四川省各市州公共服務(wù)供給空間的自相關(guān)分析

宋雪茜，劉穎

(1.成都信息工程大學(xué)管理學(xué)院，成都610225;2.中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所山區(qū)發(fā)展中心，成都610041)

0 引言

區(qū)域公共服務(wù)供給水平對于提高區(qū)域發(fā)展能力起著至關(guān)重要的作用。受自然、經(jīng)濟、制度等多種因素的影響，公共服務(wù)供給空間分布不均衡現(xiàn)象普遍存在，因此公共服務(wù)供給空間不均衡性及其影響因素成為學(xué)界研究的熱點。在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)成為阻礙公共服務(wù)均等化的重要原因背景下，學(xué)界對我國城鄉(xiāng)之間公共服務(wù)空間差異［1－2］及農(nóng)村公共服務(wù)空間差異［3］研究成果頗豐，公共服務(wù)地區(qū)差異也日益受到重視，相關(guān)研究多圍繞著東西部差異展開。陳詩一等通過分析中國省級地方政府服務(wù)供給的相對效率，提出西部省份比東中部地區(qū)省級服務(wù)供給效率低［4］。張明玖進一步指出西部地區(qū)基本建設(shè)支出對經(jīng)濟增長的貢獻明顯高于東部地區(qū)、東部地區(qū)科教文衛(wèi)支出對經(jīng)濟增長的貢獻遠高于西部地區(qū)的結(jié)論［5］。馬慧強等對中國大陸286個地級以上城市(除拉薩外)進行分析，結(jié)果表明基本公共服務(wù)呈現(xiàn)從東部沿海到中、西部逐步降低的特點［6］。隨著空間特征被引入到公共服務(wù)效率的分析中，公共服務(wù)供給的空間相互作用成為國際上相關(guān)領(lǐng)域研究熱點。相關(guān)研究結(jié)果表明財政競爭［7－9］、錦標競爭［10－13］、支出外溢［14－18］地方政府間公共服務(wù)投資相互影響是公共服務(wù)財政投入空間聚集的主要原因。國內(nèi)現(xiàn)有研究主要集中于對公共服務(wù)空間差異的描述或統(tǒng)計分析，公共服務(wù)供給的空間相關(guān)性研究較少。對公共服務(wù)空間分布格局影響因素的分析多集中在經(jīng)濟、政策和社會因素［19］等方面，從地理因素角度進行深入的研究較為少見。根據(jù)中國公共服務(wù)供給的實踐，本研究推測公共服務(wù)供給差異的原因應(yīng)與地理空間因素有關(guān)，為了從空間統(tǒng)計及計量的角度驗證本研究的猜測，以四川省為例，引入空間自相關(guān)模型檢驗不同類別公共服務(wù)供給在地理空間上是否具有相關(guān)性，并從地理、經(jīng)濟和政策等角度對公共服務(wù)供給空間相關(guān)性的影響因素進行探究，并針對不同類別的公共服務(wù)，提出差異化的空間供給策略。

1 研究區(qū)概況

四川省地處中國西南，國土總面積48.6萬km2。其中山地、丘陵、高原面積達90%以上。2013年四川省實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)26 260.8億元，居全國第8位，西部地區(qū)第1位。2013年末，全省常住人口8 107萬人，城鎮(zhèn)化率53.73%。四川省轄18個地級市3個自治州，其中涼山彝族自治州、甘孜藏族自治州、阿壩藏族羌族自治州為少數(shù)民族聚居地(圖1)。

圖1 四川省地形Fig.1 Topography of Sichuan Province

2 研究數(shù)據(jù)

2.1 樣本尺度和指標選擇

本研究以四川省各市州為研究的空間樣本對公共服務(wù)供給的空間關(guān)系進行研究。由于四川省丘陵和山地占總面積比例很大，尤其是川西地區(qū)山高人稀，如果以人均指標評價山區(qū)公共服務(wù)供給水平會得出貧困山區(qū)公共服務(wù)效率較高的錯誤結(jié)論［20］;以公共服務(wù)支出占GDP比重為指標評價，會由于轉(zhuǎn)移支付和專項投入的因素而得出越偏遠貧窮的山區(qū)的公共服務(wù)供給水平越高的結(jié)論;以各項支出占財政總支出比重指標衡量各地公共服務(wù)供給狀況更因掩蓋了各地的經(jīng)濟、社會和地理因素的差異性而不客觀［21］。相對而言，地均指標更能客觀地反映經(jīng)濟、社會發(fā)展不平衡的公共服務(wù)供給狀況，因此，本研究以地均公共服務(wù)支出為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行分析。

