在新时代，绿色发展与创新、协调、开放、共享等发展理念一起，共同构成我国五大发展理念。近些年来，我国环境保护的财政支出逐年增加，政府财政资金成为环保工作的重要保障，与此同时，提高有限的环保财政资金的利用率，实现经济发展与环境保护均衡，也成为财政资金使用的重要目标。外商直接投资(FDI)对环保财政支出及其使用绩效存在两方面影响，一方面地方政府为吸引外资而调低税率，使得财政收入可能减少，导致环保财政总支出水平及其主要构成部分的支出水平可能有所降低；另一方面，地方政府为吸引外资，需要做好环境建设，增加环境投资，提高环保财政支出水平或绩效(蔡伟贤、踪家峰，2008；王芳芳、郝前进，2010)。因此，研究外商直接投资对地方环保财政支出的影响效应，对提高财政资金使用效率和探索绿色开放发展理念下的协调政策具有重要意义。

关于外商直接投资对东道国环境保护的影响，学术界存在不同的观点，可将其归纳为“污染天堂”假说与“污染光环”假说。“污染天堂”假说认为，随着外商直接投资规模的扩大，发达国家污染密集型企业的进入会对东道国产业结构与污染排放造成负面影响，最终导致东道国环境的恶化(Walter & Ugelow, 1979)。例如，Mukhopadhyay(2006)对泰国、Acharyya(2009)对印度、Blanco等(2013)对拉丁美洲的研究，均证实外资增加会导致东道国二氧化碳排放增加。与此类观点相反的是，“污染光环”假说认为，伴随外资进入带来的环境治理和环境管理的技术与经验，对东道国的环境保护带来了积极影响，产生了绿色溢出效益，有利于东道国的环境改善(刘飞宇、赵爱清，2016; Asghari, 2013)。例如，Kim和Adilov(2012)研究发现，外商投资增加有利于改善污染技术的使用。我国吸引外商直接投资的环境效应也受到了广泛的关注，有学者利用空间计量方法、门槛模型等分析外资对环境污染的影响，分别从地理上的集群效应以及外资质量方面验证了外商投资对改善我国环境起到正向的积极作用(许和连、邓玉萍，2012；白俊红、吕晓红，2015)；而张宇和蒋殿春(2014)实证检验外资和政府监管对水污染的影响，发现外资整体上对我国的环境状况形成负面影响；周杰琦和汪同三(2017)则认为，外资质量对工业环境效率影响不显著，外资规模与工业环境效率呈现负相关。总体来看，已有研究文献分析了外资规模、技术以及结构等对环境保护的不同作用机制，得到了不同的研究结论。

环境保护是地方政府的一项重要公共职能，环保财政支出效率的高低对环境保护具有重要影响。黄溶冰和赵谦(2012)定性分析了环境保护财政资金的绩效状况，提出环境保护公共财政支出的成效评价依次体现在回应性、效果性、效率性和合规性。潘孝珍(2013)认为不同省份在环境保护支出效率上存在较大差异，我国绝大部分省份的地方政府环境保护支出效率偏低，财政分权度与地方政府环境保护支出效率具有显著的负相关关系。赵佳佳等(2020)构建了一个方向距离函数模型，利用省级区域的数据进行测算，发现总体上中国财政环保资金使用效率偏低，仅有广东、上海、天津、海南在此方面实现了双赢，其他省级区域存在环保资金浪费。总体而言，目前我国环保财政支出效率的研究处于起步阶段，已有关于环保财政支出效率的研究主要以定性分析为主，其中的定量研究大多进行有关省份的环保财政支出效率测算；相关讨论主要聚焦于区域财政平衡问题，对我国不同地区环保财政支出效率的对比分析及其相互影响的系统研究还不充分，特别是针对有关因素对环保财政支出效率产生复杂化影响的探讨还未形成专门研究。

