FDI与城市环境污染的区域差异研究——基于长三角和珠三角的面板数据

贺文华,卿前龙

(1.邵阳学院 经济与管理系,湖南 邵阳 422000；2.广东金融学院 休闲产业与高端服务业研究中心，广东 广州 510521)

一、引言

改革开放30年来，我国经济取得了举世瞩目的成就，但与此同时，对生态环境造成的影响不容小视，环境承载力对经济增长的制约日益严重。在追求经济增长的同时，人们对清洁环境的需求日益提高，追求鸟语花香、蓝天碧水、空气清新的生存环境，“城市，让生活更美好”——2010年上海世博会主题反映了人们对生活质量的诉求。

经济学家一直关注环境的承载力变化。罗马俱乐部的世界末日模型体现了经济学家对经济增长的一种极度悲观的看法。库兹涅茨提出了环境库兹涅茨假说，环境污染与经济增长呈现一种倒U型曲线，即在经济发展的初期，环境污染会随经济增长而增加；但到达一定收入水平后，环境污染会随经济增长而减少。

对于FDI、污染行业转移与环境的关系研究的结果大致可以分为三类：一类是“污染天堂假说”，即外商直接投资与东道国的环境污染是有关系的，并且东道国较弱的环境规制会吸引环境管制较高国家的外商直接投资，从而使东道国成为“污染避难所”；第二类是“污染光环假说”，即进行投资的跨国公司总是倾向于对投向东道国的公司散播绿色技术，通过运用统一的环境标准而有利于东道国的环境污染减少；第三类则认为跨国公司的对外直接投资促使东道国产出大量增加，从而引致相应污染的增加。国外的学者进行了大量实证研究。Mani M.和D. Wheeler(1997)的研究表明，绝大多数污染产业投向了发达国家，而非发展中国家[1]。Eskeland和 Harrison(2003)的研究表明，外资企业比国内企业排放污染明显要少[2]。JieHe(2006)利用中国数据研究，发现 FDI资本每增加1%，工业SO2排放量增加 0.098%，FDI对经济增长和结构转换引起的污染排放增加完全抵消了FDI对环境管制影响引起的污染减少[3]。杨海生、贾佳、周永章和王树功(2005)根据1990—2002年中国的相关数据进行研究，其结论是FDI与污染物排放呈现显著的正相关[4]。潘申彪、余妙志(2005)利用1986—2003年江浙沪三省市数据，进行了外商直接投资增长与环境污染加剧的因果关系检验，发现三省市吸引的外商直接投资增长是导致该区域环境污染加剧的原因[5]。沙文兵和石涛(2006)利用中国30个省市、区1999—2004年的面板数据进行分析，结果显示外商直接投资对中国生态环境具有显著的负面效应[6]。陈凌佳(2008)利用2001—2006年全国112座重点城市(均为地级市)的面板数据研究发现三个地区的 FDI对环境均产生负面效应，外商直接投资每增加1%,东部、中部和西部工业SO2污染强度增加0.031 6%、0.056 8%和0.071 6%[7]。贺文华(2010)利用东部十一省市的面板数据研究发现，中国东部的数据不支持“污染天堂假说”[8]。因FDI主要集中于东部地区的上海、浙江、江苏和广东，本文在环境库兹涅茨假说基础上，以FDI为污染输出代理变量，利用长三角和珠三角的城市面板数据研究FDI对环境的影响。

二、污染指标选取及模型构建

(一)数据来源和污染指标选取

因2004年前后中国城市统计年鉴的统计口径发生了变化，考虑统计口径一致及数据的连续性，本文数据全部来自2004—2009年的中国城市统计年鉴。以上海、浙江、江苏代表长三角，以广东省代表珠三角；以人均地区生产总值(元)代表经济增长，外商直接投资(万美元)表示污染输入的代理变量；根据中国城市统计年鉴提供的数据，以工业废水排放量(万吨)、工业二氧化硫排放量(吨)和工业烟尘排放量(吨)代表环境污染指标。

上海的工业废水排放量呈递减趋势，从2003年的61 112万吨减少到2008年的44 120万吨；工业二氧化硫排放量从2003年的300 734吨增加到2005年375 231吨，而后递减，到2008年为298 000吨；工业烟尘呈现递减趋势，从2003年的49 671吨减少到2008年的40 629吨；人均地区生产总值和FDI呈现快速增长趋势，分别从2003年的46 718元、585 022万美元快速增加到2008年的73 124元和1 008 427万美元(见图1)。

