撤縣設區(qū)對農業(yè)全要素生產率增長的政策效應
——來自江蘇省的實證證據

范麗霞 李欠男 李谷成

（1.武漢輕工大學經濟與管理學院 湖北 武漢 郵編：430023；2.湖北文理學院經濟管理學院 湖北 襄陽 郵編：441053；3.華中農業(yè)大學經濟管理學院 湖北 武漢 郵編：430070）

一、引言

撤縣（市）設區(qū)①撤縣（市）設區(qū)，指的是地級市通過行政手段將所轄的縣或縣級市調整為地級市的城市市區(qū)。是政府推進城鎮(zhèn)化的一種重要方式，其目的在于擴大城市規(guī)模，打破地級市與縣域之間的行政區(qū)劃分割，推動地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展[1]。進入21世紀，廣州、南京、無錫、蘇州等城市基本實現“無縣化”[2]。1997—2002年，全國共有50個縣撤縣（市）設區(qū)②數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（1998—2003）和行政區(qū)劃網（http://www.xzqh.org），下同。。2011—2016年，全國又迎來新一輪撤縣（市）設區(qū)的熱潮，共有102個縣撤縣（市）設區(qū)?？h級單位實施撤縣（市）設區(qū)政策，意味著該地區(qū)向城鄉(xiāng)一體化的發(fā)展道路邁進[3]?？h級單位主要以農業(yè)生產為主，而區(qū)則更多地依托第二、第三產業(yè)[4]，那么，新一輪撤縣（市）設區(qū)的熱潮下勢必會對農業(yè)增長產生影響。

近年來，全要素生產率（Total Factor Productivity, TFP）框架被廣泛應用于分析農業(yè)增長問題[5-7]。對農業(yè)全要素生產率而言，撤縣（市）設區(qū)是一把“雙刃劍”。一方面，撤縣（市）設區(qū)打破地級市與縣域之間的行政區(qū)劃分割[8,9]、顯著改善地區(qū)的基礎設施建設[10]、加快技術進步外溢效應等[3]，進而促進農業(yè)TFP的提高。另一方面，撤縣（市）設區(qū)后，如果政府以“城市偏向”為導向，將會導致土地、勞動力等生產要素向城市集中，造成農業(yè)生產資源的流失[3-11]，從而阻礙農業(yè)全要素生產率增長。因此，撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)全要素生產率增長的影響并不確定，有待于實證的進一步檢驗。

與本文相關的文獻研究，大致可以分為兩類：第一類，關于農業(yè)TFP增長的影響因素研究。已有研究主要從家庭聯(lián)產承包責任制[12-13]、信息化[14]、基礎設施[15]、科研投入與要素配置扭曲等方面探究農業(yè)TFP增長的影響因素[16,17]，但是鮮有研究從撤縣（市）設區(qū)的視角來考察其對農業(yè)TFP增長的影響。第二類，關于撤縣（市）設區(qū)的相關研究，已有研究主要關注于撤縣（市）設區(qū)對城市經濟增長的影響。例如，王賢彬和謝小平基于廣東佛山的案例，采用合成控制法評估撤縣（市）設區(qū)對地區(qū)經濟發(fā)展的影響，發(fā)現撤縣（市）設區(qū)能夠實現市場整合，加快地方經濟增長[10]。唐為和王媛基于2000—2004年的撤縣（市）設區(qū)實踐，采用雙重差分方法研究撤縣（市）設區(qū)對人口城市化的影響，認為撤縣（市）設區(qū)顯著地促進了中心城市人口的集聚[1]。李郇和徐現祥基于1990—2007年撤縣（市）設區(qū)實踐和廣東佛山市的案例，采用雙重差分方法分析了撤縣（市）設區(qū)對城市經濟增長的影響，發(fā)現撤縣（市）設區(qū)對于城市經濟增長具有5年的促進作用[18]。邵朝等基于1998—2008年撤縣（市）設區(qū)的實踐，采用雙重差分方法研究了撤縣（市）設區(qū)的經濟增長績效，認為撤縣（市）設區(qū)在一定程度上促進了城市經濟增長，但呈現出“倒U型”的增長軌跡[19]。

