一、引言

党的二十届三中全会明确提出，要完善实施区域协调发展战略机制。以县域为单元对经济社会发展相对落后的地区实施区域性帮扶是中国的一项重要政策，对于促进区域协调发展具有重要作用。早在1986年，贫困地区经济开发领导小组成立，中国便开始以县域为单位开展帮扶工作。在长期帮扶之下，中国832个原贫困县全部脱贫摘帽。为进一步巩固拓展脱贫攻坚成果，党中央设立5年过渡期，保持脱贫县主要帮扶政策总体稳定。然而，目前脱贫地区发展基础仍然薄弱，县域之间发展不均衡问题仍然突出。

随着5年过渡期临近结束，国家即将在欠发达地区开展常态化帮扶工作，中国对脱贫地区的帮扶政策需要及时顺利转向常态化的欠发达地区帮扶政策。从帮扶对象的界定范围来看，未来欠发达地区常态化帮扶工作仍然应以县域为基本单元开展。以县域为单位开展帮扶，一方面，这符合中国长期以来以县域为单位开展扶贫工作的历史传统与实践经验，有利于政策的传承性与延续性；另一方面，以县域为单元划定帮扶范围更精准，有助于提升帮扶政策的精准度，促进资源优化配置和统筹协调。那么，未来欠发达地区常态化帮扶工作应如何展开？如何更好地推动脱贫县实现高质量发展？

本文认为，有必要回顾总结自精准扶贫以来国家实施县域帮扶政策的效果，为后续建立欠发达地区常态化帮扶机制提供决策参考。自开展精准扶贫以来，中央和地方对脱贫地区输入了规模极大的帮扶资源。单从资金投入来看，2013-2020年，“中央、省、市县财政专项扶贫资金累计投入近1.6万亿元，其中中央财政累计投入6601亿元”。打赢脱贫攻坚战后，中央财政贯彻落实党中央、国务院有关巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的决策部署，及时将脱贫攻坚期的财政专项扶贫资金调整优化为衔接推进乡村振兴补助资金（以下简称“衔接资金”），对脱贫地区的帮扶力度不减。在2021-2023年，中央财政先后安排衔接资金1565.24亿元、1650亿元和1750亿元，用于支持各地推进巩固衔接工作。中央、地方对脱贫地区倾注了前所未有的关注，那么，投入规模如此巨大的县域帮扶政策是否有效缓解了县域间发展不平衡问题？

已有研究主要聚焦于帮扶政策实施对经济增长的影响。一些研究发现，国家通过政策倾斜、财税支持、项目实施、基础设施建设和公共服务提升等方式改善经济发展条件实现扶贫，并提高贫困人群分享发展成果的机会和能力，对县域经济发展产生深刻的影响。近年来，部分学者开始关注国家对脱贫县开展的帮扶工作在缩小县域间经济差距、改变县域经济发展格局方面的作用。例如：方迎风和杨子明使用模糊断点回归研究发现，精准扶贫政策实施使脱贫县的经济增长速度高于原非贫困县，有助于区域协调发展。仇童伟认为，脱贫地区帮扶政策实施加剧了脱贫县的人口流失，使得帮扶政策实施在缩小地区间经济差距方面的效果相对有限。周力等的研究发现，精准扶贫时期县域间经济差距缩小，但帮扶政策的贡献仅局限于缩小脱贫地区内部的经济差距。总体来看，现有关于县域帮扶政策实施在缓解县域间发展不平衡方面作用的研究较少，且多聚焦于单一经济增长维度。

不同于以往的扶贫政策，精准扶贫政策对原贫困县的帮扶尤其强调通过发展特色优势产业、提升公共服务水平等方式增强县域经济自我发展能力，从而缩小县域间的发展差距（刘生龙和郑世林，2021）。《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》明确提出要“更加注重转变经济发展方式，更加注重增强扶贫对象自我发展能力，更加注重基本公共服务均等化”。2023年中央“一号文件”明确提出：“增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力。把增加脱贫群众收入作为根本要求，把促进脱贫县加快发展作为主攻方向，更加注重扶志扶智，聚焦产业就业，不断缩小收入差距、发展差距。”由此可见，中央更希望通过增强县域经济自我发展能力达到缩小区域差距的目标。同样，未来欠发达地区的常态化帮扶也必须更加注重增强其内生发展动力。

