国家高新区对煤炭资源型城市产业结构的调整效应研究

焦振玲，孙垂强

（淮南师范学院 经济与管理学院，安徽 淮南 232038）

煤炭价格波动幅度加大，影响煤炭资源型城市的经济发展，因此，煤炭资源型城市如何进行产业结构调整，实现城市的可持续性发展，成为亟待解决的问题。 一些学者开出了发展生态经济、推进城市功能提升等“药方”［1］。 在制度与煤炭资型城市产业结构调整关系方面，张米尔强调通过实施制度创新，释放煤炭资源型城市经济潜能［2］，杜辉提出应建构财政补贴、产业资金平台等金融手段驱动煤炭资源型城市实现转型［3］。 徐君则认为可通过供给侧改革，从制度供给、产业供给和要素供给等手段驱动煤炭资源型城市实现转型［4］。

高新区是我国政府为大力发展高新技术产业，通过产业发展政策、财政政策、金融政策、制度创新政策和科教政策的有机结合， 在某一地区形成智力密集、环境开放的高新技术产业集中区，是我国实施创新驱动战略的一项重要综合经济政策安排［5］(P5)。

为实现产业结构调整，煤炭资源型城市开始设置高新区。 在2010 年前，我国22 家主要的煤炭资源型城市无一家城市拥有高新区， 但到2020 年已有7 家设立。高新区的设置已成为我国推动煤炭资源型城市产业结构调整的重要综合经济政策。

一、文献综述

国家级高新区通过推动企业创新的方式助推煤炭资源型城市经济结构的调整。高安刚等通过分析2000—2015 年的相关数据发现， 在资源型城市设立高新区是降低资源型城市对资源产业依赖的可靠方法［6］。 邵汉华等利用DEA 模型和耦合协调度模型进行研究，发现高新区通过对经济规模、效益质量、 创新能力以及城市经济效率等方式影响区域经济转型［7］。熊然等通过利用动态超效率SBM 模型对高新区数据的分析，发现高新区的设立对资源型城市产业结构升级存在显著的促进效应［8］。

在影响机制方面， 顾元媛等借助面板数据模型，研究发现国家高新区通过高新技术产业和制造业产业集聚促进资源型城市产业结构调整［9］。 佟继英通过对唐山市高新区的研究，发现高新区通过促进产业创新、完善区域科技创新平台、推动战略性新产业发展的方式促进了唐山市产业结构调整［10］。汪文生等利用倾向得分匹配法对企业微观数据进行分析，发现高新区通过改善中西部地区和资源型城市对研发人才的吸引和打破融资约束的方式促进非国有企业创新和产业结构调整［11］。

随着碳达峰、碳中和的“双碳”目标的提出，煤炭资源型城市的经济受到严重冲击。如何降低煤炭资源型城市对煤炭资源的依赖， 促进产业结构调整、再造经济增长新动力显得尤为重要。 国家高新区的设置是我国实施创新驱动和城市产业结构调整的一项重要综合经济政策。学者们对高新区的研究关注度日渐提高，但高新区与煤炭资源型城市产业结构调整相结合的研究相对稀缺。 鉴于此，本文重点关注国家高新区设立对煤炭资源型城市产业结构调整的作用。

二、 样本选择和变量定义

本文将19 个重度依赖煤炭产业的城市作为研究样本，以国家高新区设立作为自然实验，构建实验组和控制组， 对2004—2019 年的面板数据进行双重差分估计和合成控制估计，考察国家高新区建设对煤炭资源型城市产业结构调整的作用。

（一）数据样本

2017 年全国煤炭产量地级市煤炭产量排名名单（表1）显示，全国煤炭产量前22 名地级市的煤炭产量基本都超过5 000 万吨，而其后的城市则已降到2 000 万吨左右， 因此这22 个城市作为样本具有分析的意义。 基于数据的可得性，为考察高新区对煤炭城市产业调整效果，本文选择内蒙古自治区的鄂尔多斯市、通辽市和呼伦贝尔市，陕西省的榆林市、咸阳市和延安市，山西省的朔州市、长治市、吕梁市、大同市、晋城市、晋中市、阳泉市、临汾市、忻州市，山东省的济宁市，新疆自治区的昌吉州，贵州省的六盘水市，安徽省的淮南市等19 个城市作为研究样本，其中济宁市、榆林市、咸阳市、长治市分别于2010 年、2012 年、2012 年和2015 年设立国家级高新技术区，其余城市设置高新区时间较晚；考虑到高新区发挥效应需要较长的时间，选取济宁市、榆林市、咸阳市、长治市为干预组，其他15个城市为对照组进行研究。

