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内容提要 本文以上海自贸试验区设立作为一个准自然实验，利用合成控制法，实证研究了自贸试验区政策试点对地区吸引外商直接投资的动态影响。估计结果显示，自贸试验区设立对地区吸引外资具有正向促进作用，且政策效应随自贸试验区的平稳运营逐步上升。在2013年上海自贸试验区挂牌成立到2015年上海自贸试验区扩区期间，与没有自贸试验区政策相比较，上海市外商直接投资存量累积增加2847.9亿元，平均每年的溢出额为949.3亿元，年均溢出率约为20.9％；上海市外商直接投资流量累积增加1282.2亿元，平均每年的溢出额为427.4亿元，年均溢出率约为107.5％。一系列稳健性检验显示，上海自贸试验区政策对FDI的促进作用在统计上是显着的。本文的实证结果表明，相比传统的土地税收等优惠举措，东道国的外资服务水平和企业营商环境对外资更具有吸收力，这对中国其他地区吸引外商直接投资具有启示意义。

关键词 上海自贸试验区 溢出效应 FDI 合成控制法 政策评估

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一、引言

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自2013年设立上海自贸试验区以来，中国已相继成立11个自贸试验区，自贸试验区建设正进入到一个全面探索的新阶段，及时对自贸试验区政策进行科学评价，对于中国自贸试验区未来发展具有重要指导意义。盛斌（2015）认为，客观与科学地评价自贸区战略在当前中国全面深化改革特别是构建新型开放经济体制中的作用尤为重要。上海自贸试验区作为中国首个自贸试验区，与其他自贸试验区相比，实施时间最长，政策效应发挥更充分，成效更突出。截至2016年底，上海自贸试验区共有企业79669户，其中内资企业62365户，涉及注册资本41403.62亿元；外资企业17304户，涉及注册资本2436.86亿美元。1、在上海自贸试验区先行先试的有关改革措施中，重点是对外商投资准入实行“负面清单”管理模式，这一改革对上海自贸试验区的整体改革起到纲举目张的作用，同时亦是以开放倒逼改革的主要着力点（王新奎，2014）。因此，本文研究聚焦于上海自贸试验区政策的FDI促进效应分析。 本文来自织梦

在探索外资管理体制创新上，2013年上海自贸试验区出台了中国第一张外资市场准入负面清单，2014版负面清单在内容上又进行了缩减，由原来的190项精减到139项。上海自贸试验区在外商投资负面清单上的创新，直接为2015年全国自贸试验区负面清单以及后来全国统一市场准入负面清单出台奠定了基础。上海自贸试验区还不断扩大外商投资领域，相继在先进制造业和金融服务、航运服务、商贸服务、专业服务、文化服务以及社会服务等领域推出了一系列扩大开放措施。与此同时，通过深化企业商事登记制度改革，对外资的服务水平也不断得到提升。图1显示，2013年以来，自贸试验区内新设外资企业数占上海市外资企业数的比重，以及区内外商直接投资合同金额占上海市的比重均出现大幅提升，2015年区内新设外资企业数占比为55.4％，区内外商直接投资合同金额占比则高达67.2％。这表明自贸试验区已成为上海市吸引外商直接投资的新高地。由于上海自贸试验区的巨大吸引力，上海市的外商投资量也大幅上升，其中外商直接投资总额占全国的比重呈现出持续快速增长态势。

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从图1简单分析可看出，上海自贸试验区的设立，对上海市吸引外商直接投资存在一定程度的积极影响，但是无法确切知道自贸试验区政策试点对外商直接投资的影响程度以及该影响的动态变化，而且也无法判断同一时期内，全国其他未试点省（市）是否也存在外商直接投资明显增长的趋势?上海市的外商直接投资增长与全国趋势是否有明显的差异?简而言之，我们难以说明上海市的外商直接投资增长态势是源于自贸试验区政策的促进作用，抑或是全国的一个普遍经济现象。鉴此，本文运用2000—2015年全国31个省（市）（不含港澳台地区）的面板数据，对上海市在2013年自贸试验区政策试点到2015年扩区期间的外商直接投资情况进行比较分析，并尝试回答这些问题。 本文来自织梦

全文结构安排如下：第一、二部分是引言以及文献综述；第三部分给出了一个分析上海自贸试验区政策效应的合成控制模型以及有关变量与数据说明；第四部分是实证分析，讨论了上海自贸试验区政策如何影响上海市外商直接投资的增长，并对该影响的显着性水平进行了统计推断；第五部分是结论。 内容来自dedecms

