长江经济带对外直接投资的环境效应——基于区域差异和人力资本门槛的双重审视

吴俊男 苏清怡 尚妍 张峻苒

(重庆工商大学 重庆 400067)

1 引言

党在十九大报告中强调要坚决打好污染防治的攻坚战，推进绿色发展，并提出“创新对外投资方式，促进国际产能合作，形成面向全球的贸易、投融资、生产、服务网络”。新时代我国的经济发展主旋律转换成高水平的对外开放和绿色发展。中国对外直接投资(OFDI)的规模随着“一带一路”的深入发展而不断扩大。中国商务部数据显示，2020年中国OFDI流量、存量分别达到1537.1亿美元和25806.6亿美元，位居全球第1位和第3位。作为国家战略发展重点的长江经济带，其OFDI的发展表现比较强劲。那么，快速增长的长江经济带OFDI对其环境污染具有怎样的影响呢？同时，由于长江经济带内部的自然资源禀赋、经济发展基础、对外开放顺序和环境规制水平存在一定差异，其OFDI对环境污染的影响可能具有异质性。因而有必要系统探究长江经济带OFDI对自身环境污染的影响及其区域差异，并进一步探查其区域差异产生的原因机制，以高质量推进长江经济带OFDI绿色发展，加快构建服务双循环新发展格局。

2 文献综述

回顾学术界研究动态，研究外商直接投资(FDI)对东道国环境效应的文献颇多，“污染天堂假说”和“污染光环假说”是其中最为广泛引用的两种理论。Walter与Ugelow[1-2]最早提出“污染天堂假说”，该理论是指不同国家地区环境规制强度和治理体系之间存在差别，发达国家具有将高污染产业转移至发展中国家即环境规制水平相对宽松的地区的倾向，即FDI流入恶化了东道国环境污染。而Birdsall和Wheeler[3]对“污染天堂假说”提出质疑并提出“污染光环假说”这一反向观点，该理论认为，FDI向东道国传播更加清洁的技术并通过技术扩散进而改善东道国环境。此后，学术界以此理论为基础，涌现出较为丰硕的成果，如张彦博等[4-5]。

在经济全球化潮流背景下，各国贸易往来应接不暇，部分学者将研究视角投向OFDI对母国环境影响的研究，但研究成果相对较少。Liu等[6]研究了日本OFDI的母国碳排放效应，发现日本OFDI减少了母国碳排放量，有益于母国环境的改善。近年来，中国进入“坚持引进来和走出去并重”的发展阶段，学术界在中国OFDI对母国环境污染的影响研究中，主要结合Grossman和Krueger[7]的“三效应”模型进行了实证分析，但并未得出一致结论。主要结论归纳如下：(1)OFDI改善母国环境。如朱东波和张月君[8]在核算各省综合污染指数基础上，将省级面板数据与系统GMM估计方法相结合，并综合“三效应”，认为当前中国推动对外直接投资，对减少母国污染物排放起到正向作用。欧阳艳艳和黄新飞等[9]研究发现，企业增加OFDI不仅改善空气污染，同时还会减少对周边城市的污染溢出。(2)OFDI加剧了母国环境污染。如许可和王瑛[10]选用2003—2011年中国30个省的面板数据，基于联立方程组模型进行实证分析，证明中国OFDI每增加1%，母国CO2排放量将会增加0.5009%。(3)OFDI对母国环境的影响由最终的综合效应所决定，即规模效应、结构效应与技术效应的综合作用。如余官胜[11]基于全球100个国家的跨国面板数据，构建了门槛效应模型进行实证研究，发现不仅国家的经济发展程度与企业OFDI对母国环境的影响具有协同关系；而且产业结构也会影响企业OFDI对母国环境的影响，如制造业占比较高的国家企业OFDI会加剧母国环境污染。

上述文献为本文提供了逻辑参考和经验借鉴，但仍有值得进一步完善的地方：(1)从研究对象看，现有文献多采用全国数据考察OFDI的环境效应，较少关注长江经济带这一特殊区域OFDI的环境效应；(2)从研究视角来看，已有文献较多从总体影响效应、空间溢出等视角研究OFDI的环境效应，鲜有从区域异质性和人力资本门槛双重视角加以探查；(3)从研究范畴来看，尽管少量文献用静态门槛模型考察了OFDI环境效应的门槛特征，但静态门槛模型难以规避内生性问题。基于此，本文将长江经济带、OFDI、环境污染纳入统一研究框架，系统论证长江经济带OFDI对环境污染的影响机理，利用2003—2017年长江经济带面板数据，环境污染综合指数采用熵值法拟合，实证检验了长江经济带OFDI的环境效应及区域异质性，并构建动态面板门槛模型，以人力资本作为门槛变量，进一步考证探查其区域差异产生的内在机制，以期获得新的研究成果，为长江经济带在不同地区制定差异化的对外投资及绿色发展政策提供有益参考。本文后续结构安排如下：第3部分为理论分析，第4部分为实证分析，最后是研究结论与政策建议。

