雙向FDI協(xié)同、區(qū)域綠色創(chuàng)新與空間溢出效應(yīng)

樂 為，伍宇欣，王 菲

（中國計(jì)量大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，杭州 310018）

0 引言

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正加速重構(gòu)全球創(chuàng)新版圖，綠色創(chuàng)新無疑是加快發(fā)展方式轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的新動(dòng)能[1]。有效促進(jìn)綠色創(chuàng)新全面提升成為我國新時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)刻不容緩的重要任務(wù)。外商直接投資（IFDI）和對(duì)外直接投資（OFDI）是國際綠色技術(shù)溢出的重要渠道，新發(fā)展格局下雙向FDI越來越表現(xiàn)出協(xié)同并進(jìn)的重要特征，顯然割裂地探討IFDI或OFDI的綠色創(chuàng)新溢出是不合適的[2]。協(xié)調(diào)優(yōu)化“引進(jìn)來”與“走出去”兩大國際化戰(zhàn)略路徑，實(shí)現(xiàn)雙向FDI 協(xié)同發(fā)展，對(duì)于推動(dòng)發(fā)展方式綠色化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，已有文獻(xiàn)從多維度對(duì)綠色創(chuàng)新的影響因素進(jìn)行探討，大致可歸納為以下三類：第一類集中于宏觀層面，探討綠色創(chuàng)新效率的時(shí)空演變規(guī)律與驅(qū)動(dòng)因素[3,4]。第二類集中在微觀層面，著重討論國內(nèi)環(huán)境規(guī)制對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)[5]。第三類主要探討跨境資本流動(dòng)（IFDI 與OFDI）與綠色創(chuàng)新之間的關(guān)系。其中，關(guān)于IFDI對(duì)綠色創(chuàng)新的作用情況尚未有統(tǒng)一的結(jié)論，一部分研究成果認(rèn)為IFDI通過技術(shù)溢出提高東道國綠色技術(shù)，尤其促進(jìn)節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而抑制污染物的增長[6]；一部分研究成果則證實(shí)了污染天堂假說，認(rèn)為IFDI 會(huì)抑制東道國綠色技術(shù)創(chuàng)新[7]，這種負(fù)向影響表現(xiàn)出邊際效率遞減的動(dòng)態(tài)演化特征[8]；此外，更多研究成果認(rèn)為IFDI 對(duì)綠色創(chuàng)新存在階段性的非線性影響，環(huán)境規(guī)制在這一過程中發(fā)揮重要作用。對(duì)于OFDI 與綠色創(chuàng)新的關(guān)系，國內(nèi)外學(xué)者多持樂觀態(tài)度，認(rèn)為OFDI 的逆向綠色創(chuàng)新溢出會(huì)呈現(xiàn)由弱到強(qiáng)的動(dòng)態(tài)演化過程[9]，合理的環(huán)境規(guī)制能有效增強(qiáng)溢出效應(yīng)[10]?？傮w而言，關(guān)于如何推動(dòng)綠色創(chuàng)新的研究日益豐碩，大量研究從跨境資本流動(dòng)角度為理解綠色創(chuàng)新內(nèi)涵與機(jī)理提供了理論依據(jù)與實(shí)證支撐。少部分研究雖將IFDI和OFDI 納入同一框架，探究第三方因素介入下，IFDI 與OFDI 分別對(duì)綠色創(chuàng)新效率的影響變化[8,11]，但都沒有考慮到雙向FDI的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)?；貧w綠色創(chuàng)新的客觀現(xiàn)實(shí)，在國家加速發(fā)展模式轉(zhuǎn)型和推動(dòng)綠色發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，路徑依賴、區(qū)域差距顯著等問題依然阻礙著綠色創(chuàng)新效率的提升[3,4,12]，能否最大程度釋放雙向FDI 協(xié)同紅利以提升國內(nèi)綠色創(chuàng)新效率，還需要相關(guān)實(shí)證支撐并對(duì)此進(jìn)一步研判。

