宋维佳+杜泓钰

摘要：本文通过使用我国30个省份2010—2014年的面板数据基于门槛模型的实证研究发现：我国绿色技术创新受国内自主研发及国际技术溢出两方面影响。在国内自主研发过程中，研发资金投入、IFDI技术溢出以及环境规制对我国绿色技术创新存在显著的正向影响；在国际技术溢出过程中，OFDI逆向技术溢出、贸易溢出渠道对我国绿色技术创新存在负向影响，但是贸易溢出影响并不显著。本文发现，当OFDI逆向技术溢出水平高于一定门槛值时，研发资金投入对我国绿色技术创新的正向影响会显著增加。因此，遵循“十三五”期间“绿色”“开放”的发展理念，整合协调资源、环境和经济发展，促进我国绿色技术创新，各省份不仅要合理增加自主研发资金投入，更要均衡考虑对外直接投资数量，以实现我国技术创新的绿色转型。

关键词：绿色技术创新；OFDI；自主研发；国际技术溢出；环境规制；门槛效应

中图分类号：F83059文献标识码：A

文章编号：1000176X（2017）08009808

一、引言

中共十八届五中全会明确了“创新、协调、绿色、开放、共享”五大發展理念，这五大发展理念将成为我国在“十三五”期间，乃至更长时期内的发展思路、方向和着力点。对外开放的基本国策解除了我国经济发展的桎梏，开放的思想更推动国内近些年“引进来”与“走出去”的发展，据商务部的统计资料显示，仅2014年，我国对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment，OFDI）净额就达到1 231200亿美元，较2013年增长142%。截至2014年底，我国1850万家境内投资者在国（境）外设立对外直接投资企业2970万家，分布在全球186个国家（地区）的年末境外企业资产总额达到3100万亿美元，对外直接投资累计净额为8 826400亿美元。然而，发展中国家经济的发展常常以牺牲环境为代价，绿色技术创新不足，因而对于绿色革命的需求也更加迫切，这加速了我国绿色技术创新的发展。因此，

探讨绿色技术创新的影响因素，在理论上是实现可持续发展与创新驱动发展“双赢”的关键；在实践上是迎合“十三五”规划，打造我国经济发展新动力的起点。我国作为世界第二大经济体，绿色发展和环境保护将与国际接轨。然而，一直以来我国作为发展中国家，自主创新能力还比较薄弱，本文以绿色技术创新为切入点，研究对外直接投资对我国绿色技术创新的影响以及研发投入的作用，以期为我国绿色技术的发展提供理论上的支撑。

二、文献综述

（一）自主研发与我国绿色技术创新

揭水晶等[1]在研究中发现，一国的技术进步一方面依赖于国内的研发资金投入，另一方面得益于进出口贸易、外商对内直接投资（Intward Foreign Direct Investment，IFDI）和OFDI过程中的逆向技术溢出。刘小鲁[2]通过实证发现了自主研发与技术进步之间具有相互促进作用，对于我国等后发国家而言，自主研发比重的提高能够显著促进国内的技术进步，这一观点也得到Hu[3]、张海洋[4]与吴延兵[5]的支持。绿色技术作为整合了环境影响的现代技术，类比传统技术创新过程，在创新要素的需求方面具有相似性，因而研发资金的投入同样至关重要。毕克新等[6]在实证中发现，研发资金作为我国技术创新的重要来源，对我国绿色技术创新具有显著的正向促进作用。

（二）OFDI逆向技术溢出与我国绿色技术创新

1OFDI逆向技术溢出提升我国绿色技术创新能力

沙文兵[7]认为在逆向技术溢出效应的作用下，我国OFDI能够对国内创新能力产生显著的正面效应。Lichtenberg[8]也得出了类似的结论，认为我国OFDI会促进国内技术水平的提高。近年来，我国部分学者在关注OFDI逆向技术溢出与技术创新关系的同时开始关注OFDI与我国绿色技术创新之间的关系，李国祥等[9]实证研究发现，在高强度环境规制下，OFDI的逆向技术溢出效应会显著提高国内的绿色技术创新能力。

