区域环境规制对FDI区位选择影响的实证研究
一、问题的提出
开放经济条件下环境政策是否会影响FDI企业的区位选择是近年来学界和实业界关注的一个重要问题。关于环境规制对FDI企业区位选择的影响问题,近年来学术界开展了大量的研究。J.A List和C.Y Co(2000)实证检验了环境规制对FDI企业区位选择的影响,其研究发现,环境规制是影响FDI企业区位选择的决定因素之一。W.Keller和A.Levinson(2002)分析了污染治理成本的变化对美国利用FDI的影响,研究结果表明,环境规制对流入美国的FDI的区位选择具有一定的影响。R.Hanna(2010)分析了美国《清洁空气法》修正案的实施对美国跨国公司在国外投资的影响,其研究得出,美国《清洁空气法》修正案的实施提升了美国跨国公司的国外资产规模,因此,环境规制影响了美国跨国公司的FDI活动。对于我国而言,伴随着经济的持续增长,经济发展过程中的环境约束开始显现,环境保护问题是当前我国经济发展中的一个不可忽视的问题,促进生态环境质量的不断改善已成为我国经济发展中的重要战略取向。在此背景下,当前学界有必要对环境规制的相关经济效应进行深入分析。有关环境规制对利用FDI的影响问题,笔者认为,从理论上来说,由于不同地区具备不同的特征,这使得对于不同地区而言,环境规制强度的变化对FDI企业区位选择的影响方向和作用程度会存在差异。由此可知,从某种程度上来说,环境规制对FDI企业区位选择的影响究竟如何是一个经验性问题,其需要通过实证研究来进行判断。
近年来,为了加强环境保护,改善生态环境,促进经济社会和谐发展,安徽省环境政策逐渐严格,环境规制强度的波动幅度较大。与此同时,伴随着安徽省开放型经济发展水平的不断提高,在皖FDI的规模逐渐增大,其对安徽省经济增长产生了重要的影响,FDI已成为影响安徽省经济增长的重要因素。那么,在此现实社会与经济背景下,近年来安徽省环境规制强度的变化是否影响了在皖FDI的区位选择?如果安徽省环境规制影响了在皖FDI区位选择的话,那么其具体影响是什么,未来安徽省应采取何种措施,同时实现环境质量改善与利用FDI效益提升两大战略目标?围绕这些问题,基于安徽省统计数据,构建面板数据模型,本文对安徽省环境规制强度的变化对在皖FDI区位选择的影响进行实证分析,以揭示开放经济条件下安徽省环境政策的实施与在皖FDI区位选择之间的内在关系,并在此基础上探讨政策启示,以为未来进一步促进安徽省经济的和谐与可持续发展提供理论指导。
二、计量模型构建、变量解释与数据说明
(一)计量模型构建与变量解释
基于国际投资、国际商务等理论,并借鉴现有的相关研究,为了分析安徽省环境规制强度的变动对其利用FDI的区位选择的具体影响,本文构建了以下计量经济模型:
LnFDIit=α0+α1Eit+α2LnGit+α3LnPit+α4LnTit+α5Oit+γit(1)
在计量模型(1)中,FDI为被解释变量,为安徽省各地区各年实际利用FDI的金额,表示安徽省各地区各年利用的FDI规模;E为计量模型(1)的核心解释变量,表示安徽省各地区各年的环境规制强度。需要说明的是,关于环境规制强度的测度,目前学术界不同学者所采用的方法并不完全一致,基于统计数据的可获得性,本文运用二氧化硫去除率来表示安徽省各年各地区的环境规制强度;G表示安徽省各地区各年的国内生产总值,用于反映安徽省各地区各年的市场规模情况,通常而言,国内生产总值越大,市场规模越大,特定地区对FDI的吸引力越大,反之,该地区对FDI的吸引力将越小。P表示安徽省各地区各年的人均GDP,用于表示安徽省各地区的经济发展水平。从理论上来说,随着经济发展水平的逐步提高,特定区域对FDI的吸引力将会增大。T表示安徽省各地区各年的公路货运量,用于表示安徽省各地区的基础设施建设情况,依据国际投资理论,基础设施的完善有助于FDI企业商务活动的开展,降低其开展商务活动的成本,从而会增强特定区位对FDI的吸引力,扩大特定区域利用FDI的规模。O表示安徽省各地区各年的对外开放度,此处用安徽省各地区各年的对外贸易依存度来表示,依据国际经济理论,对外开放程度越高,FDI流入的规模将愈大,FDI在该区域的集聚水平越会提升。
