外商直接投資技術溢出對工業能源效率的影響

武春桃，陳志偉

(四川大學經濟學院，四川 成都 610065)

1 前言

國家統計局數據顯示，工業部門能源消耗標準煤從1980年的3.8 億噸升至2011年的23 億噸，工業能源消耗占全國能耗比重長期保持在70%以上。另一方面，中國吸收的外商直接投資(FDI)也在持續增長。2011年，中國實際利用外資高達1160 億美元，連續20年成為吸收FDI 最多的發展中國家。研究表明，作為資本、技術要素綜合體，FDI 可通過技術溢出對東道國生產、環境技術產生積極影響［1-3］。圖1 顯示了2000—2011年工業行業能源效率和FDI 產值占比變化。由圖可知，2000—2004年，能源效率和FDI 占比均呈上升態勢;2005—2006年，隨著國內重化工業投資的快速發展和節能減排政策的實施，工業能源效率絕對水平大幅下降，但方向持續回升;2007年以后，受節能減排政策力度的下降、金融危機的影響，工業能效和FDI 占比持續下降。

圖1 中國工業部門能源效率和外資工業總產值占比變化(2000—2011)

2 計量模型、方法和數據說明

2.1 計量模型設定

借鑒部分學者的思路［4-6］，本文計量模型設計如下:

式中，下標i、t 分別表示行業、年份;c 表示截距項，μi，t表示隨機誤差項。

模型中，EE 為行業能源效率。由于能源效率是衡量能源投入與經濟產出關系的指標，一些學者直接用單位產出的能源消耗表示。但實際生產中，各要素間存在相互替代關系，單一指標可能難以科學衡量能源效率;借鑒其他學者做法，本文用DEA-Malmqusit 指數測得包含能源投入的各行業全要素生產率(TFP)來表示。投入方面主要包括1999—2011年各行業不變值的固定資產凈值(資本存量)、行業年末就業人數(勞動投入)和行業終端能源消費標準量(能源投入)，產出則是各行業不變價格的工業增加值。

模型中，Scal 表示行業企業規模。邵軍和管馳明、孔群喜等認為，規模較大的企業通常在市場競爭中處于優勢地位，更有實力引進先進能源技術設備，具有更高的能源效率。但唐玲和楊正林的研究表明，企業規模達到一定程度后，規模增加將帶來行業能效下降。為了考察此種非線性關系，本文在模型中引入了規模二次項(Scal2)。借鑒唐玲和楊正林的做法，用每個行業的工業增加值與行業企業個數之比來表示行業企業規模。

模型中，Soe 表示行業企業所有制。陳媛媛和李坤望認為，國有企業由于長期的政府扶持而缺乏激勵和創新精神，從而導致生產、能源效率低下;孔喜群等則認為，國有企業經過長期的市場化改革，其經營理念、管理制度和經營機制已經得到徹底變革，其能源效率可能并不低于非國有企業。借鑒唐玲和楊正林的做法，用各行業國有及國有控股企業工業增加值占各行業規模上企業工業增加值的比重來表示。

模型中，FDI 表示FDI 技術溢出。部分學者認為，FDI 作為東道國技術提升的重要渠道，可以通過技術溢出來有效提升發展中國家的能源效率［7］。然而，FDI 技術溢出對中國工業能源效率的影響少有學者涉及。通過梳理文獻，本文認為，FDI 可以通過同行的示范、競爭效應和人員流動效應，以及不同行業間的前向關聯效應、后向關聯效應等技術溢出渠道對工業行業能源效率產生影響。在示范、競爭效應方面，UNCTAD、Perkins 和Neumayer［8-9］認為，行業內FDI 企業增加，將為同行企業帶來產品、管理、技術的示范，有利于行業內企業管理、能源效率的提升，即示范效應;另一方面，行業內FDI 企業增加也將使本土企業面臨更多的競爭，也可能損害行業內企業研發投入和技術提升，從而導致企業資源、能源效率的下降，即競爭效應。在人員流動效應方面，Perkins 和Neumayer 認為，通過原有FDI 企業員工向本土企業流動，本土企業可以通過技術模仿、創新或者管理規范化改良，提升行業能源效率。在前向關聯方面，李子豪和劉輝煌認為，受企業文化、社會責任的影響，FDI 可能只向遵從節能環保政策的下游企業提供原材料和中間產品;而且，FDI 企業較高品質的原材料和中間產品也有利于下游企業技術、能源效率提升。在后向關聯方面，Albornoz等認為，FDI 可以通過向上游企業培訓、建立生產設施和提供技術援助等方式提升其能源技術，也可以通過企業社會責任的國際標準激勵上游企業提升能源效率。

