外商直接投资、地区腐败与环境污染——基于门槛效应的实证研究，本文主要内容关键词为：环境污染论文,外商论文,门槛论文,直接投资论文,腐败论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
改革开放以来，外商直接投资（FDI）通过资本形成、技术提升、人力开发和贸易促进等多种途径为中国发展做出了重要贡献（周学仁和李东阳，2009）；但随着诸如康菲石油渤海漏油、江苏启东王子造纸排污等类似事件的出现，FDI对中国环境的影响也日益引发各界的关注；众多不同层面的实证研究表明，FDI对中国环境的影响方向可能并不确定，FDI对环境的影响也可能存在一定的门槛效应（李子豪和刘辉煌，2012）。除FDI外，另一种内部因素——腐败对环境的影响也已成为国外学者关注的热点（Smarzynska和Wei,2001; Cole等，2006; Cole,2007; Leitao，2010）；且由于腐败是一国经济社会发展的综合体现，能够对流入FDI的投资规模、进入方式和行业结构等多方面产生重要影响（Wei，2000；Smarzynska和Wei，2000; Fredriksson等，2003），也可能间接作用FDI对东道国的环境影响。“透明国际”（Transparency International）组织的调查显示，2001-2011年，中国的腐败主观指数（Corruption Perceive Index，CPI）一直处于3.5左右，属于腐败比较严重的国家；周黎安和陶婧（2009）、Dong和Torgler（2010）、万广华和吴一平（2012）等的研究表明，受到经济社会发展、地域文化、历史传统的影响，中国腐败问题也存在显著的地区差异。考虑到中国持续高位的外资流入、日益增加的环境污染和依旧严峻的反腐形势，以及地区间腐败状况的显著差异，对中国外资流入、地区腐败和环境污染进行研究具有重要的理论和现实意义。
一、文献综述和机制探讨
（一）文献综述
FDI对东道国环境的影响，现有研究主要存在三种观点：第一种是“污染天堂”假说，即FDI（尤其是来自发达国家的FDI）更多是为规避本国日益严格的环境规制，而将污染相对较高的产业转向发展中国家，必将导致东道国环境恶化（Walter和Ugelow，1979）。此假说在理论上虽有较强说服力，但多数实证结果并未支持：如Smarzynska和Wei（2001）对24个东欧国家企业层面的研究发现，东道国环境规制提升并未降低污染密集型FDI进入；Liang（2006）对260个中国城市的研究发现，FDI降低了当地二氧化硫排放。第二种是“污染光环”假说，该假说认为，由于FDI通常比当地企业具有更高的技术效率，且可通过技术溢出提升当地环境技术，FDI将改善当地环境质量（Birdsall和Wheeler，1993）。但类似研究也未得到一致结论：如Perkins和Neumayer（2009）对96个国家的考察发现，FDI对环境技术的提升作用并不显著；陈媛嫒和李坤望（2010）对中国36个工业行业的研究发现，FDI可以通过水平和前向溢出提升行业清洁生产技术，而后向溢出的影响并不显著。第三种则是FDI综合效应理论，此理论认为，FDI可以通过规模、结构、技术和规制等多种渠道对东道国的环境产生影响，FDI的影响是多种渠道作用的综合结果（Grossman和Krueger，1991）。此种研究的结论也不一致：如He（2006）对中国29个省区的研究发现，FDI通过规模、结构效应增加了污染，而技术效应则减少了污染，FDI整体增加了中国污染；郭红燕和韩立岩（2008）利用中国17个行业的数据，综合FDI四种渠道的影响后发现，FDI一定程度抑制了工业污染。现有文献虽基于多种思路考察了FDI对东道国环境的影响，但在两方面仍有待完善：一是，部分文献虽采用外生分组的方法，考察了投资地经济社会发展存在差异时，FDI对环境的不同影响；但采用内生分组的门槛估计考察FDI环境门槛效应的仍比较少见。二是，FDI对中国环境的影响方面，现有研究虽考虑了诸多可对环境产生影响的重要因素，但影响环境规制和经济发展的重要制度变量——腐败水平并未在相关模型中体现，使得估计结果可能存在一定的内生性偏误。
