Constraints on Economic Growth targets, Inter-governmental competition and the Provision of Basic Public Services
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摘要: 基于2007—2017年的省级面板数据, 从基本公共服务支出规模和支出偏好双重视角检验经济增长目标设定对基本公共服务供给的影响及政府间竞争的调节效应。研究表明: (1)在经济增长目标约束下, 地方政府会扩大基本公共服务支出规模, 但也会表现出“轻公共服务”的偏好, 且政府间的竞争会强化这种效应。(2)异质性研究显示, 在经济增长目标约束下, 东部地区基本公共服务支出规模仍有明显增加, 但西部地区的经济目标设置对基本公共服务支出产生了明显负效应; 具有“软约束”特征的经济增长目标有利于增加基本公共服务支出规模, 降低对基本公共服务支出偏好的负向影响。(3)空间效应研究显示, 经济增长目标设定不仅对本地区基本公共服务支出偏好具有负向影响, 对邻近地区也存在显著的空间溢出效应。因此, 应设立激励相容的经济增长目标, 激励地方政府投资长远利好的公共服务项目, 对不同地区采取差异化的考核策略, 以均衡增加我国的基本公共服务供给。Abstract: Based on the provincial panel data from 2007-2017, this study aims to examine the impact of economic growth target on the provision of basic public services and the moderating effect of inter-governmental competition from the dual perspectives of the scale and the preference of basic public services expenditure. It is found that under the constraint on economic growth target, local governments will scale up expenditure on basic public services, but will still show a preference for lesser public services, and inter-governmental competition will reinforce this effect. Heterogeneity studies show that under the constraint on economic growth target, the scale of expenditure on basic public services increases in the eastern region of the country, while the economic target setting in the western region has an obvious negative effect on its basic public service expenditure; the economic growth target featured with"soft constraint"is conducive to increasing the scale of expenditure on basic public services and reducing the negative incentive to preferable expenditure on basic public services. The spatial effect study shows that the setting of growth target not only has a negative impact on the spending preferences for basic public services in the region, but also has a significant spatial spillover effect on neighboring regions. For this reason, it is necessary to set compatible economic growth target, motivate local governments to invest in public service projects with long-term benefits, and adopt different assessment strategies for different regions in order to increase China's supply of basic public services in a balanced manner.
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一、 引言: 提升基本公共服务供给呼唤新的研究视角
基本公共服务供给事关国民重要利益，不仅会影响国民的幸福感，也会影响国民对政府治理质量的感知。然而，教育、环保、医疗等基本公共服务投入巨大，所带来的经济增长效应却非常有限，对地方政府的激励作用较弱。尤其在“晋升锦标赛”的影响下，地方政府的行为和动机往往受经济增长目标的约束，难以改变其对经济发展的偏好。加之近年来我国科教文卫等事权下移和财权上移，政府间的财权与事权分配不够清晰，致使基本公共服务供给演化成各级政府财政能力和支付意愿的函数，政府支出责任演变成政府的“良心问题”。由此，平衡地方经济增长目标与公共服务供给之间的关系，满足公民的基本公共服务诉求，成为我国当前亟待解决的问题。
习近平总书记在2020年“两会”期间提出，今年不设经济增长目标是为了抓好“六稳”和“六保”，实现人民群众对幸福美好生活的追求，这反映出经济增长目标设定对民生及社会发展具有重要影响。目前，学界有关经济增长目标的研究大多集中于经济增长目标对投资(刘淑琳等，2019)[1]、生产效率(余泳泽等，2019)[2]和企业创新(吴士健等，2018)[3]等生产性方面的影响，或现有财政体制对经济增长目标的影响(詹新宇和刘文彬，2020)[4]，而较少关注经济增长目标可能对非生产性方面如基本公共服务供给的影响。图 1展示了2007—2017年间我国各项基本公共服务支出的规模和占比，可以看出这一时期我国各项基本公共服务的支出规模均呈上升趋势，但各项基本公共服务支出占比的波动幅度有差异，有些支出在个别年份甚至出现了明显下降趋势。
那么，基本公共服务支出规模和占比的变化是否会受经济增长目标约束的影响?其空间关联性如何?地方政府间的竞争行为是否会产生调节效应?目前已有文献未能对这些问题给出答案。本文将以此为题，对经济增长目标约束、政府间的竞争与基本公共服务供给之间的关系展开分析。
本文可能的贡献主要体现在以下三个方面: (1)首次将经济增长目标约束、政府竞争和基本公共服务供给纳入同一分析框架下，论证了在不同的政府竞争情况下，地方政府经济增长目标约束对基本公共服务支出规模和支出结构的影响，丰富了基本公共服务供给的研究文献; (2)基于基本公共服务支出规模和支出结构双重视角，考察了经济增长目标约束对基本公共服务供给的影响，从而避免了单一指标衡量对估计结果可能造成的偏误; (3)将政府间的空间互动纳入分析，考察经济增长目标设置可能给邻近地区基本公共服务供给带来的溢出效应，从而为从政策视角优化经济空间布局提供依据。
二、 经济增长目标对基本公共服务供给的作用机理与理论假设
基本公共服务是影响公民获得感的关键变量，提供良好的公共服务以增进民生福祉，是贯彻中央“以人民为中心”施政理念的需要。综合已有研究，经济增长对基本公共服务供给的影响机理体现在相反的两个方面。
（一） 追求经济增长目标可能不利于基本公共服务供给
