姚战琪
（中国社会科学院 财经战略研究院，北京 100028）
《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：“推动煤炭等化石能源清洁高效利用，推进钢铁、石化、建材等行业绿色化改造”“展望2035年，广泛形成绿色生产生活方式，碳排放达峰后稳中有降，生态环境根本好转，美丽中国建设目标基本实现”。党的二十大报告提出了“强化企业科技创新主体地位”“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。可见，绿色创新是引领发展的第一动力。当前，中国科技服务业快速增长。2014年10月，国务院发布的《关于加快科技服务业发展的若干意见》将科技服务业分为九大类别，并提出了“到2020年，基本形成覆盖科技创新全链条的科技服务体系，科技服务业产业规模达到8万亿元”的战略目标。于是，在2015年月，科技部正式公布《科技部办公厅关于公布首批科技服务业区域试点名单的通知》，确立了25个区域为科技服务业试点区域，并在方案中提出，打造科技服务生态系统，提升科技创新水平。因此，科技服务业是推动绿色创新的重要方法之一。通过大力发展科技服务业，深入推进科技服务业区域试点，以推动中国绿色创新能力不断提升，具有重要的理论意义和现实价值。
总体来说，目前关于科技服务业区域试点与绿色创新的研究存在四点不足：第一，没有以科技服务业区域试点作为政策冲击来研究科技服务业对绿色创新影响的文献，多数文献研究科技服务业对区域创新的直接影响和间接影响。当前学术界主要关注科技服务业对企业创新能力的影响，仍缺少来自中国科技服务业区域试点影响绿色创新的经验证据。第二，没有使用倾向得分匹配和双重差分方法（PSM－DID）来研究科技服务业区域试点对绿色创新的影响。第三，没有研究中国不同地区科技服务业区域试点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。第四，忽略了科技服务业区域试点对绿色创新的影响在新型基础设施投资规模较大的城市和新型基础设施投资规模较小的城市、在科技研发人数较多的城市和科技研发人数较少的城市、在财政科技支出较多的城市和财政科技支出较少的城市等不同类型城市表现出系统差异。
当前，大多数研究停留在科技服务业的模式创新及其效率评估阶段，本文使用双重差分法研究科技服务业区域试点政策能否推动绿色创新，并提出相关政策建议。研究了科技服务业区域试点对绿色创新的影响，拓展了科技服务业区域试点和绿色创新两方面的研究。本文也使用三重差分法研究了科技服务业区域试点对绿色创新的影响在新型基础设施投资规模较大的城市和新型基础设施投资规模较小的城市、在科技研发人数较多的城市和科技研发人数较少的城市、在财政科技支出较多的城市和财政科技支出较少的城市等不同类型城市是否表现出系统差异。
本文从科技服务业区域试点政策对绿色创新的影响机理角度研究科技服务业区域试点政策能否促进绿色创新。技术变革对于促进绿色创新至关重要，技术变革不但要创造新技术，而且要更广泛地部署和发展绿色技术。具体而言，技术创新能降低各种类型的环境保护成本，从而促进绿色增长［1］。当前，中国科技服务业仍处于发展初期，中国仍存在市场机制和市场体系不健全、缺乏复合型人才、知名品牌较少等问题。科技服务业区域试点城市是中国快速提升科技服务业竞争力和解决生态环境问题的先试先行者，为了提高创新活动效率，各试点城市对科技服务业示范机构的认定范围和示范条件进行了严格限制，随着中国科技服务业的快速发展，科技服务业区域试点名单不断增加，由首批科技服务业区域试点名单中的25个试点区域增长到第二批科技服务业区域试点名单中的40个。基于以上分析，提出以下假设：
假设1：与科技服务业占比较低的地区相比，对科技服务业占比较高的地区而言，科技服务业区域试点政策能激发和促进该地区企业绿色创新行为。
在双重差分模型基础上，通过增加“是否为科技人才较多的城市”虚拟变量来构建三重差分模型。中国各地区的科技人才的数量存在显著差异，科技人才较多的城市会由于创新效率高而发挥其科技人才优势，从而促进绿色创新。与之形成鲜明对比的是，对于科技人才较少以及科技人才数量占比较小的城市而言，其创新效率较低，从而不利于绿色创新。另外，科技人才较多的城市能够发挥自身显著的比较优势，从而获得更多的财政支持和政策激励，从而有利于该城市绿色创新效率提升，而科技人才较少的城市的财政投入也较少，从而不能提升该城市的绿色创新效率。
科技服务业区域试点政策主要针对的是中国科技服务业龙头骨干机构，会对科技服务业企业的经营活动起到推动作用。在分析科技服务业区域试点政策对绿色创新的影响机理时不能忽视新型基础设施投资规模的影响。中国大力推进新型基础设施建设，如果将中国智慧城市试点视为新型基础设施投资的一项准自然实验，就会发现，中国智慧城市试点能促进中国绿色实用新型专利申请数量和绿色发明专利申请数量增长［2］，所以，智慧城市建设能促进中国绿色技术创新的数量增长和绿色技术创新的质量提升。
