服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響研究

[中圖分類號]F752.68；F121.3 [文獻標識碼］A

引言

推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級、促進產(chǎn)業(yè)邁向全球價值鏈中高端，是建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系、培育新質(zhì)生產(chǎn)力的必由之路，為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、推進高質(zhì)量發(fā)展起錨定向。當前，以科技服務、信息服務、金融服務等為代表的現(xiàn)代服務業(yè)創(chuàng)新十分活躍，并在數(shù)字技術的作用下不斷涌現(xiàn)出平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟等新業(yè)態(tài)新模式，成為支撐產(chǎn)業(yè)體系現(xiàn)代化、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的戰(zhàn)略重點。與此同時，推進高水平對外開放，創(chuàng)新服務貿(mào)易發(fā)展機制，以國內(nèi)大循環(huán)吸引全球資源要素，成為構建優(yōu)質(zhì)高效的服務業(yè)新體系的重要戰(zhàn)略和關鍵部署。在此背景下，不斷涌現(xiàn)的服務貿(mào)易新業(yè)態(tài)、新模式作為牽引優(yōu)質(zhì)服務、技術、知識與信息跨區(qū)域流通配置的重要驅(qū)動力，將對生產(chǎn)、投資、消費等諸多領域產(chǎn)生沖擊和影響。那么，一個重要且亟待解答的問題是，中國政府持續(xù)推進的服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展會影響區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構轉(zhuǎn)型升級嗎？

與本文研究主題相關的文獻主要有三類：（1）有關服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點的研究。理論方面，現(xiàn)有文獻主要圍繞服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點的政策梳理、發(fā)展困境以及推進思路展開研究[1]。應用方面，實證檢驗服務貿(mào)易創(chuàng)新試點政策效應的研究較少，主要集中在對服務企業(yè)效率[2]、綠色創(chuàng)新[3]、FDI質(zhì)量[4]和數(shù)字全球價值鏈融入[5]等影響效應的探討；（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響因素研究。近年來，已有不少國內(nèi)外學者對影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的因素進行深入研究，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新[6、金融發(fā)展[7]、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展[8]、對外直接投資[9]和全球價值鏈[10]等因素對產(chǎn)業(yè)升級有積極的推動作用。此外，亦有部分文獻從國家產(chǎn)業(yè)、區(qū)域和發(fā)展戰(zhàn)略等政策入手，評估各類政策的產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級效應。韓永輝等（2017）[11]通過識別與產(chǎn)業(yè)相關的地方性政府規(guī)章和法規(guī)，構建產(chǎn)業(yè)政策變量，明確了其在促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構合理化與高度化方面的重要作用。聶飛（2019）[12]、李曉鐘和葉昕（2021）[13]分別從制造業(yè)與區(qū)域產(chǎn)業(yè)的角度，驗證了自貿(mào)試驗區(qū)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的政策效應；（3）服務業(yè)開放對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級促進效應的研究。現(xiàn)有文獻傾向于肯定服務業(yè)開放對產(chǎn)業(yè)結(jié)構轉(zhuǎn)型升級的推動作用，“服務貿(mào)易的產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級效應”已基本得到共識。理論研究方面，夏杰長等（2020）[14]通過跨國比較揭示了服務業(yè)開放驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的理論機制，并提出制度型開放路徑。實證研究方面，姚戰(zhàn)琪（2019）[15]基于省級面板數(shù)據(jù)證實服務業(yè)開放通過就業(yè)與資本效應推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構高級化。

上述文獻為本文的研究提供了重要啟示，從研究現(xiàn)狀看，服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點和產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級是近年學術研究的兩個重要領域，但鮮有文獻探討服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響。這與中國經(jīng)濟進人高質(zhì)量發(fā)展階段、對外開放水平不斷提升、服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點廣泛開展的現(xiàn)實背景是不符的。因此本文在研究視角上，實證檢驗試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的因果效應，為服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級間的關系提供理論支撐；理論機制上，從人力資本、技術創(chuàng)新和資本積累三方面進行機制分析，深化了試點政策效應的作用機理研究；政策啟示上，對試點政策的批次效應和動態(tài)效應進行了檢驗，為試點建設提供來自現(xiàn)實層面的經(jīng)驗證據(jù)。

