我國環境規制對制造業FDI影響的區域異質性研究

劉雪夢

[摘要]基于2003～2015年中國省際面板數據，采用因子分析法測算環境規制強度，并運用可行性廣義最小二乘法進行實證分析我國環境規制對制造業FDI影響的區域異質性。分析表明，環境規制對中國三大區域制造業FDI的影響呈“U”型。然而，東部地區已跨過“U”型曲線拐點，中西部地區處于拐點的左邊，且西部距離拐點的距離大于中部。

[關鍵詞]FDI；環境規制；制造業；污染避難所；因子分析

[中圖分類號]F014.9 [文獻標識碼]A

隨著環保意識地提高，中國經濟發展向低碳模式轉變，不斷提高環境規制水平。然而，環境規制是一把“雙刃劍”，日趨嚴格的環境規制對制造業FDI的流入量、規模和結構產生了一定的影響。據統計，2005～2015年期間我國制造業FDI的比例下降近40%。制造業FDI比例的下降，使得環境規制與制造業FDI之間的關系成為學術界關注的焦點。因此，深入考察環境規制對中國制造業FDI的影響，對中國制定科學、合理的環境規制和引資政策、促進經濟綠色可持續發展具有重要的現實意義。

1 文獻回顧

針對環境規制對FDI影響的問題，學術界主要圍繞污染避難所假說展開。支持該假說的學者認為，環境規制對FDI的影響具有抑制作用。Xing和Kolstad（2002）、Eskeland（ 2003 ）分別從產業和行業角度，研究環境規制對資本密集型產業和工業行業FDI的影響，研究結果支持污染避難所假說。John A. List基于宏觀視角，運用條件對數模型，研究結果一致。國內學者楊濤（2003）最早驗證污染避難所假說的存在性。楊軍（2016）改變了傳統回歸方法，構建門檻回歸模型，進行實證分析，結果表明，環境規制抑制了制造業FDI的流入但存在門檻效應。

也有學者不支持該假說，認為環境規制對FDI流入的影響不確定。Porter（1990）最早提出了“波特假說”，認為環境規制吸引FDI的流入。國內學者周長富等（2016）基于微觀視角，通過 D-S壟斷競爭市場分析框架，并建立動態回歸計量模型，研究發現：各區域環境規制對FDI的影響不確定。

通過文獻回顧，發現學者們較少從行業層面展開研究。此外，學者們對于環境規制指標的衡量方法存在分歧，使得研究結果不一致。因此，文章從制造業角度，采用因子分析法測算環境規制強度，并運用可行性廣義最小二乘法（FGLS），深入分析環境規制對制造業FDI影響的區域異質性。

2 研究設計

2.1 指標選取和數據來源

2.1.1 環境規制指標（reg）?，F有研究對環境規制指標的衡量，存在無法剝離不同污染物在不同地區的不同權重以及片面反映環境保護過程，不能全面衡量各地區的環境規制水平等不足，為全面衡量環境規制水平，在張鵬楊等（2016）方法的基礎上，采用因子分析法，綜合有關污染排放的4個逆向指標和污染治理的4個正向指標，測算環境規制強度。具體指標含義見表1。

運用因子分析法，以2003～2015年的數據為樣本，測算出各省市2003～2015年的環境規制水平得分。具體步驟如下：

第一步，對文章所選取的數據進行標準化處理。標準化公式為：

其中，為k省年的標準化值。為指標的原始值，和分別為主要污染物和治理物指標在所有地區的最大值和最小值。

第二步，數據檢驗。通過KMO和Bartlett球度檢驗，KMO值為0.711，Bartlett球度檢驗，近似卡方值為2288.817，因此，變量之間的相關關系較強，數據適合做因子分析。

第三步，因子提取。從表2可以看出，只有兩個成分大于1的特征值，文章提取這兩個成分作為公因子。

第四步，因子旋轉并計算因子得分。在對因子載荷矩陣進行方差最大正交旋轉后，

對我國29個省、市環境規制水平進行測算，相關結果見表3和表4。將公因子表示為各原始變量的線性組合。則各因子的表達式為：

根據各因子的綜合得分計算公式，可得，計算出各省市境規制綜合因子得分，以反映我國各地區的環境規制水平。計算結果見表3和表4。

從表3排名中可以看出，排名前10名的省份中，有8個省份位于東部地區，說明東部地區環境規制水平整體高于中西部地區。

2.1.2 其他指標。制造業外商直接投資額（MFDI）：考慮到數據的可得性，利用2012～2015年各省制造業總產值占GDP比重的平均值與各省2003～2015年實際利用外商直接額的乘積來表示，根據當年人民幣兌美元的年平均匯率，將單位換算為億元，來衡量制造業外資的進入程度。

