綠色投資、外商投資與二氧化碳排放
——基于動態面板系統GMM 與門檻效應分析

程思進，任曉聰

（遼寧大學 經濟學院，遼寧 沈陽 110036）

一、引言

2020 年12 月，在聯合國氣候雄心峰會上，中國提出“碳達峰”和“碳中和”目標及愿景，并在2021 年3 月召開的中央財經委員會第九次會議將“碳達峰”“碳中和”納入中國生態文明建設的整體布局。實現“雙碳”目標，綠色投資是一個很好的途徑。與傳統投資相比，綠色投資的收益是三重盈余，不僅創造經濟收益，還能附帶社會和生態效益。早在2016 年8月31 日，中國鼓勵提倡綠色投資活動，在政策優惠上給予了較多傾斜。中國人民銀行、財政部等七部委就聯合發布了《關于構建綠色金融體系的指導意見》 （下稱《意見》）?！兑庖姟分惺状味x綠色金融，釋放了中國支持綠色投資的政策信號，同時也能引導資金流向綠色環保項目上，鼓勵更多的投資者加入綠色投資者的行列，綠色投資逐漸成為社會公眾的關注方向。國務院發展研究中心金融研究所指出，中國綠色投資需求每年將達到2 萬億到4 萬億元，綠色投資總額逐年增加。那么中國增加綠色投資能否有效降低碳排放，助力實現雙碳目標是值得深入探討的議題。基于此，文章利用中國2009—2020 年30 個省份的面板數據，探究綠色投資與碳排放的關系。

二、文獻綜述

1. 關于綠色投資的綜述

2001 年中國加入WTO 后，對綠色產品的需求逐漸增加，以綠色為特征，涵蓋能源、潔凈生存及低排放技術的生態環境治理工程在內的綜合性產業正成為新的投資熱點。目前，國內外在對如何促進企業進行綠色投資做了大量的研究，而企業綠色投資是否會真正改善環境呢？學者們對此持有不同的看法，一部分學者認為，企業在環保方面的支出會降低企業的生產效率；另一部分則認為企業綠色投資與績效是非線性關系。綠色投資在宏觀層面上是指國家或政府在環境污染治理上的投資。姜再勇、魏長江(2017)指出政府在綠色金融中需要扮演“看得見的手”的作用。而在宏觀層面上的綠色投資研究則主要集中在綠色投資與環境污染的問題上。Jaffe 等(2005)從宏觀角度分析綠色投資，指出其類似于政府環境規制工具，能夠將環境負外部性帶來的影響內部化處理。

2. 綠色投資對碳排放影響的綜述

學界對碳排放的關注由來已久，針對如何實現中國二氧化碳減排目標，從投資的角度來看，綠色投資對二氧化碳排放的影響不容忽視，但對于綠色投資與碳排放的關系，學者們給出了不同的答案：一種觀點是綠色投資與碳排放具有線性關系，巫姣(2021)研究發現綠色投資與碳排放具有線性關系，綠色投資有助于降低碳排放；另一種觀點則得出綠色投資與二氧化碳排放具有非線性關系，曾勝、張明龍(2021)通過運用空間杜賓模型和半參數面板空間滯后模型分析得出綠色投資對碳排放強度具有倒“U”型的非線性影響；還有其他學者認為綠色金融對碳排放具有異質性影響，劉大煒等(2021)測算中國綠色金融發展水平與生態福利績效之間的關系，得出總體上綠色金融能改善生態福利問題。

3. 文獻評述

既有文獻在綠色投資、碳排放影響因素方面做了較為深刻的探討，這為中國早日實現碳達峰、碳中和目標提供了有效的參考，但學者們的研究成果仍存在可擴展空間。一是從研究視角上看，大多數學者在研究綠色投資對碳排放的影響關系時，都聚焦在綠色金融視角上，鮮有直接研究綠色投資與碳排放關系的文獻；二是從研究內容上看，目前學者們對綠色投資與碳排放之間的關系還未得出一致的看法。綠色投資與碳排放之間具有何種關系，還需進一步討論。

