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干旱区地理 >

2025 , Vol. 48 >Issue 5: 930 - 940

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2024.525

区域发展

国土空间生态保护修复对中国脱贫地区经济发展的影响——基于PSM-DID方法的实证分析

  • 张帅航 ,
  • 原野 ,
  • 苗颖凤 ,
  • 曹辰瑜 ,
  • 赵嘉瑜 ,
  • 王霜 ,
  • 李倩
展开
  • 山西财经大学公共管理学院，山西 太原 030006
原野（1989-），男，博士，副教授，主要从事国土空间生态保护修复等方面的研究. E-mail:

张帅航（2000-），男，硕士研究生，主要从事国土空间生态保护修复等方面的研究. E-mail:

收稿日期: 2024-09-03

  修回日期: 2024-11-25

  网络出版日期: 2026-03-11

基金资助

教育部人文社会科学研究项目(23YJC630222)

国家自然科学基金项目(41907408)

山西省基础研究计划项目(202303021211138)

收起

Impact of territorial spatial ecological protection and restoration on the economic development of China poverty-alleviated regions:Empiricalanalysis based on PSM-DID method

  • Shuaihang ZHANG ,
  • Ye YUAN ,
  • Yingfeng MIAO ,
  • Chenyu CAO ,
  • Jiayu ZHAO ,
  • Shuang WANG ,
  • Qian LI
Expand
  • School of Public Administration, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030006, Shanxi, China

Received date: 2024-09-03

  Revised date: 2024-11-25

  Online published: 2026-03-11

Fold

摘要

探究国土空间生态保护修复对中国脱贫地区经济发展的影响，可为脱贫地区经济可持续发展及后脱贫时代相对贫困地区乡村振兴工作提供科学依据。运用倾向得分匹配-双重差分（PSM-DID）模型，对我国“十三五”期间及“十四五”期间第一批、第二批国家级山水林田湖草沙一体化保护和修复工程项目（“山水工程”）共涉及的58个国家级脱贫县和与其自然社会经济本底条件类似的182个未列入国家“山水工程”的脱贫县的2010—2020年的经济面板数据进行对比，测度国土空间生态保护修复对中国脱贫地区经济发展的影响。结果表明：（1） 在其他条件不变的情况下，相对于未实施国土空间生态保护修复的脱贫地区，实施国土空间生态保护修复的脱贫县经济发展速率显著提高了0.0329，这一结论在进行了平衡性检验、平行趋势检验及安慰剂检验等稳健性检验后仍成立。（2） 国土空间生态保护修复实施中，宜考量工程实施带动经济发展的近远期效应。生态产品价值实现作为可持续推动脱贫地区经济发展重要手段，宜在完善相关生态产品价值实现制度的基础上，给脱贫地区更多政策支持，助力其实现“绿水青山”向“金山银山”转化。

关键词： 国土空间生态保护修复; 脱贫地区; 经济发展; PSM-DID

本文引用格式

张帅航 , 原野 , 苗颖凤 , 曹辰瑜 , 赵嘉瑜 , 王霜 , 李倩 . 国土空间生态保护修复对中国脱贫地区经济发展的影响——基于PSM-DID方法的实证分析[J]. 干旱区地理, 2025 , 48(5) : 930 -940 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2024.525

Abstract

Exploring the impact of territorial spatial ecological protection and restoration on the economic development of China’s poverty-alleviated regions provides valuable insights for promoting sustainable economic development and rural revitalization in these areas during the post-poverty era. Using the double-difference propensity score matching (PSM-DID) model, this study analyzed economic panel data from 58 national-level poverty-alleviated regions involved in the first and second batches of national integrated protection and restoration projects for mountains, rivers, forests, farmlands, lakes, grasslands, and deserts (the “Shanshui Project”) during China’s 13th and 14th Five-Year Plans. These were compared with data from 182 non-participating poverty-alleviated regions that had similar natural, social, and economic conditions from 2010 to 2020. This study assesses the impact of ecological protection and restoration on the economic development of these regions. The results indicate the following: (1) Under otherwise unchanged conditions, the economic development rate of poverty-alleviated regions implementing territorial spatial ecological protection and restoration increased significantly by 0.0329 compared to regions that did not implement such measures. This conclusion remains robust after balance tests, parallel trend tests, and placebo tests. (2) In the implementation of spatial ecological protection and restoration, both short-term and long-term economic development effects should be considered. Realizing the value of ecological products is a key driver of sustainable economic development in poverty-alleviated regions. To achieve this, increased policy support is recommended for this region, with a focus on improving systems for realizing the value of ecological products. This approach would enable these areas to successfully transform “green waters and mountains” into “golden mountains and silver mountains”.