經濟發展水平（AVGDP）：文章采用人均GDP（單位：萬元/人）來衡量經濟發展水平；工業化水平（IND）：文章用各省工業增加值占各地區生產總值的比重來表示工業化水平；制造業勞動力數量（LABOR）：文章用各省歷年制造業城鎮單位就業人員數（單位：億人）來表示；制造業勞動力成本（COST）：文章用各省城鎮單位制造業就業人員平均工資（單位：萬元）來表示；研發投入水平（RD）：文章用各省歷年研發與試驗經費內部支出（單位：萬億元）來衡量研發投入水平；基礎設施水平（INF）：文章用城鎮固定資產投資（單位：百億元）來衡量基礎設施水平。

主要數據來源《中國環境統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、國家統計局、各省歷年統計年鑒、和Wind資訊等。

2.2 模型構建

在MATHEW C（2009）等構建的模型基礎上，結合中國實際情況，構建如下計量模型：

模型（1）中，和代表地區第期的觀測值，為地區時期制造業實際利用外商直接投資額，為我國地區時期，為控制變量的回歸系數；為隨機誤差項。

2.3 實證結果及分析

2.3.1 描述性統計。由表4中統計描述結果可以看出，各項數據之間存在著充分的變異。因而，樣本數據適合作為回歸使用。

2.3.2 FGLS估計結果及分析。在進行回歸估計前，通過修正Wald檢驗、Woodridge檢驗以及Pesaran檢驗，三種檢驗的P值均小于0.01，認為樣本間存在組間異方差、組內同期相關和組間同期相關。因此，采用允許不同個體擾動項存在異方差、自相關和同期相關的可行性廣義最小二乘法（FGLS）進行估計。

表5給出了全國樣本和區域樣本的FGLS估計結果。由表中結果可以看出，從全國層面來看，環境規制對制造業FDI的影響不顯著，人均GDP（avgdp），勞動力數量（labor）以及工業化基礎設建設（inf）對制造業FDI（mfdi）的影響分別通過了1%，5%和1%的顯著性檢驗，且變量的估計系數顯著為正。

這說明，就全國而言，人均GDP（avgdp）越高，經濟活動越活躍，越吸引制造業FDI；工業化水平（ind）越高，工業企業集群現象越明顯，企業間的交易成本越少，越吸引制造業FDI；基礎設施（ind）越完善，越吸引制造業FDI。

從區域層面來看，中西部環境規制變量（reg）的一次項系數為負值，在1%的水平下顯著，東部不顯著，表明中部地區環境規制強度每增加一單位，制造業FDI減少0.234個單位。西部地區環境規制強度每增加一單位，制造業FDI減少0.299個單位。進一步比較發現，西部地區的系數值大于中部地區，說明西部地區的制造業FDI對環境規制的反應較為敏感；東、中西部環境規制的二次項（reg2）系數為正值，都在1%的顯著性水平下顯著，表明環境規制對三大區域制造業FDI的影響呈 “U”型。隨著產業結構的調整和區環境的改善，最終會吸引高技術和高質量的制造業FDI。

通過進一步計算其拐點值發現，東、中、西部地區的拐點分別是：0.1463、0.09485和0.1167。目前，三大區域的實際環境規制平均水平分別為：0.159281、0.08719和0.062879。通過計算結果可以發現，東部地區的環境規制水平已經跨過拐點，說明東部地區環境規制的倒逼機制已經產生作用。而中西部地區目前還處于“U”型曲線的左邊，且距離拐點的距離是：西部>中部，即西部地區距離“U”型曲線的拐點還有一段距離，中部地區已靠近“U”型曲線拐點，趨勢較緩。說明中西部地區發展較慢，現階段主要吸收的是污染密集型制造業FDI，成本效應大于創新效應，環境規制水平提高，制造業FDI流入會下降，西部地區則更為明顯。

3 結論及啟示

通過前面的分析，可以得出以下結論：第一，環境規制對中國三大區域制造業FDI的影響呈“U”型，說明中長期內，環境規制對制造業FDI企業會形成倒逼機制，促使企業創新，優化產業結構，改善外部生產環境，良好的外部環境最終會吸引高技術、高附加值和清潔型制造業FDI的進入。此結論與前文所提的假設一致。第二，環境規制對制造業FDI的影響存在區域異質性，東部地區已越過拐點，中西部地區位于“U”型曲線的左邊，且西部地區距離拐點的距離大于中部地區。這說明，東部地區已轉向吸收技術創新型制造業FDI，而與此同時，東部地區的污染密集型和資源密集型產業向中西部地區轉移的趨勢逐漸加強。第三，和中西部地區相比，東部地區的工業化基礎設施和高素質勞動力是影響制造業FDI進入的主要因素。

通過上述結論，可以看出，我國環境規制對制造業FDI的影響具有區域異質性，因此東部地區應加強基礎設施建設，提高勞動者素質和技能，注重培養研發創新型人才；中部地區應調整制造業FDI的行業分布，制定合理的戰略規劃；西部地區應該提高公眾的環保意識，優化產業結構，加強企業創新。

[參考文獻]

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