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二、文献综述

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自上海自由贸易试验区设立以来，自贸试验区问题研究日益成为学术热点。在自贸试验区政策方面，李光辉（2017）认为自由贸易试验区是中国新一轮改革开放的试验田，其基本功能定位是集投资、贸易、金融和科技创新等领域开放与创新于一体的综合改革试验区，全面对接国际通行规则、全面检验综合监管能力、全面提升治理能力、彻底改变行政理念、大幅度提高行政效率。其主要任务是通过制度创新打造适应新一轮改革开放的体制机制，探索改革开放的路径，形成可复制可推广的制度体系，以及营造国际化、市场化和法治化的营商环境，激发市场主体的活力等。夏善晨（2013）指出上海自贸区建设是中国深化改革和开放的继续，并对上海自贸区发展的路径和面临的困难进行了较为细致的分析。在自贸试验区经济社会影响方面，Yao和Whalley（2015）研究了上海自贸试验区成立对中国经济，尤其是对资本账户的开放、金融自由化以及发展离岸金融等方面的影响；黄启才（2017a）分析了福建自贸试验区在医疗、旅游、教育、文化等领域的开放和创新举措，以及对地区社会事业发展的影响；金泽虎和李青青（2016）、滕永乐和沈坤荣（2014）、江若尘等（2014）分别分析了上海自贸试验区对长江经济带、江苏经济、上海总部经济的影响。在自贸试验区具体运行方面，王冠凤和郭羽诞（2014）对推进上海自贸试验区贸易便利化和投资便利化的政策措施进行了分析；龚柏华（2013）分析了上海自贸试验区负面清单中未来出现的产业引入、负面清单内容理解纠纷解决机制等法律相关问题；李晶（2015）探讨了上海自贸试验区负面清单的法律性质，指出未来在开放力度、透明度以及与国际投资规则对接等方面要进行制度完善。在自贸试验区政策本身评价方面，彭羽和陈争辉（2014）就上海自贸试验区提出了投资贸易便利化评价指标体系，刘晶和杨珍增（2016）提出了中国自贸试验区综合绩效评价指标体系，但限于数据可获得性影响，他们都没有运用相关指标体系对自贸试验区本身进行政策评估。 copyright dedecms

综上所述，学者们对自贸试验区问题进行了多角度研究，但主要集中在宏观政策、经济社会影响、贸易投资便利化以及法规建设等方面。由于中国自贸试验区政策实施期较短，具体数据难以获取，国内学者对自贸试验区政策效应进行定量评价的文献相对较少。李倩、刘琦璐和王德发（2016）通过回归模型分析了上海自贸试验区金融开放和金融创新对上海市总体经济和金融业发展的影响；赵静（2016）运用系统动力学方法分析了上海自贸试验区对上海市的经济溢出效应。囿于数据样本太少，他们的定量研究都基于月度数据，而分析中长期政策效应最好使用低频数据，以避免高频数据易波动带来的负面影响，而且他们的研究对象仅局限于实施自贸试验区政策的试点省（市）本身，没有基于整个全国的比较研究，难以回答本文所提出的第二个方面的问题。 dedecms.com

关于政策效应的评估分析，国内外学者较多使用比较案例研究方法进行定量分析（Brand，2010；Tekin-Koru和Waldkirch，2010；Hout，2012；Lee和Lim，2015；Bernardo和Fageda，2017；施炳展，2012；席艳乐和贺莉芳，2015；谭娜、周先波和林建浩，2015；刘阳阳和冯明，2016）。传统的比较案例研究方法通常使用差中差法（Difference in Differences，DID）或倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）。其中，差中差分析要求政策干预组与政策控制组满足共同趋势假设，对控制组的对象选择存在一定的主观随意性；倾向得分匹配法要满足条件独立性假设，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的，否则无法避免政策选择偏误问题（Selection Error），并要求大样本且只能计算政策干预的平均效应。Abadie和Gardeazabal（2003）以及Abadie、Diamond和Hainmueller（2010）在分析政治冲突的经济成本和香烟控制项目的经济影响过程中，首先提出了合成控制法（Synthetic Control Method，SCM）。该方法通过数据驱动的方式对多个政策控制组对象进行加权，按照政策试点之前的预测变量来测算政策控制组对象和政策干预单元的相似性，由此合成一个与政策干预单元完全类似的控制对象，有效避免了DID和PSM方法产生的相关问题。近年来，有国外学者运用合成控制法进行政治、经济、货币一体化等方面的政策效应分析（Billmeier和Nannicini，2013；Campos、Coricelli和Moretti，2014；Hallren，2014；Abadie、Diamond和Hainmueller，2015）。与此同时，合成控制法也受到国内学者的广泛关注，并在国内经济社会问题的政策影响评估中得到频频使用（王贤彬和聂海峰，2010；刘甲炎和范子英，2013；苏治和胡迪，2015；陈晔婷、朱锐和张娟，2016；黄启才，2017b）。 本文来自织梦

