外商直接投资与中国二氧化碳排放——基于省际经验的实证研究，本文主要内容关键词为：中国论文,外商论文,直接投资论文,实证研究论文,经验论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
改革开放以来，中国实际利用FDI水平不断提高，1984年中国实际利用外资额仅为12.58亿美元，2009年则高达到900.3亿美元，年均增长17.8％。与此同时，中国温室气体排放量也迅速上升，以
为例，中国排放总量从1978年的14.83亿吨增加到2008年的68.96亿吨，年均增长5.2％。
显然，FDI在通过资金、技术渠道给中国经济迅速发展提供动力的同时，也给中国的资源环境和碳排放问题带来了较大压力。在温室效应日益引起全球关注，中国也已成为全球最大的碳排放国的背景之下，对FDI与中国排放的关系进行研究具有重要的现实意义。
国外学者对两者的研究主要分为两类。第一类研究把作为污染排放物的一种，将其与其他的污染物结合与FDI考察，以验证FDI对东道国环境的综合影响。例如，Smarzynska和Wei（2001）[1]利用欧洲24个转型国家数据，选取、废水等作为污染指标，对FDI与东道国环境的关系做了实证分析。结果表明，FDI增加了相关国家的碳排放水平；但结果并不显著。Jorgenson et al.（2007）[2]利用1975－2000年39个不发达国家的数据，采用固定效应模型分别对FDI与东道国的污水和排放的关系进行了实证考察。结果表明，FDI与东道国的碳排放显著正相关。第二类研究则考虑到作为温室气体的特殊性，专门研究FDI与东道国碳排放的关系。例如，Yasmine Merican et al.（2007）[3]。运用东南亚五国1970－2001年的数据，采用自回归分布滞后模型（ARDL）对五国FDI与碳排放的关系进行长期实证考察。研究表明，大部分国家FDI对当地的碳排放具有显著的负面影响；印度尼西亚的FDI则对当地的碳排放降低具有正面影响。Acharkyya（2009）[4]运用1980－2003年印度国家层面和行业层面的数据，利用碳库兹涅茨曲线（CKC）模型和协整分析方法，对FDI与排放之间的长期关系进行考察。研究显示，FDI路对印度本国的碳排放具有显著的负面效应。
由于碳排放数据的缺失，国内学者对两者的研究较少，大多数研究侧重于FDI对国内自然环境的影响。例如，应瑞瑶和周力（2006）[5]、沙文兵和石涛等（2006）[6]对FDI与中国工业废气的排放的关系做了实证研究，研究表明，FDI对中国废气排放的下降具有促进作用；于峰和齐建国（2007）[7]、陈凌佳（2008）[8]等对FDI与中国二氧化硫排放的关系做了实证研究，研究表明，FDI对中国的排放具有一定负面影响。
Acharkyya（2009）[4]的研究表明，排放与普通的气体污染物排放存在较大差异，以往FDI与环境关系的研究并不能很好的考察FDI对东道国碳排放的影响。因此，中国的FDI对于中国的排放的影响如何？现有研究并没有回答。且现有研究在以下两方面存在不足：从数据选取上，现有研究更侧重于运用国家层面的数据对两者进行考察，对一个国家内部不同地区的FDI与碳排放关系的研究也不多见；从研究方法上，现有研究主要利用面板数据的单方程模型对两者关系进行简单检验，而忽略了FDI可以通过不同作用渠道对一国的碳排放产生影响的事实，此方面的研究有待加深。基于此，本文以2000－2008年中国30个省级行政单位为研究对象，试图在以下方面有所突破。第一，本文通过运用IPCC（2006）[9]推荐的计算方法，估算了中国各地区2000－2008年的排放数据，使得从地区层面考察FDI对中国碳排放的影响成为可能。第二，通过构造相应的联立方程模型，从FDI的规模效应、结构效应、技术效应和管制效应多种渠道来考察其对中国碳排放的影响，避免以前单方程模型考察FDI与排放关系的单一性。
