服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能否促進(jìn)綠色創(chuàng)新？

姚戰(zhàn)琪

摘? ?要：將三重差分模型與空間計(jì)量回歸分析相結(jié)合，系統(tǒng)研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策在服務(wù)貿(mào)易開放中的角色和地位如何影響綠色創(chuàng)新及其空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新具有正向影響。三重差分檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新效率的提升效應(yīng)呈現(xiàn)差異性：與創(chuàng)新產(chǎn)出較少的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在創(chuàng)新產(chǎn)出較多的地區(qū)相對更大；與勞動(dòng)生產(chǎn)率較低的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的地區(qū)相對更大；與不受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在獲國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)相對更大。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策不僅對本城市綠色創(chuàng)新有正向影響，而且對周邊城市的綠色創(chuàng)新有正向影響。應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用，不斷完善法律約束機(jī)制，正向調(diào)節(jié)對外貿(mào)易對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。

關(guān)鍵詞：綠色創(chuàng)新；服務(wù)貿(mào)易；創(chuàng)新發(fā)展；三重差分模型；空間溢出效應(yīng)

中圖分類號：F124.3? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2023）03-0091-17

服務(wù)貿(mào)易在構(gòu)建新發(fā)展格局中具有重要作用。2015年以來，中國服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)工作穩(wěn)步推進(jìn)。2015年2月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加快發(fā)展服務(wù)貿(mào)易的若干意見》；2016年2月，國務(wù)院同意在全國15個(gè)地區(qū)開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)，在試點(diǎn)第一階段，有序擴(kuò)大服務(wù)業(yè)開放準(zhǔn)入，服務(wù)貿(mào)易新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)。從2020年開始，在北京、天津、上海等28個(gè)省市（區(qū)域）開展全面深化服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展是推動(dòng)綠色創(chuàng)新的重要工具。通過服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展，推動(dòng)外貿(mào)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)綠色創(chuàng)新和提升綠色創(chuàng)新能力，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

與本文主題相關(guān)的文獻(xiàn)主要分為三類：一是服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)的影響因素、存在的問題以及服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展的思路研究。宋國軍和董玉婷認(rèn)為，金融支持能顯著影響服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展［1］。楊劍和顧學(xué)明分析了服務(wù)貿(mào)易對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的意義，認(rèn)為中國服務(wù)貿(mào)易開放仍存在服務(wù)貿(mào)易質(zhì)量不優(yōu)、要素開放不足、生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易限制指數(shù)較高、管理制度不完善等問題［2］，因此，中國服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展應(yīng)堅(jiān)持自主開放、系統(tǒng)開放、精準(zhǔn)開放、先進(jìn)開放、安全開放的原則。二是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)脫碳的方法、減少碳排放的影響因素、制定貿(mào)易政策應(yīng)對環(huán)境損害等方面的研究。James & Daniel認(rèn)為，電力部門脫碳是美國經(jīng)濟(jì)脫碳的一個(gè)關(guān)鍵步驟，現(xiàn)有的政策使美國無法在2035年前實(shí)現(xiàn)100%清潔電力的目標(biāo)，為了深度脫碳，或者以更低的成本實(shí)現(xiàn)整體深度脫碳，需要新的存儲技術(shù)和州際數(shù)據(jù)傳輸能力［3］。Andrew et al. 認(rèn)為可再生能源及電池存儲能夠助力減少碳排放，加利福尼亞在2024年的存儲技術(shù)和存儲能力會(huì)將未來的發(fā)電成本降低5.11億美元，但在企業(yè)資本成本下降目標(biāo)實(shí)現(xiàn)之前，預(yù)期資本成本也將增加9.44億美元［4］。Brian et al. 認(rèn)為，許多國家通過制定貿(mào)易政策來反對其他國家的環(huán)境損害［5］。三是服務(wù)業(yè)開放促進(jìn)綠色創(chuàng)新研究。大部分學(xué)者認(rèn)為，服務(wù)業(yè)FDI抑制了中國服務(wù)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長［6］；也有學(xué)者認(rèn)為，服務(wù)貿(mào)易開放對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的直接效應(yīng)為正，但間接效應(yīng)為負(fù)［7-10］。

總體而言，目前關(guān)于服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展與綠色創(chuàng)新的研究存在三點(diǎn)不足：一是沒有以服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)作為政策沖擊來研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新的影響。有的文獻(xiàn)研究了服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展的直接影響和間接影響，但缺少來自中國服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。二是沒有使用傾向得分匹配和雙重差分方法（PSM-DID）來研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新的影響。三是忽略了服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的影響在創(chuàng)新產(chǎn)出多的城市和創(chuàng)新產(chǎn)出少的城市、在勞動(dòng)生產(chǎn)率高的城市和勞動(dòng)生產(chǎn)率低的城市、在受到國務(wù)院督查激勵(lì)的城市和沒有受到國務(wù)院督查激勵(lì)的城市等不同類型城市表現(xiàn)出的差異。

