FDI、财政压力与绿色全要素生产率

朱瑞瑞，汪克亮，张福琴

（中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100）

0 引言与文献综述

改革开放以来，中国不断增加的经济总量与环境问题相伴而行。中国经济的高速增长以严重的环境污染为代价，特别是大气污染、水污染、土壤污染等环境问题愈发严峻，中国陷入了“经济-环境”不能同时兼得的怪圈。这一怪圈背后有诸多原因，其中地方政府行为和外商直接投资是不容忽视的因素（谢贞发等，2017）。在当前财政分权体制下，地方政府在基础设施建设、保障和改善民生水平等方面需要大量的支出，财权与事权不对等，面临巨大的财政压力，这往往会对其他领域的投资产生“挤出”效应，导致对环境保护投资的忽略。为了缓解财政压力，地方政府有通过降低环境标准吸引外资投资的动机。外资引入虽然能够在一定程度上缓解地方政府财政压力，但与此同时也带来一系列环境问题。随着中国经济步入高质量发展阶段，如何打破“经济-环境”怪圈成为当务之急，为此，中国政府提出了绿色发展以及“绿水青山就是金山银山”的新型发展观念，通过全面提升绿色全要素生产率，逐步实现中国经济绿色转型与高质量发展 （Lee等，2013；孙亚男等，2020）。那么，在此背景下，厘清FDI、地方政府行为及其两者之间的交互作用对绿色全要素生产率的影响与作用机制是一个非常重要的问题，回答这一问题可以为各地方政府的外资引进与财政支出安排工作提供有效指导，对中国经济实现绿色转型与高质量发展具有重要的理论与实践价值。

关于绿色全要素生产率的影响因素，国内外众多学者基于FDI、财政压力等视角开展研究。其中，对于FDI如何影响绿色全要生产率始终没有得出一致结论：外商直接投资促进绿色全要素生产率的提升。从宏观角度分析，FDI不仅为中国经济发展融入资金，并且提高了中国经济质量，进而促进绿色全要素生产率的提升（许和连等，2012；Tang等，2015）；从微观层面看，Zhang等（2016）认为FDI极大地降低了CO2的排放，有助于提升企业绿色全要素生产率。目前，结合中国高质量经济发展战略与经济结构转型，当地政府提升FDI进入门槛与环境质量标准，以绿水青山为前提引入高质量外资，周杰琦等（2019）研究发现，环境规制的加强提升了FDI进入门槛，阻碍低质量FDI进入，从而对GTFP起到促进作用，但部分学者认为FDI阻碍GTFP改善。由于外资企业倾向于环境政策透明的地区（Sun等，2020），借助东道国松弛的环境要求标准，将高污染高排放的生产环节与产业转移至东道国，使东道国国家沦为污染天堂（金春雨等，2016；朱东波等，2017；Sapkota等，2017）。分税制改革后，财政压力改变了地方政府行为（高彦彦等，2012），部分学者认为，财政压力对经济发展具有明显的污染效应，即由于地方政府财政压力会增大地区间人均GDP差异，以致地方政府优先考虑拉动经济发展（Blanchard等，2001），忽视环境保护，以生态环境为代价吸引污染密集型产业进入本地。席鹏辉等（2017）认为地方政府在收紧的预算约束下，为扩大税基改善财政压力，以降低环境规制为手段引入新的工业企业入驻本地，而非扩大已有企业的产值规模，导致污染密集型企业肆意排污，形成“污染天堂”，并且由于地方政府竞争，相邻省份竞相改善当地财政压力，政府为吸引工业企业进入本辖区降低环境污染标准，导致“逐底竞争”出现，造成中国工业污染加重 （李胜兰等，2014）。随着经济进入新常态，尽管GDP在政府官员政绩考察中有所弱化，但是财政状况依然是重要考核指标，这就导致地方政府“重经济绩效，轻公共服务”的特性突出（Zhang等，2015），虽然短期内拉动经济总量提升，但是导致产业结构失衡、资源配置效率低下等问题日益凸显。此外，部分学者研究发现，财政压力导致我国产能过剩与过度投资现象严重，不利于高质量经济发展 （薛婧等，2018；Xu等，2017）