Key words： national spatial ecological protection and restoration; poverty-alleviated regions; economic development; PSM-DID

党的十八大以来，在习近平生态文明思想指引下，我国国土空间生态保护修复工作取得历史性成就。2022年12月13日，联合国《生物多样性公约》第十五次缔约方大会第二阶段会议期间宣布，践行中国山水林田湖草生命共同体理念的“中国山水林田湖草沙一体化保护和修复工程（简称山水工程）”入选联合国首批十大“世界生态恢复旗舰项目”，这表明我国国土空间生态保护修复项目正在为全球生态系统保护修复提供方案和智慧[1]。我国生态保护修复工程主要分布在国土空间的生态敏感区和重要生态功能区，其与我国贫困发生区在地理上高度重叠[2]。脱贫攻坚战略实施以前，全国95%以上的绝对贫困人口分布在生态极度脆弱的生态敏感区和重要生态功能区[3]。因此，新时代我国国土空间生态保护修复工作与脱贫攻坚国家发展战略高度融合。生态保护修复工作与脱贫攻坚战略高度融合既为美丽中国建设奠定了坚实的绿色根基，又促进了脱贫地区社会经济的可持续发展。随着我国各层级国土空间生态保护修复工作的广泛开展，分析国土空间生态保护修复对区域经济发展的影响，是后脱贫时代相对贫困地区乡村振兴工作需要关注的重要问题。然而，目前对上述问题的学理研究尚未见诸报道。
关于我国国土空间生态保护修复，学者们根据“山水林田湖草是一个生命共同体”理念，提出国土空间生态保护修复主要理论，包括景观格局与过程耦合、景观多功能性、景观可持续性、生态恢复力等[4-8]。在此基础上，学者们从资源约束、修复目标、修复方式等视角对国土空间生态保护修复方法进行探讨，提出在生态刚性约束背景下的基于自然解决方案[9]、生态恢复力视角提出的生态保护修复模式选择[10]以及耦合社会-生态目标的国土空间生态保护修复布局研究路径[9]。关于我国脱贫地区社会经济可持续发展状况，学者们从脱贫稳定性评价[11-12]、脱贫长效机制[13-14]等视角出发，提出巩固脱贫成果，建立长效脱贫机制是脱贫地区可持续发展的基石[15-16]。从国土空间生态保护修复与区域社会经济发展关系来看，学者们主要关注了生态产品价值实现路径、存在的问题以及政策优化[17-18]等，核心观点有：生态保护修复提升了生态产品价值[19]，而生态产品价值实现则是“绿水青山”向“金山银山”转化的重要路径，是脱贫农户益贫增收的重要渠道[20]。总体来看，学者们关注了国土空间生态保护修复的理论与方法及生态保护修复中生态产品价值实现机制，但仍没有明确回答国土空间生态保护修复对区域经济发展的效应，没有系统揭示国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的作用机制。
针对上述研究不足，本文以我国国土空间生态保护修复的旗舰工程——国家级“山水工程”为例，运用倾向得分匹配-双重差分（PSM-DID）模型，对我国“十三五”期间第一批、第二批、第三批及“十四五”期间第一批、第二批国家级“山水工程”涉及的58个国家级脱贫县和与其自然社会经济本底条件类似的182个未列入国家“山水工程”的脱贫县的2010—2020年的经济面板数据进行对比，测度国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的影响，并解构国土空间生态保护修复对脱贫地区社会经济发展的作用机制。

1 数据与方法

1.1 研究区域

本文选取“十三五”和“十四五”期间五批国家级“山水工程”涉及的58个国家级脱贫县和同期未列入国家“山水工程”的182个脱贫县作为研究对象。将“山水工程”涉及的58个国家级脱贫县设置为处理组，而未列入国家“山水工程”的182个脱贫县设置为对照组。处理组和对照组具体信息如表1所示。
表1 处理组和对照组县域选取

