FDI對我國碳排放影響的研究

羅啟駿

(首都經濟貿易大學，北京 100070)

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FDI對我國碳排放影響的研究

羅啟駿

(首都經濟貿易大學，北京 100070)

2005年2月16日《京都協定書》正式生效，這意味著國際社會對于減排溫室氣體、抑制碳排放的增長進入了一個新階段。于此中國責無旁貸，但隨著改革開放和外資的大量引進，我國的環境狀況也是逐年惡化 。本文對此將從外商直接投資的規模效應和外資企業連帶的技術溢出兩個方面分別利用29個省和工業34個細分行業的年度數據的動態面板數據實證分析外國直接投資對我國碳排放的影響程度。本文得出結論：行業外資產值比重的滯后期與碳排放呈顯著正相關，行業外資職工比重的滯后期與碳排放呈顯著負相關。最終建議國家應該有選擇性的吸收外資，并努力強化外資帶來的積極效應，弱化其負面影響。

外商直接投資；規模效應；技術溢出；碳排放

1 選題背景意義

FDI的規模效應對我國各地區的碳排放有著或正或負的影響，那么其外部效應也必然是碳排放的相關因素，也就是FDI的技術溢出效應。而在本文中所指的技術溢出效應并不是在宏觀層面對東道國的經濟影響，而是狹義所指的對東道國在行業或企業層面的影響。FDI的技術溢出并非是企業自愿，而是通過人力資本、科研投入和管理理念等各種渠道向外傳導，從而影響當地的生產力水平和自然環境。相對于技術溢出來說行業或者產業方面的區別較明顯，而在產業結構中第二產業則吸收了絕大多數的FDI，其中則以工業為主。故本文通過對工業中主要的34個細分行業進行實證分析判斷FDI的技術溢出效應怎樣影響我國的碳排放，并得出相關結論。

2 計量模型

FDI技術溢出效應對我國碳排放影響的計量模型說明

就目前的狀況而言，雖然第三產業吸收外資的比重在不斷增加，但外商投資的重點依舊以第二產業為主，工業是第二產業中最重要的組成部分，而其中的35個行業的總產值占到了工業總產值的98%以上，而這35個行業也是整個工業碳排放的重要源頭，但由于其中的木材及竹材采運業的數據多半殘缺，且在某些年份的工業細分中不存在該行業，基于該行業的產值以及各能源的消耗量都極少，對整體幾乎不產生影響，因此本文在此通過對除了木材及竹材采運業的其它34的行業進行估計分析。既是技術溢出效應的測算，就要有技術水平的測量指標，常用的表現指標有各行業科研投入research、企業規模scale、技術溢出FDI等。而在各文獻例如李子豪(2011)所用的模型為

C = Y * S * T，CEI =C/ Y；

其中C為碳排放量，Y為產出水平，S為生產結構(由行業資本密集度來表示，即行業資本密集度=行業企業年末固定資產凈值/ 當年行業企業從業人數，記為structure)，T為技術水平，綜合上述之后得理論方程：

CEI = S * T(research,scale,FDI)

借鑒上述模型并通過整理和增減得到暫定模型，如下所示：

ln cei =α0*ln iov+α1*ln scale+α2*ln structure+α3*ln FDIi+ui

如模型所示：行業產出水平由行業總產值iov(即industrial output value，由于此處的工業產值是某一個具體行業的，與之前各省的工業總產值tiov有所區別)表示；企業規模scale用行業平均職工人數除以行業企業個數來表示；技術水平由于數據和模型的調整決定由企業規模和技術溢出表示，其中企業規模為行業平均職工人數與行業企業個數的比值；技術水平就以之前決定兩個外資比重指標來測度。

行業內的技術溢出過程分為示范模仿效應和競爭效應兩個階段，就目前的狀況來看我國依舊處于參照示范進而模仿的階段，也正因為如此我國才是一個經濟大國而非經濟強國。既是通過模仿外商企業，則其滯后一期的技術溢出在一定程度上對當期的碳排放也會有所影響，故在模型中加入了衡量技術溢出效應的前一期指標，從而形成了動態面板數據模型：

ln ceii=α0*ln iovi+α1*ln scalei+α2*ln structurei+α3*ln FDIsi+α4*ln lagceii+ln lagFDIsi+ui

在此模型中，i=1,2,3,……，34，表示本文所研究的工業中主要的34個細分行業，lagcei表示滯后一期的cei，FDIs表示FDI的技術溢出，lagFDIs表示滯后一期的技術溢出，此模型暫時只是理論上可行，在之后的回歸過程中如果有數據或其他因素，仍舊需要修改。

3 計量結果

FDI 技術溢出效應對我國碳排放影響的計量研究

3.1 FDI技術溢出效應對我國碳排放影響的實證研究(一)

此處本文利用行業外資產值比重來考察FDI的示范與競爭效應對行業碳排放的影響。而通過檢驗估計，對模型做了一定的修改，此處所用的做種模型如下所示：

ln ceii=α0*ln iovi+α1*ln scalei+α2*ln structurei+α3*FIPr+α4*lagceii+α5*ln lagfipsi+ui

