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摘要：设立自由贸易试验区是我国全面深化改革和扩大开放过程中一项重要举措。以第二批试点省份福建省作为处置单元，其他27个省份为比较控制单元，基于2012年一季度至2016年一季度的省域面板数据，利用合成控制法进行政策影响评估。结果表明，自贸试验区政策对所选试点省份经济发展具有正向溢出效应，且溢出效应在自贸试验区运营一年左右出现显着的幅度较大的上升。整体看，自贸试验区政策对试点省份平均每季度GDP的溢出为344.48亿元人民币，季均经济溢出效应达6.13％。稳健性检验表明，所选试点省份的政策溢出效果在统计上是显着的。 dedecms.com

关键词：自由贸易试验区；溢出效应；合成控制法；政策评估

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我国已进入经济新常态，建设自由贸易试验区是顺应国际经贸发展趋势、实施全面深化改革和高水平扩大开放的重要举措。2013年9月，我国成立第一个自由贸易试验区——上海自由贸易试验区。上海自贸试验区的设立对于推动经济转型升级、促进新一轮改革开放、打造经济增长新引擎具有重要战略意义，有利于培育我国面向全球的竞争新优势。2015年4月，天津、广东、福建自由贸易试验区相继成立，上海自贸试验区也进行扩区。2017年3月31日，辽宁、浙江、河南、湖北、重庆、四川、陕西自由贸易试验区批复成立。新获批的自贸试验区在各省全面铺开，代表白贸试验区建设进入全国试点探索的新阶段。因此，对已有自贸试验区政策进行科学评价，对于自贸试验区未来建设具有重要意义。自上海自贸试验区设立以来，学术界对自贸试验区相关问题进行研究，但对自贸试验区运营以来的实施效果进行政策评价的文献相对较少。在研究方法上，本文选择比较案例研究中的合成控制法，对自贸试验区政策溢出效应进行评估。在对象选择上主要考虑三方面：一是新批准的7个试点省份暂无数据不能评价。二是上海在我国经济中的地位突出，对其他省份参考意义不大。三是在第二批试点省市中，福建省经济基础相对较弱，政策评估结果对其他省份有较大参考价值。因此，选择福建自贸试验区进行政策评估。

一、自贸试验区设立对地区经济发展的促进作用

福建自贸试验区挂牌运行以来，在投资管理体制改革、商事制度改革、贸易便利化、政府职能转变、对台先行先试等方面不断推出创新与开放举措。在投资管理体制改革方面，全面实行负面清单管理模式。对于负面清单以外的领域，外资企业设立、变更实行备案制；对于负面清单以内的领域，进一步简化审批程序，精简申报材料，缩短审批时限。在商事制度改革方面，商务、工商、质监、税务全面实行网上“一表申报、一口受理、一照一码、一章审批、一日办结”服务模式，企业设立时限缩短至当天即可完成。在贸易便利化方面，国际贸易“单一窗口”已建成并投入使用，企业通关效率明显提升。在政府职能转变方面，通过简政放权至自贸试验区，企业办事基本实现不出区；通过建立企业年报公示制度、企业经营异常名录制度及市场主体信用信息记录、公开、共享、使用制度和守信激励、失信惩戒联动机制，多渠道加强事中事后监管；通过建立风险防控清单，牢牢把握行业风险底线。在推进对台先行先试方面，率先实施一批对台创新举措和开放措施，两岸货物、服务、资金、人员要素流动越来越便利。

随着福建自贸试验区改革开放红利不断释放，营商环境进一步优化，外商、台商投资踊跃。根据工商企业注册系统数据，2015年4月至2016年5月底，福建自贸试验区共新增内外资企业35 456户，注册资本5683.76亿元人民币；根据外资备案系统数据，期间备案设立外资企业1440家，合同外资金额86.69亿美元，其中台资企业912家，合同台资金额18.2亿美元，分别占外资总量的63.3％、20.95％，台湾居民在自贸试验区注册了222户个体工商户。从新增企业和注册资本两个指标数据可看出，福建自贸试验区自挂牌以来呈爆发式发展态势。在福建自贸试验区快速发展的同时，其促进贸易和投资便利化的相关措施，以及经济管理体制改革等政策红利也逐步释放。 织梦好，好织梦

