國家級新區建設與企業全要素生產率
——基于中國上市公司數據的分析

惠獻波

（河南財政金融學院，河南 鄭州 451464）

一、引言

改革開放以來，中國工業化和城市化進程快速推進，在發展型政府制度框架下，中國經濟持續快速增長，創造了舉世矚目的“中國奇跡”。然而，以高污染、高排放、高能耗為代價的經濟發展模式，給生態環境造成了巨大壓力。因此，如何加快新舊動能轉換，提高資源配置效率，全面實現經濟高質量發展，已成為新常態下中國經濟亟待解決的重大問題之一。

作為區域經濟發展的重要空間載體，國家級新區在促進經濟增長過程中具有不可替代的作用。國家級新區是中國創新密集區域的典型代表，相比于一般功能區域，其擁有較高的行政層級、更大的權限和探索空間，是新時期重構城市空間架構、城市權力結構的重要載體。國家級新區承載了眾多國家創新核心戰略，部分國家級新區還被賦予了創新引領的特殊使命，被直接定位為區域經濟增長極。國家級新區不僅肩負著為深化改革開墾“試驗田”、培育經濟“增長極”的重任，還承擔著深化改革和擴大開放探索新路徑、積累新經驗的責任。那么，國家級新區政策對經濟的促進作用能否在微觀層面上體現出來，進一步提升域內企業的全要素生產率，亟需科學評判與客觀精確分析，這些問題的研究對有效釋放國家級新區政策效用，最終形成新的聚集效應具有重要的理論意義與現實價值。

國家級新區自設立以來，得到了學者們的廣泛關注。學者們普遍認為國家級新區是中國新一輪改革開放的排頭兵，是科技創新高地與經濟增長的重要引擎。曹清峰(2020)實證檢驗了國家級新區的設立對城市經濟增長的影響，結果發現，國家級新區政策的實施能夠持續帶動了區域經濟增長達七年之久[1]。郭松洋(2020)認為國家級新區成立對屬地省份經濟增長具有正向、顯著激勵作用，且存在1～2年的政策預期效應，并且隨著時間的不斷延續，顯著性水平與影響效應逐漸增強[2]。郭志儀等(2020)認為國家級新區政策對省域全要素生產率變遷具有正向影響，然而國家級新區的擴散效應仍處于初期階段，政策影響顯著性不高[3]。張平淡、袁浩銘(2018)從“五化”協同的視角，對國家級新區的帶動效應進行了實證性研究，結果發現，國家級新區設立能夠顯著提升城市經濟發展水平[4]。范巧、王成綱(2017)實證檢驗了重慶兩江新區對重慶市的區、縣經濟發展的輻射帶動作用，認為其帶動效應主要受當地消費水平、城鎮化率、財政投入等因素的影響[5]。

雖然現有文獻對國家級新區發展做出了有意義的探索，但是由于國家級新區成立時間較晚，多數文獻研究重點主要集中在國家級新區宏觀效應方面，鮮有文獻研究過國家級新區對企業全要素生產率(TFP)的影響。國家級新區屬于綜合型的經濟功能區，是中國改革開放的“窗口”和“試驗田”。因此，研究國家級新區設立對企業全要素生產率的影響效應，對進一步探索深化改革、擴大開放新路徑，培育新的經濟增長極具有十分重要的理論意義與實踐價值。

二、理論分析

企業作為微觀經濟的主體，是經濟發展的重要參與者和行動者，在實現中國經濟高質量發中發揮著至關重要的作用。對于企業而言，國家級新區對企業的微觀效應主要有以下三點。

1.政策效應

為了吸引企業入駐，國家級新區為企業生產經營行為提供良好的“硬件”環境的同時，也為企業成長創造良好的“軟環境”，入駐國家級新區就意味著擁有并享受各項優惠政策的權利。一方面，對于入駐國家級新區的企業而言，政府部門給予企業的財政補貼、稅收優惠等誘人的“政策租金”，對緩解企業融資約束困境，提升企業獲取未來資源的水平，開展設備更新、技術更新等再投資活動具有正向促進作用。另一方面，政府會通過金融契約激勵和監管模式的創新，引導金融資源向國家級新區內流動，緩解借貸雙方信息不對稱難題，強化企業融資能力，從而破解金融資源錯配、“融資歧視”等問題。

