FDI对长三角城市工业环境绩效影响的实证研究

卜胜娟,周雯丽

(南京中医药大学 卫生经济管理学院，江苏 南京 210023)

长江三角洲是中国经济最具活力、开放程度最高的区域之一[1]，在中国全方位开放以及现代化建设大局中至关重要。长三角突出的区位优势、优良的自然禀赋以及中国改革开放和经济转型大环境的驱动，促进了FDI的流入并且推动了城市经济的发展。但与此同时，FDI流入带来的环境压力也越来越大,因此减排放、降耗能的经济发展模式越来越受到人们的重视。FDI流入的最主要行业是工业产业，工业产业是节能降耗的重中之重。因此，研究FDI对工业环境绩效的影响，有助于实现经济的稳定增长与环境的可持续发展。

长江三角洲是中国经济蓬勃发展的重要引擎。本文所指的长三角城市是根据2016年中华人民共和国国家发展和改革委员会发布的《长江三角洲城市群发展规划》[1]所定义的上海市，江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州，浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城 26 市。世界可持续发展工商理事会(WorldBusinessCouncilforSustainableDevelopment，WBCSD)定义环境绩效是衡量某一企业、行业或地区创造单位价值产生的环境影响的大小[2]。工业环境绩效则是指工业企业创造单位工业产值对环境的影响，它是权衡工业可持续发展状况的重要指标。

本文在对现有相关文献进行归纳梳理的基础上，首先考察了长三角城市利用FDI的现状，然后利用投入导向的CCR模型来测度其工业环境绩效；其次选取随机效应TOBIT模型讨论FDI对工业环境绩效的影响；最后提出相应建议。本研究对于长三角城市制定和运用相关政策来实现环境友好型和资源节约型社会发展模式具有重要的理论和现实意义。

一、文献回顾

(一)工业环境绩效的测度

ISO14031中认为环境绩效评估(EnvironmentalPerformanceEvaluation，EPE)是审查组织环境因素的工具，用以决定预期的目标是否达到。[3]环境绩效评估由机构自我选择适合其特点的“环境绩效评估指标”，并根据这些指标收集整理数据，以提供组织内外部的利益相关方了解组织在环境保护方面的成效。[4]迄今为止，有关企业环境绩效指标测度研究的文献有很多，但主要采用两种方法。

一是采用单一指标来测度工业企业环境绩效。如将环境违规情况、环境污染罚款、单位耗能情况以及ISO14001环境管理体系认证情况等作为唯一指标衡量环境绩效。这种方法忽略了环境压力指标多样性，准确性不足，故实际使用较少。

二是采用多维指标来测度工业企业环境绩效。分析方法主要有四种：(1)生命周期评价法(LifeCycleAssessment，LAC)，此方法由“国际环境毒理学与化学学会(SETAC)”首次提出，随后不断发展完善。(2)模糊综合评价法(FuzzyComprehensiveEvaluationMethod)，即运用模糊数学对受到多种要素制约的对象做出总体估量。(3)投入产出分析法(Input-outputAnalysisMethod)，1936年由美国经济学家WassilyLeontief提出，并被广泛运用于生产效率的测度。(4)Pittman(1981)[5]基于生产理论所提出的环境绩效指数(EnvironmentalPerformanceIndicators，EPI)方法，这一方法对数据的要求较少，运用较为灵活，实际使用较多。EPI方式主要是构建评价指标系统，对系统中的指标授予恰当权重，从而得出环境绩效指数；结合投入产出数据，运用随机前沿生产函数(StochasticFrontierProductionFunction，SFPF)或者数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)来计量环境绩效。

