呂朝鳳 余嘯
摘要?限制污染物的排放、提升環(huán)境質(zhì)量、建設綠色現(xiàn)代化國家,已成為中國可持續(xù)發(fā)展的一項長期目標。環(huán)境規(guī)制強度也必然會隨時間不斷強化。全面評價環(huán)境規(guī)制強度的提高對FDI的影響效果,將為今后的政策制定提供參考。由于“污染總量控制”與“污染當量控制”的影響效果存在差異,本文以1995—2017年中國城市數(shù)據(jù)為樣本,利用SO2排污費征收標準調(diào)整這一準自然實驗,采用雙重差分(DID)、傾向得分匹配(PSM)和非線性估計等方法,考察了以該政策為代表的“污染當量控制”型環(huán)境規(guī)制對FDI區(qū)位選擇的影響效果。研究結果表明,2007年各省開始實施的SO2排污費征收標準調(diào)整政策,對地區(qū)FDI的流入有顯著的抑制效果,并且通過穩(wěn)健性檢驗。這說明,總體上中國環(huán)境規(guī)制強度對FDI的影響主要表現(xiàn)為“污染天堂效應”。區(qū)域異質(zhì)性分析還表明,該政策對北方城市FDI流入的抑制影響強于南方城市。另外,非線性估計發(fā)現(xiàn),隨政策時間的推移和SO2排污費征收強度的提高,SO2排污費征收標準調(diào)整對FDI的影響均呈U型特征。這表明,中國環(huán)境規(guī)制強度對FDI的影響存在多種效應和影響渠道。對此,本文還利用1998—2012年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù),采用三重差分(DDD)等方法進行機制分析。研究發(fā)現(xiàn),該政策對SO2高污染行業(yè)FDI具有抑制作用;對高新技術行業(yè)FDI具有促進作用;對非SO2高污染非高新技術行業(yè)FDI也具有抑制作用,但抑制影響不及SO2高污染行業(yè)。這說明,“污染天堂效應”和“污染光環(huán)效應”在中國同時成立但適用對象存在差異。這些發(fā)現(xiàn)將為我國未來制定環(huán)境政策制定提供一定的參考。
關鍵詞?排污收費政策;外商直接投資;準自然實驗
中圖分類號?F205文獻標識碼?A文章編號?1002-2104(2020)09-0062-13?DOI:10.12062/cpre.20200330
2019年5月,中國生態(tài)環(huán)境部發(fā)布了《2018年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》,報告指出在2018年我國空氣環(huán)境未達標的城市比例高達64.2%。在全世界空氣污染最嚴重20個城市中,中國占了16個。根據(jù)美國健康效應研究所(Health Effects Institute, HEI)發(fā)布的《2019全球空氣狀況》,中國因空氣污染相關疾病的醫(yī)療耗費為全球第一。可見,環(huán)境污染不僅嚴重威脅著公眾的生命健康,而且造成了嚴重的公共資源負擔。因此,加強中國環(huán)境規(guī)制迫在眉睫。
然而,環(huán)境規(guī)制的加強,必然會對經(jīng)濟造成影響。根據(jù)“污染天堂假說”(Pollution Haven Hypothesis, PHH),環(huán)境規(guī)制強度的提高不僅會影響當?shù)仄髽I(yè)的行為選擇模式,而且會影響外國投資者的生產(chǎn)模式選擇,對外商直接投資(Foreign Direct Investment, FDI)產(chǎn)生影響。改革開放以來,F(xiàn)DI在中國以13%的年均增長率保持了近40年的持續(xù)增長,在創(chuàng)造“中國奇跡”過程中扮演了重要角色,是中國克服資金與技術“瓶頸”的重要工具[1-2]。那么,對于最大發(fā)展中國家——中國,是否也存在“污染天堂效應”(Pollution Haven Effect, PHE)?更具體的,環(huán)境規(guī)制的提升是否影響FDI的區(qū)位選擇呢?事實上,限制空氣污染物的排放、提升中國空氣質(zhì)量、將中國建設成綠色現(xiàn)代化國家,已成為中國一項長期的目標。環(huán)境規(guī)制強度也必然會隨著時間而不斷強化。因此,全面評價環(huán)境規(guī)制提升對FDI的影響效果,為中國經(jīng)濟轉型和產(chǎn)業(yè)升級提供政策依據(jù),將具有重要的現(xiàn)實意義。
1?文獻綜述
