任群罗 段鑫 李明蕊

摘 要：本文在测算我国30个省市2003—2017年碳排放强度的基础上，运用面板门槛模型分别在全国和区域层面上实证分析了环境规制下FDI的减排效应。结果显示：①各区域间碳排放强度存在梯度差异，呈现出由东至西逐渐升高的趋势。②FDI对碳排放的抑制作用受限于环境规制水平，全國层面上二者存在双重门槛，并且随着环境规制力度的加强，FDI对碳排放的抑制作用逐渐增强，同时区域间FDI对碳排放存在不同的门槛效应。因此，各地政府应该根据自身发展水平，适度加强环境规制强度，合理选择环境规制工具，优化FDI的引资用资策略，从而加强环境规制的碳减排效应。

关键词：环境规制;FDI;碳排放强度;门槛模型

中图分类号：F427    文献标识码：A    文章编号：1671-0037（2020）4-16-11

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2020.04.003

改革开放以来，中国经济的高速增长以外向型发展为主要动力，外商直接投资（FDI）和外贸成为我国经济增长的强劲引擎。与此同时，各个省份也积极制定相应的优惠政策，吸引外商到当地设厂投资，但由于基础设施、地理位置、市场因素等原因，地区间吸引外资的能力存在较大的差距。不可否认的是，FDI在一定程度上解决了“储蓄缺口”和“外贸缺口”问题，促进了经济发展，带动了出口和就业。然而，发展带来的环境问题也不容忽视，研究机构Carbon Brief根据中国发布的统计数据测算得到，2018年中国碳排放总量达到100亿吨，占全球碳排放总量的27.32%。因此，实施节能减排措施、发展低碳经济和绿色经济变得尤为重要。国家“十三五”规划中也指出，鼓励发展绿色清洁生产，推动建立低碳循环发展的产业体系。伴随着各级政府环境规制力度的不断加强，FDI对碳排放的影响研究需要重视。因此，本文立足环境规制视角，在全国和区域层面研究FDI对碳排放的影响，以期为各地区制定经济政策、落实低碳绿色高质量发展提供参考。

1 文献梳理

FDI与碳排放的关系一直是学术热点问题，但至今尚未达成一致的结论。主要有两种观点：一种观点认为FDI恶化了东道国的环境质量，即出现了“污染避难所”现象。西方发达国家由于生产成本过高、环境规制强、产业结构调整等原因，将部分高污染、高能耗、高耗水企业转移到发展中国家，接收国为了维持和增强本国的竞争力，纷纷降低各自国家的环境标准，准许这些“三高企业”进入，导致碳排放增加。另一种观点认为FDI改善了东道国的环境，即出现了“污染光环”现象。FDI在带动东道国经济发展的同时，带来的技术和环保理念有助于带动东道国企业实现清洁或绿色生产，减少二氧化碳的排放。此后国内外学者通过不同方式去验证。Jorgenson等[1]（2007）利用39个不发达国家1975—2000的面板数据，验证了“污染天堂”的存在;Acharyya J[2]（2009）则运用印度1980—2003年的数据，验证了“污染光环”的存在。在国内，一方面基于全国、省域等不同尺度，另一方面基于工业、物流业等不同领域，采用SPIRPAT、静态面板、格兰杰因果检验和门槛模型等多种方法，部分学者[3-10]得到FDI与碳排放之间呈正相关关系，而其他学者[11-16]则得到相反结论，即FDI与碳排放呈负相关关系。

由于碳排放行为属于生产与消费中的一种外部性行为，市场机制在决定碳排放行为方面是失灵的，需要环境规制进行补充[17]。Poter（1991）[18]也认为适当的环境规制会促进企业技术升级，提高生产力，产生倒逼效应，减少碳排放。然而，一些学者对环境规制有效性产生怀疑，Sinn（2008）[19]提出了“绿色悖论效应”，认为限制气候变化政策措施的执行会导致化石能源的快速消耗，从而导致碳排放的增加。此后国内外一些学者通过不同的方法进行研究，何小钢和张耀辉（2012）、徐盈之等（2015）[20-21]验证了倒逼效应的存在;张先锋等（2014）、Vander Werf和Di Maria（2012）[22-23]的研究则支持Sinn的假说。

