省际亲贫式支出对国民幸福水平影响的差异化研究

    内容提要：本文以公共财政学、新经济地理学、空间计量经济学为理论基础，引入地理空间因素，分析了2000-2010年亲贫式支出对国民幸福水平的省际影响。研究发现：空间溢出效应明显存在；本地区每增加1%亲贫式支出会带动国民幸福指数提升范围大致在0.2%～1%之间，邻近地区国民幸福指数提高1%会带动本地区国民幸福指数提升0.7%左右；空间计量模型估计效果优于最小二乘估计效果，空间滞后模型优于空间误差模型。新经济地理学理论能够提供我国各省市亲贫式支出与国民幸福指数集聚、差异及其形成原因的部分解释。
关键词：亲贫式支出/国民幸福指数/空间计量分析作者简介：蒋团标(1964-)，男，广西富川人，广西师范大学经济管理学院教授，院长，广西师范大学经济管理学院，广西桂林541004；朱玉鑫(1987-)，男，山东东营人，广西师范大学经济管理学院硕士研究生，广西师范大学经济管理学院，广西桂林541004
        一、引言
    目前，我国实行的分税制改革取得了很大进展，已经由改革初期的重视基础设施建设逐渐转为以满足人民群众各项需求为目标，各级政府的事权与财权得到细化，多级财政结构体系不断完善。世界银行公布的世界发展指数统计显示，2010年中国人均GDP达到4 428.5美元，剔除人民币升值因素，则是2000年的3.82倍，十年间年均增长10%左右，已步入中等收入国家发展行列，人民生活水平整体提高明显。财政支出在促进社会全面发展，提高国民幸福感方面作用显著，尤其在解决贫困问题方面。按照中国官方贫困线标准，截止到2007年，我国农村贫困人口数由1978年的2.5亿下降至1 478万，年均下降9.3%，贫困发生率由1978年的30.7%下降至2007年的1.6%，消除贫困作用十分显著。[1]但是，各级政府的财政支出远未达到最优结构和规模，与公众的期待仍有差距，表现为国民幸福水平不高，满足感不强。根据世界价值观调查(World Value Survey)发现，1990年，我国居民生活满意度得分为7.29分，而到了2007年，这一得分降至6.76分，甚至有进一步下降的态势。新疆、陕西、安徽等人均GDP相对较低的省份的居民生活满意度均高于北京、广东、浙江等人均GDP相对较高的省份。这意味着我国国民幸福感并未随着物质层面的改善而提升，即存在“幸福悖论”现象。而党的十七大报告中明确提出，“以人为本”是科学发展观的核心。温家宝总理也多次强调，我们所做的一切都是要让人民生活得更加幸福、更有尊严，让社会更加公正、更加和谐。而税收可以重新配置资源，亲贫式支出可以降低攀比效应导致的幸福损失，进而提升幸福感，是解决“幸福悖论”，提高居民幸福感的有效措施之一。[2]为此，各级政府都十分注重亲贫式支出的发展。此外，新经济地理学提出，如果忽视空间因素在经济活动中的作用，很多经济问题的研究就难以得到理想的答案。[3]那么，在我国财政体制改革不断深化的背景下，亲贫式支出对国民幸福水平影响研究中是否也存在空间因素的作用？若存在，那么空间影响程度有多大？基于上述考虑，本文将以公共财政学、新经济地理学、空间计量学为理论依据，深入研究省际亲贫式支出对国民幸福水平的影响。为此，本文安排如下：第二部分文献回顾，第三部分理论与实证模型构建，第四部分数据来源及空间分异描述，对我国近几年亲贫式支出与国民幸福水平发展态势进行统计描述，第五部分实证结果及讨论，分析亲贫式支出对国民幸福水平的省际差异化影响，第六部分是总结。
    二、文献综述
    根据文章需要，笔者将选择国内外部分代表性文献予以概述。近年来，关于国民幸福水平的研究已经大大超过了心理学、社会学的范畴，从经济学角度研究国民幸福感逐渐占据主导地位。在经济学中，幸福被定义为效用，20世纪70年代，不丹最早创造性地使用“国民幸福总值”指标体系来测度幸福水平，由此拉开了关于国民幸福水平的研究。
