中國工業行業雙向FDI的環境效應研究

龔夢琪+劉海云

摘要 在CopelandTaylor理論模型的基礎上引入了初始的技術水平，將外商直接投資（IFDI）和對外直接投資（OFDI）的環境效應分解為規模效應、結構效應和技術效應，并引入雙向FDI的交互項，利用中國34個工業行業2004—2015年的數據，采用差分GMM和系統GMM的方法對總體行業和不同行業分組情況下雙向FDI對污染排放的影響進行分析，研究發現：①從總體來看，IFDI會增加中國工業行業的污染排放，“污染天堂”假說在中國存在；而OFDI對中國工業行業的污染排放則會起到制動作用；雙向FDI交互項對污染排放的影響也顯著為負，說明IFDI和OFDI的污染排放效應存在一定的替代性。②從產出規模分組來看，高產出規模和低產出規模組的IFDI會促進污染排放的增加；而高產出規模組的OFDI對污染排放會起到抑制作用，低產出規模組的OFDI對污染排放則起到驅動作用；低產出規模組的雙向FDI交互項對污染排放的影響為負，高產出規模組雙向FDI交互項對污染排放的影響則為正。③從要素結構分組來看，由于存在產業關聯性，IFDI會促進資本密集型和勞動密集型行業污染排放增加；OFDI也會增加勞動密集型行業的污染排放，但對資本密集型行業的污染排放則會起到制動作用；而雙向FDI的交互效應對勞動密集型行業污染排放的影響顯著為負，對資本密集型行業污染排放的影響則顯著為正。④從技術水平分組來看，IFDI會促進高技術組的污染排放下降，但對低技術組并無顯著影響；OFDI對高技術和低技術組的污染排放會起到制動作用；雙向FDI的交互項則會促進高技術和低技術組的污染排放增加。據此，本文提出如下建議：①在引入外商直接投資的過程中，要改變以往的引資模式，大力培育專業性的市場以引入高技術水平的綠色外資。②在對外直接投資方面，要以多重動機的投資導向為主，一方面加快轉移污染產業，另一方面通過逆向技術溢出掌握國外綠色生產流程。③中國政府應積極引導雙向FDI合理布局，促進雙向FDI交互項對污染排放的影響由驅動轉變為制動。

關鍵詞 外商直接投資；對外直接投資；雙向FDI；污染排放

中圖分類號 F741 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）03-0128-11 DOI：10.12062/cpre.20171011

局部地區的環境污染會通過貿易和雙邊投資等媒介轉移成全球性的污染[1]，因此，關注資本流動所造成的環境污染問題已經成為當前備受爭議的話題之一，外商直接投資和對外直接投資作為國際資本流動的主要方式，必然會對一國的環境造成影響。中國的利用外資于改革開放后迅速發展，《全球投資趨勢報告》的數據顯示，2014年中國外商直接投資規模首次超越美國，躍居世界第一，外商直接投資規模同比增長達到3%，其中實際利用外資總額達到1 195.6億美元，同比增長1.7%，明顯高于美國、歐盟等主要經濟體；而中國的OFDI雖然起步相對較晚，但增長迅速，截止2014年，年流量達到1 231.2億美元，同比增長達到14.2%，這也是中國OFDI投資凈額首次超越IFDI。從IFDI和OFDI的發展歷程來看，中國已經成為雙向FDI的投資大國，如果單一的研究IFDI或OFDI對環境的影響效應，或者不考慮二者對環境污染的交互影響，一方面容易造成估計結果的不可靠，另一方面也會忽視IFDI和OFDI之間的互動關系對環境污染造成的疊加或抵消的影響。因此，本文將從雙向FDI的視角揭示中國工業行業的環境效應，并就中國工業行業如何通過雙向FDI減少污染排放提出建議。

