外商直接投資、區(qū)域創(chuàng)新能力與碳排放
——基于空間溢出效應(yīng)視角的研究

郝 宇 巴 寧 蓋志強(qiáng)

（北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081）

一、引言

根據(jù)世界氣象組織2020年7月發(fā)布的《未來五年全球氣溫預(yù)測評估》報(bào)告顯示，相較于工業(yè)化前水平，全球氣溫未來五年每年都有可能升高至少1攝氏度，這意味著全球變暖問題將更加嚴(yán)峻，同時(shí)全球惡劣氣候?yàn)?zāi)害爆發(fā)的頻率也大大提升。為應(yīng)對全球變暖問題，包括中國在內(nèi)的各國都做出了巨大的努力，其中《巴黎氣候變化協(xié)定》便是一項(xiàng)重要的成果，該協(xié)定希望世界各國通過減少溫室氣體排放以達(dá)到將溫度上升幅度限制在1.5攝氏度以內(nèi)的目標(biāo)。

作為世界上最大的發(fā)展中國家，有著廣袤國土的中國也面臨著全球變暖的威脅。而根據(jù)《2016年全球碳預(yù)算報(bào)告》顯示，中國二氧化碳排放量就已占到世界碳排放總量的29%，甚至超過了美國與歐盟碳排放量的總和，作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的大國，中國也有義務(wù)主動(dòng)應(yīng)對全球氣候變暖威脅。因此，中國在2009年就已經(jīng)莊嚴(yán)地對世界各國做出承諾，以2020年截止日期，碳排放強(qiáng)度將在2005年的基礎(chǔ)上降低45%。為此，中國政府做了大量行之有效的工作，一系列行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)紛紛上馬，環(huán)境保護(hù)管理制度也進(jìn)行了大刀闊斧的改革。但是在降低碳排放強(qiáng)度這一問題上，中國也面臨了一些挑戰(zhàn)。在經(jīng)濟(jì)全球化的當(dāng)下，任何一個(gè)國家都是全球生產(chǎn)鏈中的一份子，中國作為聞名世界的“世界工廠”，吸引了眾多的外部投資，由于審核不嚴(yán)、法律漏洞等歷史原因，一部分高污染高排放的企業(yè)進(jìn)入了中國。那么外商直接投資真的使中國碳排放水平增加了嗎？考慮到不同省份對外商投資的吸引力不同，外商直接投資與碳排放之間的聯(lián)系是否存在區(qū)域異質(zhì)性？因此，本文借助空間計(jì)量方法，選用2003—2016年30個(gè)省份的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對外商直接投資與碳排放水平之間的聯(lián)系進(jìn)行了深入細(xì)致的探討。本文研究結(jié)果表明外商直接投資對直接降低中國區(qū)域碳排放產(chǎn)生了顯著的作用，并產(chǎn)生了顯著的溢出效應(yīng)，但我國自身的區(qū)域創(chuàng)新能力尚待加強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尚待優(yōu)化，對降低碳排放仍有巨大調(diào)整空間。

本研究主要有以下三點(diǎn)貢獻(xiàn)。首先，將外商直接投資和二氧化碳排放納入同一框架進(jìn)行分析，并且充分考慮了空間相關(guān)性與區(qū)域異質(zhì)性，這有助于更全面地了解內(nèi)在機(jī)制。其次，考慮到外商直接投資水平與區(qū)域碳排放強(qiáng)度都是一個(gè)動(dòng)態(tài)變遷的過程，單純考察兩者之間的線性聯(lián)系可能會(huì)偏離實(shí)際，因此本文對外商直接投資與區(qū)域碳排放的非線性關(guān)系進(jìn)行了考察，也使得研究成果更具科學(xué)性與適用性。最后，在中國經(jīng)濟(jì)追求高質(zhì)量發(fā)展的背景下，研究外商直接投資與區(qū)域碳排放之間的關(guān)系，能夠?yàn)橹袊磥淼沫h(huán)境政策制定提供一定的科學(xué)依據(jù)，使中國在應(yīng)對全球氣候變暖問題上更具底氣，因此本文的研究也具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

