贾彩彦 华怡然
（华东政法大学，上海 201620）
中国的自由贸易试验区（简称“自贸区”）政策继承并发展了传统的经济特区政策，又与国家级新区、国家高新区等区域政策不同。自贸区片区不只是局部性的区域开放，也不是中央优惠政策输出的洼地，而是通过制度创新试点形成可复制、可推广的经验，进而服务于国家更高层次的开放（刘杨等，2021），并共同担负政府职能转变、投资领域创新、贸易便利化自由化和金融改革创新的创新任务（李墨丝和沈玉良，2015）。同时，各自贸区的发展也存在明显的区域导向（袁波和李光辉，2015），根据不同的功能划分，各片区进行独具区域特色的创新探索。但在政策落地执行过程中，政策优势是否会受到地区经济水平差异、要素驱动增长乏力等因素的限制甚至背离初衷，目前仍存在争议。因此，量化评估自贸区政策对总结政策优势、推广先进经验具有重要意义。
（一）文献综述
实证分析文献大多以单个自贸区为研究对象，如谭娜等（2015）发现上海自贸区成立显著推动了上海经济增长；
王利辉和刘志红（2017）发现，上海自贸区成立后，上海的实际人均GDP、固定资产投资及进出口总额得到明显增长；
汪文姣等（2019）发现，从长期看广东自贸区促进了粤港之间的经济联系强度。近年来，学者们开始对不同自贸区之间的经济效应做差异化分析，如左思明（2018）研究证明自贸区政策能够显著增强外资流入沪闽粤津；
刘秉镰和吕程（2018）得出不同自贸区的经济影响具有差异性的结论；
冯锐等（2020）发现，自贸区建设主要通过创新驱动效应、资源配置效应、产业集聚效应等途径高效促进产业结构高度化；
汤蕴懿（2016）讨论了上海自贸区区域通关一体化的制度创新问题；
彭羽和杨作云（2020）认为，自贸区对区域经济的辐射作用主要体现在质量效益指标上。
上述文献研究了自贸区对经济增长、产业结构、投资、贸易、辐射效应等方面的影响，但以下问题同样值得探讨与分析：现有文献大多聚焦前两批自贸区（沪闽粤津），而第3批自贸区覆盖了东中西部地区，自贸区政策是否会由于区域因素而表现出明显差异？目前鲜有文献对此做详细讨论；
自贸区政策以自贸区片区为单元，除上海自贸区外，每个自贸区都涵盖3个片区，分散于各地级市中，总面积在120平方公里左右，现有文献大多使用省级层面数据而未使用更细致的地级市样本，利用省级样本做实验组会产生较大误差；
以往文献大多从定性分析的角度阐述自贸区对地区经济的作用机制，鲜有文章对影响机制做实证检验。
本文可能的边际贡献主要有：在数据使用上，利用2007～2017年地级市的年度面板数据测度自贸区政策的城市经济发展影响，扩大了样本容量，有效避免了“回浪效应”对实证结果的干扰；
在识别方法上，根据自贸区逐批次设立的特点，采用多期双重差分法进行分析，同时考虑到双重差分法可能存在的内生性问题，从不同角度进行稳健性检验，力求结论的可靠性和稳健性；
在效应分析上，从贸易、金融、创新和投资角度就自贸区对城市经济的影响机制做实证分析，并针对自贸区的区位展开异质性分析。
（二）机制分析
多数文献认为，外商直接投资对经济高质量增长有显著正向作用（随洪光，2013），能够改善本土资产质量，提高资本利用率（王爱俭等，2020），并且要使FDI成为推动国民经济高质量发展的动力，则需要进一步优化营商环境，扩大市场准入，构建外商直接投资的政策体制保障体系（桑百川和张彩云，2018）；
在进出口贸易方面，进口产品会加速本国企业改革，淘汰落后经营模式，促进企业创新（Halpern et al，2015），出口专业化能带动经济正向增长（岑丽君，2018）；
