【公共品供给与城市相对贫困的关系实证探究（论文）11000字】

公共品供给与城市相对贫困的关系实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u15600一、引言 210293二、文献综述 318444三、研究设计 629446（一）指标选取 61093（二）模型设定 917647（三）描述性统计 925841四、实证分析 1224929（一）公共品供给对城市相对贫困的影响 123932（二）公共品供给对城市相对贫困结构的影响 1412661（三）不同类型公共品供给的减贫效果差异 1617725五、结论及政策建议 1824861（一）结论 1830598（二）政策建议 1826404参考文献 19摘要：2020年后我国贫困治理的地域将从农村转移到城市，贫困治理的重点也将从绝对贫困转向相对贫困，如何减缓城市相对贫困将成为贫困理论研究的热点。本文主要关注地方公共品供给对城市相对贫困的影响，通过构建OLS回归模型、固定效应模型（FE）以及两阶段最小二乘法（2SLS）等计量模型，运用全国22个省市17年的面板数据进行考察，进一步又从盈利性、非盈利性两类公共品供给角度分析不同类型公共品对减缓相对贫困的影响。研究结果表明，从总体上来看，城市公共品的供给加剧了相对贫困。将相对贫困指标分解可得，城市公共品供给增加，降低了贫困发生率的同时，深化了贫困程度；盈利性公共品的供给加剧了相对贫困程度而非盈利性公共品的供给降低了相对贫困发生率。最后，对如何利用公共品供给缓解相对贫困提出了政策性建议。关键词：公共品供给；城市相对贫困；相对贫困深度；相对贫困发生率；异质性一、引言减贫，是一道全球性的治理难题，对于整个世界都是一项历史性的挑战。在各国还在奋斗之时，中国的脱贫工作已经获得了令人瞩目的成就。截止2020年底，我国已消除绝对贫困，贫困发生率已降为零。然而，需要注意的是，2020年现有扶贫标准下贫困人口全部脱贫目标的完成并不意味着农村贫困的终结。在新的历史时期，贫困并不会彻底消除，而是以新的形式呈现，相对贫困问题将会成为新的关注点。党的十九届四中全会提出，“坚决打赢脱贫攻坚战，建立解决相对贫困的长效机制”。近年来，随着贫困人口的乡城流动，贫困的城市化现象日益凸显，2020年后我国贫困治理的地域也将不再局限在农村，将从农村转移到城市，高楼大厦下的城市“相对贫困”群体将成为贫困理论研究的热点（LucciPetal,2018）。城市贫困容易带来社会的不稳定，不利于城市经济和社会文化发展。而且，相比于农村，城市相对贫困群体面临着更高的生活成本和更强的主观被剥夺感（单德朋，2019）。为此探究城市贫困的缘由具有重要意义（Cobbinahetal,2015）。不同于绝对意义上的温饱性贫困，解决相对贫困问题的本质和关键在于公平地享受社会公共服务的机会，这些均要通过缓解和缩小城乡公共服务差距来实现。张琦（2020）在讨论构建减贫长效机制时明确提出，要全面提升基础设施与公共服务水平，补齐短板，在巩固的基础上拓展脱贫成效。李小云等（2020）研究指出，应更多地依托解决医疗、教育等社会公共服务的政策安排来实现社会服务的均等化，以保障社会和谐发展、建设小康社会。那么，公共品供给对城市相对贫困的影响到底如何？公共品供给对相对贫困发生率和相对贫困程度影响有何差异？哪类公共品供给的减贫效应更为明显？本文的研究将有助于政府更好的进行公共品供给决策以减缓城市相对贫困。二、文献综述根据公共经济学理论，社会产品分为公共产品和私人产品。1954年，保罗·萨缪尔森首次对公共产品做出定义并提出了公共产品理论。但较之经典，现有学术界对于公共产品的阐述更加具体化，即消费上的非竞争性以及受益上的非排他性的产品。而城市公共品又在公共产品这一范围中加了一个特定的地域限制，即政府以保障城市人口生活需要、加快城市化建设、促进社会进步发展为目标所提供给城市内部使用的公共品以及公共服务，具体包括教育、文化、基础设施、环境保护、福利保障等。目前，关于公共品供给的减贫效应以及其对相对贫困的影响尚未得到一致的结论。一些观点认为公共品供给有利于减轻相对贫困，部分学者通过对世界各地不同国家的考察研究已印证了这一观点。