派智库

摘要：以1997年重庆市直辖为例，使用动态差分GMM回归模型对直辖与重庆市经济增长之间的关系进行分析。结果表明：直辖后重庆市经济增长有显着性提升。在稳健性分析中，考虑到重庆市也是我国西部大开发战略政策实施地区之一，为消除西部大开发政策对估计结果的影响，采用逐层深入方式从3个方面进行稳健性检验。检验结果显示，西部大开发战略对直辖政策估计结果没有产生显着性影响，同时也排除了主观选择因素和地域因素对评估结果的影响。

关键词：行政区划调整；经济增长；动态差分GMM；重庆市

本文来自织梦

0 引言

织梦内容管理系统

行政区划调整是国家、地区基于经济社会发展和国家安全、稳定需要对行政管理区域进行的重新调整。20世纪90年代以来，我国省级、市级、区（县）级甚至乡（镇）级层面进行了频繁的行政区划调整，十八大报告明确提出“优化行政层级和行政区划设置，有条件的地方可探索省直接管理县（市）改革，深化乡镇行政体制改革。”十九大报告又提出“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，……”。可见，行政区划调整已成为我国促进区域经济发展的重要手段。分析行政区划调整与区域经济增长之间关系，探索行政区划调整对区域经济发展影响机制，对我国从制度层面推进供给侧结构性改革有一定现实意义。 织梦内容管理系统

改革开放以来，为实现地方经济协调发展，各级政府将行政区划调整作为促进经济增长的重要手段，进行了大规模、高频率的行政区划调整。为国内学者研究行政区划调整与城市空间、经济发展之间关系提供了大量研究素材。具体内容包括：第一，对城市空间发展和城市化水平的影响。陈忠祥等以宁夏中北部城市群为例，探讨了行政区划变动对城市群空间结构和社会经济结构的影响[1]。李恕宏以合肥、芜湖为例进行相关分析，认为行政区划调整有利于拓展城市发展空间，优化资源空间布局[2]。朱建华等认为行政区划调整有利于提升城镇化水平[3]。第二，对区域经济增长的影响。曾万涛认为行政区划调整是解决区域经济发展问题的有效手段[4]J。陈钊发现四川省的拆分对新设地区中心城市发展的推动作用更加显着[5]。吕宪军等认为适当的行政区划调整可以减少资源浪费和区域内消磨，扩大市场运作空间[6]。高玲玲等认为行政区划调整有利于强化中心城市功能、优化地方资源配置和调动地方政府积极性，进而推动地方经济发展[7]。

内容来自dedecms

合理的行政区划调整能够有效降低城市发展的行政阻力，提升地方经济发展速度。一般来说，城市行政级别越高，行政区划调整对其经济发展影响越大[8]。在众多行政区划调整方式中，行政级别提升对地方经济发展影响最大，因为级别升级伴随着行政区域、行政自主权和财政自主权的提升，直接影响地方资源配置空间范围和能力。近年来，我国行政区划调整幅度最大的是将重庆从副省级城市提升为中央的省级直辖市，并成为研究行政区划调整问题的经典素材。蒋亚东认为行政区划调整是解决重庆市内部地区经济发展不平衡的重要手段[9]。王贤彬等认为直辖提升了重庆经济增长速度[10]。虽然证明了直辖对重庆经济发展有促进作用，但在分析过程中均没有考虑以下因素：一是预测变量较少，没有控制非制度变量对经济增长的影响，只能证明重庆经济发展在直辖后产生了差异性，但未能排除非制度因素的影响；二是我国于2000年开始实施西部大开发战略，重庆也是西部大开发受益地区，而已有研究均未能排除西部大开发战略因素影响。鉴于此，本研究在已证明直辖后重庆经济发展产生显着性变化的基础上，根据已有研究确定影响经济发展的制度变量，通过回归分析将已有变量划分为制度因素和非制度因素变量，使用动态差分GMM模型，将非制度因素作为控制变量，评估直辖对重庆经济增长的政策效应。 织梦内容管理系统

