EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 2: 36 - 46

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.02.004

区域经济与理论方法

自由贸易试验区建设的环境效应——“减排”还是“增效”

  • 袁华锡 ,
  • 何籽言 ,
  • 金智勇
展开
  • 中南财经政法大学 经济学院，中国湖北 武汉 430073

袁华锡（1991—），男，博士，副教授，博士生导师，研究方向为区域经济与数字经济。E-mail：

收稿日期: 2024-02-22

  修回日期: 2024-10-07

  网络出版日期: 2025-05-12

基金资助

国家自然科学基金青年项目(72103205)

国家自然科学基金青年项目(72403190)

教育部人文社会科学基金青年项目(24YJC790040)

湖北省教育厅哲学社会科学研究项目(22Q063)

收起

Environmental Effects of Pilot Free Trade Zone Construction："Emission Reduction" or "Efficiency Improvement"

  • YUAN Huaxi ,
  • HE Ziyan ,
  • JIN Zhiyong
Expand
  • School of Economics，Zhongnan University of Economics and Law，Wuhan 430073，Hubei，China

Received date: 2024-02-22

  Revised date: 2024-10-07

  Online published: 2025-05-12

Fold

摘要

文章基于自由贸易试验区设立的准自然实验，利用中国城市面板数据和双重差分方法，从“减排”与“增效”两个视角，考察了自由贸易试验区的环境效应，并揭示了其内在实现机制及多重异质性特征。研究发现：①自由贸易试验区建设具有“减排”与“增效”双重环境效应。②机制分析显示，技术进步、产业结构升级与创业活跃度提升是自由贸易试验区释放双重环境红利的重要驱动因素。③进一步分析发现，自由贸易试验区建设的环境效应并非通过污染转移或压缩经济产出实现。④自由贸易试验区战略与“一带一路”战略的联动效应增强了双重环境效应，但自由贸易试验区的“减排”与“增效”双重环境效应在沿海与内陆地区以及不同批次的试验区中表现出显著差异。研究结论为进一步推进自由贸易试验区的高质量发展与环境治理提供了有益的经验证据与政策启示。

关键词： 自由贸易试验区; 减排; 增效; 经济效应; 环境效应; 双重差分模型

本文引用格式

袁华锡 , 何籽言 , 金智勇 . 自由贸易试验区建设的环境效应——“减排”还是“增效”[J]. 经济地理, 2025 , 45(2) : 36 -46 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.02.004

Abstract

Based on the quasi-natural experiment regarding the establishment of free trade zones, this paper examines the environmental effects of the construction of China's free trade zones from the dual perspectives of "emission reduction" and "efficiency improvement" using the panel data of Chinese cities and the different-in-differences model. The findings are as follows: 1) The construction of China's pilot free trade zones has dual environmental effects of "emission reduction" and "efficiency improvement". 2) Mechanism analysis reveals that the key drivers enabling China's free trade zone construction to release the benefits of dual environmental effects are technological progress, industrial structure upgrading and entrepreneurial activity. 3) Further analysis shows that the environmental effects of the free trade zone construction do not stem from the transfer of pollutants or the constriction of economic output. 4) The integration of the Belt and Road Initiative and free trade zone strategy could enhance the dual environmental benefits of China's free trade zone construction. It is noteworthy that the dual environmental effects of "emission reduction" and "efficiency improvement" in relation to the construction of free trade zones are significantly different between coastal regions and inland regions of China or different batches of free trade zones. The findings could offer empirical evidence and policy enlightenment for further promoting the high-quality development of free trade zones and environmental governance.

Key words： pilot free trade zone; emission reduction; efficiency improvement; economic effect; environmental effect; difference-in-differences model

中国自由贸易试验区是新时代推动改革开放的重大举措。与其他对外开放的特殊功能区不同，自由贸易试验区是集投资、贸易、金融、科技创新等多个领域于一体的综合改革试验区[1]，肩负着推动经济高质量发展和生态环境高水平保护的双重任务。面对全球贸易保护主义抬头、世界经济增长动力减弱以及外部制约因素等复杂局面，党的二十大报告提出：“加快推动高水平对外开放”“实施自由贸易试验区提升战略，扩大全球的高标准自由贸易区网络。”商务部数据显示，2022年中国21个自由贸易试验区以不到全国4‰的国土面积贡献了全国17.8%的外贸总额，实际使用外资达2225.2亿元，占全国总额的18.1%。相关研究表明，自由贸易试验区建设促进了经济增长[2-3]，但能否助力实现生态环境的高水平保护目标，仍有待进一步检验。
现有文献深入探讨了自由贸易试验区建设的经济效应。早期研究表明，自由贸易试验区有助于推动经济增长[2]、改善生产效率[4]、增加外商投资[5]、促进产业结构升级[3]。近年来，随着大数据技术的进步，利用城市或企业层面数据研究自由贸易试验区建设效果的文献逐年增加。同时，伴随现代计量经济学的发展，解决政策处理效应的异质性、溢出效应和内生性问题已成为共识。
目前，虽然关于自由贸易试验区环境效应的直接研究较少，但与之密切相关的贸易自由化对环境影响的研究已取得一定进展。Grossman等基于北美自由贸易协定（NAFTA）首次分析了贸易对环境的整体影响，并发现贸易自由化对墨西哥生态环境造成了破坏[6]。随后，相关研究尽管逐渐增多[7-9]，但学术界对此问题尚未达成共识。现有文献形成了两类主要观点：“污染天堂假说”和“污染光环假说”。其中，持“污染天堂假说”观点的学者认为，贸易自由化对欠发达地区的环境产生负面影响[10-12]；而支持“污染光环假说”的学者则认为，贸易自由化有助于改善对应地区的环境质量。规模效应、结构效应和技术效应被认为是贸易自由化影响环境质量的关键驱动因素[13]。
与本文直接相关的两篇文献，基于中国城市面板数据，分别采用双重差分法（Difference-in-Differences，DID）和空间DID，证实了自由贸易试验区可以通过规模效应、产业结构升级、技术进步等途径改善地区的环境质量[14-15]。尽管这些研究揭示了自由贸易试验区的环境效应，现有文献仍然存在不足之处：①大多数文献侧重于发达国家主导的多边贸易政策对环境的影响，欠发达国家的经验证据较为稀少；②在识别贸易自由化政策效果时，受限于客观条件和技术手段，现有文献未能充分解决政策处理效应的异质性、溢出效应以及潜在的内生性问题；③大多数研究仍沿用Grossman等[6]提出的“规模—结构—技术”框架分析贸易自由化与环境质量的关系，尚未揭示自由贸易试验区与环境质量之间的具体传导机制。基于此，本文从“污染减排”（以下简称“减排”）和“提质增效”（以下简称“增效”）两个视角探讨中国自由贸易试验区建设的环境效应，同时运用异质性稳健估计方法并结合工具变量，进一步考察贸易与环境领域的经典假说及中国“一带一路”战略的联动效应；在此基础上对自由贸易试验区按地理区位和设立批次揭示其内在实现机制及多重异质性特征，并提出针对性的应对策略，以期为推动我国自由贸易试验区高质量发展提供理论指导和经验借鉴。

