公共福利相關論文

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公共福利相關論文

　　導語：公共福利是社會福利的重要項目，它是國家和社會為滿足全體社會成員的物質及精神生活基本需要而興辦的公益性設施和提供的相關服務。下面小編分享公共福利相關論文，歡迎參考！

公共福利相關論文

　　一、福利影響因素的數據來源與實證方法

　　（一）數據來源下文采用的所有數據主要來源于《新中國55年統計資料匯編》(1949-2004)、《中國統計年鑒》（2005-2012）、各省的統計年鑒以及《中國人口年鑒》，部分數據來源于聯合國人文數據庫。

　　（二）福利指數計算公式本文重點分析國內外具有代表性的學者對福利指數公式的構建。首先主要對國外學者阿瑪蒂亞森（A.Sen）的福利指數進行分析，因為森的福利指數是社會福利指數的重要組成部分，國內外的研究學者在構造社會福利指數公式時，都參考森的福利指數，其表達公式為:S=RY(1-G)(1)其中S代表福利指數，RY代表人均實際收入，G代表基尼系數。這個指數主要說明了在國民收入一定的情況下，分配差距越小，所能夠體現出的社會福利水平越高，反之則相反。但是社會福利不僅僅包含經濟福利，因為經濟福利并沒有把社會的公共福利和個人的福利包括進去，因此阿瑪蒂亞森福利指數存在很大的局限性。因此國內外學者為了彌補這一缺陷，對阿瑪蒂亞森的福利指數進行了重新構建，最具代表性的是美國社會保健協會的ASHA指數，其指標包括六個項目：就業率、識字率、平均預期壽命指數、人均國民生產總值增長率、出生率和嬰兒死亡率。表達公式為：ASHA指數=（就業率×識字率×平均預期壽命指數×人均GNP增長率）/（人口出生率×嬰兒死亡率）（2）基于公式(1)和(2)，劉長生等三位學者對上述公式進行了改造，借鑒了森福利指數中的收入分配指標，增加了ASHA指數中沒有包含的如環境污染程度、資源消耗度等指標，建立了以下基本公式：社會福利指數=人均GDP實際增長率×(1-基尼系數)×(1-環境污染程度)×(1-資源消耗度)×就業率×識字率×(1+平均預期壽命增長率)×[(1-嬰兒死亡率)／(1+人口出生率)]×(1-嬰兒死亡率)⑦（3）以上各種衡量社會福利指數的指標，已經從GDP這個單一經濟指標轉向了經濟、文化、社會指標，對社會福利的衡量更為全面。但是，各種評價指標在實證研究中并沒有得到有效的證實。比如，環境污染程度和資源消耗程度等與社會福利的關系在現階段還沒有文獻實證。因此，本文借鑒公式(1)(2)(3)中的指標以及其相關指標：人均GDP、人均GDP實際增長率、基尼系數、環境污染程度、資源消耗程度、就業人數、失業人數、就業率、失業率、識字率、平均預期壽命增長率、嬰兒死亡率、人口出生率，并根據目前各公式的實證情況以及數據的可得性，選取了七個具有代表性的指標：人均GDP實際增長率、基尼系數、就業率、識字率、平均預期壽命增長率、嬰兒死亡率、人口出生率，重新構建出社會福利指數公式，并利用軟件SPSS17.0計算了全國及各省市相應的社會福利指數。得出的具體公式為：社會福利指數=100×人均GDP增長率×(1-基尼系數)×就業率×識字率×(1+平均預期壽命增長率)×[(1-嬰兒死亡率)/(1+人口出生率)](4)

　　（三）面板數據模型本文采用面板數據模型，建立了不同時間、不同省份的計量模型。面板數據模型（panel-datamodel）是從20世紀50年代開始用于解決經濟問題的，它綜合了時間序列和截面數據兩方面的信息，在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值構成樣本數據，是近幾十年來計量經濟學理論方法的重要發展之一，具有很好的應用價值。由于我國社會福利既受到不同地區的影響，也受到不同時期的影響，因此結合時間序列和截面數據的面板數據模型具有以下優點：第一，面板數據模型既可以分析某一時期各省（市、區）政府支出對社會福利的影響差異，還考慮了時間因素的影響；第二，從統計角度看，與單純的截面數據模型或時間序列模型相比，面板數據模型大大增加了觀測樣本量，提高了樣本自由度，使福利影響因素的估計值更加可靠，而且減弱了解釋變量多重共線性的影響，降低了估計誤差。本文基于“省（市、區）——時間序列”的數據組合，根據1996-2011年全國31個省（市、自治區）的五個變量數據，建立了相應的面板數據模型。

