基于DID模型的公共体育服务体系示范区创建效益研究

赖诗琪 李燕领

苏州大学体育学院，江苏 苏州 215021

1 问题的提出

公共体育服务是政府公共服务的重要组成部分。自党的十六大明确构建了教育、科学、文明、健康、全民健身五个公共事业的奋斗目标以来，政府部门陆续出台了一系列利好政策以提高公共体育服务的覆盖面和适用性。在所有的政策探索中，值得注意的是，在2013年省政府与我国体育总局签署了在公共体育服务领域范畴上唯一的合作协议——《国家体育总局江苏省人民政府建设公共体育服务体系示范区合作协议》之后，2015年，国家体育总局网站正式发布了江苏省首批公共体育服务体系示范区（以下简称“示范区”）名单，其中包括南京市、无锡市、常州市、苏州市、淮安市、扬州市，这为本研究提供了研究的样本和价值。审视既往研究，以体育领域，尤其是公共体育服务为对象进行政策效益评估的研究十分匮乏，诸多论著就文化、铁路、金融等领域形成了丰硕的理论成果。作为政府解决地区公共体育服务效能建设措施乏力及推动地区经济发展的重要抓手，示范区的创建能否拉动地区经济的增长？示范区创建与地区经济增长二者间又存在何种关联？以上成为值得研究的重要问题。为此，本研究基于2005年—2019年江苏省13个地级市的面板数据，运用DID模型评估示范区创建的政策实施效益。本研究的边际贡献为：第一，本研究将示范区创建政策与地区经济增长进行统一分析，丰富了关于公共体育服务及区域经济发展的研究内容。第二，本研究运用政策评估中广泛使用的双重差分法，对实验组和控制组进行二次差分，在一定程度上避免了内生性问题，提升了结论的稳健性。

2 理论背景与研究假设

体育作为提高人民健康水平和美好生活的重要途径，面对人民群众日益提升的高品质服务需求，我国公共体育服务逐步显露出捉襟见肘之势，亟需矫正长期以来存在的“对象识别模糊”“供需匹配错位”“混乱的效率损失或不协调成本”等一系列现实矛盾问题。近年来，相关部门逐渐意识到科学编制公共体育服务体系建设规划，加快建设公共体育服务体系示范区不仅是群众锻炼身体的需要，更是促进地区经济增长、推动社会可持续发展的需要。随着国家的愈发重视，公共体育服务体系示范区逐渐成为凝聚社会体育发展的中坚力量，其以统筹城乡、惠及全民为基本原则，实施制度化安排、长效化推进、经济化发展，来满足人民群众剧增的公共体育服务需求。与此同时，示范区创建对地区经济增长的积极作用也愈发凸显，主要体现在以下几个方面：（1）带来直接的经济收益。何国民（2021）等人指出，在“体育公共服务—经济”体系中两者的发展水平紧密相关，一方面经济发展水平是体育公共服务发展的基础，决定体育公共服务的发展水平与速度；另一方面政府提供满意的体育公共服务能有效促进经济发展。[1]（2）吸引社会资本经济投资。在大力建设公共体育服务体系示范区的同时国家相关部门出台了一系列相对应的利好政策，如设立由社会资本、金融资本筹资的体育产业投资基金，在安排文化产业、服务业、科技、中小企业专项资金时，也将体育企业纳入支持范围，这在一定程度上能够吸引投资者的目光，促进社会资本的投入，形成更加活跃的投资市场。（3）拉动消费需求。公共体育服务需求的增长是经济社会发展进入新阶段的重要标志，公共体育服务体系示范区的建设进一步提升了体育公园、社区体育俱乐部、“10分钟体育健身圈”和健身步道等深受群众欢迎的公共体育服务设施建设，进而促使人们进行体育锻炼，深化体育运动意识，促进体育消费，拉动消费需求。可以窥见，示范区的创建与地区经济增长之间可能存在一定的关系。基于此，本研究提出有待检验的理论假说：示范区创建能够促进地区经济增长。

