FDI、環境規制政策和區域綠色創新效率

肖遠飛，吳 允

(昆明理工大學 管理與經濟學院， 云南 昆明 650093)

近年來在改革開放的背景下，為了拉動經濟快速發展，我國大量引進外商直接投資(FDI),但同時帶來的資源環境問題也嚴重制約了我國經濟社會的可持續發展。黨的十九大報告提出：“必須堅定不移貫徹創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計，必須樹立和踐行‘綠水青山就是金山銀山’的生態文明發展理念。”[1]生態文明建設的核心在于發展綠色經濟，促進綠色增長，綠色增長的關鍵在于提升我國各區域的綠色創新效率。

隨著我國政府綠色創新意識和環保意識的不斷增強，從制度層面來說，環境規制政策是政府緩解經濟發展和環境污染之間不平衡問題的重要途徑。因此，探究環境規制政策對FDI與我國的區域綠色創新效率是否有影響以及通過何種路徑影響我國的區域綠色創新效率，對我國有效實現綠色創新和經濟社會的可持續發展具有十分重要的意義。

一、文獻綜述

綠色發展是我國生態文明建設過程中的必然要求，目前，越來越多的學者開始關注綠色創新。綠色創新又被稱為生態創新、可持續創新。Kemp將綠色創新定義為因避免或減少環境破壞而出現的新工藝技術、系統以及產品[2]。大部分學者對區域綠色創新效率測度的研究在一定程度上具有一致性。如韓晶應用TOBIT回歸分析法研究發現中國各區域的綠色創新效率具有較大的差異性，其中東部地區的綠色創新效率明顯優于中西部地區和東北地區[3]。張逸昕等在韓晶等人的研究基礎上，從內部協同適配的視角，分別從靜態和動態兩個方面對我國省際區域的綠色創新效率水平進行分析后認為，中國三大區域綠色創新效率水平呈現自東向西“梯度遞減”的趨勢，東部地區在兩類排名上均具有比較優勢，但是落后省份也有望在薄弱環節加速趕超[4]。關于我國區域綠色創新效率的評測方法，目前學者們還尚未形成一致的觀點。任耀等基于DEA-RAM模型構建了體現綠色發展和創新驅動理念的綠色創新效率模型(該模型是包含綠色效率、創新效率以及經濟效率的聯系效應模型)，并運用此模型對山西省工業綠色創新效率進行了測算，在此基礎上分析了山西省各地區綠色創新效率的差異[5]。曹霞等從綠色低碳視角出發，結合投影尋蹤模型(PP)處理高緯數據的特點，對隨機前沿模型(SFA)進行改進后構建了有效的估算創新效率的測度模型[6]。隨著研究的不斷深入，學者們也開始對影響區域綠色創新效率的因素進行探究。Choi在對我國548家企業進行研究的基礎上，指出外資在影響企業綠色創新效率的眾多因素中最為顯著，具體表現為企業注冊專利數量方面[7]。王惠等以企業規模為門檻變量，實證檢驗了研發投入對高新技術產業綠色創新效率具有雙重門檻效應[8]。

通過對相關文獻的梳理，發現現有文獻還存在著一定的不足，大多數學者利用DEA法或者SFA法來測度區域綠色創新效率，創新效率評價的準確性有待提高。現有研究對于樣本的選擇大多集中在單一的省際層面或工業企業層面，較少將宏觀省際層面數據與微觀工業企業層面數據同時納入研究范圍；既有研究對區域綠色創新效率影響因素的探究較少考慮到外生政策如環境規制政策的實施可能產生的外部沖擊。

與已有的相關文獻相比，本文可能的貢獻在于：(1)在研究對象上，與大多數學者對區域綠色創新效率測量指標的選取不同，本文采用綠色全要素生產率這一指標，并基于EBM模型，測算了我國30個省份(考慮到樣本數據的可得性，不統計港澳臺和西藏自治區)的區域綠色創新效率；(2)在研究樣本上，為進一步探究FDI對區域綠色創新效率的深層次的作用，本文不僅選取了省際層面的宏觀數據研究區域綠色創新效率的影響，還選取了536家規模以上工業企業的微觀數據作進一步的穩健性檢驗；(3)在研究方法上，從外生政策的視角利用雙重差分法(DID)實證探究了環境規制政策的實施對區域綠色創新效率的影響；(4)在研究內容上，將FDI、環境規制政策和區域綠色創新效率同時納入計量模型，在研究了環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率的調節作用的基礎上，進一步剖析環境規制政策調節FDI與區域綠色創新效率間關系的具體中間機制。

