謝雅璐 王沖

【摘要】在黨的十九大報告提出高質(zhì)量發(fā)展的背景下， 我國多個省份先后取消了部分縣（市）的GDP考核。 利用這次準(zhǔn)自然實驗， 使用多時點雙重差分法檢驗這一政策對于縣域經(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)增長更快， 并且在具有農(nóng)業(yè)和生態(tài)優(yōu)勢的縣表現(xiàn)得更為明顯。 此外， 政策的實施對于處于經(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。 但是政策的實施尚未帶來經(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)地方政府對于GDP的依賴仍然存在有關(guān)。

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

【中圖分類號】F061.5? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）02-0139-9

一、引言

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

鑒于片面強(qiáng)調(diào)GDP考核所帶來的負(fù)面影響， 習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“要改進(jìn)考核方法手段， 既看發(fā)展又看基礎(chǔ)， 既看顯績又看潛績， 把民生改善、社會進(jìn)步、生態(tài)效益等指標(biāo)和實績作為重要考核內(nèi)容， 再也不能簡單以GDP增長率來論英雄了”。 黨的十九大報告也指出：“我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(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)換增長動力的攻關(guān)期”。 以上論調(diào)表明， 我國經(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、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生、防風(fēng)險等各項工作。

在強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展的背景下， 我國多個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， 取消陽新縣等58個縣（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， 截至2019年， 我國已有17個省份明確取消了472個縣（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)實施了一段時間， 但是該政策的實施是否達(dá)到了預(yù)期效果， 會如何影響地方經(jīng)濟(jì)增長？ 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？現(xiàn)有研究尚沒有明確的解答。

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， 考察政策實施對于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。 研究發(fā)現(xiàn)， 政策實施之后， 與沒有被取消GDP考核的縣（市）相比， 被取消GDP考核的縣（市）經(jīng)濟(jì)增長速度更快， 并且在具有農(nóng)業(yè)和生態(tài)優(yōu)勢的縣（市）以及處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的縣（市）中更加明顯。 這說明政策實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：①多地在取消GDP考核的同時， 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， 本文的研究是對經(jīng)濟(jì)增長領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的一個有益補(bǔ)充。 ②本文還進(jìn)一步將縣域經(jīng)濟(jì)的特點（如是否有農(nóng)業(yè)、生態(tài)優(yōu)勢， 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、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級與創(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能夠反映一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本情況， 是國民經(jīng)濟(jì)核算體系中的核心指標(biāo)。 研究我國經(jīng)濟(jì)增長方式的文獻(xiàn)指出， 通過新中國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， 由于上下級政府間的信息不對稱， 上級政府對下級政府進(jìn)行考核時， 主要采用可觀察、易測量的綜合指標(biāo)， 例如GDP增長率[1] 。 不僅如此， GDP增長率在官員考核中也起著重要作用， 往往一個地區(qū)的GDP增長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)并沒有考慮環(huán)境質(zhì)量、資源消耗、居民生活質(zhì)量、社會的全面發(fā)展和平衡等， 過度依賴GDP考核存在著諸多問題。 首先， 單純以GDP增長率為導(dǎo)向的考核機(jī)制會導(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增長也會對資源配置產(chǎn)生負(fù)面影響。 昌忠澤[4] 指出， 以GDP為主的政績考核體制和分稅制改革導(dǎo)致了地方政府過度依賴于土地財政， 進(jìn)一步引發(fā)房地產(chǎn)市場泡沫。 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)致實體經(jīng)濟(jì)過度金融化、虛擬化， 加大區(qū)域金融風(fēng)險。 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增長引發(fā)了地方政府虛報經(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了我國城市的GDP“注水”行為。 此外， 遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和天津濱海新區(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)烈的動機(jī)實現(xiàn)政府工作報告中提出的GDP增長目標(biāo)， 甚至不惜進(jìn)行財務(wù)造假。 在這一現(xiàn)象背后， “以GDP論英雄”的政績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評價體系對于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的影響。 趙靜、郝穎[10] 的研究表明， 基于GDP競爭的動機(jī)， 地方政府會干預(yù)國企的投資行為， 具體表現(xiàn)為地方政府更偏好于干預(yù)國企進(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)， 全國性的GDP競爭導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行更多的現(xiàn)金流項目盈余管理， 而臨近省份的GDP競爭則導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行更多的應(yīng)計項目盈余管理。

