OFDI、逆向技術(shù)溢出與全要素能源效率
—— 基于PVAR模型分析

劉輝群，彭傳立

（天津商業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300134）

全要素能源效率（total factor energy efficiency，TFEE）綜合考慮了各種投入要素運(yùn)行情況，已成為當(dāng)前衡量能源效率較為流行的指標(biāo)。新古典經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是生產(chǎn)率提升的動(dòng)力源泉，在開放型經(jīng)濟(jì)背景下，一國既可以通過自主創(chuàng)新而實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，又可以通過國際貿(mào)易、外商直接投資（FDI）和對外直接投資（OFDI）等渠道的國際技術(shù)溢出而實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，而經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)比較薄弱的發(fā)展中國家更容易通過后發(fā)優(yōu)勢以較低成本吸收國外先進(jìn)技術(shù)來提高自身技術(shù)水平。目前已有大量文獻(xiàn)研究了國際技術(shù)溢出對全要素能源效率的影響。例如，Wei等[1]從中國制造業(yè)的視角驗(yàn)證了國際貿(mào)易和外商直接投資技術(shù)溢出對全要素能源效率的促進(jìn)作用。Yao等[2]利用聯(lián)立方程模型發(fā)現(xiàn)全球價(jià)值鏈中增加值貿(mào)易對能源效率具有顯著促進(jìn)作用，并且出口的能源效率效應(yīng)幅度優(yōu)于進(jìn)口。Pan等[3]以中國省際面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用似不相關(guān)回歸（SUR）方法研究了外商直接投資質(zhì)量對能源效率的影響，發(fā)現(xiàn)外商直接投資質(zhì)量的提高對能源效率提升大有裨益。這些研究均表明了國際貿(mào)易和外商直接投資技術(shù)溢出對全要素能源效率的積極作用，但鮮有學(xué)者探討對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)對全要素能源效率的影響。

值得注意的是，自2012年以來，中國對外直接投資流量已連續(xù)八年穩(wěn)居全球前三名（數(shù)據(jù)來自商務(wù)部發(fā)布的《2019年度中國對外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》），與外商直接投資呈齊頭并進(jìn)之勢，其對母國的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)受到越來越多學(xué)者的關(guān)注。而對外直接投資作為國際技術(shù)溢出的重要渠道能否促進(jìn)全要素能源效率的提高？其影響機(jī)制如何？這些問題似乎少有問津。鑒于對該類問題的回答對中國實(shí)施綠色發(fā)展戰(zhàn)略具有重要政策意義，本文將以2003—2017年中國29個(gè)省級行政區(qū)（基于數(shù)據(jù)可獲得性，西藏、港澳臺地區(qū)未在研究范圍之內(nèi)，另將重慶的相關(guān)數(shù)據(jù)并入四川）的面板數(shù)據(jù)為樣本，使用面板向量自回歸（PVAR）模型實(shí)證檢驗(yàn)OFDI逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的影響及其作用機(jī)制。

本文可能的貢獻(xiàn)概括如下：第一，使用SBM型方向性距離函數(shù)來測度全要素能源效率。該方法無須設(shè)定具體函數(shù)形式，既考慮了生產(chǎn)過程中的多種投入要素，又考慮了節(jié)能減排，是當(dāng)前測度能源效率較為前沿的方法之一。第二，資本存量是全要素能源效率測算過程中最為重要的投入要素之一，但它通常是難以觀測的?？紤]到資本品種類會(huì)隨時(shí)間變化并且同一資本品在不同使用情境下壽命也是不同的，我們使用動(dòng)態(tài)折舊率來測算中國各省的資本存量，以便得出更為客觀的全要素能源效率測度結(jié)果。第三，使用PVAR模型考察對外直接投資逆向技術(shù)溢出、自主創(chuàng)新和全要素能源效率三者之間的交互作用，以得出對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的動(dòng)態(tài)影響路徑。

