生態(tài)位理論下雙向FDI 對工業(yè)用水量的影響分析

舒 歡，李明釗，張陳俊

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京 211100）

1 研究背景

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷提速，1979年至2019 年國內(nèi)生產(chǎn)總值年均增速高達(dá)8.1%［1］。然而，伴隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，各類資源的消耗也在與日俱增［2］。水資源作為生命之源泉，生產(chǎn)之要素，在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會建設(shè)的過程當(dāng)中發(fā)揮著極其重要的作用。我國作為人口大國，人均水資源擁有量不足全球平均水平的百分之四十，僅有約2 100 立方米，是嚴(yán)重的水資源短缺國家［3］。水資源問題的日益凸顯，已成為制約我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的桎梏。因此，針對水資源消耗影響因素的深入研究對化解我國水資源短缺危機(jī)和支撐經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

作為影響國內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)增長的關(guān)鍵因素，外商直接投資（IFDI）與對外直接投資（OFDI）分別發(fā)揮著“對外開放”“對內(nèi)改革”的重要推進(jìn)作用［4］。以IFDI 為例，作為“資本、營銷、技術(shù)、管理的綜合體”［5］，國外“資本”“營銷”的流入在促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，必然會給水資源帶來巨大的需求壓力。相反，先進(jìn)的“技術(shù)”與“管理”手段的引入，對提高工業(yè)用水量、建立節(jié)水型社會起到了重要的推進(jìn)作用［6］。同樣的，雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)對OFDI 的研究相對較少，但其對工業(yè)用水量的重要性也同樣值得關(guān)注。基于此，國內(nèi)眾多學(xué)者以雙向FDI 和工業(yè)用水量為研究對象，展開了豐富的研究，所得結(jié)論莫衷一是。

關(guān)于IFDI 對水環(huán)境的影響，現(xiàn)有研究成果十分豐富。部分研究結(jié)論表明，IFDI 具有高度的“污染天堂”效應(yīng)。Copeland 等［7］學(xué)者認(rèn)為，發(fā)達(dá)國家通過外商直接投資手段，將“落后的”“環(huán)境污染密集的”傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)順利遷出本國，對發(fā)展中國家的環(huán)境帶來巨大的壓力和破壞。丁緒輝等［8］學(xué)者認(rèn)為，在發(fā)達(dá)國家中，環(huán)境規(guī)制給企業(yè)帶來了高額的投入和治理成本。為減輕企業(yè)自身的負(fù)擔(dān)，許多“高排放、高污染、高破壞”的夕陽產(chǎn)業(yè)通過外商直接投資轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制并不十分嚴(yán)格的發(fā)展中國家，進(jìn)而導(dǎo)致接收國工業(yè)廢水排放的激增。與之相反，部分學(xué)者通過研究后發(fā)現(xiàn)，IFDI 不僅沒有對接收國的水環(huán)境造成破壞，而且具有顯著的“污染光環(huán)”效應(yīng)。Kanjilal 等［9］學(xué)者認(rèn)為，IFDI 大多是從發(fā)達(dá)國家流向發(fā)展中國家，隨著流通路徑的打通與貫穿，先進(jìn)的清潔技術(shù)手段也會隨之流入，提高接收國的工業(yè)生產(chǎn)效率，減輕水環(huán)境的破壞。劉華軍等［10］學(xué)者也認(rèn)為IFDI 通過技術(shù)手段的引進(jìn)給環(huán)境帶來積極的正面影響。隨著研究的深入，更多的學(xué)者認(rèn)為IFDI對水環(huán)境的影響是不確定的非線性關(guān)系。Doytch 等［11］學(xué)者將EKC 曲線作為研究框架，以IFDI 與接收國生產(chǎn)效率的關(guān)系作為研究對象，發(fā)現(xiàn)不同的行業(yè)類型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段可以使IFDI 表現(xiàn)出相反的作用方向。計(jì)志英等［12］學(xué)者以我國31 個省份的面板數(shù)據(jù)作為分析對象，通過實(shí)證研究表明IFDI 與水環(huán)境破壞表現(xiàn)為倒“U”型的作用關(guān)系。綜上所述，IFDI與水環(huán)境的關(guān)系是十分復(fù)雜的，并不能簡單地定義為“積極”或“消極”。