Tab. 1 County selection for the treatment group and control group

处理组（58个）
 对照组（182个，PSM筛选前）
围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、平泉市、娄烦县、静乐县、宁武县、同江市、抚远市、桦川县、绥滨县、汤原县、饶河县、桦南县、安图县、于都县、宁都县、赣县区、会昌县、寻乌县、安远县、兴国县、上犹县、石城县、南康区、瑞金市、封丘县、滑县、秭归县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、巴东县、乳源瑶族自治县、马山县、隆安县、天等县、龙州县、田东县、平果市、德保县、靖西市、那坡县、凌云县、乐业县、田林县、隆林各族自治县、西林县、广安区、纳雍县、赫章县、大方县、安塞区、延川县、延长县、宜川县、吴起县、宜君县、印台区、古浪县 虞城县、睢县、新县、商城县、郧县、郧西县、红安县、英山县、封开县、广宁县、武乡县、兴县、岚县、和顺县、平顺县、六枝特区、西秀区、安龙县、周至县、镇安县、横山区、南郑区、佳县、勉县、略阳县、洋县、上林县、田阳区、资源县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、大新县、宁明县、昭平县、富川瑶族自治县、凤山县、忻城县、东兰县、金秀瑶族自治县、宣汉县、和龙市、遂川县、万安县、永新县、吉安县、井冈山市、莲花县、乐安县、广昌县、横峰县、修水县、承德县、隆化县、滦平县、明水县、青冈县、望奎县、兰西县、海伦市、克东县、拜泉县、代县、偏关县、河曲县、盐山县、饶阳县、临城县、甘南县、泰来县、延寿县、林甸县、保德县、岢岚县、神池县、五寨县、右玉县、海兴县、巨鹿县、南皮县、新河县、广宗县、镇赉县、通榆县、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、龙井市、汪清县、靖宇县、大安市、广信区、余干县、鄱阳县、茶陵县、炎陵县、新邵县、邵阳县、隆回县、洞口县、绥宁县、新宁县、武冈市、平江县、石门县、慈利县、安化县、宜章县、汝城县、桂东县、安仁县、新田县、中方县、范县、台前县、兰考县、汝阳县、竹山县、竹溪县、房县、丹江口市、恩施市、利川市、建始县、宣恩县、咸丰县、来凤县、鹤峰县、江华瑶族自治县、水城区、正安县、道真仡佬族苗族自治县、吴川市、习水县、普定县、龙胜县、罗城仫佬族自治县、环江县、巴马县、都安县、大化县、晴隆县、荔波县、罗甸县、望谟县、册亨县、黄平县、雷山县、麻江县、平塘县、长顺县、三都县、榕江县、台江县、从江县、沿河县、兴仁市、平坝区、镇宁县、水城区、威宁县、黔西市、织金县、清涧县、米脂县、石楼县、方山县、汾西县、隰县、吉县、大宁县、定边县、子洲县、蒲城县、澄城县、耀州区、白水县、天祝藏族自治县、皋兰县、宁陵县、商水县、民权县、柘城县

注：PSM为倾向得分匹配。下同。

1.2 数据来源

文中脱贫县2010—2020年的经济数据（年末金融机构各项贷款、城乡居民储蓄存款余额、地方财政一般预算支出、地区生产总值、社会消费品零售总额、工业总产值、农林牧渔业从业人员数、年末总人口）是在整理《中国县域统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、各省市统计年鉴、县级统计年鉴等的基础上，对历年的数据进行统计分析后得到。2010—2020年地面起伏度等数据通过中国科学院资源环境科学数据平台（https://www.resdc.cn）得到。

