外商直接投资、经济增长与中国二氧化碳排放

摘           要：文章选取了中国29个省份1998—2018年的面板数据，采用偏线性可加面板模型实证检验了外商直接投资、经济增长对中国二氧化碳排放的影响，并对实证结果进行了稳健性检验。研究发现以下结论：第一，外商直接投资与二氧化碳排放之间存在倒N形关系，经济增长与二氧化碳排放之间存在倒U型关系;第二，能源消费增加了二氧化碳排放，而产业升级、技术水平和贸易开放有利于二氧化碳减排;第三，对不同阶段的经济增长和外商直接投资对碳排放的影响进行了边际效应分析，并检验了不同模型的效果，为政策的制定提供了参考价值。

关键词：经济增长;外商直接投资;碳排放;偏线性可加面板模型

在中国改革开放的40年里，外商投资取得了长足的发展，截止到2018年，中国实际使用外资金额达到了1349.7亿美元，同比增长了3%（国家统计局，2018），伴随着外商直接投资的引入，中国的经济势头与日俱增。然而，在我们为外商直接投资与经济增长取得的骄人成绩欢呼的同时，环境问题却日益凸显，成了制约中国经济可持续增长的关键因素，如何在保持经济增长稳定的前提下实现碳减排，是中国面临的重要问题。理清外商直接投资、经济增长与二氧化碳排放的关系尤为重要，虽然已有文献独立研究了三者之间的关系，但是结论仍不一致，鉴于此，我们首次采用偏线性可加面板模型，考察外商直接投资、经济增长与二氧化碳排放的非线性关系。

1.文献综述

关于经济增长与二氧化碳排放之间的关系，主要集中于考察两者是否遵循“环境库茨涅茨曲线”，而中国作为世界上最大的二氧化碳排放国，是否存在EKC曲线引起了学者们的广泛关注。Riti et al.（2017）利用中国1970-2015年的时间序列数据进行研究，认为中国的经济增长与二氧化碳排放之间遵循EKC假说。Han et al.（2011）使用中国1981-2008年的面板数据所进行的研究也支持了这一结论。但是，有些研究持有不同的看法，例如：Pal和Mitra（2017）的研究则认为经济增长与二氧化碳排放之间没有EKC关系。国内学者张庆宇等（2019）研究了中国改革开放40年经济增长与碳排放的关系，发现符合EKC假说。范跃民等（2019）研究了旅游收入与旅游业碳排放的关系，发现旅游收入与碳排放强度符合EKC假说，与碳排放强度不符。不同学者得到了不同结果，甚至结果之间相冲突，一个很重要的原因就是研究方法的不同（彭水军，2006），随着经济的持续增长，我们仍有必要采用偏线性可加面板模型对其关系进行研究。

关于外商直接投资与东道国二氧化碳排放的研究主要有两种思路。一种是检验“污染天堂假说”，即考察外商直接投资是否向东道国转移了污染密集产业进而导致当地碳排放的增加（Jorgenson，2007;Acharkyya，2009），多数研究支持外商直接投资促进了碳排放的结论。另一种则主要是验证“波特假说”的存在性，即考察外商直接投资是否通过技术渠道提高了发展中国家的技术水平进而导致当地碳排放的下降（Grimes and Kentor，2003;Perkins and Neumayer，2009）。中国作为新兴经济体，高速的经济增长一直吸引着外商直接投资的流入，外商直接投资对中国碳排放的影响也越来越受到学者们的关注，但是关于外商直接投资是否促进了碳排放这一问题并没有一致的结论。一些学者认为FDI促进了中国的碳排放，例如：Sun et al.（2017）验证了外商直接投资对碳排放的影响，他们的结果表明，外商直接投资每增加1%，碳排放量增加0.058%。相反，Zhu et al.（2016）使用国外数据研究后发现，外商直接投资抑制了二氧化碳排放。国内学者宋德勇等（2011）认为外商直接投资会产生技术外溢，在一定程度上改善了环境，彭红枫等（2018）的也就也支持这一结论。而李子豪等（2011）进一步研究认为，外商直接投资会通过规模效应和结构效应增加二氧化碳排放。冉启英等（2019）研究认为外商直接投资对碳排放具有非线性门槛效应。

通过对前人研究的回顾，我们发现，外商直接投资、经济增长对二氧化碳排放影响尚存在分歧。本文将外商直接投资、经济增长与二氧化碳排放纳入到统一的研究框架当中，理清它们的内在联系。有两个方面创新之处：第一，首次采用偏线性可加面板模型研究外商直接投资、经济增长与二氧化碳排放的关系;第二，讨论了在当前中美贸易摩擦背景下中国的外商直接投资政策，具有重要的现实意义。

