胡宗义 周积琨 李毅

摘要 中国自由贸易试验区作为新时代对外开放的新窗口，是推动经济高质量发展的重要举措，而在此过程中污染防治是必须跨越的一道重要关口。文章以中国自由贸易试验区设立为“准自然实验”，考虑其政策辐射效应，创新性利用空间双重差分法一般分析范式，选取2008—2017年中国环保重点城市数据为样本，系统考察中国自贸区设立对大气污染的影响，并深入分析其空间维度的异质性与作用机制。研究发现，中国自由贸易区的设立能够显著降低城市的大气污染浓度，在使用空间双重差分法考虑自由贸易区设立的政策辐射效应后，其有效降低城市大气污染物浓度12%～17%，而传统双重差分法估计结果仅为7%;自由贸易区设立对邻近非试点城市的大气污染状况具有显著改善作用，在考虑自由贸易区中心辐射影响范围后，发现随着研究半径的增加，其平均空间溢出效应呈现倒“U”型曲线，最佳政策溢出效应半径约为200 km，而试点城市之间的政策溢出效果不佳;自由贸易区设立不仅能够通过推动试点城市的产业结构优化和绿色技术创新的方式改善本地大气环境状况，还能通过推动邻近非试点城市的产业结构优化和绿色技术创新方式产生溢出效应，助力非试点城市的大气环境状况改善。上述结论在空间平行趋势检验、安慰剂检验等一系列稳健性检验后依旧成立。文章对自贸区政策是否能够真正服务于新时代经济高质量发展这一关键问题给出了直接回答，并为进一步扩大对外开放，打赢污染防治攻坚战，助推中国经济高质量发展提供有益的政策启示。

关键词 自贸区建设;大气污染防治;经济高质量发展;空间双重差分法;政策溢出;政策评估

中图分类号 F741  文献标志码 A   文章编号1002-2104（2022）02-0037-14   DOI：10.12062/cpre.20210614

全球贸易局势动荡不止，以美国为首的西方国家企图重构国际贸易新秩序，以此打压中国的对外贸易发展。为应对不利的国际环境，提升中国在国际贸易体系中的地位，中国政府审时度势地提出自由贸易试验区（以下简称为自贸区）建设方案，进一步扩大对外开放，推动形成全面开放新格局。2013年10月，中国（上海）自由贸易试验区正式成立。截至2020年末，中国自由贸易试验区扩围为21个省份，已经形成从沿海到中部再到西部的战略框架。自贸区建设的一个关键使命在于促进贸易和投资便利化，进一步地推进各领域改革。但是，在享受贸易自由化红利的同时，要时刻提防其带来的负面影响。其中，最为典型的是污染产业转移所引发的环境质量下降问题。

关于对外贸易与环境质量关系的探讨可追溯到20世纪90年代北美各国签署《北美自由贸易协定》（NAFTA），在该协定生效后，有学者观察到作为协定中最大的发展中国家，墨西哥的环境质量在自由贸易的推进过程中似乎经历了一个明显下滑的阶段。由此，经济学界揭开了有关自由贸易与环境质量的关系研究，并在此基础上归纳出了几个重要的结论，包括环境库兹涅茨曲线（EKC），污染者天堂效应及假说（PHE 和 PHH）。时至今日，随着经济全球一体化不断推进，全球国际贸易迎来长足发展，但是有关对外贸易与环境质量的争议仍在持续，以中国为代表的发展中国家环境状况依然形势严峻。那么，随之而来的问题是，中国自贸区在推进贸易和投资自由化的过程中，是否仍然会对中国的环境质量造成影响？是否有可能利用自贸区的建设来扭转传统发展模式，改善环境质量，让自贸区服务于建设美丽中国的环境保护目标？以上问题的回答不仅有助于推动形成更高水平的对外开放格局，还能够为促进中国经济高质量发展提供决策参考。

基于此，文章从环境保护角度出发，以政策溢出效应为视角，研究自贸区政策的实施能否通过“示范先行，辐射带动”作用，帮助自贸区所在城市以及周围邻近城市实现大气环境状况的改善，扭转中国传统“重经济轻环境”的发展模式，从而最大限度发挥自贸区改革开放高地作用。文章可能的贡献在于：第一，首次从大气环境效益角度考虑自贸区建设带来的影响，拓宽了自贸区研究的深度和广度，对自贸区建设是否能够真正服务于新时代经济高质量发展这一关键问题进行了直接回答。第二，根据线性双重差分法的原理，尝试完善了空间双重差分的一般分析范式。空间 DID 由于弥补了传统 DID 估计框架中 SUVTA 假设的违背情况而受到广泛关注，然而目前国内外文献多集中于其空间模型的套用，未能形成科学合理的估计框架。最后，首次从政策溢出效应视角出发，探究了自贸区在实现对外开放和环境保护双赢的经济高质量发展格局中是否实现了“示范先行，辐射带动”的目标，为构建符合中国实际国情的政策效应评估模式提供了新的思路。

1 文献综述与理论机制

1.1 文献综述

目前国外对于自贸区建设与环境效益关系的讨论十分丰富。从自由贸易的角度来看，一方面，自由贸易可能会增加环境负担，损害环境。Grossman 等[1]利用北美自贸协定的设定研究发现，自贸协定的外商流入在帮助墨西哥经济增长的同时，加剧了墨西哥的大气环境污染，而同样的结果也出现在其他发展中国家地区[2-3]。另一方面，自由贸易可能也会改善环境质量，Antweiler等[4]以结构效应、规模效应、技术效应的讨论，得出自由贸易可能对环境会更加有利的结论。而从自贸区建设本身与环境效益的关系来看，Aloise等[5]认为在自贸区政策制定時应该重点关注大气环境问题，注重低碳环保领域，通过完善外商投资体制和吸收国外先进技术促进绿色技术进步和实现可持续发展[6-7]。

