于明超　譚陽

關(guān)鍵詞：主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策；開發(fā)區(qū)；全要素生產(chǎn)率；三重差分

一、引言

主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)作為地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主力軍，往往具備較高的成長性和創(chuàng)造力，并具有廣闊的發(fā)展前景。政府對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)實施扶持政策，或是出于對新興產(chǎn)業(yè)的鼓勵，或是出于對特色產(chǎn)業(yè)的保護，皆以充分發(fā)揮資源稟賦優(yōu)勢、提升產(chǎn)業(yè)競爭力并推動結(jié)構(gòu)性升級為目標。然而早期的研究結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)政策的實施結(jié)果未必能夠達到政策制定者的預(yù)期，在上世紀日本和土耳其失敗的產(chǎn)業(yè)政策案例中，受扶持的產(chǎn)業(yè)不僅沒有受到政策的顯著影響，其增長水平甚至不及非目標產(chǎn)業(yè)（Krueger andTuncer，1982; Beason and Weinstein，1996）。因此，從20世紀80年代起，產(chǎn)業(yè)政策的有效性問題便飽受爭議。Krugman（1983）從內(nèi)生性角度進行了批判，認為產(chǎn)業(yè)政策是“挑選贏家”的低效做法；Baldwin（1992）從社會福利的角度出發(fā)，提出政府對于目標產(chǎn)業(yè)的保護和補貼，將導(dǎo)致社會整體福利受損。然而，有關(guān)產(chǎn)業(yè)政策的探討并未就此沉寂，自2008 年金融危機爆發(fā)以來，產(chǎn)業(yè)政策的有效性問題再次引起熱議，Stiglitz et al.（2013）稱其為產(chǎn)業(yè)政策的“復(fù)興”。此后有關(guān)產(chǎn)業(yè)政策的評價也出現(xiàn)了許多不同的聲音，Aghion et al.（2015）不再局限于探討產(chǎn)業(yè)政策的對錯與否，轉(zhuǎn)而關(guān)注起產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)當如何實施才能更有效率。運行良好的產(chǎn)業(yè)政策能夠帶來許多積極影響，不僅能夠提升地區(qū)生產(chǎn)效率，還能促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整（韓永輝等，2017；宋凌云和王賢彬，2013），對于提升當?shù)禺a(chǎn)業(yè)的競爭力也大有裨益（李力行和申光軍，2015）。此次“復(fù)興”后的產(chǎn)業(yè)政策與以往產(chǎn)業(yè)政策相比，增強了政策與區(qū)域之間的聯(lián)系，并試圖建立起一種基于地方特征的產(chǎn)業(yè)政策（陳國平，2006），這一特征揭示了新一輪產(chǎn)業(yè)政策的發(fā)展方向，也為后續(xù)研究提供了新思路。此后，依地區(qū)設(shè)立的產(chǎn)業(yè)政策便逐漸成為學者們關(guān)注的重點。

建立經(jīng)濟開發(fā)區(qū)是地方政府為增加就業(yè)、促進出口和經(jīng)濟增長實施的重要的區(qū)域性產(chǎn)業(yè)政策。區(qū)內(nèi)的企業(yè)往往在稅收、土地使用等方面享受優(yōu)惠政策。另外，各級開發(fā)區(qū)在設(shè)立之初也會選定主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)作為重點扶持對象，并通過采取一系列政策措施來鞏固這些目標產(chǎn)業(yè)的發(fā)展（李強等，2012）。這使經(jīng)濟開發(fā)區(qū)同時具有了區(qū)域政策和產(chǎn)業(yè)政策的雙重特征，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)能夠在更有限的市（縣）、區(qū)范圍內(nèi)得到更為精準的政策扶持。學者們也從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等角度對其政策效應(yīng)展開了評估。Alder et al.（2016）研究表明，國家級開發(fā)區(qū)政策的實施不僅對于地區(qū)經(jīng)濟增長具有顯著影響，還對周邊地區(qū)產(chǎn)生了正向溢出效應(yīng)。李力行和申廣軍（2019）認為開發(fā)區(qū)通過實施主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策，有效整合了當?shù)氐膬?yōu)勢資源，建立起完備的產(chǎn)業(yè)發(fā)展平臺，從而推動了當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級。殷存毅和夏能理（2015）則提出，宏觀指標無法準確評估主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的真實效果，原因在于某些地方政府會“政治晉升激勵”將開發(fā)區(qū)作為促進經(jīng)濟增長的工具，從而違背了開發(fā)區(qū)建設(shè)的初衷。因此，開發(fā)區(qū)推行的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策，能否帶來經(jīng)濟的持續(xù)增長，能否保障增長的質(zhì)量，還需依據(jù)微觀層面指標來進一步分析。而企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為衡量效率水平的可靠指標，便成為了本文研究的重點。

現(xiàn)有文獻中不乏圍繞開發(fā)區(qū)、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)與企業(yè)主體展開的研究，但主要存在兩方面問題：第一，有關(guān)開發(fā)區(qū)的研究多以開發(fā)區(qū)設(shè)立為準自然實驗，直接將區(qū)內(nèi)企業(yè)視為“處理組”，以雙重差分法考察開發(fā)區(qū)內(nèi)外政策效應(yīng)的差異（李賁和吳利華，2018；晏國菀等，2020）。該做法未能將產(chǎn)業(yè)政策效果與區(qū)域政策有效分離，也未能剔除行業(yè)整體發(fā)展對區(qū)內(nèi)企業(yè)造成的影響，研究結(jié)論可能存在偏誤。第二，以往研究多以城市作為界定開發(fā)區(qū)范圍的依據(jù)，如此設(shè)定的虛擬變量擴大了開發(fā)區(qū)的邊界，與現(xiàn)實情況存在較大出入，削弱了研究結(jié)果的可靠性（李力行和申光軍，2015；陳釗和熊瑞祥，2015）。本文在彌補上述不足的同時，進行了如下拓展：第一，本文將開發(fā)區(qū)設(shè)立之初選定的“主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)”作為產(chǎn)業(yè)政策，在研究中采用了三重差分法，生成了時間、開發(fā)區(qū)與主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)三個虛擬變量的交互項，有效將區(qū)域政策從產(chǎn)業(yè)政策中剝離，獲得了主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的凈效應(yīng)；第二，在開發(fā)區(qū)范圍識別上，本文通過三次篩選盡可能地縮小了開發(fā)區(qū)的識別范圍，以獲得更準確的邊界信息，確保模型設(shè)定盡可能與現(xiàn)實情況相符；第三，本文在回歸方法上進行了創(chuàng)新，不同于以往研究中僅考察單一時點的三重差分法，采用了“漸進式”三重差分法，根據(jù)各開發(fā)區(qū)設(shè)立的不同時點，更加靈活地設(shè)置處理組，以提高估計結(jié)果的準確性。值得一提的是，本文在主題上雖與林毅夫等（2018）的研究存在諸多相似之處，同樣討論了開發(fā)區(qū)內(nèi)推行的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，但二者之間存在較大差異：其一在于時間跨度，本文選取了2000-2019 年的數(shù)據(jù)，而前者的數(shù)據(jù)跨度為2000-2005 年，時間甚至早于開發(fā)區(qū)“清理整頓”時期，因此未能概括開發(fā)區(qū)的長期變化情況；其二在于該研究未能將區(qū)域政策與產(chǎn)業(yè)政策有效區(qū)分開來，仍以地區(qū)虛擬變量代替產(chǎn)業(yè)政策指標，本文在此基礎(chǔ)上進行了適當改良，獲得了產(chǎn)業(yè)政策的凈效應(yīng)。

