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外商直接投资对绿色专利产出的影响

2022-05-07周衍平尹意陈会英

科学与管理 2022年1期
关键词:外商直接投资

周衍平 尹意 陈会英

关键词:外商直接投资;绿色专利产出;环境规制准入门槛

0引言

自改革开放以来,中国的经济发生了翻天覆地的变化,单从国内生产总值(GDP)增量来看,便从1978年的3678.7亿元增至2020年的1015986.2亿元,翻了约276倍。其中,外商直接投资的作用功不可没,外资主要通过其技术溢出效應引导国内创新主体模仿、学习发达国家先进技术并完成创新追赶,最终推动经济的发展。我国的实际利用外商直接投资额变化情况如图1所示,至2020年底,中国实际利用外商直接投资额1444亿美元,累计额达21539.3789亿美元,累计签订外商直接投资项目1041630余项。然而,大量外资流入的背后伴随着环境恶化和资源枯竭,将严重掣肘经济的可持续发展。正如“污染天堂”[1]假说表明,发展中国家环境规制松弛,往往会沦为发达国家高污染密集型产业转移地,不仅不利于本国的自主创新,反而加剧了环境的污染。2020年《BP世界能源统计年鉴》显示,中国的可再生能源消费量名列前茅,但煤炭消费量仍持续增加,离实现2050年净零排放目标有很大的距离。中国作为制造业大国,在处理经济发展与环境保护问题上任重而道远,兼顾节能环保和创新驱动的绿色技术创新便成为新的机遇和突破口,是我国经济可持续发展的必由之路。

十九大报告强调要加快生态文明体制改革,并将“碳达峰”“碳中和”目标纳入“十四五”规划中,凸显了国家层面对环保问题的重视,顺应了“既要金山银山又要绿水青山”的发展理念。国家所提出的建设生态文明战略,走绿色发展之路已深入人心。在此背景下,外商直接投资是否推动了我国的绿色技术创新?在坚持改革开放的政策前提下,如何更好地利用外商直接投资助力我国开展绿色技术创新活动?有关上述问题,学者们尚未达成一致的见解。深入研究外商直接投资和我国绿色技术创新的关系具有重要现实意义,有助于我国政府对症下药,有针对性地落实“引进来”政策,既发展本国经济又降低环境污染成本,从而实现双赢。

1文献综述

绿色技术创新顺应了十九大报告提出的“贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念”,成为诸多学者关注的焦点。国外学者对绿色技术创新的研究可追溯至20世纪60年代,西方发达国家开始将环境污染问题落实到法律法规上,并推动了末端技术的发展。Braun等[2]率先提出绿色技术的概念,绿色技术是一切能够既能降低环境污染,又能减少能源资源消耗的方法、工艺和产品等与环保相关的技术的总称。Driessen等[3]认为绿色创新是在生产过程中使用技术以提升生态和生产效益的过程。Chen等[4]拓展了绿色技术创新的概念,将绿色创新定义为包括涉及节能、废物回收、绿色产品设计等在内的与绿色产品或过程相关的硬件或软件创新。Weng等[5]将绿色创新定义为有利于保护周围环境的产品和流程,包括技术、管理和组织创新。Antonio等[6]等进一步细化绿色技术创新,认为绿色技术创新包括“绿色产品创新”和“绿色工艺创新”。Yi等[7]和Ding等[8]认为绿色创新实质上是一个融合了多重学科、将一系列知识要素整合重构的知识创造过程。我国对绿色技术创新的研究始于20世纪90年代,刘慧等[9]认为绿色技术创新是以可持续发展观为前提,在绿色创新思想主导下所进行的工艺创新和产品创新,最终市场化的全过程;赵忠诚[10]、韩沈超等[11]认为绿色技术创新旨在追求生态效益和经济效益的双赢,有别于传统的技术创新。可见,在对绿色技术创新定义时学者们皆考虑到了环境保护问题,本文定义绿色技术创新是一个以改善生态环境为初衷,最终实现生态效益和经济效益共赢的技术创新过程。

