外商直接投资的绿色环境效应...的系统GMM方法和门槛回归_翟超颖.pdf

福建金融2023年第03期收稿日期：2022-11-09作者简介：翟超颖，经济学博士，现供职于中国人民银行武汉分行。汪磊群，经济学硕士，现供职于中国人民银行黄石市中心支行。外商直接投资的绿色环境效应分析基于省级动态面板的系统GMM方法和门槛回归翟超颖1汪磊群2（1.中 国 人 民 银 行 武 汉 分 行，湖北武汉430071；2.中国人民银行黄石市中心支行，湖北黄石435000）摘要：文章以全国30个省份碳排放和相关指标数据为样本，对我国外商直接投资（FDI）的绿色环境效应进行实证检验。结果显示：一是我国整体处于“环境库兹涅茨曲线”的左侧，即经济增长促进碳排放阶段。二是FDI对碳排放的影响呈现非线性特征。短期内FDI促进碳排放，长期则抑制碳排放，且FDI对碳排放的影响存在门槛效应。三是环境规制、人力资本和财政支出等对碳排放的影响存在门槛效应。据此，文章提出应引导FDI发挥“污染光环”效应、激励多元化资本参与碳中和和环境治理、强化外资政策和环境规制的正向空间溢出效应、进一步培育和践行绿色发展理念等。关键词：碳排放；外商直接投资；绿色发展；门槛回归；系统广义矩估计中图分类号：F205；X511文献标识码：A文章编号：1002-2740（2023）03-0003-10福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察一、引言改革开放以来，流入我国的外商直接投资（FDI）从1992年的110.07亿美元，增长至2000年407.15亿 美 元 和2003年 的535.05亿 美 元，2020年则达到1443.69亿美元。FDI不仅直接为我国经济发展带来了资本投入，还通过技术溢出和人力资本效应助力我国产业结构优化、产业链整合和技术创新等。但伴随外资流入的低端制造业和高污染行业转移，以及我国一直存在的“重数量、重规模”的粗放型引资模式，不仅可能加剧我国生态环境污染，还可能导致我国经济发展和结构优化受到资源、能源和环境的严重制约，因此深入探讨FDI的绿色环境效应问题无疑具有重要的现实意义。综观关于FDI与环境污染问题的研究文献，可归纳为以下三类观点：一是认为FDI对环境污染有正向改善作用的“有利论”，即FDI具有的环境效应满足“污染光环”假说，FDI的技术溢出能够改进东道国技术，降低能耗和污染排放（如盛斌等，2012；文亚妮，2021），FDI流入的技术效应、竞争效应、示范效应和扩散效应等还能促进产业链优化和环保技术推广（聂飞和刘海云，2015）。二是认为FDI促进污染物排放、使东道国环境问题变得更加严峻的“有害论”。相较于发达国家较高的环境治理成本和较严格的环境规制，发展中国家宽松的环境规制会吸引外资流入，而且为了吸引外资流入，发展中国家会保持相对宽松的环境规制，03福建金融2023年第03期财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE形成环境优势；而跨国公司会通过FDI把高耗能、高污染的生产转移至发展中国家，对发展中国家的生态环境产生负面影响（Cole，2003；叶阿忠等，2020）。三是认为FDI对环境污染的影响受到多种因素和效应的共同作用的“复杂关系论”，即FDI对环境污染的影响取决于各种作用和影响因素的大小和方向，而且会因不同的国家和地区、不同的时间和阶段、不同的污染物而不同。实证结果显示，在空气污染方面，我国FDI兼具“污染光环”和“污染天堂”的双重属性（张宇等，2013）。张文爱等（2021）对碳排放的实证检验显示，FDI与环境污染之间呈现复杂关系和明显的地区异质性。韩永辉等（2021）基于PM2.5的分析显示，短期内FDI抑制污染排放，长期内FDI促进污染排放。可见，目前在“FDI环境污染”问题上，学界仍未达成一致性结论。基于此，本文拟在理论分析的基础上，以全国30个省份碳排放和相关指标数据为样本进行实证检验。