全球化、自主研发与雾霾污染——机理分析及中国经验

周杰琦，梁文光 ，张 莹

(1.广东财经大学 经济学院，广东 广州 510320；2.梧州学院 商学院，广西 梧州 543002；3.中国社会科学院 城市发展与环境研究所，北京 100732)

0 引言

随着经济全球化进程的不断加快，中国经济保持了40余年的快速增长。与此同时，一些局域性污染通过对外贸易、外商直接投资、国际分工等渠道演变成全球性污染。特别是雾霾天气大面积集中爆发，已严重影响了中国经济质量、公众健康及政府形象。彻底治理雾霾等环境风险，避免污染“空间转移”，不仅有助于改善环境质量，更与中国经济发展方式转型及人类命运共同体构建密切相关。近年来，人们从关注环境风险本身转向环境风险背后的机理，其中，全球化过程中FDI流入产生的环境效应备受学者关注。然而，专门以雾霾污染为研究对象的文献较少。那么，FDI对中国雾霾污染有何影响？这种影响背后的传递机制是什么？FDI环境效应的时空演变特征如何？准确解答以上问题，对全面评估全球化对环境质量的影响、提高相关政策制定效率、落实新发展理念具有重要意义。

在全球化进程中，FDI是推动各国资本积累、技术进步、产品服务市场扩张及经济增长的关键引擎。同时，环境问题的日益严重也引发了公众对FDI大量引进的担忧。现有关于FDI环境效应的研究得出3种基本观点：一是“污染天堂”论，即为规避严格的环境管制及保持市场竞争力，跨国公司通过FDI渠道向环保标准较低的发展中国家转移污染产业，该观点得到一些经验研究支持[1-2]；二是“污染光环”论，即凭借先进的环保理念、技术标准和管理经验，跨国公司能提高东道国本土企业生产率，节约要素投入，最终改善东道国环境绩效。部分学者也提供了支撑“污染光环”效应的证据[3-4]；三是从权变角度认为，FDI与环境污染存在复杂的非线性关系，FDI对污染的影响可分解为规模效应、结构效应及技术效应3种[5-8]，并因经济发展阶段和国别而异。

从发展中国家经验看，大多数研究发现，FDI一方面有助于东道国实现资金、管理与技术的初始积累，促进经济规模扩张并带来环境污染；另一方面，FDI主要进入污染密集型产业，推动产业结构向高污染方向演变。由此，外资给东道国环境带来负面规模效应与结构效应[9]。然而，学界在外资对环境产生技术效应方面充满争议：一方面，外商投资对环境质量改善的效果主要取决于能否充分发挥前者在节能环保技术上的示范作用[7]；另一方面，当东道国吸收能力达不到一定门槛水平时，FDI对当地技术进步的溢出效应可能不显著，甚至造成负面挤出效应[10]。

随着新增长理论的发展，加之技术效应在FDI环境效应中扮演的重要角色，新近研究更加关注外资绿色技术溢出实现机制。许多理论和经验研究认为，FDI基于合资经营、竞争效应、示范效应、人力资本流动及产业关联效应等机制，促进了东道国绿色技术进步[11-13]。

上述文献虽然为理解FDI环境效应提供了参考，但仍存在需要突破的地方。

(1)从理论框架看，现有研究主要从规模效应、结构效应与技术效应3个传递机制考察FDI如何影响环境污染，缺乏对中国情景的考察分析。事实上，在中国实施创新驱动发展战略背景下，外资进入产生的环境效应更多取决于中国自主研发能力。这是因为，随着全球化的深入发展，各国竞相出台各种优惠政策吸引外资这一具有增长促进功能的流动性要素，使得市场需求、劳动力成本、自然资源等传统因素对FDI的边际吸引力逐渐减弱。基于直观经验判断，作为地区经济发展、核心竞争力和投资环境的综合体现，东道国自主研发能力不仅越来越显著影响外资进入规模与质量，还会改善本土企业对外资绿色环保技术的吸收能力，并激发外资企业研发绿色环保技术以应对市场竞争，进而影响东道国环境福利绩效。然而，现有研究对东道国自主研发能力在FDI环境效应中所扮演的重要角色并未给予足够关注。

(2)从实证方法看，既有研究较多利用单方程回归方法考察FDI产生的环境效应。但是，FDI不仅作为生产活动会直接导致环境污染，且往往通过一些中介变量对环境污染产生间接效应，传统单方程模型不仅难以完整表达环境——经济系统各变量间的内在关系，更难以处理反向因果关系导致的内生性问题。同时，现有文献未能充分考虑FDI环境效应因区域异质性而呈现的非线性特征，据此设计相应配套政策，致使全球化环境福利效应大打折扣。此外，传统线性计量模型忽略了FDI对环境污染的空间溢出效应。实际上，一个地区污染排放可能会通过风向、水流等自然因素，以及产业转移、经济集聚等经济因素影响周边地区环境质量，若建模时忽略这种空间相关性，估计结果可能出现偏差[14]。

