双向FDI协调发展与绿色全要素生产率提升

汪克亮 薛梦璐 赵斌

内容提要：在理论分析基础上，以2003-2017年中国大陆30个省份的面板数据为样本，采用固定效应模型、中介效应模型、面板门槛模型、空间计量模型和空间分位数模型实证检验双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的影响机制。结果发现：双向FDI协调发展对绿色全要素生产率具有显著的促进作用，并且产业结构升级作为中介变量能够加强这一效应；双向FDI协调发展和产业结构升级对绿色全要素生产率的影响呈现非线性特征；双向FDI协调发展和产业结构升级对绿色全要素生产率均存在显著的空间溢出效应，且在不同的分位点上溢出程度不同；与内陆地区相比，双向FDI协调发展对沿海地区绿色全要素生产率的促进效应更显著，而产业结构升级对沿海地区绿色全要素生产率的抑制效应较弱。为此，有必要充分发挥双向FDI的协同效应，在推动产业结构转型升级的同时，实现绿色全要素生产率的快速提升。

关键词：双向FDI；协调发展；产业结构升级；绿色全要素生产率

中图分类号：F125;F832.6  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2022）05-0046-12

一、 引言

改革开放以来，中国在取得举世瞩目经济建设成就的同时，也陷入了环境质量严重恶化的困境之中。如何兼顾经济增长与环境保护，逐步化解人们对美好生活的追求和不充分发展之间的突出矛盾，是当前国内外众多学者关注的焦点。由于把资源和环境因素纳入全要素生产率的测度体系，绿色全要素生产率（GTFP）不仅成为测算经济可持续发展的重要指标，还是转变经济发展方式、推动中国经济绿色发展的重中之重［1］。鉴于此，分析绿色全要素生产率的增长机制，对于实现中国经济结构转型升级和可持续发展具有重要指导意义。

随着“引进来”和“走出去”战略的同步实施，中国逐渐实现由“单向引资”向“双向投资”的角色转变。国家统计局相關数据显示，2000年中国实际利用外商直接投资额为593.5亿美元，对外直接投资净额仅为9.1亿美元，2019年中国实际利用外商直接投资额为1381亿美元，对外直接投资净额增至1369亿美元，实现了飞跃式发展，现阶段中国外商直接投资（IFDI）与对外直接投资（OFDI）协同发展有利于改善资源配置，共同助推中国经济发展［2］。然而，中国长期处于全球产业链“微笑曲线”的底端［3］，大量IFDI流入中国的高污染制造业，产生了巨大的资源消耗和污染排放，成为经济绿色可持续发展的屏障，中国甚至沦为发达国家的“污染避难所”［4-5］。此外，OFDI作为资本跨国流动的基本形式，一方面可以让国内资本寻求更高的回报，另一方面也将对国内的企业发展与产业结构变动带来多重影响。OFDI通过产业关联为企业引进先进技术和资源，对母国生产率的提升发挥作用［6］；但OFDI急速输出容易引发“产业空心化”［7］，阻碍生产效率提升，对国内经济发展产生威胁。由此可见，双向FDI是影响地区产业结构和可持续发展的重要因素。

已有研究认为双向FDI主要通过结构效应改变环境［8-9］。IFDI通过资本供给和技术溢出加快本国产业结构升级［10］，OFDI通过向母国提供关键短缺资源、先进技术与管理经验来促进新兴产业的发展［11-12］，结构改善降低了资源、能源的消耗强度［13］，绿色全要素生产率得以提升。值得注意的是，不同的发展阶段要求与之相适应的产业来主导国民经济的发展。随着改革的深入推进，产业结构对经济发展的正向作用逐渐减弱［14］，意味着中国的主导产业无法有效引领经济增长，结构转型迫在眉睫。如何在资源环境约束和宏观环境政策波动的背景下，积极推动双向FDI协调发展和产业结构向合理化、高级化转变，从而推进经济绿色可持续发展，是中国亟待解决的重大问题。

二、 理论机制与研究假说

（一） 双向FDI影响绿色全要素生产率的直接效应：线性视角

双向FDI对绿色全要素生产率的影响主要体现在结构效应、技术效应和空间溢出效应三个层面［15］，具体作用机制如下：（1）结构效应。若IFDI的流入弥补了东道国战略性新兴产业的投资缺口，则基于生产活动的需要，会加快要素向新兴产业集聚，要素“低端锁定”的状况得以改善，进而助推幼稚的新兴产业快速成长并逐步发展成为主导产业。在IFDI规模收益递增和产业结构由低附加值向高附加值转变的作用下，不仅单位产出能源消耗强度得到有效降低，同时也为国内企业进一步开展研发活动和进行海外投资积累了资本，从而不断增强国内企业的技术创新能力，最终促进绿色全要素生产率的提升。（2）技术效应：IFDI的流入加剧了国内市场的激烈竞争，国内企业想要在竞争中存活下来就必须不断学习竞争对手的生产和营销经验，进而模仿创新技术手段，最终实现新产品的自主研发。此外，进行海外投资也是母国企业学习技术的重要途径，OFDI借助企业并购和联合开发，嵌入东道国的研发网络，再通过逆向技术转移机制促进母国企业的技术进步［16］，从而对绿色全要素生产率的提升做出贡献。（3）空间溢出效应：跨国企业通过对职工进行技能培训，提高了职工内部的人力资本附加值［17］。得益于“人力资本红利”和双向FDI的流动特性，企业之间开展贸易活动会加快研发人员的流动和人力资本的溢出，并且这种流动过程不仅仅局限于本地区企业之间，还会产生跨地区外溢效应，从而在空间上对邻近地区的绿色全要素生产率带来积极影响。综上，本文提出如下假说：