新發(fā)展格局下國際投資的雙向流動(dòng)與協(xié)同發(fā)展正加速勞動(dòng)力、技術(shù)、資本等生產(chǎn)要素的配置與流動(dòng)，這種活動(dòng)表現(xiàn)出顯著的空間地理特征，需結(jié)合區(qū)域差異進(jìn)行分析。鑒于此，本文將雙向FDI協(xié)同效應(yīng)納入綠色創(chuàng)新效率的研究框架中，構(gòu)建IFDI 和OFDI 協(xié)同機(jī)制，運(yùn)用空間杜賓模型探究雙向FDI 協(xié)同發(fā)展對(duì)省域綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)，從區(qū)域發(fā)展差異角度探討雙向FDI協(xié)同影響綠色創(chuàng)新的異質(zhì)性，為協(xié)調(diào)綠色創(chuàng)新的空間均衡提供新的導(dǎo)向和思路。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究方法

1.1.1 超效率SBM改進(jìn)的三階段DEA模型

三階段DEA 模型將環(huán)境因素、隨機(jī)噪聲和管理無效率同時(shí)引入DEA 模型，彌補(bǔ)非參數(shù)模型的測(cè)量誤差。本文在剔除環(huán)境因素的影響下，基于超效率SBM 改進(jìn)的三階段DEA模型測(cè)算中國30個(gè)省份的綠色創(chuàng)新效率。

（1）第一階段

采用超效率SBM 模型測(cè)量原始的綠色創(chuàng)新效率，并得到投入松弛變量作為第二階段的被解釋變量。超效率SBM模型在充分考慮投入產(chǎn)出變量松弛性問題的基礎(chǔ)上，使得決策單元處于DEA 效率前沿面時(shí)，效率值可以大于1，這樣便可對(duì)多個(gè)有效決策單元排序，使模型估計(jì)結(jié)果更準(zhǔn)確。模型表達(dá)式如下：

其中，θ代表效率值；n表示決策單元的數(shù)量；m表示投入項(xiàng)的數(shù)量；s1和s2分別表示期望和非期望產(chǎn)出項(xiàng)的數(shù)量；λ表示所對(duì)應(yīng)的投入或產(chǎn)出元素的權(quán)重；xij表示第j個(gè)決策單元的第i項(xiàng)投入表示第j個(gè)決策單元的第p項(xiàng)期望產(chǎn)出；表示第j個(gè)決策單元的第q項(xiàng)非期望產(chǎn)出。當(dāng)θ＜1 時(shí)，該決策單元處于無效率狀態(tài)；當(dāng)θ≥1時(shí)，該決策單元有效，且數(shù)值越大，效率越高。

（2）第二階段

為得出在相同外部環(huán)境和隨機(jī)干擾下的投入變量調(diào)整值，采用隨機(jī)前沿模型（SFA）對(duì)松弛值進(jìn)行分析。建立投入松弛變量和環(huán)境變量的隨機(jī)前沿回歸模型如下：

其中，sij表示第j個(gè)決策單元的第i項(xiàng)投入的松弛變量；Zj表示所有環(huán)境變量組成的向量；βi為估計(jì)系數(shù)；vij和uij分別表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和管理無效率項(xiàng)，vij服從正態(tài)分布，即vij～iddN( 0,σv2)，uij服從半正態(tài)分布，即uij～iddN+( 0,σu2)。

將所有決策單元調(diào)整至相同的外部環(huán)境下，以便于消除異質(zhì)性影響，調(diào)整后的投入變量為：

其中，為調(diào)整后的投入變量，xij為原始投入變量，分別為剔除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)的影響后需要調(diào)整的投入部分。

（3）第三階段

將調(diào)整后的投入變量替代原始投入變量后采用超效率SBM模型重新測(cè)算，可得到剔除環(huán)境干擾、隨機(jī)誤差的綠色創(chuàng)新效率值。

1.1.2 空間杜賓模型

考慮到創(chuàng)新活動(dòng)本身的空間依賴性，為防止系統(tǒng)性模型設(shè)定偏誤，本文采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證?？臻g杜賓模型（SDM）不僅能夠同時(shí)包含被解釋變量和解釋變量的空間滯后項(xiàng)，還可以同時(shí)分析變量的空間溢出效應(yīng)，是空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）的更一般形式。因此本文選取空間杜賓模型作為實(shí)證分析的基本模型，之后將檢驗(yàn)其最優(yōu)性。設(shè)定模型如下：

其中，GIEit、Dit和Kit分別為綠色創(chuàng)新效率、雙向FDI協(xié)同度和控制變量，WGIEit、WDit和WKit分別為相應(yīng)的空間滯后項(xiàng)，λ、β、δ、γ、ξ為估計(jì)系數(shù)，αi和?t分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