在技术创新方面，技术升级会持续驱动经济高质量发展（Almeida and Kogut，1999），技术创新可以推动地区产业升级，扩大市场容量；
金融流通对经济高质量增长的贡献在于金融资源在市场中的有效配置能够持续向实体经济输出动力（Wurgler，2001），放松融资约束，促进有效投资。
笔者认为，自贸区对城市经济发展的影响机制主要来源于进出口贸易、金融流通、外商直接投资和技术创新4个方面。在进出口贸易方面，自贸区对海关特殊监管区域和口岸通关贸易采取大量的制度优化措施（彭羽和陈争辉，2014）；
自贸区之间积极寻求建立统一开放的商贸体系，在破除地方行政壁垒和干预的同时，加强了区域经济一体化建设，实现公开透明的市场准入制度，促进要素在自贸区间高效流动，提升了进出口物流效率（盛斌，2017）；
逐步降低关税水平和进出口成本（王鹏和郑靖宇，2017）；
打破国际的产业保护壁垒，通过改变贸易结构和扩大市场容量促进进出口专业化程度，进而推动进出口贸易水平（陈爱贞和刘志彪，2014）。在金融流通方面，自贸区在跨境融资方面进行制度优化，降低融资成本，加速金融资本流动（Yao and Whalley，2016）；
放宽利率管制，发挥杠杆作用，提高企业直接融资比例，实现金融领域和实体经济之间资金流的无缝传导（陈一鼎等，2015），为实体经济繁荣提供动力；
使国内金融资本直接向海外投资，实现金融资源的全球配置（魏蓉蓉和李天德，2020），并倒逼金融系统改革升级，拉动人民币国际化进程（徐明棋，2016）。在外商直接投资方面，自贸区通过准入前国民待遇及负面清单制度降低外商投资准入门槛，提高外商投资便利度；
自贸区“管、放、服”的新型高效的行政管理为外商提供透明规范的投资氛围，逐步完善的法律制度体系和精简的行政管理手续也提高了外商投资的积极性。在技术创新方面，在国际贸易效应下，自贸区有利于各国资源与技术互补，促进专业化分工，进而拉动区域内产业集聚及技术创新；
在竞争效应下，自贸区内良性竞争氛围会倒逼本土企业通过技术创新获取市场份额（刘秉镰和王钺，2018）；
在溢出效应方面，自贸区人才流动机制完善，高素质劳动力保障了知识和技术的溢出和扩散。
同时，自贸区片区所在城市的区位和行政级别不同，也会对自贸区政策的施行产生影响。各自贸区结合所在城市的发展特色，因地制宜地布局优势产业，例如，广东、辽宁、浙江等东部沿海自贸区突出港航物流优势，以大宗商品贸易便利化为发力点，提高进出口贸易效率；
河南、湖北等中部自贸区更重视技术创新，在智能制造、新材料等方面寻求突破。另外，行政级别较高的城市在要素禀赋、经济自主性、立法权（郑磊和贾圣真，2016）、政策倾斜等方面具备优势，可能会更高效地推进自贸区政策的实施和配套政策的落地（刘瑞明和赵仁杰，2015）；
但也可能因多方面政策倾轧导致资源配置失衡（赵吉，2020），从而削弱自贸区政策优势。
基于上述文献综述及机制分析，本文提出如下假说：
假说1：自贸区片区对城市经济有明显的正向促进作用。
假说2：自贸区政策对城市经济发展存在行政级别和区位的异质性差异。
假说3：自贸区片区通过进出口贸易、技术创新、金融流通、外商直接投资4个动力机制促进城市经济增长，但不同区位的自贸区的动力机制也存在差异。
（一）模型选择
由于自贸区政策是一个持续性政策，不断有新的自贸区获批成立，所以本文借鉴Beck等（2010）的做法，采用多期双重差分法进行评估。在数据样本中，拥有自贸区片区的地级市被列入“实验组”，没有自贸区片区的地级市被列入“控制组”。各自贸区获批年份存在差异，所以设置变量ftz：某城市在拥有自贸区片区前ftz=0；
