FDI、能源效率與自主創新的空間外溢效應

胡錫琴，楊 琴

(1.成都理工大學商學院，四川 成都 610059； 2.四川大學經濟學院，四川 成都 610065)

FDI、能源效率與自主創新的空間外溢效應

胡錫琴1，2，楊 琴1

(1.成都理工大學商學院，四川 成都 610059； 2.四川大學經濟學院，四川 成都 610065)

本文選取我國30個省級行政區2005～2014年的數據，對FDI流入及能源效率提升對我國自主創新的影響進行了空間面板SAR模型實證檢驗。研究結果顯示，FDI流入作為重要的資本要素投入，對本地自主創新具有促進作用，而且對相鄰地區的自主創新也存在較明顯的空間外溢效應。而能源作為生產物質要素投入的重要組成，其效率的提升對本地自主創新及相鄰地區的自主創新均顯示積極影響。同時，省際之間自主創新的空間輻射效應也是顯著的，創新能力較強的區域將有助于促進鄰近區域創新產出的提升。為了提升我國綠色創新水平，積極響應“十三五綠色方略”，重點引進環境友好型FDI和大力研發綠色能源技術勢在必行。

技術外溢；能源效率；綠色創新；環境友好

新常態轉型升級時期，自主創新將位居我國社會經濟發展的核心，以創新為引領和支撐的社會經濟發展新格局才能從根本上保障社會、國防和經濟安全。有效利用國際、國內資源提升我國自主創新及企業主體研發能力契合了新常態時期我國經濟轉型升級對于創新的強烈需求，成為我國社會經濟發展面臨的最迫切問題之一。眾多研究表明，FDI能促進區域技術創新能力的提升，利用FDI是促進東道國自主創新能力提升的重要途徑之一。面對激烈的國際競爭，我國積極推進外貿改革，通過外商投資審批管理體制改革、自貿試驗區建設等措施，堅持擴大對外開放，優化外商投資環境，吸收外資無論數量還是質量均穩步提升。但伴隨經濟的發展，能源高消耗及其引發的環境污染問題也日益突出。作為重要的物質生產要素投入，能源效率提升對區域自主創新能力的影響也值得關注。

一、相關文獻綜述

自Macdougall于1960年首次提出有關FDI技術溢出效應的理論[1]，學界對FDI流入促進本地及相鄰地區自主創新的經濟機理，FDI流入是否促進東道國技術進步以及創新產出等問題展開了諸多討論。大量研究力證了利用外商直接投資是提升自主創新能力的重要途徑之一。Cheung et al.(2004)基于中國省際數據分別用時間序列分析和面板數據模型研究了FDI技術溢出效應對創新的影響，認為FDI技術溢出效應對外部設計專利的影響呈顯著正相關關系，而對實用新型專利的積極影響則較弱，突出了FDI的示范效應[2]。萬坤揚(2011)將空間因素納入模型進行分析，著重考慮了知識溢出帶來的空間效應。借鑒KPF模型，運用空間計量經濟學模型研究了FDI對區域技術創新的知識溢出效應并得出結論：本地區不同層次的技術創新均會受到相鄰地區的技術創新的正向影響，在此基礎上對我國吸收外資提出了相應的政策性建議[3]。張宏元等(2016)強調了FDI引進的質量對東道國鼓勵創新活動的重要性，如FDI帶來了新技術轉移。張宏元較為全面地論證了FDI技術溢出效應的估計及機制，并采用省際面板數據分析了FDI對國內企業自主創新能力的影響。但由于未將空間因素納入模型研究，忽視了FDI由于空間溢出效應對國內企業自主創新能力的影響，其研究過程還需進一步完善[4]。