外商直接投資與生態(tài)環(huán)境之間的聯(lián)系一直是學(xué)界研究的重點(diǎn)，而對于外商直接投資的生態(tài)效應(yīng)，學(xué)術(shù)界的爭論持續(xù)已久。有一部分學(xué)者認(rèn)為外商直接投資會(huì)導(dǎo)致“污染天堂”的出現(xiàn)，即高污染高排放的企業(yè)會(huì)通過資本的跨國流動(dòng)轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制薄弱的國家，從而加劇當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)壓力[1]，而這一經(jīng)濟(jì)規(guī)律在腐敗程度較高的國家尤為突出[2]。但是也有學(xué)者對“污染天堂”這一概念表達(dá)了質(zhì)疑[3]，因?yàn)橥馍讨苯油顿Y同時(shí)帶來了先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)與管理經(jīng)驗(yàn)，從而減少污染物的排放，產(chǎn)生正環(huán)境效應(yīng)，即“污染光環(huán)”效應(yīng)[4]，而這些在短時(shí)期內(nèi)會(huì)彌補(bǔ)并超越其產(chǎn)生的負(fù)環(huán)境效應(yīng)，使得當(dāng)?shù)氐奈廴舅匠霈F(xiàn)下降[5,6]。同時(shí)也有學(xué)者認(rèn)為外商直接投資和環(huán)境污染之間可能存在非線性關(guān)系，并借助環(huán)境EKC曲線進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，兩者之間的確存在復(fù)雜的非線性聯(lián)系[7]。

但是又有學(xué)者認(rèn)為由于不同國家的國情不同，在分析外商直接投資的生態(tài)效應(yīng)時(shí)應(yīng)做到具體問題具體分析。發(fā)達(dá)國家是國際資本的主要流出國，而發(fā)展中國家由于較低的生產(chǎn)成本則承接了大量的外商直接投資，這也是以中國為代表的發(fā)展中國家近些年快速發(fā)展的重要原因之一。但是研究表明，外國直接投資的流入會(huì)普遍增加這些國家污染氣體的排放，例如二氧化碳、二氧化硫等[8]。更有學(xué)者對這些發(fā)展中國家進(jìn)行了更加深入的分析，包括海灣國家、阿富汗、伊拉克、土耳其以及印度等發(fā)展中國家的證據(jù)都表明外商直接投資會(huì)顯著增加當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境污染水平[9，10，11，12]，但是也有一些發(fā)展中國家呈現(xiàn)了不一樣的關(guān)系，對拉丁美洲國家的研究表明，外國直接投資并不會(huì)增加該地區(qū)的污染水平[13]。而中國作為最大的發(fā)展中國家，在早期由于引進(jìn)外資體制不完善以及環(huán)境規(guī)制不嚴(yán)格等漏洞[14]，同樣面對外商直接投資帶來的環(huán)境污染問題[15，16，17]，但是隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提升，引進(jìn)外資要求的不斷提高以及環(huán)境監(jiān)管體制的不斷完善，外商直接投資的技術(shù)效應(yīng)得到了充分發(fā)揮，一定程度上減輕了當(dāng)?shù)氐奈廴疚锱欧潘絒18,19]，這證明在中國外商直接投資與環(huán)境污染之間存在非線性聯(lián)系[20]。

