吸引FDI對我國環境污染影響的實證研究

庹國慶 劉曉 劉夢圓 葉茂升

【摘 ?要】論文選取中國30個省市2006-2015年的面板數據，運用面板回歸法，實證分析了30個省市以及東中西部區域的外商直接投資（FDI）對環境污染的影響，考察了我國FDI通過規模效應、技術效應、結構效應這3種效應對環境污染的影響。結果顯示：吸引FDI對中國的環境污染具有正效應，且規模效應、技術效應和結構效應都為正，但是這3種效應會降低環境污染的速度。基于此，在我國吸引FDI的過程中，論文從優化引資結構和產業結構、提高引資的質量、增加技術投入和加強環境治理等多個角度提出了建議。

【Abstract】This paper selects the panel data of 30 provinces and cities in China from 2006 to 2015， and uses the panel regression method to empirically analyze the impact of foreign direct investment （FDI） in 30 provinces and cities and the eastern， central and western regions on environmental pollution， and investigate the impact of China's FDI on environmental pollution through the three effects of scale effect， technology effect and structure effect. The results show that attracting FDI has a positive effect on China's environmental pollution， and the scale effect， technology effect and structure effect are all positive， but these three effects will reduce the speed of environmental pollution. Based on this， in the process of attracting FDI in China， the paper puts forward some suggestions from the perspectives of optimizing the investment structure and industrial structure， improving the quality of investment， increasing technology investment and strengthening environmental governance.

【關鍵詞】外商直接投資;規模效應;技術效應;結構效應;環境污染

【Keywords】foreign direct investment; scale effect; technology effect; structure effect; environmental pollution

【中圖分類號】F831.6;X501 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2021）12-0049-03

1 引言

《全球投資趨勢監測報告》顯示，我國2020年實際外商直接投資額為1630億美元，相比于2019年上漲4%，全球占比大幅提高至19%，中國已成為世界第一大外資流入國。但與此同時，我國環境逐漸惡化，工業三廢的排放、空氣質量的惡化、水體和噪聲的污染，還有一直廣受人們熱議的“霧霾”等環境污染問題越來越嚴重。目前，工業三廢的排放都處于高速增長期，但可喜的是工業污染控制投資也有一定的增加。在不斷優化我國吸引外資的結構和質量的過程中，FDI在環境污染中扮演了何種角色已經成為學術界研討的重要課題之一，特別是FDI如何影響我國環境、怎樣應對FDI對環境問題帶來的巨大挑戰以及如何實現FDI和環境保護的同步協調發展就成了一個重要的研究問題。

2 文獻綜述

Grossman和Krueger（1991）首先提出了EKC假說，環境庫茲涅茨曲線（EKC）解釋了這樣一個現象，即環境污染和經濟發展之間存在著一種倒U型關系，換言之，在經濟發展的初期，經濟發展會導致環境惡化，當經濟增長和人均收入達到并超過一定水平時，環境就會隨著經濟增長而改善。胡亮等（2007）對EKC假說進行了回顧，對國內外EKC曲線模型研究方法進行比較。在倒U型關系的基礎上，相關學者將FDI與環境污染的關系擴展為N型。劉渝琳等（2015）在研究中運用Moran I指數和空間集聚效應進行分析發現，隨著FDI的引入，環境污染的三階段發展趨勢是先惡化后改善再惡化。但是關于EKC現象的解釋并沒有統一的理論分析框架，在研究中應該綜合考慮FDI對EKC的影響機制。張磊等（2018）利用55個國家的面板數據開展研究，并且加入交互項進行研究，這是研究交互效應影響機制的一大突破，進一步進行了異質性研究，但依據國別數據得出的結果不具普遍性，因此，對單個國家的環境狀況進行研究就更具政策指導意義。冷艷麗等（2015）對三大效應開展研究，但是在進行樣本回歸時，交互項中的調節變量未加入，這會使結果有些許偏差。

3 FDI對我國環境污染影響的實證研究

Grossman將貿易對環境的影響分為規模效應、結構效應和技術效應3部分。本文進一步研究規模效應、技術效應、結構效應的作用機制，在實證分析中引入交互項，更加準確地進行分析。

3.1 模型設定

為得到中國吸引外商直接投資對環境污染影響的經驗證據，并分析吸引FDI對環境污染影響的規模效應、技術效應、結構效應，本文建立如下基礎計量模型：

需要說明的是，在式（2）～（4）中，交互項對應的原始低次項不是非條件（Unconditional）或平均（Average）效果，其系數反映的是與之交互的變量值為零時，其對被解釋變量的邊際影響，故其本身并無太大經濟意義。分別對式（2）～（4）中的InFDIi，t求偏導，可以得到式（5）～（7），其含義可以解釋為當γ2的值為正時對β1的結果是增強效應，當γ2的值為負時對β1的結果是干擾效應。

3.2 變量選取與數據收集

被解釋變量為環境污染綜合指標（EW）。本文選取工業廢水排放量、工業廢氣排放量、一般工業固體廢棄物產生量這3類具有代表性的污染指標，利用熵值法科學地構建環境污染綜合指標，該指數越大，表示環境污染水平越高。

核心解釋變量為外商直接投資水平（FDI）。本文使用的是各省（直轄市、自治區）實際外商直接投資額，以此衡量外商直接投資的變化情況，該數據單位為萬美元。

控制變量：①經濟發展（GDP）是以人均地區生產總值代表各省（直轄市、自治區）的經濟規模;②技術進步（GOV）是以工業污染治理完成投資額衡量;③產業結構（IND）是以第三產業增加值占產業生產總值的比重構成，反映產業結構對環境的影響。