具体地，一是充分考量FDI和环境污染的发展惯性以及影 响 的 滞 后 效 应，采 用 系 统 广 义 矩 估 计（GMM）方法来降低相关变量内生性的干扰。二是采用门限空间计量模型，估计FDI、环境规制、财政支出和人力资本等对环境污染的非线性影响。二、外商直接投资的绿色环境效应理论分析根据Copeland et al.（2003）的分析框架，FDI对环境污染的影响可分为规模效应、结构效应和技术效应。（一）规模效应。FDI流入直接促使投入产出模型中资本规模扩大，在其他条件不变的情况下产出增加，继而间接影响环境污染。同时，FDI还会通过影响产业结构、技术创新、市场需求和劳动力分布等，继而间接影响东道国经济发展水平。经济总量越大、产出越多，需要投入的资源就越多，作为经济产出副产品的环境污染（物）也就越多，从而环境状况恶化。同时，经济规模扩大也可能抑制污染。根据“环境库兹涅茨曲线”（EKC），随着经济增长，人均收入水平提高，社会对环境质量的重视程度和要求提高，人们的环保意识增强，继而政府和社会致力于改善环境、治理环境和优化环境的意愿、需求和投入等也会增加，主要污染物排放量会出现下降，从而环境状况好转。（二）结构效应。FDI可以通过影响东道国的市场结构、供需结构和出口结构等，进而影响其产业结构；FDI还能通过微观企业层面的关联效应、技术溢出效应和竞争效应等，影响东道国产业结构。而产业结构和环境污染的关系并非单向的，而是具有双重特征，在经济发展初期和工业化早期，产业结构调整会引致污染，产业结构效应为负向；在工业化后期和知识化、信息化时期，产业结构调整和优化会抑制污染、降低污染，产业结构效应为正向。（三）技术效应。外资流入往往伴随着技术流入，而推广、扩散、模仿示范、产业链延伸和技术人员流动等，会形成技术溢出。此该假说认为FDI通过技术溢出效应提升了东道国环境质量。该假说认为发达国家企业将产业链中高污染、高能耗部分转移至发展中国家，造成了其环境质量恶化。指20世纪90年代由美国经济学家帕纳约托提出的反映经济增长与环境质量或污染物排放水平之间变化关系的曲线假说。简而言之，即在一国或地区经济增长（主要以人均收入衡量）的初期，主要污染物排放量在低收入水平上随人均国内生产总值的增长而上升，环境质量趋于恶化；当该国或地区经济增长水平超过了某个发展阶段后，主要污染物排放量在高收入水平上随人均国内生产总值的增长而出现下降。04福建金融2023年第03期指生产活动制造污染的技术。福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察外，FDI流入产生的竞争压力，也会推动和倒逼本地企业的技术模仿、技术研发和技术创新等。从而实现技术进步，这表明同样投入的产出增加，或同样产出的投入减少，作为产出副产品的污染物排放以及生产投入（能源消耗）也会因技术创新而发生变化。但对于技术进步与环境污染之间的关系，很难简单地判定为技术进步减少污染或者技术变化增加污染。技术进步既会提高投入产出效率、降低能耗，也会提高资源利用率，这些都利于改善环境质量。但若以宽松的环境规制吸引FDI流入，特别是伴随高耗能和高污染行业转移的FDI流入，则技术改变可能是“肮脏技术”的增加。三、外商直接投资的绿色环境效应实证检验（一）变量设计与数据来源本文以碳排放作为环境质量的代理变量，在前文理论分析的基础上，先对碳排放的影响因素进行量化分析；后进一步将人力资本、环境规制和财政支出等因素纳入考量，并采用门限回归模型来量化分析其与碳排放之间的非线性关系。基于此，本文选取的主要变量和具体指标如下：1.被解释变量。本文选用样本省份二氧化碳排放量（CE）作为被解释变量。2.核心解释变量（1）外商直接投资（AFDI）：以样本省份实际利用外商直接投资额作为衡量指标。考虑到外商直接投资的连贯性及影响碳排放量的滞后性，本文在模型中加入AFDI的一阶滞后项。（2）产业结构（SI）：以第二产业占地区生产总值（GDP）的比重来表示该省份当前年度的产业结构。产业结构指标数值越高，表明工业对该省份GDP的贡献越大，因工业对能源的需求量较大，故排放出的二氧化碳量也较大。