从图1可知，2012～2015年，福建省季度GDP占全国比重的同比增速处于缓慢增加态势，2016年以后出现一个明显的跳跃过程。这表明福建自贸试验区挂牌一年来，相关试点政策对区域的经济溢出效应开始逐渐显现。下文将用实证分析方法对自贸试验区政策溢出的净效应进行具体测度。 内容来自dedecms

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二、自贸试验区政策溢出效应的实证分析 织梦好，好织梦

（一）合成控制方法

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对自贸试验区政策溢出净效应的测量，传统比较案例研究方法一般使用双重差分（DID）或倾向得分匹配（PSM）方法。其中，双重差分法要求处置单元与比较单元满足共同趋势假设，否则无法避免政策内生性问题，对比较单元的选择也存在主观性和随意性；倾向得分匹配法要基于条件独立假设（CIA）来建立比较组，即要求在控制协变量情况下政策干预的对象选择是随机分配，由此拟合随机试验来分析政策影响效应，并要求大样本且只能计算政策干预的平均效应。阿巴迪（Abadie）等提出的合成控制法可有效避免双重差分法和倾向得分匹配法产生的相关问题。合成控制法通过数据驱动的方式，对多个比较组对象进行加权，按照政策试点之前的预测变量测算比较组和处置单元的相似性，由此合成一个与处置单元完全类似的控制对象。其优势体现在：（1）透明性，知道比较组对象的权重和相对贡献；（2）比较对象的加权组合要好于单个比较对象选择，由于权重大于等于0，且权重和等于1，还可避免过度外推；（3）不需要知道政策干预效果，依靠数据驱动，避免比较组对象选择的主观性和随意性。近年来，国内学者开始使用该方法进行政策影响评估。[1][2][3]因此，可基于Abadie等提出的合成控制法，模拟试点省份不实施该项政策的情况，通过比较研究获得自贸试验区政策溢出净效应。 织梦内容管理系统

将2015年4月以后的福建省作为处理单元，潜在比较组的选择在其他省级区域（不包括港澳台地区）中寻找，其中上海市、广东省、天津市同期有政策试点，因而排除在比较组外，新批准的7个试点省份在本文分析时间段内不受试点政策的影响，可作为潜在比较组对象。因此，处理单元1个，潜在比较组对象有27个，个体数量共有28个，政策干预时刻T0定为2015年第一季度以后。给定28个省、自治区和直辖市在比[1，T]时期内的结果变量Yit，不失一般性，设处置单元为个体1，其他27个个体为潜在比较组单元。令表示有政策试点的个体1在时间t的值，且政策干预时段为表示没有接受政策试点的个体i在时间t的值，其中i∈[2，28]。Abadie等假定Yit由因子模型Yit=δt+θtZi+λtμi+εit给定，设定的模型如下：

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（二）溢出效应的实证分析 copyright dedecms

1.相关变量与数据说明。使用2012年第一季度至2016年第一季度全国31个省、自治区和直辖市的平衡面板数据，所有数据均来自中国统计数据库。为增加样本数量，选用季度数据格式，其中2012年第一季度至2015年第一季度为拟合预测变量时间段。根据数据的可获得性，选取的结果变量为代表地区经济发展水平的真实GDP，并采用T/S法进行季节性调整，记为gdpc_s。真实GDP由现价GDP除以定基比CPI得到，定基比CPI先由月度同比换算成月度环比，再换算成季度环比，最后取2010年为100后算得。预测变量为二三产业占GDP的比重、全社会固定资产投资占GDP的比重、地方财政税收收入、社会消费品零售总额占GDP的比重、规模以上工业企业R&D经费及每10万人口高校平均在校生数。其中，只有二三产业占GDP的比重有连续季度数据，其他变量只有每年第四季度累计值。相关预测变量的均值情况见表1，其中“真实福建”指福建省的现实数据，“合成福建”指计算得到的数据。