三、理論基礎與研究假設

1. 綠色投資影響碳排放的數理分析

（1） 碳排放影響因素

文章借鑒日本學者Yoichi Kaya 運用構造鏈式乘積的數學形式解釋碳排放影響因素，將碳足跡與人口、經濟、能源等因素連接起來，具體表達式如下：

其中，C為碳排放量，P為人口總數，G為國內生產總值(GDP)，E為能源消費量；相應地，g=G/P表示人均GDP，e=E/G表示GDP 能源強度，c=C/E表示能源碳排放強度。上式中g代表經濟規模效應，p代表著人口規模效應，e、c分別代表單位GDP 能源消耗量、單位能耗排量。此外，創新程度越大，技術水平越高，則能源使用效率越強，單位GDP 所釋放的二氧化碳越少。

（2） 綠色投資對碳排放的影響

文章應用索洛模型分析綠色投資對碳排放的影響關系。索洛模型中的經濟增長函數為：

Y代表產出，K表示資本，L則代表勞動，A為技術進步，t則表示時間，代表每個效率工人的資本。索洛模型中假設存在中性技術進步，即勞動和資本的生產效率同比例增加，在文章中，認為勞動以常數c的增長率增長，技術進步是隨著時間變化而變化，在投資市場中，綠色投資資本存量的變動為：

經濟增長達到穩定狀態時，將資本存量代入上式，得出：

其中，θ+β<1。由此可得出綠色投資能夠促進技術進步，技術進步率為：

其中，β+θ<1，因此gs的正負大小取決(ρ-?)的正負情況。

從上式可得綠色投資能影響碳排放，當ρ>θ 時，gs>0；當ρ<θ 時，gs<0，所以綠色投資對碳排放的影響效果由ρ-θ 決定。

2. 研究假設

綜上可知，綠色投資能抑制碳排放，但由于中國前期經濟飛速發展，以污染環境和過度消耗自然資源為代價換來的經濟增長對環境造成了嚴重破壞。隨著中國經濟總量的快速增長，投資規模也日益擴大。而綠色投資規模越大意味著企業用于技術創新的資金也越充足，伴隨著技術升級，企業生產效率與能源使用效率也在提高，可有效減少在生產過程中的二氧化碳排放量。由此，規模效應與技術效應的相互影響，綠色投資對碳排放的作用則可能表現出促進或抑制，據此提出如下假設：

假設H1：綠色投資與碳排放的關系具有非線性關系，可能存在倒“U”型關系。

從消費層面來看，個人在進行任何消費活動都離不開能源的消耗，而消耗能源則會產生大量的二氧化碳；從生產層面來看，企業早期在生產活動時已投入大量的固定成本，由于這些固定成本的存在，企業的生產規模在短時間內不會改變。同時，因為受技術的路徑依賴影響，企業的生產過程產生的碳排放會存在連續性。因此，二氧化碳排放是一個動態持續且不斷變化的過程，當期碳排放量不僅受到同期經濟發展情況、產業結構特征、地域差異等因素的影響，還會受上一期碳排放的影響。據此提出如下假設：

假設H2：當期碳排放總量會受到上一期碳排放量的影響。

二氧化碳排放不僅受本國綠色政策、環保力度影響，還易受其他國家經濟活動的影響，從而表現出全球性。此外，綠色投資對碳排放的影響效果因外商投資水平不同而具有差異效果，特別是當外商直接投資直接投向水泥、鋼鐵等高污染、高碳排放的行業時，在生產過程中會大量地消耗能源，造成中國碳排放量增高。因此，中國綠色投資對碳排放的作用就因為外商投資水平而具有不同效果。當一國對外直接投資存量增加，可通過提高東道國資源配置，進而使得綠色投資對該外商投資水平下能抑制碳排放。因此，外商投資水平在綠色投資對碳排放影響間具有門檻效應，當外商投資水平超過某一門檻值后，綠色投資對碳排放具有抑制作用。由此提出如下假設：

