地级市创新型城市绿色发展效率测算外部性与提升路径：绿色全要素生产率技术效率进步指数经济发展水平文明程度环境规制产业结构

时间跨度

2006-2019年

数据范围

地级市

指标说明

绿色全要素生产率测算指标体系

绿色全要素生产率测算指标体系

年份? ? ? ? 城市? ? ? ? 城市代码? ? ? ? 所属省份? ? ? ? 所属省份代码? ? ? ? 绿色全要素生产率? ? ? ? 绿色技术效率指数? ? ? ? 绿色技术进步指数? ? ? ? 政策虚拟变量? ? ? ? 经济发展水平? ? ? ? 文明程度? ? ? ? 环境规制? ? ? ? 技术水平? ? ? ? 地方财政? ? ? ? 产业结构

参考文献

张杰,范雨婷. 创新型城市绿色发展：效率测算、外部性与提升路径 [J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33 (02): 102-112.

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摘要

【摘要】绿色发展是新发展理念的重要方面，创新是驱动绿色发展的重要支撑。该研究基于2006—2019年共277座城市的面板数据，采用EBM-GLM模型计算绿色全要素生产率，并将其分解为绿色技术进步和绿色技术效率，运用多时期双重差分模型检验创新型试点城市政策能够促进绿色发展。进一步从城市网络外部性视角，运用空间双重差分（SDID）模型分析创新型城市试点政策对城市绿色发展的溢出效应，并探究创新型城市试点政策对城市减排降污、促进绿色发展的作用机制。研究结果表明：①创新型城市试点建设能够显著提高城市绿色发展水平，降低污染排放量。②进一步地，创新型城市建设能显著促进城市绿色技术进步，而对城市绿色技术效率的促进作用并不显著。③由于城市网络外部性的存在，创新型试点城市建设会对邻近城市的绿色发展水平产生负向的溢出效应。更进一步地，在城市网络外部性的影响下，这种负向溢出效应主要作用于邻近城市的绿色技术进步上，对邻近城市绿色技术效率的溢出效应不显著。④创新型试点城市建设通过提高科技水平、提升财政支持力度以及推动产业结构升级显著提升城市绿色发展水平。推动创新型城市绿色发展，应重视城市网络外部性的作用，加强不同的绿色发展传导路径的协调，构建创新型城市绿色发展体系。

【关键词】创新型城市；城市网络外部性；绿色全要素生产率；EBM-GLM模型；空间DID模型

一、文章贡献

1、从城市网络外部性角度，将空间单元纳入政策评估的框架，利用 SDID 模型并在网络外部性视角下重新评估创新型城市和绿色发展效果，回应创新型城市绿色发展中的城市网络外部性问题的学术关切。

2、采用空间计量模型衡量创新型城市促进城市绿色发展的空间溢出作用，扩展城市创新研究视野。

3、采用EBM-GML模型测度绿色全要素生产率（GTFP）并分解为绿色技术效率和绿色技术进步，进一步分析创新型城市促进城市绿色发展细分路径和缘由，丰富城市创新和绿色发展的研究成果。

二、理论分析与假设

1、创新型城市对城市绿色发展的影响

创新型城市对城市绿色发展的影响主要体现在以下三方面：第一，创新具有成本效应。新技术的运用节约了产品生产成本。大多产品的产业链并非仅存在城市内部，还包括了交通便利、距离较近或市场较近的其他城市。因此，创新所形成的这种成本节约效应还可能减少其他城市的能源消耗。第二，创新具有集聚效应。创新型城市通过政策支持投入大量的财政资金和优惠条件吸引人才和企业到本地集聚发展，生产要素的流动也容易受到其他城市影响。第三，创新型城市具有倒逼效应。创新型城市通过政策引导，明确特色优势和重点领域，能够充分突出和发挥城市比较优势，倒逼落后产业和错配产业的退出，提高资源配置效率，促进城市绿色发展。由于产业链各环节间的联系，企业进入的区位会选择在空间上具有比较优势的区域，从而主动或被动影响周边其他城市的绿色发展水平。基于以上理论分析，该研究提出如下假设。

