第三批自由贸易试验区建设对地区经济的影响研究

王 宁， 汪五一

(安徽工业大学商学院 安徽 马鞍山 243002)

为应对新的国际环境以及加大中国改革开放力度，助力经济高质量发展，我国将自由贸易试验区(以下称为自贸区)建设上升为国家战略。自2013年上海自贸区设立以来，我国自贸区建设步伐持续加快，由“点”到“线”再到中西部全面推进，至今已基本形成海陆统筹，东中西兼顾的开放新格局。其中，第三批自贸区多样性特征显著、覆盖区域广泛、作用突出，不仅是“一带一路”战略、长江经济带、东北振兴、西部大开发、中部崛起等区域发展战略的重要支点，还是促进我国东中西部地区经济协调健康发展的新路径。因此，实证研究第三批自贸区建设对地区经济是否有正向作用，并为促进自贸区未来进一步健康发展提出建议，不仅可以为其他批次自贸区建设提供可参考的经验与启示，还对挖掘中国经济增长新动力具有重要参考意义。

自贸区是适应我国改革开放要求，高规格以开放促改革的重要载体，其建设的主要任务是通过先行先试的制度创新与扩大开放推动经济发展[1]。关于自贸区经济效应的研究一直比较火热，国内外学者最初是从定性角度进行研究。如Hazari(1996)提出自贸区建设能够促进地区进出口贸易规模扩大，增加社会福利[2]。陈爱贞等(2014)认为上海自贸区有助于中国实现从产品市场开放变为要素市场开放、从内部分权改革变为减权改革、从制造业全球化变为服务业全球化[3]。毕玉江(2014)提出目前需要重点解决的问题是围绕自贸区现有基础，加速贸易转型，以此推进服务贸易进一步开放与发展[4]。

随着计量方法的广泛运用，诸多学者开始从定量角度研究自贸区的经济效应，主流研究认为自贸区建设能够促进地区经济增长，如谭娜等(2015)使用反事实分析方法考察上海自贸区对上海市的经济效应，发现上海自贸区建设对上海市经济有显著正效应[5]，随后这一结果在王利辉等(2017)、殷华等(2017)研究中得到进一步证明[6,7]。亦有些学者通过对福建、辽宁等自贸区研究，同样得出自贸区建设对地区经济有显著促进作用的结论[8,9]。随着我国自贸区个数不断增加，越来越多学者开始对不同自贸区之间经济效应的组合进行分析，研究结果均表明自贸区建设对地区经济发展有促进作用，且作用存在差异化特征[10-12]。

但是也有一些学者认为自贸区建设对地区经济影响不显著甚至存在消极影响，如叶霖莉(2020)运用合成控制法评估沪津闽粤四大自贸区的经济增长效应，发现上海、广东、福建自贸区对地区经济增长推动效果显著，但天津自贸区经济增长效应不显著[13]。徐可心(2020)通过实证研究得出我国批次靠前的自贸区对地区经济有显著促进作用，但批次靠后自贸区的经济效应会出现两极分化现象[14]。

通过对现有文献研究梳理，可以发现国内外众多学者对自贸区开展了多角度的研究，取得了众多具有学术价值和现实意义的研究成果，尽管关于自贸区经济增长效应的研究已经日渐成熟，但是仍可对此进行深化、挖掘。从研究对象来看，目前学者主要针对发达地区或沿海港口地区自贸区进行研究，以第三批自贸区为研究对象的文献相对较少，且对第三批自贸区的研究也大都是对其中单一自贸区的个体研究，缺少整体性研究。从研究结论来看，多数学者赞同自贸区促进地区经济增长这一观点，也有少数学者指出自贸区对地区经济促进作用不显著甚至存在消极影响，但观点并不一致。因此本文作第三批自贸区建设对地区经济的影响研究，并比较各自贸区建设对地区经济影响的差异性，以期为现有研究作出补充。

1.1 第三批自贸区整体经济增长效应的实证设计

评估第三批自贸区的整体经济增长效应时，我国各省份被分成了处理组和控制组，更适合用双重差分法进行评估。依据双重差分原理，设定模型为

lngdpit=δ+βftzit+β1Xit+γt+ui+εit

上式中，lngdpit为被解释变量，用地区生产总值对数值衡量，下标i和t分别代表省份和年份；
δ是常数项；
ftzit为时间虚拟变量与政策虚拟变量的交乘项，设立自贸区前赋值为0，设立自贸区后赋值为1；
rt为时间固定效应；
ut为个体固定效应；
Xit为控制变量；
εit为随机扰动项。