假設H3：綠色投資對碳排放效應存在外商投資門檻值的制約。

四、模型構建、變量選取與數據來源

1. 模型構建

文章的計量模型包括三個部分：一是面板數據的靜態模型，主要是為了探究綠色投資對碳排放的影響；二是面板數據的動態模型，主要分析當期碳排放總量的影響是否會受到上一期碳排放量的影響；三是門檻效應模型，將外商投資作為門檻變量，研究外商投資在綠色投資對碳排放影響間門檻效應。

（1） 靜態面板數據模型

為了研究綠色投資對碳排放的非線性影響，文章在計量模型中加入綠色投資的平方項，為了控制其他社會結構和經濟活動等的影響，在模型中加入控制變量。因此，文章建立如下基本計量模型：

其中，i表示省份，i=1，2，3……，30；t表示時間；lnCO2表示各省份二氧化碳排放總量，做了取對數處理；GI表示各省份綠色投資；ηi表示地區效應；δt表示時間效應；εit表示隨機擾動項。文章引入環境規制、外商投資、城鎮化、經濟發展水平、人口規模、全要素生產率、恩格爾系數作為控制變量。

（2） 動態面板數據模型

在文章中，考慮到上期碳排放量會對本期碳排放產生影響，在模型中加入碳排放的滯后一期值作為解釋變量。具體形式如下：

其中，lnCO2i，t-j表示CO2排放的滯后項；m表示最大的滯后階數。文章的m值取1，其他變量跟靜態面板數據模型解釋相同。

（3） 門檻模型

基礎面板回歸模型可以檢驗各變量間的線性與非線性關系，而不能判斷不同區間的影響差異。門檻模型則能很好解釋在不同外商投資水平下，綠色投資對碳排放的影響。因此，文章借鑒陳曉飛(2016)、胡劍波(2021)等學者的做法，采用門檻模型來進行分析。具體面板門檻模型設定如下：

該式是單一門檻變量，FDI是門檻變量。I(·)是指示函數，指示函數的值是1，若括號里的條件符合實際情況時，則指示函數的值是1；若括號里的條件不符合時，則指示函數的值為0。其他變量跟靜態面板數據模型解釋相同。

2. 數據來源

文章的研究區間是2009—2020 年，研究對象是除西藏及港澳臺地區的其他30 個省份綠色投資對碳排放的情況。使用面板數據能降低變量間的共線性，文章增加自由度從而利于動態調整和控制個體異質性。文章所用變量數據來自于歷年《中國統計年鑒》 《中國環境統計年鑒》及各省份統計年鑒。為降低數據的異方差性，對碳排放總量、外商投資、人均GDP 以及人口規模等這些具有絕對量性質的數據做了取自然對數的處理。

3. 變量選取及說明

（1） 被解釋變量

碳排放總量(CO2)，由于碳排放量尚未有官方統計，因此文章采用聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)提供的方法（標準煤法） 計算各省的碳排放總量。測算算式如下：

如上，CO2it表示第i個省份第t年的二氧化碳排放量；CO2itj表示第i個省份第t年第j種能源的二氧化碳排放量；Kj表示j種能源碳元素的折算系數。具體碳源構成以及所對應的碳排放系數如表1 所示。

表1 碳排放系數與標準煤折算系數

（2） 解釋變量

綠色投資(GI)，對于綠色投資這一概念，廖顯春等(2020)認為綠色投資是指企業將資金用于改善資源、環境友好型項目進行的投資。研究視角不同，綠色投資的衡量指標也不同。在省級層面研究上，學者們采用治理環境污染投資占比或者節能環保公共支出占比來表示綠色投資。文章研究的是各省綠色投資與碳排放關系，且工業碳排放占中國碳排放總量的一大部分，因此參照陳旭彤(2017)、王俊楠(2019)的測算方法，文章以工業污染治理投資總額占各省市GDP 比重來衡量綠色投資。

