摘 要：依據(jù)2003—2020年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，考量數(shù)字經(jīng)濟(jì)下中國(guó)技術(shù)尋求型OFDI的逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)。結(jié)果顯示：OFDI顯著提升國(guó)內(nèi)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，且區(qū)域異質(zhì)性特征明顯。門(mén)檻效應(yīng)分析顯示，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出存在顯著的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”雙重門(mén)檻效應(yīng)，且在門(mén)檻條件下呈現(xiàn)顯著正向且階梯遞增的非線性規(guī)律。拓展性分析表明，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出存在負(fù)向空間外溢效應(yīng)，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速了OFDI在省域內(nèi)的逆向綠色技術(shù)溢出，并通過(guò)“虹吸效應(yīng)”強(qiáng)化了OFDI省際逆向綠色技術(shù)溢出的負(fù)向空間效應(yīng)。鑒于此，應(yīng)持續(xù)優(yōu)化OFDI區(qū)域分布、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在“雙碳”領(lǐng)域的應(yīng)用、縮小省際數(shù)字鴻溝，充分挖掘中國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新的新動(dòng)能。

關(guān)鍵詞： 技術(shù)尋求型OFDI；逆向綠色技術(shù)溢出；綠色技術(shù)創(chuàng)新；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：F49；F124．3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1003-7217（2024）05-0124-09

一、引 言

2015年聯(lián)合國(guó)氣候變化大會(huì)確定的氣候目標(biāo)，促使越來(lái)越多跨國(guó)公司將“碳中和”納入核心戰(zhàn)略，推動(dòng)了全球供應(yīng)鏈的脫碳進(jìn)程。中國(guó)作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，積極響應(yīng)并切實(shí)履行大國(guó)責(zé)任。2020年9月在聯(lián)合國(guó)第75屆大會(huì)上國(guó)家主席習(xí)近平鄭重宣布，中國(guó)力爭(zhēng)于2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值、努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。2021年10月印發(fā)的《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見(jiàn)》《2023年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》，提出加強(qiáng)綠色低碳重大科技攻關(guān)和推廣應(yīng)用、推動(dòng)綠色低碳科技革命。由此可見(jiàn)，綠色技術(shù)創(chuàng)新已成為實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”“碳中和”目標(biāo)的關(guān)鍵動(dòng)力與重點(diǎn)任務(wù)。

在“走出去”戰(zhàn)略和“一帶一路”倡議推動(dòng)下，2022年中國(guó)OFDI流量規(guī)模達(dá)到1631.2億美元，蟬聯(lián)全球第二，且技術(shù)尋求已成為中國(guó)企業(yè)海外投資的主要?jiǎng)訖C(jī)[1]。近年來(lái)，中美博弈加劇、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)增加、貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，“走出去”成為中國(guó)企業(yè)應(yīng)對(duì)國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)、有效規(guī)避貿(mào)易壁壘[2]、獲取逆向技術(shù)溢出的有效路徑。

OFDI逆向技術(shù)溢出是指一國(guó)或地區(qū)通過(guò)OFDI獲取東道國(guó)先進(jìn)核心技術(shù)，再通過(guò)內(nèi)部化渠道將其反饋給母公司并進(jìn)行利用的行為[3]。OFDI已成為母國(guó)獲取國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的重要渠道[4]。OFDI逆向綠色技術(shù)溢出是指OFDI對(duì)母國(guó)綠色技術(shù)水平的提升效應(yīng)。不少研究驗(yàn)證了OFDI已成為不容忽視的綠色技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，如賈軍等[5]、Luo等[6]。但以梁圣蓉等[7]、宋維佳等[8]為代表的研究并沒(méi)有驗(yàn)證這一效應(yīng)。