本文在绿色和开放发展理念下，重点关注外商直接投资对环保财政支出效率的影响，采用DEA规模报酬模型测算我国30个省市自治区的环保财政支出效率，并对比分析其差异性；在此基础上，通过空间杜宾模型(SDM)实证分析外商直接投资对环保财政支出效率的影响以及环保财政支出效率和外商直接投资的空间溢出效应，试图为提高我国环保财政资金的支出效率以及促进吸引外资与环境保护的协调发展，提出有针对性的政策建议。

环保财政支出效率(Efficiency of Fiscal Expenditure on Environmental Protection，简称EFEE)是指环保部门支配、运用财政支出的效率(房巧玲等，2010)，反映环保财政资金的有效利用程度。环保财政支出效率受到环保技术进步以及环保财政支出结构的影响，一般而言，环保技术进步有助于降低污染物排放水平，同时使得污染物治理水平得到提高，促进单位环境保护财政投入产出的提高；而从结构来看，环保财政支出中投入污染密集型行业的资金越多，往往越有助于改善污染治理率。政府财政支出会随着外商直接投资(FDI)的增加而产生变化(徐琰超等，2010)，受FDI影响的财政支出不仅会改变资本、劳动、技术等不同资源在不同生产部门间的配置，对产业结构调整产生影响，而且财政支出规模的扩大会改变社会有效需求，从而可以影响相关产业发展。所以，FDI通过影响环保技术进步和环保财政支出结构，进而对环保财政支出效率产生影响。

首先，FDI影响环保技术进步。关于外商直接投资对环境保护产生的影响，应分析其内在作用的路径，而且技术效应是其中最受关注的路径。外商直接投资的技术溢出效应存在“促进论”和“排挤论”的观点。Bao等(2011)运用联立方程模型验证了外商投资的技术效应对减少污染具有重要作用，且区域之间差异明显；Baltabaev(2014)对49个国家进行的研究证实，外商直接投资对东道国产生显著的正向技术溢出效应。但是，Herzer(2012)对44个发展中国家的研究则得出了相反结论。这说明，技术效应对环境的改善作用受到东道国自身的经济、监管制度等因素的影响(Zugravu, 2017)。

我国对外经济发展一直处于转型升级的过程中，高污染性外资项目进入受到越来越严格的限制。随着外商直接投资相关政策的更新完善，引进外资重心由劳动密集型的一般制造业向高新技术产业转移，从求量向求质转变，使得先进的环保技术被引入国内，并产出一定的溢出效益。冼国明和严兵(2005)、王欣和陈丽珍(2008)认为，外商直接投资会促进国内技术进步；刘帷韬和刘德学(2017)则从政策角度验证了FDI的技术溢出在技术密集型行业最为明显。可见，外资带来的环保技术对环境治理将产生积极影响，提高环境治理能力，增强环境治理效果，而且环保技术的溢出效应也会影响并提升周边地区的环境治理能力。

其次，FDI影响环保财政支出及其结构。一般来说，吸引FDI有助于发展经济、增加国民收入。根据瓦格纳法则，FDI越多，国民收入增加越快，财政支出则会以更大的比例增加，这有助于环保财政支出增加；而且在新的发展理念指导下，我国地方政府拥有充足的财政资金后将会更加重视绿色发展，这有助于提高财政支出结构中环保支出的比例和支出的效率，而政府财政支出构成的重新分配有利于减少污染(López, Galinato & Islam, 2011)。外商直接投资存在溢出效应，而且它受到外资吸收能力和国家政策的影响(刘帷韬、刘德学，2017)，因此，不同的地区存在不同的实际效应。我国东部、中部、西部地区吸收外商直接投资能力差异较大，经济规模大的沿海地区会吸引更多的外国直接投资，外资对中国经济转型和收入增长的积极效应在沿海地区比内陆地区更强(Coughlin & Segev, 2010; Zhang, 2010)；外资对环境污染有削弱作用(贺培、刘叶，2016)，但我国西部有些地区地广人稀且工业污染较少，地方政府因受自身环境条件的制约，对环境保护的重视可能低于对经济发展的重视，FDI的增加反而可能会加大这些地区的环境压力，而当地政府无法像中部和东部地区那样有足够的财政资金支持环保投入项目，从而导致环保财政支出结构不合理，可能会削弱这些地区的环保财政支出效率。

