金融发展视角下FDI环境效应的门槛检验

周 超,刘 夏

(1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 400067；2.四川外国语大学 国际商学院，重庆 400031)

金融发展视角下FDI环境效应的门槛检验

周 超1,刘 夏2

(1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 400067；2.四川外国语大学 国际商学院，重庆 400031)

以30个省市2003-2014年的面板数据为研究样本，采用Hansen提出的门槛面板模型，并以金融发展水平为门槛变量，实证分析了FDI的环境效应。研究发现，FDI对于环境污染的影响存在显著的“双门槛效应”。当金融发展水平较低时，FDI的引进对于流入地的环境保护造成了负面影响；当金融水平发展程度较高时，FDI则起到了抑制环境污染的作用。

金融发展水平；FDI；环境效应；门槛检验

一、文献回顾

自2002年加入世界贸易组织(WTO)以后，我国外商直接投资(FDI)呈较快幅度增长，并且主要集中于制造业、金融业、采矿业、批发和零售业、租赁和商务服务业五大行业中。随着FDI规模的不断扩大和投资行业的更加集中，其对环境所造成的影响学术界给予了越来越多的关注。FDI溢出效应的吸收受到众多要素的影响，其中金融发展水平直接决定了FDI吸收的数量与质量(Adam and Tweneboah，2009)。我国各省市金融发展水平差异显著，环境污染程度也各不相同，从金融发展的视角来看，FDI是否对各省市的环境造成了影响？如果存在的话，这种影响在省市间是否存在差异？在2013年公布的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中，明确提出要加强生态文明建设，建设系统完整的生态文明制度。因此，本文以2003-2014年省级面板数据为研究样本，以金融发展水平为门槛变量构建门槛面板模型，研究FDI对环境污染的影响具有十分重大的理论意义和现实意义。

综观现有FDI对区域环境影响的文献，传统的学术观点主要分为“污染避难所”假说和“污染光环”假说两类。但是在近期的研究中，我国学者逐渐发现FDI对我国环境的影响不仅仅是单向的，更多的是一种综合效应。

就“污染避难所”假说是否成立这一问题，学术界一直存在较大分歧。“污染避难所”假说(Pollution Haven Hypothesis)最早由Walter and Ugelow(1979)和Baumol and Oates(1988)提出，他们认为发展中国家为了促进自身的经济发展和实现资本积累，纷纷对FDI所带来的环境危害采取“底线竞争”的态度，即不对外资在环境污染方面进行严格管制。同时，跨国企业为了规避发达国家过高的环境治理费用和管制要求，选择将高污染和落后产业转移到发展中国家。张宇、蒋殿春(2014)通过构建污染强度指标研究发现，FDI在将污染产业转移到我国的同时，并没有产生技术外溢效应，反而恶化了区域的环境监管。沙文兵、石涛(2006)以工业废气排放量为测度指标，研究发现FDI对我国环境具有显著的负面效应，并且在区域分布上同FDI分布相一致，呈现出东部高中西部低的态势。苏振东、周玮庆(2010)得出了与沙文兵、石涛(2006)类似的研究结论，他们认为“污染避难所”假说在我国成立并且FDI对环境的影响程度与其分布情况完全一致。但是一些学者却持有不同的意见，Birdsall, Wheller(1993)通过拉丁美洲的经验发现，由于外资企业技术水平较高，通过溢出效应能够显著地提升当地企业的经营效率，进而降低对环境的损害，说明“污染避难所”假说并不成立。Frankel，Rose(2002)研究发现，环境规制并不是影响污染产业由发达国家向发展中国家转移的重要因素，“污染避难所”假说并不存在于日常的国际贸易中。陈红蕾, 陈秋锋(2006)指出虽然在环境政策的强度上，中国同发达国家存在差异，但是FDI并未引起大规模的污染产业向中国转移，所谓的“污染避难所”假说在中国并不成立。