（3）经济增长（Ggdp）：以地区GDP增长率来衡量经济增长。（4）技术进步（Tech）：借鉴许和连等（2012）的做法，选取资本与劳动的比率作为技术进步的代理变量。关于物质资本存量，借鉴张军等（2004）的做法，以2003年为基期，用基期的固定资本形成量除以10作为该省份的初始物质资本存量，在此基础上采用永续盘存法来估算后续物质资本存量，折旧率则设定为9.6%；关于劳动力，则仍借鉴许和连等（2012）的做法，以样本省份的就业人数来衡量。3.其他解释变量（1）人力资本（HC）：以高等院校（包括本科和高职）在校大学生人数与总人口的比例（李涛等，2009）来表示人力资本，具体以地区每万人中在校大学生数量来测度。（2）环境规制（ER）：已有文献常以污染治理总投资与规模以上工业企业的主营业务成本之比来衡量，该指标数值越大，表明环境规制力度越大。（3）财政支出（FE）：以样本省份财政支出占地区GDP的比重来衡量。4.控制变量（1）固定资产投资率（Invest）：实践中，一般认为扩大固定资产投资规模将提升我国二氧化碳排放量（张兵兵等，2014）。本文以样本省份固定资产投资额占地区GDP的比重来衡量固定资产投资率。（2）工资水平（Wage）：工资水平能在一定程度上衡量居民收入水平，而收入水平会影响居民生活方式从而间接影响碳排放（黄志平，2018）。本文以样本省份城镇单位就业人员平均工资占地区GDP的比重来衡量工资水平。05福建金融2023年第03期变量类型及名称变量定义均值标准差观测值被解释变量碳排放量二氧化碳总排放量（单位：百万吨）281.618200.384540外商直接投资实际利用外商直接投资额（单位：亿美元）63.35571.899540核心解释变量产业结构第二产业占地区GDP的比重（%）44.6718.472540经济增长地区GDP增长率（%）12.8467.685540技术进步物质资本存量与劳动力的比率34.62051.719540其他解释变量环境规制污染治理总投资/规上工业企业的主营业务成本（%）16.55515.214540人力资本高等院校（包括本科和高职）在校大学生人数与总人口的比例（每万人）174.50866.956540财政支出财政支出占地区GDP的比重（%）21.7469.840540控制变量固定资产投资率 固定资产投资额占地区GDP的比重（%）63.22631.910540工资水平城镇单位就业人员平均工资占地区GDP的比重（%）0.0520.065540财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE结合数据可得性及考虑到自2002年起国家统计局调整了外商直接投资的统计口径，本文选取20032020年全国30个省份的面板数据，碳排放数据来源于中国碳核算数据库CEADs，其他数据来源于Wind数据库和各省份统计年鉴，并通过查找样本省份统计年鉴、采用线性插值法来补全缺失数据。（二）动态面板回归1.动态面板模型。考虑到碳排放等主要变量的空间自相关性，本文参照江心英等（2019）的做法，将模型设定为包含滞后一期碳排放的动态面板模型，具体如下：CEi，t=0+CEi，t-1+1AFDIi，t+2AFDIi，t-1+1SIi，t+2Ggdpi，t+3Techi，t+Axi，t+i，t+i，t（1）式1中，下标i表示样本省份，下标t表示时期，CEi，t表示样本省份i第t期的碳排放量，AFDIi，t为实际利用外商直接投资规模，AFDIi，t-1为实际利用外商直接投资规模的一阶滞后项，SIi，t、Ggdpi，t、Techi，t分别表示产业结构、经济增长和技术进步。xi，t为一系列的其他解释变量和控制变量，具体包括环境规制（ER）、人力资本（HC）、财政支出（FE）、固定资产投资率（Invest）和工资水平（Wage）等。0为常数项，为碳排放量一阶滞后项的回归系数，1、2、1、2、3、A分别表示各变量相应的回归系数，i，t表示不随时间变化的个体效应，i，t表示残差项。