2.2 數(shù)據(jù)來源

一是公共服務(wù)財政支出統(tǒng)計數(shù)據(jù)。運用《四川省統(tǒng)計年鑒2013》數(shù)據(jù)，選擇與公共服務(wù)相關(guān)性較強的15項，包括科學(xué)技術(shù)、文化體育與傳媒、環(huán)境保護、農(nóng)林水事務(wù)、交通運輸、公共安全、城鄉(xiāng)社區(qū)事務(wù)、資源勘探電力信息等事務(wù)、地震災(zāi)后恢復(fù)重建、國土資源氣象等事務(wù)、住房保障、教育、醫(yī)療衛(wèi)生事務(wù)、一般公共服務(wù)、社會保障和就業(yè)。二是地理空間數(shù)據(jù)。選用DEM數(shù)據(jù)為地球電子地形數(shù)據(jù)ASTER GDEM，基本格網(wǎng)單元大小為30 m×30 m，精度相當(dāng)于1∶10萬。行政界線數(shù)據(jù)來自國家遙感應(yīng)用工程技術(shù)研究中心西南分中心，基本比例尺為1∶10萬。研究中用到的空間權(quán)重矩陣和各地區(qū)地理空間坐標均來源于此。

2.3 數(shù)據(jù)處理

對空間數(shù)據(jù)的處理是利用ArcGIS軟件對四川省行政區(qū)劃圖進行柵格化處理，將其轉(zhuǎn)化為矢量數(shù)據(jù)，將各種屬性數(shù)據(jù)“離散化”到行政單元上，將其直接作為空間單元，便于將空間數(shù)據(jù)與經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行匹配分析。對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的處理是將四川省各市州15項公共服務(wù)支出的地均數(shù)據(jù)以因子分析法進行降維后提取公因子計算得分，再將公因子得分與數(shù)字化后的空間數(shù)據(jù)進行合成，形成空間統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

3 研究方法

3.1 因子分析法

各市州公共服務(wù)支出的15個項目間可能存在嚴重的內(nèi)部相關(guān)性，因子分析可以將具有復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為數(shù)量較少的幾個因子［22］，本研究采用因子分析法對公共服務(wù)供給變量進行降維。先用KMO樣本測度法和Bartlett球體檢驗法對15個支出項目變量間的相關(guān)程度進行檢驗，再用主成分分析法計算反映四川省各市州公共服務(wù)支出狀況的綜合測評得分，計算公式為:

式中:di為公共因子特征值方差貢獻率;fi為公共因子得分;bij為因子得分系數(shù);xij為各市州標準化指標值。

3.2 空間自相關(guān)模型

3.2.1 空間權(quán)重矩陣。在明確空間相互作用特征的基礎(chǔ)上構(gòu)造空間鄰近性矩陣，將空間鄰近性矩陣歸一化，就得到空間權(quán)重矩陣W［23］。

3.2.2 全局空間自相關(guān)?？臻g自相關(guān)系數(shù)可用來度量屬性值在空間上的分布特征及其對鄰域的影響程度［24］。在實際應(yīng)用中Moran’s I較為常用［25－26］，全局空間自相關(guān)Global Moran’s I指數(shù)常用來分析研究對象在全局空間內(nèi)表現(xiàn)出的分布特征，計算公式為:

式中:n為觀測點個數(shù);wij為空間權(quán)重;Xi和Xj代表地區(qū)i和j變量數(shù)Xi的方差。Moran’s I指數(shù)的取值范圍為［－1，1］，正數(shù)表示空間集聚分布特征，即存在空間正相關(guān)性，值越大集聚特征越明顯;負數(shù)表示空間發(fā)散分布特征，即存在空間負相關(guān)性，值越小發(fā)散特征越明顯;等于0表示空間的隨機分布特征，即不存在空間相關(guān)性［27］。

3.2.3 局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)分析可以更準確地把握空間要素異質(zhì)性特征的局部空間相關(guān)性［28－29］。分析局部空間相關(guān)性通常使用由LISA方法計算的Local Moran’s I指數(shù)，計算公式為:

Ii為正表示變量存在局部空間正相關(guān)，為負則表示負相關(guān)。①HH型:Ii＞0，市州i與相鄰市州的服務(wù)支出均高于全省平均水平;②LL型:Ii＞0，市州i與相鄰市州的服務(wù)支出均低于全省平均水平。③HL型:Ii＜0，市州i的服務(wù)支出高于全省平均水平，相鄰市州服務(wù)支出低于全省平均水平。④LH型:Ii＜0，市州i的服務(wù)支出低于全省平均水平，相鄰市州服務(wù)支出高于全省平均水平。

