趙娜 李香菊 李光勤

摘 要：從理論層面系統(tǒng)地詮釋了財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的作用機理，然后利用2004-2016年266個地級市的面板數(shù)據(jù)，采用兩階段最小二乘法考察了財政縱向失衡對中國綠色全要素生產(chǎn)率損失的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)：財政縱向失衡顯著抑制了我國城市綠色全要素生產(chǎn)率水平;中間機制分析表明，資本價格扭曲和勞動力價格扭曲是財政縱向失衡阻礙綠色全要素生產(chǎn)率水平提高的主要中介變量;財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率水平的抑制作用存在著地區(qū)和時間差異。

關(guān)鍵詞： 財政縱向失衡;要素價格扭曲;綠色全要素生產(chǎn)率

中圖分類號：F812.2 文獻標(biāo)識碼： A ?文章編號：1003-7217（2021）05-0091-10

一、引言及文獻綜述

歷經(jīng)40多年的改革開放，中國已經(jīng)成為全球第二大經(jīng)濟體。然而，與之相伴的是高能耗與高污染。據(jù)統(tǒng)計，2016-2019年全國337個地級以上城市中，分別有75.1%、70.7%、62.4%、53.4%的城市的空氣質(zhì)量超標(biāo)①。雖然空氣質(zhì)量超標(biāo)的城市數(shù)呈現(xiàn)較快的下降趨勢，但仍然有半數(shù)以上的城市的空氣質(zhì)量超標(biāo)。在十九大報告中，將推進綠色發(fā)展作為首要任務(wù)。2020年中國政府在生態(tài)環(huán)境保護工作會議中指出：“要大力推動綠色低碳循環(huán)發(fā)展，協(xié)同推進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境高水平保護”②。黨的十九屆五中全會中提出推動綠色發(fā)展，促進人與自然和諧共生③。顯然綠色發(fā)展已成為時代的主題，是我國經(jīng)濟社會未來發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。綠色全要素生產(chǎn)率增長是實現(xiàn)綠色經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵。如何推動綠色全要素生產(chǎn)率的增長？這一問題引起了學(xué)者的高度關(guān)注?，F(xiàn)有研究已從多個視角對推動綠色全要素生產(chǎn)率增長的因素進行了探討，包括環(huán)境規(guī)制、外商直接投資、金融發(fā)展、財政分權(quán)、政府行為等，但是一個非常重要的影響因素卻較少被提及，那就是分稅制背景下地方政府面臨的財權(quán)和事權(quán)不匹配程度如何影響綠色發(fā)展。本文嘗試從這一角度探索影響中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的制度性因素，以期對現(xiàn)有研究進行補充。

近幾年學(xué)者們從不同角度對綠色全要素生產(chǎn)率影響因素進行了較多的探索。主要涉及如下四個方面：其一，環(huán)境規(guī)制因素。對這二者關(guān)系的研究存在三種不同的觀點：第一種觀點提出環(huán)境規(guī)制會引起綠色全要素生產(chǎn)率的下降[1];第二種觀點認(rèn)為環(huán)境規(guī)制正向影響綠色全要素生產(chǎn)率[2，3];第三種觀點則強調(diào)這兩者之間存在非線性關(guān)系[4，5]，如蔡烏趕和周小亮（2017）分別研究了命令控制型環(huán)境規(guī)制、市場激勵型環(huán)境規(guī)制和自愿協(xié)議型環(huán)境規(guī)制與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)市場激勵型環(huán)境規(guī)制和自愿協(xié)議型環(huán)境規(guī)制分別與綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)倒U型和U型關(guān)系[6]。其二，財政分權(quán)因素。杜俊濤等（2017）認(rèn)為財政分權(quán)會阻礙綠色全要素生產(chǎn)率的增長[3];肖遠(yuǎn)飛和吳允（2019）考慮了空間因素后發(fā)現(xiàn)財政分權(quán)不利于本地和鄰近地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升[7]。其三，外商直接投資因素。關(guān)于外商直接投資與綠色全要素生產(chǎn)率關(guān)系的研究結(jié)論并不一致，主要是兩種相反的觀點：一種是FDI阻礙綠色全要素生產(chǎn)率增長[8，9];一種是改善了綠色全要素生產(chǎn)率[10，11]。其四，城市化因素。包括兩個相反結(jié)論：一種認(rèn)為城市化可以驅(qū)動我國綠色全要素生產(chǎn)率增長[12];另一種則認(rèn)為城市化會損害綠色全要素生產(chǎn)率[13，14]。

