FDI、貿(mào)易開放對二氧化碳排放的影響

曹春旭 吳倩雪 黎日榮 徐波

摘要：降低碳排放實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)涵。本文以開放型經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省浙江為例，基于2005-2016年的數(shù)據(jù)采用VECM模型分FDI、貿(mào)易開放對二氧化碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)FDI能顯著降低碳排放，F(xiàn)DI每增加1%， 二氧化碳排放減少0.46%，本文使用OLS做穩(wěn)健性分析，得到的結(jié)果也非常接近。協(xié)整分析顯示，貿(mào)易開放會一定程度增加碳排放，但OLS回歸顯示貿(mào)易開對碳排放沒有顯著的影響。基于研究結(jié)論，本文提出進(jìn)一步引進(jìn)外資和優(yōu)化進(jìn)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)的政策建議。

關(guān)鍵詞：浙江省;FDI;貿(mào)易開發(fā);VECM模型;二氧化碳

中圖分類號：F740? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1005-913X（2020）05-0016-05

一、引言

2018年10月IPCC的報(bào)告表明全球變暖1.5攝氏度，2019年6月陸地和海洋的平均氣溫比全球平均氣溫高0.95攝氏度，南極海冰面積也在同年6月再創(chuàng)新低。這種極端氣溫與氣候變化密不可分，減排依然成為經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)目標(biāo)。近年來，浙江省FDI總量逐年增長，同時(shí)浙江也是能源消耗大省，生態(tài)環(huán)境日趨嚴(yán)峻。FDI的進(jìn)入是否會通過帶來國外的先進(jìn)技術(shù)，從而降低碳排放？浙江是高度開放的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，以浙江省為例，分析FDI對碳排放的影響，具有典型的現(xiàn)實(shí)意義。

二、貿(mào)易開放、FDI對二氧化碳排放的影響分析

盡管有較多文獻(xiàn)從實(shí)證的角度分析貿(mào)易開放、FDI對二氧化碳排放的影響，但遠(yuǎn)未得出一致的結(jié)論。鄧柏盛和宋德勇（2008）基于1995-2005年的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI 有利于抑制碳排放，改善我國環(huán)境質(zhì)量，而發(fā)達(dá)國家通過對外貿(mào)易轉(zhuǎn)移污染物，則惡化了我國的環(huán)境。[1]徐昱東（2016）基于山東省1995-2012年的數(shù)據(jù)分析也得到了類似的結(jié)論。[2]而林基和楊來科（2014）基于 1999-2011 全國省際面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，外資與內(nèi)資投入均會在一定程度上增加我國碳排放量。[3]占華和于津平（2015）基于 2003-2011 全國省際面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)貿(mào)易開放有助于改善中國的環(huán)境質(zhì)量。[4] 倪偉清和厲英珍（2011）基于浙江省1985-2010年的數(shù)據(jù)分析發(fā)展，出口貿(mào)易和FDI均增加了二氧化碳的排放，出口貿(mào)易對碳排放的影響更大。[5]魏燕（2014）基于武漢市1996-2012年的數(shù)據(jù)分析發(fā)展FDI會增加二氧化碳排放，而貿(mào)易開放與二氧化碳排放并無顯著地應(yīng)該關(guān)系。[6]王美昌和徐康寧（2015）基于多個(gè)國家數(shù)據(jù)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易開放、經(jīng)濟(jì)增長和二氧化碳排放三者的關(guān)系是動態(tài)變化的，但從長期看，貿(mào)易開放與我國的二氧化碳排放相關(guān)性較弱。[7]黨玉婷（2018）基于1990-2016年我國省級面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI有利于降低碳排放，對外貿(mào)易在短期內(nèi)對碳排放影響并不顯著，但長期會顯著增加碳排放。[8]不管是FDI對碳排放的影響還是貿(mào)易開放對碳排放的影響，目前文獻(xiàn)均未得到一致的結(jié)論。可能原因是，我國不同省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距較大，不同省份引進(jìn)外資的技術(shù)含量不一樣以及貿(mào)易產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)不一樣。以致使用全國數(shù)據(jù)和使用地方數(shù)據(jù)所得到的實(shí)證分析結(jié)論不一樣。另一方面，我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，不同時(shí)期引進(jìn)的外資技術(shù)含量不一樣，貿(mào)易產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)也不一樣。已有文獻(xiàn)所使用的數(shù)據(jù)大多比較陳舊，所得到的結(jié)論對當(dāng)前不一定有參考意義。有必要使用最新數(shù)據(jù)對具體省份進(jìn)行實(shí)證分析，理清貿(mào)易開放、FDI對二氧化碳排放的影響。

