謝雅璐 王沖

【摘要】在黨的十九大報(bào)告提出高質(zhì)量發(fā)展的背景下， 我國(guó)多個(gè)省份先后取消了部分縣（市）的GDP考核。 利用這次準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)， 使用多時(shí)點(diǎn)雙重差分法檢驗(yàn)這一政策對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生的影響。 研究發(fā)現(xiàn)：與沒(méi)有受到政策影響的縣（市）相比， 取消GDP考核之后， 受到政策影響的縣（市）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更快， 并且在具有農(nóng)業(yè)和生態(tài)優(yōu)勢(shì)的縣表現(xiàn)得更為明顯。 此外， 政策的實(shí)施對(duì)于處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份縣（市）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)作用更大。 這表明政策的實(shí)施在一定程度上促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提高。 但是政策的實(shí)施尚未帶來(lái)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的顯著優(yōu)化， 這可能與配套考核措施尚未完善和短期內(nèi)地方政府對(duì)于GDP的依賴(lài)仍然存在有關(guān)。

【關(guān)鍵詞】取消GDP考核;考核體系;經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量;多時(shí)點(diǎn)DID

【中圖分類(lèi)號(hào)】F061.5? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2021）02-0139-9

一、引言

國(guó)民生產(chǎn)總值（以下簡(jiǎn)稱(chēng)GDP）是國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系的核心指標(biāo)。 在過(guò)去追求經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的階段， 由于GDP的規(guī)模和增速關(guān)系到一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)規(guī)模、就業(yè)和人民生活水平， 因此GDP一直是社會(huì)各界最關(guān)心的度量國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況的指標(biāo)。 但是， 過(guò)分重視和追求GDP也產(chǎn)生了一系列弊端， 如虛報(bào)數(shù)字、過(guò)度投資、破壞環(huán)境等， 從某種程度上會(huì)導(dǎo)致社會(huì)發(fā)展不平衡。

鑒于片面強(qiáng)調(diào)GDP考核所帶來(lái)的負(fù)面影響， 習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)：“要改進(jìn)考核方法手段， 既看發(fā)展又看基礎(chǔ)， 既看顯績(jī)又看潛績(jī)， 把民生改善、社會(huì)進(jìn)步、生態(tài)效益等指標(biāo)和實(shí)績(jī)作為重要考核內(nèi)容， 再也不能簡(jiǎn)單以GDP增長(zhǎng)率來(lái)論英雄了”。 黨的十九大報(bào)告也指出：“我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段， 正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期”。 以上論調(diào)表明， 我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從追求“速度”轉(zhuǎn)為注重“質(zhì)量”， 這就要求地方政府要扭轉(zhuǎn)發(fā)展理念， 從注重GDP的增長(zhǎng)速度轉(zhuǎn)為追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率和結(jié)構(gòu)， 才能更好地統(tǒng)籌推進(jìn)穩(wěn)增長(zhǎng)、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生、防風(fēng)險(xiǎn)等各項(xiàng)工作。

在強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展的背景下， 我國(guó)多個(gè)省份相繼取消了部分縣（市）的GDP考核。 2014年， 湖北省在《縣域經(jīng)濟(jì)工作考核辦法（試行）》中明確提出， 取消陽(yáng)新縣等58個(gè)縣（市）區(qū)的GDP考核。 同年， 安徽、福建、貴州、河北、四川、山西等省份也相繼取消了部分縣（市）的GDP考核。 在隨后的幾年中， 內(nèi)蒙古（2015年）、廣西（2015年）、云南（2015年）、甘肅（2016年）、陜西（2017年）、海南（2018年）等省份先后取消了部分縣（市）的GDP考核。 根據(jù)本文統(tǒng)計(jì)， 截至2019年， 我國(guó)已有17個(gè)省份明確取消了472個(gè)縣（市）的GDP考核， 轉(zhuǎn)而采用更加科學(xué)的考核體系， 以尋求當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和效益的轉(zhuǎn)變。 目前， 取消GDP考核這一政策已經(jīng)實(shí)施了一段時(shí)間， 但是該政策的實(shí)施是否達(dá)到了預(yù)期效果， 會(huì)如何影響地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？ 是否有助于地方經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)？現(xiàn)有研究尚沒(méi)有明確的解答。

