国家创新型城市试点政策的绿色创新效应研究：来自281个地级市的准实验证据

陈超凡，王 泽，关成华

北京师范大学 经济与资源管理研究院，北京 100875

坚持创新驱动发展、加快科技自立自强，不仅是建设创新型国家的必然要求，也是畅通国内大循环、塑造我国在国际大循环中居于主动地位的关键(1)刘鹤：《加快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》，《人民日报》，2020年11月25日。。城市作为科技创新活动的主阵地，在建设创新型国家进程中发挥着举足轻重的作用。自2008年起，科技部、国家发改委先后支持78个城市(区)开展创新型城市建设。实践表明，试点政策对于各地汇聚创新资源和要素、提升创新水平和促进区域经济增长起到了重要作用。

在创新型城市建设进程中，部分城市已逐步摆脱经济增长对传统要素和投资的依赖，创新动能强劲，初步形成了符合市情的创新发展格局。同时，在生态文明战略指引下，各城市也积极推进污染防治攻坚战、改善生态环境质量，但粗放式增长的惯性使得城市发展面临的自然资源约束与生态失衡问题依然严峻。如何实现“创新”与“绿色”的有效协调和深度融合，是中国城市向高质量发展阶段迈进过程中亟待解决的重要问题。绿色创新作为“创新驱动”和“绿色发展”的融合点，将为培育城市增长新动能、破解资源环境瓶颈约束、提升经济发展质量和效益提供新契机和新手段(2)如不特别加以说明，本文中的“绿色创新”指的是“绿色技术创新”。。那么，创新型城市建设除了提升试点城市总体创新水平外，是否能促进绿色创新？本文将创新型城市试点政策视为一项准自然实验，首次对该试点政策的绿色创新效应进行评估，为从绿色发展角度夯实创新型城市建设的前期成果提供了经验证据，也为未来以创新型城市建设为依托，完善城市绿色创新的制度体系、实现高质量的城市增长提供了有益启示。

一、创新型城市建设与绿色创新的研究评述

与本文研究密切相关的，主要有两方面文献。第一支文献主要为创新型城市试点的政策效应评估。这些研究集中体现了政府参与和支持创新活动的效果(3)S.Doh and B.Kim，“Government Support for SME Innovations in the Regional Industries：The Case of Government Financial Support Program in South Korea”，Research Policy，2014，43(9)，pp.1557-1569；D.Guo，Y.Guo and K.Jiang，“Government-subsidized R&D and Firm Innovation：Evidence from China”，Research Policy，2016，45(6)，pp.1129-1144.。近年的多项研究表明，创新型城市试点政策优化了城市诸多经济指标，促进了城市高质量发展。例如，提升城市或企业创新能力(4)李政、杨思莹：《创新型城市试点提升城市创新水平了吗?》，《经济学动态》，2019年第8期；杨仁发、李胜胜：《创新试点政策能够引领企业创新吗?——来自国家创新型试点城市的微观证据》，《统计研究》，2020年第12期。、优化产业结构(5)曾婧婧、周丹萍：《区域特质、产业结构与城市创新绩效——基于创新型城市试点的准自然实验》，《公共管理评论》，2019年第3期。、提升全要素生产率(6)徐苑琳：《创新型城市建设促进城市产业升级研究》，《技术经济与管理研究》，2020年第11期。、促进区域经济协调发展(7)任保平、豆渊博：《我国新经济发展的区域差异及其协调发展的路径与政策》，《上海商学院学报》，2021年第1期。和提升FDI质量(8)聂飞、刘海云：《国家创新型城市建设对我国FDI质量的影响》，《经济评论》，2019年第6期。等。然而，长期以来，学界更多关注的是创新型城市的增长效应而较少关注其环境效应，这对从可持续发展角度评价试点政策的实施效果提出了挑战。在此背景下，有少数学者开始关注到试点政策对区域生态环境的影响。例如，张华和丰超使用双重差分法估计了试点政策对碳排放绩效的影响，发现相比于非试点城市，试点城市的碳排放绩效平均增加2.47%(9)张华、丰超：《创新低碳之城：创新型城市建设的碳排放绩效评估》，《南方经济》，2021年第1期。。