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2.合成控制对象的权重。通过合成控制法的计算，表2给出了构成合成福建的权重组合，共选取了6个省、自治区和直辖市，其中湖南省所占权重最大，为0.533，其他有较大权重的地区依次是青海省、浙江省、北京市，这6个省、自治区和直辖市的加权平均可作为福建省的对照组。通过表1中真实福建和合成福建的预测变量均值对比看出，真实福建和合成福建的预测变量差距较小，除全社会固定资产投资占GDP比重的差异度为3.79％，其他预测变量的差异度均低于1％，说明合成控制法产生的权重对2015年第一季度之前福建省的特征拟合得很好，该方法适宜用于估计自贸试验区政策的经济溢出效应。

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3.政策动态效应评估。利用表2中合成控制对象权重，再根据式（2），就可得到自贸试验区的时变政策试点效应。从表3计算结果可看出，自贸试验区试点以来，福建省实际GDP始终大于合成GDP，表明自贸试验区对福建省经济发展一直具有正向溢出效应。在2015年之前，福建省实际GDP与合成GDP的规模相差40亿元人民币左右，起伏并不大，而到2015年第四季度之后，这一差距超过1000亿元人民币，显着大幅上升，说明福建自贸试验区经过一年的平稳运营后，各项政策创新与开放举措的溢出效应已得到最大限度发挥。福建自贸试验区运营一年来，平均每季度GDP的溢出为344.48亿元人民币，季均经济溢出效应达到6.13％。 dedecms.com

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为了更直观地考察自贸试验区政策对福建省经济发展的溢出影响，可计算真实福建与合成福建的GDP及两者的差距，结果见图2、3。2015年第一季度之前，真实福建与合成福建的经济发展拟合程度较高，两者GDP在2015年第一季度后逐步出现差距，且这一差距在2015第四季度后呈现一个跳跃。这说明相对于福建省原有的经济发展水平，自贸试验区政策使福建省的经济规模出现明显提升，且随着自贸试验区相关政策创新与开放举措的逐步实施及在全省的复制拓展，自贸试验区对福建省的经济溢出效应不断增大。事实上，自贸试验区运营进入2016年之后，福建省实际GDP与合成GDP的差距已呈快速扩大态势，表明政策影响已越来越大。 dedecms.com

（三）实证结果的稳健性检验

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虽然真实福建与合成福建的GDP存在显着差异，但这种差异是否由自贸试验区政策造成的，对此需要对相关结论进行稳健性检验。合成控制法中的稳健性检验又称安慰剂检验，其思想在于使用合成控制法对福建省以外其他未进行自贸试验区试点的地区进行类似分析，如果得到的其他地区实际GDP与合成GDP之间存在与福建省一样或更大的差距，则说明合成控制法对福建省的分析并没有提供一个自贸试验区试点对经济发展产生显着溢出效应的证据；相反，如果只有福建省的实际GDP与合成GDP呈现较大差距，则说明合成控制法对福建省的分析提供了一个自贸试验区试点对经济发展产生显着溢出效应的证据。为检验估计结果是否在统计上显着，可通过迭代法对福建省以外其他27个潜在比较组对象进行安慰剂检验，由此得到类似于统计中秩检验的排序检验方法，这就可以判断是否还有其他省份的实际GDP与合成GDP的差距出现与福建省一样的特征，且其概率是多少，从而得到政策溢出效果是否在统计上显着。

