中国企业OFDI对投资母国碳减排质量的影响研究

文建东 陈明留

摘要：通过高质量碳减排实现“双碳”目标，是建设人与自然和谐共生的中国式现代化的重要路径。基于中国企业对外直接投资数据与企业碳排放数据的匹配，使用固定效应模型可以考察中国企业对外直接投资行为、技术创新与企业碳排放水平和碳排放强度之间的关系。研究结果表明：中国企业的OFDI行为，引致了投资企业研发强度的提升，有助于企业降低自身的碳排放强度；由于OFDI带来企业创新产出的提高，从而中国企业投向不同发展水平国家的直接投资都有助于降低其碳排放强度；OFDI引致的逆向技术溢出效应，是提升企业创新水平，进而实现碳减排的重要路径之一。因此，应将适用于境外加工贸易和境外矿产资源开放等领域的优惠政策同等地适用于技术寻求型对外直接投资；要引导国内有实力的企业通过联合研发、新建子公司或国际并购等OFDI方式接近技术资源聚集区，大力推进研发人员的交流和沟通，有步骤地开展技术研发合作和研发资源共享；要鼓励和帮助本土跨国公司建立适应逆向技术溢出的吸收、消化和整合机制，改善国内市场主体的创新体制机制以促进投资企业主体的创新活力。

关键词：对外直接投资；技术创新；碳减排；高质量发展；中国式现代化

中图分类号：F832.6文献标识码：A文章编号：1003-854X（2023）04-0027-09

一、引言

通过高质量碳减排实现“双碳”目标，是建设人与自然和谐共生的中国式现代化的重要路径。高质量的碳减排，宏观上要求政府改进气候政策和碳减排措施的设计，微观上则表现为企业承担碳减排的主体责任，在总量减少的基础上进一步降低碳排放的强度，又或者是通过技术创新手段实现碳排放水平和碳排放强度的下降，这些都是实现高质量碳减排的重要路径。

2021年9月，习近平在第七十六届联合国大会一般性辩论上的讲话中提出，中国将大力支持发展中国家能源绿色低碳发展，不再新建境外煤电项目。这是中国针对对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment，OFDI）对投资东道国产生的碳排放效应的一种自我约束。作出这一承诺的背景是，中国企业OFDI的流量和存量近年来已是全球第二位。由此可见，中国企业的OFDI行为对投资东道国和投资母国的碳排放效应已经是一个无法回避的现实问题，具有重要的政策意涵。

企业OFDI行为对碳排放的影响，目前的研究重点更多聚焦在这种投资对投资东道国的碳排放效应上。主要存在两种对立的理论分析，一种是“污染天堂假说”（或者称之为“污染避难所假说”），另一种是“污染光环假说”。“污染天堂假说”认为，对外直接投资过程中产生的生产转移，将会提高投资东道国的碳排放水平（1）。“污染光环假说”则认为，跨国企业的对外直接投资，会同时带动这些企业的先进生产技术和管理体系向投资的东道国扩散，从而有助于其碳减排。这两种理论对企业OFDI行为对投资母国碳排放的影响方向也存在分歧。“污染天堂假说”认为，生产转移减少了投资母国的碳排放，但却是以投资东道国的碳排放上升为代价的。“污染光环假说”认为，在给投资东道国带来技术和管理革新的同时，能否改善投资母国企业的经营状况，通过技术进步等路径发挥出促进投资母国的碳减排效应还需要进行检验。

因此，研究中国企业OFDI和实现“双碳”目标的关联、OFDI的碳减排效应及其形成机制是一个重要的实证课题。本文旨在利用微观企业数据，检验中国企业的对外直接投资行为对母国碳排放产生的影响和作用机制。如果企业的对外直接投资行为可以通过技术创新的路径减少企业的碳排放水平，驱动企业碳排放强度的下降，就是碳减排质量提升的重要标志，也为助推中国“双碳”目标的实现提供良好的政策参考和实践指导。