縱觀已有文獻可以看出：學(xué)者們從不同角度實證檢驗了綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素，但鮮有文獻將分稅制背景下地方政府面臨的財政縱向失衡與綠色全要素生產(chǎn)率聯(lián)系起來。這為本文研究提供了一個很好的研究視角。鑒于此，本文在既有研究的基礎(chǔ)上，從以下三個方面進行了拓展和延伸：其一，在研究視角上，本文嘗試以財政縱向失衡為切入點來探討影響綠色全要素生產(chǎn)率的制度性因素。其二，已有文獻研究了要素市場扭曲與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系[15]，但鮮有文獻將財政縱向失衡、要素價格扭曲和綠色全要素生產(chǎn)率納入同一框架。本文將財政縱向失衡、資本價格扭曲、勞動力價格扭曲和綠色全要素生產(chǎn)率納入同一分析框架，重點揭示財政縱向失衡影響城市綠色全要素生產(chǎn)率水平的兩個渠道：分別是資本價格扭曲效應(yīng)和勞動力價格扭曲效應(yīng)，闡明了財政縱向失衡影響城市綠色全要素生產(chǎn)率水平的作用機理。其三，已有文獻關(guān)于財政縱向失衡的研究主要集中在財政縱向失衡對地方政府公共支出的影響[16，17]，對基礎(chǔ)教育服務(wù)績效水平的影響[18]，對房價的影響[19]，對地方財政可持續(xù)性的作用以及對全要素生產(chǎn)率的影響[20，21]。缺少對財政縱向失衡的空間相關(guān)性分析，本文采用空間自相關(guān)模型（SAC）分析財政縱向失衡的空間相關(guān)性以及對綠色全要素生產(chǎn)率的影響。

二、理論分析與假說提出

“中國式財政分權(quán)”體制下，地方政府擁有較為獨立的財政支出權(quán)并承擔(dān)了大部分的公共品供給責(zé)任，但卻擁有較低比例的稅收收入，這直接導(dǎo)致地方政府的相對收入與支出責(zé)任的不對等，進而帶來財政縱向失衡。過度財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的影響主要基于直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

（一）財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)

首先，一個地區(qū)財政縱向失衡越高，意味著政府承擔(dān)過多的支出責(zé)任，這勢必會迫使地方政府為獲取有限稅源而競相降低轄區(qū)企業(yè)的實際稅負(fù)，在努力留住本地企業(yè)的同時，盡力吸引其他地區(qū)企業(yè)來本地進行投資[22]。本地企業(yè)稅負(fù)的降低可能通過以下四個途徑影響綠色全要素生產(chǎn)率，其一，本地企業(yè)實際稅負(fù)的降低會緩解企業(yè)的融資約束，促使其提高員工薪資，引進高水平人才，加強員工培訓(xùn)，從而提升了企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。其二，企業(yè)實際稅負(fù)的減少使其可支配利潤提高，有助于企業(yè)加大研發(fā)投入，提升其技術(shù)創(chuàng)新水平，從而引致綠色全要素生產(chǎn)率的提高。其三，由于政府對本地稅收優(yōu)惠具有一定決定權(quán)和控制權(quán)[23]，在收益增加的情況下，為了獲得稅收優(yōu)惠，企業(yè)會將多余的資金用于向掌握稅收優(yōu)惠政策的政府官員進行尋租，從而對企業(yè)創(chuàng)新支出產(chǎn)生擠出效應(yīng)[24]，不利于綠色全要素生產(chǎn)率的增長。其四，政府在競相降低稅負(fù)吸引企業(yè)進駐本地的過程中，更多關(guān)注資本流入的數(shù)量，而較少關(guān)注資本質(zhì)量，污染型、低效率的企業(yè)過度流入[22]，這會帶來環(huán)境污染，從而阻礙了綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

其次，在以經(jīng)濟建設(shè)為中心的政績考核機制下，過度財政縱向失衡會促使地方政府偏好于利于本地經(jīng)濟增長的基建投資，而較少投入民生、環(huán)保等領(lǐng)域，這對綠色全要素生產(chǎn)率造成不同影響。其一，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入的增加促進了本地公共服務(wù)水平的上升，減少了企業(yè)的運輸成本，有利于要素流動，顯著提升了企業(yè)的技術(shù)效應(yīng)和規(guī)模效率，這有利于地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。其二，在財政支出一定的情況下，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入的增加會導(dǎo)致教育、環(huán)保、醫(yī)療等民生性支出的不足，最終影響技術(shù)進步的可延續(xù)性，不利于綠色全要素生產(chǎn)率的有效提升。

最后，嚴(yán)重的財政縱向失衡意味著地方財政自主權(quán)過低，為了緩解財政支出的壓力，地方政府傾向于高價出讓建設(shè)用地獲得高額的土地出讓金來增加地方財政收入[25]，這帶來了房價的上漲，抑制了地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新[26]，最終會影響綠色全要素生產(chǎn)率。具體來說：一方面，高房價促使經(jīng)濟“脫實向虛”，降低企業(yè)的創(chuàng)新投入積極性;另一方面，高技能人才是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的重要因素，而高房價推高了高技能人力資本的生存成本，阻礙了城市創(chuàng)新[27]，這進一步抑制了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。據(jù)此，本文提出假說1。

假說1 過度財政縱向失衡抑制了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

（二）財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的間接效應(yīng)