（3） 門檻變量

外商投資(FDI)，外商投資對中國碳排放的影響，主要分為兩種觀點：一種是基于全國層面實證分析得出的“污染避難所”假說；另一種是基于多個省市面板數據實證分析得出的“污染光環”假說。參照陳曉飛(2016)、康乾(2018)的做法，文章采用當年實際利用外商直接投資總額來衡量外商投資，在實證分析過程中做了取對數處理。

環境規制(RE)，環境規制主要是出于節能減排、保護環境等目的，政府頒布各種環境政策以及法規等對企業污染物排放進行限制與監管。文章借鑒唐國平(2013)的分析思路，選用工業“三廢”排放達標量與工業“三廢”排放總量之比來衡量環境規制。

產業結構(IS)，由于第二產業對碳排放的影響最大，在研究碳排放時不能忽視產業結構的作用，文章選用第二產業產值占GDP 的比重表示產業結構變動。

城鎮化(URB)，城鎮化水平會影響當地的碳排放量。文章用城鎮人口在總人口中的占比表示城鎮化水平。

（4） 控制變量

經濟發展水平(PerGDP)，文章選用人均GDP 作為該省份的經濟發展水平，并做了取對數處理。人口規模(Pop)，文章用年初年末平均人口數表示人口規模，并做了取自然對數處理。全要素生產率(TFP)，全要素生產率不僅反映生產技術水平的高低，也反映生產效率的高低。文章出于嚴謹性，也將全要素生產率作為控制變量之一，并用DEA 分析方法計算各省全要素生產率。恩格爾系數(EC)，參照莊貴陽(2021)的研究思路，居民消費是商品的終端，而生產商品需要消耗能源進而會釋放二氧化碳，因此居民消費方式不同也會影響碳排放。文章選用城鎮居民的恩格爾系數來代表該省份的消費方式。資本密集程度(IN)，資本密集型的省份生產效率相對較高，從而會影響碳排放總量，文章用固定資產投資總額表示資本密集程度，在實證分析中使用對數形式分析。

各變量的定義與測度如表2 所示。

表2 變量的定義及測度

變量的描述性統計結果如表3 所示。被解釋變量是碳排放總量(CO2)，其平均值及標準差分別為34096.81、23180.54。

表3 變量描述性統計表

解釋變量是綠色投資(GI)，最大值為0.99，說明這個地區在綠色投資方面的力度較大，最小值為0.002，最大值與最小值相差較大，不同地區、不同年份，在綠色治理方面是存在很大的差異，其均值與標注差各為0.109 與0.121。門檻變量外商投資(FDI)，最大值為3579091，最小值為135，均值為827284.7，標準差為796687.2。環境規制(RE)的平均值為0.5，標準差為0.529，環境治理方面較好的省份體現出環境規制的強度也越大，最大值為2.58，反之環境治理較差，環境規制力度也越弱，最小值為0.00016。產業結構(IS)越高級，在文章所取的值中體現出來的是值越小，產業結構最大值為59%，最小值為16.2%。城鎮化(URB)最大值為89.6，最小值為29.89。經濟發展水平(PerGDP)，即人均GDP 能反映出該省的經濟發展水平，發展越好，人均GDP 的值也越大，人均GDP 最大值為164220，最小值為10309。

五、實證結果與分析

1. 靜態面板數據回歸結果分析

在進行實證結果分析之前，文章首先進行了豪斯曼檢驗來協助選擇計量模型，即從固定效應模型與隨機效應模型中擇一進行回歸分析。豪斯曼檢驗結果對應的P 值是0.000，遠遠小于0.001，拒絕原假設，即選擇固定效應模型。因此，文章主要根據固定效應模型得出的結果分析。

根據表4 的靜態面板回歸結果可知，綠色投資一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，說明綠色投資與碳排放存在倒“U”型關系，假設H1 得到驗證。

