环境规制约束下FDI对中国技术创新与经济高质量发展的影响
——基于中介效应与门槛效应的机制检验
2022-07-12邹志明
邹志明，陈 迅
(重庆大学 经济与工商管理学院，重庆 400030)
0 引言
改革开放40多年来，中国经济高速发展，取得了举世瞩目的伟大成就，现已稳居世界第二大经济体。然而，多年来的粗放型生产模式导致资源消耗和环境污染问题日益严重，影响经济可持续发展[1]。习近平总书记在党的十九大报告中作出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的重要论断，强调“必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率”[2]。2021年10月，中共十九届六中全会进一步强调“坚持实施创新驱动发展战略，加快转变经济发展方式，推进绿色发展，实现经济高质量增长”。由此可见，党和政府已将绿色发展理念及促进经济高质量发展上升到前所未有的高度。
2020年1月1日，我国正式实施《中华人民共和国外商投资法》，以法律形式明确要进一步扩大对外开放，积极促进外商投资，保护外商投资合法权益，规范外商投资环境，推动形成全面开放的新格局，促进社会主义市场经济健康发展。外商直接投资(Foreign Direct Investment，FDI)是获取国外先进技术、提高国内技术创新能力的重要渠道[3]。受新冠肺炎疫情影响，随着国内外环境的变化，全球经济陷入自2008年金融危机以来最严重的衰退，我国利用外资工作面临新挑战。在此背景下，以习近平总书记为核心的党中央提出“双循环”战略，即“加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，并强调“对外开放是基本国策，我们要全面提高对外开放水平，建设更高水平的开放型经济新体制，形成国际合作和竞争新优势”。利用外资是我国实现更高水平对外开放的重要手段，是构建更高层次开放型经济新体制的重要内容[4]。因此，推动经济高质量发展必须高度重视利用外资。
在中国特色社会主义进入新时代背景下，高质量发展是指能够很好地满足人民日益增长的多方面美好生活需要的发展，是体现新发展理念的发展，是实现创新、协调、绿色、开放和共享五大理念的发展，是对经济发展规律的深刻揭示[5]。在推进更高水平对外开放过程中，如何更好地引进和利用外资，特别是高质量外资促进创新发展，是亟待解决的现实问题。在现行环境政策条件下，FDI是否有利于促进我国技术创新及经济高质量发展？中国经济区域广阔，不同地区地理位置、资源禀赋迥异，FDI对经济高质量发展的影响是否存在显著地区差异？ FDI影响经济高质量发展的作用机制是什么？如何更好地利用FDI助推经济高质量发展？这是首先需要厘清和解决的现实问题，对促进我国经济高质量发展具有重要现实意义。
目前，对经济高质量发展的衡量，相关文献没有统一标准。有些学者采用单一指标，如陈诗一和陈登科[6]采用劳动生产率对其进行测量；也有学者采用多个维度指标进行综合测算[7]；还有不少学者将全要素生产率作为经济高质量发展的代理指标[8]。现有文献对FDI、技术创新与经济高质量发展的研究主要集中在以下3个方面：一是FDI对技术创新能力的影响。Richard等[9]认为FDI存在技术溢出效应，对东道国创新能力具有显著促进作用；梁圣蓉和罗良文(2019)研究发现，FDI研发资本技术溢出对绿色技术创新效率的提升作用最显著；田红彬等[10]认为，FDI对技术创新能力的影响不显著，甚至还会抑制技术创新能力提升；傅京燕等[11]认为，分析FDI对技术创新的影响还需要考虑其它因素，如FDI对绿色创新效率的影响不仅与环境规制有关，还取决于环境规制类型。二是技术创新对经济高质量发展的影响。大多数学者都认为技术创新是促进经济增长的重要驱动力。时乐乐和赵军(2018)研究发现，技术创新能力提升有利于促进产业结构转型升级，进而促进经济增长；吴传清等[12]采用地级市城市面板数据进行实证研究发现，技术创新能有效促进长江经济带城市群绿色全要素生产率提升；随洪光等[13]研究发现，技术创新对我国经济增长具有抑制作用；上官绪明等[14]认为技术创新对经济高质量发展具有显著促进效应，同时还存在正向空间溢出。三是FDI对经济高质量发展的影响。一些学者认为FDI有利于促进全要素生产率提升，进而推动东道国经济增长[15]；也有学者认为FDI对经济增长没有显著促进作用[16]；还有学者认为FDI对经济发展的影响存在异质性。周忠宝等[17]认为FDI对中国中西部地区经济高质量发展具有显著正向促进作用，而东部地区则相反。