然而，现有研究在探讨县域帮扶政策实施对提升县域经济自我发展能力、缩小县域间经济差距的作用方面仍存在不足，尤其是在作用机制的深入分析上。例如：已有文献对于产业帮扶政策如何有效激发县域经济的内生发展动力的分析稍显不足，且大多数研究停留在对整体产业结构分析的层面，缺乏对不同产业具体作用的细化探讨。此外，尽管通过基本公共服务均等化缩小县域间经济差距是中国扶贫开发的重要指导思想，并对县域经济的自我发展能力具有深远影响，但现有文献中针对县域帮扶政策实施通过促进基本公共服务均等化缩小县域间经济差距的系统性研究仍比较缺乏。因此，有必要进一步深化对这些机制的探讨，以更全面地揭示县域帮扶政策实施在提升县域经济自我发展能力、促进区域协调发展中的作用。

鉴于此，本文对2013-2022年的县域帮扶政策实施效果进行系统性评估，旨在探讨县域帮扶政策实施是否显著缩小县域间经济差距，以期为后续建立欠发达地区常态化帮扶机制提供相应参考。本文的边际贡献在于：在研究视角上，基于县域经济自我发展能力视角，深入分析县域帮扶政策实施对县域间经济差距的影响，能够为县域帮扶政策实施影响区域协调发展研究提供新视角。在研究方法上，通过寻找合理的财政扶贫资金投入代理变量对帮扶政策效果进行评估，有助于克服以往研究中简单使用虚拟变量衡量帮扶政策导致难以体现政策差异的局限性。在研究内容上，有助于深化对县域帮扶政策实施提升县域经济自我发展能力的机制探讨研究。

二、政策背景

2013-2025年，中国对脱贫县的帮扶政策大致经历了三个不同的发展阶段：第一阶段为2013-2015年，这一阶段以精准扶贫概念的提出为标志，核心在于精准识别贫困人口和贫困区域；第二阶段为2016-2020年，这一阶段的政策重点从单一的贫困人口帮扶转向脱贫县和脱贫地区的整体帮扶，更加注重区域经济发展、基础设施建设和公共服务水平提升；第三阶段为2021-2025年，该阶段是巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的过渡阶段，政策重心逐渐转向巩固拓展脱贫攻坚成果、防止返贫，并推动乡村振兴，但是，针对脱贫地区的主要帮扶政策仍保持总体稳定。尽管不同阶段对脱贫县的帮扶工作重点存在一定差异，但总体上保持了政策的延续性与稳定性。因此，本文将上述三个阶段对脱贫县的帮扶政策统称为“县域帮扶政策”。本文对县域帮扶政策实施的背景及具体措施进行系统梳理和总结，为进一步探讨政策实施效果提供参考。

（一）原贫困县确定标准以及调整情况

中国首次确定贫困县时，是以1985年农民人均纯收入水平为基准划定的，即人均纯收入低于150元的农区县、低于200元的牧区县、低于300元的革命老区县，这些县域被列入国家扶持范围。1986年之后，贫困县名单经历了三次调整。1994年，国家对贫困县名单进行了第一次调整，1992年农民人均纯收入超过700元的县一律退出，低于400元的县全部纳入扶持范围，在全国范围内确定了592个国家重点扶持贫困县。2001年，国家对贫困县名单进行第二次调整。贫困县改称国家扶贫开发工作重点县，原国务院扶贫办确定各省份国家扶贫开发工作重点县的数量，由各省份确定具体县名单。各省份国家扶贫开发工作重点县数量的确定采用“631指数法”测定，这次调整取消了所有沿海发达地区的国家级贫困县，全国贫困县数量仍保持在592个，占全国县级单位的22.3%。2011年，国家对贫困县名单进行第三次调整，要求各省份按综合经济指标排序情况对本行政区域内的县域名单进行调整。这次调整有38个县退出，新调进38个，总数仍为592个。2012年，国家依据2007-2009年3年的人均地区生产总值、人均财政一般预算收入、农民人均纯收入等与贫困程度高度相关的指标确定了14个连片特困地区680个片区县。除去其中与国家扶贫开发工作重点县交叉的440个县之后，实施县域帮扶政策的县共有832个，包括重点县和片区县。

（二）县域帮扶政策梳理

2013年，中国首次提出精准扶贫理念，拉开了新时代脱贫攻坚的序幕。如前所述，精准扶贫政策对原贫困县的帮扶尤其强调通过发展特色优势产业、提升公共服务水平等方式缩小县域间的发展差距。鉴于此，本文重点梳理自开展精准扶贫以来，中国对原贫困县实施的产业帮扶政策和公共服务帮扶政策。