从新经济地理学视角将经济活动的空间聚集纳入分析框架，可以发现，外资的增加有利于经济活动的集中(Kandogan, 2014)，外资引发的环境保护技术的溢出效应可以影响周边地区经济活动，优化环境治理，因此，FDI对邻近省份的环保财政支出效率将产生积极影响。环保财政支出结构影响着地方环境治理效果，还直接或间接对周边地区造成影响，即某一地区的环境治理会增加邻近地区的环保行为的互动。地方财政环保支出作为公共品具有外溢效应，对污染密集型行业投入更多的环保财政资金在改善本区域环境的同时，也使得相邻地区的环境受益(张彩云等，2018)。我国不同地区的经济发展水平、财政支出水平和结构以及对环境保护的重视程度存在差异，在此背景下FDI对各地区的环保财政支出效率、环境保护影响效果可能也存在差异。因此，我国地区差异是FDI影响环保财政支出效率的重要因素，本文亦将此作为重点考察内容。

我国不同地区的经济发展水平和吸引外资能力存在较大差异，各地区环保财政支出效率也可能存在较大差异。本文采用DEA规模报酬模型测算我国各省份的环保财政支出效率，对比分析其差异性，从而为空间计量分析提供实证基础。

目前环保财政支出效率的测算大多采用数据包络分析法(DEA)。DEA是适用于具有多种投入和产出指标且无需设定其投入和产出之间的生产函数即能求得综合效率的典型方法，并能解决投入、产出单位不一致的问题(程承坪、陈志，2017)。本文选用基于产出导向的DEA规模报酬固定模型，该模型关注在不增加投入的条件下，要达到有效率时各项产出应该增加的程度。地方政府环保财政支出效率更多关注的是一定财政支出所能带来的最大产出，因此，该模型适用于对不同地区环保财政支出效率的测算。

根据数据的可得性，本文收集了2007—2015年我国30个省市自治区的环保方面的财政投入和产出数据^①。投入指标选取地方环保财政支出占地区生产总值的比率，即环境保护支出率；产出指标的选取参考了潘孝珍(2013)的研究，选取工业废水处理率、工业二氧化硫去除率、工业氮氧化物去除率、工业烟粉尘去除率^②、工业固体废物综合利用率和生活垃圾无害化处理率。相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》以及相关网站和数据库。各项指标的描述性统计结果见表 1，其中，去除量为产生量与排放量的差值。

表 1

表 1 投入—产出变量的描述性统计 指标 变量 变量说明 平均值 标准差 最小值 最大值 投入指标 环境保护支出率 地方环保财政支出占地区生产总值的比率(比值) 0.007 0.005 0.001 0.036 产出指标 工业废水处理率 工业废水处理量占产生量的比重(比值) 0.673 0.104 0.448 0.892 工业二氧化硫去除率 工业二氧化硫去除量占产生量的比重(比值) 0.600 0.175 0.050 0.874 工业氮氧化物去除率 工业氮氧化物去除量占产生量的比重(比值) 0.132 0.139 0 0.919 工业烟粉尘去除率 工业烟粉尘去除量占产生量的比重(比值) 0.976 0.019 0.894 0.995 工业固体废物综合利用率 工业固体废物综合利用量占产生量的比重(比值) 0.687 0.187 0.299 0.998 生活垃圾无害化处理率 生活垃圾无害化处理量占清运量的比重(比值) 0.799 0.188 0.230 1

表 1 投入—产出变量的描述性统计

本文运用DEAP 2.1软件测算了我国30个省市自治区的环保财政支出效率，从结果看，2007—2015年我国环保财政支出效率处于低值区(＜0.400)的省份分布范围逐渐缩小，而处于高值区(0.701—1.000)的省份数量逐渐增加^①，但总体来看大部分省份的环保财政支出效率仍有较大提升空间。就地区比较而言，上海、天津、福建、浙江、山东、广东的环保财政支出效率较高，效率值高于0.7，处于技术前沿地带，它们分布在东部地区；吉林、内蒙古、青海、甘肃、宁夏则处于较低水平，效率值小于0.4，它们大部分分布在西部地区。

