曾德蒋 樊胜岳

(中央民族大学经济学院，北京 100081)

外商直接投资对中国能源消费CO2排放影响的实证研究*

曾德蒋 樊胜岳

(中央民族大学经济学院，北京100081)

通过估算中国29个省、自治区和直辖市1984—2013年共30a的数据，对外商直接投资(FDI)与能源消费CO2排放进行了实证分析，构造了包含FDI以及CO2排放的规模、结构、技术和政策效应的联立方程。结果表明：FDI通过规模效应和结构效应显著地增加了中国各省、自治区和直辖市的CO2排放量，其系数分别为0.584和0.058；技术效应和政策效应则有效地降低了各省、自治区和直辖市的CO2排放量，系数分别为-0.559和-0.581。总效应系数为-0.498。在中国目前的经济发展水平下，FDI技术效应和政策效应超过了规模效应和结构效应，能使中国CO2排放问题得到有效缓解。中国目前仍处在环境库兹涅茨曲线倒“U”形的左侧，节能减排更应该在技术效应和政策效应上下功夫。

外商直接投资CO2面板数据 实证

近30 a来，我国的经济增长举世瞩目，已成为世界第二大经济体。但这也带来了CO2排放量的高速增长，据《世界能源统计年鉴(2008)》，我国2006年就已经超过美国成为了世界第一大CO2排放国，排放量约占世界总排放量的21%。我国CO2排放量的增加不仅与经济发展模式有关，与国际投资的转移也息息相关。改革开放以来，我国凭借巨大的优惠政策和良好的投资环境，吸引了大量的外商直接投资(FDI)。1984年，我国实际利用外资额为27.05亿美元，2013年达到1 187.21亿美元，年均增长13.43%。同时，我国CO2排放也呈逐年上升之势。1984年，我国CO2排放量为16.67亿t，到2013年上升为81.86亿t，年均增长5.45%。显然，FDI对中国经济的迅速增长提供了动力，但伴随而来的资源环境和CO2排放问题也不容忽视。因此，对FDI与我国CO2排放的关系进行实证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。一类将CO2隐含在生态环境中综合考察FDI与东道国环境之间的关系，另一类则将CO2作为专门的污染气体研究其与FDI之间的关系。GROSSMAN等[1]首次提出了FDI对生态环境的三大效应：规模效应、结构效应和技术效应。之后的学者又相继提出“污染避难所”和“污染光晕”假说。“污染避难所”支持者认为，发展中国家的环境管制相对较松，污染密集型企业由发达国家向发展中国家输出满足经典的国际贸易理论和国际直接投资理论。“污染光晕”支持者认为，母国相对于东道国有较先进的技术和管理经验，其技术溢出效应会给东道国的生态环境产生积极的影响，提高东道国的生态福利。MERICAN[2]、JOYSRL[3]认为FDI对生态环境的影响因时因地而异。

国内学者对两者关系的研究相对较少，大多运用数理模型进行实证研究，主要研究结论可分为3类。一是认为CO2排放量与FDI呈正相关关系。王道臻等[4]、阚大学[5]运用面板数据进行格兰杰因果检验，认为FDI有可能显著加剧了环境污染。二是认为CO2排放量与FDI呈负相关关系。陈红蕾等[6]、姬世东等[7]、姚奕等[8]都认为FDI有明显的技术溢出效应，与CO2排放量呈负相关关系。三则认为FDI对CO2排放量的影响并不是单一的，在不同时期不同环境下其对CO2排放量产生的影响效果也不相同，需要在特定的条件下进行分析。邹麒[9]、倪红福等[10]认为，影响路径不同，其对CO2排放量产生的效果也不相同。

国内外学者对FDI的CO2排放量影响机制的研究逐年增多，SELDEN等[11]和DEAN等[12]对FDI的CO2排放的规模效应、结构效应和技术效应进行了较深入的研究。随着各国政府对FDI管制的不断深入，政策效应也逐渐被各学者纳入研究范畴，HE[13]、代迪尔等[14]等对FDI政策效应进行了深入分析，认为政策管制更偏向于CO2排放量的降低。本研究利用1984—2013共30 a我国29个省、自治区和直辖市的面板数据，运用联合国政府间气候变化委员会(IPCC)计算法[15]，估算了我国各地区CO2排放量，同时，从FDI的规模效应、结构效应、技术效应和政策效应4个渠道构造相应的联立方程模型，探讨FDI与CO2排放之间的关系，避免单方程模型考察FDI与CO2排放关系的单一性。

