自由贸易试验区建设的区域技术促进效应——以东部地区为例

黄邦根, 唐幼明, 黄林芳, 张西亚

(安徽财经大学 经济学院, 安徽 蚌埠 233030)

自2013年上海自由贸易试验区(以下简称“自贸区”)成立以来,我国已建立18个自贸区,形成了区域协调、海陆统筹的自贸区体系。研究自贸区设立对区域技术进步的影响,对探讨我国经济升级转型的政策选择具有重要意义。国内学者对自贸区建设与区域技术进步进行了广泛的研究,认为自贸区通过外商直接投资(FDI)扩大、创新环境、产业集聚3种机制对区域技术进步起推动作用。①自贸区有助于引导外商直接投资,进而借助技术外溢和促进厂商技术竞争的方式推动区域技术进步。左思明认为,自贸区的建立显著地促进了区域外资流入[1]。屈韬等指出,四大自贸区产生的消费拉动效应显著促进了外商直接投资[2]。刘秉镰等认为,自贸区通过竞争效应、溢出效应、国际贸易效应促进区域创新[3]。张颖等认为,自贸区能够加剧竞争,进而倒逼企业转型升级,同时促进外贸发展及要素流动,实现知识溢出,从而提升地区创新能力[4]。②自贸区在建立之初,就明确了推动制度创新的目标。可以说,自贸区的设立为区域技术创新与进步提供了宽松的制度土壤。李峰等总结了上海自贸区的制度创新,包括建立“准入前国民待遇+负面清单”投资管理制度等创新[5]。尹晨等总结发现,上海自贸区在投资便利化、贸易便利化、金融开放与创新、政府“放管服”改革、法制环境完善等五大领域推出了127项制度创新成果。这些对于打造一个包容性的创新营商环境具有积极作用[6]。③自贸区有助于促进产业集聚,为产业发展带来规模效应,进而通过产业间技术外溢促进企业技术转型升级。程宇等认为,福建自贸区具有集聚、辐射、联动效应[7]。应望江等认为,空前规模的业态开放吸引各类企业开始依附于自贸区内,带来集聚效应,形成总部经济[8]。

现有关于自贸区技术促进的文献多是定性分析,而较少采用定量的方法。因此,本文尝试以东部地区(1)本文的东部地区指辽宁、北京、河北、天津、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南11个位于东部沿海地区的省(市)。为例,采用2003—2017年的省级面板数据,使用累乘Malmquist指数作为技术进步变量,基于双重差分法,研究自贸区建设对区域技术进步的促进效应,并且通过反事实和倾向得分匹配方法(PSM)进行稳健性检验。

一、 区域技术进步的测度

技术进步最一般的概念是指生产投入与工艺过程的不断优化、发展和完善,促使劳动生产率不断提高,从而使生产过程中投入量与产出量的比例发生变化[9]。索洛等用全要素生产率增长率来反映技术进步,其含义是所有生产要素的投入量不变时,生产量仍能增加的部分。刘伟江等采用Luenberger法测算了动态全要素生产率[10],范红忠等采用随机前沿方法(SFA)测算了全要素生产率[11],李斌等采用的是Malmquist指数法[12]。本文参考李斌等的方法进行测算。

1. Malmquist指数模型的构建

Malmquist指数法可将全要素生产率分解成技术效率(effch)、纯技术效率(pech)、技术变动(techch)和规模效率(sech),以便更好地了解生产率的构成[13]。Fare等[14]构造了从t期到t+1期的规模效率不变 (CRS) 的Malmquist生产率指数公式

式中:Dt(xt,yt)和Dt(xt+1,yt+1)分别指以t期的技术为参考时,t期和t+1期决策单元的距离函数;Dt(xt+1,yt+1)和Dt+1(xt,yt)含义相似。以Fare等[14]在规模报酬变动(VRS)的设定下,将Malmquist生产率指数分解为技术效率和技术变动两部分为参照,技术效率变化又可进一步分解为纯技术效率和规模效率,得到公式

2. 参数选取与指数求解

用Malmquist指数法衡量全要素生产率(TFP)的增长率,需要同时考虑某一生产单位或地区投入、产出两个方面的情况,并借以考察区域技术的变动情况。因此,测量TFP的关键参数有反映投入情况的劳动投入、资本存量和反映产出情况的地区产出。

式中:N为人口数。囿于数据的可获得性,本文的地区劳动投入Lt是上年年末就业人数与当年年末就业人数的平均值。

(2) 资本存量。对其估算的基本方法是“永续盘存法”,基本公式是Kt=Kt-1(1-δ)+It/Pt。式中:δ是折旧率;Pt是固定资产形成价格指数(P2000=1),其逻辑是对上年的投资进行折旧,再与当年实际投资加总。本文采用单豪杰的研究方法,他测算出分省的折旧率δ为10.96%,1953—1957年固定资产投资形成的平均增长率为23.1%[15]。本文使用公式“2000年资本存量=2001年资产投资总额/(0.231+0.109 6)”,倒推出2000年东部地区各省(市)的资本存量。

