外商直接投资技术溢出对工业能源效率的影响

武春桃，陈志伟

(四川大学经济学院，四川 成都 610065)

1 前言

国家统计局数据显示，工业部门能源消耗标准煤从1980年的3.8 亿吨升至2011年的23 亿吨，工业能源消耗占全国能耗比重长期保持在70%以上。另一方面，中国吸收的外商直接投资(FDI)也在持续增长。2011年，中国实际利用外资高达1160 亿美元，连续20年成为吸收FDI 最多的发展中国家。研究表明，作为资本、技术要素综合体，FDI 可通过技术溢出对东道国生产、环境技术产生积极影响［1-3］。图1 显示了2000—2011年工业行业能源效率和FDI 产值占比变化。由图可知，2000—2004年，能源效率和FDI 占比均呈上升态势;2005—2006年，随着国内重化工业投资的快速发展和节能减排政策的实施，工业能源效率绝对水平大幅下降，但方向持续回升;2007年以后，受节能减排政策力度的下降、金融危机的影响，工业能效和FDI 占比持续下降。

图1 中国工业部门能源效率和外资工业总产值占比变化(2000—2011)

2 计量模型、方法和数据说明

2.1 计量模型设定

借鉴部分学者的思路［4-6］，本文计量模型设计如下:

式中，下标i、t 分别表示行业、年份;c 表示截距项，μi，t表示随机误差项。

模型中，EE 为行业能源效率。由于能源效率是衡量能源投入与经济产出关系的指标，一些学者直接用单位产出的能源消耗表示。但实际生产中，各要素间存在相互替代关系，单一指标可能难以科学衡量能源效率;借鉴其他学者做法，本文用DEA-Malmqusit 指数测得包含能源投入的各行业全要素生产率(TFP)来表示。投入方面主要包括1999—2011年各行业不变值的固定资产净值(资本存量)、行业年末就业人数(劳动投入)和行业终端能源消费标准量(能源投入)，产出则是各行业不变价格的工业增加值。

模型中，Scal 表示行业企业规模。邵军和管驰明、孔群喜等认为，规模较大的企业通常在市场竞争中处于优势地位，更有实力引进先进能源技术设备，具有更高的能源效率。但唐玲和杨正林的研究表明，企业规模达到一定程度后，规模增加将带来行业能效下降。为了考察此种非线性关系，本文在模型中引入了规模二次项(Scal2)。借鉴唐玲和杨正林的做法，用每个行业的工业增加值与行业企业个数之比来表示行业企业规模。

模型中，Soe 表示行业企业所有制。陈媛媛和李坤望认为，国有企业由于长期的政府扶持而缺乏激励和创新精神，从而导致生产、能源效率低下;孔喜群等则认为，国有企业经过长期的市场化改革，其经营理念、管理制度和经营机制已经得到彻底变革，其能源效率可能并不低于非国有企业。借鉴唐玲和杨正林的做法，用各行业国有及国有控股企业工业增加值占各行业规模上企业工业增加值的比重来表示。

模型中，FDI 表示FDI 技术溢出。部分学者认为，FDI 作为东道国技术提升的重要渠道，可以通过技术溢出来有效提升发展中国家的能源效率［7］。然而，FDI 技术溢出对中国工业能源效率的影响少有学者涉及。通过梳理文献，本文认为，FDI 可以通过同行的示范、竞争效应和人员流动效应，以及不同行业间的前向关联效应、后向关联效应等技术溢出渠道对工业行业能源效率产生影响。在示范、竞争效应方面，UNCTAD、Perkins 和Neumayer［8-9］认为，行业内FDI 企业增加，将为同行企业带来产品、管理、技术的示范，有利于行业内企业管理、能源效率的提升，即示范效应;另一方面，行业内FDI 企业增加也将使本土企业面临更多的竞争，也可能损害行业内企业研发投入和技术提升，从而导致企业资源、能源效率的下降，即竞争效应。在人员流动效应方面，Perkins 和Neumayer 认为，通过原有FDI 企业员工向本土企业流动，本土企业可以通过技术模仿、创新或者管理规范化改良，提升行业能源效率。在前向关联方面，李子豪和刘辉煌认为，受企业文化、社会责任的影响，FDI 可能只向遵从节能环保政策的下游企业提供原材料和中间产品;而且，FDI 企业较高品质的原材料和中间产品也有利于下游企业技术、能源效率提升。在后向关联方面，Albornoz等认为，FDI 可以通过向上游企业培训、建立生产设施和提供技术援助等方式提升其能源技术，也可以通过企业社会责任的国际标准激励上游企业提升能源效率。

因此，借鉴部分学者的做法，用行业外资企业产品销售额占行业销售总额(Fdis)表示FDI 示范、竞争效应，用外资企业年均职工人数占行业年均职工人数(Fdip)表示人员流动效应。行业间关联效应构造相对复杂，借鉴李子豪和刘辉煌的做法，构造行业间FDI 关联系数来放映前向关联效应(F)和后向关联效应(B)如下:

式中，αi，j为行业i 向行业j 提供的投入品占行业i 产出的比重，即投入产出表直接消耗系数各行;Bi，t就是下游FDI 企业用到行业i 投入品的加权平均。αk，i表示单位行业i 产出所消耗的行业k 产品，可从直接消耗系数中各列得到;Fi，t就是行业i用到的上游FDI 企业投入品的加权平均。H 为水平溢出，由于Fdis 和Fdip 均可表示水平溢出，本文分别代入式(2)、式(3)中，则可得到前向溢出指标(Fs、Fp)、后向溢出指标(Bs、Bp)。

模型(1)中，Es 为行业能源结构。部分研究表明，能源结构转变是中国源效提升的重要原因。而陈媛媛和李坤望也认为，工业行业能效偏低主要是我国煤炭为主的能源结构影响。因此，借鉴唐玲和杨正林的做法，用各行业煤炭消费量占行业能源消费总量比重表示。

2.2 方法和数据说明

本文估计主要基于模型(1)展开。估计前，先根据Hausman 检验对固定效应(FE)或随机效应(RE)进行选择;考虑各行业异质性差异，面板估计时可能存在截面异方差问题，在采用普通最小二乘估计(OLS)后，又采用Cross-section 加权的广义最小二乘估计(GLS)进行稳健检验。此外，FDI 或FDI 溢出变量的内生性问题也值得关注。因为，FDI 企业的技术溢出可以影响行业的能源效率;而行业能效作为行业技术的体现，也是吸引或阻碍FDI 进入或溢出发挥的重要因素。为了避免此种因果关系导致的内生偏误，并考虑FDI 溢出可能的滞后性，采用当期FDI 指标估计后，本文采用滞后一期FDI 溢出指标进行稳健估计。同时，考虑到不同行业的差异，在对全行业估计后，本文根据DEA-Malmqusit 指数测得的行业能源效率，将全部行业分为高、低能源效率两类进行分类比较估计。

本文以2000—2011年中国工业行业为研究对象，考虑数据可得性、连续性，剔除了“石油和天然气开采业”、“其他采矿业”、“木材和竹材采运业”、“废弃资源和废旧材料回收加工业”和“工艺品及其他制造业”这五个行业，最终为35个行业。其中，行业口径为“规模以上工业企业”，FDI 企业为“三资企业”。所有涉及价值形态数据的均采用相应指数调整为2000年为基期的不变值。数据主要来自《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》，部分数据来自《中国经济普查年鉴》。在FDI 行业间技术溢出测算方面，以2002年、2007年的《中国投入产出表》和2005年、2010年的《中国投入产出表延长表》中的直接消耗系数为依据构建。

3 估计结果和解释

3.1 变量的平稳性检验

本文研究期较长(12年)，相关变量可能并非平稳性变量，进而导致估计存在“伪回归”问题。因此，本文估计前对所有变量进行面板平稳性检验。考虑面板单位根的差异，分别用LLC 和PPFisher 两种方法。由结果可知，多数变量在1%的水平上拒绝了存在单位根的原假设;所有变量均在5%水平通过检验，可以认为，本文估计变量均为平稳性变量。

3.2 估计结果与解释

表1 是35 个工业行业的整体估计。由表可知，Scal 系数为正，Scal2系数为负，且多数通过显著性检验。这意味着，行业企业规模与行业能效存在倒U 型曲线关系，与唐玲和杨正林的估计一致。但当企业规模达到3 亿～9 亿元，行业企业规模扩大可能带来行业能源效率下降。根据2011年数据，多数行业仍未达到此水平。Soe 系数均为显著正值，这与唐玲和杨正林的结果不同，但与邵军和管驰明的结果类似，印证了孔喜群等国企改革可能带来能源效率提升的判断。Es 系数均为负值，但多数未通过显著性检验。这可能是，行业煤炭消费虽然降低了行业能效，但随着“节能减排”政策实施，此负面影响有所减弱。

本文重点关注FDI 技术溢出对工业能效的影响。模型1～4 是当期FDI 的估计，模型5～8 是滞后一期FDI 的估计。比较可以发现，滞后FDI 系数显著性和数值均比当期FDI 增强，验证了滞后处理的合理性。Fdis 系数均显著为负，这说明，在FDI示范、竞争效应渠道下，FDI 降低了工业能效。这可能是行业内FDI 示范性溢出并未充分发挥，FDI反而通过竞争压力阻碍了行业技术进步和能效提升。Fdip 系数均为正值，且部分通过显著性检验，表明FDI 通过人员流动可以比较显著地提升行业能效;这是因为，FDI 人员流动带来的管理、生产经验更易为本土企业吸收［10］，进而促进行业能效。Fs、Fp 系数多数未通过显著检验(模型6 除外)，且符号也不甚一致。这说明，FDI 前向关联溢出对工业能效影响并不确定。可能是FDI 企业出于竞争考虑，通常不会向下游企业施加政策约束，产品