本文为分析我国环保财政支出效率区域差异以及各区域的变化趋势，将30个省市自治区划分为东部、中部和西部三大区域，并分别画出环保财政支出效率变化的折线图，如图 1所示。从时间跨期来看，全国平均的地方政府环保财政支出效率2007—2015年总体上呈现上升的趋势，2015年比2007年提高了约62.54%，这与我国全面推进生态文明建设的要求及进程相符。其中，东部地区的环保财政支出效率在2009年有较为明显的下降，之后年份这一指标较为平稳；中部地区的环保财政支出效率除了2009年出现小幅下降外，整体呈现不断上升趋势；西部地区的环保财政支出效率整体趋势与全国的趋势相近。

图 1

图 1 我国30个省市自治区环保财政支出效率变化趋势

从空间对比来看，我国各地区的环保财政支出效率存在较大差异性，东部地区的环保财政支出效率处于相对高值区域，中部和西部地区依次位列其后。环保财政支出效率区域差异与各地区的地方政策、自然状况、资源结构和经济发展水平紧密相关。相比中西部地区，东部地区技术优势明显、投入污染治理的资金相对充裕；中部地区经济增长模式呈现出高能耗、高污染的特征；西部地区本身存在生态环境脆弱、对资源过度开发的现象，且经济发展较为缓慢，技术较为落后，环保财政支出效率处于较低的水平(罗能生、王玉泽，2017)。

根据上文测算的我国30个省市自治区的环保财政支出效率可知，各省份的环保财政支出效率存在较大差异，划分为东部、中部和西部三大区域的对比结果也呈现不同特征。基于此，本文尝试通过构建空间杜宾模型(SDM)实证分析外商直接投资对环保财政支出效率的影响以及两者的空间溢出效应。

本文采用Moran's I对环保财政支出效率(EFEE)、外商直接投资(FDI)进行全局空间相关性检验，以判别空间相关性和溢出效应的存在性。在计算中，权重矩阵选择地理距离型矩阵，以此测度其空间依赖特性。在判断方法上，Moran's I值大于0，表示空间正相关性，其值越大，空间相关性越明显；Moran's I值小于0，表示空间负相关性，其值越小，空间差异越大；Moran's I值等于0，则为空间随机性。

计算结果见表 2和表 3。2007—2015年我国30个省份EFEE全局Moran's I值均大于0，且根据表中P值判断在5%的显著性水平上通过检验；FDI全局Moran's I值在2010—2015年均大于0，且根据表中P值判断在1%的显著性水平上通过检验。可见，各省份环保财政支出效率存在较强的空间溢出现象，且外商直接投资也存在显著的空间正相关性，满足进行空间杜宾模型(SDM)实证检验的条件。

表 2

表 2 2007—2015年各省份EFEE全局Moran's I值 年份 Moran's I值 标准差 Z值 P值 2007 0.097 0.035 3.721 0.000 2008 0.046 0.036 2.252 0.024 2009 0.111 0.035 4.123 0.000 2010 0.158 0.036 5.348 0.000 2011 0.112 0.036 4.071 0.000 2012 0.118 0.036 4.247 0.000 2013 0.098 0.036 3.686 0.000 2014 0.102 0.036 3.778 0.000 2015 0.121 0.036 4.311 0.000

表 2 2007—2015年各省份EFEE全局Moran's I值

表 3

表 3 2007—2015年各省份FDI全局Moran's I值 年份 Moran's I值 标准差 Z值 P值 2007 -0.016 0.019 0.958 0.338 2008 -0.012 0.021 1.054 0.292 2009 -0.009 0.023 1.139 0.255 2010 0.057 0.034 2.717 0.007 2011 0.061 0.033 2.926 0.003 2012 0.061 0.032 2.969 0.003 2013 0.063 0.031 3.093 0.002 2014 0.060 0.030 3.098 0.002 2015 0.053 0.031 2.846 0.004