1 制度背景与理论分析

1.1 制度背景

2013年9月，中国首个自由贸易试验区在上海正式挂牌成立；2013—2020年，中国先后分六批建设了21个自由贸易试验区，逐步形成了“由点到线、由线及面”的高水平对外开放格局。一方面，为实现经济高质量发展目标，国家积极推进经济开发、金融开放、贸易便利化、投资便利化、政府职能转变，以及加强法治环境建设。另一方面，为实现生态环境高水平保护的目标，2021年5月，生态环境部联合其他七个部门发布了《关于加强自由贸易试验区生态环境保护推动高质量发展的指导意见》。该意见从5个方面提出了具体指导措施，包括加快产业结构优化升级、推动重点领域绿色转型、强化生态环境保护，以及创建国家环境合作的样本区等。已有研究表明，自由贸易试验区的建设是否影响环境质量，取决于协议中是否包含环境条款[13,16]。中国自由贸易试验区的建设方案中明确包含了环境条款，为正确评估其环境效应提供了基础。
本文基于中国自由贸易试验区设立的外生冲击，检验其建设的环境效应。其重要性和合理性体现在以下几个方面：首先，中国作为全球最大的转型经济体，研究其包含环境条款的自由贸易试验区建设对环境的影响，可以为关于贸易与环境之间关系的“污染光环假说”与“污染天堂假说”提供转型经济体的经验证据。其次，中国自由贸易试验区在经济开发、金融开放、贸易便利化、投资便利化和法治环境建设等方面明显滞后于发达经济体，研究以中国为代表的转型经济体的自由贸易试验区建设，对推动中国乃至其他转型经济体的高质量发展具有重要的政策指导价值。最后，与传统开发区不同，自由贸易试验区不仅是多重区位导向政策的叠加区，还是多重政策目标的制度创新高地。中国自由贸易试验区同时涵盖海关特殊监管区和非海关特殊监管区，承担着经济高质量发展、高水平对外开放与生态环境保护的多重任务。因此，研究中国自由贸易试验区的环境效应，可以为提升自由贸易试验区战略提供事实依据与经验支持。

1.2 理论机制

为了更加深入地理解自由贸易试验区建设的环境效应，本文基于现有研究并结合自由贸易试验区建设的试点方案及事实数据，从技术进步、产业结构升级和创业活跃度3个方面，揭示自由贸易试验区建设在“减排”与“增效”方面的内在逻辑与作用机制（图1）。
图1 自由贸易试验区环境效应的理论机制