多数文章采取数据包络分析方法。KuosmannenT等(2005)[6]初次采用DEA模型测度静态前提下的相对环境绩效。MikaKortelainen(2008)[7]以静态环境绩效DEA模型为基础，提出基于Malmquist生产率指数的动态环境绩效模型。JahanshahlooGR等(2005)[8]提出了非期望输入和非期望输出的DEA模型。基于此模型，HuangR等(2013)[9]测算出中国废水处理厂的环境绩效。尚晶(2011)[10]使用投入产出沿双曲线路径变化的非参数DEA模型，以考虑环境非合意产出为前提测度效率。唐小力(2012)[11]结合DEA和Malmquist指数，全面分析中国静态、动态的环境绩效。MalinSong等(2013)[12]运用改进的DEA-SBM模型，测量出对环境有害的副产品的输出效率。蔡璐(2014)[13]在投入导向不变规模下构建出超效率和SBM模型相结合的静态环境绩效测度模型。唐李伟等(2015)[14]提出一种非径向BML-DEA模型来测度地区工业企业的环境绩效。

(二)工业环境绩效的影响因素

1.FDI对工业环境绩效的影响

FDI在经济发展的过程中起到了不容忽视的作用。同时，其与环境的关系也愈加受到关注。学术界关于这一关系有两种观点。一种是“负效应”——“污染避难所(PollutionHeaven)”假说:外商直接投资以能源和环境代价为前提促进东道国经济增长，这也使东道国环境问题加重。另一种是“正效应”——“污染光环(PollutionHalo)”假说:外商直接投资提高了流入国的技术水平、创新能力，促进生产更加清洁、绿色，使其环境质量增强。

目前为止，关于FDI对环境绩效的影响，学术界并未有明确定论。纪红军(2011)[15]在环境约束下将工业环境绩效与剔除外商直接投资因素的工业环境绩效进行对比，得出外商直接投资对工业环境绩效的影响在不同的阶段存在差异。胡建锋等(2014)[16]组建动态面板回归模型分析FDI与制造业环境绩效的联系，得出FDI的注入对环境绩效有负作用的结论。戎钰(2016)[17]将中国分成东、中、西三个区域，对这几个区域的外商直接投资和环境压力进行比较，得出中国外商直接投资对中部地区所带来的环境压力最为严重，西部次之，东部最轻。

2.其他因素对工业环境绩效的影响

当前，在分析影响环境绩效的其他要素方面没有一个统一的理论框架。GrossmanGM等(1991)[18]第一次提出环境质量与人均收入之间的关系是“倒U形”，随着人均收入的增加，环境污染程度会先升高后下降，并把这种关系称为环境库兹涅茨曲线。学术界借鉴环境库兹涅茨曲线的相关研究成果不断探讨，由此设定影响工业环境绩效的相关因素。

经济发展规模。纵观以前的文献，如Friedl(2003)[19]、蔡璐(2014)[13]、杨文举(2015)[21]等人都曾将经济发展规模视为工业环境绩效的影响因素，且最终得出结论：经济发展规模与工业环境绩效有着相关关系。

工业经济结构。由环境库兹涅茨曲线的形成机制可知：产业结构升级会引起环境质量变化。目前，在多数研究中，如唐小力(2012)[11]、朱明(2013)[20]、杨文举(2015)[21]等人在考虑工业环境绩效的影响因素时都采纳了产业结构这一要素。

环境规制强度。环境规制是以保护环境为目的，应采取对经济活动具有限制性的法律法规、政策措施及实施过程。[22]在环境压力下必然采取环境规制措施，所以环境规制对于工业环境绩效也有着重要影响。

经济外向度。对外开放程度越高，进出口商贸以及外商直接投资越蓬勃发展，在承接产业转移方面就更活跃。目前的产业转移，更多的是发达国家的重工业、污染工业转移至发展中国家，使得被转移地区环境压力加大；另外，产业转移又带来先进技术及管理经验，促进环境优化，所以经济外向度也是工业环境绩效的影响因素。