表 3 2007—2015年各省份FDI全局Moran's I值

本文采用一般化的空间杜宾模型(Spatial Durbin Model，简称SDM)，考察我国30个省市自治区外商直接投资对环保财政支出效率的影响以及两者的空间溢出效应。模型设定如下：

其中，i和j代表省份；EFEE_it表示i省份第t期的环保财政支出效率；FDI_it表示i省份第t期的外商直接投资；Z_it为其他控制变量；α为常数项，γ、ϕ为一般回归系数，ρ为空间自回归系数，θ为空间自相关系数，μ_i和v_t分别表示个体和时间效应，ε_it为误差项。W为空间权重矩阵，本文采用地理距离型矩阵(W^d)，即两省份省会城市之间在经纬度计量下的地表距离的倒数。同时为考察稳健性，选取地理邻接型(W^c)和经济距离型(W^e)权重矩阵作为对比。地理邻接型权重矩阵中，两省份相邻以1表示，不相邻则以0表示；经济距离型矩阵用两省份之间经济发展水平差距的倒数来表示。对三种权重均进行矩阵行和单位化处理。

上述模型中环保财政支出效率(EFEE)是被解释变量，外商直接投资(FDI)是核心解释变量。环保财政支出效率(EFEE)采用前文利用DEA规模报酬模型测算的我国各省份环保财政支出效率数值。外商直接投资(FDI)反映各省份开放程度，利用各省份实际利用外商直接投资额占GDP的比例来表示。

控制变量选择方面，本文参考了潘孝珍(2013)、韩君和孟冬傲(2018)等的研究，选取财政分权、环境规制、工业水平、人口规模、经济水平以及能源消费结构作为控制变量。财政分权(FD)是各省份预算内人均本级财政支出占中央预算内人均本级财政支出的比例；环境规制(ER)利用各省份工业污染治理投资额表示并采取自然对数形式；工业水平(IS)为各省份工业增加值占GDP的比例；人口规模(POP)是各省份年末总人口数并采取自然对数形式；经济水平(RJGDP)为各省份人均GDP并采取自然对数形式；能源消费结构(NYXFJG)是各省份煤炭消费量占能源消费总量的比例。

相关数据来源于各年份的《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》以及相关网站和数据库，表 4为各变量的描述性统计。

表 4

表 4 变量的描述性统计 变量 变量说明 平均值 标准差 最小值 最大值 EFEE 环保财政支出效率(比值，%) 0.496 0.278 0.048 1 FDI 外商直接投资(比值，%) 0.369 0.550 0.047 5.705 FD 财政分权(比值，%) 5.888 2.827 2.308 14.596 ln(ER) 环境规制(对数，万元) 11.850 0.963 8.178 14.164 IS 工业水平(比值，%) 0.405 0.080 0.131 0.530 ln(POP) 人口规模(对数，万人) 8.176 0.745 6.314 9.292 ln(RJGDP) 经济水平(对数，%) 10.423 0.539 8.972 11.590 NYXFJG 能源消费结构(比值，%) 0.962 0.378 0.170 1.992

表 4 变量的描述性统计

本文运用stata 14.0软件进行计量分析，分别采用时间固定、个体固定和双固定效应进行回归，其中时间固定效应结果最优。根据空间面板Hausman检验的结果，选择固定效应模型，采用极大似然估计法进行估计，结果如表 5所示。表格中W^d、W^c、W^e分别表示地理距离型矩阵、地理邻接型矩阵、经济距离型矩阵的计算结果。

表 5

表 5 30个省市自治区的FDI与EFEE的空间SDM计量检验结果 变量 Wd Wc We FDI 0.1344***(4.08) 0.1173***(4.94) 0.1314***(2.88) FD -0.0450***(-3.24) -0.0455***(-3.62) -0.0508***(-3.07) ln(ER) 0.0782***(2.70) 0.0896***(3.41) 0.0715**(2.06) IS 0.3443*(1.77) 0.1897(0.91) 0.1100(0.47) ln(POP) -0.0499(-1.20) -0.0593(-1.46) -0.0077(-0.15) ln(RJGDP) 0.3076***(4.46) 0.2864***(4.42) 0.4022***(4.82) NYXFJG -0.2130***(-4.27) -0.2112***(-4.68) -0.2021***(-3.16) ρ 0.4557***(4.05) 0.4201***(5.13) -0.0254(-0.21) θ 0.6906**(2.37) -0.0537(-1.03) 0.0275(0.26) Log-L 160.9089 162.5356 138.0506 Obs 270 270 270   注：*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%的显著性水平；括号内数字为z统计值。下表同。

