FDI、环境污染与经济增长的相关性研究
——基于动态联立方程模型的实证检验
聂
飞刘海云
摘要：本文基于FDI 、环境污染与经济增长之间的相互反馈作用，构建含滞后项的动态联立方程模型，并在我国2003-2011年城市层面数据的基础上，运用系统GMM 方法进行实证检验。结果表明：城市环境污染与经济增长之间存在正的交互效应，高排放制造业在促进城市经济增长的同时，也会加剧城市生态环境的恶化；外资企业的进入具备“污染光环”特征，但城市较低的环境标准则会引导FDI 进入高污染加工制造业；中西部城市相对于东部城市，FDI 对环境污染、经济增长的影响更加显著。因此，在未来的发展中，如何处理好城市经济增长方式的优化、外资进入结构的调整以及环境质量的提升之间的关系是政策制定的重点。
关键词：FDI （外商直接投资）；环境污染；经济增长；动态联立方程；系统GMM
一、引言
改革开放以来，我国开放型经济经历了30年左右的高速增长，外商直接投资（FDI ）的进入已经成为常态。FDI 不仅为中国经济发展带来了丰裕的资本，同时通过引入先进生产链和管理经验，为我国经济起飞起到了重要的促进作用。然而伴随着经济的飞速发展，我国的生态环境形势也日趋严峻。据国家环保部统计，2013年我国近92%的城市空气PM2.5未达到国家标准，雾霾天气波及到25个省份，包括100多个大中型城市，全国平均雾霾天气达29.9天。在这一背景下，作为我国经济重要推动力之一的
FDI 所引发的环境效应也受到了越来越多的关注。关于FDI 、环境污染和经济增长之间相互关系的研究文献也日益丰富，归纳起来，主要体现在以下几个方面。
一是FDI 对经济增长的影响。FDI 的产出效应一直以来都是各方关注的焦点，Romer （1986）和Lucas （1988）的新经济增长理论最早系统证明了FDI 能引起经济的长期增长；Ericsson and Manuchehr （2001a ）利用扩展的V AR 模型研究发现FDI 是挪威经济增长的重要原因；Choe （2003）利用1971-1995年间80个发达国家和发展中国家的数据进行格兰杰因果检验也得到类似结论；邹建华等（2013）以
[基金项目]国家社会科学基金项目“我国对外直接投资的产业转移效应及对策研究”（编号：14BJY088）。聂飞：华中科技大学经济学院430074电子信箱：nie.fei@https://www.doczj.com/doc/5d13871396.html, ；刘海云：华中科技大学经济学院。
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-72DOI:10.13510/https://www.doczj.com/doc/5d13871396.html,ki.jit.2015.02.008
1999-2010年间我国珠江三角洲九市作为研究样本，结果表明外资质量构成了经济增长的重要因素；Al-Iriani（2006）则在对中东5国样本数据进行格兰杰因果检验时发现FDI与经济增长之间存在因果关系。然而也有学者通过研究发现FDI的产出效应并不明显，如Sarkar（2007）通过对1970-2002年间51个欠发达国家的面板数据进行估计发现，FDI与经济增长之间并不存在持久的相关性。
二是FDI对环境污染的影响。关于FDI环境效应的研究主要体现于“污染避难所”和“污染光环”两种对立假说上。“污染避难所”假说最早由Walter and Ugelow（1979）提出，并经Baumol and Oates（1988）逐步完善，该假说认为发达国家企业面临较高的环境治理成本，而发展中国家为了吸引外资的进入，纷纷采取相对宽松的环保措施，即所谓的“底线竞争”，通过国际投资，跨国公司便将高污染产业和生产链转移到发展中国家，进而对投资所在地的环境产生不利影响（Cole，2004；张宇、蒋殿春，2014）；“污染光环”假说则认为跨国公司对发展中国家的FDI能引进先进的清洁生产技术，通过示范效应、竞争效应和学习效应三种渠道而产生的技术溢出，提高当地企业生产过程中的资源使用效率，从而有利于改善投资所在地的环境（Letchumanan and Kodama，2000；Eskeland and Harrison，2003；盛斌、吕越，2012）；针对以上分歧，也有学者认为FDI的环境效应会呈现非线性特征，如包群等（2010）的研究发现，外商直接投资对当地环境的影响具有倒“U”型曲线关系，且污染密集型行业的FDI更容易破坏当地环境。
三是经济增长对环境污染的影响。对于经济增长的环境效应的探讨主要集中于“环境库兹列茨曲线”（EKC）的存在性上，作为经典假说，EKC曲线认为污染与人均收入之间存在先升后降的倒“U”型关系，意味着经济发展的初期会加剧当地环境污染，而当人均收入达到一定的拐点之后，经济的发展则更倾向于改善当地环境，包括Grossman and Krueger（1991）在内的后续学者（Shafik，1994；Wag-ner，2008等）运用多个国家数据和方法证实了这一关系的存在；也有不同的观点，如Friedl and Getzner（2003）通过对小型开放经济体的CO2排放决定因素的研究发现，人均CO2与人均收入两者的关系更倾向于倒“N”型而并非倒“U”型，韩玉军和陆旸（2007）则通过对国别进行分组研究发现，不同组别国家的人均CO2与人均收入之间的对应关系也不一致。