綜上所述，已有研究為本文工作的開展提供了借鑒，但仍然存在以下不足：第一，研究視角上，已有研究主要從家庭聯(lián)產承包責任制、信息化等方面探討農業(yè)TFP增長的因素，鮮有研究從撤縣（市）設區(qū)的視角研究農業(yè)TFP增長；第二，在具體研究對象上，關于撤縣（市）設區(qū)的研究較多地關注于撤縣（市）設區(qū)對城市經濟增長的影響，而忽視了其對被撤縣（市）農業(yè)增長的影響，從而缺乏對撤縣（市）設區(qū)政策的全面理解；第三，在研究方法上，已有研究較多地采用雙重差分方法對撤縣（市）設區(qū)的政策效應進行評估，但是該方法主要存在以下不足：一是處理組和控制組的選取存在一定主觀性，這將造成估計結果存在偏誤；二是雙重差分方法可以評估政策實施的平均效應，但無法估計出政策實施在特定地區(qū)與年份的效應[4]。

基于此，本文基于1996—2016年江蘇省縣域面板數據，將2009年通州市撤縣（市）設區(qū)作為一次“準自然實驗”，運用Abadie and Gardeazabal、Abadie et al.提出的合成控制法（Synthetic Control Methods，SCM）評估撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)TFP增長的政策效應[20,21]。合成控制法具有一系列優(yōu)勢：一是該方法拓展了雙重差分方法，是一種非參數方法[8]；二是該方法通過數據驅動來構造控制組的權重，減少了控制組選擇的主觀偏誤，同時權重的選擇為正數且權重之和為1，就避免了過分的外推判斷[4]。

二、一次“準自然實驗”：通州市撤縣（市）設區(qū)

撤縣（市）設區(qū)政策最早始于20世紀80年代，當時為配合設立地級市的要求，各地方政府切出部分土地設立區(qū)作為地級市所轄區(qū)，即“切塊設區(qū)”。進入21世紀，撤縣（市）設區(qū)政策逐漸清晰化。2003年民政部出臺《市轄區(qū)設置標準》，允許直轄市和地級市設立市轄區(qū)。2014年民政部對原《市轄區(qū)設置標準》進行了修訂，提升了設立市轄區(qū)的原有標準。從撤縣（市）設區(qū)的空間分布來看，撤縣（市）設區(qū)大多發(fā)生在東部沿海地區(qū)[22]，其中江蘇省的撤縣（市）設區(qū)最為典型。2000—2016年江蘇省撤縣（市）設區(qū)發(fā)生次數位居全國前列，高達23次，具體如表1所示。

表1 2000—2016年江蘇省撤縣（市）設區(qū)概況

本文以通州市撤縣（市）設區(qū)作為一次“準自然實驗”，主要基于以下三點考慮：第一，通州市于2009年實施撤縣（市）設區(qū)政策，政策實施時間處于1996—2016年的中間，可以比較好地滿足合成控制法的估計條件，即保證政策干預前的期數達到一定規(guī)模；第二，通州市實施撤縣（市）設區(qū)的過程，具體采取的是縣域整體劃為市轄區(qū)的模式，這可以有效避免行政區(qū)劃范圍變化較大所造成的影響；第三，通州市撤縣（市）設區(qū)后，政府部門公布了該地區(qū)的農業(yè)生產數據，數據可獲得性較好，研究可行性較強。

