環境規制、FDI與制造業產業結構升級
——基于長江經濟帶面板數據的實證檢驗

徐曉慧，廖 涵

（中南財經政法大學 經濟學院，湖北 武漢 430073）

一、引言及文獻綜述

長江經濟帶橫貫中國東中西三大區域，其面積大約達到了205 萬平方公里。自改革開放以來，長江經濟帶的重要地位日益凸顯。它不但綜合實力最強，而且戰略支撐作用最大。但是，目前長江經濟帶發展正面臨生態環境逐漸惡化、產業結構升級困難的瓶頸。走生態優先、綠色發展之路是2016年習近平在推動長江經濟帶發展座談會上強調的重要內容。這可以看出國家對長江經濟帶區域生態環境的高度重視。而環境規制作為政府干預經濟的重要手段，它在改善生態環境的同時也可以通過施加環境約束從而影響產業結構的變動狀況。就長江經濟帶而言，針對環境規制與產業升級關系方面的研究文獻較少。李強和丁春林（2018）[1]（p17-28）的研究表明，環境規制提升不利于長江經濟帶產業的轉型升級。李強（2018）[2]（p79-91）的研究表明，環境規制有利于促進長江經濟帶產業的轉型升級。目前，針對環境規制與制造業產業結構升級的關系中把長江經濟帶這樣的特殊區域作為研究對象進行研究的已有文獻涉及較少，而且在長江經濟帶環境規制與制造業產業發展關系的研究中目前缺少一個系統完整的分析框架。鑒于此，本文選擇的研究對象是長江經濟帶，從環境規制和外商直接投資的視角入手，研究環境規制和外商直接投資對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響效應，使其具有一定的理論價值。同時，也可以為長江經濟帶制造業產業結構升級提供新思路，并且在推動長江經濟帶發展方面具有重要的參考價值。所以，本文的邊際貢獻可以從以下幾個方面入手：一是以長江經濟帶作為研究對象，選擇制造業產業作為切入點，對外商直接投資和環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響進行深入研究；二是選取2003-2019年長江經濟帶11個省份的面板數據，運用靜態面板數據模型和動態面板數據模型兩者相結合的計量分析方法對外商直接投資和環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響進行實證檢驗，使得本文得到的研究結論更加可靠；三是利用面板數據對波特假說并不成立進行了驗證，進一步為今后環境規制、產業升級等方面的理論研究提供邏輯框架和研究思路。

二、研究設計

（一）模型設定。

外商直接投資與環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響是促進還是抑制？環境規制和外商直接投資的交互項如何影響長江經濟帶制造業產業結構升級呢？為了將以長江經濟帶作為研究對象，外商直接投資與環境規制對其制造業產業結構升級的影響這個課題進行更加深入的探究，本文參照阮陸寧等（2017）[3]（p104-111）的研究，建立如下計量模型：

式（1）中，β0是常數項或截距項，下標i 表示省份，下標t 表示年份，β0、β1、β2、β3和β4是模型的待估參數。MIS 是模型的被解釋變量，它表示制造業產業結構升級。ERI 和FDI 是模型的核心解釋變量，它們分別表示環境規制和外商直接投資。LNT 是模型的ERI 與FDI 的交互項，它表示環境規制和外商直接投資的交互項。CON是模型的控制變量，它表示影響制造業產業結構升級的其他因素。εit是隨機擾動項。

（二）研究變量。

1.制造業產業結構升級。目前，在測度制造業產業結構升級的指標上存在著較大的分歧。大多數的學者們采用單一指標來衡量。制造業產業結構高度是制造業產業結構升級的核心內容。而制造業產業結構高度可以反映這一過程：制造業部門的主導產業從低附加值、低技術產業向高附加值、高技術產業轉變。一般來說，學者們衡量制造業產業結構高度的方法是高附加值、高技術產業占制造業的比重。參照衛平和余奕杉（2017）[4]（p144-152）的做法，本文用高端技術制造業產業工業總產值與中端技術制造業產業工業總產值兩者之比來表征制造業產業結構升級，它可以反映出這樣的一種趨勢：制造業技術密集度不斷提高。其計算公式為：制造業產業結構升級=高端技術制造業產業工業總產值/中端技術制造業產業工業總產值，用MIS 表示。本文借鑒傅元海等（2014）[5]（p78-90）的研究方法，將制造業產業劃分為三類，即低端技術產業、中端技術產業、高端技術產業。其中，高端技術產業是由高端技術產業和中高端技術產業兩者合并而成。它的具體行業見表1所示。