鉴于此，本文贡献如下：①将雾霾污染变化细分为结构效应、技术效应与规模效应，厘清影响雾霾污染变化的直接因素，并将FDI、自主研发与雾霾污染纳入同一个综合分析框架，系统诠释FDI、自主研发及两者协同影响雾霾污染的机理，在此基础上构建联立方程模型进行经验识别，为理解全球化环境效应微观传导路径提供独特视角；②随着外资规模的扩大与进入领域的拓展，FDI对雾霾污染的影响是一个动态过程。因此，本文从经济发展与创新驱动发展两个维度，准确识别FDI影响雾霾污染的动态特征，以真正理解与把握全球化环境福利效应演变特征，可为有的放矢地进行雾霾治理提供新政策思路和着力点；③运用动态空间面板模型实证分析FDI对PM2.5浓度的空间溢出效应，为从区域协同治理视角实现开放发展与绿色发展双赢提供有价值的依据。

1 理论分析

1.1 雾霾污染影响因素

诱发雾霾污染的社会经济因素众多，只有对其中的关键影响因素进行系统考察，才能为有效治霾提供政策思路和着力点。遵循Brock & Taylor[15]的思路，从生产角度看，地区雾霾污染主要取决于3个因素：经济规模、产业结构与技术水平。设Y、Si、ρi分别表示一个地区的GDP、产业i增加值占GDP的比重、产业i单位增加值的雾霾污染产生量，其雾霾污染总量THP为：

(1)

其中，THPi为产业i产生的雾霾污染。式(1)两边对时间t求导，雾霾污染变化可分解为：

(2)

1.2 FDI、自主研发对雾霾污染的作用机理

从理论角度讲，FDI可通过诸多渠道对东道国环境质量产生直接或间接效应，根据上文对雾霾污染影响因素的分解，结合相关文献和中国经济发展特征，本文将FDI影响雾霾污染的机理概括为以下4个方面：

(1)从式(2)可见，雾霾污染变化取决于产业结构调整、绿色技术进步与经济增长，因此外资能通过这些基本途径对雾霾产生影响。外资通过产业结构途径影响雾霾的机理表现为：从后向关联效应看，如果跨国公司承担环境社会责任，其会采购更多符合环保标准的原材料、中间投入品，从而倒逼上游供应商绿色发展；从前向关联效应看，跨国公司进入不仅能够创建新的环保产业并带来更高的环保标准，还能够为下游内资企业提供先进的清洁技术，为本地产业结构绿色升级提供有力支撑。但是，遵循“雁行模式”和“污染天堂”理论逻辑，包括环境成本在内的生产成本上涨削弱了发达国家产业国际竞争力，其需要通过直接投资渠道将一些衰落产业和技术转移到新兴工业化国家，为国内产业结构升级腾出空间。如果这些产业和技术引进固化东道国在全球价值链分工体系中的低端位置，FDI将抑制产业结构绿色转型。因此，全球化过程中FDI流入通过产业结构途径对雾霾污染的影响具有双重效应。

(2) FDI通过绿色技术进步影响雾霾污染的机理表现为：其不仅直接带来高效的清洁技术及环境管理手段，还通过示范效应、人力资本流动及技术转让等途径，对东道国绿色技术进步产生积极影响。但是，根据海默的垄断优势理论，为维持在环境技术领域的垄断优势，技术封锁、挤压海外绿色产品市场可能是跨国公司的战略选择。与此同时，由于知识距离、消化吸收能力等因素的制约，本土企业在利用外资技术过程中易陷入“低技术锁定”。此外，对外资技术的过度依赖往往会诱发本土企业在环境技术研发投资上产生惰性，这不仅容易使本土企业丧失环境技术研发能力，也会弱化吸收和模仿外资技术的能力。因此，全球化战略下跨国公司进入对绿色技术进步具有不确定性影响。

(3)根据环境库兹涅茨曲线(EKC)，在低收入阶段，民众宁愿以牺牲环境为代价换取更快的经济增长，随着经济增长和环保意识的觉醒，环境质量必将持续得到改善。然而，Grossman等[5]认为，经济增长并不必然降低环境污染，之所以出现两者间的倒U型曲线关系，是因为经济增长带来了经济结构调整与绿色技术进步。因此，若在模型中控制其它因素，倒U型曲线关系可能并不存在。由于本文考虑了FDI影响雾霾污染的结构效应与技术效应，预期FDI会通过经济规模效应加剧雾霾污染。