受此啟發(fā)，雖然OFDI 與水環(huán)境關(guān)系的現(xiàn)有研究并不豐富，但二者之間的關(guān)系也可能是十分復(fù)雜的。周力等學(xué)者通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，OFDI 對環(huán)境影響的作用方向存在明顯的區(qū)別：當(dāng)某地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時，OFDI 的增長會明顯抑制污染物的排放。但是當(dāng)某地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時，OFDI 與污染物排放量呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系［13］。進(jìn)一步地，龔夢琪等［14］學(xué)者將雙向FDI 納入同一研究框架，認(rèn)為IFDI 會促進(jìn)我國工業(yè)污染排放的增加，而OFDI 起到了相反的抑制作用，同時，兩者對我國工業(yè)污染排放的作用方向存在一定的可替代性。

總而言之，雙向FDI 對工業(yè)水資源的影響方向是十分復(fù)雜的，具有較大的研究價值。縱觀前人研究，雖然學(xué)者們已取得較為豐碩的研究成果，但仍然存在以下幾方面的局限。一是多數(shù)學(xué)者只研究了IFDI對工業(yè)水資源效率的影響，而忽略了OFDI 可能起到的重要作用；二是我國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不同步，前人研究多將我國粗略劃分為“東部、中部、西部”三大地區(qū)，忽略了各省市實(shí)際的發(fā)展階段和經(jīng)濟(jì)情況。為彌補(bǔ)上述不足，本文可能的貢獻(xiàn)在于：一是綜合考慮雙向FDI 對工業(yè)用水量的影響，使研究結(jié)論更加全面、豐富；二是本文不再按照傳統(tǒng)方法對各省份進(jìn)行劃分，突破“東部、中部、西部”研究視角的局限性，以生態(tài)位理論作為研究框架，使劃分結(jié)果更加符合各省份的實(shí)際發(fā)展情況和特點(diǎn)，提高實(shí)證分析的參考價值。具體來說：本文將生態(tài)位理論作為劃分依據(jù)，以我國30 個省份作為研究對象，運(yùn)用STIRPAT 數(shù)學(xué)模型分析各區(qū)域雙向FDI 對工業(yè)用水量的具體影響，希冀對我國各區(qū)域提出更切實(shí)際的精確建議。

2 模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

2.1 熵權(quán)法

根據(jù)形成方法的不同，權(quán)重可分為自然權(quán)重和人工權(quán)重。自然權(quán)重法又稱為熵權(quán)法，由于熵權(quán)法能夠避免主觀判斷干擾，具有客觀真實(shí)等特點(diǎn)，因此被廣泛使用。為避免人為判斷對實(shí)證結(jié)果的干擾，本文采用熵權(quán)法，依據(jù)各省市數(shù)據(jù)的熵權(quán)取平均值后求得最終權(quán)重。具體計(jì)算過程如下。

式中，i代表省市；j代表所選取的指標(biāo)；Pi, j表示i省市j指標(biāo)所占比重；ej為j指標(biāo)的熵值；gj為j指標(biāo)的冗余度；wj為j指標(biāo)所占權(quán)重的最終計(jì)算值。

2.2 生態(tài)位理論模型

“生態(tài)位”源于生物學(xué)領(lǐng)域，是該領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)之一，主要用來描述在某一具體的生態(tài)系統(tǒng)中特定的生物個體或單元與環(huán)境之間的相互作用和相對地位［15］。自20 世紀(jì)90 年代以來，隨著學(xué)者們研究的逐漸深入，“生態(tài)位”一詞已得到充分的延展，“多維超體積生態(tài)位”“空間生態(tài)位”“營養(yǎng)生態(tài)位”等新概念對生態(tài)位進(jìn)行了豐富的擴(kuò)充和闡釋［16］。章恒全等［17］學(xué)者也將生態(tài)位理論引入到針對水環(huán)境的研究之中，并取得了豐碩的成果。具體而言，生態(tài)位理論具有“態(tài)”和“勢”兩大概念?！皯B(tài)”是指研究區(qū)域在歷史發(fā)展過程中本身所具有的特征和狀態(tài)，“勢”則代表該研究區(qū)域所具備的現(xiàn)有影響能力大小和未來潛力［18］。生態(tài)位“態(tài)”“勢”的計(jì)算公式為：

