巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接

宋俊秀a,钱 力b,倪修凤b

(安徽财经大学 a.财政与公共管理学院;b.经济学院,安徽 蚌埠 233030)

摘 要:打赢脱贫攻坚战、全面建成小康社会后,要进一步巩固拓展脱贫攻坚成果,持续推动脱贫地区发展和乡村振兴。采用2011—2019年云南、贵州、四川三省315个县域面板数据,构建三重差分模型,对巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应进行评估与分析,进一步检验其异质性与中介效应。研究结果表明:巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于政策单独实施的经济增长效应更为显著;就业水平、地区生产总值以及人均地区生产总值基数都会显著影响巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应;政策衔接的经济增长效应具有区域异质性,基本不存在民族异质性,可通过优化县域产业结构,提高县域居民生活水平,进而发挥其经济增长效应。

关 键 词:脱贫攻坚;乡村振兴;政策衔接;三重差分

贫困问题是世界各国共同面临的难题,消除贫困是人类的共同使命。新中国成立以来,我国不断深入推进脱贫工作,积极转变扶贫模式,由新中国成立之初的“救济扶贫”,改革开放后的“改革扶贫”,工业化、城镇化推动的“开发扶贫”,再到实施“精准扶贫”[1],脱贫攻坚战取得全面胜利。虽然我国完成了消除绝对贫困的艰巨任务,但也要看到,解决发展不平衡不充分问题、实现全体人民共同富裕仍然任重道远。建立防止返贫监测和帮扶机制,加强低收入人口常态化帮扶,保持脱贫攻坚政策稳定,巩固拓展脱贫攻坚成果,仍是今后乡村发展的关键。

乡村振兴战略是高质量打赢脱贫攻坚战、巩固脱贫攻坚成果的关键,是解决城乡发展不平衡不充分问题的重要举措。乡村振兴注重缩小城乡发展差距,实现农民生活富裕,引导更多资本、人才、技术、政策等社会资源向乡村投入,不断升级农业生产方式,优化农业生产结构,增强乡村基础设施,提升乡村公共服务水平,鼓励支持企业、志愿组织等多元主体参与乡村振兴,持续提高农村居民收入水平、消费水平与生活水平,进而缩小贫富差距,推动地区经济增长。

巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,推动巩固拓展脱贫攻坚成果工作及其工作体系平稳转型,将有效衔接与平稳转型有机结合起来,建立长短结合、标本兼治的制度化、常态化长效机制,是巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接过渡期的重大战略任务。研究巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,主要着眼于巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应及其异质性与中介效应。在传统定量研究实证分析的基础上,采用定性与定量分析相结合的研究方法,结合经典理论给出相应的理论解释,基于现实情况与统计数据,采取科学且合理的实证分析并给出相应的经验证据,最终基于合理的理论解释与充分的经验证据,给出针对性强的政策建议。

一、理论逻辑

精准扶贫是乡村振兴政策有效实施和推进的重要基石,巩固拓展脱贫攻坚成果是实施乡村振兴政策的前提与基础,将直接影响乡村振兴的实现进程[2];乡村振兴是巩固脱贫攻坚成果的有效保障[3],是巩固拓展脱贫攻坚成果更高层次的目标追求[4],有利于精准扶贫的提质和成果的巩固,实现可持续脱贫[5]。巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴在主体共通性、内容一致性、功能互构性以及价值一元性上具有高度的内在耦合性[6],是解决新时代发展矛盾的重要抓手[7]。从时间逻辑上看,巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴政策的实施是连续的、递进的,在战略思想、战略安排和支持政策方面需保持一致性、连续性[8],体现在政策互补、时间交互、内容递进和组织重合等方面[9]。从任务逻辑上看,精准扶贫是首要任务;乡村振兴是深化和保障[10]

巩固拓展脱贫攻坚成果推进乡村振兴战略稳步向前,是解决乡村振兴过程中城乡收入差距的必要政策选择[11];乡村振兴战略有利于推进扶贫政策的有效落实,巩固拓展脱贫攻坚成果[12]。巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接主要通过建立相对贫困群体识别机制、产业可持续发展机制等发力[13],涉及产业发展、生态宜居、教育保障等多方面的有机衔接[14],有益于综合改善乡村地区生产、生活和生态环境,补齐乡村发展的人、地、业、财等要素短板[15]。强化巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴政策的协同推进关系,关键在于做好战略规划和顶层设计,规避发展目标理想化、支持重点错乱化倾向[16],实现二者在重点目标、体制机制、政策措施、成效认定等多方面、全方位的有机衔接[17]

在脱贫攻坚与乡村振兴两大战略政策交汇期和转换期中,政策契合度、路径匹配度等条件决定了能否持续巩固脱贫攻坚成果,实现乡村振兴的战略目标[18]。衔接路径方面不仅要确保做好2020年脱贫攻坚收官工作,还要提前谋划建立解决相对贫困问题的长效机制、总结脱贫攻坚经验成果,以推广至乡村振兴战略实施过程中[19]。巩固拓展脱贫攻坚成果背景下的乡村振兴战略落实,首先需要明确贫困问题的阶段性和长期性[20],把巩固拓展脱贫攻坚成果作为实现乡村振兴战略的优先任务,着眼于从根本上解决“三农”问题[21]。通过特色产业发展与利益联结机制[22]、农业供给侧结构性改革[23]、推进三产融合发展[24]、强化科技支撑[25]等措施补齐农村发展短板,协同推进乡村治理体系与治理能力现代化建设[26],切实解决城乡发展不平衡和乡村发展不充分的问题[27],推动巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,为乡村长效发展机制的建立与完善奠定坚实基础。

综上所述,学者们越来越关注巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相关方面的研究,已取得相关成果,但仍存在可以拓展的研究空间。首先,现有文献以定性研究为主,关于巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的定量研究相对较少;其次,现有文献以理论分析为主,研究巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的内在逻辑与协同路径,具体到有效衔接所带来的经济效应以及如何评估经济效应方面的文献相对不足;最后,现有文献中关于巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的研究大多以全国地区为研究对象,两项工作有效衔接的区域异质性方面的研究相对匮乏。因此,本文从县域层面出发,基于2011—2019年样本数据,运用三重差分模型,研究云南、贵州、四川三省315个县巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,进而分析其异质性与中介效应,有利于提高巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,为实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接提供理论解释与经验证据。

二、理论分析

1.新经济增长理论与干中学理论

新经济增长理论也被称为内生经济增长理论,除了突出强调技术进步内生性、技术进步是经济增长的核心因素,也明确提出边干边学以及知识外溢在经济发展中的重要作用。阿罗的干中学理论指出,通过不断学习、获取经验能够推动技术进步,并且能够通过知识外溢进一步提高他人效率,共同促进经济增长。将新经济增长理论与干中学理论运用到巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应中可知,巩固拓展脱贫攻坚成果相关实践能够为防止返贫监测和帮扶工作提供经验,逐步实现农村低收入人口稳定增收,更侧重农村低收入人口的收入水平与生活水平的提高;而乡村振兴战略在借鉴参考巩固拓展脱贫攻坚成果实施措施及效果的基础上,提出更加全面的振兴乡村、繁荣乡村的战略举措,突出强调乡村地区整体经济社会的高质量发展。巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴战略互为补充、相互促进,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于两项工作各自单独实施更有利于促进乡村地区的经济增长。运用柯布道格拉斯生产函数进一步进行推导检验,借鉴李春根等[28]、王翠琴等[29]学者的相关研究,设定适用于本文的柯布道格拉斯生产函数,基本形式为