一 理論分析與研究假設

2016年，隨著商務部提出的《服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點方案》獲國務院批準，我國15個省（區(qū)、市）展開了為期兩年的服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點建設工作，后又在2018年和2020年陸續(xù)批準開展試點深化與全面深化方案，旨在探索打造服務貿(mào)易創(chuàng)新高地的支撐政策、激勵機制、管理系統(tǒng)與監(jiān)督模式，全力優(yōu)化營商環(huán)境，促進外貿(mào)結(jié)構優(yōu)化和創(chuàng)新發(fā)展。截至目前，試點方案提出的8項探索任務和122項具體舉措落地率超過 90% ，商務部相關數(shù)據(jù)表明，在服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策紅利與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動下，我國服務貿(mào)易規(guī)模持續(xù)快速增長，貿(mào)易結(jié)構持續(xù)優(yōu)化，試點政策已獲得明顯成效。服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策通過制度賦能、技術創(chuàng)新與模式變革，推動服務業(yè)量質(zhì)齊升，直接促進第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，驅(qū)動生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)深度融合，進而對經(jīng)濟結(jié)構優(yōu)化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生重要影響。具體表現(xiàn)在：

（1）市場開放機制激活要素配置效率。試點地區(qū)遵循擴大服務業(yè)雙向開放力度的方針，“構建有利于服務貿(mào)易自由化便利化的營商環(huán)境”，積極促進各要素跨境流動；推出開放便利舉措，探索完善服務貿(mào)易市場準入規(guī)則，有序推進服務貿(mào)易對外開放，促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構的升級[15]，既直接推動了服務業(yè)規(guī)模擴張與效率提升，又通過產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應向制造業(yè)滲透，加速“服務型制造”轉(zhuǎn)型，推動第二、三產(chǎn)業(yè)協(xié)同升級。

（2）數(shù)字技術賦能催生產(chǎn)業(yè)融合新形態(tài)。政策要求試點地區(qū)大力發(fā)展數(shù)字貿(mào)易，完善數(shù)字貿(mào)易政策，依托數(shù)字技術拓展服務貿(mào)易新業(yè)態(tài)。“推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進制造業(yè)服務業(yè)深度融合”，同時促進中外技術研發(fā)合作，對“兩頭在外”服務貿(mào)易的中間投入提供政策支持，推動傳統(tǒng)領域轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術滲透催生產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與綠色化協(xié)同發(fā)展的范式，形成產(chǎn)業(yè)結(jié)構系統(tǒng)性升級的動力[16]

（3）制度創(chuàng)新效應重塑產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)。試點政策指出要構建健全貿(mào)易統(tǒng)計體系，推行“互聯(lián)網(wǎng) + 監(jiān)管”的創(chuàng)新模式，以降低制度性交易成本，加強知識產(chǎn)權保護和運用，營造有利于服務業(yè)創(chuàng)新的制度環(huán)境。通過破除市場壁壘、激活創(chuàng)新動能，驅(qū)動服務業(yè)向技術知識密集型轉(zhuǎn)型，形成產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級新路徑。由此，本文提出如下假設：

假設1：服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策將推動試點地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級。

