中国自由贸易试验区的进出口贸易效应——基于合成控制法的实证分析
时间：2023-02-16 10:25:07 来源：千叶帆 本文已影响人
杨莲娜，徐勇
(安徽财经大学 国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030)
1978年以来，中国对外贸易取得了举世瞩目的成就，无论是总量还是增量都处于世界领先水平，贸易实力不断提升，对外开放规模不断扩大。我国经济在高速发展的同时，也存在一些隐患。一方面，经济高速发展所带来的资源环境恶化问题，表明之前粗放式的经济发展方式不可持续；
另一方面，如今全球市场风云变幻，贸易保护主义兴起并阻碍全球自由贸易谈判。近年来，中国经济增长率逐年下降，发展模式急需转型以保证经济高质量发展[1]。在此背景下，中国着手实行自由贸易试验区(以下简称“自贸试验区”)政策。2013年9月，经国务院审批通过，我国首个自贸试验区方案在上海浦东正式实施。截至2021年12月，我国共设立了21个自贸试验区，自贸试验区政策也逐渐从沿海地区向内陆地区推进。自贸试验区的主要任务是探索试验，即通过先行先试制度创新与提升对外开放水平，构建开放型经济新体制，实现以开放推动改革、以改革促进开放，形成在全国范围可复制可推广的制度创新经验，为中国经济高质量增长与可持续发展探索新的驱动力[2]。商务部研究院发布的《中国自由贸易试验区发展报告2021》显示，2020年，我国前三批共18家自贸试验区，以不到全国千分之四的国土面积，在进出口贸易总额和利用外资水平上分别占全国的14.7%、17.6%。由此可见，自贸试验区的设立对于我国进出口贸易存在显著的促进作用。
改革开放以来，对外贸易作为我国经济增长的主动力，其规模稳步增长，但对外贸易在发展进程中面临的贸易对外依存度过高、技术创新进口量不足、出口商品层次较低等一系列问题，不利于我国对外贸易向更高质量发展。作为中国国民经济收入重要来源之一的对外贸易，其更高质量发展是促进我国经济高质量发展必不可少的条件。因此，研究自贸试验区建设对地区进出口贸易的影响，对于促进我国进出口贸易的高质量发展具有重要的现实意义。
自2013年中国(上海)自贸试验区设立以来，国内外学者关于自贸试验区的研究层出不穷。已有研究发现，自贸试验区对地区经济增长具有显著的促进作用[3-7]，且设立时间越长促进作用越明显，促进效应呈现先下降后上升的U型趋势[8]，在时间上具有一定的滞后性[9]。不同自贸试验区的经济促进效应存在显著差异[10]，内陆型自贸试验区对经济的促进程度要优于沿海型自贸试验区，且自贸试验区对周边地区和经济会产生正向政策辐射作用，带动周边地区经济增长。在进出口贸易方面，自贸试验区的设立有效降低了市场准入管制、减少了贸易壁垒、提升了产业全要素生产率以及吸引外商直接投资等，从而促进了贸易便利化与自由化[11]，并通过各种贸易优惠政策，进一步推动了进出口贸易的发展[12]，产生了贸易创造效应[13]。例如，中韩自由贸易区的设立产生了双边关税削减、双向投资增加、贸易合作加强等福利效应，进一步产生了显著的贸易创造效应，并且该效应呈现出与日俱增的态势[14]；
中国-东盟自由贸易区战略的实施，也促进了中国和东盟国家之间的进出口贸易，并且对于不同东盟国家贸易创造效应的侧重点不同[15]；
作为沿海型城市的上海，其进出口贸易总额在自贸试验区设立之后出现明显增长[16]，与之相对的内陆型自贸试验区对地区进出口贸易也具有显著的促进作用，并且相较于进口贸易，其对出口贸易的正向作用更强[17]。
分析现有文献发现：对于我国自贸试验区进出口贸易效应进行实证分析的研究较少，并且现有文献多数集中于对单个或前两批挂牌运行的自贸试验区进行研究，缺少对第三批设立的自贸试验区的实证研究；