2.基于系统GMM方法的回归结果分析。2002年起国家统计局调整“外商直接投资”的统计口径，“企业投资总额内的境外借款”仅包括“企业投资总额内直接投资者对企业的贷款，即外方股东贷款”，不包括“直接投资者提供担保的第三方对企业的贷款即外方股东担保贷款”和“其他方式的企业境外借款即其他境外借款”。不包括台湾地区、香港特别行政区、澳门特别行政区和西藏自治区。限于篇幅，本文变量的空间自相关性及其跃迁分析在文中不再列示。表1变量的定义与统计描述06福建金融2023年第03期被解释变量碳排放量模型1-a模型1-b模型1-c模型1-d碳排放量滞后一期1.042*（0.0160）1.082*（0.0156）1.062*（0.0172）1.059*（0.0173）外商直接投资1.157*（0.391）0.529（0.316）0.793*（0.356）0.722*（0.307）外商直接投资滞后一期-1.340*（0.419）-0.644*（0.359）-0.981*（0.398）-0.909*（0.346）产业结构-0.928（0.576）-0.0332（0.245）0.0752（0.247）经济增长2.415*（0.660）0.671*（0.340）0.654*（0.331）技术进步0.0958*（0.0333）0.109*（0.0302）0.119*（0.0317）环境规制0.0249（0.0921）-0.129（0.448）人力资本-0.0248（0.0218）-0.0410（0.0369）财政支出-0.688*（0.177）-0.405*（0.196）固定资产投资率-0.0942*（0.0362）工资水平-37.58（29.51）常数项9.488*（3.604）3.973（19.31）13.81（11.95）17.06（19.27）样本数510510510510AR(1)检验0.0010.0040.0010.001AR(2)检验0.9550.1620.6480.480Hansen检验0.1520.1360.2090.239福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察模型中一期滞后项的加入能够将影响的滞后性纳入检验、从而提高回归结果的准确性，但也会出现解释变量内生性问题。因此，本文选择系统GMM方法来进行动态面板回归分析（见表2）。由表2可知，Hansen检验的P值均大于0.1，表明本文所选取的工具变量均满足外生因变量中含有滞后一期数据，故原样本数发生变化（少一年30个样本数）。注：*、*、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下显著，括号内数值为相应t统计量值，下表同表2外商直接投资对碳排放的总效应回归估计结果07福建金融2023年第03期财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE主要指污染治理和节能减排的技术。性，不存在工具变量过度识别问题；自相关检验AR(2)的P值均大于0.1，表明残差无自相关性。由此可见，前文设定的动态面板模型是合理的。表2中，模型1-a仅纳入碳排放量滞后一期的变量、核心解释变量外商直接投资的流量值及其一阶滞后项，其次在模型1-a基础上加入其他核心解释变量（见模型1-b），继而在模型1-b基础上加入其他解释变量（见模型1-c），最后在模型1-c基础上加入控制变量（见模型1-d）。通过分析回归结果可知：一是碳排放具有明显的滞后性和路径依赖。表2的估计结果显示，各模型中碳排放量一阶滞后项的估计系数均显著为正，表明二氧化碳排放具有显著的滞后性。在其他条件不变的情况下，上一期二氧化碳排放量每增加1百万吨，会使当期排放量增加1.042百万1.082百万吨。二是外商直接投资当期和滞后一期对碳排放量的影响方向相反。具体地，各模型中当期外商直接投资的估计系数均显著为正，而前期外商直接投资的估计系数均显著为负。