傅勇和张晏(2007)[5]通过研究发现，中国式分权以及政府间的竞争会导致地方政府在公共支出结构方面“重基本建设、轻公共服务”; 郑垚和孙玉栋(2018)[6]的研究发现，在财政自给率低的情况下，地方政府会利用财政资金的可替代性、信息不对称等条件，将中央政府的转移支付收入投入到经济建设而非基本公共服务项目，只有当财政自给率达到一定程度后，转移支付才会考虑增加基本公共服务支出。可见，地方政府偏好基本建设支出和改变转移支付资金用途，往往是出于“保增长”的目标，而这也成为影响基本公共服务供给的深层因素。
自1990年以来，我国经济规划的一个重要特点，是通过政府工作报告设立经济增长目标作为未来一年努力的方向。经济增长目标由此成为各级官员谋求发展的最好体现，地方政府因此会不遗余力地推动地区经济发展(周泽炯和杨勇，2019)[7]。经济增长目标是地方政府“一揽子”计划的核心，因而通常会通过政策以及指导规划将资金引入到某些特定行业或经济活动中，以保障经济增长目标的实现(刘淑琳等，2019)[2]。但这种“保增长”的动机会深刻影响地方政府的公共服务支出偏好。一方面，自上而下的行政发包体制会导致经济增长目标层层加码(周黎安等，2015)[8]，且政府的行政级别越低，加码程度越高。为了完成这些绩效目标，地方政府不仅会优先发展国家支持的产业，而且会以行政手段介入市场，进行各种短视化的投资和重复建设(余泳泽和潘妍，2019)[9]。另一方面，同级政府之间在晋升激励体制下会展开竞争，同时在空间上又会形成相互依赖的关系。因为组织或个人会从彼此那里获得线索，进而调整自身的行为(Cook等，2019)[10], Dimaggio和Powell(1983)[11]将这种行为称之为“模仿同形”(memetic isomorphism)。即地方政府不仅会对本地的经济增长目标作出显著的正向反应，对其他地区的经济增长目标设置也会作出正向的策略性反应(王贤彬和黄亮雄，2019)[12]。各级地方政府倾向于采用“确保”“之上”等硬约束用语，对本地区的经济增长目标进行自我施压和加码。有学者研究指出，这种经济增长目标施压的约束性越强，地方政府支出结构的扭曲就会越严重，越不利于公共服务的供给(马光荣和杨恩艳，2010)[13]。总之，在经济增长目标的约束下，地方政府具有追求财政收入和投资收益最大化的动机，而基本公共服务投资在短期内很难产生回报。当需要在多个目标中进行优先分配和顺序安排时，前者总是会被置于后者之上(Ma, 2016)[14]。
基于以上分析，本研究提出:
假设1:经济增长目标设置对基本公共服务支出偏好具有负向影响，且政府间的竞争会强化这种负效应。
（二） 追求经济增长目标也可能有利于基本公共服务供给
这是因为，经济增长目标的设置也会带来积极影响，即合理的经济增长目标设置不仅会促进本地区的经济发展[4]，而且会带动区域就业，增强民众对地方政府的信心。合理的经济增长目标设置还有助于提升本地区的全要素生产率[2]，促进投资增长[1]，进而为本地区带来可观的财政收入。在财政收入允许的情况下，地方政府也会愿意为本地区的居民提供合意的公共服务(高琳，2012)[15]。事实上，地方政府之间在民生类公共服务支出上也存在竞争，且普遍会因省内其他地方政府增加民生类公共服务支出而增加本地同类支出(柯善咨和尹靖华，2016)[16]。考虑到基本公共服务在吸引人才流动和促进社会稳定等方面所具有重要作用(王有兴和杨晓妹，2018)[17]，地方政府也会适当增加基本公共服务支出规模，以增强在同级政府中的竞争力。同时，中央政府为防止地方政府过度关注经济增长目标，通常也会增加其他考核目标项，如环境保护、教育以及脱贫等民生性指标，以促进地方政府将注意力适当向基本公共服务领域倾斜。这种对地方官员行政考核内容的适度调整，也在一定程度上促成了地方政府的经济增长目标与其他目标多重融合，从而围绕高质量的发展和辖区公共服务改善而展开良性的“逐顶竞争”(刘帅等，2020)[18]。
基于以上分析，本研究提出:
假设2:经济增长目标设置对基本公共服务支出规模具有正向影响，且政府间的竞争会强化这种正向影响。
三、 数据、模型与变量分析
（一） 数据来源
本研究使用的是2007—2017年的省级面板数据，主要是因为2007年我国财政支出科目计算规则发生了变化，从2007年开始估计有助于保证前后衡量标准的一致性、科学性和可靠性。
被解释变量即基本公共服务供给，其基础数据来自《中国财政年鉴》，基本公共服务支出规模和支出偏好数据由作者根据相关数据计算得出(具体计算方法参见解释变量部分)。
主要解释变量即省级经济增长目标，数据来自省级政府工作报告。地方政府工作报告一般首先总结过去一年的工作，然后提出未来五年的工作规划，最后提出本年度的工作目标及实施路径。笔者根据政府工作报告中的年度预期目标，手工搜集了年度经济增长目标数据及所用的约束性用语。
调节变量即地方政府竞争数据以及控制变量包括第二产业、第三产业、城镇化率等相关数据来自中经网统计数据库、EPS数据库和国家统计局官网。
（二） 模型建构
为考察经济增长目标约束对基本公共服务供给的影响，构建如下模型:
$$ provisio{n_{it}} = {\gamma _0} + {\gamma _1}targe{t_{it}} + \lambda {X_{it}} + {\mu _i} + {\nu _t} + {\varepsilon _{it}} $$ (1) 其中，provisionit表示因变量即基本公共服务供给，targetit表示经济增长目标，Xit代表控制变量，μi表示省份效应，vt表示时间效应，εit代表随机扰动项，i和t分别代表地区和时间。targetit的系数γ1刻画了经济增长目标对基本公共服务供给的影响，它的符号和显著性水平是本研究的核心。
为进一步研究省级政府的经济增长目标设置对基本公共服务供给的影响，在式(1)的基础上再加入地方政府竞争与经济增长目标的交互项。即:
$$ provisio{n_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}targe{t_{it}} + {\alpha _2}compe{t_{it}} + {\alpha _3}(targe{t_{it}} \times compe{t_{it}}) + \lambda {X_{it}} + {\mu _i} + {\nu _t} + {\varepsilon _{it}} $$ (2) 其中，targetit×competit的系数α3即为本研究关注的政府间竞争的调节效应。
（三） 变量选取与数据说明
1. 被解释变量———基本公共服务供给(provision)
关于基本公共服务供给的规模和偏好(scale、prefer)，学者们有不同的衡量方法。如姜晓萍和肖育才(2017)[19]以教育、医疗和社会保障三类基本服务支出表征基本公共服务支出; 李丹和裴育(2016)[20]将基本公共服务项目归纳为基本建设支出、农林水务支出、教育支出、社会保障支出和行政管理支出五个方面; 郑垚和孙玉栋(2018)[6]将教育、社会保障和就业、医疗卫生与计划生育、环境保护和城乡社区事务五项内容纳入基本公共服务支出范围，等等。本研究借鉴郑垚和孙玉栋(2018)[6]的做法，将教育支出、医疗支出、社会保障与就业支出、环境保护支出以及城乡社区事务支出五项内容纳入基本公共服务的研究范畴，并以基本公共服务支出规模(scale)与公共服务支出偏好(prefer)表征基本公共服务供给。具体方法是: 以上述五项财政支出的总和与地区总人口的比值来衡量基本公共服务支出规模; 以上述五项支出占地方政府总支出的比例来衡量地方政府基本公共服务的支出偏好。基本公共服务支出规模(scale)与支出偏好(prefer)的具体计算方法分别为:
$$ scal{e_{i,t}} = \frac{{eed{u_{i,t}} + eme{d_{i,t}} + ese{c_{i,t}} + eev{i_{i,t}} + eco{m_{i,t}}}}{{popu{l_{i,t}}}} $$ (3) $$ prefe{r_{i,t}} = \frac{{eed{u_{i.t}} + eme{d_{i,t}} + ese{c_{i,t}} + eev{i_{i.t}} + eco{m_{i,t}}}}{{expen{d_{i,t}}}} $$ (4) 式(3)中: scaleit表示i地区t年的人均基本公共服务支出规模; eedui, t、emedi, t、eseci, t、eeviit、ecomi, t分别表示i地区t年的教育支出、医疗支出、社保支出、环境保护支出与城乡社区事务支出; popui, t表示i地区t年的地区总人口。式(4)中: preferi, t表示i地区t年的基本公共服务支出偏好，expendi, t表示i地区t年的地区财政总支出额。
