一、引言
十八大以来，为了增强经济与社会长期发展后劲，中国政府以科学发展为主题，通过鼓励引导社会与企业节约资源和积极参与循环经济发展的方式，有效地推动了经济结构转型。由于中国以高能耗为依托的经济高速增长和生态文明建设与环境治理工作间存在着不和谐甚至是矛盾关系，导致经济繁荣发展的同时，给自然环境带来了严重的污染并造成了巨大的资源浪费[1]。作为世界第二大经济体的中国，在为世界经济发展做出巨大贡献的同时，更应承担相应的环境保护与治理责任。中国应在可持续发展观的指导下，高度重视改善经济增长本身的质量和从本质上杜绝经济增长背后隐藏的环境污染的隐患[2]，力求实现在经济有序增长的同时，有效地培养经济发展与生态环境保护间协调关系的宏伟目标。因此，中国经济发展在从传统粗放型向绿色可持续发展方式转变过程中，应高度注重调整和改善经济发展与环境污染间长期存在的互动关系[3]。政府通过改革和创新，能否将两者关系转变为和谐与正向影响关系是实现经济与社会可持续发展宏伟目标的重要前提。
近几年来，关于经济发展与环境质量的协调关系研究已经成为学术界关注的焦点，围绕经验模型众多学者展开了大量研究，试图验证环境质量与经济发展间存在脱钩关系。胡宗义等[4]采用半参数模型结合中国二氧化碳排放情况对KUC进行了再检验，研究表明现阶段中国经济增长和环境质量间不存在脱钩现象，FDI成为了中国环境质量恶化的显著影响因素。苏为华和张崇辉[5]采用面板数据对中国经济增长与环境质量间的互动关系进行分析，在利用聚类分析克服KUC同质假说的基础上，验证了环境质量与经济发展间存在互动关系，不同聚类分组模式下经济与环境间互动关系也呈现多样性，不同区域环境质量与经济发展间的脱钩程度及方向存在着不一致。Hsiap和Chung[6]利用协整模型对EKC理论的适用性进行了再检验，结果表明巴西二氧化碳排放量和能源消耗量都分别与经济增长存在脱钩现象，充分验证了EKC理论在巴西的适用性，并在此基础上利用灰色预测和ARIMA模型对未来几年巴西的能源消耗量和二氧化碳排放量进行了预测研究。在后续研究中，Hsiap和Chung[7]利用面板数据模型对“金砖四国”的KCU进行了再检验和比较，研究表明经济增长与FDI和二氧化碳排放量间互为因果关系，“金砖国家”环境污染与经济增长间的脱钩现象并不明显。
综上所述，大多数学者对EKC理论的适用性进行了再检验，借此分析经济发展对环境质量的影响程度。对现有实证性研究成果对比发现，虽然由于选取的研究对象、环境指标和曲线拟合方法各不相同，直接导致研究结果验证的环境质量与经济发展脱钩程度也呈现出不同的状态，甚至出现了背离EKC理论的情况，但大多学者基本上肯定了经济发展过程中EKC理论存在的事实。也就是说即使现阶段没有出现环境质量与经济发展的脱钩现象，但在未来发展过程中经济与环境间也将会出现脱钩趋势。综上所述，前期研究方式主要归为两类：一是围绕着EKC理论的适应性进行再检验，并试图解释EKC理论的形成原因；二是在曲线拟合的基础上，通过相关预测方法对未来几年内环境质量水平进行推算，为宏观经济政策的调整提供科学合理依据。对比以上两种研究方式，前者比较注重对EKC理论的解释，而后者则更加注重为宏观政策调整提供现实性的实证依据和相关数据基础。
2013年，中国废水排放量695亿吨，工业废水排放量210亿吨，占废水排放总量的30%；二氧化硫排放量2044万吨，工业二氧化硫排放量1835万吨，占二氧化硫排放总量的90%；烟（粉）尘排放量1278万吨，工业烟（粉）尘排放量1095万吨，占烟（粉）尘排放总量的86%。由此可见，工业污染已经成为导致中国环境质量下降的重要因素。因此，研究分析中国经济发展与工业污染间的长期均衡关系对社会的可持续发展具有较强的现实意义。本文高度重视科研成果的转化率和实用性，为了提高未来对中国工业污染水平的预测精度和为政府调整与完善宏观经济发展政策提供准确的科学数据，本文将借助参数优化算法改进传统预测模型并进行精确度较高的检验。
二、模型设定和数据说明
（一）模型设定
本文的研究思路是在借助EKC理论研究中国经济增长与工业污染间的互动关系的基础上，对未来中国工业污染的水平进行预测。本文将通过协整模型对经济增长与工业污染间的长期均衡关系进行检验，并通过误差修正模型对协整检验结果中偏离长期均衡关系的短期波动进行修正；在验证中国经济增长与工业污染协整关系基础上，借助不同的参数优化算法优化灰色预测模型以提高预测精度，通过比较分析对未来几年中国工业污染水平进行预测。本文分别采用了粒子群参数优化算法和布谷鸟参数优化算法。