综上所述，现有研究对FDI、技术创新与经济高质量发展关系进行了深入探讨，但是在环境规制约束下对FDI影响经济高质量发展的作用机理，尤其是技术创新传导途径的探讨较少。基于此，本文首先将FDI、技术创新与经济高质量发展纳入统一框架，提出相应理论假设，基于中国省级面板数据对理论预期进行实证检验；其次，利用一般中介效应模型和有调节的中介效应模型检验FDI对经济高质量发展影响的作用机理；最后，利用面板门槛模型对技术创新中介传导路径进行分析，可为我国更好地利用外资驱动经济高质量发展提供理论支撑和经验证据，并为相关政策的制定提供新思路。
1 理论分析与研究假设
本文通过梳理国内外相关文献发现，FDI通过技术效应和环境效应影响东道国经济发展(Kokko，1994)。在开放经济条件下，FDI不仅可以对经济发展产生直接影响，还能通过环境规制等间接效应促进经济发展。其中，直接效应体现为外资流入不仅有助于东道国资本形成，而且还伴随着技术转移；间接效应体现为FDI通过示范、竞争、人力资本流动和产业关联4种途径影响东道国技术创新能力，从而促进经济发展。
一方面，FDI受东道国环境政策的影响，发达国家考虑到高昂的环境成本，倾向于通过对外投资等途径将高污染、高耗能产业转移至发展中国家，以降低环境规制约束，节约生产成本。而发展中国家在经济发展初期为获得更大的竞争优势，往往会采用降低环保标准的方式吸引外资。但是，降低环境标准有可能会引来污染密集型产业和低技术产业，甚至造成“逐底竞争”，加剧东道国环境污染，最终沦为“污染天堂”[18]；另一方面，FDI会为东道国带来充裕的资本及先进的生产技术和管理理念，促进企业技术创新能力提升，提高绿色经济竞争力，产生“污染光环”效应[19]。据此，本文提出如下假设：
H1：在环境规制约束下，FDI通过技术和环境双重效应影响东道国经济发展，进而促进东道国技术创新能力提升。
H2：在环境规制约束下，FDI通过技术和环境双重效应影响东道国经济发展，进而促进东道国经济高质量发展。
环境规制影响东道国外资流入，其对经济发展的影响存在“遵循成本说”和“波特假说”两种观点。一方面，环境规制会增加企业环境治理成本，导致企业生产成本增加，抑制企业生产规模扩张，阻碍企业技术创新能力提升，进而间接抑制经济高发展质量，即“遵循成本说”[20]；另一方面，Porter &Linde[21]指出合理的环境规制有助于激励企业进行研发创新和技术升级，减少企业生产投入，增加企业产出，提高企业综合竞争力，抵消由环境规制导致生产成本上升带来的净收益，进而促进经济高质量发展，即产生“创新补偿”效应。据此，本文提出如下假设：
H3：环境规制对FDI起调节作用，合理的环境规制能够正向调节FDI与经济发展质量的关系。
通常，FDI母国经济发展更成熟，环境保护法律法规更完善，环保技术水平也更高。东道国引进外资可以带来先进生产方式和环保技术，促进东道国环保技术在企业之间转移和扩散，带动东道国企业清洁生产，促进东道国经济高质量发展。然而，FDI技术溢出也存在一定的负面影响，如果东道国相关环保法律法规不完善，地方政府为吸引外资会不惜降低环境准入标准，而过低的环境标准将会引来大量高污染、低技术、落后的工艺和产能，导致FDI负向技术溢出，进而抑制经济高质量发展[22]。据此，本文提出如下假设：
H4：在环境规制约束下，FDI通过技术创新影响东道国经济高质量发展。