例如，HONG等（2008）以印度作为考察对象，基于14个邦1990至2002年的面板数据进行实证研究，得出的结果表明，公共物品支出在政府总支出中所占的比例对人均国内生产总值的增长有着显著的影响，而教育和卫生等社会公益支出所占的份额对减贫贡献很大；Ogun（2010）则以尼泊尔的经验数据作为参考，审查有形和社会两种基础设施对生活水平和贫困指标的相对影响，最终发现，在基础设施总体上减少了贫困这一现状发生的同时，城市社会基础设施的大规模投资呈现出更为显著的减贫效应；而Ali等（2003）在研究公共品供给与减贫两者联系时，认定随着全球化带来的由竞争力驱动的教育制度改革能够激发脱贫动力的永续性，对于长期经济增长和可持续减贫至关重要。而另一些学者所持的意见是，并非所有公共产品对减贫都有一定效应，有些公共产品即是无效的，甚至会产生破坏收入公平与经济增长的负面影响，加剧相对贫困的程度。Suhyun等（2015）探究分配给美国南部持续高度贫困县的用于减贫的公共福利的影响时，对用于教育、卫生和医院的政府资金与贫困率的相关性进行评估，发现贫困热点县教育经费的增加降低了该县及其周边热点县的贫困率，但热点县较高的卫生和医院经费与邻近热点县的贫困率较高有关，而公共福利资金在贫困热点县内外都不能有效地减轻贫困。虽各国国情不同，但脱贫减贫是人类共同的愿望与希冀，我国亦长期致力于研究一条中国特色减贫道路，因而学术界对于公共品供给的减贫效应以及其对贫困的影响也进行了大量的研究，但得出的结论依然莫衷一是。王曦璟和高艳云（2017）基于多维贫困的分析框架，利用分层模型从宏观与微观两个不同的角度探究了不同公共服务的供给能力对转移支付减贫效应的影响，认为供给能力越高，减贫效果越强、越明显；而卢现祥和徐俊武（2009）添加了基尼系数等指标进入转移支付与贫困率的关系框架，运用面板数据进行实证分析，结果显示：转移支付的增加并没有起到减贫效果，反而轻微提升了贫困率。除此之外，部分学者将地区发展水平、城乡差距等因素列入综合考虑指标框架，探究在不同的经济发展水平下或受城市化等影响，公共品供给若具备减贫效应，是否受区域特性的影响而具有差异性。例如，李永友和沈坤荣（2007）创建了一个复合指标测度相对贫困，并指出控制相对贫困水平的首要任务时调整初次分配的收入差距，同时通过提高财政支出并向低收入群体倾斜来降低相对贫困的深度。其中，利用社会保障减少社会相对贫困的效果应该更为显著，但不同地区间也存在较大差异支出；汪文瑜（2018）根据我国27个省份、自治区和直辖市2002-2016年农村地区的状况，将农村公共品分为三类测度其供给水平与综合水平，并对实证结果进行基于地区差异、时间差异的稳健性检验。研究表明，不同类别的农村公共产品发挥的减贫效应也存在差异，应因地制宜选择适合的公共品供给顺序，真正做到“扶到点子上”的精准扶贫；何心宇和陈佳毅（2020）以福建省城乡财政支出为例，发现城乡基本公共服务的不均等化以及供给机制的不完善加速了城乡间经济发展的不平衡，应有针对的性的进行供给结构与相关制度的优化；裴婷昊（2020）认为，随着城市化进程的推进，大量的穷人进入城市，使得城市贫困人口数量增加。如果公共领域的投入增加量不及城市化速度，城市化对城市的减贫效应会减弱。即城市化只有助于绝对贫困的减少，但在相对贫困中发挥的作用有限。综上所述，可以看出在过往的学术论文中，关于公共品供给与其对贫困影响的关系的思考虽不计其数，但都基于传统收入贫困的角度。国外研究学者在理论分析和实证分析方面深入剖析公共品、公共服务供给与减贫效应之间所存在的关联性，为我国研究这类问题提供了坚实的基础。但国外学者的研究数据多来源于他国，具体国情的差异性对其理论的适用程度会产生一定的影响，故可参考的价值水平不高。而国内学者在关于公共品供给对贫困的影响的研究中，亦存在以下不足：（1）在探索不同类型公共品供给的减贫效果差异时，对公共品的分类过于单一，大多依照其社会属性进行分类，而鲜有以其经济属性为出发点分类考察各类公共品减贫效应的差异；（2）学术界的研究大多仅限于基本公共服务的某项单项指标，判断其水平提升对地区人口脱贫的影响，而未曾对基本公共服务指标体系进行综合评价，缺少深入细致的探索。比如，基本公共服务水平与贫困程度之间的关联性到底有多大、以及基本公共服务供给的提高能够在多大程度上降低贫困发生率等问题仍是需要深入研究的课题；（3）现有文献对于贫困的分析仍局限于绝对贫困这一层面，缺乏相对贫困这一领域的研究，因而大多数研究侧重考察农村公共品供给对本地减贫效应的影响，极少有人关注城市的公共品供给与相对贫困的关系。目前我国的反贫困的重心已转移至相对贫困，相对贫困存在明显研究漏洞。同时，过往中国扶贫工作主要在农村开展，城市贫困在现实中往往被忽视。但实际上因不断加快的城市化进程而被动卷入城市的贫困群体，导致城市贫困的减缓速度存在被低估的可能。