9.2.1 研究設計
我們將從增量和均衡分配兩個維度來評價“新機製”政策實施對黑龍江省農村義務教育發展帶來的影響。由於“新機製”改革主要作用於教育經費的投入，因此，考察的重點指標為生均教育經費水平和辦學條件。在增量的評價維度，我們利用雙重差分模型考察每個縣經費投入和辦學條件的增長變化情況。在均衡分配的評價維度，則利用調整的極差率（分布的上90%與下10%分位點之比）、變異係數和Gini係數這三個指標[9]來測量縣域間均衡程度的變化。研究設計如圖9-1所示。
圖9-1 黑龍江省“新機製”實施效果評價的研究設計
具體來看，本章將重點回答下述問題：
問題1：“新機製”改革對生均教育經費水平產生了什麽影響？
問題2：改革是否縮小了縣域間生均預算內支出水平的差異？
問題3：改革是否縮小了縣域間生均公用經費的差異？
問題4：“新機製”改革對學校辦學條件產生了什麽影響？
問題5：改革是否縮小了縣域間辦學條件的差異？
9.2.2 模型設定
9.2.2.1 指標選擇
首先，針對“新機製”保障農村義務教育經費投入、提升辦學水平的政策目標，從教育經費和辦學水平兩個維度選擇政策評價的結果變量。基於相關文獻和政策文本，我們選擇了生均預算內經費支出和生均公用經費支出兩項指標衡量教育經費狀況，選擇了生均專用設備和生均圖書數兩個指標衡量辦學條件狀況。
在教育經費狀況維度，財政預算內經費支出等於預算內事業性支出加上基建經費，是反映財政對教育投入的一個最全麵的指標，而公用經費支出用於維持學校的正常運轉，這兩個指標基本可以完整地刻畫學校經費保障狀況的全貌。由於教育經費支出的目標主體是在校學生，因此對上述指標均取生均值。
在辦學條件狀況維度，在文獻綜述中提到，衡量辦學條件的指標有：生均校舍建築麵積、生均教學儀器設備值、危房比例、教學儀器達標率（翟博，2006）；生均教學及輔助用房麵積差異、生均運動場（館）麵積差異、生均教學儀器設備值差異、生均近三年信息化經費投入差異、每百名學生計算機擁有台數差異（袁振國等，2010）；生均校舍建築麵積差異，內含生均教學及輔助用房麵積差異、生均體育運動場館差異、危房麵積所占比率（李繼星，2010）；生均校舍建築麵積、危房比例、D級危房比例、課桌椅配齊率（胡詠梅，2010）。鑒於數據的可得性和指標的權威代表性，本文選取了經費統計中專用設備及一般圖書這兩個指標來反映學校辦學條件。
本章的研究視角是義務教育的均衡發展，重點關注教育經費和辦學條件的差異，因此在用這些指標作為因變量進行雙重差分回歸的同時，還會測量它們的調整極差率、變異係數和Gini係數，以反映教育資源均衡分布的情況。
其次，為了評價“新機製”的政策效果，本章研究的核心自變量為政策幹預變量，即政策處理效應“二值”變量。如果樣本縣接受了“新機製”政策幹預，則該指標取值為1；反之，如果樣本縣沒有接受“新機製”政策幹預，則該指標取值為0。
最後，為了盡可能獲得政策幹預的淨效應，我們還需控製可能對估計結果產生幹擾的地區經濟發展水平、財政收入水平兩個變量。
具體來看，經濟發展水平可能會對當地的教育發展水平產生直接或間接的影響，如果想剝離改革產生的效果，應該控製地區經濟水平，因此，我們在模型中放入人均GDP作為控製指標。同時，在回歸中還會將GDP分為高、中、低水平三組，以進一步剝離不受經濟水平影響的改革效果。此外，地方財政收入水平也可能影響教育政策的落實效果和政府努力程度，因此，我們在模型中放入人均地方財政收入指標作為控製變量。
表9-3 評價模型的變量說明
9.2.2.2 計量模型
根據9.1小節對黑龍江省“新機製”改革實施步驟的梳理得知，2006年有7個縣（市）區先行試點改革政策，早於其他縣區實施。其他縣（市）區在2007年春季學期才開始實施改革政策，在這一過程中，就有先後實施新機製改革的時間差。這樣就可以把黑龍江省的新機製改革視作一場自然實驗，通過比較受到改革影響的縣（treatment group）和未受到改革影響的縣（control group）就可以了解“新機製”改革產生的影響，基本的模型為式（9-1）：
其中，下標i、t分別表示個體和時期。y是結果變量；Policy是政策幹預變量，如果實施了改革則值為1（當且僅當實驗組接受了實驗取值為1），如果沒有實施則值為0；α表示個體不隨時間變化的特征；Dt為時期虛擬變量，改革前取值為0，改革後則取值為1；u表示誤差項。
如果“處理”組和“對照”組的分配並非完全隨機的，那麽policyit很可能與被遺漏的個體特征αi相關，從而導致OLS估計不一致。由於此處使用了麵板數據，因而可以用2007年的數據減去2006年的數據對（9-1）進行一階差分消除αi，
進而，使用OLS估計或者再進行一次差分得到政策效應的一致估計，
這時對它的估計量便稱為“雙重差分估計量（difference in difference estimator）”，它是對改革效果的一個無偏估計。同時，也可以在（9-2）中引入其他控製變量，以增加模型的擬合優度。雙重差分估計的優勢在於，它可以消除實驗組和對照組本來就存在的係統性差異。
最後，運用雙重查分模型必須注意的一個問題在於，控製組和實驗組在實驗前具有相同的變化趨勢，本章中試點縣區與非試點縣區的教育經費支出變化趨勢在改革前基本一致（見圖9-2），各個縣區不存在係統性的差異，因而本章使用DID來估計“新機製”的實施效果是恰當的。
9.2.2.3 數據與樣本
本章使用的數據主要是2005—2009年黑龍江省的教育經費基層報表數據，即《全國教育經費統計》基表數據匯總生成的縣級層麵的小學和初中的麵板數據。有關每個縣區的經濟水平和財政能力水平的數據來源於相應年份的統計年鑒。
圖9-2 控製組與對照組在“新機製”政策實施前後（2005—2009年）生均教育經費支出變化趨勢
黑龍江省的經費統計基表數據包含了全省縣（市）區的縣級層麵數據。在2006年以前，共有65個縣（市）區，2006年以後，由於阿城市的行政隸屬關係改變，由獨立的縣變成了哈爾濱市的一個區，因此2006年以後，每年的數據共包含64個縣（市）區，因此，本文運用的數據從一開始就剔除了阿城市。在刪除個別數據和缺省值後，即每年運用63個縣區的數據，樣本量共310個。依安縣、通河縣、雞東縣、蘿北縣、肇源縣、克山縣和北安縣這7個縣被定義為在2006年受到改革影響的縣，其他56個縣則為沒有進行改革的縣。