1.3 指标选取

（1） 被解释变量。脱贫地区经济发展水平：本文以当年地区生产总值（GDP）与上一年度GDP之差同上一年度GDP之比来衡量县区经济发展情况。若比值大于0，则表示该地区GDP呈正增长，且比值越大代表地区经济发展水平越高；若比值小于0，则表示该地区GDP呈负增长，且比值越小代表GDP下降程度越高。
（2） 解释变量。DID表示国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的影响效应，以“是否受到国土空间生态保护修复”和“是否为国土空间生态保护修复实施年份”的交乘项（即时间政策交乘项）来衡量。经过PSM筛选后，通过DID方法得到DID回归系数，若回归系数为正，则表示国土空间生态保护修复能够提高脱贫地区经济发展。
（3） 控制变量。本文认为，除了国土空间生态保护修复政策的实施促进县区经济发展之外，地方经济社会发展对县区经济增长亦具有一定的影响。例如，地区经济的发展可能提高贫困人口的收入，而地方工业企业的发展可能会创造就业机会，促进贫困人口收入增加；地方政府财政实力的提升或许能够为贫困人口提供更多公共服务以减缓贫困情况。此外，地面起伏度也是相关区域经济发展的一个重要因素[21-23]。因此，为更科学地评估国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的影响效应，本文选取以下变量作为控制变量：地面起伏度、金融风险、政府规模、产业结构、社会消费零售总额、消费能力、工业总产值占GDP比例。
（4） 其他变量。在构建多期DID模型中，为更加精确地估计处理效应并减少时间趋势对结果的影响，应加入时间虚拟变量。同时，为了控制不随时间变化的个体层面的固定特征对结果的潜在影响，本文引入政策虚拟变量。
本文关于各变量的描述性统计如表2所示。
表2 变量定义与描述性统计

Tab. 2 Variable definition and descriptive statistics

变量名称 计算方式 均值 标准差 最小值 最大值
经济发展 （现期GDP-基期GDP）/基期GDP 0.12 0.11 -0.46 0.98
时间虚拟变量 2016年之前取值为0，2016年之后取值为1 0.45 0.49 0.00 1.00
政策虚拟变量 接受生态保护修复的县取值为1；否则为0 0.24 0.43 0.00 1.00
DID变量 时间虚拟变量×政策虚拟变量 0.11 0.31 0.00 1.00
地面起伏度 县区地面起伏度 1.15 3.11 0.01 48.00
金融风险 金融机构贷存比 1.94 12.37 0.05 204.77
政府规模 公共财政支出/GDP 0.35 0.19 0.07 2.07
产业结构 第一产业劳动力/总人口 0.29 0.12 0.03 2.71
社会消费零售总额 县区社会消费零售总额 29.35 28.86 1.18 283.30
消费能力 社会消费品零售总额/GDP 0.32 0.15 0.03 1.54
工业总产值占GDP比例 工业总产值/GDP 0.37 0.16 0.01 0.99

注：GDP为脱贫县地区生产总值；DID为双重差分。下同。

1.4 研究方法

1.4.1 PSM-DID方法的基本思想

PSM和DID相结合的方法常被用来进行评估政策或改革的效应。在实施DID分析之前，首先运用PSM方法对处理组与对照组进行匹配，以识别最为相似的个体。即，在生态保护修复区和未进行生态保护修复区中找到尽可能相似的2个县，使得其在除“是否受到国土空间生态保护修复”这一特征有差异外，其余特征尽可能保持一致。此外，PSM-DID方法还可以有效避免国土空间生态保护修复与区域经济发展的内生性问题[23-25]。本文以2016年“国土空间生态保护修复实施”作为政策冲击，通过PSM方法将进行了生态保护修复的县域和未进行生态保护修复的县域进行1:1近邻匹配和DID回归。
为对处理组和对照组的样本进行匹配，本研究采用PSM法，具体步骤为：（1） 选择地表起伏程度、金融风险、政府规模、产业结构、社会消费零售总额、消费能力以及工业总产值占GDP比例作为匹配变量，并将半径值设定为0.01，基于此进行有放回的一对一近邻卡尺匹配；（2） 基于因变量（GDP增长率）及控制变量的集合进行倾向得分的计算；（3） 依据所获得的倾向得分，为研究中的处理组个体匹配相应的对照组个体。

1.4.2 模型构建

本文使用PSM-DID方法分析国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的影响。首先，通过PSM方法将处理组与相似的对照组匹配，然后在匹配后的样本中应用DID方法，评估国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的净影响。模型如下：
$\begin{aligned}\operatorname{Gdpin}_{i t}=\beta_{0}+\beta_{1} \mathrm{DID}+\sum \beta_{2} \text { Control }+\beta_{3} \text { i.time }+r_{i}+\varepsilon_{i t}\end{aligned}$
式中：被解释变量 G d p i n i t为第 i个县第 t年的经济发展水平；解释变量交乘项DID为国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的影响效应；Control为本文的一系列控制变量；i.time为时间虚拟变量； r i为政策虚拟变量； ε i t为随机干扰项； β 0、 β 1、 β 2、 β 3为待估系数。

