要素市場扭曲與雙向FDI的碳排放規模效應研究

劉海云　龔夢琪

摘要：本文利用中國2004—2015年30個省份的數據，首先從規模效應和要素市場扭曲的視角闡述了雙向FDI影響地區碳排放的作用機制，進而利用KAYA恒等式對碳排放進行分解，并構建聯立方程模型實證檢驗了全樣本和分樣本情況下要素市場扭曲與雙向FDI影響碳排放的規模效應。結果發現：①外商直接投資會通過規模效應顯著促進地區碳排放增加，且要素市場扭曲和對外直接投資會通過促進外商直接投資而加劇這一正向影響，這一結論在分樣本情況下依舊成立。②對外直接投資會通過規模效應顯著抑制地區碳排放，且要素市場扭曲會顯著促進高經濟發展水平組的對外直接投資，但其對低經濟發展水平組對外直接投資的影響并不顯著；同樣，外商直接投資也會通過促進對外直接投資而增強對碳排放的抑制作用，但在分樣本情況下這一作用機制有所不同，外商直接投資會顯著抑制高經濟發展水平組的對外直接投資，但會促進低經濟發展水平組的對外直接投資。③外商直接投資的增加會加劇地區要素市場扭曲程度，而對外直接投資的增加則會顯著抑制要素市場扭曲，這一結論在分樣本情況下仍然成立。因此，本文提出如下政策建議：①注重對外直接投資所帶來的市場凈化效應，鼓勵企業進行對外直接投資，從而促進母國經濟發展水平上升，抑制碳排放。②制定以獲取綠色環保技術為目的的引資政策，改善外商直接投資結構，進而抑制碳排放。③積極引導雙向FDI的合理布局，促進雙向FDI互動協調發展，重視區域經濟發展的階段性特征，合理調整不同經濟發展階段的引資和對外直接投資政策，形成各區域外商直接投資和對外直接投資之間的相互促進效應，最終抑制碳排放。

關鍵詞 ：要素市場扭曲；外商直接投資；對外直接投資；規模效應；碳排放

中圖分類號：F741

文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）10-0027-09 DOI：10.12062/cpre.20180514

1978年以來，中國經濟增長的主要特征表現為漸進性的“對內改革”和全局性的“對外開放”兩方面。“對內改革”方面，政府仍舊控制著主要生產要素，且地方政府存在依靠控制和管制部分要素市場而促進地區經濟發展的動機，這就會造成地區要素市場的市場化進程嚴重滯后于產品市場[1]，進而導致要素價格被扭曲。而“對外開放”是在“對內改革”的背景下進行的，外商直接投資（Inward Foreign Direct Investment，簡稱IFDI）和對外直接投資（Outward Foreign Direct Investment，簡稱OFDI）作為資本流動的主要方式，對中國的經濟發展起到了關鍵性的推動作用。但當政府控制了主要生產要素的價格時，就存在壓低生產要素的價格，以引入外商直接投資進而促進經濟增長的激勵，而這勢必給中國的資源環境帶來巨大壓力，加之要素市場扭曲會通過企業生產率、資源利用效率和企業出口等影響中國的對外直接投資，而對外直接投資對母國碳排放的影響效應也不容忽視[2]。因此，在關注雙向FDI影響中國碳排放效應的過程中，應將要素市場扭曲存在的現實考慮進來。

1 文獻綜述

現有研究中，基于IFDI影響東道國碳排放效應的研究十分豐富，但并未得出一致結論。主要存在以下三種觀點：一是IFDI的“污染天堂”效應，即發達國家為降低高環境規制所帶來的成本費用，會選擇將一些夕陽產業和三高產業轉移到發展中國家，從而導致東道國的碳排放顯著上升[3-6]；二是IFDI的“污染光環”效應，即外資的流入會通過助推東道國環境技術的改善而抑制碳排放[7-13]；三是IFDI的綜合環境效應，認為IFDI對環境的影響效應可以歸納為規模效應、結構效應和技術效應三種，其對環境的最終影響取決于這三種效應的疊加大小[14]。周杰琦、汪同三[15]在考慮IFDI影響碳排放績效的過程中將要素市場扭曲考慮進來，認為IFDI在影響東道國環境效應方面扮演者“天使”和“魔鬼”兩重角色，IFDI會通過產業結構和要素市場扭曲惡化地區碳排放績效，但會通過環保技術和經濟發展改善碳排放績效。