而近年來，隨著全球變暖問題的日益突出以及全球一體化進(jìn)程的加快，外商直接投資對區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響也便成為當(dāng)前研究領(lǐng)域的前沿話題。大多數(shù)學(xué)者都認(rèn)同外商直接投資的流入會(huì)顯著增加當(dāng)?shù)靥寂欧潘?。這是因?yàn)橥馍讨苯油顿Y數(shù)量的增加會(huì)增加能源消耗，而在單位碳排放較高水平的發(fā)展中國家，這無疑會(huì)增加溫室氣體的排放[21]，同時(shí)外商直接投資也會(huì)破壞當(dāng)?shù)氐淖匀恢参?，削弱了光合作用對二氧化碳的調(diào)節(jié)作用[22]，同時(shí)由于清潔能源在發(fā)展中國家能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占比較小，而不得不選用碳排放更多的石油或煤炭[23]。但是為獲取經(jīng)濟(jì)增長，很多發(fā)展中國家依舊大量引入外商直接投資[24]，這大大增加了世界各國應(yīng)對全球氣候變暖問題的壓力。有學(xué)者指出，各國應(yīng)該正確看待外商直接投資與碳排放之間的聯(lián)系，因?yàn)橥馍讨苯油顿Y的技術(shù)效應(yīng)往往會(huì)降低當(dāng)?shù)靥寂欧潘?，而其?guī)模效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)則會(huì)增加區(qū)域碳排放，只要平衡好三者的關(guān)系，便可做到吸引外資與低碳減排兼顧[25]。

而中國2009年在哥本哈根做出了減排40%-45%的承諾[26]，與匯率等國際貿(mào)易因素的負(fù)向作用不同，外商直接投資的增加會(huì)提高中國的碳排放水平[27,28]，而有學(xué)者在對具體行業(yè)進(jìn)行分析后認(rèn)為中國應(yīng)加大吸引外資的力度，因?yàn)橥馍讨苯油顿Y的技術(shù)效應(yīng)對中國工業(yè)的碳排放有著顯著的正面影響[29]，這可能與行業(yè)特性有關(guān)[30]。由于區(qū)域創(chuàng)新能力不均衡是當(dāng)前中國節(jié)能減排工作面臨的重要問題[31]，而引進(jìn)外資能夠一定程度上彌補(bǔ)這一不足，所以外商直接投資的技術(shù)效應(yīng)更多的是通過增強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新能力實(shí)現(xiàn)的[32]。隨著資本的涌入，用于技術(shù)創(chuàng)新以及創(chuàng)新人才培養(yǎng)的資金也隨之增長，由于技術(shù)不成熟或生產(chǎn)線落后導(dǎo)致的二氧化碳超標(biāo)準(zhǔn)排放的問題也迎刃而解[33]，因此，各國應(yīng)充分利用外商直接投資的技術(shù)效應(yīng)[34]，以緩解當(dāng)前全球變暖問題日益嚴(yán)重的現(xiàn)狀。

但有學(xué)者對省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究后發(fā)現(xiàn)，因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)外商直接投資的技術(shù)正效應(yīng)卻小于其帶來的規(guī)模負(fù)效應(yīng)[35]。外商直接投資與碳排放的聯(lián)系也會(huì)因地區(qū)不同而有著不同的結(jié)果，在開放程度更高的東部地區(qū)，外商直接投資有著正向的碳排放效應(yīng)，而在偏遠(yuǎn)的西部地區(qū)，外商直接投資水平的增加則會(huì)降低當(dāng)?shù)氐奶寂欧潘絒36]，但在這些地區(qū)內(nèi)部，外商直接投資與碳排放強(qiáng)度之間的聯(lián)系在不同省份卻有著相似的結(jié)果[37]。

綜上所述，目前雖然已經(jīng)有研究關(guān)注了外商直接投資對中國區(qū)域碳排放強(qiáng)度的影響，但這一領(lǐng)域的研究仍然存在一定的局限性。首先，由于碳排放存在空間溢出效應(yīng)，所以碳排放強(qiáng)度很可能存在空間相關(guān)性，但是少有人從空間計(jì)量的角度討論兩者的統(tǒng)計(jì)聯(lián)系。其次，多數(shù)研究忽略的不同省份吸引外商直接投資與碳排放的地區(qū)異質(zhì)性，這可能會(huì)在一定程度上導(dǎo)致對兩者統(tǒng)計(jì)聯(lián)系的估計(jì)偏差，進(jìn)而影響實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。最后，從研究方法來看，以往的研究多為線性分析，較少有人考慮外商直接投資與區(qū)域碳排放強(qiáng)度之間的非線性關(guān)系。

