張榮博，楊加吉，黃 瀟

（重慶工商大學(xué)長江上游經(jīng)濟研究中心，重慶 南岸400067）

一、引言

當(dāng)前，世界經(jīng)濟正處于從“工業(yè)經(jīng)濟”向“服務(wù)經(jīng)濟”過渡時期，而我國作為最大的發(fā)展中國家，經(jīng)濟發(fā)展方式仍以粗放型為主，資源要素消耗較高，生產(chǎn)成本居高不下，對質(zhì)量和效益的重視程度不夠，深層次矛盾突出，經(jīng)濟延展深度有待加強。因此，黨的十九大報告明確提出新時代要繼續(xù)提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、效率，增強我國經(jīng)濟質(zhì)量優(yōu)勢，擴大優(yōu)質(zhì)增量供給，從而將建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系擺在了國家戰(zhàn)略高度。

在我國“現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”的提法可以溯源到1997年9月黨的十五大報告，其定義大體相當(dāng)于第三產(chǎn)業(yè)?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)是以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為核心、以經(jīng)濟信息知識化為關(guān)鍵的現(xiàn)代化服務(wù)業(yè)態(tài)和全新的經(jīng)濟發(fā)展模式?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)作為一種全新的經(jīng)濟增長方式，已經(jīng)成為助推現(xiàn)代經(jīng)濟增長的動力，其發(fā)展勢必成為各國發(fā)展的新趨勢。

基于以上背景，本文提出了如下問題：現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的實施是否真正促進(jìn)了重慶市經(jīng)濟社會的進(jìn)步？重慶市是否會由于該政策的實行而呈現(xiàn)出經(jīng)濟增長的差異？是否會因政策實行的時間段不同而表現(xiàn)出不同的反映？中國政府于2012年實施了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點政策，這為我們提供了一個極好的實驗機會。使用雙重差分法與合成控制法來進(jìn)行定量評估，解答上述問題，以便準(zhǔn)確衡量現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對重慶市經(jīng)濟增長的凈影響，為其他各省調(diào)整產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和目標(biāo)定位、優(yōu)化與改進(jìn)新型產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)戰(zhàn)略和政策提供支撐，為試點項目或者政策在其他地區(qū)推廣提供借鑒。

隨著現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的迅猛發(fā)展，國內(nèi)外專家學(xué)者的研究視角正逐漸轉(zhuǎn)向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系上，研究方法大同小異，絕大部分的實證結(jié)論表明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的升級優(yōu)化可以對區(qū)域經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生明顯的引擎作用。

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高效集聚能夠促進(jìn)高新技術(shù)的產(chǎn)生，并以此推動地域范圍內(nèi)經(jīng)濟的快速增長［1］，其貢獻(xiàn)在技術(shù)逐步轉(zhuǎn)型升級中更加明顯［2］。更進(jìn)一步分析得到，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的細(xì)分產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域在經(jīng)濟發(fā)展和優(yōu)化升級中的地位各有不同［3］，其中，知識密集型的商務(wù)服務(wù)業(yè)能夠提升技術(shù)擴散效率，提高區(qū)域經(jīng)濟增長潛力［4］。但是，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展滯后也會引致其他部門服務(wù)效果與產(chǎn)出效率低下［5］，在一定程度上對未來經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生消極影響［6-7］。

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)對GDP的拉動作用十分顯著［8］，被譽為是經(jīng)濟發(fā)展新的增長點［9］，能夠促進(jìn)區(qū)域間平衡協(xié)調(diào)發(fā)展［10］。運用服務(wù)業(yè)的時間序列數(shù)據(jù)研究得出服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟增長具有促進(jìn)作用［11］，其中房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的作用較為明顯［12-13］，科技服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)度則居于前位［14］。使用空間計量經(jīng)濟模型和投入產(chǎn)出模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)能正向促進(jìn)經(jīng)濟增長［15］，改善和優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［16］，提升生產(chǎn)效率和生產(chǎn)力［17］，同時也在促進(jìn)自身的發(fā)展［18］。 通過標(biāo)準(zhǔn)差、離散系數(shù)等統(tǒng)計學(xué)方法發(fā)現(xiàn)我國歷史上服務(wù)業(yè)的發(fā)展軌跡符合經(jīng)濟發(fā)展的“U”型變化過程［19］。我國服務(wù)業(yè)的泰爾指數(shù)值在總體上呈現(xiàn)出先縮小后擴大的發(fā)展趨勢［20］，從區(qū)域來看，東部地區(qū)泰爾指數(shù)值呈現(xiàn)出逐步縮小的態(tài)勢，中部泰爾指數(shù)值則變動較小，西部泰爾指數(shù)值卻呈現(xiàn)出擴大的態(tài)勢，以致出現(xiàn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)惡性競爭問題［21］。采用包括赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)與香農(nóng)-維納指數(shù)等產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)指標(biāo)進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)大型高新技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長具有一定的負(fù)向效應(yīng)［22］,同時由于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)自身的不足，致使其在經(jīng)濟發(fā)展中優(yōu)勢作用受阻［23］。