二、长三角城市工业环境与利用FDI现状

(一)长三角城市工业环境状况

受到城市化进程加快、工业产业集聚的影响，长三角城市工业环境的现状堪忧。

首先，长三角城市生态用地急剧减少，工业产业占用土地比重加大，长三角城市土地“有毒重金属污染”和“持久性有机物污染”严重。其次，由于工业废水的排放，长三角城市总体水质较差，众多湖泊呈现富营养化状态。最后，长三角城市工业固体废物排放量较大，这说明工业区域缺乏有效的联合治理。

由图1可以直观地看出长三角工业环境的概况。图中显示了2007～2016年(文中所有数据均为此期间)长江三角洲三种最主要污染物(因工业废水、工业二氧化硫、工业烟粉尘排量等级不同，故纵坐标单位刻度区分)的排放情况。工业废水及工业二氧化硫排放量逐年递减，但递减的速度较慢；而工业烟粉尘排放量则呈现先上升后下降的趋势。虽然长三角城市工业环境状况已经受到关注，但还需要更好地改善以及有效的保护措施。

图1 2007～2016年长三角地区三种最主要污染物排放情况

(二)长三角城市利用FDI状况

1.长三角城市经济现状

2016年，长江三角洲实现地区生产总值148 656.17亿元，同比增长9.70%，占中国国内生产总值的19.99%。规模以上工业企业总产值245 574.12亿元，同比增长3.81%。

如图2所示，近十年来，长江三角洲经济呈现出如下特点：第一，经济增速总体呈现下降趋势。第二，长三角经济总量不断增长。第三，长三角经济总量占全国的比重保持平稳状态，占20%左右。

图2 2007～2016年长三角地区生产总值与经济增速

2.长三角城市利用FDI现状

长江三角洲凭借良好的基础设施、充裕的人力资源条件不断引入FDI，由此经济迅速发展。首先，长三角外资利用占据了中国的半壁江山。自2000年开始，长三角就成为中国吸引外资最多的区域。2016年，长三角外商直接投资合同项目数为10 089个，当年实际使用外资金额达6 823 391万美元。由表1可以看到长三角地区的上海市、江苏省(9市)、浙江省(8市)、安徽省(8市)的外商直接投资合同项目个数、当年实际使用外商直接投资占全国的比重，上海和江苏分居首位，其余两个地区占比较低，并且两种占比的相似度较高。

其次，长三角区域26市FDI流入情况差异明显。以2016年为例，实际使用外商直接投资额较多的是上海、杭州、苏州等城市，而安庆、舟山、铜陵等城市则使用外商直接投资数额较少，见图3。

表1 2016年长三角及四省市外商直接投资合同项目数、当年实际使用FBI占全国比重

数据来源：《中国城市统计年鉴》2017年.图3 2016年长三角26个城市实际使用外商直接投资额

三、长三角城市工业环境绩效的测度

(一)模型选取

绩效通常可用产出与投入的比值来表示。本文将工业环境绩效定义为地区工业总产值和环境压力的比值。在充分考虑数据的可获得性后，采用环境压力指标来衡量环境绩效。环境压力指污染物(包括工业废水、工业二氧化硫、工业烟(粉)尘)排放。引用张子龙等(2013)[23]的公式：

EPIi=Yi/wij*pij

其中，EPIi是指第i个城市的环境绩效指数，Yi是指第i个城市的工业总产值，wij是指权重，pij是指第i个城市中第j种废弃物的排放量。

根据已有的研究成果，上述公式可以使用DEA方法来计量。DEA方法是由美国运筹学家Charnes等提出的一种效率评价方法。它将单输入、输出的工程效率概念推广为多输入、输出同类决策单元(DecisionMakingUnit，DMU)的有效性评价[24]。DEA方法有多种不同的模型。由于本文测度的是长三角26个市的工业环境的综合效率，因此选取DEA中的CCR模型。CCR模型在产出导向和投入导向所得的效率值相同，但在实际应用中，测度工业环境绩效更多的是关注在产出不变的条件下控制各项污染物排放。综上，本文采用投入导向的CCR模型。