2.集聚效應

國家級新區的設立為企業高質量發展提供了政策、資金與人才支持，促進了資本、勞動力和企業主體一定區域內的轉遷移、集聚與重構。首先，國家級新區可以促使各種資源要素在特定區域內的集聚，國家級新區擁有豐富的創新資源，可以間接引導高素質人才、引進先進技術和設備向國家級新區內流動，形成較強的集聚經濟。企業集聚可以帶來原材料和產品市場、勞動力池共享與知識和技術的溢出，不僅有助于區域內企業降低獲取資源的難度和費用，還有利于同行業間開展激烈競爭，全面提高資源利使用效率。其次，國家級新區內企業大多是產業鏈上下游關聯企業，不僅降低了生產要素的購買成本，還通過專業化分工提高了企業生產效率。

3.競爭效應

在吸引大量企業入駐形成規模集聚的同時，國家級新區的設立也強化了企業與企業之間的競爭。首先，國家級新區內企業形成的優勝劣汰機制更有利于合理配置資源，引導資源從創新能力不足的企業流向較高效率的優質企業。其次，良性競爭機制利于企業之間持續的相互比較，可以促進企業之間相互借鑒學習、互通有無，從而形成微觀的同群效應與宏觀的規模效應。

三、研究設計

1.數據來源

（1）國家級新區數據

文章數據源于歷年《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》。文章選取2008—2020年作為樣本區間，主要原因在于：第一，在2005年以前，中國城市行政區規劃經歷了調整，可能會對實證結果造成影響；第二，上海浦東新區和天津濱海新區批復設立時間較早，其發展目標與重心與區域企業高質量發展的關注度并不高，為加強樣本城市處理組與控制組之間的可比性，剔除了上海浦東新區、天津濱海新區的樣本；第三，2007年新會計準則實施后，中國上市公司的研發投入等相關信息才開始向社會披露。

（2）企業數據

上市公司基本特征、財務特征等數據來源于國泰安數據庫與萬得數據庫。為了提高數據質量，對樣本數據進行了如下處理：一是剔除金融類公司、資不抵債公司、股票受證監會特別處理的上市公司年度樣本；二是剔除上市時間不滿一年的企業；三是剔除主要變量嚴重缺失的樣本公司；四是為避免異常值對實證分析結果的影響，運用Winsor2命令所有連續變量進行了1%和99%雙側縮尾處理，最終共獲得18706個公司年度觀測樣本。

2.模型選取

國家級新區設立時間存在先后之分，是一個漸進的過程，而傳統多期雙重差分模型(DID)一般要求政策發生點為同一時間，故采用非一致政策節點的多期雙重差分模型來識別國家級新區對企業全要素生產率的凈效應，具體模型如下所示：

其中，yit表示企業全要素生產率，如果某城市i在第t年獲批設立國家級新區，那么，此城市i在第t年及其后年份中的DIDit=1，否則DIDit=0。β1為文章所關注的核心，如果β1值顯著為正，則表示國家級新區政策能夠顯著提升企業全要素生產率。controlit為公司年齡(Age)、公司規模(Size)等反映公司及地區特征的一系列控制變量；λi為企業固定效應；Vt為年份固定效應；εit為殘差項。

（1）被解釋變量

企業全要素生產率(TFP)。基于此，文章借鑒魯曉東、連玉君(2012)思路[6]，以OP法(Olley-Pakes)法測算的企業全要素生產率進行基礎回歸，以LP法(Levinsohn-Petrin)測算的企業全要素生產率做穩健性檢驗。

（2）控制變量

參照已有文獻的做法，文章選取如下8個變量為控制變量：公司年齡(Age)、公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、資產收益(Roa)、營業收入增長率(Growth)、企業現金流(Cash)、股權集中度(share)、地區經濟發展水平(Develop)。