在百年未有之大變局下，以美國(guó)為代表的西方國(guó)家加快實(shí)施與中國(guó)的“脫鉤斷鏈”，無(wú)疑將抑制中國(guó)OFDI的逆向綠色技術(shù)溢出。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其高滲透性、網(wǎng)絡(luò)化、共享性特征，通過(guò)數(shù)字化整合方式[9]，打破了貿(mào)易壁壘、促進(jìn)了信息交流與技術(shù)資源的跨國(guó)整合和吸收，在某種程度上有可能對(duì)沖歐美技術(shù)封鎖的負(fù)向抑制效應(yīng)。相關(guān)研究集中在三個(gè)方面。企業(yè)層面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正向促進(jìn)了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新[10]。產(chǎn)業(yè)層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、產(chǎn)業(yè)融合及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新機(jī)制加快淘汰高污染、高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)[11]，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新?？臻g層面，以Dian等[12]為代表的研究驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新具有正向空間溢出效應(yīng)；也有學(xué)者提出了“數(shù)字鴻溝”論，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的中國(guó)東部省份對(duì)中西部省份產(chǎn)生了“虹吸效應(yīng)”[13]。如何發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向空間溢出效應(yīng)，仍是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

現(xiàn)有有關(guān)OFDI或數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于母國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新的文獻(xiàn)為本研究奠定了良好基礎(chǔ)。本文擬構(gòu)建包含OFDI、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和母國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新的三元分析框架，選取中國(guó)流向發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的技術(shù)密集型行業(yè)OFDI存量數(shù)據(jù)為研究樣本，依據(jù)2003—2020年省際面板數(shù)據(jù)，討論中國(guó)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的門(mén)檻效應(yīng)，并運(yùn)用空間杜賓模型考察空間效應(yīng)，以期為促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新、實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供決策依據(jù)與參考。

二、理論分析與研究假說(shuō)

（一）OFDI具有逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)

作為一種重要的國(guó)際技術(shù)傳播機(jī)制，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出通過(guò)母公司與海外子公司間的良性研發(fā)互動(dòng)、研發(fā)成果反饋和逆向技術(shù)轉(zhuǎn)移，提升母公司綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，并通過(guò)在母國(guó)的示范或競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)散，進(jìn)而提高母國(guó)的整體綠色技術(shù)水平。其渠道主要有三：（1）企業(yè)層面?！半p碳”目標(biāo)情境下，跨國(guó)公司會(huì)優(yōu)先與具有綠色技術(shù)優(yōu)勢(shì)的供應(yīng)商合作[14]，這為跨國(guó)企業(yè)通過(guò)OFDI方式分享東道國(guó)核心技術(shù)資源、促進(jìn)母公司綠色技術(shù)水平提升提供可能，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)層面的OFDI逆向綠色技術(shù)溢出。（2）產(chǎn)業(yè)層面。母公司綠色技術(shù)水平的提升，通過(guò)兩個(gè)渠道產(chǎn)生“擴(kuò)散效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)層面的逆向溢出。一是通過(guò)“示范效應(yīng)”倒逼同行改革創(chuàng)新，激發(fā)其他企業(yè)追隨模仿；二是倒逼母公司產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)供應(yīng)鏈企業(yè)的“碳減排”[15]。（3）國(guó)家層面。某產(chǎn)業(yè)通過(guò)OFDI獲得的先進(jìn)技術(shù)，可通過(guò)產(chǎn)業(yè)間傳導(dǎo)機(jī)制擴(kuò)散到其他產(chǎn)業(yè)，最終實(shí)現(xiàn)國(guó)家層面的逆向綠色技術(shù)溢出[16]，由此提出：

H1 OFDI具有逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出具有門(mén)檻效應(yīng)

數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素推動(dòng)了全球價(jià)值鏈重構(gòu)，也為中國(guó)通過(guò)OFDI共享全球先進(jìn)綠色技術(shù)提供了可行路徑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出的影響路徑主要體現(xiàn)在兩方面：一是數(shù)字技術(shù)暢通了信息傳遞渠道。通過(guò)數(shù)字化手段，各主體可更便捷地共享數(shù)據(jù)信息，助力國(guó)內(nèi)企業(yè)通過(guò)學(xué)習(xí)、借鑒、引進(jìn)東道國(guó)技術(shù)資源，提升技術(shù)水平與創(chuàng)新能力。借助數(shù)字技術(shù)的連接性特征進(jìn)行信息交流和反饋[17]，有利于重塑母國(guó)與海外的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，進(jìn)而促進(jìn)信息技術(shù)的傳遞與分享。二是數(shù)字技術(shù)促進(jìn)了技術(shù)資源的整合和吸收。數(shù)字技術(shù)降低了綠色技術(shù)研發(fā)的信息搜尋與溝通協(xié)調(diào)成本，提升了企業(yè)整合創(chuàng)新資源能力與環(huán)境監(jiān)測(cè)水平，成為影響綠色技術(shù)吸收能力的關(guān)鍵變量[18]。以人工智能、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等為代表的數(shù)字產(chǎn)業(yè)離不開(kāi)知識(shí)與技術(shù)要素投入[19]，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于集聚高端人才、研發(fā)資本等創(chuàng)新要素，進(jìn)而促進(jìn)OFDI逆向技術(shù)溢出。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平達(dá)到一定閾值后，可有效緩解“脫鉤斷鏈”對(duì)中國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出的抑制效應(yīng)，由此提出：