(1)

式中:GDPt表示第t年的地区生产总值;A表示常数。为更好地开展研究,将两项工作投入纳入生产函数中,将广义概念上的资本投入与劳动力投入分别划分为两部分:一方面,将巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的所有投入单独提取出来,Jt表示第t年巩固拓展脱贫攻坚成果的所有投入;Xt表示第t年乡村振兴政策的所有投入。另一方面,涵盖除巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接要素投入外的所有投入:Kt表示第t年除两项工作实施的资本投入外的所有资本投入量;Lt表示第t年除两项工作实施的劳动力投入外的所有劳动力投入量。

由于政府每年都会进行社会保障和就业支出、教育支出、科学技术支出等一系列财政支出,会对资本、劳动力、巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴工作等方面进行大量投入,因此KtLtJtXt均为正值;abcd分别表示资本增长、劳动增长、巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴工作实施对地区生产总值增长的贡献率,因此abcd均为正值。

为便于下一步计算与分析,将式(1)左右两边分别取自然对数,可得:

ln GDPt=ln A+aln Kt+bln Lt+

cln Jt+dln Xt

(2)

对式(2)左右两边分别进行全微分,同时假设不存在技术进步,可得:

(3)

式中:表示经济增长率;表示资本投入增长率;表示劳动投入增长率;表示巩固拓展脱贫攻坚成果工作投入增长率;表示乡村振兴投入增长率。为简化运算,令可得:

(4)

为求得地区生产总值GDPt,分别对式(4)左右两端取倒数,可得:

(5)

为研究巩固拓展脱贫攻坚成果工作的经济增长效应,即Jt对GDPt的影响机制,将式(5)化简为

(6)

式中:B=aLtXt+bKtXt+dKtLtC=cKtLtXtD=KtLtXt,且CD均为正数。

对式(6)左右两边分别求一阶偏导,可得:

(7)

由式(7)可知,巩固拓展脱贫攻坚成果能够促进地区生产总值的增长,即巩固拓展脱贫攻坚成果具有显著的经济增长效应。

同理,为研究乡村振兴工作的经济增长效应,即Xt对GDPt的影响机制,将式(4)化简为

(8)

式中:E=aLtJt+bKtJt+cKtLtF=dKtLtJtG=KtLtJt,且FG均为正数。

对式(8)左右两边分别求一阶偏导,可得:

(9)

由式(9)可知,乡村振兴战略的实施能够促进地区生产总值的增长,即乡村振兴战略具有显著的经济增长效应。

当巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接实施时,其经济增长效应则为

(10)

均为正值,因此二者之和即巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于两项工作各自单独实施的经济增长效应更为显著。基于上述分析,本文提出以下假设:

假设1 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于两项工作各自单独实施的经济增长效应更为显著。

2.非均衡发展理论

非均衡发展理论强调不平衡增长的目的是实现更高层次的平衡增长,平衡增长是目标,不平衡增长是手段,突出重点产业与重点地区,有利于提高资源配置效率。赫希曼提出,由于地区间的“极化效应”与“涓滴效应”,各地区间发展不平衡;缪尔达尔提出的“回流效应”与“扩散效应”同样说明此观点。非均衡发展理论对于巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接同样适用。地区间资金、技术、土地、劳动力等生产要素以及地理位置、自然环境、社会资源等资源禀赋方面的差异,一定程度上导致乡村地区市场化与现代化水平具有差异性,进而导致其行为逻辑与发展方式表现出较强的异质性,相同的政策输入在不同地区可能输出相异的政策效果。同区域内的村庄分化与农民分层日益突出,使得村庄间获取资源和使用资源的能力差异明显,特别是民族地区,由于文化、地理位置、经济发展基础等多方面差异,相同政策输入可能得到不同的政策效果,使得巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应具有异质性。根据上述梳理推导结果,结合各区域资本、劳动力、巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴工作投入力度的差异性,将巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应完善表示为

(11)

式中,j表示各省域。由于各省域资本、劳动力、巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴工作投入力度具有差异性,KjtLjtJjtXjt各值同样具有差异性,因此各省域巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应具体表示为

(12)

根据式(11)可知,各区域巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应显著为正且具有异质性。基于上述分析,本文提出以下假设:

假设2 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应具有异质性。

3.中介效应理论

中介效应起源于英果尔德提出的中介论,最初用来说明经典结构式不能圆满描述某些分子的化学行为,后来逐渐运用到各个学科领域中,以分析中介变量在自变量与因变量关系中的重要性。维果斯基与费厄斯坦提出的中介作用理论,同样强调中介变量的重要性。研究中介效应的目的是在已知自变量与因变量关系的基础上,探索产生这种关系的内部作用机制。产业结构变迁对于地区经济增长具有重要影响,对于巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应而言,巩固拓展脱贫攻坚成果提倡通过产业发展提高居民收入,乡村振兴战略提出通过产业振兴扩大居民增收渠道。巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接对产业发展的高度重视,会对地区产业结构调整升级产生重要影响,进而提高地区整体经济发展水平。提高居民生活水平是巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴两项工作共同的发展目标,巩固拓展脱贫攻坚成果致力于提高脱贫人口的生活水平,乡村振兴战略受惠范围扩大,更多关注提高农村人口的生活水平、缩小城乡发展差距,进而提高地区经济发展均衡水平。

根据上述梳理推导结果,结合产业结构与农村居民生活水平二者在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接中的作用机制,将式(1)完善表示为

(13)

式中,S表示产业结构或农村居民生活水平等中介变量,由于其与巩固拓展脱贫攻坚成果或乡村振兴战略实施有关,因此SJtXt有关。通过对式(2)~(9)的相似处理,得到巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应表达式为

(14)

式中,H=aLJXS+bKJXS+cKLXS+dKLJS+eKLJX

根据式(14)可知,有关,即巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应与巩固拓展脱贫攻坚成果、乡村振兴战略实施对产业结构的影响有关。基于上述分析,本文提出以下假设:

假设3 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应存在中介效应。

三、模型、变量和数据

在我国脱贫攻坚战已经取得全面胜利、全面实施乡村振兴战略的制度背景下,基于新经济增长理论与干中学理论,提出巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于两项工作各自单独实施的经济增长效应更为显著的研究假设,结合非均衡发展理论与中介效应理论研究,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,具有异质性及中介效应。为验证分析上述理论解释及研究假设,结合现实情况与统计数据,从巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的存在性分析、影响因素分析、异质性分析及中介效应检验等多方面提供较为充足的经验证据,从理论与实证两个角度更全面、更充分地论证巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。

1.模型设定

自Ashenfelter等关于双重差分方法的开创性工作以来[30],双重差分方法(Difference-In-Difference,DID)被广泛应用于政策效果评估。有学者用其评估河长制在地方实践过程中的政策效应[31],研究国家税制改革的政策效果[32],评析重点产业政策对土地资源空间配置的影响[33],对“一带一路”倡议的投资促进效应进行全方位评析[34]等。为比较两种不同政策及两种政策同时实施时的效果评价[35],并在一定程度上满足平行趋势假设的要求[36],三重差分方法(Difference-In-Difference-In-Difference,DDD)在政策效果评估方面的优势得到了学者们的广泛认可,被用于检验环境权益交易市场是否诱发了企业绿色创新[37]、研究排污权交易制度对企业全要素生产率的影响[38],分析大气污染协同治理对污染物减排的影响[39],验证地区异质性所导致的政策效应差异[40]等诸多方面。

