1. 引言和文献综述
改革开放以来，我国各级政府始终把吸引外商投资作为一项重大任务。过去，我国吸引外资主要依靠丰富的劳动力资源、低廉的地租、低成本、低门槛的融资条件和优惠的税收政策。但是随着中国经济的发展，劳动力、土地等生产要素的价格不断上涨，对外资的吸引力已经不如以前。如何在要素价格比较优势削弱的条件下更多更好地吸引外商直接投资，成为了各级政府的一项新挑战。
近年来，绿色发展的理念开始逐渐在中国乃至世界普及开来：2015年提出的新发展理念包括“绿色”这一主题；2016年，178个国家签署了《巴黎协定》；2020年9月22日，中国的“双碳”目标被提出。可以看出，绿色发展已经逐渐成为了这个时代各国寻求发展所普遍遵循的重要理念之一。在这样的国际国内大背景下，我国吸引外商直接投资就不可避免地要把“绿色”这一属性考虑在内。这样一来，要更好地吸引外商直接投资，首先就要了解“绿色”这一属性会对外商直接投资产生什么样的影响。
已有文献中，对这一问题的主要有两种相反的看法：“污染天堂”假说与“污染光环”假说(殷琪和张金玲，2015) [1] 。“污染天堂”假说认为，环境保护水平低的国家，更可能会吸引外商直接投资，因为这有利于企业将污染从环境保护水平高的国家转移，从而降低生产成本。因而，信贷绿色水平越高，外商直接投资强度就会越低(闫华飞等，2022) [2] 。“污染光环”假说则认为，外商直接投资会投向那些环境保护水平高的国家(李佳佳等，2022) [3] ，因为跨国公司在母国面临着严格的环境规制要求，从而积累了先进的绿色化生产管理水平和污染处理技术。到达东道国之后，它们通过直接投资、技术转让和知识扩散等方式，将它们的先进理念和技术转移到东道国，从中获取利润的同时，也对东道国的环境保护事业产生了一定的正面影响(张平等，2022) [4] 。所以，信贷绿色水平会对外商直接投资产生促进作用。
2. 假设提出
参考已有的研究成果，本文认为，信贷绿色水平对外商直接投资强度可能存在三种效应：无显著影响、促进或者抑制。因此，本文提出三个假设：
H1：信贷绿色水平的提高会降低外商直接投资强度。
H2：信贷绿色水平的提高会提高外商直接投资强度。
H3：信贷绿色水平的变化对外商直接投资强度没有显著影响。
3. 模型设定、变量设定和数据来源
本文的模型设定如下：
其中，
为外商直接投资强度的自然对数，是本文的因变量，参考刘荣增和何春(2021) [5] 的做法，采用各省的外商直接投资(按照当年年度平均汇率换算为人民币)与GDP的比值来衡量各省的外商直接投资强度，时间跨度为2007~2019年。lngreenloant为信贷绿色水平的自然对数，是本文的自变量，参考谢婷婷和刘锦华(2019) [6] ；李毓等(2020) [7] ；孙光林等(2017) [8] 的做法，将该省内六大高耗能产业利息支出占工业产业利息总支出的比率计算出来，然后用1减去该比率，得到的结果就是该省的绿色信贷水平的一个度量；六大高耗能产业定义为：化学、石油、电力热力、黑色金属、有色金属、非金属；时间跨度为2007~2019年。controlt为控制变量，包括人口密度、人均GDP、人均受教育年限、产业高级化水平、经济稳定度、政策环境指数、对外开放度、法治水平等8个变量。各个控制变量的含义和数据来源如下：
人口密度(lndensity)：使用各省级行政区常住人口数量除以各省级行政区面积来计算人口密度，单位为万人/平方千米，时间跨度为2007~2019年；最终结果取自然对数。
人均GDP (lngdp)：使用各省级行政区当年的名义GDP (美元)除以各省级行政区常住人口数量来计算人均GDP，使用的汇率为国家统计局公布的当年的年度平均汇率，时间跨度为2007~2019年；最终结果取自然对数。
