政府環境審計對綠色全要素生產率的影響研究

【摘要】經濟綠色發展已經成為我國加快生態文明建設進程的重要戰略決策， 政府環境審計在推動經濟綠色發展的過程中發揮著巨大作用。基于2013～2022年我國281個城市面板數據， 實證檢驗政府環境審計對綠色全要素生產率的影響。結果顯示， 政府環境審計可以有效促進綠色全要素生產率增長， 這種促進作用在環境規制水平高、 數字經濟賦能強以及東部地區更為顯著。作用路徑檢驗發現， 政府環境審計通過增強地方政府環境注意力、 公眾環境關注度以及地區污染治理等方面推動綠色全要素生產率的提升。同時， 政府環境審計對綠色全要素生產率的影響還存在正向的空間溢出效應。

【關鍵詞】政府環境審計；綠色全要素生產率；“免疫系統”功能；經濟綠色發展

【中圖分類號】 F239.44 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2024）17-0086-7

一、 引言

黨的二十大報告指出， “必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念”。“十四五”規劃和2035遠景目標綱要也同樣強調， 要“推動綠色發展， 促進人與自然和諧共生”。可見， 實現經濟綠色發展已經成為實現中國式現代化的重要途徑。經濟綠色發展是建立在資源與能源有效使用、 經濟和社會協調發展、 人與自然和諧共生的基礎之上， 理應成為未來經濟發展的必然趨勢。綠色全要素生產率是基于全要素生產率， 進一步將資源和環境的雙重約束納入考慮范圍的經濟增長模式， 本質上是一種資源配置效率（周曉輝等，2021）。綠色全要素生產率詮釋了經濟綠色發展理念的本質內涵， 體現了中國式現代化的必然趨勢， 更加符合綠色發展的時代內涵（程文先和錢學鋒，2021）。綠色全要素生產率的提升， 有助于解決生態環境惡化與要素稟賦緊缺等結構性問題（孫杰剛和楊軍，2023）、 夯實經濟社會發展基礎（何振華，2024）、 推動“優環境”與“穩增長”并存的經濟增長模式轉型（余進韜等，2022）， 并最終實現經濟高質量發展（張彰等，2020）。因此， 如何有效地提升綠色全要素生產率對于徹底破解我國資源約束桎梏、 實現經濟綠色發展轉型以及降低經濟增長的生態成本等方面有著重要的意義（史丹和李鵬，2019）。

隨著綠色全要素生產率對經濟可持續增長的貢獻不斷提高（劉華軍和李超，2018）， 不少學者開始探究影響綠色全要素生產率的因素， 例如數字經濟（魏莉莉和侯宇琦，2022）、 綠色金融（尹子擘等，2021）、 綠色技術創新（馮銳，2022）和環境規制（夏建紅等，2024）等， 但探討政府審計與綠色全要素生產率二者之間關系的文獻較少。經濟綠色發展轉型的實現， 離不開體制變革與機制創新， 國家制度與國家治理體系是實現經濟綠色發展轉型的政治前提和制度保障。作為環境治理的重要規制手段， 政府環境審計在生態環保領域實行的監督作用理應能夠推動經濟綠色發展轉型， 并最終提升綠色全要素生產率。目前直接基于政府環境審計的研究較少， 且主要集中于政府環境審計對宏觀環境績效與企業綠色創新的治理效應（蔡春等，2021； 鄭開放和趙萱，2022）。更多學者是從領導干部自然資源資產離任審計出發， 研究政策實施所帶來的環境后果與經濟后果。作為政府環境審計的重要組成部分， 領導干部自然資源離任審計的有效開展不僅能夠增加環保資金的使用（張琦和譚志東，2019）， 還能有效提高政府的環境治理效率（李兆東和李振覃，2023）， 進而改善地區環境質量（黃溶冰和謝曉君，2023）。在經濟后果方面， 有研究發現： 一方面， 領導干部自然資源資產離任審計的實施與企業的權益資本成本（全進等，2018）以及債務融資（李秀珠和劉文軍，2020）等存在一定的關系； 另一方面， 該政策的實施還可以通過規范官員行為、 提高地區環境治理水平、 增強企業控排力度等方式， 促進地區綠色經濟發展（李璐和苗蕾，2022）， 最終實現地區經濟高質量發展（孫文遠和孫媛媛，2020）。