H2 在控制其他影響因素條件下，中國(guó)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門(mén)檻效應(yīng)。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的空間效應(yīng)具有調(diào)節(jié)作用

基于技術(shù)吸收能力[20]、資源競(jìng)爭(zhēng)[21]、制度差異等因素影響，企業(yè)在吸收先進(jìn)技術(shù)時(shí)，可能會(huì)對(duì)周?chē)貐^(qū)造成競(jìng)爭(zhēng)壓力、產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”，進(jìn)而抑制其綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。如“制度差異”加劇了地區(qū)間技術(shù)吸收和轉(zhuǎn)化能力的差距[22]，“制度質(zhì)量”較高的地區(qū)，對(duì)高素質(zhì)人才的吸引力大，對(duì)先進(jìn)技術(shù)的消化吸收能力和承接能力也更強(qiáng)。在“弱財(cái)政和強(qiáng)金融”的制度變遷以及數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展的“鞭策”下，地方政府之間會(huì)在創(chuàng)新資源上形成激烈競(jìng)爭(zhēng)，從而造成“以鄰為壑”的市場(chǎng)分割局面[23]，由此提出：

H3 OFDI的逆向綠色技術(shù)溢出具有負(fù)向空間效應(yīng)。

高新技術(shù)企業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要發(fā)展載體，在中國(guó)區(qū)域分布差異甚大。截至2021年末，東部地區(qū)擁有高新技術(shù)企業(yè)22.4萬(wàn)戶(hù)，占全國(guó)總量的67.9%；而中部和西部地區(qū)的占比分別僅為16.9%和10.7%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域間非均衡發(fā)展態(tài)勢(shì)可能加劇了區(qū)際生產(chǎn)效率差距[24]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)往往擁有更先進(jìn)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和更多的數(shù)字人才，也更容易吸引外部資源要素進(jìn)入，其“虹吸效應(yīng)”給鄰地帶來(lái)負(fù)外部性。因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)非均衡發(fā)展可能產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致區(qū)際發(fā)展不平衡，由此提出：

H4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的空間效應(yīng)具有正向調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

Potterie和Lichtenberg[25]提出了L-P模型，用于比較四種國(guó)際研發(fā)溢出渠道的技術(shù)溢出效應(yīng)。如式（1）所示，Sdit、Simit、Sfdiit、Sofdiit分別代表通過(guò)國(guó)內(nèi)研發(fā)投入、進(jìn)口貿(mào)易、FDI、OFDI渠道獲取的研發(fā)資本存量；β1～β4分別代表四種渠道的彈性系數(shù)。

lnFit=a0i+β1ln Sdit+β2ln Simit+β3ln Sfdiit+β4ln Sofdiit+εit（1）

本文借鑒L-P模型構(gòu)建如式（2）所示基準(zhǔn)模型。etiit代表綠色技術(shù)創(chuàng)新能力；i為省份；t為時(shí)間；Sofdiit表示通過(guò)OFDI渠道獲取的國(guó)外研發(fā)資本存量；Controlit為控制變量；a0為常數(shù)項(xiàng)，a1、a2分別代表各變量的彈性；μi代表省份固定效應(yīng)；σt為時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

lnetiit=a0+a1ln Sofdiit+a2Controlit+μi+σt+εit（2）

門(mén)檻模型的構(gòu)建則借鑒Hansen[26]的做法，在式（2）基礎(chǔ)上引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)（dig）作為門(mén)檻變量，構(gòu)建非動(dòng)態(tài)面板多重門(mén)檻回歸模型，如式（3）所示。

lnetiit=β1ln Sofdiit·IFdigit≤γ1+β2ln Sofdiit·IFdigit>γ1+…+β2n－1ln Sofdiit·IFdigit≤γn+β2nln Sofdiit·IFdigit>γn+θ0+θ1Controlit+μi+σt+εit （3）