二、理論基礎與假設提出

(一)FDI對區域綠色創新效率的影響

在經濟新常態下，我國積極實施“走出去”的發展戰略，發展綠色經濟，FDI的大量引入對我國區域綠色創新效率產生了重要的影響。在理論研究中，FDI主要通過資金支持效應、技術溢出效應、產業關聯效應和外企的示范效應、競爭效應來影響綠色創新效率。首先，由于綠色創新對技術水平的較高要求再加上大量資金缺口的限制，嚴重制約著綠色創新的發展，因此，FDI的大量流入在一定程度上可以緩解綠色創新過程中經費不足所帶來的外部壓力，對綠色創新效率產生正面影響。但是，就中國來說，由于中國的綠色技術創新尚處在起步發展階段，距離發達國家還有一定的距離，對外吸收能力不足使得FDI引入所帶來的技術溢出效應難以得到很好的實現。此外，FDI的引入一方面造成我國國內企業對外國先進綠色創新技術的強依賴性，在一定程度上降低了國內企業對綠色技術創新的積極性；另一方面外資企業憑借先進的技術水平和管理經驗，在進入我國市場后不僅會擠占我國內資企業的市場份額，還會造成我國企業內部綠色研發人員的流失，不利于綠色創新，從而會對綠色創新效率產生負面影響[9-11]。

基于上述理論分析，FDI對區域綠色創新效率既有正面影響也有負面影響，就我國具體情況而言，負面影響可能大于正面影響。為驗證以上分析，本文提出：

假設1：FDI的流入會抑制我國區域綠色創新效率，不利于綠色創新效率的提升。

(二)環境規制政策對區域綠色創新效率的影響

環境規制政策對區域綠色創新效率具有正面的促進作用。首先，“波特假說”認為，適宜的環境規制政策可以促使企業將環境規制的成本內在化，激勵企業積極開展技術創新活動，開發綠色工藝、產品和技術，這在一定程度上不僅可以緩解環境規制政策實施所帶來的成本上升壓力，還有可能為企業帶來新的收益效應，提高綠色創新效率[12]。其次，蔡烏趕等認為環境規制政策能夠推動資源價格市場化，促使經濟體使用其他要素來代替能源，從依靠能源轉向依靠人力資本，實現要素結構的高級化，提升要素資源配置效率，因而環境規制政策可以通過要素結構的升級來提高綠色創新效率[13]。此外，從消費者需求的角度來說，環境規制政策會提高消費者的環保意識，使得消費者在消費過程中更傾向于低污染、低耗能產品，因此會激發企業對綠色產品的研發創新。鑒于此，本文提出：

假設2：環境規制政策可以提高區域綠色創新效率水平。

(三)環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率關系的調節效應

環境規制政策在一定程度上可以提高FDI進入我國的門檻，隨著環境治理成本的增加，部分外商投資企業會因為跨國投資經營收益的減少而選擇撤銷跨國投資，FDI的減少會減弱對區域綠色創新效率的抑制作用。周長富等認為環境規制對FDI的影響顯著為負，“污染避難所”效應在我國國內各地區得到驗證[14]。因此，本文提出：

假設3：環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率之間的關系具有正向的調節作用。

三、研究設計與實證分析

(一)FDI對區域綠色創新效率的影響

1.計量模型的設定

根據前文的理論分析和研究假設，為重點檢驗FDI與區域綠色創新效率的關系，本文設定計量回歸模型(1)為：

GTFPit=α0+α1FDIit+αitZit+εit

(1)

