中国对外直接投资与绿色全要素生产率——基于产业结构升级的视角

孙子豪

（北京外国语大学，北京 100089）

一、引言

改革开放以来，我国在经济建设领域取得了很优异的成绩，但随着环境承载能力日益紧张，依靠高投入、高能耗而无视环境问题的发展模式已难以为继。在寻求经济发展、节约资源、减少污染以及保护环境的基础上，要实现我国经济高质量发展，推动绿色发展成为一条有效的路径，通过低能耗、低污染的投入而实现最高经济产出，其核心在于提升绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，简称GTFP）。由于我国以往粗放型的发展模式，较多关注于传统技术突破，在绿色技术方面关注较少，致使这方面的技术要素较为欠缺，因此除了依靠自身研发能力实现突破外，通过学习和吸收其他国家绿色技术也成为一种选择。相比于对外贸易、外商直接投资等渠道，依托对外直接投资逆向技术溢出的反馈则更具有针对性和主动性（杨世迪等，2017）[1]。据中国商务部数据显示，2004年～2019年我国对外直接投资净额由55亿美元上升到1369.1亿美元，增幅接近25倍，对外直接投资净额流量由448亿美元上升到21988.8亿美元，增幅更是超过49倍。

目前，有关对外直接投资如何影响一国绿色全要素生产率的研究尚未达成一致结论。部分学者认为对外直接投资显著促进了母国绿色全要素生产率（王晓红等，2019）。部分学者则认为对外直接投资对绿色全要素生产率没有提升作用，反而会由于对外直接投资呈现低技术格局而起到“绊脚石”的作用（郑强和冉光，2018）[3]。此外，还有一些学者认为对外直接投资与母国绿色全要素生产率之间会受到制度环境和环境规制的影响产生非线性关系，比如，任思雨等（2019）认为对外直接投资对我国绿色全要素生产率作用存在制度环境的门槛效应，一方面会随着地区腐败程度的加深而逐渐降低，另一方面会随市场化进程和知识产权保护加强而依次增强。而张建和李占风（2020）认为对外直接投资对绿色全要素生产率的影响会随环境规制的增强表现出正向且边际效率递增的非线性规律，但会在制度环境约束下呈“U”型关系。

近年来，我国在推动绿色经济的同时，以优化经济结构为目标涉及到产业结构升级。作为供给侧结构性改革的核心内容之一，产业结构升级在经济发展中具有“污染物控制体”作用（于斌斌，2017），对经济的发展方向和环境保护具有指向性和决定性作用，从而成为提升绿色全要素生产率的重要途径。而对外直接投资通过新兴产业发展（宋维佳和王军徽，2012）、产能转移与技术进步（杨栋旭和周菲，2020）等方式参与进到母国的产业结构调整进程中。

从文献梳理来看，关于对外直接投资与绿色全要素生产率的研究较多从逆向技术溢出视角进行探讨，缺乏从产业结构升级的视角来进行研究。鉴于此，本文基于产业结构升级的中介视角，利用我国2004年～2019年31个地区的面板数据，通过构建固定效应模型和中介效应模型，实证分析我国对外直接投资与绿色全要素生产率之间的关系，为进一步通过释放对外开放红利，提升绿色全要素生产率提供一定理论参考。

二、研究设计

1.计量模型设定

（1）基准模型构建

基于新经济增长理论，本文假定绿色全要素生产率除了受到对外直接投资外，还受到政府干预、城镇化率、研发资金投入和人力资本的影响，借鉴任思雨等（2019）的研究，构建如下生产函数：

式（1）中，i表示时间，t表示地区，Y为产出，Ai0为初始的绿色全要素生产率水平，ofdi为对外直接投资，urban为城镇化率，rd为研发资金投入，hum为人力资本，K为资本投入，L为劳动投入。按照绿色全要素生产率的定义，上式可改写成下式：

对式（2）取自然对数：

同时考虑到各个地区不随时间变化因素，在式（3）中加入固定效应项，构建个体固定效应模型，则上式可改写成：

（2）中介模型构建

多媒体教学是一种较为直观形象的教学方法。小说是以塑造人物形象为中心，通过故事情节和环境描写来反映社会生活的文学作品，涉及内容十分广泛。在小说教学中，利用多媒体，让学生观看相关视频，一方面可以激发学生的学习兴趣，另一方面可以让学生更快更直观地感受小说内容。如讲到《林黛玉进贾府》时，可以穿插播放电视剧中的相关片段，还可以用PPT展示荣宁二府的结构布局和人物关系。这样不仅让学生感受到贾府外表的繁华和等级的森严，而且使学生对贾府的布局有更直观的感受，对贾府的人物关系也有大致地了解，加深学生对小说内容和主题的理解，同时也增加课堂的趣味性。

