松原：经济社会公平度在9个地市（州）中排在第6位。比较分析结果显示，该市具有排名较高的底线公平度和机会公平度（均位列第3）。但是，比较分析结果还显示，该市的分配公平度排名在9个地市（州）中靠后（位列第7）。通过进一步分析分配公平度下的三个二级指标，我们发现，该市的社会保障和就业支出占公共财政支出比重较小（位列第8），城乡居民可支配收入的差距较大。为此，对于松原市，采取积极的就业措施等来不断缩小城乡居民的收入差距，以及不断提高社会民生方面的公共财政支出水平，是其今后进一步提升经济社会公平度的两个重点。
长春：经济社会公平度在9个地市（州）中排在第7位。比较分析结果显示，该市的底线公平度、机会公平度和分配公平度排名处于中等偏后或中等水平（分列第6、5、8），属于人均GDP水平靠前，但是经济社会公平度排名靠后的典型地市。进一步分析底线公平度和分配公平度下的五个二级指标，我们发现，首先，该市底线公平度得分偏低，与城乡居民的消费水平差距较大（位列第9）有关；其次，该市分配公平度得分偏低，与人均可支配收入占人均GDP比重低、社会保障和就业支出占公共财政支出比重较小两个方面有关。为此，对于长春市，采取积极的就业措施等来提高劳动报酬在各要素所获报酬中的比重、不断缩小城乡居民的消费水平差距、不断提高社会民生方面的公共财政支出水平，是其今后进一步提升经济社会公平度的几个重点。
白山：经济社会公平度在9个地市（州）中排在第8位。比较分析结果显示，该市的底线公平度、机会公平度和分配公平度排名都靠后（分别位列第9、第8和第6）。通过进一步分析底线公平度和分配公平度下的五个二级指标，我们发现，首先，底线公平度的排名靠后，与该市城乡低保人数占常住人口的比重高和城乡居民消费水平差距大均有关；其次，分配公平度的排名靠后，与人均可支配收入占人均GDP比重低和城乡居民可支配收入差距较为显著这两方面有关。为此，对于白山市，采取积极的就业措施等促进贫困人口脱贫、不断缩小城乡居民的收入和消费差距、不断提升劳动报酬在各要素所获报酬中的比重，以及继续提高中学教育完成率，是其今后进一步提升经济社会公平度的几个重点。
延边：经济社会公平度在9个地市（州）中排在末位。比较分析结果显示，该州的底线公平度、机会公平度和分配公平度在9个地市（州）中的排名都靠后（分别位列第7、第7、第9）。通过进一步分析底线公平度和分配公平度下的五个二级指标，我们发现，首先，底线公平度的得分偏低，与该市城乡低保人数占常住人口的比重高和城乡居民消费水平差距较为显著均有关；其次，分配公平度的排名靠后，与人均可支配收入占人均GDP比重低、社会保障和就业支出占公共财政支出比重较小以及城乡居民可支配收入差距大均有关。为此，对于延边州，通过积极的就业措施等促进贫困人口脱贫、不断缩小城乡居民的收入和消费差距、不断提升劳动报酬在各要素所获报酬中的比重，以及继续提高社会民生方面的公共财政支出水平、继续采取积财政和教育政策来提升中学教育完成率，均是其今后进一步提升经济社会公平度的重点。
可能产生的误差说明