剩余部分的主要安排如下：第二部分主要結(jié)合以往研究成果，進行了理論分析并提出研究假說；第三部分主要介紹了樣本的選取原則與數(shù)據(jù)的處理方法；第四部分重點展示并分析了基準回歸結(jié)果，同時進行了平行趨勢檢驗、相關(guān)性檢驗及安慰劑檢驗；第五部分為進一步分析，主要通過機制檢驗、異質(zhì)性分析、溢出效應(yīng)檢驗、內(nèi)生性檢驗等手段，對回歸結(jié)果進行再次驗證；第六部分闡述了研究結(jié)果并提出對策建議。

二、理論分析與研究假說

在主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的影響下，企業(yè)不僅能夠擴大生產(chǎn)規(guī)模、增強創(chuàng)新能力，還能獲得長期成長，企業(yè)全要素生產(chǎn)率也能獲得顯著提升。各地政府通過向開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)提供直接的資金補貼或間接的稅收優(yōu)惠，降低其融資約束，以幫助企業(yè)獲得成本優(yōu)勢，從而改善企業(yè)營收狀況，擴大企業(yè)的規(guī)模，使企業(yè)得以進一步成長（李賁和吳利華，2018）。主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的高成長性也決定了其在要素方面具有高密集度，要素的集聚既為技術(shù)升級提供了支撐，又逐步完善了企業(yè)的產(chǎn)學研整合能力，從而整體提升了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。該政策的實施降低了企業(yè)的研發(fā)成本，提升了企業(yè)的創(chuàng)新激勵水平，也緩解了企業(yè)創(chuàng)新的資金壓力。同時，基礎(chǔ)設(shè)施的完善也降低了企業(yè)的研發(fā)風險，分攤了部分創(chuàng)新成本（李力行和申廣軍，2019）。與此同時，開發(fā)區(qū)管理部門也向企業(yè)傳遞了積極信號，激發(fā)企業(yè)管理者的創(chuàng)新意識，并帶動企業(yè)創(chuàng)新（晏國菀等，2020）。企業(yè)成長及規(guī)模經(jīng)濟的形成將提升企業(yè)的融資能力，加之創(chuàng)新激勵的作用，企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備與技術(shù)水平也將進一步提升，二者的共同作用將間接觸發(fā)企業(yè)生產(chǎn)效率的增長。從直接效果來看，政府補貼在一定的臨界值下對于企業(yè)生產(chǎn)率也具有顯著的提升作用（邵敏和包群，2012）。由此得出假說1。

假說1：主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施，能夠顯著提升開發(fā)區(qū)內(nèi)相關(guān)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。

主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響主要通過“政策效應(yīng)”和“集聚效應(yīng)”體現(xiàn)出來。從“政策效應(yīng)”的角度來看，為保障主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的順利實施，政府部門在開發(fā)區(qū)內(nèi)建立起完善的治理結(jié)構(gòu)，并竭力營造良好的外部環(huán)境，還通過財政補助等手段提供了有效的內(nèi)部激勵。在上述因素的共同作用下，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)才得以快速發(fā)展。在治理結(jié)構(gòu)方面，具有超高自主權(quán)的開發(fā)區(qū)治理部門，可以通過開展區(qū)內(nèi)建設(shè)調(diào)動主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)積極性，并為這些企業(yè)設(shè)置更加合理的發(fā)展目標，從而影響主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的后續(xù)發(fā)展方向。在外部環(huán)境方面，隨著主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的推行，政府也加大了對開發(fā)區(qū)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度，并逐步完善了相應(yīng)的配套設(shè)施，環(huán)境硬件的改善為企業(yè)提供了良好的發(fā)展土壤，長期來看，這將為企業(yè)帶來產(chǎn)品市場上的規(guī)模效應(yīng)，從而提高企業(yè)研發(fā)投資的回報，并提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率（蔡曉慧和茹玉驄，2016）。在內(nèi)部激勵方面，管理部門通過提供政府補貼、放松信貸約束、增加稅收優(yōu)惠等方式，針對相關(guān)產(chǎn)業(yè)制定了一套具有非市場性和空間排他性特征的優(yōu)惠政策。這些政策手段為企業(yè)發(fā)展提供充足的資金支持，也成為了推動主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)發(fā)展的重要力量（殷存毅和夏能理，2015；鄭江淮等，2008）。從“集聚效應(yīng)”的角度來看，行政管理部門提供的稅收優(yōu)惠、產(chǎn)權(quán)保護等一系列優(yōu)惠政策，以及完善的基礎(chǔ)設(shè)施和先進設(shè)備，初步奠定了區(qū)內(nèi)產(chǎn)業(yè)集群的基礎(chǔ)（Combes et al.，2012）。然而企業(yè)早期的扎堆并不意味著形成了集聚效應(yīng)，此時企業(yè)入駐的真實目的可能在于獲取政策租（鄭江淮等，2008）。隨著開發(fā)區(qū)管理制度的規(guī)范化，當資本、知識和技術(shù)在區(qū)內(nèi)被有效整合后，區(qū)內(nèi)企業(yè)便通過共享原材料和勞動力形成專業(yè)化市場，集聚效應(yīng)由此形成（鄭健壯和吳曉波，2002）。以往研究表明，集聚效應(yīng)可以通過提升資源配置效率（王永進，張國峰，2016），推動生產(chǎn)要素從低效率部門向高效率部門轉(zhuǎn)移，從而帶動企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的提升（Melo et al.，2009）。綜上可以得出假說2。

假說2：主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于企業(yè)生產(chǎn)率的影響，主要通過“政策效應(yīng)”和“集聚效應(yīng)”兩種機制實現(xiàn)。

產(chǎn)業(yè)政策對于周邊地區(qū)的溢出效應(yīng)也是以往研究中爭論的焦點，關(guān)于正向溢出還是負向溢出這一問題，學者們看法各異，至今仍未得出統(tǒng)一的結(jié)論。林毅夫等（2018）通過整理企業(yè)周邊的開發(fā)區(qū)數(shù)量信息，檢驗了區(qū)域型產(chǎn)業(yè)政策對于周邊地區(qū)的影響，結(jié)果表明國家級經(jīng)濟開發(fā)區(qū)對于周邊地區(qū)存在正向溢出效應(yīng)。除了能使周邊地區(qū)生產(chǎn)效率獲得提升，Hale et al.（2011）還認為企業(yè)使用的先進技術(shù)和管理手段也會為周邊地區(qū)帶來正向溢出。也有部分學者持另一種的觀點，他們認為開發(fā)區(qū)的建設(shè)會使周邊地區(qū)遭受負面影響，為周邊企業(yè)帶來負向的溢出效應(yīng)（Neumark and Simpson，2015）。唐詩和包群（2016）認為，政府對于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的重復(fù)建設(shè)和過度開發(fā)，不利于周邊地區(qū)同類產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，將會影響周邊地區(qū)企業(yè)的成長和生產(chǎn)率水平的提升。同時也有人認為，產(chǎn)業(yè)政策的實施對于周邊地區(qū)并不存在溢出效應(yīng)（Neumark and Kolko， 2010）。在對比眾多結(jié)論之后，本文預(yù)設(shè)了假說3。