在FDI进入东道国初期，由于东道国技术创新水平与发达国家相比存在较大差距，因此不需要东道国吸收能力达到较高水平就能发挥FDI的溢出效应，进而促进经济高质量发展；但是，随着FDI规模的不断扩张，东道国需要不断对产业结构进行优化升级。如果东道国经济发展水平不高，技术吸收能力达不到所需的技术创新水平，将会导致FDI技术外溢不能很好地发挥作用，甚至还会产生“低端锁定”效应[23]，抑制经济高质量发展；只有当技术创新达到较高水平，即能够较大程度上吸收、消化FDI技术外溢时，才会显著促进经济高质量发展。可见，技术创新对经济高质量发展的影响存在门槛效应，会因技术创新水平不同而产生差异化影响，即存在非线性特征[24]。
如果东道国环境规制较为宽松，FDI引入将带来更多污染和粗放型产业，从而加剧当地环境污染，抑制经济高质量发展；而如果地区环境规制强度超过临界值，“波特假说”成立，合理的环境规制则会激发东道国企业技术创新，产生“创新补偿”效应，抵消企业“遵循成本”，最终提升东道国企业资源利用率，促进绿色技术创新[25]。因此，东道国FDI技术溢出效应随着环境规制强度不同而不同，环境规制需要达到一定门槛值后，FDI才能促进东道国技术创新并促进经济高质量发展，即存在非线性影响[26]。据此，本文提出如下假设：
H5：FDI、技术创新对经济高质量发展的影响具有非线性特征，对东道国经济发展质量的影响存在技术创新、环境规制等门槛条件。
2 研究设计
2.1 模型设定
(1)基准回归模型。本文为验证假设H1和H2，即在环境规制约束下FDI对技术创新与经济发展质量的影响，将基准计量模型设定为：
Innovit=β0+β1FDIit+β2ERit+αControlit+μi+εit
(1)
Gtfpit=β0+β1FDIit+β2ERit+αControlit+μi+εit
(2)
为验证假设H3，即在环境规制约束下，检验FDI与环境规制交互作用(FDI×ER)对FDI与经济高质量发展的调节效应，设定模型如下：
Gtfpit=β0+β1FDIit+β2ERit+β3(FDIit×ERit)+αControlit+μi+εit
(3)
其中，i表示省份(i=1,2,…，30)，t表示年份(t=2003,2004,…，2019)；Innovit表示技术创新水平；Gtfpit表示绿色全要素生产率，即经济高质量发展的代理指标；FDIit表示外商直接投资；ERit表示环境规制水平；FDIit×ERit表示外商直接投资与环境规制的交互项；Controlit表示一系列控制变量，包括对外贸易水平(tradeit)、人力资本(hrit)、研发支出(rdit)、经济发展水平(gdppcit)、金融发展水平(finit)、产业结构(Structit)等；α为控制变量系数；μi为不可观测的个体效应；εit为随机扰动项。
(2)中介效应模型。为验证假设H4，即FDI是否通过技术创新作用于经济高质量发展，本文构建如下中介效应模型：
Gtfpit=β0+β1FDIit+β2ERit+αControlit+μi+εit
(4)
Mit=ω0+ω1FDIit+ω3Controlit+νi+θit
(5)
(6)
进一步，考虑环境规制对FDI的调节作用，构建有调节作用的中介效应模型进行扩展分析。
Gtfpit=β0+β1FDIit++β2ERit+β3(FDIit×ERit)+αControlit+μi+εit
(7)
Mit=ω0+ω1FDIit+ω2(FDIit×ERit)+ω3Controlit+νi+θit
(8)
(9)
对于有调节的中介效应，参考温忠麟和叶宝娟[28]的调节作用检验步骤：第一，检验式(7)中环境规制对FDI的调节作用是否显著，若显著说明存在调节作用，可进行下一步检验；若不显著，则中止下一步检验。第二，分别检验式(8)、式(9)中的调节效应和中介效应系数是否显著，若两者系数均显著，说明有调节的中介效应成立；若不显著，则说明不存在有调节的中介效应。第三，如果调节效应和中介效应均显著，则说明总中介效应包含中介路径中的调节效应部分。