目前对自贸试验区“反事实”分析的方法主要包括双重差分法和合成控制法，相比之下，合成控制法可以克服可能存在的样本选择偏误而导致的政策内生性问题。基于此，本文结合2000—2020年中国27个省(自治区、直辖市)面板数据，利用合成控制法模型，实证分析第三批自贸试验区的进出口贸易效应[18]，探究不同自贸试验区进口与出口贸易效应的差异性，在此基础上进一步探讨差异性存在的内在机理，以期为我国自贸试验区的建设以及对外贸易的发展提供有益的启示。
2.1 方法选择
在经济学领域中，公共政策效果的评估方法在前期主要包括动态随机一般均衡模型(DSGE)、向量自回归模型(VAR)以及联立方程模型等。但上述方法受限于严格的外生变量假设，并且估计结果的有效性、稳健性常受到质疑。随着基于自然试验的双重差分法(DID)、倾向匹配得分法(PSM)等的引入，许多学者开始运用这些方法进行政策效应评估。叶修群运用双重差分模型研究了自贸试验区政策对经济增长的效应[19]；
严兵等运用双重差分法基于东道国视角研究了境外经贸合作区的贸易效应[20]。但是，DID在使用过程中需要严格遵循处理组与控制组中具有共同趋势的假定条件，由于在评估过程中存在一些随机不可控因素，这一假定条件很难被满足。另外，相关政策在实施对象和时间上的主观选择会导致政策的内生性问题，这使得DID在实际操作中存在一定的局限性。
基于此，近年来与双重差分法相对应的反事实分析方法——合成控制法越来越多地被运用于政策效应评估当中。刘乃全和吴友运用合成控制法评估了长三角群城市扩容政策对经济增长的效应[21]；
余璇和沈满洪运用合成控制法检验了海洋强国战略对沿海地区经济增长的政策效应[22]。与DID方法相比，一方面，合成控制法放松了DID方法严格的前提假定，使得政策效应评估过程中的因果关系相对更加明确；
另一方面，合成控制法通过对控制组进行加权组合进而合成出处理组的对照样本，克服了可能存在的主观选择和样本选择偏误而导致的政策内生性问题。因此，本文采用合成控制法来检验自贸试验区的设立对地区进出口贸易的差异化影响。
2.2 模型构建
本文采用合成控制法对模型进行构建。根据本文的研究目的，假设共有N+1个地区，并且这N+1个地区在t∈[1,T]期内的相关贸易数据是可观测的，记Yit为第i∈[1,N+1]个地区在t∈[1,T]期所观测到的结果。Y1it表示第i个地区在t期开始设立自贸试验区的结果变量，Y0it表示第i个地区在t期没有设立自贸试验区的结果变量。假设第i个地区在t=T0期设立自贸试验区，那么，在[1,T0]期内有Yit=Y0it=Y1it；
在[T0+1,T]期，由于第i个地区设立了自贸试验区，设τit=Y1it-Y0it，表示第i个地区自贸试验区的设立所引起的地区贸易变化值，从而得到第i个地区在t期观测到的自贸试验区贸易效应为：
Yit=DitY1it+(1-Dit)Y0it=Y0it+τitDit
(1)
其中，Dit表示第i个地区在t期是否设立了自贸试验区，取值为0或1。若第i个地区在t期设立了自贸试验区，则取值为1，否则为0。由于在t>T0时，受到自贸试验区政策影响的第i个地区的结果值Y1it可以直接观测，但衡量该地区在未设立自贸试验区时的反事实结果值Y0it是无法直接观测的。因此，本文运用Abadie等提出的因子模型预测被估计地区的反事实结果值Y0it为[23]：
Y0it=δt+θtZi+λtμi+εit
(2)
其中，δt是对研究地区的结果变量值有影响的时间固定效应；
θt是(1×L)维未知参数向量；
Zi是不受自贸试验区政策影响并且不随时间变化的(L×1)维协变量；
λt是不可观测的(1×P)维公共因子向量，表示所有地区受到相同政策冲击；
μi是不可观测的(P×1)个体固定效应，表示不同地区在受到相同政策冲击下的不同反应；