假說3：主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施，對于開發(fā)區(qū)周邊地區(qū)的同行業(yè)企業(yè)存在負向溢出效應(yīng)。

產(chǎn)業(yè)政策的實施效果在不同環(huán)境下也會產(chǎn)生差異化效果，外部環(huán)境的異質(zhì)性以及內(nèi)部特征的異質(zhì)性，都是影響政策效應(yīng)的重要因素。從外部環(huán)境來看，開發(fā)區(qū)橫向及縱向的分類將會影響企業(yè)對于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的反應(yīng)（李力行和申廣軍，2019）。縱向分類下，不同級別的開發(fā)區(qū)之間存在著顯著的差異。國家級開發(fā)區(qū)不僅受到當?shù)卣闹苯庸茌?，還要接受科技部或商務(wù)部的考核指導(dǎo)。國家級開發(fā)區(qū)以其考核指標體系作為主要發(fā)展目標，通過改善區(qū)內(nèi)激勵政策和提升區(qū)內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)達到提升企業(yè)發(fā)展水平的目的。省級開發(fā)區(qū)直接受到各區(qū)縣政府的管轄，前有國家級開發(fā)區(qū)做風向標，后有區(qū)縣內(nèi)部特色產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)方針坐鎮(zhèn)，同時還具備開發(fā)區(qū)“升級”的激勵，若省級開發(fā)區(qū)成功升級為國家級開發(fā)區(qū)，則會獲得更大的政策優(yōu)惠與審批權(quán)限。橫向分類下，同級別但不同類型的開發(fā)區(qū)之間存在一定的差異。在國家級開發(fā)區(qū)中，高新技術(shù)開發(fā)區(qū)和經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)都是中央重點扶持對象，但在發(fā)展模式和側(cè)重點上略有不同，經(jīng)開區(qū)的發(fā)展以經(jīng)濟總量為衡量指標，注重發(fā)展的整體性，旨在以更加合理的布局及均衡的發(fā)展方針優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過整合優(yōu)質(zhì)資源推動產(chǎn)業(yè)集聚，進而通過產(chǎn)業(yè)集聚釋放創(chuàng)新活力，以推動區(qū)內(nèi)企業(yè)的升級。而高新技術(shù)開發(fā)區(qū)側(cè)重于扶持具有自主創(chuàng)新力的企業(yè)，依托于具有較強專業(yè)水準的企業(yè)，制定相應(yīng)的創(chuàng)新目標，并提供具有針對性的優(yōu)惠政策，從而進一步提升區(qū)內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新能力，提高整體競爭力（晏國菀等，2020）。另有學者指出，企業(yè)自身的生命周期、所有制形式等特征也會影響其對政策的反應(yīng)，從而影響企業(yè)的生產(chǎn)水平（李子彪等，2017）。綜上可以提出假說4。

假說4：主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施效果，會因開發(fā)區(qū)類型、企業(yè)特征、地理位置等差異化初始條件而產(chǎn)生差別。

三、樣本與數(shù)據(jù)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文主要選取了2000-2019年的滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)進行研究，將微觀企業(yè)數(shù)據(jù)與宏觀開發(fā)區(qū)信息相結(jié)合，并以《中國開發(fā)區(qū)審核公告目錄（2018 年版）》作為識別依據(jù)，旨在檢驗開發(fā)區(qū)建設(shè)中，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施對于上市公司全要素生產(chǎn)率的影響。文中對樣本的具體處理如下。

1. 企業(yè)數(shù)據(jù)的選取。本文使用了2000-2019 年的滬深A(yù) 股上市公司面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。在前期處理階段，已對金融類企業(yè)、ST 類企業(yè)和PT 類企業(yè)，以及關(guān)鍵變量缺失的企業(yè)進行剔除；同時對原始數(shù)據(jù)在1%和99%分位數(shù)上進行winsorize 處理，防止估計過程中受異常值干擾。

2. 開發(fā)區(qū)及主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)信息的收集。本文將《中國開發(fā)區(qū)審核公告目錄（2018年版）》作為開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)來源（此后簡稱《目錄》），該《目錄》共包含了2543家開發(fā)區(qū)，其中包括552家國家級開發(fā)區(qū)及1 991 家省級開發(fā)區(qū)，國家級開發(fā)區(qū)又包括219 家經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)、156 家高新技術(shù)開發(fā)區(qū)，以及其余的海關(guān)特殊監(jiān)管區(qū)域等。后續(xù)研究中所涉及的地理位置信息、開發(fā)區(qū)批準設(shè)立年份，以及主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)等信息均從《目錄》中獲取。對于開發(fā)區(qū)內(nèi)設(shè)立的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，將其與《上市公司分類與代碼》進行對照，并通過與企業(yè)信息匹配，獲取企業(yè)是否屬于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的信息。

3. 企業(yè)是否位于開發(fā)區(qū)內(nèi)的識別。本文通過以下三個步驟來識別“某企業(yè)是否位于開發(fā)區(qū)內(nèi)經(jīng)營”：（1）使用關(guān)鍵字識別方法，對于可能位于開發(fā)區(qū)內(nèi)的企業(yè)進行篩選，按照開發(fā)區(qū)相關(guān)特征字段進行識別，以縮小識別范圍①；（2）對于國家級開發(fā)區(qū)，根據(jù)《國家級開發(fā)區(qū)四至范圍公告目錄（2018 年版）》中劃分的四至范圍，將開發(fā)區(qū)定位與企業(yè)注冊地進行逐一匹配，將開發(fā)區(qū)范圍內(nèi)的企業(yè)識別為國家級開發(fā)區(qū)；（3）對于省級開發(fā)區(qū)，由于各省份尚未更新開發(fā)區(qū)的邊界信息，只能依據(jù)開發(fā)區(qū)所在地關(guān)鍵字進行識別，若該企業(yè)注冊地與省級開發(fā)區(qū)所在地的區(qū)（縣）信息相匹配，則判定其為省級開發(fā)區(qū)內(nèi)經(jīng)營企業(yè)。本文通過對企業(yè)注冊地的三次篩選，在以往研究的基礎(chǔ)上，進一步縮小了開發(fā)區(qū)的識別范圍，力求清晰劃分開發(fā)區(qū)的邊界，以便后續(xù)研究與檢驗。

4. 企業(yè)是否屬于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的識別。本文對于“某企業(yè)是否屬于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)”也進行了識別，以《目錄》中各開發(fā)區(qū)對應(yīng)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)信息為依據(jù)。識別過程如下：首先，以《上市公司分類與代碼》為標準，將《目錄》中主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的文字信息轉(zhuǎn)換為可識別的代碼信息；隨后，將上市公司的行業(yè)代碼與主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)代碼相匹配，以判斷企業(yè)是否為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。鑒于本文不僅關(guān)注了主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于開發(fā)區(qū)內(nèi)不同產(chǎn)業(yè)的影響，還關(guān)注了該政策對于當?shù)赝袠I(yè)企業(yè)的影響，因此在主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)識別過程中，本文對識別范圍進行了擴展，將其擴展至開發(fā)區(qū)所在的地級市層面。具體判定方法如下：若某企業(yè)所屬行業(yè)的分類代碼，與當?shù)亻_發(fā)區(qū)扶持的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)中任意一類相符，無論其是否位于開發(fā)區(qū)內(nèi)，均定義為“屬于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)”②。不同于以往研究，本文選取主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)指標的依據(jù)，并非各省份規(guī)劃中確定的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)信息，而是《目錄》中設(shè)定的標準。原因在于開發(fā)區(qū)公布的信息更符合當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況，也更具有針對性。而對于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)虛擬變量進行識別，則有助于本文在后續(xù)研究中將產(chǎn)業(yè)政策從區(qū)域政策中剝離，以獲得產(chǎn)業(yè)政策的凈效應(yīng)。