中国自贸区与世界各国自贸区有共性又有其特殊性，其自贸区不仅仅只是扩大对外开放和吸引外资，更重要的是深化改革，进行体制创新，服务于新时代中国特色社会主义建设，这意味着自贸区不再是以往只注重经济效益的对外开放“复制版”，而应该是环境经济双赢的“升级版”。然而，当今中国自贸区的讨论多集中于其实现的经济效益，实际产生的环境效益探讨文献十分稀缺，更毋庸说中国环境问题中的顽疾—大气污染问题，但是，从目前的文献研究中可以发现其关系初现端倪。一方面，自贸区作为中国对外开放的重要创新举措，能够引领体制机制创新、突破传统制度壁垒，营造一个良好的营商环境[8]，这使得资本流动与要素流动的阻力大大降低[9-10]，促进了产业结构升级与高级化[11-12]。另一方面，邵帅等[13]发现第二产业比较高的地区其雾霾污染也会比较严重，因此产业结构的升级能够降低能源消耗[14]，改善大气环境状况，实现经济高质量发展[15]。此外，目前中国自贸区环境效益研究的结论在不同文献中也具有较大出入。 Jiang 等[16]利用上海市自贸区进行研究，发现在自贸区能够促进绿色全要素生产率的提高，实现绿色发展，然而，Zhuo等[17]却认为广东自贸区陷入了“政策陷阱”，其废气和废水的排放量大量提升。

从自贸区与环境效益有关的国内外文献中可以发现，国内对于自贸区产生的环境效益探讨较少，尤其是中国首要的大气污染环境问题。其次，运用国内单一自贸区的研究对于环境效益产生了截然不同的结论，这表明，从国家政策全局角度来探讨自贸区的环境效益进而为实现经济高质量发展提供实证指导迫在眉睫。因此，文章拟从大气环境效益角度探讨自贸区可能产生的环境效益，为中国自贸区的进一步建设提供理论与实证指导。

1.2 理论机制

首先，随着经济发展进入新常态，在转变经济发展方式、优化产业结构的背景下，自贸区作为新一轮的对外开放，以促进经济高质量发展为目的，通过关税政策大量吸引先进产业和技术实现产业转型升级。而产业转型升级是协调经济高质量发展和环境保护的关键路径[18]。一方面，大量的外来高新技术产业能够带来先进的技术，给企业提供高技术支持，引导城市资源劳动密集型企业向资本技术型产业转型升级。另一方面，外来高新技术企业能够增加城市竞争力，对于辖区内的现有污染密集型产业会产生“挤出效应”[19]，淘汰本地生产方式落后企业，优化产业结构。而现有研究发现，产业结构与大气污染高度相关[20]，这体现在当第二产业占GDP 比重的比重越高，大气污染程度也越会高[21]，而第三产业有助于缓解城市大气污染问题[22]。此外，我国作为煤炭消费大国，能源消费污染一直以来都是大气污染的主要来源，产业结构优化升级能够降低能源消耗量和提高能源利用效率[23]，能源消费量的减少和利用效率的提高能够直接减少大气环境污染物[24]。因此，产业结构优化最终会改善城市大气污染状况。

其次，在过去市场经济不够完善的情况下，各地政府具有浓厚的“计划主义”色彩。为了吸引外商投资，当地政府出现了环境的“逐底竞争”现象[25]，人为错配了环境资源要素，最终造成经济发展与环境保护失衡，加剧了对于大气环境的污染[26]。在市场经济规模初步建立且对外开放程度较高的情况下，我国自贸区旨在进一步消除政策壁垒，创造公平竞争环境，减少政府干预，充分发挥市场对资源要素配置的决定性作用。环境资源要素作为稀缺要素的一种，需要市场决定最优化配置。随着市场化程度的提高，原来错配的环境资源要素配置会不断得到优化，引导企业生产行为，推动绿色技术创新。而绿色技术创新作为中国可持续发展的重要动力，其研究受到了各界的广泛关注，目前许多文献发现绿色技术创新不仅能够帮助经济发展，也能够改善环境状况[27]，而这也体现在大气污染物减少的方面[28]。因此，绿色技术创新能力提高也能够改善城市大气污染状况。

最后，自贸区并非简单发展其本身，而是要通过它的发展发挥对各地区的示范带头作用，形成“可复制可推广”的模式，促进其他地区也通过学习其建设经验实现经济与环境双赢的高质量发展。同时，由于城市之间经济、贸易的往来，存在空间上的相互关联[29]，自贸区作为新一轮对外开放的先行探索区，必然对于周围城市存在一定幅度的政策影响。而这种影响可能会使得周围城市通过吸收自贸区带来的正外部影响从而产生类似的大气污染改善效应。

据此，文章提出如下理论假说。

假说一：自贸区能够通过优化本地与邻近地区产业结构的方式改善大气环境状况。

假说二：自贸区能够通过推动本地与邻近地区绿色技术创新的方式改善其大气环境状况。

2 实证模型构建与数据来源

2.1 实证模型构建

在准自然实验中，目前普遍使用双重差分法（简称传统DID）作为政策效应评估方法，其估计公式为：

y =α0+α1D +α2T +α3D × T           （ 1）

其中：D代表实验指示变量，T代表实验时期指示变量，D × T是实验指示变量和时期变量的点积，α3为政策影响系数。然而传统 DID假设政策影响无空间溢出效应（简称SUVTA），该假设在实际中难以得到满足，因此近年来有文献提出了空间双重差分法（简称空间DID），其基本式如下：

y =α0+α1D +α2T +α3D × T +α4WD × T   （2）

可以看出，式（2）在传统 DID 的基础项中增加了政策空间效应项，WD 为虚拟变量，若城市周围具有政策实验组城市则其取值为1，否则为取值为0。因此，α4表示为政

策溢出效应。在线性条件期望框架下，政策溢出效应估计量的本质为：

因此，其默认政策对实验组和控制组的政策溢出效应是相同的，但現实中往往并非如此。为了更精确分析出政策的溢出影响，借鉴 Chagas 等[30]的思路对政策溢出效应进行分解，即根据：

W = WNTT + WTT + WNTNT + WTNT                   （4）

其中：W 为空间权重矩阵，WNTT = A × W × B，WTT = B × W × B，WNTNT = A × W × A，WTNT = B × W × A，而 A = diag（D），B = diag（Dc ），Dc 为控制组指示变量。根据 Cha‑ gas 等[30]的结果，可以知道 WNTNT =0且 WTNT =0，即政策溢出效应只会由实验组城市产生，因此模型即可变化为：

其中： WNTTD 是指示变量，若控制组城市受到政策溢出影响则该值取1，否则取值为0;WTTD 也是指示变量，若实验组城市受到政策溢出影响则该值取1，否则取值为0。