1 数据来源和模型说明

1.1数据来源

本研究采用的数据为1984—2013共30a我国29个省、自治区和直辖市(不包括港澳台和西藏，本研究中四川和重庆合并，称为四川)的面板数据。相关数据主要来源于1985—2014年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》，部分数据来源于《中国工业经济统计年鉴》。

由于CO2的难以测量性，往往难以无误差地给出CO2排放量的准确数值，我国目前也没有CO2排放量的相关官方统计。根据IPCC所提供的参考方法，CO2排放总量可以根据能源消费带来的CO2排放估算量加总得到。CO2的排放主要包括生物质、化石燃料消耗等引起的排放，其中化石燃料所导致的CO2排放占总量的95%以上。参考徐国泉等[16]的研究，本研究采用式(1)对CO2排放量进行估算。

(1)

式中：C为估算的燃煤(包括煤炭和焦炭)、燃油(包括柴油、原油、燃料油、汽油)和天然气3种化石燃料CO2总排放量，亿t；mi为第i种化石燃料的消费标准量，亿t；CFi为第i种化石燃料的转换因子，亿J/t；CCi为第i种化石燃料的含碳量，t/亿J；COFi为第i种化石燃料的氧化因子，即各种能源的氧化率水平，通常情况下，此值低于1；44/12为碳原子质量转化成CO2分子质量的转换系数；δi为第i种化石燃料的碳排放系数(燃料转换因子、含碳量和氧化因子的乘积)；CO2排放系数为δi×44/12，本研究所选取的CO2排放系数由各项研究数据平均后所得，见表1。

1.2模型说明

FDI的环境影响是通过规模效应、结构效应、技术效应和政策效应实现的。因此，本研究将构建包括规模效应、结构效应、技术效应和政策效应在内的联立方程模型，考虑到方程的异方差性，各个方程均以对数的形式给出以消除异方差，见式(2)至式(6)，

表1 CO2排放系数

表2 模型数据说明及预期结果

其中式(3)为区位选择方程。

logGi,t=a1+a2logKi,t+a3logLi,t+a4logFi,t+a5logCi,t+ε1i,t

(2)

logSi,t=b1+b2logTi,t+b3logFi,t+b4logPi,t-1+b5logki,t+ε2i,t

(3)

logFi,t=c1+c2logPi,t-1+c3logGi,t-1+c4logOi,t+ε3i,t

(4)

logTi,t=d1+d2logGi,t-1+d3logFi,t+d4logRi,t+ε4i,t

(5)

logPi,t=e1+e2logGi,t+e3logTi,t-1+e4logFi,t+e5logDi,t+ε5i,t

(6)

式中：Ci,t为i地区第t年的CO2排放量，亿t；Gi,t为i地区第t年地区生产总值，亿元；Fi,t为i地区第t年的FDI，亿元；Si,t为i地区第t年生产结构, 即第二产业总产值占GDP的比重，%；Ti,t为i地区第t年技术水平,t/万元；Pi,t为i地区第t年环境规制水平, %；Ki,t为i地区第t年资本存量(国内资本)，亿元；Li,t为i地区第t年劳动人口数量，万人；ki,t为i地区第t年资本劳动比；Ri,t为i地区第t年研发经费投入，亿元；Oi,t为i地区第t年人口数量，万人；Di,t为i地区第t年人口密度，人/km2；a1至a5、b1至b5、c1至c5、d1至d5、e1至e5均为系数；ε1i,t至ε5i,t为i地区第t年随机误差项。

本研究选取经济发展规模即国内生产总值(GDP)衡量规模效应；选取第二产业总产值占GDP的比重衡量结构效应；选取CO2排放强度即单位产值CO2排放量衡量技术效应；对于政策效应的衡量，目前国内并没有合适的统计指标，曾贤刚[20]、张成等[21]用各地区排污费收入占当地工业总产值的比重来衡量环境规制强度，张中元等[22]选用工业SO2去除率(工业SO2去除量与产生量之比)表示环境规制水平，张鹏杨[23]用制造业占工业比重，李子豪等[24]用工业“三废”处理量与工业“三废”产生量之比，黄娜[25]用环保从业人员与劳动力总数之比表示政策效应，本研究选取环境污染治理投资额占GDP的比重表示环境规制水平。

