張榮博，楊加吉，黃 瀟

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

一、引言

當(dāng)前，世界經(jīng)濟(jì)正處于從“工業(yè)經(jīng)濟(jì)”向“服務(wù)經(jīng)濟(jì)”過渡時(shí)期，而我國作為最大的發(fā)展中國家，經(jīng)濟(jì)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(duì)質(zhì)量和效益的重視程度不夠，深層次矛盾突出，經(jīng)濟(jì)延展深度有待加強(qiáng)。因此，黨的十九大報(bào)告明確提出新時(shí)代要繼續(xù)提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、效率，增強(qiáng)我國經(jīng)濟(jì)質(zhì)量優(yōu)勢(shì)，擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)增量供給，從而將建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)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(bào)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(jì)信息知識(shí)化為關(guān)鍵的現(xiàn)代化服務(wù)業(yè)態(tài)和全新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)作為一種全新的經(jīng)濟(jì)增長方式，已經(jīng)成為助推現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力，其發(fā)展勢(shì)必成為各國發(fā)展的新趨勢(shì)。

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(shí)施是否真正促進(jìn)了重慶市經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)步？重慶市是否會(huì)由于該政策的實(shí)行而呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長的差異？是否會(huì)因政策實(shí)行的時(shí)間段不同而表現(xiàn)出不同的反映？中國政府于2012年實(shí)施了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點(diǎn)政策，這為我們提供了一個(gè)極好的實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)。使用雙重差分法與合成控制法來進(jìn)行定量評(píng)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(duì)重慶市經(jīng)濟(jì)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(diǎn)項(xiàng)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(jì)增長的關(guān)系上，研究方法大同小異，絕大部分的實(shí)證結(jié)論表明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的升級(jí)優(yōu)化可以對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(dòng)地域范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)的快速增長［1］，其貢獻(xiàn)在技術(shù)逐步轉(zhuǎn)型升級(jí)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(jì)發(fā)展和優(yōu)化升級(jí)中的地位各有不同［3］，其中，知識(shí)密集型的商務(wù)服務(wù)業(yè)能夠提升技術(shù)擴(kuò)散效率，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長潛力［4］。但是，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展滯后也會(huì)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(duì)未來經(jīng)濟(jì)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(duì)GDP的拉動(dòng)作用十分顯著［8］，被譽(yù)為是經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的增長點(diǎn)［9］，能夠促進(jìn)區(qū)域間平衡協(xié)調(diào)發(fā)展［10］。運(yùn)用服務(wù)業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究得出服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)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(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度則居于前位［14］。使用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和投入產(chǎn)出模型對(duì)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(jì)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(shí)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(jì)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(jì)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(kuò)大的發(fā)展趨勢(shì)［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(shì)，中部泰爾指數(shù)值則變動(dòng)較小，西部泰爾指數(shù)值卻呈現(xiàn)出擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)，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(jì)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)大型高新技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有一定的負(fù)向效應(yīng)［22］,同時(shí)由于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)自身的不足，致使其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中優(yōu)勢(shì)作用受阻［23］。

綜上所述，對(duì)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(jì)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(diǎn)。國外學(xué)者由于關(guān)注時(shí)間早，展現(xiàn)了豐富的研究成果。而針對(duì)國內(nèi)文獻(xiàn)來講，采用時(shí)間序列和空間計(jì)量模型進(jìn)行計(jì)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(píng)估現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)經(jīng)濟(jì)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(píng)估現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)重慶市產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)，在計(jì)量模型方面一定程度上排除了內(nèi)生性問題。最后，借助動(dòng)態(tài)演進(jìn)模型進(jìn)行深度分析，期望能彌補(bǔ)經(jīng)濟(jì)理論與計(jì)量實(shí)證相結(jié)合的不足。

二、計(jì)量模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源與變量選取

（一）計(jì)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(gè)樣本之間不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性，還能解決隨時(shí)間而變的未知總體因素的影響，確保政策效果的無偏估計(jì)。一個(gè)完備的雙重倍差法計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的設(shè)定，必須包含兩個(gè)部分：年份虛擬變量和組別虛擬變量。本文設(shè)立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：