具体到本文来看,为评估、比较巩固拓展脱贫攻坚成果和乡村振兴及两项工作有效衔接的经济增长效应,以云南、贵州、四川三省各县域为例,三省中被评为乡村振兴示范县且是贫困摘帽县的县域被列为处理组,其余情形的县域则列为对照组。按巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的实施时间,将选定年份划分为实施前与实施后两个时期,通过比较处理组与对照组在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接实施前后的变化量差值,评估巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。选择云南、贵州、四川三省作为研究对象,一方面是因为云南省的15个贫困摘帽县、贵州省的10个贫困摘帽县及四川省的13个贫困摘帽县曾经同属于完整的乌蒙山连片特困地区,研究区域具有整体性;另一方面是因为除西藏外,云南省、贵州省及四川省贫困摘帽县数量分别为85个、65个、60个,位列全国前三,研究对象具有代表性。根据《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020)》等相关政策文件,明确云南、贵州、四川三省中被列入需要摘帽的贫困县名单,同时结合三省省情,确定云南、贵州、四川三省乡村振兴示范县名单,最终结合研究目的,在云南、贵州、四川三省315个县域中(不含市辖区)选取17个样本县(1)满足条件的17个样本县分别为云南省的宣威市、鲁甸县、维西县、石屏县、勐海县、鹤庆县、盈江县、马关县,贵州省的普定县、安龙县、三穗县、长顺县、凤冈县、湄潭县、玉屏侗族自治县,四川省的汶川县、丹巴县。组成处理组,其余298个样本县组成对照组。依据相关文件可知,精准扶贫方略提出于2013年,开始实施于2014年,乡村振兴战略则开始实施于2018年。因此,2018年是巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的初始期,在巩固拓展脱贫攻坚成果的同时,又在推进乡村振兴战略的有效实施,对这一阶段政策叠加效应的研究,能为实现二者更有效衔接的关键期提供经验证据。为分析政策叠加的经济增长效应,将2018年以前定义为工作实施前,2018年及以后则定义为工作实施后。据此,设定巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应评估的DDD模型为

Yit=α0+α1Dtreat1+α2Dtreat2+α3Dt+α4Dt·

Dtreat1+α5DtDtreat2+α6DtDtreat1·

Dtreat2+βcontrolit+εit

(15)

式中:it分别表示县域和年份;Yit表示因变量;Dtreat1表示是否实施巩固拓展脱贫攻坚成果的虚拟变量,如果样本县为贫困摘帽县,则赋值为1,否则为0;Dtreat2表示是否实施乡村振兴战略的虚拟变量,如果样本县被评为乡村振兴示范县,则赋值为1,否则为0;DtDtreat1Dtreat2(以下称为DDD)是核心解释变量,代表是否实施巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的虚拟变量,如果样本县既为贫困摘帽县,又被评为乡村振兴示范县,则赋值为1,否则为0;controlit表示随县域i和年份t变动的控制变量;εit表示随机扰动项。核心解释变量DDD的估计系数α6是本文关注的重点,表示巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,即控制其他影响因素后,处理组与对照组在工作实施前后相比样本县地区经济增长质量与速度的变化,若二者有效衔接能够有效推动该地区经济增长,则α6显著为正,反之则显著为负。

为进一步检验巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应是否存在异质性,从省域及少数民族县两个维度出发分别检验,在式(15)的基础上进一步扩展延伸,构建模型:

Yit=α0+α1Dtreat1+α2Dtreat2+α3Dt+α4Dt·

Dtreat1+α5DtDtreat2+α6DDD+

α7DDDprovincei+α8provincei+

βcontrolit+εit

(16)

Yit=α0+α1Dtreat1+α2Dtreat2+α3Dt+α4Dt·

Dtreat1+α5DtDtreat2+α6DDD+

α7DDDminorityi+α8minorityi+

βcontrolit+εit

(17)

式中:provincei表示样本县省域的虚拟变量,由于存在云南、贵州、四川三个省域,分别进行三次检验,以云南省为例,若i县属于云南省,则赋值为1,否则为0,另外两个省域处理手段相同;DDDprovincei的估计系数α7能够反映出巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应是否存在省域异质性;minorityi表示是否为少数民族县的虚拟变量,若i县属于少数民族县,则赋值为1,否则为0;DDDminorityi的估计系数α7反映巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应是否存在民族异质性。

2.变量选择

(1) 被解释变量。借鉴刘瑞明等[41-43]学者所选取的被解释变量,本文选取各县地区生产总值的对数值(ln GDP)和人均地区生产总值的对数值(ln PGDP)来衡量县域经济发展水平。其中,ln GDP在较大意义上衡量的是县域整体经济发展水平,而ln PGDP则更强调县域经济发展水平的均衡程度,以期全面衡量巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。

(2) 核心解释变量。巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的交互项DDD是本文的核心解释变量,根据相关文件确定的试点县,分别设置贫困摘帽县虚拟变量Dtreat1与乡村振兴示范县Dtreat2Dt则表示时间虚拟变量。核心解释变量DDD表示是否实施巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的虚拟变量,如果样本县既被列入贫困摘帽县,又被评为乡村振兴示范县,则赋值为1,否则为0。若巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接能够有效推动该地区经济增长,则核心解释变量DDD的估计系数α6显著为正,反之则显著为负。

(3) 控制变量。除了巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴两项工作会对县域经济发展产生重要影响,还有其他很多会对其产生影响的因素,因此要控制一些外生影响因素的干扰。借鉴Li等[44-46]学者的相关研究,考虑到县域人口密度、教育条件、医疗服务水平及产业规模发展程度等对县域经济发展的重要影响,选取以下控制变量:利用居民储蓄存款余额与地区生产总值的比值来反映储蓄率(sav)对县域经济发展的影响;选取县域人口密度(popden)来控制经济集聚对县域经济发展的影响;利用规模以上工业增加值(industry)来衡量县域产业规模化发展程度;选取医疗卫生机构床位数(medical)来衡量县域医疗服务水平以彰显县域经济发展水平;以中小学在校学生数(student)来衡量县域教育水平;选取社会福利性单位床位数(welfare)来考量县域社会福利水平;利用非农产业就业人员数占总就业人员数的比值来衡量县域就业水平(employment)。

(4) 其他变量。选取非农产业生产总值占地区生产总值的比值来衡量县域产业结构(non-agri),利用农村居民家庭人均可支配收入的对数值来反映县域居民生活水平(lnincome),以此来验证巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应是否存在中介效应。主要变量及其计算方法如表1所示。

表1 主要变量及其计算方法

变量变量名称计算方法被解释变量核心解释变量控制变量地区生产总值的对数值(lnGDP)取地区生产总值的对数值人均地区生产总值的对数值(lnPGDP)取人均地区生产总值的对数值巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的交互项(DDD)DDD=DtDtreat1Dtreat2储蓄率(sav)居民储蓄存款余额与地区生产总值的比值县域人口密度(popden)年末户籍总人口数与行政区划土地面积的比值规模以上工业增加值(industry)规模以上工业增加值

表1(续)

