雙向FDI、環境規制與綠色創新效率

劉海云，姚維偉

（華中科技大學 經濟學院，湖北 武漢 430074）

黨的十九大報告突出強調了“綠色發展”的重要性，提出需要建立以市場為導向的綠色創新體系。然而，綠色創新雖然能夠帶來較高的社會效益，但囿于其成本高、風險大且具有較強的外部性，容易導致企業的綠色創新動力不足，因此想要提升綠色創新效率、大力發展綠色技術和實現產業綠色低碳化，就需要政府部門加以引導和約束，提高環境治理標準，強化環境規制力度。此外，在開放型經濟中，雙向FDI所引致的技術外溢逐漸成為綠色創新的重要來源。隨著我國積極實施“引進來”和“走出去”的戰略部署，除了吸引外商直接投資（IFDI），我國還積極推動本土企業進行對外直接投資（OFDI），雙向FDI正呈現出協同發展的趨勢。中國不僅僅是外商直接投資的輸入國，也正逐漸步入資本凈輸出國的行列當中。

基于此，本文試圖探究雙向FDI將對我國的綠色創新水平產生怎樣的影響？其效果是否會受到環境政策類型和強度的影響？目前相關領域的研究大多聚焦于環境規制政策或FDI對綠色創新效率的單一影響，鮮有文獻展開多變量的系統分析。只有當我們能夠正確理清雙向FDI、環境規制與綠色創新效率三者間的關系，才能更好地實施“引進來”和“走出去”戰略，才能針對各省份不同實際條件出發，提出更為有效的政策建議，最終實現綠色發展的目標。

1 文獻綜述

葉琴等[1]利用我國2008—2014年285個地級市的相關數據進行實證檢驗，結果表明IFDI顯著促進了節能減排類型的技術創新；楊朝均等[2]從全國的總體情況和各地區的具體情況這兩個方面證實IFDI對綠色技術創新存在著正面影響。但也有部分學者持反對意見，即IFDI阻礙了綠色創新水平的提升，如賈軍[3]進行實證研究發現IFDI對環境效率存在著負向影響；許慧和李國英[4]通過對第二產業分組進行實證檢驗，結果表明IFDI會阻礙整個第二產業以及高碳行業提升綠色創新效率，但對于低碳行業的影響效果并不顯著。此外，還有部分學者主張IFDI對綠色創新效率的影響可能存在著門檻特征或是非線性關系[5]。與此同時，目前較少有文獻關注到OFDI對綠色創新的影響。龔新蜀等[6]通過構建聯立方程模型，證實我國OFDI在經濟集聚層面能夠顯著地從結構輕化、規模經濟和資源配置這三個維度提升綠色創新效率。

在環境規制的影響方面，目前學者們尚未達成一致結論。Frondel等[7]研究發現，在面臨環境監管時企業傾向于放棄目前已經成熟的生產工藝，而這進一步壓縮了企業的盈利能力，不利于企業積累創新資本，從而抑制了企業進行綠色技術創新的能動性。韓晶等[8]則認為環境規制能夠有效激勵企業，進而改善企業的綠色創新水平。此外，不同類別的環境政策所帶來的影響也不盡相同，如許士春[9]將環境措施劃分為排污稅、供拍賣以及供交易的排污許可權三個維度，嘗試從這三個層面展開進一步探尋，研究發現這三種類型的環境規制措施均會對綠色創新存在著正向的激勵影響。李婉紅等[10]通過實證檢驗發現，命令控制型的環境政策會促進企業在生產工藝方面進行綠色創新，而市場激勵型環境政策有利于企業在綠色產品層面的創新。Yi等[11]的研究則指出環境政策并不能為綠色創新提供足夠的動力。

在環境規制對雙向FDI的調節作用方面，Feng等[12]通過對我國的市級面板數據進行回歸，試圖研究環境規制、IFDI以及二者的交互項對城市創新的影響，結果證實交互項能夠顯著改善綠色創新水平。徐建中和王曼曼[13]指出，IFDI在命令型和費用型這兩種不同類別的環境政策下對綠色創新效率影響會產生異質性。原毅軍和謝榮輝[14]研究證實了引進IFDI將促使中國政府提高相應環境規制的要求水平，而反過來更為嚴苛的環境規制又會增加IFDI進入的環境門檻，因而最終來說IFDI和環境規制將協同提升該地區綠色創新效率。李國祥等[15]在基于環境規制的條件下嘗試考察OFDI對于綠色創新效率產生的影響，研究指出當處于相對較大強度的環境規制下，OFDI能顯著改善我國的綠色創新水平。賈軍等[16]指出無論一國的經濟發展程度如何，對外直接投資均有利于母國的綠色技術研發，此外經由OFDI的作用，不同類型的環境規制政策均對母國的綠色創新水平存在顯著的正向影響。

