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        中國(guó)二氧化碳排放與外商直接投資的計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究
        ——以東中西部地區(qū)為研究視角

        2014-03-27 05:24:56任曉燕楊水利
        關(guān)鍵詞:東中西部外商二階

        任曉燕,楊水利

        (1.西安理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西 西安 710054;2.西安交通大學(xué) 城市學(xué)院,陜西 西安 710018)

        隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,中國(guó)能源消耗總量在不斷增加。2011年?yáng)|中西部地區(qū)的能源消耗總量分別為20.14、11.28、10.81億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,較1997年分別增長(zhǎng)了2.21、1.70、2.28倍。西部地區(qū)能源消耗的增長(zhǎng)速度最快,但東部地區(qū)的能源消耗總量卻是西部地區(qū)的2倍。1997—2011年?yáng)|中西部地區(qū)人均能源消耗量分別為2.30、1.61、1.67噸標(biāo)準(zhǔn)煤,東部地區(qū)明顯高于中西部地區(qū);CO2排放量分別為2108.47、1203.29、1058.50億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,東部地區(qū)明顯高于中西部地區(qū)。

        2011年中國(guó)外商直接投資額(FDI)為2171.79億美元,較1997年增長(zhǎng)了3.5倍。其中,東中西部地區(qū)FDI分別為1461.43、403.80、306.56億美元,分別比1997年上升了2.74、5.5、9.19倍。雖然西部地區(qū)FDI的總量只有東部地區(qū)的0.21倍,但是其增長(zhǎng)速度明顯快于東部地區(qū)。FDI在促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),是否會(huì)增加中國(guó)的能源消耗量,特別是CO2排放量,這是值得深入研究的問題。

        1 文獻(xiàn)回顧

        1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的關(guān)系

        國(guó)外學(xué)者的研究結(jié)果大多都驗(yàn)證了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線假說。Friedl B和Getzner M(2003)[1]認(rèn)為,奧地利CO2排放量與其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈N型而非倒U型關(guān)系。

        國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究結(jié)果大多不支持環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線假說。王琛(2009)[2]認(rèn)為,中國(guó)人均CO2排放量與人均GDP之間并未呈現(xiàn)倒U型關(guān)系;徐玉高(1999)[3]等研究表明,人均CO2排放量與人均GDP之間的關(guān)系并不支持環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線假說;閔繼勝和胡浩(2011)[4]研究表明,經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)將導(dǎo)致碳排放量的增加,而碳排放量的增加反過來會(huì)制約經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度,但其影響會(huì)存在一定的滯后期;孫趙勇(2012)[5]等研究顯示,工業(yè)產(chǎn)出效應(yīng)是導(dǎo)致我國(guó)能源消耗量和CO2排放量增長(zhǎng)的主要因素,工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整沒有明顯影響能源消耗量的變化。

        國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究結(jié)果之所以不同,主要是由于樣本的選取不同。

        2)FDI與東道國(guó)環(huán)境之間的關(guān)系

        第一種觀點(diǎn)認(rèn)為,F(xiàn)DI與東道國(guó)環(huán)境污染之間呈正相關(guān)關(guān)系。Anderw K.J(2007)[6]認(rèn)為,F(xiàn)DI給欠發(fā)達(dá)國(guó)家(地區(qū))的CO2排放量帶來了負(fù)面影響。Joysri A(2009)[7]研究表明FDI的增加使得印度SO2排放量增加。Jie H(2006)[8]認(rèn)為,隨著FDI的增加,SO2排放量也在逐步增加。吳玉鳴(2007)[9]認(rèn)為,F(xiàn)DI在某些方面對(duì)我國(guó)環(huán)境造成了一定的負(fù)面影響。郭沛和張曙霄(2012)[10]認(rèn)為,F(xiàn)DI的增加將加大中國(guó)的碳排放量。

        第二種觀點(diǎn)認(rèn)為,F(xiàn)DI與東道國(guó)環(huán)境污染之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。Zarsky和Lyuba(1999)[11]指出,F(xiàn)DI可以把先進(jìn)的環(huán)保技術(shù)帶到東道國(guó),從而提高東道國(guó)國(guó)內(nèi)企業(yè)的環(huán)境績(jī)效。Eskeland和Harrison(2003)[12]認(rèn)為,F(xiàn)DI提升了東道國(guó)的技術(shù)水平,從而有利于東道國(guó)環(huán)境的改善。楊萬(wàn)平和袁曉玲(2008)[13]研究表明,F(xiàn)DI能夠在一定程度上減輕我國(guó)的環(huán)境壓力。黃菁(2010)[14]認(rèn)為,F(xiàn)DI對(duì)我國(guó)的環(huán)境改善具有促進(jìn)作用。