1.粒子群优化算法
粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种基于鸟群捕食行为研究的现代启发式优化技术，PSO的不断修正和迭代计算方式使之成为研究非线性回归优化问题最有效的方法之一。PSO从生物种群行为特征中获得启发并用来解决优化问题。在PSO中，待优化问题的潜在解被想象成n维搜索空间中的某个粒子，每个粒子的搜索方向和距离都由相应的目标函数来决定。
2.布谷鸟搜索算法
布谷鸟搜索算法（CuckooSearch，CS）的思想源于模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏行为，其采用相关的Levy飞行搜索机制，达到有效地求解最优化问题的目的。
在CS中，面对着n维搜索空间的多个候选解，CS以随机游动方式在当前候选解的基础上通过Levy搜索机制寻求新的方程解，经过目标条件的筛选后保留最优解，通过周而复始的不断迭代，实现最优解的不断优化。在CS中，为确定Levy搜索的最佳方式，随机游动生成的新解需带入相应的目标函数，其表达式为：
（二）指标选取和数据预处理
1.指标选取
基于中国工业污染的EKC理论适用性再检验，本文选取工业污染三废排放量作为EKC理论的环境指标。具体如下：工业水污染选取指标为工业废水排放未达标量；工业气体污染选取指标分别为工业二氧化硫、工业烟尘和工业粉尘排放量；工业固体污染选取指标为工业固体废物排放量。考虑到人口规模对经济增长产生规模效用，因此，选取人均GDP作为衡量经济发展的指标。本文使用的指标数据均源于官方公布的《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和《环境统计年报》。考虑到数据的可获得性和指标的完善性，数据选取的时间跨度为1986―2013年。
2.数据预处理
为充分验证EKC理论在中国的适用性，本文经验研究的时间跨度长达28年，但是在此期间中国的环境统计指标也发生了一定的变化。具体如下：为了更加准确地反映工业生产对环境的污染程度，本文选取工业废水排放未达标量指标，但是2010年以后由于工业废水排放达标量和达标率不再被统计，本文利用趋势外推法推算出2011―2013年工业废水排放达标率分别为96%、97%和97%，对应的工业废水排放未达标量则分别达到96967万吨、73123万吨和65038万吨；同理，2010年以后工业烟尘和粉尘排放量也不再对外公布，本文也利用趋势外推法并结合历年两种排放量比重，分别推算出2011―2013年工业烟尘排放量分别达到639万吨、607万吨和668万吨，而工业粉尘排放量则分别为463万吨、422万吨和427万吨。
为了反映经济增长对工业气体污染的影响，本文并未采取单一指标拟合方式分别检验工业二氧化硫、工业烟尘和工业粉尘排放EKC理论的适用性，而是将三种指标进行数据降维处理，合成反映工业气体污染的综合指标。采用KMO检验法发现样本的KMO值为0.7320>0.5000，适合使用主成分分析法对三种单一指标进行降维处理。检验结果如表1所示。
从表1中可以看出，当选取两个主成分时，方差的累计贡献率达到了90%以上，因此，最终提取两个主成分并根据主成分矩阵获得反映工业气体污染的综合值。
三、经验研究
（一）中国工业污染与经济发展协整关系检验
本文分别对三种工业污染指标与经济增长指标建立协整关系方程，将检验变量之间存在长期均衡关系的过程汇总，进一步验证中国工业污染与经济增长间存在着脱钩关系。
1.平稳性检验
目前，序列平稳性检验所使用的两种常用方法分别为ADF检验法和PP检验法。单位根检验的结果如表2所示。
根据表2的结果我们可以看出，在5%和1%显著性水平下，废水、废气和废固三个被解释变量的单位根检验结果都是一阶差分平稳的。LGDP、LGDP2和LGDP3分别表示人均GDP取对数后的一次方、二次方和三次方形式。根据ADF检验结果，LGDP、LGDP2和LGDP3都是二阶单整。
2.协整检验
由于自变量的单整阶数高于因变量的单整阶数，所以变量之间有可能存在协整关系。通过对环境污染变量和经济发展变量进行协整检验，发现两者间确实存在长期均衡关系，检验结果如表3所示。
由表3可知，中国工业污染指标与经济发展指标间的三个协整关系成立。根据协整方程拟合的结果可知，中国工业废水污染指标与经济发展指标间存在正N型的变化趋势，而中国工业气体污染指标和工业废固污染指标都与经济发展指标间存在倒N型的变化趋势。
