外商直接投资对海洋绿色经济效率的人力资本门槛效应研究*

郑 慧 王 双

(1.中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100；2.中国海洋大学 海洋发展研究院，山东 青岛 266100；3.国家海洋信息中心，天津 300171)

一、引言

习近平总书记在党的十九大报告中明确要求“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”，使“提高海洋经济效益，助力海洋经济可持续发展”成为新时代中国特色社会主义事业的重要组成部分。2019年，中国海洋生产总值超8.9万亿元，占国内生产总值的9.1%，同比增长6.2%。在其强劲增长势头的背后，离不开资本、劳动、资源等各要素的投入。而FDI作为重要的资本构成，在海洋经济发展中自然扮演着重要角色。

联合国贸易和发展组织发布的《2019年世界投资报告》显示，2018年全球外商直接投资同比下降13%，而中国实际使用外资同比增长3%，堪称“世界投资热土”。2019年9月，国家外汇管理局决定取消合格境外机构投资者(QFII)和人民币合格境外机构投资者(RQFII)的投资额度限制，更增强了中国对FDI的吸引力，《2020年世界投资报告》显示，2019年流入中国的外资达1410亿美元，创历史新高。其中，中国沿海地区作为改革开放的门户，多年来有近70%的FDI流入。伴随FDI大量流入的还有先进的技术、成熟的管理经验等，即FDI的技术溢出效应。但FDI能否通过技术溢出效应推动东道国经济增长、效率提升，在很大程度上取决于东道国的吸收能力。现有研究发现，FDI的技术溢出效应存在人力资本门槛，只有当东道国达到最低人力资本门槛时，FDI才能发挥其正向溢出效应，促进经济增长。[1]与传统陆域经济相比，海洋经济有着相对高投入、高收益、高风险、高科技的特征。基于此，FDI作为支持海洋经济发展的重要资本形式，其溢出效应的发挥是否也受到人力资本门槛的限制呢？FDI能否促进海洋绿色经济效率的提升呢？这些问题是当前新时代下海洋经济“转方式、调结构”的重要课题。

由此，本文将在新经济地理理论与市场经济理论的基础上，探究FDI、人力资本与海洋绿色经济效率的逻辑关系，以期为区域海洋经济发展驱动政策设计提供理论依据与现实建议。

二、文献综述

FDI可通过资本补充、技术溢出促进东道国经济增长的结论已得到国内外学者的普遍认可。关于FDI对东道国经济增长的作用机制也有较成熟的研究。Chenery 和 Strout最早提出适用于发展中国家的“双缺口模型”，认为FDI通过资本补充促进经济增长；[2]以Solow为代表的新古典经济学理论将技术进步视为外生变量，发现短期内FDI可在资本补充的基础上影响东道国技术进步，以此促进经济增长；[3]Romer、Lucas等在新古典经济学理论的基础上建立了内生经济增长理论，将技术进步视为内生变量，指出FDI内含先进技术，能有效提高东道国的边际生产力，促进东道国经济增长。[4][5]

随着研究的深入，学者们开始关注FDI如何通过技术外溢影响经济增长。Benhabib 和 Spiegel指出，发展中国家人力资本水平限制了其对先进技术的吸收能力，影响FDI技术外溢对经济的促进作用。[6]Görg和Greenaway提出，FDI通过示范效应、竞争效应、人力资本流动及关联效应对东道国产生技术溢出效应。[7]而人力资本是FDI技术溢出效应能否有效发挥作用的关键因素。[8][9][10]Borensztein等在内生经济增长理论的基础上，使用流入69个发展中国家的外商直接投资数据研究发现，FDI的技术溢出效应存在“人力资本门槛”，即只有当东道国达到最低人力资本门槛时，FDI才能发挥正向溢出效应，促进经济增长。[1]