基于OFDI影響母國環境效應的研究也已引起相關學者的關注。周力等[16]認為不同經濟發展水平的地區，OFDI對母國環境效應存在明顯的異質性。經濟發展水平較高地區的OFDI會顯著降低污染排放，而經濟發展水平較低地區的OFDI會顯著增加污染排放。許可等[17]通過對中國30個省份OFDI與碳排放之間的關系進行檢驗，發現二者之間呈現明顯的正相關關系。聶飛和劉海云[2]則從城鎮化的視角出發研究了中國30個省份OFDI的碳排放效應，發現OFDI對碳排放的影響存在明顯的城鎮化門檻約束。在城鎮化水平較高的地區，OFDI會顯著抑制碳排放；而在城鎮化水平較低的地區，OFDI則會顯著促進碳排放。

基于雙向FDI環境效應的研究還處于起步階段，龔夢琪和劉海云[18]研究了中國工業行業雙向FDI的環境效應，認為IFDI會顯著增加工業行業的污染排放，而OFDI對中國工業行業的污染排放則會起到制動作用，IFDI和OFDI的污染排放效應則存在一定的替代性。

通過對現有文獻的梳理，可以發現，現有研究為深入探討雙向FDI的環境效應提供了堅實的理論基礎，但也存在一定的局限性：①現有研究大多將IFDI和OFDI對環境的影響作為兩個相互獨立的視角進行分析，但中國作為一個雙邊投資大國，對外開放所導致的環境問題不僅與IFDI有關，也與OFDI存在密切聯系，因此充分考慮中國的現實情況，將IFDI和OFDI作為一個統一的整體納入分析框架，測度其對環境的影響效應十分必要；②盡管已有研究注意到了要素市場扭曲會顯著抑制能源利用效率[19]，進而不利于環境污染的改善，但現有研究在分析IFDI或OFDI影響環境的過程中，僅就要素市場扭曲、IFDI對碳減排的影響進行了測度，卻忽視了要素市場扭曲影響OFDI，進而影響碳排放的效應，在雙向FDI影響環境效應的一體化分析框架中，更是忽略了這一影響；③在測度IFDI或OFDI的環境效應時，現有研究大多關注其對環境的整體效應，或將IFDI和OFDI影響環境的技術效應和產業升級效應剝離出來進行研究，但在中國雙向FDI快速發展的背景下，其對經濟發展水平會產生較大影響。事實上，已有研究證實了地區環境狀況會隨著經濟發展水平的上升而有所改善，因此這種基于經濟發展水平上升的間接環境效應是否成立需要進行更細致的探討。

2 理論基礎

一般而言，IFDI和OFDI會通過不同渠道對地區的碳排放產生影響，而要素市場扭曲則會影響IFDI和OFDI，因此在對雙向FDI的碳排放效應進行分析的過程中應考慮到要素市場扭曲的作用。

首先，IFDI和OFDI會通過影響一國或地區的經濟發展水平對環境產生影響。從IFDI的視角來看，一方面，外資的流入會顯著擴大地區生產規模，這意味著能源需求逐步增加，因此外資的流入會通過助推經濟發展而帶來更多的碳排放；另一方面，外資進入也會帶來先進技術，東道國可以通過學習效應掌握技術來促進經濟發展，此時，東道國企業能通過更少的投入獲得更多的產出，有利于地區碳排放的下降。從OFDI的視角來看，一方面，對外直接投資能有效轉移過剩產能，從而節約固定成本[2]，促進經濟發展，進而降低地區碳排放水平；另一方面，Buckley等[20]認為以中國為代表的新興國家普遍存在所有權優勢、資本市場不完全等問題，中國的OFDI存在資源尋求的特征[21]。因此，當中國將部分資源密集型產業對外直接投資時，本國可以專業化地生產資本密集型或技術密集型產品，有利于經濟發展，進而抑制碳排放。