腐败对环境的影响，现有研究主要从以下三个方面展开：一是在腐败、经济增长和环境污染的框架内研究。Grossman and Krueger（1991）发现了经济增长与环境之间“环境库兹涅茨曲线”（Environment Kuznets Curve，EKC）关系①，而腐败对经济增长的影响也为Shleifer和Vishny（1993）、Mauro（1998）等经典研究所证实，故众多学者基于此种思路考察腐败对环境的影响。如Cole（2007）利用96个国家的研究发现，腐败可以通过影响环境规制的直接效应和阻碍经济增长的间接效应对环境产生影响；Leitao（2010）利用剔除非线性影响的EKC模型对国际研究发现，腐败增加将抬升EKC的收入拐点，且腐败对低收入国家环境的负面影响更加显著。二是考察腐败对环境规制或环境政策的影响。由于早期的案例研究中，腐败常通过扭曲环境政策或降低环境规制力度影响环境（Desai，1997），部分学者便主要考察此方面影响。如Smarzynska和Wei（2001）在考察FDI与东欧国家环境政策关系时发现，腐败是影响环境规制的重要因素，腐败上升将直接带来环境规制下降；He et al.（2007）通过双寡头的博弈和80个国家的实证检验发现，腐败将使利益集团更多地左右环境政策，从而最终降低环境规制强度。三是开放经济下腐败对环境的影响。随着全球经济一体化的加速，许多学者开始将对外贸易、FDI等外部因素纳入腐败对环境研究框架。如Cole等（2006）从国际层面考察FDI和腐败对环境规制的影响时发现，FDI对环境规制的影响受到当地腐败水平的影响，而腐败自身也降低了当地的环境规制；Rehman等（2007）在考察南亚四国贸易、腐败对环境的影响时发现，腐败对环境质量的影响并不显著，但腐败上升直接抑制了贸易对环境的改善作用。现有研究在腐败对环境影响方面做了富有意义的探索，但也存在部分缺憾：如，多数学者直接考察腐败对环境的影响，而考虑腐败的地区差异，研究不同腐败水平时相关因素对环境影响的比较少见；腐败指标和研究对象上，绝大多数研究采用主观腐败评价指标进行国际层面考察，少有文献用地区层面的客观性腐败指标进行研究。
（二）机制探讨
综上所述，进行FDI对环境的腐败门槛效应研究具有较强的创新意义。通过梳理文献，本文认为，FDI影响环境的腐败门槛效应可能主要通过以下两种机制产生。
第一，腐败对环境规制的影响渠道。Cole等（2006）研究FDI对环境规制影响时发现，FDI对环境规制的影响取决于当地腐败的水平。其理论分析表明，当腐败水平较低时，FDI对环境规制的影响主要受“福利效应”控制，FDI进入将提升投资地环境规制水平；而腐败水平较高时，FDI带来的“贿赂效应”的影响将会超过“福利效应”，最终导致当地环境规制下降②；国际层面的检验也证实了此种分析。这意味着，当腐败水平较低时，FDI进入将更多地带来环境规制的提升，进而带来环境污染的下降；而一旦当地腐败水平达到较高程度，FDI将带来环境规制的下降，从而导致环境污染的加剧。
