楊建成

(河南機電高等專科學校經(jīng)濟貿(mào)易系，河南新鄉(xiāng)453000)

改革開放以來，外商直接投資(FDI)作為資本、技術等多種要素的綜合體，對中國經(jīng)濟和社會的發(fā)展產(chǎn)生了重要的促進作用。但國內(nèi)外學者的部分研究則表明，F(xiàn)DI也可能對東道國的環(huán)境和碳排放產(chǎn)生一定的負面影響。在全球各國對溫室效應日益關注的今天，深入研究FDI對中國碳排放的影響具有重要意義。

研究思路和方法上，國外學者對FDI與碳排放的研究主要為以下兩類:第一類主要是考察FDI與東道國碳排放量之間的關系，此類研究通常采用時間序列數(shù)據(jù)，以碳庫茲涅茨曲線(CKC)為依據(jù)，運用協(xié)整分析等方法對兩者進行考察。代表性的研究如，Yasmine Merican et al(2007)［1］對 1970—2001 年東南亞五國的研究，Acharkyya(2009)［2］對 1980—2003 年印度經(jīng)驗的考察。此類研究大多得到FDI與碳排放量呈負相關的結論。另一類則側重于考察FDI與東道國碳排放效率之間的關系，此類研究通常采用多個國家的面板數(shù)據(jù)，用固定、隨機效應的靜態(tài)面板估計方法對兩者進行考察。代表性的研究如，Grimes and Kentor(2003)［3］對66個發(fā)展中國家1980—1996年經(jīng)驗的考察，Perkins and Neumayer(2008)［4］對 114 個不發(fā)達國家1980—2000年數(shù)據(jù)的分析。此類研究的結果則存在一定差異。

國內(nèi)學者對FDI與碳排放關系的研究較少，現(xiàn)有研究主要集中在FDI與其他污染物(如二氧化硫、廢水、廢渣等)關系的考察。研究思路上，多是對“污染天堂假說”、“波特假說”和環(huán)境庫茲涅茨曲線的檢驗;研究方法上則多是采用協(xié)整分析、靜態(tài)面板和聯(lián)立方程等方法進行考察(于峰和齊建國，2007［5］;許士春和莊瑩瑩，2009［6］)。只有宋德勇和易艷春(2011)［7］利用1978—2008年中國的總量數(shù)據(jù)，采用協(xié)整分析的方法，對FDI與碳排放的關系進行了初步考察，結果表明，F(xiàn)DI對中國的碳排放存在積極影響。

綜上所述，現(xiàn)有文獻在以下方面尚顯不足:第一，多數(shù)研究基于國家層面的總量數(shù)據(jù)，地區(qū)層面的研究較少，而FDI在東道國的分布一般具有顯著的地區(qū)差異，地區(qū)層面的數(shù)據(jù)可能更有利于考察兩者的關系。第二，研究方法上，基于時間序列和靜態(tài)面板的研究較多，而動態(tài)面板的研究尚不多見;而作為能源消耗副產(chǎn)品的碳排放在短期內(nèi)應存在一定的排放剛性，動態(tài)模型能夠更科學地考察兩者的關系。第三，各類研究在碳排放指標選擇上存在較大差異，從而導致研究結果的不一致性，尤其是從技術路徑下，對FDI與碳排放關系的研究也比較少見?；诖?，本文利用中國1995—2008年29個省級單位的數(shù)據(jù)，通過構造反映FDI技術效應的模型，分別選取反映碳排放量和強度的兩類指標，采用動態(tài)面板的分析方法，較為深入地考察了技術路徑下FDI對中國碳排放的影響。

1 理論框架和計量處理

1.1 理論框架

Grossman 和 Krueger(1991)［8］的經(jīng)典研究表明，經(jīng)濟活動主要通過規(guī)模效應、結構效應和技術效應對環(huán)境產(chǎn)生影響。借鑒此思路，本文的理論模型也主要從規(guī)模、結構和技術方面考察經(jīng)濟活動對碳排放的影響:

