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    對海南省16縣市經濟社會公平度的測評及排名(3)

    核心提示: 通過應用修正后的中國地方經濟社會公平度評價體系,結合相關的公開統計數據,對海南省16縣市底線公平度、機會公平度、分配公平度分別進行了測算,在此基礎上,計算了16縣市的經濟社會公平度。根據各縣市經濟社會公平度總體得分和分項得分,指出了今后進一步提升各縣市經濟社會公平度的對策措施。

    底線公平

    早期與公平有關的評價指標體系中,多以最低生活水平以下人口的低保參保率來衡量底線公平。對于這一點,我們有不同的看法,其具體原因如下:第一,福利經濟學的基本理論與有關的實證研究均表明,過分追求最低生活水平以下人口的應保盡保率,會削弱這部分人口中很多人的勞動積極性,在一定程度上滋生等、靠、要等消極思想;第二,類似“授之以魚”,不如“授之以漁”的道理,長期來看,與其給予最低生活水平以下人口基本的生活保障,倒不如加快完善相關的就業政策、創造更多的就業機會,讓這些人能夠通過自身的勞動和努力來擺脫貧困。由此,我們沒有選擇最低生活水平以下人口應保盡保率,轉而將貧困率確定為衡量底線公平的一項核心指標。在此基礎上,結合數據的可得性,最終選取以一個縣市的城鄉最低生活保障參保人數占該縣市年末(常住)總人數的比重來近似衡量這一指標。

    機會公平

    進入本世紀以來,我國大多數人的溫飽問題基本得到解決,這推動了人們需求層次的相應提升,使人們更加關注個人的發展機會問題。而綜合西方的人力資本理論以及我國縣市一級經濟社會的實際發展情況,我們推定,在縣市層面,九年義務教育、中高等教育在培養和提升人力資本方面有著基礎性的地位,特別是中高等教育,近幾年來在這方面的作用持續提高。通過查閱相關文獻,我們發現,關于這方面的推定,也被大量與人力資本有關的國內外研究所證實。為此,我們選取以一個縣市的九年義務教育、中高等教育的完成率兩個指標來衡量該縣市人口在發展機會方面的公平程度。結合數據可得性,九年義務教育完成率以普通初中當年畢業人數與九年前小學招生人數之比來代表,中高等教育完成率以普通高中、中等職業學校當年畢業總人數與三年前初中畢業人數之比來代表。

    分配公平

    要全面而系統地衡量經濟社會公平程度,除了需要考慮底線公平和機會公平外,還需考慮收入分配上的公平。改革開放以來,通過堅持“效率優先、兼顧公平”,以及“效率和公平并重”兩個具有階段性特征的分配原則,我國的經濟社會取得了飛速發展,但同時,城鄉、地區、行業、職位間的收入差距也被拉大。從整個國家層面來看,用以衡量收入差距的基尼系數,進入本世紀就開始超過“0.4”這一國際警戒線,盡管其近幾年來出現一定的緩和趨勢,但仍處于較高水平。因此進入本世紀后,初次分配和再分配都要注重和實現公平,成為收入分配制度改革的核心和重點。在此前發布的“十三五”規劃綱要中,更是明確提出要“正確處理公平和效率關系,堅持居民收入增長和經濟增長同步、勞動報酬提高和勞動生產率提高同步,持續增加城鄉居民收入,規范初次分配,加大再分配調節力度,調整優化國民收入分配格局,努力縮小全社會收入差距”。

    有鑒于此,我們選擇了以初次分配公平度和再次分配公平度兩個指標,來衡量收入分配上的總體公平度。在此基礎上,結合數據的可得性,進一步選取以一個縣市的人均可支配收入占人均GDP的百分比以及社會保障和就業支出占公共財政支出的百分比,來反映該縣市經濟社會初次分配公平度以及再次分配公平度。其中,在測算人均可支配收入方面,我們借鑒了《中國經濟周刊》中國經濟研究院所曾采用的做法,即人均可支配收入=(城鎮人均可支配收入+農民人均純收入)×城鎮人口占比。

    指標權重的設定方法與結果

    已有的研究或采取專家調研法,即從主觀上為指標設定權重;或采取客觀賦權法,也即采用層次分析等統計方法,從數據的分析和統計中求得權重。雖然客觀賦權法更能增強指標的解釋力和獨立性,但我們仍決定采用主觀賦權法。正如我們在之前經濟社會公平度測評報告中所指出的,之所以這樣做,是因為我們希望突破以往過分重視與收入有關的因素這一思維定勢,更多地強調公平發展理念,而客觀賦權法無法很好地實現這一點。具體來講,這種主觀賦權法能夠體現以下兩方面理念:第一,與效率相比,更加重視從公平的角度來審視問題;第二,合理權衡底線公平、機會公平和分配公平三者的重要性。

    在權重系數調節的具體操作上,我們采取有事先提示的專家調研法,即邀請經濟、社會領域的專家學者各15名,以及15名在綜合管理崗位上任職的黨政干部,讓他們分別給各指標打分,并且明確告知他們要更多地考慮公平發展的理念。指標權重的計分方法是:我們列出待賦權重的指標,要求專家對同一層級的指標進行兩兩比較(如果專家認為甲指標比乙指標重要,那么就給甲指標計1分,乙指標不計分)。在這一過程中,一個指標“打敗”其它指標的次數越多,所得的分數就越高。當然,這樣的打分工作是在一、二級指標層面同時展開。將這樣的打分工作進行五輪后(在開展下一輪打分工作前,我們都將每個指標在上一輪打分中所得的平均得分告知打分者,以供其參考),我們將各指標在每輪中的得分相加,再進行相應調整,就得到了各指標的權重系數(見圖1)。

    Image 2

    數據的標準化處理

    為了增強測評結果的科學性和可比性,在對指標數據的選擇和設定過程中,我們應用了此前測評研究中連續使用過的具有單調性和凸性特征的指數功效函數,對六個二級指標數據分別進行了無量綱化和標準化處理。該功效函數的具體形式如下:

    Image 12

    該功效函數中,d是量化后的得分,我們將其區間控制在了60-100之間,x是觀測值,也就是各指標數據的實際統計值,xh是滿意值,xs是不允許值。一般來說,正向指標滿意值取各指標的最大值,不允許值取其最小值,但對于低保人口占總人口比率這樣的逆向指標,滿意值應取其最小值,不允許值取其最大值。在操作過程中,經過功效函數的轉換之后,就可將各縣市所有的指標數值全部轉換為60-100之間的得分。因此,在我們構建的地方經濟社會公平度評價體系中,最低生活保障參保人數占常住總人數比重的觀測值越大,得分越低;余下的其他五個二級指標則相反,也即其觀測值越大,所獲的得分越高。

    然而有必要指出的是,依據該功效函數所得出的結果是相對結果,前述六個二級指標數據的最小值和最大值會影響各縣市經濟社會公平度的得分。也就是說,如果改變參與測評的縣市樣本量,可能會導致數據指標的最大值和最小值發生變化,各縣市經濟社會公平度的最終得分也會發生變化。但是這并不會對各縣市之間經濟社會公平度的排名順序產生影響,也就是原有各縣市經濟社會公平度的先后排序將保持不變。

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    責任編輯:焦楊
    標簽: 海南省   縣市   經濟社會  
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