因此，借鑒部分學者的做法，用行業外資企業產品銷售額占行業銷售總額(Fdis)表示FDI 示范、競爭效應，用外資企業年均職工人數占行業年均職工人數(Fdip)表示人員流動效應。行業間關聯效應構造相對復雜，借鑒李子豪和劉輝煌的做法，構造行業間FDI 關聯系數來放映前向關聯效應(F)和后向關聯效應(B)如下:

式中，αi，j為行業i 向行業j 提供的投入品占行業i 產出的比重，即投入產出表直接消耗系數各行;Bi，t就是下游FDI 企業用到行業i 投入品的加權平均。αk，i表示單位行業i 產出所消耗的行業k 產品，可從直接消耗系數中各列得到;Fi，t就是行業i用到的上游FDI 企業投入品的加權平均。H 為水平溢出，由于Fdis 和Fdip 均可表示水平溢出，本文分別代入式(2)、式(3)中，則可得到前向溢出指標(Fs、Fp)、后向溢出指標(Bs、Bp)。

模型(1)中，Es 為行業能源結構。部分研究表明，能源結構轉變是中國源效提升的重要原因。而陳媛媛和李坤望也認為，工業行業能效偏低主要是我國煤炭為主的能源結構影響。因此，借鑒唐玲和楊正林的做法，用各行業煤炭消費量占行業能源消費總量比重表示。

2.2 方法和數據說明

本文估計主要基于模型(1)展開。估計前，先根據Hausman 檢驗對固定效應(FE)或隨機效應(RE)進行選擇;考慮各行業異質性差異，面板估計時可能存在截面異方差問題，在采用普通最小二乘估計(OLS)后，又采用Cross-section 加權的廣義最小二乘估計(GLS)進行穩健檢驗。此外，FDI 或FDI 溢出變量的內生性問題也值得關注。因為，FDI 企業的技術溢出可以影響行業的能源效率;而行業能效作為行業技術的體現，也是吸引或阻礙FDI 進入或溢出發揮的重要因素。為了避免此種因果關系導致的內生偏誤，并考慮FDI 溢出可能的滯后性，采用當期FDI 指標估計后，本文采用滯后一期FDI 溢出指標進行穩健估計。同時，考慮到不同行業的差異，在對全行業估計后，本文根據DEA-Malmqusit 指數測得的行業能源效率，將全部行業分為高、低能源效率兩類進行分類比較估計。

本文以2000—2011年中國工業行業為研究對象，考慮數據可得性、連續性，剔除了“石油和天然氣開采業”、“其他采礦業”、“木材和竹材采運業”、“廢棄資源和廢舊材料回收加工業”和“工藝品及其他制造業”這五個行業，最終為35個行業。其中，行業口徑為“規模以上工業企業”，FDI 企業為“三資企業”。所有涉及價值形態數據的均采用相應指數調整為2000年為基期的不變值。數據主要來自《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》，部分數據來自《中國經濟普查年鑒》。在FDI 行業間技術溢出測算方面，以2002年、2007年的《中國投入產出表》和2005年、2010年的《中國投入產出表延長表》中的直接消耗系數為依據構建。

3 估計結果和解釋

3.1 變量的平穩性檢驗

本文研究期較長(12年)，相關變量可能并非平穩性變量，進而導致估計存在“偽回歸”問題。因此，本文估計前對所有變量進行面板平穩性檢驗。考慮面板單位根的差異，分別用LLC 和PPFisher 兩種方法。由結果可知，多數變量在1%的水平上拒絕了存在單位根的原假設;所有變量均在5%水平通過檢驗，可以認為，本文估計變量均為平穩性變量。

3.2 估計結果與解釋

表1 是35 個工業行業的整體估計。由表可知，Scal 系數為正，Scal2系數為負，且多數通過顯著性檢驗。這意味著，行業企業規模與行業能效存在倒U 型曲線關系，與唐玲和楊正林的估計一致。但當企業規模達到3 億～9 億元，行業企業規模擴大可能帶來行業能源效率下降。根據2011年數據，多數行業仍未達到此水平。Soe 系數均為顯著正值，這與唐玲和楊正林的結果不同，但與邵軍和管馳明的結果類似，印證了孔喜群等國企改革可能帶來能源效率提升的判斷。Es 系數均為負值，但多數未通過顯著性檢驗。這可能是，行業煤炭消費雖然降低了行業能效，但隨著“節能減排”政策實施，此負面影響有所減弱。