表4 靜態面板回歸結果

由影響系數可知，綠色投資的一次項系數為0.520，在1%的水平上顯著，說明綠色投資每變動1%，碳排放能增加0.52個單位。而綠色投資二次項系數為-0.558，且在0.1%的水平上顯著，這表明在初始時期，綠色投資對碳排放不具有抑制作用反而具有促進作用；在高水平綠色投資背景下，綠色投資能很好地抑制碳排放，且綠色投資增加1%，碳排放能減少0.558 個單位?？赡艿脑蚴谴嬖诮洕幠Ｐc人口規模效應，綠色投資對碳排放的抑制作用還未顯現出來。當前，中國正處于高質量發展新時期背景下，去產能、去庫存目標相繼提出，企業技術革新，經濟發展方式轉型升級。隨著綠色投資逐年增加，對碳排放的抑制效果也能很好地顯現出來。

控制變量中城鎮化水平的系數在5%的水平上顯著為正，說明城鎮化對二氧化碳排放產生正向影響。根據城市環境轉變理論認為，在城市的不同發展階段面臨著不同的環境問題，由于資源稀缺性，在城市化的低級階段，城市發展會面臨嚴重的環境問題，伴隨著城市碳排放也會加速增長。資本密集對碳排放的影響顯著為負，說明資本密集程度對碳排放的影響具有抑制作用，資本密集程度越高，為綠色產業提供創新環境，促使企業進行研發，提高生產效率，從而能夠提高能源利用效率，也抑制了碳排放。

2. 動態面板數據回歸結果分析

從表5 中可以看出，模型(4)中AR(1)的值為0.033，AR(2)的值為0.324，這與GMM估計中序列無相關性的先驗假設是一致的，證明了估計的有效性，同時Sargan 檢驗的P 值為0.315，大于0.05，不能拒絕工具變量均有效的原假設，因此證明了估計的有效性。在動態模型中，將人均GDP、外商投資的一次項與二次項作為內生變量，并且采用碳排放量的滯后二期作為工具變量。

表5 動態面板回歸結果

文章在分析進行系數顯著性統計推斷時是根據一階段系統GMM估計結果分析。從模型的估計結果可以看出，滯后一期的碳排放系數為0.68，在0.1%的水平上顯著為正，表明上期的二氧化碳排放量對當期的二氧化碳排放量具有正效應，上一期的碳排放量每提高一個百分點，會使當期的碳排放量增加0.68%，原因可能是工業企業或者個人在能源消耗方面存在時滯效應，當期的行為受上一期的影響，因此滯后一期的碳排放系數顯著為正，即碳排放的過程是一個連續的、積累的動態調整過程。以上結論證實了假設H2。

與靜態面板數據模型的結果相一致，文章關注的核心解釋變量綠色投資(GI)的一次項、二次項系數在動態面板數據模型一次性的系數為正，二次項的系數為負，且都通過了顯著性檢驗?？刂谱兞恐谐擎偦南禂狄诧@著為正，資本密集的系數也顯著為負，這與靜態分析結果相一致。

3. 門檻回歸結果分析

進行門檻結構分析之前，需要對門檻模型進行顯著性檢驗，確定門檻模型的個數。文章采用“自抽樣”反復300 次估計。表6 列示了三種假設下，外商投資在綠色投資對碳排放影響間存在單一門檻值、雙重門檻值、三種門檻值進行門檻效應檢驗后所得到的P 值。

表6 門檻效應檢驗結果

當原假設認為不存在三種門檻值，得到的P 統計量為0.1900，不拒絕原假設；當原假設認為不存在雙重門檻值時，檢驗所對應的統計量為0.3167，不拒絕原假設，即既不存在三重門檻效應也不存在雙重門檻效應；而當原假設認為存在單一門檻效應時，得到的P 值為0.0133。根據檢驗的結構，可以初步斷定，外商投資在綠色投資對碳排放影響間存在單一門檻。來；而當該省跨過低水平外商投資，轉向高水平外商投資時，綠色投資對碳排放的系數為-0.22，在5%水平下顯著，這說明了當綠色投資增加1%，碳排放能減少0.22 個單位，原因可能是高水平的外商投資可引進先進生產技術，提高能源利用效率，此時增加綠色投資，對碳排放的抑制效果則更加顯現。因此，這也證實了假設H3 綠色資對碳排放效存在外商投資門檻值的制約。