1 文獻(xiàn)回顧

隨著各國對外直接投資蓬勃興起，對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)層出不窮。Kogut & Chang[4]在對日本和美國的研究中發(fā)現(xiàn)日本企業(yè)對美國的直接投資存在強(qiáng)烈的技術(shù)尋求動(dòng)機(jī)，從而開啟了對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)研究的先河。此后，學(xué)術(shù)界就對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的存在性進(jìn)行了大量檢驗(yàn)。Van Pottelsberghe & Lichtenberg[5]擴(kuò)展了Coe & Helpman[6]提出的國際R&D溢出模型，構(gòu)建了同時(shí)包含進(jìn)口貿(mào)易、外商直接投資和對外直接投資三種渠道在內(nèi)的國際技術(shù)溢出模型（L-P模型），并驗(yàn)證了對外直接投資渠道的技術(shù)溢出對母國全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，發(fā)現(xiàn)這在G7國家中尤為明顯。Amann & Virmani[7]運(yùn)用L-P模型研究了18個(gè)新興經(jīng)濟(jì)體對34個(gè)OECD國家直接投資對母國全要素生產(chǎn)率的“反饋效應(yīng)”，發(fā)現(xiàn)通過對OECD國家直接投資顯著提高了新興經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)率水平。Piperopoulos等[8]基于中國企業(yè)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，對外直接投資對中國企業(yè)創(chuàng)新績效存在正向影響。邵玉君[9]同時(shí)考察了外商直接投資和對外直接投資對中國全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)雙向直接投資均顯著促進(jìn)了本國技術(shù)進(jìn)步?？紤]了東道國技術(shù)保護(hù)對本國吸收國外研發(fā)資本的阻礙后，陳培如和冼國明[10]在測算國外研發(fā)資本溢出時(shí)引入了東道國技術(shù)保護(hù)因素，并把通過對外直接投資渠道獲取的國外研發(fā)資本溢出分解為往期對外直接投資溢出和新增對外直接投資溢出，發(fā)現(xiàn)二者均顯著促進(jìn)了中國技術(shù)創(chuàng)新，而新增對外直接投資溢出效應(yīng)主要來自擴(kuò)展邊際。

但對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)會(huì)受到投資規(guī)模、吸收能力等因素的制約。Zhou等[11]利用中國省級數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)人均對外直接投資存量超過大約3 361元人民幣（以2005年不變價(jià)格計(jì)）時(shí)，才能獲得綠色技術(shù)溢出。Li等[12]從制造業(yè)企業(yè)異質(zhì)性角度出發(fā)，運(yùn)用PSM-DID方法發(fā)現(xiàn)吸收能力越強(qiáng)的跨國企業(yè)在進(jìn)行對外直接投資時(shí)越能獲得更高且持續(xù)的生產(chǎn)率效應(yīng)。李梅和柳士昌[13]發(fā)現(xiàn)，在中國僅東部地區(qū)對外直接投資技術(shù)溢出效應(yīng)顯著，西部地區(qū)對外直接投資則可能因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本水平、金融發(fā)展程度等吸收能力指標(biāo)未達(dá)到門檻值而未能獲得逆向技術(shù)溢出。此外，學(xué)者還注意到對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的異質(zhì)性現(xiàn)象。蔣冠宏和蔣殿春[14]基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，在不同投資動(dòng)機(jī)以及不同投資東道國情形下，對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在著顯著差異。Li & Michal[15]發(fā)現(xiàn)中國對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性，即東部地區(qū)作用效果最強(qiáng)，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。近年來，學(xué)者將目光投向?qū)ν庵苯油顿Y逆向技術(shù)溢出效應(yīng)對母國經(jīng)濟(jì)的影響上。趙云鵬和葉嬌[16]利用空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)中國各省對外直接投資顯著促進(jìn)了當(dāng)?shù)匾约班徑貐^(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。Hao等[17]研究了中國對外直接投資對本國環(huán)境質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)對外直接投資逆向技術(shù)溢出通過技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)減少了國內(nèi)二氧化碳的排放。Pan等[18]的相關(guān)研究表明中國各省對外直接投資逆向技術(shù)溢出不僅能夠提高本地區(qū)全要素碳生產(chǎn)率，還能通過空間溢出機(jī)制對鄰近省份全要素碳生產(chǎn)率的提高起到促進(jìn)作用?？梢?，對外直接投資的綠色技術(shù)溢出效應(yīng)已成為當(dāng)前國際直接投資領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)話題。

