做政策评估时, 如何衡量一项政策的空间溢出效应呢？

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为了评估经济特区对周边城市可能产生的溢出效应，本文提出了一个基本假设：无论是正面还是负面的溢出效应，其影响力都会随着与经济特区距离的增加而逐渐减弱。这一假设得到了过往研究的支持，诸多研究表明距离在溢出效应中扮演着至关重要的角色。比如，Jaffe等在1993年以及Keller在2002年的研究均发现，知识的溢出效应会随着地理距离的增加而显著降低。为了确保研究结果具有稳健性，本文考虑了多种不同的地理距离度量方法，具体细节将在下文中详细说明。基于这些距离度量，初步假设溢出效应会随着与最近经济特区距离的增加而呈现对数线性递减的趋势。随后，本文采用了基于不同距离区间和更全面的其他城市对经济特区暴露度的非参数方法。同时，考虑到省界可能成为溢出效应的障碍，本文也会比较仅在省界内限制溢出效应的结果。需要指出的是，所有这些变量都是随时间变化的，因为它们依赖于其他城市引入经济特区的时间。因此，识别SEZ的影响取决于这种随时间的变化。此外，在进行回归分析时，本文始终包含城市自身的经济特区政策指标，这使我们能够检验在考虑其他城市的溢出效应时，城市自身的改革效应是否发生了变化。

1.1城市间距离与运输成本作为距离指标

本文首先采用的衡量城市间距离的方法较为直接：即两个城市地理中心点之间的直线距离，以公里为单位。这种度量方式简洁明了，但它并没有考虑到城市间可能存在的地理障碍或交通基础设施的差别。

第二种度量方法是通过Google Maps计算的城市间的驾车时间。这种方法的优势在于能够反映出城市间通过公路基础设施的连接程度，这在城市间的互动中可能是一个关键因素。然而，这种方法的局限在于它仅考虑了公路交通，并且是基于当前的交通网络来计算的，而这个网络可能与经济特区的位置有着内在的联系。

第三种衡量城市间距离的方法充分考虑了中国的地形和地理特征。作者拥有详尽的坡度和土地覆盖数据，这使他们能够构建一个覆盖全国的10×10公里的网格系统，用以评估各地区的运输成本。随后，运用ArcGIS软件中的最短路径算法，依据这个成本面计算出城市间的最短路径，并测量沿该路径的总运输成本。这种方法的一个明显优势在于，它完全基于自然条件，不受人为因素的干扰。由于在将坡度数据转换为运输成本时需要做出一些假设，本文也进一步探讨了不同计算方法对结果稳健性的影响。

在将坡度与驾车速度关联的映射方法中，第一种方法是参照美国的相关标准，将坡度与驾驶速度的关系分为10个等级。第二种映射方法则参考了适合中国国情的标准，分为7个等级。在这种方法的一个改进版本中，作者提高了运输成本网格的分辨率（使用3公里而非10公里的网格），并排除了较大的水体。所有基于地形的度量方法都经过了标准化处理，使得它们的中位数与Google地图计算的驾车时间的中位数相一致。这样做的目的是为了便于不同度量方法之间的比较。

1.2城市间溢出效应的实证分析

为了探究经济特区（SEZ）对其他城市的溢出效应，本文采用了三种相互补充的实证研究方法。

最近经济特区的距离影响

在这个模型中，指的是在年份 (t) 时，城市 (i) 到最近省级经济特区的距离。到下一个经济特区的距离是溢出效应强度的一个反向指标。因此，如果溢出效应为负，则预期的值会大于0。然而，如表8的Panel A所示，结果表明存在正向溢出效应，即距离下一个经济特区更远的城市GDP较低，这一现象在控制了土地面积和常规的固定效应后依然存在。这种溢出效应在内陆地区尤为明显。值得注意的是，本城市经济特区的改革效应α依然显著且影响较大。

经济特区的半径效应指标

第二种研究方法是引入一个二元指标，用以标识某城市是否处于特定经济半径内且设有经济特区。本文特别报告了以150公里为半径的结果（或者相应的驾车时间）。回归模型如下：

在这里，表示某城市是否在指定的经济半径内拥有经济特区。如果溢出效应为负，预期的值会小于0。然而，通常发现的估计值为正。表8的Panel B分别展示了以公里和分钟为单位的半径结果，其中列（1）和列（2）分别对应公里和分钟的半径。其余列则采用了基于地形的距离度量，并对其进行了标准化处理，使得这些度量的中位数与Google Maps计算的驾车时间的中位数相等。所有的估计值均为正值（尽管在某些情况下估计系数并不显著）。

作者不仅用150公里的单一距离指标来分析经济特区的影响，还用了四个不同的环形区域距离指标（不包括经济特区本身）：0-50公里、50-100公里、100-200公里和200-400公里。如果某个环形区域内至少有一个经济特区，那么这个指标就记为1。作为对照的是那些距离最近的经济特区超过400公里的城市。研究结果显示，大多数环形区域的指标系数为正，即经济特区对这些区域有积极影响，并且在某些情况下这种影响在统计上显著。只有在50公里以外的距离中观察到负系数，但这些影响较小且不显著。对于其他距离度量方法，研究发现经济特区对较近区域的城市有正向效应，且这种效应更显著。这说明经济特区对100公里范围内城市的积极影响，并不是因为100至400公里区域的资源重新分配造成的。

经济特区的暴露度量

本文采用的最终溢出效应度量方法受到Briant等（2015年）的启发，参考了市场准入度量的方法，具体如下：

作者还对这一度量方法进行了调整，仅对当年设有经济特区的城市进行求和。因此，暴露度量公式为：

其中，是一个指示函数，用来标识在时间 (t) 时，城市 (j) 是否已经设立了经济特区（即是否实施了改革）。这种度量方法使我们能够通过考虑其他设有经济特区的城市的经济规模以及它们与目标城市的距离，来捕捉溢出效应的暴露程度。简而言之，这个指标帮助量化了一个城市因邻近经济特区而可能受到的经济影响。

通常，可以预期市场准入的系数为正，而在存在负向溢出效应的情况下，其他经济特区的暴露度量系数应为负，即< 0且> 0。结果详见附表A6。暴露度量的系数始终为正，但并不显著。市场准入度量在全样本中为负估计值，而在内陆样本中则为正估计值。然而，除了列（1）之外，这些估计值通常不显著。

因此，这些结果与前两种模型的结果大致一致，表明没有证据显示存在负向溢出效应。与市场准入度量的比较实际上表明，接近已改革的城市比单纯的市场准入更为有利。有趣的是，本城市经济特区的效应在所有模型设定下依然保持显著且较大。通过对不同距离度量和识别策略的分析，可以发现城市间普遍存在正向的溢出效应。虽然这些效应并非总是在统计上显著，但从未观察到明显的负向效应，这有力地反驳了负向溢出效应的存在。

1.3溢出效应的时间演变

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