“污染天堂假說”提出以后,環(huán)境規(guī)制強度與FDI區(qū)位選擇一直是學術界關心的話題,也是最具有爭議性問題之一[3]。檢驗該假說的重要結論——“污染天堂效應”,必須系統(tǒng)考察“東道國更嚴格的環(huán)境規(guī)制是否會遏制FDI流入”。但是,國際學術界對該效應的檢驗結果卻出現(xiàn)了較大分歧[4-5]。其中Becker 和Henderson[4] 、List和Co[6]、Keller 和Levinson[7]以美國為對象,證實“污染天堂效應”存在。然而,Kheder和Zugravu[5]、Rezza和Alief[8]以法國、挪威等歐洲國家為對象,發(fā)現(xiàn)在許多國家,“污染天堂效應”并不明顯;甚至在獨聯(lián)體國家和部分發(fā)展中國家,存在“污染光環(huán)效應”(Pollution Halo Effect)。 Rezza和Alief[8]、Eskeland和Harrison[9]均認為單純的“污染天堂效應”不足以解釋現(xiàn)實。因此,大相徑庭的研究結論暗示:環(huán)境規(guī)制強度對FDI流入的關系,可能存在多種影響機制和渠道。同時,上述研究還存在著一個重要的缺陷,即大都選擇發(fā)達國家作為研究樣本,其結論對于廣大發(fā)展中國家普遍缺乏解釋力。
目前,中國既是世界第二大經(jīng)濟體,也是最大的發(fā)展中國家,并且不同區(qū)域在資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平方面差異巨大,為觀察FDI區(qū)位選擇問題提供了“天然樣本”。Dean等[3]、Cai等[10]、朱東波和任力[11]、謝銳和趙果梅[12]分別利用中國的省級或企業(yè)數(shù)據(jù),證實了“污染天堂效應”成立;然而,楊子暉和田磊[13]卻發(fā)現(xiàn),“污染天堂效應”只在部分省份成立;田素華和楊燁超[14]、許和連和鄧玉萍[15]利用中國省級數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制強度的提高對FDI的平均影響效果并不顯著,即不存在“污染天堂效應”。迄今為止,學術界不僅針對中國是否存在“污染天堂效應”這一問題分歧巨大,并且在研究樣本與環(huán)境規(guī)制強度測度指標的選擇差異方面很難達成共識。實際上,針對“污染天堂效應”而言,由于存在數(shù)據(jù)調(diào)查偏誤和規(guī)制強度測度困難兩大難題,所以要尋找出完美的研究樣本和準確的環(huán)境規(guī)制強度指標,幾乎是一件“不可能完成的任務”。
因而,現(xiàn)有文獻在測度指標上都有不同程度的妥協(xié)。一部分文獻利用多項環(huán)境指標估算出各地區(qū)的環(huán)境規(guī)制綜合指數(shù)[16-18],但其并未得到學術界的廣泛認同。另一部分文獻則利用我國“兩控區(qū)”(Two Control Zones, TCZ)政策[10]、排污費制度[19]、排污權交易政策[20],作為環(huán)境規(guī)制強度的替代指標。實際上,后兩個指標側重于排污費和排污權交易制度的確立;而“兩控區(qū)”政策則主要針對“污染總量控制”,對企業(yè)的激勵作用不及“污染當量控制”。并且,上述政策指標未能考慮政策持續(xù)時間、政策實際強度等因素,并不能夠完美地刻畫地區(qū)環(huán)境規(guī)制強度的高低,不能更加全面地評價環(huán)境規(guī)制強度對FDI的影響效果。
鑒于此,本文嘗試以2007年各省開始實施的SO2排污費征收標準調(diào)整政策作為準自然實驗,采用1995—2017年中國城市統(tǒng)計數(shù)據(jù),利用雙重差分(Difference-in-difference, DID)來檢驗SO2排污費征收標準調(diào)整政策對地區(qū)FDI區(qū)位選擇的影響。2003年,《排污費征收使用管理條例》首次確立了按照污染當量征收排污費的制度。2007年,《節(jié)能減排綜合性工作方案》明確了排污費征收標準調(diào)整政策。根據(jù)《工作方案》,排污費征收標準由中央政府統(tǒng)一制定,規(guī)定在一定的期限內(nèi),由地方政府一次或分多次負責具體實施(雖然于2018年1月,政府已將排污費改為環(huán)境保護稅,但以排污費征收標準為代表的環(huán)境規(guī)制強度政策,其實質(zhì)并未改變)。該政策對地方而言,雖然各省在具體實施排污費調(diào)整政策實施時間上有一定的自主權,但由于排污費征收標準為中央政府制定,且規(guī)定了最后實施期限,故具有較好的外生沖擊,排除了各城市之間為吸引FDI的“逐底競爭”,同時還因不同地區(qū)政策實施時間上的差異,具備準自然實驗的條件。以雙重差分為方法,通過比較處理組城市和對照組城市FDI的變化差異,能夠較好地控制可觀測和不可觀測因素的影響。
