［摘 要］外商直接投资对中国经济增长的贡献作用非常显著，但随着外商直接投资规模的不断扩大，其带来的环境效应也十分明显。以中国30个省份面板数据为基础的实证研究结果显示，外商直接投资对我国东中西部地区造成环境污染的程度有较大差异。从统计上看，外商直接投资与环境管制力度之间存在着显著的关系，中西部地区引进外商直接投资的数额随着环境管制力度的增强而显著减少。
［关键词］外商直接投资；环境污染；环境管制；环境效应
［中图分类号］F830.59 ［文献标识码］A ［文章编号］10044833(2011)02008907
一、 引言
我国经济高速增长的30年间，外商直接投资对拉动我国投资需求起到了举足轻重的作用。然而，随着我国吸引外资的规模不断扩大，外商直接投资使我国环境污染加剧的问题也日益成为国内外学者关注的焦点，“污染避难所假说”成为国际经济学领域颇受争议的热点话题。我国引进的外商直接投资主要集中在制造业，尤其是制造业中的污染密集型产业，如煤炭采选业、造纸业、纺织印染业、化学原料及化学制品制造业等［1］，因此我国在一定程度上显示出“污染避难所”的特征。本文将探讨外商直接投资对我国环境的影响，并尝试用计量模型对外商直接投资的环境效应进行量化测度。
二、 文献综述
Antweiler（安特卫勒）等人为了研究国际贸易对世界环境的影响，将贸易的规模、技术以及构成对环境的不同影响进行了区分，并以二氧化硫为例进行了实证分析。他们发现国际贸易对环境的影响因贸易产品的不同而有所差异。他们还探讨了贸易开放度对世界环境的影响，得出了开放度更高的贸易将对环境有所改善的结论［2］。与此观点相反，Copeland （科普兰）和Taylor（泰勒）的研究表明，国家之间的自由贸易将使发达国家的高污染产业不断地向发展中国家迁移，造成发展中国家的环境恶化［3］。
国内学者也对外商直接投资的环境效应进行了研究。刘渝琳和温怀德认为，环境污染所造成的损失已成为经济增长和吸引外商直接投资的代价，并指出我国已出现“污染避难所”的现象［4］。王军则将外商直接投资和跨境外部性效应等策略变量纳入一个南北国家的贸易模型中，并由此勾勒出外商直接投资与环境污染之间的关系。在此分析基础上，他并未找出“污染避难所假说”成立的理论依据［5］。于峰和齐建国认为，环境污染直接受到三大经济因素的影响，即经济规模、经济结构和（环境）技术。他们的研究结果表明，在我国，外商直接投资存量诱致的经济规模扩张和经济结构变化所带来的环境效应均是负面的，而外商直接投资诱致的技术转移所带来的环境效应则是正面的［6］。
有很多学者是从环境管制与外商直接投资的关系方面进行研究的。熊鹰和徐翔从“污染避难所”的角度进行实证研究，验证了我国相对于经济发达国家而言较为宽松的环境管制并不是吸引外商直接投资的主要原因，而宽松的环境管制则对吸引外商直接投资有着正向作用［7］。应瑞瑶和周力在“污染避难所”理论基础上进行了研究。结果表明，各地区外商直接投资的相应水平与工业污染正相关，而各地区的污染治理投资额则与外商直接投资呈负相关关系，即环境管制力度越大，外商直接投资的增量就越小［8］。
本文在已有研究文献的基础上，利用我国东中西部地区30个省份（含自治区、直辖市）2000年—2006年的面板数据，对在我国的外商直接投资的环境效应进行测度分析。
三、 计量模型、指标及数据说明
本文将采用三个模型分别对外商直接投资的环境效应进行计量分析。
（一） 计量模型一
模型一是测算单位面积工业污染排放量对外商直接投资的弹性，并分析这一弹性在我国东中西部地区的差异性。模型一可用以下公式表示：
lnPollution/AREA=α0+α1lnFDI/GDP+α2Dummy1*lnFDI/GDP
+α3Dummy2*lnFDI/GDP+α4sec+ε
其中，Pollution表示环境污染指标，分别选取工业废水排放量（用Inwater表示，单位亿吨）、工业粉尘排放量（用Indust表示，单位万吨）、工业烟尘排放量（用Insmoke表示，单位万吨）、工业二氧化硫排放量（用InSO2表示，单位万吨）和工业固体废物产生量（用Insolid表示，单位万吨）来反映该指标；AREA表示各省市的土地面积；lnPollution/AREA表示单位面积工业污染排放量的自然对数值；FDI/GDP为实际利用外商直接投资的投资额占当地国内生产总值的比例，并已将外商直接投资值（美元）以每年的中间汇率换算成人民币（元）；lnFDI/GDP为外商直接投资占国内生产总值比重的自然对数值；Dummy1和Dummy2分别为虚拟变量，以区分东中西部地区的省份（含自治区、直辖市），东部地区省份Dummy1=1，其他地区省份Dummy1=0；西部地区省份Dummy2=1，其他地区省份Dummy2=0。虚拟变量部分的假定同样应用于计量模型二和计量模型三。由于不同省份的环境污染水平与各省份产业结构的相关性较大，因此为了消除此影响，本文在模型一中加入了第二产业比重（sec）作为控制变量。
