本文是一篇国际贸易论文，本文基于 2008-2017 年中国大陆除西藏以外的 30 个省、直辖市、自治区的动态面板数据，使用 MAXDEA7.0 软件，用 Super-SBM 模型测算出了各地区的绿色经济效率值，在这一基础上，又运用系统 GMM 模型得出了对外直接投资与绿色经济效率之间的关系。
第 1 章 绪论
1.1 问题的提出及选题的意义
1.1.1 选题的背景
在经济全球化的进程中，我国的开放程度越来越高，“走出去”战略越来越受到国家的重视，企业对外直接投资的步伐也越来越快，中国对外直接投资流量从 2003 年的 28.5 亿美元上升至 2017 年的 1582.9 亿美元，扩大了近 56 倍，位列全国第三位，在全球的占比从0.45%扩大至11.1%。中国对外直接投资存量从2003年的 332 亿美元上升至 18090 亿美元，扩大了近 54 倍，位于世界第二位，全球占比从 0.48%升至 5.9%。2017 年我国对外直接投资额排在前三的省市地区为上海（129.9 亿美元）、广东（117.7 亿美元）与浙江（106.6 亿美元）相较于 2003 年上海（0.52 亿美元）、广东（0.96 亿美元）和浙江（0.37 亿美元），可以看出中国对外直接投资发展步伐之快。除了 2016 年，因为我国政府开始对对外直接投资的合规性以及真实性进行审查，使对外直接投资更加的成熟和理性，对外直接投资流量有些下降以外，从我国开始统计对外直接投资数据以来，对外直接投资流量一直在稳步增长，可见对外直接投资的重要性。
然而，在我国经济高速发展的同时，中国污染问题加剧，大部分省份都出现了水污染问题、雾霾问题、重金属污染等环境问题。在城市化的进程中，也产生了越来越多的生活垃圾以及建筑垃圾，我国的垃圾处理率较低，这些未被处理的垃圾侵占了我国的大量的土地，一些有毒有害的垃圾还会造成环境的污染。目前，中国的碳排放量以及污染物的排放量世界排名第一，解决环境问题刻不容缓。中国特色社会主义进入了新时代，现在中国不仅重视经济发展的速度更重视经济发展的质量，社会主要矛盾也已经发生变化。“十三五”规划中，明确提出了要加快生态文明建设和环境治理的步伐，注重绿色低碳发展，建设资源节约型和环境友好型社会，促进可持续发展。如今，在自然资源紧缺，环境污染越来越严重的情况下，绿色可持续发展就越来越显示出其重要性，因此，我们必须重视绿色经济的发展，形成我国特有的绿色发可持续发展的思想，通过对外直接投资获取外溢技术，提高我国的技术开发水平，引导边际产业转移并促进关联产业以及新兴产业的发展，促进产业结构的优化升级，才能够在激烈的国际竞争中保持实力以及竞争力。但是在经济高速发展的同时，也需要考虑资源和环境付出的代价，所以研究对外直接投资对绿色经济效率的影响具有重要的意义。
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1.2 相关文献综述
1.2.1 绿色经济效率的测算及影响因素研究
自从全要素生产率的概念在 1957 年被 Solow 提出之后，全要素生产率就成为了衡量某一地区经济发展状况的重要指标。之后的很长一段时间里全要素生产率的测算都没有考虑到资源的利用和环境的代价。之后在 2008 年，涂正革、胡鞍钢、王兵等学者将环境的代价纳入到测算全要素生产率的指标中，并称之为环境全要素生产率。因为环境全要素生产率是以绿色可持续发展为前提的，所以李玲和陶峰（2012）、李斌（2013）等学者又将环境全要素生产率称作绿色全要素生产率。之后的一段时间，专家和学者们大多都在探究绿色经济效率的测算方法以及何种因素能对绿色经济效率产生影响，但是始终没有人给出定义。钱争鸣和刘晓晨（2013）给出了绿色经济效率的定义：绿色经济效率是一项经济效率指标，它将资源和环境的代价纳入到指标的考核体系当中。王军和耿建（2014）构建了绿色 GDP 这一复合指标，卢丽文（2016）使用 GDP 作为期望产出，烟尘、二氧化硫以及废水排放量三个指标作为非期望产出指标，二者均使用传统 DEA 模型对绿色经济效率进行测算。但是基于松弛度的问题，使用这种方法可能会导致绿色经济效率测算的结果产生一些偏差。Tone 在 2001 年提出了非径向、非角度的SBM 模型，可以避免传统 DEA 模型存在的一些问题，钱争鸣和刘晓晨（2013）采用该种方法，使用 GDP 作为期望产出，工业废气、废水、一般固体废物排放量作为非期望产出，进而测算了 30 个省份的绿色经济效率值。于伟和张鹏(2016)认为，绿色经济效率可以用来衡量地区经济，绿色经济效率值越高，代表地区经济发展的越好，且比全要素生产率的评价更加合理有效；另外，绿色经济效率不只考虑了期望产出，还将非期望产出纳入其中，突破了传统 DEA 模型的局限性。在影响机制方面，他们认为技术进步和产业结构升级可以对绿色经济效率的提升产生积极的作用。因为技术进步以及产业结构升级可以导致使用有限的资源创造出更大的经济价值，从而促进绿色经济效率的增长。除了对外直接投资以外，城镇化（任阳军，汪传旭，2017）、环境管制（宋德勇、邓捷、弓媛媛，2017）、产业转移（李晓阳、赵宏磊、王思读，2018）等也是绿色经济效率的重要影响因素。