能源是現代社會經濟發展的源動力，中國作為世界上最大的能源消耗國[5]，其環境及能源消耗問題日益突出，理論界針對能源消費、能源效率及其與自主創新的關系也展開了一系列的研究。Green et al.(1994)通過對英國全行業制造業的169家公司調查研究，肯定了資源能源利用效率提升帶來的成本節約為工藝創新帶來的積極作用[6]。劉曉紅等(2016)應用面板數據模型分析了能源消費結構與環境空氣污染霧霾及政府環境規制的關系，提出應改善能源消費結構、提高能源效率，大力發展清潔能源[7]。宣燁等(2011)構建企業技術創新策略的斯塔克伯格模型對創新與能源效率的關系進行分析，明確了我國工業行業的企業創新行為與能源效率之間的關系[8]。其中，原始創新行為與能源效率呈微弱正相關關系，而二次創新行為與能源效率有較強正相關關系。技術創新對能源效率的回報效應主要體現在原始創新活動。呂明元等(2016)通過建立普通模型、增長模型與彈性模型實證檢驗產業結構演進方向對能源效率及其增長率的影響，發現能源效率的提高主要來自產業結構高級化的貢獻[9]。高輝等(2014)通過建立能源回彈的技術進步分解模型，將技術效應值從影響能源效率的眾多因素中分解出來，通過實證分析發現政府通過推進技術革新能有效提高能源利用效率[10]。

但是，對于FDI流入是否促進能源效率提升學界則眾說紛紜。Mielnik et al.(2002)提出FDI技術溢出效應將導致FDI對能源強度呈負相關關系[11]。孔群喜等(2011)從東道國企業的角度，揭示了隨著FDI的增加將促進企業能源效率提升[12]。應用省際面板數據，陳夕紅等(2013)發現FDI空間溢出呈現出東、中、西部地區由高到底的梯度溢出，但對全社會能源效率呈顯著正相關[13]；范如國等(2015)則從FDI吸收能力視角，認為FDI技術溢出對能源效率的影響呈顯著的空間差異性，由于不同地區對FDI技術溢出的吸收存在滯后性，部分地區不能充分顯現國際先進生產技術引入對能源效率的提升效果[14]。

目前，綜合考慮FDI、能源效率的聯動效應對自主創新的影響的文獻則相對較少。蔡海霞等(2011)構建內生增長模型，并將能源作為生產函數投入要素納入其中，肯定了能源因素對FDI對創新能力產生的影響，認為FDI仍是我國區域創新能力提升的重要外部推動力[15]。但由于對FDI對創新能力的影響分析忽略能源因素，導致FDI對自主創新的溢出效應被夸大。白嘉等(2013)通過構建R&D轉換效率以及R&D轉化效率，測算能源約束區域創新產出的“增長阻力”的大小及決定增長阻力大小的深層次因素，提出應注重FDI利用的階段化差異有效引入FDI，加強政府環境規制。FDI的引入對能源消耗、環境影響較大，由于新技術帶來的能源效率提升也應納入分析[16]。Doytch et al.(2015)對FDI與能源需求之間的聯系進行分析，研究發現FDI可以通過創新提升能源效率，但尚未對FDI以及能源效率對創新的影響進行分析[17]。

綜上，現有文獻大多聚焦于FDI、能源效率與自主創新三者間兩兩關系的分析，論證FDI流入勢必會影響自主創新，而鮮有研究關注能源作為至關重要的物質生產要素投入，將隨FDI引進共同對東道國自主創新產生影響。同時，伴隨FDI流入區位分布不均衡產生的技術創新空間效應區域差異性也導致地區自主創新產出結果呈現多樣性。因而，基于空間面板數據模型，將三者納入統一分析框架研究FDI以及能源效率共同作用下對自主創新的影響十分必要。

二、模型設定、變量及數據處理

(一)模型設定

自Griliches(1979)首次提出知識生產函數概念以來，知識生產函數已成為分析知識生產和技術創新與區域創新及其決定因素的重要分析工具，并被廣泛應用于研究技術進步及各類影響因素之間的關系及特征[18]。Pakes與Griliches于1980年提出自主創新實質意味著新知識的創造以及生產過程[19]。王然等(2010)認為研發投入與研發活動的技術水平共同決定自主創新產出，采用柯布道格拉斯函數對FDI對自主創新的作用機制進行分析[20]。國外學者Jaffe(1986)對集聚以及知識溢出的關系進行深入研究，他認為知識溢出應采用專利指標進行度量。并構建了具有代表性的柯布道格拉斯函數形式的Criliches-Jaffe知識生產函數[21]。因此，沿用企業生產函數的思想，借鑒FDI技術溢出效應、以及自主創新的有關研究，考慮到其他控制變量，本文構建自主創新投入產出模型如下：