L、P均为非零自然数；
εit是随机误差项，表示所有地区都不能观测到的短期冲击，在地区层面满足均值为0。假设第1个地区在T0期设立自贸试验区，并且其余地区都未设立自贸试验区。为求得设立自贸试验区后的反事实结果变量Y0it，需考虑(N×1)维的权重向量W=(w1,…,wN+1)。权重向量w满足wj≥0;j=2,…,N+1;w2+…+wN+1=1。因此，wj≥0保证了控制组地区对第1个地区进行合成控制的线性组合的非负性，并且向量W的每一个特定取值都表示对第1个地区的潜在合成控制。运用权重向量W对每个参照组地区的结果变量值进行加权后,得到合成控制结果变量:
(3)
(4)
(5)
(6)
2.3 数据描述
2.3.1 样本选择
第三批自贸试验区首次将内陆地区纳入，至此，我国自贸试验区覆盖范围涵盖内陆地区和沿海地区，这有助于对比分析内陆地区和沿海地区经济发展的差异，为减少地区之间不平衡不充分发展提供思路。因此，本文选取第三批设立的自贸试验区作为处理对象，将四川、重庆、湖北、河南、陕西、辽宁和浙江7个地区作为处理组，在除了这7个地区的全国其他地区选取潜在的控制组。第三批自贸试验区设立之前的两批自贸试验区，即上海、福建、天津、广东等地区的自贸试验区不纳入控制组。鉴于我国香港、澳门、台湾地区数据的可得性以及特殊性，这3个地区也不纳入控制组。综上，本文最终确立的控制组地区包括北京、山西、河北、内蒙古、黑龙江、吉林、安徽、江苏、山东、江西、广西、湖南、海南、贵州、西藏、云南、青海、甘肃、新疆、宁夏等20个省(自治区、直辖市)。考虑到数据的可比性和可得性，本文选取的样本区间为2000—2020年。
2.3.2 指标与数据说明
本文根据研究目的选取地区进出口贸易总额、进口贸易额以及出口贸易额，作为自贸试验区的整体贸易效应、进口贸易效应以及出口贸易效应的核心代理变量。再结合对外贸易效应相关理论，根据影响自贸试验区对外贸易的作用路径[17]，本文选取对外开放水平、地区经济发展水平、政府财政支出水平、地区投资水平、产业结构水平、城镇化率以及地区税收收入7个指标作为预测控制变量。为消除可能存在的异方差以及便于对数据进行解释说明，本文对相关评价指标均进行了对数处理。其中，地区税收收入数据来源于历年的《中国统计年鉴》，其余各项指标数据均来源于中经网产业数据库。各项指标的描述性统计结果如表1所示。
表1 指标描述性统计结果
本文运用合成控制法对我国第三批自贸试验区的进出口贸易效应进行实证分析，根据2000—2020年的相关指标数据合成构造出四川、重庆、湖北、河南、陕西、辽宁和浙江7个地区的反事实对象，通过对比真实值与合成值的差异，反映自贸试验区设立所带来的进出口贸易效应。
3.1 自贸试验区的进出口贸易效应
为探究我国自贸试验区的进出口贸易效应，本文以地区进出口贸易总额的自然对数值为代理指标，运用合成控制法得到2000—2020年我国第三批自贸试验区的真实进出口贸易效应与合成进出口贸易效应的变化路径，如图1所示。
图1 第三批自贸试验区进出口贸易效应合成对比
图1中，实线表示各地区进出口贸易总额的真实增长路径，虚线表示根据其他控制组地区合成的模拟增长路径，垂直虚线所指时间节点表示该地区设立自贸试验区的起始时间点。通过对比真实值与合成值之间的路径差异，得出以下结论。
首先，第三批自贸试验区的进出口贸易效应合成控制拟合效果整体较好。图1中，垂直虚线左侧反映的是各自贸试验区批复设立之前的地区进出口贸易总额的合成值与真实值的拟合效果。从图1可以看出，四川、湖北和浙江3个地区在自贸试验区设立之前的拟合效果较好，即合成控制对象对这些地区的进出口贸易效应的拟合效果较好；
河南、陕西两个地区的进出口贸易效应的拟合效果与上述3个地区相比有一定差距；
