導語：環(huán)境治理投資下的碳排放論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、文獻綜述

中國于2007年超過美國成為世界第一碳排放大國。2011年全球共排放CO2340億噸，中國占世界總排放量的比重高達29%。①與此同時，中國從2003年開始，OFDI迅猛增長?！吨袊鴮ν庵苯油顿Y統(tǒng)計公報（2012）》顯示，2011年中國OFDI實現了自2003年以來連續(xù)10年的高速增長，達到746.5億美元，同比增長8.5%；2003~2011年，中國OFDI年均增長速度為44.6%。中國不斷增加的OFDI是否如“污染天堂假說”所說，轉移了高污染及高能耗產業(yè)，有助于減少本國的CO2排放，這是一個值得深思的問題，也是本文的主要議題。

二、計量模型設定及數據來源

（一）計量方程設定

地區(qū)污染通常受經濟規(guī)模、技術水平、產業(yè)結構等因素的影響（熊立等，2012；周力和龐辰晨，2013）。本文使用上述變量來分析我國OFDI對CO2排放量的影響，因此本文的基本方程設定如下：2logCOlogOFDI+LogGDP+logTech+logStruc+LLLLL（1）為了更好地分析影響我國CO2排放量的影響因素，本文同時引入了其他控制變量，即科研經費（RD）、地區(qū)受教育程度（Edu）、綠地面積（Green）、環(huán)境治理投資（Environ）和能源消費結構（Coalratio），最終計量方程設計為：2ititititititititititLlogCOlogOFDI+LogGDP+logRD+logEdu+logStruc+logGreen+logEnviron+logCoalratio+LLLLLLL（2）其中，i代表區(qū)域，t代表時間（年份），采用對數形式是為了更好地控制異方差。

（二）變量設定及數據來源

本文選取了2003~2011年我國30個省市自治區(qū)（除西藏）的省級面板數據，以下進行變量說明：1.被解釋變量：CO2排放量。本文通過《中國能源統(tǒng)計年鑒（2012）》獲得各省市自治區(qū)石油、煤、天然氣3種能源的消費量數據，并通過《中國可持續(xù)發(fā)展能源暨碳排放情景分析》中給定的排放系數進行轉換，其中：石油的碳排放系數為0.58噸碳/噸標煤、煤炭的碳排放系數為0.75噸碳/噸標煤，天然氣的碳排放系數為0.44噸碳/噸標煤。2.核心解釋變量：對外直接投資（OFDI）。本文參照許和連和鄧玉萍（2012）的做法，選取各省市自治區(qū)OFDI存量進行估計。數據來源為2005年、2012年兩個年度的《中國對外直接投資統(tǒng)計公報》。3.其他變量：（1）經濟規(guī)模。參照He（2006）的做法，本文用各省市自治區(qū)GDP作為經濟規(guī)模的衡量指標。通常情況下，經濟規(guī)模越大意味著更高的工業(yè)化水平，因此也會帶來更多的CO2排放，二者擬呈正相關關系。數據來源為《中國統(tǒng)計年鑒（2012）》。（2）技術水平。對于技術水平的衡量，學界較多采用單位工業(yè)產出CO2（或SO2）排放量，為避免解釋變量與被解釋變量的多重共線性，本文選用兩個指標來共同衡量技術水平，即各省市自治區(qū)的科研經費和地區(qū)受教育程度（高中以上受教育人數）?？蒲薪涃M投入的增多必然提高節(jié)能減排技術水平，而教育水平的提高也會增強個人的節(jié)能減排意識，因此上述兩個指標的提高都有助于節(jié)能減排，其與碳排放擬呈負相關關系。數據來源為中國科技部網站。（3）產業(yè)結構。第二產業(yè)為高碳排放產業(yè)，對于產業(yè)結構的量化，本文沿用已有的方法，采用第二產業(yè)產出占GDP的比重進行量化，第二產業(yè)產出比重的上升，必然帶來碳排放量的提高，二者擬為正相關關系。數據來源為《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012）》。（4）綠地面積。綠地面積的增加必然帶來我國碳排放量的減少，其與碳排放擬呈負相關關系。數據來源為《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012）》。（5）環(huán)境治理投資。近年來，我國加大了對環(huán)境治理的投資，2010年與2011年我國的環(huán)境治理投資分別為6,554億元和7,114億元。環(huán)境治理投資的增加必然有利于我國CO2排放量的減少，二者擬呈負相關關系。數據來源為《中國城市統(tǒng)計年鑒（2012）》。（6）能源結構。我國的能源消費以煤炭為主，占總能源消費量的70%以上。因此，本文選用煤炭消費量占總能源消費量的比重作為能源結構的量化指標。煤炭消費比例的上升必然導致碳排放量的增多，二者擬呈正相關關系。數據來源為《中國能源統(tǒng)計年鑒（2012）》。