與現(xiàn)有的文獻相比,本文可能的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面:一是理論及方法方面,本文將以SO2排污費征收標準為代表的環(huán)境規(guī)制引入開放經(jīng)濟模型,利用SO2排污費征收標準調(diào)整政策作為準自然實驗,采用雙重差分、傾向得分匹配(Propensity Score Matching, PSM)、非線性估計等方法,全面評價了該政策對地區(qū)FDI區(qū)位選擇的影響效果。二是數(shù)據(jù)方面,由于部分省份分步實施SO2排污費征收標準調(diào)整,因此本文還以SO2排污費征收的實際數(shù)據(jù)為研究對象,考察環(huán)境規(guī)制強度對FDI流入的非線性影響,進一步揭示了中國環(huán)境規(guī)制強度提升與FDI區(qū)位選擇的內(nèi)在關系。三是機制分析方面,本文最后利用1998—2012年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù),采用三重差分(DDD)和變量方差均值化等方法進行機制分析。研究表明該政策對SO2高污染行業(yè)FDI具有抑制作用;對高新技術行業(yè)FDI具有促進作用;對非SO2高污染非高新技術行業(yè)FDI具有抑制作用,但其抑制影響不及SO2高污染行業(yè)。這表明“污染天堂效應”和“污染光環(huán)效應”在中國同時成立,不過適用的對象產(chǎn)業(yè)存在差異。
2?實證方法與數(shù)據(jù)
2.1?實證方法
為了估計SO2排污費征收標準調(diào)整政策對FDI的影響,最直觀的方法是比較實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策前后,地區(qū)FDI的差異情況。但這一差異不僅會受到該政策的影響,而且會受到同一時間發(fā)生的其他政策或環(huán)境的影響,如對外開放政策、外國經(jīng)濟危機、我國宏觀政策等外部沖擊。因此,為了剔除掉其他共時性因素的干擾,觀察SO2排污費征收標準調(diào)整的政策效應,本文參考國內(nèi)外學者在實證分析中通常采用的雙重差分,進行政策效果評價,具體步驟如下:
本文參照Alfaro等[1]的方法,將基準計量模型(模型1)設定如下:
其中,下標c代表城市,t代表年份,被解釋變量fdict表示城市c在t年份的人均FDI。本文參考原毅軍和謝榮輝[21]、周長富等[22]的研究,被解釋變量采用對數(shù)形式。本文首先設置兩個虛擬變量du和dt,其中du表示在2007—2015年期間該城市是否實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策,如果該城市實施則du=1,否則du=0,從而保證有足夠的年限來觀察政策效應;dt表示年份虛擬變量,政策實施當年及之后年份,則dt=1,否則dt=0。如果該政策發(fā)生在當年7月1日之前,則算當年,如在7月1日之后,則算下一年。定義PCSct=du×dt,為本文的核心解釋變量,其系數(shù)δ為本文關心的核心參數(shù)。具體而言, 若<0且顯著,則說明SO2排污費征收標準調(diào)整政策抑制了城市FDI的流入,故主要受“污染天堂效應”影響;若>0且顯著,則說明該政策促進了城市FDI的流入;若不顯著,則說明該政策對城市FDI無影響。uc是城市固定效應,用以控制所有可能影響被解釋變量同時不隨時間變化的城市特征。νt表示年份固定效應,用以控制宏觀經(jīng)濟波動,以及發(fā)生在全國范圍的其他政策沖擊等共時性因素。εct是隨機擾動項。
為了盡量減少其他潛在影響因素的遺漏對估計結果產(chǎn)生的影響,本文定義controlct表示其他隨時間變動,影響城市FDI流入的控制變量。根據(jù)以往的文獻,控制變量選取如下:基礎設施(facil),本文選取人均城市道路面積來反映城市的基礎建設情況,采用對數(shù)形式;單位勞動資本(K/L),以城市當年固定資本合計額與單位從業(yè)人員數(shù)之比來近似代表單位勞動資本,采用對數(shù)形式;市場規(guī)模(market):以城市實際GDP來表示,采用對數(shù)形式;工資水平(wage),使用地區(qū)職工的實際平均工資來度量工資水平,采用對數(shù)形式;投資情況(estate),選用房地產(chǎn)投資額與GDP的比值來衡量投資情況,采用對數(shù)形式。
2.2?數(shù)據(jù)說明