2OFDI逆向技术溢出未能提升我国绿色技术创新能力

然而，一些研究结果也显示OFDI不仅并未产生显著的逆向技术溢出效应，还有可能抑制母国全要素生产率水平的提升。白洁[10]根据1985—2006年我国对14个主要国家和地区的OFDI数据，就逆向技术溢出对全要素生产率的影响进行了实证分析，结果发现逆向技术溢出对全要素生产率的影响在统计上并不显著。李梅[11]基于我国1985—2008年的OFDI数据，运用协整和误差修正模型进行经验分析，结果发现OFDI对我国技术进步没有起到应有的促进作用。胡琰欣等[12]将绿色全要素生产率作为衡量我国绿色技术创新的指标，发现我国OFDI对绿色技术创新的影响存在着明显的空间异质效应和滞后效应，并且在部分省份甚至产生了明显的负面影响。

3OFDI逆向技术溢出对我国绿色技术创新能力的影响存在条件差异

李国祥等[9]发现我国OFDI的逆向绿色技术溢出效应存在条件差异。在环境规制力度较强时，OFDI对提高我国绿色技术创新能力具有显著的正向效应，然而这一效应呈现出明显的地域差异。其中，中部和西部地区的正向作用最为明显，并显著高于全国平均水平；东部地区的影响效果最小。因而在我国OFDI不断增长的同时，要加强环境规制，以提高对外直接投资企业的逆向技术溢出效应。

（三）OFDI逆向技术溢出对我国自主研发创新能力的影响

自主研发作为新知识的投入产出过程，依赖于知识资本的存量水平。汤萱[13]认为知识资本既可以依靠自我累积获得，也可以通过引进技术、技术溢出获得。汪斌等[14]发现企业在对外直接投资过程中，跨国公司会通过人员流动、知识转移和技术获取的方式产生技术溢出。Freeman[15]认为技术溢出对我国企业研发投入而言可能产生替代效应，降低国内企业自主创新的动机。但邢斐和张建华[16]也认为国际技术贸易也会通过技术溢出提升企业技术创新能力，与自主研发呈现互补的关系。endprint

综上所述，目前学术界对于OFDI逆向技术溢出在东道国绿色技术创新影响方面的研究结果尚存在差异，这在一定程度上削弱了其对现实的指导意义。“十三五”时期是我国产业结构调整、经济转型升级的重要时期，高技术产业会越来越加大对绿色技术创新的关注。促进国内绿色技术创新，需要真正将资源、经济和环境三者结合起来，结合各省份实际情况，全面分析研发资金投入、OFDI、环境规制等内外部因素对绿色技术创新效率的影响。本文从OFDI逆向技术溢出的角度，以OFDI为门槛变量，从绿色技术内部创新渠道及外部影响因素两个方面实证分析OFDI的流入对我国绿色技术创新的影响，希望对于绿色技术创新理论的发展有所裨益。

三、理论模型与研究假设

（一）理论模型

绿色技术是指根据环境价值，利用现代科学技术全部潜力的无污染技术，从经济学意义上看，其最终目的是实现产品周期内部成本与外部成本总和的最少化，具有外部正效应。根据绿色技术进化程度以及与现有环境匹配的难易度，可将绿色技术分为三个层次：首先，末端治理技术层次，在生产最后环节消除生产过程中产生的污染。其次，清潔工艺层次，注重在生产过程中合理利用资源、减少污染。最后，绿色产品层次，从设计、研发、生产、销售的全过程节约能源，预防污染。

1我国绿色技术创新传导路径

在当今对外开放的经济条件下，技术创新的主要来源包括国内自主研发与国际技术溢出。Coe和Helpman[17]建立了C-H国际R&D溢出模型，并实证分析发现国际性的技术溢出主要通过OFDI与国际贸易实现。Lichtenberg[8]证实了IFDI在国际技术溢出中的重要作用。IFDI、OFDI与国际贸易作为国际间资源要素流通的重要渠道，在先进技术转移过程中发挥着载体通道的作用。景维民和张璐[18]发现技术进步具有路径依赖性，合理的环境管制能够转变技术进步方向，有助于我国工业走上绿色技术创新的道路。基于现有的研究成果，结合当前我国绿色技术创新特征，本文从国内自主研发与国际技术溢出的角度，在前人研究基础上梳理了我国绿色技术创新的传导路径。

