不同渠道的技术溢出与中国制造业绿色生产率

吴 凡

（国家发展和改革委员会一带一路建设促进中心，北京 100032）

当前全球环境不断恶化，经济复苏动力不足，地缘政治风险攀升导致资源供给脆弱性加大，全球经济向绿色发展转型势在必行。中国作为全球第二大经济体，近年来正寻求由高速度增长向高质量发展转变，中国对于绿色发展的追求不断彰显。制造业作为中国经济发展的主体，实现低排放低能耗发展，是中国经济实现绿色转型升级的主战场。推进制造业绿色发展，重点在于持续提升制造业创新能力和技术能力，并促进绿色全要素生产率的提升。近年来，中国国际贸易额、国际直接投资额及中国对外直接投资额不断增加，参与全球制造业分工协作深度不断增强，多渠道国际经济合作已成为推动中国制造业技术创新，提升全要素生产率，实现制造业升级的重要手段。

从过去主要国家发展经验看，多渠道国际经济合作获取技术溢出是发展中国家实现制造业产业升级，转变经济发展方式的主要路径。当前，中美贸易争端导致全球经济不确定性加剧，世界经济逆全球化思潮上升，多渠道技术溢出能否持续、如何形成均存在不确定性［1］。因此，研究新形势下多渠道技术溢出模式与中国制造业绿色转型，对于选择高效的技术溢出渠道，促进制造业绿色转型升级以及确立后续升级路径具有重要意义。

从已有文献看，目前不同渠道技术溢出的研究主要分为国际贸易渠道、FDI渠道及ODI渠道，对于各渠道技术溢出研究集中在技术溢出模型阐述、存在性及其影响因素分析等方面。

国内外学者对国际贸易渠道及FDI渠道研究较为丰富。贸易技术溢出领域，国外学者研究了贸易技术来源（Schiff等，2002）［2］、 产业发展阶段（Krammer，2010）［3］等因素对贸易技术溢出的影响，国内学者就全国和地方层面的技术溢出展开研究（何雄浪和张泽义，2014）［4］，并拓展了贸易技术溢出的影响因素，包括数字化转型（路玮孝，2021）［5］、 空间集聚（方慧等，2021）［6］等。FDI技术溢出领域，国内外学者从创新驱动效应（唐宜红等，2019；徐磊等，2020）［7，8］、 金融发展水平（赵蕾等，2018；张蕴萍等，2018）［9，10］、 空间集聚（李小平和余东升，2021）［11］等视角展开研究。对于ODI技术溢出的研究起步较晚，国内外学者通过建立古诺模型（Fosfuri和Motta，1999）［12］、学习型对外投资模型（冼国明和杨锐，1998）［13］、双向扩散模型（马亚明和张岩贵，2003）［14］、三阶段博弈模型（符磊和强永昌，2014）［15］等研究ODI技术溢出的存在性，并就创新能力（周经和黄凯，2020）［16］、 房价上涨（郭娟娟等，2020）［17］等因素对ODI技术溢出的影响进行了研究。也有学者对不同渠道与经济增长之间互动机制展开研究（傅元海和林剑威，2021）［18］。

国内许多学者就不同渠道的技术溢出对中国制造业升级的影响进行了研究，但对于绿色生产率方面的研究仅涉及区域层面或单渠道技术溢出。王晓红等（2021）［19］采用空间计量模型分析了FDI、OFDI及其交互项对中国GFTP的影响。宋晓玲和李金叶（2021）［20］利用空间交叉模型检验双向FDI对绿色经济效率的影响。崔兴华和林明裕（2019）［21］测算了工业企业的绿色全要素生产率，并采用倾向得分匹配法（PSM）和双重差分法（DID）测算FDI对绿色全要素生产率的影响。

目前，已有文献单独就FDI或ODI技术溢出与绿色生产率之间的关系进行研究，且多数研究集中于地区或区域层面，同时对比多渠道技术溢出，并将主要研究对象聚焦于制造业层面的研究较为缺乏。本文试图将国际贸易、FDI和ODI与制造业绿色生产率纳入同一个框架展开研究，以探讨不同渠道的技术溢出对中国制造业绿色生产率的影响及内在机制，并对中国未来制造业绿色转型升级提出有益建议。

2.1.1 制造业绿色生产率测算

（1）基于非期望产出的超效率DEA模型

本文采用超效率SBM模型［22］测算制造业全要素绿色生产率，即考虑环境因素，产出包括非期望产出。假设有n个决策单元DMU，投入变量xi，期望产出变量非期望产出变量

定义矩阵X、Yp、Yq如下：X＝［x1，…，xn］，且X，Yp，Yq＞0。 任意一个 DMU 设为模型如下：

（2） Malmquist指数

Malmquist指数是衡量制造业绿色全要素生产率从t时期到t+1时期的效率变化，定义如下：

全要素生产率指数TFP分解为综合效率指数（TEC）和技术进步指数（TC），如下所示：

2.1.2 不同渠道技术溢出的影响测算

本文参考 Coe和 Helpman（1995）［23］的国际溢出模型，考察在开放经济条件下，国际贸易、FDI以及ODI3种渠道的研发溢出对中国制造业绿色生产率增长率的影响，模型如下所示：