综上所述，国内外学者围绕环境规制、FDI与碳排放之间的关系进行研究，但还存在明显不足。首先，以往学者只是把FDI作为减少碳排放的一个路径选择，并未考虑环境约束下FDI对碳排放的影响;其次，目前研究环境规制、FDI对碳排放影响时，很少有学者能同时考虑区域差异。基于此，本文首先测算了2003—2017年省域的碳排放强度，分析其时空演变特征，运用静态面板回归模型，在全国和区域两个层面分别研究FDI对省域碳排放的影响，然后运用门限模型探究环境规制约束下FDI对碳排放的影响，最后为我国提高环境规制水平、提升FDI质量、实现经济高质量发展提供相应的政策建议。

2 FDI、环境规制对碳排放的影响机制

FDI主要通过规模效应、结构效应和技术效应对碳排放产生影响。规模效应是指贸易导致的经济活动规模的扩大，FDI的引入不仅增加了东道国的资本供给，有利于经济增长和产业结构优化，同时也给东道国的环境造成污染;结构效应指在国际贸易中，各国专注于生产本国具有比较优势的产品，如果一国在清洁产业具有比较优势，则贸易有利于降低污染排放，如果一国在污染产业具有比较优势，则贸易会增加污染排放;技术效应则是随着国际贸易的展开，有利于促进清洁生产技术和环境友好技术的扩散，从而降低东道国的环境污染排放。具体来说，FDI的引入带来了先进技术和管理经验，并且带来了清洁技术，促进本土企业进行创新和升级，从而达到减排效果。

能源消耗在带来经济发展的同时，也带来了诸如环境污染等负外部性问题，环境规制主要是指政府为了维持经济和生态的协同发展而采取的措施，用来对厂商的经营活动进行调节。人们通常认为，如果政府推出一些抑制化石能源消耗的政策，就能够降低化石能源的使用量，从而减少碳排放，但Sinn（2008）认为如果企业知道未来化石能源价格会升高，则会在短期内加大能源消耗，导致碳排放增加，即环境规制并不会导致碳排放减少，也称为“绿色悖论”，这个理论有两个假定，即企业不具有创新和只能通过高碳增加收益。与之形成对比的是Poter（1991）提出的“波特假说”，它是以“创新补偿”为路径来实现的，他认为适当的环境规制可以促使企业进行更多的创新活动，而这些创新将提高企业的生产力，从而抵消由环境保护带来的成本并且提高企业的盈利能力，当然也可以解释为适当的环境规制可以倒逼企业创新或者进行技术革命，最终达到减排效果。

在环境规制约束下，FDI的进入会对东道国的经济产生怎样的影响呢？如果一个国家或者地区经济发展水平高，环境规制强，一方面会阻止高污染、高能耗、高碳企业进入，让更清洁、具有技术性的企业进入，使得该地区的碳排放水平降低，另一方面会逼迫本土高污染、高能耗的企业迁出本地，产生“挤出效应”，虽然短期内会降低本地区的生产总值，但从长远来看，有利于地区的发展。同理可知，如果一个国家或者地区发展水平较为落后，会选择采取弱环境规制，由此发达国家或地区高污染行业就会迁入，碳排放水平增加，产生了“污染避难所”假说。图1为环境规制下FDI对碳排放的影响路线图。

3 模型的构建与数据说明

3.1 模型构建

3.1.1 静态面板模型。为了比较环境规制在FDI影响碳排放中的作用，首先构建不包含环境规制因素的静态面板模型，研究FDI对碳排放的影响情况。借鉴已有的研究成果，本文构造如下的面板模型：

其中（1）式中t表示年份，i表示省份;[αit]表示常数项，[β1-β6]分别为各项对应的回归系数，[ηit]和[εit]分别表示不随时间变化的个体效应和残差。

3.1.2 面板门槛模型。Hansen（1999）提出的面板门槛模型，在准确估计门槛值的同时还可以对其完成显著性检验。因此，本文采用此方法构建以环境规制为门槛变量的FDI影响碳排放强度的门槛模型：