（二）變量選擇

1. 被解釋變量。本文使用企業(yè)的全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，采用LP 法進行測算，該方法使用中間投入品作為代理變量，能夠較好地解決內(nèi)生性問題。具體測算方法為，將產(chǎn)出變量Y 用企業(yè)增加值表示，企業(yè)增加值=職工薪酬+固定資產(chǎn)折舊+營業(yè)利潤+應(yīng)交稅費；勞動投入變量L 用上市公司職工人數(shù)表示，資本投入變量K 用固定資產(chǎn)凈值表示，中間投入M 用購買商品、接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金表示（即營業(yè)成本+銷售費用+管理費用+財務(wù)費用-折舊攤銷-支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金）；對各變量均取對數(shù)后進行回歸，從而得到全要素生產(chǎn)率指標。

2. 核心解釋變量。本文將三重差分虛擬變量（Treat×Post×Lead）作為核心解釋變量，反映了“該企業(yè)是否為開發(fā)區(qū)內(nèi)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)”，若是則取1，否則取0。該指標的估計系數(shù)揭示了開發(fā)區(qū)的設(shè)立、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策實施對于轄區(qū)內(nèi)外企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。由于本文采用“漸進式”三重差分模型進行回歸，參考Beck et al.（2010）的設(shè)定方法，將主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策虛擬變量（TreatPostLead）作為一個整體看待，此處以乘積形式出現(xiàn)，僅是出于方便觀測和理解的目的。

3. 控制變量。參照譚靜和張建華（2019）的設(shè)定，選取了如下控制變量：（1）企業(yè)年齡（Age）：用當前年份減去企業(yè)成立年份后加1 并取對數(shù)表示；（2）企業(yè)規(guī)模（Size）：以資產(chǎn)總數(shù)的對數(shù)表示；（3）企業(yè)杠桿率（Leverage）：以總資產(chǎn)與總負債的比值表示；（4）現(xiàn)金流量（Cashflow）：以貨幣資金與總資產(chǎn)的比值表示；（5）固定資產(chǎn)規(guī)模（PPE）：以固定資產(chǎn)凈額與總資產(chǎn)的比值表示；（6）流動性比率（Liquidity）：以流動性資產(chǎn)與流動性負債的比率表示。變量的描述性統(tǒng)計如表1 所示。

四、計量模型與實證結(jié)果

（一）平行趨勢檢驗

三重差分估計結(jié)果滿足一致性假定的前提是具備共同趨勢，為驗證上述模型是否適用于本文的研究，本文參考了Jacobson et al.（1993）提出的事件研究法，基于雙重差分模型的平行趨勢檢驗方法，通過設(shè)置年份差額來考察企業(yè)全要素生產(chǎn)率在開發(fā)區(qū)政策實施前后的變化情況。由于各開發(fā)區(qū)設(shè)立時間不同，無法以單一年份作為政策實施年份，因此本文將政策區(qū)間與各開發(fā)區(qū)設(shè)立年份相減，獲得了各開發(fā)區(qū)的成立時長，并在橫坐標中進行了展示。同時，在縱坐標中展示了上市公司全要素生產(chǎn)率的平均變化程度，將二者進行組合后，可以觀測政策實施前后企業(yè)生產(chǎn)率變化的動態(tài)效應(yīng)。

圖1 中展示了各開發(fā)區(qū)設(shè)立前9 年至后6 年間各時點的不同估計值①。該圖反映了95%的置信區(qū)間下系數(shù)α-9 到α6 的估計結(jié)果，圖中排除了政策實施當年的估計結(jié)果，僅呈現(xiàn)了政策前后變化的動態(tài)效應(yīng)。從圖中可以看出，政策實施前9 年估計系數(shù)αT 均不顯著，實施后6 年的估計系數(shù)出現(xiàn)了顯著上升的態(tài)勢，表明開發(fā)區(qū)設(shè)立前，處理組與對照組企業(yè)間并不存在明顯的生產(chǎn)率水平差異，開發(fā)區(qū)對于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的選擇亦不存在“挑選贏家”的情況。該結(jié)論滿足了共同趨勢的基本假定，說明回歸結(jié)果具有可靠性。

（二）相關(guān)性檢驗

除共同趨勢假定外，本文的實證分析還基于另一則基本假設(shè)，即企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化并不會影響其進入開發(fā)區(qū)的時間。換言之，開發(fā)區(qū)設(shè)立的時間點，不隨政策實施前處理組樣本估計系數(shù)的變化而變化。為驗證這一假設(shè)，本文參照Beck et al.（2010）的研究，繪制了一個被解釋變量與政策處理時間的散點圖（見圖2）。圖2 中展示了開發(fā)區(qū)設(shè)立前，企業(yè)全要素生產(chǎn)率平均估計系數(shù)的分布情況。從圖中可以看出，上市公司生產(chǎn)效率與開發(fā)區(qū)設(shè)立的時間點之間不存在相關(guān)關(guān)系，表明不論處理組生產(chǎn)率水平高低，均不會影響其進入開發(fā)區(qū)的時間，并非越接近政策處理時間，企業(yè)績效就會越好、生產(chǎn)率水平越高。本文還補充檢驗了因變量平均變化率的系數(shù)與時間的相關(guān)關(guān)系，并繪制出相應(yīng)的散點圖，結(jié)果仍顯示二者之間不存在相關(guān)關(guān)系。

（三）漸進三重差分模型

主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策是一項依地區(qū)制定的產(chǎn)業(yè)政策。開發(fā)區(qū)在建設(shè)的過程中，是如何利用主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策影響當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展的，該政策對于開發(fā)區(qū)外同行業(yè)企業(yè)是否具有普惠性影響，是本文關(guān)注的重點問題。為將產(chǎn)業(yè)政策從區(qū)域政策中剝離出來，以獲得主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的凈效應(yīng)，本文參考了陳林（2018）、任勝鋼等（2019）的方法，采用三重差分模型進行研究。在識別開發(fā)區(qū)地理范圍的基礎(chǔ)上，進一步增加了對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的識別，構(gòu)建起時間、開發(fā)區(qū)、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)虛擬變量的交乘項，以及兩兩之間的交乘項，從而獲得了完整的三重差分模型。由于各地開發(fā)區(qū)設(shè)立時間不一致，單一時點的設(shè)定此時也不再適用，因此本文構(gòu)建了一個“漸進式”三重差分模型（Time-varying DDD），以提高回歸結(jié)果的準確性。具體設(shè)定如下：

