吴士炜++汪小勤

摘要

本研究基于阿玛蒂亚·森（Sen）可行能力理论，运用2008-2013年中国31个省（市）面板数据，采取模糊数学理论与主成分因子分析法测度中国社会福利指数。通过理论与实证研究发现：第一，东中西部地区社会福利指数差异性较大，其波动呈不规则趋势，且社会福利与经济发展呈脱钩状况。第二，计算MI与GC指数发现，各地区社会福利指数之间存在正的空间相关性，且东中西部地区社会福利指数存在空间集聚与扩散现象。第三，利用动态空间面板模型实证检验发现，社会福利指数存在时滞性，且城镇化率与外贸出口占比越高，越有利于提高社会福利水平，而经济增长与工业化对社会福利影响力相对较低。鉴于此，为有效提高中国社会福利，使经济发展与社会福利二者相匹配，本研究提出以下政策建议：首先，学术界应改变传统的福利经济学思维体系，将更多的研究重点放在功能自由与能力自由两方面。其次，各地区应加强区域间交流合作，减少“以邻为壑”现象，促进区域发展一体化。最后，中央与地方政府应转变经济发展模式与理念，加大民生与环境保护方面投入，进而提高居民生活质量。

关键词可行能力；福利指数；功能自由；能力自由；空间经济学

中图分类号F126文献标识码A

文章编号1002-2104（2016）08-0049-07

doi：103969/jissn1002-2104201608008

中国改革开放30多年创造了大量的物质财富，GDP总量位居世界第二位，但经济快速发展并没有显著提高社会福利水平，依据世界价值观调查（WVS）发现，中国居民1995年幸福感指数为3.05，2012年该值不升反降为3.00，说明中国经济增长与社会福利二者之间呈“脱钩”现象，与传统的福利经济学观点背道而驰。传统福利经济学认为经济发展会增加居民个人收入与消费，并利用效用函数将物质财富转换为社会福利，即将GDP近似于社会福利水平，忽视环境污染、收入差距、社会稳定性等因素，以中国发展为例，工业化与城镇化快速发展同时，社会收入差距不断扩大，2003-2012年中国基尼系数位于0.47-0.50之间，远超国际警戒线0.45，与此同时，环境污染问题日益加剧、社会刑事犯罪率不断攀升、居民住房矛盾日渐凸出，共同诱致经济发展与社会福利脱钩。

传统福利经济学研究侧重物质财富对社会福利影响，忽视公平、自由等价值观对个人幸福感影响，故阿玛蒂亚·森提出可行能力理论（Capability Approach），认为物质财富本身并不能创造福利，而是这些商品影响个人生活，并用功能自由与能力自由测度社会福利，其中功能自由是个人现状的真实反映，而能力是未来能给个人带来的功能自由，并认为自由是享受人们有自由珍视的那种生活的可行能力[1-2]。之后Sen的可行能力理论被国内外学者广泛采用，国外学者从居住、健康、教育、社交、心理、劳动与家庭经济等方面衡量个人或社会福利指数，并利用模糊数学理论与主成分因子分析法合成福利指数[3-9]。国内学者对Sen可行理论研究与运用时间相对较晚，主要利用Sen可行能力理论测度失地农民福利水平[10]，选取居住、休闲、工作、教育与工作等功能性指标[11]，分析社会福利与经济增长脱钩关系[12]，也有学者考察农民工群体等社会福利问题[13-16]。然而，尚无学者利用Sen可行能力理论测度各省社会福利指数，并分析各地区福利指数之间是否存在空间相关性与异质性。本文试图利用基于阿玛蒂亚·森（Sen）可行能力理论，采取模糊数学理论与主成分因子分析法测度中国31个省（市）社会福利指数，并利用动态空间面板模型实证检验经济增长、工业化、城镇化与外贸出口对社会福利指数的影响。

