外商直接投資和中國城市環境質量
——基于霧霾污染視角

■李健 陳晴

一、引言

中國自1978年實施改革開放政策以來，成為世界各國對外投資的重要目的地。實際利用外商直接投資（簡稱FDI）從1985年19.56 億美元穩步上升到2017年1310.35 億美元，年均增長率高達13.6%，中國連續多年成為吸引外商直接投資最多的發展中國家。外資企業的進入不僅帶來了充足的資金，同時還通過知識溢出效應帶來了管理經驗和先進技術，加快了產業結構調整和市場化進程[1—3]。隨著引進外資規模的不斷擴大，中國的資源和環境承載壓力不斷加大，環境質量也在急劇惡化。特別是前幾年以霧霾為代表的空氣污染，已經嚴重地損害了經濟發展質量、大眾生理健康、預期壽命以及勞動生產率[4，5]。夏友富[6]、應瑞瑤等[7]、吳玉鳴[8]的研究指出，外商直接投資的進入在中國環境污染方面起到了“推波助瀾”的作用。十九大工作報告中明確提出要“著力解決突出環境問題，堅持全民共治、源頭防治，持續實施大氣污染防治行動，打贏藍天保衛戰”。由于外商直接投資同時存在正向效應和負向效應，分析外商直接投資和霧霾污染之間的關系對中國進行“環境保衛戰”有重要的借鑒意義。因此，本文以霧霾PM2.5濃度為研究對象，對外商直接投資對城市霧霾PM2.5濃度的影響進行分析，以此來反映外商直接投資和中國城市環境質量之間的關系。

二、文獻綜述與研究假說

現有研究中關于外商直接投資對環境污染影響的一個觀點是“污染天堂”學說。Chichilnisky[9]以及Copeland 等[10]在南北貿易模型的基礎上分析了貿易和環境質量之間的關系，并首次提出了“污染天堂”假說（Pollution Haven Hypothesis，簡稱PHH）。該假說主要用來描述發達國家為降低本區域實施較高環保標準所帶來的成本與費用，而將高污染、高排放、高消耗的產業或夕陽產業通過外商直接投資的方式，轉移到環境管制標準與污染治理成本相對較低的發展中國家或地區，從而惡化了東道國的環境質量。PHH假說提出之后得到了諸多研究者的支持，國內外學者對此假說進行了深入的研究。Khalil等[11]利用巴基斯坦的數據并采用協整模型檢驗外商投資與碳排放之間的關系，發現外商直接投資顯著增加了巴基斯坦的碳排放量。He[12]利用中國29 個省級面板數據并構建聯立方程模型檢驗外商投資的環境效應，發現外商投資每增加1%，工業二氧化硫排放量增加0.098%。Ren等[13]利用中國工業數據考察國際貿易、外商直接投資和二氧化碳排放之間的關系，發現外商直接投資的大規模流入加劇了中國二氧化碳的排放。牛海霞等[14]研究發現外商直接投資通過規模效應顯著增加了中國二氧化碳排放量，FDI 每提高1%，人均二氧化碳排放量增加0.09%左右。楊海生等[15]采用1990—2002年中國30 個省級面板數據分析貿易和外商直接投資對環境污染的影響，研究發現外商直接投資和污染物排放之間呈現出顯著的正相關性。嚴雅雪等[16]采用1998—2012年中國30個省級地區空間面板數據，并運用探索性空間數據分析方法來研究外商直接投資與中國霧霾污染之間的關系，發現外商直接投資對霧霾污染水平產生了顯著的促進作用，證實了“污染天堂”假說。

