唐自元1副教授 王小蕊2
（1、厦门理工学院经济与管理学院 福建厦门 361024；2、厦门大学管理学院
福建厦门 361001）
内容摘要：本文采用全局Malmquist-Luenberger指数测量中国2003-2018年282个城市的绿经济发展水平。其次实证分析了外资流入、政府干预与绿经济发展三者之间的关系。实证结果显示，外资流入对绿经济发展产生了显著抑制作用，政府干预有助于降低外资流入对城市绿经济发展产生的抑制作用。此外，外资流入、政府干预对不同行政级别城市的绿经济发展产生了差异性影响。外资流入对直辖市和副省级城市的绿经济发展都产生了显著促进作用，而对地级市绿经济发展则产生了显著抑制作用。此外，政府干预能够有效降低外资流入对低行政级别城市绿经济发展产生的抑制作用。
关键词：Malmquist-Luenberger指数；外资流入；政府干预；绿经济发展
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：2095-9397（2021）20-0186-03
文章著录格式：唐自元，王小蕊.外资流入、政府干预与绿经济发展的关系分析[J].商业经济研究，2021（20）：186-188
当前学者已经单独就外资与政府干预对绿经济发展产生的影响进行分析。但是，还未有学者就政府干预对外商直接投资可能产生的调节效应进行相关分析。鉴于此，本文将采用全局Malmquist-Luenberger指数测量中国各城市2003-2018年间绿经济发展水平，并实证分析了外资流入、政府干预与绿经济发展三者的关系，从而为更好引进外资并发挥外资对中国绿经济发展的促进作用提供相关经验支持。
理论分析与研究假设
外资企业拥有先进的管理技术和雄厚的资本，因而为了促进本地GDP的增长，地方政府有较高的积极性引进外商直接投资。然而，大量的外资企业在中国及其他发展中国家进行投资时并不仅仅带来了技术与资本，往往还在当地带来了大量的污染物排放。发达国家经济发展水平高，政府较早就执行了严格的环境规制政策，这使得那些无法在国内继续开展生产活动的高污染企业不得不将自己的生产线转移到中国等其他环境规制较宽松的发展中国家，即外商直接投资存在“环境避难”效应。因而，外资流入中国总体上会给中国的环保带来较大的压力，不利于中国绿经济的发展。因而，本文提出理论假设：
H1：外资流入总体上对中国城市绿经济发展产生抑制作用。
多年来，中国政府一直是绿经济发展的倡导与推动者。因而政府对外资流入的引导和监督，显著影响着外资流入对中国绿经济发展产生的影响。政府干预主要通过两个方面调节外资流入对绿经济发展的影响。一方面，政府通过出台外资引进政策来对外资流入市场进行干预，例如政府出台对高技术、节能减耗的外资企业相关优惠政策，有助于发挥这
些外资企业的绿技术溢出效应，从而带动绿经济发展。另一方面，政府通过增加对环境执法资金的投入，加强对环境污染的监管，对那些能耗和污染物排放量超标的外资企业及时进行规制与惩罚，从而迫使外资企业及时采购企业节能环保设备降低能耗与污染物排放，进而促进绿经济发展。因而，本文提出理论假设：H2：政府干预有利于降低外资流入对中国城市绿经济发展产生的抑制作用。
实证设计
（一）数据来源
本文回归分析中使用的数据为中国2003-2018年间的城市面板数据，涉及到的数据来自于《中国城市统计年鉴》和国家统计局网站和中经网数据库，对于部分城市缺失的
基金课题：福建省社会科学规划项目“‘一带一路’倡议下金融市场互联，制度对接与风险传染差异研究”（项目编号：FJ2018C037）；厦门市留学人员科研资助项目“基于企业间网络的‘一带一路’沿线国家金融互联效应研究”
（项目编号：C2018059）；厦门理工学院科研启动项目“连锁董事视角下福建民营企业竞争力提升对策研究”
（项目编号：YSK17005R）
宏观视野
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《中文核心期刊要目总览》贸易经济类核心期刊187
数据采用插值法进行补齐。
（二）绿经济发展的测算与分析
