外商直接投资对中国碳排放量的影响——基于2002—2010年面板数据的研究

2013-12-21 09:19张曙霄
关键词:外商第二产业排放量

郭 沛,张曙霄

(东北师范大学 经济学院,吉林 长春130117)

一、引 言

进入21世纪后,世界各国在追求经济发展之余,对环境污染和碳排放给予了特别关注。2009年12月,192个国家的环境部长和其他政府官员们于哥本哈根召开联合国气候会议,就未来应对气候变化的全球行动签署新的协议。2011年11月,世界各国于德班再次召开联合国气候变化大会,各方再次聚焦应对气候变化和环境污染问题。可见,应对环境问题和气候变化已经成了当今社会炙手可热的话题。

中国在吸引外商直接投资的过程中,虽然客观上促进了经济的发展和就业的增加,但更多的是替发达国家的跨国公司赚取利润,与此同时还付出了沉重的环境恶化的代价。随着国内外经济形势的变化,我国逐步认识到构建环境友好型社会、提高生态文明水平的重要性,因此如何转变招商引资方式,推动FDI产业结构优化升级也是当前面临的重要课题。基于此,笔者将对中国第二产业的碳排放量进行测算,并对外商直接投资对碳排放量的影响进行实证检验。

二、文献综述

在经济全球化的大潮中,世界范围内对外贸易和外商直接投资的规模不断扩大,与此同时,环境污染、气候变化以及碳排放量等问题也受到国际社会的普遍关注。随着国际社会要求环境保护的呼声越来越高,世界各国逐渐关注对外贸易和外商直接投资的碳排放效应。

Hoffmann R,Lee C,Ramasamy B and Yeung M(2005)利用格兰杰因果关系对112个国家的外商直接投资和污染水平进行了检验,研究结果表明:二者之间的关系取决于国家的发展水平,具体而言:在低收入国家,CO2排放量是FDI的格兰杰原因;在中等收入国家,FDI是CO2排放量的格兰杰原因;在高收入国家,二者之间不存在格兰杰因果关系[1]。Christopher Dick(2010)使用了1990—2000年52个国家的数据,建立了面板数据模型,结果表明,外商直接投资与欠发达国家的碳排放量成正向关系,即碳排放量较大的国家,其吸引外商直接投资额也较大,碳排放量较少的国家,其吸引外商直接投资额也较小[2]。

李斌,彭星(2011)选取了中国1991—2010年的时间序列数据,基于全球价值链的视角,通过构建联立方程组,分析了对外贸易与碳排放之间的关系。结果表明:对外贸易规模的扩张、技术的不断进步、逐渐融入全球价值链是影响中国碳排放的三大因素,而对外贸易商品结构的差异对碳排放的影响则不显著[3]。杜运苏,张为付(2012)采用1997—2007年的投入产出表数据,利用结构分解法分析了中国出口贸易隐含碳排放增长及其驱动因素。结果表明:出口总量增长是导致中国出口贸易隐含碳排放增长的主要因素,但出口结构改善对抑制碳排放增加的作用非常有限[4]。

纵观现有文献,目前国内外学者对碳排放、环境污染问题的研究已逐渐增多,但针对外商直接投资对中国碳排放影响的研究尚为数不多,而在发达国家向发展中国家进行直接投资的过程中,有选择性地进行了产业转移,将其国内污染较大的产业转移到发展中国家,给发展中国家带来碳排放量增大等一系列问题,同时发达国家纷纷拟针对高含碳产品征收碳关税,在这种背景下,研究外商直接投资对中国碳排放量的影响就显得尤为重要。考虑到我国的外商直接投资大多集中于第二产业,因此本文拟选取工业行业的面板数据,对当前外商直接投资对中国碳排放量的影响进行实证检验,以便为我国未来制定招商引资政策和调整产业结构提供有益参考。

三、外商直接投资对中国碳排放量影响的计量检验

为了更准确地描述外商直接投资对中国第二产业碳排放量的影响,笔者拟对二者进行计量检验。

(一)变量选择和统计量描述

在变量的选取上,令tpf表示中国第二产业的碳排放量,fdi表示外商直接投资企业的工业产值,同时为了解决回归计量中可能会存在的潜在内生性问题,并保证考察结果的稳健性,得到更准确的影响系数,本文选取各行业的工业总产值和外贸依存度作为控制变量。

1.因变量:tpf,碳排放量。

对于碳排放量的测算,本文采用能源消费量的估算值数据,利用碳排放系数计算中国第二产业分行业的碳排放量。考虑到中国第二产业消费的能源主要集中在煤、石油和天然气三种能源上,且水电、核电、风电基本属于清洁能源,因此

其中tpfi代表我国第二产业各行业消费能源所产生的碳排放量,i为第二产业的行业数;Cir表示第i行业的第r类能源消耗所产生的碳排放量;r=1,2,3为煤、石油、天然气三种能源;Fir,Eir分别表示第i行业第r类能源的碳排放系数和第i行业第r类能源的消费总量。我国第二产业行业的煤、石油、天然气消费总量数据来自2003—2010年《中国能源统计年鉴》;各种能源的碳排放系数参照许广月、宋德勇(2010)的计算方法[5]。

