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摘要：为衡量政策偏差对地方经济发展的影响，引入表征中央和地方政府的政策偏差度指数，并考虑政策偏差对于城镇化率的调节作用。研究结果表明，政策偏差给地方政府带来的竞争优势有所降低，甚至随着城镇化率的提高向相反的方向发展。考虑到空间集聚性因素，这一机制得到进一步验证。说明地方政府行使“自由裁量权”时，将根据自身情况进行选择，在城镇化率低时会选择较大的政策偏差，但在城镇化率较高时，则与中央政策保持一致以获得本地竞争优势，中央政府在政策制定过程中应注意各地的差异性。
关键词：政策偏差;经济增长;PPP;调节作用
中图分类号：F06 文献标志码：A
文章编号：1006-1037（2021）03-0140-07
林毅夫教授曾将中国过去30年的经济成就称之为一大奇迹，这个奇迹一直是一个热门的研究话题。学界大多认为，地方政府对地方经济增长有重要影响。如Cheung[1]认为，中国经济增长动力来自于县域之间的竞争，根源在于县政府有很大的自主权，事实上是地方竞争。学者们很早就将地方竞争问题引入到经济增长模型中。蒂布特[2]在1956年提出著名的假定时就指出，地方政府之间存在的竞争在经济中发挥着巨大作用。但地方竞争何以影响到地方经济，学者们尚未能给出一个较好的解释方式。分析中国样本，主要有两个倾向：用地方官员的特征作为代变量，识别不同地方政府的差异，如周黎安等[3-6]发现地方官员的特征对本地经济增长有显著的影响;通过现有综合指标或构建综合指标，如杨冬梅等[7]，在城镇化、市场化、对外开放度等指标基础上构建制度因素的综合指标，韩剑等[8]根据各行业的比重、劳动投入和实际总产值等变量，构造各地政府干预的资源错配指数，唐杰等[9]采用的中国省域治理综合指数等。以上研究结果仅考察了地区间的差异性，没有考虑中央政府的作用。实际上，地方政府决策的自由度对地方经济发展的意义远大于地方政府之间的差异。地方政府间的竞争必须以中央政府所指定的政策作为背景。这一点已被学界关注，詹新宇等[10]使用從中央到地方的不同层级的财政收入来构造财政收入分权指数即是一例。但更常见的是从政策偏差视角分析这一问题。杨宏山[11]指出，作为单一制国家，“如果地方政府拥有较为宽泛但并非明确界定的自由裁量权”，将导致政策出现偏差。张洁梅等[12]指出地方政府投融资平台风险管理中存在政策偏差，王军强等[13]发现北京养老服务政策在基层也出现了偏差。为将这种偏差量化以便带入现有的研究中，韩克勇等[14]基于中央政策目标的制定与各省份的完成情况构造政策的制定与执行效果偏差指数。本文采用中央和地方政府的政策偏差度指数——运用PPP政策相关的文本构造政策偏差指数来研究地方竞争对各地经济发展的影响，并从以下两个方面研究：一是从PPP政策偏差入手，PPP政策是地方政府自2015年以来在中央政府的统一规定下，根据自身财政、经济发展状况促进本地经济发展、基础设施建设的重要手段。政府与社会合作的PPP项目是普惠金融的重要组成部分，在积极引导社会资金支持和服务“三农”、优化财政资金供给和降低财政债务风险等方面发挥了重要作用[15]。刘晓明等[16]基于新旧动能转换的视角就发现山东省的经济增长存在明显的空间溢出效应，可通过PPP方式来增加社会投资进一步促进经济增长，因此PPP政策也自然成为衡量中央政府和地方政府政策偏差的理想指标。二是从更广泛的机制方面考察政策偏差对地方经济发展的影响，迄今的研究大部分将之归于独立变量，本文侧重于对其调节作用的检验，扩大了其对经济机制的传导途径，有利于更好地探索两者之间的复杂关系。
1 地方经济差异与PPP项目
中央大力推广PPP模式时，各地差异比较明显。图1是基于财政部“政府和社会资本合作中心”的数据并按传统的东、中、西部标准予以区分，时间截至2019年10月31日。可知，西部的GDP水平最低，但PPP项目金额却最高，中部地区GDP水平只有东部的44%，PPP入库金额却是东部的87%。这些说明，地区经济发展状况与PPP发展水平呈反向关系，PPP项目确实为那些财政状况有可能不是很好的中西部地区提供了发展基础设施项目的便利。