除引言外，第二部分是文献综述，第三部分是影响机理和研究假设的提出，第四部分是研究设计，第五部分是检验过程和估计结果，第六部分是研究结论和政策建议。

二、文献综述

企业的OFDI可能会影响投资母国与投资东道国的碳排放水平。以往的研究更多关注OFDI对投资东道国的碳排放影响。一些学者认为中国的OFDI产生了积极的碳减排效应，促进了“一带一路”沿线国家的绿色发展（2），且中国在东南亚的OFDI规模上升，使得这些国家人均碳排放水平下降（3）。不可忽视的是，OFDI的加速发展（4），也会将一部分碳排放转移至投资东道国（5）。更多中国公司转向跨国生产，可能会导致投资目的地的碳转移/碳泄露，这样投资母国就需要承担更多的碳减排责任（6）。

OFDI对投资母国的碳排放影响研究近年来得到了一些学者的关注，但关于OFDI对投资母国的碳排放效应的研究还存在分歧。一部分学者认为，OFDI能够有效减少投资母国的碳排放（7），这种对污染和碳排放的抑制效应，对区域环境影响充满了不确定性（8），在经济发展水平较高的中国东部地区更显著（9）。另一部分学者则认为，OFDI会加重投资母国的碳排放水平（10）。不过，这一类文章较多从省一级的区域层面进行分析，而较少从企业微观层面进行检验。例如，方叶祥和卢一斌選取2005—2017年中国省级面板数据，对各省逆向技术溢出强度与碳排放强度进行测度，研究发现逆向技术溢出会显著抑制本地碳排放强度（11）。

以上研究产生分歧的原因，可能在于仅关注了碳排放的净影响，随着更多影响路径分析的逐渐揭示，学者们的判断更趋于一致。OFDI会产生正反两个方向的效应，从直接效应上看会增加碳排放，但从经济规模扩张等间接路径分析会产生碳排放的抑制效应（12）。此外，影响路径还包括生产率提升（13）、规模经济效应（14）、产业结构优化效应（15）和逆向技术溢出（16）、空间溢出效应（17）、金融发展门槛效应（18），等等。这些细化的机制研究认为，虽然作用路径不一，但OFDI整体上提高了中国碳排放水平，但降低了碳排放强度，而且经由技术改进和产业结构重组产生了积极的碳减排效应（19）。

进一步地，OFDI、企业创新与企业碳排放之间的关联得到了部分文献的关注。企业通过对外直接投資行为，可以促进本企业的技术创新，从而进一步有利于企业的碳减排。Kogut和Chang最早提出了企业的OFDI能够促进投资母国创新的理论命题，为后续大量文献研究提供了重要参考。OFDI的投向可以是发达国家，也可能是发展中国家。如果OFDI的投资东道国是发达国家，那么投资企业通过学习发达的投资东道国更为先进的科学技术和管理体系，可以实现创新水平的提升。如果投向的是发展中国家，也可以通过OFDI引致的市场规模扩大形成规模经济，从而促进投资企业创新能力和创新水平的提升（20）。尹礼汇等则认为，经由逆向技术溢出和生产协作网络等路径，在“一带一路”沿线国家从事直接投资的中国企业能提升创新水平（21）。李勃昕等则指出只有较高强度的OFDI才会引起区域创新水平的提高（22）。余静文等更进一步强调OFDI不仅提高研发强度，而且改善了研发效率，这中间的作用路径包括收入的增长、规模经济效应和生产率提升（23）。杨波和李波进一步指出，中国企业在“一带一路”倡议相关国家和地区的直接投资，促进了企业的绿色转型升级，这种效应主要体现为投资企业资源配置效率的提高和技术研发水平的增强这两个方向（24）。

目前研究OFDI及其碳排放效应的文献，一般是基于宏观层面数据开展的。包括使用中国省级面板数据、省级工业面板数据、省级工业子行业面板数据。新近有文献关注到了地市级面板数据（25）。然而，现有文献从企业层面进行分析的还比较缺乏。同样，虽然基于宏观层面的数据检验了一部分OFDI影响投资母国碳排放的路径，然而基于企业层面数据的分析会更有助于识别OFDI行为对企业减排行为的激励和效应。本文的研究就是基于微观企业样本对这一课题作进一步检验。

三、理论分析与假说提出

企业OFDI行为是企业生产过程和组织结构在不同国家和地区的重组，伴随而来的还有碳排放在空间范围上的调整。除了这种直接改变投资母国碳排放水平的效应之外，企业OFDI引致的研发创新等企业行为和特征的转变也会影响企业的碳排放，这一效应的方向和程度是需要数据检验的实证课题。

