中国对外直接投资对能源环境效率的影响※——基于我国吸收能力与制度环境的视角

屈小娥 胡琰欣 骆海燕

内容提要：基于中国省际层面的面板数据，运用面板门槛回归方法，从吸收能力和制度环境两个视角出发，实证分析了对外直接投资如何影响能源环境效率。研究结果表明：从吸收能力角度看，金融发展、产业集聚条件下，OFDI对能源环境效率的作用均表现为单一门槛特征。当金融发展水平超过门槛值时，对外直接投资才能显著地推动能源环境效率提升。大部分省市突破了金融发展水平的门槛值；产业集聚门槛条件下，对外直接投资对能源环境效率的边际效应呈现出递增规律。越过产业集聚门槛的主要集中在少量东部省市；从制度环境角度看，在环境规制门槛条件下，OFDI对能源环境效率的正向作用在跨过门槛值后变得显著。大部分省市越过了环境规制门槛，个别中部省份环境规制不足；政府资源配置能力和政府参与程度均呈现出双重门槛特征，大部分中西部省市的政府资源配置和政府参与过度，阻碍了逆向绿色技术溢出。鉴于此，政府应该根据各地区特有的吸收能力和制度环境条件，采取有针对性的、灵活多变的对外直接投资政策。

一、 引 言

随着国家“走出去”战略的推出和企业海外投资的快速增加，我国逐步从以吸收外资为主转向吸收和对外投资并重。商务部统计资料显示，中国对外直接投资流量从2004年到2014年的年平均增长率高达34.59%。2014年中国占全球对外直接投资存量的份额达到3.4%，投资规模进入全球前十。众多研究证实了对外直接投资是国际技术溢出的一条重要途径，但在当前资源、环境压力骤增的情况下，要保证经济增长和节能减排，必须提高能源环境效率。对外直接投资引致的逆向技术溢出、技术扩散以及规模经济是提升母国能源环境效率的关键引擎。一方面对外直接投资使企业吸收国际先进绿色节能环保技术，并通过逆向溢出传导至国内；另一方面促使企业参与全球范围的竞争。这都有助于提高我国的绿色技术水平。然而现有研究很少涉及对外直接投资对母国能源环境效率的影响。在当前绿色转型发展的背景下，迅速增长的对外直接投资对中国能源环境效率造成了怎样的影响？要实现正向效应，需要什么制度环境条件？对我国的吸收能力有怎样的要求？此外，由于各地区经济金融发展水平、制度环境发展不均衡，OFDI对各地区能源环境效率的影响也呈现出异质性。因此，深入研究对外直接投资与能源环境效率的关系以及地区差异并探究其内在原因，对于新常态下促进区域绿色转型，具有重要的理论和现实意义。

二、 文献综述

1.基于吸收能力视角的研究

国外关于对外直接投资的母国生产率效应的研究较多，但基于吸收能力视角的并不多。Borensztein(1995)较早研究了人力资本和FDI效应之间的关系，发现当人力资本水平越过特定门槛值时，FDI才能对东道国的经济增长产生显著的正向影响。Xu(2000)基于1966-1994年美国制造业跨国企业数据的研究表明，东道国的人力资本只有达到1.9年的门槛值，技术外溢效应才显著。Gorg(2004)认为东道国的吸收能力对于能否受益于FDI具有关键作用。Herzer(2011)运用33个发展中国家的数据，研究发现总体上OFDI对母国全要素生产率具有长期正向影响，且这种影响在不同国家之间差异显著。劳动力市场监管的差异是这种影响异质性的原因之一。Seyoum et al.(2015)经过研究认为，中国企业由于吸收能力较弱，显著阻碍了逆向技术的获取。

国内相关研究开始较晚，赵伟、古广东、何元庆(2006)较早研究了对外直接投资引致母国技术进步的理论机制。周春应(2009)利用1991-2007年全国层面数据，研究发现高技术人才、经济开放度等技术吸收能力显著影响我国OFDI的逆向技术溢出效应。阚大学(2010)从地区差异角度出发，发现人力资本相对不足阻碍了东部地区从对外直接投资中获得先进技术；而经济开放度和金融发展水平较低是中、西部地区的主要制约因素。李梅和柳世昌(2012)基于R&D强度、人力资本等吸收能力因素，运用门槛回归模型测算了引发正向逆向技术溢出效应的吸收能力门槛水平。蒋冠宏、蒋殿春(2014)运用企业层面数据，发现对外直接投资显著促进了企业生产率的提高，但影响强度随时间推移递减。杨世迪等(2017)将能源环境因素纳入研究框架，发现人力资本、要素禀赋、市场化进程和贸易开放度等吸收能力条件显著作用于对外直接投资的绿色生产率增长效应。