其中：Si表征各研究省市i的“態(tài)”、Pi表征各研究省市i的“勢”、Sj表征各研究省市j的態(tài)、Pj表征各研究省市j的勢、m代表所研究省市的總體數(shù)量、Ai和Aj均為生態(tài)位量綱轉(zhuǎn)換系數(shù)、Ni用以表征省市i所計(jì)算出的生態(tài)位寬度。

參考前人已有研究，本文選取12 項(xiàng)具有代表性的重要指標(biāo)對我國30 個省市的技術(shù)水平生態(tài)位、社會環(huán)境生態(tài)位、經(jīng)濟(jì)狀況生態(tài)位進(jìn)行綜合測算，求得各省市生態(tài)位現(xiàn)狀。具體評價因子及權(quán)重見表1。

表1 生態(tài)位評價指標(biāo)及權(quán)重

2.3 STIRPAT模型

IPAT 模型是STIRPAT 模型的構(gòu)建基礎(chǔ)：I（環(huán)境因素）=P（人口數(shù)量）×A（經(jīng)濟(jì)發(fā)展）×T（技術(shù)水平）。但是，IPAT 模型只能表現(xiàn)出各自變量因素對因變量造成的等比例影響，并且沒有條件進(jìn)行假設(shè)性檢驗(yàn)［19］?；诖?，為解決IPAT 模型的缺陷，使實(shí)證分析結(jié)果更加精準(zhǔn)，Dieta 等學(xué)者在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行完善和擴(kuò)展，首次提出STIRPAT 模型：

其中：a用以表征該評價模型的系數(shù)大??；b、c、d均為各變量的指數(shù)大小，用以代表各因素對環(huán)境影響的彈性；e用以代表隨機(jī)誤差項(xiàng)；此外，其余各變量含義均和上文一致。

STIRPAT 模型可以將各影響因素進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸?，同時也可以利用各系數(shù)進(jìn)行參數(shù)化分析，是環(huán)境影響評價中最實(shí)用的工具之一［20］。本文參考前人研究，將IFDI、OFDI 分別納入評價模型，并對部分指標(biāo)做對數(shù)化處理，具體如下所示：

其中：FS是用以代表I（環(huán)境影響）的工業(yè)用水量；Ifdi 是我國外商直接投資；Ofdi 是我國對外直接投資；P是代表P（人口因素）的人口總數(shù)量；pgdp是代表A（財(cái)富水平）情況的人均GDP；ee是代表T（技術(shù)水平）大小的能源效率；此外，α是常數(shù)項(xiàng)；c是常數(shù)項(xiàng)；e是隨機(jī)誤差項(xiàng)；χ、δ、ε、φ均表達(dá)各變量的系數(shù)大小。

2.4 數(shù)據(jù)來源

考慮數(shù)據(jù)的可獲得性及連續(xù)性，本文將我國30個省市2002—2018 年的數(shù)據(jù)作為實(shí)證分析對象（西藏、香港、澳門和臺灣相關(guān)數(shù)據(jù)缺失），數(shù)據(jù)主要來自《中國水資源公報(bào)》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒。為提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，與價格相關(guān)的變量數(shù)據(jù)已以2002 年為基期做平減處理，部分缺失數(shù)據(jù)通過插值法補(bǔ)齊。

3 實(shí)證分析

3.1 生態(tài)位狀態(tài)分析

本文利用熵權(quán)法計(jì)算求得12 項(xiàng)評價指標(biāo)所占權(quán)重，進(jìn)一步地，本文根據(jù)生態(tài)位理論，分別取12 項(xiàng)指標(biāo)從2002 年開始每年年初的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為生態(tài)位的“態(tài)”值，再取相鄰兩年之間增長部分作為上一年生態(tài)位的“勢”值。分析結(jié)果如表2 所示。再次，本文采用ArcGIS 中的自然間斷點(diǎn)分級法（Jenks）將30 個省份分為3 個區(qū)域，結(jié)果如表3 所示。