如果将观察层级进一步放大到省、直辖市，这种反向关系不够明显，且极具差异性与不平衡性。如表1所示（PPP入库金额根据财政部“政府和社会资本合作中心”数据整理;GDP数据摘自2019年国家统计年鉴），西部有入库金额极高的省份，如贵州、云南，也有较低的，如宁夏、青海、西藏。东部有入库金额很高的，如浙江、山东，但上海、北京均较低。实际上，即使把上述GDP数据换为财政数据，得到的结果也差不多。而且，如果把数据进一步放大到地级市，情况就更为复杂。PPP发展的不平衡性是各地根据自身的经济、财政、金融等状况所采取相应政策的结果。因地方竞争及地方政府所具有的“自由裁量权”而出现的政策偏差，是对这种各地不同情况的重要反映。
2 实证检验
运用线性回归模型对PPP政策偏差指数与地方经济发展的关系进行分析。模型中的主要变量包括：衡量全国在2016、2017年两年有PPP项目的地级市经济增长绩效的被解释变量、测度地方政策偏差的解释变量以及代表各地级市特征的控制变量。
2.1 模型与数据
为简化分析，衡量各地市增长绩效时，本文采用人均GDP，即各地市的GDP总量除以该地市的常住人口作为被解释变量，不再考虑人口因素。相关GDP和人口数据主要来自各地市统计年鉴和统计公报。假定增长函数为一次齐次函数，根据一般意义上的核算方程
其中，K为资本，N为人口，在两边同除以N，得
在（3）式线性模型基础上，本文根据相关检验加入空间因子
其中，βI表示各解释变量和控制变量的回归系数，ε为误差项。index1*urb项代表交叉乘积项，因为政策偏差不一定单独对GDP产生作用，往往作为一个调节因子在某些具体政策中发挥作用，对城镇化率的乘积项可能将更好地捕捉到这种影响。 本文数据基于明树数据公司（http：//bridata.com）收集的全国PPP项目，整理后，涉及2016年115个地市、2017年188个地市，其中PPP项目主要包括农林水利、综合开发、交通运输和市政公用事业等领域。政策偏差指数（index1）是核心解释变量，可以通过利用文本相似度算法，剔除不可观测到的城市样本数据，对比地方政府与中央财政部发布的PPP政策的文本差异计算得到。各地方政策相关文件主要基于人民政府及主要相关部门（如发改委、财政局、农业局、公路局、交通局、环保局等）网站公布的数据。指数的取值范围在0～1之间，越接近1说明所制定的PPP政策越与中央政策保持一致，反之，越接近0则表示该地所制定的PPP政策与中央政策越不一致。
回归中的控制变量，首先是人均固定资产投资（percap），用各地市在某一年的的固定资产投资总额除以该市的常住人口。其次，人均存贷款（persnl），以各地市在一年中的存贷款之和除以该地市的常住人口计算得到，该变量代表各地市的金融发展水平，当各地在发展基础设施时，资金融通是除了财政收入之外的重要途径。第三，城镇化率（urb），以当年该地市的城镇人口占常住人口的比例计算得到。理论上，城镇化率作为反映城镇化水平的指标，一般与其经济发展相当;且城镇化水平越高，土地收入对当地政府的基金收入影响也越大。2016年全国115个城市各变量的描述性统计如表2所示。
2.2 实证检验
表3为政策偏差度对人均GDP的影响。模型1和模型2区分了政策偏差指数（index1）的影响，模型2和模型3（2016）区分了政策偏差指数（index1）的调节作用。总的来看，政策偏差水平越高（即指数越小），对本地经济越不利;但在考虑交互项后，情况则出现了重要的分化。
无论是模型1还是模型2，人均固定资产投资，人均存贷款和城镇化率的回归系数都为正，表明其对人均收入都具有显著的促进作用。在模型2中，当引入政策偏差指数后，可以发现其与人均收入具有负相关关系，即相对中央政策，一个地方的政策偏差越大（即政策偏差度指数越小）时，该地方的人均收入会越高，原因是因地方竞争，地方政府根据自身经济状况行使了没有被明确界定的“自由裁量权”。
