FDI对区域绿色创新的影响机制研究：基于产业聚集的门槛效应检验

雷高文 郭四代 袁子寒

FDI对区域绿色创新的影响机制研究：基于产业聚集的门槛效应检验

雷高文 郭四代 袁子寒

（西南科技大学经济管理学院 四川绵阳 621010）

基于一般生产函数构建了一个区域绿色创新的发展模型，力图解释外商直接投资（FDI）、产业聚集与绿色创新三者之间的关系，并借助面板回归模型和面板门槛模型实证分析了外商直接投资水平对区域绿色创新能力的非线性影响。结果表明：外商直接投资对区域绿色创新能力的提升具有显著的正向促进作用，且这种作用会受到产业聚集水平的单一门槛效应的影响，即当产业聚集水平超过门槛值时，外商直接投资水平的正向作用会加强。此外，外商直接投资对绿色创新能力的影响呈现出地区异质性，在东部地区呈现出显著的促进作用，而在中部和西部地区并未发现这种现象。

FDI；
产业聚集；
绿色创新；
门槛效应

2017年10月，党的十九大报告中明确指出“推进绿色发展”这一目标，同时要求“构建市场导向的绿色技术创新体系”[1]。2020年10月，“十四五”规划建议中提出了“加快绿色低碳发展”“支持绿色技术创新”的发展目标。如何快速提升绿色技术创新能力，促进工业企业提质增效、降低资源能源消耗、减少污染排放甚至实现零排放，在我国当前工业发展中显得尤为重要[2]。

对于开放经济体而言，实现绿色技术创新的方式不仅仅是内部的技术积累和自主研发，外部绿色技术的引进、消化、吸收以及再创新也是重要途径[2-3]。外商直接投资（FDI）作为外部技术引进的主要方式之一[4]，对东道国的绿色技术创新能力的提升具有重要影响。当FDI流入时，不仅会为东道国带来先进的技术以及管理经验，造成技术溢出效应，也会给东道国的绿色创新活动提供资金以解决经费不足这一短板[5-6]。当然，为了追求高额的回报，FDI会从环境规制强度高的地方向规制强度低的地方转移，造成“污染避难所效应”[7-8]，为了避免成为“污染避难所”，东道国需要对FDI进行环境规制[9]，而合适的环境规制能够产生“创新补偿效应”[10]，同时引导外资向清洁生产型行业转移[11]，最终促进东道国的绿色创新能力。

就研究视角而言，大量的文献从环境规制的直接作用[12-14]、调节效应[5,15-16]、门槛效应[17-20]、异质性[21-23]等角度讨论FDI对绿色创新的影响。也有不少文献从技术溢出的视角考查了FDI对绿色创新的影响[6,24-27]。此外，还有学者研究产权异质性[28]、创新资源投入[29]以及知识产权[30]与FDI对绿色创新的共同影响。然而，产业聚集水平作为影响FDI和绿色创新的重要因素[31-32]，却鲜有研究。因此，本文通过一般形式的生产函数构建了一个区域绿色创新的发展模型，结合统计数据，从理论和实证上分析了外商直接投资水平、产业聚集与区域绿色创新能力的非线性影响。

将上式代入式（3）中，得到式（4）。

将上式代入式（9），得到式（10）。对式（10）进行变换得到式（11），将式（4）代入式（11），整理得到式（12）。

从上式可知，广义绿色技术进步由几个部分组成，分别为：

通过以上理论模型的分析发现，产业聚集水平会通过规模经济扩大外商直接投资对区域绿色技术进步的促进作用，产业聚集水平越高，外商直接投资对区域绿色技术进步的促进作用越强。然而，在现实中是否存在和理论模型一致的现象，需要进一步检验，因此，本文设计了实证模型，用于检验理论分析和现实情况的一致性。

（一）模型设定

1. 基准模型设定

首先采用面板回归法，初步识别FDI与区域绿色创新之间的关系，因此，构建如下模型：

2. 门槛模型设定

在初步识别出FDI对绿色创新能力的影响之后，根据前面理论模型分析结果，发现FDI对绿色创新的影响会随着产业聚集水平的不同而变化，因此，将产业聚集作为门槛变量，构建如下模型：

（二）变量定义

1. 被解释变量与核心解释变量

被解释变量为区域绿色创新能力，参照赵晓梦等[37]的研究成果，该变量以各地区每年申请的绿色专利数量的总和作为衡量指标。具体做法是：先从中国研究数据服务平台（CNRDS）获取城市每年的绿色专利申请数量，然后将各省份下辖的城市各年申请的绿色专利数量加总得到各省每年申请的绿色专利数量。选择绿色专利数量作为衡量区域绿色创新能力的评价指标的原因在于：绿色专利申请数量可更为直观地衡量一个地区绿色技术创新活动的整体水平及规模[38]；
此外，绿色专利的申请具有较高的技术门槛，要求企业在提升自身产品性能的基础上对相应的绿色技术进行研发、推广与应用，因而更能反映高层次的绿色创新能力[39]。