假设1：创新型城市建设能够推动本城市绿色发展。

假设2：创新型城市建设具有空间效应，能够通过城市网络外部性影响周边城市的绿色发展水平。

2、创新型城市促进绿色发展的机制

该研究认为，创新型城市促进绿色发展的机制主要有三种路径。第一，技术效应。对于非创新驱动的城市来说，经济发展容易形成“高消耗资源-低价值产出”的因果循环，使非创新驱动的城市长期中形成了“路径依赖”，以至于城市发展方式被“锁定”。相反，在环境规制的压力下，创新驱动的城市更有能力打破这种“路径依赖”和“锁定效应”。第二，财政效应。非创新驱动的城市容易产生资源消耗和环境污染的发展特征，需要政府实施区域导向性的创新政策进行引导。政府财政支持能够强化企业的主体作用，吸引科技人才流动和集聚。创新型城市财政效应的“高配置”能够进一步地提高资源配置效率，促进城市的绿色生产技术、环境保护和污染防治技术的提升和推广。第三，结构效应。一方面，大量的人力资本、科技创新企业等集聚促使科技含量较高、能源消耗较低的产品不断涌现并持续更新换代，推动初始产业结构调整和升级，促进全产业链绿色水平的提高。另一方面，对试点城市的具体考核指标，迫使地方政府优先将更多的财政资金投入到支持创新人才和企业上，也会倒逼落后产能退出和革新。基于以上理论分析，该研究提出如下假设。

假设3：创新型城市建设通过技术效应、财政效应和结构效应提高城市绿色发展水平。

三、研究设计

1、实证模型的构建和空间溢出效应分解

由于创新型试点城市并非同一年份统一批准，因此该模型也称多期 DID 模型。对于多期的面板数据，模型设定为：

当考虑到创新型试点政策的空间相关性以及溢出效应时，SUTVA 假设就不再成立。因变量的空间滞后项以及随机冲击所造成的误差项变化。因此，该研究构建双重差分空间杜宾模型（DID-SDM）：

2、数据和变量说明

该研究使用 2006—2019年 277座城市的平衡面板数据进行实证分析。数据主要来自《中国城市统计年鉴》，其中的缺失值参考 Wind 数据库、EPS 数据库以及各省份公布的统计年鉴、经济社会统计公报、各地市政府网站等进行搜集补充。对于极个别仍然缺失的数据采用插值法补齐，最终形成平衡面板数据。

2.1 被解释变量

被解释变量为城市绿色发展水平。该研究基于效率视角来衡量城市绿色发展水平，从投入产出的角度测度绿色全要素生产率（GTFP）来表征城市绿色发展水平。

2.2 解释变量

该研究的核心解释变量为模型中的。中国第一座创新型试点城市设立时间为 2008年，故将 2005—2007年作为创新型试点城市政策实验前的时间窗口，2008—2019 年为实验期；被批准为创新型试点城市所组成的样本为实验组，其他城市则为对照组。在样本期内，被批准为创新型试点城市的地级市自被批准当年开始，被赋值为1，即= 1，被批准前 = 0；其他非创新型试点城市的赋值均为 0，即 = 0。该研究最终选取 76座创新型试点城市样本作为实验组样本，201座城市为对照组样本。

2.3 控制变量

其他影响城市绿色发展水平的因素为该研究的控制变量，结合现有研究，该研究选取的控制变量主要包括：①经济发展水平（ln pgdp）。以人均GDP的自然对数作为城市经济发展水平的代理变量。②文明程度（ln cult）。以城市年度教育支出的自然对数作为教育水平的代理变量。③环境规制（ln envir）。以公共汽车载客量的自然对数作为环境规制的代理变量。

2.4 中介变量

该研究的中介变量分别是技术水平（ln sci）、地方财政（ln fina）和产业结构（ln indus）。其中，技术水平采用年度科学支出的自然对数作为代理变量；财政支出的自然对数作为地方财政的代理变量；第二产业增加值占产业增加值比重的自然对数作为产业结构的代理变量。