其中，lnserviceit為被解釋變量，表示第i個(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）第t個(gè)年份的經(jīng)濟(jì)增長水平；Dit為組別虛擬變量；Tit為時(shí)間虛擬變量；交互項(xiàng)DitTit為雙重差分估計(jì)量，其估計(jì)系數(shù)τ是我們所關(guān)心的核心參數(shù)，因?yàn)樗硎粳F(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)省域經(jīng)濟(jì)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(shí)間固定效應(yīng)；γi為個(gè)體固定效應(yīng)；εit是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

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(píng)估是在2003年。由于控制組政策干預(yù)的反事實(shí)結(jié)果無法觀測(cè)，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(shì)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(gè)區(qū)域，第1個(gè)地區(qū)為受到政策沖擊地區(qū)，其余幾個(gè)地區(qū)是未受到政策干預(yù)實(shí)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(gè)潛在假定，政策干預(yù)實(shí)施僅僅影響試點(diǎn)區(qū)域，而不會(huì)對(duì)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(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）在合成試點(diǎn)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(gè)體單元事前的存在特征，涵蓋可以觀測(cè)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(cè)變量對(duì)于因變量Y的預(yù)測(cè)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(cè)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(jì)量模型：

其中，Dit=1時(shí)，相應(yīng)省級(jí)單位會(huì)受到政策的影響，即Yit=YitN+ρit；當(dāng)Dit=0時(shí)，相應(yīng)省級(jí)單位會(huì)受到政策的影響，即Yit=YitN；當(dāng)?shù)谝粋€(gè)城市（i=1）在T0期之后受到政策實(shí)施干預(yù)，而其他城市在任意 t時(shí)期都不受到政策干預(yù)的影響。而 αit是需要估計(jì)的目標(biāo)，在 t＞T0時(shí)，αit=Yit－YitN，其中，Yit是試點(diǎn)區(qū)域（重慶市）的經(jīng)濟(jì)增長狀況，是可以直觀看到的事實(shí)結(jié)果。由于YitN的結(jié)果無法觀測(cè)，因此需擬合出與之相應(yīng)的反事實(shí)結(jié)果狀態(tài)：YitN= βt+?tZi+κtμi+εit，其中，Zi為協(xié)變量， βt是時(shí)間固定效應(yīng)，?t是一個(gè)（1×r）維的未知參數(shù)向量，κt是（1×F）階無法觀測(cè)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(xiàng)。

（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(shí)施區(qū)域經(jīng)濟(jì)增收的實(shí)施效果，確保各項(xiàng)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(diǎn)省級(jí)單位刪除①，最終統(tǒng)一選擇我國22個(gè)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(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省（直轄市、自治區(qū)）統(tǒng)計(jì)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(duì)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(jì)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(gè)）（lnedu）、政府財(cái)政支出總額（億元）（lnfis）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元）（lnsfai）、消費(fèi)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(jì)見表1。

表1 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

（四）前提假定條件

在每個(gè)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)試點(diǎn)省份（直轄市、自治區(qū)）的選取過程中，隨機(jī)分組假定要求其試點(diǎn)具有完全隨機(jī)性，以保證每個(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）都有相等概率接受同一實(shí)驗(yàn)處理，表現(xiàn)為E（εitj｜dj)=0。若試點(diǎn)省份（直轄市、自治區(qū)）的選擇過程不具有隨機(jī)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(jì)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(jì)結(jié)果有偏。因此，為了檢驗(yàn)該項(xiàng)政策在試點(diǎn)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(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）第t年是否被選為試點(diǎn)區(qū)域。Xit為一系列的控制變量，包括：地區(qū)經(jīng)濟(jì)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(cái)政支出規(guī)模（lnfis）、社會(huì)投資水平（lnsfai）、社會(huì)消費(fèi)能力（retail）、人力資本質(zhì)量（lnhuman）、城鎮(zhèn)化程度（urban）。二元選擇估計(jì)回歸結(jié)果如表2所示③。從表2可知：估計(jì)系數(shù)的回歸結(jié)果并不具有統(tǒng)計(jì)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(shí)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(jī)性。

