FDI与环境污染现状分析

.绪论1.1研究背景及意义近年以来，我国经济飞速发展，外资引进额呈现高增长态势。在世界发展中国家，中国吸收外资额多年稳居首位。外商直接投资成为经贸发展的新血液，扩大经济开放程度，也有助于提高各个行业的技术竞争力。据国家商务部统计，2004年进入中国的外商直接投资额为640亿美元，2018年则高达1349亿美元，涨幅超过100%。在外商直接投资呈现高增长趋势的同时，出现了明显的地区失衡，相较而言，外商直接投资绝大多数流入东部地区，相比之下中、西部地区与东部地区差距较大。与此同时，环境污染问题也日渐突出。以水污染问题为例，在我国十个主要河流体系中，有近1/3的河流体系存在水质较差的问题。根据地下水监测站数据显示，有近六成的站点污染严重。据中华人民共和国生态环境部数据显示，2004年我国全国废水排放总量为482亿吨，截止2018年这一数据增长到700亿吨。环保问题逐渐变成社会热门问题。伴随着外商直接投资大规模进入我国，环境污染程度逐渐加重，顺理成章引发我们去思考这两者之间是否存在某种联系，换言之，外商直接投资对中国生态环境是否存在着负面的效应，这种可能存在的负面效应在不同地域之间是否相同。鉴于这些问题，本文将基于前人的理论，对两者之间存在的关系进行讨论，同时对外资给中国环境造成什么样的影响及我们相应的政策进行探讨。1.2研究思路和方法在对本国以及东部、中部、西部三大地区的外商直接投资的环境效应做出研究的过程中，本文主要采取研究方法有：实证研究和理论研究统一，定性分析与定量分析结合。实证研究和理论研究相统一。实证研究是对问题的本质以及其内在逻辑的探究，并得出可通过实践进行检验的实际性结论。理论研究则是对相关文献、理论做综合阐述并具体分析。定性分析和定量分析相结合。定性分析法即为，对于外商直接投资与环境的关联，通过梳理国内外相关文献，对两者之间的影响机理进行分析总结。定量分析法即为，本文依据中国2004-2018年31个省市（不含港澳台）的数据，根据这些省市在国家发展中不同的地位、经济发展水平以及任务的区别，划分为东部、中部、西部地区。然后运用实证分析方法对我国以及我国东、中、西部三大地区的外商直接投资和环境之间的关系进行面板数据实证检验，其中包括单位根检验、Ｈausman检验、固定效应模型回归等。1.3主要内容从对国内外相关理论文献做出归纳总结开始，本文先是剖析外商直接投资和环境污染在全国以及三大地区的分布现状，然后从理论层面分析外商直接投资对环境的影响机制，接下来选取相应面板数据模型进行实证分析，最后得出主要结论，并提出参考性意见。本文共五个章节，主体部分为第二至第五章节。各章节的主要内容如下：第一章绪论。介绍研究意义和研究背景，概括研究思路和研究方法，对各个章节主要内容进行总结，最后介绍创新点和不足之处。第二章文献综述。从理论和实证两个角度，对国内、国外有关理论以及文献做出比较分析以及归纳总结。第三章是对相关变量现状的阐述。该部分先对中国整体以及东、中、西部地区的外商直接投资和环境污染进行现状分析，然后对二者之间或许存在的联系进行验证分析。第四章是实证分析。该部分以外商直接投资影响环境的机理为背景，借鉴Ｇrossman＆Ｋrueger的研究思路，建立计量模型，并对我国整体以及东、中、西部三大地区2004—2018年相关变量的面板数据进行Ｈausman检验、面板单位根检验等相关检验，实证分析我国整体层面及区域层面上，外商直接投资对环境问题的效应。第五章结论和政策建议。收束前文，给出结论。然后依据上述信息，对我国如何在合理引进外资的同时改善环境问题，共同构建生态文明型社会提供参考性意见和建议。1.4创新和不足创新之处：以Ｇrossman＆Ｋrueger“环境库兹涅茨曲线”为背景知识，考虑外商直接投资对环境的影响，同时兼顾我国国情，考虑其在我国东、中、西部三大地区的区别，根据理论和数据的支撑，对问题进行定性、定量分析方法互相结合的研究。利用Ｈausman检验等实证检验方法，分析中国整体、东、中、西部地区不同角度上外资的环境效应。不足之处：首先，本文用到的相关变量的历年数据主要是由商务部和中国统计年鉴提供，因此数据来源上的问题本文暂时无法解决，例如2001年开始，商务部定义的实际使用外资额以及外商投资合同金额中，都未算入对外借款这一部分。其次，由于数据的可得性问题，本文变量取到的年份长度受限。本文的研究仍有改进和提升的空间。