第二支文献主要关注创新特别是技术创新对绿色发展的影响。事实上，尽管技术创新为绿色发展提供了动力和支撑，但创新却不天然具有“绿色”属性(10)J.Zhang，Y.Chang，L.Zhang and D.Li，“Do Technological Innovations Promote Urban Green Development?A Spatial Econometric Analysis of 105 Cities in China”，Journal of Cleaner Production，2018,182(5)，pp.395-403.。与此相对，现有研究在探讨创新对绿色发展的影响时也形成了两种代表性观点。促进论认为创新能够通过促进生产率提升、改善资源效率、提升污染治理水平、促进清洁生产、推动产业升级、培育绿色产业等渠道促进绿色发展(11)United Nations Industrial Development Organization (UNIDO)，Green Industry Initiative for Sustainable Industrial Development，Vienna：UNIDO，2011；王鹏、谢丽文：《污染治理投资、企业技术创新与污染治理效率》，《中国人口·资源与环境》，2014年第9期。。而抑制论则认为，作为一种投资活动，如果企业未能将资源及环境成本纳入其创新决策，那么一旦经济与生态效益发生冲突，企业可能会不惜强化对生态的消耗和掠夺。同时，由于技术创新具有较高的机会成本，风险与收益并存，当创新收益小于成本时，不仅会降低增长的集约度还会滞缓创新的进程。此外，技术创新提高资源效率所节约的能源、资源，可能通过替代效应、收入效应和产出效应等产生新的资源需求而被部分甚至完全抵消(12)杨莉莉、邵帅：《能源回弹效应的理论演进与经验证据：一个文献述评》，《财经研究》，2015年第8期。。尽管学者们在探讨技术创新对绿色发展的影响时有不同观点，但在理解绿色技术创新的作用方面却存在较强共识。与传统技术创新更多关注经济效益不同，绿色技术创新把技术创新与生态系统融合起来，其目标不再局限于单纯地降低生产成本、提高市场占有率和利润率等经济效益指标，而是综合追求生态平衡、经济增长和社会发展等多个目标的协调(13)张江雪、张力小、李丁：《绿色技术创新：制度障碍与政策体系》，《中国行政管理》，2018年第2期。。绿色技术创新具有“双重外部性”(14)K.Rennings，“Redefining Innovation—Eco-innovation Research and the Contribution from Ecological Economics”，Ecological Economics，2000，32(2)，pp.319-332.，不仅能通过研发、知识溢出等渠道创造经济效益，还能通过改善资源效率、减少污染及废物排放、降低环境损害等渠道提升环境和社会绩效(15)J.Horbach，C.Rammer and K.Rennings，“Determinants of Eco-innovations by Type of Environmental Impact：The Role of Regulatory Push/Pull，Technology Push and Market Pull”，Ecological Economics，2012，78，pp.112-122；C.Ghisetti and F.Quatraro，“Green Technologies and Environmental Productivity：A Cross-sectoral Analysis of Direct and Indirect Effects in Italian Regions”，Ecological Economics，2017，132，pp.1-13.。

相比于以往文献，本文的创新主要体现在以下三方面：第一，从研究视角来看，已有文献关于创新型城市试点政策效果的实证分析往往聚焦于经济发展、创新能力、产业结构升级等经济指标，而创新型城市的经济发展是否具有绿色属性、创新能力提高是否推动了生态文明建设等问题都尚未得到很好的解答。绿色低碳是创新型城市建设的原则和重点任务，本文从绿色创新这一绿色发展的核心问题出发，首次探讨了创新型城市试点政策对城市绿色创新的影响效应。第二，从方法与数据来看，本文以创新型城市试点建设为准自然实验，采用多期双重差分模型、PSM-DID等方法，较好地缓解了内生性与样本选择偏差等问题，得到创新型城市建设的净效应；在数据方面，在以城市为样本的绿色创新研究中，多数文献基于参数或非参数的效率测度方法，分解出“绿色创新”指标，不够直接和有针对性。相比间接测度绿色创新，绿色专利是评价绿色创新水平最直接和有说服力的指标。本文基于对国家知识产权局专利大数据的挖掘，使用世界知识产权组织(WIPO)定义的绿色技术专利分类进行数据清洗和筛选，整理得到全国地级市绿色技术专利及其七大分类的授权量数据，扩展了绿色创新研究的数据和样本空间。第三，随着城市间空间关联性的增强，不可忽视由空间关联而产生的空间溢出问题。目前，鲜有研究关注创新型城市试点政策的空间溢出对绿色创新的影响效应，本文将空间杜宾模型与双重差分模型结合，构建SDM-DID模型，对试点政策和绿色创新的空间溢出效应进行检验，为进一步扩大试点政策的外溢效应、促进区域绿色创新协同合作提供了有力的经验证据。

