自贸区政策效应的区域异质性研究

唐志军，王紫月

（湖南科技大学商学院，湖南 湘潭 411100）

自由贸易试验区（以下简称自贸区）的建设是新时代持续推进改革开放、构建国内国际双循环格局的重大举措。目前，我国自贸区经过多轮扩容后已涵盖21个省（市），不同批次不同区位的自由贸易试验区有着独特的战略定位与发展目标。然而，自贸区的政策效应能持续多久？不同自贸区对于经济增长的带动作用是否相同？针对以上问题，本文将使用多期双重差分法对自贸区的整体经济效应以及对区域经济的异质性影响进行评估。

本文可能的边际贡献如下：第一，将研究对象由成立时间较早的前两批沿海自贸区扩充至前三批自贸区，并使用地级市数据进行实证研究。由于城市之间的异质性一般小于省份之间的异质性，因此使用市级数据有利于提高模型估计精度。第二，使用事件研究法对自贸区政策的动态效应进行评估，以此探究自贸区政策效应的时间异质性。第三，从成立批次、地理区位和城市行政级别三个维度对自贸区进行异质性分析，为差异化建设自贸区打开新思路。

1.1 自贸区对试点城市自身的经济效应

学者们针对自贸区对政策属地经济效应的研究成果十分丰富，孙海波等[1]发现四川自贸区在设立之后显著带动了地区经济增长。司春晓等[2]发现自贸区显著促进了处理组城市合同利用外资与实际利用外资的提高。韩瑞栋等[3]发现自贸区对对外直接投资的促进效果要大于外商直接投资。宋丽颖等[4]研究发现自贸区能够提高人均财政一般预算收入，且其促进作用在两年之后仍然存在。地区生产总值以及人均地区生产总值的提高能够直接反映地区经济增长状况，张军等[5]研究表明自贸区设立对地区生产总值以及人均地区生产总值有着显著的正向影响。除了对总量指标进行探究，能否提高经济发展质量也是自贸区研究的重点。李子联等[6]通过经济发展质量综合评价体系构建了各省（市）的经济发展质量指数，并通过合成控制法研究发现自贸区推动了广东、天津、福建等地经济的高质量发展。但自贸区对地区创新质量的提升效果不显著，自贸区应该更加积极地推进产权保护制度的改革[7]。

1.2 自贸区对周边城市的经济效应

自由贸易试验区是我国推进改革开放的重大战略，其功能定位不止是促进政策属地经济发展，以点带面带动全国其他地区经济发展同样是自贸区建设的目标。田国杰等[8]发现上海自贸区对邻近的江苏、浙江、上海、安徽区域产生了空间溢出效应。周祥军等[9]发现上海自贸区、浙江自贸区以及重庆自贸区等对临近省份有着显著的正向空间溢出效应，而广东以及福建等自贸区却未能带动周边区域经济发展。彭羽等[10]实证发现其能够带动辐射区域工业企业销售利润率和财政收入的增长。刘秉镰等[11]认为边界效应能够反映区域协同开放水平，并通过双重差分法实证分析发现自贸区设立使京津冀边界效应下降，这有利于加强不同区域间要素流动。在经济发展过程中，劳动力往往更容易流入经济较为发达的地区。但曹翔等[12]的研究结果表明，自贸区在吸引劳动力流入的同时并未对周边地区造成就业虹吸效应。胡艺等[13]发现中心城市能够促进腹地城市规模以上工业增加值、固定资产投资以及专利申请总量的增长，但对腹地城市的外商直接投资造成了负向影响。

