粤港澳大湾区政策成效研究——基于双重差分法的验证
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粤港澳大湾区政策成效研究
——基于双重差分法的验证
李沅昊　周铭隽　张炜钧
北京理工大学珠海学院　广东珠海　519088
摘要：粤港澳大湾区从上世纪末起就开始谋划，到2017年党中央正式提出，经历了二十余年的探索，成为我国为了进一步打造全新格局所做出的重大举措。粤港澳大湾区对于我国建成现代化社会起到了关键
性的作用。从粤港澳大湾区的提出到现在已经经过了三年的时间，关于其是否已经对辐射城市产生影响需要验证。本文采用2015年～2019年鉴中国53个地级市的面板数据，利用双重差分法研究了粤港澳大湾区政策对珠三角城市是否具有短期促进作用。实证结果表明：(1)无论是否加入其他控制变量，粤港澳大湾区政策对珠三角城市的人均GDP增长都起到了一定作用，这一结论在进行多项稳健性检验后仍成立。(2)粤港澳大湾区政策在短期内，并没有出现地域性的“边际效应递减”的规律，较高等级的城市在短期内获得了比较低等级城市更快的发展速度。出现这种情况的原因可能是收到了数据收集以及地区基础设施条件的影响。本文的研究表明，作为国家新时期的重大战略，粤港澳大湾区政策短期内确实为地区经济产生了驱动作用。这为我国其他相关政策的设立提供了一定启示。
关键词：粤港澳大湾区；地区经济增长；经典DID
中图分类号:F127  文献识别码:A  文章编号:1673-5889(2021)10-0097-03
一、模型、方法与数据(一)估计方法
为了检验粤港澳大湾区政策是否已经初具成效，可以采用一种较为简单的办法，即通过比较粤港澳大湾区辐射地区在政策前与政策后的经济增长差异，以此来判断粤港澳大湾区政策对经济增长的作用，这种方法也就是最简单的单差法。但是，单差法有非常明显的缺陷，利用单差法得出的结论可能是不准确的。因为除了该项政策会引起经济增长外，还有许多其他的因素对经济增长产生深刻作用，比如
固定投资、政府支出、FDI等等，从而可能高估了政策对地区经济的带动作用。
基于单差法存在的各种缺点，本文采取双重差分法(双重差分法中的经典DID)来验证粤港澳大湾区政策的初期成效，具体设置方法，就是构造被粤港澳大湾区政策所辐射的珠三角城市(处理组)和没有被粤港澳大湾区政策所辐射的长三角城市、京津冀城市以及海峡西岸城市(对照组)，通过控制其他影响因素，比较政策发生后珠三角城市的经济增长与其余三个城市之间的差异，来检验粤港澳大湾区政策的初期效果。
(二)变量说明
1.被解释变量。人均GDP作为一种衡量经济增长的基础指标，被广泛运用到被解释变量中。并且，为了方便计量，本文对各城市的人均GDP做了自然对数处理。
2.解释变量。是否受到粤港澳大湾区政策辐射。该变量为虚拟变量，根据城市所处的位置，对其进行赋值，珠三角城市的所有城市在粤港澳大湾区政策实行的当年(2017年)及以后各年都赋值为1；政策实行以前，以及不在粤港澳大湾区政策辐射地区内，全赋值为0。
3.控制变量。通过对大量文献的查阅，本文最终选取了固定资产投资水平、外商直接投资水平、政府支出、地区人员受教育水平、地区第二产业发展水平、地区总储蓄率、地区失业率作为本文的控制变量。好听的网名 女孩
综上，本文构造一下双向固定效应计量模型来实现双重差分，
检验粤港澳大湾区政策对珠三角城市经济增长的净效应：          (1)
其中，Y it 为被解释变量，下标i和t分别表示第i个市和第t年，γt 代表时间固定效应，μi 代表各地级市的个体固定效应。X it 为其他控制变量，包括地区固定资产投资增长率、外商直接投资水平、政府规模、地区人员受教育水平、地区第二产业发展水平、失业率和地区总储蓄率等。对于上述模型，交互项系数β1的估计值是我们关心的重点，它度量了粤港澳大湾区政策对珠三角城市经济发展的净影响。
(三)变量计算方式
本文主要变量及其计算方式如表1所示。
表1　主要变量及其计算方式Lnpergdp 地方人均GDP取对数post_treat 时间×政策虚拟变量
Gov (政府财政预算内支出/地区GDP)*100FDI (地区实际利用外资总额/地区GDP)*100FI (地区当年固定资产投资额/地区GDP)*100
Secind 地区第二产业产值/GDP*100UM 地区登记失业人口/总人口Edu 地区普通高校在校人数/地区总人口Save
地区城乡居民储蓄总额/地区GDP*100
二、实证分析
(一)基准回归前提检验
1.相关性检验移动兑换积分
表2是对变量进行相关性分析统计表。
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表2　相关性分析统计表
lnpergdp
FI
FDI
SAVE
EDU
GOV
UR SECIND
lnpergdp 1FI 0.104*1FDI 0.207***0.425***1
SAVE -0.210***0.520***0.258***