雖然學者們對政府環境審計的治理作用給予了充分的關注， 但現有研究大多是從領導干部自然資源離任審計這一角度出發， 運用準自然實驗方法研究其政策效應。而全方位考量政府環境審計的治理手段的文獻不多， 深入探究政府環境審計與綠色全要素生產率二者關系的研究較缺乏， 二者之間的作用機制尚不清晰。那么， 在當前的政策背景與社會環境下， 政府環境審計是否能夠有效促進綠色全要素生產率的提升？這種提升效果的路徑機制是什么？該提升效果在不同城市中是否存在差異？該提升效果是否會對周邊城市產生影響？這一系列問題還需進行更加深入的探討。鑒于此， 本文基于2013～2022年我國281個城市面板數據， 實證檢驗政府環境審計對綠色全要素生產率的影響效果與作用機制。本文研究結論對于完善政府環境審計制度、 推動城市經濟綠色轉型具有重要意義。

本文的可能貢獻在于： 第一， 實證檢驗了政府環境審計對綠色全要素生產率的推動作用， 彌補了現有研究成果對兩者關系討論的不足； 同時進行了空間關聯性的討論， 為各市利用空間效應推動綠色全要素生產率提供經驗證據。第二， 闡明了政府環境審計促進城市綠色全要素生產率的路徑機理， 有助于加強對政府環境審計作用路徑的理解， 以期為政策的制定提供一定參考依據。

二、 理論分析與研究假設

（一） 政府環境審計發揮“免疫系統”功能直接提升綠色全要素生產率

政府環境審計是指對政府及企事業單位有關自然資源資產管理績效和財政收支真實合法性進行監督、 檢查和評價的行政行為（王淡濃，2011）。作為我國環境治理體系中不可或缺的一部分， 政府環境審計以其強大的獨立性和權威性要求政府與企事業單位對高效履行綠色發展理念、 加快生態文明建設做出承諾， 通過對公共權力運行進行監督并發揮揭示、 抵御和預防三大免疫功能（劉家義，2012）， 最終推動綠色全要素生產率的提升。

首先， 從揭示功能來看， 政府環境審計最基本的功能就是對審計主體有關生態保護落實情況進行監督， 披露其真實狀況。一方面， 政府環境審計不僅通過開展有關資源管理環境保護的宏觀經濟政策落實跟蹤審計， 揭示涉及與環境有關的國有資源處置過程中的濫用職權、 暗箱操作、 失職瀆職等行為， 引導政府注意力集中于為企業綠色技術創新提供良好的制度環境。同時， 政府環境審計實時跟進并披露貫徹落實中央生態文明建設決策部署不到位、 生態修復項目推進不力、 資金管理使用不合規等問題， 實現全過程跟蹤審計， 從而降低了由于相關部門存在信息不對稱問題導致的環保資源使用效率低的可能性（郭檬楠等，2022）， 提高政府在經濟綠色發展中的治理效能， 最終提升綠色全要素生產率。另一方面， 政府環境審計通過開展財政資金專項審計， 對政府污染治理過程中截留、 擠占、 挪用綠色資金進而導致中央環保補貼落實不到位等問題進行披露， 保證環保補貼去向明朗、 企業創新投入充足， 最終實現綠色全要素生產率的提升。