服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策肩負促進對外貿(mào)易結(jié)構優(yōu)化和高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略任務，其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響可從人力資本、技術創(chuàng)新和資本積累三方面闡述。（1）試點政策明確指出了推進教育服務開放的目標，旨在培養(yǎng)數(shù)字化時代的高質(zhì)量國際化人才，為中國參與國際競爭提供人力支撐，而人力資本的積累[17]及其與數(shù)字經(jīng)濟的深度融合[18]能夠有效驅(qū)動產(chǎn)業(yè)結(jié)構的升級；（2）試點政策明確提出要依托大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等新技術，構建新型網(wǎng)絡服務平臺，此舉措鼓勵試點地區(qū)發(fā)展革新數(shù)字技術，賦能服務貿(mào)易，利用數(shù)字技術改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化升級[16]。同時，試點地區(qū)的服務貿(mào)易便利化舉措通過中間品技術外溢與“干中學”效應的雙重機制，驅(qū)動關聯(lián)產(chǎn)業(yè)技術水平的提升，促進知識技術密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級[19]；（3）試點政策資源向服務貿(mào)易傾斜，要求拓寬融資途徑，優(yōu)化資金結(jié)構布局，引導增加服務貿(mào)易領域中可供長期反復使用的固定資產(chǎn)積累。服務貿(mào)易具有顯著的資本積累效應，通過國際資本流入填補要素缺口[15]，推動國內(nèi)物質(zhì)資本積累，提升資源配置效率，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構轉(zhuǎn)型升級。

假設2：服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策通過人力資本效應、技術創(chuàng)新效應與資本積累效應的影響機制來促進試點地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級。

2 實證研究設計

2.1 模型構建

我國服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策自2016年起遵循分批次、分地區(qū)的“試點-推廣”模式推進，截至2023年已實施三輪政策（2016年、2018年、2020年），覆蓋28個省（區(qū)、市）。為實證檢驗該政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響效應，本文基于準自然實驗框架，采用Beck等（2010）[20]使用的多期DID 模型，將試點政策視為外生政策沖擊，構建如下基準計量模型：

Eit

其中， χ_i 和 Φ_t 分別代表省（區(qū)、市）和年份， γ_t 表示時間固定效應， μ_i 表示個體固定效應， ε_it 表示隨機誤差項， 表示被解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級，Controlu表示一系列控制變量。在上述模型中， Policy_it 為服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策虛擬變量，其系數(shù) β_r 的正負和數(shù)值大小反映了服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策對試點地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的凈影響，是本文關注的重點。

在排除了在同一省域的市（區(qū)）后，本文最終確定以 2010～2023 年中國31個省（區(qū)、市）為研究樣本，其中對照組省（區(qū)、市）為10個，處理組省（區(qū)、市）為21個。

2.2變量選取和數(shù)據(jù)說明

2.2.1 被解釋變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級

產(chǎn)業(yè)結(jié)構的優(yōu)化升級是指通過合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)比重，促進產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，以提升整體效能和品質(zhì)的發(fā)展過程，重點在于增強第三產(chǎn)業(yè)主導作用。

結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的概念，本文借鑒徐瑾和潘俊宇（2020）[21]、梁雅楠和張成（2022）[22]的做法，構建產(chǎn)業(yè)結(jié)構整體優(yōu)化指標：在第一、二產(chǎn)業(yè)總體增長態(tài)勢和比重保持穩(wěn)定的情況下，以第三產(chǎn)業(yè)增加值表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化水平[23]，單位為萬億元。同時，后續(xù)穩(wěn)健性檢驗將替換核心變量指標，引入第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值比重及產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級綜合系數(shù)作為整體優(yōu)化指標的替代指標[24，25]

2.2.2 核心解釋變量：服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策

本文根據(jù)商務部公布的服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點名單構造虛擬變量，省（區(qū)、市）首次獲批當年及以后的賦值為1，獲批之前賦值為0。