现实中，即便是处于一个省区内的地市，其相互之间所处的发展阶段也不尽相同。测评结果可能和人们对吉林省各地市（州）经济社会发展状况的直观印象存在一些偏差，不乏一些经济水平相对靠前的地市（州），在测评结果中排名相对靠后。我们认为，这主要由各地市（州）当前处于不同的发展阶段造成。例如，按照经济学中的经典“U”型曲线，随着一个地区经济发展水平的不断提升、人均生产总值的不断提高，该地区的经济社会公平度很有可能经历一个先下降、再上升的过程。因此，对于处在不同发展阶段的地市（州），相互之间在经济社会公平度方面并不完全具有绝对的可比性。不仅如此，各地市（州）因自然资源、地理区位等条件的不同，经历的“U”型曲线拐点处所需要的经济发展水平也会不同，而且还有可能存在较大的差异，这也是为何我们在本次测评以及此前开展的系列测评中，都有一些经济发展水平较高的地市，经济社会公平度反而相对较低的一个可能解释。然而不管怎么说，也正是因为经济社会公平度随着经济发展水平的变化往往出现这种先下降再上升的关系，长期来看，持续发展经济，推进经济水平更为健康和快速的提升，在当前仍处于全面发展经济的中国各地区而言，对经济社会公平度的提高都是至关只要的。
数据可得性带来的限制。虽然我们建立了较为完善的理论分析模型，并以理论为指导选择了最为接近的指标数据，构建了一套较为系统而全面的指标体系，但是在六个二级指标的指标数据选取方面，主要是以数据的可获取性为导向，以能够查询到的各种公开数据为基础，这一定程度上限制了指标数据对于指标的准确反映水平。因此，测评得到的结果与各地市（州）的实际情况存在略微偏差在所难免。
比如，人们的机会公平，除了体现在教育方面之外，也体现在就业、职业培训、健康养老等多个方面，因此单纯以教育方面的公平来反映机会公平，难免会出现一定的偏误。再比如，就像我们在前面的指标选取说明之处所述，底线公平，主要反映的一个方面是人们衣食住用等基本生活情况的公平程度，城乡居民之间的消费水平状况，虽然能够在一定程度上对此给予呈现，但是诸如行业之间、不同年龄段人口之间的消费差异情况，以及人们相互之间基本的生活消费支出结构差异等，都对底线公平有一定的解释。然而，正是限于数据可得性上的困难，我们并没有将这些方面的数据统一放到衡量底线公平的指标中，而是仅仅以城乡居民消费差异以及低保人口占总人口比重两个数据，对底线公平进行了近似的衡量和反映。
更为深入的实地调研有助于对测评结果进行补充和修正。除了数据的可得性会给指标体系的构建和指标数据的选择带来限制之外，现实中处于不同发展阶段的各地市（州），有其自身不同的发展特色、发展重点和难点，这已经被大量的定性和定量研究所指出并得到证实。因此在实际的测评工作中，评价地市（州）经济社会公平度的指标体系应尽量避免千篇一律，这不仅应反映在具体指标数据的选择上，还应该反映在各指标权重的确定上。也正因此，在本次测评的基础上，若能就相关问题在吉林省9个地市（州）广泛开展实地调研，不但有利于准确把握各地市（州）所处的实际发展阶段，而且有助于根据各地市（州）发展重点等，针对不同地市（州）设计不同的指标数据以及确定不同的指标权重，进而对本次测评中得到的初步结果进行修正和补充。
如若可以获取更为详实的各地市（州）经济社会发展数据，将能够在构建地市（州）经济社会公平度影响因素的计量模型之基础上，从实证的层面更深一步地探索究竟还有哪些经济社会发展方面的因素，会促进或限制吉林省9地市（州）经济社会公平度的提升。比如，如果我们能够获取到关于9个地市（州）近十年有关经济发展、宏观调控、产业转型、城乡社保、基础设施建设、生态环境等方面较为全面的相关数据，那么可以通过构建相应的面板数据模型，在测算出9个地市（州）十年来经济社会公平度得分的基础上，进一步通过应用相关的统计分析软件，开展计量分析，进而找寻出可能影响9个地市（州）经济社会公平度的财政、金融、基础设施构建等方面的深层次的因素。除此之外，我们还可以以此为基础，应用趋势分析等实证方法，对9个地市（州）今后经济社会公平度的变动情况进行研判。
【执笔：贾晓芬（见习）】