现代服务业综合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 100028)

一、引言与文献回顾

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出了创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,不但把创新摆在国家发展全局的核心位置,也提出要推动建立绿色低碳循环发展产业体系。《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“构建市场导向的绿色技术创新体系,实施绿色技术创新攻关行动,开展重点行业和重点产品资源效率对标提升行动”。可见,绿色创新是推动经济高质量发展的主力。现代服务业拥有资源浪费少、环境污染小、给企业带来高效益、集聚高端要素的特征,当地区优势产业集中于现代服务业时,粗放式发展模式引起的废水污染、废气污染、废渣污染、噪声污染等工业污染必将下降(1)董会忠、李旋、张仁杰:《粤港澳大湾区绿色创新效率时空特征及驱动因素分析》,《经济地理》2021 年第 5 期。,从而提高绿色创新效率。当前,我国仍存在进行绿色创新活动的中小型企业融资难、融资成本高、企业绿色技术不足等问题,因而通过大力发展现代服务业,深入推进现代服务业综合试点(以下简称“综合试点”)项目,以推动中国绿色技术创新,具有重要的理论意义和实践价值。

与本文主题相关文献分为四类:一是绿色创新绩效评价及其影响因素研究。学者建立绿色创新绩效指标体系,使用熵值法来测算绿色创新绩效。(2)苏屹、李丹:《能源产业集聚与绿色创新绩效的空间效应研究》,《科研管理》2022 年第 6 期。(3)王华春、张灿:《中国绿色创新系统耦合协调发展时空演变与影响因素》,《科技管理研究》2022 年第 11 期。更多的学者开始关注制度压力、潜在的经济回报、高管在企业决策中的角色等现实因素对企业绿色创新的影响。(4)曾春影、罗明忠、和欣:《高管的高质量生态环境经历与企业绿色创新研究》,《广东财经大学学报》2022 年第3 期。(5)H. K. Cheng, W. Fan, P. Guo, H. Huang &L. Qiu, “Can ‘Gold Medal’ Online Sellers Earn Gold? The Impact of Reputation Badges on Sales”, Journal of Management Information Systems, 4(2020):1099—1127.二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关系进行分析认为,生产性服务业集聚与绿色创新水平呈现U型关系。当工业销售产值较高时,我国高端生产性服务业能显著促进工业绿色创新效率快速提升;当工业销售产值处于中等水平时,低端生产性服务业能促进工业绿色创新效率快速提升。(6)罗超平、朱培伟、张璨璨、陈雯:《生产性服务业集聚促进了城市绿色创新吗——基于“本地—邻地”效应的视角》,《西南大学学报(社会科学版)》2022 年第 1 期。三是促进绿色创新的研究。多数学者认为,数字普惠金融能显著促进企业绿色创新(7)乔彬、赵广庭、沈烁华:《数字普惠金融能促进企业绿色创新吗? 》,《南方金融》2022 年第 3 期。(8)韦施威、杜金岷、潘爽:《数字经济如何促进绿色创新?——来自中国城市的经验证据》,《财经论丛》2022 年第 11 期。,还有学者认为环境规制(9)邓玉萍、王伦、周文杰:《环境规制促进了绿色创新能力吗?——来自中国的经验证据》,《统计研究》2021 年第 7 期。、科技金融(10)吕途、王学真:《科技金融对区域绿色创新效率提升的人力资本门槛效应研究》,《湖南师范大学社会科学学报》2020 年第5 期。、产业集聚(11)吴遵杰、巫南杰:《工业集聚对城市绿色创新效率的影响——基于粤港澳大湾区9个城市的实证检验》,《科技管理研究》2021 年第 15 期。等因素对绿色创新有重要影响。四是绿色创新与环境污染关系研究。文献集中在绿色创新与环境污染治理之间关系(12)郭凌军、刘嫣然、刘光富:《环境规制、绿色创新与环境污染关系实证研究》,《管理学报》2022 年第 6 期。、雾霾污染倒逼绿色创新(13)黄帅:《雾霾污染、党组织嵌入治理与企业绿色创新——基于党的十九大召开的微观经济影响分析》,《财经科学》2021 年第 7 期。、提升重污染行业绿色创新效率等方面的研究。

目前关于综合试点与绿色创新的研究存在两点不足:第一,忽略了综合试点对绿色创新的影响在绿色金融改革创新试验区和非绿色金融改革创新试验区、开展“碳排放权”交易试点的城市和未开展“碳排放权”交易试点的城市、科技服务业占比高的城市和科技服务业占比低的城市等不同类型城市表现出系统差异。第二,当前第一批综合试点城市、第二批综合试点城市、第三批综合试点城市分别对绿色创新影响的研究没有,一线城市、二线城市、三线城市、四线城市和五线城市的综合试点对绿色创新影响的研究也很少。