3 研究设计

3.1 双重差分法

基于前述分析，本研究拟评估示范区创建政策对地区经济增长的“净效应”。在方法选择上，双重差分模型已经成为目前在公共政策领域中相对完善的研究工具，其政策评估有效性已经获得了社会普遍认同，一般用来评估对某一政府政策或事项的影响。双重差分法的基本思路为：首先把研究样本分成两组：一组是政策或事件作用对象即“实验组”（treat group），另一组则为非政策或事件作用对象即“控制组”（control group）；其次，基于实验组和控制组在政策或事件实施前后的相关信息，计算出实验组在政策或事件实施前后某个指标的变化量和控制组在政策或事件实施前后同一指标的变化量；最后算出上述两个变化量的差值[2]。双重差分法优点在于：首先，其将政策视作为外生于经济系统的一次“准自然实验”，使其避免逆向因果关系的存在；其次，使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量估计偏误问题；最后，通过对实验组和控制组进行二次差分的形式剔除了实验组和控制组之间的实验前差异，将政策净效应从其他不可测度的干扰因素中分离出来，以避免内生性问题的困扰[3]。因此，本研究使用双重差分法进行实证分析。

3.2 模型设定

本研究将2015年国家启动的江苏省公共体育服务体系示范区创建政策实践视为一项“准自然实验”，通过构造“反事实”的实验组，科学准确地评估示范区的创建效果。假设在政策实施效果中，只对被批准成为首批江苏省公共体育服务体系示范区的六个地级市产生经济影响，这六个地级市具体包括南京市、无锡市、常州市、苏州市、淮安市、扬州市；而对其他七个地级市无影响，该地级市具体包括徐州市、南通市、连云港市、盐城市、镇江市、泰州市、宿迁市。对此，本研究将2015年纳入第一批江苏省公共体育服务体系示范区的地级市作为实验组，控制组为该时间范围内没有创建示范区的地级市。以此构建双重固定效应计量模型，具体公式如下：

该基准回归模型（1）中，LnGDP为被解释变量；i表示地级市，t表示时间；treat表示地区虚拟变量，若是获得首批创建资格的地级市则赋值为1，反之为0；post表示时间虚拟变量，如果是政策实施之后的年份则赋值为1，否则为0；Xit代表教育水平、进出口总额、固定资产投资等的一系列控制变量；λi代表地区固定效应；vt指的是时间固定效应；δit则表示为随机干扰项。其中，treat*post指的是地区虚拟变量和时间虚拟变量的交互项，代表示范区创建的综合虚拟变量，表示双重差分的估计量。[4]本研究用did表示其交互项，值得注意的是，did虚拟变量的系数就是本研究所关心的DID效应，说明了示范区创建对地区经济增长的影响效应。具体公式如下：

考虑地区间发展差距可能相对较大，各样本之间可能难以实现一致性，为确保研究的科学性和严谨性，本研究采用PSM匹配法降低样本选择偏差，在匹配样本基础上进行DID分析，具体公式如下：

3.3 变量选取

本部分将纳入相关研究变量，为后续进行实证研究提供依据。本研究共设置了被解释变量、解释变量和控制变量这三种类型变量，为了防止出现因为变量单位不一而出现异方差的情况，对下列所涉及到的所有变量均进行自然对数Lnα=Lneα处理，详细的变量设置如表1所示。