2.基于制度环境视角的研究

从母国制度环境的视角研究OFDI对母国生产率影响的相关文献很少，大多数文献从东道国角度探究政治经济制度对中国OFDI技术获取的作用，或者从引致OFDI的动因角度研究母国制度环境与OFDI的关系。

陈岩等(2012)将母国制度因素加入中国对外直接投资的动因中，发现政府资源配置能力能够正向调节资源与OFDI之间的关系。李国祥等(2016)基于环境规制视角，发现在较强的环境规制条件下，OFDI对绿色技术创新具有明显的正面作用，且地域差异显著。Wu(2017)运用中国工业企业数据，发现良好的制度环境和OFDI对企业和省际全要素生产率增长有显著的正向影响。

分析以往的文献可以发现，首先，目前关于OFDI与母国生产率之间关系的研究虽然不少，但少有文献将能源环境因素纳入分析框架，鲜有涉及OFDI对母国能源环境效率影响的相关研究。其次，以往文献选择的代表母国吸收能力的角度较为有限，主要集中在母国人力资本、经济发展、研发投入、技术差距等。另外，在研究OFDI与母国生产率之间的非线性关系时，极少考虑母国的制度环境因素，多数集中在对东道国制度环境的考虑。鉴于此，本文重点研究OFDI对母国能源环境效率的影响效应，并将制度环境因素纳入分析框架；同时，对于吸收能力因素的选择，本文重点考察产业集聚和金融发展，尤其是产业集聚，在以往的研究中较为少见；另外，测算能源环境效率时，采用非径向方向距离函数，重点突出能源投入和污染排放，不考虑资本和劳动力投入的权重和松弛度，这不同于大多数研究中将所有投入产出同等考虑的做法。在此基础上，利用门槛回归方法，考察OFDI对母国能源环境效率影响的非线性规律和地区差异。

三、 研究方法和变量选取

1.面板门槛模型构建

本文基于Hansen(1999)提出的面板门槛模型，实证分析母国吸收能力和制度环境的门槛效应下，中国对外直接投资与能源环境效率的非线性关系。代表吸收能力的门槛变量有金融发展(FIN)和产业集聚(LQ)；代表制度环境的门槛变量包括环境规制(ER)、政府资源配置能力(GOV)和政府参与程度(PR)。将这些指标分别作为门槛变量，构成模型的基本形式如下：

EEIit=μi+∂1OFDIit·I(FINit≤Υ1)+∂2OFDIit·I(FINit>Υ1)+…+∂nOFDIit·I(FINit≤Υn)+∂n+1OFDIit·I(FINit>Υn)+θxit+εit

(1)

EEIit=μi+∂1OFDIit·I(LQit≤Υ1)+∂2OFDIit·I(LQit>Υ1)+…+∂nOFDIit·I(LQit≤Υn)+∂n+1OFDIit·I(LQit>Υn)+θxit+εit

(2)

EEIit=μi+∂1OFDIit·I(ERit≤Υ1)+∂2OFDIit·I(ERit>Υ1)+…+∂nOFDIit·I(ERit≤Υn)+∂n+1OFDIit·I(ERit>Υn)+θxit+εit

(3)

EEIit=μi+∂1OFDIit·I(GOVit≤Υ1)+∂2OFDIit·I(GOVit>Υ1)+…+∂nOFDIit·I(GOVit≤Υn)+∂n+1OFDIit·I(GOVit>Υn)+θxit+εit

(4)

EEIit=μi+∂1OFDIit·I(PRit≤Υ1)+∂2OFDIit·I(PRit>Υ1)+…+∂nOFDIit·I(PRit≤Υn)+∂n+1OFDIit·I(PRit>Υn)+θxit+εit

(5)

其中，FINit、LQit、ERit、GOVit、PRit均为门槛变量，Υ为待估算的门槛值，I(·)为指示函数。EEIit代表能源环境效率；OFDIit代表对外直接投资存量；xit为控制变量，具体包括人力资本(hcit)、地方政府竞争(Igc)、研发投入(R&Dit)和政府财政支出(GOVit)。

