吳軍，理爽

（上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院，上海 201899）

隨著我國(guó)要素稟賦以及外部競(jìng)爭(zhēng)與合作關(guān)系調(diào)整等條件發(fā)生變化，中國(guó)對(duì)外開(kāi)放中內(nèi)循環(huán)和外循環(huán)地位也發(fā)生了變化。在此基礎(chǔ)上，2020年以來(lái)黨中央多次強(qiáng)調(diào)構(gòu)建中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新格局，提出了中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“雙循環(huán)”戰(zhàn)略，即“加快形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”。“雙循環(huán)”戰(zhàn)略下的新發(fā)展格局絕不是封閉的國(guó)內(nèi)循環(huán)，而是開(kāi)放的國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)。江小涓和孟麗君[1]提出構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局要更加重視“國(guó)外”循環(huán)的質(zhì)量，不斷提高對(duì)外開(kāi)放水平，更多更好地吸引全球資源要素，加快構(gòu)建更高水平、更高質(zhì)量的開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)體制。

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)實(shí)際利用外資額和對(duì)外直接投資額都在不斷增加。從2005年到2019年，實(shí)際利用外資額以4.06%的年均增長(zhǎng)率從638.05 億美元增加到1 349.66億元；對(duì)外直接投資額以7.03%的年均增長(zhǎng)率從122.6 億美元增加到1 430.4 億美元，中國(guó)不斷發(fā)展成為對(duì)外投資大國(guó)。由此可見(jiàn)，中國(guó)對(duì)外直接投資以更快速的增長(zhǎng)超過(guò)中國(guó)實(shí)際利用外資額，對(duì)外開(kāi)放從“引進(jìn)來(lái)”到“走出去”，雙向FDI 的協(xié)調(diào)發(fā)展水平不斷提高。鄒志明和陳迅[2]提出雙向FDI 的協(xié)調(diào)發(fā)展是促進(jìn)我國(guó)開(kāi)放水平提高和構(gòu)建“國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)”新發(fā)展格局的重要舉措。但是雙向FDI在促進(jìn)“雙循環(huán)”新發(fā)展格局形成過(guò)程中也對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了影響。雙向FDI 對(duì)環(huán)境的影響可能是雙向的，一方面，雙向FDI 對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有促進(jìn)作用，隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷變大，對(duì)能源的消耗增加，使得污染物的排放增加；另一方面，隨著中國(guó)雙向FDI 不斷增加，中國(guó)在吸引外資和對(duì)外投資中不斷提高技術(shù)水平、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高能源使用率，從而減少污染排放，促進(jìn)環(huán)境質(zhì)量的改善。

在全球變暖問(wèn)題日益嚴(yán)重的情況下，碳排放問(wèn)題成為關(guān)注熱點(diǎn)，2020年中國(guó)提出“雙碳”目標(biāo)，力爭(zhēng)在2030年之前達(dá)到二氧化碳排放量的峰值，努力爭(zhēng)取在2060年之前實(shí)現(xiàn)碳中和。在構(gòu)建中國(guó)經(jīng)濟(jì)“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的過(guò)程中如何加快實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)是目前需要解決的重要問(wèn)題，因此本文研究中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響具有重要意義?？紤]到碳排放強(qiáng)度在區(qū)域之間相互影響，以及當(dāng)期的碳排放強(qiáng)度可能受到上期影響，本文運(yùn)用同時(shí)包含空間與時(shí)間因素的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型分析雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響。

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于雙向FDI 對(duì)母國(guó)碳排放或環(huán)境污染的現(xiàn)有研究主要包括三類，第一類是外商直接投資（IFDI）對(duì)碳排放的影響，該類研究成果比較豐富；第二類是對(duì)外直接投資（OFDI）對(duì)碳排放的影響，目前該類研究相對(duì)較少；第三類研究同時(shí)考慮IFDI 和OFDI 對(duì)母國(guó)碳排放的影響。三類研究目前都沒(méi)有一致結(jié)論。