基于此， 本文以2005 ～ 2016年為研究區(qū)間， 利用多個(gè)省份取消部分縣（市）GDP考核這一政策作為外生性沖擊， 考察政策實(shí)施對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。 研究發(fā)現(xiàn)， 政策實(shí)施之后， 與沒(méi)有被取消GDP考核的縣（市）相比， 被取消GDP考核的縣（市）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度更快， 并且在具有農(nóng)業(yè)和生態(tài)優(yōu)勢(shì)的縣（市）以及處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的縣（市）中更加明顯。 這說(shuō)明政策實(shí)施在一定程度上促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提高， 但是縣域的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍需要進(jìn)一步優(yōu)化。 本文提出了可能的解釋?zhuān)孩俣嗟卦谌∠鸊DP考核的同時(shí)， 依然保留了很多與GDP高度相關(guān)的指標(biāo); ②“GDP至上”的文化長(zhǎng)期存在， 使得GDP增速在官員晉升中仍然扮演重要角色。

本文的貢獻(xiàn)在于：①目前關(guān)于取消GDP考核改革的經(jīng)濟(jì)后果研究較少， 對(duì)取消GDP考核是否促進(jìn)了地方的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型尚未有明確的解答， 本文的研究是對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的一個(gè)有益補(bǔ)充。 ②本文還進(jìn)一步將縣域經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)（如是否有農(nóng)業(yè)、生態(tài)優(yōu)勢(shì)， 是否具有良好的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境等）納入分析框架， 深入考察這一政策影響的異質(zhì)性。 ③本文還具有一定的政策意義。 在強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展的背景下， 我國(guó)面臨著加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與創(chuàng)新能力不足等矛盾。 正是基于解決以上矛盾的現(xiàn)實(shí)需要， 本文從取消GDP考核這一重大政策變更出發(fā)， 探討其實(shí)施效果， 有助于全面考察該政策的經(jīng)濟(jì)意義， 并為經(jīng)濟(jì)政策的制定提供事實(shí)依據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

GDP能夠反映一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本情況， 是國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系中的核心指標(biāo)。 研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的文獻(xiàn)指出， 通過(guò)新中國(guó)成立后的多次行政體制改革， 中央政府將部分行政審批權(quán)、資源配置權(quán)、財(cái)稅征收權(quán)讓渡給了地方政府， 使得地方政府在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演了實(shí)際的主導(dǎo)地位。 在以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心的導(dǎo)向下， 由于上下級(jí)政府間的信息不對(duì)稱(chēng)， 上級(jí)政府對(duì)下級(jí)政府進(jìn)行考核時(shí)， 主要采用可觀察、易測(cè)量的綜合指標(biāo)， 例如GDP增長(zhǎng)率[1] 。 不僅如此， GDP增長(zhǎng)率在官員考核中也起著重要作用， 往往一個(gè)地區(qū)的GDP增長(zhǎng)率是決定官員升遷貶謫的重要指標(biāo)[2] 。