我国目前仍属于发展中国家，现阶段社会的主要矛盾已经转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，而减缓相对贫困就是解决不平衡不充分的问题。而在当下中国消除绝对贫困目标达成以及贫困治理转型的重要时期，相对贫困的治理研究要适时跟上贫困特征的变化。鉴于上述分析，本文在国内外学者已有的研究基础上，基于中国的省级面板数据考察公共品供给对相对贫困的影响。同时，将公共产品分解为盈利性与非盈利性公共品，探究不同类型公共产品减贫效应的差异性，以便更有针对性的制定解决相对贫困的对策，更好地推动公共品的供给侧改革，发挥其效应为后续的精准扶贫工作提供决策与参考。三、研究设计（一）指标选取1.被解释变量本文的被解释变量为相对贫困，借鉴了李永友、沈坤荣（2007）采用的一个复合指标来测度相对贫困。其中，社会相对贫困的程度通过40%最高收入者组的加权收入水平与60%以下收入组的加权平均收入水平之比衡量，社会相对贫困的发生率以位于社会平均收入水平60%的人口数量占整个人口数量的比率表示，而两者的乘积作为度量相对贫困的指数。具体指数计算说明如下：gp=y=g×p其中，g、p、y分别表示相对贫困发生率、相对贫困程度和相对贫困指数，n、m和I分别表示总的人数、按收入水平由最低到最高排列的40%最高收入组中最低收入成员在总人口中的排序、成员的收入。2.核心解释变量本文主要选取2002-2018年全国22个省份城市基础设施、环境保护、技术通信、公共文化、公共教育、卫生保健、福利保障这七个领域的一级指标进行研究分析。具体包括27个二级指标：家庭用水用电、道路建设、垃圾处理、绿化、固定及移动电话、博物馆、图书馆、教育经费、医疗机构卫生床位、生育保险、失业保险等。对各原始数据进行均值化处理后，最终采用以下指标进行分析：人均日供水量、人均年用电量、使用管道燃气的人口比、每万人公交车拥有量、每万人出租车拥有量、每万人公厕拥有量、每万人路灯供应量、人均拥有道路面积、生活垃圾清运、人均绿地面积、每百人固定电话普及率、每百人移动电话普及率、每万人岗位供给、每百万人博物馆供应量、每百万人图书馆供应量、人均儿童图书出版量、高中入学人数与当地高中生人数比、教育经费与国内生产总值比值、小学学校师生比、每千人医院供给量、每千人医师供给量、每千人病床供给量、生育保险普及率、养老保险普及率、医疗保险普及率、工伤保险普及率、失业保险普及率。其中，由于2010年的路灯数据缺失，故对当年的每万人路灯供应量使用线性插值法进行补全。此外，本文亦将上述选取的公共品分成两大类别，即盈利性公共品和非盈利性公共品。具体测度的指标选取如表1所示。表1公共品测度指标基础指标指标定义盈利性非盈利性基础设施家庭用水人均日供水量（升）是居民用电人均年用电量（千瓦时）是煤气供应使用管道燃气的人口比（%）是公共交通每万人公交车拥有量（辆）是出租车每万人出租车拥有量（辆）是公共厕所每万人公厕拥有量（间）是路灯每万人路灯供应量（盏）是道路建设人均拥有道路面积（平方米）是环境保护垃圾处理生活垃圾清运（万吨）是绿化人均绿地面积（平方米）是技术与通讯固定电话每百人固定电话普及率（台）是移动电话每百人移动电话普及率（台）是邮局每万人岗位供给（间）是文化博物馆每百万人博物馆供应量（个）是图书馆每百万人图书馆供应量（个）是儿童图书人均儿童图书出版量（册）是公共教育高等教育高中入学人数与当地高中生人数比（%）是教育经费教育经费/国内生产总值（%）是初等教育*小学学校师生比（%）是卫生保健医院每千人医院供给量（%）是医师每千人医师供给量（%）是医疗机构卫生床位每千人病床供给量（%）是福利保障生育保险生育保险普及率（%）是养老保险养老保险普及率（%）是医疗保险医疗保险普及率（%）是工伤保险工伤保险普及率（%）是失业保险失业保险普及率（%）是3.控制变量本文的控制变量有7个：对外开放程度、城镇化水平、人力资本、平均家庭户规模、平均工资、经济发展水平、财政支出以及产业结构。其中，对外开放程度用各省出口额占GDP的比重表示（单位：%）；城镇化水平以各省城镇人口占总人口的比例衡量；人力资本用各省城镇劳动力受教育程度表示，即人均受教育年限=小学文化程度人口比例×6+初中文化程度人口比例×9+高中文化程度人口比例×12+大专及以上文化程度人口比例×16（单位：年）；平均家庭规模，根据人口普查的结果，采用人口数量与家庭数量之比表示（单位：人/户）；平均工资，以城镇单位就业人员平均工资的对数衡量（单位：元/人）；地区经济发展水平，用实际人均GDP的对数表示（单位：元，以2002年为基期）；财政支出，以各省公共财政支出占GDP的比重表示；产业结构，用第二、三产业产值占GDP的比重表示。