1 绪论
1.1 选题背景和选题意义
1.1.1 选题背景
在“走出去”和“引进来”以及“一带一路”战略的引导下，中国经济快速增长，OFDI 呈现出不断增长的态势。2016 年以来，中国政府进一步鼓励扩大对外开放，创新发展境外经贸合作区，企业国际化进程加快。据《2017 世界投资报告》数据显示，2003-2016 年，中国 OFDI 流量从 28.5 亿美元增至 1961.5 亿美元，实现了飞跃式的进步。当前，中国 OFDI 流量已经达到全球 OFDI 总量的 13.5%，仅次美国排名世界第二。如图 1.1 所示，中国外商直接投资（foreign direct investment，简称 FDI）2015 年之前一直遥遥领先中国的 OFDI。但是在 2015 年，中国 OFDI 金额首次超过 FDI，并随时间推移差距不断拉大。
技术溢出是指跨国企业直接投资于被投资国，对当地企业技术的促进; 逆向技术溢出效应是指投资母国通过 OFDI 渠道，投资于被投资国，获取东道国的 R&D，吸收被投资国的知识、技术①。本文认为母国企业通过对外直接投资，而获取的国际先进技术为逆向技术溢出效应。根据 新经济增长 理论，一国的 全要素生产 率（ total factorproductivity ，简称 TFP）增长来自国内 R&D 投入和国外 R&D 溢出。因此，研究 OFDI对国内技术的进步效益一直都备受关注，虽然我国经济发展迅速，OFDI 发展规模庞大，但仍然存在技术竞争力不强，反哺母国技术创新能力不足等问题。在此背景下，本文试图解答日渐增加的 OFDI 是否为中国带来了逆向技术溢出效应？又是否驱动了中国 TFP的增长？
中国国土面积约 964 万平方公里，区域发展存在巨大差异，存在多种不确定因素会影响 OFDI 渠道获取的技术溢出。即使在中国的不同省市区下，OFDI 逆向技术溢出效应对 TFP 都会存在完全不同的影响。一方面东中西部 OFDI 就有明显差距，2016 年中国各地区 OFDI 情况如表 1.1，其中东部的 OFDI 占了全国 83.4%的比重，基本囊括了中国 OFDI 的全部，大大领先中西部的 OFDI。东部城市上海、广东 2016 年的 OFDI 流量甚至突破 200 亿美元，创地方 OFDI 历史新高。中西部的 OFDI 所占比重虽然小，但也是保持逐年上升的趋势。另一方面是东中西部不同的吸收能力都会影响到 OFDI 对 TFP的提升作用。在获得 OFDI 逆向技术溢出效应的机制中，必须要经过多个阶段的传递和吸收才能真正促进一国的 TFP。
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1.2 研究思路和研究方法
1.2.1 研究思路
本文研究所要解决的核心问题主要有以下几点：中国省级 OFDI 逆向技术溢出效应的计算。人力资本水平作为门槛变量如何调节 OFDI 渠道的 R&D 溢出对绿色 TFP 的影响。以人力资本为门槛划分的研究区域，每个区域的影响结论是什么？因此本文重点需要解答以下几个问题：一是 OFDI 逆向技术溢出效应对中国绿色 TFP 的影响，这种影响是怎样的？二是人力资本作为门槛变量如何划分不同的影响区间，以及每个区间的影响结论。
首先，本文的研究重点在于因变量中国绿色 TFP 和关键自变量 OFDI 渠道获取的国外 R&D 溢出。测算绿色 TFP 时，相对于传统的 TFP，投入要素加入了能源消费总量（标准煤法）代替资源消耗，产出加入了中国各省市二氧化硫排放量作为非期望产出，以考察在能源和环境约束下的实际经济增长情况。测算 OFDI 的逆向技术溢出效应，本文参考国际通用的 L-P（Lichtenberg 与 Potterie，1988）①模型测量，该测量模型的核心思想是一国对他国进行投资，投资的效应会反映到他国社会发展的方方面面。因此一国通过OFDI 渠道获得的技术溢出效应等于一国对他国的 OFDI 金额比上他国的 GDP 再乘以该国 R&D 存量。
其次，在计算了一国 OFDI 逆向技术溢出效应和绿色 TFP 之后，本文开始研究前者对后者的影响。本文选择国际惯用 C-H 模型（Coe 和 Helpman，1995）②作为基本模型，C-H 模型的理论依据是一个国家的技术增长有赖于国内和国外的 R&D 投入。C-H 模型可以研究 OFDI 逆向技术溢出效应对绿色 TFP 的影响，但是不能真实全面的反映两者之间的关系。因此本文继续在 C-H 模型的基础上，参考 Hansen 的门槛模型继续研究人力资本作为门槛变量对这种影响的调节作用，如果存在门槛值，近一步研究门槛值划分的不同区域内影响的差异。
总结而言，参照图 1.2 的研究思路，在测算了指标和选择了合理的计量模型之后，本文将进行实证部分的研究，以期得出以人力资本为门槛的前提下，中国省市区 OFDI逆向技术溢出效应对绿色 TFP 的影响。
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2 文献综述