表2 我國30 省市各生態(tài)位指標(biāo)得分

表2 （續(xù)）

表3 我國各省市生態(tài)位區(qū)域劃分結(jié)果

由上述分析可知，我國30 個省市分別被劃分為高生態(tài)位地區(qū)、中生態(tài)位地區(qū)和低生態(tài)位地區(qū)。其中，高生態(tài)位地區(qū)包括北京市、廣東省、上海市等6 個省市；中生態(tài)位地區(qū)包括福建省、山東省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等13 個省市；低生態(tài)位地區(qū)包括河南省、青海省、安徽省等11 個省市?？傮w而言，30 個省市大體呈現(xiàn)出“沿海高”“長江流域高”的生態(tài)位格局，東部省市多為高生態(tài)位或中高生態(tài)位狀態(tài)，而西南、西北和東北地區(qū)的部分省市得分較低，生態(tài)位水平普遍不足。

在高生態(tài)位地區(qū)中，北京市的生態(tài)位得分最高，為0.643 分，在技術(shù)水平、社會環(huán)境、經(jīng)濟(jì)狀況三個方面均處于領(lǐng)先地位，高度城鎮(zhèn)化所帶來的各方紅利讓北京市的生態(tài)位處于全國領(lǐng)先地位。同樣的，與北京接壤的天津市在全要素生產(chǎn)率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值等多方面均表現(xiàn)突出，生態(tài)位評分高達(dá)0.529分。此外，作為傳統(tǒng)強(qiáng)省的江、浙、滬三省市，均被劃分為高生態(tài)位地區(qū)，這可能得益于上述區(qū)域嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制和合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。隨著廣東省對創(chuàng)新型企業(yè)的不斷引進(jìn)和扶持，廣東省的專利授權(quán)數(shù)量穩(wěn)居全國前列，僅2018 年就已成功授權(quán)專利478 082，這也鞏固了廣東省技術(shù)水平生態(tài)位的綜合得分。

被劃分為中生態(tài)位地區(qū)的省市主要集中在長江沿岸和沿海地區(qū)，此外還包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省、黑龍江省、新疆維吾爾自治區(qū)等省份。雖然內(nèi)蒙古自治區(qū)地處內(nèi)陸，但是近三年來內(nèi)蒙古地區(qū)廢水氨氮平均排放量僅為2.015 萬噸，該指標(biāo)的生態(tài)位得分高達(dá)0.927，說明與其他大部分省份相比，工業(yè)污染對內(nèi)蒙古地區(qū)的破壞相對較小。陜西省2018 年的建城區(qū)面積高達(dá)50.37%，比2002 年增加了41.4%，但第三產(chǎn)業(yè)占比相對較低，僅有42%。此外，江西省、重慶市、四川省、湖北省、湖南省均位于長江沿岸，是“長江經(jīng)濟(jì)帶”建設(shè)的重要組成，其中以江西省的生態(tài)位程度最高，為0.282 分。與之相反，受限于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)污染等方面的限制，湖南省的生態(tài)位評分僅為0.262 分。

低生態(tài)位省市主要集中在西南部、西北部、華北部和東北部。部分省市雖然在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會環(huán)境等方面處于中間水平，但在能源利用效率、全要素生產(chǎn)率等技術(shù)水平方面卻十分滯后，如河南省、遼寧省、山西省等。部分省份由于區(qū)位受限，經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況相對較弱，導(dǎo)致生態(tài)位整體水平較低，如青海省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)等。安徽省和云南省雖然均為“長江經(jīng)濟(jì)帶”的重要組成，但安徽省的生態(tài)用水占比僅為1.1%，云南省僅為1.3%，說明兩省在生活用水、工業(yè)用水方面的消耗是巨大的，水資源結(jié)構(gòu)并不合理，因此也被劃分為低生態(tài)位地區(qū)。貴州省的綜合評分僅有0.192，生態(tài)位程度相對較低，暫時處于最后一名。

與傳統(tǒng)研究中按地理位置將各省份進(jìn)行粗略劃分相比，生態(tài)位理論更能區(qū)分出各省市的發(fā)展階段、展現(xiàn)各地區(qū)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r，使區(qū)域劃分更加合理、實(shí)證分析結(jié)果更為準(zhǔn)確。

