姚战琪

摘   要：将三重差分模型与空间计量回归分析相结合，系统研究服务贸易创新发展试点政策在服务贸易开放中的角色和地位如何影响绿色创新及其空间溢出效应。研究发现，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新具有正向影响。三重差分检验结果发现，服务贸易创新发展试点对绿色创新效率的提升效应呈现差异性：与创新产出较少的地区相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在创新产出较多的地区相对更大；与劳动生产率较低的地区相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在劳动生产率较高的地区相对更大；与不受到国务院督查激励的地区相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在获国务院督查激励的地区相对更大。服务贸易创新发展试点政策不仅对本城市绿色创新有正向影响，而且对周边城市的绿色创新有正向影响。应进一步发挥服务贸易创新发展试点政策对生产率增长的促进作用，不断完善法律约束机制，正向调节对外贸易对技术创新能力的影响。

关键词：绿色创新；服务贸易；创新发展；三重差分模型；空间溢出效应

中图分类号：F124.3   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2023）03-0091-17

服务贸易在构建新发展格局中具有重要作用。2015年以来，中国服务贸易创新发展试点工作稳步推进。2015年2月，国务院印发《关于加快发展服务贸易的若干意见》；2016年2月，国务院同意在全国15个地区开展服务贸易创新发展试点，在试点第一阶段，有序扩大服务业开放准入，服务贸易新业态、新模式不断涌现。从2020年开始，在北京、天津、上海等28个省市（区域）开展全面深化服务贸易创新发展试点。服务贸易创新发展是推动绿色创新的重要工具。通过服务贸易创新发展，推动外贸转型升级和经济高质量发展，进而推动绿色创新和提升绿色创新能力，具有重要的理论意义和现实价值。

与本文主题相关的文献主要分为三类：一是服务贸易创新发展试点的影响因素、存在的问题以及服务贸易创新发展的思路研究。宋国军和董玉婷认为，金融支持能显著影响服务贸易创新发展［1］。杨剑和顾学明分析了服务贸易对经济高质量发展的意义，认为中国服务贸易开放仍存在服务贸易质量不优、要素开放不足、生产性服务贸易限制指数较高、管理制度不完善等问题［2］，因此，中国服务贸易创新发展应坚持自主开放、系统开放、精准开放、先进开放、安全开放的原则。二是实现经济脱碳的方法、减少碳排放的影响因素、制定贸易政策应对环境损害等方面的研究。James & Daniel认为，电力部门脱碳是美国经济脱碳的一个关键步骤，现有的政策使美国无法在2035年前实现100%清洁电力的目标，为了深度脱碳，或者以更低的成本实现整体深度脱碳，需要新的存储技术和州际数据传输能力［3］。Andrew et al. 认为可再生能源及电池存储能够助力减少碳排放，加利福尼亚在2024年的存储技术和存储能力会将未来的发电成本降低5.11亿美元，但在企业资本成本下降目标实现之前，预期资本成本也将增加9.44亿美元［4］。Brian et al. 认为，许多国家通过制定贸易政策来反对其他国家的环境损害［5］。三是服务业开放促进绿色创新研究。大部分学者认为，服务业FDI抑制了中国服务业绿色全要素生产率增长［6］；也有学者认为，服务贸易开放对工业绿色全要素生产率影响的直接效应为正，但间接效应为负［7-10］。

总体而言，目前關于服务贸易创新发展与绿色创新的研究存在三点不足：一是没有以服务贸易创新发展试点作为政策冲击来研究服务贸易创新发展试点对绿色创新的影响。有的文献研究了服务贸易创新发展的直接影响和间接影响，但缺少来自中国服务贸易创新发展试点的经验证据。二是没有使用倾向得分匹配和双重差分方法（PSM-DID）来研究服务贸易创新发展试点对绿色创新的影响。三是忽略了服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的影响在创新产出多的城市和创新产出少的城市、在劳动生产率高的城市和劳动生产率低的城市、在受到国务院督查激励的城市和没有受到国务院督查激励的城市等不同类型城市表现出的差异。