1.3 自贸区促进经济增长的机制分析

机制分析是探究自贸区通过何种途径影响地区经济发展的关键。方云龙等[14]通过对天津自贸区实证分析发现其未能通过提升外商直接投资和固定资产投资等中介指标带动地区经济发展。魏蓉蓉等[15]在实证研究中加入微观企业数据，发现自贸区能够通过提高地区直接投资比重、企业专利申请量以及资本配置效率从而推动经济高质量发展，但其中介效应无法在金融资源配置效率低的地区发挥作用。蔡玲等[16]则认为自贸区主要通过贸易效应、金融效应、产业结构升级效应以及技术创新效应推动地区经济增长。市场化水平的提升有利于促进区域经济增长，但张阿城等[17]发现市场化改革对自贸区人均生产总值提高的机制作用不明显。康继军等[18]研究结果表明内陆自贸区的贸易效应主要通过对外贸易结构以及对外开放水平的提升来实现。王亚飞等[19]分析发现自贸区能够通过矫正资本错配从而提升城市全要素生产率。在实际经济运行过程中，影响经济增长的中介变量在不同地区之间同样存在着异质性。王爱俭等[20]发现外商直接投资和进出口等中介变量在不同自贸区间发挥的效果存在巨大差异。

综上所述，现有研究为探究自贸区的政策效应提供了一个良好的基础，但通过对其进行系统梳理后发现大多数学者的研究对象为成立时间较早的上海、天津、福建和广东四大自贸区，缺乏对第三批自贸区的研究。同时更注重对多批自贸区的整体效应进行探究或者仅对单个自贸区的政策效果进行分析，对不同自贸区的异质性影响尚有较大的探索空间。因此，本文将利用地级市数据对前三批自贸区进行分析，并采用事件研究法对自贸区政策的动态效应进行评估，同时将异质性分析拓展至批次、区位以及城市行政级别三个维度，以期为更高质量建设自贸区做出贡献。

我国幅员辽阔，目前已经设立的六批自贸区分散在我国的东部、中部和西部。不同自贸区之间的地理条件存在着巨大差异，初始经济发展水平也有高有低，在制定自贸区建设方案时不同自贸区也有着不同的战略定位。例如，湖南自贸区着重于加快建设制造强国，安徽自贸区要发挥在“一带一路”建设中的推进作用，山东自贸区要发展海洋经济。因此，在自贸区建设过程中重点扶持产业必然有所不同。此外，由于边际效应递减规律，初始经济条件相对较弱的地区在政策实施后可能经济增长速度要更快，享受到较大的政策红利。由此，本文提出假说1。

假说1：自贸区政策对不同地理区位、不同批次的地区经济带动效应不同，初始经济条件相对较弱的地区政策效果会更显著。

一项经济政策的实施往往对地区经济有着多方面的影响，其可能通过虹吸效应给政策属地带来正向效应，也可能通过辐射效应造成负向影响。直辖市由于经济体量大、基础设施完善以及拥有强大的教育医疗资源，尽管可能因为较高的生活成本以及产业转移造成人才的流失，但同时也能通过强大的经济集聚能力虹吸周边地区经济要素，从而带动自身经济发展。基于此，本文提出假说2。

假说2：自贸区政策可能对地区经济造成虹吸效应与辐射效应，对地区的经济净效应取决于虹吸效应与辐射效应的大小。位于直辖市的自贸区凭借其强大的经济基础，虹吸效应会大于辐射效应，从而对经济发展有正向带动作用。

3.1 实证模型

由于本文的研究对象为设立时间不同的前三批自贸区，借鉴Beck[21]的研究方法，采用多期双重差分法来探究自贸区的政策效应，其基准回归模型设定如（1）式：

其中，i表示城市，t表示年份，被解释变量lngdpit为城市i在t年地区生产总值的对数。didit为多期双重差分估计量，也即本文的核心解释变量。其取值规则为：若城市i在t年及之后设立了自贸区，则取值为1，否则为0。Zit为一系列影响地区经济增长的控制变量。vi为城市固定效应，μt为年份固定效应，εit为残差项。