其中：i表示省份，t表示年份，α0、α1和α2表示待估系數，GTFP為綠色全要素生產率，是衡量區域綠色創新效率的指標，FDI為外商直接投資，Z為其他控制變量的集合，ε表示隨機擾動項。根據本文的理論分析，重點關注的參數為α1，α1>0說明FDI對區域綠色創新效率有促進作用，α1<0說明FDI不利于區域綠色創新，由假設1可知本文需驗證α1<0。

2.變量的選取及說明

(1)被解釋變量：綠色全要素生產率(GTFP)。首先，本文借鑒蔡烏趕等[13]的方法，基于EBM模型來定義方向性距離函數(DDF)，運用基于EBM模型的GML指數來測算全要素生產率。假設S(i=1,…,s)個決策單元中的每一個決策單元(省份)使用M(i=1,…,m)種投入，得到N(i=1,…,n)種產出，在此假設基礎下，可以構建EBM方向性距離函數如下：

(2)

其中：γ*為待測省市的最優效率值，取值范圍為[0,1]；X、Y、λ和s分別表示投入、產出、決策單元的重要程度和投入要素的松弛向量；θ表示γ*中的徑向成分；εx表示的是非徑向部分的重要程度，滿足0≤εx≤1。

進一步，我們構造出GML的函數表達式為：

(3)

其中，bt,bt+1分別表示t期和t+1期的非期望產出。

其次，在全要素生產率的測算過程中關于投入與產出指標的選擇為：(1)投入指標主要包括勞動力、物質資本和能源消耗3個方面。(2)產出指標包括期望產出和非期望產出兩個部分，其中，以GDP表示期望產出；利用熵值法，以工業SO2排放量、工業煙塵排放量和工業廢水排放量來表示非期望產出，根據非期望產出的權重測算出非期望產出的綜合指標。關于各投入指標與產出指標的數據處理如表1所示。

表1 全要素生產率測算中投入和產出指標選取與度量

最后，值得注意的是，利用式(2)和式(3)計算的GML指數是相對于上一年的綠色全要素生產率的變化率而不是綠色全要素生產率本身，因此本文借鑒胡琰欣等[15]的方法，假設1998年的GTFP值為1，在此基礎上用1999年的GML指數乘以1998年的GTFP值最終得到的數值即為2004年的綠色全要素生產率的大小，根據此方法我們可以依次得到1998—2015年我國30個省份綠色全要素生產率的大小。

(2)解釋變量：外商直接投資(FDI)。本文利用各省外資流入量與該省GDP的比值來衡量FDI的大小。

(3)控制變量。為了實證研究FDI與區域綠色創新效率之間的影響關系，本文引入了一系列相關的控制變量。在省份宏觀層面，本文選取的控制變量有產業結構(IS)、技術水平(TI)、經濟發展水平(PGDP)、環保意識(EA)和市場化程度(MAR)；在企業微觀層面，本文選取了企業規模(size)、企業年齡(age)、政府支持(gov)和企業創新氛圍(ine)等變量。相關變量定義和統計性描述如表2所示。

3.內生性與工具變量

從邏輯關系上來考慮，FDI與綠色創新效率之間可能存在一定的內生性問題。產生這一內生性的原因可能是：(1)遺漏變量。盡管本文選取了技術水平和市場化程度等一系列可能影響區域綠色創新效率大小的控制變量，但在理論上還是無法避免遺漏與其他解釋變量相關的變量，從而引起內生性的問題。(2)區域綠色創新效率與FDI之間可能會存在逆向選擇的問題。一方面區域綠色創新效率的不斷提升可以擴大對FDI的吸引力，另一方面為了實現較高的投資回報和較好的風險控制，外國投資商可能會更加傾向于綠色創新效率較高的企業作為自己的投資目標，二者之間的這一逆向選擇也會引致內生性問題。為了解決本文可能存在的內生性問題，通過以下3個步驟來構建FDI的工具變量。首先，借鑒上官緒明[16]的做法，采用我國1985年各省市的對外開放程度(open)作為FDI的工具變量。從外生性的角度來說，1985年的對外開放程度是由地理位置和歷史政策等決定，對綠色創新效率并沒有直接的影響；同時，開放政策實行越早的區域，特別是我國的沿海地區，憑借著優越的區位優勢吸收的FDI也越多，因此1985年的對外開放程度與FDI滿足相關性的要求。其次，為了使工具變量(open)具有動態效應，本文借鑒黃玖立等[17]的做法，選取1993—2005年名義匯率(rate),用名義匯率(rate)與對外開放程度(open)的乘積作為FDI的最終工具變量。最后，利用二階段最小二乘法(2SLS)對模型進行估計。