國外學者Birdsall等[17]以及Reppelin-Hill[18]先后提出了與以上假說對立的觀點，即“污染光環”假說。該假說認為外資企業在進入東道國的過程中帶來了更為環保的生產標準與技術，并且通過技術擴散和溢出方式對東道國的環境質量產生積極的影響。Wang等[19]研究發現，相對于國有企業和民營企業，外資企業對中國環境污染的影響程度更小，主要是由于外資企業在生產過程中采用了更為環保的先進技術。Letchumanan 等[20]研究發現外商直接投資不僅對東道國技術升級具有促進作用，還能通過使用生態友好型產品和生產技術轉移對東道國環境福利產生正向影響。Huang 等[21]利用空間杜賓模型分析外商直接投資對中國環境和經濟增長的影響，發現外商直接投資對中國內陸地區的環境質量和經濟增長產生正向影響。盛斌等[22]在Copeland-Taylor模型的基礎上引入技術因素分析外商直接投資對東道國環境的影響，利用2001—2009年中國36個工業行業的面板數據，發現外商直接投資能夠減少中國工業企業的污染。許和連等[2]研究發現外商直接投資在地理上的集群有利于中國環境污染的改善，并不存在“污染天堂”現象。

綜上所述，國內外學者對外商直接投資的環境效應進行了較為深入的研究，在研究過程中基本上形成了“污染天堂”和“污染光環”兩類對立的觀點。在對衡量環境污染水平的指標選擇上，現有研究大多以二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、二氧化碳、總懸浮顆粒物等常規大氣污染排放物作為研究對象。嚴雅雪等[16]研究指出PM2.5是諸多污染有害物質的載體和結合體，是霧霾的主要成分，因此PM2.5是更能精準反應大氣環境污染的度量指標。由此，本文提出以下對立假說：

假說1a：外商直接投資對霧霾污染具有促進作用，即支持“污染天堂”觀點。

假說1b：外商直接投資對霧霾污染具有抑制作用，即支持“污染光環”觀點。

以上研究先驗性地假設外商直接投資與東道國環境污染之間具有線性關系，但也有學者從非線性視角論證這二者之間的關系。Grossman等[23]在分析國際貿易對東道國環境影響時提出了規模效應、結構效應和技術效應三個作用機制，這也為后期研究外商直接投資對東道國環境污染的非線性影響提供了啟發。張彥博等[24]研究指出外商直接投資的存量增加所引發的經濟規模擴張和經濟結構的重污染化加劇了污染排放強度，而其引發的技術轉移卻對環境質量帶來了正面影響。包群等[25]發現外商直接投資在規模效應下會對東道國環境質量產生負面影響，在收入效應下對東道國環境質量產生正向影響，并且在環境質量是正常商品的情形下外商投資與東道國環境污染之間呈現倒“U”型關系。楊子暉等[26]采用1991—2011年期間28個省級地區面板數據，采用完全修正OLS方法分析外商直接投資與環境污染之間的關系，發現中國部分地區支持“污染天堂”假說，而其他地區卻支持“污染光環”假說。劉飛宇等[27]基于2003—2012年期間中國285個地級及以上城市面板數據，采用空間自相關模型分析外商直接投資對環境污染的影響，發現外商直接投資對工業二氧化硫和工業廢水的排放會產生顯著的抑制作用，而對工業煙塵的排放會產生顯著的促進作用。李子豪等[28]的研究表明，外商直接投資是遵循“污染天堂”還是“污染光環”假說取決于當地的腐敗水平。當腐敗水平較低時，FDI改善了當地的環境質量；而當腐敗水平較高時，FDI 則加劇了當地的環境污染。以上研究表明，外商直接投資對環境污染不僅會產生正面效應，還可能產生負面影響。外商直接投資的環境效應取決于正向影響和負向影響的綜合作用結果，即外商直接投資和環境污染之間可能存在著非線性關系。因此，本文提出如下假說：