1 文獻綜述

現有文獻中，關于外商直接投資影響環境污染盛行的兩個觀點是“污染天堂”假說和“污染光環”假說。部分學者認為外資的流入會惡化發展中國家的環境，“污染天堂”假說確實存在，He[2]的研究表明中國的IFDI每增長一個百分點，會導致同期二氧化硫排放量增長0.098%；Kim[3]利用跨國面板數據分析了IFDI流入與東道國碳排放之間的關系，認為無論在長期還是短期，IFDI對發達國家和發展中國家的碳排放都起到一定的驅動作用；Omri et al[4]認為外資的流入會刺激東道國經濟規模的擴張，繼而通過規模效應顯著增加東道國的污染排放；國內學者楊海生、沙文兵[5-6]同樣證明了外資流入與污染排放之間的正相關關系。另一部分學者認為IFDI的流入不僅沒有惡化東道國的環境，反而有利于改善環境污染，也即“污染光環”假說。Letchumanan[7]的研究發現，IFDI的流入一方面會助推東道國環境技術的改善，另一方面引入環境友好型的產品有利于促進東道國環境福利的提升；Liang[8]認為IFDI會擠出一部分低效率甚至無效率的國內企業，進而通過技術溢出和產業升級效應促進中國能源利用效率的上升；Perkins[9]認為IFDI有助于提高東道國的碳排放技術，進而減少碳排放量；國內學者盛斌[1]的研究結果表明IFDI的流入無論是從整體上還是分行業都有利于減少中國工業行業的污染排放。

而基于OFDI對母國環境效應的研究則處于起步階段，Eskeland[10]認為發達國家傾向于將一些“三高”（高污染、高能耗、高排放）產業進行對外直接投資，OFDI呈現明顯的污染規避特征，這就有利于母國環境質量的改善；Spatareanu和Dijkstra et al[11-12]認為母國的環境規制水平越嚴格，越有利于促進OFDI發生，間接證明了OFDI的污染轉移特征；國內學者周力[13]認為經濟發達地區的對外直接投資有利于減少污染排放，經濟欠發達地區的對外直接投資則會導致污染排放顯著上升；聶飛和劉海云[14]從城鎮化的視角出發，認為中國OFDI的碳排放效應存在城鎮化門檻效應的約束，在中高城鎮化水平的地區，OFDI會顯著抑制碳排放的增加，而在城鎮化水平較低的地區，OFDI則會導致碳排放水平的上升。

通過對現有文獻的梳理可以發現，目前基于IFDI與東道國環境效應的研究十分豐富，對OFDI和母國環境效應的研究也已處于起步階段，而將二者置于同一分析框架，測度雙向FDI影響環境效應的研究則屈指可數，且這些文獻大多忽視了雙向FDI對環境污染的交互影響。因此本文將從雙向FDI的視角出發，深度把握其對環境污染的影響機制，主要創新點在于：①構建雙向FDI影響環境污染機制的理論模型，將IFDI和OFDI對環境污染的影響分解為規模效應、結構效應和技術效應。②在實證研究的過程中加入IFDI和OFDI的交互項，以把握IFDI和OFDI的內部傳導機制對污染排放的影響，從而有利于協調發展雙向FDI來減緩污染排放。③選取污染排放較高的工業行業進行分析，不僅從總體上檢驗了雙向FDI對行業污染排放的影響，還從不同分組的層面出發，測度了雙向FDI影響細分行業污染排放的機制。endprint

2 模型設定

2.1 基準設定

依據Copeland and Taylor建立的理論模型[15]，本文試圖構建雙向FDI影響污染排放的一般均衡模型。假設一個開放經濟僅生產兩種最終商品X和Y，且這兩種商品的規模收益不變，X為資本密集型商品，會產生一定的污染排放Z，其中污染排放量Z會隨著X產量的增加而上升，Y為勞動密集型商品，不會產生污染排放。定義商品Y為基準商品，此時PY=1，商品X的相對價格P=PX。資本K和勞動L作為兩種投入要素，市場回報分別為r和w，且兩種生產要素均無彈性供給。其中KXLX>KYLY，因此，商品Y的生產函數可以定義為如下形式：

由于商品X會產生一定的污染排放，因此商品X的產出由兩部分構成，一部分是產出X，另一部分是排放Z。而減排是可行的，X商品的生產部門可以配置一部分θ來進行減排活動，基于此，商品X的生產函數和排放Z的函數可以定義為公式（2）和公式（3）的形式，由于任何部門都會具備一個初始的減排技術，因此，本文將減排函數進一步定義成公式（4）的形式：

其中，θ∈[0，1），（0）=1，即當θ等于0時，不存在任何減排活動，一單位的產出會產生一單位的排放，同時，A0表示初始的減排技術水平，A表示目前的減排技術，α∈（0，1），′（*）<0，″（*）>0。此時：