其次， 從抵御功能來看， 政府環境審計立足于生態文明建設決策部署， 對揭示的問題進行整改與反思， 有效抵御推動生態文明建設過程中可能出現的各種“病害”， 是免疫功能發揮的重要實現形式（劉家義，2012）。一方面， 政府環境審計將嚴重破壞自然環境等行為的線索移送至相關部門處理， 針對典型案例提出審計建議， 形成綜合性的審計報告。政府環境審計報告的及時發布與有效運用， 不僅能夠引導被審計單位環保意識提升， 促使企業形成經濟與環境并重的生態文明理念， 自覺抵制用綠色換取經濟的粗獷式發展模式（張瑛等，2022）， 為企業進行綠色創新、 實現綠色轉型提供理念支持， 還能夠強化社會監督對政府污染治理的促進作用。另一方面， 經濟社會發展過程中的相關信息是制定宏觀經濟政策和評價政策實施效果的重要依據。政府環境審計依靠其廣度和深度， 全面采集和分析環境信息， 以資源能耗、 環境污染等問題為切入點， 利用信息優勢定位問題本質， 調動一切積極因素不斷彌補政府各項綠色發展機制中的偏差與漏洞， 由此形成一項長久有效的綠色改革體制， 最終保障企業綠色創新轉型有法可依、 有章可循， 進而提高綠色全要素生產率。

最后， 從預防功能來看， 政府環境審計致力于改變“先污染后修復”的環境治理模式， 對違法違規問題的揭示、 抵御是為了更進一步發揮預警作用。通過開展領導干部自然資源離任審計， 將生態建設績效等融入政策考核體系， 促進領導干部形成綠色發展、 生態優先的執政理念， 從源頭上預防錯誤觀念的產生。另外， 隨著政府環境審計力度的加強， 政府迫于問責壓力， 污染治理工作的重點也會由原來的末端治理逐步轉向前端規制。與此同時， 政府審計機關的提請協助能夠聯合環境行政監管、 司法監督等主體產生協同效應， 提升環境污染等行為的處理處罰效率， 進一步強化審計威懾力（許瑜等，2023）， 使得企業不得不調整長期經營策略， 更加注重清潔技術的研發與創新。除此之外， 審計結果的披露影響不容小覷。由聲譽機制可知， 政府環境審計報告披露的不利信息將對被審計單位的聲譽產生消極影響。較高的犯錯成本、 持久的政治追責、 不可預見的聲譽損失給被審計單位帶來心理威懾， 促使相關單位切實有效地落實審計建議和環保整改要求（陳俊等，2023）， 從而有利于綠色全要素生產率的提升。

基于以上分析， 本文提出假設：

H1： 政府環境審計有利于提高城市的綠色全要素生產率。

（二） 政府環境審計通過提高地方政府環境注意力促進綠色全要素生產率提升

近年來， 隨著我國地方政府對環境的關注度逐漸增強， 政府環境審計對地方政府的環境治理水平提出了更高要求， 有助于優化其環境注意力配置， 促進綠色全要素生產率的提升。首先， 政府環境審計通過開展環境政策落實情況跟蹤審計， 使得政府更加重視環保政策的制定和落實情況， 增強了政府的環境注意力。政府環境注意力的提升強化了環境政策執行力度， 激勵了下級政府采取高強度的治理措施以確保環保目標的如期達成， 執行效果甚至高于預期（張慧智和孫茹峰，2023）。同時， 政府環境注意力的提升縮短了環境制度轉譯為環境監管的時間（王惠娜和馬亮，2024）， 保障綠色制度擲地有聲， 為綠色全要素生產率的提升提供政策支持。其次， 政府環境審計促進政府對環保資金分配、 使用全過程的跟蹤關注， 引導政府的注意力轉向民生環保領域， 從而增加政府向其分配財政資金的意愿和可能。資源的合理利用就要求政府加強環保補貼的篩選力度， 保證財政補貼優先落實到綠色企業， 從而鼓勵企業從事更為綠色、 更有效率的創新活動。同時， 綠色補貼的下發又從源頭上保障了企業進行綠色創新的物質基礎， 從而使得企業的創新活動形成良性循環， 為綠色全要素生產率的增長提供不竭動力， 進而推動城市綠色全要素生產率的提升。