假說2：外商直接投資對霧霾污染產生的影響具有非線性特征，即在外商直接投資水平達到某一臨界值時，在支持“污染天堂”觀點和支持“污染光環”觀點之間轉換。

與此同時，國內外學者在對外商直接投資的大氣污染效應進行研究時，選擇的研究對象主要集中在國家層面和省級層面，而從城市層面著手展開研究的并不多，從區域異質性和行政等級異質性視角分析外商直接投資的大氣污染效應的研究更為匱乏。中國區域經濟發展差別較大，在地理位置、自然資源稟賦、經濟基礎、制度環境以及對外開放程度等多個方面存在著較大差異，不同區域城市中外商直接投資對大氣污染的影響可能具有異質性特征。李澎等[29]的研究指出，處于不同行政等級的城市在獲取資源方面存在著明顯的差異，高行政等級城市在獲取資源方面更具有優勢。綜上所述，處于不同行政等級的城市在引進外商投資過程中可能也由于政策優惠和發展優勢影響，致使外商直接投資的大氣污染效應出現異質性。因此，本文提出如下假說：

假說3：外商直接投資對霧霾污染水平的影響在不同區域和不同行政等級城市中呈現異質性。

三、模型設定、變量選擇與數據說明

（一）計量模型設定

Grossman 等[23]提出了環境庫茲涅茨曲線（EKC）的概念，具體概括為經濟增長和環境污染之間呈現倒“U”型關系。Cole[30]使用拓展的環境庫茲涅茨曲線模型考察了國際貿易和對外開放對環境質量的影響。在Grossman等[23]以及Antweiler等[31]的研究基礎上，許和連等[2]考察了外商直接投資對中國環境污染的影響，并由此驗證“污染天堂”現象是否會在中國出現。楊子暉等[26]在EKC模型基礎上引入外商直接投資和對外開放度，考察貿易模式對東道國的污染排放是否產生顯著影響。從前文提出的研究假說可知，本文主要驗證的是外商直接投資對霧霾污染是否產生了顯著的影響，這種影響呈現出的特征是線性的還是非線性的。倘若這種影響是非線性的，那么這種影響是否具有“U”型或者倒“U”型特征。因此，本文在EKC模型的基礎上將外商直接投資的一次項和二次項納入模型中，以分析外商直接投資對中國城市霧霾污染水平的影響。具體而言，本文建立如下計量回歸模型：

其中，xit為控制變量集合，具體為以下形式：

其中，i 和t 分別代表城市和年份，PM 為霧霾污染PM2.5地表濃度，fdi 為外商直接投資，lnpgdp 為人均生產總值，lnsize 為城市規模，education 為教育水平，govern為政府財政支出，industry為產業結構，ln‐inn 為城市創新水平。μi表示城市個體固定效應，λt表示時間固定效應，εit為隨機擾動項。β1和β2的統計特征為本文關注的重點。當β1>0且顯著，但β2不顯著時，則支持假說1a；當β1<0 且顯著，但β2不顯著時，則支持假說1b；當β1>0 且β2<0 或β1>0且β2>0時，則支持假說2。

（二）變量選取

1.被解釋變量：霧霾污染水平（PM2.5）

本文參照邵帥等[32]以及嚴雅雪等[16]的做法，以PM2.5地表濃度的年平均水平來衡量霧霾污染。具體來說，本文對霧霾污染水平進行衡量時所采用的數據來自哥倫比亞大學國際地球科學信息網絡中心，并采用ArcGIS軟件將全球PM2.5濃度的檢測數據分解為2001—2016年中國城市年均PM2.5濃度的具體數值。

2.核心解釋變量：外商直接投資（fdi）

本文使用實際利用外商直接投資額與城市生產總值之比來衡量外商直接投資水平。

3.其他變量

人均生產總值（lnpgdp）：本文構建的計量模型是建立在環境庫茲涅茨曲線模型基礎上得到的，因此本文將人均地區生產總值的一次項和二次項納入模型中。本文采用的城市人均生產總值數據是以2000年為基期，經過GDP平減指數調整后的城市實際生產總值除以城市人口得到的。在實際研究過程中本文對城市人均生產總值取對數。