国内资本选取固定资产投资额累计值表示。首先选取赵海荣[26]估算出的1984年固定资本存量(12 394.23亿元)为基期，根据王小鲁[27]采用的永续盘存法进行累积计算，即每年在进行资本积累时减去一部分折旧，如式(7)所示；初始资本存量根据式(8)计算。

Ki,t=(1-δ)Ki,t-1+Ii,t

(7)

K0=I0/(δ+g)

(8)

式中：K0为初始资本存量，亿元；δ为折旧率，%，一般为5%；Ii,t为i地区第t年的实际资本投资额，亿元；I0为初始投资额，亿元；g为1984—2013年固定资产投资的平均增长率，%。

模型数据说明及预期结果见表2。

2 结果及分析

运用计量软件Eviews6.0，综合1984—2013年30a间各变量的时间序列数据，运用三阶段最小二乘法，得到式(9)至式(13)。

logGi,t=2.78+0.51logKi,t+0.3logLi,t+0.36logFi,t-0.45logCi,t

(9)

logSi,t=2.91+0.11logTi,t+0.09logFi,t-0.05logPi,t-1+0.04logki,t

(10)

logFi,t=-93.6-0.96logPi,t-1+0.5logGi,t-1+8logOi,t

(11)

logTi,t=7.6-0.34logGi,t-1-0.36logFi,t-0.02logRi,t

(12)

logPi,t=-21.11+0.46logGi,t+0.16logTi,t-1-0.76logFi,t+4.25logDi,t

(13)

结果显示，各个方程的拟合效果均较好，大部分参数的估计结果符合理论预期。但单个方程仅从一方面解释FDI与节能减排之间的关系，然而各个方程均存在内部联系，因此，本研究将方程从整体上考察FDI与CO2排放之间的关系，从整体上估计FDI对CO2排放的总效应大小，并分解出FDI对CO2排放的规模效应、结构效应、技术效应和政策效应。本研究参考杨博琼等[28]的弹性分析法计算每个效应方程的弹性大小，计算每增加1%的FDI会造成各效应变化的百分比。先对联立方程组的各式进行求导，经整理并将实证数据代入，可得总效应系数，如式(14)所示。

(14)

经计算，规模效应系数为0.584；结构效应系数为0.058；技术效应系数为-0.559；政策效应系数为-0.581。

3 讨 论

3.1规模效应

规模效应方程中，各变量整体显著性较好。除CO2排放量外，资本、劳动人口和FDI均与GDP呈正相关关系，FDI每增加1%，GDP将增长0.360%。而CO2排放量每增加1%，将导致GDP减少0.450%。资本和劳动人口是经济增长的基础，其对FDI规模效应影响显著，是促进经济增长的基本因素。而CO2排放量的增加一方面导致了环境的恶化，另一方面则需要从GDP中攫取一部分费用治理环境，因此CO2排放量的增加不利于FDI规模效应的发挥。FDI每增加1%，通过规模效应使CO2排放量增加0.584%。根据环境库兹涅茨曲线，经济发展的初期，其总量的扩张将导致环境污染物排放量急剧上升，但随着GDP的增长和人均收入水平的提高，用于环境治理的资本也会不断上升，越过拐点后，环境质量会逐渐好转。单位GDP的CO2排放量一般符合“倒U型”特征，林伯强等[29]认为，中国CO2排放仍处在拐点的左边，预计在2040年人均收入达到37170元时达到拐点。因此，FDI的规模效应在短期内仍将呈现不断增长的态势，但规模扩张的正面效应难以迅速实现。

3.2结构效应

结果效应方程中，各变量整体显著性较好。技术水平、FDI和资本劳动比均有利于结构优化。FDI结构效应为0.058%，与CO2排放呈正相关关系，与理论预期一致。普遍认为，经济的不断增长，工业化和城市化进程的不断加速，使能源需求不断增加，此阶段CO2排放持续增长，结构效应为负。随后，经济逐渐步入跨越式发展阶段，生产由高能耗的资源劳动力密集型产业向低能耗和低排放的资本技术密集型产业转移，资本劳动比逐渐升高，此时结构效应是正的。但目前，我国经济增长还处在较低水平，其增长还主要依赖第二产业特别是一些大中型的重工业，其CO2排放强度较高，不论是总体CO2排放量还是单位CO2排放量都处在较高水平，CO2排放量在短期内难以下降。目前，我国的FDI主要集中在高碳行业，大量引进外资将使我国经济逐渐向高碳化结构靠拢。因此，FDI很难通过结构效应对我国的CO2排放量产生积极影响。