以GDP為主導(dǎo)的評價體系所產(chǎn)生的弊端顯而易見， 因此， 我國多個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)展的時代需要。 鑒于目前關(guān)于取消GDP考核政策實施效果研究的文獻(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“中國之謎”：一方面， 中國在制度層面等（例如法律制度）落后于大多數(shù)國家; 但另一方面， 中國自改革開放以來， 經(jīng)濟(jì)保持高速增長長達(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[13] 。 這一假說認(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。 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)隨著時間不存在明顯的變化趨勢。 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)增速與縣委書記的晉升正相關(guān)， 但以衛(wèi)星燈光亮度測算的真實經(jīng)濟(jì)增速與官員晉升沒有顯著關(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， 政府依靠投資拉動經(jīng)濟(jì)增長的動力明顯下降。 由此可見， 一旦取消GDP考核， 各級領(lǐng)導(dǎo)身上的“包袱”沒有了， 地方政府將有更多的時間和精力從單純追求經(jīng)濟(jì)高速增長轉(zhuǎn)向追求社會、民生等方面的發(fā)展上。 因此， 本文推測， 與沒有被取消GDP考核的縣（市）相比， 被取消GDP考核的縣（市）追求GDP高速增長的動力會減弱， 進(jìn)而地方經(jīng)濟(jì)增長的速度會減慢。

各地省級政府取消縣（市）GDP考核改革的實施， 表明了治理方向的轉(zhuǎn)變。 對于這類縣（市）， 地方政府將根據(jù)其自身優(yōu)勢， 因地制宜， 由過去注重完成短期經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、單純追求經(jīng)濟(jì)增長速度， 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， 分別為農(nóng)業(yè)縣、生態(tài)縣和貧困縣。 并且在對這三類縣（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)， 更加注重項目的引進(jìn)質(zhì)量， 加大對農(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， 在取消GDP考核的背景下， 更有可能利用其生態(tài)優(yōu)勢發(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)勢的縣可以依托特殊優(yōu)勢， 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， 由于可能會改變縣域經(jīng)濟(jì)增長的方式， 促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、效率的提升， 從而會使經(jīng)濟(jì)增長速度進(jìn)一步加快。

綜上所述， 取消GDP考核改革對于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能存在正反兩個方向的影響， 因此本文不做方向性的預(yù)測。 此外， 由于該政策的制定和推行是由省級政府分地區(qū)、分時點實施的， 外生于縣級政府的決策， 因此構(gòu)成了對于縣域經(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， 本文使用多時點雙重差分法， 深入考察取消GDP考核這一政策實施對于縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對象為我國的縣（市）， 研究區(qū)間為2005 ～ 2016年， 數(shù)據(jù)來源為CSMAR縣域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫， 具體的樣本篩選流程如下：剔除北京、上海、天津所轄的縣級行政區(qū)（62個觀測值）， 主要原因是這三個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個觀測值）; 剔除因計算模型控制變量缺失而損失的樣本（998個觀測值）; 為了消除極端值的影響， 本文對于所有連續(xù)變量在1%（99%）的水平上進(jìn)行了縮尾處理。 最后共得到21288個縣（市）/年觀測值。 本文使用Stata統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和實證檢驗。

（二）變量定義

1. 被解釋變量。 本文使用兩個變量來衡量縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展， 即縣（市）GDP增長率（GDPG）和縣（市）人均GDP增長率（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)建多時點雙重差分模型（多時點DID）來考察取消GDP考核政策對于縣域經(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增長率（GDPG）和人均GDP增長率（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）， 即實驗組， 另一組為沒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， 一組為政策實施之前， 另一組為政策實施之后。 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)單時點DID模型中交乘項（Treatment×Post）的系數(shù)[19] 。 如果γ1為正， 表明相對于沒有被取消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)， 表明相對于沒有被取消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、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2報告了樣本的省份分布。 可以看出， 本文最終樣本一共包含22個省、5個省級自治區(qū)、1個直轄市（重慶）。 河北省的樣本最多， 為1585個觀測值， 占總樣本的7.45%。 寧夏回族自治區(qū)的樣本最少， 只有146個觀測值， 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， 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（見表3）。

（二）雙重差分模型回歸結(jié)果分析

表4報告了模型（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， 一方面減少了各縣（市）為了實現(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)， 加大了對民生、環(huán)保等領(lǐng)域的扶持力度， 投入了大量的財力和物力， 從而提高了經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量和效率， 進(jìn)而促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)增長。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1. 平行性檢驗。 運用雙重差分法需要滿足平行趨勢假設(shè)， 即在政策實施前， 控制組和實驗組的差異應(yīng)當(dāng)保持平行趨勢， 政策實施之后， 兩組的趨勢差異發(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)， 而非受到政策實施之前的其他因素影響。 為檢驗這一假設(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)注四個年份虛擬變量的系數(shù)， 如果γ1不顯著， 則代表在政策實施之前， 控制組與實驗組的變化趨勢沒有顯著差異， 即通過了平行性檢驗。 如果Year0， Year+1， Year+2+的系數(shù)顯著， 則表明在政策實施之后， 控制組與實驗組的原有差異趨勢發(fā)生了變化， 即政策的實施產(chǎn)生了效果。