在国内自主研发方面，技术创新作为以新技术和新知识为目标的生产活动，与一般生产活动相似，需要投入研发资金与研发人力，且受现有技术水平的制约。研发资金作为资本要素，在绿色技术创新过程中具有吸收能力及研发能力两方面作用：吸收能力影响绿色技术创新促进要素的吸收转化效果；研发能力则受到OFDI逆向技术溢出的影响，一般而言，发达国家的先进技术溢出具有示范效应，能够为我国国内自主研发提供绿色技术范式，降低国内技术研发障碍。

在国际技术溢出方面，王恕立和李龙[19]认为国内技术创新能力的提高主要通过知识转移、新技术的获取以及收益反馈三种方式实现。知识转移是在跨国经营过程中，国内企业海外分公司借助东道国先进的科技平台，获取东道国在技术管理方面的先进知识，进而通过人员流动以及公司间融通传递回母公司，以提升母公司在研发要素资源方面的储备。新技术的获取主要以技术的转移为中心，一部分新技术通过子公司在东道国境内以并购等方式获得先进技术后转移回母公司获得，另一部分则依靠子公司在东道国境内利用其先进技术要素研发取得。我国作为发展中国家，OFDI存在技术寻求型特征，因而更偏重于新技术的获取。收益反馈作用于企业层面，跨国企业通过OFDI、IFDI及贸易渠道取得收益，会增加研发资金的投入，以争取新一轮技术创新及收益的持续增加，以此形成良性循环。

在微观层面上，郭飞和黄雅金[20]认为OFDI的逆向技术溢出以技术互动、技术传递以及技术吸收的三角循环方式实现。跨国公司子公司在东道国境内通过技术互动取得其先进技术资源信息，通过内部组织结构设计、制度安排等渠道，将海外子公司在技术互动环节中获得的专利技术、研发成果、研发信息及收益逐渐转入母公司，在母公司进行最终消化、吸收及技术上的再创新，企业技术水平的提升又进一步促进了海外子公司的技术互动，推动新一轮的逆向技术溢出三角循环。

因此，本文将我国国内绿色技术创新实现的传导路径归为以下两个方面：一方面，随着国内研发资金投入的增加，东道国的自主研发能力不断提高，从而最终提升自身的创新能力；另一方面，国际上的技术溢出也会影响母国的创新能力，对东道国的绿色技术创新产生影响，而国际上的OFDI逆向技术溢出也同时影响母国的自主研发能力。

2指标测度与模型构建

（1）绿色技术创新产出水平测度

采用传统的Cobb-Douglas生产函数衡量绿色技术创新的产出水平，

构建绿色技术创新产出的生产函数并转换成对数形式，如式（1）所示：

LnInnoit=LnTFPit+αLnRDKit+βLnRDLit+εit（1）

其中，Inno表示绿色技术创新的产出水平，RDK表示技术创新中的研发资金投入，RDL表示技术创新中研发劳动投入，TFP表示全要素生产率，α与β分别表示研发资金投入和研发劳动投入的产出弹性，i表示省份，t表示时期，ε表示标准误差。