图1 2003—2008年上海市环境污染指标、人均地区生产总值、FDI变化趋势

浙江和江苏共有24个城市，分别是江苏的南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁和浙江的杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水。2008年工业废水排放量超过4亿吨的有江苏的无锡、苏州和浙江的杭州，杭州达75 585万吨；工业二氧化硫排放量超过10万吨的有江苏的南京、徐州、苏州和浙江的宁波、嘉兴，苏州达176 990吨；工业烟尘排放量超过4万吨的有江苏的无锡、苏州，无锡达44 487吨；人均地区生产总值超过6万元的有江苏的南京、无锡、常州、苏州和浙江的杭州、宁波，苏州达106 863元；外商直接投资超过20亿美元的有江苏的南京、无锡、常州、苏州、南通和浙江的杭州、宁波，引进外商直接投资最多的是苏州，达813 260万美元；从2007至2008年，三大污染指标都减少的有江苏的南京、无锡、苏州、镇江和浙江的温州、绍兴、金华、丽水；除江苏的南通和浙江的温州、嘉兴、湖州、绍兴、台州的外商直接投资有所减少外，其他城市的外商直接投资呈现快速增加趋势(见图2)。

图2 2007—2008年浙江和江苏24市环境污染指标、人均地区生产总值、FDI变化趋势

广东省共有21个城市，它们是广州、韶关、深圳、珠海、汕头、佛山、江门、湛江、茂名、肇庆、惠州、梅州、汕尾、河源、阳江、清远、东莞、中山、潮州、揭阳、云浮。2008年工业废水排放量超过1亿吨的有广州、韶关、佛山、江门、肇庆、东莞、中山，东莞达33 359万吨；工业二氧化硫排放量超过10万吨的有东莞、佛山，佛山达124 100吨；工业烟尘排放量超过2万吨的有佛山、江门、茂名、东莞，东莞达41 612吨；人均地区生产总值超过6万元的有广州、深圳、珠海、佛山，深圳达89 814元，东莞和中山都低于6万元，分别为53 285和56 106元；外商直接投资超过20亿美元的有广州、深圳、东莞，吸纳外商直接投资最多的是深圳，达402 018万美元；从2007至2008年，三大污染指标都减少的有韶关、深圳、佛山、江门、湛江、梅州；除云浮的外商直接投资有所减少外，其他城市的外商直接投资呈现增加趋势(见图3)。

用FS、SO2、GYYC、Y和FDI分别表示工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘、人均地区生产总值和外商直接投资，为了消除序列相关，把数据取自然对数，用LNFS、LNSO2、LNGYYC、LNY和LNFDI分别表示FS、SO2、GYYC、Y和FDI的自然对数值。利用Eviews6.0对长三角和珠三角污染指标、人均地区生产总值、FDI进行统计分析得表1。从表1可以看出：长三角所有指标的均值、中位数都高于珠三角指标的对应值；除工业废水排放量的最大值是珠三角高于长三角，其他指标值均低于长三角；除FDI的最小值是珠三角高于长三角，其他都比长三角的对应值小；其他如标准差、峰度、偏度和JB值都存在较大差异。

表1 长三角和珠三角污染指标、人均地区生产总值、FDI的数据分析

(二)计量模型构建

在对面板数据进行估计时，使用的样本数据包含了个体、指标、时间三个方向上的信息。面板数据模型主要分为三种类型：混合估计模型、变截距模型和变系数模型。因此，在对面板数据进行估计前，首先要对模型的设定形式进行检验：

1.无个体影响的不变系数模型的单方程回归形式：yi=α+xiβ+εii=1，…，n

(1)

2.变截距模型的单方程回归形式：yi=αi+xiβ+εii=1，…，n

(2)

3.变系数模型的单方程回归形式yit=αit+xiβi+εii=1，…，n

(3)

为了得到模型的正确设定形式，避免模型的设定偏差，改进参数估计的有效性，经常使用的检验方法是协方差分析检验，主要检验如下两个假设：

H1:β1=β2=…=βN

H2：α1=α2=…=αN；β1=β2=…=βN

F统计量为：

其中，S1、S2、S3分别为变系数模型、变截距模型和无个体影响的不变系数模型的残差平方和。若计算所得F2的值不小于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设H2，继续检验假设H1。反之，则认为样本数据符合模型(1)，若计算所得到的统计量F1的值不小于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设H1，用模型(3)拟合样本，反之，则用模型(2)拟合。