本文首先通過查找各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū))頒布的SO2排污費征收標準調(diào)整文件,整理出具體調(diào)整情況,詳見表1,并構建核心解釋變量(虛擬變量)省級數(shù)據(jù)。
本文使用的被解釋變量與控制變量,均來源于1995—2017年中國城市統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本文首先根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的匯率信息換算成人民幣;其次,以1995年為基年對城市統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行消脹處理;最后,合并政策省級數(shù)據(jù)與城市統(tǒng)計數(shù)據(jù),考察該政策對城市FDI流入的影響效果。由于本文僅研究中國大陸情況,故不包含港澳臺地區(qū);同時由于西藏自治區(qū)的所有城市、海南省的三沙市和儋州市、新疆維吾爾自治區(qū)的吐魯番市、哈密市等城市數(shù)據(jù)缺失較多,故本文將其剔除。各主要變量的描述性統(tǒng)計結果如表2。
2.3?初步觀察
在實證檢驗前,本文利用整理出的SO2排污費征收標準調(diào)整政策變量和1995—2017年中國城市統(tǒng)計數(shù)據(jù)樣本進行了初步觀察,從而為后面的計量分析奠定基礎。我們利用樣本數(shù)據(jù)繪制了圖1,結果顯示:實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策后,城市人均FDI的分布出現(xiàn)了左移,這表明SO2排污費征收標準調(diào)整政策抑制了城市FDI的流入,即主要受“污染天堂效應”影響。
3?實證檢驗
3.1?基準回歸結果與傾向得分匹配(PSM)估計
為了確保研究結果的穩(wěn)定性,本文在基準回歸分析中,通過逐步添加控制變量的方式,考察SO2排污費征收標準調(diào)整政策對城市FDI流入的平均處理效應(Average Treatment Effect, ATE)。
表3顯示了SO2排污費征收標準調(diào)整政策對城市FDI影響的基準估計結果。其中第(1)列為未添加控制變量,只控制了城市和年份固定效應,以此作為比較的基礎。我們發(fā)現(xiàn)核心解釋變量PCS的估計系數(shù)顯著為負,表明SO2排污費征收標準調(diào)整抑制了城市FDI的流入,污染天堂效應得到驗證。第(2)~(6)列,逐步加入了控制變量,結果顯示在控制了城市層面的影響因素后,核心解釋變量PCS的估計系數(shù)依然為負,并通過了1%的顯著性檢驗,表明SO2排污費征收標準調(diào)整政策抑制了城市FDI的流入。說明隨著SO2排污費征收標準的提高,企業(yè)的生產(chǎn)成本上升。在利潤最大化的驅(qū)動下,企業(yè)會將生產(chǎn)轉移到收費標準較低的地區(qū)[23-24]。
同時,我們還發(fā)現(xiàn),控制變量中基礎設施(facil)、投資情況(estate)和市場規(guī)模(market)的系數(shù)顯著為正,工資水平(wage)的系數(shù)顯著為負,與預計相符。
3.2?平行趨勢及動態(tài)效應檢驗
由于雙重差分法(DID)要求在政策實施前,處理組與對照組的變化趨勢一致,以保證回歸結果的有效性。鑒于此,該部分首先進行了動態(tài)趨勢的分解和分析。
首先,以SO2排污費征收標準調(diào)整政策實施為基年,設變量Ad,受該政策影響的當年,Ad0=1,否則為0,在圖中表示橫坐標為0;受該政策影響后的第2年,Ad1=1,否則為0,在圖中表示橫坐標為1,以此類推;同理,受該政策影響的前1年,Ad-1=1,否則為0,在圖中橫坐標表示為-1;受該政策影響前的第2年,Ad-2=1,否則為0,以此類推。然后,進行平行趨勢及動態(tài)效應檢驗,并繪制了圖2。
圖2的橫坐標為樣本城市受該政策影響的持續(xù)年度,橫坐標0表示政策實施當年,“負”表示政策實施前的第某年;結果表明,SO2排污費征收標準調(diào)整政策實施前,估計系數(shù)在縱坐標0附近波動,這表明處理組城市與控制組城市在該政策實施前差異不明顯,滿足平衡趨勢條件;但是,該政策實施后的“政策效應”非常明顯。以上結論表示本文分析使用的雙重差分模型滿足平行趨勢假設。
3.3?傾向得分匹配法(PSM)估計
由于雙重差分法要求處理組城市在未實施該政策時,與對照組城市滿足平行趨勢,處理組的選擇具有隨機性等條件。當處理組與對照組之間被解釋變量的影響因素變動趨勢存在差異時,會導致被解釋變量的變動趨勢也出現(xiàn)差異,從而對平行趨勢假定造成挑戰(zhàn)。而在樣本選擇中,平行趨勢與處理組隨機選擇性,存在“混雜偏倚”和“選擇性偏倚”等問題。為了克服普通DID中存在的問題,本文進一步參考Heckman等[25]使用的 “傾向指數(shù)匹配方法”(PSM)進行校準,在剔除差異較大的樣本城市后進行雙重差分估計。