        第三種觀點(diǎn)認(rèn)為,F(xiàn)DI 與東道國(guó)環(huán)境污染之間不存在因果關(guān)系。周凱(2012)[15]研究顯示,上海市FDI與碳排放之間不存在因果關(guān)系。楊樹旺(2012)[16]等研究表明,來自美國(guó)、日本、歐盟地區(qū)的FDI對(duì)碳排放的影響不顯著。

        本文認(rèn)為,造成環(huán)境污染的排放量很多,而其中最重要的就是CO2排放量。同時(shí),中國(guó)不同地區(qū)外商直接投資額存在較大差異。因此,本文就中國(guó)東中西部地區(qū)外商直接投資與CO2排放量之間的關(guān)系展開研究,以期尋找二者之間的關(guān)系。

        2 研究方法

        CO2排放強(qiáng)度主要用來衡量一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與CO2排放量之間的關(guān)系。如果一國(guó)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),每單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值所帶來的CO2排放量在下降,說明該國(guó)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)低碳的發(fā)展模式。同時(shí),CO2排放強(qiáng)度還取決于技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、農(nóng)業(yè)工業(yè)化和城市化進(jìn)程與規(guī)模。

        目前關(guān)于中國(guó)CO2排放強(qiáng)度及CO2排放總量的數(shù)據(jù)無法直接獲得,因此,本文采用碳排放系數(shù)法來測(cè)算中國(guó)東中西部地區(qū)的CO2排放量,并在此基礎(chǔ)上計(jì)算得出東中西部地區(qū)的CO2排放強(qiáng)度。

        關(guān)于外商直接投資與中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度之間關(guān)系的研究,本文則采用協(xié)整分析法進(jìn)行檢驗(yàn)。具體步驟如圖1所示。

        圖1 協(xié)整分析法流程圖

        3 模型構(gòu)建

        3.1 測(cè)算東中西部地區(qū)CO2排放量

        目前,關(guān)于碳排放量的測(cè)度方法很多,國(guó)內(nèi)學(xué)者大多采用投入產(chǎn)出法進(jìn)行測(cè)度,但很多投入產(chǎn)出模型未將加工貿(mào)易的情況納入其中,這將導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果被高估。

        因此,本文采用碳排放系數(shù)法來測(cè)算中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放量。計(jì)算公式如下:

        (1)

        其中,TC為碳排放總量;i為能源種類;θi為第i種能源在能源消費(fèi)總量中的比重;Fi為各類能源的排放系數(shù),即消費(fèi)單位i種能源的碳排放量;E為能源消費(fèi)總量。

        根據(jù)我國(guó)能源消耗情況,由于水電、風(fēng)電和核電這三類能源的消費(fèi)量所占比重非常小,故假設(shè)這三類能源不產(chǎn)生碳排放,因此,我國(guó)碳排放量主要來源于煤炭、石油、天然氣這三類能源。具體計(jì)算公式如下:

        TC=E×θ煤炭×F煤炭+

        E×θ石油×F石油+

        E×θ天然氣×F天然氣

        (2)

        由于CO2排放系數(shù)為碳排放系數(shù)的3.67倍(即44/12,其中,44為CO2的化學(xué)分子量,12為碳原子量),因此,CO2排放總量為碳排放總量的3.67倍。

        CO2排放強(qiáng)度是指與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)相對(duì)應(yīng)的CO2排放率,即單位GDP的CO2排放量。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》可以獲得中國(guó)東中西部地區(qū)GDP的數(shù)據(jù),利用該數(shù)據(jù)即可計(jì)算1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度。結(jié)果如圖2所示。

        圖2 1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)圖

        由圖2可見,1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度逐年下降,表明隨著技術(shù)的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,中國(guó)東中西部地區(qū)實(shí)現(xiàn)了低碳發(fā)展模式。

        3.2 外商直接投資與東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度關(guān)系研究

        3.2.1 模型構(gòu)建

        國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究表明,外商直接投資的增加與碳排放量之間存在著一定的關(guān)系,或是積極的影響,或是消極的影響。