3.3 地勢起伏度

地勢起伏度(relief degree of land surface，RDLS)是指在所指定的分析區(qū)域內(nèi)所有柵格中最大高程與最小高程的差，是反映地形起伏的宏觀地形因子。地勢起伏度的引入可以科學(xué)分析地形地貌對公共服務(wù)供給空間相關(guān)性的影響程度。采用DEM數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用ArcGIS中的空間分析模塊提取地形起伏度。隨著“某一個范圍”的增大，地勢起伏度必然會增加。所以，確定地勢起伏度的關(guān)鍵是確定這一范圍的大小。選取矩形作為分析窗口，窗口為3×3，5×5，7×7，……，45×45，移動步距為2。分析窗口內(nèi)的高差作為目標柵格的起伏度，由此計算出整幅DEM上每個窗口的起伏度，求得地形起伏度的柵格數(shù)字矩陣。計算公式為:

式中:Hij為領(lǐng)域內(nèi)像元的高程值;max(Hij)和min(Hij)分別為分析窗口中的最大和最小高程值;ΔHij為領(lǐng)域內(nèi)的高差即表示分析窗口的起伏度大?。?0］。

4 研究結(jié)果

4.1 因子分析結(jié)果

指標相關(guān)性及模型適用性檢驗結(jié)果顯示公共服務(wù)支出地均指標的KMO值為0.686，適合做因子分析。Bartlett球體檢驗的Sig值為0.000，t球體檢驗X2的統(tǒng)計值為716.627，說明變量之間存在相關(guān)關(guān)系，適合作因子分析。提取公共因子、求解旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，結(jié)果表明前3個因子的方差貢獻率分別為76.801%，12.298%和7.426%，累積方差貢獻率為96.526%，表明提取的公因子能夠解釋15個原始變量的90%以上，充分地保留了原始變量信息，具有很好的代表性，因此，提取前3個因子作為主因子。用Kaiser標準化正交旋轉(zhuǎn)法對各類指標提取的公共因子建立因子載荷矩陣，經(jīng)5次正交旋轉(zhuǎn)以后收斂，結(jié)果見表1。

表1 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣Tab.1 Factor loading matrix after rotation

由表1可知:公因子F1在科學(xué)技術(shù)支出、文化體育與傳媒、交通運輸、公共安全、城鄉(xiāng)社區(qū)事務(wù)、資源勘探電力信息等事務(wù)、國土資源氣象等事務(wù)、一般公共服務(wù)上載荷較大，這些變量多為政府為促進經(jīng)濟社會更好地發(fā)展而提供的公共服務(wù)支出，因而可以命名為“偏高級公共服務(wù)因子”;F2在環(huán)境保護支出、農(nóng)林水事務(wù)支出、教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障、住房保障上載荷較大，這些指標多屬于基本公眾服務(wù)類支出，因而可以命名為“偏基本公共服務(wù)因子”;F3在地震災(zāi)后恢復(fù)重建上載荷較大，可命名為“災(zāi)后重建因子”。

運用因子分析法求解三類公共服務(wù)因子得分(圖2)，結(jié)果表明:四川省偏高級公共服務(wù)聚集程度非常高，成都市得分遠高于其他市州，空間差異十分明顯;偏基本公共服務(wù)空間差異相對較小，但仍呈現(xiàn)出中部、東部地區(qū)供給高于西部山區(qū)的特點;災(zāi)后重建公共服務(wù)供給聚集在汶川大地震主要災(zāi)區(qū)。進一步計算四川省各市州公共服務(wù)供給綜合得分(圖3)表明:四川省公共服務(wù)供給空間差異較為明顯，公共服務(wù)資源主要聚集在成都平原及東、南部丘陵地區(qū)，川西山區(qū)公共服務(wù)供給普遍較低，其中阿壩、涼山和甘孜3個少數(shù)民族自治州公共服務(wù)供給綜合得分最低，這也證實了地形復(fù)雜山區(qū)的公共服務(wù)能力基礎(chǔ)與配套較差。

圖2 四川省各市州三類公共服務(wù)支出因子得分Fig.2 Scores of the three common factors of cities in Sichuan Province

圖3 四川省各市州公共服務(wù)支出綜合得分Fig.3 Synthesis scores of public services of cities in Sichuan Province