2. 解释变量———经济增长目标(target)
《政府工作报告》是地方政府的正式施政纲领，具有较强的权威性，能反映出政府对某项指标任务的公开承诺，同时，它还是未来对政府各职能部门考核的基础(马亮，2013)[21]。作为本研究的主要解释变量，经济增长目标(target)数据主要通过搜索省级政府年度政府工作报告而获得。
3. 调节变量———地方政府竞争(compet)
外商直接投资对促进本地区的经济发展具有重要作用，地方政府往往会通过各种政策、规定等为本地区争取资源，故这一变量能反映地方政府竞争的状况。李光龙和周云蕾(2019)[22]用人均外商直接投资来衡量政府间的竞争; 张军等(2007)[23]则用人均实际外商直接投资衡量地方政府间的竞争。本文借鉴已有研究，以外商直接投资取对数表征地方政府竞争。
4. 控制变量
影响基本公共服务供给的因素有很多，参照已有研究，本文加入如下控制变量: 用第二产业(second)和第三产业(three)所占比重表征经济发展水平对基本公共服务供给的影响，以避免直接使用人均GDP可能会与经济增长目标产生共线性问题; 以城镇化率(urban)代表城市化发展对公共服务供给的影响; 由于老年人口比例上升可能会增加对基本公共服务的需求，本文以60岁以上人口所占比例(oldratio)来控制老年人口对基本公共服务供给的影响; 人口密度越大，公共服务越有可能产生拥挤效应，从而会促进地方政府增加基本公共服务，因此本文控制了人口密度(density)这一变量; 本地区政府的财政自主度越高，越可能有充足的资金投向基本公共服务领域，反之，则可能会减少基本公共服务支出，因而本文以财政收入与支出的比值(degree)来控制财政自主度对基本公共服务支出的影响。主要变量的描述性统计分析如表 1所示。
表 1 主要变量的描述性统计分析变量名称 均值 标准差 最大值 最小值 中位数 scale 8.315 3 0.624 0 9.957 8 6.890 2 8.361 9 prefer 0.513 5 0.056 3 0.672 7 0.308 7 0.513 9 target 9.791 2 1.846 0 15.000 0 5.500 0 10.000 0 compet 13.312 5 2.879 7 17.896 6 2.223 5 13.832 6 three 43.181 6 9.333 3 80.560 0 28.600 0 41.050 0 second 46.146 8 8.424 2 61.500 0 19.010 0 47.700 0 urban 53.152 2 14.207 4 89.600 0 22.610 0 51.400 0 oldratio 0.095 7 0.019 0 0.142 8 0.048 2 0.095 7 density 7.810 4 0.462 0 8.694 0 6.244 2 7.811 6 degree 2.583 3 2.039 7 15.624 1 1.051 7 2.206 4 进一步对经济增长目标与基本公共服务支出规模和支出偏好之间的关系进行估计，它们的散点关系图见图 2。可以看出，经济增长目标设定与基本公共服务支出规模呈正向相关关系(图 2a)，而与基本公共服务支出偏好呈负向相关关系(图 2b)，从而初步验证了假设1和假设2。
四、 实证研究结果
下面首先检验经济增长目标对基本公共服务支出规模和支出偏好的基础效应，考虑到二者之间可能存在反向因果关系，再用工具变量方法进行检验，最后对研究结论进行一系列稳健性估计。
（一） 基准回归结果
表 2报告了经济增长目标对基本公共服务供给的基准回归结果。其中，第(1)(2)列报告了经济增长目标约束对基本公共服务支出规模的影响，第(4)(5)列报告了经济增长目标约束对基本公共服务供给偏好的影响。第(3)(6)列展示了地方政府竞争在其中的调节作用。回归结果表明: 经济增长目标约束正向影响了基本公共服务支出规模，且均在1%的水平上显著为正; 经济增长目标约束负向影响了公共服务供给偏好，且在1%的水平上显著为负，即地方政府在经济增长目标与基本公共服务供给之间，更加关注对自身发展有利的经济增长目标的实现。
表 2 经济增长目标设置对基本公共服务供给的影响变量名称 公共服务支出规模(scale) 公共服务支出偏好(prefer) (1) (2) (3) (4) (5) (6) target 1.499 7*** 1.506 2*** 1.749 6*** -0.438 2*** -0.432 1*** -0.571 0*** (3.698) (3.610) (4.177) (-2.610) (-2.687) (-3.436) compet 0.011 4* 0.010 8** 0.010 6*** 0.010 9*** (1.840) (2.141) (5.219) (5.437) target#compet 0.183 1** -0.104 5*** (1.983) (-2.852) three 0.006 5 0.005 4 0.006 2 0.001 1 0.000 1 -0.000 4 (0.724) (0.627) (1.456) (0.600) (0.031) (-0.221) second 0.016 5* 0.015 4* 0.015 7*** 0.000 7 -0.000 3 -0.000 4 (1.824) (1.726) (4.338) (0.479) (-0.174) (-0.296) urban 0.009 3*** 0.008 9*** 0.008 3*** -0.000 3 -0.000 7 -0.000 4 (3.338) (3.124) (3.531) (-0.295) (-0.763) (-0.408) oldratio 1.492 9 1.376 3 1.430 7*** 0.242 4 0.134 1 0.103 1 (1.400) (1.273) (3.174) (1.294) (0.742) (0.576) density -0.006 6 -0.003 9 -0.005 2 -0.020 2** -0.017 6* -0.016 9* (-0.197) (-0.117) (-0.218) (-2.020) (-1.839) (-1.780) degree -0.005 2 -0.005 9 -0.004 8 -0.004 9 -0.005 6 -0.006 2* (-0.567) (-0.633) (-0.521) (-1.272) (-1.512) (-1.705) _cons 5.710 0*** 5.669 1*** 5.954 8*** 0.647 0*** 0.609 1*** 0.714 8*** (6.956) (7.116) (14.702) (3.796) (3.727) (4.447) 省份效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.984 0 0.984 2 0.984 4 0.286 4 0.347 3 0.365 1 观测值 341 341 341 341 341 341 注：括号中为t值；*p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01。下同。 从控制变量的回归结果来看，第二产业、城市化水平以及老年人口的比例均对基本公共服务供给产生了显著正向影响，人口密度上升和财政自由度增加则降低了基本公共服务的支出偏好。
（二） 反向因果关系
