任晓燕，杨水利

(1.西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710054；2.西安交通大学 城市学院，陕西 西安 710018)

随着中国经济的飞速发展，中国能源消耗总量在不断增加。2011年东中西部地区的能源消耗总量分别为20.14、11.28、10.81亿吨标准煤，较1997年分别增长了2.21、1.70、2.28倍。西部地区能源消耗的增长速度最快，但东部地区的能源消耗总量却是西部地区的2倍。1997—2011年东中西部地区人均能源消耗量分别为2.30、1.61、1.67吨标准煤，东部地区明显高于中西部地区；CO2排放量分别为2108.47、1203.29、1058.50亿吨标准煤，东部地区明显高于中西部地区。

2011年中国外商直接投资额(FDI)为2171.79亿美元，较1997年增长了3.5倍。其中，东中西部地区FDI分别为1461.43、403.80、306.56亿美元，分别比1997年上升了2.74、5.5、9.19倍。虽然西部地区FDI的总量只有东部地区的0.21倍，但是其增长速度明显快于东部地区。FDI在促进中国经济增长的同时，是否会增加中国的能源消耗量，特别是CO2排放量，这是值得深入研究的问题。

1 文献回顾

1)经济增长与环境污染之间的关系

国外学者的研究结果大多都验证了环境库兹涅茨曲线假说。Friedl B和Getzner M(2003)[1]认为，奥地利CO2排放量与其经济增长之间呈N型而非倒U型关系。

国内学者的研究结果大多不支持环境库兹涅茨曲线假说。王琛(2009)[2]认为，中国人均CO2排放量与人均GDP之间并未呈现倒U型关系；徐玉高(1999)[3]等研究表明，人均CO2排放量与人均GDP之间的关系并不支持环境库兹涅茨曲线假说；闵继胜和胡浩(2011)[4]研究表明，经济的增长将导致碳排放量的增加，而碳排放量的增加反过来会制约经济的增长速度，但其影响会存在一定的滞后期；孙赵勇(2012)[5]等研究显示，工业产出效应是导致我国能源消耗量和CO2排放量增长的主要因素，工业结构调整没有明显影响能源消耗量的变化。

国内外学者研究结果之所以不同，主要是由于样本的选取不同。

2)FDI与东道国环境之间的关系

第一种观点认为，FDI与东道国环境污染之间呈正相关关系。Anderw K.J(2007)[6]认为，FDI给欠发达国家(地区)的CO2排放量带来了负面影响。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]认为，随着FDI的增加，SO2排放量也在逐步增加。吴玉鸣(2007)[9]认为，FDI在某些方面对我国环境造成了一定的负面影响。郭沛和张曙霄(2012)[10]认为，FDI的增加将加大中国的碳排放量。

第二种观点认为，FDI与东道国环境污染之间呈负相关关系。Zarsky和Lyuba(1999)[11]指出，FDI可以把先进的环保技术带到东道国，从而提高东道国国内企业的环境绩效。Eskeland和Harrison(2003)[12]认为，FDI提升了东道国的技术水平，从而有利于东道国环境的改善。杨万平和袁晓玲(2008)[13]研究表明，FDI能够在一定程度上减轻我国的环境压力。黄菁(2010)[14]认为，FDI对我国的环境改善具有促进作用。

第三种观点认为，FDI 与东道国环境污染之间不存在因果关系。周凯(2012)[15]研究显示，上海市FDI与碳排放之间不存在因果关系。杨树旺(2012)[16]等研究表明，来自美国、日本、欧盟地区的FDI对碳排放的影响不显著。

本文认为，造成环境污染的排放量很多，而其中最重要的就是CO2排放量。同时，中国不同地区外商直接投资额存在较大差异。因此，本文就中国东中西部地区外商直接投资与CO2排放量之间的关系展开研究，以期寻找二者之间的关系。

2 研究方法

CO2排放强度主要用来衡量一国经济增长与CO2排放量之间的关系。如果一国在经济增长的同时，每单位国内生产总值所带来的CO2排放量在下降，说明该国实现了一个低碳的发展模式。同时，CO2排放强度还取决于技术进步、经济增长、产业结构变化、农业工业化和城市化进程与规模。

目前关于中国CO2排放强度及CO2排放总量的数据无法直接获得，因此，本文采用碳排放系数法来测算中国东中西部地区的CO2排放量，并在此基础上计算得出东中西部地区的CO2排放强度。

