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

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年東中西部地區(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年東中西部地區(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(萬美元)，Pt為t年人口數(shù)量(萬人)，AGDPt為t年人均GDP(人民幣元)，TRADEt為t年出口總額(萬美元)。

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(萬美元)、人口數(shù)量(萬人)、出口總額(萬美元)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)：

[1] Friedl B, Getzner M. Determinants of CO2emission in a small open economy [J].Ecological Economics, 2003, 45(1): 133-148.

[2] 王琛.我國(guó)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)性分析[J].管理觀察, 2009, (03): 149-150.

Wang Chen. Correlation analysis of carbon emissions and economic growth in China [J]. Journal of Management Observation, 2009, (03): 149-150.

[3] 徐玉高,郭元,吳宗馨.經(jīng)濟(jì)發(fā)展、碳排放和經(jīng)濟(jì)演化[J].環(huán)境科學(xué)進(jìn)展,1999, 7(2): 54-64.

Xu Yugao, Guo Yuan, Wu Zongxin. Economic growth, carbon emissions and economic evolution [J].Journal of Progress in Environmental Science, 1999, 7(2): 54-64.

[4] 閔繼生,胡浩.基于VAR(向量自回歸)模型的我國(guó)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2011, (05): 20-25.

Min Jisheng, Hu Hao. Dynamic analysis of the relationship between carbon emissions and economic growth of China based on VAR (vectorauto-regression)[J].Journal of Inquiry into Economic Issues, 2011, (05): 20-25.

[5] 孫趙勇,史耀波,于睿.中國(guó)能源消耗與廢氣排放關(guān)系研究[J].西安理工大學(xué)學(xué)報(bào),2012, 28(4): 494-499.

Sun Zhaoyong, Shi Yaobo, Yu Rui. Study on the relationship between energy consumption and emissions of China [J].Journal of Xi’an University of Technology, 2012, 28(4): 494-499.

[6] Anderw K.J. Does foreign investment harm the air we breathe and the water we drink [J].Organization Environment, 2007, 20(2): 137-156.

[7] Joysri A. FDI, growth and the environment: evidence from India on CO2emission during the last two decades [J].Journal of Economic Development, 2009, 34(1): 43-58.

[8] Jie H. Pollution haven hypothesis and environmental impacts of foreign direct investment: the case of industrial emission of sulfur dioxide (SO2)in Chinese provinces [J].Ecological Economics, 2006, 60(1): 228-245.

[9] 吳玉鳴.外商直接投資與環(huán)境規(guī)制關(guān)聯(lián)機(jī)制的面板數(shù)據(jù)分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2007, 27(1): 11-14.

Wu Yuming. Analysis of correlation mechanism between foreign direct investment and environmental regulation based on panel data [J].Journal of Economic Geography, 2007, 27(1): 11-14.

[10] 郭沛,張曙霄.中國(guó)碳排放量與外商直接投資的互動(dòng)機(jī)制[J].國(guó)際經(jīng)貿(mào)探索, 2012, 28(5): 59-68.

Guo Pei, Zhang Shuxiao. Interactive mechanism between carbon emissions and foreign direct investment of China [J].Journal of International Economics and Trade Research, 2012, 28(5): 59-68.

[11] Zarsky L. Havens, halos and spaghetti: untangling the evidence about the relationship between foreign investment and the environment [J].Nautilus Institute, 1999, (01): 47-74.

[12] Gunnar S.E, Ann E.H. Moving to greener pastures Multinationals and the pollution haven hypothesis [J].Journal of Development Economics, 2003, (70): 1-23.

[13] 楊萬平,袁曉玲.對(duì)外貿(mào)易、FDI對(duì)環(huán)境污染的影響分析—基于中國(guó)時(shí)間序列的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析:1982—2006[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2008, (12): 62-68.

Yang Wanping, Yuan Xiaoling. Analysis of the influence of foreign trade and FDI on environment pollution—function analysis of impulse response based on time series of China: 1982—2006 [J].Journal of World Economy Study, 2008, (12): 62-68.

[14] 黃菁.外商直接投資與環(huán)境污染—基于聯(lián)立方程的實(shí)證檢驗(yàn)[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2010, (2): 81-86.

Huang Jing. Foreign direct investment and environment pollution—empirical study based on simultaneous equations [J].Journal of World Economy Study, 2010, (2): 81-86.

[15] 周凱.FDI與碳排放的相關(guān)性研究——以上海市為例[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012, 27(9): 74-79.

Zhou Kai. Correlation study between FDI and carbon emissions—based on the case study of Shanghai [J].Journal of Statistics and Decision, 2012, 27(9): 74-79.

[16] 楊樹旺,楊書林,魏娜.不同來源外商直接投資對(duì)中國(guó)碳排放的影響研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2012, (9): 19-26.

Yang Shuwang, Yang Shulin, Wei Na. Research on the influence of foreign direct investment from different countries on carbon emissions of China [J].Journal of Macro-Economic Study, 2012, (9): 19-26.