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考虑到一些省份的经济特征不能很好地由其他省份的加权平均来合成，对于这些政策试点前期拟合较差的合成控制单元，政策试点后期其实际GDP与合成GDP的差距，也可能是比较组的合成控制单元自身没有拟合好造成的。对此，以福建省为比较对象，对自贸试验区试点之前RMSPE值大于福建省10倍的个体删除，剩下12个省份。将这12个省份分别作为处置单元，通过迭代使用合成控制法进行估计，得到他们的真实GDP与合成GDP的差距图。由图4可知，2015年政策试点后只有福建省的实际GDP与合成GDP的差距变动最大，受到的政策溢出影响也最大。

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为避免因选择RMSPE值删除样本带来的人为因素，计算2015年自贸试验区试点之后和之前的RMSPE比值，并考察这一安慰剂检验效果的分布情况。[1]政策试点之前的RMPSE值越小，表示合成GDP对实际GDP拟合越好；政策试点之后的RMPSE值越大，表示受政策试点影响越大。按照预期，如果福建省的经济发展受到自贸试验区试点很大影响，且这一影响是显着的，那么政策试点之后产生的RMSPE和之前产生的RMSPE的比值应是较大的。通过将所有个体的RMSPE比值描述出来，发现福建省的RMSPE比值为15，而没有其他省份达到该水平（见图5）。这表明在随机排列中，只有1/28，即3.6％的概率会出现和福建省一样高的RMSPE比值，类似于传统统计推断的显着性水平，可以认为福建省的GDP上升在3.6％的显着性水平上是显着的。 织梦好，好织梦

三、结论与启示 copyright dedecms

利用合成控制法，选择福建自贸试验区，研究相关自贸区政策对区域经济发展的影响。合成控制法的估计结果表明，自贸试验区试点对福建省经济发展始终具有正向溢出效应，且溢出效应在福建自贸试验区运营一年左右出现显着上升。整体看，自贸试验区政策对福建省平均每季度GDP的溢出为344.48亿元，季均经济溢出效应达6.13％。进一步的稳健性检验表明，试点省份的实际GDP与合成GDP拟合差异出现明显变化，证明自贸试验区政策使区域经济发展在改革前后产生显着差别。与原有的经济发展水平相比，自贸试验区政策极大地促进了区域经济增长，实际GDP要大于没有试点情况下的GDP规模。迭代安慰剂检验也证明，自贸试验区政策使试点省份与未试点省份在经济发展上产生明显区别，试点省份的RMSPE比值最大，证明该试点省份的政策溢出效果在统计上是显着的。 织梦内容管理系统

自贸试验区作为新一轮全面深化改革开放的支点和标杆，在投资、贸易、金融、服务业开放等领域的各种制度创新与改革开放政策具有引领示范作用。研究表明，自贸试验区在福建省试点运行一年来取得重大成绩，相关制度创新与开放政策对区域经济发展的溢出效应显着，可以说达到了自贸试验区设立的预期目的。基于福建自贸试验区的政策评估效果，未来要在总结自贸试验区成功经验的基础上，继续扩大自贸试验区试点范围，加强对更广大地区的辐射作用，以充分发挥自贸试验区的政策溢出效应，有效带动其他地区的经济发展。

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随着自贸试验区试点范围的不断扩大，对自贸试验区有关改革绩效进行科学评价与考核将成为一项重要工作。本文所提出的合成控制评估方法，基于全国31个省份的整体比较，具体通过采用对多个控制对象加权合成反事实对象的方式，克服了选择控制对象时可能出现的样本选择偏误和政策内生性问题，因此，可以更准确地评估相关政策效果，对自贸试验区政策评估方法有参考价值。

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参考文献： 本文来自织梦

[1]王贤彬，聂海峰.行政区划调整与经济增长[J].管理世界，2010（4）：42-53.

[2]刘甲炎，范子英.中国房产税试点的效果评估：基于合成控制法的研究[J].世界经济，2013（11）：117-135. 织梦好，好织梦

[3]苏治，胡迪.通货膨胀目标制是否有效?——来自合成控制法的新证据[J].经济研究，2015（6）：74-88. copyright dedecms

[1] RMPSE为根均方预测误差，比值为Post-RMSPE/Pre-RMSPE。