1. 产业帮扶政策。

中国对原贫困县的产业帮扶政策涵盖了生产、流通、销售等多个环节和维度，形成了一套相对完善成熟的政策体系。总体来看，对原贫困县的产业帮扶政策主要包括以下五个方面：一是提供财税和金融保障支持政策，加大对产业发展的资金支持力度。二是鼓励支持地区发展特色产业。例如，加强对原贫困地区的产业发展指导，推进科技扶贫、实施地区特色产业提升工程等。进入过渡期后，《中央财政衔接推进乡村振兴补助资金管理办法》明确指出要“培育和壮大欠发达地区特色优势产业并逐年提高资金占比”。三是鼓励原贫困地区发展新业态，主要包括电商扶贫、光伏扶贫、旅游扶贫等。以电商扶贫为例，电子商务进农村示范工作实现了832个原贫困县县域全覆盖，到2020年底累计投入资金249.17亿元，原贫困县网商由2016年的131.5万家增加至2020年的311.23万家。四是支持发展新型经营主体，主要包括组织农业产业化龙头企业与原贫困地区开展有效对接、培育壮大农民合作社、鼓励组建发展农业社会化服务组织等。五是通过东西扶贫协作、定点扶贫等推动产业发展。

2. 公共服务帮扶政策。

自开展精准扶贫以来，国家对原贫困县的公共服务帮扶政策主要涵盖基础设施、教育、医疗卫生等多个方面。在基础设施方面，对原贫困地区实施交通扶贫行动、水利扶贫行动、电力和网络扶贫行动等。截至2020年底，原贫困县中，通硬化路的行政村占比为99.6%，具备条件的行政村全部通硬化路；通动力电的行政村占比为99.3%；全部实现集中供水的行政村占比达到65.5%。在教育方面，国家对原贫困县的教育帮扶政策涉及教学条件、师资水平和学生培养等多个方面，包括义务教育薄弱学校改造、乡村教师生活补助等政策。在医疗卫生方面，在开展对农村人口医疗帮扶的同时，还聚焦于改善原贫困地区医疗卫生条件，实施健康扶贫工程等。

三、理论分析与研究假说

提升落后县域经济自我发展能力，是破解县域间发展不平衡不充分的根本举措。产业发展和公共服务既是增强县域经济内生发展动力和自我发展能力的关键，也是影响县域间经济差距的重要因素。因此，本文将重点关注县域帮扶政策实施如何通过影响产业发展和促进基本公共服务均等化来提升脱贫县经济自我发展能力，进而缩小县域间经济差距。

（一）产业发展与县域间经济差距

产业发展是脱贫县能否实现从“输血”到“造血”转变的核心（周宇晗和文书洋，2024）。脱贫县产业结构单一、发展相对滞后是物质资本和人力资本匮乏、产业基础配套设施不完善、市场机制不健全等多重因素共同作用的结果。在发展初期，对脱贫县投入相应的资金、技术和信息等要素有助于其跳出“贫困陷阱”。但是，要提升脱贫县经济自我发展能力，关键还在于充分利用脱贫县自身资源禀赋，并基于地方优势形成竞争力，从而实现内生式发展。

脱贫地区自然资源丰富，但由于产业发展环境等因素的限制，这些资源尚未得到充分利用，难以转化为经济优势。自开展精准扶贫以来，对脱贫县的产业帮扶尤其注重培育和发展脱贫地区特色产业，主要通过提供财税金融支持、加强特色产业指导、提升产业配套能力、完善联农带农机制等方式，助力脱贫地区培育和发展特色产业，推动其产业转型发展。在政策支持下，脱贫县依据自身资源禀赋成功培育出包括特色种植业、养殖业、旅游业、电子商务产业在内的多种特色产业。截至2021年，全国建成各类特色产业基地超过30万个，每个脱贫县都形成了2～3个特色主导产业。特色产业的培育和发展有助于将脱贫县拥有的自然资源禀赋优势转换为现实的经济优势，从而激发县域产业发展潜力，特别是有助于增强县域内乡村经济的内生发展动力，进而缩小脱贫县与全国县域经济发展中等水平之间的经济差距。从农户层面来看，对脱贫县的产业帮扶政策实施还可通过强化利益联结机制带动更多农户参与产业发展，在促进农户就业增收的同时，增强其未来发展的信心。

