贸易开放、技术创新与绿色全要素生产率

刘 琦

（广东科技学院，广东 东莞 523083）

一、引言

改革开放四十余年，中国经济发展取得显著成就。但与此同时，传统粗放型经济发展模式带来的环境问题日益凸显[1]。十九大报告指出，当前中国经济已开始由高速增长阶段转向高质量发展阶段，并将绿色发展作为高质量发展的重要内涵。2020年9月，中国正式提出“双碳”目标，并于2021年7月正式开放全国碳市场，稳步推进绿色低碳转型工作实施。《“十四五”工业绿色发展规划》提出，“着力构建绿色低碳技术体系与绿色制造支撑体系”。此后，党的十九届六中全会《决议》指出，“要实现以创新为第一动力、协调为内生驱动、绿色为普遍形态的高质量发展之路”。种种迹象表明，国家构建绿色低碳循环经济，推进经济社会发展全面绿色化转型的基本思路已然确立。在此背景下，提升绿色全要素生产率不仅是兼顾经济发展与生态环境承载力的重要抓手，更是驱动经济高质量发展的重要手段[2]。

经济全球化背景下，中国已经深度融入到全球产业链分工体系。这一态势下，贸易开放已成为影响绿色全要素生产率的重要因素。作为国家间知识溢出与技术转移的关键渠道，贸易开放有利于绿色新型技术国际间外溢扩散，助推国内企业研发绿色清洁技术，进而驱动绿色全要素生产率稳步提升[3，4]。与此同时，本国技术创新能力对于绿色全要素生产率发展的影响同样不可忽视[5]。二者一内一外，或将成为推动中国全要素生产率提升的“双轮驱动”。

基于新发展理念的重要内涵，综合考量经济发展与环境承载能力的情况下，开放发展与绿色发展是否能够兼得，创新发展在二者间将扮演何种角色？文章从微观视角切入，深入剖析贸易开放、技术创新与绿色全要素生产率三者的内在关联。具体而言，文章研究的主要问题包括：贸易开放与技术创新是否对绿色全要素生产率具有显著促进作用？贸易开放是否能够通过技术创新提升绿色全要素生产率水平？不同类型贸易开放对绿色全要素生产率的影响是否具有异质性？贸易开放对绿色全要素生产率之间是否具有门槛效应？在国家大力推行绿色发展的关键时期，阐释上述问题对于政府调整对外开放政策、助推技术进步具有重要意义。

二、文献综述

关于绿色全要素生产率的影响因素研究，刘淑茹等(2020)发现技术进步对工业行业内低技术行业绿色全要素生产率具有正向推动作用，而高技术行业绿色全要素生产率的增长更依赖技术创新效率[6]。余奕杉、卫平(2021)指出技术进步是城市绿色全要素生产率增长的主要动能，且存在区域差异[7]。贸易开放作为企业获取国际市场技术溢出的主要途径，学者们对其与绿色全要素生产率间的关系进行了大量探讨，但对于二者间具体的影响效应尚未形成统一定论。一部分学者认为贸易开放能显著提升绿色全要素生产率[8，9]。另一部分学者则持相反观点，认为外贸易水平提升增加了企业生产过程中物资与能源过度损耗，不利于绿色全要素生产率提升[10，11]。

贸易开放在影响绿色全要素生产率的同时，也从内部或外部对中国技术创新能力造成了影响。一方面，贸易开放带来的技术溢出具有正外部性，能够有效推动企业技术创新能力提升。毛其淋(2010)指出，进口贸易带来的技术溢出显著推动了中国技术创新能力提升，但存在人力资本“门槛”效应[12]。金成国等(2021)认为，进口贸易的技术溢出有助于技术创新能力提升，但这些外来技术需一定时间吸收与转化，且对企业自身技术水平具有一定要求[13]。另一方面，贸易开放拓宽了中国企业国际市场渠道，随之增加的技术性贸易壁垒能够倒逼企业内部自主创新能力提升。康志勇(2011)认为贸易开放背景下，企业规模越大面临的技术性贸易壁垒越显著，对企业自主创新能力提升越明显[14]。梁俊伟、孙杨(2021)指出，对外贸易遭遇的技术性贸易壁垒能通过激发企业研发投入强度、优化员工结构等方式，对企业自主创新能力产生正向影响[15]。鉴于贸易开放能够促术创新能力提升，而技术创新能力又是企业研发绿色技术、实现绿色化转型的重要手段[16]，为此贸易开放能否通过影响技术创新能力间接提升绿色全要素生产率已成为一个值得探讨的议题。

