县级财政能力对省内县级基本公共服务供给及其均等化的影响
本章第一节的分析主要是基于全国县级政府的数据，讨论的是全国层面县级公共服务供给及其地区间的均等化。但在当前的中国，公共服务的地区差距既存在于我国东、中、西部地区之间，也存在于同一省份内不同的市县之间；不仅存在于发达的省份内，也存在于欠发达的省份内部，甚至省内地区之间的公共服务差距比省际的差距还要大。因此，分析县级财政能力、转移支付对省内县级基本公共服务供给及其均等化的影响也非常重要。本节将以安徽省为例，从一个截面来分析这一问题。此外，安徽省的县级转移支付数据较全，根据数据的可获得性和可行性，以安徽省为案例分析转移支付对县级基本公共服务提供的影响，可以弥补全国县级层面2007年以后财政转移支付数据的不足。
安徽省是位于中国中部地区的农业大省，农村户籍人口占全省人口的77.1%。安徽省是中国农村改革的发祥地，许多经验已被提炼成全国性的政策措施。安徽省的县级财政状况是中国县级财政问题的一个缩影，具有一定代表性和特殊性。为此，本书将安徽省61个县（县级市）作为一个代表性样本[26]，分析县级财政自给能力对县级基本公共服务供给的影响。
（一）数据说明、模型设定、变量定义
1.数据说明
本节所选取的样本主要为2000—2011年安徽61个县的面板数据，自2012年起转移支付数据缺失，所以只到2011年。因数据的限制，根据数据的可获得性，本节将以安徽县级义务教育、医疗卫生和社会保障作为研究对象。数据来源于2000—2011年的《安徽统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国卫生和计划生育统计年鉴》《中国县（市）社会经济统计年鉴（中国县域统计年鉴）》《中国教育统计年鉴》。
2.模型设定
本书构建下列模型来分析县级财政能力对省内县际基本公共服务供给及均等化的影响。模型2如下：
其中，下标i和t分别代表第i个县和第t年，α，β1，β2，…，β10分别是各变量的系数，ε是残差项。PS是安徽县级基本公共服务指数，代表安徽省县级政府提供的公共服务水平，为被解释变量；PSit-1和PSit-2分别代表基本公共服务指数的一阶和二阶滞后项；RGREit是县级财政自给率，是核心解释变量；影响地方公共服务的控制变量：PGTR县级人均一般转移支付，PSTR县级人均专项转移支付；FD财政分权指数、AGRPOP乡村人口比率、PGDP人均生产总值、PGREV人均县级一般公共预算收入、PGEXP人均县级一般公共预算支出。
本书选择动态面板数据的原因是考虑到县级基本公共服务提供的水平以及县级财政能力的大小不是一成不变的，而是一个动态的过程。
3.变量定义
（1）县级基本公共服务指数是被解释变量。由于数据的限制，根据数据的可获得性，本书以安徽省县级义务教育、社会保障、医疗卫生三项基本公共服务为研究对象，从公共投入和产出两个方面，构建了系列公共服务评价指标体系。教育、社会保障、医疗卫生投入类指标分别是人均县级教育支出、人均县级社会保障支出和人均县级医疗卫生支出；产出类指标分别是中小学生师比、每万人医院床位数、每万人社会福利院数、每万人社会福利院床位数。并利用综合评价法，对各个单项指标进行无量纲化处理后，合成转化为义务教育、社会保障、医疗卫生三个方面指标，然后再通过一定的方法合成为安徽县级基本公共服务指数（参见附录中的表1，具体合成方法参见第三章第五节）。
（2）县级财政能力是核心解释变量。财政自给能力率=本级负责征收的收入/本级公共支出。财政自给率在0—1中进行变动，数值越大，财政自给能力就强；反之，就越差。
（3）县级人均一般转移支付是控制变量。一般转移支付[27]也称无条件转移支付，上级政府拨给地方政府的一般性转移支付，不规定资金的具体用途，地方政府有很大的自主权。根据财政学的基本原理，一般性转移支付的主要目的是弥补地方财政缺口，实现财力均等化和公共服务均等化。
（4）县级人均专项转移支付为控制变量。专项拨款也称有条件拨款。上级政府对下级政府的专项拨款规定具体用途。根据财政学的基本原理，专项转移支付的主要目的是鼓励地方政府提供具有外部效益的公共产品，同时也是中央财政为实现特定的宏观政策及事业发展战略目标，以及对委托地方政府代理的一些事务进行补偿而设立的补助资金[28]。
（5）其他控制变量。财政分权指数、乡村人口比重、人均GDP、人均一般公共预算收入和支出，具体内容在第一节模型1中已经加以分析，这里不再赘述。(https://www.daowen.com)
