FDI質(zhì)量對中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長的影響

摘要：為了進(jìn)一步探索我國東部地區(qū)FDI質(zhì)量與綠色經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，文章以2010—2022年中國東部地區(qū)11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，采用SBM模型結(jié)合ML指數(shù)測算的綠色全要素生產(chǎn)率來表征綠色經(jīng)濟(jì)增長，并采用熵值法構(gòu)建FDI質(zhì)量綜合評價(jià)指標(biāo)，最后采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，從而探討FDI質(zhì)量對中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長的影響。實(shí)證結(jié)果表明，外商直接投資對中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長有顯著影響，F(xiàn)DI質(zhì)量的提高對中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：FDI；FDI質(zhì)量；綠色經(jīng)濟(jì)增長；外商投資

中圖分類號：F426.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2024）35-0001-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.35.001

1引言

2024年的《政府工作報(bào)告》中明確指出，要加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)，推進(jìn)綠色低碳發(fā)展。中國不僅要大力發(fā)展綠色低碳經(jīng)濟(jì)，同時(shí)要積極穩(wěn)妥推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和。因此，在“雙碳”目標(biāo)下，以高水平開放促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，通過引進(jìn)和利用高質(zhì)量FDI助力我國東部地區(qū)綠色轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展顯得尤為重要。那么，高質(zhì)量FDI的發(fā)展究竟能否成為中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動力？若能，影響程度又如何？這些問題是中國新時(shí)代高水平開放賦能區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展值得深入探討的重要課題。

有關(guān)FDI對于綠色經(jīng)濟(jì)增長的研究，國外學(xué)者Hille等（2019）和Phung等（2023）通過構(gòu)建不同計(jì)量模型探討FDI與綠色經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，其分析結(jié)果顯示，F(xiàn)DI的流入不僅推動了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長，還顯著降低了空氣污染的強(qiáng)度[1]，尤其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的經(jīng)濟(jì)體中其影響更為顯著[2]。而Aust等（2020）和Musah等（2022）的研究結(jié)果顯示，雖然FDI總體上促進(jìn)了東道國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但對經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的國家會帶來一些不利的環(huán)境后果[3]，驗(yàn)證了污染天堂假說在相關(guān)領(lǐng)域的適用性[4]。國內(nèi)學(xué)者周杰琦和張瑩（2021）通過建立“FDI-經(jīng)濟(jì)集聚-綠色經(jīng)濟(jì)效率”的實(shí)證框架，發(fā)現(xiàn)FDI對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響具有雙重性[5]。代沁雯（2023）的實(shí)證分析結(jié)果顯示，雙向FDI耦合協(xié)調(diào)顯著促進(jìn)了綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升[6]。

有關(guān)國際投資的環(huán)境效應(yīng)，國際學(xué)者主要持兩種不同態(tài)度。一是以“污染天堂假說”為代表的觀點(diǎn)，其認(rèn)為發(fā)達(dá)國家的企業(yè)傾向于通過FDI將高污染產(chǎn)業(yè)和夕陽產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)相對較低的國家，導(dǎo)致FDI會加重東道國的環(huán)境污染。另一種則是以“污染光環(huán)假說”為代表的觀點(diǎn)，其認(rèn)為FDI的流入會帶來先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)、清潔技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，通過技術(shù)外溢和知識擴(kuò)散，對東道國的環(huán)境保護(hù)產(chǎn)生了正面影響，從而減少了其國內(nèi)的污染。因此，文章將進(jìn)一步探究中國FDI對環(huán)境的影響。

2機(jī)理分析

FDI通過資本累積效應(yīng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，很大程度上彌補(bǔ)了由于國內(nèi)儲蓄不足而出現(xiàn)的資金缺口。首先，隨著FDI所創(chuàng)造出的生產(chǎn)活動和污染治理活動的規(guī)模效益逐漸遞增，其經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，并且通過提升東道國居民的人均收入和環(huán)保意識，進(jìn)而降低環(huán)境污染。其次，高質(zhì)量FDI的流入會減緩東道國資本回報(bào)率的邊際遞減趨勢，通過提升東道國資本回報(bào)率和資本配置效率，進(jìn)一步消化東道國未能充分利用的過剩的低端產(chǎn)能，進(jìn)而緩和由于國內(nèi)粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式產(chǎn)生的環(huán)境污染和資源約束。最后，高質(zhì)量FDI的引進(jìn)會帶來先進(jìn)的技術(shù)、生產(chǎn)方式和管理模式，以及綠色的消費(fèi)方式，通過“倒逼”東道國原有產(chǎn)業(yè)的形成，助力其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，進(jìn)而促進(jìn)東道國綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