本文通过对比服务贸易创新发展试点政策实施前后、试点城市相对于非试点城市、创新产出多的城市相对于创新产出少的城市、劳动生产率高的城市相对于劳动生产率低的城市、受到国务院督查激励的城市相对于未受到国务院督查激励的城市的绿色创新变化情况，探讨服务贸易创新发展试点对绿色创新的影响。

一、服务贸易创新发展试点影响绿色创新的机理

服务贸易创新发展试点能提高中国服务贸易国际竞争力、加强制度创新、推动服务贸易改革的深化。为了有序扩大服务业开放，各试点城市在完善管理体制、优化政策体系、健全监测和评估体系等方面进行了战略部署。随着中国服务业对外开放步伐的进一步加快，服务贸易创新发展试点名单中的试点地区不断增加，由2016年首批服务贸易创新发展试点名单中的15个试点地区增长到2018年《深化服务贸易创新发展试点总体方案》中的17个，2020年发布的《国务院关于同意全面深化服务贸易创新发展试点的批复》则将服务贸易创新发展试点地区扩围至28个。服务贸易创新发展试点通过服务业外资开放带来的减排设备投资效应、资源利用效率和企业生产率提升、企业要素投资结构优化等渠道促进绿色创新［11］。中国服务业外资开放在很大程度上促进了服务中间要素投入量、企业生产率、企业减排设备投资增长，而服务中间要素投入量、企业生产率、企业减排设备投资对绿色创新有显著的正向影响。另外，一地区服务业开放不仅能降低该地区环境污染水平，而且能降低相邻地区环境污染水平［12］。基于以上分析，提出如下假设：

假设1：服务贸易创新发展试点对绿色创新有正向影响。

企业的创新能力对其国际化绩效至关重要，企业的技术实力是企业获得竞争成功的必要条件。技术创新国际化的重要理论基础和支撑是国际生产折中理论。沿着不同类型服务贸易进口与中国技术创新的关系思路，孙少勤等认为不同类型服务贸易进口对中国技术创新的影响不同［13］，技术密集型和知识密集型服务贸易进口能提高中国的技术创新能力，而不断完善知识产权保护程度也能提高技术密集型和知识密集型服务贸易进口的技术溢出效应。当前中国仍需要完善知识产权保护制度，因为它不仅能促进国外高技术服务业的出口，而且能激励国内企业进口技术密集型和知识密集型产品。另外，服务贸易创新发展试点政策能驱动各地区通过提高创新效率提升竞争力，因而服务贸易创新发展试点工作启动后，以高水平开放促进服务业国际化成为提高创新效率的最有效工具。服务贸易创新发展试点工作启动后，试点城市相对于非试点城市、创新产出规模大及其占比高的城市比创新产出规模小及其占比低的城市面临更小的高水平开放压力，这些城市能够获得中国服务贸易创新发展试点政策的支持，能够获得更多的财政支持和政策激励。这就会导致与创新产出规模小及其占比低的城市相比，服务贸易创新发展试点更能促进创新产出规模大及其占比高的城市的企业绿色创新行为。基于此，本文在双重差分模型基础上，通过增加“是否为创新产出较多的城市”的虚拟变量来构建三重差分模型。

服务贸易创新发展试点会促进生产率增长。付鑫等认为，服务贸易创新发展试点政策对试点城市的服务业劳动生产率具有显著的正向影响［14］。服务贸易创新发展试点政策实施后，提高劳动生产率成为企业避免在竞争中被淘汰的重要方式。另外，提升服务贸易开放水平能够促进制造业服务化。制造业服务化对中国制造业参与全球价值链的影响会受到中国制造业全要素生产率的影响，中国制造业服务化能够通过制造业全要素生产率来促进中国制造业全球价值链参与度不断提升。制造业服务化能显著提高中国制造业全要素生产率［15］。制造业全要素生产率越高，不断成熟的制造业服务化就越能促进中国制造业参与度的提升；当制造业全要素生产率较低时，不成熟的服务化就不利于中国制造业参与度的提升。服务贸易创新发展试点工作启动后，试点城市相对于非试点城市、生产率高的城市比生产率低的城市面临更小的压力，生产率高的城市能获得中国服务贸易创新发展试点政策的支持。与生产率较低的城市相比，服务贸易创新发展试点政策更能提升生产率较高的城市的绿色创新能力。因此，本文增加“是否为劳动生产率较高的城市”的虚拟变量来构建三重差分模型。

