“基本公共支出均等化”是由中国政府提出并由中国学者解释和深化的概念。当前政府职能正逐渐由经济建设转向社会服务,核心思路是在发挥市场资源配置作用的基础上,强调社会的公平,更加公平地提供公共品,以及追求大多数人的整体利益。当前社会发展遇到人口、资源、环境、贫富差距等瓶颈约束,若公共资源的配置不均等,会使得弱势群体丧失发展机遇、甚至基本的生存权,阻碍全体社会成员共享经济发展成果,最终影响经济的可持续发展和社会稳定。政府安排基本公共支出,缓解市场因追求“竞争和效率”带来的不均等问题。我国财政公共支出在区域间存在不平衡,城乡差异显著、各项支出之间不均等。除此之外,公共支出从拨付、支出、使用到受益环环相扣,呈现出由政府到居民的资金流动形态,每个环节均涉及“均等化”问题。除了宏观总量,基本公共支出的支出目标有没有明显偏向、支出有没有流向更富裕的社会群体、“弱势”群体有没有较多受益、居民能否因此提升生活水平?这一系列问题都涉及财政职能履行和公共支出均等化的最终实现,仅从拨付或供给角度研究还缺乏对问题的全面认识。在制定财政支出操作规范时更需要依据不同群体的受益程度以便制度设计更加科学合理,这需要将研究目标扩展到公共支出的针对性:谁受益、受益程度如何、福利改善如何。现有关于公共支出均等化的研究,已充分讨论了均等化的内涵和外延、均等化的必要性、不同区域的财力均等程度以及财政资金投入产出的效果。无论是财力还是投入产出,都属于公共支出资金流的上游,支出是手段,不同群体的最终受益是公共支出均等化的目标,有关公共支出均等化的研究也需要继续向受益均等拓展。受益视角从两方面理解,一是公共支出在不同群体间如何分配、是否倾向于某一群体;另一方面是不同群体利用公共服务后间接的行为反应或福利改善如何。受前人大量研究工作的启发,本文将基本公共支出均等化的研究拓展到受益视角,首先梳理公共支出均等化的理论渊源,继而选取适当的方法对均等化程度进行多维度的实证检验和测算,最后提出针对性建议。章节安排上本文分为七章:第一章介绍了论文的选题背景、研究意义,对国内外文献进行整理、分类和综述,提出了本文的研究思路、研究框架和可能的创新点。第二章为理论基础研究,界定研究背景、基本概念,分析了公共经济学职能、公共支出目标的福利经济学机理,从源头对均等化问题进行探究。第三章是本文的事实基础,依据统计年鉴数据,对教育、医疗、社保类公共支出的基本事实进行描述统计与国际比较。第四章将宏观统计数据和中国家庭追踪调查数据匹配,利用成本法测算基本公共支出的受益归宿,给出公共支出按家庭经济状况、户主特征分组后的受益均等程度,并通过受益集中曲线进一步验证。第五章将全国平均水平的受益归宿估计扩展到省际差异的估计,利用人均公共支出差额构造模型,采用面板数据固定效应模型估计了公共支出在贫困阶层和非贫困阶层之间的受益针对性。第六章选择医疗卫生领域研究公共支出间接引致的福利效应,首先讨论医疗支出和家庭经济风险的关系,以脆弱性作为家庭经济风险代理变量,采用倾向分数匹配方法估计居民就医对家庭经济境遇的影响。其次,以消费支出代理家庭福利构造反事实框架,采用双重差分psm方法估计基本医疗保险的消费促进作用,讨论了公共产品的间接福利效应在不同群体间的方向和程度。第七章对全文主要结论进行梳理和总结,结合理论研究和实证研究,就如何缩小基本公共支出在弱势群体间的受益差异和目标偏差提出针对性建议。主要结论归纳为三项:首先对宏观数据的描述和比较可以得出:国家财政支出增速快于经济增长。国家财政对于教育领域的投入力度最大,平均份额达到20%;对于医疗卫生领域投入最少,平均份额为6%左右。从央省两级财政各自的投入负担来看,教育支出相对负担最轻,中央政府行使的给付职能较多;医疗卫生支出对于地方政府负担最重,地方财政支出数额是中央财政的40倍之多,2013年超过100倍;而医疗和社保领域呈现波动幅度大、跳跃增长的情形。教育支出的不均等主要体现在各阶段学校的生均经费,公共财政对高等教育的倾斜远远大于基础教育;医疗卫生支出的差异体现在社会主体的负担比例,个人自费比例较高;社会保障体系内各项保险的覆盖面、保险金发放率存在差异。宏观总量上财政对社保基金的补助正缓慢扩大,我国的基本社会保险接近全覆盖,但居民个人医疗花费高、大病医治负担重、优质医疗资源分布不均是焦点问题。第二,公共教育支出的均等化程度:利用受益归宿成本法测算了教育支出的分配受益均等化程度,不均等情形主要体现在义务教育阶段和非义务教育阶段之间。义务教育公共支出累进性特征突出,相比城镇,农村低收入居民受益更大。非义务教育阶段,财政公共支出累退性特征明显,高收入居民高受益,农村样本中高收入居民受益比例更高。公共教育支出的受益特征随时间推移没有较大改观,但是低收入阶层的受益份额略微升高。按照户主特征分组测算时,户内在校生的数量差异是影响教育类支出在群体间受益差异的首要因素。户主学历越高非义务阶段的受益份额越高,户主职业是“无业或务农”的组别比其他组非义务教育受益份额均底。