導語：公共福利是社會福利的重要項目，它是國家和社會為滿足全體社會成員的物質及精神生活基本需要而興辦的公益性設施和提供的相關服務。下面小編分享公共福利相關論文，歡迎參考！

一、福利影響因素的數據來源與實證方法

　　（一）數據來源下文采用的所有數據主要來源于《新中國55年統計資料匯編》(1949-2004)、《中國統計年鑒》（2005-2012）、各省的統計年鑒以及《中國人口年鑒》，部分數據來源于聯合國人文數據庫。

　　（二）福利指數計算公式本文重點分析國內外具有代表性的學者對福利指數公式的構建。首先主要對國外學者阿瑪蒂亞森（A.Sen）的福利指數進行分析，因為森的福利指數是社會福利指數的重要組成部分，國內外的研究學者在構造社會福利指數公式時，都參考森的福利指數，其表達公式為:S=RY(1-G)(1)其中S代表福利指數，RY代表人均實際收入，G代表基尼系數。這個指數主要說明了在國民收入一定的情況下，分配差距越小，所能夠體現出的社會福利水平越高，反之則相反。但是社會福利不僅僅包含經濟福利，因為經濟福利并沒有把社會的公共福利和個人的福利包括進去，因此阿瑪蒂亞森福利指數存在很大的局限性。因此國內外學者為了彌補這一缺陷，對阿瑪蒂亞森的福利指數進行了重新構建，最具代表性的是美國社會保健協會的ASHA指數，其指標包括六個項目：就業率、識字率、平均預期壽命指數、人均國民生產總值增長率、出生率和嬰兒死亡率。表達公式為：ASHA指數=（就業率×識字率×平均預期壽命指數×人均GNP增長率）/（人口出生率×嬰兒死亡率）（2）基于公式(1)和(2)，劉長生等三位學者對上述公式進行了改造，借鑒了森福利指數中的收入分配指標，增加了ASHA指數中沒有包含的如環境污染程度、資源消耗度等指標，建立了以下基本公式：社會福利指數=人均GDP實際增長率×(1-基尼系數)×(1-環境污染程度)×(1-資源消耗度)×就業率×識字率×(1+平均預期壽命增長率)×[(1-嬰兒死亡率)／(1+人口出生率)]×(1-嬰兒死亡率)⑦（3）以上各種衡量社會福利指數的指標，已經從GDP這個單一經濟指標轉向了經濟、文化、社會指標，對社會福利的衡量更為全面。但是，各種評價指標在實證研究中并沒有得到有效的證實。比如，環境污染程度和資源消耗程度等與社會福利的關系在現階段還沒有文獻實證。因此，本文借鑒公式(1)(2)(3)中的指標以及其相關指標：人均GDP、人均GDP實際增長率、基尼系數、環境污染程度、資源消耗程度、就業人數、失業人數、就業率、失業率、識字率、平均預期壽命增長率、嬰兒死亡率、人口出生率，并根據目前各公式的實證情況以及數據的可得性，選取了七個具有代表性的指標：人均GDP實際增長率、基尼系數、就業率、識字率、平均預期壽命增長率、嬰兒死亡率、人口出生率，重新構建出社會福利指數公式，并利用軟件SPSS17.0計算了全國及各省市相應的社會福利指數。得出的具體公式為：社會福利指數=100×人均GDP增長率×(1-基尼系數)×就業率×識字率×(1+平均預期壽命增長率)×[(1-嬰兒死亡率)/(1+人口出生率)](4)

　　（三）面板數據模型本文采用面板數據模型，建立了不同時間、不同省份的計量模型。面板數據模型（panel-datamodel）是從20世紀50年代開始用于解決經濟問題的，它綜合了時間序列和截面數據兩方面的信息，在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值構成樣本數據，是近幾十年來計量經濟學理論方法的重要發展之一，具有很好的應用價值。由于我國社會福利既受到不同地區的影響，也受到不同時期的影響，因此結合時間序列和截面數據的'面板數據模型具有以下優點：第一，面板數據模型既可以分析某一時期各省（市、區）政府支出對社會福利的影響差異，還考慮了時間因素的影響；第二，從統計角度看，與單純的截面數據模型或時間序列模型相比，面板數據模型大大增加了觀測樣本量，提高了樣本自由度，使福利影響因素的估計值更加可靠，而且減弱了解釋變量多重共線性的影響，降低了估計誤差。本文基于“省（市、區）——時間序列”的數據組合，根據1996-2011年全國31個省（市、自治區）的五個變量數據，建立了相應的面板數據模型。

二、我國社會福利影響因素實證研究

　　（一）我國社會總體福利水平及結果分析利用公式(4)計算出了1996-2011年我國的總體福利水平，具體的指數見表1：通過表1的福利指數可以看出，我國的社會福利總體水平在穩步增長，個別年份可能存在著偏差，這與當年的外部經濟環境有關。如，1998年爆發東南亞金融危機，2008年爆發全球金融危機，這勢必對國內的經濟環境產生影響，導致GDP、CPI等經濟福利降低，由于危機影響的滯后性，導致99年及09年的福利水平驟然下降，隨著國家的調控，福利水平又開始穩步上升。前文對國內外的社會福利指數進行解構和剖析，并構建了我國社會福利指數計算公式，計算1996-2011年全國的福利指數⑧，主要是為對下文實證分析我國福利影響因素奠定理論和方法論基礎，以此來揭示這些因素對我國社會福利的影響狀況并解釋其背后的意義。

　　（二）實證分析及結果檢驗1.變量定義本文構建出社會福利指數回歸模型，以社會福利指數為因變量，將社會固定投資占GDP的比例（X1）、城鎮居民可支配收入(X2)、社會保障占財政總支出的比例(X3)、恩格爾系數(X4)、科教文衛支出占財政總支出的比例(X5)作為自變量。2.回歸分析模型構建根據前文對我國福利指數的計算發現，大部分福利指數呈現出規律性變化（除部分年份由于外部和內部情況的變化導致福利指數出現一些劇烈的變化外），即呈現出一種增長的態勢。一般認為，在經濟發達地區即東部沿海地區，由于各方面配套設施、制度健全，其福利指數會高于中西部經濟欠發達地區。因此，政府制定出的相關的公共政策會對社會福利指數產生正面或負面影響。這幾個指標能夠從宏觀和微觀角度描述政府的相關公共政策對社會福利的影響。盡管影響社會福利的因素有很多，由于本文使用隨機效應或固定效應面板數據模型，一些影響小的因素（比如居民身心健康發展等）可以歸結于不可觀測的個體效應。忽略這些小的因素，在一定程度上提高了模型的解釋準確度。3.面板數據分析在進行回歸分析之前，首先用Eviews軟件對自變量進行單位根檢驗，以判斷序列的平穩性。各變量單位根檢驗結果如表2。從表2可以看出，數據序列是平穩的，單位根不存在。由于面板數據可以將生產函數對數化為線性函數，因此本文利用Statas10.1對下面的個體效應進行固定效應和隨機效應的Hausman檢驗，具體步驟如表3。通過上述檢驗，該面板數據可以設定為固定和隨機效應模型，同時隨機效應模型還需對其進行顯著性檢驗。這里的P值為0，則表明隨機效應非常明顯。在設定固定和隨機效應模型時，再進行Hausman檢驗。具體的檢驗結果如表4。表4中的p值（其值為0）說明本文選用固定效應模型比較好。通過這一點，我們可以認為隨機效應模型的基本假設（即個體效應與解釋變量不相關）得不到滿足。因此，本文設定的面板數據估計模型是固定效應模型。