式（2）表示环境规制的单门槛模型，其中lnER为门槛变量，[γ1]，[γ2]分别表示门槛值，I（.）表示示性函数，即如果括号中的表达式为真，则取值为1，反之取值为0。[αit]和[εit]分别表示常数项、残差，[ηit]表示非观测地区的固定效应。

3.2 指标选择

碳排放强度（EI）：衡量区域碳排放水平一般包括碳排放总量和碳排放绩效两个维度。当前我国仍处于工业化、城镇化发展的加速期，能源消耗巨大，因而在短时间内很难出现碳排放总量下降的现象，从碳排放绩效角度衡量我国碳排放水平将更加符合国情，碳排放强度是碳排放绩效的重要指标。另外，在世界气候峰会论坛上，中国向世界承诺，到2020年，单位国内生产总值碳排放比2005年减少40%～45%。因此，本文将碳排放强度作为减排效果的衡量指标，记为EI，具体测算如下。

我国目前没有官方的碳排放数据，也没有测度碳排放量的官方测算方法。目前已有文献中测算碳排放量主要有两种方法：第一种是以全国碳排放总量为基础數据，计算省域煤炭消费占全国煤炭消费总量的百分比，将省域煤炭消费占全国的占比乘以全国碳排放总量，得到各省域的碳排放量（宋帮英，2010）[24];第二种是根据联合国气候变化专门委员会（IPCC）提供的测算碳排放量的计算公式来测度各省域的碳排放总量（邓光耀，2018）[25]。

本文借鉴第二种方法来测算碳排放总量，以各省域中原煤、焦炭、燃料油、原油、汽油、煤油、柴油、天然气这八种能源作为终端消费，以八种能源的消费量乘以各自的碳排放系数，可以得到2003—2017年间各省域的碳排放总量，再与各省域生产总值相除作为碳排放强度。以此为基础，分析我国30个省域2003—2017年间碳排放的空间分布情况。具体计算公式和步骤如下。

利用IPCC的标准煤法测算我国各省域的碳排放总量，见公式（3）。

其中，t表示年份，i表示省域，j表示能源。E为CO2排放量，单位为kg，[Mijt]（j=1，2…8）为在t年i省域的j能源的实物量，单位为kg;[Kj]（j=1，2…8）为第i种能源资源CO2排放系数（实物量），单位为kgCO2/kg。八种能源所对应的排放系数为2.01、3.04、3.24、3.07、3.01、3.08、3.16、1.99。

碳排放强度（EI）：用单位GDP CO2的排放量来表示。其中[Eit]表示第t年i地区CO2的排放量;[GDPit]表示第t年i地区GDP。

外资参与度（PFDI）：用各地区外商实际投资总额与GDP的比值来表示。

环境规制（ER）：环境规制的指标没有统一标准，杨军等（2016）[26]用废水、废气治理费用之和与从业人员的比值来表示;张华和魏小平（2014）[27]用二氧化硫的去除率来表示;黄杰（2017）[28]用工业污染治理投资完成额与GDP的比值来表示;宋马林和王舒鸿（2013）[29]则用污染治理投资额表示。本文采用沈能和刘凤朝（2012）[24]构建环境指标评价指数，具体为：

其中，t为年份，i为省份，[Investit]表示i省份t年的工业污染治理投资完成额，[Valueit]表示i省份t年的工业增加值，[GDPit]表示i省份t年的生产总值。

产业结构（TL）：用产业结构合理化表示借鉴干春晖、郑若谷（2011）[30]提出的泰尔指数来度量。计算公式为：

其中，i表示产业类型，n表示产业束，Y表示产业增加值，L表示就业人数。泰尔指数一般在0～1之间，泰尔指数越大说明产业结构越不合理，越接近0则说明产业结构越合理。城镇化水平（UR）用城镇人口数占地区年末总人口数的比重来表示;对外开放水平用进出口贸易总额与地区生产总值来表示;技术进步用R&D投入与地区生产总值来表示;政府干预（COV）用政府财政支出与地区生产总值来表示。