2.模型设定及数据说明

2.1 模型设定

我们使用由Dietz和Rosa （1997）提出的STIRPAT模型来探讨各因素对碳排放的具体影响，STIRPAT模型的具体形式如下：

[I=aPbAcTd]                   （1）

其中I表示环境影响，P、A和T分别表示人口、富裕程度和技术因素a、b、c、d为未知参数。

在STIRPAT理论框架的基础上，我们将外国直接投资与经济增长的一次项及二次项引入到模型中，推导出改进的STIRPAT模型，以分别确定外商直接投资、经济增长与二氧化碳排放的关系，各变量对数化之后得到的模型如下所示：

[lnCO2=α+γ1lnGDP+γ2（lnGDP）2+θ1lnFDI+θ2（lnFDI）2+θ3（lnFDI）3+βZ+ε]   （2）

其中CO2表示人均二氧化碳排放，GDP表示人均国内生产总值，FDI表示外商直接投资，其他重要因素我们用Z代替，ε代表随机误差项，ɑ、θ、γ和β是未知參数。由于模型（2）属于参数模型，存在着模型预先设定的偏误，一般估计方法难以准确探究外商直接投资和经济增长对碳排放的影响，因此，我们采用偏线性可加面板模型来探究经济增长和外商直接投资对碳排放的非线性影响。

2.2 数据说明

考虑到数据的可得性和完整性，本文选取了29个省份（香港、澳门、台湾以及西藏数据缺失，重庆市数据纳入四川省）1998-2018年的面板数据。二氧化碳排放是被解释变量，外商直接投资与经济增长是核心解释变量，能源消费、技术水平、产业升级和贸易开放度是控制变量，各变量统计性描述如表1所示。

3.实证结果

本文首先利用偏线性可加面板模型研究了经济增长与外商直接投资对二氧化碳排放的影响，然后在此基础上进行了边际效应分析，最后是稳健性检验。

3.1 偏线性面板可加模型估计结果

通过偏线性可加面板模型的非线性估计，对外商直接投资、经济增长与二氧化碳排放的影响变化趋势进行测算，结果如表2所示。

首先，由表2中经济增长一次项、二次项系数可知，经济增长对二氧化碳排放的贡献呈现倒U形结构，即呈现出先上升后下降变化趋势。结合中国实际情况，倒U形的关系符合中国的经济发展阶段，在经济发展水平较低时，经济增长模式主要以固定资产投资为主，粗放式、高耗能的生产方式和消费方式迅速提高了碳排放总量。近年来我国开始转变经济发展模式，开发新能源，对减少二氧化碳的排放产生了显著影响。例如2011年之后，电力供应中有接近半数来自新能源，使得来自能源供给的碳排放总量下降。这种产业格局和能源利用格局的变动是拐点来临的主要原因。2013年之后，我国主要基础设施的建设量已经接近饱和，对重化工产品的需求开始下降，二氧化碳排放量也随着能源消费结构的变化而减少。

其次，由表2中外商直接投资一次项、二次项及三次项系数可知，外商直接投资对碳排放的贡献呈现倒N形结构，即呈现出先下降后上升再下降的变化趋势。结合实际情况来看，当外商投资规模较小时，外商直接投资带来了相对先进的技术，提高了当地的能源利用效率，从而减少了碳排放。由于外商投资的增多拉动了经济的快速增长，地方政府在提供大量优惠政策的同时还竞相降低了环境标准以吸引外资流入，使得高污染、高耗能的外资企业大量涌入，使得二氧化碳排放量大幅增加。当外商投资规模增大到一定程度时，外商投资对碳排放的贡献开始迅速增大。随着经济发展水平的提升和环境问题的日益凸显，人们不再单纯地追求经济增长的速度，转而开始关注经济发展的质量，更加重视环境问题。对外资开始进行严格审查，提高环境准入标准，从而使得外商直接投资对碳排放的贡献开始下降。

表2还给出了控制变量对碳排放影响的估计结果，我们可以发现，能源消费促进了二氧化碳的排放，且在1%的显著性水平上影响显著，能源消费与碳排放之间的弹性系数为0.7959，即当其他变量保持不变时，能源消费每增加1%，导致碳排放增加0.7959%;产业升级、技术扩散和贸易开放度抑制了二氧化碳的排放，且分别在10%、5%和1%的水平上影响显著。产业升级、技术扩散和贸易开放度与碳排放之间的弹性系数分别为-0.0618、-0.0135和-0.0549，这意味着当其他变量保持不变时，产业升级、技术扩散和贸易开放度每增加1%， 二氧化碳排放量相应减少为0.0618%、0.0135%和0.0549%。