应用在面板数据中，式（5）则变为：

若i个体为控制组城市，在t 时期受到政策空间溢出影响则ANTTi，t取值为1，否则取0。若i个体为实验组城市，在t 时期实行了政策，则Treati，t取值为1，否则取0，进一步地，若其在 t 时期受到其他实验组城市政策影响则IATTi，t取值为1，否则取0。因此，α2为政策对于控制組城市的溢出效应，α3为政策在实验组城市间的溢出效应，α1则为控制溢出效应后的政策直接效应。β为模型控制变量的系数矩阵，μ i为城市个体效应，νt为时间效应，εi，t为特异性误差，式（6）即为构建的空间DID基准模型。

由于总效应可分解为直接效应与间接效应，因此，假定个体满足给定控制变量下的同质性随机分配条件，在条件期望线性的框架下，参考Bardak等[31]对式（2）的做法，政策的实际总效应为：

式（7）即为构建的政策效应分解公式，通过该公式能够识别政策对于实验的真正平均总效应。

同时，双重差分法估计具有意义的关键在于平行趋势的满足。而在面板数据中，通用的平行趋势检验公式为[32-33]：

其中：Di，t0+ k为一系列虚拟变量，t0代表城市i政策实验开始时间;m>0且n>0;t0+ k 代表政策实验前或者实验后第k 年;βk系数代表政策实验前（后）第k 年实验组与控制组城市因变量趋势差别，表示大气污染物浓度趋势差异;X是一系列控制变量。上述即是事件研究法，其本质为探究i城市个体在政策实验前 n 年至政策实验后 m 年期间与其控制组城市的被解释变量趋势的差别，因此，平行趋势检验的关键在于为估计效应匹配相对应的控制组与实验组，以此探究趋势在时间窗口中的变化趋势。借此思路，将其引入空间双重差分法，构造空间平行趋势检验。根据式（3），可知实验组间政策溢出效应α3估计量的根本来源是受到政策溢出影响的实验组城市与不受到政策溢出影响的实验组城市，然而，在实验组城市中，不仅具有政策执行效应还具有政策溢出效应，因此在事件研究法中必须加入政策虚拟变量 Treat 控制政策直接效应，以此反映政策溢出效应的平行趋势，该检验公式应为：

式（9）为实验组政策溢出效应的平行趋势检验公式，该事件分析法主体为全体政策实验组对象，t0表示实验组城市受到其他实验组城市政策溢出影响的时间点，空间影响事件分析法中，γ k反映受到政策溢出影响的实验组城市在受到政策溢出影响前（后）第k 年与不受到政策空间溢出影响的实验组城市PM2.5浓度差的趋势。

根据式（3），控制组的政策溢出效应估计平行趋势检验可以用如下式子检验：

式（10）为控制组政策溢出效应的平行趋势检验公式，事件分析法主体为全体政策控制组城市，其中t0表示控制组城市受到周围实验组城市政策溢出影响的时间点，空间影响事件分析法中，γk反映受到政策溢出影响的控制组对象在受到政策溢出影响前（后）第k 年与始终不受到政策空间影响的控制组城市PM2.5浓度差的趋势。

根据式（5）与式（6），政策直接效应估计量可以表示为

因此，其平行趋势检验公式为：

式（12）是直接效应的平行趋势检验公式，Treat 为政策实验指示变量，直接效应平行趋势检验公式的两个对比组别是不受到政策溢出影响的控制组城市和不受到政策溢出影响的实验组城市，即t0表示只具有政策直接效应的实验组城市的实际政策执行时间，γ k反映只具有政策直接效应城市在政策实验前（后）第k 年与不受到政策溢出影响的控制组城市PM2.5浓度差的趋势。

式（9）、式（10）、式（12）是构建的空间平行趋势检验模型，其原理在于为空间冲击匹配合理的事件分析法对照组，以此使得空间双重差分法具有与传统双重差异法一致的估计检验模式。

2.2 数据来源

使用122个全国重点环保城市作为研究总体，具体以《中国环境统计年鉴》与2008后发布的污染源监管信息公开指数（PITI）名单为准。以全国重点环保城市构建实验有以下两个优势：第一，具有同样的环境规制冲击，更可能满足天然的平行趋势。由于全国重点环保城市均受到国家与公众的重点关注，其大气污染水平更可能受到某种相同的干预使得满足政策实验前的同一趋势性。第二，避免反向因果产生的内生性问题。由于同为重点环保城市，环境因素对于是否成为自贸区的影响几乎可以忽略，类似于环境状况上的随机分配实验。由于实际自贸区的设立是在地级市的范围内，单独将省份看作实验个体可能会影响分析的准确性和严谨性，因此文章将视角放在自贸片区所设立的城市层面，文中所表述的自贸区皆指自贸片区所直接设立的地级市。截至2017年末，一共有11个省级行政区划分为自贸区，但其具体片区的设立在22个城市层面。根据资料查找，自贸区设立的具体情况如下：2013年自贸区设立城市为上海市，总计1个城市;2017年自贸片区设立的城市有广东省的广州市、深圳市、珠海市，重庆市，福建省的福州市、厦门市，总计6个城市;2017年自贸片区设立的城市有辽宁省的沈阳市、大连市、营口市，浙江省的舟山市，河南省的郑州市、开封市、洛阳市，湖北省的武汉市、襄阳市、宜昌市，重庆市，四川省的成都市、泸州市，陕西省的西安市、咸阳市，总计15个城市。同时，考虑到2008年前后经济形势和环保形势发生的变化，选择样本研究期为2008年到2017年，总计1220个样本。

使用造成雾霾的可吸入颗粒物代表性指标 PM2.5的对数值作为被解释变量。PM2.5作为可吸入颗粒物的一种，对人体的危害很大，是大气污染状况的重点关注指标。此外为了验证结论的可靠性，还使用了 PM10与工业二氧化硫排放量作为稳健性检验替代指标，其数据皆来自历年的《中国环境年鉴》和《中国环境状况公报》。实验指标为手工处理变量，根据各省级与国家层面的政府新闻公报收集。

在影响机制的研究中，产业结构衡量指标使用各城市第三产业产值占总产值比重与第二产业产值占总产值比重的比值（stru）来衡量，绿色技术创新衡量指标使用地级市人均绿色专利申请量（patent）来衡量。第二产业、第三产业数据来自《中国城市年鉴》，绿色专利申请数据来自中国专利全文数据库。