“污染光环”假说强调FDI所带来的先进的环保技术和严苛的环保标准有助于提升东道国的环境状况(Eskeland and Harrison, 2003)。Letchumanan and Kodama(2000)从技术溢出的角度对FDI对东道国环境的影响进行了研究，他们发现FDI的溢出效应主要体现在示范效应和带动效应，能够推动国内企业提升技术效率，进而改善东道国的环境。Keller，Levinson(2002)以美国为例检验了FDI与环境成本之间的关系，研究发现FDI的环境效应虽然在区域间存在差异，但是即使在环境污染产业最集中的区域，其所造成的环境污染总量依然很小。Jenkins( 1999)通过将马来群岛的墨西哥公司同本土公司进行比较，发现外资企业更倾向于使用环保的技术，因而在环保方面取得了更为突出的业绩。Copeland，Taylor(2001)通过十几年的研究发现，FDI主要通过经济规模、产业结构和技术三个途径对环境产生影响，并且他们通过对全世界108个城市进行研究，得出FDI有利于提升东道国环境质量的结论。聂飞、刘海云(2015)研究认为，FDI与环境污染之间存在交互效应，FDI流入的增加有利于城市环境的改善，同时中西部城市的效应比东部地区城市的效应更为明显。盛斌、吕越(2012)以2001-2009年我国36个工业行业的数据为样本实证分析发现，FDI能够有效地减少我国的工业污染排放，但是在各行业间差异显著，同时技术效应是FDI提升东道国环境质量的最根本原因。阚大学(2014)以1985-2010年省级面板数据为研究样本，他发现FDI在2000年以前对我国环境污染的加剧效应呈减弱的趋势；2000年以后则改善了我国的环境状况。曾贤刚(2010)以我国1998-2008年省级面板数据为样本对“污染避难所”假说进行了验证，他认为企业付出的环境成本只是总成本中的很小的一部分，同时证实“污染避难所”假说在中国成立的证据并不充分。

我国部分学者发现FDI对我国环境造成的影响并不是单方面的。包群等(2010)通过对FDI与东道国环境质量的非线性关系进行研究，他们发现FDI一方面扩大了东道国的投资规模，聚集了更多的污染密集型产业；另一方面受到东道国污染税的影响，外商企业被迫加大对环境污染的整治力度。李子豪、刘辉煌(2013)认为FDI的环境效应与投资地的腐败程度紧密相关。当腐败程度较低时，FDI对当地环境具有正向效应；反之，则具有负向效应。杨博琼、陈建国、宫娇(2010)以深圳市为研究对象，发现FDI 对不同的环境污染物造成的影响是不同的，虽然能够有效降低工业固体废物、工业粉尘等，但却增加了如可吸入颗粒物等污染物的数量。李子豪(2015)检验了FDI与我国碳排放之间的关系，通过收入门槛效应，FDI增加了碳排放；但是通过人力资本、研发投入门槛效应时，FDI却降低了我国的碳排放。

通过以上分析，不难看出由于学者们在指标、研究方法、数据等方面的差异，在FDI对于东道国环境所造成的影响方面存在一定的争议。作为影响FDI和环境污染的重要要素，金融发展水平学者一直未给予足够的关注。因此，本文认为有必要以金融发展水平为门槛变量，建立门槛面板模型，实证检验FDI的环境效应，为新常态时期更好地利用外资促进我国经济社会的综合发展提供切实的建议。

二、门槛面板模型

(一)模型设定

本文借鉴Copeland 和Taylor(2003)的思路，从经济规模、经济结构和技术水平三个角度对探析经济发展对环境的影响，即：

Eit=Yit·Sit·τit

(1)

其中，Eit表示污染排放水平，Yit表示经济规模，Sit表示经济结构，τit表示技术水平，i表示各省市，t表示时间。Grossman等(1991)通过建立研发增长模型，认为技术水平与研发投入紧密相关。Hoffman(2005)认为FDI的溢出效应和环境规制水平对于东道国的环境技术具有显著影响。陶长琪、琚泽霞(2016)研究发现，金融发展水平是促进技术转化、升级的重要外部因素，金融发展水平同环境规制的有效结合有利于技术的开发与升级。因此，本文的技术函数如下：

τit=f(FDI,R&D,ER,FD)

(2)

(2)式中，FDI表示外商直接投资，R&D表示研发投入，ER表示环境规制，FD表示金融发展水平。

将(2)式代入(1)式，得出本文的基本模型框架如下：

Eit=Yit·Sit·f(FDI,R&D,ER,FD)

(3)

将(3)式两边同时处以地区年末人口总数(P)，即：

eit=yit·Sit·f(FDI,R&D,ER,FD)

(4)