（二）变量定义与数据描述

由于制造业的发展是城市经济可持续发展的基础，为充分反映高新区的设立对煤炭资源型城市产业结构调整的效果，本文用制造业占比提高作为煤炭资源型城市产业结构调整效果良好的证明；同时为保证模型效果，还引入了其他对制造业占比提高产生影响的变量作为控制变量。

表1 2017 年全国煤炭产量前22 名的地级市名单

1.被解释变量。 城市制造业占比越高，说明煤炭资源型城市产业结构调整的效果越好，因此本文使用制造业占比来作为被解释变量。一是制造业创造的就业岗位多，煤炭资源型城市转型需要吸收大量的原有煤炭工人，有了制造业的发展才能稳定民生，实现资源型城市平稳转型；二是制造业是国民经济的支柱产业，是地区创造力、竞争力和综合经济能力的重要体现。 煤炭资源型城市大多区位偏离、人才匮乏很难发展高端服务业，因此制造业成了煤炭资源型城市产业调整的目标［12］(P12-14)。 由于《中国城市统计年鉴》并没有对城市制造业产值及出口额进行统计， 因此本文选取“制造业从业人数占比”作为测度煤炭资源型城市制造业占比的指标。

2.解释变量。 本文的核心解释变量为国家设立高新区的准自然实验。 在我国2017 年煤炭销售前22 名城市中，济宁市、榆林市、咸阳市、长治市已经设立国家高新区，在此基础上对各资源型城市进行赋值。 己经设立国家高新区的城市，其解释变量赋值为1，否则为0。由于高新区的设立产生作用需要较长的时间，因此，以2015 年为时间节点，其后获批国家高新区的煤炭资源型城市视为没有国家高新区。

3.控制变量。 为了控制其他可能影响煤炭资源型城市产业结构调整的因素，本文选取了其他一些控制变量。 采矿业占比，在采矿业占比大幅下降的情况下，导致整个资源型城市经济大幅下降，即使该城市制造业没有发展，其占比也会增加，因此将采矿业占比作为控制变量［13］；GDP 的总量和GDP增长速度会导致资源型城市经济结构发生变化，因此选择两者作为控制变量；在煤炭资源型城市产业调整过程中，需要将大量物质资本投入到新的制造业，因此选取“固定资产投资额”作为控制变量［14］；同时，外资投资量、科技投入和城市大学生数量都是城市制造业发展的基础变量， 因此选择外资投入、科技投入和城市大学生数量作为控制变量［15］。

三、基于双重差分方法的高新区产业结构调整效应实证分析

双重差分法作为评价政策有效性的一种特殊工具，常被用来定量评价新政策经济影响的动态因果关系。双重差分法源于自然科学比较样品组在实验前后不同的科学传统。在发生自然（或准自然）实验的情况下，社会科学研究领域通过选择双重差分法比较实验前后“对照组”和“实验组”样本之间差异， 从统计学意义上对政策效果进行无偏估计［16］。双重差分基本模型一般定义如公式所示：

其中， 设定Y 表示关注的结果变量，Di=1 或0分别表示对该组样本进行了“处理”或没有处理，时间虚拟变量T=1 或0 分别表示“处理后”和“处理前”，Xit表示控制变量，εit 表示不受控制的随机变量。

本文将煤炭资源型城市的制造业占比作为结果变量， 由于是否设立高新区是政策虚拟变量，因此将设立高新区的城市济宁市、榆林市、咸阳市和长治市设立为实验组，其他15 个城市作为控制组；并选择2009—2010 这2 年为事前组，2017—2019这3 年为事后组；在控制变量方面将选择采矿业占比、城市GDP、城市人口、外资投资量、政府科技投入、固定资产投入、在校大学生数作为控制变量。

模型最终结果如表2 所示，其中t 变量代表时间，d 代表是否为实验组的虚拟变量，协变量caik、gdp、guding、waizi、keji、renk 和daxuesh 分别代表采矿业占比、城市GDP、城市人口、外资量、政府科技投入、固定资产投入及在校大学生数。研究表明，不论有无控制变量， 模型的核心参数_diff 即 “控制组”与“实验组”在实验前后样本差异都变化不大，无协变量情况下差异为0.063 7， 有协变量情况下为0.065 1。在没有加入协变量前，由于模型残差较大模型不显著；但加入协变量后，残差减小，“控制组”与“实验组”在实验前后样本差异显著为正。 这表明国家高新区的设立显著提高煤炭资源型城市中制造业在经济结构中的比重，促进了煤炭资源型城市的产业结构调整。

