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    扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)
    ——基于河北省縣級數(shù)據(jù)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究

    2020-02-06 11:26:38張文若李瑞晶
    經(jīng)濟(jì)與管理 2020年1期
    關(guān)鍵詞:重點(diǎn)縣貧困縣縣域

    金 浩,張文若,李瑞晶

    (1.河北工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,天津 300401;2.河北金融學(xué)院 金融系,河北 保定 071051)

    一、引言

    扶貧開發(fā)是我國實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興、共建小康社會的必由之路。隨著脫貧攻堅(jiān)進(jìn)入深水區(qū),國家扶貧開發(fā)工作也更加強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)性,扶貧工作重心逐漸轉(zhuǎn)向以集中連片特殊困難地區(qū)和國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣為代表的主戰(zhàn)場。2012 年3 月,國務(wù)院扶貧開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)小組正式公布了最新一輪扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣(下文簡稱“貧困縣”)名單,將592 個貧困人口集中、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,扶貧難度較大的縣(市、區(qū)、旗,下文簡稱“縣”)確立為國家級貧困縣,并為其提供政策傾斜。

    貧困縣的設(shè)立始終是我國扶貧開發(fā)工作的重要環(huán)節(jié),被列為貧困縣的地區(qū)在財政轉(zhuǎn)移支付、息稅減免、公共服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個方面享有政策優(yōu)惠。但這些政策優(yōu)惠能否真正惠及貧困縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展與居民生活水平提升?前期已有很多學(xué)者對此開展了深入的研究和探討。

    一種觀點(diǎn)認(rèn)為,貧困縣政策的實(shí)施取得了比較理想的政策效果,有利于提升貧困縣人力資本存量和人均儲蓄存款余額[1-2],推動“三農(nóng)”發(fā)展和工業(yè)部門生產(chǎn)率提升[3-4],進(jìn)而促進(jìn)貧困縣經(jīng)濟(jì)增長和提升農(nóng)村居民的人均收入水平[5]。黃志平[6]認(rèn)為,國家級貧困縣的設(shè)立主要通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和增加固定資產(chǎn)投資的渠道發(fā)揮作用,對于縣域經(jīng)濟(jì)增長存在顯著而持久的推動效應(yīng),并且有助于降低區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性。

    而另一種觀點(diǎn)認(rèn)為,貧困縣政策的脫貧效果明顯被夸大了。由于存在“后發(fā)優(yōu)勢”[7],貧困發(fā)生率的下降不過是經(jīng)濟(jì)增長的自然規(guī)律的體現(xiàn)[8]。第一,貧困縣政策可能存在政策失靈現(xiàn)象,由于缺乏有效的配套制度保障,扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策不僅未能促進(jìn)縣域人均GDP 的增長,反而擴(kuò)大了區(qū)域差距[9]。第二,貧困縣政策存在偏重“三農(nóng)”發(fā)展的傾向,過度扶持落后產(chǎn)業(yè)發(fā)展,抑制了這些地區(qū)的城市化進(jìn)程,對于縮小城鄉(xiāng)差距存在不利影響[10]。第三,由于缺乏完善的貧困縣退出機(jī)制,隨著時間的推移,政策的精準(zhǔn)度和有效性也會有所下降[11-12]。

    此外,還有研究對扶貧政策成效的區(qū)域異質(zhì)性進(jìn)行了分析[13]。王藝明等[14]指出,“八七計(jì)劃”在貴州、甘肅、內(nèi)蒙古和河北四省區(qū)的政策效果各有差異,其中在甘肅和貴州,政策實(shí)施績效更加顯著,而在內(nèi)蒙古和河北,政策效果不穩(wěn)定。劉偉等[15]和趙正等[16]分別針對陜西安康和秦嶺地區(qū)的貧困農(nóng)戶開展了調(diào)查研究,認(rèn)為參與精準(zhǔn)扶貧項(xiàng)目有利于提高兩地農(nóng)村貧困農(nóng)戶收入。但江帆等[17]針對湖北省實(shí)證研究卻發(fā)現(xiàn),扶貧開發(fā)政策的執(zhí)行并未有效推動貧困縣經(jīng)濟(jì)增長,更不利于縮小區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差異。