2.2 成本最小化決策

由于污染排放Z對消費者和社會中的其他生產者而言，會帶來負的外部效應，因此污染排放Z具有一定的社會成本，在產權界定明確的情況下，企業必須為單位污染排放支付相應的費用τ，其中τ可以定義為污染物排放稅或者購買污染許可證的費用。對于生產X商品的企業而言，為了最大化其利潤，需要首先依據資本K和勞動L的市場回報r和w確定合適的資本勞動比以最小化潛在產出F的成本，定義該成本函數為cF（w，r）；繼而根據潛在產出成本cF（w，r）和減排成本τ確定污染排放Z和潛在產出F以最小化X的生產成本。因此，生產X的成本最小化函數可以表示為：

2.3 污染排放的分解

因此，X商品的污染排放可以分解為規模效應（ln（Sτ））、結構效應（ln φX）和技術效應（ln（αA））。由于現有研究已經證實國際貿易（trade）、外商直接投資（IFDI）和對外直接投資（OFDI）會通過這三種效應對污染排放產生影響[1，14-15]，因此，本文將重點說明其影響機制，依據公式（14），兩邊同時對trade、IFDI、OFDI求導，并乘以trade、IFDI、OFDI，得到公式（15）～（17）：

其中，dZdtrade·tradeZ、dZdIFDI·IFDIZ、dZdOFDI·OFDIZ分別表示trade、IFDI、OFDI對污染排放的彈性，因此影響污染排放的規模效應、結構效應和技術效應可以分解為如下形式。

首先，由于行業內部產出規模（SCALE）的大小會顯著影響一國的經濟規模，考慮到產出規模與環境污染之間可能呈現倒“U”型的曲線關系，環境污染會隨著經濟的增長呈現先惡化后改善的關系，因此，規模效應的函數可以表達為：

其次，由于一國的要素稟賦會顯著影響其產業結構特征，污染排放的結構效應與人均資本存量k（資本勞動比K/L）之間存在顯著的相關性[1]，因此，結構效應的函數可以表達為：

最后，由于國內自主研發（R&D）投入會在一定程度上促進環境技術的進步，因此，技術效應的函數可以表達為：

其中，ε1、ε2和ε3表示隨機擾動項。綜合公式（15）—（20），污染排放Z可以寫成公式（21）的形式，其中ε=ε1+ε2+ε3。由于一個國家或地區會同時存在IFDI和OFDI，那么在“引進來”和“走出去”的過程中必然會對污染排放產生一定的疊加或削減的作用，僅僅考慮IFDI和OFDI對污染排放的單一影響可能會忽略這一機制，進而不能有效闡釋其具體影響，因此在公式（21）的基礎上引入IFDI和OFDI的交互項，如公式（22）所示。

3 模型設定、變量選取和數據說明

3.1 模型設定

根據式（22）的設定形式，考慮到污染排放會存在一定的時間累積效應，將污染排放的滯后一期納入模型中，計量模型設定如下：

其中，i=1，2…N，t=1，2…T，Zit表示i行業在第t期的污染排放水平，lnIFDIit表示i行業在第t期的人均外商直接投資流量，lnOFDIit表示i行業在第t期的人均對外直接投資流量，tradeit表示i行業在第t期的貿易開放程度，lnSCALEit表示i行業在第t期的產出規模，lnkit、lnR&Dit分別表示i行業在第t期的人均資本存量和R&D投入，lnIFDIit·lnOFDIit表示外商直接投資和對外直接投資的交互項，μi和νt分別表示個體效應和時間效應，εit表示隨機擾動項。

3.2 變量選取及數據說明

由于工業生產一般會產生較大的污染，因此，選取工業行業的面板數據分析雙向FDI對環境污染的影響。為了保證數據的完整性和可獲得性，最終選取34個工業行業2004—2015年的數據進行分析。數據說明如下：

行業選取原則。一方面，2011年《國民經濟行業分類標準》進行修訂之后，原來的39個工業行業增加為41個，為了保證數據的一致性，剔除了“開采輔助活動”和“金屬制品、機械和設備修理業”，將修訂前2004—2011年的“橡膠制品業”與“塑料制品業”合并為“橡膠和塑料制品業”，將修訂后2012—2015年的“汽車制造業”和“鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業”合并為“交通運輸設備制造業”。另一方面，由于聯合國對國際貿易的行業分類標準（SITC，Rev3）與中國《國民經濟行業分類標準》上行業的分類標準不一致，參照盛斌[16]的分類標準將統計口徑歸一化，剔除“廢棄資源和廢舊材料回收加工業”，將“非金屬礦采選業”與“其他礦采選業”合并為“非金屬礦采選業”，將“農副食品加工業”與“食品制造業”合并為“食品加工和制造業”，由于“水的生產和供應”屬于非貿易部門，將其剔除。最終選取34個工業行業的數據進行分析。endprint