綜上所述，對文獻(xiàn)資料的梳理整合發(fā)現(xiàn)：關(guān)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的經(jīng)濟增收效應(yīng)研究大多是多維度學(xué)科交叉的研究，總體上持肯定觀點。國外學(xué)者由于關(guān)注時間早，展現(xiàn)了豐富的研究成果。而針對國內(nèi)文獻(xiàn)來講，采用時間序列和空間計量模型進(jìn)行計量結(jié)果分析的較多，但這些方法并不能完全控制自選擇和反向因果偏誤，存在較大的內(nèi)生性問題。鑒于此，本文的貢獻(xiàn)在于：第一，評估現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對經(jīng)濟增長的影響。第二，利用雙重差分法和合成控制法等非參數(shù)方法來評估現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對重慶市產(chǎn)生的經(jīng)濟增收效應(yīng)，在計量模型方面一定程度上排除了內(nèi)生性問題。最后，借助動態(tài)演進(jìn)模型進(jìn)行深度分析，期望能彌補經(jīng)濟理論與計量實證相結(jié)合的不足。

二、計量模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源與變量選取

（一）計量模型的設(shè)立

1.雙重倍差法。雙重倍差法（DID）不僅能夠控制各個樣本之間不可觀測的個體異質(zhì)性，還能解決隨時間而變的未知總體因素的影響，確保政策效果的無偏估計。一個完備的雙重倍差法計量經(jīng)濟模型的設(shè)定，必須包含兩個部分：年份虛擬變量和組別虛擬變量。本文設(shè)立計量經(jīng)濟模型為：

其中，lnserviceit為被解釋變量，表示第i個省份（直轄市、自治區(qū)）第t個年份的經(jīng)濟增長水平；Dit為組別虛擬變量；Tit為時間虛擬變量；交互項DitTit為雙重差分估計量，其估計系數(shù)τ是我們所關(guān)心的核心參數(shù)，因為它表示現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對省域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生的影響效應(yīng)；Xit為控制變量；κt是時間固定效應(yīng)；γi為個體固定效應(yīng)；εit是隨機干擾項。

2.合成控制法。合成控制法（SCM）最早提出并用于政策和事件評估是在2003年。由于控制組政策干預(yù)的反事實結(jié)果無法觀測，加上在控制組的選取上存在內(nèi)生性問題，存在主觀隨意性，通常不易找到最理想的控制區(qū)域，合成控制法的優(yōu)勢在于可以根據(jù)數(shù)據(jù)來選擇線性組合的最優(yōu)權(quán)重，盡量避免研究者主觀選擇控制組的隨意性。

詳細(xì)來講，假定共存在（1+J）個區(qū)域，第1個地區(qū)為受到政策沖擊地區(qū)，其余幾個地區(qū)是未受到政策干預(yù)實施的區(qū)域（在此，J=21），形成潛在的控制組，稱為donor pool。 但是，這里存在一個潛在假定，政策干預(yù)實施僅僅影響試點區(qū)域，而不會對控制組形成交叉影響和外溢效應(yīng)。