表2 二元選擇模型的回歸結(jié)果

三、計(jì)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(jì)22年的平衡面板數(shù)據(jù)，我們進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，本文使用模型（1）采取固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)結(jié)果參見表3。

表3 現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)經(jīng)濟(jì)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(shí)行后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度增加明顯。換句話講，綜合政策實(shí)施對(duì)重慶市的經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生積極作用，能夠促進(jìn)該市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。根據(jù)模型（1），現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的估計(jì)系數(shù)為0.152，統(tǒng)計(jì)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(duì)重慶市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生的政策影響效應(yīng)。控制地區(qū)和年份固定效應(yīng)后，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施可以使重慶市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長16.7%，并再次通過了1%的統(tǒng)計(jì)意義檢驗(yàn)。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(jì)顯著性，能夠促使經(jīng)濟(jì)提升9.6%。簡言之，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施對(duì)重慶市產(chǎn)生非常顯著的經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)和正向影響，說明該政策實(shí)施達(dá)到了預(yù)期效果，可以助推地域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展實(shí)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(jì)系數(shù)顯著為正，說明教育水平、財(cái)政支出、投資與消費(fèi)總額和人力資本質(zhì)量的提高能夠促進(jìn)重慶經(jīng)濟(jì)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(jí)，這符合相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律。而城鎮(zhèn)化率卻沒有成為重慶市實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的發(fā)展高地和依托，估計(jì)系數(shù)為負(fù)數(shù)，表明應(yīng)該加快各項(xiàng)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(gè)擬合對(duì)象進(jìn)而評(píng)估政策實(shí)施產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)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(bǔ)平均化評(píng)價(jià)的缺陷，又能使實(shí)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(jì)結(jié)果。表4給出了重慶市的權(quán)重組合情況。

表4 非試點(diǎn)省級(jí)區(qū)域在試點(diǎn)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(duì)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(duì)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(gè)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(shí)施前后處理組與合成組解釋變量值的對(duì)比情況?？梢灾溃褐貞c市的所有變量的實(shí)際值和擬合值之間的差異十分小，說明用以上省區(qū)來對(duì)重慶市進(jìn)行合成，得到的擬合效果非常好。

表5 變量對(duì)比說明

圖1展示了重慶市的試點(diǎn)區(qū)域與合成控制對(duì)象在1996—2017年的經(jīng)濟(jì)增長狀況。垂直虛線左邊是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施之前的年份，右邊則是此政策實(shí)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(shí)施后與合成地區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(shí)施前，實(shí)際重慶市經(jīng)濟(jì)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(shí)線（實(shí)際重慶市）兩條線基本重合，說明合成控制法很好地?cái)M合了現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)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(shí)間的推移，代表實(shí)際重慶市的實(shí)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(kuò)大的趨勢(shì)，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(shí)給重慶市經(jīng)濟(jì)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(shí)施擬合效果圖

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

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

1.單差法檢驗(yàn)。我們使用傳統(tǒng)處理方法——單差法來檢驗(yàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施對(duì)重慶市經(jīng)濟(jì)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(jì)參數(shù)具有統(tǒng)計(jì)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(jì)發(fā)展的其他因素，使得現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施后經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)的估計(jì)效果存在有偏性。

2.替換指標(biāo)檢驗(yàn)。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(jì)增收效應(yīng)。表6第3列和第4列給出了相應(yīng)估計(jì)結(jié)果。

3.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。平行趨勢(shì)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(shì)假定，則實(shí)證分析結(jié)果會(huì)出現(xiàn)明顯偏差，各個(gè)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(shì)假定檢驗(yàn)。

表6 單差法檢驗(yàn)和變換指標(biāo)檢驗(yàn)

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(jì)發(fā)展走勢(shì)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(shí)行后，相較于控制組的變動(dòng)趨勢(shì)而言，處理組呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)，說明符合平行趨勢(shì)假定④。同時(shí)，重慶市在該項(xiàng)政策實(shí)行后，經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高速度發(fā)展，表明現(xiàn)代服務(wù)型產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生正向增收效應(yīng)［29］。

圖2 平行趨勢(shì)假定

（二）安慰劑檢驗(yàn)