基于以上分析， 本文提出假設：

H2： 政府環境審計通過提高地方政府環境注意力促進綠色全要素生產率的提升。

（三） 政府環境審計通過提高公眾環境關注度促進綠色全要素生產率提升

社會公眾作為環境利益的相關者， 在環境治理中發揮著越來越重要的作用。社會公眾對事物的關注和認知容易受到信息媒介的引導和同化（鄭小榮，2023）。作為一種信息媒介， 政府環境審計公告披露環境信息有利于提高社會公眾對于環境問題的關注度， 引導社會公眾環保意識上升， 喚醒公眾的環境訴求。同時， 政府環境審計通過揭示資源過度開采、 污染物超標排放等嚴重損害公眾利益的違法違規行為， 充分發揮曝光效應， 緩解信息不對稱， 使社會公眾意識到環境問題的嚴峻性， 進而充分發揮公眾的環境治理作用（吳力波等，2022）。社會公眾對環境的關注實際上是政府提高綠色治理效率的催化劑。社會公眾通過環境投訴、 提議等方式， 督促政府更加精準、 快速地識別污染物偷排暗放等行為， 并及時做出相應的反饋， 避免發生相關部門推諉扯皮、 問責缺位等現象。不僅如此， 社會公眾還是影響企業環境績效的重要因素之一， 他們的環境訴求反映出市場對綠色產品的偏好。這種市場偏好迫使高污染企業進行戰略決策轉移， 剝離并整合資源消耗大、 產出效能低的業務板塊， 推動綠色技術創新， 優化企業生產結構， 有助于重污染企業積極履行環境責任和社會義務， 最終實現城市綠色全要素生產率的提升。

基于以上分析， 本文提出假設：

H3： 政府環境審計通過提高公眾環境關注度促進綠色全要素生產率的提升。

（四） 政府環境審計通過提高地區污染治理促進綠色全要素生產率提升

相較于經濟決策帶來的利益迅速流入等特點， 污染治理等環保決策的滯后使得政府產生了經濟決策偏好， 進而導致了地區污染治理成效緩慢。政府環境審計作為保障國家生態建設目標實現的規制工具， 在污染治理領域成效顯著。首先， 政府環境審計聚焦有關環保履責、 生態修復政策與項目的推進與落實， 全面收集執行過程中客觀真實的環境治理數據， 為相關部門制定治理政策提供依據。其次， 政府環境審計通過實行全過程跟蹤審計， 及時對違反環保法規的行為進行糾偏與處罰， 以提高地區污染治理效率。最后， 政府環境審計對地區排污處置設施、 清潔生產設備等項目建設實施績效審計， 保證綠色項目按時落地， 進而提高地區污染治理能力。作為提升綠色全要素生產率的一個重要維度， 地區污染治理能力的提升， 能夠有效約束微觀經濟主體的生產行為， 使得企業不得不通過創新補償效應來彌補環境成本內部化所帶來的額外消耗（任廣乾等，2024）， 以此來激發企業的綠色創新意愿。與此同時， 加大污染治理力度會導致地區內企業為降低環境成本而自發形成經濟集聚群體（李晟婷等，2023）。經濟集聚所產生的規模經濟效應大大降低了單位產出的能源消耗與污染排放， 繼而促進了綠色全要素生產率的提升。

基于以上分析， 本文提出假設：

H4： 政府環境審計通過提高地區污染治理促進綠色全要素生產率的提升。

三、 研究設計

（一） 樣本選擇與數據來源

2013年以來， 我國政府環境審計到達全面提升階段， 新需求、 新格局的產生進一步強化了政府環境審計在我國環境治理體系中的重要地位。因此， 本文選取2013 ～ 2022年全國281個地級市及以上城市（含副省級城市和直轄市）的面板數據為樣本（基于數據的完整性與可獲得性， 剔除部分城市）， 探討政府環境審計對綠色全要素生產率的影響。其中， 政府環境審計數據源自《中國審計年鑒》， 綠色全要素生產率原始數據源自各市統計年鑒、 《中國城市統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》。上述數據均為手工整理， 并采用線性插值法填補缺失值。分析過程主要采用Stata16、 Matlab等軟件， 同時本文進行了上下1%的縮尾處理以保證連續變量不受消除極端異常數值的影響。

