目前，我国有关公共服务均等化的研论文联盟方兴未艾，研究主要集中在以下三个方面：公共服务均等化的内涵与外延界定、公共服务均等化的测量和基础教育公共服务均等化改革路径。有关基础教育公共服务均等化的测量和分析，李晓嘉和刘鹏通过运用绝对指标、基尼系数和泰尔指数法对我国1997—2007年的基础教育均等化程度进行了测算，结论表明我国的基础教育均等化程度在不断提高。罗伟卿通过构建1985—2006年的省级面板数据对基础教育进行了研究，研究表明人均gdp水平与基础教育质量并无显著关系，人均财政支出显著地提高了基础教育质量，财政分权显著降低了基础教育的质量。
公共服务均等化在实践中主要有人均财力的均等化、公共服务标准化和基本公共服务最低公平等三种模式。我国是正处于转型期的发展中，转型期的特点决定了包括财政政策在内的公共政策在政策主体、政策对象、政策工具和政策目的都存在着失效的高风险。基于此本文在对基础教育进行分析时，选用第三种模式。
基本公共服务最低公平的公共服务均等化，保障的是人的最基本权利。人的最基本权利，根据布坎南的解释，应包括生命权利、基本自由权利和财产权利。而在阿马蒂亚·森看来，人真正为人的根本在于自由，这些自由包括：政治自由、经济条件、社会机会、透明性保障和防护性保障。根据资料的可得性和权威性，本文从人均硬件(包括人均学校占地面积、人均安全校舍面积、人均教室面积、人均实验室面积、人均图书馆面积、人均微机室面积、人均语音室面积、人均体育运动场面积、人均计算机台数、人均图书藏量、人均电子图书藏量、人均专业实验设备和人均专业实习设备等十三项)和人均软件(包括人均专业教师数、人均大学以上专业教师数和人均一级以上专业教师数等三项)两个方面来分析。本文评价体系的构建步骤如下：
第一，将数据无量纲化处理。具体分析对象在每项指标的得分，等于该分析对象该项指标的生均值／全国该指标的生均值。
第二，确定各项指标的权重。本文在对16项指标赋予权重时，假设硬件与软件在学生培养中起着同样重要的作用。于是，13项硬件指标共同占有50％的权重，3项软件指标共同占有50％的权重。再假设13项硬件指标和3项软件指标分别在硬件和软件中起着同样重要的作用，这样每一项硬件指标的权重为1／26，每一项软件指标的权重为1／6。
第三，得出基础教育水平的最终结果。将具体分析对象在每项指标上的得分按照相应的权重相加，即得出具体分析对象的基础教育水平值。
2005—2009年，我国基础教育生均硬件和软件公共服务水平的总体情况如表1所示：
生均基础教育水平的绝对值显示，我国基础教育的公共服务水平依然较低。硬件方面，以计算机为例，平均每25名小学生拥有1台计算机；软件方面，以大学以上学历教师为例，平均每100名小学生拥有1位大学以上学历教师。生均基础教育水平的变化趋势显示，2005年以来，我国生均基础教育的公共服务水平在逐步提高，尤其表现在软件方面，3项指标值都在稳步提高，其中生均拥有大学以上学历教师的增长速度达到年均18.69％。13项硬件指标中的8项有进步，但进步缓慢；5项退步的指标显示，我国小学生生均活动空间和动手操作的机会都在进一步地缩小。
1.地区差距。我国基础教育公共服务水平的地区差距见图1。图中包括2005—2009年生均基础教育公共服务水平最高地区与最低地区的差距，也包括最高三地区与最低三地区的差距。
数据表明，北京的生均基础教育公共服务水平，除2007年之外其余4年均居于全国最高水平，贵州生均基础教育公共服务水平2005—2009年连续5年居于全国最低水平。前三位中北京、上海始终榜上有名，2008年天津取代吉林后连续两年成为第三名。生均基础教育公共服务水平的后三位地区中，云南和贵州连续五年各占一席，其他地区如西藏、广西和四川都曾位列其中。虽然地区差距水平呈现缩小态势，但差距依然很大，最高与最低水平的差距从2005年的6.52倍下降到2009年的3.61倍；前三位与后三位的差距从2005年的4.06倍下降到2009年的2.89倍。
2.地区间基础教育公共服务水平的聚类分析。从上述分析可知，我国地区间基础教育公共服务水平有很大差异，但差异中又有哪些相似性呢?本文使用spss16.0软件，对2005—2009年不同地区的生均基础教育公共服务水平进行聚类分析，由聚类图得出的五类聚类结果如表2所示。
表2中聚类结果表明，31个地区的指标值水平分为五级，北京最高并单独为一级，天津、吉林和上海三地区为第二级，其他地区位列第三到第五级。
本文主要考虑以下四个变量对生均基础教育公共服务水平的影响：经济发展水平、努力水平、政策决定力和政策影响力。