1.2 第三批各自贸区建设对当地经济影响的实证设计

具体分析各自贸区建设对当地经济影响时，鉴于双重差分模型要求处理组和控制组在选择上具有主观性和随机性等局限，故最终选择符合研究要求的合成控制法进行实证分析，其基本思路是：通过对若干个控制地区进行加权组合，构造一个与处理组特征极为相似的合成地区，通过比较真实地区与合成地区在政策实施前后经济变量的差异，即可得到政策的实施效应。以下是对合成控制法具体的说明。

(1)

其中，Dit为是否设立自贸区的虚拟变量，αit为i省份在t时期设立自贸区的政策效应。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

其中，V是一个(k×k)维的对称半正定矩阵，选择最优解V*，使自贸区政策实施前估计值的均方误差(MSPE)达到最小，通过递归优化法得到最优权重W*，将其代入式(6)，即可得到处理组自贸区政策效应的估计值。

1.3 数据说明

1.3.1 第三批自贸区建设的整体经济增长效应

基于数据可获得性和稳定性，选取2010年至2019年为样本时间范围，共计19个省份，处理组为第三批自贸区所在省份，控制组中剔除数据不全的西藏，以及在2010年至2019年设立自贸区的省份和港澳台地区。数据均来源于各省市统计局、国家统计局。主要变量含义及计算方法如表1所示。

表1 双重差分模型中主要变量及计算方法

被解释变量为各省份的地区生产总值(lngdp)，用来衡量地区总体经济发展水平。解释变量即自贸区虚拟变量(ftz)，自贸区设立前赋值为0；
反之，赋值为1。本文借鉴王润喆(2020)[16]等人前期相关研究，选取固定资产投资水平(lnfai)、对外贸易发展水平(lnimx)、政府支出规模(gov)、产业结构水平(ts)、居民受教育水平(lnedu)等指标作为控制变量以控制其他因素对区域经济增长的影响。

1.3.2 各自贸区建设对当地经济影响的具体分析

本文参考刘秉镰(2018)[10]做法，选取固定资产投资累计同比增长率、工业增加值增长率、进出口总额3个经济指标，其中固定资产投资累计同比增长率作为描述投资的代理变量；
进出口总额作为描述地区对外贸易的代理变量。鉴于2017年3月第三批自贸区设立，不宜使用低频的年度数据进行考察，故本文采用月度数据。2018年10月后相继设立海南等自贸区，为不影响最优控制组的筛选，满足绝大多数经济指标得到拟合度较高的实证结果，样本时间范围为2010年1月至2018年9月。因固定资产投资累计同比增长率和工业增加值增长率每年1月份数据缺失，本文剔除所选取经济指标的每年1月份数据。2017年3月(实验期第79期)为自贸区政策实施时间点，2017年4月(实验期第80期)为自贸区政策开始影响的第一期。

2.1 第三批自贸区建设的整体经济增长效应

表2为自贸区政策对处理组地区生产总值的影响结果，(1)为仅考虑政策，(2)-(6)为逐步加入控制变量的回归结果。可以看出，加入控制变量前后，自贸区政策ftz的回归系数均显著为正，因此第三批自贸区建设带动了整体经济增长。加入控制变量后，固定资产投资水平、居民受教育水平、对外贸易发展水平、产业结构水平的回归系数分别为0.4436、0.3243、0.1778、0.1585，均在1%的显著水平下显著，说明通过增加固定资产投资额、提升居民受教育水平、扩大进出口规模、优化产业结构等途径均可促进地区经济增长。但政府财政支出规模的回归系数为-2.3409，且在1%的显著水平下，表明若政府财政支出过高可能会阻碍地区经济增长。