三、浙江省二氧化碳排放和貿(mào)易開放度的測算

（一）二氧化碳測量變量的選擇

與大多數(shù)文獻(xiàn)的測量類似，本文采取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、煉廠干氣、液態(tài)石油氣、焦?fàn)t煤氣11種燃料消耗排放的二氧化碳對浙江省碳排放進(jìn)行估算，暫且忽略工業(yè)生產(chǎn)過程、動植物呼吸煤、交通、在建工程等的碳排放。[9]計(jì)算公式如下：

CO2=Ni|λi? ? ?（3.1.1）

其中CO2為二氧化碳排放量，單位是萬噸;i表示能源的種類，即選取的11種主要化石燃料;Ni為第i種能源的消費(fèi)量，單位為萬噸; λi 表示碳排放系數(shù)，即一單位的標(biāo)準(zhǔn)煤燃燒后的二氧化碳排放量。借助IPCC碳排放計(jì)算指南，可以得出11種能源消費(fèi)的碳排放系數(shù)F表所示。

浙江省11種主要能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來自歷年《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》，由11種能源的消費(fèi)數(shù)據(jù)和各種能源的碳排放系數(shù)，通過式子3.1.1是由表1碳排放系數(shù)和表2碳排放量代入所得，再經(jīng)過分析得出2005-2016年浙江省的碳排放量如下表 2所示。

如表2所示，2005—2016年12年里浙江省碳排放量呈現(xiàn)出倒U型，先快速增長，到2011年碳排放量達(dá)到了最高值，隨后開始下降，到2013-2016年又出于一個(gè)穩(wěn)定的區(qū)間。浙江碳排放的發(fā)展趨勢反映了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，2005-2011年浙江工業(yè)化快速發(fā)展，能源消耗增長較快，之后2012-2016年經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期，能源消耗逐漸下降。

（二）浙江省貿(mào)易開放狀況

本文采取貿(mào)易依存度計(jì)算測量貿(mào)易開放度，計(jì)算公式如下：

貿(mào)易開放度= （Mi+Xi）/GDPi

其中 i國或i地區(qū)某年的進(jìn)口總值和出口總值分別由Mi和Xi來表示，i 國或 i 地區(qū)某年的GDP總值則由GDPi表示。貿(mào)易開放度指的是一國某年發(fā)生的進(jìn)出口貿(mào)易金額占當(dāng)年 GDP 的比例。貿(mào)易依存度反映一國經(jīng)濟(jì)對國外市場的依賴程度。通過整理得到2005-2018年浙江省外貿(mào)依存度數(shù)據(jù)如下表：

浙江省2018全年進(jìn)出口總額28 519億元，比上年增長11.4%。其中，出口21 182億元，增長9.0%，占全國的12.9%，份額比上年提高了0.2個(gè)百分點(diǎn);進(jìn)口7337億元，增長19.0%。從數(shù)據(jù)可以看出浙江是一個(gè)貿(mào)易大省，屬于開放型經(jīng)濟(jì)。從貿(mào)易依存度看，近十幾年浙江省對國外市場的依賴逐漸降低。2005-2007年貿(mào)易依存度有所增長，2007年到達(dá)峰值之后，便呈現(xiàn)下降趨勢。原因一方面是，2008年世界金融危機(jī)之后，國際需求萎縮嚴(yán)重;另一方面是國內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，為浙江企業(yè)提供了龐大的國內(nèi)需求。

（三）浙江省FDI發(fā)展趨勢

浙江省位于中國的東部沿海地區(qū)，是中國最富饒的長江三角洲地區(qū)省份之一。2005-2017年期間，根據(jù)浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，浙江省外商直接投資從2005年的1 858 137萬美元，上升到2017年的3 468 697萬美元，增長了0.87倍。外資己成為促進(jìn)浙江產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、拉動出口增長的重要力量。2005-2017年浙江省實(shí)際利用外資金額（萬美元）如下表：