2 结果与分析

2.1 倾向得分匹配（PSM）结果及检验

2.1.1 PSM结果

PSM结果表明，所有处理组均与相应的对照组相匹配，不存在未匹配的样本，这有助于有效解决检验结果中可能存在的自选择偏差问题（表3）。
表3 倾向得分匹配（PSM）结果

Tab. 3 Propensity score matching (PSM) results

处理 处于共同支持范围内的匹配样本数 总计
不支持 支持
对照组 2 2000 2002
处理组 0 638 638
总计 2 2638 2640

2.1.2 平衡性检验

在完成样本匹配后，需要对其平衡性进行检验，以验证样本是否满足数据平衡的标准。当各变量的标准偏差百分比均保持在10%以内时，表明匹配结果在数据上实现了较为理想的平衡。根据平衡性检验的结果（表4、图1），所有控制变量在匹配后的标准化偏差绝对值均低于10%，符合要求。同时，所有变量在匹配后的t检验结果均小于临界值1.96，且P值均未达到显著水平，这意味着不拒绝处理组与对照组间无显著差异的假设。因此，匹配后的样本显示出对照组与处理组在基本特征上的相似性，匹配效果良好。
表4 PSM平衡性检验结果

Tab. 4 PSM balance test results

变量 匹配前后 处理组
均值		 对照组
均值		 标准偏差
百分比		 t值 P值
地面起伏度 匹配前 0.941 0.971 -4.4 -0.96 0.336
匹配后 0.941 0.926 2.1 0.39 0.693
金融风险 匹配前 0.954 0.889 11.2 2.37 0.018
匹配后 0.954 0.971 -2.8 -0.49 0.622
政府规模 匹配前 0.352 0.348 2.1 0.45 0.652
匹配后 0.352 0.356 -2.5 -0.43 0.666
产业结构 匹配前 0.282 0.284 -2.5 -0.55 0.580
匹配后 0.282 0.286 -3.9 -0.70 0.484
社会消费零售总额 匹配前 25.513 30.115 -17.8 -3.77 0.000
匹配后 25.513 25.966 -1.7 -0.33 0.741
消费能力 匹配前 0.285 0.335 -36.5 -7.77 0.000
匹配后 0.285 0.287 -1.0 -0.18 0.854
工业总产值占GDP比例 匹配前 0.376 0.370 3.9 0.89 0.375
匹配后 0.376 0.370 3.8 0.67 0.505
图1 标准化偏差结果

注：GDP为脱贫县地区生产总值。

Fig. 1 Standardized deviation results

2.1.3 共同支撑检验

为了更加直观具体地展示PSM的匹配效果，基于平衡性检验，通过运用最近邻匹配方法，对处理组与对照组在匹配前后倾向得分值的核密度进行了比较（图2）。研究结果显示，在倾向值匹配之前，处理组与对照组的倾向值概率分布存在显著差异；而在匹配之后，2组的倾向得分值概率分布差异明显缩小，重叠区域显著扩展，样本的概率密度分布趋于一致。这一结果表明，PSM匹配的效果良好，采用的PSM方法所得分析结果可信。
图2 倾向得分值核密度分布

Fig. 2 Kernel density distribution of propensity scores

2.1.4 PSM平行趋势检验

平行趋势检验的主要目的是评估在政策实施前，处理组与对照组样本之间是否具备相似的发展趋势，以此排除政策效果受到其他未观察因素影响的可能性，进而继续进行下一步的DID模型[21]。本文采用事件研究法，选择生态保护修复政策实施前3 a（2013—2015年）和实施后3 a（2017—2019年），估计各期的效应。如图3所示，在2016年政策实施之前各期政策动态效应在0上下波动且不显著，表明在政策实施之前处理组和对照组存在相同的发展趋势，且差异不显著，估计结果基本满足平行趋势假设，可以继续进行DID回归分析。
图3 平行趋势检验结果

