FDI对皖江城市带环境污染影响实证探究［摘要］实证研究FDI的使用对皖江城市带环境污染的影响，结果表明：皖江城市带使用FDI的规模与工业废水排放量之间呈现倒“U”型曲线关系，与工业二氧化硫排放量之间呈现“U”型曲线关系，当前皖江城市带各地区使用FDI的规模已超越倒“U”型曲线和“U”型曲线的拐点。并就皖江城市带进一步提升使用FDI的生态效益提出加强工业部门使用FDI的管理，努力创造条件产生和提升FDI生态效益，改善要素禀赋结构，积极引进服务业FDI,制定并实施严格的环境政策等相关对策建议。［关键词］皖江城市带；FDI；环境污染［1F740［文献标识码］A［］2095-3283(2014)02-0062-03一、引言2010年1月，经国务院批准，《皖江城市带承接产业转移示范区规划》正式实施，皖江城市带开放型经济发展水平进一步提高在此背景下，可以预测未来皖江城市带使用FDI的规模将会逐步扩大。而另一方面，学界大量理论和经验研究表明，FDI会对区域环境质量产生重要的影响。分析近年来FDI对皖江城市带环境污染产生的影响，未来皖江城市带应如何协调使用FDI与环境保护之间的关系具有重要的现实意义。一方面可以为皖江城市带制定与实施使用FDI战略提供直接的经验依据，另一方面，可以为进一步提升皖江城市带开放型经济发展水平与发展质量提供针对性的理论指导。二、计量模型构建与数据说明学界众多学者已研究得出，在一国或地区的经济发展过程中通常会存在环境库兹涅茨曲线(EKC),FDI的进入对区域环境质量的影响可能会呈现非线性特征。基于此，借鉴相关研究，本文构建了以下两个计量模型：其中，Wit表示第t年i地区的工业废水排放量，Sit表示第t年i地区的工业二氧化硫排放量。需要说明的是，在保证统计数据可获得的基础上，为了尽可能地扩大样本量，本文将工业废水排放量和工业二氧化硫排放量作为皖江城市带环境污染水平的测度指标PGit表示第t年i地区的人均GDP,FDIit表示第t年i地区实际使用FDI金额，eit和Tiit分别为计量模型(1)和计量模型(2)的随机误差项。本文选取的样本区间为2003-2011年，所用数据于相关年份《安徽统计年鉴》与国研网统计数据库。所指的皖江城市带包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、滁州以及宣城。三、实证分析及其结果解释(面板单位根检验归结果分别见表3和表4。其中，板数据模型的设定形式为了避免伪回归问题的产生，首先对计量模型(1)和计量模型(2)中的面板数据进行单位根检验。由表1可以看出，除了LLC检验之外，其他检验方法结果均表明，序列LnW、LnS、LnPG、(LnPG)2.LnFDI与(LnFDI)2为非平稳序列，另外，Breitung检验表明△(LnPG)2存在单位根，IPS检验表明ALnS、ALnPG与△(LnPG)2存在单位根，其他方法的检验结果均表明：变量ALnW>ALnS.ALnPG.A(LnPG)2、ALnFDI与A(LNFDI)2为平稳序列。由此得出：变量LnW、LnS、LnPG、(LnPG)2、LnFDI与(LnFDI)2均为一阶单整序列，可以进行面板协整检验。(面板协整检验由表2可以看出，除了Panelv>Panelrho^PanelADF以及Grouprho统计量以外，计量模型(1)的Pedroni检验的其他统计量均在5%的水平下显著，其Kao检验的统计量也在5%水平下显著，由此可知，计量模型(1)中的各变量之间存在协整关系；除了PanelPanelrho以及Grouprho统计量以外，计量模型(2)的Pedroni检验的其他统计量和Kao检验的统计量均在5%水平下显著，因此，计量模型(2)中的各变量之间亦存在协整关系。(计量模型的回归结果及其解释对计量模型(1)和计量模型(2)进行估计，二者的回依据F检验和H检验进行确定。由表3可知，解释变量LnPG的回归系数为6.9273,其在1%水平上通过了显著性检验，变量(LnPG)2的回归系数为-0.3480,其亦在1%水平上通过显著性检验。解释变量LnFDI的回归系数为0.7894,(LnFDI)2的回归系数为-0.0412,二者分别在5%和10%的水平上通过了显著性检验。此外，笔者通过计算发现，当前皖江城市带各地区实际使用FDI的规模均已跨越倒“U”型曲线的拐点，这意味着，目前FDI在一定程度上有助于减少皖江城市带工业废水的排放。由表4可以看出，解释变量LnPG的回归系数为正,(LnPG)2的回归系数为负，二者分别在5%和10%水平上显著，这表明，从工业S02排放量与经济发展水平...