Xu以美国跨国公司作为国际技术在40个国家传播的途径，研究发现，只有当东道国达到最低人力资本门槛时才能从FDI的技术外溢中获利。[11]中国学者王志鹏和李子奈用普通高等学校和中等学校在校人数占比近似替代人力资本研究认为，只有跨越最低“人力资本门槛”时，FDI才能发挥积极作用，人力资本越高的地区，吸收新技术的能力越强、成本越低，相同数量的FDI对经济增长的促进作用越大。[12]近期研究发现，FDI的“人力资本门槛”不只存在于经济领域。李子豪和刘辉煌通过构建人力资本综合指数研究发现，FDI对环境的影响存在“人力资本门槛”，在高人力资本阶段，FDI能显著降低环境污染，低人力资本阶段则相反；[13]罗军使用受过高等教育人口占总体人口比重表示人力资本水平，研究发现，FDI对区域创新能力的影响存在“人力资本门槛”，且双重门槛效应显著，只有跨越第二个“人力资本门槛”时FDI才对创新能力有正向影响；[14]王艳丽和刘欢用平均受教育年限反映人力资本，认为FDI对中国城镇化外溢的影响也存在双重“人力资本门槛”效应，低人力资本时FDI对城镇化有阻碍作用，中人力资本有推动作用，高人力资本推动作用更大。[15]

海洋经济作为新的经济增长极，其发展效率及影响因素得到了较多关注。谈及FDI与海洋经济效率，多数研究仅将FDI作为一个影响因素作简单论证，并且FDI对海洋经济效率的影响莫衷一是。邹玮等使用Bootstrap-DEA模型，发现FDI对海洋经济效率有显著的负向作用，支持 “污染天堂”假说(2) FDI给东道国带来资本和技术的同时，也给东道国带来了环境污染问题。。[16]丁黎黎等认为，FDI对海洋经济的综合效率有不显著的负向作用；[17]赵昕等虽发现FDI对海洋经济效率有显著的负向作用，但却有正向空间溢出性；[18]狄乾斌和梁倩颖使用SBM和Malmquist模型，肯定了FDI对海洋经济效率的正向作用，但不显著。[19]

海洋经济效率作为衡量海洋经济发展质量的主要指标，其内涵也经历着由简单到复杂的演变。在新常态下，海洋经济效率中的资源环境问题备受关注，海洋绿色经济效率的概念逐渐被大家接受。盖美等将海洋环境与海洋经济增长纳入到一个生产过程中，使用SFA模型测量了海洋绿色经济效率；[20]赵昕等构造“海洋资源环境损耗指数”，利用考虑非期望产出的 SBM-DEA 模型计算了海洋绿色经济效率；[21]赵林、朱静敏和盖美以工业废水入海量作为非期望产出对海洋绿色经济效率进行了测量；[22][23]Ren等以“三废”排放量构造环境污染综合指数作为非期望产出，使用GML模型测算全要素生产率以反映海洋绿色经济效率；[24]关洪军等将当年安排废水治理项目作为环境治理投入、工业废水直排入海量作为非期望产出，使用DEA-Malmquist指数对海洋经济绿色全要素生产率和传统海洋经济全要素生产率进行测算，并从时间、空间两角度对其进行了对比分析。[25]

综上所述，已有学者对FDI、人力资本与经济增长之间的关系进行了研究，且证实了“人力资本门槛”的存在，但对FDI、人力资本与海洋绿色经济效率之间的研究较为缺乏。由此，本文将在前人研究基础上，以2006—2015年中国沿海11省份的面板数据为样本，使用Hansen面板门槛模型就FDI对海洋绿色经济效率的影响是否也存在“人力资本门槛”这一问题进行探究。

三、海洋绿色经济效率测度

(一)模型构建与指标选取

但超效率SBM模型只能比较沿海省份间海洋绿色经济效率的相对大小，无法观测面板数据下的动态效率变化，基于此，本文引入考虑非期望产出的Malmquist指数模型对海洋绿色经济效率进行动态分析以及效率分解，具体公式如下：

投入产出指标体系是计算效率的基础。本文使用的海洋绿色经济效率评价指标体系见表1。

表1 海洋绿色经济效率指标体系

1、投入指标：依据古典经济学理论，从资本、劳动、资源三个角度反映海洋经济发展过程中的投入情况。选取涉海就业人数作为劳动投入指标，海洋资本存量作为资本投入指标，海洋能源消耗作为能源投入指标。其中，由于海洋资本存量没有直接的数据来源，借鉴何广顺等的做法进行估算。[28](P58-64)