4.数据来源与样本说明由于部分年份与城市的数据缺失较为严重，本文最终选取2002-2018年全国22个省、自治区以及直辖市（港、澳、台除外）的面板数据，数据来自《中国统计年鉴》、国家统计局以及中国经济与社会发展统计数据库等权威网站，确保了本文分析数据的来源可靠。同时，为保证实证分析所采用的原始数据完整可比，加强研究结论的可信度，研究时对所有的样本数据进行了校对，剔除了异常值，以及对于个别城市部分年份数据存在的缺失值，采用线性插值法予以补齐。（二）模型设定设定简单的面板估计模型：（1）其中，i和t分别表示省份和时间，和分别表示省际效应和残差，Yit表示城市相对贫困程度，表示地方公共品供给的估计系数，是一组影响城市相对贫困的控制变量向量，表示控制变量估计系数向量。方程（1）是本文的基准估计模型。在未考虑内生性问题的情况下，使用OLS和固定效应FE的分析方法都是有偏和不一致的。为解决可能存在内生性问题，本文在静态模型基础上分别采用2SLS和动态系统广义矩（GMM）法进行估计。（三）描述性统计表2全国城镇相对贫困的时间变化特征年份贫困指数贫困深度贫困发生率20021.572.5661.9%20031.542.4363.9%20041.532.3964.5%20051.542.4463.8%20061.542.4264.0%20071.542.4363.9%20081.552.4663.3%20091.552.4463.6%20101.532.3964.5%20111.532.3764.8%20121.522.3465.3%20131.552.4663.5%20141.542.4463.7%20151.542.4164.3%20161.542.4463.7%20171.552.4663.2%20181.622.7858.6%从全国性的水平来看，如表2所示，2002年以来，我国的相对贫困指数整体呈现上升趋势，从2002年的1.57到2018年的1.62，上升了约1.03倍。而将相对贫困深入分解，由相对贫困发生率和相对贫困深度趋势的对比又可得出，相对贫困深度的增加是使得城市相对贫困上升的主要原因。图1东中西部相对贫困发生率图2东中西部相对贫困深度将全国划分为东、中、西三个地区，发现相对贫困及其分解指标在不同经济水平地区呈现出一定的差异性。如图1所示，从贫困发生率来看，东部地区的数据最低，而东部正是我国经济发展水平最为发达的地区，说明经济越发达，人民越富裕，贫困发生的可能性越小；综合近20年的数据来看，虽然中部地区经济较之西部要更为发达，但中部地区的贫困发生率在大多数年度下都高于西部地区，其原因大概与我国这些年来实行的西部大开发与精准扶贫措施有关。作为重点扶贫地区，国家对西部诸多优惠照顾且实行针对性的政策扶持。因此，虽然由于自然、历史、社会等原因，西部地区经济发展相对落后，但贫困发生率却在处于低水平状态。从贫困深度来看，如图2所示，东部地区的贫困程度最深，西部次之，中部程度最轻。这与地区经济发展水平截然相反，可能与不同地区划分贫困线的标准不同有关。东部地区虽然经济更为发达，但贫困线定得也会更高一些，导致收入分配均等程度较低。且经济的繁荣发达只能作为绝对贫困解决的证据，而无法反映社会的收入差距等相对指标。如若财富无法得到合理的分配，会使贫富差距过于悬殊，富的人越发富有，穷的人依然穷苦，甚至遭遇更差的生活境遇，这也是导致贫困程度加深的原因。同时，我国城市公共品的供给能力，在不同经济发展水平地区的差距也比较明显，存在供给不平衡的现状：东部地区人均公共服务支出最多，而中西部都较低，且提供公共产品的种类也存在差异。例如西部地区因为生态环境原因，政府为之提供的基础性公共设施较多。各变量描述性统计见表3。表3变量描述性统计VariableObsMeanStd.Dev.MinMax相对贫困指数3741.550.06121.381.74相对贫困程度3742.450.2621.853.46相对贫困发生率3740.6350.04080.5040.746公共品374-0.000111.30-2.543.38非盈利性公共品3740.00002670.678-1.782.04盈利性公共品374-0.0002401.35-2.274.07对外开放3740.1640.26401.43城镇化3740.5130.1600.1950.896人力资本3748.041.293.3612.0家庭规模3743.190.4412.335.03平均工资对数37410.40.6429.1211.9人均GDP对数3749.350.5218.0910.8财政支出3740.2400.2000.0811.38产业升级3740.8840.0670.6210.997四、实证分析（一）公共品供给对城市相对贫困的影响表4为公共品供给对相对贫困影响的总体估计。