污染排放綜合指標（Z）。選取工業廢水、工業固體廢棄物、化學需氧量（COD）、二氧化硫（SO2）和二氧化碳（CO2）五種環境污染度量指標，并采用熵值法確定各類污染指標的權重，進而計算出污染排放的綜合指標。

外商直接投資（IFDI）和對外直接投資（OFDI）。由于目前公開的統計數據僅匯報了行業大類的IFDI和OFDI，并未匯報兩位數工業行業的細分IFDI和OFDI，本文借鑒劉海云[17]的方法，分別采用IFDI和OFDI與各行業出口占工業銷售產值比重的乘積來衡量細分行業的IFDI和OFDI流量數據，采用人民幣匯率年均價將美元數據轉化為人民幣之后對該指標進行核算。同時，利用GDP平減指數對外商直接投資和對外直接投資數據進行平減。

貿易開放（trade）。貿易開放數據采用各行業進出口貿易總額占工業銷售產值的比重衡量。采用人民幣匯率年均價將美元數據轉化為人民幣數據之后進行核算。其中各行業的進口總額和出口總額數據均來源于聯合國統計出COMTRADE數據庫。

產出規模（SCALE）。由于2011年之后《中國工業統計年鑒》不再公布各行業工業總產值和工業增加值數據，因此，本文選用工業銷售產值作為產出規模的代理變量，采用工業生產者出廠價格指數對工業銷售產值進行平減，數據來源于國家統計局。

人均資本存量（K）。采用工業行業固定資產凈值表示資本存量，以行業年末從業人數表示勞動力人數，并采用固定資產投資價格指數對固定資產凈值進行平減，其中工業行業的固定資產凈值數據來源于《中國工業統計年鑒》，分行業年末從業人數數據來源于《中國勞動統計年鑒》。

技術進步（R&D）。采用各行業人均R&D經費投入表示，并利用GDP平減指數對數據進行平減，數據來源于《中國科技統計年鑒》。

數據的描述性統計如表1所示。

4 實證分析

4.1 全樣本分析結果

雖然外資的流入和流出會在一定程度上影響環境污染，但環境污染也會在一定程度上影響外資的流入和流出，因此在計量檢驗的過程中可能會存在內生性問題，從而導致估計結果的有偏和非一致性。基于此，本文采用現有研究廣泛使用的工具變量法來解決內生性問題，選取變量的滯后項作為工具變量，采用差分GMM和系統GMM對模型進行估計，其中模型（3）和模型（5）測度了前期污染排放和雙向FDI對當期污染排放的影響，模型（4）和模型（6）則在增加了產出規模、人均資本存量、技術進步和貿易開放等變量后，對模型重新進行差分GMM和系統GMM估計；同時為了比較估計結果的合理性，本文給出了隨機效應、固定效應的估計結果，結果如表2的RE（1）和FE（2）所示。

第一，前期的污染排放對當期污染排放的影響顯著為正，說明污染排放是一個連續的、累積的過程。

第二，模型（1）～（6）的回歸結果顯示引入外商直接投資會導致污染排放的顯著上升，且至少在5%的水平下通過了檢驗，說明外商直接投資每上升1%，會導致污染排放上升0.029%～0.233%。

第三，模型（1）～（5）的結果顯示對外直接投資與污染排放之間呈顯著的負相關關系，對外直接投資每上升一個百分點，會導致污染排放下降0.010～0.178個百分點，模型（6）的結果則顯示對外直接投資會增加中國工業行業的污染排放，但其并未通過顯著性水平檢驗，因此，認為中國工業行業的對外直接投資在一定程度上轉移了污染排放，說明中國近年來大力鼓勵企業走出去的政策傾向是正確的。

第四，雙向FDI交互項對污染排放的影響顯著為負，說明外商直接投資和對外直接投資在影響污染排放的過程中存在一定的替代效應，也就是說當同時存在利用外資和對外直接投資的情況下，雙向FDI可以顯著抑制污染排放的增加，究其原因，可能是由于行業間的發展不平衡所導致的。由于各行業在國民經濟中的地位存在一定差異，相關政策存在一定的傾斜，且在供給側改革的大背景下，調結構、去產能作為現階段的核心任務，必然要求企業進行對外直接投資，這就有利于降低中國的污染排放，從而導致雙向FDI的交互項對污染排放的抑制作用。