（2）全要素生产率水平测度

在Coe和Helpman[17]C-H国际R&D溢出模型的基础上，Lichtenberg[8]首次引入对外直接投资溢出渠道，如式（2）所示：

LnTFPit=C+β1LnSdit+β2LnSmit+β3LnSofdiit+εit（2）

其中，Sd表示国内研发资金存量，Sm和Sofdi分别表示经由进口贸易和OFDI渠道溢出的国外研发资金存量。β1—β3表示各变量的系数，C表示常数。

（3）绿色技术创新回归模型构建

参考张倩[21]经实证发现的环境规制对绿色产品创新和绿色工艺创新的显著激励作用，本文最终构建的绿色技术创新回归模型如式（3）所示：endprint

LnInnoit=C+α1LnRDKit+α2LnRDLit+α3LnSmit+α4LnSofdiit+α5LnSifdiit+α6LnLAWit+εit（3）

其中，LAW表示環境规制影响因素，Sifdi表示经由IFDI渠道溢出的国外研发资金存量，α1—α6为各变量的系数。

（4）门槛模型构建

本文的门槛模型构建基于Hansen[22]构建的面板数据门槛模型，基本方程为：

yit=u+β1xitIqit≤γ+β2xitIqit>γ+eit（4）

其中，q表示门槛变量，γ表示未知门槛，e表示随机扰动项，I（）表示指标函数，取值0或1。

本文的门槛回归模型设定如式（5）所示：

LnInnoit=C+α1LnRDKitILnSofdiit≤γ+α2LnRDKitILnSofdiit>γ+α3LnRDLit+α4LnSmit+α5LnSofdiit+α6LnSifdiit+α7LnLAWit+εit（5）

（二）研究假设

在对外直接投资数量很低时，由于国内自主研发受到国外OFDI逆向技术溢出的影响不足且受到现有知识水平、技术条件的限制，只能依靠现有研发知识存量进行摸索式研发。此时国内的技术创新具有偶然性，而绿色技术创新的要求更为严苛，创新过程要求考虑环境要素的影响，进而使得国内研发投入产生的研发成果十分有限，因此，本文做出如下假设：

假设1：在对外直接投资数量非常低时，由于只能靠国内自主研发探索式创新，自主研发投入对我国绿色技术创新的影响并不显著。

在对外直接投资数量较低时，国内绿色技术创新主要依赖于自主研发投入。然而，我国作为发展中国家，科技水平较发达国家还有一定差距，技术创新主要以适应性为主，难以兼顾绿色环境发展原则，在国际性的技术溢出效应相对有限的情况下，受国内技术及研发水平的限制，研发资金投入对国内绿色技术创新的作用有限，因此，本文做出如下假设：

假设2：在对外直接投资数量较少时，由于OFDI对我国自主创新能力正向促进作用受到技术水平的限制，自主研发资金投入对我国绿色技术创新具有较低的正向作用。

对外直接投资数量达到一定门槛值后，由于国际性的技术转移会产生显著的绿色技术溢出，对国内绿色技术的研发产生积极影响与示范作用，增强国内自主研发资金投入的创新能力，进而大幅提高自主研发投入的绿色技术创新效率。因此，本文做出如下假设：

假设3：在对外直接投资数量达到门槛值后，由于OFDI对我国自主创新能力的溢出效应发挥了重要作用，自主研发资金投入对我国绿色技术创新具有显著正向促进作用。

四、实证分析

（一）变量选取及数据来源

1变量选取

INNO表示绿色技术创新数量，采用绿色专利申请受理量进行衡量。根据“国际专利分类绿色清单”列表，本文绿色技术专利分类为：生物燃料、其他热量制造或使用、轨道车辆、能量供应线路、一般的建筑隔热、回收机械能、风能与燃料电池。

RDK表示研发资金投入，用各省份研发经费内部支出存量衡量。由于我国各省份较为完整的研发投资数据始于1998年，故将其设为基期，借鉴Griliches[23]的做法，计算方式如式（6）所示：

RDKi1998=RDKflowi1998/（g+δ）（6）

其中，RDK表示研发资金存量，RDKflow表示实际研发资金流量（2010年不变价格），g表示各省份1998—2014年研发资金支出的平均增长率，δ表示研发资金的折旧率，沿用C-H国际R&D溢出模型算法，取值5%。其余年份的研发资金存量采用永续存盘法计算，计算方式如式（7）所示：

RDKit=（1-δ）RDKi（t-1）+RDKflowit（7）

RDL表示研发劳动投入，采用各省份研发人员全时当量。

Sofdi表示我国OFDI渠道获得的国际逆向技术溢出，其计算方式如式（8）所示：

Sofdit=∑OFDIjtYjtSjt（8）

其中，j表示技术外溢国，S表示技术外溢国研发资金存量，OFDI为我国的非金融类对外直接投资存量，Y表示GDP。由于发达国家较发展中国家而言更加注重研发资金投入，因此，本文主要选择G7国家（美国、日本、德国、法国、英国、意大利、加拿大）作为我国的技术溢出国。