第二，腐败对环境技术溢出的影响渠道。陈媛媛和李坤望（2010）、李子豪和刘辉煌（2011）对FDI提升环境技术的影响机制进行了综合梳理，他们的分析表明，FDI可以通过水平方向的示范效应、竞争效应和人员流动效应促进当地环境技术提升，也可以通过前向关联和后向关联的垂直技术溢出提升行业环境技术。但随着腐败水平的提升，FDI环境技术溢出的可能性会大大降低，投资地吸收FDI环境技术溢出的能力也会有所减弱。从FDI环境技术溢出的发生方面来看，Smarzynska和Wei（2000）的研究发现，腐败水平提升后，FDI企业对投资地司法公平和知识产权保护力度的担心会有所增加，从而更加倾向采用独资企业而非合资企业的投资形式，而且跨国公司将减少高科技企业进入当地；Wei（2000）对腐败与FDI流入关系的研究也表明，腐败提升将显著增加跨国公司本地经营风险，FDI将更加倾向于使用跨国并购而非绿地投资方式进行投资；以上进入方式和结构的变动将显著降低FDI环境技术溢出发生的可能性。从环境技术溢出的吸收方面来看，李子豪和刘辉煌（2011，2012）的研究发现，FDI环境技术溢出存在较为显著的研发投入和人力资本门槛；而腐败水平提升将显著降低政府在科学研究、教育卫生方面的支出，进而阻碍当地研发投入和人力资本的提升（Mauro，1998；Fredriksson等，2003；Dong和Torgler，2010）；所以，随着腐败水平的提升，投资地对FDI环境技术溢出的吸收能力也将逐渐减弱。这表明，在投资地腐败水平较低时，FDI环境技术溢出发生和被吸收的可能性都比较高，FDI进入有可能降低当地的环境污染；而一旦腐败水平达到较高水平，FDI的环境技术溢出将会减弱或消失，此时FDI进入极有可能加剧当地的环境污染。
二、实证模型和估计方法
（一）实证模型
借鉴Grossman和Krueger（1991）的研究思路，本文主要从规模效应、结构效应和技术效应三个方面构建计量模型框架如下：
E=YST （1）
其中，E为污染物排放水平；Y、S、T为经济规模、经济结构和环境技术水平。
陈媛媛和李坤望（2010）的研究表明，研发投入增加可以显著提升环境技术；Porter（1995）的分析表明，环境规制提高将激励企业进行环境技术创新；由于腐败将带来人力资本和科研投入的下降（Mauro，1998；Fredriksson等，2003；Dong和Torgler，2010），则腐败上升极有可能带来环境技术下降；而FDI对环境技术的影响已经为众多研究所证实（李子豪和刘辉煌，2011）。因此，本文的环境技术函数可表示如下：
T=f（rd，reg，cor，fdi） （2）
其中，rd、reg、cor和fdi分别为研发投入、环境规制、腐败和FDI水平。
将式（2）带入式（1），可得基本理论框架如下：
E=YST（rd，reg，cor，fdi）（3）
将方程（3）两边同时除以人口规模（P）：
E/P=（Y/P）ST（rd，reg，cor，fdi）（4）
用EI=E/P表示污染强度，ey=（Y/P）表示人均收入，带入（4）式并对其两边取自然对数：
lnEI=lney+lnS+lnrd+lnreg+lncor+lnfdi（5）
为考察经济增长与污染是否存在EKC关系，在（5）式中引入ey二次项：
其中，i表示省区，t表示年份；μ为省区个体效应，反映各地区特有因素的影响，
为随机误差项。
为验证FDI对环境污染的腐败门槛效应，借鉴Hansen（1999）的做法，本文将腐败门槛作为未知变量引入模型，构建FDI对污染的分段函数，并对门槛值和门槛效应进行一系列的估计和检验。在模型（6）的基础上构建单门槛估计模型（7），多门槛模型可由其扩展得到。
其中，thr为门槛变量，即各地腐败水平；y为需要估计的门槛值；I（.）为指示函数。
（二）估计方法
门槛估计需要重点解决两个问题：一是估计门槛值y和重要变量fdi的回归参数；二是对门槛估计值进行相应的检验。其中，门槛值y和重要变量fdi的回归参数是通过最小化假定门槛数下普通最小二乘估计的残差估计值得到。得到相应的估计参数后，则需要对门槛效应的显著性和门槛估计值置信区间进行检验。