本文通過對比服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策實(shí)施前后、試點(diǎn)城市相對于非試點(diǎn)城市、創(chuàng)新產(chǎn)出多的城市相對于創(chuàng)新產(chǎn)出少的城市、勞動(dòng)生產(chǎn)率高的城市相對于勞動(dòng)生產(chǎn)率低的城市、受到國務(wù)院督查激勵(lì)的城市相對于未受到國務(wù)院督查激勵(lì)的城市的綠色創(chuàng)新變化情況，探討服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新的影響。

一、服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)影響綠色創(chuàng)新的機(jī)理

服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)能提高中國服務(wù)貿(mào)易國際競爭力、加強(qiáng)制度創(chuàng)新、推動(dòng)服務(wù)貿(mào)易改革的深化。為了有序擴(kuò)大服務(wù)業(yè)開放，各試點(diǎn)城市在完善管理體制、優(yōu)化政策體系、健全監(jiān)測和評估體系等方面進(jìn)行了戰(zhàn)略部署。隨著中國服務(wù)業(yè)對外開放步伐的進(jìn)一步加快，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)名單中的試點(diǎn)地區(qū)不斷增加，由2016年首批服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)名單中的15個(gè)試點(diǎn)地區(qū)增長到2018年《深化服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)總體方案》中的17個(gè)，2020年發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于同意全面深化服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)的批復(fù)》則將服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)地區(qū)擴(kuò)圍至28個(gè)。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)通過服務(wù)業(yè)外資開放帶來的減排設(shè)備投資效應(yīng)、資源利用效率和企業(yè)生產(chǎn)率提升、企業(yè)要素投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化等渠道促進(jìn)綠色創(chuàng)新［11］。中國服務(wù)業(yè)外資開放在很大程度上促進(jìn)了服務(wù)中間要素投入量、企業(yè)生產(chǎn)率、企業(yè)減排設(shè)備投資增長，而服務(wù)中間要素投入量、企業(yè)生產(chǎn)率、企業(yè)減排設(shè)備投資對綠色創(chuàng)新有顯著的正向影響。另外，一地區(qū)服務(wù)業(yè)開放不僅能降低該地區(qū)環(huán)境污染水平，而且能降低相鄰地區(qū)環(huán)境污染水平［12］?；谝陨戏治?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新有正向影響。

企業(yè)的創(chuàng)新能力對其國際化績效至關(guān)重要，企業(yè)的技術(shù)實(shí)力是企業(yè)獲得競爭成功的必要條件。技術(shù)創(chuàng)新國際化的重要理論基礎(chǔ)和支撐是國際生產(chǎn)折中理論。沿著不同類型服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口與中國技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系思路，孫少勤等認(rèn)為不同類型服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口對中國技術(shù)創(chuàng)新的影響不同［13］，技術(shù)密集型和知識密集型服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口能提高中國的技術(shù)創(chuàng)新能力，而不斷完善知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度也能提高技術(shù)密集型和知識密集型服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口的技術(shù)溢出效應(yīng)。當(dāng)前中國仍需要完善知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度，因?yàn)樗粌H能促進(jìn)國外高技術(shù)服務(wù)業(yè)的出口，而且能激勵(lì)國內(nèi)企業(yè)進(jìn)口技術(shù)密集型和知識密集型產(chǎn)品。另外，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能驅(qū)動(dòng)各地區(qū)通過提高創(chuàng)新效率提升競爭力，因而服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)工作啟動(dòng)后，以高水平開放促進(jìn)服務(wù)業(yè)國際化成為提高創(chuàng)新效率的最有效工具。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)工作啟動(dòng)后，試點(diǎn)城市相對于非試點(diǎn)城市、創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模大及其占比高的城市比創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模小及其占比低的城市面臨更小的高水平開放壓力，這些城市能夠獲得中國服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策的支持，能夠獲得更多的財(cái)政支持和政策激勵(lì)。這就會(huì)導(dǎo)致與創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模小及其占比低的城市相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)更能促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模大及其占比高的城市的企業(yè)綠色創(chuàng)新行為。基于此，本文在雙重差分模型基礎(chǔ)上，通過增加“是否為創(chuàng)新產(chǎn)出較多的城市”的虛擬變量來構(gòu)建三重差分模型。