關(guān)于IFDI 對(duì)碳排放的影響，一部分學(xué)者認(rèn)為IFDI增加會(huì)增加?xùn)|道國(guó)污染排放，Walter[3]首先提出東道國(guó)在利用外商直接投資過(guò)程中會(huì)增加污染排放，并指出污染加劇是因?yàn)閲?guó)際間的投資往往流入環(huán)境規(guī)制較為寬松的國(guó)家。Leonard[4]認(rèn)為發(fā)達(dá)國(guó)家的環(huán)境管制水平高于發(fā)展中國(guó)家，因此高污染、高耗能的產(chǎn)業(yè)會(huì)從發(fā)達(dá)國(guó)家向發(fā)展中國(guó)家轉(zhuǎn)移，利用IFDI 會(huì)使得東道國(guó)污染加劇，并在此基礎(chǔ)上提出了“污染天堂假說(shuō)”。趙軍和王曉辰[5]將金融規(guī)模和金融發(fā)展結(jié)構(gòu)作為門檻變量，運(yùn)用門檻模型分析了中國(guó)OFDI 對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家碳排放的影響，結(jié)果表明“一帶一路”沿線國(guó)家在利用外資過(guò)程中增加了碳排放，并且金融規(guī)模和金融發(fā)展結(jié)構(gòu)的門檻效應(yīng)明顯。另一部分學(xué)者認(rèn)為IFDI 增加會(huì)抑制東道國(guó)碳排放，Talukdar & Meisner[6]運(yùn)用44 個(gè)發(fā)展中國(guó)家的面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析了外商直接投資與碳排放的關(guān)系，結(jié)果表明，在發(fā)展中國(guó)家IFDI 對(duì)碳排放具有顯著的抑制作用。江心英和趙爽[7]運(yùn)用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM 和門檻模型分析IFDI 對(duì)碳排放的影響，結(jié)果表明在雙重環(huán)境規(guī)制下IFDI 對(duì)碳排放具有顯著的抑制作用。同時(shí)部分學(xué)者認(rèn)為IFDI 對(duì)碳排放不僅只有正向或者負(fù)向的影響，因此應(yīng)考慮IFDI 對(duì)碳排放的雙邊效應(yīng)，宋文飛[8]運(yùn)用雙邊隨機(jī)前沿模型分析了IFDI 對(duì)碳生產(chǎn)率的雙邊效應(yīng)，其中碳生產(chǎn)率用GDP與碳排放量的比值（GDP/CO2）衡量，結(jié)果表明IFDI 對(duì)碳生產(chǎn)率同時(shí)存在促進(jìn)效應(yīng)和抑制效應(yīng)，且整體的促進(jìn)效應(yīng)大于抑制效應(yīng)使得IFDI 對(duì)碳生產(chǎn)率的綜合效應(yīng)為正，即IFDI 有利于環(huán)境質(zhì)量的改善。Song 等[9]運(yùn)用雙邊隨機(jī)前沿模型實(shí)證分析了IFDI 對(duì)碳排放的雙邊效應(yīng)，結(jié)果表明IFDI 對(duì)碳排放既有促進(jìn)作用又有抑制作用，且整體的抑制作用小于促進(jìn)作用，并且分樣本數(shù)據(jù)顯示IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的綜合效應(yīng)存在區(qū)域差異。

關(guān)于OFDI 對(duì)母國(guó)碳排放的影響，部分學(xué)者認(rèn)為OFDI 有益于改善母國(guó)環(huán)境污染，Dijstra[10]認(rèn)為對(duì)外直接投資的過(guò)程同時(shí)也是污染轉(zhuǎn)移的過(guò)程，因此OFDI 具有規(guī)避污染的特征，增加OFDI 能夠減少本地能源消耗和污染排放，有利于母國(guó)環(huán)境質(zhì)量的改善。Yang & Liu[11]運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系分析法對(duì)日本的CO2排放、對(duì)外直接投資和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果表明日本OFDI 對(duì)母國(guó)的二氧化碳排放量具有顯著的抑制作用。龍如銀和周穎[12]基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)OFDI 逆向技術(shù)溢出對(duì)碳生產(chǎn)率具有顯著的正向促進(jìn)作用，即OFDI 的增加對(duì)環(huán)境質(zhì)量具有改善作用，且在中國(guó)東部、中部、西部地區(qū)表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異。部分學(xué)者認(rèn)為OFDI 增加會(huì)導(dǎo)致母國(guó)碳排放增加，許可和王瑛[13]基于聯(lián)立方程組模型研究了中國(guó)OFDI 對(duì)本國(guó)碳排放量的影響，結(jié)果表明OFDI 的增加通過(guò)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)效應(yīng)的綜合影響對(duì)我國(guó)碳排放具有正效應(yīng)，說(shuō)明OFDI 的增加會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生不利影響。劉海云和李敏[14]基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析了OFDI 對(duì)母國(guó)的碳排放效應(yīng)，結(jié)果表明隨著OFDI的增加人均二氧化碳排放量呈上升趨勢(shì)，并且發(fā)現(xiàn)在東部、中部、西部地區(qū)OFDI 的碳排放效應(yīng)存在差異。