门槛值置信区间估计的原假设为：
，相应的似然比检验统计量为：
若FDI对环境的影响存在两个或两个以上腐败门槛，则需在单门槛模型的基础上依次进行下个门槛显著性和置信区间的检验。
三、变量选择和数据说明
（一）变量选择
省区腐败水平方面，借鉴周黎安和陶婧（2009）、万广华和吴一平（2012）等的做法，用各省检察机关腐败案件的立案数表征当地腐败水平，具体为每千人党政机关工作人员发案数（cor1）和每十万人地区总人口发案数（cor2）两类③。而各城市腐败水平（TEC）方面，借鉴Cai等（2005）、Dong和Torgler（2010）等做法，用世界银行（World Bank）（2007）《中国城市政府治理、投资环境和和谐社会报告》中2004年120个地级城市的企业平均“旅行和招待费用”（Travel and Entertainment Cost，TEC）占企业销售总收入比例来表示④。
环境污染方面，借鉴多数研究的做法，用各地区人均污染物排放来表征。具体来说，用各省区人均工业废水排放（ew）和人均工业二氧化硫排放（es）表示省区环境污染状况，用各城市人均工业废水排放（EW）和人均工业二氧化硫排放（ES）表示城市环境污染水平。
FDI方面，现有学者主要采用FDI存量（Liang，2006；Perkins和Neumayer，2009）和流量（Smarzynska和Wei，2001;李子豪和刘辉煌，2011）两类。由于投资存量更加真实地反映了当地外资的客观影响，且可一定程度剔除投资时滞影响，本文用前者反映各地区FDI水平。具体来说，用各省区外商直接投资总额占当地国内生产总值（GDP）的比重（fdi）来表示省区FDI，用城市“三资”工业企业产值占当地工业总产值的比重（FDI）来表示城市FDI。
其他变量方面，省区研发投入（rd）用各省区科研人员人均内部活动经费支出表示；城市研发投入（RD）用各城市科学财政支出占城市GDP的比重来表示。省区环境规制（reg）用各省区排污费收入占当地GDP的比重来表示；各城市的环境规制（REG）则借鉴朱平芳等（2011）的做法，用各城市工业废水、工业废气和固体废弃物处理率构造了相应的无量纲指标。同多数研究类似，本文用各省区工业总产出占GDP的比重、各省区人均GDP来表示省区的经济结构（s）和收入水平（ey）；用各城市的工业总产出占GDP的比重、各城市人均GDP来表示城市经济结构（S）和收入水平（EY）。
（二）数据说明
考虑到数据的一致性和可得性，本文选取1995-2008年全国29个省级地区（不包括西藏、重庆和港澳台地区）和2004年中国120个地级城市为研究对象⑤。其中，重庆市1997-2008年的数据并入四川省处理。文中所有涉及到价值形态的数据，均采用相应的价格指数调整为2000年为基期的不变价值；外商投资数据则以历年人民币对美元年均价换算成人民币处理。除城市腐败数据外，本文中数据源自相应年份的《中国检察年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国环境年鉴》和《中国统计年鉴》。
四、实证结果与分析
（一）省级地区的实证分析
1.门槛估计的显著性和置信区间检验
表1给出了以式（7）为基础，利用Hansen（1999）门槛面板估计方法，得到的两种污染物为解释变量时不同腐败指标的门槛估计值及其置信区间⑥。由表1可知，对工业废水排放来说，当采用cor1为门槛变量时，存在单一门槛效应；而采用cor2为门槛变量时，存在双重门槛效应；而对二氧化硫排放来说，采用cor1和cor2为门槛变量时均存在单一门槛效应；且表中所有门槛估计值均至少在5%显著性水平通过检验。从具体的门槛估计值来看，工业废水和二氧化硫的cor1门槛值分别为3.16、3.07；工业废水的cor2第一门槛值为2.74，二氧化硫的cor2门槛值为3.09；表明两类污染物的腐败门槛值比较接近。