其中模型1为城市公共品供给与相对贫困OLS估计。模型2为固定效应模型（FE）。模型3为使用工具变量的2SLS估计。模型4和模型5分别采用差分广义矩（差分GMM）和系统广义矩（系统GMM）估计。模型1的估计结果显示，城市公共品供给对相对贫困的影响显著为正，表明公共服务的供给加剧了城市的相对贫困。黄文义（2016）、肖育才（2017）指出，当下政府以经济增长作为考核指标，承担财政支出责任，因而更为看重短期增长效益，导致我国的公共品供给存在经济性偏向，结构产生扭曲，甚至出现基础设施供给过度溢出而人力资本供给动力不足、严重短缺的状况。供给比例的失衡不仅不利于贫困的减少，而且会拉大收入分配的差距，加剧相对贫困。对于模型中的相关控制变量，可以看到对外开放程度对相对贫困的影响显著为负，说明出口额的增加可以补充我国的资本积累，促进经济增长从而缩小收入差距，是减轻贫困的有效途径。人力资本对相对贫困的影响显著为负，说明提高人口的受教育程度，有助于缩小相对贫困差距。许源源、徐圳（2020）研究得出类似结论，以教育为主要形式存在的人力资本是相对贫困的根本致因。教育的普及可以提高劳动力的素质和知识文化水平，在微观层面上直接影响福利水平，而个人就业、晋升机会的增加以及收入的提高、生活环境的改善进一步有助于脱离贫困，营造和谐社会。平均工资实际上反映的是最低工资标准，对相对贫困的影响显著为负，实行最低工资标准制度在一定程度上限制了不同收入群体的劳动收入差距，从而降低相对贫困水平（李永友、沈坤荣，2007）。该制度受益最大的是低收入人群，本质上是一种社会保障的体现。作为政府再分配环节采取的重要手段之一，财政支出对于相对贫困的影响显著为负，岳明阳（2018）通过实证分析提出，公共财政支出尤其是亲贫式公共支出的增加，有利于缩小贫富差距，减轻相对贫困。与这些因素相反的是，家庭规模对相对贫困的影响显著为正，即家庭人口越多，越容易加剧相对贫困。对此可能的解释是，正常情况下，一家人的身份为父母与子女。若家庭规模过大，约是存在过多孩童和老人的原因。而老人多已丧失工作能力，孩童又尚未具备工作能力，生计问题只能由占比最少的成年人解决，如此平均下来易导致相对贫困的产生。产业结构对相对贫困的影响显著为正，表明二、三产业占GDP的比重越高，相对贫困指数上升。这一结论虽然与现行的工业化政策相悖，却也在情理之中。近年来，我国的经济增长战略重视第二、三产业的发展，以工业化为导向，但这种经济增长并未惠及全体，低收入群体从中获得的直接受益有限。我国是农业大国，大量从业人员仍然聚集于第一产业农业，若农业得不到充足发展，会影响我国的整体经济状况与收入分配，从而产生相对贫困问题。城镇化对相对贫困的影响不显著，即城镇化水平的高低对于相对贫困水平的高低没有明显差异。这是因为，贫困人口向城市集中的速度远大于经济增长的速度，且城市人口的增加为城市所带来的财富收益并没有得到平均分配，城市化减轻相对贫困的效用被大大削弱，贫富差距依然处于两极分化。同样，地区经济发展水平这一控制变量对于相对贫困的影响也不显著。实际人均GDP的增长所带来的只是绝对贫困的消弭，收入分配不平等与地区发展不平衡的相对贫困问题依然存在。表4公共品供给对相对贫困影响的总体估计模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)OLSFE2SLS差分GMM系统GMM公共品0.028***0.016-0.0660.063*0.085*(3.25)(1.64)(-1.07)(1.67)(1.82)对外开放0.066-0.046***-0.062***-0.219**-0.213**(1.03)(-2.67)(-2.78)(-2.20)(-2.26)城镇化0.080-0.0200.1120.178-0.683(1.24)(-0.28)(0.91)(0.29)(-0.93)人力资本-0.022***-0.027**-0.043**-0.025-0.062**(-3.66)(-2.45)(-2.55)(-0.82)(-2.76)家庭规模0.026**0.037*0.0100.1390.153*(2.14)(1.71)(0.33)(1.41)(1.67)最低工资-0.005-0.021-0.073**-0.090-0.079**(-0