三、模型設(shè)計(jì)與變量描述

（一）基準(zhǔn)線性回歸模型

本文采用包含以下方程作為回歸分析的基準(zhǔn)形式，基本表達(dá)式為：

其中，CO2it表示第i個(gè)省在第t年的二氧化碳排放水平，fdiit表示第i個(gè)省在第t年實(shí)際接受的外商直接投資，ricit表示第i個(gè)省在第t年的區(qū)域創(chuàng)新能力，strit和gdpit分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人均生產(chǎn)總值。為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放之間是否存在環(huán)境庫茨涅茲曲線（EKC）關(guān)系，本文在經(jīng)濟(jì)規(guī)模中引入pgdp的平方項(xiàng)。同時(shí)考慮到二氧化碳排放帶來的影響具有一定的時(shí)滯效應(yīng)，即當(dāng)期環(huán)境污染可能會(huì)受到前期影響，本文在計(jì)量模型中引入環(huán)境污染滯后一期變量inCO2it-1，得到本文基準(zhǔn)線性回歸模型：

（二）空間面板計(jì)量模型

回歸方程（2）是未考慮空間效應(yīng)的普通回歸方程，根據(jù)前文討論，省域間二氧化碳排放和外商直接投資的空間效應(yīng)很可能是存在的。為對碳排放的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行全面考察，本文分別采用全局和局域空間相關(guān)性進(jìn)行檢查。全局空間相關(guān)性采用Moran’s I和Geary’s C指數(shù)進(jìn)行判別，其計(jì)算公式分別為：

Moran’s I指數(shù)的計(jì)算結(jié)果一般介于[-1, 1]之間，大于零則表示正自相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；反之同理。Geary’s C指數(shù)的計(jì)算公式為：

對于空間權(quán)重矩陣（W）的解釋如下：綜合考慮地理距離和經(jīng)濟(jì)屬性的雙重影響，本文分別采用三種空間權(quán)重矩陣。第一種為常見的地理距離權(quán)重矩陣（W1），其元素ωit為示i地區(qū)省會(huì)與j地區(qū)省會(huì)最近公路里程的倒數(shù)的平方；但距離并不是決定兩地經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放水平的唯一因素，為使結(jié)果更為可靠，此處引入經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣（W2），其元素ωit為示i與j地區(qū)人均GDP年均值絕對差值的倒數(shù)；最后為綜合地理信息因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，本文還構(gòu)造了地理與經(jīng)濟(jì)距離的嵌套權(quán)重矩陣(W3)W3=ρW1+(1-ρ)W2，ρ介于0-1之間，為簡化分析過程，本文ρ取0.5。

為了確定模型的具體形式，分別進(jìn)行了Moran’s I檢驗(yàn)、Geary’s C檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Moran’s I和Geary’s C檢驗(yàn)在大多數(shù)年份都通過了顯著性檢驗(yàn)，表明本文選取的變量具備明顯的空間依賴性。LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)，接受空間誤差模型，拒絕空間滯后模型；Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)結(jié)果顯示，統(tǒng)計(jì)量分別都在1%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，本文選取的數(shù)據(jù)樣本更加傾向于空間杜賓模型，且無法簡化為空間滯后模型和空間誤差模型。最后通過Hausman檢驗(yàn)，在分別固定時(shí)間、空間和同時(shí)控制兩者的三種情況下，應(yīng)優(yōu)選雙固定效應(yīng)，這一檢驗(yàn)過程將在本文4.2部分詳細(xì)說明。最終確定本文選用同時(shí)固定時(shí)間和地區(qū)的空間杜賓模型，其基本表達(dá)式為：

其中，ρ是本地區(qū)碳排放與相鄰地區(qū)碳排放空間相互作用的方向與程度，Wi是30×30階的空間權(quán)重矩陣；β1-4分別表示各解釋變量的彈性系數(shù)，θ1-4分別表示各解釋變量的空間滯后項(xiàng)的彈性系數(shù)；ai是個(gè)體固定效應(yīng)，γt是時(shí)間固定效應(yīng)，eit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