(4)式中，eit表示人均污染排放度，即污染强度，yit表示人均收入。基于上述分析，本文构造如下模型：

Ineit=βInFDIit+θ1Inyit+θ2InSit+θ3InR&Dit+θ4ERit

(5)

(5)式中，μit为不随时间变动的各省级单位截面的个体差异，εit为随机扰动项。

(5)式为不考虑金融发展门槛效应的FDI技术溢出模型，为对门槛值进行全面估计，并增强其准确性。本文拟采用Hansen(1999)提出的门槛面板模型，将金融发展水平作为未知变量加入模型中，并建立单门槛效应模型，多门槛效应模型可由此得到。

Ineit=β1InFDIitI(φf⦤r)+β2InFDIitI(φf>r)+θ1Inyit+θ2InSit+θ3InR&Dit+θ4ERit+θ5FDitFDit+μit+εit

(6)

(6)式中，φf表示金融发展水平门槛变量，r表示待估计参数，I(·)表示指标函数。

(二)样本数据与变量选取

我国自加入了世界贸易组织之后，无论是在引进外资的数量还是质量上都有了显著的提升，FDI对于我国经济社会的影响进而更为显著(李剑荣，2015)。因此本文选择2003-2014年我国30个省市自治区的数据*由于西藏地区数据缺失较为严重，本文故不将其纳入研究样本之中。。样本数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》(1999-2015)以及各省市历年的统计年鉴。

本文参考国内外相关文献，结合本文实际研究情况，选取了以下指标试图从金融发展的视角来阐述FDI的环境效应。

污染排放水平(eit)：关于污染排放水平指标的选取，已经有众多学者进行了尝试，如盛斌、吕越(2012)以二氧化硫(SO2)作为测度指标，杨博琼、陈建国(2011)选取工业废水、工业废气等六种污染物来测度环境污染水平，本文采用杨万平、袁晓玲(2008)的做法，选取工业废水排放量、工业废气排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量、工业二氧化硫排放量、工业固体废弃物产生量六种指标建立综合环境污染指数，即：

(7)

(8)

(9)

其中，i=(i=1,2,…m)表示时间，j(j=1,2,…n)表示污染指标，Xij’为标准化后的样本值，gj为差异系数，Wj为各项污染物的权重，Rij为Xij’的比重。

外商直接投资(FDIit)：本文主要关注FDI的流入强度及其进入东道国之后所造成的实际影响，因此选择外资企业历年销售收入占各省市全部工业产品销售收入的比重来表示。

金融发展水平(FDit)：当前主要采用麦氏指标和戈式指标来进行测度。麦氏指标主要从广义货币存量的角度来进行考察，戈式指标则关注金融资产的相关比率。本文主要从金融发展的角度(重点为金融深度)来进行研究，因而选择金融机构贷款同GDP的比值作为衡量指标。

经济结构(Sit)：从流入行业的角度来看，超过七成FDI都选择投资制造业(Blonigen等，2007)。第二产业作为区域经济结构的重要组成部分直接影响着FDI流入地区的经济结构和生态环境。因此本文选择各省市第二产业产值占当地GDP的比重作为衡量指标。

研发投入水平(R&Dit)：因为外资企业对于东道国的投资主要流向为制造业，因此本文选择以工业行业的科研经费占行业产值的比例作为衡量指标对整个FDI进行衡量。

收入水平(yit)：收入水平是体现一个地区经济发展水平的显著指标。经济越发达，当地居民的收入状况越好，反之则越差。因此本文选择人均GDP来对收入水平进行测度。

环境规制(ERit)：学界对于环境规制的指标并未达成统一意见，本文出于综合衡量环境规制的目的，借鉴王杰、刘斌(2014)的做法，采用5个单项指标建立环境规制综合指数，具体方法见王杰、刘斌(2014)。

三、实证结果与分析

(一)平稳性检验

本文根据前文的模型，利用Stata12.1进行计量分析。首先采用LLC和PP-Fisher两种方法对变量进行平稳性检验，具体结果见表1。由表1的结果可知。

(二)以金融发展水平为门槛变量时显著性检验

本文以金融发展水平为门槛变量进行了门槛效应检验，具体结果见表2。表2的结果显示单一门槛效应在5%的水平上是显著的，其门槛值为0.579，对应的置信区间为(0.389，0.785)；双重门槛效应在1%的水平上是显著的，其门槛值为0.864，对应的置信区间为(0.818，0.920)；而三重门槛效应则不显著，因此本文将以双重门槛效应展开分析。