（二） 计量模型二
本文受“环境库兹涅兹曲线（EKC）”的启发构建了模型二，以测算人均外商直接投资与环境污染之间的非线性关系。模型二可用以下公式表示：
Pollution=β0+β1PFDI+β2PFDI2+β3sec+β4Dummy1*PFDI+β5Dummy1*PFDI2
+β6Dummy2*PFDI+β7Dummy2*PFDI2+ε
其中，PFDI表示人均实际利用外商直接投资，单位为元/人。本文在模型二中也加入了第二产业比重（sec）作为控制变量。当PFDI2的回归系数在统计上显著且大于0时，人均外商直接投资与环境污染水平之间存在着正U型的曲线关系，即当人均外商直接投资处于拐点右侧时，污染排放量随着人均外商直接投资的增加而增加；当人均外商直接投资处于拐点左侧时，污染排放量随着人均外商直接投资的增加而减少。当PFDI2的回归系数显著且小于0时，人均外商直接投资与环境污染水平之间存在着倒U型的曲线关系。当PFDI2的回归系数在统计上不显著时，上述两者之间不存在二次变化关系。
（三） 计量模型三
本文受应瑞瑶和周力的计量模型［9］启发构建了模型三，以分析外商直接投资对环境管制力度的弹性关系。在一定程度上，环境管制力度反映了政府对环境的重视程度。该计量模型是用来测算政府环境偏好对吸引外商直接投资的影响程度。本文将该模型作为研究外商直接投资环境效应的补充。模型三可用以下公式表示：
lnFDI=χ0+χ1lnGDP+χ2lnEC+χ3Dummy1*lnGDP+χ4Dummy1*lnEC
+χ5Dummy2*lnGDP+χ6Dummy2*lnEC+ε
其中，lnFDI表示各省份当年实际利用外商直接投资金额的自然对数值；lnGDP为各省份国内生产总值的自然对数值；lnEC为各省份工业污染治理投资总额的自然对数值，它在一定程度上反映了环境管制力度。考虑外商直接投资的引进与当地经济规模密切相关，本文在模型三中加入了lnGDP这一变量。
本文选取中国东中西部地区30个省份（含自治区、直辖市）的面板数据进行实证分析，时间跨度为2000年至2006年。由于中国各地区的经济发展水平不同，外商直接投资的渗透水平也呈现出较大的差异，因此我们将中国的30个省份（含自治区、直辖市）按东中西部地区进行分类。东部地区包括江苏省、广东省、北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、浙江省、山东省、海南省和福建省，共11个；中部地区包括江西省、河南省、黑龙江省、吉林省、安徽省、湖南省、湖北省和山西省，共8个；西部地区包括广西壮族自治区、甘肃省、内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、宁夏回族自治区、陕西省、云南省、贵州省、重庆市、四川省和青海省，共11个。由于西藏自治区外商直接投资的相关数据缺乏，本文未将其纳入研究的范围。本文所有的原始数据均来自各年《中国统计年鉴》以及相应各省市统计年鉴。计量部分所使用的数据均以2000年物价水平为基础，并剔除了价格因素的影响。
表1为东中西部三个地区2006年实际使用外商直接投资和工业污染物排放量情况的直观描述。从表1可以看出，东部地区实际利用外商直接投资的份额占全国总数的近80.36%，其工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业固体废物产生量也显著高于中部和西部地区。
四、 计量分析
（一） 模型一的计量分析
本文先对模型一的各变量序列进行单位根检验，所得结果如表2所示。
从表2可以看出，各变量的一阶差分序列均在1%的显著水平上拒绝单位根假设，所以各序列均为一阶平稳序列。
在计量分析中，为了更准确地测算全国总体环境效应及东中西部地区各省份的环境效应，本文对模型一中各工业污染指标分别进行两次回归分析。第一次为未添加虚拟变量的计量回归分析，以测度全国总体环境效应。这次分析使用模型一的简化式，即lnpollution/AREA=α0+α1lnFDI/GDP+α4sec+ε。第二次为模型一的完整式回归分析，以测度和区分东中西部地区不同的环境效应。回归结果见表3和表4。