2.5 权重矩阵

该研究构建的空间权重矩阵为反地理距离矩阵和经济距离矩阵。反地理距离权重矩阵主要是根据城市i 和城市 j 之间的欧几里得距离取倒数得到；经济距离矩阵衡量的是城市i和城市j之间的GDP差距。两种空间权重矩阵的对角线均为0。

表2为变量的描述性统计。

四、实证结果与稳健性检验

1、平行趋势检验

该研究借鉴 Beck 等的事件研究法，构建平行趋势检验模型，如式（3）：

图1为创新型试点城市实施前后的回归系数变动情况，横轴为正值代表政策实施之后，负值代表政策实施之前，0代表基期。由图1可知，样本满足平行趋势检验。在政策实施后第 1 期到第 6期政策效果越来越明显，之后开始下降，政策实施后的第6期为政策效果的一个效果峰值。这说明，创新型试点城市政策效果经历了一个先变大后变小的过程。

2、回归结果分析

2.1 基准回归（多时点DID）

该研究采用经典 DID 模型估计结果作为基准回归结果（表 3）。主要被解释变量绿色全要素生产率（GTFP）的分解变量绿色技术进步指数（GTC）的政策效应系数为正且显著，这说明创新型试点城市建设提高了城市绿色技术进步程度。但是模型（1）—模型（4）则存在较大的偏误，导致经典 DID 回归结果并不稳健。其原因有二：一是主要的被解释变量 GTFP 的政策效应系数为正，表明创新型试点城市显著提高了城市的绿色发展水平，但是由于遗漏变量问题导致估计偏误。二是 GTFP 的分解变量 GEC（绿色技术效率指数）在模型（3）中不加入控制变量的情况下政策效应系数为负且不显著，在模型（4）中加入控制变量并采用个体和时间双固定效应的情况下，政策效应则为正，但不显著。这说明了遗漏变量偏误的存在导致经典DID回归结果并不准确。

2.2 基于城市网络外部性的SDID再估计

该研究采用Moran’s I指数检验城市绿色发展水平是否存在空间效应（表4），2006—2012年的城市绿色发展水平基本不显著，2013—2019 年城市绿色发展水平的Moran’s I指数均显著，且总体上呈现逐年递增的趋势，基本可以说明城市绿色发展水平具有空间相关性。

将反地理距离矩阵纳入双重差分空间杜宾模型中，回归结果见表 5。可以看出 SDID 模型回归结果基本一致，相比于经典DID回归结果更加稳健。因此，该研究基于SDID回归结果进行分析。创新型试点城市政策对GTFP 的影响主要来源于两个方面：一是创新型试点城市政策对绿色发展水平存在正的直接效应。二是创新型试点城市政策对绿色发展水平存在负的溢出效应。更进一步地，在创新型试点城市建设促进绿色发展的作用中，该试点政策主要促进了城市绿色技术进步，对城市绿色技术效率的提高并不显著。表 5模型（6），创新型试点城市政策对绿色技术进步的影响主要体现在两方面：一是创新型试点政策对绿色技术进步正的直接效应。二是创新型试点城市对绿色技术进步的负的溢出效应。

3、影响机制检验

该研究根据 Zhao 等的研究，进一步构建中介效应模型分析政策作用机理，如式（3）—式（5）。

GTFP的机制检验结果见表6，列（1）、列（3）、列（5）为公式（4）的估计结果。中介变量科技水平（ln sci）的政策虚拟变量的系数显著为正，中介变量地方财政支出（ln fina）的政策虚拟变量系数显著为正，中介变量产业结构（ln indus）的政策虚拟变量系数显著为负。这意味着，创新型试点城市建设能够显著提高城市的科学技术水平和城市财政支出，降低第二产业增加值占三次产业增加值的比重。

4、稳健性检验

该论文重新构建基于经济距离的空间权重矩阵，进一步检验在城市网络外部性的情况下创新型试点城市对城市绿色发展的影响（表 7）。对比表 5 和表 7 的回归结果基本一致，再次证明了回归结果的稳健性。