        同時(shí),人口數(shù)量也是影響CO2排放強(qiáng)度的重要因素之一。人口越多,就需要消耗更多的食物、商品以及交通工具等,這就需要消耗更多的能源來滿足這些方面的需求,必將產(chǎn)生更多的CO2,使得CO2排放強(qiáng)度加大。

        人均GDP是衡量人們生活水平的一個(gè)重要指標(biāo)。隨著人們生活水平的提高,對(duì)住房、汽車、飛機(jī)、家用電器等產(chǎn)品的消費(fèi)量就會(huì)增加,從而加大CO2排放強(qiáng)度。

        出口總額的增加必然會(huì)消耗更多的能源,產(chǎn)生更多的CO2,導(dǎo)致CO2排放強(qiáng)度的增加。

        因此,人口總量、人均GDP和出口總額都會(huì)對(duì)CO2排放強(qiáng)度產(chǎn)生影響,在構(gòu)建模型時(shí)應(yīng)加入這三個(gè)變量。模型如下所示:

        ln(C)=α0+α1ln(FDIt)+α2ln(Pt)+

        α3ln(AGDPt)+α4ln(TRADEt)

        (3)

        其中:C為CO2排放強(qiáng)度,F(xiàn)DIt為t年外商直接投資實(shí)際使用額(萬(wàn)美元),Pt為t年人口數(shù)量(萬(wàn)人),AGDPt為t年人均GDP(人民幣元),TRADEt為t年出口總額(萬(wàn)美元)。

        3.2.2 數(shù)據(jù)來源

        分析外商直接投資與中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度之間的關(guān)系時(shí),選取1997—2011年外商直接投資實(shí)際使用額(萬(wàn)美元)、人口數(shù)量(萬(wàn)人)、出口總額(萬(wàn)美元)和人均GDP(人民幣元)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)分別來源于《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2012》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2012》。同時(shí),可以繪出1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)外商直接投資實(shí)際使用額變化趨勢(shì)圖。如圖3所示。

        由圖3可見,1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)的外商直接投資呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢(shì)。

        由圖2和圖3可知,1997—2011年,隨著中國(guó)東中西部地區(qū)外商直接投資實(shí)際使用額的增加,其CO2排放強(qiáng)度在逐年遞減。這一方面說明,東中西部地區(qū)引進(jìn)外商直接投資與其CO2排放強(qiáng)度之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系;另一方面說明,東中西部地區(qū)引進(jìn)外商直接投資對(duì)其環(huán)境改善具有促進(jìn)作用。

        圖3 1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)外商直接投資變化趨勢(shì)圖

        3.3 協(xié)整分析

        3.3.1 單位根(ADF)檢驗(yàn)

        回歸模型是建立在穩(wěn)定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的,對(duì)于非穩(wěn)定數(shù)據(jù),不能使用回歸模型進(jìn)行分析,否則會(huì)出現(xiàn)偽回歸。因此,首先要對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。同時(shí),為了降低異方差的影響,需要對(duì)數(shù)據(jù)序列取對(duì)數(shù)后再進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。

        運(yùn)用Eviews6.0軟件,對(duì)1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度、外商直接投資實(shí)際使用額、人口數(shù)量、出口總額和人均GDP序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。結(jié)果如表1所示。

        表1 ADF檢驗(yàn)(二階差分)結(jié)果

        結(jié)果分析:

        東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度序列數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分后ADF值均小于顯著性水平為5%的臨界值,即該時(shí)間序列數(shù)據(jù)在95%的置信水平下是二階平穩(wěn)序列;

        外商直接投資實(shí)際使用額序列數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分后ADF值均小于顯著性水平為1%的臨界值,即該時(shí)間序列在99%的置信水平下是二階平穩(wěn)序列;

        人口數(shù)量序列數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分后ADF值均小于顯著性水平為1%的臨界值,即該時(shí)間序列在99%的置信水平下是二階平穩(wěn)序列;

        出口總額序列數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分后ADF值均小于顯著性水平為5%的臨界值,即該時(shí)間序列在95%的置信水平下是二階平穩(wěn)序列;

        人均GDP序列數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分后ADF值均小于顯著性水平為1%的臨界值,即該時(shí)間序列在99%的置信水平下是二階平穩(wěn)序列。

        由上述分析可知,東中西部地區(qū)CO2排放強(qiáng)度、外商直接投資實(shí)際使用額、人口數(shù)量、出口總額和人均GDP序列數(shù)據(jù)均為二階平穩(wěn)序列,表明變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,即它們之間是協(xié)整的,因此,可以進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。