表1 变量的定义及说明

（1）被解释变量。地区经济增长（LnGDP），本研究重点考察的示范区创建效果主要通过采用“地区经济增长”取对数的形式来反映。

（2）解释变量。示范区创建的综合虚拟变量（did）。

（3）控制变量。①固定资产投资（LnFAI）：固定资产投资是一个国家或地区经济增长的基本前提，是进一步优化产业内部结构的重要方式，是实现社会主义经济健康可持续发展的主要引擎[5]。因此，采用“地区固定资产投资额”取对数的形式来衡量固定资产投资对经济增长的影响。②教育水平（LnEDU）：随着社会发展进程的不断向前推进，教育对一个地区的经济增长有着重要的促进作用，能够给经济社会提供大量的人才资源。[6]因此，采用“地区普通高等高校本专科生和研究生数量之和”取对数的形式来衡量教育水平对经济增长的影响。③进出口总额（LnIMEX）：英国经济学家罗伯森认为，贸易进出口总额是衡量一个国家对外开放经济开放性最重要的变量之一。[7]因此，本研究采用“地区进出口总额”取对数的形式来反映进出口总额对经济增长的直接影响。

3.4 样本选择与数据来源

本研究选取2005—2019年江苏省13个地级市的面板数据进行定量分析。选取这个时间段一方面是为了遵循数据可获得性原则和确保所选变量数据的完整性，因为在查阅中国城市统计年鉴及相关数据库时发现，2005年以前有很多重要变量的数据存在严重缺失的情况且2019年以后的数据由于统计滞后导致最新数据无法获取，这都对实验结果会造成很大的干扰；另一方面，由于本研究是以2015年作为时间节点，而选取2005—2019年这个时间段能够相对地减小政策实施前、后的年份区间差异，使对比政策实施前、后地区经济增长的情况更为科学。

为确保研究数据的一致性和有效性，本研究的所有数据均来源于EPS数据库（economy prediction system）整理得到，该数据库系统集合了大量的数值型科学数据资料与庞大的经济计算系统，并且还具有数据处理、建模分析、可视化展现等强大系统功能。

3.5 描述性分析

描述性统计分析是作出合理的数据推理、分类的先决条件，也是我们理解、分析和运用数据的提前。对有关资料进行的描述性统计分析如表2显示。输出结果为本研究所涉及到的主要变量的均值、标准差、最大值、最小值等数据的情况，其中，可以发现，LnGDP、LnFAI、LnEDU、LnIMEX各个变量均存在195个有效样本，并没有出现无效数据的现象。

表2 各变量的描述性分析

3.6 相关性分析

基于前述的理论分析，本部分将进一步诠释示范区创建与地区经济增长的关系，通过利用STATA16.0进行相关性分析来确定变量间互动关系的密切程度。由表3的输出结果可知，表中LnGDP与did具有显著的正相关性，表明示范区创建与地区经济增长之间存在一定正相关关系。

表3 各变量的相关性分析

4 实证结果

在上述理论分析和模型构建的基础上，本部分首先通过平行趋势假设检验和基准回归进行DID模型的初步检验；然后根据政策实施中可能存在的现实情况采取PSM—DID方法进行实证分析，以避免可能出现选择性偏差以及产生内生性的情况，确保数据的有效性、合理性和科学性；最后进行安慰剂检验，具体通过提前政策发生时间的方法来检验其稳健性。

4.1 基于DID的初步检验——基准回归

本部分将进行DID实证结果回归。回归结果如表4所示。表4汇报了示范区创建对地区经济增长的估计结果，其中，模型（1）表示不加入控制变量、不加入双重固定效应的结果；模型（2）表示加入控制变量和双重固定效应的结果。通过输出结果可以得到，一是不管有无加入控制变量和双重固定效应，模型（1）和模型（2）的核心解释变量（did）的回归系数都显示在1%的显著性水平上为正，表明示范区创建政策对地区经济增长有显著的推动作用。二是加入控制变量之后，模型（2）中的did的回归系数明显出现下降，这说明除示范区创建政策外，还有其他控制变量对地区经济增长产生影响。三是将模型（1）和模型（2）对比后发现，在加入时间、地区的固定效应后did的回归系数也有所变化，这表明模型中在控制地区、时间层面所有不随之变化的因素后，对估计结果仍然保持稳健。