为此,本文拓展了现代服务业综合试点与绿色创新两方面的研究,不但使用倾向得分匹配和双重差分法(PSM-DID)分析现代服务业综合试点对绿色创新的影响,也使用三重差分法研究了现代服务业综合试点对绿色创新的影响在绿色金融改革创新试验区和非绿色金融改革创新试验区、开展“碳排放权”交易试点的城市和未开展“碳排放权”交易试点城市、科技服务业占比高的城市和科技服务业占比低的城市是否表现出系统差异。本文也为进一步发挥现代服务业综合试点对绿色创新的促进作用提供有针对性的对策建议。

二、研究假设

(一)现代服务业综合试点与绿色创新

从2011年开始,我国分3批在北京市、上海市、天津市、辽宁省、长沙市、重庆市、深圳市、苏州市、厦门市、金华市和西安市等省市开展了现代服务业综合试点工作。首先,各产业的污染程度差别很大。据统计,在21世纪初,各国快速增长的制造业产出造成的污染强度比农业和公用事业造成的空气污染强度低得多(14)N. Z. Muller, “An Input-Output Model of the U.S. Economy with Pollution Externality”, NBER Working Papers,2016.,同时,农业和公用事业者造成的污染程度与其带来的附加值大体相当,而制造业造成的污染强度大大小于其带来的附加值,也有废物管理、化石燃料发电等产业造成的污染程度大于其带来的附加值。其次,生产性服务业等现代服务业能降低污染程度,促进绿色创新。生产性服务业集聚能通过促进产业结构升级、围绕制造业形成多样化的产业集群、带来显著的技术外溢效应等渠道来降低环境污染,并且生产性服务业专业化集聚不但能降低中小城市和大城市的环境污染程度,而且生产性服务业多样化集聚能降低中小城市和大城市的环境污染程度。(15)杨校美、张永进、曾瑞、赵亮:《生产性服务业集聚对环境污染的影响研究——来自长江经济带城市的证据》,《南京财经大学学报》2021年第6期。最后,与工业制成品贸易不同,国际服务贸易与环境污染关系不大,涉及国际贸易的大多数行业是污染较少的行业,而服务业的国内贸易与污染排放紧密关联。公用事业部门从生产到供应造成的污染损害不断增加,其带来的损失的一半来自中间需求,三分之一来自家庭消费,其他来自固定投资和政府对大宗商品的使用。(16)Nicholas Z. Muller,“Augmenting National Income Statistics to Include Environmental Services”, NBER Working Papers,2021.因此,提出假设1。

假设1:现代服务业综合试点对绿色创新有促进作用。

(二)现代服务业综合试点对绿色创新的作用机制分析

各地区科技服务业存在显著差异,科技服务业发达的地区会发挥科技服务业独特的创新优势,从而促进绿色创新。与之不同的是,科技服务业落后的地区不具有发展科技服务业的比较优势,无法促进该地区绿色创新。绿色创新是一种与技术的设计、新产品的生产、经营管理、监测模式紧密关联的新工艺或新产品,不但科技服务业会促进绿色创新发展,而且从绿色创新的需求对环境监管的影响来看,环境监管和公众干预等因素会引发技术和组织变革,会引导科技服务业快速跟进,会增加对硬技术、工程和科学技能的需求。(17)F. Vona, G. Marin, D. Consoli &D. Popp, Environmental Regulation and Green Skills: An Empirical Exploration, Post-Print,2018.另外,政府科技资助不但能正向促进绿色创新,而且政府科技资助在环境规制对绿色创新的影响中具有正向调节作用。刘明广(18)刘明广:《环境规制、政府科技资助对企业绿色创新的影响研究》,《经济论坛》2019年第7期。使用中国30个省自治区和直辖市9年的面板数据研究了政府科技资助对绿色创新的影响,认为环境规制和政府科技资助对绿色创新具有正向影响,而且环境规制与政府科技资助的交互项也能促进绿色创新增长,即命令型环境规制、激励性环境规制、公众参与型环境规制与政府科技资助的交互项与绿色创新都呈现显著正相关关系。最后,技术变革会带来制造业造成的污染不断减少,而产品组合的变化对制造业造成的污染的影响很小,尽管技术变革的步伐随着时间的推移而放缓。(19)A. Levinson, “Technology, International Trade, and Pollution from U.S.”, Manufacturing, 5(2007): 2177—2192.技术革新会减少环境污染,进口的变化或国内生产的商品的类型变化对减少环境污染的作用很小,美国等发达国家自然环境的持续改善就来自技术变革,而不是其将污染产业转移到海外。因此,提出假设2a。

