中國縱向轉移支付的生態(tài)環(huán)境效應

曹鴻杰 盧洪友

(1.青島大學 經濟學院，山東 青島 266061；2.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430072)

一、引言及文獻綜述

經濟發(fā)展與環(huán)境保護不協(xié)調是中國改革開放以來存在的突出矛盾。中國“粗放式”的經濟發(fā)展模式，使得高速經濟增長背后的生態(tài)環(huán)境隱憂日漸凸顯，嚴重威脅到經濟和社會的可持續(xù)發(fā)展。在2016年發(fā)布的《全球環(huán)境競爭力報告》中，中國的環(huán)境競爭力僅排在第85位。由于環(huán)境污染具有負外部性的特征，其治理主要依賴于以政府為主導的政策模式，擁有充裕的財政資金成為分權體制下地方政府有效解決環(huán)境污染問題的重要條件。中國式分權體制框架下，縱向轉移支付作為中國分稅制改革的重要補充，逐漸成為中央政府實現(xiàn)政策發(fā)展意圖和協(xié)調地方政府發(fā)展行為的重要手段，在協(xié)調區(qū)域經濟和社會發(fā)展中發(fā)揮了積極的作用。隨著中國轉移支付制度改革的深化，轉移支付資金規(guī)模也因發(fā)展需要而不斷擴大。2017年，中國中央政府對省級政府的稅收返還和轉移支付的決算數(shù)分別高達8022.83億元和57028.95億元。在經濟與環(huán)境協(xié)調發(fā)展的背景下，中國中央政府對地方政府的轉移支付是否體現(xiàn)了中央實現(xiàn)綠色發(fā)展的政策意圖？其中的激勵效應又如何？如此大規(guī)模的縱向轉移支付資金是否會對環(huán)境污染治理產生顯著影響，以及不同形式的轉移支付對環(huán)境污染治理的作用機制是什么？據(jù)此，本文收集了2000～2017年除西藏自治區(qū)以外的中國大陸地區(qū)30個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，進而實證檢驗了不同形式的轉移支付對環(huán)境治理的影響，并探討了其作用機制，為完善中國轉移支付制度和促進社會經濟綠色發(fā)展提供政策參考。

早期學者對于環(huán)境污染問題的研究主要集中于經濟增長與環(huán)境污染的關系。其中，多數(shù)學者認為經濟增長會對生態(tài)環(huán)境產生負向影響，即經濟增長與環(huán)境保護難以協(xié)調發(fā)展[1][2][3]。也有部分學者致力于探究經濟增長和環(huán)境污染之間是否存在環(huán)境庫茲涅茨曲線，即對經濟發(fā)展與環(huán)境污染之間“倒U型”關系的探討[4][5][6]。由于財政體制對經濟增長有重要作用，將上述兩個領域結合在一起的財政支出對生態(tài)環(huán)境的影響研究即是其中較為重要的一個研究方向。一方面，財政支出可以通過提供環(huán)境公共品的方式直接作用于環(huán)境質量。例如，朱小會和陸遠權選取2007～2014年中國省級面板數(shù)據(jù)進行實證研究發(fā)現(xiàn)，中國節(jié)能環(huán)保類的財政支出具有積極的環(huán)境改善效應，能夠顯著減少污染物的排放[7]。另一方面，財政支出也可以通過刺激經濟發(fā)展的途徑間接對環(huán)境污染產生影響。例如，盧洪友和田丹、盧洪友等和姜楠通過實證研究發(fā)現(xiàn)政府支出通過作用于經濟發(fā)展進而對環(huán)境質量產生間接影響[8][9][10]。中國縱向轉移支付是地方財政支出的重要資金來源，不同形式的轉移支付會影響地方政府財政支出偏好[11]。進而，有部分學者直接探討了轉移支付的環(huán)境效應。例如，宋麗穎和楊潭選取了2007～2014年中國黃河流域沿線7個省份的面板數(shù)據(jù)，利用空間計量模型，從縱向和橫向的角度研究了不同來源的轉移支付對環(huán)境治理的影響[12]。賀俊等基于2003～2013年中國省級面板數(shù)據(jù)，從產業(yè)結構變動的視角研究了中國轉移支付水平對碳排放的影響[13]。孫開和王冰通過對中國2010～2017年中央政府對地方政府財政支出和節(jié)能環(huán)保支出的轉移支付數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，中央政府對地方政府的縱向轉移支付具有重要影響，一般性轉移支付具有的收入效應能擴大支出規(guī)模而產生積極的環(huán)境治理效應，而專項轉移支付不僅導致地方財政事權增加，還可能擠出地方財政支出，降低財政資金的使用效率，進而不利于環(huán)境治理[14]。針對轉移支付與地方政府節(jié)能環(huán)保支出之間的關系，周黎通過實證檢驗卻得到了相反的結論，他認為地方政府存在偏好發(fā)展經濟的強烈動機，因而，縱向轉移支付在環(huán)境保護方面存在激勵效應不足的現(xiàn)象，雖然專項轉移支付與地方政府節(jié)能環(huán)保支出正相關，但由于專項轉移支付存在不確定性和規(guī)范性不足等問題，其還不能完全抵消一般性轉移支付所產生的負向影響[15]。