第五，從控制變量的結果來看，①產出規模的一次項系數在1%的水平上顯著為正，且二次項的系數顯著為負，說明產出規模與環境污染之間呈現倒“U”型特征，環境庫茲涅茨曲線假說成立。②貿易開放對環境污染的影響顯著為正，說明中國在參與國際貿易的過程中會顯著增加本國的污染排放，對于工業行業而言，向底線賽跑的效應顯著大于貿易的環境收益效應。③技術進步對污染排放會起到顯著的制動作用，說明各行業創新研發投入的經費越多，越有利于減緩行業的污染排放水平。④人均資本存量每上升1%會導致污染排放上升0.062%～0.240%。

4.2 分樣本的實證結果與分析

考慮到雙向FDI會通過規模效應、結構效應和技術效應對污染排放產生影響，從全樣本的視角考察其影響效應可能會忽略不同產出規模、要素結構和技術水平影響污染排放的異質性，因此本文按產出規模、要素結構和技術水平的差異對工業行業進行分組，以系統考察不同分組情況下雙向FDI對環境污染的影響。

4.2.1 按產出規模分組的實證結果與分析

本文以工業行業產出規模的平均值作為劃分標準，如果某個行業的平均產出規模大于工業行業產出規模的總體平均值，則將該行業劃分為高產出規模組，反之，將該行業劃分為低產出規模組。分別對兩類行業進行差分GMM和系統GMM檢驗，回歸結果如表3所示。

第一，前期污染排放對當期污染排放的影響顯著為正，說明各行業的污染排放存在正向的累積效應。

第二，低產出規模組和高產出規模組的外資流入系數均為正，但后者更顯著，說明高產出規模組的污染排放受外資流入的影響更明顯，外資流入的增加會提高高產出規模組和低產出規模組的污染排放。這一結論不難理解，由于高產出規模組更有能力引入外商直接投資，其所帶動的能源消耗增加就會在更大程度上促進污染的增加，而對于低產出規模組而言，引入FDI的能力有限，這就造成了污染排放的增加幅度低于高產出規模組。endprint

第三，低產出規模組的OFDI對污染排放的影響顯著為正，而高產出規模組的OFDI對污染排放的影響顯著為負，說明OFDI的增加會降低高產出規模組的污染排放水平。究其原因，政府為了緩解工業資本流出的壓力，對企業“走出去”設置了較高的貿易壁壘以及較多的融資約束，這就導致低產出規模的工業行業無法有效轉移其高碳產業，造成OFDI對污染排放的抑制作用不明顯。而對于高產出規模組而言，前期的資本積累為企業“走出去”奠定了基礎，有利于企業轉移過剩產能，實現產業鏈的有效升級，最終降低污染排放。

第四，從雙向FDI的交互項來看，低產出規模的雙向FDI交互項系數為負，說明對低產出規模組而言，雙向FDI之間存在一定的替代效應，也就是說當同時存在IFDI和OFDI時，會在一定程度上抑制污染排放的增加。對于高產出規模組而言，雙向FDI交互項系數顯著為正，說明IFDI和OFDI對污染排放的影響存在一定的互補效應，IFDI對污染排放的促進作用會隨著OFDI的上升而增強，OFDI對污染排放的抑制作用則會隨著IFDI的增加而下降。

第五，從其他控制變量的結果來看：①低產出規模組的產出規模與污染排放之間呈倒“U”型曲線關系，而這一效應在高產出規模組表現并不明顯。②高產出規模組和低產出規模組的貿易開放對污染排放的影響顯著為正，這一結論與表2結論一致。③技術進步會顯著抑制污染排放增加。④高產出規模組和低產出規模組的人均資本存量與污染排放之間均呈明顯的正相關關系。

4.2.2 按要素結構分組的實證結果與分析

以工業行業人均資本存量的總體平均值作為劃分標準，將34個工業行業劃分為勞動密集型行業和資本密集型行業，當行業的人均資本存量低于總體平均值時，將該行業劃分為勞動密集型行業，否則將其劃分為資本密集型行業。兩類行業的差分GMM和系統GMM估計結果如表4所示。