通過梳理已有文獻，能夠發現目前國內研究的特點和問題主要表現在：（1）由于研究觀點和研究方法的不同，當前的相關研究并沒有得出一致的結論，部分研究認為存在正面影響，部分研究認為存在負面影響，部分研究持“不確定性理論”。（2）現有文獻大多依賴計量方法進行實證檢驗，很少深入探討FDI對綠色創新效率背后的影響機制，而這是更準確地分析FDI如何影響綠色創新效果的基礎。（3）很少有學者將雙向FDI、環境規制和綠色創新效率納入同一個研究框架，從環境調控的視角研究雙向FDI對綠色創新的影響。環境監管作為影響綠色創新的一個重要體制因素，可能是雙向FDI和綠色創新之間得出不同結論的重要原因之一，因此有必要展開進一步的研究。

本文的主要貢獻在于：系統性地分析了雙向FDI和環境規制對綠色創新效率的影響，提出當前文獻很少涉及的影響機制；將雙向FDI、環境規制和綠色創新效率放在同一研究框架下進行實證研究，從而糾正單一研究下所帶來的偏誤；通過理論分析和實證檢驗，從環境規制的視角重新評價和認識雙向FDI的作用，為提升我國的綠色創新水平提出更具針對性的政策建議。

2 影響機制

2.1 雙向FDI對綠色創新效率的影響機制

2.1.1 規模效應

對東道國而言，IFDI的流入將促進其經濟增長，充足的資本克服了其積累能力不足的短板，有利于本土公司擴大產出規模。然而在邊際報酬遞減規律的影響下，東道國單位產出的能源消耗水平也將不斷上升，這一過程將阻礙綠色創新效率的提升。與之相反，在擴大經營規模的過程中，由于存在著技術波及和示范效應，本土企業通過吸收外資企業先進的清潔技術、生產工藝、高級人才和管理經驗，有利于公司更好地進行經營和治理，從而有更加豐富的資金儲備用于技術研發類的投入，進而提升綠色創新水平。

2.1.2 競爭效應

在東道國，對外直接投資企業和當地企業面臨著同樣的市場競爭環境。一方面，對外直接投資企業需要與本土企業展開競爭，為了搶占市場份額，OFDI企業必須降低成本，提高產品質量，提升綠色創新能力；另一方面，對外直接投資企業并不獨立存在，往往與其母公司有上下游關系。如果OFDI公司處于下游，那么為了在市場中擊敗競爭對手，處于上游的母公司必須升級其研發技術，提高原材料和中間產品的質量，并最終提高綠色創新水平。如果對外直接投資公司處于上游，那么在東道國的激烈競爭下，它們提供的中間產品肯定是高質量的，這也可以提高母國的綠色創新效率。

2.1.3 結構效應

由雷布津斯基定理（Rybczyski Theorem）可知，對東道國的資本供給來說，外商直接投資能夠彌補其儲蓄缺口，提升其資本水平，這將使得東道國的產業結構發生改變，逐漸傾向于生產資本密集型產品，進而產生更多的污染排放，阻礙了綠色創新效率的提升[17]。然而，當資本密集型產業所創造的邊際利潤逐漸下降時，外資流入所帶來的消費的示范效應將影響東道國的需求結構，更高的需求結構將引致產業結構的高級化，即產業結構又將逐漸向技術密集型轉移，從而削弱前一過程中對綠色創新水平帶來的不利影響。

產業選擇是OFDI對本國產業結構產生影響的關鍵方式。尋求OFDI的戰略資源通常進入國外市場，以解決國內市場成本上升和資源稀缺的問題。由于中國勞動力成本不斷上升等因素，以及綠色發展要求的不斷提高，許多勞動密集型產業和污染產業已逐步向海外轉移。落后產業和生產能力向國外轉移，有利于優化我國產業結構，也有利于提高國內產業整體的綠色創新水平。