    在国民幸福水平影响因素研究方面，代表性的研究有：伊斯特林(Easterlin)、特里亚(Tella)、弗雷(Frey)，斯图特泽(Stutzer)、福劳(Flow er)，奥斯瓦尔德(Oswald)分别考察了环境、失业率、通货膨胀率、收入不平等因素对居民幸福感的影响。[4][5][6][7]卡博内尔(Carbonell)认为由于人们之间存在着攀比现象，并且习惯于与其他人比较，这就导致了人们幸福感的降低。[8]周绍杰和胡鞍钢从国民幸福的视角论述了经济发展与社会进步协调发展的重要性。[9]陶美珍从影响国民幸福水平的可支配住房比方面进行了细化研究，认为完善我国廉租房、经济适用房、中低价商品房制度，提升可支配住房用户比，是构建社会主义和谐社会的重要举措。[10]
    在财政支出对居民幸福感影响研究方面，拉娜(Lana)、拉姆(Ram)以包括发达国家、转型国家、不发达国家等多类型国家为研究对象，考虑了国家开放程度、人均GDP、投资物品的价格、社会信任等影响因素，结果显示公共支出水平与居民幸福感间呈正相关。[11][12]就具体支出类别而言，巴罗和萨拉马丁(Barro and Sala-I-Martin)也认为教育支出能够在促进经济增长的同时提升居民幸福感，只是作用机理不同，他们认为教育支出是通过提高技术创新能力来推动经济增长。[13]特里亚和马库卢(Tella and Macculloch)、波奇奥斯科夫等人(Bjornskov et al.)、瓦萨姆等人(Wassmer et al.)分别以欧洲国家为例，通过分析验证了政府失业保障支出、公共卫生支出、健康支出、公共安全支出等能够显著提高国民幸福水平。[14][15][16]但是，伊斯特林(Easterlin)等的研究表明，国防支出和公共教育支出与经济增长之间不存在关联效应，也不能证明国防支出和公共教育支出可以提升居民幸福水平。[17]
    就我国目前国民幸福发展水平研究方面，程国栋等人、周四军和庄成杰、鲁元平和王韬分别建立了各自的国民幸福指数评价指标体系。他们的共同之处在于均考虑了经济发展水平、通货膨胀、失业、政府支出、环境状况等关键影响因素。[18][19][20]周四军和庄成杰通过研究发现，我国国民幸福指数一直保持增长趋势，而且2002年以后的增长速度比2002年以前的快。[18]朱建芳和杨晓兰发现1995年、2001年及2006年我国收入与幸福呈正向关系。[21]张会平的研究表明我国国民幸福指数在一定程度上偏低，仅满足于基本生活需求。[22]在国民幸福水平中观研究方面，刘扬等人、周四军等人分别对北京市、湖南省国民幸福指数做了综合评价和排名。[23][24]在国民幸福水平微观研究方面，林洪和温拓、迟国泰等人、吴丽民和陈惠雄分别对不同历史时期的广东省21地市、辽宁省14地市、浙江省小城镇的国民主观幸福感进行了测度与分析，探究收入与幸福之间的内在结构与传导机理，揭示了社会发展的不平衡性。[25][26][27]
    综上所述，国内外学者对国民幸福水平的研究越来越深入，理论越来越完善，方法越来越先进，范围越来越广泛，但仍有诸多需要加强的地方。从研究范围来说，国内外研究以宏观层面居多，微观次之，中观层面相对来说相对不多。从研究方法来说，传统经济学、统计学研究方法居多，而结合新经济地理学的空间计量方法应用不足。从研究角度来说，涉及经济增长、社会平衡性的研究居多，从财政支出角度来研究该问题较少，尤其是从与解决贫困有明显作用的亲贫式支出角度来研究国民幸福水平的研究更少。为此，本文结合我国实际状况，考虑空间因素，从亲贫式支出角度研究宏观和中观两个层面对近些年来我国亲贫式支出对国民幸福水平的影响，以期为深入推动我国财政体制改革提供有益借鉴。
    三、实证模型构建
    本文以测度空间关联为核心的探索性空间数据分析(ESDA)为主要研究方法，可视化描述事物或现象的空间分布格局，揭示对象之间的空间集聚和空间离散状态，进而探究其空间相互作用机制。[28]
    (一)空间效应模型
    空间权重矩阵构建。构建空间权重矩阵是进行探索性空间数据分析的前提和基础。首先需要定义空间对象的相互邻接关系，以数值形式表示空间位置信息。目前主要有4种定义空间权重矩阵的方式：以公共边界定义的二分公共边界的“卢克”(rook)邻近矩阵，基于二分公共边界或节点的“王后”(Queen)矩阵，以共同边界定义的“K最近”(K-nearest)矩阵以及基于距离规则的“距离阈值”(Threshold)矩阵。本文采取第一种定义方式，其中，一阶、二阶、三阶分别表示“邻近关系”、“邻居的邻居”、“邻居的邻居的邻居”。定义矩阵如下(见式1)：
     
