贛閩粵原中央蘇區(qū)振興發(fā)展規(guī)劃政策于2014年初出臺(tái)并實(shí)施,其目的是為了推動(dòng)欠發(fā)達(dá)的贛閩粵原中央蘇區(qū)及周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,兼有反貧困政策和區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策的雙重屬性,那么研究這項(xiàng)政策實(shí)施以來(lái)的政策效應(yīng)就具有非常重要的意義。本文系統(tǒng)地梳理了區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策、反貧困政策和贛閩粵原中央蘇區(qū)振興發(fā)展規(guī)劃研究的相關(guān)文獻(xiàn),以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論、區(qū)域經(jīng)濟(jì)理論和反貧困理論為理論基礎(chǔ),構(gòu)建了本文政策效應(yīng)評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系,并初步分析了贛閩粵原中央蘇區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本情況,并制定了一種用來(lái)研究振興發(fā)展規(guī)劃政策效應(yīng)的計(jì)量策略,即運(yùn)用2009-2016年中國(guó)各省284個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),建立雙重差分法(DID)的計(jì)量模型,得出基準(zhǔn)回歸結(jié)果,結(jié)合傾向得分匹配法(PSM)、安慰劑檢驗(yàn)和被解釋變量替代檢驗(yàn)的方法對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),進(jìn)一步地,本文還考察了贛閩粵原中央蘇區(qū)振興發(fā)展規(guī)劃政策的動(dòng)態(tài)效應(yīng),進(jìn)行了政策作用機(jī)制檢驗(yàn)。本文的結(jié)論認(rèn)為,單純從縱向時(shí)間發(fā)展的角度來(lái)看,振興發(fā)展規(guī)劃要推動(dòng)贛閩粵原中央蘇區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策效應(yīng)是為正向的,然后在雙重差分模型的評(píng)價(jià)框架下,綜合縱向和橫向比較進(jìn)行雙重差分計(jì)算的結(jié)果則表明振興發(fā)展規(guī)劃政策效應(yīng)不明顯,但這兩者不會(huì)產(chǎn)生矛盾,只是評(píng)價(jià)角度不同。綜合上述分析,本文得出了以下幾點(diǎn)政策啟示:一是優(yōu)化贛閩粵原中央蘇區(qū)振興發(fā)展的宏觀經(jīng)濟(jì)制度和微觀政策措施,二是加大基礎(chǔ)設(shè)施投入力度,三是提升地區(qū)軟環(huán)境,四是提升人力資本存量,五是擴(kuò)大地區(qū)社會(huì)消費(fèi)。
【學(xué)位單位】：廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類(lèi)】：F127
【部分圖文】：

研究技術(shù)路線

47圖4-1傾向得分匹配前后變量差異比較圖在此基礎(chǔ)上，將振興發(fā)展規(guī)劃范圍內(nèi)的地級(jí)市個(gè)體（處理組）在政策實(shí)施前后的變化差異減去匹配后的其他未納入這項(xiàng)振興發(fā)展規(guī)劃范圍的全國(guó)各省地級(jí)市（控制組）的變化差異，得到振興發(fā)展規(guī)劃政策實(shí)施的平均處理效應(yīng)（ATT），可以準(zhǔn)確衡量振興發(fā)展規(guī)劃的實(shí)施對(duì)振興發(fā)展規(guī)劃范圍內(nèi)的地級(jí)市影響的凈效應(yīng)。我們對(duì)傾向得分匹配后的振興發(fā)展規(guī)劃的政策效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果由表4-5展示。從表4-5中的結(jié)果，我們可以看出，經(jīng)過(guò)近鄰匹配的傾向得分匹配后的雙重差分計(jì)量模型回歸結(jié)果的估計(jì)系數(shù)、符號(hào)、顯著性水平都與表4-4的基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本相一致，再一次驗(yàn)證了上述回歸結(jié)果的可靠性，其中第（3）列的結(jié)果表明在1%的顯著性水平下，振興發(fā)展規(guī)劃政策的實(shí)施使得處理組比控制組平均降低了13%左右，抑制人均生產(chǎn)總值增長(zhǎng)速度的效果仍然非常顯著。因此，我們可以相信本文在雙重差分模型的評(píng)價(jià)框架下評(píng)估的振興發(fā)展規(guī)劃的政策效應(yīng)，即這項(xiàng)政策對(duì)規(guī)劃范圍內(nèi)地級(jí)市地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用顯著為負(fù)，這一結(jié)果是穩(wěn)健的，而且這一結(jié)果是在綜合縱向和橫向比較進(jìn)行雙重差分計(jì)算而得到的，并與前文單純從縱向時(shí)間發(fā)展的角度來(lái)看，振興發(fā)展規(guī)劃政策效應(yīng)為正的結(jié)論，不會(huì)產(chǎn)生矛盾。

50圖4-2回歸系數(shù)β值的500次隨機(jī)抽樣的概率密度分布圖4.3.3被解釋變量替代檢驗(yàn)進(jìn)一步地，我們變更被解釋變量來(lái)對(duì)我們的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)，即將雙重差分計(jì)量模型（4-1）式的回歸設(shè)定中的因變量替換成地區(qū)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值，同樣地，我們?nèi)匀灰灾鸩皆黾涌刂谱兞縼?lái)分別回歸的方法以驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，被解釋變量替代的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果由表4-6展示。從表4-6的回歸結(jié)果中，我們可以看到，被解釋變量由地區(qū)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值替代后，交叉項(xiàng)的系數(shù)、符號(hào)和顯著性水平都差別不大，且與表4-4的基準(zhǔn)回歸結(jié)果、表4-5的PSM-DID檢驗(yàn)結(jié)果一致，都顯著為負(fù)，說(shuō)明以上我們的雙重差分計(jì)量模型對(duì)這項(xiàng)政策的效應(yīng)評(píng)估方法，選定的控制變量解釋能力和雙重差分計(jì)量模型基準(zhǔn)回歸結(jié)果都是有說(shuō)服力的。而且這個(gè)實(shí)證回歸結(jié)果，進(jìn)一步地驗(yàn)證了前文在第3章中本文對(duì)振興發(fā)展規(guī)劃政策效應(yīng)的初步分析與評(píng)價(jià)是正確的。第（3）列的結(jié)果表明在1%的顯著性水平下，振興發(fā)展規(guī)劃政策的實(shí)施使得處理組比控制組平均降低了6.8%，抑制地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)效果顯著。進(jìn)一步證明了本文的結(jié)論，即本文在雙重差分模型的評(píng)價(jià)框架下評(píng)估的振興發(fā)展規(guī)劃的政策效應(yīng)，即這項(xiàng)政策對(duì)規(guī)劃范圍內(nèi)地級(jí)市地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用顯著為負(fù)，這一結(jié)果是穩(wěn)健的，而且這一結(jié)果是在綜合縱向和橫向比較進(jìn)行雙重差分
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2870810