表 5 30个省市自治区的FDI与EFEE的空间SDM计量检验结果

表 5中，外商直接投资(FDI)的回归系数在各空间权重矩阵下均为正，且在1%的水平上显著，说明外商直接投资与环保财政支出效率之间存在正向影响关系。这反映了一方面我国更加重视生态环境建设，重视吸收绿色环保的外商投资，整体上降低了外资企业的污染排放强度，提高了环保财政支出的效率；另一方面，外商直接投资持续增加有助于地方政府财政收入增加，可以避免出现挤占环保支出投入情况，并且能够有效提高环保财政支出效率。

表 5中，FDI空间自相关系数θ在地理距离型权重矩阵下显著为正，在其他权重矩阵下不显著。这说明，外商直接投资对环保财政支出效率的影响在经济水平相近区域间的溢出效应并不明显，但在地理距离上具有较强的正向溢出效应。也就是说，邻近省份的外商直接投资对本省环保财政支出效率产生正向影响。原因可能有两点，其一是邻近省份在吸引外资进入上存在竞争性攀比现象，一个地区增加环境友好型的外资投入带动了邻近地区对类似外资的引入；其二是相邻地区经济产业联系较为紧密，外商直接投资增加通过人力资本、生产技术流动的方式形成绿色效应溢出，从而提高邻近省份的环保财政支出效率。

表 5中，环保财政支出效率(EFEE)空间自回归系数ρ在地理距离型和地理邻接型矩阵下的结果为正且显著，在经济距离型矩阵下不显著。这说明，环保财政支出效率在地理空间上具有很强的正相关性，且对相邻地区会产生空间依赖现象。环保财政支出效率的地理空间聚集现象表现为，高环保财政支出效率区域被高环保财政支出效率区域所包围，低环保财政支出效率区域被低环保财政支出效率区域所包围。

表 5中，其他控制变量的实证结果显示，财政分权(FD)的回归系数显著为负，说明财政分权程度越高，在利益驱动和单一激励体制下，地方政府越存在环境“逐底竞争”的动机来发展经济，而忽略环境质量恶化的问题。环境规制(ER)与环保财政支出效率呈正相关关系，说明工业污染治理投资额的增加有利于环境治理，这种治理投入型的环境规制越强，环保财政支出效率越高。工业水平(IS)的回归系数仅仅在地理距离型矩阵下通过10%的显著性检验，在其他两种矩阵下均不显著，说明工业增加值占比仅在地理距离上具有一定的正向影响效应。人口规模(POP)的回归系数为负，但不显著。经济水平(RJGDP)的回归系数显著为正，说明随着经济发展，环保财政支出效率提高，反映了地方政府越来越重视环境治理的投入，促进环保技术的创新。能源消费结构(NYXFJG)的回归系数显著为负，说明煤炭消费量的占比越高，环境污染越严重，从而导致环保财政支出的效率越低。

我国幅员辽阔，不同区域的经济发展水平和对外开放水平存在差异，因此，本文把样本分为东部、中部、西部三个区域进行实证检验，对比分析不同区域环保财政支出效率的溢出效应以及外商直接投资对环保财政支出效率的影响。在计算中，权重矩阵同样选择地理距离型矩阵，同时以地理邻接型和经济距离型权重矩阵作为对比，结果如表 6所示。

