FDI對(duì)中國(guó)碳排放影響——基于省際數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析*

楊建成

(河南機(jī)電高等專(zhuān)科學(xué)校經(jīng)濟(jì)貿(mào)易系，河南新鄉(xiāng)453000)

改革開(kāi)放以來(lái)，外商直接投資(FDI)作為資本、技術(shù)等多種要素的綜合體，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展產(chǎn)生了重要的促進(jìn)作用。但國(guó)內(nèi)外學(xué)者的部分研究則表明，F(xiàn)DI也可能對(duì)東道國(guó)的環(huán)境和碳排放產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。在全球各國(guó)對(duì)溫室效應(yīng)日益關(guān)注的今天，深入研究FDI對(duì)中國(guó)碳排放的影響具有重要意義。

研究思路和方法上，國(guó)外學(xué)者對(duì)FDI與碳排放的研究主要為以下兩類(lèi):第一類(lèi)主要是考察FDI與東道國(guó)碳排放量之間的關(guān)系，此類(lèi)研究通常采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以碳庫(kù)茲涅茨曲線(CKC)為依據(jù)，運(yùn)用協(xié)整分析等方法對(duì)兩者進(jìn)行考察。代表性的研究如，Yasmine Merican et al(2007)［1］對(duì) 1970—2001 年?yáng)|南亞五國(guó)的研究，Acharkyya(2009)［2］對(duì) 1980—2003 年印度經(jīng)驗(yàn)的考察。此類(lèi)研究大多得到FDI與碳排放量呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論。另一類(lèi)則側(cè)重于考察FDI與東道國(guó)碳排放效率之間的關(guān)系，此類(lèi)研究通常采用多個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，用固定、隨機(jī)效應(yīng)的靜態(tài)面板估計(jì)方法對(duì)兩者進(jìn)行考察。代表性的研究如，Grimes and Kentor(2003)［3］對(duì)66個(gè)發(fā)展中國(guó)家1980—1996年經(jīng)驗(yàn)的考察，Perkins and Neumayer(2008)［4］對(duì) 114 個(gè)不發(fā)達(dá)國(guó)家1980—2000年數(shù)據(jù)的分析。此類(lèi)研究的結(jié)果則存在一定差異。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)FDI與碳排放關(guān)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(guān)系的考察。研究思路上，多是對(duì)“污染天堂假說(shuō)”、“波特假說(shuō)”和環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的檢驗(yàn);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(jìn)行考察(于峰和齊建國(guó)，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(guó)的總量數(shù)據(jù)，采用協(xié)整分析的方法，對(duì)FDI與碳排放的關(guān)系進(jìn)行了初步考察，結(jié)果表明，F(xiàn)DI對(duì)中國(guó)的碳排放存在積極影響。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)在以下方面尚顯不足:第一，多數(shù)研究基于國(guó)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(guó)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(guān)系。第二，研究方法上，基于時(shí)間序列和靜態(tài)面板的研究較多，而動(dòng)態(tài)面板的研究尚不多見(jiàn);而作為能源消耗副產(chǎn)品的碳排放在短期內(nèi)應(yīng)存在一定的排放剛性，動(dòng)態(tài)模型能夠更科學(xué)地考察兩者的關(guān)系。第三，各類(lèi)研究在碳排放指標(biāo)選擇上存在較大差異，從而導(dǎo)致研究結(jié)果的不一致性，尤其是從技術(shù)路徑下，對(duì)FDI與碳排放關(guān)系的研究也比較少見(jiàn)。基于此，本文利用中國(guó)1995—2008年29個(gè)省級(jí)單位的數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)造反映FDI技術(shù)效應(yīng)的模型，分別選取反映碳排放量和強(qiáng)度的兩類(lèi)指標(biāo)，采用動(dòng)態(tài)面板的分析方法，較為深入地考察了技術(shù)路徑下FDI對(duì)中國(guó)碳排放的影響。

1 理論框架和計(jì)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(jì)活動(dòng)主要通過(guò)規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)對(duì)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(jié)構(gòu)和技術(shù)方面考察經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)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(jì)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平。