五、结论与启示

城市绿色发展是贯彻和践行新发展理念的重要方面，提高城市绿色发展水平是推动绿色生态体系的重要一环。而创新是城市绿色发展的长久驱动力。该论文基于 2006—2019 年城市统计年鉴数据，将国家创新型试点城市作为一次准自然实验，从城市网络外部性视角，运用空间DID的方法评估创新型试点城市对城市绿色全要素生产率的影响，更进一步深入探究其内在的作用机制。主要结论如下：①创新型试点城市建设能够显著提高城市绿色发展水平。②采用 EBM-GLM 模型对绿色全要素生产率分解，得出创新型试点城市建设能显著促进城市绿色技术进步，而对城市绿色技术效率的提升作用并不显著。经过平行趋势检验、空间相关性检验、更换地理空间矩阵等一系列稳健性检验后，上述结论仍成立。③由于城市网络外部性的存在，创新型试点城市建设会对邻近城市的绿色发展水平产生负向的溢出效应，更进一步地，这种负向溢出效应主要体现在邻近城市的绿色技术进步方面，对邻近城市绿色技术效率的溢出效应不显著。④创新型试点城市建设通过提高科技水平、提升财政支持力度以及推动产业结构升级显著提升城市绿色发展水平。

基于研究结论，对中国创新型试点城市建设和城市绿色发展的启示如下：①加大创新型试点城市的科技研发力度，引进科技型人才，促进研发要素在创新型试点城市的集聚和绿色技术研发，以此推动绿色科技进步。②合理规划设立创新型试点城市，在东中西部均衡规划和扶持具有创新潜力的城市，促进区域创新协调、协同发展。③重视和激发非创新型试点城市的创新潜力，控制创新型试点城市实现绿色发展对临近非试点城市的负外部性，加大对非创新型试点城市的生态环境检测、保护和监督，进一步完善创新型试点城市考核指标和监督机制。④多渠道开拓试点城市促进绿色发展的路径，构建完备的城市绿色创新体系，全面发挥试点政策的绿色效应。⑤高效利用城市财政支出，构建创新型城市绿色技术创新的多元化财政支出体系。⑥营造良好的城市绿色创新环境。⑦不同城市的发展状况不同，学习借鉴创新型城市绿色发展的经验的同时也要考虑自身的发展情况，一城一策，因地制宜。

时间跨度

2006-2019年

数据范围

地级市

指标说明

绿色全要素生产率测算指标体系

参考文献

张杰,范雨婷. 创新型城市绿色发展：效率测算、外部性与提升路径 [J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33 (02): 102-112.

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摘要

【摘要】绿色发展是新发展理念的重要方面，创新是驱动绿色发展的重要支撑。该研究基于2006—2019年共277座城市的面板数据，采用EBM-GLM模型计算绿色全要素生产率，并将其分解为绿色技术进步和绿色技术效率，运用多时期双重差分模型检验创新型试点城市政策能够促进绿色发展。进一步从城市网络外部性视角，运用空间双重差分（SDID）模型分析创新型城市试点政策对城市绿色发展的溢出效应，并探究创新型城市试点政策对城市减排降污、促进绿色发展的作用机制。研究结果表明：①创新型城市试点建设能够显著提高城市绿色发展水平，降低污染排放量。②进一步地，创新型城市建设能显著促进城市绿色技术进步，而对城市绿色技术效率的促进作用并不显著。③由于城市网络外部性的存在，创新型试点城市建设会对邻近城市的绿色发展水平产生负向的溢出效应。更进一步地，在城市网络外部性的影响下，这种负向溢出效应主要作用于邻近城市的绿色技术进步上，对邻近城市绿色技术效率的溢出效应不显著。④创新型试点城市建设通过提高科技水平、提升财政支持力度以及推动产业结构升级显著提升城市绿色发展水平。推动创新型城市绿色发展，应重视城市网络外部性的作用，加强不同的绿色发展传导路径的协调，构建创新型城市绿色发展体系。