(3) 地区产出。本文采用全国2000、2005、2010、2015年不变价GDP折算的GDP平整指数对各省(市)的GDP进行处理,得到各省(市)基于2000年的不变价GDP,作为产出指标。具体的情况如表1。

表1 区域技术进步测度主要变量的统计描述

本文使用DEAP 2.1对标准劳动投入、资本存量和地区产出进行处理,得到了东部地区2003—2017年的Malmquist指数,反映了TFP的相对增长情况。表2报告了2003—2017年东部省(市)TFP及其分解项的年均增长率情况。

表2 2003—2017年东部省(市)TFP及分解项的年均增长率

二、 研究方法与计量模型

双重差分模型(DID)是Ashenfelter等对一项干预研究进行评价时提出的[16],近年来多用于公共政策或项目实施效果的定量评估。该方法既考虑了个体随时间推移的自身变化,又考虑到不同个体的差异, 可以减少因自贸区建设与技术进

步相互影响而产生的内生性问题。因而,可以更为准确地测度自贸区建设对区域技术进步的净影响。

截至2017年底,东部地区有6个省(市)先后获批自贸区,这为本文提供了一个良好的“准自然实验”来采用双重差分法。需要说明的是,考虑政策效应的时滞,同时保证每个实验组都有政策前后的至少1期数据,因此本文的实验组是第一、二批获批自贸区的上海、天津、福建、广东,而第三批的辽宁、浙江则作为对照组处理。双重差分法分为两期双重差分和多期双重差分,两个模型的显著差异是政策是否一次实施。由于自贸区分批设立,为了更好地拟合现实情况,本文选用了多期双重差分模型对自贸区建设是否推动区域技术进步进行定量判断。

根据各省(市)自贸区获批时间,本文设置了变量FTR(Free Trade Region),某一省份在获批建设自贸区之前FTR为0,在获批建设自贸区之后为1。这样,本文可以构造计量模型来实现多期双重差分,检验自贸区建设对东部省(市)技术变动的影响。

在设立计量模型时,需要考虑到现实情况,如果不对时间效应、个体效应进行固定,可能存在时点、地区拟合模型的截距项显著不同的情况。本文参照高增安等[17]的方法,设立了双向固定效应多期DID模型:

式中:lnTFPit代表第i省份第t年累乘Malmquist指数的对数值;FTR表示,如果某省(市)在某年前获批设立高新区,则赋值1,否则赋值0;Zjit代表本文选取的j个控制变量;u、v分别代表时间效应和地区效应;δ1即是本文所要探讨的自贸区的技术促进效应。

三、 变量选择与数据处理

1. 被解释变量

本文采用累乘Malmquist指数作为技术进步变量,其中关于Malmquist指数数据的情况前文已单列并测算。鉴于Malmquist指数测算的全要素生产率为环比增长数指数,为了得到绝对数值,本文假设2003年的全要素生产率为1,对全要素生产率增长率(tfpch)的Malmquist指数累乘,得到了累乘Malmquist指数,并作对数处理。

2. 解释变量

解释变量即自贸区虚拟变量。若某年之前设立了自贸区,则为1,否则为0。以上海市为例,2014年及以后为1,2013年及以前为0。

3. 控制变量

参考高增安等[17]的设定,添加外商投资水平、产业结构、经济发展水平3个控制变量。外商投资水平以年中汇率和全国GDP平整指数调整的外商直接投资(FDI,亿元RMB)表示,并作对数处理;产业结构以省(市)二次产业GDP占地区GDP的比重表示;经济发展水平以全国GDP平整指数调整的地区不变价GDP的增长率表示。表3报告了数据的基本情况。

表3 双重差分模型各变量的统计描述

四、 实证结果及分析

1. 平行趋势检验

在使用双重差分模型对某一政策进行效果评估时,一个重要的前提假设是实验组和对照组在实验前有相同的发展趋势,即东部地区设立自贸区的省(市)与未设立自贸区的省(市)的TFP在自贸区建设开始之前有相同的走向与斜率。为了确认选择方法的准确性,本文对实验组和对照组于2003—2017年的发展趋势进行了平行趋势检验,为研判分组情况及双重差分法的适用性提供实证依据。参考潘勇涛等[18]的方法,本文单独设置了时间与组别虚拟变量(若为实验组,则为1,否则为0)的交乘项,在原有模型的基础上进行回归,表4报告了相关结果。

模型1是未控制时间、个体固定效应的回归模型,模型2是控制时间、个体固定效应的回归模型。由表4可知,模型1、模型2所有的时间与组别虚拟变量交乘项都在5%水平上不显著,说明模型1和模型2都通过了平行趋势检验,实验组和对照组在获批自贸区前具有相同的发展趋势,因此适用双向固定效应双重差分模型来进行进一步研究。