综上，现有关于贸易开放、技术创新与绿色全要素生产率影响的文献较为丰富，其得出的结论也皆具现实意义，但仍存在以下几方面不足：一是现有关于贸易开放对绿色全要素生产率的研究中，有关技术创新在二者间具体发挥怎样作用的研究有待丰富与深化。二是鲜有研究从不同贸易开放类型视角探讨贸易开放对绿色全要素生产率的异质性影响。文章可能的边际贡献在于：一是把贸易开放与技术创新能力置于统一研究框架中，对贸易开放与技术创新对绿色全要素生产率的影响展开深入探讨，并以技术创新为中介变量，检验其中介效应。二是将贸易开放分解为自然贸易开放与政策贸易开放两个子维度，从不同贸易开放类型、不同地区的异质性视角探讨贸易开放对绿色全要素生产率的影响。三是考虑到贸易开放可能具有负外部性，对可能存在的门槛效应展开进一步探讨。

三、研究设计

1.模型构建

首先，将被解释变量设定为绿色全要素生产率，将核心解释变量定义为贸易开放与技术创新。构建式(1)以检验贸易开放对绿色全要素生产率的直接作用，公式如下所示：

上式中，下标i，t分别表示地区与时间；GTFPi，t指代绿色全要素生产率；OPENi，t代表贸易开放；CONTROL为控制变量合集，包含人力资本水平(HC)、环境规制(ER)、城镇化(CITY)、政府财政支出(GOV)；εi，t表示随机扰动项。

其次，构建针对技术创新对绿色全要素生产率直接作用的回归模型。同时，为检验贸易开放是否会通过技术创新间接影响绿色全要素生产率，将技术创新作为中介变量，使用Sobel法检验中介效应。由于中介变量表现出一定程度的内生解释变量特征，为此建立联立方程组。其中INNi，t指代技术创新，υi，t与φi，t为随机扰动项。具体公式如下所示：

最后，将贸易开放与技术创新纳入同一公式，分析二者对绿色全要素生产率的影响。式中μi，t指代随机扰动项。

2.变量选取

（1）核心解释变量

贸易开放(OPEN)。目前学术界关于贸易开放指标衡量的方法较多，包含平均关税率、贸易依存度等指标[17]。考虑到贸易依存度能够更好地衡量区域间要素流动，参鉴王立勇等(2021)的做法，使用贸易依存度作为衡量贸易开放的指标，具体以进出口贸易总额占GDP比重表征[18]。

技术创新(INN)。在以创新带动经济绿色可持续发展的时代背景下，提高技术创新水平已成为促进绿色全要素生产率增长重要途径。技术研发创新成果最能直接体现技术创新能力，因此在度量技术创新方面，选用能够更客观、更准确体现企业从研发活动至直接产出过程中创新投入实际水平的专利授权数表征技术创新，以各省专利授权数占全国总专利授权数的比值衡量。

（2）被解释变量

绿色全要素生产率(GTFP)。绿色发展背景下，低能耗、高环保的绿色经济需要更高水平的技术支持。测算全要素生产率时，学术界通常会采取参数法与非参数法[19]，其中参数法对于非期望产出的考量有所欠缺，故多数研究以非参数DEA的方法测算绿色全要素生产率。Chung等(1997)提出了方向距离函数结合Malmquist指数方法，测算出绿色全要素生产率的变化率[20]，此后该方法亦被学术界拓展并不断用于测算绿色全要素生产的动态变化。除方向距离函数法外，其余研究多使用SBM模型计算得到效率值作为绿色全要素生产率代理变量，且该方法能解决方向距离函数法的非效率值、结果偏误等问题。参鉴李虹等(2022)的研究构建全局SBM模型测算各个省级行政区的绿色全要素生产率[21]，计算步骤如下所示。

