加強環境管制能夠吸引更多的外商直接投資嗎？

蘇海紅

（上海財經大學 商學院，上海 200433）

改革開放40多年來，中國在取得高速經濟增長的同時，也付出了大氣污染、水污染、噪聲污染和固體廢棄物污染等環境代價。中國作為發展中國家的一員，環境管制力度和發達國家相比還有較大的差距，如何平衡經濟發展和環境保護成為一個重要的現實問題。中共十九大報告在提出健全開放型經濟體制的同時，也明確要求“加快生態文明體制改革，建設美麗中國”，并將綠色發展提升到國家發展戰略的高度。外商直接投資帶來的資本和技術經驗為中國經濟發展提供了重要的推動力，特別是新常態下，加大外商直接投資引進力度對維持中國經濟中高速增長具有重要的現實意義。但是，離開環境保護的經濟增長缺乏可持續的發展動力。環境保護和經濟增長之間并不矛盾，正如習近平總書記指出的，“既要綠水青山，也要金山銀山”，由此可見，深入探討環境規制力度和外國直接投資之間的關系顯得尤為重要。

FDI被廣泛認為是資本、技術、市場和管理的集合，很多國家將FDI看作制定經濟發展戰略的重要因素。目前，學術界關于FDI影響環境質量的渠道是比較清晰的。一種途徑是規模轉移對環境有害的產業：FDI在東道國建立工廠或者外包給當地的工廠來增加工業產出，進而增加污染；另一種途徑是通過技術效應改善環境：當地的企業可以從外商投資企業帶來的知識外溢效應中提升生產能力和能源利用效率，進而改善環境質量；第三種途徑是海外投資給東道國帶來了更多的就業機會，促進當地經濟增長，經濟增長引致的優質環境需求增加會要求當地實施更加嚴格的環境管制，進一步提升環境質量。但是現有文獻關于控制環境質量的環境管制政策是否以及如何影響FDI流量并沒有得出明確的結論。

有鑒于此，本文利用中國2000—2016年的工業省級面板數據，考察加強環境管制的政策是否有助于吸引FDI的流入。具體地，本文使用單位工業產出增加值二氧化硫排放量作為環境管制程度的代理變量，實證研究加強環境管制是否會影響中國FDI的流入水平。實證結果表明，加強環境管制能夠顯著促進FDI的流入，對于中國來說，環境保護和經濟增長之間是一個相互促進的動態正向交互過程。

1 文獻綜述

環境管制對FDI的影響是學術界關注的一個研究熱點，但是關于環境管制對FDI流量的影響程度，國內外學術界存在不同的爭議。

首先，部分文獻研究發現，嚴格的環境管制會促進FDI的流入。Wheeler（2001）使用1982—1998年空氣質量的樣本數據，對美國和三個接收FDI的發展中國家（中國、巴西、墨西哥）的研究表明，雖然嚴格的環境管制確實導致了危害性空氣污染物排放減少，但是這些國家依然吸引了大量的對外直接投資。Dean et al．（2004）對1993—1996年中國2886家制造業合作項目進行研究，結果發現環境管制確實能夠影響工業企業的區位選擇，輕度嚴格的環境管制能夠吸引來自中國香港、澳門、臺灣以及其他東南亞國家的FDI，嚴格的環境管制能夠吸引來自發達國家的FDI。盧新德等（2010）對中國實際利用FDI額和工業污染治理額進行協整分析后，得出環境管制和FDI之間存在長期穩定的正向關系，且環境管制在滯后四期時是FDI的格蘭杰原因。吳磊等（2010）利用面板數據分析方法發現，環境管制對進入中國工業部門的FDI有促進作用，且隨著環境管制嚴格程度的提升而增加。Leiter et al．（2011）以工業行業保護環境的總支出和國家環境稅收收入衡量環境管制的嚴格程度，通過研究1998—2007年21個歐洲國家9大制造業的數據，結果發現每一種環境管制的變量都顯著影響FDI，但是它們的影響程度是逐步降低的。

其次，一些文獻得出了相反的結論，即嚴格的環境管制會阻礙FDI的流入。Keller and Levinson（2002）使用18年的美國排污成本樣本數據進行實證研究，結果表明環境管制嚴格的州排污成本也相應更高，而排污成本高的州會顯著阻礙FDI進入美國。He（2006）使用中國29個省份工業二氧化硫排放量的面板數據，實證結果表明嚴格的環境管制對FDI的進入起到了阻礙作用。Waldkirch and Gopinath（2008）使用1990—1995年墨西哥產品污染密度的樣本數據，結果發現寬松的環境管制使得污染物排放量增加，最終使得FDI增加。趙新華等（2011）運用聯立方程檢驗了環境管制下FDI、經濟發展與污染的關系，結果顯示環境管制抑制了FDI和污染排放量的增長。李衛兵和王鵬（2015）基于中國部分地區在2008年上調二氧化硫排污費這一準自然實驗，采用PSM-DID方法考察了提高排污費對FDI流入的影響。實證結果表明，提高排污費顯著抑制FDI流入。張鵬楊等（2016）應用動態面板模型考察了環境管制對中國FDI的影響，發現環境管制對FDI具有直接的負面影響，并建議中國可以合理使用環境管制政策作為“篩選”和“調配”外資的重要工具。

