论文导读:：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。污染天堂假说”认为在一国单方提高环境标准的情况下。
论文关键词：外商直接投资，环境库兹涅茨假说，污染天堂假说
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论文，结果是每个国家都会采取比没有国际经济竞争时更低的环境标准，从而加剧全球环境恶化。
“污染天堂假说”认为在一国单方提高环境标准的情况下，国内企业和环境标准低的外国企业相比失去其竞争优势，从而使高环境标准国家的企业将生产转向低环境标准国家。若在实行不同环境政策强度和环境标准的国家间存在自由贸易，实行低环境政策强度和低环境标准的国家，因外部性内部化的差异而使该国企业所承受的环境成本相对要低。在该国进行生产时，其产品价格就会比在母国生产出同样产品的价格相应要低论文网站大全。因此，该国在投资和生产方面具有更大的优势。这种由成本差异所产生的“拉力”会吸引国外的企业到该国安家落户。
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论文，东部地区主要集中于江苏、广东、山东、浙江、上海、福建和辽宁，2008年广东、江苏、浙江、上海的FDI的总额为543.7104亿美元。东部地区引进的外商直接投资中，江苏为251.2亿美元、广东为191.27亿美元、辽宁为120.2亿美元，上海、浙江、福建分别为100.84亿美元、100.729亿美元、100.256亿美元（见图1-图3），江苏和广东占2008年中国外商直接投资的47.93%。中部地区主要集中于湖南、江西和湖北。但2007年以来，安徽和河南的外商直接投资增长迅速。2008年中部引进的外商直接投资中，河南为40.327亿美元、湖南为40.052亿美元、江西为36.037亿美元、安徽为34.9亿美元、湖北为32.45亿美元，中部五省占中国2008年外商直接投资的19.89%。
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论文，地区人均生产总值和外商直接投资数据根据1986至2009年省（市）统计年鉴相关数据整理论文网站大全。LNSO2、LNFS、LNFQ、LNGYYC、LNGYFC、LNGTCS、LNGTPF分别表示污染指标的自然对数，LNY、LNFDI分别表示人均地区生产总值和外商直接投资的自然对数。本文中东部十一个省（市）为广东、上海、浙江、江苏、北京、辽宁、海南、山东、福建、河北、天津；中部八省为湖南、湖北、安徽、山西、江西、黑龙江、吉林、河南。通过东部和中部的数据研究中国东部和中部省（市）FDI的对环境影响的差异。
（三）模型设定形式
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1×k维解释变量向量 ，满足线性关系：
 ， =1，2，…，N， =1项目管理论文，2，…，T
其中N表示个体截面成员的个数，T表示每个截面成员的观察时期总数，参数 表示模型的常数项， 表示对应于解释变量 的k×1维系数向量，k表示解释变量个数。随机误差项相互独立，且满足零均值、同方差假设。采用F-test检验如下两个假设：
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项目管理论文，在H1假设条件下构建统计量F1，其中：
 ～F[(N-1)(K+1),N(T-K-1)]
 ～ 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
|
|
LnFS
|
LnFQ
|
|
变量
|
参数
|
固定效应
|
参数
|
固定效应
|
|
α
|
24.7998(1.8722***)
|
|
49.3840(4.0923*)
|
|
|
|
-3.6806(-1.4613***)
|
|
-13.1905(-3.2263*)
|
|
|
|
0.4188(1.4567***)
|
|
1.3574 (2.9634*)
|
|
|
|
-0.0158(-1.4541***)
|
|
-0.0440 (-2.5825*)
|
|
|
AR(1)
|
0.9958(42.3684*)
|
|
0.8089 (24.7612*)
|
|
|
海南--LNFDI
|
0.1027(1.2365)
|
-8.0449
|
0.1302 (0.9513)
|
-3.7321
|
|
河北--LNFDI
|
-0.0088(-0.1280)
|
3.8736
|
0.0835 (1.1098)
|
0.0014
|
|
上海--LNFDI
|
0.0259(1.0531)
|
-15.5458
|
-0.1318(-0.9580)
|
1.1533
|
|
浙江--LNFDI
|
-0.0384(-0.5847)
|
10.5687
|
0.0745 (1.3692)
|
-0.4913
|
|
辽宁--LNFDI
|
-0.0835(-1.6476***)
|
-5.4319
|
0.0426(0.3272)
|
0.1718
|
|
广东--LNFDI
|
-0.0392(-0.3555)
|
6.3472
|
-0.0459 (-0.3756)
|
0.9825
|
|
北京--LNFDI
|
0.0135(0.3381)
|
-21.1233
|
-0.0295(-0.4951)
|
-0.8745
|
|
天津--LNFDI
|
-0.0078(-0.1072)
|
-5.6961
|
-0.0204(-0.1636)
|
-1.0105
|
|
江苏--LNFDI
|
-0.0415(-0.7790)
|
7.6127
|
-0.1504(-2.2292**)
|
2.7120
|
|
福建--LNFDI
|
-0.0955(-0.7093)
|
12.4942
|
-0.0186 (-0.2712)
|
-0.2444
|
|
山东--LNFDI
|
-0.0727(-2.1787*)
|
11.0165
|
0.0366 (0.7316)
|
0.3737
|
|
R2
|
0.9996
|
0.9985
|
|
F
|
21721.19
|
5607.094
|
|
D-W
|
2.2587
|
1.8888
|
注:括号内为t值，*表示1%的显著水平项目管理论文，**表示5%的显著水平，***表示10%显著水平，表7-表8同论文网站大全。
东部工业废水与人均地区生产总值呈倒N型关系。海南、上海、北京的FDI对工业废水排放量产生正影响，但t统计量不显著。河北、浙江、辽宁、广东、天津、江苏、福建、山东的FDI对工业废水排放量产生负影响，辽宁在10%的水平下显著，其他省（市）的t统计量不显著。辽宁的FDI每增加1个百分点，工业废水排放量将减少0.0835个百分点。
东部工业废气与人均地区生产总值呈倒N型关系。海南、河北、浙江、辽宁、山东的FDI对工业废气排放量产生正影响，但t统计量不显著。上海、广东、北京、天津、江苏、福建、山东的FDI对工业废气排放量产生负影响，江苏在5%的水平下显著。其他省（市）的t统计量不显著。江苏的FDI每增加1个百分点，工业废气排放量将减少0.1504个百分点。
表2 中部地区LNFS、LNFQ模型参数估计结果
1/2 1 2 下一页 尾页 |