2.2.3 控制變量

為了控制其他因素對試點地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響，在梳理現(xiàn)有的文獻以及對現(xiàn)實情況分析的基礎上，本文選擇城鎮(zhèn)化程度（城鎮(zhèn)人口占比，Urban）、經(jīng)濟發(fā)展水平（人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，單位為萬元/人，Economy）、財政支出水平（財政支出在GDP中所占比例，F(xiàn)iscal）、社會消費水平（社會消費品零售占GDP比重，Consumption）、對外開放程度（進出口總額與GDP的比率，Openness）、金融發(fā)展水平（年末銀行存貸款余額占GDP的比重，F(xiàn)inance）以及基礎設施建設（人均郵電業(yè)務，單位為萬元/人，Infrastructure），作為回歸模型的控制變量。

2.2.4 機制變量

根據(jù)上文提出的假設2，本文以普通高等學校在校學生數(shù)與年末常住人口之比表示人力資本（Human）；采用人均Ramp;D經(jīng)費內(nèi)部支出（萬元/人）來衡量技術創(chuàng)新效應（Technology）；通過計算固定資產(chǎn)投資額占GDP的比重來評估資本積累效應（Capital）。

本文所有涉及貨幣價值的經(jīng)濟變量均以2010年為基期進行了平減處理。變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1描述性統(tǒng)計

2.2.5 數(shù)據(jù)說明

本文所有涉及的省級面板數(shù)據(jù)源自國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和各省（區(qū)、市）統(tǒng)計年鑒。其中，2018～2023年各省（區(qū)、市）固定資產(chǎn)投資額的數(shù)據(jù)統(tǒng)計局不再公布，由統(tǒng)計局公布的固定資產(chǎn)投資額增長數(shù)據(jù)計算得出，部分2023年缺失數(shù)據(jù)由插值法補全。

3 實證結(jié)果分析

3.1 基準回歸

本文使用雙向固定效應的多期雙重差分模型，分析研究了服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的凈影響。為進一步考察政策的分批次異質(zhì)性，本文又構建了分階段檢驗框架，回歸結(jié)果如表2所示。

表2基準回歸及政策分批效應結(jié)果

注：括號內(nèi)為t值，***、**、*表示在 1% ， 5% ， 10% 的統(tǒng)計水平上顯著，下同。

表2中列（1）為未加入控制變量的回歸結(jié)果，列（2）則表示納入控制變量后的回歸結(jié)果。基準回歸顯示，雙向固定效應模型下，無論是否納入控制變量，服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策的估計系數(shù)均在 1% 的水平上顯著為正。此回歸結(jié)果驗證了本文的假設1，表明我國服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級有著顯著的促進效應。

本文借鑒劉成杰等（2022）[26]的做法，在考慮首批試點效應時，將后兩批次試點省份作為“偽對照組”；在考慮前兩批次效應時，將第三批次試點省份作為“偽對照組”，進行批次效應檢驗政策效應：首批（2016年）、前兩批（2016年和2018年）及前三批（2016年、2018年和2020年）試點，結(jié)果如表2中列（3）～（5）所示。結(jié)果顯示，各批次政策均顯著驅(qū)動試點地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級，且隨著試點推廣范圍（批次）的不斷擴大，其政策效應呈現(xiàn)出遞減的趨勢。產(chǎn)生這種現(xiàn)象可能是因為：（1）“示范效應”的激勵作用。趙慧（2019）[27]指出，示范型試點的可推廣性特征促使首批試點地區(qū)在中央與地方政府的聚焦關注下[28]，形成“示范效應”激勵，促進其產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級政策效應；（2）不同批次試點地區(qū)產(chǎn)業(yè)基礎可能存在梯度差異，先批次試點產(chǎn)業(yè)結(jié)構隨時間的優(yōu)化會導致后續(xù)政策增量效應趨弱。

3.2 平行趨勢檢驗與動態(tài)分析

雙重差分方法有效性的一個關鍵假設是，若沒有服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策的沖擊，對照組和處理組應當呈現(xiàn)相同的發(fā)展趨勢。因此，為了驗證本實驗中不存在政策實施前的系統(tǒng)性顯著差異，本文采用Beck等（2010）[20]的方法，對試點政策的平行趨勢和動態(tài)效應進行了檢驗，模型設定如下：