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

1.變換指標(biāo)檢驗(yàn)。上文中的核心結(jié)論是否會(huì)因經(jīng)濟(jì)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(shí)際GDP（lngdp）指標(biāo)、人均GDP取對(duì)數(shù)（lnpergdp）和第三產(chǎn)業(yè)增加值占比（oservice）指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)［30］。圖3給出了重慶市經(jīng)濟(jì)增收和合成重慶市經(jīng)濟(jì)增收演變路徑?？梢园l(fā)現(xiàn)：對(duì)于重慶市而言，實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)的與合成的經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)演變路徑在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)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(shí)施后，經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)較大幅度增長，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)重慶市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生明顯的積極推動(dòng)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(diǎn)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(jì)增收效應(yīng)。

圖3 變換指標(biāo)檢驗(yàn)

2.排序法檢驗(yàn)?；静襟E如下：首先，因現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施后得出的實(shí)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(duì)各個(gè)省區(qū)進(jìn)行排序法檢驗(yàn)，假定該省區(qū)同重慶市一樣于2012年進(jìn)行政策實(shí)施，通過繪制折線圖，對(duì)比試點(diǎn)區(qū)域（重慶市）與非試點(diǎn)區(qū)域的差值大小，來凸顯重慶市的政策效果。

在政策實(shí)施事前年份，重慶市和其他省區(qū)的預(yù)測(cè)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(shí)施之后，重慶市的預(yù)測(cè)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(kuò)大的態(tài)勢(shì)。這說明重慶市在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施后產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)的結(jié)論是有效的，以此證實(shí)在94.44%置信水平上該效應(yīng)是統(tǒng)計(jì)顯著的。圖4給出了排序檢驗(yàn)法的結(jié)果。

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點(diǎn)政策實(shí)施后，想要得到重慶市那樣的經(jīng)濟(jì)效果的概率是非常低的，僅為5.56%（1/18）。如果我們?cè)诳刂平M中隨機(jī)抽取一個(gè)省區(qū)，假定其在2012年與重慶市一樣實(shí)行該項(xiàng)政策，要得到與重慶市相同的預(yù)測(cè)誤差⑤，出現(xiàn)與重慶市那么大的變動(dòng)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(jì)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(shí)施的經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)并不受偶發(fā)因素影響。

圖4 排序法檢驗(yàn)

3.反事實(shí)檢驗(yàn)。雖然我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施區(qū)域的實(shí)際值和合成值存在顯著差異，但是這種差異是由該政策實(shí)施引起的，還是由不可觀測(cè)因素偶然產(chǎn)生的呢？為此選擇一個(gè)沒有進(jìn)行政策實(shí)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(shí)行該項(xiàng)政策，使用合成控制法虛擬構(gòu)造該省區(qū)的合成對(duì)象的經(jīng)濟(jì)增收差異［33-34］。若其在2012年政策實(shí)施之后，該處理組與合成控制省區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(shí)施之后，兩個(gè)組別產(chǎn)生很小的差異，或者沒有產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)增收差距，則證實(shí)這的確是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)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)是湖北省（0.551），因此選取湖北省進(jìn)行檢驗(yàn)。圖5給出了湖北省經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)的結(jié)果。發(fā)現(xiàn)假定湖北省在2012年實(shí)行該項(xiàng)政策，其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)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(diǎn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)確實(shí)是因?yàn)楝F(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點(diǎn)政策引起的，證實(shí)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)并非來自偶發(fā)因素。

圖5 有效劑檢驗(yàn)

五、動(dòng)態(tài)演進(jìn)效應(yīng)分析

為了檢驗(yàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)政策對(duì)重慶市經(jīng)濟(jì)增長的長期動(dòng)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(shí)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(shí)行現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策，則在2012年時(shí)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(shí)施后的第k年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)。具體估計(jì)結(jié)果參見表7。

表7 動(dòng)態(tài)影響檢驗(yàn)