IN=f(FDI,X)

(1)

其中，IN為自主創新(由專利授權數表示)，FDI表示外商直接投資(由實際利用外商直接投資額表示)，X表示其他影響自主創新產出的要素如能源投入、人力資本投入等，為了使本論文的針對性更強，此處X僅考慮能源影響，且由于在計量經濟學分析的時候能源資源較難度量，因此采用各地能源效率代替。將模型具體化，得到如下公式(2)

IN=eμFDIαENβ

(2)

一般而言，能源效率越高，意味著提高了區域能源存量；反之，若能源效率下降，意味著該地區能源存量減少。對式(2)取對數得到如下結果如式(3)：

LnIN=μ+αLnFDI+βLnEN

(3)

式中：系數α、β分別是外商直接投資增長以及能源效率增長對自主創新增長的估計彈性。

目前，對能源效率以及FDI的研究大多采用面板數據研究，很少將空間因素納入其中。而面板數據研究方法假定各省市之間能源效率、FDI是相互獨立的，這種假定很難準確解釋現實問題。各省市之間經濟聯系日益緊密，同時公共政策的外部性也進一步加強了能源消費活動以及FDI的空間相關性。如果簡單按照式(3)進行線性面板回歸模型的研究，將無法測量出外商直接投資集聚、自主創新增加造成的溢出效應，且因未能體現出空間相關性，其估計結果的殘差將存在空間自相關問題。

(二)空間面板模型理論

根據Anselin(1995)的研究，引入一個空間自相關變量表征空間溢出效應的影響，將解決上述問題[22]。因此，本文采用既側重研究截面數據和面板數據，又擅長分析空間相互作用和空間結構問題的空間面板數據計量方法進行實證分析。目前，對空間問題分析較多且較為全面的主要有以下三種模型：空間自回歸模型(SAR)，空間誤差模型(SEM)以及空間杜賓模型(SDM)。其中，SAR模型主要探討各變量在地區是否有擴散現象，即溢出效應(式4)。SEM模型則度量模型的誤差項在空間上相關，即衡量相鄰區域誤差項的沖擊對本地區觀察值的影響程度(式5)[23]。SDM即面板空間交互模型的研究相對深入廣泛，同時考慮因變量的空間相關性、殘差項的空間自相關性以及自變量對因變量的影響存在空間交互作用，在一定程度上優化空間自回歸模型以及空間誤差模型(式6)[24]。

(4)

式中：i，t分別表示截面維度以及時間維度，μi表示空間個體效應。Wij是空間權重矩陣W的一個元素；δ為空間自回歸系數，衡量相鄰區域的觀測值對本地觀測值的影響程度，ε為隨機誤差項。

(5)

式中：φit為空間誤差項，λ為空間誤差自相關系數，表示殘差之間的自相關強度，即衡量相鄰區域觀測值的誤差沖擊對本地的觀測值的影響程度[25]。

(6)

式中：γ和β均表示未知系數，假設檢驗H0:γ=0，用于判斷是否模型可以簡化為SAR，若通過該原假設，則選擇SAR模型更佳；而假設檢驗H0:γ+δβ=0，用于判斷是否可將該模型簡化為SEM，若通過，則選用SEM模型。

(三)數據處理

本文選擇2005～2014年中國各省、直轄市、自治區的數據作為樣本構建空間面板模型，對FDI、能源效率及自主創新的關系進行研究。由于西藏外資較少，因此所選樣本剔除西藏自治區，共30個省級行政區。數據包括外商直接投資(FDI)、自主創新(IN)以及能源效率(EN)，其中，FDI由各省實際利用外商直接投資額表示，IN由專利授權數表示，能源效率由GDP/能耗總量計算得出。數據主要來源于《中國統計年鑒》、萬德數據庫，使用Matlab軟件進行處理及分析。