四、實證結果及分析

1.基準回歸結果分析

國家級新區政策的實施對企業全要素生產率(TFP)影響凈效應如表1所示。表1第(1)列只檢驗了解釋變量的影響，表1第(2)列是在第(1)列基礎上，控制了地區固定效應、企業固定效應和時間固定效應的估計結果。第(3)列則在第(2)列的基礎上，加入控制變量的實證檢驗結果。

由表1檢驗結果可以看出，國家級新區政策的實施能夠顯著提升企業全要素生產率。此外，控制變量方面，顯著性和符號方向與現有文獻基本一致。

表1基準回歸結果

2.識別假定條件檢驗

平行趨勢假定是DID估計量無偏的關鍵假設，即國家級新區政策未實施之前，實驗組和控制組的企業全要素生產率(TFP)應具有相同的時間趨勢。為此，文章運用事件分析法(Event Study)進行平行趨勢檢驗。具體而言，將式(1)中的DID換成表示國家級新區設立前(國家級新區設立之后)若干年的啞變量，其他因變量含義不變，估計方程如下：

其中，Ds是國家級新區設立年份的啞變量，s取負數表示國家級新區設立之前s年，正數表示國家級新區設立后s年。由于國家級新區批準設立前的時期較長，文章以國家級新區設立當年為中心，考察了政策實施前四年、后五年的動態效應。結果如圖1所示，可以看出，在國家級新區批準設立前，企業全要素生產率不存在顯著性差異，在國家級新區批準設立后，企業全要素生產率差異明顯，滿足平行性假定。

圖1國家級新區設立的動態效應——平行趨勢檢驗

3.穩健性檢驗

（1）更換被解釋變量測度方法

文章參考王修華等(2021)[7]的做法，使用LP法對企業全要素生產率進行重新測算，回歸結果如表2第(1)列所示，可以看出，國家級新區政策依然可以顯著提升企業全要素生產率，這與表1的回歸結果一致，這表明文章核心結論不受被解釋變量測算方法的影響。

（2）排除其他政策干擾

除了受國家級新區設立影響外，企業全要素生產率還會受到其他國家層面政策的影響，如自由貿易試驗區設立、國家綜合配套改革試驗區政策等。為了排除這些區位導向性政策的影響，文章在基準回歸模型中加入自由貿易試驗區、國家綜合配套改革試驗區兩個虛擬變量，以增加回歸結果的準確性。在式(1)基礎上構建如下方程：

式(3)中DID1與DID2分別表示國家綜合配套改革試驗區與自由貿易試驗區政策變量，如果某城市在第t年獲批國家綜合配套改革試驗區，則在第t年及之后的年份中，DID1=1，否則，DID1=0；同樣，如果某城市在第t年獲批自由貿易試驗區，則在第t年及之后的年份中，DID2=1，否則，DID2=0。

估計結果如表2第(2)列～第(4)列所示，可以看出，不論是加入自貿區虛擬變量，還是加入國家綜合配套改革試驗區虛擬變量，國家級新區設立均可以顯著提升企業全要素生產率，即企業全要素生產率提升確實是由國家級新區政策實施導致的，而非其他政策帶來的影響。

五、異質性分析

1.外部環境異質性

（1）區位條件

對疆域遼闊的中國而言，區域經濟發展不平衡、不充分問題十分突出，區位條件是影響企業全要素生產率增長的關鍵因素，那么國家級新區政策對企業全要素生產率影響是否具有區域性差異？為此，根據區域位置不同，文章將樣本企業注冊地分為兩大類別，即東部地區和中、西部地區，并根據公式(1)構建如下擴展模型：

其中，cityposition代表城市區位分類變量；β1用于識別國家級新區微觀經濟效應；當國家級新區位于東部地區時，設定East=1，Mid-west=0，當國家級新區位于中、西部地區時，設定East=0，Mid-west=1。

回歸結果如表3第(1)列、第(2)列所示，由表3第(1)列、第(2)列可知，在中、西部地區，國家級新區政策的實施顯著提升了企業全要素生產率；在東部地區，國家級新區政策效應沒有通過顯著性檢驗。可能的解釋是：在中、西部地區，國家級新區政策更多扮演的是“雪中送炭”角色，國家級新區設立對企業全要素生產率的促進效應處在上升階段，尚未達到門檻上限，邊際效應遞增趨勢明顯；在東部地區，國家級新區政策的實施則更多屬于“錦上添花”，其對企業全要素生產率的帶動效應已達到門檻上限，邊際效應開始呈現遞減趨勢。