假说1：双向FDI协调发展对绿色全要素生产率产生正向效应。

（二）双向FDI影响绿色全要素生产率的间接效应：非线性视角

产业结构升级是改善经济结构，推动经济可持续发展的必由之路。产业结构升级是指通过合理配置各产业、各部门的生产要素，学习模仿或自主创新先进的工艺技术，在淘汰落后产业的同时大力发展新兴产业，改善产业内部结构，从而实现产业的更新换代。值得注意的是，产业结构的优化过程并不是一帆风顺的，“要素粘性”和“时间滞后性”是结构转型的两大障碍。其一，要素具有粘性，制约了生产要素在各部门之间的快速流动［18］，无法实现其合理配置，降低了生产效率；其二，鉴于中国实体经济的支柱仍是制造业，相当长一段时间内制造业仍将在国民经济中占据较大比重，双向FDI对产业结构的改善作用难以在短期内得到有效发挥，产业结构不合理仍是导致中国环境污染逐年加剧的主要原因［19］。因此，本文提出如下假说：

假说2a：受“要素粘性”和“时间滞后性”的制约，产业结构升级无法推动绿色全要素生产率的提升。

随着双向FDI规模的不断扩大，一方面，IFDI通过技术溢出效应淘汰部分落后产业，为OFDI的发展提供经验、技术和空间，然后通过OFDI转移国内边际产业［20］；另一方面，OFDI通过向国际投资者释放友好的投资环境信息，增强对国际投资的吸引力，扩大IFDI的规模。双向FDI在国际市场的竞争中不断提升自身的技术创新能力，提高资源利用效率［15］，加快产业结构的更新换代，而结构转型又会增强对环境友好型外资的吸引力和国内企业进行海外投资的能力，由此形成良性循环，从而对绿色全要素生产率产生更显著的促进效应。基于此，本文提出如下假说：

假说2b：产业结构升级使双向FDI对绿色全要素生产率的协同效应得到更有效的发挥。

自实行改革开放政策以来，中国双向FDI的规模逐年扩大，并通过结构效应、技术效应和空间溢出效应提升绿色生产效率。但随着双向FDI良性互动程度的不断加深，继续提升绿色全要素生产率需要更先进的生产技术和更多的研发资金，意味着企业要追加大量的生产成本，而企业经营的目的主要是获取利润，继续创新绿色生产技术可能会压缩利润空间，使得企业进行绿色生产的意愿下降，导致双向FDI对绿色全要素生产率的协同效应减弱。基于此，本文提出如下假说：

假说2c：双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的协同作用存在门槛效应，随着双向FDI协调发展水平的提升呈现正向且边际效率递减的非线性特征。

中国已迈入结构转型的攻坚克难阶段。在结构转型初期，受以往盲目扩张工业经济的负面影响，粗放式发展模式仍广泛应用于生产活动中，结构调整工作进展困难，严重阻碍了綠色生产效率的提升［21］。而随着清洁技术的逐步推广，落后的生产方式和高污染企业被逐渐淘汰，产业结构得到逐步改善，“结构红利”进一步惠及环境质量提升，产业结构对绿色全要素生产率的抑制作用逐渐减弱，甚至能够被双向FDI的协同效应所抵消。综上，本文提出如下假说：

假说2d：双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的协同作用存在门槛效应，随着产业结构的改善呈现“U”型的非线性特征。

三、模型构建与数据说明

（一）模型构建

1.基准模型

本文首先构建基准模型，来验证双向FDI对绿色全要素生产率的正向协同效应。

GTFPit=α0+α1IDFDIit++γpXit+εit（1）

GTFPit代表绿色全要素生产率，IDFDIit代表双向FDI协调发展，Xit代表控制变量，α0代表截距项，α1代表双向FDI协调发展的回归系数，γp代表控制变量的回归系数，εit代表误差项，i代表截面样本，t代表年份。

2.中介模型

鉴于双向FDI协调发展、产业结构升级都是绿色经济增长或波动的重要因素，本文进一步构建中介模型，以产业结构升级作为中介变量，来验证双向FDI协调发展、产业结构升级和绿色全要素生产率之间的作用传导机制。

lnIAit=α0+α1IDFDIit++γpXit+εit（2）

GTFPit=α0+α1IDFDIit+α2lnIAit+γpXit+εit（3）

α2为产业结构升级的回归系数，lnIAit为产业结构升级指标。

模型（2）为双向FDI协调发展对于中介变量产业结构升级的回归方程，模型（3）为双向FDI协调发展与中介变量产业结构升级对绿色全要素生产率的回归方程，模型（1）、（2）、（3）共同构成中介模型。

3.门槛模型

本文借鉴Hansen［22］提出的面板门槛模型，以双向FDI协调发展、产业结构升级作为门槛变量，构建门槛回归模型，进一步分析双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的非线性影响。