1.財政縱向失衡扭曲了資本價格，阻礙了地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的增長。過度的財政縱向失衡意味著地方財政存在較為嚴(yán)重的收支脫節(jié)，這會誘導(dǎo)地方政府偏好于干預(yù)金融資源配置。具體來說，一方面，地方政府可以通過財政貼息方式等壓低貸款利率以刺激企業(yè)投資、扭曲資本價格;另一方面，由于地方政府掌握了城市商業(yè)銀行管理層的人事任免權(quán)，為了推動地方經(jīng)濟發(fā)展，地方政府有強烈的動機以及能力干預(yù)城市商業(yè)銀行的貸款方向。特別在地方政府財政壓力加大的情況下，地方政府通過高管任免等手段誘導(dǎo)城市商業(yè)銀行的貸款主要投向于地方國有經(jīng)濟部門[28]，這會促使資本的實際報酬偏離其應(yīng)得報酬，即資本價格扭曲。綠色全要素生產(chǎn)率的增長來源于技術(shù)進步以及環(huán)境污染的減少，而資本價格扭曲不但不利于技術(shù)進步，而且會帶來環(huán)境污染，具體影響如下：資本價格扭曲促使國有經(jīng)濟部門以低廉的價格獲得資金，擴大了企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模，極大地增加了企業(yè)的獲利空間，從而導(dǎo)致國有經(jīng)濟部門的創(chuàng)新惰性增強。此外，國有經(jīng)濟部門金融資源的增加勢必會造成非國有經(jīng)濟部門金融資源的匱乏，這會增加非國有經(jīng)濟部門創(chuàng)新的成本，進而抑制這類企業(yè)參與技術(shù)創(chuàng)新的能力，阻礙地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，加劇環(huán)境污染，最終抑制綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

2.財政縱向失衡扭曲了勞動力價格，抑制了地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。過度財政縱向失衡意味著地方政府的財力缺口較大，為了承擔(dān)起發(fā)展地方經(jīng)濟和社會公共服務(wù)的責(zé)任，政府通過壓低勞動力價格吸引外部企業(yè)進駐本地，造成勞動力價格扭曲。這意味著勞動力的實際報酬偏離其應(yīng)得報酬，較低的工資報酬降低了企業(yè)的勞動力成本，促使企業(yè)密集地使用勞動力進行生產(chǎn)，進而導(dǎo)致企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新以獲取利潤的動力不足。此外，較低的工資報酬會促使企業(yè)員工創(chuàng)新動力不足，致使其將全部知識與能力發(fā)揮出來的積極性不高[29]，從而不利于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升。據(jù)此，本文提出假說2和假說3。

假說2 財政縱向失衡通過扭曲資本價格阻礙了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

假說3 財政縱向失衡通過扭曲勞動力價格抑制了綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)選取

（一）實證模型設(shè)定

依據(jù)理論分析，為了驗證假說1，設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型（1）：

tfp.it=α.0+α.1vfi.it+α.2denti.it+α.3ind2.it+α.4resor.it+α.5tel.it+α.6gov.it+α.7fdi.it+year.t+city.i+ε.it（1）

其中tfp、vfi、denti、ind2、resor、tel、gov、fdi、city.i和year.t依次為綠色全要素生產(chǎn)率、財政縱向失衡、人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、電信化水平、政府干預(yù)、外商直接投資、城市效應(yīng)與時間效應(yīng)，ε.it表示隨機擾動項。

為了進一步識別要素價格扭曲的中介效應(yīng)以檢驗假說2與假說3，構(gòu)建如下遞歸模型：

Q.it=α.0+α.1vfi.it+α.2denti.it+α.3ind2.it+

α.4resor.it+α.5tel.it+α.6gov.it+α.7fdi.it+year.t+

city.i+ε.it （2）

tfp.it=α.0+α.1vfi.it+α.2denti.it+α.3ind2.it+

α.4resor.it+α.5tel.it+α.6gov.it+α.7fdi.it+α.8Q.it+

year.t+city.i+ε.it（3）

其中，Q.it代表中介變量，包括資本價格扭曲（rk）和勞動價格扭曲（rl）兩個變量。

（二）變量與數(shù)據(jù)說明

1. 被解釋變量。綠色全要素生產(chǎn)率（tfp）。借鑒Fre等（2007）[30]，采取非徑向、非角度的SBM方向性距離函數(shù)測度Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率（M-L指數(shù)），并用該指數(shù)衡量各城市的綠色全要素生產(chǎn)率環(huán)比增長率。SBM方向性距離函數(shù)以及Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率具體函數(shù)參見趙娜（2020）[22]，投入要素、期望產(chǎn)出以及非期望產(chǎn)出的衡量見表1。

參考Chung等（1997）[31]提出的模型，構(gòu)造t期和t+1期之間的Malmquist-Luenberger指數(shù)計算我國各城市綠色全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)，表示為：

