1、福建金融2023年第03期收稿日期：2022-11-09作者简介：翟超颖，经济学博士，现供职于中国人民银行武汉分行。汪磊群，经济学硕士，现供职于中国人民银行黄石市中心支行。外商直接投资的绿色环境效应分析基于省级动态面板的系统GMM方法和门槛回归翟超颖1汪磊群2（1.中 国 人 民 银 行 武 汉 分 行，湖北武汉430071；2.中国人民银行黄石市中心支行，湖北黄石435000）摘要：文章以全国30个省份碳排放和相关指标数据为样本，对我国外商直接投资（FDI）的绿色环境效应进行实证检验。结果显示：一是我国整体处于“环境库兹涅茨曲线”的左侧，即经济增长促进碳排放阶段。二是FDI对碳排放的影响呈现
2、非线性特征。短期内FDI促进碳排放，长期则抑制碳排放，且FDI对碳排放的影响存在门槛效应。三是环境规制、人力资本和财政支出等对碳排放的影响存在门槛效应。据此，文章提出应引导FDI发挥“污染光环”效应、激励多元化资本参与碳中和和环境治理、强化外资政策和环境规制的正向空间溢出效应、进一步培育和践行绿色发展理念等。关键词：碳排放；外商直接投资；绿色发展；门槛回归；系统广义矩估计中图分类号：F205；X511文献标识码：A文章编号：1002-2740（2023）03-0003-10福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察一、引言改革开放以来，流入我国的外商直接投资（FDI）从1992年的11
3、0.07亿美元，增长至2000年407.15亿 美 元 和2003年 的535.05亿 美 元，2020年则达到1443.69亿美元。FDI不仅直接为我国经济发展带来了资本投入，还通过技术溢出和人力资本效应助力我国产业结构优化、产业链整合和技术创新等。但伴随外资流入的低端制造业和高污染行业转移，以及我国一直存在的“重数量、重规模”的粗放型引资模式，不仅可能加剧我国生态环境污染，还可能导致我国经济发展和结构优化受到资源、能源和环境的严重制约，因此深入探讨FDI的绿色环境效应问题无疑具有重要的现实意义。综观关于FDI与环境污染问题的研究文献，可归纳为以下三类观点：一是认为FDI对环境污染有正向改善
4、作用的“有利论”，即FDI具有的环境效应满足“污染光环”假说，FDI的技术溢出能够改进东道国技术，降低能耗和污染排放（如盛斌等，2012；文亚妮，2021），FDI流入的技术效应、竞争效应、示范效应和扩散效应等还能促进产业链优化和环保技术推广（聂飞和刘海云，2015）。二是认为FDI促进污染物排放、使东道国环境问题变得更加严峻的“有害论”。相较于发达国家较高的环境治理成本和较严格的环境规制，发展中国家宽松的环境规制会吸引外资流入，而且为了吸引外资流入，发展中国家会保持相对宽松的环境规制，03福建金融2023年第03期财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE形成环境优势；而跨国公司会
5、通过FDI把高耗能、高污染的生产转移至发展中国家，对发展中国家的生态环境产生负面影响（Cole，2003；叶阿忠等，2020）。三是认为FDI对环境污染的影响受到多种因素和效应的共同作用的“复杂关系论”，即FDI对环境污染的影响取决于各种作用和影响因素的大小和方向，而且会因不同的国家和地区、不同的时间和阶段、不同的污染物而不同。实证结果显示，在空气污染方面，我国FDI兼具“污染光环”和“污染天堂”的双重属性（张宇等，2013）。张文爱等（2021）对碳排放的实证检验显示，FDI与环境污染之间呈现复杂关系和明显的地区异质性。韩永辉等（2021）基于PM2.5的分析显示，短期内FDI抑制污染排放，