Fig. 3 Parallel trend test results

2.2 双重差分（DID）回归结果

基于共同支撑域范围内的数据，通过STATA 17.0软件，在处理组和对照组进行PSM匹配后，去除掉非匹配的样本数据，得到1018个样本数量的处理组和对照组数据，进行DID估计，分析国土空间生态保护修复对脱贫地区经济发展的影响效应，估计结果如表5所示。表5第（1）列展示了在不考虑控制变量的情况下，同时控制了时间固定效应和政策固定效应的检验结果；第（2）列呈现了在加入控制变量但不控制时间和政策固定效应时的检验结果；第（3）列展示了在加入控制变量且同时控制时间和政策固定效应的情况下的检验结果。
表5 国土空间生态保护修复影响脱贫地区经济发展效应的DID回归结果

Tab. 5 DID regression results of the impact of territorial spatial ecological protection and restoration on the economic development of poverty-alleviated regions

变量 （1） （2） （3）
GDP增长率（P值） GDP增长率（P值） GDP增长率（P值）
DID变量 0.0303**（0.0126） -0.0388***（0.0080) 0.0329***（0.0125）
地面起伏度 - 0.0089*（0.0052） 0.0092*（0.0050）
金融风险 - 0.0003（0.0056） 0.0043（0.0055）
政府规模 - -0.0440*（0.0262） -0.0048（0.0259）
产业结构 - -0.0551（0.0384） -0.0107（0.0375）
社会消费零售总额 - -0.0004**（0.0002） 0.0002（0.0002）
消费能力 - -0.0900**（0.0369） -0.1370***（0.0361）
工业总产值占GDP比例 - 0.0151（0.0244） -0.0004（0.0237）
常数项 0.1660***（0.0060） 0.1820***（0.0234） 0.1930***（0.0231）
时间虚拟变量 控制 不控制 控制
政策虚拟变量 控制 不控制 控制
观测值 1018 1018 1018
R-squared 0.118 0.083 0.145

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著；R-squared为一种统计指标，用于表示回归模型中一个自变量对因变量方差的解释比例。下同。

研究发现，经过控制变量且不考虑时间和政策固定效应的检验后，时间政策交乘项DID回归系数（-0.0388）为负；而在考虑时间和政策固定效应且不考虑控制变量情况下，时间政策交乘项DID回归系数（0.0303）在5%的水平上显著且为正，这表明国土空间生态保护修复对脱贫地区的经济发展具有显著的正向促进作用。在控制了控制变量和2个固定效应后，时间政策交乘项DID回归系数为0.0329。这表明，在其他条件不变的情况下，相对于未实施国土空间生态保护修复的脱贫地区，实施国土空间生态保护修复的脱贫县的经济显著提高了0.0329。
综上，国土空间生态保护修复的实施有助于脱贫地区的经济发展。从控制变量的估计结果来看，地面起伏度在10%的显著性水平上产生正向影响；消费能力则在1%的显著性水平上产生负向影响。这一结果表明，地面起伏度显著影响了脱贫地区经济发展水平的提升，而消费能力的提高并没有促进脱贫地区经济发展。此外，金融风险、政府规模、产业结构、社会消费零售总额和工业总产值占GDP比例则未表现出显著影响。其中的原因可能在于，脱贫县样本在政府干预程度和人口规模方面尚未达到对脱贫地区经济发展产生显著影响的标准，与此同时，金融风险上升和产业结构升级也在阻碍经济发展水平的提升，因此目前尚未呈现出明显的影响。

2.3 安慰剂检验

考虑到脱贫地区经济增长的变化可能受到其他政策因素的影响，本文从以下2个方面进行安慰剂检验，以确保基准回归结果的稳健性。
首先，借鉴杨喆等[26]的研究，通过设定虚拟政策时间以构建反事实框架，将政策实施时间提前2 a或3 a，以构建虚拟DID，在此基础上进行回归分析。如果虚拟DID模型的系数仍在1%显著水平之上且为正值，则表明脱贫地区经济发展水平的提升受到其他政策因素或不确定性因素的影响，而非单纯由国土空间生态保护修复政策的实施所驱动；若虚拟DID回归系数较政策实施年份不显著，则可以确定脱贫地区经济发展水平的提升是国土空间生态保护修复的政策效果。表6中第（1）列和第（2）列分别表示国土空间生态保护修复政策实施虚拟时间提前2 a和提前3 a构建虚拟DID的回归结果。研究发现，通过模拟政策实施时间，所得到的虚拟DID回归系数较政策实际实施年份不具有显著性。表明脱贫地区经济发展水平的提升是国土空间生态保护修复政策实施的结果，而非其他政策因素的影响。
表6 稳健性检验结果