省級(jí)區(qū)域碳排放數(shù)據(jù)說明。目前，我國碳排放主要來源于化石燃料燃燒和工業(yè)生產(chǎn)過程。根據(jù)CDIAC和一些研究人員的估計(jì)，化石燃料的CO2排放量約占總量的90%，另外10%來自中國的水泥和石灰生產(chǎn)，化石燃料主要包含煤炭、焦炭、石油（分為燃料油、汽油、煤油、柴油）、天然氣四大類。工業(yè)生產(chǎn)過程中CO2排放主要包括水泥、石灰、電石等生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的CO2。根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC, 2006)和Hao & Wei (2015)的研究，本文計(jì)算了中國30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的碳排放量。

化石燃料燃燒產(chǎn)生的碳排放量可以用各種能源消費(fèi)量（標(biāo)準(zhǔn)噸煤）與二氧化碳排放系數(shù)相乘后加總得到，具體計(jì)算公式如下：

其中，TCO2代表各類化石能源消耗所釋放出的二氧化碳總量，Qi代表30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（西藏除外）第種能源的最終消耗量，CFi代表各能源消耗所釋放出的熱值，CCi代表能源中的含碳量，COFi代表碳氧化因子，CFi×CCi×COFi代表碳排放系數(shù)，代表二氧化碳排放系數(shù)。

水泥生產(chǎn)過程的碳排放量計(jì)算公式為：

其中，CCO2代表水泥生產(chǎn)過程中釋放的CO2總量，QC代表工業(yè)生產(chǎn)的水泥總量，ECcement代表水泥生產(chǎn)過程CO2排放系數(shù)。

2.解釋變量

（1）外商直接投資（fdi）。采用各地區(qū)各省實(shí)際利用外商直接投資額（億元）作為外商直接投資的代理變量。

（2）區(qū)域創(chuàng)新能力（ric）。采用各省科研機(jī)構(gòu)科技研發(fā)總經(jīng)費(fèi)（R&D）作為區(qū)域創(chuàng)新能力的代理變量。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str）。采用各省第三與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)調(diào)整的狀況。

（4）人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（pgdp）。以各省當(dāng)年GDP總數(shù)除以當(dāng)年人口總數(shù)獲得，GDP以2005年為基期對其進(jìn)行平減。

3.數(shù)據(jù)來源說明

由于數(shù)據(jù)獲得的局限性，港、澳、臺(tái)、西藏?cái)?shù)據(jù)無法獲取或殘缺，故本文選取2006-2016年中國30個(gè)省/直轄市/自治區(qū)共計(jì)11年的面板數(shù)據(jù)，來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、國家統(tǒng)計(jì)局以及各地區(qū)省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒。樣本描述性檢驗(yàn)見表1，中國區(qū)域二氧化碳排放水平、接受外來直接投資和區(qū)域創(chuàng)新能力分布圖見圖1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

圖1 2006年和2016年本文主要變量的變化

四、實(shí)證分析及估計(jì)結(jié)果

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2第（1-2）列和第（3-4）列分別是OLS和SYS-GMM的回歸結(jié)果。OLS回歸結(jié)果中R2顯示模型整體擬合度較高。SYS-GMM回歸結(jié)果中AR (1)和AR (2)結(jié)果顯示模型存在一階序列自相關(guān)，但不存在二階序列自相關(guān)；Hansen test 結(jié)果表明，工具變量不存在過度識(shí)別，Wald檢驗(yàn)結(jié)果表明模型整體高度顯著。傳統(tǒng)的OLS方法對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)會(huì)高估解釋變量對被解釋變量的影響，而SYS-GMM方法可以解決OLS估計(jì)參數(shù)的有偏性和非一致性問題, 提高了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此本文主要以SYS-GMM回歸結(jié)果為參考。結(jié)果表明，外商直接投資將會(huì)有效降低區(qū)域碳排放，fdi每提高1%，則中國碳排放降低0.015%；但區(qū)域創(chuàng)新能力的提高卻恰恰相反，將會(huì)帶動(dòng)碳排放水平的提高，這一結(jié)果并不能單純解讀為反對地區(qū)加大科研資金投入。值得注意的是，此處兩種回歸方式中，pgdp的平方項(xiàng)均不顯著，初步判定在未考慮空間效應(yīng)的傳統(tǒng)線性回歸中，區(qū)域碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間并不存在顯著的EKC關(guān)系。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）空間異質(zhì)性