（二） 變量設定

1. 被解釋變量為綠色全要素生產率（Gtfp）。借鑒郭檬楠等（2022）、 尚海燕（2024）的研究， 本文構建基于SBM方向性距離函數的全域Malmquist-Luenberger生產率指數（SBM-GML）來衡量綠色全要素生產率。勞動要素、 資本要素和能源要素構成投入指標， 分別采用城市從業人員數量、 城市固定資產存量和城市用電量衡量。其中， 城市固定資產存量采用永續盤存法進行估算， 參考張軍等（2004）的做法， 折舊率δ為9.6%。期望產出和非期望產出構成產出指標， 采用平減后的城市生產總值衡量期望產出， 采用城市三廢（工業SO2、 煙塵、 廢水）排放量三項指標衡量非期望產出。最后采用Matlab進行測算， 同時參考彭小輝和王靜怡（2019）的做法， 采用累計乘法的思想計算城市綠色全要素生產率。

2. 解釋變量為政府環境審計（Ea）。借鑒鄭開放和趙萱（2022）的研究， 通過查閱歷年《中國審計年鑒》， 對其中審計署及其特派辦、 省（自治區、 直轄市）審計廳及各市（州、 盟）審計局開展的相關審計業務活動的描述進行分析辨別， 手工整理出以上三個層次開展的環境審計項目類型的數量， 并進行加總求和用來衡量各城市的政府環境審計強度。

3. 中介變量。

（1）政府環境注意力（Gov）。是指政府官員對環境政策或相關領域的關注程度。本文借鑒葉邦銀等（2023）的做法， 采用地方政府工作報告中與環境相關的詞匯詞頻數加1取自然對數來衡量地方政府的環境注意力強度。

（2）公眾環境關注度（Att）。是指社會公眾對環境問題的關切程度， 體現著社會對生態環保的擔憂與訴求。本文借鑒吳力波等（2022）的做法， 采用百度中文搜索引擎中公眾搜索“霧霾”關鍵詞的搜索指數來衡量公眾環境關注度。

（3）地區污染治理（Pol）。是指地方政府對污染問題的治理力度， 地區污染物排放量的多少反映了地區污染治理力度的強弱。本文借鑒鄭開放和趙萱（2022）的做法， 采用地區污染物排放量的自然對數衡量各地區的污染治理能效。

4. 控制變量。借鑒程廣斌等（2023）、 尚海燕（2024）的研究， 本文選取經濟集聚水平（Eco）、 城鎮化水平（Tow）、 產業結構合理化（Str）、 科學技術水平（Tec）作為控制變量。

各變量的具體定義見表1。

（三） 模型設定

依據上文理論分析， 本文構建基準回歸模型（1）檢驗H1即政府環境審計對綠色全要素生產率的促進作用。構建中介效應模型（2） ～ （4）檢驗H2、 H3、 H4， 即政府環境審計提高綠色全要素生產率的路徑機制， 并采用Sobel法和Bootstrap法（本文設定1000次）進行檢驗。具體模型如下：

Gtfpi，t=β0+β1Eai，t-1+β2Ecoi，t+β3Towi，t+β4Stri，t+

β5Teci，t+μi+εi，t （1）

Gtfpi，t=β0+c×Eai，t-1+γ×Controls+μi+εi，t （2）

Mi，t=β0+α×Eai，t-1+γ×Controls+μi+εi，t （3）

Gtfpi，t=β0+c'×Eai，t-1+b×Mi，t+γ×Controls+μi+εi，t

（4）

其中： Gtfp表示綠色全要素生產率； Ea表示政府環境審計； β0為常數項； M為中介變量， 包括政府環境注意力（Gov）、 公眾環境關注度（Att）和地區污染治理（Pol）； μi表示個體固定效應； εi，t為殘差； 其他變量定義與前文保持一致。考慮到政府環境審計作用的時效性， 本文選擇滯后一期進行處理。