假设2a:与科技服务业占比较低的地区相比,现代服务业综合试点对绿色创新的促进作用在科技服务业占比较高的地区相对更大。

在双重差分基础上引入“是否为推进绿色金融改革创新试验区”进行三重差分,在分析现代服务业综合试点对绿色创新的影响机理时,不能忽略绿色金融改革创新试验区的影响。当前,我国绿色金融快速发展,关于绿色金融的研究主要集中在绿色信贷的政策效应,极少部分研究成果发现绿色金融改革创新试验区能促进我国绿色创新增长。李戎和刘璐茜(20)李戎、刘璐茜:《绿色金融与企业绿色创新》,《武汉大学学报(哲学社会科学版)》2021年第6期。认为,如果建立双重差分模型来研究绿色金融对企业绿色创新的影响,就会发现与未实施绿色金融试点的地区相比,对实施绿色金融试点的地区而言,绿色金融能促进该地区企业绿色创新快速提升,该成果也使用融资成本和债务结构构建三重差分模型来研究绿色金融创新对企业绿色创新的影响。最近,学术界开始将注意力转向探索气候变化影响金融市场的各种方式,金融业必须正确面对气候变化,必须通过金融机构纠错来应对气候变化。金融业要加快研发新技术,通过发行绿色债券等方式来建立统一的“绿色金融”标准体系。必须改变当前绿色债券占全球资金流量的比重非常低的现状,不断提高绿色债券占比,并要正确认识绿色债券的四种类型的机构投资者(专业资产管理人、金融机构、肩负社会责任的投资者、单纯的绿色债券投资者)所扮演的角色,从而缓解环境污染、气候变化等突出问题。(21)路易斯·阿瓦祖佩雷拉·达席尔瓦、陈曦:《绿色金融能否应对气候变化? 》,《金融市场研究》2017年第10期。同时,央行必须制定并实施满足市场需求和投资者要求的政策工具,正确认识金融机构应对气候变化的各项费用,从而确保全球的金融稳定性。因此,提出假设2b。

假设2b:现代服务业综合试点会推进绿色金融改革创新试验区建设,现代服务业综合试点能促进绿色金融改革创新试验区的绿色创新效率快速提升。

首先,碳排放与绿色创新紧密关联。虽然我国是全球第二大经济体,但也存在碳排放量大、碳排放量超标等问题。2011年,中国在7省开展了碳排放权交易试点,在试点范围内,企业碳排放总量和强度实现“双降”。能源消费碳排放总量与绿色创新显著正相关,能源消费碳排放总量与绿色创新均受自身滞后项的显著影响,并且在短期内,绿色创新效率的提升以能源消费碳排放总量不断增加为代价(22)徐建中、王曼曼、贯君:《动态内生视角下能源消费碳排放与绿色创新效率的机理研究——基于中国装备制造业的实证分析》,《管理评论》2019年第9期。,绿色创新效率会抑制原油消费碳排放,在长期内煤炭和原油消费碳排放量会促进绿色创新增长。其次,为汽油和柴油提供补贴会造成不断增加的外部成本。Davis(23)Lucas W. Davis, “The Environmental Cost of Global Fuel Subsidies,” The Energy Journal, 5(2017): 1—26.利用世界银行和国际货币基金组织提供的数据,量化了全球燃料补贴的外部成本,认为目前的全球燃料补贴每年造成440亿美元的外部成本,其中80亿美元来自二氧化碳排放,70亿美元来自当地污染物,120亿美元来自交通拥堵,170亿美元来自事故,政府对替代燃料汽车的激励措施不太可能有效地减少这些外部成本,这些激励措施对解决交通拥堵或事故的作用甚微,只能间接解决二氧化碳和当地污染排放等问题。最后,碳排放交易试点能提升企业绿色创新水平。企业创新包括实质性创新和策略性创新两种形式,我国实施碳排放权交易试点政策以后,碳排放交易试点不但能显著促进企业绿色专利授权数增长,而且碳排放交易试点对企业的绿色发明专利授权数具有显著的正向影响(24)张杨、袁宝龙、郑晶晶、邓亚玲:《策略性回应还是实质性响应?碳排放权交易政策的企业绿色创新效应》,《南开管理评论》2022年第6期。,但其对企业的绿色实用新型专利授权数没有显著的促进作用。同时碳排放交易试点对国有企业和非国有企业的影响不同,碳排放交易试点能促进非国有企业的绿色发明专利授权数快速增长,但对非国有企业的绿色实用新型专利授权数的影响微弱,同时碳排放交易试点不能促进国有企业的绿色专利授权数增长。因此,提出假设2c。

假设2c:现代服务业综合试点能促进“碳排放权”交易试点地区的绿色创新效率快速提升。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

为考察综合试点如何影响绿色创新,本文围绕2011—2013年我国不断扩大综合试点范围这一自然试验,选取2005—2020年中经网数据库中的292个地级市作为研究对象。各城市的绿色发明专利申请量、各城市的绿色实用新型专利申请量来自CNRDS(中国研究数据服务平台)。研发人员数量、劳动生产率、进出口贸易额占GDP比重、第二产业增加值占比、存贷款额和其他数据来自中国统计年鉴、中经网、Wind数据库。

