DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-025-00767-y
تاريخ النشر: 2025-03-17
المؤلف: Feng Dong وآخرون
الموضوع الرئيسي: الطاقة والبيئة والنمو الاقتصادي
نظرة عامة
تبحث الورقة البحثية في التفاعل بين الاستثمار الأجنبي المباشر الداخلي (IFDI) والاستثمار الأجنبي المباشر الخارجي (OFDI) وإنتاجية العوامل الخضراء الكلية (GTFP) في سياق سياسة “الدورة المزدوجة” في الصين، باستخدام بيانات بانل إقليمية من 2005 إلى 2020. باستخدام نموذج قياس الفجوات القائم على الانزلاق (SBM-GML) ونموذج ربط القدرات، تقيس الدراسة GTFP ومؤشر التنمية المنسقة لـ IFDI و OFDI (CDIFDI). ثم يتم استخدام نموذج عتبة بانل مع تأثيرات تفاعلية (PTIFEs) لتحليل التأثير غير الخطي لـ CDIFDI على GTFP، مما يكشف عن تباين إقليمي كبير عبر شرق ووسط وغرب الصين.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن GTFP أظهرت اتجاهًا عامًا تصاعديًا مع تباينات إقليمية، حيث انخفضت من الشرق إلى الغرب. تحدد التحليل تأثير عتبة على شكل “U” لـ CDIFDI على GTFP، يتأثر بشكل أساسي بالهيكل الصناعي ومستويات التنمية الاقتصادية. من الجدير بالذكر أن CDIFDI يؤثر إيجابيًا على نمو GTFP في المنطقة الشرقية، بينما تكون تأثيراته في المناطق الوسطى والغربية أقل وضوحًا. تختتم الدراسة بأن تحسين الظروف الخارجية وتعزيز ترقية الصناعة الإقليمية أمران أساسيان لتعزيز الآثار الإيجابية لـ CDIFDI على GTFP، مما يسهم في التنمية الاقتصادية عالية الجودة عبر الصين.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة التحديات والفرص التي يقدمها نموذج النمو الاقتصادي في الصين، الذي اعتمد تاريخيًا على التلوث العالي واستهلاك الطاقة. على الرغم من كونها لاعبًا رئيسيًا في الاستثمار الأجنبي المباشر (FDI) العالمي، احتلت الصين المرتبة 160 في الأداء البيئي بين أكثر من 180 دولة في عام 2022. استجابةً لهذه التحديات، اعتمدت الصين نموذج التنمية “الدورة المزدوجة”، مما يبرز الحاجة إلى نمو اقتصادي عالي الجودة يوازن بين استهلاك الطاقة وحماية البيئة. تم تقديم مفهوم إنتاجية العوامل الخضراء الكلية (GTFP) كمقياس حاسم لتقييم جودة هذا النمو، حيث يدمج كل من المخرجات المرغوبة وغير المرغوبة.
تسلط الورقة الضوء على الترابط بين الاستثمار الأجنبي المباشر الداخلي (IFDI) والاستثمار الأجنبي المباشر الخارجي (OFDI) في إطار سياسة “الدورة المزدوجة”، مما يشير إلى أن IFDI يمكن أن يعزز OFDI من خلال تسرب التكنولوجيا، وبالتالي تعزيز نمو GTFP. ومع ذلك، تحذر أيضًا من التأثيرات السلبية المحتملة من IFDI كثيف التلوث، والذي قد يقوض الابتكار المحلي ويؤدي إلى تراجع GTFP. يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا باستخدام نموذج العتبة التفاعلية الثابتة (PTIFE) لاستكشاف العلاقة غير الخطية بين التنمية المنسقة لـ IFDI و OFDI و GTFP، مع الأخذ في الاعتبار التباين الإقليمي عبر الصين. تشير النتائج إلى أن ترقية الهياكل الصناعية وتحسين الظروف الاقتصادية أمران حيويان لتعظيم الآثار الإيجابية للاستثمار الأجنبي المنسق على GTFP، مما يوفر توصيات سياسية للتنمية الاقتصادية المستدامة.