二、创新型城市建设促进城市绿色创新的理论机制

城市是区域经济社会发展的中心，是国家经济产出最重要的基地，是各类创新要素和资源的集聚地。一个城市成长为创新型城市是一个历史演进的过程，也是内生驱动力不断转换和升级的过程。建设创新型城市是加快实施创新驱动发展战略，完善国家创新体系和构建创新型国家核心支点的必然要求，也是培育增长新动能、推动区域协调发展、破解城市经济社会发展系列问题、引领经济高质量发展的内在需要。经过十余年发展，我国创新型城市建设成效显著，为实现到2035年“进入创新型国家前列”的目标奠定了坚实基础。

随着试点城市的扩容和不同时期经济发展格局的变化，每一轮试点政策和评价体系也在不断完善。在最新的试点政策文件中，“绿色低碳”已成为试点建设的重要原则和重点任务。试点政策能够对城市绿色创新水平提升产生促进作用，其原因主要包括以下几个方面。

第一，创新型城市建设通过促进产业结构升级激发绿色创新。创新型城市汇聚了国家与地方战略合力，在创新政策、创新要素、成果转化、企业培育、载体建设以及创新服务等各方面形成了有利于技术创新的良好环境，推动城市发展摆脱对传统产业的依赖，形成创新驱动高质量发展的新模式。在监测和评估试点城市的系列指标中，“国家和省级高新技术产业开发区营业总收入占GDP 比重”、“知识密集型服务业增加值占GDP 比重”、“万元GDP综合能耗”等指标将引导城市通过大力发展高新技术产业和新兴低碳产业来培育增长新动能，从而促进城市产业升级、优化产业结构。实现产业结构升级要求产业发展以低碳、环保、智能技术为支撑，这将引致更多的绿色技术创新。

第二，创新型城市建设通过促进政府和企业投资，有利于优化创新环境、构建以企业为主体的城市绿色创新体系。一方面，基础设施建设投资是政府财政支出的重要组成部分，政府加大基础设施建设支出，为城市创新提供交通、通信等基础设施条件，能够打破技术创新的时空距离障碍，降低科技市场信息不对称，提高城市创新效率和水平(16)X.Ke，H.Chen，Y.Hong and C.Hsiao，“Do China’s High-speed-rail Projects Promote Local Economy?New Evidence from a Panel Data Approach”，China Economic Review，2017，44，pp.203-226.。试点政策将促进政府加大与科技创新活动相关的基础设施投资、累积城市创新资本，从而为绿色技术创新提供条件和保障。特别是随着新型基础设施建设进程的加快，信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施的升级都将进一步为绿色技术研发与创新提供有力支撑。另一方面，试点政策中包含了一系列强化企业主体地位、激励企业创新投入的举措。例如，强调推动企业成为创新决策、投入、研发和成果推广应用的主体；建立健全以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的现代产业技术创新体系；打造城市创新网络，构建以企业为中心的产学研协同创新体系等。这些举措有利于激励以企业为主体的绿色创新活动，引导企业扩大符合绿色发展导向的研发创新投资，推动城市绿色创新体系的构建。

第三，创新型城市建设通过推进金融与产业融合为绿色创新活动提供充足的资金支持。绿色技术创新的显著特征之一是不确定性和风险，因而更需要有健全的金融服务体系才能激励企业进行绿色创新。试点政策包含了诸多对创新型城市金融服务体系的建设举措，如构建多元化、多层次的科技创新投融资体系，加大高新技术企业的信用担保、增强科创信贷的支持力度等，不仅能为企业开展绿色技术创新提供充裕的资本支持，还能帮助企业分散风险(17)霍春辉、田伟健、张银丹：《创新型城市建设能否促进产业结构升级——基于双重差分模型的实证分析》，《中国科技论坛》，2020年第9期。。在试点政策的支持下，通过充分发挥政府引导基金在科技成果转化、中小企业创新、新兴产业培育等方面的作用，以及市场价格发现与资源配置功能，不断汇聚社会资本向绿色创新领域流动，提高资源要素配置的效率，以达到降低企业交易费用、促进优质绿色创新资源集聚的作用。此外，因试点政策而不断完善的投融资体系也大大减少了企业在绿色创新过程中出现的信息不对称以及由此产生的其他风险问题，显著降低了创新型企业的融资门槛，使得企业能够更加方便地获得绿色技术研发的资金支持。