Fig.1 Theoretical mechanisms of environmental effects of pilot free trade zones

1.3 理论分析

①自由贸易试验区的设立通过刺激技术进步来促进地区“减排”和“增效”。自由贸易试验区通过管理模式创新以及贸易与投资便利化等措施，积极引入外资，提升劳动力素质，并促进技术创新[4,17-18]。一方面，自由贸易试验区的优惠财政政策降低了企业生产经营成本，企业得以增加研发投入；另一方面，高水平的产权保护制度为企业短期与长期投资提供了坚实保障。研究表明，良好的产权保护制度有助于激励企业投资[19]。此外，作为人才、技术和服务集聚的新高地，中国自由贸易试验区人才环境得到显著改善。自由贸易试验区不断探索更加开放、更具竞争力和吸引力的人才政策，包括成立海外人才离岸创新创业基地，推行人才“绿卡制度”“双创”特区等。人才和资本集聚为企业技术创新提供了坚实基础，有利于推动地区技术进步，进而达到改善地区环境质量的目标。
②自由贸易试验区的设立通过推动产业结构升级来促进地区“减排”和“增效”。自由贸易试验区通过促进贸易与投资便利化，重视金融开放创新，强调经验复制推广，并与国家重大战略对接，有效推动了中国企业从价值链低端向高端攀升，进而实现产业结构升级[20]。自由贸易试验区产业结构升级的原因：一是企业通过自由贸易试验区获得更多贸易机会，从而获取高额利润，具备了进行产业升级的资金；二是区域企业集聚带来了专业化分工，促进了地区产业升级；三是随着企业间竞争的加剧，本土企业面临优胜劣汰的压力，资源配置因此得以优化[21]。此外，多个自由贸易试验区的试点方案中明确提出要贯彻绿色发展理念，提出多种绿色发展新模式，并强调服务业发展任务。2021年5月发布的《关于加强自由贸易试验区生态环境保护推动高质量发展的指导意见》指出，自由贸易试验区应加快产业结构升级，建设高质量发展引领区。因此，自由贸易试验区在推动产业结构转型升级方面具有较强的内生动力，进而对区域内污染密集型产业产生了“挤出效应”[22]。
③自由贸易试验区的设立通过提高创业活跃度来促进地区“减排”和“增效”。自由贸易试验区的核心任务是制度创新，其目的是“为国家试制度，为地方谋发展”。在政府职能转变方面，自由贸易试验区大力推进行政审批制度改革，简政放权，其中，外商投资和境外投资项目由核准制改为备案制，事中事后监管体系逐步完善，企业准入的“单一窗口”制度不断优化。自由贸易试验区设立前，外资企业进入中国需要逐案审批，程序复杂；自由贸易试验区设立后，外资在区内享受准入前国民待遇与负面清单管理模式的制度红利。这些创新举措显著降低了企业的交易成本和时间成本，推动了园区内产业集聚[5]。商务部数据显示，2013—2019年，自由贸易试验区内累计新增企业超过60万家，其中外资企业近4万家，创业活跃度显著提升。在上海自由贸易试验区，月均注册企业数量是设立前的5倍，活跃度超过80%。此外，自由贸易试验区通过推出“政务服务窗口无否决权”等创新服务机制，显著提升了行政效率，降低了企业注册成本[23]。创业活跃度的提升有助于推动经济高质量发展，进而改变传统的“高投资、高能耗、高污染”增长模式[24]。

2 模型设定与数据来源

2.1 模型设定

考虑到不同自由贸易试验区获批时间存在差异，本文参考已有研究处理办法，采用渐进DID模型评估自由贸易试验区建设的环境效应。模型构建如下：
E n c i t = α 0 + β 1 F t z i t + γ ∑ X i t + μ i + ϑ t + η p t + ε i t
式中：i和t分别表示城市和年份； E n c i t表示城市i在年份t的环境效应； F t z i t为自由贸易试验区设立的虚拟变量； X i t为控制变量； μ i为城市固定效应； ϑ t为年份固定效应； η p t为省份—年份固定效应； ε i t为随机扰动项，标准误聚类到城市层面。
环境效应包括“减排”和“增效”两个方面：“减排”效应采用城市SO2排放总量与地区实际生产总值的比值加1取对数来度量；“增效”效应利用超效率SBM-DEA模型测算的全要素能源效率加1取对数予以测度，其中全要素能源效率的投入要素包括劳动力、资本和能源消费。具体而言，本文以城市年末就业总人数来刻画劳动力投入；采用永续盘存法计算城市固定资本存量；以省级能源消费总量为基础，通过城市社会年均用电量与所属省份年均用电量之比构造权重折算出能源消费数据。产出指标包括合意性产出和非合意性产出，具体采用城市实际生产总值作为合意性产出，选取城市工业SO2排放量、工业氮氧化物排放量、工业废水排放量、工业烟尘排放量和可吸入颗粒物年平均浓度作为非合意性产出。
F t z i t为自由贸易试验区设立的虚拟变量（ F t z i t = T r e a t i · P o s t i t）， T r e a t i表示自由贸易试验区设立城市， P o s t i t代表自由贸易试验区设立时间。本文将自由贸易试验区试点方案中公布的自由贸易试验区的实施片区所在城市设定为处理组，即 T r e a t i赋值为1，否则为0。如果自由贸易试验区在下半年设立，则 P o s t i t次年及以后年份赋值为1，如果自由贸易试验区在上半年设立，则 P o s t i t当年及其以后年份赋值为1。考虑到自由贸易试验区设立政策效果的滞后性及数据约束，本文没有分析第四批、第五批、第六批自由贸易试验区设立的政策效果。
为了尽可能克服因变量遗漏造成的系数估计偏误，本文参考现有研究[25-26]，在模型中纳入以下控制变量：经济发展水平、对外开放程度、财政分权、城市化水平、工业化程度。以上变量计算方法见表1。
表1 主要变量定义及说明

Tab.1 Definition and explanation of main variables

变量名称 计算方法 变量符号 单位
污染排放 工业SO2排放强度加1取对数 Pol t/万元
能源效率 SBM-DEA Gee -
经济发展水平 人均实际GDP的对数 Eco -
对外开放程度 FDI与GDP之比 Ope -
财政分权 财政收入与财政支出之比 Fis -
城市化水平 非农业人口占总人口的比重 Urb -
工业化程度 第二产业比重 Ind -
技术进步 科学技术支出取对数 Tec -
产业结构升级 第三产业与第二产业之比 Stru -
创业活跃度 每百人新创企业数 Ent 个/百人

2.2 数据来源

本文基于2003—2019年中国284个地级及以上城市（以下简称“城市”）的面板数据考察自由贸易试验区设立的环境效应，数据来源分为三部分：第一部分数据来源于历年《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》和各城市统计年鉴等统计资料，具体包括污染排放、能源效率、经济发展水平、对外开放程度、财政分权、城市化水平、工业化程度、技术进步、产业结构升级等原始指标；第二部分数据来自手工收集的一系列数据集，具体包括自由贸易试验区数据集、城市历年政府工作报告中提取的经济增长目标和财政增长目标数据，以及爱企查数据库爬取的城市新企业注册数据；第三部分数据是地理信息数据集，具体包括城市经纬度数据及海岸线矢量化数据，数据来源于中国青藏高原科学数据中心。