服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)率增長。付鑫等認(rèn)為，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對試點(diǎn)城市的服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率具有顯著的正向影響［14］。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策實(shí)施后，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率成為企業(yè)避免在競爭中被淘汰的重要方式。另外，提升服務(wù)貿(mào)易開放水平能夠促進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化。制造業(yè)服務(wù)化對中國制造業(yè)參與全球價(jià)值鏈的影響會(huì)受到中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，中國制造業(yè)服務(wù)化能夠通過制造業(yè)全要素生產(chǎn)率來促進(jìn)中國制造業(yè)全球價(jià)值鏈參與度不斷提升。制造業(yè)服務(wù)化能顯著提高中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率［15］。制造業(yè)全要素生產(chǎn)率越高，不斷成熟的制造業(yè)服務(wù)化就越能促進(jìn)中國制造業(yè)參與度的提升；當(dāng)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率較低時(shí)，不成熟的服務(wù)化就不利于中國制造業(yè)參與度的提升。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)工作啟動(dòng)后，試點(diǎn)城市相對于非試點(diǎn)城市、生產(chǎn)率高的城市比生產(chǎn)率低的城市面臨更小的壓力，生產(chǎn)率高的城市能獲得中國服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策的支持。與生產(chǎn)率較低的城市相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策更能提升生產(chǎn)率較高的城市的綠色創(chuàng)新能力。因此，本文增加“是否為勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的城市”的虛擬變量來構(gòu)建三重差分模型。

服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)會(huì)驅(qū)動(dòng)地方政府選擇督查激勵(lì)措施以加強(qiáng)對試點(diǎn)工作的政策支持。各地制定適合本地的實(shí)施方案，不斷形成并推廣好經(jīng)驗(yàn)和好做法，充分釋放制度紅利。服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)啟動(dòng)后，各地政府制定了督查激勵(lì)措施，以此來促進(jìn)服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展。政府通過制定一系列政策減少污染排放。綠色創(chuàng)新和地方政府的環(huán)境規(guī)制能顯著降低中國區(qū)域污染綜合指數(shù)，環(huán)境規(guī)制與綠色創(chuàng)新的交互項(xiàng)與中國區(qū)域污染綜合指數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)。環(huán)境規(guī)制通過創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)來抑制環(huán)境污染［16］。環(huán)境規(guī)制和綠色創(chuàng)新對區(qū)域污染綜合指數(shù)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為負(fù)，一城市的環(huán)境規(guī)制不僅能降低該城市的區(qū)域污染綜合指數(shù)，而且能降低臨近城市的區(qū)域污染綜合指數(shù)。同時(shí)，一城市的綠色創(chuàng)新不僅能降低該城市的區(qū)域污染綜合指數(shù)，而且能通過輻射效應(yīng)降低臨近城市的區(qū)域污染指數(shù)。不僅如此，當(dāng)環(huán)境規(guī)制超越門檻值時(shí)，綠色創(chuàng)新就能大幅度降低區(qū)域污染綜合指數(shù)，這表明環(huán)境規(guī)制超越門檻值時(shí)，環(huán)境規(guī)制與綠色創(chuàng)新存在協(xié)同效應(yīng)。因此，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)工作啟動(dòng)后，試點(diǎn)城市相對于非試點(diǎn)城市、受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)比沒有受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)面臨更小的壓力，受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)能獲得中國服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策的支持。與沒有受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策更能促進(jìn)受到國務(wù)院督查激勵(lì)地區(qū)的城市的綠色創(chuàng)新行為?；诖耍岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)2a：與創(chuàng)新產(chǎn)出較少的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在創(chuàng)新產(chǎn)出較多的地區(qū)相對更大。

假設(shè)2b：與勞動(dòng)生產(chǎn)率較低的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的地區(qū)相對更大。

假設(shè)2c：與未受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在受到國務(wù)院督查激勵(lì)的地區(qū)相對更大。

二、數(shù)據(jù)、變量與理論模型

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

為考察服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對中國綠色創(chuàng)新的影響，本文圍繞2016年服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)所涉及的15個(gè)省市（區(qū)域）這一自然試驗(yàn)①，選取2013—2020年中國292個(gè)地級市作為研究對象。各城市勞動(dòng)生產(chǎn)率、外商投資流入額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、人力資本、財(cái)政支出相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及CEIC全球數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量。分別使用綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量來衡量中國發(fā)明型綠色技術(shù)創(chuàng)新（Grf）和實(shí)用型綠色技術(shù)創(chuàng)新（Grs）。參考蔡玲和汪萍的做法［17］，使用綠色發(fā)明專利申請量與綠色實(shí)用新型專利申請量相加，再加1取自然對數(shù)的方法測算各城市綠色創(chuàng)新能力（Grn）。

解釋變量。Aer為時(shí)間虛擬變量，Exp為城市虛擬變量。

控制變量?？刂谱兞堪ǜ鞒鞘袆趧?dòng)生產(chǎn)率（Lnlaby）、各城市外商投資流入額（Lnfdi）、各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化（Inds，使用對三次產(chǎn)業(yè)所占比重進(jìn)行加權(quán)求和的方法計(jì)算各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化）、各城市人力資本（Lnhuml）、財(cái)政支出（Lnfise）。為了降低內(nèi)生性，選取各城市勞動(dòng)生產(chǎn)率、各城市外商投資流入額、各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、各城市人力資本、財(cái)政支出的滯后一期作為控制變量。