在此模型中，i=1,2,3,……，34，表示本文所研究的工業中主要的34個細分行業，iov表示各細分行業的總產值，scale表示企業規模，structure表示行業資本密集度，lagcei表示滯后一期的cei，fipr表示測量FDI技術溢出水平的行業外資產值比重，lagfipr表示滯后一期的行業外資產值比重。通過改進后的模型進行估計回歸。

得出結果：除了滯后一期的碳排放強度對當期碳排放的影響不顯著之外，其余解釋變量與當期碳排放有著顯著的正向或負向相關性。從結果中可以看出行業產值、行業企業規模、企業結構、滯后一期的外資產值比重每增加1%，當期的碳排放強度就分別減弱約0.61%、增強0.358%、減少0.283%、增加0.124%，同時可以看出雖然當期與滯后一期的行業產值對碳排放都有顯著的影響，但滯后一期的行業產值與碳排放的正向相關程度更高，由此也印證了行業技術溢出效應的滯后性。

通過模型確定固定效應回歸優于混合回歸，進一步通過最小二乘虛擬變量(LSDV)估計方法做回歸，檢驗每個截面與被解釋變量的相關性，于是得到結果：34個細分行業中幾乎所有行業與工業碳排放高度負相關(P值為0.000，常數項系數為負值)，只有極少數行業與碳排放相關度不高(石油和天然氣開采業P值為0.208；石油加工及煉焦業P值為0.115；黑色金屬冶煉及壓延加工業p值為0.798)。

3.2 FDI技術溢出效應對我國碳排放影響的實證研究(二)

此處本文利用行業外資職工比重來考察FDI的示范與競爭效應對行業碳排放的影響。而通過檢驗估計，對模型做了一定的修改，此處所用的做種模型如下所示：

ln ceii=α0*iovi+α1*scalei+α2*structurei+α3*ln fisri+α4*ln lagceii+α5*ln lagfipri+ui

在此模型中，i=1,2,3,……，34，表示本文所研究的工業中主要的34個細分行業，iov表示各細分行業的總產值，lagcei表示滯后一期的cei，fisr表示測量FDI技術溢出水平的行業外資職工比重，lagfisr表示滯后一期的行業外資職工比重。通過改進后的模型進行估計回歸。

得出結果：當期行業外資職工比重取對數之后P值大于0.05，顯著性不高，其他解釋變量都有較高的顯著性，尤其行業總產值、企業規模、滯后一期的行業外資職工比重與當期碳排放強度高度相關。同樣作為技術溢出效應的指標，滯后一期的行業外資產值比重與滯后一期的行業外資職工比重所得的結果卻是不同的，前者與碳排放是正相關的關系，即前者增加1%，當期碳排放約增加0.124%；而后者與碳排放卻是負相關的關系，即后者增加1%，當期碳排放約減少0.408%。就兩者的系數相比，顯然滯后一期的行業外資職工比重的負相關度要大于滯后一期的行業外資產值比重的正相關度。但由于前后得出結論所用的模型不同，故在此不能做直接的比較，即使前者的系數小于后者也不能斷定前者的相關性更低。

同樣通過最小二乘虛擬變量(LSDV)估計方法檢驗每個截面與被解釋變量的相關性，結果表示：黑色金屬礦采選業、有色金屬礦采選業、煙草加工業、化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、儀器儀表及文化辦公用機械、印刷業記錄媒介的復制這八類細分行業的相關指標與工業碳排放有極高的相關度；食品制造業、飲料制造業、紡織業、化學纖維制造業與橡膠制品業的P值較大，說明與碳排放的相關度并不高，而其他行業的相關指標與工業碳排放也有著較高的相關度，由于絕大部分的常數項系數為負值，因此在一定的程度上技術溢出效應越明顯，碳排放強度就越低。

4 結論

本文選取了FDI的技術溢出效應對我國的碳排放進行了計量分析。分析的對象分別是1997年到2013年各區域省市和工業各行業的碳排放和各相應指標，通過動態面板數據得出相應結論。

是從行業外資產值比重和職工比重來測度技術溢出效應，從而分析它們各自對我國碳排放的影響。盡管兩個指標都是衡量技術溢出效應，但由于數據、回歸效果等因素對起初的模型進行了修改，最終不同指標使用不同的模型來分析。得出結果：行業外資產值比重與我國碳排放強度呈顯著正相關，說明隨著行業外資產值比重的增加，我國的碳排放強度在一定的程度上也是增加的，并且二者顯著相關；行業外資職工比重與我國碳排放強度呈顯著負相關，說明隨著行業外資職工比重的增加，在其他變量固定的前提下，我國的碳排放強度在一定程度上呈現減少的態勢，且二者也是具有顯著的相關性。

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羅啟駿，男，漢族，湖南人，碩士，首都經濟貿易大學，研究方向：服務貿易。

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1671-1602(2016)22-0076-02