基本思路為:由于在實際的非隨機的樣本數(shù)據(jù)中,未包含 “反事實情況”。那么首先,選取一個實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策的城市c,并根據(jù)城市c在實施該政策前的特征,選出一個對照城市c2。其次,通過傾向得分匹配,使兩個城市除了是否實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策外,盡可能地相似,從而最大限度地近似模擬目標城市的“反事實情況”;最后,觀察處理組城市與對照組城市人均FDI的變化差異,從而得出SO2排污費征收標準調(diào)整政策與城市人均FDI的因果關系,盡可能地排除了“混雜偏倚”和“選擇性偏倚”。具體主要由以下幾個步驟構成。
3.3.1?使用Probit模型對如下方程進行估計
其中,Dc為虛擬變量,Dc=1、Dc=0分別表示該城市是否實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策;φ(·)為正態(tài)條件分布函數(shù);Xc是c城市在實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策前一期,以及未實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策的城市任一期的特征變量集合;以本文模型(1)中的控制變量作為特征變量,由公式(2)可以得Pc的估計值c。
3.3.2?最近鄰居匹配
對于每一個實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策的城市c,選擇一個未受該政策影響的城市c2作為對照組,使得兩個城市的傾向得分值盡可能接近。具體來說,c2(c)必須符合如下條件:
3.3.3?利用匹配數(shù)據(jù)進行分析
最后,利用經(jīng)過以上傾向得分匹配后的數(shù)據(jù),對模型(1)進行估計,估計結果見表4。其結果顯示,核心解釋變量PCS的估計系數(shù)依然為負,并通過了1%的顯著性檢驗,表示SO2排污費征收標準調(diào)整政策對城市FDI具有非常顯著的抑制作用。說明在PSM在排除了“混雜偏倚”和“選擇性偏倚”后,SO2排污費征收標準調(diào)整政策對城市FDI的抑制作用結果依然顯著。該結果從側面說明城市間差異對評估結果并沒有產(chǎn)生嚴重影響,因此前文估計結論可信。
3.4?穩(wěn)健性分析
為了進一步檢驗模型(1)的可靠性,本文對其進行穩(wěn)健性分析。鑒于基準回歸分析中使用城市(全市)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),因此該部分采用市轄區(qū)數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。另外,根據(jù)以往的研究,外資企業(yè)總產(chǎn)值也被用來衡量FDI總量。因此,該部分還可選用限額以上外資(包括港澳臺和外國資本)投資的工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值除以城市人口數(shù)量來表示人均FDI,進行穩(wěn)健性檢驗,詳細的回歸情況見表5。
表5中第(1)~(3)列為采用市轄區(qū)數(shù)據(jù)的回歸結果,其中第(1)列為未添加控制變量的回歸結果,第(2)~(3)列為添加控制變量后的回歸結果。表5中第(4)~(6)列為采用人均外資工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值為被解釋變量的回歸結果,其中第(4)列為未添加控制變量的回歸結果,第(5)~(6)列為添加控制變量后的回歸結果。
結果顯示:核心解釋變量PCS的估計系數(shù)均顯著為負,該結果與基準回歸情況相同,這說明本文的核心結論沒有發(fā)生實質(zhì)性變化。表明SO2排污費征收標準調(diào)整政策抑制了城市的FDI流入。
3.5?根據(jù)政策持續(xù)時間進行分析
前文通過雙重差分法考察了SO2排污費征收標準調(diào)整政策對城市的FDI流入的影響效果,得出該政策對城市的FDI具有抑制效果。但是,隨著SO2排污費征收標準調(diào)整政策時間持續(xù),會對地區(qū)FDI產(chǎn)生怎樣的影響效果?