2.1 相关概念界定
（1）逆向技术溢出效应
研究发现，一国 FDI 能够为东道国带来技术溢出效应，Blomstrm 和 Kokko（1994）提出 FDI 能引起东道国技术或者生产力的进步[2] ，从本国角度看，外商对我国直接投资带来国外先进技术，通过外部经济效应最终促进本国技术进步，因资本流动和技术溢出方向一致，学者定义 FDI 渠道获取的技术为技术溢出效应。因资本流动和技术溢出方向相反，OFDI 途径获取的先进技术为逆向技术溢出效应。
（2）绿色全要素生产率
罗伯特·索洛（Robert M.Solow），提出了“索洛余值”，即全要素生产率的概念（total factor productivity，简称“TFP”）[3] 。TFP 的增长率等于产出增长率分别扣除劳动、资本及其它投入要素的增长贡献后的剩余部分，TFP 体现的是产出大于投入的差值，要素投入增长带来了更多的产出增长，多出来的那部分不能被解释的增长。因此 TFP也可以被看作是技术进步带来的增长。
传统 TFP 在一定程度上反映了经济增长绩效，但是已越来越不能解释低碳约束下的经济绩效。考虑到对能源的无休止消耗和对环境的污染，加入能源投入和非合意产出计算得出的 TFP，称为绿色 TFP。
（3）吸收能力
吸收能力的概念由 Cohen&Levinthal(1990)首次定义，在分析企业研发投入时，吸收能力指的是企业搜索、获取、消化、吸收外部的先进知识从而促进自身技术进步的能力[4]。Cohen&Levinthal 将吸收能力分为三个层次：结合自发展水平，选择适合的模仿能力及技术；学习技术的能力；运用技术的能力。随着后来学者的不断研究，将吸收能力引入到 OFDI 逆向技术溢出效应中，扩展了企业的吸收能力。整个社会的经济发展情况、经济开放度、金融发展程度、基础设施建设、人力资本等吸收能力都对 OFDI 逆向技术溢出效应存在调节作用。
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2.2 OFDI 逆向技术溢出效应研究
Kougt 和 Chang（1991）是最早研究技术溢出效应的，他们发现日企对美投资主要集中在研发密集的美国企业，因此提出技术溢出的猜想[5]。自 Kougt 和 Chang 验证了逆向技术溢出效应的研究后，越来越多的学者开始研究 OFDI 作为逆向技术溢出的重要渠道。Coe 和 Helpman（1995）最先采用国际 R&D 溢出模型（C-H 模型）研究进口贸易的溢出效应[6]，Van Pottelsberhe de la Potterie 和 Lithtenberg（2001）首次把 OFDI 作为技术溢出渠道引入 C-H 模型，并建立了 L-P 模型，从而奠定了国际上溢出效应的基本模型[7]。
根据新经济理论，OFDI 渠道应该是促进一国技术进步的有效渠道，Van Pottelsberhede la Potterie 和 Lithtenberg 两人一系列的研究开创了技术溢出模型的先河，得出对 R&D密集型的国家 OFDI 会对母国技术进步有正向促进影响。但是越来越多学者研究 OFDI渠道技术溢出对 TFP 的影响得出了不同的结论。
（1） OFDI 逆向技术溢出效应提升生产率
Branstetter（2000）研究用对美国投资的日企数据，得出日企通过对美国 OFDI 确实提高了本国技术水平[8]。Driffield（2009）使用英国行业数据，实证分析“技术寻求型”与“效率寻求型”OFDI 两者均能促进英国的技术进步[9]。Herzer（2011）研究 33 个发展中国家 OFDI 数据，结果表明 OFDI 可以并长期促进一国 TFP 水平[10]。Chang（2012）用跨国面板数据研究发现，OFDI 能够促进母国技术创新[11]。Xia 和 Wang（2016）运用面板门限回归模型得出当达到一定市场程度之后，OFDI 逆向技术溢出效应提升 TFP[12]。
国内学者从国家、省市区、行业等层面展开研究，赵伟，古广东等（2006）总览了OFDI 逆向技术溢出方面的研究文献，验证中国对研发密集程度高的国家的 OFDI 较明显的促进了我国的技术进步[13]。刘宏、秦蕾（2013）基于中国 1990-2010 年数据实证分析，我国 OFDI 逆向技术溢出效应促进了 TFP 的增长[14]。宋勇超（2015）利用中国对11 个国家的 OFDI 省级数据，研究表明从省市区及国家层面上，我国对这 11 个国家的OFDI，都有显著的正向技术溢出效应，提升了 TFP[15]。叶娇，赵云鹏（2016）基于企业层面研究溢出效应，得出中国企业 OFDI 促进了企业 TFP 的增长[16]。梁文化，刘宏（2017）检验了四种 R&D 途径获取的 R&D 溢出效应均能对 TFP 起到积极作用[17]。韩先锋，惠宁（2018）基于环境规制的视角，研究得到 OFDI 显著提升了国内创新效率，但这种影响存在显著的环境规制三重门槛效应[18]。