表2 第三批自贸区建设对地区经济的影响

2.2 第三批各自贸区对当地经济影响的具体分析

2.2.1 陕西自贸区对当地经济影响效应分析

(1)对地区投资的影响效应

表3列出了合成陕西省固定资产投资累计同比增长率的各省份权重，其中北京占比为1.4%，内蒙古11.2%，吉林9.1%，黑龙江7.3%，江苏12.2%，江西16.5%，海南17.3%，甘肃6.8%，宁夏18.2%，9省权重之和为1，其余控制组省份权重均为0。

表3 合成陕西省固定资产投资同比增长率的各省份权重

图1左侧图像为2010年2月至2018年9月陕西省固定资产投资累计同比增长率真实值与合成值的拟合情况，垂直虚线为陕西自贸区设立时间2017年3月(实验期79期)，黑色虚线、实线分别为陕西固定资产投资累计同比增长率真合成值与真实值变化情况。可看出自贸区成立前，真实值与合成值拟合情况较好，二者之间差距较小。自贸区成立后，两者出现了不同的变动轨迹，且差距不断增大，并呈现随时间推移逐渐扩大趋势。

图1 陕西与合成陕西固定资产投资增长率拟合图(左)和差值图(右)

为更清楚地观察陕西自贸区对地区投资的影响，本文计算了陕西省固定资产累计同比增长率真实值与合成值的差值(处理效应)，如图1中右侧图像所示，水平虚线为0值，垂直虚线为陕西自贸区建立时间，可看出自贸区成立前，真实值与合成值的差值均在0值上下波动，波动范围较小，自贸区建立后，真实值与合成值的差距逐渐扩大，在2018年7月达到顶峰为20.10%，表现出强烈的促进作用。对自贸区设立后各期处理效应进行平均，得到2017年4月至2018年9月固定资产投资累计同比增长率的平均处理效应为13.49%。综上，陕西自贸区建设对地区固定资产投资促进作用显著。

(2)对地区工业增加值的影响效应

表4为运用合成控制法构造出合成陕西省工业增加值增长率的各省份权重，6省权重之和为1，其余控制组省份权重均为0。

表4 合成陕西省工业增加值增长率的各省份权重

图2中左侧图像为2010年2月至2018年9月陕西省工业增加值增长率真实值与合成值的拟合情况，可看出自贸区成立前，真实值与合成值拟合情况较好，两者变动趋势基本相同，自贸区设立后，除有短时期内的时滞性，总体来说真实值明显高于合成值。由两者差值图也可看出，除在67期有一次剧烈波动，自贸区成立前期真实值与合成值的差值均在0值上下波动，波动范围较小。自贸区设立后，两者差值逐渐增加，并在2018年5月达到峰值5.17%。对自贸区设立后各期处理效应进行平均，得到陕西省工业增加值增长率的平均处理效应为1.97%。综上，陕西自贸区显著促进了地区工业增加值的增长。

图2 陕西与合成陕西的工业增加值增长率拟合图(左)和差值图(右)

(3)对地区对外贸易的影响效应

表5为合成陕西省进出口总额的各省份权重，7省份权重之和为1，其余控制组省份权重均为0。

表5 合成陕西进出口总额的各省份权重

图3中左侧图像为2010年2月至2018年9月陕西进出口总额真实值与合成值的拟合情况，可看出自贸区成立前，陕西进出口总额的真实值与合成值拟合情况较好，两条曲线变动趋势基本相同，自贸区成立后，两者呈现出不同的变动轨迹。由差值图可看出自贸区成立前，两者差值均在0值上下小范围波动，时正时负，并无明显变化趋势。自贸区成立后，差值突然逐渐拉大，在2018年2月达到峰值0.74%。通过对自贸区设立后各期处理效应平均，得到进出口总额的平均处理效应为0.29%。因此，陕西自贸区建设有效促进了地区对外贸易的发展。

图3 陕西与合成陕西的进出口总额拟合图(左)和差值图(右)

2.2.2 各自贸区对当地经济影响效应分析

为测度四川、重庆、湖北、河南、浙江、辽宁自贸区对各地区经济的影响效应，同样采用合成控制法构造出合成地区，通过比较真实地区与合成地区相关经济指标在自贸区成立前后的拟合程度及两者差值变化情况，得到自贸区对各地区相关经济指标的平均处理效应。因篇幅所限，以上自贸区的拟合图和差值图从略。