考慮到數據的可用性和及時性，本文將時間確定為2006-2015年，研究對象為中國30個省（直轄市、自治州），由于西藏地區的部分數據缺失，且數據小、影響不大，故剔除。原始數據主要來自中國環境保護數據庫與《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》和各地區統計年鑒。

3.3 實證結果分析

實證部分運用EViews6.0軟件進行回歸分析，用廣義最小二乘法進行估計。通過EViews6.0軟件進行Hausman檢驗，確定是采用固定效應模型還是隨機效應模型，Hausman效應模型檢驗的原假設和備擇假設為：

H0：適用于建立隨機效應模型

H1：適用于建立固定效應模型

由表1結果可知，對于全國樣本而言，P≤0.05，分析規模效應、技術效應、結構效應時應該采用固定效應模型，而對于模型的具體形式，考慮到結果的解釋和合理性，采用固定影響變截距模型可以對樣本進行更好的回歸。

在規模效應、技術效應、結構效應中分別進行2組實證，實證結果如表2所示。其中，（1）（3）（5）為未加入交互項的實證結果，（2）（4）（6）為加入交互項后的實證結果。

3.3.1 規模效應

結果顯示，（1）在驗證規模效應的過程中未加入交互項時，β1的值顯著為負，γ1顯著為正，說明吸引FDI對于環境污染具有負效應，會改善環境，而經濟規模會加劇環境污染。但是在加入lnFDI與lnGDP的交互項后，（2）的結果顯示，交互項系數γ2為負值，且明顯顯著。β1值變為正值，為0.904925，γ1值為0.9006，說明在考慮經濟規模和FDI的共同作用后，隨著經濟規模的擴大，吸引FDI會對環境污染產生正效應，只是這種對環境污染的正效應會被減弱，吸引FDI每增加1%，環境污染會增加0.9040%，GDP每增加1%，環境污染會增加0.9006%。可能是因為隨著我國經濟發展的不斷加快，人們在保護環境的意識上有了提高，我國吸引FDI對環境污染已經越過倒U型曲線的轉折點，環境開始改善，但同時要防止N型曲線的出現，避免環境進一步惡化。

3.3.2 技術效應

結果顯示，（3）在驗證技術效應的過程中未加入交互項，β1的值不顯著為正，γ1顯著為正，說明污染治理投資會對于環境污染產生負面影響，這也說明我國污染治理投資的力度仍不夠大。但是在加入lnFDI與lnGOV的交互項后，（4）的結果顯示，交互項系數γ2顯著為負值，β1顯著為正值0.425883，可以說明在考慮技術支持和吸引FDI的共同作用后，隨著污染治理投資額的擴大會減緩環境污染的速度，吸引FDI每增加1%，環境污染會增加0.4259%，污染治理投資每增加1%，環境污染會增加0.3485%，這說明在污染治理投資初期還是在一定程度上增加環境污染，但是隨著技術的成熟會減弱這種影響。這說明政府在環境污染治理上取得了一定的成效，但環境污染應該在源頭解決，特別是對于外資企業違規排污方面要加大監管和懲罰的力度。

3.3.3 結構效應

結果顯示，（5）在驗證技術效應的過程中未加入交互項，β1的值不顯著為正，γ1在1%的條件下顯著為正，說明第三產業份額的增加對于環境污染具有正效應，說明我國第二產業特別是一些高污染企業吸引外資的力度相對于第三產業吸引外資的力度更大，第三產業吸引外資的力度仍不夠，產業結構性改革有待深化。但是在加入lnFDI與lnIND的交互項后，（6）的結果顯示，交互項系數γ2顯著為負值，β1顯著為正值1.008328，這說明在考慮第三產業發展規模和吸引FDI的共同作用后，隨著第三產業規模的擴大，吸引FDI會加劇環境污染，但是這種影響會被減弱，會減緩環境污染的速度，吸引FDI每增加1%，環境污染會增加1.008%，第三產業占比每增加1%，環境污染會增加2.4932%。原因為有形服務業初期的基礎建設在一定程度上會加重環境污染，但是技術成熟之后情況會得到極大改善，因此，調整有形服務和無形服務的引進結構充，分考慮初期的環境污染情況，是解決問題的關鍵。我國應該積極探索產業與綠色發展的長遠關系，促進經濟與生態環境的協調發展。

4 對策和建議

4.1 優化引資結構和引資質量

進一步鼓勵FDI流入，在追求“量”的同時，重視外資引入的“質”。在擴大經濟規模的同時，適應世界經濟發展趨勢，轉變經濟增長方式，鼓勵吸引外資進入產污系數較低產業領域。由于第二產業的制造業是環境污染的主要來源，所以要盡可能降低第二產業中高污染行業的FDI份額，大力發展第三產業。優化FDI來源地結構，一些國家技術先進、技術溢出效果好，我國應該提高這些國家和地區在我國的投資比重。

4.2 加強綠色技術研發和引進

政府和企業在研發投入上應加大力度，鼓勵企業在生產過程中使用更加環保和綠色的技術，降低行業能耗和污染排放強度，鼓勵企業通過研發和引進高水平的污染排放技術，減少污染排放。同時，大力支持和鼓勵企業引進國外先進的污染治理技術，參考其豐富經驗，在學習吸收消化中創新，將污染與治理相結合，實現高技術和低排放共同發展，助力經濟和環境的長久可持續發展。

4.3 加大環保和環境治理力度

政府需要在完善環境法律法規體系和環境標準的基礎上建立科學、長期長效的保護環境激勵機制，預防和治理要并重，對各類環境違法事件嚴厲查處，給予生產能力落后企業一定的支持，對污染物排放不達標的企業監督其進行整改，并給予嚴厲懲罰，在政策調節的作用下，督促企業加大研發投入力度。

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