表4 基准回归

由此可见，实验组和控制组的地区经济增长水平表现出明显差异，被纳入首批示范区创建的地级市的地区经济增长水平明显高于未纳入示范区建设的地级市，具体表现为前者的地区经济增长提高了19.9%。究其原因，示范区创建政策在短期内通过积极建设公共体育服务民生工程，在提升了公共体育服务的均等化水平的同时也有效地拉动了体育消费，促进经济增长；从长期来看，示范区创建政策坚持长效化推进，通过运用市场手段打破原有的市场分割以及设立体育产业引导资金等打造良好的投资环境，吸引了大量社会资本进行经济投资。

4.2 基于PSM—DID的初步检验

上述实验所使用的双重差分法，是建立在实验组与控制组在政策执行之前需要有一致的时间趋势的这一重要前提条件下进行的。但是，本研究为示范区创建对地区经济增长的影响，那么国家在选择所对应的地区时会优先选择城市发展较好以及配置较为齐全的城市，这样就会造成本研究所选择的实验组与对照组不具备同样的时间趋势，不满足双重差分法（DID）使用的前提——随机性假设，即不是一个真正的自然实验。为了有效避免上述可能出现选择性偏差以及可能出现内生性的情况，需采用PSM—DID（Difference-in-Difference Propensity Score Matching）方法进行检验。具体方法是：首先根据控制变量运用PSM进行匹配，随后根据匹配后的实验组和控制组进行DID估计。

4.2.1 倾向得分匹配

本研究通过利用Logit回归来计算PSM模型中的倾向得分，具体公式如下：

其中，Ait表示是否受到示范区创建政策影响的虚拟变量，若受到影响的则赋值为1，否则为0；Xit为教育水平、进出口总额、固定资产投资等一系列控制变量。根据Logit模型得到的回归结果如表5所示，从控制变量系数的P值可以看出，三个控制变量均对解释变量（did）具有显著且积极的作用，说明本研究所选择的控制变量均能合理解释did。

表5 倾向得分匹配后各控制变量的Logit回归结果

4.2.2 PSM匹配质量检验

为了验证模型选择有效性，采用共同支撑检验、平衡检验以及观察平均处理效应（ATT）的显著性这三种方式对模型进行检验。

（1）平均处理效应

ATT表示倾向得分匹配后的主要观测结果，输出结果如表6所示，在未匹配前（Unmatched那一行），差分值1.030与前文基准回归的初步检验结果一致，并且ATT为8.54，即在1%的水平下显著（|t|＞=2.58）；匹配后，ATT为1.24，即在10%的水平下显著（1.64＜=|t|＜1.96），代表匹配后的处理组和控制组存在的显著的差异，匹配结果较好，并且确实存在未匹配上的样本。

表6 平均处理效应

（2）共同支撑检验

共同支撑检验的主要目的是为了确保控制组的样本特征与实验组的样本特征相似。从表7可以看出，实验组和控制组的少量样本均处于共同数值范围之外，这表明大多数样本（尤其是控制组组的样本）符合匹配条件。

表7 参与匹配前后的样本数量对比

为了更加直观地观察匹配前、后各协变量均值偏差的变化以及观测值有多少在共同取值范围内的情况，绘制相应的条形图，如图1所示。从匹配后的倾向得分的共同取值范围示意图可以得出，倾向得分在实验组和控制组中具有足够大的共同支撑区域，而落在共同支撑区域外的样本量相对较少，这说明匹配效果较为满意。

图1 倾向得分的共同取值范围图示

（3）平衡性检验

在对实验组与控制组加以匹配以后，需要通过平衡性检验（Balance Test）来检验匹配后协变量是否克服了选择性偏差的问题。平衡性检验主要有两种。一是度量比较两组间协变量的标准化均值的偏差（%bias），如果匹配后协变量的标准化均值偏差低于10%，且明显小于未匹配前的标准化均值偏差，则说明两组间没有差距，即克服了选择性偏差；二是通过t检验来判断各个协变量的取值在两组间是否存在系统性偏差，其中，t检验的原假设是“两组间协变量的取值不存在系统性偏差”，因此我们最终的目标是接受原假设[8]。

