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【摘 要】 本文基于2004-2013年我国的省级面板数据，运用面板向量自回归模型，研究对外直接投资、区域异质性以及环境质量三者之间的相互影响关系。研究结果表明：对外直接投资力度加大，并未使得我国的环境污染情况得到改善，且从另一个角度证明了“污染避难所”假说在我国并不成立。此外，模型估计结果表明技术研发以及环境污染治理的投资也不能有效改善环境的质量。面板VAR模型估计结果表明收入水平是影响环境质量的主要原因。因此，在如今“走出去”的发展战略下，积极开拓国外市场，进一步提高生产技术水平，进而提高生產效率，对于我国生态经济的发展具有重要意义。
【关键词】 对外直接投资 区域异质性 环境质量 面板VAR模型
中图分类号：F752.8 文献标识码：A
一、引言
改革开放三十多年来，随着中国经济的快速发展，中国更进一步的融入到全球化的进程中。据国家商务部对外直接投资统计公报数据显示，2003年我国的对外直接投资仅为28.5亿美元，到2013年已经增至1078.4亿美元，对外直接投资在十年间实现了快速的增长。在“走出去”的战略下，中国的经济在不断的增长，与此同时，环境的污染也在不断地增加，环境质量越来越受到社会的广泛关注。
随着“污染避难所”假说[1]的提出，有关对外直接投资所引致的环境污染问题引起了发展中国家的高度重视。根据假说，发达国家倾向于把本国高污染、高耗能的企业转移到发展中国家，虽然中国是发展中国家，但是近年来对外直接投资的快速增长是否也转移了部分我国现有的高污染高耗能企业是本文研究的重点。本文在区域存在的差异性条件下从母国的角度出发，选取我国2004年-2013年27个省级层面的面板数据，运用面板向量自回归模型，分析我国的对外直接投资、区域异质性与本国环境质量之间的动态影响关系。同时，本文还通过建立正交化脉冲响应函数以及方差分解效应模型来验证对外直接投资、区域异质性以及环境污染三者之间的长期动态关系。
二、相关文献回顾
关于对外直接投资（OFDI）与环境污染效应之间的研究最早能追溯到“污染避难所”假说的提出。而目前，学界关于对外直接投资与环境效应的研究主要集中在对东道国的效应研究上，并且主要产生了三种不同的观点。
第一种观点认为，引进外资，能够促进东道国的技术进步从而改善环境质量[2]。Frankel（2002）认为，随着外商直接投资的增加，发展中国家能够引进发达国家新的先进技术，从而促使他们在生产与创造上实现清洁、绿色与可持续发展，进一步促进环境质量的提高[3]。杨博琼、陈建国（2011）基于我国省级面板数据的研究得出，如果不考虑国内引致投资，FDI降低了我国污染物的排放。但是如果考虑到国内资本的带动作用，FDI的进入增加了我国污染的排放[4]。朱婕，任荣明（2015）基于我国2003-2012年省级面板数据实证检验得出，对外直接投资与环境污染之间存在着非对称关系，环境污染程度的上升能够引致对外直接投资额的提高，而对外直接投资的提高反过来能够抑制环境污染的恶化[5]。
第二种观点认为，外商直接投资的进入，加重了东道国环境的污染程度。Khalil等（2006）选用巴基斯坦1972-2002年的时间序列数据，研究了外商直接投资与CO2排放量的关系，文章通过协整检验分析得出，外商直接投资与CO2的排放量之间存在的关系成正相关[6]。针对上述两者之间的关系，我国学者熊立等（2012）采用1985-2007年的时间序列数据研究发现，外资的进入增加了我国的碳排放量，原因在于其认为80%以上的外资进入了我国高耗能的第二产业，而外资带来的技术效应低于这种效应[7]。许可、王瑛（2015）基于我国省际面板数据研究得出，我国加大对外直接投资，会增加CO2的排放量[8]。
第三种观点认为，对外开放与外商投资对环境污染影响不大，甚至不相关。彭艳君、张志辉（2005）研究分析发现，从总体的角度上看，外商直接投资和国际贸易对于我国的环境污染影响效应不大，并且具有逐渐减缓的趋势。
综合上述的文献研究，本文从母国的视角出发，基于我国2004-2013年省级面板数据，同时考虑不同区域的收入水平，技术水平以及污染治理投资等不同因素，重点研究了对外直接投资与环境质量之间的相互关系。
三、模型与数据
（一）模型