文章使用了一些常见的控制变量。具体有：①经济状况的衡量指标，选择人均国民收入（pgdp）作为经济状况的衡量。同时为了考察 EKC 曲线在样本中的性质引入人均国民收入（pgdp）的二次项pgdp2。②人口密度（pd），用人口总数占城市面积的比值来衡量。③技术水平（rd），用研发从业人数占所有从业人数的比值来衡量。④工业化程度（second），使用第二产业生产值占生产总值的比重来衡量，即第二产业比重。⑤对外开放程度（open），使用外商直接投资占地区生产总值的比重来衡量。数据都来自《中国城市年鉴》《中国区域经济年鉴》《中国城市建设年鉴》，个别缺失数据通过查找各省、市级的统计年鉴进行补齐，以上控制变量都进行取对数处理。

同时在研究中用到了各样本城市的经纬度信息，经纬度信息来自百度地图确定的城市经纬度坐标。变量的主要描述性统计见表1。

表1中，Treat 是实验指示变量，若城市i在t 时期为自贸区城市其取值为1，否则取0。W2⁃ANTT 代表2阶近邻空间权重矩阵 W2下的政策空间溢出影响指示变量，若城市i为控制组城市且属于周围自贸区城市的两个最近邻的城市之一，则该指示变量取1，表示控制组城市受到周围自贸区城市政策影响，否则取0。W3⁃ANTT、W4⁃ANTT、 W5⁃ANTT 含义以此类推。W2⁃IATT 也是2阶近邻空间权重矩阵 W2下的政策空间溢出影响指示变量，若i为实验组城市且属于周围自贸区城市的两个最近邻的城市之一，则该变量取值为1，即认为受到周围自贸区城市政策空间溢出影响，否则取0，其余变量含义如前文所述。

3 实证结果分析

3.1 基准DID 回归分析

3.1.1 DID 回归结果

首先，基于传统 DID 方法初步检验自贸区设立对试点城市大气污染浓度的影响，具体结果如表2所示，Treat 的估计量为传统双重差分法的政策效应数值。可以发现，无论是否添加控制变量或者控制时间和城市上的异质性，回归结果都非常显著，即自贸区设立能够显著降低大气污染程度。从第（4）列可以看出，平均来看，自贸区建设城市与其反事实结果相比，大气污染物PM2.5的浓度平均下降7.06%，结果在0.01的显著性水平上显著，这表明从传统双重差分法结果来看自贸区的设立能够帮助其片区所在的城市实现大气污染物浓度的下降，有助于改善环境，其减污效应达到了7%，然而一般性的对外开放却加重了环境污染，这体现在外商直接投资占比增加1%，其PM2.5浓度增加2%，这体现中国迫切需要推广自贸区的对外开放新模式，而从人均 GDP 及其二次项可以发现，EKC 曲线在样本城市的样本期间依旧没有得到满足，该结论与邵帅等[13]的研究结论一致。此外，其余变量的回归结果表明研发投入和人口密度等并非大气污染物浓度的决定因素，这表明研发创新投入还需要进一步向绿色技术上倾斜。

3.1.2 平行趋势检验

DID 回归结果是否具有实际意义，关键取决于政策实施前平行趋势假设是否得到满足。因此，为了考察传统 DID 回归结果的可靠性，接下来进行平行趋势检验。考虑到大部分实验组城市进行自贸区建设的开始时间为样本期末的2017年，因此根据式（8）将平行趋势的考察期定为 m=4、n=4，即考察事件发生前4年与事件发生后4年大气污染物浓度的趋势变化情况，结果如图1所示。

图1显示的是平行趋势的结果，-4表示的是自贸区城市在政策施行前第四年与控制组城市 PM2.5浓度的平行趋势差别，-3、-2、-1的含义与此类似，0代表自贸区政策实施当期。从图中可以发现，在自贸区政策实施前，事件期间实验组与控制组城市的 PM2.5浓度不存在显著的区别，其在0附近波动。而在自贸区政策实施之后，实验组城市的 PM2.5浓度得到了明显的下降，且随着时间增加，PM2.5浓度下降越明显。因此，可以认为基准DID的结果是具有实际意义的。

3.2 空间DID 回归分析

3.2.1 空间权重矩阵构建

空间 DID估计的前提是量化实验组与控制组城市之间的空间关系。考虑到文章选择的实验组与控制组城市空间方位上的非连续性，因此利用城市经纬度信息生成的邻近程度作为空间关系的衡量。具体来说，基于经纬度坐标并利用MATLAB软件计算出各城市之间的地理距离，找到距离中心城市最近的K个城市作为K阶最近邻矩阵。胡艺等[34]发现五阶左右的近邻矩阵更能符合中国城市方位的实际情况，因此使用2阶最近邻、3阶最近邻、4阶最近邻与5阶最近邻4个空间权重，记做 W2、W3、W4和 W5。此外為了稳健起见，还计算了多种其他空间权重矩阵在后续分析使用。

3.2.2 空间DID 回归结果

利用空间权重矩阵，基于模型中的式（6），可以估计出空间DID的回归结果，输出结果见表3。

根据式（6），Treat 系数在控制政策的间接效应后表示政策实际产生的直接效应，ANTT 系数表示政策对控制组城市产生的政策溢出效应，IATT 系数表示实验组城市相互间产生的政策溢出效应。从整体的输出表格数据来看，自贸区政策对于实验组城市自身的PM2.5浓度减小程度是非常明显的，自贸区的设立使得实验组本身PM2.5浓度下降了8%到12%左右，其在0.01的显著性水平上显著。从自贸区建设产生的间接效应来看，其也能够间接促进邻近控制组城市PM2.5浓度的减少，即自贸片区能够通过政策溢出效应使其周围控制组城市的 PM2.5浓度降低6%到8%左右，实现高质量发展的带动作用。而对于实验组城市间的溢出效应来说，由于其主要大气环境效益由其本身的自贸区建设所产生，因此受到的政策溢出效应并不明显，其 PM2.5间接效应并不显著。此外，从空间 DID 回归结果中依旧可以发现，一般性的对外开放模式确实增加了环境污染，外商直接投资占比增加1%，其实验组与控制组的 PM2.5浓度都增加2%左右，但是自贸区设立能够促进高质量的对外开放，通过政策直接效应与溢出效应帮助其影响范围的城市实现大气环境的改善，实现“示范先行，辐射带动”的高质量发展目标。