(3)面板门槛模型。为检验假设H5，即技术创新、FDI对经济高质量发展是否存在非线性影响和门槛条件，本文进一步构建非线性模型。根据Hansen[29]提出的面板门槛回归模型估算相应门槛值，并检验不同门槛区间样本组参数是否存在显著差异(Che，2013)，此方法可以有效避免主观估计偏误。面板门槛回归模型设定如下：
Gtfpit=β0+β1Innovit·1(qit≤γ)+β2Innovit·1(qit>γ)+αControlit+εit
(10)
Gtfpit=β0+β1FDIit·1(qit≤γ)+β2FDIit·1(qit>γ)+αControlit+εit
(11)
相应地，如果模型中存在多重门槛情形，以双门槛模型为例，可将模型扩展为：
Gtfpit=β0+β1Innovit·1(qit≤γ1)+β2Innovit·1(γ1
(12)
Gtfpit=β0+β1FDIit·1(qit≤γ1)+β2FDIit·1(γ1
(13)
其中，1(•)代表指标函数，当括号内表达式为正时，取值为1；反之，则取值为0；qit表示门槛变量，即技术创新水平(lnInnovit)、环境规制(lnERit)；γ为相应的门槛值，其中γ1<γ2；其余变量名称及含义同前文所述。
2.2 变量选取
2.2.1 主要变量
(1)主要被解释变量：经济高质量发展(Gtfp)。党的十九大报告提出要提高全要素生产率，全要素生产率作为驱动经济增长的核心指标，是实现经济高质量发展的源泉，用它衡量经济发展质量具有一定的合理性[30]。考虑到综合指数法指标体系建立尚无统一标准，部分指标存在不可观测因素，无法保证指标的稳定性，因此本文选取包含非期望产出的绿色全要素生产率作为经济高质量发展的代理指标，采用非径向非导向松弛测度SBM方向性距离函数(Fukuyama等,2009)和Malmquist-Luenberger生产率指标(Oh, 2010)，将能源消耗和环境污染纳入全要素生产率核算体系，测算中国内地30个省份绿色全要素生产增长率，再利用累乘思路计算绿色全要素生产率。
(14)
其次，构造环境约束条件下的SBM方向性距离函数。
(15)
(16)
(17)
最后，根据Chung等(1997)提出的Luenberger生产率指数，测算第t期到t+1期的绿色全要素生产率增长指数(Gtfp)。
秦立红等[47]通过大鼠肾上腺嗜铬细胞瘤克隆化细胞株(PC12)实验，发现从仙草中分离出的咖啡酸、3-(4-乙氧基-3-羟基-苯基) 烯丙酸、咖啡酸乙酯、山奈酚、高山黄芩素、2-十六烷基-十八烷酸、熊果酸和豆甾醇等8个单体化合物有较高的抗缺氧活性。
(18)
(19)
(20)
其中，Effe、Tech分别表示第t期到第t+1期的技术利用效率变化和技术进步。
投入要素包括劳动、资本和能源投入。劳动投入以各省城镇就业人员年末数衡量；资本投入采用永续盘存法计算，折旧率参考吴延瑞(2008)的做法，以张军等(2004)估算的资本投资额作为当年的资本投资额；能源投入以各省市区的能源消费总量为指标；期望产出以各省市区1978年基期不变价的地区生产总值(GDP)衡量；非期望产出用CO2排放量衡量。由于CO2排放量数据无法直接获取，本文通过IPCC 2006方法计算得到。
(2)被解释变量和中介变量：技术创新水平(Innov)。通常而言，地区技术创新水平越高，被授予的专利也就越多，因此本文选取国内3类专利授权数衡量各省份技术创新水平。
(3)外商直接投资(FDI)。本文采用FDI占地区GDP的比重衡量外商直接投资水平。FDI指各省份实际利用外资额(万美元)，本文将历年中国人民银行公布的年均汇率转换成人民币价格(亿人民币)进行测算。
(4)环境规制水平(ER)。参考傅京燕(2010)的计算方法，采用改进的熵值法构建环境规制综合指数。选取废水排放量比值、SO2排放量和固体废物综合利用率(“三废”指标)与工业总产值的比值测算环境规制水平，数值越小，说明环境规制强度越大。
2.2.2 控制变量
