区域协调发展政策效果的再评估--来自因果森林算法的异质性处理效应分析

胡尊国; 熊云晖; 邓理婕; 彭新宇

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区域协调发展政策效果的再评估--来自因果森林算法的异质性处理效应分析

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在“有为政府”与“有效市场”双重机制下,尽管我国东西部地区发展在差距不断缩小的同时,经济仍能保持较高速度增长,但由于抑制空间自由分工可能会引发资源错配,其结果可能是牺牲经济效率换取区域平衡发展;因此,各界对旨在加快欠发达地区发展的区域协调政策的效果争议颇大。有鉴于此,本文首次利用因果森林为主的机器学习方法评估了2003年以来区域政策对各城市生产效率和相对公共福利的影响,并通过岭回归、lasso估计和正则化分析了因果森林平均处理效应(ATE)和条件平均处理效应(CATE)的稳健性,结果发现:(1)2003—2017年,区域政策对缩小地区之间相对公共福利差距的作用不明显,但是显著提升了欠发达地区人均GDP发展速度,每年贡献度达2.2%;(2)区域政策对提升欠发达地区生产效率的作用在不断下降,目前很多城市“阶段性”下降至“零”效果的附近;(3)倾斜性政策对促进南方城市生产效率提升的效果大于北方;(4)区域政策干预并不能弱化港口因素对欠发达地区经济发展的制约,南方地区尤其明显。

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来源
《经济学报》 |2022年第2期|201-235|共35页
作者
胡尊国; 熊云晖; 邓理婕; 彭新宇;
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作者单位

长沙理工大学经济与管理学院1;

长沙理工大学湖南省服务业研究基地;

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正文语种 chi
中图分类中国经济;
关键词
区域政策; 因果森林; 机器学习; 政策评估;

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