由于我国各省份的进口贸易、IFDI实际投资额、OFDI投资额等数据未能区分来源国，因而延用李梅和柳士昌[24]的方法，假设各省份OFDI金额占全国OFDI总额的比重越大，从G7国家获得的OFDI逆向技术溢出就越多，其计算方式如式（9）所示：

Sofdiit=SofditOFDIflowit∑OFDIflowit（9）

其中，S的测算参照国内R&D存量的计算方法，OFDIflow为我国各省份非金融类对外直接投资。G7国家的折旧率设定为13%。

Sifdi以我国外商直接投资测算当年IFDI技术溢出总量，用各省份实际利用IFDI金额占当年全国实际利用IFDI总额的比重间接测算各省份IFDI技术溢出总量。Sm以我国进口贸易量测算当年通过贸易渠道获得的国外技术溢出总量，用各省份进口总额占当年全国进口总额的比重间接测算各省份贸易溢出。LAW表示环境规制。环境规制从外部对我国绿色技术创新进行了约束，宗芳宇等[25]发现人均GDP 本身与东道国制度质量之间具有高度相关性，因而采用人均GDP衡量环境规制水平，并以国内居民消费价格指数进行2010年不变价折算。

2数据来源

本文选取我国30个省份2010—2014年数据进行分析。

绿色技术创新数据根据国际专利分类专家委员会制定的“国际专利分类绿色清单”，通过中国知识产权局的专利信息服务平台进行分类统计及整理。其余数据来自于《中国科技统计年鉴》、中华人民共和国国家统计局、OECD Factbook 2016、《中国对外直接投资统计公报2014》《中国统计年鉴》、WDI数据库以及我国各省统计年鉴。endprint

（二）面板数据检验

1描述性统计

对样本数据进行描述性统计，具体结果如表1所示。

2面板数据平稳性檢验

为避免虚假回归或伪回归的存在，本文对使用的面板数据在回归前进行平稳性检验，即面板数据单位根检验（Unit Root Test），检验结果如表2所示，可认为所有面板数据均拒绝原含有单位根的假设，数据平稳。

3回归模型选择

本文利用豪斯曼检验方法选择模型的设定形式。豪斯曼检验的原假设为使用随机效应模型，检验结果发现P值（Prob> χ2 = 0004）低于0010，所以拒绝原假设，使用固定效应模型。

4面板数据内生性检验

在技术创新过程中，由于OFDI、国内自主研发与技术创新之间可能具有双向因果关系，因而采用D-M检验检查模型数据是否具有内生性问题，检验结果如表3所示。选取各解释变量的滞后项作为工具变量进行检验，D-M检验的原假设为模型构建不具有内生性问题，本文检验结果不能拒绝无内生性偏误的假设。

（三）门槛模型实证检验及结果

本文运用Stata14对OFDI门槛效应进行实证分析，对于门槛模型，应先确定门槛值的个数。由于不确定门槛值的个数，故依次在单门槛及双门槛的假设下对门槛值的个数进行检验，采用Hansen[22]建议使用的Bootstrap（自举）方法计算P值，结果如表4所示。

根据表4可知，OFDI的技术溢出在5%的显著性水平下通过了单门槛的检验，但未通过双重门槛检验，因而建立单门槛模型进行后续分析。

单门槛模型门槛值γ=3107，处于95%的置信区间内，将我国30个省份样本数据按照OFDI逆向技术溢出效应强度分为两个区间：低OFDI逆向技术溢出省份（LnSofdi≤ 3107，表5左侧第4行）与高OFDI逆向技术溢出省份（LnSofdi> 3107，表5左侧第5行）。单门槛模型回归结果如表5所示。

可知，国内研发资金投入、OFDI逆向技术溢出、IFDI技术溢出以及我国国内环境规制均通过了显著性检验。其中，OFDI逆向技术溢出对绿色技术创新存在负向影响，国内研发资金投入、IFDI技术溢出以及我国国内环境规制对绿色技术创新存在正向影响，并且当OFDI逆向技术溢出水平高于门槛值时，会显著提升国内R&D研发资金存量对于我国绿色技术创新的影响水平。

由以上实证结果可知，应拒绝假设1，同时接受假设2及假设3。拒绝假设1的原因可能是由于本文分析时未能充分重视研发资金在我国绿色技术创新中的作用，即使在OFDI投资数量相对较少时，研发资金投入依然会对我国绿色技术创新存在显著的正向促进作用。

