外商直接投资和中国城市环境质量——基于雾霾污染视角

■李健 陈晴

一、引言

中国自1978年实施改革开放政策以来，成为世界各国对外投资的重要目的地。实际利用外商直接投资（简称FDI）从1985年19.56 亿美元稳步上升到2017年1310.35 亿美元，年均增长率高达13.6%，中国连续多年成为吸引外商直接投资最多的发展中国家。外资企业的进入不仅带来了充足的资金，同时还通过知识溢出效应带来了管理经验和先进技术，加快了产业结构调整和市场化进程[1—3]。随着引进外资规模的不断扩大，中国的资源和环境承载压力不断加大，环境质量也在急剧恶化。特别是前几年以雾霾为代表的空气污染，已经严重地损害了经济发展质量、大众生理健康、预期寿命以及劳动生产率[4，5]。夏友富[6]、应瑞瑶等[7]、吴玉鸣[8]的研究指出，外商直接投资的进入在中国环境污染方面起到了“推波助澜”的作用。十九大工作报告中明确提出要“着力解决突出环境问题，坚持全民共治、源头防治，持续实施大气污染防治行动，打赢蓝天保卫战”。由于外商直接投资同时存在正向效应和负向效应，分析外商直接投资和雾霾污染之间的关系对中国进行“环境保卫战”有重要的借鉴意义。因此，本文以雾霾PM2.5浓度为研究对象，对外商直接投资对城市雾霾PM2.5浓度的影响进行分析，以此来反映外商直接投资和中国城市环境质量之间的关系。

二、文献综述与研究假说

现有研究中关于外商直接投资对环境污染影响的一个观点是“污染天堂”学说。Chichilnisky[9]以及Copeland 等[10]在南北贸易模型的基础上分析了贸易和环境质量之间的关系，并首次提出了“污染天堂”假说（Pollution Haven Hypothesis，简称PHH）。该假说主要用来描述发达国家为降低本区域实施较高环保标准所带来的成本与费用，而将高污染、高排放、高消耗的产业或夕阳产业通过外商直接投资的方式，转移到环境管制标准与污染治理成本相对较低的发展中国家或地区，从而恶化了东道国的环境质量。PHH假说提出之后得到了诸多研究者的支持，国内外学者对此假说进行了深入的研究。Khalil等[11]利用巴基斯坦的数据并采用协整模型检验外商投资与碳排放之间的关系，发现外商直接投资显著增加了巴基斯坦的碳排放量。He[12]利用中国29 个省级面板数据并构建联立方程模型检验外商投资的环境效应，发现外商投资每增加1%，工业二氧化硫排放量增加0.098%。Ren等[13]利用中国工业数据考察国际贸易、外商直接投资和二氧化碳排放之间的关系，发现外商直接投资的大规模流入加剧了中国二氧化碳的排放。牛海霞等[14]研究发现外商直接投资通过规模效应显著增加了中国二氧化碳排放量，FDI 每提高1%，人均二氧化碳排放量增加0.09%左右。杨海生等[15]采用1990—2002年中国30 个省级面板数据分析贸易和外商直接投资对环境污染的影响，研究发现外商直接投资和污染物排放之间呈现出显著的正相关性。严雅雪等[16]采用1998—2012年中国30个省级地区空间面板数据，并运用探索性空间数据分析方法来研究外商直接投资与中国雾霾污染之间的关系，发现外商直接投资对雾霾污染水平产生了显著的促进作用，证实了“污染天堂”假说。

国外学者Birdsall等[17]以及Reppelin-Hill[18]先后提出了与以上假说对立的观点，即“污染光环”假说。该假说认为外资企业在进入东道国的过程中带来了更为环保的生产标准与技术，并且通过技术扩散和溢出方式对东道国的环境质量产生积极的影响。Wang等[19]研究发现，相对于国有企业和民营企业，外资企业对中国环境污染的影响程度更小，主要是由于外资企业在生产过程中采用了更为环保的先进技术。Letchumanan 等[20]研究发现外商直接投资不仅对东道国技术升级具有促进作用，还能通过使用生态友好型产品和生产技术转移对东道国环境福利产生正向影响。Huang 等[21]利用空间杜宾模型分析外商直接投资对中国环境和经济增长的影响，发现外商直接投资对中国内陆地区的环境质量和经济增长产生正向影响。盛斌等[22]在Copeland-Taylor模型的基础上引入技术因素分析外商直接投资对东道国环境的影响，利用2001—2009年中国36个工业行业的面板数据，发现外商直接投资能够减少中国工业企业的污染。许和连等[2]研究发现外商直接投资在地理上的集群有利于中国环境污染的改善，并不存在“污染天堂”现象。