最后，也有部分文獻沒有發現環境管制和FDI之間存在明顯的相關關系。Mani and Wheeler（1998）使用1960—1995年世界工業部門的面板數據，運用工具變量法，研究發現發展中國家的環境管制并不是“污染天堂”的重要原因，并認為這種現象會隨著經濟的增長而逐漸消失。Xing and Kolstad（2002）通過研究中國股權合資企業區位選擇的因素，結果發現在寬松的環境管制制度下，高度污染型的股權合資企業能夠吸引來自中國香港、澳門、臺灣的投資，但是并不能吸引來自其他國家的投資，這說明嚴格的環境管制和FDI之間的關系并不顯著。黃順武（2007）將環境管制和其他相關變量作為自變量，運用多元線性回歸模型和格蘭杰因果檢驗方法，分析發現環境規制和FDI之間的關系不顯著。熊鷹和徐翔（2007）利用面板數據模型分析得出我國相對于發達國家寬松的環境管制并不是吸引FDI的主要原因，市場容量、市場化水平、基礎設施的完善程度是吸引FDI的重要原因。Honglei et al．（2011）使用1993—2007年中國地區面板數據并建立了聯立方程以考察經濟增長、FDI和環境污染之間的關系，結果表明FDI的增長主要是經濟增長、巨大的市場、廉價的勞動力成本的作用，而非寬松的環境管制。

2 實證模型設定、變量選擇和數據來源

2.1 實證模型設定

本節的主要目標是建立包含FDI和環境管制變量的簡化方程和污染物排放量與環境管制關系的簡化方程。首先FDI是如下變量的函數：

其中，FDI是流入的外商直接投資額，Z是影響FDI的外生變量（如經濟規模等），E*是無法觀測的變量——環境管制的程度（E*越小表示環境管制越嚴格）。

其中，S是污染物的排放量，W 是影響污染物排放量的外生變量。

假設是e是可逆方程，將式（2）代入式（1），可得：

一般說來，嚴格的環境管制主要涉及減污設備使用的增加和能源使用的減少，我們預期一個省份污染物的排放量（S）與收入水平（G）和環境政策的寬松度（E*）呈現正相關關系，和能源價格（P）呈現負相關關系，綜合這兩方面的效果，式（3）可以表示為

將式（4）進行對數線性化，可得到：

其中，Z是影響FDI的控制變量矩陣，具體包括市場規模、技術水平、對外開放度、城市化水平和企業盈利能力等變量。

2.2 模型變量及數據來源

1．被解釋變量。本文實證模型的被解釋變量是各省市自治區實際利用的外商直接投資額（FDI）。數據樣本時間跨度是2000—2016年，共17年樣本期間，包含除香港、澳門、臺灣和西藏之外的中國大陸30個省市自治區的實際利用外商直接投資數據。

2．核心解釋變量。本文的核心解釋變量是各省環境管制程度的代理變量（Environmental Regulations，ER）。具體地，本文以每單位工業產出增加值所釋放的工業二氧化硫排放量，即工業二氧化硫排放量和工業產出增加值的比值來表示環境管制的松緊程度。可見，該比值的數值越大，表明該省份環境的管制越寬松。

3．其他解釋變量。經濟發展水平（PGDP）采用各省的人均國內生產總值來衡量；地區技術水平（Regional Technical Level，RT）采用各省的國內三種專利申請授權數量來表示；對外開放程度（Openness）采用外貿依存度，即各省的進出口總額和GDP的比值來表示；城市化水平（Urbanization Level，UL）采用公路里程數來衡量；能源價格水平（Energy Price Level，EP）采用燃料類商品零售價格指數來表示；工業企業利潤（Industrial Profits，IP）采用規模以上工業企業利潤總額來衡量。

上述數據均來源于國家統計局網站和CSMAR數據庫，并經作者整理得到。

3 實證結果

3.1 基準回歸

表1報告了環境管制影響FDI的估計結果。其中，第（1）列僅包含核心解釋變量——環境管制指標，第（2）列控制了其他可能影響環境管制和FDI的解釋變量，第（3）列進一步納入年份固定效應，以消除宏觀經濟波動對估計結果的可能影響。