有关绿色技术创新的衡量指标,学界暂未形成统一的观点,赵莉等[12]从投入-产出维度来衡量绿色技术创新,为区别其他类别创新,同时还引入了环境指标;杨明海等[13]用研发投入与能源消耗量的比值来衡量绿色技术创新;解学梅等[14]采用内容分析法挖掘企业社会责任报告中的信息,根据信息描述的详尽程度来量化绿色技术创新。但是,学者们因研究领域、研究对象以及研究对象的范围和经济发展水平等存在差异,很难得出一致的结论。大多学者们忽略了重要的一点,绿色专利产出数量在衡量绿色技术创新方面具有天然的优势,专利因其数据的可得性和完整性,具有其他指标无法匹及的优势,作为知识产权的主要表现形式,不失为最恰当的技术创新衡量指标[15]。已有文献均在其研究中使用绿色专利数量作为绿色技术创新的代理变量[16-20]。

现有关于外商直接投资与绿色技术创新关系的讨论主要体现在“污染天堂”和“污染光环”这两个主流假说上。“污染光环”假说与“污染天堂”假说相悖,由Letchumanan和Kodama[21]提出,即FDI能够为东道国带来先进生产和环境技术以减少企业自身污染排放,降低本地甚至区域整体环境污染水平,潜移默化中提高该地区的绿色专利产出水平。国外颇有学者支持这一观点[22-27],我国持此类观点的学者占比也较大,认为外商直接投资为东道国带来了资金和先进的技术,外商直接投资的外溢效应促进了东道国的创新产出[28-32]。一些支持“污染天堂”假说的认为外商直接投资会抑制东道国的技术进步,起阻碍作用[33-35]。也有研究认为外商直接投资与东道国技术创新的关系不明确或存在着非线性关系[36-38]。

综上,有关外商直接投资对技术创新的影响已取得了一定的进展,研究结论尚未统一,可归纳为三个方面,“促进论”“抑制论”和“不确定论”。前人的研究结论为后来的学者奠定了基础,但较少提及到外商直接投资与绿色技术创新的关系,目前我国基于绿色专利数据的研究尚处于起步和发展阶段,本文在已有研究基础上利用我国2008—2018年的省级层面数据,探讨外商直接投资对绿色专利产出的影响机理及其区域异质性,为中国更有针对性地制定外资引进政策,进一步提升绿色技术创新能力,增加国内绿色专利产出的数量提供启示。

2研究设计

2.1研究方法

李永刚[19]认为面板数据模型能够增加数据的自由度,降低解释变量之间的共线性,解决解释变量的内生性而提高模型估计有效性。考虑到数据的可获得性(省际面板数据),本文构建如下面板数据模型检验外商直接投资对绿色专利产出的影响:

模型中,被解释变量为LnEnvrPatlit,代表绿色专利产出;核心解释变量为Lnfdiit,代表外商直接投资;控制变量集合为Controlit,代表其他会影响绿色专利产出的因素,包括研发投入强度(RD),经济发展水平(LnPgdp),对外开放程度(imex),投资率(capi)和制度质量即市场化指数(mkt);λt、μt为省份个体效应和时间效应,εit为随机扰动项。以上模型主要是判断核心解释变量的系数α,若α显著为正,则说明外商直接投资会促进我国绿色专利产出;反之,外商直接投资则显著抑制我国的绿色专利产出数量。

2.2变量和指标选取

鉴于数据的易得性、连续性和完整性,以中国30个省级行政区(西藏因数据缺失除外)2008—2018年之间的面板数据为研究样本进行实证分析。被解释变量、解释变量以及控制变量说明如下。

(1)被解释变量:绿色专利产出(LnEnvrPatlit),数据来源于国家知识产权局的专利检索数据库。参考齐绍洲等[18]的研究,利用国际专利分类绿色清单检索环境友好型技术相关专利信息的做法,识别省级层面绿色专利信息。根据专利分类号进行匹配识别是否为绿色专利,分别检索出绿色发明专利和绿色实用新型专利(由于外观设计专利的创新性较低,便没有进行统计),将两种绿色专利数量的加总作为绿色专利产出的代理变量,一般认为绿色发明专利的创新性更高。文中的专利数量实际上是已授权专利数量,专利授权量更能体现我国当期的实际技术创新能力[18]。