表5報告了模型（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)計上顯著， 因此平行趨勢假設(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， 表明政策實施的年限越長， 地區(qū)GDP和人均GDP的增長越快， 即取消GDP考核政策帶來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。 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避免這一問題對結(jié)論造成的影響。 本文首先找出與實驗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)為控制組和實驗組的差異影響政策實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模型來估計樣本被劃分為實驗組的概率， 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）， 每一個觀測值均可以算出被劃入實驗組的概率， 即為匹配打分法產(chǎn)生的分值。 根據(jù)分值， 對實驗組和控制組進(jìn)行1∶1的最臨近匹配（半徑為0.01）， 從而得到9352個觀測值。

表6報告了匹配后的樣本特征對比分析結(jié)果。 本文發(fā)現(xiàn)， 實驗組和控制組的Pop Growth的均值分別為0.008， 兩者的差異小于0.000， 且統(tǒng)計上不顯著（p=0.300）。 類似地， Investment在實驗組的均值為0.785， 在控制組的均值為0.776， 差異為0.009， 在統(tǒng)計上也不顯著（p=0.419）。 此外， GDP Structure在實驗組的均值為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)控制組和實驗組的差異并不顯著， 表明樣本匹配成功。

表7報告了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， 對模型（1）重新進(jìn)行檢驗， 回歸結(jié)果依然穩(wěn)健（見表8）。

五、異質(zhì)性分析

（一）取消GDP考核的分類

通過梳理17個省份取消部分縣（市）GDP考核的文件， 本文將被取消GDP考核的縣（市）主要歸納為以下幾類：貧困縣、農(nóng)業(yè)縣和生態(tài)縣。 為了進(jìn)一步檢驗取消GDP考核政策在以上三類縣（市）的實施效果， 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， 并將該交乘項引入模型（1）， 以考察取消GDP考核這一政策在不同類別縣的實施效果。 表9顯示， 交乘項Ag & Eco Counties×Policy的系數(shù)為正， 且在1%的水平上顯著。 這表明， 相對于貧困縣， 取消GDP考核政策對于具有農(nóng)業(yè)和生態(tài)優(yōu)勢的縣具有更強(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）， 在政策實施之后， 經(jīng)濟(jì)增長的效應(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， 并將該交乘項引入模型（1）， 以考察外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境對于取消GDP考核這一政策實施效果的影響。 表10報告了這一結(jié)果。 可以看出， 交乘項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， 所以政策實施對于這類縣（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， 因此政策實施對于這類縣（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

回顧取消GDP考核的初衷， 是為了減弱縣域地方長官單純追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動機(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。 以往我國經(jīng)濟(jì)在保持高速增長的同時， 也產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡的問題， 即過度依賴投資和凈出口， 而消費對經(jīng)濟(jì)的拉動不足[21] 。 黨的十九大報告指出， 要“完善促進(jìn)消費的體制機(jī)制， 增強(qiáng)消費對經(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。 本文分別計算了投資和消費占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）在政策實施之后， 投資水平顯著升高， 而消費水平顯著降低。 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)展對于投資的依賴程度依然較高， 而對于消費的依賴程度則較低。

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。 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)展相對不足的現(xiàn)象。 因此， 本文分別考察取消GDP考核對于第二產(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， 相對于沒有被取消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)。

對于以上結(jié)論， 可能的解釋是：①通過梳理17個省份取消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， 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36個C類縣的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)總值增長速度、固定資產(chǎn)投資增長速度等指標(biāo)， 這些指標(biāo)約占總指標(biāo)權(quán)重的24%。 再如， 云南省在2016年取消了重點生態(tài)功能區(qū)縣和限制開發(fā)區(qū)域及生態(tài)脆弱的國家級貧困縣的GDP和GDP增速的考核， 但是同時保留了第一產(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考核政策實施的時間并不長， 而GDP長期以來作為考核干部的標(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)， 十六屆三中全會以來， GDP增長仍然顯著影響地方官員的晉升， 綠色增長對于官員升遷的影響并不顯著。 由此可見， 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。