其中C為碳排放量;Y、S和SK分別為產(chǎn)出規(guī)模、經(jīng)濟結構和技術水平。

一般來說，產(chǎn)出規(guī)模的擴張對環(huán)境有明顯的負面影響，經(jīng)濟結構變化對碳排放的影響則并不確定。此外，F(xiàn)DI也可通過產(chǎn)出和結構渠道對碳排放產(chǎn)生影響，即FDI對碳排放也存在規(guī)模和結構效應。但FDI的規(guī)模效應與總產(chǎn)出的規(guī)模效應很難分離，其結構效應也多是通過地區(qū)經(jīng)濟結構變化產(chǎn)生影響。借鑒Hubler和 Keller(2009)［9］的做法，認為 Y 和 S 已經(jīng)分別包含了FDI的規(guī)模和結構效應。

變量SK則包含了影響地區(qū)碳排放技術的主要因素。技術進步可通過內(nèi)、外兩種渠道發(fā)生:內(nèi)部渠道主要通過研究和開發(fā)(R＆D)投入的增長等實現(xiàn)(陳媛媛和李坤望，2010［10］;魏巍賢和楊芳，2010［11］)。CKC理論表明，人均收入的提高使環(huán)境管制得到加強，間接促進了碳排放技術的提升，故本文將人均收入的技術引致也納入內(nèi)部渠道。本文分別用變量研發(fā)投入(R＆D)和人均收入(ey)衡量以上兩個因素。

外部渠道則主要是FDI的技術促進作用:現(xiàn)有研究表明，發(fā)展中國家可通過FDI的技術溢出促進東道國技術水平的提升，進而帶來能源、資源利用強度的下降和碳排放技術的提升(Perkins和 Neumayer，2008［4］)，則此因素用變量FDI表示。本文主要從技術路徑研究FDI對地區(qū)碳排放的影響，其規(guī)模和結構方面的影響認為已經(jīng)包含在變量Y和S當中。則對應的技術模型如下:

將技術因素引入總排放模型中，可得碳排放方程:

為了更為全面地考察FDI對碳排放的影響，可得地區(qū)碳排放強度方程:

1.2 計量處理

由以上理論分析，可得本文基本計量方程:

其中，i表示地區(qū)，t表示年份，CI、S、RD、ey 和 FDI分別為碳排放強度、結構狀況、R＆D投入、人均收入和FDI狀況，θi表示地區(qū)個體效應，εit誤差項。

李國志和李宗植(2010)［12］的研究表明，各地碳排放存在較強的路徑依賴，即本期碳排放強度受到上期的顯著影響;在模型(5)中加入因變量的滯后項ln CIit－1，以考察此種影響。

魏巍賢和楊芳(2010)［11］的研究表明，東道國的吸收能力(R＆D)能顯著影響外部技術對碳排放的影響。借鑒他們的做法，計量分析時引入lnR＆D和FDI的交叉項。而R＆D、FDI與它們的交叉項間也應存在一定相關性，計量分析時將進行處理。

為全面考察規(guī)模、結構和技術的影響，應將Y引入解釋變量，但Y和ey之間可能存在較強相關性，模型(3)中應當剔除ey。考慮到排放慣性的影響，模型(3)中也加入碳排放量的滯后項(ln Cit－1)。得到碳排放量模型如下:

其中C、Y分別為碳排放量和產(chǎn)出，其他變量含義與式(6)同。

模型(6)和(7)中等式右邊包含了滯后的碳排放，且lney、FDI、lnY等也可能因與能源消耗密切相關對而導致內(nèi)生性問題產(chǎn)生，采用普通最小二乘(OLS)估計，將導致估計量的有偏和不一致?，F(xiàn)有研究多采用系統(tǒng)廣義矩估計(SYS－GMM)解決此種問題。理論上，兩階段GMM比一階段GMM估計更有效，但兩階段估計的標準誤存在下偏傾向;為解決此問題，本文對兩階段協(xié)方差矩陣進行了有限樣本校正。本文著重分析SYS－GMM的結果，同時給出固定效應或隨機效應的結果以作對照。

使用GMM方法估計相關模型時，用一階差分轉換方程的一階和二階序列相關檢驗AR(1)、AR(2)作為判斷隨機擾動項是否序列相關的依據(jù)，用Sargan檢驗值作為工具變量可靠性的依據(jù)，同時，用Hausman檢驗值作為固定效應和隨機效應選擇的依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)和變量說明