2.文献综述对于外商直接投资的环境效应，国内外较为成熟的假说主要有：＂污染光环＂假说、＂污染天堂＂假说、环境库兹涅茨曲线这三种。其中，＂污染光环＂假说认为，外商直接投资会改善外资引进国环境。＂汚染天堂＂假说则相反，认为外商直接投资会恶化外资引进国的环境。对于环境库兹涅茨曲线理论，它从规模效应、结构效应、技术效应三个方面拆解外资对环境的影响，最后对其影响方向做出综合判断。2.1＂污染光环＂假说污染光环假说设定不同国家、地区采取同一环保标准，在此基础之上，该假说认为更成熟的环境监管体系、清洁技术会伴随跨国公司的对外投资，逐步流入外资引入国，进而使得外资引入国在生产的过程中排放污染物的数量减少，故而对外资引入国产生正面的影响，达到环境保护的效果。Letchhumanan和Kodama（2000）在《在‘污染港’假设和新兴的国际技术转移轨迹之间的协调和确认》一文中发现，外商直接投资促进了外资引入国技术的提升，改善了了外资引入国的环境质量。Eskeland和Harrison（2003）的研究结论表明，“foreignplantsaresignificantlymoreenergyefficientandusecleanertypesofenergy”，外国工厂明显更节能，使用更清洁的能源。特别是高污染型外资企业，其生产技术以及排污治污方法一般来说相较外资引入国家的对标企业更为成熟，对改善环境起到了正面影响。杨海生（2005）采用中国31省市12年来的相关变量的历年数据，对经济、外商直接投资和生态环境进行分析。研究证实积极发展对外贸易，对于经济增加引起的生态环境破坏有改进作用。刘红梅（2006）利用中国29个省市在1992年到2002年之内的外资额和工业污染排放量等有关数据，对外商直接投资和中国生态环境之间的关系进行广义最小二乘回归，证实在中国外资的流入对生态环境改善具有正的综合效应。宋德勇和邓柏盛（2008）在《为什么外国直接投资有助于中国的环境，而出口却没有》一文中通过面板数据分析研究证实：外商直接投资对中国生态环境具有正面效应，出口则使环境恶化。2.2＂污染天堂＂假说污染天堂假说主要指：对于污染密集产业、企业，在进行对外投资、企业外迁时，如果目标国家、地区在除环境标准外其它条件都相似，那么该企业会更多的向环境标准较低的国家以及地区倾斜。这些国家就成为污染的天堂。谭晶荣（2005）在研究中首先肯定了外资企业对经济发展的贡献，但是同时提出环境污染问题已经是世界各国都面对的问题，外资企业带来的环境污染风险是毋庸置疑的。文章更是发现，环境污染现象出现了由东部向西部地域梯度推进的迹象。应瑞瑶和周力（2006）以污染天堂假说为背景，以计量经济学为理论抓手，实证分析外商直接投资与环境污染间是否存在某种联系。研究结果表明，我国外资额与工业污染水平呈现正相关，符合“污染天堂”这一理论。林季红和刘莹（2013）完成了从我国三十六个工业行业的角度对污染天堂假说是否成立的再检验。文章选取中国三十六个工业行业在时间跨度八年内的面板数据，先后建立随机效应模型、面板固定效应模型对问题做出实证研究，最后结果证实对于我国工业行业，污染天堂理论确实存在。JunghoBaek(2017)通过选取发展中国家（以拉丁美国家为例）的相关变量进行分析研究，在动态面板数据的框架下，研究FDI与环境的关系。最后研究结果表明，外商直接投资额与排放量呈正相关，证实污染避难所假说。孙淑琴（2018）借鉴Grossman&Krueger的理论，以2001年以来相关变量的面板数据，对污染天堂假说在制造业是否成立建立联立方程进行实证分析，最后检验结果证实污染天堂在制造业中确实存在。2.3环境库兹涅茨曲线1955年，美国著名学者SimonSmithKuznets在进行对于人均收入水平和分配公平程度间关系的研究时，发现收入不均这一现象在经济增长的背景前提下表现为先升后降态势，即一种倒\t"/item/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%BA%93%E5%85%B9%E6%B6%85%E8%8C%A8%E6%9B%B2%E7%BA%BF/_blank"U型的曲线关系。以这一现象为背景依托，Kuznets创立了“KuznetsCurve”这一学说，中文名“\t"/item/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%BA%93%E5%85%B9%E6%B6%85%E8%8C%A8%E6%9B%B2%E7%BA%BF/_blank"库兹涅茨曲线”。在此理论基础之上，有学者提出“环境\t"/item/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%BA%93%E5%85%B9%E6%B6%85%E8%8C%A8%E6%9B%B2%E7%BA%BF/_blank"库兹涅茨曲线（EnvironmentalKuznetsCurve）”理论，用于描述经济发展和环境间的关系，简称EKC。这一理论具体是指：当某个国家、地区经济发展水平处于低位，环境污染的程度较轻，伴随经济发展水平的不断提高，环境污染程度也逐渐增加；但当经济发展提高到某个较高位或者临界点之后，再伴随经济发展水平进一步提高，环境质量得到改善，环境污染程度出现下降减缓态势。最早对环境库兹涅茨曲线现象进行研究的是两位经济学者Grossman和Krueger（1991），在两位学者针对北美自由贸易协定对环境影响的研究中，第一次实证研究并且证实了人均收入水平与环境污染间的倒U型关系。