(二)变量定义

被解释变量为绿色发明专利申请量(Grei)、绿色实用新型专利申请量(Grep)、绿色创新能力(Gret)。参考蔡玲和汪萍(25)蔡玲、汪萍:《数字经济与城市绿色全要素生产率:影响机制与经验证据》,《统计与决策》2022年第9期。的方法,使用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各城市绿色创新能力。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97位(分别为Grei97和Grep97)来度量绿色创新。

解释变量包括政策虚拟变量(Treat)和时间虚拟变量(Time)。

控制变量包括研发人员数量(Rdp)、劳动生产率(Laby)、进出口贸易额占GDP比重(Imexp)、第二产业增加值占比(Manp)、存贷款额(Depl)

另外,为了检验综合试点影响绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力在制度环境方面的差异,本文引入是否建立绿色金融改革创新试验区(Finon)、是否开展“碳排放权”交易试点(Carb)、各城市科技服务业占比是否高(Stry)等虚拟变量。

(三)模型构建

使用DID模型检验综合试点对绿色创新的影响。DID模型通过引入时间虚拟变量与政策虚拟变量的交互项,能够体现异质性在处理间的差异。如果直接使用协变量进行匹配,由于数据疏漏,很难找到实现最佳拟合效果的协变量,传统DID模型的平行趋势假定也很严格。倾向得分匹配法(PSM)能很好地解决内生性问题,因此,本文以PSM-DID法为主分析综合试点对绿色创新的影响。

从2011年到2014年,北京市、上海市、天津市、辽宁省、长沙市、重庆市、深圳市、苏州市、厦门市、金华市和西安市先后开始综合试点。实验组包括北京、天津、辽宁沈阳、辽宁大连、辽宁鞍山、辽宁抚顺、辽宁本溪、辽宁丹东、辽宁锦州、辽宁营口、辽宁阜新、辽宁辽阳、辽宁盘锦、辽宁铁岭、辽宁朝阳、辽宁葫芦岛、上海、江苏苏州、浙江金华、福建厦门、湖南长沙、广东深圳、重庆、陕西西安等24个城市或地区,对照组为其他268个城市。

构建传统DID模型如下:

Greit=δ0+δ1×Treatit+δ2×Timeit+δ3×Timeit×Treatit+δj×Controlit+μi+λi+εit

Greit为绿色创新,包括Greiit、Grepit和Gretit,Greiit为城市i的绿色发明专利申请量,Grepit为城市i的绿色实用新型专利申请量,Gretit为城市i的绿色创新能力,Treatit为城市i的政策虚拟变量;已经启动综合试点整合的城市为1,未启动综合试点整合的城市为0;Time为时间虚拟变量,2010年前为0;2010年(包括2010)年后为1;Time与Treat的交互项系数δ3为本文关注的双重差分估计系数,如果为正,则表明综合试点促进了绿色创新,如果为负,则表明综合试点不利于绿色创新,Control为控制变量集合。

为了处理自选择偏误,也使用倾向得分匹配法(PSM)研究综合试点对绿色创新的影响。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。本文使用的匹配的倾向得分为:

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

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。

为了进一步探索综合试点影响各城市绿色创新的作用机理,从各城市的绿色金融改革创新、碳排放权交易、科技服务业的差异性切入,构建三重差分模型来研究综合试点对绿色创新的影响是否表现出差异性。分别根据各城市是否建立绿色金融改革创新试验区、是否开展“碳排放权”交易试点、各城市科技服务业占比是否高形成对照组和实验组,从而形成是否建立绿色金融改革创新试验区、是否开展“碳排放权”交易试点、各城市科技服务业占比是否高的虚拟变量。

加入是否建立绿色金融改革创新试验区(Finon)的DDD模型:

Greit=δ0+δ1×Treatit×Timeit×Finonit+δ2×Treatit×Timeit+δ3×Treatit×Finonit

+δ4×Timeit×Finonit+δj×Controlit+μi+λi+εit

加入是否开展“碳排放权”交易试点(Carb)的DDD模型:

Greit=δ0+δ1×Treatit×Timeit×Carbit+δ2×Treatit×Timeit+δ3×Treatit×Carbit

+δ4×Timeit×Carbit+δj×Controlit+μi+λi+εit

加入各城市科技服务业占比是否高(Stry)的DDD模型:

Greit=δ0+δ1×Treatit×Timeit×Stryit+δ2×Treatit×Timeit+δ3×Treatit×Stryit

+δ4×Timeit×Stryit+δj×Controlit+μi+λi+εit

四、实证结果分析

(一)基准回归

表1为综合试点对绿色创新影响的DID估计结果,汇报了传统DID模型回归结果。列(1)和列(2)为综合试点对绿色发明专利申请量的影响,列(3)和列(4)为综合试点对绿色实用新型专利申请量的影响,列(5)和列(6)为综合试点对绿色创新能力的影响。

表1 综合试点与绿色创新DID估计

从列(2)(4)(6)可看到,核心解释变量(时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项)Time×Treat的系数估计值显著为正,通过了1%的显著性检验,因此综合试点能显著提高实验组的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,综合试点工作对绿色创新具有显著的促进作用,验证了假设1。

(二)稳健性检验

1.平行趋势检验。图1为平行趋势检验结果。借鉴Campello和Larrain(26)M. Campello &M. Larrain, “Enlarging the Contracting Space: Collateral Menus Access to Credit and Economic Activity,” Review of Financial Studies,2(2016):349—383.的方法,对我国综合试点正式启动前三年(2008、2009、2010)对照组和实验组的绿色创新变动进行平行趋势检验。从图1可看到,在我国综合试点正式启动前的各年份,时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项的回归系数估计值基本为0,并且统计上不显著,对照组和实验组的绿色发明专利申请量变动间的差异不显著;在我国综合试点正式启动后的各年份,时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项的回归系数估计值均大于0,大多数是显著的,因此,本文研究结果通过平行趋势检验。

图1 平行趋势假设检验结果:被解释变量分别为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

2.PSM-DID模型估计结果。借鉴陈强(27)陈强:《高级计量经济学及Stata应用》(第二版),北京:高等教育出版社,2014年。的做法,将人均GDP(Laby)、二产占比(Manp)、存贷款额的对数值(Depl)、科研人数(Rdp)、进出口贸易额在名义GDP中所占的比重(Imexp)作为匹配使用的协变量。可看到,匹配后标准化偏差的绝对值的最大值为17%,均小于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,另外,Pseudo R2由匹配前的0.103降低为匹配后的0.006,因此匹配效果较好。

进一步使用PSM-DID方法研究综合试点对绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力的影响。从表2可看到,Time×Treat的系数估计值仍显著为正,通过了1%的显著性检验,因此DID模型回归结果是稳健的。从控制变量的系数估计值来看,人均GDP、存贷款额的对数值、科研人数、进出口贸易额在名义GDP中所占比重都通过了显著性检验,其中,科研人数、进出口贸易额在名义GDP中所占的比重、人均GDP的系数估计值显著为正,因此科研人数、进出口贸易额在名义GDP中所占的比重、人均GDP对绿色创新有正向影响。同时,当绿色发明专利申请量(Greiit)为被解释变量时,存贷款的估计系数显著为负;当绿色实用新型专利申请量(Grepit)和绿色创新能力(Gretit)为被解释变量时,存贷款的估计系数显著为正。存贷款额能促进绿色实用新型专利申请量增长,但不能促进绿色发明专利申请量增长,虽然我国绿色金融支持可再生能源、绿色建筑、清洁交通等领域创新发展,但发明专利的审批过程比实用新型专利复杂,不但审查的手续比实用新型专利复杂,审查的时间也比实用新型专利长,金融支持绿色实用新型专利申请量的收益率也显著大于绿色创新能力。

表2 PSM-DID模型估计结果

使用我国专利申请受理数代替被解释变量,从表2第(7)列可看到,Time×Treat仍为正,并通过了至少5%的显著性检验。也使用两阶段回归法(Two-stage DID)进行稳健性检验,考虑到双重固定效应方式(TWFE)的偏误问题,核心解释变量Time×Treat的系数估计值(分别为1.9712、1.3788、3.3500)仍显著为正,并高于基准回归的系数(1.3750、0.9691、2.3441)。

3.安慰剂检验。本文随机设定现代服务业综合试点政策的处理组和试点政策实施的年份并进行回归分析,如果分析结果中出现了显著的政策效应,那么基准回归结果就不能证实现代服务业综合试点政策对绿色创新的作用效果;如果没有出现显著的政策效应,那么就能证实现代服务业综合试点政策对绿色创新的作用效果。

首先,随机抽取部分城市为处理组。现代服务业综合试点有24个试点城市,因此随机抽取24个城市作为处理组。其次, 2011年17个城市开始现代服务业综合试点,2012年3个城市开始试点,2013年1个城市开始试点,2014年3个城市开始试点,按照以上城市开始现代服务业试点的时间设定第一步抽取的24个城市的政策虚拟变量和时间虚拟变量。最后,将随机设定的24个处理组城市与其他城市进行回归检验。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。从图2可看到,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(1.37、1.05、2.50)超过安慰剂校验结果的99%的置信区间范围,验证了结果的稳健性。

