国家服务业综合改革试点是否促进绿色创新

姚 战 琪

(中国社会科学院 财经战略研究院,北京 100006)

一、引言与文献回顾

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“坚决遏制高耗能、高排放项目盲目发展,推动绿色转型实现积极发展”,并提出“坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念”,可见绿色创新是实现高质量发展的根本保障。服务业具有绿色化、信息化、高附加值化、知识密集化等特征,国家服务业综合改革试点不但能直接提高区域创新能力,也能通过发挥集聚效应(服务业集聚吸引创新要素)和生态效应(优化创新生态环境)对区域创新能力提升产生积极影响。同时,国家服务业综合改革试点为新一轮产业转型升级指引了方向,我国要大力发展绿色产业和低碳经济,以环境倒逼机制推动产业转型升级。推进国家服务业综合改革试点工作,优化产业结构,增强绿色技术创新能力,具有重要的理论意义和实践价值。

与本文主题相关的文献分为四类:一是绿色创新绩效评价及其影响因素研究。国内学者主要使用绿色专利申请数、绿色创新效率评价指标体系、授予的绿色专利数占申请的企业绿色创新专利数的比重来测算绿色创新。当前,更多的学者关注金融机构存贷款余额之和占GDP的比例、制造业集聚、政府支持力度、进出口贸易额占比、环境规制等因素对绿色创新的影响。二是服务业对绿色创新的影响研究。学者们对服务业与绿色创新的关系进行研究,认为公共投资、信息创造传播、道德说服等因素能提升绿色创新效率。三是促进绿色创新的研究。环境友好型技术对于促进绿色增长至关重要,技术变革既需要新技术,也需要更广泛地部署现有的绿色技术。在我国,多数学者认为,市场化水平、城镇人口数占总人口数比重、教育水平、政府支持力度、外商投资额、本级预算内财政收入占本级预算内财政支出的比重能显著影响绿色创新系统耦合协调发展。四是绿色创新与环境污染研究。文献集中在绿色创新与污染溢出之间关系、企业污染排放倒逼绿色发展、绿色金融抑制工业污染等方面研究。

总体来说,目前对于国家服务业综合改革试点与绿色创新的研究比较全面,但是仍存在三点不足:第一,文献重点关注国家服务业综合改革试点对创新能力的影响,而对区域创新能力的具体创新类型的讨论不够充分,尤其是对存在较大差距的一线城市、二线城市、三线城市、四线城市和五线城市的绿色创新方面的研究还很少涉及。第二,忽略了绿色创新的空间溢出效应和服务业综合改革试点的示范效应特征,没有考虑是否相邻矩阵、经济权重矩阵、地理权重矩阵等因素的相互作用关系,对国家服务业综合改革试点影响绿色创新的分析不够深入和全面。第三,忽略了国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响在创新型城市和非创新型城市、低碳试点城市和非低碳试点城市、进口技术溢出少和进口技术溢出多的城市等不同类型城市表现出的系统差异。

为此,本文拓展了国家服务业综合改革试点与绿色创新两方面的研究,使用倾向得分匹配和双重差分方法(PSM-DID)分析国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响,还使用三重差分法研究了国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响在创新型城市和非创新型城市、低碳试点城市和非低碳试点城市、进口技术溢出多的城市和进口技术溢出少的城市是否表现出系统差异。最后,本文为进一步发挥国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用提出了有针对性的政策建议。