四、 實證分析

（一） 描述性統計

主要變量描述性統計結果見表2。綠色全要素生產率（Gtfp）的標準差為0.791， 最大值為5.697， 最小值為0.220， 表明我國各城市綠色全要素生產率水平差異較大； 中位數為1.085， 均值為1.260， 說明超過一半的城市綠色全要素生產率仍未達到全國平均水平。政府環境審計（Ea）的標準差為1.655， 最大值為9， 最小值為0， 說明各城市政府環境審計發揮作用的力度參差不齊， 且差異較大； 中位數2大于均值1.970， 說明一半以上的城市政府環境審計作用力度較強。綜上所述， 我國各地區綠色全要素生產率水平與政府環境審計治理能效差異較大， 說明我國政府審計機關應充分發揮環境審計效能， 經濟發展實現綠色轉型仍然任重道遠。

（二） 基準回歸檢驗

本文首先進行相關性分析和多重共線性檢驗以驗證模型是否滿足多元回歸分析的前提。結果顯示， 該模型中變量的相關性系數和方差膨脹因子VIF最大值分別為0.554和1.850， 滿足前提條件。限于篇幅限制， 相關性檢驗與VIF檢驗結果均未列示。

Hausman檢驗結果表明本文研究更適合采用固定效應模型， 表3列示了具體回歸結果。表3列（1）表明， 在未加入控制變量時， 政府環境審計（Ea）對綠色全要素生產率（Gtfp）的影響在10%的水平上顯著為正， 說明政府環境審計的開展有助于提高綠色全要素生產率。列（2）顯示， 在加入控制變量后， 政府環境審計（Ea）對綠色全要素生產率（Gtfp）的影響仍然在10%的水平上顯著為正， 再次驗證了政府環境審計對綠色全要素生產率的促進作用， H1得以驗證。該結果表明， 政府環境審計通過開展環保項目審計、 生態環保落實情況跟蹤審計、 自然資源資產離任審計等工作， 有效地促進了綠色全要素生產率的提升。

（三） 穩健性檢驗與內生性檢驗

1. 替換被解釋變量。本文借鑒單豪杰（2008）的做法， 采用10.96%的資本折舊率重新計算綠色全要素生產率的替代指標Gtfp_sh， 回歸結果（限于篇幅， 此部分檢驗結果均未列示）與前文一致， H1回歸結果穩健。

2. 替換解釋變量。本文借鑒鄭開放和趙萱（2022）的做法， 采用熵值法將審計署、 省審計廳和地級市審計局開展的項目類型數量重新擬合的指標作為各城市政府環境審計指數的替代指標Ea_sq， 回歸結果與前文一致， H1再次得以驗證。

3. 內生性檢驗——工具變量法。在綠色經濟發展順利的地區， 由于基礎設施的完備以及綠色經濟基礎雄厚， 成為推動政府環境審計順利開展的重要力量。因此， 考慮到綠色全要素生產率會反向影響地區政府環境審計發揮的可能性， 本文參考朱錦余和李玥螢（2022）的做法， 將政府環境審計滯后一期作為工具變量進行兩階段最小二乘法（2SLS）估計。回歸結果與前文一致， H1再次得到證實。

（四） 作用機制檢驗

1. 政府環境注意力。表4列（1）表明， 政府環境審計（Ea）對地方政府環境注意力（Gov）的影響在1%的水平上顯著為正， 表明政府環境審計能夠提升高地方政府的環境注意力強度。列（2）表明， 政府環境審計（Ea）與地方政府環境注意力（Gov）對綠色全要素生產率（Gtfp）的回歸系數均通過了顯著性檢驗， Sobel檢驗P值為0.024， 并且在Bootstrap檢驗法下間接效應也通過了1%的顯著性檢驗， 表明地區政府環境注意力起到部分中介作用， 即政府環境審計能夠通過提高地方政府環境注意力促進城市綠色全要素生產率的提升。

2. 公眾環境關注度。表4列（3）表明， 政府環境審計（Ea）對公眾環境關注度（Att）的影響在1%的水平上顯著為正， 表明政府環境審計能夠提高公眾環境關注度。列（4）表明， 政府環境審計（Ea）與公眾環境關注度（Att）對綠色全要素生產率的回歸系數均顯著為正， Sobel檢驗P值為0.000， 并且在Bootstrap檢驗法下間接效應也通過了1%的顯著性檢驗， 表明公眾環境關注度起到部分中介作用， 即政府環境審計能夠通過提高公眾環境關注度促進地區綠色全要素生產率的提升。