女性户主家庭的人均纯收入高于男性户主家庭244元,人均总支出高625元,非义务教育阶段受益高于男性户主家庭。政治面貌与教育支出受益份额无相关性。考虑分权背景下各省支出安排异质性后,教育支出的受益差异全部取值为负,非贫困阶层受益超过贫困阶层,全国平均为-460.42元,相对差异为-6.53%。分省来看,差距最大的是上海和北京,目标针对性最小的两个省份是贫困人口最多的贵州和甘肃,而京津沪三地的针对性差异最大,乃贵州、甘肃的3倍之多。各省份的公共教育支出努力与财力相反。总之,公共教育支出的均等化程度在义务教育阶段和非义务教育阶段差距明显。义务教育支出均等化程度较高,而非义务教育阶段尤其是高等教育,受益均等与家庭经济水平显著正相关,国家财政投入倾向高等教育,弱势群体由于接受高等教育机会低,无缘支出受益。第三、卫生和社保支出的均等化程度:直接分配效应和间接福利效应均等程度不一。受益归宿成本法测算了政府对医疗卫生机构补助支出的受益分布,城镇地区受益更倾向于富裕阶层,高收入的40%的群体获得了超过40%的补助利益。农村家庭的补助受益更多由中间三类住户获得。在不同的分组条件下,公共卫生支出的受益分布呈现的特征不如教育支出清晰,只对性别分组时较为敏感,表现出一定的不均等性。医疗卫生支出的针对性偏差没有向贫困阶层倾斜,受益超额部分及其有限,全国平均为0.213元,相对值是0.896。最大额度的受益差异出现在重庆,除了海南、重庆和天津之外针对性差异都在0.2元以下,全国各省份差别不大表现齐平。分权背景下的省份异质性对于卫生支出倾向性影响较小。社保及就业支出的受益针对性绝对额是26.89元,在三项支出中最高,这表明贫困群体获得的来自财政社保支出和就业支出的受益较多。数额最大的省市是上海和北京两地,其余省份处于10~50元。北京和上海两地社保支出排名并不靠前,占比和增速都没进前十位,但是社保资金倾向于低收入居民,效率相对较高。公共卫生支出的受益分布在群体间差异较小,测度方法和样本选取有可能影响直接分配效应的估计,需要从间接效应角度继续研究。以家庭支出作为经济福利的代理变量,从间接分配效应角度研究公共卫生支出和医保支出的受益归宿。首先考察就医与家庭经济风险的关系,实证结果表明过去半年内有家庭成员住院,则家庭经济境遇变差的概率上升,即产生了显著的因病致贫效应,就医对城镇家庭、高收入家庭的影响程度小于对农村家庭、低收入家庭,弱势群体损失最大。而在定量估计基本医疗保险福利效应方面,以消费支出作为经济福利代理变量,医保的家庭消费促进作用是积极的。即在医疗支出因病致贫效应显著的背景下,我国现有的医疗保障制度能够部分程度上缓解医疗负担,降低居民面临的不确定性风险,但是,城乡二元体制使得医保政策的福利效应割裂和分化。城镇低收入家庭参保并没能增加消费支出,但没有通过显著性检验,而参保对农村低收入家庭的福利改善发挥了积极作用。从家庭医疗支出看,医保对于农村家庭医疗保健支出具有明显的扩张效应,可能增加了农民医疗支出负担。综合考虑公共卫生资源类支出的直接效应和间接效应,均等化程度改善最大的环节是医疗资源的可及性,低收入群体患病及时就诊,但大额卫生支出依然造成较大的经济风险,对于低收入群体公共医疗资源没有发挥基础保障作用。国内学术界针对公共支出均等化的探讨已经有了较为可观的积累,但较多集中于对财力均等和政府本身的支出供给行为研究,欠缺公共支出目标群体受益均等的考量。在现有研究基础上,本文针对研究目标试图寻找突破,可能的创新点包括:一是将公共支出均等化问题的研究从财政当局的供给扩展到受益人的受益均等问题。支出是手段,受益均等是目标,从支出到受益,财政资金支出流的每一环节均涉及均等问题,本文在政府支出行为、支出额在目标群体间的分配、支出会不会引致福利改善等环节均有研究,尤其侧重后两者,扩充已有公共支出均等化研究结论的解释力。二是估计省份异质性下的受益情况。我国基本公共品的供给主体以省市为主,由于缺少详细的微观数据,受益归宿成本法无法实现分省份的受益均等化研究,因此本文构造了测度贫困群体和非贫困群体间受益针对性的指标,采用嵌套回归模型估计三类公共支出在两群体间的受益情况及其影响因素。三是估计了医疗卫生领域的公共支出对微观个体的间接福利效应。选择医疗卫生领域为切入点,首先因为支出的直接分配效应特征不够明显,更重要的是健康是社会成员应享有的最基本最普遍的权利,我国医疗领域市场化改革过程波折、矛盾较为瞩目,因此本文以此为抓手,选取并估计适当的代理变量,研究间接受益——公共支出对家庭经济福利的影响。四是在实证方法方面。一是关注家庭医疗支出行为本身引起的经济水平下降,引入贫困脆弱性指标作为家庭经济风险的代理,考察大额医疗支出福利损失,尤其是因病致贫效应。为减弱支出政策对个体的不可观测影响和逆向选择产生的内生性,采用接近“准随机化实验”的倾向分数匹配法,构造了反实事框架以减小估计误差。