2.门槛回归结果与解释
表2（见下页）显示了污染物为工业废水的估计结果。其中，模型Ⅰ和模型Ⅱ中的腐败变量分别用cor1、cor2表示。模型Ⅰ和模型Ⅱ中lney、
的估计系数分别为0.1850、-0.0762和0.2063、-0.0802，且所有系数均至少在10%水平显著；这表明，人均收入与工业废水排放间存在倒“U”型的曲线关系，且拐点水平分别为3.38万和3.31万元。这与Grossman和Krueger（1991）、Liang（2006）和Leitao（2010）等研究类似，说明较低水平的收入增长通常带来污染的加剧，而一旦收入水平达到较高水平，便可通过提高环境规制或引致环境技术进步来减少污染。变量s的估计系数为0.0371，且统计上非常显著，说明工业在经济比重中的上升将带来环境污染的加剧；这与绝大多数研究结果类似，显示中国工业生产仍主要是以牺牲环境为代价实现的。lnrd的系数显著为负，这与陈媛媛和李坤望（2010）、袁鹏和程施（2011）的研究结论相似，说明研发投入的提高有利于环境质量的改善。reg的系数为负，但t值的显著性水平并不稳定，说明环境规制虽对污染有一定的抑制作用，但效果并不明显；可能是因为，中国环境规制主要是末端治理，此种模式控制污染排放的成效一般（袁鹏和程施，2011）。lncor1和lncor2的估计系数均显著为正，这与Cole（2007）、Leitao（2010）等的结果类似；这意味着，腐败可能通过扭曲环境政策、降低环境管制力度、阻碍环境投入等渠道直接加剧了中国环境污染。在两个模型中，不同腐败水平FDI的影响系数存在较大差异。模型Ⅰ中，cor1低于3.16时，FDI显著降低了投资地的废水排放，而cor1高于3.16时阶段则相反。模型Ⅱ中，当cor2低于2.74时，FDI降低了当地废水排放；而当cor2处于2.74～6.11或cor1、cor2高于6.11时，FDI均增加了当地废水排放，且影响系数在后一阶段有所增强。
表3显示了污染物为二氧化硫的估计结果。其中，模型Ⅲ和模型Ⅳ同样分别用cor1、cor2表示腐败水平。根据两个模型中lney、的估计系数可知，收入增长与二氧化硫排放同样存在倒“U”曲线关系；且其拐点分别为4.19万元和4.03万元，高于废水排放的拐点。这与李子豪和刘辉煌（2012）的研究类似，可能是人们对两类污染物的承载力和关注度的差异所致。参考各省区2008年的人均收入可知，所有省区的人均收入均未达到两类污染物倒“U”曲线的拐点，当前的收入增长一定程度加剧了中国的环境污染。FDI的估计系数方面，两模型中高腐败阶段FDI均显著增加了二氧化硫排放，低腐败阶段则相反；这与表2的估计结果类似。这可能是，腐败达到较高水平后，将通过降低环境管制、阻碍环境技术溢出来抑制FDI改善环境作用的发挥。这意味着，FDI对环境的影响存在显著的腐败门槛效应：在腐败水平较低时，FDI将改善当地环境质量；而一旦腐败水平达到一定水平，FDI将加剧当地的环境污染。其他变量结果与表2类似，不再赘述。
（二）城市层面的实证分析
基于省级地区的门槛面板估计表明，FDI对中国的环境污染存在显著的腐败门槛效应。但是，以上门槛效应只是在省级层面的估计，研究层面仍略显宏观；腐败指标上，也主要是以腐败发案数来衡量。为从更加微观层面考察FDI对环境影响的腐败门槛效应，并对以上的估计结果进行验证，本文以2004年中国120个地级城市为研究对象，以各城市的企业平均“旅行和招待费用”占企业销售收入总额的比例（TEC）表征腐败水平，在模型中引入FDI和TEC交叉项以考察FDI对环境污染的腐败门槛效应。此时计量估计的基本方程如下：