重庆、辽宁两个地区的进出口贸易总额的真实值与合成值分别在自贸试验区设立前的预测阶段的后期与前期存在较大的差距。对于辽宁、重庆来说，可能是因为这些地区在自贸试验区设立之前受到了所实施的其他贸易政策的干扰，比如辽宁保税区、重庆保税港区的设立等。表2、表3分别列出了合成重庆和辽宁的控制组权重(本文仅展示部分合成地区控制组对象权重结果)。合成重庆的控制组地区只有北京和江西，且地理位置较近的江西占比很大。重庆作为我国西南地区以及长江上游地区的经济中心，控制组其他地区难以对其进出口贸易状况进行合成拟合。合成辽宁的控制组地区包含北京、内蒙古、江苏、山东4个地区，其中北京占比最小，剩余3个地区占比较为平均。辽宁在预测阶段前期拟合效果较差的可能原因是，辽宁作为我国重要的工业基地，在改革开放初期为我国重工业发展做出了巨大的贡献，其经济发展与贸易水平也很难被控制组其他地区拟合。
表2 参与合成重庆的各地区权重
表3 参与合成辽宁的各地区权重
其次，我国自贸试验区的设立对地区进出口贸易总体上是具有促进作用。除了辽宁、湖北地区，剩余5个地区在自贸试验区设立以后，其进出口贸易总额均出现了较为明显的增长。湖北地区在自贸试验区设立初期对地区进出口贸易具有一定的促进作用，直到2019年，促进作用转变为抑制作用。观察表4参与合成湖北的地区权重发现，可能是因为河北地区于2019年实施了自贸试验区政策，因此对此后的拟合结果产生了影响。
表4 参与合成湖北的各地区权重
最后，不同地区自贸试验区的进出口贸易效应不同。本文将第三批自贸试验区分为内陆型和沿海型，内陆型自贸试验区包含四川、重庆、湖北、河南和陕西5个地区，沿海型包含辽宁和浙江两个地区。进一步来看，内陆型自贸试验区整体呈现出对进出口贸易的促进效应，内陆型不同自贸试验区之间促进效应的大小存在差异；
辽宁与浙江两个沿海型自贸试验区的进出口贸易效应呈现出相反的现象，说明沿海型自贸试验区之间的进出口贸易效应类型存在差异。
3.2 自贸试验区的进口效应与出口效应
同理，自贸试验区进口效应与出口效应的代理指标分别为地区进口贸易额和出口贸易额的对数值。运用合成控制法得出真实值与合成值的变化路径，如图2、图3所示。
图2 第三批自贸试验区进口贸易效应合成对比
图3 第三批自贸试验区出口贸易效应合成对比
首先，第三批自贸试验区在进口效应与出口效应两个方面的合成模拟效果整体较好。除重庆地区在预测阶段的进口效应与出口效应拟合效果都较差之外，其余6个地区的进口效应和出口效应的拟合效果均较好；
陕西在出口效应的拟合效果方面优于进口效应。
其次，自贸试验区的设立对地区进口贸易与出口贸易总体上都具有促进作用。在进口效应方面，湖北与河南地区在自贸试验区设立以后，前期进口贸易额真实值略低于合成值，后期呈现出真实值超越合成值的趋势；
辽宁自贸试验区设立前期的进口贸易额的真实值也小于合成值，后期也呈现出真实值超越合成值的趋势；
其余地区的进口贸易额真实值均大于合成值，表现为进口贸易促进效应。在出口效应方面，除辽宁地区的出口贸易额在自贸试验区设立以后真实值低于合成值以外，其余自贸试验区在出口贸易额上均表现为真实值大于合成值，即自贸试验区的设立促进了出口贸易的发展。
最后，自贸试验区的设立对地区出口贸易的促进效应更优。四川、重庆这两个自贸试验区，其进口贸易促进效应与出口贸易促进效应相近；
辽宁、浙江两个自贸试验区，其进口贸易促进效应更优；
湖北、河南和陕西3个自贸试验区，其出口贸易的促进作用明显高于对进口贸易的促进作用。