第四，创新型城市建设通过人才集聚效应为城市绿色创新注入强大动力。人才是绿色创新的最关键要素，其既是知识产出与技术革新的主体，也是知识与技术流动的重要载体。试点政策包含了诸多引进国内外高端人才和培养本地创新人才的举措。不少试点城市推出人才引进政策，如优先落户、住房补贴、科研补助等政策举措，旨在为引进的高水平人才提供生活便利，更好地服务于城市创新发展。从需求端来看，试点城市通过不断吸引人才集聚，扩大了城市的绿色消费市场规模。一般而言，城市人口收入与消费水平较高时，对绿色产品与技术将有更高和更多元化的需求，这将倒逼城市绿色创新以适应消费需求的转型升级。从供给端来看，绿色智力资本是推动企业绿色创新的核心要素，试点城市通过设立绿色技术研发中心、重点实验室、产学研合作平台等人才集聚载体，汇聚了各类绿色创新人才。通过人才等创新要素的区域内和跨区域流动，绿色知识和技术得以溢出，不仅提升了区域总体的绿色创新水平，也实现了不同城市对绿色技术的引进、吸收和再创新(18)杨思莹、李政、孙广召：《产业发展、城市扩张与创新型城市建设——基于产城融合的视角》，《江西财经大学学报》，2019年第1期。。

基于以上分析，提出如下假说：

假说1：创新型城市试点政策能对试点城市的绿色创新水平产生正向影响。

假说2：创新型城市试点政策能够通过优化产业结构、促进政府和企业投资、推进金融与产业融合以及吸引优秀人才集聚等途径推动城市绿色创新水平提升。

试点政策强调要加强城市内及城市间各类创新资源的开放共享，加快创新成果溢出。这说明，城市的一系列经济社会活动并不是封闭的，城市之间将通过物质资源、生产要素等的流动而产生空间上的相互联结，即城市之间具有空间关联效应。从区域角度来看，创新活动具有很强的空间外溢性，一个城市的创新溢出能对空间关联城市的创新行为产生显著影响。因此，作为创新的重要类型，绿色技术创新也很可能产生空间溢出，而试点政策也很可能对周边城市产生辐射和溢出，即试点政策、绿色创新都可能存在空间相关性。基于此，提出以下研究假说：

假说3：绿色创新具有空间溢出效应，且创新型城市试点政策的空间溢出会对空间关联城市的绿色创新产生影响。

三、创新型城市试点政策影响绿色创新的研究设计

(一)模型设定

本文将创新型城市试点政策视为一项准自然实验，以试点城市为处理组，以其他非试点城市为控制组，利用双重差分模型检验试点政策对城市绿色创新的影响效应。在剔除了数据严重缺失的样本后，最终选择281个地级及以上城市为研究样本。其中，处理组共58个城市(19)在2008—2017年期间，我国陆续设立了61个创新型城市试点。 本文以这61个城市(区)为控制组的基础样本，剔除石河子市、昌吉市和襄阳市这三个数据缺失严重的样本，处理组为58个城市(区)。，控制组共223个城市，研究周期为2003—2017年。处理组样本和研究周期选取有两方面考虑：一是为了控制国内外制度环境的异质性，将研究时间选取为2002 年以后。因为2002 年之后中国社会主义市场经济体制已基本建立，国内制度环境已经基本稳定，同时中国已加入世贸组织，因而样本区间内中国面临的外部环境也是一致的(20)曹清峰：《国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据》，《中国工业经济》，2020年第7期。；二是未将2018年新设立的17个试点城市纳入处理组。因为这些城市的试点建设时间较短，将这些样本纳入处理组可能对实证结果造成干扰。因此，将研究周期限定在2017年之前，不考虑2018年试点政策的影响，而在2017年之前，这17个城市仍可作为控制组样本。考虑到创新型城市建设多时点、多试点的逐步推进特征，本文构建多期双重差分模型。首先，设置创新型城市试点政策虚拟变量pilot，即以各城市试点建设的时间为节点，试点当年及以后的年份设置为1，其余设为0。其次，采用双向固定效应模型进行双重差分估计，公式设定如下：

yi,t=β0+β1piloti,t+β2Xi,t+β3DTt+β4DCi+εi,t

(1)

在式(1)中，i和t分别代表城市和时间；yi,t为因变量，表示绿色创新水平；piloti,t为核心解释变量，表示i城市在t时间是否被批准为创新型试点城市；Xi,t为系列控制变量。DTt和DCi分别代表一系列时间虚拟和城市虚拟变量，用以控制年份和城市固定效应，εi,t为随机误差项。