2.1.4 技術效應

對東道國的市場環境而言，IFDI的流入將帶來更加激烈的競爭氛圍，而為了防止被市場所淘汰，本土企業也將通過不斷創新，在生產效率和資源利用率等方面實現技術上的突破。此外，跨國公司為了更好地整合其上下游的產業鏈資源，同樣也需要為東道國企業輸出各種先進技術、為勞動力提供各類技術培訓等，而這種技術溢出能夠提升東道國的綠色創新水平。

與此同時，對企業而言人力資本、財務、管理和信息資源等是有限的，出于獲取更多市場份額的目的，尤其對以“學習—模仿—創新”見長的中國企業來說，公司經由OFDI打入國際市場時也需要不斷吸收本土的綠色生產技術，聘用本土的高素質人才，這種反向的技術轉移將有利于促進母國綠色創新水平的提升。

2.1.5 空間溢出效應

由于IFDI的技術溢出和OFDI的反向技術溢出這兩大效應的存在，公司間的技術交流與研究合作、勞動力間的“干中學”以及技術人才間的跨部門、跨組織流動等一系列行為將帶來知識的傳播和外溢。并且，這一過程并不僅僅局限于當地的公司間，也會影響著周邊區域，從而對當地及周邊區域的綠色創新效率存在正向影響。

2.2 環境規制對綠色創新效率的影響機制

2.2.1 擠出效應

環境政策的出臺，往往是采用對企業的生產工藝設定環保要求或是對污染排放量設立標準，這將會促使企業不得不在生產流程、人事制度和管理體系等方面做出改進和調整，例如采買污染治理設備、雇用清潔人員、對工人進行環保培訓等，從而達到加大生產投入的目的。然而，對企業自身來說，用于環境投入的各類資源，諸如繳納各類污染稅費等，本可為企業帶來更為豐厚的利潤回報。因此在投入一定成本的前提下，企業環保類的資金投入將擠出企業其他方面的投入，比如技術研發等方面的投入，從而使得企業的整體收益和創新能力有所下降。

2.2.2 約束效應

強硬的環境命令將對企業的管理決策產生約束效應，具體而言，企業在生產和管理的過程中必須時刻考慮到最終的決策將對環境造成多大的影響，這一約束將間接提升企業的管理成本。此外治污減排也將提升企業管理的復雜性，對企業管理提出了更大的挑戰，需要企業耗費更多的管理費用。新古典經濟學派認為，環境規制帶來的約束效應會阻礙公司的發展，強硬的政策規定也不利于公司提升生產效率并進行技術創新。

2.2.3 區位影響

除上述兩種效應外，環境政策還將對企業的區位選擇造成影響，具體表現在兩個方面：一方面，對當地企業，尤其是對環境因素十分敏感的企業來說，環境政策將帶來其生產成本的大幅度增加，為了規避這一影響企業很可能選擇離開本地，搬去環境政策強度更低的地區；另一方面，當本地的環境政策強度相對較高時，企業將不得不考慮到自身生產成本提升的風險，因而環境監管也將被納入企業的決策因素中去，從而影響企業在當地的投資意愿，不利于提升該區域的綠色創新水平。

2.2.4 創新補償效應

區別于新古典經濟學派的零和思想，1991年Porter[18]提出了基于共贏思想的“波特假說”，波特通過將技術創新引入到動態分析之中，突破性地提出了創新補償效應，主張當面臨較大強度的環境監管時，企業將迫切需要提升自身的生產效率，這將充分激發企業探索綠色技術創新的積極性。同時，企業所開展的一系列豐富的創新活動，又將反過來為企業帶來豐厚的利潤收益和規模增長，甚至帶動當地的經濟發展和技術創新，從而兼顧“綠色生產”和企業回報，實現雙贏[19]。

2.3 雙向FDI和環境規制對綠色創新效率的影響機制

基于前文的分析內容，本文提出雙向FDI和環境規制對綠色創新效率的影響機制（圖1）。雙向FDI由于的規模效應和結構效應將抑制綠色創新效率的提升，而競爭效應、技術效應和空間溢出效應則能夠促進綠色創新效率的提升。同時，環境規制由于存在擠出效應、約束效應和區位影響，從而不利于綠色創新，但環境規制所帶來的創新補償效應則能夠促進綠色創新。此外，環境規制作為一種外生的政策工具，對雙向FDI還存在著調節效應。