2.1 數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)主要源自1996—2009年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《能源統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，部分數(shù)據(jù)來自《經(jīng)濟普查年鑒》。文中所有涉及價值形態(tài)的數(shù)據(jù)，均用2000年為基期的工業(yè)產(chǎn)品出廠價格指數(shù)或固定資產(chǎn)價格指數(shù)進行調(diào)整;出口和FDI數(shù)據(jù)則根據(jù)當年人民幣對美元的平均匯率折算成人民幣處理?？紤]到數(shù)據(jù)的一致性和可得性，研究對象不包括港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)、重慶市(1997年后所有重慶市的數(shù)據(jù)并入四川省)，最終采用1995—2008年29個省區(qū)的406個樣本。

2.2 變量說明

目前并無各地區(qū)碳排放的官方統(tǒng)計，魏巍賢和楊芳(2010)［11］根據(jù)各地的能源消耗來估算。借鑒他們的做法，本文根據(jù)IPCC提供的四種主要燃料(具體為煤總和、油品總和、天然氣和焦炭等)的基礎數(shù)據(jù)和算法，得到各燃料的碳排放系數(shù)，結合各地的燃料消耗，得到各地能源消耗所產(chǎn)生的CO2。除此之外，也測算了兩種排放強度較大的工業(yè)產(chǎn)品(水泥、玻璃等)生產(chǎn)導致的CO2，與能源消耗產(chǎn)生的碳匯總，最終得到各地區(qū)估算的碳排放總量(C)。

本文測算的碳排放包括了全部經(jīng)濟活動的結果，所以用各地的GDP來表示經(jīng)濟規(guī)模(Y)。碳排放強度(CI)為地區(qū)碳排放總量(C)與GDP之比。經(jīng)濟結構(S)，借鑒 Perkins 和 Neumayer(2008)［4］、魏巍賢和楊芳(2010)［11］的做法，用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占GDP的比重表示。研發(fā)投入(R＆D)，借鑒陳媛媛和李坤望(2010)［10］的做法，采用地區(qū)人均科技活動內(nèi)部支出額來反映。人均收入(ey)用現(xiàn)有研究常用的人均GDP來衡量。

現(xiàn)有研究主要選取兩類指標來衡量FDI水平:Acharkyya(2009)［2］采用 FDI的流量指標;Grimes 和Kentor(2003)［3］則選用FDI存量指標。為更好地考察動態(tài)模型的影響，本文采用流量指標，即模型中的FDI為各地年度實際利用外資總額。同E＝類似，分析中用FDI總額與GDP的比值來衡量FDI水平(FDI)。

3 回歸分析

3.1 統(tǒng)計描述和相關性檢驗

?

?

變量的統(tǒng)計性描述見表1。變量的相關系數(shù)檢驗見表2。由表2可知，變量lnR＆D與FDI、lnY和ln ey之間也存在較強的相關性，符合本文預期，計量處理時將進行處理。除此之外，其他變量之間沒有較強的相關性。

3.2 計量結果分析

3.2.1 因變量為碳排放強度的估計

表3是模型(6)的估計結果。考慮到FDI、lnR＆D以及l(fā)nR＆D×FDI之間的相關性，表3對以上因素對lnCI的影響進行分開估計。模型1、2主要考察FDI的影響;模型3、4主要考察 lnR＆D的影響;模型5、6主要考察lnR＆D×FDI的影響。第1、3、5列中Hausman檢驗值驗證了固定效應估計的合理性，但固定效應估計不能完全解決內(nèi)生性問題，其估計可能存在較大偏差。AR(2)檢驗值接受二階序列不相關的假設;sargan檢驗值說明工具變量選取可靠。相比固定效應估計值，GMM中多數(shù)變量的系數(shù)有一定變化，顯著性明顯提高，但各模型中同一變量的GMM估計值變化不大，表明此種估計結果的穩(wěn)健性。

模型1－6的結果顯示，結構變量(S)與碳排放強度顯著正相關，表明第二產(chǎn)業(yè)在GDP比重中的增加將顯著提高地區(qū)的碳排放強度，這是第二產(chǎn)業(yè)的碳排放強度顯著大于第一、三產(chǎn)業(yè)的原因。人均收入(ey)與碳排放強度顯著正相關，表明人均收入的提高將帶來地區(qū)碳排放強度的上升，這與理論預期不符，但與李國志和李宗植(2010)［12］的研究結果類似，可能是當前我國的人均GDP水平整體尚低，未達到引致碳排放技術進步的水平。模型4顯示，研發(fā)(R＆D)投入對碳排放強度具有顯著的抑制作用，這與陳媛媛和李坤望(2010)［10］、魏巍賢和楊芳(2010)［11］的研究結果類似，說明當前國內(nèi)研發(fā)投入的增加顯著推動了各地能源消耗和碳排放的下降。