表6为第三批各自贸区建设对当地经济的平均处理效应，可知各自贸区建设均对地区经济产生的影响具有显著的差异化特征，具体来看：陕西自贸区对地区投资、工业增加值、进出口贸易的促进作用分别为13.49%、1.97%、0.39%；
四川自贸区对地区投资、工业增加值、进出口贸易的促进作用分别为4.84%、1.71%、0.17%；
重庆自贸区可能因其地理位置、战略定位与其他中西部自贸区部分重叠等因素，导致其政策效应不显著；
河南自贸区对投资、工业增加值的促进作用分别为0.48%、0.51%，湖北自贸区对地区投资和进出口贸易的促进作用分别为0.34%、0.12%；
浙江自贸区对地区投资和进出口贸易的促进作用分别为0.54%、0.05%；
辽宁自贸区对地区投资、工业增加值的促进作用分别为0.13%、0.24%。由此可见第三批各自贸区的经济效应明显存在地区差异，结合七大自贸区发展情况，进一步分析原因。

表6 第三批各自贸区建设对地区经济影响的平均处理效应

陕西、四川自贸区对地区固定资产投资、工业增加值、进出口贸易均有显著促进作用，产生这一结果的可能原因为：自贸区设立后，区内各种优惠政策吸引诸多优质外商企业入驻，大量资金流入的同时，带来技术外溢、知识外溢促进地区工业部门转型升级，推动地区工业的发展。此外，区内贸易便利化程度得以提高，对进出口贸易产生显著正向影响，进而推动地区经济发展。

由实证结果可知，重庆自贸区建设对地区经济促进作用不显著，究其原因：地理位置上，重庆北邻陕西，东邻四川，西邻湖北，在中西部地区的增长竞争中，陕西、四川、河南自贸区建设对当地经济产生促进作用的同时，可能对周边地区产生了较强的回浪效应。战略定位上，重庆自贸区与其他4个中西部省份自贸区有重叠部分，尤其与四川自贸区的功能定位较为相似，这可能导致同批次设立自贸区的同质化竞争，在区域整体资源有限的情况下，造成了较高的竞争成本。

湖北、河南自贸区建设对地区经济的促进作用较差，部分原因可能为：湖北、河南位于我国中部地区，对外开放程度较低。近年来，固定资产投资、三次产业占比等经济指标在中西部省份中均处于中等地位，综合开放水平不高、经济基础相对较差等因素导致自贸区建设对地区经济的促进作用发挥不充分。

浙江自贸区对地区投资有显著促进作用，但对工业增加值和进出口贸易促进作用较弱，原因分析如下：一是自贸区整体空间布局需要完善，浙江自贸区未扩区前，3个片区均位于舟山，但舟山经济体量不大，未能较好发挥对地区经济的辐射带动作用；
二是自贸区产业设计强调服务于国家战略，但为地区经济发展服务功能还有待加强；
三是近年来我国与其他国家间贸易摩擦频繁，外贸发展受阻，导致自贸区拉动地区外贸增长动力不足。

辽宁自贸区建设对地区投资和工业增加值具有显著促进作用，对地区进出口贸易的影响不显著。究其原因：辽宁自贸区建设强调深化投资领域改革、加快老工业基地结构调整等，提升了地区工业发展水平、加速了固定资产投资的累积，但可能因其对外贸易竞争力不足、各片区对外贸易发展不平衡等原因，导致自贸区对进出口贸易的促进作用还未充分发挥。

3.1 对双重差分法的稳健性检验

3.1.1 平行趋势检验

双重差分法使用的基本前提是，若没有自贸区政策影响，本文所设置的处理组与控制组具有平行趋势或共同趋势，本文通过画图对比实施自贸区政策的省份与未实施自贸区的省份在自贸区设立前其地区生产总值的对数值是否具有共同趋势。从图4可看出处理组与控制组在自贸区设立前，地区生产总值对数值具有相同的发展趋势，没有显著差异，通过了平行趋势检验。

图4 第三批自贸区省份与控制组平行趋势检验

3.1.2 反事实检验

为进一步检验结果的稳健性，本文借鉴相关学者的研究成果[17,18]，通过改变自贸区设立时间进行反事实检验。事实上，地区经济不仅受自贸区政策影响，可能还会受其他因素影响，为排除这些因素影响，本文将第三批自贸区设立时间分别提前1～3年，如果自贸区变量不显著为正，或者自贸区变量系数出现越来越小的情况，则说明自贸区建设是推动经济增长的主要原因，从而验证上文实证结论的稳健性。