學(xué)者對能源效率的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是能源效率的測度方法。能源效率測度方法主要包括單要素能源效率測度方法和全要素能源效率測度方法兩類。單要素能源效率僅考慮了能源投入一種投入要素，通常以能耗強(qiáng)度或真實(shí)能耗強(qiáng)度來衡量，由于該方法沒有考慮資本、勞動(dòng)等其他生產(chǎn)要素投入和結(jié)構(gòu)因素的影響，因此難以反映真實(shí)的能源效率狀況[19]。Hu & Wang[20]在全要素框架下運(yùn)用DEA模型中的CCR模型對能源效率進(jìn)行了測算，并首次提出全要素能源效率的概念。此后學(xué)者基于DEA模型形式的不同設(shè)定對全要素能源效率的測度方法不斷進(jìn)行改進(jìn)，從傳統(tǒng)DEA模型到超效率DEA模型，從僅考慮期望產(chǎn)出到同時(shí)考慮非期望產(chǎn)出，目前已形成大量且漸臻成熟的全要素能源效率測度方法。二是能源效率的影響因素。全要素能源效率受到多種因素的影響，早期部分學(xué)者從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和市場化程度等角度展開分析[21]。 Boyd & Pang[22]利用回歸分析方法發(fā)現(xiàn)能源效率會(huì)隨生產(chǎn)率的提高而提高，并且生產(chǎn)率每提高1%，能源效率會(huì)提高1%以上。Fisher-Vanden等[23]基于中國企業(yè)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)能源價(jià)格上漲和技術(shù)研發(fā)活動(dòng)是推動(dòng)能源效率提升的主要因素，不論是自有技術(shù)還是進(jìn)口技術(shù)均能通過節(jié)約能源投入進(jìn)而提高能源效率。近期的多項(xiàng)研究也表明國際技術(shù)溢出也有助于能源效率的提高[24]。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，大量研究證明了對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的存在性及其對母國經(jīng)濟(jì)的反饋，并且證明了技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率的重要性，但少有文獻(xiàn)提及對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的影響。本文試圖討論中國對外直接投資能否通過技術(shù)溢出機(jī)制提高本國的全要素能源效率。

2 OFDI技術(shù)溢出對全要素能源效率的作用機(jī)制

對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制較為復(fù)雜。投資國要想從對外直接投資逆向技術(shù)溢出中獲益，不僅需要從東道國市場上獲取先進(jìn)技術(shù)，還需要在投資國市場上及時(shí)反饋和傳遞這些技術(shù)成果。在此過程中，投資國的跨國公司起到媒介和橋梁的作用。

2.1 東道國技術(shù)溢出獲得機(jī)制

跨國公司可以通過多種渠道吸收東道國的先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)東道國技術(shù)的反向溢出。以技術(shù)研發(fā)為目標(biāo)的跨國公司通過在東道國高新技術(shù)集聚區(qū)成立研發(fā)中心或者組建戰(zhàn)略技術(shù)聯(lián)盟，既可以與東道國企業(yè)共攤研發(fā)成本、共享研發(fā)成果，又能夠充分發(fā)揮當(dāng)?shù)氐娜瞬艃?yōu)勢，通過一線員工之間的國際交流和公司內(nèi)部的人力資本流動(dòng)獲得知識溢出。以市場開拓為目標(biāo)的跨國公司會(huì)選擇在東道國直接建立子公司進(jìn)行生產(chǎn)和銷售，此時(shí)，東道國已經(jīng)發(fā)展成熟的產(chǎn)品和生產(chǎn)工藝為子公司在當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)經(jīng)營起到了良好的示范作用，公司員工通過“干中學(xué)”不斷積累生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，與東道國企業(yè)的激烈競爭也迫使子公司不斷進(jìn)行技術(shù)革新以爭奪在海外的市場份額。另外，資金實(shí)力雄厚的跨國公司則可以通過并購方式直接實(shí)現(xiàn)專利和技術(shù)的內(nèi)部化，彌補(bǔ)自身技術(shù)上的不足。