综上所述，国内外学者对外商直接投资的环境效应进行了较为深入的研究，在研究过程中基本上形成了“污染天堂”和“污染光环”两类对立的观点。在对衡量环境污染水平的指标选择上，现有研究大多以二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、二氧化碳、总悬浮颗粒物等常规大气污染排放物作为研究对象。严雅雪等[16]研究指出PM2.5是诸多污染有害物质的载体和结合体，是雾霾的主要成分，因此PM2.5是更能精准反应大气环境污染的度量指标。由此，本文提出以下对立假说：

假说1a：外商直接投资对雾霾污染具有促进作用，即支持“污染天堂”观点。

假说1b：外商直接投资对雾霾污染具有抑制作用，即支持“污染光环”观点。

以上研究先验性地假设外商直接投资与东道国环境污染之间具有线性关系，但也有学者从非线性视角论证这二者之间的关系。Grossman等[23]在分析国际贸易对东道国环境影响时提出了规模效应、结构效应和技术效应三个作用机制，这也为后期研究外商直接投资对东道国环境污染的非线性影响提供了启发。张彦博等[24]研究指出外商直接投资的存量增加所引发的经济规模扩张和经济结构的重污染化加剧了污染排放强度，而其引发的技术转移却对环境质量带来了正面影响。包群等[25]发现外商直接投资在规模效应下会对东道国环境质量产生负面影响，在收入效应下对东道国环境质量产生正向影响，并且在环境质量是正常商品的情形下外商投资与东道国环境污染之间呈现倒“U”型关系。杨子晖等[26]采用1991—2011年期间28个省级地区面板数据，采用完全修正OLS方法分析外商直接投资与环境污染之间的关系，发现中国部分地区支持“污染天堂”假说，而其他地区却支持“污染光环”假说。刘飞宇等[27]基于2003—2012年期间中国285个地级及以上城市面板数据，采用空间自相关模型分析外商直接投资对环境污染的影响，发现外商直接投资对工业二氧化硫和工业废水的排放会产生显著的抑制作用，而对工业烟尘的排放会产生显著的促进作用。李子豪等[28]的研究表明，外商直接投资是遵循“污染天堂”还是“污染光环”假说取决于当地的腐败水平。当腐败水平较低时，FDI改善了当地的环境质量；而当腐败水平较高时，FDI 则加剧了当地的环境污染。以上研究表明，外商直接投资对环境污染不仅会产生正面效应，还可能产生负面影响。外商直接投资的环境效应取决于正向影响和负向影响的综合作用结果，即外商直接投资和环境污染之间可能存在着非线性关系。因此，本文提出如下假说：

假说2：外商直接投资对雾霾污染产生的影响具有非线性特征，即在外商直接投资水平达到某一临界值时，在支持“污染天堂”观点和支持“污染光环”观点之间转换。

与此同时，国内外学者在对外商直接投资的大气污染效应进行研究时，选择的研究对象主要集中在国家层面和省级层面，而从城市层面着手展开研究的并不多，从区域异质性和行政等级异质性视角分析外商直接投资的大气污染效应的研究更为匮乏。中国区域经济发展差别较大，在地理位置、自然资源禀赋、经济基础、制度环境以及对外开放程度等多个方面存在着较大差异，不同区域城市中外商直接投资对大气污染的影响可能具有异质性特征。李澎等[29]的研究指出，处于不同行政等级的城市在获取资源方面存在着明显的差异，高行政等级城市在获取资源方面更具有优势。综上所述，处于不同行政等级的城市在引进外商投资过程中可能也由于政策优惠和发展优势影响，致使外商直接投资的大气污染效应出现异质性。因此，本文提出如下假说：