　　二、我國社會福利影響因素實證研究

　　（一）我國社會總體福利水平及結果分析利用公式(4)計算出了1996-2011年我國的總體福利水平，具體的指數見表1：通過表1的福利指數可以看出，我國的社會福利總體水平在穩步增長，個別年份可能存在著偏差，這與當年的外部經濟環境有關。如，1998年爆發東南亞金融危機，2008年爆發全球金融危機，這勢必對國內的經濟環境產生影響，導致GDP、CPI等經濟福利降低，由于危機影響的滯后性，導致99年及09年的.福利水平驟然下降，隨著國家的調控，福利水平又開始穩步上升。前文對國內外的社會福利指數進行解構和剖析，并構建了我國社會福利指數計算公式，計算1996-2011年全國的福利指數⑧，主要是為對下文實證分析我國福利影響因素奠定理論和方法論基礎，以此來揭示這些因素對我國社會福利的影響狀況并解釋其背后的意義。

　　（二）實證分析及結果檢驗1.變量定義本文構建出社會福利指數回歸模型，以社會福利指數為因變量，將社會固定投資占GDP的比例（X1）、城鎮居民可支配收入(X2)、社會保障占財政總支出的比例(X3)、恩格爾系數(X4)、科教文衛支出占財政總支出的比例(X5)作為自變量。2.回歸分析模型構建根據前文對我國福利指數的計算發現，大部分福利指數呈現出規律性變化（除部分年份由于外部和內部情況的變化導致福利指數出現一些劇烈的變化外），即呈現出一種增長的態勢。一般認為，在經濟發達地區即東部沿海地區，由于各方面配套設施、制度健全，其福利指數會高于中西部經濟欠發達地區。因此，政府制定出的相關的公共政策會對社會福利指數產生正面或負面影響。這幾個指標能夠從宏觀和微觀角度描述政府的相關公共政策對社會福利的影響。盡管影響社會福利的因素有很多，由于本文使用隨機效應或固定效應面板數據模型，一些影響小的因素（比如居民身心健康發展等）可以歸結于不可觀測的個體效應。忽略這些小的因素，在一定程度上提高了模型的解釋準確度。3.面板數據分析在進行回歸分析之前，首先用Eviews軟件對自變量進行單位根檢驗，以判斷序列的平穩性。各變量單位根檢驗結果如表2。從表2可以看出，數據序列是平穩的，單位根不存在。由于面板數據可以將生產函數對數化為線性函數，因此本文利用Statas10.1對下面的個體效應進行固定效應和隨機效應的Hausman檢驗，具體步驟如表3。通過上述檢驗，該面板數據可以設定為固定和隨機效應模型，同時隨機效應模型還需對其進行顯著性檢驗。這里的P值為0，則表明隨機效應非常明顯。在設定固定和隨機效應模型時，再進行Hausman檢驗。具體的檢驗結果如表4。表4中的p值（其值為0）說明本文選用固定效應模型比較好。通過這一點，我們可以認為隨機效應模型的基本假設（即個體效應與解釋變量不相關）得不到滿足。因此，本文設定的面板數據估計模型是固定效應模型。