關(guān)于雙向FDI 對(duì)碳排放的影響，有學(xué)者認(rèn)為IFDI和OFDI對(duì)碳排放的影響方向不一致，劉海云和龔夢(mèng)琪[15]從規(guī)模效應(yīng)和要素市場(chǎng)扭曲的角度分析了中國(guó)雙向FDI的碳排放效應(yīng)，結(jié)果表明IFDI 通過(guò)規(guī)模效應(yīng)增加了區(qū)域碳排放，OFDI 則減少了中國(guó)的碳排放。另一些學(xué)者認(rèn)為雙向FDI 有利于減少二氧化碳排放，楊愷鈞和王嬋[16]基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建非線性面板門檻模型分析雙向FDI 對(duì)環(huán)境污染水平的影響，結(jié)果表明雙向FDI能夠有效降低長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)的環(huán)境污染水平。王亞飛等[17]在測(cè)度IFDI 和OFDI 協(xié)調(diào)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，運(yùn)用系統(tǒng)GMM 方法和中介效應(yīng)模型分析雙向FDI 協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)碳排放的影響，結(jié)果表明雙向FDI 的協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)碳排放具有顯著的抑制作用，產(chǎn)生該抑制作用主要是因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)的共同影響。路正南和羅雨森[18]通過(guò)建立空間杜賓模型實(shí)證分析中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響及其空間溢出效應(yīng)，結(jié)果表明中國(guó)雙向FDI的空間溢出效應(yīng)對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用。

綜合以上文獻(xiàn)可知，目前關(guān)于IFDI、OFDI 以及雙向FDI 對(duì)碳排放的影響有豐富的研究，采用的研究方法大多為普通面板數(shù)據(jù)、系統(tǒng)GMM 和格蘭杰因果分析模型，較少論文考慮兩者之間的空間關(guān)系，而且現(xiàn)有文獻(xiàn)沒(méi)有同時(shí)考慮時(shí)間和空間因素分析雙向FDI 對(duì)碳排放的影響。因此，本文將IFDI 和OFDI 結(jié)合在一起分析其對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響，并同時(shí)將時(shí)間和空間因素加入，運(yùn)用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型分析中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響及空間溢出效應(yīng)，同時(shí)分析其區(qū)域異質(zhì)性。

2 模型建立

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1.1 被解釋變量

本文的被解釋變量為二氧化碳排放強(qiáng)度（CI）。碳排放強(qiáng)度是指單位GDP 的碳排放量，該指標(biāo)能夠有效衡量碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，Jotzo & Pezzey[19]提出對(duì)于發(fā)展中國(guó)家來(lái)說(shuō)，用碳排放強(qiáng)度來(lái)量化減排更具有現(xiàn)實(shí)意義。因此本文用二氧化碳排放量CE除以GDP 表示二氧化碳排放強(qiáng)度CI。由于二氧化碳排放量沒(méi)有官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文根據(jù)IPCC[20]的計(jì)算方法，對(duì)原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣8 種主要的化石能源消費(fèi)量進(jìn)行測(cè)算，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，二氧化碳排放量CE的計(jì)算公式為：

式中：CEi表示第i種化石能源的二氧化碳排放量；Ei表示第i種化石能源的消耗量；NCVi表示第i種化石能源的平均低位發(fā)熱量，單位為kJ/kg 或kJ/m3；CEFi表示第i種化石能源的二氧化碳排放系數(shù)，單位為kg·CO2/TJ。

2.1.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為外商直接投資（IFDI）和對(duì)外直接投資（OFDI）。本文采用各省份統(tǒng)計(jì)年鑒中實(shí)際利用外商直接投資額這個(gè)指標(biāo)衡量外商直接投資（IFDI），從中國(guó)《對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》獲得各省份歷年對(duì)外直接投資流量衡量對(duì)外直接投資（OFDI）。由于獲取到的IFDI和OFDI 數(shù)據(jù)均以萬(wàn)美元為單位，因此本文采用人民幣匯率年均價(jià)將美元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人民幣之后對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行核算。

2.1.3 控制變量

環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度（ENVG），環(huán)境規(guī)制是政府以保護(hù)環(huán)境為目的，為了消除經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的環(huán)境污染等負(fù)外部性而采取的措施，政府采取環(huán)境規(guī)制會(huì)對(duì)污染排放產(chǎn)生重大影響。張志強(qiáng)[21]指出隨著環(huán)境規(guī)制的政策效應(yīng)日益顯著，環(huán)境規(guī)制有利于抑制污染物的排放。關(guān)于環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的衡量，本文借鑒張成等[22]的方法，用治理污染的總投資額占GDP 的比值來(lái)衡量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，該比值越大說(shuō)明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越高，治理污染的總投資額來(lái)源于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