假说3：外商直接投资对雾霾污染水平的影响在不同区域和不同行政等级城市中呈现异质性。

三、模型设定、变量选择与数据说明

（一）计量模型设定

Grossman 等[23]提出了环境库兹涅茨曲线（EKC）的概念，具体概括为经济增长和环境污染之间呈现倒“U”型关系。Cole[30]使用拓展的环境库兹涅茨曲线模型考察了国际贸易和对外开放对环境质量的影响。在Grossman等[23]以及Antweiler等[31]的研究基础上，许和连等[2]考察了外商直接投资对中国环境污染的影响，并由此验证“污染天堂”现象是否会在中国出现。杨子晖等[26]在EKC模型基础上引入外商直接投资和对外开放度，考察贸易模式对东道国的污染排放是否产生显著影响。从前文提出的研究假说可知，本文主要验证的是外商直接投资对雾霾污染是否产生了显著的影响，这种影响呈现出的特征是线性的还是非线性的。倘若这种影响是非线性的，那么这种影响是否具有“U”型或者倒“U”型特征。因此，本文在EKC模型的基础上将外商直接投资的一次项和二次项纳入模型中，以分析外商直接投资对中国城市雾霾污染水平的影响。具体而言，本文建立如下计量回归模型：

其中，xit为控制变量集合，具体为以下形式：

其中，i 和t 分别代表城市和年份，PM 为雾霾污染PM2.5地表浓度，fdi 为外商直接投资，lnpgdp 为人均生产总值，lnsize 为城市规模，education 为教育水平，govern为政府财政支出，industry为产业结构，ln‐inn 为城市创新水平。μi表示城市个体固定效应，λt表示时间固定效应，εit为随机扰动项。β1和β2的统计特征为本文关注的重点。当β1>0且显著，但β2不显著时，则支持假说1a；当β1<0 且显著，但β2不显著时，则支持假说1b；当β1>0 且β2<0 或β1>0且β2>0时，则支持假说2。

（二）变量选取

1.被解释变量：雾霾污染水平（PM2.5）

本文参照邵帅等[32]以及严雅雪等[16]的做法，以PM2.5地表浓度的年平均水平来衡量雾霾污染。具体来说，本文对雾霾污染水平进行衡量时所采用的数据来自哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心，并采用ArcGIS软件将全球PM2.5浓度的检测数据分解为2001—2016年中国城市年均PM2.5浓度的具体数值。

2.核心解释变量：外商直接投资（fdi）

本文使用实际利用外商直接投资额与城市生产总值之比来衡量外商直接投资水平。

3.其他变量

人均生产总值（lnpgdp）：本文构建的计量模型是建立在环境库兹涅茨曲线模型基础上得到的，因此本文将人均地区生产总值的一次项和二次项纳入模型中。本文采用的城市人均生产总值数据是以2000年为基期，经过GDP平减指数调整后的城市实际生产总值除以城市人口得到的。在实际研究过程中本文对城市人均生产总值取对数。

城市创新水平（lninn）：由于省级层面和城市层面的统计年鉴并未提供城市创新活动相关统计数据，以至于国内学者很少从城市层面对创新活动进行实证研究。高翔[33]利用中国专利信息网按照地址检索的结果来匹配城市发明专利授权数量，以此作为衡量城市创新能力的度量指标，但这种度量方法工作量烦琐，并且难以反映创新活动的真实水平。朱有为等[34]研究指出，专利申请或者授权仅是把研发投入转化为知识产出，仍然属于一种中间产出，专利并不能代表研发活动的全部产出。本文选择寇宗来等[35]发布的《中国城市和产业创新力报告2017》中的城市层面创新指数作为被解释变量城市创新水平指标，在实际研究中对城市创新指数取对数。

城市规模（lnsize）：对城市年末户籍人口数取对数来衡量城市规模。

政府财政支出（govern）：选择城市政府公共财政支出额与城市生产总值之比来衡量政府财政支出水平。

产业结构（industry）：以综合指数衡量城市产业结构状态。具体来说，借鉴汪伟等[36]的做法，即产业结构综合指数=1×第一产业增加值占比+2×第二产业增加值占比+3×第三产业增加值占比，其中增加值占比指的是产业增加值与生产总值的比重。产业结构综合指数数值越高，说明产业结构优化水平越高。

教育水平（education）：选择普通高等学校在校大学生数与城市人口规模之比来衡量城市教育水平。

（三）数据来源说明

本文选择2001—2016年中国259个地级及以上城市作为研究对象。选用以上时间段的原因在于，哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心公布的全球PM2.5浓度统计数据时间跨度为1998—2016年，而寇宗来等[35]发布的《中国城市和产业创新力报告2017》提供的城市创新指数时间跨度为2001—2016年。本文中的“城市”相关统计数据均为《中国城市统计年鉴》中“全市”统计口径下的数据。其他原始数据来源于历年的《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国城市和产业创新力报告2017》以及哥伦比亚大学提供的全球PM2.5浓度统计数据。

