对外直接投资的逆向绿色技术溢出效应真的存在吗?

(对外经济贸易大学 国际经济贸易学院, 北京 100029)

一、引 言

高能耗、高污染的粗放型发展模式虽然缔造了中国经济增长“奇迹”,但却具有不可持续性。尤其近年来,在我国环境承载力日趋紧迫的经济增长“新常态”背景,以及全球经济低迷的特征下,忽视资源、环境成本的要素驱动型经济增长模式已然成为沉疴宿疾[1],而绿色技术创新作为一种兼顾经济效率与社会福利的新型研发模式,在新时期被赋予了推动经济增长、动能转换,实现各区域经济与生态均衡发展,乃至顺应世界潮流的历史使命。

一般来说,作为技术能力相对薄弱的发展中国家,我国除了依靠自主研发实现技术突破外,在国际技术溢出路径中,对外直接投资是学习、引进国外先进技术,快速实现绿色技术创新的主要渠道。特别是伴随着“走出去”战略、“一带一路”倡议的推广,以及东道国“绿色壁垒”的设置,技术寻求型对外直接投资预期将成为我国实现绿色技术进步,乃至经济高质量增长的重要动力。另一方面,也应该意识到,对外直接投资的逆向绿色技术溢出效应能否顺利实现,在理论层面上,与母国的外部环境质量与内部吸收能力密切相关[2]。因此,如何提高我国外部环境质量,以及培养良好的技术携回式绿色创新水平的吸收能力,并在此基础上使对外直接投资发挥激励我国绿色技术创新水平的最大效用,已成为我国当下改善传统粗放型经济发展模式,谋求经济增长动能转化,以及实现经济、产业结构优化升级的关键问题。

二、文献综述与命题推演

经过文献梳理,本文发现,对外直接投资主要通过以下四条路径对区域绿色技术创新水平产生影响:(1)产业关联溢出效应。一方面,东道国上游企业通过向前关联效应，使其国外子公司进行必要的绿色技术调整、产品革新,另一方面,基于后向关联效应的运作渠道,本产业的下游公司,利用信息逆向反馈机制提高其绿色技术创新效率;(2)示范模仿效应。本国企业通过洞察世界前沿技术的绿色创新动向,吸收投资目标企业相对成熟的管理模式、销售手段、生产技术以及人才引进方法等,为绿色技术创新营造良好的外部制度环境;(3)竞争效应。基于创新活动较高技术外溢性,以及空间集聚效应特征,对外直接投资企业的绿色技术升级行为,同时会激发国内同行业内个体的绿色技术研发动力;(4)人才流动、培训效应。即对外直接投资企业通过绿地投资或跨国并购,雇佣或直接使用被投资企业的高素质人才,不仅可以显著提升投资项目,以及“走出去”企业的绿色技术研发能力,而且在反馈传递机制作用下,还进一步优化了母公司的绿色创新资源配置,切实提升了母国区域内企业的绿色技术创新效率。

因此,基于以上分析,本文提出以下假设:

H1:对外直接投资绿色技术溢出路径总体上对我国区域绿色技术创新水平的提升具有显著的“激励效应”。

另外,中国地域辽阔,地区间资源禀赋、经济发展水平不尽相同,除了技术溢出路径自身特性引发的内生性风险外,外部制度环境的差异,以及内部吸收能力的优劣,也会对对外直接投资最终作用于区域绿色技术创新水平的效果产生重要影响。

环境管制与金融发展水平,可以从政治制度氛围与金融市场发育程度两方面,较系统地考察区域制度环境质量[3]。具体来说,较高的环境管制水平,不仅意味着区域内跨国企业在“倒逼机制”影响下,形成以“绿色技术”为动机的投资寻求策略,而且还体现了该区域拥有更高效、科学的政府管理模式和较完善的基础配套设施水平,这不仅有利于发挥对外直接投资的技术溢出优势,增强对外直接投资在“竞争效应”、“产业关联效应”下,带动相关产业绿色技术创新的效用,还为该区域内跨国企业实现技术吸收、升级,从而创造出更适合本土市场需求的绿色技术产品创造了条件[4]。与此同时,发育较成熟的金融市场,一方面能为“走出去”战略中的跨国企业融资,支持其在对外直接投资前期,实施以“绿色技术寻求”为目的投资战略,顺利开展购置设备、引进优秀科研团队、进行员工培训等经济活动;另一方面又能为跨国企业在技术引进后续阶段进行的技术升级、改造所需要的便捷度高、成本低的资金等提供稳健的“后勤资源”支撑[5]。