2、产出指标：本文将海洋生产总值(GOP)作为海洋经济的期望产出指标；将工业废水直排入海量作为非期望产出指标。

原始数据来源于2007—2016年《中国海洋统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》，以及各省份的统计年鉴，模型所涉及的货币化数据均以2005年为基期进行调整。

(二)海洋绿色经济效率分析

使用超效率SBM模型测算2006—2015年间中国沿海11省份的静态海洋绿色经济效率，并选取2006年、2011年和2015年的截面数据绘制图1，反映海洋绿色经济效率的空间格局变化，分析可知：

图1 2006年、2011年、2015年沿海省份海洋绿色经济效率等级分布

2006年为“十一五”规划的开局元年，规划明确提出“必须加快转变经济发展方式”“加快建设资源节约型、环境友好型社会”，国家加大了对海洋环境治理方面的投入，沿海省份除山东(0.5773)、浙江(0.6412)、海南(0.5415)处于低效率外，其余省份均为高效率状态；2011年海南省海洋绿色经济效率达到高效状态，而河北、广西则由高效转为低效，海洋绿色经济效率整体上呈高效状态，空间上呈中间高、南北低的格局；2015年海南省再次转为低效状态，沿海省份海洋绿色经济效率总体态势和空间格局较2011年变化不大。总体来看，2006—2015年中国海洋绿色经济效率整体处于高效状态，其中环渤海地区(天津、河北、辽宁、山东)除天津一直处于高效状态外，其余省份效率均较低；长三角地区(上海、江苏、浙江)和泛珠三角地区(福建、广东)效率较高；北部湾地区(广西、海南)效率较低。

进一步使用Malmquist指数模型对海洋绿色经济效率进行指数分解并分析其动态变化，如图2所示。除2009年和2011年海洋经济绿色全要素生产率小于1，海洋绿色经济效率较前年有所下降外，其余年份海洋绿色经济效率均在前年的基础上有所增长，其中2010年作为“十一五”的决胜年，相关政策落地实施使海洋经济绿色全要素生产率达到最快增速。2006—2015年中国海洋经济绿色全要素生产率与技术进步的走势基本一致，而技术效率则普遍低于同期全要素生产率和技术进步，综合三个指数的变化趋势可知，目前中国海洋经济绿色全要素生产率主要靠技术进步驱动，技术效率还有很大发展空间。

图2 2005—2016年中国海洋经济的绿色全要素生产率及其分解指数

四、人力资本门槛效应分析

(一)模型设定与变量选择

本文使用Hansen的非线性面板门槛回归模型分析FDI对海洋绿色经济效率的影响。借鉴已有研究，选取海洋经济发展水平、海洋产业结构水平、海洋科研水平为控制变量，海洋科研人力资本为门槛变量。单面板门槛设定为：

MGEEit=θ0+θ1ECOit+θ2STRit+θ3STPit+β1FDIitI(HUMit≤η)+β2FDIitI(HUMit>η)+εit

式中，i、t分别为地区和时间；θ0为常数项；MGEEit为i省份t年的海洋绿色经济效率，ECOit、STRit、STPit分别为i省份t年的海洋经济发展水平、海洋产业结构水平以及海洋科研水平，FDIit、HUMit分别为i省份t年的外商直接投资与海洋科研人力资本；η为待估门槛值，εit为随机扰动项，I(·)为示性函数，当满足括号内条件时，I=1，反之，I=0。依据同样原则，将双重面板门槛模型设定为：

MGEEit=θ0+θ1ECOit+θ2STRit+θ3STPit+β1FDIitI(HUMit≤η1)+β2FDIitI(η1η2)+εit

式中，η1、η2为双重门槛值，其他符号同单面板门槛模型相同。若存在两个以上门槛值，模型设定以此类推。

面板门槛模型中各项指标的选取如下：

1、被解释变量为海洋绿色经济效率(MGEE)，用静态海洋绿色经济效率表示。

2、核心解释变量为外商直接投资(FDI)，用沿海省份FDI实际利用额占GDP的比重表示。

3、门槛变量为沿海省份人力资本水平(HUM)，用Barro和Lee提出的平均受教育年限表示，将文盲、小学、初中、高中、大专及以上的受教育年限分别设定为1年、6年、9年、12年和16年。[29]人力资本=文盲人口占比*1+小学人口占比*6+初中人口占比*9+高中人口占比*12+大专及以上人口占比*16。

