外商直接投资数量、质量与城市绿色全要素生产率——基于创新能力的视角

张秀峰,唐海燕

(河南师范大学 商学院，河南 新乡 453007)

改革开放早期，中国通过发布一系列优惠政策积极引进外资和扩大开放来克服资本缺乏的问题。外商直接投资(以下简称FDI)是加快中国各城市经济快速发展的重要力量，一方面FDI解决了当时中国经济发展面临的资本短缺问题，另一方面国外较为先进的技术与管理经验也流入中国，并在出口、就业等多个领域发挥了重要的促进作用。随着外商直接投资数量的增多，经济进入了蓬勃发展阶段，FDI也成了经济增长的催化剂。然而，由于早期急需解决资金缺口问题，政府部门把重点放在了扩大外商直接投资的数量规模上，对外商直接投资质量缺乏关注，造成了经济高速增长的背后，低质量FDI所带来的恶性竞争、环境污染等方面的问题日益突出。“十三五”规划中，针对经济增长模式中凸显的问题，政府部门结合实际提出创新、协调、绿色、开放、共享的五大发展新理念，以期加快经济绿色增长的进程。以往学者大多选择使用较多的全要素生产率(TFP)去表征传统经济发展，这对分析经济快速增长至关重要[1]。然而，在计算传统的全要素生产率的指标选取中，学者对劳动和资本两方面的投入考虑比较全面，但缺少对环境影响及资源投入的关注，忽视了经济增长背后造成的环境破坏问题。因此，学者分析传统全要素生产率的测算指标并稍作改进，将能源和环境因素作为投入产出的一部分，估算出绿色全要素生产率的实际值以准确衡量经济的绿色发展状况。现阶段，正是经济向高质量发展方向大步迈进的重要时期，综合分析和探讨外商直接投资数量和质量对城市绿色经济发展所发挥的作用，能够为政府部门合理调整引资政策提供理论依据。

一、文献述评

(一)FDI对全要素生产率的影响

国内外学者对关于外商直接投资对全要素生产率的影响机制具有极高的关注度。在中国不断深化对外开放程度的进程中，经济发展逐步受到外商直接投资的影响。事实上，外商直接投资带来的技术溢出效应、竞争与合作效应和示范效应等都有利于改善内资企业的生产效率和产品质量。拥有先进技术的FDI可以降低内资企业进行创新活动的风险，鼓励企业加大创新投入，从而使企业在创新能力和成本投入等方面拥有竞争优势，这一观点已被学者证实[2-3]。Romer基于内生增长模型对技术溢出展开研究，实证表明东道国在达到实现技术进步和经济增长的目的中，FDI起着关键性作用[4]。李佳和汤毅利用中国28个省份1985―2016年的面板数据对FDI与全要素生产率之间存在的线性关系进行理论和实证分析，研究结论表明FDI正向作用于技术进步，从而间接显著促进了省际全要素生产率[5]。盛明泉和刘悦2021年从上市公司视角检验FDI对企业全要素生产率的影响，研究发现流入资本和技术密集型两大行业中的FDI都是通过影响企业创新能力、融资压力和内部管理，进而间接实现提升企业全要素生产率的目的[6]。

(二)FDI对区域创新能力影响

决定一个国家经济发展方式发生重大转变的原因之一是技术水平。区域创新能力的高低是影响企业技术提升效果的基础，而FDI又会直接或间接影响东道国区域创新能力。一方面FDI能够直接填补东道国(地区)的资金空缺，带去先进技术和知识；另一方面各地区在FDI技术转移和技术外溢的作用下，间接加强了企业改进技术力度，并提高了自身创新能力。Blomstrom以墨西哥为研究样本，发现在市场竞争的作用下FDI是能够提升企业创新能力的[7]。Cheung和Lin采用中国省际层面的数据作为分析样本，分别利用专利申请量和外观设计专利数量进行了FDI对技术创新能力的作用效果研究，发现从整体上看FDI对城市创新能力的提升起着有力的推动作用[8]。李政、杨思莹和何彬的实证检验结果表明FDI显著带动了整体创新水平的提升，且表现出区域异质性的特点[9]。Wang和Wu从电子企业角度详细分析了FDI对中国电子企业创新的影响，研究发现FDI显著促进国内电子企业创新水平的关键因素是其带来的知识溢出效应[10]。