假定决策单元总数为，时期内(t=1，2，…，T)决策单元k有着n种投入期望产出以及j种非期望产出定义矩阵如下：

同时，令pt指代各个时期的生产技术集，则全局生产技术集的公式构建如下所示：

非期望产出的全局SBM模型构建如下所示：

式中ρ∈[0，1]为效率值，Sx，Sy，Sb依次指代投入、期望产出以及非期望产出松弛向量，λ表示权重向量，规模报酬可变则以eλ=1表示。

为考察绿色全要素生产率的动态变化，进一步构建全局Malmquist生产率函数，并将绿色全要素生产率拆分为绿色效率改善指数(ec)与绿色技术进步指数(tc)，具体模型如下所示：

通常而言，绿色全要素生产率测算使用的主要指标为投入、期望产出、非期望产出。选取2011—2020年除西藏和港澳台地区外中国30个省级行政区数据，构建全局SBM模型的投入及产出指标如表1所示。

表1 SBM模型投入与产出指标

3.控制变量

为确保检验结果具备准确性及可靠性，基于其他绿色全要素生产率影响因素的考量，对如下变量进行控制：人力资本水平(HC)，在一定程度上能反映地区劳动力素质，较高的人力资本水平有助于地区企业强化企业技术创新并研发绿色技术，该指标以人均受教育年限表征；环境规制(ER)，作为针对环境污染而采取的行为，一定程度上能推动绿色全要素生产率提升。关于环境规制指标的度量，学术界尚无统一标准，通常以环境规制强度与环境规制效果衡量环境规制指标。考虑到环境规制强度能依靠限制企业行为调整企业污染排放从而影响绿色全要素生产率，故将环境规制强度作为环境规制指标，以工业污染治理投资完成额占第二产业比重表征。城镇化(CITY)，城镇化水平的提升有助于强化区域间要素与资源流动，以人均公路长度占总公路长度的比重衡量；政府财政支出(GOV)，政府财政行为对地方企业技术创新与研发绿色技术具有重要指引作用，以地方政府一般预算支出表征。

4.数据来源

鉴于数据可得性与完整性，研究样本选取中国30个省级行政区（除西藏及港澳台地区），研究时段为2011—2020年。数据主要来自历年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》以及各省区市统计年鉴。针对缺失的部分数据使用插值法进行填充。同时，为解决异方差对估计结果造成的偏误以及数据的量纲问题，对所有数据进行对数处理。

四、实证分析

1.基准回归分析

在进行回归分析之前，采用Hausman检验方法判断个体固定效应与随机效应，检验结果显示P=0.0000，同时，对模型进行时间固定效应检验，结果证实存在时间效应，因此采用双向固定效应进行线性回归估计。回归结果见表2。

表2 基准回归结果

从模型(1)回归结果来看，贸易开放对绿色全要素生产率产生显著正向影响，且在1%水平下显著，表明随着中国贸易开放程度的增加，各地企业为贴合国际市场需求、打破国际市场中绿色贸易壁垒，推动了绿色全要素生产率的增长。模型(2)回归结果表明，贸易开放对技术创新存在显著正向影响，且在1%显著性水平显著，表明随着贸易开放程度的增加，通过贸易往来而产生的逆向技术溢出有助于提升中国技术创新水平。与此同时，为了突破技术性贸易壁垒，中国企业自主创新能力亦有所提升。此外，技术创新对绿色全要素生产率的影响为正，且在1%水平下显著，说明提升技术创新能力将有助于企业创新发展与转型升级，助推绿色全要素生产率提高。同时，采取Sobel法检验中介效应，结果显示，P=0.0014，表明技术创新存在显著中介效应。