(2)解释变量:外商直接投资(Lnfdiit)。外商直接投资是本研究的关键变量,参照叶阿忠等[39]的观点,利用外商直接投资额来衡量外商直接投资,并依据当年汇率进行美元和人民币之间的币值换算。

(3)控制变量集合:影响我国绿色专利产出的其他因素也应该考虑在内,包括经济发展水平、研发投入、固定资产投资率[20]、贸易开放程度[40]、市场化相对进程[41]等因素。根据相关参考文献,最终选取研发投入强度(RD),人均地区生产总值(LnPgdp),对外开放程度(imex),固定资产投资率(capi),市场化指数(mkt)作为本研究的控制变量。

被解释变量、解释变量和控制变量的说明及数据来源见表1。为消除异方差和量纲影响[20],实证分析中對所有原始数据均进行了取自然对数处理。

3实证分析

3.1我国绿色专利产出趋势分析

为了解我国绿色专利产出的总体变化情况,首先根据统计数据绘制了我国2008—2018年30个省级行政区的专利总授权量和绿色专利授权量及其占比情况,图2中的柱状图表示我国专利总授权量和绿色专利授权量变化,曲线则表示我国绿色专利授权量的占比情况。自2008年以来,我国总体专利授权量逐年攀升,2018年专利授权量为2318454件,相对于2008年的332932件大致翻了7倍。随着《国家知识产权战略纲要》的不断推行,国内创新活动渐入佳境。绿色专利产出及其占比亦随着专利授权量表现出增长趋势,但增幅较小,2008年绿色专利授权量占比为4.58%,到2018年占比增加到7.66%。

为比较不同区域内绿色专利产出情况,参考王曼曼等[20]的做法,将样本内30个省级行政区按东部、中部和西部划分为三大类,区域划分情况和样本期间我国各地区的绿色专利数量(授权量)的发展趋势如表2和图3所示。全国范围内,绿色专利数量呈上升趋势,但地区之间数量差异较大。东部地区的绿色专利数量最多,远超中西部地区;而中部地区的绿色专利数量仅略高于西部地区,差距甚微。东部地区中,北京、广东、江苏、浙江、上海、山东等省市为绿色专利产出大省,中部地区绿色专利产出量最多的省份是湖南省,西部地区中绿色专利产出量最具代表性的省份是四川省,所有省份中青海省的绿色专利产出量最低,说明其绿色技术创新能力严重不足。综合考虑原因,东部地区拥有得天独厚的区位优势,丰富的人力、物力、资本等资源要素,以及技术创新所必备的经济发展环境,先发优势明显,因此东部地区绿色专利产出成效较好;中西部地区各方面的资源匮乏,而绿色技术创新必然要投入大量前期成本,且绿色技术创新的“创新补偿”效应具有时滞性和不确定性,最终导致多数创新主体不愿选择绿色技术创新以增加绿色专利产出。

然绿色专利产出的占比有所提高,但从总量上来说仍显不足,绿色技术创新活动有待进一步加强。

3.2描述性统计分析

各主要变量的描述性统计分析如表3所示,包括均值、标准差、最大值和最小值。

由表3可知,我国绿色专利总量以及绿色发明专利和绿色实用新型专利均值分别为6.920、5.364、6.660,表明现阶段我国代表着专利质量的绿色发明专利的数量相对少于绿色实用新型专利数量,我国的绿色专利产出质量亟待提升。绿色专利的最大值和最小值之间差距较大,进一步说明不同省份之间我国绿色专利产出水平存在差异。除此之外,外商直接投资、研发投入强度、人均生产总值、贸易开放程度等指标在数值上也存在较大差异。

3.3回归分析

面板数据模型的选择主要有三种,即随机效应模型、固定效应模型和混合估计模型。一般研究中利用F检验和Hausman检验方法来选择模型类型,若F检验和Hausman检验的P值均为0.000,则拒绝原假设,选择固定效应模型;反之,采用随机效应模型。