3 理论分析

在经济全球化背景下，开放经济环境、经济实力增强和国家政策鼓励为一国(地区)企业进行OFDI提供了便利[12]。OFDI在影响长江经济带经济发展的同时，还会深入作用于该区域环境。因为OFDI可能通过促进长江经济带产业结构优化升级而作用于经济增长，并获得国外先进技术逆向溢出特别是绿色技术溢出对长江经济带环境产生间接的影响。具体体现在以下四个方面：(1)通过OFDI对母国形成逆向技术溢出效应，从而改善母国环境。长江经济带跨国企业OFDI学习东道国的先进技术，其中就包括绿色技术，形成逆向绿色技术溢出效应，将先进绿色技术与引领行业发展建立紧密联系，通过学习与吸收先进绿色技术降低母国企业的碳排放，实现环境保护与企业发展共同进步。(2)通过OFDI带动大量产品进出口，拓展国际市场，既帮助长江经济带企业转移过剩产能，又增加长江经济带企业效益，进而促进长江经济带产业结构优化和经济增长。(3)通过OFDI直接参与到国外能源开发进程中，有益于降低能源进口成本和改善能源利用结构，一定程度缓解能源“危机”。(4)长江经济带企业通过OFDI可享受东道国的关税、信贷及市场资源等方面的优惠政策，有益于长江经济带企业扩大企业规模，增加效益，不断摆脱落后产能，开发技术，从而提高生产效率，间接影响母国环境。由此，本文提出第1个研究假设：

假设1：长江经济带OFDI对自身环境污染具有抑制作用。

同时，由于长江经济带内部的自然资源禀赋、经济发展基础、对外开放顺序和环境规制水平存在一定差异，长江经济带不同区域OFDI的环境效应可能有所不同。因此，本文提出第2个研究假设：

假设2：长江经济带OFDI对母国环境污染的影响存在区域差异。

此外，长江经济带OFDI对自身产业结构优化和逆向技术溢出获取并作用于本区域环境，离不开该地区人力资本吸收能力。因为长江经济带OFDI将国外获取的先进绿色技术和管理理念反馈至母公司并提升其治污效率，同时对行业的其他企业减排产生示范带动作用，有助于降低整个产业的环境污染水平。然而在此过程中，企业吸收和消化绿色技术溢出需要强大的人力资本支撑，无论是先进绿色技术的实际运用还是先进理念的贯彻，都需要相关人员去执行并进行人员培训，以确保OFDI逆向绿色技术溢出效应的有效发挥，而且不同地区的人力资本水平存在一定差异，导致地区间的绿色技术吸收、反馈效果及产业结构优化都有不同的表现，对该地区环境的影响也会有所不同。当一个地区的人力资本水平较低时，该地区对OFDI逆向绿色技术溢出吸收能力偏弱，不利于当地环境改善；当一个地区的人力资本水平较高并达到某个门槛值时，该地区对OFDI逆向绿色技术溢出吸收能力增强，有助于抑制当地环境污染。据此，本文提出第3个研究假设：

假设3：长江经济带OFDI的环境效应受自身人力资本水平影响，而且具有人力资本门槛特征。

4 实证分析

4.1 模型设定与估计方法

为系统考察长江经济带OFDI对自身环境污染的影响，本文利用2003—2017年长江经济带面板数据，借鉴Coe和Helpman[13]、杨果和郑强[14]的研究思路，构建如下计量模型：

其中，i和t分别表示长江经济带各省份和时间，Pit代表地区i在t年的环境污染综合指数，OFDIit为OFDI存量(平减后)，GDPit为实际GDP，OPENit为对外开放度，URBit为城镇化水平，NERit表示能源消耗水平，a1…a5表示各解释变量的参数，εit表示扰动项。