回归结果分析如下：
第一，从表3可以看出，就全国总体而言，单位面积工业废水排放量和工业固体废物产生量对外商直接投资占国内生产总值比重的弹性在统计上显著为正，即外商直接投资占国内生产总值的比重增加了，单位面积工业废水排放量和单位面积工业固体废物产生量也会相应增加。由此，外商直接投资使我国的环境污染加剧。对于单位面积工业粉尘、工业烟尘和工业二氧化硫排放量来说，外商直接投资占国内生产总值的比重对这三者没有显著的影响。此外，第二产业比重对单位面积各污染物排放量或产生量的作用非常显著，均为正向作用，即各地区第二产业比重越大，单位面积各污染物排放量或产生量就越大。
第二，表4显示，中部、西部地区的外商直接投资占国内生产总值的比重对单位面积工业废水排放量没有显著的关系，其回归系数均不显著，而对于东部地区来说，外商直接投资占国内生产总值的比重平均每增加1%，单位面积工业废水排放量将增加0.56%。
第三，东中西部各地区外商直接投资占国内生产总值的比重对单位面积工业粉尘和工业烟尘排放量的影响在统计上并不显著。
第四，东部地区外商直接投资占国内生产总值比重对单位面积工业二氧化硫排放量的影响系数在1%的水平上显著，即外商直接投资占国内生产总值的比重每增加1%，东部地区单位面积工业二氧化硫排放量将增加0.71%。
第五，添加虚拟变量后的工业固体废物产生量指标回归结果不够理想。
（二） 模型二的计量分析
本文也先对模型二的各变量序列进行单位根检验，其结果如表5所示。
表5显示，各变量一阶差分序列均在1%的显著水平上拒绝单位根假设，因此各序列均表现为一阶平稳性。
本文先用模型二的简化模型，即Pollution=β0+β1PFDI+β2PFDI2+β3sec+ε，对未添加虚拟变量的模型二进行回归分析，以测算全国总体范围内人均实际外商直接投资的变化对工业污染影响的二次关系。回归结果如表6所示。
由表6可知，PFDI2的回归系数为0.022，PFDI的系数为65.308，均显著大于0，表明在全国范围内人均实际利用外商直接投资与工业废水排放量之间存在着正向的二次变化关系，即随着人均外商直接投资的增加，工业废水排放量会加速增加。人均外商直接投资与工业粉尘排放量存在显著的负向线性关系，即人均外商直接投资每增加1元，工业粉尘排放量则减少0.011万吨。人均外商直接投资与工业烟尘排放量、工业固体废物产生量之间不存在显著的统计关系，而与工业二氧化硫排放量存在着二次曲线变化关系，即随着人均外商直接投资增加，工业二氧化硫排放量将明显减少。
本文再用包含虚拟变量的计量模型二进行回归分析，对东中西部三个地区外商直接投资的不同环境效应进行甄别，结果如表7所示。
回归结果分析如下：
第一，人均外商直接投资与工业废水排放量之间存在着负向的二次关系。这与表6中的结论相矛盾。东部、中部地区这两者的负向关系不存在显著差异，而西部地区这两者的负向关系变化较大。
第二，从工业粉尘排放量指标来看，东部、中部地区的人均外商直接投资与工业粉尘排放量之间并不存在显著的统计关系，但西部地区的人均外商直接投资与工业粉尘排放量之间存在显著的U型曲线变化关系，其拐点在人均外商直接投资金额为204.08元处[注：参见表7第二列回归式数据，拐点的计算方式为：对回归方程求关于人均外商直接投资额的一次导数，并令导数值等于0，此时所得到的人均外商直接投资值即为拐点值。在本文里，-0.20+0.00049*2*PFDI=0，于是PFDI=204.08。]。
从表8可以看出，截至2006年，西部地区目前人均实际外商直接投资的数额较小，均处于该曲线拐点的左侧，
即随着人均外商直接投资的逐步增加，工业粉尘排放量仍处于不断减少的阶段。具体来说，2006年西部地区各省市的截面数据显示，广西（58.77元）、甘肃（7.76元）、新疆（32.36元）、宁夏（182.14元）、陕西（153.95元）、云南（36.60元）、贵州（30.34元）、重庆（188.75元）、四川（96.66元）等人均外商直接投资金额仍位于拐点的左侧，即随着人均外商直接投资的增加，工业粉尘排放量有所减少；而内蒙古、青海人均实际外商直接投资金额分别为551.26元和325.55元，位于拐点的右侧，即随着人均实际外商直接投资的增加，工业粉尘排放量也呈现逐步增加的趋势。
第三，各地区人均外商直接投资对工业烟尘排放量无显著影响。