同時(shí)，為了檢驗(yàn)服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策影響中國發(fā)明型綠色技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)用型綠色技術(shù)創(chuàng)新在地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出、勞動(dòng)生產(chǎn)率層面的差異，定義了“申請授權(quán)數(shù)是否多”的虛擬變量（Pet）和“勞動(dòng)生產(chǎn)率是否高”的虛擬變量（Pty）。另外，為了檢驗(yàn)服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策影響中國發(fā)明型綠色技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)用型綠色技術(shù)創(chuàng)新在受到國家政策鼓勵(lì)層面的差異，使用了“是否受到國務(wù)院督查激勵(lì)”的虛擬變量（Poly）。各變量描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1（下頁）所示。

（三）模型構(gòu)建

首先，本文研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對中國綠色創(chuàng)新的影響，將服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)視為中國服務(wù)貿(mào)易發(fā)展的重要策略，可通過衡量實(shí)驗(yàn)組接受服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策前后綠色創(chuàng)新的平均值與對照組不接受服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策前后綠色創(chuàng)新的平均值之間的差距，進(jìn)而分析服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)的綠色創(chuàng)新效果。這里構(gòu)建如下雙重差分模型：

Grit=δ0+δ1×Expi×Aert+δ×Controlit（1）

式（1）中，Gr為被解釋變量，包括Grf、Grs、Grn。Exp為城市虛擬變量，實(shí)驗(yàn)組城市取值1，對照組城市取值0。Aer為時(shí)間虛擬變量，當(dāng)樣本觀測值發(fā)生于2016年國務(wù)院原則同意商務(wù)部提出的《服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)方案》之后，則該值為1，否則取值0。交互項(xiàng)Expi×Aert為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的凈影響。若δ1>0，則服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能推動(dòng)綠色創(chuàng)新，反之亦然。

其次，為了進(jìn)一步分析服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策影響各城市綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量的作用機(jī)理，從各城市專利申請授權(quán)量、生產(chǎn)率、政策督查激勵(lì)的差異性切入，構(gòu)建三重差分模型來研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對各城市綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量的影響是否呈現(xiàn)差異性。

加入各城市專利申請授權(quán)數(shù)（Pet）的DDD模型如下：

Grit=δ0+δ1×Expi×Aert×Peti+δ2×Expi×Aert+δ3×Aert×Peti+δ4×Expi×Peti+δ5×Controlit+μi+λt+εit（2）

加入各城市生產(chǎn)率（Pty）的DDD模型如下：

Grit=δ0+δ1×Expi×Aert×Ptyi+δ2×Expi×Aert+δ3×Aert×Ptyi+δ4×Expi×Ptyi+δ5×Controlit+μi+λt+εit（3）

加入各城市政策督查激勵(lì)（Poly）的DDD模型如下：

Grit=δ0+δ1×Expi×Aert×Polyi+δ2×Expi×Aert+δ3×Aert×Polyi+δ4×Expi×Polyi+δ5×Controlit+μi+λt+εit（4）

最后，本文使用經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣（Wn）設(shè)定如下空間滯后模型（SDM）來研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對中國綠色創(chuàng)新所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)：

Grit=λWnGrit+（Expit×Aerit）β1+Wn（Expit×Aerit）β2+Controlitγ（5）

式（5）中，WGr為綠色創(chuàng)新的空間滯后項(xiàng)，W（Exp×Aer）為城市虛擬變量與時(shí)間虛擬變量交互項(xiàng)的空間滯后項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色發(fā)明專利申請量的影響

1.雙重差分估計(jì)結(jié)果

表2（下頁）列（1）和列（2）為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色發(fā)明專利申請量的影響，列（3）和列（4）為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色實(shí)用新型專利申請量的影響，列（5）和列（6）為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對城市綠色創(chuàng)新能力的影響。列（1）、列（3）和列（5）不考慮控制變量，列（2）、列（4）和列（6）放入控制變量。

從列（1）和列（2）的結(jié)果可以看到，無論是否加入控制變量，Exp×Aer的回歸系數(shù)均為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，因此，以服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策為標(biāo)志的服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展提高了實(shí)驗(yàn)組的綠色發(fā)明專利申請量。列（3）和列（4）、列（5）和列（6）的研究結(jié)果顯示，Exp×Aer的回歸系數(shù)也通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，因此，以服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策為標(biāo)志的服務(wù)貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展提高了實(shí)驗(yàn)組的綠色實(shí)用新型專利申請量和城市綠色創(chuàng)新能力。