而“环境库兹涅茨曲线”定名于1993年，经济家Panayotou以库兹涅茨曲线理论为背景，首次将这种人均收入水平和环境污染程度间的关系称为环境\t"/item/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%BA%93%E5%85%B9%E6%B6%85%E8%8C%A8%E6%9B%B2%E7%BA%BF/_blank"库兹涅茨曲线，这一理论正式揭示了环境污染程度与人均收入水平之间的倒U型曲线关系。陈华文（2004）对环境库兹涅茨曲线假说做出了系统性的分析。文章首先对环境库兹涅茨曲线进行微观经济学上的解释，然后采取上海市环保局1990-2001年的空气质量相关指标的历年数据，检验环境质量和人均收入间关系的简化形式。并且成功证实，环境库茨涅茨曲线对大多数指标都适用。也就是说，GDP的初步增长可能与低收入水平的环境状况恶化有关，但一旦达到某个转折点，环境质量似乎就会从经济增长中受益。总结来说，经济增长会导致环境质量的改善，而解决环境损害的办法取决于经济增长本身。但这个过程不是自动的。要实现这一点，需要一种政策回应。刘荣茂（2006）基于中国1991-2003年29个省、市、自治区共13年的环境质量与人均GDP的面板数据数据，以工业三废年排放量为因变量，以外商直接投资、工业GDP占比、人口密度等为自变量，构建拟合方程对经济发展和环境之间的关系进行探讨以验证环境库茨涅茨曲线。拟合结果证明：方程整体拟合度较高且方程中各系数基本全部通过检验，进一步验证了环境库兹涅茨理论。文章发现，关于环境库茨涅茨曲线表现的关于环境污染随着经济发展先升后降这一现象存在着比较强的地域差别，在经济发展水平和环境治理政策不同的地区，环境污染先升后降的拐点会存在一定差别。同时研究表明，外商直接投资和人口这两项自变量对于因变量中不同种工业废物造成的影响不同，存在正面的影响也存在负面的影响。而另一自变量工业GDP占比对工业三废的排放造成的都是负面的影响，也就是说工业在一个国家各产业中占比越高，造成的环境污染越惊人。因此调整并优化产业结构，将有效减轻环境污染。OzatacNesrin和GokmenogluKorhanK（2017）研究从能源消费、贸易、城市化和金融发展等变量出发，选取土耳其在1960年到2013年相关变量面板数据，对环境库兹涅茨曲线进行探讨。尽管之前已有文献研究了土耳其的环境库茨涅茨曲线假说的各个方面，但是这一文章中的模型用几个协变量来扩充基本模型，以便更好地理解各个变量的关系，避免遗漏变量偏差。先后通过自回归分布滞后机制下的误差修正模型和条件Granger因果关系检验，结果表明了变量间的因果关系。最后证明土耳其的环境库茨涅茨曲线，并且对于缓解环境污染发表可行性建议，包括实施“污染者付费”机制、对污染交易征收碳税、提高城市居民对采用可再生能源的重要性的认识、支持清洁、环保的技术。崔鑫生（2019）在《动态演进的倒“U”型环境库兹涅茨曲线》一文中，以动态发展的视角对经济和环境联动的内在关系进行实证分析。文章了采用三十个经济体在历经二十五年时间跨度的人均收入和污染物的面板数据，经研究发现，EKC曲线的形状在不同发展度国家以及不同时期都存在些许差异，但不会偏离倒U型形态太远，也就是说，倒"U"型环境库兹涅茨曲线是普遍存在的。3.FDI与环境污染现状分析结合实际情况，本章主要介绍2004－2018年我国整体以及东、中、西三大地区的外商直接投资与环境污染的现状及发展趋势。依照中国已有的依据不同地理位置以及经济技术发展程度的地域划分原则，下文将中国31省、市、自治区（不包括港澳台）划分为东、中、西部三大经济地域。具体分别为：东部地域（浙江、福建、辽宁、北京、天津、江苏、广东、上海、河北、山东、广西、海南）。中部地域（内蒙古、安徽、黑龙江、河南、湖北、湖南、山西、吉林、江西）。西部地域（陕西、甘肃、青海、云南、西藏、重庆、四川、贵州、宁夏、新疆）。3.1FDI的现状分析外商来华投资力度随着经济开放不断深化、随着我国市场运行环境逐渐完善、随着中国投资环境不断成熟而不断扩大，越来越多的外商积极涌入我国市场。这一现象在数值上的具体体现为：我国实际利用外商直接投资额从1991年的43.66亿美元，到1992年110.08亿美元，短短一年时间就实现了近三倍增长。而到成为世界上第二大引资国，中国也只花了三年时间，在1994年中国已然创造这一奇迹般的巨大飞跃，并且在此后六年，中国都一直稳定这一地位。并且，2002、2003年中国的外商直接投资额赶超美国，中国成为世界上第一大引资国。图3.11999-2018年我国实际利用外商直接投资金额从外商直接投资额看，参照图3.1可以发现，自2000年以来，我国外资额整体上保持平稳上升态势，但增速放缓，截止到2018年，中国年度外商直接投资额已然增长到1350亿美元。从外商直接投资的投资源头来看，投资来源非常具有多元性，来自超两百个国家、地区的对外投资商选择在中国进行资本投放和产业外迁，全球前500强企业几乎已全部在中国落户。