尽管在FDI的产出效应、环境效应以及经济增长的环境效应这一系列问题上，经典文献已经得到许多有益的结论，但值得注意的是，FDI、环境污染和经济增长均具有较强的发展惯性，过去几期发展会对当期发展产生影响，目前鲜有文献考虑了这种滞后效应。另外，FDI、环境污染与经济增长之间的关系是错综繁杂的，如图1所示，既有文献大部分仅研究了B、D、F三类直接效应，而事实上，一国的经济发展与环境状况都是外资进入时所需考虑的重要因素，且环境污染对经济增长的影响也是毋庸置疑的，如果忽视了A、C、E三类反馈效应，便有可能导致估计结果的失真。同时就我国而言，伴随着经济发展步入改革开放深化的关键时期，需要着重关注以下几个问题：第一，我国污染密集型制造业的快速发展是否具有短期增长效应，且这种增长能否对环境起到补偿作用；第二，我国市场的扩大是否构成吸
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引FDI 进入的主要因素，且FDI 进入能否形成经济增长的持久动力；第三，FDI 的流入更倾向于改善还是恶化我国生态环境，且较低的环境标准会对FDI 的资金流入产生何种影响。基于上述考虑，本文选取我国286个地级市作为研究对象，通过构建含滞后项的动态联立方程模型，综合考察我国FDI 、环境污染和经济增长的动态演进特征以及三者之间的交互效应①，以此弥补现有研究的不足。
二、实证模型设计与数据说明
1.实证模型设计
根据Omri （2014）的研究思路，引入希克斯中性的柯布-道格拉斯形式（C-D ）的增长核算方程，将经济增长、环境与FDI 均作为内生变量纳入到模型中，有利于研究三者之间的相关性，具体表示为：
Y =e εAK αL β
(FDI )γ
E λ
（1）
其中，Y 表示实际GDP ，A 表示全要素生产率，L 和K 分别表示生产中所投入的劳动力和资本存量，FDI 表示外商直接投资额，E 表示能源消耗，α、β、γ、λ分别表示资本、劳动力、外商直接投资、能源消耗的弹性系数，并假设生产函数满足规模报酬不变的性质，使α+β+γ+λ=1条件成立，e ε为外生冲击项。由于在给定技术水平上，一般存在能源消耗与二氧化硫排放之间的线性关系：E =bSO 2，并将此纳入到式（1）中可知：
Y =e εb λAK αL β
(FDI )γ
(SO 2)λ
（2）
对式（2）两边同时除以L ，两边同时取对数，可化作对数线性形式，得到以下FDI 、二氧化硫排放对经济增长的决定方程：
ln(Y /L )it =κ0+κ1ln(K /L )it +κ2ln(FDI /L )it +κ3ln(SO 2/L )it +κ4Pop it +κ5Ind it +d i +v t +εit
（i=1,2,3,......,N ；t=1,2,3,......,T ）（3）
其中，κ0=ln A +λln b ，表示常数项。
（Y /L )it 、（K /L )it 、（FDI /L )it 、（SO 2/L )it 分别表示第t 年i 地区人均GDP 、人均资本存量、人均外商直接投资额和人均二氧化硫
排放量，d i 、v t 分别为地区和时间效应，εit 为独立同分布的随机扰动项。在（3）式基础上，可推导出经济增长、FDI 对二氧化硫排放量的决定式（4）以及经济增长、二氧化硫排放量对FDI 的决定式（5）。另外，由于人口密度和工业化水平不仅会促进地区经济增长（姜爱林，2004），同时也会通过居民消费和企业投资对地区环境污染产生不利影响（丁翠翠，2014），而地区环境污染程度也与其环境规制水
①交互作用主要包括以下三种组合情形：BE ，环境污染、FDI 对经济增长的影响；AC ，环境污染、经济增长对FDI 的影响；DF ，经济增长、FDI
对环境污染的影响。
图1
环境、FDI 与经济增长交互
效应图
-
-74
平息息相关，故将这些因素作为控制变量纳入到式（3）-式（4）中，其中人口密度和工业化水平分别使用Pop it 、Ind it 表示，环境规制水平使用Re g it 表示；地区金融深化程度与人均受教育程度是影响FDI 进入意愿的重要因素（Lee ，2013），因此有必要将两者作为控制变量纳入到式（5）中，并分别使用Fin it 、Edu it 表示，具体表示为：
ln(SO 2/L )it =θ0+θ1ln(K /L )it +θ2ln(Y /L )it +θ3ln(FDI /L )it +θ4Pop it
+θ5Ind it +θ6Re g it +d i +v t +εit
（i=1,2,3,......,N ；t=1,2,3,......,T ）
（4）
ln(FDI /L )it =φ0+φ1ln(K /L )it +φ2ln(Y /L )it +φ3ln(SO 2/L )it +φ4Fin it