雖然GDP在宏觀經(jīng)濟(jì)中起著重要作用， 但是由于該指標(biāo)并沒(méi)有考慮環(huán)境質(zhì)量、資源消耗、居民生活質(zhì)量、社會(huì)的全面發(fā)展和平衡等， 過(guò)度依賴(lài)GDP考核存在著諸多問(wèn)題。 首先， 單純以GDP增長(zhǎng)率為導(dǎo)向的考核機(jī)制會(huì)導(dǎo)致地方政府在環(huán)保決策中存在短視行為[3] 。 其次， 單純追求GDP增長(zhǎng)也會(huì)對(duì)資源配置產(chǎn)生負(fù)面影響。 昌忠澤[4] 指出， 以GDP為主的政績(jī)考核體制和分稅制改革導(dǎo)致了地方政府過(guò)度依賴(lài)于土地財(cái)政， 進(jìn)一步引發(fā)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫。 李義平[5] 也發(fā)現(xiàn)， 片面追求GDP容易造成地方債務(wù)激增， 導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)過(guò)度金融化、虛擬化， 加大區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)。 究其原因， 主要是在以GDP為主要導(dǎo)向的考核機(jī)制下， 地方政府一直傾向于采用以擴(kuò)張為主的財(cái)政政策， 從而導(dǎo)致資源配置的扭曲[6] 。 再次， 在“官出數(shù)字、數(shù)字出官”的背景下， 片面強(qiáng)調(diào)GDP增長(zhǎng)引發(fā)了地方政府虛報(bào)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。 盧盛峰等[7] 研究發(fā)現(xiàn)， 基于GDP考核的地方官員的晉升制度顯著激勵(lì)了我國(guó)城市的GDP“注水”行為。 此外， 遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和天津?yàn)I海新區(qū)等地區(qū)分別在2017年和2018年宣布之前的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在水分， 并大幅下調(diào)了以前年度的GDP增速[7] 。 Lyu等[8] 研究發(fā)現(xiàn)， 地方政府具有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)實(shí)現(xiàn)政府工作報(bào)告中提出的GDP增長(zhǎng)目標(biāo)， 甚至不惜進(jìn)行財(cái)務(wù)造假。 在這一現(xiàn)象背后， “以GDP論英雄”的政績(jī)考核觀扮演著重要角色[9] 。 最后， 也有學(xué)者考察了地方政府的GDP評(píng)價(jià)體系對(duì)于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的影響。 趙靜、郝穎[10] 的研究表明， 基于GDP競(jìng)爭(zhēng)的動(dòng)機(jī)， 地方政府會(huì)干預(yù)國(guó)企的投資行為， 具體表現(xiàn)為地方政府更偏好于干預(yù)國(guó)企進(jìn)行固定資產(chǎn)投資從而擠占了技術(shù)投資。 Liu等[11] 研究發(fā)現(xiàn)， 全國(guó)性的GDP競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行更多的現(xiàn)金流項(xiàng)目盈余管理， 而臨近省份的GDP競(jìng)爭(zhēng)則導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行更多的應(yīng)計(jì)項(xiàng)目盈余管理。

以GDP為主導(dǎo)的評(píng)價(jià)體系所產(chǎn)生的弊端顯而易見(jiàn)， 因此， 我國(guó)多個(gè)省份先后宣布取消部分縣（市）的GDP考核， 正是順應(yīng)了高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代需要。 鑒于目前關(guān)于取消GDP考核政策實(shí)施效果研究的文獻(xiàn)較少， 本文擬從這一角度研究此考核機(jī)制改革對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

（二）研究假設(shè)

基于制度經(jīng)濟(jì)學(xué)， Allen等[12] 發(fā)現(xiàn)并提出了著名的“中國(guó)之謎”：一方面， 中國(guó)在制度層面等（例如法律制度）落后于大多數(shù)國(guó)家; 但另一方面， 中國(guó)自改革開(kāi)放以來(lái)， 經(jīng)濟(jì)保持高速增長(zhǎng)長(zhǎng)達(dá)三十余年。 眾多學(xué)者嘗試解釋這一現(xiàn)象。 其中較為主流的解釋是：基于GDP考核背景下的地方官員“晉升錦標(biāo)賽”假說(shuō)[13] 。 這一假說(shuō)認(rèn)為， 地方官員為了在以GDP增速為基礎(chǔ)的考核體系中勝出， 紛紛致力于促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。 周黎安等[14] 研究發(fā)現(xiàn)， GDP增速與地方官員升遷顯著正相關(guān)， 這一效應(yīng)隨著時(shí)間不存在明顯的變化趨勢(shì)。 張?zhí)烊A等[15] 利用縣域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)， 以GDP衡量的經(jīng)濟(jì)增速與縣委書(shū)記的晉升正相關(guān)， 但以衛(wèi)星燈光亮度測(cè)算的真實(shí)經(jīng)濟(jì)增速與官員晉升沒(méi)有顯著關(guān)系。 張軍等[16] 從官員考核視角研究了省、市層面弱化GDP增速的考核權(quán)重對(duì)地方政府投資的影響， 他們發(fā)現(xiàn)GDP增速降低后， 政府依靠投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力明顯下降。 由此可見(jiàn)， 一旦取消GDP考核， 各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)身上的“包袱”沒(méi)有了， 地方政府將有更多的時(shí)間和精力從單純追求經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向追求社會(huì)、民生等方面的發(fā)展上。 因此， 本文推測(cè)， 與沒(méi)有被取消GDP考核的縣（市）相比， 被取消GDP考核的縣（市）追求GDP高速增長(zhǎng)的動(dòng)力會(huì)減弱， 進(jìn)而地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度會(huì)減慢。