人口密度（PEOPLE），人口密度越高的區(qū)域，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越密集，對(duì)資源的消耗量越大，從而增加了二氧化碳排放量；同時(shí)人口密度大的地方，公共設(shè)施越完善，又有效降低了二氧化碳排放。本文借鑒邵帥等[23]的方法，用單位面積的人口數(shù)來(lái)衡量人口密度。

技術(shù)水平（TEC），技術(shù)水平的提高有利于能源效率的提高，從而使得二氧化碳排放量降低。Gerlagh[24]發(fā)現(xiàn)技術(shù)水平的提高可以通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)對(duì)減排成本產(chǎn)生顯著的抑制作用。本文用專利申請(qǐng)受理量來(lái)衡量技術(shù)水平。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（THIRD），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)通過(guò)規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放產(chǎn)生影響。肖慧敏[25]指出優(yōu)化第一、第二產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)是中國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的必由之路。本文用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

2.1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2009—2018年中國(guó)30 個(gè)省份（因數(shù)據(jù)缺失，不包括西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，原始數(shù)據(jù)來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒以及CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)等。在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)為了消除數(shù)據(jù)異方差并使數(shù)據(jù)更具穩(wěn)定性，對(duì)所有變量取自然對(duì)數(shù)，變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)地理學(xué)第一定律，距離越近的事物之間有越強(qiáng)的相關(guān)性。各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)行為中存在互動(dòng)效應(yīng)，距離越近的區(qū)域之間的互動(dòng)性越強(qiáng)，因此在研究區(qū)域之間關(guān)系時(shí)，假設(shè)各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)變量相互獨(dú)立會(huì)造成研究結(jié)果存在偏誤。空間計(jì)量模型充分考慮了空間依賴性和空間異質(zhì)性，能夠更準(zhǔn)確地衡量各區(qū)域經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)性，空間面板模型的基本表達(dá)形式如下：

式中：Yit、Xit分別表示i地區(qū)t時(shí)期的被解釋變量和解釋變量；Yjt、Xjt分別表示j地區(qū)t時(shí)期的被解釋變量和解釋變量；Wij為空間權(quán)重矩陣；WijYjt、WijXjt分別為被解釋變量和解釋變量的空間滯后項(xiàng)，用于衡量鄰近地區(qū)的滯后效應(yīng)；ρ為空間自回歸系數(shù)；β表示解釋變量的回歸系數(shù)；θ為空間滯后項(xiàng)系數(shù)；γt和μi分別表示時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體效應(yīng)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；λ表示空間滯后因子的相關(guān)系數(shù)；ξit表示服從獨(dú)立分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

根據(jù)基本模型中系數(shù)λ、θ、ρ的不同取值，空間效應(yīng)模型分為空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）。當(dāng)式（2）中ρ≠0、θ=0 和λ=0時(shí)，此時(shí)模型為空間滯后模型（SAR）。當(dāng)ρ=0、θ=0 和λ≠0，此時(shí)模型為空間誤差模型（SEM），即模型誤差項(xiàng)存在空間自相關(guān)性。當(dāng)ρ≠0、θ≠0 和λ=0 時(shí)，此時(shí)模型為空間杜賓模型（SDM），即模型中同時(shí)包含解釋變量和被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，而且誤差項(xiàng)不包含空間自相關(guān)性，因此選擇空間杜賓模型（SDM）可檢驗(yàn)空間溢出效應(yīng)。本文同時(shí)考慮碳排放強(qiáng)度在區(qū)域之間存在交互影響，以及當(dāng)期的碳排放強(qiáng)度受到上期影響，因此采用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型考察雙向FDI 與碳排放強(qiáng)度之間的關(guān)系，動(dòng)態(tài)空間杜賓模型設(shè)定如下：

式中：Yit表示i地區(qū)t時(shí)期的被解釋變量；Yj,t-1表示i地區(qū)被解釋變量的一階滯后項(xiàng)；Xit表示解釋變量組成的矩陣；Ait表示控制變量組成的矩陣；τ表示被解釋變量的滯后項(xiàng)系數(shù)；δ表示被解釋變量的時(shí)空滯后項(xiàng)系數(shù)。

為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考吉亞輝等[26]的方法，分別引入不同的滯后項(xiàng)，將動(dòng)態(tài)空間杜賓分為以下三種形式分別進(jìn)行估計(jì)：

模型1：只包含時(shí)間滯后項(xiàng)的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型：

式中：lnCIit表示i省份t時(shí)期的碳排放強(qiáng)度；lnCIi,t-1表示i地區(qū)碳排放強(qiáng)度的一階滯后項(xiàng)；Xit表示解釋變量組成的矩陣，Xit=[lnIFDI,lnOFDI]T；Ait表示控制變量組成的矩陣，Ait=[lnENVG,lnPEOPLE,lnTEC,lnTHIRD]T。