二、研究假设

(一)国家服务业综合改革试点与绿色创新

2010年,国家发改委在西部地区12个城市(酒泉、成都、拉萨、西宁、西安、三亚、贵阳、银川、乌鲁木齐、大理、重庆渝中区、石河子)、中部地区9个城市(长春净月经济开发区、哈尔滨、郑州、呼和浩特、景德镇、武汉江汉区、黄山、衡阳、文水县)、东部地区16个城市(沈阳、南京、广州、深圳、济南、青岛、杭州、宁波、桂林、大连、厦门、秦皇岛、石景山、天津南开区、南京鼓楼区、上海闸北区)启动服务业综合改革试点工作。首先,生产性服务业集聚能显著促进绿色创新[1],其对本地绿色创新和临近地区绿色创新的影响都呈现先抑制后促进的U型趋势,并对城市绿色创新的总效应也呈现先抑制后促进的U型趋势,因此当生产性服务业集聚超过临界值时,对本地区城市绿色创新有正向影响。其次,服务型贸易所涉及的服务业是污染最少的产业,国际贸易活动中,服务贸易与环境污染关联度不高,服务业只占总污染的一小部分,在一氧化碳、氮氧化物、臭氧、硫氧化物、颗粒物质等五种主要的空气污染物中,服务贸易所涉及的空气污染物排放量占总排放量的比重不到4%。最后,与制造业集聚不同,消费性服务业集聚、生产性服务业集聚、公共性服务业集聚能显著降低城市污染排放[2]。据此,本文提出以下假设。

假设1:国家服务业综合改革试点对绿色创新有促进作用。

(二)国家服务业综合改革试点对绿色创新的作用机制分析

国际研发资本技术溢出能显著影响我国绿色创新,直接研发投资存量、外商投资、进口技术溢出有利于促进我国绿色技术创新效率不断提升,且三个指标对临近地区绿色技术创新效率的促进作用大于其对本地区绿色技术创新效率的促进作用,即对提升绿色技术创新效率的间接效应大于直接效应[3]。其中,进口技术溢出对绿色技术创新效率的总效应大于直接研发投资存量和外商投资对绿色技术创新效率的总效应,进口能够通过发挥竞争效应、关联效应和模仿效应间接促进绿色技术创新效率提升。技术密集型和知识密集型服务贸易进口能促进我国技术创新,而不断完善知识产权保护程度能促进技术密集型和知识密集型服务贸易进口的技术溢出效应[4],当前我国需要不断完善知识产权保护制度,激励国内企业进口技术密集型和知识密集型产品,从而不断提升绿色创新效率。据此,本文提出以下假设。

假设2a:与进口技术溢出占比较低的地区相比,国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用在进口技术溢出占比较高的地区相对更大。

国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响机理不能忽略对创新型城市建设的影响。2010年科学技术部发布《科学技术部关于进一步推进创新型城市试点工作的指导意见》,当前全国创新型城市试点已达57个。创新型城市试点政策对绿色创新具有正向作用,不但能直接促进绿色创新增长,还能够通过发挥政府引领作用、促进产业结构升级、提升城市创新能力、加快人才集聚、提升资本深化能力、促进互联网发展、提高环境规制强度对我国绿色创新效率提升产生积极影响。创新型城市建设不但能直接提高绿色全要素生产率,还能通过发挥倒逼效应、集聚效应和技术效应间接促进城市绿色全要素生产率提升。创新型城市建设不但会通过倒逼地方政府增加人均科学技术财政支出、促进企业提高科技研发人员所占比重、提升环境质量间接促进绿色全要素生产率提升[5],而且会通过不断提升城市经济密度和市场潜能、提高创新水平和增加人力资本间接提高绿色全要素生产率。与创新型城市建设滞后的城市相比,国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用在创新型城市建设步伐加快的城市相对更大。据此,本文提出以下假设。

假设2b:国家服务业综合改革试点会推进创新型城市建设, 从而促进创新型城市绿色创新快速增长。

能源消费对绿色创新和绿色增长指数都有负向影响,低碳城市试点和创新型城市试点能降低碳排放水平,且双试点城市的碳减排效果更强[6]。双试点城市能通过提高城市绿色创新效率间接降低碳排放量,因此提升绿色创新效率是双试点城市降低碳排放量的中介变量。另外,低碳试点政策能通过使用市场工具间接提高绿色专利申请绝对值和绿色专利申请相对值,命令型工具和自愿型工具作用效果不明显,因此政府可以对企业进行节能创新补贴,从而间接促进绿色专利申请量增长。据此,本文提出以下假设。

假设2c:国家服务业综合改革试点会促进城市绿色低碳发展,进而促进低碳城市绿色创新快速增长。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