技术创新的本质为人才竞争。区域内企业对技术研发创新的支持、投入力度,也会直接影响到对外直接投资过程中对关键技术的“消化”、“吸收”能力。一般而言,较高的人力资本水平不仅象征着该区域潜藏着丰富的知识资源储备、拥有由知识体系与对外直接投资过程中获取的先进绿色技术协同效应下产生的独特互补优势[6,7],而且还意味着该区域高效的携回式绿色技术创新 “本土化”、“升级化”进程,着实降低了技术“水土不服”的概率。而自主研发投入的增加,在帮助跨国公司实现对相关知识经验的积累,增强企业技术创新的“绿色”附加值,有效降低其在对外直接投资前期和过程中遭遇投资动机质询尴尬,更有助于海外子公司迅速适应东道国生产研发环境,通过“模仿”、“学习”,并利用信息反馈机制,由国内母公司将绿色技术信息转利用、再创新,最终提高区域内企业的绿色技术创新水平[8]。

因此,基于以上分析,本文提出以下假设:

H2:各区域外部环境质量差异、内部吸收能力优劣均会影响各技术溢出路径作用于区域绿色技术创新的效果,且一般而言,外部环境质量水平越高或内部吸收能力越高,各技术溢出路径作用于区域绿色技术创新的效果越好。

三、样本、变量与模型设定

(一)样本与数据来源

本文选取中国2006—2017年31个省、自治区(除中国香港、澳门、台湾)面板数据。其中,区域绿色创新能力的构建指标变量来源于国家统计局、《中国环境统计年鉴》;对外直接投资、金融发展水平、人力资本水平变量数据来源于Wind数据库;产业结构调整指数数据来源于中经网统计数据库;经济发展水平、实物资本投入水平变量数据来源于《中国统计年鉴》;自主研发投入水平变量数据来源于《中国科技统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》;制度质量变量构建数据来源于于樊纲、王小鲁编制的《中国分省份市场化指数报告(2018)》。

(二)变量说明

1.被解释变量

s.t.

(1)

其中,本文以各地区创新研发投入、研发人员全时当量以及政府科技支出作为投入变量;以各地区专利授权量、高新技术产业新产品产值占地区GDP比重作为期望产出变量;以单位GDP能耗和国内重点监测的主要污染物(工业废水、废气、固体废弃物总排放量)为非期望产出,以此界定技术创新的绿色属性。

(2)

2.核心解释变量

对外直接投资(OFDI):为消除指标量纲影响及消除异方差,本文将各省、自治区(除中国香港、澳门、台湾)的对外直接投资额,利用各年的平均汇率折算成元后,又进行了对数化处理。

3.门槛变量

外部制度环境代理指标:(1)环境管制(EI)。基于数据的可得性,本文最终决定采用各地区污染(废气、废水、固体废物)治理运行费用与其工业增加值的比值,表示各区域环境管制强度;(2)金融发展水平(finance)。本文采用戈式指标度量方法,用各地区银行的贷款余额来代替金融机构资产,并用其与地区GDP比重表示各区域金融发展水平。

内部吸收能力代理指标:(1)人力资本(HC)。在本文中,采用平均受教育年限法,测度我国各省、自治区(除中国香港、澳门、台湾)的人力资本水平;(2)自主研发投入(RD)。本文采用各省、自治区(除中国香港、澳门、台湾)政府的研发投入与地区生产总值的比值表示。

4.控制变量

参考现有文献的研究成果[9],本文选取的控制变量包括:产业结构调整指数(IS)、实物资本投入(FI)、经济发展水平(gdp),以及市场化指数(market)。其中,产业结构调整指数,用第三产业年增加值与第二产业年增加值的比值表示;实物资本投入,采用固定资产与各地区生产总值的比值来表示;经济发展水平,用对数化后的地区人均生产总值表示;市场化指数,参考樊纲《中国分省份市场化指数报告(2018)》。