2.变量选取和数据来源

(1) 被解释变量：能源环境效率(EEI)。本文采用非径向方向性距离函数方法(简称NDDF)测算能源环境效率。该方法避免了方向性距离函数可能存在的松弛偏差问题。目前绝大部分研究测度能源环境效率时将资本、劳动力和能源投入同等对待，未能突出能源投入，鉴于研究重点是能源环境效率而不是传统的全要素生产率，因此不应过度考虑资本和劳动力的可缩减程度。根据林伯强和刘洪汛(2015)的做法，赋予资本投入和劳动投入的权重为0。相较于全效率指标，能源环境效率(EEI)剔除了资本和劳动力要素的影响，实际表示的是能源使用效率和污染排放效率二者的平均值。具体的投入产出变量设定如下:

① 投入变量：劳动力投入，采用各地区就业人员年末人数度量，单位为万人；资本投入，采用永续盘存法，公式为：

Kit=Kit-1(1-δit)+Iit

(6)

其中K为各省各年的资本存量，δ为折旧率，定为9.6%，I为当年投资，用固定资本形成总额度量。为了消除通货膨胀的影响，用各地区固定资产投资价格指数平减，单位为亿元；能源投入，采用分地区能源消费总量数据，单位为万吨标准煤。

② 产出变量：期望产出，采用各地区生产总值表示，并以2003年为基期，用各地区GDP平减指数平减，单位为亿元；非期望产出， 由于二氧化硫排放量是经济发展过程中的主要环境污染物，同时也是大气污染的主要来源，故采用二氧化硫排放量作为非期望产出的代理变量。

(2) 核心解释变量：对外直接投资(OFDI)。由于短期内流量数据波动较大，而本文考察的主要是变量之间的长期关系，因此选择各地区历年对外直接投资存量数据，并用历年平均汇率将美元换算成人民币，再以2003年为基期，用GDP平减指数平减，并对数据取自然对数。对外直接投资存量数据来源于《中国对外直接投资统计公报》。

(3) 门槛变量：基于我国吸收能力视角选取的门槛变量：

① 金融发展(FIN)。使用刻画金融发展效率的私人部门信贷指标度量，具体为非国有部门贷款余额与地区生产总值的比值。

② 产业集聚(LQ)。采用制造业区位熵指数。该指标反映制造业的相对集聚程度，计算公式为：

(7)

其中，Xit表示i地区第t年制造业就业人数，Xt为全国制造业就业人数；Qit为i地区第t年总就业人数，Qt为全国总就业人数。该指标越大，表示某地区制造业集聚程度越高。

基于我国制度环境视角选取的门槛变量：

① 环境规制(ER)。选用各地区历年的环境污染治理投资总额占地区生产总值的比重表示，环境污染治理投资占比越高，表示环境规制越强。

② 政府资源配置能力(GOV)。用政府财政支出与地方生产总值的比值作为政府资源配置能力的代理变量，该项指标用于衡量社会总资源中政府所能支配的比重。

③ 政府参与程度(PR)。一直以来，国有控股企业是政府参与经济，实现政策目标的一个重要途径。采用各地区历年国有固定资产投资占企业全部固定资产投资的比重表示。

(4) 控制变量：主要包括：① 地方政府竞争(Igc)：用地区生产总值增长率表示；② 研发投入(R&D)：用各地区科技活动经费内部支出占地区生产总值的比重表示；③ 人力资本(hc)：用各地区人口受教育年限的加权平均表示，权重为小学、初中、高中、大专、本科、研究生及以上教育程度人口数占比；④ 政府财政支出(GOV)：采用财政支出占地区生产总值的比重表示。

以上数据来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》等。西藏数据缺失较多，故不包括在分析范围之内，重庆数据区间较短，将其并入四川，由于中国对外直接投资存量数据从2004年才开始统计，因此研究的时间区间为2004-2014年。各变量描述性统计指标如表1所示。[注]OFDI的极小值为负，是由于一些地区OFDI存量低于一亿元人民币，取对数之后为负。