假设有n个DMU，每个DMU都有m种类型输入以及s种类型输出。xij为第j个DMU对第i种输入的投入量，xij>0；yrj为第j个DMU对第r种输出的产出量，yrj>0；vi和ur分别为对第i种输入、r种输出的一种度量。i=1，2，…，m；r=1，2，…s；j=1，2，…，n。记：

xj=(x1j，x2j，…，xmj)T，yj=(y1j，y2j，…，ysj)T，v=(v1，v2，…，vm)T，u=(u1，u2，…，us)T。v、u分别为m维、s维实数向量,则DMUj的效率评价指数为：

总是可以适当地选取权系数u和v，使hj≤1，(j=1，2，…，n)，当对第j0个 (1≤j_0≤n)DMU的效率指数做评价时，以权系数u和v为变量(u≥0，v≥0)，第j0个DMU的效率指数为目标，所有DMU的效率指数hj≤1(j=1，2，…，n)为约束，构成如下的CCR模型[25]:

minξ

公式中，ξ指工业环境绩效值；φj是指第j个城市的变动权重；xij0是所计算城市的第i种投入；yrj0是所计算城市的第r种产出。以上模型求得的相应参数如下：当ξ=1且s+=s-=0时，称DMU为DEA有效；当ξ=1且s+≠0或s-≠0时，称DMU为弱DEA有效；当ξ<1时，称DMU为DEA无效。

(二)投入产出指标选择

DEA方法最基本的程序是构建适合的投入、产出指标体系。指标体系要能系统地反映评价目标，才可以客观公正地对对象进行评价。本文建立如表2所示的工业环境绩效评价指标体系。

表2 工业环境绩效评价指标

实践中，DMU的选取须满足：DMU的目标，外部环境，投入、产出指标相同且个数为不少于投入、产出指标数量之和的2倍。因此，本文选取长三角26个城市为DMU(编号为C1-C26)，见表3，这些DMU在环境绩效上具有可比性，个数是投入、产出指标之和的6.5倍。

表3 DMU名称及代码

(三)工业环境绩效计量结果分析

利用MaxDEABasic6.4，计算2007～2016年各DMU的工业环境绩效。样本数据来源于2008～2017年的《中国城市统计年鉴》。为剔除价格因素的影响，以2006年为基期，对2007～2016年的工业总产值的数据使用工业生产者出厂价格指数进行平减。结果见表4和表5。

表4 长三角26市2007～2016年工业环境绩效的统计描述

由表4可知，长三角26个城市在2007～2016年普遍存在工业环境绩效无效率的情况，并且大多数城市的工业环境绩效改善的潜能比较大。十年间，26个城市工业环境绩效的平均值大体呈现下降趋势。从标准差以及最大、最小值相差的状况来看，长三角城市之间的工业环境绩效差异较大。

由表5可知，多数城市的工业环境绩效表现并不好。在统计年份中，除上海市表现出环境的有效率状态，江苏省仅有部分地区在某些年份中展现出环境有效率状态，其余都是无效率状态。安徽省的几个城市在统计年份中，工业环境绩效均为无效率状态，且工业环境绩效总体绩效值较上海、江苏、浙江而言普遍较低。

根据2016年工业环境绩效的统计结果对长三角26个城市进行分类。在表5中，工业环境绩效值小于0.5的有11个城市，大于0.1小于0.5的有13个城市，这些工业环境绩效明显无效率的城市，应是节能降耗的重点目标。它们的工业环境绩效在很大程度上决定了长三角未来在工业可持续发展道路上不断前进的可能。