+φ5Edu it +d i +v t +εit
（i=1,2,3,......,N ；t=1,2,3,......,T ）（5）
此外，考虑到经济增长、二氧化硫排放量与FDI 的滞后效应，故在方程（3）-方程（5）中引入被解释变量的滞后项，构建动态联立方程模型。
2.变量选取与数据来源
由表1可知，实际人均GDP 通常能反映地区生活水平与经济规模，故使用以2000年不变价表示的实际人均GDP 作为经济增长的代理变量；而人均二氧化硫排放量和实际利用外资额能反映地区环境压力和经济开放程度，因此分别作为环境污染和FDI 的代理变量。此外，资本存量使用永续盘存法计算，计算公式为：K it =(1-δit )K it -1+I it ，其中，K it 表示第t 年i 城市的固定资产形成总额，并取基期为2000年，δit 为折旧率并取固定值9.6%（张军等，2004）。控制变量中，人口密度用市辖区总人口数占全市总人口数的比重表示；工业化水平用制造业总产值占GDP 的比重表示；环境规制水平用“三废”综合利用产品价值占GDP 的比重表示；金融深化程度作为衡量资本流动自由度的变量，用金融机构贷款余额占GDP 的比重表示；而受教育程度能反映城市人力资本状况，用平均受教育年限②表示。此外，基于经验判断，表1第3列也给出了模型相关变量的预期符号。
②平均受教育年限作为人力资本的度量指标，通过将受教育总人口根据年龄层次差别分为小学、初中、高中和高等教育四部分，并取各自的受教育年限（小学5年，初中4年、高中3年、高等教育4年）作为权重进行加权平均计算得到。
表1
模型主要变量的阐释、预期符号及数据来源
变量ln(Y /L )it ln(SO 2/L )it ln(FDI /L )it ln(K /L )it Pop it Ind it Re g it Fin it Edu it
阐释
经济增长变量，用2000年不变价的实际人均GDP 表示（元）环境污染变量，用人均二氧化硫排放量表示（克）外商直接投资变量，用实际利用外资额表示（元）人均资本存量，用资本存量与地区人口比表示（元）
人口密度水平，用市辖区总人口数占全市总人口数比重表示（百分比）工业化水平，用制造业总产值占GDP 比重表示（百分比）
环境规制水平，用“三废”综合利用产品价值占GDP 比重表示（百分比）金融深化程度，用金融机构贷款余额占GDP 比重表示（百分比）受教育程度，用平均受教育年限表示（百分比）
预期符号+/-+/-+/-+++-++
数据来源《中国城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市统计年鉴》各城市统计公报《中国城市统计年鉴》
注：括号内为变量单位；“+/-”表示变量符号不确定。
-
-75
本文选取的研究样本为2003-2011年间我国286个地级城市数据，样本总量为2574个，其中东部地区城市101个，中部地区城市101个，西部地区城市84个。各城市GDP、实际利用外资额、二氧化硫排放量、固定资产形成总额、年末人口数、制造业总产值、各年龄层受教育人口数、“三废”综合利用产品价值等变量的数据均来源于2000-2012年《中国城市统计年鉴》，城市金融贷款余额数据来源于历年各城市《国民经济和社会发展统计公报》。
三、估计方法介绍及结果分析
1.估计方法介绍
联立方程组中（3）-（5）分别由经济增长、环境污染和FDI三个相互交织的决定方程构成，可采取单一方程估计法与系统估计法两种估计策略。然而在估计过程中，单一方程估计法需要满足联立方程组可识别性与各方程扰动项不相关性的假设，且主要包括普通最小二乘法（OLS）、二阶段最小二乘法（2SLS）、有限信息极大似然法（LIML）等；而系统估计法则将所有方程作为一个整体进行估计，充分考虑了各方程之间的联系，主要包括系统广义矩估计（System GMM）、三阶段最小二乘法（3SLS）等。同时，由于本文在各方程中分别引入各滞后期被解释变量，使得方程呈现动态变化特征，如果使用单一方程估计法，会导致估计结果是无效率和有偏的，而系统广义矩估计能很好地处理动态联立方程组估计中所出现的解释变量内生性、扰动项相关性与方程可识别性问题，故选取后者作为本文基本估计方法。需要指出的是，作为处理动态面板问题的方法，由Blundell and Bond （1998）提出的系统GMM估计方法融合了差分GMM和水平GMM估计方法的特征，既能有效避免差分GMM估计中可能带来的工具变量过度识别问题，也能在工具变量与扰动项不相关的基础上实现比水平GMM更有效率的估计。
2.估计结果分析
在对动态联立方程组进行估计之前，需要判定各方程被解释变量的最优滞后阶数。由于经济增长、环境污染与FDI的惯性特征较明显，如当期的经济增长量可能会受到过去多期经济增长水平的影响；过去环境基础会决定当期环境污染程度；而在其他条件不变时，根据过去多期持续稳定的FDI流入情况，便能预测当期FDI变化趋势。因此，根据以上说明以及AIC等信息准则判定，本文在各方程中分别引入了2阶滞后被解释变量，分别用ln(Y/L)it-j、ln(FDI/L)it-j、ln(SO2/L)it-j表示，其中，j=1，2。