MLt+1.t=[1+D→t.o（xt，yt，bt，gt）1+D→t.o（xt+1，yt+1，bt+1，gt）×

1+D→t+1.0（xt，yt，yt，gt）1+D→t+1.0（xt+1，yt+1，bt+1，gt）]12（4）

當(dāng)MLt+1.t>1時，意味著綠色全要素生產(chǎn)率較上年有增長。反之，則意味著綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所下降。

借鑒杜俊濤等（2017）[3]，假設(shè)2003年綠色全要素生產(chǎn)率均為1，依次計算各城市2004-2016年綠色全要素生產(chǎn)率。圖1給出了全國及東中西地區(qū)的變化規(guī)律。可以看出，2004-2016年中國地級市綠色全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出上升趨勢。分地區(qū)來看，2007年之后東部城市綠色全要素生產(chǎn)率上升幅度大于全國以及中西部城市的平均水平，而西部地區(qū)從2011年之后則一直處于最低。這可能是因為：其一，東部地區(qū)經(jīng)濟社會較為發(fā)達，具有較為豐厚的資金吸引優(yōu)秀人才，為污染治理技術(shù)的研發(fā)提供了較為充足的人力資本;其二，西部地區(qū)經(jīng)濟較為落后，為了爭取資金流入本地，采取放寬資金準(zhǔn)入等政策，吸引一些高能耗、高污染的工業(yè)企業(yè)進駐，帶來較為嚴(yán)重的環(huán)境污染。

2. 解釋變量。財政縱向失衡（vfi）。借鑒李永友和張帆（2019）[32]，采用（一般預(yù)算支出-一般預(yù)算收入）/一般預(yù)算支出來衡量財政縱向失衡。

3. 中介變量。資本扭曲（rk）和勞動扭曲（rl）。借鑒白俊紅和劉宇英（2018）[33]，采用間接法分別測度資本扭曲系數(shù)和勞動扭曲系數(shù)。具體如下：

rk=MP.kr-1=β.Kip.iy.ir.iK.i-1

rl=MP.lw-1=β.Lip.iy.iw.iL.i-1

其中p.iy.i為各城市的GDP，β.Ki、β.Li分別表示利用生產(chǎn)函數(shù)估計的各城市的資本產(chǎn)出彈性和勞動產(chǎn)出彈性，r.i和w.i分別為資本和勞動力價格，遵循Hsieh和Klenow（2009）[34]做法，資本價格取值為0.1，勞動力價格采用各地區(qū)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資，GDP和勞動力價格均以2004年為基期進行平減。

4. 控制變量。參考謝賢君等（2019）、杜俊濤等（2017）的研究[15，3]，采用人口密度（denti）、二產(chǎn)比重（ind2）、人力資本（resor）、電信化水平（tel）、政府干預(yù)（gov）和外商直接投資（fdi）作為控制變量。

本文的數(shù)據(jù)來源于2005-2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和EPS數(shù)據(jù)庫，鑒于行政區(qū)劃調(diào)整和部分地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，最終選擇我國266個地級市，對于缺失數(shù)據(jù)采用插值法，對人口密度取對數(shù)以避免異方差或者共線性對估計結(jié)果的影響。外商直接投資中的美元按照當(dāng)年平均外匯價格折算成人民幣，表2為相關(guān)變量的統(tǒng)計特征描述及其度量方式。

四、結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

首先對財政縱向失衡（vfi）與綠色全要素生產(chǎn)率（tfp）之間的內(nèi)在關(guān)系進行初步考察。在研究方法上，本文以O(shè)LS為基準(zhǔn)回歸，并進一步采用固定時間和地區(qū)效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)（FE）模型對理論假說進行驗證，表3列示了基本回歸結(jié)果的內(nèi)容。為了研究財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率在不同條件下的影響，本文在基本回歸中分別列示加入控制變量與不加控制變量的回歸結(jié)果。從列（1）可以看出，當(dāng)不加入任何控制變量時，財政縱向失衡（vfi）對綠色全要素生產(chǎn)率（tfp）的影響顯著為負(fù)，從而初步證明了假說2，從列（2）～（4）可以看出，當(dāng)加入控制變量并進一步控制時間和城市固定效應(yīng)后，財政縱向失衡（vfi）的系數(shù)依然為負(fù)，并通過了10%的顯著性檢驗。這說明財政縱向失衡越高的城市，綠色全要素生產(chǎn)率水平越低，也證實了關(guān)于財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率負(fù)向抑制的判斷。從控制變量的回歸結(jié)果來看，人口密度（denti）、二產(chǎn)比重（ind2）的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，這表明人口密度和二產(chǎn)比重越高的地區(qū)，綠色全要素生產(chǎn)率越低，一定程度上反映了人口密度和第二產(chǎn)業(yè)比重的增加不利于地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的增長。政府干預(yù)系數(shù)（gov）為負(fù)說明政府過多地干預(yù)經(jīng)濟擠占了社會投資，進而扭曲了資本價格和勞動力價格，這不利于綠色全要素生產(chǎn)率的增加;外商直接投資系數(shù)（fd）為負(fù)在一定程度上說明外商直接投資增加了地區(qū)能源消耗，帶來了環(huán)境污染。人力資本（resor）、信息化水平（tel）與綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)為正相關(guān)，可能的解釋是：人力資本水平和信息化水平提升對技術(shù)創(chuàng)新的正向效應(yīng)，而技術(shù)創(chuàng)新是驅(qū)動綠色全要素生產(chǎn)率提升的重要動力。

