封面故事：想理解上海自贸区有多重要？就要从贸易为什么是不自由的谈起。记者，财新网 李先达。 点击
获取课程。
摘要：本篇主要整理了部分论文的结论，我们自己并没有动手进行数据搜集和建模工作，但是我们归总了几篇文章的结论，加上地区的经济指标，查看上海自贸区相对于全国各个省市的作用，具体落实到经济指标，帮助我们的用户和读者阅读的时候，更有指导作用。
01 双差分模型 Differences-in-Differences, DID
模型表达式如下：
公式（1）
其中，du为分组虚拟变量，若个体i受政策实施的影响，则个体i属于处理组，对应的du取值为1，若个体 i 不受政策实施的影响，则个体i属于对照组，对应的du取值为0。dt为政策实施虚拟变量，政策实施之前 dt 取值为 0，政策实施之后 dt 取值为 1。du·dt 为分组虚拟变量与政策实施虚拟变量的交互项（
知乎-经管联盟 ，2018）。
其实，du 和 dt 都是 0-1 的离散变量。du * dt 是两个变量的正交变量。该模型主要用于，考察政策干预之后，对照组和实验组是否产生差异，以考察政策是否起作用。
公式（2）
02 DID 应用于自贸区效果研究
本文参考了若干篇自贸区建设效果检验色论文，这里引用 王利辉、刘志红 2017年于《国际贸易问题》 上发表的 《上海自贸区对地区经济的影响效应研究 —— 基于“反事实”思维视角》的研究结果。
针对公式（1），du 含义为“是否有自贸区”，建设自贸区为 1，否则为 0。dt 含义为“是否有新政策覆盖”，部署新政策之前为 0，部署新政策之后为 1。
结果（1）-（2）
从回归结果的系数和 T值（Student-T 统计量）来判断，上海自贸区的建设，最受益的是青海、江西这类不容易触达沿海资源的城市。比对的指标是“实际人均 GDP”。
y_it_1 从 i 时刻开始有自贸区， y_it_0 从 i 时刻开始无自贸区，y 本身是个经济指标，可以是 GDP 增长率
控制组经济变量：从论文内容判断，处理组是新方案组，控制组是老方案组
delta_it_hat 这样理解，实际上你无法采集两种情况下的数据。因此，用一种和事实相反的情形模拟“无自贸区”的情况，也就是 y_hat。
delta_it_hat = （有自贸区，即实际情况）观测的经济指标 - 无自贸区的“控制”数据。
结果（3）：实际人均 GDP、固定资产投资、进口额、出口额 数据变化关系
这些 Delta 含义，即 t 时刻部署政策之后，产生改变的总和 —— 这个总和，随着时间有自相关或者自回归的效果吗？
参照结果（3）。不难发现，人均 GDP 是往前依赖一个时间单位的值。其他变量，都是往前依赖两个时间单位的值。结果是显著的，至少在一定置信度下，政策产生的改变，具有时间自回归特点。
注意到，这里的输入变量都是 Δ，即 Delta(t) 为 t 时刻部署政策产生的变化；或者 Delta(t-1) 为 t-1 时刻部署政策产生的变化。
对 Delta 时间序列进行回归之后，实际人均 GDP、固定资产投资、进口额、出口额的政策效应分别为 2.82%、1.25%、2.54%、2.34%，系数和模型都是显著的。
03 模型解释与进一步研究
为了进一步确认我们对模型的理解的准确性，Jingyi 在一家数据网站上，找到青海省、江西省、山东省三个大省的“GDP报表”、“企业数报表”。
三大省的回归结果对比
三大省d GDP 报表对比
三大省 企业数 对比
数据来源：
鸥维数据
上海自贸区是 2013年挂牌成立的，本篇的研究方法，是考察 2013年前后，是否有指标发生显著变化。经过对比，我们发现“金融业增加值（亿元）”科目，还是能看出青海省、江西省，分别在上海挂牌自贸区之后，数值有明显的增加；比较有意思的是，呈现负相关的山东省，始终都是以每年 300 亿元线性增加，并未有明显波动。
接着我们考察“企业数”、“企业拥有网站数（个）”、“电子商务销售额（亿元）”。因为科目比较多，选择合并考察。
三大省企业数量增长率
增长率 = （ t时刻指标 - t-1时刻指标 ） / t-1时刻指标
三大省企业拥有网站数量增长率
三大省电商销售额增长率
前两张图是比较显然的，我们发现，呈现正系数（T值显著）的省市，这两个指标都占有于山东省，山东省在 DID 模型中的系数是负数，换言之，上海自贸区为青海、江西切实带来利益，但是对于山东省而言或许并非如此，也未必是负效果，只不过没那么明显的正向效果。因此前两个指标就很好地说明了这一点。
最后一个指标是电商销售额，有意思的是，青海省在该指标的表现是增长最快的。但是山东省也在涨，而且是后来者居上，该省在 2016、2017两个年份，分别增长 131% 和 40%。说明山东省有一定滞后性，在本篇中，未必和上海自贸区有关系了。