人均受教育年限(lnedu)：参考魏敏和李书昊(2018) [9] ；向其凤和马晓兰(2010) [10] ；师博和任保平(2018) [11] ；张军扩等(2019) [12] 的做法，利用公式：平均受教育年限 = (文盲人数*1 + 小学学历人数*6 + 初中学历人数*9 + 高中和中专学历人数*12 + 大专及本科以上学历人数*16)/6岁以上人口总数，来计算各省的人均受教育年限，最终结果取自然对数，时间跨度为2007~2019年。
产业高级化水平(lnhigh)：参考刘荣增和何春(2021) [5] 的做法，采用各省的第三产业与第二产业产值之比衡量各省的产业结构高级化水平，然后进行归一化处理，最终结果取自然对数，时间跨度为2007~2019年。
经济稳定度(lnstable)：参考钞小静等(2011) [13] 的做法，利用主成分分析法进行各省的经济稳定度测算。参与测算的成分有：经济增长率(上年 = 100)、贷款存款比、失业率(国家统计局公布的城镇登记失业率)、CPI (国家统计局公布的居民消费价格指数，上年 = 100)；其中，经济增长率为正向指标，贷款存款比、城镇登记失业率、居民消费价格指数为负向指标，时间跨度为2007~2019年；最终结果进行归一化处理，取自然对数。
政策环境指数(lnpolicy)：参考杨仁发和魏琴琴(2021) [14] 的文章，利用主成分分析法进行各省的政策环境指数测算。参与测算的成分有：经济干预度、企业税收负担。其中，经济干预度采用地方财政一般预算支出与地区生产总值的比值来度量；企业税收负担采用规模以上工业企业主营业务税金及附加与规模以上工业企业利润总额的比值来确定 [15] ；经济干预度为正向指标，企业税收负担为负向指标；该指数数值越大，代表政策环境越好；该变量的时间跨度为2007~2019年；最终结果进行归一化处理，取自然对数。
对外开放度(lnopen)：参考李翀(1998) [16] 、王少瑾(2007) [17] 和邵帅等(2016) [18] 的做法，用各省的外商直接投资金额(使用当年国家统计局公布的年度平均汇率换算为人民币)与当年的GDP的比值度量各省的对外开放程度 [19] ，时间跨度为2007~2019年；最终结果进行归一化处理，取自然对数。
法治水平(lnlaw)：参考余明桂和潘红波(2008) [20] 的做法，采用各省份的经济案件结案数与收案数的比值来衡量法治水平，时间跨度为2007~2019年；最终结果进行归一化处理，取自然对数。
4. 实证结果
4.1. 描述性统计
各个变量取自然对数前的描述性统计(分别取自2007、2013和2019年的数据)如以下表1~表3所示：
Table 1. Descriptive statistics—2007
表1. 描述性统计——2007年
Table 2. Descriptive statistics—2013
表2. 描述性统计——2013年
Table 3. Descriptive statistics—2019
表3. 描述性统计——2019年
从以上3个表格，我们可以大致分析出2007~2019年各个变量的变化趋势：
外商直接投资强度：从均值来看，2007~2019年，外商直接投资强度呈下降趋势；2013~2019年的下降趋势比2007~2013年更为剧烈；2007~2013年，均值下降了13.79%；而相比2013年，2019年的外商直接投资强度均值几乎下降了近一半，为44%。
信贷绿色水平：从均值来看，2007~2019年，信贷绿色水平呈上升趋势；2007~2013年的上升较为迅速，上升了12.17%；2013~2019年的上升相比前7年则有所放缓，上升了8.94%。
人口密度：从均值来看，2007~2019年，人口密度缓慢上升；2007~2013年的上升相对快速，2013~2019年的上升相比前7年则显著放缓。
人均GDP：从均值来看，2007~2019年，人均GDP呈上升趋势；2007~2013年的上升相对快速，2013~2019年的上升相比前7年则有所放缓。