（二）中介效應(yīng)分析

采用雙向固定效應(yīng)模型估計模型（2）和（3），表4匯報了資本價格扭曲和勞動力價格扭曲在財政縱向失衡抑制綠色全要素生產(chǎn)率過程中的中介效應(yīng)回歸結(jié)果。其中列（1）和（2）匯報了財政縱向失衡對資本價格扭曲和勞動價格扭曲的回歸結(jié)果，即基于式（2）的檢驗;列（3）和（4）匯報了資本價格扭曲和勞動價格扭曲作為中介變量時，財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，即基于式（3）的檢驗。從表4不難發(fā)現(xiàn)：首先，財政縱向失衡對資本扭曲和勞動扭曲的影響均顯著為正，這說明財政縱向失衡扭曲了資本價格和勞動價格。納入中介變量后，資本價格扭曲和勞動價格扭曲對綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明資本和勞動扭曲能夠顯著地抑制綠色全要素生產(chǎn)率的增長。其次，比較資本價格扭曲和勞動價格扭曲在財政縱向失衡中的中介效應(yīng)，從列（1）和（3）可以看出：在其他因素保持不變的情況下，財政縱向失衡每上升1個單位，綠色全要素生產(chǎn)率會下降0.049個單位，同時也會使得資本扭曲0.146個單位，從而導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率間接下降0.001個單位（0.068×0.146=0.001），間接效應(yīng)占總效應(yīng)的2.04%。從列（2）和（4）不難發(fā)現(xiàn)：財政縱向失衡對勞動扭曲的影響系數(shù)為0.154，勞動力價格扭曲對綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為-0.029，表明財政縱向失衡通過扭曲勞動力價格的負(fù)向中介效應(yīng)抑制了綠色全要素生產(chǎn)率。具體來看，財政縱向失衡通過勞動力扭曲影響綠色全要素生產(chǎn)率的間接效應(yīng)為0.004，在總效應(yīng)中占比為7.27%。

（三）工具變量回歸

一般情況下，綠色全要素生產(chǎn)率較高的地區(qū)經(jīng)濟增長較快，環(huán)境污染較少，而經(jīng)濟增長速度的提升可能會導(dǎo)致城市財政收入的增加，從而引起財政縱向失衡的降低，因此財政縱向失衡與綠色全要素生產(chǎn)率之間不可避免存在一定的內(nèi)生關(guān)聯(lián)，忽略這一內(nèi)生性可能導(dǎo)致獲得偏差較大的估計結(jié)果，因此，本文使用工具變量法克服這一難題。借鑒王小龍和余龍（2018）[35]對工具變量的設(shè)置方法，構(gòu)造的工具變量為同一省份內(nèi)其他城市財政縱向失衡的平均值（vfi_iv），理由如下：其一，同一省內(nèi)各個城市均具有相同的隸屬關(guān)系，因此財政縱向失衡具有一定的相關(guān)性。其二，同一省內(nèi)其他城市的財政縱向失衡與本城市的經(jīng)濟增長并不構(gòu)成直接管理，因此同一省份內(nèi)其他城市財政縱向失衡的平均值（vfi_iv）滿足IV外生性的良好特性。在IV回歸中采用2SLS方法進行估計，估計結(jié)果見表5。第一階段的工具變量與財政縱向失衡之間正相關(guān)，并通過了1%顯著性檢驗，這說明同一省份兄弟城市的財政縱向失衡越高，本城市的財政縱向失衡越高，同時F值大于10，說明不存在弱工具變量問題，滿足了工具變量的相關(guān)性假設(shè)。第二階段回歸結(jié)果顯示，財政縱向失衡與綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系依然是顯著負(fù)相關(guān)，這與本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有一致性，進一步印證了上文關(guān)于財政縱向失衡與綠色全要素生產(chǎn)率之間因果關(guān)系的判斷具有穩(wěn)健性。

采用2SLS方法繼續(xù)對式（3）進行回歸，如表5列（5）和（6）所示?？梢钥闯鲈诩尤胭Y本價格扭曲和勞動價格扭曲之后，財政縱向失衡系數(shù)、資本價格扭曲系數(shù)以及勞動價格扭曲系數(shù)均顯著為負(fù)，與表4列（3）和（4）一致，這進一步說明關(guān)于資本價格扭曲和勞動價格扭曲的中介效應(yīng)論斷具有較好的穩(wěn)健性。