GTFPit=φ0+φ1IDFDIit·I（Adjμ）+φ2IDFDIit·I（Adj>μ）+φ3lnIAit+γpXit+εit（4）

Adj为门槛变量双向FDI协调发展、产业结构升级，I（·）为指示函数，满足括号中的条件时取值为1，不满足时取值为0。

4.空间模型

本文利用经济距离矩阵、地理邻接矩阵、地理距离矩阵，通过建立空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SAR）来分析双向FDI协调发展、产业结构升级与绿色全要素生产率之间的空间关联性。

GTFPit=β1IDFDIit+β2lnIAit+γpXit+εit；εit=λ∑ni=1Witεit+vit（5）

GTFPit=ρ∑n1WitGTFPit+β1IDFDIit+β2lnIAit+γpXit+εit（6）

Wit代表空间权重矩阵，λ代表误差项的估计系数，ρ代表绿色全要素生产率空间滞后项的估计系数。

5.空间分位数模型

鉴于模型的回归结果可能会受到变量极端值的制约，而分位数回归不受非正态分布的影响，具有稳健性，还可以提供变量在不同分位点上的回归结果，因此本文在SAR模型的基础上，进一步在地理邻接矩阵下使用空间分位数模型来观察绿色全要素生产率的空间效应。

Qτ（GTFPit|WitGTFPit，IDFDIit，lnIAit，Xit）=ρ（τ）∑n1WitGTFPit+β1q（τ）IDFDIit+β2q（τ）lnIAit+γpq（τ）Xit+εit（7）

其中，τ代表不同的空间分位数水平，Q（GTFPit|WitGTFPit，IDFDIit，lnIAit，Xit）表示在WitGTFPit，IDFDIit，lnIAit，Xit条件下GTFPit的条件分位数。

（二）变量选择

1.被解释变量——绿色全要素生产率（GTFP）

本文参考Chung等［23］和Oh［24的研究，将方向性距离函数（DDF）和Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数相结合来测算2003-2017年中国大陆30个省份（包括省、自治区、直辖市，西藏除外）的绿色全要素生产率（GTFP），并采用累积的GTFP作为被解释变量。测算GTFP所用到的投入产出变量的具体界定如下：

（1）投入：劳动力投入使用各省份全社会从业人员（万人）作为指标，能源投入使用各省份能源消费总量（万吨标准煤）来表示，资本投入选取各省份资本存量来衡量，资本存量采用永续盘存法进行估计：

Kit=Iit+（1－δit）Kit-1 （8）

Kit代表i省第t年的资本存量，Iit代表i省第t年的固定资产投资额，Kit-1代表i省第t-1年的資本存量。本文用固定资产原值的差额来计算投资额序列，进一步用2000年的固定资产投资价格指数进行平减，计算出固定资本形成总额不变价。δit代表折旧率，本文将其按9.6%来计算。

（2）产出：合意产出使用地方生产总值来衡量，并以2000年为基期对原始数据进行平减处理；非合意产出使用各省份二氧化硫排放量和化学需氧量排放量来衡量。

2.解释变量

（1）双向FDI协调发展（IDFDI）。本文借鉴黄凌云等［25］的测算方法，以物理学领域的容量耦合系统模型为原理，计算双向FDI的耦合度：

COit（IO）=IFDIit×OFDIit（0.5×IFDIit+0.5×OFDIit）2（9）

IFDIit代表i省第t年的外商投资流量，OFDIit代表i省第t年的对外投资流量。

鉴于耦合度只能反映变量的相互作用程度，而协调度在此基础上还可以反映各变量的发展水平，因此本文借鉴龚梦琪和刘海云［23］的做法，利用耦合度公式进一步测算耦合协调发展指标，最终得到双向FDI的协调发展水平：

IDFDIit=COit（IO）×IFDIit+OFDIit212（10）

（2）产业结构升级（IA）。与产业结构高级化相比，产业合理化对中国经济的影响更显著［26］，因此本文使用产业结构合理化作为产业结构升级的指标。学术界通常用泰尔指数来表示合理化水平：

TLit=∑n1YitYtlnYitLit/YtLt（11）

TLit代表Vi产业第t年的泰尔指数，Yit代表i产业第t年的产值，Yt代表第t年一二三产业的产值之和，Lit代表i产业第t年的就业人数，Lt代表第t年一二三产业的就业人数之和。

本文在上式的基础上，计算泰尔指数的倒数（IAit）来衡量产业结构升级，IAit越大则意味着产业结构越合理。

IAit=1TLit=1∑n1YitYtlnYitLit/YtLt（12）

3.控制变量

（1）地方财政科技支出（KJZC）：使用各省份地方财政科学技术支出（亿元）作为衡量指标。政府的研发补贴可以弥补企业研发投入的不足，帮扶企业创新节能减排技术，从而减少碳排放。因此，本文预期地方财政科技支出的回归系数为正。

（2）就业水平（JYRS）：使用各省份年末就业总人数（万人）作为衡量指标。通常而言，经济发展和就业增长之间存在正相关关系［2］，而就业增长和产业结构密切相关随着技术水平的提高，第二产业挤出了大量传统产业的劳动力，而第三产业的劳动力需求主要面向高素质人才，限制了整体就业的增长，从而对中国就业产生负面影响，制约了生产效率的提高。因此，本文预期就业水平的回归系数为负。