綜上所述，引進(jìn)高質(zhì)量的FDI在促進(jìn)東道國經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的同時(shí)，有利于改善環(huán)境污染，降低污染排放，進(jìn)而助力東道國綠色經(jīng)濟(jì)的增長與發(fā)展。

3研究設(shè)計(jì)

3.1研究對象

考慮到中國FDI不同地區(qū)的發(fā)展現(xiàn)狀和影響程度，文章選取中國東部地區(qū)11個(gè)省份、直轄市為研究對象，分別為北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省。這些東部地區(qū)的外商投資和進(jìn)出口貿(mào)易對其經(jīng)濟(jì)增長與發(fā)展產(chǎn)生極為重要的影響，同時(shí)中國東部發(fā)達(dá)省市也是我國開放程度最高、吸引外資進(jìn)入最多和綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于前列的地區(qū)。因此，文章選取了2010—2022年這11個(gè)省份、直轄市的面板數(shù)據(jù)為研究對象。

3.2模型構(gòu)建

根據(jù)上文分析可知，F(xiàn)DI對一個(gè)地區(qū)的綠色經(jīng)濟(jì)增長具有顯著影響，因此文章將綠色經(jīng)濟(jì)增長作為被解釋變量，將FDI質(zhì)量作為核心解釋變量，并引入多個(gè)控制變量，通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析，進(jìn)而探討FDI質(zhì)量對于中國區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長的影響。文章選取2010—2022年中國東部地區(qū)的11個(gè)省份、直轄市構(gòu)成研究的面板數(shù)據(jù)。具體回歸計(jì)量模型構(gòu)建如下：

GTFPit=β0+β1FDIQit+∑6i=2βiControlit+ui+λt+εit（1）

其中，GTFPit是被解釋變量綠色經(jīng)濟(jì)增長，用第t年該省份i的綠色全要素生產(chǎn)率來表征；FDIQit是核心解釋變量FDI質(zhì)量，用第t年該省份i的FDI質(zhì)量的綜合指標(biāo)體系來表征；Controlit為其余控制變量，包含對外開放水平（OOW）、金融發(fā)展水平（FD）、城鎮(zhèn)化水平（UL）、人力資本水平（HC）和研發(fā)投入強(qiáng)度（RI）五個(gè)控制變量；ui為個(gè)體（省份）固定效應(yīng)；λt為時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.3變量選取

文章的被解釋變量為綠色經(jīng)濟(jì)增長，選取了綠色全要素生產(chǎn)率來進(jìn)行表征。文章采用由Tone提出的非徑向的、非角度的超效率SBM模型來測算綠色全要素生產(chǎn)率。SBM模型測算的是某一時(shí)期的生產(chǎn)增長率，無法對不同時(shí)期的生產(chǎn)變化進(jìn)行動態(tài)測算。Malmquist-Luenbenrger指數(shù)能夠運(yùn)用不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)對生產(chǎn)率的變化進(jìn)行動態(tài)測算，還可以進(jìn)一步分解成技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步變化兩部分，技術(shù)效率變化說明了由生產(chǎn)效率內(nèi)部變化所引起的產(chǎn)出效率增長，技術(shù)進(jìn)步變化則說明了由技術(shù)進(jìn)步變化所引起的產(chǎn)出效率增長。ML指數(shù)的計(jì)算公式如下：

ML=1+D→to（xt，yt，bt;yt，－bt）1+D→to（xt+1，yt+1，bt+1;yt+1，－bt+1）×1+D→t+1o（xt，yt，bt;yt，－bt）1+D→t+1o（xt+1，yt+1，bt+1;yt+1，－bt+1）（2）

因此，文章主要運(yùn)用超效率的SBM模型結(jié)合Malmquist-Luenbenrger指數(shù)對中國東部地區(qū)各省份綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算。文章參考謝婷婷和劉錦華（2019）的綠色全要素生產(chǎn)率評價(jià)指標(biāo)體系[7]，對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行選取。

文章的核心解釋變量為FDI質(zhì)量。鑒于從多方面綜合考慮評價(jià)指標(biāo)體系，文章借鑒白俊紅和呂曉紅（2017）[8]的方法，從實(shí)際規(guī)模、技術(shù)含量、管理能力、出口規(guī)模和盈利能力五個(gè)指標(biāo)衡量一個(gè)地區(qū)的FDI質(zhì)量，并且采用熵值法構(gòu)建FDI質(zhì)量的綜合指標(biāo)，從而全面表征中國東部各省市FDI的質(zhì)量。

3.4數(shù)據(jù)來源

考慮到樣本數(shù)據(jù)的可得性與一致性，文章采用了2010—2022年中國東部地區(qū)11個(gè)省份、直轄市的面板數(shù)據(jù)為研究對象。其中，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)由EPSDATA官網(wǎng)、國泰安、Wind數(shù)據(jù)庫整理而得。同時(shí)，對于個(gè)別缺失數(shù)據(jù)，文章采用插值法和平均增長率法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)全。最后，為了減少價(jià)格波動對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響，文章采用以2010年為基期的各種價(jià)格指數(shù)對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)整，以保證實(shí)證分析的有效性。