伴隨著我國開放型經(jīng)濟(jì)水平全面提升，浙江省外商直接投資的引進(jìn)規(guī)模總體上呈上升趨勢，增速繼續(xù)領(lǐng)先沿海主要省市。2005-2017年浙江省實(shí)際利用外資金額整體呈穩(wěn)定上升趨勢，引資規(guī)模日益擴(kuò)大。其中2008年、2009年受金融危機(jī)影響，投資環(huán)境相對處于低迷狀態(tài)，兩年間引進(jìn)外資金額驟減。 “十二五”期間，浙江省有效地利用外商直接投資來調(diào)整省內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)際利用外資金額比“十一五”期間增長了42.5%。浙江省強(qiáng)有力的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)有利于進(jìn)一步加深浙江與其他國家的合作，培育外貿(mào)競爭新優(yōu)勢。

四、浙江省FDI，貿(mào)易開放對二氧化碳排放影響的實(shí)證分析

（一）變量選取和模型設(shè)定

在本文借鑒徐昱東（2016）的實(shí)證模型，假設(shè)碳排放和貿(mào)易開放以及FDI存在協(xié)整關(guān)系。模型設(shè)定如下：

LNCO2t=α0+α1LNFDIt+α2LNFDIt+εt

其中碳排放CO2為被解釋變量，解釋變量為貿(mào)易依存度DDFC和實(shí)際外商直接投資額FDI ，α0表示常數(shù)項(xiàng)，αi表示系數(shù)，ε為表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，t代表年份，LN表示自然對數(shù)符號，回歸分析中均使用對數(shù)化后的數(shù)據(jù)，這樣可以凸顯數(shù)據(jù)的線性趨勢并降低模型中可能存在的異方差性。

本部分實(shí)證分析采用浙江省2005-2016年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往不平穩(wěn)。為了處理不平穩(wěn)問題，本文采用VECM（ Vector Error Correction Model）模型。VECM模型的優(yōu)點(diǎn)是通過對非平穩(wěn)的原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行差分，提高數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。由 Granger 定理可知，只要非平穩(wěn)數(shù)據(jù)之間有著協(xié)整關(guān)系，即使原始數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，也可以通過 VECM 模型來得到變量間的長期關(guān)系?；诖吮疚牟捎?VECM 模型來分析貿(mào)易依存度、實(shí)際利用外資額、二氧化碳排放量三者之間的短期和長期關(guān)系。

（二）實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表5所示：

有統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，數(shù)據(jù)的中值非常接近均值，表明數(shù)據(jù)的波動性并不大。

2.單位根檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)是對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的驗(yàn)證。如果數(shù)據(jù)平穩(wěn)階數(shù)不同，直接回歸會產(chǎn)生虛假回歸問題，得到的回歸結(jié)果不可信。如果數(shù)據(jù)不在同階平穩(wěn)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，讓數(shù)據(jù)在同階平穩(wěn)，再進(jìn)行協(xié)整關(guān)系分析。本文對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示：

其中：C代表截距項(xiàng)，T代表趨勢項(xiàng)，K代表滯后階數(shù)，存在截距項(xiàng)則標(biāo)注C，不存在為0，存在趨勢項(xiàng)為T，不存在即為0。

ADF檢驗(yàn)的零假設(shè)為存在單位根，即檢測的序列是不平穩(wěn)的。若ADF檢驗(yàn)值是小于設(shè)定的顯著性水平（本文選擇5%）的臨界值，則表明拒絕零假設(shè)，序列是平穩(wěn)的。反之，則表明變量數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的。由表中可知，三個(gè)變量的原數(shù)據(jù)在5%顯著性水平下均是不平穩(wěn)的，但1階差分后，在5%顯著性水平下均是平穩(wěn)的，所以該時(shí)間序列數(shù)據(jù)為1階平穩(wěn)。

3.協(xié)整檢驗(yàn)

由單位根檢驗(yàn)知數(shù)據(jù)為1階平穩(wěn)，表明數(shù)據(jù)之間的均衡關(guān)系需要進(jìn)一步驗(yàn)證和校對。為了對數(shù)據(jù)之間的均衡關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證，本文利用VAR模型中的AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則來確定最優(yōu)滯后階數(shù)，并在VAR的最優(yōu)滯后階數(shù)的基礎(chǔ)上，用減1來確定Johansen協(xié)整檢驗(yàn)中的滯后階數(shù)。結(jié)果如下表7：