各地省級(jí)政府取消縣（市）GDP考核改革的實(shí)施， 表明了治理方向的轉(zhuǎn)變。 對(duì)于這類(lèi)縣（市）， 地方政府將根據(jù)其自身優(yōu)勢(shì)， 因地制宜， 由過(guò)去注重完成短期經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、單純追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度， 轉(zhuǎn)變?yōu)樽非筚|(zhì)量和效益的發(fā)展模式。 根據(jù)本文的梳理， 各省份取消GDP考核的縣（市）主要有三類(lèi)， 分別為農(nóng)業(yè)縣、生態(tài)縣和貧困縣。 并且在對(duì)這三類(lèi)縣（市）的考核中， 還加入了促進(jìn)農(nóng)業(yè)、改善民生、保護(hù)生態(tài)環(huán)境等的相關(guān)考核指標(biāo)。 從對(duì)縣（市）考核體系的調(diào)整中可以看出， 取消GDP考核并不是放棄發(fā)展， 而是對(duì)縣（市）的發(fā)展提出了更高的要求。 在這樣的背景下， 地方政府可以加快轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)粗放型的經(jīng)濟(jì)模式， 摒棄那些高污染、高能耗的產(chǎn)業(yè)， 更加注重項(xiàng)目的引進(jìn)質(zhì)量， 加大對(duì)農(nóng)業(yè)、民生、環(huán)保等領(lǐng)域的扶持力度， 使得縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加合理、也更有效率和后勁。 潘美含等[17] 指出， 生態(tài)功能縣具有發(fā)展旅游業(yè)的先天優(yōu)勢(shì)， 在取消GDP考核的背景下， 更有可能利用其生態(tài)優(yōu)勢(shì)發(fā)展經(jīng)濟(jì)， 經(jīng)濟(jì)增速也更高。 楊小龍[18] 的研究也表明， 具有農(nóng)業(yè)優(yōu)勢(shì)的縣可以依托特殊優(yōu)勢(shì)， 更好地發(fā)展經(jīng)濟(jì)。 從以上分析可以看出， 取消縣（市）的GDP考核， 由于可能會(huì)改變縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方式， 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、效率的提升， 從而會(huì)使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度進(jìn)一步加快。

綜上所述， 取消GDP考核改革對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能存在正反兩個(gè)方向的影響， 因此本文不做方向性的預(yù)測(cè)。 此外， 由于該政策的制定和推行是由省級(jí)政府分地區(qū)、分時(shí)點(diǎn)實(shí)施的， 外生于縣級(jí)政府的決策， 因此構(gòu)成了對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)的外生性沖擊， 也減弱了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)研究中內(nèi)生性的困擾。 因此， 本文使用多時(shí)點(diǎn)雙重差分法， 深入考察取消GDP考核這一政策實(shí)施對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究對(duì)象為我國(guó)的縣（市）， 研究區(qū)間為2005 ～ 2016年， 數(shù)據(jù)來(lái)源為CSMAR縣域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)， 具體的樣本篩選流程如下：剔除北京、上海、天津所轄的縣級(jí)行政區(qū)（62個(gè)觀測(cè)值）， 主要原因是這三個(gè)直轄市的城市化水平較高， 縣區(qū)與市區(qū)的差別較小; 剔除由于信息披露不全、數(shù)據(jù)缺失而損失的樣本（1844個(gè)觀測(cè)值）; 剔除因計(jì)算模型控制變量缺失而損失的樣本（998個(gè)觀測(cè)值）; 為了消除極端值的影響， 本文對(duì)于所有連續(xù)變量在1%（99%）的水平上進(jìn)行了縮尾處理。 最后共得到21288個(gè)縣（市）/年觀測(cè)值。 本文使用Stata統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和實(shí)證檢驗(yàn)。

（二）變量定義

1. 被解釋變量。 本文使用兩個(gè)變量來(lái)衡量縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展， 即縣（市）GDP增長(zhǎng)率（GDPG）和縣（市）人均GDP增長(zhǎng)率（GDPPCG）。