表1 各变量的描述性统计

注：c，t，l分别为常数项、趋势项及滞后阶数

表2 门槛效应检验结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；P值和F值均为采用“Bootstrap”抽样500次得到的结果

(三)回归结果与分析

1.控制变量影响分析

从表3的结果可以看出，金融发展水平的回归系数为负且显著，这说明金融发展水平越高，对于环境的污染越少。金融业的发达程度与当地经济具有紧密的关联关系，经济越发达的地区，对于资金的需求越为强烈，进而会刺激金融业的持续发展。金融业的发展同时也能够为经济的发展、企业的技术改进提供更多的资金支持，推动区域产业结构的升级，从而降低对环境的影响。金融产业发达的地区，普遍技术水平较高，且第三产业较为发达。第三产业中的许多产业一方面需要企业和政府加大科研方面的投入，同时也需要金融业的支持。其中许多产业都是资金密集型产业，比如信息技术产业。同时金融发展水平较高的地区普遍度过了依赖资源和低廉的劳动力成本发展经济的时期，比如我国的长三角地区。

经济结构的回归系数为正，且在10%的水平上显著，本文以第二产业与GDP的比值作为衡量指标，结果显示第二产业在经济中比重越高的地区环境污染越严重，这一回归结果与我国的实际情况是相符合的。我国自改革开放以来，主要依托资源密集型和劳动力密集型产业来推动我国的经济发展。无论是东部地区、中部地区还是西部地区，第二产业在当地GDP的比重在21世纪前十年都达到了顶峰状态，同时这一时期也是我国环境污染最为严重的时期。

研发投入的回归系数为负，并在1%水平上显著，说明研发投入对于抑制环境污染具有显著的作用。从技术水平的角度看，技术水平的高低直接关系着企业的经济效益和资源的利用率。同等条件下，具有更高技术水平的企业取得更好发展的概率远远超过技术水平有限的企业。研发投入较高的地区同时也会通过空间溢出对周边的地区产生影响，因而总体上对环境污染呈现抑制作用。

收入水平的回归系数为正，且在1%的水平上显著。收入水平同环境污染的同比例关系说明我国总体上还是处在经济发展的中低水平阶段，虽然有部分沿海地区已经进入了以第三产业为主导产业的阶段，但是全国大部分地区都还是依赖传统的经济发展模式。即经济的发展主要还是建立在环境污染的基础上。

环境规制的回归系数为负，同时在10%水平上显著。回归结果显示虽然环境规制对于环境污染有一定的抑制作用，但是效果不太明显。

表3 门槛模型估计结果

2.基于金融发展的FDI对环境污染的门槛效应分析

从表4可以看出，当金融发展水平低于第一个门槛值(0.579)时，FDI对环境污染的影响为7.458，并在10%的水平上显著；当金融发展水平高于第一个门槛值，但是低于第二个门槛值(0.864)时，FDI对于环境污染的影响为3.157，在5%水平上显著；当金融发展水平超过第二个门槛值时，FDI对于环境污染的影响为-1.433，并在1%的水平上显著。基于上述分析，FDI对于环境污染的影响存在明显的双门槛效应。

FDI不仅能够为东道国带来资本，同时也会产生技术溢出效应，进而对环境污染造成影响。金融发展水平直接影响着FDI技术溢出效应的吸收。当FDI流入产生溢出效应，并对当地技术水平产生影响时，当地企业需要借助于金融行业进行资金融通，从而购买机器设备、加大技术改造、雇佣和培训工人。只有当企业的资金需求得到满足时，FDI的技术溢出效应才能够得到更好地吸收。在经济发展的初级阶段，金融发展主要作用于第二产业，即促进第二产业的发展，因而FDI会对环境造成影响。当金融发展水平跨越过第二个门槛时，FDI对环境污染具有明显的抑制作用，表明引进外资的质量更高，金融发展水平的融合效应也更为显著。