1 模型选取

dedecms.com

1.1 双重差分模型 内容来自dedecms

直辖后重庆市经济增长有显着性变化。河南、安徽、江苏、甘肃、广西和贵州六省份与重庆在基本环境及条件方面有一定相似性，且没有进行类似的行政区划调整行为，能够通过权重组合拟合直辖前重庆经济增长轨迹[11]。借鉴已有研究，使用双重差分法（difference-in-differences，DID），将上述7个省份作为评估重庆直辖政策效应分析样本，以重庆为处理组，其他六省份为对照组，能有效避免样本选择时因主观因素而造成的估计偏误问题。假设双重差分回归模型（DID）为：

织梦内容管理系统

Yit=βTt+αDIDit+μi+υt+εit。

式中：DID为双重差分虚拟变量；T为时间趋势变量；α为双重差分项的回归系数，代表因变量Y的变化情况；μi为地区随机因子；υt为时间随机因子；εit为扰动项。

织梦内容管理系统

双重差分方法是一种基于自然实验思想设计的计量检验方法，估计结果的准确性依赖两个条件：1、所选对照组样本必须具有严格外生性，否则估计结果可能会产生偏误。2、能够对政策进行准确识别，若政策本身具有一定内生性，也会造成估计偏误。因此，在分析重庆直辖政策效应前一定要对政策内生性进行确认。 内容来自dedecms

1.2 处理组样本内生性问题分析及处理 织梦好，好织梦

从重庆市升级为直辖市决策过程看，重庆直辖是非随机性的。原因有两点：一是重庆是中国西南地区重要经济中心，长江上游重要通商贸易交通枢纽，在中国具有特殊经济地位。国务院将重庆设立为直辖市不无这方面考虑，这意味着如果其他城市没有满足相应条件，可能不会被设立为直辖市；二是国务院将重庆市设立为直辖市，也充分考虑到重庆实际情况，虽然可能无法了解将一个非省级城市升级为省级直辖市的具体参考标准是什么，但无论是重庆市主动申请脱离四川省政府管辖选择成为直辖市，还是国务院批准重庆设立直辖市，都存在一定非随机性。 内容来自dedecms

为解决此问题，对上述DID模型进行修正。首先，尽可能多地引入非制度性控制变量，控制其他要素对经济增长的影响，使结果更准确。其次，采用差分广义矩估计法（差分GMM）将直辖政策内生性问题纳入分析模型。据此，可将模型（1）改进为： 本文来自织梦

dedecms.com

式中：DID为政策效应评估虚拟变量，表示行政区划调整政策效应；Gi，t为实际人均GDP；Gi，t-1为滞后一期的实际人均GDP；In Gi,t表示地方经济增长指标，为控制预期效应对经济增长影响，根据适应性预期假设原理，利用滞后一期的In Gi，t-1表示对当期预期；Z=（Z1t，Z2t，…，Znt）′为（n×1）维控制变量向量组；γ=（γ1，γ2，…，γn）表示（1×n）维控制变量回归系数组；n为控制变量个数；α表示行政区划调整的政策效应，若为正且通过显着性检验，则说明直辖对重庆市经济增长有正影响。控制变量应为非制度因素，因为根据双重差分法原理，DID项已包含制度性因素信息。为证明所选检验方法和回归模型的正确性，同时采用普通最小二乘法（OLS）和两阶段最小二乘法（2SLS）进行分析。

2 变量选取和数据说明

2.1 因变量和自变量选取

织梦好，好织梦

因变量。选用实际人均GDP（简称人均GDP）表示地方经济增长水平，用地方国内生产总值与常住人口总数之比表示，以1997年为基期的CPI进行折算，并进行取对数处理。 copyright dedecms

自变量。选用实际人均资本存量（简称人均资本）表示地方经济增长投入。自1950年起，采用永久盘蓄法，假设资本折旧率为5％，以1997年为基期的CPI进行折算，测算实际资本存量。针对部分CPI数据缺失问题，以当年中国CPI均值替换，再将实际资本存量除以常住人口总数，并进行取对数处理。 dedecms.com