从外商投资在不同的行业产业注资情况来看，从外资引进之初普遍的一般制造业，到现在外资引进中所占比例持续扩大的高科技产业和第三产业，产业结构和层次出现一种持续提升的良好趋势。图3.2东、中、西部地区2004-2018年实际利用外资额图3.2显示了2004-2018年我国东、中、西部区域利用外资额的变化。由图3.2可知，一直以来，大多数的外资是涌入了东部地区市场，但从2009年开始，东部地区吸收外资的增速低于中、西部地区。不过即使增速下降，依靠原有的所吸收外资和占优的经济形势，东部地区所占比例仍然维持在一个较高水平。随着国家对中部地区和西部地区的政策倾斜，类似中部崛起计划、西部大开发计划等一系列措施成功让外资投资方将投资方向向中、西部转移。这一点也可以从上图中部、西部的外资曲线看出。持续快速增长之后，对比2004年，中部、西部地区在2018年引进的外商直接投资数额增长显著。但是其中，对比于中部地区，自身经济基础更差、地理位置缺陷更为严重的西部地区的外商直接投资的增速仍较迟缓。3.2环境污染的现状分析外商直接投资对环境的影响，一是外商直接投资进入中国之后，中国的产业结构发生了一定变化，而且对于污染程度不同的产业，带来的污染问题也是不一样的；其次，在进行生产的过程中，制造、排放的污染物发生了变化。依照2004年以来的《中国环境统计年鉴》中发布的相关数据，对于“废水污染物、空气污染物和固体污染物（简称工业三废）”的年度排放量做图如下。由折线图可以看出，从2004年来，工业三废排放量保持增长态势，没有出现放缓迹象。图3.32004-2018年全国工业废水排放总量(万吨)图3.42004-2018年全国工业废气排放总量(万吨)图3.52004-2018年全国工业固体废物排放总量（万吨）而对于我国三大地区“工业三废”排放量，做折线图如下。图中显示，东部地区的工业三废排放量最大，中部、西部依序减少。其中，东、中、西部三地在工业废水排放量之间的差距最大，中、西部地区在工业废气排放量上趋势接近，东、中部地区在工业固体废物排放上接近。图3.62004-2018年各地区工业废水排放总量（万吨）图3.72004-2018年各地区工业废气排放总量（万吨）图3.82004-2018年各地区工业固体废物排放总量（万吨）

4.FDI与环境污染的实证分析4.1FDI对环境的影响机理1991年，Grossman和Ｋrueger从三个角度对商业的环境影响进行了拆解。这三个角度分别是“规模效应”的角度、“结构效应”的角度、“技术效应”的角度。其中，“规模效应”是指，对于外资引进国，外资的流入导致引进国产业扩张，生产总量扩大，这种产业和产出的变化，引起污染物排放量的增加。“结构效应”是指由于外资的流入，外资引进国的人均收入提高，投入结构和产出结构相较以往都发生了改变，对比之前能源密集型产业占比较重的经济结构，逐渐转为知识密集型产业占比较重的经济结构。正因为这种产业经济结构的调整，环境污染得到改善。“技术效应”是指，外商直接投资触发高收入水平，引进了更成熟的环保理念以及治污手段，工业污染物排放量减少，对生态环境带来正面影响。在这三种效应之中，“规模效应”恶化环境，“结构效应”、“技术效应”改善环境，因此，外商直接投资对环境产生的影响是正面还是负面，取决于这三种效应之和。当规模效应大于结构、技术效应之和时，给环境造成负面影响，当规模效应小于结构、技术效应之和时，给环境带来正面影响。4.2变量选取与模型设定关于环境污染水平的影响因素，除外资之外，还包括人均收入水平、治污技术手段、公民素质、政府政策等种种因素。在尽可能全面考量各种影响因素的前提之下，本文建立了环境污染水平与各个控制变量的函数关系来测度外商直接投资的环境效应。选取变量如下：EPL：环境污染水平（Environmentalpollutionlevel）。外商直接投资引起的污染主要来自工业生产，于是本文对环境污染程度的表示采用的是包括工业废水、废气、固体废物在内的工业三废的排放量。而考虑到这三种工业废物在生成形式、数据和单位、以及在不同地区不同产业上面的巨大差别，下文中对于三种不同的工业废物，分别逐一以工业废水（FS）、工业废气（FQ）、工业固体废物（FW）排放量为被解释变量，联合下述解释变量构造出不同的面板数据模型，实证分析外资对环境造成的影响。FDI：引进外资力度（foreigndirectinvestment）。本文采用FDI存量（万美元）来表示。GDP：经济发展水平（grossdomesticproduct）。一个国家经济发展水平愈高，GDP也愈高，反正也成立，故用GDP代表经济发展水平。POL：环境政策（policy）。用某地排污费总收入（万元）来表示当地环境政策的严厉程度。这一值愈大，表明当地政府对于环境的监管力度强；反之这一值愈小，表明监管力度弱。TEC：环境技术水平（technology）。一般认为，人均收入越高的国家、地区，人民对于环境水平的要求越高，故而此处采用人均收入表示技术水平。