鑒于空間權(quán)重矩陣直接影響空間模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果[13]，為減小權(quán)重矩陣設(shè)定帶來的估計(jì)偏差，本文綜合考量各因素的空間聯(lián)系，設(shè)定以下四種空間權(quán)重矩陣。

（1）空間鄰接矩陣（w1）

根據(jù)省份地理上是否相鄰進(jìn)行設(shè)定，矩陣對(duì)角線元素全為0，其他元素的設(shè)定滿足：

（2）空間地理矩陣（w2）

根據(jù)省份間的地理距離的倒數(shù)來構(gòu)造空間地理矩陣。省份之間的地理距離越近，賦予其權(quán)重越大，區(qū)域間的地理距離dij根據(jù)各省份省會(huì)城市的經(jīng)緯度計(jì)算得出。

（3）經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣（w3）

采用常見方法，以各省份人均GDP 作為指標(biāo)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣，具體公式為：

（4）人力資本距離矩陣（w4）

本文參考馮嚴(yán)超等（2021）[14]的研究，構(gòu)造人力資本矩陣，主要通過2005—2020 年各省份人均受教育年限均值與全國人均受教育年限均值的比值構(gòu)建的對(duì)角矩陣與空間地理矩陣相乘得到。具體公式為：

1.2 指標(biāo)選取

關(guān)于投入產(chǎn)出變量選取，本文從勞動(dòng)、資本以及能源方面選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量（X1）、R&D資本存量（X2）、能源消耗總量（X3）作為投入變量，其中R&D 資本存量采用永續(xù)盤存法測(cè)算；期望產(chǎn)出方面，本文從科技和產(chǎn)品成果兩個(gè)方面選取專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)量（Y1）、技術(shù)市場(chǎng)成交額（Y2）、新產(chǎn)品銷售收入（Y3）、商標(biāo)注冊(cè)核準(zhǔn)數(shù)量（Y4）四個(gè)指標(biāo)；非期望產(chǎn)出方面，本文采用環(huán)境污染指數(shù)（Y5）表示，具體選取工業(yè)廢水排放、工業(yè)二氧化硫排放以及工業(yè)煙（粉）塵排放三個(gè)指標(biāo)，通過熵值法計(jì)算綜合指數(shù)。

考慮到綠色創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)理和環(huán)境變量的選取原則，本文選取市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)（MC）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展（ED）、環(huán)境規(guī)制（ER）、科技支持（STS）作為環(huán)境變量。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)采用規(guī)模以上企業(yè)的數(shù)量衡量，充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)對(duì)創(chuàng)新主體產(chǎn)生擠出效應(yīng)，倒逼其提升創(chuàng)新能力，進(jìn)而激發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)出。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)意味著能源消耗和環(huán)境污染壓力降低，綠色創(chuàng)新效率提高。經(jīng)濟(jì)發(fā)展采用人均GDP 衡量，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高的地區(qū)對(duì)資金約束有較強(qiáng)的緩解能力，可以為創(chuàng)新主體的創(chuàng)新研發(fā)奠定更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。環(huán)境規(guī)制采用環(huán)境污染治理投資額與同期該地區(qū)GDP 的比值衡量，環(huán)境規(guī)制能直接促使創(chuàng)新主體制定環(huán)境規(guī)劃，降低污染物排放，同時(shí)倒逼其加快技術(shù)研發(fā)，促進(jìn)綠色技術(shù)革新?？萍贾С植捎玫胤截?cái)政科學(xué)技術(shù)支出占地方財(cái)政一般預(yù)算支出的比重衡量，政府的科技補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)形成激勵(lì)效應(yīng)和信息傳遞效應(yīng)，降低綠色技術(shù)的外部性。