3. 地區污染治理。表4列（5）表明， 政府環境審計（Ea）對地區污染治理（Pol）的影響在5%的水平上顯著為負， 表明政府環境審計能夠促進地區污染治理的提升。列（6）表明， 政府環境審計（Ea）與地區污染治理（Pol）對綠色全要素生產率的回歸系數均在1%的水平上顯著， Sobel檢驗P值為0.035， 并且在Bootstrap檢驗法下間接效應也通過了5%的顯著性檢驗， 表明地區污染治理起到部分中介作用， 即政府環境審計能夠通過提高地區污染治理能效促進綠色全要素生產率的提升。

五、 進一步研究

（一） 異質性分析

1. 環境規制。環境規制作為政府治理環境問題最直接的手段， 能夠從提質增效、 結構調整、 綠色發展等方面促進經濟綠色發展（石華平和易敏利，2020）。環境規制強度在一定程度上反映了地方政府對于生態環境保護的重視程度以及綠色發展的美好期望。因此， 在環境規制強度高的地區， 地方政府更有強烈意愿維持綠色發展水平， 協助政府環境審計對經濟活動進行監督與評價， 為促進綠色全要素生產率的提升保駕護航。本文借鑒肖泉和李金生（2023）的做法， 選擇工業固體廢棄物綜合利用率指標來衡量地方政府環境規制水平， 并以中位數作為分組標準， 將樣本數據劃分為環境規制水平較高與環境規制水平較低兩組， 回歸結果見表5。列（1）政府環境審計（Ea）的影響在1%的水平上顯著為正， 列（2）政府環境審計（Ea）的影響未通過顯著性檢驗。這表明在環境規制水平較高的地區， 政府環境審計更為有效地促進了綠色全要素生產率的提升。

2. 數字經濟賦能。在數字經濟時代， 大數據、 區塊鏈等數字技術的賦能是提高審計業務效率的必要途徑（侯本忠等，2022）。在數字經濟賦能高的地區， 政府環境審計更能借助GIS等地理信息技術對土地、 河流、 礦產資源執行審計， 進一步實現全面分析、 快速定位、 精準打擊的審計成效， 并不斷分析挖掘關于經濟綠色發展轉型的資料和數據， 為提高綠色全要素生產率提供數據支撐。本文參考趙濤等（2020）的做法， 基于互聯網發展和數字普惠金融兩個視角選取五個指標擬合的數字經濟發展指數作為數字經濟賦能的衡量指標， 并以中位數作為分組標準， 將樣本數據劃分為數字經濟賦能較高與數字經濟賦能較低兩組， 回歸結果見表5。列（3）政府環境審計（Ea）的影響在5%的水平上顯著為正， 列（4）政府環境審計（Ea）的影響未通過顯著性檢驗。這表明在數字經濟賦能較強的地區， 政府環境審計更為有效地促進了綠色全要素生產率的提升。

3. 城市地理區位。特定區域內的城市由于其資源狀況、 自然條件、 政策力度的差別從而導致處于不同區位的城市存在明顯的區域異質性（王華菊，2024）。本文將281個城市按照所處地理區位劃分為東部和中西部城市， 回歸結果見表5。東部城市政府環境審計（Ea）的影響在1%的水平上顯著為正， 而中西部城市的回歸系數不顯著。可見， 東部城市的政府環境審計對其綠色全要素生產率的提升效果更為顯著。這可能是由于東部城市綠色經濟發展理念深入人心， 相關制度基礎與配套設施較為完善， 更有助于促進政府環境審計對綠色全要素生產率的提升。