(三)FDI对绿色全要素生产率的影响

在FDI对绿色全要素生产率(以下简称GTFP)的影响方面，一类观点集中于FDI与GTFP具有直接关系，即FDI促进或抑制GTFP。“促进论”相关学者认为通过引进外资，西方发达国家环保的生产技术和管理经验在东道国产生了一定程度的技术和知识溢出，提高了当地企业员工的知识技术水平和节能减排意识，促进企业改善生产流程和节约资源，进一步提升绿色全要素生产率，这一观点符合“污染光环”假说。Liu的实证结果表明，FDI显著提高东道国内部企业的全要素生产率是通过示范效应、竞争效应等路径实现的[11]。崔兴华和林明裕从企业视角进行分析，发现外资的流入对工业企业绿色全要素生产率具有持续性的推动作用[12]。“抑制论”即支持“污染天堂”假说的相关学者认为，由于发展中国家在环境监管和处罚方面的力度不够，造成了发达国家的企业通过FDI途径将污染密集的生产工序等转移到这些国家的后果，进而阻碍了东道国经济向绿色发展转型的步伐。Rafindadi和Muye研究发现，发展中国家过度追求经济效益而忽视对当地环境的治理，使得发达国家的企业为了逃避环境处罚，将高污染排放和高能源消耗的产品生产流程等通过FDI渠道流向发展中国家，致使发展中国家形成了环境恶化和能源浪费的不利局面，当地经济绿色发展进一步受阻[13]。王恕立和王许亮选取中国省级面板数据实证发现，FDI在服务业中的现有规模对绿色全要素生产率的提升已经产生了十分不利的影响[14]。

另一类观点集中于FDI对GTFP的影响存在非线性关系。FDI对东道国的作用效应不具有线性特征，这一现象与外资工业企业以及东道国自身拥有的技术学习和吸收能力、城市创新能力、人力资本以及研发程度等密切相关。Keller研究发现，FDI对东道国产生促进或抑制作用很大程度取决于技术溢出效应的大小，这种效应又与东道国自身的研发水平息息相关[15]。郑慧和王双通过研究海洋经济发现只有当人力资本达到一定水平时，FDI对海洋绿色经济效率的影响才会逐步体现出显著的正向作用[16]。谢建国和吴国锋研究发现，FDI对全要素生产率的正向作用效果是基于经济发展水平、基础设施和人力资本跨过相应的门槛前提下实现的。[17]宋晓玲和李金叶将技术创新分为模仿创新和自主创新，分别研究了这两类创新在双向FDI与绿色经济效率的关系中所起到的门槛作用[18]。实证表明，模仿创新和自主创新分别通过了双门槛和单门槛检验。

从以上文献综述来看，相关学者主要关注省级层面和工业企业层面的FDI数量、区域创新和绿色全要素生产率三者之间存在的因果关系，由于研究对象等的不同，研究结论尚未统一，并且现有文献对FDI质量的关注不够，将FDI数量和质量纳入同一个框架进行分析比较的更少。基于此，本文聚焦于地级市层面，基于城市创新水平的视角研究FDI数量、FDI质量与城市绿色全要素生产率之间的非线性关系，并分析比较FDI数量和质量对城市绿色全要素生产率的作用机制，以期为推动城市经济绿色发展进程提供相关理论建议。

二、理论机制和研究假说

(一)FDI对GTFP的内在影响机制

在国际经济一体化的背景下，中国FDI引进已经达到了前所未有的规模，为经济作出重大贡献。从现有研究看，FDI对绿色增长的内在影响机制在于FDI在引入先进的清洁技术和成功管理经验等的同时，提升了城市技术研发和创新能力，迅速加大了城市绿色全要素生产率的增长空间，并加快了当地经济发展速度。具体来看，FDI在城市绿色经济发展中的主要效应体现在以下几方面。