在模型(3)中，将贸易开放与技术创新并入同一框架进行回归。回归结果表明，贸易开放与技术创新均能提升绿色全要素生产率，其回归系数分别为0.121与0.014，且均在1%水平下显著。控制变量方面，人力资本水平的系数为正，且通过了1%显著性水平检验，表明人力资本水平能显著提升绿色全要素生产率。原因在于，高素质劳动力数量的增加，有助于地区绿色清洁技术研发与创新，从而实现绿色全要素生产率增长；环境规制的回归系数为正，在1%水平下显著，表明环境规制能够带动绿色全要素生产率提升。究其原因，环境规制政策的制定与落实倒逼地方粗放型经济发展模式向低能耗、高环保的绿色经济模式转型，对绿色全要素生产率产生正向影响。城镇化估计系数为正，且在1%水平下显著，表明随着城镇化进程的推进，绿色全要素生产率有所提升。原因可能在于，地方城镇化水平的提升强化了地方要素流动效率，加速企业绿色转型升级，进而提升绿色全要素生产率。政府财政支出的估计系数为正，且在5%水平下显著，说明地方政府的财政扶持行为有助于地方绿色全要素生产率的提升。究其缘由，政府财政扶持将加速企业完成技术创新与绿色化转型，构建低碳绿色可持续的经济模式，在一定程度上促进绿色全要素生产率增长。

2.异质性分析

（1）贸易开放异质性

从不同贸易开放类型入手，分析贸易开放与技术创新对绿色全要素生产率的影响。学术界通常将贸易开放拆分为进口贸易与出口贸易[22]，但仅以进出口衡量贸易开放无法准确界定贸易开放的异质性。因此文章参鉴李振等(2015)的研究，认为某一区域的贸易开放一方面是受“自然因素”影响而形成的贸易开放，例如地理环境、资源禀赋以及地区经济水平；另一方面是受“政策因素”影响引致的贸易开放，如地方政府调整关税，颁布对外开放政策[23]。关于贸易开放的拆分方法借鉴Ortega&Peri(2012)的研究思路，采用拓展后的贸易引力模型估计方法，以贸易开放与“基础”变量同时回归得出的拟合结果视为自然贸易开放[24]，将拟合值与真实值的残差视作政策贸易开放。具体模型构建如下所示：

式中，c指代地区，j为贸易合作伙伴国。TSH为t时期内地区c与国家j进出口贸易总额与c地区GDP比值。其中GDP以及POP则表示的是生产总值与人口规模；Land表示国家（地区）陆地总面积，双边贸易距离的对数则以lnDistct指代，这一定程度上能体现贸易成本；Contingcj、Comlangoffcj分别指代贸易双方领土是否接壤以及是否拥有相通语言；CPct、CPjt依次表示Contingcj与lnPOPct、lnPOPjt的交互项。

根据上述方程回归结果可得：

式中Nopenct表示拟合结果，即自然贸易开放；、Zcjt指代回归方程中的系数与变量组合。政策贸易开放则采用贸易依存度与自然贸易开放相减得到，具体计算方法如下所示：

基于此，将自然贸易开放与政策贸易开放引入回归模型，回归结果如表3所示。由模型(4)、(5)可知，自然贸易开放对绿色全要素生产率产生显著正向影响，其原因在于中国自然资源丰富且在地理位置及海上运输方面存在优势，使得贸易开放在自然因素影响下逐渐扩大，并对绿色全要素生产率产生正向推动作用。由模型(6)、(7)可知，相较于自然贸易开放，政策贸易开放的回归系数更大，且通过了1%显著性水平检验。究其原因，随着《对外贸易“十三五”规划》的落实以及《“十四五”对外贸易高质量发展规划》对贸易政策的进一步优化，使得各地政府相继施行减少关税、简化通关流程等利好政策，使得绿色全要素生产率在政策因素影响下的贸易开放中得到整体提升。

表3 不同贸易开放类型的回归结果

（2）不同地区的异质性

由于中国领土辽阔，不同区域的自然资源禀赋及政策制定与实施也存在一定差异。依据国家统计局划分标准，将30个省级面板数据分为东部、中部、西部以及东北地区四大地区，将四大地区数据分组回归，依次分析东、中、西以及东北地区中不同类型贸易开放对绿色全要素生产率的区域异质性。回归结果见表4。