3.误差修正模型
根据以上分析可以得知，经济增长与环境质量间存在长期协整关系。为了解决变量间短期波动与长期均衡的偏离，更加准确地检验中国工业污染与经济发展间的长期均衡关系，本文将使用误差修正模型对短期波动进行动态修正。在协整方程的基础上建立误差修正模型并使用OLS法对相应参数进行估计，根据AIC准则和SIC准则确定最优滞后期为0，最终建立误差修正模型如下：
Δln（watert）=-0.0980+0.4440Δln（watert-1）+4.6430Δln（GDPt）-0.4820Δln2（GDPt）+0.0170Δln3（GDPt）-0.2240ECTt-1（6）
Δln（gast）=0.1090+0.1990Δln（gast-1）-5.0690Δln（GDPt）+0.5880Δln2（GDPt）-0.0260Δln3（GDPt）-0.9860ECTt-1（7）
Δln（solidt）=0.3540+0.1690Δln（solidt-1）-23.1730Δln（GDPt）+2.6460Δln2（GDPt）-0.1140Δln3（GDPt）-1.1190ECTt-1（8）
在误差修正模型中，误差修正项系数代表了对协整方程长期均衡偏离的修正速度。式（6）―式（8）所有的校正因子在1%水平下均显著，表明误差修正项在对短期偏离的调整上起到了至关重要的作用。总体上来说，工业污染物排放趋势变化一部分是由误差修正项的修正力度决定的，另一部分则是由短期人均GDP的振动导致的，这也从另一个角度再次验证了工业污染与经济增长之间存在长期均衡关系。
（二）中国未来工业污染水平的预测研究
为了给宏观经济政策和环境治理工作提供更加科学合理的依据，本文不仅使用传统灰色预测模型对中国未来几年内三种工业污染的排放情况进行预测，而且使用PSO和CS对灰色预测的结果进行修正。在此基础上，通过预测精度比较确定最优的预测模型。首先，本文使用1986―2004年工业废水排放未达标量、工业废气排放量综合得分以及工业固体废物排放量数据作为预测模型建立的训练集；其次，使用2005―2013年的相应数据构建预测模型的验证集并使用后验误差检验（PosterioriErrorTest）和平均绝对百分比误差（MAPE）检验来检验模型的预测精确度；最后，根据建立的预测模型来推测未来五年内三种工业的污染水平。
通过表4可以比较三种预测模型的预测精度，比照最小的后验误差C值和相对平均误差可知：灰色预测模型的预测精度较好，除了工业固体废物排放量的预测结果以外，其他的相对平均误差均小于25%，C值均小于0.3500；使用PSO优化算法和CS优化算法对灰色预测结果进行优化后，预测精度进一步提高，所有指标预测结果的相对平均误差值都小于20%，C值均保持在0.3000以下。
由表4可知，经过PSO和CS优化后的灰色预测结果更加接近于真实值。在此基础上，本文利用三种预测方法对中国2014―2018年的工业废水排放未达标量、工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量、工业粉尘排放量以及工业固体废物排放量5个指标进行预测，预测结果如表5所示。
本文通过协整检验和预测分析结果验证了三种工业污染排放与经济增长间脱钩现象的存在，但三者间脱钩程度最为明显的是工业废固的排放总量。从表5中可以看出，PSO和CS的结果分别表明，2014―2018年随着经济增长工业废固排放量减少程度超过50%，经济增长对工业废固排放量减少的影响程度相当显著；2018年工业废水未达标排放量的PSO和CS的结果分别为46321万吨和48256万吨，相比2014年工业废水未达标排放量分别减少29%和26%，工业废水的减排效果低于工业废固的减排效果；通过对三类工业废气预测结果的比较分析可知，除工业烟尘排放量随经济增长脱钩程度显著外，
通过使用PSO和CS对中国未来工业烟尘排放量进行预测发现，相比2014年而言，2018年的工业烟尘排放量将分别减少40%和30%。工业二氧化硫和工业粉尘排放量随经济增长减排效果不明显，使用PSO和CS对未来中国工业二氧化硫和工业粉尘排放量进行预测发现，相比2014年而言2018年的工业二氧化硫排放量分别减少了2%和0.37%，而工业粉尘排放量则分别减少了10%和3%。综上所述，虽然工业废气排放随经济增长呈现下降趋势，但相比工业废水和废固污染而言，其排放量伴随经济增长出现的脱钩现象并不明显。因此，未来几年工业废气排放的有效治理应成为中国政府宏观经济政策调整的主要方向。