在Ｋrueger和Grossman（1991）已构造模型的背景上，本文假定外商直接投资与环境污染程度间存在线性函数关系，构建初步模型如下：（1）为消除数据中可能存在的异方差，对所有变量作对数处理，对数处理后的模型方程式如下：（2）其中，i=1，2，3，...，n代表不同省市（区）截面，n在东、中、西部地区各不相同；t=1，2，3，...，T分别代表不同年份中的样本。所度量的是各个截面单元的个体差异，为各解释变量的系数，为随机扰动项。对于研究年份，本章实证部分研究2000年后的阶段，选取2004到2018年共十五年的数据。对于研究对象，针对我国三十一个省、市、自治区（由于统计口径以及历史遗留问题，此处不包括中国港澳台）进行研究。对于研究所用数据，主要来自2004到2018年的《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》以及各省统计年鉴。对于实证研究所用统计软件，通过软件Eviews完成。4.3实证分析与计量检验结果基于前文的分析梳理，发现我国在相关问题中存在的地域差异较大，因此实证分析共四个部分。第一部分对全国相关变量的历年数据进行实证分析，第二、三、四部分分别是对我国东部、中部、西部相关变量的历年面板数据进行实证研究。同时，考虑到面板数据兼具截面性以及时序性两种特性，建立模型主要有：随机效应模型、固定效应模型、混合估计模型三种形式。其中随机效应模型见上式（2）。固定效应模型为式（3）：（3）混合估计模型为式（4）：（4）4.3.1全国面板数据的实证分析确立最终模型前，先要对变量做单位根检验。为确保检验的准确，这里对变量同时进行LLC检验以及IPS检验。两种检验的原假设均为存在单位根，若一个变量同时在两个检验中均拒绝原假设，则说明不存在单位根，反之则说明存在单位根。检验结果如下表：表4.1各变量单位根检验结果D=0,T=0LLC检验IPS检验统计量P值统计量P值lnFS-1.5320.050-5.0090.000lnFQ-16.0510.000-3.9750.000lnFW-3.9810.000-4.7110.000lnFDI-0.5990.2437.1991.000lnGDP-0.0720.5037.4101.000lnPOL-3.7010.000-5.3520.006lnTEC4.9981.00012.0181.000单位根检验结果显示，工业废水、废气、固体废物以及环境政策四个变量在5%显著水平下，拒绝原假设，说明这四个变量不存在单位根，而余下三个变量外商直接投资、经济发展水平、环境技术水平不拒绝原假设，即存在单位根。此时所有变量非同阶单整。因此对上述变量做一阶差分处理，处理后的单位根检验结果如下：表4.2差分后变量单位根检验结果D=1,T=0LLC检验IPS检验统计量P值统计量P值lnFS-2.3290.000-5.8930.000lnFQ-17.2870.000-4.2390.000lnFW-5.3460.000-5.7870.000lnFDI-11.0180.000-9.6010.000lnGDP-9.9110.000-7.0040.000lnPOL-4.3920.000-7.8830.000lnTEC-11.0120.000-7.7320.000检验结果显示，在5%的显著性水平下，所有变量在两种检验中均拒绝了存在单位根的原假设，即表明这七个变量同为一阶单整。那么接下来确定模型的具体形式进行回归估计。分别对于三个被解释变量lnFS、lnFQ和lnFW：本文构建的以工业废水（lnFS）排放量为被解释变量的面板数据模型为：本文构建的以工业废气（lnFQ）排放量为被解释变量的面板数据模型为：本文构建的以工业固体废物（lnFW）排放量为被解释变量的面板数据模型为：进行回归估计之前，还要完成模型设定的检验。本文采用似然比检验、Ｈausman随机效应检验来选择具体模型形式。首先采用似然比检验，选择混合估计（Pool）模型还是固定效应（FE）模型。然后进行Ｈausman检验，考察选择固定效应（FE）模型还是随机效应（RE）模型。检验结果如下表4.3所示：表4.3全国面板数据模型的选择lnFSPoolVSFEFEVSREP-valueP-value440.8590.00044.9020.000lnFQPoolVSFEFEVSREP-valueP-value1101.6690.00036.9390.000lnFWPoolVSFEFEVSREP-valueP-value554.3420.00040.1430.000结果显示，三个模型都拒绝了随机效应模型的原假设，同时不拒绝固定效应模型。综上，本节中的三个模型全部选用固定效应模型进行估计。估计结果见下表4.4，表中每一列为一个模型，从列一到列三，分别对应上文构建的在全国层面以工业废水（lnFS）、工业废气（lnFQ）、工业固体废物（lnFW）排放量为被解释变量的面板数据模型。