（四）稳健性检验

通过检验发现本文所使用面板数据具有异方差问题，因而采用OFDI逆向技术溢出与国内自主研发资金投入交互项进行稳健性检验。由于本文模型非线性，当加入交互项后，发现自主研发对我国绿色技术创新的单独影响系数变大，而交互项影响系数为负，说明OFDI逆向技术溢出效应能够促进国内自主研发效率的提高，另一方面却由于OFDI逆向技术溢出对我国绿色技术创新具有负向影响，限制了自主研发效率的增加幅度，然而OFDI逆向技术溢出对于我国绿色技术创新的影响远小于自主研发对于我国绿色技术创新的影响，因而总体上还是提高了绿色技术创新的国内研发效率，这与门槛模型估计结果相一致。

五、结论与建议

（一）结论

目前，我国正值新旧常态转换之际，也正是各行业转换以往发展模式，排除传统桎梏的重要机遇期，国内发展越来越重视与环境相协调。本文在行业结构调整转型的宏观背景下，选取绿色技术创新作为研究的重点，考察国内自主研发及国际技术溢出对其的影响，并分析“走出去”的对外开放政策在其中的作用，运用30个省份2010—2014年数据进行实证分析，得出如下结论：

第一，无论是国内的研发资金投入、环境规制还是由IFDI所带来的国际技术溢出都对我国绿色技术创新产生显著的正向影响。相反，由OFDI所带来的逆向国际技术溢出却对我国绿色技术创新产生显著的负向影响。此外，研究还发现国内研发劳动投入及国际贸易所带来的国际技术溢出对我国绿色技术创新的影响为负，但是并不显著。

第二，国内研发资金投入是我国绿色技术创新的最主要影响因素之一，一直对我国绿色技术创新具有显著的正向促进作用，并且当我国OFDI所获得的逆向技术溢出达到一定门槛值后，国内研发资金投入对我国绿色技术创新的影响系数显著增加，成为我国绿色技术创新产生的最主要方式。

第三，无论是国际技术溢出还是国内自主研发都对我国绿色技术创新具有显著的影响，虽然我国对外直接投资所带来的国际逆向技术溢出本身对国内绿色技术创新具有显著的负向影响，部分削减了其达到门槛值后对国内研发资金投入带动的绿色技术创新效率的提高，然而由于两者本身在我国绿色技术创新效率水平上的差距，这并不绝对影响我国绿色技术创新效率的整体提高。

（二）建议

第一，自主研发对我国绿色技术创新有显著的正向促进作用，因此，各省份要适量增加国内自主研发投入，促进我国绿色技术创新发展。在门槛模型中，通过我国30个省份的实证分析发现，尽管OFDI的逆向技术溢出效应对我国绿色技术创新效率存在门槛效应，但是自主研发一直对我国绿色技术创新具有显著的正向促进作用。自主研发作为技术创新的重要来源，是我国绿色技术创新的基础，需要国家的支持以及企业的大力投入。

第二，OFDI对我国自主研发有显著的门槛效应，当OFDI逆向技术溢出水平达到门槛值后，自主研发对我国绿色技术创新的正向促进作用增强。在研究中还发现，虽然OFDI能够促进自主研发效率的提升，但OFDI本身对我国绿色技术创新具有负向作用，因此，各省份要根据自身实际情况，合理进行OFDI。我国作为发展中国家，OFDI一直以发达国家为主，投资动机偏重于对东道国先进生产性技术资源的获取，却往往忽视对环境绿色技术资源的采集利用。以市场换技术的发展方式使得OFDI的逆向技术溢出效应无法在我国绿色技术创新中发挥应有的正向作用。endprint

第三，无论是国内自主研发还是国际技术溢出，两条渠道均对我国绿色技术创新产生显著影响，为保障国内绿色技术创新发展，要保证国内与国际两条渠道。技术创新具有偶然性，然而发达国家的绿色技术在国际技术溢出中能够对发展中国家自主研发形成示范效应，在提供研究参考的同时降低自主研发过程中的浪费。因此，提升我国绿色技术创新能力，要兼顾自主研发与技术溢出吸收并重。

因此，创造以绿色技术创新为主的新动力，需要合理引导OFDI、IFDI，增加国内自主研发投入及政府环境规制水平，为未来我国的绿色发展做好准备。

参考文献：

[1]揭水晶，吉生保，温晓慧.OFDI逆向技术溢出与我国技术进步——研究动态及展望[J].国际贸易问题，2013，（8）：161-169.