3.3 指标来源及说明

为了减少通胀因素对数据的影响，对涉及价格因素的指标按价格指数进行平减。同时为了减少数据波动及异方差对模型回归的影响，对所有指标进行对数处理。综合研究实际和数据的可得性，最终确定区间为2003—2017年，选取中国30个省市自治区（不包括西藏和港澳台地区）进行计量检验。煤炭、石油、天然气、柴油等化石能源消耗量来自各省的统计年鉴（2004—2018年）;折标系数来源于《中国能源统计年鉴》;外商直接投资、进出口总额、工业增加值、地区生产总值、城镇人口和年末总人口数来源于各省市统计年鉴（2001—2018年）和中经网数据库;科研经费来源于《中国科技统计年鉴》。各数据的描述性统计如表1所示。

4 实证结果

4.1 碳排放强度区域差异及分析

根据以上碳排放的计算公式和步骤，可以求出我国30个省市（不包括西藏、香港、澳门和台湾）2003—2017年的碳排放强度，本文选取和列举了2003年、2006年、2009年、2012年、2015年、2016年、2017年以及2003—2017年的平均碳排放强度，见表2。

从时间坐标轴上看，由图2可以看出，2003—2017年间，碳减排效果良好且整体呈下降的趋势，全国及东中西地区碳排放强度分别下降了 1.863、1.115、2.406和2.216，但值得注意的是，在2008—2009年间，碳排放强度有短暂的上升。原因可能是在这一阶段，由于全球性金融危机爆发，中国经济低迷，为了走出困境，我国实行“四万亿计划”和“振兴十大产业”政策，资金主要流向了基础设施和重化工业，因而导致能源消耗过多，碳排放量增加，碳排放强度升高。由表1的结果可以看出，近些年所有省份的碳排放强度都在下降，其中下降幅度最大的省份是山西，由2003年的17.987下降到2007年的6.122，这与各个省份从过度依赖重工业向绿色低碳发展有密切联系。具体来看，2003年，碳排放强度2以下的省份有2个，分别为福建、广东，小于3的省市有7个，分别为北京、江苏、浙江、湖南、广西、海南和重庆，4以下的省份有5个，其余省市均大于4;2017年，碳排放降低到2以下的省份有9个，分别为北京、上海、江蘇、浙江、福建、广东、广西、重庆、四川，小于3的省份有8个，可以看出一半以上的省市碳排放强度已经降低到了3以下，同时也发现碳排放强度较低的大多是经济较发达的省市，这些省市低碳体系较为完善，各项收入都处于领先水平。

从区域间碳排放强度差异来看，各区域间总体走势大致相同，东部地区的碳排放强度不仅低于中西部，而且低于全国水平;西部地区一直高于全国水平;中部地区在2010年之前高于全国水平，2010年之后则与全国水平基本相同。从省份来看，东部地区沿海省市碳排放强度低于内陆省份（北京除外），其中碳排放强度最高的是辽宁，这可能与当地的产业结构有关;中部地区则表现出长江中游沿线省份低于北方省份，其中碳排放强度最高的是山西，山西是煤炭资源型省份，产业多以煤化工为主，导致CO2排放增多;西部地区则呈现出西南地区碳排放强度低于西北地区，其中碳排放强度最多的是宁夏，可能是因为当地的产业结构比较落后，经济发展也较为缓慢，因而碳排放强度偏高。

4.2 单位根检验

本文采用的是2003—2017年的省域面板数据，在回归之前，首先对各变量进行平稳性检验。面板单位根检验方法分为两大类：一是所有截面包含相同的单位根，包括LLC检验;二是所有截面具有不同的单位根，包括IPS、ADF-Fishe检验。接下来运用上述3种面板单位根检验的方法对变量进行平稳性检验，结果见表3。由表3可知，对水平值进行检验时，均拒绝“存在单位根”的原假设。因此，可以认为所有的变量都是“0阶单整”的，即为I（0）序列。

4.3 固定效应回归

为确定回归方程为固定效应还是随机效应，需要对方程进行Hausman检验，结果显示检验值p值小于0.001，因而选用固定效应模型较为合适。本文运用面板数据的固定效应模型从全国层面、区域层面分别对模型1进行估计，检验结果如表3所示。