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3 OFDI 逆向技术溢出效应对绿色生产率影响机理分析............................... 14
3.1 对外直接投资理论.....................................14
3.1.1 发达国家对外直接投资理论.................................14
3.1.2 发展中国家对外直接投资理论...............................15
4 中国 OFDI 现状和绿色生产率测算分析..............................22
4.1 中国 OFDI 现状分析.................................. 22
4.1.1 中国对外直接投资的发展规模...................................22
4.1.2 中国对外直接投资主体结构......................................25
5 OFDI 逆向技术溢出效应对绿色生产率影响的实证分析........................... 34
5.1 计量模型设定与估计方法........................................34
5.1.1 国际 R&D 溢出模型................................34
5.1.2 人力资本门槛模型构建...........................34
5 OFDI 逆向技术溢出效应对绿色生产率影响的实证分析
5.1 计量模型设定与估计方法
5.1.1 国际 R&D 溢出模型
根据第三章理论分析可知，一国的技术进步来源包括国内 R&D 投入以及国际 R&D溢出两部分，因此本文将国内 R&D 投入和国际上 OFDI 和 FDI 途径获取的 R&D 溢出做为提升 TFP 的主要路径。
考察经济领域研究问题时，为了研究两者之间的非线性关系，常用的方法有相互交叉法和分组检验法，相互交叉法即引入新变量和自变量的交叉项研究对因变量的影响；分组检验法，即将自变量分组。这两种方法常被用来研究非线性关系，但他们的缺陷是可以得出自变量对因变量的非线性影响，但是无法得到准确的门槛值。Hansen（1999）的面板门槛模型，弥补了交叉法和分组法两种检验手段的不足[64]。Hansen 将一个未知变量纳入门槛模型中，可以不必设定具体非线性模型形式，构建以门槛变量为对象的分段函数。
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6 结论和政策建议
6.1 结论
（1）2004-2015 年，中国 30 个省市区绿色 TFP 主要呈现四种形式
本文计算了中国 30 个省市区市的绿色 TFP，分别选取各省市按等价值折算成标准煤衡量的能源消耗总量、二氧化硫（单位为万吨）作为能源投入和非期望产出。得出中国 30 个省市目前的绿色 TFP，主要呈现稳中提升、先降后升、保持不变和持续下降四种形式。大多数经济发展比较落后的省市区，如山西、安徽和广西等，绿色 TFP 每年都在下降。纵观中国 30 个省市区 2004-2015 年生产率的演变过程，只有北京、上海的绿色 TFP 实现了逐年递增，其他省市区的绿色 TFP 发展水平都不太理想。
（2）2004-2015 年，中国 30 个省市区的平均绿色 TFP 低于 1，总体发展水平不高
绿色 TFP 相当于在原 TFP 的基础上，考虑了对能源的投入和对环境的污染。通过DEA 法计算中国 30 个省市区的绿色 TFP 时发现，中国 30 个省市区的平均绿色 TFP 只有 0.8733，小于同时期的 TFP 均值 1.0220。中国 30 个省市区的绿色 TFP 低，说明中国目前的实际技术水平发展并不如想象中的迅速。中国必须坚持走绿色可持续发展道路，注重对能源的节约和对环境的保护。以牺牲环境为代价的经济增长只会带来短期的经济效益，并会给长期经济效益带来不利影响。
（3）中国 OFDI 逆向技术溢出效应对中国绿色 TFP 整体为负影响，对绿色 TFP 影响存在一定空间异质性
中国 OFDI 渠道获取的 R&D 总体上抑制了绿色 TFP 且实证结果显著，这与中国地区经济水平发展差异存在密切联系。中国的很多省市区的绿色 TFP 本身就是负增长或者增长缓慢，同时不同省市区 OFDI 的发展程度也存在很大差别，吸收能力也存在巨大差异，因此 OFDI 渠道获取的 R&D 对绿色 TFP 的影响会有一定的空间异质性。目前只有东部的上海、北京、天津跨过人力资本第二门槛，调节了 OFDI 逆向技术溢出效应对绿色 TFP 的影响，上海、北京、天津通过 OFDI 最终提升了绿色 TFP。
参考文献（略）