表2 變量的統計性描述

4.FDI對區域綠色創新效率影響的實證檢驗

根據計量模型(1)可以得到FDI對區域綠色創新效率大小影響的基本回歸結果如表3所示。

首先，回歸1和回歸2為不采用工具變量下的OLS檢驗結果，回歸1中在不加入控制變量的情況下，FDI的相關系數為負，且通過了1%水平的顯著性檢驗，而回歸2中加入控制變量后發現FDI的系數雖然變小，但是依舊顯著為負，說明FDI對區域綠色創新效率具有明顯的抑制作用。其次，在采用1985年對外開放程度(open)作為FDI的工具變量下進行二階段最小二乘法(2SLS)第二階段的檢驗結果回歸3和回歸4顯示，在1%的顯著性水平上，FDI與區域綠色創新效率之間存在明顯的負相關關系。在控制變量中，除產業結構(IS)的相關系數不顯著外，技術水平(TI)、地區發展水平(PGDP)、環保意識(EA)和市場化程度(MAR)的回歸系數均顯著，其中，地區發展水平(PGDP)、環保意識(EA)和市場化程度(MAR)的回歸系數為正，技術水平(TI)的回歸系數為負。最后，在表4第一階段的回歸結果中，加入控制變量前和加入控制變量后回歸系數分別為-0.270和-0.201，均為負值，且均通過了顯著性檢驗，這一結果滿足了關于工具變量的相關性檢驗。因此，基于表3中的回歸結果，可以得出結論：FDI對區域綠色創新效率具有顯著的抑制作用，這一結果可證明假設1成立。

表3 FDI與區域綠色創新效率的基本回歸結果

注：(1)***、**、*分別代表通過1%、5%和10%的顯著性水平；(2)括號內為t值或z值；(3)回歸分析所用軟件為stata 13.0

(二)環境規制政策對區域綠色創新效率的影響

1.利用雙重差分法(DID)研究環境規制對區域綠色創新效率的影響

表4 2SLS第一階段回歸結果

注：(1) ***、**分別代表通過1%、5%的顯著性水平；

(2)回歸分析所用軟件為stata 13.0

環境規制政策的實施對區域綠色創新效率具有重要的影響。學者們在研究過程中因為對環境規制具體指標(如排污費總額、環境法規個數、污染物排放密度及污染治理投資等)的選取不同，所得到的結論也各有差異。為驗證假設2，本文基于1998年提出的兩控區(酸雨控制區和二氧化硫控制區)政策作為一次準自然實驗，利用雙重差分法(DID)來識別環境規制政策對區域綠色創新效率的影響。盡管兩控區政策正式提出的時間是1998年，但考慮到環境規制政策實施的時滯性，政策真正實施的時間為2000年，因此在實證過程中將2000年后屬于兩控區的省市作為處理組，TCZit取值為1，反之則為控制組，取值為0。最后，為消除影響DID交互項估計的不可觀測因素和時間效應，在控制了省份的個體效應和時間效應后，可以得到DID的基準回歸模型4：

GTFPit=β0+β1TCZit·Postit+β2Zjit+αt+ηi+εit

(4)

其中：TCZit為一個連續變量，TCZit·Postit是DID估計量，Zjit是省市層面的控制變量，αt是時間效應，ηi是省市固定效應，εit為隨機干擾項。

在表5中，回歸7—回歸9中無論是未加入控制變量還是加入控制變量，環境規制政策的回歸系數都顯著為正，且通過了1%和5%水平上的顯著性檢驗，說明環境規制政策的實施可以提高區域綠色創新效率。回歸10中將FDI和環境規制政策同時納入模型后，環境規制政策的回歸系數仍在1%的水平上顯著為正；此外，對比表3中OLS基礎回歸結果，雖然FDI的回歸系數均顯著為負，但不同的是其系數絕對值為0.010，小于表3回歸2中0.022的系數絕對值，這一結果說明加入環境規制政策這一變量后，FDI對區域綠色創新效率的抑制作用有所減弱。因此，根據結論，本文中的假設2得到驗證。