表4.4全国面板数据模型回归结果解释变量被解释变量LnFSLnFQLnFWLnFDI1.1021.3121.098LnGDP0.861-1.002LnPOL-0.082-LnTEC-1.211-R^20.1980.8110.882F110.98119.79211.02注：（1）*、**、***分别表示t统计量在10%、5%、1%的显著性水平上通过显著性检验；（2）解释变量系数下面括号里的数字为稳健标准误首先从模型的回归结果看，lnFDI回归系数为正，且都通过了显著性检验，说明lnFDI与lnFS、lnFQ、lnFW正相关，即说明中国整体经济飞速增长确实造成了环境的污染。然后从参数的具体数值看：一，外商直接投资lnFDI，其对环境造成的影响程度在不同种的污染排放物之间存在着一定的区别。外商直接投资每增加1%，工业废水排放量增加1.102%，工业废气排放量增加1.312%，工业固体废物排放量增加1.098%。二，经济发展水平lnGDP，LnGDP与工业废水、工业废物排放量显著正相关，表明经济发展水平每提高1%，工业废水排放量增加0.861%，工业废物排放量增加1.002%。三，环境政策LnPOL与工业废水以及工业固体废物之间存在着负相关，每当环境政策力度加大1%，工业废水、固体废物排放量分别下降0.029%和0.021%。四，环境技术水平LnTEC，从回归结果来看，环境技术水平与工业废水、工业固体废物之间存在着负相关，即每当环境技术水平提升1%，工业废水、固体废物排放量分别下降1.099%、0.401%。4.3.2东部地区面板数据的实证分析对于东部地区，其外商直接投资等解释变量分别对三大工业废物排放量的三个面板数据模型的构建步骤基本与前文一致。首先对外商直接投资、经济发展水平、环境政策、环境技术水平这四个自变量，工业废水、废气、固体废物排放量这三个因变量进行单位根检验，判断是否存在单位根。单位根检验结果如下：表4.5东部地区面板数据单位根检验结果D=0,T=0LLC检验IPS检验统计量P值统计量P值lnFS-3.3220.000-6.9820.000lnFQ-1.7980.061-5.7940.000lnFW-4.5640.000-7.8810.000lnFDI-7.0090.000-6.5890.000lnGDP-2.0720.003-7.3640.000lnPOL-2.9910.000-6.3520.000lnTEC-5.7690.000-12.6840.000单位根检验结果显示，在10%的显著性水平之下，所有变量都拒绝原假设，即不存在单位根，变量之间同阶单整。然后使用似然比检验和Hausman检验，来判断最终东部地区分别以工业废水、废气、固体废物为被解释变量的三组面板数据模型的具体模型形式。通过似然比检验结果显示，东部地区的面板数据模型拒绝了混合估计模型的原假设。而在Hausman检验中，对于固定效应模型和随机效应模型的选择，检验结果表明，东部地区的面板数据模型均接受随机效应模型的原假设。因此，构建相应的的面板数据模型并进行回归，得到回归结果如下。其中下表每一列为一个模型，从列一到列三，分别对应上文构建的在东部地区以工业废水（lnFS）、工业废气（lnFQ）、工业固体废物（lnFW）排放量为被解释变量的面板数据模型。表4.6东部地区面板数据模型回归结果解释变量被解释变量LnFSLnFQLnFWLnFDI0.152--LnGDP1.5391.3471.702LnPOL1.0020.2010.103LnTECR^20.4520.7990.839F65.02300.17312.69注：（1）*、**、***分别表示t统计量在10%、5%、1%的显著性水平上通过显著性检验；（2）解释变量系数下面括号里的数字为稳健标准误首先，从模型的回归结果来看，lnFDI与lnFS正相关但不显著，与lnFQ、lnFW这两个指标均显著负相关。这说明在东部地区，外商直接投资与工业废气、固体废物排放量负相关。然后，从参数的具体数值看：一，外商直接投资提高1%，工业废水排放量提高0.152%，工业废气排放量下降0.339%、工业固体废物排放量减少0.348%。对比上一部分全国面板数据模型的回归结果，可以发现在工业废气、工业固体废物这两项上，东部的回归数据与全国刚好相反。二，对于经济发展水平LnGDP，其与和工业三废之间呈显著正相关，经济发展水平每提高1%，工业废水排放量增加1.539%，工业废气排放量增加1.347%，工业固体废物排放量增加1.702%。三，环境政策lnPOL，回归结果显示，lnPOL与lnFS、lnFQ、lnFW均为显著正相关。说明在东部地区，即使环境政策力度加大要求更严，环境污染水平仍在恶化。四，环境技术水平lnTEC，从回归结果看，环境技术水平与工业废水、废气、固体废物之间皆为显著负相关关系，每当环境技术水平提升1%，工业废水排放量减少2.198%，工业废气排放量减少0.696%，工业固体废物排放量减少1.088%。