圖1 雙向FDI和環境規制影響綠色創新效率的機制圖

3 實證分析

3.1 綠色創新效率指標的測算

在展開具體分析之前，首先需要測算我國的省級綠色創新效率指標。作為一種非參數效率評估方法，數據包絡分析（DEA）的優點在于它無須建立函數關系，而是采用線性規劃。

然而，傳統的DEA模型可能會出現幾個決策單元（DMU）均位于生產前沿面的情況，造成最終測算的數值之間無法進行比較的局面。為避免此類情況的發生，Andersen & Petersen[20]提出了超效率方法。除此之外，傳統的數據包絡模型在實際投入產出過程中，其徑向調整存在著局限性，同時未能考慮到投入產出的冗余和松弛，從而會使測算出的效率指標存在著一定程度的偏差，Tone[21]在此基礎上提出了SBM模型，其公式為：

式中：有m個投入，p1個期望產出，p2個非期望產出，用表示投入（xi）、期望產出（yr）和非期望產出（hr）的松弛量，λ表示權重向量。

為了避免多個DMU的效率值為1進而導致最終無法進行排序，Tone[22]提出了超效率SBM模型，公式如下：

由于西藏和港澳臺地區數據存在較為嚴重的缺失，故而本文選取2007—2017年我國30個省份規模以上工業企業的相關投入產出數據，用于測算綠色創新效率，數據來源于各省份歷年的統計年鑒以及國家統計局。

此外，鑒于超效率SBM模型要求投入產出的相關指標不宜過多，因而本文將30個省份作為決策單元，選擇了3個投入指標和3個產出指標，滿足效率測算模型中對決策單元數量的兩個條件：（1）DMU的個數應當超過模型中選取的投入指標個數和產出指標個數的乘積；（2）DMU的個數應當至少不低于模型中選取的投入指標個數和產出指標個數之和的3倍。具體指標選取參見表1。

表1 綠色創新效率的投入產出指標

其中，借鑒沈能和周晶晶[23]的做法，選取各省份歷年的研發部門人員數量及其資本存量作為傳統的投入指標。此外，在進行綠色創新的過程中不可避免地會涉及能源這一要素，故而將能源投入指標也一并納入其中。而在產出指標方面，期望產出分為專利產出和產品產出兩個維度進行衡量，而針對非期望產出指標，為了盡可能規避主觀性帶來的影響，本文運用熵值法來確定各指標相應的權重，從而計算出污染評價指數。

若最終測算出的綠色創新效率得分大于等于1，意味著該地區的技術創新和資源環境能夠實現協調發展，整體處于一個較好的投入產出狀態；與之相反，得分越小則意味著該地區的投入和非期望產出相對較高，期望產出相對較低，技術創新和資源環境并沒有很好地協調發展。如圖2所示的結果表明，綠色創新效率在各個省份之間存在著十分明顯的差異性。除海南、天津、云南和內蒙古外，相比于2007年，2017年大部分省份的綠色創新效率均存在著不同程度的提升，其中東部沿海省份的綠色創新效率在整體上要高于中部和西部地區。

圖2 2007年和2017年30個省份綠色創新效率比較

3.2 模型構建

基于前文的論述，建立如下計量模型：

式中：GIEit表示i地區t時期的綠色創新效率；ERk表示不同類型的環境規制（k=1表示命令控制型環境規制，k=2表示市場激勵型環境規制）；IFDIit表示i地區t時期的外商直接投資；OFDIit表示i地區t時期的對外直接投資；Xit表示i地區t時期其他有關的控制變量；βi表示解釋變量的影響系數；γ表示控制變量的系數向量；αit表示地區間不可觀測異質性；εit表示隨機誤差項。

3.3 數據和變量說明

本文的被解釋變量為前文中得到的各省份綠色創新效率（GIE）。而核心解釋變量分別選取各省份實際外商直接投資額和對外直接投資額與名義GDP的比值來衡量IFDI和OFDI，同時借鑒龔夢琪和劉海云[24]的做法，利用人民幣兌美元匯率年均值將其換算為以人民幣為基本的計量單位。對于環境規制變量，借鑒Xie等[25]的做法，將其分為命令控制型環境規制和市場激勵型環境規制，并依據六大指標（表2）運用的z-score標準化方法來衡量環境政策強度，進而測算出2007—2017年我國30個省份在設定環境政策方面的強度。