3.2.3 空间DID效应分解

为了分析自贸区建设产生的大气环境总效益，根据理论模型（7）进行效应分解。同时，这里效应分解的显著性借鉴Bardak等的简单方差—协方差法。表4为空间 DID效应分解结果，从结果中可以看出考虑空间溢出效应后，自贸区政策对于 PM2.5浓度的减少程度从7%上升到12%与16%之间，即自贸区产生的总大气环境效益被低估了。此外，从该表格还可以发现，随着衡量样本城市空间关系的不同，空间 DID估计的结果也会有所差异，表明合理选择空间关系是进行空间 DID估计的重要基础。在文章中，结合效应分解表格中的总效应和基准空间 DID 回归结果，发现在4阶最近邻空间矩阵衡量的政策溢出范围中，自贸区政策使得城市的 PM2.5浓度下降总量约为17%，在该空间衡量关系中，自贸区政策产生的大气总环境效益达到了最大值。

3.2.4 空间平行趋势检验

为了增强空间DID估计框架的科学性，通过理论分析构造了空间平行趋势检验公式，根据模型构建中的式（9）、式（10）、式（12），输出空间平行趋势检验结果（图2—图4）：

图2—图4为输出的空间平行趋势检验结果图，-4表示自贸区政策实施或者受到自贸区政策空间溢出影响前第4年中各个匹配的空间实验组与空间对照组间的PM2.5 浓度趋势差别，0代表政策执行或受到政策空间影响的时间点，其他数字含义以此类推。从图1和图3的政策直接效应和控制组政策溢出效应平行趋势检验中可以发现，当自贸区政策执行时，实验组城市和受到自贸区政策空间溢出影响的控制组城市的 PM2.5浓度差具有明显的陡然下降趋势，而自贸区政策执行前PM2.5浓度差趋势相对平缓，这表明自贸区政策能够显著改善实验组城市的大气污染状况，同时能够通过政策溢出效应改善邻近控制组的大气状况。此外，从图2可以发现自贸区政策在实验组间的政策溢出效应不明显，其溢出效应未能使实验组的PM2.5浓度得到进一步的下降，该结论与空间双重差分法的结论一致，因此可认为空间平行趋势的检验可以较好识别空间双重差分法估计系数的实际有效性。

3.3 异质性分析

从回归结果中，发现自贸区政策对于控制组城市的大气环境具有明显的溢出效应，改善了控制组城市的大气污染状况，考虑到政策辐射可能具有距离上的异质性影响，这里做出如下处理：以中心城市i为圆心，选取r 为半径，若其圆形面积内有自贸区城市，则认为受到自贸区建设的空间溢出效应。随着r 半径的增加，默认中心城市受到自贸区政策辐射的距离范围也就越远，若当 r 增加时，空间效应项随之减小，则反映自贸区对中心城市的平均政策溢出效应也随之递减，由于城市之间的距离对于双方来说是相同的，该空间矩阵也可以理解为以自贸区为中心点，随着半径的增加，其对圆内城市的平均空间溢出效应。这里考虑半径150 km 到350 km 的政策辐射范围，每次增加25 km 的半径距离，反映自贸区政策对于控制组城市大气状况的平均溢出效应随距离的变动程度。

图5是考虑政策辐射距离异质性对控制组城市大气污染物浓度的溢出效应系数。可以发现，随着中心圆半径的不断扩大，圆内控制组城市受到的平均政策溢出影响呈现倒“U”型变化趋势，其平均最优政策影响距离约为200km，即距离自貿区城市200 km 范围以内的控制组城市受到的政策溢出效应是最明显的，此时自贸区政策的实行使得自贸区周边200 km 范围的PM2.5浓度下降总量约为17%。因此，可以认为随着研究距离的增加，自贸区建设对于控制组城市大气状况改善的平均空间溢出效应呈现先增加再减小的倒“U”型变化，其最佳影响范围为200km。

3.4 影响机制分析

3.4.1 优化产业结构

为了探索自贸区政策改善大气环境状况的途径，接下来进行影响机制分析。根据理论机制假设，选择第二产业与第三产业之比作为产业结构（stru）的代理变量，输出的影响机制分析结果见表5。

表5为回归结果，其正向数值越大表示第三产业与第二产业的比值也越大。从回归结果来看，自贸区设立使得实验组城市其第三产业与第二产业的比值提高4%左右，因此自贸区能够通过提高城市企业竞争力，淘汰产能落后企业，优化产业结构，从而改善城市的大气污染问题。此外，自贸区设立还具有正外部性，即能够通过外部溢出效应使得周围控制组城市的第三产业与第二产业的比值提高3%到5%左右，助力周围城市实现产业结构升级，从而实现改善大气污染状况的空间溢出效益，但该溢出效应主要集中于控制组城市，实验组城市之间的政策溢出影响不显著，该结论与回归分析一致，假说一成立。

3.4.2 推动绿色技术创新

根据指标的选择，选用每万人绿色专利申请量作为城市绿色技术创新的代理变量，同时考虑到绿色创新能力和技术水平有关，这里选择空间DID 项和lnrd变量的乘积作为解释变量。回归结果见表6。

表6为绿色技术创新的回归结果，其数值越大表明城市绿色创新能力越高。从表格可以发现，自贸区设立显著提高了自贸区城市的绿色技术创新能力。正由于自贸区能够提高城市环境资源要素自由配置的能力，引导城市企业生产行为绿色转型，因此显著提高了本地城市的绿色创新能力。同时，自贸区城市技术水平越高时，其绿色创新能力也就越大，表明自贸区城市本身科学水平越高，其对于自贸区带来的环境要素优化效应的应用能力就越大。此外，自贸区还有显著的政策辐射效应，能够通过人员、要素的空间流动带动周围非自贸区城市绿色技术创新，且周围城市的科学技术水平越高，对于该溢出效应的吸收程度也就越大，因此假说二成立。最后，自贸区城市相互之间的政策溢出效应并不明显，表明自贸区城市之间可能缺乏一定的政策联动作用。

