城市群扩容能否提高外商直接投资强度?

梁军

摘 要  在全球分工体系日趋成熟的背景下,城市群逐渐成为一国或一地区参与国际资本竞争的核心单元。本文基于2003—2016年我国253个地级以上城市的面板数据,采用数据驱动的合成控制法评估了2010年长三角扩容对该地区外商直接投资强度所产生的政策效应。结果表明:城市群扩容的一体化政策显著提高了整体城市、原位城市、新晋城市的FDI强度,且对原位城市所产生的政策效应远远大于新晋城市;中心—外围城市的异质性分析显示,长三角扩容对中心城市和外围城市所产生的处理效应均为正值,但这一效应在中心城市中表现地比外围城市更明显;安慰剂法、控制组缩减法、迭代法等稳健性检验结果进一步证实了所得结论的有效性。本文的研究结论对于推动我国城市群一体化建设、深化对外开放具有积极意义。

关键词  长三角扩容 城市群一体化 外商直接投资 合成控制法

一、问题的提出

随着戈特曼“大都市带”(Megalopolis)概念的提出和欧盟对“功能性城市地域”(Mega-City Region)研究的不断深入,城市群的地位逐渐超越中心城市和“国际化都市”,成为各国实施区域政策规划、参与全球价值分工和国际竞争体系的核心单元。就我国的城市发展现状来看,城市群和城市体系承载着绝大部分人口和经济总量,在我国城镇化改革、扩大对外开放、参与全球资源配置的过程中发挥着重要作用,同时后工业化进程加快、交通基础设施的完善也使得我国城市群的发展规模进一步壮大。中共十九大报告指出:“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局”,这表明通过推动城市群一体化建设、发挥城市体系分工协作优势已上升为国家战略导向。

城市群一体化发展能通过产业布局优化、劳动力流动、城市规模借用等途径提高地域间的联系强度,从而能够在相对较小的土地面积范围内实现高效率的经济产出。技术效率的提高使资源配置更多地集中在城市群内部,使得城市群的辐射影响范围不断扩大,并成为城市群扩容和区域一体化合作的推动力。反观我国城市群建设的历程,现阶段发展较为成熟的城市群普遍经历着由单一到多元的发展历程,并在分步式扩容的过程中不断优化产业分工体系和城际合作网络。长三角城市群作为中国最大的经济区,其分步式扩容的一体化发展策略为我国其他城市群的发展提供了良好的思路借鉴。长三角城市群的前身为1982年成立的“上海经济区”,经由1997年长三角城市经济协调会对长三角范围的重新确定,2010年吸收合肥等6市,直至2016年国家发改委颁布《长江三角洲城市群发展规划》后,长三角已由最初10个城市扩容到目前的26座城市。长三角扩容的发展模式使得长三角周边的城市刮起一股“融入长三角”之风,同时也促进了该城市群内部一体化水平的大幅度提高(刘乃全和吴友,2017)。

在去工业化、郊区化和人口老龄化加剧的全球城市发展趋势下,城市空间或城市体系的“精明收缩”往往被看作是从扩张型发展模式向集约型发展模式所进行的更有效率的回归。而在当前区际合作程度不断加深的趋势下,城市群扩容正在逐渐演变为我国城市群空间结构调整和一体化融合的重要策略。这不禁让我们产生疑问,作为全球分工体系的基本参与单元,城市群扩容的一体化发展策略是否有利于我国城市深化国际分工合作?能否推进我国城市群进一步扩大开放?为回答以上问题,本文从外商直接投资强度的角度出发,以长三角2010年扩容的政策作为评估对象,采用合成控制法(synthetic control method)来科学探究城市群扩容这一政策的实施对于FDI强度所产生的因果效应,以期为我国城市群一体化发展、国际资本竞争力的提升提供有效的政策建议。

二、文献综述和述评

区域和城市一体化能够通过地方政府间的合作促进社会资源合理配置和要素的自由流动,打破地区间贸易壁垒,推动产业结构的高级化和产业布局的合理化演变,从而提高经济运行效率。国外学者大多以欧盟扩容为背景,探究了区域一体化对经济增长、工资水平、劳动力就业的影响。Bass和Brücker(2010)采用考虑了工资刚性的CGE模型对欧盟东扩的经济效应进行了研究,结果表明欧盟扩容对于原有成员国和新成员国的GDP、工资和就业都产生了积极影响;Elsner(2013a,2013b)认为2004年欧盟东扩造成的移民浪潮提高了成员国的实际工资和社会福利水平,且移民浪潮改变了人口流入国家的收入分配结构。与上述研究所针对的问题不同,Redding和Sturm(2008)对二战后德国分裂的准自然实验进行研究,发现联邦德国和民主德国之间设置的边界造成了联邦德国边境地区市场潜能和经济密度的急剧下降。

