京津冀协同发展政策对经济的影响——基于面板数据的双重差分模型

朱小宇

一、前言

随着世界经济全球化，区域间协同的合作和发展日益重要，并引起人们的关注和重视。我国的京津冀协同合作与发展的想法已经存在很多年，在2014 年2 月26日，中共中央总书记、国家主席习近平在北京主持召开座谈会，专题听取京津冀协同发展工作汇报，强调实现京津冀协同发展，并将这个政策上升到国家战略的高度上，这对京津冀协同发展战略来说是极具有标志性的一年，本文也将2014 年作为政策实施年。本文基于面板数据的双重差分模型，利用stata 软件进行实证分析京津冀协同发展政策对地区经济的影响。实证结果表明，京津冀协同发展战略对京津冀地区经济发展具有明显的促进作用。

随着经济全球化的发展，对其研究和理解不断深入，区域协同发展一词应运而生。要想提高国际竞争力，促进我国经济高质量发展，要重视区域间的合作和协同发展，这在当今经济环境下是必不可少的。区域协同发展是一个多维度的综合概念，区域协同的本质是共同受益，共同进步。区域协同发展政策是一个长期性战略，不是一朝一夕的事情，他是在承认地区差异的基础上，加强区域之间的联系，进行分工合作，促进区域内的经济与环境、人口、资源相适应，使得协同发展后的经济出现1+1 大于2 的结果。

从2014 年政策实施之后，三地的协同发展工作不断推进，各级政府积极响应中央号召，加强三地的产业升级、人才交流、交通合作，政府之间的合作互惠，以及促进城镇化水平的提高等多方面实质性支持协作，在中央自上而下的共同努力推进下，京津冀协同发展政策取得了实质性发展。

二、研究方法的设计与实证分析

（一）双重差分分析模型设计

本文在对京津冀协同发展政策研究中，运用双重差分法。双重差分法是近几年普遍运用的分析政策效果的方法。将相关的样本数据分为实验组（受到政策影响）和控制组（未收到政策影响），并且在政策实施之前，实验组和控制组地区的GDP 没有显著差异，那么我们就可以将控制组在政策发生前后地区的GDP 的变化看作实验组未受政策影响时的情况。通过比较实验组地区的GDP的变化（Δ1）以及控制组地区的GDP 的变化（Δ2），我们就可以得到政策影响的实际效果（ΔΔ=Δ1-Δ2），如图1所示。

图1 双重差分原理图

本文选择国内生产总值、产业结构、政府规模、城镇化水平、外商直接投资、人力资本水平与教育状况六大指标，对京津冀地区的经济现状进行详细全面分析。国内生产总值GDP 是最普遍的反应一个地区经济发展水平的指标。产业结构则反映了一个地区的经济结构状况。政府规模反映了国家对当地的财政预算投入程度。外商直接投资额则直接反映了京津冀地区吸引外资的能力，同时也能反映出当地对外开放的发展程度。人力资本水平与教育状况也可以反映出京津冀地区整体的科学技术发展实力与人力资本的状况。

本文将北京天津河北作为实验组，将山西，内蒙古，辽宁，吉林，黑龙江，福建，山东，河南，广东，广西，陕西，甘肃，青海，宁夏，新疆这十五个省作为控制组，利用2005-2020 年的数据分为不同的组别，即2014 年京津冀协同国家战略提出之前的实验组，2014 年京津冀协同国家战略提出之后的实验组、2014 年京津冀协同国家战略提出之前的控制组和2014 年京津冀协同国家战略提出之后的控制组。本文设置DIDit=treati*postt，若是京津冀地区，那么treati=1，其他地区等于0；若t ≥2014，那么postt=1，否则等于0。

（二）变量的选择

本文选择2005-2020 年18 个省份的宏观数据作为样本对京津冀协同政策的影响进行分析。数据大多来源于中经网统计数据库，在控制组实验组时间区间选择上，原因之一是数据的完整性，2005 年之前的个别控制变量的指标有所缺失，影响实证分析。另一个原因选择2005-2020 是因为政策实施是在2014 年，那么我们如果要评价京津冀协同发展政策的有效性，时间区间必须包含政策实施之前与政策实施之后，若没有政策实施前的年份，那么我们无法说明在政策实施之前实验组和控制组经济趋势没有显著差异的问题。除了研究控制变量DID，本文还有其他变量，这些变量的选择主要考虑了该变量区域经济发展的影响。本文的被解释变量为GDP 的对数，表示区域发展水平。控制变量有五个，分别为政府规模Govit，产业结构ISit，城镇化率Urbanit，人力资本HCit，外商直接投资FDIit。具体计算公式如下表1所示。