四、实证结果分析与讨论

（一）基本回归

本文使用统计分析软件stata14 检验外商直接投资和中国城市雾霾污染水平之间是否具有显著的关系。考虑到外商直接投资和城市雾霾污染水平之间可能存在双向因果关系，同时计量模型还可能存在遗漏变量，以上情况均会导致内生性问题，因此本文选择面板工具变量回归方法对计量模型进行估计。首先对计量模型进行变换以解决遗漏变量问题（例如使用固定效应模型），然后对变换后的模型使用二阶段最小二乘方法（2SLS）。如果认为不存在遗漏变量问题，则可省略第一步。考虑到从模型外部寻找核心解释变量的工具变量的做法不易实现，本文选择核心解释变量的滞后项作为工具变量进行分析。鉴于计量模型中采用过多的工具变量会降低估计效率，因此选择核心解释变量的滞后一阶作为工具变量。

表1中，（1）和（2）列报告的是分别采用面板固定效应模型和面板随机效应模型且不加入其他控制变量的回归结果，结果显示外商直接投资与城市雾霾污染水平之间呈现倒“U”型关系。（3）和（4）列报告的是在（1）和（2）列的模型基础上加入一系列控制变量且不考虑其内生性问题得到的回归结果，结果显示外商直接投资和城市雾霾污染水平之间的倒“U”型关系并没有发生显著的变化。（5）和（6）列报告的是加入一系列控制变量之后且考虑了其内生性问题得到的回归结果，结果显示外商直接投资和城市雾霾污染水平之间的倒“U”型关系并没有发生显著的变化①。

以上回归结果所呈现出来的核心解释变量特征说明当外商直接投资水平超过某一临界值时，外商直接投资对城市雾霾污染水平产生倒“U”型影响，即从“促进”转为“阻碍”。本文从“雾霾污染”视角证实了包群等[25]的研究结论，即外商直接投资与东道国环境污染之间呈现倒“U”型关系。综上，证实了前文的假说2成立。即，在外商直接投资水平达到某一临界值之前，外商直接投资对城市雾霾污染产生了显著的促进作用，此时“污染天堂”观点成立；当超过这一临界值之后，外商直接投资对城市雾霾污染产生了显著的抑制作用，此时“污染光环”观点成立。

由于表1中（5）和（6）列的回归结果考虑了核心解释变量以及控制变量的内生性问题，因此本文以此回归结果作为分析基准。城市规模（lnsize）的系数为负值但不显著，这说明城市规模对城市雾霾污染的影响并不是很明显。人均生产总值的一次项（lnpgdp）系数为负、二次项（lnpgdp^2）系数为正，且均在1%的统计水平上显著，说明经济增长与雾霾污染水平之间存在显著的“U”型关系，即城市雾霾污染程度随着城市经济增长水平的提高呈现先下降后上升的趋势。这表明样本时期内中国城市发展过程中并不存在雾霾污染的库兹涅茨曲线（简称“EKC”）。本文的实证结果从城市层面进一步证实了邵帅等[32]的研究结论，即雾霾污染和经济增长之间存在着显著“U”型曲线关系。教育水平（educa‐tion）的系数在（5）和（6）列中显著为负，这说明教育水平对城市雾霾污染产生了显著的抑制作用。教育水平的提高，不仅会推动城市中企业的技术进步，还会改善技术效率，这对减少城市雾霾污染有显著的正面影响。政府财政支出（govern）的系数不显著，这说明政府财政支出对中国城市雾霾污染水平并没有产生显著的影响。产业结构（industry）的系数不显著，这说明产业结构变动对中国城市雾霾污染并没有产生显著的影响。城市创新水平（lninn）的系数在1%的统计水平上显著为负，这说明城市雾霾污染程度随着城市创新水平的提高呈现下降趋势。

尽管表1中的回归结果证实了存在倒“U”型关系，但这种非线性关系极有可能是受到离群值的影响。因此，本文在1%和99%的统计水平上进行win‐sorize处理以缓解离群值的影响，这样做也是为了进行稳健性检验。本文仍然采用与表1相同的变量处理方式进行回归估计，回归结果见表2中（1）至（6）列。无论是采用固定效应模型还是随机效应模型，外商直接投资fdi 的系数在1%的水平上均显著为正，而二次项fdi^2 的系数在1%的统计水平上均显著为负，这进一步证实了外商直接投资对中国城市雾霾污染水平的影响呈现出显著的倒“U”型特征。由于前文得到的回归结果是建立在被解释变量为PM2.5地表浓度平均水平的对数基础上得到的，本文借鉴张华等[37]的方法，进一步选取PM2.5地表浓度平均水平作为被解释变量进行分析以作为稳健性检验，具体结果见表2中（7）和（8）列。本文发现，无论PM2.5地表浓度是否取对数值，外商直接投资对城市雾霾污染水平的影响呈现倒“U”型特征的结论均没有发生本质上的变化。本文选用不同的衡量指标且采用不同的估计方法得到的回归结果均证实了假说2成立。