与以前文献相比，本文的研究特色在于：第一，本文使用全国省域的年度面板数据来进行定量分析，不同于相关文献在研究中使用月度时间序列数据进行定量分析，采用年度面板数据能够对政策效应进行更好的评价分析。第二，本文采用比较案例研究中较为新颖的方法——合成控制法，克服了在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，且可以解决小样本时难以进行政策效应评估的难题，使我们可对上海自贸试验区政策的FDI效应进行科学评估，实证结果更准确与稳健。

三、合成控制模型构建与变量数据

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（一）合成控制模型构建

我们将自贸试验区政策试点的上海市作为政策干预单元（Treatment Group），其他未试点省（市）作为政策控制组（Control Group），政策试验 dedecms.com

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四、自贸试验区政策的FDI促进作用分析 内容来自dedecms

（一）合成控制对象的权重

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通过合成控制法的计算，表2给出了构成合成上海市的权重组合，主要选取了4个省（市），其中广东省所占权重最大，为0.386，其他有较大权重的省（市）依次是江苏省、海南省、天津市，这4个省（市）的加权平均可以作为上海市的对照组。相关预测变量的均值情况见表3，其中“真实上海”指上海市的实际数据，“合成上海”指合成控制法计算得到的数据。通过表3中真实上海市和合成上海市的预测变量均值对比看出，真实上海市和合成上海市的预测变量差距较小，除二三产业占GDP比重（STRUCTURE）的差异度为-8.63％，其他预测变量的差异度均低于5％，说明合成控制法产生的权重对自贸试验区政策试点之前上海市的特征拟合得很好，该方法适宜于估计自贸试验区政策的FDI促进作用。 copyright dedecms

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（二）政策动态效应评估 本文来自织梦

利用表2中合成控制对象权重，再根据（4）式，就可得到上海自贸试验区的时变政策试点效应。从表4计算结果可看出，在2013年自贸试验区开始试点到2015年自贸试验区扩区期间，上海市的FDI_stock和FDI_flow实际值始终大于合成值，表明自贸试验区对上海市吸引外商直接投资一直具有正向促进作用。从外商直接投资存量看，在自贸试验区试点第一年，上海市实际FDI_stock和合成FDI_stock相差462亿元，试点第二年，两者相差821亿元，而到2015年之后，可以看到这个差距超过1000亿元，出现了一个显着的幅度较大的上升。这说明上海自贸试验区经过一年多平稳运营后，各项制度创新与开放举措对外商直接投资的政策溢出效应开始得到较大程度发挥。整体而言，2013年至2015年间，自贸试验区政策可让上海市FDI_stock累积增加2847.9亿元，平均每年的溢出额为949.3亿元，年均溢出率约为20.9％。从外商直接投资流量看，自贸试验区政策对上海市FDI_flow具有类似的动态促进作用，2013年至2015年间FDI_flow累积增加1282.2亿元，平均每年的溢出额为427.4亿元，年均溢出率约为107.5％。

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为了更直观地考察自贸试验区政策对上海市吸引外商直接投资的动态促进作用，我们把上海市的实际FDI_stock和合成FDI_stock，以及两者的差异用折线图画出来，结果见图2、图3。在上海自贸试验区政策开始试点之前，上海市的实际FDI_stock和合成FDI_stock拟合程度较高，两者的差距水平在较小的范围之内；从2013年自贸试验区政策开始试点后，实际FDI_stock与合成FDI_stock逐步出现较大差距，且这一差距远超出其历史平均水平，表明白贸试验区政策试点让上海市吸引外商直接投资在改革前后产生了显着差别。根据合成控制法的原理，图2、图3中从2013年后显示出来的差距，就是上海自贸试验区政策所带来的FDI净效应。FDI效应为正值，说明相对于没有自贸试验区政策的上海市而言，当前自贸试验区政策促进了上海市外商直接投资的增长，而FDI动态效应逐步增大，表明自贸试验区政策影响越来越大，让外商来上海市进行投资的吸引力也不断得到提升。 织梦内容管理系统