    局部自相关指数：
     
    自相关(Moran)散点图是一种可视化的二维图，反映了局部空间的不稳定性。自相关散点图的横坐标为每个地区的观察值的离差z'，纵坐标为空间滞后值Wz，对应区域单元与其邻居就形成了四个象限：第一象限、第二象限、第三象限、第四象限分别对应高—高集聚、低—高集聚、低—低集聚以及高—低集聚。自相关散点图的优势在于易于理解，可以具体分析地区空间联系形式。
    (二)空间模型
    空间计量模型的基本表达形式见式(7)：
     
    安思林的研究指出，空间自相关通常源于两种不同情况：噪音与空间位置依赖。[28]基于此，大致将空间计量模型分为两类：一是空间滞后模型(Spatial Lag Model，SLM)，也称空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model，SAR)或混合回归(Mixed Regressive Model)。二是空间误差模型(Spatial Error Model, SEM)。
    空间滞后模型(SLM)主要是用于研究相邻地区的行为，即研究是否存在“溢出效应”或“扩散效应”。具体来说，式(7)中λ=0，ρ≠0，模型为式(8)：
     
    式中，Y是因变量，ρ是空间回归系数，反映相邻地区对本地区的影响程度，具有正负方向性。β反映了自变量X对Y的影响程度。W[，y]是矩阵W的空间滞后因变量，反映了空间距离对各地区的影响。ε为随机误差向量。
    空间误差模型(SEM)主要通过误差项来体现机构或地区间的相互关系，测量了邻接区域的误差冲击对本区域的影响。具体来说，式(8)中ρ=0，λ≠0，模型为式(9)：
     
    式中，Y是因变量，λ为因变量X的空间误差系数。ε为随机误差向量。β反映了自变量X对Y的影响程度。
    结合新经济地理学等理论，本文将实证基本模型设定如下(见式10)：
     
    式中，lnNHI，lnQPS分别表示2000-2010年各省份国民幸福指数、亲贫式支出的自然对数，这样处理可以消除数据间异方差，提高准确性。β为回归系数，ε为随机误差项，C为常数项。
    四、数据来源及空间分异描述
    (一)数据来源及处理
    笔者在参考鲁元平和王韬、张会平、迟国泰等人、张克中和冯俊诚的研究成果的基础上，[20][22][26][29]同时借鉴“世界价值观调查(WVS)”等一些权威性综合数据采取构建“准国民幸福指数”替代“国民幸福指数”来反映国民幸福水平的研究方法，也采用构建国民幸福指数的方式来反映国民幸福水平。目前，构建国民幸福指数主要有两种方式。
    一是基尼系数调整法(见式11)：
     
    该方法从经济学角度出发，以影响居民幸福感的关键因素为主，计算相对简便，容易理解，但是也存在不足之处，基尼系数虽然能反映收入分配公平性、测量社会收入分配不平等，但是对基尼系数的计算并没有统一的标准，不容易计算，不同的计算方法导致结果出入较大。
    二是影响因子计算法(见式12)：
     