本文结构安排如下：第二部分介绍本文的理论框架和计量模型；第三部分是数据来源及处理；第四部分是模型的回归结果及其分析；第五部分是结论和政策建议。
二、模型说明和计量处理
（一）模型说明
由于FDI、经济产出、经济结构、技术水平和碳排放是一个相互联系，互为影响的有机整体；采用单方程模型对相关变量进行研究时，解释变量难免存在一定的内生性，从而使得估计结果存在一定偏差。故本文借鉴Jie He（2006）[10]、于峰和齐建国（2007）[7]的思路，并在其基础上构建了独立的技术方程，组成由六个单方程的联立方程组，从而实现对FDI、碳排放和其他因素的系统考察：
其中，i表示地区，t表示年份，c表示地区排放量，GDP是地区经济总产出，S代表地区产业结构，FDI代表地区外商直接投资状况，sup代表地区环境管制水平，K代表地区资本存量，L代表地区劳动力人数，T代表地区技术水平，RD代表地区研发投入，kl代表地区资本劳动比，den代表地区人口密度。
方程（1）考察了中国碳排放的影响因素，借鉴Grossman和Krueger（1995）[11]的研究，本文认为规模、结构、技术和管制可以对碳排放产生影响；现有研究表明，FDI自身也会对地区碳排放产生影响（Jorgenson,2007）[2]，故在模型中直接加入FDI变量。方程（2）主要考察影响地区经济增长的因素，资本水平和劳动投入将直接影响行业的产出；碳排放作为能源、资源消耗的副产品与中国经济发展的关系密切，而FDI对经济增长的促进作用已为学界所认可，所以在方程（2）中加人变量c和FDI。方程（3）包含了影响地区产业结构的主要因素，地区产业结构的形成和改变一般受制于其要素丰裕状况和技术水平；环境监管的变化也会对地区产业结构产生影响；当前中国的FDI以第二产业为主，这意味着FDI的增加将显著提升地区第二产业的比重。方程（4）选择地区环境监管、劳动力状况和上期GDP作为FDI的解释变量，而这些显然是外资选址时考虑的主要因素。方程（5）主要分析影响地区技术水平的因素，地区经济增长、研发投入增加和较高的FDI水平都会对促进地区的技术进步。方程（6）考虑了影响地区环境监管的主要因素，一般认为，地方经济的增长、人口密度的增加和技术水平的提升都有利于环境监管的加强。
（二）计量处理
本文建立的碳排放联立方程模型使用了省级面板数据，在参数估计时需要处理源于联立方程和动态面板数据的几种潜在偏差。为反映模型中未包含的、不随时间变化因素的影响，本文利用省级的固定效应估计量；考虑到地区间可能的序列相关性，再利用Blundell和Bond（1998）[12]提出的动态GMM方法来估计。为了消除残差中的一阶序列相关，在每个单方程中加入因变量的一阶滞后项。同时利用Arellano和Bond（1998）[13]一阶差分变换处理时间不变的固定效应，因此实际上估计的单方程变为
此外，在联立方程模型中内生变量组间相关，可能带来不同方程残差的相关性。利用GMM估计联立方程，可以控制系统方程残差的协方差矩阵。根据Jie He（2007）[10]等人的思路，参数估计的过程事实上分成了两步：首先利用系统GMM分别估计每个方程，然后置换模型中的滞后内生变量，利用GMM方法估计联立方程模型。
三、数据来源和变量说明
（一）数据来源
本文实证部分采用数据为2000－2008年间除港澳台地区和西藏自治区外的30个省、自治区和直辖市的面板数据，共270个观测值。相关数据主要源于2001－2009年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，部分数据来源于《中国工业经济统计年鉴》。文中所有涉及价值形态的数据，均采用2000年为基期的工业产品出厂价格指数或固定资产价格指数进行调整。
（二）变量说明