1数据来源、指标构建与变量描述

阿玛蒂亚·森的可行能力理论核心是功能自由与能力自由，其中功能自由是个人现状的真实反映，例如居住条件、健康状况与受教育程度等，而能力自由是未来能给个人带来功能自由的条件，例如政府社会保障、医疗卫生与教育投入，二者之间能够相互影响。Sen关于福利经济学理念被联合国开发署（UNDP）运用，创立人类发展指数（HDI）以衡量各国经济社会发展水平，HDI包括预期寿命、教育水平与生活质量三方面，此后，Sen的可行能力理论、贫困理论与社会公平理论被国内外众多学者所采纳，并运用于研究各国经济发展与社会福利问题。本研究基于Sen可能能力理论度量2008-2013年中国31个省（市）社会福利水平，数据来源于《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》与各省（市）检察院年度报告，之所以选择2007年之后研究，归因于2007年中国政府调整财税收支项目，选取2008-2013年数据能够降低测量误差。

1.1数据来源与指标构建

阿玛蒂亚·森认为功能与能力自由涵盖个人生活各方面，且各国经济与社会发展存在差异性，故其并未提出明确的功能与能力指标，本研究基于中国特有的国情及数据可得性问题，选取健康、教育、消费、收入、收入差距、环境污染、社会安全性与稳定性八个方面来衡量各省（市）社会福利水平，之所以选取以上指标衡量社会福利水平，归因于健康、教育与收入是HDI的组成部分，而社会保障与就业是居民日常生活的最基本保证，并且随着改革的不断深入，环境污染加剧、收入差距扩大、社会稳定性与安全性系数日渐下降，影响居民日常工作与生活。由于功能自由与能力自由各指标度量标准、单位与符号存在差异性，将数据进行标准化处理，即当各指标越大越有利于提升社会福利指数时，采用正向指标法：Xpit=Xit-Xit（min）Xit（max）-Xit（min）；而当各指标越大会降低社会福利指数时，采用负向指标法：Xpit=Xit（max）-XitXit（max）-Xit（min），其中Xit为第t年i指标，并利用SPSS主成分因子分析法求解各省（市）社会福利指数，结果显示KMO值为（0.70，0.90），P值为0.00，即适合做主成分因子分析，并提取三个成分因子，各指标选取及符号见表1。

1.2变量描述与脱钩指数

本研究为衡量2008-2013年各省（市）社会福利与经济发展失衡情况，本研究借鉴Tapio关于“脱钩”理论研究成果，使用基于增长弹性的脱钩指数模型来度量二者脱钩指数[17]，即脱钩指数：DI=ΔWelfareΔGDP，其中ΔWelfare表示社会福利增长率（%），ΔGDP表示GDP增长率（%），依据脱钩理论，当Dl≥1时，经济发展与社会福利相匹配；当0

从图1中可以发现，2008-2013年各省（市）社会福利指数差异性较大，其中东部沿海省份远超西部地区，并且社会福利指数呈不规则波动趋势，经济发展并不能显著提高社会福利水平，而2008-2013年各省（市）脱钩指数位于（-0.8，0.8）之间，即中国社会福利与经济发展呈不匹配状况，且各地区间脱钩指数差异性较大。西藏、山西、内蒙古与河北地区Dl<0，这些省份呈绝对脱钩状态，究其原因是多样的，以山西为例，山西省是中国煤矿盛产地，出售煤矿资源提高本地区GDP同时，社会收入差距不断扩大、环境污染问题日益严重与社会稳定性系数不断下降，诱致社会福利指数不增反降；其次是宁夏、青海、新疆、吉林、天津、北京、福建与上海地区紧随其后，呈相对脱钩状态，其中宁夏、青海与新疆地区位于中国西部地区，这些地区由于受地理位置影响，经济发展水平相对较低，而北京、天津与上海是中国政治、经济与文化中心，工业化与城镇化位居中国前列，GDP总量相对较高，但GDP增速相对较低，诱致社会福利提升缓慢；陕西、江西、浙江、广西、重庆与江苏等地区脱钩指数位于（0.20，0.40）之间，湖南、安徽与山东等地位于（0.40，0.50）之间，而甘肃与广东脱钩指数相对较高，分别为0.62与0.64，但也是相对脱钩状态。

