外商直接投资对浙江省环境污染影响的实证研究.docx

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外商直接投资对浙江省环境污染影响的实证研究

外商直接投资对浙江省环境污染影响的实证研究

　　摘要：

基于1990―2013年浙江省外商直接投资、工业“三废”排放量或生产量的数据，对外商直接投资对浙江省环境污染的影响情况进行了实证检验。

研究结果表明，外商直接投资与工业“三废”排放量或生产量是正向关系。

在长期中，FDI对工业废气排放量影响最大，固体废物次之，对工业废水影响最小；在短期，FDI的变化对工业固体废物排放量的变化影响最大，废气次之，对工业废水影响最小。

在格兰杰因果关系检验中，外商直接投资的增长是导致工业废气排放量增加的格兰杰原因，但不是工业固体废物产生量，工业废水排放量增加的格兰杰原因，这一结果可以通过FDI的行业分布进行说明。

在此基础上，针对浙江省如何有效利用FDI提出针对性的对策建议。

　　关键词：

FDI；工业“三废”；环境污染；Granger因果关系；浙江省

　　中图分类号：

F209文献标志码：

A文章编号：

1673-291X（2015）15-0272-05

　　引言

　　浙江省经济发展处于国内领先水平，外商直接投资对此发挥了巨大的作用。

2013年，浙江省实际利用外商直接投资总额达163.674亿美元，约为1990年的实际利用FDI额（0.4844亿美元）的292倍。

①然而伴随着实际利用FDI的快速增长，浙江省工业“三废”（工业废水、工业废气与工业固体废物）的排放量或生产量均为上升态势，与此同时，浙江省的酸雨、雾霾和水质下降等环境问题不断出现。

根据相关部门的公开数据，环境良好著称的浙江杭州2013年、2014年雾霾天数分别为239天和154天，②其他市也是雾霾天气频频出现。

在这种情况下，外商直接投资所引发的环境问题也越来越被关注。

　　外商直接投资与污染关系的理论方面无论是对于发达国家还是发展中国家都有不少的研究结论。

目前普遍认为可分为两类：

（1）支持“污染避难所假说”的，这一假说最早由Walter和Ugelow提出[1]。

而后，Baumol和Oates[2]做了进一步的理论论述，这一假说是针对发展中国家而言的，他们发现有很多发展中国家为吸引外资，对外资企业采用相对于发达国家来说更低的环境标准，但这种行为会使发展中国家变成世界污染的集中地。

此后很多研究者也对这一假说进行了理论阐述和实证检验，认为发展中国家较低的环境标准会吸引环境标准较高的发达国家对其进行直接投资，这种行为使其成为污染者的避难所（Jensen，1996[3]；SijeongLim，VictorMenaldo，AseemPrakash，2012[4]）；

（2）支持“污染光环假说”的，即认为外商直接投资对东道国的污染减少是正向作用，原因是外商直接投资中的跨国公司会在东道国采用统一的环境标准及技术从而产生光环效应带动该国或者地区的环境污染治理（BirdsallandWheeler，1993[5]；Lopez，1999[6]）。

　　对于提到的这几种假说，不同研究者选取不同的国家或地区作为研究对象，所使用的研究方法也不同，所以虽然学者们找到了支持各自观点的不同依据，但这些年对于外商直接投资与东道的环境污染关系问题的研究至今还没有得出一个完全一致的说法。

邓柏盛、宋德勇[7]（2005）基于我国1995―2005年数据得出结论，认为外商直接投资的引入有利于改善环境质量。

蒋伟、刘牧鑫[8]（2011）根据2007年我国275个地级及以上城市的截面数据分析认为外商直接投资并不一定导致城市环境的恶化；他认为影响城市环境的更为重要的因素是城市所处的环境，城市之间环境污染问题互为影响。

黄梅（2015）[9]通过实证研究发现环境随着经济的发展会表现出初期环境恶化、中期随着环保技术进步而得到改善和最终环境承受力达到顶点后会继续恶化这一现象，在这一过程中，环境污染与外商直接投资存在长期协整关系。