3.2 回歸分析

本文利用生態(tài)位將我國30 個省市劃分為高生態(tài)位、中生態(tài)位和低生態(tài)位三大區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，本文以三大區(qū)域作為實(shí)證分析對象，利用STIRPAT模型對各區(qū)域分別進(jìn)行回歸，探究在不同的生態(tài)位狀態(tài)下，雙向FDI 對工業(yè)用水量的影響大小和作用方向。

3.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為防止模型出現(xiàn)虛假回歸或偽回歸現(xiàn)象，本文采用不同根下的Fisher-ADF 法和同根下的LLC 法對所有變量進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。同時，為消除異方差可能帶來的偏差，本文已對工業(yè)用水量、人口數(shù)量、IFDI、OFDI、人均GDP 和能源效率做對數(shù)化處理，并取一階差分進(jìn)行相關(guān)分析，分析結(jié)果如下表所示?？梢钥闯?，模型中所有變量均拒絕原有假設(shè)，通過兩種方法的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3.2.2 協(xié)整性檢驗(yàn)

進(jìn)一步地，為驗(yàn)證各變量間是否存在協(xié)整性關(guān)系，本文利用Kao 檢驗(yàn)驗(yàn)證各變量的協(xié)整性，分析結(jié)果如下表所示。協(xié)整檢驗(yàn)的5 個檢驗(yàn)項(xiàng)均在10%的顯著性水平下顯著，說明變量之間存在長期的均衡關(guān)系，可以進(jìn)行該模型的回歸。

表4 協(xié)整性檢驗(yàn)

3.2.3 回歸結(jié)果及分析

采用霍斯曼檢驗(yàn)對模型1（IFDI）和模型2（OFDI）分別進(jìn)行檢驗(yàn)，兩個模型的霍斯曼檢驗(yàn)P 值均為0，小于0.05，因此本文選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果如下表所示。

表5 模型回歸結(jié)果

可以看出，各因素對工業(yè)用水量的影響不盡相同。在三個區(qū)域中，人口總數(shù)量均表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng)。人均GDP 均表現(xiàn)為正向效應(yīng)。能源效率表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng)，且系數(shù)較大，這說明能源效率的提升可以顯著地抑制工業(yè)用水量的增加。

從模型1 來看，IFDI 在低生態(tài)位地區(qū)中表現(xiàn)為對工業(yè)用水量的促進(jìn)作用，與之相反，在中生態(tài)位和高生態(tài)位地區(qū)中表現(xiàn)為明顯的抑制作用。具體而言，當(dāng)該區(qū)域生態(tài)位得分較低時，IFDI 彈性系數(shù)為0.004，這說明增加IFDI 導(dǎo)致在10%的水平下顯著提高了本地區(qū)的工業(yè)水用量，表現(xiàn)出一定的“污染天堂”現(xiàn)象。這可能是由于該地區(qū)社會發(fā)展相對落后，政府為快速吸引企業(yè)入駐本地，環(huán)境規(guī)制相對寬松，導(dǎo)致國外大量的夕陽產(chǎn)業(yè)、高污染產(chǎn)業(yè)和高破壞產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至此，降低了工業(yè)用水效率，導(dǎo)致用水量的激增。隨著社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，當(dāng)省市步入中、高生態(tài)位行列時，IFDI 由“負(fù)”轉(zhuǎn)“正”，在1%的水平下顯著抑制工業(yè)用水量的增加。與中生態(tài)位地區(qū)相比，IFDI 對高生態(tài)位地區(qū)工業(yè)用水量抑制作用更加明顯，彈性系數(shù)由中生態(tài)位地區(qū)的-0.197提升至高生態(tài)位地區(qū)的-0.206，用水效率進(jìn)一步提升。這表明上述兩地區(qū)對外資企業(yè)的進(jìn)入是有選擇和門檻的。面對環(huán)境規(guī)制，工業(yè)技術(shù)落后的夕陽產(chǎn)業(yè)不會選擇轉(zhuǎn)移至本地，另一方面，高質(zhì)量IFDI 的引入也給本地帶來了更加先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和管理手段，大幅度提高工業(yè)用水量的效率，減少水環(huán)境壓力。同時，在當(dāng)?shù)卣囊龑?dǎo)下，外資的引進(jìn)越來越多地注入到高新技術(shù)、智能服務(wù)等新型行業(yè)之中，IFDI 所帶來的技術(shù)溢出效應(yīng)將更加明顯。