（1）全样本估计结果
为了验证估计方法的合理性，本文同时给出了差分GMM和系统GMM的估计结果，如表2所示。观察可知：在经济增长决定方程中，ln(SO2/L)it的系数取值区间为0.051-0.068，且在1%显著性水平上显著，城市人均二氧化硫排放量每上升1个百分点，城市经济总量将上升0.051-0.068个百分点，这种正相关关系说明我国正处于工业化步伐加快阶段，城市以制造业为支撑产业，制造业生产以高污染、大排放为主要特征，单纯的扩大再生产能够带来短期经济增长效果；ln(FDI/L)it的系数取值区间为-0.023--0.010，且系统GMM的估计结果更加显著，城市FDI每增加1 -76
-
个百分点，城市经济总量将下降大约0.023个百分点，这种负相关关系表明FDI并不是总能通过国际技术溢出和资本流入带动地区经济增长，当前我国各城市FDI流入产业仍然以加工制造业为主，外商进入更多是为了降低生产成本，而随着我国主要城市生产要素价格的上升，尤其是劳动工资的上涨，比较优势的逐步削弱，将会抑制FDI进入我国生产，甚至会通过产业“锁定效应”而造成投资所在地资源的扭曲，对城市经济增长产生不利影响。控制变量中，Pop it、Ind it的系数均显著为正，人口密度及工业化水平的提升能有效推动城市经济增长。
在环境污染决定方程中，ln(Y/L)it的系数取值区间为0.317-0.331，城市经济增长每上升1个百分点，城市人均二氧化硫排放量将上升0.317-0.331个百分点，而根据环境库兹列茨曲线（EKC）经典假设，城市环境污染与经济增长呈现倒“U”型关系，说明当前我国主要城市经济规模仍处于EKC左侧，即城市人均二氧化硫排放量会随着经济增长的加速而上升，经济快速增长更倾向于恶化生态环境；ln(FDI/L)
的系数取值区间为-0.032--0.022，且系统GMM的估计结果更加显著，城
it
市FDI每增加1个百分点，城市人均二氧化硫排放量会下降0.032个百分点，说明外资进入能够有效降低所在地环境污染，具有“污染光环”效应，这是因为通过FDI能够引进国外先进的产业链与环保技术，并通过竞争效应、示范效应和扩散效应促进当地企业采用更清洁的生产技术，从而带来行业整体生产效率的提升（周力、应瑞瑶，2009）。控制变量中，Pop it、Ind it的系数均显著为正，人口密度和工业生产份额的上升都不可避免地增加对能耗的需求量，从而造成城市人均二氧化硫排放量增加；Re g it的系数显著为负，较强的环境规制有利于改善城市生态环境。
在FDI决定方程中，ln(Y/L)it的差分GMM估计系数为1.086且较显著，城市经济总量每上升1个百分点，FDI将上升1.086个百分点，城市规模是外商跨国投资区位选择的重要依据，而城市经济规模越大，市场需求潜力越大，跨国公司能通过直接建立子公司和并购等方式就近销售，获得更大的市场份额；ln(SO2/L)it的系数取值区间为0.059-0.170，且系统GMM的估计结果更加显著，城市人均二氧化硫排放量每上升1个百分点，FDI将上升0.059个百分点，城市较高的人均二氧化硫排放量意味着较低的环境标准，将更容易吸引垂直型FDI的进入，资本更容易流向高污染加工制造业（田东文、焦旸，2006）。控制变量中，Fin it、Edu it的系数均显著为正，说明城市如果具备较完善的金融服务体系和更高的教育水平，将更有利于吸引FDI的进入。
另外，ln(Y/L)it、ln(SO2/L)it、ln(FDI/L)it各自2期滞后变量的符号均为正且高度显著，表明各城市经济增长、环境污染和FDI在样本期间具有明显的上升趋势。此外，ln(K/L)it高度显著为正的估计系数表明：投资总量的上升，能有效拉动城市经济增长，资本的总量还构成了FDI选择进入的重要条件，尤其在公共基础设施建设更加完善的城市，FDI进入的可能性和规模会更大；而如果资本更多流入到高能耗、粗放型的制造业内，会增加生产过程中的二氧化硫排放量和导致城市生态环境降级。
因此由上述分析可知，在差分GMM估计结果中，存在环境污染与经济增长的交互效应；而在系统GMM估计结果中，则存在环境污染与经济增长、FDI的交互效应。同时在1%显著性水平上，虽然两类GMM估计结果均拒绝了扰动项存在二
-77
-
阶自相关的原假设，但Sargan检验表明相较于系统GMM，差分GMM在估计过程中可能存在更严重的工具变量过度识别问题。综上所述，本文选择系统GMM估计结果作为参照系。
表2经济增长、环境污染与FDI相关性全样本估计结果变量
Constant
ln(Y/L)
it
ln(Y/L)
it-1
ln(Y/L)
it-2
ln(SO
2/L)
it
ln(SO
2/L)
it-1
ln(SO
2/L)
it-2
ln(FDI/L)
it
ln(FDI/L)
it-1
ln(FDI/L)
it-2
ln(K/L)
it
Pop
it
Ind
it
Re g
it
Fin
it
Edu
it
个体异质性
N
AR（1）
AR（2）Sargan
P值
差分GMM
ln(Y/L)