4 稳健性检验

为了进一步增强研究的严谨性，以下进行多种稳健性检验。

4.1 考虑空间项遗漏

4.1.1 空间滞后项与空间误差项的选择

考虑到大气污染物浓度具有近邻空间相关性，担心遗漏空间项可能是使得政策具有显著溢出效应的原因，因此接下来进一步引入空间项进行空间面板数据分析，以此排除可疑性显著结果。在进行空间计量模型回归之前需要确定空间计量估计模型，为了保证研究的严谨性，这里借鉴Florax等[35]的思路引入LM 检验，选择进一步分析模型。

表7为LM检验结果，括号里为估计量的P值，从结果中可以发现在稳健的空间滞后项 LM检验中，以选择的4种近邻矩阵来看皆拒绝不存在空间滞后项的原假设，而无法在0.1的显著性水平上接受存在空间误差项的原假设，因此可以判断模型中选择空间滞后项比较合理。结合上述分析，接下来选择空间滞后模型（SAR）作为空间模型。

4.1.2 空间面板回归结果

空间面板回归结果见表8。从PM2.5的空间滞后项来看，大气污染物PM2.5确实具有明显的空间溢出关系。而从自贸区建设对 PM2.5浓度减小的直接效应来看依旧是十分显著的，表明自贸区设立能够改善实验组城市的大气环境。此外，自贸区还会对周围的非自贸区城市的大气环境产生溢出效应，降低周围城市的PM2.5浓度。但是自贸区城市之间的政策溢出效应并不明显，这表明自贸区城市之间的联动建设有所缺乏，未能间接促进双方的 PM2.5浓度更进一步减小。

4.2 安慰剂检验

4.2.1 随机化实验组与对照组

考虑到实验安排对于回归结果产生的偶然性因素，文章设计安慰剂检验。具体设计如下：在真实实验中，控制组与实验组总共有122个城市，其中实验组城市22个，控制组城市100个。利用 Stata 软件中的随机数将真实实验中122个城市的序号进行随机重新排列，生成新的城市序号，并假定新的城市序号中前15号的城市为2017年进行自贸区建设，16～21号城市在2015年进行自贸区建设，第22号城市在2013年开始进行自贸区建设，总共得到虚拟实验城市22个。对于新生成的虚拟实验样本采取和传统 DID 回归相同的线性回归估计得到虚拟的估计系数α'，同时可以得到虚拟的估計系数标准误，用虚拟实验的系数和标准误可以计算出估计系数的t 统计量。将上述步骤重复1000次，得到1000个虚拟实验的估计系数和t 统计量。将该1000个虚拟系数和t 统计量画成核密度估计曲线，并且与正态分布的核密度曲线进行比较，输出的安慰剂检验结果如图6所示。

图6中虚线表示1000次虚拟实验所生成的参数估计系数和其t 值的核密度分布，实线表示正态分布的核密度分布，左图为参数估计系数的核密度分布曲线，右图为其t 值的核密度曲线。从图2可以看出估计系数与其t 值的核密度分布与正态分布的核密度分布是非常接近的，满足均值为0，因此不可观测变量没有影响实验的结论，估计结果是稳健的。同时，传统 DID 回归中的系数为-0.074，t 值为-3.07，皆位于与估计系数和t 值概率分布的末尾，因此可以认为自贸区建设中PM2.5浓度的减小确实是由于自贸区建设所导致，而并非实验安排的偶然性因素。

4.2.2 随机化空间关系

接下来考虑自贸区政策空间溢出效果存在的稳健性，据此文章设计随机化的空间权重矩阵，这里选择政策效果最优的4阶最近邻矩阵作为随机化的近邻矩阵。具体来说，基于城市的经纬度坐标，将其坐标打乱给122个样本城市重新分配经纬度，随机交换城市的空间方位，基于随机化城市空间方位关系生成4阶最近邻矩阵，且根据该空间关系计算出对应的政策溢出效应项ANTT 和IATT。由于Matlab中无面板数据估计命令，同时，考虑到空间误差模型（SEM）在估计其系数数值大小时不受空间自回归项干扰的特性，可保证空间溢出项系数数值大小只受到政策空间划定的影响，因此文章选择用Matlab的空间面板误差模型进行政策空间溢出效果存在性的检验，以上步骤重复1000次。真实4阶近邻矩阵的空间误差模型的空间溢出系数估计量分别为ANTT=-0.04804，在0.01显著性水平上显著，IATT=0.000734，系数不显著。在进行1000次模拟置换实验后，输出两估计量的核函数分布如图7所示。

图7为1000次随机化4阶空间近邻权重矩阵的估计结果，可以看到，以图形结构来看，ANTT项与IATT项估计量数值的分布与正态分布整体相似。同时，利用 SEM 的 ANTT 估计量系数数值ANTT 分布的左尾端，因此自贸区政策对于控制组大气环境状况的改善效应是显著的，并非随意选择空间关系所致。

4.3 更换被解释变量

考虑到在实证结果中只使用了一种大气污染物作为被解释变量，这里使用 PM10作为替代变量，同时，从大气污染物排放端选择工业二氧化硫排放量作为另一替代变量。输出结果见表9。

从表9可以看出，其结论与PM2.5回归结果一致，因此自贸区对大气状况的影响并非随意选择大气污染物得出的偶然性结论，同时文章还选择从大气污染物的排放端来验证自贸区对大气状况改善结论的稳健性，输出结果见表10。

从表10结果可以发现，从大气污染物的排放端来看，自贸区设立也能够减少其排放强度，此外，对于邻近控制组城市来说，其工业二氧化硫排放量也受到抑制影响。因此从大气污染物的排放与最终效果来看，自贸区对于大气环境状况的改善是显著存在的。

4.4 更换空间权重矩阵

在前文的讨论中，使用了近邻矩阵、辐射距离矩阵等多种矩阵对文章的空间关系进行衡量。为了进一步减少空间矩阵选择的随机性，接下来使用MATLAB 的“xy2cont”命令生成空间邻接矩阵W，并进行空间DID 回归，结果见表11。

表11的（1）、（2）、（3）列为有控制变量但未完全控制时间与固定效应的回归结果。从（4）列可以看出，在根据经纬度距离生成空间邻接权重矩阵后，自贸区对控制组城市大气质量的空间溢出效应依旧十分显著，表明自贸区对周围城市的溢出效应具有稳健性。