三、研究方法與設計

2009年通州市實施撤縣（市）設區(qū)政策，該政策引起的農業(yè)TFP變化可以視為對通州市實施的一次“準自然實驗”。我們依據政策評估的思路，2009年以后以通州市為處理組，其他沒有發(fā)生撤縣（市）設區(qū)的縣域為控制組。但是，通州市與其他縣域在農業(yè)TFP增長方面會存在顯著的地區(qū)差異。簡言之，即使沒有撤縣（市）設區(qū)，兩組之間的農業(yè)TFP增長也未必會一致。合成控制法可以通過構造處理組的合理對比對象，有效克服處理組和控制組之間的差異問題。其基本思想是，雖然控制組中的縣域與通州市不相似，但可以通過為控制組賦予一定的權重，然后加權平均以后構造出一個合成的通州市。

假設有N+1個縣域，其中第1個縣域（通州市）受到撤縣（市）設區(qū)政策的影響，而其他N個縣域未受到政策影響。T0代表2009年前撤縣 （市）設區(qū)的年份， 1≤T0＜T。Y1it表示縣域i在t時期受到撤縣（市）設區(qū)影響的農業(yè)TFP，Y0it則為縣域i在t時期沒有發(fā)生撤縣（市）設區(qū)的農業(yè)TFP。那么，撤縣（市）設區(qū)的政策影響為αit=Y1it-Y0it。合成控制法假設撤縣（市）設區(qū)之前該政策對農業(yè)TFP增長沒有影響，即當t＜T0時，滿足Y1it=Y0it。而當T≤t≤T0時，滿足Y1it= ?it + Y0it。Dit表示縣域i在t時期是否受到撤縣（市）設區(qū)影響的虛擬變量，如果縣域i在t時期受到政策影響，則Dit= 1，否則Dit= 0。因此，縣域i在t時期的農業(yè)TFP為Yit=DitY1it+ (1-Dit)Y0it=Y0it +?itDit。如果縣域i不受撤縣（市）設區(qū)的影響，則Yit=Y0it。由于只有通州市在Y0時期開始受到撤縣（市）設區(qū)的影響，因此估計出?it就能得出政策的影響。為了得到?it的政策影響，需要先估計出無法觀測到的潛在農業(yè)全要素生產率Y0it。假設Y0it可以用以下模型表示：

其中，δt表示所有縣域相同的影響農業(yè)TFP的時間固定效應，Zi是K×1維向量，表示縣域i不受撤縣（市）設區(qū)影響的可觀測變量，βt是1×K維未知系數向量，ui為F×1維觀測不到的地區(qū)固定效應，ηt為1×F維系數向量，εit則為未觀測到的暫時性沖擊，且滿足在縣域層面均值為零的假設。

為了估計撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)TFP增長的影響，首先必須估計出第1個縣域沒有撤縣（市）設區(qū)時的潛在農業(yè)全要素生產率Y0it。合成控制法提出可以通過控制組的縣域來擬合沒有撤縣（市）設區(qū)的通州市，即通過權重向量W來進行加權合成：

Abadieet al.[21]證明式（5）趨近于零，從而處理組的反事實結果可以用合成控制組來進行表示，即

式（4）成立需要滿足合成控制組是控制組個體的一個凸組合，也就是說能夠找到滿足條件的合成控制權重向量W*。本文選擇最小化X1與X0W距離來確定權重向量：那么，處理組第1個縣域的政策效應為

式（6）中，V是一個M×M的對稱半正定矩陣，V的選擇會影響樣本均方誤差。類似Abadieet al.[21]的辦法，選擇事前均方誤差最小的矩陣V，即選擇V最小化。