(四)空間面板模型設定

本文依據空間面板的理論模型，研究得出能較清晰地刻畫出自主創新、外商直接投資以及能源效率之間關系的空間自回歸面板模型、空間誤差面板模型以及空間杜賓面板模型，如式(7)(8)(9)：

(7)

(8)

(9)

三、實證研究及結果分析

(一)模型選擇

本文是在全國31個省級行政區中選取30個作為研究對象，樣本數量與總體相近，無需以樣本中的個體性質推斷總體性質，因此，本文選用固定效應模型進行實證分析更佳。由于對面板數據回歸時，引入的解釋變量總是會存在遺漏變量，為了減少遺漏變量引起的錯誤，本文將從混合效應模型、空間效應模型、時間固定效應模型以及雙固定效應模型四個方面進行分析。空間固定效應反映的是隨地理位置變化的背景變量對穩態的影響，時間固定效應研究的是隨時間變化的背景變量對穩態的影響。基于空間面板數據分析的三種模型，本文將參照Elhorst的方法，通過兩個階段檢驗，從空間自相關模型、空間誤差模型以及空間杜賓模型中選擇最佳的方法對本文進行實證分析[26]。

首先，通過Matlab2010b運行Elhorst程序包，將進行無空間效應面板模型的LM檢驗與穩健LM檢驗，若檢驗結果顯示因變量存在空間相關性，則采用空間自回歸面板模型，結果如表1。從表1可知，除混合效應外，空間效應面板模型、時間效應面板模型以及雙固定效應面板數據模型均能在LM檢驗中以低于1%顯著性水平拒絕“沒有因變量空間效應”的原假設。在Robust LM檢驗中，僅空間效應面板模型以及時間效應面板模型能在10%的顯著性水平下拒絕原假設。在“沒有殘差項的空間效應”的LM檢驗中，若不能拒絕該原假設，LM檢驗以及Robust LM檢驗顯示殘差項存在空間自相關，空間誤差模型最佳[27]。本文僅混合效應面板數據模型未能拒絕原假設，而時間、空間以及雙固定面板數據模型均能在5%的顯著性水平下拒絕原假設。在穩健LM檢驗中，四種效應的檢驗均無法拒絕原假設。如果以上兩個假設均不成立，則可采用空間杜賓面板模型。綜合考慮，本文首先排除空間滯后模型，而對選擇空間誤差模型或空間杜賓模型還需進行進一步驗證。

表1 無空間效應面板模型的LM檢驗與穩健LM檢驗

注：括號內為t值，P為對應的概率。下同。

通過Wald檢驗以及LR檢驗對SDM面板模型的兩個假設進行檢驗，即檢驗空間杜賓模型與空間滯后差模型是否存在差異，結果如表2所示。本文分別對空間固定效應、時間固定效應以及雙固定效應模型進行檢驗，空間固定效應以及雙固定效應模型的Wald檢驗的P值均大于10%，因此，不能拒絕原假設H0:γ=0。綜合考慮，本文選取SAR模型進行分析。

表2 空間面板模型的LR檢驗與Wald檢驗

表3分別將空間自回歸模型的四種效應進行分析。首先對比R2，空間固定效應模型以及雙固定效應模型的擬合優度分別為0.9839以及0.985，擬合效果均較好。但僅分析擬合優度是不全面的，還需對解釋變量是否通過顯著性檢驗進行考慮分析，從中可選出空間固定效應模型，因其LnFDI、LnEN以及W*dep.var.的P值均顯著。在對區域創新生產的分析中，空間固定效應表現出經濟結構和自然稟賦的影響毋庸置疑，而時間固定效應則反映出經濟周期、突發事件等隨時間變化的影響，不僅表現在當期，對若干時期后還將具有影響及輻射作用，因此，就本文而言，考慮時間固定效應(包括時間固定以及雙固定效應)模型的估計結果不理想[28]。