2.2 投資國技術(shù)溢出傳遞機(jī)制

不管何種渠道獲取的技術(shù)溢出，東道國對投資國的逆向技術(shù)溢出最先都是由跨國公司從東道國的子公司獲得并傳遞的。總體而言，對外直接投資逆向技術(shù)溢出先是由企業(yè)層面擴(kuò)展到產(chǎn)業(yè)層面，最終擴(kuò)散到整個(gè)投資國層面的。子公司將從東道國獲得的先進(jìn)技術(shù)通過勞動(dòng)力流動(dòng)、產(chǎn)品流動(dòng)和研發(fā)再創(chuàng)新等渠道傳遞給母公司[25]。母公司充分吸收這些先進(jìn)技術(shù)后，為了實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，將其通過示范作用傳遞給同一產(chǎn)業(yè)內(nèi)的上下游企業(yè)。在日益激烈的競爭壓力下，同行企業(yè)則不斷加大研發(fā)力度提高其技術(shù)水平。此外，企業(yè)間人員的流動(dòng)和溝通也拓展了知識和技術(shù)的擴(kuò)散渠道，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術(shù)的外溢。與產(chǎn)業(yè)維度傳導(dǎo)渠道類似，國家維度技術(shù)溢出的傳遞也是通過上下游產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)性、產(chǎn)業(yè)間的競爭以及產(chǎn)業(yè)間人員的流動(dòng)和溝通等渠道實(shí)現(xiàn)的，最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)投資國技術(shù)水平的提高。

2.3 技術(shù)進(jìn)步對全要素能源效率的影響機(jī)制

技術(shù)進(jìn)步是影響全要素能源效率的主要因素之一。社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步是一個(gè)廣義的概念，既包含“硬技術(shù)”進(jìn)步，又包含“軟技術(shù)”進(jìn)步。

“硬技術(shù)”進(jìn)步主要是指生產(chǎn)工具的革新，它能夠直接改變生產(chǎn)方式。例如新能源科技的迅猛發(fā)展使太陽能和風(fēng)能等清潔能源直接替代了傳統(tǒng)的煤炭、石油等化石燃料，既提高了能源利用效率，又減少了環(huán)境污染。而“軟技術(shù)”則涉及管理經(jīng)驗(yàn)、決策水平和資源配置等多個(gè)方面，它既可能通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低生產(chǎn)過程中包含能源在內(nèi)的各種要素投入，也可能通過管理層決策改變要素投入結(jié)構(gòu)，例如偏向于節(jié)能的體制能夠降低傳統(tǒng)能源投入在各要素投入中的比例。值得注意的是，能源回彈效應(yīng)的存在還會(huì)使技術(shù)進(jìn)步通過市場機(jī)制對能源效率產(chǎn)生間接影響：技術(shù)進(jìn)步能夠降低生產(chǎn)成本從而增加產(chǎn)品市場的需求，反過來增加能源需求。但近期的多項(xiàng)研究都表明技術(shù)進(jìn)步總體而言能夠有效降低能源強(qiáng)度[26]?？梢?，不論是“硬技術(shù)”進(jìn)步，還是“軟技術(shù)”進(jìn)步，均能通過優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和減少傳統(tǒng)能源消耗而提高全要素能源效率。

綜上所述，對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的作用機(jī)制可用圖1來表示。

圖1 對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的影響機(jī)制圖

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

假定某地區(qū)的全要素能源效率受到本地自主創(chuàng)新和對外直接投資逆向技術(shù)溢出兩種渠道技術(shù)的影響，各地區(qū)生產(chǎn)要素同質(zhì)且滿足邊際報(bào)酬遞減規(guī)律，則生產(chǎn)函數(shù)可表示為：

式中：Yit、Lit、Kit、Eit分別表示i省在t年的地區(qū)生產(chǎn)總值、勞動(dòng)投入、資本投入和能源投入；Ait為技術(shù)參數(shù)，由于受到技術(shù)創(chuàng)新和逆向技術(shù)溢出兩種技術(shù)渠道的影響，關(guān)于Ait的函數(shù)可寫作：

式中：Ai0表示i省的初始技術(shù)水平， 表示i省在t年通過對外直接投資獲得的逆向技術(shù)溢出， 表示影響技術(shù)進(jìn)步的其他變量，λi和γi分別表示逆向技術(shù)溢出和其他變量對技術(shù)進(jìn)步的作用參數(shù)。將式（2）帶入式（1），可得：

為了得到全要素能源效率（TFEE）的表達(dá)式，將式（3）兩端同除以F(Lit,Kit,Eit)，則有：

對式（4）兩端同時(shí)取自然對數(shù)后可得：

為了探究對外直接投資逆向技術(shù)溢出（S）和自主創(chuàng)新能力（TI）對全要素能源效率（TFEE）的影響以及三者之間相互作用的動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)機(jī)制，借鑒宋曉薇和王慧芳[27]的做法建立以下PVAR模型：