(二)变量与数据

被解释变量：绿色创新(y)。以专利度量创新更具优势(21)L.M.A.Bettencourt，J.Lobo and D.Strumsky，“Invention in the City：Increasing Returns to Patenting as a Scaling Function of Metropolitan Size”，Research Policy，2007，36(1)，pp.107-120.。相比投入端创新如R&D支出和测算类指标如创新效率等，专利能更直接、客观地体现创新主体的创新能力。本文通过对国家知识产权局的专利微观大数据进行挖掘，并使用WIPO定义的绿色技术专利分类(22)根据WIPO的绿色专利分类清单(IPC GREEN INVENTORY)，绿色专利主要包括七大类别：Alternative Energy Production(替代能源)，Transportation(交通运输)，Energy Conservation(节能)，Waste Management(废弃物管理)，Agriculture / Forestry(农林管理)，Administrative，Regulatory or Design Aspects(行政监管与设计)，Nuclear Power Generation(核能发电)。进行数据清洗、筛选和统计，最终获得全国地级市绿色专利授权量面板数据，以此衡量各城市绿色创新能力。一般认为，专利的创新性由高到低依次为发明专利、实用新型专利和外观设计专利。本文主要考察的是绿色发明专利，同时为了进行比较，也分析了实用新型专利的情况。需要说明的是，这两类专利的授权都存在一定的滞后性，为保证实证结果的稳健性，本文在使用绿色专利数据时，选取各城市绿色专利授权量的不同滞后值，分别为绿色发明专利授权滞后两年(f2inv)和三年(f3inv)、绿色实用新型专利授权当年(uti)和滞后一年(f1uti)。

解释变量：创新型城市试点政策(pilot)。本文将国家创新型城市试点建设作为一项政策冲击，将试点城市与试点时间分组虚拟变量的交叉项作为解释变量。

控制变量。借鉴刘瑞明和赵仁杰等学者的研究(23)刘瑞明、赵仁杰：《国家高新区推动了地区经济发展吗?——基于双重差分方法的验证》，《管理世界》，2015年第8期。，将城市等级(level)、财政依存度(rev)、科研支持力度(sci)、教育发展水平(uni)和城市绿化度(gcov)作为影响城市绿色创新的控制变量纳入模型中，并分别采用城市行政等级、城市财政预算收入占GDP比重、城市科学事业费支出占财政支出比重、城市内高等学校数量、城市建成区绿化覆盖率作为代理指标。除绿色专利数据外，实证研究数据来自EPS 全球统计数据分析平台、各期《中国城市统计年鉴》，少数缺失数据用插值法补齐(24)限于篇幅，变量描述性统计结果未列出，感兴趣者可向作者索取。。

(三)共同趋势检验

双重差分估计的重要前提条件是处理组与控制组在政策实施前的绿色创新水平不存在显著差异或有相同的变化趋势。为避免处理组与控制组的选取出现选择性偏差，首先绘制处理组与控制组的绿色创新水平变化趋势图以检验两组城市在政策试点前的趋势差别(25)囿于篇幅未将四幅趋势图列出，有需要可向作者索取。，趋势图均显示处理组与控制组的绿色创新水平在试点政策前基本具有相同的变动趋势。其次，参考事件研究法(26)T.Beck，R.Levine and A.Levkov，“Big Bad Banks?The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States”，Journal of Finance，2010,65(5)，pp.1637-1667.，选取创新型城市试点政策前后五期进行共同趋势检验，设定如式(2)的回归模型：

(2)

图1 全样本共同趋势检验注：图中实点表示估计系数，虚线为估计系数对应的95%的置信区间。

四、创新型城市试点政策的绿色创新效应：实证结果与分析

(一)基准回归

依据式(1)，表1的列(1)-(4)分别报告了创新型城市试点政策对绿色创新四个指标的影响。可以看出，试点政策系数值均在1%水平上显著为正，说明创新型城市试点政策显著提升了城市绿色创新水平，符合理论预期。从四个被解释变量的回归结果来看，试点政策可以带动所在城市年均绿色发明专利增加约190件、绿色实用新型专利增加约400件，这是一个相当可观的增幅。因此，假说1所揭示的试点政策能够产生绿色创新效应具有很强的统计与经济显著性。在政策效应的动态变化方面，从共同趋势检验图1也可看出，在设立创新型城市试点之后，不论是对绿色发明专利还是绿色实用新型专利而言，试点政策产生的绿色创新效应随着时间推移不断增大，并未出现政策效应下降的拐点，说明创新型城市建设可以产生持续的绿色创新效应。以“绿色发明专利滞后两年授权量”为例，在试点后的第一年，城市年均绿色发明专利增加约73件(系数为0.0730)，而在试点后的第四年，这一效应提高到236件(系数为0.2367)。在控制变量估计结果方面，列(1)-(4)中，除城市行政等级与建成区绿化覆盖率外，其余控制变量的回归系数均在5%水平上显著为正，表明它们对绿色创新水平的提升均具有显著推动作用，与预期基本一致。