区域一体化和经济全球化是当今时代并行不悖的两股发展趋势,区域一体化能够提高单个城市或国家的经济辐射度和产业控制力,推动地区产业发展在全球价值链高端环节攀升,最终影响到经济全球化的进程。部分国外学者从国际资本流动的角度出发,考察了欧盟扩容对于欧盟成员国外商直接投资强度的影响。Brouwer等(2008)证实了2004年欧盟扩容对中东欧国家的FDI和贸易流量具有积极效应,并进一步发现加入欧盟后这些国家的FDI和贸易之间存在着正向因果关系;Breuss等(2010)研究发现结构基金的再分配促进了欧盟新成员国FDI数量增长;Galego等(2004)、Medve-Bálint(2014)认为欧盟扩容是中东欧国家近10年以来FDI存量迅速增长的重要原因之一;Nakamura等(2012)采用泊松伪极大似然估计方法检验了加入欧盟对波罗的海地区FDI存量的影响,结果显示加入欧盟后该地区FDI存量的平均水平比加入欧盟前增长了6%;Jones等(2018)研究结果表明欧盟扩容对于FDI强度的影响会受到边境成本的制约,具体而言,较低的边境成本显著提高了FDI强度。

城市群一体化是我国区域和城市一体化合作的主要形式之一。作为我国对外开放程度最大、经济发展最具活力的城市群,长三角城市群分步式扩容的发展模式被认为是区域一体化合作在我国城市规划进程中的典型实践。自2010年长三角城市群的范围首次从“两省一市”扩容至“三省一市”以来,城市群扩容这一问题逐渐得到了国内学术界的关注。相关文献主要从经济增长、环境污染两个角度对长三角扩容的政策效应进行了评价。刘乃全和吴友(2017)使用基于反事实框架的合成控制法(SCM)对长三角扩容的经济增长效应进行了评估,发现长三角扩容显著促进了在位城市、新晋城市和整体城市的人均GDP增长;王全忠和彭长生(2018)利用1997—2014年长三角34个城市的面板数据研究发现,城市群扩容对于经济增长的拉动效应不具有统计显著性,且经济增长的主要驱动力来源于要素投入。从长三角扩容的环境治理效应出发,赵领娣和徐乐(2019)认为长三角的一体化政策提高了该地区整体的污水排放强度,同时降低了污水处理率,对该城市群的环境治理产生了消极影响;尤济红和陈喜强(2019)采用双重差分法考察了长三角扩容对于地区污染转移的影響,实证结果显示,长三角扩容总体上降低了污染排放量,但可能存在从原位城市到新加入城市的污染转移。

从上述文献梳理中可看出,国外学者从经济增长、收入分配、劳动力就业、FDI等多个角度对欧盟东扩的国际区域一体化举措带来的经济绩效进行了综合研究;而针对我国内部城市群扩容的一体化政策,我国学者仅从经济增长和环境治理两方面对其进行了评估,所做的定量研究仍然为数甚少。回顾长三角城市群的发展历程,自20世纪90年代以来,FDI就已成为该地区产业结构调整和市场机制完善的重要融资来源,并始终支持着长三角城市群经济的高速增长(于津平和许小雨,2011)。而在经济转向质量型增长的新时期,我国传统经济发展模式所依赖的要素资源禀赋和“人口红利”已趋于弱化,FDI仍需进一步参与到长三角乃至全国地区新旧动能转换、产业布局优化、全球价值链攀升的过程当中。2008年全球金融危机过后,发达国家逐步实施“再工业化”和“制造业回归”战略,发展中国家纷纷以廉价劳动力优势吸引外资,国际资本竞争日趋激烈,我国引进外资之路面临着“前堵后追”的局面。在此背景下,科学评估长三角城市群扩容对FDI强度所带来的影响效应,并提供合理有效的政策建议,显得尤为重要和迫切。