模型2：只包含時(shí)空滯后項(xiàng)的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型：

模型3：包含時(shí)間、時(shí)空雙滯后的動(dòng)態(tài)空間杜賓模型：

3 理論框架

3.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

在運(yùn)用空間杜賓模型實(shí)證分析雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響之前，要先判別碳排放強(qiáng)度、IFDI 以及OFDI是否存在空間自相關(guān)關(guān)系?？臻g自相關(guān)檢驗(yàn)分為全局自相關(guān)檢驗(yàn)和局部自相關(guān)檢驗(yàn)，目前大多數(shù)文獻(xiàn)都采用莫蘭指數(shù)（Moran’s I）[27]檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否存在全局空間自相關(guān)性；用莫蘭散點(diǎn)圖來(lái)表現(xiàn)變量的局部空間自相關(guān)性，揭示各變量的局域相關(guān)關(guān)系[28]。Moran’s I 指數(shù)的取值范圍為[-1,1]，如果Moran’s I 指數(shù)介于(0,1]說(shuō)明各變量在整個(gè)區(qū)域上存在正相關(guān)關(guān)系，反之則表示變量在整個(gè)區(qū)域上存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，如果Moran’s I 指數(shù)等于0則說(shuō)明變量在整個(gè)區(qū)域上是不相關(guān)的。Moran’s I 指數(shù)的計(jì)算公式如下：

式中：xi表示各地區(qū)的觀測(cè)值；表示樣本的均值；s2表示樣本的方差；Wij表示二進(jìn)制空間權(quán)重矩陣（地區(qū)i和地區(qū)j是否相鄰），具體表示如下：

3.2 空間溢出效應(yīng)分析

由于空間計(jì)量模型中存在空間滯后項(xiàng)，會(huì)導(dǎo)致回歸結(jié)果產(chǎn)生空間依賴性，即解釋變量的回歸系數(shù)不能直接表示其對(duì)被解釋變量的影響程度。因此本文借鑒LeSage& Pace[29]的方法對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行偏微分分解，分別考慮空間溢出的直接和間接效應(yīng)。其中直接效應(yīng)表示本地的解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響；間接效應(yīng)則表示相鄰地區(qū)解釋變量對(duì)本地被解釋變量的影響，即變量在空間上的相互影響或者說(shuō)是地區(qū)間的溢出效應(yīng)；總效應(yīng)等于直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和，總效應(yīng)表示解釋變量對(duì)被解釋變量的總體空間溢出效應(yīng)。

在動(dòng)態(tài)空間杜賓模型中可以將空間效應(yīng)分為短期的直接、間接效應(yīng)和長(zhǎng)期的直接、間接效應(yīng)，可以更全面地體現(xiàn)空間效應(yīng)的變化。先將動(dòng)態(tài)空間杜賓模型（4）改寫為：

其中，短期被解釋變量Y關(guān)于解釋變量X′的偏微分矩陣為：

式（15）用來(lái)測(cè)算被解釋變量的短期空間效應(yīng)，等式右邊矩陣的主對(duì)角線均值表示解釋變量對(duì)被解釋變量的短期直接效應(yīng)，非對(duì)角線元素的行或列的均值表示短期間接效應(yīng)。

長(zhǎng)期被解釋變量Y關(guān)于解釋變量X′的偏微分矩陣如式（16）所示：

式（16）用來(lái)測(cè)算被解釋變量的長(zhǎng)期空間效應(yīng)，等式右邊矩陣的主對(duì)角線均值表示長(zhǎng)期空間直接效應(yīng)，非對(duì)角線元素的行或列的均值表示長(zhǎng)期間接效應(yīng)。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

本文運(yùn)用Geoda 軟件測(cè)算了各省份碳排放強(qiáng)度、IFDI 和OFDI 的Moran’s I 指數(shù)，檢驗(yàn)碳排放強(qiáng)度和雙向FDI 的全局空間自相關(guān)性。2009—2018年Moran’s I指數(shù)測(cè)算結(jié)果如表2所示。