模型3（2016）中再次引入政策偏差指数与城镇化率的乘积项。AIC和BIC都相对较小，表明选择模型3作为经济模型比较理想。尽管政策偏差指数仍为负，且较模型2有扩大趋势，但交叉项的出现却使其影响出现了分化。表4是对这种影响所作的一个模拟。第（1）栏政策偏差指数对城镇化率的影响，当政策偏差以均值（0.129 8）、少于或大于一个标准差（0.051 2）取值时，随着政策偏差指数的提高（0.078 6、0.129 8、0.181 0），城镇化率每增加一个单位引起各地人均收入的预期改变在增加（6.910 2、8.194 4、9.478 5）。其次，从第（2）栏城镇化率对政策偏差的影响来看，当城镇化率以均值（0.556 0）、少于或大于一个标准差（0.124 6）取值时，随着城镇化率的提高（0.431 4、0.556 0、0.680 6），政策偏差指数每增加一个单位引起各地人均收入的预期改变由负转正（-5.608 4、-2.483 4、0.641 7）。进一步，因城镇化率的高低，政策偏差指数对各地人均收入的影响出现了分化。
所以，城镇化率越低，政策偏差指数与各地人均收入负相关程度就越高。反之，城镇化率越高，尤其在大于65.51%（16.428 2/25.080 6=65.51%）时，政策偏差指数与各地人均收入呈正相关，这可以解释表1中上海、重庆、北京、天津的PPP项目金额较低的现象。
2.3 稳健性检验
为了检验回归结果的稳健性，将人均收入、人均固定资产投资、人均存贷款和城镇化率指标换为2017年数据。由于2017年共有188个地市有PPP项目，样本量扩大了，各主要变量描述性统计如表5所示。
使用普通最小二乘法（OLS）对2017年全国各地市的数据运用模型3回归分析，结果见表3的模型3（2017）。各变量系数虽然均有不同程度变化，但方向未变，上述分析结论仍然成立。基于新数据集，政策偏差指数与人均收入间的负相关关系有所减弱，结合交互项，超过39.69%（8.313 4/20.946 4）的城镇化率就足以让两者之间转化为正相关关系。该结论也较好地验证了前文的计量结果是稳健的。
3 拓展性分析
在上述实证分析中，还有两个问题需要解决：PPP项目存在的空间集聚性问题，模型结果的内在传导机制。
3.1 空间集聚性问题
为验证各地市之间存在的空间效应，基于模型3，本部分运用空间计量模型进行实证分析。使用Moran′s I指数检验得到表6。2016年的数据空间相关性似乎不强，可能是因为数据量较少的原因，2016年有PPP项目的115个地市，分布不均衡。2017年，随着拥有PPP项目的地市的增多，该指数达到2.617。基于以上原因，通过构造地理加权回归矩阵来代替相邻矩阵，并对2016、2017年的数据均作空间分析。
表7是对2016年数据回归并进行效应分解的结果。Rho值在统计上显著，进一步验证了空间效应的存在。从各项回归系数来看，与表3存在差异，但方向均未变化。其中，直接效应是主要的，间接效应数值较小，均在10%水平下统计显著，仍反映出政策偏差指数主要通过调节机制作用于地方经济发展。
为进一步确认结果的稳健性，对2017年作回归分析，结果见表8，充分反映出政策偏差指数通过城镇化这一通道对经济增长所发挥的调节作用。相比于表7，此时政策偏差指数与人均收入之间关系变化所需要的城镇化率的临界点变为42.43%（11.676 2/27.519 1），即超过这一数值的区域，政策偏差指数与人均收入正相关，反之负相关。此时，低于42.43%的地级市仅有25个，绝大部分集中在中西部地区，经济发展水平普遍较低。而临界点之上的地级市，借助城镇化的调节作用，政策偏差指數与经济增长之间发生正相关关系，这些地区的经济发展水平相对好一些。 3.2 内在传导机制
由此，在经济发展水平较低、城镇化率较低的情况下，一些地区会通过行使“自由裁量权”来促进本地经济的发展。但对大部分经济获得充分发展的地区而言，政策偏差指数与本地经济呈正相关关系。这主要是因为在城镇化率较高的情况下，政策偏差指数的调节作用超过了自身的副作用所致。