2. PSM-DID模型估計(jì)結(jié)果

本文使用各年的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果來分析傾向得分匹配情況，將各城市勞動(dòng)生產(chǎn)率、各城市外商投資流入額、各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、各城市人力資本、財(cái)政支出作為匹配使用的協(xié)變量。從表3可以看到，匹配后標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對值的最大值為16.3%，小于20%，且大多數(shù)變量匹配后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差有著明顯下降，同時(shí)匹配后所有變量的t檢驗(yàn)結(jié)果均不顯著，所有變量的T檢驗(yàn)結(jié)果均接受處理組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)。另外，Pseudo R2由匹配前的0.276降低為匹配后的0.017，因而匹配效果較好。

進(jìn)一步使用PSM-DID法研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的影響，表4為PSM-DID模型估計(jì)結(jié)果。從表4可以看到，Exp×Aer的回歸系數(shù)為正，并通過了至少5%的顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)1。各城市外商投資流入額、勞動(dòng)生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的系數(shù)估計(jì)值為正，也通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。因此，各城市外商投資流入額、勞動(dòng)生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對發(fā)明型綠色技術(shù)創(chuàng)新、實(shí)用型綠色技術(shù)創(chuàng)新和城市綠色創(chuàng)新能力具有顯著的正向影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)及異質(zhì)性分析

1.平行趨勢檢驗(yàn)

表5為平行趨勢檢驗(yàn)結(jié)果。這里對2016年中國開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)前三年內(nèi)各年的對照組和實(shí)驗(yàn)組的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和城市綠色創(chuàng)新能力變動(dòng)進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)。在中國開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)前，Diff值未通過5%的顯著性檢驗(yàn)，表明對照組和實(shí)驗(yàn)組的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和城市綠色創(chuàng)新能力的效應(yīng)值差異不明顯。在中國開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)前，實(shí)驗(yàn)組和對照組的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和城市綠色創(chuàng)新能力變動(dòng)保持相同趨勢。

2.安慰劑檢驗(yàn)

為了進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，可以虛構(gòu)中國開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)時(shí)間對綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量的影響，本文虛構(gòu)政策實(shí)施時(shí)間并隨機(jī)抽樣500次進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。可以看到，將中國開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)時(shí)間向前推移一年、二年、三年后，虛構(gòu)的時(shí)間虛擬變量與城市虛擬變量的交互項(xiàng)顯著為負(fù)，并通過了顯著性檢驗(yàn)，因此，表4的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的，不可測因素不會(huì)影響服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能促進(jìn)中國綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量增長的研究結(jié)果。

3.實(shí)驗(yàn)組和對照組的重新構(gòu)造

與獲得服務(wù)業(yè)進(jìn)口技術(shù)溢出效應(yīng)較少的城市相比，對服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市而言，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對其綠色創(chuàng)新的作用相對更強(qiáng)，這里基于各城市服務(wù)業(yè)進(jìn)口技術(shù)溢出效應(yīng)的高低重新構(gòu)建實(shí)驗(yàn)組和對照組。先計(jì)算各城市2014年、2015年服務(wù)業(yè)進(jìn)口技術(shù)溢出占比，然后將這一均值從低到高進(jìn)行排序，將服務(wù)業(yè)進(jìn)口技術(shù)溢出效應(yīng)占比落在后1/3的地區(qū)作為對照組，將落在前1/3的地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)組，重新設(shè)定分組虛擬變量Expt1-t2。Expt1-t2×Aer的系數(shù)估計(jì)值顯著為正，并通過了1%的顯著性檢驗(yàn)（見表7）。

將高于進(jìn)口技術(shù)溢出占比中位數(shù)的城市作為實(shí)驗(yàn)組，其他城市為對照組，重新設(shè)定分組虛擬變量Exps1-s2，結(jié)果見表7列（5）—（8）。當(dāng)解釋變量分別為綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量時(shí)，若不考慮控制變量，則Exps1-s2×Aer的系數(shù)估計(jì)值分別為0.391和0.841；若考慮控制變量，則Exps1-s2×Aer的系數(shù)估計(jì)值分別為0.193和0.190。因此，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策不僅能促進(jìn)綠色發(fā)明專利申請量增長，而且對綠色實(shí)用新型專利申請量也有正向影響。

4.調(diào)整時(shí)間窗口

本文使用的時(shí)間窗口為2013—2020年，中國開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)前后的其他因素可能會(huì)影響前文得到的結(jié)果，考慮到不同時(shí)間樣本可能會(huì)帶來不同的研究結(jié)果，因此，進(jìn)一步將時(shí)間窗口調(diào)整為2017—2018年和2013—2018年，結(jié)果如表8所示。