3.2 边际效应分析

经济增长导数大于0的部分对应倒U型曲线转折点之前的部分，该部分的平均弹性为0.1787，这意味着当其他条件不变时，在经济增长对二氧化碳排放存在正效应的阶段，经济发展水平每增加1%，碳排放相应增加0.1787%;同样，经济发展水平导数小于0的部分对应对应倒U型曲线转折点之后的部分，该部分的平均弹性为-0.0309，这意味着当其他条件不变时，在经济增长对二氧化碳排放存在负效应的阶段，经济发展水平每增加1%，碳排放相应增加0.0309%;

类似的，外商直接投资导数第一次小于0的部分对应着倒N型曲线第一个转折点之前的部分，该部分的平均弹性为-0.0201。这意味着当其他条件不变时，在外商直接投资对碳排放最初存在负效应的阶段，外商直接投资每增加1%，二氧化碳的排放量相应减少0.0201%;外商直接投资导数大于0的部分对应着倒N型曲线中第一个转折点和第二个转折点之间的部分。在该阶段，外商直接投资对碳排放存在正效应且平均弹性为0.0385，当其他条件不变时，在外商直接投资每增加1%，二氧化碳排放量相应增加0.0385%;外商直接投资导数第二次小于0的部分对应着倒N型曲线第二个转折点之后的部分，在该阶段，外商直接投资又开始抑制二氧化碳的排放且平均弹性为-0.0276%，这意味着当其他条件不变时，外商直接投资每增加1%，二氧化碳的排放量相应减少0.0276%。

3.3 稳健性检验

为了检验偏线性可加面板模型估计结果的可靠性，本文对实证模型分别进行了参数和非线性的稳健性检验。

3.3.1 参数检验

由于经济增长、外商直接投资与二氧化碳排放之间存在着非线性关系，线性面板不能很好地拟合两者之间关系，因此为了验证偏线性可加面板模型的稳健性，本部分对模型进行重新设定，根据偏线性可加面板模型非参部分拟合图形的形状，重新对变量之间的关系进行参数检验，参数模型如下：

[lnCO2it=αi+γ1lnGDPit+γ2（lnGDPit）2+θ1lnFDIit+θ2（lnFDIit）2+θ3（lnFDIit）3+β1lnEit+β2lnTit +β3lnSit+β4lnTRit+eit]      （3）

各变量定义与前文相同。同样采用混合回归、固定效应和随机效应模型，并进行了面板F检验和豪斯曼检验，相应的回归结果如表3所示。

根据表3结果，豪斯曼假案和F检验结果均强烈拒绝原假设，所以我们选择固定效应来检验偏线性可加面板模型的稳健性，由上表各变量的估计结果可知：第一，经济增长的一次项和平方项对碳排放的影响分别在1%和5%的水平上显著，且一次项的系数为正，二次项的系数为负，说明经济增长对碳排放的影响基本符合倒U形结构;第二，外商直接投资的一次项、平方项和三次项对碳排放的影响也分别在10%、5%和1%的水平上显著，且一次项的系数为负，二次项的系数为正，三次項系数为负，说明外商直接投资对碳排放的影响基本符合倒N形结构;第三，控制变量的系数估计结果无论是大小、方向还是显著性水平都与偏线性可加面板模型的估计结果基本保持一致。综上所述，本部分通过参数检验进一步验证了偏线性可加面板模型估计结果的稳健性。

3.3.2 非线性检验

为了进一步验证偏线性可加面板模型的拟合效果是否最优，本部分通过多项式设定又对经济增长、外商直接投资与碳排放之间的关系进行了非线性检验，并通过AIC准则来判断不同模型的拟合效果，具体的非线性检验模型设定如下：

[lnCO2it=αi+γ1lnGDPit+γ2（lnGDPit）2+β1lnEit+β2lnT it+β3lnSit+β4lnTRit+eit]       （4）

[lnCO2it=αi+θ1lnFDIit+θ2（lnFDIit）2+θ3（lnFDIit）3+β1lnEit+β2lnT it+β3lnSit+β4lnTRit+eit]          （5）