1EDU 0.319***-0.0870.293***-0.0951GOV 0.170***0.531***0.242***0.779***
-0.11UR -0.0620.0520.241***-0.0750.364***
-0.067
1
SECIND
-0.048
0.165***-0.031
-0.107*
-0.292***-0.192***-0.04
1
注：*表示在10%水平显著，**表示在5%水平显著，***表示在1%水平显著
从表２中可以看出，被解释变量与控制变量之间基本都存在显著的相关性，说明控制变量选择相对合理。
2.多重共线性检验
多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确，多重共线性问题的存在会使基准回归非有效。本文对变量进行VIF检验，得出的结果如表3所示。
表3　多重共线性检验表
Variable VIF 1/VIF GOV    3.090.323606SAVE    2.760.362486FI    1.940.515887FDI    1.470.682385EDU    1.420.704137SECIND    1.290.77267UR    1.20.833378post_treat    1.160.863125Mean VIF
1.79　表4　粤港澳大湾区政策对地区经济增长的作用(1)(2)VARIABLES lnpergdp lnpergdp post_treat 0.051*0.038*(0.081)
(0.083)FI -0.001(0.001)FDI 0.074*(0.074)SAVE -0.001(0.001)EDU 0.437*(5.604)GOV 0.006(0.005)UR -2.878(2.570)SECIND 0.005(0.008)Constant 11.536***11.293***(0.044)(0.392)时间效应YES YES 个体效应YES YES Observations 265265R-squared
0.690
0.693
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1一般来说，VIF检验的判别准则为VIF值大于10或1/VIF值小于0.1。从上表中的数据可以看出，所有控制变量和虚拟变量VIF值均小于10，因此可以判定，数据之间不存在多重共线性问题。我对自己开了一
(二)基准回归结果
本文首先估计粤港澳大湾区政策对地区经济增长的直接影响，以检验假说1。回归结果如表4所示。
在表4中，第1列是没有加入其他控制变量的估计结果，第2列是加入其他控制变量的估计结果。从上表中可以看出，未加入其他控制变量的交互项post_treat的系数为0.051，且在10%的显著性水平下显著；加入了其他控制变量的交互性post_treat的系数为0.038，同样在10%的显著性水平下显著。可以发现，无论是否加入其他控制变量，在以地区人均GDP对数值为被解释变量时，本文关注的post_treat即政策时间与政策地区交互项系数在10%的显著性水平下均显著为正。这表明粤港澳大湾区政策对珠三角城市有较显著的推动作用，此结论论证了假说1。
(三)稳健性检验
为了证明促进珠三角城市经济增长的所有效应是由政策实施所引起的，本文用两个方法做稳健性检验，结果如下：
干红葡萄酒的功效与作用1.平行趋势检验
表5是平行趋势检验。
表5　平行趋势检验表
(1)VARIABLES
lnpergdp pre_1-0.205(0.129)pre_20.065(0.092)current -0.002(0.090)after_20.407***(0.130)after_10.300**(0.136)FI -0.001*(0.001)FDI 0.408***(0.090)SAVE -0.002**(0.001)EDU 7.465***(1.224)GOV 0.001(0.005)UR -9.758***(2.651)SECIND 0.002(0.003)Constant 11.304***(0.155)Observations 265R-squared
0.221
从表５中可以看出，政策执行之前，结果不显著，政策执行之后，结果显著。因此，满足平行趋势。
另外，还可以从另一个角度检验平行趋势，下图是多期DID的平行趋势图。
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图　平行趋势图
图中的current代表政策当期，per_1和per_2代表政策实施前两年，after_1和after_2代表政策实施后两年。从图中可以看出，政策实行前两年，虚线与0轴有相交点，代表着处理组与控制组排除了政策之外的其他控制变量对因变量没有显著性差异。而政策实施后两年，虚线与0轴没有相交点，代表着处理组与控制组排除了政策之外的其他控制变量对因变量有显著性差异，而引起这种显著性差异的就是政策因素。因此，从平行趋势图中，也可以看出满足平行趋势。