从全国层面来看，根据对模型1的估计结果可知，在不考虑环境规制因素的情况下，外资参与度与碳排放强度呈显著负相关关系，表明中国环境整体上不存在“污染天堂”现象。同时中国碳排放强度与产业结构、城镇化、政府干预呈显著的正相关关系，与技术进步、贸易开放度呈显著的负相关关系。

从区域层面来看，根据经济水平划分为东中西部，分别采用面板数据的固定效应模型对东部地区、中部地区和西部地区外资参与度对碳排放强度的影响进行估计。

根据表4的结果可知，在不考虑环境规制因素下，东部地区外资参与度与碳排放强度呈显著负相关关系，表明东部地区外资参与度的引入并不会导致碳排放的增加，不存在“污染天堂”现象。主要原因可能是东部地区制造业趋于服务化，传统的能源消耗较少，经济发展主要依靠资本、技术、对外开放等要素推动。产业结构、城镇化、政府干预等因素与碳排放强度呈显著正相关关系，技术进步、对外开放等因素与碳排放强度呈负相关关系，但并不显著。

中部地区外资参与度与碳排放强度呈负相关关系，但并不显著，主要的原因可能是中部地区省份正处于产业结构转型升级关键时期，引入FDI过程中不仅关注数量，更关注FDI质量，但受到经济发展水平、技术水平等因素的影响，FDI对环境的影响并不显著。产业结构、城镇化等因素与碳排放强度呈显著的正相关关系，技术进步、政府干预与碳排放强度呈负相关关系，但并不显著，对外开放与碳排放强度呈显著的负相关关系。

西部地区外资参与度与碳排放强度呈显著正相关关系，表明西部地区外资参与度的引入会导致该地区碳排放强度高，环境领域存在明显的“污染天堂”现象。可能的原因是，西部地区作为能源富集区，同时也是我国经济发展水平较低的地区，产业主要以重化工业为主，地区为了发展经济，会引入高能耗、高污染行业，导致了碳排放强度的升高。产业结构、政府干预等因素与碳排放强度之间呈显著正相关关系，技术进步与碳排放强度呈显著负相关关系，城镇化、开放水平与碳排放强度分别呈现负相关关系、正相关关系，但均不显著。

综上，从经济发展水平视角看，全国范围内外资参与度对碳排放强度的影响在1%的水平上显著，呈负相关关系，且外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.1496;东部地区FDI对碳排放强度的影响在1%的水平上显著，呈负相关关系，且外资参与度对碳排放的弹性系数为-0.2282;中部地区外资参与度对碳排放强度的影响并不显著，呈负相关关系，且外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.083;西部地区对碳排放强度的影响在10%的水平上显著，呈正相关关系，且外资参与度对碳排放强度的弹性系数为0.166 4。

4.4 门槛效应

静态面板模型是对外资参与度和碳排放强度关系的基本分析，但随着碳排放约束加强，各地区环境规制已经成为外资参与度影响碳排放机制中的重要因素，因此，运用面板门槛模型，以环境规制作为门槛变量，探讨在全国层面和区域层面，外资参与度对碳排放的门槛效应。

从表5的检验结果可以看出，以环境规制为门槛变量时，全国范围的单一门槛、双重门槛均在1%的显著性水平上显著，门槛值分别为0.004 1，[0.004 1，0.010 2];东部地区单门槛在1%的显著性水平显著，双门槛则在10%的显著性水平显著，门槛值分别为0.001，[0.001，0.001 9];中部地区和西部地区仅仅在单门槛显著，显著性水平分别为5%和10%，对应的门槛值分别为0.004 6，0.013 5。

根据表6所给出的全国层面和区域层面的模型估计结果可以得出以下结论。

从全国层面来看，环境规制处于不同强度时，外资参与度对碳排放强度的影响有显著的不同。当环境规制强度小于0.004 1时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为0.051 7，但未在10%以内显著，即外资参与度与碳排放呈正向关系;当环境规制强度处于0.004 1～0.010 2时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.192 6，且在1%的水平上显著，即外资参与度与碳排放强度呈负相关关系;当环境规制强度高于0.102时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.523 9，在1%的水平上顯著，即环境规制与碳排放之间呈负相关关系。