一是排除中美貿(mào)易摩擦給中國綠色創(chuàng)新帶來的負(fù)面影響。2018年中美貿(mào)易增長額達(dá)到最高峰，但2019年中美貿(mào)易額下降12%，因而這里將中美貿(mào)易摩擦帶來中美貿(mào)易額快速下降的2019年排除在外，結(jié)果見列（1）—（4）?？梢钥吹?，交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)仍顯著為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。因此，在不考慮中美貿(mào)易摩擦帶來的影響時(shí)，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的正向促進(jìn)作用就已存在。

二是使用中國首次開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)的前三年和后三年數(shù)據(jù)，即使用2013—2018年數(shù)據(jù)來研究開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新的影響是否顯著?？梢钥吹剑换ロ?xiàng)的系數(shù)估計(jì)值顯著為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。由此可見，調(diào)整時(shí)間窗口后，開展服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)仍能促進(jìn)中國綠色創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)一步證明了研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

5.改變綠色創(chuàng)新指標(biāo)

為避免綠色創(chuàng)新不同指標(biāo)的選取對實(shí)證結(jié)果的影響，我們使用綠色發(fā)明專利申請量與專利申請量之比（Lvfp）代替綠色發(fā)明專利申請量，使用綠色實(shí)用新型專利申請量與專利申請量之比（Lvsp）代替綠色實(shí)用新型專利申請量，使用綠色創(chuàng)新能力與專利申請量之比（Lvspy）代替城市綠色創(chuàng)新能力，檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示?？梢钥吹?，Exp×Aer的系數(shù)估計(jì)值仍顯著為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，再次證實(shí)了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

6.異質(zhì)性分析

（1）服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市異質(zhì)性

考慮到中國所有城市分為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市，而中國對試點(diǎn)城市與非試點(diǎn)城市的金融支持舉措、稅收優(yōu)惠政策等政策支持力度有所差異，因而本研究將中國各城市劃分為試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市分別進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表10（下頁）所示?？梢钥吹?，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市的Exp×Aer系數(shù)顯著為正，且通過了至少10%的顯著性檢驗(yàn)。

另外，就非服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市而言，Exp×Aer系數(shù)顯著為正，也通過了至少10%的顯著性檢驗(yàn)。與服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市不同，若考慮控制變量，Exp×Aer對非服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市的綠色發(fā)明專利申請量的促進(jìn)作用小于其對綠色實(shí)用新型專利申請量的促進(jìn)作用。這是因?yàn)?，綠色發(fā)明專利具有投放資金多、創(chuàng)新成本高、不能滿足更多人群的需要等特征，非服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市并不側(cè)重于綠色發(fā)明專利，而側(cè)重于綠色實(shí)用新型專利，因此，Exp×Aer對非服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市的綠色實(shí)用新型專利申請量的促進(jìn)作用顯著大于其對綠色發(fā)明專利申請量的促進(jìn)作用。

（2）人均GDP異質(zhì)性

表11為人均GDP異質(zhì)性回歸結(jié)果。在中國人均GDP高的地區(qū)，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量的增長。無論是考慮控制變量還是不考慮控制變量，中國人均GDP高的地區(qū)的服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對發(fā)明型綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用大于其對實(shí)用新型綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。在中國人均GDP低的地區(qū)，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能顯著促進(jìn)綠色發(fā)明專利申請量增長，但對綠色實(shí)用新型專利申請量有負(fù)向影響。在中國人均GDP低的地區(qū)，僅有極少部分城市為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策僅能促進(jìn)該地區(qū)的綠色發(fā)明專利申請量增長。

（三）服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策影響綠色創(chuàng)新的機(jī)制檢驗(yàn)

1.服務(wù)業(yè)開放、創(chuàng)新產(chǎn)出與綠色創(chuàng)新

從創(chuàng)新產(chǎn)出差異視角構(gòu)建三重差分方程，以研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的影響在不同創(chuàng)新產(chǎn)出環(huán)境下是否呈現(xiàn)差異性。如果一城市的專利授權(quán)量排名全國前15，Pet就為1，否則取值0，在此基礎(chǔ)上將“創(chuàng)新產(chǎn)出是否多”的虛擬變量Pet與Exp×Aer構(gòu)建三重差分模型。從表12可以看到，三重差分項(xiàng)Exp×Aer×Pet的系數(shù)估計(jì)值顯著為正，且通過了顯著性檢驗(yàn)。與創(chuàng)新產(chǎn)出增長較慢的城市相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在創(chuàng)新產(chǎn)出增長較快的城市相對更大。因此，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策確實(shí)促進(jìn)了綠色創(chuàng)新的增長，且服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對創(chuàng)新產(chǎn)出增長較快地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)大于其對創(chuàng)新產(chǎn)出增長較慢地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)，假設(shè)2a得以驗(yàn)證。