聂飞、刘海云（2015）[10]研究认为城市环境污染与经济增长之间是正向相关关系，外商直接投资在促进经济发展，但是也加剧环境污染问题；虽然研究数据表明外商直接投资具备“污染光环假说”的特征，但是过低的环境标准使得外商直接投资在很多城市选择进入高污染的加工制造业，这种状况在中西部更为明显。

　　本文在前人研究的基础上，选择浙江省这一东部发达省份作为研究对象，对外商直接投资与环境污染之间的关系进行实证检验，以期得到基于浙江省实际情况的结论，从而为政府制定更为有效的制定吸引外商直接投资的环境政策提供有益的借鉴。

　　一、变量选择与数据选取

　　本文以浙江省工业“三废”的排放量或生产量表示该省环境污染的情况，以浙江省实际利用FDI表示该省外商直接投资。

浙江省实际利用FDI与环境污染的数据来源于1995―2014年的《浙江统计年鉴》，样本时间为1990―2013年。

①变量fdi、water、gas、waste分别表示外商直接投资额、工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物生产量。

由于FDI和工业“三废”排放量或产生量的单位不同，并且两者之间的绝对值比较大，考虑到消除异方差的影响和对时间序列数据取对数并不改变时间序列的性质和关系，因此对这些变量取对数。

本文数据处理软件为Eviews6.0和spss20.0（相关系数检验部分使用spss20.0完成）。

　　二、实证分析

（一）变量相关性分析

　　为判断FDI、工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物产生量是否存在显著相关性，就要分别对这些变量取对数后进行相关性检验，结果（见表1）。

表1显示，FDI与工业废气排放量、工业固体废物产生量、工业废水排放量相关系数在0.7以上，为中度或高度正线性相关关系，且通过了检验。

且由于工业“三废”排放量或产生量的三个变量之间相关系数有的达到了0.9以上。

这表明工业“三废”排放量或产生量之间存在多重共线性的可能。

为了避免多重共线性的影响，本文将这三个变量与FDI的关系分别进行研究（见图1）。

（二）时间序列的单位根检验　　为避免由于非平稳时间序列①带来的伪回归问题，本文对各个时间序列进行平稳性检验方法是采用ADF检验（AugmentDickey-Fullertest）。

单位根检验结果（见表2）。

　　由表2可以看出，四个时间序列都是非平稳的，但是取一阶差分后在5%的显著性水平下都变成平稳的，所以它们都是一阶单整时间序列I

（1），因此可以对它们进行协整检验。

　　（三）协整检验

　　不同时间序列是同阶单整，并且它们的线性组合是平稳的，则时间序列存在协整关系。

本文对FDI与“三废”排放量或产生量的相关关系进行研究，因此需要对“三废”排放量或产生量分别与FDI进行协整检验，结果（见表3）。

　　在表3中，UT、UC、UD分别代表LNFDI与LNWATER、LNFDI与LNGAS、LNFDI与LNWASTE的残差。

在5%的显著性水平拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明外商直接投资（FDI）和废水（WATER）、废气（GAS）、固体废物（WASTE）之间存在协整关系，即存在长期的稳定关系。

　　（四）误差修正模型

　　由上述分析知非平稳变量lnFDI与lnWATER、lnGAS、lnWASTE存在协整关系，其均衡误差是平稳的。

根据Granger定理，如果若干个非平稳变量存在协整关系，则这些变量必有误差修正模型。

lnFDI与lnWATER、lnGAS、lnWASTE之间的误差修正模型如下：

　　1.外商直接投资与工业废水排放量之间的误差修正模型：

　　Dl[n][（]watert=0.013574DlnFDIt-0.248790ECMt-1

　　其中：

ECMt=lnwatert-10.25410-0.130411lnFDIt

　　模型中，lnwatert与lnFDIt的长期关系是：

lnwatert=10.25410+

　　0.130411lnFDIt，说明外商直接投资每增加1%，工业废水排放量增加0.130411%。

而外商直接投资的变化（DlnFDIt）以0.013574的比例影响着工业废水排放量的变化（Dlnwatert），非均衡误差则以0.248790的比例影响着工业废水排放量的变化。