(4)FDI还能通过其与东道国自主研发的协同作用影响雾霾污染。一方面，FDI通过提高内资企业自主研发能力间接影响雾霾污染，其内在机理为：①由于绿色技术创新项目具有高投入、高风险、周期长等特征，若内资企业单纯依靠自主研发绿色技术改善环境状况，不仅缺乏比较优势，还会面临诸多劣势和挑战[16]；而跨国公司带来的环境技术、环境管理模式及国际绿色产品市场信息为内资企业自主研发指明了方向，降低了绿色技术研发投资不确定性，减少了创新资源浪费，提升了绿色技术创新效率；②跨国公司一般普遍采用先进、高效、清洁的生产技术，其产生的竞争效应压缩了内资企业生存空间，倒逼后者对绿色技术进行研发投资，以获得后发绿色竞争优势[17]，进而扩大自身全球市场份额。另一方面，作为创新驱动发展的基础，自主研发能力对FDI产生的环境福利效应具有一定调节作用，其内在机理为：①自主研发能力增强意味着东道国拥有更丰富的知识存量与技术积累，从而有助于当地劳动、资本、能源等生产要素与绿色环保FDI形成契合及动态匹配关系，使跨国公司更倾向于将研发等高技术含量的价值链活动置于东道国，推动产业结构转型升级，进而充分发挥FDI的环境福利效应；②自主研发能力增强意味着当地营造了更浓厚的创新氛围，不但能深化创新与开放理念，还能提升当地行政和技术服务效率，进而加快FDI与当地制度、技术及文化融合发展，并改善跨国公司所处的营商环境，从而吸引更多绿色环保型FDI入驻；③地区自主研发能力越强，跨国公司越能共享当地研发带来的人力资本与技术知识，越有利于其对当地投资形成可持续盈利的乐观预期，进而促进跨国公司本地化生产可持续，扩大FDI环境技术溢出效应；④自主研发活动，特别是偏向绿色环保的研发能提升内资企业对FDI环境技术的吸收能力，解除环境技术低端锁定效应，从而不断改善FDI环境福利效应。

综上所述，外资对雾霾污染的影响机制包括产业结构调整、绿色技术进步、经济增长及自主研发。此外，FDI与自主研发存在协同作用机制，这种机制在FDI与雾霾污染关系中起到关键调节作用。本文构建各变量间的相互关联模型((1)～(4)表示FDI影响雾霾的重要途径)，如图1所示。为更系统与准确评估FDI产生的环境效应，需在理论分析基础上进行计量检验。

图1 FDI、传导变量与雾霾污染间的互动关系

2 实证策略

2.1 基本计量模型

鉴于FDI可能通过产业结构、绿色技术、经济增长及自主研发对雾霾污染产生影响，同时FDI与自主研发对雾霾污染具有协同影响，单方程模型不仅难以全面有效反映变量间的相互作用关系，也难以处理由双向因果关系引发的内生性问题。本文借鉴Bao等[18]的研究，结合中国国情，构建以下联立方程模型，检验FDI、自主研发及两者协同对雾霾污染的作用机理。

(3)

lnIsit=α0+α1lnPGDPit+α2lnNrit+α3lnRdit+α4lnFDIit+α5lnNFDIit+α6lnFDIit×lnRdit+εit

(4)

lnGtit=β0+β1lnRdit+β2lnPGDPit+β3lnTHPi,t-1+β4lnErit+β5lnFDIit+β6lnNFDIit+β7lnFDIit×lnRdit+μit

(5)

lnRdit=γ0+γ1lnGDP+γ2lnHumit+γ3lnIppit+γ4lnFDIit+γ5lnNFDIit+γ6lnNRdit+ηit

(6)

lnPGDPit=λ0+λ1lnKlit+λ2Hum+λ3Rd+λ4lnFDIit+λ5lnNFDIit+λ6lnTHPit+υit

(7)

lnFDIit=π0+π1lnGDPit+π2lnHumit+π3lnWagit+π4lnInfit+π5lnRdit+π6lnErit+ζit

(8)

其中，根据雾霾污染变化决定因素(式(2))的分解恒等式可设定式(3)。式(4)为产业结构方程，旨在识别FDI通过产业结构对当地雾霾产生的影响。鉴于外地FDI可通过跨区域经营、贸易等途径对本地产业结构产生影响，故引入邻地FDI(NFDI)。此外，为考察FDI与自主研发协同在产业结构演变中所扮演的角色，引入两者的交叉项。借鉴现有文献，将经济增长(PGDP)、自然资源禀赋(Nr)、自主研发(Rd)作为控制变量引入模型。