目前并无各地区排放的官方统计，许广月和宋德勇（2010）[14]根据各地区的能源消耗量进行估算。本文借鉴他们的思路，根据IPCC（2006）[9]提供的几种燃料（具体为煤炭、原油、天然气、燃料油、柴油、汽油和焦炭等七种）的净发热值和排放系数，处理后得到各种燃料的排放系数，再用各地区不同种类的燃料消耗量乘以相应的排放系数，得到的各地区能源消耗的排放量。除能源消耗外，部分工业生产活动本身也存在大量的排放，本文也测算了各地区排放强度较大的几种主要工业产品（具体为水泥、玻璃、焦炭、生铁和钢材等五种）生产所导致的排放，与各地区能源消耗导致的排放汇总，得到各地区估算的排放总量。
对于地方经济规模的考察，部分学者（Jie He,2006[10]；Perkins和Neumayer,2009[15]）采用工业增加值作为衡量指标，于峰和齐建国（2007）则采用地区经济总产出作为衡量指标。由于本文所考察的能源消耗并不局限于工业行业的消耗，选用地区经济总产出作为规模变量更为科学。故本文用各地区的GDP作为经济规模变量。
反映地区经济结构的变量，现有文献主要有以下两类：第一类用第二产业或者农业占总产出的比重，如 Jorgenson（2007）[2]、Perkins 和 Neumayer（2009）[15]用第二产业占GDP的比重，Grimes和Kentor（2003）[16]用农业占GDP的比重；第二类则构造了相应的工业技术合成指数来考察，如Jie He（2006）[10]、于峰和齐建国（2007）[7]等。由于本文已构建专门的技术方程来考察地区技术水平的差异，且本文的经济规模变量为各地区的GDP，故借鉴前者思路，用第二产业产出占GDP的比重来反映各地区的经济结构。
技术方面，现有研究多采用地区的污染排放技术来表示，如Jie He（2006）[10]、于峰和齐建国（2007）[7]用地区的二氧化硫的排放技术代表区域技术水平。为全面考察FDI对各地区技术水平和碳排放影响，本文测算了研究期内各地区的全要素生产率（TFP），用以全面准确地衡量各地区的技术水平。基于规模报酬不变的C－D生产函数，借鉴张军等（2004）[17]的资本存量计算方法，结合各省的劳动力投入量，根据公式
，本文测得2000－2008年各地区的TFP，用以表征各地区的技术水平。
与TFP的测算对应，本文参考张军等（2004）[17]的研究方法，得到各地区的资本存量。具体方法为，以他们2000年各省的资本存量为基础，其后资本存量的计算则沿袭永续盘存制的做法（折旧率将其设定为9.6％），并采用固定资产投资指数进行处理，从而得到2000－2008年中国省级地区的资本存量。
FDI指标方面，现有文献主要选取以下两类：FDI的流量指标，侧重反映FDI的变动对环境的影响，Yasmine Merican et al.（2007）[3]和Acharkyya（2009）[4]的研究便属于此类；更多的学者则选取FDI存量指标，以全面考察FDI规模和变动的影响，如Jie He（2006）[10]、Jorgenson（2007）[2]、郭红燕和韩立岩（2008）[18]等。本文借鉴后者的总路，采用FDI的存量指标来考察其对各地区碳排放影响。模型中的FDI变量为各地区外商投资企业的资产总额。
各地区的环境监管水平，国内并无合适的统计指标。Jie He（2006）[10]、于峰和齐建国（2007）[7]采用技术指标和监管指标混同的方式加以解决；但由于独立技术方程的存在，本文运用废气、废水、固体废弃物处理数据构建各地区的环境监管指标。环境监管水平较高的地区，其工业“三废”处理率通常较高，本文用各地区“三废”的处理率来代表其监管水平。各地区的工业“三废”处理率为工业“三废”处理量与工业“三废”生产量之比。
本文用各地区人均科技活动内部支出额来放映其研发投入水平，人口密度为各地区人口总量与行政面积之比，劳动力人数为各地区三次产业就业人口总数，资本劳动比为各地区资本存量与三次产业就业人口之比。