本文选择建立面板的向量自回归模型进行实证分析，面板VAR模型同时具有截面数据和时间序列的特点，不仅能够有效的控制住时间效应和地区效应，同时能够相对准确的衡量每个经济变量对冲击做出的反应。此外，面板VAR将所有变量都视为内生变量，因此在文中我们可以通过建立面板VAR模型来研究分析环境污染与区域异质性以及我国对外直接投资相互之间的动态关系。
在本文的实证分析过程中，我们根据BIC准则、AIC准则以及HQIC准则，最终选取了滞后二期的模型：
其中Yi，t =（EQi，t，ofdii，t，Marketi，t，Invi，t，Techi，t），是5个内生变量环境质量、对外直接投资、收入水平、污染治理投资以及技术研发组成的5*1维的面板向量，i代表的是第i个省级单位，t代表年份，A、B都是5*5维的系数矩阵， αi 和 βt 也均为5*1维的向量，其中αi代表省份的个体效应，βt代表时间效应，εi，t为模型的误差项。
（二）数据来源及其处理
在本文的研究中，考虑数据的可获得性，我们选取我国27个省（市、自治区）（不包括港、澳、台以及西藏、海南、贵州）为研究对象。其中环境质量的衡量指标来源于历年《中国环境统计年鉴》中工业三废总量（工业废气排放总量、工业废水排放总量、工业固体废物产生量）；对外直接投资数据来源于《中国对外直接投资统计公报》 ；衡量区域异质性的指标，本文采用收入水平、污染治理投资以及技术研发三个指标，其中收入水平采用各省份的GDP水平来衡量，污染治理投资采用各省份环境污染治理投资总额衡量，各省份的技术市场成交额代替技术研发，以上三个数据均来源于历年《中国统计年鉴》。 四、实证检验
（一）面板数据的单位根检验
通常在建立面板向量自回归模型之前，为防止模型出现伪回归，需要对面板数据进行单位根检验，检验面板数据是否平稳。在本文的单位根检验中我们采用LLC和IPS两种方法分别进行单位根检验。LLC和IPS单位根检验的原假设都是H0：存在单位根。参照表1 给出的检验结果，我们可以看出，面板数据的个别变量不平稳，存在单位根。对面板数据进行协整检验，发现面板数据的一阶差分存在一阶单整，即面板数据的一阶差分是平稳的，可以建立面板向量自回归模型。
（二）PVAR模型估计结果
建立多元的PVAR模型，选择系统内解释变量的最优滞后期的长度至关重要。本文采用AIC、BIC和HQIC准则来选取模型的最优滞后阶数。由表2可以看出AIC准则与HQIC准则同时选择滞后2期的模型，故我们下文将建立滞后2期的PVAR模型。
确定最优滞后期之后，接下来本文运用stata13.0软件，建立5个变量的PVAR模型，结果见表3。
从表3第二列的估计结果可看出，我国对外直接投资的增加并不能够有效地抑制环境质量的恶化，我国并未通过对外直接投资而将高耗能、高污染的企业转移到国外去，在一定程度上证明了“污染避难所”假说在我国并不适用，即我国并没有通过增加对外直接投资来转移污染。针对收入水平的影响，可以看出滞后一期的收入水平与滞后二期的收入水平对环境质量具有积极的影响作用，能够有效地降低环境的污染。
五、结论
本文选用我国27个省、自治区、直辖市的面板数据，运用PVAR模型分析研究环境质量、区域异质性以及对外直接投资三者之间的相互关系。本文经过实证研究结果得出，第一，近年来我国对外直接投资规模的快速增长，并没有转移我国的污染，证明“污染避难所”假说不符合我国当前的环境。第二，技术研发投入的增多虽然促进了技术的进步，但是对于减排、减污并未取到关键作用，相反却加重了环境的污染，大生产所产生的污染高于技术进步所带来的环境效应。第三，环境污染治理投资的增加，相反却加重了环境的污染，虽然这种关系并不显著。第四，从模型的估计结果以及方差分解结果可以得出，收入水平对于环境质量的改善具有積极的影响作用。综合分析，改善环境质量，还是应当从改进生产方式上抓起，同时加强居民的环保意识也至关重要；我国政府应该全力支持环保产业，生态经济的发展。清洁能源的挖掘和开发、提高能源利用率的技术水平，以及改进废气、废水、固体废物等的处理工艺，实现节能减排是当下我国政府应该着重考虑的问题。这不仅仅符合我国人民的利益，也是在全世界范围内实现可持续发展的要求。
【参考文献】
[1] Walter I， U gelow J L. Environmental Policies in Developing Countries [J].AMBIO，1975，8（2）：102-109.