其中，n表示城市，
为随机误差项，其他变量参见变量选择说明。
（10）式假设FDI对污染排放的估计系数受腐败水平的影响，且此种影响以二次式的形式体现。（10）式对FDI求偏导，可得：
表4给出了城市层面的估计结果。其中，模型V、模型Ⅵ分别是以工业废水、二氧化硫为解释变量的估计结果。由表可知，模型V中的TEC对废水排放的边际弹性系数约为100×（0.0142+0.0096×FDI），而120个城市FDI均值为20.27，其弹性系数为33.66；即TEC提高一个单位，城市废水排放强度可能上升33.66%；模型Ⅵ中TEC对二氧化硫排放的边际弹性系数约为100×（0.0128+0.0073×20.27）=16.08，即TEC提高一个单位，城市二氧化硫排放强度将增加16.08%。这与表2、表3的结果相同，说明腐败水平上升将显著增加当地的污染排放。模型V、模型Ⅵ中FDI对工业废水、二氧化硫排放的边际弹性系数分别为-1.27+0.96×TEC和-1.05+0.73×TEC。由于相关城市的TEC（腐败水平）存在一定差异，FDI对污染排放的弹性系数受腐败水平影响呈现出线性变化的态势。图1（见下页）显示了不同腐败水平FDI对工业废水和二氧化硫排放的弹性系数。由图可知，在腐败水平较低时，FDI对污染排放呈现抑制作用；而当腐败水平达到较高水平时（TEC大于1.3或大于1.4），FDI将加剧当地污染排放。这说明，FDI对中国城市环境呈现出一定的腐败门槛效应；这与以省区对象为研究对象的估计结果类似，印证了前文FDI对环境腐败门槛效应的分析。其他结果与省区估计类似，证明了前文结果的稳健性。
（三）扩展分析
基于门槛面板的回归表明，当cor1<3.16、cor1<3.09时，或者当cor2<2.74、cor2<3.09时，FDI将有利于中国环境质量的改善；而当cor1>3.16、cor1>3.09时，或2.74
因此，本文假定cor1<3.09或者cor2<2.74为低腐败阶段，通过分析研究期内低腐败省区数量的动态变化，可以简单地分析FDI对中国环境影响方向的变化。图2给出了研究期内低腐败省份数目变化。由图可知，1995-1997年间，低腐败省区的仅有3个左右，此阶段FDI加剧了大部分省区的环境污染；而1998-2003年间，随着“十五大”提出“标本兼治，综合治理”的反腐败方针和相关反腐制度的出台，低腐败省区数量增加到10个左右，此阶段FDI对中国环境的正面影响有所增强；而2003年以后，随着党中央“教育、制度、监督”三位一体的反腐败体系的建立和公务员工资水平的提升，低腐败省区数量逐渐增加到20个左右，这意味着，当前FDI对中国多数地区的环境均呈积极影响。
基于相同的分类标准，本文对研究期内29个省区按照腐败水平进行了分类，分类结果见表5。由于本文采用了cor1和cor2两个指标作为腐败门槛值，只有在两个门槛标准下均属于高（低）腐败省区，才能判断FDI恶化（改善）了当地的环境质量。通过分析发现，北京、内蒙古、湖南、广东、海南、云南、甘肃、宁夏等7个省区在研究期内主要处于低腐败阶段，而天津、河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、上海、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、贵州和陕西等15个省区在研究期内主要处在高腐败阶段。两类省份比较来看，高腐败省区的数量远高于低腐败省区；这意味着，研究期内FDI对中国多数省区的环境具有负面影响。从省份分布来看，低腐败省份中除北京和广东外，其他省区的外商投资规模都比较小；而高腐败省区大多集中于沿海地区、中部地区和东北地区，而这些地区外资规模相对较大。这意味着，研究期内FDI整体加剧了中国的环境污染。