此外，本文選取技術(shù)引進(jìn)（TI）、市場(chǎng)化水平（ML）、基礎(chǔ)設(shè)施（ID）作為控制變量。技術(shù)引進(jìn)采用各省份歷年簽訂國外技術(shù)引進(jìn)合同的合同金額數(shù)占GDP的比重進(jìn)行衡量，合同金額數(shù)將美元按照歷年人民幣兌換美元的年平均價(jià)換算為人民幣。市場(chǎng)化水平采用中國各省份市場(chǎng)化總指數(shù)衡量，該指數(shù)從政府與市場(chǎng)關(guān)系、非國有經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)育程度、要素市場(chǎng)的發(fā)育程度、市場(chǎng)中介組織的發(fā)育程度和法律制度環(huán)境方面構(gòu)建對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?；A(chǔ)設(shè)施采用各省份電信業(yè)務(wù)總量占GDP比重進(jìn)行衡量。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文以中國30 個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）的數(shù)據(jù)作為研究樣本，時(shí)間跨度為2005—2020年。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國商標(biāo)戰(zhàn)略年度發(fā)展報(bào)告》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《中國貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)庫以及國研數(shù)據(jù)庫等，部分缺失值通過插值法填充。各變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

2 實(shí)證分析

2.1 綠色創(chuàng)新效率

2.1.1 第一、第二階段

第一階段采用超效率SBM 模型，得到2005—2020 年原始綠色創(chuàng)新效率。第二階段得到隨機(jī)前沿分析結(jié)果見表2。表2中t值的絕對(duì)值基本大于1.96，五個(gè)環(huán)境變量大多通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明本文選取的環(huán)境變量能較好地反映投入變量的冗余情況。此外，gamma值均大于0.78，說明管理無效率對(duì)松弛變量的影響占據(jù)了78%以上，因此進(jìn)行SFA回歸剔除環(huán)境因素對(duì)效率的影響是有必要的。

表2 隨機(jī)前沿模型回歸結(jié)果

具體來看：（1）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度較高會(huì)導(dǎo)致R&D 人員、資本以及能源的投入冗余，降低綠色創(chuàng)新效率，這可能是因?yàn)槭袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)激烈的地區(qū)對(duì)于優(yōu)質(zhì)人才、資產(chǎn)以及能源的儲(chǔ)備需求較大，從而導(dǎo)致短期性的投入冗余問題。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向第三產(chǎn)業(yè)傾斜，會(huì)增加研發(fā)資本和人員的投入，但會(huì)降低部分能源消耗，總體上會(huì)降低綠色創(chuàng)新效率。（3）經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)降低研發(fā)人員投入，但會(huì)增大研發(fā)資本存量的投入冗余，對(duì)能源消耗冗余不產(chǎn)生顯著影響。（4）環(huán)境規(guī)制增強(qiáng)會(huì)導(dǎo)致各項(xiàng)投入冗余，這可能是由于環(huán)境規(guī)制的成本效應(yīng)大于補(bǔ)償效應(yīng)，使得原本的生產(chǎn)性投資受到擠占，對(duì)綠色創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響。（5）科技支持程度增加，會(huì)降低研發(fā)人員投入和能源消耗，促進(jìn)資源的有效利用，進(jìn)一步提高綠色創(chuàng)新效率。

2.1.2 第三階段

剔除環(huán)境因素和管理無效率的干擾后，得到調(diào)整后的投入項(xiàng)，重新計(jì)算得出綠色創(chuàng)新效率。圖1為2005—2020年各省份綠色創(chuàng)新效率均值表現(xiàn)，排名靠前的省份均集中在東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，其中江蘇、廣東、北京、浙江、山東、上海高于東部地區(qū)的平均效率值，是東部地區(qū)綠色創(chuàng)新的主要拉動(dòng)力量。中西部地區(qū)均低于全國平均水平，排名靠后的省份主要集中在西部地區(qū)，尤其是西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為落后的省份。僅有11 個(gè)省份高于全國平均水平，省份間綠色創(chuàng)新差距明顯，發(fā)展極其不均衡。除了投入基數(shù)的差距，中西部經(jīng)濟(jì)技術(shù)相對(duì)落后的地區(qū)可能還處于投入與產(chǎn)出不匹配的錯(cuò)位狀態(tài)，投入冗余大，資源利用率較低，綠色產(chǎn)出成果不佳，綠色創(chuàng)新效率自然不高。

圖1 2005—2020年各地區(qū)綠色創(chuàng)新效率均值

2.2 雙向FDI協(xié)同情況

2.2.1 雙向FDI交互關(guān)系檢驗(yàn)