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（三）结果稳健性检验

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虽然上海市的实际FDI_stock和合成FDI_stock存在显着差异，但这种差异是不是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为安慰剂检验（Placebo Test），其思想在于使用合成控制法对上海市以外其他未进行自贸试验区政策试点的省（市）进行类似分析，如果所得到的其他地区实际FDI_stock和合成FDI_stock之间存在与上海市一样或者更大的差距，那么说明合成控制法对上海市的分析并没有提供一个自贸试验区政策试点对吸引FDI产生显着溢出效应影响的证据；相反，如果只有上海市的实际FDI_stock和合成FDI_stock呈现出较大的差距，那么则说明合成控制法对上海市的分析提供了一个自贸试验区政策试点对吸引FDI产生显着溢出效应影响的证据。为了检验估计的结果是否在统计上显着，可通过迭代法，对上海市以外其他30个潜在比较组对象采用安慰剂检验，由此得到一种类似于统计中秩检验的排序检验方法（Permutation Test）。最后就可以判断是否还有其他省（市）的实际FDI_stock与合成FDI_stock的差距出现与上海市一样的特征，并且其概率是多少，从而得到政策促进作用效果是否在统计上显着。

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通过迭代使用合成控制法，得到31个省（市）的实际FDI_stock与合成FDI_stock差距图。由图4可知，上海市不仅在2013年之前的FDI_stock拟合较好，差异度较小，且2013年政策试点后实际FDI_stock与合成FDI_stock差距显着增大。考虑到一些省（市）的经济特征不能很好地由其他省（市）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FDI_stock与合成FDI_stock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，以上海市为比较对象，对自贸试验区政策试点之前的根均方预测误差值（RMSPE）大于上海市2倍的个体进行删除，剩下27个省（市）。将这27个省（市）分别作为政策干预单元，通过迭代使用合成控制法进行估计，得到它们的实际FDI_stock与合成FDI_stock差距图。由图5可知，2013年政策试点后只有上海市的实际FDI_stock与合成FDI_stock差距变动最大，受到的政策促进作用影响也最大。如果通过随机给予处置的方法，只有1/27，即3.7％的概率会出现上海市这么大的差距，类似于传统统计推断的显着性水平，可以认为上海市的FDI_stock上升在3.7％的显着性水平下是显着的。 内容来自dedecms

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为了避免选择根均方预测误差值（RMSPE）来删除样本所造成的人为因素，可计算2013年自贸试验区政策试点前后的根均方预测误差比值，并考察这一安慰剂检验效果的分布情况2、。其中，政策试点之前的根均方预测误差值（Pre-RMSPE）越小，表示预测变量拟合得好；政策试点之后的根均方预测误差值（Post-RMSPE）越大，表示受政策试点影响越大。按照预期，如果上海市吸引的外商直接投资受到自贸试验区政策试点很大影响，且这一影响是显着的，那么Post-RMSPE和Pre-RMSPE的比值应该是较大的。通过将所有个体的自贸试验区政策试点前后的根均方预测误差比值描述出来，可以发现上海的根均方预测误差比值为11，除安徽外，没有其他省（市）达到该水平（图6）。这表明在随机排列中，要获得和上海市一样高的根均方预测误差比值的概率是2/31，可以认为在6.5％的显着性水平下，拒绝自贸试验区政策没有对上海市的外商直接投资产生显着影响的原假设。 内容来自dedecms

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根据以上两个稳健性检验，拒绝原假设的显着性水平在5％左右，估计结果的显着性较高。综合以上的稳健性检验，可以认为上海市的实际FDI_stock与合成FDI_stock差异完全是由自贸试验区政策造成的，即中国（上海）自由贸易试验区的设立，极大地促进了上海市外商直接投资的增长，且自贸试验区政策试点让上海市外商直接投资增长与同一时期全国其他未试点省（市）产生了明显区别。 dedecms.com

五、结论

本文利用上海市进行自贸试验区政策试点这一案例，实证分析了自贸试验区的政策改革和制度创新对地区吸引外商直接投资的动态影响。简单的数据分析表明，上海自贸试验区政策对上海市吸引外商直接投资存在一定程度的积极影响。在深入的比较案例研究中，存在如何选取比较组以及如何统计推断的难题。本文利用合成控制法，通过数据驱动的方式对多个政策控制组对象进行赋权，得到一个政策试点前拟合最优的合成控制对象，再将构造出的该“反事实”对象与真实的上海市情况进行比较。根据实际外商直接投资与合成外商直接投资的差异比较分析，上海市吸引的外商直接投资增长在自贸试验区政策改革前后出现了显着变化，迭代安慰剂检验证明同一时期内全国其他未试点省（市）未产生这样的显着差异。综合稳健性检验表明，在5％左右的显着性水平下，可以认为上海市实际外商直接投资与合成外商直接投资之间的差异完全是由自贸试验区政策所造成的。上海自贸试验区的政策评估效果表明，中国的自贸试验区改革试点是成功的，未来要在总结上海市成功经验的基础上，继续扩大自贸试验区的辐射作用，以充分发挥自贸试验区的政策溢出影响。 内容来自dedecms