4實(shí)證分析

4.1變量相關(guān)性分析

首先，文章對上述各變量進(jìn)行了相關(guān)性分析，表1報(bào)告了文章所使用樣本間的相關(guān)系數(shù)矩陣。從表中可以看出，綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）與FDI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）之間的相關(guān)系數(shù)為0.304，且在1%的水平上顯著為正，說明區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長與FDI質(zhì)量之間具有一定的正相關(guān)性，這一結(jié)構(gòu)也初步驗(yàn)證了文章的結(jié)論。此外，相關(guān)系數(shù)矩陣結(jié)果顯示，各控制變量之間與被解釋變量存在顯著的相關(guān)性，說明控制變量的選取具有一定的作用，可以進(jìn)行后續(xù)的回歸分析。

4.2多重共線性檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)

由于上述變量相關(guān)性分析中，存在部分變量間具有較高的相關(guān)系數(shù)，為了避免出現(xiàn)嚴(yán)重的多重共線性，接下來文章對樣本變量進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)。在多重共線性檢驗(yàn)的結(jié)果中，除了城鎮(zhèn)化水平（UL）之外，其余解釋變量的VIF值均小于5，而且城鎮(zhèn)化水平（UL）變量的VIF值小于10。因此，樣本變量不存在嚴(yán)格的多重共線性，樣本數(shù)據(jù)可以進(jìn)行下一步的實(shí)證研究。

為了確定回歸模型采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，文章對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，通過Hausman檢驗(yàn)P值為0。因此，回歸模型選用固定效應(yīng)模型更為合適。

4.3樣本基準(zhǔn)回歸

表2報(bào)告了樣本數(shù)據(jù)基準(zhǔn)回歸的研究結(jié)果。第一列報(bào)告了FDI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）對綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）的單變量回歸結(jié)果，F(xiàn)DI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）的回歸系數(shù)為1.359，且在5%的水平上顯著（β=1.359，t=2.988）；第二列報(bào)告了增加省份和年份雙向固定效應(yīng)后的單變量回歸結(jié)果，F(xiàn)DI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）的回歸系數(shù)為0.603，且在1%的水平上顯著（β=0.603，t=3.317）；第三列報(bào)告了增加地區(qū)對外開放水平（OOW）作為控制變量后的回歸結(jié)果，F(xiàn)DI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）的回歸系數(shù)為0.497，且在1%的水平上顯著（β=0.497，t=5.049）；第四列報(bào)告了增加金融發(fā)展水平（FD）和城鎮(zhèn)化水平（UL）作為控制變量后的回歸結(jié)果，F(xiàn)DI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）的回歸系數(shù)為0.552，且在1%的水平上顯著（β=0.552，t=6.570）；第五列報(bào)告了增加人力資本水平（HC）和研發(fā)投入強(qiáng)度（RI）作為控制變量后的回歸結(jié)果，F(xiàn)DI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）的回歸系數(shù)為0.609，且在1%的水平上顯著（β=0.609，t=5.473）。

回歸結(jié)果表明，F(xiàn)DI質(zhì)量的提升增強(qiáng)了綠色全要素生產(chǎn)率的增長，文章的預(yù)期結(jié)果得到驗(yàn)證。從經(jīng)濟(jì)含義的角度來看，第五列的回歸結(jié)果顯示，當(dāng)?shù)貐^(qū)FDI質(zhì)量提升時(shí)，該地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率在平均意義上會增加0.609，相當(dāng)于綠色全要素生產(chǎn)率水平的平均值（0.269）的2.3倍左右。

4.4穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.4.1更換被解釋變量度量方式

文章參考了余奕杉和衛(wèi)平（2021）對于綠色全要素生產(chǎn)率的測度方法[9]，結(jié)合GML生產(chǎn)率指數(shù)，運(yùn)用超效率的SBM模型，測算得到2010—2022年我國東部地區(qū)11個(gè)省份、直轄市的綠色全要素生產(chǎn)率的增長率（GTFP2）作為區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長的穩(wěn)健性指標(biāo)。

在基準(zhǔn)回歸中，文章使用了超效率的ML-SBM模型測算的綠色全要素生產(chǎn)率作為綠色經(jīng)濟(jì)增長的代理變量；在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，文章使用了超效率的GML-SBM模型測算的綠色全要素生產(chǎn)率作為綠色經(jīng)濟(jì)增長的代理變量。在替換被解釋變量的度量方法后的回歸結(jié)果中，F(xiàn)DI質(zhì)量綜合指標(biāo)（FDIQ）的回歸系數(shù)為0.114，且在10%的水平上顯著為正（β=0.114，t=1.952），說明FDI質(zhì)量水平的提升促進(jìn)了區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)的增長。檢驗(yàn)結(jié)果表明，在更換被解釋變量的測算方法后文章的結(jié)論依然成立，回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