4、控制变量中海洋经济发展水平(ECO)用沿海省份GOP占沿海省份GDP的比重表示，海洋产业结构水平(STR)用海洋第三产业生产总值占海洋生产总值的比重表示，海洋科研水平(STP)用沿海省份的海洋科研机构科技课题数表示。

(二)实证分析

以沿海省份人力资本水平(HUM)为门槛变量，测算FDI对海洋绿色经济效率的影响，各变量的描述性统计如表2。首先使用STATA软件依次对单一门槛、双重门槛……进行检验，识别面板门槛模型的具体形式，结果如表3所示。单一门槛在10%显著水平下显著，双重门槛在1%显著性水平下显著，三重门槛未通过显著性检验。因此本文判定FDI对海洋绿色经济效率的影响存在双重“人力资本门槛”，确立了双重面板门槛模型。

表2 变量的描述性统计

表3 门槛效应显著性检验

进一步确定双重门槛估计值及其95%的置信区间(见表4)，FDI对海洋绿色经济效率影响的双重人力资本门槛值分别是2.183、2.313，根据门槛值将人力资本水平划分为低人力资本水平(HUM<2.183)、中人力资本水平(2.183≤HUM<2.313)和高人力资本水平(HUM≥2.313)三个等级。

表4 门槛值估计结果和置信区间

最后，使用LR统计量对门槛值进行检验，如图3所示，虚线处LR=7.35，为95%置信水平下的临界值，两个门槛值所对应的LR统计量均小于7.35，无法拒绝门槛值为真实值的原假设，证实了结果的可靠性。

图3 “人力资本门槛”真实值检验

1、全样本“人力资本门槛”效应分析

双重面板门槛模型的估计结果如表5所示。

表5 双门槛模型系数估计结果

在低人力资本水平下，FDI对海洋绿色经济效率的影响系数为-0.110，抑制了海洋绿色经济效率的提升。一方面,内资企业较低的人力资本水平无法有效识别、消化吸收随FDI流入的先进知识、技术及管理经验，FDI无法通过技术溢出效应提高海洋绿色经济效率；另一方面，由于人力资本较为短缺，导致内资企业的自主创新能力不足、市场竞争力较弱。在产品市场中，外资企业凭借先进的技术水平和精湛的生产工艺，成为内资企业的强劲竞争对手，压缩了内资企业的生存空间，对内资企业产生挤出效应；在劳动力市场中，外资企业丰厚的薪酬待遇、广阔的发展空间引致内资企业为数不多的人才外流，进一步削弱了内资企业的吸收能力和自主创新力，从而再次弱化了其市场竞争力，形成“竞争—挤出—强竞争—强挤出……”的恶性循环，不利于海洋绿色经济效率的提升。

在中人力资本水平下，FDI对海洋绿色经济效率的影响系数为4.149，跨越最低“人力资本门槛”后，FDI有助于海洋绿色经济效率的提升。当人力资本水平积累到一定程度时，内资企业具备了一定的吸收能力和自主创新力，此时内资企业与外资企业合作可放松融资约束，降低投资成本，[30]补足其研发所需的资本金。同时，FDI通过示范效应、人员流动效应、产业关联效应向内资企业输送的先进技术、知识及管理经验得以消化吸收，从而助力海洋经济向技术密集型、资源节约型转变，推动海洋绿色经济效率提升。

在高人力资本水平下，FDI对海洋绿色经济效率产生了更强的促进作用。当人力资本达到较高水平时，内资企业有较强的吸收能力和自主创新力，能快速学习模仿FDI带来的技术，并在其基础上优化升级。外资企业的竞争也会倒逼内资企业转型升级，助力集约型海洋经济的发展。此外，人力资本水平影响FDI的区位选择，FDI通常在人力资本水平较高的地区设立研发机构，[31]从而带来更强的技术溢出效应，形成“溢出—吸收—强溢出—再吸收……”的良性循环，对海洋绿色经济效率的提升带来较强的促进作用。