表2 環境規制指標構建

對控制變量的選取借鑒田紅彬和郝雯雯[26]的做法，選擇知識產權保護水平和研發投入水平作為本文的控制變量，其中，以各省份技術市場成交額與本地GDP之比反映其知識產權保護水平，以各省份R&D支出占GDP的比例來衡量其研發投入的強度。變量的描述性統計結果見表3。以上數據來源于2007—2017年各省份統計年鑒和國家統計局。

表3 變量的描述性統計

3.4 實證結果及分析

為了削弱數據的共線性和異方差性，使數據更加平穩，本文將原始數據取自然對數，同時引入核心解釋變量的交互項來體現變量間的協同作用。但交互項的引入往往容易帶來嚴重的多重共線性，因此本文對數據進行均值去中心化處理，生成新的交叉項進行后續面板數據的建模分析。

同時，本文為探尋雙向FDI和兩類環境政策會對綠色創新效率帶來何種影響，利用面板數據依次進行相應的回歸分析，回歸結果見表4。

表4 實證檢驗結果

兩類環境政策的效果有著明顯的差異，具體來說命令控制型的環境政策存在著阻礙作用，而市場激勵型的環境政策則帶來了正向激勵，并且二者的影響均十分顯著。這是由于命令控制型環境政策在實施過程中往往具有手段強硬的特點，在面臨更為具體的情況時往往沒能給企業預留足夠的調整空間，因而盡管命令控制型環境規制能夠在相對較短的時間內達到節能減排的效果，但其嚴苛的規定也會讓企業背負明顯的壓力，進而導致企業缺乏相應的創新動力。相較之下，市場激勵型環境規制通過借助市場的優勢，使得政策手段更具有靈活性，給予企業更多的自主權，從而實現保護環境和促進創新的雙重目標。由此能夠看出，適當地增加環境污染治理投資，適度地放松環境立法等強制性政策法規，能夠激勵企業加大對綠色創新的投入力度。

就雙向FDI而言，命令控制型環境政策下，IFDI的總效應和直接效應都對GIE有負向影響，且結果在5%的水平下顯著；然而對于市場激勵型環境政策，IFDI的總效應和直接效應都對GIE存在著正面影響。這可能是由于國家或地方政府在面對日趨嚴重的環境問題時通過強制性的行政法律手段，針對高能耗、高污染、高排放的“三高”企業采取管控并且責令其整改，這會對那些利益尋求型以及污染避難型的外商投資企業帶來巨大的不利沖擊，降低了相應IFDI投資水平，進而削弱了綠色創新效率；但市場激勵型政策的側重點在于借助市場優勢，達到解決企業污染問題的目的，因而企業在面對相應的環境規制措施時，能夠在權衡其經濟績效和減排成本之后采取更為合理的方式來應對，這也就不會對外商投資形成約束，與此同時，在技術上存在比較優勢的部分企業為獲取污染補貼而嘗試節能減排時，便有利于綠色創新效率的提升，這一結論也與肖權和趙路[27]的結論保持一致。與此相反，對于OFDI來說，無論是何種類型的環境規制，OFDI對綠色創新效率的總效應和直接效應均為正，且結果十分顯著，這也與楊世迪和劉亞軍[28]的研究結果相同。這一情況可能是因為強硬的環境政策迫使公司淘汰其落后的生產技術，而利用OFDI來掌握更為先進的綠色技術對企業來說不失為一條出路；市場激勵型政策使公司在進行決策時不得不考慮相應的環境成本，從而間接作用于企業的技術選擇，即企業利用OFDI，通過嵌入東道國技術網絡的方式獲取先進的綠色技術資源，最終反向促進了母國的綠色創新水平。同時，Dunning[29]的投資發展路徑理論指出雙向FDI間的互動效應會隨著經濟發展水平的提高而顯著增強。具體而言，IFDI是OFDI的基礎，OFDI是IFDI的有力支持[30]。IFDI與OFDI二者的交互項對綠色創新效率具有十分顯著的正向影響，體現了雙向FDI之間一定程度上的協調發展性，同時也說明了雙向FDI對綠色創新效率存在互補作用。