2. 解釋變量。 本文的解釋變量為Policy， 如果某一縣（市）i在第t年被取消了GDP考核， 則賦值為1， 否則為0。

3. 控制變量。 參考以往文獻(xiàn)， 本文將人口增長(zhǎng)率（Pop Growth）、投資比重（Investment）、GDP結(jié)構(gòu)（GDP Structure）等相關(guān)控制變量納入模型， 具體見(jiàn)表1。

（三）模型構(gòu)建

前已述及， 由于取消GDP考核政策是分地區(qū)陸續(xù)推行的， 因此本文構(gòu)建多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型（多時(shí)點(diǎn)DID）來(lái)考察取消GDP考核政策對(duì)于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響， 具體模型設(shè)定如下：

GDPGi，t（GDPPCGi，t）=γ0+γ1Policyi，t+

ControlVarsi，t+εi，t? （1）

其中：GDP增長(zhǎng)率（GDPG）和人均GDP增長(zhǎng)率（GDPPCG）為被解釋變量， 取消GDP考核（Policy）為解釋變量， ControlVars為控制變量。 本模型實(shí)際上是將全部縣（市）分為兩組， 一組為受到政策影響的縣（市）， 即實(shí)驗(yàn)組， 另一組為沒(méi)有受到政策影響的縣（市）， 即控制組; 并將研究區(qū)間分為兩組， 一組為政策實(shí)施之前， 另一組為政策實(shí)施之后。 這樣就構(gòu)成了四組樣本， 并前后進(jìn)行兩次差分， 最終可以得到政策實(shí)施的凈效果。 此處主要考察系數(shù)γ1， 由于取消GDP考核的改革是分地區(qū)相繼推行的， 因此回歸模型中Policy的系數(shù)γ1， 就相當(dāng)于傳統(tǒng)單時(shí)點(diǎn)DID模型中交乘項(xiàng)（Treatment×Post）的系數(shù)[19] 。 如果γ1為正， 表明相對(duì)于沒(méi)有被取消GDP考核的縣（市）， 被取消GDP考核的縣（市）經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度更快; 如果γ1為負(fù)， 表明相對(duì)于沒(méi)有被取消GDP考核的縣（市）， 被取消GDP考核的縣（市）經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度更慢。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了樣本的省份分布。 可以看出， 本文最終樣本一共包含22個(gè)省、5個(gè)省級(jí)自治區(qū)、1個(gè)直轄市（重慶）。 河北省的樣本最多， 為1585個(gè)觀測(cè)值， 占總樣本的7.45%。 寧夏回族自治區(qū)的樣本最少， 只有146個(gè)觀測(cè)值， 占總樣本的0.69%。 其中， 取消部分縣（市）GDP考核的省或自治區(qū)共有17個(gè)， 分別為：安徽省、福建省、甘肅省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、海南省、河北省、湖北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山西省、陜西省、四川省、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省和浙江省。 其余11個(gè)省、市、自治區(qū)并未取消縣（市）的GDP考核。 最終樣本包括了2005 ～ 2016年共12年的樣本， 每一年的樣本量分布都較為均勻（見(jiàn)表3）。

（二）雙重差分模型回歸結(jié)果分析

表4報(bào)告了模型（1）的回歸結(jié)果。 回歸結(jié)果顯示， Policy的系數(shù)為正， 且在1%的水平上顯著。 這表明， 在政策實(shí)施之后， 與不受該政策影響的縣（市）相比， 受到該政策影響的縣（市）經(jīng)濟(jì)增速更快， 即政策的實(shí)施有效促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。 以上結(jié)果可能的解釋是：在高質(zhì)量發(fā)展的背景下， 取消GDP考核政策的出臺(tái)， 一方面減少了各縣（市）為了實(shí)現(xiàn)GDP目標(biāo)而引發(fā)的急功近利行為， 另一方面各縣（市）為了完成新的考核目標(biāo)， 加大了對(duì)民生、環(huán)保等領(lǐng)域的扶持力度， 投入了大量的財(cái)力和物力， 從而提高了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和效率， 進(jìn)而促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 平行性檢驗(yàn)。 運(yùn)用雙重差分法需要滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)， 即在政策實(shí)施前， 控制組和實(shí)驗(yàn)組的差異應(yīng)當(dāng)保持平行趨勢(shì)， 政策實(shí)施之后， 兩組的趨勢(shì)差異發(fā)生改變。 這樣做可以確定上述結(jié)果是由政策本身引發(fā)， 而非受到政策實(shí)施之前的其他因素影響。 為檢驗(yàn)這一假設(shè)是否成立， 本文參照Bertrand和Mullainathan[19] 的研究， 構(gòu)造如下模型：