一般來(lái)說(shuō)，產(chǎn)出規(guī)模的擴(kuò)張對(duì)環(huán)境有明顯的負(fù)面影響，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)碳排放的影響則并不確定。此外，F(xiàn)DI也可通過(guò)產(chǎn)出和結(jié)構(gòu)渠道對(duì)碳排放產(chǎn)生影響，即FDI對(duì)碳排放也存在規(guī)模和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。但FDI的規(guī)模效應(yīng)與總產(chǎn)出的規(guī)模效應(yīng)很難分離，其結(jié)構(gòu)效應(yīng)也多是通過(guò)地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生影響。借鑒Hubler和 Keller(2009)［9］的做法，認(rèn)為 Y 和 S 已經(jīng)分別包含了FDI的規(guī)模和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

變量SK則包含了影響地區(qū)碳排放技術(shù)的主要因素。技術(shù)進(jìn)步可通過(guò)內(nèi)、外兩種渠道發(fā)生:內(nèi)部渠道主要通過(guò)研究和開(kāi)發(fā)(R＆D)投入的增長(zhǎng)等實(shí)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(qiáng)，間接促進(jìn)了碳排放技術(shù)的提升，故本文將人均收入的技術(shù)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(gè)因素。

外部渠道則主要是FDI的技術(shù)促進(jìn)作用:現(xiàn)有研究表明，發(fā)展中國(guó)家可通過(guò)FDI的技術(shù)溢出促進(jìn)東道國(guó)技術(shù)水平的提升，進(jìn)而帶來(lái)能源、資源利用強(qiáng)度的下降和碳排放技術(shù)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(shù)路徑研究FDI對(duì)地區(qū)碳排放的影響，其規(guī)模和結(jié)構(gòu)方面的影響認(rèn)為已經(jīng)包含在變量Y和S當(dāng)中。則對(duì)應(yīng)的技術(shù)模型如下:

將技術(shù)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(duì)碳排放的影響，可得地區(qū)碳排放強(qiáng)度方程:

1.2 計(jì)量處理

由以上理論分析，可得本文基本計(jì)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(qiáng)度、結(jié)構(gòu)狀況、R＆D投入、人均收入和FDI狀況，θi表示地區(qū)個(gè)體效應(yīng)，εit誤差項(xiàng)。

李國(guó)志和李宗植(2010)［12］的研究表明，各地碳排放存在較強(qiáng)的路徑依賴(lài)，即本期碳排放強(qiáng)度受到上期的顯著影響;在模型(5)中加入因變量的滯后項(xiàng)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(guó)的吸收能力(R＆D)能顯著影響外部技術(shù)對(duì)碳排放的影響。借鑒他們的做法，計(jì)量分析時(shí)引入lnR＆D和FDI的交叉項(xiàng)。而R＆D、FDI與它們的交叉項(xiàng)間也應(yīng)存在一定相關(guān)性，計(jì)量分析時(shí)將進(jìn)行處理。

為全面考察規(guī)模、結(jié)構(gòu)和技術(shù)的影響，應(yīng)將Y引入解釋變量，但Y和ey之間可能存在較強(qiáng)相關(guān)性，模型(3)中應(yīng)當(dāng)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(xiàng)(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(guān)對(duì)而導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題產(chǎn)生，采用普通最小二乘(OLS)估計(jì)，將導(dǎo)致估計(jì)量的有偏和不一致。現(xiàn)有研究多采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS－GMM)解決此種問(wèn)題。理論上，兩階段GMM比一階段GMM估計(jì)更有效，但兩階段估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤存在下偏傾向;為解決此問(wèn)題，本文對(duì)兩階段協(xié)方差矩陣進(jìn)行了有限樣本校正。本文著重分析SYS－GMM的結(jié)果，同時(shí)給出固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)的結(jié)果以作對(duì)照。