其中，出現(xiàn)“*”號最多的是滯后 2 階，根據(jù)判定準(zhǔn)則以*最多的階數(shù)作為最優(yōu)階數(shù)，所以選擇最優(yōu)的滯后階數(shù)為2，則協(xié)整檢驗(yàn)的滯后階數(shù)為1，在確定滯后階數(shù)為1的情況下進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，得到結(jié)果如表8所示：

約翰森協(xié)整檢驗(yàn)一般包括兩種判別方法，一種是跡檢驗(yàn)方法，一種的最大特征值檢驗(yàn)方法，若兩種檢驗(yàn)均是顯示一樣的檢驗(yàn)結(jié)果，則說明檢驗(yàn)是成立的，兩種檢驗(yàn)的原假設(shè)均為none（不存在協(xié)整關(guān)系）、at most m（至少存在m個(gè)協(xié)整關(guān)系），如果對應(yīng)的判別概率p值小于0.05，則說明拒絕原假設(shè)，本文得到的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果是拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，拒絕“至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，即變量間至少存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系，變量之間的關(guān)系是長期均衡的。

一般來說，協(xié)整方程用的最大似然估計(jì)比OLS更為合理，本文利用協(xié)整方程分析變量之間的關(guān)系：

從協(xié)整方程可以得到，LNFDI對LNCO2的影響系數(shù)為-0.4585，影響系數(shù)為負(fù)，即LNFDI對LNCO2存在減弱作用，F(xiàn)DI每增加1%，二氧化碳減少0.4585%，而LNDDFC存在促進(jìn)作用，DDFC每增加1%，二氧化碳增加0.1136%。

4.回歸分析

由于回歸分析更能夠了解數(shù)據(jù)之間的具體量化關(guān)系，并且可以對影響系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)判別，因此本文采用OLS對變量之間的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)，得到結(jié)果如表10所示：

從表中可以看出，回歸模型的判定系數(shù)調(diào)整R方為0.8608，說明模型的擬合優(yōu)度為86.08%，即擬合優(yōu)度相對較高。F值為35.0083，對應(yīng)的p值為0.0001，在0.01的顯著性水平下或者是99%的置信區(qū)間的情況下，整個(gè)模型的線性關(guān)系是顯著的。LNFDI在1%顯著性水平下存在負(fù)向影響，即FDI有助于降低二氧化碳排放，在其他變量不變的情況下，F(xiàn)DI每增加1%，二氧化碳減少0.5100%。而LNDDFC對LNCO2影響并不顯著，這表明貿(mào)易開放對浙江省碳排放沒有明顯的影響。

五、結(jié)論與政策建議

根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果：浙江省FDI、貿(mào)易開放與碳排放存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。LNFDI對LNCO2的影響系數(shù)為-0.4585，即外商直接投資有助于降低浙江省的碳排放，F(xiàn)DI每增加1%，二氧化碳減少0.4585%。而LNDDFC的影響系數(shù)為正，DDFC每增加1%，二氧化碳增加0.1136%，即對外貿(mào)易會帶來碳排放的增加。OLS回歸分析同樣支持FDI降低碳排放的結(jié)果，F(xiàn)DI每增加1%，二氧化碳減少0.51%，與協(xié)整分析的結(jié)果非常接近;而LNDDFC對LNCO2的影響并不顯著，即對外貿(mào)易對碳排放的影響并不明顯。

降低碳排放是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要體現(xiàn)，本文的研究結(jié)論有重要的政策含義。首先應(yīng)近一步鼓勵(lì)外商直接投資，通過外商進(jìn)入，帶來更高效和清潔的生產(chǎn)技術(shù)，有助于國內(nèi)產(chǎn)業(yè)的升級，提高生產(chǎn)效率和降低碳排放;另一方面，外資的進(jìn)入會加劇國內(nèi)的競爭，有利于淘汰高能耗高污染的落后產(chǎn)能，從而進(jìn)一步降低碳排放。盡管OLS回歸分析表明對外貿(mào)易對碳排放沒有明顯影響，而協(xié)整分析支持對外貿(mào)易在一定程度上增加了碳排放。這依然能給我們一些啟示，在出口退稅等出口支持政策上多出口一些高技術(shù)含量產(chǎn)品，而不是一些低附加值高能耗的產(chǎn)品;同時(shí)鼓勵(lì)進(jìn)口高技術(shù)產(chǎn)品，這樣有利于促進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)升級，降低碳排放。

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[責(zé)任編輯：方 曉]