质量对企业能效的作用也比较间接，导致前向溢出微弱。Bs、Bp 系数多数显著为正，表明FDI 通过后向关联溢出可以有效提升工业能效。这与李子豪和刘辉煌的研究相似，可能是FDI 企业为保持自身优势，更愿意向供应商提供一定生产支持和人员培训，也有能力向供应商施加一定政策性压力，激励并促进上游企业进行技术改进，从而有利于行业能源效率提升。

表1 全行业的计量估计

表2 给出了不同能源效率行业的分类估计。考虑到内生性影响，所有模型均采用滞后一期FDI 估计。Scal 和Scal2系数显示，行业能效与企业规模仍呈倒U 型关系，验证了表1 估计的稳健性。但两类行业有所差异，高效行业倒U 走势更明显，可能是高效行业企业规模较大，能源“规模不经济”现象更显著。Soe 表明，低效行业国有比重增加有利于行业能效提升。可能是此类行业中国有企业多为规模大、比较优势强企业，自身能源效率可能相对较高。Es 系数表明，低效行业煤炭降低对行业能效提升更明显。可能是高效行业多为煤炭密集型的热力供应、金属冶炼等行业，经过政府对“三高”行业的持续治理，煤炭结构已经降到一定刚性水平;而低效行业煤炭消耗较少，结构调整的积极作用更加显著。同样，表2 也重点关注FDI 技术溢出的影响。Fdis 方面，两类行业存在显著差异:高效行业中，系数均为正值且比较水平显著;低效行业系数则显著为负，可能是两类行业外资进入度差异所致。图2 显示了研究期内两类行业FDI 销售占比变化。由图可知，研究期内低效行业FDI 占比(fdisl)均显著强于高效行业占比(fdish);而FDI 技术溢出的相关研究表明，FDI 进入过高或过低都不利于技术溢出发生，高效行业适度的FDI 进入有利于技术溢出发挥;而低效行业FDI 进入度偏高，可能抑制了本行业能效提升。Fdip 方面，低效行业估计值较大，可能是因为FDI 进入度高更有利于人员流动效应发挥。Fs和Fp 系数均不甚显著，且方向也不一致，这与全行业研究类似。Bs 和Bp 方面，系数均为显著正值，但低效率行业更显著。可能是低效率行业多为生活资料制造业，其后向关联行业多为能源消耗较高的生产资料制造业，技术外溢的后向关联可能更加明显。

图2 两类行业FDI 企业销售占全行业销售比重变化(1999—2011年)

本文结论具有以下政策含义:第一，政府不能盲目相信FDI 对工业能效的积极作用，还应采取有效措施，激励FDI 对相关行业能效的正面影响，抑制FDI 过度竞争的负面影响。第二，企业“做大做强”虽有利于行业能效提升，但规模过大带来的能效下降也应引起重视;应当继续坚持国企改革，深化国企经营管理模式转变，这也有利于企业能效提升。第三，对低能效行业来说，应当充分发挥企业能耗的规模经济效应，同时积极采取措施引导企业能源技术、结构升级;对高能效行业来说，则应扩大行业内竞争，保持适度FDI 进入，以发挥企业规模和FDI 示范、竞争效应对行业能效的积极影响。

［1］Albornoz M A，Cole M，Robert J R.In Search of Environmental Spillovers［J］.The World Economy，2009，(32):136-163.

［2］滕玉华.自主研发、技术引进与能源消耗强度——基于中国工业行业的实证分析［J］.中国人口、资源与环境，2011，(7):169-174.

［3］李子豪，刘辉煌.中国工业行业碳排放绩效及其影响因素——基于FDI 技术溢出效应的分析［J］.山西财经大学学报，2012，(9):65-73.

［4］Fisher-Vanden K，Gary H J，Ma J K，Xu J Y.Technology Development and Energy Productivity in China［J］.Energy Economics，2006，(28):690-705.

［5］唐玲，杨正林.能源效率与工业经济转型——基于中国1998—2007年行业数据的实证分析［J］.数量经济与技术经济研究，2009，(10):34-48.

［6］孔群喜，彭骥鸣，孙苏阳.FDI 与东道国企业的能源效率——以江苏高新技术企业为例［J］.产业经济研究，2011，(5):79-85.

［7］Hubler M，Keller A.Energy Saving via FDI?Empirical Evidence from Developing Countries［J］.Environment and Development Economics，2009，(15):59-80.

［8］UNCTAD.World Investment Report 1999:Foreign Direct Investment and the Challenge of Development［R］.New York:United Nations，1999.

［9］Perkins R，Neumayer E.Transnational Linkages and the Spillover of Environment-efficiency into Developing Countries［J］.Global Environmental Change，2009，(19):375-383.

［10］张中元，赵国庆.FDI 技术溢出效应的决定因素研究［J］.金融评论，2011，(4):93-109.