此外，部分学者认为地方政府财政压力有助于经济发展质量的提升。Ofori等（2023）、Ezcurra等（2010）认为财政压力促使地方政府提升平衡财政收支的能力，提高资金的使用效率，并推动政府增加基础建设支出，高效提供公共服务与公共产品。陈绍俭（2017）研究发现财政压力不仅督促地方政府加大对公共服务的投入，而且提高政府官员的办事效率，有助于资源整合。李宝礼等（2015）利用Turnbull模型研究发现，地方政府财政压力对城镇化具有显著的促进作用，对资源整合与节约起到促进作用。为缓解收支赤字，促进当地经济增长，地方政府更加有动力吸引工业投资，导致“重经济，轻环境”的现象出现（Wang等，2023；黄送钦等，2017）。

综上所述，虽然国内外众多学者深入探讨了FDI与绿色全要素生产率或财政压力与绿色全要素生产率二者之间的关系，但系统研究FDI、财政压力与绿色全要素生产率三者之间关系的文献尚不多见。为了丰富这一领域的研究，本文拟在以下2个方面对已有文献进行拓展：1）将FDI、财政压力与绿色全要素生产率三者共同纳入一个统一的研究框架内，深入揭示FDI、财政压力以及二者之间的交互作用对中国绿色全要素生产率的影响机制；2）在充分考虑空间相关性的基础上，本文采用多种空间面板计量模型，以中国省际面板数据为研究对象，实证检验FDI、财政压力及其二者之间的交互作用对绿色全要素生产率影响的空间溢出效应，并在此基础上进行区域与时间异质性分析。

1 理论机制分析

1.1 FDI对绿色全要素生产率的影响

FDI是影响绿色全要素生产率的重要因素，主流学者认为二者间的关系满足 “污染光环”与“污染避难所”两大假说。遵循 Grossman等（1995）的思路，FDI对环境的影响可从规模效应、结构效应、技术效应等维度进行影响机制探究（汪克亮等，2021a）。FDI的引进带来经济规模扩张，并通过规模收益递增效应降低产出能耗，也可以通过并购与重组方式，提升企业节能减排效率；FDI凭借技术溢出效应带来的先进清洁生产技术不仅降低了自身环境污染物排放，还可以对邻近地区产生示范、竞争以及学习效应，促进邻近地区产业绿色化发展，进而提高绿色全要素生产率，增加本地与邻近地区环境福利水平，使得FDI对地区环境质量具有“污染光环”效应。同时，由于产业升级、技术进步需要较长时间实现，中国对FDI的引进能在短期内完成量的积累（妥燕方等，2023；李宝礼等，2015），却阻碍更有效率的外资企业的进入，不利于发挥其规模优势，甚至产生规模不经济现象，制约产业升级，也使得外资企业更加依赖低成本优势而非绿色创新获得利润，削弱FDI环境技术溢出的正外部效应，不利于绿色全要素生产率的提高，甚至造成当地沦为“污染避难所” （杨恺钧等，2021；杨其静，2010）。

1.2 财政压力对绿色全要素生产率的影响

财政分权背景下，地方政府的升迁需要中央政府的考核，同时地方官员获得大量的财政收支支配权力，可以自行配置国家经济资源，但财权与事权的不统一，造成地方财政压力增大 （席鹏辉等，2017）。为缓解财政压力，地方政府倾向于降低环境规制，选择见效快、产出多的高能耗、高排放、高污染的具有政治明星效应的重工业发展，这种“重生产、轻环境”的行为造成地区生态环境恶化（Fredriksson等，2003），同时严重的负外部性阻碍技术的创新升级与地区间的交流合作（邓慧慧等，2015），尤其是经济相对落后的地区，采取市场分割实现对当地经济发展的保护，加剧了地区污染效应（席鹏辉等，2017），抑制了绿色全要素生产率的提高。随着中央对地方政绩考核的多元化，地方政府虽然面临着一定的财政压力，但逐步摒弃过去“为增长而竞争”的粗放式发展思维，一方面，地方政府通过税收减免、税收优惠等途径刺激企业加大科研投入，鼓励企业进行节能环保型技术创新（Oliveira等，2020），另一方面，地方政府逐步加强对自主创新的财政投入，扩大科技投入规模，甚至形成“为创新而竞争”的财政支出，并引发研发要素在区域间流动，不仅加快知识溢出，还可以优化技术研发的空间配置效率，有利于提高区域创新绩效（卞元超等，2020），进而促进区域绿色全要素生产率的提高。