γ1，…，γn為待估計(jì)門(mén)檻值，β1，…，β2n為不同門(mén)檻區(qū)間OFDI逆向技術(shù)溢出彈性，IF（·）為示性函數(shù)，相應(yīng)條件成立時(shí)取值為1，否則取值為0。

（二）變量定義與測(cè)量

1.被解釋變量：綠色技術(shù)創(chuàng)新（eti）。選取綠色專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量作為代理指標(biāo)，由發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)和實(shí)用新型專(zhuān)利申請(qǐng)兩部分組成。參考賈軍等[5]的做法，根據(jù)經(jīng)合組織公布的《技術(shù)領(lǐng)域與IPC分類(lèi)號(hào)對(duì)照表》確定綠色技術(shù)領(lǐng)域與IPC分類(lèi)號(hào)的對(duì)照關(guān)系。

2.核心解釋變量：OFDI逆向技術(shù)溢出（Sofdit）。參考杜龍政等[1]的做法，運(yùn)用式（4）測(cè)度OFDI渠道獲取的國(guó)外研發(fā)資本存量Sofdit用以表征OFDI逆向技術(shù)溢出。

式（4）中，Sofdit代表t年中國(guó)從所有東道國(guó)的對(duì)外直接投資中獲得的總OFDI逆向技術(shù)溢出，OFDInt代表t年中國(guó)對(duì)東道國(guó)n在技術(shù)密集型行業(yè)的OFDI存量之和。其中技術(shù)密集型行業(yè)的選取借鑒樸英愛(ài)等[15]的做法，以“制造業(yè)、信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)”這三個(gè)行業(yè)進(jìn)行表征。Knt代表東道國(guó)n固定資本形成總額，并進(jìn)行2015年美元不變價(jià)格處理，以消除價(jià)格因素影響。Snt是東道國(guó)n國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量，借鑒吳延兵[27]的做法，運(yùn)用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算得出，見(jiàn)式（5）。

Snt=1－δ×Snt－1+RDnt（5）

式（5）中，Sn（t－1）和RDnt分別代表東道國(guó)的研發(fā)資本存量和R&D經(jīng)費(fèi)實(shí)際支出，其值按R&D支出價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。δ為研發(fā)資本折舊率，采用國(guó)際通用做法，取δ=15%。

運(yùn)用上述公式測(cè)算出Sofdit后，借鑒樸英愛(ài)等［15］的做法，由式（6）計(jì)算出中國(guó)30個(gè)省份通過(guò)OFDI獲取的逆向技術(shù)溢出（Sofdimt）。Sofdimt代表t年m省通過(guò)OFDI渠道獲取的逆向技術(shù)溢出，Km和K分別代表m省和全國(guó)在上述三個(gè)行業(yè)新增固定資產(chǎn)投資額。

3.控制變量。

設(shè)定相關(guān)控制變量如下：人力資本（ln hu），采用平均受教育年限作為代理指標(biāo)；貿(mào)易開(kāi)放度（ln to），選取各省歷年進(jìn)出口總額占GDP比重來(lái)測(cè)度；國(guó)內(nèi)研發(fā)投入強(qiáng)度（ln rd），以各省研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比來(lái)測(cè)度；金融發(fā)展水平（ln fin），選取金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額與同期GDP比值進(jìn)行測(cè)度；環(huán)境規(guī)制（ln er），用各省工業(yè)行業(yè)污染治理成本占工業(yè)產(chǎn)值的比重來(lái)衡量。

4.門(mén)檻變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)（dig）。借鑒趙濤等[28]的做法構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系，使用熵權(quán)TOPSIS測(cè)度得出30個(gè)省域?qū)用娴臄?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)。結(jié)果表明，全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值為0.224，其中東部和中部地區(qū)均值分別為0.254和0.227，均超過(guò)全國(guó)平均水平；而西部地區(qū)均值僅為0.177，區(qū)域差異明顯。