其次，要素市場扭曲會通過影響IFDI和OFDI對地區碳排放產生間接影響。從要素市場扭曲影響IFDI進而影響地區碳排放的視角來看，要素市場扭曲造成了要素價格被壓低，進而降低了企業的生產成本，這就會吸引更多的IFDI，而這種人為壓低要素價格所吸引的IFDI更多以資源尋求性為主，同時，較低的要素價格會導致擁有良好環保技術的企業失去其本身的優勢，進而抑制企業對環保技術的研發和應用。因此，如果IFDI的流入是以壓低要素價格而換取的結果，那么就很難期待這類外商直接投資會給一國或地區帶來有利的影響。從要素市場扭曲影響OFDI進而影響地區碳排放的視角來看，一方面，要素市場扭曲會促使企業將低要素成本優勢轉化為出口優勢，促使企業出口競爭力和出口規模的上升[1，22]。而隨著貿易順差不斷擴大，會迫使其他國家對本國實施貿易保護主義，為了繞過貿易壁壘，企業會選擇進行對外直接投資。同時，要素市場扭曲會使得一些落后產能得以繼續生存，主要原因在于這類企業退出市場的成本較高，退出市場后企業將無法享受低要素價格和為了獲取這些低要素價格所付出的尋租成本，最終導致產能過剩。為了轉移過剩產能，政府會鼓勵企業進行對外直接投資，從而降低碳排放。另一方面，要素市場扭曲會促使企業大量使用有形生產要素進行生產，減少企業的科研投入，不利于企業技術進步和競爭力的提升，而企業競爭力是對外直接投資的基礎。因此，要素市場扭曲會抑制OFDI，進而導致過剩產能無法有效轉移，加劇地區碳排放。

其中，方程（3）是在方程（2）的基礎上得到的。方程（4）是經濟發展水平的決定方程，旨在研究外商直接投資（IFDI）、對外直接投資（OFDI）和要素市場扭曲（DIS）通過影響經濟發展水平（PGDP）進而影響碳排放的間接效應。而現有研究認為要素稟賦（K/L）、人力資本（H）、研發投入（RD）、貿易開放（TR）和工資水平（W）也是影響區域經濟發展水平的重要影響因素[15，24-25]，因此，本文在公式（4）中同時控制了這些變量。

方程（5）是外商直接投資決定方程，旨在考察要素市場扭曲（DIS）、對外直接投資（OFDI）和經濟發展水平（PGDP）對外商直接投資（IFDI）的影響作用。經典區位理論認為生產成本是決定外資進入的主要因素，外資企業通常會選擇最低成本的國家或地區進行生產[26]，這種成本就包括勞動力成本。因此本文在方程（5）中納入工資水平（W）和人力資本（H）變量。同時，環境規制（ERS）作為影響外商直接投資（IFDI）的重要因素[27]有必要將其作為控制變量納入方程（5）。

方程（6）是對外直接投資決定方程，旨在考察要素市場扭曲（DIS）、外商直接投資（IFDI）和經濟發展水平（PGDP）對對外直接投資（OFDI）的影響作用。考慮到研發投入（RD）對對外直接投資（OFDI）可能存在的替代或互補效應[28]，以及市場化水平（MARKET）、人力資本（H）對對外直接投資（OFDI）的作用機制[29]，在方程（6）中控制了這些變量。同時，地區工資水平（W）越高，越容易促使那些無力承擔高額勞動力成本的企業走出去，因此將工資水平（W）作為控制變量納入方程（6）。

方程（7）是要素市場扭曲的決定方程，旨在考察外商直接投資（IFDI）、對外直接投資（OFDI）和經濟發展水平（PGDP）對要素市場扭曲（DIS）的反饋機制。

3.2 數據說明

為了系統考察要素市場扭曲影響雙向FDI的規模效應，限于數據完整性和可得性，本文選取除香港、澳門、臺灣、西藏外30個省、市、自治區2004—2015年的數據進行研究。數據說明如下：