GDPG（GDPPCG）=γ0+γ1Yeari，-1+γ2Yeari，0+ γ3Yeari，+1+γ4Yeari，+2++jγjControlVarsi，t+εi，t

（2）

在該模型中：Yeari，-1、Yeari，0、 Yeari，+1、 Yeari，+2+為年份虛擬變量， 分別代表取消GDP考核政策生效的前1年、當(dāng)年、第1年、第2年及以后。 此處主要關(guān)注四個(gè)年份虛擬變量的系數(shù)， 如果γ1不顯著， 則代表在政策實(shí)施之前， 控制組與實(shí)驗(yàn)組的變化趨勢(shì)沒(méi)有顯著差異， 即通過(guò)了平行性檢驗(yàn)。 如果Year0， Year+1， Year+2+的系數(shù)顯著， 則表明在政策實(shí)施之后， 控制組與實(shí)驗(yàn)組的原有差異趨勢(shì)發(fā)生了變化， 即政策的實(shí)施產(chǎn)生了效果。

表5報(bào)告了模型（2）的回歸結(jié)果。 可以看出， 在列（1）和（2）中， Year-1的系數(shù)分別為-0.003和-0.002， 但并不顯著; 而Year0， Year+1， Year+2+的系數(shù)均為正， 且Year0 和 Year+2+的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著， 因此平行趨勢(shì)假設(shè)得到了支持。 此外， Year+2+的系數(shù)較Year0和Year+1的系數(shù)更大， 表明政策實(shí)施的年限越長(zhǎng)， 地區(qū)GDP和人均GDP的增長(zhǎng)越快， 即取消GDP考核政策帶來(lái)的正向效果逐年增強(qiáng)。

2. 傾向性得分匹配后的雙重差分（PSM-DID）檢驗(yàn)。 根據(jù)本文的梳理， 哪些縣（市）被取消GDP考核可能不是隨機(jī)選取的， 而是存在一定規(guī)律的。 因此， 必須考慮取消GDP考核試點(diǎn)縣（市）被選取的原因， 否則在表4中觀察到的政策效應(yīng)就有可能是由于兩組的固有差異造成的， 而并非由取消GDP考核造成。

依據(jù)Chen等[20] 的研究， 本文使用傾向性得分匹配后的雙重差分法來(lái)避免這一問(wèn)題對(duì)結(jié)論造成的影響。 本文首先找出與實(shí)驗(yàn)組在各方面均較為相似的控制組樣本進(jìn)行匹配， 然后在匹配后的樣本中使用雙重差分法進(jìn)行回歸， 如果回歸結(jié)果與模型（1）的回歸結(jié)果相同， 則認(rèn)為控制組和實(shí)驗(yàn)組的差異影響政策實(shí)施效果的可能性較小， 否則反之。 為此， 本文構(gòu)建如下模型：

Treati，t=γ0+γ1Pop Growthi，t+γ2Investmenti，0+ γ3GDP Structurei，t+εi，t? ? （3）

首先按照Probit模型來(lái)估計(jì)樣本被劃分為實(shí)驗(yàn)組的概率， 在模型（3）中， 被解釋變量Treat為虛擬變量， 如果某一縣（市）被取消了GDP考核， 則其取值為1， 否則為0。 本文選取模型（1）中的控制變量作為匹配變量。 由于縣（市）固定效應(yīng)主要用于控制縣域固定特征， 但被解釋變量Treat屬于縣域的固定特征， 不隨時(shí)間變化， 因此， 在模型（3）中， 本文不再重復(fù)控制縣（市）固定效應(yīng)。 根據(jù)模型（3）， 每一個(gè)觀測(cè)值均可以算出被劃入實(shí)驗(yàn)組的概率， 即為匹配打分法產(chǎn)生的分值。 根據(jù)分值， 對(duì)實(shí)驗(yàn)組和控制組進(jìn)行1∶1的最臨近匹配（半徑為0.01）， 從而得到9352個(gè)觀測(cè)值。