طرق البحث
في هذا القسم، يناقش المؤلفون المنهجيات المستخدمة لقياس إنتاجية العوامل الخضراء الكلية (GTFP)، والتي تدمج القيود البيئية والموارد في تقييم جودة التنمية الاقتصادية (ED). يتم تعريف GTFP على أنها نسبة المدخلات الكلية إلى المخرجات، مما يعكس كفاءة المخرجات لكل وحدة مدخل ويعمل كمؤشر على الابتكار التكنولوجي والتنمية المستدامة. يبرز القسم طريقتين رئيسيتين لحساب GTFP: تحليل الحدود العشوائية (SFA) وتحليل كفاءة البيانات (DEA). بينما يُستخدم SFA على نطاق واسع، إلا أنه محدود في سيناريوهات المخرجات الفردية ويواجه صعوبة مع المخرجات غير المرغوبة. في المقابل، يعد DEA نهجًا قائمًا على البيانات يقيم وحدات اتخاذ القرار المتعددة، مما يسمح بتحليل أكثر شمولاً لنسب المدخلات والمخرجات وتحديد الحدود الإنتاجية الفعالة.
يذكر المؤلفون أيضًا التقدم في قياس GTFP، بما في ذلك مؤشر مالكويست للتحليل الديناميكي ودالة المسافة الاتجاهية (DDF) التي تستوعب المخرجات غير المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك، يعزز نموذج قياس الفجوات (SBM) دقة القياس. تعكس الأدبيات تطبيقًا متنوعًا لتقييمات GTFP عبر صناعات مختلفة، مثل الزراعة واللوجستيات، بالإضافة إلى دراسات إقليمية تركز على مناطق محددة مثل حوض نهر الأصفر ودلتا نهر اليانغتسي. بشكل عام، توفر المنهجيات التي تمت مناقشتها إطارًا قويًا لتقييم GTFP وآثاره على التنمية الاقتصادية عالية الجودة.
النتائج
في هذا القسم، تكشف النتائج التجريبية أن خوارزمية تحديد العتبة للقيمة الفردية المحسنة حددت أربعة عوامل شائعة (R = 4) تؤثر على المتغيرات المدروسة. تم تقييم تأثير العتبة باستخدام إحصائية Sup-Wald، مع اختبار المتغيرات بما في ذلك IS و ED و CDIFDI و GTFP عبر مجموعة من قيم R من 1 إلى 8. أشار التحليل، المدعوم بـ 500 تكرار Bootstrap، إلى أن إحصائية Sup-Wald كانت في أقصى حد عند R = 4، مما أدى إلى رفض الفرضية الصفرية لعدم وجود تأثير عتبة عند مستوى دلالة 1%. من الجدير بالذكر أن النتائج تشير إلى أنه بعد حد معين، تتناقص كفاءة هذه المتغيرات في تعزيز GTFP، وفي بعض الحالات، قد تعيق حتى نمو GTFP.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط النتائج الضوء على أن مساهمة CDIFDI في نمو GTFP كبيرة في المناطق التي تتميز بتطور GTFP العالي، بينما يبدو أنها تعيق النمو في المناطق ذات مستويات GTFP المنخفضة. النتائج التفصيلية، بما في ذلك المعاملات المقدرة للمتغيرات الضابطة، متاحة عند الطلب، على الرغم من عدم تقديمها في الجدول للاختصار. استخدم التحليل كود MATLAB كما تم الإشارة إليه من عمل مياو.
