外商直接投资与环境污染的实证研究—中国东部和中部的省际差异比较※.doc

外商直接投资与环境污染的实证研究—中国东部和中部的省际差异比较※ 　　一、引言 　　随着经济发展，全球环境的承载压力越来越大。经济学家也密切关注环境质量变化。Grossman和Krueger（1991）提出Envieonment Kuznets Curve（EKC）假说，即环境质量随着经济的增长呈现出先增大后缩小的关系，即呈倒U型曲线关系，[1]。 　　环境竟次理论是指不同国家或地区间对待环境政策强度和实施环境标准的行为类似于公共地悲剧的发生过程，每个国家都担心他国采取比本国更低的环境标准而使本国的工业失去竞争优势。因而，国家之间会竟相采取比他国更低的环境标准和次优的环境政策项目管理 　　Eskeland 和 Harrison (2003)认为污染密集型的外资企业运用的生产和污染消除技术通常比东道国本地的企业更先进和更有利于改善环境。如果这些企业能够替代部分东道国同行业低效生产的企业, 则东道国的整个污染状况将有可能好转[2]。郭红燕和韩立岩实证研究发现中国的FDI存量与环境管制变量呈正相关，表明中国宽松的环境管制是吸引外商直接投资的一个重要因素，显现出 污染避难所效应 [3]。 　　二、变量选取及模型构建 　　（一）东部和中部的FDI区域分布 　　改革开放以来，中国吸收外商直接投资数量增长迅速。1979-1984年总计41.04亿美元，而后从1985年的19.56亿美元快速增长到2008年923.95亿美元，1979-2008年累计达8526.13亿美元。2007年东部和中部地区利用FDI所占比重分别为78.27%、15.30%。[4] 2008年中国引进的外商直接投资为923.95亿美元， FDI主要集中于东部地区,主要集中于东部地区项目管理 　　图1中国东部和中部2003～2008年FDI区域分布（亿美元） 　　 　　图2中国东部十一省（市）2003～2008年FDI区域分布（亿美元） 　　 　　图3中国中部八省2003～2008年FDI区域分布（亿美元） 　　（二）变量选取 　　考虑统计口径一致和数据的连续性，选取工业废气排放总量（亿标立方米）、工业废水排放总量（万吨）、工业固体废物产生量（万吨）、工业固体废物排放量（万吨）、工业烟尘排放量（万吨）、工业粉尘排放量（万吨）和工业二氧化硫排放量（万吨）为环境污染指标；人均地区生产总值（元）作为经济增长指标，此外，考虑国际贸易因素中污染的可输出性，用FDI作为污染的输出指标（万美元）。SO2、FS、FQ、GYYC、GYFC、GTCS、GTPF分别表示工业二氧化硫排放量、工业废水排放量、工业废气排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量、工业固体废物产生量、工业固体废物排放量，Y表示人均地区生产总值（元），FDI表示外商直接投资（万美元）。环境污染指标数据根据1986至2009年中国统计年鉴相关数据整理项目管理 　　由于面板数据模型同时具有截面、时序的两维特性，模型中参数在不同截面、时序样本点上是否相同，直接决定模型参数估计的有效性。根据截距向量和系数向量中各分量限制要求的不同，面板数据模型可分为无个体影响的不变系数模型、变截距模型和变系数模型三种形式。在面板数据模型估计之前，需要检验样本数据适合上述哪种形式，避免模型设定的偏差，提高参数估计的有效性。设有因变量与1k维解释变量向量，满足线性关系： 　　，=1，2，，N，=1项目管理 　　H1:个体变量系数相等；H2:截距项和个体变量系数都相等。 　　如果H2被接受，则属于个体影响的不变系数混合估计；如果H2被拒绝,则检验假设H1，如果H1被接受，则属于变截距，否则属于变系数。变系数、变截距和混合估计的残差平方和分别为S1、S2、S3,面板个体数量为N，面板时间跨度为T，根据Wald定理在H2假设条件下构建统计量F2项目管理 　　～ F[(N-1)K,N(T-K-1)] 　　若计算得到的统计量F2的值不小于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设H2，继续检验假设H1。反之，则认为样本数据符合无个体影响的不变系数模型。若计算得到的统计量F1的值不小于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设H1，用变系数模型拟合，反之，则用变截距模型拟合。 　　三、东部和中部模型回归结果分析 　　利用东部十一省（市）和中部八省的相关数据，借助Eviews6.0，采用固定效应模型对七个环境污染指标分别进行回归。采用Pooled EGLS(Cross-section weights) 消除异方差，采用广义差分法消除自相关，回归后的残差是平稳序列。回归结果见表1-表8 　　（一）东部和中部地区FDI对工业废水、工业废气影响差异分析 　　表1 东部地区 LNFS、LNFQ模型参数估计结果