四、结论与政策建议
本文通过对中国环境质量与经济发展的实证研究，得出以下相关结论与政策建议：
（一）结论
1.EKC理论在中国的适用性
通过对中国工业污染物排放量与经济增长数据进行研究，本文得出以下结论：伴随着中国经济的高速增长，工业污染物排放量总体呈现出先上升后下降的变化趋势。虽然通过协整检验表明，三种工业污染排放曲线的拟合并没有呈现出典型的EKC理论倒N型趋势，但三种曲线都验证了经济增长与工业污染间脱钩现象的存在。也就是说随着经济增长环境质量出现了一定的改善，这种现象基本符合传统的EKC理论的假定。
2.中国工业污染排放总体呈下降趋势，但污染水平仍处于高位
协整分析表明，中国工业废水排放未达标量、工业废气排放量综合得分以及工业固体废物排放量与经济增长之间存在长期的协整关系。结合预测分析结果可知，三种工业污染的排放都存在下降趋势，因而由于工业污染带来的环境质量下降问题将得到一定程度的改善。即工业废水排放未达标量随着经济增长呈现出了正N型的变化趋势。即虽然废水排放量未达标量在2011年后出现了上涨的趋势，但通过预测分析结果看，未来几年内废水排放未达标量将会随着经济增长出现下降趋势，即环境质量将得到相应改善；工业废气排放量与工业固体废物排放量将会随着经济增长呈现出倒N型的变化趋势，即随着经济增长，工业污染将会呈现出先改善后恶化然后再改善的变化趋势，虽然在经济增长过程中工业废气和废固排放呈现出了恶化的趋势，但恶化程度已经逐渐趋缓。通过预测分析结果可以看到工业废气和废固的排放量在未来几年内将继续保持下降趋势。整体而言，中国工业污染排放总体呈下降趋势，但经PSO和CS的预测结果可知，中国工业污染水平和工业排污总量仍处于高位，因此，需要通过政府的宏观政策调整来实现快速减少工业污染排放总量和有效治理环境的目标。
（二）政策建议
以工业文明为代表的传统经济发展观虽然推动了中国经济高速增长，但却给生态环境和资源利用造成了巨大危胁。国家并未把自然资源合理开发、自然环境妥善保护、环境污染的有效补偿等纳入发展机制中，只是单一片面地追求暂时性经济高速增长的发展模式不仅不具备可持续发展动力，而且也将会使人类在生存环境和自然资源方面付出沉重的代价。
经济可持续发展模式的核心是对以经济增长为单一衡量指标的传统发展观的本质性转变[8]。该发展模式在推动经济有序增长过程中实现社会发展和生态保护协调发展等目标的同时，更注重改善经济增长本身的质量和培养经济可持续发展的源动力。为了适应新形势的需要，政府可以从以下四个方面采取相应措施。
1.依靠制度创新推动中国经济发展方式的转变
技术创新和借鉴及引进多种形式的创新是实现经济可持续发展和经济结构合理转变的战略支撑。但是科学技术创新与经济发展方式的转变都是以制度创新为前提的，因此，中国政府应遵循合理、竞争与公平的原则进行制度创新。未来中国经济发展的主要动力将来自于扩大的内需消费与现代化第三产业的发展，政府应在产业调整中科学合理地降低第二产业的比重，适当提高第三产业的比重，为实现经济稳步发展、保护环境节约资源及推动社会可持续发展奠定良好的基础。
2.提高传统能源利用率，加大环保能源的开发与推广
积极研发与推广核电、太阳能、潮汐能及风能等清洁能源，最大程度降低经济与社会对化石能源的使用与依赖。政府应通过大力推广和普及可再生能源的使用，从本质上实现减少二氧化碳的排放和减缓全球变暖速度的目标[8]。但是由于特殊国情、技术和资金等复杂因素的限制，目前中国政府无法在短期内全面地在经济领域内推广新能源的使用。因此，应在加快新能源开发与推广工作的同时，高度重视提高传统能源利用率，加大对工业与生活污染排放的监督和管理以及对自然环境保护与环境污染补偿等方面的工作，促进经济发展与环境保护间和谐关系的形成。
3.加大对环保事业的关注与财政投入
政府应高度重视环境治理与大气污染防治工作，处理好经济发展与环境保护之间的复杂且相互影响的关系[9]。在司法层面上，政府应完善和解决《环保法》相关的技术与执行问题；在新《环保法》的执行环节上，政府应加大对环境污染企业的打击与处罚力度；在具体管理环节上，应通过实施激励和评价机制来鼓励与引导企业进行产业结构升级及新型能源使用，以提高政策的实效性；在社会文化方面，政府应通过多种宣传与教育途径争取在社会上培养一种节约资源、爱护环境和发展循环经济的文化氛围，为环境治理与环境质量改善奠定良好的社会基础。