表 6

表 6 东部、中部和西部地区的FDI与EFEE的空间SDM计量检验结果 变量 Wd Wc We 东部 中部 西部 东部 中部 西部 东部 中部 西部 FDI 0.0549*** (3.51) 0.4701** (2.20) -0.2888** (-2.00) 0.0429** (3.11) 0.4348** (2.08) -0.3118* (-1.88) 0.0417** (2.47) 0.4803** (2.30) -0.2695* (-1.71) FD -0.0851*** (-3.44) -0.0002 (-0.01) -0.0338*** (-5.19) -0.0596* (-1.69) 0.0018 (0.09) -0.0380*** (-6.80) -0.0513 (-1.55) -0.0054 (-0.27) -0.0357*** (-4.97) ln(ER) -0.0606*** (-2.68) -0.0108 (-0.52) 0.0029 (0.25) -0.0237 (-0.80) -0.0135 (-0.68) 0.0081 (1.07) -0.0286 (-0.96) -0.0184 (-0.87) -0.0027 (-0.21) IS 1.7684 (1.50) 0.0206 (0.08) 0.7901** (2.48) 0.3986 (0.48) -0.0188 (-0.08) 0.8726*** (3.38) 0.1478 (0.19) -0.0388 (-0.14) 0.7597** (2.43) ln(POP) -0.9527** (-2.27) 0.1462 (0.21) 0.1101 (0.19) -1.1185* (-1.82) 0.1619 (0.23) 0.2027 (0.41) -1.1318* (-1.70) 0.4224 (0.56) 0.3142 (0.46) ln(RJGDP) 0.9011*** (4.46) 0.2680*** (3.89) 0.3290*** (4.89) 0.5186*** (2.64) 0.3015*** (5.37) 0.2268* (1.77) 0.4556*** (2.67) 0.4100*** (6.94) 0.3503*** (6.22) NYXFJG 0.1850 (0.86) -0.1564 (-1.16) 0.0544 (1.02) 0.0937 (0.35) -0.1143 (-0.84) -0.0358 (-0.88) 0.0381 (0.15) -0.1292 (-1.14) 0.0387 (0.69) ρ 0.2681*** (2.76) 0.3132*** (3.62) 0.3568*** (3.78) 0.0489 (0.55) 0.2326*** (3.07) -0.4575*** (-0.16) 0.0854 (1.13) -0.0444 (-0.41) 0.2346** (2.22) θ 0.2878** (2.04) -0.0894 (-0.49) 0.9927*** (2.72) -0.0703 (-0.21) 0.0760 (0.44) 0.3844 (1.54) -0.0413* (-1.86) -0.0172 (-0.09) 0.5601* (1.77) Log-L 79.3295 111.5584 150.4555 72.4375 111.4005 169.3880 73.4770 109.6087 146.8744 Obs 108 81 81 108 81 81 108 81 81

表 6 东部、中部和西部地区的FDI与EFEE的空间SDM计量检验结果

表 6中，东部、中部、西部地区的环保财政支出效率(EFEE)空间自回归系数ρ在地理距离型矩阵下均显著为正，且ρ值以较小的差距从小到大排列，在地理邻接型和经济距离型矩阵下并不全部显著。这说明，环保财政支出效率在中西部地区的溢出效应较为明显，而在东部地区相对较弱，且在区域内各省份主要依靠地理空间对其他省份产生影响。究其原因，可能与各区域产业结构有关，中西部地区的产业大多是资源依赖型制造业，环境污染的外部性较强，而且各省份之间的依赖程度高于东部地区，在产业发展和环境治理中的相互联系和交流模仿较强，使得环保财政支出效率在中西部地区的空间溢出效应强于东部地区。

表 6中，FDI在东部和中部地区的回归系数为正且显著，而在西部区域的回归系数为负且显著。这说明，外商直接投资对环保财政支出效率的影响在东部和中部地区呈积极作用，而在西部地区相反。西部地区整体经济发展水平低于东部和中部地区，外资吸引能力相对较弱，地方政府可能会为了吸引更多的外商直接投资而降低引入外资的标准，甚至可能会以牺牲环境为代价；而且西部地区技术相对落后，无法给予环境保护与治理足够的技术支持，这种情况反映了该地区尚处于环境库兹涅茨曲线的左侧，从总体来看增加外商直接投资并不能提高环保财政支出效率。