图2 安慰剂检验结果:被解释变量分别为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

4.实验组和对照组的重新构造。首先,根据北京市统计局关于现代服务业统计分类,将信息传输,计算机服务和软件业,金融业、房地产业,科学研究,居民服务,租赁,教育,卫生及福利保障,文化体育,水利环境和公共设施、公共管理11个行业统一规划为现代服务业,梁兴辉等(28)梁兴辉、蔡沛丰、袁裴培:《中国沿海地区现代服务业技术效率的测算及其影响因素分析》,《统计与决策》2018年第23期。也使用这种方法来界定现代服务业。重新设置分组虚拟变量(Mose),基于现代服务业实际值的多少重新构造实验组和对照组,结果见表3的列(1)—列(4)。将现代服务业实际值最少的1/3城市为实验组,将现代服务业实际值最多的1/3城市为对照组,Time×Mose的系数估计值仍显著为正,也通过了1%的显著性检验,实验组和对照组的重新构造后,综合试点既能促进我国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3 实验组和对照组的重新构造

其次,使用另一种方法设置分组虚拟变量,高于现代服务业产值实际值中位数的地区为实验组,低于现代服务业产值实际值中位数的地区为对照组,分组虚拟变量为Mome,结果见列(5)—列(8)。如果考虑控制变量,被解释变量为绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量时,Time×Mome的系数估计值分别为0.1802和0.2340,当高于现代服务业产值实际值中位数的地区为实验组,其他城市为对照组时,综合试点对绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量均有正向影响。

5.调整时间窗口的研究结果。2011年是我国实施综合试点,因此使用实施综合试点的前三年(2008、2009、2010)与后三年(2011、2012、2013)数据,结果见表4的列(1)—列(4)。可看到,改变时间窗口后,实施综合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 调整时间窗口的研究结果

2008年国际金融危机导致在华外商直接投资快速下降,出口减少,大量企业倒闭,因此排除2008年国际金融危机带来的影响,列(5)—列(8)为排除2008年的研究结果。将2008年排除在外的研究结果表明,Time×Treat的系数仍为正,也通过1%的显著性检验。因此,排除2008年国际金融危机的影响后,实施综合试点仍能促进我国绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长。

6.分时段的样本估计结果。2011年,综合试点第一批入选省份包括北京市、上海市、天津市、辽宁省;2012年,综合试点第二批入选城市包括长沙市、重庆市、深圳市;2013年,苏州市、厦门市、金华市和西安市先后成为综合试点第三批入选城市。因此,分别使用第一批试点城市、第二批试点城市、第三批试点城市的数据进行政策实施阶段的异质性分析。借鉴司春晓等(29)司春晓、孙诗怡、罗长远:《自贸区的外资创造和外资转移效应:基于倾向得分匹配-双重差分法(PSM-DID)的研究》,《世界经济研究》2021年第5期。的研究,采用逐年匹配的方法,分别为第一批试点城市、第二批试点城市、第三批试点城市情形下的处理组找到对照组。从表5可看到,在综合试点第一批入选城市、综合试点第二批入选城市、综合试点第三批入选城市,综合试点均能促进我国绿色创新。同时,综合试点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。

表5 政策实施阶段的异质性分析

(三)异质性分析

1.不同地区的异质性分析。表6为不同地区异质性分析结果。在东部地区、中部地区和西部地区,时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项的系数估计值均为正,并通过了1%的显著性检验。因此,在我国东部、中部和西部地区,现代服务业综合试点能显著提高实验组的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量。同时,时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项对西部地区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显著大于其对东部地区和中部地区的促进作用,时间虚拟变量与政策虚拟变量的交叉项对东部地区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最小。这是因为在现代服务业结合试点城市中,主要涉及中西部地区的少部分城市和众多东部城市,虽然中西部地区的绿色创新能力小于东部地区,但中西部城市的现代服务业结合试点对绿色创新的促进作用具有巨大潜力,因此,中西部地区的现代服务业结合试点能显著促进绿色创新增长。

表6 不同地区异质性分析

2.城市异质性分析。表7为城市异质性分析结果,可看到,在一线城市和二线城市,政策虚拟变量与时间虚拟变量的交叉项显著为正,并至少通过了5%的显著性检验,因此,在一线城市和二线城市,综合试点能显著促进实验组的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量增长。在三线城市,政策虚拟变量与时间虚拟变量的交叉项不显著,在四线城市和五线城市,政策虚拟变量与时间虚拟变量的交叉项为负,并通过了1%的显著性检验。因此,在四线城市和五线城市,综合试点不能促进实验组的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量增长。这说明我国综合试点政策对一线城市和二线城市的绿色创新具有显著的促进作用,但综合试点政策对四线城市和五线城市的绿色创新有抑制作用,是因为四线城市和五线城市金融业发展滞后,科技投入不足,人口集聚程度不足,人均国内生产总值、人均可支配收入、人均地方可支配的财政收入等指标都大大小于一线城市和二线城市,从而无法促进绿色创新。