表1 基于技術密集度的制造業產業技術類別劃分

2.環境規制。環境規制測度方法直接影響實證分析結果，使用不同測度方法得到的環境規制指標使得研究結論相互沖突。但是到目前為止在環境規制的衡量上學術界還沒有形成統一的測度方法。[6]（p64-75）國外在環境規制測度上經歷了這樣的發展歷程：從投入型指標向產出型指標轉變，從定性描述向簡單定量指標轉變再向綜合指數指標轉變。而國內在環境規制測度上主要選擇的代理變量是以污染物排放量和污染治理投資額為基礎建立的指數指標或污染物排放量和污染治理投資額。但是鑒于數據的完整性與可得性的考慮，參考徐常萍和吳敏潔（2016）[7]（p127-134）的做法，本文用工業污染治理強度來衡量環境規制強度。其中，工業污染治理強度用每單位工業總產值的工業污染治理投資支出來衡量。其計算公式為：環境規制強度=工業污染治理投資支出/工業總產值，用ERI表示。

3.外商直接投資。伴隨著投資環境的改善，外商直接投資流入量呈現出不斷增加的趨勢。長江流域是我國外商直接投資最為集中的區域，在促進地區經濟增長的同時，也影響了制造業產業結構的變動狀況。目前，現有文獻通常采用存量、流量兩類指標衡量外商直接投資水平。其中，外商直接投資存量指標和外商直接投資流量指標分別采用的是永續盤存法和實際利用外商直接投資額占GDP 的比重。所以，參照張林（2016）[8]（p111-124，p137）的做法，本文用實際利用外商直接投資額占GDP的比重來衡量外商直接投資水平，其計算公式為：外商直接投資水平=實際利用外商直接投資額/GDP，用FDI表示。

4.控制變量。自主創新會對制造業的投入產出效益產生影響，一方面資源投入減少，一方面行業產出增加，從而影響制造業產業結構升級。參照Porter et al.（1995）[9]（p97-118）的做法，本文用研究與試驗發展（R&D）人員數作為衡量自主創新水平的代理變量，用LTI 表示。對外開放程度也是影響制造業產業結構升級的重要因素，它影響制造業產業結構的變動狀況主要表現在兩個方面：一是通過對國內制造業發展所需要的設備、技術以及資源等方式；二是獲取出口的知識溢出，而這種獲取方式通過對制造業產能的消化來實現。參照宋凌云和王賢彬（2013）[10]（p94-106）的做法，本文用進出口總額占GDP的比重作為衡量對外開放程度的代理變量，其計算公式為：對外開放程度=進出口總額/GDP，用LOP 表示。居民消費水平是影響制造業產業結構升級的國內需求因素。為了能夠讓居民消費水平反映得更加全面，參照毛軍和劉建民（2016）[11]（p50-63）的做法，本文用居民人均消費支出作為衡量居民消費水平的代理變量，其計算公式為：居民人均消費支出=（城鎮人口×城鎮人均消費+農村人口×農村人均消費）/總人口，用HCL表示。各變量選取的數據來源以及具體處理過程見表2所示。

表2 研究變量說明表

（三）數據來源與說明。

面板數據可以很好地將時間序列數據和截面數據的共同點結合起來，還可以明顯地增加樣本容量，以提高實證結果的有效性和可靠性。因此對于本文所要研究的問題可以得到很好的證明。為此，本文選取的是面板數據資料，樣本來源于2003—2019年長江經濟帶①長江經濟帶覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11個省市。。本文運用靜態面板數據模型和動態面板數據模型相結合的計量分析方法，并且選擇Stata16 軟件對外商直接投資與環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響進行實證研究。相關數據主要來源于《中國環境統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國統計年鑒》、國家統計局網站、國研網統計數據庫以及各省統計年鑒。

（四）實證分析。

1.描述性統計。

在做實證分析之前，首先要進行各變量的描述性統計分析。各變量的描述性統計結果見表3 所示。制造業產業結構升級、環境規制、外商直接投資、自主創新水平、對外開放程度以及居民消費水平這些變量的樣本數都是187。其中，除了環境規制變量以外的其他變量的最小值和最大值的差距是較大的。相對來說，它們的標準差還是較大的。所以，對外商直接投資與環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響進行實證分析時，選取的變量具有較好的代表性。鑒于數據的可得性，樣本區間為2003—2019年。