表1 基准回归结果

(二)稳健性检验

针对地方的各类试点政策是中国特有的政策创新与治理模式。在本文的281个城市样本中，处理组和控制组满足共同趋势假定，但显然，国家对创新型试点城市的选择并不是一个完全随机的过程，这可能导致样本选择性偏差。为了进一步验证基准回归结果的稳健性，本文在基准回归基础上进一步引入倾向得分匹配-双重差分方法(PSM-DID)进行稳健性检验。选择城市行政等级、政府财政依存度、科研支持力度、人力资本水平以及金融发展水平等作为匹配变量(28)人力资本水平用各城市高校人数与年末总人口的比值来测度，金融发展水平用地区存贷款余额与地区生产总值的比值来测度。，通过Logit回归估计得出倾向匹配得分，将与处理组得分最相近的城市作为对照组。

本文采用“k近邻匹配法”(k=4)进行匹配，匹配后的平衡性检验结果如表2所示。可以发现，匹配后的协变量t统计值均不显著，即不能拒绝处理组和对照组无系统性差异的原假设。具体来看，对比匹配前，所有变量在匹配后的标准化偏差均大幅缩小且其绝对值明显低于10%，代表匹配处理是有效的。在满足上述前提假设的基础上，运用PSM-DID方法对式(1)进行估计，结果表明，回归结果与基准结果无明显差异，pilot的回归系数仍在1%的水平上显著为正，且系数大小也与基准回归结果相差较小，表明创新型城市试点政策能够显著提升城市绿色创新水平，基准回归结果具有稳健性(参见表3)。

表2 PSM-DID有效性检验结果

表3 PSM-DID回归结果

除了运用PSM-DID方法进行稳健性检验外，本文还从调整处理组城市范围、排除其他政策影响以及考察不同绿色专利类型的影响效果维度进一步检验了实证结果的稳健性(29)限于篇幅，此部分仅报告“考察不同绿色专利类型的影响效果”的检验结果。对稳健性检验结果感兴趣的读者，可向作者索取。。其中，在考察不同绿色专利类型的影响效果方面，按照WIPO“国际专利分类绿色清单”提出的七大类别整理绿色专利数据，并将其替换为被解释变量，以检验试点政策对不同类别绿色专利的影响，结果如表4所示。我们发现，在以各类绿色专利指标作为因变量的回归中，试点政策的回归系数均在1%的水平上显著为正。同时，替代能源类、节约能源类与废弃物管理类受试点政策的正向影响最大，侧面反映出目前中国绿色技术创新的主要领域和方向。同时，与能源利用密切相关的绿色专利的增长，对于中国尽快实现碳达峰也具有积极意义，这为以创新型城市建设为依托、完善低碳绿色发展的政策设计提供了有价值的经验依据。上述稳健性检验结果均进一步支持了本文基准模型的回归结果，研究假说1得到验证。

表4 考察不同绿色专利类型的影响效果

(三)城市异质性

本文从城市对外开放、产业集聚、环境规制三个维度验证试点政策对绿色创新影响的城市异质性(30)限于篇幅，此部分回归结果未予报告，感兴趣者可向作者索取。。

城市开放水平的异质性。在我国对外开放的历史进程中，城市始终是最重要的载体。本文以城市外商直接投资代表城市的对外开放水平，将其与试点政策虚拟变量的交乘项纳入基准回归方程进行回归。结果显示，交乘项的回归系数在1%的水平上显著为正，说明创新型城市试点政策对开放程度较高城市的绿色创新水平提升作用更加明显。