从统计结果看，当期实际利用外商直接投资每增加1亿美元，会促进当期二氧化碳排放量增加0.722百万1.157百万吨，而上一期实际利用外商直接投资每增加1亿美元，会减少当期二氧化碳排放量0.644百万1.340百万吨。这表明外商直接投资对碳排放量的影响是一个长期过程，其影响路径与机制需要经过一定的时间才发挥作用。三是经济增长和技术进步会促进碳排放。模型中经济增长和技术进步的回归系数显著为正，表明GDP增长是碳排放总量增加的主要动力之一，我国整体处于“环境库兹涅茨曲线”假说中经济与环境“倒U型”关系的左侧，即经济增长促进碳排放阶段，尚未达到经济增长降低碳排放的高端发展阶段（曲线右侧）。在技术进步促进碳排放方面，技术进步存在一定的路径依赖，如果企业初始的获利技术是肮脏技术，则会增加二氧化碳排放、形成恶性依赖；如果企业初始的获利技术是清洁技术，就能形成良性循环，减少二氧化碳的排放（张兵兵等，2014）。然而多数企业在生产经营中更偏向选择能快速获取利润的肮脏技术，继而形成对肮脏技术的路径依赖。当技术进步对碳排放的抑制效应远不及技术进步拉动经济增长对碳排放的促进效应强烈时，技术进步的增长会导致碳排放的增加。模型中产业结构的回归系数均不显著，且在不同的模型中其系数发生了方向性改变（由负转正）。这可能与不同地区产业结构状况不一致有关，如样本省市中有的产业结构处于工业化加速阶段，另有的处于高精尖技术行业和服务业加速发展阶段，这会对碳排放产生不同（甚至完全相反）的影响。四是财政支出和固定资产投资可以发挥控排作用。模型中财政支出和固定资产投资率的回归系数显著为负。财政支出能够发挥控排作用，这与其用于治污减排、生态保护项目的支出有密切关系；固定资产投资在不断更新改造固定资产、提高生产效率的同时，也能在一定程度上控制、减少碳排放。（四）门槛回归1.门槛回归模型设置。为了验证变量间可能 存在的 非线 性 关 系，本 文 根 据Hansen（1999）提出的面板门槛回归模型，对上述模型中非线性关系进行检验。为此，将研究外商直接投资与绿色发展问题的面板门槛回归模型设定如下:CE=0AFDI+1AFDIAFDII（AFDIAFDI）+2AFDIAFDII（AFDIAFDI）+AFDIX+1（2）08福建金融2023年第03期F值P值BS次数10%临界值5%临界值1%临界值外商直接投资31.140.1050100031.457137.656753.6253环境规制13.000.2220100016.540019.277725.7642人力资本27.98*0.0810100025.996731.214146.7669财政支出75.12*0.0030100036.826743.855657.8381福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察表3单门槛效应检验系门槛估计值与似然函数比值的关系图。表4单门槛回归估计结果门槛值90%置信区间外商直接投资66.7896（64.9622,6.8128）环境规制7.4620（7.0666,7.4631）人力资本134.0222（133.8238,134.0526）财政支出10.4819（10.2916,10.5120）CE=0ER+1ERERI（ERER）+2ERERI（ERER）+ERX+2（3）CE=0HC+1HCHCI（HCHC）+2HCHCI（HCHC）+HCX+3（4）CE=0FE+1FEFEI（FEFE）+2FEFEI（FEFE）+FEX+4（5）式2式5中，I()代表示性函数，当括号中表达式不成立时，则示性函数取值为0，否则取值为1。外商直接投资（AFDI）、环境规制（ER）、人力资本（HC）和财政支出（FE）均为门槛变量，按照门槛变量是否大于门槛值，可将样本区间划分为两个区制，并且两个区制分别采用斜率值1和2进行区分。X代表其他变 量，包 括 产 业 结 构（SI）、经 济 增 长（Ggdp）、技术进步（Tech）、固定资产投资率（Invest）和工资水平（Wage）等。2.门槛回 归结果 分析。