其中： Policy_i，t+k 表示服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策實施前后的虛擬變量，在政策批復的第 Ψ_t+k 年時該值取1，否則取0；其他變量與基準模型一致。本文具體考察了服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點建設前5年和后6年地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級變化的趨勢，回歸結(jié)果如表3和圖1所示。

表3平行趨勢檢驗與動態(tài)效應

平行趨勢檢驗顯示，在政策實施前5年間，Policy_i，t+k 系數(shù) 95% 的置信區(qū)間均包含了0，政策虛擬變量的系數(shù)均未達到顯著水平，這表明處理組和對照組不存在系統(tǒng)性的顯著差異，符合平行趨勢假設。

圖1試點政策的動態(tài)效應

動態(tài)效應分析表明，試點批復當年即產(chǎn)生較顯著的驅(qū)動作用，且政策效應總體上隨時間推移持續(xù)增強，如圖1所示。這種動態(tài)的持續(xù)性可能源于試點建設是系統(tǒng)性工程——服務貿(mào)易網(wǎng)絡平臺構建、統(tǒng)計體系完善與監(jiān)管機制創(chuàng)新等配套措施并非一蹴而就，需漸進實施，故初期政策紅利釋放受限。隨著制度環(huán)境逐步成熟，試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的推動作用將逐步顯現(xiàn)并顯著強化。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

3.3.1 安慰劑檢驗

為避免由于遺漏變量引起的估計偏差，根據(jù)模型特征，本文采用安慰劑檢驗方法以確保結(jié)論的可靠性。本文參考了Ferrara等（2012）[29]的研究，通過隨機抽取21個省（區(qū)、市）構建“偽”實驗組進行2000次蒙特卡洛模擬，得到估計系數(shù)核密度及其對應的p值分布，如圖2所示，其中：水平虛線表示p值等于0.1的線，垂直虛線表示真實系數(shù)的估計值。可以看出，偽政策系數(shù)集中分布于0值附近，與真實估計系數(shù)0.075顯著不同，且大部分系數(shù)估計值的p值大于0.1，不顯著，說明研究結(jié)論具有統(tǒng)計穩(wěn)健性。

圖2安慰劑檢驗

3.3.2 PSM-DID檢驗

為避免樣本選擇性偏誤導致的內(nèi)生性問題，本文采用PSM-DID方法進一步控制試點地區(qū)與非試點地區(qū)的差異，以確保結(jié)果的穩(wěn)健性。本文基于Logit模型，分別依照鄰近匹配和半徑匹配的方法進行傾向得分匹配，匹配后試點省（區(qū)、市）和非試點省（區(qū)、市）在匹配變量上無顯著差異，且匹配變量標準偏誤的絕對值在匹配后基本小于 10% ，通過平衡性檢驗。匹配后的DID回歸結(jié)果如表4中列（1）、（2）所示，Policy的估計系數(shù)均顯著為正，說明研究結(jié)果是有效穩(wěn)健的。

3.3.3替換關鍵變量指標

鑒于自前有關產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級衡量方法的文獻尚未達成完全一致，為避免不同的衡量方式對實證結(jié)果的影響，本文借鑒了李春生（2018）[24]的定義方法，用第三產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)增加值比重的方式構建產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化指標（SR1）。除增量變化指標外，本文還考慮了行業(yè)綜合指標，采用汪偉等（2015）[25]的層次指數(shù)法，依據(jù)第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)業(yè)）、第二產(chǎn)業(yè)（工業(yè)）、第三產(chǎn)業(yè)（服務業(yè)）在國家經(jīng)濟體系中的戰(zhàn)略地位及要素貢獻度差異，分別賦予其差異化權重系數(shù)（ i=1，2，3） ，通過建立加權函數(shù)： ，其中： X_i 表示省（區(qū)、市）第 i 產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重，三大產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)由各個行業(yè)加總而來，行業(yè)分類按照國民經(jīng)濟行業(yè)分類（GB/T4754-2017）劃分，得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級綜合指數(shù)（SR2）。分別用SR1和 SR2 替換產(chǎn)業(yè)結(jié)構整體優(yōu)化指標（ $[ n u ＼_ s t r u ＼$ 后，重新利用式（1）進行回歸。回歸結(jié)果如表4中列（3）、（4）所示，替換關鍵變量指標后，試點政策系數(shù)仍顯著為正，再次證實了結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4穩(wěn)健性檢驗結(jié)果：PSM-DID和替換關鍵變量