式(5)为绿色技术方程，旨在识别本地和邻地外资通过绿色技术进步渠道对雾霾产生的影响效应。为探究FDI和自主研发协同对绿色技术进步的影响，引入两者的交叉项。参考已有文献，控制如下变量：自主研发(Rd)、经济增长(PGDP)、滞后一期雾霾污染(THPi,t-1)及环境管制强度(Er)。

式(6)为自主研发方程，旨在识别本地和邻地FDI通过自主研发渠道对雾霾产生的影响。本文遵循李平等[19]的研究，控制国内生产总值(GDP)、人力资本(Hum)、知识产权保护强度 (Ipp)。此外，为检验省域间研发活动是否存在空间溢出效应，将邻地自主研发(NRd)引入模型。

式(7)为经济增长方程，旨在考察本地和邻地FDI通过经济增长渠道对雾霾产生的影响。经济增长理论指出，经济增长取决于物质资本(Kl)、人力资本(Hum)、自主研发(Rd)等投入要素。根据罗马俱乐部的“增长极限”理论，资源可耗竭性和环境恶化会限制经济可持续发展，本文将雾霾污染(THP)视为自然资源过度开发与环境质量恶化的结果，将其作为一种投入要素纳入模型。

式(8)为FDI区位分布影响因素方程，用以识别自主研发(Rd)对FDI的反馈机制。基于国际生产折衷理论，本文以经济规模(GDP)、人力资本(Hum)、劳动力成本(Wag)、交通基础设施(Inf)作为FDI区位分布解释变量。此外，为检验环境政策对FDI流入的影响，将环境管制强度(Er)引入模型。

2.2 变量说明与数据来源

2.2.1 被解释变量

THPit代表i省份t年的雾霾污染。本文以PM2.5浓度测度雾霾污染。因为中国自2012年才开始统计部分城市的PM2.5浓度，因此为解决PM2.5浓度数据较少的问题，本文使用哥伦比亚大学社会经济数据和应用中心发布的基于卫星监测的PM2.5浓度数据[20]，并进一步用ArcGIS软件估计中国省级层面历年 PM2.5浓度年均值。

2.2.2 核心解释变量

FDIit代表i省份t年的外商直接投资。鉴于FDI存量能够更为全面地体现前期FDI对当期产业结构、绿色技术、自主研发及经济增长的累积效应，式(4)～(7)均以FDI存量衡量外商投资。由于官方统计不能获得FDI存量资料，故本文借鉴Yao等[21]的研究，根据永续盘存法进行估计。为考察各因素对FDI区位分布的动态影响，式(8)采用FDI流量指标，具体以各省年度实际利用FDI衡量。

邻近地区外商直接投资对本地雾霾污染的影响，面临的难点是空间权重矩阵选择问题。为增强分析结果的经济意义，本文以经济地理距离的倒数作为权重，对本辖区外区域FDI存量予以加权相加，以此测度邻近地区的FDI存量(NFDI)。

(9)

2.2.3 传导变量

(1)产业结构(Is)：以省区第三产业增加值与第二产业增加值的比重衡量。鉴于以工业为主的产业结构是当前中国能源环境效率较低的重要诱因，而第三产业能以较少的资源投入和污染排放获得较高的产出，发展第三产业有利于推动绿色经济转型。

(2)绿色技术进步(Gt)：现有文献对绿色技术进步提出不同度量方法。如Antweiler等[22]提出以人均收入测度绿色技术进步，但绿色技术变化不仅与经济发展阶段相关，也与环境管制、技术进步偏向等因素相关。借鉴Oh等[23]的研究，本文以SBM方向性距离函数与全局Luenberger生产率指标衡量绿色技术进步。在测算绿色技术进步时需要考虑投入和产出两类指标，选取GDP对期望产出进行测度，将雾霾污染作为非期望产出。投入要素包括从业人员数、能源消费与资本，本文参考张军等[24]的研究，采用永续盘存法估计资本存量。

(3)经济增长(PGDP)：因人均实际GDP反映经济增长，故本文以1998年为基期的实际GDP除以人口数得出人均实际GDP。

(4)自主研发能力(Rd)：本文从研发投入强度角度衡量自主研发能力，具体测度方法为研发支出占GDP的比重与科技经费投入占GDP的比重的均值。与前文类似，以经济地理距离的倒数为权重，通过对本辖区以外区域自主研发能力进行加权相加，以度量邻近地区的自主研发能力(NRd)。

(10)