使用GMM方法估計(jì)相關(guān)模型時(shí)，用一階差分轉(zhuǎn)換方程的一階和二階序列相關(guān)檢驗(yàn)AR(1)、AR(2)作為判斷隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是否序列相關(guān)的依據(jù)，用Sargan檢驗(yàn)值作為工具變量可靠性的依據(jù)，同時(shí)，用Hausman檢驗(yàn)值作為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)選擇的依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)和變量說(shuō)明

2.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)主要源自1996—2009年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自《經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。文中所有涉及價(jià)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(jià)格指數(shù)或固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整;出口和FDI數(shù)據(jù)則根據(jù)當(dāng)年人民幣對(duì)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(duì)象不包括港澳臺(tái)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(gè)省區(qū)的406個(gè)樣本。

2.2 變量說(shuō)明

目前并無(wú)各地區(qū)碳排放的官方統(tǒng)計(jì)，魏巍賢和楊芳(2010)［11］根據(jù)各地的能源消耗來(lái)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(chǔ)數(shù)據(jù)和算法，得到各燃料的碳排放系數(shù)，結(jié)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(cè)算了兩種排放強(qiáng)度較大的工業(yè)產(chǎn)品(水泥、玻璃等)生產(chǎn)導(dǎo)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(cè)算的碳排放包括了全部經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的結(jié)果，所以用各地的GDP來(lái)表示經(jīng)濟(jì)規(guī)模(Y)。碳排放強(qiáng)度(CI)為地區(qū)碳排放總量(C)與GDP之比。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)(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(dòng)內(nèi)部支出額來(lái)反映。人均收入(ey)用現(xiàn)有研究常用的人均GDP來(lái)衡量。

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

3 回歸分析

3.1 統(tǒng)計(jì)描述和相關(guān)性檢驗(yàn)

?

?

變量的統(tǒng)計(jì)性描述見(jiàn)表1。變量的相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)見(jiàn)表2。由表2可知，變量lnR＆D與FDI、lnY和ln ey之間也存在較強(qiáng)的相關(guān)性，符合本文預(yù)期，計(jì)量處理時(shí)將進(jìn)行處理。除此之外，其他變量之間沒(méi)有較強(qiáng)的相關(guān)性。

3.2 計(jì)量結(jié)果分析

3.2.1 因變量為碳排放強(qiáng)度的估計(jì)

表3是模型(6)的估計(jì)結(jié)果?？紤]到FDI、lnR＆D以及l(fā)nR＆D×FDI之間的相關(guān)性，表3對(duì)以上因素對(duì)lnCI的影響進(jìn)行分開(kāi)估計(jì)。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(yàn)值驗(yàn)證了固定效應(yīng)估計(jì)的合理性，但固定效應(yīng)估計(jì)不能完全解決內(nèi)生性問(wèn)題，其估計(jì)可能存在較大偏差。AR(2)檢驗(yàn)值接受二階序列不相關(guān)的假設(shè);sargan檢驗(yàn)值說(shuō)明工具變量選取可靠。相比固定效應(yīng)估計(jì)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(jì)值變化不大，表明此種估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

模型1－6的結(jié)果顯示，結(jié)構(gòu)變量(S)與碳排放強(qiáng)度顯著正相關(guān)，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(qiáng)度，這是第二產(chǎn)業(yè)的碳排放強(qiáng)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(qiáng)度顯著正相關(guān)，表明人均收入的提高將帶來(lái)地區(qū)碳排放強(qiáng)度的上升，這與理論預(yù)期不符，但與李國(guó)志和李宗植(2010)［12］的研究結(jié)果類(lèi)似，可能是當(dāng)前我國(guó)的人均GDP水平整體尚低，未達(dá)到引致碳排放技術(shù)進(jìn)步的水平。模型4顯示，研發(fā)(R＆D)投入對(duì)碳排放強(qiáng)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(jié)果類(lèi)似，說(shuō)明當(dāng)前國(guó)內(nèi)研發(fā)投入的增加顯著推動(dòng)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(qiáng)度的回歸結(jié)果