（一）OFDI与投资母国碳排放的直接和间接联系

OFDI带来的是企业的生产地址在不同国家的重新选择，这种企业的生产行为在不同区域的重新调配自然也伴随着企业碳排放在不同区域增加和减少的直接效应，这就是碳排放的生产转移的直接机制。学术界对这一机制已经有了不少的研究成果（26），他们认为中国关于碳排放权交易机制的试点政策，通过影响企业对外投资的行为选择，在“一带一路”沿线区域带来了碳排放的“泄露”，而且泄露的水平受到企业的所有制结构、生产效率和企业所在省份的生产率水平等因素的影响。这是一种OFDI导致投资母国碳排放下降的直接效应。此外，因为OFDI会将产业转移到国外的市场，从而减少国内投资，导致国内产业的空心化，这一效应自然也会降低投资母国的碳排放水平（27）。这是一种OFDI减少投资母国碳排放的直接机制，但这种生产转移造成的碳排放的“转移”和“泄露”，受到不少学者和政策制定者的质疑和反对。

然而，OFDI和国内生产也可能存在互补的关系，企业OFDI水平的提升依然可能促进国内生产的增长。Desai等就指出，在企业通过OFDI将国内产能转移到国外市场的同时，虽然这一行为在短期内会降低国内经济的规模，但OFDI也会促进生产要素流动到国内那些更有竞争力的企业和新兴产业，而且可能后者的产能增长效应比前者导致的产能转移效应更强，从而带来了投资母国产业的产出水平的整体增长。另外，对外直接投资的增长，往往也伴随着相关产品和服务的贸易增长，这种贸易的增长进而驱动投资母国的企业扩大生产规模。在这两种路径的作用下，国内的碳排放水平就不一定会下降，反而可能由于生产规模的扩大而上升（28）。

另外，从事对外直接投资的企业会因为在东道国的投资，基于逆向技术溢出和研发投资的扩大等路径，引起投资企业创新水平的提升，而这又会降低投资企业的碳排放。此外，从投资企业的整体生产和经营来看，对外直接投资意味着企业的资本和劳动力等要素会在不同的区域进行配置，这种再配置也会带来资源配置效率的提升，资源配置效率的提升会降低企业的碳排放水平。再者，企业对外直接投资之后，由于生产的转移，以及关联产业链的迁移等因素，企业所处区域的产业结构会发生转变，产业结构的升级同样会带来碳排放水平的下降。

（二）OFDI、企业创新与企业碳排放

OFDI带来企业创新的成长效应，进而降低企业碳排放的机理，是具有多面性的。第一，企业创新需要资金的支撑。企业对外直接投资通过生产规模的扩大，以及随之产生的更多利润，从而使得对外直接投资的企业更有经济实力为创新研发投入更多资金。第二，企业通过对外直接投资，在国外市场面对竞争压力，也需要通过产品等领域的研发创新来获取市场竞争优势。第三，创新水平较弱的企业进行对外直接投资，可能因为与投资东道国和投资对象之间存在逆向技术溢出效应而提高了本企业的研发创新水平。一方面，企业的对外直接投资投向了国外研发支出领域，可以将得到的创新成果为自身所用；另一方面，投资企业通过跨国兼并与收购，直接获取国外企业的技术、人才和专利。创新水平较高的企业可以将市场拓展到发展水平较低的经济体当中，拓宽产业链条，在劳动力成本较低的经济体中发挥其技术优势。在这一过程中，投资企业还建立了国际生产协作网络，降低了生产成本，进一步提升了企业利润，为企业研发创新提供了资金支持。

基于以上理论分析，本文提出如下研究假设：企业OFDI行为与企业自身研发创新水平提升的交互作用，有助于降低企业的碳排放水平和排放强度。

四、研究设计

（一）模型设定和变量选取

基于上述理论分析和Acemoglu等的检验方法（29），本文设定需要检验的计量方程为：

（1）

（2）

上面的方程当中，Yi，t代表企业i在t年的碳排放，可以是水平指标，也可以代表的是企业的碳排放强度指标。OFDIi，t为反映企业i在t年是否进行了对外直接投资的虚拟变量。RDi，t为企业i在t年的研发投入水平。Xi，t为与企业i有关而且随时间变动的一系列控制变量。为企业固定效应，为时间固定效应。εi，t为误差项。