本文选取以下控制变量：①人力资本(hr)，用各省份就业人员平均受教育程度衡量，本文采用吴延瑞(2008)的做法，将各种受教育水平按一定的受教育年限折算，并根据各教育程度人口比重加权加总得到人均受教育水平，单位为年，其中，大学及以上为16年，高中为12年，初中为9年，小学为6年，文盲为0年；②研发支出(rd)，用各省份科研经费(R&D)内部支出费用占地区GDP的比重衡量；③贸易开放度(trade)，用各省份进出口贸易总额占GDP 的比重衡量；④产业结构(struct)，用第二产业产值占该地区总产值的比重衡量；⑤经济发展水平(gdppc)，以1978年为基期，用各省份实际人均GDP衡量；⑥金融发展水平(fin)，采用各省份非国有部门贷款比重衡量；⑦制度质量(institute)，采用王小鲁和樊纲编制的中国各省份市场化综合指数作为代理指标；⑧政府支持(gov)，采用地区财政支出占当地GDP的比重衡量。
2.3 数据来源
本文选取2003-2019年我国内地30个省份(西藏因数据不全，未纳入统计)相关数据为研究样本，原始数据均来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》及各省市统计年鉴、统计公报等。本文采用线性插值等方法对数据进行补充，并对部分离群值较大的指标缩尾进行处理，主要变量描述性统计结果和方差膨胀因子(VIF)检验结果如表1所示。
表1 变量描述性统计结果Tab.1 Descriptive statistics of the main variables
3 实证检验
3.1 FDI对技术创新与经济发展质量的影响
3.1.1 基准回归结果
为得到更加准确有效的估计结果，需要对估计模型进行筛选，基准回归检验结果如表2所示。为消除异方差和量纲的影响，提高逻辑严密性和结果合理性，本文对原始变量进行对数处理，对经济发展水平等控制变量取滞后一期，具体分析如下：
(1)环境规制约束下FDI对技术创新能力的影响。表2中第(1)、(2)列为方程(1)的POLS和FE模型回归结果。可以看出，在两种估计方法中，FDI回归系数均在5%水平上显著为正，且环境规制系数在10%水平上显著为负，假设H1得到验证。这表明，FDI技术溢出效应显著，且对我国技术创新能力具有正向促进作用，环境规制有利于提高我国技术创新能力。纳入控制变量后发现，经济发展水平、金融发展、制度质量、政府支持对技术创新水平均具有显著正向促进作用，而人力资源和研发支出对技术创新能力的系数尽管为正但影响作用不显著。
(2)环境规制约束下FDI对经济发展质量的影响。表2方程(2)采用POLS和FE模型的回归结果具有一致性。表2第(3)列POLS估计结果显示，FDI、环境规制回归系数均在5%水平上显著；第(4)列FE模型估计结果显示，FDI、环境规制回归系数依然在5%水平上显著，假设H2得到验证。这表明，在环境规制约束下，FDI通过技术效应和环境效应对经济发展质量产生正向影响。由此可见，“污染天堂”现象在中国并不成立。环境规制对经济发展质量具有显著促进作用，初步验证了“波特假说”的存在，即现阶段环境规制能够有效激励企业绿色技术创新并促进经济高质量发展。
(3)环境规制对FDI与经济发展质量的调节效应。表2第(5)列FE模型估计结果显示：FDI与环境规制交互项在1%水平上显著为正，假设H3得到验证，说明环境规制对FDI与经济发展质量具有显著正向调节作用。随着环境规制水平的提升，环境规制通过激发企业技术创新和生产效率改进带来的收益抵消了因环境规制引致的“净效益”，从而产生“创新补偿”效应。
表2 基准回归结果Tab.2 Estimated results of basic model
3.1.2 异质性分析
为检验FDI、环境规制及其交互项对经济发展质量的影响是否存在地区异质性，本文按照经济区划功能将样本划分为沿海地区和内陆地区。为避免OLS和FE模型引发内生性问题，本文引入经济发展水平、金融发展等控制变量；另外， FDI、环境规制与经济发展质量或技术创新之间可能存在双向因果关系，因此本文进一步采用工具变量法进行回归。根据内生性检验结果，选取环境规制滞后一期、二期作为环境规制工具变量，采用IV-2SLS进行回归，因篇幅所限，回归结果不再列示。
