中國對外直接投資的母國碳排放效應研究

劉海云 李 敏（華中科技大學，武漢 430074）

中國對外直接投資的母國碳排放效應研究

劉海云 李 敏
（華中科技大學，武漢 430074）

本文選用2004～2013年我國30個省市自治區 （除西藏外）面板數據對中國對外直接投資的母國碳排放效應進行實證分析，結果顯示，OFDI增加了我國的碳排放量 ，即OFDI每提高1%，人均CO2排放量增加0.012%左右。但此種效應存在明顯的地區差異，即OFDI對中部地區碳排放增加效應明顯高于西部，而東部地區碳排放效應為負且不顯著；與此同時 ，經濟規模、產業結構、技術水平、能源消費結構對我國碳排放量均產生顯著影響。

對外直接投資 碳排放 母國效應 地區差異

引 言

根據國際環保組織 “全球碳計劃”估計，中國2013年人均CO2排放量為7.2噸，超過歐盟的6.8噸。按照總量計算，中國的碳排放占全球總排放的28%，美國和歐洲分別為14%和10%，中國的碳排放已經超過歐盟和美國的總和。在低碳經濟背景下分析影響中國高碳排放量的因素并提出相應的減排政策已成為國內外學者共同關注的熱點之一。

目前，學界主要從貿易開放、經濟增長、技術水平以及城市化水平等方面來研究碳排放。然而，隨著各國國際直接投資的迅速增長以及 “污染避難所”假說的提出，國內外學者開始關注和研究外商直接投資 （FDI）對碳排放量的影響。研究結論主要分為兩類，一類支持 “污染避難所”假說，認為發達國家通過直接投資將本國高污染產業轉移到環境治理標準較低的發展中國家，進而加重發展中國家的生態環境負擔：Peter Grimes 和Jeffrey Kentor［18］運用1980～1996年間66個國家的面板數據實證分析了FDI對碳排放的影響，研究發現FDI對東道國碳排放效應為正；牛海霞和胡佳雨［6］運用我國28個省市面板數據進行實證分析得出FDI與我國碳排放正相關的結論，且東部地區的FDI碳排放彈性系數最大、能耗強度最低；劉華軍和閆慶悅［7］的研究表明，中國FDI通過規模效應、技術效應以及產業結構效應增加了本國碳排放量。另一類則對 “污染避難所”假說提出了挑戰 ，提出了 “污染光環假說”，強調了FDI所承載的先進技術，認為在發展中國家進行投資的跨國公司可以通過向東道國傳播更為清潔的生產技術來幫助其改善環境：Talukdar和Meisner［17］使用1987～1995年間44個發展中國家的面板數據證明了FDI降低了這些國家的碳排放量；宋德勇和易艷春［5］使用1978～2008年時間序列數據進行回歸分析，認為FDI通過技術溢出減少了國內碳排放。

綜上所述，國內外學者關于FDI的碳排放效應研究結論不一、各有見地，但這些研究大都以發達國家為對外直接投資的主體，發展中國家為引進投資的客體來考察FDI對東道國碳排放的影響，很少有關于對外直接投資 （OFDI）對母國碳排放效應的研究，而以中國這樣的發展中國家為OFDI主體來探討碳排放效應的研究更是不多見。Liu［25］等研究了日本OFDI的母國碳排放效應，認為日本OFDI減少了其碳排放量，從OFDI主體的角度證明了 “污染避難所”假說成立；周力和龐辰晨［12］基于區域差異的視角研究了中國OFDI的母國環境效應，認為中國OFDI通過產業結構優化效應與逆向技術溢出效應來提升母國環境；費能云［13］從碳排放量和碳生產率兩個角度入手探討了我國OFDI的低碳效應。結果表明，OFDI與我國碳排放量存在負向關系，與碳生產率存在正向關系，且系數均高度顯著，說明OFDI對我國的低碳效應存在積極影響；許可和王瑛［15］選用2003 ～2011年我國30個省的面板數據，基于聯立方程組模型，考察了中國OFDI對本國碳排放量的影響。研究表明，我國OFDI增加帶來的具有減排作用的技術效應遠低于正的規模效應和產業結構效應，綜合三大效應得出了我國OFDI增加了國內碳排放量的結論。可見，已有研究針對中國實證研究很少，且主要研究OFDI的母國環境效應，而沒有具體到碳排放效應，僅有的關于OFDI對我國碳排放量影響的文獻也因為計量模型、碳排放量計算方法和控制變量選取的不同而產生截然相反的結論。