المناقشة
يوفر قسم المناقشة في الورقة البحثية مراجعة أدبية شاملة وتحليلًا نظريًا للعوامل التي تؤثر على إنتاجية العوامل الخضراء الكلية (GTFP) في سياق الاستثمار الأجنبي المباشر (FDI) في الصين. يبرز أنه بينما تركز العديد من الدراسات على تأثيرات الاستثمار الأجنبي المباشر الداخلي (IFDI) والاستثمار الأجنبي المباشر الخارجي (OFDI) على GTFP، هناك تباين إقليمي كبير في هذه التأثيرات. تحدد الورقة ثلاث وجهات نظر رئيسية حول تأثير IFDI: علاقة إيجابية مع GTFP، والتباينات الإقليمية في التأثيرات، والتأثير الشرطي لـ IFDI عند دمجه مع اللوائح البيئية وعوامل أخرى. بالمثل، يتم مناقشة تأثيرات OFDI، حيث تقترح بعض الدراسات أنه ليس له تأثير كبير ما لم يتم استيفاء شروط معينة، مثل تطوير التمويل الأخضر.
يستكشف التحليل النظري أيضًا تأثيرات العتبة للهيكل الصناعي (IS) والتنمية الاقتصادية (ED) والتنمية المنسقة لـ IFDI و OFDI (CDIFDI) على GTFP. يفترض أن تحسين IS وزيادة مستويات ED تعزز المساهمات الإيجابية لـ CDIFDI في نمو GTFP. ومع ذلك، تشير الورقة أيضًا إلى أن فوائد CDIFDI قد تتناقص مع مرور الوقت بسبب تعقيد العوامل المؤثرة والحاجة إلى استثمارات كبيرة في الابتكار والبحث والتطوير. تستخدم الدراسة نموذج عتبة بانل لتحليل هذه العلاقات، مع الأخذ في الاعتبار التباين المحتمل والداخلية في البيانات. بشكل عام، تؤكد النتائج على التفاعل المعقد بين الاستثمار الأجنبي المباشر، والسياسات البيئية، و GTFP، مما يبرز الحاجة إلى استراتيجيات مخصصة لتحسين هذه الديناميكيات عبر مناطق مختلفة في الصين.
DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-025-00767-y
Publication Date: 2025-03-17
Author(s): Feng Dong et al.
Primary Topic: Energy, Environment, Economic Growth
Overview
The research paper investigates the interplay between inward foreign direct investment (IFDI), outward foreign direct investment (OFDI), and green total factor productivity (GTFP) in the context of China’s “Dual Circulation” policy, utilizing provincial panel data from 2005 to 2020. Employing the slacks-based measure global Malmquist-Luenberger (SBM-GML) model and a capacity coupling model, the study measures GTFP and the coordinated development index of IFDI and OFDI (CDIFDI). A panel threshold model with interactive effects (PTIFEs) is then used to analyze the nonlinear impact of CDIFDI on GTFP, revealing significant regional heterogeneity across eastern, central, and western China.
Key findings indicate that GTFP exhibited a general upward trend with regional variations, decreasing from east to west. The analysis identifies a “U”-shaped threshold effect of CDIFDI on GTFP, influenced primarily by industrial structure and economic development levels. Notably, CDIFDI positively impacts GTFP growth in the eastern region, while its effects in central and western regions are less pronounced. The study concludes that optimizing external conditions and promoting regional industrial upgrading are essential for enhancing the positive effects of CDIFDI on GTFP, thereby contributing to high-quality economic development across China.
Introduction
The introduction of the paper discusses the challenges and opportunities presented by China’s economic growth model, which has historically relied on high pollution and energy consumption. Despite being a major player in global foreign direct investment (FDI), China ranked 160th in environmental performance among over 180 countries in 2022. In response to these challenges, China has adopted the “Dual Circulation” development paradigm, emphasizing the need for high-quality economic growth that balances energy consumption and environmental protection. The concept of Green Total Factor Productivity (GTFP) is introduced as a crucial metric for assessing this quality of growth, integrating both desirable and undesirable outputs.
