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刘 洋
(南京财经大学，江苏 南京 210023)
随着中国特色社会主义进入新时代，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，目前正构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。
生产性服务业是促进我国经济增长方式转型的新动能，也是“双循环”新发展格局下扩大内需的动力源。
一方面，将经济转向高质量发展阶段要求我们大力发展生产性服务业。
生产性服务业可以提升宏观经济总体全要素生产率，进而推动中国经济的可持续和高质量增长，成为新常态下中国经济高质量增长的新动能。
另一方面，习近平总书记在2020 年8 月的经济社会领域专家座谈会上强调，构建国内国际双循环新发展格局要坚持供给侧结构性改革，扭住扩大内需这个战略基点，使生产、分配、流通、消费更多地依托国内市场。
而从本质上讲，发展服务业与扩大内需二者是一致的。因此在国内国外双循环发展格局的背景下，鼓励生产性服务业向高质量发展，优化服务业产业结构既是扩大国内需求、稳定不同产业供应链间要素流动和资源配置的战略要求，也是推动我国从产品经济时代向服务经济时代转型的动力源泉。
然而，自改革开放以来，中国服务业的发展水平，尤其是生产性服务业的发展严重滞后于发达国家，甚至与一些发展中国家相比也有很大差距。
全国文明城市是反映城市整体文明水平和市民整体素质的荣誉称号，也是目前国内城市综合类评比中的最高荣誉。
现代化城市可以为生产性服务业的发展创造良好的外部条件，而全国文明城市评选又是我国推进城市现代化建设的重要政策工具。
那么，这一政策工具是否促进了城市生产性服务业发展? 为了回答上述问题，本文将文明城市评选活动视为一项准自然实验，利用中国城市面板数据，结合渐进双重差分法研究创文活动对城市生产性服务业的影响及作用机制。
(一)模型设定
为衡量文明城市评选对获评城市生产性服务业的影响，本文构建双向固定效应渐进双重差分模型：
i
在第t
年生产性服务业从业人员数与服务业从业人员总数之比，该值即为城市生产性服务业发展水平的衡量指标；γ
表示年份固定效应；η
表示地区固定效应。本文的核心解释变量culcity是时间虚拟变量与政策处理变量的交互项，如果城市
i
为文明城市，且年份t
在城市被表彰之后，则记 culcity为1，否则为 0。∑
X
表示城市i
在第t
年一系列影响生产性服务业发展的控制变量。ε
表示随机误差项。(二)变量说明与数据处理
由于统计年鉴中并没有对生产性服务业的专项统计，且学术界对服务业和生产性服务业的定义标准尚未统一，因此本文参考国家统计局印发的《生产性服务业统计分类(2019)》，将生产性服务业划分为交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业共八大类。
使用倾向得分匹配差分法检验政策效应要求对控制变量的选取恰到好处，控制变量应当与使用倾向得分匹配选择的协变量相同。
即本文选择的控制变量既是城市生产性服务业的影响因素，也是文明城市的评选标准，本文选取的指标及描述性统计见表1。
表1 变量处理方法与统计指标描述性统计
(三)样本选择
文明城市评选以3 年为周期，中国文明网于2005～2020 年分别表彰了6 批全国文明城市名单。综合考虑数据的可得性和测评指标一致性后，本文最终选择2009 年、2011 年和2015 年三个批次表彰的文明城市作为处理组，其余城市作为实验的对照组。
为了检验文明城市政策的净效应，避免其他批次文明城市的干扰，本文去掉了2005 年入选的9 座文明城市，在进一步剔除四个直辖市、所有县级市以及数据严重缺失的地级市之后，最终剩余268 个地级市样本，时间跨度为2005 ～2017 年。
涉及的数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》以及各省市的统计年鉴，统计口径为市辖区，缺失的数据采用均值法补齐。
在时间虚拟变量设置方面，由于正式向文明办申报全国文明城市之前必须获得并保持全国创建文明城市工作先进城市荣誉称号，也就是说当地政府在参评之前就开始对城市进行基础文明建设。