表2 2009—2018年碳排放、IFDI和OFDI的全局自相關(guān)性

由測(cè)算結(jié)果可知，2009—2018年，碳排放強(qiáng)度的Moran’s I 指數(shù)顯著為正，且基本穩(wěn)定保持在0.4 左右，說(shuō)明碳排放強(qiáng)度具有顯著的空間自相關(guān)性，各省份之間的碳排放強(qiáng)度并非獨(dú)立，會(huì)受到周邊地區(qū)的影響。2009—2018年，IFDI 的Moran’s I 指數(shù)波動(dòng)較大，但除了2016年顯著性為5%以外，其他年份均通過(guò)了顯著性為1%的檢驗(yàn)，說(shuō)明我國(guó)的IFDI 也具有顯著的空間自相關(guān)性。2009—2018年，OFDI 的Moran’s I 指數(shù)顯著為正，且指數(shù)整體呈升高趨勢(shì)，說(shuō)明隨著我國(guó)OFDI 的不斷增加，OFDI 的空間自相關(guān)性也在不斷增強(qiáng)，OFDI在各省份之間的相互影響不斷加深?？臻g自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明雙向FDI 和碳排放強(qiáng)度都會(huì)受到周邊地區(qū)的影響，如果運(yùn)用傳統(tǒng)的面板模型進(jìn)行研究會(huì)忽略地區(qū)之間的影響。在研究雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響時(shí)，空間因素是不可忽視的重要因素，因此本文通過(guò)構(gòu)建空間杜賓模型進(jìn)行分析更加合理。

進(jìn)一步用莫蘭散點(diǎn)圖分析局部空間自相關(guān)性，以2018年莫蘭散點(diǎn)圖為例進(jìn)行分析，2018年中國(guó)碳排放強(qiáng)度、IFDI 和OFDI 的莫蘭散點(diǎn)圖分別如圖1、圖2、圖3所示，從圖中可以直觀地看出碳排放強(qiáng)度、IFDI 和OFDI 的莫蘭散點(diǎn)圖主要分布在I、III 象限，說(shuō)明都以“高—高”“低—低”集聚為主，局部自相關(guān)檢驗(yàn)也印證了變量存在明顯的空間相關(guān)性。

圖1 2018年碳排放強(qiáng)度的莫蘭散點(diǎn)圖

圖2 2018年IFDI的莫蘭散點(diǎn)圖

圖3 2018年OFDI的莫蘭散點(diǎn)圖

4.2 空間適用性檢驗(yàn)

在分析雙向FDI 對(duì)碳排放的影響之前，首先對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行選擇。本文參考Vega & Elhorst[30]的檢驗(yàn)思路選擇空間計(jì)量模型，分別進(jìn)行LM、LR 和Husman 檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 模型選擇的檢驗(yàn)結(jié)果

從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，首先，LM 檢驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)量均通過(guò)了顯著性水平為1%的檢驗(yàn)，說(shuō)明選擇空間計(jì)量模型分析中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響是合理的；其次，LR 檢驗(yàn)在1%顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，說(shuō)明空間計(jì)量模型不能簡(jiǎn)化為SEM 或者SAR 模型，應(yīng)該選擇空間杜賓模型進(jìn)行分析；最后，Husman 檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量在顯著性為1%的水平上拒絕了選擇隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，因此應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。綜上，本文選擇固定效應(yīng)空間杜賓模型分析中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的空間效應(yīng)。

4.3 靜態(tài)和動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果分析

在空間計(jì)量模型選擇的基礎(chǔ)上，分別運(yùn)用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間杜賓模型分析雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的空間效應(yīng)，模型回歸結(jié)果如表4所示。

表4 靜態(tài)和動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果

從表4可以看出，在靜態(tài)SDM 模型中，IFDI 和OFDI 的估計(jì)系數(shù)分別為-0.076 和-0.048，且分別通過(guò)了顯著性水平為5%和10%的檢驗(yàn)，說(shuō)明雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度有顯著的負(fù)向空間效應(yīng)，即雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有抑制作用。在控制變量中，環(huán)境規(guī)制和技術(shù)水平顯著為負(fù)，且都對(duì)碳排放強(qiáng)度具有空間溢出效應(yīng)。

在動(dòng)態(tài)SDM 中，僅包含時(shí)間滯后項(xiàng)的模型1 的回歸結(jié)果顯示，IFDI 的系數(shù)為-0.039 且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，但OFDI未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；對(duì)于僅包含時(shí)空滯后項(xiàng)的模型2 的回歸結(jié)果而言，核心解釋變量IFDI 和OFDI 的系數(shù)分別為-0.058 和-0.056，且分別通過(guò)了顯著性為10%和5%的檢驗(yàn)；同時(shí)包含時(shí)間滯后項(xiàng)和時(shí)空滯后項(xiàng)的模型3 的回歸結(jié)果顯示，IFDI 的系數(shù)為-0.035 且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，但OFDI 未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。三種動(dòng)態(tài)SDM 的回歸結(jié)果差距較小，說(shuō)明回歸結(jié)果較穩(wěn)健。從模型擬合結(jié)果來(lái)看，同時(shí)包含時(shí)間和時(shí)空滯后項(xiàng)模型的R2最大，且sigma2_e最小，說(shuō)明雙滯后動(dòng)態(tài)SDM 的擬合結(jié)果最好，因此下面對(duì)雙滯后動(dòng)態(tài)SDM 結(jié)果進(jìn)行分析。雙滯后動(dòng)態(tài)SDM 回歸結(jié)果中，碳排放強(qiáng)度一期滯后的時(shí)間滯后項(xiàng)和時(shí)空滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為1.059和0.389，且均通過(guò)了顯著性為1%的檢驗(yàn)，碳排放強(qiáng)度存在顯著的時(shí)間滯后效應(yīng)和時(shí)空滯后效應(yīng)，說(shuō)明當(dāng)期碳排放強(qiáng)度的高低受到前一期碳排放強(qiáng)度的影響，同時(shí)相鄰省份滯后期碳排放強(qiáng)度的增強(qiáng)會(huì)拉動(dòng)當(dāng)期本地碳排放強(qiáng)度的增強(qiáng)。主要解釋變量的回歸結(jié)果顯示，IFDI 的回歸系數(shù)為-0.035，且通過(guò)了顯著性為1%的檢驗(yàn)，說(shuō)明IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用，但OFDI的回歸結(jié)果不顯著。