表2 外商直接投资与城市雾霾污染关系：稳健性检验

（二）异质性分析

1.基于区域异质性视角

前文分析了外商直接投资对雾霾污染的总体影响，然而这种基于样本总体的分析可能掩盖了其中潜在的地区差异。中国各区域间由于地理区位、资源禀赋、经济基础以及制度安排等多个方面均存在巨大的差异，导致不同区域城市的外商直接投资水平和雾霾污染水平迥异。样本考察期间，东部、中部和西部城市外商直接投资平均水平分别为68.41 亿元、24.56 亿元、17.14 亿元，而PM2.5地表浓度平均值分别为38.05μg/m3、42.96μg/m3、25.39μg/m3。因此，本文将样本中259 个地级及以上城市划分为东部、中部以及西部地区，从区域异质性视角分析外商直接投资对雾霾污染水平的影响。表3（1）至（3）列报告了东部、中部和西部城市子样本的回归结果。结果显示，在中、西部地区子样本中，外商直接投资的一次项和二次项均不显著。相比于中、西部地区城市，外商直接投资对雾霾污染水平的倒“U”型影响在东部地区城市的子样本中更为显著，这一实证结果证实了假说3 成立。表3（4）至（6）列是对样本值进行1%和99%的统计水平上winsorize 处理以缓解离群值的影响得到的回归结果，结果显示外商直接投资对东部地区城市雾霾污染水平的影响呈现倒“U”型特征的结论没有发生本质上的变化。以上实证结果表明，外商直接投资和城市雾霾污染水平之间的非线性关系具有显著的区域异质性。产生这种现象的原因可能在于：中国在改革开放前期，在区域非均衡发展理论指导下制定了优先发展东部沿海地区的战略。而落实优先发展东部沿海地区战略的主要途径是建设经济特区和开放沿海城市，因此东部沿海地区在投资布局、对外开放、优惠政策、体制改革等方面处于有利地位，这致使外资企业优先选择东部沿海地区投资建厂。改革开放初期，中国处于资金短缺时期，外商直接投资的进入弥补了东部沿海经济建设急需的资金。同时，东部沿海地区也承接了发达国家的污染密集型产业，导致这些地区沦落为发达国家的“污染天堂”。近年来，中国对环境污染的治理力度不断增强，对外商直接投资的环境标准不断提高，由此以低污染、低消耗、高技术为特征的外资企业进入对东部沿海地区的空气污染产生显著的改善作用。

表3 外商直接投资与城市雾霾污染关系：基于区域异质性视角

2.基于行政等级异质性视角

李澎等[29]研究指出，处于不同行政等级的城市在获取资源方面存在着明显的差异，高行政等级城市在获取资源方面更具有优势。由此可见，处于不同行政等级的城市经济会呈现出较大的发展差异，这势必会对外商直接投资的引入产生影响。样本考察期间，高行政等级城市外商直接投资平均水平为173.69 亿元，而低行政等级城市为22.53 亿元，前者是后者的近8倍。为探究外商直接投资和城市雾霾污染水平之间的关系是否会随着城市所处的行政等级不同而发生变化，本文从行政等级异质性视角分析外商直接投资和中国城市雾霾污染水平之间的非线性关系。本文根据李健等[38]的研究，按照行政等级将样本城市划分为广义高行政等级城市（包括直辖市、副省级城市、非副省级城市但为省会城市）和广义低行政等级城市（一般地级城市）。具体结果见表4。表4（1）列回归结果显示，外商直接投资的一次项为正、二次项为负但均不显著，这说明在高行政等级城市样本中外商直接投资和城市雾霾污染水平之间没有显著的关系。而（2）列回归结果显示，外商直接投资的一次项为正、二次项为负且均在1%的统计水平上显著，这说明相对于高行政等级城市，外商直接投资对雾霾污染水平的倒“U”型影响在低行政等级城市的子样本中更为显著。（3）和（4）列是对样本值进行1%和99%的统计水平上winsorize 处理以缓解离群值的影响得到的回归结果，结果显示外商直接投资对低行政等级城市雾霾污染水平的影响呈现倒“U”型特征的结论没有发生本质上的变化。低行政等级城市由于在行政权力和政策优惠等多个方面处于劣势地位，会迫于发展压力而过于追求短期经济增长，忽视外资企业的高污染、高排放行为。“污染天堂”现象由此产生。但随着国家对环境质量越来越重视，提高了外资企业环境准入门槛。这也为后续产生“污染光环”效应提供了基础。