服务贸易创新发展试点会驱动地方政府选择督查激励措施以加强对试点工作的政策支持。各地制定适合本地的实施方案，不断形成并推广好经验和好做法，充分释放制度红利。服务贸易创新发展试点启动后，各地政府制定了督查激励措施，以此来促进服务贸易创新发展。政府通过制定一系列政策减少污染排放。绿色创新和地方政府的环境规制能显著降低中国区域污染综合指数，环境规制与绿色创新的交互项与中国区域污染综合指数呈显著负相关。环境规制通过创新补偿效应来抑制环境污染［16］。环境规制和绿色创新对区域污染综合指数的直接效应、间接效应和总效应显著为负，一城市的环境规制不仅能降低该城市的区域污染综合指数，而且能降低临近城市的区域污染综合指数。同时，一城市的绿色创新不仅能降低该城市的区域污染综合指数，而且能通过辐射效应降低临近城市的区域污染指数。不仅如此，当环境规制超越门槛值时，绿色创新就能大幅度降低区域污染综合指数，这表明环境规制超越门槛值时，环境规制与绿色创新存在协同效应。因此，服务贸易创新发展试点工作启动后，试点城市相对于非试点城市、受到国务院督查激励的地区比没有受到国务院督查激励的地区面临更小的压力，受到国务院督查激励的地区能获得中国服务贸易创新发展试点政策的支持。与没有受到国务院督查激励的地区相比，服务贸易创新发展试点政策更能促进受到国务院督查激励地区的城市的绿色创新行为。基于此，提出如下假设：

假设2a：与创新产出较少的地区相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在创新产出较多的地区相对更大。

假设2b：与劳动生产率较低的地区相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在劳动生产率较高的地区相对更大。

假设2c：与未受到国务院督查激励的地区相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在受到国务院督查激励的地区相对更大。

二、数据、变量与理论模型

（一）样本选取与数据来源

为考察服务贸易创新发展试点政策对中国绿色创新的影响，本文围绕2016年服务贸易创新发展试点所涉及的15个省市（区域）这一自然试验①，选取2013—2020年中国292个地级市作为研究对象。各城市劳动生产率、外商投资流入额、产业结构高度化、人力资本、财政支出相关数据来自《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及CEIC全球数据库、Wind数据库。

（二）变量定义及描述性统计

被解释变量。分别使用绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量来衡量中国发明型绿色技术创新（Grf）和实用型绿色技术创新（Grs）。参考蔡玲和汪萍的做法［17］，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（Grn）。

解释变量。Aer为时间虚拟变量，Exp为城市虚拟变量。

控制变量。控制变量包括各城市劳动生产率（Lnlaby）、各城市外商投资流入额（Lnfdi）、各城市产业结构高度化（Inds，使用对三次产业所占比重进行加权求和的方法计算各城市产业结构高度化）、各城市人力资本（Lnhuml）、财政支出（Lnfise）。为了降低内生性，选取各城市劳动生产率、各城市外商投资流入额、各城市产业结构高度化、各城市人力资本、财政支出的滞后一期作为控制变量。

同时，为了检验服务贸易创新发展试点政策影响中国发明型绿色技术创新和实用型绿色技术创新在地区创新产出、劳动生产率层面的差异，定义了“申请授权数是否多”的虚拟变量（Pet）和“劳动生产率是否高”的虚拟变量（Pty）。另外，为了检验服务贸易创新发展试点政策影响中国发明型绿色技术创新和实用型绿色技术创新在受到国家政策鼓励层面的差异，使用了“是否受到国务院督查激励”的虚拟变量（Poly）。各变量描述性统计分析如表1（下页）所示。

（三）模型构建

首先，本文研究服务贸易创新发展试点对中國绿色创新的影响，将服务贸易创新发展试点视为中国服务贸易发展的重要策略，可通过衡量实验组接受服务贸易创新发展试点政策前后绿色创新的平均值与对照组不接受服务贸易创新发展试点政策前后绿色创新的平均值之间的差距，进而分析服务贸易创新发展试点的绿色创新效果。这里构建如下双重差分模型：