依据司春晓、孙诗怡、罗长远 《自贸区的外资创造和外资转移效应: 基于倾向得分匹配 －双重差分法( PSM-DID) 的研究》，也分割地域，进行 PSM-DID回归，得出类似的结论。我们针对不同地区的异质性分析表明，内陆地区自贸区吸引外资的幅度要高于沿海; 在沿海，与长三角和京津冀地区相比，珠三角地区的自贸区对外资有更强的吸引力（司春晓，2021）
对内陆地区的增益，大于沿海和京津冀地区。
黎绍凯、李露一，在《自贸区对产业结构升级的政策效应研究——基于上海自由贸易试验区的准自然实验》一文得出类似的结论：上海自贸区对产业结构高度化的政策效应要显著高于其他省市，短期内对其他省市产业结构升级效应影响不明显，甚至存在一定的负向效应。
上海自贸区设立对其他东部沿海省市处理效应主要呈负向影响，进一步表明上海自贸区对东部沿海省市的产业结构高度化存在负向效应，即“挤出效应”。通过安慰剂检验更加佐证了上海自贸区对上海市产业结构高度化的政策效应显著高于东部沿海其他省市（黎绍凯，2019）。
殷华、高维和，在《自由贸易试验区产生了“制度红利”效应吗？—— 来自上海自贸区的证据》，论述了上海自贸区的“制度红利”，并且 ，随着上海自贸区扩区，“制度红利”越发明显。
04 自贸区的“宏观调控”作用
世界的自贸区多达1000多个，三分之二分布于发达国家或地区。上海自贸区对上海经济增长起正向作用，对于地区工业 增加值、进出口总额，作用 2.69%、6.73%。
Machado，发现玛瑙斯自贸区财政激励机制，不仅能有效刺激地区中间产品的生产，而且能够增加地区经济福利，改善居民生活条件，使其成为亚马逊州充满活力的工业中心。
Pokaski 认为，北美自贸区会拉大美国国内工资差距，加剧收入不平等。有些学者发现，欠发达地区还有劫富济贫的效果（王利辉，2017）。
韩瑞栋、薄凡《自由贸易试验区对资本流动的影响效应研究 —— 基于准自然实验的视角》。该文章从实际利用外资（FDI）和对外直接投资净额 （ODI）变化切入，可以一定程度上研究跨境资本流动趋势。
FDI， ODI 处理组（姑且认为改革组）与控制组对比。结果显示显然占优
结合相关研究（项后军和何康，2016），本文选取人均产出水平（Pergdp）、资本劳动比（Capital）、金融发展水平 （Finance）、人口密度 （Density）、贸易开放程度 （Open） 和政府干预水平 （Govern）等作为控制变量。表 1 为处理组和控制组相关变量描述性统计。处理组由上海、天津、广东和福建构成，控制组由其他省份构成。平均来看，处理组被解释变量 （FDI 与 ODI） 均高于控制组水平，其中，处理组 FDI 和 ODI 平均水平是控制组平均水平的 2.46 倍和 4.19 倍。在控制变量中，处理组人均产出水平、资本劳动比、金融发展水平、人口密度和贸易开放度均显著高于控制组，而政府干预水平低于控制组，反映出处理组政府对经济影响较低，市场化程度更高（韩瑞栋，2019）。
不同地区对比建立自贸区之前、之后的 FDI 和 ODI 指标
从绝对值水平和相对增长幅度来看，自贸区对 ODI 影响效应大于对 FDI 影响效应。我们也可以直接简单粗暴地认为，自贸区会导致更多的对外直接投资，也就对 QDII 敞开了不少大门。
关于上海自贸区的业绩和作用，暂告段落，欢迎大家继续关注 ShoelessCai.com。我们持续输出一些科技和金融的工作、观点、展望、趋势。
参考文献
[1] 王利辉，上海自贸区对地区经济的影响效应研究 —— 基于“反事实”思维视角，《国际贸易问题》，2017
[2] 韩瑞栋，自由贸易试验区对资本流动的影响效应研究 —— 基于准自然实验的视角，《国际金融研究》，2019
[3] 殷华，自由贸易试验区产生了“制度红利”效应吗？ —— 来自上海自贸区的证据，《财经研究》，2017
[4] 黎绍凯，自贸区对产业结构升级的政策效应研究 —— 基于上海自由贸易试验区的准自然实验，《经济经纬》，2019
[5] 司春晓，自贸区的外资创造和外资转移效应: 基于倾向得分匹配 －双重差分法（PSM-DID）的研究，《世界经济研究》，2021
[6]
国家统计局
[7]
鸥维数据
[8]
什么是双重差分模型（difference-in-differences model）？ ，知乎，2014
[9]
双重差分法（DID）介绍（difference-in-differences model）？ ，知乎，2018
[10]
【计量分析系列】双重差分模型（DID）——政策效应评估的Stata实现 ，知乎，
2021
8127
沪公安联网 31011502019103