2.2.4 控制变量

①国内生产总值(GDP)：以1998年不变价的实际GDP测度；②自然资源禀赋(Nr)：借鉴徐康宁等[25]的研究，以采掘业与农林牧渔业固定资产投资的占比度量；③环境管制强度(Er)：用工业污染排放强度衡量，计算方法为工业“三废”排放量分别比工业增加值，再求几何平均值；④人均物质资本(Kl)：用地区资本存量与从业人员数之比度量；⑤人力资本(Hum)：以地区受教育水平衡量；⑥知识产权保护强度(Ipp)：借鉴韩玉雄等[26]的研究，从知识产权制度建设与执行两个维度出发，综合评价知识产权保护力度；⑦交通基础设施(Inf)：以各省每百平方公里的公路里程衡量；⑧劳动力成本(Wag)：以人均实际工资与人均实际GDP之比表征。

本文以1998-2012年中国内地28个省区面板数据为样本(因海南、西藏数据缺失，故未包括在内；另外，重庆市数据并入四川省)。哥伦比亚大学社会经济数据与应用中心测定的PM2.5浓度数据样本期为1998-2012年，因此本文样本期保持一致。除PM2.5数据外，数据均来源于历年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国人口年鉴》、CEIC数据库。对涉及价值形态的数据，均采用相应价格指数将名义值调整为以1998年为基期的实际值。为减少异方差的影响，对各变量进行对数处理。

3 计量结果分析

3.1 FDI对雾霾污染的影响机制识别

由于绿色技术进步指标值是介于0～1之间的双截尾数据，式(5)因变量为一个截断型变量，因此本文借鉴Li等[27]的研究，将式(3)～式(8)视为包含Tobit模型的联立方程组。鉴于利用传统三阶段最小二乘法(3SLS)估计这类联立方程可能产生偏误，因此本文选择估计效率更高的条件最大似然估计法进行估计，结果见表1。

方程(4)回归结果显示：①本地与邻地外商直接投资均对本地产业结构绿色升级有显著阻碍效应，邻地外商直接投资对本地产业结构造成的负面效应更显著。这是因为，在全球价值链分工背景下，跨国公司利用中国在资源环境方面的比较优势，通过直接投资向中国转移了高耗能、高污染产业；②Rd系数不显著，表明在较为宽松的环境监管下，偏向促进生产技术进步的R&D对产业结构绿色化的影响不明显；③FDI与Rd的交叉项系数显著为负，说明自主研发反而加剧了FDI产生的负面产业结构效应。对此可能的解释为：在经济增长与政治晋升的双重激励下，地方政府更青睐短期能带来更多产值但环境技术优势未必明显的外商投资企业，本地企业自主研发偏向在生产技术和产业链分工等方面实现与这类外商投资企业的衔接，从而固化FDI产生的产业结构负效应。

方程(5)回归结果显示：①FDI对本地绿色技术进步有显著积极效应，说明FDI不仅直接带来了先进的绿色技术，还通过示范效应、人力资本流动、竞争效应、行业间溢出等途径促进绿色技术进步。但邻地FDI对本地绿色技术进步的影响不显著，这是因为：邻地外资公司为维持在绿色技术方面的垄断优势，基于技术封锁、技术转移内部化、知识产权保护等途径限制其绿色技术外溢；②自主研发对绿色技术进步的影响不显著，这是因为：内资企业一般更偏好收益高、风险低、见效快的研发投资，加上技术创新基础薄弱、环境管制偏弱及技术变迁产生的路径依赖，内资企业研发投入总体上没有偏向于绿色技术；③自主研发与FDI协同对绿色技术进步的影响显著为正，这与理论预期一致。全球化过程中FDI带来的清洁技术可为自主研发指引方向，降低国内R&D投资不确定性与成本，提高绿色创新效率。另外，自主研发还能提高后发内资企业对外资清洁技术的模仿创新能力，逼迫跨国公司研发更先进的清洁技术参与竞争，从而扩大外资技术溢出效应。

表1 联立方程模型估计结果

方程(6)回归结果显示：①本地与邻地外资均能显著促进国内R&D投资，表明外资企业竞争效应压缩了内资企业生存空间，促使后者加强研发创新；②GDP、Hum系数均显著为正，意味着市场需求增加和人力资本积累均能促进内资企业研发。Ipp系数不显著，这是因为：知识产权保护对自主研发有双重影响，即知识产权保护既有利于激励自主研发，又强化了国外专利权保护，提高了技术模仿成本，从而不利于国际技术外溢；③邻地自主研发对本地自主研发有正向影响，说明相邻区域间研发活动存在协同效应。

方程(7)估计结果表明：①物质资本存量、人力资本积累及研发投入是加速中国经济增长的重要引擎，这与现有文献结果一致；②雾霾污染系数显著为负，表明环境质量下降对本地生产率与可持续增长有负外部性影响；③FDI、NFDI估计系数均显著为正，表明跨国公司入驻对本地经济增长有显著正向影响，且其倾向于在经济地理距离相邻区域寻求合作伙伴，使FDI增长效应向周边地区扩散。