（1） 城镇化率指标。在上述计量分析过程中，包括多种交互项，如政策偏差指数与人均固定资产投资、人均存贷款余额等的交互项，但只有与城镇化率的交互项回归结果显著。结合交互项，不论地方政府基于地方竞争，采取了何种“自由裁量权”，最终目的是促进本地经济的发展，本地经济发展中大概率会出现城镇化加速的过程，由此导致该交互项与各地人均收入呈正相关关系。部分城镇化率不高的地方没有出现这种情况，从空间角度来看，应该是出现了较大的溢出所致。
（2） 内在化传导过程。在计量分析过程中本文最初是利用取对数方法处理政策偏差指数对地方人均收入的影响，但结果却不真实，因为一旦加入交互项，尤其在应用空间计量方法之后，对绝大部分地市来说，政策偏差指数的综合效应发生根本的改变，这意味着政策偏差指数借助城镇化率这一指标对地方人均收入产生影响，更主要是通过一个内在化的渠道在发挥作用。
4 结论与启示
通过政策偏差指数，研究了其与地方经济发展的关系。分析2016年及2017年的回归结果，政策偏差指数与地方的人均GDP呈负相关关系，随着城镇化率的提高，达到某一临界点后，这种负相关性消失，两者转化为正相关性。在空间滞后回归模型中，2017年，这个临界点只有42.43%，样本中绝大部分地市超过这个城镇化率的临界点。原因是地方政府通过城镇化率获得了某种“人口红利”，且通过城镇化率这一综合性指标，内在化地传导到经济增长变量上。虽然之前的一些研究认为地方政府为了在地方竞争中胜出，会采取一些“自由裁量权”，有效影响地方经济的发展。但本文得出的结论是，这种情况并不普遍，且相对其努力与中央保持一致的程度，是微不足道的。
抵消地方政策的偏差度，关键是中央制定符合实际的、适应经济发展需要的经济大政方针，如新型城镇化建设，地方政府围绕这一中心开展工作，有效地将政策偏差指数与地方经济增长水平的负相关转化为正相关。在此前提下，适当提高地方政府的“自由裁量权”，有助于发挥地方政府的主观能动性，有效改善地区之间的差异化。在城镇化率较低的地区，可能自身有很多特殊情况，给予“自由裁量权”，在统一框架下区别对待，有助于改善各地区的差异化发展问题。
参考文献
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关键词：政策偏差;经济增长;PPP;调节作用
中图分类号：F06 文献标志码：A
文章编号：1006-1037（2021）03-0140-07
林毅夫教授曾将中国过去30年的经济成就称之为一大奇迹，这个奇迹一直是一个热门的研究话题。学界大多认为，地方政府对地方经济增长有重要影响。如Cheung[1]认为，中国经济增长动力来自于县域之间的竞争，根源在于县政府有很大的自主权，事实上是地方竞争。学者们很早就将地方竞争问题引入到经济增长模型中。蒂布特[2]在1956年提出著名的假定时就指出，地方政府之间存在的竞争在经济中发挥着巨大作用。但地方竞争何以影响到地方经济，学者们尚未能给出一个较好的解释方式。分析中国样本，主要有两个倾向：用地方官员的特征作为代变量，识别不同地方政府的差异，如周黎安等[3-6]发现地方官员的特征对本地经济增长有显著的影响;通过现有综合指标或构建综合指标，如杨冬梅等[7]，在城镇化、市场化、对外开放度等指标基础上构建制度因素的综合指标，韩剑等[8]根据各行业的比重、劳动投入和实际总产值等变量，构造各地政府干预的资源错配指数，唐杰等[9]采用的中国省域治理综合指数等。以上研究结果仅考察了地区间的差异性，没有考虑中央政府的作用。实际上，地方政府决策的自由度对地方经济发展的意义远大于地方政府之间的差异。地方政府间的竞争必须以中央政府所指定的政策作为背景。这一点已被学界关注，詹新宇等[10]使用從中央到地方的不同层级的财政收入来构造财政收入分权指数即是一例。但更常见的是从政策偏差视角分析这一问题。杨宏山[11]指出，作为单一制国家，“如果地方政府拥有较为宽泛但并非明确界定的自由裁量权”，将导致政策出现偏差。