[2] 许和连，邓玉萍.外商直接投资导致了中国的环境污染吗——基于中国省际面板数据的空间计量研究[J].管理世界.2012（2）：30-43.
[3] Frankel J & Andrew Rose. Is Trade Good or Bad for the Environment？ Sorting out the Causality[R].NBER Working Paper，no 9201，2002.
[4] 杨博琼，陈建国.FDI对东道国环境污染影响的实证研究——基于我国省际面板数据的分析[J].国际贸易问题，2011（3）：110-123.
[5] 朱婕，任荣明.出口、环境污染与对外直接投资——基于2003～2012年中国省级面板VAR的实证检验.生态经济，2015（6）：36-40.
[6] Khalil S， Inam Z. Is Trade Good for Environment？ A Unit Root Cointegration Analysis [J]. The Pakistan Development Review， 2006， 45（4）： 1187-1196.
[7] 熊立，许可，王珏 . F D I 为中国带来低碳了吗 —— 基于中国1985～2007年时间序列数据的实证分析[J].宏观经济研究，2012（5）：22-33.
[8] 许可、王瑛.中国对外直接投资的母国碳排放效应研究——基于2003～2011年省级面板数据[J].生态经济2015（1）：47-54.
作者简介：曾志阳（1992- ），男，福建漳州人，东华大学旭日工商管理学院硕士研究生，研究方向：国际贸易理论与政策；姚洪心（1969- ），男，四川成都人，东华大学旭日工商管理学院教授，管理学博士，研究方向：博弈论、国际经济学。
【关键词】 对外直接投资 区域异质性 环境质量 面板VAR模型
中图分类号：F752.8 文献标识码：A
一、引言
改革开放三十多年来，随着中国经济的快速发展，中国更进一步的融入到全球化的进程中。据国家商务部对外直接投资统计公报数据显示，2003年我国的对外直接投资仅为28.5亿美元，到2013年已经增至1078.4亿美元，对外直接投资在十年间实现了快速的增长。在“走出去”的战略下，中国的经济在不断的增长，与此同时，环境的污染也在不断地增加，环境质量越来越受到社会的广泛关注。
随着“污染避难所”假说[1]的提出，有关对外直接投资所引致的环境污染问题引起了发展中国家的高度重视。根据假说，发达国家倾向于把本国高污染、高耗能的企业转移到发展中国家，虽然中国是发展中国家，但是近年来对外直接投资的快速增长是否也转移了部分我国现有的高污染高耗能企业是本文研究的重点。本文在区域存在的差异性条件下从母国的角度出发，选取我国2004年-2013年27个省级层面的面板数据，运用面板向量自回归模型，分析我国的对外直接投资、区域异质性与本国环境质量之间的动态影响关系。同时，本文还通过建立正交化脉冲响应函数以及方差分解效应模型来验证对外直接投资、区域异质性以及环境污染三者之间的长期动态关系。
二、相关文献回顾
关于对外直接投资（OFDI）与环境污染效应之间的研究最早能追溯到“污染避难所”假说的提出。而目前，学界关于对外直接投资与环境效应的研究主要集中在对东道国的效应研究上，并且主要产生了三种不同的观点。
第一种观点认为，引进外资，能够促进东道国的技术进步从而改善环境质量[2]。Frankel（2002）认为，随着外商直接投资的增加，发展中国家能够引进发达国家新的先进技术，从而促使他们在生产与创造上实现清洁、绿色与可持续发展，进一步促进环境质量的提高[3]。杨博琼、陈建国（2011）基于我国省级面板数据的研究得出，如果不考虑国内引致投资，FDI降低了我国污染物的排放。但是如果考虑到国内资本的带动作用，FDI的进入增加了我国污染的排放[4]。朱婕，任荣明（2015）基于我国2003-2012年省级面板数据实证检验得出，对外直接投资与环境污染之间存在着非对称关系，环境污染程度的上升能够引致对外直接投资额的提高，而对外直接投资的提高反过来能够抑制环境污染的恶化[5]。