然而，政策支持导向下脱贫县特色产业的发展也可能对县域经济长远发展产生负面影响，具体表现为：其一，政策执行中的趋同性倾向使地方政府过度依赖“复制粘贴”式产业选择，更倾向于选择立竿见影的“短、平、快”项目，忽视对本地资源禀赋的精准识别与差异化开发，形成“千县一面”的产业格局；其二，同质化竞争加剧了区域市场饱和风险，同类特色产业在有限的市场容量内陷入价格战或资源争夺战，导致投资效率降低。更重要的是，这种非理性竞争可能会产生结构性挤出效应，即当政策资源过度向某一主导产业倾斜时，可能挤压县域内其他潜在优势产业的发育空间，加剧县域经济发展的脆弱性。

除丰富的自然资源外，脱贫县还拥有丰富的剩余劳动力资源，县域劳动力、工业原材料和土地等要素的价格相对低，因而发展劳动密集型产业具有明显的比较优势。脱贫攻坚期间，许多脱贫县抓住东部地区产业向中西部地区梯度转移的机遇，借助财税和金融保障支持政策、东西部协作等帮扶政策，通过税收减免、加大优惠补贴等方式吸引了一批劳动密集型企业。在此期间，许多脱贫县劳动密集型产业体系初步建立，并创新形成了一批可复制、可推广的发展模式。同时，脱贫县电子商务、乡村旅游、生态康养等新兴产业的蓬勃兴起还进一步带动了以住宿餐饮、居家服务等为代表的劳动密集型产业的发展。在产业帮扶政策的支持下，劳动密集型产业的发展，既有助于整合脱贫县内部资源，带动居民实现就业增收，也吸引了更多劳动力和资本流入，为孕育新知识和新技术提供了条件，奠定了产业结构转型升级的基础。但是，政策支持下劳动密集型产业的快速发展并不意味着产业能实现长期发展，它们可能还面临技术锁定或市场饱和后陷入衰退的风险。劳动密集型产业通常依赖于传统的生产技术和管理模式，缺乏对新技术、新工艺的研发投入。这种技术依赖使得企业在面对技术变革时，难以迅速适应和转型，容易被锁定在低附加值的生产环节，产业升级难度较大，对县域经济的长期可持续发展产生不利影响。

总体来看，对脱贫县的产业帮扶有助于激活和重构脱贫地区内生资源。特别是，帮扶政策通过支持鼓励脱贫县培育和发展农业特色产业和劳动密集型产业，使得脱贫县能够借助外部支持的机遇有效整合内部资源，发挥自身的比较优势，从而提升县域经济自我发展能力，缩小脱贫县与全国县域经济发展中等水平的经济差距。

此外，产业帮扶政策也会对周边县域的经济发展产生影响。一方面，脱贫县产业的发展会形成新的市场需求和产业链条，从而产生正向溢出效应（张国建等，2019），辐射带动周边县域产业协同发展。另一方面，对脱贫县的产业帮扶可能对周边县域形成“虹吸效应”。如脱贫县在产业帮扶政策支持下会形成一定的产业集聚效应，加之脱贫县享有投资和税收等多方面的优惠政策，周边县域的相关产业和企业可能会被脱贫县所吸引并向其转移，从而对周边县域经济发展产生负面影响。

（二）基本公共服务均等化与县域间经济差距

公共服务水平是反映地区经济自我发展能力的重要维度。相较经济发展水平较高的县域，脱贫县财政收入有限，脱贫县公共服务的供给无论是在数量还是质量上均明显落后。脱贫县相对落后的公共服务供给会通过产业发展、人力资本等渠道对县域经济增长产生负面影响，从而拉大脱贫县与经济发展水平较高的县域之间的经济差距。

物质资本投入因边际效用递减对经济增长的影响逐渐减弱，而公共服务投资在激活经济发展活力、缩小经济差距中的作用越发明显。基本公共服务成为创造发展机会、形成发展能力和激发发展动力的关键因子。公共服务供给不足会进一步导致权利、能力和精神的贫困，特别是限制低收入人口的发展机会，不利于其发展能力的提升，对县域劳动力的供给产生负面影响。同时，公共服务供给不足会加剧脱贫县人口向公共服务更为健全的县域流动，脱贫县难以吸引和留住高素质人才。这些都会对脱贫县的人力资本积累产生负面影响，不利于县域经济自我发展能力的提升。