财政科技支出与绿色创新紧密关联，分析科技服务业区域试点政策对绿色创新的影响机理不能忽略财政科技支出的影响。中国通过实施税收优惠政策等方式支持企业开展科技创新活动，促进更多的中小企业开展技术创新活动，优化科技投入方式，采取设立政府投资基金等方式支持企业绿色创新活动［3］。如果用各地公共财政支出中的财政科学技术支出规模和财政性教育经费投入规模来测算地方财政科教支出，就会发现，不但财政科学技术支出规模对中国各地绿色创新有正向影响，财政性教育经费投入规模也对各地绿色创新有正向影响［4］。因此，提出以下假设：
假设2a：与新型基础设施投资较少的地区相比，科技服务业区域试点政策对绿色创新的促进作用在新型基础设施投资较多的地区相对更大。
假设2b：与科技人才较少的地区相比，科技服务业区域试点政策对绿色创新的促进作用在科技人才较多的地区相对更大。
假设2c：与财政科技支出较少的地区相比，科技服务业区域试点政策对绿色创新的促进作用在财政科技支出较多的地区相对更大。
（一）样本选取与数据来源
为考察科技服务业区域试点政策如何影响中国绿色创新，本文围绕2015年中国科技服务业区域试点名单正式公布这一自然试验，选取2013—2020年中国292个地级市作为研究对象。绿色发明专利申请量度量和绿色实用新型专利申请量来自国家专利统计局，大学生毕业人数、外商直接投资额、二产占比、劳动生产率、财政支出来自CEIC数据库、中经网数据库、Wind数据库。
（二）变量定义及描述性统计
被解释变量。考虑数据的可获得性，使用绿色发明专利申请量度量发明型绿色技术创新（Grin），使用绿色实用新型专利申请量度量实用新型绿色技术创新（Grpr），参考蔡玲和汪萍（2022）的方法［5］，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（Grfi）。
解释变量。Tr为分组虚拟变量，Aft为时间虚拟变量。
控制变量包括大学生毕业人数（Grad）、外商直接投资额（Lnfdi）、二产占比（Seper）、劳动生产率（Lap）、财政支出占比（Caip）。
另外，为了检验科技服务业区域试点政策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，本文引入各城市新型基础设施投资规模是否大、科技人才数量是否多、财政科技支出规模是否大等虚拟变量。
（三）模型构建
首先，为了研究科技服务业区域试点政策对绿色创新的影响，本文以2015年进入首批科技服务业试点区域名单的城市为实验组，未进入的城市为对照组，构建双重差分模型如下：
Y为被解释变量，包括Grin、Grpr、Grfi，Grin为绿色发明专利申请量，Grpr为绿色实用新型专利申请量，Grfi为绿色创新能力，Control为控制变量集合。μi为个体固定效应，λt为年份固定效应，εit为随机误差项。
2015年4月13日科技部办公厅正式发布《科技部办公厅关于公布首批科技服务业区域试点名单的通知》，将2015年首批25家科技服务业试点区域作为实验组，非试点城市作为对照组①实验组包括北京、上海张江、武汉东湖、深圳南山片区、天津滨海、青岛、西安、成都、苏州、广州、长沙、沈阳、合肥、大连、郑州、重庆、济南、绵阳、哈尔滨、石家庄、杨凌农业、保定、兰州、马鞍山、白银，对照组样本为其他267个城市。。Tr为分组虚拟变量，实验组城市取值1，对照组城市取值0。Aft为指示变量，当样本观测值发生在2015年科技部公布首批科技服务业试点区域名单之后，则该值为1，表明在时间节点2015年之后首批科技服务业区域试点政策已经实施；
否则取值0，表明首批科技服务业区域试点政策尚未实施。
其次，为了进一步探索首批科技服务业区域试点影响各城市绿色创新的作用机理，从各城市新型基础设施投资、科技人才、财政科技支出的差异性切入，构建三重差分模型来研究首批科技服务业区域试点对绿色创新的影响是否表现出差异性。分别根据各城市固定电话用户数、科研研发人数和财政科技支出从低到高的排序形成对照组和实验组，从而形成新型基础设施投资是否多、科技研发人数是否多、财政科技支出规模是否大的虚拟变量。
加入新型基础设施投资是否多（Nin）的DDD模型：
加入科技人才数量是否多（Tepe）的DDD模型：
加入财政科技支出规模是否大（Expe）的DDD模型：
（一）科技服务业区域试点对绿色创新的影响
本文根据2013—2020年样本数据得到的各年的平衡性检验结果来分析倾向得分匹配情况，借鉴陈强（2014）的做法［6］，将大学生毕业人数、外商直接投资额、二产占比、劳动生产率、财政支出占比作为匹配使用的协变量。