【关键词】创新型城市；城市网络外部性；绿色全要素生产率；EBM-GLM模型；空间DID模型

一、文章贡献

1、从城市网络外部性角度，将空间单元纳入政策评估的框架，利用 SDID 模型并在网络外部性视角下重新评估创新型城市和绿色发展效果，回应创新型城市绿色发展中的城市网络外部性问题的学术关切。

2、采用空间计量模型衡量创新型城市促进城市绿色发展的空间溢出作用，扩展城市创新研究视野。

3、采用EBM-GML模型测度绿色全要素生产率（GTFP）并分解为绿色技术效率和绿色技术进步，进一步分析创新型城市促进城市绿色发展细分路径和缘由，丰富城市创新和绿色发展的研究成果。

二、理论分析与假设

1、创新型城市对城市绿色发展的影响

创新型城市对城市绿色发展的影响主要体现在以下三方面：第一，创新具有成本效应。新技术的运用节约了产品生产成本。大多产品的产业链并非仅存在城市内部，还包括了交通便利、距离较近或市场较近的其他城市。因此，创新所形成的这种成本节约效应还可能减少其他城市的能源消耗。第二，创新具有集聚效应。创新型城市通过政策支持投入大量的财政资金和优惠条件吸引人才和企业到本地集聚发展，生产要素的流动也容易受到其他城市影响。第三，创新型城市具有倒逼效应。创新型城市通过政策引导，明确特色优势和重点领域，能够充分突出和发挥城市比较优势，倒逼落后产业和错配产业的退出，提高资源配置效率，促进城市绿色发展。由于产业链各环节间的联系，企业进入的区位会选择在空间上具有比较优势的区域，从而主动或被动影响周边其他城市的绿色发展水平。基于以上理论分析，该研究提出如下假设。

假设1：创新型城市建设能够推动本城市绿色发展。

假设2：创新型城市建设具有空间效应，能够通过城市网络外部性影响周边城市的绿色发展水平。

2、创新型城市促进绿色发展的机制

该研究认为，创新型城市促进绿色发展的机制主要有三种路径。第一，技术效应。对于非创新驱动的城市来说，经济发展容易形成“高消耗资源-低价值产出”的因果循环，使非创新驱动的城市长期中形成了“路径依赖”，以至于城市发展方式被“锁定”。相反，在环境规制的压力下，创新驱动的城市更有能力打破这种“路径依赖”和“锁定效应”。第二，财政效应。非创新驱动的城市容易产生资源消耗和环境污染的发展特征，需要政府实施区域导向性的创新政策进行引导。政府财政支持能够强化企业的主体作用，吸引科技人才流动和集聚。创新型城市财政效应的“高配置”能够进一步地提高资源配置效率，促进城市的绿色生产技术、环境保护和污染防治技术的提升和推广。第三，结构效应。一方面，大量的人力资本、科技创新企业等集聚促使科技含量较高、能源消耗较低的产品不断涌现并持续更新换代，推动初始产业结构调整和升级，促进全产业链绿色水平的提高。另一方面，对试点城市的具体考核指标，迫使地方政府优先将更多的财政资金投入到支持创新人才和企业上，也会倒逼落后产能退出和革新。基于以上理论分析，该研究提出如下假设。

假设3：创新型城市建设通过技术效应、财政效应和结构效应提高城市绿色发展水平。

三、研究设计

1、实证模型的构建和空间溢出效应分解

由于创新型试点城市并非同一年份统一批准，因此该模型也称多期 DID 模型。对于多期的面板数据，模型设定为：

当考虑到创新型试点政策的空间相关性以及溢出效应时，SUTVA 假设就不再成立。因变量的空间滞后项以及随机冲击所造成的误差项变化。因此，该研究构建双重差分空间杜宾模型（DID-SDM）：

2、数据和变量说明

该研究使用 2006—2019年 277座城市的平衡面板数据进行实证分析。数据主要来自《中国城市统计年鉴》，其中的缺失值参考 Wind 数据库、EPS 数据库以及各省份公布的统计年鉴、经济社会统计公报、各地市政府网站等进行搜集补充。对于极个别仍然缺失的数据采用插值法补齐，最终形成平衡面板数据。