表5 環境規制政策對區域綠色創新效率影響的固定效應回歸結果

注：(1) ***、**、*分別代表通過1%、5%和10%的顯著性水平；(2)括號內為t值或z值；(3)回歸分析所用軟件為stata 13.0

圖1 處理組和控制組地區的區域綠色創新效率平行趨勢檢驗

2.平行趨勢假設檢驗

運用雙重差分法進行政策效果評估的基本假設條件是處理組與控制組之間必須滿足同趨勢檢驗，為檢驗本文雙重差分法的適用性，需要驗證環境規制政策實施之前處理組與控制組地區的區域綠色創新效率是否存在平行趨勢。圖1結果顯示，在政策實施之前，處理組與控制組地區的區域綠色創新效率保持同等增長的趨勢，而在政策實施之后這一增長趨勢發生顯著變化，所以本文使用的雙重差分法符合平行趨勢假設的基本前提條件。

(三)FDI、環境規制政策與區域綠色創新效率的關系檢驗

1.環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率關系的調節效應

為了進一步研究環境規制政策與FDI對區域綠色創新效率的影響，以及環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率的調節效應，建立模型如下：

GTFPit=γ0+γ1FDIit+γ2TCZit·Postit+γ3ISit+γ4TIit+γ5PGDPit+γ6lnEAit+γ7MARit+εit

(5)

GTFPit=η0+η1FDIit+η2TCZit·Postit+η3FDIit·(TCZit·Postit)+

η4ISit+η5TIit+η6PGDPit+η7lnEAit+η8MARit+εit

(6)

式(5)將FDI、環境規制政策同時納入了模型，主要用于檢驗環境規制政策與FDI對區域綠色創新效率的影響；式(6)在式(5)的基礎上引入了FDI與環境規制政策的交互項，主要用來檢驗環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率的調節效應。

2.環境規制政策調節FDI與區域綠色創新效率的中間機制分析

環境規制政策的實施會緩解FDI對區域綠色創新效率的抑制作用，通過前文的理論機制分析發現，這種正向的調節作用主要是通過改善要素結構來實現的。因此，在本部分的分析中主要通過實證研究來驗證這一中間機制的存在。

限于省際層面數據的可獲得性，本文選取人力資本(H)這一變量作為實證研究的中介變量，用各省份從事環境科技環保活動的人員數來衡量人力資本的大小，數據來源于《中國環境年鑒》。根據中間機制的檢驗步驟，本文此部分的計量模型設計如下：

第一步：驗證FDI和環境規制政策是否影響人力資本。

Hit=α0+α1FDIit+α2ISit+α3TIit+α4PGDPit+α5lnEAit+α6MARit+εit

(7)

Hit=α0+α1TCZit·Postit+α2ISit+α3TIit+α4PGDPit+α5lnEAit+α6MARit+εit

(8)

第二步：驗證人力資本是否對區域綠色創新效率產生影響。

GTFPit=β0+β1Hit+β2ISit+β3TIit+β4PGDPit+β5lnEAit+β6MARit+εit

(9)

第三步：將人力資本、FDI、環境規制和區域綠色創新效率同時納入模型。

GTFPit=γ0+γ1FDIit+γ2TCZit·Postit+γ3Hit+γ4ISit+γ5TIit+

γ6PGDPit+γ7lnEAit+γ8MARit+εit

(10)

表6報告了環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率的調節效應和中間機制模型檢驗的結果。

表6中的回歸11為環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率關系調節效應的實證檢驗結果，環境規制政策的回歸系數通過了1%的顯著性水平，且FDI與環境規制政策的交互項系數在5%的水平上顯著為正，這一回歸結果說明環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率關系存在正向的調節效應。