一是合作与竞争效应。与内资企业相比，外资企业往往具有更强的生产能力和先进的技术支持等核心竞争力，当城市内部企业整体创新能力不足时，为了缓解FDI带来的市场竞争，内资企业在一定程度上会采取合作方式积极学习和复制外资企业技术。同时在市场竞争的压力下内资企业也会加大研发投入力度，改进自身生产技术、清洁技术和管理模式等，但在初期受到城市创新能力的制约，内资企业的知识吸收能力有限，学习效果不够明显。随着城市内部企业研发投入逐渐增多，城市的创新水平逐步提升，内资企业对FDI先进技术和知识的吸收能力也更强，同时内资企业给外资企业带来的竞争压力逐渐增加，外资企业可能会进一步改善生产流程和工艺以达到争夺市场主导地位的目的。于是，在新一轮市场竞争中，内资企业学习和赶超行为取得了明显效果，企业的技术水平和管理经验得到提升，企业资源也可以得到最大化利用，降低了污染处理成本，进而促进城市绿色经济转型。

二是技术溢出效应。决定技术溢出效应强弱的因素之一是城市创新水平，一方面拥有先进技术的FDI流向发展中国家，城市创新能力较强的地区其内部企业具有更高程度的知识吸收能力，使得企业更容易通过模仿、复制和学习FDI的技术溢出，有助于内资企业获取技术红利，逐步缩小与FDI之间的技术势差，进而加快生产效率的提升和有限资源的高效利用[19]。另一方面城市创新能力强意味着当地人力资本水平高，外资企业为了降低人力成本，通常选择在当地招聘部分员工，这些高能力人才在外资企业中通过“干中学”等多种方式，学习了大量的知识和技能[20]。随着企业之间人力资本的流动，这些员工会部分流入本地企业或是自己组建团队并进行创业，进而能够把伴随FDI的清洁技术和管理经验带入本地企业，这样就加快了技术扩散和技术外溢的速度，进一步提高了城市生产效率并使资源得到合理配置。

三是吸收能力制约。技术溢出能否达到促进或是抑制地区经济增长的效果是需要一定条件的，即本地区企业知识吸收能力强弱的差异。FDI带来的技术并不会被东道国地区直接获取和利用，东道国或地区需要经历一个吸收和学习的过程，这就要求东道国具备一定程度的吸收能力和学习能力去消化和利用外资技术。理论上，当城市创新能力较低时，本地企业难以有效吸收和学习FDI先进技术，或者需要经过一个漫长的过程；在城市创新能力较高时，企业吸收能力对FDI先进技术适应性越高，就能缩短学习和模仿的过程，有利于快速促进技术进步和提高技术效率，减小技术势差对本国的不利影响，进而促进地区经济的增长。

(二)研究假设

1.城市创新能力下FDI数量对GTFP的影响

FDI数量对城市绿色经济发展的影响与上述效应大小密切相关，而效应表现大小则又取决于FDI规模、城市创新能力和企业自身技术持有程度等。换言之，地区或企业发展状况是FDI数量对城市绿色经济发展作用效果的关键因素之一。从这个意义上看，FDI数量对城市经济发展的影响可能存在基于城市创新能力的非线性约束。在对外开放初期，资金和技术的匮乏促使中国大量引进外资，但由于城市创新水平不高，国内企业与FDI之间的技术差距较大，导致国内企业学习和吸收技术能力不足，国内企业难以有效吸收FDI的技术溢出，这些因素使得国内企业在与FDI竞争的过程中处于不利地位，也不利于国内企业的绿色增长转型，因此当城市创新水平较低时，大规模FDI引入会对国内城市GTFP形成负面影响。在中国不断加大对外开放力度过程中，国内城市也逐渐注重加大研发经费投入，积极开展自主研发创新活动，通过自主研发，本地企业的知识吸收能力逐渐增强，本地企业通过发挥高效率学习和模仿FDI先进技术的优势，不断更新自身技术，逐步加快追赶跨国企业先进技术的步伐。在这种良性循环的学习、创新环境下，本地企业研发绿色生产技术和清洁技术的能力逐渐得到加强，从而提升城市的GTFP。