碳排放（CO2）測度。由于碳排放主要來源于化石能源的消耗，因此，依據聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）公布的二氧化碳排放的計算公式：CO2=∑ Ei×θi，選取煤炭、石油、天然氣三種礦物能源對碳排放進行核算。其中Ei表示轉化為標準煤的第i種能源的消耗量，θi為第i種能源的CO2排放系數，數據主要來源于《中國能源統計年鑒》。

要素市場扭曲（DIS）的測度。在企業利潤最大化的背景下，通過資本和勞動等要素的邊際產出與實際產出的比值來衡量要素市場的扭曲程度。首先，建立柯布道格拉斯生產函數：

由于2014年11月22日起，貸款基準利率期限檔次簡并為一年以內、一至五年和五年以上三個檔次，因此2004—2013年的資本價格用中國人民銀行公布的六個月至一年期的人民幣貸款基準利率的平均值來度量，2014年和2015年的資本價格以一年以內貸款基準利率平均值來度量。勞動價格用各地區實際平均工資來衡量，數據來源于《中國統計年鑒》。

經濟發展水平（PGDP）、外商直接投資（IFDI）、對外直接投資（OFDI）的測度。采用地區人均GDP衡量經濟發展水平，利用外商直接投資和對外直接投資流量衡量IFDI、OFDI變量，由于IFDI和OFDI單位均為萬美元，因此采用人民幣匯率年均價將美元數據轉化為人民幣之后對該指標進行核算。數據來源于《中國統計年鑒》和對外直接投資統計公報。

其他控制變量的選取。采用年末常住人口數量衡量人口規模（P）；用單位地區生產總值能耗衡量能源強度（EI）；用煤炭消耗占能源消耗總量的比重衡量能源結構（ES）；用資本勞動比衡量地區要素稟賦狀況（K/L）[18]；用勞動力的平均受教育年限衡量地區的人力資本水平（H），分別賦予小學、初中、高中、大專及以上學歷的受教育年限為6年、9年、12年和16年，進而各地區的人力資本存量可以表示為：小學就業人員比重×6+初中就業人員比重×9+高中就業人員比重×12+大專及以上就業人員比重×16[30]；采用地區R&D;投入衡量研發投入（RD）；采用進出口總額占GDP的比重衡量貿易開放（TR）；采用地區平均工資衡量工資水平（W）；采用環境污染治理投資總額占GDP的比重衡量環境規制（ERS）；采用非國有經濟就業人口占總就業人口的比重衡量市場化水平（MARKET）[29]。數據來源于各省份統計年鑒、《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》。值得注意的是，本文對所有價格數據以2004年為基期進行了平減。

4 實證分析

方程（3）至方程（7）構建了一個相互交織的聯立方程模型，為了有效解決解釋變量的內生性和擾動項相關性等問題，本文采用系統估計法中的三階段最小二乘法（3SLS）對方程組進行估計。

4.1 全樣本估計結果

如表1所示，在碳排放的決定方程中，人口總量、人均GDP、能源強度和能源結構的系數均在1%的顯著性水平下為正，人口總量每增長1%會促進碳排放增長0.884%，主要原因在于人口增長會帶來對能源需求的增加。而經濟發展水平每上升1%，碳排放會增加1.102%，說明目前中國的經濟增長還未跨過庫茲涅茨曲線的拐點，中國經濟的快速增長更傾向于促進地區碳排放增加。能源強度和能源結構的系數分別為0.765、0.861，究其原因，中國正處于城市化、工業化的快速發展階段，以煤炭為主的能源消耗特征在短期內不會改變，因此，能源結構和能源強度均會促進污染排放的增加。

IFDI每增加1%會通過促進東道國經濟發展水平增加0.195%而促進碳排放的增加，說明中國存在顯著的“污染天堂”效應。究其原因，目前，中國的引資模式依舊以資源尋求性為主，而這類外資的引入雖然給經濟起飛帶來了顯著的推動力，但也會給資源環境帶來巨大壓力。OFDI則會通過規模效應抑制碳排放的增加，究其原因，隨著中國城市化進程的推進，企業會對一些土地使用成本較低的東道國進行對外直接投資，這種OFDI模式一方面轉移了部分剩余產能，另一方面也延緩了城市工業規模的擴張速度[2]，從而降低了碳排放。此外，要素稟賦、人力資本、研發投入、貿易開放程度和工資水平均有利于地區經濟發展。

