浅析离岛免税新政策对海南省社会总消费影响

刘蕴卓 马国强

摘 要：为了研究免税政策对于社会总消费的贡献作用，文章选取率先实行离岛免税政策的海南作为处置单元，运用反事实分析法对31个省（自治区、直辖市）2011第一季度到2021第三季度的面板数据进行处理，测算出海南省未实施该政策下社会总消费季度增长率的反事实数据与实际值之差来评估该政策效果。实证测度结果表明，新离岛免税政策的实施，使海南省社会总消费季度增长率平均提高19.86个百分点，充分肯定了新离岛免税政策对海南省社会总消费的显著贡献，并给出了具体建议，海南省离岛免税政策应进一步拓展免税商品种类，完善售后服务体系并创新经营模式。

关键词：离岛免税 社会总消费 反事实分析法 AIC准则 稳健性检验

中图分类号：F207文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2023）09-123-02

一、引言

现如今，进出口市场不确定性增加，投资活动减少，部分行业新签署订单下降，更令人担心的是，贸易保护主义正在抬头，当今世界发生了全球化逆流，中国的经济发展面临着前所未有的挑战。海南省是中国最大的经济特区及最大的自由贸易实验区，正在扩大内需，促进消费做出了离岛免税政策的进一步的創新，海南正在以前所未有的开放力度，打造制度新高地和经济发展新的高地。新离岛免税政策是否可以取得预期目标，是推动消费的新动向，也需要我们对其进行深入的研究。因此，准确和客观地测度新离岛免税政策释放的消费活力，对进一步开展自由贸易港建设以及制度创新有着重大的现实意义。

二、离岛免税新政策与反事实分析法的因素

离岛免税政策设立伊始，就有很多学者从不同的方面进行了研究，且现有观点分歧较大。因为只有旅游者购买免税商品才可以享受税收优惠，因此，免税政策不仅可以降低出境游客的需求也会吸引境外旅行者，从而起到促进社会消费的作用。目前，我国新离岛免税政策推出时间较短，且前期存在基础设施不完善，购物额度较少，种类限制严格等不足，所以，关于政策效果的定量研究的文献很少。在政策效果之后，评价方法主要有联立方程组模型、VAR模型和DSGE模型等。但上述模型需要大量的时间序列数据，所以在研究此问题上受到了很大限制。

基于31个省（自治区、直辖市）的工业增加值率和进出口总额增率数据，运用反事实的研究方法成功测度了基于2007—2019年的月度数据，运用反事实与因果中介效应模型的分析，发现美国实施量化货币政策会导致对中国系统风险产生积极的溢出效应。虽然近几年业内人士已对离岛免税的政策效果展开了充分讨论，但由于政策实施时间较短，目前的研究文献主要集中在定性分析，实证分析上较少。在定量研究中，反事实分析法已经被充分运用到各种政策效果的评估上，因此，本文基于反事实分析法，构建新离岛免税政策实施前后社会总体消费增长率的实际值与反事实值之差，以期正确评估离岛免税政策实施对海南省社会总体消费水平的拉动作用。

三、模型设定

（一）数据选取

社会总消费是衡量地区零售业务发展的重要指标，本文选取2011年第一季度至2021年第三季度共42个季度样本数据。海南离岛免税新政策于2020年6月29日正式实施。所以2011年第一季度至2020年第二季度为实施政策前时间段，共T1=37期；2020年第三季度至2021年第三季度为实施政策后的时间段，共T2=5期。T1大于T2，与反事实分析法对样本跨度的时间规定相吻合。为降低季度因素的影响，本文首先把社会总消费转变为社会总消费的同比增长率。

（二）模型假定

一项政策会对其影响区域内的经济发展产生一定影响，而我们希望识别政策实施与否对效果提升的因果关系，因此，为了研究处理效应，我们需要一套虚构的反事实框架。利用截面数据之间的共性来估计政策发生后该实验组的反事实值，这样不仅克服了模型的随机性假设，另外，还可以克服变量间的因果关系的不确定性、模型选择问题和难以获得的不足。

本文为了正确评估政策效果，做出如下三个假设：

假设1：新离岛免税政策会带来多方面的社会影响，如改变游客出行动机、提高游客出行意愿、扩大游客出行人数、拉动业态环境升级、重塑海南省社会形象等，这些因素又直接拉动了海南省社会总消费量的增长。

假设2：海南省社会总消费增长速度是可以延续的，即如果没有新离岛免税政策的推出，则海南社会总消费会像其他省份一样，受到某些公共因子的影响，沿着特定的方向发展。如果出现了差值，则是受到了特殊因素的影响。

假设3：海南省社会总消费受到新离岛免税政策的直接影响，而且由于这些因素比其它影响因素大，因此，可以忽略其它影响因素。

（三）反事实分析法简述

假定yit（i=1，2，3.....N；t=1，2，3......T）表示某省份某时间段的社会总消费增长率，其中y1t（t=1，2，3.......T）表示海南社会总消费增长率，当i=2，3，4......N时表示其余省份的社会总消费增长率。假定海南省新离岛免税政策在时刻成立，则定义为y新离岛免税政策颁布前的海南省社会总消费增长率，y表示新离岛免税政策颁布后的海南省社会总消费增长率，那么△=y-y，t=T1+1，T1+2，......，T则表示新免税政策的实施对海南省社会总消费的促进效果。