3.3.1基准回归分析

按照前文已构造的基准模型,考察外商直接投资对我国绿色专利产出总量的影响,样本选择为全国范围内。由于面板数据模型F检验和Hausman检验的P值均为0.000,拒绝原假设,因此选择固定效应模型,并严格使用聚类稳健标准误。且每个模型的方差膨胀因子(VIF)值均远小于10,说明不存在多重共线性。估计结果如表4所示。表4的第一列、第二列、第三列分别表示绿色专利、绿色发明专利和绿色实用新型专利产出的回归结果。

分专利类别的回归分析表明,外商直接投资均与我国绿色专利产出(LnEnvrPatl)和绿色实用新型专利(LnEnvrPatl2)产出显著负相关,而与我国绿色发明专利(LnEnvrPatl1)产出的关系不显著,说明外商直接投资在一定程度上抑制了我国的绿色专利产出,主要是绿色实用新型专利产出。针对其他控制变量集合,该模型亦作了检验:人均生产总值(LnPgdp)和市场化相对进程(mkt)均与我国绿色专利产出正相关,即经济发展水平越高、制度质量越好的地区越有利于开展绿色创新活动,增加绿色专利产出。

3.3.2稳健性检验

为了考察数据结果的稳健性,即替换某些变量以进行重复的实证检验,观察实证检验结果是否发生改变。在前文的回归模型中,本文用绿色专利授权量(LnEnvrPatl)来代表绿色专利产出,为了确保本文回归模型和结果的稳定性,本文分别用近似代理指标绿色专利申请量(LnEnvrPata)、绿色发明专利申请量(LnEnvrPata1)和绿色实用新型专利申请量(LnEnvrPata2)代替绿色专利授权量(LnEnvrPatl)、绿色发明专利授权量(LnEnvrPatl1)和绿色实用新型专利授权量(LnEnvrPatl2)纳入回归模型中,进一步检验上述结论是否稳健。从稳健性结果来看,结论与前文一致。稳健性检验结果如表5所示。

3.3.3分地区实证检验

前文已将总样本划分为东部、中部、西部三个地区,在此基础上分别针对三个子样本进行回归,回归结果如表6所示。F检验和Hausman检验结果表明东部地区和西部地区的样本采用固定效应模型,而中部地区Hausman检验的P值大于0.05,应采用随机效应模型。

回归结果表明,外商直接投资与我国东部地区的绿色专利产出无显著相关关系,显著促进了我国中部地区的绿色专利产出水平,但显著抑制了我国西部地区的绿色专利产出。

为进一步区别考察三个子样本内部外商直接投资对绿色发明专利产出和绿色实用新型专利产出的影响,本文亦作了回归,回归结果如表7所示,模型选择同表6(东、西部采用固定效应模型,中部采用随机效应模型)。

回归结果表明,外商直接投资对我国东部地区的绿色专利产出无显著影响,显著促进了我国中部地区的绿色发明专利和绿色实用新型专利产出,显著抑制了我国西部地区的绿色实用新型专利产出,而对西部地区绿色发明专利产出无显著影响。

3.4实证结果分析

外商直接投资对我国绿色专利产出的影响存在区域异质性。全国范围内,外商直接投资显著抑制了我国的绿色专利产出,尤其是绿色实用新型专利产出;从分地区样本来看,外商直接投资显著促进了我国中部地区绿色专利产出,但显著抑制了西部地区绿色专利产出(主要是绿色实用新型专利)。

全样本的回归检测结果表明现阶段我国仍存在“污染天堂”现象,我国依旧是外资流入大国,大量的外资抑制了我国的绿色专利产出。可能存在以下几方面的原因:其一,外资主要流入我国污染密集型行业,加之环境规制力度不足,愈发加剧了本国的环境污染负担;其二,国内绿色技术创新尚处于起步阶段,自身吸收能力不足使得外商直接投资的技术溢出效应难以发挥出作用;其三,外资的引入滋生了国内企业的对外技术依赖性,反而对国内绿色创新发展实践投入较少的研发经费、人员;加之外资企业涌入抢占国内市场、争夺国内高端优秀科研人才等资源,严重打击了国内企业的创新积极性。