The paper highlights the interdependence of inward FDI (IFDI) and outward FDI (OFDI) under the “Dual Circulation” policy, suggesting that IFDI can enhance OFDI through technology spillovers, thereby promoting GTFP growth. However, it also warns of potential negative impacts from pollution-intensive IFDI, which could undermine domestic innovation and lead to a decline in GTFP. The authors propose a novel approach using the panel threshold interactive fixed-effect (PTIFE) model to explore the nonlinear relationship between coordinated development of IFDI and OFDI and GTFP, considering regional heterogeneity across China. The findings indicate that upgrading industrial structures and improving economic conditions are vital for maximizing the positive effects of coordinated FDI on GTFP, thereby informing policy recommendations for sustainable economic development.
Methods
In this section, the authors discuss the methodologies for measuring Green Total Factor Productivity (GTFP), which integrates environmental and resource constraints into the evaluation of economic development (ED) quality. GTFP is defined as the ratio of total inputs to outputs, reflecting the efficiency of output per unit input and serving as an indicator of technological innovation and sustainable development. The section highlights two primary calculation methods for GTFP: Stochastic Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis (DEA). SFA, while widely used, is limited to single-output scenarios and struggles with undesired outputs. In contrast, DEA is a data-driven approach that evaluates multiple decision-making units, allowing for a more comprehensive analysis of input-output ratios and the identification of effective production frontiers.
The authors also mention advancements in GTFP measurement, including the Malmquist index for dynamic analysis and the Directional Distance Function (DDF) that accommodates unexpected outputs. Additionally, the Slack-Based Measure (SBM) model enhances measurement accuracy. The literature reflects a diverse application of GTFP assessments across various industries, such as agriculture and logistics, as well as regional studies focusing on specific areas like the Yellow River Basin and the Yangtze River Delta. Overall, the methodologies discussed provide a robust framework for evaluating GTFP and its implications for high-quality economic development.
Results
In this section, the empirical results reveal that the improved singular value thresholding algorithm identified four common factors (R = 4) influencing the studied variables. The threshold effect was assessed using the Sup-Wald statistic, with variables including IS, ED, CDIFDI, and GTFP tested across a range of R values from 1 to 8. The analysis, supported by 500 bootstrap replications, indicated that the Sup-Wald statistic was maximized at R = 4, leading to the rejection of the null hypothesis of no threshold effect at the 1% significance level. Notably, the findings suggest that beyond a certain threshold, the efficiency of these variables in promoting GTFP diminishes, and in some cases, they may even hinder GTFP growth.
Additionally, the results highlight that the contribution of CDIFDI to GTFP growth is significant in regions characterized by high GTFP development, while it appears to inhibit growth in areas with lower GTFP levels. The detailed results, including the estimated coefficients of control variables, are available upon request, although they are not presented in the table for brevity. The analysis utilized MATLAB code as referenced from Miao’s work.
Discussion
The discussion section of the research paper provides a comprehensive literature review and theoretical analysis of the factors influencing Green Total Factor Productivity (GTFP) in the context of Foreign Direct Investment (FDI) in China. It highlights that while many studies focus on the impacts of inward foreign direct investment (IFDI) and outward foreign direct investment (OFDI) on GTFP, there is significant regional heterogeneity in these effects. The paper identifies three primary perspectives on IFDI’s influence: a positive correlation with GTFP, regional disparities in effects, and the conditional impact of IFDI when combined with environmental regulations and other factors. Similarly, OFDI’s effects are debated, with some studies suggesting it has no significant impact unless certain conditions, such as the development of green finance, are met.
The theoretical analysis further explores the threshold effects of industrial structure (IS), economic development (ED), and the coordinated development of IFDI and OFDI (CDIFDI) on GTFP. It posits that improvements in IS and higher levels of ED enhance the positive contributions of CDIFDI to GTFP growth. However, the paper also notes that the benefits of CDIFDI may diminish over time due to the complexity of influencing factors and the need for substantial investments in innovation and R&D. The study employs a panel threshold model to analyze these relationships, accounting for potential heterogeneity and endogeneity in the data. Overall, the findings underscore the intricate interplay between FDI, environmental policies, and GTFP, emphasizing the need for tailored strategies to optimize these dynamics across different regions in China.