上述文獻奠定了本文研究的理論基礎，但是，其中最為突出的一個不足是，以實證為導向的研究方式并未能充分揭示轉移支付對生態(tài)環(huán)境影響的作用機制。同時，以上研究都沒有對轉移支付的類型進行更為細化的區(qū)分，過于綜合和粗糙的數(shù)據(jù)難以檢驗不同類型轉移支付的環(huán)境效應差別。據(jù)此，本文在以下三個方面進行了擴展：第一，在理論分析方面，我們使用內生增長模型對比探討了稅收返還和轉移支付對環(huán)境治理的影響；第二，在數(shù)據(jù)方面，我們獲取了2000～2017年除西藏自治區(qū)以外的中國大陸地區(qū)30個省級行政區(qū)完整的轉移支付數(shù)據(jù)，其中不僅包含稅收返還和轉移支付的加總數(shù)據(jù)，還包括稅收返還、一般性轉移支付和專項轉移支付的分類詳細數(shù)據(jù)；第三，在實證檢驗中，我們運用三階段最小二乘法估計了經濟發(fā)展背景下轉移支付的環(huán)境效應，更好地解決了模型的內生性問題，并對不同類型的轉移支付的環(huán)境效應進行了更為深入的探討。

二、理論模型

本文根據(jù)內生增長理論構造了一個包含廠商、消費者和政府的三部門模型，以探討中國縱向轉移支付與環(huán)境污染之間的關系。

(一)廠商

借鑒Barro將政府財政支出納入內生增長理論模型的經典做法，一個代表性廠商的生產函數(shù)如式(1)所示[16]：

Q=F(K，L,G)=Lf(k,g)

(1)

式(1)中，Q為產出水平，K為資本水平，L為勞動水平，G為政府支出水平，k和g分別為K和G的單位勞動力下的投入值。采用規(guī)模報酬不變的、擴展型的柯布—道格拉斯生產函數(shù)將式(1)形式具體化，其單位勞動產出形式如式(2)所示：

(2)

式(2)中，q為單位勞動力產出水平，A為技術水平，α為資本的產出彈性，1-α為政府支出的產生彈性，0<α<1。

(二)消費者

我們假設消費者的總效用水平取決于消費水平和環(huán)境污染水平，并且消費者偏好消費而厭惡環(huán)境污染，故前者會促進消費者總效用水平的提高，而后者正好存在相反的影響。本文采用經典的、相對風險規(guī)避系數(shù)不變的函數(shù)形式來刻畫消費者的總效用水平，一個代表性消費者的瞬時效用函數(shù)形式如式(3)所示：

(3)

式(3)中，U(·)表示消費者的瞬時效用函數(shù)，c為消費水平，p為環(huán)境污染水平，φ為消費者對環(huán)境污染的偏好程度，1-φ為消費者對消費的偏好程度，σ為瞬時替代彈性。按照前述研究假設可知，-1<φ<0，0<σ<1。進一步，消費者通過選擇最優(yōu)的消費路徑來最大化其一生的效用水平，即：

(4)

式(4)中，Ω為消費者的總效用水平，ct為時間t時的消費水平，pt為時間t時的環(huán)境污染水平，ρ為時間貼現(xiàn)率。同時，私人資本的積累方程，如式(5)所示：