在該模型中，對于估計系數(shù)之和的分析有助于闡明后續(xù)的回歸結(jié)果，其中（α₁+α₂+α₄）表示開發(fā)區(qū)設(shè)立后，轄區(qū)內(nèi)受主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化情況；α₂表示開發(fā)區(qū)內(nèi)非主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)，在政策實施前后全要素生產(chǎn)率水平的差異；二者之差（α₁+α₄）則反映了開發(fā)區(qū)內(nèi)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)與非主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)受政策影響的差異程度。同時，將開發(fā)區(qū)外的同行業(yè)企業(yè)與非同行業(yè)企業(yè)進行比較可知，系數(shù)α₄反映了主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施對于開發(fā)區(qū)外企業(yè)的影響。在上述兩組差分結(jié)果的基礎(chǔ)上，再次進行差分，可得三重差分項系數(shù)α₁，該系數(shù)反映了主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)在開發(fā)區(qū)內(nèi)外、政策實施前后的生產(chǎn)率水平差異。若該系數(shù)顯著為正，表明在開發(fā)區(qū)建設(shè)過程中，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施有效提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，即開發(fā)區(qū)的建設(shè)，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施為上市公司帶來了積極的政策影響。

表2 中展示了三重差分模型的回歸結(jié)果，第（1）-（4）列分別展示了在加入控制變量的前提下，逐步控制時間固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)以及兩兩聯(lián)合固定效應(yīng)的結(jié)果?？紤]到不同地區(qū)、不同行業(yè)內(nèi)的企業(yè)發(fā)展狀況會隨時間的變化而產(chǎn)生變化，因此加入了時間-地區(qū)和時間-行業(yè)的聯(lián)合固定效應(yīng)，以獲得更為準確的估計結(jié)果?；貧w結(jié)果表明：

第一，不論對模型施加何種控制，三重差分項的估計系數(shù)α₁均在1%的顯著性水平上正向顯著，表明開發(fā)區(qū)設(shè)立、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施顯著提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。以表2 第（4）列的估計結(jié)果為例，可知開發(fā)區(qū)建設(shè)帶來的產(chǎn)業(yè)政策凈效應(yīng)約為6.56%，并且該結(jié)果大于雙重差分模型的估計結(jié)果①，表明僅從區(qū)域?qū)用鎸﹂_發(fā)區(qū)進行識別而后開展的檢驗，將低估主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施效果。第二，通過對估計系數(shù)求和可以發(fā)現(xiàn)，系數(shù)和（α₁+α₄）在表2中均顯著大于零，表明在開發(fā)區(qū)內(nèi)部，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)比非主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率高約3.88%。第三，系數(shù)α₂的估計結(jié)果均不顯著，說明開發(fā)區(qū)內(nèi)非主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)，在開發(fā)區(qū)設(shè)立前后的全要素生產(chǎn)率并無顯著差異，即開發(fā)區(qū)設(shè)立帶來的政策效應(yīng)主要作用于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)。第四，反映區(qū)外同行業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率變化的系數(shù)α4呈負向顯著，表明區(qū)外的同行業(yè)企業(yè)未能受到政策的積極影響，全要素生產(chǎn)率反而呈現(xiàn)下降的趨勢，即開發(fā)區(qū)的設(shè)立、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施，尚未給當?shù)禺a(chǎn)業(yè)帶來普惠性影響。原因可能在于，地方政府為重點扶持開發(fā)區(qū)內(nèi)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，會借助政策優(yōu)惠，使資本、勞動力等生產(chǎn)要素從周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移進開發(fā)區(qū)，該做法將導(dǎo)致周邊地區(qū)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的競爭力被逐步削弱，造成負向溢出。后文中的溢出效應(yīng)檢驗對該結(jié)論進行了驗證。

（四）安慰劑檢驗

我們決定采用替換因變量、改變政策處理時間和隨機生成處理組的方式進行安慰劑檢驗。首先，通過調(diào)整因變量測算方法和替換企業(yè)績效指標，來檢驗相似的因變量是否也受到開發(fā)區(qū)政策的影響；其次，試圖將政策處理年份提前，考察主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于非真實的處理組是否仍具有顯著影響；最后，使用隨機生成處理組的方法，驗證是否存在其他隨機因素影響開發(fā)區(qū)內(nèi)的企業(yè)績效。

1. 調(diào)整因變量測算方法。不同于基準回歸中使用的LP方法，此處使用OP 法（Olley and Pakes，1992）重新測算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率后再次進行估計，以檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。使用OP 法測算時，產(chǎn)出變量Y 仍用企業(yè)增加值表示，勞動投入變量L 用上市公司職工人數(shù)表示，資本投入變量K 用固定資產(chǎn)凈值表示，投資變量I 用固定資產(chǎn)投資額表示，退出變量Exit 用上市公司退市與否表示；控制變量為State和EX，前者為反映是否為國有企業(yè)的虛擬變量，后者為反映公司是否參與出口活動的虛擬變量。表3中（1）列展示了三重差分模型中，開發(fā)區(qū)設(shè)立對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，回歸結(jié)果在1%的顯著性水平上正向顯著，且與LP 法的估計結(jié)果基本一致，說明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

2. 替換企業(yè)績效指標。在以往研究中，學者們通常以會計業(yè)績和市場業(yè)績來衡量企業(yè)的經(jīng)營績效。其中以總資產(chǎn)收益率（ROA）和凈資產(chǎn)收益率（ROE）為代表的會計業(yè)績，反映了企業(yè)的盈利能力，該指標能夠用于衡量股東回報率的高低；而托賓Q（TobinQ）則是從市場角度界定企業(yè)價值的指標，反映了投資者對于企業(yè)前景的認可程度，可以用于評估企業(yè)的成長性和經(jīng)營管理情況。本文分別使用了上述三個指標，對模型中的因變量進行替換。表3 第（2）-（4）列結(jié)果表明，不論是以會計業(yè)績還是市場業(yè)績來測度企業(yè)績效，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策均對其產(chǎn)生了顯著的正向影響，該政策有效改善了企業(yè)的經(jīng)營狀況，促進了企業(yè)向好發(fā)展。該結(jié)論也證明了基準回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3. 改變政策處理時間。將所有開發(fā)區(qū)的政策實施年份提前兩年，對原本的政策處理年份進行調(diào)整，隨后將原有的政策處理組與新的政策處理年份相結(jié)合，重新構(gòu)建一組政策處理變量，并將其對因變量進行回歸，得到表3 中（5）（6）列的結(jié)果。結(jié)果表明在非真實的政策處理時間下，三重差分項的估計結(jié)果均不顯著，即企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的變化是因政策實施而發(fā)生的，并且只有在真實的處理組中政策效果才會顯現(xiàn)?；貧w結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4. 隨機生成處理組。盡管基準回歸結(jié)果已證明，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率會產(chǎn)生顯著影響，但在現(xiàn)實情況中，除開發(fā)區(qū)政策外，其他諸多隨機因素也會對企業(yè)績效造成影響。為證明偶然因素難以驅(qū)動實證結(jié)果，本文參考石大千等（2018）、劉暢等（2020）的研究，使用隨機生成處理組的方式，并重復(fù)多次實驗，以考察“偽政策處理組”的系數(shù)是否顯著。以2010 年樣本為例，該年份樣本中共有處理組709 個、控制組651 個，因此需隨機抽取709 個“偽處理組”樣本，并重復(fù)該實驗500 次，以繪制出虛構(gòu)情形下的估計系數(shù)分布圖（圖3）。圖中x 軸表示“偽政策虛擬變量”的估計系數(shù)大小，水平虛線表示10%的顯著性水平，垂直虛線是基準回歸中的真實估計值0.063 5。從圖中可以看出，估計系數(shù)基本集中在0 附近，大部分估計系數(shù)的p 值在10%的水平上不顯著，真實估計值是一個顯著的異常值。表明估計結(jié)果不是由偶然因素驅(qū)動得到的，并未受到其他政策和隨機因素的影響。