上述实证结果表明，在自贸试验区设立以后，各对应地区进出口贸易额的真实值与合成值存在明显差异。为验证实证结果的有效性，本文采用安慰剂检验法证实自贸试验区的设立确实影响了对应地区的进出口贸易效应，并且拟合的政策效果在统计上显著。安慰剂检验法的基本原理为：假设控制组地区在2017年开始实施自贸试验区政策，运用合成控制法对控制组地区进行拟合预测，对比其与真实自贸试验区地区在自贸试验区政策实施效果方面的差距，差距越明显，说明自贸试验区政策的实施效果越显著。本文将大于预测对象预测误差平方根(RMSPE)1.5倍以上的控制组地区排除。因为，RMSPE值越大，说明政策前期拟合效果越差，即使后期得到较大的政策效果差距，也不能够反映自贸试验区的政策效应。因此，对于四川、重庆、湖北、河南、陕西、辽宁、浙江来说，分别还剩12、23、13、13、24、12、10个对比对象。
图4显示了第三批自贸试验区的进出口贸易效应的安慰剂检验结果。从图4可以看出，除重庆自贸试验区以外，其余自贸试验区在设立之前与其他控制组地区的进出口贸易总额的真实值与合成值的差距变动相对一致。但是，在2017年自贸试验区设立以后，所有第三批自贸试验区的进出口贸易总额的真实值与合成值的差距变动趋势，与其余控制组地区的开始逐步拉大。图4的检验结果与实证部分结果相一致，表明自贸试验区政策的实施确实促进了四川、重庆、河南、陕西、浙江等地区进出口贸易的增长，但却在一定程度削弱了辽宁进出口贸易的整体水平，湖北自贸试验区的进出口贸易效应也呈现为先正后负态势。这表明，对于四川、湖北、河南、陕西、辽宁、浙江来说，分别有1/12、1/13、1/13、1/24、1/12、1/10，即8.33%、7.69%、7.69%、4.17%、8.33%、10%的概率说明上述效应成立，即代表这批自贸试验区(重庆除外)的进出口贸易效应总体是显著的，通过了10%显著性水平下的检验。以进口、出口贸易额为代理变量的检测均通过了稳健性检验，本文仅展示了以进出口贸易总额为代理变量的部分。
图4 第三批自贸试验区进出口贸易效应安慰剂检验
本文运用合成控制法，选取我国27个省(自治区、直辖市)2000—2020年的面板数据，构造了自贸试验区的“反事实”对照组，探讨了第三批自贸试验区设立后对各地区进出口贸易的影响效应。同时，结合各自贸试验区地理位置以及功能定位的差异，对各自贸试验区进出口贸易效应进行了异质性分析。根据实证分析得到如下研究结论。
第一，自贸试验区的设立整体上显著促进了地区进出口贸易的增长，但不同自贸试验区存在差异性。本文研究发现，自贸试验区政策的实行，促进了大部分地区进出口贸易的增长。四川、重庆、河南、陕西和浙江自贸试验区的进出口贸易促进效应较显著，湖北自贸试验区进出口贸易效应呈现为先促进后抑制的状态，而辽宁自贸试验区在进出口贸易效应上表现出一定的抑制效果。上述结果均通过了后续的安慰剂式的稳健性检验。
第二，内陆型自贸试验区偏好刺激出口推动进出口贸易发展，而沿海型自贸试验区则偏好扩大进口。进一步对比自贸试验区对地区进口贸易与出口贸易的影响发现：各自贸试验区对地区进口贸易与出口贸易总体上都呈现出显著的促进作用，但相较于进口贸易，内陆型自贸试验区的设立更有利于地区出口贸易的增长，沿海型自贸试验区则相反。实证结果表明，第三批自贸试验区中，辽宁、浙江自贸试验区更偏向刺激进口贸易，其余地区更偏好扩大出口贸易。
根据上述结论，得到如下政策启示。
第一，在全国范围实施自贸试验区政策的整体效果是理想的，但不同地区资源禀赋的差异会造就政策效果的异质性。因此，在全国范围推广自贸试验区政策经验时，需结合当地特殊地理位置、特色风土人情、独有资源禀赋等地区性差异，打造自贸试验区的地区特色优势，最大限度地发挥区域优势，释放“制度红利”。
第二，四川、重庆、湖北、陕西以及河南这5个内陆型自贸试验区，主要通过扩大出口实现对地区进出口贸易的促进作用，而辽宁和浙江两个沿海型自贸试验区更偏好刺激进口贸易。这说明：我国可以通过内陆型自贸试验区刺激出口贸易，保持我国在对外贸易领域的贸易顺差状态，巩固“出超”地位；
通过沿海型自贸试验区积极扩大进口贸易，更好联通国内与国际市场，进一步利用国际市场资源。