式中：lnTFEEit、lnTIit分別為以對數(shù)形式表示i省在t年的全要素能源效率、對外直接投資渠道的技術(shù)溢出和專利授權(quán)數(shù)量。

3.2 變量設(shè)定

3.2.1 對外直接投資逆向技術(shù)溢出

本文借鑒L-P模型框架下逆向技術(shù)溢出的測度方法，使用“兩步法”計(jì)算各省通過對外直接投資獲得的國際R&D溢出規(guī)模。首先用下式計(jì)算中國通過對外直接投資獲取的國際R&D溢出總規(guī)模：

式中：OFDIjt表示中國在t時(shí)期對j國的直接投資存量，GDPjt和Sjt分別表示東道國j在t時(shí)期的國內(nèi)生產(chǎn)總值和R&D資本存量。東道國R&D資本存量采用永續(xù)盤存法核算，其公式為Sjt=(1-δ)Sjt-1+RDjt，RDjt為東道國j在t時(shí)期的實(shí)際研發(fā)支出（按2000年不變價(jià)格計(jì)算），基期R&D資本存量由S0=RD0/(g+δ)確定，其中，g為樣本期內(nèi)實(shí)際研發(fā)支出年均增長率，δ為研發(fā)資本折舊率，取δ=5%?；谥袊鴮ν庵苯油顿Y狀況，本文選取美國、加拿大、日本、英國、德國、法國、意大利、荷蘭、瑞典、韓國、中國香港、新加坡、澳大利亞、新西蘭等14個(gè)國家（地區(qū)）作為中國對外直接投資逆向技術(shù)溢出的主要來源地。

然后，各省份通過對外直接投資獲得的國際R&D溢出規(guī)模（ ）可用下式表示為：

式中：OFDIit為i省在t時(shí)期的對外直接投資額，為各省的對外直接投資總額。

3.2.2 全要素能源效率

（1）SBM-DDF方法。本文使用SBM型方向性距離函數(shù)（SBM-DDF）方法來測度全要素能源效率。該方法在全要素框架下同時(shí)考慮了期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，是當(dāng)前較為流行的全要素能源效率測算方法。在該方法下，o省的效率值可以通過求解以下最優(yōu)化問題得到：

式中：eo、xmo、yro、uko分別表示o省的能源投入、勞動(dòng)和資本投入、期望產(chǎn)出以及非期望產(chǎn)出，(ge,gx,gy,gu)、(se,sxm,syr,suk)分別表示投入產(chǎn)出的方向向量和松弛向量。松弛變量越小，意味著投入冗余量、期望產(chǎn)出不足量和非期望產(chǎn)出過度量越小。投入產(chǎn)出無效率可以做出如下分解：

可見，要想根據(jù)SBM-DDF方法求得全要素能源效率值，只需用1-IEe即可。

（2）投入產(chǎn)出指標(biāo)選取。本文投入指標(biāo)包括三個(gè)：一是勞動(dòng)投入（L），用各省年末就業(yè)人數(shù)來表示。二是資本投入（K），用實(shí)際資本存量表示，由Kit=Iit/Pit+(1-δit)Kit-1來確定，Iit為當(dāng)年投資，Pit為固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，基期資本存量Ki0采用張軍等[28]的論文數(shù)據(jù)，δit是根據(jù)建筑安裝工程、設(shè)備工器具裝置和其他類三類資本品加權(quán)計(jì)算的動(dòng)態(tài)資本折舊率。三是能源投入（E），用各省的能源消費(fèi)量來表示。產(chǎn)出指標(biāo)包括兩類：一是期望產(chǎn)出，用以2000年為基期折算的各省實(shí)際GDP表示。二是非期望產(chǎn)出，包括二氧化硫排放量和二氧化碳排放量。其中，二氧化碳排放量根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）提供的方法估算，其公式為：

式中：CO2為估算的二氧化碳排放量，i表示引起二氧化碳排放的各種化石燃料，這里是指煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣，E表示能源消耗量，NCV表示平均低位發(fā)熱量，CEF和COF分別表示IPCC（2006）提供的單位熱值含碳量和碳氧化率。估算二氧化碳排放量的相關(guān)指標(biāo)及對應(yīng)參數(shù)如表1所示。

表1 二氧化碳排放量估算的主要指標(biāo)及參數(shù)