脱贫攻坚的总体目标包括使原贫困地区基本公共服务主要领域指标接近全国平均水平。脱贫县公共服务的改善对县域经济长期发展产生了深刻影响。一方面，脱贫县基础设施的改善降低了生产成本与交易成本，提升了对外部投资的吸引力，有利于产业多元化发展和集聚发展。但需要关注的是，脱贫地区基础设施的改善降低了脱贫县人口流动的机会距离和地理距离，也可能引发人口加速流出，从而弱化县域帮扶政策实施在缩小县域间经济差距中的作用。另一方面，提供必要的公共产品和服务，能够提升生产效率，并促进人力资本的形成。特别是，“两不愁三保障”脱贫标准的落实可以明显提升脱贫县的教育水平，改善脱贫县的医疗条件，不仅提高了脱贫人口的生活水平，也促进了人力资本提升，为低收入群体提供了更多参与经济增长的机会。地区经济内生发展动力的提升有赖于地方居民的有效参与，教育、医疗卫生条件等公共服务的改善通过提升人力资本增强脱贫人口的内生发展动力和自我发展能力，并通过改善劳动力市场对县域经济增长产生深远影响

同样，脱贫县公共服务水平的改善也会对其周边县域产生影响。脱贫县公共服务的改善会产生明显的溢出效应。基础设施建设有明显的空间溢出效应，脱贫县基础设施的改善也明显降低了周边县域的物流成本和交易成本，有利于其经济增长。然而，当脱贫县公共服务水平明显高于周边县域时，可能会对周边县域产生“虹吸效应”。这种情况下，脱贫县会吸引周边县域的人才和投资流入，对周边县域经济增长产生负面影响，进而影响脱贫县和周边县之间的经济差距。

总体来看，公共服务帮扶政策的实施促进了县域间基本公共服务均等化，并通过优化产业发展环境、提升人力资本等渠道增强了脱贫县经济的自我发展能力，进而缩小县域间经济差距。

综合上述分析，县域帮扶政策实施缩小县域间经济差距的具体机制如图1所示。基于此，本文提出如下3个研究假说。

图1 县域帮扶政策实施对缩小县域间经济差距的作用机制分析

H1：县域帮扶政策实施能够缩小县域间经济差距。

H2：县域帮扶政策实施能够通过促进脱贫县农业特色产业和劳动密集型产业的发展来缩小县域间经济差距。

H3：县域帮扶政策实施能够通过促进基本公共服务均等化来缩小县域间经济差距。

四、研究方法与数据

（一）研究方法

对脱贫县的帮扶可以看成一项政策试验，因而可以采用双重差分法（DID）对政策效应进行评估。双重差分法在一定程度上避免了内生性中的遗漏变量问题，研究设定模型如下：

(1）式中：gap_it为被解释变量县域间经济差距；treat_i为区分处理组和对照组的变量，即县域帮扶政策变量，post_t为时间处理变量，即区分政策实施前后的变量，treat_i×post_t为研究所关注的核心解释变量；control_jit为一系列控制变量；μ_i为县域固定效应；γ_t为年份固定效应；ε_it为随机误差项；β₀、β₁和λ_j为待估计参数。

然而，对不同脱贫县的帮扶政策并非同质的，简单用虚拟变量作为县域帮扶政策实施变量无法反映国家对不同脱贫县政策支持力度的差异。考虑不同脱贫县所受到的帮扶政策支持力度可能存在差异，本文进一步构建如下模型：

(2）式中：zc_i表示县域帮扶政策强度变量，zc_i×post_i为本文的核心解释变量，其他符号含义与（1）式相同。

（二）变量选取与说明

1. 被解释变量。

本文的被解释变量为县域间经济差距。传统的泰尔指数、基尼系数虽然能够反映县域间整体经济发展差异，但是无法刻画单一县域与其他县之间的经济差距（仇童伟，2024）。考虑到全国县域经济发展水平的中位数不易受到极端特殊值的影响，相对更稳定，故本文使用县域经济发展水平与全国县域经济发展水平的中位数之比来反映县域间经济差距。具体变量构建如下：

(3）式中：E_it代表第i个县域t年的经济发展水平；M_t代表t年全国县域经济发展水平的中位数。gap_it数值越小说明该县域与其他县域之间的经济发展差距越明显。数据显示，绝大多数脱贫县的县域经济发展水平低于全国县域经济发展水平的中位数。因此，对于脱贫县而言，gap_it数值越大，说明脱贫县与全国县域经济发展中位数水平之间的经济差距越小。

本文在分析县域间经济差距时，主要从3个维度、使用3项指标进行具体考察：一是县域间人均地区生产总值差距，二是县域间人均财政收入差距，三是县域间农村居民收入差距。这主要基于以下考虑：一是人均地区生产总值和人均财政收入都是反映县域经济自我发展能力的重要指标，尤其是人均财政收入，它不包含中央、省级财政转移支付，能更准确地反映县域经济自我发展能力。二是从微观层面来看，脱贫县低收入人口自我发展能力的培育和提升对于长期经济发展同样重要，而县域农村居民收入水平在一定程度上可以反映县域居民自我发展能力（郭媛丽和仪强，2021）；同时，缩小脱贫地区与其他地区之间农村居民收入水平差距也是精准扶贫的重要政策目标。因此，本文使用上述3项指标进行分析，能够从不同维度反映县域帮扶政策实施对脱贫县经济自我发展能力的影响。