本 文通过 采用“自助抽样检验”（Bootstrap test）进行反复模拟，得到F统计量值的渐近分布，从而得到P值，通过重复搜寻门槛值并加以检验，最后得到确定的门槛值个数。外商直接投资、环境规制、人力资本和财政支出等变量的单门槛效应检验结果见表3。由表3可知，当人力资本和财政支出分别作为门槛变量时，单门槛估计P值小于0.1，单门槛效应检验F统计量值均可在10%的显著性水平下显著，表明人力资本和财政支出对碳排放的影响存在门槛效应。而外商直接投资和环境规制的单门槛估计值均未通过显著性检验，故进一步通过门槛图（如图1）和面板门槛模型参数估计结果（见表4和表5）予以综合判定，可知上述门槛变量的门槛值是真实有效的。由表5可知，列（1）回归结果显示，当超09福建金融2023年第03期财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE被解释变量碳排放量门槛变量外商直接投资环境规制人力资本财政支出（1）（2）（3）（4）产业结构-1.386*（0.762）-1.952*（0.707）-0.667（0.646）0.0961（0.667）经济增长-3.680*（0.512）-3.338*（0.465）-1.886*（0.448）-2.353*（0.450）技术进步-0.115（0.108）-0.195*（0.0995）-0.126（0.0913）-0.301*（0.100）固定资产投资率0.603*（0.134）0.364*（0.123）-0.00534（0.118）0.220*（0.116）工资水平-493.4（317.1）-610.3*（306.9）-54.21（280.9）247.5（294.1）AFDI0.397*（0.165）0.267*（0.150）0.218（0.153）AFDI的一阶滞后项0.0881（0.169）0.182（0.153）0.178（0.157）AFDII（AFDI66.7896）2.062*（0.265）AFDII（AFDI66.7896）0.879*（0.0925）ERI（ER7.4620）3.647*（1.512）ERI（ER7.4620）-1.311*（0.262）HCI（HC134.0222）0.436*（0.161）HCI（HC134.0222）0.850*（0.107）FEI（FE10.4819）-5.482*（1.679）FEI（FE10.4819）6.333*（0.774）表5面板门槛模型参数估计结果过外商直接投资门槛值（66.79亿美元）后，实际利用外商直接投资对碳排放的影响系数会大幅下降。列（2）回归结果显示，当超过环境规制指标门槛值（7.4620%）后，环境规制对碳排放的影响由“促排放”转为“控排放”。列（3）回归结果显示，当超过人力资本指标门槛值（134.0222人/万人）后，人力资本对碳排放的影响系数增长近1倍。列（4）回归结果10福建金融2023年第03期变量碳排放删除外商直接投资1%分位数以下的样本0.716*删除外商直接投资99%分位数以上的样本0.783*删除外商直接投资1%分位数以下、99%分位数以上的样本0.831*删除碳排放1%分位数以下的样本0.591*删除碳排放99%分位数以上的样本0.672*删除碳排放1%分位数以下、99%分位数以上的样本0.686*图1各门槛变量的单门槛估计值及其置信区间注：横轴分别表示各门槛变量的门槛估计值，纵轴分别表示似然比函数值（LR统计量），虚线表示LR统计量在90%置信水平下的临界值，虚线与曲线的交点表示在90%置信区间，当LR统计量为零时各门槛变量到达门槛值福建金融FUJIAN FINANCE财 经 观 察表6外商直接投资影响碳排放的稳健性检验11?指高耗能、高污染和高排放。显示，当超过财政支出门槛值10.4819%后，财政支出对碳排放的影响由“控排放”转为“促排放”。四、稳健性检验为了检验前文结论的可靠性，本文通过数据缩尾 处 理 来 改 变 样 本 容 量，对实证结果整体的稳健性进行检验。