之后ftz=1。因此，采用双向固定效应计量模型满足双重差分，具体公式为：
其中，Yit是被解释变量，下标i和t分别代表第i个地级市和第t年，γt表示时间固定效应，μi表示各地级市的个体固定效应，Xit为其他控制变量。β1的估计值表示自贸区片区对地级市经济发展的净效应，β1为正表明自贸区片区确实提高了地区经济水平。
（二）变量处理
选用人均GDP作为被解释变量以测度自贸区片区对城市经济的作用效果，并取对数处理。核心解释变量为自贸区片区虚拟变量（ftz），如果某城市在当年获批或者已经获批自贸区片区，则赋值为1，否则赋值为0。之所以用获批年份而不是正式挂牌成立的年份来检验自贸区片区政策效应，是因为获批自贸区片区时，该地区已具备相应的发展条件和基础，并且已陆续享受对口的政策红利，从而表现出与以往不同的经济发展轨迹（陈臻和张平淡，2020）。据此，本文的政策作用时间点为2014年和2016年。参照以往文献的普遍做法，本文涉及的控制变量包括：城市开放度、产业结构、城市化水平、国内贸易、人力资本、ln人口密度、固定资产投资水平、政府潜力、科技发展潜力。另外，选择进口水平、出口水平、创新水平、金融水平、投资水平作为中介变量。
（三）数据说明
兼顾数据的可得性与可靠性，选取2007～2017年266个地级市的年度面板数据。考虑到直辖市超然的政策倾斜和特殊的经济发展路径，剔除直辖市的数据样本。数据主要来源为CEIC经济数据库、中经网统计数据库，部分缺失数据通过《中国城市统计年鉴》、算术平均法以及各城市年度统计公报补齐。具体计算方法见表1。
表1 描述性统计
（一）基准回归结果
表2模型（1）只加入自贸区片区虚拟变量ftzit，模型（2）同时控制了时间固定效应和城市固定效应，模型（3）进一步加入其他控制变量。回归结果表明，自贸区片区系数在1%与5%的水平上显著为正。综合表2模型（1）～模型（3），说明自贸区片区对所在城市的经济增长有显著的正向促进作用。观察控制变量发现，城市化水平、人力资本、固定资产投资水平、科技发展潜力与人均GDP显著正相关。
表2 基准回归结果
（二）平行趋势检验
双重差分法建立在趋同假设的前提下。本文采用事件分析法测度自贸区政策对城市经济发展的动态效应，所用公式如下：
其中，Di,t+k是自贸区片区政策的核心解释变量，k表示自贸区片区政策决定设立的第k年。本文数据包括了自贸区政策决定设立的前7年与后3年。αk表示决定在某城市设立自贸区片区的第k年时实验组与控制组之间的经济发展差异。如果αk在k＜0（2007～2013年）的趋势平缓，证明符合平行趋势假设。如图1所示，实线表示估计系数αk的逐年变化情况，上下虚线表示估计系数90%的置信区间。从结果看，2007～2013年αk变动趋势平缓，实验组与控制组之间无显著差异；
从2014年起，αk估计值显著升高，说明自贸区片区显著提高了所在城市的经济水平。
（三）稳健性检验
1.安慰剂检验
双重差分法适用性的另一个挑战是其他不可观测的城市变量或政策对估计结果的影响。本文采用间接性的安慰剂检验来解决该问题（Chetty et al，2009；
La Ferrara et al，2011）。原理是：随机分配实验组与控制组，并随机指定政策作用时点产生错误的估计系数ˆβrandom，将这个过程重复500次，产生500个ˆβrandom，然后观察其分布情况。由于随机性，所以如果发现ˆβrandom=0，说明错误的估计系数对结果不产生影响，间接说明即使存在某些不可观测的因素，基准估计结果也仍然有效。如图2所示，ˆβrandom分布在0附近，服从正态分布，并且明显不同于真实估计值，由此间接说明自贸区政策对所在城市经济的推动作用真实存在。