表3 SAR四種效應分析

(二)實證結果分析

FDI的流入、能源效率的提升不僅增強本地自主創新能力，同時還能間接地促進相鄰地區自主創新能力的提升。首先，通過技術溢出效應，伴隨FDI流入本地的先進技術溢出到相鄰區域，從而增強相鄰地區的自主創新能力。其次，由于本地吸引FDI在國內市場獲得技術優勢后，其示范效應和競爭效應將提升產業內其他企業的學習效應、增加競爭壓力，促使本地及相鄰地區產業內異質性企業加大自主創新投入，謀求創新以適應競爭，從而提升整體產業的自主創新能力優質績效企業帶來的將促使其他產業內企業。

為了更準確地測算出自變量對因變量的影響，本文則通過Matlab對空間固定的SAR面板模型進行分析。表4列出了自變量對因變量影響的直接效應、間接效應以及總效應結果。直接效應反映了本地區FDI以及能源效率的變化對本地區自主創新產出的影響；間接效應反映本地區FDI以及能源效率的變化對相鄰區域自主創新產出的影響；總效應則分析的是本地FDI以及能源效率的變化對本地區以及鄰近區域自主創新產出的共同作用。

表4 直接效應、間接效應、總效應

首先，對FDI的影響進行分析，LnFDI的直接效應及總效應在5%水平下顯著，間接效應在10%水平下顯著。且LnFDI的直接效應的回歸系數是0.078，表明本地FDI投資每增加1%，對本地自主創新將提升0.078%。LnFDI的間接效應回歸系數為0.0915，表明本地FDI每增加1%，將對相鄰地區自主創新提升0.0915%，由此可見，FDI的外溢效果較為明顯。外商直接投資不僅可通過技術的引進對本地創新發展起到促進作用，同時由于技術、資金等的外溢，將對鄰近地區的自主創新有正相關作用。LnFDI的總效應回歸系數為0.1695，意味著本地區FDI每增加1%，將對自主創新產生0.1695%的總增長效果。

其次，對能源效率進行分析。由于能源的日益緊缺，其價格總體變化呈上升態勢。因此，人們對能源效率的重視程度不斷提升，由此促使落后的產業、企業展開新一輪自主創新，走上節能提效的綠色經濟發展之路。能源日益成為外商直接投資以及其他因素對區域創新產出產生正面影響的重要約束條件。因此，在本文的實證結果中，LnEN的直接效應回歸系數為1.0814，意味著能源效率每提升1%，本地自主創新將提升1.0814%，同時鄰近地區自主創新將提升1.2462%，且對總的自主創新效果將提升2.3276%，能源效率對自主創新產生的效果遠高于FDI。LnEN的直接效應、間接效應以及總效應均在1%的水平下顯著，肯定了能源效率對本地自主創新的影響。

最后，分析表3中W*dep.var.=0.583978，且在1%的水平下顯著，意味著空間滯后變量與自主創新存在顯著正相關的關系。即我國30個省之間自主創新的相互影響以及輻射作用是顯著的，創新能力較強的省將通過溢出效應擴散到周邊地區，促進周邊地區創新產出的提升。

四、結論與對策建議

通過空間面板模型對FDI技術溢出、能源效率及自主創新關系的分析，本文發現：其一，FDI的流入不僅對本地區的自主創新產出具有正向作用，同時由于技術、資金等的溢出效應，其與FDI流入地鄰近區域的自主創新也呈正相關關系。其二，能源效率將對FDI流入地區以及相鄰區域的自主創新產生影響，且影響效果較為顯著。吸引的FDI將為流入地的本土能源利用技術呈現突出的示范效應，促進區域綠色創新產出的提升。同時通過空間溢出效應，其對鄰近區域的自主創新也將產生積極影響。但隨著環境能源問題的突出，對自主創新的影響僅考慮FDI是非常片面的。