张洁梅等[12]指出地方政府投融资平台风险管理中存在政策偏差，王军强等[13]发现北京养老服务政策在基层也出现了偏差。为将这种偏差量化以便带入现有的研究中，韩克勇等[14]基于中央政策目标的制定与各省份的完成情况构造政策的制定与执行效果偏差指数。本文采用中央和地方政府的政策偏差度指数——运用PPP政策相关的文本构造政策偏差指数来研究地方竞争对各地经济发展的影响，并从以下两个方面研究：一是从PPP政策偏差入手，PPP政策是地方政府自2015年以来在中央政府的统一规定下，根据自身财政、经济发展状况促进本地经济发展、基础设施建设的重要手段。政府与社会合作的PPP项目是普惠金融的重要组成部分，在积极引导社会资金支持和服务“三农”、优化财政资金供给和降低财政债务风险等方面发挥了重要作用[15]。刘晓明等[16]基于新旧动能转换的视角就发现山东省的经济增长存在明显的空间溢出效应，可通过PPP方式来增加社会投资进一步促进经济增长，因此PPP政策也自然成为衡量中央政府和地方政府政策偏差的理想指标。二是从更广泛的机制方面考察政策偏差对地方经济发展的影响，迄今的研究大部分将之归于独立变量，本文侧重于对其调节作用的检验，扩大了其对经济机制的传导途径，有利于更好地探索两者之间的复杂关系。
1 地方经济差异与PPP项目
中央大力推广PPP模式时，各地差异比较明显。图1是基于财政部“政府和社会资本合作中心”的数据并按传统的东、中、西部标准予以区分，时间截至2019年10月31日。可知，西部的GDP水平最低，但PPP项目金额却最高，中部地区GDP水平只有东部的44%，PPP入库金额却是东部的87%。这些说明，地区经济发展状况与PPP发展水平呈反向关系，PPP项目确实为那些财政状况有可能不是很好的中西部地区提供了发展基础设施项目的便利。
如果将观察层级进一步放大到省、直辖市，这种反向关系不够明显，且极具差异性与不平衡性。如表1所示（PPP入库金额根据财政部“政府和社会资本合作中心”数据整理;GDP数据摘自2019年国家统计年鉴），西部有入库金额极高的省份，如贵州、云南，也有较低的，如宁夏、青海、西藏。东部有入库金额很高的，如浙江、山东，但上海、北京均较低。实际上，即使把上述GDP数据换为财政数据，得到的结果也差不多。而且，如果把数据进一步放大到地级市，情况就更为复杂。PPP发展的不平衡性是各地根据自身的经济、财政、金融等状况所采取相应政策的结果。因地方竞争及地方政府所具有的“自由裁量权”而出现的政策偏差，是对这种各地不同情况的重要反映。
2 实证检验
运用线性回归模型对PPP政策偏差指数与地方经济发展的关系进行分析。模型中的主要变量包括：衡量全国在2016、2017年两年有PPP项目的地级市经济增长绩效的被解释变量、测度地方政策偏差的解释变量以及代表各地级市特征的控制变量。
2.1 模型与数据
为简化分析，衡量各地市增长绩效时，本文采用人均GDP，即各地市的GDP总量除以该地市的常住人口作为被解释变量，不再考虑人口因素。相关GDP和人口数据主要来自各地市统计年鉴和统计公报。假定增长函数为一次齐次函数，根据一般意义上的核算方程
其中，K为资本，N为人口，在两边同除以N，得
在（3）式线性模型基础上，本文根据相关检验加入空间因子
其中，βI表示各解释变量和控制变量的回归系数，ε为误差项。index1*urb项代表交叉乘积项，因为政策偏差不一定单独对GDP产生作用，往往作为一个调节因子在某些具体政策中发挥作用，对城镇化率的乘积项可能将更好地捕捉到这种影响。 本文数据基于明树数据公司（http：//bridata.com）收集的全国PPP项目，整理后，涉及2016年115个地市、2017年188个地市，其中PPP项目主要包括农林水利、综合开发、交通运输和市政公用事业等领域。政策偏差指数（index1）是核心解释变量，可以通过利用文本相似度算法，剔除不可观测到的城市样本数据，对比地方政府与中央财政部发布的PPP政策的文本差异计算得到。各地方政策相关文件主要基于人民政府及主要相关部门（如发改委、财政局、农业局、公路局、交通局、环保局等）网站公布的数据。指数的取值范围在0～1之间，越接近1说明所制定的PPP政策越与中央政策保持一致，反之，越接近0则表示该地所制定的PPP政策与中央政策越不一致。