分样本回归结果表明外商直接投资在我国中部地区发挥着较好的技术溢出效应,提升了我国的绿色专利产出水平。这一切得益于国家近几年来实施的《促进中部崛起规划》,国家鼓励核心技术研发、增强自主创新能力,在加强自身吸收能力的基础上引进外资,充分发挥外资的示范效应、学习效应和技术溢出效应。再者,我国中部地区后发优势明显,拥有较好生态环境的区位优势,是承接产业转移的关键所在,相对较高的规制门槛促进了该地区的绿色技术创新。外商直接投资显著抑制了我国西部地区的绿色专利产出,根源在于我国西部地区本身的外资利用水平较低,经济基础和科研基础薄弱,外资对西部地区尚不能发挥出技术外溢效应,加之东部大量污染产业转移到西部地区,环境门槛低下,外资随之流入污染密集型产业,不利于西部地区的绿色发展。

考虑专利类别,外商直接投资主要抑制了我国的绿色实用新型专利产出,这一现象反映出我国的绿色专利结构中,绿色实用新型专利占主要比重,绿色发明专利产出数量有待提升。从本质上看流入我国的大部分外资技术并非关键核心技术,而是低端技术溢出,不少创新主体并没有实质性地进行绿色技术创新,反而表现出逐利倾向。

4研究结论和政策建议

4.1研究结论

绿色技术创新是我国经济实现绿色发展、创新驱动的关键途径,为响应“绿水青山就是金山银山”,我国大力支持绿色技术创新,增加绿色专利产出。本文基于中国2008—2018年省际面板数据,综合利用固定效应模型和随机效应模型,考察外商直接投资对我国绿色专利产出的影响,并在此基础上进一步分别考察外商直接投资对我国东中西部的绿色专利产出影响是否存在区域异质性,以便有的放矢地提出政策建议。

本文的研究结论如下:

(1)我国绿色专利产出存在着区域上的不平衡,东部地区得益于得天独厚的区位优势,绿色专利产出水平远远高于中西部地区,且增长态势较快,主要以北京、广东、江苏、浙江、上海、山东等省市为代表。

(2)全国范围内,外商直接投资抑制了我国绿色专利产出数量;从不同地区来看,外商直接投资对东部地区的绿色专利产出无明显影响,显著促进了中部地区的绿色专利产出,却显著抑制了西部地区的绿色专利产出。

(3)外商直接投资对我国绿色专利产出的抑制作用主要体现在绿色实用新型专利上,表现出我国绿色专利质量低下,代表着专利质量的绿色发明专利较少,专利“泡沫”化现象严重。

4.2政策建議

上述结论表明,外商直接投资对我国绿色专利产出的影响存在明显的区域异质性,因此制定合理的外资引进政策对我国实现绿色技术创新发展转型具有重要意义,特此提出以下建议。

(1)制定鼓励绿色技术创新的政策。整体上,外商直接投资对我国的绿色技术创新表现出抑制作用,鉴于此,我国若想要利用外资来提升国内绿色创新水平,当务之急便是提高自身研发能力,加大研发投入力度并鼓励核心技术创新,有望吸引优质的外资资源。

鼓励企业向诸如西门子、丰田等国际企业看齐,进行绿色技术创新转型,提高绿色专利产出质量,既获得经济价值又能完成良好环境社会责任。

(2)科学合理地引进外资,切勿“一刀切”。为更好贯彻落实十九届五中全会所要求的“促进人与自然和谐共生”以及习近平生态文明思想,推动构建生态文明体系,我国应该在坚持“引进来、走出去”的开放政策下,提高外资准入门槛,改变以往“一刀切”的不合理做法,认真审查外资质量,积极引进低污染-高产出的外资产业,慎重考虑高污染-低产出的外资产业。

(3)因地制宜制定外资利用政策。东部地区地处沿海,经济发展状况相对成熟,该地要大量引进发达国家高技术含量的外资,充分发挥外资的技术溢出效应,带动这部分地区的经济发展率先完成“增量提质”的转变,提高绿色创新硬实力;中部地区要充分抓住“一带一路”契机,推动中部地区绿色创新,在承接产业转移时要严格把关,吸引符合绿色发展要求的产业;西部地区要提高环境规制门槛,加大资源要素投入并大力引进人才,促进本土企业的自主绿色技术创新,平衡好生态环境和经济发展的关系。

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