为考察国家服务业综合改革试点如何影响绿色创新,本文围绕服务业综合改革试点这一自然试验,选取2005—2020年中国292个地级市作为研究对象。绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量来自中国研究数据服务平台(CNRDS)。人均国民收入、制造业增加值占国内生产总值比重、金融发展水平、研发费用、外商投资占比、第三产业国内生产总值来自CEIC数据库、中经网统计数据库、Wind数据库、中国统计年鉴。

(二)变量定义

被解释变量。被解释变量为绿色发明专利申请量(Greei)、绿色实用新型专利申请量(Greep)、绿色创新能力(Greef)。参考蔡玲和汪萍的方法[7],使用两变量(绿色发明专利申请量与绿色实用新型专利申请量)相加,再加1取自然对数的方法测算绿色创新能力。进行稳健性检验时,使用绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量是否排名前146位(分别为Pm和Pm1)来度量绿色创新。

解释变量。分组虚拟变量为Treat,时间虚拟变量为Time。

控制变量。控制变量包括人均国民收入(Lnpg)、制造业增加值占国内生产总值比重(Merp)、金融发展水平(Fina)、研发费用(Rd)、外商投资占比(Fdip)。

同时,为了检验国家服务业综合改革试点影响绿色创新在制度环境方面的差异,我们引入了是否低碳试点城市虚拟变量、是否创新型城市虚拟变量、是否为进口技术溢出占比较高的城市虚拟变量。从分组描述性统计可看到,Greei、Greep、Greef等变量在对照组的数值都小于实验组,说明不管从绿色发明专利申请量(绿色实用新型专利申请量)还是绿色创新能力视角来看,对照组的绿色创新能力都落后于实验组。研发费用、人均国民收入、金融发展水平在实验组的数值大于对照组,因此实验组的研发费用、人均国民收入和金融发展水平都高于对照组。制造业增加值占国内生产总值比重、外商投资占比在对照组的数值大于实验组,所以对照组的制造业增加值占比、外商投资占比高于实验组。(1)限于篇幅,此处未报告分组描述性统计结果,若有需要,请联系作者索取。

(三)模型构建

本文使用双重差分法(DID)检验国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响。由于传统DID模型存在样本选择偏误会导致内生性,倾向得分匹配法(PSM)能很好地解决内生性问题。因此,以PSM-DID法为主分析国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响。

为了避免多重共线性,构建如下DID模型:

Greeit=δ0+δ1×Timeit×Treatit+δj×Controlit+μi+λt+εit

(1)

其中,Gree为绿色创新,包括城市i的绿色发明专利申请量(Greeiit)、城市i的绿色实用新型专利申请量(Greepit)和绿色创新能力(Greefit);Control为控制变量集合;Treatit为城市i的政策虚拟变量,Treatit=1表明该城市是国家服务业综合改革试点城市,Treatit=0表明该城市不是国家服务业综合改革试点城市,本文将2010年国家发改委划定的37个国家服务业综合改革试点城市作为实验组,其他255个城市或开发区为对照组;Time为时间虚拟变量,2010年下半年,国家发改委正式启动服务业综合改革试点工作,因此,可以将2011年作为政策冲击的时间点,2011年前Time为0,2011年后(包括2011)Time为1。由于本文使用的37个不同城市启动国家服务业综合改革试点的时间相同,所以统一用2011年为政策冲击的时间点;Time与Treat的交互项系数δ1为本文关注的双重差分估计系数,如果为正,则表明国家服务业综合改革试点促进了绿色创新,如果为负,则表明国家服务业综合改革试点抑制了绿色创新。

为了缓解样本选择偏误带来的内生性问题,本文使用倾向得分匹配法(PSM),利用probit或logit模型得到的倾向得分值能使个体按照现有的多维度协变量集进行适当的匹配。本文使用的匹配倾向得分为:

E(X)=Pr(Treatit=1|Xi)=p(xi)

(2)

其中,Xi为我国i城市的协变量集。最后使用匹配后的处理组和控制组进行DID回归。

(3)