回归中的控制变量，首先是人均固定资产投资（percap），用各地市在某一年的的固定资产投资总额除以该市的常住人口。其次，人均存贷款（persnl），以各地市在一年中的存贷款之和除以该地市的常住人口计算得到，该变量代表各地市的金融发展水平，当各地在发展基础设施时，资金融通是除了财政收入之外的重要途径。第三，城镇化率（urb），以当年该地市的城镇人口占常住人口的比例计算得到。理论上，城镇化率作为反映城镇化水平的指标，一般与其经济发展相当;且城镇化水平越高，土地收入对当地政府的基金收入影响也越大。2016年全国115个城市各变量的描述性统计如表2所示。
2.2 实证检验
表3为政策偏差度对人均GDP的影响。模型1和模型2区分了政策偏差指数（index1）的影响，模型2和模型3（2016）区分了政策偏差指数（index1）的调节作用。总的来看，政策偏差水平越高（即指数越小），对本地经济越不利;但在考虑交互项后，情况则出现了重要的分化。
无论是模型1还是模型2，人均固定资产投资，人均存贷款和城镇化率的回归系数都为正，表明其对人均收入都具有显著的促进作用。在模型2中，当引入政策偏差指数后，可以发现其与人均收入具有负相关关系，即相对中央政策，一个地方的政策偏差越大（即政策偏差度指数越小）时，该地方的人均收入会越高，原因是因地方竞争，地方政府根据自身经济状况行使了没有被明确界定的“自由裁量权”。
模型3（2016）中再次引入政策偏差指数与城镇化率的乘积项。AIC和BIC都相对较小，表明选择模型3作为经济模型比较理想。尽管政策偏差指数仍为负，且较模型2有扩大趋势，但交叉项的出现却使其影响出现了分化。表4是对这种影响所作的一个模拟。第（1）栏政策偏差指数对城镇化率的影响，当政策偏差以均值（0.129 8）、少于或大于一个标准差（0.051 2）取值时，随着政策偏差指数的提高（0.078 6、0.129 8、0.181 0），城镇化率每增加一个单位引起各地人均收入的预期改变在增加（6.910 2、8.194 4、9.478 5）。其次，从第（2）栏城镇化率对政策偏差的影响来看，当城镇化率以均值（0.556 0）、少于或大于一个标准差（0.124 6）取值时，随着城镇化率的提高（0.431 4、0.556 0、0.680 6），政策偏差指数每增加一个单位引起各地人均收入的预期改变由负转正（-5.608 4、-2.483 4、0.641 7）。进一步，因城镇化率的高低，政策偏差指数对各地人均收入的影响出现了分化。
所以，城镇化率越低，政策偏差指数与各地人均收入负相关程度就越高。反之，城镇化率越高，尤其在大于65.51%（16.428 2/25.080 6=65.51%）时，政策偏差指数与各地人均收入呈正相关，这可以解释表1中上海、重庆、北京、天津的PPP项目金额较低的现象。
2.3 稳健性检验
为了检验回归结果的稳健性，将人均收入、人均固定资产投资、人均存贷款和城镇化率指标换为2017年数据。由于2017年共有188个地市有PPP项目，样本量扩大了，各主要变量描述性统计如表5所示。
使用普通最小二乘法（OLS）对2017年全国各地市的数据运用模型3回归分析，结果见表3的模型3（2017）。各变量系数虽然均有不同程度变化，但方向未变，上述分析结论仍然成立。基于新数据集，政策偏差指数与人均收入间的负相关关系有所减弱，结合交互项，超过39.69%（8.313 4/20.946 4）的城镇化率就足以让两者之间转化为正相关关系。该结论也较好地验证了前文的计量结果是稳健的。
3 拓展性分析
在上述实证分析中，还有两个问题需要解决：PPP项目存在的空间集聚性问题，模型结果的内在传导机制。
3.1 空间集聚性问题