作為碳排放排名世界首位的大國 ，中國對外直接投資額已連續攀升13年。中國對外直接投資統計公報顯示，2014年中國OFDI創下1231.2億美元的歷史最高值，同比增長14.2%。2014年流量是2002年的45.6倍，年均增長速度高達37.5%。國際上已有不少聲音在質疑中國對外投資將高污染、高能耗企業轉移至他國，破壞當地環境，中國OFDI是否符合 “污染避難所”假說，減少了本國碳排放量，目前尚無定論。然而，中國OFDI有助于推動經濟規模不斷擴大，且OFDI通過逆向技術溢出，直接提高我國技術水平的同時間接促進我國產業升級，這些直接或間接效應必然會對我國碳排放產生影響。本文選用2004～2013年中國30個省、市、自治區 （除西藏外）的面板數據，研究中國OFDI對母國碳排放量的影響，并提出相應政策建議。

1 計量模型設定與變量描述

1.1 計量模型設定

Richard等 （2003）利用STIRPAT模型提出碳排放驅動力分解因素，具體表達式為：

其中E代表二氧化碳排放量，P、S、T分別代表國內人口、經濟規模和技術水平。

1989年日本教授Yoichi Kaya在IPCC的研討會上提出Kaya恒等式，具體表達式為：

本文結合Richard等提出的CO2排放驅動力分解因素和Kaya恒等式，同時參考許可和王瑛（2015）OFDI母國碳排放效應聯立方程檢驗模型，設計我國人均CO2排放量影響因素檢驗模型為 ：

其中，i代表省份，t代表時間 （年份），CO2代表被解釋變量人均碳排放量，OFDI代表核心解釋變量對外直接投資，為了更好的分析我國碳排放量的影響因素，同時引入經濟規模 （GDP）、產業結構 （Struc）、技術水平 （Tech）和能源消費結構 （Ener）4個控制變量。通過采用對數形式來更好地控制異方差。

1.2 變量設定及數據來源

1.2.1 人均CO2排放量

本文參照IPCC（2006）提出的方法，詳細估算了我國30個省市自治區CO2排放量。根據 “全球碳計劃”估計，全球化石燃料燃燒產生的碳排放量在2013年達到創紀錄的360億噸，自1870年以來的累積碳排放量在2013年達到20150億公噸——其中70%來自化石燃料燃燒。因此本文根據各省份歷年能源消費量數據來估算碳排放量。參照 《中國能源統計年鑒》統計口徑，將能源消費種類劃分為煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油和天然氣8類。分別用8類能源消費總量乘以各自的碳排放系數η來計算各省碳排放量，如式 （4）所示：

其中i代表省份，t代表年份，j代表能源種類，C、E、η分別代表碳排放總量、能源消費量和能源的碳排放系數。原始統計時各種能源的消費均為實物統計量，需將其統一轉換成標準統計量，2014年 《中國能源統計年鑒》給出了具體換算方法為如表1。本文借鑒徐國泉的研究結果，各種能源的碳排放系數如表2。通過式 （4）測算出我國各省2004～2013年的碳排放總量。各省人口數據來源于 《中國統計年鑒》，使用兩年年末人口平均數來計算人均CO2排放量。

表1 折標準煤參考系數 t標準煤/t或kg標準煤/m3

表2 碳排放系數 t碳/t 標準煤

1.2.2 對外直接投資 （OFDI）

本文選取各省市自治區OFDI存量進行估計。數據來源為歷年 《中國對外直接投資統計公報》，根據年平均匯率折算成人民幣。

1.2.3 經濟規模

基于 “環境庫茲列茨曲線”假說，人均收入會對碳排放產生影響，本文用各省市自治區人均GDP作為經濟規模的衡量指標，并以2004年為基期進行調整。經濟規模越大意味著工業化水平和城市化水平越高，能耗以及碳排放也會相應增加。人均CO2排放量與人均GDP擬為正相關關系。各省GDP和人口數據來源于 《中國統計年鑒》，使用兩年年末人口平均數來計算人均GDP。

1.2.4 產業結構

第二產業對煤炭等化石燃料的依賴程度高于第一、三產業，因此第二產業占GDP的比重越大，能源消耗越大 ，相應的碳排放量就越多，二者關系擬為正相關。數據來源于歷年 《中國統計年鑒》。

1.2.5 技術水平

該指標指的是一省節能減排的技術程度。工業是高碳排放量產業，可以通過工業產出對碳排放的控制水平來衡量一個地區節能減排的技術，因此本文選用單位工業產出碳排放量來衡量技術水平。單位產出碳排放越少代表技術水平越高。工業產出數據來源于歷年 《中國統計年鑒》，技術水平源于作者對CO2與工業產出進行的換算。

1.2.6 能源消費結構

煤炭在我國的能源消費中長期占據主導位置，為此，本文借鑒Auffhammer和Carson（2008）的方法，用煤炭消費量占能源消費總量的比重代表能源消費結構。煤炭消費量比重越高，人均碳排放量越高。煤炭消費量及能源消費總量數據均來源于歷年 《中國能源統計年鑒》。