就控制變量而言，無論在哪種類型的環境規制下，研發投入水平和知識產權保護水平均能夠顯著地提升GIE。具體而言，較高的研發投入水平能夠增加企業的綠色創新知識存量，知識的外溢效應可以降低吸收新知識的成本，提高知識接收者整合和吸收知識的能力，有利于生產和技術人員更好地研發綠色創新產品，提高企業綠色創新水平。而在知識外溢的過程中，相對更為嚴格的知識產權保護制度能夠有效抑制“搭便車”行為的發生，能夠激發公司開展綠色創新的主觀能動性，同時也有利于綠色創新成果的普及和推廣。

3.5 穩健性檢驗

本文利用如下三種方法來展開穩健性檢驗（表5）：（1）極大似然估計（MLE）。改用MLE方法對樣本重新進行估計，由于該方法不需要滿足正交條件，從而能夠克服內生性問題，估計結果依然穩健。（2）刪除部分樣本進行檢驗?；A回歸模型中選取了2007—2017年各省份的數據，但2010年測算綠色創新效率的部分投入產出指標統計口徑發生了變化，為了避免樣本窗口對結果造成偏誤，剔除2010年樣本數據后重新進行回歸，結果依然穩健。（3）環境規制的替代指標。借鑒田紅彬和郝雯雯[31]的做法，選取廢水、SO2和煙塵單位產值的排放量，利用極值法做標準化處理，并賦予各指標調整系數計算出各省份環境規制強度。利用重新計算得到的環境規制指標進行回歸，結果依然穩健。

表5 穩健性檢驗結果

3.6 異質性分析

為了進一步探究不同政策強度下雙向FDI對GIE的異質性，借鑒Hansen[32]的做法，將兩類環境政策強度作為門限變量，構建面板門限模型：

式中：GIEit表示i地區t時期的綠色創新效率；ER(n)it表示不同類型的環境規制（n=1表示命令控制型環境規制，n=2表示市場激勵型環境規制），并以此作為門限變量；I(·)表示指示系數，ρn為門限值，βi、γi和δi分別為IFDIit、OFDIit和IFDIit×OFDIit的門限回歸系數。

同時，為了考察構建門限模型是否合理以及是否存在多個門限值，需要對面板門限模型進行檢驗（表6）?？梢钥闯?，市場激勵型環境政策下不存在明顯的非線性影響，這可能是由于環境政策強度波動較小。而命令控制型政策存在單一門限，且其對應的門限值為0.189。

表6 兩類環境規制門限效應檢驗結果

此外，表7給出了命令控制型環境規制下門限效應的回歸結果，其中雙向FDI及其交互項將受到門限變量的影響，而控制變量則相對獨立。同時，模型F值和F檢驗均在1%的顯著性水平上通過了檢驗，因此可以認為模型設置相對合理。

表7 命令控制型環境規制門限效應的回歸結果

一方面，當命令控制型環境規制的強度高于0.819時，IFDI對GIE存在顯著的消極影響，但OFDI和交互項則對GIE存在顯著的正向影響，這與基準模型的結論保持一致。同時，這也進一步論證了當命令控制型環境政策強度較大時，IFDI阻礙了綠色創新效率，OFDI促進了綠色創新效率，且雙向FDI間存在互補性。另一方面，當命令控制型環境規制的強度低于0.819時，IFDI和OFDI有利于GIE的提升，而交互項對GIE卻存在消極影響，即雙向FDI間存在替代性。但以上回歸結果均不顯著，這可能是由于門限值相對較低且低于門限值的省份較少導致（2017年，僅有6個省份命令控制型環境規制強度小于0.189）。

4 結論及政策建議

4.1 主要結論

（1）就全國整體的平均水平而言，綠色創新效率從2007年的0.385增長到2017年的0.588，增長幅度約為52.7%，這說明綠色創新越來越得到社會的認可和關注，各個地區對綠色發展理念的貫徹落實情況也越來越好。但是我國整體綠色創新效率水平仍然較低，尚且處于起步階段，地區差異較為明顯，尤其是中西部地區的綠色創新水平仍需要進一步提升。