經濟發展水平每上升1%，IFDI會上升0.759%，說明經濟發展水平與IFDI之間存在相互促進的作用。OFDI的擴張會助推IFDI的增長，究其原因，OFDI在資金投向上具有更大的主動權，因此通過技術尋求性的OFDI能獲取東道國的先進技術，而技術的增強又有利于吸引更多外資。要素市場扭曲會顯著促進IFDI的增加，說明中國確實存在壓低要素價格以吸引IFDI的現象。人力資本和工資水平的增強也有利于外資規模的擴大，說明IFDI對勞動力質量的要求日漸提高，但對勞動力成本要求不再敏感。最后，環境規制的上升會抑制IFDI，但并未通過顯著性水平檢驗。

經濟發展水平每上升1%，會導致OFDI下降3.475%，究其原因，當經濟發展水平較低時，經濟發展會阻礙企業的OFDI，只有當一國或地區的經濟發展水平較高時，才會形成對OFDI的促進作用[31]。因此認為中國目前的經濟發展水平與發達國家還存在較大差距，國內企業資本實力的提升使其更傾向于在國內市場進行投資。IFDI每上升1%，會促進OFDI上升0.794%，說明中國的IFDI和OFDI之間存在良性互動機制，究其原因，外資的引入顯著促進了企業競爭力的增強，這是進行對外直接投資的基礎。要素市場扭曲每上升1%，會促進OFDI增加1.783%，但并未通過顯著性水平檢驗。此外，人力資本、研發投入、工資水平和市場化水平的提高均有利于OFDI的擴張，但市場化水平對OFDI的促進作用并不顯著。

經濟發展水平每上升1%，要素市場扭曲會下降0.242%，可能的原因在于地區的經濟發展水平越高，意味著與之匹配的制度質量也越高，而良好的制度因素可能會在一定程度上抑制要素市場扭曲。最后，IFDI的增加會導致要素市場扭曲的增強，而OFDI的增加則會顯著抑制要素市場扭曲，說明外資的引入可能對本土企業形成“擠出”效應，進而加劇了要素市場的扭曲程度。而在企業進行對外直接投資的過程中，由于轉移了部分過剩產能，促使一些產能過剩的企業退出了國內市場，這就削弱了國內的要素市場扭曲程度。

4.2 按經濟發展水平分組估計結果

由于本文主要考察雙向FDI如何通過規模效應對地區碳排放產生影響，那么僅從全樣本的視角考察其影響效應可能會忽略不同經濟發展水平影響碳排放的異質性，因此，進一步按經濟發展水平分組以考察不同經濟發展階段雙向FDI對碳排放的影響。以人均GDP的平均值作為劃分標準，如果某個地區的平均人均GDP大于所有地區人均GDP的總體平均值，則將該地區劃分為高經濟發展水平組，反之，將該地區劃分為低經濟發展水平組。可以發現，高經濟發展水平的地區以東部地區為主，而低經濟發展水平的地區以中西部地區為主，因此認為該劃分標準具備一定的合理性，回歸結果如表2、表3所示。

從碳排放決定方程來看，人口、人均GDP、能源強度和能源結構對中國高經濟發展水平組和低經濟發展水平組碳排放的影響均為正，但這種正向促進作用在高經濟發展水平組表現較強，可能是由于經濟發展水平較高的地區，工業化發展程度也較高，對能源需求較大。