表6報(bào)告了匹配后的樣本特征對(duì)比分析結(jié)果。 本文發(fā)現(xiàn)， 實(shí)驗(yàn)組和控制組的Pop Growth的均值分別為0.008， 兩者的差異小于0.000， 且統(tǒng)計(jì)上不顯著（p=0.300）。 類(lèi)似地， Investment在實(shí)驗(yàn)組的均值為0.785， 在控制組的均值為0.776， 差異為0.009， 在統(tǒng)計(jì)上也不顯著（p=0.419）。 此外， GDP Structure在實(shí)驗(yàn)組的均值為0.983， 在控制組的均值為0.996， 差異為-0.013且不顯著（p=0.533）。 因此， 在進(jìn)行了傾向性得分匹配后， 本文發(fā)現(xiàn)控制組和實(shí)驗(yàn)組的差異并不顯著， 表明樣本匹配成功。

表7報(bào)告了PSM-DID的多元回歸結(jié)果。 本文發(fā)現(xiàn)， 在匹配后的樣本中， 列（1）中Policy的系數(shù)為0.013， 在1%的水平上顯著; 列（2）中Policy的系數(shù)也顯著為正。 這與表4的結(jié)論保持一致， 即取消GDP考核改革促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

3. 只保留2012 ～ 2016年的樣本。 大部分省份在2014年取消了部分縣（市）的GDP考核， 為了取得較為平衡的樣本， 本文只保留2012 ～ 2016年的樣本， 對(duì)模型（1）重新進(jìn)行檢驗(yàn)， 回歸結(jié)果依然穩(wěn)?。ㄒ?jiàn)表8）。

五、異質(zhì)性分析

（一）取消GDP考核的分類(lèi)

通過(guò)梳理17個(gè)省份取消部分縣（市）GDP考核的文件， 本文將被取消GDP考核的縣（市）主要?dú)w納為以下幾類(lèi)：貧困縣、農(nóng)業(yè)縣和生態(tài)縣。 為了進(jìn)一步檢驗(yàn)取消GDP考核政策在以上三類(lèi)縣（市）的實(shí)施效果， 本文定義了虛擬變量Ag & Eco Counties， 如果某一縣（市）被取消GDP考核的原因是該縣（市）屬于農(nóng)業(yè)縣或者生態(tài)縣， 則其取值為1， 如果是貧困縣則為0。 進(jìn)一步地， 本文將Ag & Eco Counties與Policy交乘， 并將該交乘項(xiàng)引入模型（1）， 以考察取消GDP考核這一政策在不同類(lèi)別縣的實(shí)施效果。 表9顯示， 交乘項(xiàng)Ag & Eco Counties×Policy的系數(shù)為正， 且在1%的水平上顯著。 這表明， 相對(duì)于貧困縣， 取消GDP考核政策對(duì)于具有農(nóng)業(yè)和生態(tài)優(yōu)勢(shì)的縣具有更強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)作用。 即具有農(nóng)業(yè)特色或者生態(tài)功能的縣（市）， 在政策實(shí)施之后， 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)更為明顯。

（二）外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境

在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中， 外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境也扮演著重要角色。 因此， 本文定義了虛擬變量經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份（Developed Prov.）， 如果某一縣（市）所在省份的全省人均GDP在全國(guó)排名屬于前25%， 則該變量取值為1， 否則為0。 本文將Developed Prov.與Policy交乘， 并將該交乘項(xiàng)引入模型（1）， 以考察外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)于取消GDP考核這一政策實(shí)施效果的影響。 表10報(bào)告了這一結(jié)果。 可以看出， 交乘項(xiàng)Developed Prov.×Policy的系數(shù)為正， 且在1%的水平上顯著。 表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份， 由于縣（市）所處的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境更好， 可以更好地受到經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的輻射， 所以政策實(shí)施對(duì)于這類(lèi)縣（市）經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng); 而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的省份， 由于受到地區(qū)的輻射較少， 因此政策實(shí)施對(duì)于這類(lèi)縣（市）經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)較小。