運(yùn)用面板向量自回歸模型對(duì)雙向FDI 的交互關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，參考許靜和周敏（2021）[2]的研究，建立IFDI 系統(tǒng)和OFDI系統(tǒng)的衡量指標(biāo)，IFDI系統(tǒng)選取實(shí)際利用IFDI金額、人均利用IFDI金額以及IFDI占GDP的比重三個(gè)指標(biāo)；OFDI系統(tǒng)選取OFDI流量、人均OFDI流量以及OFDI流量占GDP 的比重三個(gè)指標(biāo)，均采用熵值法計(jì)算綜合指數(shù)。再對(duì)IFDI與OFDI進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，LLC、IPS和Fisher檢驗(yàn)結(jié)果均表明變量在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，不存在單位根。

本文參考黃凌云等（2018）[15]的研究，采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，信息準(zhǔn)則估計(jì)結(jié)果確定最佳滯后階數(shù)為1，經(jīng)過蒙特卡羅模擬999次后得到IFDI和OFDI的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。在圖2 中，箭頭左側(cè)為沖擊變量，右側(cè)為響應(yīng)變量，橫坐標(biāo)為滯后期數(shù)，縱坐標(biāo)為響應(yīng)程度，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，兩側(cè)虛線表示偏離區(qū)間。在OFDI 沖擊下，IFDI 在第一期有顯著的正向波動(dòng)，隨后經(jīng)歷短暫負(fù)向波動(dòng)，第三期回歸正向波動(dòng)后逐漸收斂于零刻度線。在IFDI沖擊下，OFDI促進(jìn)IFDI在第一期經(jīng)歷由負(fù)轉(zhuǎn)正的波動(dòng)，同樣在第三期收斂至零刻度線。因此，IFDI 和OFDI 存在相互作用的互動(dòng)關(guān)系。

圖2 PVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)

2.2.2 雙向FDI協(xié)同測(cè)度

本文參考董婉怡等（2021）[16]的研究，采用耦合協(xié)調(diào)模型測(cè)度雙向FDI 協(xié)同度。公式（9）中，Cit表示i省份在t年IFDI 與OFDI 的耦合度。耦合度可以衡量相互關(guān)系的強(qiáng)弱，但無法反映作用方向，即二者亦可能為相互抑制，需要進(jìn)一步對(duì)二者間協(xié)調(diào)狀態(tài)進(jìn)行判斷，見式（10）：

其中，Dit為IFDI 與OFDI 的耦合協(xié)調(diào)度，Tit為協(xié)調(diào)度。α和β為權(quán)重，考慮到“引進(jìn)來”與“走出去”并重，因此設(shè)置α=β=0.5。本文將雙向FDI耦合協(xié)調(diào)度劃分為四種類型，低度耦合協(xié)調(diào)（0＜D≤0.3）、中度耦合協(xié)調(diào)（0.3＜D≤0.5）、高度耦合協(xié)調(diào)（0.5＜D≤0.8）、極度耦合協(xié)調(diào)（0.8＜D≤1）。

2.2.3 雙向FDI協(xié)同分析

如圖3 所示，2005—2020 年，中國雙向FDI 呈現(xiàn)“失調(diào)—改善—協(xié)調(diào)”的過程。2005—2010 年，各省份雙向FDI基本都處于嚴(yán)重失調(diào)狀態(tài)，這段時(shí)期的政策和資源更多地向“引進(jìn)來”傾斜，雙向FDI發(fā)展極其不平衡。2010年開始失調(diào)狀態(tài)在逐步改善，政府加快實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略，中國對(duì)外直接投資的規(guī)模明顯擴(kuò)大，同時(shí)更強(qiáng)調(diào)外商引進(jìn)的質(zhì)量問題。2015—2020 年，全國基本處于協(xié)調(diào)狀態(tài)，說明IFDI和OFDI發(fā)展處于初步的相輔相成狀態(tài)。從地域?qū)用鎭砜?，中國雙向FDI協(xié)同發(fā)展呈現(xiàn)“東強(qiáng)西弱、沿海強(qiáng)內(nèi)陸弱”的局面，且分化越來越顯著。其中，上海早在2015 年就進(jìn)入極度耦合協(xié)調(diào)階段，除海南、遼寧、河北外，其他東部省份均進(jìn)入高度耦合協(xié)調(diào)階段。相反，部分內(nèi)陸省份（青海、甘肅、貴州）一直未攻克失調(diào)狀態(tài)，省域間的極化效應(yīng)十分突出。