4.明确政府、社会与公民的环境保护责任
虽然环保政策在国家宏观调控中的作用日益突出，但是目前国内特殊的产业结构与发展模式对中国调控型环保政策的反映具有一定的滞后性和局限性。全能政府已不复存在，公民和企业的积极参与已经成为了政府管理的重要组成部分。因此，在中国环境体系尚未完善的情况下，公众对环境污染和能源合理消费方面的意识仍十分单薄，在造成了大量资源被浪费的同时，进一步降低了环境质量[10]。另外，政府对企业环保责任履行情况监督不力，企业更加重视经济效益，这种忽视生态系统保护的行为不仅在一定程度上造成了新能源技术普及率低和工业污染频发，而且导致了政府与公民和企业间的关系因环境污染而变得日益紧张。因此，政府应通过管制和引导双重手段敦促公民与企业朝着履行环保责任的方向转变。三方责任主体应通过建立信息共享和沟通交流机制，进一步明确各个主体在环境保护与能源消耗中应承担的责任与义务，并通过全体社会成员的共同努力与协作实现推动中国经济与环境可持续发展的宏伟目标。
关键词：外商直接投资；工业环境污染；经济增长
中图分类号：F742文献标识码：A文章编号：1003-3890(2012)02-0024-06
一、引言
改革开放以来，我国吸引了大量的资本和技术投资，外商直接投资不断涌入我国，对我国的生产创新，产业升级，技术改进以及劳动力就业等方面产生了巨大促进作用。与此同时，一些污染密集型行业从西方发达国家转移到我国，造成了对中国工业环境污染的恶化。统计数据表明，流入中国的FDI超过七成进入了制造业领域，其中电气机械及器材制造业，交通运输设备制造业，化学原料及化学制品业等的FDI增长较快，而这些行业正是我国工业环境的主要污染源。1979年，中国实际吸收外商直接投资额仅为0.86亿美元；2002年，我国实际利用外商直接投资额达527.43亿美元，首次超过美国，成为当年全球吸收FDI最多的国家。截至2004年底，我国累计批准设立外商投资企业508941家，合同外资金额10966.08亿美元，实际使用外资金额562.01亿美元，利用外商直接投资规模居发展中国家首位、全球第二位。据外资快报统计，2011年1～11月，全国新批设立外商投资企业25086家，同比增长3.23％；实际使用外资金额1037.69亿美元，同比增长13.15％。中国大力吸引外资的同时，FDI带给中国的环境压力日益引起人们的重视。我国工业“三废”的排放和产生量逐年递增，工业环境逐渐被破坏，如何全方位保护环境，实现环境要素的可持续利用，是我国今后利用FDI的政策取向和重点目标。
本文采用我国近二十六年的经济统计数据，运用计量经济分析方法，以经济增长、居民消费水平与外商直接投资为指标，对外商直接投资与我国工业环境污染的关系进行探究，从而透视各指标对我国工业环境污染的影响。实证结果表明，外商直接投资与我国工业环境污染呈显著负相关关系。
二、相关文献综述
关于外商直接投资对环境有正效应的现有理论，Eskelang和Harrison(2003)通过对4个发展中国家的研究，认为外资企业明显比国内企业排放污染物少得多，提出了“污染光环”假说，即外商直接投资把先进的技术引进东道国，导致东道国治理污染技术的提升，并提高了环境标准，从而减少东道国的环境污染。
黄菁(2001)对中国217个城市2003～2006年的工业污染数据进行实证检验，分析FDI与经济增长之间的影响以及FDI与环境监管之间的影响等。实证表明，FDI通过对经济增长、产业结构和环境污染治理的影响，对我国的工业污染治理和环境状况改善具有有利影响。郭红燕，韩立岩(2008)运用中国1992～2006年的数据进行计量检验，总结出经济规模、经济结构和技术是影响中国环境污染的三个决定因素。经济扩张促进了污染排放，经济结构的优化和技术水平的提高降低了污染排放。此外，吸引外商直接投资进入的一个重要因素是宽松的环境管制，其具有“污染避难所”的效应特征，但中国尚未成为世界的“污染避难所”。张彦博，郭亚军(2009)认为我国FDI的存量增加所导致的经济规模扩张和经济结构的严重污染化使污染排放恶化，而FDI导致的技术转移促进了正面的环境效应，同时我国存在工业污染的区际转移，主要是因为中国各个区域环境管制程度不一。
关于外商直接投资对环境有负面效应现有理论，JieHe(2005)的污染天堂假说认为，出于利润最大化的考虑，跨国公司会把具有污染性的生产活动转移到发展中国家，从而资本也会随之由发达国家流向发展中国家。进而采取中国29个省市的面板数据分析了中国FDI与工业二氧化硫排放量之间的关系，得出FDI增加1％，工业二氧化硫排放增加0.098％，FDI对经济增长以及经济结构转换引起的污染排放的增加抵消了FDI对环境管制影响所引起的污染减少。