3 实证结果分析

3.1 基准回归

为控制不可观测因素引发的内生性问题，本文在基础回归模型中引入城市固定效应、年份固定效应及省份—年份固定效应。表2中的列（1）（3）仅控制了这些固定效应，而列（2）（4）则进一步纳入了城市特征变量。具体而言，在未加入控制变量时，自由贸易试验区建设对“减排”效应的系数为-0.2963，在5%的置信水平下显著；“增效”效应的系数为0.3122，通过了1%的显著性检验。加入控制变量后，“减排”效应系数下降至-0.2648，在5%的置信水平下显著；而“增效”效应系数则下降至0.2837，通过了1%的显著性检验。这表明，自由贸易试验区建设带来了“减排”与“增效”的双重红利。由于自变量取值为0~1，每单位变化相当于100%的变动，因此列（2）中的“减排”效应为 23.26 % = e 0.2648 - 1，意味着自由贸易试验区建设的100%变化将导致SO2排放强度下降23.26%，这一结果与曹翔、胡宗义等的研究结论[14-15]一致。同样，列（4）中的“增效”效应为 32.80 % = e 0.2837 - 1，即自由贸易试验区建设变化1个单位可以使得能源效率提升32.80%。
表2 自由贸易试验区建设的环境效应

Tab.2 Environmental effects of the construction of pilot free trade zones

变量 “减排”效应 “增效”效应
（1） （2） （3） （4）
F t z -0.2963** -0.2648** 0.3122*** 0.2837***
（0.1255） （0.1286） （0.0902） （0.0858）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes Yes
控制变量 No Yes No Yes
聚类到城市 Yes Yes Yes Yes
观测值 4828 4828 4828 4828
调整R2 0.8098 0.8277 0.3642 0.3853

注：***、**、*分别表示估计值在1%、5%和10%的置信水平下显著，括号内数值为城市层面的聚类标准误。表3~表9同。

采用渐进DID模型考察自由贸易试验区建设的环境效应，其前提是处理组和对照组要满足平行趋势假设。因此，本文采用事件研究法构造如下模型进行平行趋势检验：
E n c i t = α 0 + ∑ k = - 5 ， k ≠ 1 k = 4 β k · D k + γ ∑ X i t + μ i + ϑ t + η p t + ε i t
式中： D k为相对年份虚拟变量。具体地，处理组城市在自由贸易试验区设立当年赋值为0，设立后一年赋值为1，设立前一年赋值为-1，以此类推。 β t为本文关心的参数，其他字母的含义与模型（1）相同。若在实施自由贸易试验区政策前 β t不显著，则可以认为平行趋势假设得以满足。图2展示了平行趋势检验结果，其中虚线表示95%的置信区间，点实线表示估计系数。由图2可知，自由贸易试验区设立之前，无论是对于“减排”效应还是“增效”效应而言，处理组和对照组在事前并无显著差异，满足平行趋势假设。
图2 平行趋势检验结果

Fig.2 Results of the parallel trend test

3.2 稳健性检验

3.2.1 安慰剂检验

为了进一步检验基准结论的稳健性，本文通过随机分配处理组及政策时间进行安慰剂检验。具体而言，首先采用置换检验方法将自由贸易试验区设立城市随机分配给不同城市，并基于样本研究宽度为每个自由贸易试验区设立城市随机抽取一个政策冲击年份，并使这个随机过程重复3000次；然后基于模型（1）进行估计，得到3000次随机生成的估计系数和P值。图3描述了系数和P值的分布情况，垂直虚线为真实估计值。总体来看，无论是自由贸易试验区建设的“减排”效应还是“增效”效应，其系数均集中在0值附近，显著异于真实估计值。此外，绝大部分估计系数的P值显著大于0.1，说明3000次随机过程得到的估计系数均没有显著效果。综上可知，自由贸易试验区建设的“减排”与“增效”双重环境效果与其他未知因素之间不存在明显的因果关系，说明本文基准结果较为稳健。
图3 安慰剂检验结果

Fig.3 Placebo test results

3.2.2 控制样本选择偏误

渐进DID模型正确评估政策处理效应的关键是选择具有可比性的对照组。因此，本文采用倾向匹配得分（Propensity Score Matching，PSM）方法并基于半径匹配，从经济发展水平、对外开放程度、财政分权、城市化水平和产业结构等方面逐年为每一个处理组筛选出近似的对照组。在此基础上，重新基于模型（1）估计。表3列（1）和表4列（1）显示，在控制处理组与对照组的样本选择偏误后，自由贸易试验区建设仍然存在显著“既减排、又增效”的环境效应。
表3 稳健性检验Ⅰ：“减排”效应

Tab.3 Robustness test Ⅰ： Emission reduction

变量 PSM-DID 剔除其他政策 加入其他控制变量 第一阶段 第二阶段
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7）
Ftz -0.2514*
（0.1261）		 -0.2451* -0.2638** -0.2438* -0.2298* -0.3332***
（0.1292） （0.1274） （0.1278） （0.1301） （0.1169）
Carbon 0.2350** -0.2361**
（0.1158） （0.1154）
Talk -0.0150 -0.0193
（0.0781） （0.0780）
工具变量 0.0013***
（0.0000）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
其他控制变量 No No No No Yes Yes No
聚类到城市 Yes Yes Yes Yes Yes Yes No
观测值 4828 4828 4828 4828 4828 4828 4828
调整R2 0.8332 0.8279 0.8276 0.8279 0.8285 0.6519 0.8899