第一，勞動密集型行業和資本密集型行業的引入外資會在一定程度上促進污染排放的增加。主要是由于資本密集型行業會搭載更多的高能耗、高排放需求，因此，在引資的過程中必然會加劇行業內部的能源消耗水平，從而造成更多的污染，這也印證了“污染天堂”假說；而對于勞動密集型行業而言，這一結論似乎與我們的常識相悖，因為勞動密集型行業屬于低污染行業，在引入勞動密集型行業的過程中，由于規模效應、結構效應和技術效應的存在，中國應該會專業化的生產低污染的勞動密集型商品，從而有效減緩污染排放，但不應忽視的是產業之間的關聯效應可能會帶動對其他行業的產品需求，如果這些行業是高污染、高能耗的行業，那么IFDI就會通過間接效應導致中國整體工業行業污染排放增加[18]。

第二，勞動密集型行業的OFDI會顯著增加中國的污染排放，這一結論與經濟理論預期相符，當對勞動密集型行業進行對外直接投資時，中國會更專業化的生產資本密集型商品，從而促進經濟規模擴大，帶動能源消耗增加，最終導致污染排放上升；同時，勞動密集型行業的OFDI會改變本國的產業結構，繼而通過結構效應導致污染排放增加；最后，由于OFDI的逆向技術溢出效應不足以抵消規模效應和結構效應對污染排放的驅動作用，這就造成了勞動密集型行業的OFDI會顯著增加中國的污染排放。資本密集型行業的OFDI對污染排放會起到顯著的制動作用，究其原因，資本密集型行業的OFDI會促使中國更專業化的生產勞動密集型的商品，繼而通過規模效應降低污染排放；同時產業結構的改變以及逆向技術溢出效應也會在一定程度上減少污染排放。

第三，勞動密集型行業的雙向FDI交互項對污染排放的影響為負，說明IFDI對污染排放的影響會隨著OFDI的上升而下降，同樣，OFDI對污染排放的驅動作用也會隨著IFDI的增加而下降；也就是說當勞動密集型行業同時存在IFDI和OFDI時，有利于減緩污染排放。而資本密集型行業的雙向FDI交互項對污染排放的影響為正，說明在資本密集型行業引入外資的情況下，OFDI對污染排放的抑制作用會受IFDI的影響，此時，引入IFDI越多，對污染排放的促進作用就會越強。

第四，從控制變量的結果來看：①無論是勞動密集型還是資本密集型行業，產出規模與污染排放之間均呈顯著的倒“U”型曲線關系，庫茲涅茨曲線假說依舊成立。②貿易開放會顯著增加勞動密集型和資本密集型行業的污染排放。③技術進步會抑制勞動密集型行業的污染排放，但對資本密集型行業并無顯著影響。④人均資本存量的增加對污染排放的影響為正，但在資本密集型行業中未通過顯著性水平檢驗。

4.2.3 按技術水平分組的實證結果與分析

本文以工業行業R&D的總體平均值作為劃分標準，將34個工業行業劃分為低技術組和高技術組，如果某個行業的平均R&D投入強度高于工業行業R&D投入強度的總體平均值，則將該行業劃分為高技術組，反之則劃分為低技術組，回歸結果如表5所示。

第一，對低技術行業而言，IFDI對污染排放并無顯著影響；而對高技術行業而言，IFDI將會減緩中國的污染排放水平，究其原因，引入高技術行業的IFDI會產生一定的技術溢出效應，這就有利于中國通過學習、模仿掌握其先進技術，最終促進污染排放的顯著下降。

第二，OFDI會促進污染排放的下降，但這一制動效應在高技術組表現的更明顯。究其原因，高技術行業在進行對外直接投資的過程中可以通過逆向技術溢出效應、市場內部化效應等學習國外企業的先進技術，同時降低交易成本，實現分工深化，這就會有效降低中國的污染排放；而對低技術行業而言，IFDI所產生的逆向技術溢出效應可能低于高技術行業所產生的逆向技術溢出效應，從而導致其對污染排放的抑制作用低于高技術組。

第三，高技術組和低技術組的雙向FDI交互項對污染排放的影響存在一定互補效應，也就是說目前低技術和高技術組的雙向FDI布局存在一定的不合理性。同時可以看到雙向FDI對污染排放的正向驅動作用在高技術組表現的更明顯，說明高技術組的雙向FDI對污染排放影響的互補效應更強。endprint