2.服務(wù)業(yè)開放、生產(chǎn)率增長與綠色創(chuàng)新

為進(jìn)一步研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的影響在不同生產(chǎn)率環(huán)境下是否表現(xiàn)出差異性，構(gòu)建交互項(xiàng)Exp×Aer×Pty。如果一城市勞動(dòng)生產(chǎn)率排名全國前10，Pty就為1，否則取值0。在此基礎(chǔ)上，將“勞動(dòng)生產(chǎn)率是否高”的虛擬變量Pty與Exp×Aer構(gòu)建三重差分模型。三重差分項(xiàng)Exp×Aer×Pty系數(shù)估計(jì)值顯著為正，且通過了顯著性檢驗(yàn)。由此可見，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策確實(shí)促進(jìn)了綠色創(chuàng)新的增長，且其對生產(chǎn)率增長較快地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)大于其對生產(chǎn)率增長較慢地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)，假設(shè)2b得以驗(yàn)證。

3.服務(wù)業(yè)開放、督查激勵(lì)與綠色創(chuàng)新

為進(jìn)一步研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的影響在不同督查激勵(lì)環(huán)境下是否表現(xiàn)出差異性，構(gòu)建交互項(xiàng)Exp×Aer×Poly。如果一城市受到督查激勵(lì)（即該城市在《國務(wù)院辦公廳關(guān)于對2020年落實(shí)有關(guān)重大政策措施真抓實(shí)干成效明顯地方予以督查激勵(lì)的通報(bào)》中取得明顯成效并獲得督查激勵(lì)），Poly就為1，否則取值0。在此基礎(chǔ)上，將“是否受到督查激勵(lì)”的虛擬變量Poly與Exp×Aer構(gòu)建三重差分模型。三重差分項(xiàng)Exp×Aer×Poly系數(shù)估計(jì)值顯著為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)（見表13）。由此可見，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對受到督查激勵(lì)的地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)大于其對未受到督查激勵(lì)的地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)，假設(shè)2c得以驗(yàn)證。

四、服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)對綠色創(chuàng)新的間接效應(yīng)影響

從表14（下頁）中的LM檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，空間誤差模型和空間滯后模型的P值均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，因此，在1%的水平上拒絕不存在空間誤差項(xiàng)和不存在空間滯后項(xiàng)的原假設(shè)，可以選擇SEM和SAR相結(jié)合的SDM模型。Wald-test檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)結(jié)果顯著拒絕原假設(shè)，因此，SDM模型既不能退化為SAR模型，也不能退化為SEM模型。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。由雙固定效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果可知，綠色創(chuàng)新模型中既存在地區(qū)固定效應(yīng)，又存在時(shí)間固定效應(yīng)，因而綠色創(chuàng)新模型選擇雙固定效應(yīng)模型。

可使用SDM模型和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣來研究服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對中國綠色創(chuàng)新所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，SDM估計(jì)結(jié)果如表15（下頁）所示。由空間杜賓模型回歸結(jié)果可知，是否為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市與時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。因此，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展存在空間依賴性，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能促進(jìn)該城市的綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量增長。

是否為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市與時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值顯著為正，因此，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對周邊城市的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和綠色創(chuàng)新能力具有正向影響。從控制變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)來看，各城市人力資本、財(cái)政支出對周邊城市的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和綠色創(chuàng)新能力具有正向影響，但各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對周邊城市的綠色創(chuàng)新具有負(fù)向影響。

從被解釋變量滯后項(xiàng)來看，綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力的一階滯后項(xiàng)分別為1.146、1.114和1.128。這表明，往期綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力增長1%，會(huì)使得當(dāng)期綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力分別增長1.146%、1.114%和1.128%，因此，往期綠色創(chuàng)新能促進(jìn)當(dāng)期綠色創(chuàng)新增長。

從rho值來看，本地區(qū)綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力能顯著促進(jìn)臨近地區(qū)綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力增長。

通過分解雙重差分空間溢出效應(yīng)可發(fā)現(xiàn)①，是否為服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市與時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。因此，本城市服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)不僅對該城市綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力具有正向影響，而且對其他城市綠色實(shí)用新型專利申請量、綠色發(fā)明專利申請量和綠色創(chuàng)新能力具有正向影響。各城市人力資本、財(cái)政支出對本城市和其他城市的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和綠色創(chuàng)新能力均有正向影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對本城市和其他城市的綠色發(fā)明專利申請量、綠色實(shí)用新型專利申請量和綠色創(chuàng)新能力均有負(fù)向影響。