图1 平行趋势检验
图2 安慰剂检验
2.反事实检验
通过改变自贸区片区获批时间（范子英和田彬彬，2013；
张军等，2018）进行反事实检验。假设将自贸区片区获批时间整体提前1～5年，如果发现自贸区片区政策变量始终在同显著水平上显著为正，说明城市经济发展很可能还受到其他政策或随机性因素的干扰；
如果发现自贸区片区变量的系数并不显著，则表明自贸区片区政策确实对经济产生明显作用，回归估计结果可信，具体回归结果见表3列（1）～列（5）。由表3列（1）可知，将自贸区片区虚拟变量提前1年，该虚拟变量系数下降，且仅在10%的水平上显著。又将决定设立自贸区片区的时间提前2～5年，回归结果见表3列（2）～列（5），自贸区片区虚拟变量系数不再显著，并呈现出逐年减小的趋势。
3.PSM-DID检验
采用逐年匹配的方法为每年的实验组找到匹配的控制组。在进行PSM-DID检验前要进行适用性检验。具体来说，要检验实验组和控制组的控制变量均值在匹配后是否存在显著差异，如果没有显著差异，则说明适用PSM-DID方法。适用性检验结果见表4，匹配变量的标准误差绝对值绝大部分小于10%，并且p值不显著，说明实验组与控制组没有显著差异，选用PSM-DID方法合理。
表5列（1）～列（3）分别展现了不加入固定效应和控制变量、不加入控制变量、加入控制变量的3种PSM-DID估计情况，估计系数均为正，且均在1%的水平上显著，再次证明本文的估计结果稳健可靠。
4.细化实验组和控制组
自贸区片区往往优先落在配套设施齐全、制度体系完善的城市，这些城市通常行政级别较高。所以，是自贸区片区政策促进了城市经济发展，还是这些城市具有良好的发展优势，从而显著影响了被解释变量，并随时间推移加剧了与其他城市的经济差距呢？为检验该问题，细化实验组和控制组：将设立自贸区片区的“广义较大的市”作为实验组，将没有设立自贸区片区的“广义较大的市”作为控制组，①“广义较大的市”分为省会城市、经济特区以及国务院批准的18个地级市。其中拥有自贸区片区的“广义较大的市”包括：福州、广州、厦门、深圳、珠海、成都、洛阳、沈阳、武汉、西安、大连和郑州。回归结果见表5列（4）。可以看出，在细化实验组和控制组后，自贸区片区变量仍在10%的水平上显著为正，说明该政策依然能够显著拉动地区经济，进一步验证了回归结果的稳健性。
表3 反事实检验
表4 PSM-DID方法适用性检验
表5 PSM-DID与细化实验组和控制组
（一）机制检验
根据前文的机制分析，通过构建中介效应模型进行机制检验，基本公式如下：
INTERit代表中介变量，包括进口、出口、创新、金融和外商直接投资。如果式（3）中α1显著，说明自贸区对城市经济发展有影响。如果h1和h2显著，同时h1＜α1，说明存在部分中介效应；
如果h2显著但h1不显著，则说明存在完全中介效应。对不同的中介变量分别进行中介效应检验，具体回归结果如表6和表7所示，可以看出，α1、β1、h1和h2均在1%的水平上显著，且h1＜α1，说明自贸区设立产生的进出口效应、创新效应、金融效应、外商直接投资效应显著促进了城市经济增长，并存在部分中介效应。
表6 公式（3）与（4）的机制检验结果
不同中介变量的中介效应占总效应的比重见表8列（1）。考虑到不同区位的自贸区片区推动所在城市经济增长时可能存在异质性，将自贸区片区划分为东部、中部和西部，实证结果见表8列（2）～列（4）。另外，考虑到沿海城市经济发展的典型性优势，又考察了沿海型自贸区片区的动力机制，实证结果见表8列（5）。