2.安慰剂检验
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为了进一步检验结果的稳健性，本文借鉴已有研究(刘瑞明、赵仁杰，2015)，通过改变政策执行时间
进行反事实检验。因为除了粤港澳大湾区政策这一变化外，其他的随机性因素也可能导致珠三角城市的经济发展与其他三个城市的经济发展产生差异，而这种差异与粤港澳大湾区的设立没有关系，最终导致前文的结论不成立。为了排除掉这类因素的影响，本文假设粤港澳大湾区政策设立时间提前一年，如果此时珠三角城市变量变得显著为正，则说明珠三角城市的经济发展很可能来源于其他随机因素，而不是粤港澳大湾区政策的设立。反之，则说明珠三角城市经济发展的增量贡献来源于粤港澳大湾区政策的设立。
表6为反事实检验结果。
表6　反事实检验
(1)(2)假定2016年假定2016年VARIABLES lnpergdp lnpergdp post2_treat
0.002-0.013(0.065)
(0.071)FI -0.001(0.001)FDI 0.042(0.064)SAVE -0.001(0.001)EDU    3.341(6.792)GOV 0.006(0.005)UR -3.319(2.589)SECIND 0.006(0.008)Constant 11.511***11.200***(0.052)(0.445)时间效应YES YES 个体效应YES YES Observations 265265R-squared
0.687
0.691
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1
从表6中的数据可以看出，假定粤港澳大湾区政策是在2016年实行，则珠三角地区的经济增长增量并不显著，这从另一方面表明珠三角地区的经济发展不是由其他因素导致的，而是来自于粤港澳大湾区政策的设立。
(四)边际效应递减规律的验证
根据假说2，政策对地区经济的促进具有边际效应。这种边际效应体现在两个方面：第一是政策前期对经济的拉动效果比较显著，而多年后，该政策对经济的拉动效果则逐渐递减；第二是初始的资源要素水平和经济发展程度差异会导致政策对地区经济发展的促进作用产生差异，一般来说，初始条件越好的地区从政策中获得的收益将低于相对落后的地区。
由于本文数据量的问题，时间层面的边际效应递减规律无法验证，因此只能进行空间层面的边际效应递减规律的检验。
为了检验该理论，本文对珠三角地区城市等级进行分类，主要分了两大类(1代表发达和较发达地区，2代表较不发达或不发达的地区)。受到数据量的制约，无法加入固定效应，因此，建立检验模型
如下：
(2)
其中，一二线城市被认定为M1，三四线城市被认定为M2。得出表7。
表7　边际效应递减规律检验
M1
M2post_treat 0.33560.1574**(0.1689)(0.1294)_cons
11.7066***10.8579***(0.1308)
(0.1002)
从表７中的数据可以看出，一二线城市的交互项为正但不显著，系数较大，三四线城市的交互项显著为正，但系数较小。这表明一二线城市在粤港澳大湾区后获得的经济发展比三四线城市要大，与假设2矛盾。
通过阅读大量关于经典DID的相关文献，绝大多数文献在进行政策边际效应递减规律的验证时都是成
立的，但是本文的结果违背常理，下面给出自身的一些合理推测：(1)第一个可能的原因是数据误差，因为各城市的2020年鉴还没出，2019年的数据除了省会城市，以及某些一线城市外，其余是根据各城市发布的2019年1～11月(或1～12月)经济运行情况报告进行的估算，因此存在一定的数据误差。(2)第二个可能的原因是因为政策对三四线城市具有的滞后性。一二线城市因为自身的基础设施建设条件，经济发展宏观环境较好，因此粤港澳大湾区政策出台后，可以立即执行；而三四线城市因为自身存在着这样那样的问题，甚至有些城市还没有形成产业集聚，当前粤港澳大湾区政策才过了3年，可能还在处于基础设施与工业配套设施建设阶段，短期经济增长效果并没有体现出来。
三、结论
本文利用中国四个条件比较相近的城市的53个地级市2015-2019年的面板数据，采用双重差分法对粤港澳大湾区政策是否推动了地区经济增长这一问题进行了验证。研究表明，无论是否加入其他控制变量，粤港澳大湾区政策对珠三角城市的人均GDP增长都起到了一定作用，这一结论在进行多项稳健性检验后仍成立。但是，粤港澳大湾区政策在短期内，并没有出现地域性的“边际效应递减”的规律，较高等级的城市在短期内获得了比较低等级城市更快的发展速度。
作者简介：
1.李沅昊，北京理工大学珠海学院学生。
2.周铭隽，北京理工大学珠海学院学生。
3.张炜钧，北京理工大学珠海学院学生。

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