2空间相关性与异质性

改革开放之后，工业化与城镇化快速发展的同时，各地区间经济发展水平与居民收入差距不断扩大，诱致低福利地区居民向高福利地区转移，并且户籍制度管制放松与交通运输日渐便利，劳动力人口流动受地理距离迁移成本与时间影响日渐下降，各地区之间劳动力流动性日益增强。当A地区居民整体社会福利水平较低，且地方社会稳定性与政府提供的公共服务相对于B地区较差时，A地区居民为能够享受更好的生活，会自发迁移至B地区，诱致相邻地区居民幸福感值相接近，幸福感在人际间具有传递性[18]，通过辐射、溢出与扩散效应影响相邻地区居民幸福感水平，但也应认识到，由于亲缘、血缘与地缘等原因，各地区居民对于家乡具有更大的偏好。

2.1空间相关性分析

国内外学者一般用MI、GC、G等指标来衡量各地区空间关联度的大小，空间权重选取地理相邻、地理距离与经济权重，其中全局Moran I统计量：

MI=∑ni=1∑nj=1wij（Yi-Y-）（Yj-Y-）S2∑ni=1∑nj=1wij

式中：wij为空间权重矩阵中第（i，j）个元素，S2=1n∑ni=1（Y-Y-）2，i指的是各省份；MI值在（-1，1）之间，大于（小于）0表示各地区之间存在空间正相关性，数值越大，空间相关性越强，等于0表示各地区之间不存在空间相关性；MI近似服从均值为E（I）和方差为V（I）的正态分布，即

本研究空间权重选择标准的车相邻权重，即相邻地区其值为1，不相邻其值为0，主对角线（i=j）元素为零，利用MatlabR2012b软件计算2008-2013年各省社会福利指数全局MI值，计算结果见表2。

2.2空间异质性分析

新经济地理学用全局Gi与样本G*i值来划分中心、外围区域，其中G*i值越大，说明该地区集聚能力越强，周边地区的对该地区吸附能力越明显，反之则越弱。Gi值计算公式为

从表3可以看出各地区社会福利指数G*i值差异性较大，北京、天津、上海、浙江、江苏、福建与广东地区位于中心区域，社会福利集聚效应表现尤为明显，究其原因是多样的，一方面这些地区经济发展水平位居中国前列，居民个人收入与消费远超中西部地区，且地方政府提供的公共服务与产品相对较多，另一方面这些地区社会流动性相对较高，个人通过自我努力以获取更高生活质量的机会相对较多，诱使周边地区居民向该地区转移。内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、湖北、湖南、四川、重庆、陕西与新疆位于次中心区域，其中辽宁、吉林、黑龙江、河南、湖北与湖南属于中部省份，以湖北为例，周边地区江西与安徽经济发展相对较低，居民个人为提高自身生活质量会迁移至湖北，形成空间集聚现象；内蒙古、四川、重庆、陕西与新疆属于西部省份，近几年经济发展较快，居民收入与消费不断增加的同时，政府对民生、社会保障与医疗卫生投入日渐增多，社会福利指数相对较高，会吸引周边欠发达西部省份居民向这些地区转移，形成空间集聚效应。山西、安徽、江西、广西、海南、甘肃、青海与宁夏位于次外围区域，其中安徽与江西属于中部省份，而其他地区均属于西部省份，经济发展水平与社会福利指数相对较低，并且地方政府财政收入有限，居民能够享受到的公共服务资源相对稀缺，会诱使本地居民向周边地区转移，形成空间扩散现象。河北、贵州与西藏位于外围区域，其中河北毗邻北京，而北京作为中国政治、经济与文化中心，居民收入与消费相对河北地区较高，且政府提供的公共服务资源数量与质量相对较高，会吸引河北地区居民向北京迁移，出现典型的空间扩散现象；贵州与西藏属于中国西部省份，经济发展水平位居中国末尾，居民个人与地方政府财政收入有限，大部分个人收入仅够满足基本衣食住行需求，为追求更好的物质生活，这些地区居民会自发迁移至周边经济发达地区，该现象在贵州表现尤为明显。

3实证检验与结果分析

改革开放30多年，中国采取出口导向型发展战略，利用本国廉价劳动力与自然资源，以粗放型模式发展本国经济，城镇化与工业化快速发展，社会物质财富积累不断增多的同时，经济发展与社会福利之间存在绝对与相对脱钩现象，