    式中，a，b，c，d，e分别代表各自权重。该方法涵盖面广，能较全面衡量国民幸福水平，但是存在不足。一是各地方政府既定的经济和社会发展目标不同会导致各地发展思路不同，因而各地方标准不统一导致缺乏可比性。二是权重和评价指标体系尚未达成一致共识，主观随意性较强。三是部分指标数据难以获取，量化困难。
    在上述分析基础上，考虑到国民幸福指数的度量涉及领域广、指标庞杂，缺乏统一标准以及数据的易得性及可靠性，并结合我国实际，本文采取以基尼系数调整法为主的计算方法。需要注明的是，在全国性居民收入方面，由于我国统计调查大多以城乡二元结构为基础，并没有全国性收入递增率，为此，本文以城镇、乡村人均收入、人口数为基本数据予以换算。通货膨胀率由居民消费价格指数计算得出。此外，参考众多有关基尼系数的研究发现，诸多机构和学者对基尼系数的研究结果存在很大的出入，可靠性有待进一步检验，而且自2001年起我国也并没有官方正式公布的基尼系数可参考，本着严谨的科学态度，同时考虑到基尼系数测量的是分配公平性、社会收入分配不平等的差异化程度，从这一本质出发，本文选择了泰尔指数(Theil指数)来测算差异性。它对两端收入的变动较为敏感，而我国收入差距主要体现两端的变化，因此比基尼系数、标准差系数等描述地区间差异(或不平等度)的指标更好，更符合笔者的要求(见式13)。
     
    由于部分地区2000年之前的数据难以获取，因此本文以除港澳台以外的全国31个省、市、自治区2000-2010年的亲贫式支出总额与国民幸福指数为研究变量，数据主要来自于《新中国五十五年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》(2000-2011)、《中国财政统计年鉴》(2000-2011)以及2000-2011年各省、市、自治区统计年鉴。为了方便计算，对部分数据结果进行了倍数处理以及取整。其中，亲贫式支出目前在学术界也并没有统一的界定标准，一些学者指出教育、医疗和社会保障等公共支出具有典型的亲贫式特征。[29]鉴于此，本文采用的亲贫式支出总额由教育支出额、医疗卫生支出额以及社会保障和就业支出额组成，需要说明的是，我国统计口径自2007年进行了微调，部分省市教育、医疗支出一项分解为教育支出、医疗卫生支出两项，不过并未影响本文研究。
    (二)亲贫式支出与国民幸福水平空间分布格局
    表1直观地显示2000-2010年除港澳台外全国31个省级行政单位的亲贫式支出及国民幸福指数状况。
     