（3）经济发展水平（PGDP）：使用各省份人均生产总值（元/人）作为衡量指标。根据环境库兹涅茨曲线，经济发展到一定程度，会减缓环境污染。早在2010年，凭借经济的快速发展，中国就已成为世界第二大经济体，表明经济发展已达到较高水平。因此，本文预期经济发展水平的回归系数为正。

（4）城镇化水平（URBAN）：使用各省份城市人口占总人口的比例作为衡量指标。随着城镇化水平的不断上升，新型环保技术在生产生活中的应用得到基本覆盖，能源的使用效率逐步提高，促进了碳排放强度的降低。因此，本文预期城镇化水平的回归系数为正。

（5）贸易开放程度（OPEN）：使用各省份进出口总额占GDP的比例作为衡量指标。鉴于高水平贸易开放对拥有先进绿色生产技术的外资企业的吸引力更强，从而通过环境友好型技术的溢出效应加大母国企业节能减排的力度。因此，本文预期贸易开放程度的回归系数为正。

（6）人口密度（RKMD）：使用各省份总人口数与各省面积之比作为衡量指标。人口的集聚改变居民的生活方式，紧凑化发展助推低碳目标的实现，绿色发展效率和人口规模之间存在正相关性。因此，本文预期人口密度的回归系数为正。

囿于数据的可得性，本文选取除西藏外的中国大陆30个省份为研究对象。上述各指标的原始数据均来自2004-2018年的《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。此外，为避免异方差问题，本文对部分变量进行对数化处理。表1报告了各变量的描述性统计结果。

四、 实证结果及分析

（一）基准回归结果

本文对基准模型进行了Hausman检验，根据检验结果，使用固定效应进行分析。表2为固定效应的回归结果。第（1）列的结果显示，双向FDI协调发展的回归系数为0.165，通过了1%显著性水平的检验。在加入控制变量后，第（2）列的结果依然显著为正，这说明双向FDI协调发展（IDFDI）是绿色全要素生产率（GTFP）增长的重要动力。加入WTO后，中国在国际贸易领域的参与度越来越高、话语权越来越强，IFDI和OFDI也发展到新的高度。IFDI更多由低附加值生产领域转向研发领域，弥补新兴产业的投资缺口，不仅推动了环境友好型产业的发展，也为企业“走出去”强化了资本积累。与此同时，中国支持企业开展对外投资，鼓励企业在境外设立子公司，在与东道国企业开展商务合作的过程中，母国企业不仅能通过产业关联共享其清洁技术和研发资源，还能通过逆向技术溢出效应实现技术进步，而母国的同行企业会相继模仿创新产品开发，在提升整个产业体系生产效率的同时，也减少了资源消耗和污染排放。双向FDI的良性互动态势逐步增强，推动了经济的高质量发展。因此，假说1得证。

关于各控制变量的回归结果，可以发现：地方财政科技支出（KJZC）的回归系数为正，且通过了5%显著性水平的检验。中国一直都秉持绿色生产的环保理念，保护环境、节约资源作为一项基本国策被长期贯彻实施。近年来，生态保护逐步引入政府官员的政绩考核制度，政府在污染治理领域的财政支出比例逐年上升，减排技术取得了实质性突破，环境的改善带来了一系列的绿色经济效益；就业水平（JYRS）的回归系数为负，且通过了1%显著性水平的检验。具体来说，结构转型必然伴随着低效率部门的劳动力挤出，而高效率部门主要吸纳高素质人才，大量的劳动力资源被迫搁置，同时也无法带动其他生产资源随之在各产业和各部门之间流动，资源配置效率低下导致非合意产出，进而造成资源浪费和环境污染，不利于经济的可持续发展；经济发展水平（PGDP）的回归系数为正，且在5%的显著性水平下通過了检验。具体来说，随着经济发展水平的提高，人们的生产意识也不断优化，以往以破坏环境为代价来换取经济快速提升的粗放式发展模式被摒弃，经济和环境良性互动、共同发展的生产方式逐渐居于主导地位。在取之环境的同时，人们也开始回馈自然。例如，许多企业通过捐款或设立环保基金等方式，保护自然湿地和生态园林，为生态改善做出了积极贡献；城镇化水平（URBAN）的回归系数为正。一般而言，高城镇化国家的发展程度也较高。发展程度的衡量标准不仅仅指经济发展的水平，也包括环境保护、生态治理、文化发展的水平等等。随着城镇化水平的不断提升，污染处理体系必然越来越完善，污染物的集中处理和循环利用减轻了生产生活对环境施加的压力；贸易开放程度（OPEN）的回归系数为正，且通过了1%显著性水平的检验。具体来说，贸易开放程度越高，意味着对高质量外资的吸引力越强，其带来的环境友好型生产技术改进了母国企业落后的节能减排技术，节约了生产要素的使用，降低了污染物排放，因而对绿色全要素生产率的积极影响较为显著；人口密度（RKMD）的回归系数为正，且通过了1%显著性水平的检验。通常而言，人口的集聚会产生大量的排放物，但是目前中国人口基本都在城市集聚，城市生活为资源共享和污染物集中处理创造了条件，生活方式的改变使得人们的环保意识愈发强烈，在生产生活中会自觉节能减排，这就大大抵消了原本人口集聚可能对环境造成的负面影响，转而对绿色全要素生产率的提升产生正向影响。