变量变量名称计算方法控制变量其他变量医疗卫生机构床位数(medical)医疗卫生机构床位数中小学在校学生数(student)小学在校学生数与中学在校学生数的总和社会福利性单位床位数(welfare)社会福利性单位床位数就业水平(employment)非农产业就业人员数占总就业人员数的比值产业结构(non-agri)非农产业生产总值占地区生产总值的比值居民生活水平(lnincome)取农村居民家庭人均可支配收入的对数值

3.数据来源与描述性统计

根据《中国农村扶贫开发纲要(2011—2020年)》,将我国贫困地区划分为14个集中连片特困地区,作为脱贫攻坚的主战场,实施更加精准、有效的脱贫政策,因此将本文研究时间起点定为2011年。2018年是乡村振兴战略实施的初始年份,也是实现全面建成小康社会的攻坚阶段,更是巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的初始期,结合数据可得性,将研究时间截点定为2019年,因此,本文研究时间段定为2011—2019年,共9年。使用2011—2019年云南、贵州、四川三省315个县域(不含市辖区)的面板数据来评估巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,数据来自历年《云南统计年鉴》《贵州统计年鉴》《四川统计年鉴》《中国县(市)社会经济统计年鉴》《中国县域统计年鉴(县市卷)》《中国区域经济统计年鉴》以及各区县统计公报、政府工作报告等。

为突显对照组与处理组在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接实施前后两个时期的差距,在变量的描述性统计中报告变量平均值及其各自标准差。变量的具体描述性统计对比结果如表2所示。

表2 变量的描述性统计结果

变量对照组变量平均值2011—2017年2018—2019年处理组变量平均值2011—2017年2018—2019年lnGDP3.928(0.645)4.434(0.602)4.082(0.979)4.663(0.981)lnPGDP9.896(0.453)10.373(0.353)9.949(0.506)10.698(0.447)non-agri76.469(8.168)78.523(6.335)77.128(9.631)79.452(11.227)lnincome8.831(0.318)9.343(0.157)8.905(0.390)9.423(0.245)popden186.493(114.540)183.820(122.563)215.710(203.975)217.822(194.465)sav69.922(24.904)74.054(23.361)72.964(26.843)76.332(28.316)industry42.686(34.949)43.637(43.283)77.577(115.952)79.332(120.954)medical1241.250(1175.557)1761.563(1556.467)1574.150(1358.543)2200.166(1772.971)student52423.670(51820.960)51708.690(48157.910)53040.360(43477.390)52441.290(42397.960)welfare566.884(339.258)694.563(763.466)1121.492(1633.128)1267.419(1518.457)employment37.918(16.028)42.081(14.421)41.554(18.502)46.554(26.815)

注:括号内为标准差,下同。

分析地区生产总值对数值(ln GDP)的描述性统计对比结果可知,2011—2017年间处理组地区生产总值对数值高于对照组约0.154,2018—2019年间相较提高0.229,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接实施前后两个时期的地区生产总值对数值即二阶差分结果提升0.075,增速明显。人均地区生产总值对数值(ln PGDP)在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接实施前后两个时期的二阶差分结果为0.272,增速略高于地区生产总值对数值。具体到各控制变量的描述性统计对比结果,只有储蓄率(sav)这一变量平均值出现递减现象,二阶差分结果为-0.764,这可能与地区生产总值的增速较高、略高于居民储蓄存款余额增速有着密切联系。除储蓄率(sav)外,其余控制变量平均值均呈现出显著提升趋势,其中,中小学在校学生数(student)与医疗卫生机构床位数(medical)两个变量的二阶差分数值最高,表明随着巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的深入实施,县域教育水平与医疗水平得到显著提升;居民生活水平(lnincome)、规模以上工业增加值(industry)及就业水平(employment)3个变量平均值的二阶差分数值相对较低,但仍处于递增发展状态。

四、实证结果分析

巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应评估的实证结果分为3部分:使用三重差分模型的方法估计巩固拓展脱贫攻坚成果、乡村振兴以及二者有效衔接3种情况对县域经济发展水平的影响,报告基准回归结果;进行影响因素分析,逐步加入控制变量,进行分位数回归;进行稳健性检验,运用倾向得分匹配法、安慰剂检验、控制变量滞后一期及更改样本时期等多种稳健性检验方法,以排除遗漏变量造成的估计偏误问题。

1.基准回归结果分析

为评估巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,对式(14)进行基准回归估计,回归结果如表3所示。表3中,第(1)、(2)列分别报告未加入与加入控制变量时,巩固拓展脱贫攻坚成果、乡村振兴以及二者衔接实施对县域整体经济发展的影响。加入控制变量时,巩固拓展脱贫攻坚成果的实施能够使ln GDP提高0.289,乡村振兴战略的实施能够使ln GDP提高0.178,而当巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴战略衔接实施时,ln GDP能够提高0.297,显著高于巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴两项工作各自单独实施时的经济增长效应;未加入控制变量时,两项工作衔接实施的经济增长效应同样显著高于两项工作各自单独实施的经济增长效应。结果表明在1%的显著性水平下,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接实施与县域整体经济发展水平存在显著正向因果关系,即两项工作衔接实施相较于两项工作各自单独实施的经济增长效应更为显著,更有利于促进县域整体经济发展。表3中,第(3)、(4)列分别报告未加入与加入控制变量时,巩固拓展脱贫攻坚成果、乡村振兴以及二者衔接实施对县域经济均衡发展的影响。结果表明,无论是否加入控制变量,在1%的显著性水平下,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接实施与县域经济发展均衡程度均存在显著正向因果关系,即两项工作衔接实施相较于两项工作各自单独实施的经济增长效应更为显著,更有利于促进县域经济均衡发展。因此,假设1成立。

表3 基准回归结果

变量lnGDP(1)(2)lnPGDP(3)(4)DDD0.506∗∗∗(0.072)0.297∗∗∗(0.049)0.477∗∗∗(0.062)0.277∗∗∗(0.047)DtDtreat10.437∗∗∗(0.015)0.289∗∗∗(0.001)0.416∗∗∗(0.012)0.272∗∗∗(0.011)DtDtreat20.358∗∗∗(0.042)0.178∗∗∗(0.030)0.439∗∗∗(0.036)0.167∗∗∗(0.029)截距项4.169∗∗∗(0.007)3.142∗∗∗(0.072)10.041∗∗∗(0.006)9.123∗∗∗(0.069)control否是否是N2835283528352835R20.1910.2550.2520.603

注:***表示1%的显著性水平;所有回归中都控制了时间固定效应与个体固定效应;下同。

2.影响因素分析

(1) 逐步引入控制变量

为进一步分析巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的影响因素,同时减小或避免序列相关、多重共线性及异方差等相关问题对回归结果的干扰,采用White稳健性估计,逐步引入控制变量,观察DDD估计系数及其显著性的变化情况。与地区生产总值相比,人均地区生产总值更能反映县域经济发展质量,还能反映人民生活水平、社会贫富差距等多种问题,且回归结果显示,逐步引入控制变量对ln GDP与ln PGDP的影响程度高度一致,因此仅报告逐步引入控制变量对ln PGDP的影响,对ln GDP的影响在此不赘述,回归结果如表4所示。