it
11.363***
（10.04）
0.126***
（25.74）
0.181***
（30.93）
0.068***
（23.33）
-0.010
（-0.58）
0.051***
（3.96）
0.002***
（3.30）
0.002***
（5.31）
Yes
1492
-4.279
0.400
241.683
0.000
ln(SO
2
/L)
it
4.502***
（3.80）
0.317***
（3.05）
0.361***
（12.87）
0.015***
（2.65）
-0.022
（1.20）
0.697***
（12.26）
0.001
（0.04）
0.009***
（4.62）
-0.068***
（-8.05）
Yes
1217
-3.020
1.289
80.541
0.018
ln(FDI/L)
it
-19.500***
（-16.90）
1.086***
（5.32）
0.170
（1.56）
0.623***
（18.56）
0.094***
（4.71）
1.205***
（9.79）
0.000
（1.20）
0.081***
（3.67）
Yes
1459
-4.600
-2.095
94.712
0.645
系统GMM
ln(Y/L)
it
0.587***
（3.06）
0.476***
（26.64）
0.309***
（18.03）
0.051***
（9.14）
-0.023***
（-3.10）
0.135***
（11.53）
0.002***
（5.03）
0.001***
（2.50）
Yes
1766
-3.146
-2.000
65.879
0.096
ln(SO
2
/L)
it
3.462***
（4.54）
0.331***
（5.55）
0.587***
（32.31）
0.051***
（5.29）
-0.032*
（-1.94）
0.745***
（14.93）
0.018***
（8.40）
0.017***
（10.98）
-0.072***
（-9.29）
Yes
1483
-3.217
0.853
69.894
0.040
ln(FDI/L)
it
-5.593***
（-12.40）
0.136
（1.33）
0.059**
（2.04）
0.621***
（30.15）
0.053***
（4.58）
0.929***
（10.73）
0.001**
（1.99）
0.062***
（3.33）
Yes
1727
-4.667
-1.654
41.896
0.053
注：括号内为z统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著；AR（1）与AR（2）的原假设分别为方程扰动项不存在1阶和2阶自相关；Sargan检验的原假设为方程不存在过度识别的问题。
（2）分样本估计结果
由于城市在地理区位上的差异可能会对估计结果产生影响，因此根据我国城市所属经济地带的不同，将样本总体分为东部城市、中部城市和西部城市三个部分，-
-78
并分别对动态联立方程组进行系统GMM估计，结果如表3所示。通过比较可知：在经济增长决定方程中，东中西部城市的ln(SO2/L)it系数显著为正，且分别为0.190、0.033、0.013，均存在环境污染对经济增长的影响，而东部城市估计系数大于中西部城市，说明虽然东部城市工业化程度较高，但制造业作为投资较为密集的行业，造成了严重的产能过剩，大量生产中二氧化硫气体排放对其生态环境的压力增大；而东中西部城市的ln(FDI/L)it系数显著为负，且分别为-0.013、-0.018、-0.015，均存在FDI对经济增长的影响，中西部地区城市FDI对经济增长的负面效应较大，尤其当外资主要进入劳动密集型的低端加工行业时，会加剧市场竞争，挤出部分本
表3经济增长、环境污染与FDI相关性分样本估计结果变量
Constant
ln(Y/L)
it
ln(Y/L)
it-1
ln(Y/L)
it-2
ln(SO
2/L)
it
ln(SO
2/L)
it-1
ln(SO
2/L)
it-2
ln(FDI/L)
it
ln(FDI/L)
it-1
ln(FDI/L)
it-2
ln(K/L)
it
Pop
it
Ind
it
Re g
it
Fin
it
Edu
it
个体异质性N
AR（1）AR（2）Sargan
P值
东部城市
ln(Y/L)
it
0.546***
（3.84）
0.438***
（20.13）
0.354***
（17.11）
0.190***
（29.39）
-0.013***
（-16.22）
0.147***
（9.80）
0.001***
（8.17）
0.003***
（3.20）
Yes
691
-5.239
-1.470
99.959
0.426
ln(SO
2
/L)
it
1.898***
（10.16）
0.220***
（4.40）
0.440***
（91.36）
0.046***
（23.80）
-0.083
（-0.82）
0.369***