將合成控制地區(qū)貢獻(xiàn)的權(quán)重成分記為J維列向量：W=（w2…wJ+1）′。w2表示第2個省份（直轄市、自治區(qū)）在合成試點區(qū)域中占有的權(quán)重，權(quán)重都為非負(fù)，且權(quán)重之和都為1，這樣做可以避免外推造成的可能偏差。w的不同取值構(gòu)成的不同的合成控制區(qū)域，簡稱“合成控制”（synthetic control）。令X1是處理組個體單元事前的存在特征，涵蓋可以觀測到的所有協(xié)變量和事前可能結(jié)果的若干線性組合m×1，X0是二維向量。令X0為控制組的事前特征，為m×k的矩陣。顯然我們希望選取適合的貢獻(xiàn)權(quán)重w，使得X0w盡可能趨近于X1。因X1的預(yù)測變量對于因變量Y的預(yù)測程度有大小之分，所以應(yīng)在距離函數(shù)中賦有不一樣的權(quán)重，必須充分考慮事前均方預(yù)測誤差（mean squared predicted error,簡稱MSPE）最小矩陣最小化。

綜上所述，本文設(shè)立計量模型：

其中，Dit=1時，相應(yīng)省級單位會受到政策的影響，即Yit=YitN+ρit；當(dāng)Dit=0時，相應(yīng)省級單位會受到政策的影響，即Yit=YitN；當(dāng)?shù)谝粋€城市（i=1）在T0期之后受到政策實施干預(yù)，而其他城市在任意 t時期都不受到政策干預(yù)的影響。而 αit是需要估計的目標(biāo)，在 t＞T0時，αit=Yit－YitN，其中，Yit是試點區(qū)域（重慶市）的經(jīng)濟增長狀況，是可以直觀看到的事實結(jié)果。由于YitN的結(jié)果無法觀測，因此需擬合出與之相應(yīng)的反事實結(jié)果狀態(tài)：YitN= βt+?tZi+κtμi+εit，其中，Zi為協(xié)變量， βt是時間固定效應(yīng)，?t是一個（1×r）維的未知參數(shù)向量，κt是（1×F）階無法觀測到的共同因子，μi是（F×1）階不同地區(qū)的固定效應(yīng)，εit是標(biāo)準(zhǔn)誤差項。

（二）樣本數(shù)據(jù)的選擇

為了綜合考察現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施區(qū)域經(jīng)濟增收的實施效果，確保各項數(shù)據(jù)指標(biāo)的可獲得性和一致性，我們借鑒陸賢偉［24］、魏麗［25］等人的做法將分批次試點省級單位刪除①，最終統(tǒng)一選擇我國22個省份（直轄市、自治區(qū)）1996—2017年的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以上數(shù)據(jù)來源于《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和各?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）統(tǒng)計年鑒。

（三）變量選擇與來源

使用第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）取對數(shù)（lnservice）和第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）占比（oservice）作為因變量來衡量重慶市的經(jīng)濟增長程度；控制變量則是按照一般文獻(xiàn)的相關(guān)做法進(jìn)行處理，包括：普通高中在校學(xué)生數(shù)（個）（lnedu）、政府財政支出總額（億元）（lnfis）、全社會固定資產(chǎn)投資總額（億元）（lnsfai）、消費品零售總額（億元）占比（retail）、地區(qū)醫(yī)院床位數(shù)（張）（lnhuman）、非農(nóng)業(yè)人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重（urban）②。變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

（四）前提假定條件

在每個現(xiàn)代服務(wù)業(yè)試點省份（直轄市、自治區(qū)）的選取過程中，隨機分組假定要求其試點具有完全隨機性，以保證每個省份（直轄市、自治區(qū)）都有相等概率接受同一實驗處理，表現(xiàn)為E（εitj｜dj)=0。若試點省份（直轄市、自治區(qū)）的選擇過程不具有隨機性，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)達(dá)程度是其選擇的重要依據(jù)，抑或省份（直轄市、自治區(qū)）的經(jīng)濟總量規(guī)模也是其著重考慮的指標(biāo)，那么研究將深受嚴(yán)重的內(nèi)生性問題困擾，致使基準(zhǔn)估計結(jié)果有偏。因此，為了檢驗該項政策在試點省份（直轄市、自治區(qū)）的擇取標(biāo)準(zhǔn)，本文設(shè)立Logit模型如下：