估計結果如表1所示：第一，所有估計結果均表明，加強環境管制能夠顯著促進FDI的流入。和“污染天堂假說”的理論預測結果相反，本文的估計結果顯示，環境管制越嚴格的地區，對跨國投資企業的吸引力會越大，進而可以吸引更多的海外投資。第二，第（3）列中其他控制變量的估計結果也基本符合預期：經濟發展水平越高、發展潛力越大的省份，FDI的流入會越多；技術水平越高的地區會吸引越多的FDI；工業企業利潤越高的地區，投資的預期回報率也會越高，外商越愿意到該地區投資；對外開放程度、城市化水平和能源價格水平對FDI的流入沒有顯著的影響。

3.2 穩健性檢驗

1．為了消除內生性偏誤對上文結果的可能影響，我們將核心解釋變量環境管制指標分別滯后1和2期，對式（5）進行重新估計。進一步，將其他解釋變量也分別滯后1和2期，并重新估計式（5）。

2．采用每單位工業產出增加值的煙粉塵排放量作為衡量環境管制程度的代理變量，以考察不同的環境管制水平衡量指標是否影響本文估計結果的穩健性。

3．考慮到同一地區的FDI之間可能存在跨期依賴性，以及無法觀察解釋變量對估計結果的可能影響，將被解釋變量分別滯后1和2期，并采用動態面板系統GMM方法對上文估計結果的穩健性進行驗證。

上述三種穩健性檢驗過程的回歸結果表明，lnER的估計結果同表1相比沒有明顯改變。

表1 基準回歸結果

3.3 異質性檢驗

1．環境管制的非線性效應。前文的估計結果表明，環境管制程度的提升能夠顯著促進FDI的流入。本小節進一步考察環境管制水平對FDI的影響是否存在非線性效應。表2第（1）列中，環境管制水平的估計系數顯著為負，環境管制水平平方項的估計系數也顯著為負，這表明環境管制對FDI的影響呈現出近似“倒U形”的變化趨勢。嚴格的環境管制對FDI的流入有顯著的促進效應，而且隨著環境管制嚴格程度的提高，這種FDI正向促進效應會逐漸加強。進一步，采用Robinson（1988）差分估計量進行半參估計，對這種“倒U形”變化趨勢做深入探討。估計結果如圖1所示，環境管制程度的加強有助于FDI的流入，但是這種促進效應存在明顯的異質性特征。對于原先環境管制較為寬松的地區，提高環境管制水平獲得的FDI促進效應更加明顯，而對于原先環境管制較為嚴格的地區，提高環境管制水平雖然也能帶來FDI的增加，但這種促進效應相對較小。

圖1 環境管制效應的半參數回歸

表2 異質性分析

2．地區異質性。本小節從地理位置和是否沿海兩個角度，對環境管制的FDI促進效應進行異質性分析。首先，按照地理位置將中國30個省份依次分為東部地區、中部地區、西部地區和東北地區。表2第（2）列的估計結果表明，除西部地區之外，其他地區加強環境管制均能有效吸引FDI的流入。這說明對于西部地區來說，吸引FDI可能更多依賴于當地制度環境的建設和基礎設施的完善，環境改善政策的FDI促進效應不太明顯。其次，按照是否沿海，將30個省份分為沿海省份和內陸省份兩類。表2第（3）列的估計結果顯示，不管是否沿海，提高環境管制水平均有利于FDI的流入，但是沿海省份的環境管制FDI促進效應略大于內陸省份。

4 結論和政策建議

本文采用中國2000—2016年的工業省級面板數據，考察了嚴格的環境政策是否有助于吸引FDI流入。估計結果表明，實施嚴格環境管制政策的地區，對跨國投資企業的吸引力會越大，進而可以吸引更多的海外直接投資。在考慮了內生性偏誤和一系列穩健性檢驗后該結論依然成立。

進一步研究發現：第一，環境管制水平對FDI的影響呈現出近似“倒U形”的變化趨勢。環境管制水平的提升對FDI的流入有顯著的促進效應，而且隨著環境管制嚴格程度的提高，這種FDI正向促進效應會逐漸加強。第二，對于原先環境管制較為寬松的地區，加強環境管制的FDI促進效應更加明顯，而對于原先環境管制較為嚴格的地區，加強環境管制的FDI促進效應相對較小。第三，除西部地區之外，其他地區加強環境管制均能有效吸引FDI流入。第四，提高環境管制水平均有利于沿海和內陸省份的FDI流入，但是沿海省份獲得的正面效應略大于內陸省份。

本文的研究具有重要的政策含義。本文認為，環境保護和經濟發展是相輔相成的。一方面，政府可以通過提升環境保護力度，實施嚴格的環境規制政策，在限制高耗能、高污染FDI流入的同時，鼓勵低耗能、低污染的知識資本密集型外商企業到當地投資，實現產業結構的優化升級，推動經濟高質量發展。另一方面，在提高環境管制強度的同時，還要因地制宜，給予各地區實行差異化環境管制政策的靈活性，避免“一刀切”的現象。