然而城市生产性服务业的发展是一个循序渐进的过程，随城市文明化程度的提升有一定的时滞性。
考虑到2009 年和2015 年文明城市表彰发生在年初，故将政策时间设定为前一年；
而2011 年文明城市表彰发生在年底，故将2011 年表彰文明城市设定政策的发生时间为当年。
(一)平行趋势假设检验
使用双重差分法要求文明组与非文明组有相同的事前趋势，即满足平行趋势假设，而PSM(倾向评分匹配)可以很好地满足这一假设条件。
为了检验本研究是否符合双重差分法的使用条件，比较文明组和匹配组生产性服务业的发展趋势是否平行。
经过PSM 匹配后的二者年生产性服务业比重趋势见图1。
从图中可以看到，分别以 2008 年、2011 年和2014 年为限，文明组和匹配组在政策发生年份之前的趋势几乎一致，在政策发生年份之后二者走向开始出现差异。
因此本文实证的文明组与匹配组的发展趋势是平行的，适用性前提之二也得到满足。
图1 文明城市和非文明城市历年生产性服务业比重
(二)基准 DID 回归
接下来，本文利用传统渐进DID 估计文明城市评选政策的静态影响，表2 报告了公式(1)的基准回归结果。第(1)(2)(3)列以生产性服务业为被解释变量，列(1)不加任何控制变量以及固定效应，列(2)在此基础上添加了控制变量。
在控制了其他变量的影响后，差分项系数
ξ
的估计值由0.0531 下降到0.0218，但仍十分显著。列(3)进一步控制了城市固定效应以及年份固定效应，差分项系数进一步下降到0.0175，但依然在1%的水平上显著为正。
表2 基准回归结果
(三)稳健性检验
1. 动态效应检验
由于上文的基准回归只能估计创建文明城市对生产性服务业的静态平均影响，无法得知时间维度上的动态变化，因此本文参考Jacobson 和Sullivan提出的事件分析法，在此基础上借鉴Beck 等文献的做法，构建以下模型研究评选政策对城市服务业结构的动态效应：
D
表示接受政策处理虚拟变量，如果t
+τ
年是城市i
获得文明城市称号的τ
年之前，那么D
=1，否则为 0(τ
=-6、-5、-4、-3、-2、-1)；如果
t
+τ
年是城市i
获得文明城市称号的τ
年之后，则D
=1，否则为 0(τ
=1、2、3、4、5、6)；如果城市
i
在第τ
年获得文明城市称号，则D
=1，否则为 0(τ
=0)，其余变量的含义与上文相同。图2 绘制了95%置信区间下系数ξ
的估计结果，图中展示了评选政策对八大类生产性服务业的影响，从图中的回归结果显示，ξ
在τ
=-6 至-1 之间均不显著，即满足平行趋势假设。在基准年份之后政策虚拟变量的系数开始增大，且从
τ
=3 开始系数变得显著，这说明成为全国文明城市对当地生产性服务业的影响存在2 年的滞后期。
图2 动态效应图示
2. 基于核匹配倾向得分倍差法
接下来我们利用倾向得分核匹配为文明城市筛选与之配对的对照组，检验在满足共同趋势假定条件下的回归结果是否依旧显著，使用核匹配的优点是在可选的处理组较多的情况下能提高匹配效率。得到了匹配组城市还需衡量匹配结果的好坏，为此分别进行样本匹配平衡性检验和共同支撑假定检验。
图3(a)显示，除表示政府财政自由度的变量在匹配后仍有一定差异外，大多数协变量的离散程度均大幅下降且标准化偏差接近0；
图(b)中，水平线之上的部分为匹配后城市观测值处于均在共同范围内的样本，水平线之下的部分为未匹配的样本。
可以看到倾向得分越高，满足共同支撑假定的城市样本数量越多，且绝大多数城市均满足共同支撑假定。图3 说明本文匹配结果能够较好符合使用PSM 对条件独立假定和共同支撑假定的要求。
进一步进行双重差分法显示匹配后的城市样本回归结果与基准回归结果相同，即获得文明城市荣誉称号能够对当地城市生产性服务业发展带来显著正向影响。
图3 PSM 前提假设检验
3. 稳健样本检验
作为含金量极高的城市品牌，中央文明办对拥有全国文明城市称号城市有严格的复核制度，从2011 年开始，除公布当年全国文明城市入选城市名单外，中央文明办还会复查并确认继续保留荣誉称号的前几届文明城市名单，复查不合格的城市将被撤销全国文明城市称号。
在第三批入选的城市名单中，广州市在2015 年失去文明城市资格，临沂市、江门市在2017 年失去文明城市资格；
第四批入选的文明城市中，南昌市、珠海市均于2017 年失去全国文明城市称号。
考虑到这几个城市失去文明城市称号可能带来的动态影响，本文在稳健性检验部分剔除了这5 座城市样本。