3.3技术效应

本研究中技术效应系数为-0.559，有利于CO2排放强度的降低，这主要通过FDI的技术溢出效应实现。通常认为，FDI母国相比于东道国，其技术水平和能源利用率都具有较高水平，通过采用先进的技术，东道国能源消耗强度和CO2排放量将显著下降。与此同时，东道国企业为应对FDI企业强大的竞争压力，也会加大研发力度，提高自身生产技术。与FDI企业间的交流和人员联系也会加速技术的扩散，推动东道国技术的进步，从而从整体上降低CO2的排放量。本研究结果表明，FDI每增加1%，整体CO2排放量将降低0.559%，我国FDI的技术效应大大延缓了中国经济的高碳化进程。

3.4政策效应

本研究采用环境治理投资额占GDP的比重代表我国的政策效应，系数为-0.581，表明FDI每增加1%，其通过政策效应使得CO2排放量降低0.581%。政策效应方程还表明，GDP和技术水平的提高有利于环境治理投资额的增加。技术水平的提高提升了制造业的生产率，从而减少了资本和劳动力在制造业上的束缚，使资金向低碳行业流动，起到减碳效果。在政策管制和引导下，越来越多的资金流向低碳行业，在各行业技术水平大力提升的同时，使生产效率大幅提升，优化产业结构。FDI的政策效应表明，环境治理的力度越大，CO2排放量减少得越多，可合理利用政策效应节能减排。

4 结论及建议

为正确处理好FDI的引进和低碳经济构建之间的关系，以便更好地服务于我国经济发展方式的转变，可着重从以下几个方面入手：

(1) 完善引资结构，提高引资质量。FDI通过结构效应增加了CO2的排放量，加速了我国经济结构的高碳化进程。因此，应积极引导FDI流向低能耗、低排放的第一、三产业领域，以降低能源利用强度，减少CO2排放量。同时，在第二产业内部进行结构调整，使FDI更多地流向高新技术产业和技术密集型产业。同时适当提高FDI准入门槛，在投资领域和投资技术方面进行控制，以改善投资环境，提高引资质量。

(2) 引进节能减排先进技术，加强自主创新能力。FDI通过技术效应大幅降低我国CO2的排放量。因此，要充分利用FDI的技术溢出效应，大力开展国际经济合作，掌握关键技术和核心技术，同时加强自主创新和技术转化能力，将技术转化为节能减排的实际行动，提高能源利用效率，降低我国的CO2排放量。

(3) 完善法律法规，构建和平有序的外资引进环境。FDI通过政策效应大幅降低了我国CO2的排放量。因此，我国更应提高FDI高碳化的门槛，严格控制高污染、高能耗的外资进入，减轻FDI的引进对我国节能减排带来的消极影响。同时，加强各地区CO2排放管制机制的完善，引入高质量的FDI，促进我国经济结构转型升级。

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AnempiricalstudyontherelationshipbetweenforeigndirectinvestmentandCO2emissionsofenergyconsumptioninChina

ZENGDejiang，FANShengyue.

(SchoolofEconomics，MinZuUniversityofChina，Beijing100081)

Empirical analysis on the relationship between foreign direct investment (FDI) and CO2emissions caused by energy consumption was conducted based on the data collected from 1984 to 2013 in 29 provinces，autonomous regions and municipalities in China，and the simultaneous equations of scale，structure，technology and policy effects of FDI and CO2emissions were constructed. The results showed that scale effect and structure effect increased the CO2emissions significantly，with the coefficients 0.584 and 0.058，respectively. The technology effect and policy effect reduced the CO2emissions effectively，with the coefficients -0.559 and -0.581，respectively. The coefficient of the total effect was -0.498. The technology effect and policy effect of FDI outweighed the scale effect and structure effect under the current economic development level of China，which would reduce the CO2emissions effectively. China was still in the left side of the inverted “U” shape of the environmental Kuznets curve，thus more emphasis should be put on technology and policy effects when dealing with energy conservation and emissions reduction.

FDI； CO2； panel data； empirical

曾德蒋，男，1992年生，硕士研究生，主要从事资源环境经济学与区域经济发展研究。

*国家自然科学基金资助项目(No.41371529、No.41071353)。

10.15985/j.cnki.1001-3865.2017.03.019

2016-05-06)