1.3 FDI、财政压力的交互作用对绿色全要素生产率的影响

财政压力可以通过官员晋升、外资等途径对地方政府行为的环境污染效应和污染治理结果产生影响（张晏等，2005）。一方面，财政压力下地方政府调控工具有限，放松环境管理是降低财政成本的手段之一（席鹏辉等，2017），地方政府通过降低环境进入门槛，同时通过税收优惠、提高基础设施水平、低价转让工业用地等各类招商引资优惠条件，吸引外资企业在本地区投资 （de Beule等，2022），本地区可能承担高污染、高排放、高消耗的外资企业，进而使得本地区成为“环境避难所”（Li等，2017）。政府官员存在政治晋升与经济增长的双重压力，导致相邻省份相互模仿“以牺牲环境为代价换取短期经济利益”的经济增长方式（胡雪萍等，2020），竞相为外资提供低环境标准与低工业用地价格的“双重优惠”，形成“逐劣竞争”的局面，间接阻碍了绿色全要素生产率的提高。另一方面，FDI进入在扩大东道国经济规模、提升东道国收入水平的同时，改善了地方政府财政压力，使得地方政府有充足资金用于环境治理，同时中央政府对地方政府官员的考核制度由单一的“唯GDP”政绩观逐渐向 “绿色GDP”转变 （张学良等，2017），在此背景下，地方政府为了实现“经济-环境”双赢，通过引进高质量的FDI，充分发挥FDI的技术溢出效应，推动产业技术创新、效率提升，逐步打破过去市场分割、各自为政的局面，加强区域间环境治理经验的交流与合作，出现经济发展与环境保护同时兼得的良性局面（胡雪萍等，2020），促进绿色全要素生产率的提高（邵帅等，2016；薛庆根，2014），从而更好地助推中国经济实现绿色转型。

由以上分析可知，FDI、财政压力及其两者之间的交互作用对绿色全要素生产率的影响均具有双重效应，不同时间、国家或地区的样本分析得出的结论并不一致。另外，采用不同模型开展实证所得出的结论也不尽相同。本文以2003—2021年中国省际面板数据为研究对象，采用空间面板计量模型，深入探讨FDI、财政压力与绿色全要素生产率之间的相互关系及影响的空间溢出效应，对以上理论进行实证验证。

2 研究设计

2.1 空间计量模型构建

考虑到FDI流入不是独立于各个省份的，某个省份FDI的流动可能会受到其他省份经济行为的影响。同样，财政压力对本地绿色全要素生产率的影响也不仅仅局限于本地的政策制定与实施。因此，忽略FDI和财政压力的空间溢出效应会造成模型估计结果偏误，同时考虑相关理论机制假说，本文设定空间计量模型进行实证分析。近年来，空间计量技术发展迅速，以往研究主要集中在空间自回归模型（SAR）与空间误差模型（SEM），并没有将因变量的空间滞后与误差项变化同时考虑在内，也没有考虑空间交互作用，即被解释变量不仅受到该地区因变量的影响，还会受到其他省份自变量与因变量的影响（白俊红等，2022）。鉴于不同空间计量模型所包含的意义有所差别，本文分别设置SAR、SEM与SDM，并探讨模型之间是否可以相互转化。为了不失一般性，本文选取地理邻接矩阵作为空间权重矩阵，当两个省份地理相邻时为1，地理不相邻时为0。

公式（1）— （3）分别是SAR模型、SEM模型和SDM模型，式中：GTFP为各省份绿色全要素生产率；FDI为外商直接投资；FP为财政压力；JHX为外商直接投资与财政压力的交互项；X为一系列控制变量，包括人力资本 （HR）、城镇化水平（URBAN）、环境规制（ER）、贸易依存度（TD）、人口密度 （DEN）、产业结构 （IS）、技术水平（TECH）；uit，eit为服从独立同分布的扰动项；W为邻接空间权重矩阵。

2.2 变量与数据说明

考虑到数据的可得性和完整性，本文选取中国大陆2003—2019年30个省份（除港澳台藏）的统计数据，原始数据来自历年EPS数据库、国研网、《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。表1为各变量的描述性统计。