人均受教育年限：从均值来看，2007~2019年，人均受教育年限呈上升趋势；2007~2013年的上升相对快速，2013~2019年的上升相比前7年则有所放缓。
产业高级化水平：从均值来看，2007~2019年，产业高级化水平呈上升趋势；2007~2013年的上升相对缓慢，2013~2019年的上升相比前7年则显著提速。这表明我国经济正在从第二产业即制造业占经济主导地位的状况逐渐向第三产业也就是服务业占主导地位的产业结构转型，并且这种转型近7年来(2013~2019年)明显加速，这说明我国经济结构转型还是有一定成效的。
经济稳定度：从均值来看，2007~2019年，经济稳定度呈下降趋势；2007~2013年的下降相对缓慢，2013~2019年的下降相比前7年则更加猛烈。这暗示着，随着我国经济换挡减速，经济的稳定性明显下降，维持经济相对稳定的压力越来越大。
政策环境指数：从均值来看，2007~2019年，政策环境指数呈下降趋势；2007~2013年的下降比较迅速，2013~2019年的下降相比前7年则明显放缓。这表明我国企业获得的优惠政策关怀正在逐渐减少，而2013~2019年，随着经济增速不断地放缓，为了稳定经济，对企业的政策关怀的退坡有所减缓，但总体仍然是下降的。
对外开放度：从均值来看，2007~2019年，对外开放度呈下降趋势；2007~2013年下降比较迅速，但是2013~2019年的下降则进一步加速。这表明我国经济对外资的依赖正在不断下降，内生性的投资逐渐成为主流。
法治水平：从均值来看，2007~2019年，法治水平呈上升趋势；2007~2013年法治水平明显上升，2013~2019年则有小幅下降。总体上，我国的法治水平还是明显改善的，2013~2019年的下降很可能有偶然因素。
4.2. 基准回归结果
基准回归结果如表4所示：
注：*** p < 0.01，** p < 0.05，* p < 0.1。
从基准回归结果中，我们发现，在控制了个体和年度固定效应之后，信贷绿色水平对外商直接投资强度的回归系数在5%的水平上显著，为0.94。这表明，信贷绿色水平提高1%，外商直接投资强度会提高0.94%。
另外，本文所选用的控制变量对外商直接投资强度的回归系数均在10%的水平上不显著。这表明，不论是人口密度、人均GDP或者人均受教育年限，还是经济稳定度、对外开放度，乃至法治水平、产业高级化水平，抑或是政策环境指数，都不会对外商直接投资强度造成显著的影响。
4.3. 稳健性检验
由于本文所使用的是面板数据，本文的自变量信贷绿色水平和因变量外商直接投资强度在相同的时间跨度上，可能具有相同的时间趋势。这可能会造成伪回归的情况，即自变量与因变量本来无关，却体现出相关性。另外，自变量对因变量的影响可能存在一定的滞后性。为了使本文的结论更加稳健，并且对滞后性进行验证，本文分别采用因变量外商直接投资强度的一阶滞前值(Flnfdi)和二阶滞前值(F2lnfdi)来代替原来的因变量，再次进行回归，结果如表5所示：
注：*** p < 0.01，** p < 0.05，* p < 0.1。
使用外商直接投资强度的一阶滞前值作为因变量的回归结果显示，自变量信贷绿色水平对因变量的回归系数在1%的水平上显著，这一显著性水平甚至比基准回归结果更高。而回归系数的数值为1.33，同样明显高于基准回归结果。它表明，信贷绿色水平提高1%，会对下一年的外商直接投资强度带来1.33%的提升幅度。
使用外商直接投资强度的二阶滞前值作为因变量的回归结果显示，自变量信贷绿色水平对因变量的回归系数在5%的水平上显著，这一显著性水平虽然低于使用外商直接投资强度的一阶滞前值作为因变量的情况，但仍然与基准回归结果相当。其回归系数的数值为1.565，同样明显高于基准回归结果，甚至高于使用外商直接投资强度的一阶滞前值作为因变量的情况。这一结果表明，信贷绿色水平提高1%，会对后年的外商直接投资强度带来1.565%的提升幅度。