（3）中國各省全要素能源效率測度結(jié)果。本文運(yùn)用MaxDEA軟件并基于SBM方向距離函數(shù)方法對2003—2017年間中國29個(gè)省份的全要素能源效率進(jìn)行了測算。根據(jù)表2，在2003—2017年，中國各省份全要素能源效率總體較低并且呈逐漸下降趨勢，其原因主要?dú)w結(jié)于中國巨幅增長的能源消費(fèi)量和較為單一的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。過去中國經(jīng)濟(jì)增長高度依賴能源投入，而煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)的比重高達(dá)50%以上，比其他各類能源消費(fèi)比重的總和還要多，尤其是非化石能源僅占很小比例。可見，能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源轉(zhuǎn)型升級已迫在眉睫。

圖2為2003年、2010年以及2017年中國各省份全要素能源效率空間分布圖。總體來看，在樣本期內(nèi)中國各省份全要素能源效率的空間分布格局比較穩(wěn)定，但在各年份全要素能源效率均呈現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)特征。具體來看，東部沿海地區(qū)全要素能源效率最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)則最低。北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東、福建、海南等地區(qū)的全要素能源效率一直在全國范圍內(nèi)保持優(yōu)勢地位，平均效率值在0.734以上，一方面可能得益于這些地區(qū)對外經(jīng)濟(jì)開放程度比較高，在進(jìn)行國際貿(mào)易和國際直接投資的過程中不斷吸收先進(jìn)技術(shù)，從而提高了全要素能源效率。山東、黑龍江、遼寧、湖北、湖南、江西等地區(qū)的全要素能源效率比較靠前，而河北、河南、陜西、內(nèi)蒙古、云南等地區(qū)的全要素能源效率比較靠后，寧夏、青海、甘肅、新疆、貴州、山西等地區(qū)全要素能源效率的排名最為靠后，平均效率值僅在0.304～0.472之間，其中，山西可能因?qū)γ禾抠Y源的依賴而導(dǎo)致能源利用效率低下。

3.2.3 自主創(chuàng)新

使用各省區(qū)市的專利申請授權(quán)數(shù)量來表示自主創(chuàng)新能力指標(biāo)。

3.3 數(shù)據(jù)來源

本文樣本區(qū)間為2003—2017年，中國對外直接投資（OFDIjt）和各省對外直接投資（OFDIit）存量數(shù)據(jù)來自各年度《對外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，對外直接投資東道國的GDP數(shù)據(jù)以及研發(fā)支出占GDP的比重（RDjt/GDPjt）數(shù)據(jù)來自O(shè)ECD數(shù)據(jù)庫和世界銀行數(shù)據(jù)庫，各國消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)來自世界銀行。能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他未加說明的數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。為與張軍等[28]計(jì)算的2000年資本存量口徑保持一致，本文將各指標(biāo)折算為以2000年為基期的實(shí)際值。

4 實(shí)證分析

4.1 面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

為避免虛假回歸或偽回歸，首先運(yùn)用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、HT檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)四種檢驗(yàn)方法進(jìn)行面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)。由表3可以看出，盡管lnTFEE和lnTI序列是非平穩(wěn)序列，但其一階差分序列DlnTFEE和DlnTI均為平穩(wěn)序列，并且lnS及其一階差分序列DlnS均為平穩(wěn)序列，表明lnTFEE、lnTI和lnS序列為同階單整序列，可以進(jìn)行PVAR模型回歸。

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)的結(jié)果均拒絕了“變量間不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，進(jìn)一步使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，表4結(jié)果表明各變量間至少存在三個(gè)協(xié)整關(guān)系。

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

4.2 PVAR模型估計(jì)結(jié)果

本文根據(jù)面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果選取變量的一階差分序列進(jìn)行PVAR模型的估計(jì)，并采用helmert方法對變量進(jìn)行正交化處理，變換后的變量分別為 h_DlnTFEE、h_DlnS和h_DlnTI。根 據(jù)AIC、BIC和HQIC準(zhǔn)則，本文選擇PVAR模型的滯后階數(shù)為2階。運(yùn)用stata15軟件對PVAR模型進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)，結(jié)果如表5所示。