城市創新水平（lninn）：由于省級層面和城市層面的統計年鑒并未提供城市創新活動相關統計數據，以至于國內學者很少從城市層面對創新活動進行實證研究。高翔[33]利用中國專利信息網按照地址檢索的結果來匹配城市發明專利授權數量，以此作為衡量城市創新能力的度量指標，但這種度量方法工作量煩瑣，并且難以反映創新活動的真實水平。朱有為等[34]研究指出，專利申請或者授權僅是把研發投入轉化為知識產出，仍然屬于一種中間產出，專利并不能代表研發活動的全部產出。本文選擇寇宗來等[35]發布的《中國城市和產業創新力報告2017》中的城市層面創新指數作為被解釋變量城市創新水平指標，在實際研究中對城市創新指數取對數。

城市規模（lnsize）：對城市年末戶籍人口數取對數來衡量城市規模。

政府財政支出（govern）：選擇城市政府公共財政支出額與城市生產總值之比來衡量政府財政支出水平。

產業結構（industry）：以綜合指數衡量城市產業結構狀態。具體來說，借鑒汪偉等[36]的做法，即產業結構綜合指數=1×第一產業增加值占比+2×第二產業增加值占比+3×第三產業增加值占比，其中增加值占比指的是產業增加值與生產總值的比重。產業結構綜合指數數值越高，說明產業結構優化水平越高。

教育水平（education）：選擇普通高等學校在校大學生數與城市人口規模之比來衡量城市教育水平。

（三）數據來源說明

本文選擇2001—2016年中國259個地級及以上城市作為研究對象。選用以上時間段的原因在于，哥倫比亞大學國際地球科學信息網絡中心公布的全球PM2.5濃度統計數據時間跨度為1998—2016年，而寇宗來等[35]發布的《中國城市和產業創新力報告2017》提供的城市創新指數時間跨度為2001—2016年。本文中的“城市”相關統計數據均為《中國城市統計年鑒》中“全市”統計口徑下的數據。其他原始數據來源于歷年的《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國城市和產業創新力報告2017》以及哥倫比亞大學提供的全球PM2.5濃度統計數據。

四、實證結果分析與討論

（一）基本回歸

本文使用統計分析軟件stata14 檢驗外商直接投資和中國城市霧霾污染水平之間是否具有顯著的關系?？紤]到外商直接投資和城市霧霾污染水平之間可能存在雙向因果關系，同時計量模型還可能存在遺漏變量，以上情況均會導致內生性問題，因此本文選擇面板工具變量回歸方法對計量模型進行估計。首先對計量模型進行變換以解決遺漏變量問題（例如使用固定效應模型），然后對變換后的模型使用二階段最小二乘方法（2SLS）。如果認為不存在遺漏變量問題，則可省略第一步?？紤]到從模型外部尋找核心解釋變量的工具變量的做法不易實現，本文選擇核心解釋變量的滯后項作為工具變量進行分析。鑒于計量模型中采用過多的工具變量會降低估計效率，因此選擇核心解釋變量的滯后一階作為工具變量。

表1中，（1）和（2）列報告的是分別采用面板固定效應模型和面板隨機效應模型且不加入其他控制變量的回歸結果，結果顯示外商直接投資與城市霧霾污染水平之間呈現倒“U”型關系。（3）和（4）列報告的是在（1）和（2）列的模型基礎上加入一系列控制變量且不考慮其內生性問題得到的回歸結果，結果顯示外商直接投資和城市霧霾污染水平之間的倒“U”型關系并沒有發生顯著的變化。（5）和（6）列報告的是加入一系列控制變量之后且考慮了其內生性問題得到的回歸結果，結果顯示外商直接投資和城市霧霾污染水平之間的倒“U”型關系并沒有發生顯著的變化①。

以上回歸結果所呈現出來的核心解釋變量特征說明當外商直接投資水平超過某一臨界值時，外商直接投資對城市霧霾污染水平產生倒“U”型影響，即從“促進”轉為“阻礙”。本文從“霧霾污染”視角證實了包群等[25]的研究結論，即外商直接投資與東道國環境污染之間呈現倒“U”型關系。綜上，證實了前文的假說2成立。即，在外商直接投資水平達到某一臨界值之前，外商直接投資對城市霧霾污染產生了顯著的促進作用，此時“污染天堂”觀點成立；當超過這一臨界值之后，外商直接投資對城市霧霾污染產生了顯著的抑制作用，此時“污染光環”觀點成立。