        3.3.2 OLS回歸分析

        由單位根(ADF)檢驗(yàn)結(jié)果可知,上述變量之間是協(xié)整的,因此,可以建立OLS回歸模型進(jìn)行回歸分析。

        運(yùn)用Eviews6.0軟件對(duì)東中西部地區(qū)的模型進(jìn)行OLS回歸分析。結(jié)果如表2所示。

        表2 OLS回歸結(jié)果

        結(jié)果分析:

        東中西部地區(qū)的prob(F)值均小于0.05,說明整個(gè)回歸模型是有意義的;

        R2均在93%以上,模型擬合得非常好,說明ln(C)的93%均可以由變量ln(FDI)、ln(P)、ln(TRADE)、ln(AGDP)解釋。

        3.3.3 殘差序列ADF檢驗(yàn)

        對(duì)OLS回歸生成的殘差序列進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢查各變量之間是否存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。如果殘差序列通過了ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn),說明變量間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,否則,變量之間不存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。結(jié)果如表3所示。

        表3 殘差序列ADF檢驗(yàn)結(jié)果

        結(jié)果分析:

        東中西部地區(qū)的ADF值均小于顯著性水平為5%的臨界值,即時(shí)間序列在95%的置信水平下是協(xié)整的,說明變量之間存在協(xié)整關(guān)系,表明各變量之間存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。

        3.3.4 建立誤差修正模型

        由上面分析可知,東中西部地區(qū)各變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。為了增強(qiáng)模型的精度,將OLS回歸中的誤差項(xiàng)看作均衡誤差,通過建立短期動(dòng)態(tài)模型,即誤差修正模型,來彌補(bǔ)長(zhǎng)期靜態(tài)模型的不足。結(jié)果如表4所示。

        表4 誤差修正模型結(jié)果

        結(jié)果分析:東中西部地區(qū)的prob(F)值均小于0.05,說明整個(gè)回歸模型是有意義的;R2均在89%以上,說明模型擬合得較好。

        3.3.5 格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗(yàn)

        由以上分析可知,東中西部地區(qū)的時(shí)間序列具有平穩(wěn)性,因此,運(yùn)用Eviews6.0軟件,采用格蘭杰因果關(guān)系來檢驗(yàn)東中西部地區(qū)的外商直接投資與其CO2排放強(qiáng)度之間的因果關(guān)系。結(jié)果如表5所示。

        結(jié)果分析:當(dāng)中部地區(qū)的滯后期為1時(shí),ln(FDI)變化是引起ln(C)變化的格蘭杰原因,也就是說,當(dāng)滯后期為1時(shí),中部地區(qū)外商直接投資額的變化是導(dǎo)致該地區(qū)CO2排放強(qiáng)度變化的格蘭杰原因;其他任何情況下,不論滯后期為1、2或3,東中西部地區(qū)的CO2排放強(qiáng)度與外商直接投資額之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。

        表5 格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

        4 結(jié)論與討論

        本文運(yùn)用1997—2011年的時(shí)間序列,對(duì)中國(guó)東中西部地區(qū)外資直接投資額與其CO2排放強(qiáng)度之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析,得出以下結(jié)論。

        1)1997—2011年中國(guó)東中西部地區(qū)CO2排放總量逐年遞增,但CO2排放強(qiáng)度卻呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢(shì),表明隨著技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、農(nóng)業(yè)工業(yè)化和城市化進(jìn)程與規(guī)模,中國(guó)東中西部地區(qū)均實(shí)現(xiàn)了低碳發(fā)展模式。

        2)中國(guó)東中西部地區(qū)外商直接投資額與其CO2排放強(qiáng)度之間存在線性相關(guān)關(guān)系,且這種線性相關(guān)關(guān)系是長(zhǎng)期平穩(wěn)的,在短期內(nèi),可能會(huì)偏離二者的長(zhǎng)期均衡水平,但上一年度的非均衡誤差會(huì)向長(zhǎng)期均衡狀態(tài)調(diào)整。

        3)中國(guó)東中西部地區(qū)外商直接投資額與其CO2排放強(qiáng)度之間不存在格蘭杰因果關(guān)系,即外商直接投資額的增加并不會(huì)導(dǎo)致其CO2排放強(qiáng)度的增加。

        參考文獻(xiàn):

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