表4模型(8)、(9)、(10)估计结果证实，对于东部地区，贸易开放的回归系显著为正，同时该地区自然贸易开放与政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响均为正，且分别通过5%、1%显著性水平检验。其原因可能在于：一方面，东部地区自然资源条件较高，且部分东部沿海地区拥有更为便利的交通条件，有助于东部地区贸易开放程度进一步加大。另一方面，东部地区经济发展相较其他地区更具优势，该地区企业依靠自身或政府的资金支持，在贸易开放程度较高的背景下能够快速完成清洁技术研发。此外，技术创新能力的系数为正，且通过1%显著性水平检验。表明东部地区有着较强技术吸收与转化能力，能够迅速将技术转化成果并应用在绿色技术创新领域。

表4 不同地区不同贸易开放类型异质性回归结果

表4模型(11)、(12)、(13)估计结果表明，对于中部地区，贸易开放的回归系数显著为正，政策贸易开放对中部地区绿色全要素生产率的影响不显著，但自然贸易开放的影响系数显著为正，且在10%水平下显著。究其原因，中部地区凭借煤炭、焦炭等能源资源优势，逐渐扩大了贸易开放规模，且“双碳”目标的落实以及能源资源进口国的绿色贸易壁垒倒逼中部地区绿色化转型，有助于绿色全要素生产率提升。与此同时，中部地区技术创新能力的估计系数显著为正，且通过5%显著性检验，表明中部地区在一定程度上能够吸收并转化新型技术，进而实现提升绿色全要素生产率的目的。

由表4模型(14)、(15)、(16)回归结果可知，对于西部地区，贸易开放的回归系数显著为正，且通过10%显著性检验，自然贸易开放的回归系数不显著，但政策贸易开放的估计系数显著为正，且在10%水平下显著。究其原因，虽然西部地区自然贸易开放不如能源资源丰富的中部地区，地理条件上亦不如沿海的东部地区，且经济发展相对滞缓。但伴随西部大开发等扶持政策相继出台，西部地区政策贸易开放得到强化，一定程度上促进了绿色全要素生产率的增长。另外，西部地区技术创新的回归系数为正，且通过10%显著性水平检验。原因在于，依托国家对西部地区科技创新的政策扶持，西部地区科技创新水平逐年提升，一定程度上拥有吸收与转化国际市场绿色清洁技术溢出的能力。

表4模型(17)、(18)、(19)估计结果证实，对于东北地区，贸易开放对绿色全要素生产率具有正向影响，且在10%水平下显著。自然贸易开放以及政策贸易开放对东北地区绿色全要素生产率的影响均为正，且通过10%显著性检验。其原因可能在于，东北地区作为国家重要商品粮基地和工业基地，不仅在矿物资源与农业资源方面有着先天优势，还有着大连、长春、丹东等城市的海运基础，使得东北地区有着较高的自然贸易开放；而随着《关于推进对外贸易创新发展的实施意见》的落实，东北地区的对外开放水平进一步得到提升，并在大连、长春、沈阳等城市的示范及带动下，政策贸易开放水平整体得到增强。另外，技术创新的估计系数为正，且在5%水平下显著，表明东北地区中，技术创新能力的提升能够助推绿色全要素生产率增长。原因可能在于，东北地区有着较好工业企业基础，随着技术创新能力的提升，能够更快地将外来的新技术转化为成果，从而提升绿色全要素生产率。

3.拓展分析

（1）总体样本门槛效应分析

为验证贸易开放及其分解的自然贸易开放与政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响是否具有非线性，借鉴Hansen的门槛面板模型，对贸易开放的门槛效应展开深入探讨。具体门槛模型设定如下：

其中，thr为门槛变量，γ为待估计的门槛值，I(·)为示性函数，其他变量定义与式(1)相同。

文章以贸易开放(OPEN)、自然贸易开放(NOPEN)、政策贸易开放(POPEN)为门槛变量展开门槛效应检验。首先确定门槛效应存在与否以及门槛数量。采取Bootstrap自抽样重复500次方法，测得统计量F值以及p值和1%、5%、10%临界值分布，检验结果见表5。由表可知，贸易开放与自然贸易开放不具备门槛效应。而政策贸易开放的单门槛与双重门槛效应均显著。故门槛效应分析均采用双重门槛进行分析。政策贸易开放的单门槛效应与双重门槛效应的估计值分别为1.328和2.091，见表6。