據(jù)表7可知：在控制個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)后的動(dòng)態(tài)演進(jìn)模型中，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)的核心參數(shù)同樣具有統(tǒng)計(jì)顯著性，Di×Ttk的估計(jì)系數(shù)并沒有隨著時(shí)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(jí)后，不僅能夠有效提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，而且這種經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)是可持續(xù)的。但是其估計(jì)系數(shù)數(shù)值逐漸減小，說明重慶市在爭取政策試點(diǎn)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(jì)增收效應(yīng)來提高地域經(jīng)濟(jì)增長速度，而隨著時(shí)間的演進(jìn)，政策紅利的邊際效應(yīng)逐漸遞減，試點(diǎn)政策的動(dòng)力機(jī)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(jì)學(xué)規(guī)律，同時(shí)說明計(jì)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(xiàng)自然實(shí)驗(yàn)，利用1996—2017年我國22個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）的平衡面板數(shù)據(jù)，以樣本期內(nèi)政策干預(yù)省級(jí)區(qū)域作為處理組，實(shí)證現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的凈影響，并經(jīng)過一系列檢驗(yàn)，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(duì)重慶市的經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策實(shí)施后對(duì)地域經(jīng)濟(jì)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(jì)發(fā)展，提升了經(jīng)濟(jì)增長速度。經(jīng)過諸多穩(wěn)健性檢驗(yàn)，說明該結(jié)論是可靠性的。

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

第三，通過動(dòng)態(tài)演進(jìn)模型對(duì)重慶市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟(jì)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(jì)增長效應(yīng)是顯著的，具有正向的溢出效應(yīng)，但是，隨著時(shí)間的演進(jìn)，其影響力度卻逐漸減弱，政策紅利的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)趨于弱化，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的經(jīng)濟(jì)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(diǎn)工作，接下來應(yīng)該在總結(jié)試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，向其他省級(jí)區(qū)域推廣試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)大政策的覆蓋區(qū)域，增強(qiáng)其輻射帶動(dòng)作用，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)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(diǎn)關(guān)注尚未開始實(shí)施現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合政策的省級(jí)區(qū)域的市場培育工作，建立與完善相應(yīng)的配套機(jī)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(jì)，提高對(duì)政策試點(diǎn)推廣工作的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性的認(rèn)識(shí)，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(gè)省級(jí)區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(shí)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(shí)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(diǎn)示范工作，繼續(xù)依托國家“一帶一路”倡議和長江經(jīng)濟(jì)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(jì)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(shí)施的有效性和協(xié)同性。落實(shí)各項(xiàng)創(chuàng)新政策，實(shí)行科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)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(jià)值鏈中的地位。

注釋：

① 刪除試點(diǎn)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(cè)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(jì)發(fā)展——基于衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)的研究［J］.經(jīng)濟(jì)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(duì)數(shù)來表征，借鑒劉金山、徐明的做法（劉金山，徐明.對(duì)口支援政策有效嗎？——來自19省市對(duì)口援疆自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)［J］.世界經(jīng)濟(jì)文匯，2017年第4期：43-61頁），用第三產(chǎn)業(yè)增加值占實(shí)際GDP比重來衡量?？刂谱兞恐腥肆Y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(jì)分布效應(yīng)——來自高鐵開通的證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)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(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展嗎？［J］.上海經(jīng)濟(jì)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(jì)增長溢出與區(qū)域空間優(yōu)化［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，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(gè)城市傾向匹配倍差法的證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2016 年第 11 期：26-44 頁）。

③ 全部樣本是指1996—2017年22個(gè)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(shí)施之前的22個(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）的樣本量。

④ 在1996年到2011年時(shí)間段，兩者的差值都基本穩(wěn)定在0.1左右，符合共同趨勢(shì)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(jì)算重慶市2012年政策實(shí)施前后MSPE之比，對(duì)于處理組來講，政策實(shí)施后的MSPE值與政策實(shí)施前的MSPE值得比值越大，說明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合試點(diǎn)政策確實(shí)對(duì)重慶市產(chǎn)生了較為顯著促進(jìn)作用。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：倍數(shù)最大的為黑龍江?。?.98倍），其次是重慶市（4.01倍），但是黑龍江省在政策實(shí)施后經(jīng)濟(jì)增收效應(yīng)不顯著，所以通過隨機(jī)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。