第四，從其他控制變量的結果來看：①低技術組的產出規模與污染排放之間呈顯著的倒“U”型曲線關系，但這一效應在高技術組表現并無明顯。②貿易開放會在一定程度上抑制低技術組的污染排放，但并不顯著；對高技術組的正向驅動作用則在1%的顯著性水平上通過了檢驗。③R&D的投入對低技術組的影響并不顯著，說明R&D并未有效減緩低技術組的污染排放；而對高技術組而言，R&D的增加會顯著抑制污染排放的上升。④無論是高技術行業，還是低技術行業，人均資本存量的上升都會促進污染排放的上升，但并未通過顯著性水平檢驗。

4.3 穩健性檢驗

本文采用五種污染排放物的綜合指標測度了雙向FDI對環境污染的影響，為了進一步分析這一影響效應，單獨選取CO2作為污染排放的指標進行穩健性分析，結果如表6所示。主要變量的回歸系數符號與前文對污染物綜合指標的檢驗符號基本一致，且絕大多數都通過了10%的顯著性水平檢驗，說明前文對模型的計量檢驗結果具有較好的穩健性。

5 結論及政策建議

本文采用熵值法估算了工業廢水、工業固體廢棄物、化學需氧量（COD）、二氧化硫（SO2）和二氧化碳（CO2）五種污染排放物的權重，進而核算污染排放的綜合指標，并分別從總體和行業分組的層面研究了雙向FDI影響污染排放的效應，得出以下結論：

第一， 外商直接投資會顯著增加中國工業行業的污染排放水平。計量結果表明，除了引入高技術行業的外商直接投資外，其他行業分組和總體分析都顯示外資的流入增加了污染排放，值得注意的是勞動密集型行業的外商直接投資會通過產業關聯效應導致污染排放增加，因此，“污染天堂”假說在中國確實存在。

第二，從總體來看，對外直接投資有利于降低工業行業的污染排放；而從行業分組層面來看，除勞動密集型和低產出規模組的對外直接投資會顯著增加污染排放外，資本密集型、高產出規模、低技術和高技術組的對外直接投資均有利于降低污染排放，說明資源尋求性和技術尋求性的OFDI確實能有效轉移污染排放。

第三，從總體來看，當同時存在IFDI和OFDI時，會在一定程度上抑制污染排放。而從行業分組層面來看，不同行業類型的雙向FDI交互效應對污染排放的影響也有所差異，其中勞動密集型和低產出規模組的雙向FDI交互效應會顯著抑制污染排放增加，而資本密集型、高產出規模、低技術和高技術組的雙向FDI之間則存在顯著的互補效應，也就是說現階段IFDI和OFDI的布局并不合理，會導致污染排放增加。

綜上，本文提出如下政策建議：

第一， 中國政府應加速轉變以往以人口紅利和資源稟賦優勢為主的引資模式，大力培育專業性的市場以引入高技術水平的綠色外資，從而在實現經濟增長的同時促進中國工業行業環境污染的下降。

第二，在對外直接投資方面，中國政府應以多重動機的投資導向為主，一方面加快轉移高污染、高能耗的資源密集型行業，另一方面鼓勵生產規模較大的企業和高研發投入的企業走出去，通過逆向技術溢出效應掌握國外的綠色生產流程，最終實現經濟發展和環境保護的雙贏。

第三，由于不同行業雙向FDI之間的交互效應對污染排放的影響存在一定的異質性，因此，中國政府應積極引導雙向FDI的合理布局，協調發展引入外資和對外直接投資，促使雙向FDI的交互項對污染排放的影響效應由驅動轉變為制動，從而改善中國的環境質量。

參考文獻（References）

[1]盛斌，呂越.外國直接投資對中國環境的影響——來自工業行業面板數據的實證研究[J].中國社會科學，2012（5）：54-75. [SHENG Bin， LV Yue. Impact of foreign direct investment on Chinas environment： an empirical study based on industrial panel data [J]. Social sciences in China， 2012（5）：54-75.]

[2]HE J. Pollution Haven Hypothesis and environmental impacts of foreign direct investment： the case of industrial emission of sulfur dioxide （SO2） in Chinese provinces [J]. Ecological economics， 2006， 60（1）：228-245.

[3]KIM H S， BAEK J. The environmental consequences of economic growth revisited [J]. Economics bulletin， 2011， 31（2）：1198-1211.

