中國對外直接投資與綠色全要素生產率
——基于產業結構升級的視角

孫子豪

（北京外國語大學，北京 100089）

一、引言

改革開放以來，我國在經濟建設領域取得了很優異的成績，但隨著環境承載能力日益緊張，依靠高投入、高能耗而無視環境問題的發展模式已難以為繼。在尋求經濟發展、節約資源、減少污染以及保護環境的基礎上，要實現我國經濟高質量發展，推動綠色發展成為一條有效的路徑，通過低能耗、低污染的投入而實現最高經濟產出，其核心在于提升綠色全要素生產率（Green Total Factor Productivity，簡稱GTFP）。由于我國以往粗放型的發展模式，較多關注于傳統技術突破，在綠色技術方面關注較少，致使這方面的技術要素較為欠缺，因此除了依靠自身研發能力實現突破外，通過學習和吸收其他國家綠色技術也成為一種選擇。相比于對外貿易、外商直接投資等渠道，依托對外直接投資逆向技術溢出的反饋則更具有針對性和主動性（楊世迪等，2017）[1]。據中國商務部數據顯示，2004年～2019年我國對外直接投資凈額由55億美元上升到1369.1億美元，增幅接近25倍，對外直接投資凈額流量由448億美元上升到21988.8億美元，增幅更是超過49倍。

目前，有關對外直接投資如何影響一國綠色全要素生產率的研究尚未達成一致結論。部分學者認為對外直接投資顯著促進了母國綠色全要素生產率（王曉紅等，2019）。部分學者則認為對外直接投資對綠色全要素生產率沒有提升作用，反而會由于對外直接投資呈現低技術格局而起到“絆腳石”的作用（鄭強和冉光，2018）[3]。此外，還有一些學者認為對外直接投資與母國綠色全要素生產率之間會受到制度環境和環境規制的影響產生非線性關系，比如，任思雨等（2019）認為對外直接投資對我國綠色全要素生產率作用存在制度環境的門檻效應，一方面會隨著地區腐敗程度的加深而逐漸降低，另一方面會隨市場化進程和知識產權保護加強而依次增強。而張建和李占風（2020）認為對外直接投資對綠色全要素生產率的影響會隨環境規制的增強表現出正向且邊際效率遞增的非線性規律，但會在制度環境約束下呈“U”型關系。

近年來，我國在推動綠色經濟的同時，以優化經濟結構為目標涉及到產業結構升級。作為供給側結構性改革的核心內容之一，產業結構升級在經濟發展中具有“污染物控制體”作用（于斌斌，2017），對經濟的發展方向和環境保護具有指向性和決定性作用，從而成為提升綠色全要素生產率的重要途徑。而對外直接投資通過新興產業發展（宋維佳和王軍徽，2012）、產能轉移與技術進步（楊棟旭和周菲，2020）等方式參與進到母國的產業結構調整進程中。

從文獻梳理來看，關于對外直接投資與綠色全要素生產率的研究較多從逆向技術溢出視角進行探討，缺乏從產業結構升級的視角來進行研究。鑒于此，本文基于產業結構升級的中介視角，利用我國2004年～2019年31個地區的面板數據，通過構建固定效應模型和中介效應模型，實證分析我國對外直接投資與綠色全要素生產率之間的關系，為進一步通過釋放對外開放紅利，提升綠色全要素生產率提供一定理論參考。

二、研究設計

1.計量模型設定

（1）基準模型構建

基于新經濟增長理論，本文假定綠色全要素生產率除了受到對外直接投資外，還受到政府干預、城鎮化率、研發資金投入和人力資本的影響，借鑒任思雨等（2019）的研究，構建如下生產函數：

式（1）中，i表示時間，t表示地區，Y為產出，Ai0為初始的綠色全要素生產率水平，ofdi為對外直接投資，urban為城鎮化率，rd為研發資金投入，hum為人力資本，K為資本投入，L為勞動投入。按照綠色全要素生產率的定義，上式可改寫成下式：

對式（2）取自然對數：

同時考慮到各個地區不隨時間變化因素，在式（3）中加入固定效應項，構建個體固定效應模型，則上式可改寫成：

（2）中介模型構建

多媒體教學是一種較為直觀形象的教學方法。小說是以塑造人物形象為中心，通過故事情節和環境描寫來反映社會生活的文學作品，涉及內容十分廣泛。在小說教學中，利用多媒體，讓學生觀看相關視頻，一方面可以激發學生的學習興趣，另一方面可以讓學生更快更直觀地感受小說內容。如講到《林黛玉進賈府》時，可以穿插播放電視劇中的相關片段，還可以用PPT展示榮寧二府的結構布局和人物關系。這樣不僅讓學生感受到賈府外表的繁華和等級的森嚴，而且使學生對賈府的布局有更直觀的感受，對賈府的人物關系也有大致地了解，加深學生對小說內容和主題的理解，同時也增加課堂的趣味性。