其中，本文测算以2005年为基期，β0为常数，TFPit代表国内第i个制造业在t时期的绿色生产率，OFDIit代表国内第i个制造业在t时期从ODI渠道获取的逆向技术溢出资本存量，RDit代表国内第i个制造业在t时期的研发支出，FDIit代表国内第i个制造业在t时期从FDI渠道获取的技术溢出资本存量，CHit代表国内第i个制造业在t时期从国际贸易渠道获取的技术溢出资本存量，εit为误差项。

变量描述如下：

（1）国内研发资本存量

采用永续盘存法将制造业各行业的研发流量转变为研发存量，折旧率取值为10%［24］。

（2）国际贸易渠道的技术溢出

本文加入制造业第i行业进口占制造业总进口比重，模型如下［25］：

（3）FDI渠道的技术溢出

本文采用Lichtenberg和Potterie（1998）［25］的方法，模型如下：

（4）ODI渠道的技术溢出

模型如下［25］：

本文选取劳动力投入、资本投入、能源投入作为投入指标，劳动力投入以用工人数计算，单位为万人，资本投入以资产总额计算，单位为万元，能源投入以各制造行业主要消费能源消费品种折算成标准煤计算，单位为万吨标准煤，产出指标包括期望产出和非期望产出，期望产出指标，选取主营业务收入和利润总额作为产出指标，单位为万元，非期望产出借鉴涂正革（2008）［26］的研究，选取各制造业二氧化硫和COD排放量，单位为万吨。

数据选取于各类统计年鉴，本文参考OECDTiVA数据库对中国制造业的分类，选取20个制造业行业，如表1所示。

表1 制造业行业分类

经测算①，2005～2019年中国制造业绿色全要素生产率均值在0.557，仍处于偏低的水平，趋势上看，2005～2016年中国制造业绿色全要素生产率下降较为明显，这与此时期以高耗能高排放的行业如钢铁、水泥等拉动经济发展为主的经济增长方式一致，而2016～2019年制造业绿色生产率总体小幅波动略有所上升，这与制造业内部逐步结构调整基本吻合。分行业看，制造业各子行业的全要素绿色生产率大多呈现波动性，并具有明显的行业异质性。

图1显示了2005～2019年制造业20个行业的绿色全要素生产率均值情况。均值较低前3位是纺织业、金属冶炼和压延加工业、皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业，属于低技术产业；均值较高前3位是仪器仪表制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业、医药制造业，属于高技术产业。

图1 2005～2019年制造业各行业绿色生产率均值情况

从制造业子行业绿色全要素生产率均值分布看，制造业子行业绿色生产水平的高低与其行业的技术密集度呈正相关，已有文献分析认为，不同渠道技术溢出与国内生产水平存在关联，因此不同渠道技术溢出对不同技术密集度的制造行业将产生不同影响，具有研究价值。

图2描述了2005～2019年低技术、中高技术及高技术产业绿色全要素生产率的情况。高技术产业绿色全要素生产率基本为1，说明其效率值一直在技术前沿面，其原因在于医药制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业属于高精尖产业，是典型的低耗能高附加值产业，且污染排放物提升空间并不大。低技术及中高技术产业绿色生产率逐年下降，而中高技术产业绿色生产率降幅比低技术产业更为明显，但2016年之后有所收窄。原因有以下两方面：（1）低技术产业如纺织业、烟草制造业和木材加工和木竹藤棕草制品业等属于对原料粗加工的上游产业，产业技术较为成熟，生产水平可提升空间不大，绿色生产率提升有限，因此绿色生产率波动幅度不大，而中高技术产业如机械设备制造业、化学原料及化学制品制造业属于中游产业，普遍呈现高耗能高污染特征，随着中国深度融入世界经济，积极参与全球制造业产业分工，中高技术产业不断承接欧美国家同领域产业的产能，其中大部分仍是发达国家的落后产能，且这类产业在国内发展过程中仍以规模增长为重并不注重节能环保，因此中高技术产业绿色生产率持续下滑明显；（2）2016年左右，中国内部主动寻求制造业转型升级，对制造业特别是以 “代加工”为特征的中高技术领域如机械设备制造业、化学制品制造业等环保要求趋严，企业的环保升级改造意识及行动加大，因此绿色生产率缓慢提升，但由于经济增速的制约，提升幅度并不大。