表1 主要变量及其计算方法

（三）变量的描述性检验

被解释变量和控制变量如表2所示。

表2 变量描述性统计

（四）平行趋势检验

根据双重差分模型要求外部调节变量随机性的特点，需检验在政策干预前实验组和对照组个体被解释变量是否具有相同的变化趋势。本文利用的双重差分的一个基本假设前提就是实验组与控制组在政策实施前发展趋势是基本一致的，只有满足了这个前提，才能利用双重差分法分析政策的有效性，如果这个假设前提无法满足或者满足程度不好的化，会影响实证结果的可靠性，因此，做回归分析之前要进行这一步骤。根据stata 分析，2014年政策实施之前的五年，d_5，d_4，d_3，d_2，d_1 的结果都是不显著的，因此平行趋势假设是成立的，可以使用双重差分法分析京津冀协同发展政策对区域经济的影响。

（五）双重差分实证结果

本文以GDP 的对数，作为衡量区域发展水平的指标，作为被解释变量进行回归，使用 stata 进行固定效应的OLS 回归，如表3所示。

表3 京津冀协同发展政策对经济的影响

为了保证结果的准确性，在使用 OLS 回归的基础上，采用控制个体固定效应用来消除难以观测变量导致的遗漏变量问题。如上表所示，京津冀协同发展政策对经济的影响作用是积极的，且P 值0.003，在5%的水平下显著。说明政府在2014 年提出的京津冀协同发展战略是正确的，并且取得了正向积极的作用。其次，结合其他变量，控制变量中的政府规模Gov，城镇化率Urban，人力资本HC 对被解释变量来说都是显著的。其中，政府规模的回归系数为1.73，京津冀协同发展政策实施，地方政府之间增进交流与合作，当政府规模增加时，刺激区域经济发展；城镇化率Urban 的回归系数为4.318，京津冀协同发展政策的实施，目的之一就是北京疏解非首都功能，政策的实施促进了城镇化的发展，这表明城镇化率越高，城乡一体化加强，促进区域经济发展；人力资本HC 的回归系数为0.026，北京由于有先天的历史条件、政治条件和地理条件，大量的优质教育资源和创新人才、高素质人才汇聚于此，京津冀协同发展政策的实施，也吸引了人才向河北天津流动，天津滨海新区的设立，吸引了大量优质的的企业和人才，这表明人力资本提高，促进区域经济发展，使得京津冀共同发展。同时由上表结果可以看出，产业结构和外商直接投资对区域经济发展的促进作用并不显著，但总体而言，京津冀协同发展政策，政府规模，城镇化水平和人力资本的提高对区域经济发展具有显著的促进作用，不同的变量的作用方向不同，结果和效应也不尽相同。

三、京津冀协同发展政策建议

（一）加强产业结构优化升级，促进合作与开发

京津冀协同发展政策有利于促进产业结构优化升级，各城市职能还有待合理细化，各区域的分工有待于合理化。在政策指导和市场机制的双重作用下，京津冀区域内部能实现科学化的分工合作，提高资源配置。使每个区域都能发挥自己的优势，扬长避短，共同提高效率，加强专业化水平，最后实现互利共赢。同时，在产业升级上，政府也要积极发挥作用，地方政府要以发展市场经济为引导，减少并降低区域间的要素流动的门槛，尤其是城乡之间，必须要加强联系，减少歧视，打破传统的二元结构，带动城乡一体化发展。

（二）提高科技创新和国际贸易，提升区域经济竞争力

对于京津冀地区，区域经济发展水平还有很大的提升空间，尤其是河北省。京津冀内部也应该加强科技交流，促进人才流动和交流，北京的高校教授可以多去河北省和天津市的高校学习交流，带动人才发展。鼓励区域内不断实现科技创新，同时要全面实行京津冀区域内的对外开放，积极引进外资，由于天津市优越的地理位置，港口的存在，更加促进了对外开放脚步，这有利于全面推动京津冀区域内国际贸易水平。同时，吸引外资，也应更好的提升自己的核心竞争力，提高科技创新水平，创造良好的学习交流氛围，给予高校科研人员优质的财政支持和鼓励。

引用

[1]白英晨.京津冀协同政策对经济影响的评价研究[D].导师:张慧颖.天津大学,2018.

[2]马锦怡.京津冀一体化对区域经济发展的影响研究[D].

[3]郭晗.京津冀协同发展的政策评价——基于面板数据的双重差分模型[J].经济研究导刊,2021,(18):33-35.

[4]张满银,全荣.京津冀区域协同发展评估[J].统计与决策,2020,36(04):72-76.

[5]方创琳.京津冀城市群协同发展的理论基础与规律性分析[J].地理科学进展,2017,36(01):15-24.

[6]崔俊辉,赵红芳,徐全洪,田凤雅,王瑞君.京津冀产业链协同创新发展研究[J].科技智囊,2021,(06):60-64.

[7]王郁,赵一航.区域协同发展政策能否提高公共服务供给效率?——以京津冀地区为例的研究[J].中国人口·资源与环境,2020,30(08):100-109.