六、進(jìn)一步分析：取消GDP考核是否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

回顧取消GDP考核的初衷， 是為了減弱縣域地方長(zhǎng)官單純追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)機(jī)， 從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和地方產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。 以往我國(guó)經(jīng)濟(jì)在保持高速增長(zhǎng)的同時(shí)， 也產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡的問(wèn)題， 即過(guò)度依賴(lài)投資和凈出口， 而消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)不足[21] 。 黨的十九大報(bào)告指出， 要“完善促進(jìn)消費(fèi)的體制機(jī)制， 增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用”。 因此， 本文考察取消GDP考核這一政策是否促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整。 本文分別計(jì)算了投資和消費(fèi)占GDP的比重， 據(jù)此生成Investment和 Consumption， 并分別將其作為被解釋變量引入模型（1）。 表11顯示， Policy 與Investment正相關(guān)， 且在1%的水平上顯著; 而Policy 與Consumption負(fù)相關(guān)， 也在1%的水平上顯著。 這一結(jié)論表明， 與沒(méi)有被取消GDP考核的縣（市）相比， 被取消GDP考核的縣（市）在政策實(shí)施之后， 投資水平顯著升高， 而消費(fèi)水平顯著降低。 表明取消GDP考核并未明顯改善縣域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)， 經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于投資的依賴(lài)程度依然較高， 而對(duì)于消費(fèi)的依賴(lài)程度則較低。

在此基礎(chǔ)上， 本文考察了取消GDP考核的政策是否能促進(jìn)地方產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。 發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)一般呈現(xiàn)如下特征：第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)業(yè)）所占GDP比重逐漸下降， 第二產(chǎn)業(yè)（工業(yè)）所占GDP比重先上升后下降， 第三產(chǎn)業(yè)（商業(yè)、服務(wù)業(yè)）所占GDP比重逐步上升[22] 。 當(dāng)前我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征， 依然存在著工業(yè)比重較大， 第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)不足的現(xiàn)象。 因此， 本文分別考察取消GDP考核對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的影響。 本文將第t年第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值分別占第t年GDP的比重定義為第二產(chǎn)業(yè)比重（Second Industry）和第三產(chǎn)業(yè)比重（Third Industry）， 并將其引入模型（1）作為被解釋變量。 表12報(bào)告了這一結(jié)果。 本文發(fā)現(xiàn)， Policy 與Second Industry正相關(guān)， 且在10%的水平上顯著; 而Policy 與Third Industry負(fù)相關(guān)， 且在1%的水平上顯著。 這一結(jié)論表明， 相對(duì)于沒(méi)有被取消GDP考核的縣（市）， 被取消GDP考核的縣（市）第二產(chǎn)業(yè)比重較大， 而第三產(chǎn)業(yè)比重仍然較小。 這表明取消GDP考核并未有效改善縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

對(duì)于以上結(jié)論， 可能的解釋是：①通過(guò)梳理17個(gè)省份取消GDP考核的文件， 本文發(fā)現(xiàn)， 有些省份在取消部分縣（市）GDP考核的同時(shí)， 還在繼續(xù)考核一些與GDP相關(guān)的指標(biāo)。 如山西省在2014年明確取消了對(duì)36個(gè)C類(lèi)縣的GDP考核， 但是仍然考核固定資產(chǎn)投資、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)速度、固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)速度等指標(biāo)， 這些指標(biāo)約占總指標(biāo)權(quán)重的24%。 再如， 云南省在2016年取消了重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)縣和限制開(kāi)發(fā)區(qū)域及生態(tài)脆弱的國(guó)家級(jí)貧困縣的GDP和GDP增速的考核， 但是同時(shí)保留了第一產(chǎn)業(yè)增加值增速、第三產(chǎn)業(yè)增加值增速等指標(biāo)， 約占總指標(biāo)權(quán)重的49%。 ②由于取消GDP考核政策實(shí)施的時(shí)間并不長(zhǎng)， 而GDP長(zhǎng)期以來(lái)作為考核干部的標(biāo)準(zhǔn)， 即使在短期內(nèi)取消了GDP考核， GDP增速可能還是在很大程度上決定了地方官員的升遷貶謫。 例如， 韓晶、張新聞[23] 研究發(fā)現(xiàn)， 十六屆三中全會(huì)以來(lái)， GDP增長(zhǎng)仍然顯著影響地方官員的晉升， 綠色增長(zhǎng)對(duì)于官員升遷的影響并不顯著。 由此可見(jiàn)， 即使取消了GDP考核， 短期內(nèi)根深蒂固的“GDP崇拜”可能依然存在。