（二） 中介效应

以环境为代价发展经济的后果告诉我们，只有统筹兼顾经济增长和环境保护，推动各产业协调发展才能促使经济增长稳步前行。“协调”有助于扭转产业结构发展的不平衡趋势。前文已证实双向FDI协调发展能够提升绿色全要素生产率，那么，双向FDI协调发展对产业结构升级有何作用？产业结构升级在双向FDI协调发展提升绿色全要素生产率的过程中又扮演着什么角色？

针对上述问题，本文采用中介模型来检验双向FDI协调发展、产业结构升级、绿色全要素生产率三者之间的作用传导机制，其中，产业结构升级为中介变量。表3展示了固定效应下的中介机制检验结果。其中，表3第（3）列是对模型（1）的回归结果，由于是对基准模型进行估计，因此与表2第（2）列的回归结果相同，具体分析和前文一致，在此不再赘述。第（4）列、第（5）列分别对应模型（2）、（3）。第（4）列的回归结果表明双向FDI协调发展推动了产业结构转型升级，其原因可能在于：高端技术是产业结构转型升级的主要动力，而攻破技术难题需要大量的资金投入，双向FDI协调发展不仅为绿色产业和中高端产业技术的研发提供了资金支持，还通过资本流动的技术溢出效应和资金聚集的知识溢出效应直接作用于结构转型，从而为产业结构升级提供资金和技术的双重保障。

第（5）列的回归结果验证了三者之间的影响关系，可以发现产业结构升级的作用效果并不理想，对绿色全要素生产率表现出抑制效应，其原因可能是：第一，产业结构在转型过程中遇到阻碍（根据描述性统计结果，产业结构升级的最小值为0.279，未出现0值，产业结构未达到均衡状态），“要素粘性”问题凸显。结构均衡要求生产要素在各产业、各部门之间充分流动和合理配置，它强调的是一种动态均衡效果，相当长一段时间，中国经济发展的倾向是重工业、制造业，轻第三产业，劳动力、能源、资本等要素大量流入第二产业，二三产业要素比重失衡，过剩产能就是失衡的严重后果。经济增长的动力内生于要素结构，而要素的粘性特质限制了生产要素向第三产业转移，经济减速的原因归根结底就是要素结构升级缓慢。第二，双向FDI对结构转型的协同作用可能具有时间滞后性。中国现已开始由需求侧改革转向供给侧改革，处在量变向质变转变的关键时期，虽然双向FDI通过技术溢出效应为培育技术密集型企业创造了条件，但从学习技术，到模仿创新，再到自主研发是长期的阶段性过程，企业的成长需要一定的时间。此外，中国作为经济快速增长的发展中国家，相当长一段时间内，高污染制造业仍将在国民经济体系中占据较大比重 ，压缩了技术密集型企业的生存空间，产业结构难以在短期内快速调整，要素扭曲问题一时之间无法得到有效解决，传统的粗放式发展对环境污染的滞后效应也十分严重，因而产业结构的不合理势必会对经济的可持续发展带来不利影响。因此，假说2a得证。此外，在1%的显著性水平下，双向FDI协调发展水平每增加1个百分点，绿色全要素生产率将提升0.057个百分点，回归系数较第（3）列有所上升，说明产业结构升级是双向FDI协调发展促进绿色全要素生产率增长的作用机制。具体原因可能在于：在经济全球化和“一带一路”倡议的引领下，IFDI稳速增长，OFDI快速增加并出现赶超态势，双向FDI趋于协调发展，在发挥规模效应加速生产要素向新兴产业流动的同时，还通过技术效应提高企业的生产效率，在产业体系合理化和生产高效率化的双重作用下，环境污染状况进一步得到改善，因而双向FDI的协同效应增强。因此，假说2b得证。

（三） 非线性溢出效应

经济全球化的潮流势不可挡。一方面，各国之间经贸往来的边界性逐渐弱化，国际投资日益活跃，世界经济正呈现百年未有之繁荣局面。另一方面，经济的快速发展势必需要大量的能源、资源予以支撑，必将造成全球不可再生资源的储量急剧下降，一系列的环境问题随之而来。鉴于此，提高绿色全要素生产率、实现绿色发展已成为各国诉求。

前文以产业结构升级作为中介变量，研究了双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的影响。由于双向FDI协调发展的影响机制非常复杂，会受到各种禀赋条件的制约，因此本文进一步使用门槛模型，以双向FDI协调发展和产业结构升级作为门槛变量，研究双向FDI协调发展和绿色全要素生产率之间的非线性影响关系。