四、變量界定與數據處理

（一）結果變量

合成控制法中結果變量為各縣域農業(yè)TFP。需要說明的是，本文采用混合距離函數的全局曼奎斯特指數①徑向距離函數假設投入（產出）變量同比例縮減（增加），往往會高估生產率，而非徑向距離函數使投入和產出的無效率值最大化，忽視了效率前沿投影值的原始比例信息，兩者均會造成農業(yè)全要素生產率測度存在偏誤，而混合距離函數可以有效避免徑向與非徑向距離函數測度的偏差。經典DEA-Malmquist指數不具備循環(huán)性和傳遞性，無法避免“不可能性解”、“技術倒退”等問題，而全局DEA構造基于全部數據的前沿面，所有生產點到前沿面的距離都能夠互相比較，這樣既可以避免線性規(guī)劃無解的缺陷，同時又能解決生產前沿面向內偏移帶來的“技術倒退”問題。（EBM-GM）方法對農業(yè)TFP進行核算，并將其轉化為1996年為100的TFP累積增長指數。

農業(yè)TFP的測算是本文實證分析的前提。本文以農業(yè)（狹義）為研究對象，借鑒李谷成等[5]、杜江等[24]的研究，盡量保證農業(yè)投入與產出數據的一致性。農業(yè)產出變量為1996年不變價的農業(yè)總產值。投入變量包括土地、勞動力、機械、化肥和灌溉投入。其中，土地投入選取農作物總播種面積，相較于耕地面積，其更能反映土地的實際利用效率。勞動投入為農業(yè)勞動力數量，但由于受統(tǒng)計數據的限制，我們無法獲得該數據。鑒于此，本文借鑒杜江等的做法[24]，以農業(yè)總產值占農林牧漁總產值的比重為權重對農林牧漁勞動力進行剝離。農業(yè)機械投入采取相同的權重，對農林牧漁業(yè)機械總動力進行剝離?；释度胍员灸甓雀骺h區(qū)用于農業(yè)生產的化肥施用量（折純量）表示。灌溉投入以每年各縣區(qū)的實際有效灌溉面積進行度量。

（二）預測變量

根據已有研究及相關數據的可獲得性，本文預測變量包括農業(yè)結構調整系數、農電基礎設施、農村居民人均純收入、人力資本和金融發(fā)展水平。另外，我們還引入1997年、2003年和2008年的農業(yè)全要素生產率作為預測變量。各預測變量的具體定義如下。

農業(yè)結構調整系數。農業(yè)結構調整是農業(yè)TFP增長的重要源泉。本文采用各縣區(qū)的糧食作物播種面積占農作物總播種面積的比重來反映該地區(qū)農業(yè)結構的調整情況。

農電基礎設施。農電基礎設施是農業(yè)生產和居民生活的必需條件[15]。本文采用各縣區(qū)的農村用電量來反映農電基礎設施情況。

農村居民人均純收入。農村居民人均純收入是各縣域經濟發(fā)展水平的重要指標，它對農業(yè)技術采納與農業(yè)技術效率的提升均會產生重要影響。

人力資本。對縣域經濟體而言，獲取各縣域勞動者受教育程度的數據非常困難。因此，本文借鑒吳玉鳴的研究，選取普通中學和小學在校生人數作為衡量指標[25]。

金融發(fā)展水平?？h域金融機構的貸款余額是縣區(qū)增加農業(yè)資本投入的重要資金來源，本文借鑒周腰華等的研究，采用各縣域年末金融機構貸款余額占地區(qū)生產總值的比重代表縣域金融發(fā)展水平[26]。

（三）數據來源

本文以1996年為研究起點，這主要是因為江蘇省最新的一個地級市（泰州市）于1996年設立，因此本文選擇的樣本時間跨度為1996—2016年。同時，為了避免撤縣（市）設區(qū)等類似政策污染控制組，本文剔除了考察期間出現類似政策的縣域，最終得到42個縣區(qū)作為控制組。本文數據來源于《江蘇省統(tǒng)計年鑒》（1997—2017年）、《中國縣域統(tǒng)計年鑒》（2000—2017年）、《江蘇農村經濟50年》（1949—1999年）以及各地級市統(tǒng)計年鑒等，個別缺失數據采用均值或者根據時間趨勢外推補充。