为揭示产业结构升级在对外直接投资影响绿色全要素生产率的过程中是否发挥了中介效用，参照温忠麟等 （2014）[9]的研究方法，分别构建对外直接投资对产业结构升级，对外直接投资与产业结构升级对绿色全要素生产率的线性回归方程。具体模型如下：

2.变量选取与说明

（1）被解释变量

绿色全要素生产率（ofdi）。在存在非期望产出的情况下，投入要素与污染排放是径向关系、与产出之间是非径向关系，而传统DEA模型不能测度同时存在径向和非径向关系的投入与产出的生产率，基于此Tone&Tsutsui（2010）提出一种同时包含径向和非径向两类距离函数的混合模型，称为EBM模型。其表达式为：

在测度绿色全要素生产率时，投入要素为采用永续盘存法测度的固定资产和年平均从业人数，期望产出为采用各地区GDP，非期望产出为工业废水、工业废气、碳排放以及PM2.5。此外绿色全要素生产率是相对上一年的绿色全要素生产率变化率，无法直接回归，需要做出变化，借鉴胡琰欣等（2017）方法处理。即假定2003年的gtfp水平为1，则某年gtfp水平为前一年的gtfp和本年的gtpf相乘。

（2）解释变量

对外直接投资（ofdi）。本文用各地区非金融类对外直接投资存量作为衡量对外投资规模的指标，在数值处理上用年均汇率来进行换算，得到以人民币为计量单位的对外直接投资存量水平。

（3）中介变量

（4）控制变量

根据模型，选取控制变量包括政府干预、城镇化率、研发资金投入、人力资本。政府干预用政府财政支出占GDP的百分比衡量，城镇化率用年末城镇人口数占总人口的百分比衡量，研发资金投入用R&D经费内部支出占GDP的百分比衡量，人力资本用各地区6岁及以上人口平均受教育年限表示。

3.数据来源

本文选取2004年～2019年我国31个省（市、区）的面板数据（基于数据可获得性，港澳台地区未考虑），数据主要来源于考察期内《中国统计年鉴》《中国对外直接投资统计公报》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》。各指标的描述性统计分析见表1。

表1 描述性统计分析

三、实证分析

1.基准估计结果

从表2可知，在全国范围内，对外直接投资的系数为0.028，在1%水平上显著为正，说明我国对外直接投资显著促进绿色全要素生产率。主要原因在于：一方面，技术滞后母国在对技术先进国家进行投资时，不但能通过人员流动效应吸收先进东道国绿色知识资本，而且通过跨国投资活动能够学习和汲取东道国企业先进绿色技术工艺，从而产生逆向技术溢出效应，推动母国绿色技术生产效率；另一方面，母国对外投资企业对东道国先进的技术和资源的汲取，不但能够加强母国企业的核心竞争力，而且会形成竞争效应和示范效应，使行业内其他企业进行模仿和学习，进而在行业内推动绿色全要生产率提升。

我国不同地区对外直接投资对绿色全要素生产率的影响可能会有所不同，需进一步分析外直接投资与绿色全要素生产率两者关系是否存在的区域异质性。本文将全国31个地区划分为东部、中部、西部三个区域，并分别进行个体固定效应回归。从表2回归结果看，对外直接投资对绿色全要素生产率的影响存在显著的区域异质性特征，东部和西部地区对外直接投资的估计系数在1%的水平上显著为正，中部地区在5%的水平上显著为正，而且系数值大小从高到底依次为：东部、西部、中部。可能的原因在于：东部地区的经济发展程度和市场化程度较高，企业间竞争也比较激烈，同时东部地区在环境规制方面也比较严格，从而使东部地区在进行对外直接投资时，能够积极主动的吸纳东道国先进的绿色技术，进而促进东部地区绿色全要素生产率的提升。西部地区在绿色技术上发展较为滞后，对在对外直接投资过程中产生的逆向技术外溢具有较强的吸收能力，而且西部地区在绿色生产工艺和管理经验的完善程度较低，对外直接投资带来的先进技术能够对其形成很好的补充，从而较好的推动西部地区绿色全要素生产率；中部地区作为我国重工业核心承载之地，高污染、高能耗企业较多，使得对外直接投资推动中部地区绿色全要素生产能力较弱。