（28.20）
0.001***
（9.61）
0.035*
（1.74）
-0.032***
（-3.62）
Yes
572
-1.667
-0.549
87.212
0.140
ln(FDI/L)
it
-4.636***
（-26.76）
0.008
（0.14）
0.062***
（4.25）
0.701***
（69.74）
0.099***
（13.71）
0.745***
（18.55）
0.001***
（5.29）
0.027***
（2.71）
Yes
671
-3.748
0.521
82.372
0.236
中部城市
ln(Y/L)
it
0.259***
（5.93）
0.568***
（180.97）
0.348***
（100.59）
0.033***
（4.44）
-0.018***
（-20.31）
0.048***
（29.86）
0.001***
（24.56）
0.002***
（15.60）
Yes
695
-7.232
-5.017
99.910
0.428
ln(SO
2
/L)
it
4.829***
（8.53）
0.322***
（3.76）
0.561***
（39.25）
0.028***
（5.13）
-0.033**
（-2.37）
0.649***
（12.40）
0.001***
（12.79）
-0.021*
（-1.79）
Yes
591
-1.751
1.353
71.923
0.547
ln(FDI/L)
it
-1.642***
（-2.66）
0.536***
（9.45）
0.196***
（8.15）
0.592***
（49.65）
0.199***
（39.26）
0.776***
（11.86）
0.000
（0.97）
0.077***
（6.83）
Yes
687
-3.043
-0.837
81.311
0.262
西部城市
ln(Y/L)
it
0.472***
（15.89）
0.712***
（89.92）
0.207***
（23.94）
0.013***
（2.62）
-0.015***
（-17.13）
0.016***
（6.79）
0.000
（1.02）
0.004***
（6.57）
Yes
380
-5.278
-4.345
56.890
0.100
ln(SO
2
/L)
it
4.071***
（9.78）
0.468***
（13.24）
0.485***
（30.86）
0.120***
（21.45）
-0.051***
（-13.63）
0.052***
（2.34）
0.001***
（11.60）
0.004***
（6.02）
-0.073***
（-12.65）
Yes
320
-1.822
0.815
49.479
0.987
ln(FDI/L)
it
-6.754***
（-7.44）
0.990***
（11.05）
0.112***
（8.56）
0.506***
（48.14）
0.019***
（4.53）
0.236***
（3.24）
0.002***
（5.14）
0.190***
（22.02）
Yes
369
-2.992
-2.296
54.628
0.956
注：括号内为z统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著；AR（1）与AR（2）的原假设分别为方程扰动项不存在1阶和2阶自相关；Sargan检验的原假设为方程不存在过度识别的问题。
-
-79
地投资，对城市经济发展甚至会产生不利影响（曹伟，2005）。
在环境污染决定方程中，东中西部城市的ln(Y/L)it系数分别显著为0.220、0.322、0.468，中西部城市估计系数大于东部城市系数，说明我国三大经济地带的城市人均收入都位于EKC曲线拐点左侧，经济增长可能会伴随环境污染的加剧，而中西部地区每单位经济增长中人均二氧化硫排放量要高于东部地区，主要是由于中西部城市在加快工业化过程中更加注重经济总量的提升，对企业生产质量控制力度不大，疏忽了对生态环境的保护，而东部城市经济发展较中西部城市超前，对生态环境的重视程度不断加强，出台了大量节能减排措施，因而其经济发展更趋于“友好型”，有利于缓和环境压力；中西部城市的ln(FDI/L)it系数分别为-0.033、-0.051且高度显著，而东部地区ln(FDI/L)it的系数为-0.083但不显著，这说明FDI进入对中西部城市环境能产生更明显的改善作用。
在FDI决定方程中，中西部城市的ln(Y/L)
it
系数分别为0.536、0.990且高度显著，说明中西部城市经济快速增长能有效吸引外资进入，一方面中西部城市具备较理想的生产要素禀赋，具备承接东部以及国外制造产业的功能，另一方面中西部城市在“中部崛起”和“西部大开发”战略背景下拥有更加吸引外资进入的政策优势；东中西部城市的ln(SO2/L)it系数分别为0.062、0.196、0.112且高度显著，中西部城市估计系数大于东部城市估计系数，这说明作为后起之秀的中西部城市更容易吸引具有高排放特征的传统加工制造产业FDI的进入。