4.3.3中部地区面板数据的实证分析对于中部地区，其外商直接投资等解释变量分别对三大工业废物排放量的三个面板数据模型的构建基本与前文一致。首先对外商直接投资、经济发展水平、环境政策、环境技术水平这四个自变量，工业废水、废气、固体废物排放量这三个因变量进行单位根检验，检验结果如下。表4.7中部地区面板数据单位根检验结果D=0,T=0LLC检验IPS检验统计量P值统计量P值lnFS-6.7940.000-7.8380.000lnFQ-4.5690.000-9.7830.000lnFW-1.9270.046-5.8810.010lnFDI-2.0090.041-9.3960.000lnGDP-5.0420.000-8.3350.000lnPOL-4.5770.000-6.4810.000lnTEC-5.3980.000-7.6140.000单位根检验结果显示，在5%的显著性水平之下，所有变量都拒绝原假设，即不存在单位根，变量之间同阶单整。然后使用似然比检验和Hausman检验来判断最终中部地区分别以工业废水、废气、固体废物为被解释变量的三组面板数据模型的具体模型形式。通过似然比检验，中部地区的面板数据模型也都拒绝了混合估计模型的原假设。而在Hausman检验中，对于固定效应模型和随机效应模型的选择，检验结果表明，中部地区除了以lnFS为被解释变量的模型接受随机效应模型的原假设，其他两个模型均拒绝了随机效应模型的原假设，所以应使用固定效应模型。因此，构建相应面板数据模型并进行回归，回归结果如下。其中下表每一列为一个模型，从列一到列三，分别对应上文构建的在东部地区以工业废水（lnFS）、工业废气（lnFQ）、工业固体废物（lnFW）排放量为被解释变量的面板数据模型。表4.8中部地区面板数据模型回归结果解释变量被解释变量LnFSLnFQLnFWLnFDILnGDPLnPOLLnTECR^20.2110.9010.892F注：（1）*、**、***分别表示t统计量在10%、5%、1%的显著性水平上通过显著性检验；（2）解释变量系数下面括号里的数字为稳健标准误首先从模型的回归结果看，中部地区面板数据模型的大部分变量都通过了显著性检验，方向也和全国模型一致。然后从参数的具体数值看：一，外商直接投资lnFDI，与工业废水、废气排放量显著正相关，与工业固体废物排放量正相关但不显著。外商直接投资每增加1%，工业废水排放量增加0.402%，工业废气排放量增加0.569%，工业固体废物排放量增加0.089%。二，经济发展水平lnGDP，其与工业废水、固体废物显著正相关，与工业废气负相关但不显著。经济发展水平每增加1%，工业废水排放量增加0.536%，工业固体废物排放量增加1.212%。三，环境政策lnPOL，与工业废水显著正相关，但是与工业废气、固体废物关系不显著。四，环境技术水平lnTEC，其与工业废水显著负相关，与工业固体废物负相关但不显著。即说明每当环境技术水平提升1%，工业废水排放量下降1.124%。4.3.4西部地区面板数据的实证分析对于西部地区，其外商直接投资等解释变量分别对三大工业废物排放量的三个面板数据模型的构建基本与上文一致。首先对外商直接投资、经济发展水平、环境政策、环境技术水平、工业废水、废气、固体废物排放量这七个变量进行单位根检验，检验结果如下：表4.9西部地区面板数据单位根检验结果D=0,T=0LLC检验IPS检验统计量P值统计量P值lnFS-1.4320.062-5.1240.000lnFQ-5.4570.000-8.3340.000lnFW-1.5130.054-3.7920.009lnFDI-7.3510.000-4.7870.000lnGDP-4.8870.000-7.2240.000lnPOL-1.9910.030-7.8810.000lnTEC-5.2020.000-3.8890.006单位根检验结果显示，在10%的显著性水平之下，所有变量都拒绝原假设，即不存在单位根，变量之间同阶单整。然后使用似然比检验和Hausman检验来判断最终西部地区分别以工业废水、废气、固体废物为被解释变量的三组面板数据模型的具体模型形式。似然比检验结果显示，西部地区的面板数据模型也都拒绝了混合估计模型的原假设。而在Hausman检验中，对于固定效应模型和随机效应模型的选择，检验结果表明，以lnFS、lnFQ为被解释变量的模型接受了随机效应模型的原假设，而以lnFW为被解释变量的模型则拒绝了随机效应模型的原假设，即应使用固定效应模型。根据所确定的模型，分别对三组模型进行回归，回归结果如表4.10所示。其中下表每一列为一个模型，从列一到列三，分别对应上文构建的在东部地区以工业废水（lnFS）、工业废气（lnFQ）、工业固体废物（lnFW）排放量为被解释变量的面板数据模型。表4.10西部地区面板数据模型回归结果解释变量被解释变量LnFSLnFQLnFWLnFDILnGDPLnPOLLnTECR^20.2680.7940.931F注：（1）*、**、***分别表示t统计量在10%、5%、1%的显著性水平上通过显著性检验；（2）解释变量系数下面括号里的数字为稳健标准误首先从模型的回归结果来看，西部地区面板数据模型的大部分变量都通过了显著性检验。