从区域层面来看，不同地区的门槛值均不同，外商参与度对碳排放强度的影响也不同。具体来看，对东部地区来说，当环境规制强度小于0.001时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.079 6，但在10%的范围内并不显著，说明较低的环境规制对碳排放强度虽然有抑制作用但并不明显;当环境规制强度处于0.001～0.001 9时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.455 8，且在1%的水平上显著;当环境规制强度大于0.001 9时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.733 6，且在1%的水平上显著，说明环境规制强度增加能够对碳排放的增加起到抑制作用。对中部地区来说，当环境规制强度小于0.004 6时，外资参与度对碳排放强度的弹性系数为-0.020 4，且在10%的范围内并不显著;当环境规制大于0.004 6时，外资参与度对碳排放强度的系数为-0.233 7，且在1%的水平上显著。而对于西部地区来说，当环境规制强度小于0.013 5时，外资参与度对碳排放强度的系数为0.126 2，但在10%的范围内并不显著;当环境规制强度大于0.013 5时，外资参与度对碳排放强度的系数为-0180 1，且在5%的水平上显著。

从控制变量来看，产业结构水平、城镇化水平等因素与碳排放强度之间呈显著的正相关关系，技术水平、开放水平等因素与碳排放强度呈显著负相关关系，政府干预与碳排放强度呈负相关关系但并不显著。

根据上述分析可以看出，环境规制的强弱直接影响外资企业进入的类型，对外资企业的进入有筛选作用。当东道国的环境规制较弱时，拥有环境规制较强的发达国家会将一部分高污染、高能耗的企业转移到环境规制较弱的国家;环境规制较强时，一方面会将本地区高污染企业转移至国外或促使本国企业进行转型升级，另一方面会通过选择让高质量的FDI进入本国，从而降低碳排放。

5 结论及建议

5.1 结论

本文以全国30个省市2003—2017年的数据为样本，分析了我国30个省市碳排放强度的时空演变特征，然后运用固定效应模型和面板门槛模型实证分析了在环境规制视角下FDI对碳排放强度的影响。得出如下结论。

第一，全国碳排放强度水平在不断下降，各区域间碳排放强度水平存在梯度差异，呈现出由东至西逐渐升高的趋势。

第二，在不考虑环境规制因素的影响下，从全国层面来说，FDI对碳排放强度起到抑制作用，存在“污染光环”;从区域层面来说，东部和中部地区的FDI对碳排放强度起到抑制作用，西部地区的FDI对碳排放强度具有一定的促进作用，表明东中地区存在“污染光环”，西部地区存在“污染天堂”。

第三，FDI对碳排放强度存在门槛效应，在不同的环境规制水平下，FDI对碳排放强度存在异质性。全国层面上可以得出，环境规制小于第一个门槛值时，中国整体区域环境下FDI与碳排放强度呈负相关关系，当环境规制强度跨越第一个门槛值时，抑制作用更强，表明随着环境规制水平的提高，FDI对碳排放强度的抑制作用更强。区域层面上可以得出，环境规制小于第一个门槛值时，东中地区的FDI与碳排放强度呈负相关关系;西部地区的FDI与碳排放强度呈正相关关系;当环境规制水平跨越第一个门槛值后，东中地区FDI与碳排放强度呈负相关关系，且抑制作用更强，西部地区FDI与碳排放强度呈正相关关系，表明西部地区FDI与碳排放强度之间呈现出倒U形关系。其他变量层面上可以得出，产业结构、城镇化水平对碳排放强度的影响显著为正，技术水平、开放程度对碳排放强度影响为负，政府干预对东部和中部地区的碳排放强度为正，对西部地区的碳排放强度影响为负。