3.2 FDI雾霾污染效应阶段性特征分析

lnTHPit=θ1lnFDIitI(qit≤γ1)+θ2lnFDIitI(γ1γn)+φXit+fi+εit

(11)

式(11)中，被解释变量为雾霾污染(THPit)，核心解释变量为FDI存量。qit为门槛变量，在这里依次为人均实际GDP(PGDP)和研发投入强度(Rd)，用于检验在经济发展水平和自主研发能力两种门槛变量调节下FDI环境效应的阶段性特征。为增强分析结果的稳健性，本文还以产业结构高级化衡量经济发展水平，以发明专利申请量反映自主研发能力。γi为特定门槛值，γ是示性函数。θ1，θ2，…θn+1表示在不同门槛水平下FDI对雾霾污染的阶段性影响。X为其它控制变量，基于现有文献，控制如下变量：人均实际GDP(PGDP)及其平方项(PGDP2)、能源消费结构(Es)、环境管制(Er)及重工业比重(Hea)。uit为地区固定效应，λ为服从独立同分布的扰动项。

从门槛回归检验结果看，无论是以人均实际GDP还是以产业结构高级化衡量经济发展水平，各模型均通过单门槛效应显著性检验，而双门槛效应未通过显著性检验，故以经济发展水平为门槛变量的回归模型的最优门槛值个数为1。无论是以研发投入强度还是以发明专利申请量为门槛变量，各模型均通过单、双门槛效应显著性检验，而三重门槛效应则均不显著，故以自主研发为门槛变量的回归模型的最优门槛值个数为2，门槛回归结果见表2。

表2模型1、模型2为以经济发展水平为门槛变量的回归结果。从中可见，当人均实际GDP低于2.65万元/人时，FDI加剧了雾霾污染；当人均实际GDP跨过这一门槛值时，FDI有利于改善雾霾污染。这是因为，当人均实际GDP水平较低时，能带来经济增长的FDI更受各地政府青睐，各地政府在环保标准方面往往存在逐底竞争，这诱使FDI对环境产生的负面经济增长效应和产业结构效应大于积极的绿色技术效应及自主研发效应，导致FDI在总体上增加了污染。随着人均收入的增长，公众环保和健康意识逐渐增强，政府具有内在动力强化对FDI的环境监管，进而有利于提升FDI绿色程度。因此，FDI绿色技术效应和自主研发效应逐渐占据主导地位，从而外资能改善当地环境质量。模型2以产业结构高级化作为门槛变量进行估计，结果显示，当产业结构高级化低于109.39%时，FDI对雾霾污染存在明显促增效应，说明其对环境的经济增长效应和产业结构效应占据主导地位。当产业结构高级化跨越这一门槛值时，FDI产生的绿色技术效应及自主研发效应将抵消规模效应和结构效应，进而改善环境质量。

表2模型3、模型4是以自主研发能力为门槛变量的回归结果。从中可见，无论是以研发投入强度还是以发明专利申请量度量自主研发能力，FDI环境效应均具备基于自主研发的双门槛特征。当研发投入强度低于1.42%时，FDI系数为0.006，但不显著。当研发投入强度介于1.42%～3.05%之间时，FDI估计系数可达到-0.011，说明外资进入有利于降低雾霾污染。当研发投入强度超过3.05%后，FDI估计系数显著上升至-0.017，说明外资对环境的改善作用进一步增强。这意味着，提升自主研发能力有利于FDI“污染光环”效应的发挥，对此解释为：①从微观层面看，自主研发能力较弱意味着内、外资企业技术差距较大，且缺乏高质量的人力资本，因而内资企业难以充分吸收国外先进清洁技术；②在宏观层面上，只有地区自主研发能力达到一定水平时，才能保证引进的清洁技术与当地生产要素实现更好的匹配，从而有利于提升环境全要素生产率，推动绿色技术进步。

表2 FDI雾霾污染效应阶段性特征估计结果

4 扩展分析：FDI对雾霾污染的空间溢出效应

鉴于雾霾并非局域性污染，特定省份的雾霾污染通常由于空气流动、温差、降雨等自然因素，或者高耗能经济活动转移而产生显著的空间相关性[29]，本文由此提出疑问：外资是否对PM2.5浓度空间联动性具有显著影响？如果答案是肯定的，未考虑空间相关性的传统模型可能存在设定偏误，导致估计结果不精准。因此，本文进一步构建动态空间杜宾模型，考察外资对PM2.5浓度的空间溢出效应。

(12)