城市产业集聚水平的异质性。产业集聚是经济增长的重要推动力，其引致的外部性势必会对城市绿色创新活动造成影响。本文利用区位熵指数衡量第二产业集聚水平，将其与试点政策虚拟变量的交乘项代入基准方程进行回归。结果显示，交乘项回归系数在1%的水平上显著为负，说明创新型城市试点政策对于第二产业集聚度较低城市的绿色创新水平提升作用更加明显。可能的原因是，第二产业集聚度高的城市仍对传统的重化工业较为依赖，集聚并未带来产业内部的结构和质量升级，使得绿色创新活力不足。相对于单一产业的集聚，产业的多样化集聚，如制造业与现代服务业的协同发展，可能更有利于形成绿色创新的良好环境、促进不同产业的分工合作以及绿色知识、技术的溢出，有效地提升城市绿色创新水平。

城市环境规制的异质性。本文以各城市二氧化硫排放量的对数值衡量环境规制，并将其与试点政策虚拟变量的交乘项代入基准方程中进行回归。结果显示，交乘项回归系数在1%的水平上显著为负，说明创新型城市试点政策对于环境规制程度较高城市的绿色创新水平提升作用更加明显。这可能是因为，在环境规制约束下，企业有充足的动力进行绿色技术创新，以应对随政府环境规制强度而增加的“减污染”成本，实现企业减少排放同时增补收益的“创新补偿效应”。

五、创新型城市试点政策影响绿色创新的机制检验

创新型城市试点政策具有显著的绿色创新效应已得到验证，为了进一步检验产生这一效应的理论机制，本文将中介效应检验法运用到多期DID估计中，检验产业结构优化、政府和企业投资、金融与产业融合以及优秀人才集聚四个主要的中介路径。在产业结构升级方面，借鉴付凌晖的方法(31)付凌晖：《我国产业结构高级化与经济增长关系的实证研究》，《统计研究》，2010年第8期。构建测度城市产业结构高级化的经济指标；在政府和企业投资方面，采用各城市实际固定资产投资额的对数来衡量政府和企业投资水平；在城市金融发展方面，选用各城市年末金融机构各项存贷款余额与地区生产总值的比值来测度城市金融发展水平；在吸引优秀人才集聚方面，信息化人才是城市绿色创新水平提升中的活跃要素，故采用各城市信息服务业从业人数与年末总人口的比值来反映城市的人才集聚状况。在此基础上，对上述中介模型分别进行回归，并采用Sobel、Bootstrap方法检验作用机制的显著性，结果如表5所示。

表5分别报告了试点政策对于各中介变量的回归结果以及试点政策、各中介变量对于城市绿色创新水平的回归结果。在各回归方程中，Sobel检验与Bootstrap检验结果均在1%的水平上显著(32)限于篇幅，Bootstrap检验结果未予列出，感兴趣者可向作者索取。，证实了四大中介效应的存在。其中，回归(1)显示，试点政策对于产业结构的影响系数显著为正，产业结构对于绿色创新水平四个指标的影响系数也显著为正，说明试点政策能够通过促进产业结构升级来提升城市绿色创新水平。回归(2)显示，试点政策对于政府与企业投资的影响显著为正，投资对于绿色创新的影响系数也显著为正，这说明试点政策能够激励地方政府和企业加强投资，完善基础设施，孵化新产业、新技术，进而促进城市绿色创新水平的提升。回归(3)显示，试点政策对于城市金融发展的影响系数显著为正，金融发展对于城市绿色创新的影响系数也显著为正，说明试点政策能够有效地促进城市金融发展，增强金融与产业之间的融合，从而带动城市绿色创新水平的提升。回归(4)显示，试点政策对于城市人才集聚的影响系数显著为正，人才集聚对于绿色创新的影响系数也显著为正，这说明试点政策能够有效促进城市人才集聚，为城市绿色创新打下良好的人力资本基础，从而对城市绿色创新水平提升起到显著促进作用。以上作用机制的检验结果验证了本文的理论假说2。

表5 影响机制检验结果

六、进一步讨论：创新型城市试点政策的空间溢出效应

多数政策效应评估文献忽略了政策本身可能存在的溢出效应。考虑到试点政策的空间溢出对于增强以试点城市为核心的区域创新合作、提升区域绿色创新总体水平具有重要意义，本文将空间计量分析引入式(1)的估计中，构建空间杜宾-双重差分模型(SDM-DID)，并运用偏微分方法将总边际效应分解为直接效应和间接效应，从而更好地捕捉和解释SDM中解释变量的边际效应(33)J.LeSage and R.K.Pace，Introduction to Spatial Econometrics，Florida：CRC Press，Taylor & Francis Group，2009.。