在投资改革方面，上海自贸试验区除了扩大开放外商投资领域外，最重要的制度创新就是全面实行外商投资准入前国民待遇加负面清单的管理模式。投资管理体制的创新，带来的是企业营商环境的改善和对外资服务水平的提升，这对上海整个地区的外商直接投资增长起到了明显的促进作用。本文合成控制法的估计结果表明，在2013年自贸试验区开始试点到2015年自贸试验区扩区期间，自贸试验区政策让上海市外商直接投资存量累积增加2847.9亿元，平均每年的溢出额为949.3亿元，年均溢出率约为20.9％；上海市外商直接投资流量累积增加1282.2亿元，平均每年的溢出额为427.4亿元，年均溢出率约为107.5％。上海自贸试验区通过外商投资制度创新对地区吸引外资能起到如此显着的促进作用，表明当前外资不仅关注投资所在地的土地、税收优惠等硬条件，而且更看重投资所在地的服务、营商等软环境，这对我们未来吸引外商直接投资具有一定的借鉴意义。

注释： 本文来自织梦

1、数据来源于《2016年上海市国民经济和社会发展统计公报》中关于中国（上海）自由贸易试验区建设的统计。 copyright dedecms

参考文献： 本文来自织梦

1、陈晔婷、朱锐、张娟：《基于合成控制法的OFDI对企业研发效率的影响研究》，《投资研究》2016年第9期。

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2、龚柏华：《中国上海自由贸易试验区外资准入负面清单模式法律分析》，《世界贸易组织动态与研究》2013年第6期。 织梦内容管理系统

3、黄启才：《福建自贸试验区社会事业试点创新与影响分析》，《东南学术》2017年第1期。 内容来自dedecms

4、黄启才：《自由贸易试验区政策溢出效应的个案研究》，《经济纵横》2017年第5期。 dedecms.com

6、江若尘、余典范、翟青、王丹、牛志勇：《中国上海自由贸易试验区对上海总部经济发展的影响研究》，《外国经济与管理》2014年第4期。 织梦好，好织梦

5、金泽虎、李青青：《上海自贸区经验对促进长江经济带贸易便利化的启示》，《国际贸易》2016年第4期。 内容来自dedecms

7、李光辉：《自由贸易试验区——中国新一轮改革开放的试验田》，《国际贸易》2017年第6期。 dedecms.com

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9、李倩、刘琦璐、王德发：《上海自贸区金融开放与创新的影响效应研究》，《中国商论》2016年第21期。 copyright dedecms

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11、刘晶、杨珍增：《中国自由贸易试验区综合绩效评价指标体系研究》，《亚太经济》2016年第3期。 织梦内容管理系统

12、刘阳阳、冯明：《“4万亿”是否造成了产能过剩?——政策干预与信贷错配》，《投资研究》2016年第4期。 织梦好，好织梦

13、彭羽、陈争辉：《中国上海自由贸易试验区投资贸易便利化评价指标体系研究》，《国际经贸探索》2014年第10期。 织梦内容管理系统

14、盛斌：《科学评估中国自贸区进展》，《中国社会科学报》2015年10月13日。 织梦好，好织梦

15、施炳展：《补贴对中国企业出口行为的影响——基于配对倍差法的经验分析》，《财经研究》2012年第5期。

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16、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》，《经济研究》2015年第6期。

17、谭娜、周先波、林建浩：《上海自贸区的经济增长效应研究——基于面板数据下的反事实分析方法》，《国际贸易问题》2015年第10期。

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18、滕永乐、沈坤荣：《中国上海自由贸易试验区对江苏经济的影响分析》，《江苏社会科学》2014年第1期。

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19、王冠凤、郭羽诞：《上海自贸区贸易便利化和贸易自由化研究》，《现代经济探讨》2014年第2期。

20、王贤彬、聂海峰：《行政区划调整与经济增长》，《管理世界》2010年第4期。

21王新奎：《中国（上海）自贸试验区改革的重点：对外商投资准入实施“负面清单”管理》，《上海对外经贸大学学报》2014年第1期。

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22席艳乐、贺莉芳：《嵌入全球价值链是企业提高生产率的更好选择吗——基于倾向评分匹配的实证研究》，《国际贸易问题》2015年第12期。

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23夏善晨：《中国（上海）自由贸易区：理念和功能定位》，《国际经济合作》2013年第7期。

24赵静：《上海自贸区的经济溢出效应——基于系统动力学的方法》，《国际商务研究》2016年第2期。