[4]OMRI A， NGUYEN D K， RAULT C. Causal interactions between CO2 emissions， FDI， and economic growth： evidence from Dynamic Simultaneousequation Models [J]. Economic modelling， 2014， 42： 382-389.

[5]楊海生，賈佳，周永章，等.貿易、外商直接投資、經濟增長與環境污染[J].中國人口·資源與環境，2005（3）：99-103. [YANG Haisheng， JIA Jia， ZHOU Yongzhang， et al. Impact on EKC by trade and FDI in China [J]. China population， resources and environment， 2005（3）：99-103.]endprint

[6]沙文兵，石濤.外商直接投資的環境效應——基于中國省級面板數據的實證分析[J].世界經濟研究，2006（6）：76-81. [SHA Wenbing， SHI Tao. The environmental effect of foreign direct investment： an empirical analysis based on Chinas provincial panel data [J]. World economic studies， 2006（6）：76-81.]

[7]LETCHUMANAN R， KODAMA F. Reconciling the conflict between the ‘PollutionHaven Hypothesis and an emerging trajectory of international technology transfer [J]. Research policy， 2000， 29（1）：59-79.

[8]LIANG F H. Does foreign direct investment harm the host countrys environment？ evidence from China[J]. Current topics in management， 2014， 17： 105-121.

[9]PERKINS R. Do recipient country characteristics affect international spillovers of coefficiency via trade and foreign direct investment？ [J]. Climatic change， 2012， 112（2）：469-491.

[10]ESKELAND G S， HARRISON A E. Moving to greener pastures？ multinationals and the Pollution Haven Hypothesis[J]. Journal of development economics， 1997， 70（1）：1-23.

[11]SPATAREANU M. Searching for Pollution Havens the impact of environmental regulations on foreign direct investment [J]. Journal of environment & development a review of international policy， 2007， 16（2）：161-182.

[12]DIJKSTRA B R， MATHEW A J， MUKHERJEE A. Environmental regulation： an incentive for foreign direct investment [J]. Review of international economics， 2011， 19（3）：568-578.

[13]周力，龐辰晨.中國對外直接投資的母國環境效應研究——基于區域差異的視角[J].中國人口·資源與環境， 2013（8）：131-139. [ZHOU Li， PANG Chenchen. Home country environmental effects of Chinas foreign direct investment： based on the perspective of regional differences [J]. China population， resources and environment， 2013（8）：131-139.]

[14]聶飛，劉海云.基于城鎮化門檻模型的中國OFDI的碳排放效應研究[J].中國人口·資源與環境，2016（9）：123-131. [NIE Fei， LIU Haiyun. Carbon emissions effect of Chinas OFDI evidence from urbanization threshold model [J]. China population， resources and environment，2016（9）：123-131.]

[15]COPELAND B R， TAYLOR M S. Northsouth trade and the environment [J]. Quarterly journal of economics， 1994， 109（3）：755-787.

[16]盛斌. 中國對外貿易政策的政治經濟分析[M]. 上海：上海三聯書店，上海人民出版社， 2002.[SHENG Bin. Political and economic analysis of Chinas foreign trade policy[M]. Shanghai：Shanghai Sanlian Bookstore， Shanghai Peoples Publishing House， 2002.]

[17]劉海云，聶飛.中國制造業對外直接投資的空心化效應研究[J].中國工業經濟，2015（4）：83-96. [LIU Haiyun， NIE Fei. Study on the manufacturing industrial hollowingout effect of Chinas OFDI [J]. China industrial economics， 2015（4）：83-96.]

[18]王文治，陸建明.要素稟賦、污染轉移與中國制造業的貿易競爭力——對污染天堂與要素稟賦假說的檢驗[J].中國人口·資源與環境， 2012（12）：73-78. [WANG Wenzhi， LU Jianming. Factor endowment， pollution transfer and trade competitiveness of Chinas manufacturing industry： a test of Pollution Haven Hypothesis and Factor Endowment Hypothesis [J]. China population， resources and environment， 2012（12）：73-78.]

[19]張宗斌，辛靜靜.中國對外直接投資貿易效應區域差異研究[J].山東師范大學學報（人文社會科學版），2016（2）：89-96.[ZHANG Zongbin， XIN Jingjing. Study on regional differences of Chinas trade effect from FDI[J]. Journal of Shangdong Normal University （humanities and social sciences），2016（2）：89-96.]endprint