綜上，IFDI 不論在靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)SDM 中都對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用，說(shuō)明中國(guó)在利用外資過(guò)程中通過(guò)提高技術(shù)水平、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方式抑制了碳排放強(qiáng)度的提高。但是在不同的模型中，OFDI 的回歸結(jié)果不穩(wěn)定，這可能是由于目前中國(guó)對(duì)外直接投資還不成熟，OFDI 主要流向國(guó)外技術(shù)水平較低的行業(yè)，對(duì)我國(guó)的技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響較小，OFDI 所帶來(lái)的母國(guó)環(huán)境效應(yīng)還不明顯。

在動(dòng)態(tài)SDM 模型中，由于存在變量的空間滯后項(xiàng)，導(dǎo)致模型的估計(jì)值不能說(shuō)明雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度影響程度的大小，因此運(yùn)用空間自回歸的偏微分方法將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，進(jìn)一步分析中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度影響的溢出效應(yīng)。

在以上動(dòng)態(tài)SDM 模型回歸的基礎(chǔ)上對(duì)雙滯后模型的總效應(yīng)進(jìn)行分解，結(jié)果如表5所示。從表5可知，IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的短期影響中，直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的系數(shù)分別為-0.037，-0.054 和-0.088，且均通過(guò)了顯著性水平為1%的檢驗(yàn)，說(shuō)明在短期內(nèi)IFDI對(duì)本地碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用，并且相鄰地區(qū)IFDI 的增加對(duì)本地碳排放強(qiáng)度具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)；長(zhǎng)期影響中，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都不顯著，總效應(yīng)顯著為負(fù)，說(shuō)明在長(zhǎng)期內(nèi)IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響不區(qū)分地區(qū)之間的影響，而只體現(xiàn)在IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的總體影響上。OFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的短期影響中，直接效應(yīng)不顯著，間接效應(yīng)顯著為正，說(shuō)明在短期內(nèi)隨著相鄰省份OFDI 的增加，本地碳排放強(qiáng)度提高，OFDI具有正向的空間溢出效應(yīng)；在長(zhǎng)期內(nèi)直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都不顯著，總效應(yīng)顯著為負(fù)，說(shuō)明OFDI 的增加在長(zhǎng)期對(duì)總體的碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用。

表5 雙滯后動(dòng)態(tài)SDM直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分解

4.4 區(qū)域異質(zhì)性分析

由于中國(guó)各省份之間在吸引外商投資和對(duì)外直接投資以及碳排放強(qiáng)度上均存在較大的差距，所以在不同地區(qū)IFDI 和OFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響也存在差異。在以上分析的基礎(chǔ)上，本文將樣本分為東部、中部、西部地區(qū)進(jìn)行分樣本的動(dòng)態(tài)SDM 分析，分樣本的模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 按地區(qū)分組的分樣本動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果