图2 2005～2019年制造业各类型产业绿色生产率情况

本文通过Bootstrap方法对数据进行统计分析，并利用Stata对多渠道下的技术溢出对制造业绿色生产率的影响展开回归研究，模型见式（5），结果如表2所示。

表2 不同渠道的技术溢出对制造业绿色生产率的影响

表2可以看出，国际贸易技术溢出、外商直接投资技术溢出及对外投资技术溢出对制造业整体及不同类型产业绿色全要素生产率影响的显着性和方向较为一致，即国际贸易技术溢出影响不显着，外商直接投资技术溢出阻碍绿色全要素生产率的提升，对外投资技术溢出促进绿色生产率的提升。

从制造业整体看，国际贸易技术溢出对绿色全要素生产率的影响不显着，外商直接投资技术溢出系数为负，并在1%的显着性水平上显着，说明其阻碍绿色全要素生产率的提升，对外投资技术溢出系数为正，并在1%显着性水平上显着，说明其促进绿色全要素生产率的提升。这意味着虽然国际贸易有利于中国企业积极学习国外先进制造技术，提升生产水平，进而推动绿色全要素生产率的提升，但由于中国长年贸易顺差较大，出口商品以高耗能、高污染产品为主，过去出口拉动经济增长的发展模式抑制了高耗能高污染企业对绿色生产技术的需要，从而导致国际贸易渠道技术溢出对绿色全要素生产率不显着，这与梁会君（2019）［27］的研究结论一致；FDI渠道技术溢出抑制制造业绿色生产率的提升，这验证了 “污染避难所”假说，由于外资对中国直接投资主要以低附加值、人力资本密集领域为主，往往投向高污染高耗能企业，外商直接投资规模的扩大导致国内污染排放加大，同时FDI导致国内同领域竞争加剧，企业利润下滑，技术革新能力不足，制约了企业获取绿色生产技术的动机，从而阻碍绿色全要素生产率的提高，导致产业 “低端锁定”，这与朱东波和任力（2017）［28］、 李斌等（2016）［29］结论一致；ODI可以促进绿色全要素生产率的提升，对外直接投资可以积极学习和吸收目的国的先进技术，通过海外企业与国内母公司的技术传导机制，提升国内母公司的生产水平，从而提升绿色全要素生产率。

从不同类型产业对比来看，同一渠道的技术溢出对产业的绿色生产率呈现异质性。由于国际贸易渠道的技术溢出对各类产业的绿色全要素生产率影响均不显着，本文仅对FDI渠道的技术溢出和ODI渠道的技术溢出的影响进行进一步分析。FDI技术溢出对中高技术、低技术产业绿色全要素生产率的影响系数分别是-7.5108和-1.4565，并在1%水平上显着，对高技术产业绿色全要素生产率的影响系数是-3.0092，并在5%水平上显着，意味着FDI技术溢出的抑制作用在中高技术行业表现最明显。原因在于，外商直接投资以产业转移为主，有减少母国环境规制成本的诉求，转移到中国的大多为产业的边缘技术，投资集中在委托代加工的行业，对应着中高技术产业即机械设备制造业、化学原料和化学制品制造业、化学纤维制造业等，这也导致中高技术产业负相关影响比低技术产业和高技术产业明显。ODI技术溢出对高技术、中高技术及低技术产业均在1%水平上显着，且系数依次为7.0557、6.4633和4.9055，意味着ODI技术溢出的促进作用在高技术行业最大，其次为中高技术行业。原因在于，中国对外直接投资倾向于投资具备核心技术优势的企业，通过研发费用分摊、研发成果剥离以及逆向技术转移促进母国技术进步（赵伟等，2006）［30］，同时促进绿色全要素生产率的提升，因此ODI渠道的技术溢出影响在高技术、中高技术及低技术产业依次递减。

本文基于2005～2019年中国制造业20个子行业投入产出数据，测算了中国制造业绿色全要素生产率，结果表明，中国制造业绿色全要素生产率仍处在较低的水平，有较大潜在提升空间，提升空间主要在中高技术和低技术产业，这也是中国制造业升级改造的重点领域。不同渠道技术溢出对制造业总体和不同技术密集度产业的绿色全要素生产率的影响方向一致，其中国际贸易技术溢出影响不显着，FDI技术溢出对绿色全要素生产率呈现明显的抑制作用，ODI技术溢出则表现出良好的促进作用。从影响程度上看，FDI技术溢出的抑制作用从大到小依次是中高技术、低技术产业和高技术产业，而ODI技术溢出的促进作用从大到小依次是高技术、中高技术及低技术产业。

综上，要有效提高中国制造业绿色全要素生产率，重点在于中高技术领域，如以代加工为主的中游机械设备等制造业及以粗加工、资源类为主的上游低技术制造业领域。对比不同渠道技术溢出，可看出国际贸易及FDI可以深化中国与其他国家经济合作，实现以出口拉动经济，但是并不利于中国制造业绿色转型升级。因此，在当前逆全球化及世界经济下行的形势下，甄别国别风险，谨慎选取社会及经济态势稳定的国家，投资具备技术优势的产业，主动学习和吸收外国技术是中国制造业实现绿色升级的主要路径。

注释：

①限于篇幅，历年制造业各行业绿色生产率略去。