（二）数据来源和控制变量选取

根据公式（1）和公式（2）来测度对外直接投资的企业，经由技术创新路径对企业碳排放水平所产生的效应，首先需要得到企业碳排放水平的数据和一系列控制变量指标的数据。为此，本文构建相应的测度指标，并基于一组公开的统计数据对这些指标进行核算。

1.企业碳排放的计算

理论上，从企业消耗的能源数据和基于能源数据的碳排放系数，能够计算得到企业的碳排放数据。然而，大样本的企业能源消费数据，或者能够精确计算企业层面的碳排放的相关数据是难以获取的（30）。Yan等采用通过对行业的碳排放总量进行分解的方法来计算企业的碳排放量，分解的时候使用的权重为该企业营业收入占整个行业的营业收入的比重（31）。即采用如下的计算公式进行测算：

（3）

公式（3）中， carbon emissioni，t代表i企业在t年份的碳排放量。 ri，t是i企业在年份t的总营业收入， Rt为该企业所处的行业在t年份的总营业收入。 Ct为该企业所处行业在年份t的碳排放总量。

此处需要说明的是，在本文所使用的企业样本中，存在公司的注册地和公司的主要生产经营场所分离的问题。本文采用根据企业主营业务所在地进行划分的方法，将企业的主营业务所在地作为企业主要经营场所，划分所属省份和城市。至于将上市公司的碳排放对应到不同的区域，需要按照上市公司主营业务发生的地区去核实上市公司碳排放的主要发生区域，从而避免产生因为注册地和业务经营地不一致导致的错误。

至于公式（3）中所需的各种数据，中国各个行业的碳排放量数据来自CEADs数据库。企业的营业收入数据来自CSMAR数据库，行业营业收入数据来自《中国统计年鉴》的制造业企业数据。本文根据中国国家统计局公布的《中华人民共和国国家标准国民经济行业分类》2017年版本，即GB/T 4754-2017的两位数行业代码将样本企业划分到不同的行业类型。

在运用上述公式计算得到企业碳排放的数据之后，再将其与企业总营业收入相除，得到的结果就是企业的碳排放强度。另外，本文使用的企业的研发指标为企业年度研发支出水平。另外，将这一变量与企业的总营业收入相除，可得到企业研发强度的测度指标。

2.控制变量

根据Yu等的分析（32），以及本文样本所使用的数据结构，需要考虑一系列企业层面的微观因素对中国企业对外直接投资的影响。本文使用的企业层面的控制变量有：（1）企业的所有制类型；（2）企业规模；（3）企业生产率；（4）企业的资本密集度；（5）企业的研发投入；（6）企业的融资约束；（7）企业劳动力成本；（8）托宾Q；（9）企业流动性；（10）资产收益率。这一部分的企业层面数据都来自国泰安公司的沪深A股上市企业数据库。基于以上统计指标和控制变量，以及本文所使用的样本数据库，此处可以得到各个指标的统计性质，描述性统计如表1所示。

五、实证结果分析与讨论

（一）基准回归

这里首先使用样本企业的OFDI行为、企业研发支出和企业碳排放的数据，对公式（1）和公式（2）进行检验，以便得出实施OFDI的企业通过研发行为对企业碳排放水平的效应。基准估计结果如表2所示。

在表2中的第1列，OFDI变量前面的系数为正，而且在1%的置信区间是显著的，这就表明中国企业的OFDI行为能够有效地提升企业的研发投入水平。同样，在表2第2列，OFDI变量前面的系数为正，而且在1%的置信区间是显著的，这就表明中国企业的OFDI行为也能够有效地提升企业的研发投入强度。

表2中的第3列到第6列，本文分别使用企业碳排放水平和企业碳排放强度这两个因变量，以及企业研发支出水平和企业研发支出强度这两个自变量进行交叉回归，表中显示了估计相应系數的结果。第3列和第4列为使用企业研发支出水平和企业OFDI的交互项，分别对企业的碳排放水平和企业碳排放强度进行回归，估计结果显示，这一交互项的系数为正数，而且在1%的置信区间显著。这就表明，从事OFDI的中国企业如果仅仅是提高研发支出的总量，并不会带来碳减排效应。第5列和第6列是使用企业研发强度指标和企业OFDI行为选择的交互项，分别对企业的碳排放水平和企业碳排放强度进行回归。这两个方程当中，交互项的系数都为负数，而且至少在5%的置信区间显著。这就表明，当中国企业进行对外直接投资时，如果伴随着研发强度的提升，那么就会给这些企业带来显著的碳减排效果。