表5 贸易开放对绿色全要素生产率的门槛效应检验

表6 门槛值及置信区间估计

总体样本的政策贸易开放与绿色全要素生产率的门槛回归结果如表7所示。观察可知，政策贸易开放对绿色全要素影响的门槛效应呈显著的正“U”型特征。当政策开放度低于1.328门槛值时，其对绿色全要素生产率产生显著正向影响。原因在于，贸易开放初期大部分企业为迎合国际市场绿色贸易要求，着手绿色清洁技术研发并加速吸收国际市场溢出的新兴技术，短期内促使绿色全要素生产增长。政策开放度处于1.328与2.091之间时，政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响为正，但系数与显著性均有所下降。究其原因，降低关税、简化通关流程等政策的陆续颁布，增加了企业能源损耗与污染排放。当政策贸易开放跨过2.091门槛值时，其对绿色全要素生产率的影响显示出更显著的正向提升作用。可能的原因是，随着贸易开放政策的持续实施，相关治理与监管亦逐步完善，迫使企业加速绿色化转型。

表7 总体样本门槛回归估计结果

（2）不同地区门槛效应分析

进一步地，为探究不同地区贸易开放的门槛效应，以政策贸易开放为门槛变量，分别检验四大地区贸易开放的门槛效应。门槛效应检验结果如表8所示。观察可知，东、中、西以及东北地区政策贸易开放均通过双重门槛检验。故使用双重门槛模型分析四大地区较为合理。

表8 不同地区门槛效应检验结果

表9为四大地区具体门槛模型回归结果。由表可知，政策贸易开放对东、中、西以及东北地区绿色全要素生产率影响的门槛效应具有显著差异。其中，东部地区政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响呈现显著“边际递增”非线性趋势。当东部地区政策贸易开放跨过2.124时，对绿色全要素生产率的影响达到最强。究其原因，东部地区经济发展水平与技术水平较高，由政策因素导致的贸易开放提升有助于推动东部地区企业快速实现绿色转型升级，赋能绿色全要素生产率。

表9 不同地区门槛回归估计结果

中部地区政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响呈现“N”型动态影响。当政策贸易开放低于1.241时，对绿色全要素生产率产生显著正向影响；当政策贸易开放处于1.241与1.864之间时，对绿色全要素生产率的影响由强减弱；当政策贸易开放跨过1.864时，对绿色全要素生产率的影响将增至最大。原因可能在于，政策贸易开放水平提升初期，中部地区为贴合国际绿色贸易要求而增加绿色技术研发投入力度并加速吸收与转化国际市场技术溢出，助力绿色全要素生产率增长。随着贸易利好政策在中部地区颁布与落实，可能出现部分企业为实现短期盈利忽视能源消耗与环境污染，从而导致中部地区绿色全要素生产率增长滞缓。当政策贸易开放达到一定程度时，国际市场进一步扩大，使得相关环境规制政策与治理更加完善。

西部地区贸易政策开放对绿色全要素生产率的影响呈现出“边际递减”非线性态势。当政策贸易开放低于1.104时，对绿色全要素生产率产生正向影响但不显著；当政策贸易开放处于1.104与1.677之间时，对绿色全要素生产率的影响开始减弱；当政策贸易开放跨过1.677时，对绿色全要素生产率的影响为负，且在10%水平下显著。原因在于，与中部地区类似，随着政策贸易开放水平逐渐提升，西部地区受限于经济发展与技术水平，初级产品输出所占比重较大，以至于随着国际市场逐渐扩大，西部地区只能选择扩大生产规模进而忽略绿色技术研发。

东北地区政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响呈正向倒“U”型态势。当政策贸易开放低于1.124时，对绿色全要素生产率的影响显著为正；当政策贸易开放处于1.124与1.908之间时，对绿色全要素生产率的影响有所提高；当政策贸易开放超过1.908时，对绿色全要素生产率的影响由强减弱。原因可能是，政策贸易开放初期，东北地区为满足国际市场，更加注重生产收益，忽略了生产过程的污染排放与能源损耗。随着国际贸易的绿色贸易壁垒逐渐增多，东北地区依托较强的工业基础能够更快完成绿色转型升级，实现绿色全要素生产率提升。但受限于技术水平及重工业基础规模庞大，东北地区吸收与转化国际溢出的绿色清洁技术所需时间更长，因此当国际市场逐渐扩大后，东北地区的绿色全要素生产率上升速度有所滞缓。