6、长期内FDI促进污染排放。可见，目前在“FDI环境污染”问题上，学界仍未达成一致性结论。基于此，本文拟在理论分析的基础上，以全国30个省份碳排放和相关指标数据为样本进行实证检验。具体地，一是充分考量FDI和环境污染的发展惯性以及影 响 的 滞 后 效 应，采 用 系 统 广 义 矩 估 计（GMM）方法来降低相关变量内生性的干扰。二是采用门限空间计量模型，估计FDI、环境规制、财政支出和人力资本等对环境污染的非线性影响。二、外商直接投资的绿色环境效应理论分析根据Copeland et al.（2003）的分析框架，FDI对环境污染的影响可分为规模效应、结构效应和技术效应。（一）规模效应。FDI
7、流入直接促使投入产出模型中资本规模扩大，在其他条件不变的情况下产出增加，继而间接影响环境污染。同时，FDI还会通过影响产业结构、技术创新、市场需求和劳动力分布等，继而间接影响东道国经济发展水平。经济总量越大、产出越多，需要投入的资源就越多，作为经济产出副产品的环境污染（物）也就越多，从而环境状况恶化。同时，经济规模扩大也可能抑制污染。根据“环境库兹涅茨曲线”（EKC），随着经济增长，人均收入水平提高，社会对环境质量的重视程度和要求提高，人们的环保意识增强，继而政府和社会致力于改善环境、治理环境和优化环境的意愿、需求和投入等也会增加，主要污染物排放量会出现下降，从而环境状况好转。（二）结构效应。
8、FDI可以通过影响东道国的市场结构、供需结构和出口结构等，进而影响其产业结构；FDI还能通过微观企业层面的关联效应、技术溢出效应和竞争效应等，影响东道国产业结构。而产业结构和环境污染的关系并非单向的，而是具有双重特征，在经济发展初期和工业化早期，产业结构调整会引致污染，产业结构效应为负向；在工业化后期和知识化、信息化时期，产业结构调整和优化会抑制污染、降低污染，产业结构效应为正向。（三）技术效应。外资流入往往伴随着技术流入，而推广、扩散、模仿示范、产业链延伸和技术人员流动等，会形成技术溢出。此该假说认为FDI通过技术溢出效应提升了东道国环境质量。该假说认为发达国家企业将产业链中高污染、高能耗部
9、分转移至发展中国家，造成了其环境质量恶化。指20世纪90年代由美国经济学家帕纳约托提出的反映经济增长与环境质量或污染物排放水平之间变化关系的曲线假说。简而言之，即在一国或地区经济增长（主要以人均收入衡量）的初期，主要污染物排放量在低收入水平上随人均国内生产总值的增长而上升，环境质量趋于恶化；当该国或地区经济增长水平超过了某个发展阶段后，主要污染物排放量在高收入水平上随人均国内生产总值的增长而出现下降。04福建金融2023年第03期指生产活动制造污染的技术。福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察外，FDI流入产生的竞争压力，也会推动和倒逼本地企业的技术模仿、技术研发和技术创新等。从而
10、实现技术进步，这表明同样投入的产出增加，或同样产出的投入减少，作为产出副产品的污染物排放以及生产投入（能源消耗）也会因技术创新而发生变化。但对于技术进步与环境污染之间的关系，很难简单地判定为技术进步减少污染或者技术变化增加污染。技术进步既会提高投入产出效率、降低能耗，也会提高资源利用率，这些都利于改善环境质量。但若以宽松的环境规制吸引FDI流入，特别是伴随高耗能和高污染行业转移的FDI流入，则技术改变可能是“肮脏技术”的增加。三、外商直接投资的绿色环境效应实证检验（一）变量设计与数据来源本文以碳排放作为环境质量的代理变量，在前文理论分析的基础上，先对碳排放的影响因素进行量化分析；后进一步将人力
11、资本、环境规制和财政支出等因素纳入考量，并采用门限回归模型来量化分析其与碳排放之间的非线性关系。基于此，本文选取的主要变量和具体指标如下：1.被解释变量。本文选用样本省份二氧化碳排放量（CE）作为被解释变量。2.核心解释变量（1）外商直接投资（AFDI）：以样本省份实际利用外商直接投资额作为衡量指标。考虑到外商直接投资的连贯性及影响碳排放量的滞后性，本文在模型中加入AFDI的一阶滞后项。（2）产业结构（SI）：以第二产业占地区生产总值（GDP）的比重来表示该省份当前年度的产业结构。产业结构指标数值越高，表明工业对该省份GDP的贡献越大，因工业对能源的需求量较大，故排放出的二氧化碳量也较大。（3