表1 变量描述性统计Table1 Descriptive statistics of variables

2.2.1 被解释变量

绿色全要素生产率（GTFP）。本文假设2003年绿色全要素生产率为1，将GTFP指数累乘，即2004年的GTFP为2003的GTFP乘以2004的GML指数，以此类推得到相应年份的累积GTFP指数。本文基于方向性距离函数，采用GML指数测算绿色全要素生产率。

首先，设定本文研究的时间跨度为T（本文为15 a），基于各省份第t（t＝1，2，…，T）期的投入产出数据，构造生产可能集：Pt（xt） ＝｛yt，bt｝：xt生产（yt，bt）。设全局生产技术集为PG（x） ＝P1（x1）∪P2（x2）∪，…，∪PT（xT）。根据Oh（2010）的研究，GML生产率指数可以定义为

式中：k为待测算省份；DG（xt，yt，bt）为全局方向性距离函数，可以通过求解线性规划求得。由于本文追求期望产出最大化的同时实现投入和非期望产出的最小化，所以，方向向量g＝（-x，y，-b）。GML指数大于1，表明t到t＋1年份待测省份绿色全要素生产率提升；GML指数等于1，表示t到t＋1年份待测省份绿色全要素生产率不变；GML指数小于1，表示t到t＋1年份待测省份绿色全要素生产率下降。将中国各省份视为不同的决策单元（DMU），分别以劳动、资本和能源消费量作为投入指标x，各省份国内生产总值（GDP）代表期望产出y，非期望产出b选用各省份SO2与化学需氧量（COD）两种污染物排放量。根据王斌会等（2022）的研究，本文使用资本存量作为资本投入的代理指标。由于中国各省份资本存量数据无法直接获得，本文借鉴张军等（2004）的研究思路，通过永续盘存法进行估算；劳动投入为各省份年末就业人数；能源投入以各省份的能源消费总量来表示，并根据不同能源品种消费量统一折算为标准煤加总。

2.2.2 核心解释变量

外商直接投资（FDI）与财政压力（FP）。FDI用实际利用外商投资额与名义GDP的比重来衡量（Oh等，2010），具体为使用实际利用外商投资总额与每年美元的平均汇率折合成人民币的乘积；财政压力用地方政府财政支出与本地财政收入的差额占财政收入的比重来衡量。

2.2.3 控制变量

为尽可能缓解因遗漏变量带来的结果偏误，借鉴已有研究，本文选择以下变量作为控制变量。城镇化水平（URBAN）：各省份城镇人口占总人口的比重（邵帅等，2019）。贸易依存度（TD）：进出口贸易总额占地区生产总值的比重（杭雷鸣，2019）。人口密度（DEN）：各省份单位面积人数。环境规制（ER）：环境污染治理投资额占地区GDP的比重（Song等，2022）。人力资本（HR）：构造平均受教育年限作为人力资本的代理变量。技术进步（TECH）：各省份专利申请授权数。经济发展水平（GDP）：人均地区生产总值。产业结构（IS）：第二产业增加值占地区生产总值比重（汪克亮等，2021b）。

3 实证结果分析

3.1 空间相关性分析

进行空间计量模型估计之前，首先考察数据之间是否存在空间依赖特征。莫兰指数能够反映空间邻近区域之间的关联程度与空间分布的集聚情况（宋敏等，2022），具体计算公式为

莫兰指数I在［-1，1］取值，当莫兰指数I大于0时，表明变量存在正向空间自相关；当莫兰指数I小于0时，表明变量存在负向空间自相关；当莫兰指数I接近0时，表明变量的空间地理分布是随机的，不存在空间自相关现象。

由表2可知，绿色全要素生产率（除2005年和2006年）、FDI与财政压力的莫兰指数都在10%的显著性水平下大于0，说明绿色全要素生产率、FDI与财政压力均呈现出显著的正向空间相关关系，这也表明在探究FDI、财政压力与绿色全要素生产率的关系时需要考虑空间因素，因此，本文选取空间计量模型是合理的。