具体地，在剔除极值点的基础上，重新估 计FDI对 碳 排 放 的 影 响（见表6）。由表6可知，无论采取何 种 方 式 剔 除 极 值 样 本，FDI对碳排放的影响方向均与表2一致，即外商直接投资的流入会增加二氧化碳的排放，由此证明了总回归结果的稳健性。五、政策启示（一）促进绿色FDI发展，引导FDI发挥“污染光环”效应。实证结果显示，现阶段我国FDI整体上 促 进 了 碳 排 放。为此，各地应进一步优化吸引外资流入的软环境，结合当地资源禀赋、人力资本特征和产业结构特点，有选择性、有针对性地吸引绿色FDI流入，引导FDI发挥对环境质量的正向作用。健全FDI项目环境保护的负面清单，审慎引入“三高”11?外资项目。积极引导外资向研发、高端设计和高附加值制造业发展，激发外资企业开发设11福建金融2023年第03期财 经 观 察金 融福建FUJIAN FINANCE计先进工艺和绿色生产流程，并形成绿色带动效应。（二）持续增加环境规制方面的财政支出，并引导多种资本参与碳中和和环境治理。门槛回归结果显示，只有超过一定阈值，环境规制才能达到控排、减排效果，而财政支出会显著促进碳排放。为此，应提升财政支出在环保领域的配置比例，并引导多种资本（特别是社会资本）参与碳中和及环境治理。在“双碳”目标下，各地应强化全流程环境规制，统筹前端控制、中期监测和末端治理。（三）强化外资政策和环境规制的正向空间溢出效应。外资和碳排放均有空间溢出效果和路径依赖，即一个省份的引资效果和碳排放情况与其地理相邻省份有较大的关联性。基于此，应加强跨区域碳中和和环境治理合作，并探索实施“富邻”的引资合作。一方面，经济强省发挥FDI的示范、扩散效应，强化与周边省份的引资合作，做强区域经济金融中心，实现互利共赢；另一方面，各省份推进以碳排放权交易为代表的环境交易的跨区域环保合作，形成环保合力和协同效应。（四）进一步培育和践行绿色发展理念。门槛回归结果显示，超过一定阈值后，人力资本会显著促进碳排放，这从侧面表明培养绿色环保意识和碳足迹意识的重要性。为此，应进一步倡导绿色低碳理念，通过深入开展绿色生活、低碳生活方式的创建活动，增强全社会的绿色低碳、生态环保意识。参考文献：1韩永辉，张帆，李子文.双向FDI与雾霾空气污染：理论机制与中国经验J.国际经贸探索，2021，（7）.2盛斌，吕越.外国直接投资对中国环境的影响来自工业行业面板数据的实证研究J.中国社会科学，2012，（5）.3文亚妮.FDI、产业结构优化对碳减排的影响研究J.上海节能，2021，（3）.4叶阿忠，郑航.FDI、经济发展水平对环境污染的非线性效应研究基于中国省际面板数据的门限空间计量分析 J.工业技术经济，2020，（8）.5张文爱，罗润万.FDI的环境效应：“污染光环”抑或“污染天堂”？基于面板ARDL-ECM模型的实证检验J.重庆工商大学学报（社会科学版），2021，（7）.6张宇，蒋殿春.FDI、环境监管与工业大气污染基于产业结构与技术进步分解指标的实证检验J.国际贸易问题，2013，（7）.7周杰琦，汪同三.外商直接投资、经济增长和CO2排放基于中国省际数据的实证研究J.北京理工大学学报（社会科学版）,2014，（6）.8Choe,J.I.Do Foreign Direct Investment andGross Domestic Investment Promote EconomicGrowthJ.Review of Development Economics,2003,7(1):44-57.9Copeland B.R.,Taylor M.S.Trade,Growth andEnvironment R.NBER Working Paper,No.9823,2003.10Hansen E.Threshold Effects in Non-dynamicPanels:Estimation,Testing and Inference J.Journal of Economics,1999,93:345-368.（责任编辑：王勉）（责任校对：王勉吴湧超）12