為充分發揮FDI溢出效應以及能源效率對區域自主創新的促進作用，促進我國區域自主創新能力的交互提升，本文認為：首先，應充分發揮FDI帶來的技術溢出效應以及示范效應，加強各省以及省際之間FDI溢出促進的技術創新。各級政府搭建對外開放合作平臺，鼓勵企業融入基于國際價值鏈的全球開放分工體系；加大各級資金、技術、人才投入，給予財政金融優惠政策，促進企業主動參與國際研發，邊干邊學，邊學邊創新，提升自主知識產權的比重，推動企業向全球價值鏈高端環節發展。其次，積極引進環境友好型FDI，引導外資流入知識密集型產業和服務業，促進外資流入產業的優化升級。各級政府及企業應充分考慮外資引入對環境、能源的影響，堅決杜絕盲目引進，避免重蹈“先污染后治理”的覆轍。第三，能源效率對區域自主創新產出具有顯著的促進作用。政府應完善環境立法和執法，大力倡導循環經濟、綠色創新的理念，增強監管和約束企業及其利益相關者的生產行為方式，引導其主動研發綠色節能技術，從而提升能源效率及產業結構，增加自主創新產出。

[1] Macdougall GDA.. The Benefits and Costs of Private Investment from Abroad: A Theoretical Approach[J]. Economic Record， 1960， 36(73)： 13-35.

[2] Cheung K Y. , Lin P. Spillover Effects of FDI on Innovation in China: Evidence from the Provincial Data[J]. China Economic Review，2004，15(1)： 25-44.

[3] 萬坤揚. FDI對區域不同層次技術創新的知識溢出效應[J]. 技術經濟， 2011， (3)： 7-13.

[4] 苗建青， 邵青賢. 我國FDI的空間結構及空間溢出效應研究[J]. 科學決策，2014， (8)： 47-70.

[5] 張宏元， 李曉晨. FDI與自主創新: 來自中國省際面板的證據[J]. 宏觀經濟研究， 2016， (3)： 24-34.

[6] 王小琴， 余敬. 能源安全測度的新維度： 能源多樣性[J]. 國土資源科技管理，2016， (1)： 24-30.

[7] Green K., Mcmeekin A., Irwin A.. Technological Trajectories and R&D for Environmental Innovation in UK Firms[J]. Futures， 1994， 26(10)： 1047-1059.

[8] 劉曉紅， 江可申. 環境規制、能源消費結構與霧霾——基于省際面板數據的實證檢驗[J]. 國土資源科技管理， 2016， (2)： 59-65.

[9] 宣燁， 周紹東. 技術創新、回報效應與中國工業行業的能源效率[J]. 財貿經濟， 2011， (1)： 116-121.

[10] 呂明元， 陳維宣. 中國產業結構升級對能源效率的影響研究——基于1978-2013年數據[J]. 資源科學， 2016，(7)：1350-1362.

[11] 高輝， 高碧鳳， 吳昊. 基于LMDI分解的我國能源回彈效應實證分析[J]. 國土資源科技管理， 2014， (5)： 1-7.

[12] Mielnik O.， Goldemberg J. Foreign Direct Investment and Decoupling between Energy and Gross Domestic Product in Developing Countries[J]. Energy Policy， 2002， 30(2)： 87-89.

[13] 孔群喜，彭驥鳴，孫蘇陽.FDI與東道國企業的能源效率——以江蘇高新技術企業為例[J]. 產業經濟研究，2011，(5)：79-85.

[14] 陳夕紅， 張宗益， 康繼軍， 李長青. 技術空間溢出對全社會能源效率的影響分析[J]. 科研管理， 2013， (2)：62-68.

[15] 范如國， 孟雨興. FDI技術溢出對能源效率影響的區域差異分析——基于吸收能力的視角[J]. 技術經濟， 2015， (4)：30-36.

[16] 蔡海霞， 范如國. FDI技術溢出、能源約束與區域創新產出分析[J]. 中國人口. 資源與環境， 2011， (11)： 50-55.