為了考察隨政策時間持續(xù)產(chǎn)生的影響效果,本文參考了徐保昌和謝建國[19]的研究,通過非線性估計,分析SO2排污費征收標準調(diào)整政策持續(xù)時間與FDI的二次項函數(shù)關系,設定了模型(2)。
其中,T表示城市c實施SO2排污費征收標準調(diào)整政策的持續(xù)時間,例如:城市c所在的省份于2010年實施了SO2排污費征收標準調(diào)整,那么在2010之前的年份,T=0;2010年,則T=1;2011年,則T=2,以此類推,直至2017年,則T=8。
本文依然通過逐步添加控制變量,考察SO2排污費征收標準調(diào)整政策對城市FDI流入的平均處理效應。表6顯示了模型(2)的回歸情況,政策持續(xù)時間變量的系數(shù)顯著為負,政策持續(xù)時間二次項變量的系數(shù)顯著為正。說明SO2排污費征收標準調(diào)整政策對FDI的影響呈U型。這說明隨著SO2排污費征收標準調(diào)整政策的持續(xù),對FDI流入的抑制效果將出現(xiàn)變化,呈現(xiàn)出先抑制后促進的效果。
3.6?排污費征收強度對FDI的影響
以往環(huán)境規(guī)制方面的研究,多使用環(huán)境綜合指標[16-18]。郭俊杰等[26]研究SO2排污費征收標準調(diào)整政策時也僅使用了政策虛擬變量。但是根據(jù)表1可知,安徽、河北、內(nèi)蒙古、廣西、云南、黑龍江等省份均采用分步調(diào)整的方法,逐步提高SO2排污費征收標準。以往采用的雙重差分法進行政策評價的研究方法未能充分考慮排污費征收標準逐步提高對FDI影響的差異。鑒于此,該部分以SO2排污費征收實際數(shù)值為研究對象,通過非線性估計方法考察SO2排污費征收實際強度對城市FDI流入的影響。因此,設定了模型(3)。
其中,char表示各城市所在的省份SO2排污費征收具體標準,詳見表1。該部分仍然通過逐步添加控制變量方式進行回歸分析。
表7顯示了詳細的回歸結果。結果顯示核心解釋變量的系數(shù)顯著為負,但是核心解釋變量二次項的系數(shù)顯著為正。這表明SO2排污費征收強度對FDI流入影響效果呈U型,即隨著SO2排污費征收強度的提高,其對FDI的影響呈現(xiàn)出先抑制后促進的效果。該部分的研究結論表明,單一的“污染天堂效應”不足以解釋該政策對中國FDI流入呈U型的現(xiàn)象,這說明在中國環(huán)境規(guī)制強度對FDI的影響可能存在多種效應和影響渠道。針對該部分的研究結論,本文將在第四部分的機制分析中進行詳細討論。該部分的研究結論也說明,我國SO2排污費征收強度還有提高的余地,該項發(fā)現(xiàn)對以后的政策制定提供了參考。
3.7?異質(zhì)性分析
3.7.1?區(qū)域異質(zhì)性分析
由于中國幅員遼闊,不同的區(qū)域間在經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結構等方面存在巨大差異,特別是近年來南北區(qū)域在經(jīng)濟發(fā)展與能源特征等方面差異較大。因此,該部分利用中國傳統(tǒng)的“秦嶺——淮河”分界線,對中國城市進行南北區(qū)域劃分。由于陜西、河南、安徽、江蘇等省份的部分城市地處分界線,本文根據(jù)該城市是否集中供暖為標準進行補充劃分,如該城市實施集中供暖則被劃分為北方區(qū)域,如該城市未實施集中供暖則被劃分為南方區(qū)域。根據(jù)以上劃分,該部分進行了南北區(qū)域異質(zhì)性討論。
表8顯示了南北區(qū)域異質(zhì)性劃分的回歸結果。其中第(1)~(3)列為北方區(qū)域的回歸結果,第(1)列為未添加控制變量的回歸結果,第(2)~(3)列為添加了控制變量的回歸結果;第(4)~(6)為南方區(qū)域的回歸結果,第(4)列為未添加控制變量的回歸結果,第(5)~(6)列為添加了控制變量的回歸結果。研究發(fā)現(xiàn),在北方區(qū)域,核心解釋變量PCS的估計系數(shù)為負,并通過了1%的顯著性檢驗;在南方區(qū)域,核心解釋變量PCS的估計系數(shù)也顯著為負,但估計系數(shù)的絕對值小于北方區(qū)域。這說明,在北方區(qū)域,SO2排污費征收調(diào)整政策對FDI的抑制效果比南方更為顯著。一個可能的解釋是,中國北方與南方區(qū)域在經(jīng)濟結構與FDI行業(yè)分布上存在差異,因此該政策對不同區(qū)域FDI的影響效果存在區(qū)別。
3.7.2?FDI來源地異質(zhì)性分析
根據(jù)以往的研究,不同來源地的FDI,受中國的環(huán)境規(guī)制的影響效果不同[3,10]。這種差異受FDI來源國的經(jīng)濟水平影響[10]。港澳臺FDI多集中于污染、技術性較低的行業(yè),而外國FDI(主要為歐美日等發(fā)達國家FDI)更多集中于技術行業(yè),受中國環(huán)境規(guī)制的影響效果也不同[3]。但是,以往相關研究采用的數(shù)據(jù)較陳舊,不能反映近年來中國經(jīng)濟的巨大變化。因此,該部分選用限額以上外資(包括港澳臺或外國資本)投資的工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值來衡量FDI,分別進行回歸分析。