從經濟發展水平的決定方程來看，外資引入會通過規模效應促進高經濟發展水平組和低經濟發展水平組碳排放的增加，但這一正向作用在高經濟發展水平組表現并不明顯。究其原因，隨著經濟發展水平的快速上升，高經濟發展水平組傾向于改善引資結構，引入高技術水平的IFDI，而這類外資對地區碳排放的正向作用并不顯著；但低經濟發展水平組的外資類型則會導致其通過規模效應增加地區碳排放。OFDI會通過規模效應顯著抑制高經濟發展水平組和低經濟發展水平組的碳排放，但這一抑制作用在高經濟發展水平組表現更強，一方面可能是由于高經濟發展水平組的OFDI更多，能有效轉移部分過剩產能；另一方面，高經濟發展水平組能有效學習掌握OFDI所帶來的高技術，從而形成OFDI通過規模效應對碳排放的抑制作用。此外，要素稟賦、人力資本、研發投入和工資水平均有利于經濟發展，而貿易開放則對經濟發展的影響不顯著。

從外商直接投資的決定方程來看，經濟發展水平每上升1%，會促進高經濟發展水平組和低經濟發展水平組的IFDI分別增加2.093%和2.078%。究其原因，經濟發展水平是外資企業進行跨國投資區位選擇的重要依據，一般而言，地區經濟發展水平越高，市場需求潛力也就越大，外資企業能獲取的市場份額也就越多。OFDI同樣對IFDI起著顯著的促進作用，說明OFDI是IFDI的有力支持[32]。要素市場扭曲會顯著促進高經濟發展水平和低經濟發展水平組的IFDI，說明低廉的要素價格有助于吸引更多的外資。人力資本對高經濟發展水平組的IFDI有顯著的促進作用，對低經濟發展水平組的影響則不顯著，說明經濟發展水平較高地區的IFDI更看重地區的勞動力素質，而經濟發展水平較低地區的IFDI則更看重市場或要素價格等。最后，工資和環境規制水平對高經濟發展水平和低經濟發展水平組的IFDI影響均不顯著。

從對外直接投資的決定方程來看，經濟發展水平對高經濟發展水平組的OFDI影響不顯著，但會顯著抑制低經濟發展水平組的OFDI，這一結論與余官勝、袁東陽[31]所得結論一致。IFDI會顯著抑制高經濟發展水平組的OFDI，但對低經濟發展水平組的OFDI則起到顯著的促進作用，可能的原因在于，高經濟發展水平組的IFDI規模較大，因此集聚競爭效應會對本土企業形成“擠出”效應，不利于企業的對外直接投資。要素市場扭曲會顯著促進高經濟發展水平組的OFDI，究其原因，過剩產能的形成會迫使企業

進行對外直接投資。而低經濟發展水平組的要素市場扭曲對OFDI的影響并不顯著，這可能與現階段低經濟發展水平組的OFDI較少有關。最后，人力資本、工資水平、研發投入和市場化程度的提高均會顯著促進高經濟發展水平組和低經濟發展水平組的OFDI，但市場化水平對高經濟發展水平組OFDI的促進作用未通過顯著性水平檢驗。

從要素市場扭曲的決定方程來看，經濟發展水平增加有利于抑制要素市場扭曲，且這一抑制效應在高經濟發展水平組表現的更明顯。究其原因，隨著經濟發展水平的快速上升，要素市場扭曲無疑成了多余的“錦上添花”，因此，消除要素市場扭曲必然成為經濟發展過程中所必須解決的問題。此外，IFDI會顯著促進要素市場扭曲，OFDI則會顯著抑制要素市場扭曲，這一結論與全樣本估計所得結論一致。

4.3 穩健性檢驗

本文采用外商直接投資流量、對外直接投資流量數據測度了雙向FDI的碳排放效應。為了檢驗這一結果的穩健性，進一步選取人均外商直接投資流量、人均對外直接投資流量和人均R&D;投入衡量IFDI、OFDI和研發投入指標，結果顯示，核心變量的回歸系數符號與前文的檢驗符號基本一致，且絕大多數都通過了10%的顯著性水平檢驗，說明前文對模型的計量檢驗結果具有較好的穩健性。限于篇幅，本文并未報告穩健性檢驗結果，如有興趣可向作者索取。