2.自变量:fdi,外商直接投资,用外商投资和港澳台商投资工业企业的工业总产值来表示,数据来源于2003—2011年《中国统计年鉴》。

3.控制变量:z,为考察结果的稳健性,本文分别选取如下控制变量:

(1)各行业规模,用各行业的工业总产值来表示,记为scale。(2)各行业外贸依存度,用各行业进出口之和与各行业的工业总产值之比来表示(以美元表示的进出口值均根据同期的汇率换算成人民币)记为foreign。其中,各行业的工业总产值数据、人民币—美元汇率数据均来源于2003—2011年《中国统计年鉴》;各行业的进出口额数据来源于UN Comtrade数据库中按《国际贸易标准分类》(SITC3.0)统计的三位数进出口贸易数据,并依据盛斌(2002)中的划分方法进行了重新集结[6]。

鉴于数据的一致性和可得性,本文不包括“其他采矿业”、“木材和竹材采运业”、“工艺品及其他制造业”和“废弃资源和废旧材料回收加工业”的行业数据,最终采用中国2002—2010年34个工业行业的306个样本数据进行分析。在检验过程中,为降低序列的自相性和异方差性本文分别对原始变量取自然对数进行计算,记作lntpf、lnfdi,lnscale、lntrade,变量的基本统计描述见表1。本文碳排放量的测算主要依据煤、石油和天然气的相关数据。碳排放估算公式如下:

表1 经济变量的统计描述

(二)模型设定

为了测度分行业外商直接投资对中国第二产业制造部门碳排放量的影响,可以建立一个碳排放量与外资企业工业总产值之间关系的函数。利用中国2002—2010年34个工业行业的306个样本数据,构建面板数据模型如下:

其中下标i表示第i个行业,i=1,2,…,34,为截面单元;下标t表示第t年,t=1,2,……,9为时序期数;tpfit表示中国第二产业碳排放量;fdiit表示外商直接投资企业的工业总产值;scaleit表示各行业的工业总产值;tradeit表示各行业的外贸依存度;μit为残差项。模型系数β1i,β2i,β3i的正负与大小反映了外商直接投资、行业规模和外贸依存度对碳排放量影响的方向与强度。

对于面板数据在回归时要考虑固定效应模型和随机效应模型,前者指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是固定的,即截距项是固定参数;后者则指被忽略的变量在各个时间段上对被解释的变量的影响是随机的,即截距项是随机的。对于选择固定效应还是随机效应模型,本文使用Hausman检验来确定。

在实证检验过程中,考虑到不同类型的第二产业制造部门具有较大的差异性,不同制造部门的外商直接投资对中国碳排放量的影响也可能不同,因此本文根据盛斌(2002)的划分方法,把中国的第二产业制造部门按照要素密集程度分为五类,分别为:初级产品部门、劳动和资源密集制造部门、低技术制造部门、中等技术制造部门和高级技术制造部门,并进一步分析不同制造业部门的FDI对碳排放量的影响情况,具体分类如表2所示。

表2 根据国际贸易标准分类(SITC3.0)归结的中国中间产品工业部门

(三)检验结果

1.整体制造业部门

在整体制造业部门的检验中,Hausman检验的统计值十分显著,拒绝随机效应模型的零假设,表明选择固定效应方法更为合适,因此本文将使用固定效应模型来进行计量检验,估计结果如表3所示,各变量的系数估计值在5%的显著性水平上都显著。

表3 第二产业外商直接投资对中国碳排放量影响的面板数据模型估计结果

根据回归结果可以看出:第一,从全国总体而言,外商直接投资和行业规模对我国的碳排放量的影响为正,具体而言,外商直接投资企业的工业总产值每增加1%,中国的碳排放量约增加0.11%,这说明,目前外商直接投资企业确实存在“污染天堂”的现象,将高污染、高碳排放的产业转移到我国;第二,行业规模对碳排放的影响系数绝对值大于外商直接投资,这表明外商直接投资企业虽然给我国带来了一定程度的碳排放量增加,但这一影响仍小于国内总体行业的影响,也就是说外商直接投资企业的总体技术标准仍高于国内企业;第三,外贸依存度对中国碳排放的影响系数为负,具体而言,外贸依存度每增加1%,中国碳排放量约减少0.099%,这说明开放程度的提高有助于降低中国的碳排放量,其中可能的原因是:一方面,从出口的角度来看,根据新新贸易理论,只有生产率高的企业或行业才有可能够出口,而生产率高的行业,其节能技术水平也相应较高;另一方面,从进口的角度来看,进口越多,其行业的竞争程度相应的也越强,相对激烈的竞争有利于企业采用更先进的技术,这也有利于行业的节能减排。