為了進一步研究環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率之間調節效應產生的中間機制，根據前文的理論分析，本文引入人力資本這一變量進行機制分析，結果如表6回歸12—回歸16所示。首先，第一步檢驗中模型(7)和模型(8)的實證結果如回歸12和回歸13所示，FDI的回歸系數在5%的水平上顯著為正，說明FDI的提高會帶來人力資本的上升，同時在回歸13中也可以看出環境規制政策的回歸系數為負，并且通過了1%的顯著性檢驗，以上結果說明FDI和環境規制政策均對人力資本產生了影響。其次，回歸14中人力資本的回歸系數為-0.006且通過了10%水平上的顯著性檢驗，這一結果表明人力資本的增加會降低區域綠色創新效率，即第二步模型(9)中人力資本影響區域綠色創新效率成立。最后，第三步模型(10)中將FDI、環境規制政策與人力資本同時和區域綠色創新效率進行回歸，回歸15結果表明，未加入變量人力資本時，FDI的回歸系數在1%的水平上顯著，為-0.008，與之相比回歸16在加入人力資本后，系數變為不顯著，說明環境規制政策是通過提高人力資本改善要素結構，正向調節FDI與區域綠色創新效率間的關系，這一結果為假設3提供了經驗支持。

表6 環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率的調節效應和中間機制結果

注：(1) ***、**、*分別代表通過1%、5%和10%的顯著性水平；(2)括號內為t值或z值；(3)回歸分析所用軟件為stata 13.0

四、穩健性檢驗

(一)對基準回歸結果的穩健性檢驗

1.改變變量衡量方式。在前文中，我們選取了省份宏觀層面上的數據驗證了FDI對區域綠色創新效率的影響，結果發現FDI對區域綠色創新效率具有明顯的抑制作用。為了保證這一回歸結果的可靠性，在本部分的穩健性檢驗中，根據研究設計中的計量模型1選取了536家規模以上工業企業的微觀數據，分別用綠色新產品產值(gpv)、綠色研發投入(rde)以及綠色研發產出(innov)來衡量微觀層面企業的區域綠色創新效率的大小，回歸結果見表7。

根據表7中的回歸結果，回歸1、3和5在未加入企業層面的控制變量前，FDI的回歸系數均為負數，且都通過了顯著性檢驗；同樣，回歸2、4和6在加入控制變量后，雖然FDI的系數值變小，但是對企業綠色創新效率還是具有明顯的抑制作用。在其他控制變量中，除了創新氛圍作用不顯著外，企業規模、企業年齡和政府支持都會對工業企業綠色創新效率起到正面的促進作用。

2.改變回歸方法。為了進一步保證本文實證研究結論的可靠性，在本部分的檢驗中，首先用FDI存量占各省市GDP的比重代替原先FDI流入量占GDP的比重重新進行基礎回歸，并在此基礎上運用OLS和GMM方法計量分析FDI與區域綠色創新效率之間的關系，結果見表8。從表8中的回歸結果可以看出，FDI的回歸系數均為負數，并且通過了顯著性檢驗，從這個角度上可以說明FDI對區域綠色創新效率的抑制作用是十分顯著和穩健的。

表7 FDI與工業企業綠色創新效率的回歸結果

注：(1) ***、**、*分別代表通過1%、5%和10%的顯著性水平；(2)括號內為t值或z值；(3)回歸分析所用軟件為stata 13.0

表8 FDI存量占比與區域綠色創新效率的回歸結果

注：(1) ***、**、*分別代表通過1%、5%和10%的顯著性水平；(2)括號內為t值或z值；(3)回歸分析所用軟件為stata 13.0

(二)對調節效應和中間機制的分地區檢驗

從區域的角度來看，我國東部、中部和西部地區由于經濟發展水平與環境治理績效存在差異，為了探究環境規制政策的實施對FDI與區域綠色創新效率之間的調節作用在我國東部、中部和西部之間是否存在差異，本文將總樣本分為東部地區、中部地區和西部地區3個分樣本，分別檢驗環境規制政策是否通過提高人力資本正向調節FDI與區域綠色創新效率之間的關系，結果見表9。