第四，从工业二氧化硫排放量指标来看，PFDI的回归系数显著而PFDI2的回归系数不显著，表明东部地区人均外商直接投资与工业二氧化硫排放量呈线性关系，即人均外商直接投资每增加1元，工业二氧化硫排放量则减少0.01（-0.21+0.20）万吨；而Dummy2*PFDI的回归系数不显著，因而中部、西部地区的回归结果无显著差异，但人均外商直接投资与工业二氧化硫排放量也呈线性关系，即人均外商直接投资每增加1元，工业二氧化硫排放量则减少0.21万吨。
第五，东部地区人均外商直接投资与工业固体废物产生量存在显著的线性关系[注：参见表7第五列回归式数据，因包含Dummy1的两个回归系数均显著，故东部地区PFDI的回归系数计算方式为（-17.61+15.40）=-2.21，PFDI2的回归系数为（0.037-0.037）=0，因二次项系数为0，故东部地区工业固体废物产生量与PFDI呈线性变化关系。]，即人均外商直接投资每增加1元，工业固体废物产生量则减少2.21（-17.61+15.40）万吨，而中部、西部地区这两者存在着U型曲线关系，拐点分别为人均外商直接投资金额237.97元与450.68元处[注：参见表7第五列回归式数据。中部地区拐点计算式为：-17.61+0.037*2*PFDI=0，即PFDI=237.97；西部地区拐点计算式为：（-17.61-15.74）+0.037*2*PFDI=0，即PFDI=450.68。]。西部地区除内蒙古外，其他省份人均外商直接投资金额均处于拐点左侧，表明外商直接投资与工业固体废物产生量呈负向变化关系。
表9显示，2005年之前中部地区人均实际外商直接投资金额处于拐点的左侧，即人均外商直接投资的增加，工业固体废物产生量则会减少；在2006年之后其人均外商直接投资金额超过了拐点，所以人均实际外商直接投资的增加，工业固体废物产生量也相应增加。2006年中部地区8个省份的截面数据显示，江西（428.09元）、黑龙江（336.45元）、吉林（427.55元）、湖南（292.40元）、湖北（277.74元）均处于拐点的右侧，即人均外商直接投资的增加，工业固体废物产生量也会增加；河南（118.88元）、安徽（159.63元）、山西（89.68元）处于拐点的左侧，即人均外商直接投资增加，工业固体废物产生量则会减少。
（三） 模型三的计量分析
本文同样先对模型三各变量序列进行单位根检验，结果如表10所示。
从表10可见，三个变量序列均在1%的显著水平内呈现一阶平稳性，然后本文进行回归分析，结果如表11所示。
模型三的回归结果显示，就全国范围来说，各地区工业污染治理投资额对外商直接投资的引进在统计上没有显著的关系，而各地区国内生产总值每增长1%，吸引外商直接投资的投资额将随之增长1.47%。从各地区来看，东部地区工业污染治理投资额每增加1%，实际利用外商直接投资的投资额将增加0.05%（-0.34%+0.39%）；中部、西部地区的
工业污染治理与引进外商直接投资之间的关系并没有统计上的差异，工业污染治理投资额每增加1%，该地区实际利用外商直接投资的投资额将减少0.34%。
整为lnFDI=χ0+χ1lnGDP+χ2lnEC+ε；方程2为模型三的完整回归，考察东中西部三个地区的不同影响程度。
国内生产总值与吸引外商直接投资的关系在东中西部三个地区并没有显著的差异，地区国内生产总值每增加1%，外商直接投资将增加1.21%。这说明在相同的经济条件和环境管制下，西部地区引进外商直接投资的难度远远大于东中部地区。
五、 结论及政策建议
通过上述实证分析，我们得出的结论是：（1）外商直接投资与我国的环境污染程度息息相关。外商直接投资在各地区渗透力度的差异除了造成较大的经济增长差异［9］之外，还造成了各地区环境污染程度的差异。就东部地区而言，随着外商直接投资占地区国内生产总值比重的增加，部分污染物的单位面积排放量也显著增加。然而，这一现象在西部和中部地区却不显著。［10］人均实际外商直接投资的投资额与工业污染物（工业烟尘除外）排放量存在着一定的统计关系，其影响程度也因地区、污染物排放量的不同而存在较大差异。可见，外商直接投资的环境效应不能一概而论。对于经济欠发达地区，外商直接投资的引进可以改善当地产业结构，从而减少部分污染物的排放，对当地环境起到改良作用；对于经济较发达地区，外商直接投资将加大当地环境污染的程度。（2）在中部和西部地区，政府的环境管制对外商直接投资的影响在统计上显著，即政府加大对环境的管制力度将导致当地引进外商直接投资明显减少，而东部地区这一效应并不明显。