且各地区社会福利指数存在空间相关性与异质性。为探究经济发展、工业化、城镇化与出口贸易是否促进有助于提高本国社会福利水平，利用当年国内生产总值（GDP）表示经济发展水平，单位为亿元，城镇化（Urb）使用城镇常驻居民人口率（%），工业化（Ind）用第二产值占比（%）表示，而出口贸易（Exp）利用出口贸易占GDP比重表示（%），其中汇率用当年汇率中间价衡量，将方程设为：

面板数据包括固定效应与随机效应模型，通过豪斯曼检验得到的P=0.23，故选择随机效应模型（REM），并利用LLC检验面板是否存在单位根，通过检验发现AIC、BIC与HQIC信息准则得到的P值均为0.00，说明面板不存在单位根，即面板序列为平稳过程。空间面板模型包括空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）与空间杜宾模型（SDM），即

空间权重用各省省会城市距离差额（dij=di-dj），即wij=（dmin/dij）2，主对角线元素为零，当β=η=0时，模型为SAR；当α=β=0时，模型为SEM；当η=0时，模型为SDM，本研究选取GMM、SDM与SAR模型进行估计，将数据代入Stata13中，计算结果见表4。

通过实证检验发现在差分GMM、SDM与SAR模型中，社会福利指数滞后项系数为正，且在5%水平下高度显著，与预期符号相符，即社会福利指数存在时滞性现象，究其原因是多样的，Sen的可行能力理论中功能与能力指标大部分存在时滞性，例如GDP、环境污染、社会稳定性与安全性，诱致社会福利指数存在时滞性现象。经济增长对社会福利指数影响在静态SDM与SAR模型中系数为正，且高度显著，与传统福利经济学预期设想一致，但在差分GMM、动态SDM与SAR模型中系数均不显著，传统福利经济学认为经济发展能够显著增加社会物质财富，提升居民个人收入与消费，并利用效用函数将物质财富转换为个人幸福感，进而提高社会福利水平，而中国是世界上最大的发展中国家，GDP总量位居世界第二位，但人均GDP远低于世界平均水平，社会中有很大部分人群收入仅够满足基本衣食住行需求，故GDP增加有利于提升社会福利水

平，与此同时，也应认识到中国经济快速发展的同时，环境污染加剧、收入差距扩大、刑事犯罪率攀升等社会问题日渐增多，经济发展对社会福利正向效应被抵消，社会福利水平提升缓慢，与文中社会福利与经济发展处于绝对与相对脱钩状态相呼应，即中国经济发展并没有显著提高社会福利水平。

从其他影响因素看，城镇化对社会福利指数影响为正，且系数在差分GMM、静态SDM与SAR模型中均高度显著，归因于改革开放之后，中国农业生产效率得到大幅提升，农村出现大量剩余劳动力，政府通过放松户籍制度管制鼓励农民工进城务工，利用人口红利促进本国工业化与服务业发展，不仅有利于提高本国经济发展速度，也解决农村大量剩余劳动力就业问题，但也应认识到城镇常驻居民中存在部分“伪城市居民”，即户籍在农村，但生活在城市超过半年以上，该部分人群由于户籍约束，其就业、子女教育、社会保障、医疗卫生等方面受到不同程度歧视，若政府与社会能够合理解决农民工市民化问题，有利于实现真正意义上的城镇化，即就业与生活城镇化，而非人口与土地城镇化，将有助于提升社会福利水平。外贸出口系数在差分GMM、SDM与SAR模型中系数均为正，且高度显著，即外贸出口占比越高，越有利于提升社会福利水平，归因于中国采取出口导向型发展战略，通过投资、出口与消费拉动经济增长，尤其是在居民消费率不断下降时刻，出口对经济发展的重要性日渐凸显，能够带动大部分居民就

业，提高个人与政府收入，但也应认识到传统的初级产品出口方式是以资源消耗与环境污染为代价，且获取的增值收益相对较低，容易受到劳动力价格与世界经济形势冲击，为更好的促进本国出口增收，政府与企业应改变传统观念，提高对科技创新方面投入，以提高出口产品含金量。