（2）城市行政等級

不同行政等級的城市發展潛力差異巨大，文章需驗證國家級新區政策效應因所處城市的級別不同是否存在明顯差異。為此，文章引入主要城市(major)和一般城市(general)兩個虛擬變量，其中，主要城市是指直轄市、省會城市和副省級城市，根據公式(1)構建如下擴展模型：

其中，β1用于識別在不同行政等級城市設立的國家級新區對企業全要素生產率的帶動效應；grade代表城市等級分類變量；當樣本企業位于主要城市國家級新區內時，設定major=1、general=0，當樣本企業位于一般城市的國家級新區內時，設定major=0、general=1。

回歸結果如表3第(3)列、第(4)列所示，由表3第(3)列、第(4)列可知，在低行政等級城市，國家級新區政策能夠顯著提升企業全要素生產率，在高行政等級城市，國家級新區政策效應沒有通顯著性檢驗。可能的原因是高行政等級城市（如上海等直轄市）享受多項政策優惠條件，政策“疊羅漢”現象比較突顯，同樣的政策優惠，在高行政等級城市發揮的影響作用就會較小，從而弱化了國家級新區政策對企業全要素生產率的影響。

表3外部環境異質性檢驗結果

（3）市場發育程度

從理論方面來講，市場化程度較高的地區，信息不對稱程度較低、信貸資源配置效率較高，國家級新區政策與企業全要素生產率之間的關系也會受到地區市場化程度差異的影響，基于此，文章以王小魯等(2021)[8]編制的中國各省“要素市場發育指數”作為調節變量，引入國家級新區政策(DID)與要素市場發育指數(market)交互項，根據公式(1)構建如下擴展模型：

其中，marktet代表市場化指數變量；β1用于識別處于不同市場化程度的國家級新區對于企業全要素生產率的影響效應。

回歸結果如表3第(5)列所示，由表3第(5)列可知，交互項(DID×market)系數顯著為負，這表明在市場化程度較高的地區，國家級新區設立對企業要素生產率影響效應較小，市場化程度較高的國家級新區，市場環境比較完善，資源配置主要依靠市場發揮作用，國家級新區政策對企業全要素生產率影響力較小。

2.企業條件異質性

（1）產權性質

國有企業與非國有企業之間存在不平等的競爭已經是不爭的事實上，國有企業在信息獲取、信貸方面享有得天獨厚的優勢，擁有更多的融資渠道。然而，非國有企業遭受著不同程度的“所有制歧視”，其面臨著的貸款條件更為嚴苛。基于此，按照產權屬性，文章引入國家新區政策(DID)與企業產權性質(Poe)的交互項，根據公式(1)構建如下擴展模型：

其中，Poe代表企業產權性質，其中，Poe=1，代表國有企業，Poe=0代表非國有企業；β1用于識別國家級新區政策對于不同產權性質企業全要素生產率的影響效應。

回歸結果如表4第(1)列所示，可以看出，交互項(DID×Poe)系數在5%的統計水平上顯著為正，這意味著在國有企業中，國家級新區政策的實施對企業全要素生產率的影響更加顯著。

（2）企業規模

在公式(1)基礎上，文章構建如下擴展模型檢驗國家級新區政策對于不同規模企業的影響效應：

其中，Size代表企業規模；β1用于識別國家級新區政策對于不同規模企業全要素生產率的影響。

回歸結果如表4第(2)列所示，可以看出，交互項(DID×Size)系數顯著為正，這意味著國家級新區政策對較大規模企業影響程度更顯著。在實施優惠政策配置過程中，規模較大企業會受到政府部門與社會各界的關注與重點支持，更容易獲得來自政府部門的政策性紅利，顯著提升了大規模企業影響效應。