3.2 变量说明

本文的被解释变量为地区生产总值的对数值，借鉴曹清峰[22]、巴曙松等[23]的研究，控制变量选取如下：投资，用固定资产投资额占地区生产总值的比重衡量。消费，用全社会消费品零售额与地区生产总值的比重衡量。政府财政支出，用地方政府一般预算支出占地区生产总值的比重衡量。城市基础设施以及教育医疗系统等公共资源的建设需要政府财政支出作保障。产业结构，用第三产业增加值与第二产业增加值的比重衡量。教育水平，用普通高等学校在校学生数与城市总人口的比重来衡量。城镇化率，用市辖区人口与城市总人口的比重衡量。各变量指标设定情况见表1。

表1 变量名称及计量方法

3.3 数据来源

截至2020年我国已有21个省（市）设立自贸区，本文选取的处理组研究对象为前三批自贸区所涵盖的22个城市。第四批设立的海南自由贸易港实施范围为海南岛全岛，其对货物贸易实行以“零关税”为基本特征的自由化便利化制度安排，与其他自贸区有着显著的不同。第五批自贸区国务院设立批复的时间为2019年8月，在样本期内发挥的政策作用十分有限，故其与海南自由贸易港均未纳入本文处理组研究对象范围。由于多数自贸区是在原有保税区基础上的优化升级，为了排除保税区对双重差分法估计结果的影响，故剔除在样本期内设立了保税区的城市。同时由于2011年巢湖撤市立县，2018年莱芜并入济南，以及三沙、海东等城市数据的严重缺失，最终选取能够完整获得数据的197个城市。基于数据的可获得性，本文数据的样本期为2009年至2019年，数据来源于《中国城市统计年鉴》，部分缺失数据通过各省（市）统计年鉴以及统计公报补充。

4.1 基准回归结果分析

多期双重差分回归结果见表2，模型（1）未加入控制变量，仅控制城市固定效应与年份固定效应，可以看出did的系数在5%的统计水平下显著为正，表明自贸区的设立可以显著带动地区经济增长。模型（2）在模型（1）的基础上进一步加入可能影响经济发展的控制变量之后，did系数在10%的统计水平下依然显著为正，因此可以认为自贸区对地区经济的带动作用有很强的统计显著性。

表2 基准模型回归结果

4.2 动态效应与平行趋势检验

使用双重差分法估计政策效应时，处理组与控制组需要满足平行趋势假设，即在政策实施之前处理组与控制组被解释变量需要有相同的变化趋势。借鉴吴茵茵等[24]的研究框架，本文使用事件研究法对处理组与控制组进行平行趋势检验，同时探究自贸区成立之后政策的动态效应，使用的估计模型如（2）式：

在（2）式中，Dkit为自贸区设立这一政策的虚拟变量，k值的取值规则为当年年份减去该地区设立自贸区的年份。当k=-8，-7，…，5，6时，Dkit取值为1，否则为0。k=0表示自贸区成立当年，由于本文选择当年作为基期，故k≠0。系数αk的大小表示自贸区设立这一政策在不同年份的经济效应，通过对系数αk的大小与统计显著性进行分析就可以对自贸区政策的动态效应以及平行趋势假设进行检验。该模型估计结果见表3。

表3 动态效应以及平行趋势检验结果

从表3可以看出，在自贸区政策实施前五年，Dkit的系数不显著且一直在0附近波动，表明在自贸区成立之前处理组与控制组的被解释变量有着相同的变化趋势，满足平行趋势假设。在自贸区成立之后，Dkit的系数变为正值且具有统计上的显著性，且其带动效应在自贸区设立第六年后仍然存在，充分显示了自贸区政策对地区经济的推动作用。更进一步来看，自贸区的经济效应经历了一个先变大后变小再变大的过程，可能的原因是随着自贸区数量的增多，使较早设立的自贸区制度红利有所下降。但随着自贸区成功经验在全国的复制推广，其整体经济效应又有所提升。

4.3 稳健性检验

4.3.1 安慰剂检验

借鉴刘瑞明等[25]在检验国家高新区政策效应时的安慰剂检验方法，本文将政策实施时间分别提前两年和三年，通过核心解释变量系数的变化来判断基准回归结果的稳健性。安慰剂检验结果见表4。