1.3 數據描述性統計

首先對數據進行描述性統計以便更好地分析樣本信息，統計結果如表3所示：

表3 描述性統計

由表3可知OFDI的對數標準差達到2.028423，說明了2004～2013年我國OFDI發生巨大變化，因此，研究中國此階段的OFDI碳排放效應具備可信度。

2 面板數據實證分析

本文從全國和區域兩個層面來進行面板數據分析。建立模型前必須要對模型類型進行判別，F值檢驗表明應采用變截距模型，Hausman檢驗統計量對應的P值均高度顯著，故拒絕使用隨機模型的原假設，采用個體固定效應模型。實證分析結論如表4：

表4 面板數據固定效應模型檢驗結果

2.1 全國層面分析

我國OFDI對母國的碳排放效應顯著為正，即OFDI每增加1%，人均 CO2排放量將增加0.012019%，這說明，我國OFDI并非以轉移國內高能耗、高污染產業為主要目的，“污染天堂假說”在現階段的中國不成立。經濟增長對碳排放量的影響顯著為正，且我國人均GDP碳排放彈性系數較高，即人均GDP增長1%，人均CO2排放量相應增加1.06067%，碳排放和經濟增長高度穩定相關，這主要是因為我國的產業結構和能源資源結構特征決定了經濟發展必須依賴能源消耗，以大量且低效的能源消耗為代價的粗放型經濟增長必然導致碳排放量增加。產業結構與我國碳排放量顯著正相關，第二產業占GDP比重每增加1% ，國內碳排放量增加0.924368% ，這是因為相比于第一、三產業，發展第二產業需要消耗更多的化石能源，第二產業的比重提高必然導致碳排放量增加。技術水平提升顯著減少我國碳排放 ，技術水平每提升1%，國內碳排放量減少0.7916%，這說明利用各種先進的節能技術、燃煤排放的CO2捕獲與埋存技術等將有助于提高能源利用效率，改變能源消費方式最終減少碳排放。能源消費結構的碳排放效應顯著為正 ，我國煤炭消費量占能源消費總量比率每上升1%，碳排放將增加0.122207%。目前我國終端能源消費中，40%是煤炭，天然氣、電力分別占5%和22%，這說明，如果能進一步優化能源消費結構，以清潔能源的消費替代煤炭消費，將有助于減少我國的碳排放。

2.2 地區層面分析

我國東中西部經濟發展極不平衡，相應的OFDI規模在區域分布上相差懸殊，因此有必要研究我國不同區域OFDI對當地碳排放的影響①。東部地區OFDI與碳排放量負相關但不顯著，中西部地區OFDI與碳排放顯著正相關，即OFDI每增加1%，中西部人均碳排放量將分別增加0.026642% 和0.016059%。東部地區的OFDI規模遠高于中西部地區，而東部與中西部OFDI的碳排放效應相反，這說明我國正在將高污染和高能耗產業向中西部轉移，因為對外直接投資規模越大在一定程度上代表經濟發展水平越高，理應帶來更多的碳排放，然而OFDI占比最大的東部地區的碳排放效應卻為負，很可能是產業轉移的結果。在地區分析中，經濟規模與我國的碳排放量仍然呈正相關關系，且東部地區經濟規模擴大所帶來的碳排放正效應大于中西部，說明經濟發達地區單位GDP能耗高于經濟落后地區，也說明東部地區的經濟增長是粗放型經濟增長，以消耗大量能源為代價，若能提高東部地區能源利用率，將能從整體上降低我國碳排放。產業結構的碳排放效應依然為正，且西部地區的產業結構正效應明顯大于東部和中部。技術水平提升顯著減少東中西部碳排放，且東、西、中部技術水平提升的碳排放負效應依次降低。能源消費結構依然是我國高碳排放的重要原因。在地區分析中，能源消費結構的碳排放效應在中西部顯著為正，但在東部地區并不顯著。

3 結論與政策建議

本文選用2004～2013年中國30個省市自治區的面板數據分析了我國OFDI母國碳排放效應。全國層面分析結果表明我國OFDI的碳排放效應為正，“污染天堂假說”并不適用于現階段的中國。但OFDI的碳排放效應存在明顯的地區差異，即OFDI對中部地區碳排放的增加效應明顯高于西部，而東部地區碳排放效應為負且不顯著；與此同時，經濟規模、產業結構和能源消費結構的碳排放效應為正，技術水平的碳排放效應為負。為此，中國應從以下幾個方面開展節能減排工作。