绿经济发展主要体现在绿经济效率方面，为此本文采用全局Malmquist-Luenberger 指数来衡量绿经济发展。相较于传统衡量方法，GML 指数还能够衡量非期望产出，因而能够从全局角度考虑绿经济发展。参考已有文献的研究，GML 指数的计算公式如下：
上式中，x 代表投入，y g 代表期望产出、y b 代表非期望产出、D 代表全局方向向量。在计算GML 指数时本文的投入主要包括劳动力与资本。劳动力采用各城市单位就业总人数衡量，资本的数据采用永续盘存法获取。资本存量的计算公式如下：
K i,t =K i,t -1(1-δ)+I i,t
其中K 代表资本存量，i 代表城市，t 代表年份，δ代表资本折旧率，I 代表新增投资，参照已有学者做法本文折旧率取值为9.6%。此外，基期资本存量的计算公式如下：
K t =I t /(δ+γ)
其中I 为固定资产投资，γ代表考察期内固定资产投资年平均增长率。此外，本文以2003年为不变价格衡量的基期，将各年的固定资产投资和GDP 产出进行相应的折算。计算GML 指数时涉及到期望产出与非期望产出，其中期望产出为各城市当年的GDP，非期望产出为城市“三废产出”（工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业粉尘排放量）。
（三）实证回归中涉及到的相关变量定义
实证回归中涉及的变量定义如下：第一，绿经济发展。本文采用上文介绍的方法和指标测算的GML 指数来衡量绿经济发展，该数值越大，表明该地区绿经济发展水平越高。第二，外资流入。本文采用各城市当年实际利用的外资规模与GDP 的比值来衡量各地区的外资流入情况（fdi）。该数值越大表明该地区的外资流入越大，对该地区绿经济发展水平产生的影响也就可能越大。第三，政府干预。本文采用政府财政支出占GDP 的比重来衡量政府干预程度（gov），该数值越大表明政府对该地区经济发展的干预越强。第四，控制变量。本文加入了其他控制变量，从而更准确衡量核心变量对各城市绿经济发展水平产生的影响。相关控制变量包括经济发展水平、产业结构、城乡收入差距与交通设施。经
济发展水平（pgdp）采用各城市人均GDP 的对数值衡量；产业结构采用各城市第二、三产业生产总值占GDP 的比重来衡量（secthir）。城乡收入差距采用城市居民收入与农村居民收入的比值衡量（gap1）。交通设施采用各城市客运量总数的对数值衡
量（traff）。
（四）计量模型建立
本文建立如下计量回归模型，从而分析外资流入对绿经济发展产生的影响
GML it =α+β1 fdi it +∑ βcontrols controls it +εit
外资企业controls 代表相关控制变量。下标i 代表企业，t 为年份，ε为误差项。为了进一步考察政府干预会不会影响外资流入对绿经济发展的影响情况，本文进一步对实证模型进行拓展。拓展后的模型如下：
GML it =α+β1 fdi it +β2 gov it +β3 fdi it ×gov it +∑ βcontrols
controls it +εit
实证结果及分析
（一）基于总体城市样本的回归结果分析
本文首先基于总体城市样本，探讨外资流入对绿经济发展产生的影响，其次加入政府干预因素后探讨外资流入对绿经济发展产生的影响是否发生改变。具体的回归结果显示在表1中。表1的（1）（2）列中未加入控制变量，（3）（4）列则同时加入了控制变量。由表1的（1）（3）列发现当只加入外资流入这个变量时，外资流入变量的系数为负且在1%的显著性水平下显著，这表明外资流入对绿经济发展产生了显著的抑制作用。这验证了本文的第一个假说。由表1的（2）（4）列发现当加入政府干预这个变量后，虽然政府干预本身的系数为负且显著，但是政府干预与外资流入变量的交叉项显著为正，这表明政府干预本身可能会干扰市场经济的正常运行，从而抑制绿经济发展，但是政府干预有助于对那些高污染的外资企业产生一定的抑制，进而有利于降低外资流入对城市绿经济发展产生的抑制作用。这个结论与本文的第二个假说一致。
表
1 基本回归