2. 核心解释变量。

本文先将treat_i×post_t交乘项作为核心解释变量，分析县域帮扶政策实施对县域间经济差距的影响。其中，treat_i为区分处理组和对照组的变量，即县域帮扶政策变量；post_t为时间处理变量，即区分政策实施前后的变量，当t≥2013时，post_t=1；当t<2013时，post_t=0。treat_i×post_t的估计系数反映了县域帮扶政策实施对县域间经济差距的影响。接着，考虑不同县域所受到的帮扶政策支持力度有差异，本文将县域帮扶政策强度变量zc_i与时间处理变量treat_t的交乘项zc_i×treat_t作为本文的核心解释变量。zc_i×post_t的估计系数代表考虑县域帮扶政策支持力度差异后的县域帮扶政策实施对县域间经济差距的影响。

然而，选取合适的指标反映县域帮扶政策强度存在一定难度。本文认为，财政扶贫资金投入量是衡量国家对脱贫县帮扶政策支持力度的一个重要指标，对脱贫县帮扶支持力度越大，该地区获得的财政扶贫资金越多。但是，获取各县财政扶贫资金数据存在有较大难度。《中央财政专项扶贫资金管理办法》提到，“中央财政专项扶贫资金主要按照因素法进行分配。资金分配的因素主要包括贫困状况、政策任务和脱贫成效等。贫困状况主要考虑各省贫困人口规模及比例、贫困深度、农民人均纯收入、地方人均财力等反映贫困的客观指标”。由此可见，贫困人口规模和比例越大的原贫困地区，获得的中央财政专项扶贫资金越多，获得的帮扶政策支持力度越大。进一步，笔者对中部地区某省份132个县域财政数据的分析发现，该省份脱贫县于2015年获得的中央财政扶贫资金与县域内贫困人口规模之间的相关系数高达0.84，即原贫困人口规模与中央财政扶贫资金投入高度相关。因此，本文使用贫困人口规模作为财政专项扶贫资金的代理变量具有合理性。

参考Mitrunen(2025）的研究，本文使用原贫困人口规模npoor_i与县域帮扶政策变量treat_i的交乘项npoor_i×treat_i表征县域帮扶政策强度变量zc_i。zc_i×treat_t为县域帮扶政策强度变量zc_i与时间处理变量treat_t的交乘项，即核心解释变量。因此，（2）式中zc_i×post_t的估计系数体现考虑县域帮扶政策支持力度差异后，县域帮扶政策实施对县域间经济差距的影响。

3. 控制变量。

县域间经济差距会受到多方面因素的影响，本文加入了以下3类控制变量：一是与经济社会发展紧密相关的宏观变量，主要包括政府干预程度、金融发展水平、人力资本和基期产业结构。二是县域自然禀赋条件，本文加入了地形条件、气候条件的变量，同时对县域是否为民族自治县进行了控制。三是原贫困县选择标准变量。原贫困县的选择并非完全随机，而是遵循明确的标准，这一标准与县域经济发展水平密切相关。为尽量消除原贫困县选择的非随机性，本文参考“631指数法”，生成了原贫困县选择标准变量。这一变量由以下指标加权计算得出：基期贫困发生率占60%权重，农村居民收入水平占30%权重，人均地区生产总值与人均财政收入分别占5%权重。参照顾昕等的研究，本文将地形起伏度、民族自治县、原贫困县选择标准变量、基期产业结构这些不随时间变化的控制变量与时间趋势项（年份项）进行交乘然后加入回归模型。

4. 机制变量。

根据前述理论分析，本文从产业发展和基本公共服务均等化两个方面选取相应指标作为机制变量。在产业发展方面，本文主要关注农业特色产业发展和以制造业、建筑业和住宿餐饮业为代表的劳动密集型产业的发展；在基本公共服务均等化方面，本文主要关注县域间基础设施差距、县域间受教育水平差距、县域间医疗卫生差距和县域间人居环境差距。