表7 城市异质性分析结果

五、综合试点影响绿色创新的机制检验

(一)影响机理

为进一步研究综合试点对绿色创新的作用机理,从是否建立绿色金融改革创新试验区视角、是否开展“碳排放权”交易试点视角、科技服务业占比视角,运用三重差分法进一步研究综合试点对绿色创新的影响是否表现出差异性。

1.从是否建立绿色金融改革创新试验区视角构建三重差分方程来研究综合试点对绿色创新的影响在不同绿色金融环境下是否表现出差异性。使用是否建立绿色金融改革创新试验区虚拟变量Finon,建立绿色金融改革创新试验区的城市为实验组,未建立绿色金融改革创新试验区的城市为对照组,在此基础上将是否建立绿色金融改革创新试验区虚拟变量与Treat×Time构造三重差分方程,三重差分检验结果见表8的列(1)和列(2)。三重差分项Treat×Time×Finon表示建立绿色金融改革创新试验区的城市在2010年以后是否为综合试点政策干预的试点城市,Treat×Time×Finon为正,并通过了1%的显著性检验。Treat×Time、Time×Finon也显著为正,并均通过了1%的显著性检验。因此,如果建立绿色金融改革创新试验区的城市在2010年以后为综合试点政策干预的试点城市,那么就会显著促进我国绿色创新,验证了假设2b。

表8 三重差分检验结果

2.从是否开展“碳排放权”交易试点视角构建三重差分方程来研究综合试点对绿色创新的影响在不同碳排放权交易试点环境下是否表现出差异性。使用是否开展“碳排放权”交易试点虚拟变量Carb,建立实验组(开展“碳排放权”交易试点的城市)和对照组(未开展“碳排放权”交易试点的城市),并构造包括是否开展“碳排放权”交易试点、时间虚拟变量、政策虚拟变量在内的三重差分方程。三重差分项Treat×Time×Carb表示开展“碳排放权”交易试点的城市在2010年以后是否为综合试点政策干预的试点城市,从表8的列(3)和列(4)可看到,Treat×Time×Carb显著为正,也通过了1%的显著性检验,Time×Carb也为正。所以,与不开展“碳排放权”交易试点的城市相比,综合试点政策对绿色创新的促进作用在开展“碳排放权”交易试点的地区相对更大,验证了假设2c。

3.从是否科技服务业占比高视角构建三重差分方程来研究综合试点对绿色创新的影响在不同科技服务业发展环境下是否表现出差异性。将科技服务业占比从低到高进行排序,将科技服务业占比落在后1/2的城市作为对照组,将科技服务业占比落在前1/2的城市作为实验组,在此基础上将科技服务业占比是否高虚拟变量Stry与Treat×Time构造三重差分方程。从表8的列(5)和列(6)可看到,三重差分项Stry×Treat×Time显著为正,通过了1%的显著性检验。Time×Stry也显著为正,通过了1%的显著性检验。所以,与科技服务业占比低的城市相比,综合试点政策对绿色创新的促进作用在科技服务业占比高的地区相对更大,验证了假设2a。

(二)稳健性检验

表9为Logistic回归分析结果。使用Logistic回归分析方法,以各地区绿色发明专利申请量是否多、绿色实用新型专利申请量是否多为被解释变量,若各地区绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量超过均值,则被解释变量为1,否则为0。从列(1)和列(2)可看到,核心解释变量Treat×Time×Finon的系数估计值显著为正,通过了1%的显著性检验。建立绿色金融改革创新试验区的城市在2010年以后确实会促进综合试点城市的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量超过均值。从列(3)—列(6)可看到,Treat×Time×Carb和Treat×Time×Stry的系数也显著为正,因此,开展“碳排放权”交易试点的城市在2010年以后不但会促进综合试点城市的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量超过均值,科技服务业占比高的城市在2010年以后也会促进综合试点城市的绿色创新增长超过均值。

表9 Logistic回归分析

六、现代服务业综合试点对绿色创新的间接效应影响分析

在LM检验结果中,绿色创新能力模型的莫兰指数的P值通过5%的显著性检验,因此绿色创新能力模型存在空间相关性。但绿色发明专利申请量模型、绿色实用新型专利申请量模型的莫兰指数的P值均未通过10%的显著性检验,但是空间误差模型的LM和空间滞后模型的LM的检验结果通过了1%的显著性检验,因此,可将空间误差项和空间滞后项纳入绿色发明专利申请量模型、绿色实用新型专利申请量模型。从Wald-test检验和LR检验结果可看到,SDM既不能退化为SAR,也不能退化为SEM。豪斯曼检验结果显示,选用SDM模型时,固定效应模型更优。