圖3 雙向FDI協(xié)同情況

2.3 空間回歸結(jié)果

2.3.1 莫蘭檢驗(yàn)

為檢測(cè)變量是否具有空間相關(guān)性，本文對(duì)綠色創(chuàng)新和雙向FDI 協(xié)同度進(jìn)行全局莫蘭檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，綠色創(chuàng)新和雙向FDI 協(xié)同度在四種權(quán)重矩陣下均通過了顯著性檢驗(yàn)且系數(shù)為正，表明綠色創(chuàng)新和雙向FDI協(xié)同度具有顯著的正向空間相關(guān)性，即綠色創(chuàng)新效率和雙向FDI協(xié)同度較高的地區(qū)能夠?qū)χ苓叺貐^(qū)產(chǎn)生積極的影響。因此對(duì)其進(jìn)行研究時(shí)，有必要將空間因素與地域特征考慮在內(nèi)。

2.3.2 空間回歸結(jié)果

表3為雙向FDI協(xié)同度對(duì)綠色創(chuàng)新效率的空間回歸結(jié)果。在四種權(quán)重矩陣下，LR 檢驗(yàn)和Wald 檢驗(yàn)均通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明空間杜賓模型（SDM）優(yōu)于空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM），且不會(huì)退化，本文選擇空間杜賓模型是合適的。雙向FDI協(xié)同度的系數(shù)在四種空間權(quán)重矩陣下均通過顯著性檢驗(yàn)，表明雙向FDI協(xié)同發(fā)展能有效促進(jìn)綠色創(chuàng)新效率提升。雙向FDI協(xié)同發(fā)展可以強(qiáng)化技術(shù)溢出效應(yīng)—集聚效應(yīng)—競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)—結(jié)構(gòu)效應(yīng)四個(gè)階段從而革新綠色技術(shù)并集聚資本和人才，倒逼創(chuàng)新主體加強(qiáng)綠色研發(fā)并改善要素稟賦結(jié)構(gòu)，降低能源消耗和污染排放，進(jìn)而提高綠色創(chuàng)新效率。從溢出效應(yīng)來看，除空間鄰接矩陣外，雙向FDI協(xié)同度均通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說明雙向FDI協(xié)同存在正向的綠色創(chuàng)新溢出效應(yīng)，且省份間的溢出效應(yīng)相比省內(nèi)促進(jìn)效應(yīng)更為顯著。

表3 空間杜賓模型回歸結(jié)果

2.3.3 空間溢出效應(yīng)

考慮到點(diǎn)估計(jì)檢驗(yàn)溢出效應(yīng)會(huì)忽略雙向FDI 協(xié)同發(fā)展對(duì)省內(nèi)的沖擊而產(chǎn)生偏誤[13]，本文進(jìn)一步采用偏微分估計(jì)方法進(jìn)行溢出效應(yīng)分析，結(jié)果見表4。從間接效應(yīng)來看，除經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣外，雙向FDI 協(xié)同度的系數(shù)均為正且通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明鄰地雙向FDI 協(xié)同發(fā)展能有效促進(jìn)本地綠色創(chuàng)新效率提升，且溢出效應(yīng)在地理相鄰、相近以及人力資本結(jié)構(gòu)相近地區(qū)表現(xiàn)相對(duì)明顯。雙向FDI 協(xié)同度平均每提高1%，周邊地區(qū)的綠色創(chuàng)新效率就會(huì)提高0.719%～1.515%，省份間的溢出效應(yīng)均高于省份內(nèi)的促進(jìn)效應(yīng)。這說明區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)交流、貿(mào)易往來以及政府調(diào)控政策等人為活動(dòng)性因素會(huì)加速綠色研發(fā)要素流動(dòng)，強(qiáng)化區(qū)域間綠色創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出作用。先進(jìn)的節(jié)能技術(shù)、綠色產(chǎn)品設(shè)計(jì)、綠色工藝以及綠色管理服務(wù)等非技術(shù)性創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)會(huì)隨著資本、人才等研發(fā)要素流動(dòng)發(fā)生溢出，進(jìn)而促進(jìn)相鄰地區(qū)的綠色創(chuàng)新效率提升。