表2 GTFP、FDI与FP的全局莫兰指数Table 2 Global Moran's index of GTFP，FDI and FP

为深入探究中国绿色全要素生产率的局部集聚特征，本文从局部空间自相关角度出发，计算出局部莫兰指数，并选取2004年、2010年、2017年作为代表年份，绘制局部莫兰散点图，如图1所示。图1显示，2004年、2010年、2017年局部莫兰指数呈现出上升态势，表明中国绿色全要素生产率的正向空间自相关性不断增强。为进一步探究中国绿色全要素生产率空间相关关系，本文选取空间计量模型进行估计。

图1 中国绿色全要素生产率局部莫兰散点图Fig.1 Local Moran's scatter chart of China's green total element productivity

3.2 实证结果分析

首先通过豪斯曼检验选择模型，确定选择固定效应还是随机效应进行模型估计。由于豪斯曼统计量的p值为0.000，因此本文选取固定效应模型进行估计。为进一步确定模型，本文分别进行Wald检验和LR检验，结果显示，两者均在1%的显著性水平下通过检验，表明SDM不能退化为SAR和SEM，SDM具有最优的拟合结果。因此，本文重点对SDM的估计结果进行分析。

由表3可以看出，3种空间计量模型下被解释变量的空间滞后项系数均显著为正，表明中国不同区域绿色全要素生产率具有显著的空间正相关性。从SDM估计结果来看，财政压力对绿色全要素生产率的影响为负，并且在1%的显著性水平下通过检验，表明财政压力的加大迫使政府追求经济增长，放松对环境的保护程度。FDI对GTFP的影响为负，但未通过显著性检验。FDI与财政压力的交互项与GTFP呈现出显著的正向关系，影响系数为0.084，表明虽然FDI本身没能对GTFP产生显著的直接影响，但是，可以通过影响财政压力间接促进GTFP的提升。从空间滞后项来看，FDI的空间滞后项系数为负，且在1%的显著性水平下通过检验，而财政压力的空间滞后项系数显著为正，表明本地区对FDI的吸引会对周边地区绿色全要素生产率产生抑制作用，而本地区财政压力的增大会对周边地区绿色全要素生产率的提升产生显著的推动作用。但是考虑到SDM的回归系数并不能直接反映自变量对因变量的具体影响程度，本文参照Lesage等（2009）对模型求偏导数的方法，将总效应分解为直接效应和间接效应（表4）。

表3 空间计量模型估计结果Table 3 Estimation results of spatial counting model

表4 SDM模型的直接效应、间接效应与总效应Table 4 Direct，indirect and total effects of SDM model

由表4可以看出，FDI的直接效应系数为负，在5%的显著性水平下通过检验，表明FDI的增加会阻碍绿色全要素生产率的提升，验证了FDI对中国绿色全要素生产率的阻碍作用，为“污染天堂”假说在中国的成立提供了证据，也支持了Anser等（2020）和Udemba（2020）的结论。这种估计结果的产生可能基于以下原因：

1）发达国家具备较高的环保要求标准，外资为规避本国高昂的环境保护成本，将高污染高耗能的第二产业转移至环境标准较低的地区投入生产。中国作为发展中国家，与发达国家相比，环保意识不强，环境管制标准低下，在国际分工中承接了大量污染密集型FDI，这对我国环境质量造成了严重影响，即污染避难所效应显著超越了技术溢出效应。

2）随着经济进入新常态，中国提高了FDI的准入门槛，但由于标准的提高导致外资的治污成本和环境服从成本上升，外资为降低生产成本，倾向于调整产业结构与产品组合，降低了技术革新的积极性，这也间接降低了外资的生产效率，进而阻碍了绿色全要素生产率的提升。

财政压力的直接效应系数在5%的检验水平下显著为负，表明降低财政压力会促进绿色全要素生产率的提升。这主要是因为以GDP为核心的晋升制度与地方政府竞争导致地方政府聚焦于经济增长，忽视了资源有效配置和环境保护的可持续发展目标，这与You等（2019）的研究结论一致。面对财政压力，当地政府通常选用扩大税基这一手段来改善这种境况，降低工业用地价格与降低企业准入标准，吸引大量工业企业的注入，以推动经济增长，但同时也带来了大量的资源浪费与环境污染，降低了绿色全要素生产率。