表1 各变量的描述性统计结果

四、 实证结果及分析

本文首先估计了线性模型，在此基础上，进一步采用面板门槛回归方法，从多个视角考察OFDI对我国省际能源环境效率的非线性影响。

1.线性影响效应

线性模型均采用面板个体固定效应模型，实证检验中国OFDI对能源环境效率的总体影响效应。模型1中仅考虑对外直接投资变量，模型2中加入了其他4个控制变量。考虑到可能存在异方差和自相关问题，采用“OLS+聚类稳健标准误”的方法估计。另外，为了检验模型2的设定是否存在内生性问题，采用Davidson-MacKinnon(1993)提出的方法，计算得到检验统计量为0.7751，对应的P值为0.3796，表明不能拒绝原假设，即内生性问题对OLS估计结果影响不大。因此，采用OLS估计方法是合适的。结果如表2所示。

(1) 由模型1、2的估计结果可知，无论是只考虑OFDI还是加入其他控制变量，OFDI的系数均为正，且显著，说明从全国范围看，对外直接投资对能源环境效率具有显著的正向影响。原因可能在于：首先，通过对外直接投资，国内企业渗入东道国的高科技密集区，在人员、资源等方面形成广泛深入的交流共享，通过跟随模仿吸收东道国最前沿的绿色技术工艺。同时，将获取的新知识和新技术回馈给母公司，母公司进行适应本土环境的技术再创造，最后通过行业间、地区间的技术溢出和示范效应广泛提升母国技术水平；其次，对外直接投资促使企业参与全球范围内的竞争，扩大市场范围，形成规模经济，或者获取廉价资源，提高利润，分摊母国的研发成本。这都有助于母国增强绿色技术水平，提高能源环境效率。

表2 线性模型估计结果

注：括号内的t统计量为修正异方差后的值，*、**、***分别代表在10%、5%、1%的水平下显著。表8同。

(2) 地方政府竞争系数显著为负，说明在以经济增长为核心的绩效考核机制下，地方政府弱化环境规制强度来降低当地企业的合规成本，可能导致环境污染严重，降低能源环境效率。研发投入的系数为正，但是不显著，可能由于现阶段我国研发投入中与能源环境相关的研发项目较少，不能有针对性地提高能源环境效率。人力资本的系数显著为正，这是因为拥有高水平人力资本的地区劳动生产率较高，对技术的吸收能力较强。政府财政支出的系数为显著的负向，可能由于地方政府一味追求GDP高增长率，忽视了节能减排投资。

(3) 中国的对外开放战略由沿海向内陆梯度实施，我国东、中、西部地区在经济发展程度、环境污染和控制力度等方面明显不同，因此，需要分析东、中、西部地区OFDI对能源环境效率的差异化影响效应。以东部省份为参照，以模型2为基础，加入中部、西部两个虚拟变量Central和West，得到模型3。回归结果显示，东部地区的OFDI对能源环境效率的作用显著为正，中部地区显著为负，西部地区该效应为负但不显著。我们推测各地区制度环境条件及其他综合吸收能力可能是决定这种差异的关键。

2.OFDI和我国能源环境效率：基于吸收能力的门槛回归分析

选取金融发展、产业集聚两个因素代表地区吸收能力，考察OFDI对能源环境效率的影响效应。首先进行门槛值的估计和门槛效应检验，表3列示了检验结果。

表3 金融发展、产业集聚的门槛值估计和显著性检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的统计水平上显著。表4、表6—表8同。

由结果可知，金融发展和产业集聚都仅通过了单一门槛检验，因此，选取单一门槛回归模型。表4列示了不同吸收能力视角下，对外直接投资对能源环境效率的门槛回归估计结果。为了避免由于异方差导致的估计不准确，选择稳健标准误检验。

(1) 金融发展。由估计结果可知，金融发展程度存在显著的“单一门槛效应”，门槛估计值为0.634。该结果表明，当金融发展水平未超过门槛值0.634时，OFDI对能源环境效率的提升不显著，跨越该门槛后，提升作用显著，影响系数为0.0051。原因可能在于，较高的金融发展程度为企业提供了多样化的融资方式，有助于企业在吸收绿色研发成果时获得低成本的融资支持。同时，在高新技术的空间外溢和行业外溢过程中，其他企业也得益于便利的融资条件，推动更大范围的逆向绿色技术溢出。

表4 吸收能力门槛回归估计结果

(2) 产业集聚。产业集聚也存在显著的“单门槛效应”，门槛值为1.3365。当一个地区的产业集聚水平低于门槛值时，影响强度是0.0059；当产业集聚水平跨越门槛值时，影响仍为正，且影响强度有所增强，变为0.0075。原因可能在于，产业集聚使那些通过对外直接投资获得先进技术的企业与其上下游企业之间密切相连，其他企业通过分工协作学习先进绿色工艺和技术；而对于同处一个产业层面的企业,产业集聚通过地理上的集中强化了企业之间的交流和资源共享，因此，产业集聚增强了集群内部的技术传播，从而促进整个产业集群的能源环境效率。