表 6中，FDI空间自相关系数θ在地理距离型权重下西部和东部地区显著为正，中部地区为负但不显著，且西部地区的系数θ远高于东部地区。这说明，西部地区外商直接投资对邻近地区的影响比东部地区外商直接投资对邻近地区的影响更为明显，而在中部地区则不明显。中部地区的计算结果不显著，可能与该地区吸引的外商直接投资的类别有关。中部地区作为生产基地，其生产的规模效应远大于技术效应，所以外商直接投资的溢出效应在这一地区并不明显。值得注意的是，西部地区的外商直接投资对邻边地区产生正向溢出效应的影响，但对其自身的环保财政支出效率却产生负面影响，说明外商直接投资虽然会降低西部地区环保财政支出效率，但其在技术溢出效应方面可能会对周边地区产生积极影响。

以上实证检验采用的是一般化的空间杜宾模型，为保证实证结果的稳健性，本文进一步采用空间GMM对模型再进行估计，结果如表 7所示。表 7中，各变量的系数符号及显著性与原回归结果基本一致，因此前述实证结果是可信的。

表 7

表 7 30个省市自治区的FDI与EFEE的空间GMM检验结果 变量 Wd FDI 0.1403***(6.40) ρ 0.4813***(4.10) θ 0.5476***(4.43) Log-L 230.3608 R2 0.9671 Obs 270

表 7 30个省市自治区的FDI与EFEE的空间GMM检验结果

本文采用DEA规模报酬模型测算我国30个省市自治区的环保财政支出效率，并对比分析其差异性，在此基础上通过空间杜宾模型实证分析外商直接投资对环保财政支出效率的影响以及两者的空间溢出效应，得到的主要结论及由此引申的政策建议如下：

第一，计算30个省市自治区的Moran's I值证实，我国环保财政支出效率存在较强的空间溢出现象，地理空间聚集表现为高环保财政支出效率区域被高环保财政支出效率区域所包围，低环保财政支出效率区域被低环保财政支出效率区域所包围。这说明我国要提高环保财政支出效率，需要由中央政府进行整体规划，引导不同区域实现环保财政支出效率的平衡。基于空间杜宾模型(SDM)的实证研究结果显示，我国各省份环保财政支出效率在地理空间上具有很强的正相关性，且对相邻地区产生空间依赖现象。这种相互协同的关系，一方面反映了我国各省份之间环保财政支出相互影响、共同促进环境改善的良性局面，另一方面则有助于中央政府实施对地方政府的监管，通过合理的制度设计来约束地方政府，比如在坚持和深化绿色发展理念的进程中把环境保护作为一项重要的考核标准。因此，我国在制定相关制度时可以配合环保财政支出预算和执行，充分发挥不同区域间的相互影响关系，协同提高各地区环境规制强度以及引导发挥科技研发对环境保护的作用，以发挥地方政府环保财政支出的最大效用。

第二，实证检验结果显示，我国外商直接投资的增加有利于环保财政支出效率的提高，并通过相关溢出效应进一步提升其对环保财政支出效率的积极影响；而且外商直接投资对环保财政支出效率的影响在经济水平相近区域间的溢出效应并不明显，但在地理距离上具有较强的正向溢出效应。因此，一方面，相关部门应积极发挥外商直接投资对提高环保财政支出效率的作用，通过扩大对外开放推动绿色低碳发展，有选择地引进和利用外资实现产业结构低碳化(张云等，2019)，同时，有效使用政府环保财政资金，引导外资企业与本地企业互动合作，通过技术交流帮助本地企业吸收先进的环保技术和绿色生产经验，降低污染排放，发挥外资的“污染光环”效应，整体推动地区的绿色健康可持续发展，进一步提高政府环保财政资金支出效率；另一方面，要注重各地区外商直接投资在地理上的正向溢出效应，各地方政府应在提高吸收外资力度的同时加强外资项目的协同监管，通过环保财政支出引导减少高污染的存量外资项目，同时，共同提高外资准入标准，引导高质量、高效益的外资进入先进工艺、高新技术等绿色产业，并形成跨区域的产业集群和产业链整合。