注：除了列（6）的被解释变量为自由贸易试验区建设的虚拟变量Ftz外，其他列的被解释变量均为“减排”效应。工具变量是城市距海岸线的距离与时间的交叉项。Carbon和Talk分别代表碳排放权交易政策与环保约谈政策的虚拟变量。

表4 稳健性检验Ⅱ：“增效”效应

Tab.4 Robustness test Ⅱ： Efficiency improvement

变量 PSM-DID 剔除其他政策影响 加入其他控制变量 第二阶段
（1） （2） （3） （4） （5） （6）
F t z 0.2815***（0.0853） 0.2751***（0.0855） 0.2841***（0.0861） 0.2755***（0.0858） 0.2281***（0.0800） 0.3739***（0.0775）
Carbon 0.1023*（0.0584） 0.1020*（0.0584）
Talk -0.0073（0.0307） -0.0054（0.0307）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
其他控制变量 No No No No Yes No
聚类到城市 Yes Yes Yes Yes Yes No
观测值 4828 4828 4828 4828 4828 4828
调整R2 0.3898 0.3864 0.3851 0.3863 0.4012 0.7630

3.2.3 剔除其他政策影响

鉴于样本研究期间，实施的一些重大政策也会影响到地区污染减排与能源利用效率，本文在模型（1）的基础上，依次引入碳排放权交易试点政策和环保约谈政策的虚拟变量。由表3列（2）~（4）和表4列（2）~（4）结果可知，在控制关联政策的叠加影响后，本文的基准结论仍存在。

3.2.4 加入其他控制变量

考虑到地区要素禀赋、人口密度、就业份额、绿色技术创新、环境规制和产业集聚等因素均会对污染减排和能源效率产生影响，为了减少因变量遗漏而造成的估计偏差，本文在模型（1）的基础上进一步控制这些变量。由表3列（5）和表4列（5）结果可知，在控制以上变量影响后，自由贸易试验区建设既“减排”又“增效”的环境效应并没有发生改变，再次说明本文基准结论较为稳健。

3.2.5 内生性处理

虽然DID模型能够有效解决个体异质性带来的内生性问题，但政策制定过程非常复杂，仍难以完全克服政策规划者因经济、区位等因素偏好而导致的内生性问题。典型的表现是，沿海经济发达城市以及内陆交通运输便利的城市更可能设立自由贸易试验区。因此，本文利用城市距海岸线的距离构造自由贸易试验区设立的工具变量。这一选择的合理性体现在两个方面：一是城市距海岸线的距离由地理条件决定，与误差项无关，满足工具变量的外生性假设；二是自由贸易试验区建设重视水运便利，距离海岸线较近的城市水运条件更好，获批自由贸易试验区的概率也更高，从而满足工具变量的相关性假设。此外，由于城市距海岸线的距离为截面数据，无法用于面板数据估计，本文选择其与时间的交互项作为工具变量。由表3列（6）结果可知，工具变量的估计系数显著为正，拒绝了弱工具变量假设；由表3列（7）和表4列（6）的第二阶段结果可知，自由贸易试验区建设的“减排”与“增效”效应仍存在。

3.2.6 考虑政策处理效应的异质性

由于自由贸易试验区设立时间存在差异，导致政策处理效应的同质性假设无法满足，从而产生负权重问题。因此，本文首先借鉴Goodman-Bacon的处理办法[27]分析负权重占比情况，研究发现负权重的比重低于5%；其次，参考现有研究[28]，通过计算异质性效应的加权平均值得到处理效应的无偏估计系数。由表5可知，无论采用哪种方法解决政策处理效应的异质性问题，“减排”效应的估计系数和“增效”效应的估计系数均通过了显著性检验，与基准结果符号一致，这再次证明本文的基准结论较为稳健。
表5 考虑政策处理效应异质性的估计结果

Tab.5 Estimation results considering heterogeneity of policy treatment effects

处理方法 “减排”效应
的估计系数		 “增效”效应
的估计系数
Cengiz et al（2019）的方法[29] -0.3473*** 0.3582***
Sun and Abraham（2021）的方法[28] -0.3441*** 0.3236***
Goodman-Bacon（2021）的方法[27] -0.3485*** 0.3188***
Freyaldenhoven et al（2021）的方法[30] -0.3485*** 0.3182***

3.3 作用机制分析

根据理论分析可知，自由贸易试验区建设具有“减排”和“增效”的双重环境效应，具体实现途径分别是技术进步、产业结构升级和创业活跃度。因此，本文进一步构造模型（3）对三大作用机制进行检验。
M e c i t = α 0 + β 1 F t z i t + γ ∑ X i t + μ i + ϑ t + η p t + ε i t
式中： M e c i t分别代表技术进步、产业结构升级和创业活跃度。具体来看，采用科学技术支出的对数来衡量技术进步，选择第三产业增加值与第二产业增加值之比作为产业结构升级的代理变量，利用城市每百人中新创企业数来刻画城市创业活跃度。其他变量定义同模型（1）。
表6列（1）结果显示，自由贸易试验区建设对技术进步的回归系数为0.2322且在1%的置信水平下显著，说明自由贸易试验区建设显著带动了城市技术进步。表6列（2）结果显示，自由贸易试验区建设对产业结构升级的估计系数为0.0486，通过了1%的显著性检验，这表明自由贸易试验区建设推动了城市产业结构转型升级。由表6列（3）可知，自由贸易试验区建设对创业活跃度的估计系数为0.9338，通过了1%的显著性检验。换言之，自由贸易试验区建设显著激发了城市创业活跃度。由此可知，提高创业活跃度、促进技术进步以及推动产业结构转型升级是自由贸易试验区建设实现“减排”与“增效”双重环境效应的重要机制。
表6 机制检验结果