通过对现有文献进行总结,可以将城市群扩容一体化政策对FDI强度的作用机理归纳为以下几点:首先,城市群扩容的政策降低了原有城市、新晋城市之间的市场分割程度和交易成本,增强了城市之间的制度统一性,这有利于生产要素的自由流动和投资效率的提高(Jones et al.,2018);其次,城市群一体化政策的实施有利于不同城市之间进行分工协作与产业布局的优化调整,这避免了临近城市之间产业结构同质化而带来的无效竞争,同时各层级城市之间的规模借用也大大提高了资源配置的效率,使外资企业能容易地以更低成本从其他城市内部获得高端和稀缺的生产要素,这有助于城市群“网络外部性”的发挥和外资企业规模经济效应的实现(刘胜和申明浩,2018);最后,城市群扩容后形成的多中心式空间结构降低了企业的生产成本和劳动力的生活成本,并且促进了不同要素资源禀赋的城市之间进行知识交流、技术共享,这也成为了吸引外资进入的有利条件(Feils and Rahman,2011)。

在贸易保护主义盛行和中美贸易摩擦的影响下,城市群扩容的一体化政策是否有利于我国城市群生产分工合作环节在全球价值链上攀升?能否推动我国城市群吸引外资、扩大开放?基于以上问题,本文针对长三角2010年扩容的案例,采用纯数据驱动的合成控制法评估了长三角扩容的一体化发展模式对该城市群FDI强度所产生的政策效应。本研究的边际贡献主要有以下几点:(1)依据长三角2010年扩容后地理和行政边界发生的变化,将该城市群划分为整体城市、原位城市、新晋城市,并采用合成控制法科学评估了该项政策实施对三类城市的FDI强度所产生的处理效应,克服了传统回归分析法中可能出现的内生性问题和样本自选择偏误,同时能观测到政策处理效应随时间变动的趋势;(2)从中心—外围城市分异的角度出发,对长三角扩容的政策效应进行了异质性分析,且不同于以往研究所得到的样本平均效应,本文对单个城市产生的处理效应分别进行了估计,以显示政策实施给各城市带来的具体影响及其差异性;(3)为说明本文主要结论的有效性,采用安慰剂法、控制组缩减法、迭代法进行了一系列的稳健性检验。

三、研究设计、数据来源与变量说明

(一)研究设计

2010年长三角协调会第十次会议在长三角城市群原有16个城市的基础上,吸收了淮安、盐城、金华、衢州、合肥、马鞍山6座城市,扩容到“三省一市”的22座城市。本文以2010年此次扩容的历史事件作为研究案例,以评估城市群扩容的一体化策略对外商直接投资强度的影响,所采用方法为Abadie和Gardeazabal(2003)所提出,并由Abadie等(2010,2015)完善的合成控制法(synthetic control method)。该研究方法的基本思路如下:若要评估某政策实施对处理组地区产生的净效应,则对控制组中若干个对象赋予适当的权重,并通过线性拟合构造出一个合成控制对象,以作为处理组的反事实替身,所观测到的处理组与合成控制组之间结果变量的差异即为政策效应。由于合成控制法扩展了传统双重差分法(DID)的研究框架,允许个体的非观测因素随时间而变,同时避免了过分外推而带来的偏误,因而该方法在政策评估的研究中具有独特的优势(Abadie et al.,2010)。

假设共观测到J+1个城市的外商直接投资数据,其中第1个城市在第T0+1时期受到了城市群扩容政策的干预,而其余J个城市为潜在的控制组,观测数据共包含T个时期。FDINit表示i城市在t时期若未受到政策干预时所对应的外商直接投资水平,FDIIit为T0+1时期受到政策干预的城市i在t时期所对应的外商直接投资水平。若i城市在t时期受到了城市群扩容的影响,可将政策实施的处理效应表示为:αit=FDIIit-FDINit,其中,αit为待评估的政策效应。以二元变量Dit来度量i城市t时期是否受到了政策干预,则该城市可观测到的外商直接投资水平为:FDIit=FDINit+Ditαit。若i城市在t期受到了政策干预,Dit取值为1;否则取值为0。对于处理组的城市而言,当i=1且t>T0时,α1t=FDII1t-FDIN1t=FDI1t-FDIN1t。由于FDII1t为可观测变量,α1t为估计政策实施的因果效应,使用Abadie等(2010)提出的因子模型来表示反事实状态下处理组的外商直接投资水平:

FDINit=ρt+θtZi+λtμi+εit  (1)

其中,ρt表示时间固定效应,Zi是可观测的协变量向量,代表未受政策干预的对象所对应的控制变量,θt为(1×n)维未知参数向量,μi是(K×1)维不可观测的城市固定效应,λt是(1×K)维未观测到的共同因子向量,εit为误差项,表示地区层面上受到的随机冲击干扰,且E εit =0。要评估城市群扩容的政策效应,则需要估计不受政策干预的状态下处理组的外商直接投资水平FDINit,故我们构建一个权重向量W= w2,…,wJ+1 ,并满足对任意j∈[2,J+1],都有 wj≥0,且w2+…+wJ+1=1,向量W中的每个特定值均代表相應的控制组成员进行线性拟合时被赋予的权重。对控制组地区的结果变量和预测变量进行加权得:

∑ J+1 j=2  wjFDIjt=ρt+θt ∑ J+1 j=2  wjZj+λt ∑ J+1 j=2  wjμj+ ∑ J+1 i=2  wjεjt  (2)

若存在权重向量W*= w*2,…,w*J+1 ,使得:

∑ J+1 j=2  w*jFDIj1=FDI11,∑ J+1 j=2  w*jFDIj2=FDI12,……,∑ J+1 j=2  w*jFDIjT0=FDI1T0,且∑ J+1 j=2  w*jZj=Z1 (3)

当矩阵∑T0i=1 λ′tλt为非奇异(nonsingular)时,下式可得到满足:

FDIN1t-∑ J+1 j=2  w*jFDIjt= ∑ J+1 j=2  w*j ∑ T0 s=1  λt ∑ T0 n=1  λ′nλn -1λ′s εjs-ε1s - ∑ J+1 j=2  w*j εjt-ε1t   (4)

Abadie等(2010)證得,在一般情况下,等式(4)的右边趋近于0,因而当t∈ T0+1,…,T 时,政策效应的估计量可表示为实验组与合成控制组结果变量的差值,即:α1t  ^  =FDI1t- ∑ J+1 j=2  w*jFDIjt。当权重向量W*能够较好地拟合处理组地区受到政策干预之前的结果变量时,即可认为∑ J+1 j=2  w*jFDIjt是FDIN1t的无偏估计。

要估计城市群扩容的政策效应α1t,先要确定最优权重向量W*,我们以最小化X1到X0W之间的距离 X1-X0W 为求解原则进行计算。X1表示处理组城市在政策实施之前所对应的(k×1)维特征向量矩阵,X0表示控制组的J个城市在政策期之前所对应的(k×J)维特征向量矩阵。X1到X0W之间的距离用公式表示为:

X1-X0W =  X1-X0W ′V X1-X0W    (5)

其中,矩阵V为一个(k×k)阶的对称半正定矩阵,且对于任意的j∈[2,J+1],均有wj≥0。依据均方预测误差(MSPE)最小的原则,确定出最优矩阵V*和权重向量W*,代入式α1t  ^  =FDI1t- ∑ J+1 j=2  w*jFDIjt中即可计算出城市群扩容对外商直接投资所产生的因果效应。

(二)数据来源和变量说明

本研究旨在评估2010年长三角扩容对外商直接投资强度所产生的政策效应,故所采用数据集为2003—2016年全国253个地级以上城市的面板数据,政策起始时间为2010年。其中,以长三角城市群扩容以后所包含的22个城市作为处理组,其他231个城市为对照组。考虑到外商直接投资的各种影响因素,选择人均GDP、人力资本水平、基础设施建设、政府规模、产业结构、城市化率作为预测变量。各变量的原始数据均来源于《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》,省际层面的平减价格指数来源于《中国统计年鉴》和国家统计局,部分缺失数据使用线性插值法进行补充。

为排除城市群扩容后自身的规模变化对结果变量测度所带来的干扰,以外商直接投资强度(FDIit)来反映各城市外商直接投资水平,具体采用当年实际使用的FDI额度与该城市GDP总量的比值来衡量;人均GDP(PGDPit)以i城市t时期的GDP总量与该城市年末总人口的比值来度量;人力资本水平(hrit)用每万人中高等学校在校生人数予以表示;基础设施建设(infit)采用市辖区年末人均道路铺装面积来衡量;政府规模(finit)以财政支出水平进行度量,具体采用各城市预算内财政支出与GDP总量的比值来刻画;产业结构(indit)采用年末第二产业从业人员数和第三产业从业人员数的比值来表示;城市化率(urbit)采用非农从业人数占年末总从业人数的比值来反映。实验组和对照组各变量整体的描述性统计如下表所示:

四、实证分析

由于合成控制法只能对单个地区的政策效应进行评估,当处理组包含多个待评估单元时,可将涉及到的多个地区合并为一个整体的地区,以评估该区域受到政策影响的整体效应(Abadie et al.,2010)。同时考虑到长三角城市群扩容前后地理范围所发生的变化,参考刘乃全和吴友(2017)的做法,将处理组中的22个城市划分为整体城市、原位城市、新晋城市三种类型,以评估城市群扩容对处理组城市的FDI强度所造成的共同影响及其类别差异。