表9 對調節效應和中間機制的分地區檢驗回歸結果

注：(1) ***、**、*分別代表通過1%、5%和10%的顯著性水平；(2)括號內為t值或z值；(3)回歸分析所用軟件為stata 13.0

表9是對調節效應和中間機制的分樣本回歸結果。可以看出，回歸11和回歸12分別顯示在我國東部和中部地區環境規制政策與FDI的交互項系數顯著為正，說明在我國東部地區經濟發展與環境治理之間的協調性較高，而中部地區近幾年由于國家“中部崛起”發展戰略的實施，如江西省循環經濟試點環鄱陽湖等項目的開展，經濟發展水平明顯提高、可持續發展能力明顯提升。對于我國西部地區的一些省份如云南、山西和甘肅等而言，由于自身的資源較為豐富，資源價格相對較低，對資源的高依賴性使得這些地區綠色創新能力不強，環境規制政策的調節作用不明顯，在表9中具體表現為回歸13中西部地區環境規制政策與FDI的交互項系數不顯著，沒有通過顯著性檢驗。中間機制檢驗的回歸結果與調節效應回歸結果相一致，在我國西部地區環境規制政策與FDI的交互項系數不顯著，這意味著假設3在我國西部地區并不成立。

五、結論及建議

本文依據1998—2015年我國30個省際層面的宏觀數據以及536家規模以上工業企業的微觀數據的實證研究，得出以下結論：

(1)在采用1985年對外開放程度作為FDI的工具變量的方法下，FDI對區域整體綠色創新效率具有明顯的抑制作用。(2)根據雙重差分法研究顯示，環境規制政策的實施可以緩解FDI對區域綠色創新效率帶來的負面影響，中間機制研究表明這種正向的調節作用是通過提高要素結構實現的。(3)以FDI存量占比代替FDI流入量占GDP的比重進行穩健性檢驗后發現，FDI對區域綠色創新效率的抑制作用是十分顯著和穩健的。分地區穩健性檢驗結果表明，環境規制政策對FDI與區域綠色創新效率間關系的正向調節作用在我國西部地區并不顯著。

本文的研究結論對我國經濟的綠色發展，以及如何提高我國的區域綠色創新效率可以起到重要的參考作用。具體來說，本文的政策建議如下：(1)制定科學合理的外資引進政策，注重引入外資質量，發揮外資的技術溢出效應。在我國綠色創新的過程中，隨著對外開放程度的不斷擴大，一味地追求FDI的流入量而忽略了FDI質量的提高是不科學的。在積極引進FDI的同時，注重對綠色清潔節約生產型等高質量的外資項目的引進，優化FDI的產業結構，從而最大程度地發揮FDI的技術溢出效應，帶動我國區域綠色創新效率的提升，促進生態文明建設和我國經濟的綠色發展。(2)增加污染治理投資，制定合理的環境規制政策，提高環境規制水平。環境規制政策的實施對FDI與區域綠色創新效率間具有正向的調節作用，因此作為政策的實施者，政府部門應積極完善相關法律法規的制定，建立健全的環境保護標準；此外，在綠色創新的過程中要增加環境污染治理投資額，加強環境污染治理投資的力度，從而提高環境規制的水平。(3)依靠“人才紅利”，加強教育投入，提升人力資本素質。環境規制政策主要是通過提升要素結構來實現對FDI與區域綠色創新效率關系的正向調節作用，因此加強對教育的資金投入力度，積極開展產學研合作等區域性交流活動，提高綠色生產從業人員的環保意識和知識存量也是提高區域綠色創新效率的重要途徑。(4)抓住“一帶一路” 發展契機，提高FDI的利用效率，促進區域內綠色經濟發展。對于我國西部地區的一些省份來說，由于自身發展條件的限制，綠色經濟發展水平相對于東部和中部地區有待進一步提高。而“一帶一路”倡議的提出對于我國西部地區來說是一個重大的發展機遇，西部地區應當結合自身的實際情況，在政策的引導下提高FDI的利用效率，發揮自身的資源優勢，加快區域內經濟綠色轉型發展。