2.1 被解释变量

被解释变量为城市绿色发展水平。该研究基于效率视角来衡量城市绿色发展水平，从投入产出的角度测度绿色全要素生产率（GTFP）来表征城市绿色发展水平。

2.2 解释变量

该研究的核心解释变量为模型中的。中国第一座创新型试点城市设立时间为 2008年，故将 2005—2007年作为创新型试点城市政策实验前的时间窗口，2008—2019 年为实验期；被批准为创新型试点城市所组成的样本为实验组，其他城市则为对照组。在样本期内，被批准为创新型试点城市的地级市自被批准当年开始，被赋值为1，即= 1，被批准前 = 0；其他非创新型试点城市的赋值均为 0，即 = 0。该研究最终选取 76座创新型试点城市样本作为实验组样本，201座城市为对照组样本。

2.3 控制变量

其他影响城市绿色发展水平的因素为该研究的控制变量，结合现有研究，该研究选取的控制变量主要包括：①经济发展水平（ln pgdp）。以人均GDP的自然对数作为城市经济发展水平的代理变量。②文明程度（ln cult）。以城市年度教育支出的自然对数作为教育水平的代理变量。③环境规制（ln envir）。以公共汽车载客量的自然对数作为环境规制的代理变量。

2.4 中介变量

该研究的中介变量分别是技术水平（ln sci）、地方财政（ln fina）和产业结构（ln indus）。其中，技术水平采用年度科学支出的自然对数作为代理变量；财政支出的自然对数作为地方财政的代理变量；第二产业增加值占产业增加值比重的自然对数作为产业结构的代理变量。

2.5 权重矩阵

该研究构建的空间权重矩阵为反地理距离矩阵和经济距离矩阵。反地理距离权重矩阵主要是根据城市i 和城市 j 之间的欧几里得距离取倒数得到；经济距离矩阵衡量的是城市i和城市j之间的GDP差距。两种空间权重矩阵的对角线均为0。

表2为变量的描述性统计。

四、实证结果与稳健性检验

1、平行趋势检验

该研究借鉴 Beck 等的事件研究法，构建平行趋势检验模型，如式（3）：

图1为创新型试点城市实施前后的回归系数变动情况，横轴为正值代表政策实施之后，负值代表政策实施之前，0代表基期。由图1可知，样本满足平行趋势检验。在政策实施后第 1 期到第 6期政策效果越来越明显，之后开始下降，政策实施后的第6期为政策效果的一个效果峰值。这说明，创新型试点城市政策效果经历了一个先变大后变小的过程。

2、回归结果分析

2.1 基准回归（多时点DID）

该研究采用经典 DID 模型估计结果作为基准回归结果（表 3）。主要被解释变量绿色全要素生产率（GTFP）的分解变量绿色技术进步指数（GTC）的政策效应系数为正且显著，这说明创新型试点城市建设提高了城市绿色技术进步程度。但是模型（1）—模型（4）则存在较大的偏误，导致经典 DID 回归结果并不稳健。其原因有二：一是主要的被解释变量 GTFP 的政策效应系数为正，表明创新型试点城市显著提高了城市的绿色发展水平，但是由于遗漏变量问题导致估计偏误。二是 GTFP 的分解变量 GEC（绿色技术效率指数）在模型（3）中不加入控制变量的情况下政策效应系数为负且不显著，在模型（4）中加入控制变量并采用个体和时间双固定效应的情况下，政策效应则为正，但不显著。这说明了遗漏变量偏误的存在导致经典DID回归结果并不准确。

2.2 基于城市网络外部性的SDID再估计

该研究采用Moran’s I指数检验城市绿色发展水平是否存在空间效应（表4），2006—2012年的城市绿色发展水平基本不显著，2013—2019 年城市绿色发展水平的Moran’s I指数均显著，且总体上呈现逐年递增的趋势，基本可以说明城市绿色发展水平具有空间相关性。