表3 各變量的描述性統計

2.靜態面板數據模型估計。

為了對外商直接投資與環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響進行實證分析，本文首先選擇的是靜態面板數據模型對其進行回歸估計。固定效應模型和隨機效應模型都屬于靜態面板數據模型。其中，個體效應和解釋變量相關屬于固定效應模型的假設條件，而個體效應和解釋變量不相關屬于隨機效應模型的假設條件。因此，在假設條件上隨機效應模型比固定效應模型更加嚴格，但是在現實中普遍采用的是固定效應模型而不是隨機效應模型。為此，模型選擇在實證分析中顯得很重要。而Hausman 檢驗就是選擇固定效應模型或隨機效應模型的判斷依據。Hausman 檢驗的原假設是隨機效應模型。所以，在對靜態面板數據模型進行估計之前應該要先進行Hausman 檢驗。然后，進行靜態面板數據模型估計。其估計結果見表4所示。

表4 靜態面板數據模型估計結果

回歸結果表明，模型1、模型2 和模型3 這三個模型的Hausman檢驗的P值都小于0.05，所以，模型1、模型2和模型3都應該拒絕“隨機效應模型”的原假設，而應該選擇固定效應模型。因此，模型1、模型2和模型3都采用固定效應模型。環境規制變量系數顯著為負，表明波特假說并不成立，環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級產生了消極影響。究其原因可能是對于長江經濟帶地區而言，高新技術產業相對較少，而重化工業較多。所以，它們導致的結果是環境規制強度的提高和制造業產業結構升級水平下降。本文還發現，外商直接投資變量系數顯著為正，表明吸引外商直接投資、發展外向型經濟對長江經濟帶制造業產業結構升級產生促進作用。此結論的實際意義在于：長江經濟帶制造業產業提高競爭力的一條重要路徑是它不僅要突破全球價值鏈的低端鎖定，而且要向全球價值鏈高端躍升。自主創新水平變量系數顯著為正，表明提高自主創新水平是促進長江經濟帶制造業產業結構升級的有效路徑。對外開放程度變量系數顯著為正，表明對外開放程度有利于長江經濟帶制造業產業結構升級，即長江經濟帶制造業產業結構升級的其中的一個重要原因是對外開放程度。雖然居民消費水平系數為負，但是它不顯著，表明居民消費水平對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響產生了消極影響，并且這種影響是不顯著的。

3.穩健性檢驗。

動態面板數據模型會產生內生性問題，因為被解釋變量的滯后項被加入到了模型中。很顯然，像固定效應、隨機效應以及OLS這些傳統的估計方法已經不能繼續運用。在動態面板數據模型中，目前比較常用的就是差分GMM 估計和系統GMM 估計這兩種方法。差分GMM估計，又稱為Diff-GMM估計，它是由Arellano 等（1991）[12]（p277-292）提出來的。差分GMM 估計的基本思路是先求差分，然后利用工具變量進行估計，而且這個工具變量來源于差分方程中的滯后解釋變量。雖然差分GMM估計在內生性問題上可以有效地消除，但是它的弱工具變量問題容易產生。之后，Arellano 等（1995）[13]（p29-51）、Blundell 等（1998）[14]（p115-143）提出了系統GMM 估計。系統GMM估計就是為了解決以前遇到的難題。系統GMM 估計，又稱為SYS-GMM 估計，它的工具變量來源于水平方程和差分方程。此外，系統GMM估計使得樣本工具變量的容量增加了，在弱工具變量的問題上得到了有效的解決。從大多數的經驗來看，系統GMM 估計與差分GMM 估計相比，前者要優于后者。所以，為了使模型的估計結果不受到內生性的影響，本文對模型進行穩健性檢驗所采取的方法是系統GMM 估計。然而，在動態面板數據模型中，如何選取合適的工具變量是非常關鍵的一個環節。其中，選取的是差分變量的滯后項作為水平方程的工具變量，而水平變量的滯后項作為差分方程的工具變量。在動態面板數據模型中，為了使得它的估計結果具有更高的可靠性，應該進一步檢驗工具變量的有效性。一般來說，判斷工具變量的有效性采用的是Sargan 檢驗。所有的工具變量都是有效的是其原假設。另外，還需要檢驗動態面板數據模型的回歸殘差的自相關性，以便于對動態面板數據模型估計結果進行評價和滯后階數的穩健性進行判斷。在通常情況下，使用Estat abond 檢驗（AR檢驗）來判斷動態面板數據模型的回歸殘差的自相關性。Estat abond檢驗的原假設是隨機干擾項不存在高階滯后的序列相關。所以，其估計結果見表5 所示。表5 中最后兩行報告的是AR（2）和Sar?gan test 值，從它們的數值結果可以看出，模型中的隨機干擾項的二階序列相關問題是不存在的，選取的是有效的工具變量。