本文采用固定效应模型，为了避免异方差和序列自相关，对数据取自然对数，并进行加权处理(Pooled EGLS)，用Eviews6.0软件对参数进行估计，模型具体设定形式为：

LNEit=α+β1LNYit+β2LN2Yit+

β3LN3Yit+γiLNFDIit

i =1，…，n为截面单元，t = 1，…，T为时序期数，Eit为环境污染指标，Yit人均地区生产总值， FDIit为外商直接投资。

三、FDI、人均地区生产总值对环境污染指标的影响

(一)长三角地区FDI、经济增长对环境污染指标的影响

1.FDI、经济增长对城市工业废水排放量的影响

由LNFS对LNY和LNFDI进行回归得模型：

LNFSit=8.1784+0.2 500LNYit+γiLNFDIit

回归结果显示，经济增长与长三角的工业废水排放量呈单调递增关系，且在1%的水平下显著，即长三角的经济每增长一个百分点，工业废水排放量将增加0.25个百分点。但FDI对城市工业废水排放量的影响，不同城市之间存在较大差异。上海、南京、无锡、徐州、苏州、连云港、盐城、扬州、镇江、泰州、杭州、温州、嘉兴、湖州、衢州的FDI增加对工业废水排放量有负向影响，即FDI增加有利于减少工业废水排放量。但南京、无锡、盐城、扬州、镇江、杭州、温州的t统计量不显著。上海、连云港、嘉兴、衢州在1%的水平下显著；徐州、湖州在5%的水平下显著；苏州、泰州在10%的水平下显著。影响最大的是上海，在其他条件不变的前提下，FDI每增加1%，工业废水排放量将减少0.785%，其后依次为苏州、连云港、嘉兴、湖州、徐州、衢州、泰州，分别为-0.5629、-0.3673、-0.3388、-0.3072、-0.3017、-0.1592、-0.1368。常州、南通、淮安、宿迁、宁波、绍兴、金华、舟山、台州、丽水的FDI增加对工业废水排放量有正向影响，即FDI增加导致工业废水排放量增加。但常州、南通、宿迁、宁波、金华、舟山、台州、丽水的t统计量不显著。只有淮安和绍兴在5%的水平下显著。影响最大的是绍兴，即FDI每增加1%，工业废水排放量将增加0.7586%，其次是淮安的0.1339。

2.FDI、经济增长对城市工业二氧化硫排放量的影响

由LNSO2对LNY和LNFDI进行回归得模型：

回归结果显示，经济增长与长三角的工业二氧化硫排放量呈倒U型关系，且在1%的水平下显著，即二氧化硫排放量先随经济增长而增加后随经济增长而下降。FDI对工业二氧化硫排放量的影响差异较大。南京、无锡、徐州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、宿迁、杭州、宁波、温州、湖州、金华、衢州的FDI增加对工业二氧化硫排放量有负向影响，即FDI增加有利于减少工业二氧化硫排放量。但南京、无锡、徐州、苏州、南通、淮安、扬州、宿迁、杭州、宁波、温州、金华的t统计量不显著；连云港、盐城、镇江、湖州在1%的水平下显著；衢州在5%的水平下显著。影响最大的是湖州，即FDI每增加1%，工业二氧化硫排放量将减少0.660 5%，其后依次是镇江的-0.463 3、连云港的-0.441 5、衢州的-0.256 6和盐城的-0.221 4。上海、常州、泰州、嘉兴、绍兴、舟山、台州、丽水的FDI增加对工业二氧化硫排放量有正向影响，即FDI增加导致工业二氧化硫排放量增加。但上海、常州、绍兴、舟山、丽水的t统计量不显著。泰州和嘉兴在1%的水平下显著；台州在5%的水平下显著。影响最大的是嘉兴，FDI每增加一个百分点，工业二氧化硫排放量将增加0.992 5个百分点，其次是台州的0.584 1和泰州的0.330 7。