控制变量的结果显示，海洋经济发展水平促进海洋绿色经济效率的提升，高的海洋经济发展水平具备较强的资金实力和科技水平，同时能进行有效的资源配置，促进海洋绿色经济效率的提高，但这种影响并不显著，可能的原因是海洋经济发展过程中造成了海洋资源的过度开发和环境破坏，未能显著促进海洋绿色经济效率的提高；海洋产业结构水平显著抑制了海洋绿色经济效率的提高，中国沿海省份海洋产业结构仍处在转型升级阶段，转型升级过程中的运作不规范等问题对海洋绿色经济效率产生了“成本病”效应；海洋科研水平显著抑制了海洋绿色经济效率的提升，可能存在的原因是科研成果转化率低，或者转化成果不适应沿海经济发展。

2、时间和空间维度的“人力资本门槛”效应分析

从时间和空间两个维度分析FDI对海洋绿色经济效率的“人力资本门槛”效应(图4)。从时间角度看，2006—2015年沿海11省份的人力资本水平均有所提升。2006年，仅天津、上海达到高人力资本水平，辽宁达到中人力资本水平，其余省份均为低人力资本水平，FDI对地区海洋绿色经济效率的提升作用非常有限；2015年，高人力资本水平仍只有天津、上海，但河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南均达到了中人力资本水平，仅广西为低人力资本水平，基本实现了FDI对地区海洋绿色经济效率均有提升作用。从空间分布看，结合2006—2015年各省份人力资本的平均水平，天津、上海处于高人力资本水平，FDI对其海洋绿色经济效率有较强的促进作用；辽宁、江苏、广东处于中人力资本水平，FDI亦能显著促进其海洋绿色经济效率的提升；而河北、浙江、福建、山东、广西、海南则处于低人力资本水平，FDI抑制其海洋绿色经济效率的提升。

图4 沿海省份“人力资本门槛”区域分布

五、结论和启示

(一)结论

海洋经济作为“海洋强国”战略的基础，呈现强劲的发展势头，FDI在其迅速发展中发挥重要作用。本文在前人研究基础上，运用面板门槛模型探究FDI对海洋绿色经济效率影响的“人力资本门槛”效应，结果表明：

FDI对海洋绿色经济效率的影响存在双重人力资本门槛，只有跨越最低人力资本门槛时，FDI的技术溢出才会促进海洋绿色经济效率的提升，且这种促进作用随人力资本水平提高而增强。在低人力资本水平下(HUM<2.183)，FDI会抑制海洋绿色经济效率的提升；在中等人力资本水平下(2.183≤HUM<2.313)，FDI会显著促进海洋绿色经济效率的提升；在高人力资本水平(HUM≥2.313)下，FDI会对海洋绿色经济效率产生更强的促进作用。

(二)启示

沿海省份海洋发展规划应根据FDI不同的“人力资本门槛”区间制定不同的政策：

1、人力资本水平低于2.183的省份，一方面应重视人才教育提高人力资本水平；另一方面应在“人才争夺战”中加强人才引进力度，结合当地实际情况制定人才引进优惠政策，提高对FDI技术溢出的吸收能力，从而促进海洋绿色经济效率的提升。同时，应健康发展海洋经济，为提高海洋绿色经济效率提供资金、技术支持；规范海洋产业结构升级，发挥海洋第三产业优势；提高海洋科研水平，加快科研成果转化，提高海洋绿色经济效率。

2、人力资本水平高于2.183的省份，一方面应不断提高人力资本质量，建立与高人力资本水平相匹配的科研基础设施，为吸收随FDI流入的先进知识、技术及管理经验等提供硬件支持，使之尽快内化并提高科研成果转化率；另一方面根据实际情况加大FDI引资力度，比如建立合理的税收优惠政策等，由单纯的规模引进向追求FDI高质量引进过渡。此外，沿海省份作为FDI的主要流入地区，应警惕外资企业对本地企业的“挤出效应”，在发展过程中应降低对利用外资发展本地经济的依赖度，不断提高本地企业的自主创新发展能力。