为了进一步探索国家服务业综合改革试点影响各城市绿色创新的作用机理,从各城市的进口技术溢出占比、技术创新投入、碳排放的差异性切入,构建三重差分模型来研究国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响是否表现出差异性。分别根据各城市进口技术溢出占比是否高、是否创新型城市、是否国家低碳试点城市形成对照组和实验组。

加入是否进口技术溢出占比高(Limp)的DDD模型:

Greeit=δ0+δ1×Treatit×Timeit×Limpit+δ2×Treatit×Timeit+δ3×Treatit×Limpit+δ4×Timeit×Limpit+δj×Controlit+μi+λt+εit

(4)

加入是否创新型城市(Inno)的DDD模型:

Greeit=δ0+δ1×Treatit×Timeit×Innoit+δ2×Treatit×Timeit+δ3×Treatit×Innoit+δ4×Timeit×Innoit+δj×Controlit+μi+λt+εit

(5)

加入是否国家低碳试点城市(Lowc)的DDD模型:

Greeit=δ0+δ1×Treatit×Timeit×Lowcit+δ2×Treatit×Timeit+δ3×Treatit×Lowcit+δ4×Timeit×Lowcit+δj×Controlit+μi+λt+εit

(6)

四、国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响

(一)基准回归

表1为国家服务业综合改革试点对绿色创新影响的DID估计结果,列(1)和列(2)为国家服务业综合改革试点对绿色发明专利申请量影响的DID估计结果,列(3)和列(4)为国家服务业综合改革试点对绿色实用新型专利申请量影响的DID估计结果,列(5)和列(6)为国家服务业综合改革试点对绿色创新能力影响的DID估计结果。

表1 国家服务业综合改革试点与绿色创新DID估计

可看到,时间虚拟变量与政策虚拟变量交互项的系数估计值显著为正,并通过了1%的显著性检验,因此,国家服务业综合改革试点政策对绿色创新存在显著的正向影响,国家服务业综合改革试点能促进绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力增长,支持了本文的假设1。

(二)稳健性检验

1.PSM-DID估计结果。将人均国民收入、制造业增加值占国内生产总值比重、金融发展水平、研发费用、外商投资占比作为匹配使用的协变量。匹配后标准化偏差的绝对值的最大值小于20%,并且对所有变量匹配后的标准化偏差有着明显下降,同时匹配后的t检验结果均不显著,匹配效果较好。

使用PSM-DID方法研究国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响。从表2列(2)、列(4)和列(6)可看到,国家服务业综合改革试点政策虚拟变量与时间虚拟变量交互项的系数估计值显著为正,通过了1%的显著性检验,因此考虑控制变量时,试点政策对绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力有正向影响,也表明DID估计结果是稳健的。从控制变量对绿色创新的影响结果来看,研发费用、外商投资占比的系数估计值显著为正,通过了1%的显著性检验,金融发展水平的系数估计值显著为负。因此,研发费用、外商投资占比能促进绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力增长,金融发展水平不能促进我国绿色创新能力增长。

表2 PSM-DID模型估计结果

使用专利申请授权量代替被解释变量,从表2的列(7)可看到Treat×Time仍为正,通过了1%的显著性检验。考虑到双重固定效应方式(TWFE)的偏误问题,因此就使用两阶段回归法(Two-stage DID)进行稳健性检验,核心解释变量Time×Treat的系数估计值仍显著为正(分别为1.641、1.142、2.784),并高于基准回归的系数(1.186、0.804、1.990)。

2.安慰剂检验。本文选择的样本区间为2005—2020年,以国家服务业综合改革试点政策实施年份2011年为政策实施节点,因此,本文安慰剂检验将研究区间缩小至2005—2009年,将国家服务业综合改革试点政策实施年份设置为2007年。随机抽取37个城市作为实验组,并对核心解释变量进行1000次随机抽样,就能得到变量的真实系数和1000组虚拟变量的系数估计值,从而绘制安慰剂检验结果图。(2)限于篇幅,此处未报告安慰剂检验结果图,如有需要,可联系作者索取。虚拟变量的系数估计值大多集中分布在0周围,基准回归系数超过安慰剂校验结果的99%的置信区间范围,因此回归结果是稳健的。