由于我国各地区的金融发展、产业集聚水平存在差异，对外直接投资对我国能源环境效率的非线性影响也存在空间异质性特征。因此，有必要进一步探析吸收能力的空间样本分布特征。根据2014年金融发展的门槛值，将29个省市划分为金融发展不足型和金融发展推进型两组；根据产业集聚门槛值的大小，划分为产业集聚不足型和产业集聚推进型，结果见表5。

表5 吸收能力类型划分与样本空间分布

由表5可知，至2014年为止，大部分省级行政区迈过了金融发展程度门槛，属于金融发展推进型。这些地区得益于发达的金融市场，企业能够以较低的成本获得资金支持，对新技术的吸收更加便捷。对于这些地区，政府应适度扩大对外直接投资规模，充分利用金融环境的有利条件；而黑龙江、内蒙古、陕西、新疆四个省份为金融发展不足型，这些省份的金融发展水平制约了OFDI的逆向绿色技术溢出，应加大金融支持力度。

属于产业集聚不足型的省市占大多数，对于这些地区，应该加快提高产业集聚水平；而福建、广东、河南、江苏、山东、上海、四川、天津越过了门槛值，属于产业集聚推进型。对于这些省市，政府应创造良好的外部环境，提供服务和平台，加强集聚区内企业之间的技术交流，帮助OFDI逆向技术溢出在集聚区内的纵向和横向传播。

3.OFDI和我国能源环境效率：基于制度环境的门槛回归分析

企业的技术创新活动在特定的制度环境中进行，环境规制强度、政府干预、市场化程度等制度因素都深刻影响着企业技术创新和生产率水平，因此基于这三个维度考察OFDI对能源环境效率的非线性影响。表6列示了门槛变量检验结果。

表6 制度环境视角的门槛值估计和显著性检验

续表

可以看出，环境规制仅通过了单一门槛检验，政府资源配置能力和政府参与程度通过了双重门槛检验，未通过三重门槛检验。表7、表8列示了不同制度环境视角下，对外直接投资对能源环境效率的门槛回归估计结果。

表7 环境规制门槛回归估计结果

(1) 环境规制。由估计结果可知，环境规制表现为显著的“单门槛效应”，门槛值为0.009，当环境规制强度未跨越门槛时，对外直接投资对能源环境效率的影响为正，但不显著。当环境规制强度超过0.009时，呈现出显著的正向影响，影响系数为0.0059。原因可能在于，当环境规制强度较低时，尚不足以对企业产生有效的约束和激励作用，而随着环境规制强度的增加，为了达到环境标准，企业有动力引进国外先进的绿色生产技术和专利，提高国内的绿色技术创新产出。

(2) 政府资源配置能力。政府资源配置能力存在显著的“双门槛效应”，两个门槛值分别为0.121、0.212。当政府资源配置能力低于0.121时，影响强度是0.0067；当超过门槛值0.121，但低于门槛值0.212时，OFDI对能源环境效率的影响强度有所增强，变为0.0081。而当跨越门槛值0.212时，影响强度变为-0.0053。说明随着一个地区政府资源配置能力的增强，OFDI对能源环境效率的影响呈现出先推动后抑制的规律。原因可能在于，政府资源配置有助于扩充企业的技术研发资源，如政府对新产品开发、人才引进进行补贴，免费提供各种培训等。因此政府资源配置能力首先呈现出推动作用；但当政府资源配置过度，政府可能倾向于将财政支出投向基本建设等利于拉动GDP但高能耗高污染的领域，同时引导企业的资金流向，阻碍企业从逆向绿色技术溢出中获益。

表8 基于政府资源配置能力、政府参与

(3) 政府参与程度。政府参与程度也存在显著的“双门槛效应”，两个门槛值分别为0.215、0.271。当政府参与程度低于0.215时，对外直接投资对能源环境效率的影响不显著。当处于门槛值0.215和门槛值0.271之间时，影响强度为0.0094，且显著。但当跨越门槛值0.271时，影响变为负向，系数为-0.0038。政府参与程度较高的企业在获得经营许可和前沿的技术时可以借助政府提供的便利条件，花费较少的成本。因此，在一定范围内，政府参与程度显著促进OFDI的逆向绿色技术溢出。但当政府干预超过一定的范围，可能会导致效率低下和资源浪费。