根据表4的检验结果，双向FDI协调发展和产业结构升级门槛变量均显著通过了单一门槛检验，未通过双重门槛和三重门槛检验，门槛值分别为0.6949、2.2754。

表5是门槛模型（4）的回归结果，具体分析如下。

当双向FDI协调发展水平低于门槛值0.6949时，其回归系数为0.325，表明在第一门槛区间内，双向FDI协调发展与绿色全要素生产率之间存在显著的正相关性；当双向FDI协调发展水平高于门槛值0.6949时，其回归系数为0.076，系数较之前明显变小，表明在第二门槛区间内，双向FDI仍发挥着对绿色全要素生产率的协同作用，但作用效果有所减弱。其原因可能在于：当双向FDI处于初始协调发展阶段时，中国通过给予补贴、降低关税、削减贸易壁垒等方式为其发展构建了良好的贸易环境，双向FDI的技术溢出效应是中国企业学习节能减排技术的重要途径，因此其协调发展在绿色全要素生产率提升过程中扮演着重要角色；而当双向FDI协调发展水平跨越一定的门槛值时，继续提升绿色全要素生产率需要更先进的清洁技术，进而需要更多的研发资金来配备绿色生产、技术设备，节能减排成本上升，若没有足够优惠的政策和可观的利润刺激，就会使得企业开展绿色生产的意愿下降，因此对绿色全要素生产率的协同效应减弱。可见，双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的影响受其自身的制约，存在显著的正向且边际效率递减的非线性规律。因此，假说2c得证。

当产业结构升级水平低于门槛值2.1917时，双向FDI协调发展的回归系数为-0.019，表明当产业结构不合理时，双向FDI无法发挥对绿色全要素生产率的协同作用；而当产业结构升级水平高于门槛值2.1917时，双向FDI协调发展的回归系数变负为正，上升到0.106，并通过了1%显著性水平的检验，表明在结构转型的作用下，双向FDI对绿色全要素生产率存在显著的协同效应。其原因可能在于：在结构转型的初始阶段，高污染、高排放的产业在整个产业体系中占据绝对比重，产业结构严重不合理，其对绿色全要素生产率的负向效应远远大于双向FDI协调发展的正向效应；而当产业结构升级跨越一定门槛，达到较高水平时，产业体系中的不合理现象得到改善，高污染、高排放的企业逐渐被低耗能的中高端企业所取代，节能降耗的生产技术得到推广，双向FDI的协同效应抵消了产业结构的负面影响，从而助推绿色经济的发展。可见，双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的影响受产业结构升级的制约，存在“U”型的非线性关系。因此，假说2d得证。

综上所述，双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的影响不仅受其自身水平的制约，还受到产业结构升级的积极影响，体现了双向FDI协调发展与产业结构升级之间的良性互动。

（四）空间溢出效应

大量文献表明，由于地理位置的特殊性，相邻省份在经济发展、政策导向、资源环境等方面存在相似性和共通性，本省发展必然会对邻近省份产生影响。考虑到双向FDI的技术溢出特性，IFDI、OFDI的流动和空间分布会推动知识和技术的跨地区外溢，若本省双向FDI的规模较大、发展速度较快，则说明其协调发展水平较高，会吸引邻近省份的生产要素向该省集聚，为该省生产效率的快速提升创造条件。与此同时，邻近省份可以通过搭建学习平台、派遣技术人员交流学习等途径，嵌入该省的研发网络，共享其清洁技术与研发资源，从而促进本地区绿色全要素生产率的增長。

为检验上述说法的真实性，本文通过构建空间计量模型来进行实证分析。做空间计量分析之前，要检验变量是否在空间上存在相关性。本文计算了地理邻接矩阵下绿色全要素生产率、双向FDI协调发展、产业结构升级的MoranI指数，结果显示，2004-2017年MoranI指数均为正数，且在整体上比较显著，可以认为绿色全要素生产率、双向FDI协调发展以及产业结构升级三个变量具有明显的空间正相关特征。

空间计量模型主要分为空间杜宾模型（SDM）、空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SAR）三种，表6报告了经济距离矩阵、地理邻接矩阵、地理距离矩阵下的空间计量模型回归结果。根据Wald检验和LR检验的结果，应接受SDM模型可退化为SEM模型或SAR模型的原假设，即本文应选择SEM模型和SAR模型代替SDM模型来进行实证研究。在1%的显著性水平下，SEM模型的λ值和SAR模型的ρ值都显著为正，表明被解释变量绿色全要素生产率的空间溢出效应非常显著，本省绿色全要素生产率的增长会对邻近省份绿色全要素生产率产生正向影响。双向FDI协调发展的回归系数显著为正，且在三种矩阵下均通过了1%显著性水平的检验，说明本省双向FDI协调发展可以带动邻近省份绿色全要素生产率的提升，其原因可能在于：相邻省份的企业极易进行技术交流与合作，自发带动科研人员和研发资金跨企业流动，推动知识溢出和扩散，从而对地区经济的可持续发展产生积极影响。产业结构升级的回归系数表现为负，且在整体上都较为显著，说明产业结构升级对绿色全要素生产率存在负向空间溢出效应，究其原因可能是：一个地区若要调整产业结构，短时间内不太可能依靠企业自主创新来实现转型升级，最快速的途径就是向外转移低端产业，由于地理位置的便利性，邻近地区不仅成为低端产业的目标接收地，同时也承接了大量的污染排放。