五、實證分析與討論

（一）撤縣（市）設區(qū)對通州市農業(yè)全要素生產率增長的影響分析

為了檢驗撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)TFP增長的影響，本文以通州市為處理組，樣本中剩余的42個縣域作為控制組，使用合成控制法評估撤縣設區(qū)政策的影響效應。表2匯總了構成合成通州市的權重組合。不難發(fā)現，大多數縣區(qū)的權重為0，只有5個縣區(qū)進入了合成控制組。其中，張家港市的合成權重最大，而新沂市的合成權重最小。因此，撤縣（市）設區(qū)發(fā)生之前可以用以下5個縣域進行合成。

表2 合成通州市的權重組合

表3給出了2009年撤縣（市）設區(qū)之前真實的通州市、合成的通州市與42個縣域預測變量之間的對比，由此可以看出42個縣域與真實通州市的預測變量差距較大，而合成通州市與真實通州市的總體差異非常小。在各預測變量指標中，無論是農業(yè)結構調整系數，還是農電基礎設施、農村居民人均純收入、人力資本和金融發(fā)展程度，真實通州市與合成通州市都非常相似?？傮w來看，從表3各項指標的擬合與對比可以看出，合成通州市較好地擬合了撤縣（市）設區(qū)之前通州市的特征。

表3 各預測變量的擬合與對比

圖1給出了真實通州市與合成通州市的農業(yè)TFP增長趨勢圖。由圖1可知，在撤縣（市）設區(qū)之前，兩者的農業(yè)TFP增長趨勢基本上可以完全重合，合成通州市較好地復制了撤縣（市）設區(qū)之前真實通州市的農業(yè)TFP增長路徑。2009年開始，真實通州市與合成通州市的農業(yè)TFP增長開始出現分化，真實通州市明顯高于合成通州市的農業(yè)TFP增長，這充分說明了撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)TFP增長所產生的“立竿見影”的正向政策效應。

圖1 農業(yè)全要素生產率增長：真實通州市與合成通州市

為更直觀地反映撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)TFP的影響，圖2描繪了2009年前后真實通州市與合成通州市的農業(yè)TFP增長差距。如圖2所示，1996—2008年兩者的差距一直在0附近波動，波動幅度較小。從2009年開始，真實通州市與合成通州市的農業(yè)TFP增長差距突破了原有的范圍，差距為正。具體而言，2008年兩者的差距接近于0，2009年上升到0.075 2，2012年高達0.171 3，這是一個難以忽視的差距。由此可見，撤縣（市）設區(qū)對通州市農業(yè)TFP增長產生了顯著的正向政策效應。

圖2 政策效應：真實通州市與合成通州市的農業(yè)TFP增長差距變化示意圖

（二）安慰劑檢驗

借鑒Abadie and Gardeazabal[20]、Abadie et al.[21]的研究，本文采用排序檢驗方法進行地區(qū)安慰劑檢驗。該方法的具體思路是：依次假設控制組的每個縣區(qū)于2009年實施撤縣（市）設區(qū)政策，然后使用合成控制法來估計其政策效應，比較通州市與控制組假設的政策效應。如果兩者的政策效應表現出了較大的差異，則表明撤縣（市）設區(qū)對提高通州市農業(yè)TFP是顯著的，而不是其他隨機性因素，反之亦然。需要補充說明的是，本文借鑒Abadie et al.[21]、王賢彬和聶海峰[27]的處理方式，剔除平均預測誤差（MSPE）①MSPE的計算公式為：大于通州市（0.001）兩倍的縣區(qū)，這些縣區(qū)的數量為30。這30個縣區(qū)的MSPE擬合程度較差，那么利用這些縣區(qū)來比較撤縣（市）設區(qū)的政策效應就會比較弱。因此，我們最終保留13②這13個縣區(qū)分別為：江陰市、邳州市、啟東市、通州市、灌南縣、漣水縣、金湖縣、響水縣、濱?？h、寶應縣、句容市、興化市和靖江市。個縣區(qū)進行排序檢驗。