從模型2 來看，OFDI 在各生態(tài)位地區(qū)中的表現(xiàn)并不一致：在低生態(tài)位地區(qū)中，OFDI 的彈性系數(shù)為0.007，表現(xiàn)出對工業(yè)用水量的促進(jìn)作用；在中生態(tài)位地區(qū)中，OFDI 的彈性系數(shù)降至至0.006，但并不顯著；當(dāng)該省市發(fā)展為高生態(tài)位地區(qū)時，OFDI 的彈性系數(shù)進(jìn)一步降低至-0.018，表現(xiàn)為明顯的抑制效應(yīng)。這說明當(dāng)省市的生態(tài)位程度較低時，OFDI 的投入會導(dǎo)致工業(yè)用水量一定程度的增長，可能是因?yàn)榇蟛糠制髽I(yè)的OFDI 資源并不優(yōu)質(zhì)，無法獲取到足夠的先進(jìn)企業(yè)技術(shù)溢出效應(yīng)。按投資動機(jī)來看，OFDI主要包括資源尋求型、技術(shù)尋求型、市場尋求型和生產(chǎn)效率尋求型，其中技術(shù)尋求型更可能為母國帶去高效的先進(jìn)技術(shù)和管理理念。在中生態(tài)位和低生態(tài)位地區(qū)中，OFDI 在各行各業(yè)中均有滲入，但主要還是集中在采礦業(yè)、零售業(yè)、租賃和商服業(yè)等傳統(tǒng)型行業(yè)，整體呈現(xiàn)為低技術(shù)的效率格局，無法對用水效率起到積極地促進(jìn)作用。與之不同的是，在高生態(tài)位地區(qū)中，OFDI 對用水效率表現(xiàn)為抑制作用，并在10%的水平下顯著?？梢?，當(dāng)省市生態(tài)位水平提高時，可以獲取吸收到更多的先進(jìn)技術(shù)溢出，高質(zhì)量的OFDI 也會促進(jìn)企業(yè)對創(chuàng)新研發(fā)的資金投入，通過技術(shù)創(chuàng)新的手段不斷提高生產(chǎn)效率，從而減少用水壓力。

4 結(jié)論及建議

在生態(tài)位理論框架下，本文以我國30 個省市2002—2018 年面板數(shù)據(jù)作為實(shí)證分析對象，研究各省市生態(tài)位發(fā)展進(jìn)程，并構(gòu)建STIRPAT 模型測算雙向FDI 對工業(yè)用水量的具體影響。主要結(jié)論如下。

（1）我國可劃分為高生態(tài)位、中生態(tài)位和低生態(tài)位三大區(qū)域。其中高生態(tài)位地區(qū)包括北京市、廣東省、上海市等6 個省市；中生態(tài)位地區(qū)包括福建省、山東省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等13 個省市；低生態(tài)位地區(qū)包括河南省、青海省、安徽省等11 個省市。三十個省市大體呈現(xiàn)出“沿海高”“長江流域高”的生態(tài)位格局，且東部省市多為中高生態(tài)位狀態(tài)，而西南、西北和東北地區(qū)的大部分省市得分較低，現(xiàn)階段生態(tài)位程度普遍不足。

（2）IFDI 在低生態(tài)位地區(qū)中表現(xiàn)為對工業(yè)用水量的促進(jìn)作用，在中、高生態(tài)位地區(qū)中表現(xiàn)為明顯的抑制作用。在低生態(tài)位地區(qū)中，IFDI 彈性系數(shù)為0.004，在10%的水平下顯著提高了本地區(qū)的工業(yè)水用量，表現(xiàn)出一定的“污染天堂”現(xiàn)象。當(dāng)省市步入中、高生態(tài)位行列時，IFDI 由“負(fù)”轉(zhuǎn)“正”，在1%的水平下顯著抑制工業(yè)用水量的增加，彈性系數(shù)分別為-0.197 和-0.206，說明當(dāng)省市的生態(tài)位水平越高時，IFDI 所帶來的技術(shù)溢出效應(yīng)將更加明顯，更能夠提高工業(yè)用水效率。