1.经济发展水平(economy development)。用来反映某地区在基础教育公共服务供给上所具有的财力基础，通常认为一论文联盟地区的经济发展水平越高，相应地用于各项公共产品的支出也会水涨船高。本文用各地区的人均gdp指标来衡量该地区当年经济发展水平，此处2005—2009年的gdp数据来自中国经济统计数据库，并以2004年为基期折算成各年的实际gdp值。相应年份的人口数据取自各年的《中国统计年鉴》。
2.努力水平(government effort)。用来反映某地区对基础教育的重视程度。十年树木、百年树人，作为教育基本起点的基础教育承担着祖国和民族未来的重任。虽说一个地方的基础教育投入受财力的影响很大，但的努力程度同样不可忽视。本文用地区小学生生均预算内教育支出来衡量地方的努力程度，各地小学生生均预算内教育支出数据来自2006-2010年的《中国教育经费统计年鉴》。
3.政策决定力(poliey decision)。用来反映某地区在基础教育公共服务水平政策制定和决策上的能力。转型期的中国是典型的中央集权，体现在基础教育公共服务水平问题上，就是不同地区从中央得到的资金和政策支持力度是不同的。某地区的政策决定力越强，该地区的基础教育公共服务水平就越高。在此，用当地211高校数量占全国211高校总数的比例来代表当地的政策决定力。在2008年以前，所分析的31个地区中海南、青海、宁夏和西藏四地区没有211院校，但一个地区的政策决定力不可能为零，因此在此进行分析时，假设2005—2008年上述四地区各有一所211高校。
4.政策影响力(poliey influence)。用来反映某地区由于地域、民族等政治原因，使政策制定者在制定政策时，必须考虑该地区而拥有的一种能力。某地区该能力越强，该地区在基础教育公共服务方面所获得的政策倾斜应该越大，基础教育公共服务水平应该越高。在此用当地的少数民族人口占当地全部人口的比重来衡量政策影响力。2005年各地民族人口构成数据来自2005年全国1％人口抽样调查资料，2006—2009年数据按照2000—2005年各地区的少数民族人口平均增长速度计算得出，其中2000年各地的少数民族人口数据来自全国第五次人口普查数据。
依据指标体系计算得出的不同地区的生均基础教育公共服务水平值，对被解释变量与解释变量的统计描述如表3。
表4给出了利用2005—2009年各地区的经济发展水平、努力水平、政策决定力和政策影响力对生均基础教育公共服务水平的基本回归结果。
一般而言，基于面板数据的计量模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合回归模型。固定效应模型估计下的f统计值表明应在固定效应模型与混合回归模型之间选择固定效应模型；bp检验的lm值显示，应在随机效应模型与混合回归模型间选择随机效应模型；hausman检验结果表明，在固定效应模型和随机效应模型间应选择接受固定效应模型的估计结果。上述模型选择的前提，是随机扰动项不存在自相关且同方差，若随机扰动项存在自相关且异方差，则上述在同方差假设下得到的估计量虽然仍然是无偏且一致的，但不具有效性。此时，往往用广义最小二乘法(gls)或可行的广义最小二乘法(fgls)对模型进行估计。wooldridge检验值表明，随机扰动项存在自相关；modified wald检验值表明，随机扰动项存在异方差。此外模型估计过程中还发现存在截面相关问题，因此本文最后采用fgls对模型进行估计。
可行的广义最小二乘法(fgls)下的结果表明，经济发展水平和政策决定力对生均基础教育公共服务水平的作用方向为正，二者对生均基础教育公共服务水平的作用系数都在10％的水平上显著，其中经济发展水平的作用系数为0.08，表明该变量的作用力度很小，而政策决定力的系数为4.57，作用力度较大。此外，努力程度对生均基础教育公共服务水平的作用力度几乎为0，政策影响力对生均基础教育公共服务水平的作用方向虽然为负，但不显著。
计量结果表明，政策决定力是决定一个地区生均基础教育公共服务水平高低的重要因素，一个地区的政策决定力越强，则该地区的生均基础教育公共服务水平就越高，说明政治权力依然是基础教育公共服务水平的决定力量，谁拥有政治权力谁就能获得好的基础教育公共服务。努力程度对生均基础教育公共服务水平的作用力度几乎为0，说明纳入中央统一预算的预算内基础教育投入，依然没有成为基础教育投入的主要财力来源。可能的原因是，其他非预算内的不常规的、不规范的、低级别的投资会左右一个地区的基础教育资金来源。政策影响力没有成为对基础教育投资倾斜的一个重要考量，因为越是民族地区(通常也是边远落后地区)越是基础教育的落后地区。
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