（五） 空间分位数回归分析

为保证回归结果的稳健性，并观察变量在不同分位点上的变化趋势，本文进一步采用空间分位数模型进行实证检验。表7展示了0.25、0.35、0.5、0.65、0.75分位数上绿色全要素生产率的空间变化，根据回归结果本文得出以下结论：第一，双向FDI协调发展在绿色全要素生产率的0.25、0.35、0.5、0.65、0.75分位数上的回归系数呈现倒“U”型变化，意味着在绿色全要素生产率处于较低和较高水平的省份，双向FDI的协同效应较弱，而处于中间水平的省份，更易受到双向FDI协调发展的正向影响。这主要是由于在绿色全要素生产率较低的省份，绿色生产基础薄弱，不仅对高质量外资的吸引力较差，同时也不具有足够的资本积累对高新技术产业进行海外投资，而绿色全要素生产率较高的省份，其自身绿色生产技术和资本基础坚实，绿色经济发展不易受到双向FDI协同效应的影响；相比之下，绿色全要素生产率处于中间水平的省份，已具备一定的绿色技术和资本基础，并且生产率还有较大的提升空间，恰好在双向FDI协调发展的刺激下使企业要素投入达到较优水平，促进绿色全要素生产率的迅速提升。第二，产业结构升级对绿色全要素生产率的影响在低分位数上基本为正，而在高分位数上转负，回归系数呈现倒“U”型趋势，表明绿色全要素生产率处于中低水平的省份会受到产业结构升级的正向影响，而处于较高水平的省份，反而会受到产业结构升级的负向影响。这主要是由于，结构转型可能是中低水平绿色全要素生产率省份正在面临的重要考验，摒弃原有的粗放式发展模式，重新进行资源配置，细化各部门分工，对落后的生产设备进行更新换代，才能真正实现绿色增长；而得益于高产品附加值和低能源消耗，环境友好型产业逐渐成为高绿色全要素生产率省份的主导产业，生产要素向该产业倾斜，若一味追求生产要素的均衡配置和各产业的均衡发展，势必挤占环境友好型产业的发展空间，损害了原本具有的优势竞争力。

（六）进一步分析：异质性分析

中国地域广阔，不同地区间双向FDI的发展差距较大，协调发展水平也不同，因此对绿色全要素生产率的影响也存在较大的差异。由于在港口、航线等方面具有优越的地理区位条件，沿海地区自改革开放以来一跃成为中国开展国际贸易的前沿地区，其外向型经济相比内陆地区更为发达，所以本文进一步将中国划分为沿海地区与内陆地区，在地理邻接矩阵下运用空间计量模型，来验证双向FDI协调发展对绿色全要素生产率影响的区域异质性。表8为异质性检验的回归结果，具体分析如下：

第一，双向FDI协调发展会促进沿海地区和内陆地区绿色全要素生产率的提升，且这一促进效应在沿海地区更加显著。具体而言，沿海地区独特的区位优势，使得其相对内陆地区来说国际经贸往来更加便利，对双向FDI的吸引力更强，其协调发展水平更高，因此对绿色全要素生产率的正向作用也更强。而内陆地区双向FDI的规模小，其协调性还存在很大的提升空间，所以对绿色全要素生产率的正向作用较弱。

第二，产业结构升级会抑制沿海地区和内陆地区绿色全要素生产率的提升，且这一抑制效应在内陆地区更明显。具体而言，沿海地区的经济发展模式更加开放，产业迭代的速度更快，而内陆地区的发展较慢、第三产业基础较为薄弱，往往会承接来自沿海地区的淘汰产业，并且内陆地区工业企业比重较大，绿色技术无法得到交流学习、全面推广和有效共享，盲目推动产业结构升级会造成资源错配，使内陆地区陷入“结构性减速”困境，对经济可持续发展产生更大的约束性。

五、稳健性检验

（一）内生性检验

从前文的实证结果可知，双向FDI协调发展能够促进绿色全要素生产率的增长。同时，由于绿色全要素生产率的上升反过来可能会加大对外投资和外资引入的规模，即绿色全要素生产率和双向FDI协调发展之间可能存在双向因果关系，因而模型具有潜在的内生性问题，会导致回归结果的有偏和不一致，因此本文借鉴李东坤和邓敏（2016）［27］的方法，使用双向FDI协调发展的滞后一期项作为工具变量进行内生性检验，具体结果如表9所示。

在1%的显著性水平下，滞后一期的双向FDI协调发展显著促进了当期绿色全要素生产率的提升，产业结构升级显著阻碍了绿色全要素生产率的提升，与前文的实证结果保持一致，表明结果是稳健的，不存在内生性问题。

（二）更换指标

现有文献大多将产业结构升级指标分为产业结构合理化和产业结构高级化，因此本文使用产业结构高级化指数代替前文使用的合理化指数，来构建产业结构升级指标。产业结构高级化水平用第三产业和第二产业的产值比重来代表IB。IB越大则意味着高级化水平越高。具体结果如表9所示。可以发现，产业结构高级化lnIB作为产业结构升级的指标，显著抑制了绿色全要素生产率的提升，其原因可能在于：产业结构高级化，不仅指企业本身高技术水平化、高附加值化的过程，还体现在产业体系内部由一、二产业向第三产业转变的过程。第一产业以农业企业为主，第二产业以制造业企业为主，第三产业以金融服务型、技术密集型企业为主，相比一二产业，第三产业造成的能源消耗和污染排放较少，对环境较为友好。长期以来，中国作为“世界工厂”活跃于全球经贸活动，承接初级产品的加工和装配等一些低端生产活动。虽然在各项政策的扶持下，第三产业正在實现快速发展，但中国还仍处于转型升级的攻坚克难阶段。尤其是在内陆地区，第三产业的发展历史相比第一、二产业来说较短，第二产业在生产要素的使用和产值上都占有相当大的比例，放缓了产业结构的高级化进程，而沿海地区在高级化发展上领先一步，地区间高级化的发展不平衡加剧了对中国整体绿色经济发展的负面影响。所以，产业结构升级制约了绿色全要素生产率的提升，符合前文的实证结论，表明结果具有可信性。