表4 安慰剂检验结果

从安慰剂检验结果可以看出，将自贸区实施时间分别提前两年和三年后，其经济效应不断下降且均小于基准回归结果的估计值，可以认为基准模型通过了安慰剂检验。这从另一方面表明自贸区政策促进了地区经济增长，而非其他影响经济增长的因素。

4.3.2 利用PSM-DID处理样本选择性偏误

由于使用双重差分模型对政策效应估计时容易出现样本选择性偏误，借鉴Heckman等[26]的方法，将PSM估计方法引入DID模型，为实施政策的处理组筛选出更合适的控制组，在此基础上再次对政策效应进行估计，实证结果见表5。

表5 PSM-DID估计结果

由表5可以看出，不同匹配方法估计出的ATT差值均为正值，且其T值均大于1.96，可以认为ATT差值具有统计意义上的显著性，进一步检验了基准回归结果的稳健性。

4.3.3 排除其他政策影响

在经济发展过程中，一个地区往往叠加了多项经济政策。在设立自贸区之前，处理组中有9个城市已经设立国家级新区，有8个城市已经设立国家综合配套改革试验区，这些政策同样会对地区经济发展造成影响。因此，为了排除其他政策对估计结果造成的干扰，本文在基准回归模型中加入国家级新区虚拟变量以及国家综合配套改革试验区虚拟变量，此时估计模型如（3）式：

在（3）式中，did01it为是否设立国家级新区的虚拟变量，若城市i在t年及之后设立了国家级新区，则取值为1，否则为0。did02it为是否设立国家综合配套改革试验区的虚拟变量，若城市i在t年及之后设立了国家级综合配套改革试验区，则取值为1，否则为0。该模型估计结果见表6。

表6 排除其他政策影响估计结果

从估计结果可以看出，将did01it与did02it分别加入与同时加入模型之后，自贸区虚拟变量依然显著为正，与基准回归结果保持一致。该结果表明虽然部分处理组城市同时叠加了多项区位政策，但自贸区依然能够通过其区别于其他政策的制度创新措施带动地区经济发展。

4.3.4 剔除上海

上海为2013年最早成立的第一批自贸区，已经积累了许多可在全国范围内复制推广的成功经验，同时有着区别于其他自贸区的功能定位。除此之外，其本身作为直辖市，可能通过虹吸周边城市的经济要素来带动自身经济的发展。因此本文在稳健性部分剔除上海来检验基准回归结果，估计结果如表7模型（1）。

表7 剔除上海及缩小控制组城市范围估计结果

从did系数可以看出，在剔除上海之后，自贸区虚拟变量的系数仍然显著为正，表明前三批自贸区对经济的带动作用不只是因为上海本身作为直辖市以及其政策方面的优势。

4.3.5 缩小控制组城市范围

2019年8 月，国务院正式批复山东、江苏、广西、河北、云南和黑龙江成为第五批自由贸易试验区试点省份。由于本文样本期截止时间为2019年，考虑到第五批自贸区发挥的政策效应十分有限，故将其保留在控制组城市中。在稳健性检验部分为了使结果更加严谨，在此剔除第五批自贸区试点城市，由表7模型（2）可以看出在改变控制组城市后，核心解释变量仍然显著为正，进一步验证了基准回归结果的稳健性。

由于各个处理组城市自身初始经济基础以及自贸区功能定位的不同，自贸区对地区经济的影响可能存在着异质性。因此本文将从设立时间、地理区位以及城市行政级别三个维度对自贸区对地区经济影响的异质性进行考察。

5.1 对不同批次的自贸区进行异质性分析

根据自贸区设立的时间，分别对前三批自贸区的经济效应进行分析，由表8可以看出，第二批自贸区的经济效应显著高于第一批与第三批自贸区。可能的原因是上海作为第一批自贸区成立时间最久，随着自贸区数量的逐渐增多以及区位政策的叠加，自贸区本身的动态经济效应逐渐下降。同时第三批设立的自贸区多为非省会城市的地级市，自贸区设立可能导致周边经济较为发达城市的虹吸效应。且由于自身地理区位以及经济基础，其对临近地区经济要素集聚能力有限，从而表现出“政策洼地”效应。