    经过分析，2000-2010年除港澳台以外全国31个省级行政单位的亲贫式支出规模大致呈现东高西低的特点，基本与东中西部的传统区域划分一致，只有四川是例外。而2000-2010年的国民幸福指数却与东中西部的传统区域划分差别较大，山东、山西、江西、广东、云南、四川、西藏等省份规模最大，除这些省份外，其他省份基本呈现东高西低的态势。
    表1表明，2000-2010年除港澳台以外全国31个省级行政单位中，高于亲贫式支出平均水平(318.9亿元)的有14个地区，基本分布于东中部地区，其中广东省亲贫支出水平最高，基本高出平均水平的一倍，而宁夏、海南、青海、西藏的支出水平相对较低，均低于平均水平的二分之一。国民幸福指数平均值为961.9，高于平均值的有11个省份，其分布基本以东中部为主，其中北京数值最高，中部地区数量最多(4个)，此外，广西、贵州、西藏等西部地区也明显高于平均水平，相反，诸如河北、江苏、浙江、福建等较发达的东部沿海省份却低于平均值，整体来看没有表现出明显的东高西低的态势。
    综上所述，整体来看，2000-2010年的11年间除港澳台以外全国31个省级行政单位亲贫式支出高的地区其国民幸福水平也相对较高，但是也有部分例外。具体来看，一方面，2000-2010年的11年间全国范围内亲贫式支出规模大致与传统区域划分方式相一致，呈现东高西低的趋势，这与其地方经济发展水平基本一致，东部地区因其经济发展水平高而亲贫式支出规模大，西部地区则因其经济发展水平相对落后而亲贫式支出规模也相对较小，存在一定的集聚现象。另一方面，2000-2010年的11年间，全国范围内国民幸福指数的规模则变数较大，中西部地区异军突起，幸福水平相对较高，而部分东部沿海地区幸福指数不高，没有与其经济地位相适应。究其原因，本文认为，东部较发达地区经过长期快速的经济发展，虽然经济规模较大，人民生活水平较高，但是也诸多问题急需解决，例如产业结构调整、房价过高、物价涨幅较大、经济增长趋势放缓等问题。这在一定程度上影响了地区居民幸福水平，而西部地区由于经济仍处于较快增长阶段。随着亲贫支出规模不断扩大，居民生活水平显著提高，虽然也面临着诸如房价高、物价涨的问题，但是与东部相比，从居民心里感受来说还处于比较温和的状态。此外，本文认为，居民幸福水平的高低还会受到相邻地区的影响，例如，北京地区国民幸福水平较高，而与之相邻的天津、河北却没有表现出较高水平，反而较低。这与居民的“攀比心理”有很大关系，例如，北京地区幸福水平高就会对河北、天津的居民造成影响，该地区的居民就会认为：我们离北京不远，为什么我们就没有获得一样的待遇等诸如此类的问题，进而影响地区幸福水平的提高。综合上述分析，从理论上来讲，无论亲贫支出还是国民幸福水平均受到邻近地区的影响，都可能存在“溢出效应”，那么这种“溢出效应”究竟存不存在，若存在的话又有多大？为此，我们将开展进一步研究。
    (三)各省市国民幸福指数与亲贫式支出全局空间自相关性分析
    双变量全局自相关以第一变量为中心，本文选取国民幸福指数为第一变量，计算在空间范围内的第二变量和第一变量之间的相关性(见图1)。
    图1中横轴表示2000-2010年各省市国民幸福指数的分布，纵轴则表示邻近省市亲贫式支出加权平均值的分布。从图1可以看到，2000-2010年各省市国民幸福指数与亲贫式支出双变量全局自相关指数值为0.012 1，表明2000-2010年间各省市国民幸福指数与亲贫式支出呈现出空间正相关性，意味着长期以来与较高(较低)国民幸福水平省市相邻或趋向的往往都是较高(较低)亲贫式支出的省市。究其原因，笔者认为，本地区国民幸福指数较高会导致邻近省份居民幸福感相对下降，政府为了提升国民新幸福感就会加大该地区亲贫式支出。
    加权平均值指数
     
    图12000-2010年各省市国民幸福指数与亲贫式支出双变量全局自相关散点图
    从图1中散点分布来看，大多分布于第一象限、第二象限、第三象限，分别属于高—高集聚、低—高集聚、低—低集聚类型。其中，属于低—高集聚类型的省份最多。具体分布见表2。
     
    由表2可知，2000-2010年全国范围内，高—高集聚、低—低集聚类型的地区以中西部地区省市为主，低—高集聚、高—低集聚类型的地区以东部地区省市为主，表明东部地区国民幸福水平存在差异性，而中西部地区的良好发展势头也带来了不错的效果，高—高集聚、低—低集聚显著。亲贫支出对国民幸福水平存在着较为稳定的影响，为了更为直观地反映这种长期稳定的影响关系，笔者计算了2000-2010年的国民幸福指数与亲贫式支出双变量全局自相关指数(见图2)。
    由图2可以看出，国民幸福指数与亲贫式支出双变量全局自相关指数整体呈现出波动下降趋势，且从2009年开始转为负值。大致可以分为三个阶段：2000-2003年处于下降趋势，2004-2006年处于上升趋势，2007-2010年呈现下降趋势。从自相关值趋势来说，国民幸福指数与亲贫式支出正相关性逐渐降低，集聚效应逐步转变为缓慢减弱。从自相关值正负角度来说，2000-2008年自相关值为正，2009-2010年自相关值为负。表明国民幸福指数与亲贫式支出相关性逐渐由正相关转为负相关，差异性逐渐增强。之所以产生上述变化，是因为我国长期存在的地域差异，各地区经济发展水平不同，所处的阶段也有所差异，东部发达地区发展速度逐渐放缓，面临巨大的转型调整的压力，而中西部地区经济发展依然是重点，转型调整压力相对较小，进而体现到各地区居民幸福水平呈现出差异性。
     