4.4.2滯后核心解釋變量

文章又對核心解釋變量FDI質(zhì)量進(jìn)行滯后效應(yīng)的檢驗(yàn)。根據(jù)滯后效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，在滯后一期核心解釋變量（FDIQ）后的回歸結(jié)果中，滯后一期FDI質(zhì)量綜合指標(biāo)的回歸系數(shù)為0.511，且在1%的水平上顯著為正；在滯后兩期核心解釋變量（FDIQ）后的回歸結(jié)果中，滯后一期FDI質(zhì)量綜合指標(biāo)的回歸系數(shù)為0.476，且在1%的水平上顯著為正。從滯后一期到滯后兩期，F(xiàn)DI質(zhì)量對于綠色全要素生產(chǎn)率的影響逐漸削弱，但是仍在1%的水平上顯著，說明FDI質(zhì)量對于東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長的影響具有滯后性。

由于滯后效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果中核心解釋變量的回歸系數(shù)仍然顯著為正，與上文實(shí)證結(jié)果一致，這表明實(shí)證回歸結(jié)論具有穩(wěn)健性。

5結(jié)論

通過前文FDI質(zhì)量對于中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長影響的實(shí)證分析的總結(jié)，文章得出了以下研究結(jié)論：根據(jù)前文的相關(guān)性分析中，可以看出區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長與FDI質(zhì)量、對外開放程度、城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展水平、人力資本水平以及研發(fā)投入強(qiáng)度具有顯著且較高的相關(guān)性，表明FDI對中國東部地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了顯著的影響。同時(shí)，實(shí)證分析表明FDI質(zhì)量對綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正，并且通過了滯后效應(yīng)檢驗(yàn)，證明了FDI質(zhì)量的提升對于中國區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向促進(jìn)作用。

FDI的質(zhì)量不僅包括投資者的資金實(shí)力和技術(shù)實(shí)力，還包括其環(huán)境意識和社會責(zé)任感。高質(zhì)量的FDI不僅能夠帶來更多的技術(shù)創(chuàng)新和管理經(jīng)驗(yàn)，還能夠促進(jìn)資源的有效利用和環(huán)境保護(hù)。與此相反，低質(zhì)量的FDI可能會導(dǎo)致資源過度開發(fā)、環(huán)境污染和社會不穩(wěn)定，甚至可能逆轉(zhuǎn)綠色經(jīng)濟(jì)增長的趨勢。因此，中國政府應(yīng)當(dāng)采取措施吸引和引導(dǎo)高質(zhì)量的FDI，同時(shí)加強(qiáng)對低質(zhì)量FDI的監(jiān)管和管理。

參考文獻(xiàn)：

[1]HILLEE，SHAHBAZM，MOOSAI.TheimpactofFDIonregionalairpollutionintheRepublicofKorea：awayaheadtoachievethegreengrowthstrategy？[J].Energyeconomics，2019（81）：308-326.

[2]PHUNGTQ，RASOUlINEZHADE，LUONGTHITHUH.HowareFDIandgreenrecoveryrelatedinSoutheastAsianeconomies？[J].Economicchangeandrestructuring，2023，56（6）：3735-3755.

[3]AUSTV，MORAISAI，PINTOI.Howdoesforeigndirectinvestmentcontributetosustainabledevelopmentgoals？EvidencefromAfricancountries[J].Journalofcleanerproduction，2020（245）：118823.

[4]MUSAHM，MENSAHIA，AIFRREDM，etal.Reinvestigatingthepollutionhavenhypothesis：thenexusbetweenforeigndirectinvestmentsandenvironmentalqualityinG-20countries[J].Environmentalscienceandpollutionresearch，2022：1-18.

[5]周杰琦，張瑩.外商直接投資、經(jīng)濟(jì)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率——理論分析與中國經(jīng)驗(yàn)[J].國際經(jīng)貿(mào)探索，2021，37（1）：66-82.

[6]代沁雯.雙向FDI耦合協(xié)調(diào)對我國綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響研究[D].成都：四川大學(xué)，2023.

[7]謝婷婷，劉錦華.綠色信貸如何影響中國綠色經(jīng)濟(jì)增長？[J].中國人口·資源與環(huán)境，2019，29（9）：83-90.

[8]白俊紅，呂曉紅.FDI質(zhì)量與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變[J].金融研究，2017（5）：47-62.

[9]余奕杉，衛(wèi)平.中國城市綠色全要素生產(chǎn)率測度研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2021，37（3）：43-52.