Tab.6 Mechanism test results

变量 （1） （2） （3）
技术进步 产业结构升级 创业活跃度
Ftz 0.2322*** 0.0486** 0.9338***
（0.0849） （0.0222） （0.2894）
城市固定效应 Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes
控制变量 Yes Yes Yes
聚类到城市 Yes Yes Yes
观测值 4828 4828 4828
调整R2 0.6569 0.8533 0.5976

4 进一步分析

4.1 “污染天堂”抑或“污染光环”

前述分析发现，自由贸易试验区建设可以实现既“减排”又“增效”的双重环境红利。然而，自由贸易试验区建设的双重环境红利究竟是来源于本地创造还是源于污染转移?如果是源于本地创造，则自由贸易试验区建设可以推动中国整体环境质量的提升；但是如果是源于污染转移，则自由贸易试验区建设对中国整体环境质量的影响不确定。对这一问题的解答，关系到中国自由贸易试验区究竟是“污染天堂”还是“污染光环”的问题。因此，参考既有文献处理思路[1]，本文构造模型（4）检验自由贸易试验区建设对邻近城市的环境效应。
E n c i t = α 0 + β 1 F t z _ n e i i t + γ j ∑ X j i t + μ i + ϑ t + ε i t
式中： F t z _ n e i i t表示城市i在年份t时其毗邻城市中是否有自由贸易试验区，若有则赋值为1，否则为0。若样本研究期间毗邻城市始终没有设立自由贸易试验区，则该城市赋值为0。需要强调的是，此处主要考察自由贸易试验区建设对邻近城市环境效应的影响，因此不包含自由贸易试验区设立城市本身的样本。其他变量与参数说明同模型（1）。
表7列（1）和列（2）结果表明，自由贸易试验区建设对毗邻城市污染排放的影响为负且在10%的水平上显著，对毗邻城市能源效率的影响为正但没有通过显著性检验，说明自由贸易试验区建设对毗邻城市存在“减排”效应但不存在“增效”效应。这与胡宗义等[15]得出的结论类似，即自由贸易试验区设立可以通过辐射效应带动毗邻城市实现产业结构升级和技术进步，进而改善邻近非试点城市的大气污染状况。换句话说，“污染光环假说”在中国自由贸易试验区建设中成立，即自由贸易试验区的“减排效应”可能来自城市间污染转移。
表7 进一步分析结果

Tab.7 Results of further analysis

变量 “减排” “增效” “减排” “增效” “减排” “增效” “减排” “增效”
（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）
Ftz_nei -0.1283* 0.0096
（0.0696） （0.0343）
Ftz_BR -0.2608* 0.3708***
（0.1565） （0.1053）
沿海Ftz -0.1721 0.2989***
（0.1344） （0.1010）
内陆Ftz -0.5721*** 0.3568**
（0.1960） （0.1384）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
聚类到城市 Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes
观测值 4454 4454 4828 4828 4641 4641 4641 4641
调整R2 0.8224 0.3544 0.8275 0.3906 0.7944 0.2304 0.7965 0.2261

4.2 自由贸易试验区建设与“一带一路”战略的联动作用

自由贸易试验区建设试点方案强调试验区的战略定位与战略目标是主动对接国家重大区域战略，尤其是服务并融入“一带一路”建设，因地制宜发挥支点作用。由此可见，激发自由贸易试验区战略与“一带一路”战略的联动作用是自由贸易试验区建设的重要目标。因此，本文构造模型（5）来考察两大战略融合能否助力实现生态环境高质量发展。
E n c i t = α 0 + β 1 F t z _ B R i t · B R i t + γ j ∑ X j i t + μ i + ϑ t + ε i t
B R i t是“一带一路”战略的政策虚拟变量，“一带一路”战略于2013年提出。因此，本文将“一带一路”沿线城市2013年及以后年份赋值为1，否则为0。其他变量定义同模型（1）。
表7列（3）（4）结果显示，自由贸易试验区建设与“一带一路”战略的联动作用进一步强化了自由贸易试验区建设的“减排”与“增效”效应，说明自由贸易试验区战略较好地服务并融入了“一带一路”战略，激发了“1+1>2”的效果。

4.3 自由贸易试验区建设的经济效应

已有研究表明，降低经济产出是实现“减排”与“增效”目标的有效途径[31]。那么自由贸易试验区建设中是否存在通过压缩产能来实现生态环境高水平保护的现象呢?如果存在，则违背了自由贸易试验区建设的初衷。习近平总书记强调，“减排不是减生产力，也不是不排放，而是要走生态优先、绿色低碳发展道路”，自由贸易试验区建设的第一要务是发展，在发展中推进生态环境高水平保护才是政策“初心”。基于此，本文利用经济产出、就业、企业活力、工资水平以及外商直接投资水平等指标来解答以上问题。具体模型构建如下：
E c o i t = α 0 + β 1 F t z i t + γ ∑ X i t + μ i + ϑ t + η p t + ε i t
式中： E c o i t代表城市经济产出、就业、企业活力、工资水平以及外商直接投资水平等指标。具体选取城市实际生产总值和国内生产总值增长率来衡量经济产出；选取第二产业就业人口来量化就业；利用城市生产性服务业企业注册数来衡量企业活力；利用城市平均工资以及外商实际投资额分别量化城市工资水平和外商直接投资水平。其他变量定义同模型（1）。
由表8可知，自由贸易试验区建设对经济总量有正向影响，但对经济增长率、就业、企业活力以及工资水平并没有明显作用。此外，自由贸易试验区建设显著提高了外商直接投资水平，这与自由贸易试验区建设加快实现贸易自由、投资便利的战略目标相一致。综上，自由贸易试验区建设既能帮助实现自由贸易试验区建设的经济目标，也可以助力实现生态环境高水平保护目标。换言之，自由贸易试验区建设的“减排”与“增效”的双重环境红利并不是通过牺牲经济产出换来的。
表8 自由贸易试验区的经济效应