使用是否相邻权重矩阵来研究综合试点政策对我国绿色创新所产生的空间溢出效应,表10为使用时空双重固定效应的SDM模型的检验结果。使用是否相邻权重矩阵时,Treat与Time的交互项显著为正,并通过了1%的显著性检验。同时,Treat与Time交互项的空间滞后项系数也显著为正,通过了1%的显著性检验,在列(1)—列(3)中,Treat与Time交互项的空间滞后项系数分别为0.7388、0.9818、0.3392,因此,不但现代服务业综合试点政策能直接促进绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长,而且现代服务业综合试点政策能促进周边地区绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长,各地区综合试点政策对周边地区绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量具有显著的促进作用。

表10 SDM估计结果

从绿色创新的滞后项来看,绿色创新会受到往期绿色创新的显著影响。在表10的列(1)—列(3)中,绿色发明专利申请量一阶滞后项、绿色实用新型专利申请量一阶滞后项、绿色创新能力一阶滞后项分别为1.0472、1.1286、1.1089,因此往期绿色发明专利申请量每增长1个百分点,会使得当期绿色发明专利申请量提高1.0472%;往期绿色实用新型专利申请量每增长1个百分点,会使得当期绿色实用新型专利申请量提高1.1286%;往期绿色创新能力每增长1个百分点,会使得当期绿色创新能力提高1.1089%。

在列(1)—列(3)中,Spatial-rho 值分别为0.2004、0.1078和0.1096,也通过了1%的显著性检验,因此使用是否相邻权重矩阵时,本地区绿色发明专利申请量每增长1%,会带动周边地区绿色发明专利申请量增长0.2004%;本地区绿色实用新型专利申请量每增长1%,会带动周边地区绿色实用新型专利申请量增长0.1078%;本地区绿色创新能力每增长1%,会带动周边地区绿色创新能力增长0.1096%。因此,我国绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力存在显著的正向空间依赖性,临近城市绿色创新能力越强,本省绿色创新能力也就越强,反之亦然。

从表11可看到,使用是否相邻权重矩阵时,综合试点政策对绿色创新的直接效应、间接效应和总效应显著均为正,并通过了1%的显著性检验。因此,本城市综合试点不但会直接提升本城市绿色创新效率,而且本城市综合试点也会促进周边城市现代服务业不断发展,从而间接提升本城市绿色创新效率。这是因为我国综合试点政策成效显著,各地区快速发展现代服务业,我国综合试点城市的外溢效应明显,综合试点政策不但能促进该试点区提升绿色创新效率,也能提升周边地区绿色创新效率。

表11 双重差分空间溢出效应分解

七、结论和政策建议

本文使用2011—2013年现代服务业综合试点方案,采用三重差分法和2005—2020年全国292个地级市统计数据,识别了综合试点对绿色创新的影响。研究结果表明:第一,综合试点不但能促进绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长,也能提升我国绿色创新能力。第二,与科技服务业占比较低的地区相比,现代服务业综合试点对绿色创新的促进作用在科技服务业占比较高的地区相对更大;与未建立绿色金融改革创新试验区的城市相比,现代服务业综合试点对绿色创新的促进作用在建立绿色金融改革创新试验区的城市相对更大;与未开展“碳排放权”交易试点的城市相比,现代服务业综合试点对绿色创新的促进作用在开展“碳排放权”交易试点的城市相对更大。第三,不但现代服务业综合试点政策能直接提升绿色创新能力,而且现代服务业综合试点政策能提升周边地区绿色创新能力,各地区综合试点政策对周边地区绿色创新能力具有显著的促进作用。第四,综合试点对第一批试点城市、第二批试点城市和第三批试点城市的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。

基于上述结论,提出以下建议:第一,不断提高四线城市和五线城市现代服务业的国际竞争力。为了改变综合试点不能促进四线城市和五线城市绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量增长的事实,我国应该制定政策,培育四线城市和五线城市中的现代服务业综合试点城市,大力发展信息传输计算机服务和软件业、金融业、科学研究等现代服务业,不断提高现代服务业国际竞争力,促进现代服务业与制造业深度融合,推动科技服务业、商务服务业等充分竞争性服务业深化改革扩大开放,教育服务、金融服务、健康医疗等有限竞争性服务业可以招收外籍人士,电力电信等自然垄断领域竞争性服务业可以使用控股参股等方式开展业务。第二,各地要进一步推动碳排放权交易,在全国建立碳交易市场,实施碳排放权交易,让现代服务业综合试点在推动碳排放权交易试点城市的绿色创新中发挥更大作用。第三,推动绿色金融改革创新试验区不断扩容,增加绿色金融改革创新试验区的名单,不断发挥现代服务业综合试点对绿色金融改革创新试验区的绿色创新能力的促进作用。