在获得政策稳健样本后本文重复了上文实证过程，结果显示除系数估计值有极小差异外，符号正负性以及显著性水平均不受影响，这证明了上文结论的稳健性。
(四)反事实检验
虽然上文实证结果证明了文明城市评选政策对服务业结构的影响是显著的，但这真的是政策评选带来的吗? 本文借鉴陈启斐和钱非非对文明组进行安慰剂检验的做法，对不同批次的文明城市人为设置政策实施时点及年份区间。
具体地，对2008年批次入选的文明城市，将评选政策实施时间节点提前2 年，同时将样本年份区间限定为2005 ～2007年；
对2011 年批次的文明城市，将政策作用的时间点提前到2008 年，年份区间限定为2006 ～2010 年，同时剔除第二批次文明城市样本；
对2014 年批次的文明城市，将政策作用的时间点提前到2011 年，年份区间限定为2007 ～2013 年，同时剔除第二、三批次文明城市样本，通过人为安排这一反事实情节构造安慰剂检验。
表3 报告了安慰剂检验的结果，第(1)(2)(3)列以八大类生产性服务业为被解释变量，可以看到即使在不同批次文明城市的情况下，本文构建的反事实情节中的交互项系数估计值均不显著，这印证了上文实证结果的稳健性。
表3 反事实安慰剂检验结果
(五)生产性服务业细分行业异质性检验
上文的探讨证实了文明城市评选对生产性服务业结构占比提升的显著作用，但上述研究得出的结论是针对总体行业而言，有必要进一步研究细分服务行业的异质性，因此本文展现了文明城市评选对服务业细分行业的不同影响。
表4 中行业占比表示以细分行业从业人数占服务业人员总数为被解释变量，可以看到评选政策显著提升了城市房地产业，租赁和商务服务业以及科学研究和技术服务业的人数占比。
另外，参评文明城市加大了政府对科技和教育财政扶持力度，这显著提升了城市科研人员以及高端技术人才在服务业从业人员中的占比。
考虑到使用从业人数占比的处理方式只能衡量生产性服务业结构的相对变化，而无法解释对细分行业产生的实际影响，在表4 的第二行本文以细分行业从业人数为被解释变量，再次回归后的结果显示文明城市评选显著提升了生产性服务业各行业的从业人数，这与上文的实证结果互相印证。
其中创建文明城市活动对批发和零售业的影响最大，交互项系数的估计值为1.1877，这可能是因为该行业对人才的需求最多；
而创建文明城市对促进水利、环境和公共设施管理行业就业的作用则最小，交互项系数的估计值仅为0.1157，一个显然的原因是该行业对人才的需求很小，即使成为文明城市对该行业的带动也相当有限。
表4 生产性服务业细分行业异质性检验
基于上述研究得出的结论，本文提出以下建议：
第一，重视城市声誉对生产性服务业就业的带动作用。
由于每届文明城市表彰名额稀少、考评方式严格，获得全国文明城市荣誉称号必然是对城市声誉的极大提升。
本文的实证结果表明城市声誉的提升能显著增加服务业，特别是生产性服务业的就业人数。
在构建国内大循环新格局的背景下，城市是扩大内需、集聚现代先进生产性服务业的重要载体，而服务业是吸纳就业的主力军。
市政府可以凭借“全国文明城市”这一招牌，打响城市声誉，弘扬城市文化，带动本地生产性服务业就业的同时，因势利导促进不同生产性服务业的发展。
第二，继续加大高端人才引进培养力度。
现代生产性服务业大多仍是人力资本密集型行业，城市政府引进培育高层次人才的初心不能仅是完成文明城市的考核指标。
各市政府应继续大力实施各类创新人才的引进培育政策，引进培育顶尖以科研人员为核心的海内外高端人才，同时将高校沉淀的雄厚人力资源转化为巨大的科技创新潜力优势。
高等教育人力资本的增加可以提升现代生产性服务业从业人员的整体素质，逐渐形成与生产性服务业相适应的人才结构，从而推动城市生产性服务业的发展。
第三，适度减轻政府对经济运行的干预。
如果政府对城市经济运行有较强控制能力，那么政府规模过大对城市经济增长的阻碍作用，在生产性服务业体现得尤为明显。
政府参与创建文明城市的过程减少了手中可以控制的经济资源，能够为生产性服务业营造良好的外部环境。
因此，政府可以适度减轻对经济运行的干预，尽量避免因政府规模过大而扭曲市场运行，努力构建服务型政府，不改创建文明城市的初心，通过完善社会保障体系、增加公共服务部门供给改进民生，增加市民福祉。
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