4.5 剔除可疑性样本

在匹配的22个自贸区政策试点城市中，有15个城市的自贸片区设立时间是2017年，由于担心这些自贸区政策试点城市的建设时间太短而可能产生的偶然性结果因素，因此有必要剔除这些可疑性样本进行稳健性分析。这里剔除15个2017年自贸片区的政策城市试点，用余下的7个自贸片区试点城市进行回归分析，验证自贸区政策的实行对于大气环境状况改善的稳健性（表12）。

从表12的（4）列可以看出，在剔除2017年设立的自贸区城市后，自贸区建设时间比较长的城市其PM2.5浓度下降的水平更加明显，达到了14.44%。这表明，自贸区作为一项新时代的对外开放政策，能够有效实现扩大对外开放与环境保护的双赢目标，走出以往牺牲环境换取外资的发展困境，助力实现中国经济高质量腾飞。

5 结论与启示

党的十九大指出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。为了转变经济发展方式，实现经济的高质量发展，党中央做出推动形成全面开放新格局的重要部署。而追求经济高质量发展的核心要求之一是必须要处理好经济与环境的关系。自贸区作为中国新时代对外开放的重大国家战略，理应承担起全面深化改革和扩大开放探索新途径、积累新经验的重担，这意味着自贸区建设不再是只注重经济效益的改革开放“复制版”，而应该是其“升级版”。

为体现自贸区“示范先行，辐射带动”政策带动作用，针对传统 DID估计中 SUVTA 假设违背情况，文章引入空间 DID分析概念。但目前空间 DID模型多只注重于空间模型的套用，其估计缺乏严格科学性。因此，文章创新性通过线性空间 DID 理论原理分析，构造效应分解公式与空间平行趋势检验模型，尝试为空间 DID方法运用建立了一般性科学研究框架。在利用2008年到2017年中国122个重点环保城市样本，构造多期空间DID准自然实验评估自贸区设立对于大气环境的影响后，发现自贸区能够显著改善城市的大气环境状况，其对于PM2.5浓度减少的总效应约为12%～17%，而传统 DID估计结果仅为7%。同时，自贸区能够对邻近非自贸区城市的大气环境状况产生正外部溢出效应，但对周围其他自贸区城市大气状况溢出效应不明显，通过空间平行趋势检验证明其估计是稳健的。此外，考虑政策辐射范围，自贸区对邻近范围非自贸区城市产生的大气状况平均溢出效应会随着中心半径的增加而呈现倒“U”型变化趋势，其阈值约为 200 km。最后，自贸区建设能够通过优化产业结构、推动绿色技术创新的方式改善其大气环境状况，且能通过“示范先行，辐射带动”作用优化邻近非自贸区城市产业结构并推动其绿色技术创新的方式改善邻近地区的大气环境状况。结论在一系列稳健性检验后依旧成立。

本研究对于理论研究和政策实际有重要启示作用。

从理论研究来说：①近年来，空间 DID 由于弥补了传统DID估计框架中SUVTA 假设的违背情况而受到广泛关注，成为了政策评估的一个前沿发展方向，然而目前国内外文献多集中于其空间模型的套用，未能借鉴传统 DID 估计框架的优势，这使得空间 DID研究方法的科学性和透明性大打折扣，因此文章通过原理分析，尝试建立了科学的空间 DID估计新范式。②通过线性空间 DID估计原理和实证，发现传统线性 DID估计量由于政策空间溢出效应的存在，往往会低估政策产生的实际效应，该结论与已有文献研究一致。

从政策实际来讲：①必须加强顶层设计，最大限度发挥自贸区新时代改革开放高地的作用。文章发现自贸区建设能够对大气环境状况产生良好的改善作用，统筹环境和经济发展，扭转传统“重经济轻环境”的贸易模式，起到事半功倍的效果，因此如何能够进一步通过自贸区这一对外开放新措施实现经济环境高质量发展，走出一条具有中国特色的自由贸易新道路是统筹自贸区全局政策需要思考的关键问题。②重视自贸区制度创新，进一步优化营商环境，促進资源要素自由化流动。在自贸区的建设中必须进一步破除体制弊端，使得“市场在资源配置的决定性作用”以及“更好发挥政府作用”。③要配套相关措施，加速自贸区地区产业结构转型。在自贸区建设的过程中要主动配套相关的产业结构措施，吸收国内外高新技术企业，积极引导城市的产业结构转型。④合理运用自贸区的“示范先行，辐射带动”效应空间布局。一方面，自贸区在推广过程中可以多区域分散试点，实现政策多区域、全范围的辐射带动效应，促进经济环境双赢的高质量发展模式广泛运用，另一方面，邻近自贸区的城市要积极吸收自贸区建设产生的政策效应，促进自身产业结构转型以及绿色创新发展，带动自身实现经济发展与环境保护的统一。

参考文献

[1]GROSSMAN G ，KRUEGER A . Environmental impacts of a North American free trade agreement[R]. National Bureau of Economic Research，1991.

[2]LIN F Q. Trade openness and air pollution：city‑level empirical evi‑dence from China[J]. China economic review，2017，45：78-88.

[3]LI C S，LIU B H. Air pollution embodied in China’s trade with the  BR countries：transfer pattern and environmental implication[J]. Journal of cleaner production，2020，247：119126.

[4]ANTWEILER W，COPELAND B R，TAYLOR M S. Is free trade good for the environment？[J]. American economic review，2001，91（4）：877-908.

[5]ALOISE P G，MACKE J. Eco‑innovations in developing countries： the case of Manaus Free Trade Zone（Brazil）[J]. Journal of cleaner  production，2017，168：30-38.

[6]DIMOPOULOS A. Shifting the emphasis from investment protection to liberalization and development：the EU as a new global factor in the field of foreign investment[J]. The journal of world investment & trade，2010，11（1）：vii-25.

[7]AKBARI M，AZBARI M E，CHAIJANI M H. Performance of the firms in a free ? trade zone：the role of institutional factors and re ‑ sources[J]. European management review，2019，16（2）：363-378.

[8]SHEN W，VANHULLEBUSCH M. Where is the alchemy：the exper‑iment of the Shanghai free trade zone in freeing the foreign invest ‑ment regime in China[J]. European business organization law re‑ view，2015，16（2）：321-352.

[9]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.

[10]刘秉镰，边杨.自贸区设立与区域协同开放：以京津冀为例[J].河北经贸大学学报，2019，40（1）：90-101.

[11]邓慧慧，赵家羚，赵晓坤.自由贸易试验区助推产业升级的效果评估：基于产业技术复杂度视角[J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2020（5）：35-48.