第二种观点认为，外商直接投资的进入，加重了东道国环境的污染程度。Khalil等（2006）选用巴基斯坦1972-2002年的时间序列数据，研究了外商直接投资与CO2排放量的关系，文章通过协整检验分析得出，外商直接投资与CO2的排放量之间存在的关系成正相关[6]。针对上述两者之间的关系，我国学者熊立等（2012）采用1985-2007年的时间序列数据研究发现，外资的进入增加了我国的碳排放量，原因在于其认为80%以上的外资进入了我国高耗能的第二产业，而外资带来的技术效应低于这种效应[7]。许可、王瑛（2015）基于我国省际面板数据研究得出，我国加大对外直接投资，会增加CO2的排放量[8]。
第三种观点认为，对外开放与外商投资对环境污染影响不大，甚至不相关。彭艳君、张志辉（2005）研究分析发现，从总体的角度上看，外商直接投资和国际贸易对于我国的环境污染影响效应不大，并且具有逐渐减缓的趋势。
综合上述的文献研究，本文从母国的视角出发，基于我国2004-2013年省级面板数据，同时考虑不同区域的收入水平，技术水平以及污染治理投资等不同因素，重点研究了对外直接投资与环境质量之间的相互关系。
三、模型与数据
（一）模型
本文选择建立面板的向量自回归模型进行实证分析，面板VAR模型同时具有截面数据和时间序列的特点，不仅能够有效的控制住时间效应和地区效应，同时能够相对准确的衡量每个经济变量对冲击做出的反应。此外，面板VAR将所有变量都视为内生变量，因此在文中我们可以通过建立面板VAR模型来研究分析环境污染与区域异质性以及我国对外直接投资相互之间的动态关系。
在本文的实证分析过程中，我们根据BIC准则、AIC准则以及HQIC准则，最终选取了滞后二期的模型：
其中Yi，t =（EQi，t，ofdii，t，Marketi，t，Invi，t，Techi，t），是5个内生变量环境质量、对外直接投资、收入水平、污染治理投资以及技术研发组成的5*1维的面板向量，i代表的是第i个省级单位，t代表年份，A、B都是5*5维的系数矩阵， αi 和 βt 也均为5*1维的向量，其中αi代表省份的个体效应，βt代表时间效应，εi，t为模型的误差项。
（二）数据来源及其处理
在本文的研究中，考虑数据的可获得性，我们选取我国27个省（市、自治区）（不包括港、澳、台以及西藏、海南、贵州）为研究对象。其中环境质量的衡量指标来源于历年《中国环境统计年鉴》中工业三废总量（工业废气排放总量、工业废水排放总量、工业固体废物产生量）；对外直接投资数据来源于《中国对外直接投资统计公报》 ；衡量区域异质性的指标，本文采用收入水平、污染治理投资以及技术研发三个指标，其中收入水平采用各省份的GDP水平来衡量，污染治理投资采用各省份环境污染治理投资总额衡量，各省份的技术市场成交额代替技术研发，以上三个数据均来源于历年《中国统计年鉴》。 四、实证检验
（一）面板数据的单位根检验
通常在建立面板向量自回归模型之前，为防止模型出现伪回归，需要对面板数据进行单位根检验，检验面板数据是否平稳。在本文的单位根检验中我们采用LLC和IPS两种方法分别进行单位根检验。LLC和IPS单位根检验的原假设都是H0：存在单位根。参照表1 给出的检验结果，我们可以看出，面板数据的个别变量不平稳，存在单位根。对面板数据进行协整检验，发现面板数据的一阶差分存在一阶单整，即面板数据的一阶差分是平稳的，可以建立面板向量自回归模型。
（二）PVAR模型估计结果
建立多元的PVAR模型，选择系统内解释变量的最优滞后期的长度至关重要。本文采用AIC、BIC和HQIC准则来选取模型的最优滞后阶数。由表2可以看出AIC准则与HQIC准则同时选择滞后2期的模型，故我们下文将建立滞后2期的PVAR模型。