因此，本文提出假设H1：城市创新能力在FDI数量影响城市GTFP增长中发挥着显著的门槛作用。

2.城市创新能力下FDI质量对GTFP的影响

有关学者研究发现FDI 来源不同，其表现出的技术能力、研发水平、投资目的等也不相同，即FDI质量是具有差异性的。在引资规模和东道国发展现状一定的情况下，FDI质量的差异化会产生不同强度的技术外溢，在东道国的吸收和学习的阶段中也会发挥不同程度的作用。理论上，引进的外资质量水平较高就意味着流入东道国的技术越清洁越节能，这也就有利于国内企业通过技术溢出的方式有效学习和吸收高质量FDI带来的先进清洁生产技术。但事实上，城市创新能力在一定程度上会制约着这个吸收和学习的过程。只有城市创新能力达到一定水平，本地企业才能有效地吸收高质量FDI 的流入所带来的技术和知识溢出，这就意味着东道国的城市创新能力可能对FDI质量影响当地绿色增长具有一定的非线性特征。在中国视外资同质化初期，国内创新能力较低，国内企业与高质量FDI之间存在过大的技术势差，这也使得国内企业难以有效吸收高质量FDI带来的先进、环保和清洁生产技术，且国内企业在绿色技术方面也难以形成对FDI的竞争优势，因此当城市创新能力相对较低时，高质量的FDI对城市绿色增长可能会有消极影响。随着各个城市逐渐重视经济发展方式的转型，并逐渐加大对绿色、清洁技术的研发创新投入，国内企业绿色、清洁技术能力和水平得到逐渐提升。创新能力较强的城市逐渐具备了较高的知识吸收能力，城市内部企业与高质量FDI之间的技术势差缩小，其带来的先进绿色、清洁技术能够更好地被当地企业学习、模仿和吸收，进而又进一步鼓励了当地企业的绿色创新动力，从而能够有效提升城市GTFP，因此在该阶段，高质量的FDI有利于城市GTFP的提升。在城市绿色创新能力不断提升的基础上，本地企业吸收能力不断增强也会引起高质量FDI对技术溢出的防范，避免自身核心技术被东道国企业所模仿。这就促使本地企业进一步加强自主创新活动，持续提高绿色技术的自主创新水平，在此过程中，高质量FDI在城市创新能力达到某种程度之后对城市绿色增长的促进作用可能又进一步发生变化。

因此，本文提出假设H2：城市创新能力在FDI质量影响城市GTFP增长中发挥着显著的门槛作用。

三、模型构建、指标设计和数据来源

(一)模型选择

在借鉴Hansen[21]提出的门槛回归模型基础上，系统考察在城市创新能力水平门槛条件下FDI数量与质量各自对中国城市绿色全要素生产率的非线性影响。利用stata 16.0软件进行门槛条件检验和估计，建立相应的双门槛模型，如式(1)、式(2)所示：

GTFP=α1+α2FDIit×I(Inventit≤γ1)+α3FDIit×I(γ1

(1)

GTFP=β1+β2QFDIit×I(Inventit≤δ1)+β3QFDIit×I(δ1

(2)

式(1)、式(2)中，i、t分别表示城市和时间；GTFP为被解释变量，代表城市绿色全要素生产率；FDI和QFDI是解释变量，分别表示外商直接投资数量和质量；Invent为门槛变量，表示城市创新能力；γ和δ代表门槛值；I(·)是指示函数，如果门槛变量与门槛值之间的关系成立时，取值为1，反之为0。α2，α3和β2，β3分别是在不同门槛值范围内，FDI数量和质量对城市绿色全要素生产率的影响系数。α1和β1表示常数项，μi为城市的个体效应，εi是随机扰动项。