注：鄰近匹配采用1：3的匹配方法，半徑匹配的匹配半徑為 0.01

3.3.4異質(zhì)性-穩(wěn)健的其他多期DID方法

傳統(tǒng)的雙向固定效應多期DID模型在處理效應異質(zhì)時會存在負權重問題，使回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤，故本文采用其他穩(wěn)健估計量進行穩(wěn)健性檢驗。具體地，本文借鑒Kirill等（2024）[30]的研究，基于插補的反事實方法解決TWFE的估計偏誤問題，回歸結(jié)果如表5列（3）、（4）所示。實證表明，通過估計組群固定效應、時間固定效應和處理組-控制組固定效應，得到的政策估計系數(shù)依舊顯著為正，說明試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的促進效應具有穩(wěn)健性。

表5異質(zhì)性-穩(wěn)健的其他多期DID方法

3.3.5其他穩(wěn)健性檢驗方法

除上述穩(wěn)健性檢驗方法，本文還采用了考慮滯后效應、剔除部分樣本和排除極端值影響的穩(wěn)健性檢驗方法。試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響往往存在著一定的時間滯后性，考慮到政策效果的滯后效應，本文將解釋變量Policy滯后1期后再次回歸。表6中列（1）的結(jié)果說明滯后1期的政策變量仍然顯著地促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級，回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

考慮到4個直轄市與其余省區(qū)相較而言，在政治、經(jīng)濟、交通、文化、科學等方面具有重要地位，其制度背景、經(jīng)濟實力和自主權方面存在較大差異[28]，故本文采用剔除直轄市樣本的方法以排除其對政策效應評估產(chǎn)生的異質(zhì)影響。回歸結(jié)果如表6中列（2）所示，剔除掉直轄市后的回歸系數(shù)在 1% 水平上顯著為正，且與上文基準回歸的結(jié)果大致相同，進一步證明了結(jié)論的可信度。

在基礎回歸中，常常會擔心一些極端值對回歸結(jié)論的影響[31]。如一些省（區(qū)、市）由于地理位置和自然資源等客觀因素導致產(chǎn)業(yè)結(jié)構優(yōu)化遠遠落后于其他省份；而有些省（區(qū)、市）可能因為有較好的基礎設施、經(jīng)濟要素、資源稟賦以及制度環(huán)境等導致這些省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構遠優(yōu)于其他省（區(qū)、市）。如果將這些極端值樣本放人回歸中，無疑會影響回歸結(jié)果。因此，為了排除極端值對回歸結(jié)果產(chǎn)生的偏誤，本文對被解釋變量進行了1% 、 5% 和 10% 的縮尾處理，如表6列（3）～（5）所示，處理后試點政策的促進效應仍然顯著為正，說明模型具有穩(wěn)健性。

表6其他穩(wěn)健性檢驗：考慮滯后效應、剔除部分樣本和排除極端值影響

3.4內(nèi)生性處理：工具變量法

為緩解試點政策與產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級間可能存在的自選擇偏誤，本文借鑒曾婧婧和周丹萍（2019）[28]的方法，構建歷史古都工具變量對回歸結(jié)果進行內(nèi)生性驗證。商務部《服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點方案》（2016）明確提到試點地區(qū)要“穩(wěn)步推進文化等行業(yè)對外開放”、“支持本地區(qū)旅游發(fā)展”，《全面深化服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點總體方案》（2020）