核心解释变量为外商直接投资（FDI），该变量按照当年平均汇率（人民币兑美元）调整过后的外商直接投资金额的对数值作为衡量指标。

2. 门槛变量

在进行稳健性检验时，对产业聚集水平的重新测度参照刘云强等[35]的方法，采用某一省份工业就业人数与全国工业总就业人数的比值来重新衡量产业集聚程度。

3. 控制变量

模型（13）和（14）中的控制变量有GDP的对数值（lngdp）、人均GDP（A_gdp）、市场化程度（market）、城市化率（urban）、财政分权度（r_fan）、对外贸易依存度（trade）、科研支出占比（r_sci）等。计量模型中每个变量的具体含义见表1。

表1 变量符号及其含义

（三）数据来源与处理

本文所采用的数据中，绿色创新的相关数据来自于中国研究数据服务平台（CNRDS），每个省级行政区的绿色专利申请数量等于其所有地级市当年绿色专利申请数量之和，其他数据来自国泰安数据库（CSMAR）。在数据处理时，真实国内生产总值（GDP）按照各省每年公布的GDP指数，以1994年为基期进行调整，人均GDP通过调整过后的GDP除以当年的人口数得到。最后，由于港澳台地区数据不可得，以及西藏自治区存在较多数据缺失的情况，故未纳入研究范围，最终得到1997-2018年30个省级行政区22年共660个观测值组成的样本。

（一）描述性统计与相关性分析

本文所涉及的区域绿色创新能力（R）、外商直接投资水平（FDI）、地区市场化程度（market）、地区产业聚集水平（IC）、贸易依存度（trade）等所有变量的描述性统计结果以及相关系数分别汇报（表2、表3），从表3的结果可知，计量模型所涉及的所有变量都高度相关。除此之外，从因果推断的角度来看，所选的控制变量不仅与核心解释变量（FDI）显著相关，也与被解释变量（R）显著相关，即所选择的控制变量可以阻断“后门路径”和消除“混杂因子”[41]，反映了控制变量的选择具有合理性。

（二）基准回归

面板回归模型（13）的估计结果汇报见表4。其中，第（1）列中结果显示，FDI对区域绿色创新能力具有显著的促进作用，然而，由于存在遗漏变量等问题，该结果存在较大偏误。因此，在之后的回归中依次加入GDP的对数值（lngdp）、人均GDP（A_gdp）、市场化程度（market）、城市化率（urban）、财政分权度（r_fan）、对外贸易依存度（trade）、科研支出占比（r_sci）等控制变量得到相应的估计结果并汇报在表4中第（2）（3）（4）列中。从表4的结果可以看出，FDI对区域的绿色创新能力具有显著的促进作用。

表2 主要变量基本统计特征

表3 相关系数表

注：1.上半部分为Pearson相关系数、下半部分为Spearman相关系数；
2.***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著,下同。

表4 基准回归结果

注：括号中数值为稳健标准误。

（三）门槛效应回归

1. 门槛效应检验

根据式（14）构建的面板门槛模型，将产业聚集水平（IC）作为门槛变量，分析外商直接投资水平对区域绿色创新能力的异质性影响。为确立门槛变量的门槛值及其个数，借鉴Wang[42]和黄红光等[43]的做法对模型（14）进行检验，结果汇报在表5。在表5的第（1）列显示，外商直接投资水平对区域绿色创新能力的作用受到产业聚集水平的单重门槛影响，该门槛值为0.143 9，相应的F值为250.75，在1%显著性水平下显著。因此，所构建的估计模型（14）存在一个门槛，并且有必要检查该模型是否具有两个或更多门槛。在表5的第（2）列中，两个门槛值分别为0.081 7和0.144 4，所对应的F值为62.09，未通过显著性检验，说明模型（14）只存在单一门槛。