5.2 对策建议

第一，创新环境规制的体制机制。推动节能环保技术的创新，改变目前煤炭资源粗放燃烧的传统利用方式，加快清洁能源与可再生能源的开发，提高能源效率，降低碳排放水平;优化区域开放格局，加强高技术产业引进与限制高污染企业落地，提升我国在对外贸易中的价值链地位，限制高能耗排放且附加值低的产品出口;加强环境规制方法的创新，改革考核体制，减少政企合谋、企业寻租、腐败因素对环境规制执行的不利影响;大力举办环保活动，对环保组织的运营予以支持，营造节能减排、环境治理的社会氛围，提升人们的环保意识。

第二，加强碳市场建设与机制完善，以市场手段鼓励企业进行创新、转型。碳交易是环境规制的重要手段之一，它使排污权利在不同企业之间完成分配，从而增加企业排污成本，倒逼企业进行转型升级。我国的碳市场建设还处于起步阶段，体系、制度、法律等方面都需要完善，在借鉴国外成功经验的基础上，根据我国实际情况进行建设和发展。

第三，实施精准施策机制，制定区域差异化政策。东部地区在积极引进外资、学习技术的同时，要严格控制FDI质量，有选择地引入清洁型FDI;中部地区不能盲目地大力吸引能耗大的外商直接投资项目，谨防低质量FDI的引入对地区环境造成危害，要促进产业结构升级，关停部分“三高企业”;西部地区要完善FDI引入政策，不能因为追求经济发展而一味降低FDI转入门槛，企业应提高技术水平，走绿色发展道路。

第四，应积极鼓励高新技术企业参与国际市场竞争，加深全球经济一体化发展，继续扩大对外开放程度，发展绿色低碳经济，减少污染排放。同时，中西部地区应该借鉴东部地区快速发展的有益经验，扩大对外出口，提升产品竞争力，增加本地区的经济水平。

第五，进一步提高人力资本整体积累水平，加快产业结构优化升级，从而带动地区经济增长。政府部门应该加大教育投入力度，长期稳定地坚持人力资本投入;企业部门应该加强对员工的职业技能培训，挖掘劳动力潜力，提升劳动力素质，不断提升区域人力资本存量，使人力资本水平能够持续促进产业结构合理化与高级化。

参考文献：

[1] ANDREW K J. Does Foreign Investment Harm the Air We Breathe and the Water We Drink？ A Cross-National Study of Carbon Dioxide Emissions and Organic Water Pollution in Less-Developed Countries， 1975 to 2000[J]. Organization & Environment，2007.

[2] ACHARYYA J. FDI， Growth And The Environment： Evidence From India On Co2 Emission During The Last Two Decades[J]. Journal of Economic Development，2009，34（1）：43-58.

[3] 牛海霞，胡佳雨.FDI与我国二氧化碳排放相关性实证研究[J].国际贸易问题，2011（5）：100-109.

[4] 李子豪，刘辉煌.FDI的技术效应对碳排放的影响[J].中国人口·资源与环境，2011，21（12）：27-33.

[5] 李子豪，刘辉煌.外商直接投资、技术进步和二氧化碳排放：基于中国省际数据的研究[J].科学学研究，2011，29（10）：1495-1503.

[6] 代迪尔，李子豪.外商直接投资的碳排放效应：基于中国工业行业数据的研究[J].国际经贸探索，2011，27（5）：60-67.

[7] 郭沛，张曙霄.中国碳排放量与外商直接投资的互动机制：基于1994—2009年数据的实证研究[J].国际经贸探索，2012，28（5）：59-68.

[8] 熊立，许可，王珏.FDI为中国带来低碳了吗：基于中国1985—2007年时间序列数据的实证分析[J].宏观经济研究，2012（5）：68-75.

[9] 郑佳佳，喻晓蕾.FDI的引进加剧了我国的碳排放吗？：基于市场化角度的再分析[J].中国管理科学，2015，23（S1）：778-785.

[10] 易艳春，关卫军，高玉芳.外商直接投资与中国碳排放关系：基于ARDL的实证研究[J].贵州财经大学学报，2015（3）：58-65.

[11] 宋德勇，易艳春.外商直接投资与中国碳排放[J].中国人口·资源与环境，2011，21（1）：49-52.