(一)合成控制法估计结果

将长三角城市群2010年扩容后所包含的22座城市设置为处理组,利用未受到政策影响的231座地级市对处理组的反事实状态进行线性拟合。表1汇报了城市特征变量的观测结果与合成控制结果。可以看出,整体城市、原位城市和新晋城市各变量的实际观测值与合成控制对象的变量数值非常接近,且相对于231个控制组城市的变量均值,合成控制组对长三角城市群经济特征的拟合结果更加接近实际的长三角,这说明了合成控制法处理思路的合理性与有效性。

进一步地,图1到图3依次汇报了整体城市、原位城市、新晋城市实际路径与合成路径的FDI强度对比折线图。如图例所示,实线代表了三类城市FDI强度的实际变化情况,虚线代表了相应合成控制对象(假设处理组成员未受到政策干预时)FDI强度的演变状况。从图中可以看出:首先,2003—2016年长三角城市群FDI强度的实际值逐年下降,这说明我国经济发展和外资引进长期以来所依赖的廉价劳动力优势和“人口红利”正在逐渐趋于弱化,同时自主创新能力增强、研发投入比重加大的技术进步特征使我国越来越多地依靠本土产业竞争力的提高来实现全球价值链攀升,这使得FDI占GDP的份额逐年减小;其次,在2010年城市群扩容政策实施之前,合成控制组与实际长三角的FDI强度增长路径几乎完全重合,这再次说明合成控制法能够较好地拟合长三角城市群FDI强度的变动情况,而在2010年城市群扩容政策实施之后,长三角城市群的实际FDI增长路径显著高于合成控制路径,这说明长三角扩容提高了整体城市、原位城市、新晋城市的FDI强度,即该政策的实施通过缩减交易成本、降低市场分割程度、优化资源配置效率、发挥技术溢出效应等途径对外资企业产生了更强的吸引力,从而表现出正向的政策效应。具体来看,对于整体城市和原位城市而言,实际路径和合成路径的差异(即政策的净效应)在政策实施之后呈现出在波动中上升的态势;对于新晋城市而言,城市群一体化政策对FDI强度产生的净效应在2009—2012年之间逐年递增,而在2012—2014年间急速下降,最终又呈现出上升趋势;而不论是对于整体城市、原有城市还是新晋城市,城市群扩容的一体化政策对FDI强度所产生的影响均存在“预期效应”,即在政策开始实施之前,影响效应便已开始显现,这主要是由于地方政府在政策实施之前作出的前置性规划(林细细等,2018)和外商投资者主体的事先预期所导致的。

为了更加清晰地描述城市群一体化政策对于整体城市、原位城市、新晋城市FDI强度影响的时间变动趋势,我们以具体数值来量化各年度政策实施所产生的净效应。城市群扩容对长三角整体城市2010年FDI强度所产生的净效应为0.005,而在2016年这一效应累积到0.013,为2010年政策效应的2.6倍,即政策效应的年均增长率为17.26%;而对于原位城市来说,2010年所表现出的政策效应为0.005,2016年增长到0.016,年平均增长率为21.39%;对于新晋城市而言,2010年城市群扩容所产生的政策效应为0.005,2016年为0.004,2010—2016年城市群一体化政策对外商直接投资所产生的平均效应为0.005。由此可见,长三角扩容对FDI强度的影响在不同城市之间表现出不同的路径,但整体上来看,该政策的实施有利于长三角城市群吸引外资。

(二)安慰剂检验

为确保合成控制法所識别的长三角扩容政策对FDI强度的因果效应中不包含其他非观测因素的影响,借鉴Abadie等(2010)、刘秉镰和吕程(2017)的思路,采用安慰剂检验(Placebo test)对合成控制法所得结果的有效性进行验证。假设对照组中的一个或多个城市在2010年也受到了城市群边界扩张的影响,此时以合成控制法为主要检验手段,使用对照组中的其他城市来构造出这些城市的合成控制对象,所得虚假的政策效应即为安慰剂效应。同时,由于政策干预后的RMSPE

并不能反映出政策干预前预测变量对处理组城市的拟合状况,应采用“干预后RMSPE”与“干预前RMSPE”的比值(Post-RMSPE/ Pre-RMSPE)作为安慰剂效应与真实政策效应大小的比较标准,具体分析思路如下:

对于长三角城市群而言,若城市群扩容政策对FDI强度产生了显著影响,则在政策实施之后,合成长三角的FDI强度无法较好地拟合真实长三角FDI强度的观测值,“干预后RMSPE”的值较大;对于控制组中的城市而言,若在城市群扩容政策实施以前,合成控制法就无法对真实地区的结果变量进行拟合,则政策实施之 后得到较好拟合状态的概率会更小,此时“干预后RMSPE”的数值也较大,故“干预后RMSPE”无法准确反映政策实施效果的有效性。因而我们采用“干预后RMSPE”与“干预前RMSPE”的比值来比较真实政策效应与安慰剂效应的相对大小。当长三角城市群干预前和干预后RMSPE的比值远远大于其他控制组城市时,说明其他城市的安慰剂效应较小,即城市群扩容的政策效应较为显著。

图4从左至右依次报告了整体城市、原位城市、新晋城市的安慰剂检验结果,其中虚线柱为处理组地区干预后RMSPE与干预前RMSPE的比值,实线柱为安慰剂检验所涉及城市干预前与干预后RMSPE的比值。由于安慰剂检验通常选取和处理组单元各方面较为相似的控制组单元作为实验对象,在此以合成控制法生成权重大于对照组平均权重(1/231)的城市作为安慰剂检验的分析对象,整体城市、原位城市、新晋城市的安慰剂检验分别包含了19、14、14座城市。由图4可知,在整体城市与原位城市的检验结果中,都仅有1个对照组城市的安慰剂效应大于处理组地区的真实政策效应;而在新晋城市的检验结果中,处理组地区的政策效应显著大于其他对照组城市的安慰剂效应,这说明:在对照组成员干预前RMSPE具有有效性的前提下,要得到和处理组地区同样大的政策估计效应是一个小概率事件,即合成控制法所得结果未包含其他非观测因素的影响。

五、稳健性检验

(一)稳健性检验一:控制组缩减

长三角2010年扩容之后所包含的22座城市均处于东部地区和中部地区,而在上文的基准实证分析中,控制组所包含的231座城市则广泛地分布于我国东、中、西部地区。考虑到我国西部地区部分城市的社会文化环境、经济发展状况较之于长三角地区存在较大差异,若使用西部城市对长三角城市群进行合成,容易造成“内插偏差”(interpolation bias)。因而我们将原对照组内西部地区的60座城市予以剔除,并采用合成控制法对长三角扩容的政策效应进行再估计,以检验上文所得结论是否仍具有稳健性。

图5到图7依次汇报了整体城市、原位城市、新晋城市的稳健性检验结果,可以看出在缩小控制组范围后,三类城市合成路径与实际路径的FDI强度变动趋势几乎没有发生改变。这说明了上文实证分析所得结论的有效性,即在严格控制了对照组城市的经济特征后,合成控制法所估计出的城市群扩容对FDI强度的政策效应依然显著存在。

(二)稳健性检验二:迭代法的敏感性分析

为进一步探究合成控制法估计结果是否随着对照组中的组成成员及其权重大小的不同而发生变化,采取迭代法对处理组单元进行敏感性分析,以验证本文基准实证结果的稳健性。具体处理方式为:采用多次迭代的方式对长三角城市群扩容的政策效应进行评估,每一次迭代过程均从对照组中剔除一个对合成长三角权重的贡献大于0的城市,以检验合成控制法所估计出的政策效应是否会因为某个特定的对照组城市的缺失而发生改变。

图4汇报了长三角城市群整体城市的迭代法稳健性检验结果(受篇幅所限,此处不再报告原位城市、新晋城市的迭代法估计结果)。从图4中可以看出,当将对照组中权重大于0的个体逐个剔除后,长三角扩容对FDI强度的影响效应依然显著为正,多次迭代的结果再次证明了本文分析结论的稳健性。

六、中心城市和外围城市的异质性分析

上文的实证研究根据长三角扩容后地理边界范围发生的改变,将该城市群划分为整体城市、原位城市和新晋城市,并证明了城市群扩容的一体化政策对三类城市的FDI强度产生了显著的正向作用。依据中心—外围理论,城市群由中心城市和外围城市构成,并将在中心城市和外围城市之间所产生的“向心力”和“离心力”不断作用的过程中由离散走向均衡,最终实现城市群的一体化发展(林细细等,2018)。而在当前经济发展状况下,长三角扩容政策对中心城市、外围城市所产生的处理效应是否因两类城市间存在的城市地位差异和区位差异而有所不同?本文依据国务院2014年颁布的《依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》以及国家发改委2016年颁布的《长江三角洲城市群发展规划》,将长三角扩容后的22座城市划分为中心城市和外围城市,其中以上海市、南京市、杭州市、合肥市4座城市作为中心城市,其他18座城市作为外围城市。从中心城市和外围城市中挑选出拟合状况较好、代表性较强的4座城市(上海市、杭州市、湖州市、盐城市)来进行异质性分析,以反映和对比城市群扩容在这两类城市之间产生的影响效应及其个体差异。