表4 逐步引入控制变量回归结果

变量lnPGDP(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)DDD0.477∗∗∗(0.061)0.474∗∗∗(0.062)0.474∗∗∗(0.062)0.469∗∗∗(0.061)0.288∗∗∗(0.048)0.289∗∗∗(0.047)0.280∗∗∗(0.011)0.276∗∗∗(0.047)popden0.001∗(0.001)0.001∗(0.001)0.001∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)sav0.001(0.001)0.001(0.001)-0.001∗(0.001)-0.001∗∗(0.001)-0.001∗∗(0.001)-0.001∗(0.001)industry0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)medical0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)student-0.001∗∗∗(0.001)-0.001∗(0.001)0.001∗(0.001)welfare0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)employment0.003∗∗∗(0.001)截距项10.041∗∗∗(0.006)9.942∗∗∗(0.074)9.942∗∗∗(0.074)10.041∗∗∗(0.073)9.142∗∗∗(0.062)9.210∗∗∗(0.069)9.193∗∗∗(0.069)9.123∗∗∗(0.068)N28352835283528352835283528352835R20.0440.0730.0730.1590.1430.1610.1490.163

注:***分别表示10%、5%的显著性水平;下同。

由表4可知,随着控制变量的逐步引入,交互项DDD估计系数由不加任何控制变量的0.477逐步降低至加入所有控制变量时的0.276,但是交互项DDD与人均地区生产总值(ln PGDP)始终保持着较强的相关性,均在1%的统计水平上高度显著。就交互项DDD估计系数及其显著性检验结果来看,随着控制变量的逐步引入,交互项DDD估计系数较为稳定,显著为正,均能通过1%的显著性水平检验,表明巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应显著,两项工作衔接实施能够显著提高县域经济发展均衡水平。细化到各控制变量及其显著性检验结果来看,只有储蓄率(sav)、中小学在校学生数(student)两个控制变量的估计系数为负值,其余控制变量的估计系数均为正值,所有控制变量基本上均能通过不同程度上的显著性水平检验。其中,储蓄率(sav)估计系数为负值,可能与人均地区生产总值的增速略高于居民储蓄存款余额增速有关;中小学在校学生数(student)估计系数为负值,则可能与人力资本投资周期较长、产生经济效益较慢有着密切联系。

(2) 分位数回归

由于OLS回归参数是解释变量对被解释变量条件期望的边际效应,因此其分解结果只能描述“平均”的情况。借鉴张车伟等相关研究[47],为进一步评估巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,采用分位数回归的方法对式(15)进行实证分析,基准回归结果如表5所示。

表5 分位数回归结果

变量lnGDP25%50%75%lnPGDP25%50%75%DDD0.363∗∗∗(0.083)0.332∗∗∗(0.141)0.285∗∗∗(0.044)0.392∗∗∗(0.063)0.336∗∗∗(0.034)0.226∗∗∗(0.059)截距项3.136∗∗∗(0.219)2.604∗∗∗(0.199)3.572∗∗∗(0.201)9.435∗∗∗(0.236)9.717∗∗∗(0.224)9.974∗∗∗(0.215)control是是是是是是N283528352835283528352835R20.4910.4650.5020.2490.2410.237

由表5可知,位于地区生产总值对数值(ln GDP)与人均地区生产总值对数值(ln PGDP)较低百分位上的县域,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应较显著。位于地区生产总值对数值(ln GDP)1/4分位数上时,DDD估计系数值最高,达到0.363;依次位于地区生产总值对数值(ln GDP)1/2和3/4分位数上时,DDD估计系数值分别达到0.332和0.285,且均能通过1%的统计水平检验。这表明位于地区生产总值对数值(ln GDP)较低百分位上的县域,DDD估计系数值较高,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应较显著。这可能是因为地区生产总值对数值(ln GDP)较低分位数上的县域经济基数小、增速慢,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接实施会使县域经济增速快于其他中高分位数上的县域,两项工作衔接的经济增长效应显得更为明显。位于人均地区生产总值对数值(ln PGDP)1/4、1/2、3/4分位数上,DDD估计系数值分别达到0.392、0.336、0.226,且均在1%的统计水平下显著,表明人均地区生产总值对数值(ln PGDP)估计系数同样满足百分位越低的县域工作衔接的经济增长效应越显著的结论。

综上所述,就业水平(employment)、县域地区生产总值及人均地区生产总值基数大小都会显著影响巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。逐步引入控制变量回归结果表明,只有县域人口密度(popden)与储蓄率(sav)两个控制变量的估计系数为负值,会对工作衔接的经济增长效应产生显著负向作用;其余控制变量的估计系数均为正值,能够对工作衔接的经济增长效应产生显著正向作用,其中就业水平(employment)的估计系数最高。分位数回归结果表明,位于地区生产总值对数值(ln GDP)与人均地区生产总值对数值(ln PGDP)较低百分位的县域,地区生产总值及人均地区生产总值基数较小,DDD估计系数值较高,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应相对显著。

3.稳健性检验

为确保上述回归结果的稳健性,在选用三重差分法进行回归分析之前进行倾向得分匹配,使用倾向得分匹配法(PSM-DID)验证巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的稳健性。为增强稳健性检验结果的说服力,分别采用半径匹配、核匹配、近邻匹配方法为处理组创新匹配对照组,使处理组与对照组在巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接实施前尽可能没有显著差异,以减少处理组在工作衔接实施时的自选择偏误所造成的内生性问题,稳健性检验结果如表6所示。

表6 稳健性检验结果

变量lnPGDP半径匹配核匹配近邻匹配OLS1OLS2DDD0.238∗(0.059)0.276∗∗∗(0.050)0.276∗∗∗(0.050)0.238∗∗∗(0.044)0.198∗∗∗(0.028)截距项9.287∗∗∗(0.103)9.125∗∗∗(0.102)9.123∗∗∗(0.102)8.768∗∗∗(0.286)9.637∗∗∗(0.071)control是是是是L.control是

表6(续)

变量lnPGDP半径匹配核匹配近邻匹配OLS1OLS2N28352835283528352835R20.8280.8260.8270.8700.895

注:半径匹配的匹配半径为0.05,近邻匹配采用1∶3的匹配方法;L.为一期滞后算子。

(1) 倾向得分匹配法

由表6可知,DDD估计系数值分别为0.238、0.276、0.276,结果显示:不同匹配方法的估计系数及其显著性检验水平与表1中的原始基准回归结果高度一致。因此,上述巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的估计结果是稳健的。

(2) 控制变量滞后一期

考虑到控制变量与样本县相关性较高,且具有时期效应,为降低模型潜在内生性问题,将所有控制变量滞后一期,重新进行基准回归。表6中OLS1列为控制变量滞后一期的基准回归结果,DDD估计系数值为0.238,且通过了1%的显著性水平检验,与表1中的原始基准回归结果高度一致,再次验证上述巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应估计结果的稳健性。

(3) 更改样本时期

本文研究时间段为2011—2019年,由于工作叠加前的时期相对较长,因此更改样本时间段为2014—2019年,即精准扶贫方略实施年份至工作衔接实施后最新数据年份。表6中OLS2列为将研究时间段缩短的2014—2019年基准回归结果,DDD估计系数值为0.198,且通过了1%的显著性水平检验,与表1中的原始基准回归结果高度一致,上述巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应估计结果的稳健性再次得到验证。

(4) 安慰剂检验

为进一步排除巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的估计结果受其他非观测变量的干扰,借鉴Cai等相关研究[48-49],通过随机分配试点县进行安慰剂检验。具体而言,从三省315个县域中(不含市辖区)随机选取30个县域作为处理组,即同时实施巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴两项工作,其他县域作为对照组。为提高安慰剂检验的可识别能力,将随机过程重复500次,并按式(15)进行基准回归,系数估计值的概率密度分布如图1所示。