五、進一步分析

基準回歸結(jié)果已闡明了主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，為理清變量之間的影響機制，下面將從“政策效應(yīng)”和“集聚效應(yīng)”兩個角度入手，著重考察主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策對于企業(yè)績效的影響路徑。同時，本部分還將通過異質(zhì)性檢驗，分析差異化初始條件會對政策實施效果產(chǎn)生何種影響；通過溢出效應(yīng)檢驗，考察開發(fā)區(qū)所在地轄區(qū)外的同行業(yè)企業(yè)，是否受到了負向擠出效應(yīng)的影響；通過內(nèi)生性檢驗，緩解因反向因果和選擇偏誤造成的內(nèi)生性問題。

（一）機制檢驗

1. 政策效應(yīng)檢驗。首先，考察主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策通過增加政府補貼（Subsidy）提升企業(yè)績效的路徑。根據(jù)邵敏和包群（2012）的研究，將政府補貼表示為（1+政府補貼）的對數(shù)，該值越大說明政府的政策支持力度越大。表4 中（1）（2）列反映了政府補貼作為中介變量的回歸結(jié)果，其中（1）列考察了開發(fā)區(qū)設(shè)立后，政府對于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)補貼力度的變化，回歸系數(shù)顯著為正，表明主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)在進入開發(fā)區(qū)經(jīng)營后，獲得了大量來自政府的資金補貼，政策支持力度較大；第（2）列結(jié)果表明由于政府的資金補貼，企業(yè)的生產(chǎn)能力得到了提升，全要素生產(chǎn)率水平逐漸提高，其中主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策變量與政府補貼變量的估計系數(shù)均與預(yù)期相符，表明開發(fā)區(qū)建設(shè)過程中，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策通過“政策效應(yīng)”影響了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。

其次，驗證主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策通過放松信貸約束（FC）拉動企業(yè)績效的路徑。參考鞠曉生等（2013）的研究，使用SA 指數(shù)來測度企業(yè)的融資約束水平，其中SA=-0.737*Size+0.043*Size²-0.040*Age，對其取絕對值后可獲得融資約束指標。該指標越大，越說明企業(yè)面臨的融資約束程度越高，補充資金的渠道減少、難度較大。表4 第（3）列結(jié)果表明，開發(fā)區(qū)內(nèi)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施，有效緩解了上市公司受融資約束的程度，顯著降低了企業(yè)的融資難度，為企業(yè)的資金運轉(zhuǎn)提供了保障。該結(jié)論表明，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策通過放松企業(yè)信貸約束的途徑，有效促進了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升。

2. 集聚效應(yīng)檢驗。鑒于以往研究中檢驗集聚效應(yīng)的方法尚不統(tǒng)一，本文決定從不同角度入手，分別以開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)量和開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)競爭程度作為中介變量展開檢驗，以全面考察開發(fā)區(qū)設(shè)立帶來的集聚效應(yīng)。首先，參考林毅夫等提出的方法，使用開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)量指標（Number）進行集聚效應(yīng)檢驗，通過構(gòu)建如下模型，檢驗開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)量的變化對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響：

其中，Numberict 表示c 城市的i 企業(yè)在t 年其所在開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)的數(shù)量，其余變量與前文相同。檢驗結(jié)果如表4 第（4）列所示，企業(yè)數(shù)量的估計系數(shù)α₁為正向顯著，表明開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)量的增加，將顯著提升區(qū)內(nèi)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。原因可能在于，區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)量增加引發(fā)了企業(yè)之間對于資源的爭奪，迫使企業(yè)不斷提高生產(chǎn)效率并增強自身實力，以提升自身的競爭力，從而獲得更多的生存空間。

然而集聚效應(yīng)帶來的企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，真的是通過引發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)競爭實現(xiàn)的嗎？為解決這一問題，本文參考譚靜和張建華（2019）的方法，使用赫芬達爾—赫希曼指數(shù)（HHI）對行業(yè)間的競爭程度加以檢驗，以判斷集聚效應(yīng)是否加劇了企業(yè)間的競爭。該指標越大，說明行業(yè)集中度越高，壟斷程度越高；反之，則說明該行業(yè)中企業(yè)眾多且競爭激烈。如表4 第（5）列所示，開發(fā)區(qū)的設(shè)立使得行業(yè)集中度降低，企業(yè)間競爭加劇，競爭效應(yīng)增強，有助于激發(fā)企業(yè)活力；第（6）列的估計結(jié)果顯示，HHI 與三重差分項的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著，且符號相反。上述結(jié)論表明，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策實施后，大批企業(yè)入駐開發(fā)區(qū)，并在區(qū)內(nèi)形成集聚效應(yīng)，導(dǎo)致企業(yè)間競爭的加劇。而處于競爭環(huán)境下的企業(yè)為獲取更多生存空間，不得不提升自己的生產(chǎn)效率，以實現(xiàn)更加長遠的發(fā)展。由此進一步證明了，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施將帶動企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

（二）異質(zhì)性檢驗

考慮到我國開發(fā)區(qū)的種類眾多，不同類型的開發(fā)區(qū)在發(fā)展目標和功能定位上也有較大差異，地理位置上的差異也會對估計結(jié)果造成不同程度的影響，因此仍需進一步對開發(fā)區(qū)的異質(zhì)性加以探討。除此之外，企業(yè)自身的所有制形式、規(guī)模大小以及生命周期等因素，也會影響其對于政策的反應(yīng)程度，所以對于企業(yè)自身異質(zhì)性的考察也有待展開。

1. 開發(fā)區(qū)異質(zhì)性分析。第一，類型異質(zhì)性。本文依據(jù)行政級別和目標定位，對開發(fā)區(qū)進行橫向和縱向的劃分，按照縱向分類可以將開發(fā)區(qū)分為國家級開發(fā)區(qū)和省級開發(fā)區(qū)；在國家級開發(fā)區(qū)內(nèi)部可以進行橫向分類，分為經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)和高新技術(shù)開發(fā)區(qū)。第二，區(qū)位異質(zhì)性。由于早期建立的開發(fā)區(qū)多位于沿海地區(qū)，隨著政策的推廣才逐漸從沿海向內(nèi)陸擴展，可見區(qū)位條件是影響開發(fā)區(qū)規(guī)劃的重要因素。那么區(qū)位條件的差異是否會影響政策實施的效果，便是本文進一步探討的問題，本文將樣本劃分為沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)，若企業(yè)于沿海開發(fā)區(qū)①經(jīng)營則作為處理組取1，其余作為對照組取0。