　　（三）實證檢驗和結果分析1.全國福利指數的實證分析本文基于表2顯示的序列平穩性，根據(6)式的模型對全國社會福利指標數據進行回歸分析，利用最小二乘法進行估計，具體估計的結果如表5。從估計結果來看，其與當前社會現實狀況基本一致。可見，從社會固定投資占GDP的比例、城鎮居民可支配收入、社會保障占財政總支出的比例、恩格爾系數、科教文衛支出占財政總支出的比例這五個方面進行的實證分析，其結果比較令人滿意。全國的福利影響實證分析結果解釋如下：（1）在社會固定投資方面，政府制定出相應的投資政策反而在一定程度上會使社會福利減少，這主要是因為中國政府制定的相關投資基本是在基礎建設上（2008年國家制定的四萬億刺激經濟投資計劃主要投向高速公路、高鐵等，而主要的社會需求并不在這上面），對于民生方面的投資并不突出，因此制定的投資政策在一定程度上會對社會福利起反作用。（2）城鎮居民可支配收入的提升對社會福利會產生積極的影響。這主要是因為隨著居民可支配收入的增加，他們做自己想做的事情的自由度更大。這種經濟福利勢必會提升非經濟福利，從而使得整個社會福利得以提高。但是這種提升畢竟是有限的，主要原因是基于對未來的不確定，大部分居民手中的可支配收入仍然以儲蓄形式存在。（3）社會保障占財政總支出的比例這一因素也會對社會保障產生負面影響，主要原因是社會保障所涉及的方面并不全面，從而導致其對社會福利的提升并不明顯，甚至有著反作用。（4）恩格爾系數越高，社會福利水平越低。食品支出總額占個人消費支出總額的比重越高，手中可支配收入也就越少。因此，降低恩格爾系數對社會福利的提升會有很大的幫助。（5）科教文衛支出占財政總支出的比例越高，社會福利也會越高。這是因為科教文衛投入增多，會使非經濟福利增加。因為科學技術是第一生產力，科學技術水平的提高，會進一步促進經濟的發展。而在教育方面的投入，讓更多的人得到受良好教育甚至是高等教育的機會，這樣會使得人口素質得到進一步提升。文化和衛生方面的加強，可以促進人的身體健康和情操方面的發展。因此，政府制定的支出政策在科教文衛方面的傾斜，會促進非經濟福利的提高。2.31個省（市、自治區）福利指數面板數據的實證分析通過對前文求出的1996-2011年各省（市、區）的福利指數，本文實證分析了社會固定投資占GDP的比例、城鎮居民可支配收入、社會保障占財政總支出的比例、恩格爾系數、科教文衛支出占財政總支出的比例這幾個影響因素對31個省（市、區）的福利影響，其結果如下表：通過對面板數據模型進行固定效應的估計，利用廣義最小二乘法（GLS）權重，并通過加權克服了截面數據的異方差產生的影響，同時對各個截面數據進行單位根的檢驗，結果表明所有的影響因子都不存在單位根的現象，避免了上述回歸成為偽回歸。因此表6的回歸結果是可信的。將31個省（市、區）的福利指數實證分析結果與全國的實證分析結果進行對比，在固定資產投資占GDP比例、社會保障方面存在不一致，究其原因主要是中央政府和地方政府實施的相關公共政策所產生的效果不一樣。首先在固定資產投資上，中央政府主要是從全局的角度來考慮，而且重點是對高速公路、高鐵以及高科技產業進行投資，對與居民息息相關的民生工程投資相對比較少。而地方政府在制定相關公共投資政策上反而會向民生傾斜，比如加大對居民的衣食住行的投入，改善城市環境等，這樣自然使得各個省（市、區）的社會福利會有所增加。其次在社會保障方面，各省（市、區）與全國的結果也存在偏差。這主要是每個省份經濟發展不平衡，如東部沿海發達地區社會保障覆蓋面比較廣，而西部地區就相對比較窄。為了反應福利水平的空間地理差異，本文進一步用與組內估計量等價的LSDV估計方法進行估計，LSDV的其余參數的估計與組內估計量是等價的，但LSDV的一個優勢是能估計出個體效應，由LSDV估計的個體效應如下表7所示。從表7可以看出，各地區的福利水平存在明顯的空間地理差異。其中，云南、青海、貴州、內蒙古等西部地區的福利水平較低，北京、天津、上海、福建等東部地區的福利水平較高。這說明福利水平較高的地區主要集中在經濟發達、居民收入較高的地區，這也驗證了本研究的結論。

　　三、結論

　　基于對全國和31個省（市、區）社會福利的計算以及影響因素的實證分析，發現居民可支配收入與科教文衛投入的增加會提升全社實證分析會的福利水平。因此，中央政府及地方政府在制定公共政策時需要在以下幾個方面加強：

　　（一）可支配收入方面。隨著中國城鄉一體化進程加快，越來越多的農民進入城市，特別是新生代農民工并不熱衷于傳統行業，因此要制定出相關公共政策，加快相關產業轉型，促進就業，增加居民的收入，提高居民的購買力。不僅僅要促進勞動密集型產業升級，還要增加產品自身的附加值，真正讓勞動者的可支配收入得到真真切切的提高。

　　（二）社會保障方面。不僅要加強失業保險、城鎮醫療保險，還應該進一步完善全民醫療保險、養老保險等。政府需要進一步增加財政投入，并參照沿海發達地區成熟經驗，將好的經驗向全國推廣。

　　（三）固定投資方面。主要向關系到國計民生方面的項目多傾斜，比如農村基礎設施建設、居民安居工程等。而對一些高耗能工業、淘汰產業等的投資可以減少甚至叫停。

　　（四）加大提升非經濟福利的政策力度。如做大第三產業，改善自然環境和社會生活環境，避免出現經濟福利提升，而非經濟福利降低的情況。

　　（五）進一步促進國家公共政策做大做強社會經濟蛋糕的作用。在公共政策制定過程中，借鑒國外經驗的同時，要遵循我國的基本國情，這樣才能建立起一套與我國社會和現實相適應的公共政策系統，從而為提高我國社會福利水平鋪平道路。

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