.31)(-0.57)(-2.31)(-1.63)(-2.21)人均GDP-0.0200.0070.1020.1160.092(-1.32)(0.19)(1.24)(0.83)(0.82)财政支出-0.068**0.1160.099-0.727*-0.445*(-2.42)(1.14)(1.62)(-2.04)(-1.93)产业升级-0.0930.324**0.2771.688*2.440*(-1.24)(2.00)(1.53)(1.94)(1.85)L.y0.0890.029(0.29)(0.07)_cons1.943***1.119***0.579-0.169(7.91)(3.15)(1.04)(-0.12)N374374374330352F8.0335.63910.7809.8546.065AR(1)0.4680.555AR(2)0.6060.296r2_a/HansenTest0.1590.2110.1680.8310.709注：tstatisticsinparentheses；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01；AR(1)和AR(2)分别表示差分残差项一阶和二阶序列相关的p值；HansenTest过度识别检验项；在差分和系统GMM中，采用two-step进行估计，以前定变量的滞后2-3期以及除自身以外的公共服务均值作为工具变量。（二）公共品供给对城市相对贫困结构的影响根据复合指标的测度定义，相对贫困指数可分解为相对贫困发生率和相对贫困程度两个维度。据此，以公共品供给为核心解释变量，分别构建以相对贫困发生率和相对贫困程度作为被解释变量的计量模型进行分析。表5展示了城市公共品供给对相对贫困发生率和相对贫困程度的估计结果。模型（1）-（4）的估计结果显示，城市公共品供给对城市相对贫困发生率的影响显著为负，表明完善的公共服务有助于降低相对贫困发生率。自从大开发与精准扶贫政策的实施以来，脱贫攻坚成为我国的工作重点之一。国家增加了大量的转移支付与公共服务供给。2016-2020年，连续五年每年新增中央财政专项扶贫资金200亿元，2020年达到1461亿元数据来源于新华网数据来源于新华网“财政部：中央财政专项扶贫资金连续五年每年新增200亿元”。模型（5）-（8）表明，城市公共品供给对城市相对贫困程度有显著正向影响，相对贫困程度与公共品供给同方向变动，过多的公共品供给反而会加剧相对贫困程度。这一点在我国地区公共品供给与贫困现状得以体现。我国东部地区的公共品供给数量约是中西部地区的二倍，但我国东部地区的相对贫困程度最深。由此可知，公共品供给要适度，避免物极必反的局势出现。由此可以推断，公共品供给提高城市相对贫困指数主要是通过加剧相对贫困程度这一渠道。表5城市公共品供给对相对贫困结构的影响估计相对贫困发生率相对贫困程度模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)模型(6)模型(7)模型(8)FE2SLSD-GMMS-GMMFE2SLSD-GMMS-GMM公共品-0.019***0.055-0.042*-0.056*0.125***-0.3250.299*0.245*(-3.52)(1.24)(-1.96)(-1.82)(3.50)(-1.15)(1.77)(1.74)对外开放-0.0080.0010.146**0.142**0.0600.007-1.020*-0.672*(-0.69)(0.03)(2.20)(2.26)(0.77)(0.07)(-1.92)(-2.04)城镇化-0.018-0.194-0.1180.4550.0971.169-0.467-0.723(-0.37)(-1.61)(-0.29)(0.93)(0.30)(1.52)(-0.17)(-0.29)人力资本-0.006-0.027*0.0170.041**0.0230.152-0.069-0.260**(-0.80)(-1.75)(0.82)(2.76)(0.46)(1.53)(-0.52)(-2.65)家庭规模-0.026**-0.028*-0.093-0.1020.165**0.183*0.3470.301(-2.00)(-1.79)(-1.41)(-1.63)(1.98)(1.80)(0.93)(0.96)最低工资0.035***-0.0750.0600.053-0.211**0.460-0.495-0.238(2.63)(-1.12)(0.63)(1.21)(-2.44)(1.