(5)

式(5)中，τ表示宏觀稅率。

(三)地方政府

我們假設地方政府的收入主要來源于兩個方面：本地的稅收和中央政府的轉移支付。具體到中國省級政府的現(xiàn)實情況來看，中央政府向省級政府的財政資金轉移形式包括：稅收返還、一般性轉移支付和專項轉移支付。稅收返還是中央政府根據(jù)與地方政府在增值稅、消費稅和所得稅等確定的分成比例，將稅收收入按照規(guī)定比例返還給地方政府；一般性轉移支付是中央政府根據(jù)地方政府的財力缺口，按照確定的規(guī)則公式對后者的財政支出進行財力補助，且以中部和西部地區(qū)的省份為主要補助對象；專項轉移支付是中央政府委托地方政府進行社會事務所需的財政支出或對后者進行特定項目的財力補助，進而轉移給地方政府具有指定用途的財政資金。根據(jù)以上分析，我們假設中央政府獲得的稅收收入比例為θ，其中0<θ<1，θ越大，地方政府獲得的稅收返還越少，且地方政府最終獲得的稅收收入(1-θ)τy。雖然專項轉移支付具有一定的隨機性，但一般性轉移支付和專項轉移支付均與地方政府的支出有關，為了簡化理論模型，我們參考Gong和Zou的研究將其表示為支出的一定比例ηs，其中比例系數(shù)η∈(0,1)[17]。在地方政府收支平衡的假設下，構造預算約束方程，如式(6)所示：

s=(1-θ)τy+ηs

(6)

(四)動態(tài)最優(yōu)化

通過上述分析，消費者通過選擇最優(yōu)的消費水平和環(huán)境污染水平最大化自身一生效用水平的問題可表示為：

(7)

通過式(7)構造Hamilton函數(shù)，如式(8)所示：

H=U(c,p)+λ[(1-τ)y-c]

(8)

式(8)中，λ為Hamilton乘子。

(9)

進一步通過式(2)、(6)和(9)，可得均衡路徑下的最優(yōu)增長率為：

(10)

由式(10)，可得：

(11)

1.稅收返還與環(huán)境污染。為了分析稅收返還對環(huán)境污染的影響，我們對式(11)求關于中央政府稅收分成比例θ的偏導數(shù)，可得：

(12)

由式(12)，我們發(fā)現(xiàn)，隨著中央政府在央地稅收分成中比例的提高，污染會降低。從稅收返還的角度來看，中央政府對地方政府的稅收返還越高，地方的環(huán)境污染越嚴重。這說明以“高投入”“高消耗”和“高排放”為主要特征的粗放式經濟發(fā)展模式使得中國在取得驚人經濟增長的同時，也付出了沉重的環(huán)境代價，面臨著嚴重的污染問題。地方政府得到較多的稅收返還，會增加地方政府的財政收入，故稅收返還在一定程度上強化了地方政府的經濟發(fā)展激勵。進而，地方政府為了維護既得利益，會進一步追求經濟和稅收的增長，導致因發(fā)展而帶來的環(huán)境污染加劇。根據(jù)上述分析，我們提出研究假設H1：

H1：稅收返還對環(huán)境污染具有正向影響。

2.轉移支付與環(huán)境污染。為了研究轉移支付對環(huán)境污染的影響，我們對式(11)求關于轉移支付系數(shù)φ的偏導數(shù)，可得：

(13)

由式(13)，我們發(fā)現(xiàn)，隨著中央政府提高對地方政府的轉移支付比例，會加劇地方的環(huán)境污染。雖然轉移支付與稅收返還同樣具有環(huán)境污染效應，但其內在的激勵機制存在一定的差別。由于中國的經濟發(fā)展帶來了較強的環(huán)境污染性，稅收返還產生環(huán)境污染效應的原因在于地方政府維持既得利益的動機，而轉移支付則是激勵獲得較多轉移支付的地區(qū)加快發(fā)展趕超發(fā)達地區(qū)而導致的環(huán)境污染加劇。根據(jù)上述分析，我們提出研究假設H2：