陈凌佳(2008)利用2001～2006年度中国112座重点城市的面板数据，研究了FDI对我国整体以及不同区域的环境影响。证实了FDI对我国环境产生了负面的影响，外商直接投资增加一个百分点，工业二氧化硫污染强度增加0.0587个百分点。沙文兵、石涛(2006)利用我国30个省(市，区)1999～2004年度的面板数据，以工业废气排放量为因变量进行计量分析，对外商直接投资的环境效应进行测度，结果显示：外商直接投资对我国生态环境具有明显的负面效应。苏振东、周玮庆(2010)采用了我国30个省(直辖市，自治区)1992～2007年的年度数据与已有研究相比，采用动态面板数据模型方法，指出FDI对我国环境具有明显的负面作用。就全国总体情况来看。FDI流入每增加1％，环境污染的程度就增加0.035％。王冬梅、何青松(2010)借助外商直接投资与环境关系的理论，运用面板数据进行计量分析，对长三角地区外商直接投资对环境污染的影响进行实证分析与检验，得出外商直接投资与环境污染成显著性正相关，外商直接投资提高1％，污染水平就提高0.056％；长三角地区GDP与环境污染成正相关，长三角地区的GDP每提高1％，受污染程度则提高0.467％。
综上所述，针对FDI对环境的影响可以概括为两个观点：一类认为外商直接投资的进入带来了先进的技术和充足的资金，一方面提高了东道国人们的收入水平，使人们对环境健康的要求也上升，环境改善投资也加大。另一方面先进的技术使得东道国治理污染的技术有所提高，处理污染的标准也上升。第二类是支持“污染避难所”假说，认为FDI的涌入对东道国的环境有破坏作用，成为外国重污染企业的避难所。但以往文献大都选取环境污染的某一指标，如单一废水或废气的排放量来考察外商直接投资对环境的影响，没有综合考虑环境污染的三个因素(废水、废气、废弃物)的排放与产生量，本文将选取工业废水、工业废气以及工业废弃物三个因素作为被解释变量，通过计量分析，考察经济增长、居民消费水平、外商直接投资对工业环境的影响。三、我国外商直接投资的发展现状
我国外商直接投资实际利用额基本呈现稳步上升趋势，从1985年的19.56亿美元上升到2010年的1057.35亿美元。期间由于东南亚金融危机的影响，外资实际利用额有所波动，从1998年的454.63亿美元下降至2000年的407.15亿元。此后，我国外商直接投资实际利用额则逐年递增(见表1)。从1985年到2011年11月，累计外商投资项目732003个，实际利用外资11480.46亿美元。
同时，尽管FDI在空间结构上的分布有所改善，但东部地区仍占据着的绝对优势。外商直接投资的区域差距十分突出，2010年我国各省、自治区及直辖市实际利用外资前五位的是：江苏省5081亿美元，广东省4213亿美元，上海市3394亿美元，浙江省1832亿美元，辽宁省1476亿美元，共15996亿美元，占全国实际利用外资总数的59.12％。而利用外资最少的、青海、宁夏、贵州、新疆五省，只占全省实际利用外资的0.595％。
四、我国工业环境污染的现状
随着我国经济高速发展，我国环境不可避免受到了的影响。自1985年以来，“三废”指标均有不同程度的增加。随着经济的发展、人民消费水平的提高以及投资的增加，环境压力也不断增加。
(一)工业废水排放量逐年增长
我国工业废水的增幅比较显著，虽然其间有阶段性的回落，但是总体上快速增长，从1985年的2574009万吨增长到了2007年的2466493万吨(见表2)。自2007年开始，随着我国经济的发展，科学技术的提高，废水处理能力也有所提高，2010年，工业废水排放总量为2374732万吨，比上年增长1.32％，工业废水排放达标量为2263587万吨，比上年增长2.48％；工业废水排放达标率为95.32％，上升了1.08个百分点。
(二)工业废气排放总量稳步上升
我国的工业废气排放总量稳步上升，从1985年的73972亿标立方米到2010年的519168亿标立方米，平均增长率为23.15％。在工业废气排放总量高速增长的同时，随着我国科学技术的进步，处理废气的能力也不断提高。2010年，随着我国节能减排各项措施的进一步落实，大气环境污染治理取得了明显成效，大气环境得到改善。二氧化硫排放量为2185.1万吨，其中工业二氧化硫排放量为1864.4万吨，比上年减少0.08％，工业二氧化硫去除量为3304.0万吨，同比增长14.33％。烟尘排放量为829.13万吨，其中工业烟尘排放量为603.2万吨，分别比上年减少2.18％和0.18％，工业烟尘去除量38941.4万吨，同比增长18.55％。工业粉尘排放量为448.7万吨，同比减少14.3％。
