环境规制对FDI影响的经验分析

摘 要：环境规制对FDI会产生何种影响？对此，理论界存在着不同观点。运用多元线性回归模型及Granger因果检验模型，对环境规制和FDI及其他相关变量进行实证分析，得出结论：环境规制对FDI的反向作用是不显著的，二者间不存在格兰杰因果关系；GDP对FDI的影响却较为显著。据此，提出通过加强环境规制以发展环保经济，为经济增长营造良好的生态环境，实现可持续发展的政策建议。

关键词：FDI；环境规制；多元线性回归；格兰杰因果检验

一、引言

自1978年改革开放以来，我国吸收外资的步伐逐渐加快，2014年全年中国大陆FDI流入量增加3%，首次超过美国，成为全球最大的FDI接收国，只11月份的FDI就已经达到103.6亿美元。

FDI攀升的同时，也带来了我国环境水平的恶化。而我国学者对FDI与环境问题的研究主要集中在：FDI的流入对环境产生何种影响；发展中国家进入的跨国公司为什么会带来环境污染；以及我国政府应当采取何种政策以应对环境污染的进一步扩大。

但是却少有文章分析政府的环境规制对FDI是否存在影响，有多大程度的影响，什么经济变量对FDI有较深刻和较为久远的影响，本文就是基于上述目的通过实证分析来阐述和解释这些问题的。

二、实证分析及结果

本文选取的是1993年-2012年的相关数据，其中FDI、GDP、AWAGE的数据来自《中国统计年鉴》；REGU的数据来自相关年份的《中国环境统计年鉴》。

1.相关性分析

图中，四条曲线都向右上方倾斜，呈增长趋势，说明所有变量间可能存在相关关系。表1中，各变量的相关系数都比较高，连最低的LNFDI与LNREGU之间的相关系数也达到了0.91，说明其相关性很高。但我国宏观经济近年来持续增长可能导致相关变量相关性增强，但二者具有相关性并不就意味着一定具有因果关系，因此仍需进一步验证。

图 各变量趋势图

2.多元线性回归分析

为了消除异方差，所有变量均进行对数化处理，建立多元线性回归模型：

其中：LNFDI：外商直接投资的年度流量；LNREGU：全国企事业单位治理工业污染资金使用额，表示环境规制水平；LNGDP：国内市场总值，表示经济发展水平与速度；LNAWAGE：年平均货币工资，α0、α1、α2、α3表示常数项、各解释变量的系数，Ut为随机误差项，t表示年份（t=1993，…，2012）。

对于LNREGU来说，随着规制力度和规制强度的加大，一般来说，会导致FDI的减少，因此估计α1为负；一般来说，经济发展水平与FDI是正相关的关系，因此估计α2为正；另，工人工资作为外资企业的必要成本之一，工资成本的提高，必定导致FDI的减少，据此估计α3为负。

表2多元线性回归分析

由表2可得到多元线性回归分析模型的结果为：

LNFDI=-1.32-0.17LNREGU+0.92LNGNP-0.25LNAWAGE

由表2可看出：各解释变量的系数符号与估计的相同，调整后R2为0.9851，模型的拟合度较好。最关键的是，核心解释变量LNREGU的回归系数符号与前面估计的相同，但值却较小（-0.17），即环境规制强度提高1%，FDI的流入只减少0.17%。同时，GDP对FDI的流入所产生的影响最大，系数为0.925，接近于1。但人均工资对FDI流入所产生的负相关却并不大，系数仅为-0.25.

3.格兰杰因果检验

在检验前，需对所有变量进行单位根检验。结果是所有变量皆有单位根。而协整检验结果显示LNFDI、LNREGU、LNGDP、LNAWAGE这四个变量中存在长期均衡关系。经似然比检验确定滞后阶数p=2后，进行格兰杰因果检验，结果见表3：

结果显示，在5%的显著性水平下，第一个检验接受原假设，即LNREGU不是LNFDI的格兰杰成因，即引入LNREGU的滞后值对于预测LNFDI是没有帮助的；第二个检验拒绝了原假设，LNGDP是LNFDI的格兰杰成因，即：引入LNGDP的滞后值对于预测LNFDI有帮助。第三个检验也拒绝了零假设，即拒绝了格兰杰非因果关系，因此LNAWAGE是LNFDI的格兰杰成因。

三、结论及政策建议

由格兰杰因果检验可知，尽管环境规制与FDI之间的相关关系较显著，强化环境规制对FDI有直接的负向作用，但却相当有限，二者之间也并不存在因果关系，强化环境规制不一定会减少中国的FDI流入。相反，经济水平对FDI的正向推动作用却非常显著。

由此得出的政策建议是，虽然环境规制对FDI存在反向作用，但影响较小而且也不是FDI变动的格兰杰成因，那么从可持续发展的角度考虑，中国完全有理由强化环境管制，改善经济发展的外部环境，提升经济增长质量，而无需担心FDI流入会减少。保持国民经济持续、健康和稳定发展，保护生态环境与经济的良好互动发展，不断优化投资总体环境，才是保持和提高中国FDI质量的长久之策。

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