模型1、2顯示，固定效應(yīng)估計(jì)下，F(xiàn)DI與碳排放強(qiáng)度之間存在不甚顯著負(fù)相關(guān)，而消除變量?jī)?nèi)生性影響后，F(xiàn)DI對(duì)碳排放的正面影響明顯增強(qiáng)，符合本文的理論預(yù)期假設(shè)。這與Perkins和Neumayer(2008)［4］的結(jié)果類(lèi)似，與Grimes和 Kentor(2003)［3］等的結(jié)果不同，這可能是因?yàn)楸疚挠?jì)量模型和處理方法的改進(jìn)，排除了其他效應(yīng)的影響，技術(shù)路徑下FDI的影響得以更加穩(wěn)健地表現(xiàn)出來(lái)。由模型5、6可知，F(xiàn)DI與lnR＆D的交叉項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明投資地吸收能力(R＆D)的提升對(duì)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(jì)

表4是模型(7)的估計(jì)結(jié)果。同表3相同，模型1－2、3－4、5 －6 分別側(cè)重考察 FDI、lnRD、lnR＆D ×FDI的影響。相關(guān)檢驗(yàn)顯示采用固定效應(yīng)和SYSGMM估計(jì)的合理性。同樣，與固定效應(yīng)估計(jì)相比，大部分GMM估計(jì)值的顯著性有所提高，且各變量估計(jì)值并未隨模型形式的變化而產(chǎn)生較大差異，說(shuō)明SYS－GMM估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

綜合表3、4滯后項(xiàng)的估計(jì)，可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是各地區(qū)的碳排放強(qiáng)度還是碳排放量，均存在顯著的排放慣性，驗(yàn)證了采用動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行估計(jì)的合理性。模型1－2顯示，固定效應(yīng)估計(jì)下，F(xiàn)DI對(duì)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(jié)論存在一定差異，而與宋德勇和易艷春(2011)［7］的估計(jì)結(jié)果類(lèi)似。結(jié)合FDI與lnR＆D交叉項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果，這可能是因?yàn)楦鞯貙?duì)FDI技術(shù)溢出的吸收能力較強(qiáng)的原因;也可能是本文模型和計(jì)量處理較好地考察了FDI的技術(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放量影響的緣故。由模型1－6可知，產(chǎn)出增加對(duì)各地碳排放的負(fù)面影響十分明顯。這與宋德勇和易艷春(2011)［7］的結(jié)果類(lèi)似，表明當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)還處在依靠能源和資源消耗推動(dòng)的“粗放式”增長(zhǎng)階段。

表4 因變量為地區(qū)碳排放量的回歸結(jié)果

4 結(jié)論和政策建議

利用中國(guó)1995—2008年29個(gè)省級(jí)地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建包含多種效應(yīng)的動(dòng)態(tài)模型，分別使用地區(qū)碳排放強(qiáng)度和地區(qū)碳排放量作為解釋變量，采用固定效應(yīng)和SYS－GMM等多種計(jì)量方法，本文主要從技術(shù)路徑考察了FDI對(duì)中國(guó)碳排放的影響，得到以下主要結(jié)論。第一，F(xiàn)DI的影響方面，無(wú)論是地區(qū)碳排放強(qiáng)度還是碳排放量，F(xiàn)DI均對(duì)其產(chǎn)生了顯著的積極影響;且投資地的吸收能力(R＆D)對(duì)FDI積極影響的發(fā)揮具有重要影響。第二，對(duì)非FDI因素而言，第二產(chǎn)業(yè)比重的提升、產(chǎn)出的增長(zhǎng)、人均收入的增長(zhǎng)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(jié)論，以下幾點(diǎn)建議值得參考:第一，我國(guó)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加快對(duì)外開(kāi)放的步伐，不斷提升各地區(qū)FDI水平，以充分發(fā)揮FDI對(duì)各地的生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步和碳排放降低的積極作用。第二，各級(jí)政府和相關(guān)部門(mén)應(yīng)當(dāng)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(shù)吸收能力，以更加有效地利用FDI的技術(shù)溢出和國(guó)內(nèi)研發(fā)自身對(duì)碳排放降低的積極影響。第三，地方政府要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)思路，注重經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量，積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)，最終實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的低碳式增長(zhǎng)。

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