（二）稳健性检验

本文的稳健性检验，首先使用不同的企业研发指标作为企业创新的代理变量，进入回归方程进行估计；其次，使用对外直接投资投向发展中国家和发达国家的不同样本；再次，本文还将对外直接投资的企业所属行业类型分为工业行业和非工业行业样本进行分析。

在研发指标的选取上，这一节采用上市公司的合并报表所显示的相应年份的累计专利总数、发明专利累计数、实用新型专利累计数等指标作为进行对外直接投资企业的研发创新水平的代理变量。

另外，本文按照中国企业对外直接投资的投向，将所有样本的投资东道国分为发达东道国/地区和发展中东道国/地区。这是因为投向发达国家/地区的直接投资，有更大的概率获得投资东道国/地区的逆向技术溢出，从而促进投资企业的研发创新。相对而言，投向发展中国家/地区的直接投资获得这种技术溢出的概率相对较低。将世界上200多个国家/地区划分为发达国家/地区和发展中国家/地区的标准或分类方法有多种。本文根据国际货币基金组织（IMF）的分类标准，把到2021年底人均名义GDP高于2万美元的国家/地区归为发达国家/地区一组，其余人均名义GDP低于2万美元的国家/地区则归入发展中国家/地区组别。当然，沙特、阿联酋、科威特、文莱这些国家虽然人均名义GDP超过2万美元，但由于其产业结构单一，GDP的总量严重依赖石油等资源出口，因此在很多分类方法中也不被列入发达国家类别。此外，将样本分为工业行业和非工业行业，是因为工业企业的研发，尤其是专利获取更为重要。

表3中，第1列使用企业发明专利的数量替代该企业的研发支出水平，作为企业创新的测度指标，然后与企业OFDI行为建立交互项。第2列和第3列是将中国企业对外直接投资的东道国样本分为发达国家地区和发展中国家地区两个子样本，然后进行检验。第4列和第5列则是将中国企业对外直接投资的行业分为制造业和非制造业两类进行分样本检验。从上表中第1列到第5列的检验结果发现，OFDI和创新指标的交互项前面的系数的符号皆为负数，这就显示，对外直接投资企业的研发创新有助于实现这些企业的碳减排。在不同的模型设定中都是如此，也说明基准检验的结果具有稳健性。

（三）进一步分析：逆向技术溢出效应

企业对外直接投资引致的逆向技术溢出效应，是投资企业创新水平提升的重要路径之一。对于来自中国等发展中国家的从事直接投资的企业而言，这种效应更为重要。发展中国家的企业通过对外直接投资活动直接获取东道国的技术研发资源，或者通过东道国，尤其是那些经济发展水平较高的东道国在经营活动中产生的吸收效应和学习效应，获得先进技术，这种现象就是逆向技术溢出。大致可以从这类文献中梳理出以下三个基础的逆向技术溢出机制：首先是逆向技术转移机制。即企业直接投资于技术更为发达的国家，从而获取这些研发水平领先的国家的先进技术，并向投资母国反流和传递，从而促进母国企业、产业，甚至是整个国家的技术水平的提升（33）。其次是研发资源溢出机制。这是从研发资源获取和研发成果反馈两方面实现的溢出。通过并购、联合研发等获取发达国家或地区的研发资源，或根据当地特点进行“适应性开发” ，从而提升了母公司的技术水平。第三是产业集聚机制。企业通过OFDI直接嵌入当地知识密集型企业的集聚区，有效地参与企业之间的交流合作，在提升管理水平的同时还可通过吸收技术溢出带来的先进技术促进企业技术水平的提升。

目前研究OFDI技术溢出效应对企业创新影响的文献当中，大多都是研究的区域层面的技术溢出效应。部分实证分析文章从企业层面進行了分析。Aminullah等（34）和陈菲琼等（35）都发现，企业OFDI 主要通过设立海外研发机构、海外收益分摊研发费用，以及派遣员工海外培训等方式影响企业的自主创新能力。

此处的关键问题在于如何测度企业对外直接投资行为引致的逆向技术溢出效应。根据Coe和Helpman研究FDI溢出效应的经典文献分析框架（36），Pottelsberghe和Lichtenberg （37）正式基于模型分析的研究结论指出，OFDI也可以成为技术溢出的重要渠道。