四、研究结论与政策建议

(一)研究结论

以30个省市2003-2014年的面板数据为研究样本，通过建立门槛面板模型，以金融发展水平为门槛变量，本文对FDI的环境效应进行了系统的研究。研究结果表明金融发展水平、经济结构、研发投入、收入水平和环境规制都会影响环境污染水平。金融发展水平总体上对改善环境具有促进作用，经济结构的改善能够有效降低环境的污染水平，研发投入的增加会显著地提高环境的质量水平，随着收入水平的提高，环境质量会呈现不断恶化的趋势，环境规制虽然能够对环境污染起到缓解作用，但是不太明显。从门槛效应来看，FDI对环境污染的影响存在显著的“双门槛效应”。金融的初步发展并不能够有效推动FDI改善环境污染状况，只有当金融发展跨越第二个门槛值时，FDI才能显著地改善环境污染。

(二)政策建议

本文认为要有效地发挥FDI对于改善环境污染的作用，需要从以下两个方面进行考虑。从金融发展水平的角度来看，需要进一步推进金融制度改革，加强金融资源在各地间的流通，提高金融市场的整体效率；同时需要加强对于落后地区、农村地区的金融扶持力度，增加农村地区的金融服务供给，建立良好的金融、经济、生态发展体系。

从FDI利用的角度看，需要进一步提高FDI的引进质量。当前经济发展落后地区特别是东北地区和广大中西部地区在外资的引进上，还是以数量为主，对于质量的要求较低。具有高技术水平的外资一方面可以通过技术溢出效应影响流入地的整体技术水平，进而提高生产效率，减少环境污染，另外还有利于流入地金融体系的完善。

[1] e [J]．International Research Journal of Finance and Economics [J], 2009，(26):178-185．

[2]Eskeland, G. and Harrison, E. Moving to Greener Pastures? Multinationals and the Pollution Haven Hypothesis [J]．Journal of Development Economics, 2003,(70)：1- 23.

[3]Brian R. Copeland，M. Scott Taylor, International Trade and the Environment: a Framework for Analysis [J]．NBER Working Paper 2001，(85):27-56.

[4]Letchumanan , R. and Kodama, F.Reconciling the Conflict between the-Pollution-Haven. Hypothesis and an Emerging Trajectory of International Technology Transfer [J]．Research Policy, 2000,(29)：59- 79.

[5]张 宇，蒋殿春，FDI、政府监管与中国水污染—基于产业结构与技术进步分解指标的实证检验[J].经济学(季刊)，2001，(2)：491-514.

[6]王 杰，刘 斌.环境规制与企业全要素生产率—基于中国工业企业数据的经验分析[J]．中国工业经济，2007，(3)：44-55.

[7]聂 飞、刘海云. FDI、环境污染与经济增长的相关性研究—基于动态联立方程模型的实证检验[J]．国际贸易问题，2015，(2)：72-83.

[8]盛 斌，吕 越.外国直接投资对中国环境的影响—来自工业行业面板数据的实证研究[J]．中国社会科学.2012，(5)：35-42.

[9]李子豪，刘辉煌. “外商直接投资、地区腐败与环境污染—基于门槛效应的实证研究[J].国际贸易问题,2011,(5)：54-75.

[10]包 群，陈媛媛，宋立刚.外商投资与东道国环境污染: 存在倒U型曲线关系吗[J].世界经济,2010,(1)：3-170.

[责任编辑：邹学慧]

A Threshold Model Analysis on the Environmental Effect of FDI from the Perspective of Financial Development

ZHOU Chao1，LIU Xia2

(1.National Research Center for Upper Yangtze Economy, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China; 2.International Business School, Sichuan International Studies University, Chongqing 400031, China)

Based on the panel data of 30 provinces and cities from 2003 to 2014, this paper builds aPanel Threshold Model put forward by Hansen using financial development as the threshold variable to study the effect of FDI on environment. The results show that there is an obviousdouble threshold effect of FDI on environment. When the financial development is at a low level, the inflow of FDI will exert negative impact on local environment; when financial development is at a high level, FDI will be good for the environment.

financial development; FDI; environmental effect; threshold test

2016-05-23

国家社会科学基金项目“基于吸收能力视角的中国对外直接投资逆向技术溢出效应研究”(11CGL037)

周 超(1989-)，男，重庆人，博士研究生，从事金融经济学研究；刘夏(1972-)，重庆人，副教授，从事城乡统筹与金融监管研究。

F830.39;F014.5

A

1671-7112(2017)01-0013-07