    图22000-2010年各省市国民幸福指数与亲贫式支出双变量全局自相关指数变化趋势
    (四)各省市亲贫式支出与国民幸福指数局部空间自相关分析
    上文通过计算全局自相关指数表明2000-2010年我国各个省市国民幸福指数与亲贫式支出存在全局空间自相关关系，但是全局自相关指数无法体现局部地区的空间自相关和集聚特征，所以，有必要利用局部自相关指数来进一步研究，即充分利用各省级行政单位之间的地缘关系。
    研究结果表明，2000-2010年通过显著性水平的省市中，属于高—高集聚类型的是东中部山东、安徽两省，属于低—低集聚类型的是西部省份新疆、四川两省。这意味着2000-2010年，山东、安徽两省被国民幸福水平与亲贫式支出较高的省市包围，山东、安徽两省与周围省市的国民幸福水平与亲贫式支出呈现明显高值集聚效应。新疆、四川两省则被国民幸福水平与亲贫式支出较低的省市包围，与周围省市呈现低值集聚效应。从整体来看，高—高集聚区域范围基本与低—低集聚区域持平，说明经过11年的发展，我国各省市国民幸福水平与亲贫式支出仍然需要进一步提高。高值集聚区基本处在东部地区，而低值集聚区依然处在西部地区，这也与经济发展水平东高西低的态势相吻合。但是东部沿海省份依然没有呈现出高—高集聚态势，需要加快发展速度，尽快实现由低—高集聚、高—低集聚向高—高集聚的转变。
    笔者又计算了2000年、2010年的局部自相关指数，并对呈现明显集聚效应的区域进行了显著性检验，通过0.05显著性水平检验的地区见表3。
    上述综合分析进一步证实了国民幸福水平与亲贫式支出之间存在着空间相关关系，也证实了亲贫式支出确实能对国民幸福水平产生影响。无论是相关关系还是影响水平，东部地区确实优于西部地区。
     
    五、实证结果及讨论
    为了了解目前亲贫式支出对国民幸福水平的影响程度，同时也为了检验模型的合适与否，本研究利用2010年的数据，进行回归分析。
    (一)最小二乘模型(OLS)回归分析
    表4显示，最小二乘回归模型(OLS)拟合效果尚可。F值为102.1480，拟合优度达到77.30%，P值显示模型整体通过了1%水平的显著性检验。各省市亲贫式支出系数β值为0. 834 5，通过了1%水平的显著性检验，表明亲贫式支出每增加1%，相应地带动国民幸福指数提高0.83%。自相关指数空间依赖性检验表明最小二乘回归误差在10%的显著性水平下具有空间依赖性。根据安思林提出模型选择标准，[28]如果LMERR和LMLAG都不显著，则最小二乘模型(OLS)适用；如果LMERR比LMLAG更显著，且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著，则空间误差模型适用；如果LMLAG比LMERR更显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则空间滞后模型适用。此外，LR，SC，AIC值越小，LogL值越大，则表明模型拟合度越好。结合表4的检验结果，LMLAG比LMERR更显著，且R-LMLAG显著而RLMERR不显著，则空间滞后模型(SLM)更适用。
     