四、计量结果及分析
本文建立的联立方程参数估计结果见表1。
计量结果显示，各个方程的拟合程度较好，大部分参数的估计结果符合理论预期。
总体而言，方程（1）中规模变量GDP、结构变量S、技术水平T和外商直接投资变量FDI均与地区碳排放显著相关（至少在5％水平上）。结果表明，当前中国经济规模的扩张、工业结构的强化和FDI的增加均对中国碳排放产生了负面影响；技术水平的提升则一定程度抑制了碳排放的增加；而环境管制对中国碳排放的影响则很不显著。
FDI总体上对工业行业的碳排放具有负面作用，但FDI可以通过规模、结构、技术和管制等多种效应对中国的排放产生影响，而每种效应的影响则可能存在一定差异。每种效应的具体分析如下：
（一）规模效应
方程（2）的结果显示，研究期间内FDI对GDP的增长起着显著的直接推动作用，FDI增加1％，GDP将增长0.42％，这与已有研究的经验较为一致。进一步分析表明，在经济结构和技术水平不变的情况下，GDP增长1个百分点，的排放量将增加0.12个百分点。可见，FDI通过GDP规模效应这一途径显著增加了中国的碳排放，其弹性系数为0.054％。此种结果可能是目前中国较低的经济、社会发展水平造成的。根据CKC理论，经济发展初期，经济总量的扩张将导致生产资料消耗及其副产品——排放的增加，两者之间呈现显著的正线性关系；但随着GDP和人均收入的增长，人们对环境、气候关注度上升，更多的社会资本将用于改善环境质量，碳排放可能出现拐点。付加锋等（2009）[19]对14个发达国家的研究表明，单位GDP的碳排放符合倒“U”型特征。但现有研究表明，作为发展中国家的中国则处于碳排放拐点左侧，排放的峰值仍落在研究样本区间之外。林伯强（2009）[20]预测，中国排放的理论拐点所对应的人均收入是37170元，可能在2040年后出现。许广月和宋德勇（2010）[14]则预测中国大部分省份的排放拐点将出现在2018－2037年之间。因此，中国现阶段FDI的规模效应还处在拐点左端，FDI－GDP途径的碳排放量仍将呈线性增长态势，规模扩张的正面环境效应短期内难以实现。
（二）结构效应
FDI结构效应的弹性系数为0.006％，由此推断，FDI－S途径的碳排放效应为正，与理论预期一致。普遍认为，随着经济的发展，一国产业结构将经历从农耕为主到工业为主的转型。转型初期，产业结构以劳动密集型为主，生产相对低端、高耗能的产品。转型中期，工业化、城市化进程加速，能源消耗增长迅速，能源需求趋于刚性；此阶段碳排放持续增长，结构效应为负。后期，经济体步入后工业化时代，经济实现跨越式发展，从高能耗的重工业逐步转向低能耗的服务业和清洁技术密集型产业，产业结构全面升级；此时经济体的碳排放开始减少，结构效应是积极的。作为经济高速成长的新兴国家，目前中国仍处于重化工业化的发展阶段，大量的工业企业属于“三高一低”类型，经济增长还主要依赖于基础建设投资的拉动。受此种结构制约，中国无论是总体能耗还是单位能耗都将处于较高水平，排放短期内难以下降。如图1所示，当前FDI对中国的投资主要集中于第二产业，且第二产业的碳排放强度明显高于第一、第三产业，导致更多的排放。而且，Smarzynska和Wei（2001）[1]、Yasmine Merican et al.（2007）[3]的研究表明，发达国家通过FDI渠道向发展中国家转移了较多的高碳行业，这将使得中国经济的高碳化结构更趋加强。因此，在现阶段，FDI很难通过FDI－S途径对中国的碳排放产生积极影响。
图1 中国三次产业碳排放强度和第二产业FDI投资占比（2000－2008年）
数据来源：根据《中国统计年鉴》整理得到。
（三）技术效应