圖3顯示了通州市與其他縣區(qū)農業(yè)TFP增長預測變動的程度分布，實線為通州市，虛線為控制組縣區(qū)。由圖3可知，2009年撤縣（市）設區(qū)之前，通州市和其他縣區(qū)的差距接近于0，說明擬合效果較好。2009年撤縣（市）設區(qū)之后，通州市與其他縣區(qū)的農業(yè)TFP差距呈現出分化現象，通州市撤縣（市）設區(qū)的政策效應大于0，并且位于其他縣區(qū)的外部。這表明撤縣（市）設區(qū)對通州市農業(yè)TFP增長產生了正向影響，其顯著異于0的概率為7.69%（1/13）。因此，通州市撤縣（市）設區(qū)對農業(yè)TFP增長的影響在10%水平上顯著。

圖3 通州市和其他縣區(qū)農業(yè)全要素生產率增長預測變動的程度分布

（三）進一步的證據

在2009年實施撤縣（市）設區(qū)政策以后，通州區(qū)采取了一系列措施，例如，實施城鄉(xiāng)一體化發(fā)展戰(zhàn)略、推進基礎設施建設、發(fā)展農業(yè)生產“全托管”模式等，促進農業(yè)生產要素的流動、技術進步的外溢等，從而有效促進了農業(yè)TFP的提升。在要素融合方面，通州區(qū)政府實施城鄉(xiāng)一體化發(fā)展戰(zhàn)略，打破原有市區(qū)與縣域之間的“行政區(qū)經濟”，減少行政壁壘導致的要素扭曲，促進了要素融合和資源優(yōu)化配置。城市部門先進的技術、知識與信息等也會外溢到農業(yè)生產部門。在基礎設施建設方面，2009年通州區(qū)4個公路收費站全部被撤除，建成農村公路1071.55公里，開通城際60路公交等，使得原來縣區(qū)與市區(qū)之間的相互聯(lián)系更為緊密和便捷，這些都有利于資源配置的優(yōu)化和經濟效率的提升。在農業(yè)生產方面，通州區(qū)實施生產“全托管”模式，截至2016年，通州區(qū)農業(yè)“全托管”經營主體170家，“全托管”村級覆蓋率接近85%[28]。這有效克服了過去農業(yè)種植規(guī)模較小、勞動力老齡化與女性化以及農業(yè)生產技術到位率低等不足，通過擴大農業(yè)生產經營規(guī)模、提高生產效率等促進農業(yè)全要素生產率增長。

六、研究結論與政策啟示

本文研究結果表明：撤縣（市）設區(qū)對通州市農業(yè)全要素生產率增長產生“立竿見影”的正向效應，有利于農業(yè)技術進步，這一結論在進行安慰劑檢驗以后仍然成立。然后，論文從生產要素流動、基礎設施建設、農業(yè)耕地流轉和生產“全托管”模式等方面進一步提供了相關證據。

根據上述結論，本文政策建議認為：撤縣（市）設區(qū)是我國城市化進程中一項重要的行政區(qū)劃調整政策，有力地促進了我國的城鎮(zhèn)化進程，如果執(zhí)行得當，工業(yè)對農業(yè)、城市對農村形成有力“反哺”，該項政策能夠顯著促進農業(yè)全要素生產率增長，具有明顯的制度紅利和政策效應。在政策的實施過程中，并不是要進行城市“攤大餅式”的發(fā)展，而是要注意城鎮(zhèn)化與農業(yè)現代化的協(xié)調發(fā)展，包括促進城鄉(xiāng)要素融合和資源優(yōu)化配置、加強農業(yè)基礎設施建設、促進耕地流轉和農業(yè)適度規(guī)模經營、發(fā)展農業(yè)“全托管”生產模式等社會化服務體系等，這樣才能促進農業(yè)技術進步和全要素生產率發(fā)展，并最終促進農業(yè)發(fā)展方式的轉型。