（二）统计描述与稳健性检验
表5.4给出了各个变量的描述性统计，可以从均值和标准差发现，县域基本公共服务指数、财政分权指数和乡村人口比率在样本间波动较小，县级一般转移支付、财政自给能力、人均生产总值在样本间波动较大。从表5.4中可以看出，安徽省乡村人口比重较大，是一个典型的农业大省，县级财政自给能力的均值为0.39，说明安徽省县级财政收支矛盾突出，自身财力较弱，仅仅能够支撑大约1/3的财政支出事务，并且最大值与最小值的差距较大，相应的变异系数为46%（标准差除以均值），省内县级财政之间的差距较大，两极分化比较严重。此外，各县获得的人均一般转移支付和专项转移支付最大值与最小值差距较大，两极分化严重。
表5.5给出了各个变量的平稳性检验。如果LLC检验拒绝单位根假设，则数据是平稳的。从表5.5中可以看到，除了FD和PGREV的LLC检验未能拒绝原假设外，其余变量都至少在5%的显著性水平下拒绝了单位根检验，大部分变量是平稳的。
表5.4 变量描述性统计
表5.5 变量平稳性检验结果
（三）计量结果分析
从表5.6中我们可以看到，地方财政自给率与县域基本公共服务水平呈现正相关关系，且结果显著。
首先用Pooled OLS估计，结果如表5.6中列（1）所示，地方财政自给率对县域基本公共服务的影响为正，且在1%的显著性水平上显著。如果存在遗漏变量与地方财政自给率相关，且又影响县域基本公共服务水平，那么Pooled OLS估计结果就是有偏且不一致的，遗漏变量可能是样本的资源禀赋、地理位置等。为了解决这个问题，通过Hausman检验，我们放弃随机效应模型，选择采用固定效应模型，使用FE-OLS估计，结果如表5.6中列（2）所示，在控制了其他条件下，地方财政自给率对县域基本公共服务的影响都为正，且在1%的显著性水平上显著。
表5.6 县级财政自给率对安徽省内县际间基本公共服务的影响
注：括号中为稳健标准误；***、**、*分别表示1%、5%、10%的统计水平显著。
由于Pooled OLS模型和FE-OLS模型中包含了被解释变量的一阶滞后项，其与误差项相关，会使得估计结果变得有偏且不一致；同时，模型可能存在一定的内生性问题。所以，我们进而尝试采用差分GMM（Diff-GMM）估计，Diff-GMM估计可以有效缓解此类内生性问题。由于一阶滞后的差分方程，没有通过AR（2）检验，无法拒绝扰动项无自相关的原假设；我们尝试二阶滞后的差分方程，通过AR（1）和AR（2）检验，接受扰动项无自相关的原假设；通过Hansen检验，接受不存在过度识别的原假设；所以运用Diff-GMM估计是合理的。地方财政自给率与县域基本公共服务水平呈正相关关系，并且结果在1%的显著性水平上显著。
县级财政自给率对安徽省省内县际基本公共服务供给的影响为正，且结果高度显著。也就是说，县级财政自给能力越高，基本公共服务供给的水平就越高，省内县际均等化水平就越高。要解决县级财政困难问题，提高它们提供基本公共服务的保障水平，必须要改善县级政府自身财力状况。
主要控制变量的结果分析：（1）一般转移支付对基本服务的供给及均等化有明显的促进作用。一般性转移支付是中央对地方的无条件拨款，主要是用于弥补地方财政收支缺口，具有减小地区基本公共服务差距的作用。（2）专项转移支付对安徽省内县际基本公共服务供给的影响为负，且非常显著。这主要是因为目前专项转移支付存在着很大的问题，交叉设置，品种繁多，资金分散，并且很多需要地方政府拿出配套资金，加大了基层政府的压力。此外，由于专项转移支付指定用途，地方财政自主性较差，不能因地制宜地使用专项资金，提供当地居民急需的公共服务。（3）其他主要控制变量。财政分权与安徽省内县级基本公共服务提供呈正相关关系，但不显著。这一结论与本章第一节的研究结论有些出入。主要可能是由于前一个模型是基于全国县级面板数据，后一个是基于安徽省的县级模板数据，局部与全局有着一定的差异。但相似的地方是，虽然财政分权与安徽省内县级基本公共服务提供呈正相关关系，但不显著。这主要是因为中国式财政分权特别是省以下的财政分权还存在着许多问题（具体内容参见本章第一节）。（4）人均GDP对基本公共服务指数都具有显著的影响，这意味对于安徽这个农业大省来说，发展县域经济特别重要，县域经济发展水平高，县级政府就会有更多的自主财力为居民提供更多和更好的公共服务。