考虑到遗漏变量可能会影响研究结果的稳健性以及经济增长目标本身可能具有的内生性，本文采用邻近地区的自变量均值和自变量滞后一期作为工具变量分别进行检验。首先，借鉴李光龙和周云蕾(2019)[22]构建的工具变量思路，以邻近地区经济增长目标均值为工具变量。因邻近地区的经济增长目标设置受地理位置这一因素的影响，具有较好的排他性。其次，借鉴毛捷等(2015)[24]的研究，以自变量滞后一期为工具变量。因上一期经济增长目标的实现程度会影响地方政府的财政收入，进而会影响该地区的公共服务投入，因而以自变量滞后一期作为工具变量进行检验。基于这两种工具变量方法，运用两阶段最小二乘法进行估计，结果如表 3所示。可以看出，无论是以邻近地区的均值为工具变量，还是以滞后一期作为工具变量，经济增长目标对基本公共服务支出规模和支出偏好的回归结果的估计系数均通过了显著性检验，且方向与基准回归保持一致，说明基准回归结果具有有效性。
表 3 工具变量(Ⅳ-2SLS)估计结果变量名称 以邻近地区均值为工具变量 以滞后一期为工具变量 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer target 3.055 6*** -1.154 9*** 3.620 0*** -0.584 5* (3.059) (-2.775) (4.431) (-1.788) three 0.007 4* 0.000 6 0.003 3 0.001 4 (1.828) (0.370) (0.770) (0.803) second 0.016 1*** 0.000 9 0.010 9*** 0.001 2 (4.648) (0.625) (2.858) (0.815) urban 0.007 7*** 0.000 5 0.007 2*** 0.000 0 (3.190) (0.446) (2.763) (0.011) oldratio 1.486 9*** 0.245 1 1.384 5*** 0.377 3** (3.461) (1.370) (3.137) (2.137) density 0.011 6 -0.028 6*** 0.025 9 -0.014 3 (0.457) (-2.709) (1.033) (-1.425) degree 0.000 2 -0.007 4* 0.003 9 -0.004 2 (0.021) (-1.887) (0.415) (-1.110) _cons 6.227 1*** 0.722 5*** 8.089 1*** 0.530 6*** (13.510) (3.762) (16.124) (2.643) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes 观测值 341 341 310 310 R2 0.989 9 0.785 4 0.988 3 0.812 0 （三） 稳健性检验
经济生活中的大部分变量均具有惯性效应，当年的基本公共服务支出增加不仅可改善当期的基本公共服务水平，也会对下一期的支出产生影响。因此，我们利用Blundell等(2000)[25]提出的广义矩估计方法，分别运用系统GMM和差分GMM方法验证基准回归结论，以进一步解决可能存在的内生性问题，使估计结果更加稳健。表 4展示了ar(2)统计量以及sargan检验的结果，可以看出，残差序列不存在二阶自相关，因而进一步验证了基准回归结果的稳健性。
表 4 GMM稳健估计结果变量名称 系统GMM方法 差分GMM方法 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer L.scale 0.811 7*** 0.230 6*** (11.279) (2.964) L.prefer 0.3689*** 0.4271*** (3.298) (5.378) target 2.061 3** -0.747 1** 1.397 1* -0.426 5* (2.165) (-2.014) (1.943) (-1.704) three 0.001 1 -0.000 6 -0.000 2 -0.000 8 (0.379) (-0.480) (-0.047) (-0.408) second -0.005 0* -0.000 8 0.000 2 -0.002 4 (-1.758) (-0.580) (0.037) (-1.294) urban 0.007 4*** 0.001 7** 0.015 5*** 0.005 2*** (3.023) (2.325) (6.546) (5.893) oldratio -1.460 1 0.107 5 0.504 5** -0.058 2 (-1.474) (0.928) (2.028) (-0.604) density 0.081 8*** -0.003 2 0.050 0*** -0.000 9 (8.621) (-0.526) (4.252) (-0.218) degree 0.019 2* -0.006 7** 0.011 5 -0.024 4*** (1.771) (-2.389) (1.139) (-5.220) _cons 0.728 5 0.426 5** 4.575 7*** 0.323 6 (1.487) (2.541) (7.824) (1.455) ar(2) 0.113 3 0.632 5 0.604 1 0.886 5 sargan 1.000 0 0.981 6 0.996 6 0.422 1 观测值 310 310 279 279 五、 异质性分析
（一） 地区异质性对基本公共服务支出的影响
不同地区的经济发展水平具有异质性，因而各地方政府的经济增长目标设置亦存在差异性，进而对基本公共服务支出规模和支出偏好可能会产生不同影响。因此，我们在区位划分的基础上对此进行估计，结果如表 5所示。从表 5可以看出: 经济增长目标约束对东部地区的公共服务支出规模具有显著的正向促进作用，但对中、西部地区的影响不显著; 相反，经济增长目标约束对东部地区的公共服务支出偏好无显著影响，对中、西部地区的公共服务支出偏好则具有显著的负向影响。可能的原因是，相对于东部地区，中、西部地区要想在同级政府竞争中取胜，实现“弯道超车”，在资源有限的情况下，必然会将更多的资源和更多的精力集中到对经济增长提升有效的生产性投资方面，从而忽略了非生产性的基本公共服务。
表 5 地区异质性对基本公共服务支出的影响变量名称 公共服务支出规模(scale) 公共服务支出偏好(prefer) 东部 中、西部 东部 中、西部 (1) (2) (3) (4) target 2.299 6** 0.822 5 -0.142 0 -0.411 8** (2.813) (1.580) (-0.658) (-2.055) three -0.004 4 0.012 9 -0.005 4** 0.006 1*** (-0.232) (1.446) (-2.071) (3.082) second 0.001 2 0.024 7** -0.006 3*** 0.008 0*** (0.081) (2.686) (-3.023) (4.398) urban 0.014 6*** 0.012 8** 0.001 8* 0.003 9** (3.827) (2.457) (1.742) (2.048) oldratio 1.393 9 0.829 3 0.201 2 0.514 1* (0.872) (1.566) (0.976) (1.871) density -0.003 4 -0.007 6 -0.018 1 -0.016 3 (-0.057) (-0.189) (-1.036) (-1.595) degree -0.112 3 -0.004 9 -0.038 8** -0.002 9 (-1.736) (-0.418) (-2.436) (-0.687) _cons 6.671 4*** 5.038 5*** 1.137 4*** -0.108 8 (4.562) (5.950) (3.738) (-0.567) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes R2 0.9799 0.9903 0.5005 0.4777 观测值 143 187 143 187 （二） 经济增长目标设置方式的异质性对基本公共服务支出的影响