表5 门槛效应检验结果

注：F值为Bootstrap抽300次得到。

2. 门槛模型估计

前面的分析结果表明，外商直接投资水平对区域绿色创新能力的作用受到产业聚集水平单一门槛效应的影响。因此，采用面板门槛模型进行深入分析，结果报告在表6中，其中，第（1）列未加入控制变量和时间固定效应，之后在第（2）、（3）列依次加入控制变量和时间固定效应。从表6可知，当产业聚集水平低于0.143 9时，外商直接投资水平的估计系数为1 043.8，当产业聚集水平超过门槛值时，其估计系数上升到2 232.4，而且该系数在门槛值前后均通过了显著性水平检验，这说明，高产业聚集水平下的外商直接投资对区域绿色创新能力的正向影响更强。表6说明了FDI对区域的绿色创新能力具有显著的正向促进作用，而且，这种作用受到产业聚集水平的单重门槛的影响，当产业聚集水平越过门槛值时，外商直接投资水平对区域绿色创新的促进作用加强，这与前文的理论分析结果一致。究其原因，产业聚集水平较高的地区，其规模经济和外部经济效应越强，从而增强了外商直接投资对其绿色创新能力的正向影响。

表6 面板门槛模型估计结果

（四）稳健性检验

模型（13）的稳健性检验结果如表7所示，其中，第（1）和第（2）列分别是替换估计方法和选取工具变量的估计结果。其中，第（1）列是将原来的普通最小二乘估计方法（OLS）替换为最大似然估计方法（MLE）后的结果，可以看出，在更换估计方法之后，外商直接投资对区域绿色创新的影响仍然显著为正。第（2）列则是借鉴李光龙等[44]的做法，将FDI滞后一到两期作为其自身的工具变量进行重新估计，结果表明，工具变量的Anderson LM统计量为16.328且在1%的显著性水平下显著，说明不存在工具变量识别不足的问题；
同时，工具变量的Cragg-Donald Wald F统计量为294.809，大于10%的临界值19.93，表明不存在弱工具变量的问题；
最后，工具变量的Sargan统计量为0.963，对应的P值为0.326 4，大于0.1，表明不能拒绝“选取的工具变量是外生的”这一原假设。从模型（13）的稳健性检验结果来看，外商直接投资水平对区域绿色创新的正向促进作用显著且稳健。

表7 模型（13）稳健性检验结果

模型（14）的稳健性检验结果汇报在表8中，其中，第（1）列是更换门槛变量的测度方法后的门槛效应检验结果，具体而言，参照刘云强等[35]的测度方法，对产业聚集水平（IC）进行重新测度，再检验其门槛效应；
第（2）列则是更换了解释变量的测度方法之后的门槛效应检验结果，即将外商直接投资水平的测度方法变更为外商直接投资总额所占GDP的比例再检验门槛效应。从表8的结果可以看出，无论是更换门槛变量还是解释变量的测度方法，模型（14）均只存在单重门槛。

同样，也是先检验了模型（14）的门槛效应之后再进行门槛回归估计，估计结果报告在表9中，其中，第（1）列和第（2）分别为改变门槛变量测度方法和改变核心解释变量的估计结果，结果表明，越过门槛值后，FDI对区域绿色创新的促进作用更大。从模型（14）的稳健性检验结果中可以看出，外商直接投资水平对区域绿色创新能力的正向促进作用受到了产业聚集水平的影响，具体而言，当产业聚集水平超过某个门槛值时，外商直接投资水平对区域绿色创新能力的正向影响变得更强，且这种影响具有稳健性。

表8 模型（14）稳健性检验结果（一）

表9 模型（14）稳健性检验结果（二）

（五）区域异质性分析

为了检验外商直接投资水平对区域绿色创新能力的影响是否具有异质性，分别对东部地区、中部地区和西部地区按照模型（13）进行了分组回归，回归的估计结果（表10）。表10的第（1）列汇报了东部地区的估计结果，核心解释变量的估计系数为4 257.907且在5%的显著性水平下显著，说明外商直接投资直接促进了东部地区的绿色创新能力；
第（2）列和第（3）分别汇报了中部和西部地区的估计结果，核心解释变量的估计系数分别为1 635.280 5和-90.61。中部和西部两个地区的估计系数均未通过显著性检验，表明外商直接投资对中部和西部地区的绿色创新能力的影响不明显。

至于出现区域异质性的原因，主要是产业聚集水平和外商直接投资水平存在区域异质性以及产业聚集和外商投资之间的相互促进关系所导致的。一方面，东部地区的地理位置大多处于沿海地带，是改革开放的先行者，在准入条件、市场潜力等各方面更有利于形成产业聚集和吸引外商投资，而外商直接投资水平进一步促进了当地产业聚集水平的提高。已有的实证研究表明，产业聚集水平的提升会促进外商直接投资[45]，同时，FDI向东部沿海地区的流动进一步提升了当地的产业聚集水平[46]。在图1和图2中分别汇报了1997-2018年东部、中部和西部三个地区历年的平均外商直接投资额和产业聚集水平的变化情况。从图1可以看出，在研究的时间范围内，东部地区的外商直接投资额一直远高于中部和西部地区，且自2007年开始，东部地区和中、西部地区外商直接投资金额的差距逐渐增大；
图2所汇报的三个地区历年产业聚集水平的变化情况与图1所呈现的内容相似，尽管在1997-2018年三个地区的产业聚集水平都在提高，但东部地区的产业聚集水平一直远高于中部和西部。另一方面，产业聚集所形成的规模经济效应和外部经济效应进一步加强了外商直接投资对当地绿色创新能力的促进作用，这一点前文已经证明。