[17] 白嘉， 韓先鋒， 宋文飛. FDI溢出效應、環境規制與雙環節R&D創新——基于工業分行業的經驗研究[J].科學學與科學技術管理， 2013， (1)： 56-66.

[18] Doytch N.，Narayan S. Does FDI Influence Renewable Energy Consumption？An Analysis of Sectoral FDI Impact on Renewable and Non-renewable Industrial Energy Consumption[J]. Energy Economics. 2016,(54):291-301.

[19] Griliches Z. Issues in Assessing the Contribution of Research and Development to Productivity Growth[J]. Bell Journal of Economics， 1979， 10(1)： 92-116.

[20] Pakes A., Griliches Z. Patents and R&D at the Firm Level: A First Report[J]. Economics Letters, 1980， 5(4)： 377-381.

[21] 王然， 燕波， 鄧偉根. FDI對我國工業自主創新能力的影響及機制——基于產業關聯的視角[J]. 中國工業經濟， 2010, (11): 16-25.

[22] Jaffe A B.Technological Opportunity and Spillovers of R & D: Evidence from Firms’ Patents, Profits and Market Value[J].The American Economic Review， 1986， 76(5)： 984-1001.

[23] Anselin L.Local Indicators of Spatial Association-LISA[J]. Geographical Analysis， 1995， 27(4)： 93-115.

[24] 謝蘭云. 中國省域R&D投入對經濟增長作用途徑的空間計量分析[J]. 中國軟科學， 2013, (9): 37-47.

[25] 侯新爍， 張宗益， 周靖祥. 中國經濟結構的增長效應及作用路徑研究[J]. 世界經濟， 2013, (5): 88-111.

[26] 胡宗義， 李鵬. 農村正規與非正規金融對城鄉收入差距影響的空間計量分析——基于我國31省市面板數據的實證分析[J]. 當代經濟科學， 2013, (2): 71-78.

[27] Elhorst J P. Serial and Spatial Error Correlation[J]. Economics Letters，2008，100(3)：422-424.

[28] 陳海波, 張悅. 外商直接投資對江蘇區域經濟影響的實證分析——基于空間面板模型[J]. 國際貿易問題， 2014, (7): 62-71.

[29] 李婧. 中國區域創新生產的空間計量分析——基于靜態和動態空間面板模型的實證研究[J]. 管理世界， 2010, (7): 43-55.

(責任編輯:風云)

SpatialSpilloverEffectsamongFDI、EnergyEfficiencyandIndependentInnovation

HU Xiqin1,2, YANG Qin1

(1.Commercial College, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China;2.School of Economics, Sichuan University, Chengdu 610065, China)

This paper constructs a SAR model to test the impact of FDI inflow and energy efficiency improvement on China’s independent innovation by using the statistics of 30 provincial administrative regions from 2005 to 2014. The results show that as an important factor of capital investment, FDI can promote the independent innovation in the local area and can also produce obvious region spatial spillover effects on the independent innovation in the adjacent areas. As an important productive material input, the improvement of energy’s efficiency has shown a positive impact on the local independent innovation and adjacent areas’ independent innovation. At the same time, the spatial radiation effect of independent innovation among the provinces is also significant, and the regional innovation capability will be helpful to promote the improvement of regional innovation output. In order to enhance the level of green innovation in China and actively respond to the ‘13th Five-Year green strategy’, it is imperative to put more emphasis on attracting environmental friendly FDI and vigorously develop green energy technology.

Technology Spillover; Energy Efficiency; Green Innovation; Environmental Friendly

2017-03-26

國家自然科學基金資助項目(71501019)；四川省社會科學“十三五”規劃項目(SC16TJ003)；四川省社會科學“十三五”規劃項目(SC16B008)

胡錫琴(1974-)，女，重慶開縣人，成都理工大學商學院副教授，四川大學經濟學院博士生；楊琴(1992-)，女，四川射洪人，成都理工大學商學院碩士生。

F062.6

:A

:1004-4892(2017)09-0105-08