本文重點關注FDI 技術溢出對工業能效的影響。模型1～4 是當期FDI 的估計，模型5～8 是滯后一期FDI 的估計。比較可以發現，滯后FDI 系數顯著性和數值均比當期FDI 增強，驗證了滯后處理的合理性。Fdis 系數均顯著為負，這說明，在FDI示范、競爭效應渠道下，FDI 降低了工業能效。這可能是行業內FDI 示范性溢出并未充分發揮，FDI反而通過競爭壓力阻礙了行業技術進步和能效提升。Fdip 系數均為正值，且部分通過顯著性檢驗，表明FDI 通過人員流動可以比較顯著地提升行業能效;這是因為，FDI 人員流動帶來的管理、生產經驗更易為本土企業吸收［10］，進而促進行業能效。Fs、Fp 系數多數未通過顯著檢驗(模型6 除外)，且符號也不甚一致。這說明，FDI 前向關聯溢出對工業能效影響并不確定?？赡苁荈DI 企業出于競爭考慮，通常不會向下游企業施加政策約束，產品

質量對企業能效的作用也比較間接，導致前向溢出微弱。Bs、Bp 系數多數顯著為正，表明FDI 通過后向關聯溢出可以有效提升工業能效。這與李子豪和劉輝煌的研究相似，可能是FDI 企業為保持自身優勢，更愿意向供應商提供一定生產支持和人員培訓，也有能力向供應商施加一定政策性壓力，激勵并促進上游企業進行技術改進，從而有利于行業能源效率提升。

表1 全行業的計量估計

表2 給出了不同能源效率行業的分類估計。考慮到內生性影響，所有模型均采用滯后一期FDI 估計。Scal 和Scal2系數顯示，行業能效與企業規模仍呈倒U 型關系，驗證了表1 估計的穩健性。但兩類行業有所差異，高效行業倒U 走勢更明顯，可能是高效行業企業規模較大，能源“規模不經濟”現象更顯著。Soe 表明，低效行業國有比重增加有利于行業能效提升?？赡苁谴祟愋袠I中國有企業多為規模大、比較優勢強企業，自身能源效率可能相對較高。Es 系數表明，低效行業煤炭降低對行業能效提升更明顯?？赡苁歉咝袠I多為煤炭密集型的熱力供應、金屬冶煉等行業，經過政府對“三高”行業的持續治理，煤炭結構已經降到一定剛性水平;而低效行業煤炭消耗較少，結構調整的積極作用更加顯著。同樣，表2 也重點關注FDI 技術溢出的影響。Fdis 方面，兩類行業存在顯著差異:高效行業中，系數均為正值且比較水平顯著;低效行業系數則顯著為負，可能是兩類行業外資進入度差異所致。圖2 顯示了研究期內兩類行業FDI 銷售占比變化。由圖可知，研究期內低效行業FDI 占比(fdisl)均顯著強于高效行業占比(fdish);而FDI 技術溢出的相關研究表明，FDI 進入過高或過低都不利于技術溢出發生，高效行業適度的FDI 進入有利于技術溢出發揮;而低效行業FDI 進入度偏高，可能抑制了本行業能效提升。Fdip 方面，低效行業估計值較大，可能是因為FDI 進入度高更有利于人員流動效應發揮。Fs和Fp 系數均不甚顯著，且方向也不一致，這與全行業研究類似。Bs 和Bp 方面，系數均為顯著正值，但低效率行業更顯著?？赡苁堑托市袠I多為生活資料制造業，其后向關聯行業多為能源消耗較高的生產資料制造業，技術外溢的后向關聯可能更加明顯。

圖2 兩類行業FDI 企業銷售占全行業銷售比重變化(1999—2011年)

本文結論具有以下政策含義:第一，政府不能盲目相信FDI 對工業能效的積極作用，還應采取有效措施，激勵FDI 對相關行業能效的正面影響，抑制FDI 過度競爭的負面影響。第二，企業“做大做強”雖有利于行業能效提升，但規模過大帶來的能效下降也應引起重視;應當繼續堅持國企改革，深化國企經營管理模式轉變，這也有利于企業能效提升。第三，對低能效行業來說，應當充分發揮企業能耗的規模經濟效應，同時積極采取措施引導企業能源技術、結構升級;對高能效行業來說，則應擴大行業內競爭，保持適度FDI 進入，以發揮企業規模和FDI 示范、競爭效應對行業能效的積極影響。

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