    綜上可知,已有文獻(xiàn)不僅對貧困縣政策的執(zhí)行效果存在一定爭議,并且發(fā)現(xiàn)政策的實(shí)施成效在不同地區(qū)也表現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性。在最新一輪的國家扶貧開發(fā)戰(zhàn)略中,河北省有39 個縣被列為貧困縣,是我國東部沿海地區(qū)貧困縣數(shù)量最多、貧困程度最深的省份之一。現(xiàn)有研究普遍側(cè)重關(guān)注我國西部地區(qū)、老少邊窮地區(qū)、民族地區(qū)的扶貧開發(fā)進(jìn)程,卻很少有研究討論扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策在河北省的執(zhí)行情況。河北省的貧困縣主要集中在張承地區(qū)、環(huán)首都地區(qū)、太行山區(qū)和黑龍港流域,這些地區(qū)自然生態(tài)環(huán)境惡劣,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,面臨經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生態(tài)涵養(yǎng)的雙重壓力,其貧困問題極具典型性和特殊性。基于此,本研究以河北省為例,采用傾向得分匹配-雙重差分(PSM-DID)模型構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)分析框架,評估扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策對于河北省縣域經(jīng)濟(jì)增長的影響及其作用機(jī)制。本研究有助于對我國扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策執(zhí)行的有效性進(jìn)行更加充分和全面的認(rèn)識,并為扶貧開發(fā)政策與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的合理對接提供理論參考。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    近年來,河北省通過財政專項(xiàng)資金投入、稅息優(yōu)惠、產(chǎn)業(yè)培育、就業(yè)幫扶、教育脫貧等多種渠道并行推進(jìn)減貧工作。在產(chǎn)業(yè)扶貧方面,各地區(qū)結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源稟賦和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),通過現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)、帶貧合作社、家庭農(nóng)場等多種經(jīng)營主體模式,應(yīng)用先進(jìn)技術(shù),發(fā)展具有鄉(xiāng)土特色的手工業(yè)和生態(tài)旅游業(yè),培育涉農(nóng)新業(yè)態(tài),帶動貧困地區(qū)發(fā)展和貧困人口脫貧致富。在金融扶貧方面,運(yùn)用財政和金融工具聚合金融資源,為貧困縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供優(yōu)質(zhì)資本積累[18]。2018年河北省財政投入專項(xiàng)扶貧資金40.4 億元,同比增長306%[19];2017 年河北省貧困縣貸款余額達(dá)4 486.1億元,高于河北全省和非貧困縣貸款增速[20]。在教育和技能扶貧方面,一是在義務(wù)教育階段,通過改善農(nóng)村辦學(xué)條件、資助建檔立卡貧困生入學(xué)、行政督促輟學(xué)學(xué)生復(fù)學(xué)等措施提高義務(wù)教育鞏固率;二是在勞動力培養(yǎng)上,堅(jiān)持“扶貧先扶智”,通過發(fā)展職業(yè)教育和培訓(xùn)、推進(jìn)產(chǎn)教融合,著力提升勞動力素質(zhì)和技術(shù)能力,促進(jìn)貧困勞動力就業(yè)。綜上所述,如圖1 所示,扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣政策主要通過支持縣域產(chǎn)業(yè)發(fā)展、增加縣域資本和勞動力生產(chǎn)要素積累等多種渠道促進(jìn)貧困縣經(jīng)濟(jì)增長。

    基于以上分析,本文提出以下兩個研究假設(shè):

    假設(shè)1:扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣政策有利于促進(jìn)河北省貧困縣經(jīng)濟(jì)增長。

    圖1 扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣政策影響貧困縣經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)理

    假設(shè)2:扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣政策通過支持縣域產(chǎn)業(yè)發(fā)展、增加縣域資本和勞動力生產(chǎn)要素積累等多種渠道促進(jìn)河北省貧困縣經(jīng)濟(jì)增長。

    三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

    (一)PSM-DID 方法

    貧困縣政策在河北省的實(shí)施構(gòu)成了一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),可以采用雙重差分法(Difference in Differences,DID)評估政策的實(shí)施效果。DID 將政策和時間虛擬變量的交互項(xiàng)納入到回歸模型中,通過比較政策實(shí)施前后,受到政策影響的地區(qū)與未受影響的地區(qū)的差異估算政策執(zhí)行的影響。