2.不同要素密集度制造部门

Hausman检验的结果表明:各制造部门的外商直接投资对碳排放的影响均应采用固定效应模型,估计结果如表4。

表4 不同制造部门外商直接投资对中国碳排放量影响的面板数据模型估计结果

从表4可以看出,第一,初级产品部门、劳动和资源密集型制造部门、低技术制造部门的外商直接投资对碳排放量影响系数为正,这一方面说明外商直接投资在传统制造业部门方面,一定程度上符合“污染天堂”的假设,即外商直接投资企业将其污染较重、碳排放量较大的制造业部门转移到我国,增加了我国的碳排放量,另一方面也表明了中国上述类型部门中本土企业和外商直接投资企业在碳减排技术水平上相差不大;第二,劳动和资源密集型制造部门的外商直接投资对碳排放量的影响系数最大,这说明目前我国第二产业仍处于国际分工的低端环节,中国依靠廉价的劳动力和资源承接了碳排放量较大的外商直接投资。第三,值得注意的是,高技术制造部门对碳排放量的影响系数也为正,这是由于在国际分类中属于高技术的行业,如医药制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械等,在我国仍处于低端加工环节,因此产生了生产要素密集度的错位,导致这些行业对碳排放量的增加也产生了较大的影响。第四,中等技术制造部门的外商直接投资对碳排放的影响系数为负,这说明这些制造部门的外商直接投资对中国的碳排放有减少的作用,这可能源于外商直接投资企业在此类制造部门上技术溢出效应更大,抵消了由于规模扩大带来的碳排放增加量。

与外商直接投资的系数相比,除了劳动和资源密集型制造部门外,行业规模对我国碳排放量的影响系数均为正值,即行业规模越大,碳排放量也就越大。与整体的情况类似,除了劳动和资源密集型制造部门外,外贸依存度对碳排放量的影响均为负值,即扩大行业开放程度,有助于降低中国的碳排放量。

四、主要结论与对策建议

本文主要分析了中国第二产业的外商直接投资对碳排放量的影响。首先,选取2002—2010年的分行业面板数据,运用固定效应模型对二者的相互关系进行了实证分析,结果表明:外商直接投资与中国碳排放量之间存在正向关系,碳排放量随着外商直接投资企业工业总产值的增长而增加,其弹性值为0.11,这说明外商直接投资在为我国经济增长做出重要贡献的同时,也带来了大量的碳排放,对我国的环境造成不利影响;其次,按照不同要素密集度对我国第二产业进行了分类,并检验了不同类型制造部门的外商直接投资对碳排放量的影响,结果表明:初级产品部门、劳动和资源密集型制造部门、低技术制造部门和高等技术制造部门的外商直接投资对碳排放量影响系数为正,中等技术的外商直接投资对碳排放的影响系数为负,这说明了我国在引进外商直接投资方面存在产业结构落后的情况。

从整体上看,外商直接投资对中国碳排放量确实产生了不容忽视的负面影响,从各类行业来看,不同行业的外商直接投资对碳排放量的影响有所不同[7],因此各级政府在招商引资的同时,应该综合考虑外商直接投资对我国经济增长和环境的双重影响,在引进外商直接投资的同时,加大环境保护的力度,针对不同行业的外商直接投资情况,制定不同标准的招商引资标准,从招商“引资”转变为招商“选资”,调整外商直接投资的结构,控制污染密集程度较高的外资企业进入,逐步减少碳排放量。对于部分高碳排放量的外商直接投资企业,可以通过政府引导其签署《外商直接投资企业节能自愿协议》[8],由企业做出承诺,政府负责监督,以此达到促进外商直接投资企业节能减排的目的。

[1]Hoffmann R,Lee C,Ramasamy B and Yeung M.FDI And Pollution:A Granger Causality Test Using Panel Data[J].Journal of International Development,2005(17):311-317.

[2]Christopher Dick.Do Environmental Characteristics Influence Foreign Direct Investment Growth?A Cross-National Study,1990—2000[J].International Journal of Comparative Sociology,2010,51(3):192-209.

[3]李斌,彭星.中国对外贸易影响环境的碳排放效应研究——引入全球价值链视角的实证分析[J].经济与管理研究,2011(7):40-48.

[4]杜运苏,张为付.中国出口贸易隐含碳排放增长及其驱动因素研究[J].国际贸易问题,2012(3):97-107.

[5]许广月,宋德勇.我国出口贸易、经济增长与碳排放关系的实证研究[J].国际贸易问题,2010(1):74-79.

[6]盛斌.中国对外贸易政策的政治经济分析[M].上海:上海人民出版社,2002.

[7]景跃军,杜鹏.中日低碳技术合作现状及前景探讨[J].现代日本经济,2011(3):25-30.

[8]刘国斌,许义娇.低碳经济背景下中国乡镇企业节能减排困境及对策[J].东北师大学报:哲学社会科学版,2011(5):22-25.

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