图1 安慰剂检验结果

由图1可知,无论是地区生产总值对数值(ln GDP)还是人均地区生产总值对数值(ln PGDP),其随机分配的系数估计值均集中分布在0附近,结果表明上述巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的估计结果不太可能受其他非观测变量影响,进而再次验证上述估计结果的稳健性。

五、异质性与中介效应

为进一步深入分析巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的异质性与中介效应,检验二者衔接的经济增长效应是否会因为所在区域不同、是否属于少数民族县而存在差异,以及中间机制与传导过程,对样本进行进一步分析。

1.区域异质性分析

区域间地理位置、社会资源等资源禀赋的差异性导致区域间发展不平衡,各区域间不同的巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴工作起步时间、发展基础,导致其乡村市场化程度与经济发展水平存在差异性,统一的巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴政策在不同区域的影响,可能呈现出不同的程度和规律。尽管前文已经验证巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接存在经济增长效应,但试点范围内不同省域间对工作冲击的影响是否会存在一定差异呢?因此,将样本县按所在省域不同划分为云南省、贵州省、四川省3个子样本分别进行基准回归,结果如表7所示。由表7可知,无论是地区生产总值对数值(ln GDP)还是人均地区生产总值对数值(ln PGDP),不同省域间DDD估计系数值均存在一定差异。就地区生产总值对数值(ln GDP)而言,四川省DDD估计系数值最高,达到0.329;而贵州省仅为0.203,相差0.126;呈现出四川省高于云南省、云南省高于贵州省的省域分布特征。人均地区生产总值对数值(ln PGDP)的DDD估计系数值同样呈现四川省高于云南省、云南省高于贵州省的省域分布特征。上述分析结果表明,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应存在区域异质性,因此假设2成立。

表7 区域异质性分析结果

变量lnGDP云南省贵州省四川省lnPGDP云南省贵州省四川省DDD0.216∗∗∗(0.072)0.203∗(0.080)0.329∗∗∗(0.114)0.206∗∗∗(0.069)0.177∗∗(0.101)0.308∗∗∗(0.101)截距项3.762∗∗∗(0.148)2.301∗∗∗(0.345)3.548∗∗∗(0.119)9.654∗∗∗(0.142)8.082∗∗∗(0.348)9.653∗∗∗(0.106)control是是是是是是N1008657117010086571170R20.4910.6160.6710.4270.1890.135

2.民族异质性分析

长期的文化差异影响着民族地区经济社会发展水平,民族地区间的文化差异所产生的隐形知识复制障碍、知识协调和治理障碍等会影响区域合作与经济交流,进而抑制资金、人才、技术等多种生产要素在民族地区间的有效流动[50]。民族地区间长期的文化差异、地理位置以及自然环境等资源禀赋的差异性,逐渐拉大民族地区间产业发展、环境保护及基础设施建设等方面的发展差距。民族地区间的经济社会发展基础不同,资源禀赋差异较大,相同的巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接工作会带来相异的实施效果。为进一步分析巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应,检验是否会因为样本县的民族属性不同而存在差异,将所有样本县按是否属于少数民族县划分为少数民族县与非少数民族县2个子样本,分别进行基准回归,结果如表8所示。由表8可知,对于地区生产总值对数值(ln GDP)与人均地区生产总值对数值(ln PGDP)而言,无论是少数民族县还是非少数民族县,DDD估计系数值基本上不存在差异。就地区生产总值对数值(ln GDP)而言,少数民族县DDD估计系数值达到0.328,非少数民族县也能达到0.201,差异不大;人均地区生产总值对数值(ln PGDP)的DDD估计系数值同样满足此结论。上述分析结果表明,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应基本不存在民族异质性。

表8 民族异质性分析结果

变量lnGDP少数民族县非少数民族县lnPGDP少数民族县非少数民族县DDD0.328∗∗(0.103)0.201∗∗∗(0.053)0.321∗∗(0.101)0.197∗∗∗(0.050)截距项2.726∗∗∗(0.098)2.869∗∗∗(0.132)9.580∗∗∗(0.096)9.501∗∗∗(0.124)control是是是是N81920168191792R20.6500.6170.1910.216

3.中介效应分析

为进一步分析巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的中间机制与传导过程,选取县域产业结构(non-agri)与县域居民生活水平(lnincome)两个变量作为中介变量分别进行基准回归,结果如表9所示。

表9 中介效应分析结果

变量lnGDPlnPGDPnon_agrilnincomelnGDPlnPGDPlnGDPlnPGDPDDD0.297∗∗∗(0.049)0.276∗∗∗(0.047)0.796∗(0.902)0.283∗∗∗(0.053)0.279∗∗∗(0.045)0.265∗∗∗(0.045)0.077∗∗∗(0.027)0.068∗(0.026)non_agri0.022∗∗∗(0.001)0.014∗∗∗(0.001)lnincome0.777∗∗∗(0.010)0.736∗∗∗(0.010)截距项3.142∗∗∗(0.072)9.123∗∗∗(0.068)76.010∗∗∗(1.322)8.052∗∗∗(0.078)1.435∗∗∗(0.010)8.054∗∗∗(0.100)3.112∗∗∗(0.090)3.194∗∗∗(0.086)control是是是是是是是是N28352835283528352835283528352835R20.6680.1630.0820.2460.7080.2320.5840.502

由表9可知,第1、2列为三重差分估计结果,表明巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接确实存在经济增长效应,能够显著促进县域整体经济又好又均衡发展,满足中介效应检验的第一个条件,第3、4列为县域产业结构(non-agri)与县域居民生活水平(lnincome)分别作为核心解释变量,二者衔接实施交互项DDD系数估计值分别达到0.796和0.283,分别通过10%与1%的显著性水平检验,表明二者衔接实施能够显著优化县域产业结构,提高县域居民生活水平,满足中介效应检验的第二个条件。第5、6列将政策虚拟变量与县域产业结构(non-agri)这一中介变量同时纳入基准回归模型,DDD系数估计值分别达到0.279与0.265,且均通过了1%的显著性水平检验;县域产业结构(non-agri)估计系数值分别达到0.022与0.014,且均通过1%的显著性水平检验,表明县域产业结构(non-agri)的中介效应确实存在。第7、8列将政策虚拟变量与县域居民生活水平(lnincome)这一中介变量同时纳入基准回归模型,DDD系数估计值分别达到0.077与0.068,分别达到10%的显著性水平;县域居民生活水平(lnincome)估计系数值分别达到0.777与0.736,且均通过1%的显著性水平检验,表明县域居民生活水平(lnincome)的中介效应同样存在。综上所述,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接可优化县域产业结构、提高县域居民生活水平,进而促进县域整体经济又好又均衡发展,因此假设3成立。

六、结论与政策建议

基于新经济增长理论与干中学理论、非均衡发展理论、中介效应理论,研究巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的存在性、异质性及中介效应,作出相应的理论解释。为验证分析上述理论解释及研究假设,从巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接经济增长效应的存在性分析、影响因素分析、异质性分析及中介效应检验等多方面提供较为充足的经验证据,从理论与实证两个角度更全面、更充分地说明巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴的有效衔接。基于上述理论解释与经验证据得出研究结论与政策建议,最终实现欠发达地区综合经济实力的提升。

1.研究结论

巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,既能够巩固精准扶贫的成效,又能够为乡村振兴的有效实施提供坚实基础,是发展欠发达地区经济的重要改革创新。