(二)变量说明和数据来源

1.被解释变量

城市绿色全要素生产率。为准确估算中国城市绿色经济发展状况，将能源和环境作为投入产出的一部分，采用非期望产出的超效率SBM方向性距离函数和ML指数计算各城市绿色全要素生产率，参与测算城市绿色全要素生产率的投入、期望产出和非期望产出的各项指标如下。

(1)劳动投入：参照相关文献[22]选取各城市年末单位从业人数(万人)来表征。

(2)资本投入：延续现有文献中[23]学者们使用的永续盘存法对各城市固定资本存量进行计算，相应的计算公式为：

Kit=Iit-1+(1-δ)Kit-1

(3)

式(3)中，Kit为i城市第t年的实际资本存量，Iit-1表示i城市第t-1年的固定资产投资总额，δ为i地区第t年的固定资产折旧率。

(3)能源投入：现有文献[24]大多选取能源消耗总量来衡量能源投入，由于个别城市万吨标准煤数据没有公布，因此借鉴余奕杉[25]等的研究，采用各城市全年用电总量(万千瓦时)来衡量。

(4)期望产出：采用能直观反映各城市经济发展的实际GDP(亿元)作为期望产出指标。

(5)非期望产出：由于数据的可获得程度，选择对城市环境和经济社会发展有消极影响的工业废水排放量(万吨)、工业二氧化硫排放量(吨)和工业烟尘排放量(吨)来衡量。

依据上述投入产出指标，运用Matlab软件测算了所研究的268个城市的ML指数。由于算出的ML 指数反映的是增长率，因此需要依据相应的计算方法把 ML 指数转换为所需的绿色全要素生产率实际值。计算方法是：以2006 年为基期，即假设其绿色全要素生产率为1，用 1乘以2007年的 ML 指数得到当年的绿色全要素生产率，以此类推计算出2007―2018年全部城市绿色全要素生产率实际值。

2.核心解释变量

外商直接投资数量(FDI)。外商直接投资对绿色全要素生产率的作用效果取决于技术外溢、竞争效应和知识溢出等，沿用相关文献[26]的做法，采用外商直接投资数量/地区生产总值相对值作为FDI数量的衡量指标。

外商直接投资质量(QFDI)。借鉴孙林[27]等的研究，采用FDI企业平均规模测度，即采用各城市实际利用外资金额/各城市FDI企业数来衡量。FDI 质量的高低可以体现在外资给中国带来的各方面溢出效应上。高质量的FDI包含人力资本、专业技术和生产管理等方面的优势，有助于企业创新发展，企业在面临投入成本高和收益周期长的创新问题时，可以通过吸收外资企业的知识和技术溢出，达到降低风险和提升自身技术能力的目的。

本文所有涉及的外商直接投资数据都以当年平均汇率转化为人民币进行计算。

3.门槛变量

城市创新能力。现有文献[28-30]大多采用专利授权量、专利申请量或城市创新指数等来衡量城市创新能力。考虑到专利授权量中的发明专利授权数能够较准确体现企业或地区技术创新能力，因此采用发明专利授权量(Invent)来表征各城市创新能力，并取对数形式。