图9到图12依次报告了上海市、杭州市、湖州市、盐城市的实际路径与合成路径对比结果。其中,以上海市和杭州市代表中心城市,湖州市和盐城市代表外围城市,实线表示这4座城市FDI强度实际路径的变化情况,虚线则代表相应的合成路径。从图中可观察到,在2010年城市群扩容政策实施以前,这4座城市FDI强度的合成路径均能够很好地拟合实际路径的观测值,Pre-RMSPE较小;而在2010年城市群扩容政策实施之后,各城市实际路径与合成路径之间差异的变动趋势有所不同。具体来看,上海、杭州、湖州3座城市对长三角扩容所反馈出的政策效应均为正数,同时上海市和杭州市所显示出的政策效应远远大于湖州市,这说明城市群扩容对中心城市FDI强度所造成的影响要显著大于外围城市;而对于盐城市而言,长三角扩容的政策效应大约从2009年开始显现,在2012年达到峰值(0.015),随后开始迅速下降,并于2013年过后开始表现为负值,最终于2016年开始再度增加。

以具体数值来对上海、杭州、湖州、盐城这4座城市所表现出的政策效应进行量化,可以发现:城市群扩容对上海市2010年的FDI强度的影响效应为-0.006,而到2016年这一效应增长到0.032;对于杭州市而言,2010年所产生的政策效应为0.006,2016年的政策效应为0.007,2010—2016年间的政策效应的年平均值为0.007;对于湖州市来说,2010年和2016年政策的净效应分别为0.003和0.012;同时,由于盐城市政策效应的时间变动趋势较为复杂,我们将长三角扩容对其FDI强度的影响划分为短期效应(2010—2013年)和长期效应(2010—2016年),经计算得,盐城市受到政策影响的短期效应为0.009,长期效应约等于 0.003。综上所述,长三角扩容的一体化政策 在整体上提高了中心城市和外围城市的FDI强度,且这一政策效应在不同的城市个体之间表现出不同的时间变动趋势;但大体上来看,中心城市所反映出的政策效应显著地大于外围城市。关于中心城市和外围城市对政策干预所表现出的异质性结果,可能是由于中心城市的产业  辐射力和生产要素聚集能力相对较强,在与外围城市进行竞争与互补的过程中产生了“虹吸效应”,这使得外资企业进入东道国市场时,往往也更愿意投资于中心城市,本文的这一研究结论与Muli和Aduda(2017)的研究结论相一致。

七、研究结论和政策建议

在全球价值分工体系日趋成熟的背景下,城市群逐渐成为一国或一地区参与国际资本竞争的核心单元。本文以长三角城市群2010年的扩容事件为例,采用反事实框架下的合成控制法进行比较案例研究,评估了长三角扩容的一体化政策的实施对该城市群FDI强度所产生的因果效应。研究发现:首先,长三角扩容对整体城市、原位城市、新晋城市所产生的政策效应均为正向,且对原位城市所产生的处理效应远大于新晋城市;其次,把长三角城市群按照城市地位差异和区位差异划分为中心城市和外围城市,并进行了异质性分析,发现长三角城市群扩容对两类城市所产生的平均处理效应均为正向,但对中心城市所产生的政策效应更为明显,且这一效应在不同的城市个体中随时间变动的趋势也有所不同;最后,本文还使用安慰剂法、控制组缩减法、迭代法对主要研究结论进行了一系列的稳健性检验,所得结果均支持本文研究结论的有效性。

为提高城市群一体化程度,促进长三角地区进一步吸引高质量外资流入,推动我国城市群产业发展在全球生产体系高端环节攀升,结合上述的研究结论,本文提出如下政策建议:

(1)大力推动城市群产业布局优化,构建各城市间产业互补的发展模式。引导新晋城市和外围城市积极承接来自中心城市的产业转移,同时加快中心城市的产业结构升级,培育城市群自主创新能力;在城市群内部构建完整的产业链,促进各城市上下游产业之间的互联互通,提高城市群整体的产业控制力和要素配置能力,在全球范围内吸引更高质量的FDI流入。

(2)规避城市间产业的同质化竞争,为外围城市培育优势产业。鼓励产业的多样化发展,防止各城市之间出现产业同构和无序竞争的现象;针对新晋城市和外围城市,因地制宜地培育优势产业,避免中心城市对外围城市FDI流入所产生的“虹吸效应”,充分发挥市场潜能的积极作用,实现中心城市和外围城市的“组合式”发展。