表4企業條件異質性檢驗結果

（3）企業生命周期

借鑒董曉芳、袁燕(2014)[9]兩位學者的研究思路，文章根據企業年齡(Age)將樣本企業劃分為三個階段：初創期（企業年齡1～6年）、成長期（企業年齡7～11年）和成熟期（企業年齡12年及以上）。同時，設置初創期(Cycle1)、成長期(Cycle2)、成熟期(Cycle3)三個虛擬變量，根據公式(1)構建如下擴展模型：

其中，Cycle代表樣本企業生命周期，當樣本企業處于初創期時，Cycle1=1，否則，Cycle1=0；當樣本企業處于成長期時，Cycle2=1，否則，Cycle2=0；當樣本企業處時成熟期時，Cycle3=1，否則，Cycle3=0；β1用于識別國家級新區政策對于不同生命周期企業的影響。

回歸結果如表4第(3)列、(4)列、(5)列所示。表4第(3)列、(4)列報告了初創期企業、成長期企業的回歸分析結果，可以看出，交互項(DID×Cycle1)、(DID×Cycle2)系數分別為0.03568、0.03692，且均在1%統計水平下通過了顯著性檢驗，這說明國家級新區政策的實施可以正向、顯著提升初創期企業、成長期樣本企業的全要素生產率。可能的解釋是：企業處于初創期時，其深受資源約束的困擾，對各類資源需求較大，國家級新區系列優惠政策是其獲取資源的重要渠道，決定了國家級新區設立能夠正向、顯著地提升全要素生產率。成長期企業處于快速擴張的階段，其不但不能放松新增投資，還要大量追加投資，仍然需要大量的人力、物力、財力等資源，因此，國家級新區的“政策效應”和“集聚效應”依舊發揮著正向、顯著的作用。表4第(5)列報告了成熟期企業的回歸結果，可以看出，交互項(DID×Cycle3)估計系數為正，但沒有通過顯著性檢驗，這說明國家級新區政策對成熟期企業沒有產生顯著性影響。成熟期企業業務已經成熟，市場份額與利潤來源也趨于穩定，不再面臨資本約束的困惑，受國家級新區政策的影響效果較弱。

六、機制分析

文章已經實證了國家級新區設立能夠顯著提升企業全要素生產率，那么國家級新區政策是如何提升企業全要素生產率的，其影響渠道與作用機理是什么？基于此，文章借鑒溫忠麟等(2004)[10]提出的中介效應模型，以政策效應、集聚效應、競爭效應作為中介變量進行回歸檢驗。

1.政策效應檢驗

文章從政府補貼(Subsidy)和稅收(Tax)兩方面度量國家級新區“政策效應”，具體來說，以企業獲得的“政府補助”作為衡量政府補貼的代理變量，以“所得稅費用－遞延所得稅”衡量企業應繳所得稅(Tax)并作為稅收的代變量。

檢驗結果如表5所示，其中，表5第(1)列、第(2)列報告了政府補貼機制的檢驗結果，由表5第(1)列可知，DID系數顯著為正，表明國家級新區設立能夠顯著地增加企業的政府補貼；表5第(2)列中，政府補貼(Subsidy)系數為正，且在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，這說明政府補貼(Subsidy)有助于提升企業全要素生率，DID系數為0.0257，較表1而言系數值有所降低，且在1%統計水平下通過了顯性檢驗，這說明財政補貼是國家級新區政策提升企業全要素生產率的影響機制之一。

表5第(3)列、第(4)列報告了稅收機制的檢驗結果，由表5第(3)列可知，DID系數為負，且在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，說明企業享受到了國家級新區提供的優惠的稅收政策，在表5第(4)列中，稅收(Tax)變量系數為負，且在1%統計水平下通過了顯性檢驗，DID系數為正，且在1%統計水平下通過了顯性檢驗，這表明雖說稅收水平對企業全要素生產率的增長具有明顯的抑制效應，然而，國家級新區政策明顯降低了企業應繳稅負，最終提高了企業全要素生產率，即稅收機制是國家級新區影響企業全要素生產率的作用機制之一。