(三)基准线性回归模型

考虑到区域内企业绿色创新研发活动的惯性特征可能导致的内生性问题后,为了初步检验对外直接投资逆向绿色技术溢出效应的存在性,在不考虑外部环境管制与内部吸收能力因素的情况下,建立回归方程(3):

(3)

(四)动态门限面板回归模型

为检验对外直接投资对区域绿色技术创新能力的影响效应是否会基于不同的外部制度环境和内部吸收能力发生动态变化,在考虑到因变量间内在联系可能产生的内生性问题基础上,本文借鉴Kim等[10]的研究,引入动态门限面板模型,以外部制度环境(环境管制、金融发展)、内部吸收能力(人力资本、自主研发投入)作为门限变量,将式(3)进一步改造为动态门限面板模型,如下式(4)、(5)所示:

β12OFDIitI(Exterit>δ)+

(4)

β22OFDIitI(Interit>θ)+

(5)

其中,Exterit表示外部制度环境门限变量,其代理指标包括EIit(环境管制)、financeit(金融发展水平);Interit表示内部吸收能力门限变量,同样包括HCit(人力资本水平)、RDit(自主研发投入水平)两个代理变量;I表示指标函数,δ、θ为具体的门限值。

四、实证分析

首先对样本数据的离群值进行1%的缩尾处理。变量的统计性描述见表1。

考虑到创新研发活动具有动态变化的惯性特征,且为规避静态面板估计结果可能出现的内生性偏误,以及基于稳健性考虑,本文决定采用两步系统GMM、两步差分GMM,以及有限信息极大似然估计LIML方法对式(3)进行估计检验。表2报告了相应结果。

首先,模型(1)～(3)的回归结果中,绿色技术创新能力代理变量滞后一期的系数均在1%的水平下显著为正,说明我国绿色技术研发活动会受前期知识积累的影响,存在持续变化的动态特征。

其次,与杨世迪等[1]、任思雨等[2]的研究结果不同,对外直接投资作为核心解释变量,在三个动态面板估计模型中的回归系数均显著为负, 说明对外直接投资实际上抑制了我国各区域绿色技术创新能力的提升,该实证结果与H1的假设不符,其原因可能是:第一,中国对外直接投资结构中,发展中国家占比大、传统行业比重高,绿色创新技术获取渠道有限;第二,国际投资形势的恶性变化,诸多发达国家相继通过严格化并购条例、繁琐化审查程序等限制中国对外直接投资方式,延缓中国实现绿色技术创新;第三,融资约束问题,母国金融机构的高门槛屏障和对外直接投资承接地的融资困境,不仅难以饱和对外直接投资项目资金需求,而且还会通过收紧国内母公司自有资金流动性,进一步遏制区域内企业绿色技术创新能力的提高。

表2 基准线性模型的回归结果

注:( )里面的是标准差,[ ]里面表示P值,***、** 、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平,下同。

表3 动态门限自抽样检验

表4 动态门限回归结果

五、进一步分析

(一)门限效应检验与门槛值的确定

为了更加全面的探究对外直接投资与区域绿色技术创新能力之间可能存在的非线性关系,本文将从外部制度环境和内部吸收能力两个角度选取门限变量。表3为动态门限自抽样检验结果,4个不同门限变量都在1%的显著性水平上拒绝了无门限效应的原假设,一重门限效应显著,由此验证了对外直接投资对区域绿色技术创新能力的溢出效应,的确会伴随着外部环境质量,以及内部吸收能力的变化,而呈现出一种非线性的动态变化特征的假设。

(二)基于外部环境质量的门限特征分析

表4分别测度了外部环境质量和内部吸收能力代理指标作为门槛变量时,对外直接投资水平对区域技术创新能力的影响效应。

模型(4)中,当环境管制强度低于0.005时,对外直接投资对于地区绿色技术创新效率的影响弹性为-0.009,并在1%的水平下显著,这意味着对外直接投资非但未发挥其逆向绿色技术溢出效应,反而抑制了区域绿色技术创新能力的提高;当环境管制强度跨越门槛值时,对外直接投资对绿色技术创新效率的抑制作用虽仍在1%的水平下显著,但是绝对值变小,说明环境管制的加强,有利于缓解对外直接投资对我国区域绿色技术创新效率的消极影响。