(三)工业固体废弃物产生量呈递增趋势
随着我国工业生产的发展，工业固体废弃物的产生和排放量也有一定程度的增加。工业固体废弃物的排放量从1985年的48409万吨到2009年的203943万吨。2010年，工业固体废弃物产生量达到240944万吨，同比增长18.14％。工业固体废弃物排放量为498.2万吨，同比下降29.88％。工业固体废弃物的循环利用情况较好，工业固体废弃物综合利用量为161772万吨，比上年增长17.07％，工业固体废物综合利用率达67.14％。工业固体废物处置量为57264万吨，比上年增加20.59％；处置率为23.77％，比上年上升0.48个百分点。此外，“三废”综合利用产品产值达17785034万元，比上年增长10.59％。
五、外商直接投资对工业环境影响分析
(一)模型设定及变量的选择
鉴于本文的主要目的是考察我国外商直接投资对工业环境污染总体水平的影响，此处采用工业“三废”排放总量指标对工业环境污染综合指数进行度量。本文选取我国1985～2010年工业废水排放量、工业废气排放量及工业固体废弃物产生量3个指标来测度我国工业环境的发展，同时采用1985～2010年我国国内生产总值、居民消费水平和外商直接投资数据来分析。并建立工业“三废”与各因素关系的模型：
pollution=β・GDPβ1CLβ2FDIβ3(1)
来分析外商直接投资对我国工业环境的影响，其中变量的选择如下：
pollution代表工业环境污染，其中所包括的fs，fg，fw分别代表我国1985～2010年的工业废水排放量、工业废气排放量及工业固体废弃物的产生量(见表2)。
GDP指各年我国的国内生产总值。β1表示GDP增加1％会导致工业“三废”的排放增加β1％。CL表示居民消费水平，即人均消费。β2表示人均消费增加1％会导致工业“三废”排放增加β2％。FDI指各年我国实际利用的外商直接投资额。β3表示FDI增加1％会导致工业“三废”的排放增加B，％。三种变量的数据见表1。
为了进行计量分析，对(1)式进行对数化，得到：
ln(ponution)=lnβ+β1ln(GDP)+β2ln(CL)+β3ln(FDI)(2)
令β0=lnβ，则上式转化为
ln(pollution)=β0+β1ln(GDP)+β21n(CL)+β3ln(FDI)(3)
(二)数据选择
根据数据的可获性，选取1985～2010年的时间序列数据，数据来源如下：
工业废水排放量、工业废气排放量及工业固体废弃物排放量分别采用历年《中国统计年鉴》中全国工业废水排放量、全国工业废气排放总量以及全国工业固体废弃物产生量。国内生产总值采用《2011年中国统计年鉴》中各年国内生产总值数据，居民消费水平采用《2011年中国统计年鉴》中各年全体居民消费水平的绝对数，外商直接投资采用《2011年中国统计年鉴》中外商直接投资实际使用外资额。具体数据见表1与表2。
(三)数据的平稳性检验
对计量经济模型进行分析之前要对数据的平稳性进行检验，不通过数据平稳性检验而直接进行的计量分析，有可能导致“伪回归”现象。所以，本文采用stata10.0软件，用ADF检验方法对数据进行单位根检验。在检验过程中，截距项constant和趋势项trend的选择根据皆为数据图形，最佳滞后阶数K的确定依据是stata10.0软件中的赤池检验值(AIC)，同时选取AIC最小的阶数，然后对各项数据的对数值进行原始数据检验和一阶差分单位根检验，检验结果见表3。
(四)数据的协整性检验
根据表3的单位根检验结果可以看出，所有数据在零阶水平上都不是平稳数据，但所有数据在一阶水平上都是平稳数据。根据计量协整分析，要求数据在一阶水平上是单整数据，从表3可以看出各个数据均在I(1)水平上平稳，所以符合协整检验的要求。本文采用Engle两步法进行分析，首先对计量方程进行回归，然后提取残差进行分析，如果残差满足平稳性要求，就认为这些数据之间存在协整关系。根据检验结果，数据efs为在5％水平上的平稳序列，数据efg和efw为在1％水平上的平稳序列，说明各数据存在较强的协整关系，可以进行计量关系以及计量分析，检验结果见表4。