表2 高新区产业结构调整效应的双重差分模型结果

四、基于合成控制方法的高新区产业结构调整效应实证分析

准自然实验的理论基础是 “鲁宾的反事实框架”（Rubin's counterfactual framework），其基本思想是通过计算经过政策干预的地区表现和反事实的未经过政策干预的地区表现之间的差距来估计政策的效果［17］。这个思路的困难之处在于如何得出反事实的未经过政策干预的地区表现。为得出反事实表现，Abadie and Gardeazabal 提出 “合成控制法”（Synthetic control method），认为虽然找不到政策所在城市的最相似的控制区，但通过对几个相似城市进行适当的线性组合，往往可以构建出一个与政策实施的城市十分类似的“综合控制区”，并将“真实的城市”与“综合的城市”进行比较，由此得名“合成控制法”［18］（P32-33）。

济宁市、 榆林市和咸阳市较早设立了高新区，但是济宁市属于沿海发达地区的山东省，经济总量比其他地区具有显著优势，而咸阳市本身制造业发达，找不到和他相似的城市，因此本文选择榆林市作为政策发生城市， 而其他18 个城市作为政策控制组进行合成控制研究。

表3 真实榆林市和合成榆林市制造业比重对比分析（%）

研究的结果变量为zhizao（制造业比重），预测变量包括rgdp（人均GDP）、gdpz（GDP 增长速度）、caik （采矿业占比）、ryusuanzhr （人均预算支出）、ryusuansh （人均预算收入）rguding、（人均固定资产投资入）、 rkeji（人均科技支出）、 rwaizi（人均外资投资额） 、zhizao (2004、2010)（制造业2004 年比重及2010 年比重）。 这些预测变量均为2004—2012年的平均值。另外，面板变量为id（城市），而时间变量为t（年），指定处理地区为榆林市。 政策干预开始的时期为2012 年。 预测变量（predictors）进行平均的期间为2004—2012 年。在模型估计方面，本文使用stata 软件中的synth 方法，其模型结果表现为合成榆林市等于0.136 个呼伦贝尔市、0.346 个通辽市和0.519 个延安市的合成。 合成榆林市的制造业比重如表3 所示。

表3 显示，在2012 年榆林市设立高新区之前，合成榆林市的制造业比重与真实榆林市几乎一致，表明合成榆林市可以很好地作为榆林市如未设立高新区的反事实替身。 在高新区实施之后，真实榆林市开始反超，说明高新区的设立对于煤炭资源型城市的产业结构调整有很大的正效应。 在2013—2019 年期间， 真实榆林市的制造业比重提高了4%，上升幅度超过40%，其产业结构调整效应十分显著。

五、结 论

本文基于准自然实验的理论， 对中国19 个产量较大的煤炭资源型城市2004—2019 年的面板数据进行双重差分估计和合成控制估计，评估高新区设立是否对煤炭资源型城市产业结构调整产生影响，其结论如下所示。

1.基于双重差分方法的煤炭资源型城市高新区产业结构调整效应实证分析结果表明，样本“控制组”与“实验组”在实验前后差异显著为正，表明国家高新区的设立显著提高制造业在经济结构中的比重，使得煤炭资源型城市的产业结构得到了有效地调整，高新区的建设有助于煤炭资源型城市的可持续发展。

2.基于合成控制方法的煤炭资源型城市高新区产业结构调整效应实证研究，选择陕西榆林市作为样本，并认为0.136 个呼伦贝尔市、0.346 个通辽市和0.519 个延安市合成了合成榆林市。 研究表明，国家高新区的设立显著提高榆林市制造业在经济结构中的比重，在高新区实施之前，榆林市与合成榆林市的制造业比重相差不大；在高新区实施之后，真实榆林市与合成榆林市的制造业比重差距加大，说明高新区的建设对于煤炭资源型城市的产业结构调整有很大的正效应。

3.淮南市等煤炭资源型城市应以高新区建设为契机，大力推进产业结构调整。 淮南市是安徽省重要的煤炭资源型城市，其经济发展高度依赖煤炭产业。 面对经济下滑的局面，淮南市应积极调整产业结构，充分发挥高新区在区域产业结构与产业功能优化过程中的积极作用，促进产业转型与升级。