由表6中的數(shù)據(jù)可知，東部、中部、西部地區(qū)的碳排放強(qiáng)度都存在顯著的時(shí)間滯后效應(yīng)，即在東部、中部、西部地區(qū)，當(dāng)期碳排放強(qiáng)度均受上期碳排放強(qiáng)度的影響；但僅有中部地區(qū)碳排放強(qiáng)度的一階時(shí)空滯后項(xiàng)在1%的水平下顯著為負(fù)，這意味著中部地區(qū)當(dāng)期碳排放強(qiáng)度受相鄰地區(qū)滯后一期碳排放強(qiáng)度的負(fù)向影響，這可能是由于東部地區(qū)雙向FDI 的發(fā)展水平較高，對(duì)其他區(qū)域的空間溢出效應(yīng)較明顯，中部地區(qū)與東部地區(qū)相鄰，因此受到東部地區(qū)的顯著影響。核心解釋變量IFDI 在東部和中部地區(qū)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，且在中部地區(qū)對(duì)碳排放強(qiáng)度的抑制作用更明顯，在西部地區(qū)顯著為正。這可能是由于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，目前外資的引進(jìn)處于成熟階段，引進(jìn)外資有利于碳排放強(qiáng)度的降低；中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，在引進(jìn)外資的過(guò)程中不斷學(xué)習(xí)到新的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化等，使得IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響更明顯；西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在吸引外資的過(guò)程中對(duì)環(huán)境的重視較少，導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度的增加。核心解釋變量OFDI在分樣本的回歸結(jié)果中，只有在東部地區(qū)顯著為負(fù)，在中部、西部地區(qū)對(duì)碳排放強(qiáng)度沒(méi)有顯著影響，這可能是由于我國(guó)OFDI 開(kāi)始時(shí)間較晚，目前只有東部地區(qū)對(duì)外直接投資水平較高，對(duì)外直接投資對(duì)東部地區(qū)的技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等產(chǎn)生影響較大，從而對(duì)東部地區(qū)碳排放強(qiáng)度的影響較為顯著。

5 主要結(jié)論與政策啟示

5.1 主要結(jié)論

本文利用2009—2018年中國(guó)30 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，在建立動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的基礎(chǔ)上，實(shí)證分析了中國(guó)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度影響的空間效應(yīng)及其區(qū)域異質(zhì)性，得到以下主要結(jié)論：（1）中國(guó)的外商直接投資、對(duì)外直接投資和碳排放強(qiáng)度存在顯著的空間自相關(guān)性。（2）動(dòng)態(tài)空間計(jì)量分析表明，IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用，OFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響不明顯；在短期內(nèi)，IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，OFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的正向空間溢出作用；在長(zhǎng)期內(nèi)，IFDI 和OFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的影響表現(xiàn)為總體的負(fù)向影響。（3）區(qū)域異質(zhì)性分析表明，在東部、中部、西部地區(qū)，IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用，OFDI 僅在東部地區(qū)對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用。

5.2 政策啟示

在構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的過(guò)程中，如何更好地發(fā)揮雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的抑制作用，促進(jìn)我國(guó)“雙碳”目標(biāo)的盡快實(shí)現(xiàn)，本文提出以下建議：（1）IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的抑制作用，因此在“雙循環(huán)”背景下要不斷提高“國(guó)際循環(huán)”的質(zhì)量，政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)吸引更多有利于技術(shù)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的外資，通過(guò)引進(jìn)優(yōu)質(zhì)外資發(fā)揮IFDI 對(duì)環(huán)境的改善作用。除此之外，要更加注重優(yōu)化OFDI 結(jié)構(gòu)，改善目前OFDI 更多流入國(guó)外低技術(shù)水平產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀，不斷優(yōu)化對(duì)外投資，使OFDI 能夠?qū)Νh(huán)境產(chǎn)生有利影響，通過(guò)雙向FDI 的協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)碳排放強(qiáng)度產(chǎn)生更大影響。（2）IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，“雙循環(huán)”新發(fā)展格局強(qiáng)調(diào)要以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體，鑒于目前中國(guó)各省份之間實(shí)際利用外資額具有較大差異，在利用外資時(shí)要不斷打破區(qū)域之間的地理區(qū)位制約，促進(jìn)外資利用的“國(guó)內(nèi)循環(huán)”，在充分發(fā)揮各區(qū)域資源優(yōu)勢(shì)的同時(shí)協(xié)調(diào)整合各區(qū)域資源，增強(qiáng)區(qū)域間的合作與交流，實(shí)現(xiàn)外資利用的最優(yōu)化，在加強(qiáng)“國(guó)內(nèi)循環(huán)”的同時(shí)更好地促進(jìn)IFDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度影響的“外溢”效應(yīng)，為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供動(dòng)力。（3）中部、東部、西部地區(qū)應(yīng)該根據(jù)自身的資源稟賦優(yōu)勢(shì)制定合理的對(duì)外開(kāi)放政策，營(yíng)造良好的對(duì)外開(kāi)放環(huán)境，各地區(qū)要因地制宜承接不同類型的外資，使外資利用的“國(guó)內(nèi)循環(huán)”為欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)提供動(dòng)力，提高中部、西部地區(qū)整體對(duì)外開(kāi)放水平，充分發(fā)揮中部和西部地區(qū)雙向FDI 對(duì)碳排放強(qiáng)度的抑制效應(yīng)，達(dá)到經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的平衡。