(3)打破城市间行政壁垒,提高城市群一体化融合程度。引导地方政府间积极合作,共同谋划长三角经济带的长远发展目标;采取政策措施消除各城市劳动力市场分割的局面,鼓励劳动力市场一体化和生产要素的自由流动,吸引高端人才、科技创新企业、科研单位集聚,充分发挥城市群的网络外部性;加大城市群基础设施建设,推进交通网络一体化共建,降低城市间的通勤成本,建立良好的外商直接投資环境。

参考文献:

[1]刘秉镰,吕程.自贸区对地区经济影响的差异性分析——基于合成控制法的比较研究[J].国际贸易问题,2018(3):51-66.

[2]刘乃全,吴友.长三角扩容能促进区域经济共同增长吗[J].中国工业经济,2017(6):79-97.

[3]刘胜,申明浩.城市群融合发展能成为吸引外资进入的新动能吗——来自粤港澳大湾区的经验证据[J].国际经贸探索,2018,34(12):4-16.

[4]林细细,张海峰,张铭洪.城市经济圈对区域经济增长的影响——基于中心—外围理论的研究[J].世界经济文汇,2018(4):66-83.

[5]王全忠,彭长生.城市群扩容与经济增长——来自长三角的经验证据[J].经济经纬,2018,35(5):51-57.

[6]尤济红,陈喜强.区域一体化合作是否导致污染转移——来自长三角城市群扩容的证据[J].中国人口·资源与环境,2019,29(6):118-129.

[7]于津平,许小雨.长三角经济增长方式与外资利用效应研究[J].国际贸易问题,2011(1):72-81.

[8]赵领娣,徐乐.基于长三角扩容准自然实验的区域一体化水污染效应研究[J].中国人口·资源与环境,2019,29(3):50-61.

[9]Abadie A,Diamond A,Hainmueller J.Comparative Politics and the Synthetic Control Method[J].American Journal of Political Science,2015,59(2):495-510.

[10]Abadie A,Diamond A,Hainmueller J.Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies:Estimating the Effect of Californias Tobacco Control Program[J].Journal of the American Statistical Association,2010,105(490):493-505.

[11]Abadie A,Gardeazabal J.The Economic Costs of Conflict:A Case Study of the Basque Country [J].American Economic Review,2003,93(1):113-132.

[12]Baas T,Brücker H.Macroeconomic Impact of Eastern Enlargement on Germany and UK:Evidence from a CGE Model[J].Applied Economics Letters,2010,17(2):125-128.

[13]Breuss F,Egger P,Pfaffermayr M.Structural Funds,EU Enlargement,and the Redistribution of FDI in Europe[J].Review of World Economics,2010,146(3):469-494.

[14]Brouwer J,Paap R,Viaene J M.The Trade and FDI Effects of EMU Enlargement[J].Journal of International Money and Finance,2008,27(2):188-208.

[15]Elsner B.Does Emigration Benefit the Stayers? Evidence from EU Enlargement[J].Journal of Population Economics,2013,26(2):531-553.

[16]Elsner B.Emigration and Wages:The EU Enlargement Experiment[J].Journal of International Economics,2013,91(1):154-163.

[17]Feils D J,Rahman M.The Impact of Regional Integration on Insider and Outsider FDI[J].Management International Review,2011,51(1):41-63.

[18]Galego A,Vieira C,Vieira I.The CEEC as FDI Attractors:A Menace to the EU Periphery? [J].Emerging Markets Finance and Trade,2004,40(5):74-91.

[19]Jones J,Serwicka I,Wren C.Economic Integration,Border Costs and FDI Location:Evidence from the Fifth European Union Enlargement[J].International Review of Economics & Finance,2018,54:193-205.

[20]Medve-Bálint G.The Role of the EU in Shaping FDI Flows to East Central Europe[J].Journal of Common Market Studies,2014,52(1):35-51.

[21]Muli W M,Aduda J O. The Mediating Effect of Ease of Doing Business on the Relationship between Economic Integration and Foreign Direct Investment in the East African Community[J].Journal of Finance and Investment Analysis,2017,6(4):1-2.

[22] Nakamura H R,Olsson M,Lnnborg M.FDI in the Post-EU Accession Baltic Sea Region:A Global or a Regional Concern? [J].Baltic Journal of Economics,2012,12(2):89-108.

[23]Redding S J,Sturm D M.The Costs of Remoteness:Evidence from German Division and Reunification[J].American Economic Review,2008,98(5):1766-1797.

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