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第 2 章 中国对外直接投资发展现状
2.1 中国对外直接投资的规模
和其他发达国家比，我国对外直接投资的年限较短，同时也面临着经验不足等诸多困难，但是自从我国明确提出并且大力实施“走出去”战略以来，我国 OFDI的步伐越来越快，令世界瞩目。中国加入世界贸易组织以来，深度参与经济全球化，从图 2-1 中，可以看到虽然在 2016 年由于我国政府开始对对外直接投资的合规性以及真实性进行审查，使对外直接投资更加的成熟和理性，使得对外直接投资流量有些下降以外，2003-2017 年，对外直接投资的不论是流量还是存量都一直呈现上升的状态，2017 年对外直接投资流量以 1582.9 亿美元仍处于我国对外直接投资历史第三高位。中国积极的参与到全球化的进程中，对外直接投资在世界范围内占据越来越大的份额，对世界经济的影响不断扩大，自从 2013 年 9、10 月国家主席习近平提出“一带一路”倡议以来，2013-2017 年我国对外直接投资流量累计达 7310.7 亿美元， 且中国对外直接投资流量始终位于世界前三位。图 2-1 详细列出 2002—2017 年我国对外直接投资流量、流量同比增长以及存量规模的对比状况。
图 2-1 2002-2017 年我国对外直接投资流量、存量情况
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2.2 中国对外直接投资的区位分布
2017 年末，中国对外直接投资的存量占据世界上 81.2%（189 个）的国家和地区，可见中国对外投资范围之广。按照中国对外直接投资东道国（地区）的类型分，中国对发展中经济体的对外投资存量最多，高达 15524.18 亿美元，占总投资存量的 85.8%，而在发展中经济体的投资存量中，大部分投资在中国香港。中国对发达国家经济体的投资存量为 2291.29 亿美元，占总投资存量的 12.7%，主要集中在欧盟、美国和澳大利亚。对于俄罗斯，哈萨克斯坦等转型经济体的投资存量最少，仅为投资存量总额的 1.5%。
图 2-2 2017 年末中国对经济体直接投资存量构成
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第 3 章 中国绿色经济效率测算及结果分析............14
3.1 测度模型 ........................14
3.2 变量说明及数据来源 ...........................14
第 4 章 对外直接投资对绿色经济效率的影响机制分析....................20
4.1 逆向技术溢出效应 ...............................20
4.1.1 对外直接投资与资源吸纳机制 ...........................21
4.1.2 资源吸纳与母国技术水平提升机制 ......................23
第 5 章 中国对外直接投资对绿色经济效率影响的实证分析............32
5.1 模型设定与方法选择 ................32
5.1.1 模型设定 ............................32
5.1.2 方法选择 ......................32
第 5 章 中国对外直接投资对绿色经济效率影响的实证分析
5.1 模型设定与方法选择
5.1.1 模型设定
通过文中第二、三章的内容，可以发现我国对外直接投资（OFDI）是呈现逐年上升趋势的，而绿色经济效率(GEE)与对外直接投资趋势大不相同，所以可以判断中国对外直接投资对绿色经济效率的影响可能是非线性的，所以在模型中引入中国对外投资的二次项来验证二者之间的非线性关系。由于绿色经济效率可能存在较大惯性，即前一期的绿色经济效率可能会对后一期的绿色经济效率产生影响，所以在模型中引入绿色经济效率的滞后一阶作为解释变量。控制变量选择经济发展水平（PCGDP）、能源消费水平（EC）、城市化水平（URBAN)、产业结构高级化水平（SCBZ）、贸易开放程度（OPEN）这些指标来表示。
5.1.2 方法选择
在面板模型中，由于解释变量中包含了被解释变量的滞后项，所以称之为“动态面板数据”。对于 T 相对于 n 较小的短动态面板数据，一般采用广义矩估计（GMM）的方法来进行回归分析。广义矩估计（GMM）包括三种模型，分别是差分 GMM、水平 GMM 以及系统 GMM