由于表1中（5）和（6）列的回歸結果考慮了核心解釋變量以及控制變量的內生性問題，因此本文以此回歸結果作為分析基準。城市規模（lnsize）的系數為負值但不顯著，這說明城市規模對城市霧霾污染的影響并不是很明顯。人均生產總值的一次項（lnpgdp）系數為負、二次項（lnpgdp^2）系數為正，且均在1%的統計水平上顯著，說明經濟增長與霧霾污染水平之間存在顯著的“U”型關系，即城市霧霾污染程度隨著城市經濟增長水平的提高呈現先下降后上升的趨勢。這表明樣本時期內中國城市發展過程中并不存在霧霾污染的庫茲涅茨曲線（簡稱“EKC”）。本文的實證結果從城市層面進一步證實了邵帥等[32]的研究結論，即霧霾污染和經濟增長之間存在著顯著“U”型曲線關系。教育水平（educa‐tion）的系數在（5）和（6）列中顯著為負，這說明教育水平對城市霧霾污染產生了顯著的抑制作用。教育水平的提高，不僅會推動城市中企業的技術進步，還會改善技術效率，這對減少城市霧霾污染有顯著的正面影響。政府財政支出（govern）的系數不顯著，這說明政府財政支出對中國城市霧霾污染水平并沒有產生顯著的影響。產業結構（industry）的系數不顯著，這說明產業結構變動對中國城市霧霾污染并沒有產生顯著的影響。城市創新水平（lninn）的系數在1%的統計水平上顯著為負，這說明城市霧霾污染程度隨著城市創新水平的提高呈現下降趨勢。

盡管表1中的回歸結果證實了存在倒“U”型關系，但這種非線性關系極有可能是受到離群值的影響。因此，本文在1%和99%的統計水平上進行win‐sorize處理以緩解離群值的影響，這樣做也是為了進行穩健性檢驗。本文仍然采用與表1相同的變量處理方式進行回歸估計，回歸結果見表2中（1）至（6）列。無論是采用固定效應模型還是隨機效應模型，外商直接投資fdi 的系數在1%的水平上均顯著為正，而二次項fdi^2 的系數在1%的統計水平上均顯著為負，這進一步證實了外商直接投資對中國城市霧霾污染水平的影響呈現出顯著的倒“U”型特征。由于前文得到的回歸結果是建立在被解釋變量為PM2.5地表濃度平均水平的對數基礎上得到的，本文借鑒張華等[37]的方法，進一步選取PM2.5地表濃度平均水平作為被解釋變量進行分析以作為穩健性檢驗，具體結果見表2中（7）和（8）列。本文發現，無論PM2.5地表濃度是否取對數值，外商直接投資對城市霧霾污染水平的影響呈現倒“U”型特征的結論均沒有發生本質上的變化。本文選用不同的衡量指標且采用不同的估計方法得到的回歸結果均證實了假說2成立。