表9的第(1)~(3)列,顯示了SO2排污費征收標準調(diào)整政策對外國FDI的影響效果,第(4)~(6)列,顯示了該政策對港澳臺FDI的影響情況,結果顯示該政策對外國和港澳臺FDI,均具有抑制效果。這與Dean等[3]和Cai等[10]的結論不一致??赡艿脑虬ǎ酝芯坎捎玫臄?shù)據(jù)均比較陳舊,如Dean等[3]利用1993—1996年數(shù)據(jù),Cai等[10]利用2001年以前的數(shù)據(jù)。近年來,中國在經(jīng)濟發(fā)展水平與FDI結構方面已發(fā)生了較大變化;另一方面,Dean等[3]和Cai等[10]使用的環(huán)境規(guī)制政策分別為水污染費用征收制度與兩控區(qū)政策,由于空氣污染控制和水污染控制所影響的行業(yè)不同,而兩控區(qū)政策為總量控制,對外資企業(yè)的影響不及當量控制,并存在控制區(qū)域選擇的非隨機性,因為結論存在差異。
4?機制分析
前部分證實,SO2排污費征收標準的提高會降低城市FDI流入量。并且隨該政策的持續(xù)、排污費征收實際強度的提升,其對FDI的影響呈U型。那么,是什么原因造成以上結果呢?針對這一問題,本文參考Dean等[3]、Cai等[10]、郭俊杰等[26]的研究,通過微觀企業(yè)數(shù)據(jù)進行機制分析。
由于中國城市統(tǒng)計數(shù)據(jù),沒有分行業(yè)的FDI情況。因此,首先該部分在機制檢驗中利用1998—2012年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù),根據(jù)《節(jié)能減排綜合性工作方案》《重點污染源行業(yè)分類》等政策性文件,結合郭俊杰等[26]、朱惠惠等[27]的研究,采用國民經(jīng)濟行業(yè)分類4位編碼,整理出SO2排放量較大的電力、鋼鐵、有色、建材、石油加工、化工和紡織等行業(yè);根據(jù)國家統(tǒng)計局頒布的《高技術產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》文件,梳理出高新技術行業(yè)(文件中高新技術行業(yè)已給出對應的國民經(jīng)濟行業(yè)分類4位編碼)。其次,利用1998—2012年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù),根據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類4位編碼,識別出SO2重污染行業(yè)、高新技術行業(yè)、以及非SO2重污染非高新技術行業(yè)。最后,根據(jù)《關于外商投資企業(yè)境內(nèi)投資的暫行規(guī)定》,對中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的外資(合資)企業(yè)進行識別,將外商資本金(包括港澳臺資本金和外國資本金)超過25%的定義為外資(合資)企業(yè),否則為非外資企業(yè)。
針對企業(yè)數(shù)據(jù)廣泛存在的樣本選擇問題,本文參考劉斌和王乃嘉[28]的研究,采用選擇模型(Heckman Selection Model)進行回歸分析,以控制模型中可能存在的“選擇性偏差”。同時,利用三重差分法剔除行業(yè)因素,并通過Probit模型和Heckman模型來考察該政策對不同行業(yè)FDI企業(yè)是否具有選擇效應?以及是否具有抑制或促進效果的總量效應。
首先,本文利用Probit模型對如下方程進行估計:
其次,利用Heckman模型進行估計:
其中,uc表示城市固定效應,νt表示時間固定效應。fdi采用平減后的企業(yè)外商資本金。通過觀察核心解釋變量的系數(shù)和顯著性,可以判斷該政策對不同行業(yè)FDI企業(yè)是否具有選擇效應?以及是否具有抑制或促進效果的總量效應??刂谱兞縞ontrol包括:①企業(yè)特征的控制變量。企業(yè)資本密度(Clr)采用企業(yè)固定資產(chǎn)與從業(yè)人員的比值來衡量;企業(yè)杠桿率(Laνerage)采用企業(yè)負債總額與資產(chǎn)總額的比值來衡量并取對數(shù)。②城市特征的控制變量與模型(1)中的控制變量相同。
表10顯示了不同行業(yè)FDI的回歸結果。其中第(1)~(2)列為SO2重污染行業(yè),第(3)~(4)為高新技術行業(yè);第(5)~(6)為非SO2重污染非高新技術行業(yè)。第(1)(3)(5)列為Probit模型估計結果,該模型控制了年份固定效應和省份固定效應;第(2)(4)(6)列為對應的Heckman模型估計結果,該模型控制了年份固定效應和城市固定效應。