表3 因變量為地區(qū)碳排放強度的回歸結果

模型1、2顯示，固定效應估計下，F(xiàn)DI與碳排放強度之間存在不甚顯著負相關，而消除變量內(nèi)生性影響后，F(xiàn)DI對碳排放的正面影響明顯增強，符合本文的理論預期假設。這與Perkins和Neumayer(2008)［4］的結果類似，與Grimes和 Kentor(2003)［3］等的結果不同，這可能是因為本文計量模型和處理方法的改進，排除了其他效應的影響，技術路徑下FDI的影響得以更加穩(wěn)健地表現(xiàn)出來。由模型5、6可知，F(xiàn)DI與lnR＆D的交叉項的系數(shù)顯著為負，表明投資地吸收能力(R＆D)的提升對于FDI積極作用的發(fā)揮具有重要意義。

3.2.2 因變量為碳排放量的估計

表4是模型(7)的估計結果。同表3相同，模型1－2、3－4、5 －6 分別側重考察 FDI、lnRD、lnR＆D ×FDI的影響。相關檢驗顯示采用固定效應和SYSGMM估計的合理性。同樣，與固定效應估計相比，大部分GMM估計值的顯著性有所提高，且各變量估計值并未隨模型形式的變化而產(chǎn)生較大差異，說明SYS－GMM估計結果的穩(wěn)健性。

綜合表3、4滯后項的估計，可以發(fā)現(xiàn)，無論是各地區(qū)的碳排放強度還是碳排放量，均存在顯著的排放慣性，驗證了采用動態(tài)模型進行估計的合理性。模型1－2顯示，固定效應估計下，F(xiàn)DI對碳排放量的積極影響并不顯著，但剔除內(nèi)生性影響之后，其影響系數(shù)的顯著性明顯提高。這與Yasmine Merican et al(2007)［1］和 Acharkyya(2009)［2］的結論存在一定差異，而與宋德勇和易艷春(2011)［7］的估計結果類似。結合FDI與lnR＆D交叉項的估計結果，這可能是因為各地對FDI技術溢出的吸收能力較強的原因;也可能是本文模型和計量處理較好地考察了FDI的技術效應對碳排放量影響的緣故。由模型1－6可知，產(chǎn)出增加對各地碳排放的負面影響十分明顯。這與宋德勇和易艷春(2011)［7］的結果類似，表明當前我國經(jīng)濟增長還處在依靠能源和資源消耗推動的“粗放式”增長階段。

表4 因變量為地區(qū)碳排放量的回歸結果

4 結論和政策建議

利用中國1995—2008年29個省級地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，通過構建包含多種效應的動態(tài)模型，分別使用地區(qū)碳排放強度和地區(qū)碳排放量作為解釋變量，采用固定效應和SYS－GMM等多種計量方法，本文主要從技術路徑考察了FDI對中國碳排放的影響，得到以下主要結論。第一，F(xiàn)DI的影響方面，無論是地區(qū)碳排放強度還是碳排放量，F(xiàn)DI均對其產(chǎn)生了顯著的積極影響;且投資地的吸收能力(R＆D)對FDI積極影響的發(fā)揮具有重要影響。第二，對非FDI因素而言，第二產(chǎn)業(yè)比重的提升、產(chǎn)出的增長、人均收入的增長均增加了各地的碳排放;地區(qū)研發(fā)投入的提高則顯著降低了各地的碳排放。

基于以上結論，以下幾點建議值得參考:第一，我國應當繼續(xù)加快對外開放的步伐，不斷提升各地區(qū)FDI水平，以充分發(fā)揮FDI對各地的生產(chǎn)技術進步和碳排放降低的積極作用。第二，各級政府和相關部門應當繼續(xù)加大研發(fā)資金的投入力度，努力提升各地區(qū)的技術吸收能力，以更加有效地利用FDI的技術溢出和國內(nèi)研發(fā)自身對碳排放降低的積極影響。第三，地方政府要轉變經(jīng)濟增長思路，注重經(jīng)濟增長的質量，積極推動產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整升級，最終實現(xiàn)我國經(jīng)濟的低碳式增長。

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