关于外商直接投资与中国东中西部地区CO2排放强度之间关系的研究，本文则采用协整分析法进行检验。具体步骤如图1所示。

图1 协整分析法流程图

3 模型构建

3.1 测算东中西部地区CO2排放量

目前，关于碳排放量的测度方法很多，国内学者大多采用投入产出法进行测度，但很多投入产出模型未将加工贸易的情况纳入其中，这将导致计算结果被高估。

因此，本文采用碳排放系数法来测算中国东中西部地区CO2排放量。计算公式如下：

(1)

其中，TC为碳排放总量;i为能源种类;θi为第i种能源在能源消费总量中的比重;Fi为各类能源的排放系数，即消费单位i种能源的碳排放量；E为能源消费总量。

根据我国能源消耗情况，由于水电、风电和核电这三类能源的消费量所占比重非常小，故假设这三类能源不产生碳排放，因此，我国碳排放量主要来源于煤炭、石油、天然气这三类能源。具体计算公式如下：

TC=E×θ煤炭×F煤炭+

E×θ石油×F石油+

E×θ天然气×F天然气

(2)

由于CO2排放系数为碳排放系数的3.67倍(即44/12，其中，44为CO2的化学分子量,12为碳原子量),因此，CO2排放总量为碳排放总量的3.67倍。

CO2排放强度是指与国内生产总值(GDP)相对应的CO2排放率，即单位GDP的CO2排放量。根据《中国统计年鉴》可以获得中国东中西部地区GDP的数据，利用该数据即可计算1997—2011年中国东中西部地区CO2排放强度。结果如图2所示。

图2 1997—2011年中国东中西部地区CO2排放强度变化趋势图

由图2可见，1997—2011年中国东中西部地区CO2排放强度逐年下降，表明随着技术的进步和经济的发展，中国东中西部地区实现了低碳发展模式。

3.2 外商直接投资与东中西部地区CO2排放强度关系研究

3.2.1 模型构建

国内外学者的研究表明，外商直接投资的增加与碳排放量之间存在着一定的关系，或是积极的影响，或是消极的影响。

同时，人口数量也是影响CO2排放强度的重要因素之一。人口越多，就需要消耗更多的食物、商品以及交通工具等，这就需要消耗更多的能源来满足这些方面的需求，必将产生更多的CO2，使得CO2排放强度加大。

人均GDP是衡量人们生活水平的一个重要指标。随着人们生活水平的提高，对住房、汽车、飞机、家用电器等产品的消费量就会增加，从而加大CO2排放强度。

出口总额的增加必然会消耗更多的能源，产生更多的CO2，导致CO2排放强度的增加。

因此，人口总量、人均GDP和出口总额都会对CO2排放强度产生影响，在构建模型时应加入这三个变量。模型如下所示：

ln(C)=α0+α1ln(FDIt)+α2ln(Pt)+

α3ln(AGDPt)+α4ln(TRADEt)

(3)

其中：C为CO2排放强度，FDIt为t年外商直接投资实际使用额(万美元)，Pt为t年人口数量(万人)，AGDPt为t年人均GDP(人民币元)，TRADEt为t年出口总额(万美元)。

3.2.2 数据来源

分析外商直接投资与中国东中西部地区CO2排放强度之间的关系时，选取1997—2011年外商直接投资实际使用额(万美元)、人口数量(万人)、出口总额(万美元)和人均GDP(人民币元)数据，这些数据分别来源于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国人口和就业统计年鉴2012》、《中国统计年鉴2012》。同时，可以绘出1997—2011年中国东中西部地区外商直接投资实际使用额变化趋势图。如图3所示。

由图3可见，1997—2011年中国东中西部地区的外商直接投资呈现出逐年递增的趋势。

由图2和图3可知，1997—2011年，随着中国东中西部地区外商直接投资实际使用额的增加，其CO2排放强度在逐年递减。这一方面说明，东中西部地区引进外商直接投资与其CO2排放强度之间存在负相关关系；另一方面说明，东中西部地区引进外商直接投资对其环境改善具有促进作用。

图3 1997—2011年中国东中西部地区外商直接投资变化趋势图

3.3 协整分析

3.3.1 单位根(ADF)检验

回归模型是建立在稳定数据基础上的，对于非稳定数据，不能使用回归模型进行分析，否则会出现伪回归。因此，首先要对数据序列进行平稳性检验，检验变量之间是否存在长期稳定关系。同时，为了降低异方差的影响，需要对数据序列取对数后再进行ADF检验。