将反地理距离矩阵纳入双重差分空间杜宾模型中，回归结果见表 5。可以看出 SDID 模型回归结果基本一致，相比于经典DID回归结果更加稳健。因此，该研究基于SDID回归结果进行分析。创新型试点城市政策对GTFP 的影响主要来源于两个方面：一是创新型试点城市政策对绿色发展水平存在正的直接效应。二是创新型试点城市政策对绿色发展水平存在负的溢出效应。更进一步地，在创新型试点城市建设促进绿色发展的作用中，该试点政策主要促进了城市绿色技术进步，对城市绿色技术效率的提高并不显著。表 5模型（6），创新型试点城市政策对绿色技术进步的影响主要体现在两方面：一是创新型试点政策对绿色技术进步正的直接效应。二是创新型试点城市对绿色技术进步的负的溢出效应。

3、影响机制检验

该研究根据 Zhao 等的研究，进一步构建中介效应模型分析政策作用机理，如式（3）—式（5）。

GTFP的机制检验结果见表6，列（1）、列（3）、列（5）为公式（4）的估计结果。中介变量科技水平（ln sci）的政策虚拟变量的系数显著为正，中介变量地方财政支出（ln fina）的政策虚拟变量系数显著为正，中介变量产业结构（ln indus）的政策虚拟变量系数显著为负。这意味着，创新型试点城市建设能够显著提高城市的科学技术水平和城市财政支出，降低第二产业增加值占三次产业增加值的比重。

4、稳健性检验

该论文重新构建基于经济距离的空间权重矩阵，进一步检验在城市网络外部性的情况下创新型试点城市对城市绿色发展的影响（表 7）。对比表 5 和表 7 的回归结果基本一致，再次证明了回归结果的稳健性。

五、结论与启示

城市绿色发展是贯彻和践行新发展理念的重要方面，提高城市绿色发展水平是推动绿色生态体系的重要一环。而创新是城市绿色发展的长久驱动力。该论文基于 2006—2019 年城市统计年鉴数据，将国家创新型试点城市作为一次准自然实验，从城市网络外部性视角，运用空间DID的方法评估创新型试点城市对城市绿色全要素生产率的影响，更进一步深入探究其内在的作用机制。主要结论如下：①创新型试点城市建设能够显著提高城市绿色发展水平。②采用 EBM-GLM 模型对绿色全要素生产率分解，得出创新型试点城市建设能显著促进城市绿色技术进步，而对城市绿色技术效率的提升作用并不显著。经过平行趋势检验、空间相关性检验、更换地理空间矩阵等一系列稳健性检验后，上述结论仍成立。③由于城市网络外部性的存在，创新型试点城市建设会对邻近城市的绿色发展水平产生负向的溢出效应，更进一步地，这种负向溢出效应主要体现在邻近城市的绿色技术进步方面，对邻近城市绿色技术效率的溢出效应不显著。④创新型试点城市建设通过提高科技水平、提升财政支持力度以及推动产业结构升级显著提升城市绿色发展水平。

基于研究结论，对中国创新型试点城市建设和城市绿色发展的启示如下：①加大创新型试点城市的科技研发力度，引进科技型人才，促进研发要素在创新型试点城市的集聚和绿色技术研发，以此推动绿色科技进步。②合理规划设立创新型试点城市，在东中西部均衡规划和扶持具有创新潜力的城市，促进区域创新协调、协同发展。③重视和激发非创新型试点城市的创新潜力，控制创新型试点城市实现绿色发展对临近非试点城市的负外部性，加大对非创新型试点城市的生态环境检测、保护和监督，进一步完善创新型试点城市考核指标和监督机制。④多渠道开拓试点城市促进绿色发展的路径，构建完备的城市绿色创新体系，全面发挥试点政策的绿色效应。⑤高效利用城市财政支出，构建创新型城市绿色技术创新的多元化财政支出体系。⑥营造良好的城市绿色创新环境。⑦不同城市的发展状况不同，学习借鉴创新型城市绿色发展的经验的同时也要考虑自身的发展情况，一城一策，因地制宜。