（二） 空間溢出效應分析

城市之間存在的競合效應成為區域協同綠色發展不可或缺的重要部分。一方面， 本城市的綠色全要素生產率有效提高會導致周邊政府競相模仿， 通過出臺推行多項利好政策等方式促進自身城市的綠色全要素生產率提升； 另一方面， 本城市的政府環境審計通過發揮警示、 示范效應， 使周邊城市審計機關以此為榜樣， 借鑒吸收優秀審計經驗， 助力周邊審計機關查漏補缺， 進一步提高其在生態環保領域的審計治理能效， 進而有利于周邊城市綠色全要素生產率的提升。因此， 為了驗證政府環境審計的治理作用是否對綠色全要素生產率產生空間溢出效應， 本文繼續構建空間計量模型（5）：

Gtfpi，t=β0+β1Wi，tGtfpi，t+β2Eai，t-1+β3Wi，tEai，t-1+

β4Controls+β5Wi，tControls+γi，t+εi，t （5）

其中， Wi，t為空間權重矩陣， γi，t表示時間固定效應， 其他變量定義與前文保持一致。

本文參考龍海明等（2024）做法， 在綜合考慮每個城市地域距離和經濟運行情況的不同會對綠色全要素生產率產生空間影響， 最終選擇使用經濟地理嵌套權重矩陣進行空間計量分析。基于經濟地理嵌套權重矩陣， 綠色全要素生產率的面板Moran's I值為0.049， 在5%的水平上顯著， 表明城市綠色全要素生產率表現出顯著為正的空間關聯性。為進一步確定空間杜賓模型的具體形式， 本文參考Elhorst（2014）的思路對模型進行選擇， 在經過LM-lag檢驗、 RWJXPNQvXxlyk7+uAab1Fx/3Wuyl/mlWPdILeI9ThZLI=-LM-lag檢驗、 LM-err檢驗、 R-LM-err檢驗、 LR檢驗后， 最終確定采用固定時間效應的空間杜賓（SDM）模型。

政府環境審計對綠色全要素生產率的總效應、 直接效應和間接效應如表6所示。列（1）政府環境審計（Ea）對綠色全要素生產率（Gtfp）的總效應影響在5%的水平上顯著為正， 說明政府環境審計對綠色全要素生產率具有顯著的正向促進作用， H1得以驗證。列（2）政府環境審計（Ea）對綠色全要素生產率（Gtfp）的影響在5%的水平上顯著為正， 說明本城市的政府環境審計能夠顯著提高本城市的綠色全要素生產率。列（3）政府環境審計（Ea）對綠色全要素生產率（Gtfp）的影響在10%的水平上顯著為正， 說明本城市政府環境審計的確發揮了作用， 提升了周邊城市的綠色全要素生產率， 即產生了正向的空間溢出效應。

六、 結論與建議

黨中央將生態文明建設提升為關系到中華民族永續發展的千年大計， 實現經濟綠色發展轉型已經成為現階段國家發展規劃的重要目標， 政府環境審計已經成為達到此目標不可缺少的重要力量。本文依據2013～2022年我國281個城市面板數據進行實證檢驗， 結果顯示： 政府環境審計有利于促進綠色全要素生產率的提升， 并且這種促進作用具有異質性， 即在環境規制水平高、 數字經濟賦能強以及東部地區的提升效果更為顯著。作用路徑檢驗發現， 政府環境審計通過增強地方政府環境注意力、 公眾環境關注度以及地區污染治理等方面進而推動綠色發要素生產率的提升。同時， 政府環境審計對綠色全要素生產率的影響還存在正向的空間溢出效應。

本文提出如下建議： 第一， 不斷加強政府環境審計力度， 尤其是對于中西部地區， 充分發揮政府環境審計的治理作用， 引導優化政府環境注意力配置， 從而帶動城市綠色全要素生產率的提高。第二， 加快出臺相關環境保護政策， 增強環境規制強度， 為政府環境審計的順利實施提供制度環境。第三， 重視數字經濟賦能政府環境審計， 運用數字經濟推動審計機關結構優化， 不斷降低政府環境審計提取、 存儲、 轉換信息的成本， 最終實現綠色全要素生產率的提升。第四， 加強跨區域協同審計力度， 形成多城市、 多領域、 多層次的審計信息網絡， 最大限度地發揮政府環境審計對綠色全要素生產率提升的溢出效應， 最終實現中國整體經濟綠色發展戰略， 推進中國式現代化。

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