在控制内生性偏误后，从全国层面看，FDI、环境规制均有利于促进经济高质量发展，且环境规制对FDI进入门槛具有正向筛选作用。从理论上讲，不同地区FDI对经济高质量发展的影响可能存在显著差异。因此，本文引入地区虚拟变量(Sea)，将沿海地区赋值为1，内陆地区赋值为0，引入交乘项(Sea×FDI)、(Sea×FDI×ER)后进行回归。结果显示，相比全国层面，我国东部沿海地区和中西部地区FDI、环境规制及其交互项对经济发展质量的影响存在显著地区差异。FDI对沿海地区经济发展质量的正向影响作用更加显著。在环境规制的影响下，沿海地区环境规制及其调节效应能引导FDI转向“清洁产业”，提高外资准入门槛。
3.2 FDI对经济高质量发展的作用机制
根据前文理论分析，FDI通过技术溢出效应影响经济高质量发展，本文通过中介效应模型检验假设H4。表3结果显示，FDI技术创新中介效应显著，假设H4得到验证。
(1)一般中介效应。表3式(1)～(3)为一般中介效应检验结果。可以看出，FDI对技术创新水平具有正向促进作用，环境规制能够促进技术创新水平提升；FDI通过技术创新水平这一中介路径对经济发展质量产生负向影响，不利于经济高质量发展。加入技术创新水平的平方项发现系数为正且在5%水平上显著，说明其对经济发展质量的影响存在显著非线性特征。
(2)有调节的中介效应。考虑到环境规制的调节效应，加入FDI与环境规制的交互项。表3式(4)～(6)为有调节的中介效应检验结果。可以看出，FDI、环境规制依然能够促进经济高质量发展，环境规制对FDI具有正向调节作用。同时，FDI通过技术创新水平这一中介路径对经济发展质量产生负面影响。这是因为，尽管FDI和环境规制均能促进技术创新水平提升，但由于我国经济发展不均衡，地区间差异较大，所以影响作用也不同。在式(6)中加入技术创新水平的平方项发现系数依然显著为正，再次说明技术创新水平对经济发展质量的影响存在显著非线性特征。
3.3 进一步分析：门槛效应实证检验
由前文理论和实证检验可知，环境规制对FDI与经济发展质量具有正向调节作用，但环境规制的调节作用是否存在异质性及门槛条件，本文对此展开深入分析。以技术创新、环境规制为门槛变量分别进行单一门槛值、双重门槛值、三重门槛值检验，运用Hansen(1999)提出的“自助法”(bootstrap)，通过State16统计软件反复抽样500次得出统计量F值及相应P值，得到门槛效应检验结果(李虹和邹庆，2018)，如表4所示。
由表4可知，以技术创新、环境规制为门槛变量的检验结果均为双门槛模型，假设H5得到验证，即技术创新、FDI对经济发展质量的影响存在技术创新、环境规制门槛。根据Hansen(1999)提出的估计法，门槛值是似然比统计量LR趋于0时对应的γ值，据此绘制相应门槛估计值在95%置信区间下的LR图。图1为以技术创新为门槛变量的LR图，对应的门槛值分别为8.885、10.024；图2为环境规制门槛值为-3.792和0.656对应的LR图。其中，LR统计量最低点为对应的真实门槛值，虚线代表临界值为7.35，由于临界值均位于门槛值下方，由此判定门槛值真实有效。
表3 机制分析估计结果Tab.3 Estimated results of mechanism analysis
表4 门槛效应检验结果Tab.4 Results of the threshold effect test
图1 技术创新双门槛估计LR图Fig.1 LR diagram of double threshold estimation of technological innovation
图2 环境规制双门槛估计LR图Fig.2 LR diagram of double thresholde estimation of environmental regulation
表5为以技术创新、环境规制为门槛变量的双门槛模型估计结果。可以看出，在不同技术创新水平下，技术创新对经济发展质量的影响作用不同。当技术创新处于较低水平(lnInnov≤8.885)时，其对经济发展质量的影响系数在5%水平上显著为负，说明此时技术创新水平会抑制经济高质量发展；当技术创新处于中间水平(8.885