五、结论与启示

文章基于2011—2020年中国30个省级面板数据，采用双向固定效应回归估计以及门槛模型对贸易开放、技术创新对绿色全要素生产率的影响展开实证探讨。结果显示：第一，贸易开放和技术创新均对绿色全要素生产率产生显著正向影响，且贸易开放能够通过技术创新产生中介效应。第二，将贸易开放拆分为自然贸易开放与政策贸易开放分别回归后发现，二者对绿色全要素生产率的影响存在异质性，政策贸易开放对绿色全要素生产率的促进作用更强。第三，贸易开放与技术创新对不同地区绿色全要素生产率存在差异化影响。第四，从不同地区不同类型贸易开放对绿色全要素影响来看，东部地区绿色全要素生产率受自然贸易开放与政策贸易开放的影响均显著正向影响；仅自然贸易开放对中部地区绿色全要素生产率的影响显著为正；西部地区仅政贸易开放对绿色全要素生产率具有显著正向影响；政策贸易开放与自然贸易开放对东北地区绿色全要素生产率的影响均显著为正。第五，四大地区政策贸易开放具有显著双重门槛；政策贸易开放对东部地区绿色全要素生产率的影响呈现非线性“边际递增”态势；政策贸易开放对中部地区绿色全要素生产率的影响呈正“N”型动态趋势；西部地区政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响呈现非线性的“边际递减”态势；东北地区政策贸易开放对绿色全要素生产率的影响呈现倒“U”型态势。基于此，提出如下政策启示：

第一，加速推进贸易结构转型升级。贸易开放对于绿色全要素生产率的提升效应明显。因此，在新发展理念和“双碳”目标背景下，优化进出口贸易结构转型、节碳减排，发展绿色经济成为高质量发展的大势所趋。进口贸易方面，政府应扩大高新技术产品的进口贸易规模，引进符合中国绿色与环保标准甚至是高于该标准的产品。凭此积极引导企业增加技术创新投入并开展绿色清洁技术研发，强化企业对国际市场技术溢出的吸收与转化能力。出口贸易方面，依托《“十四五”对外贸易高质量发展规划》提出的构建绿色贸易体系建议，中国政府应鼓励企业加速完成绿色化转型，制定企业绿色技术研发利好政策与资金扶持。借此为企业不断突破国际市场绿色贸易壁垒提供支撑，促进对外贸易向更高层次迈进。

第二，重点提升创新成果转化能力。技术创新有助于绿色全要素生产率增长，且在贸易开放与绿色全要素生产率中发挥中介作用。因此，在当前经济发展下行背景下，为提升绿色全要素生产率，助推经济高质量发展，政府制定政策应适当向企业技术创新领域倾斜。一方面，各地方政府应鼓励企业加大科技、物质以及人才培养方面的投入力度并给予相应资金与服务扶持，提高自主创新能力，提升企业吸收与转化外来技术的能力。另一方面，政府应充分发挥宏观调控能力，通过市场积极运作实现企业技术创新成果完美转化，避免物资与能源的不必要损耗，从而助推企业实现科学利用资源完成绿色可持续发展。

第三，实施差异化贸易开放政策。研究发现，不同地区贸易开放对绿色全要素产生差异化影响，且存在门槛效应。一方面，针对资源禀赋与工业企业基础相对较好的东、中、东北地区，政府应同时实施促进技术创新与扩大贸易规模的政策，提升这些地区技术吸收与转化能力，并通过对外贸易的形式将转化而成的成果投入至规模更大的国际市场中。另一方面，针对西部地区应优先实施对外贸易开放政策，充分发挥贸易的技术溢出效用，强化西部地区工业基础。此外，政府还需着手提升西部地区技术创新能力，加大对企业研发资金扶持，加速西部地区吸收与转化贸易技术溢出，助力绿色全要素生产率提升。