表5 動態面板數據模型估計結果

回歸結果表明，環境規制變量系數顯著為負，表明環境規制抑制了長江經濟帶制造業產業結構升級。此結論的實際意義在于：在制定環境規制政策時要考慮實際情況而做出正確的判斷，并且應該盡量分階段實施環境規制手段，使得制造業產業發展的不利影響減少。外商直接投資變量系數為正，而且顯著，表明外商直接投資對長江經濟帶制造業產業結構升級產生了積極影響，也就是在長江經濟帶制造業產業結構升級中，外商直接投資可以作為其中的一個重要因素。發展外向型經濟促進了長江經濟帶制造業產業結構升級。在回歸結果中，將外商直接投資和環境規制的交互項引入其中，研究發現交互項系數為正，而且顯著，表明吸引外商直接投資越多，環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響越小。反之，吸引外商直接投資越少，環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響越大。換句話說，外商直接投資與環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級存在著替代關系的影響。自主創新水平變量系數為正，而且顯著，表明在長江經濟帶制造業產業結構升級中可以將自主創新水平視為有效手段。本文還發現，對外開放程度變量系數顯著為正，表明對外開放程度有利于促進長江經濟帶制造業產業結構升級。此外，居民消費水平變量系數為正，而且不顯著，表明在提高長江經濟帶制造業產業結構升級水平時居民消費水平并不是其中的關鍵因素。

綜合而言，估計結果表明，主要回歸結果均保持不變，由此可以認為該結果是穩健可靠的。

三、結論與啟示

本文利用長江經濟帶2003—2019 年省級面板數據，構建靜態面板數據模型和動態面板數據模型對外商直接投資與環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響進行了實證分析，得到了以下幾個方面的研究結論：

一是環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級產生了消極影響。本文的實證結果表明，環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響為負，而且是顯著的，表明環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級具有負面作用，意味著如何處理環境規制和制造業產業結構升級的關系對長江經濟帶的發展而言至關重要。

二是外商直接投資是促進長江經濟帶制造業產業結構升級的重要因素。本文的實證結果表明，外商直接投資對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響為正，而且是顯著的，表明外商直接投資有利于促進長江經濟帶制造業產業結構升級，意味著在長江經濟帶制造業產業中，要提高其產業競爭力的一條重要路徑是長江經濟帶突破全球價值鏈的低端鎖定以及全球價值鏈向高端躍升。

三是環境規制和外商直接投資對長江經濟帶制造業產業結構升級存在著替代關系的影響。本文在模型中將外商直接投資和環境規制的交互項引入其中，實證結果表明，交互項系數為正，而且顯著，意味著吸引外商直接投資越多，環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響越小。反之，吸引外商直接投資越少，環境規制對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響越大。

四是自主創新水平對長江經濟帶制造業產業結構升級的影響為正，意味著自主創新水平是促進長江經濟帶制造業產業結構升級的有效手段。此外，對外開放程度有利于促進長江經濟帶制造業產業結構升級，居民消費水平并不是促進長江經濟帶制造業產業結構升級的關鍵因素。

基于本文的主要結論，得到的啟示如下：

一是在制定環境規制政策時要考慮實際情況而做出正確的判斷，并且應該盡量分階段實施環境規制手段，使得制造業產業發展的不利影響減少。實現環境和產業發展的共贏是政府一直追求的目標，這也是習近平關于經濟高質量發展論述的重要體現。[15]（p1-11）因此，為了實現長江經濟帶的可持續發展，科學合理的環境規制政策的如何制定與實施問題顯得非常重要。

二是積極吸引外商直接投資，發展外向型經濟，長江經濟帶突破全球價值鏈的低端鎖定、向全球價值鏈高端躍升，提高自主創新水平和對外開放程度，把長江流域打造成戰略性新興產業高地，促進長江經濟帶制造業產業結構升級。