（三）数据来源及描述性统计

本文使用2007-2022年全国县域非平衡面板数据展开研究（不包含港澳台地区）。县域人均地区生产总值、人均财政收入、农村居民收入等主要经济社会变量数据来自2008-2012年（历年）《中国县（市）社会经济统计年鉴》、2013-2023年（历年）的《中国县域统计年鉴》，年鉴当中部分缺失的数据由笔者通过搜集整理各省份或各地级市的统计年鉴和国泰安数据库（CSMAR)补齐；反映农业特色产业发展、制造业发展、建筑业发展、住宿餐饮业发展所使用的县域年度新增企业数据来自天眼查网站；县域间基础设施差距、县域间受教育水平差距、县域间医疗卫生差距、县域间人居环境差距等变量所使用的县域基本公共服务相关数据主要来自2010年和2020年的《中国人口普查分县资料》，地形起伏度数据来自“中国地形起伏度公里网格数据集”。

表1 主要变量定义及描述性统计结果

注：原贫困县选择标准变量、产业发展类变量在后续回归中取对数。

五、实证分析

（一）回归结果

1. 基准回归结果。

本文使用县域帮扶政策变量与时间处理变量的交乘项treat_i×post_t作为核心解释变量进行回归，结果如表2所示。回归结果表明，县域帮扶政策变量与时间处理变量的交乘项系数均显著且系数为正，而绝大多数脱贫县经济发展水平均小于全国县域经济发展中位数水平。因此，回归结果表明，县域帮扶政策实施能够显著缩小脱贫县与全国县域经济发展中等水平之间的差距。

表2 县域帮扶政策实施对县域间经济差距影响的回归结果

注：(1)***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。(2)括号内为标准误。(3)由于部分被解释变量缺失，各列观测值数存在差异。(4)后文各表同。

不同地区的县域帮扶政策实施强度存在显著差异，这种差异进一步导致县域帮扶政策实施效果不同。因此，本文使用原贫困人口规模与县域帮扶政策变量的交乘项作为县域帮扶政策强度变量，并将县域帮扶政策强度变量与时间处理变量的交乘项作为核心解释变量纳入回归，具体回归结果如表3所示。

表3 县域帮扶政策实施对县域间经济差距影响的回归结果（考虑政策支持力度）

注：(1)控制变量与表2基准回归相同。(2)表中各回归均控制了年份固定效应、县域固定效应。(3)后文各表同。

表3的回归结果表明，县域帮扶政策实施显著缩小了县域间人均地区生产总值差距和县域间人均财政收入差距。特别是，县域帮扶政策实施显著缩小了脱贫县与全国县域人均财政收入中等水平之间的差距，表明县域帮扶政策实施的确增强了脱贫县经济的自我发展能力。此外，回归结果显示，县域帮扶政策实施还显著缩小了脱贫县与全国农村居民收入中等水平之间的差距，说明脱贫县农村居民自我发展能力也有一定提升。但需要注意的是，脱贫县农村居民人均可支配收入的快速增长还在一定程度上得益于转移性收入的大幅增长。数据显示，2014-2020年，脱贫地区农村居民转移净收入的增速高达15.4%，明显高于经营净收入（6.7%）和工资性收入（12.7%）的年均增速。

2. 不同阶段县域帮扶政策实施效果。

如前所述，自精准扶贫实施以来，中国对脱贫县的帮扶经历了几个不同的阶段。考虑到不同阶段县域帮扶政策实施在缩小县域间经济差距方面的作用会存在明显差异，本文对不同阶段县域帮扶政策实施效果进行了对比和分析。本文生成2013-2015年、2016-2020年、2021-2022年3个不同阶段的时间虚拟变量，然后，将反映不同阶段的时间处理变量与县域帮扶政策强度变量作交乘项全部放入回归中以直观对比分析不同阶段县域帮扶政策实施效果，结果如表4所示。

表4 不同阶段县域帮扶政策实施对县域间经济差距影响的回归结果

从表4的回归结果来看，2013-2015年和2016-2020年两个阶段县域帮扶政策实施均显著缩小了脱贫县经济发展水平与全国县域经济发展中等水平之间的差距。对比表4中的回归估计系数可以发现，2016-2020年县域帮扶政策实施在缩小县域间经济差距方面的作用均高于2013-2015年。可能的原因是：2013-2015年，中国对脱贫县的帮扶还处于政策探索期，而且该阶段主要聚焦于贫困人口的精准识别工作，县域帮扶政策实施对脱贫县整体经济发展的推动作用有限；2016-2020年，这一阶段全国性的帮扶政策体系已基本建立，对脱贫县的帮扶政策目标更加明确，资源投入效率也明显提高，帮扶效果更为明显。2021-2022年，县域帮扶政策实施在缩小县域间农村居民收入差距方面发挥了明显的作用，但在缩小县域间人均地区生产总值差距、县域间人均财政收入差距方面的作用并不明显。原因可能在于：一方面，这可能与政策重心转移和资源分配调整有关，即政策虽延续了对脱贫县的支持，但由于重心的转移，部分资源被分配到乡村振兴的更广泛领域，对脱贫县经济发展的推动作用有所减弱；另一方面，这可能是因为脱贫县自身的内生发展动力尚未完全形成，外部支持力度的减弱导致部分脱贫县经济增速放缓。