但是T1+1之后的y无法直接观测到，所以需要选择最优控制组来进行数据生成。具体步骤如下：

步骤1：从研究对象之外的截面个体中，随机选择j组作为最优控制组，其中j=（1，2，3…N-1），再按照AIC准则在全部控制组中选取最合适的一个控制组，标记为M*（j），重复j=（1，2，3…N-1）的过程。

步骤2：将M*（j）根据AIC准则，选取拟合效果最佳的个体作为最佳控制组，并记录为M*（m），其中m代表最优控制组中的地区数量，并确定每个地区的拟合系数。

步骤3：用最优控制组M*（m）相应模型进行预测，得出反事实预测值，通过处理后得到实际值与反事实值之差，从而达到评估政策效果的作用。

数学式表现为：

=+++···+，（t=T+1，T+2......T） ①

=y-，t≥T1+1②

当某省份不在最优控制组之中时，则其拟合系数为0。

本文将用MATLAB程序完成最优控制组选择和结果运算。接下来将用反事实分析法构建海南省社会总消费增长率的季度模型，并对模型进行结果分析与检验。

四、政策效果评估

（一）反事实方法的实证结果及分析

由反事实分析法的研究步骤，采用政策实施前的数据，以适合海南省，利用AIC准则选取最佳控制组M*（24），本文通过拟合式进一步计算出反事实值，将其与实际值进行比较，见表1。

图1反映了新离岛免税政策设立后社会总消费品季度增长率的处理效应，实线代表了政策执行后增长率的实际值趋势，虚线代表了反事实社会消费品的增长率趋势。很明显，实际增长率比反事实值要高，存在明显的正向作用。

（二）正向处理效果的作用机制分析

新离岛免税政策显著为正的处理效应，从2019年起，中国出境旅游规模将超过1.55亿人次，而境外的旅游购物消费则超过2万亿元，这就意味着旅游消费将是海南省GDP的3倍之多，为海南省一般预算收入的24倍左右。由于文化相近，地理位置相近，价格具有优势，海南省抓住机遇，新离岛免税仅限于免税购物额度和单品购物。离岛免税商品种类都做出了大幅度调整。按照海口海关公布的信息，海南岛离岛免税购物旅客数量、数量和购物旅客数同比增长了254.2%、258.8%、156.5%。

新离岛免税政策在吸引游客来琼之际，也吸引了众多国际高端品牌在海南市场入住，这对于海南的整体规划、服务水平、购物氛围等都有了较大的要求，并构成了市场倒逼行业发展的状况，同时也能减少消费者的购买成本，提高自身的服务水平，逐步推动航空、物流、酒店、餐饮等相关行业的迅速发展，从而促进省内消费的快速发展。

五、结论与建议

离岛免税新政策的实施，使海南省社会总消费季度增长率平均提高19.86个百分点。实证结果充分肯定了离岛免税新政策对海南省社会总消费的显著贡献。但也可以从上述分析中看出，政策带来的经济效应还有很大的发展空间，所以笔者提出以下发展建议：

（一）进一步拓展免税商品种类

繼续着手于离岛免税商品种类的扩大，让受消费者欢迎的商品陆续进店，增加药品、酒类、电子产品品类、高科技产品类如机器人、微型机器臂等，并可以逐步将国内的优质产品、具备自主知识产权的商品纳入离岛免税商品种类当中。

（二）进一步完善售后服务体系

按照海南省市场监督局公布的报告，2020年第三季度共收到2431起化妆品投诉，占季度投诉总数的22.83%%，且投诉主要反映为免税商品存在破损、瑕疵、临期、申请退换货难等。有关管理部门必须以此为重点，强化对离岛免税店的监督，明确售后标准，以此解决顾客的后顾之忧。

（三）创新经营模式

未来将建成点、线、面三位一体的购物商业模式。可以根据各城市之间的特色，把三亚、海口打造成综合性免税购物中心，形成品牌效应。同时将其余各市县打造成具有特色的免税购物中心，专攻某一类别。通过网络思维加强推广，与大数据技术相结合，分析游客的购买意愿与购买能力，让离岛游客充分了解到各免税店的购物信息及特点，从而提高购物比例，刺激消费。除此之外，伴随着免税红利的不断释放，是否可以考虑引进各品牌方的生产基地，值得进一步探究。

参考文献：

[1] 陆园.论海南免税购物旅游的问题及对策研究[J].中国商贸，2011（33）：163-164+168.

[2] 徐文海.自贸试验区背景下海南国际旅游消费中心建设研究[J].农场经济管理，2020（02）：6-14.

[3] 钟瑜.海南服务业要在“消费”二字上做好文章——专访教育部“长江学者”特聘教授、南开大学经济学院院长盛斌[J].今日海南，2019（04）：47-49.

[4] 左冰，谢梅.离岛免税政策对海南旅游需求与消费影响研究——基于旅行与免税商品联合购买模型[J].旅游科学，2021，35（02）：1-16.