表2 外商直接投資與城市霧霾污染關系：穩健性檢驗

（二）異質性分析

1.基于區域異質性視角

前文分析了外商直接投資對霧霾污染的總體影響，然而這種基于樣本總體的分析可能掩蓋了其中潛在的地區差異。中國各區域間由于地理區位、資源稟賦、經濟基礎以及制度安排等多個方面均存在巨大的差異，導致不同區域城市的外商直接投資水平和霧霾污染水平迥異。樣本考察期間，東部、中部和西部城市外商直接投資平均水平分別為68.41 億元、24.56 億元、17.14 億元，而PM2.5地表濃度平均值分別為38.05μg/m3、42.96μg/m3、25.39μg/m3。因此，本文將樣本中259 個地級及以上城市劃分為東部、中部以及西部地區，從區域異質性視角分析外商直接投資對霧霾污染水平的影響。表3（1）至（3）列報告了東部、中部和西部城市子樣本的回歸結果。結果顯示，在中、西部地區子樣本中，外商直接投資的一次項和二次項均不顯著。相比于中、西部地區城市，外商直接投資對霧霾污染水平的倒“U”型影響在東部地區城市的子樣本中更為顯著，這一實證結果證實了假說3 成立。表3（4）至（6）列是對樣本值進行1%和99%的統計水平上winsorize 處理以緩解離群值的影響得到的回歸結果，結果顯示外商直接投資對東部地區城市霧霾污染水平的影響呈現倒“U”型特征的結論沒有發生本質上的變化。以上實證結果表明，外商直接投資和城市霧霾污染水平之間的非線性關系具有顯著的區域異質性。產生這種現象的原因可能在于：中國在改革開放前期，在區域非均衡發展理論指導下制定了優先發展東部沿海地區的戰略。而落實優先發展東部沿海地區戰略的主要途徑是建設經濟特區和開放沿海城市，因此東部沿海地區在投資布局、對外開放、優惠政策、體制改革等方面處于有利地位，這致使外資企業優先選擇東部沿海地區投資建廠。改革開放初期，中國處于資金短缺時期，外商直接投資的進入彌補了東部沿海經濟建設急需的資金。同時，東部沿海地區也承接了發達國家的污染密集型產業，導致這些地區淪落為發達國家的“污染天堂”。近年來，中國對環境污染的治理力度不斷增強，對外商直接投資的環境標準不斷提高，由此以低污染、低消耗、高技術為特征的外資企業進入對東部沿海地區的空氣污染產生顯著的改善作用。

表3 外商直接投資與城市霧霾污染關系：基于區域異質性視角

2.基于行政等級異質性視角

李澎等[29]研究指出，處于不同行政等級的城市在獲取資源方面存在著明顯的差異，高行政等級城市在獲取資源方面更具有優勢。由此可見，處于不同行政等級的城市經濟會呈現出較大的發展差異，這勢必會對外商直接投資的引入產生影響。樣本考察期間，高行政等級城市外商直接投資平均水平為173.69 億元，而低行政等級城市為22.53 億元，前者是后者的近8倍。為探究外商直接投資和城市霧霾污染水平之間的關系是否會隨著城市所處的行政等級不同而發生變化，本文從行政等級異質性視角分析外商直接投資和中國城市霧霾污染水平之間的非線性關系。本文根據李健等[38]的研究，按照行政等級將樣本城市劃分為廣義高行政等級城市（包括直轄市、副省級城市、非副省級城市但為省會城市）和廣義低行政等級城市（一般地級城市）。具體結果見表4。表4（1）列回歸結果顯示，外商直接投資的一次項為正、二次項為負但均不顯著，這說明在高行政等級城市樣本中外商直接投資和城市霧霾污染水平之間沒有顯著的關系。而（2）列回歸結果顯示，外商直接投資的一次項為正、二次項為負且均在1%的統計水平上顯著，這說明相對于高行政等級城市，外商直接投資對霧霾污染水平的倒“U”型影響在低行政等級城市的子樣本中更為顯著。（3）和（4）列是對樣本值進行1%和99%的統計水平上winsorize 處理以緩解離群值的影響得到的回歸結果，結果顯示外商直接投資對低行政等級城市霧霾污染水平的影響呈現倒“U”型特征的結論沒有發生本質上的變化。低行政等級城市由于在行政權力和政策優惠等多個方面處于劣勢地位，會迫于發展壓力而過于追求短期經濟增長，忽視外資企業的高污染、高排放行為。“污染天堂”現象由此產生。但隨著國家對環境質量越來越重視，提高了外資企業環境準入門檻。這也為后續產生“污染光環”效應提供了基礎。