2.2 控制变量选取及鉴别 dedecms.com

为更加准确评估直辖的政策效应，引入非制度性控制变量。准确识别控制变量中的制度因素，并予以排除，保留非制度性因素变量是提升直辖政策评估效果的重要前提。在分析行政区划调整与经济增长关系时，行政区划调整代理变量的选择尤为重要。从重庆直辖过程看，通过直辖追求制度调整加快经济发展是重庆直辖的目的之一。因此，可借鉴制度指标的选取方法选择控制变量。卢中原等首次用市场化指数表示制度变量[12]，此方法得到诸多学者认可[13-16]。随着研究的深入，人们发现单一指标度量制度因素具有一定局限性，部分学者开始寻求更多代理变量。宋德勇用市场化、工业化和国际化指数表示制度因素[17]，更多学者从市场化、非国有化、产业结构、市场结构、对外开放以及金融发展、人口发展等诸多领域选取合适变量代表制度性因素[8,18-20]。 本文来自织梦

借鉴已有研究，初步选取非国有固定资产投资率、非国有职工劳动参与率、非国有工业经济占比、外贸依存度、外资依存度、非农就业占比、非农产值占比、财政自主权、金融存款占比、劳动参与率、人口密度、人口自然增长率、人口城市化水平为候选控制变量，表示直辖后重庆在投资、市场化、工业化、国际化、产业结构、金融发展、就业结构以及城市化等方面可能既受直辖政策影响又对地方经济发展产生影响的领域。

dedecms.com

2.3 数据说明

内容来自dedecms

研究样本为重庆、河南、安徽、江苏、甘肃、广西和贵州7个省份1985—2016年的面板数据，计量模型中的变量定义见表1。数据来自各省份统计年鉴、《中国统计年鉴》、万德数据库等数据库，以各省份统计年鉴为主，其余数据库为补充。 本文来自织梦

本文来自织梦

3 行政区划调整与经济增长的关系 本文来自织梦

首先，采用传统DID分析方法对控制变量进行含有时间趋势回归分析，若控制变量的双重差分项（DID项）的回归系数通过显着性检验，则将其视为能够表示行政区划调整政策的制度性变量，并予以排除，反之则留在控制变量组中，参与回归分析。其次，采用动态差分GMM模型对行政区划调整与经济增长关系进行分析。 织梦好，好织梦

3.1 直辖代理变量的选择 内容来自dedecms

选择带有时间趋势的DID固定效应回归模型来鉴别能够代表重庆市直辖的制度性变量进行回归分析。结果显示，非国有固定资产投资率、外贸依存度、非农就业占比、财政自主权、金融存款占比和人口密度6个变量的DID项回归系数均通过显着性检验（表2），回归方程Ⅰ～Ⅵ分别表示这6个变量的回归结果。说明较之其他城市，它们在重庆市直辖后有显着性变化，而这些显着性变化正是由于重庆市直辖造成的。因此，可将它们看作制度性变量，在进行政策效应评估时，将它们从控制变量组中排除，避免与双重差分性（DID项）信息重合而导致的估计偏误情况出现。 dedecms.com

本文来自织梦

3.2 行政区划调整政策经济效应的检验

为证明差分GMM回归结果的准确性，同时采用动态普通最小二乘法（OLS）、两阶段最小二乘法（2SLS）和差分GMM 3种方法进行回归分析（表3）。结果显示：1、OLS回归方程的回归系数为正，但没有通过显着性检验，因此，OLS回归分析不能证明行政区划调整对重庆市经济增长的影响，原因在于没有解决回归的内生性问题。而2SLS回归方程和差分GMM回归方程的回归系数为正，且通过显着性水平检验。表明解决内生性问题后，2SLS和差分GMM回归分析方法均能证明直辖对重庆市经济增长有显着性促进作用。同时也证明本研究采用GMM回归分析方法所得结论具有一定稳健性。由此可初步认为升级为直辖市是重庆经济增长显着性提升的原因。2、考虑到直辖政策具有内生性，在回归模型中引入滞后一期因变量作为回归模型的自变量。3个回归结果的滞后一期人均GDP回归系数均为正且通过显着性检验，说明前一期经济发展对当期经济增长有显着性促进作用，同时也表明地方经济发展具有一定惯性。

copyright dedecms

差分GMM回归方程Sargan统计量P值均大于0.1，表示差分GMM回归分析方法是有效的。2SLS和差分GMM回归方程的DID变量回归结果为正，表明行政区划调整对重庆经济增长具有促进作用。此外，回归分析方法的选取并没有对人均资本和滞后一期人均GDP回归结果产生影响。因此，有理由认为，直辖后，重庆经济增长确实发生了显着性变化，且直辖是造成这一变化的原因。

