北京市1988—2011年实际使用FDI对CO2排放的影响,投资学论文.docx

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1、北京市19882011年实际使用FDI对CO2排放的影响,投资学论文改革开放以来中国经济持续快速发展，大量外商直接投资FDI涌入中国，且规模持续增长。 外资流入为中国经济发展提供了资金、先进技术、管理形式等，但同时可以能成为影响中国碳排放增长的重要因素。 当下，中国高度重视碳减排问题，怎样将引入 FDI 与碳减排相协调，争取 FDI 能够推动碳减排，实现经济社会可持续发展，值得研究。 北京市是 FDI 的重要流入地区，同时北京的环境问题仍然严峻，怎样在发展经济的同时实现碳减排成为北京市经济转型中的重要课题。 因而，考虑北京市 FDI与 CO2排放的关系具有重要现实意义。 自 20 世纪 80

2、年代以来，国内外已有较多文献讨论 FDI 与环境质量或 CO2排放的关系。 有文献以为 FDI 对东道国的环境质量不利。Grimes2003使用 66 个国家 1980 1996 年的面板数据讨论 FDI对 CO2排放的影响， 发现 FDI 对 1980 1996 年间的 CO2排放有正影响。 这是由于 FDI 往往更集中于高能耗的产业，例如煤电，而东道国发电的效率往往偏低；而且跨国公司将高污染的产业分布于环境管制较少的国家；另外，过去 30 年间全球生产的分散化，导致投入产出活动所消费的能源在基础设施薄弱的国家更贵。 Man1997以为富有国家苛刻的环境标准迫使污染产业向环境管制较为宽松的发

3、展中国家迁移。 如中国制造业中相对清洁的劳动密集型行业长期具有出口竞争优势，理论上这种贸易分工不应增加污染排放，然而伴随 FDI 大量流入中国制造业，其通过产业关联间接引起制造业污染排放增加， 即 污 染天堂 假讲在中国是成立的 。 Zhang2008运用中国 30 个省 5 年的面板数据检验中国能否存在 污染天堂 效应，发现 FDI 倾向于在环境管制松的地区投资。 吴玉鸣2007运用中国 30 个省市的面板数据分析以为，FDI 在恶化中国的环境。 温怀德2008基于中国 30 个省 2000 2005 年的面板数据，构建环境污染综合指标，实证分析以为出口贸易和 FDI 加剧了中国的环境污染，

4、而进口贸易能够抑制环境污染。 Zhang2018研究指出，中国 FDI 推动了 CO2排放的增长，只是由于FDI 占 的份额较小，其对 CO2排放的影响暂时较弱。 沙文兵2006运用中国 1999 2004 年面板数据对 FDI 的环境效应进行测度，结果显示 FDI 对中国的生态环境质量具有显着的负面效应。 但是， 也有文献指出 FDI 有利于东道国环境质量提升，十分是 FDI 的引进有助于中国实现清洁、绿色生产，减少环境污染。 杨万平2008通过 VAR模型的脉冲响应函数和方差分解方式方法， 研究对外贸易、FDI 对中国环境污染的长期影响， 结果发现 FDI和进口贸易有利于中国环境质量的改善

5、， 而出口贸易是环境污染加剧的重要因素。 还有研究发现，FDI的技术效应对高排放行业 CO2排放无显着影响，但对低排放行业的 CO2排放具有显着正向影响。 综上所述，当前关于 FDI 与 CO2排放的关系问题尚无定论，当前尚未看到文献讨论北京市不同产业中 FDI 对 CO2排放的影响。 鉴于此，本文将定量讨论北京市 1988 2018 年实际使用 FDI 对 CO2排放的影响，十分是分产业讨论这种影响的差异性。 二、数据讲明与回归模型 一数据选取与讲明 1.北京市 3 种产业实际使用 FDI 状况 1988 2018 年， 北京市实际使用 FDI 及其在 3种产业的分布如此图 1 所示。 从总

6、量看，过去 20 多年，北京市实际使用的 FDI 是稳步上扬的，十分是 2001年以后，上升幅度明显增大。 这可能得益于 2001 年中国参加了世界贸易组织WTO，此后更多 FDI 进入中国，而北京市是中国投资时机、投资环境都较为优越的地区， 促使实际使用 FDI 快速、 持续增加。 2018 年，北京市实际使用 FDI 到达 70 亿美元。 从产业分布看，1988 年以来，第一产业实际使用FDI 的规模一直非常小， 即使 2005 2007 年第一产业 FDI 涨幅较大，并在 2007 年到达最高值 4 774 万美元， 但此时占北京市实际使用 FDI 总量的比例也仍未超过 1%。 第二产业