　　2.外商直接投资与工业废气排放量之间的误差修正模型：

　　Dl[n][（]gast=0.072194DlnFDIt-0.131565ECMt-1

　　其中：

ECMt=lngast-3.520533-0.441591lnFDIt

　　模型中，lngast与lnFDIt的长期关系是：

lngast=3.520533+

　　0.441591lnFDIt，说明外商直接投资每增加1%，工业废气排放量增加0.441591%。

而外商直接投资的变化（DlnFDIt）以0.072194的比例影响着工业废气排放量的变化（Dlngast），非均衡误差则以0.131565的比例影响着工业废气排放量的变化。

　　3.外商直接投资与工业固体废物生产量之间的误差修正模型：

　　Dl[n][（]wastet=0.107635DlnFDIt-0.139140ECMt-1

　　其中：

ECMt=lnwastet-3.153612-0.353439lnFDIt

　　模型中，lnwastet与lnFDIt的长期关系是：

lnwastet=3.153612+

　　0.353439lnFDIt，说明外商直接投资每增加1%，工业固体废物生产量增加0.353439%。

而外商直接投资的变化（DlnFDIt）以0.107635的比例影响着工业固体废物生产量的变化（Dlnwastet），非均衡误差则以0.139140的比例影响着工业工业固体废物生产量的变化。

　　以上误差修正模型使用的都是一阶差分后的平稳时间序列数据，因此不存在虚假回归的问题。

且可以看出，在长期中，FDI对工业废气排放量影响最大，固体废物次之，对工业废水影响最小。

　　（五）Granger因果关系检验

　　由于工业废气排放量、工业固体废物产生量、工业废水排放量分别与FDI之间存在协整关系，因而可以分别对它们进行Granger因果关系检验。

结果（见表4）。

　　表4的结论为：

　　1.对于假设：

FDI不是工业废水排放量的Granger原因，F统计量的P值大于0.05，在5%显著性水平下应该接受该假设。

从而可以得出，FDI不是工业废气废水的Granger原因。

同理得出，工业废水排放量是FDI的Granger原因。

　　2.对于假设：

FDI不是工业废气排放量的Granger原因，F统计量的P值小于0.05，在5%显著性水平下应该拒绝原假设，从而可以得出，FDI是工业废气排放量的Granger原因；同理得出，工业气体排放量是FDI的Granger原因。

因此，可以认为FDI的增长导致了工业废气排放量的增加，而工业废气排放量也影响着FDI的引入。

　　3.对于假设：

FDI不是工业固体废物产生量的Granger原因，F统计量的P值大于0.05，在5%显著性水平下应该接受该假设，从而可以得出，FDI不是工业固体废物产生量的Granger原因；同理得出，工业固体废物产生量是FDI的Granger原因。

　　结论及建议

（一）结论

　　要分析上述实证分析得出的结论，需要借助于浙江省FDI的行业分布情况来看。

总体上来说，改革开放以来，浙江省FDI的行业分布的格局变化不大，并且主要分布在电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、家具制造业、纺织业、金属制品业（含日用金属制品业）。

　　1.FDI对“三废”的长期和短期影响。

在长期中，FDI对工业废气排放量影响（弹性系数0.441591）最大，固体废物（弹性系数0.353439）次之，对工业废水（弹性系数0.130411）影响最小；在短期，FDI的变化对工业固体废物排放量的变化影响（弹性系数0.107635）最大，废气（弹性系数0.072194）次之，对工业废水（弹性系数0.013574）影响最小。

　　2.FDI的增长不是导致工业废水排放量增加的Granger原因。

相对而言，纺织业的FDI占制造业的FDI比例较低，而且呈下降态势；电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、家具制造业、金属制品业（含日用金属制品业）的FDI占制造业的FDI比例较高，而且呈上升态势。