表5 PVAR模型估計(jì)結(jié)果

當(dāng)h_DlnTFEE為被解釋變量時(shí)，h_DlnS的一階滯后項(xiàng)和二階滯后項(xiàng)系數(shù)均為正，但其一階滯后項(xiàng)系數(shù)不顯著、二階滯后項(xiàng)系數(shù)僅在10%水平上顯著，表明各地區(qū)對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率具有一定促進(jìn)作用，但存在時(shí)滯性。一方面由于各地區(qū)對先進(jìn)技術(shù)的吸收能力有限，從而導(dǎo)致對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的影響有限；另一方面由于對外直接投資溢出技術(shù)的傳導(dǎo)渠道較長，導(dǎo)致對外直接投資對全要素能源效率的影響有一定滯后性?？梢?，要想充分發(fā)揮對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的積極作用，必須提高自主創(chuàng)新能力和技術(shù)吸收能力，同時(shí)縮短外溢技術(shù)在各環(huán)節(jié)的傳遞時(shí)間。

當(dāng)h_DlnS為被解釋變量時(shí)，h_DlnS的一階滯后項(xiàng)和二階滯后項(xiàng)系數(shù)均為正，但其一階滯后項(xiàng)系數(shù)顯著、二階滯后項(xiàng)系數(shù)并不顯著，表明對外直接投資逆向技術(shù)溢出具有一定路徑依賴，是一個(gè)不斷積累的過程。h_DlnTI的一階滯后項(xiàng)和二階滯后項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，表明提高各地區(qū)自主創(chuàng)新能力有助于對外直接投資逆向技術(shù)溢出的獲取，這主要是因?yàn)樽灾骷夹g(shù)創(chuàng)新能夠極大地促進(jìn)對外直接投資外溢技術(shù)的吸收、利用和轉(zhuǎn)化。而當(dāng)h_DlnTI為被解釋變量時(shí)，h_DlnS的一階滯后項(xiàng)和二階滯后項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，表明對外直接投資逆向技術(shù)溢出有助于自主創(chuàng)新能力的提高，這主要是投資國將外溢技術(shù)充分吸收后進(jìn)行再創(chuàng)新的結(jié)果。h_DlnTI的一階滯后項(xiàng)和二階滯后項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，表明自主創(chuàng)新能力也具有一定路徑依賴性，即當(dāng)期自主創(chuàng)新能力的提升依賴于往期技術(shù)創(chuàng)新成果的積累。

綜上所述，表5中方程（1）說明對外直接投資逆向技術(shù)溢出能夠在一定程度上促進(jìn)全要素能源效率的提高，方程（2）和方程（3）則說明對外直接投資逆向技術(shù)溢出和自主創(chuàng)新能力之間存在互動(dòng)機(jī)制，二者可以相互促進(jìn)。這三個(gè)方程同時(shí)說明自主創(chuàng)新能力是對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率產(chǎn)生積極作用的重要影響因素。

4.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

在進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析前，首先進(jìn)行PVAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)。根據(jù)圖3，所有單位根的倒數(shù)小于1，位于單位圓之內(nèi)，因此認(rèn)為基于上述三個(gè)變量建立的PVAR模型系統(tǒng)是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

圖3 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

圖4所示PVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)較為直觀地反映了對外直接投資逆向技術(shù)溢出、自主創(chuàng)新能力以及全要素能源效率的動(dòng)態(tài)交互作用和效應(yīng)大小。其中，橫軸表示選擇滯后期數(shù)為10期，縱軸表示變量對沖擊所做出的反應(yīng)程度。

在圖4中，圖①和圖⑤分別表示技術(shù)創(chuàng)新和對外直接投資逆向技術(shù)溢出對其自身所做出的脈沖響應(yīng)函數(shù)，二者趨勢基本一致，均逐漸下降并在第二期后趨于穩(wěn)定，這表明技術(shù)創(chuàng)新和對外直接投資逆向技術(shù)溢出都是循序漸進(jìn)、不斷積累的過程。圖②是對外直接投資逆向技術(shù)溢出對技術(shù)創(chuàng)新的脈沖響應(yīng)函數(shù)，可見，起初對外直接投資逆向技術(shù)溢出對技術(shù)創(chuàng)新這一沖擊并未做出響應(yīng)，隨后開始產(chǎn)生正效應(yīng)，直到第二期該效應(yīng)達(dá)到最大值，然后趨于平緩，這表明在較長的時(shí)間維度下，技術(shù)創(chuàng)新對對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的發(fā)揮起到積極作用，提高技術(shù)創(chuàng)新能力可以更好地吸收先進(jìn)技術(shù)。圖④是技術(shù)創(chuàng)新對對外直接投資逆向技術(shù)溢出這一沖擊的脈沖響應(yīng)，與圖②所不同的是，該效應(yīng)在第二期后達(dá)到最大值，然后略有下降并趨于平緩，這也表明通過不斷汲取外溢技術(shù)可以提高自主創(chuàng)新能力，對外直接投資逆向技術(shù)溢出是實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的重要路徑。圖⑥顯示的是全要素能源效率對對外直接投資逆向技術(shù)溢出的脈沖響應(yīng)函數(shù)，面對對外直接投資逆向技術(shù)溢出這一沖擊，全要素能源效率起初并未做出響應(yīng)，隨后逐漸產(chǎn)生正響應(yīng)，并在第一期響應(yīng)程度最大，然后略有下降并在第三期后逐漸趨于零，這表明在前三期內(nèi)，對外直接投資逆向技術(shù)溢出對于提高全要素能源效率具有積極作用，并且該效應(yīng)在第一期作用效果最強(qiáng)。