表7 門檻估計結果

圖1 門檻變量估計值

六、結論與建議

文章采用2009—2020 年中國30 個省份的面板數據，運用系統GMM 模型和門檻模型分析綠色投資與碳排放強度之間的關系，研究結果表明：綠色投資對碳排放強度影響存在倒“U”型關系，即綠色投資與碳排放之間具有非線性關系；前期碳排放強度能影響當期碳排放總量，且前期碳排放對當期碳排放總量具有促進作用，這表明碳排放是個持續動態過程；外商投資在綠色投資對碳排放影響之間具有門檻作用，在低外商投資水平下，綠色投資對碳排放具有促進作用，而在高水平外商投資情況下，綠色投資能對碳排放具有很好的抑制作用。可見，綠色投資要有效發揮抑制碳排放作用，還應考慮其他因素對碳排放的影響，基于以上結論，提出如下對策建議：

1. 發揮稅收杠桿作用，支持多元化綠色投資

由于綠色投資與碳排放具有倒“U”型關系，說明綠色投資達到一定規模時，綠色投資能很好地抑制碳排放。為了充分發揮綠色投資抑制碳排放的作用，政府部門可實施積極的財政政策和穩健貨幣政策，引導資金流向綠色投資領域。在財政政策方面上，要充分發揮綠色稅收的杠桿調節作用，對于綠色環保型的企業，可以實施減稅降費的優惠待遇，具體體現在對技術創新與技術改造等環節給予相應的財政補助和稅收優惠，進而促進企業綠色轉型，降低碳排放。在貨幣政策方面，要引導金融體系提供所社會各界需要的投融資資金，支持金融業對綠色企業在貸款和利率上的優惠。此外，中國可以發展多元化的綠色投資模式來緩解綠色投資不足的問題，采取政企合資、合作等投資方式，拓寬投資渠道，吸收社會資本和擴大民間綠色投資，如此才能從整體上提高綠色投資水平，進而有效地抑制碳排放。

2. 推動綠色生產模式，增強綠色消費意識

由于碳排放是一個持續動態的過程，前期碳排放總量會對當期碳排放產生影響，為了從源頭上抑制碳排放，可利用供需聯動機制來促使碳減排。供給方面，要構建節能環保、清潔能源生產體系，提供明確的法律規范和有效的制度設計以此推動企業綠色生產轉型；另外，工業碳排放是中國碳排放的重大主體，相應的工業綠色生產也就是中國綠色發展的核心，因此應重點建立低碳、環境友好型的工業發展模式。需求方面，一是提高公眾綠色消費意識。在市場經濟中，消費需求影響著產品流通渠道的結構與方式，公眾偏好綠色低碳產品從而也會間接影響碳排放總量。因為消費者行為容易受到他人消費習慣影響，要鼓勵消費者積極轉變生活方式，養成低碳消費習慣；二是通過政策設計引導低碳消費，比如增加對新能源汽車的優惠政策以及對公共交通補貼，鼓勵使用新能源汽車或者提倡公共出行等。

3. 優化外商投資結構，提高企業創新能力

考慮到外商投資在綠色投資與碳排放之間具有門檻效應，在高水平外商投資下，綠色投資能顯著地抑制碳排放。因此，未來在引進外資時，要從之前單純地引進外資轉為有條件地選擇外資。首先，從政策上可以引導外商投資由高耗能的重工業流向低能耗、高技術的第三產業，更多地往金融業、服務業等領域傾斜，這樣既能帶動經濟增長又能降低碳排放水平；其次，應加大低碳行業的引資力度，充分發揮外商投資在低碳排放的技術效應對中國行業碳減排的積極影響。企業在引進外資的同時，也要主動學習外資企業的先進技術，從而提高企業自身創新能力，為中國實現“碳達峰”“碳中和”提供堅實的技術推動力，綠色投資對碳排放的抑制作用則會更加顯著。