圖2展示了部分年份全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，在地理距離權(quán)重矩陣（W1）下，Moran’s I指數(shù)均大于0且大都顯著，同時(shí)Geary’s C指數(shù)均小于1但均不顯著，這表明二氧化碳排放的空間相關(guān)性在距離這一空間關(guān)聯(lián)特征下并不明顯。在經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣（W2）和下，Moran’s I指數(shù)和Geary’s C指數(shù)均高度顯著；在嵌套權(quán)重矩陣(W3)下，Moran’s I指數(shù)和Geary’s C指數(shù)基本顯著。說明區(qū)域碳排放與單純經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異上的空間關(guān)聯(lián)相對密切，與地理距離和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的嵌套空間關(guān)聯(lián)特征同樣值得引起重視。作為參考，本文依然保留W1矩陣。由二氧化碳排放散點(diǎn)圖可知，山東、江蘇、內(nèi)蒙古、河南、河北以及山西地區(qū)一直屬于“高-高”集聚型碳排放省份。

圖2 地理距離權(quán)重矩陣下部分年份中國省域二氧化碳排放散點(diǎn)圖

（三）空間溢出效應(yīng)

在對方程（6）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前，我們首先要通過（robust）LM檢驗(yàn)對空間滯后模型和空間誤差模型進(jìn)行比較。表3中的結(jié)果顯示，在三種不同的權(quán)重矩陣下，針對空間滯后模型的LM檢驗(yàn)值在1%的水平上顯著，則此時(shí)應(yīng)拒絕原假設(shè)，即拒絕空間誤滯后模型而選擇更優(yōu)的空間誤差模型。

表3 空間面板模型的LM檢驗(yàn)結(jié)果

而后，需要通過Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)來判別空間面板模型的具體形式，其判別原則是：當(dāng)LR和Wald檢驗(yàn)的兩個(gè)假設(shè)均被拒絕，則空間杜賓模型是估計(jì)空間面板模型的最佳選擇。篇幅有限，此處并未報(bào)告全部檢驗(yàn)結(jié)果，由結(jié)果可知，在三種空間權(quán)重矩陣下，LR檢驗(yàn)結(jié)果的p值小于5%，則應(yīng)拒絕原假設(shè)，空間杜賓模型不可以簡化為空間滯后模型；Wald檢驗(yàn)結(jié)果在1%水平上顯著，此時(shí)可以確定空間杜賓模型是本文估計(jì)空間面板模型的最佳選擇。最后進(jìn)行hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示p值小于5%，應(yīng)拒絕原假設(shè)，應(yīng)選擇雙固定效應(yīng)，表4是對方程（6）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的結(jié)果。

由表4結(jié)果可知，在三種不同權(quán)重矩陣下，外商直接投資和區(qū)域創(chuàng)新能力對碳排放的影響方式并未改變，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，且在不同水平上顯著。顯然，在考慮空間溢出效應(yīng)后，W*lnfdi的系數(shù)為負(fù)，外商直接投資對降低區(qū)域二氧化碳排放的效果更為突出，同時(shí)區(qū)域創(chuàng)新能力對碳排放的增加也更為突出。參考圖2中地圖分布，在所選樣本年限區(qū)間內(nèi)，區(qū)域創(chuàng)新能力的提高與碳排放量提高的省份重合較多。其次，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在很大程度上影響了區(qū)域碳排放，第三產(chǎn)業(yè)增加值的相對提升將會(huì)有效提高區(qū)域碳排放。最后，表4中pgdp的平方項(xiàng)并不能直接表明EKC曲線的拐點(diǎn)不存在，需要計(jì)算解釋變量在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型計(jì)算中的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，兩者加總得到的總效應(yīng)全面反映了解釋變量與因變量之間的相互關(guān)系，才能與非空間計(jì)量模型得到的結(jié)果進(jìn)行比較，詳細(xì)結(jié)果見表5。