Tab. 6 Robustness test results

变量
 （1） （2）
提前2 a（P值） 提前3 a（P值）
DID变量 0.0328**（0.0139） 0.0275*（0.0149）
地面起伏度 0.0322***（0.0051） 0.0312***（0.0053）
金融风险 -0.0141（0.0120） -0.0149（0.0121）
政府规模 -0.0575（0.0454） -0.0561（0.0452）
产业结构 -0.0996（0.0882） -0.1060（0.0879）
社会消费零售总额 0.0017***（0.0004） 0.0016***（0.0004）
消费能力 -0.4030***（0.0756） -0.3970***（0.0758）
工业总产值占GDP比例 0.2690***（0.0624） 0.2710***（0.0627）
观测值 986 986
R-squared 0.504 0.502
其次，基于刘寒波等[27]的研究，从处理组中随机选取部分样本纳入对照组，同时从对照组中随机抽取一部分样本加入处理组，以此构建一个虚拟政策分组。运用本文模型（1）进行500次回归估计，进而获得虚拟DID回归系数的分布情况。如图4所示，虚拟DID回归系数的均值不显著异于0，表明采用随机抽取的虚拟政策分组不会产生国土空间生态保护修复提升脱贫地区经济发展的结果，基准回归结果稳健。
图4 虚拟DID回归系数分布

注：DID为双重差分。

Fig. 4 Distribution of virtual DID regression coefficient

2.4 国土空间生态保护修复提升对脱贫地区经济发展的机制解析

“山水工程”在全国国土空间生态保护修复工作中起着示范带动作用，对保障国家生态安全、提高区域生态系统质量和功能具有重要意义。上述研究结果表明，“山水工程”的实施显著提升了我国脱贫地区社会经济发展。事实上，在乡村振兴背景下，国土空间生态保护修复工作具有明显的公共价值取向，在生态保护修复中公共价值的生产及创造将助力脱贫地区经济可持续发展。具体来看，以“山水工程”为代表的国土空间生态保护修复工程在优化国土空间格局、提升生态产品价值的同时，对项目实施的脱贫地区的“人口、土地、产业、权属、政策”等多要素进行协同综合整治，通过“生态补偿-生态产品价值提升与实现-关联产业增质提效-易地扶贫搬迁”等途径提升脱贫区经济可持续发展能力（图5）。
图5 国土空间生态保护修复影响脱贫地区经济发展机理

Fig. 5 Mechanism of the impact of territorial spatial ecological protection and restoration on the economic development of poverty-alleviated regions

2.4.1 生态补偿

生态脆弱地区通常是贫困人群的聚集地，生态补偿是实现脱贫目标的重要手段。在国土空间生态保护修复大背景下，生态补偿的实施会引导地方政府加强生态建设，并通过改善农村贫困人口的生活状况与生计水平，拓宽农牧民收入，促进农村剩余劳动力再就业，带动区域经济增长。据统计，2018年以来，全国2/3以上的生态保护修复的造林绿化任务安排在贫困地区，5 a来累计在贫困地区选聘生态护林员110×104名，安排中央资金205×108元，结合其他帮扶措施精准带动300多万贫困人口脱贫增收[28-30]。

2.4.2 生态产品价值提升与实现

生态产品价值实现是通过已有或新建的交易机制进行交易，实现外部性的内部化，是脱贫地区“绿水青山”向“金山银山”转化的关键过程。脱贫地区提供的诸如水源涵养、气候调节等公共性生态产品通过纵向生态补偿或者区内/区际横向生态补偿实现其价值[31]。以碳汇等为代表的准公共性生态产品则政府可通过法律或行政管控等方式，对自然资源、生态容量、生态权益等实施总量控制，将非标准化的生态系统服务转化为标准化的“指标”和“配额”产品，通过市场交易方式实现价值[32]。而经过土地整治实施后的新增耕地指标以及水土保持、水源涵养工程建设的林地使用权指标等经营性生态产品则可通过土地、森林权属的出让、转让、出租、抵押、入股等促进资源资产的市场化运营，实现自然资源资产所承载的生态价值[33]。