（三）研究樣本及描述性統(tǒng)計(jì)分析

截至2020年末，中國(guó)對(duì)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體OFDI存量的90%左右主要分布在中國(guó)香港、新加坡、歐盟、澳大利亞和美國(guó)這五大經(jīng)濟(jì)體，選取中國(guó)30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）（由于數(shù)據(jù)缺失，剔除港澳臺(tái)、西藏自治區(qū)）在2003—2020年間流向上述五個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體三大行業(yè)的OFDI存量，能較好反映中國(guó)技術(shù)尋求型OFDI的現(xiàn)狀。其中東道國(guó)相關(guān)原始數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行、歐盟統(tǒng)計(jì)局、新加坡統(tǒng)計(jì)局，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過(guò)線性插值法估算補(bǔ)足。為消除量綱的影響，對(duì)各變量數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)。變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）OFDI逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)

1．基準(zhǔn)模型檢驗(yàn)。

穩(wěn)健性回歸結(jié)果表明，多重共線性檢驗(yàn)VIF值為1.95，小于10，說(shuō)明不存在嚴(yán)重的多重性。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果顯示，χ2（6）=83.79，對(duì)應(yīng)P=0.000，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明采用雙向固定效應(yīng)模型更合適。

2．全樣本回歸分析。

將各變量對(duì)被解釋變量綠色技術(shù)創(chuàng)新（eti）逐一進(jìn)行面板回歸，得到回歸結(jié)果，如表2所示。模型（1）結(jié)果表明，不加入控制變量時(shí)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出在1%統(tǒng)計(jì)水平顯著存在。模型（2）～模型（5）是逐步加入其他控制變量后的回歸結(jié)果，說(shuō)明OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的系數(shù)均顯著為正。模型（6）結(jié)果表明，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出在1%的統(tǒng)計(jì)水平估計(jì)系數(shù)為0.182，說(shuō)明中國(guó)企業(yè)在對(duì)外直接投資過(guò)程中，不僅通過(guò)“干中學(xué)”掌握了當(dāng)?shù)睾诵募夹g(shù)、提升了自身技術(shù)創(chuàng)新能力，還將所學(xué)技術(shù)逆向反饋至母公司，通過(guò)擴(kuò)散、吸收、“學(xué)中干”等二次創(chuàng)新等模式，促進(jìn)了國(guó)內(nèi)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，H1得以驗(yàn)證。

3．區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)。

為進(jìn)一步研究OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的區(qū)域差異，將省份劃分為東、中、西三大樣本組，運(yùn)用雙向固定效應(yīng)回歸法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表3。各變量顯著性及系數(shù)符號(hào)呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異。即東、中部地區(qū)均存在顯著的OFDI逆向綠色技術(shù)溢出，而在西部地區(qū)并不明顯。究其原因，可能是東、中部地區(qū)匯集了大量高學(xué)歷人才，研發(fā)投入強(qiáng)度較高，集聚了中國(guó)大部分先進(jìn)研發(fā)機(jī)構(gòu)和設(shè)備，有利于對(duì)先進(jìn)技術(shù)的整合和吸收。而西部地區(qū)研發(fā)投入強(qiáng)度（rd）相關(guān)系數(shù)顯著為負(fù)；人力資本（hu）、貿(mào)易開(kāi)放度（to）、金融發(fā)展水平（fin）等控制變量對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新影響不顯著，難以支撐西部地區(qū)對(duì)先進(jìn)技術(shù)的學(xué)習(xí)和吸收，因而導(dǎo)致OFDI逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)不顯著。

4．內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

內(nèi)生性檢驗(yàn)。由于OFDI與母國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新可能存在互為因果關(guān)系，導(dǎo)致模型出現(xiàn)內(nèi)生性問(wèn)題，為此采用前定的核心解釋變量和滯后一期及滯后兩期的被解釋變量作為工具變量，利用DIFF-GMM方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，同時(shí)采用自回歸（AR）檢測(cè)擾動(dòng)序列的相關(guān)性，并以Hansen檢驗(yàn)判斷工具變量的有效性。如表4模型（10）所示，AR（1）-P值小于0.05，AR（2）-P值大于0.1，表明模型擾動(dòng)項(xiàng)之間不存在二階或更高階的序列自相關(guān)；Hansen檢驗(yàn)P值大于0.1，表明模型通過(guò)了過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，DIFF-GMM實(shí)證結(jié)果有效，即在1%的水平OFDI與綠色技術(shù)創(chuàng)新顯著正相關(guān)。