    但是在實(shí)踐中,由于貧困縣和非貧困縣的特征本身就存在差異,這樣一來就會導(dǎo)致傳統(tǒng)DID 模型在估計(jì)上存在樣本選擇偏誤。Rosenbaum et al.[21]提出的傾向得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)方法則可以有效解決這一問題。PSM 的基本思想是,考慮一個地區(qū)是否被列為貧困縣的影響因素,構(gòu)建Logistic 回歸模型計(jì)算每個地區(qū)被列為貧困縣的概率(即傾向得分),然后將得分接近的樣本進(jìn)行匹配,并將沒有匹配對象的樣本剔除,那么剩余樣本就具有了同質(zhì)性。使用匹配后的精煉樣本構(gòu)建DID 模型,可以避免由于樣本選擇性偏差而導(dǎo)致的估計(jì)偏誤,從而能夠更加精準(zhǔn)地識別政策帶來的凈效應(yīng)。

    (二)模型、變量與數(shù)據(jù)說明

    本研究使用PSM-DID 方法分析貧困縣政策的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng),構(gòu)建DID 基準(zhǔn)回歸模型如式(1)所示:

    模型被解釋變量為縣域經(jīng)濟(jì)增長水平,使用人均GDP 的自然對數(shù)表示。

    核心解釋變量did 為貧困縣虛擬變量poverty和政策執(zhí)行時間虛擬變量time 的交互項(xiàng)。其中貧困縣虛擬變量根據(jù)國務(wù)院扶貧開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)小組于2012年3 月公布的《國家扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣名單》確定,若一個地區(qū)位于名單中,令poverty=1,否則令poverty=0。政策執(zhí)行時點(diǎn)根據(jù)文件發(fā)布時間確定,令2012 年及以后年份的time=1,否則令time=0。

    模型控制變量主要包括其他可能影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的因素。參考同類研究的控制變量設(shè)定情況[6,9],本研究選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模、固定資產(chǎn)投資規(guī)模、政府干預(yù)強(qiáng)度、居民受教育程度和勞動力規(guī)模等7 項(xiàng)指標(biāo)作為控制變量。其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化使用二三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比重表示,記為industry1;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化使用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比表示,記為industry2;金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模使用人均金融機(jī)構(gòu)貸款余額的自然對數(shù)表示,記為lnfin;固定資產(chǎn)投資規(guī)模使用固定資產(chǎn)投資余額與GDP 之比表示,記為investment;政府干預(yù)強(qiáng)度使用財政預(yù)算收支之和與GDP 的比值表示,記為gov;居民受教育水平使用中小學(xué)在校學(xué)生數(shù)與總?cè)丝跀?shù)之比表示,記為edu;勞動力規(guī)模使用單位就業(yè)人數(shù)與總?cè)丝跀?shù)之比表示,記為labor?;鶞?zhǔn)回歸模型涉及的主要變量設(shè)定情況匯總?cè)绫? 所示。

    研究樣本選擇河北省131 個縣2008—2016 年均衡面板數(shù)據(jù),其中37 個縣為貧困縣,94 個縣為非貧困縣。原始數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)縣級經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫和CNKI 中國經(jīng)濟(jì)社會大數(shù)據(jù)研究平臺,個別缺失數(shù)據(jù)采用插值法彌補(bǔ)。變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析情況如表2 所示。從中可以看出,貧困縣的人均GDP、二三產(chǎn)業(yè)占比、金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模、人均受教育程度和就業(yè)規(guī)模都低于非貧困縣和全部樣本的平均值,但財政收支占GDP 的比重高于非貧困縣,表明貧困縣與其他地區(qū)相比經(jīng)濟(jì)狀況相對更差,并受到了更強(qiáng)政策干預(yù)的影響,這從側(cè)面反映出扶貧政策具有較好的瞄準(zhǔn)性。

    表1 基準(zhǔn)模型主要變量匯總

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)傾向得分匹配

    本研究使用一對一臨近匹配法對貧困縣與非貧困縣樣本進(jìn)行傾向得分匹配,匹配使用的協(xié)變量包括:rgdp、industry1、industry2、lnsave、lnfin、investment、edu、labor 和lngov。其中變量rgdp、lnsave 和lngov 分別表示人均GDP、人均金融機(jī)構(gòu)儲蓄存款余額的自然對數(shù)和人均財政收入的自然對數(shù),其余變量的含義和計(jì)算方式與前文一致。除極少數(shù),Logistic 回歸模型的估計(jì)系數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn),表明協(xié)變量選擇有效。傾向得分匹配的檢驗(yàn)結(jié)果如圖2 和表3所示,匹配后貧困縣和非貧困縣的公共支撐范圍如圖3 所示。