FDI－T途径的碳排放效应主要通过FDI的技术溢出实现，FDI的技术溢出将提升东道国的技术水平，继而促进其能源消耗强度和排放量的下降。FDI对中国技术溢出效应的存在问题，绝大多数文献都从总体上予以肯定（赖明勇和包群，2003[21]）。通常认为，相对于东道国的本土企业，FDI企业一般具有较高的技术水平和能源利用率，当地企业为应对外资进入的竞争压力，会努力降低生产成本，被迫加大R&D投入开发新技术或者主动模仿FDI企业的生产技术以提升自身的技术水平。同时内外资企业间的联系与人员流动加速了外资企业的技术转移和扩散，推动了东道国生产技术进步。而技术水平的提升将进一步提高东道国的能源和资源利用率，继而降低能源消耗强度和单位产出的碳排放（Fisher－Vanden et al.,2006[22]；Cole et al.,2008[23]; Perkins和Neumayer,2009[15]）。基于以上分析思路，本文也从技术角度以考察了FDI对中国碳排放的影响。结果表明，FDI的技术效应显著降低了中国的排放，FDI存量增加1％，TFP将增加0.45％，FDI－T途径的碳排放效应为－0.023％。可见，中国FDI的技术效应延缓了中国经济高碳化进程。
（四）管制效应
本文用先用废气利用率表征管制变量，方程（1）中sup变量的估计系数很不显著；随后采用废水利用率、固体废弃物利用率作为替代指标重新估计，相关系数也均未通过显著性检验。这与已有研究的结论存在差异。原因可能在于以下三方面：首先是模型设定的问题。本文构建了独立的技术方程，没有采用以往研究将管制变量和技术变量混同的方法（Jie He,2006[10]；于峰和齐建国，2007[7]），因此，模型估计结果可能会有所差异。其次是节能减排成效的滞后性问题。由于目前低碳转型战略初步实施，两型社会尚在构建过程，因而环境管制的成效存在一定滞后性，与之对应的便是样本区间内管制变量的估计系数不太显著。再次是管制指标的度量问题。如图2所示，各省二氧化硫处理率与碳排放强度虽有一定的程度的负相关，但是并不显著，说明三废处理率并不能精确衡量中国在节能减排上的实际执法力度。现阶段，国内对温室气体排放的管制主要处在宏观层面，量化碳管制指标的思路还不成熟，选取适宜的管制变量尚有一定难度。虽然管制效应的估计系数统计上不显著，但是变量的估计系数为负，至少表明环境治理的力度越大，碳排放量减少的越多，管制效应是存在的。
图2 各省二氧化硫处理率与碳排放强度
数据来源：根据《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》整理得到。
五、结论与政策建议
通过估算中国内地30个地区的排放数据，引入FDI的规模效应、结构效应、技术效应和管制效应，本文构造了碳排放的联立模型，对FDI与中国排放的关系进行了多渠道的综合考察。省际面板数据的估计结果表明，FDI通过规模效应、结构效应显著地增加了各省排放，其技术效应则有效降低了各省排放，而FDI的管制效应对的排放暂时不存在显著地抑制作用。
以上结论对中国招商引资、产业结构升级和节能减排具有重要意义：其一，由于结构变量对排放的弹性为正，FDI加速了中国经济结构的高碳化进程。因此，中国应当改变当前产业一味重化工业的趋势，积极引导外资投向农业及服务业领域，实现产业结构由以高能耗的重工业为主向以低能耗的第三产业、高新技术产业为主的转变，以降低能源利用强度，减少碳排放。其二，研究发现，FDI的技术效应显著促进了中国排放的下降。因此，在加大外资引进力度的同时，中国应当重视对外商直接投资企业核心技术的获取，积极利用外资企业的技术溢出效应，提升国内企业的技术水平，充分发挥FDI技术效应对碳减排的促进作用。其三，近年来，国内虽加大环境监管力度，控制高污染、高能耗外资进入，但各地区针对碳排放的管制极少且标准不一，造成实际宽松的碳管制环境，为高碳外资进入提供可乘之机。所以，中国应当加强碳排放管制，引入高质量的外资，以实现中国经济持续健康发展。
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