表5政策效應估計結果

綜合表5的結果可知，國家級新區通過“政策效應”可以顯著提升企業全要素生產率。

2.集聚效應檢驗

國家級新區集聚效應主要表現在資源、創新人才集聚兩方面。參考蔡慶豐等(2021)[11]經驗，文章用樣本企業研發人員數量的自然對數(R＆D)作為人才資源集聚效應的代理變量，以企業年度新增融資額(ΔDebet)為資源集聚效應的代理變量，公式如下：

表6第(1)列～第(5)列報告了“集聚效應”機制的檢驗結果，由表6第(1)列、(3)列可知，DID的系數分別為0.0553、0.0208，且在1%的統計水平下通過了顯著性檢驗，這表明國家級新區政策的實施可以提升企業融資數額、增加研發人員數量。

表6第(2)、第(4)列可知，企業新增融資額(ΔDebet)和研發人員數量(R＆D)系數分別為0.0505、0.0188，且均在1%統計水平下通過了顯著性檢驗，這表明企業融資額和研發人員的增加有助于提升企業全要素生產率。

另外，參照林毅夫等(2018)[12]的研究思路，實證檢驗企業數量的自然對數(Firm)對企業全要素生產率的影響。回歸結果如表6第(5)列所示，可以看出，國家級新區內的企業數量對全要素生產率有正向、顯著的促進效應。因此，綜合表6的回歸結果可知，國家級新區的“集聚效應”顯著提升了企業全要素生產率。

3.競爭效應檢驗

文章構建赫芬達爾指數(HHI)衡量行業的競爭程度，赫芬達爾指數(HHI)值越大，說明行業壟斷程度越高，反之，則說明行業之間競爭程度較大。

表6第(6)、第(7)列報告了“競爭效應”機制的檢驗結果。以赫芬達爾指數(HHI)作為被解釋變量的回歸結果如表6第(6)列所示，DID系數顯著為負，表明國家級新區的設立加劇了企業之間的競爭程度。表6第(7)列報告了以企業全要素生產率作為被解釋變量的回歸結果，赫芬達爾指數(HHI)系數為負，未通過顯著性檢驗，說明企業之間競爭程度尚不足以對樣本企業的生存構成較大的“威脅”，未能形成有效“倒逼”機制。可能的解釋是，雖說行業競爭可以提高企業生產效率，但競爭程度過于激烈也可能會大幅度抬高生產要素價格，從而提升邊際成本。

表6集聚效應與競爭效應估計結果

七、結論及政策建議

文章將國家級新區設立視為一次自然實驗，選取2008—2020年中國上市公司的面板數據，在“反事實”框架下，運用多期雙重差分模型(Time-varying DID)，實證分析了國家級新區政策對企業全要素生產率(TFP)的影響效應及其作用機理。結果表明：第一，國家級新區設立對企業全要素生產率具有正向、顯著促進作用。第二，機制分析表明，國家級新區設立主要通過“政策效應”“集聚效應”提升企業全要素生產率。第三，異質性分析表明，國家級新區政策對企業全要素生產率的影響不僅與區位條件、市場發育程度等外部環境因素相關，還因企業產權歸屬、企業規模和成長周期不同而存在明顯差異。基于以上研究結論，文章提出以下三點政策建議：

第一，重視國家級新區核心戰略定位。進一步深化體制機制改革，破解制約經濟發展的制度障礙，全力推進供給側結構性改革，加速產業結構優化升級，推動企業高質量發展。

第二，完善國家級新區空間布局。針對不同區域、不同行政等級分類指導、精準施策，向等級較低的中西部地區逐步傾斜，打造“專精特新”的特色產業集群。與此同時，不斷探索國家級新區創新發展新路徑和新模式，推動科學技術快速產業化，全面提升企業全要素生產率。

第三，強化國家級新區的“政策效應”“集聚效應”。國家級新區對企業全要素生產率的最終效果是“政策效應”“集聚效應”的綜合，因此，在國家級新區建設中，要立足自身功能定位，依據區域資源稟賦和環境消納能力，積極開展創新研發、關鍵技術轉移等工作，形成更大規模的產業集聚，開展良性競爭,促進企業均衡、高質量發展。