注：标准差显示在括号中，***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著
性水平下显著。
Macro Vision
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控制变量中各城市经济发展水平（pgdp）的系数在（3）（4）列中均为正且在5%的显著性水平下显著，这表明经济发展显著促进了绿经济的发展。经济发展水平越高，则该地区对生态环境的要求也会更高，会更多采用先进技术降低污染物的排放，提高能源效率进而促进绿经济发展。城乡收入差距（gap1）系数在（3）（4）列中均为正且在1%的显著性水平下显著，这表明城乡收入差距扩大对绿经济发展产生了促进作用。过度的城乡收入差距不利于社会稳定，因而政府会相应出台更多扶持农村经济发展的绿政策，诸如促进乡村旅游等政策，因而有利于绿经济发展。产业结构（sechir）的系数在（3）（4）列中均为负但是都不显著。这可能是因为虽然部分第二产业造成了污染，但是第二产业中节能环保产业以及第二、三产业的融合都降低了污染，因而总体上对绿经济发展的影响不显著。交通设施（traff）系数在（3）（4）列中均为正且在5%的显著性水平下显著，这表明交通设施的完善促进了绿经济发展。交通设施越发达各种生产要素的运输效率越高、经济效率也就越高，进而有利于促进绿经济发展。
（二）基于分组样本的回归
考虑到中国不同行政级别的城市在对于引进外资方面的决策存在较大差异，因而有必要基于城市行政级别差异的角度进一步分析外资流入、政府干预与绿经济发展。根据城市级别的不同将样本分为副省级城市组、地级城市组和直辖市组。由表2发现外资流入对直辖市和副省级城市的绿经济发展都产生了显著促进作用，而对地级市绿经济发展则产生了显著的抑制作用。此外，外资流入对直辖市绿经济发展的促进作用要显著大于副省级城市。在发展经济所需要的资金、技术、劳动力、交通设施以及各项优惠政策方面存在从直辖市、副省级城市到地级市逐级分配的现象，即行政级别越高越容易获取发展绿经济所需要的资源。因而，行政级别较高的城市对外资企业的
技术水平和资金规模提出了较高的要求。最终，行政级别高的城市引进的外资不仅技术含量高而且污染排放低，而行政级别低的城市引进了大量高污染的外资企业。政府干预与外资流入的交互项在直辖市与副省级城市中显著为负，而在地级市中则显著为正。这表明在行政级别较高的城市本身外资企业就污染物排放很低，政府的过多干预反而可能存在权利寻租，从而让那些相对低效、污染程度高的企业进入辖区内。进入行政级别较低城市的外资中含有较多污染排放高的外资企业，政府的适当干预能够有效规制这些企业污染物的排放，从而降低外资流入对这些城市绿经济发展产生的抑制作用。
研究启示
第一，行政级别低的城市不应当盲目追求经济增长，在缺乏对外资企业进行有效筛选的基础上引进那些低效、高污染的
外资企业。应该选择那些与本城市资源禀赋相互匹配并且环境友好型的外资企业入驻该地区，从而使得引进的外资能够有利于本地区绿经济发展。第二，要充分发挥政府干预对低行政级别城市外资企业所起到的监管作用，从而迫使外资企业进行更多节能减排，降低外资企业对该地区绿经济发展可能产生不利影响。第三，对高行政级别的城市，政府要适当减少对外资流入的干预，让市场充分发挥优胜劣汰的作用，从而最终让那些符合本地区绿经济发展的外资企业得到充分发展。
表
2 分地区回归结果分析
注：同表1。
参考文献：
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效率的空间效应及其分解[J].现代经济探讨，2020（4）
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作者简介：
唐自元（1985.3-），男，汉族，福建厦门人，管理学博士，副教授。研究方向：国际合作，商业制度；王小蕊（1988.7-），女，汉族，福建南安人，管理学硕士，研究方向：经济管理，商业模式。
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