（3）在低、中生態(tài)位地區(qū)中，OFDI 均表現(xiàn)為對工業(yè)用水量的促進(jìn)作用，但在中生態(tài)位地區(qū)中并不顯著。當(dāng)省市進(jìn)入高生態(tài)位階段時，OFDI 表現(xiàn)出明顯的抑制作用。這可能是因?yàn)?，OFDI 主要還是集中在采礦業(yè)、零售業(yè)、租賃和商服業(yè)等傳統(tǒng)型行業(yè)，整體呈現(xiàn)為低技術(shù)的效率格局，低、中生態(tài)位地區(qū)無法吸收國外到國外高效的先進(jìn)技術(shù)和管理模式，不能體現(xiàn)出雙向投資的“光環(huán)效應(yīng)”。同時，高生態(tài)位地區(qū)的企業(yè)更為優(yōu)質(zhì)，高質(zhì)量的OFDI 可以幫助企業(yè)獲取到更多的先進(jìn)技術(shù)溢出，減少用水壓力。

基于此，本文提出以下建議。

（1）加快高質(zhì)量生態(tài)位建設(shè)進(jìn)程。在本文構(gòu)建的生態(tài)位理論模型下，達(dá)到高生態(tài)位地區(qū)的省市僅有6 個，另外24 個省市的生態(tài)位程度普遍不足。這說明多數(shù)省市在城鎮(zhèn)化建設(shè)的過程中，一味追求發(fā)展速度，忽視了生態(tài)社會的建設(shè)。因此，在以后的發(fā)展過程中，各省市要牢固樹立綠色發(fā)展的健康理念，強(qiáng)調(diào)城市社會環(huán)境生態(tài)位和技術(shù)水平生態(tài)位的全面綜合發(fā)展，將生態(tài)短板問題作為城市提升重點(diǎn)，努力培育環(huán)保和高興技術(shù)產(chǎn)業(yè)，將生態(tài)環(huán)保和經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為雙重戰(zhàn)略目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)本地企業(yè)的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型和發(fā)展。

（2）努力實(shí)現(xiàn)“規(guī)?；盜FDI 向“質(zhì)量化”IFDI的轉(zhuǎn)變。在國際資本的大舞臺中，我國不僅是重要的投資者，同時也扮演著東道國的角色，資本質(zhì)量的好壞將對水環(huán)境產(chǎn)生不同方向的影響。各省市要努力提高IFDI 的利用效率，逐漸將“消極被動”“寬進(jìn)寬出”的投資模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺e極主動”“限入嚴(yán)進(jìn)”的考核機(jī)制，充分吸收高質(zhì)量IFDI 所帶來的的技術(shù)溢出效應(yīng)，驅(qū)動企業(yè)工業(yè)用水效率的不斷提升。

（3）優(yōu)化OFDI 布局結(jié)構(gòu)，促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新。目前，我國OFDI 還處于“走出去”的發(fā)展起步階段，資源尋求型、技術(shù)尋求型、市場尋求型等多類型OFDI 比例和層次還不夠清晰，政府完善好相應(yīng)的規(guī)定機(jī)制和幫扶政策，鼓勵有潛力、有能力的企業(yè)進(jìn)軍國際市場，通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移將我國過剩的產(chǎn)能輻射至國外，充分發(fā)揮OFDI 的“逆向”技術(shù)溢出效應(yīng)，鼓勵企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新上多投入、多進(jìn)步，不斷提高生產(chǎn)效率。

同時，我國各省市的發(fā)展步伐并不一致，各地要因地制宜，制定差異化發(fā)展路線，不斷調(diào)整和優(yōu)化，使本地區(qū)雙向FDI 能最大程度地發(fā)揮出技術(shù)溢出效應(yīng)，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，減少工業(yè)用水壓力。