FDI 对安徽省绿色全要素生产率的影响研究

一、前言

（一）研究背景

安徽省作为我国的中部省份，近年来，不断扩大招商引资规模。大量外资的流入为安徽省经济注入了新鲜活力，带来了资金、技术、生产结构布局等先进生产技术，提升了安徽省经济发展效率。相对于传统意义上的全要素生产率，绿色全要素生产率的研究将环境因素纳入考虑范畴。本文基于国际间技术溢出对全要素生产率产生影响的理论基础，实证分析2005-2018 年安徽省各地市相关数据，判断FDI 对安徽省绿色全要素生产率的影响情况。

（二）研究意义

本文构建的FDI 与安徽省绿色全要素生产率的分析框架，包含安徽省17 个地市2005-2018 年间绿色全要素的精确计算，以及FDI 在样本期间对安徽省经济增长的实际贡献和分解项分析。拟借助Malmquist 指数研究方法，在总结前人测算经验的基础上，选择较为适合的测算方法和统计数据。结合安徽省外资引入和经济发展的实际情况，通过回归方程分析得出相关结论。不仅对安徽省前期外资引入对绿色全要素生产率的影响进行综合分析，也为今后安徽省如何更好地运用FDI 提升省内生产效率、优化产业布局、促进经济绿色增长提供参考意见。

二、文献回顾与研究设计

（一）文献回顾

回顾国外学者关于绿色全要素生产率的测算历程发现，测算方法中的参数法由于其相对简单的模型设定，在研究早期受到学者的青睐。传统的全要素生产率没有将环境资源损耗纳入考虑范畴，因而在对经济绩效和社会福利是否提升的评估方面存在误导（Hailu and Veeman，2000）。为了更精确测算，Chung et al.（1997）创新出方向性距离函数来测度瑞典纸浆厂的全要素生产率，这一创新方法将污染排放视为非期望产出来测算包含环境因素在内的绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP），自此学者们开始广发使用该方法用于改进全要素生产率的测算。在FDI 对绿色全要素生产率的研究中，学者们最初认为进出口贸易有利于促进技术溢出效应，这一阶段更多的关注FDI 与全要素生产率直接的关系（Coe 和 Helpman，1995），也有学者认为FDI是否能为东道国带来正向溢出取决于东道国的制度环境（Damijan and Knell，2005）。国内学者对于FDI 对绿色全要素生产率的影响持有三种不同观点：显著正向影响、显著负向影响以及无显著影响。

（二）研究设计

本文数据选用安徽省17 个地市 2005-2018 年15 年的统计数据，方法选用Malmquist 指数法，理论基础考虑能源消耗量和污染产出的影响，测算安徽省绿色全要素生产率以及其分解项绿色技术进步以及绿色技术效率，采用动态面板的系统GMM 方法进行回归方程研究。

为合理测算绿色全要素生产率，本文采用DEA——Malmquist 指数法建立生产可行性集合，其中产出根据效用好坏分为期望产出和非期望产出，投入分类有劳动、资本以及能源消耗。将安徽省17 个地市视为17 个独立生生产单元。设各生产单元的投入有P 种，用x 表示，期望产出有Q 种，用y 表示，非期望产出有h 种，用d 表示。当期生产的可能性集合模型化为：

式中，为各单元观察值的权重，模型适用于用于全要素生产率的计算（规模报酬不变）。

根据上述测算结果，结合SBM 方向距离函数Chungetal（1997）和ML 生产率指数测算方法构建t 期与 t+1 期的绿色生产率（GML）的测度函数：

绿色技术效率 GEC 和绿色技术进步 GTP 可由GML 生产率指数分解得出。

GEC 与1 的大小比值可以判断绿色技术效率提高与否，大于1 时则表示绿色技术效率得到提升，反之则降低。GTP与1 的大小比值可以判断绿色技术进步的状况，大于1 则表示绿色技术进步，反之绿色技术退步。

表3.1 2005-2018 年安徽省绿色全要素生产率及其分解项测算结果

表3.2 安徽省FDI 影响绿色全要素生产率的实证结果

三、数据描述和实证分析

（一）数据描述

运用DEA 方法所需要的数据有两种：投入变量和产出变量。产出：本文中期望产出选用各地市的GDP 指标。投入：劳动（L），采用各地市每年年末从业人口数。物资资本存量（K），采用物质资本存量指标表示资本的投入量，能源投入：采用各地市能源消费总量（标准煤）。根据DEA数据包络计量分析软件 DEAP2.1 测算结果，汇制表3.1

从上表中可以看出，在样本期间安徽省的绿色技术进步均保持大于1 的水平，可以发现此期间安徽省发生了绿色技术进步且对绿色全要素生产率有较大贡献。同时样本期间的绿色全要素生产率数值较低，因而绿色全要素生产率呈增长态势但增速较缓。

（二）实证分析

本文结合前人研究方法和固定效应估计回归结果的弊端，采用动态面板系统GMM 方法来规避内生性问题的局限性。

在计算出安徽省各地市的绿色全要素生产率后，根据Coe和Helpman（1995）建立了国际R&D 溢出的基本模型（C-H）：

其中，TFP 表示全要素生产率，i 代表样本来源地，代表研发溢出存量，代表外资研发溢出存量。同时考虑到可能存在的内生性问题，设置了GTFP 一期滞后项，将其同样作为解释变量建立动态面板模型：

从上表的回归结果来看，绿色全要素生产率的一期滞后项系数在1%的显著性水平下显著为正，表明其增长规律有较大的时间惯性。

FDI 系数为-0.0156，在1%的水平下显著为负。FDI 每增长1%会为安徽省带来0.0156%的绿色全要素生产率下降幅度。原因可能有三点：发达国家高污染产业转移，发展中国家宽松环境管制，外企争夺当地高技术人才。

自主研发投入的系数为0.155，在1%的水平下显著为正。自主研发每增长1%会为安徽省绿色全要素生产率带来0.155%的增幅。自主研发投入是从技术层面保障清洁生产技术的研发和环保创新。

人力资本水平的系数为0.475，通过5%水平下的显著性检验。表明绿色全要素生产率的提升依赖于人力资本的提高，人力资本是生产技术创新的源泉。

产业结构的系数为-2.546，在1%的水平下显著为负。安徽省仍是以第二产业占比第一的省份，外资的引入也大多以第二产业居多。目前安徽省的产业结构一定意义上阻碍了绿色全要素生产率的提高。

外贸依存度的系数为1.440，通过了10%水平下的显著性检验。意味着外贸每增加一个1%可以为安徽省带来1.440%的绿色全要素生产率提升。外贸依存度越高，企业越有机会接触先进的管理经验和生产技术来提升自身生产水平。

四、结语

通过对安徽省2005-2018 年的数据研究有以下几点总结：一是考察期内的绿色全要素生产率呈现整体上升趋势，但上升幅度较小，与当地引进外资水平、产业结构等因素有关；二是总体而言，FDI 显著促进了安徽省绿色全要素生产率增长，外资将先进生产技术和管理经验外溢到当地，优化企业的能源消耗和环境污染水平，推动绿色进步和绿色效率的提升，从而促进绿色全要素生产率提升；三是研发投入和人力资本投入越高，FDI 对安徽省的正向作用越显著。