(五)实证结果
利用Stata10.0软件对各解释变量对被解释变量的相关性进行检验，通过对我国国内生产总值、居
民消费水平、外商直接投资与工业“三废”排放产生量的回归分析，得到如下分析结果：
ln(fs)=12.417+1.186ln(gdp)-1.3341n(cl)-0.103ln(fdi)(1)
(36.75)(5.62)(-4.84)(-3.82)
R2=0.9099，N=26
方程(1)是各个解释变量对工业废水排放量影响的数据模型，R2=0.9099说明曲线拟合较好，模型可以在90.99％的程度上说明废水污染这一现象。同时模型(1)整体的显著性较高，各参数都通过了在1％显著条件下的t检验，这充分反映了各解释变量的显著性。平均来说，其他因素保持不变的情况下，GDP每增加1％会导致工业废水排放增加1.186％，人均消费每增加1％会显著导致工业废水排放减少1.334％。FDI每增加1％会导致工业废水排放减少0.103％。
ln(fg)0.366+3.1181lh(gdp)-2.758(cl)-0.293(fdi)(2)
(0.80)(10.96)(-7.43)(-6.93)
R2=0.989，N=26
方程(2)是各个解释变量对工业废气排放量影响的数据模型，R2=0.989说明曲线拟合较好，模型可以在98.9％的程度上说明废气污染这一现象。同时模型(2)整体的显著性较高，各参数都通过了在1％显著条件下的t检验，这充分反映了各解释变量的显著性。平均来说，其他因素保持不变的情况下，GDP每增加1％会导致工业废气排放增加3.118％，人均消费每增加1％会显著导致工业废气排放减少2.758％。FDI每增加1％会导致工业废气排放减少0.293％。
ln(fw)=1.878+2.7951n(gdp)-2.5921n(cl)-0.2481n(fdi)(3)
(4.25)(10.13)(-7.20)(-6.06)
R20.981，N=26
方程(3)是各个解释变量对工业废弃物产生量影响的数据模型，R2=0.981说明曲线拟合较好，模型可以在98.1％的程度上说明废弃物污染这一现象。同时模型(3)整体的显著性较高，各参数都通过了在1％显著条件下的t检验，这充分反映了各解释变量的显著性。平均来说，其他因素保持不变的情况下，GDP每增加1％会导致工业废弃物排放增加2.795％，人均消费每增加1％会导致工业废弃物排放减少2.592％，FDI每增加1％会导致工业废弃物排放减少0.248％。
(六)结果解释
1外商直接投资对工业环境的影响。计量结果表明，外商直接投资对工业环境(废水、废气、废弃物)的影响呈负相关关系。FDI每增加1％会导致工业废水排放减少0.103％，工业废气排放减少0.293％，工业废物生产量减少0.248％，且对三者影响均显著。这说明，吸引外商直接投资的同时，可能会造成对资源的过度开发，以及工业“三废”排放量与产生量的增加，但同时，外商直接投资能够带动经济增长以及技术的进步，同时也会引起国家对能源的利用以及环境治理的重视，随着全国工业废水与废气治理设施数量的不断增加，以及废弃物利用及处理技术的不断提高，工业废水排放的达标量不断提升，工业废气中二氧化硫、烟尘及粉尘的去除量也不断增加，工业固体废物综合利用量以及“三废”综合利用产品产值也逐年提升，所以并不能单纯认为外商直接投资一定会造成环境恶化。
2经济增长对工业环境污染的影响。其他因素保持不变的情况下，GDP每增加1％会导致工业废水排放量增加1.186％，废气排放增加3.118％，固体废弃物增加2.795％，并且在统计上是显著的。其原因应该是当经济规模迅速扩张的同时，劳动生产率的提高以及产业结构的升级相对来说还比较缓慢，环境管制和政策执行能力也还不能与经济的发展速度相适应。目前，我国收入水平仍然处于环境库兹涅茨倒u曲线的左侧，尚未越过其顶点，这意味着我国工业环境污染程度仍将会随着收入水平的提高而持续恶化。
3居民消费水平对工业环境污染的影响。在其他因素保持不变的情况下，人均消费每增加1％会导致工业废水排放量减少1.334％，工业废气排放减少2.758％，废弃物产生量减少2.592％，并且在统计上是显著的。虽然生活用水量的增加对淡水资源形成巨大的压力，并且都市汽车消费的增加会加剧空气的污染，但随着人们的消费习惯的改变和消费水平的逐渐提高，人们越来越追求绿色环保的消费品以及高品质的生活，从而引导工业企业逐渐重视高效环保的生产方式，在某种程度上缓和了工业环境污染的进程。
六、结论与建议