12、）经济增长（Ggdp）：以地区GDP增长率来衡量经济增长。（4）技术进步（Tech）：借鉴许和连等（2012）的做法，选取资本与劳动的比率作为技术进步的代理变量。关于物质资本存量，借鉴张军等（2004）的做法，以2003年为基期，用基期的固定资本形成量除以10作为该省份的初始物质资本存量，在此基础上采用永续盘存法来估算后续物质资本存量，折旧率则设定为9.6%；关于劳动力，则仍借鉴许和连等（2012）的做法，以样本省份的就业人数来衡量。3.其他解释变量（1）人力资本（HC）：以高等院校（包括本科和高职）在校大学生人数与总人口的比例（李涛等，2009）来表示人力资本，具体以地区每万人中在校大学生数
13、量来测度。（2）环境规制（ER）：已有文献常以污染治理总投资与规模以上工业企业的主营业务成本之比来衡量，该指标数值越大，表明环境规制力度越大。（3）财政支出（FE）：以样本省份财政支出占地区GDP的比重来衡量。4.控制变量（1）固定资产投资率（Invest）：实践中，一般认为扩大固定资产投资规模将提升我国二氧化碳排放量（张兵兵等，2014）。本文以样本省份固定资产投资额占地区GDP的比重来衡量固定资产投资率。（2）工资水平（Wage）：工资水平能在一定程度上衡量居民收入水平，而收入水平会影响居民生活方式从而间接影响碳排放（黄志平，2018）。本文以样本省份城镇单位就业人员平均工资占地区GDP的
14、比重来衡量工资水平。05福建金融2023年第03期变量类型及名称变量定义均值标准差观测值被解释变量碳排放量二氧化碳总排放量（单位：百万吨）281.618200.384540外商直接投资实际利用外商直接投资额（单位：亿美元）63.35571.899540核心解释变量产业结构第二产业占地区GDP的比重（%）44.6718.472540经济增长地区GDP增长率（%）12.8467.685540技术进步物质资本存量与劳动力的比率34.62051.719540其他解释变量环境规制污染治理总投资/规上工业企业的主营业务成本（%）16.55515.214540人力资本高等院校（包括本科和高职）在校大学生人数
15、与总人口的比例（每万人）174.50866.956540财政支出财政支出占地区GDP的比重（%）21.7469.840540控制变量固定资产投资率 固定资产投资额占地区GDP的比重（%）63.22631.910540工资水平城镇单位就业人员平均工资占地区GDP的比重（%）0.0520.065540财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE结合数据可得性及考虑到自2002年起国家统计局调整了外商直接投资的统计口径，本文选取20032020年全国30个省份的面板数据，碳排放数据来源于中国碳核算数据库CEADs，其他数据来源于Wind数据库和各省份统计年鉴，并通过查找样本省份统计年鉴、采用
16、线性插值法来补全缺失数据。（二）动态面板回归1.动态面板模型。考虑到碳排放等主要变量的空间自相关性，本文参照江心英等（2019）的做法，将模型设定为包含滞后一期碳排放的动态面板模型，具体如下：CEi，t=0+CEi，t-1+1AFDIi，t+2AFDIi，t-1+1SIi，t+2Ggdpi，t+3Techi，t+Axi，t+i，t+i，t（1）式1中，下标i表示样本省份，下标t表示时期，CEi，t表示样本省份i第t期的碳排放量，AFDIi，t为实际利用外商直接投资规模，AFDIi，t-1为实际利用外商直接投资规模的一阶滞后项，SIi，t、Ggdpi，t、Techi，t分别表示产业结构、经济增长和技术进步。xi，t为一系列的其他解释变量和控制变量，具体包括环境规制（ER）、人力资本（HC）、财政支出（FE）、固定资产投资率（Invest）和工资水平（Wage）等。0为常数项，为碳排放量一阶滞后项的回归系数，1、2、1、2、3、A分别表示各变量相应的回归系数，i，t表示不随时间变化的个体效应，i，t表示残差项。2.基于系统GMM方法的回归结果分析。2002年起国家统计局调整“外商直接投资”