更是指出了“推動文化、旅游、醫(yī)療、教育等產(chǎn)業(yè)國際化發(fā)展，打造特色服務出口基地”的目標。梳理地方文旅脈絡，激活文旅資源是打造地方對外交流文化品牌，推動中華文化走向世界的重要途徑，而古都歷經(jīng)了漫長的歷史歲月，對當今各地區(qū)的文化發(fā)展有著直接而深刻的影響[28]，故本文認為歷史古都因其深厚的文化積淀（如文旅資源和國際文化影響力）更易被納人試點范圍，符合有效工具變量的相關性假設。如首批試點中成都（蜀都）、南京（六朝古都）、西安（十三朝古都）等均被選為試點城市，旨在推動文化貿(mào)易發(fā)展。此外，歷史古都都是由歷史條件決定的，源于歷代王朝定都決策，早于現(xiàn)代經(jīng)濟政策數(shù)百年，與當前各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級無直接關聯(lián)，滿足有效工具變量的外生性假設。本文對各古都名稱與當今城市名進行了對照檢索，通過梳理查閱公元前26世紀五帝時期至公元1912年的歷代舊都資料，發(fā)現(xiàn)有23個省（區(qū)、市）包含曾經(jīng)擔任過歷史古都或重要政治中心的城市。參考曾婧婧和周丹萍（2019）[28]的做法，本文采用歷代古都數(shù)據(jù)（gudu）與政策時間（time）的交互項 （IV） 作為工具變量，進行再次回歸。

工具變量估計的結(jié)果如表7所示，列（1）、（3）的回歸結(jié)果未考慮控制變量，列（2）、（4）的回歸結(jié)果則包括了控制變量。Kleibergen-Paap rkWaldF分別為95.213和169.628，滿足檢驗要求，說明所選擇的工具變量不是弱工具變量。Kleiber-gen-PaaprkLM同樣均通過檢驗，P值為O，說明工具變量不存在識別不足的問題。而兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果顯示，在解決了內(nèi)生性問題后，試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的影響在統(tǒng)計上依然顯著為正，具有穩(wěn)健性。

表7基于工具變量的內(nèi)生性檢驗

4機制分析

本文借鑒Rajan和Zingales（1998）[32]的方法，使用交互項模型對服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點的產(chǎn)業(yè)升級效應進行機制檢驗，為本文的假說2提供實證依據(jù)。參考巫強和姚雨秀（2023）33的論證思路，如果服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點通過人力資本效應、技術創(chuàng)新效應和資本積累效應來推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構的升級，那么服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點應當更有利于推動人力資本較差、技術創(chuàng)新能力較弱和資本積累較少的地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構的升級，這些地區(qū)試點政策效應的作用將更加明顯。因此，本文構建如下交互項模型，檢驗服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點通過人力資本效應、技術創(chuàng)新效應和資本積累效應，促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的因果機理。

Ind_-stru_it=β₀+β₁Policy_it+σPolicy_it×Mech_it+ （204號 （3）

其中， Mech_it 包括人力資本效應（Human）、技術創(chuàng)新效應（Technology）和資本積累效應（Capital）3個機制變量，回歸結(jié)果如表8所示。如果服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策確實有助于促進人力資本效應、技術創(chuàng)新效應和資本積累效應，進而推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構的升級，那么交互項 σ 的系數(shù)應顯著為負。結(jié)果顯示，交互項 Policy_it×Mech_it 的系數(shù)均為負，且在 1% 的水平上顯著，表明試點區(qū)域人力資本越差、技術創(chuàng)新能力越弱、資本積累越少，服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策就越能通過改善人力資本水平，提升技術創(chuàng)新能力，促進資本要素積累，推動試點區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級。