现有国内文献多从区域层面来衡量和检验OFDI的逆向技术溢出效应。Aminullah等（38）、Braconier等（39），以及杨连星和罗玉辉（40）的研究成果，选择使用母国对外直接投资获得的国外研发资本存量来衡量母国对外直接投资企业实现的逆向技术溢出效应。还有一些研究，或者以海外专利申请为逆向技术溢出代理变量，或者以OFDI对企业全要素生产率回归的正向系数作为存在逆向技术溢出效应的验证方式，或者用全要素生产率加入资本、劳动、人力资本和创新投入等控制项回归后的残差项作为逆向技术溢出的代理变量。

根据分析的目的和数据的可得性，本文根据宋跃刚和杜江的研究（41），构建如下能够反映中国企业对外直接投资获得的逆向技术溢出水平的代理变量：首先计算中国企业在t时期对国家j进行直接投资所能够获得的技术溢出总量，即：

（4）

上面的方程中，代表t时期在j国进行直接投资的中国企业，从j国能够获得的技术溢出总量水平。代表中国企业t时期对j国的OFDI水平，代表t时期j国的GDP，代表t时期投资东道国j的国内研发投入水平。其中，各国研发水平的数据来自世界银行的databank数据库。首先从该数据库获得各国（地区）研发支出占 GDP 的比重，然后根据世界各国（地区）不同年份的GDP数据估算出其历年的研发支出。

根据企业j在t时期在j国的对外直接投资中的占比，估算出该企业从j国获得的技术溢出水平，即：

（5）

继而根据企业i在不同国家的对外直接投资水平，加总获得中国企业i通过OFDI取得的技术溢出总量水平。

（6）

上面的方程当中，为i企业在t时期对j国的OFDI水平，其他变量的定义和方程4中相同。代表的是企业i在t年份从若干直接投资的东道国获得的技术溢出的整体水平。

然后，为检验中国企业对外直接投资所带来的逆向技术效应对投资企业本身的碳排放的影响，本文这里构建如下的计量方程：

（7）

（7）式中，yi，t代表企业i在t年的碳排放水平。OFDIi，t为企业i在t年是否进行对外直接投资的虚拟变量，为企业i在t年的对外直接投资得到的技术溢出水平，Xi，t为与企业i有关而且随时间变动的一系列控制变量，为企业固定效应， 为时间固定效应，εi，t为误差项。

根据估计方程，本文此处使用中国企业对外直接投资，以及投资东道国的研发数据，检验中国企业对外直接投资获得的直接逆向技术溢出对企业碳排放产生的影响，结果如表4所示。

从表4中对方程1到方程5的估计结果中可以看到，企业OFDI行为和研发外溢指标的交互项的系数都为负数，而且至少在10%的置信区间显著，由此可以得到的结论是，中国企业的对外直接投资行为与从投资东道国获得的技术外溢效应的相互作用，会使得企业整体的碳排放水平显著下降。

六、研究结论与政策建议

（一）研究结论

基于中国企业对外直接投资数据与企业碳排放数据的匹配，本文使用固定效应模型考察了中国企业对外直接投资行为、技术创新与企业碳排放水平和碳排放强度之间的关系。本文得出以下结论：中国企业OFDI提升了研发强度，会产生显著的碳减排效应。OFDI不仅可以降低企业的碳排放水平，而且降低了企业的碳排放强度。一系列稳健性分析，其中包括将研发创新指标测度调整为专利数量，按投向发达国家和发展中国家两类进行分样本回归，按照投资企业是否属于工业行业进行分样本回归，进一步支撑了上述研究结果。另外，进一步考察中国企业OFDI行为带来的逆向技术溢出效应，可以发现这一逆向技术溢出也有助于这些企业的碳减排。综合以上检验结果，中国企业的对外直接投资行为有助于这些企业降低其碳排放强度，从而帮助其履行国内碳减排的主体责任，而且OFDI行为引致的企业技术创新是降低碳排放强度的路径之一。因此，中国企业的OFDI在实践上提高了中国的碳减排质量，有助于“双碳”目标的高质量实现，进而助推了人与自然和谐共生的中国式现代化的达成。