H2：轉移支付對環(huán)境污染具有正向影響。

三、實證研究設計

(一)模型設計

在理論模型部分，我們從經濟增長的角度，利用內生增長模型分析了縱向轉移支付的環(huán)境效應。因此，在實證部分，我們將包含環(huán)境效應的污染方程和包含經濟增長的增長方程聯(lián)立方程組，構造面板方程組進行后續(xù)的研究，以降低模型內生性問題產生的影響。其中，我們以環(huán)境經濟學中廣泛采用的STIRPAT(Stochastic impacts by regression on population, affluence and technology)模型為基礎構造污染方程；增長方程則源于經典的C-D生產函數(shù)。我們對污染方程和增長方程中個別影響因子進行適當分解和改進，構造如下對數(shù)形式的雙項固定效應面板數(shù)據(jù)方程組模型：

(14)

式(14)中的第一個方程為污染方程，第二個為增長方程。在污染方程中，p表示污染強度，trp表示轉移支付水平，gdp表示經濟水平，ind表示產業(yè)結構，dp表示人口密度，eiv表示環(huán)境投資水平，ηi表示個體效應，γt表示時間效應，εi,t表示誤差項；在增長方程中，gdp表示經濟水平，gfe為財政支出水平，fiv表示投資水平，ind表示產業(yè)結構，hc表示人力資本，μi表示省份固定效應，λt表示年份固定效應，κi,t表示誤差項。

(二)指標選擇

第一，被解釋變量。在污染方程中，對于污染水平的衡量，我們采用如下方法:由于二氧化硫一直是中國大氣污染的重要污染物之一，易產生酸雨而導致嚴重的環(huán)境污染問題，因而成為中國“兩控區(qū)”等多項環(huán)境治理政策的重點處置對象，故二氧化硫排放強度能夠較好反映中國地區(qū)污染強度的變化情況。同時，鑒于數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性，我們使用單位轄區(qū)面積二氧化硫(SO2)的排放量來代表污染強度(p)，同時在穩(wěn)健性檢驗中使用了化學需氧量(COD)排放強度以通過水污染檢驗結論的穩(wěn)健性。在增長方程中，我們采用文獻中通常的做法，以人均GDP衡量經濟水平(gdp)。

第二，解釋變量。我們通過人均轉移支付規(guī)模來表示轉移支付水平(trp)，并對比探討稅收返還、一般性轉移支付和專項轉移支付等三類具體轉移支付的異同。在其他控制變量方面，我們采用第二產業(yè)增加值占GDP的比重表示產業(yè)結構(ind)，單位轄區(qū)面積的常住人口數(shù)表示人口密度(dp)，人均工業(yè)污染治理額表示環(huán)境投資水平(eiv)，人均財政支出額表示財政支出水平(gfe)，人均全社會固定資產投資額表示投資水平(fiv)，人均受教育年限表示人力資本水平(hc)。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文使用2000～2017年除西藏自治區(qū)以外的中國大陸30個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行后續(xù)的實證檢驗。數(shù)據(jù)主要來源于相關的公開統(tǒng)計資料，并以1998年為基期使用消費者價格指數(shù)對名義變量進行了平減。其中，二氧化硫排放量和工業(yè)污染治理投資額來源于歷年的《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2001～2018年)；轉移支付相關數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國財政年鑒》(2001～2018年)，并通過向有關部門申請數(shù)據(jù)公開的方式進行了補充；GDP和第二產業(yè)增加值、常住人口數(shù)、全社會固定資產投資額和6歲以上人口受教育程度等數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》(2001～2018年)。具體的變量描述和數(shù)據(jù)說明如表1所示。

表1 變量的定義及描述性統(tǒng)計

四、實證分析

(一)基礎回歸

我們使用三階段最小二乘法(3SLS)對面板數(shù)據(jù)模型(14)進行估計?；竟烙嬤^程為:我們先通過二階段最小二乘法對每個方程進行估計，得到整個方程系統(tǒng)擾動項的協(xié)方差矩陣后，再對整個方程系統(tǒng)進行GLS估計。以通過系統(tǒng)估計的方法提高對整個方程系統(tǒng)的估計效率，彌補采用單方程估計的不足。具體的實證結果見表2。