表5 长三角26市2016年工业环境绩效分类

四、FDI对长三角城市工业环境绩效影响的实证分析

(一)变量设定及数据处理

1.变量设定

本文选取FDI作为研究的自变量，FDI以各市实际使用外商直接投资金额来表示。

由于工业环境绩效不仅与外商直接投资有关，还受到其他一些因素的影响，若不考虑这些因素，很可能会得出错误结论。因此，本文结合相关文献资料，兼顾了数据的可获得性和指标的代表性，选取了一些可能对工业环境绩效有影响的其他因素作为控制变量。控制变量如下：

地区经济发展水平(AGDP)。以长三角26个市人均GDP来表示。地区经济发展水平与环境绩效的关系和经济发展的阶段相关。不同的发展阶段，地区经济发展水平与工业环境绩效的相关关系不同，结合已有文献并考虑到长三角城市基本已处于工业化后期，地区经济发展水平的提高可能会促使生产更加清洁，故预期此变量的系数为正。

经济外向度(OPENS)。用各城市出口额占其GDP的比重来表示。经济外向度越高的城市，对工业环境绩效的关注度就越高。故预期此变量的系数为正。

产业结构(IS)。以各城市第二产业增加值占GDP比重来表示。工业增加值占比越高的城市，工业产业拥有的地位就越高，其工业环境就更易受到影响，从而使工业环境绩效呈现无效率状态。由此预期该变量的系数为负。

环境规制(ER)。用各个城市的一般工业固体废物综合利用率来表示。环境规制程度越高的城市，其工业环境绩效就越高。因此预计该变量的系数为正。

2.数据处理

本文数据选用2007～2016年我国长三角地区26市的数据，数据来源于历年的《中国城市统计年鉴》。

对于外商直接投资金额，由于统计中实际使用外商直接投资金额使用美元计价，因此在分析之前，根据当年的人民币汇率均价来对实际使用外资金额进行换算，并对换算后金额以2006年为基期，使用固定投资价格指数进行平减。

对于所有的控制变量，只要涉及价格的变量数据均使用以2006年为基期的居民消费价格指数进行平减。由于对数化处理在得到平稳的序列的同时不会改变时间序列的特征，并且消除了异方差性，因此对上述变量取对数。

(二)模型选取及实证分析

1.模型选取

TOBIT模型又称为样本选择模型或受限因变量模型，是指因变量满足某种约束条件的模型。其包含两部分：一是表示约束条件的选择方程模型；二是满足约束条件的某连续变量方程模型。[26]实际使用中，TOBIT模型有两种形式，分别针对选择问题的离散数据模型和针对受限变量的连续变量模型。[21]由于本文中的工业环境绩效效率值具有上、下限特征——介于0到1之间，故采用针对受限变量的连续变量模型。模型如下：

Yi=β0+β1FDI+βjXi+εi

其中，i=1，2，3，…，26，代表长三角26个市；j=1，2，3…；Yi是第i个DMU的工业环境绩效；Xi是影响工业环境绩效的各个因素，具体的选择见上文；β是未知参数向量；εi～N(0，σ2)。

而对于面板数据的处理，一般可以采用随机效应、固定效应和混合效应3种模型。判定采用何种模型，可以运用LR检验。首先采用混合效应TOBIT进行回归，使用聚类稳健标准误；然后采用随机效应TOBIT进行回归[27],LR回归的结果见表6。表6显示数据存在个体效应，故选用随机效应TOBIT模型来进行分析处理。

表7 长三角26市FDI对工业环境绩效影响的混合效应TOBIT及随机效应TOBIT回归结果

2.TOBIT回归分析

根据表6的相关数据，得出结论如下。

第一，FDI回归的P值近似为0，这表明，FDI与工业环境绩效有很显著的相关关系，并且回归系数是正数，显示FDI与工业环境绩效呈现正相关的关系。FDI的流入，给长三角城市带来了先进的技术以及管理经验，并提供了改善环境的资金及能力，也间接地提高了人们的环保意识，促进了长三角城市工业环境绩效的改善。