上式为静态面板模型，未考虑到环境污染水平的延续性，而且环境污染可能对OFDI产生影响，OFDI与环境污染可能存在双向因果关系而导致内生性问题，因此，为规避内生性问题，本文在式(1)基础上，加入环境污染水平的滞后一期项。同时，根据前文理论分析，人力资本会影响OFDI的母国环境效应，因而引入人力资本，构建如下动态面板门槛模型：

式(2)中，I(·)为示性函数，Pit-1为环境污染水平滞后一期；HUMit表示人力资本门槛变量；γ为门槛值；Zit表示相应的控制变量；μi为个体固定效应；εit表示扰动项。

4.2 变量选取与数据说明

4.2.1 变量选取

被解释变量：环境污染水平(P)，用环境污染综合指数表示。本文参考杨果和郑强测算环境污染综合指数的思路，构建涵盖工业废水、工业固废、工业二氧化硫、工业烟尘和工业废气的环境污染程度综合评价指标体系，并借助熵值法评估长江经济带环境污染综合指数。熵值法计算步骤如下：先将单个污染指标的原始数据标准化，再利用标准化的数据进行比重变换并计算熵值，后得到每一污染排放的权重，最后将标准化数据乘以权重，计算加权平均数，即得长江经济带各省份每年的环境污染综合指数。

核心解释变量：对外直接投资水平(OFDI)，用对外直接投资存量表示。本文选取非金融类OFDI存量，按照人民币(年平均)汇率换算成人民币，再将所得的OFDI存量以2003年为基期平减作为名义OFDI，取名义OFDI与对应年份名义GDP的比值，以保证数据的可比性和平滑性。

门槛变量：人力资本水平(HUM)，用平均受教育年限表示。本文基于历年人口变动抽样调查数据，采用小学、初中、高中、大专及以上占6岁以上人口的比重分别乘以6、9、12、16年限，再加总。

控制变量组：包括经济增长(GDP)、对外开放度(OPEN)、城镇化水平(URB)、能源消耗量(NER)。其中，经济增长采用实际GDP(以2003年为基期平减调整名义GDP)衡量并取对；对外开放度用各省份的进出口总额与名义GDP的比值来衡量，用以考察对外开放程度对环境污染程度的影响。城镇化水平以各省份年末城镇人口比重表示，以年末城镇常住人口与总人口的比值表征城镇化水平。能源消耗量，本文用能源消费强度表示，以能源消费总量与地区GDP之比测量各省的能源消耗状况。此外，为进行稳健性检验，本文引入了人口密度这一控制变量，并用总人口与国土面积的比值衡量。

4.2.2 数据说明

鉴于我国2003年才有对外直接投资的权威统计数据，考虑到数据的可获取性，本文将样本区间锁定为2003—2017年，时间跨度15年，选取长江经济带11个省份为研究对象。

各省份废水、固废、二氧化硫、烟尘、废气的排放量及能源消耗量等数据来源于《中国环境年鉴》《中国能源统计年鉴》，OFDI存量、GDP、进出口总额、年末城镇人口数量来源于《中国统计年鉴》和商务部官方网站。最终得到11个省市2003—2017年间的面板数据库。

4.3 经验检验与结果分析

4.3.1 总体及区域异质性检验

根据前文理论分析及计量模型构建，本文借助STATA17.0软件对前文式(1)进行总样本和分样本回归分析，估计结果见表1。表1汇报了长江经济带总体样本和分样本估计结果，其中模型1为增加了经济增长、对外开放度、城镇化水平和能源消耗等控制变量的估计结果；在模型1基础上增加了人口密度控制变量的估计结果，得到模型2，以检验模型1的稳健性；模型3—模型5分别是长江经济带上、中、下游的估计结果。

表1 总体样本和分样本估计结果

从总样本来看，无论是模型1还是模型2，OFDI的系数均显著为负，说明长江经济带OFDI对自身环境污染具有显著的抑制作用，验证了前文研究假设1。这可能是因为：(1)OFDI可促使长江经济带沿线城市将低附加值、高耗能产业转移到国外，依托国外较低成本的劳动力、地租等优势，优质丰富的原材料，完善的外贸政策，促进企业效益增收。同时能聚集长江经济带资源，专注高效地发展高新产业，加强技术革新和产业结构优化，从而抑制长江经济带的环境污染；(2)长江经济带企业进行OFDI，学习、参考、引进东道国先进的绿色环保生产技术、科学绿色的管理制度，以优化长江经济带的产业结构，减少因技术问题产生的环境污染。控制变量中，经济增长、对外开放度、能源消耗均加剧了环境污染，而城镇化水平的提升对环境污染具有抑制作用。此外，从模型2来看，增加了人口密度这个控制变量后，OFDI的系数方向和显著性均未发生实质性改变，一定程度上说明了模型1的估计结果具有一定稳健性。