进一步使用PSM－DID方法研究首批科技服务业区域试点对绿色创新的影响。从表1可看到，在列（1）－列（6），Tr×Aft的系数估计值均显著为正，并至少通过了10%的显著性检验，表明科技服务业区域试点政策能促进绿色创新，因此PSM－DID模型估计结果是稳健的。假设1得到验证。从控制变量的系数估计值来看，各城市劳动生产率的系数估计值为正，并通过了1%的显著性检验，因此各城市劳动生产率不但能促进发明型绿色技术创新、实用新型绿色技术创新，也能提升绿色创新能力。但大学生毕业人数、外商直接投资额、二产占比、财政支出占比变量的系数估计值未通过10%的显著性检验。
表1 PSM－DID模型估计结果
（二）稳健性检验
1.安慰剂检验
为了使得DID估计结果更具稳健性，使用安慰剂检验来验证虚构首批科技服务业区域试点名单公布时间对中国绿色创新的影响，本文把实施首批科技服务业区域试点名单公布的时间向前推移到2013年，验证检验结果是否出现偏误，结果见表2。可看到，将国家公布首批科技服务业区域试点名单公布的时间向前推移两年后，虚构的时间虚拟变量（Year2013）与分组虚拟变量交互项的估计系数不显著，因此，不可测因素不会影响首批科技服务业区域试点有利于促进绿色创新的发展这一结果。
表2 安慰剂检验
2.改变绿色创新指标
绿色创新有很多测算方法，我们使用绿色创新的不同测度方法进行稳健性检验，即使用其他方法来替代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，具体使用绿色发明专利申请量、绿色实用新型专利申请量、绿色创新能力分别与专利申请量之比来代替被解释变量，研究结果见表3。可看到，在考虑控制变量和不考虑控制变量情形下，Tr×Aft的系数估计值都显著为正，并通过了1%的显著性检验。
表3 改变绿色创新指标
3.异质性分析
（1）地区异质性
中国地区差异大，将中国292个城市样本分为东部、中部和西部地区，在控制年份效应和个体效应后，东部地区城市和中部地区城市的科技服务业试点对绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量均有正向影响（见表4），其中，东部地区科技服务业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，而中部地区科技服务业试点对绿色实用新型专利申请量的促进作用大于其对绿色发明专利申请量的促进作用，西部地区科技服务业试点对绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量具有负向影响。这是因为东部地区经济具备较好的发展基础，绿色创新效率高于其他地区，该地区科技服务业试点对用绿色发明专利申请量来衡量的发明型绿色技术创新的促进作用更显著［7］。与发明型绿色技术创新相比，实用新型绿色技术创新具有以下特点：投放资金少、创新成本低、能满足更多人群的需要，因此中部地区企业更倾向于实用新型绿色技术创新活动，该地区科技服务业试点就能显著促进用绿色实用新型专利申请量来衡量的实用新型绿色技术创新增长。
表4 地区异质性回归
（2）行政级别异质性
表5（见下页）为行政级别异质性回归结果。研究发现，省会城市的科技服务业区域试点对绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量都具有显著的促进作用；
对非省会城市的回归结果发现，非省会城市的科技服务业区域试点不但能促进绿色实用新型专利申请量增长，也能促进绿色发明专利申请量增长。无论是考虑控制变量还是不考虑控制变量，省会城市的科技服务业区域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，而非省会城市的科技服务业区域试点对实用新型绿色技术创新的促进作用大于其对发明型绿色技术创新的促进作用。
表5 行政级别异质性回归
（3）科教水平异质性
各地区差异明显，各城市不能盲目提升绿色创新效率，科教水平高和科研基础好的地区的绿色创新效率较高，而科教水平低和科研基础差的地区的绿色创新效率会较低。余淑均、李雪松、彭哲远（2017）也认为，科教水平对中国绿色创新效率具有促进作用［8］，并通过了10%的显著性检验。本文根据是否有211工程学校将各城市分为科教水平高和科教水平低两组，检验结果见下页表6。可看到，在科教水平高的地区，无论考虑控制变量还是不考虑控制变量，科技服务业区域试点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增长，并均通过了至少5%的显著性检验，科技服务业区域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；