式(12)中，θ为时间滞后系数，用于度量上一期雾霾浓度对当期雾霾浓度的影响。ρ为空间滞后系数，用于度量周边省区雾霾污染加权求和对本地雾霾的影响。γ为时空滞后效应系数，用于度量上一期邻省雾霾污染加权求和对本地雾霾的影响。wij为空间权重，鉴于空间计量分析结果对空间权重矩阵构建较为敏感(Anselin等，2004)，为增强结论的稳健性，本文构建两种空间权重矩阵：一种以经济地理距离作为权重矩阵；另一种为面积加权矩阵。通常而言，相对地域狭小的邻省及地域广阔的邻省的环境污染对本地生态环境的溢出效应更显著，因而该矩阵对面积较大的邻省赋予更大的权重，其元素为：

(13)

其中，Ji为省区i各个邻省的集合，Sj为省区j的面积。

另外，式(12)中，uit表示扰动项。α1、α2分别反映本地FDI存量与周边省区FDI存量对本地雾霾污染的影响程度。xit为控制变量向量，借鉴相关文献，为考察前文模型估计的稳健性，将人均实际GDP(PGDP)及其平方项(PGDP2)、能源消费结构(Es)、环境管制(Er)及重工业比重(Hea)作为控制变量。

为检验本文空间计量模型设定的合理性，首先通过LMlag、LMerror、RobustLMlag、RobustLMerror检验方法对空间滞后模型和空间误差模型进行检验，若两个模型选择均是恰当的，则可通过Wald检验识别空间杜宾模型的潜在形式。检验结果显示，在两种空间权重矩阵设定下，选择式(12)所代表的动态空间杜宾模型均比其它类型空间模型更优。为避免内生性、异方差等问题，空间矩估计(SGMM)在有效性、一致性方面优于极大似然估计(MLE)，故本文采用SGMM方法对式(12)进行参数估计。鉴于混合面板最小二乘法(POLS)对被解释变量滞后项的估计往往存在向上偏倚，而对被解释变量滞后项固定效应模型(FE)的估计往往存在向下偏倚，若被解释变量滞后项的SGMM估计值介于上述两种方法对应的估计值之间，则表明SGMM估计稳健。由表3可知，在两种空间权重矩阵设定下，雾霾污染滞后项的SGMM估计值均介于FE估计值与POLS估计值之间，说明本文的SGMM估计结果可信。

表3中SGMM估计结果表明，从空间维度看，在两种空间权重矩阵情景下，空间滞后项系数均显著为正，表明周边省区雾霾污染对本地存在明显的空间溢出效应。因此，应完善区域协同治理机制，降低环境污染的空间外部性。从时间角度看，时间滞后项系数在两种空间权重矩阵情景下均显著为正，说明若前一期雾霾浓度较高，则当期雾霾浓度将继续走高，呈现雾霾污染的“叠加效应”。从时空角度看，时空滞后项系数在两种空间权重矩阵情景下均显著负，表明周边省区前一期严重的雾霾污染会诱发本地在当期降低PM2.5浓度，即邻省雾霾污染事件带来的“警示效应”会促使本辖区实行更严格的环境管制，以免重蹈覆辙。

表3 动态空间杜宾模型估计结果

SGMM估计结果显示，本地FDI存量每增加1%，PM2.5浓度将升高0.027%(以经济地理距离权重为例)。这进一步说明，虽然FDI可通过绿色技术、自主研发两种机制改善环境质量，但又通过产业结构和经济增长两种渠道恶化环境质量，这4类叠加效应决定了FDI总体上会加剧雾霾污染。因此，当前中国引资效果与可持续高质量发展这一目标差距尚远。大多数模型估计结果显示，邻省FDI增加会导致本地PM2.5浓度提高。这是因为：一方面，为增加税收与创造更多就业，地方政府往往采取环境管制“逐底竞争”策略吸引周边地区潜在的FDI，由此降低了外资准入环保标准；另一方面，从区域产业分工看，落后地区外资增加一定程度上是承接发达地区高耗能、高污染经济活动转移的结果[30]，而这些地区产业结构污染程度的加剧会通过空间溢出效应抵消发达地区的治霾效果。

需要说明的是，鉴于动态空间杜宾模型引入雾霾污染的空间滞后项，特定省区FDI不仅会影响该省区雾霾污染，也会影响其它省区雾霾污染，这种影响将通过省区间的循环反馈作用引发一系列调整变化。FDI对本地雾霾污染为直接影响效应，其包括省区间的空间反馈效应；某省区FDI对其它省区雾霾污染的潜在影响为间接效应。Elhorst[31]指出，影响因素是否具有空间溢出效应需要结合间接效应进行评价，仅仅基于空间杜宾模型中的空间滞后项系数未必能正确识别空间溢出效应，甚至导致回归估计结果偏误。鉴于此，为保证上述结论的稳健性，本文采用偏微分矩阵分析方法进一步考察FDI对雾霾污染的空间溢出效应。表4为动态空间杜宾模型下的直接效应、间接效应(空间溢出效应)与总效应检验结果。