4.2 空間自相關(guān)檢驗結(jié)果

為度量四川省各市州偏基本公共服務(wù)、偏高級公共服務(wù)和災(zāi)后重建支出的全局及局部空間集聚程度，采用空間自相關(guān)模型，引入一階鄰接“車標準”權(quán)重矩陣(rook contiguity)，通過GeoDa軟件對四川省各市州三類公共服務(wù)支出空間相關(guān)性進行分析。

圖4 四川省各市州三類公共服務(wù)支出全局空間自相關(guān)空間分布Fig.4 Global spatial autocorrelation distribution of three types of public services of cities in Sichuan Province

4.2.1 全局空間自相關(guān)檢驗結(jié)果。全局空間自相關(guān)分析結(jié)果表明，四川省各市州各類公共服務(wù)財政支出均具有較高的空間相關(guān)性，其中，偏高級公共服務(wù)支出(I=－0.078 8，p＜0.05)呈負相關(guān)，表明該類支出較高的地區(qū)與較低的地區(qū)相鄰;偏基本公共服務(wù)支出(I=0.266 7，p＜0.01)及災(zāi)后重建支出((I=0.167 2，p＜0.01)都呈聚集分布，說明這2類公共服務(wù)支出較高與較高的地區(qū)相鄰，較低與較低的地區(qū)相鄰，其中偏基本公共服務(wù)支出聚集度最高。將各類公共服務(wù)供給的全局空間自相關(guān)散點圖的各象限地區(qū)表達在空間上，可直觀再現(xiàn)各市州的全局空間自相關(guān)空間分布狀況(圖4)。

從圖4a可知，偏高級公共服務(wù)方面，成都地區(qū)自身偏高且周邊偏低，而與成都相鄰的所有市州則屬較低與較高地區(qū)相鄰，其他市州都屬較低與較低相鄰。四川偏高級公共服務(wù)支出的空間相關(guān)性分布呈現(xiàn)出以成都為中心同心圓式向外擴散的形態(tài)。

從圖4b可知，偏基本公共服務(wù)支出方面，成都、德陽和南充屬支出高與支出低相鄰，眉山、資陽、遂寧、廣安、內(nèi)江和自貢為支出較高與較高地區(qū)相鄰，瀘州和達州屬支出較低與較高相鄰，西部山區(qū)都是較低與較低相鄰。四川省偏基本公共服務(wù)支出呈現(xiàn)出以成都平原為中心向東部扇形擴散的趨勢。

從圖4c可知，災(zāi)后重建支出方面，成都、綿陽、德陽、廣元都是汶川地震災(zāi)后重建重點區(qū)域，都屬較高與較高鄰近;阿壩州及災(zāi)區(qū)東部鄰近的遂寧、資陽、巴中三市均屬較低與較高鄰近;其余的市州都屬較低與較低鄰近。

綜合三類公共服務(wù)供給全局空間自相關(guān)結(jié)果可知，川西山區(qū)三類公共服務(wù)供給都呈“低－低”相關(guān)，表明該區(qū)域各類公共服務(wù)供給能力和水平都較低，而成都平原三類公共服務(wù)都呈“高－低”相關(guān)，表明該區(qū)域各類公共服務(wù)供給能力都較周邊地區(qū)豐富。由此充分印證了四川省公共服務(wù)資源的聚集與地形條件、都市圈空間關(guān)聯(lián)密切相關(guān)。

4.2.2 局部空間自相關(guān)檢驗結(jié)果。四川省各市州公共服務(wù)支出局部空間自相關(guān)結(jié)果見圖5。在偏高級公共服務(wù)支出方面，雅安為LH型，綿陽、遂寧為LL型，均通過5%相關(guān)性水平檢驗，其他地區(qū)空間相關(guān)性特征不顯著;在偏基本公共服務(wù)支出方面，甘孜、資陽通過1%水平的相關(guān)性檢驗，雅安、瀘州通過5%水平相關(guān)性檢驗。甘孜和雅安是LL型，資陽為HH型，瀘州為LH型;在災(zāi)后重建支出方面，阿壩和綿陽通過1%水平的相關(guān)性檢驗，德陽通過5%水平相關(guān)性檢驗。阿壩為LH型，綿陽和德陽是HH型。

圖5 四川省各市州三類公共服務(wù)支出局部空間自相關(guān)空間分布Fig.5 Local spatial autocorrelation distribution of three types of public service of cities in Sichuan Province