4.控制变量

对外开放程度(Trade)：采用各城市进出口总额/地区生产总值进行衡量。对外开放程度越高，越有利于引进先进技术，技术外溢效应表现越明显，就会进一步提升绿色经济发展水平。经济发展水平(Pgdp)：采用人均GDP来衡量各城市的经济发展水平。在居民收入增多和满足基本需求的同时，对美好生活需求变得越来越强烈，这时人们渴望清新的空气和干净整洁的环境。人力资本(Human)：采用各城市普通高等院校在校学生总人数/城市总人数衡量一个地区的人力资本水平。人力资本为城市经济高质量发展提供智力动力，是推动中国经济持续增长的重要力量。地区人力资本的水平越高表明当地企业员工的知识水平、工作能力及创新意识等越强，能够为企业带来更多的经济机会。人口密度(Denti)：采用单位行政面积年末人口数进行表征。人口的增多会加快消耗社会有限资源和能源的速度，对当地环境也会造成某种影响。金融发展水平(Finance)：利用金融机构贷款余额/地区生产总值来衡量各城市金融发展状况。企业通过贷款来缓解资金压力，加大研发力度，提高企业研发资金比重，促进技术进步和改进工艺来影响城市绿色全要素生产率。产业结构(Industry):第二产业在推动经济社会快速发展中起着重要作用，但其传统的粗放式发展方式对环境也造成了不利影响。经济发展新常态下，相关学者认为在促进我国绿色全要素生产率的提升方面，很大程度上取决于“结构红利”[31]。基于此，采用第二产业产值/GDP对城市产业结构进行表征。

5.数据来源

研究样本中的原始数据来源于《中国城市统计年鉴》、CSMAR数据库和Wind数据库，对于样本中缺失的数据通过各省市统计资料使用线性插值法进行补齐。

表1 变量描述性统计

为避免各变量之间的多重共线性问题影响研究结果，利用方差膨胀因子检验得出 VIF均值为 1.43，结果表明变量之间不存在多重共线性。

四、实证结果分析

前文从理论角度对FDI数量和质量对 GTFP的影响进行了分析，并提出了相关假设，即在城市创新能力不同水平下，FDI数量和质量对GTFP的影响可能存在非线性关系。接下来以城市创新能力为门槛变量，利用面板门槛模型分别实证检验和估计FDI 数量和质量对城市绿色全要素生产率的门槛效应。结果表明，FDI数量和质量对绿色全要素生产率的影响分别存在基于城市创新能力的“单门槛效应”和“双门槛效应”。通过对我国268个城市进行门槛效应检验，估计出P值，进一步列出门槛估计值及95%的置信区间，FDI数量和质量对城市绿色全要素生产率的城市创新能力门槛值分别是8.203、8.324和8.523。具体检验结果见表2和表3。

表2 门槛效应检验

表3 门槛估计值和置信区间

城市创新能力视角下FDI 数量与质量对城市绿色全要素生产率的门槛作用的具体分析结果详见表4和表5。

表4 城市创新能力下FDI数量门槛面板回归结果

表5 城市创新能力下FDI 质量门槛面板回归结果

(一)FDI数量对城市GTFP的影响

从FDI数量的角度看，实证结果表明，城市创新能力在1%显著水平上通过了单一门槛检验，假设H1成立。在城市创新能力未达到门槛值的情况下,FDI数量对城市绿色全要素生产率表现出显著的抑制作用，影响系数为-0.188。原因可能在于：在城市创新能力较低的情况下，国内企业研发水平和技术能力较弱，大量外资企业的引入所带来的竞争效应更加明显，国内企业难以应对外资企业所带来的巨大竞争压力，从而抑制了城市绿色全要素生产率的增长。当城市创新能力越过门槛值后，FDI 数量对城市绿色全要素生产率的影响由负向转为正向，且在1%水平上显著。原因可能在于：随着城市创新能力的提升，各城市更加注重开展自主创新活动，有意识地加大创新力度，国内企业吸收和学习能力逐步提升，在清洁技术和绿色生产工艺方面不断进步，国内企业与外资企业之间的技术差距逐渐缩小，国内企业能够有效应对与大量外企企业之间的竞争，同时在很大程度上能够对外资企业的技术溢出进行吸收和利用。因此，城市创新能力超越门槛值后，FDI数量的增长对城市的绿色全要素生产率开始呈现出显著的促进作用。