Grit=δ0+δ1×Expi×Aert+δ×Controlit（1）

式（1）中，Gr为被解释变量，包括Grf、Grs、Grn。Exp为城市虚拟变量，实验组城市取值1，对照组城市取值0。Aer为时间虚拟变量，当样本观测值发生于2016年国务院原则同意商务部提出的《服务贸易创新发展试点方案》之后，则该值为1，否则取值0。交互项Expi×Aert为服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的净影响。若δ1>0，则服务贸易创新发展试点政策能推动绿色创新，反之亦然。

其次，为了进一步分析服务贸易创新发展试点政策影响各城市绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量的作用机理，从各城市专利申请授权量、生产率、政策督查激励的差异性切入，构建三重差分模型来研究服务贸易创新发展试点政策对各城市绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量的影响是否呈现差异性。

加入各城市专利申请授权数（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）

加入各城市生产率（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励（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，本文使用经济权重矩阵（Wn）设定如下空间滞后模型（SDM）来研究服务贸易创新发展试点政策对中国绿色创新所产生的空间溢出效应：

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

式（5）中，WGr为绿色创新的空间滞后项，W（Exp×Aer）为城市虚拟变量与时间虚拟变量交互项的空间滞后项。

三、实证结果及分析

（一）服务贸易创新发展试点对绿色发明专利申请量的影响

1.双重差分估计结果

表2（下页）列（1）和列（2）为服务贸易创新发展试点政策对绿色发明专利申请量的影响，列（3）和列（4）为服务贸易创新发展试点政策对绿色实用新型专利申请量的影响，列（5）和列（6）为服务贸易创新发展试点政策对城市绿色创新能力的影响。列（1）、列（3）和列（5）不考虑控制变量，列（2）、列（4）和列（6）放入控制变量。

从列（1）和列（2）的结果可以看到，无论是否加入控制变量，Exp×Aer的回归系数均为正，且通过了1%的显著性检验，因此，以服务贸易创新发展试点政策为标志的服务贸易高质量发展提高了实验组的绿色发明专利申请量。列（3）和列（4）、列（5）和列（6）的研究结果显示，Exp×Aer的回归系数也通过了1%的显著性检验，因此，以服务贸易创新发展试点政策为标志的服务贸易高质量发展提高了实验组的绿色实用新型专利申请量和城市绿色创新能力。

2. PSM-DID模型估计结果

本文使用各年的平衡性检验结果来分析倾向得分匹配情况，将各城市劳动生产率、各城市外商投资流入额、各城市产业结构高度化、各城市人力资本、财政支出作为匹配使用的协变量。从表3可以看到，匹配后标准化偏差的绝对值的最大值为16.3%，小于20%，且大多数变量匹配后的标准化偏差有着明显下降，同时匹配后所有变量的t检验结果均不显著，所有变量的T检验结果均接受处理组与控制组无系统差异的原假设。另外，Pseudo R2由匹配前的0.276降低为匹配后的0.017，因而匹配效果较好。

进一步使用PSM-DID法研究服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的影响，表4为PSM-DID模型估计结果。从表4可以看到，Exp×Aer的回归系数为正，并通过了至少5%的显著性检验，进一步验证了假设1。各城市外商投资流入额、劳动生产率、产业结构高度化的系数估计值为正，也通过了1%的显著性检验。因此，各城市外商投资流入额、劳动生产率、产业结构高度化对发明型绿色技术创新、实用型绿色技术创新和城市绿色创新能力具有显著的正向影响。

（二）稳健性检验及异质性分析

1.平行趋势检验

表5为平行趋势检验结果。这里对2016年中国开展服务贸易创新发展试点前三年内各年的对照组和实验组的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量和城市绿色创新能力变动进行平行趋势检验。在中国开展服务贸易创新发展试点前，Diff值未通过5%的显著性检验，表明对照组和实验组的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量和城市绿色创新能力的效应值差异不明显。在中国开展服务贸易创新发展试点前，实验组和对照组的绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量和城市绿色创新能力变动保持相同趋势。