4.3 地勢起伏度結(jié)果

采用均值分析法計算最佳統(tǒng)計單元，確定地形起伏度的最佳統(tǒng)計單元為0.15 km2，以此計算出四川省各市州的地勢起伏度(表2)。

表2 四川省各市州地勢起伏度Tab.2 The RDLS of cities in Sichuan Province

4.4 各市州公共服務(wù)供給空間相關(guān)性影響因素

4.4.1 經(jīng)濟發(fā)展水平與公共服務(wù)總體供給水平呈顯著正相關(guān)。以人均GDP作為反映地方經(jīng)濟發(fā)展狀況的指標，計算其與公共服務(wù)支出綜合得分的Pearson相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明，公共服務(wù)支出綜合得分與人均GDP在0.01水平上顯著相關(guān)，Pearson相關(guān)系數(shù)為0.592，說明四川省各市州公共服務(wù)供給水平與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平顯著正相關(guān)。

4.4.2 地勢起伏度與偏基本公共服務(wù)支出呈顯著負相關(guān)。分別計算各市州地勢起伏度與三類公共服務(wù)支出綜合得分的相關(guān)性，結(jié)果見表3。偏基本公共服務(wù)支出與地勢起伏度呈顯著負相關(guān)，說明地形地貌對偏基本公共服務(wù)供給產(chǎn)生了極大影響，西部山區(qū)偏基本公共服務(wù)效率明顯低于成都平原和東部、南部丘陵地區(qū)。其原因主要在于山區(qū)城鎮(zhèn)系統(tǒng)的離散性質(zhì)使得山區(qū)公共服務(wù)投入高、收益低;山區(qū)城鎮(zhèn)空間關(guān)聯(lián)性相對偏弱，內(nèi)外經(jīng)濟聯(lián)系較少，要素流動的速度很低，對周邊的帶動作用小［31］，導(dǎo)致山區(qū)偏基本公共服務(wù)支出溢出效應(yīng)不明顯。從成都平原到川西山地是中國地勢從第二階梯向第一級階梯過渡的地帶，巨大的海拔落差導(dǎo)致人流、物流和信息流成本高，使成都平原偏基本公共服務(wù)的高投入難以自然擴散到西部山區(qū)，只能依地勢向東部呈扇形擴散。

表3 三類公共服務(wù)支出得分與地形起伏度的相關(guān)性Tab.3 Correlation of the RDLS and public service

4.4.3 區(qū)域一體化使偏高級公共服務(wù)支出溢出效應(yīng)明顯。四川省偏高級公共服務(wù)呈以成都為中心同心圓式向外擴散的趨勢，表現(xiàn)出典型的弗里德曼“中心－外圍”空間相互作用形態(tài)。其原因主要有:第一，由于大成都區(qū)域經(jīng)濟一體化步伐的加速，經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的收斂特征，在系統(tǒng)內(nèi)相互作用產(chǎn)生了動態(tài)聯(lián)動效應(yīng)，成都市偏高級公共服務(wù)的高投入受經(jīng)濟文化聯(lián)系、人口流動等因素的影響，對周邊市州輻射較大［32］;第二，周邊市州享受成都提供的偏高級公共服務(wù)，在制定相應(yīng)財政預(yù)算支出政策時與成都市相互影響;第三，偏高級公共服務(wù)是具有明顯外溢性的公共服務(wù)［33］，由于其他地區(qū)的私人或企業(yè)可以消費成都地區(qū)投入的交通運輸、科學(xué)技術(shù)、文體傳媒和城鄉(xiāng)社區(qū)事務(wù)等公共服務(wù)，使得產(chǎn)業(yè)的成本降低，會吸引更多的生產(chǎn)要素，由于規(guī)模收益遞增，出現(xiàn)了增長極與其腹地間的聚集趨勢。

4.4.4 政策環(huán)境是各類公共服務(wù)供給區(qū)域差異的重要影響因素。公共服務(wù)因子分析結(jié)果表明，四川省三類公共服務(wù)空間差異程度有所不同，偏基本公共服務(wù)配置相對均衡，其原因主要在于當(dāng)前中國公共服務(wù)供給政策以實現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化為重點。根據(jù)2009—2013年統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算四川省5年各項服務(wù)供給的離散系數(shù)，結(jié)果表明:環(huán)境保護、農(nóng)林水事務(wù)、社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生事務(wù)、教育5項公共服務(wù)支出近5年的離散系數(shù)都小于0.8，說明偏基本公共服務(wù)支出地區(qū)差異較小;偏高級公共服務(wù)支出項目近5年的離散系數(shù)都在0.8以上，地區(qū)差異較大。由此可見，四川省各市州對于滿足人民基本生存需要的公共服務(wù)供給趨向均衡，說明在基本公共服務(wù)均等化的方針指引下，地方在財政分配中重點向基本公共服務(wù)部門傾斜，取得了明顯的成效。偏高級公共服務(wù)的供給則主要依賴于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展水平，造成地方偏高級公共服務(wù)供給過分聚集。汶川大地震災(zāi)后重建大大增加了災(zāi)區(qū)公共服務(wù)的供給，災(zāi)后重建支出全局空間自相關(guān)結(jié)果表明受災(zāi)影響大的市州該類公共服務(wù)支出均較高，同時還向東部城市有一定的溢出。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