3.3 稳健性检验

实际上，1997年后，重庆受到两次国家层面政策影响，一是1997年升级为直辖市，二是2000年实施的西部大开发战略。由于河南、安徽和江苏为非西部省份，未受到西部大开发政策影响，且这3个省份在拟合重庆市经济发展特征时拥有较大权重，因此，分析估计结果无法排除西部大开发的影响。鉴于此，有必要对分析结果进行稳健性检验，通过重新调整处理组和对照组地区样本结构，剔除西部大开发战略对估计结果的干扰。 copyright dedecms

稳健性检验分为3个阶段：1、以西部省份重庆、广西、甘肃和贵州为处理组，非西部省份河南、安徽和江苏为对照组，时间虚拟变量以西部大开发战略开始年份2000年为节点，采用差分GMM模型进行回归分析。若DID变量回归系数没有通过显着性检验或者通过显着性检验且为负值，说明西部大开发战略没有对分析结果产生影响；反之则不能排除西部大开发战略因素的影响，即前面的估计结果是非稳定性的，需进行下一阶段分析。2、保持控制组样本和时间虚拟变量不变，缩小处理组地区样本，将甘肃、广西和贵州作为处理组，以排除重庆直辖因素的影响。若DID变量回归系数依旧为正且通过显着性检验，则仍不能排除西部大开发战略因素的影响，此时应进行第三阶段分析。3、以重庆市为处理组，广西、甘肃和贵州为对照组，将1997年设定为时间虚拟变量节点，此时所有样本均为西部大开发战略受益者，因此，DID变量不再包含西部大开发因素。若DID变量回归系数为正且通过显着性检验，则证明直辖是促进重庆经济增长原因的结论是稳定的。稳健性分析结果见表4，Ⅰ～Ⅲ分别表示3个阶段的回归结果。

内容来自dedecms

稳健性检验结果显示：1、虽然方程Ⅰ，Ⅱ的DID项回归系数均为正数，但均未通过显着性检验，表明西部大开发对处理组地区经济增长没有产生明显促进作用。因此，可以认为实施西部大开发地区经济增长并未有显着性提升。2、方程Ⅲ中，在排除最优合成控制组中河南、安徽和江苏3个非西部省份后，回归结果与表3中结果类似。说明在差分掉西部大开发因素后，直辖仍旧是造成重庆经济增长显着性提升的原因。3、滞后一期人均GDP、人均资本和控制变量回归系数与表3中情况较为类似，说明自变量对因变量的解释具有普遍存在性。表4中Sargan统计值表明，用差分GMM方法进行稳健性分析是有效的。 织梦内容管理系统

由以上分析可知，西部大开发战略没有影响直辖政策的估计结果，直辖对重庆市经济增长产生显着性促进作用的结论是稳健的。 本文来自织梦

4 结论与启示

织梦好，好织梦

4.1 结论

行政区划调整是我国推进供给侧结构性改革中制度建设的手段之一，分析行政区划调整对区域经济增长的影响有重要的理论和现实意义。自1997年升级为直辖市以来，重庆市社会经济发展取得巨大成就，成为研究行政区划调整与经济增长之间关系的重要案例。采用差分GMM方法对重庆行政区划调整政策效用进行分析。直辖后重庆经济增长得到显着性提升。行政区划调整从民间投资、对外贸易、就业人口结构、财政收支以及金融发展等领域影响重庆经济发展。考虑到重庆也是西部大开发战略受惠地之一，可能会对政策估计结果产生影响。为消除西部大开发战略对重庆行政区划调整政策效应的影响，通过调整处理组、对照组以及时间节点等途径分3个阶段对估计结果进行稳健性检验。分析结果表明，西部大开发战略并没有对重庆市行政区划调整的政策效应评估结果产生显着性影响，直辖政策的实施是促进重庆市经济显着性提升的主要原因。