（二）政策建议

基于上述结论，应该以“互补”的视角看待中国企业对外投资与中国实现“双碳”目标之间的关系及其未来发展。根据本文的理论分析和实证分析结果，建议政府从促进中国企业对外直接投资的数量和结构，以及驱动企业创新的强度等维度，制定针对性的政策，以更好激发中国企业OFDI行为对实现高质量碳减排的积极效应。

第一，政府应该重点支持将适用于境外加工贸易和境外矿产资源开放等领域的优惠政策同等地适用于技术寻求型对外直接投资。

第二，政府要引导国内有实力的企业通过联合研发、新建子公司或国际并购等OFDI方式接近技术资源聚集区，大力推进研发人员的交流和沟通，有步骤地开展技术研发合作和研发资源共享。

第三，政府要鼓励和帮助本土跨国公司建立适应逆向技术溢出的吸收、消化和整合机制。吸收能力是由企业人力资本、研发人员的专业素质、逆向技术溢出的技术价值等因素共同决定的，这就需要建立对外直接投资绩效评价体系。鼓励逆向技术溢出的产业化，强调学习能力和吸收能力的提升，推进以逆向技术溢出为基础的技术应用和产品开发。

第四，改善国内市场主体的创新体制机制以促进投资企业主体的创新活力。政府应该根据对外直接投资企业的特征和需求，制定与之相适应的国内技术创新支持政策。要坚持“创新驱动发展”的整体战略，扩大技术创新的投入，保护研发创新的知识产权成果，激励国内投资企业的创新动力。

第五，政府应该将中国企业的OFDI行为与国内的碳减排目标挂钩，在企业实施OFDI之前和之后对其国内生产和投资部分的碳排放可能受到的影响进行评估。其中事前评估用于决定是否批准OFDI，事后评估用于决定是否给予其政策优惠。考虑到OFDI可能会减少国内的生产与投资，因此评估的内容应该是进行OFDI企业的国内碳排放强度，即每亿元产值或者投资所产生的碳排放。

注释：

（1） Brian R. Copeland and M. Scott Taylor， North-South Trade and the Environment， The Quarterly Journal of Economics， 1994， 109 （3）， pp.755-787.

（2） 夏炎、姜青言、杨翠红、汪寿阳：《“一带一路”倡议助推沿线国家和地区绿色发展》，《中国科学院院刊》2021年第6期。

（3） 熊彬、陈英：《中国对东南亚直接投资的碳排放研究》，《南大商学评论》2019年第4期。

（4）（26）（32） Yu Pei， Cai Zhengfang， Sun Yongping， Does the Emissions Trading System in Developing Countries Accelerate Carbon Leakage Through OFDI？ Evidence from China， Energy Economics， 2021， 101， p.105397.

（5） A. Dechezleprêtre， C. Gennaioli， R. Martin， M. Mu?ls， and T. Stoerk， Searching for Carbon Leaks in Multinational Companies， Journal of Environmental Economics and Management， 2022， 112， p.102601.

（6） Z. Zhang， D. Guan， R. Wang， et al. Embodied Carbon Emissions in the Supply Chains of Multinational Enterprises， Nature Climate Change， 2020， 10， pp.1096-1101.