[2]刘小鲁.知识产权保护、自主研发比重与后发国家的技术进步[J].管理世界，2011，（10）：10-20.

[3]Hu，A.G.Ownership，Government R&D，Private R&D，and Productivity in Chinese Industry[J].Journal of Comparative Economics，2001，29（1）：136-157.

[4]张海洋.R&D两面性、外资活动与中国工业生产率增长[J].经济研究，2005，（5）：107-117.

[5]吳延兵.R&D与生产率：基于中国制造业的实证研究[J].经济研究，2006，（11）：60-71.

[6]毕克新，杨朝均，黄平.FDI 对我国制造业绿色工艺创新的影响研究——基于行业面板数据的实证分析[J].中国软科学，2011，（9）：172-180.

[7]沙文兵.对外直接投资、逆向技术溢出与国内创新能力——基于中国省际面板数据的实证研究[J].世界经济研究，2012，（3）：69-74.

[8]Lichtenberg，F.Does Foreign Direct Investment Transfer Technology Across Borders？[J].The Review of Economics and Statistics，2001，83（3）：490-497.

[9]李国祥，张伟，王亚君.对外直接投资、环境规制与国内绿色技术创新[J].科技管理研究，2016，（13）：227-236.

[10]白洁.对外直接投资的逆向技术溢出效应——对中国全要素生产率影响的经验检验[J].世界经济研究，2009，（8）：65-69.

[11]李梅.人力资本、研发投入与对外直接投资的逆向技术溢出[J].世界经济研究，2010，（10）：69-75.

[12]胡琰欣，屈小娥，董明放.中国对外直接投资的绿色生产率增长效应——基于时空异质性视角的经验分析[J].经济学家，2016，（12）：61-68.

[13]汤萱.技术引进影响自主创新的机理及实证研究——基于中国制造业面板数据的实证检验[J].中国软科学，2016，（5）：119-132.

[14]汪斌，李伟庆，周明海.ODI与中国自主创新：机理分析与实证研究[J].科学学研究，2010，（6）：926-933.

[15]Freeman，C.The Economics of Industrial Innovation[J].Social Science Electronic Publishing，1997，7（2）：215-219.

[16]邢斐，张建华.外商技术转移对我国自主研发的影响[J].经济研究，2009，（6）：94-104.

[17]Coe，D.T.，Helpman，E.International R&D Spillovers[J].European Economic Review，1995，39（5）：859-887.

[18]景维民，张璐.环境管制、对外开放与中国工业的绿色技术进步[J].经济研究，2014，（9）：34-47.

[19]王恕立，李龙.外向FDI影响中国自主创新的机制及实证检验[J].世界经济研究，2012，（7）：67-80.

[20]郭飞，黄雅金.全球价值链视角下OFDI逆向技术溢出效应的传导机制研究——以华为技术有限公司为例[J].管理学刊，2012，（3）：61-65.

[21]张倩.环境规制对绿色技术创新影响的实证研究——基于政策差异化视角的省级面板数据分析[J].工业技术经济，2015，（7）：10-18.

[22]Hansen，B.E.Threshold Effects in Non-Dynamic Panels： Estimation，Testing and Inference[J].Journalof Economics，1999，93（2）：345-368.

[23]Griliches，Z.Issues in Assessing the Contribution of R&D to Productivity Growth[J].Bell Journal of Economics，1979，10（1）：92-116.

[24]李梅，柳士昌.对外直接投资逆向技术溢出的地区差异和门槛效应——基于中国省际面板数据的门槛回归分析[J].管理世界，2012，（1）：21-33.

[25]宗芳宇，路江涌，武常岐.双边投资协定、制度环境和企业对外直接投资区位选择[J].经济研究，2012，（5）：71-82.

（责任编辑：巴红静）endprint