3．调整时间窗口的研究结果。2011年我国启动国家首批服务业综合改革试点,因此使用国家首批服务业综合改革试点前三年和后三年数据,即使用2008—2013年数据研究调整时间窗口后的实证结果。从表3的列(1)—列(4)可看到,调整时间出口后时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项的估计系数仍为正,并通过了1%的显著性检验。

2008年发生国际金融危机,2008年后中国全球价值链地位指数有所下滑。危机前,中国对东盟OFDI增长速度最快,危机后中国对东盟OFDI下滑,中国对“一带一路”沿线各国OFDI占中国OFDI比重也略有下滑。受全球金融危机的影响,2008年中国对外开放和产业结构合理化变量的空间相关度也迅速下降。因此应排除2008年国际金融危机的影响,探索在排除2008年情形下,研究结果是否有显著变化。从表3的列(5)—列(8)可看到,排除2008年后,时间虚拟变量与政策虚拟变量的交互项仍为正,并通过了1%的显著性检验,因此排除2008年国际金融危机后,国家服务业综合改革试点仍能显著促进绿色创新。

表3 调整时间窗口的研究结果

4. 实验组和对照组的重新构造。首先,根据2005年292个城市的第三产业国内生产总值的多少设置分组虚拟变量,将第三产业国内生产总值最多的146个城市设置为实验组,将第三产业国内生产总值最少的146个城市设置为对照组,从而重新设置分组虚拟变量(Trs)。从表4可看到,Trs与Time的交互项仍显著为正,也通过了1%的显著性检验。其次,将高于第三产业GDP实际值中位数的地区设置为实验组,其他城市为对照组,并使用分组虚拟变量(Trm)。从表4的列(5)—列(8)可看到,在被解释变量分别为绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量并考虑控制变量的情形下,分组虚拟变量与时间虚拟变量交互项的系数估计值分别为0.177和0.159,因此,当高于第三产业GDP实际值中位数的地区为实验组,其他城市为对照组时,国家服务业综合改革试点不但能促进绿色发明专利申请量增长,也能促进绿色实用新型专利申请量增长。

表4 实验组和对照组的重新构造

(三)异质性分析(3)限于篇幅,此处未报告异质性分析结果,若有需要,可联系作者索取。

1.基于综合实力的异质性分析。在一线城市、二线城市、四线城市和五线城市,试点政策虚拟变量与时间虚拟变量的交互项系数估计值均为正,并通过了1%的显著性检验,因此在这些城市,国家服务业综合改革试点政策不但能促进绿色发明专利申请量增长,也能促进绿色实用新型专利申请量增长。在三线城市,试点政策虚拟变量与时间虚拟变量交互项系数估计值为正,但没有通过1%的显著性检验。在四线城市和五线城市,试点政策虚拟变量与时间虚拟变量的交互项系数估计值显著小于一线城市和二线城市,这是因为四线城市和五线城市的人均国内生产总值小于一线城市和二线城市,开放水平有待提高,四线城市和五线城市的研发人员数量向一线城市和二线城市流动,四线城市和五线城市的城镇化水平也低于一线城市和二线城市,从而导致试点政策虚拟变量对四线城市和五线城市绿色创新的促进作用较弱。

2.基于科教水平的异质性分析。各地区不能盲目促进绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量增长,科教水平对绿色创新具有显著的促进作用。我们根据各城市是否有211工程学校,将各地区分为科教水平高的地区和科教水平低的地区。研究结论为,在科教水平高的地区和科教水平低的地区,无论考虑控制变量还是不考虑控制变量,国家服务业综合改革试点都能促进绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量和绿色创新能力增长,并均通过了至少5%的显著性检验;国家服务业综合改革试点对绿色创新能力的促进作用大于其对绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量的促进作用,同时其对绿色发明专利申请量的促进作用大于其对绿色实用新型专利申请量的促进作用;国家服务业综合改革试点对科教水平高的地区的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量和绿色创新能力的促进作用大于其对科教水平低的地区的促进作用。