其中，Logitit作為因變量表示第i個省份（直轄市、自治區(qū)）第t年是否被選為試點區(qū)域。Xit為一系列的控制變量，包括：地區(qū)經(jīng)濟總量水平（lngdp）、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比（oservice）、教育發(fā)展水平（lnedu）、財政支出規(guī)模（lnfis）、社會投資水平（lnsfai）、社會消費能力（retail）、人力資本質(zhì)量（lnhuman）、城鎮(zhèn)化程度（urban）。二元選擇估計回歸結(jié)果如表2所示③。從表2可知：估計系數(shù)的回歸結(jié)果并不具有統(tǒng)計顯著性，表明相較于其他省份（直轄市、自治區(qū)）來講，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施的選擇很大程度上不以第三產(chǎn)業(yè)增加值的高低為依據(jù)，確立了研究樣本選擇的隨機性。

表2 二元選擇模型的回歸結(jié)果

三、計量結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

因使用的數(shù)據(jù)是共計22年的平衡面板數(shù)據(jù)，我們進(jìn)行豪斯曼檢驗。根據(jù)檢驗結(jié)果，本文使用模型（1）采取固定效應(yīng)模型進(jìn)行實證分析，估計結(jié)果參見表3。

表3 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對經(jīng)濟增長的影響

據(jù)表3第1行可知，重慶市在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實行后，經(jīng)濟發(fā)展程度增加明顯。換句話講，綜合政策實施對重慶市的經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極作用，能夠促進(jìn)該市經(jīng)濟快速發(fā)展。根據(jù)模型（1），現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對經(jīng)濟增長的估計系數(shù)為0.152，統(tǒng)計意義顯著為正，在不考慮其他因素的條件下，該系數(shù)反映其對重慶市經(jīng)濟發(fā)展水平產(chǎn)生的政策影響效應(yīng)?？刂频貐^(qū)和年份固定效應(yīng)后，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施可以使重慶市經(jīng)濟高質(zhì)量增長16.7%，并再次通過了1%的統(tǒng)計意義檢驗。最后加入全部控制變量后，發(fā)現(xiàn)其核心參數(shù)仍具有統(tǒng)計顯著性，能夠促使經(jīng)濟提升9.6%。簡言之，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施對重慶市產(chǎn)生非常顯著的經(jīng)濟增收效應(yīng)和正向影響，說明該政策實施達(dá)到了預(yù)期效果，可以助推地域經(jīng)濟的發(fā)展實現(xiàn)最優(yōu)化。

控制變量回歸結(jié)果顯示：絕大部分指標(biāo)的估計系數(shù)顯著為正，說明教育水平、財政支出、投資與消費總額和人力資本質(zhì)量的提高能夠促進(jìn)重慶經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，顯著改善區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，這符合相應(yīng)的經(jīng)濟學(xué)規(guī)律。而城鎮(zhèn)化率卻沒有成為重慶市實現(xiàn)經(jīng)濟新常態(tài)的發(fā)展高地和依托，估計系數(shù)為負(fù)數(shù)，表明應(yīng)該加快各項基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升城鎮(zhèn)化水平，使之成為助推城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)和產(chǎn)業(yè)協(xié)作的引擎。

（二）進(jìn)一步分析

與目前處理組的研究方式和分析方法不同的是，合成控制法是通過為重慶市構(gòu)建一個擬合對象進(jìn)而評估政策實施產(chǎn)生的經(jīng)濟增收效果。該方法采取數(shù)據(jù)主導(dǎo)的方式來確定適合的樣本權(quán)重，這既能夠彌補平均化評價的缺陷，又能使實證結(jié)果不易受到樣本選擇偏誤的影響。根據(jù)模型（2），借助Stata 15.0軟件，使用Synth程序包得到模型估計結(jié)果。表4給出了重慶市的權(quán)重組合情況。

表4 非試點省級區(qū)域在試點區(qū)域的權(quán)重

我們發(fā)現(xiàn)：如果存在線性內(nèi)推的問題，說明處理組與控制組存在交叉影響，這可能造成對處理組的政策干預(yù)外溢出到控制組，存在線性有偏。為了排除線性內(nèi)推的可能性，對重慶市與其他區(qū)域進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)參與合成的省區(qū)和貢獻(xiàn)權(quán)重是不同的。因此，重慶市與其他5個省區(qū)的權(quán)重不存在線性相關(guān)關(guān)系，也就不存在所謂的線性內(nèi)推的問題。