表4 动态空间杜宾模型直接效应和空间溢出效应检验结果

由表4可知，基于两种权重矩阵的检验结果均表明，FDI对雾霾污染的直接效应、空间溢出效应与总效应在1%水平上显著为正，表明FDI加剧了本省、邻近省份雾霾污染，从而总体上不利于全国层面的雾霾治理。这意味着，在缺乏区域间协调与合作情况下，本辖区单独放松环境监管与降低对产业绿色升级的要求，可能会吸引一批污染型外资企业进入，这虽然在短期内有助于扩大FDI规模和促进经济增长，但最终将导致邻地环境质量下降，并通过空间反馈效应反作用于本地雾霾污染。

5 结论与政策启示

本文首先以FDI为切入点，构建“FDI—自主研发—雾霾污染”逻辑框架，系统阐释全球化影响雾霾污染的机理，以此为基础构建联立方程模型，验证FDI、自主研发及两者协同对雾霾污染的作用机理；其次，从经济发展水平与创新驱动两个维度，实证分析FDI对雾霾污染影响的阶段性特征；最后，检验FDI对雾霾污染的空间溢出效应，得出以下结论和政策启示。

(1)在全球化过程中，FDI在中国扮演着“污染天堂”和“污染光环”的双重角色：其通过产业结构和经济增长两个渠道增加雾霾浓度，但又通过绿色技术和自主研发两个渠道降低雾霾浓度。由此，解决全球化对生态环境的负面冲击，不能陷入抵制FDI甚至否定对外开放的误区，而应重点建立与完善外资准入负面清单制度，通过环保税、减排研发补贴等配套措施的联动，甄别、筛选和发挥FDI在雾霾污染治理方面的作用，降低全球化通过产业结构渠道对环境产生的负面影响。

(2)FDI和自主研发协同影响雾霾污染的机制较为复杂，一方面，由于具有经济增长功能但未必是环境友好型的FDI受到地方政府青睐，导致地方政府在环保标准方面与其它地区展开“逐底竞争”，由此导致自主研发并未显著推动绿色技术进步和产业结构绿色升级，反而纵容了FDI负面产业结构效应的发挥；另一方面，FDI与自主研发协同有利于绿色技术进步。因此，在政绩评估体系中应逐步弱化经济考核，强化对创新驱动、绿色发展的考核，同时引导外资利用方式由国际代工为主向高端研发、节能环保等方向转型，实现产业绿色发展与创新驱动发展双赢。

(3)FDI对雾霾污染的作用具有受经济发展水平和自主研发影响的阶段性特征。当地区迈过一定的经济发展门槛后，FDI的环境影响由“污染天堂”效应转换为“污染光环”效应。投资地区自主研发能力越强，FDI的“污染光环”效应越明显。因此，应针对地区发展阶段异质性，采取差异化的外资政策，以充分发挥全球化的环境福利效应。对经济发达、自主研发能力强的地区，应鼓励其通过灵活多样的方式吸引高质量外资，有效利用外企环保技术研发资源，提升绿色技术自主创新能力；对经济发展落后、自主研发能力弱的地区，应制定以培养模仿创新能力为核心的发展战略，加快经济发展，提高R&D投入，使这些基础条件达到相应的“门槛”，以更好地规避全球化带来的环境风险。

(3)雾霾污染在时间维度、空间维度与时空维度上分别呈现叠加效应、溢出效应及警示效应，而FDI会通过环境“逐底竞争”和产业转移等渠道加剧周边地区雾霾污染，进一步强化区域间雾霾污染的空间相关性。因此，一方面，作为一项长期复杂的系统工程，治霾应作好顶层设计，打破行政分割，实现环境区域协同治理；另一方面，应合理引导国际产业区域梯度转移，规避污染型外企在局部地区集中排放对环境承载力的冲击，统筹好全球化、环境保护与经济增长间的关系。

然而，本文还存在以下不足：①关于全球化对雾霾污染的作用机制，本文更多是基于定性阐释；②基于中国地区视角分析难以揭示全球化对微观企业雾霾污染排放的异质性影响。随着微观层面污染排放数据的完善，在动态一般均衡框架下，如何构建一个全球化雾霾污染效应理论模型，对全球化的雾霾污染效应传导机制进行更加系统的分析，是需要进一步探索的方向。