7、实际使用的 FDI 规模相对平稳，且最近几年有所下滑。2018 年第二产业实际使用的FDI 比 2005 年下降 29%。 华而不实 2008 年第二产业的FDI 到达了 16 亿美元的历史新高， 这主要是由于2008 年北京举办了奥运会， 带动制造业和建筑业快速发展。 第三产业实际使用的 FDI 稳步上扬，当前在3 种产业中的占比已接近 90%，可见第三产业是北京市实际使用 FDI 的主要产业。 应该指出的是，在本文计算经过中， 笔者根据美元兑人民币汇率的历年数据，把实际使用 FDI 折算成了以人民币计价。【图1】 2.北京市 CO2排放量估算 由于北京市 CO2排放量无法直接获得，因而本文

8、通过北京市能源消费量来概算 CO2排放量。 当前，国内外常根据(2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南，采用 能源燃料折标准煤后 CO2排放系数 ，但不同机构给出的参考 CO2或碳排放系数并不一致，例如国家发改委能源研究所在(中国可持续发展能源暨碳排放情景分析 中采用 0.67 吨/吨标煤，日本能源经济研究所推荐 0.68吨/吨标煤，美国能源部能源信息署建议 0.69吨/吨标煤等。 本文采用 0.67吨/吨标煤。 类似地，由(北京 60 年给出的北京市 3 种产业的能源消费数据， 计算 3 种产业的 CO2排放量。 从图 2 可见，1988 2018 年， 北京市 CO2排放总量逐年增加

9、，年均增长 4.3%。从产业分布看，第一产业CO2排放量整体上所占比例较小，平均不到5%。 在2008 年以前，受建筑业、制造业快速发展影响，北京市第二产业 CO2排放量占比相对最大，但占比逐年下挫，从 70%降至 41%。 第三产业的 CO2排放量及其占比持续上升，十分是 2008 年后超过第二产业，2018 年其 CO2排放占比到达 46%。这主要是由于汽车行业快速发展，人们生活电器化程度提高，能源使用量提高，导致 CO2排放增加。【图2】 二基本模型 本文建立北京市实际使用 FDI 对 CO2排放的影响估计模型为lnQt= 0+ 1 lnFDIt+ 2 lnt1华而不实，Qt指北京市 C

10、O2排放量，吨；FDIt指北京市实际使用 FDI 占当年国内生产总值的比重，%；t指北京市人均实际 按 1988年可比价计算，元/人。 鉴于北京市 FDI 的使用通过促进当地经济增长， 带动能源消费和CO2排放量上升，因而，在建模经过中引入人均 作为中介变量。 三、北京市FDI与CO2排放量的关系实证分析 一实际使用FDI与CO2排放总量的长期关系分析 为了从总量上考察北京市实际使用 FDI 与 CO2排放量的长期关系，先对式1中各变量进行平稳性检验。 基于 ADF 和 PP 单位根方式方法的平稳性检验结果如表 1 所示。 可见，在 10%的显着性水平下，北京市实际使用的 FDI 总量、CO2

11、排放量、 人均实际 都是一阶单整序列。【表1】 在单位根检验基础上，引入 Johansen 方式方法检验上述变量之间的长期平衡关系，即协整关系。结果如表 2所示。 可见，在 5%的显着性水平下，北京市实际使用的 FDI 与 CO2排放总量之间存在长期平衡关系。【表2】 根据式1，变量之间的协整方程估计结果如表 3 所示， 在 5%的显着性水平下，FDI 和人均实际 都对 CO2排放量具有显着影响。 北京市实际使用 FDI 对 CO2排放量有负向影响， 即过去 20 多年来，北京市 FDI 的增加抑制了 CO2排放量上升。 这主要得益于北京市实际使用的 FDI 逐步、更多地进入了第三产业，十分是

12、进入了一些低排放的高科技产业。 但是，人均实际 对 CO2排放存在正向影响，即经济增长整体上推动了 CO2排放的上升。【表3】 从全社会固定资产投资资金来源的角度，比拟北京市 1989 2018 年国内投资与利用投资对 CO2排放影响。 统计结果表示清楚，平均意义上讲，利用外资有助于实现 CO2减排，但北京市国内固定资产投资的上升会推动 CO2排放量增加。 这讲明北京市固定资产投资所承载的 CO2排放密度还较高，投资构造还需要进一步低碳化。 统计结果还显示，北京市利用外资对 CO2排放的负向影响程度显着低于国内投资的正向影响。 从投资对 CO2排放的整体影响看，外资的 CO2减排作用还有较大提

13、升空间。 二FDI与CO2排放总量的长期、短期因果关系分析 为了检验北京市 FDI 与 CO2排放总量之间的长期、短期因果关系，同时避免传统 Granger 因果关系检验可能会漏掉因果关系的局限性，笔者基于上述协整关系， 采用基于向量误差修正模型的方式方法检验 FDI 与 CO2排放之间的长期、 短期因果关系，参数估计结果如表 4 所示； 同时，CUSUM 及其平方统计量检验结果显示如此图 3 所示，它们都在 5%的临界值范围内， 表示清楚回归方程的系数稳定性较好，不存在明显的构造性突变。【图3】 表 4 中的结果表示清楚， 在 10%的显着性水平下，北京市 FDI 与 CO2之间的短期因果关