表6报告了面板SDM-DID的估计结果，鉴于试点政策对绿色创新影响的实证结果具有较强稳健性，限于篇幅，Panel A只报告以“绿色发明专利滞后两年授权量”和“绿色实用新型专利当年授权量”为被解释变量时的回归结果，而Panel B只报告了以“绿色发明专利滞后两年授权量”为被解释变量时，不同距离阈值下的空间效应估计结果。在三种不同空间权重矩阵下，空间自回归系数ρ均通过了1%的显著性检验，证明城市绿色创新具有显著的空间依赖性，即空间关联城市的绿色创新对本城市的绿色创新能产生显著的空间溢出效应。在创新型城市试点政策的空间溢出方面，间接效应表明，试点政策存在显著的空间溢出效应，这使得试点政策对城市绿色创新影响的总效应比不考虑空间相关性时更大，尤其体现在试点政策对绿色实用新型专利的影响上。这说明，试点政策对提升本城市的绿色创新水平是有效的，且随着试点城市辐射能力的增强，创新资源、要素以及成果得到扩散，从而提升了关联城市的绿色创新水平。从Panel B来看，因空间权重矩阵设置不同，估计系数的大小总体而言大于Panel A中的回归系数，但这并不影响本文对不同距离阈值上试点政策空间溢出效应的检验。估计结果显示，绿色创新的空间溢出效应随距离增大有衰减趋势。试点政策的空间溢出系数(即间接效应)在150至450公里正向显著，且150公里的溢出效应最大、总效应最强，但从600至900公里，系数不再显著。

表6 SDM-DID估计结果

结 语

本文以国家创新型城市试点政策为准自然实验，采用多期DID、PSM-DID、SDM-DID等方法评估了试点政策对以绿色专利为代表的城市绿色创新水平的影响效应，为从可持续发展角度评估创新型城市试点的建设成效提供了重要的经验依据，为加快形成以创新为全新动能的新发展模式，实现经济、环境与社会的协调发展提供了有益的政策启示。

第一，应通过提炼试点经验、形成典型案例等方法，继续加大对创新型城市试点的建设力度，并进一步激励以绿色低碳为导向的创新实践，以更好实现创新驱动高质量发展的目标。为此，应积极推动试点城市的绿色发展制度创新，加强对技术创新方向的引导，优化绿色创新环境，推进绿色生产和绿色生活，从供需双侧提升企业绿色技术创新的内生动力。此外，政府还应加强对非试点城市绿色创新的扶持，支持和引导这些城市加快构建以绿色为导向的创新体系，并有针对性地选择部分城市开展新试点，以扩大试点政策的绿色创新效应。第二，在创新型城市试点政策的推行过程中，需充分重视多维路径的协同创新作用。可围绕中介效应路径，如通过支持新兴绿色产业发展、完善城市基础设施建设、激励企业绿色技术研发投资、优化城市金融服务体系、加快创新人才引进和本地人才培养等方式夯实绿色创新的基础，为绿色创新活动汇聚更多的优质资源和要素。此外，试点城市还应考虑多政策因素对于绿色创新水平的影响，实现创新型城市试点与“低碳城市”、“海绵城市”等其他试点的有效对接，形成政策交叉互补、激励与监督共进的绿色化创新发展新模式。第三，在不同特征城市的绿色创新水平提升方面，要坚持因地制宜地采取差异化策略。对于开放水平较弱的试点城市，鼓励其进一步提升开放水平，以政策引导为核心吸引国际绿色技术转移，并通过不断提高引资质量与水平，提升本地绿色创新水平；对于单一产业集聚度较高的试点城市，应引导高集聚产业保持合理的增长与扩张速度，将规避粗放型增长、转型升级作为产业发展的主要任务，支持制造业与现代服务业协同发展；对于环境规制水平较低的试点城市，应基于本地实际加强环境规制制度体系设计，完善以市场调控为主、政府和市场相结合的环境规制手段和工具等。第四，除了重视投入端创新激励外，应更加重视利用产出端激励政策来鼓励绿色技术创新。为此，应进一步加强对绿色发明专利的保护和支持力度，简化行政审批流程，加快绿色专利成果推广及应用等，以充分发挥绿色发明专利在经济绿色转型中的驱动作用。同时，要为创新外溢创造良好条件，不断扩大试点政策的外溢半径。基于试点政策外溢驱动绿色创新提升的最佳地理区间，着力促进城市群内部的绿色创新合作，促进城市间形成新型的产业分工、技术合作与污染防治联防联控，推动技术创新与绿色发展的深度融合。