第二，经济外向度以及产业结构回归的P值较小，表明其与工业环境绩效之间存在着相关关系。经济外向度的回归系数为0.0571，反映出经济外向度与工业环境绩效是正相关关系。这说明，一方面，经济外向度的增强可能伴随着科技的进步，从而促进环保能源生产；另外一方面，经济外向度提高，更多的工业产品进入国内市场，厂家所面临的环境约束就会越高，会更加注意使用清洁技术进行工业生产，从而会改善地区工业环境状况。产业结构的回归系数为-0.2147，反映出产业结构与工业环境绩效有着负相关的关系。具体来说，本文用工业产业占比表征产业结构，而工业产业占比的增加，可以从两方面考虑，一些中小工业企业由于缺乏资金和研究力量，节能生产成本极大，可行度较低；而一些大型工业企业依靠高污染、高能耗进行生产获利。这将难以改善长江三角洲的工业环境绩效。

第三，地区经济发展水平和环境规制的P值较大，说明了其与长三角城市工业环境绩效之间并没有显著的相关关系。从已有文献可知，地区经济发展水平可能带来双效应，环境改善与环境恶化并存，由此造成与工业环境绩效之间相关关系不显著。而对于环境规制，目前长三角地区处于工业化中后期阶段，之前的工业环境污染带来的压力还未缓解，优化进度慢，效果不明显，环境规制与工业环境绩效的关系模糊。

五、长三角城市工业环境绩效优化对策

本文利用基于投入导向的CCR模型，对长三角城市2007～2016年10年间的工业环境绩效进行了测度。结果表明：除了少数几个城市外，长三角城市达到DEA有效的城市数量不多，大部分城市的工业环境绩效状况欠佳，且有较大提升空间。而由随机效应TOBIT模型分析FDI对工业环境绩效的影响，可见FDI对工业环境绩效表现出促进的作用。其他的控制变量，经济外向度、产业结构等也与工业环境绩效呈现出一定的相关关系。本文针对上述结果，提出相关对策建议。

(一)深化对外开放，加大引资力度

进一步深化对外开放，是促进长江三角洲地区经济与环境协调发展的重要举措。通过深化对外开放，可以加大引进外商投资的力度。而由上文可知，FDI的流入促进了工业环境绩效的改善，因此深化对外开放具有极其重要的现实意义。

一是长三角政府应不断提高工业开放水平，完善外资引进制度，如减少外资引进限制性措施，放宽外资准入，给予外资适当的优惠政策。二是长三角城市政府需进一步激发有效投资的活力，可以通过简政放权、放管结合的方式优化投资环境，如通过加快推动外资企业商务备案和工商登记的“单一窗口，单一表格”的受理措施，减少项目审批流程，以及通过 “双随机、一公开”的监管模式，加强投资中后期监管。

(二)优化工业结构，推进减排工程

在不断促进经济发展的同时，对产业结构进行优化升级，是推进减排工程、促进长江三角洲工业环境绩效改善的重中之重。因为产业结构与工业环境绩效存在负相关关系，高污染、高能耗企业的增加会影响长江三角洲工业环境绩效的优化。

由此，长三角城市政府需要对“三高”企业进行优化升级。由高污染、高能耗、高排放的传统工业企业为产业主导，逐渐转向以拥有新技术、新材料、新能源的“三新”企业为产业核心，由“制造”向“智造”转型。

(三)增强企业责任意识，促进污染防治

第一，工业企业应增强自我约束意识和社会责任意识。工业企业需要把环境保护作为追逐利益最大化过程中的自觉行动，主动吸纳高质量的外商直接投资，转变自己的发展模式。工业企业需要在经济发展的过程中，积极承担社会责任，减少排污、改进治污方式。

第二，对于长三角城市政府，特别是工业环境差的地区，可以在辖区的工业企业中进行工业环境污染归责和环保等级的评定，并鼓励企业向社会公开本企业的环境报告书，以此增强企业环保意识，促进经济与环境的协调发展。

责任编校：田 旭，马军英