表4 外商直接投資與城市霧霾污染關系：基于行政等級異質性視角

五、主要結論與政策建議

本文以2001—2016年期間中國259個地級及以上城市為分析對象，利用哥倫比亞大學提供的PM2.5濃度數據，在EKC假說的基礎上將外商直接投資的一次項和二次項納入計量回歸模型中，實證檢驗了外商直接投資對中國城市霧霾污染水平影響的非線性特征。然后，本文從區域歸屬和行政等級視角探究外商直接投資對城市霧霾污染水平的影響是否具有異質性，并以此來綜合分析外商直接投資對中國空氣質量的影響。最終，本文得到以下研究結論：

第一，外商直接投資對中國城市霧霾污染的影響呈現顯著的倒“U”型特征。本文采用PM2.5地表濃度數據的對數值和水平值衡量城市霧霾污染水平，通過面板固定效應2SLS和面板隨機效應2SLS方法均發現外商直接投資和中國城市霧霾污染之間呈現顯著的倒“U”型關系。本文從“霧霾污染”視角采用實證分析方法證實了外商直接投資與東道國環境污染之間呈現倒“U”型關系。在外商直接投資水平達到某一臨界值之前，外商直接投資對城市霧霾污染產生顯著的促進作用；當超過這一臨界值之后，外商直接投資對城市霧霾污染產生顯著的抑制作用。因此，外商直接投資對霧霾污染水平產生的影響具有非線性特征，即在外商直接投資水平達到某一臨界值時，外商直接投資對霧霾污染水平的影響在支持“污染天堂”假說和支持“污染光環”假說之間轉換。

第二，外商直接投資和城市霧霾污染之間的非線性關系具有區域異質性和行政等級異質性特征。本文采用多種數據處理方法進行實證分析均發現外商直接投資對霧霾污染水平的倒“U”型影響在東部地區城市的子樣本中更為顯著，而在中西部地區城市子樣本中，外商直接投資對城市霧霾污染沒有產生顯著的影響。與此同時，本文的實證結果還發現外商直接投資對城市霧霾污染的倒“U”型影響在低行政等級城市的子樣本中更為顯著，而在高行政等級城市的子樣本中并沒有產生顯著影響。

本文的研究結論為優化外商直接投資和環境質量之間的關系提供了相關啟示。第一，各級政府應當把PM2.5納入外商直接投資評價體系中，以更加全面地考核其環境效應。地方政府在吸引外資企業進入過程中應該充分重視外資企業所處產業結構對中國環境質量的影響，提高利用外商直接投資的質量，有選擇、有針對性地引進高質量和低污染的外資企業，積極引進國外的先進技術和環保標準，嚴格控制“高污染、高排放、高消耗”的外資企業的進入，杜絕地方政府為了追求短期經濟增長而給予污染環境的外資企業“超國民待遇”的情況。第二，政府應該根據所屬區域、所屬行政等級有差異地引進外資企業。不同城市由于在地理區位、資源稟賦、經濟基礎、體制機制以及行政等級等諸多方面存在著差異，外商直接投資對霧霾污染的影響也呈現出了不同的特征。東部城市更應該提高外資企業的環境準入門檻以及加強甄別外資企業的能力和手段，而中西部城市要結合自身的經濟發展需求，適當引入與本地區產業結構相適應的高技術、低污染的外資企業，使得外商直接投資的環境效應中正面影響超過其負面影響。本文結果還驗證了外商直接投資和霧霾污染的倒“U”型關系僅在低行政等級的城市樣本中顯著。低行政等級的城市恰恰是那些引進外資份額較低的地區，其實際引進外商直接投資規模往往低于倒“U”型曲線的臨界值。因此，低行政等級的城市在引進外商直接投資過程中應充分考慮“環境收益效應”和“環境成本效應”，避免經歷“先污染、后治理”的過程?！?/p>

注 釋

①由于采用固定效應模型和隨機效應模型得到的回歸結果除常數項系數有差異以外，所有解釋變量的系數大小和顯著性完全一致，本文以采用固定效應模型得到的回歸結果為研究基準。在后文分析異質性特征時僅報告固定效應模型的回歸結果。