1)四川省公共服務(wù)供給具有較明顯的空間相關(guān)性，不同類型公共服務(wù)在空間上具有不同的相關(guān)性特征。偏基本公共服務(wù)呈現(xiàn)以成都市為中心向東部溢出的扇形擴散趨勢;偏高級公共服務(wù)支出具有“中心－外圍”空間溢出特征;災(zāi)后重建支出聚集在“5·12汶川大地震”災(zāi)區(qū)且對東部城市有一定的外溢。

2)經(jīng)濟發(fā)展水平、地勢地貌、區(qū)域一體化和政策環(huán)境是公共服務(wù)供給效率的重要影響因素，不同類型公共服務(wù)受各因素影響的程度不同。經(jīng)濟發(fā)展水平對整體公共服務(wù)供給效率有顯著正向影響;地勢起伏度越高的地區(qū)偏基本公共服務(wù)供給效率越低;在一體化程度高的地區(qū)，其中心城市的偏高級公共服務(wù)對其腹地有較強的輻射效應(yīng);當(dāng)前中國的政策環(huán)境有利于基本公共服務(wù)均等化和災(zāi)后重建地區(qū)的公共服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施高效供給，但偏高級公共服務(wù)供給的過度聚集還未引起重視。

3)川西山區(qū)各類公共服務(wù)供給效率均較低，且全部呈現(xiàn)“低－低”相關(guān)的空間特點。其主要原因在于山區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平低、區(qū)位條件差，地方政府沒有足夠財力進行各類公共服務(wù)的投入;山區(qū)經(jīng)濟一體化程度低，城鎮(zhèn)系統(tǒng)離散度高，使山區(qū)不易自然形成增長極并通過溢出效應(yīng)促進周邊公共服務(wù)供給效率提高;山區(qū)海拔落差大，山區(qū)內(nèi)部地勢起伏度高導(dǎo)致人流、物流和信息流不暢，各類公共服務(wù)投入成本高、收益低;山區(qū)市場化程度較低，人力資源匱乏，造成公共服務(wù)供給主體單一，管理水平不高。

5.2 建議

1)統(tǒng)一性政策與地方性政策相結(jié)合，外部資源和內(nèi)部能力相結(jié)合。實現(xiàn)我國基本公共服務(wù)均等化的重要條件是每一個公民都具有享受法定基本公共服務(wù)的財政支出能力，只有當(dāng)服務(wù)成本相同的情況下，財政能力的均等才等同于基本公共服務(wù)結(jié)果的均等。統(tǒng)一性政策忽視了“空間”這一選擇性媒介，在不同空間采取同一政策會帶來深層次的不平等。因此，在山區(qū)就應(yīng)充分考慮地形地貌對公共服務(wù)溢出效應(yīng)的制約影響和山區(qū)公共服務(wù)投資成本大、收益低的特點，在中央政府基本公共服務(wù)均等化政策下，制定特殊的地方性基本公共服務(wù)供給扶持政策。繼續(xù)加強對山區(qū)的轉(zhuǎn)移支付和專項投資力度，降低山區(qū)基本公共服務(wù)投資項目的配套資金要求，同時通過發(fā)展本地特色產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)經(jīng)濟水平提升。

2)提高山區(qū)城鎮(zhèn)化率，調(diào)控山區(qū)人口密度。通過山區(qū)城鎮(zhèn)化建設(shè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、移民政策、就業(yè)引導(dǎo)等措施進一步促進山區(qū)人口的合理聚集，根據(jù)地方資源環(huán)境承載力科學(xué)規(guī)劃和控制山區(qū)城鎮(zhèn)人口密度，解決山區(qū)分散聚落基本公共服務(wù)供給效率低下的難題。針對現(xiàn)階段仍大量存在的山區(qū)分散聚落，可完善地區(qū)間對口幫扶政策，建立發(fā)達地區(qū)對山區(qū)的醫(yī)療、教育等基本公共服務(wù)對口幫扶長效機制，并結(jié)合山區(qū)地形和交通特點，實施“馬幫式”公共服務(wù)供給方法，形成適應(yīng)向邊遠分散聚落提供流動式教育、文化和醫(yī)療服務(wù)的體系。