(二)FDI质量对城市GTFP的影响

从FDI质量的角度看，实证结果显示，城市创新能力通过了双重门槛检验,假设H2得以验证。在城市创新能力未超过第一门槛时，FDI质量对城市绿色全要素生产率的提升表现出消极作用，这可能由于：早期中国创新能力不足，需要通过模仿学习外资企业技术和经验，并且在政策宽松环境下，只注重FDI规模而忽视了外资引进质量，盲目吸收外资导致发达国家将高能耗、高污染产业引入国内，进而对城市绿色经济的发展局势形成严重阻碍作用。当城市创新能力超过第一门槛之后，FDI质量对城市绿色全要素生产率的提升开始具有积极作用，且表现在1%水平上显著。原因可能在于：企业一方面在开展模仿创新中积累了部分知识和经验，另一方面更加注重自主研发创新投入，不断提升自身的知识和技术水平，不断缩小与高质量FDI之间的技术差距，国内企业能够更好地吸收高质量FDI的知识和技术溢出。同时，在中国取消了外商所得税优惠政策后，公平的市场环境和良好的创新环境提高了外商投资质量，带来了更先进的清洁节能技术。在竞争效应的作用下，又倒逼国内企业增强研发活动投入力度，加快提升自主创新能力并有效缩小技术差距，从而形成良性循环，对城市绿色全要素生产率起到促进效果。而城市创新能力超过第二门槛之后，FDI质量对城市绿色全要素生产率的影响又表现出显著的抑制作用。可能原因在于：随着FDI质量增长的边际效用递减，高质量FDI所带来的知识和技术溢出效应逐渐开始减弱。同时随着国内企业竞争力逐渐提升，国内创新型企业与高质量FDI之间的竞争加剧，高质量FDI为更好保护核心技术和工艺，加强知识产权保护力度，采取一系列措施提高技术壁垒，这就会提高国内企业技术学习的成本，不利于国内企业的绿色技术创新水平提升，从而进一步造成阻碍城市绿色全要素生产率增长的后果。

五、研究结论与政策启示

利用城市创新水平作为阈值变量，使用Hansen非线性面板阈值回归模型，采用我国268个城市 2007―2018 年面板数据，从数量和质量两个角度进行了FDI对城市绿色全要素生产率的非线性影响分析。

(1)无论是从数量还是从质量角度来分析，FDI均会对城市绿色全要素生产率产生显著的影响，且FDI数量和质量对城市绿色全要素生产率的影响效果会随着城市创新能力的提升都呈现出差异化的非线性特征。

(2)从FDI数量的角度看，FDI数量与GTFP之间存在显著的单门槛效应。当城市创新能力低于门槛值时，FDI数量对城市GTFP的影响显著为负，而当城市创新能力超过门槛值之后，FDI数量对城市GTFP的正向作用效应逐渐显现。

(3)从FDI质量的角度看，在城市创新能力低于第一门槛值的情况下，FDI质量对城市GTFP呈现抑制作用；当城市创新能力超过第一门槛值时，FDI质量对城市GTFP的正向促进作用开始凸显；而当城市创新能力超过第二门槛值之后，FDI质量对城市GTFP又会转变为制约作用。

结合前述分析和结论，得出以下政策启示。

(1)坚持对外开放，提升FDI引入规模的同时注重FDI质量的提升。我国应继续贯彻五大发展理念，构建新格局，坚持合作共赢，重视营商环境。在引资模式方面，严格把控对外资的筛选力度，合理引入高质量的 FDI，鼓励内资企业自主创新和开发环保技术和绿色技术，加快绿色经济转型步伐。

(2)制定针对性的引资政策。各级政府应该根据城市的创新能力水平和经济发展水平等自身特征，出台针对性的引资政策。创新能力强的地区应该制定更严格的引资方案，提高外商直接投资的质量水平和城市创新能力的匹配度，有效发挥技术溢出的作用；创新能力弱的地区应积极采取措施，鼓励企业关注研发投入，提升自身创新能力，探寻FDI数量、FDI质量、城市创新能力与GTFP的最佳契合点。