FDI和财政压力交互项的直接效应系数显著为正，表明FDI和财政压力的共同作用能够有效推动绿色发展，实现绿色全要素生产率的提升。财政压力下中国政府会调整产业结构，提升制度质量，提高外资企业的准入门槛，实现外资企业和本地企业的协同发展，并且随着外资的注入，市场竞争加剧，会对本地低效率企业产生“挤出效应”与资源再配置效应，倒逼企业推动技术革新，优化科技资源配置，提高绿色全要素生产率。同时，FDI的引入缓解了财政压力，地方政府可以调度更多资金用于环境保护工作，从而FDI与财政压力形成良性互动。

间接效应，即空间溢出效应，反映FDI和财政压力变化对绿色全要素生产率的间接影响。FDI的间接效应显著为负，表明区域FDI对绿色全要素生产率的空间溢出效应显著为负，可能原因是FDI生产活动所造成的环境污染物集聚与迁移并不受区域划分的限制，比如污染物排放，河流污染依赖自然条件进行跨区域流动将加剧其他地区环境恶化。FDI和财政压力交互项的间接效应系数均显著为正，表明本区域财政压力的增大会对区域绿色全要素生产率产生正向的空间溢出效应，FDI的引入弱化了财政压力对绿色生产的推动作用。推测导致这一结果的原因可能是：由于中央政府将“目标问责制”与“一票否决制”逐步纳入政绩考核体系中，中国经济发展的重心由仅看重经济总量到重视经济质量转变，中央政府对以牺牲环境为代价的经济增长方式给予处罚，对周边相邻省份形成“警示效应”，从而使得财政压力与FDI交互项对绿色全要素生产率具有正向的空间溢出效应。此外，FDI和财政压力交互项的间接效应系数显著为正，并且大于直接效应系数，表明二者的交互项对于绿色全要素生产率的发展具有显著的空间溢出效应，并且这种空间溢出效应比直接效应的影响程度更强。

整体来看，FDI对绿色全要素生产率的影响显著为负，财政压力及二者交互项显著为正。在财政压力下，政府会调整地方产业结构和制度质量，提高外资准入门槛，并且外资的引入对本地低效率企业存在“挤出效应”，倒逼企业优化科技资源配置，提升绿色全要素生产率。

3.3 异质性分析

从经济发展和科技发展水平来看，中国东部和中西部地区存在显著差异。为考察FDI、财政压力及其交互项对绿色全要素生产率的空间异质性，本文将样本划分为东部和中西部两大地区。另外，考虑到2008年金融危机对中国经济的影响，本文将样本划分为2003—2008年和2009—2021年两个时间段探究时间异质性。

3.3.1 空间异质性分析

由空间异质性分析结果（表5）可以看出，东部和中西部地区的FDI对绿色全要素生产率的影响程度存在差异。

就直接效应而言，在东部地区FDI对绿色全要素生产率产生正向影响，在中西部为负向影响，但是二者均不显著，可能是由于财政压力的存在导致FDI的过度竞争在一定程度上抵消了FDI的增长效应。

就间接效应而言，FDI提升1个单位，东部地区GTFP显著下降0.305个单位，表明东部地区对外资竞争的博弈策略具有“逐底竞争”的特点；中西部地区GTFP在5%的显著性水平下提高1.374个单位，体现中西部省份引进外资的“逐顶竞争”特点。

造成以上现象的原因可能是：东部地区引资较中西部地区早，地方政府引入的FDI质量参差不齐，在地方政府财政激励与地方官员政绩考核激励下，某一地区引入高质量FDI，可能会促使周边政府盲目追求FDI数量而忽视对其质量的要求，从而FDI空间溢出效应显著为负，即不利于周边地区GTFP的改善；就中西部地区而言，中西部地区吸引外资的规模相对较小，FDI的污染效应未能显著显现，并且引资起步相对较晚，拥有后发优势，有利于中西部地方政府充分发挥比较优势，加强对FDI的产业布局引导，规避东部地区吸引外资导致的污染问题，即通过学习效应产生“逐顶竞争”的良性循环。