表5給出了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施前后處理組與合成組解釋變量值的對比情況?？梢灾溃褐貞c市的所有變量的實際值和擬合值之間的差異十分小，說明用以上省區(qū)來對重慶市進(jìn)行合成，得到的擬合效果非常好。

表5 變量對比說明

圖1展示了重慶市的試點區(qū)域與合成控制對象在1996—2017年的經(jīng)濟增長狀況。垂直虛線左邊是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施之前的年份，右邊則是此政策實施之后的年份。政策干預(yù)帶來的影響效果取決于重慶市該政策實施后與合成地區(qū)的經(jīng)濟增收水平的偏離程度。

從圖1中我們發(fā)現(xiàn)，在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施前，實際重慶市經(jīng)濟增長演變路徑與合成重慶市演進(jìn)路徑具有較高的擬合程度，虛線（合成重慶市）和實線（實際重慶市）兩條線基本重合，說明合成控制法很好地擬合了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施前重慶市的發(fā)展路徑。在垂直虛線代表的2012年之后，且隨著時間的推移，代表實際重慶市的實線始終高于合成重慶市的虛線，二者的差距呈現(xiàn)出逐步擴大的趨勢，兩者之差即是政策干預(yù)效果，說明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策確實給重慶市經(jīng)濟帶來了明顯的高質(zhì)量發(fā)展。

圖1 重慶市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施擬合效果圖

四、穩(wěn)健性檢驗

（一）平穩(wěn)性檢驗

為了保證估計結(jié)果的平穩(wěn)性，我們針對模型（1）使用雙重倍差法進(jìn)行以下幾個方面的檢驗。

1.單差法檢驗。我們使用傳統(tǒng)處理方法——單差法來檢驗現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施對重慶市經(jīng)濟發(fā)展水平的凈影響。具體回歸結(jié)果見表6。

根據(jù)表6第1列和第2列所示，發(fā)現(xiàn)使用單差法得到其估計參數(shù)具有統(tǒng)計顯著性，且大小明顯高于使用雙重倍差法得到的核心數(shù)值，說明該方法并沒有完全控制影響經(jīng)濟發(fā)展的其他因素，使得現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后經(jīng)濟增收效應(yīng)的估計效果存在有偏性。

2.替換指標(biāo)檢驗。借鑒顏冬芹［26］的做法，替換原有指標(biāo)使用第三產(chǎn)業(yè)增加值增長比率（gservice）作為因變量來重新衡量其經(jīng)濟增收效應(yīng)。表6第3列和第4列給出了相應(yīng)估計結(jié)果。

3.平行趨勢檢驗。平行趨勢假定是使用雙重倍差方法的前提條件。一般來講，如果不滿足平行趨勢假定，則實證分析結(jié)果會出現(xiàn)明顯偏差，各個控制變量在樣本數(shù)據(jù)之間的分布也并不平衡，容易存在顯著差異。借鑒吳蕓［27］以及王立勇等［28］做法，進(jìn)行共同趨勢假定檢驗。

表6 單差法檢驗和變換指標(biāo)檢驗

據(jù)圖2發(fā)現(xiàn)，在1996—2011年，處理組（重慶市）和控制組的經(jīng)濟發(fā)展走勢基本相同，兩條線基本重合，而在2012年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實行后，相較于控制組的變動趨勢而言，處理組呈現(xiàn)波動上升的態(tài)勢，說明符合平行趨勢假定④。同時，重慶市在該項政策實行后，經(jīng)濟實現(xiàn)高速度發(fā)展，表明現(xiàn)代服務(wù)型產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟產(chǎn)生正向增收效應(yīng)［29］。

圖2 平行趨勢假定

（二）安慰劑檢驗

為了保證實證結(jié)果的有效性，針對模型（2）使用合成控制法再次進(jìn)行檢驗。

1.變換指標(biāo)檢驗。上文中的核心結(jié)論是否會因經(jīng)濟增收衡量指標(biāo)的不同而出現(xiàn)顯著差異？基于此問題，通過引入實際GDP（lngdp）指標(biāo)、人均GDP取對數(shù)（lnpergdp）和第三產(chǎn)業(yè)增加值占比（oservice）指標(biāo)進(jìn)行檢驗［30］。圖3給出了重慶市經(jīng)濟增收和合成重慶市經(jīng)濟增收演變路徑?？梢园l(fā)現(xiàn)：對于重慶市而言，實際經(jīng)濟增長指數(shù)的與合成的經(jīng)濟增長指數(shù)演變路徑在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后都出現(xiàn)了較大分離，與前文的結(jié)論一致。這說明2012年重慶市在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后，經(jīng)濟呈現(xiàn)較大幅度增長，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對重慶市經(jīng)濟產(chǎn)生明顯的積極推動作用。