模型(5)中,相较之下,当金融发展水平较低时,对外直接投资对区域绿色技术创新效率的抑制作用更强,伴随着金融发展水平的提高,企业绿色技术创新的融资约束减小,该变量虽未彻底扭转对外直接投资对于区域绿色技术创新能力的抑制作用,但是缓解效应显著,说明金融发展在对外直接投资与区域绿色技术创新效率关系中扮演着积极的角色。

以上实证结果证实了H2的部分内容,即一方面说明政府通过制定严格的环境管制标准,有效激励了企业转变经营理念、响应国家生态经济战略,主动探索、积极引进提质增效、节约能源、减污排污等绿色创新技术;另一方面,该结果也表明,更高质量的金融服务和更宽松的融资环境,的确有利于缓解具有对外直接投资需求企业的融资约束困境,不仅可以有效避免出现由于企业内部资金不足导致的绿色技术创新研发挤出效应的尴尬,同时也为跨国企业后续的技术升级、改造提供了高便捷度、低成本的资金支撑。

模型(6)中,当人力资本处于较低水平时,对外直接投资对我国区域绿色技术创新能力的抑制效应在10%的水平下显著,当人力资本值成功跨越门限8.447,到达更高水平的人力资本阶段时,对外直接投资的技术溢出效应在10%的水平下显著,即意味着当人力资本处于较高水平时,伴随着对外直接投资的增加,区域绿色技术创新效率也得到了提升。

模型(7)中,当自主研发投入水平小于门槛值2.15时,对外直接投资对我国区域绿色技术创新效率的影响的弹性系数为-0.002,并在5%的水平下显著,说明当自主研发投入力度比较小时,对外直接投资对母国的绿色技术创新能力具有明显的抑制作用,当自主研发投资跨越门槛值进入到更高水平时,对外直接投资前系数在10%的水平线显著为正,即说明高水平的自主研发投入可以通过对外直接投资,对我国区域绿色技术创新效率产生显著的激励作用,即自主研发投入的增加,有利于对外直接投资发挥其逆向绿色技术溢出效应。

以上实证结果证实了H2的部分内容,即一方面说明较高人力资本水平不仅意味着跨国公司可以有效避免盲目、短视的逐利性对外直接投资行为,更多的投资于绿色技术附加值更高的项目,而且也会更快的适应东道国较为先进的技术研发体系,并通过吸收、升级,创造出更加“本土化”的绿色技术创新模式;与此同时,该结果也表明较强的自主研发投入下,跨国公司通过重塑其参与高水准全球价值链的优良质素,降低其被东道国就投资动机进行质询的概率,有效减少相关企业遭受国际“反全球化”势力诟病“技术侵权”的舆论压力,为我国的逆向绿色技术溢出创造了良好的国际环境,从而有利于激发我国对外直接投资的逆向绿色技术溢出效应。

六、结论与建议

本文采用2006—2017年我国省际(除中国香港、澳门、台湾)面板数据,利用动态面板模型和动态面板门限模型,对对外直接投资的绿色逆向溢出效应进行了实证检验,结果表明:首先,对外直接投资未能发挥对我国区域绿色技术创新的激励效应;其次,作为外部环境制度的代理指标,环境管制与金融支持力度对对外直接投资与区域绿色技术创新效率的关系,具有正向的调节作用,但是却始终未成功扭转其“抑制效应”,而人力资本和自主研发投入作为内部吸收能力的代理指标,随着两者进入到更高的质量层级,对外直接投资的逆向绿色技术溢出效应开始显现。

基于以上实证研究结果,本文提出如下建议:首先,调整对外直接投资结构,加大绿色创新技术更为先进国家或产业、项目的投资比重;其次,构建多元化人才培养体系,加强创新人才队伍建设,着力做好人才的选聘、培育和使用;再次,提高自主研发投资水平,牢牢把握绿色科技进步的大方向,密切跟踪绿色科技创新前言动态和最新趋势,制定有利于激励技术创新的产业政策,并在补贴政策上给予落后地区一定的补助倾斜;最后,加快金融改革,提高对绿色创新活动的支持力度,继续鼓励以试点为特征的“供给侧”金融体系改革,改善我国对外直接投资企业普遍存在的融资约束问题。□