梳理省级政府工作报告中经济增长目标设置的用语发现，不同的地方政府其经济增长目标设置的约束性用语有不同，同一地方政府在不同年份所用的约束性用语也存在差异性。借鉴余泳泽等(2019)[4]的方法，当经济增长目标用语中出现“之上”“确保达到”“力争达到”等词语时，可以认为该地方政府设定的经济增长目标具有“硬约束”特征; 当地方政府采用区间方式设定经济增长目标或用“左右”等词语描述经济增长目标时，可以认为该地方政府设置的经济增长目标具有“软约束”特征(见表 6)。
表 6 经济增长目标设置方式的异质性对基本公共服务供给的影响变量名称 硬约束 软约束 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer target 1.289 4*** -0.496 6* 1.826 4*** -0.318 1 (3.025) (-1.843) (2.901) (-1.213) three 0.008 4 0.000 4 0.019 2** 0.001 8 (1.488) (0.162) (2.254) (0.436) second 0.019 4*** 0.000 4 0.027 5*** -0.000 3 (3.360) (0.162) (3.019) (-0.083) urban 0.011 6*** 0.001 5 0.001 9 0.000 6 (3.610) (0.722) (0.463) (0.228) oldratio 1.365 4* 0.182 6 1.713 6 0.161 9 (1.927) (0.551) (1.061) (0.497) density 0.018 1 -0.015 7 -0.038 8 -0.025 3 (0.572) (-0.780) (-1.005) (-1.252) degree 0.005 0 -0.003 8 -0.045 3 -0.062 9*** (0.661) (-0.653) (-0.867) (-2.931) _cons 5.240 1*** 0.576 8** 5.150 5*** 0.785 1* (9.485) (2.134) (5.936) (1.832) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes R2 0.988 9 0.297 0 0.973 2 0.411 0 观测值 193 193 148 148 六、 进一步的分析
空间计量分析的前提是变量之间存在空间相关性。对因变量即基本公共服务支出的规模和支出比例进行莫兰指数检验，结果如表 7所示。可以看出，大部分年份的p值均小于0.05，因而可以认为存在着空间相关性，能进一步进行空间计量分析。本文的研究数据为省级面板数据，样本数量有限，若构建空间杜宾模型，可能会因引入过多解释变量的空间滞后项而浪费自由度，从而影响结果的估计精度(骆永民和樊丽明，2014)[26]。此外，拉格朗日乘数即LM检验结果表明，LM-ERR与LM-LAG的p值均小于0.05。进一步，本文基于稳健的拉格朗日乘数即RLM检验结果发现，RLM-ERR大于0.05，且Hausman检验p < 0.05。因此，本研究最终选择双向固定效应的SAR模型对结果进行估计。
表 7 基本公共服务支出的莫兰指数检验结果基本公共服务支出规模(scale) 基本公共服务支出偏好(prefer) 年份 Moran's I Z统计量 p-value 年份 Moran's I Z统计量 p-value 2007 0.230 2.445 0.014 2007 -0.009 0.232 0.816 2008 0.245 2.576 0.010 2008 0.030 0.594 0.553 2009 0.240 2.522 0.012 2009 -0.032 0.014 0.989 2010 0.225 2.377 0.017 2010 -0.010 0.225 0.822 2011 0.209 2.225 0.026 2011 0.110 1.443 0.149 2012 0.191 2.061 0.039 2012 0.251 2.751 0.006 2013 0.188 2.032 0.042 2013 0.295 3.204 0.001 2014 0.186 2.024 0.043 2014 0.326 3.435 0.001 2015 0.175 1.942 0.052 2015 0.348 3.554 0.000 2016 0.158 1.788 0.074 2016 0.344 3.533 0.000 2017 0.139 1.624 0.104 2017 0.307 3.177 0.001 表 8反映了经济增长目标约束对基本公共服务供给的空间溢出效应。可以看出: 经济增长目标约束对基本公共服务支出规模的影响显著为正，但空间系数ρ不显著; 经济增长目标约束对基本公共服务支出偏好的影响显著为负，且空间回归系数ρ显著为正，表明对邻近地区具有空间溢出效应。表 8中，地方政府竞争与经济增长目标交互项的系数也与基准回归基本保持了一致。
表 8 经济增长目标约束对基本公共服务供给的空间溢出效应变量名称 (1) (2) (3) (4) (5) (6) scale prefer scale prefer scale prefer target 1.430 8*** -0.407 4*** 1.434 4*** -0.405 1*** 1.675 9*** -0.531 5*** (3.74) (-2.67) (3.78) (-2.76) (4.26) (-3.49) compet 0.011 4** 0.010 0*** 0.010 9** 0.010 4*** (2.44) (5.44) (2.33) (5.67) target#compet 0.185 5** -0.092 7*** (2.18) (-2.75) three 0.006 2 0.000 7 0.005 1 -0.000 2 0.005 8 -0.000 6 (1.57) (0.44) (1.30) (-0.14) (1.49) (-0.37) second 0.016 0*** 0.000 5 0.015 0*** -0.000 4 0.015 2*** -0.000 5 (4.72) (0.36) (4.40) (-0.31) (4.51) (-0.41) urban 0.009 1*** -0.000 4 0.008 7*** -0.000 8 0.008 1*** -0.000 5 (4.20) (-0.46) (4.00) (-0.94) (3.72) (-0.58) oldratio 1.502 9*** 0.287 8* 1.386 1*** 0.179 6 1.442 0*** 0.146 8 (3.59) (1.69) (3.32) (1.09) (3.47) (0.90) lndensity -0.005 5 -0.022 1** -0.002 7 -0.019 4** -0.004 0 -0.018 6** (-0.25) (-2.43) (-0.12) (-2.23) (-0.18) (-2.14) degree -0.006 0 -0.006 4* -0.006 7 -0.006 9** -0.005 6 -0.007 3** (-0.69) (-1.82) (-0.78) (-2.04) (-0.66) (-2.18) ρ 0.061 2 0.232 1*** 0.063 8 0.205 8*** 0.068 2 0.181 9*** (0.89) (3.32) (0.94) (2.98) (1.01) (2.61) 观测值 341 341 341 341 341 341 R2 0.051 9 0.271 9 0.028 2 0.254 0 0.024 2 0.245 8 Log_like 470.196 3 775.454 6 473.157 5 789.701 5 475.512 6 793.458 8 观察表 8中的控制变量可知，第二产业发展、城镇化率提高以及老龄人口比例增加均对基本公共服务支出规模和支出偏好产生了正向影响，且对邻近地区具有空间溢出效应。人口密度以及财政自主度对基本公共服务支出规模和支出偏好具有负向影响，且对邻近地区的基本公共服务支出规模和支出偏好也具有挤出效应。