（2）兩類環境政策對綠色創新效率的作用效果不盡相同，具體而言命令控制型環境政策阻礙了綠色創新的發展，而市場激勵型環境規制則恰恰相反。同時，在兩類環境政策工具下IFDI對綠色創新效率的作用效果也不盡相同。在命令控制型環境政策下，IFDI的總效應和直接效應都對GIE水平有負面影響；然而在市場激勵型環境規制政策下，IFDI的總效應和直接效應對GIE水平則存在著正面影響。與IFDI影響效果不同的是，無論是何種類型的環境規制，OFDI均有利于綠色創新水平的提升。并且，雙向FDI一定程度上的協調發展性對于提升綠色創新水平存在著互補作用。

（3）就異質性而言，命令控制型環境規制存在單一門限值0.189，當命令控制型環境規制的強度高于門限值時，IFDI阻礙了綠色創新效率，OFDI促進了綠色創新效率，且雙向FDI間存在互補性。而當命令控制型環境規制的強度低于門限值時，IFDI和OFDI有利于綠色創新效率的提升，且雙向FDI間存在替代性。

（4）研發投入和知識產權保護均能顯著改善綠色創新水平，因而不斷加大對綠色創新研發投入，不斷加強對于知識產權保護制度的完善，對于提升綠色創新效率存在促進作用。

4.2 政策建議

（1）在國內國際雙循環相互促進的新發展格局下，需要有的放矢地規劃雙向FDI流向，使其布局更為合理化。一方面，伴隨對外開放的不斷深入，在吸引外商直接投資流入方面，我國正逐步邁入新的階段。而為了協調好“綠色”與“開放”雙重發展目標間的關系，就愈發需要我們在這一階段既要考慮到外資的規模，也要重視外資的質量。對外商直接投資的流入加以甄別，輔以合理的引導，尤其是需要加大監控力度，逐步縮緊我國對外企在環境方面享受的優惠政策，防止跨國公司把污染產業遷至我國。此外，針對擁有先進污染處理技術，以及與能源節約、環境保護等有關的綠色友好型外資企業要優先引進，同時鼓勵外資企業向生態友好型的高新技術產業和環保型產業流動，促進產業結構優化升級。另一方面，應當繼續擴大我國OFDI的規模，進一步引導OFDI由以往的消極被動調整為積極主動，加快完善相應的政策制度，為我國公司投身國際分工，實現“走出去”奠定堅實牢固的基礎。同時，應合理利用OFDI，努力掌握其優質技術，通過高水平、環境友好型技術提升我國企業的生產加工工藝，通過打造綠色招牌來提升我國企業在全球的競爭力，突破相關綠色創新的技術瓶頸，借助逆向技術溢出的方式增強綠色創新能力，從而提高綠色創新水平。

（2）注重環境規制效果的差異性，充分考慮不同地區當前的經濟發展水平和資源環境狀況，針對性地實施各類環境規制政策，進一步豐富和創新環境政策的手段和組合，激勵企業由被動適應轉向主動減排。具體來說，對于命令控制型環境工具的實施需要結合具體情況，針對落后的生產技術，命令控制型環境政策能夠起到更為滿意的效果，但在調動公司的主觀能動性上卻差強人意，尤其要杜絕腐敗和尋租行為的發生。同時，提升市場激勵型政策的使用比重，依托于市場的靈活性和敏捷性，充分發揮各方的主觀能動性，建立和完善更富有彈性的“污染稅”標準和減排補貼機制，激發企業進行綠色創新的熱情，實現提升生產效率和降低環境污染的雙重目標。此外，充分發揮雙向FDI和環境政策的交互作用，鼓勵企業運用雙向FDI掌握先進的環境友好型技術，同時為我國企業“引進來”和“走出去”制定合理的環境規制準入門檻，提升我國在全球的競爭力，促進區域綠色創新效率平衡發展，幫助我國走向兼顧綠色創新和國際發展的全新格局。

（3）在財政所允許的范圍內，各地政府應積極出臺相應的政策，努力促成本土企業和外資企業間生態友好型的技術合作，不斷實現綠色創新領域的技術突破，從而提升綠色創新水平。此外，還要重視知識產權和專利保護，不斷完善知識產權保護制度，努力營造出良好的市場環境，從而提升我國整體的綠色創新水平。