(四)现代服务业综合试点影响绿色创新的机制检验

1.影响机理及研究结果。接下来,从进口技术溢出效应是否多、是否创新型城市、是否低碳试点城市角度,进一步研究国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响是否表现出差异性。

第一,从进口技术溢出效应占比是否高的视角构建三重差分方程,研究国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响在不同进口技术溢出效应环境下是否表现出差异性。将292个城市的进口技术溢出进行排序,将进口技术溢出最多的97个城市作为实验组,将进口技术溢出最少的97个城市作为对照组,在此基础上构造包括进口技术溢出效应占比是否高虚拟变量(Limp)、时间虚拟变量、政策虚拟变量的三重差分方程。从表5可看到,三重差分项Treat×Time×Limp和两重差分项Treat×Limp、Time×Limp、Treat×Time均为正,并至少通过了10%的显著性检验。因此,与进口技术溢出效应占比低的城市相比,国家服务业综合改革试点政策对绿色创新的促进作用在进口技术溢出效应占比高的地区相对更大, 支持了本文的假设2a。

表5 三重差分检验结果

第二,从是否创新型城市视角构建三重差分方程,研究国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响在不同创新环境下是否表现出差异性。使用是否创新型城市虚拟变量(Inno),实验组为成为创新型城市的地区,对照组为未成为创新型城市的地区,从而构造包括是否创新型城市、时间虚拟变量、政策虚拟变量的三重差分方程。从表5的列(3)和列(4)可看到,三重差分项Treat×Time×Inno显著为正,二重差分项Treat×Inno、Time×Inno、Treat×Time也为正,并通过了至少10%的显著性检验。因此,与未成为创新型城市的地区相比,国家服务业综合改革试点政策对绿色创新的促进作用在已成为创新型城市的地区相对更大, 支持了本文的假设2b。

第三,从是否低碳试点城市视角构建三重差分方程,研究国家服务业综合改革试点对绿色创新的影响在实行低碳经济和不实行低碳经济的环境下是否表现出差异性。使用是否低碳试点城市虚拟变量(Lowc),实验组为开始低碳试点的城市,对照组为未开始低碳试点的城市,构造包括是否开展低碳试点、时间虚拟变量、政策虚拟变量的三重差分方程,结果见表5的列(5)和列(6)。三重差分项Treat×Time×Lowc和二重差分项Treat×Lowc、Time×Lowc、Treat×Time均为正,也通过了至少5%的显著性检验。因此,与未开始低碳试点的城市相比,国家服务业综合改革试点政策对绿色创新的促进作用在已开始低碳试点的城市相对更大, 支持了本文的假设2c。

2.稳健性检验。表6为Logistic回归分析结果。被解释变量分别为绿色发明专利申请量是否排名前146位(Pm)、绿色实用新型专利申请量是否排名前146位(Pm1)。对各城市绿色创新在2005—2020年的均值进行排序, 若一城市的绿色发明专利申请量或绿色实用新型专利申请量排名前146位,则Pm或Pm1为1,若一城市的绿色发明专利申请量或绿色实用新型专利申请量排名后146位,则Pm或Pm1为0。从列(1)和列(2)可看到,Treat×Time×Limp对被解释变量具有正向影响,并分别通过了5%和1%的显著性检验,因此,进口技术溢出多的城市在2011年以后确实会促进服务业综合改革试点地区的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长。从列(3)和列(4)可看到,Treat×Time×Inno对被解释变量也具有正向影响,均通过了1%的显著性检验,所以创新型城市虚拟变量会促进服务业综合改革试点地区的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长。从列(5)和列(6)可看到,开始低碳试点的城市在2011年以后也会促进服务业综合改革试点地区的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长。