3)在山區(qū)培育新的公共服務(wù)供給增長極并提高其輻射能力。培育新的經(jīng)濟增長極，進一步提升地區(qū)間的交通、通訊基礎(chǔ)設(shè)施水平，并促進區(qū)域間經(jīng)濟、社會合作與交流，提高中心區(qū)域與輻射區(qū)的各種區(qū)域流的強度，以實現(xiàn)山區(qū)公共服務(wù)供給水平的空間溢出效應(yīng)?？紤]到偏高級公共服務(wù)“中心－外圍”空間格局和溢出效應(yīng)及其過分聚集在成都平原的特征，應(yīng)在宏觀層面考慮在空間自相關(guān)“低－低”地區(qū)選擇新的增長極進行重點投資。針對山區(qū)偏高級公共服務(wù)供給區(qū)的投入難以產(chǎn)生聚集和擴散效應(yīng)的問題，應(yīng)大力實施交通和通訊基礎(chǔ)設(shè)施的改善，并切實加強區(qū)域間經(jīng)濟社會合作，才能使山區(qū)公共服務(wù)供給水平較高的地區(qū)逐漸成為區(qū)域經(jīng)濟增長極，帶動周邊區(qū)域發(fā)展。為了通過區(qū)域一體化提高公共服務(wù)供給效率，各市州之間需加強基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)共建共享，推進城鎮(zhèn)化進程，促進教育和信息共享，加強金融聯(lián)系，儲備人力資本，普及科技知識以及推廣創(chuàng)新成果，利用增長極效應(yīng)加快偏高級公共服務(wù)從集聚到擴散的步伐，縮小地區(qū)差距。

4)探索偏高級公共服務(wù)供給多元化途徑。由于政府投資主要用于實施基本公共服務(wù)均等化，偏高級公共服務(wù)供給對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展水平有較強的路徑依賴，因此，應(yīng)積極探索偏高級公共服務(wù)供給多元化途徑，地方政府可以考慮適度放開偏高級公共服務(wù)供給的市場進入與價格管制，引入適度的市場競爭機制，提高偏高級公共服務(wù)的供給效率。

5)實現(xiàn)災(zāi)后重建中公共服務(wù)投資的科學(xué)管理。對于災(zāi)后重建區(qū)域的公共服務(wù)供給，應(yīng)注重建立規(guī)范化、長期性的管理機制。川西山區(qū)往往是各種地質(zhì)災(zāi)害的高發(fā)地區(qū)，因此，應(yīng)利用災(zāi)后重建機遇促進山區(qū)發(fā)展。重建資金除了注重道路、農(nóng)田水利設(shè)施、醫(yī)院、校舍等硬件建設(shè)投入外，還應(yīng)注重人才引進與培養(yǎng)等軟件建設(shè)的投入;除了注重偏基本公共服務(wù)以外，還要注重對偏高級公共服務(wù)的投資，才能實現(xiàn)受災(zāi)地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。根據(jù)本研究空間自相關(guān)分析，災(zāi)后重建的投資也存在空間外溢性的現(xiàn)象，所以，也可引導(dǎo)重建資金投入外溢性較強的公共服務(wù)領(lǐng)域，促進周邊地區(qū)的共同發(fā)展。

致謝:對中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所鄧偉研究員對本研究給予的指導(dǎo)，深表謝意!

［1］曾偉軍.城鄉(xiāng)差距的核心－邊緣模型分析［J］.地域研究與開發(fā)，2013，32(3):22－25.

［2］吳濤，李同昇.基于城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的關(guān)中地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)評價［J］.地域研究與開發(fā)，2011，30(4):71－75.

［3］李樂，張鳳榮，張新花，等.農(nóng)村公共服務(wù)設(shè)施空間布局優(yōu)化研究——以北京市順義區(qū)為例［J］.地域研究與開發(fā)，2011，30(5):12－16.

［4］陳詩一，張軍.中國地方政府財政支出效率研究:1978—2005［J］.中國社會科學(xué)，2008(4):65－78.

［5］張明玖.東西部公共服務(wù)與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的實證研究［J］.重慶工商大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版，2009，26(5):50－56.

［6］馬慧強，韓增林，江海旭.我國基本公共服務(wù)空間差異格局與質(zhì)量特征分析［J］.經(jīng)濟地理，2011，31(2):212－217.

［7］Wilson J D，Wildasin D E.Capital Tax Competition:Bane or Boon［J］.Journal of Public Economics，2004，88(6):1065－1092.

［8］Besley T，Coate S.Centralized versus Decentralized Provision of Local Public Goods:A Political Economy Approach［J］.Journal of Public Economics，2003(87):2611－2637.

