FDI 對安徽省綠色全要素生產率的影響研究

一、前言

（一）研究背景

安徽省作為我國的中部省份，近年來，不斷擴大招商引資規模。大量外資的流入為安徽省經濟注入了新鮮活力，帶來了資金、技術、生產結構布局等先進生產技術，提升了安徽省經濟發展效率。相對于傳統意義上的全要素生產率，綠色全要素生產率的研究將環境因素納入考慮范疇。本文基于國際間技術溢出對全要素生產率產生影響的理論基礎，實證分析2005-2018 年安徽省各地市相關數據，判斷FDI 對安徽省綠色全要素生產率的影響情況。

（二）研究意義

本文構建的FDI 與安徽省綠色全要素生產率的分析框架，包含安徽省17 個地市2005-2018 年間綠色全要素的精確計算，以及FDI 在樣本期間對安徽省經濟增長的實際貢獻和分解項分析。擬借助Malmquist 指數研究方法，在總結前人測算經驗的基礎上，選擇較為適合的測算方法和統計數據。結合安徽省外資引入和經濟發展的實際情況，通過回歸方程分析得出相關結論。不僅對安徽省前期外資引入對綠色全要素生產率的影響進行綜合分析，也為今后安徽省如何更好地運用FDI 提升省內生產效率、優化產業布局、促進經濟綠色增長提供參考意見。

二、文獻回顧與研究設計

（一）文獻回顧

回顧國外學者關于綠色全要素生產率的測算歷程發現，測算方法中的參數法由于其相對簡單的模型設定，在研究早期受到學者的青睞。傳統的全要素生產率沒有將環境資源損耗納入考慮范疇，因而在對經濟績效和社會福利是否提升的評估方面存在誤導（Hailu and Veeman，2000）。為了更精確測算，Chung et al.（1997）創新出方向性距離函數來測度瑞典紙漿廠的全要素生產率，這一創新方法將污染排放視為非期望產出來測算包含環境因素在內的綠色全要素生產率（Green Total Factor Productivity，GTFP），自此學者們開始廣發使用該方法用于改進全要素生產率的測算。在FDI 對綠色全要素生產率的研究中，學者們最初認為進出口貿易有利于促進技術溢出效應，這一階段更多的關注FDI 與全要素生產率直接的關系（Coe 和 Helpman，1995），也有學者認為FDI是否能為東道國帶來正向溢出取決于東道國的制度環境（Damijan and Knell，2005）。國內學者對于FDI 對綠色全要素生產率的影響持有三種不同觀點：顯著正向影響、顯著負向影響以及無顯著影響。

（二）研究設計

本文數據選用安徽省17 個地市 2005-2018 年15 年的統計數據，方法選用Malmquist 指數法，理論基礎考慮能源消耗量和污染產出的影響，測算安徽省綠色全要素生產率以及其分解項綠色技術進步以及綠色技術效率，采用動態面板的系統GMM 方法進行回歸方程研究。

為合理測算綠色全要素生產率，本文采用DEA——Malmquist 指數法建立生產可行性集合，其中產出根據效用好壞分為期望產出和非期望產出，投入分類有勞動、資本以及能源消耗。將安徽省17 個地市視為17 個獨立生生產單元。設各生產單元的投入有P 種，用x 表示，期望產出有Q 種，用y 表示，非期望產出有h 種，用d 表示。當期生產的可能性集合模型化為：

式中，為各單元觀察值的權重，模型適用于用于全要素生產率的計算（規模報酬不變）。

根據上述測算結果，結合SBM 方向距離函數Chungetal（1997）和ML 生產率指數測算方法構建t 期與 t+1 期的綠色生產率（GML）的測度函數：

綠色技術效率 GEC 和綠色技術進步 GTP 可由GML 生產率指數分解得出。

GEC 與1 的大小比值可以判斷綠色技術效率提高與否，大于1 時則表示綠色技術效率得到提升，反之則降低。GTP與1 的大小比值可以判斷綠色技術進步的狀況，大于1 則表示綠色技術進步，反之綠色技術退步。

表3.1 2005-2018 年安徽省綠色全要素生產率及其分解項測算結果

表3.2 安徽省FDI 影響綠色全要素生產率的實證結果

三、數據描述和實證分析

（一）數據描述

運用DEA 方法所需要的數據有兩種：投入變量和產出變量。產出：本文中期望產出選用各地市的GDP 指標。投入：勞動（L），采用各地市每年年末從業人口數。物資資本存量（K），采用物質資本存量指標表示資本的投入量，能源投入：采用各地市能源消費總量（標準煤）。根據DEA數據包絡計量分析軟件 DEAP2.1 測算結果，匯制表3.1

從上表中可以看出，在樣本期間安徽省的綠色技術進步均保持大于1 的水平，可以發現此期間安徽省發生了綠色技術進步且對綠色全要素生產率有較大貢獻。同時樣本期間的綠色全要素生產率數值較低，因而綠色全要素生產率呈增長態勢但增速較緩。

（二）實證分析

本文結合前人研究方法和固定效應估計回歸結果的弊端，采用動態面板系統GMM 方法來規避內生性問題的局限性。

在計算出安徽省各地市的綠色全要素生產率后，根據Coe和Helpman（1995）建立了國際R&D 溢出的基本模型（C-H）：

其中，TFP 表示全要素生產率，i 代表樣本來源地，代表研發溢出存量，代表外資研發溢出存量。同時考慮到可能存在的內生性問題，設置了GTFP 一期滯后項，將其同樣作為解釋變量建立動態面板模型：

從上表的回歸結果來看，綠色全要素生產率的一期滯后項系數在1%的顯著性水平下顯著為正，表明其增長規律有較大的時間慣性。

FDI 系數為-0.0156，在1%的水平下顯著為負。FDI 每增長1%會為安徽省帶來0.0156%的綠色全要素生產率下降幅度。原因可能有三點：發達國家高污染產業轉移，發展中國家寬松環境管制，外企爭奪當地高技術人才。

自主研發投入的系數為0.155，在1%的水平下顯著為正。自主研發每增長1%會為安徽省綠色全要素生產率帶來0.155%的增幅。自主研發投入是從技術層面保障清潔生產技術的研發和環保創新。

人力資本水平的系數為0.475，通過5%水平下的顯著性檢驗。表明綠色全要素生產率的提升依賴于人力資本的提高，人力資本是生產技術創新的源泉。

產業結構的系數為-2.546，在1%的水平下顯著為負。安徽省仍是以第二產業占比第一的省份，外資的引入也大多以第二產業居多。目前安徽省的產業結構一定意義上阻礙了綠色全要素生產率的提高。

外貿依存度的系數為1.440，通過了10%水平下的顯著性檢驗。意味著外貿每增加一個1%可以為安徽省帶來1.440%的綠色全要素生產率提升。外貿依存度越高，企業越有機會接觸先進的管理經驗和生產技術來提升自身生產水平。

四、結語

通過對安徽省2005-2018 年的數據研究有以下幾點總結：一是考察期內的綠色全要素生產率呈現整體上升趨勢，但上升幅度較小，與當地引進外資水平、產業結構等因素有關；二是總體而言，FDI 顯著促進了安徽省綠色全要素生產率增長，外資將先進生產技術和管理經驗外溢到當地，優化企業的能源消耗和環境污染水平，推動綠色進步和綠色效率的提升，從而促進綠色全要素生產率提升；三是研發投入和人力資本投入越高，FDI 對安徽省的正向作用越顯著。