针对上述结论，我们提出建议：东部地区应提高外商直接投资的整体质量，加强外商直接投资的环境管制，吸引高技术和更为“清洁”的外商直接投资，同时引进技术密集型的外商直接投资，通过其技术外溢来推动东部地区产业结构的升级。中西部地区应引进能够有效吸纳劳动力、发展地方经济的外商直接投资项目，但引进外商直接投资要以经济和环境的均衡发展为前提，切不可以牺牲环境为代价来盲目发展经济。
参考文献：
［1］夏友富. 外商投资中国污染密集产业现状、后果及其对策研究［J］. 管理世界, 1999(3):109123.
［2］Antweiler W, Brian R, Taylor M S. Is free trade good for the environment? ［J］. The American Economic Review, 2001, 91(4):877908.
［3］Copeland B R, Taylor M S. North-South trade and the environment ［J］. The Quarterly Journal of Economics, 1994, 109(3):755787.
［4］刘渝琳,温怀德. 经济增长下的FDI、环境污染损失与人力资本［J］. 世界经济研究, 2007(11):4855.
［5］王军. 理解污染避难所假说［J］. 世界经济研究, 2008(1):5965.
［6］于峰,齐建国. 我国外商直接投资环境效应的经验研究［J］. 国际贸易问题, 2007(8):104112.
［7］熊鹰,徐翔. 环境管制对中国外商直接投资的影响——基于面板数据模型的实证分析［J］. 经济评论, 2007(2):122124.
［8］应瑞瑶,周力. 外商直接投资、工业污染与环境规制——基于中国数据的计量经济学分析［J］. 财贸经济, 2006(1):7681.
［9］魏后凯. 外商直接投资对中国区域经济增长的影响［J］. 经济研究, 2002(4):1926.
［责任编辑：杨志辉，陆惠敏］
The Environmental Effect of FDI in China: An Empirical Analysis Basedon the Data of Thirty Provinces in China
SHEN Kuong,WANG Dongxin
(School of Economics, Nanjing University, Nanjing 210093, China)
Abstract: Foreign direct investment has made a great contribution to Chinas economic growth. As FDI grows larger, the negative environmental effect caused by FDI cannot be ignored. We make a model to do an empirical research with panel data on the environmental effect of FDI in China based on the data of thirty provinces from 2000 to 2006. The results show that: the environmental effect of FDI varies in different regions for their different proportions of FDI. In addition, there is a statistical relationship between pollution control and FDI. Admittedly, the environmental effect of FDI differs from different regions with different economic development levels. The amount of FDI in central and western areas decreases apparently with the environmental control increases.
Key Words: FDI; environmental pollution; environment rules and regulations; economic growth
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文