我国环境规制对制造业FDI影响的区域异质性研究

刘雪梦

[摘要]基于2003～2015年中国省际面板数据，采用因子分析法测算环境规制强度，并运用可行性广义最小二乘法进行实证分析我国环境规制对制造业FDI影响的区域异质性。分析表明，环境规制对中国三大区域制造业FDI的影响呈“U”型。然而，东部地区已跨过“U”型曲线拐点，中西部地区处于拐点的左边，且西部距离拐点的距离大于中部。

[关键词]FDI；环境规制；制造业；污染避难所；因子分析

[中图分类号]F014.9 [文献标识码]A

随着环保意识地提高，中国经济发展向低碳模式转变，不断提高环境规制水平。然而，环境规制是一把“双刃剑”，日趋严格的环境规制对制造业FDI的流入量、规模和结构产生了一定的影响。据统计，2005～2015年期间我国制造业FDI的比例下降近40%。制造业FDI比例的下降，使得环境规制与制造业FDI之间的关系成为学术界关注的焦点。因此，深入考察环境规制对中国制造业FDI的影响，对中国制定科学、合理的环境规制和引资政策、促进经济绿色可持续发展具有重要的现实意义。

1 文献回顾

针对环境规制对FDI影响的问题，学术界主要围绕污染避难所假说展开。支持该假说的学者认为，环境规制对FDI的影响具有抑制作用。Xing和Kolstad（2002）、Eskeland（ 2003 ）分别从产业和行业角度，研究环境规制对资本密集型产业和工业行业FDI的影响，研究结果支持污染避难所假说。John A. List基于宏观视角，运用条件对数模型，研究结果一致。国内学者杨涛（2003）最早验证污染避难所假说的存在性。杨军（2016）改变了传统回归方法，构建门槛回归模型，进行实证分析，结果表明，环境规制抑制了制造业FDI的流入但存在门槛效应。

也有学者不支持该假说，认为环境规制对FDI流入的影响不确定。Porter（1990）最早提出了“波特假说”，认为环境规制吸引FDI的流入。国内学者周长富等（2016）基于微观视角，通过 D-S垄断竞争市场分析框架，并建立动态回归计量模型，研究发现：各区域环境规制对FDI的影响不确定。

通过文献回顾，发现学者们较少从行业层面展开研究。此外，学者们对于环境规制指标的衡量方法存在分歧，使得研究结果不一致。因此，文章从制造业角度，采用因子分析法测算环境规制强度，并运用可行性广义最小二乘法（FGLS），深入分析环境规制对制造业FDI影响的区域异质性。

2 研究设计

2.1 指标选取和数据来源

2.1.1 环境规制指标（reg）。现有研究对环境规制指标的衡量，存在无法剥离不同污染物在不同地区的不同权重以及片面反映环境保护过程，不能全面衡量各地区的环境规制水平等不足，为全面衡量环境规制水平，在张鹏杨等（2016）方法的基础上，采用因子分析法，综合有关污染排放的4个逆向指标和污染治理的4个正向指标，测算环境规制强度。具体指标含义见表1。

运用因子分析法，以2003～2015年的数据为样本，测算出各省市2003～2015年的环境规制水平得分。具体步骤如下：

第一步，对文章所选取的数据进行标准化处理。标准化公式为：

其中，为k省年的标准化值。为指标的原始值，和分别为主要污染物和治理物指标在所有地区的最大值和最小值。

第二步，数据检验。通过KMO和Bartlett球度检验，KMO值为0.711，Bartlett球度检验，近似卡方值为2288.817，因此，变量之间的相关关系较强，数据适合做因子分析。

第三步，因子提取。从表2可以看出，只有两个成分大于1的特征值，文章提取这两个成分作为公因子。

第四步，因子旋转并计算因子得分。在对因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转后，

对我国29个省、市环境规制水平进行测算，相关结果见表3和表4。将公因子表示为各原始变量的线性组合。则各因子的表达式为：

根据各因子的综合得分计算公式，可得，计算出各省市境规制综合因子得分，以反映我国各地区的环境规制水平。计算结果见表3和表4。

从表3排名中可以看出，排名前10名的省份中，有8个省份位于东部地区，说明东部地区环境规制水平整体高于中西部地区。

2.1.2 其他指标。制造业外商直接投资额（MFDI）：考虑到数据的可得性，利用2012～2015年各省制造业总产值占GDP比重的平均值与各省2003～2015年实际利用外商直接额的乘积来表示，根据当年人民币兑美元的年平均汇率，将单位换算为亿元，来衡量制造业外资的进入程度。