    表2 變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

    圖2 匹配前后貧困縣與非貧困縣的標(biāo)準(zhǔn)偏差

    圖3 匹配后樣本的共同支撐域

    從圖2 和表3 中可以看出,匹配前貧困縣與非貧困縣的標(biāo)準(zhǔn)偏差值較大,均超過了35%,平衡性檢驗(yàn)的p 統(tǒng)計(jì)值也在0.01 的顯著性水平下拒絕原假設(shè),說明二者存在明顯的系統(tǒng)性偏差。匹配后兩組樣本的特征變量均值的差異與匹配前(表3)相比有所減小,標(biāo)準(zhǔn)化偏差值明顯降低,均低于20%,平衡性檢驗(yàn)的p 值大多不再顯著,Logistic 回歸模型的偽R2也從0.295 降低到0.019,表明匹配后貧困縣和非貧困縣的特征差異得到了很好的控制,可以有效地降低回歸過程中的樣本選擇偏誤。如圖3 所示,匹配后的貧困縣和非貧困縣樣本存在一定的共同支撐范圍,處在共同支撐域內(nèi)的樣本有977 個,損耗樣本202 個。

    (二)政策效應(yīng)分析

    基準(zhǔn)回歸模型的估計(jì)結(jié)果如表4 所示,其中第(1)列和第(2)列分別為匹配前樣本隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果,第(3)列和第(4)列分別為匹配后樣本隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。模型的擬合優(yōu)度R2接近0.9,解釋變量的估計(jì)系數(shù)大多也通過了顯著性檢驗(yàn),回歸結(jié)果比較理想。

    從主要解釋變量的回歸結(jié)果來看,變量did 的回歸系數(shù)為正,且在大多數(shù)情況下都通過了顯著性檢驗(yàn)(隨機(jī)效應(yīng)的PSM-DID 模型除外),表明扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策的實(shí)施對于縣域經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的促進(jìn)效果。從各個控制變量的回歸結(jié)果來看,變量lnfin、edu 和labor 的回歸系數(shù)顯著為正,表明金融機(jī)構(gòu)貸款、居民受教育水平和就業(yè)水平對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長均存在顯著的促進(jìn)作用。變量industry1 和industry2、investment 和gov 的回歸系數(shù)顯著為負(fù),反映出縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資和政府干預(yù)與經(jīng)濟(jì)增長呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    (三)作用機(jī)制分析

    進(jìn)一步,本研究通過構(gòu)建含政策虛擬變量和解釋變量交互項(xiàng)的回歸模型,具體分析貧困縣政策推動縣域經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制。如式(2)所示,X×poverty 為政策虛擬變量與解釋變量的交互項(xiàng),結(jié)合前文的理論分析可知,扶貧開發(fā)政策主要在資本投入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、增進(jìn)教育和就業(yè)等方面施加政策影響,因此將X 分別設(shè)定為lnfin、investment、industry1、industry2、edu 和labor。εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型的回歸結(jié)果如表5 所示。

    表5 中第一行的變量名代表其所屬列模型的X。從模型估計(jì)結(jié)果來看,全部模型的R2均超過了0.86,擬合優(yōu)度較高。從政策的作用機(jī)制來看,變量investment×poverty 的回歸系數(shù)顯著為正而investment 不顯著,表明在河北省縣域可能存在固定資產(chǎn)投資浪費(fèi)現(xiàn)象,導(dǎo)致投資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的效果沒有很好地體現(xiàn),但貧困縣政策的實(shí)施可以改善固定資產(chǎn)投資利用方式,使其顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。變量investment×poverty 的系數(shù)顯著為正,反映出政策可以提升貧困縣的貸款可得性,改善貧困地區(qū)的金融排斥現(xiàn)象,但政策效應(yīng)相對較小。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的渠道來看,變量industry1×poverty 和industry2×poverty 的回歸系數(shù)均顯著為正,反映出扶貧開發(fā)政策對于“三農(nóng)”發(fā)展的支持一定程度上扭轉(zhuǎn)了縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理的局面,更有利于培育與當(dāng)?shù)匾刭Y源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求相適應(yīng)的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。變量edu×poverty 和labor×poverty 的回歸系數(shù)均顯著為正,表明貧困縣政策的實(shí)施提高了勞動力素質(zhì),促進(jìn)了就業(yè),為縣域經(jīng)濟(jì)增長提供了更有力的人力資本積累。

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    本研究采用安慰劑檢驗(yàn)和更換PSM 協(xié)變量兩種方法對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),以保證研究結(jié)論的可靠性。