穩(wěn)健性測(cè)試。一是對(duì)變量做截尾處理，剔除可能的異常值對(duì)模型重新估計(jì)；二是縮減樣本的時(shí)間跨度（采用2005—2020年為研究時(shí)段）進(jìn)行穩(wěn)健性

（二）OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的門(mén)檻效應(yīng)

1．門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)。

引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)（dig）為門(mén)檻變量，采用Hansen的面板門(mén)檻回歸法進(jìn)行門(mén)檻存在性檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。通過(guò)“自舉法”重疊模擬似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量300次后，發(fā)現(xiàn)以“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”為門(mén)檻變量且不考慮控制變量時(shí)，門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)后的P值分別為0.013、0.003和0.263；以“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”作為門(mén)檻變量且考慮控制變量時(shí)，門(mén)檻檢驗(yàn)后的P值分別為0.037、0.020和0.837，說(shuō)明無(wú)論是否考慮控制變量，單一門(mén)檻和雙重門(mén)檻均在5%的顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，而三重門(mén)檻均未通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明OFDI對(duì)母國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”雙門(mén)檻效應(yīng)，H2得以驗(yàn)證。

采用Bootstrap法反復(fù)抽樣300次得到門(mén)檻變量的門(mén)檻值及置信區(qū)間結(jié)果，如表6所示。以“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”作為門(mén)檻變量且不考慮控制變量時(shí)，單一門(mén)檻和雙重門(mén)檻估計(jì)值分別為0.086和0.226；以“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”作為門(mén)檻變量且考慮控制變量時(shí)，其單一門(mén)檻和雙重門(mén)檻估計(jì)值分別為0.081和0.226。

2．門(mén)檻回歸結(jié)果分析。

由表7估計(jì)結(jié)果可知，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出會(huì)因數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低而呈現(xiàn)邊際正向遞增的動(dòng)態(tài)特征。即隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)綠色技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)越明顯，這一現(xiàn)象值得關(guān)注。以考慮控制變量的模型（16）為例，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于門(mén)檻值0.081時(shí)，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出系數(shù)為0.394；當(dāng)超過(guò)0.081和0.226的門(mén)檻值后，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出系數(shù)分別上升至0.411和0.424，且均通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn)，表明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷超越更高門(mén)檻閾值，OFDI對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的正向促進(jìn)效應(yīng)不斷增強(qiáng)。由此可見(jiàn)，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出受該區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的約束，且呈現(xiàn)顯著的正向的、邊際效率遞增的非線性特征，H2得以驗(yàn)證。

究其原因，可能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，創(chuàng)新過(guò)程中的代理成本、調(diào)整成本、搜尋成本和享用成本均較高，抑制了企業(yè)將更多資金投入綠色創(chuàng)新活動(dòng)的能力，此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效應(yīng)較弱，導(dǎo)致門(mén)檻效應(yīng)有限。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提升，規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯現(xiàn)，再加上倒逼傳統(tǒng)的高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)向高效能、集約式的發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，推動(dòng)了社會(huì)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的整體提升。這意味著“碳中和”背景下，通過(guò)提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平促進(jìn)OFDI與綠色發(fā)展的良性互動(dòng)，意義重大。

五、拓展性分析

（一）空間計(jì)量模型

首先，構(gòu)建如式（7）所示空間杜賓模型（SDM），對(duì)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的空間效應(yīng)進(jìn)行驗(yàn)證。

lnetiit=ψ0+ρWijlnetiit+ψ1ln Sofdiit+ψ2Wijln Sofdiit+ψ3lnconit+ψ4Wijlnconit+εit（7）

其中，ρ表示綠色技術(shù)創(chuàng)新空間自回歸的系數(shù)；ψ1、ψ3表示直接效應(yīng)的系數(shù);ψ2、ψ4表示空間效應(yīng)的系數(shù)，如果ψ2大于（或小于）0，說(shuō)明該省份OFDI對(duì)周?chē)》莸木G色創(chuàng)新水平產(chǎn)生了正（或負(fù)）空間效應(yīng)；W代表權(quán)重矩陣，采用空間經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣進(jìn)行分析。