2.4.3 关联产业增质提效

脱贫地区利用国土空间生态保护修复提升区域生态产品和生态系统服务价值的外溢效应，通过激活区域金融资本、工商资本，开辟“生态保护修复+关联产业”发展新模式，促进脱贫地区生态农业、生态旅游等关联产业增质提效。生态农业和生态旅游通过旅游者消费或购买产品等方式带动农户增收[34]。比如，国家“十三五”第三批山水林田湖草生态保护修复工程试点工程之一的“山西省汾河中上游山水林田湖草生态保护修复工程”实施中，通过土地整治工程对耕地进行提质改造，并充分利用土宜优势，着力打造藜麦产业。同时，该工程实施区依托优美生态环境，发展采摘、垂钓等休闲产业，并对符合条件的农户的土窑洞进行改造，着力打造各具特色的民舍、民窑。“生态保护修复+生态农业”和“生态保护修复+生态旅游”产业的发展带动了区域经济发展。

2.4.4 易地扶贫搬迁

易地扶贫搬迁政策作为精准扶贫的一个重要组成部分，主要包括分散安置与集中安置2种形式。在脱贫地区的分散安置中，主要依赖于安置区现有的公共基础设施和空置房屋等资源，地方政府可以通过回购空置房和配置耕地等手段进行安置，此外，受助者亦可选择进城务工或投靠亲友的方式；而集中安置则侧重于新产业布局的形成，例如在村庄或县城周边建设住宅小区，贫困家庭则整体迁入这些小区进行安置。脱贫地区易地扶贫搬迁不仅要考虑农户“搬得出”的问题，更要确保农户“稳得住、能致富”。以山西省静乐县为例，在相关政策支持下，该县在国家级“山水工程”实施中，集中安置区按照“一村一品”思路，积极发展传统酱醋、豆腐等作坊，同时创新农户增收利益机制，构建了“合作社+农户”的利益联结机制，确保农户增收。对老弱病残等特殊贫困群体，则通过低保、养老、退耕补助、光伏、集体股份分红组合措施予以兜底保障[34]。脱贫地区“新村”的建设及农户生计的长远保障实现了脱贫地区人口集聚的经济效应。

3 结论与建议

3.1 结论

（1） 从效应测度来看，相对于未实施国土空间生态保护修复的脱贫地区，实施国土空间生态保护修复的脱贫县经济发展速率显著提升0.0329，这一结论在进行了平衡性检验、共同支撑检验与平行趋势检验及安慰剂检验等稳健性检验后仍成立。
（2） 从机制解析来看，国土空间生态保护修复实施中，宜考量工程实施带动经济发展的近远期效应。生态产品价值实现作为可持续推动脱贫地区经济发展重要手段，宜在完善相关生态产品价值实现制度的基础上，给脱贫地区更多政策支持，助力其实现“绿水青山”向“金山银山”转化。

3.2 建议

（1） 在乡村振兴背景下，脱贫地区在用好政策资金的基础上，通过多渠道激励各类社会资本、工商资本进入国土空间生态保护修复事业中，促进生态环境质量提升和区域经济发展。国土空间生态保护修复中，以工代赈等手段可以短期提高农户家庭收入，而以关联产业增质提效等新发展路径则是长期促进脱贫地区“绿水青山”向“金山银山”转化的关键。因此，国土空间生态保护修复实施中，需要考量工程实施带动经济发展的近远期效应，并不断探索富民增收的新路径，多途径、全方位提升农户收入水平。
（2） 生态产品价值实现是新时代可持续推动乡村振兴的重要手段，宜在完善相关生态产品价值实现制度的基础上给脱贫地区更多政策支持。比如完善全国碳汇交易制度、农村土地三权分置制度、林地确权制度等可为脱贫地区生态产品价值实现提供基本依据。此外，在纵向生态补偿、横向生态补偿、关联产业发展、社会资本引入等政策方面给予脱贫地区以更多优惠，显化脱贫地区国土空间生态保护修复的“生态价值”，并助力其“生态价值”向“经济效益”转化，不断提升脱贫地区经济发展的“造血”能力。

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