    第一,通過構(gòu)建反事實(shí)分析框架進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn),其基本思路為:分別假設(shè)政策實(shí)施時間提前兩年和推遲兩年,若此時變量did 的回歸系數(shù)仍然顯著,則說明存在某種未考慮的因素而非政策本身導(dǎo)致了貧困縣的經(jīng)濟(jì)增長。安慰劑檢驗(yàn)?zāi)P偷幕貧w結(jié)果如表6 所示,從中可以看出,無論是假設(shè)政策提前還是推遲兩年實(shí)施,變量did 的回歸系數(shù)均不再顯著,表明安慰劑政策對經(jīng)濟(jì)增長未表現(xiàn)出促進(jìn)作用,也就是說,扶貧開發(fā)政策確實(shí)產(chǎn)生了促進(jìn)縣域經(jīng)濟(jì)增長的效果。

    第二,本研究通過更換PSM 協(xié)變量的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文在這里選擇了兩組變量作為PSM的協(xié)變量:第一類是反映縣域經(jīng)濟(jì)特征的變量組合,具體包括縣域人均GDP(rgdp)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(industry1)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(industry2)三項(xiàng)指標(biāo);第二類是反映縣域生產(chǎn)要素投入的變量組合,具體包括貸款規(guī)模(lnfin)、固定資產(chǎn)投資規(guī)模(investment)、居民受教育水平(edu)和就業(yè)水平(labor)四項(xiàng)指標(biāo)。匹配方式仍然選用一對一近鄰匹配法。由于這里使用的協(xié)變量數(shù)量減少,相當(dāng)于放松了匹配條件,因此處在共同支撐域內(nèi)的樣本數(shù)量有所增加,保留樣本分別為1 025 個和1 058 個。更換匹配變量后的PSM-DID 模型回歸結(jié)果如表7 所示,其中第(1)列和第(2)列分別為第一組PSM 的隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果,第(3)列和第(4)列分別為第二組PSM 的隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果。從表7 中可以看出,PSM-DID 模型的擬合優(yōu)度均接近0.9,解釋變量的回歸系數(shù)方向、大小及其顯著性水平與基準(zhǔn)回歸模型高度一致,表明實(shí)證結(jié)果具備較好的穩(wěn)健性。

    表6 安慰劑檢驗(yàn)?zāi)P突貧w結(jié)果

    五、結(jié)論與建議

    扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策是我國新一輪扶貧開發(fā)戰(zhàn)略的核心制度性安排。本研究基于河北省131個縣2008—2016 年面板數(shù)據(jù),采用PSM-DID 方法構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)分析框架,評估了政策實(shí)施對于河北省貧困縣經(jīng)濟(jì)增長的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):扶貧開發(fā)工作重點(diǎn)縣政策在河北省的實(shí)施取得了比較理想的效果,有利于促進(jìn)貧困縣經(jīng)濟(jì)增長,并且這一結(jié)論通過了反事實(shí)分析、更換PSM 協(xié)變量等多種形式的穩(wěn)健性檢驗(yàn);政策的實(shí)施可通過支持縣域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展、增加縣域資本和勞動力生產(chǎn)要素積累等多種渠道起到推動貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用。

    表7 更換匹配變量的模型回歸結(jié)果

    本文對未來河北省縣域扶貧開發(fā)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出如下政策建議:第一,應(yīng)因地因時制宜地完善扶貧開發(fā)機(jī)制,避免為了滿足短期考核指標(biāo)而進(jìn)行“一刀切”的政策改革模式。作為京津冀協(xié)同發(fā)展和雄安新區(qū)建設(shè)的組成部分,河北省的發(fā)展具有至關(guān)重要的戰(zhàn)略性意義,未來的扶貧開發(fā)戰(zhàn)略應(yīng)和區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)有效銜接,重視縣域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和龍頭企業(yè)發(fā)展,培育縣域經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生動力,逐步縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的差距。第二,應(yīng)重視扶貧開發(fā)政策效應(yīng)的持久性和延續(xù)性。現(xiàn)階段貧困縣逐步脫貧摘帽,需要謹(jǐn)防這些剛剛脫貧的地區(qū)在缺少國家政策扶持的情況下再度陷入貧困。建議及時采取一些地方性的政策措施打造優(yōu)勢平臺,營造有利環(huán)境,吸引更多市場和社會力量參與縣域經(jīng)濟(jì)建設(shè),從而對貧困縣政策退出的影響起到一定緩和作用。

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