因而，即使纺织业在生产过程中产生较多工业废水，但由于电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、家具制造业、金属制品业（含日用金属制品业）在生产过程中基本不产生工业废水，所以，FDI的增长并不能导致工业废水排放量增加。

已有证据表明，浙江省本地的钢铁、有色金属、水泥、化工、纺织等行业的企业是工业废水的排放源。

　　3.FDI的增长是导致工业废气排放量增加的Granger原因。

纺织业在生产过程中排放较大量工业废气，家具制造业在生产过程中排放喷漆废气。

电气机械及器材制造业和电子及通信设备制造业均为高耗能行业，为满足这两个行业的需要，浙江省建立了多个以煤炭或柴油（主要以煤炭）为原料的电厂，这些电厂在生产过程均会排放工业废气。

所以，浙江省FDI的增长导致了工业废气排放量的增加，造成了环境污染。

　　4.FDI的增长不是导致工业固体废物产生量增加的Granger原因。

电气机械及器材制造业与电子及通信设备制造业在生产过程中均产生一定量工业固体废物，但这两个高耗能行业服务的本地企业电厂产生的固体废物更多。

同样浙江省本地的钢铁、有色金属、水泥、化工等行业的企业是是更大的固体废物排放源，而且由于近些年浙江省对固体废物的回收利用量及技术不断增加，所以在数据上显示浙江省FDI的增长不是工业固体废物产生量的格兰杰原因。

（二）政策建议

　　综上所述，从本文选取的1990―2013年数据来看，在利用FDI过程中，污染确实变得更为严重。

因此，对于政府部门，为切实减少浙江省由FDI引入带来环境污染，有以下几点建议：

　　1.做好新增FDI项目的环境影响评估和审批，在FDI引入之初切断源头。

　　2.制定措施激励FDI企业使用环境污染减少的相关技术。

　　3.引导FDI进入资源节约型的企业，限制进入高消耗、高污染行业。

　　参考文献：

　　[1]WalterI.andJ.UgelowEnvironmentalPoliciesinDevelopingCountries[J].1979，（8）.

　　[2]BaumolW.J.andW.E.Oates.TheTheoryofEnvironmentalPolicy[M]，NewYork：

CambridgeUniversityPress，1988

　　[3]V.Jensen.Thepollutionhavenhypothesisandtheindustrialflighthypothesis：

someperspectivesontheoryandempirics，WorkingPaper，

　　CentreforDevelopmentandtheEnvironment，UniversityofOslo，1996，（5）.

　　[4]SijeongLim，VictorMenaldo，AseemPrakash.ForeignAid，EconomicGlobalization，andPollution[J].PolicySciences，Forthcoming，

　　2012，（12）.

　　[5]BirdsallN.andD.wheeler.TradepolicyandindustrialpollutioninLatinAmerican：

wherearethepollutionHavens？

[J].Journalof

　　EnvironmentandDevelopment，1993，

（1）：

137-149.

　　[6]LopezR.TheenvironmentasaFactorofproduction：

TheEffectsofEconomicGrowthandTradeliberation[J].JournalofEnvironmental

　　Economicsandmanagement，1994，

（2），163-184.

　　[7]邓柏盛，宋德勇.我国对外贸易、FDI与环境污染之间关系的研究：

1995―2005[J].国际贸易问题，2008，（4）.

　　[8]蒋伟，刘牧鑫.外商直接投资与环境库兹涅茨曲线――基于中国城市数据的空间计量分析[J].数理统计与管理，2011，（4）.

　　[9]黄梅.经济增长、外商直接投资与环境污染关系研究[J].资源与产业，2015，

（1）.

　　[10]聂飞，刘海云.FDI、环境污染与经济增长的相关性研究[J].国际贸易问题，2015，

（2）.

　　[责任编辑王玉妹]

　　4.促进已有的污染严重的FDI企业转型，加快该类技术革新，并对减少污染的技术革新给予激励。