lnFDI的系数均显著为正数，即说明西部地区外商直接投资与工业废水、废气、固体废物显著正相关。然后从参数具体数值看：一，外商直接投资增长1%，工业废水、废气、固体废物排放量分别增长0.571%、0.199%和0.661%。二，经济发展水平lnGDP，其与工业废水、废气、固体废物显著正相关，经济发展水平每增加1%，工业废水排放量增长0.509%，废气排放量增长0.367%，固体废物排放量增长0.721%。三，环境政策lnPOL，与工业废水显著负相关，但与工业废气显著正相关，和工业固体废物负相关但不显著。每当环境政策力度加大1%，工业废水排放量减少0.141%，工业固体废物减少0.052%。四，环境技术水平lnTFC，与工业废水、固体废物负相关但不显著，与工业废气显著正相关。5.结论和建议5.1结论本文基于2004-2018年期间中国大陆31个省市区相关变量的面板数据，分别从中国整体、东部地区、中部地区、西部地区四个不同的角度实证分析外商直接投资对环境造成的影响。综合前文得到结论如下：随着经济总量的提高，我国整体污染排放总量有所增大。污染排放总量从东部、中部到西部地域呈逐级递减的趋势，这与外资在中国东、中、西部地区表现出的倾斜程度保持一致。但是近年来，东部地区的污染排放强度下降，根据模型回归结果显示，东部地区外商直接投资额与工业废气、固体废物排放量显著负相关，同时东部的环境技术水平与工业三废都表现为显著正相关。这些迹象说明在环境库茨涅茨的倒U型曲线关系中，东部地区已发展到曲线的右侧。相比之下，对于中、西部地区，外商直接投资对环境造成的污染仍较显著，环境技术优势不甚明显。究其原因，可能是因为随着东部地区经济规模的扩增，政府更加注重绿色发展，于是在引进外资时，更加倾向于高新技术产业、环保产业的引进，并且加大了在研发治污技术上的开发力度，于是这部分高能耗高污染型产业逐渐向中、西部倾斜。根据回归结果显示，分别从全国整体层面、东部、中部以及西部地区层面这四个不同的角度看，经济发展水平以及外商直接投资和工业废水、废气、固体废物排放量之间大都表现为正相关。同时，外商直接投资对我国三大地域之间造成的环境污染是不一样的。例如，在外商直接投资增加1%的相同前提之下，中部地区的工业废气排放量增幅最大，西部地区的工业废水以及工业固体废物排放量增幅最大。无论是全国层面，还是三大地区层面，模型回归结果显示，环境政策与污染物排放量之间的关系大多不显著，这表明现有的污染防治政策对环境的改善起到的效果并不理想。我们需要对现有政策进行调整，或者用一套更加有效的污染治理政策去应对当前问题。5.2建议结合前文实证分析及结论，本文认为可在下述三个方面进行改进：增进外资质量同时优化区域布局。在外资引进之初，要加以筛选甄别，数量和质量并重，控制高能耗、高污染型企业的进入，对于符合环境标准的外资企业、拥有卓越的污染防治节能减排技术的产业，要做到优先引进，从源头减轻引进外资造成的环境污染。在外资引进之后，要进行合理的区域分配。对外资流向进行有效引导，东部增强吸收水平，中部和西部提高环保理念和污染治理水平。在上文研究中可以发现，对于EKC倒U型曲线，东部地区已发展到曲线的右侧，相较之下中、西部地区可能仍处于曲线左侧。于是东部应继续保持较好的外资引进以及先进技术吸收水平，中部和西部则提高环保理念，不断向东部地区学习成熟的环境污染治理技术，学习先进的招商引资经验，加大在研发治污技术上的开发力度，同时充分了解并尽可能规避东部在发展道路上犯过的错误，做到防范于未然。第三，对于现行的环境监管体系，应该因地制宜、因时制宜不断地予以完善改进。在做到“有法可依”的前提之下，我们还要坚持坚定的做到“执法必严，违法必究”，在环境监管上加大执法力度。根据前文实证分析，我们可以看出，现有的污染防治政策对环境的改善起到的效果并不理想。因此，我们还应该制定出一套更为行之有效、更有针对性的环境监管制度，以保证引进的每一个外资企业、产业对于工业三大污染废的处理程度全部都达到我国政府要求的排放标准。参考文献[1]Eskeland,Harrison.Movingtogreenerpastures？multinationalsandthepollutionhavenhypothesis[J].JournalofDevelopmentEconomics,2003.[2]GrossmanGM,KruegerAB.EnvironmentalImpactsofaNorthAmericanFreeTradeAgreement[J].SocialScienceElectronicPublishing,1991,8[2]:223-250[3]JunghoBaek,YoonJungChoi.DoesForeignDirectInvestmentHarmtheEnvironmentinDevelopingCountries?D