中西部地区财政压力对GTFP的阻碍作用更加显著。中西部经济发展水平相对落后，地方政府将提高经济总量与改善财政压力放在首要位置，以放松环境规制与放宽企业准入标准为手段，促使当地政府为扩大税基引入高污染高能耗产业进入，短期内带动经济快速增长，但是，长期其对资源的消耗以及对环境的破坏所造成的负面影响显著超过经济增长所带来的正面影响。然而，其空间溢出效应显著为正，主要原因在于，当前中国将绿色发展作为五大发展理念之一，在国家绿色经济的倡导下，中西部地方政府将工作重点转移至平衡“金山银山”与“绿水青山”之上，相邻省份可以借鉴东部地区发展经验，将发展绿色GDP作为工作重点，从而进行产业结构调整，逐步实现经济可持续发展（汪克亮等，2022）。

在FDI与财政压力对绿色全要素生产率的交互作用方面，中西部地区在5%的显著性水平下促进GTFP的增长，表明各地区FDI与财政压力已经形成良性互动，外资引入一定程度上缓解了地方政府的财政压力，有利于地方政府增加对环境保护的支出，避免陷入“先发展经济，后治理环境”的恶性循环，从而带动GTFP增长；东部地区的交互项对GTFP起到阻碍作用但不显著，可能原因是东部地区经济发展较早，面临财政压力而对环境保护与资源配置缺少关注，即使近年来地方政府将绿色发展放在核心位置，但是其正外部性还不足以完全抵消负外部性。

3.3.2 时间异质性分析

2008年国际金融危机的发生导致全球经济低迷，投资环境动荡，那么地方政府是否把拉动经济增长作为首要任务，以牺牲环境与资源来换取经济短期增长呢？本文以2008年为时间节点，将样本区间划分为2003—2008年和2009—2021年两个时间段，进一步探讨国际金融危机所带来的FDI、财政压力对绿色全要素生产率的时间异质性影响，估计结果见表6。由表6可以看出，FDI对绿色全要素生产率的影响存在明显的时间异质性。

表6 时间异质性分析结果Table 6 Results of temporal heterogeneity

2003—2008年，FDI与绿色全要素生产率呈现显著的正相关关系，2009—2021年，两者之间则呈现显著负相关，表明金融危机背景下FDI会阻碍绿色全要素生产率的提升。主要原因在于：

1）从国家层面看，经济危机影响了外商投资的信心，政府为缓和经济危机所带来的冲击，降低外商投资门槛，引入低质量的外资企业，导致资源浪费严重，环境污染加剧。

2）各国吸引外资的竞争加剧。由于中国人口红利效应较弱，FDI成本提高，一些新兴发展中国家以更低成本吸引外资进入，在金融危机与吸引外资竞争加剧的双重压力下，中国选择通过降低环境要求来吸引大量以第二产业为主导的外资企业进入，不仅不能通过示范作用与技术溢出效应改善中国的环境问题，而是进一步加剧污染。

3）从空间溢出层面看，由于相邻省份具有模仿与激励作用，容易引致“逐底竞争”，竞相对外资企业提供“优越”的条件，导致污染物排放增加。

2009—2021年，财政压力对绿色全要素生产率呈现显著的负相关关系，财政压力每提升1个单位，对绿色全要素生产率的直接效应降低0.124个单位，间接效应提升0.249个单位，并且空间溢出效应大于直接效应，原因有以下两点：

1）从地方政府层面看，财政压力增大，政府支出更加谨慎，主要支出集中在推动经济方面，在金融危机背景下，政府为帮助企业渡过难关，会减少税收并给予补贴，对环境保护支出存在挤出效应，会进一步加剧环境污染。

2）从官员晋升角度看，以GDP为导向的政绩考核制度促使地方官员引入高污染高排放的企业，当地政府有足够的动机放弃环境选择推动经济发展。

然而，财政压力对邻近省份的绿色全要素生产率有正的促进作用，可能原因是虽然邻近省份之间相互借鉴经济发展方式，但是随着国家政策的提升，邻近省份面临财政压力时，不会盲目引入高污染高耗能的企业进入，而是将绿色GDP放在首要位置。

对于FDI与财政压力两者的交互项而言，2003—2008年和2009—2021年两个时间段下，对绿色全要素生产率的影响趋于一致，并且符合上文的研究结果，FDI与财政压力可以协同促进绿色全要素生产率的提升。