（二）稳健性分析

1. 平行趋势检验。

双重差分方法准确估计政策效应的前提是政策实施前后处理组与对照组结果变量的变化不存在显著差异，本文使用事件研究法进行平行趋势检验。结果显示，在政策出台前的多个时期，脱贫县和全国县域经济发展中等水平之间并不存在显著差异，而在县域帮扶政策实施后，核心解释变量显著为正，平行趋势假设成立⁽¹⁾。

2. 使用PSM-DID估计。

考虑到脱贫县的选择并非完全随机，因而可能存在样本选择偏误。PSM-DID方法可以在一定程度上缓解样本自选择问题。在匹配过程中常使用近邻匹配、卡尺匹配和核匹配。考虑到近邻匹配和卡尺匹配容易受到设定参数k值和设定半径大小的影响进而导致回归结果不稳定，本文拟使用核匹配进行稳健性检验。PSM-DID回归结果显示，县域帮扶政策实施显著缩小了脱贫县经济发展水平与全国县域经济发展中等水平间的差距。

3. 更换被解释变量的度量方式。

本文更换被解释变量的度量方式，采用县域经济发展水平与全国县域经济发展水平均值的比值以及县域经济发展水平与全国县域经济发展水平90%分位数的比值作为被解释变量进行回归，进一步检验县域帮扶政策实施效果。回归结果表明，县域帮扶政策实施显著缩小了脱贫县与全国县域经济发展均值水平、全国县域经济发展水平90%分位数之间的差距，进一步验证了回归结果的稳健性。

4. 剔除与脱贫县相邻的县域。

考虑到对脱贫县的帮扶政策可能会对周边县域产生溢出效应，进而对估计结果产生影响。本文将对照组中与脱贫县相邻的县域样本剔除并重新估计。回归结果表明，县域帮扶政策实施仍然显著缩小了脱贫县与全国县域经济发展中等水平间的差距，且估计系数与表2中的回归估计系数相接近，进一步验证了回归结果的稳健性。

5. 安慰剂检验。

双重差分的安慰剂检验一般包括虚构政策实施时间和随机设置处理组两种形式，本文依次使用上述两种方式进行安慰剂检验。本文通过虚构政策实施时间进行安慰剂检验。若县域间经济差距的缩小是由县域帮扶政策实施所导致的，那么，使用虚构的政策时间处理变量与县域帮扶政策处理变量的交乘项作为核心解释变量进行回归，其估计系数将不显著。回归结果表明，虚构的政策时间处理变量与县域帮扶政策变量的交乘项系数不显著，表明通过了安慰剂检验。

接着，本文还通过随机设置处理组进一步检验估计结果是否由不可观测因素导致。即先随机生成处理组，接着将随机生成的处理组变量和时间处理变量的交乘项代入回归方程。若交乘项的估计系数不是0且与真实估计值相接近，则说明县域间经济差距的变化是由其他不可观测因素导致的。安慰剂检验结果显示，交乘项估计系数集中分布在0值附近且真实估计系数明显偏离安慰剂检验分布区域，表明县域帮扶政策实施缩小县域间经济差距的效应并非随机因素所致。

1. 产业发展。

本文首先分析县域帮扶政策实施对第一产业增加值、第二产业增加值和第三产业增加值的影响，发现县域帮扶政策实施显著促进了脱贫县不同产业的发展。进一步，表5结果表明，县域帮扶政策实施不仅显著促进了农业特色产业发展，还促进了以制造业、建筑业和住宿餐饮业为代表的劳动密集型产业发展。

表5 县域帮扶政策实施对产业发展影响的估计结果

2. 基本公共服务均等化。

表6汇报了县域帮扶政策实施对县域间基本公共服务均等化的影响。回归结果表明，县域帮扶政策实施显著缩小了县域间基础设施差距、县域间受教育水平差距、县域间医疗卫生差距和县域间人居环境差距。综合来看，县域帮扶政策实施显著改善了脱贫县的公共服务水平，促进了县域间基本公共服务均等化。

表6 县域帮扶政策实施对基本公共服务均等化影响的估计结果