表2 基礎回歸主要結果

在表2中，我們給出了中國各省級行政區(qū)的總轉移支付及分類轉移支付的環(huán)境效應的回歸估計結果，基本實證結果同理論分析一致，即轉移支付與環(huán)境污染存在正相關關系。如表2中第1列所示，在1%的顯著性水平下，中國中央政府對省級政府的轉移支付每提高1%，將可能導致地方SO2排放強度增加0.134%。如同我們在理論模型中的分析一樣，由于當前階段下的中國經濟發(fā)展伴隨著較嚴重的環(huán)境污染，具有經濟刺激作用的財政支出會帶來污染的加劇，因而轉移支付增加地方政府的財政支出后，雖然提高了地方的經濟水平，但也進一步加劇了環(huán)境污染。對于這一機制的實證檢驗，我們可以通過同時考察式(14)中的污染方程和增長方程的回歸結果進行分析。首先，在污染方程中，我們還可以發(fā)現(xiàn)，經濟水平提高1%，也會導致明顯的環(huán)境污染，使得SO2排放強度增加0.869%，其顯著性水平為1%。同時，在增長方程中，中國省級政府財政支出提高1%，使得人均GDP表示的經濟水平提高0.164%，且通過了1%的顯著性水平檢驗。以上實證結果與理論分析一致，政府財政支出在提高經濟水平的同時，也會帶來顯著的環(huán)境污染問題，導致進入地方財政支出的中央政府對省級政府的轉移支付具有一定的環(huán)境污染效應。正如理論分析中所指出的那樣，中國經濟發(fā)展的污染效應是眾多經濟和社會政策具有污染性的根源所在。當前發(fā)展所產生的生態(tài)破壞與環(huán)境污染的速度雖然在下降，但經濟規(guī)模增長所帶來的環(huán)境污染趨勢依然明顯，如何徹底破解發(fā)展和污染之間對立局面，扭轉污染趨勢，是從根本上解決生態(tài)環(huán)境污染問題的重要突破點。

在表2中，我們還對比不同類型轉移支付的環(huán)境效應。如第4列和第6列所示，稅收返還在1%的顯著性水平下提高了SO2的排放強度，系數(shù)大小為0.228和0.155。除稅收返還外，轉移支付的彈性系數(shù)在1%的顯著性水平下為0.120，總體上略小于稅收返還的影響。但進一步區(qū)分一般性轉移支付和專項轉移支付后，在1%的顯著性水平下，我們發(fā)現(xiàn)：專項轉移支付的彈性系數(shù)最大，為2.368；稅收返還次之，為0.155；一般性轉移支付最小，為0.136。不同類型轉移支付存在環(huán)境污染效應大小的區(qū)別，作用機制也因轉移支付類型的不同而存在差別。在理論分析中，我們主要區(qū)分了稅收返還和一般性轉移支付的影響機制的差別，前者是對既得利益的維持，而后者則是因遵循污染發(fā)展路徑而具有環(huán)境污染效應。與此不同，專項轉移支付的環(huán)境污染效應可能與其自身制度特點有關。例如，專項轉移支付分配規(guī)則不固定，項目種類繁多，考核監(jiān)督機制落后，同時，中央政府指定用途的規(guī)定，往往需要地方政府進行配套，導致省級政府難以對其形成預期。在相當長的一段時間內，中國省級政府對專項轉移支付資金使并未按原有合同執(zhí)行，往往挪作經濟發(fā)展等其他用途，由于資金規(guī)模較大，因而也產生了更大的污染。

在控制變量方面，各變量對環(huán)境污染的影響基本與已有研究存在一定的一致性。其中，以第二產業(yè)產值占比衡量的產業(yè)結構加劇了環(huán)境污染，但有利于經濟水平的提高，這與中國通過發(fā)展高污染工業(yè)推動經濟發(fā)展的現(xiàn)實基本一致。在污染方程中，人口密度的彈性系數(shù)為正，但并未通過10%水平的顯著性檢驗，人口遷移與環(huán)境污染存在時間動態(tài)發(fā)展關系可能是其中重要的原因，隨著居民對經濟發(fā)展和環(huán)境污染的需求變化而變動，導致人口密度對環(huán)境污染的影響就可能變得不顯著。環(huán)境投資水平與環(huán)境污染正相關，與通常的認識存在一定的偏差，這是由于環(huán)境投資主要來源于企業(yè)，采用事后的行政規(guī)制環(huán)境政策，導致二者之間存在較強的相關性，進而導致環(huán)境污染越嚴重，環(huán)境投資越高。在增長方程中，固定資產投資和人力資本的提高都能在1%的顯著性水平下提高經濟水平。