表5 面板门槛模型估计结果Tab.5 Estimated results of the panel data threshold model
由表5可知，当门槛变量为环境规制(lnER)时，随着环境规制强度的加大，FDI对经济发展质量的影响由不利转为积极促进作用，呈现“U”型结构特征。FDI对经济高质量发展的负面影响随着环境规制水平的提高而逐渐降低，当跨越第二个门槛值后才能显著促进经济高质量发展，说明环境规制起到正向筛选作用。这是因为，在环境规制第一个门槛值内，由于地区环境规制水平过低，通过“搭便车行为”就可以为外商带来巨大利益，导致外资对环境技术改进和创新的积极性不高、创新动力不足，从而抑制了经济高质量发展；但是随着环境规制水平提高直至跨越第二个门槛值，外资需要采取更清洁环保的技术以避免政府较为严格的环境规制，此时利用外资进行技术创新能够有效获取“创新补偿”，最终促进经济高质量发展。
综上所述，无论是技术创新还是环境规制对经济发展质量均存在显著双门槛效应。在不同门槛区间，技术创新、FDI对经济发展质量的影响不同，技术创新和环境规制均需达到一定门槛值后才能促进经济高质量发展。
4 结语
4.1 研究结论
本文基于2003-2019年中国内地30个省份面板数据构建中介效应模型和门槛效应模型，考察环境规制约束下FDI对技术创新与经济高质量发展的影响，得出以下结论：第一，在环境规制约束下，FDI技术溢出效应显著，FDI能够促进我国经济高质量发展，现阶段环境规制具有“创新补偿”效应；FDI与环境规制交互项能够显著促进经济高质量发展，环境规制对FDI具有一定的正向筛选作用。第二，在考虑内生性后，FDI、环境规制及其交互项对经济高质量发展影响的核心结论依然成立，并且存在地区异质性。第三，两种中介效应检验结果显示，FDI通过技术创新机制作用于我国经济高质量发展。第四，总体而言，FDI通过技术创新水平这一中介路径对经济高质量发展产生负面影响，这与理论预期不符。进一步分析发现，技术创新对经济高质量发展的影响存在显著门槛效应，技术创新需要达到一定门槛值后才能促进经济高质量发展。同时，在不同门槛区间内，FDI对经济高质量发展具有不同的影响，环境规制需要达到较高的门槛值才能促进经济高质量发展。
4.2 研究启示
根据上述研究结论，本文提出如下政策启示：
(1)在提高对外开放水平、加大外资引进力度的同时，要有效发挥环境规制的倒逼效应，高效合理地推进经济高质量发展。由于历史原因，我国各地区在区域条件、基础设施、经济发展水平、对外开放程度等方面存在较大差异，因此各地区应因地制宜地制定差异化发展政策，努力实现产业结构转型升级和生态环境改善。
(2)不同行业和地区应该合理引进外资，注重外资引进质量。我国经济较为落后的中西部地区引进外资时应充分考虑自身吸收能力，引进更能发挥技术溢出效应的行业和产业。对于东部沿海发达地区，要注重外资引进质量，适度控制外资引进规模，充分吸收FDI的技术溢出效应，促进经济高质量发展。
(3)为更好地发挥FDI的正向溢出效应，各地区要根据FDI对经济发展质量影响的不同中介传导路径，充分考虑各地区不同的技术创新水平，在不同发展阶段制定差异化政策。目前，我国大部分地区技术创新水平尚未跨越较高的门槛值，提高技术创新水平有助于促进FDI技术溢出。因此，各地区应根据自身条件，实施合理的环境规制标准，实现环境保护与经济发展之间的动态平衡，通过改善科技创新环境、加大科技人才培养力度等措施提高企业技术创新水平，发挥FDI技术溢出效应，助推经济高质量发展。
4.3 不足与展望
本文存在如下不足：第一，影响经济高质量发展的因素不仅包括技术创新，还包括结构效应和生产率效应。第二，对异质性的考察只区分沿海和内陆地区，未考虑其它因素的影响，如2008年金融危机、新冠肺炎疫情等。第三，受限于数据可得性和稳定性，选用绿色全要素生产率衡量经济指标不全面，未来可构建更加科学有效的经济高质量发展测度指标体系，并对上述问题进行深入探讨。