3.FDI、经济增长对城市工业烟尘排放量的影响

由LNGYYC对LNY和LNFDI进行回归得模型：

回归结果显示，经济增长与长三角的工业烟尘排放量呈N型关系，且在1%的水平下显著。FDI对工业烟尘排放量的影响存在差异。上海、南京、无锡、徐州、苏州、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、杭州、温州、嘉兴、绍兴、衢州、台州、丽水的FDI增加对工业烟尘排放量有负向影响，即FDI增加有利于减少工业烟尘排放量。但南京、无锡、苏州、扬州、杭州、温州、嘉兴、绍兴、衢州、台州、丽水的t统计量不显著。连云港、淮安、盐城、镇江在1%的水平下显著；上海、徐州在5%的水平下显著。影响最大的是镇江，FDI每增加一个百分点，工业烟尘排放量将减少1.128 7个百分点，其次分别是徐州的-0.7890、上海的-0.499 9、连云港的-0.403 4、盐城的-0.288 6、淮安的-0.218 3。常州、南通、泰州、宿迁、宁波、湖州、金华、舟山的FDI增加对工业烟尘排放量有正向影响，即FDI增加导致工业烟尘排放量增加。常州、宿迁、宁波、湖州的t统计量不显著；南通、泰州、金华、舟山在5%的水平下显著。影响最大的是舟山，FDI每增加一个百分点，工业烟尘排放量增加0.651 1个百分点。其后依次为金华的0.607 5、泰州的0.450 8、南通的0.149 4。

表2 长三角(上海、浙江、江苏)FDI、人均地区生产总值对环境污染指标的影响

续表

(二)珠三角地区FDI、经济增长对环境污染指标的影响

1.FDI、经济增长对城市工业废水排放量的影响

由LNFS对LNY和LNFDI进行回归得模型：

LNFSit=-186.036 8+56.165 2LNYit-5.500 7LN2Yit+0.180 3LN3Yit+γiLNFDIit

回归结果显示，经济增长与珠三角的工业废水排放量呈N型曲线关系，且在1%的水平下显著。FDI对工业废水排放量的影响存在差异。广州、汕头、佛山、湛江、河源、清远、云浮的FDI增加对工业废水排放量存在负向影响，即FDI增加有利于减少工业废水排放量。但汕头、佛山、湛江、河源、清远、云浮的t统计量均不显著，广州在5%的水平下显著，即FDI每增加1%，工业废水排放量减少0.664 6%。韶关、深圳、珠海、江门、茂名、肇庆、惠州、梅州、汕尾、阳江、东莞、中山、潮州、揭阳的FDI增加对工业废水排放量有正向影响，即FDI增加引致工业废水排放量增加。韶关、深圳、茂名、惠州、阳江、东莞、中山、潮州、揭阳的t统计量不显著。肇庆在1%的水平下显著；珠海、梅州、汕尾在5%的水平下显著；江门在10%的水平下显著。影响最大的是汕尾，FDI每增加1%，工业废水排放量将增加2.9503%，其次是珠海的0.914 2、梅州的0.654 7、江门的0.3336和肇庆的0.0840。

2.FDI、经济增长对城市工业二氧化硫排放量的影响

由LNSO2对LNY和LNFDI进行回归得模型：

LNSO2it=258.8952-78.5582LNYit+8.0742LN2Yit-0.2724LN3Yit+γiLNFDIit

回归结果显示，经济增长与珠三角的工业二氧化硫排放量呈倒N型曲线关系，且在1%的水平下显著。FDI对工业二氧化硫排放量的影响存在差异。广州、深圳、珠海、汕头、佛山、江门、湛江、肇庆、清远、东莞、中山的FDI增加对工业二氧化硫排放量有负向影响，即FDI增加有利于减少工业二氧化硫排放量。深圳、珠海、汕头、江门、湛江、清远的t统计量不显著。广州、佛山、东莞、中山在1%的水平下显著；肇庆在10%的水平下显著。影响最大的是广州，FDI每增加1%，工业二氧化硫排放量减少2.115 7%，其后依次是东莞、中山、佛山、肇庆，分别为-0.825 2、-0.488 3、-0.426 1、-0.208 2。韶关、茂名、惠州、梅州、汕尾、河源、阳江、潮州、揭阳、云浮的FDI对工业二氧化硫排放量产生正向影响，即FDI增加将引致工业二氧化硫排放量增加。但韶关、梅州、潮州、云浮的t统计量不显著；河源、揭阳在1%的水平下显著；茂名在5%的水平下显著；惠州、汕尾、阳江在10%的水平下显著。影响最大的是揭阳，FDI每增加1%，工业二氧化硫排放量将增加2.23%；其次是汕尾、河源、惠州、阳江、茂名，分别为2.209 1、2.179 4、0.833 7、0.603 0、0.281 6。