圖4 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文討論了對外直接投資逆向技術(shù)溢出對全要素能源效率的作用機(jī)制，并利用中國省際面板數(shù)據(jù)構(gòu)建PVAR模型進(jìn)行了實(shí)證分析，得出主要結(jié)論如下：

第一，在2003—2017年間，從時(shí)間維度來看，除部分省份外，中國各省份全要素能源效率總體呈下降趨勢。從空間維度來看，中國各省域的全要素能源效率空間分布格局較為穩(wěn)定，但存在顯著的空間異質(zhì)性，即東部地區(qū)全要素能源效率最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。東部沿海地區(qū)的部分省份能源效率平均值長期處于較高水平，西部部分省份以及煤炭資源豐富的山西能源效率數(shù)值長期偏低，存在較大改善空間。

第二，對外直接投資逆向技術(shù)溢出對提高全要素能源效率具有一定程度的積極作用，但在當(dāng)前階段這一作用幅度尚小并存在滯后性特征，該效應(yīng)可能受到技術(shù)壟斷和技術(shù)吸收能力的制約。

第三，對外直接投資逆向技術(shù)溢出與技術(shù)創(chuàng)新之間存在良性互動(dòng)關(guān)系。各地區(qū)通過吸收、積累和轉(zhuǎn)化對外直接投資外溢技術(shù)可以提高該地區(qū)的自主創(chuàng)新能力；反之，各地區(qū)提高自主創(chuàng)新能力可以促進(jìn)對對外直接投資溢出技術(shù)的吸收、利用和轉(zhuǎn)化，更好發(fā)揮對外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)?？梢?，提高技術(shù)創(chuàng)新能力是對外直接投資逆向技術(shù)溢出促進(jìn)全要素能源效率提升的重要路徑。

5.2 政策建議

基于上述研究，本文提出如下幾點(diǎn)政策建議：

第一，鼓勵(lì)向發(fā)達(dá)國家進(jìn)行直接投資，提高對外直接投資質(zhì)量，充分發(fā)揮對外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)。發(fā)達(dá)國家在三次科技革命浪潮中起到主導(dǎo)作用，通過向發(fā)達(dá)國家直接投資深入技術(shù)高地，充分吸收前沿技術(shù)并及時(shí)反饋給母國，促進(jìn)母國能源開發(fā)和能源利用技術(shù)的進(jìn)步，進(jìn)而提高全要素能源效率。

第二，努力提高自主創(chuàng)新能力，提高對對外直接投資外溢技術(shù)的吸收能力。技術(shù)創(chuàng)新能夠更好地發(fā)揮對外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，應(yīng)加大科研投入，改革當(dāng)前的應(yīng)試教育體系，提高人力資本質(zhì)量，同時(shí)對高新技術(shù)企業(yè)給予稅收優(yōu)惠政策，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與對外直接投資逆向技術(shù)溢出的良性互動(dòng)。

第三，改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，減少一次性能源消費(fèi)中煤炭消費(fèi)的比重，減少化石燃料的使用，努力開發(fā)綠色低碳環(huán)保的新型能源，推動(dòng)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)向多元化發(fā)展。同時(shí)倡導(dǎo)集約型經(jīng)濟(jì)增長方式，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，大力發(fā)展低能耗、低污染的戰(zhàn)略型新興產(chǎn)業(yè)，減少對低效能源的長期依賴。