5 主要結論及政策建議

本文實證檢驗了在要素市場扭曲的背景下，雙向FDI影響碳排放的規模效應，主要結論如下：①IFDI會通過規模效應顯著促進地區碳排放的增加，同時，要素市場扭曲和對外直接投資會通過促進IFDI的增加，而加劇IFDI對碳排放的正向影響效應，在分樣本情況下，這一結論依舊成立。②OFDI會通過規模效應顯著抑制地區碳排放的增加，且從全樣本和低經濟發展水平組的估計結果來看，要素市場扭曲雖然對OFDI的影響不顯著，但卻會顯著促進高經濟發展水平組的OFDI，說明要素市場扭曲會通過促進OFDI而抑制地區碳排放；從全樣本和低經濟發展水平組的估計結果來看，IFDI也會通過促進OFDI而加強其對碳排放的抑制作用，但在高經濟發展水平組，IFDI的增加則會顯著抑制OFDI。③IFDI會加劇要素市場扭曲，而OFDI則會在一定程度上抑制要素市場扭曲，在分樣本情況下，這一結論依舊成立。

為此，本文提出如下政策建議：

首先，中國應特別注重OFDI所帶來的市場凈化效應。實證部分結論顯示OFDI會顯著抑制要素市場扭曲，且OFDI會通過規模效應抑制地區碳排放，因此，鼓勵企業進行OFDI，凈化市場環境，促進母國經濟發展水平上升，進而抑制碳排放是未來經濟發展過程中的重要舉措，也是中國實施“走出去”戰略的重要載體。

其次，制定以獲取綠色環保技術為目的的引資政策，改善IFDI結構。目前中國的IFDI雖然規模較大，但可以看到大多是以資源尋求性為主，且有很大一部分是要素市場扭曲的結果，而這類外資勢必會給中國的資源環境帶來巨大壓力。因此未來中國應加大綠色IFDI的引資力度，促進經濟發展水平上升的同時抑制碳排放。

最后，中國應積極引導雙向FDI的合理布局，促進雙向FDI互動協調發展。堅持“引進來”（IFDI）和“走出去”（OFDI）并重的發展戰略，重視區域經濟發展的階段性特征，合理調整不同經濟發展階段的引資和對外直接投資政策，形成各區域IFDI和OFDI之間的相互促進效應，最終抑制碳排放。

（編輯：劉照勝）

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Abstract Based on the data of 30 provinces in China from 2004 to 2015， this paper first expounded the carbon emissions effect of twoway FDI from the perspective of scale effect and factor market distortion， then uses the KAYA identity to decompose carbon emissions， and establishes the simultaneous equations model to empirically test the factor market distortion and the carbon emission scale effect of twoway FDI under full sample and subsample. The results showed： ①IFDI would significantly increase regional carbon emissions through scale effect， and factor market distortion and OFDI would exacerbate this positive effect through the promotion of IFDI. This conclusion still held in the case of subsample. ②OFDI would significantly inhibit regional carbon emissions through scale effect， and factor market distortion would significantly promote OFDI in high economic development level group， but its impact on OFDI in low economic development level group was not significant. Similarly， IFDI also enhanced its inhibitory effect on carbon emissions through the promotion of OFDI. However， this mechanism was different in the case of subsample. IFDI may significantly inhibit OFDI in high economic development level group， but it would promote OFDI in low economic development level group. ③ The increase of IFDI would exacerbate the factor market distortion， while the increase of OFDI would significantly curb the factor market distortion. This conclusion still held in the case of subsample. Therefore， this paper proposed the following policy suggestions： ① Pay attention to the market purify effect brought by OFDI and encourage enterprises to increase OFDI， so as to promote the economic scale of home country and suppress carbon emissions.② Formulate policies on attracting IFDI for the purpose of acquiring green technologies， improve the structure of IFDI， and then curb carbon emissions. ③ Actively guide the rational distribution and promote the coordinated development of twoway FDI. We must pay attention to the phased characteristics of regional economic development and rationally adjust IFDI and OFDI policies at different stages of economic development to form mutual promotion effects， and ultimately inhibit carbon emissions.

Key words factor market distortion； IFDI； OFDI； scale effect； carbon emissions