表8機制檢驗

5 結(jié)論和建議

本文基于 2010～2023 年期間獲批的試點政策構建政策效應評估的擬自然實驗，采用多期DID模型實證評估了服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的促進效應，并深入研究了其影響機制，主要結(jié)論如下：（1）服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策能夠顯著促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級，并且存在明顯的“批次效應”與遞增的動態(tài)效應；（2）人力資本效應、技術創(chuàng)新效應和資本積累效應是服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的有效影響機制。

正值我國全面深化服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點政策之際，根據(jù)批次政策得出的結(jié)論，本文對后續(xù)試點深化的階段提出如下針對性的政策建議：（1）重視中央與地方政府間的互動關系與責任關系，完善后續(xù)批次試點政策的跟蹤評價與監(jiān)測考核體系，保證后續(xù)批次政策落地實施的有效性。加強試點地區(qū)之間的交流合作，同時堅持“因地制宜”，避免盲目“形式模仿”和單一化做法，逐步推廣試點，減小政策的“批次效應”，增加政策持續(xù)作用發(fā)展的“動態(tài)效應”，最終實現(xiàn)全國范圍的服務貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展建設；（2）從影響路徑著手，就人力資本效應、技術創(chuàng)新效應和資本積累效應對產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級的促進作用，深化政策舉措。深化人才培養(yǎng)體制機制改革，為我國第三產(chǎn)業(yè)輸送更多高質(zhì)量人才。積極推進試點地區(qū)知識產(chǎn)權保護制度的改革，激勵地區(qū)進行技術革新，打造服務貿(mào)易新型網(wǎng)絡平臺，加快數(shù)字技術與服務貿(mào)易的深度融合，推動我國產(chǎn)業(yè)向高端化延伸。繼續(xù)鼓勵企業(yè)根據(jù)市場需求和行業(yè)趨勢不斷調(diào)整和優(yōu)化固定資產(chǎn)投資，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級，提高經(jīng)濟效益和社會效益；（3）加大對產(chǎn)業(yè)結(jié)構較低級試點的政策和資金傾斜力度，有效調(diào)配資源，構建試點交流合作、優(yōu)勢互補、協(xié)同發(fā)展的體系。推進各省域服務貿(mào)易的均衡發(fā)展，明確各試點地區(qū)自身的資源稟賦與定位，避免“優(yōu)者更優(yōu)，劣者更劣”的失衡發(fā)展，實現(xiàn)試點地區(qū)服務貿(mào)易的錯位發(fā)展與探索。

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Research on the Impact of Pilot Policies for Innovative Development of Trade in Services on Industrial Structure Upgrading

Han MinchunChen Zhao Liu Tong （School of Economics， Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 43OO74，China）

[Abstract]Thedevelopmentof tradeinserviceshasbroughtnewoprtunities forregionaldevelopmentand injectednewvitalityintotheupgradingofidustrialtructure.ThisarticletakesadvantageofthepromotionofChinaof“Innovationinthedevelopment mechanismofservicetrade”andusesthe“pilotpolicyforinnovativedevelopmentofservice trade”asaquasi natural experimenttoconstructadiferencs-n-diferencesmodel，identfyingtecusalfectsofteipactofinovativeevelopntofservicetradeonregionalindustrialstruture.Researchhasfoundthatthepilotpoliciesforinnovativedevelopmentoftradeinservices havesignificantlypromotedtheupgradingofindustrialstructureinthepilotareas，andthereareobvious“batchefects”andincreasingdynamiceects，whicharetransmitedtroughtheimpactpathsofhumacapitalefects，technologicalinnovatioeffects andcapitalaccumulationefects.Thisstudyprovides empiricalevidenceforhowvariousregionscanpromoteidustrialtructureupgrading through the development of service trade.

[Key words]trade inservices；pilotpolicies forinnovativedevelopment；industrial structureupgrading；diferences-indifferences；policyefects；humancapital efect；technological innovation effect；capital accumulationeffect

（責任編輯：楊婧）