这两次回归结果表明：首先，自变量信贷绿色水平对因变量外商直接投资强度的影响确实存在滞后效应，这一滞后效应的时间跨度至少为两年。其次，根据基准回归结果所判断的自变量信贷绿色水平对因变量外商直接投资强度存在影响这一结论是稳健的，即不存在伪回归的情况。
综上所述，本文的实证结果支持假设2，即：
H2：信贷绿色水平的提高会提高外商直接投资强度。
4.4. 异质性分析
根据基准回归结果和稳健性检验，可以确定，在省级层面上，自变量信贷绿色水平的提高对因变量外商直接投资强度确实存在显著正向影响。但是，本文希望更进一步地了解这种影响是否存在地域异质性，即这种影响是否会随着地域的差异而有所变化。
为了了解自变量信贷绿色水平的提高对因变量外商直接投资强度的正向影响是否存在地域异质性，本文将样本根据所处位置分为东部、中部和西部，然后分别进行回归。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括重庆、四川、内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。
分别对东、中、西部样本回归的结果如表6所示：
Table 6. Heterogeneity analysis—eastern, central and western regions
表6. 异质性分析——东中西部
注：*** p < 0.01，** p < 0.05，* p < 0.1。
从三次回归结果来看，信贷绿色水平对外商直接投资强度的影响在东、中、西部地区均不显著。
从东部地区样本的回归结果来看，经济稳定度对外商直接投资强度有显著正向影响，其回归系数为0.371，即经济稳定度提高1%，外商直接投资强度提高0.371%。其余变量则不显著。这一结果可能暗示，在经济相对发达，市场化程度相对较高的东部地区，外商直接投资更多地取决于经济自身的稳定与否，即外资显示出一定程度的风险规避性。同时该结果可能表明，东部地区政府在经济稳定时期更愿意吸引外商直接投资。
从中部地区样本的回归结果来看，人均GDP对外商直接投资强度有显著影响，其回归系数为1.014，即人均GDP提高1%，外商直接投资强度提高1.014%；政策环境指数对外商直接投资强度有显著影响，其回归系数为−0.359，即政策环境指数提高1%，外商直接投资强度下降0.359%；其余变量不显著。这一结果可能暗示，中部地区的外商直接投资更多投向的是消费品生产企业，人均GDP较高的地区消费能力更强，从而可以吸引更多的外商直接投资；而政策环境指数对外商直接投资强度的负向影响则暗示，中部地区政府的优惠政策可能更加倾向于本土企业，而非外资企业，从而政策环境对外资企业造成了一定程度的挤出。
从西部地区样本的回归结果来看，经济稳定度对外商直接投资强度有显著负向影响，其回归系数为−0.094，即经济稳定度下降1%，外商直接投资强度提高0.094%；其余变量不显著。该结果表明，西部地区可能会在经济稳定度下降的时期更多地吸引外商直接投资，来对冲经济可能的下滑趋势。
5. 总结
本文通过2007~2019年全国31个省级行政区(不含港澳台)的面板数据，发现在控制人口密度、人均GDP、人均受教育年限、产业高级化水平、经济稳定度、政策环境指数、对外开放度、法治水平等变量的情况下，信贷绿色水平的提高会显著提高当年的外商直接投资强度。稳健性检验则表明，信贷绿色水平的提高同样还会显著提高次年以及后年的外商直接投资强度。
上述结果为地方政府吸引外资开辟了一条新的思路：通过提高信贷绿色水平来吸引外商直接投资。具体来说，有两种可行方案：其一，增加对“绿色”行业的贷款投放力度；其二，削减对非“绿色”行业的贷款投放。这条思路是在传统的压低要素价格和政府优惠政策两种思路之外，一种新的吸引外资的方式。在我国产业面临“双碳”目标的约束下，相比以往的粗放式发展，这一新思路具有了更多的可行性。