运用Eviews6.0软件，对1997—2011年中国东中西部地区CO2排放强度、外商直接投资实际使用额、人口数量、出口总额和人均GDP序列数据进行ADF检验。结果如表1所示。

表1 ADF检验(二阶差分)结果

结果分析：

东中西部地区CO2排放强度序列数据进行二阶差分后ADF值均小于显著性水平为5%的临界值，即该时间序列数据在95%的置信水平下是二阶平稳序列；

外商直接投资实际使用额序列数据进行二阶差分后ADF值均小于显著性水平为1%的临界值，即该时间序列在99%的置信水平下是二阶平稳序列；

人口数量序列数据进行二阶差分后ADF值均小于显著性水平为1%的临界值，即该时间序列在99%的置信水平下是二阶平稳序列；

出口总额序列数据进行二阶差分后ADF值均小于显著性水平为5%的临界值，即该时间序列在95%的置信水平下是二阶平稳序列；

人均GDP序列数据进行二阶差分后ADF值均小于显著性水平为1%的临界值，即该时间序列在99%的置信水平下是二阶平稳序列。

由上述分析可知，东中西部地区CO2排放强度、外商直接投资实际使用额、人口数量、出口总额和人均GDP序列数据均为二阶平稳序列，表明变量之间存在长期稳定关系，即它们之间是协整的，因此，可以进行协整关系检验。

3.3.2 OLS回归分析

由单位根(ADF)检验结果可知，上述变量之间是协整的，因此，可以建立OLS回归模型进行回归分析。

运用Eviews6.0软件对东中西部地区的模型进行OLS回归分析。结果如表2所示。

表2 OLS回归结果

结果分析：

东中西部地区的prob(F)值均小于0.05，说明整个回归模型是有意义的；

R2均在93%以上，模型拟合得非常好，说明ln(C)的93%均可以由变量ln(FDI)、ln(P)、ln(TRADE)、ln(AGDP)解释。

3.3.3 残差序列ADF检验

对OLS回归生成的残差序列进行ADF平稳性检验，检查各变量之间是否存在长期的稳定关系。如果残差序列通过了ADF平稳性检验，说明变量间存在长期稳定关系，否则，变量之间不存在长期稳定关系。结果如表3所示。

表3 残差序列ADF检验结果

结果分析：

东中西部地区的ADF值均小于显著性水平为5%的临界值，即时间序列在95%的置信水平下是协整的，说明变量之间存在协整关系，表明各变量之间存在长期的稳定关系。

3.3.4 建立误差修正模型

由上面分析可知，东中西部地区各变量之间存在长期稳定关系。为了增强模型的精度，将OLS回归中的误差项看作均衡误差，通过建立短期动态模型，即误差修正模型，来弥补长期静态模型的不足。结果如表4所示。

表4 误差修正模型结果

结果分析：东中西部地区的prob(F)值均小于0.05，说明整个回归模型是有意义的;R2均在89%以上，说明模型拟合得较好。

3.3.5 格兰杰(Granger)因果关系检验

由以上分析可知，东中西部地区的时间序列具有平稳性，因此，运用Eviews6.0软件，采用格兰杰因果关系来检验东中西部地区的外商直接投资与其CO2排放强度之间的因果关系。结果如表5所示。

结果分析:当中部地区的滞后期为1时，ln(FDI)变化是引起ln(C)变化的格兰杰原因，也就是说，当滞后期为1时，中部地区外商直接投资额的变化是导致该地区CO2排放强度变化的格兰杰原因;其他任何情况下，不论滞后期为1、2或3，东中西部地区的CO2排放强度与外商直接投资额之间不存在格兰杰因果关系。

表5 格兰杰(Granger)因果关系检验结果

4 结论与讨论

本文运用1997—2011年的时间序列，对中国东中西部地区外资直接投资额与其CO2排放强度之间的关系进行了实证分析，得出以下结论。

1)1997—2011年中国东中西部地区CO2排放总量逐年递增，但CO2排放强度却呈现出逐年递减的趋势，表明随着技术进步、经济增长、产业结构变化、农业工业化和城市化进程与规模，中国东中西部地区均实现了低碳发展模式。

2)中国东中西部地区外商直接投资额与其CO2排放强度之间存在线性相关关系，且这种线性相关关系是长期平稳的，在短期内，可能会偏离二者的长期均衡水平，但上一年度的非均衡误差会向长期均衡状态调整。

3)中国东中西部地区外商直接投资额与其CO2排放强度之间不存在格兰杰因果关系，即外商直接投资额的增加并不会导致其CO2排放强度的增加。

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