結果表明:針對SO2高污染產(chǎn)業(yè),該政策在選擇效應模型中估計系數(shù)顯著為正,表明政策實施促使更多的、從事高污染行業(yè)的跨國公司選擇到中國進行FDI投資;而在總量效應中估計系數(shù)顯著為負,表明該政策降低這公司的FDI投資總額。為了評估SO2排污費征收標準調(diào)整政策對高污染產(chǎn)業(yè)FDI的影響效應,本文采用變量方差均值化方法對兩種效應進行比較。結果顯示,對于SO2高污染行業(yè)的外資(合資)企業(yè),抑制效應大于促進效應。相反,針對高新技術產(chǎn)業(yè),該政策在選擇效應模型中估計系數(shù)為正、但不顯著,在總量效應模型中估計系數(shù)顯著為正,表明SO2排污費征收標準調(diào)整政策的實施促使合資工業(yè)企業(yè)更多地投入到高新技術行業(yè)。針對非SO2重污染非高新技術行業(yè),該政策在選擇效應模型中估計系數(shù)為正、但不顯著,在總量效應模型中估計系數(shù)顯著為負,表明該政策抑制合資企業(yè)的FDI投資。通過比較SO2重污染行業(yè)和非SO2重污染非高新技術行業(yè)中核心解釋變量的系數(shù)的絕對值,發(fā)現(xiàn)該政策對非SO2重污染非高新技術行業(yè)的抑制影響不及SO2高污染行業(yè)。因此,在SO2高污染行業(yè)中,存在明顯的“污染天堂效應”,而在高新技術行業(yè)中,則存在明顯的“污染光環(huán)效應”。
5?結論與政策建議
目前,限制空氣污染物的排放、提升中國空氣質(zhì)量,將中國建設成綠色現(xiàn)代化國家,已成為中國一項長期的目標。環(huán)境規(guī)制強度也必然會不斷強化。由于環(huán)境規(guī)制強度的提高會對FDI造成影響,因此,全面評價環(huán)境規(guī)制強度對FDI的影響效果,為中國經(jīng)濟轉型和產(chǎn)業(yè)升級將具有重要的現(xiàn)實意義。本文以1995—2017年中國城市數(shù)據(jù)為對象,利用2007年開始實施的SO2排污費征收標準調(diào)整政策這一準自然實驗,采用雙重差分(DID)、傾向得分匹配(PSM)、非線性估計等方法,檢驗了該政策對FDI流入量的影響效應。研究結果表明:SO2排污費征收標準調(diào)整
政策對地區(qū)FDI的流入有顯著的抑制效果;并且隨著該政策持續(xù)時間的推移和征收強度的提高,其對FDI的影響均呈U型特征。同時,在北方區(qū)域,該政策對城市FDI流入的抑制影響強于南方區(qū)域。本文還利用1998—2012年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù),采用三重差分(DDD)進行機制分析,研究發(fā)現(xiàn)該政策對SO2高污染行業(yè)FDI具有抑制作用,對高新技術行業(yè)FDI具有促進作用,對非SO2高污染非高新技術行業(yè)FDI具有抑制作用,但其抑制影響不及SO2高污染行業(yè)。這表明“污染天堂假說”和“環(huán)境天堂假說”在中國同時成立,不過適用的對象產(chǎn)業(yè)存在差異。這些發(fā)現(xiàn)將為我國未來環(huán)境政策的制定提供一定的參考。
本文的研究結論說明,環(huán)境規(guī)制強度的提高,會對重污染行業(yè)的FDI和企業(yè)產(chǎn)生明顯的抑制影響。長期以來,我國保持粗放型經(jīng)濟增長模式,雖然近年來政府積極改善產(chǎn)業(yè)結構,大力發(fā)展可持續(xù)經(jīng)濟增長模式,但由于經(jīng)濟“慣性”,經(jīng)濟的轉變?nèi)允且粋€長期的努力過程。目前,由于部分地區(qū)能源消耗型、環(huán)境消耗型產(chǎn)業(yè)仍占較大比例,短期內(nèi)環(huán)境規(guī)制強度提高對FDI流入總體表現(xiàn)為抑制效果。但是,政府在制定環(huán)境政策時,既要注意其對FDI及經(jīng)濟層面的短期影響,科學制定環(huán)境規(guī)制強度,減輕環(huán)境政策對經(jīng)濟的負面沖擊;還應看到環(huán)境政策的長期影響效果,即隨著時間的推移、“綠色高新技術”行業(yè)FDI會得到促進與發(fā)展。因此,地方政府在招商引資的過程中,還應做好篩選和引導工作,扶持適合本地資源稟賦與發(fā)展的綠色產(chǎn)業(yè)和高新技術產(chǎn)業(yè),積極吸納技術型、綠色產(chǎn)業(yè)型FDI,積極努力打造環(huán)境協(xié)調(diào)型的制造產(chǎn)業(yè)鏈和現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)聚集地,使環(huán)境保護與吸引外資相輔相成。
(編輯:王愛萍)
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