14、系不显着，但在 1%的显着性水平下 ECM 系数显着为负，即长期因果关系显着。这表示清楚在短期内 FDI 对 CO2排放的增加并不存在显着冲击，但长期看，这种影响不容忽视。 笔者以为，出现这种结果可能是由于当前北京市实际使用的 FDI 与 的比值还较低， 在样本区间内大多数年份该比值不到 5%； 因而， 短期内，FDI 对 CO2排放的影响较弱， 但这种影响经过长期持续积累， 将对抑制 CO2排放产生重要影响；这在北京市有关部门制定 FDI 引资政策时需要关注，同时，预测北京市 CO2排放需求时，FDI 的长期影响不容忽视，否则会低估 CO2排放需求。【表4】 三各产业实际使用的FDI与其CO

15、2排放量的关系分析 由于北京市第一产业实际利用 FDI 的样本量很少， 统计意义有限， 并且第一产业实际使用 FDI 占FDI 总量的比重非常小，笔者暂不讨论第一产业 FDI与其 CO2排放的关系，只讨论第二产业、第三产业实际使用 FDI 分别与其 CO2排放的关系。 使用 ADF 单位根检验方式方法对第二产业、 第三产业的实际使用FDI、人均实际 、CO2排放量进行平稳性检验，结果如表 5 所示。 可见，相关变量均为一阶单整序列。【表5】 采用基于迹统计量的 Johansen 方式方法分别对第二、 第三产业实际使用的 FDI、 人均 及其 CO2排放量进行协整关系检验，结果如表 6 所示。

16、显着性概率P 值表示清楚，在 5%的显着性水平下，北京市第二、第三产业的上述变量之间均存在长期平衡关系，即协整关系。【表6】 进一步， 分别对第二、 第三产业实际使用的FDI、人均 及其 CO2排放量构建协整方程，回归估计结果如表 7 所示。 从表 7 中的回归结果可看出，lnFDI2系数显着为正，而 lnFDI3系数显着为负。可见，北京市实际使用 FDI 对 CO2排放的作用在各产业并不一致，详细而言，在第二产业中，实际使用 FDI 对 CO2排放量具有正向作用，即推动 CO2排放的上升；而第三产业中，FDI 对 CO2排放量具有负向作用，即抑制 CO2排放的上升。 结合北京市实际使用 FD

17、I 的行业分布，笔者以为这主要是由于第二产业主要包括建筑业和制造业，耗能水平高、能源使用效率较低而CO2排放强度较高；而第三产业主要包括商贸、物流、金融、广告等当代服务业，能耗和 CO2排放强度较低。【表7】 四、主要结论 本文通过实证研究， 得到主要结论如下：1北京市实际使用 FDI 与 CO2排放总量之间有显着的长期平衡关系。 而且，从长期来看北京市实际使用 FDI的上升对 CO2排放量具有显着的抑制作用， 但短期影响并不显着。 在制定引进外资的政策时，应该注意到并利用好这种长期影响。 同时，在预测北京市的长期 CO2排放需求时，不能忽视 FDI 的影响。2北京市第二、 第三产业实际使用的

18、 FDI 分别与其 CO2排放量都存在显着的长期平衡关系。 而且，第二产业FDI 对其 CO2排放量有正向影响， 但第三产业 FDI对其 CO2排放有负向影响。 综合来看，由于当前北京市实际使用 FDI 更多地是在第三产业， 故总体上实际使用 FDI 对 CO2排放具有抑制作用， 将来应该进一步发挥第三产业的低碳特性， 进一步提高在技术密集型产业实际使用 FDI 的比例， 鼓励外商投资企业使用和交换先进的节能技术，施行低碳 FDI 政策。 同时， 调整产业构造也是当下中国宏观经济政策的重要组成部分，北京市能够在引入 FDI 经过中，提高低碳产业比重，推动低碳社会建设和可持续发展。 以下为参考文

19、献： 1 Grimes P，Kentor J. Exporting the green house：foreign capital penetration and CO2emissions 1980 1996 J. Journal of World-Systems Research，2003，92：261-273. 2 Mani M，Wheeler D. In search of pollution havens：dirty industry migration in the world economy R. Washington DC：WorldBank Working Paper，1997. 3 陆建明，王文治. 要素禀赋、污染转移与中国制造业的贸易竞争力 对污染天堂与要素禀赋假讲的检验J. 中国人口 资源与环境，2020，2212：73-78.