［9］沈坤榮，付文林.稅收競爭、地區(qū)博弈及其增長績效［J］.經(jīng)濟研究，2006(6):16－26.

［10］Thenbürger M K.Tax Competition and Fiscal Equalization［J］.International Tax and Public Finance，2002，9(4):391－408.

［11］Frederico R.Reaction or Interaction?Spatial Process I-dentification in Multitiered Government Structures［J］.Journal of Urban Economics，2003，53(1):29－53.

［12］Freret S.Spatial Analysis of Horizontal Fiscal Interactions on Local Public Expenditures:The French Case［J］.Working Paper，2006，16(3):49－56.

［13］Gebremeskel H，Gebremariam T G，Gebremedhin P V S.County-level Determinants of Local Public Services in Appalachia:A Multivariate Spatial Autoregressive Model Approach［J］.Working Paper，2006，22(4):52－60.

［14］Dalhby B.Fiscal Externalities and the Design of Intergovernmental Grants［J］.International Regional Science Review，1994，18(3):397－412.

［15］Conley J，Dix M.Optimal and Equilibrium Membership in Clubs with the Presence of Spillovers［J］.Journal of Urban Economics，1999，32(46):215－229.

［16］Sato M.Fiscal Externalities and Efficient Transfers in A Federation［J］.International Tax and Public Finance，2000，7(2):119－139.

［17］Boadway R.Inter-governmental Fiscal Relations:The Facilitator of Fiscal Decentralization［J］.Constitutional Political Economy，2001，12(2):93－121.

［18］Brueckner J K.Strategic Interactions among Governments:An Overview of the Empirical Literature［J］.International Regional Science Review，2003，26(2):175－188.

［19］王肖惠，楊海娟，王龍升.陜西省農(nóng)村基本公共服務(wù)設(shè)施均等化空間差異分析［J］.地域研究與開發(fā)，2013，32(1):152－157.

［20］陳國階，方一平，高延軍.中國山區(qū)發(fā)展報告——中國山區(qū)發(fā)展新動態(tài)與新探索［M］.上海:商務(wù)印書館，2010:25－30.

［21］呂鵬浩.中國省級地方財政支出與經(jīng)濟增長關(guān)系的空間計量分析［D］.天津:天津財經(jīng)大學(xué)，2011:60－62.

［22］匡小平，楊得前.基于因子分析與聚類分析的中國地方財政支出結(jié)構(gòu)的實證研究［J］.中國行政管理，2013(1):105－110.

［23］陳彥光.基于Moran統(tǒng)計量的空間自相關(guān)理論發(fā)展和方法改進［J］.地理研究，2009，28(6):1449－1463.

［24］謝花林，劉黎明，李波，等.土地利用變化的多尺度空間自相關(guān)分析——以內(nèi)蒙古翁牛特旗為例［J］.地理學(xué)報，2006，61(4):389－400.

［25］吳玉鳴，徐建華.中國區(qū)域經(jīng)濟增長集聚的空間統(tǒng)計分析［J］.地理科學(xué)，2004，24(6):654－659.

［26］Fischer M M，Wang J F.Spatial Data Analysis:Models，Methods and Techniques［M］.New York:Springer Science＆Business Media，2011:6－8.

［27］趙儒煜，劉暢，張鋒.中國人口老齡化區(qū)域溢出與分布差異的空間計量經(jīng)濟學(xué)研究［J］.人口研究，2012，36(2):71－81.

［28］Anselin L，Rey S.Properties of Tests for Spatial Dependence in Linear Regression Models［J］.Geographical A-nalysis，1991，23(2):112－131.

［29］陳斐.區(qū)域空間經(jīng)濟關(guān)聯(lián)模式分析理論與實證研究［M］.北京:中國社會科學(xué)出版社，2007:68－72.

［30］于慧，鄧偉，劉邵權(quán).地勢起伏度對三峽庫區(qū)人口及經(jīng)濟發(fā)展水平的影響［J］.長江流域資源與環(huán)境，2013，22(6):687－692.

［31］鄧偉，方一平，唐偉.我國山區(qū)城鎮(zhèn)化的戰(zhàn)略影響及其發(fā)展導(dǎo)向［J］.中國科學(xué)院院刊，2013，28(1):66－73.

［32］王瑋.基于人口視角的公共服務(wù)均等化改革［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2011，21(6):6－12.

［33］許簫迪，王子龍，譚清美.知識溢出效應(yīng)測度的實證研究［J］.科技管理，2007，28(5):76－86.