（四）穩(wěn)健性分析

本文通過以下兩種方式對基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性展開檢驗，并利用FE法和2SLS法對財政縱向失衡與綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進行計量分析，回歸結(jié)果見表6。

1.替換解釋變量。參照儲德銀等（2018）[17]的做法，采用如下方法衡量財政縱向失衡，1-財政收入分權(quán)/財政支出分權(quán)×（1-地方政府財政自給缺口率）。并進一步采用同一省份內(nèi)其他城市財政縱向失衡的平均值（vfil_iv）作為工具變量進行回歸。

2.為了排除極端樣本的影響，將直轄市和計劃單列市城市排除。從表6的回歸結(jié)果來看，財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的影響依然顯著為負(fù)，意味著基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

五、進一步討論

（一）分時間段考察

考慮到2013年12月《關(guān)于改進地方黨政領(lǐng)導(dǎo)班子和領(lǐng)導(dǎo)干部政績考核工作的通知》印發(fā)，領(lǐng)導(dǎo)干部的考核內(nèi)容改為覆蓋經(jīng)濟、政治、生態(tài)文明建設(shè)等，本文將2013年作為時間分界點，以避免領(lǐng)導(dǎo)干部考核政策的變化對實證結(jié)果可能的影響，也便于按照不同時間段對比財政縱向失衡的綠色全要素生產(chǎn)率效應(yīng)。估計結(jié)果見表7?？梢钥闯觯?004-2013年財政縱向失衡估計系數(shù)為顯著為負(fù)，而2014-2016年財政縱向失衡的估計系數(shù)為正?？赡艿慕忉尀椋?013年之前GDP考核機制使得地方政府官員作為“經(jīng)濟參與人”進行競爭，為了實現(xiàn)轄區(qū)經(jīng)濟的高速增長，將財政支出更多地投向投入少、見效快的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而減少對環(huán)保支出、創(chuàng)新支出的投入，導(dǎo)致城市綠色全要素生產(chǎn)率低下;2013年之后中央對地方官員的政績考核多元化促使地方官員逐漸轉(zhuǎn)向追求經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，加大了對短期增長效應(yīng)不足的技術(shù)創(chuàng)新項目投入，導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率的有效提升。

（二）異質(zhì)性分析

1. 城市規(guī)模異質(zhì)性。根據(jù)《2019年中國城市分級名單》，我國城市可以分為一線城市、新一線城市、二線城市、三線城市、四線城市以及五線城市。將整個樣本分為一線城市、新一線城市、二線城市組以及三四五線城市組，以考察不同城市規(guī)模差異的影響，回歸結(jié)果見表8的列（1）～（2），從中可以看出，一線城市、新一線城市、二線城市組的財政縱向失衡為正，但不顯著，而三四五線城市組財政縱向失衡系數(shù)為負(fù)，且通過了顯著性檢驗，這反映了經(jīng)濟相對發(fā)達城市財政縱向失衡不會阻礙綠色全要素生產(chǎn)率的增長，而經(jīng)濟欠發(fā)達城市的財政縱向失衡會抑制綠色全要素生產(chǎn)率的提升?？赡艿脑蚴牵航?jīng)濟相對發(fā)達的城市稅源較為豐富，財政收入較多，因此其財政縱向失衡程度較低，政府有較為充足的財力發(fā)展經(jīng)濟、治理環(huán)境;而經(jīng)濟欠發(fā)達城市稅源較少，財政縱向失衡程度較高，這導(dǎo)致政府將有限的財力投入基本建設(shè)等促進經(jīng)濟增長的支出，而減少環(huán)境保護支出[22]，從而抑制了綠色全要素生產(chǎn)率。

2. 經(jīng)濟發(fā)展水平異質(zhì)性。為了更加全面地考察財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的影響，本文將樣本分為低經(jīng)濟發(fā)展組和高經(jīng)濟發(fā)展組兩個子樣本進行分析，其中低經(jīng)濟發(fā)展組為人均實際GDP小于樣本中位數(shù)，高經(jīng)濟發(fā)展組為人均實際GDP大于或者等于樣本中位數(shù)，回歸見表8列（3）-（4），從中可以發(fā)現(xiàn)，低經(jīng)濟發(fā)展組的城市財政縱向失衡估計系數(shù)顯著為負(fù)，而高經(jīng)濟發(fā)展組的城市財政縱向失衡雖然為負(fù)，但并沒有通過10%的顯著性檢驗。表明經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)財政縱向失衡沒有顯著阻礙綠色全要素生產(chǎn)率提升，這與經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)主要位于一線、新一線、二線城市有關(guān)。