五、結(jié)論與政策建議

圍繞2016年服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策，采用雙重差分法、三重差分法和2013—2020年中國292個(gè)地級市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，研究了服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對中國綠色創(chuàng)新的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策能促進(jìn)綠色發(fā)明專利申請量和綠色實(shí)用新型專利申請量增長，也能提升中國綠色創(chuàng)新能力。第二，將中國各城市劃分為試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市并分別進(jìn)行異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對非服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)城市的綠色發(fā)明專利申請量的促進(jìn)作用小于其對綠色實(shí)用新型專利申請量的促進(jìn)作用。第三，與創(chuàng)新產(chǎn)出增長較慢的城市相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在創(chuàng)新產(chǎn)出增長較快的城市相對更大；服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對生產(chǎn)率增長較快地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)大于其對生產(chǎn)率增長較慢地區(qū)的綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用；與未受到督查激勵(lì)的城市相比，服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用在受到督查激勵(lì)的城市相對更大。

基于上述結(jié)論，提出如下建議：

第一，進(jìn)一步發(fā)揮服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用。減少政府對市場的微觀干預(yù)，充分發(fā)揮市場配置資源的作用，不斷完善法律約束機(jī)制。可以通過發(fā)揮市場的作用、推動(dòng)進(jìn)出口貿(mào)易轉(zhuǎn)型升級、提升R&D經(jīng)費(fèi)支出占比、提高國民素質(zhì)、推動(dòng)金融市場化及外資占比來正向調(diào)節(jié)對外貿(mào)易對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。同時(shí)，通過大力發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)和實(shí)施“雙碳”戰(zhàn)略來強(qiáng)化科技創(chuàng)新的推動(dòng)作用，大力發(fā)揮綠色低碳技術(shù)對實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要助推作用。

第二，進(jìn)一步發(fā)揮服務(wù)貿(mào)易創(chuàng)新發(fā)展試點(diǎn)政策對生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用。不斷提升技術(shù)水平和生產(chǎn)率，通過提升勞動(dòng)生產(chǎn)率來促進(jìn)中國全球價(jià)值鏈地位指數(shù)的增長。政府應(yīng)制定政策引導(dǎo)企業(yè)將生產(chǎn)效率與環(huán)境目標(biāo)相結(jié)合，不斷提升綠色創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，這樣能促使企業(yè)提高生產(chǎn)效率，并采取綠色創(chuàng)新行為。應(yīng)制定完善相關(guān)政策，推動(dòng)企業(yè)主動(dòng)實(shí)施綠色創(chuàng)新相關(guān)措施，提高綠色產(chǎn)品的利用率。

第三，進(jìn)一步發(fā)揮督查激勵(lì)對綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用。不斷完善現(xiàn)有的環(huán)境督查體系，使企業(yè)牢固樹立綠色發(fā)展理念，通過環(huán)保督查來促進(jìn)綠色創(chuàng)新與環(huán)境保護(hù)相融合。各地要加快構(gòu)建綠色技術(shù)創(chuàng)新體系，制定政策減少污染物排放，對考評為“合格”的企業(yè)給予獎(jiǎng)勵(lì)，使其繼續(xù)享受支持綠色創(chuàng)新的各項(xiàng)優(yōu)惠政策；對考評為“不合格”的企業(yè)給予懲罰，并終止其享受優(yōu)惠政策。各地區(qū)對綠色創(chuàng)新要按月督查，強(qiáng)化規(guī)劃引領(lǐng)，補(bǔ)齊環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施短板，全面提升綠色競爭力。各地區(qū)也要提檔升級網(wǎng)格化監(jiān)測監(jiān)管體系，完善生態(tài)環(huán)境損害賠償制度，推動(dòng)生態(tài)環(huán)境損害賠償制度落地見效。

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Abstract： This paper combines the triple difference model with spatial econometric regression analysis to systematically study how the role of the service trade innovation development pilot in the service trade opening affects green innovation and the spatial spillover effect of the service trade innovation development pilot. The service trade innovation development pilot has a positive impact on green innovation. The triple difference test results show that the service trade innovation development pilot shows rich differences in the promotion effect of green innovation efficiency. First， compared with the regions with less innovation output， the promotion effect of the innovation development pilot of service trade on green innovation is relatively greater in the regions with more innovation output. Second， compared with the regions with low labor productivity， the promotion of green innovation by the service trade innovation development pilot is relatively greater in the regions with high labor productivity. Third， compared with the regions that are not subject to the supervision and encouragement， the promotion effect of the service trade innovation development pilot on green innovation is relatively greater in the regions that are subject to the supervision and encouragement. Not only does the pilot policy of innovative development of service trade promote the green innovation of this city， but also the pilot policy of innovative development of service trade promotes the green innovation of surrounding cities. Therefore， we should further give play to the role of the innovation development pilot of service trade in promoting productivity growth， constantly improve the legal constraint mechanism， and positively regulate the impact of foreign trade on technological innovation capacity.

Key words： green innovation; service trade; innovation-driven development; triple difference model; spatial spillover effects