另外需要说明的是，东中西部城市经济增长、环境污染以及FDI均与其二期滞后变量显著正相关，ln(K/L)it系数也显著为正，Pop it、Ind it、Re g it、Fin it、
Edu
it
系数符号也与预期一致。从检验结果来看，在1%显著性水平上，AR（2）显示各分样本系统GMM估计结果均满足扰动项二阶不相关的条件，而Sargan检验则显示对分样本进行系统GMM估计时并不存在较为严重的过度识别问题。
由此可见，对于东部城市而言，环境污染与经济增长之间存在交互效应；而对于中西部城市而言，经济增长、环表43SLS估计结果与稳健性检验变量
Constant
ln(Y/L)
it
ln(Y/L)
it-1
ln(Y/L)
it-2
ln(SO
2
/L)
it
ln(SO
2
/L)
it-1
ln(SO
2
/L)
it-2
ln(FDI/L)
it
ln(FDI/L)
it-1
ln(FDI/L)
it-2
ln(K/L)
it
Pop
it
Ind
it
Re g
it
Fin
it
Edu
it
个体异质性
N
R2
F值
Sargan
P值
3SLS
ln(Y/L)
it
0.024
（1.16）
0.518***
（28.85）
0.474***
（25.96）
0.003**
（2.36）
-0.002*
（-1.90）
0.002
（0.81）
0.000
（0.09）
0.001
（0.15）
Yes
1444
0.995
43798.31
4304.00
0.000
ln(SO
2
/L)
it
-0.251
（-1.56）
0.090***
（3.24）
0.851***
（34.63）
0.064***
（2.65）
-0.026***
（-3.60）
0.034*
（1.66）
0.001
（0.71）
0.002**
（2.45）
-0.007
（-0.52）
Yes
1444
0.907
1756.43
ln(FDI/L)
it
-0.932**
（-3.16）
0.241***
（4.29）
0.024
（1.50）
0.720***
（29.52）
0.121***
（5.11）
0.014
（0.36）
0.001
（0.81）
0.025
（1.11）
Yes
1444
0.875
1429.23
注：括号内为t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著；Sargan检验的原假设为联立方程不存在过度识别的问题。
--80
境污染与FDI两两之间均存在交互效应，变量之间的联系更加明显。
（3）稳健性检验
为了进一步检验本文估计结果的可信度，同时考虑到三阶段最小二乘法（3SLS）作为另一种系统性估计方法，能够较好地处理联立方程组中的内生性问题，因此汇报该结果，如表4所示。通过比较发现，ln(Y/L)it、ln(SO2/L)it和ln(FDI/L)
变量系数和显著性并未出现较大变化，验证了本文经济增长、环境污染
it
与FDI之间的相关性；滞后变量系数显著为正，验证了本文经济增长、环境污染与FDI的惯性特征的存在性；在其他变量中，ln(K/L)it、Pop it、Re g it、Fin it、Edu it变量系数符号均与预期一致；此外，判定系数R2表明估计结果拟合程度较好，但Sargan 检验表明3SLS估计存在工具变量过度识别的问题。因此整体结果表明，系统GMM方法对动态联立方程组的估计结果是稳健的。
四、结论及政策建议
1.结论
（1）总体上我国城市环境污染与经济增长、FDI存在交互效应，环境污染对经济增长具有正向影响，而经济增长则会加剧环境污染；环境污染对FDI具有正向影响，而FDI进入则有利于改善城市环境。需要指出的是，高排放特征制造业的过快发展既能够带来短期经济增长，也会造成城市生态环境恶化；FDI具有“污染光环”效应，外资企业的进入有利于改善城市生态环境，但城市过低的环境标准则会吸引垂直型FDI的资金流向高污染加工制造业。此外，滞后效应表明城市经济增长、环境污染与FDI均具有向上惯性，当期值与过去值变化趋势相似；城市资本积累有利于经济增长和FDI进入，但不利于环境改善；城市金融深化和人力资本水平提升对FDI进入具有促进作用，人口密度和工业化水平的上升既能带来经济增长，也会导致生态环境恶化，而城市更严格的环境规制则有利于环境改善。
（2）从我国城市区位分布来看，在环境污染与经济增长关系上，东部城市表现最为明显，可能的原因是，东部城市高污染类型的制造业份额高，并以产能过剩为代价促进经济增长；而相较于东部地区，中西部城市经济发展对环境产生了更大的压力，主要由于过度注重经济增长，忽视了对生态环境的保护。在环境污染与FDI 关系上，相较于东部城市，中西部城市FDI的进入更有利于其生态环境的改善，同时由于其环境控制力度不大，工业生产中也更容易出现污染现象，也倾向于吸引低端FDI的进入。在经济增长与FDI关系上，相较于东部城市，外资进入对中西部经济增长的不利影响更加明显，伴随着国内产业跨区域转移，中西部城市成为外商加工制造行业投资新的集聚地，从而造成了其产业构成的低端锁定，对其经济的持续增长不利；而城市经济规模作为FDI区位选择所考虑的重要因素，在中西部城市中体现更为明显，主要原因在于中西部城市具备更好的资源禀赋条件和政策条件。