经济发展水平（AVGDP）：文章采用人均GDP（单位：万元/人）来衡量经济发展水平；工业化水平（IND）：文章用各省工业增加值占各地区生产总值的比重来表示工业化水平；制造业劳动力数量（LABOR）：文章用各省历年制造业城镇单位就业人员数（单位：亿人）来表示；制造业劳动力成本（COST）：文章用各省城镇单位制造业就业人员平均工资（单位：万元）来表示；研发投入水平（RD）：文章用各省历年研发与试验经费内部支出（单位：万亿元）来衡量研发投入水平；基础设施水平（INF）：文章用城镇固定资产投资（单位：百亿元）来衡量基础设施水平。

主要数据来源《中国环境统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、国家统计局、各省历年统计年鉴、和Wind资讯等。

2.2 模型构建

在MATHEW C（2009）等构建的模型基础上，结合中国实际情况，构建如下计量模型：

模型（1）中，和代表地区第期的观测值，为地区时期制造业实际利用外商直接投资额，为我国地区时期，为控制变量的回归系数；为随机误差项。

2.3 实证结果及分析

2.3.1 描述性统计。由表4中统计描述结果可以看出，各项数据之间存在着充分的变異。因而，样本数据适合作为回归使用。

2.3.2 FGLS估計结果及分析。在进行回归估计前，通过修正Wald检验、Woodridge检验以及Pesaran检验，三种检验的P值均小于0.01，认为样本间存在组间异方差、组内同期相关和组间同期相关。因此，采用允许不同个体扰动项存在异方差、自相关和同期相关的可行性广义最小二乘法（FGLS）进行估计。

表5给出了全国样本和区域样本的FGLS估计结果。由表中结果可以看出，从全国层面来看，环境规制对制造业FDI的影响不显著，人均GDP（avgdp），劳动力数量（labor）以及工业化基础设建设（inf）对制造业FDI（mfdi）的影响分别通过了1%，5%和1%的显著性检验，且变量的估计系数显著为正。

这说明，就全国而言，人均GDP（avgdp）越高，经济活动越活跃，越吸引制造业FDI；工业化水平（ind）越高，工业企业集群现象越明显，企业间的交易成本越少，越吸引制造业FDI；基础设施（ind）越完善，越吸引制造业FDI。

从区域层面来看，中西部环境规制变量（reg）的一次项系数为负值，在1%的水平下显著，东部不显著，表明中部地区环境规制强度每增加一单位，制造业FDI减少0.234个单位。西部地区环境规制强度每增加一单位，制造业FDI减少0.299个单位。进一步比较发现，西部地区的系数值大于中部地区，说明西部地区的制造业FDI对环境规制的反应较为敏感；东、中西部环境规制的二次项（reg2）系数为正值，都在1%的显著性水平下显著，表明环境规制对三大区域制造业FDI的影响呈 “U”型。随着产业结构的调整和区环境的改善，最终会吸引高技术和高质量的制造业FDI。

通过进一步计算其拐点值发现，东、中、西部地区的拐点分别是：0.1463、0.09485和0.1167。目前，三大区域的实际环境规制平均水平分别为：0.159281、0.08719和0.062879。通过计算结果可以发现，东部地区的环境规制水平已经跨过拐点，说明东部地区环境规制的倒逼机制已经产生作用。而中西部地区目前还处于“U”型曲线的左边，且距离拐点的距离是：西部>中部，即西部地区距离“U”型曲线的拐点还有一段距离，中部地区已靠近“U”型曲线拐点，趋势较缓。说明中西部地区发展较慢，现阶段主要吸收的是污染密集型制造业FDI，成本效应大于创新效应，环境规制水平提高，制造业FDI流入会下降，西部地区则更为明显。

3 结论及启示

通过前面的分析，可以得出以下结论：第一，环境规制对中国三大区域制造业FDI的影响呈“U”型，说明中长期内，环境规制对制造业FDI企业会形成倒逼机制，促使企业创新，优化产业结构，改善外部生产环境，良好的外部环境最终会吸引高技术、高附加值和清洁型制造业FDI的进入。此结论与前文所提的假设一致。第二，环境规制对制造业FDI的影响存在区域异质性，东部地区已越过拐点，中西部地区位于“U”型曲线的左边，且西部地区距离拐点的距离大于中部地区。这说明，东部地区已转向吸收技术创新型制造业FDI，而与此同时，东部地区的污染密集型和资源密集型产业向中西部地区转移的趋势逐渐加强。第三，和中西部地区相比，东部地区的工业化基础设施和高素质劳动力是影响制造业FDI进入的主要因素。

通过上述结论，可以看出，我国环境规制对制造业FDI的影响具有区域异质性，因此东部地区应加强基础设施建设，提高劳动者素质和技能，注重培养研发创新型人才；中部地区应调整制造业FDI的行业分布，制定合理的战略规划；西部地区应该提高公众的环保意识，优化产业结构，加强企业创新。

[参考文献]

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