(1) 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于工作单独实施的经济增长效应更为显著。理论分析中根据新经济增长理论与干中学理论提出,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接相较于工作单独实施的经济增长效应更为显著的研究假设。基准回归分析发现,加入控制变量时,巩固拓展脱贫攻坚成果的实施能够使ln GDP提高0.289,乡村振兴战略的实施能够使ln GDP提高0.178,而当衔接实施时,ln GDP能够提高0.297,显著高于两项工作单独实施时的经济增长效应;未加入控制变量时,工作衔接实施的经济增长效应同样显著高于工作单独实施的经济增长效应。因此,假设1成立。

(2) 就业水平(employment)、地区生产总值及人均地区生产总值基数都会显著影响巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。分析逐步引入控制变量时的回归结果可知,就业水平(employment)的估计系数最高,会对工作衔接的经济增长效应产生较为显著的正向促进作用。分位数回归结果表明,位于地区生产总值对数值(ln GDP)与人均地区生产总值对数值(ln PGDP)较低百分位上的县域,地区生产总值及人均地区生产总值基数较小,DDD估计系数值较高,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应较显著。

(3) 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应具有区域异质性,基本不存在民族异质性。理论分析中,根据非均衡发展理论提出巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接具有异质性的研究假设。区域异质性检验结果表明,无论是地区生产总值对数值(ln GDP),还是人均地区生产总值对数值(ln PGDP),DDD估计系数值均呈现出四川省高于云南省、云南省高于贵州省的省域分布特征,存在一定差异,表明工作衔接的经济增长效应确实存在区域异质性。分析民族异质性检验结果可知,就地区生产总值对数值(ln GDP)而言,少数民族县DDD估计系数值达到0.328;非少数民族县也能达到0.201,差异较小。人均地区生产总值对数值(ln PGDP)的DDD估计系数值同样满足此结论,表明工作衔接的经济增长效应基本不存在民族异质性。因此,假设2成立,并进一步明确巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应具有区域异质性,基本不存在民族异质性。

(4) 巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接可通过优化县域产业结构,提高县域居民生活水平,进而发挥其经济增长效应。理论分析中,根据中介效应理论提出巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接存在中介效应的研究假设。将政策虚拟变量与县域产业结构(non-agri)这一中介变量同时纳入基准回归模型时,DDD系数估计值分别达到0.279与0.265,县域产业结构(non-agri)估计系数值分别达到0.022与0.014,表明县域产业结构(non-agri)的中介效应确实存在。将政策虚拟变量与县域居民生活水平(lnincome)这一中介变量同时纳入基准回归模型时,DDD系数估计值分别达到0.077与0.068,县域居民生活水平(lnincome)估计系数值分别达到0.777与0.736,表明县域居民生活水平(lnincome)的中介效应同样存在。因此,假设3成立。

2.政策建议

基于上述研究结论,主要应从以下4个方面提出政策建议。

(1) 协同推进巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴工作的有效实施。研究结论表明,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接相较于工作单独实施的经济增长效应更为显著。因此,应加强乡村振兴顶层设计与巩固拓展脱贫攻坚成果工作的有效衔接,出台由特惠向普惠逐步转型的惠农政策体系,强化巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴工作的责任与保障,完善社会保障与公共服务体系,持续改善低收入人口生产生活条件,培育并提升其自身发展能力,通过推进乡村振兴战略来巩固脱贫攻坚成效,实现巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴的良性互动。

(2) 精准施策,高效发挥巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。研究结论表明,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接具有区域异质性,因此应突出地域特色,对资源、人力、技术、历史、区位等因素进行深入分析,找准并补齐发展短板,积极制定乡村振兴战略实施意见:交通落后地区应加大交通基础设施建设力度与交通运输业投资力度;缺乏产业支撑地区应遵循自身资源禀赋条件大力发展特色产业,鼓励产业发展带动人民增收致富、提升地区经济发展水平;技术匮乏地区应加大技术培训力度、完善技术服务体系;人才匮乏地区则应完善人才引进、培育与激励机制,高效发挥巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。

(3) 优化产业结构,进一步发挥好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。研究结论表明,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接存在中介效应,通过优化县域产业结构,提高县域居民生活水平,进而发挥其经济增长效应。因此,应依托产业帮扶与产业振兴政策的支持与保障,加快产业结构合理化调整,提升资源配置效率,引导低收入人口向第二、三产业转移就业,提高其收入水平与经济实力;加快产业结构高度化升级,促进欠发达地区产业发展重心由劳动密集型向资本密集型与技术密集型产业转移,充分发挥产业结构的优化升级对低收入人口带来的增收效应及其空间溢出效应,促进区域经济协调发展,进一步发挥好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的经济增长效应。

(4) 提高居民生活水平,实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的最终目标。研究结论表明,巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴衔接相较于工作单独实施的经济增长效应更为显著。因此,应巩固拓展脱贫攻坚成果,构建起专项扶贫、行业扶贫、社会扶贫互为补充的大扶贫格局,提高低收入人口收入水平与生活水平,巩固脱贫攻坚成果。实施乡村振兴战略,农民生活富裕是关键,因此应拓宽农民增收渠道,缩小城乡居民收入差距,完善教育和医疗卫生服务,进一步提高居民生活水平,实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的发展目标。

参考文献:

[1] 汪三贵,曾小溪.从区域扶贫开发到精准扶贫——改革开放40年中国扶贫政策的演进及脱贫攻坚的难点和对策 [J].农业经济问题,2018(8):40-50.

[2] 边慧敏,张玮,徐雷.连片特困地区脱贫攻坚与乡村振兴协同发展研究 [J].农村经济,2019(4):40-46.

[3] 徐虹,王彩彩.乡村振兴战略下对精准扶贫的再思考 [J].农村经济,2018(3):11-17.

[4] 邓曲恒,岳希明.乡村振兴与扶贫攻坚 [J].经济学动态,2019(6):92-99.

[5] 左停,刘文婧,李博.梯度推进与优化升级:脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接研究 [J].华中农业大学学报(社会科学版),2019(5):21-28.

[6] 李晓园,钟伟.乡村振兴中的精准扶贫:出场逻辑、耦合机理与共生路径 [J].中国井冈山干部学院学报,2018(9):122-130.

[7] 张军.乡村价值定位与乡村振兴 [J].中国农村经济,2018(1):2-10.

[8] 朱启铭.脱贫攻坚与乡村振兴:连续性、继起性的县域实践 [J].江西财经大学学报,2019(3):95-104.

[9] 徐亚东,张应良.脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的制度供给研究:以重庆S乡农村“三变”改革为例 [J].农林经济管理学报,2021(2):256-266.

[10] 章文光.精准扶贫与乡村振兴战略如何有效衔接 [J].人民论坛,2019(4):106-107.

[11] 张鲜华,白兴宇.基于社会创新视角的企业参与扶贫攻坚可持续模式 [J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2021,14(4):307-314.

[12] 陈美球,胡春晓.协同推进脱贫攻坚与乡村振兴的实践与启示:基于江西三地的调研 [J].农林经济管理学报,2019(2):266-272.

[13] 岳国芳.脱贫攻坚与乡村振兴的衔接机制构建 [J].经济问题,2020(8):107-113.

[14] 涂圣伟.脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接:目标导向、重点领域与关键举措 [J].中国农村经济,2020(8):2-12.

[15] Zhou Y,Guo Y Z,Liu Y S,et al.Targeted poverty alleviation and land policy innovation:some practice and policy implications from China [J].Land Use Policy,2018(74):53-65.