    (二)空间滞后模型(SLM)回归分析
    本文所采用的空间滞后模型形式为：lnNHI=C+βlnQPS +ρWlnNHI+ε。
    通过表5可以看出，空间滞后模型拟合效果比最小二乘模型拟合效果好很多，拟合优度由最小二乘的77.3%提升至现在的91.93%。LogL由最小二乘的-28.1805提高到现在的-14.0678，提升幅度显著，同时，AIC、SC分别由最小二乘的60.3611、63.2926下降至现在的34.1355，38.5327，降幅显著，完全符合安思林的检验准则。[28]ρ值通过1%的显著性水平且数值为正，意味着邻近地区的国民幸福指数对本地区国民幸福指数有正向影响，即邻近地区国民幸福指数提高1%会带动本地区国民幸福指数提升0.71%。β通过5%显著性水平检验且数值为正表明各省市亲贫式支出能够拉动国民幸福指数提高。具体来说，亲贫式支出每增加1%可以带动国民幸福指数提升0.256 6%。此外，估计值由最小二乘模型的1.319 6降至现在的0.274 9，表明了引入邻近地区国民幸福指数作为滞后变量后，本地亲贫式支出也具有空间溢出效应，进而影响邻近地区的国民幸福指数，导致邻近地区对本地区国民幸福指数的拉动作用有所降低。
    (三)空间误差模型(SEM)回归分析
    本文所采用的空间误差模型形式为：lnNHI=C+βlnQPS+ε，ε=λWε+μ。
    通过表6可以看到，空间误差模型拟合效果优于最小二乘模型，但是低于空间滞后模型，符合前文预期。具体来说，拟合优度为77.31%，基本与最小二乘模型持平且低于空间滞后模型。LogL值为-28.175 9，高于最小二乘模型而小于空间滞后模型。AIC、SC值分别为60.351 7、63.283 2，略低于最小二乘模型而高于空间滞后模型。β通过了1%的显著性水平检验，意味着本地区亲贫式支出每增加1%就可以带动国民幸福指数提高0.835%。估计值略低于最小二乘模型而高于空间滞后模型，表明与地区之间的溢出效应相比，本地区亲贫式支出对国民幸福指数的影响更为敏感。
     