2.安慰剂检验

为了进行安慰剂检验，可以虚构中国开展服务贸易创新发展试点时间对绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量的影响，本文虚构政策实施时间并随机抽样500次进行安慰剂检验，检验结果如表6所示。可以看到，将中国开展服务贸易创新发展试点时间向前推移一年、二年、三年后，虚构的時间虚拟变量与城市虚拟变量的交互项显著为负，并通过了显著性检验，因此，表4的估计结果是稳健的，不可测因素不会影响服务贸易创新发展试点政策能促进中国绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长的研究结果。

3.实验组和对照组的重新构造

与获得服务业进口技术溢出效应较少的城市相比，对服务贸易创新发展试点城市而言，服务贸易创新发展试点政策对其绿色创新的作用相对更强，这里基于各城市服务业进口技术溢出效应的高低重新构建实验组和对照组。先计算各城市2014年、2015年服务业进口技术溢出占比，然后将这一均值从低到高进行排序，将服务业进口技术溢出效应占比落在后1/3的地区作为对照组，将落在前1/3的地区作为实验组，重新设定分组虚拟变量Expt1-t2。Expt1-t2×Aer的系数估计值显著为正，并通过了1%的显著性检验（见表7）。

将高于进口技术溢出占比中位数的城市作为实验组，其他城市为对照组，重新设定分组虚拟变量Exps1-s2，结果见表7列（5）—（8）。当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时，若不考虑控制变量，则Exps1-s2×Aer的系数估计值分别为0.391和0.841；若考虑控制变量，则Exps1-s2×Aer的系数估计值分别为0.193和0.190。因此，服务贸易创新发展试点政策不仅能促进绿色发明专利申请量增长，而且对绿色实用新型专利申请量也有正向影响。

4.调整时间窗口

本文使用的时间窗口为2013—2020年，中国开展服务贸易创新发展试点前后的其他因素可能会影响前文得到的结果，考虑到不同时间样本可能会带来不同的研究结果，因此，进一步将时间窗口调整为2017—2018年和2013—2018年，结果如表8所示。

一是排除中美贸易摩擦给中国绿色创新带来的负面影响。2018年中美贸易增长额达到最高峰，但2019年中美贸易额下降12%，因而这里将中美贸易摩擦带来中美贸易额快速下降的2019年排除在外，结果见列（1）—（4）。可以看到，交互项的估计系数仍显著为正，且通过了1%的显著性检验。因此，在不考虑中美贸易摩擦带来的影响时，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的正向促进作用就已存在。

二是使用中国首次开展服务贸易创新发展试点的前三年和后三年数据，即使用2013—2018年数据来研究开展服务贸易创新发展试点对绿色创新的影响是否显著。可以看到，交互项的系数估计值显著为正，且通过了1%的显著性检验。由此可见，调整时间窗口后，开展服务贸易创新发展试点仍能促进中国绿色创新发展，进一步证明了研究结果的稳健性。

5.改变绿色创新指标

为避免绿色创新不同指标的选取对实证结果的影响，我们使用绿色发明专利申请量与专利申请量之比（Lvfp）代替绿色发明专利申请量，使用绿色实用新型专利申请量与专利申请量之比（Lvsp）代替绿色实用新型专利申请量，使用绿色创新能力与专利申请量之比（Lvspy）代替城市绿色创新能力，检验结果如表9所示。可以看到，Exp×Aer的系数估计值仍显著为正，且通过了1%的显著性检验，再次证实了实证结果的稳健性。

6.异质性分析

（1）服务贸易创新发展试点城市与非试点城市异质性

考虑到中国所有城市分为服务贸易创新发展试点城市和非试点城市，而中国对试点城市与非试点城市的金融支持举措、税收优惠政策等政策支持力度有所差异，因而本研究将中国各城市划分为试点城市和非试点城市分别进行检验，结果如表10（下页）所示。可以看到，服务贸易创新发展试点城市的Exp×Aer系数显著为正，且通过了至少10%的显著性检验。

另外，就非服务贸易创新发展试点城市而言，Exp×Aer系数显著为正，也通过了至少10%的显著性检验。与服务贸易创新发展试点城市不同，若考虑控制变量，Exp×Aer对非服务贸易创新发展试点城市的绿色发明专利申请量的促进作用小于其对绿色实用新型专利申请量的促进作用。这是因为，绿色发明专利具有投放资金多、创新成本高、不能满足更多人群的需要等特征，非服务贸易创新发展试点城市并不侧重于绿色发明专利，而侧重于绿色实用新型专利，因此，Exp×Aer对非服务贸易创新发展试点城市的绿色实用新型专利申请量的促进作用显著大于其对绿色发明专利申请量的促进作用。