（三）空間關(guān)系檢驗

1.模型設(shè)定。

考慮地方政府的收入與支出行為并不完全由地方單獨決定，而是受制于本地和周邊地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦等多種因素的綜合影響，因此其他地區(qū)的財政縱向失衡不可避免地會對本地經(jīng)濟決策產(chǎn)生影響。如果忽略這種策略性行為，估計結(jié)果將會存在偏誤。故而本文接下來將空間因素納入財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的影響中進行分析。與空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SAR）相比，空間自相關(guān)模型（SAC）同時考慮了財政縱向失衡和誤差項的空間相關(guān)性，因此構(gòu)建空間自相關(guān)模型（SAC）如下：

tfp.it=ρwtfp.it+θ.1vfi.it+θ.2denti.it+θ.3ind2.it+

θ.4resor.it+θ.5tel.it+θ.6gov.it+θ.7fdi.it+μ.it+

ξ.t+ζ.i ?（5）

μ.it=λvμ.it+ε.it （6）

式（5）中，ρ為財政縱向失衡的空間滯后性的系數(shù)，表示競爭性地區(qū)財政縱向失衡對本地區(qū)財政縱向失衡的影響。μ.it表示空間誤差項，ξ.t和ζ.i分別為時間效應(yīng)和空間效應(yīng)，λ表示誤差項空間自相關(guān)性，w為空間權(quán)重矩陣，式（6）中v表示誤差項對應(yīng)的空間權(quán)重矩陣，其余變量與式（1）相同。

2.空間權(quán)重矩陣構(gòu)建。

借鑒金剛和沈坤榮（2018）、范巧和郭愛君（2019）以及余泳澤和張少輝（2017）[36，37，26]，本文選擇三種空間權(quán)重矩陣：（1）地理距離權(quán)重矩陣（w.1），假定任何兩城市之間均可能產(chǎn)生互動，且城市越近，其互動行為越明顯。設(shè)置方法如式（7），其中d.ij代表城市i和城市j的地理距離，該距離采用各城市的公路里程數(shù)來計算。

w.ij=1d.iji≠j0i=j（7）

（2）經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣（w.2），w.ij=1/pgdp.i-pgdp.j+1，pgdp代表城市人均GDP，并以2004年為基期進行平減，該矩陣主要從經(jīng)濟發(fā)展水平衡量城市間的互動行為。

（3）地理經(jīng)濟權(quán)重矩陣（w.3），w.3=w.2diag（eco.1eco，eco.2eco，…，eco.neco），其中eco.i為觀察期內(nèi)i城市GDP的平均值，eco表示觀察期內(nèi)GDP平均值。該矩陣同時考慮了各城市間經(jīng)濟和地理相關(guān)性。

3.空間相關(guān)性檢驗。

在進行實證結(jié)果分析之前，檢驗財政縱向失衡是否具有空間相關(guān)性是十分必要的。表9報告了地理距離權(quán)重矩陣（w.1）下財政縱向失衡的莫蘭指數(shù)，可以看出，財政縱向失衡具有正向的空間相關(guān)項，且通過了顯著性檢驗，這意味著財政縱向失衡具有顯著的策略性，即一個地區(qū)的財政縱向失衡上升會帶動鄰近地區(qū)的財政縱向失衡水平的提高。

4. 實證回歸結(jié)果分析。

運用傳統(tǒng)的OLS方法估計空間面板模型的常見問題表現(xiàn)為估計系數(shù)存在偏差，而MLE法估計空間面板模型則更為有效。因此本文采用MLE法估計式（5）和（6），表10列（1）（2）和（3）報告了三種不同空間權(quán)重矩陣下財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率空間回歸模型的結(jié)果?？梢钥闯觯斦v向失衡的空間滯后項系數(shù)ρ顯著為正，表明各地方政府間的財政縱向失衡有著明顯的空間正相關(guān)性。財政縱向失衡的估計系數(shù)依然在10%統(tǒng)計水平上顯著為負(fù)。誤差項的空間滯后項λ在w=w.1和w=w.3的情況下通過了顯著性檢驗，說明綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素比較復(fù)雜。除本文所關(guān)注的制度因素、經(jīng)濟發(fā)展因素、人口因素、貿(mào)易因素之外，應(yīng)該還有一些其他因素會影響綠色全要素生產(chǎn)率。

六、結(jié)果與政策啟示

本文從財政縱向失衡、要素價格扭曲與綠色全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在聯(lián)系出發(fā)，利用2004-2016年中國266個城市的面板數(shù)據(jù)，從理論和實證上驗證了財政縱向失衡對綠色全要素生產(chǎn)率的作用機制。結(jié)果表明：（1）2004-2016年中國地級市綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)增長態(tài)勢。2007年之后東部城市綠色全要素生產(chǎn)率上升幅度大于全國以及中西部城市的平均水平，而西部地區(qū)從2011年之后則一直處于最低。（2）財政縱向失衡抑制了城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升;過度財政縱向失衡導(dǎo)致資本價格扭曲和勞動力價格扭曲，進而對城市整體綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用。（3）在采用同一省份內(nèi)其他城市財政縱向失衡的平均值作為財政縱向失衡的工具變量方法下，財政縱向失衡的增加顯著抑制了城市綠色全要素生產(chǎn)率。（4）異質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn)：縱向財政失衡對綠色全要素生產(chǎn)率抑制作用在經(jīng)濟較落后地區(qū)表現(xiàn)得更為突出，2004-2013年期間的財政縱向失衡阻礙了綠色全要素生產(chǎn)率的提升，而2013年之后財政縱向失衡則改善了城市綠色全要素生產(chǎn)率。（5）各城市間的財政縱向失衡表現(xiàn)為明顯的策略模仿，當(dāng)周邊城市財政縱向失衡上升時，本地財政縱向失衡也會提高。