為揭示產業結構升級在對外直接投資影響綠色全要素生產率的過程中是否發揮了中介效用，參照溫忠麟等 （2014）[9]的研究方法，分別構建對外直接投資對產業結構升級，對外直接投資與產業結構升級對綠色全要素生產率的線性回歸方程。具體模型如下：

2.變量選取與說明

（1）被解釋變量

綠色全要素生產率（ofdi）。在存在非期望產出的情況下，投入要素與污染排放是徑向關系、與產出之間是非徑向關系，而傳統DEA模型不能測度同時存在徑向和非徑向關系的投入與產出的生產率，基于此Tone&Tsutsui（2010）提出一種同時包含徑向和非徑向兩類距離函數的混合模型，稱為EBM模型。其表達式為：

在測度綠色全要素生產率時，投入要素為采用永續盤存法測度的固定資產和年平均從業人數，期望產出為采用各地區GDP，非期望產出為工業廢水、工業廢氣、碳排放以及PM2.5。此外綠色全要素生產率是相對上一年的綠色全要素生產率變化率，無法直接回歸，需要做出變化，借鑒胡琰欣等（2017）方法處理。即假定2003年的gtfp水平為1，則某年gtfp水平為前一年的gtfp和本年的gtpf相乘。

（2）解釋變量

對外直接投資（ofdi）。本文用各地區非金融類對外直接投資存量作為衡量對外投資規模的指標，在數值處理上用年均匯率來進行換算，得到以人民幣為計量單位的對外直接投資存量水平。

（3）中介變量

（4）控制變量

根據模型，選取控制變量包括政府干預、城鎮化率、研發資金投入、人力資本。政府干預用政府財政支出占GDP的百分比衡量，城鎮化率用年末城鎮人口數占總人口的百分比衡量，研發資金投入用R&D經費內部支出占GDP的百分比衡量，人力資本用各地區6歲及以上人口平均受教育年限表示。

3.數據來源

本文選取2004年～2019年我國31個省（市、區）的面板數據（基于數據可獲得性，港澳臺地區未考慮），數據主要來源于考察期內《中國統計年鑒》《中國對外直接投資統計公報》《中國環境統計年鑒》《中國科技統計年鑒》。各指標的描述性統計分析見表1。

表1 描述性統計分析

三、實證分析

1.基準估計結果

從表2可知，在全國范圍內，對外直接投資的系數為0.028，在1%水平上顯著為正，說明我國對外直接投資顯著促進綠色全要素生產率。主要原因在于：一方面，技術滯后母國在對技術先進國家進行投資時，不但能通過人員流動效應吸收先進東道國綠色知識資本，而且通過跨國投資活動能夠學習和汲取東道國企業先進綠色技術工藝，從而產生逆向技術溢出效應，推動母國綠色技術生產效率；另一方面，母國對外投資企業對東道國先進的技術和資源的汲取，不但能夠加強母國企業的核心競爭力，而且會形成競爭效應和示范效應，使行業內其他企業進行模仿和學習，進而在行業內推動綠色全要生產率提升。

我國不同地區對外直接投資對綠色全要素生產率的影響可能會有所不同，需進一步分析外直接投資與綠色全要素生產率兩者關系是否存在的區域異質性。本文將全國31個地區劃分為東部、中部、西部三個區域，并分別進行個體固定效應回歸。從表2回歸結果看，對外直接投資對綠色全要素生產率的影響存在顯著的區域異質性特征，東部和西部地區對外直接投資的估計系數在1%的水平上顯著為正，中部地區在5%的水平上顯著為正，而且系數值大小從高到底依次為：東部、西部、中部。可能的原因在于：東部地區的經濟發展程度和市場化程度較高，企業間競爭也比較激烈，同時東部地區在環境規制方面也比較嚴格，從而使東部地區在進行對外直接投資時，能夠積極主動的吸納東道國先進的綠色技術，進而促進東部地區綠色全要素生產率的提升。西部地區在綠色技術上發展較為滯后，對在對外直接投資過程中產生的逆向技術外溢具有較強的吸收能力，而且西部地區在綠色生產工藝和管理經驗的完善程度較低，對外直接投資帶來的先進技術能夠對其形成很好的補充，從而較好的推動西部地區綠色全要素生產率；中部地區作為我國重工業核心承載之地，高污染、高能耗企業較多，使得對外直接投資推動中部地區綠色全要素生產能力較弱。