表2 对外直接对绿色全要素生产率的影响

2.内生性处理和稳健性检验

上述模型中可能会因为存在遗漏变量而产生内生性问题，本文采用工具变量法来处理内生性，以对外直接投资的一二阶滞后项作为工具变量，使用IV-2SLS模型估计，表3报告了内生性估计结果。其中不可识别检验（K-P LM 检验）的P值小于0.01，而过度识别检验（Sargan检验）P值在0.1以上，表明工具变量选取是有效的。表3可知，在进行内生性处理后，结论同前文一致。

为进一步验证估计结果稳健性，以人均对外直接投资存量作为衡量对外直接投资水平的指标，估计结果如表3所示，可见变量估计系数的符号方向和显著性没有发生明显变化，可以确定前文结论是稳健的。

表3 内生性处理和稳健性检验

3.中介效应检验

为从产业结构升级视角，检验对外直接投资对绿色全要素生产率的作用机制，即检验对外直接投资对绿色全要素生产率的作用是否存在对外直接投资→产业结构升级→绿色全要素生产率提升的中介传导路径，本文采用中介效应模型估计，结果见表4。表4中，对外直接投资对产业结构升级的回归中，对外直接投资的系数为0.100，在1%水平上通过显著性检验，说明对外直接投资能够显著推动产业结构升级。而对外直接投资和产业结构升级对绿色全要素生产率回归结果中，对外直接投资的系数在1%水平显著为正，并且小于不考虑产业结构升级条件下对外直接投资的系数，按照中介效应检验程序可知，产业结构升级在对外直接投资影响绿色全要素生产率的过程中表现为部分中介效应。综上可知，对外直接投资可以通过优化产业结构作用于绿色全要素生产率。

表4 中介效应估计结果

四、结论和建议

绿色发展强调环境效益和经济效率的统一，绿色全要素生产率的提升意味着通过低能耗、低污染的投入而实现高经济产出，故而发挥对外直接投资在提升绿色全要素生产科中的积极效应，是实现绿色经济转型的重要途径。本文基于产业结构升级的中介视角，利用2004年～2019年我国31个地区的面板数据实证研究了对外直接投资对绿色全要素生产率的影响，得出如下结论：第一，我国对外直接投资能够有效提升绿色全要素生产率，并且通过内生性处理和替换核心解释变量后，该结果仍然成立。第二，对外直接投资对绿色全要素生产率的影响存在区域异质性，在东部地区作用最大，西部地区次之，中部地区最小。第三，优化产业结构，促进产业结构升级是对外直接投资提升绿色全要素生产率的作用机制，意味着在坚持对外开放、深化“走出去”背景下，通过产业结构升级是提升绿色全要素生产率的重要途径。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：

1.对外直接投资作为能够提升绿色全要素生产率的有效途径，应该在实施绿色发展战略背景下，建立对外直接投资的新格局，优化对外直接投资结构，提升对外投资的质量，不断向绿色型、高技术型行业拓展，通过积极汲取东道国先进的知识、技术和资源，实现逆向技术外溢，助推我国绿色全要素生产率。

2.充分考虑对外直接投资对绿色全要素生产率提升的异质性特征，因地制宜深化对外直接投资，改善生态环境。东部地区应结合自身经济优势和地理优势，保持对外直接投资在推动绿色全要素生产率上的优势地位；考虑到西部地区对外直接投资对绿色全要素生产率的积极改善作用，这表明经济基础较差的地区有望通过对外直接投资带动绿色全要素生产率提升，因此，西部地区应抓住这一机遇，把对外直接投资作为绿色发展中追赶超越经济发达地区的新动力；中部地区在继续夯实重工业核心基地的同时，结合自身产业优势，积极将对外投资过程中获得的人才、绿色技术及管理经验应用到已有产业中，通过产业绿色转型，以发挥对外直接投资对地区绿色全要素生产率的推动作用。

3.深化产业结构转型升级，发挥产业结构升级在促进对外直接对绿色全要素生产率提升中的积极效用。结合互联网技术和数字技术，形成线上线下联动发展的新业态、新模式，推动产业结构的高端发展，从而优化能源消费结构，减少污染排放，同时大力发展绿色型、清洁型产业，实现产业结构从高能耗、高排放产业向高技术、低排放产业形态的变迁，进而提升绿色全要素生产率。