表4 空間杜賓模型溢出效應(yīng)分解結(jié)果

2.4 異質(zhì)性分析

考慮到我國地理位置以及區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，本文將30 個(gè)省份按照東部、中部和西部地區(qū)以及相對(duì)發(fā)達(dá)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)兩種形式①劃分，進(jìn)一步考察雙向FDI協(xié)同對(duì)區(qū)域綠色創(chuàng)新影響的異質(zhì)性。由下頁表5可知，雙向FDI 協(xié)同對(duì)綠色創(chuàng)新的空間效應(yīng)在中西部以及欠發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)為顯著的正向促進(jìn)作用，而對(duì)于東部以及相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)則在統(tǒng)計(jì)上不顯著。從地理差異來看，在四種權(quán)重矩陣下中部地區(qū)雙向FDI 協(xié)同度的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)系數(shù)均為正，且通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)；西部地區(qū)除了空間鄰接矩陣的間接效應(yīng)系數(shù)不顯著外，其余系數(shù)均顯著為正；東部地區(qū)所有系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)，促進(jìn)效應(yīng)和溢出效應(yīng)大小均表現(xiàn)為中部＞西部＞東部。從區(qū)域

表5 異質(zhì)性空間杜賓模型溢出效應(yīng)分解結(jié)果

①東部地區(qū)包括北京、福建、廣東、海南、河北、江蘇、遼寧、山東、上海、天津、浙江11個(gè)省份；中部地區(qū)包括安徽、河南、黑龍江、湖北、湖南、吉林、江西、山西8個(gè)省份；其余為西部地區(qū)?？紤]經(jīng)濟(jì)總量、人均GDP、收入等因素，將北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東歸為經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，其余為欠發(fā)達(dá)地區(qū)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異來看，相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)直接效應(yīng)系數(shù)均顯著為正，間接效應(yīng)系數(shù)除了經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣外，其余均為正且明顯大于直接效應(yīng)，表明欠發(fā)達(dá)地區(qū)的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)更為突出。地理差異與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異結(jié)果類似，這可能是由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，開放質(zhì)量較高，基礎(chǔ)設(shè)施以及制度建設(shè)相對(duì)于中西部地區(qū)更完善，加上早期率先通過改革開放實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新效率的大幅提升，現(xiàn)階段雙向FDI協(xié)同促進(jìn)綠色創(chuàng)新的邊際效益相對(duì)中西部地區(qū)較低，過度依賴跨境資本形式實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新易陷入路徑依賴，應(yīng)當(dāng)更多地依靠地區(qū)的自主研發(fā)實(shí)現(xiàn)綠色清潔技術(shù)的應(yīng)用與推廣，實(shí)現(xiàn)環(huán)境收益。

2.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文從兩個(gè)方面來驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。（1）替換核心解釋變量，采用IFDI與OFDI的交互項(xiàng)衡量雙向FDI協(xié)同；（2）縮減樣本變量，去除首尾年份。由于篇幅限制，上述回歸結(jié)果未列示，以上兩種方法回歸所得結(jié)果與前文所得結(jié)果顯著性和符號(hào)基本一致，說明本文實(shí)證結(jié)果較為穩(wěn)健。

3 結(jié)論

本文將雙向FDI 協(xié)同發(fā)展與中國省域綠色創(chuàng)新效率納入同一研究框架，采用空間杜賓模型對(duì)雙向FDI協(xié)同的綠色創(chuàng)新溢出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，研究表明：（1）2005—2020 年中國區(qū)域綠色創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波動(dòng)增長態(tài)勢(shì)，地區(qū)分化特征明顯，具體表現(xiàn)為東部—中部—西部地區(qū)逐漸下降的分布格局。（2）雙向FDI 協(xié)同發(fā)展能夠有效促進(jìn)綠色創(chuàng)新效率提升，并且具有顯著的空間溢出效應(yīng)，其不僅能夠促進(jìn)本地綠色創(chuàng)新效率提升，對(duì)周邊鄰近地區(qū)或者人力資本屬性相近地區(qū)的綠色創(chuàng)新同樣具有明顯的促進(jìn)作用。（3）雙向FDI 協(xié)同發(fā)展對(duì)綠色創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)呈現(xiàn)顯著的區(qū)域異質(zhì)性。相較于東部地區(qū)和經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，雙向FDI協(xié)同對(duì)中西部地區(qū)以及經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)綠色創(chuàng)新效率提升的空間溢出效應(yīng)更強(qiáng)。