表 9汇总了表 8中模型(1)(2)的直接效应、间接效应和总效应。其中: 经济增长目标约束对人均基本公共服务支出规模的直接效应为1.447 4，且在1%的水平上显著为正; 间接效应为0.087 9，尽管这一效应并不显著，但其对邻近地区的影响依然为正; 经济增长目标约束对基本公共服务支出偏好的直接影响显著为负，间接效应为-0.117 6，且在10%的水平上显著为负，表明在空间关联下，经济增长目标约束不仅会影响本地政府的基本公共服务支出偏好，而且对邻近地区的基本公共服务支出偏好也会产生影响。实际上，在层层加码的情况下，同级政府的行为会引发其他地方政府的效仿。尤其在地方政府竞争加剧的情况下，某一地区的投资行为可能会成为其他地区效仿的标杆，对邻近地区产生影响，导致邻近地区降低本地区公共服务投资比例，即可能产生“逐底竞争”。
表 9 空间效应分解: 直接效应、间接效应与总效应变量名称 直接效应 间接效应 总效应 scale prefer scale prefer scale prefer target 1.447 4*** -0.407 6** 0.087 9 -0.117 6* 1.535 3*** -0.525 3** (3.68) (-2.57) (0.78) (-1.92) (3.73) (-2.53) three 0.006 1 0.000 6 0.000 4 0.000 2 0.006 4 0.000 8 (1.60) (0.41) (0.60) (0.35) (1.58) (0.40) second 0.016 1*** 0.000 5 0.001 0 0.000 1 0.017 1*** 0.000 6 (4.93) (0.38) (0.82) (0.32) (4.84) (0.37) urban 0.009 1*** -0.000 4 0.000 6 -0.000 1 0.009 6*** -0.000 6 (4.33) (-0.52) (0.85) (-0.51) (4.40) (-0.53) oldratio 1.509 8*** 0.293 9* 0.095 6 0.085 1 1.605 4*** 0.379 1* (3.73) (1.76) (0.78) (1.41) (3.66) (1.74) lndensity -0.004 5 -0.022 0** -0.000 2 -0.006 4* -0.004 7 -0.028 4** (-0.20) (-2.41) (-0.09) (-1.75) (-0.20) (-2.33) degree -0.005 5 -0.006 4* -0.000 3 -0.001 8 -0.005 9 -0.008 2* (-0.61) (-1.72) (-0.36) (-1.42) (-0.61) (-1.70) 七、 结论与政策启示
本研究基于我国31个省份的面板数据，从基本公共服务支出规模和支出偏好双重视角，考察了经济增长目标约束、地方政府竞争对基本公共服务供给的影响。主要结论如下:
第一，在经济增长目标的约束下，一方面，地方政府会通过增加基本公共服务支出规模来改善地区的基本公共服务; 另一方面，经济增长目标约束又会影响地方政府的基本公共服务支出偏好，尤其在地方政府面临经济增长“硬约束”以及政府间竞争加剧的情况下更是如此。
第二，经济增长目标设置方式和分地区的异质性研究表明: 采用具有“软约束”特征的经济增长目标设置方式，不仅会促进地方政府增加基本公共服务支出规模，也会改善地方政府的基本公共服务支出偏好; 西部地区较东部地区更“重经济发展，轻公共服务”。
第三，空间关联分析显示: 经济增长目标设置对邻近地区的基本公共服务支出偏好具有明显的负向溢出效应，且同级政府之间的“参照学习效应”明显。
以上研究结论可带来如下政策启示:
第一，应设置激励相容的经济增长目标。由于具有“硬约束”特征的经济增长目标可能会激发地方政府的生产性投资行为，因而中央政府对经济增长目标的设置应注重激励相容，采用留有余地的“区间型”设定方法，将地方政府关注的重心转移到地区项目投资的质量方面而非数量方面。
第二，应合理引导地方政府间的竞争，使得地方政府的注意力适当向改善民生的基本公共服务领域倾斜。鉴于地区之间存在“参照学习”和“标尺竞争”的可能性，中央政府在设置政策目标时，应摒弃“一刀切”式的官员绩效评估方式，可将民生类项目作为必要评估条件，以此来平衡经济发展目标和民生保障目标。还可对官员投资的基本公共服务项目进行离任审计，作为下一阶段任职的重要参考标准，以激励地方政府投资长远利好的公共服务项目。
第三，根据东中西部地区基本公共服务发展的不同特点，实行差异化的考核目标和考核策略。其中，中西部地区应优先保障民生，立足长远发展，注重教育、医疗和环境等方面的“软投入”，培育和完善地方人才梯队，优化地区发展环境。同时，应因时和因地制宜，对中西部地区和东部地区的经济发展绩效评估采取不同的策略和方法。
第四，改革财税制度，鼓励增加基本公共服务供给投入。基本公共服务关系到人民生活的幸福感，因而项目投资若有利于改善本地区的基本公共服务福利，则中央可从财政政策上予以激励和支持，在税收方面给予优惠，反之则可通过增加税收加以约束，以此来改善地区政府的投资偏好。
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表 1 主要变量的描述性统计分析
变量名称 均值 标准差 最大值 最小值 中位数 scale 8.315 3 0.624 0 9.957 8 6.890 2 8.361 9 prefer 0.513 5 0.056 3 0.672 7 0.308 7 0.513 9 target 9.791 2 1.846 0 15.000 0 5.500 0 10.000 0 compet 13.312 5 2.879 7 17.896 6 2.223 5 13.832 6 three 43.181 6 9.333 3 80.560 0 28.600 0 41.050 0 second 46.146 8 8.424 2 61.500 0 19.010 0 47.700 0 urban 53.152 2 14.207 4 89.600 0 22.610 0 51.400 0 oldratio 0.095 7 0.019 0 0.142 8 0.048 2 0.095 7 density 7.810 4 0.462 0 8.694 0 6.244 2 7.811 6 degree 2.583 3 2.039 7 15.624 1 1.051 7 2.206 4 
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表 2 经济增长目标设置对基本公共服务供给的影响
变量名称 公共服务支出规模(scale) 公共服务支出偏好(prefer) (1) (2) (3) (4) (5) (6) target 1.499 7*** 1.506 2*** 1.749 6*** -0.438 2*** -0.432 1*** -0.571 0*** (3.698) (3.610) (4.177) (-2.610) (-2.687) (-3.436) compet 0.011 4* 0.010 8** 0.010 6*** 0.010 9*** (1.840) (2.141) (5.219) (5.437) target#compet 0.183 1** -0.104 5*** (1.983) (-2.852) three 0.006 5 0.005 4 0.006 2 0.001 1 0.000 1 -0.000 4 (0.724) (0.627) (1.456) (0.600) (0.031) (-0.221) second 0.016 5* 0.015 4* 0.015 7*** 0.000 7 -0.000 3 -0.000 4 (1.824) (1.726) (4.338) (0.479) (-0.174) (-0.296) urban 0.009 3*** 0.008 9*** 0.008 3*** -0.000 3 -0.000 7 -0.000 4 (3.338) (3.124) (3.531) (-0.295) (-0.763) (-0.408) oldratio 1.492 9 1.376 3 1.430 7*** 0.242 4 0.134 1 0.103 1 (1.400) (1.273) (3.174) (1.294) (0.742) (0.576) density -0.006 6 -0.003 9 -0.005 2 -0.020 2** -0.017 6* -0.016 9* (-0.197) (-0.117) (-0.218) (-2.020) (-1.839) (-1.780) degree -0.005 2 -0.005 9 -0.004 8 -0.004 9 -0.005 6 -0.006 2* (-0.567) (-0.633) (-0.521) (-1.272) (-1.512) (-1.705) _cons 5.710 0*** 5.669 1*** 5.954 8*** 0.647 0*** 0.609 1*** 0.714 8*** (6.956) (7.116) (14.702) (3.796) (3.727) (4.447) 省份效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.984 0 0.984 2 0.984 4 0.286 4 0.347 3 0.365 1 观测值 341 341 341 341 341 341 注：括号中为t值；*p < 0.1, **p < 0.05, ***p < 0.01。下同。
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表 3 工具变量(Ⅳ-2SLS)估计结果
变量名称 以邻近地区均值为工具变量 以滞后一期为工具变量 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer target 3.055 6*** -1.154 9*** 3.620 0*** -0.584 5* (3.059) (-2.775) (4.431) (-1.788) three 0.007 4* 0.000 6 0.003 3 0.001 4 (1.828) (0.370) (0.770) (0.803) second 0.016 1*** 0.000 9 0.010 9*** 0.001 2 (4.648) (0.625) (2.858) (0.815) urban 0.007 7*** 0.000 5 0.007 2*** 0.000 0 (3.190) (0.446) (2.763) (0.011) oldratio 1.486 9*** 0.245 1 1.384 5*** 0.377 3** (3.461) (1.370) (3.137) (2.137) density 0.011 6 -0.028 6*** 0.025 9 -0.014 3 (0.457) (-2.709) (1.033) (-1.425) degree 0.000 2 -0.007 4* 0.003 9 -0.004 2 (0.021) (-1.887) (0.415) (-1.110) _cons 6.227 1*** 0.722 5*** 8.089 1*** 0.530 6*** (13.510) (3.762) (16.124) (2.643) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes 观测值 341 341 310 310 R2 0.989 9 0.785 4 0.988 3 0.812 0
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表 4 GMM稳健估计结果
变量名称 系统GMM方法 差分GMM方法 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer L.scale 0.811 7*** 0.230 6*** (11.279) (2.964) L.prefer 0.3689*** 0.4271*** (3.298) (5.378) target 2.061 3** -0.747 1** 1.397 1* -0.426 5* (2.165) (-2.014) (1.943) (-1.704) three 0.001 1 -0.000 6 -0.000 2 -0.000 8 (0.379) (-0.480) (-0.047) (-0.408) second -0.005 0* -0.000 8 0.000 2 -0.002 4 (-1.758) (-0.580) (0.037) (-1.294) urban 0.007 4*** 0.001 7** 0.015 5*** 0.005 2*** (3.023) (2.325) (6.546) (5.893) oldratio -1.460 1 0.107 5 0.504 5** -0.058 2 (-1.474) (0.928) (2.028) (-0.604) density 0.081 8*** -0.003 2 0.050 0*** -0.000 9 (8.621) (-0.526) (4.252) (-0.218) degree 0.019 2* -0.006 7** 0.011 5 -0.024 4*** (1.771) (-2.389) (1.139) (-5.220) _cons 0.728 5 0.426 5** 4.575 7*** 0.323 6 (1.487) (2.541) (7.824) (1.455) ar(2) 0.113 3 0.632 5 0.604 1 0.886 5 sargan 1.000 0 0.981 6 0.996 6 0.422 1 观测值 310 310 279 279
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表 5 地区异质性对基本公共服务支出的影响
变量名称 公共服务支出规模(scale) 公共服务支出偏好(prefer) 东部 中、西部 东部 中、西部 (1) (2) (3) (4) target 2.299 6** 0.822 5 -0.142 0 -0.411 8** (2.813) (1.580) (-0.658) (-2.055) three -0.004 4 0.012 9 -0.005 4** 0.006 1*** (-0.232) (1.446) (-2.071) (3.082) second 0.001 2 0.024 7** -0.006 3*** 0.008 0*** (0.081) (2.686) (-3.023) (4.398) urban 0.014 6*** 0.012 8** 0.001 8* 0.003 9** (3.827) (2.457) (1.742) (2.048) oldratio 1.393 9 0.829 3 0.201 2 0.514 1* (0.872) (1.566) (0.976) (1.871) density -0.003 4 -0.007 6 -0.018 1 -0.016 3 (-0.057) (-0.189) (-1.036) (-1.595) degree -0.112 3 -0.004 9 -0.038 8** -0.002 9 (-1.736) (-0.418) (-2.436) (-0.687) _cons 6.671 4*** 5.038 5*** 1.137 4*** -0.108 8 (4.562) (5.950) (3.738) (-0.567) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes R2 0.9799 0.9903 0.5005 0.4777 观测值 143 187 143 187
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表 6 经济增长目标设置方式的异质性对基本公共服务供给的影响