为验证各地市之间存在的空间效应，基于模型3，本部分运用空间计量模型进行实证分析。使用Moran′s I指数检验得到表6。2016年的数据空间相关性似乎不强，可能是因为数据量较少的原因，2016年有PPP项目的115个地市，分布不均衡。2017年，随着拥有PPP项目的地市的增多，该指数达到2.617。基于以上原因，通过构造地理加权回归矩阵来代替相邻矩阵，并对2016、2017年的数据均作空间分析。
表7是对2016年数据回归并进行效应分解的结果。Rho值在统计上显著，进一步验证了空间效应的存在。从各项回归系数来看，与表3存在差异，但方向均未变化。其中，直接效应是主要的，间接效应数值较小，均在10%水平下统计显著，仍反映出政策偏差指数主要通过调节机制作用于地方经济发展。
为进一步确认结果的稳健性，对2017年作回归分析，结果见表8，充分反映出政策偏差指数通过城镇化这一通道对经济增长所发挥的调节作用。相比于表7，此时政策偏差指数与人均收入之间关系变化所需要的城镇化率的临界点变为42.43%（11.676 2/27.519 1），即超过这一数值的区域，政策偏差指数与人均收入正相关，反之负相关。此时，低于42.43%的地级市仅有25个，绝大部分集中在中西部地区，经济发展水平普遍较低。而临界点之上的地级市，借助城镇化的调节作用，政策偏差指數与经济增长之间发生正相关关系，这些地区的经济发展水平相对好一些。 3.2 内在传导机制
由此，在经济发展水平较低、城镇化率较低的情况下，一些地区会通过行使“自由裁量权”来促进本地经济的发展。但对大部分经济获得充分发展的地区而言，政策偏差指数与本地经济呈正相关关系。这主要是因为在城镇化率较高的情况下，政策偏差指数的调节作用超过了自身的副作用所致。
（1） 城镇化率指标。在上述计量分析过程中，包括多种交互项，如政策偏差指数与人均固定资产投资、人均存贷款余额等的交互项，但只有与城镇化率的交互项回归结果显著。结合交互项，不论地方政府基于地方竞争，采取了何种“自由裁量权”，最终目的是促进本地经济的发展，本地经济发展中大概率会出现城镇化加速的过程，由此导致该交互项与各地人均收入呈正相关关系。部分城镇化率不高的地方没有出现这种情况，从空间角度来看，应该是出现了较大的溢出所致。
（2） 内在化传导过程。在计量分析过程中本文最初是利用取对数方法处理政策偏差指数对地方人均收入的影响，但结果却不真实，因为一旦加入交互项，尤其在应用空间计量方法之后，对绝大部分地市来说，政策偏差指数的综合效应发生根本的改变，这意味着政策偏差指数借助城镇化率这一指标对地方人均收入产生影响，更主要是通过一个内在化的渠道在发挥作用。
4 结论与启示
通过政策偏差指数，研究了其与地方经济发展的关系。分析2016年及2017年的回归结果，政策偏差指数与地方的人均GDP呈负相关关系，随着城镇化率的提高，达到某一临界点后，这种负相关性消失，两者转化为正相关性。在空间滞后回归模型中，2017年，这个临界点只有42.43%，样本中绝大部分地市超过这个城镇化率的临界点。原因是地方政府通过城镇化率获得了某种“人口红利”，且通过城镇化率这一综合性指标，内在化地传导到经济增长变量上。虽然之前的一些研究认为地方政府为了在地方竞争中胜出，会采取一些“自由裁量权”，有效影响地方经济的发展。但本文得出的结论是，这种情况并不普遍，且相对其努力与中央保持一致的程度，是微不足道的。
抵消地方政策的偏差度，关键是中央制定符合实际的、适应经济发展需要的经济大政方针，如新型城镇化建设，地方政府围绕这一中心开展工作，有效地将政策偏差指数与地方经济增长水平的负相关转化为正相关。在此前提下，适当提高地方政府的“自由裁量权”，有助于发挥地方政府的主观能动性，有效改善地区之间的差异化。在城镇化率较低的地区，可能自身有很多特殊情况，给予“自由裁量权”，在统一框架下区别对待，有助于改善各地区的差异化发展问题。
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