體系中融資效率影響的主導(dǎo)地位顯著,特別是在中、西部以及廣大農(nóng)村等金融市場不夠完善的地區(qū),其作用仍是不可替代的。同時(shí),處于經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期的中國應(yīng)加快發(fā)展金融市場,確立與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新階段相適應(yīng)的金融體系結(jié)構(gòu)。3.金融生態(tài)環(huán)境的改善對公共服務(wù)均等化的影響為研究不同地區(qū)的差異,我們分別對東、中、西部進(jìn)行分組回歸,結(jié)果見表6。從表6看出,人均實(shí)際GDP的負(fù)向系數(shù)分別是:東部為0.142,中部為0.740,西部為1.286;其滯后一期的影響系數(shù)分別是:東部為0.252,中部為0.796,西部為1.428?？梢猿醪降贸鼋Y(jié)論:人均GDP的增加對西部地區(qū)基尼系數(shù)的影響最大,中部地區(qū)次之,對東部地區(qū)影響相對最小。從現(xiàn)實(shí)來看,可能的原因?yàn)?與東部地區(qū)相比,西部地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較落后,在此基礎(chǔ)上,GDP的同等幅度提高對西部地區(qū)的公共服務(wù)均等化的改善會有更大的效應(yīng)。對于金融生態(tài)環(huán)境,負(fù)向系數(shù)非常顯著(東部為0.051,中部為0.015,西部為0.003),且其滯后一期的影響也均為負(fù)(東部為0.042,中部為0.012,西部為0.032)。值得注意的是,金融生態(tài)環(huán)境對東部地區(qū)的影響效應(yīng)最大,原因是東部地區(qū)較中、西部地區(qū)而言,無論政治、經(jīng)濟(jì)、文化等方面的發(fā)展都有較大優(yōu)勢,而地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境的改善必然也會影響地區(qū)其他方面的發(fā)展,政府提供公共服務(wù)的供給也不僅受金融環(huán)境提供資金的影響,更會受到當(dāng)前制度約束、政府官員行政能力、人民生活需求等其他因素發(fā)展水平的制約。所以相對中、西部地區(qū),東部地區(qū)在各個(gè)方面的領(lǐng)先優(yōu)勢使得金融生態(tài)環(huán)境的提高對公共服務(wù)均等化的影響更顯著。綜上所述我們發(fā)現(xiàn),在我國不同地區(qū),金融生態(tài)環(huán)境對公共服務(wù)均等化的影響存在一定差異,但金融生態(tài)環(huán)境的改善對提高公共服務(wù)均等化水平均存在正向效應(yīng)。各地區(qū)都應(yīng)進(jìn)一步改善金融生態(tài)環(huán)境,充分利用區(qū)域優(yōu)勢,從公共服務(wù)的需求和供給兩方面促進(jìn)地區(qū)公共服務(wù)均等化水平。四、實(shí)證結(jié)果與啟示本文首先基于我國288個(gè)地級市的各項(xiàng)公共服務(wù)水平指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,并計(jì)算基尼系數(shù)以估