Tab.8 Economic effects of the construction of pilot free trade zones

（1） （2） （3） （4） （5） （6）
F t z 0.0251*（0.0147） 0.0014（0.0042） -0.0049（0.0666） 0.0948（0.0741） -0.0056（0.0201） 0.7019***（0.0997）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
聚类到城市 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
观测值 4828 4828 4828 4828 4828 4828
调整R2 0.9948 0.7025 0.5410 0.8711 0.9758 0.6144

4.4 异质性分析

①根据自由贸易试验区建设试点方案，自由贸易试验区建设整体呈现出由沿海地区向内陆地区纵深发展的格局。鉴于沿海与内陆地区在经济发展水平、对外开放程度及资源禀赋等方面存在显著差异，本文进一步区分了沿海自由贸易试验区与内陆自由贸易试验区 ① ，以检验不同区位的自由贸易试验区建设效果。由表7列（5）~（8）可知，自由贸易试验区建设的“减排”效应主要体现在内陆地区，而在沿海地区尚未显现。然而，自由贸易试验区建设的“增效”效应在内陆地区和沿海地区均较为显著。一个可能的解释是，沿海地区整体的治污能力及前端污染控制水平较高，环境质量普遍优于内陆地区，因此污染减排的弹性相对较小；而内陆地区的技术水平和经济发展水平相对滞后，环境污染较为严重。自由贸易试验区建设对内陆地区的污染减排弹性显著高于沿海地区，导致内陆地区的减排效果在短期内更加明显。
②鉴于不同批次自由贸易试验区在设立片区、政策定位等方面存在较大差异，可能导致自由贸易试验区建设的环境效应有所不同。基于此，本文进一步考察了不同批次自由贸易试验区建设的环境效应。由表9列（1）~（6）可知，第一批和第三批自由贸易试验区建设既存在显著的“减排”效应，又表现出明显的“增效”效果。然而，第二批自由贸易试验区建设则既未体现“减排”，也未展现“增效”。可能的原因在于，第一批自由贸易试验区（如上海）具有良好的外向型经济基础，具备较为完善的自由贸易试验区建设条件。因此，在建设早期便形成了一批可复制可推广的“上海经验”，释放了自由贸易试验区建设的红利。而对于第二批试点自由贸易试验区，在复制和推广“上海经验”时，主要在各个非关键领域和环节上进行了微调，导致创新成果呈现碎片化特征，系统集成度不足，且已出台的一些改革措施存在同质化和重复化现象。这与自由贸易试验区“制度创新高地”的定位存在差距，从而导致自由贸易试验区建设效果不显著。第三批自由贸易试验区的成立则标志着我国自由贸易试验区的建设将从试点探索阶段进入纵深发展阶段，且多以内陆自由贸易试验区为主。自由贸易试验区成熟经验的推广与复制为内陆型自由贸易试验区的快速发展奠定了坚实基础，对内陆自由贸易试验区建设起到了积极效果。
表9 不同批次自由贸易试验区检验结果

Tab.9 Inspection results of different batches of pilot free trade zones

变量 “减排” “增效” “减排” “增效” “减排” “增效”
（1） （2） （3） （4） （5） （6）
Ftz_2013 -0.4309***（0.0761） 0.6081***（0.0498）
Ftz_2015 -0.1778（0.1791） 0.2372（0.1438）
Ftz_2017 -0.4424***（0.1687） 0.3462***（0.1062）
城市固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
省份—年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
聚类到城市 Yes Yes Yes Yes Yes Yes
观测值 4471 4471 4556 4556 4709 4709
调整R2 0.7913 0.2054 0.7933 0.2113 0.7970 0.2388

5 结论与建议

本文通过自由贸易试验区设立的外生冲击构造准自然实验，采用渐进DID模型，实证检验了自由贸易试验区建设对“减排”与“增效”的双重环境效应，并揭示了其内在实现机制及多重异质性特征。主要结论如下：①中国自由贸易试验区建设同时具备“减排”与“增效”的双重环境红利，且这种红利在沿海和内陆自由贸易试验区，以及不同批次自由贸易试验区之间存在显著差异。②中国自由贸易试验区建设中存在“污染光环”的经验证据，但未发现“污染天堂”现象。这意味着，自由贸易试验区的环境效应并未以牺牲经济效益为代价，反而提升了地区外商直接投资水平和整体经济规模。③创业活跃度、技术进步和产业结构升级是自由贸易试验区建设推动“减排”与“增效”目标实现的关键路径。
基于以上结论，本文提出政策建议如下：①加快推动自由贸易试验区建设，特别是支持转型经济体自由贸易园区的发展，以应对当前全球经济下行压力和气候变化挑战。研究表明，自由贸易试验区建设不仅实现了“减排”与“增效”的双重环境红利，且不会损害经济产出。因此，建议进一步加强自由贸易试验区建设，充分发挥其环境效应。②从顶层设计、制度创新和营商环境改善等方面入手，为提升城市创业活跃度、促进技术进步和推动产业结构升级提供支持。研究发现，自由贸易试验区的“减排”与“增效”主要通过技术进步、产业结构升级及创业活跃度的提升来实现。这也为解决目前自由贸易试验区在开放程度不足、金融创新成效不显著、制度创新边际效益递减等问题提供了重要突破口。③中国及其他转型经济体在优化自由贸易试验区战略时，应注重精准施策，因地制宜制定扶持政策。同时，要强化自由贸易试验区与国家重大战略的联动效应，增强政策合力。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
蒋灵多, 陆毅, 张国峰. 自由贸易试验区建设与中国出口行为[J]. 中国工业经济, 2021(8):75-93.