（7） 費能云：《中国对外直接投资的低碳效应研究》，《资源开发与市场》2014年第8期。

（8） 周力、庞辰晨：《中国对外直接投资的母国环境效应研究——基于区域差异的视角》，《中国人口·资源与环境》2013年第8期。

（9） 张文彬、邓玲：《中国对外直接投资对碳生产率的影响效应研究》，《华东经济管理》2019年第11期。

（10） 许可、王瑛：《中国对外直接投资与本国碳排放量关系研究——基于中国省级面板数据的实证分析》，《国际商务研究》2015年第1期。

（11） 方叶祥、卢一斌：《逆向技术溢出、自主技术创新与中国碳排放强度》，《科学学研究》2022年6月14日（网络首发）。

（12） 屈小娥、骆海燕：《中国对外直接投资对碳排放的影响及传导机制——基于多重中介模型的实证》，《中国人口·资源与环境》2021年第7期。

（13） 刘文君、向冰：《基于碳排放的中国钢铁上市公司技术效率研究》，《中国人口·资源与环境》2016年第S1期。

（14） 刘海云、龚梦琪：《要素市场扭曲与双向FDI的碳排放规模效应研究》，《中国人口·资源与环境》2018年第10期。

（15） 钟茂初、赵天爽：《双碳目标视角下的碳生产率与产业结构调整》，《南开学报》（哲学社会科学版）2021年第5期。

（16） 朱东波、张月君：《中国对外直接投资影响母国环境的理论机理与实证研究》，《中国人口·资源与环境》2020年第1期。

（17） 易艳春、关卫军、杨夏星：《中国对外直接投资减少了母国碳排放吗？——基于空间溢出效应的视角》，《数量经济研究》2020年第2期。

（18）（19） 杨果、郑强：《中国对外直接投资对母国环境污染的影响》，《中国人口·资源与环境》2021年第6期。

（20） Bruce Kogut and Sea Jin Chang， Technological Capabilities and Japanese Foreign Direct Investment in the United States， The Review of Economics and Statistics， 1991， 73（3）， pp.401-413.

（21） 尹礼汇、赵伟、吴传清：《“一带一路”、OFDI与企业创新——基于沪深上市公司的实证分析》，《重庆大學学报》（社会科学版）2022年第5期。

（22） 李勃昕、韩先锋、李辉：《“引进来”与“走出去”的交互创新溢出研究》：《科研管理》2021年第8期。

（23） 余静文、彭红枫、李濛西：《对外直接投资与出口产品质量升级：来自中国的经验证据》，《世界经济》2021年第1期。

（24） 杨波、李波：《 “一带一路”倡议与企业绿色转型升级》，《国际经贸探索》2021年第6期。

（25） 欧阳艳艳、黄新飞、钟林明：《企业对外直接投资对母国环境污染的影响：本地效应与空间溢出》，《中国工业经济》2020年第2期。

（27） Guy V. G. Stevens and Robert E. Lipsey， Interactions Between Domestic and Foreign Investment， Journal of International Money and Finance， 1992， 11（1）， pp.40-62.

（28） Mihir A. Desai， C. fritz Foley， James R. Hines Jr， Domestic Effects of the Foreign Activities of US Multinationals， American Economic Journal， 2009， 1（1）， pp.181-203.

（29） Daron Acemoglu， Simon Johnson， James A. Robinson， The Colonial Origins of Comparative Development： An Empirical Investigation， American Economic Review， 2001， 91（5），pp.1369-1401.

（30） 宫宁、段茂盛：《企业碳信息披露的动机与影响因素——基于上证社会责任指数成分股企业的分析》，《环境经济研究》2021年第1期。

（31） H. Yan， X. Li， Y. Huang & Y. Li， The Impact of the Consistency of Carbon Performance and Carbon Information Disclosure on Enterprise Value， Finance Research Letters， 2020， 37， p.101680.

（33） 常玉春：《我国对外直接投资的逆向技术外溢——以国有大型企业为例的实证》，《经济管理》2011年第1期。

（34）（38） E. Aminullah， T. Fizzanty， K. Kusnandar & R. Wijayanti， Technology Transfer Through OFDI： The Case of Indonesian Natural Resource-Based MNEs， Asian Journal of Technology Innovation， 2013， 21， pp.104-118.

（35） 陈菲琼、虞旭丹：《企业对外直接投资对自主创新的反馈机制研究：以万向集团OFDI为例》，《财贸经济》2009年第3期。

（36） D. Coe and E. Helpman， International R&D Spillovers， European Economic Review， 1995， 39， pp.859-887.

（37） B. V. Pottelsberghe and F. Lichtenberg， International R&D Spillovers： A Comment， European Economic Review， 1998， 42， pp.1483-1491.

（39） K. Ekholm， H. Braconier， K. H. M. Knarvik， In Search of FDI-Transmitted R&D Spillovers： A Study Based on Swedish Data， Review of World Economics， 2001， 137（4）， pp.644-665.

（40） 杨连星、罗玉辉：《中国对外直接投资与全球价值链升级》，《数量经济技术经济研究》2017年第6期。

（41） 宋跃刚、杜江：《制度变迁、OFDI逆向技术溢出与区域技术创新》，《世界经济研究》2015年第9期。

作者简介：文建东，武汉大学经济发展研究中心教授、博士生导师，湖北武汉，430072；陈明留，武汉大学经济与管理学院博士研究生，湖北武汉，430072。

（责任编辑 李灯强）