07)(-0.69)(-0.88)人均GDP0.0170.026-0.077-0.061-0.080-0.1320.5680.166(0.74)(0.87)(-0.83)(-0.82)(-0.51)(-0.69)(0.79)(0.40)财政支出-0.036-0.115*0.484*0.297*0.2510.730*-2.573*-1.240*(-1.04)(-1.81)(2.04)(1.93)(1.10)(1.80)(-1.74)(-1.88)产业升级-0.275**-0.050-1.126*-1.626*1.714**0.3466.753*5.505*(-2.46)(-0.26)(-1.94)(-1.85)(2.35)(0.28)(1.68)(1.65)L.y10.0890.029(0.29)(0.07)L.y20.0310.339(0.10)(0.97)_cons0.491**1.629**1.7313.128**-3.805-0.427(2.38)(2.26)(1.38)(2.32)(-0.83)(-0.07)N374374330352374374330352F3.7547.179.8546.0653.7596.7706.9384.828AR(1)0.4680.5550.4640.160AR(2)0.6060.2960.6050.913r2_a0.0170.0210.8310.7090.0170.0160.6680.759（三）不同类型公共品供给的减贫效果差异为了明确不同类型公共品对相对贫困的影响，本文将总公共品分解为盈利性公共品和非盈利性公共品进行分析，而考察不同类型公共品对相对贫困发生率和相对贫困程度的影响，具体结果如表6、7所示。表6模型（1）-（3）为盈利性公共品对相对贫困发生率的估计，表7模型（1）-（3）为盈利性公共品对相对贫困程度的估计，估计结果显示，盈利性公共品增加，相对贫困程度加深，但对贫困发生率没有显著的作用。表6中模型（4）-（6）为非盈利性公共品对相对贫困发生率估计，表7中模型（4）-（6）为非盈利性公共品对相对贫困程度估计，估计结果显示，非盈利性公共品增加，相对贫困发生率下降，社会相对贫困人口减少，对相对贫困程度的影响不明显。故盈利性公共品的供给加剧了相对贫困程度，非盈利性公共品的供给降低了相对贫困发生率。例如我们生活中最常提到的医疗保险这一公共产品就是盈利性的，只服务于特定的群体，而没能覆盖所有的人群，差距的产生极易导致相对贫困。表6盈利性公共品、非盈利性公共品与相对贫困发生率估计结果模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)模型(6)FE差分GMM系统GMMFE差分GMM系统GMM对外开放-0.0100.135**0.070-0.0050.1160.076(-0.83)(2.46)(1.20)(-0.43)(0.78)(0.81)城镇化-0.029-0.450-0.211-0.0571.003-0.289(-0.57)(-1.37)(-0.48)(-1.14)(1.05)(-0.56)人力资本-0.0060.0130.032*-0.0120.0090.024(-0.74)(0.64)(1.85)(-1.59)(0.36)(1.31)家庭规模-0.023*-0.059-0.005-0.028**0.027-0.031(-1.77)(-1.22)(-0.10)(-2.14)(0.48)(-0.90)最低工资0.034**0.032-0.0060.007-0.0980.029(2.46)(0.46)(-0.10)(0.66)(-0.96)(0.54)人均GDP0.0130.0040.0350.0220.086-0.013(0.55)(0.05)(0.50)(0.92)(0.82)(-0.11)财政支出-0.060*0.494**0.103-0.048-0.0130.036(-1.74)(2.29)(0.68)(-1.33)(-0.07)(0.38)产业升级-0.293**-1.352-0.311-0.200*0.602-0.079(-2.57)(-1.56)(-0.51)(-1.76)(0.61)(-0.16)盈利性公共品-0.016-0.014-0.007(-1.07)(-0.81)(-0.42)非盈利性公共品-0.013**-0.059**-0.029**(-2.00)(-2.37)(-2.28)L.y10.6680.5740.0690.504*(1.52)(1.61)(0.37)(2.