从分样本估计结果来看，长江经济带上游和下游地区的OFDI对自身环境污染具有抑制作用，而长江经济带中游地区的OFDI加剧了环境污染，这说明长江经济带OFDI对自身环境污染的影响具有区域异质性，验证了前文研究假设2。可能的解释是：长江经济带下游地区经济发展程度较高，通过OFDI吸收并消化绿色创新技术的能力强。中游地区的经济增长乏力，主要承接下游地区的相关产业，其OFDI的逆向技术溢出效应偏弱。而上游地区，由于自身生态环境脆弱，更加注重OFDI的逆向绿色技术溢出效应的发挥，而且与“一带一路”沿线国家合作紧密，对“一带一路”沿线国家的OFDI迅速增长。长江经济带的“生态优先，绿色发展”倡议，不仅促进了OFDI发展，也促使长江上游水质得到明显改善。

4.3.2 门槛检验

为进一步探查长江经济带OFDI的环境效应产生区域差异原因，本文对式(2)进行了门槛模型检验，其估计结果见表2。表2汇报了动态面板门槛回归估计结果。其中，模型6为人力资本门槛模型的估计结果，模型7和模型8是稳健性检验结果，即用二氧化硫代替环境污染水平，设定为模型7，用人口密度替换能源消耗，设定为模型8。

表2 动态面板门槛模型估计结果

观察表2，Pt-1表示环境污染的滞后一期，其系数显著为正，说明环境污染具有正的时间惯性。从模型6的估计结果来看，当人力资本低于第一个门槛值时，OFDI的系数为正，但不显著；当人力资本跨越第一个门槛值时，OFDI的系数变为负，说明考察期内，长江经济带OFDI对自身环境污染影响具有基于人力资本的门槛效应，这也验证了前文研究假设3。从模型7和模型8的估计结果来看，当人力资本低于门槛值时，OFDI的系数显著为正，当跨越门槛值时，系数显著为负，意味着基于人力资本的门槛效应依然存在。说明原门槛估计结果具有一定稳健性。整体而言，长江经济带OFDI的环境效应显著存在基于人力资本的门槛效应，当人力资本低于门槛值时，长江经济带OFDI的环境效应不显著；当人力资本高于门槛值时，长江经济带OFDI对自身环境污染起到明显的抑制作用。

5 结语

5.1 研究结论

本文基于经济全球化和绿色发展背景，系统剖析了长江经济带OFDI对自身环境污染影响的内在机理，利用2003—2017年长江经济带面板数据，考察OFDI对长江经济带环境污染的影响及其区域差异，并采用人力资本门槛模型进一步探查区域差异产生的原因机制。研究结果表明：

(1)样本期内长江经济带OFDI抑制了自身环境污染，而且具有区域异质性，即长江经济带上游和下游地区OFDI降低了自身环境污染，但中游地区OFDI加剧了自身环境污染。

(2)长江经济带OFDI的环境效应显著存在基于人力资本的门槛特征，即当人力资本低于门槛值时，OFDI加剧了环境污染；当人力资本跨越门槛值时，OFDI抑制了环境污染。

5.2 政策建议

综上所述，本文提出以下三点建议：

(1)不断深化国际绿色技术合作。通过引进绿色技术，促进国内绿色、清洁产业的发展，推动国内技术向“清洁、高效、循环利用”方向发展。从技术层面改善长江经济带沿线产业的能源消耗，减少产业发展对环境的“威胁”。

(2)高质量推进企业OFDI。在本研究中OFDI的增加对环境有抑制作用，长江经济带应有效提升技术需求型OFDI，积极鼓励长江经济带跨国企业进军国际新能源行业，积累绿色生产技术，从而促进长江经济带产业结构优化升级，降低环境污染水平。同时应注意到OFDI投资对抑制长江经济带的环境污染有着区域性差异，鼓励长江经济带制定差异化的对外投资政策。

(3)持续提升人力资本水平。长江经济带应加强科技人才储备，提升人力资本整体水平，夯实对OFDI逆向绿色技术溢出的吸收能力，从而放大OFDI逆向绿色技术溢出效应，改善长江经济带的生态环境。