变量名称 硬约束 软约束 (1) (2) (3) (4) scale prefer scale prefer target 1.289 4*** -0.496 6* 1.826 4*** -0.318 1 (3.025) (-1.843) (2.901) (-1.213) three 0.008 4 0.000 4 0.019 2** 0.001 8 (1.488) (0.162) (2.254) (0.436) second 0.019 4*** 0.000 4 0.027 5*** -0.000 3 (3.360) (0.162) (3.019) (-0.083) urban 0.011 6*** 0.001 5 0.001 9 0.000 6 (3.610) (0.722) (0.463) (0.228) oldratio 1.365 4* 0.182 6 1.713 6 0.161 9 (1.927) (0.551) (1.061) (0.497) density 0.018 1 -0.015 7 -0.038 8 -0.025 3 (0.572) (-0.780) (-1.005) (-1.252) degree 0.005 0 -0.003 8 -0.045 3 -0.062 9*** (0.661) (-0.653) (-0.867) (-2.931) _cons 5.240 1*** 0.576 8** 5.150 5*** 0.785 1* (9.485) (2.134) (5.936) (1.832) 省份效应 Yes Yes Yes Yes 时间效应 Yes Yes Yes Yes R2 0.988 9 0.297 0 0.973 2 0.411 0 观测值 193 193 148 148
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表 7 基本公共服务支出的莫兰指数检验结果
基本公共服务支出规模(scale) 基本公共服务支出偏好(prefer) 年份 Moran's I Z统计量 p-value 年份 Moran's I Z统计量 p-value 2007 0.230 2.445 0.014 2007 -0.009 0.232 0.816 2008 0.245 2.576 0.010 2008 0.030 0.594 0.553 2009 0.240 2.522 0.012 2009 -0.032 0.014 0.989 2010 0.225 2.377 0.017 2010 -0.010 0.225 0.822 2011 0.209 2.225 0.026 2011 0.110 1.443 0.149 2012 0.191 2.061 0.039 2012 0.251 2.751 0.006 2013 0.188 2.032 0.042 2013 0.295 3.204 0.001 2014 0.186 2.024 0.043 2014 0.326 3.435 0.001 2015 0.175 1.942 0.052 2015 0.348 3.554 0.000 2016 0.158 1.788 0.074 2016 0.344 3.533 0.000 2017 0.139 1.624 0.104 2017 0.307 3.177 0.001
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表 8 经济增长目标约束对基本公共服务供给的空间溢出效应
变量名称 (1) (2) (3) (4) (5) (6) scale prefer scale prefer scale prefer target 1.430 8*** -0.407 4*** 1.434 4*** -0.405 1*** 1.675 9*** -0.531 5*** (3.74) (-2.67) (3.78) (-2.76) (4.26) (-3.49) compet 0.011 4** 0.010 0*** 0.010 9** 0.010 4*** (2.44) (5.44) (2.33) (5.67) target#compet 0.185 5** -0.092 7*** (2.18) (-2.75) three 0.006 2 0.000 7 0.005 1 -0.000 2 0.005 8 -0.000 6 (1.57) (0.44) (1.30) (-0.14) (1.49) (-0.37) second 0.016 0*** 0.000 5 0.015 0*** -0.000 4 0.015 2*** -0.000 5 (4.72) (0.36) (4.40) (-0.31) (4.51) (-0.41) urban 0.009 1*** -0.000 4 0.008 7*** -0.000 8 0.008 1*** -0.000 5 (4.20) (-0.46) (4.00) (-0.94) (3.72) (-0.58) oldratio 1.502 9*** 0.287 8* 1.386 1*** 0.179 6 1.442 0*** 0.146 8 (3.59) (1.69) (3.32) (1.09) (3.47) (0.90) lndensity -0.005 5 -0.022 1** -0.002 7 -0.019 4** -0.004 0 -0.018 6** (-0.25) (-2.43) (-0.12) (-2.23) (-0.18) (-2.14) degree -0.006 0 -0.006 4* -0.006 7 -0.006 9** -0.005 6 -0.007 3** (-0.69) (-1.82) (-0.78) (-2.04) (-0.66) (-2.18) ρ 0.061 2 0.232 1*** 0.063 8 0.205 8*** 0.068 2 0.181 9*** (0.89) (3.32) (0.94) (2.98) (1.01) (2.61) 观测值 341 341 341 341 341 341 R2 0.051 9 0.271 9 0.028 2 0.254 0 0.024 2 0.245 8 Log_like 470.196 3 775.454 6 473.157 5 789.701 5 475.512 6 793.458 8
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表 9 空间效应分解: 直接效应、间接效应与总效应
变量名称 直接效应 间接效应 总效应 scale prefer scale prefer scale prefer target 1.447 4*** -0.407 6** 0.087 9 -0.117 6* 1.535 3*** -0.525 3** (3.68) (-2.57) (0.78) (-1.92) (3.73) (-2.53) three 0.006 1 0.000 6 0.000 4 0.000 2 0.006 4 0.000 8 (1.60) (0.41) (0.60) (0.35) (1.58) (0.40) second 0.016 1*** 0.000 5 0.001 0 0.000 1 0.017 1*** 0.000 6 (4.93) (0.38) (0.82) (0.32) (4.84) (0.37) urban 0.009 1*** -0.000 4 0.000 6 -0.000 1 0.009 6*** -0.000 6 (4.33) (-0.52) (0.85) (-0.51) (4.40) (-0.53) oldratio 1.509 8*** 0.293 9* 0.095 6 0.085 1 1.605 4*** 0.379 1* (3.73) (1.76) (0.78) (1.41) (3.66) (1.74) lndensity -0.004 5 -0.022 0** -0.000 2 -0.006 4* -0.004 7 -0.028 4** (-0.20) (-2.41) (-0.09) (-1.75) (-0.20) (-2.33) degree -0.005 5 -0.006 4* -0.000 3 -0.001 8 -0.005 9 -0.008 2* (-0.61) (-1.72) (-0.36) (-1.42) (-0.61) (-1.70)
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