（三）剔除特殊样本值

由于北京、天津、上海、重庆四个直辖市在政治和经济体制方面具有特殊性，可能会对实证结果造成影响，因此本文对剔除四个直辖市观测值后的样本数据重新进行实证检验，具体结果如表9所示。双向FDI协调发展和绿色全要素生产率之间存在正相关性，且通过了10%显著性水平的检验，产业结构升级和绿色全要素生产率之间存在负相关性，且通过了5%显著性水平的检验，和前文的实证结果保持一致，表明结果具有可信性。

六、结论与建议

中国已成为兼具“东道国”和“母国”投资身份的经济大国，在新时代经济高质量发展阶段，如何提升绿色全要素生产率是稳步推进经济建设的重大课题。本文使用DDF-GML指数测算了中国大陆30个省级行政区2003—2017年的绿色全要素生产率，基于产业结构升级的视角，实证分析了双向FDI协调发展对绿色全要素生产率的影响机制。研究发现，第一，双向FDI协调发展是绿色全要素生产率提升的重要驱动力，不论从全样本还是分样本的角度来看，IFDI、OFDI的良性互动都对绿色全要素生产率存在显著的正向空间溢出效应。第二，产业结构升级对绿色全要素生产率的提升存在异质性的负向效应，对沿海地区绿色全要素生产率的负面影响较小且不显著，但显著阻碍了内陆地区绿色全要素生产率的增长。第三，双向FDI通过产业结构升级对绿色全要素生产率产生正向协同效应，表明双向FDI的协调发展能够与合理的产业结构形成助推合力。第四，双向FDI的协同效应存在约束门槛，在双向FDI发展的协调性较低或产业结构较合理时，双向FDI协调发展对绿色全要素生产率增长具有更为显著的影响。第五，在绿色全要素生产率的不同分位点上，双向FDI协调发展和产业结构升级的空间溢出程度各不相同。第六，在控制变量方面，受产业结构不合理的制约，当前中国的就业水平无法促进绿色经济的发展，但增加地方财政科技支出、提高经济发展水平和城镇化水平、加强对外贸易开放、推动人口集聚在一定程度上有助于绿色全要素生产率的提升。

根据上述研究结论，本文提出如下政策建议：第一，要积极引导双向FDI向高端制造业和服务业倾斜，落实“高质量引进来”和“大踏步走出去”的协同布局，抓住“一带一路”与“双循环”政策推行的契机，加大外资引进的质量监管力度，引导企业合理进行境外投资，发挥IFDI、OFDI的双轮驱动作用［28］；第二，要统筹兼顾沿海地区和内陆地区的投资和产业发展的梯度差异，破除要素流动和知识溢出的区域性壁垒，全面推进要素的市场化改革，注重产业内部的技术革新，加快产业的新旧动能转换，缩小地区间产业结构合理化、高级化的差距，引导产业结构向节能降耗的方向发展；第三，要坚定不移地推动经济可持续发展，进一步完善城乡社区的基础设施建设，落实支持科技研发的方针，加强对政府官员的监管力度，实施合理的就业引导政策，加快技术、人才向内陆地区转移，推进新时代经济强国建设。

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Can the Coordinated Development of Two-way FDI Improve Green Total Factor

Productivity——Based on the Perspective of Industrial Structure Upgrading

WANG Ke-liang， XUE Meng-lu， ZHAO Bin

（School of Economics， Ocean University of China， Qingdao 266100，China）

Abstract：Based on the theoretical analysis， the panel data of 30 Chinese mainland provinces in 2003-2017 years were taken as samples. The fixed effects model， the mediator effect model， the panel threshold model， the spatial econometric model and the spatial quantile model were used to test the mechanism of the two-way FDI coordinated development on TFP. The results show that： the coordinated development of two-way FDI can significantly promote green total factor productivity， and the upgrading of industrial structure as an intermediary variable can strengthen this effect; the impact of coordinated development of two-way FDI and upgrading of industrial structure on green total factor productivity presents nonlinear characteristics; the coordinated development of two-way FDI and the upgrading of industrial structure have significant spatial spillover effects on green total factor productivity， and the spillover degree is different at different quantiles; compared with inland areas， the coordinated development of two-way FDI has a more significant promoting effect on green total factor productivity in coastal areas， while the inhibitory effect of industrial structure upgrading on green total factor productivity in coastal areas is weak. Therefore， it is necessary to give full play to the synergy of two-way FDI and realize the rapid improvement of green total factor productivity while promoting the transformation and upgrading of industrial structure.

Key words：two-way FDI; coordinated development; upgrading of industrial structure;green total factor productivity

（責任编辑：周正）