（三）數據相關特征分析

加入對數后，數據整體變小，但仍可看到OFDI的對數標準差達到2.16，說明了2003~2011年我國OFDI的巨大變化，而本文選擇在此階段研究OFDI的碳排放效應，也使得結果更有可信度。由表2的相關性分析可知，經濟規(guī)模（LogGDP）與許多變量的相關系數都超過了0.7，疑存在多重共線性，因此對模型進行多重共線性檢驗，檢驗結果如表3所示。由表3可知，經濟規(guī)模（LogGDP）的方差膨脹因子（VIF）大大超過了10，模型存在嚴重的多重共線性，因此，以下進行回歸估計時，需對模型進行修正，并剔除具有多重共線性的變量。

三、計量結果分析

（一）全國層面分析

本文選取2003~2011年中國30個省級面板數據對計量方程進行回歸。首先對模型進行Hausman檢驗，根據檢驗結果，采用固定效應對模型進行回歸估計。此外，由于模型存在多重共線性，因此在回歸估計時采用逐步回歸法，從而剔除不顯著變量。如表4所示，隨著變量的加入，R2不斷增大，且模型1~6所有變量均十分顯著，但隨著綠地面積與產業(yè)結構的加入，R2開始減小，且二者的估計值均不顯著，因此將上述兩個變量予以剔除。模型1~6均通過Wald檢驗，模型估計效果良好，選擇模型6進行最終結果分析。數據顯示：1.我國OFDI對國內碳排放呈顯著正效應，OFDI每增加1%，國內CO2排放量將增加0.0914%。這說明，我國OFDI的增多顯著提高了我國的CO2排放量。從全國層面來看，“污染天堂假說”不適用于中國。我國的對外直接投資并沒有轉移國內高能耗產業(yè)，將高碳排放轉移至東道國。筆者認為，中國OFDI的增多通常會給本國帶來產業(yè)結構調整效應，增加第二產業(yè)的比重，而第二產業(yè)為高碳排放產業(yè)，這也是OFDI使得我國CO2排放量增多的原因所在。2.經濟規(guī)模擴大是我國碳排放增多的主要原因。數據顯示，經濟規(guī)模每擴大1%，我國的碳排放會顯著增加1.2541%。長期以來，我國第二產業(yè)的比重遠遠高于第一、三產業(yè)，經濟規(guī)模的擴大意味著工業(yè)化程度的提高，碳排放量必然顯著增多。3.能源結構是增加國內碳排放的重要原因。結果顯示，我國煤炭消費的比率每上升1%，我國的碳排放將增加0.5728%。這說明，如果增加其他化石能源的消費以替代煤炭消費，會有助于減少我國的碳排放，調整能源消費結構是節(jié)能減排的重要一環(huán)。4.我國的技術研發(fā)和受教育水平的提高均有助于減少國內碳排放。如果我國的技術研發(fā)經費與受教育水平分別增加1%，國內CO2排放量將分別顯著減少0.1944%和0.4740%。5.我國的環(huán)境治理投資增加了國內的CO2排放量。數據顯示，我國的環(huán)境治理投資每增加1%，國內碳排放量將顯著增加0.0828%。這是由于我國的環(huán)境治理投資主要用于減少“三廢”，對廢氣、廢渣的處理采用“催化燃燒”等方法時將會增加CO2排放量，這就是加大環(huán)境治理投資反而提高國內碳排放的原因所在。

（二）地區(qū)層面分析

由于我國幅員遼闊，區(qū)域間經濟發(fā)展程度不同、產業(yè)結構不一樣，更為重要的是，我國的OFDI數量在區(qū)域分布上極不均衡（如表5所示），因此有必要分區(qū)域研究我國OFDI對不同地區(qū)CO2排放的影響。本文將沿用剔除了多重共線性變量的模型進行估計，分析區(qū)域間的差異。本文對地區(qū)層面的分析沿用前面的分析方法，首先通過Hausman檢驗選擇固定效應模型，結果如表6所示，其中：東中西部3個模型均通過Wald檢驗，且較高的R2也顯示，模型的解釋度較高。以下對回歸結果進行簡要分析。1.OFDI對CO2排放量的影響呈正效應，這與全國層面的分析保持了一致。然而，在東部地區(qū)，OFDI對CO2排放量的影響并不顯著，而二者的關系在中西部地區(qū)卻十分顯著。由表5可知，東部地區(qū)的OFDI遠高于中西部地區(qū)，其與當地CO2排放量的關系卻不成比例。筆者認為，我國正在將高污染和高能耗產業(yè)向中西部轉移，龐大的對外投資代表著高速發(fā)展的經濟水平，而這種經濟高速發(fā)展卻未帶來相應比例的碳排放，這便是產業(yè)轉移的直接效應。數據顯示，在我國中西部地區(qū)，OFDI的增加均提高了上述地區(qū)的碳排放量：OFDI每增加1%，中部地區(qū)和西部地區(qū)的CO2排放量將分別增加0.1277%和0.1044%。2.經濟規(guī)模仍然是我國高碳排放的主要原因。在地區(qū)分析中，經濟規(guī)模仍然與我國的碳排放呈正相關關系，且在3個地區(qū)均十分顯著，這與全國層面分析保持一致，且經濟規(guī)模擴大所帶來的碳排放正效應按東中西部依次遞減。3.科研投入與受教育水平仍然是影響我國CO2排放的主要因素。二者在地區(qū)回歸分析中均與我國碳排放呈負相關關系?？蒲型度朐谥形鞑康貐^(qū)的減排效應并不顯著，這是由于我國的科研投入極不平衡，主要集中在東部發(fā)達地區(qū)，中西部則較少；受教育水平在我國東西部地區(qū)顯示為顯著的負效應，而在中部地區(qū)對碳排放的影響則不顯著。4.能源結構依然是我國高碳排放的重要原因。在地區(qū)分析中，能源結構仍然顯示為正效應，但在東部地區(qū)，能源結構的正效應并不如中西部地區(qū)顯著，這再次說明了我國東部地區(qū)存在高能耗企業(yè)轉移現象。5.環(huán)境治理投資被再次證明并不能減少反而會增加我國的碳排放量。在地區(qū)層面分析中，環(huán)境治理投資仍然對我國的碳排放呈正效應，由此進一步說明，我國對“三廢”的處理反而增加了我國的CO2排放量，其處理方法有待改善。