3.3.3 稳健性检验

将被解释变量分别替换成由ML生产率指数与Luenbeger生产率指标测算的中国各省份绿色全要素生产率指数进行空间计量回归，结果如表7所示。可以发现，两个回归模型回归结果与基准回归模型保持了较好的一致性，表明本文的回归结果是稳健的。

3.3.4 内生性检验

本文将被解释变量滞后一期构建动态空间杜宾模型来验证内生性问题，检验结果如表8所示。检验结果表明，FDI、财政压力以及两者交互项在显著性上并没有显著差别，通过内生性检验。

表8 内生性检验结果Table 8 Endogeneity test results

4 结论与政策建议

本文在理论分析的基础上基于2003—2021年中国省级面板数据，采用空间杜宾模型，实证分析FDI、财政压力与绿色全要素生产率三者之间的关系，并开展空间与时间异质性分析，得出以下主要结论。

1）FDI不利于绿色全要素生产率的改善。虽然FDI可以通过技术溢出与收入水平的提高带来正面的环境效应，但是FDI导致的经济规模与经济结构的不平衡性加剧了污染排放，并且负面效应大于正面效应，由此FDI不能促进绿色全要素生产率的提高，同时验证了“污染避难所”假说在中国成立。财政压力阻碍绿色全要素生产率的提高，由于以GDP为核心的官员考核晋升制度以及政府之间的竞争，当地政府总是倾向于扩大税基、增加工业用地规模、降低工业用地价格、引入具有高纳税能力的污染型工业企业，进而以牺牲当地的资源与环境为代价换取经济短期增长。FDI与财政压力两者交互项对绿色全要素生产率具有显著的促进作用。财政压力下，当地政府提高制度质量，可以促进FDI空间溢出效应，有利于改善资源配置，提升FDI质量间接正向作用于绿色全要素生产率。

2）FDI、财政压力与绿色全要素生产率的关系存在时空异质性。东部地区FDI促进GTFP增长，财政压力抑制绿色全要素生产率的提升，中西部地区FDI以及财政压力抑制GTFP的改善，但是FDI对GTFP的抑制作用并不显著，东部财政压力与FDI两者的交互项对GTFP产生抑制作用但不显著，中西部地区则相反。对时间异质性而言，以2008年金融危机为界，FDI与财政压力显著抑制绿色全要素生产率的改善，两者的交互作用对绿色全要素生产率产生负向作用。

3）人口密度、人力资本、技术水平、人均GDP对区域绿色全要素生产率有显著的促进作用，环境规制、产业结构以及贸易依存度阻碍绿色全要素生产率的提升。

根据上述研究结论，本文提出以下政策建议。

1）应改善当地政府财政压力状况，不能片面追求GDP数量忽视GDP质量，应该逐步实现由投资拉动、出口拉动向消费拉动、科技拉动转变，同时激励当地政府官员在保护好环境的基础上发展当地经济。由于财政压力对绿色全要素生产率存在区域异质性，应将重点向中西部地区偏移，防止绿色全要素生产率发展不平衡。

2）吸引高质量的FDI流入，提升区域绿色全要素生产率。一方面，提高外资企业的环保准入门槛，有计划、有目的、多领域和多层次的引入高质量外资；另一方面，充分发挥FDI在环境治理方面的技术溢出效应，通过技术创新，特别是绿色技术创新，提升绿色全要要素生产率。此外，考虑到FDI对绿色全要素生产率存在区域异质性，政府要对东、中、西三大地区实施不同的引资政策。具体而言，东部地区应积极引进环境友好型FDI，通过技术转移、示范效应，进一步提升中国的清洁技术发展水平，促进东部地区低碳发展；中部和西部地区要加强环境规制力度，提高外资准入门槛，限制高污染、高排放、高耗能的FDI流入，进而改善绿色全要素生产率。

3）应进一步强化财政压力与FDI的联动协调机制。政府一方面应加快改善财政压力，为FDI引入提供良好的发展环境，从而为FDI活动提供充足的资金支持，以最大限度地激发正向技术溢出效应，另一方面应鼓励引进高质量、高水平FDI，促使本土企业加快产业转型，在改善财政压力与引进高质量FDI的协调发展下，绿色全要素生产率得以最大程度地提升，从而推进中国经济高质量发展目标的实现。