工业化对社会福利影响在各模型中系数均不显著，说明中国工业化发展并不能显著提升社会福利水平，究其原因是多样的，一方面中国采取粗放型发展战略，即高投入、高消耗、低产出、低效率模式，工业化快速发展同时，环境污染与资源消耗过度问题日渐凸出，经济与社会发展不具有可持续性，另一方面中国第二产业（工业）主要包括采矿业、制造业、自来水、电力、蒸汽、热水、煤气与建筑业，将除农林牧渔之外都归入服务业范围，随着经济发展水平的不断提高，工业产值占比有所下降，而服务业产值占比日渐提升。

空间系数项在静态SDM、动态SDM与静态SAR模型中系数均为正，且高度显著，说明各地区社会福利指数之间存在正的空间相关性，归因于当A地区经济发展水平较高时，居民个人收入与消费相对较多，政府提供的公共服务资源充裕性、便利性、均匀性与普惠性越强，且地区社会安全性与稳定性越高，诱致该地区社会福利水平相对较高，周边地区居民出于成本-收益分析，为提高自身生活质量水平，会自发向该地区转移，导致相邻地区社会福利水平相接近，与此同时，居民幸福感在人际间具有可传递性，即A地区社会福利水平越高时，会通过辐射、溢出与扩散效应影响周边地区。经济发展水平空间系数项在静态与动态SDM模型中系数为负，且在5%水平下均高度显著，说明周边地区经济发展水平越高，越不利于本地区福利指数提高，归因于中国是典型的“财政分权、政治集权”国家，政府官员任命是自上而下的，以GDP、经济发展水平、政绩作为主要考核标准，各地区政府官员之间是相互竞争关系，容易出现“以邻为壑”现象，即本地区经济发展以牺牲相邻地区为代价，导致本地区经济发展水平越高，反而诱致相邻地区社会福利水平下降。

4结论与建议

本研究基于阿玛蒂亚·森（Sen）可行能力理论（Capability Approach）构建2008-2013年中国31省（市）社会福利指数，其中功能自由与能力自由包括健康、教育、消费、收入、收入差距、环境污染、社会安全性与稳定性指标，并运用模糊数学理论与主成分因素分析法合成社会福利指数。通过理论与实证研究发现：第一，东中西部地区社会福利指数差异性较大，其波动呈不规则趋势，且社会福利与经济发展呈脱钩状况。第二，计算MI与GC指数发现，各地区社会福利指数之间存在正的空间相关性，且东中西部地区社会福利指数存在空间集聚与扩散现象。第三，利用动态空间面板模型实证检验发现，社会福利指数存在时滞性，且城镇化率与外贸出口占比越高，越有利于提高社会福利水平，而经济增长与工业化对社会福利影响力相对较低。鉴于此，为有效提高社会整体福利水平，使经济发展与社会福利二者相匹配，本研究提出以下政策建议。

首先，学术界应改变传统的福利经济学思维体系，将更多的研究重点放在功能自由与能力自由两方面，并且政府应更关注居民生活质量提升，而非仅限于经济增长、GDP、工业化与城镇化发展方面。发展方式应由粗放型向集约型转变，并改善收入分配机制，以降低收入差距与提高社会稳定性，实现经济与社会的可持续发展，与此同时，中央与地方政府应加大对医疗卫生、教育、社会保障、养老保险等民生方面投入，降低重复建设与行政费用支出，并在经济快速发展的同时加大对社会福利关注力度，促使经济发展与社会福利相匹配；其次，加强各地区交流合作，减少“以邻为壑”现象，促进区域发展一体化。东部沿海地区由于优越的地理位置与政策支持率先得到发展，居民个人与政府财政收入相对充裕，但中西部欠发达地区发展却停滞不前，导致各地区间发展协调性相对较低，不利于提升社会整体福利水平，各地区应利用各自的比较优势，增加交流合作项目，以提高资源利用效率，进而提升社会物质财富与福利水平；最后，政府应改变传统城镇化、工业化与出口贸易发展模式，并正确看待经济发展与社会福利关系。政府与企业应加大对科技创新方面投入，提高工业制成品技术含量，降低对低劳动力与资源依赖，有助于减少环境污染隐患与提高出口产品竞争力，并实现经济与社会的可持续发展，与此同时，政府应认识到真正意义上的城镇化非人口或土地城镇化，而是人口就业城镇化，只有真正解决农民工就业问题，才是推进农民工市民化的关键点所在。

（编辑：徐天祥）

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