四、結論與政策建議

本文選用2003~2011年中國30個省市自治區(qū)的省級面板數據研究分析了我國OFDI對本國CO2排放量的影響。實證結果表明，我國的OFDI每增加1%，國內CO2排放量將增加0.0914%，這說明我國的OFDI并沒有減少國內碳排放，反而是增加本國碳排放的重要原因之一。作為碳排放大國，中國的節(jié)能減排工作刻不容緩，根據研究結果，筆者認為應從以下幾個方面加以應對：

（一）調整對外直接投資流向，加強國際能源開發(fā)

研究結果顯示，我國OFDI的增多會導致我國CO2排放量的增多，這說明我國并沒有將高污染、高能耗產業(yè)轉移至國外，因為我國OFDI主要流向了租賃服務業(yè)，①并不能減少國內的碳排放。筆者認為，我國的OFDI應加強對能源行業(yè)的投資比重，加強與他國在能源開發(fā)方面的合作，研究新能源，共同降低能耗和排放強度，從而一方面解決我國的能源安全問題，另一方面促進我國節(jié)能減排工作的開展。

（二）調整區(qū)域對外直接投資比重，促進中西部經濟發(fā)展

在區(qū)域研究中，東部OFDI比重最大，中西部的投資比重則相差甚遠，然而東部OFDI對CO2排放量的影響卻不顯著，而且不成比例，這再次證明了東部正在將高污染高能耗產業(yè)向中西部轉移，中西部OFDI帶來的正碳排放效應很可能是由于產業(yè)轉移帶來的，而造成上述現象的原因依然是經濟水平發(fā)展的不平衡。因此，帶動中西部經濟發(fā)展是解決問題的關鍵，而加強OFDI則是促進地區(qū)經濟發(fā)展的重要手段之一。對外直接投資的增多可能會增加我國的碳排放量，但會逐漸平衡我國區(qū)域的碳排放量，減少我國中西部的碳排放量。

（三）調整能源結構

本文雖然主要探討OFDI與我國CO2排放量的關系，但是回歸結果顯示，能源消耗才是我國碳排放量增加的直接原因之一。這是由于我國的能源消費主要以煤炭為主，而煤炭的碳排放系數最高，也就造成了我國較高的碳排放量。目前，我國應加大清潔新能源的開發(fā)力度。與此同時，還要逐漸采用“以氣代煤”和“以油代煤”的手段，調整能源消費結構，降低我國的CO2排放量。

（四）加大技術研發(fā)和教育力度

技術投入和教育水平與我國的CO2排放量呈負相關關系。這說明上述兩個要素是降低我國碳排放的重要手段。因此，加大研發(fā)力度、提高個人教育水平和素質、強調節(jié)能減排從個人做起，將有利于降低我國的碳排放。

（五）調整環(huán)境治理手段，逐步改變使用高碳排換取低“三廢”的治理手段

本文結論中最令人詫異的是，環(huán)境治理投資的加大不但沒有減少反而加重了我國的碳排放問題。這是我國對“三廢”治理手段欠妥造成的結果，例如，我國污水集中處理能力約為每天1.23億噸，處理過程的能耗會帶來CO2的間接排放，相當于日排放二氧化碳當量8.3萬噸，①而我國廢渣的處理還大部分靠燃燒來處理，這說明我國環(huán)境污染的治理是以增加碳排放為代價的，因此我國的環(huán)境治理手段亟需調整。具體而言，應調整環(huán)境治理手段，逐步改變使用高碳排換取低“三廢”的治理手段，發(fā)展真正意義上的低碳經濟。

作者：許可王瑛單位：西南財經大學國際商學院2012級博士研究生北方民族大學阿拉伯研究中心副教授