由于不同地区的制度环境存在差异，因此，进一步探析各地区制度环境的空间样本分布特征。根据2014年环境规制的单一门槛值，将各省市划分为环境规制不足型和环境规制推进型两组；根据政府资源配置能力的两个门槛值将样本划分为三组；政府参与程度的划分类似。具体分类结果如下。

表9 制度环境类型划分与样本空间分布

截至2014年，属于环境规制推进型的省市达23个，对于这些省份，环境规制已经显著促进了OFDI的逆向绿色技术溢出；只有福建、广东、海南、河南、湖南、吉林6个省份没有越过门槛。这些省份需要继续采取措施加强环境规制，如提高排污标准等。

属于政府资源配置不足型的只有山东省；属于适中型的省市有13个，这些地区应该扩大对外直接投资规模，同时将政府对资源的配置程度控制在合理范围；属于过度型的省市有15个，基本上属于中、西部地区，这些省份应该适当减弱政府对经济的调控。

在政府参与程度门槛条件下，全国29个省市基本均匀分布于三组，属于政府参与不足型的省市有10个，这些省市需要加强政府对经济的干预。属于适中型的地区有8个，这些地区的政府参与对OFDI的能源环境效应起到显著的正向作用；属于政府参与过度型的省市有11个，同样集中在中、西部地区，这些地区政府对经济的干预已经限制了OFDI的能源环境效率溢出效应，应该适度降低政府干预程度。

五、 研究结论及启示

本文采用我国2004-2014年省际面板数据，实证检验了我国对外直接投资对能源环境效率的影响及其作用机制，并测算了引发积极能源环境效应的各吸收能力变量和制度环境变量的门槛水平。主要研究结论如下：① 从全国总体看，中国的对外直接投资显著地促进了能源环境效率的提高；分区域看，东部地区的对外直接投资显著推动了能源环境效率提升，中西部地区的对外直接投资还未能引起明显的逆向技术溢出效应。② 在金融发展和产业集聚门槛条件下，对外直接投资对能源环境效率的影响呈现出单一门槛特征。从地区差异看，大部分省市迈过了金融发展程度门槛，只有黑龙江、内蒙古、陕西、新疆四个省份金融发展水平还相对落后，阻碍了OFDI的逆向绿色技术溢出；迈过产业集聚门槛的主要集中在少数东部省市，大部分地区仍属于产业集聚不足型。③ 在环境规制门槛条件下，OFDI对能源环境效率的影响呈现出从不显著到显著正向的单一门槛特征；在政府资源配置能力、政府参与程度的门槛条件下，该影响呈现出双重门槛特征。从地区差异看，23个省市越过了环境规制门槛；属于政府资源配置能力和政府参与程度过度型的主要集中在中西部地区。

以上研究结论的启示在于：① 对于东部地区，由于金融发展程度较高，产业集聚水平较高且政府资源配置能力和政府参与程度基本属于适中型。应该充分利用本地区的金融资源优势、集聚经济效应和政府资源配置优势，加大对外直接投资力度，优化对外投资结构，加强与东道国技术先进企业的合作，重点增加绿色技术寻求型对外直接投资。② 对于中部地区，其环境规制力度较强，但不少省市产业集聚水平尚属于不足型。应该着力提高产业集聚水平，发展地方工业园区，健全集聚区的组织管理制度，建立公共服务平台和有序的信息共享机制，为企业提供市场信息、前沿技术信息、教育培训等服务，推动集群内部要素、技术的自由流动。同时利用环境规制对OFDI逆向技术溢出的正向导向作用，保持对企业的环境规制，适度提高排污标准，鼓励企业引进绿色技术和再创新。③ 对于西部地区，其经济发展水平较为落后，吸收能力不强，金融发展水平和产业集聚基本属于不足型，政府资源配置和政府参与都属于过度型。因此应该重点培养吸收能力，把握“一带一路”契机，建立现代金融体系和金融服务机制；同时适当降低政府干预程度，突出市场在资源配置中的决定性作用，这是“供给侧改革”的关键内容。政府的主要任务是稳定宏观经济，营造有利于企业活动的市场环境，让企业对经济有稳定的预期，在市场力量的引导下，促使我国对外直接投资带来更积极的能源环境效应。