表5 中（1）（2）列展示了縱向分類的估計結(jié)果。國家級開發(fā)區(qū)內(nèi)經(jīng)營的企業(yè)受政策影響更大，其估計系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正，而省級開發(fā)區(qū)的估計結(jié)果并不顯著，說明國家級開發(fā)區(qū)帶來的政策效應(yīng)要顯著優(yōu)于省級開發(fā)區(qū)。其原因可能在于：第一，由于兩類開發(fā)區(qū)的治理結(jié)構(gòu)和管理模式不盡相同，導(dǎo)致了二者在優(yōu)惠政策和投資審批權(quán)限上存在較大差異，從而導(dǎo)致企業(yè)在不同級別的開發(fā)區(qū)內(nèi)發(fā)展狀況相距甚遠。第二，級別更高的開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)量也更多，相互之間的競爭也更加激烈，企業(yè)迫于競爭壓力不得不主動提升各自的全要素生產(chǎn)率，以獲得更多競爭優(yōu)勢。第三，由于部分省級開發(fā)區(qū)在發(fā)展模式和扶持政策上未能做到因地制宜，僅僅是對國家級開發(fā)區(qū)模式的簡單復(fù)刻，導(dǎo)致區(qū)內(nèi)企業(yè)未能及時獲得外部支持，從而無法實現(xiàn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升（吳敏和黃玖立，2017）。

表5 中第（3）（4）列展示了橫向分類的估計結(jié)果，反映了在國家級開發(fā)區(qū)中經(jīng)開區(qū)與高新區(qū)的設(shè)立對于企業(yè)的影響。二者的估計系數(shù)均為正向顯著，表明經(jīng)開區(qū)與高新區(qū)的設(shè)立均顯著提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。通過系數(shù)的對比可知，經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)的政策效應(yīng)略強于高新技術(shù)開發(fā)區(qū)。表5 中第（5）列顯示，企業(yè)在沿海地區(qū)的開發(fā)區(qū)內(nèi)經(jīng)營時生產(chǎn)率提升效果更好，表明沿海地區(qū)實施的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策效果更佳。在區(qū)位優(yōu)勢的加持下，企業(yè)將在沿海開發(fā)區(qū)內(nèi)獲得更高效的發(fā)展。綜上所述，對于企業(yè)而言，進入開發(fā)區(qū)經(jīng)營是更為明智的選擇，且國家級開發(fā)區(qū)、經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)以及沿海地區(qū)開發(fā)區(qū)的建立，在提高企業(yè)生產(chǎn)效率方面具有突出的效果。

2．企業(yè)異質(zhì)性分析。從上述分析中可知，開發(fā)區(qū)類型的異質(zhì)性會給企業(yè)全要素生產(chǎn)率帶來不同程度的影響。然而，此前的討論均忽視了企業(yè)自身的特征差異，若不對企業(yè)本身的條件加以界定，則無法獲得有效的估計結(jié)果。因此，本文通過對企業(yè)所有制形式、企業(yè)規(guī)模以及企業(yè)生命周期進行劃分，來觀測異質(zhì)性企業(yè)是如何對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策作出反應(yīng)的。表6 中第（1）列展示了不同所有制企業(yè)受主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策影響的結(jié)果，其中將國有企業(yè)作為處理組（SOE=1），將非國有企業(yè)作為對照組（SOE=0），對交互項（Treat_ic×Lead_ij×Post_it×Soe_it）進行估計，結(jié)果顯示國有企業(yè)受政策影響后，全要素生產(chǎn)率的提升程度大于非國有企業(yè)，表明產(chǎn)權(quán)形式的差異影響了企業(yè)受主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策影響的結(jié)果。第（2）列展示了企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性檢驗的結(jié)果。對交互項（Treat_ic×Lead_ij×Post_it×Size_it）進行估計可知，企業(yè)規(guī)模的差異也會影響政策實施效果，規(guī)模越小的企業(yè)受政策影響越明顯，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升更多。第（3）列展示了企業(yè)在不同生命周期受政策影響的結(jié)果。根據(jù)企業(yè)成立時間的長短，將其劃分為成長期和初生期企業(yè)，成立時間超過15年的定義為成長期企業(yè)，取值為1，否則定義為初生期企業(yè)，取值為0。結(jié)果顯示，交互項（Treat_ic×Lead_ij×Post_it×Life_it）的估計系數(shù)顯著為正，表明成長期企業(yè)在主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的影響下，企業(yè)生產(chǎn)效率的提升效果更加明顯。

（三）溢出效應(yīng)檢驗

上文中三重差分估計結(jié)果表明，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施，在推動開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)發(fā)展的同時，也對區(qū)外同行業(yè)企業(yè)造成了負向影響。為解釋這一現(xiàn)象成因，本文對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的溢出效應(yīng)進行檢驗，通過考察開發(fā)區(qū)外的同行業(yè)企業(yè)在政策實施前后的差異，判斷它們是否受到了開發(fā)區(qū)負向溢出效應(yīng)的影響。

此處定義了一個用于識別開發(fā)區(qū)所在地轄區(qū)外同行業(yè)企業(yè)的虛擬變量（Outside）。在剔除開發(fā)區(qū)內(nèi)的企業(yè)樣本的基礎(chǔ)上，對剩余不在開發(fā)區(qū)內(nèi)經(jīng)營的企業(yè)加以識別，若“某企業(yè)屬于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，且所在市（縣）中已設(shè)立開發(fā)區(qū)”，則將其作為處理組取1，其余企業(yè)作為對照組取0。本部分仍使用“漸進式”回歸方法進行估計。隨后將企業(yè)全要素生產(chǎn)率對該虛擬變量（Outside_ij×Post_it）進行回歸，估計結(jié)果如表7 所示。無論是否加入控制變量，溢出效應(yīng)回歸結(jié)果均為負向顯著，表明主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策實施后，開發(fā)區(qū)外同行業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平呈顯著下降趨勢，即該政策具有負向溢出效應(yīng)。

（四）內(nèi)生性檢驗

為解決由遺漏變量和反向因果造成的內(nèi)生性問題，本文提出以下幾種解決辦法。第一，考慮到企業(yè)績效水平不僅能夠用于評估開發(fā)區(qū)的政策效應(yīng)，亦會影響開發(fā)區(qū)對于區(qū)內(nèi)企業(yè)的選擇，因此模型中可能存在由反向因果造成的內(nèi)生性問題。為解決該問題，本文參考了余淼杰等（2017）的檢驗方法，將1992-2002 年間設(shè)立的36 個國家經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)作為研究對象，重點考察在外生的政策沖擊之下，開發(fā)區(qū)內(nèi)企業(yè)經(jīng)營績效的真實變化情況。此階段恰逢我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌期，推進開發(fā)區(qū)建設(shè)的主要目標在于進一步實現(xiàn)擴大開放。因此，自1992 年起，我國開發(fā)區(qū)的選址不再局限于沿海地區(qū)，逐漸實現(xiàn)了由沿海向內(nèi)陸、向省會城市以及全國重點城市的拓展。本輪批準設(shè)立的開發(fā)區(qū)在選址上具有較強的外生性，均處在行政級別相當、地理位置相近的區(qū)域，地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)不再作為關(guān)鍵指標影響開發(fā)區(qū)的設(shè)立，因此可以有效解決開發(fā)區(qū)的內(nèi)生性問題。表8 第（1）列展示了1992-2002年間設(shè)立的開發(fā)區(qū)對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響程度。結(jié)果表明，在內(nèi)生性問題得以解決后，開發(fā)區(qū)政策的實施仍能顯著提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，即基準回歸結(jié)果穩(wěn)健可靠。