[2]
王爱俭, 方云龙, 于博. 中国自由贸易试验区建设与区域经济增长:传导路径与动力机制比较[J]. 财贸经济, 2020, 41(8):127-144.

[3]
Guan C, Huang J, Jiang R, et al. The impact of pilot free trade zone on service industry structure upgrading[J]. Economic Analysis and Policy, 2023,78:472-491.

[4]
Jiang Y, Wang H, Liu Z. The impact of the free trade zone on green total factor productivity——Evidence from the Shanghai pilot free trade zone[J]. Energy Policy, 2021,148:112000.

[5]
李蕊, 敖译雯, 李智轩. 自由贸易区设立对外商直接投资影响的准自然实验研究[J]. 世界经济研究, 2021(8):91-106.

[6]
Grossman G M, Krueger A B. Environmental impacts of a North American free trade agreement[R]. Massachusetts: National Bureau of Economic Research,1991.

[7]
Cherniwchan J. Trade liberalization and the environment:Evidence from NAFTA and U.S. manufacturing[J]. Journal of International Economics, 2017,105:130-149.

[8]
Kolcava D, Nguyen Q, Bernauer T. Does trade liberalization lead to environmental burden shifting in the global economy?[J]. Ecological Economics, 2019,163:98-112.

[9]
陈登科. 贸易壁垒下降与环境污染改善——来自中国企业污染数据的新证据[J]. 经济研究, 2020, 55(12):98-114.

[10]
杨子晖, 田磊. “污染天堂”假说与影响因素的中国省际研究[J]. 世界经济, 2017, 40(5):148-172.

[11]
Klotz R, Sharma R R. Trade barriers and CO2[J]. Journal of International Economics,2023:103726.

[12]
Bekoe W, Jalloh T. Assessing the economic implications of free trade on environmental quality:Empirical evidence from Africa[J]. Environmental and Resource Economics, 2023, 84(1):19-36.

[13]
Sorgho Z, Tharakan J. Do PTAs with environmental provisions reduce GHG emissions?Distinguishing the role of climate-related rovisions[J]. Environmental and Resource Economics, 2022, 83(3):709-732.

[14]
曹翔, 马莉, 董保民. 自由贸易试验区的环境效应及其作用机制[J]. 西安交通大学学报(社会科学版), 2021, 41(3):105-112.

[15]
胡宗义, 周积琨, 李毅. 自贸区设立改善了大气环境状况吗?[J]. 中国人口·资源与环境, 2022, 32(2):37-50.

[16]
Baghdadi L, Martinez-Zarzoso I, Zitouna H. Are RTA agreements with environmental provisions reducing emissions?[J]. Journal of International Economics, 2013, 90(2):378-390.

[17]
项后军, 何康. 自贸区的影响与资本流动——以上海为例的自然实验研究[J]. 国际贸易问题, 2016(8):3-15.

[18]
方云龙, 刘佳鑫. 自由贸易试验区设立能促进企业创新吗?——来自创业板上市公司的经验证据[J]. 国际金融研究, 2021(9):25-33.

[19]
Johnson S, Mcmillan J, Woodruff C. Property rights and finance[J]. American Economic Review, 2002, 92(5):1335-1356.

[20]
周茂, 陆毅, 符大海. 贸易自由化与中国产业升级:事实与机制[J]. 世界经济, 2016, 39(10):78-102.

[21]
Shimomura K, Thisse J. Competition among the big and the small[J]. The RAND Journal of Economics, 2012, 43(2):329-347.

[22]
余泳泽, 孙鹏博, 宣烨. 地方政府环境目标约束是否影响了产业转型升级?[J]. 经济研究, 2020, 55(8):57-72.

[23]
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[J]. 国际金融研究, 2019(7):36-45.

[24]
赵涛, 张智, 梁上坤. 数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J]. 管理世界, 2020, 36(10):65-76.

[25]
张琦, 邹梦琪. 环境治理垂直改革的效果、基层机制与影响因素[J]. 经济研究, 2022, 57(8):172-190.

[26]
Greenstone M, He G, Jia R. Can technology solve the principal-agent problem?Evidence from China's war on air pollution[J]. American Economic Review, 2022, 4(1):54-70.

[27]
Goodman-Bacon A. Difference-in-differences with variation in treatment timing[J]. Journal of Econometrics, 2021,225:254-277.

[28]
Sun L, Abraham S. Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2):175-199.

[29]
Cengiz D, A Dube, A Lindner, et al. The Effect of Minimum Wages on Low-Wage Jobs[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2019, 134(3):1405-1454.

[30]
Freyaldenhoven S, Hansen C, Pérez J P, et al. Visualization, Identification,and Estimation in the Linear Panel Event-Study Design[R]. National Bureau of Economic Research, 2021(Working Paper No. 29170).

[31]
王班班, 莫琼辉, 钱浩祺. 地方环境政策创新的扩散模式与实施效果——基于河长制政策扩散的微观实证[J]. 中国工业经济, 2020(8):99-117.

Options
文章导航

/

〈 〉