3.1 優化對外直接投資結構，鼓勵技術尋求型OFDI

全國層面研究結果顯示，我國OFDI的碳排放效應為正，這說明我國OFDI主要流向了服務業等低能耗產業，這并不能有效減少國內的碳排放。因此，應增加對高碳排放量產業的對外直接投資比重，在國際上開展能源開發利用方面的合作，以清潔能源代替傳統能源，提高能源利用效率，減少碳排放。同時，鼓勵技術尋求型OFDI，學習發達國家先進的低碳技術，從而實現低碳經濟的長遠發展。OFDI逆向技術溢出一方面通過向母國傳送先進技術直接提升母國生產效率和能源利用率；另一方面通過產業結構升級效應，降低高碳排放產業比重、優化產業結構，間接減少母國碳排放量。

3.2 平衡東中西部OFDI比重，協調區域經濟發展

區域層面研究結果顯示，OFDI占比最大的東部地區的碳排放效應為負，OFDI占比較小的中、西部地區的碳排放效應顯著為正，這一方面說明中、西部地區對外直接投資規模有待進一步提升，以此降低整體碳排放水平；另一方面說明很可能是由于東部地區的產業轉移正碳排放效應大于OFDI負碳排放效應 ，造成中、西部地區的最終碳排放效應為負，這歸根結底是地區經濟水平發展不平衡造成的。因此，應加大中、西部地區OFDI比重，以此帶動中、西部地區經濟發展。當東中西部經濟協調發展后，中西部地區碳排放效應有可能由正變負，最終在全國層面上降低碳排放。

3.3 注重產業結構的戰略性調整，降低高碳產業比重

全國和區域層面研究結果均顯示，第二產業比重的提升將增加我國碳排放量，為此，一方面要優化第二產業的內部結構，以節能技術和裝備、高效節能產品、環保產品與服務等節能環保產業替代能源原材料工業，促進工業終端能源消費向低碳、清潔方向發展。另一方面，注重發展碳排放強度低的第三產業，實現資源依賴型經濟向低碳經濟的全面轉型。

3.4 加強碳減排等能源技術領域的研發力度與國際合作

技術水平與碳排放量負相關，說明技術水平的提升有助于緩解我國的碳排放壓力。為此，應推動能源利用與消費技術向著清潔、高效、綜合、循環利用的方向發展。自主研發煤炭清潔技術，將我國儲量極大的中低階煤資源加以清潔高效利用，從源頭上提高能源利用效率。在能源密集型產業 ，研發推廣先進生產技術，提高生產率和能源利用率。同時，掌握碳捕獲與封存等控制碳排放的關鍵技術，進一步降低碳排放。

3.5 實現煤炭高效、清潔化利用，優化能源消費結構

我國能源消費結構與碳排放量正相關，說明煤炭消費量比重的提升將增加碳排放量。然而，煤炭作為我國最為富有的礦產資源，在未來很長的一段時間里，還將繼續在我國能源結構中占據主導地位，我國應該繼續加大對煤炭的清潔化利用領域的投入，要提倡 “多用煤、少燒煤”，將劣質的煤炭轉化為清潔的能源。另一方面應推動天然氣、石油、風能、太陽能、水電、核電等清潔能源的開發與利用，實現結構優化、消費總量控制、保障能力加強、效率提升等能源發展方面的目標，以此降低我國的碳排放量。

注釋：

①本文依慣例將我國分成東中西三大區域 ，具體劃分為 ：東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個省市自治區 ；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等 8個省自治區；西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏、新疆、甘肅和青海11個省市自治區。

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The Home Country Effect Research of China's OFDI on Carbon Emissions

Liu Haiyun Li Min
（Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China）

This paper finds that OFDI has a significant positive impact on the carbon emissions by empirical analysis of 30 provinces' （Tibet excluded）panel data in China from 2004 to 2013.If the OFDI increases by 1% ，CO2emissions per capita will increase by about 0.012% .However，this effect is proved with region variance.That is，the positive effect of OFDI on China's carbon emissions appears higher in central China than western China while this effect appears negative and insignificant in eastern China.Meanwhile，it is found that GDP，industrial structure，technological level and energy consumption structure can significantly influence China's carbon emissions.

OFDI；carbon emissions；home country effect；region variance

（責任編輯：王 平）

10.3969/j.issn.1004-910X.2016.08.002

F426；F125

A

2016—03—02

國家社會科學基金項目 “我國對外直接投資的產業轉移效應及對策研究”（項目編號：14BJY088）。

劉海云 ，華中科技大學經濟學院副院長，教授，博士 ，博士生導師。研究方向：國際經濟學、國際貿易 ，國際投資與跨國公司。李敏 ，華中科技大學經濟學院碩士研究生。研究方向 ：國際貿易理論與政策。