表4 平行趋势检验回归结果

2. 回归分析

对未加入控制变量的模型进行回归,得到模型3,并逐项增加控制变量,得到了模型4、模型5和模型6,相关结果如表5所示。观察发现,无论加入控制变量与否,FTR的系数总是在0.1%水平上显著,且在12.9%～16.7%间变动,说明自贸区的设立对区域技术进步有正向的促进作用。同时发现,随着控制变量的加入,FTR的系数逐渐变小,且修正后的R2逐渐增大,说明选取的产业规模、外商投资水平、经济发展水平是确实可靠的,模型很好地排除了产业集聚水平、外商投资水平、经济发展状况、地区差异带来的对区域技术进步的影响,使得结论更为可靠真实。

表5 自贸区对东部地区技术进步影响的回归结果

自贸区建设对区域技术进步促进效果显著,可能有以下原因:

(1) 创新环境效应。自贸区建设强调制度创新,“负面清单”等政策红利显现,激发了企业的创新动力,有效提高了地区生产水平;

(2) 产业集聚效应。贸易自由化带来的规模经济、资本积累,发挥了产业聚集时发展技术的低成本优势,增加了行业间技术溢出的可能性;

(3) FDI扩大效应。自贸区优惠政策直接促进了外商投资,既带来了国际技术转移与溢出,又促进了国内产业科技竞争。

五、 稳健性检验

1. 反事实检验

通过改变自贸区设立时间进行反事实检验。假设自贸区设立全部滞后1～3年,即自贸区变量FTR的设立时间分别为2014、2015、2016年。将滞后变量带入原模型进行回归。如果变量显著为正,则说明东部地区区域技术进步是由其他因素推动的;反之说明了本文结论的稳健性。表6显示:在滞后1年的情况下,自贸区变量FTR仍然显著,此时区域技术进步由其他因素推动;而在滞后2年和3年的情况下,自贸区变量FTR不再显著,说明此时自贸区建设对区域技术进步促进明显,且存在1年以上的时滞效应。

表6 滞后1～3年设立自贸区对东部地区技术进步影响的回归结果

2. PSM-DID检验

自贸区设立可能存在选择偏差,即经济科技发展较好的地区更易获批。为了排除选择偏差的可能影响,本文建立PSM-DID模型进行检验。

PSM模型是政策效果分析的主要方法,常用于政策单次颁布的效果分析。目前,国内多期政策分析多采用PSM方法,主要参照Fredrik等的思路,先对每年数据分别进行倾向得分匹配,然后对所得数据进行双重差分[19]。考虑到本文样本数少无法支撑其运用,因此,本文参考吕若思等的思路,即考虑将渐进式政策近似看成单次实施,直接采用K近邻卡尺1∶4匹配处理样本数据,并对结果进行回归[20]。本文涉及的自贸区建设问题,第一批仅有上海市获批,处在制度建设的探索阶段,因此将第二批自贸区挂牌的时间节点作为PSM方法下的政策起始点。表7报告了相关结果,发现时间与自贸区实验的交互项显著为正,自贸区建设对技术进步促进明显,可以看出改变方法未对本文结论产生显著的影响。

表7 匹配后设立自贸区对东部地区技术进步影响的回归结果

六、 结论与建议

中国自贸区是中央政府建立的以制度创新为内涵的推动经济转型升级的战略决策,在吸引资本,发展经济的初衷指导下[21],对区域的经济发展产生了一定的影响。为客观评价自贸区的区域技术促进效应,本文利用2003—2017年的省级面板数据,使用累乘Malmquist指数作为技术进步变量,运用双重差分法考察了自贸区的技术促进效应。研究结果表明:

(1) 无论是否加入控制变量,自贸区的设立都对lnTFP具有显著的正向影响,且在稳健性检验下结果依然成立,说明自贸区的设立对区域技术进步具有积极推动作用;

(2) 自贸区技术促进存在1年以上的时滞效应。

为了借助自贸区建设促进我国经济转型升级及高质量发展,本文提出以下对策建议:

(1) 探索构建良好的营商创新平台。地方应该把握自贸区建设的良好契机,围绕制度创新的重要核心,充分发挥自贸区的政策红利,积极为区域内的企业减除制度负担,优化政府办事流程,打造高效、透明、公平、开放的营商创新环境,以制度优势助推企业创新;

(2) 引导自贸区梯度化、差异化发展。各自贸区应该统筹规划,在服务国家经济社会发展的基础上,结合地方特色与禀赋优势,实施梯度化、差异化发展,促进特色产业集聚,发挥产业聚集时发展技术的低成本优势,以成本优势增加企业创新动力;

(3) 提升自贸区全面开放程度。自贸区在吸引外资、促进外贸发展方面具有先天优势。地方应该依托自贸区,积极引导外商投资,通过国际技术转移和加剧国内产业竞争提升区域生产技术水平,发展战略性新兴产业,以机遇优势激发企业创新活力。