第二，為修正樣本選擇性偏誤，本文參考了吳一平和李魯（2017）、石大千（2018）的研究，使用基于傾向得分匹配的雙重差分模型（PSM-DID），對開發(fā)區(qū)的政策效應(yīng)進行檢驗。由于開發(fā)區(qū)批準設(shè)立時間存在差異，因此單一時點的匹配方法不適用于本文的研究，此處使用逐年匹配的方法，對于2000-2019 年間的每個年份，基于近鄰匹配1：1 確定權(quán)重，并采用Logit 模型分別估計傾向性得分，再將各年份匹配結(jié)果匯總，以獲得本文所需的匹配結(jié)果。匹配過程中使用的協(xié)變量包括：企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)杠桿率（Leverage）、現(xiàn)金流量（Cashflow）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）。上述協(xié)變量控制了企業(yè)的規(guī)模及盈利情況，將盈利水平相當?shù)钠髽I(yè)進行了匹配，以達到緩解樣本選擇偏誤的目的。在進行PSM-DID 估計前，需要提前檢驗傾向得分匹配結(jié)果是否滿足共同支撐假設(shè)。由附表2 和附圖2 可知，協(xié)變量偏差值的絕對值均小于5%，匹配后的處理組與對照組不存在顯著差異，匹配結(jié)果較為理想，可用于進行下一步的雙重差分檢驗。表8 第（2）列中PSM-DID 的回歸結(jié)果表明，對匹配后的樣本進行估計，能夠獲得比基準回歸更加顯著的結(jié)果。表明在排除了企業(yè)規(guī)模和盈利能力的干擾后，開發(fā)區(qū)對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果仍然穩(wěn)健且顯著。

第三，考慮到開發(fā)區(qū)在設(shè)立之初，可能會形成一定的篩選機制，以吸引生產(chǎn)效率更高、經(jīng)營績效更好的企業(yè)入駐，本文為緩解由于此類問題造成的估計結(jié)果偏誤，將部分開發(fā)區(qū)建立之前的企業(yè)作為處理組進行回歸。觀察此類不受開發(fā)區(qū)篩選機制影響的企業(yè)，在開發(fā)區(qū)建立后經(jīng)營績效的變化情況。統(tǒng)計結(jié)果顯示，在3 626 家上市公司樣本中，共有1 093 家企業(yè)的成立時間，早于其所在開發(fā)區(qū)設(shè)立的時間，占比超過總樣本量的30%。表8 第（3）列的估計結(jié)果也顯示，這些先于開發(fā)區(qū)存在的企業(yè)，在受到開發(fā)區(qū)政策影響后，生產(chǎn)效率出現(xiàn)了顯著的提升。此結(jié)論進一步證實，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況的改善，主要是受到了開發(fā)區(qū)政策的影響，政策優(yōu)惠在其中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，并非是由于企業(yè)本身績效水平較好而獲得開發(fā)區(qū)青睞。該結(jié)論再次印證了鄭江淮等（2008）的研究結(jié)論，即企業(yè)向開發(fā)區(qū)集聚是在政府優(yōu)惠政策推動下產(chǎn)生的結(jié)果，并非開發(fā)區(qū)通過篩選機制主動選擇出的結(jié)果。

六、結(jié)論與政策啟示

本文基于2000-2019年滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)，從開發(fā)區(qū)設(shè)立的準自然實驗入手，以開發(fā)區(qū)設(shè)立之初選定的“主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)”作為產(chǎn)業(yè)政策變量，運用三重差分法剝離開發(fā)區(qū)建設(shè)造成的區(qū)域性影響，重點關(guān)注開發(fā)區(qū)設(shè)立作為產(chǎn)業(yè)政策，對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的凈影響。在研究過程中，本文構(gòu)建了一個由開發(fā)區(qū)、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)與企業(yè)三個虛擬變量組成的交互項，將其作為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策虛擬變量納入回歸，以此來評估產(chǎn)業(yè)政策的實施效果。

研究結(jié)果表明：第一，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施，有效提升了開發(fā)區(qū)內(nèi)相關(guān)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，表明產(chǎn)業(yè)政策能夠拉動企業(yè)績效的增長。第二，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策主要通過提供政府補貼、放松信貸約束等手段，在開發(fā)區(qū)內(nèi)形成“政策效應(yīng)”，以此提高了對相關(guān)企業(yè)的政策吸引力，帶動了更多企業(yè)向區(qū)內(nèi)集聚。同時又通過“集聚效應(yīng)”在區(qū)內(nèi)營造競爭環(huán)境，搭建良好的競爭平臺，迫使企業(yè)在競爭中不斷提升自身的生產(chǎn)效率。第三，該政策對于開發(fā)區(qū)外的同行業(yè)企業(yè)造成了負向溢出，在一定程度上抑制了周邊產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，未能給當?shù)禺a(chǎn)業(yè)帶來普惠性影響。第四，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施效果因開發(fā)區(qū)類型而異，國家級開發(fā)區(qū)的政策實施效果要強于省級開發(fā)區(qū)，經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)對于企業(yè)的影響要勝過高新技術(shù)開發(fā)區(qū)，沿海開發(fā)區(qū)比內(nèi)陸開發(fā)區(qū)受政策影響更顯著。第五，企業(yè)自身的異質(zhì)性也會影響主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的實施效果，國有企業(yè)相較于非國有企業(yè)受政策影響更顯著，小規(guī)模企業(yè)在政策影響下生產(chǎn)率提升效果更明顯；成長期企業(yè)比初生期企業(yè)更易受到主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)政策的影響。

根據(jù)上述結(jié)論，可以得到以下啟示：第一，為保障區(qū)域經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，政府可以在后續(xù)建設(shè)中，對開發(fā)區(qū)定期進行考察整頓，對布局不合理的開發(fā)區(qū)加以規(guī)范，合并周邊重復(fù)建設(shè)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，并及時調(diào)整開發(fā)區(qū)的覆蓋范圍。第二，在充分利用政策效應(yīng)優(yōu)勢進行建設(shè)的同時，開發(fā)區(qū)還應(yīng)實施重點推進，對發(fā)展較好的轄區(qū)保持關(guān)注，在區(qū)域協(xié)同發(fā)展的過程中形成示范效應(yīng)，積極帶動其他各類開發(fā)區(qū)的共同發(fā)展。第三，對于省級開發(fā)區(qū)的建設(shè)仍有待進一步規(guī)范，各地需因地制宜、對癥下藥，不能簡單復(fù)制國家級開發(fā)區(qū)的發(fā)展模式。只有在合理規(guī)范的管轄下，省級開發(fā)區(qū)內(nèi)的企業(yè)才能實現(xiàn)競爭力的提升。第四，開發(fā)區(qū)建設(shè)過程中，不僅要注重對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的扶持，也應(yīng)當兼顧開發(fā)區(qū)外的同行業(yè)企業(yè)，使區(qū)內(nèi)企業(yè)的示范效應(yīng)擴散到區(qū)外，發(fā)揮正向的帶動作用，只有在相互促進的前提下，才能實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。第五，為適應(yīng)新時期的新發(fā)展格局，開發(fā)區(qū)也應(yīng)確立全新的發(fā)展目標，制定順應(yīng)當前形勢的發(fā)展戰(zhàn)略，有針對性地為園區(qū)內(nèi)企業(yè)提供發(fā)展幫助，及時調(diào)整發(fā)展政策、補齊政策短板。在未來發(fā)展中，開發(fā)區(qū)可能面臨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、新舊動能轉(zhuǎn)換等諸多挑戰(zhàn)，但也因創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略而具備新的機遇。只有積極應(yīng)對新挑戰(zhàn)，并努力把握新機遇，才能促使開發(fā)區(qū)實現(xiàn)新的跨越。