（2）人均GDP异质性

表11为人均GDP异质性回归结果。在中国人均GDP高的地区，服务贸易创新发展试点政策能显著促进绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量的增长。无论是考虑控制变量还是不考虑控制变量，中国人均GDP高的地区的服务贸易创新发展试点对发明型绿色技术创新的促进作用大于其对实用新型绿色技术创新的促进作用。在中国人均GDP低的地区，服务贸易创新发展试点政策能显著促进绿色发明专利申请量增长，但对绿色实用新型专利申请量有负向影响。在中国人均GDP低的地区，仅有极少部分城市为服务贸易创新发展试点城市，服务贸易创新发展试点政策仅能促进该地区的绿色发明专利申请量增长。

（三）服务贸易创新发展试点政策影响绿色创新的机制检验

1.服务业开放、创新产出与绿色创新

从创新产出差异视角构建三重差分方程，以研究服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的影响在不同创新产出环境下是否呈现差异性。如果一城市的专利授权量排名全国前15，Pet就為1，否则取值0，在此基础上将“创新产出是否多”的虚拟变量Pet与Exp×Aer构建三重差分模型。从表12可以看到，三重差分项Exp×Aer×Pet的系数估计值显著为正，且通过了显著性检验。与创新产出增长较慢的城市相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在创新产出增长较快的城市相对更大。因此，服务贸易创新发展试点政策确实促进了绿色创新的增长，且服务贸易创新发展试点政策对创新产出增长较快地区的绿色创新的促进效应大于其对创新产出增长较慢地区的绿色创新的促进效应，假设2a得以验证。

2.服务业开放、生产率增长与绿色创新

为进一步研究服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的影响在不同生产率环境下是否表现出差异性，构建交互项Exp×Aer×Pty。如果一城市劳动生产率排名全国前10，Pty就为1，否则取值0。在此基础上，将“劳动生产率是否高”的虚拟变量Pty与Exp×Aer构建三重差分模型。三重差分项Exp×Aer×Pty系数估计值显著为正，且通过了显著性检验。由此可见，服务贸易创新发展试点政策确实促进了绿色创新的增长，且其对生产率增长较快地区的绿色创新的促进效应大于其对生产率增长较慢地区的绿色创新的促进效应，假设2b得以验证。

3.服务业开放、督查激励与绿色创新

为进一步研究服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的影响在不同督查激励环境下是否表现出差异性，构建交互项Exp×Aer×Poly。如果一城市受到督查激励（即该城市在《国务院办公厅关于对2020年落实有关重大政策措施真抓实干成效明显地方予以督查激励的通报》中取得明显成效并获得督查激励），Poly就为1，否则取值0。在此基础上，将“是否受到督查激励”的虚拟变量Poly与Exp×Aer构建三重差分模型。三重差分项Exp×Aer×Poly系数估计值显著为正，且通过1%的显著性检验（见表13）。由此可见，服务贸易创新发展试点政策对受到督查激励的地区的绿色创新的促进效应大于其对未受到督查激励的地区的绿色创新的促进效应，假设2c得以验证。

四、服务贸易创新发展试点对绿色创新的间接效应影响

从表14（下页）中的LM检验结果可以看到，空间误差模型和空间滞后模型的P值均通过了1%的显著性检验，因此，在1%的水平上拒绝不存在空间误差项和不存在空间滞后项的原假设，可以选择SEM和SAR相结合的SDM模型。Wald-test检验和LR检验结果显著拒绝原假设，因此，SDM模型既不能退化为SAR模型，也不能退化为SEM模型。Hausman检验结果表明，应选择固定效应模型。由双固定效应检验结果可知，绿色创新模型中既存在地区固定效应，又存在时间固定效应，因而绿色创新模型选择双固定效应模型。