(二)数据说明
本文选取的样本区间为2003—2012年,依据数据的可获得性,实证分析中所选取的样本包括合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、池州以及宣城等地区。计量模型(1)中所运用的各项统计数据来自于国研网统计数据库以及相关年份的《安徽统计年鉴》,此外,对部分变量进行了对数化处理,以尽可能避免异方差对模型回归结果的影响。
三、实证检验及其结果解释
为了判断计量模型(1)的设定形式,首先对计量模型(1)进行F检验和Hausman检验。首先,F检验结果表明,与将计量模型(1)设定为混合模型相比,将计量模型(1)设定为固定效应模型更加合理。Hausman检验结果表明,与将计量模型(1)设定为随机效应模型相比,将计量模型(1)设定为固定效应模型更合理。基于此,综合F检验和Hausman检验的结果,本文最终将计量模型(1)设立为个体固定效应模型。另外,考虑到计量模型(1)中的样本横截面较多,为了提高计量模型(1)估计结果的准确性,本文采用横截面加权方法对计量模型(1)进行估计,最终,计量模型(1)的回归结果见表1所示。
表1计量模型(1)的回归结果变量(1)常数项-9.917*
(-7.783)E-0.732*
(-3.079)LnG0.819*
(2.623)LnP1.282*
(3.941)LnT0.204**
(1.712)O0.024*
(3.149)Adjusted R20.917注:括号内为t统计值,*和**分别表示在1%和10%水平上显著。
由表1可以看出,计量模型(1)的回归结果总体较为理想,其调整R2为0.917,这一结果表明,计量模型(1)的整体解释力较强,可以较好地揭示近年来安徽省利用FDI的影响因素。具体而言,计量模型(1)的核心解释变量E的回归系数为负值,且其在1%水平上通过了显著性检验。这一结果表明,环境政策是影响在皖FDI区位选择的重要因素,环境规制强度的加大会抑制FDI的流入。究其原因,这主要是因为环境政策的趋于严格会增加FDI企业的生产成本和治污成本,从而会增大FDI企业的商务成本,削弱区域FDI的吸引力。因此,如何实现环境质量的改善与利用FDI水平和质量的稳步提升是未来安徽省各级政府和相关部门需要考虑的现实问题;控制变量的回归结果与理论预测一致,具体而言,解释变量LnG的回归结果为正,且其在1%的水平上通过了显著性检验,这一结果意味着,经济规模的扩大会扩大在皖FDI的规模,这是因为,经济规模的扩大意味着市场规模的扩张,而较大的市场规模有助于FDI在产品研发、生产与市场销售等方面实现规模经济,从而会吸引FDI的进入;解释变量LnP的回归系数为正,且其也是在1%水平上显著,由此可以看出,经济发展水平的提高有利于FDI的流入;解释变量LnT的回归系数为正,其在10%水平上通过显著性检验,据此可知,安徽省基础设施的日趋完善也是吸引FDI流入的重要因素,完善基础设施是吸引FDI流入的可行策略;最后,解释变量O的回归系数亦为正,并且也在1%水平上通过了显著性检验,由此可知,对外开放程度是安徽省利用FDI规模的影响因素之一,近年来安徽省开放型经济发展水平的不断提高促进了安徽省利用FDI规模的扩大,因此,安徽省应继续实施外向型经济发展战略。
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