綜上所述，我們?nèi)园l(fā)現(xiàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點政策不僅能顯著提升區(qū)域產(chǎn)業(yè)增加值，也能明顯提高相應(yīng)產(chǎn)業(yè)增加值所占的比重，更能增加產(chǎn)業(yè)增長比率，這也進(jìn)一步證明了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)政策具有經(jīng)濟增收效應(yīng)。

圖3 變換指標(biāo)檢驗

2.排序法檢驗。基本步驟如下：首先，因現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后得出的實際值與合成值的差異不能判定是否來源于合成誤差或政策干預(yù)，排除前期擬合效果和事前偏離程度較大的省區(qū)［31］；接著，根據(jù)表4，選取合成貢獻(xiàn)權(quán)重為非負(fù)的省區(qū)；最后，對各個省區(qū)進(jìn)行排序法檢驗，假定該省區(qū)同重慶市一樣于2012年進(jìn)行政策實施，通過繪制折線圖，對比試點區(qū)域（重慶市）與非試點區(qū)域的差值大小，來凸顯重慶市的政策效果。

在政策實施事前年份，重慶市和其他省區(qū)的預(yù)測誤差基本保持一致，沒有呈現(xiàn)特別大的發(fā)展差距，而在2012年政策實施之后，重慶市的預(yù)測誤差始終處于參照組省區(qū)的最上方，差異效果漸漸顯現(xiàn)并出現(xiàn)擴大的態(tài)勢。這說明重慶市在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后產(chǎn)生經(jīng)濟增收效應(yīng)的結(jié)論是有效的，以此證實在94.44%置信水平上該效應(yīng)是統(tǒng)計顯著的。圖4給出了排序檢驗法的結(jié)果。

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點政策實施后，想要得到重慶市那樣的經(jīng)濟效果的概率是非常低的，僅為5.56%（1/18）。如果我們在控制組中隨機抽取一個省區(qū)，假定其在2012年與重慶市一樣實行該項政策，要得到與重慶市相同的預(yù)測誤差⑤，出現(xiàn)與重慶市那么大的變動程度的概率則很小，因此重慶市的綜合政策干預(yù)產(chǎn)生的經(jīng)濟增收效應(yīng)在高置信度上是可信的［32］。這表明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)政策實施的經(jīng)濟增收效應(yīng)并不受偶發(fā)因素影響。

圖4 排序法檢驗

3.反事實檢驗。雖然我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施區(qū)域的實際值和合成值存在顯著差異，但是這種差異是由該政策實施引起的，還是由不可觀測因素偶然產(chǎn)生的呢？為此選擇一個沒有進(jìn)行政策實施干預(yù)的省區(qū)，假設(shè)該省區(qū)在2012年與重慶市一樣實行該項政策，使用合成控制法虛擬構(gòu)造該省區(qū)的合成對象的經(jīng)濟增收差異［33-34］。若其在2012年政策實施之后，該處理組與合成控制省區(qū)的經(jīng)濟增收差異仍然很大，說明處理組與合成組出現(xiàn)的顯著差異不能完全歸因于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)政策的影響；如果在政策實施之后，兩個組別產(chǎn)生很小的差異，或者沒有產(chǎn)生經(jīng)濟增收差距，則證實這的確是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后的結(jié)果。

根據(jù)表4，合成重慶市權(quán)重最高的省區(qū)是湖北?。?.551），因此選取湖北省進(jìn)行檢驗。圖5給出了湖北省經(jīng)濟增收效應(yīng)的結(jié)果。發(fā)現(xiàn)假定湖北省在2012年實行該項政策，其產(chǎn)生的經(jīng)濟增收效應(yīng)的影響程度很小，湖北省與合成湖北省的路徑幾乎重合，說明試點區(qū)域經(jīng)濟增收效應(yīng)確實是因為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點政策引起的，證實現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟增收效應(yīng)并非來自偶發(fā)因素。