2.政策建议
（1）优化城市经济增长方式，适时转变产业结构，推动产业升级，更加强调经济增长质量。其中，东部城市在制定地区经济发展规划时，要严格管控好高污染、
-81
-
低效益制造业的发展规模，有序推进产业向外梯度转移，大力支持生产性服务业的发展，培育以高新技术产业为主体的新的产业支撑，提高参与国际市场分工的地位；中西部城市应借助于国内产业跨区域转移的契机，大力推进本地区的工业化，但不能过分降低环境标准，对于那些高污染行业应该通过税收等方式继续保持高门槛，要在充分考虑城市本身比较优势的基础上，进行合理的产业布局，形成集聚效应，夯实城市工业基础。
（2）构建城市经济增长新优势，调整外资进入结构，吸引高质量跨国公司的进驻，充分发挥外资进入对环境的改善作用。城市不仅需要继续增强其对外资企业的金融和人才服务功能，尤其对中西部城市而言，需要特别重视研发资金的注入，提升城市技术水平，吸引具有自主知识产权的跨国公司的进入，在促进经济持续增长的同时，将有利于增强市场竞争，激发当地企业采用清洁生产技术和转变生产方式的动机，降低生产能耗和二氧化硫的排放，提升环境质量。
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（责任编辑王瀛）
Correlation Analysis of FDI,Environmental Pollution and Economic Growth: An Empirical Examination Based on Dynamic Simultaneous Equation Model
NIE Fei LIU Hai-yun
Abstract:Based on the mutual feedbacks among FDI,the environmental pol-lution and the economic growth,this paper builds a dynamic simultaneous equa-tion model with lagged terms of the dependent variable,and conducts an empiri-cal test with the system GMM method by using China’s city level data from 2003to2011.The result shows that there is positive interaction effect between the urban environmental pollution and the economic growth and while the manu-facturing industry with high emissions promotes the urban economic growth,it al-so deteriorates the urban ecological environment.While the FDI is inclined to en-ter the high-pollution manufacturing industry with lower environmental regula-tions,it also promotes the urban areas to adopt the environmental protection tech-nologies.Besides,the mid-west cities are influenced more significantly by the FDI on the environmental pollution and the economic growth than the eastern cit-ies.Therefore,the key issue when making policies is to handle all relationships properly including the optimization of the urban economic growth mode,the ad-justment of the foreign investment structure and the improvement of the environ-ment quality.
Keywords:FDI;Environmental pollution;Economic growth;Dynamic simulta-neous equation;System GMM
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