表7为第三批自贸区设立时间提前1～3年的回归情况，整体来看，自贸区建设的动态净效应分别为0.0956、0.0729、0.0534，呈现逐渐递减趋势，且系数值愈发不显著，这说明经济发展对自贸区建设依赖性非常大，推动地区经济增长的因素是自贸区建设，因此验证了前文实证结果的稳健性。

表7 自贸区设立时间提前1～3年

3.2 对合成控制法的稳健性检验

为验证使用合成控制法估计的各经济变量在自贸区成立前后产生差距的原因来自于自贸区政策的实施，而不是由其他偶然因素所驱动，本文借鉴Abadie等(2010)[15]提出的“安慰剂检验”来进行统计检验。以陕西省固定资产投资累计同比增长率安慰剂检验为例，对19个控制组省份及陕西省分别进行安慰剂检验。本文保留政策干预前MSPE不超过陕西省政策干预前MSPE两倍的省份进行安慰剂检验，处理后的结果如图5所示。加粗黑线表示陕西省固定资产投资累计同比增长率的安慰剂效应，灰线表示其他省份的安慰剂效应。显然，陕西省比其他省份的处理效应效果明显。综合来看，假设陕西自贸区建设对地区投资没有产生任何正向效应，则在12个省份中，恰好看到陕西省固定资产投资累计同比增长率处理效应最大可能性为1/12=0.083，在10%的整体显著性水平下可以拒绝原假设，因此认为陕西自贸区建设对陕西省固定资产投资有显著促进作用，通过了安慰剂检验。

图5 处理后的陕西省及其他对照组省份预测差值分布

依上述检验方法，对第三批自贸区所在省份的经济变量依次进行安慰剂检验，具体结果如表8所示，可看出各省份有显著影响的变量均通过了稳健性检验。

表8 第三批各自贸区建设对地区经济影响的平均处理效应

4.1 主要结论

本文分别运用双重差分法和合成控制法评估第三批自贸区的整体经济增长效应和各自贸区对当地经济的影响效应，研究结果表明：第一，第三批自贸区建设对区域经济发展具有显著推动作用；
第二，各自贸区对当地经济的影响存在明显差异化特征，其中，陕西、四川自贸区对地区经济促进作用最为显著，河南、辽宁自贸区促进作用较为显著，湖北、浙江自贸区促进作用相对较弱，重庆自贸区促进作用不显著。

4.2 政策建议

第一，进一步提高贸易便利化水平，促进地区对外贸易发展。由实证结果可知，第三批自贸区建设对地区对外贸易的促进作用总体不显著。因此，进一步提高贸易便利化水平仍然是自贸区建设的重点，一方面，自贸区应积极利用自身优势，向自贸区发展较为成熟的国家学习先进经验，有效破解束缚地区对外贸易发展瓶颈，进一步激发市场活力。另一方面，通过提高通关便利程度、口岸通关效率等，缩小与国际一流水平的发展差距，增强对外贸易对地区经济的推动作用。

第二，因地制宜，寻找错位发展路径。第三批自贸区资源禀赋、区位优势不一，市场需求也不尽相同，带有普惠性的政策针对性不强，可能导致政策浪费亦或某些领域覆盖不到。因此，自贸区建设要因地制宜地制定措施，使自贸区制度与自身发展相匹配。此外，还应将第三批自贸区所在地区关系纳入各自贸区未来发展规划中，对于同批次集中设立自贸区可能会产生的恶性竞争问题，各自贸区应坚持寻找错位发展路径，尽可能的避免自贸区出台的改革措施、战略定位等存在同质化情况，协调好地区之间发展规划，在地区间实现合作与共赢。

第三，进一步释放自贸区制度红利，助力地区经济长期发展。为增强自贸区正向效应发挥的持续性，第三批自贸区应积极学习前两批自贸区建设经验，并根据自身资源禀赋、区位优势等，探索差异化发展之路。通过投资管理制度创新、贸易监管制度创新、金融开放制度创新以及事中事后监管制度创新，使制度改革红利充分释放，助力地区经济长期发展。