表10 分地区回归结果

图1 三个地区1997-2018年平均外商投资金额变化情况

图2 三个地区1997-2018年产业聚集水平变化情况

（一）结论

本文通过一般形式的生产函数构建了一个区域绿色创新的发展模型，借助1997-2018年的省级面板数据，基于固定效应模型和面板门槛模型实证检验了外商直接投资对区域绿色创新能力的影响。研究结论如下：（1）FDI会提升区域的绿色创新能力。通过固定效应模型的实证结果可知，在其他条件不变时，随着外商直接投资水平的提升，各省的绿色专利申请量会显著增加。（2）FDI对区域绿色创新能力的影响是非线性的。从面板门槛模型的实证结果来看，外商直接投资对区域绿色创新的促进作用受到产业聚集水平的单重门槛影响，当产业聚集水平超过门槛值时，外商直接投资对绿色创新的促进作用会加强。（3）FDI对绿色创新能力的影响呈现出地区异质性。在东部地区，外商直接投资对绿色创新呈现出显著的促进作用，在其他地区并未发现该作用的存在，这种现象主要是由产业聚集水平和外商直接投资水平的地区异质性以及二者之间相互促进的关系造成的。

（二）建议

结合以上结论，本文提出以下三方面的政策建议：一是进一步加大开放力度，积极引入FDI以促进区域的绿色创新能力。FDI是提升区域绿色创新能力的重要因素，政府应当规范FDI准入机制，完善优惠措施，优化投资环境，为承接跨国公司的产业转移创造有利条件。同时，也应当引导本土企业积极消化、吸收国外先进技术，再根据自身实际情况进行再创新，进一步提升产品质量和资源利用效率。二是根据本地实际情况制定产业发展政策，形成产业聚集以放大FDI对绿色创新能力的促进作用。产业聚集水平是地方政府引入外资提升本地绿色创新能力的重要参考，相较于产业聚集水平低的地区，产业聚集水平高的地区的外商直接投资对当地绿色创新能力的提升作用更强，因此，产业聚集水平较低的地区要主动促进多元化、多层次的集聚形式、形成产业集聚规模效应和外部经济效应之后，再将重心移到外资的引入上。三是完善区域协调发展机制，保障各区域绿色创新能力的协调发展。中西部地区的产业发展水平不能完全发挥FDI对绿色创新的促进作用，东部地区应做好先行示范作用，给中西部地区必要的政策指导和技术支持，实施产业梯度转移以帮助中西部地区形成高层次产业聚集、吸引FDI流入。

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Research on the Impact Mechanism of FDI on Regional Green Innovation: A Threshold Effect Test Based on Industrial Agglomeration

LEI Gaowen, GUO Sidai, YUAN Zihan

（School of Economics and Management, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, Sichuan, China）

Based on the general production function, a regional green innovation development model is constructed, trying to explain the relationship between foreign direct investment (FDI), industrial agglomeration, and green innovation. With the panel regression and panel threshold model, this paper analyzes the non-linear influence of foreign direct investment level on the regional green innovation capability. The results show that FDI has a significant positive effect on the improvement of regional green innovation capabilities, and this effect will be affected by the single threshold effect of the industrial agglomeration level; that is, when the industrial agglomeration level exceeds the threshold, the positive impact of FDI on regional green innovation capabilities will be strengthened. In addition, the effect of foreign direct investment on green innovation capabilities shows regional heterogeneity, it shows a significant promotion effect in the eastern region, but this phenomenon has not been found in the central and western areas.

FDI, industrial agglomeration, green innovation, threshold effect

F742

A

1672-4860（2022）06-0050-10

2022-06-12

2022-08-29

雷高文（1997-），男，汉族，贵州毕节人，硕士在读。研究方向：绿色创新。

郭四代（1978-），男，汉族，四川达州人，教授，博士，博士生导师。研究方向：绿色创新、绿色消费行为。

袁子寒（1999-），女，汉族，四川成都人，硕士在读。研究方向：绿色创新。

国家社科基金项目：人口转型、研发创新对产业结构变迁的影响机制与路径选择研究，项目编号：20XJL013。

·感谢匿名审稿人对本文的建议，作者文责自负。

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