4.2 启示

直辖使重庆获得等于甚至高于普通省级行政单位的权力，这种行政级别的提升必然改变地区资源配置格局，有利于增强重庆市政府对本地及周边地区资源配置的掌控力，资源配置空间范围得到扩展，并逐步确立其在中国西部资源配置中心的地位。一方面，重庆能够有效发挥本地资源优势，优化资源配置，实现地区资源高效利用，促进经济体制和结构优化；另一方面，直辖市提升了重庆的政治和经济地位，使重庆经济发展突破原有区域限制，与周边省份的经济联系程度得以加强，提升了重庆对周边地区资源整合能力，有利于提升经济发展效率。重庆市行政级别的提升扩大了重庆市政府的行政自主权，意味着在制定和实施经济政策时不再受原来上级政府管制，而直接受中央政府领导，这必然会提升重庆在经济和行政政策方面的时效性和针对性。

针对我国区域经济发展而言，合理的行政区划调整通过改变政府行政权、财政权以及行政区划范围等途径多方面影响地区经济发展，尤其是行政级别的提升有利于地方政府获取更大行政自主权和财政自主权，使地方政府能够及时并具有针对性地制定经济政策，正确引导经济发展，提升地方经济发展效率。行政区划调整亦是我国政府妥善应对“新常态”挑战、加速地方供给侧结构性改革、探索推动区域协调发展、早日实现“两个一百年”奋斗目标的重要途径。

参考文献：

copyright dedecms

[1]陈忠祥，李莉.行政区划变动与城市群结构变化研究——以宁夏中北部城市群为例[J].人文地理，2005，20（5）：51-55. 本文来自织梦

[2]李恕宏.基于行政区划调整的合肥一芜湖双核空间整合[J].地理研究，2012，31（1）：1895-1904.

本文来自织梦

[3]朱建华，陈曦，戚伟，等.行政区划调整的城镇化效应——以江苏省为例[J].经济地理，2017，37（4）：76-83.

[4]曾万涛.长株潭地区行政区划调整研究[J].地域研究与开发，2008，27（1）：15-18. dedecms.com

[5]陈钊.地级行政区划调整对区域经济发展的影响——以四川省为例[J].经济地理，2006，26（3）.418-521. 内容来自dedecms

[6]吕宪军，王梅.行政区划调整与城市扩张研究——以南京市为例[J].现代城市研究，2006，21（1）：67-72. 本文来自织梦

[7]高玲玲，孙海明.行政区划调整如何影响区域经济增长——来自中国地级以上行政区划调整的证据[J].经济体制改革，2015（5）：66-71.

[8]陈健，杨永春，田欣欣.制度变迁影响F的中国不同等级城市经济增长[J].地域研究与开发，2010，29（1）：6-10.

[9]蒋亚东.行政区划调整视角下的区域发展新途径——以重庆市为例[J].中国科技论坛，2010，10（10）：118-122.

[10]王贤彬，聂海峰.行政区划调整与经济增长[J].管理世界（月刊），2010，4（4）：42-53.

[11]陈刚，李潇.行政区划调整与重庆市经济发展的再检验——基于劳动生产率视角的分析[J].中国经济问题，2017（4）：40-51. 织梦好，好织梦

[12]卢中原，胡鞍钢.市场化改革对我国经济运行的影响[J].经济研究，1993（12）：49-55.

[13]江晓薇，宋红旭.中国市场经济度的探索[J].管理世界，1995（6）：32-37.

[14]邱道持，刘明皓，薛俊菲，等.小城镇供地模式改革的方向——以重庆市为例[J].地域研究与开发，2002，21（1）：22-26.

[15]王淑湘.我国区域信任度比较研究[J].地域研究与开发，2012，31（4）：14-18.

dedecms.com

[16]高明华.中国企业市场化进程研究[J].管理世界，2003（8）：81-91. 织梦内容管理系统

[17]宋德勇.工业化、市场化、国际化与中国的经济增长——对“中国奇迹”的一种解释[J].华中理工大学学报（社会科学版），1999（3）.73-75.

[18]刘伟，李绍荣.所有制变化与经济增长和要素效率提升[J].经济研究，2001（1）：3-9.

[19]季民河，武占云，苏海龙，等.中国经济增长与制度变迁的空间面板数据分析[J].地域研究与开发，2011，30（6）：1-5.

织梦内容管理系统

[20]王军，邹广平，石先进.制度变迁对中国经济增长的影响——基于VAR模型的实证研究[J].中国工业经济，2013（6）：70-82. copyright dedecms