[12]李世杰，赵婷茹.自贸试验区促进产业结构升级了吗：基于中国（上海）自贸试验区的实证分析[J].中央财经大学学报，2019（8）：118-128.

[13]邵帅，李欣，曹建华，等.中国雾霾污染治理的经济政策选择：基于空间溢出效应的视角[J].经济研究，2016，51（9）：73-88.

[14]赵楠，韩尚容，王涛.产业结构调整如何影响能源发展：基于夜间灯光数据的考察[J].经济统计学（季刊），2018（02）：176-193.

[15]范庆泉，储成君，高佳宁.环境规制、产业结构升级对经济高质量发展的影响[J].中国人口·资源与环境，2020，30（6）：84-94.

[16]JIANG Y F，WANG H Y，LIU Z K. 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.

[17]ZHUO C F，MAO Y H，RONG J X. Policy dividend or‘policy trap’：environmental welfare of establishing free trade zone in Chi ‑na[J]. Science of the total environment，2021，756：143856.

[18]金碚.关于“高质量发展”的经济学研究[J].中国工业经济，2018（4）：5-18.

[19]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.

[20]詹婉玲.我国雾霾污染的时空分布特征及其影响因素研究[D].合肥：中国科学技术大学，2017.

[21]刘晓红，江可申.我国城镇化、产业结构与雾霾动态关系研究：基于省际面板数据的实证检验[J].生态经济，2016，32（6）：19-25.

[22]冯晓莉，李超.西安产业结构与雾霾的灰色关联分析[J].北方经贸，2017（1）：70-73.

[23]罗朝阳，李雪松.产业结构升级、技术进步与中国能源效率：基于非动态面板门槛模型的实证分析[J].经济问题探索，2019（1）：159-166.

[24]唐登莉，李力，洪雪飞.能源消费对中国雾霾污染的空间溢出效应：基于静态与动态空间面板数据模型的实证研究[J].系统工程理论与实践，2017，37（7）：1697-1708.

[25]邓慧慧，桑百川.财政分权、环境规制与地方政府FDI竞争[J].上海财经大学学报，2015，17（3）：79-88.

[26]刘晨跃，徐盈之.市场化、结构性产能过剩与环境污染：基于系统GMM 与门槛效应的检验[J].统计研究，2019，36（1）：51-64.

[27]LUO Q L，MIAO C L，SUN L Y，et al. Efficiency evaluation of  green technology innovation of China  s strategic emerging indus‑ tries：an empirical analysis based on Malmquist‑data envelopment  analysis index[J]. Journal of cleaner production，2019，238：117782.

[28]李子豪，白婷婷.政府环保支出、绿色技术创新与雾霾污染[J].科研管理，2021，42（2）：52-63.

[29]邓仲良，张可云.中国经济增长的空间分异为何存在：一个空间经济学的解释[J].经济研究，2020，55（4）：20-36.

[30]CHAGAS A L S，AZZONI C R，ALMEIDA A N. A spatial differ‑ence‑in‑differences analysis of the impact of sugarcane production  on respiratory diseases[J]. Regional science and urban economics，2016，59：24-36.

[31]BARDAKA E，DELGADO M S，FLORAX R J G M. A spatial mul? tiple treatment/multiple outcome difference ‑ in ‑ differences model  with an application to urban rail infrastructure and gentrification [J]. Transportation research part A：policy and practice，2019，121：325-345.

[32]宋弘，孙雅洁，陈登科.政府空气污染治理效应评估：来自中国“低碳城市”建设的经验研究[J].管理世界，2019，35（6）：95-108，195.

[33]CHEN Y J，LI P，LU Y. Career concerns and multitasking local bu‑reaucrats：evidence of a target ‑ based performance evaluation sys ‑tem in China[J]. Journal of development economics，2018，133：84-101.

[34]胡艺，张晓卫，李静.出口贸易、地理特征与空气污染[J].中国工业经济，2019（9）：98-116.

[35]FLORAX R J G M，FOLMER H，REY S J. Specification searches  in spatial econometrics：the relevance of Hendry’s methodology [J]. Regional  science  and  urban  economics，2003，33（5）：557-579.

Has the establishment of free trade zones improved the atmospheric conditions？

HU Zongyi，ZHOU Jikun，LI Yi

（College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha Hunan 410006， China）

Abstract  As a new window for opening up in the new era， the establishment of free trade zones is an important measure for China to pursue high‑quality economic development. How to prevent and control pollution has to be seriously taken into consideration in this pro ‑cess. We viewed the establishment of free trade zones in China as a‘natural experiment’. Considering its policy radiation effect， we used the spatial difference ‑in‑differences method to study the influence of China s free trade zones on air pollution and analyzed the het‑ erogeneity and function mechanism of spatial dimension based on data of environmental protection cities in China from 2008 to 2017. The results showed that the free trade zones significantly reduced the concentration of air pollution in the Chinese cities . Considering the spatial difference‑in‑differences method based on the radiation effect of the policy， this study found that China’s free trade zone poli‑ cy could effectively reduce the urban air pollution from 12% to 17%， while the result of traditional difference ‑ in ‑ differences was only 7%. The establishment of free trade zones had significant improvement effect on the air pollution of neighboring non ‑pilot cities. Consid‑ering the radiation effect in the centers of the free trade zones， we found that the average spatial spillover effect presented an inverted ‘U’curve with the increase of the radius. The optimal policy spillover effect radius was about 200 km. However， the policy spillover ef‑fect between pilot cities was poor. The establishment of free trade zones could not only improve local atmospheric conditions by promot‑ing the optimization of industrial structure and green technology innovation in pilot cities， but also improve the atmospheric conditions of non ‑ pilot cities by promoting the optimization of industrial structure and green technology innovation in neighboring non ‑ pilot cities. The above conclusions were still valid after considering a series of robustness tests such as spatial parallel trend test and placebo test . The paper provides a direct answer to the key question of whether the free trade zone policy can actually support the high ‑ quality eco‑ nomic development of the new era. Moreover， it also provides useful policy implications for further opening ‑up， winning the battle of pol‑lution control， and boosting the high‑quality economic development of China.

Key words  free trade zone; atmospheric pollution prevention; high ‑ quality economic development; spatial difference ‑ in ‑ differences; policy spillover; policy evaluation

（责任编辑：王爱萍）