表2 對外直接對綠色全要素生產率的影響

2.內生性處理和穩健性檢驗

上述模型中可能會因為存在遺漏變量而產生內生性問題，本文采用工具變量法來處理內生性，以對外直接投資的一二階滯后項作為工具變量，使用IV-2SLS模型估計，表3報告了內生性估計結果。其中不可識別檢驗（K-P LM 檢驗）的P值小于0.01，而過度識別檢驗（Sargan檢驗）P值在0.1以上，表明工具變量選取是有效的。表3可知，在進行內生性處理后，結論同前文一致。

為進一步驗證估計結果穩健性，以人均對外直接投資存量作為衡量對外直接投資水平的指標，估計結果如表3所示，可見變量估計系數的符號方向和顯著性沒有發生明顯變化，可以確定前文結論是穩健的。

表3 內生性處理和穩健性檢驗

3.中介效應檢驗

為從產業結構升級視角，檢驗對外直接投資對綠色全要素生產率的作用機制，即檢驗對外直接投資對綠色全要素生產率的作用是否存在對外直接投資→產業結構升級→綠色全要素生產率提升的中介傳導路徑，本文采用中介效應模型估計，結果見表4。表4中，對外直接投資對產業結構升級的回歸中，對外直接投資的系數為0.100，在1%水平上通過顯著性檢驗，說明對外直接投資能夠顯著推動產業結構升級。而對外直接投資和產業結構升級對綠色全要素生產率回歸結果中，對外直接投資的系數在1%水平顯著為正，并且小于不考慮產業結構升級條件下對外直接投資的系數，按照中介效應檢驗程序可知，產業結構升級在對外直接投資影響綠色全要素生產率的過程中表現為部分中介效應。綜上可知，對外直接投資可以通過優化產業結構作用于綠色全要素生產率。

表4 中介效應估計結果

四、結論和建議

綠色發展強調環境效益和經濟效率的統一，綠色全要素生產率的提升意味著通過低能耗、低污染的投入而實現高經濟產出，故而發揮對外直接投資在提升綠色全要素生產科中的積極效應，是實現綠色經濟轉型的重要途徑。本文基于產業結構升級的中介視角，利用2004年～2019年我國31個地區的面板數據實證研究了對外直接投資對綠色全要素生產率的影響，得出如下結論：第一，我國對外直接投資能夠有效提升綠色全要素生產率，并且通過內生性處理和替換核心解釋變量后，該結果仍然成立。第二，對外直接投資對綠色全要素生產率的影響存在區域異質性，在東部地區作用最大，西部地區次之，中部地區最小。第三，優化產業結構，促進產業結構升級是對外直接投資提升綠色全要素生產率的作用機制，意味著在堅持對外開放、深化“走出去”背景下，通過產業結構升級是提升綠色全要素生產率的重要途徑。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：

1.對外直接投資作為能夠提升綠色全要素生產率的有效途徑，應該在實施綠色發展戰略背景下，建立對外直接投資的新格局，優化對外直接投資結構，提升對外投資的質量，不斷向綠色型、高技術型行業拓展，通過積極汲取東道國先進的知識、技術和資源，實現逆向技術外溢，助推我國綠色全要素生產率。

2.充分考慮對外直接投資對綠色全要素生產率提升的異質性特征，因地制宜深化對外直接投資，改善生態環境。東部地區應結合自身經濟優勢和地理優勢，保持對外直接投資在推動綠色全要素生產率上的優勢地位；考慮到西部地區對外直接投資對綠色全要素生產率的積極改善作用，這表明經濟基礎較差的地區有望通過對外直接投資帶動綠色全要素生產率提升，因此，西部地區應抓住這一機遇，把對外直接投資作為綠色發展中追趕超越經濟發達地區的新動力；中部地區在繼續夯實重工業核心基地的同時，結合自身產業優勢，積極將對外投資過程中獲得的人才、綠色技術及管理經驗應用到已有產業中，通過產業綠色轉型，以發揮對外直接投資對地區綠色全要素生產率的推動作用。

3.深化產業結構轉型升級，發揮產業結構升級在促進對外直接對綠色全要素生產率提升中的積極效用。結合互聯網技術和數字技術，形成線上線下聯動發展的新業態、新模式，推動產業結構的高端發展，從而優化能源消費結構，減少污染排放，同時大力發展綠色型、清潔型產業，實現產業結構從高能耗、高排放產業向高技術、低排放產業形態的變遷，進而提升綠色全要素生產率。