在科教水平低的地区，科技服务业区域试点也能显著提升绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量，科技服务业区域试点对绿色实用新型专利申请量的促进作用大于其对绿色发明专利申请量的促进作用。
表6 科技水平异质性回归
（三）科技服务业区域试点影响绿色创新的机制检验
为了进一步探究科技服务业区域试点对绿色创新的作用机理，本文从新型基础设施投资、科技人才和科技支出角度，运用三重差分法进一步研究科技服务业区域试点对绿色创新的影响是否表现出差异性。
1.科技服务业、新型基础设施投资与绿色创新
本文从新型基础设施投资差异角度构造三重差分模型，来研究科技服务业区域试点对绿色创新的影响在不同的新型基础设施投资环境下是否表现出差异性。使用“固定电话用户数”构造“新型基础设施投资是否多”虚拟变量Nin，根据各城市固定电话用户数从少到多的排序形成对照组和实验组，将固定电话用户数落在后1／3的地区作为对照组，将落在前1／3的地区作为实验组，在此基础上将“新型基础设施投资是否多”虚拟变量Nin与Tr*Aft构造三重差分模型。从下页表7可看到，三重差分项Tr×Aft×Nin显著为正，通过了1%的显著性检验。因此，与新型基础设施投资较小的城市相比，科技服务业区域试点对绿色创新的促进作用在新型基础设施投资较多的城市相对更大。假设2a得到验证。
表7 三重差分检验结果：基于新型基础设施投资和科技人才视角
2.科技服务业、科技人才与绿色创新
从科技人才数量角度构造三重差分模型，来研究科技服务业区域试点对绿色创新的影响在不同科技人才数量的情形下是否表现出差异性。根据各城市科技人才数量从低到高的排序形成对照组和实验组，将研发人数落在后1／2的地区作为对照组，将落在前1／2的地区作为实验组，在此基础上将“科技人才数量是否多”虚拟变量Tepe与Tr×Aft构造三重差分模型。三重差分项Tr×Aft×Tepe显著为正，通过了1%的显著性检验，Aft×Tepe回归系数也显著为正。因此，与科技人才数量较少的城市相比，科技服务业区域试点对绿色创新的促进作用在科技人才数量较多的城市相对更大。假设2b得到验证。
3.科技服务业、财政科技支出与绿色创新
为了验证假设2c，从财政科技支出角度构造三重差分模型，来研究科技服务业区域试点对绿色创新的影响在不同财政科技支出的情形下是否表现出差异性。将地级市的财政科技支出规模落在后1／2的地区作为对照组，将落在前1／2的地区作为实验组，在此基础上将“财政科技支出规模是否较大”虚拟变量Expe与Tr×Aft构造三重差分模型。三重差分项Tr×Aft×Expe显著为正，通过了1%的显著性检验。Aft×Expe回归系数也显著为正（下页表8）。与财政科技支出规模较少的城市相比，科技服务业区域试点对绿色创新的促进作用在财政科技支出较多的城市相对更大。假设2c得到验证。
表8 三重差分检验结果：基于财政科技支出视角
本文利用中国科技服务业区域试点方案，采用三重差分法和2013—2020年全国292个地级市统计数据，识别了科技服务业试点对绿色创新的影响。研究结果表明：（1）不但科技服务业试点对发明型绿色技术创新有正向影响，对实用新型绿色技术创新也有正向影响，并能促进各城市绿色创新能力不断提升。（2）与新型基础设施投资较少的城市相比，科技服务业区域试点对绿色创新的促进作用在新型基础设施投资较多的城市相对更大。（3）与科技人才数量较少的城市相比，科技服务业区域试点对绿色创新的促进作用在科技人才数量较多的城市相对更大。（4）与财政科技支出规模较少的城市相比，科技服务业区域试点对绿色创新的促进作用在财政科技支出较多的城市相对更大。
科技服务业试点能通过促进新型基础设施投资来提升绿色创新效率，因此应进一步发挥科技服务业试点对新型基础设施投资的促进作用，进一步加大新型基础设施投资力度，推动信息传输、软件和信息技术服务业、金融业、科学研究和技术服务业等科技服务业的基础设施建设，推动通信网络基础设施、新技术基础设施、算力基础设施建设。另外，科技服务业试点也能通过促进财政科技支出来提升绿色创新效率，因此应进一步发挥科技服务业试点对财政科技支出的促进作用。进一步加大财政对科技支出和提升绿色创新效率的支持力度，只要财政科技支出增长和效率提升，就能发挥科技服务业试点对绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量的促进作用。最后，西部地区应该培育出更多的符合条件的某个区作为主体试点，大力发展西部地区科技服务业，不断提高西部地区科技创新水平，改变西部地区创新资源过度集聚在省会城市的事实，要不断提高开放程度，提高科技创新水平。
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