[16] 姜长云.实施乡村振兴战略需努力规避几种倾向 [J].农业经济问题,2018(1):8-13.

[17] 汪三贵,冯紫曦.脱贫攻坚与乡村振兴有机衔接:逻辑关系、内涵与重点内容 [J].南京农业大学学报(社会科学版),2019(5):8-14.

[18] 左停.脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的现实难题与应对策略 [J].贵州社会科学,2020(1):7-10.

[19] 张琦.巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接:基于贫困治理绩效评估的视角 [J].贵州社会科学,2021(1):144-151.

[20] Guo Y,Zhou Y,Cao Z.Geographical patterns and anti-poverty targeting post-2020 in China [J].Journal of Geographical Sciences,2018,28(12):1810-1824.

[21] 尹业兴,贾晋.脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的总体思路和政策设计 [J].农业经济,2021(3):37-39.

[22] 王超,罗兰.贵州少数民族地区特色旅游产业精准扶贫路径研究 [J].贵州师范大学学报(自然科学版),2018(1):8-18.

[23] 王超,蒋彬.乡村振兴战略背景下农村精准扶贫创新生态系统研究 [J].四川师范大学学报(社会科学版),2018(3):5-15.

[24] 廖文梅,童婷,胡春晓.脱贫攻坚与乡村振兴的协同性分析:以江西为例 [J].农林经济管理学报,2019(2):255-265.

[25] 冯莎.实施乡村振兴战略 助力脱贫攻坚 [J].农业经济,2018(10):30-31.

[26] 郑瑞强,郭如良.“双循环”格局下脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的进路研究 [J].华中农业大学学报(社会科学版),2021(3):19-29.

[27] 刘彦随.中国新时代城乡融合与乡村振兴 [J].地理学报,2018(4):637-650.

[28] 李春根,陈文美.现阶段我国社会救助财政支出规模适度吗?——基于“巴洛法则”与柯布—道格拉斯生产函数的分析 [J].华中师范大学学报(人文社会科学版),2018(4):49-58.

[29] 王翠琴,李林,薛惠元.中国基本养老保险最优财政支出规模测算——基于柯布道格拉斯生产函数的一项研究 [J].贵州财经大学学报,2018(6):36-45.

[30] Ashenfelter O,Card D.Using the longitudinal structure of earnings to estimate the effect of training programs [J].Review of Economics and Statistics,1985,67(4):648-660.

[31] 沈坤荣,金刚.中国地方政府环境治理的政策效应——基于“河长制”演进的研究 [J].中国社会科学,2018(5):92-115.

[32] Feldstein M.The effect of marginal tax rates on taxable income:a panel study of the 1986 tax reform act [J].Journal of Political Economy,1995,103(3):551-572.

[33] 杨继东,罗路宝.产业政策、地区竞争与资源空间配置扭曲 [J].中国工业经济,2018(12):5-22.

[34] 吕越,陆毅,吴嵩博,等.“一带一路”倡议的对外投资促进效应——基于2005—2016年中国企业绿地投资的双重差分检验 [J].经济研究,2019(9):187-202.

[35] 包群,邵敏,杨大利.环境管制抑制了污染排放吗?[J].经济研究,2013(12):42-54.

[36] 付明卫,叶静怡,孟俣希,等.国产化率保护对自主创新的影响——来自中国风电制造业的证据 [J].经济研究,2015(2):118-131.

[37] 蒋长流,许玉久,董玮.脱贫攻坚的成效考量与示范意义 [J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2021,14(3):213-219.

[38] 任胜刚,郑晶晶,刘东华,等.排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据 [J].中国工业经济,2019(5):5-23.

[39] 赵志华,吴建南.大气污染协同治理能促进污染物减排吗?——基于城市的三重差分研究 [J].管理评论,2020(1):286-297.

[40] 周迪,王明哲.改革迸活力:国家扶贫改革试验区政策的经济效应研究 [J].中国农村观察,2019(6):127-144.

[41] 刘瑞明,赵仁杰.国家高新区推动了地区经济发展吗?——基于双重差分方法的验证 [J].管理世界,2015(8):30-38.

[42] 张俊.高铁建设与县域经济发展——基于卫星灯光数据的研究 [J].经济学(季刊),2017(4):1533-1562.

[43] 黄志平.国家级贫困县的设立推动了当地经济发展吗?——基于PSM-DID方法的实证研究 [J].中国农村经济,2018(5):98-111.

[44] Li P,Lu Y,Wang J.Does flattening government improve economic performance?evidence from China [J].Journal of Development Economics,2016,123(6):18-37.

[45] 郭峰,熊瑞祥.地方金融机构与地区经济增长——来自城商行设立的准自然实验 [J].经济学(季刊),2018(1):221-246.

[46] 徐明,刘金山.省际对口支援如何影响受援地区经济绩效——兼论经济增长与城乡收入趋同的多重中介效应 [J].经济科学,2018(4):75-88.

[47] 张车伟,蒋欣欣.国有部门与非国有部门工资差异及人力资本贡献 [J].经济研究,2008(4):15-25.

[48] Cai X,Lu Y,Wu M,et al.Does environmental regulation drive away inbound foreign direct investment?evidence from a quasi-natural experiment in China [J].Journal of Development Economics,2016,123(1):73-85.

[49] 周茂,陆毅,杜艳,等.开发区设立与地区制造业升级 [J].中国工业经济,2018(3):62-79.

[50] 黄新飞,王旭硕,杨子晖.民族异质性、经济交流与跨国技术溢出 [J].经济学(季刊),2017(3):1119-1142.

Research on effectively connecting of consolidating and expanding achievements of poverty alleviation and rural revitalization

SONG Jun-xiua,QIAN Lib,NI Xiu-fengb

(a.School of Finance and Public Management;b.School of Economics,Anhui University of Finance &Economics,Bengbu 233030,China)

AbstractAfter winning the battle against poverty and completing the building of a moderately prosperous society in all respects in China,there is a need to further consolidate and expand the achievements in poverty alleviation,and continue to promote development in poverty-stricken areas and rural revitalization.Using the panel data of 315 counties in Yunnan,Guizhou and Sichuan provinces from 2011 to 2019,the triple difference model is constructed to evaluate and analyze the economic growth effect of consolidating and expanding the achievements of poverty alleviation and effectively connecting rural revitalization,and its heterogeneity and intermediary effect are further tested.The results show that the effective connection between the consolidation and expansion of poverty alleviation and rural revitalization has a more significant effect on economic growth than the policy implementation alone.Employment level,GDP and per capita GDP base size significantly affect the economic growth effect of consolidating and expanding the achievements of poverty alleviation and rural revitalization.The economic growth effect of policy cohesion has regional heterogeneity,and there is almost no ethnic heterogeneity.It can exert its economic growth effect by optimizing county industrial structure and improving county resident living standard.

Key wordspoverty alleviation;rural revitalization;policy connection;triple difference

中图分类号:F 061.5

文献标志码:A

文章编号:1674-0823(2022)06-0497-16

收稿日期2022-04-26

基金项目安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKQ2021D159);安徽财经大学校级科研项目(ACKYC20026)。

作者简介宋俊秀(1985-),女,黑龙江林口人,讲师,博士,主要从事金融投资等方面的研究。

doi:10.7688/j.issn.1674-0823.2022.06.04

(责任编辑:张 璐)