3.FDI、经济增长对城市工业烟尘排放量的影响

由LNGYYC对LNY和LNFDI进行回归得模型：

回归结果显示，经济增长与长三角的工业烟尘排放量呈倒U型关系，且在1%的水平下显著。FDI对工业烟尘排放量的影响存在差异。广州、深圳、汕头、湛江、肇庆、河源、阳江、清远、云浮的FDI对工业烟尘排放量产生负向影响。广州、汕头、湛江、肇庆、阳江、云浮的t统计量不显著；深圳、河源在5%的水平下显著；清远在10%的水平下显著。影响最大的深圳为-2.071 1，其次为河源的-2.011 5和清远的-0.676 8。韶关、珠海、佛山、江门、茂名、惠州、梅州、汕尾、东莞、中山、潮州、揭阳的FDI对工业烟尘排放量产生正向影响。韶关、珠海、佛山、江门、茂名、惠州、梅州、汕尾、东莞、中山、潮州的t统计量不显著。揭阳在10%的水平下显著，FDI每增加1%，工业烟尘排放量将增加2.448 1%。

表3 珠三角(广东)FDI、人均地区生产总值对环境污染指标的影响

四、结论

在长三角地区，经济增长与长三角的工业废水排放量呈单调递增关系，FDI对工业废水有显著负影响的城市有上海、徐州、苏州、连云港、泰州、嘉兴、湖州、衢州，表现最优的是上海，淮安和绍兴的FDI对工业废水有显著的正影响；在珠三角地区，经济增长与珠三角的工业废水排放量呈N型曲线关系，FDI对工业废水有显著负影响的城市只有广州，产生显著正影响的有珠海、江门、肇庆、梅州和汕尾。在长三角地区，经济增长与长三角的工业二氧化硫排放量呈倒U型关系，FDI对工业二氧化硫有显著负影响的城市有连云港、盐城、镇江、湖州、衢州，表现最优的是湖州，产生显著正影响的有泰州和嘉兴；在珠三角地区，经济增长与珠三角的工业二氧化硫排放量呈倒N型曲线关系，FDI对工业二氧化硫产生显著负影响的城市有广州、佛山、肇庆、东莞、中山，表现最优的是广州，产生显著正影响的有茂名、惠州、汕尾、河源、阳江和揭阳。在长三角地区，经济增长与长三角的工业烟尘排放量呈N型关系，FDI对工业烟尘排放量有显著负影响的城市有上海、徐州、连云港、淮安、盐城、镇江，最优的是镇江，有显著正影响的有南通、泰州、金华和舟山；在珠三角地区，经济增长与长三角的工业烟尘排放量呈倒U型关系，FDI对工业烟尘排放量产生显著负影响的城市有深圳、河源、清远，最优的是深圳，产生显著正影响的只有揭阳。两个地区只有连云港的FDI对三个污染指标都产生负向影响。长三角的上海、徐州、盐城、镇江、湖州、衢州的FDI有利于减少污染；但珠三角只有广州的FDI有利于减少污染。回归结果显示，长三角和珠三角有部分城市的FDI增加加剧环境污染，支持“污染天堂假说”，有部分城市的FDI增加有利于提高环境质量，支持“污染光环假说”。不同城市的FDI对环境的影响存在较大差异，总体来说，长三角的FDI比珠三角的更清洁。因而，中国在引进外商直接投资时在追求规模的同时，更要追求质量，积极引进能改善环境质量的外商直接投资，提高生态环境的承载力，实现人与自然的和谐发展。

[参考文献]

[1] Mani M, D. Wheeler.In Search of Pollution Havens: Dirty Industry Migration in the World Economy[R]. World Bank Working Paper No.16, 1997.

[2] Eskel, G S Harrison,A E.Moving to greener pastures? Multinationals and the Pollution haven hypothesis[J].Journal of Development Economics,2003,70:1-23.

[3] Jie He.Pollution haven hypothesis and environmental impacts of foreign direct investment: The case of industrial emission of sulfur dioxide (SO2)in Chinese Provinces[J]. Ecological Economics,2006:12-18.

[4] 潘申彪,余妙志.江浙沪三省市外商直接投资与环境污染的因果关系检验 [J].国际贸易问题,2005(12).

[5] 杨海生,贾佳,周永章,王树功.贸易、外商直接投资、经济增长与环境污染 [J].中国人口·资源与环境, 2005,15(3).

[6] 沙文兵,石涛.外商直接投资的环境效应基于中国省级面板数据的实证分析[J].世界经济研究，2006 (6).

[7] 陈凌佳.FDI环境效应的新检验——基于中国 112座重点城市的面板数据研究[J].世界经济研究，2008(9).

[8] 贺文华.FDI、经济增长与环境污染的实证研究——基于中国东部11省(市)的面板数据[J].湖南农业大学学报(社会科学版)，2010(1).