结果发现，创新水平与投资水平在不同区位的自贸区片区中均显著，说明自贸区政策通过技术创新促进了专业化分工，保障了智力资源的活力，为城市经济发展提供重要保障；
通过外商直接投资吸收了高质量资本，有效促进本土经济增长；
金融效应占总效应比重较高，说明自贸区金融市场开放、深化外汇改革等一系列措施为企业融资提供便利，加速资本良性流动，促进城市经济高质量发展。
表7 公式（5）的机制检验结果
表8 中介效应占总效应的比重
（二）异质性分析
根据城市等级、地理区域、片区布局的差异，本文进行了异质性检验。具体来说，在城市等级上，以自贸区片区所在的地级市是否为“广义较大的市”为标准，将实验组分为两组。表9列（1）为设立在“广义较大的市”的自贸区片区的回归结果，列（2）为设立在非“广义较大的市”的自贸区片区的回归结果。将实验组城市按地域分成东部、中部和西部，回归结果依次见表9列（3）～列（5）。自贸区片区的不同空间布局会导致资源配置和政策响应方面的差异，进而影响经济发展效率。有些实验组城市拥有多个自贸区片区，有些城市只有1个自贸区片区，表9列（6）为“一城多片区”的回归结果，列（7）为“一城单片区”的回归结果。
表9 自贸区片区对城市经济作用的异质性分析
由表9列（1）和列（2）的回归结果可以看出，设立在非“广义较大的市”的自贸区片区的政策效果更显著，这说明相对于高行政级别城市，低行政级别城市设立自贸区片区能更有效地提高地区经济发展水平。由表9列（3）～列（5）可以看出，中部地区的自贸区片区对地区经济促进作用最明显；
东部城市的自贸区片区对地区经济发展作用逊于中西部城市。这说明，在符合自贸区申报条件的中西部城市批复自贸区片区将更有利于推动经济进步，缩小发展差距，实现区域协调。另外，“一城多片区”在1%的水平上显著提升地方经济水平，明显优于“一城单片区”模式。
（一）研究结论
本文基于2007～2017年中国266个地级市的年度面板数据，采用多期双重差分法评估了自贸区片区设立对地区经济的影响。研究发现：自贸区能够有效推动城市经济发展；
自贸区政策对城市经济发展存在行政级别和区位的异质性差异，在行政级别低的城市、中西部城市以及“一城多片区”模式下作用效果更明显；
通过中介效应检验发现，自贸区片区通过进出口贸易、技术创新、金融流通、外商直接投资4个动力机制促进城市经济增长，但不同区位的自贸区的动力机制也存在差异。
（二）政策建议
中国自贸区政策能够明显提升城市经济水平，说明自贸区片区可以成为中国经济稳定发展的有效载体，应不遗余力地推进自贸区片区建设。同时，作为一项持续性经济政策，要充分考虑政策立项、选址等一系列时间滞后性，打好提前量。（1）优化自贸区片区空间布局。在符合自贸区片区审批条件的前提下，将片区福利政策向中西部城市、行政级别低的普通城市倾斜。对于经济辐射性强的城市，可多设片区，发挥网络节点作用，在更大范围内带动地区经济发展。（2）赋予自贸区片区更大的改革创新自主权，根据驱动机制差异，因地制宜地探索各自贸区片区的不同发展模式。例如，位于西部的自贸区应加大科技创新力度，打造特色创新产业集群，为新旧动能转换和产业转型升级做试点探索；
位于中东部的自贸区可利用优质外资，逐步淘汰落后资产，在优化营商环境的同时激发本区域产业活力。（3）充分重视金融开放创新。一方面，加大融资力度，缓解小微企业信贷压力，保障民营企业良性发展；
另一方面，在探索金融自由化路径的同时，维护金融体系稳定，提高金融对实体经济的促进作用。另外，对互联网金融、科技金融等新型金融形式做更多尝试，简化外汇管理流程，扩大金融机构跨境双向投融资。