平衡性条件要求控制变量的倾向得分在实验组和控制组之间不存在差异，并以此来判断该匹配方法是否合适或者协变量的选取是否合理。由表8的结果得出，各协变量匹配后的偏差大部分都不超过10%，并且各协变量的t值的绝对值均小于1.96，即无法拒绝原假设，这说明通过了平衡性检验。

表8 匹配前后各控制变量在实验组与控制组间的平衡性检验

为了更加直观地观察匹配前、后各协变量均值偏差的变化，绘制了相应的点状图，如图2所示。可以看出，两组数据匹配后样本均呈现高度一致性，即大部分协变量的标准化均值偏差均小于10%，并且都明显小于匹配前的标准化均值偏差，并且标准化偏差显著变小，即符合共同趋势假定，可在此基础上进行DID分析。

图2 各变量的标准化偏差图示

4.2.3 PSM—DID实证分析

在满足共同支撑假设和平衡性假设的条件下，利用上述PSM后的样本进行DID回归处理。根据回归结果表9可知，在加入了教育水平、固定资产投资、进出口总额这三个控制变量后，使用基于倾向得分匹配后的双重差分法估计示范区创建对地区经济增长的影响作用仍呈现出积极的驱动效果，即示范区创建对拉动地区经济增长有显著正向影响。但进出口总额对于地区经济增长的影响不太显著，说明它并不是影响经济增长的主要因素。

表9 匹配后公共体育服务体系示范区对经济增长的回归结果

4.3 安慰剂检验

在实证研究中，安慰剂检验有两个目的：第一，检验估计得到的政策效应是否存在内生性问题，由于政策效果受多种影响因素制约和作用，因此需要对这些因素进行系统全面的考察；第二，为了使研究内容的逻辑性更加严谨和因果推断更加可信。[9]其核心思想为：透过虚构政策实施时间进行估计，假如在虚构的情况下“伪政策虚拟变量”的系数依然显著，则表示之前的估计结果存在偏误，即被解释变量的变化很有可能受到了其他政策或随机性因素的干扰；反之亦然。

为此，本研究在借鉴已有研究的基础上，通过改变政策执行时间来检验稳健性。本研究假定实施公共体育服务体系示范区建设这项政策的年份统一提前2年和3年，输出结果如表10所示。其中，模型（1）表示假设公共体育服务体系示范区设立时间提前2年的情况，模型（2）表示假设公共体育服务体系示范区设立时间提前3年的情况。根据模型（1）与模型（2）的P值可得，核心解释变量did的估计系数并不显著，即可排除其他潜在不可观测事件对本研究公共体育服务体系示范区建设的影响，并且从另一方面表明公共体育服务体系示范区的建设对当地经济的发展具有一定的促进作用。

表10 假设示范区建设发生在实际建设年份之前

5 结论与建议

基于前文分析，本研究得出以下结论：（1）示范区的创建与地区经济增长存在正相关关系。（2）示范区创建对拉动地区经济增长有显著正向影响，即示范区创建政策能够促进区域城市的经济发展，但同时也可能加剧了地区间经济发展不均衡的局面。

根据上述研究结论，提出以下建议：（1）创立健全的示范区创建工作机制，通过定期的监督、检查与指导，促进示范区创建方案的实施与落实。有关部门要加强宣传引导，强化示范引领作用，同时，要按照最新的示范区验收标准对其进行定期复查，并建立长效机制，以保障示范区科学发展。（2）适时总结探索建立示范区的先进经验和做法。可以通过召开示范区创建交流会、工作座谈会、网络线上会议等形式，充分吸收创建示范区制度设计的先进典型经验，以及时制定具有广泛指导意义的政策措施。（3）加大对江苏经济欠发达地区的公共体育服务工作的扶持力度，继续实行南北挂钩发展政策，促进区域体育协调发展，确保实现江苏省建成示范区的既定任务。