确定最优滞后期之后，接下来本文运用stata13.0软件，建立5个变量的PVAR模型，结果见表3。
从表3第二列的估计结果可看出，我国对外直接投资的增加并不能够有效地抑制环境质量的恶化，我国并未通过对外直接投资而将高耗能、高污染的企业转移到国外去，在一定程度上证明了“污染避难所”假说在我国并不适用，即我国并没有通过增加对外直接投资来转移污染。针对收入水平的影响，可以看出滞后一期的收入水平与滞后二期的收入水平对环境质量具有积极的影响作用，能够有效地降低环境的污染。
五、结论
本文选用我国27个省、自治区、直辖市的面板数据，运用PVAR模型分析研究环境质量、区域异质性以及对外直接投资三者之间的相互关系。本文经过实证研究结果得出，第一，近年来我国对外直接投资规模的快速增长，并没有转移我国的污染，证明“污染避难所”假说不符合我国当前的环境。第二，技术研发投入的增多虽然促进了技术的进步，但是对于减排、减污并未取到关键作用，相反却加重了环境的污染，大生产所产生的污染高于技术进步所带来的环境效应。第三，环境污染治理投资的增加，相反却加重了环境的污染，虽然这种关系并不显著。第四，从模型的估计结果以及方差分解结果可以得出，收入水平对于环境质量的改善具有積极的影响作用。综合分析，改善环境质量，还是应当从改进生产方式上抓起，同时加强居民的环保意识也至关重要；我国政府应该全力支持环保产业，生态经济的发展。清洁能源的挖掘和开发、提高能源利用率的技术水平，以及改进废气、废水、固体废物等的处理工艺，实现节能减排是当下我国政府应该着重考虑的问题。这不仅仅符合我国人民的利益，也是在全世界范围内实现可持续发展的要求。
【参考文献】
[1] Walter I， U gelow J L. Environmental Policies in Developing Countries [J].AMBIO，1975，8（2）：102-109.
[2] 许和连，邓玉萍.外商直接投资导致了中国的环境污染吗——基于中国省际面板数据的空间计量研究[J].管理世界.2012（2）：30-43.
[3] Frankel J & Andrew Rose. Is Trade Good or Bad for the Environment？ Sorting out the Causality[R].NBER Working Paper，no 9201，2002.
[4] 杨博琼，陈建国.FDI对东道国环境污染影响的实证研究——基于我国省际面板数据的分析[J].国际贸易问题，2011（3）：110-123.
[5] 朱婕，任荣明.出口、环境污染与对外直接投资——基于2003～2012年中国省级面板VAR的实证检验.生态经济，2015（6）：36-40.
[6] Khalil S， Inam Z. Is Trade Good for Environment？ A Unit Root Cointegration Analysis [J]. The Pakistan Development Review， 2006， 45（4）： 1187-1196.
[7] 熊立，许可，王珏 . F D I 为中国带来低碳了吗 —— 基于中国1985～2007年时间序列数据的实证分析[J].宏观经济研究，2012（5）：22-33.
[8] 许可、王瑛.中国对外直接投资的母国碳排放效应研究——基于2003～2011年省级面板数据[J].生态经济2015（1）：47-54.
作者简介：曾志阳（1992- ），男，福建漳州人，东华大学旭日工商管理学院硕士研究生，研究方向：国际贸易理论与政策；姚洪心（1969- ），男，四川成都人，东华大学旭日工商管理学院教授，管理学博士，研究方向：博弈论、国际经济学。