06)_cons0.552***0.1100.740***0.226(2.71)(0.14)(3.75)(0.16)N374330352374330352F3.4365.5286.3153.5354.7454.144AR(1)0.1170.0700.2090.035AR(2)0.6950.4490.6400.362r2_a/HansenTest0.0090.7010.9900.0150.7510.994表7盈利性公共品、非盈利性公共品与相对贫困程度估计结果模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)模型(6)FE差分GMM系统GMMFE差分GMM系统GMM对外开放0.071-0.630**-0.566**0.040-0.802-0.655(0.90)(-2.27)(-2.16)(0.51)(-0.81)(-1.19)城镇化0.1681.0911.8490.343-7.1012.587(0.52)(0.56)(0.73)(1.06)(-1.11)(0.75)人力资本0.021-0.177-0.340***0.0610.081-0.124(0.43)(-1.20)(-3.99)(1.25)(0.50)(-0.71)家庭规模0.148*0.941*0.987**0.181**-0.512*0.114(1.76)(1.89)(2.22)(2.12)(-1.95)(0.29)最低工资对数-0.203**-0.152-0.322-0.0300.664-0.338(-2.24)(-0.27)(-1.37)(-0.44)(0.98)(-0.86)人均GDP对数-0.0540.2490.479-0.112-0.433-0.019(-0.34)(0.61)(1.33)(-0.71)(-0.63)(-0.03)财政支出0.406*-5.217**-3.446**0.325-0.1680.100(1.79)(-2.81)(-2.70)(1.38)(-0.14)(0.15)产业升级1.820**19.126**13.259***1.222*-5.8930.642(2.45)(2.71)(3.45)(1.65)(-1.24)(0.14)盈利性公共品0.102***0.132**0.200*(2.99)(2.04)(1.96)非盈利性公共品0.0420.3450.178(1.05)(1.23)(1.16)L.y20.4400.474*0.0600.553**(1.62)(1.79)(0.28)(2.53)_cons2.696**-11.726*1.5253.631(2.03)(-1.79)(1.19)(0.46)N374330352374330352F3.40326.1136.5346.5627.5106.824AR(1)0.2150.0440.3590.024AR(2)0.5410.8340.4270.341r2_a/HansenTest0.0080.3490.5680.0150.8380.996注：tstatisticsinparentheses；*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01五、结论及政策建议（一）结论本文基于2002-2018年省级面板数据，运用不同模型分析了城市公共品供给与相对贫困之间的关系。结果表明：从整体上来看，城市公共品的供给加剧了相对贫困。而将相对贫困指标分解可得，城市公共品供给增加，降低了贫困发生率，但使贫困程度变深，由此可以得出，公共品供给加剧城市相对贫困主要通过加剧相对贫困深度实现的。从不同类型公共品供给的减贫效果差异来看，盈利性公共品的供给加剧了相对贫困程度，而非盈利性公共品的供给降低了相对贫困发生率。（二）政策建议合理配置公共资源，缩小地区差距分配因素是导致城市相对贫困程度加剧的重要因素，政府应根据不同地区的特性，基于公共服务均等化的现实需要，提供不同数量与不同种类的公共产品，数量上适度、恰到好处，种类上分配合理、有一定的针对性，做到补缺但避免溢出，营造经济社会协调发展的大环境，以减少乃至消除地区与群体差异性。优化公共品供给结构，改革供给模式非盈利性公共品的供给增多有利于减轻整个社会的相对贫困率，政府在提供公共品时，应当向有利于增加最多数人利益的非盈利性公共品方向倾斜，例如义务教育，这是阻断贫困代际传递的根本途径。同时，对现有的盈利性公共品供给进行改革，在规避加剧相对贫困程度风险的基础上创新有效供给模式，例如加快建设全民覆盖的社会保障体系，通过多