表4 外商直接投资与城市雾霾污染关系：基于行政等级异质性视角

五、主要结论与政策建议

本文以2001—2016年期间中国259个地级及以上城市为分析对象，利用哥伦比亚大学提供的PM2.5浓度数据，在EKC假说的基础上将外商直接投资的一次项和二次项纳入计量回归模型中，实证检验了外商直接投资对中国城市雾霾污染水平影响的非线性特征。然后，本文从区域归属和行政等级视角探究外商直接投资对城市雾霾污染水平的影响是否具有异质性，并以此来综合分析外商直接投资对中国空气质量的影响。最终，本文得到以下研究结论：

第一，外商直接投资对中国城市雾霾污染的影响呈现显著的倒“U”型特征。本文采用PM2.5地表浓度数据的对数值和水平值衡量城市雾霾污染水平，通过面板固定效应2SLS和面板随机效应2SLS方法均发现外商直接投资和中国城市雾霾污染之间呈现显著的倒“U”型关系。本文从“雾霾污染”视角采用实证分析方法证实了外商直接投资与东道国环境污染之间呈现倒“U”型关系。在外商直接投资水平达到某一临界值之前，外商直接投资对城市雾霾污染产生显著的促进作用；当超过这一临界值之后，外商直接投资对城市雾霾污染产生显著的抑制作用。因此，外商直接投资对雾霾污染水平产生的影响具有非线性特征，即在外商直接投资水平达到某一临界值时，外商直接投资对雾霾污染水平的影响在支持“污染天堂”假说和支持“污染光环”假说之间转换。

第二，外商直接投资和城市雾霾污染之间的非线性关系具有区域异质性和行政等级异质性特征。本文采用多种数据处理方法进行实证分析均发现外商直接投资对雾霾污染水平的倒“U”型影响在东部地区城市的子样本中更为显著，而在中西部地区城市子样本中，外商直接投资对城市雾霾污染没有产生显著的影响。与此同时，本文的实证结果还发现外商直接投资对城市雾霾污染的倒“U”型影响在低行政等级城市的子样本中更为显著，而在高行政等级城市的子样本中并没有产生显著影响。

本文的研究结论为优化外商直接投资和环境质量之间的关系提供了相关启示。第一，各级政府应当把PM2.5纳入外商直接投资评价体系中，以更加全面地考核其环境效应。地方政府在吸引外资企业进入过程中应该充分重视外资企业所处产业结构对中国环境质量的影响，提高利用外商直接投资的质量，有选择、有针对性地引进高质量和低污染的外资企业，积极引进国外的先进技术和环保标准，严格控制“高污染、高排放、高消耗”的外资企业的进入，杜绝地方政府为了追求短期经济增长而给予污染环境的外资企业“超国民待遇”的情况。第二，政府应该根据所属区域、所属行政等级有差异地引进外资企业。不同城市由于在地理区位、资源禀赋、经济基础、体制机制以及行政等级等诸多方面存在着差异，外商直接投资对雾霾污染的影响也呈现出了不同的特征。东部城市更应该提高外资企业的环境准入门槛以及加强甄别外资企业的能力和手段，而中西部城市要结合自身的经济发展需求，适当引入与本地区产业结构相适应的高技术、低污染的外资企业，使得外商直接投资的环境效应中正面影响超过其负面影响。本文结果还验证了外商直接投资和雾霾污染的倒“U”型关系仅在低行政等级的城市样本中显著。低行政等级的城市恰恰是那些引进外资份额较低的地区，其实际引进外商直接投资规模往往低于倒“U”型曲线的临界值。因此，低行政等级的城市在引进外商直接投资过程中应充分考虑“环境收益效应”和“环境成本效应”，避免经历“先污染、后治理”的过程。■

注 释

①由于采用固定效应模型和随机效应模型得到的回归结果除常数项系数有差异以外，所有解释变量的系数大小和显著性完全一致，本文以采用固定效应模型得到的回归结果为研究基准。在后文分析异质性特征时仅报告固定效应模型的回归结果。