圖5 有效劑檢驗

五、動態(tài)演進(jìn)效應(yīng)分析

為了檢驗現(xiàn)代服務(wù)業(yè)政策對重慶市經(jīng)濟增長的長期動態(tài)效應(yīng)，我們將基準(zhǔn)模型進(jìn)行變換［35］：

其中，Di×Ttk為重慶市實施現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策第k年的年份虛擬變量。比如，重慶市在2012年實行現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策，則在2012年時k=1，從而Di×Ttk=1，其余年份賦值為0，并以此類推。其中，βk是我們所關(guān)注的核心參數(shù)，度量在政策實施后的第k年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的經(jīng)濟增收效應(yīng)。具體估計結(jié)果參見表7。

表7 動態(tài)影響檢驗

據(jù)表7可知：在控制個體效應(yīng)和時間效應(yīng)后的動態(tài)演進(jìn)模型中，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施經(jīng)濟增收效應(yīng)的核心參數(shù)同樣具有統(tǒng)計顯著性，Di×Ttk的估計系數(shù)并沒有隨著時間推移而呈現(xiàn)出與前文相悖的結(jié)論，表明重慶市在2012年加速現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級后，不僅能夠有效提升經(jīng)濟發(fā)展速度，而且這種經(jīng)濟增收效應(yīng)是可持續(xù)的。但是其估計系數(shù)數(shù)值逐漸減小，說明重慶市在爭取政策試點后利用自身資源稟賦先行先試，充分享受政策紅利，通過現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策產(chǎn)生的經(jīng)濟增收效應(yīng)來提高地域經(jīng)濟增長速度，而隨著時間的演進(jìn)，政策紅利的邊際效應(yīng)逐漸遞減，試點政策的動力機制也趨于弱化。相應(yīng)的控制變量的系數(shù)大部分顯著，符合相應(yīng)的經(jīng)濟學(xué)規(guī)律，同時說明計量模型建立的合理性。

六、結(jié)論與政策建議

本文選取現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策作為一項自然實驗，利用1996—2017年我國22個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，以樣本期內(nèi)政策干預(yù)省級區(qū)域作為處理組，實證現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對經(jīng)濟增長的凈影響，并經(jīng)過一系列檢驗，排除了內(nèi)生性問題的困擾，保證結(jié)論的穩(wěn)健可靠。研究結(jié)論如下：

第一，使用雙重倍差法對重慶市的經(jīng)濟增收效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)評價，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后對地域經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的促進(jìn)作用。這表明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策促進(jìn)了重慶市經(jīng)濟發(fā)展，提升了經(jīng)濟增長速度。經(jīng)過諸多穩(wěn)健性檢驗，說明該結(jié)論是可靠性的。

第二，為了彌補倍差法可能存在的內(nèi)生性問題，搭配使用合成控制法對重慶市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實施后的經(jīng)濟增收效應(yīng)進(jìn)行個案評估，同樣發(fā)現(xiàn)該項政策明顯地助推重慶市的經(jīng)濟發(fā)展，具有顯著的增長驅(qū)動效應(yīng)，達(dá)到了政策原有的預(yù)期目的。

第三，通過動態(tài)演進(jìn)模型對重慶市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟增收效應(yīng)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，從長期來看，重慶市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟增長效應(yīng)是顯著的，具有正向的溢出效應(yīng)，但是，隨著時間的演進(jìn)，其影響力度卻逐漸減弱，政策紅利的驅(qū)動效應(yīng)趨于弱化，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟增收效應(yīng)影響程度逐漸減小。

因此，上述結(jié)論具有明顯的政策含義：

我國于2011—2014年已經(jīng)分四批開展了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策試點工作，接下來應(yīng)該在總結(jié)試點經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，向其他省級區(qū)域推廣試點經(jīng)驗，擴大政策的覆蓋區(qū)域，增強其輻射帶動作用，縮小區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距。積極探索現(xiàn)代服務(wù)業(yè)跨省市跨地區(qū)的多方合作，重點關(guān)注尚未開始實施現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的省級區(qū)域的市場培育工作，建立與完善相應(yīng)的配套機制，制定并頒布現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的辦法，注重頂層設(shè)計，提高對政策試點推廣工作的動態(tài)性和復(fù)雜性的認(rèn)識，避免出現(xiàn)盲目跟風(fēng)、重復(fù)建設(shè)和生搬硬套等現(xiàn)象。