各变量定义与前文相同。AIC指数的计算方式：

[AIC=-2logL∧C+2df]                                         （6）

LC为模型的均方差，df为模型的自由度，AIC指数越小，表示模型的拟合效果越好。经济增长和外商直接投资的非线性检验结果及其AIC指数见表4。

由表4可知，首先，模型（4）的多项式系数分别在1%和5%的水平上显著，且模型的一次项系数为正、二次项系数为负，故模型（4）很好地拟合了经济增长与碳排放之间的倒U形关系;其次，模型（5）的多项式系数也分别在5%、1%和5%的水平上显著，且模型一次项系数为负、二次项系数为正，三次项系数为负，模型（5）很好地拟合了外商直接投资与碳排放之间的倒N形关系;最后，在碳排放的估计模型中，模型（3）（4）和（5）的AIC指数均大于模型（2），故模型（2）的估计结果更稳健。综上所述，非线性检验再次验证了偏线性可加面板模型估计结果的最优性和稳健性。

4.结论及建议

本文选取1998-2018年中国29个省份的面板数据，使用偏线性可加面板模型探究了外商直接投资和经济增长对二氧化碳排放的影响，进行了边际效应分析，为了进一步检验结果的稳健性，本文还进行了参数检验和非线性检验，得出如下结论：

第一，经济增长和碳排放之间存在着倒U形关系，验证了EKC假说。这一结果可以用中国的经济发展阶段来解释，在经济快速增长的早期阶段，大量的固定资产投资和基础设施建设需要大量的原材料，它们需要消耗能源并排放大量的二氧化碳，这种能源密集型的经济增长模式导致了二氧化碳排放量的迅速增加。随着日益严峻的环境形势，中国已经开始转变其经济发展模式，开发新能源，这对减少二氧化碳排放具有重大影响。

第二，不同于以往研究，本文发现外商直接投资与碳排放之间存在着倒N形关系。当外商直接投资水平较低时，外商直接投资的进入带来了先进的技术，提高了能源利用率，降低了碳排放;当外商直接投资达到某一固定值之后， 各地政府看到了外商直接投资对经济的刺激作用，竞相降低环境标准以吸引外资，导致高耗能污染性的外资企业大量涌入，加剧了二氧化碳排放。随着生活水平的提高和环境问题的严峻，各地政府逐渐开始提高环境准入门槛，严格审查，外商直接投资对碳排放的贡献开始减弱。

第三，能源消费对碳排放存在着正向促进作用，而产业升级、技术扩散和贸易开放度对碳排放存在抑制作用。

基于以上结论，给出以下建议：

第一，完善外商直接投资进入政策，优化外资利用水平，强化外商直接投资的技术效应，以达到二氧化碳减排的目的。首先，要实行产业准入限制政策，对外商直接投资有选择地引入，规避外资中粗放式、高耗能的生产技术，吸收外资中清洁高效先进的能源技术。其次，导外资进入生态安全、环保节能的产业领域，利用外资完成对国内现有高污染高能耗企业的改造升级。

第二，加强宏观领域的调控，利用适当的政策引导外商促进经济高效能增长，以跨越库兹涅茨曲线拐点。当前，中国正处于产业结构转型时期，各个省份应当积极出台相应政策，引导资金流向低碳技术科创板块，培育节能环保的高新技术产业，由过去生产“低附加值，高耗能”产品向生产“高附加值，低耗能”产品转变。

参考文献：

[1]Riti J.S.，Song D.，Shu Y.，Kamah M.，Decoupling CO2 emission and economic growth in China： Is there consistency in estimation results in analyzing environmental Kuznets curve[J].Journal of Cleaner Production，2017，166：1448-1461.

[2]Han X.Zhang M.Liu S.Research on the relationship of economic growth and environmental pollution in Shandong province based on environmental Kuznets curve[J].Energy Procedia，2011，5：508-512.

[3]Pal D.，Mitra S.K.The environment Kuznets curve for carbon dioxide in India and China：Growth and pollution at crossroad[J].Journal of Policy Modeling，2017，39： 371-385.

[4]張庆宇，张雨龙，潘斌斌.改革开放40年中国经济增长与碳排放影响因素分析[J].干旱区资源与环境，2019.

[5]范跃民，余一明，孙博文.旅游业收入增长对旅游业碳排放存在非线性影响吗[J].华南师范大学学报（社会科学版），2019.

[6]彭水军，包群.经济增长与环境污染[J].财经问题研究，2006.

[7]Jorgenson A.K.，Does foreign investment harm the air we breathe and the water we drink[J].Organization Environment，2007.20（2）：137-156.

作者简介：

王蕾（1995.7-  ），女，汉族，山西晋城人，北京化工大学马克思主义学院，硕士研究生，生态文明建设和可持续发展研究。