可使用SDM模型和经济权重矩阵来研究服务贸易创新发展试点政策对中国绿色创新所产生的空间溢出效应，SDM估计结果如表15（下页）所示。由空间杜宾模型回归结果可知，是否为服务贸易创新发展试点城市与时间虚拟变量的交互项的系数显著为正，通过了1%的显著性检验。因此，服务贸易创新发展存在空间依赖性，服务贸易创新发展试点政策能促进该城市的绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量增长。

是否为服务贸易创新发展试点城市与时间虚拟变量的交互项的空间滞后项系数估计值显著为正，因此，服务贸易创新发展试点政策对周边城市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具有正向影响。从控制变量的空间滞后项系数来看，各城市人力资本、财政支出对周边城市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具有正向影响，但各城市产业结构高度化对周边城市的绿色创新具有负向影响。

从被解释变量滞后项来看，绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力的一阶滞后项分别为1.146、1.114和1.128。这表明，往期绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力增长1%，会使得当期绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力分别增长1.146%、1.114%和1.128%，因此，往期绿色创新能促进当期绿色创新增长。

从rho值来看，本地区绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力能显著促进临近地区绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力增长。

通过分解双重差分空间溢出效应可发现①，是否为服务贸易创新发展试点城市与时间虚拟变量的交互项的直接效应、间接效应和总效应均为正，且通过了1%的显著性检验。因此，本城市服务贸易创新发展试点不仅对该城市绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力具有正向影响，而且对其他城市绿色实用新型专利申请量、绿色发明专利申请量和绿色创新能力具有正向影响。各城市人力资本、财政支出对本城市和其他城市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均有正向影响，产业结构高度化对本城市和其他城市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均有负向影响。

五、结论与政策建议

围绕2016年服务贸易创新发展试点政策，采用双重差分法、三重差分法和2013—2020年中国292个地级市的统计数据，研究了服务贸易创新发展试点政策对中国绿色创新的影响，结果发现：第一，服务贸易创新发展试点政策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，也能提升中国绿色创新能力。第二，将中国各城市划分为试点城市和非试点城市并分别进行异质性分析发现，服务贸易创新发展试点政策对非服务贸易创新发展试点城市的绿色发明专利申请量的促进作用小于其对绿色实用新型专利申请量的促进作用。第三，与创新产出增长较慢的城市相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在创新产出增长较快的城市相对更大；服务贸易创新发展试点政策对生产率增长较快地区的绿色创新的促进效应大于其对生产率增长较慢地区的绿色创新的促进作用；与未受到督查激励的城市相比，服务贸易创新发展试点政策对绿色创新的促进作用在受到督查激励的城市相对更大。

基于上述结论，提出如下建议：

第一，进一步發挥服务贸易创新发展试点政策对创新产出的促进作用。减少政府对市场的微观干预，充分发挥市场配置资源的作用，不断完善法律约束机制。可以通过发挥市场的作用、推动进出口贸易转型升级、提升R&D经费支出占比、提高国民素质、推动金融市场化及外资占比来正向调节对外贸易对技术创新能力的影响。同时，通过大力发展绿色低碳产业和实施“双碳”战略来强化科技创新的推动作用，大力发挥绿色低碳技术对实现“双碳”目标的重要助推作用。

第二，进一步发挥服务贸易创新发展试点政策对生产率增长的促进作用。不断提升技术水平和生产率，通过提升劳动生产率来促进中国全球价值链地位指数的增长。政府应制定政策引导企业将生产效率与环境目标相结合，不断提升绿色创新的经济效应，这样能促使企业提高生产效率，并采取绿色创新行为。应制定完善相关政策，推动企业主动实施绿色创新相关措施，提高绿色产品的利用率。

第三，进一步发挥督查激励对绿色创新的促进作用。不断完善现有的环境督查体系，使企业牢固树立绿色发展理念，通过环保督查来促进绿色创新与环境保护相融合。各地要加快构建绿色技术创新体系，制定政策减少污染物排放，对考评为“合格”的企业给予奖励，使其继续享受支持绿色创新的各项优惠政策；对考评为“不合格”的企业给予惩罚，并终止其享受优惠政策。各地区对绿色创新要按月督查，强化规划引领，补齐环境基础设施短板，全面提升绿色竞争力。各地区也要提档升级网格化监测监管体系，完善生态环境损害赔偿制度，推动生态环境损害赔偿制度落地见效。

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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