(二)穩(wěn)健性檢驗

本文使用兩種方法檢驗結果的穩(wěn)健性：第一，使用兩階段最小二乘法(2SLS)對模型(14)重新進行估計；第二，使用COD排放強度替代SO2排放強度作為新的被解釋變量。前者的目的在于避免估計方法人為選擇的問題，后者的目的在于檢驗結論對不同種類污染物的適用性，具體實證結果如表3和表4所示。

通過表3和表4的實證結果來看，稅收返還和轉移支付與環(huán)境污染存在正相關關系的結論較為穩(wěn)健。在表3中，我們使用2SLS法替代3SLS法對模型(14)重新估計后，總轉移支付、各類轉移支付依然均與SO2排放強度正相關，除稅收返還的影響未能通過10%水平的顯著性檢驗外，其他轉移支付的彈性系數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗。結合污染方程和增長方程來看，轉移支付增加財政支出，財政支出提高了具有污染性的經濟增長的傳導路徑依然成立。在表4中，我們依然使用3SLS法估計以化學需氧量為被解釋變量的實證模型，所得結論與基本回歸中一致，即轉移支付與環(huán)境污染存在正相關關系，在不同類別的污染物之間存在一定的普適性，并具有相同的傳導機制。

表4 化學需氧量(COD)估計結果

表3 兩階段最小二乘法(2SLS)

五、結論與政策建議

為了探討分權體制下中央政府對地方政府縱向轉移支付的環(huán)境效應，本文以2000～2017年除西藏自治區(qū)以外的中國大陸地區(qū)30個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)為樣本，通過內生增長理論模型從理論和實證兩個層面對轉移支付的環(huán)境效應進行了分析和檢驗，并對實證結果進行了相應的穩(wěn)健性檢驗。首先，經濟發(fā)展動機是造成轉移支付具有環(huán)境污染效應的根本原因，為了謀求經濟發(fā)展，地方政府有動力將財政支出用于推動經濟增長，伴隨出現(xiàn)了嚴重的環(huán)境污染，導致轉移支付具有顯著的環(huán)境污染效應。其次，稅收返還會加劇地區(qū)的環(huán)境污染，地方政府為了維護既得利益，會進一步追求經濟增長和稅收增長，導致因發(fā)展而帶來的環(huán)境污染效應加劇。再次，轉移支付對環(huán)境污染同樣存在著正向影響，但是一般轉移支付和專項轉移支付對環(huán)境污染的影響機制不同。最后，一般轉移支付的環(huán)境效應是由于激勵獲得較多轉移支付的地區(qū)加快發(fā)展趕超發(fā)達地區(qū)，帶來的“粗放型”發(fā)展污染加劇，專項轉移支付對環(huán)境污染的不利影響主要是源于政策制度的固有缺陷，使得專項轉移支付資金未能發(fā)揮應有的改善作用。

基于以上研究結論，為扭轉轉移支付在生態(tài)環(huán)境治理中的不利影響，建立符合綠色發(fā)展要求的縱向轉移支付制度，我們提出以下建議:第一，加大環(huán)境保護在地方政府政績考核體系中的比重，通過頂層設計引導，促使地方政府盡快轉變經濟發(fā)展模式，樹立綠色可持續(xù)的發(fā)展觀，實現(xiàn)經濟與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調發(fā)展。第二，建立完善的轉移支付制度，縮小稅收返還規(guī)模，通過一般性轉移支付平衡地方財力，弱化地方發(fā)展激勵，對專項轉移支付資金的用途進行嚴格審查，提高資金的使用效率。第三，創(chuàng)新轉移支付制度，以國家重點生態(tài)功能區(qū)轉移支付為基礎，進一步完善具有綠色導向的轉移支付制度建設。

注釋：

①人均受教育年限=(未上過學及小學*1+文化程度人口數(shù)*6+初中*9+高中*12+大專及以上*16)/6歲以上抽樣總人口