由于各個省級區(qū)域之間的經(jīng)濟社會發(fā)展?fàn)顩r、資源稟賦條件和市場制度環(huán)境等方面都存在明顯差異，因此，有關(guān)政府在實施現(xiàn)代服務(wù)業(yè)政策方面，應(yīng)該充分考慮各地區(qū)的異質(zhì)性，結(jié)合自身實際，因地制宜，具體問題具體分析，避免后續(xù)推廣政策的一刀切，保持政策的應(yīng)變性。

重慶市應(yīng)該持續(xù)深化現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策試點示范工作，繼續(xù)依托國家“一帶一路”倡議和長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略，改善區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)業(yè)空間布局，形成完備的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)體系，優(yōu)化資源配置，充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用。適應(yīng)未來地域經(jīng)濟新常態(tài)發(fā)展的要求，構(gòu)建并完善地域政策執(zhí)行的體制和制度體系，確保政策實施的有效性和協(xié)同性。落實各項創(chuàng)新政策，實行科技創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，加大科技創(chuàng)新投入力度，提高區(qū)域自主創(chuàng)新和協(xié)同合作能力，積極參與國際分工，提高在全球中高端產(chǎn)業(yè)價值鏈中的地位。

注釋：

① 刪除試點地區(qū)包括：北京市、浙江省、天津市、湖南省、上海市、江蘇省、廣東省、福建省和遼寧省。資料來源于中華人民共和國商務(wù)部流通業(yè)發(fā)展司（網(wǎng)址：http://ltfzs.mofcom.gov.cn/）。

②被預(yù)測變量的選取借鑒張俊的文章（張俊.高鐵建設(shè)與縣域經(jīng)濟發(fā)展——基于衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)的研究［J］.經(jīng)濟學(xué)季刊，2017年第4期：1533-1562.）的思路，用第三產(chǎn)業(yè)增加值取對數(shù)來表征，借鑒劉金山、徐明的做法（劉金山，徐明.對口支援政策有效嗎？——來自19省市對口援疆自然實驗的證據(jù)［J］.世界經(jīng)濟文匯，2017年第4期：43-61頁），用第三產(chǎn)業(yè)增加值占實際GDP比重來衡量。控制變量中人力資本質(zhì)量變量的選取則是借鑒張克中、陶東杰的做法（張克中，陶東杰.交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟分布效應(yīng)——來自高鐵開通的證據(jù)［J］.經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2016年第6期：62-73頁）。而其他控制變量的選取則是參照王垚、王雨飛、董艷梅等的做法（王垚，年猛.高速鐵路帶動了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展嗎？［J］.上海經(jīng)濟研究，2014年第2期：82-91頁；王雨飛，倪鵬飛.高速鐵路影響下的經(jīng)濟增長溢出與區(qū)域空間優(yōu)化［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2016年第2期：21-36頁；董艷梅，朱英明.高鐵建設(shè)的就業(yè)效應(yīng)研究——基于中國285個城市傾向匹配倍差法的證據(jù)［J］.經(jīng)濟管理，2016 年第 11 期：26-44 頁）。

③ 全部樣本是指1996—2017年22個省份（直轄市、自治區(qū)）的樣本量；前置樣本是指1996—2011年政策實施之前的22個省份（直轄市、自治區(qū)）的樣本量。

④ 在1996年到2011年時間段，兩者的差值都基本穩(wěn)定在0.1左右，符合共同趨勢假定。但是從2012年到2017年，兩者差值逐漸變大，差值最終變?yōu)?.3左右。

⑤ 本文計算重慶市2012年政策實施前后MSPE之比，對于處理組來講，政策實施后的MSPE值與政策實施前的MSPE值得比值越大，說明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點政策確實對重慶市產(chǎn)生了較為顯著促進(jìn)作用。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：倍數(shù)最大的為黑龍江省（4.98倍），其次是重慶市（4.01倍），但是黑龍江省在政策實施后經(jīng)濟增收效應(yīng)不顯著，所以通過隨機給予處置的方法，想要獲得和重慶市一樣的情況的概率為1/18。