然后引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（dig）這一調(diào)節(jié)變量，檢驗(yàn)其對(duì)OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建如式（8）所示模型。若φ5、φ6顯著為正（負(fù)），說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)正（負(fù)）向調(diào)節(jié)了OFDI對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的直接效應(yīng)和空間效應(yīng)。

lnetiit=φ0+ρWijlnetiit+φ1ln Sofdiit+φ2Wijln Sofdiit+φ3lnconit+φ4Wijlnconit+φ5digit×ln Sofdiit+φ6Wijdigit×ln Sofdiit+εit（8）

（二）空間自相關(guān)檢驗(yàn)

采用Stata17.0軟件，基于空間經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重矩陣對(duì)我國(guó)30個(gè)省份2003—2020年間綠色技術(shù)創(chuàng)新水平進(jìn)行全局莫蘭指數(shù)（Moran’s I）檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有年份莫蘭指數(shù)均在5%統(tǒng)計(jì)水平顯著，表明各省綠色技術(shù)創(chuàng)新水平存在顯著的空間自相關(guān)性。

（三）空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

1.空間回歸分析。

為確定最終空間計(jì)量模型，分別進(jìn)行LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)。LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示，顯著性水平低于1%，說(shuō)明拒絕混合OLS回歸模型。LR檢驗(yàn)結(jié)果通過(guò)1%的顯著性水平，說(shuō)明拒絕簡(jiǎn)化，選擇SDM模型。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果在1%的水平上顯著，即拒絕使用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)。故適合選用時(shí)間固定效應(yīng)的SDM模型進(jìn)行空間計(jì)量。

如表8所示，模型（17）、模型（18）分別為加入調(diào)節(jié)變量前、后的空間杜賓模型回歸結(jié)果。模型（17）中l(wèi)n sofdi在1%的水平下顯著為正，表明各省OFDI均對(duì)本地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平提升產(chǎn)生了正向促進(jìn)效應(yīng)；OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的空間交互項(xiàng)（W×ln sofdi）在1%水平下顯著為負(fù)，表明各省OFDI逆向綠色技術(shù)溢出確實(shí)存在負(fù)向空間外溢效應(yīng)，即省內(nèi)逆向技術(shù)溢出效應(yīng)越大，對(duì)相鄰省份綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的抑制越明顯，說(shuō)明OFDI逆向溢出效應(yīng)大的省份，可能是以吸引鄰省資本、人才和知識(shí)等資源的流入為代價(jià)，進(jìn)而削弱了臨近地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新的資源支持，H3得以驗(yàn)證。

加入調(diào)節(jié)變量后的模型（18）回歸結(jié)果表明，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出與數(shù)字經(jīng)濟(jì)交互項(xiàng)（ln sofdi×dig）在1%水平下顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各省份OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的傳導(dǎo)效應(yīng)中起正向調(diào)節(jié)作用，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平強(qiáng)化了本省逆向技術(shù)溢出效應(yīng)與相鄰地區(qū)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡加劇了“數(shù)字鴻溝”，即技術(shù)領(lǐng)先省份可能因“虹吸效應(yīng)”而使其他地區(qū)處于不利地位，H4得以驗(yàn)證。

六、結(jié)論與建議

以2003—2020年間中國(guó)30個(gè)省份流向五個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體三大行業(yè)的OFDI存量為樣本，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)技術(shù)尋求型OFDI逆向綠色技術(shù)溢出的影響效應(yīng)。結(jié)果表明：（1）在“碳中和”情境下，中國(guó)技術(shù)尋求型OFDI具有顯著的逆向綠色技術(shù)溢出效應(yīng)，是實(shí)現(xiàn)中國(guó)綠色技術(shù)創(chuàng)新的新動(dòng)能。但這一效應(yīng)具有區(qū)域異質(zhì)性，在東部、中部地區(qū)明顯，在西部地區(qū)并不顯著。（2）OFDI逆向綠色技術(shù)溢出存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的雙重門(mén)檻效應(yīng)，且呈現(xiàn)顯著的正向且邊際效率遞增的非線性特征，說(shuō)明OFDI逆向綠色技術(shù)溢出受該區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的約束，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)達(dá)到更高門(mén)檻閾值后，OFDI逆向綠色技術(shù)溢出越明顯。（3）OFDI逆向綠色技術(shù)溢出存在負(fù)向空間外溢效應(yīng)，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)“虹吸效應(yīng)”強(qiáng)化了本省逆向技術(shù)溢出對(duì)鄰省綠色技術(shù)創(chuàng)新水平的負(fù)向空間效應(yīng)。