五、结论与启示
腐败和环境污染已经成为困扰中国发展的两大问题，在中国对外开放度日益上升、FDI对中国影响日渐深刻的背景下，对三者进行研究具有深刻的现实意义。本文用手工搜集的1995-2008年29个省区的腐败案件发案数和世界银行报告提供的2004年中国120个城市的TEC数据表征腐败水平，分别利用门槛面板回归估计和截面交叉项估计的方法，考察了FDI对中国环境影响的腐败门槛效应。研究结果表明，FDI对中国环境的影响存在显著的腐败门槛效应：当腐败水平较低时，FDI将减少中国的环境污染；而当腐败水平较高时，FDI将加剧中国的环境污染。另外，腐败本身作为影响环境的重要因素，十分显著地加剧了中国的环境污染。其他因素方面，收入增长与污染排放呈现显著的倒“U”型的曲线关系，工业生产在GDP比重中上升将增加了环境污染，而研发投入增长、环境规制提升则一定程度降低了污染排放。
本文的研究结论具有以下政策启示：第一，FDI对投资地环境的影响很大程度受到当地腐败水平的影响。当投资地腐败水平较高时，FDI将通过规避环境规制、降低环境技术溢出等途径加剧当地的环境污染；反之则反是。这表明，外资引入地应当更多地从预防教育、制度建设、官员治理等多方面着手，加大本地区的反腐力度，改善本地外商投资的“软环境”，从而更好地利用FDI对环境的积极影响。第二，腐败加剧了中国的环境污染。受数据限制，现有研究极少涉及腐败对中国环境的影响，而本文的研究结论则证实了腐败对中国环境的负面影响。这意味着，加大反腐力度、建设廉洁政府，不仅是关系到政治改革和经济增长的现实问题，也是关系到地方可持续发展的重要问题。第三，其他影响因素的分析表明，政府应当以发展的视角看待环境问题，必须在发展中解决环境问题。地方政府应当通过大力发展经济，积极进行产业结构优化升级，加大地方科研投入力度，提升地方环保意识和环境监督力度等途径来解决环境问题，最终实现经济发展和环境改善的和谐统一。
①EKC是指Grossman和Krueger（1991）在研究中发现的，随着收入水平的增长，环境污染将会逐渐增加，但当收入达到一定水平以后，环境污染将逐渐减少，即呈现出倒“U”型曲线的走势。
②Cole等（2006）的理论分析表明，FDI数量增加时，一方面会通过加强企业竞争性而促使政府通过提高环境规制而提升全社会福利（福利效应）；另一方面，也将导致污染企业加大贿赂力度而降低环境规制水平（贿赂效应）。在腐败水平较低时，“福利效应”对环境规制的影响占主导地位；腐败较高时则相反。
③本文中腐败被定义为“公共权力被用来以违反规则的方式追求个人利益的行为”（Shleifer和Vishny，1993；周黎安和陶婧，2009），所以，本文的地区腐败案件数是通过汇总各地区检察机关当年立案侦查的贪污、受贿、挪用公款、巨额财产来源不明等几类职务犯罪案件的数量得到。
④Cai等（2005）在分析时指出，企业会计账户中ETC项目除了包含合法的商务旅行支出外，主要用来统计企业以各种形式贿赂政府官员、主要客户和供应商的支出；用以衡量腐败水平虽存在一定误差，但整体仍是较好的微观腐败衡量指标。
⑤120个地级城市分布于30个省级地区（除西藏地区），其中东南沿海32个，东北地区11个，渤海湾地区19个，中部地区29个，西南地区15个，西北地区14个，具有较强的代表性。
⑥门槛回归要求模型中相关变量（尤其是门槛变量）为平稳序列；故在门槛估计前，本文用LLC和ADF—Fisher检验两种方法对所有变量进行面板平稳性检验，结果显示所有变量均至少在5%水平拒绝单位根存在。