    (四)讨论
    通过上文的分析，可以清楚地看出，在亲贫式支出对国民幸福水平的影响的研究方面确实存在着空间因素的作用。上文的计量模型实证也表明，加入了空间影响因素的计量模型更适合实际状况。以上研究在拓宽了公共财政学研究领域的同时，也体现出新经济地理学与公共财政学结合的广阔研究前景。
    鉴于我国目前的多级财政体制，各级政府在今后的工作中更要注重空间因素的作用，在制定相关政策时，要吸收借鉴邻近省份的先进做法，完善自身建设，形成良好的区域互动发展机制。本文需要指出的是，在今后的工作中需要重视以下几个关键点：一是中央财政加大弱势地区的转移支付力度，实现区域优势互补，借助财政支付的影响力调动诸多民间资金充实支出体系；二是建立一套完整的国民幸福指数政府监测机制；三是努力实现评价的高效化、信息化以及专业化；四是积极发挥新闻舆论的影响力，广泛征求市民的意见，增加市民对政府工作的知情度和参与程度。
    六、结论
    通过上文分析，笔者得到了以下几点结论：
    第一，传统的东中西区域划分方式在亲贫式支出方面仍然适用，呈现出由东往西逐渐递减的趋势，但是地区差异有不断减小趋势。而国民幸福指数方面按传统的区域划分标准效果并不理想，没有呈现出明显的随地域位置改变而逐渐递减的态势。
    第二，2000-2010年我国亲贫式支出与国民幸福指数存在空间集聚效应，但是受诸多因素的影响，集聚效应逐渐减弱，差异程度不断增强，东部地区整体表现并不突出，但是整体水平仍然高于西部地区。
    第三，亲贫式支出确实对国民幸福指数产生影响，而且各省市也的确存在差异状况，本地区每增加1%亲贫式支出会带动国民幸福指数提升范围大致在0.2%～1%之间，邻近地区国民幸福指数提高1%会带动本地区国民幸福指数提升0.7%左右。
    第四，空间计量模型估计效果优于最小二乘估计效果，空间滞后模型优于空间误差模型，也证明了新经济地理学理论能够提供我国各省市亲贫式支出与国民幸福指数集聚、差异及其形成原因的部分解释。
参考文献：
        [1]汪三贵.在发展中战胜贫困：对中国30年大规模减贫经验的总结与评价[J].管理世界，2008，(11).
    [2]黄有光.福祉经济学：一个趋于更全面分析的尝试[M].辽宁：东北财经大学出版社，2005.
    [3]保罗·克鲁格曼.发展、地理学与经济理论[M].北京：北京大学出版社，2001.
    [4]R. Easterlin. Will Raising the Incomes of All Increase the Happiness of All[J]. Journal of Economic Behavior and Organization, 1995, 27.
    [5]R. Di Tella. Preferences over Inflation and Unemployment[J]. American Economic Review, 2001, 91(1).
    [6]Stutzer Frey. What Can Economists Learn from Happiness Research?[J]. Journal of Economic Literature, 2002, 40.
    [7]Blanchflower Oswald. Well-being over Time in Britain and the USA[J]. Journal of Public Economics, 2004, 88.
    [8]A. Carbonell. Income and Well-being: An Empirical Analysis of the Comparison Income Effect[J]. Journal of Public Economics, 2005, 89.
    [9]周绍杰，胡鞍钢.理解经济发展与社会进步：基于国民幸福的视角[J].中国软科学，2012，(1).
    [10]陶美珍.可支配住房用户比对国民幸福的影响分析[J].经济学研究，2007，(11).
    [11]Silvia Lana. Investigating Macroeconomic Determinants of Happiness in Transition Countries: How Important Is Government Expenditure?[Z]. 15th Dubrovnik Economic Conference, 2009.
    [12]R. Ram. Government Spending and Happiness of the Population[J]. Public Choice, 2009,(138).
    [13]R. Barro, X. Sala-I-Martin. Economic Growth[M]. New York: McGraw-Hill, 1995.
    [14]R. Di Tella, R. Macculloch. Some Uses of Happiness Data in Economics[J]. Journal of Economic Perspectives, 2006, 20(1).
    [15]C. Bjornskov, A. Dreher, A. Fischer. The Bigger the Better?: Evidence of the Effect of Government Size on Life Satisfaction around the World[J]. Public Choice, 2007, 130.
    [16]R. Wassmer, R. Lascher, S. Kroll. Sub-national Fiscal Activity as a Determinant of Individual Happiness: Ideology Matters[J]. Journal of Happiness Studies, 2009, 10(5).
    [17]W. Easterlin, S. Rebelo. Fiscal Policy and Economic Growth: An Empirical Investigation[J]. Journal of Monetary Economics, 1993,(32).
    [18]程国栋，徐中民，徐进祥.建立中国国民幸福生活核算体系的构想[J].地理学报，2005，60(6).
    [19]周四军，庄成杰.基于距离综合评价法的我国国民幸福指数NHI测评[J].财经理论与实践，2008，29.
    [20]鲁元平，王韬.主观幸福感影响因素研究评述[J].经济学动态，2010，(5).
    [21]朱建芳，杨晓兰.中国转型期收入与幸福的实证研究[J].统计研究，2009，26(4).
    [22]张会平.基于HP滤波视角的国民幸福指数的波动分析[J].统计与决策，2012，(4).
    [23]刘扬，邹伟，王小梅.以时间为基础的国民幸福核算的实证分析——以北京市为例[J].北京社会科学，2010，(4).
    [24]周四军，庄成杰，刘红，袁鹏.湖南省国民幸福指数NHI的统计测度与评价[J].消费经济，2008，(4).
    [25]林洪，温拓.国民主观幸福感的实证研究——以广东21地市为例[J].当代财经，2010，(5).
    [26]迟国泰，程砚秋，王丽君.基于灰色聚类的社会评价模型及省辖市的实证[J].中国管理科学，2010，18(6).
    [27]吴丽民，陈惠雄.收入与幸福指数结构方程模型构建——以浙江省小城镇为例[J].中国农村经济，2010，(11).
    [28]L. Anselin, I. Syabri, Y. Kho. GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis[J]. Geographical Analysis, 2006，(1).
    [29]张克中，冯俊诚.通货膨胀、不平等与亲贫式增长——来自中国的实证研究[J].管理世界，2010，(5).^