本文的政策啟示主要有四點：（1）應(yīng)進一步改善央地間財政關(guān)系，以使財權(quán)適當(dāng)下沉，對于轄區(qū)外溢性較強的一些公共事務(wù)，應(yīng)由中央來協(xié)調(diào)，從而緩解財政縱向失衡;（2）應(yīng)優(yōu)化地方財政支出結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮政府投資的作用以實現(xiàn)預(yù)定的政策目標(biāo)。與市場投資不同，對政府投資效率的判斷應(yīng)關(guān)注以下四個方面：其一是乘數(shù)效應(yīng);其二是社會目標(biāo);其三是生態(tài)價值;其四是優(yōu)化空間布局和實現(xiàn)要素聚集[38]。因此應(yīng)加強地區(qū)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，在地方財政資金短缺的情況下，充分發(fā)揮財政資金引導(dǎo)作用，以帶動民營企業(yè)、國有企業(yè)、金融機構(gòu)等市場主體共同參與投資“新基建”項目，在財政缺口擴大增加的情況下，應(yīng)保持對環(huán)境保護、基礎(chǔ)教育、公共衛(wèi)生防疫等投入只增不減。（3）推進消費稅的轉(zhuǎn)型改革以完善地方稅體系，有助于提高地方財政收入的穩(wěn)定性和可預(yù)測性，從而弱化地方政府盲目加大基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)園區(qū)建設(shè)的潛在激勵。（4）地方政府應(yīng)把握好財政職能與市場機制的職責(zé)界限，把與市場經(jīng)濟發(fā)展相悖的職能剝離出去，完善地方政府優(yōu)化營商環(huán)境、市場監(jiān)管、生態(tài)環(huán)境保護等職能，更多地去扮演服務(wù)型的政府角色，同時推動“有為政府”和“有效市場”良性互動，以充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定作用。

注釋：

① http：//www.cnemc.cn/jcbg/zghjzkgb/ 數(shù)據(jù)來源：2016-2019年《中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》。

② http：//www.gov.cn/xinwen/2020-01/14/content_5468911.htm， 全國生態(tài)環(huán)境保護工作會議在京召開。

③ http：//www.chinanews.com/gn/2020/10-29/9325672.shtml，中國共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會第五次全體會議公報。

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（責(zé)任編輯：王鐵軍）

Fiscal Vertical Imbalance， Factor Price Distortion

and Green TFP： Evidence from 266 China's Cities

ZHAO? Na 1， LI? Xiangju 2， LI? Guangqin 3

（1. School of Economics and Finance， Xi′an International Studies University， Xi′an，Shaanxi 710128， China;

2. School of Finance and Economics，Xi′an Jiaotong University， Xi′an，Shaanxi 710061， China;

3. School of International Trade and Economics， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu，Anhui 233030， China）

Abstract：This paper theoretically explains the mechanism of fiscal vertical imbalance on green TFP. Then， we utilize the panel data of China's 266 cities from 2004 to 2016 to study the mechanism of fiscal vertical imbalance on green TFP by employing two stage least square method. The results show that： firstly， excessive fiscal vertical imbalance significantly inhibits the rise of green TFP in China's cities; secondly， there is a strategic imitation of fiscal vertical imbalance among cities; and thirdly， the analysis of intermediate mechanism shows that the rise of fiscal vertical imbalance will distort capital prices and labor prices， and ultimately hinder the promotion of green TFP. Furthermore， research shows that there are regional and temporal differences in the inhibitory effect of fiscal vertical imbalance on green TFP.

Key words：fiscal vertical imbalance; factor price distortion; green TFP

收稿日期： 2021-01-12; 修回日期： 2021-07-11

基金項目： ?2021年度陜西省哲學(xué)社會科學(xué)重大理論與現(xiàn)實問題研究項目（2021ND0313）、國家社會科學(xué)基金重點項目（19AJY024）、教育部人文社會科學(xué)青年基金（18XJC790015）、國家自然科學(xué)基金青年基金（71803148）、西安外國語大學(xué)中青年拔尖人才團隊支持項目

作者簡介： 趙 娜（1980—），女，陜西大荔人，西安外國語大學(xué)經(jīng)濟金融學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，經(jīng)濟學(xué)博士，研究方向：財政縱向失衡與資本錯配;李香菊（1962—），女，河南省滎陽人，西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，稅收理論與政策研究。