建議：（1）持續(xù)優(yōu)化OFDI區(qū)域分布，突破技術(shù)壁壘以尋求先進(jìn)技術(shù)培育綠色發(fā)展新動(dòng)能。一是在美國(guó)“供應(yīng)鏈聯(lián)盟”中尋找突破口，持續(xù)增加對(duì)美國(guó)“友岸國(guó)家”對(duì)外投資。比如選取與中國(guó)的投資“黏性”和東道國(guó)技術(shù)水平兩大指標(biāo)，可篩選出德國(guó)、新加坡、荷蘭等目標(biāo)國(guó)，使之成為打破美國(guó)“脫鉤斷鏈”企圖的有利突破口，形成獲取技術(shù)尋求型OFDI投資區(qū)位的“替代方案”。二是以“一帶一路”和RCEP為契機(jī)，在全球范圍內(nèi)尋求更多合作機(jī)會(huì)，打破美國(guó)的技術(shù)封鎖與對(duì)美國(guó)的技術(shù)依賴(lài)，形成多元、穩(wěn)定、長(zhǎng)期的技術(shù)與投資合作關(guān)系。三是鼓勵(lì)、引導(dǎo)有條件的企業(yè)加快“走出去”步伐，加大對(duì)以上目標(biāo)經(jīng)濟(jì)體高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資與鏈接，提高技術(shù)尋求型OFDI比重，培育綠色發(fā)展新動(dòng)能。（2）促進(jìn)“雙碳”領(lǐng)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，賦能OFDI逆向綠色技術(shù)溢出。大力推進(jìn)數(shù)字中國(guó)建設(shè)，擴(kuò)大數(shù)字技術(shù)在“雙碳”重點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，全面推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平，賦能區(qū)域綠色技術(shù)創(chuàng)新。（3）區(qū)域聯(lián)動(dòng)、因地制宜，縮減數(shù)字鴻溝。各地政府要樹(shù)立全局發(fā)展觀，打破與鄰近區(qū)域的信息壁壘，通過(guò)強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)和政策引導(dǎo)，有效發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的省際聯(lián)動(dòng)效應(yīng)；中、西部地區(qū)應(yīng)立足其低成本優(yōu)勢(shì)和稟賦條件，建設(shè)超大數(shù)據(jù)處理中心，著力縮小區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展差距，填平“數(shù)字鴻溝”、共享數(shù)字紅利，形成區(qū)域間協(xié)同發(fā)展和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的機(jī)制，有效發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向賦能效用，加速推進(jìn)新發(fā)展格局。

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Does the Digital Economy Promote the Reverse Green

Technology Spillover from the Technology-seeking OFDI？

Abstract：Based on the inter-provincial panel data from 2003 to 2020， this paper introduces the digital economy variables and considers the reverse green technology spillover effect of China’s technology-seeking OFDI.The results show that OFDI significantly improves the level of domestic green technology innovation， and has obvious regional heterogeneity. Threshold effect analysis shows that there is a significant double threshold effect of “digital economy” in the spillover of OFDI reverse green technology， and it presents a significant positive and step-increasing nonlinear law under the threshold condition. The expansion analysis shows that there is a negative spatial spillover effect of OFDI reverse green technology spillover， and the digital economy accelerates the reverse green technology spillover of OFDI within the province， but strengthens the negative spatial effect of OFDI inter-provincial reverse green technology spillover through the “siphon effect”. In view of this， it is necessary to continue to optimize the OFDI location， promote the application of digital economy in the field of “dual carbon”， narrow the inter-provincial digital divide， and fully tap the new momentum of China’s green technology innovation.

Key words：technology seeking OFDI; reverse green technology overflow; green technology innovation; digital economy