[12] 毕克新，楊朝均.FDI溢出效应对我国工业碳排放强度的影响[J].经济管理，2012，34（8）：31-39.

[13] 肖明月，方言龙.FDI对中国东部地区碳排放的影响：基于STIRPAT模型的实证分析[J].中央财经大学学报，2013（7）：59-64.

[14] 徐昱东.FDI、贸易开放与CO2排放：以山东省为例[J].科研管理，2016，37（8）：76-84.

[15] 郭炳南，魏润卿，程贵孙.FDI、城市化与中国CO2排放：来自时间序列和省际面板数据的经验证据[J].山西财经大学学报，2013，35（8）：12-20.

[16] 王艳丽.FDI、产业内技术溢出与碳排放强度：基于不同耗能产业组的比较研究[J].科技管理研究，2015，35（16）：236-242.

[17] 张华，魏晓平.绿色悖论抑或倒逼减排：环境规制对碳排放影响的双重效应[J].中国人口·资源与环境，2014，24（9）：21-29.

[18] POTER M E.Americas Green Strategy [J].Scientific American，1991，264（4）：193-246.

[19] SINN H W.Public Policies Against Global Warming： A Supply Side Approach[J].International Tax Public Finance.2008，15：360-394.

[20] 何小钢，张耀辉.技术进步、节能减排与发展方式转型：基于中国工业36个行业的实证考察[J].数量经济技术经济研究，2012，29（3）：19-33.

[21] 徐盈之，杨英超，郭进.环境规制对碳减排的作用路径及效应：基于中国省级数据的实证分析[J].科学学与科学技术管理，2015，36（10）：135-146.

[22] WERF E V D，MARIA C D.Imperfect Environmental Policy and Polluting Emissions：The Green Paradox and Beyond*[J].International Review of Environmental & Resource Economics，2012，6（2）：153-194.

[23] 張先锋，韩雪，吴椒军.环境规制与碳排放：“倒逼效应”还是“倒退效应”：基于2000—2010年中国省际面板数据分析[J].软科学，2014，28（7）：136-139，144.

[24] 宋帮英，苏方林.我国省域碳排放量与经济发展的GWR实证研究[J].财经科学，2010（4）：41-49.

[25] 邓光耀，韩君，张忠杰.产业结构升级、国际贸易和能源消费碳排放的动态演进[J].软科学，2018，32（4）：35-38，48.

[26] 杨军，贺苎瑶，丛建辉.环境规制、制造业FDI与门槛效应[J].经济问题，2016（11）：24-28.

[27] 黄杰.FDI对中国碳排放强度影响的门槛效应检验[J].统计与决策，2017（21）：108-111.

[28] 宋马林，王舒鸿.环境规制、技术进步与经济增长[J].经济研究，2013，48（3）：122-134.

[29] 沈能，刘凤朝.高强度的环境规制真能促进技术创新吗？：基于“波特假说”的再检验[J].中国软科学，2012（4）：49-59.

[30] 干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011，46（5）：4-16，31.

Research on the Impact of FDI on Carbon Emission Intensity from the Perspective of Environmental Regulation

Ren Qunluo， Duan Xin， Li Mingrui

（School of Economics， Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi  Xinjiang 830012）

Abstract： The paper based on the calculation of carbon emission intensity of 30 provinces and cities in China from 2003 to 2017， using the panel threshold model， empirically analyzed the emission reduction effect of FDI under environmental regulation at the national and regional levels. The results have showed that： ① There is gradient difference in carbon emission intensity between regions， showing a trend of gradual increase from east to west. ② The inhibitory effect of FDI on carbon emissions is limited by the level of environmental regulation. At the national level， they both exist a double threshold. With the strengthening of environmental regulation， the inhibitory effect of FDI on carbon emissions is gradually enhanced， and there are different threshold effects of inter-regional FDI on carbon emissions. Therefore， local governments should appropriately strengthen the intensity of environmental regulation according to their own development level， reasonably choose environmental regulation tools， and optimize the strategies for FDI investment， so as to enhance the carbon emission reduction effect of environmental regulation.

Key words： environmental regulation; FDI; carbon emission intensity; the panel threshold