表6 绿色创新的Logistic回归分析

五、国家服务业综合改革试点对绿色创新的间接效应影响分析

本文进一步使用经济权重矩阵,并使用空间杜宾模型(SDM)研究国家服务业综合改革试点对绿色发明专利申请量(Greei)、绿色实用新型专利申请量(Greep)、绿色创新能力(Greef)所产生的空间溢出效应。(4)限于篇幅,此处未报告LM、LR及Wald-test检验结果,若有需要,可联系作者索取。使用经济权重矩阵时,政策虚拟变量与时间虚拟变量交互项的系数估计值显著为正,并通过了1%的显著性检验,因此,国家服务业综合改革试点能直接促进绿色发明专利申请量(Greei)、绿色实用新型专利申请量(Greep)增长。在表7的列(1)、列(2)和列(3)中,政策虚拟变量与时间虚拟变量交互项的空间滞后项的系数估计值分别为0.478、0.210、0.219,并均通过了1%的显著性检验,因此,国家服务业综合改革试点能促进周边地区绿色发明专利申请量增长。同时,国家服务业综合改革试点能促进周边地区绿色实用新型专利申请量增长,也能促进周边地区提升绿色创新能力。

表7 SDM估计结果

从被解释变量的滞后项来看,在列(1)、列(2)和列(3)中,绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力三变量的一阶滞后项系数估计值分别为1.044、1.126、1.107,并均通过了1%的显著性检验,因此,往期绿色发明专利申请量会促使当期绿色发明专利申请量快速增长。以此类推,往期绿色实用新型专利申请量也会促使当期绿色实用新型专利申请量快速增长,往期绿色创新能力也会促使当期绿色创新能力快速增长。

在列(1)、列(2)和列(3)中,rho值分别为0.186、0.097、0.103,也通过了1%的显著性检验,因此,使用经济权重矩阵时,周边地区绿色发明专利申请量增长1%,会带动本地区绿色发明专利申请量增长0.186%,本地区绿色发明专利申请量会受到周边地区绿色发明专利申请量的显著影响。同时,本地区绿色实用新型专利申请量和绿色创新能力也会受到周边地区绿色实用新型专利申请量和绿色创新能力的显著影响。

使用经济权重矩阵时,国家服务业综合改革试点对我国绿色创新(绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力)的直接效应、间接效应和总效应均为正,(5)限于篇幅,此处未报告双重差分空间溢出效应分解,若有需要,可联系作者索取。均通过了1%的显著性检验,并且国家服务业综合改革试点对我国绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力的间接效应均大于直接效应。因此,本城市的服务业综合改革试点不但会直接促进本城市的绿色发明专利申请量增长,而且还会带动周边地区服务业快速发展,从而间接提升周边地区的绿色发明专利申请量增长。这说明,国家服务业综合改革试点具有显著的外溢效应。

六、结论与建议

本文采用三重差分法和2005—2020年全国292个地级市统计数据,识别了服务业综合改革试点对绿色创新的影响。研究结果表明:一是服务业综合改革试点促进了城市绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长,也促进了绿色创新能力不断提升。二是国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用在是否低碳试点城市、是否创新型城市和是否为进口技术溢出占比较高的城市等维度表现出差异。与进口技术溢出占比较低的地区相比,国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用在进口技术溢出占比较高的地区相对更大;与创新型城市建设滞后的城市相比,国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用在创新型城市建设步伐加快的城市相对更大;与非低碳试点城市相比,国家服务业综合改革试点对绿色创新的促进作用在低碳试点城市相对更大。三是国家服务业综合改革试点政策不但能促进一线城市、二线城市、四线城市和五线城市的绿色发明专利申请量增长,也能促进绿色实用新型专利申请量增长。

本研究揭示出,为了改变国家服务业综合改革试点政策对三线城市的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量促进作用较小的事实,我国应培育更多的符合条件的三线城市或三线城市中的某个区作为主体试点,大力发展现代服务业,以数字化赋能商贸发展,推动生产性服务业集聚发展,促进绿色创新,促进生活性服务业数字化转型升级,促进服务业与制造业、农业深度融合。另外,进一步扩大国家低碳省区和低碳城市试点范围,让服务业综合改革试点政策在推动低碳试点城市的绿色创新中发挥更大作用。最后,推动创新型城市发展,增加国家创新型城市名单,大力发挥国家创新型城市试点政策的绿色效应。