表8 不同批次自贸区异质性分析结果

5.2 对不同地理区位的自贸区进行异质性分析

根据地理区位，将前三批自贸区划分为内陆型自贸区，同时根据城市群进一步将沿海型自贸区划分为长三角、珠三角以及京津冀。研究发现内陆自贸区的经济效应更加显著，且内陆自贸区核心解释变量的系数要大于位于珠三角与京津冀城市群的自贸区。对于这一现象可能的解释是位于内陆的自贸区初始经济水平与沿海型自贸区存在着一定差距。根据边际效应递减规律，设立自贸区可能通过改变其初始经济水平从而产生更加显著的带动效应，从而缩小区域之间的经济发展水平差异。表9的研究结果与假说1相符合。

表9 不同地理区位自贸区异质性分析结果

5.3 对不同行政级别的自贸区进行异质性分析

根据城市行政级别，将前三批自贸区划分为直辖市、副省级和省会城市以及其他规模相对来说较小的市。从估计结果来看（见表10），只有直辖市自贸区虚拟变量的系数显著为正。可能的原因是直辖市与其他城市相比有着更加强大的经济基础，同时各项政策也会向直辖市倾斜。设立自贸区会促进周边地区各项经济要素向直辖市集聚，高素质劳动力也会更倾向于在直辖市寻找工作机会，从而促进地区产业结构升级以及经济增长。此研究结果使假说2得到验证。

表10 不同行政级别自贸区异质性分析结果

6.1 研究结论

本文基于2009—2019年全国197个城市的面板数据，利用多期双重差分法对前三批自贸区的经济效应进行了研究。结果表明：

第一，自贸区政策能够带动地区经济发展，这一结果在将影响地区经济增长的控制变量加入模型以及进行一系列稳健性检验后依然成立。

第二，自贸区对地区经济的带动作用在政策实施第六年后仍然存在，但其动态效应经历了一个先变大后变小再变大的过程，表明自贸区的政策净效应可能受时间、自贸区数量以及不同自贸区功能定位的影响。

第三，通过从三个维度对自贸区进行异质性分析，发现从设立时间上看第二批自贸区的经济效应要大于第一批以及第三批自贸区。从地理区位来看，位于内陆地区的自贸区政策效果要大于位于沿海地区的自贸区。将沿海地区进一步根据城市群划分之后发现，位于珠三角以及京津冀地区的自贸区政策效果显著，而位于长三角地区的自贸区政策效果不显著。从城市行政级别来看，设立自贸区的直辖市对经济带动作用最为显著。

6.2 政策建议

基于研究结论，本文提出以下几点政策建议：

第一，积极在全国范围内复制推广自贸区成功经验。从最早的上海自贸区成立以来，自贸区已经积累了许多可以在全国范围内复制推广的成功经验，其中包括贸易领域、投资领域、金融创新领域以及事中事后监管领域等。通过将这些领域的成功经验向全国其他地区推广，有利于促进区域协同发展，缩小区域经济差距。

第二，因地制宜，差异化建设自贸区。我国已经成立的六批自贸区，其地理区位覆盖东部、中部、西部、沿海、内陆与沿边。不同的自贸区初始经济条件不同，设立时间不同，其吸引外资、劳动力以及高科技产业等经济要素的能力也不同。要根据自贸区不同的战略定位和发展目标，差异化探索更适合各自贸区的经济政策，实现自贸区高标准高质量建设。

第三，赋予自贸区更大改革自主权。自贸区需要在牢固树立国家总体安全观、切实加强自贸试验区风险防控体系建设的基础上先行先试，积极探索经济增长新路径，以开放促改革、促发展、促创新。同时要把工作做细、制度落实、严格监督，营造一个公正透明的法治环境，为进一步扩大改革开放积累宝贵经验。

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