表4 區(qū)域碳排放量的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

基于空間杜賓模型偏微分方法對空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解，結(jié)果見表5。總效應(yīng)可以分解為兩部分，一部分是直接效應(yīng)，即本地區(qū)直接利用外商直接投資對本地區(qū)碳排放的影響；另一部分是間接效應(yīng)即溢出效應(yīng)，表示本地吸收的外商直接投資和投入的科研經(jīng)費(fèi)對與其存在空間關(guān)聯(lián)地區(qū)的影響。根據(jù)表5結(jié)果可知，在地理距離權(quán)重矩陣W1下，外商直接投資對降低區(qū)域碳排放的間接溢出效應(yīng)顯著；經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重W2下，兩地的經(jīng)濟(jì)關(guān)系越緊密則溢出的抑制效應(yīng)越明顯，從系數(shù)關(guān)系上看甚至大于對本區(qū)域碳排放的影響。但pgdp平方項(xiàng)依然不顯著，本文樣本在考慮空間效應(yīng)的回歸中，區(qū)域碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間并不存在顯著的EKC關(guān)系。

表5 空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

五、結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

根據(jù)表2中OLS和SYS-GMM基準(zhǔn)回歸結(jié)果，可做以下討論。外商直接投資和區(qū)域創(chuàng)新投入分別降低和加劇了區(qū)域碳排放，其系數(shù)均至少在1%的水平上顯著，且區(qū)域創(chuàng)新投入的彈性系數(shù)更大。分析其原因：

第一，結(jié)合圖2，在2006-2016年間，外商直接投資主要集中于東部沿海省份，以廣東、江蘇、上海和浙江等地區(qū)為代表，但我國主要碳排放地區(qū)集中在華北地區(qū)，以河北、山東、內(nèi)蒙古和江蘇為代表，僅有少數(shù)省份存在重疊。

第二，再次結(jié)合圖2，在2006-2016年間，本文中區(qū)域創(chuàng)新能力提升最快的省份為廣東、江蘇、山東、北京和浙江，與高碳排放地區(qū)存在一定程度的重疊，主要集中于江蘇、四川等南北過渡地帶。本文認(rèn)為其內(nèi)在的機(jī)理是，高碳排放地區(qū)通常而言經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為發(fā)達(dá)，自然也對創(chuàng)新和科研投入更為重視。

（二）空間溢出效應(yīng)結(jié)果分析

根據(jù)表4-5中固定效應(yīng)下空間杜賓模型的回歸結(jié)果，可做以下討論。外商直接投資和區(qū)域創(chuàng)新投入分別降低和加劇了區(qū)域碳排放的效果更加明顯，同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人均GDP對碳排放具有顯著正效應(yīng)，這與基準(zhǔn)回歸分析存在差異但是空間杜賓模型給出的結(jié)果更為顯著，更為可靠。分析其原因：

第一，由表5結(jié)果分析可得，外商直接投資對相對應(yīng)空間權(quán)重矩陣下聯(lián)系較為緊密的地區(qū)存在顯著的間接溢出效應(yīng)，同時(shí)，這一效應(yīng)對于其自身同樣適用，即在溢出效應(yīng)下相關(guān)地域的外商直接投資也會(huì)降低本地區(qū)的碳排放，從計(jì)量角度看這是間接效應(yīng)的兩種不同路徑，原理相同。

第二，在空間效應(yīng)下，區(qū)域創(chuàng)新能力影響碳排放的顯著程度較低，在表5對其進(jìn)行分解后，在三種不同空間權(quán)重矩陣下，僅有在地理距離權(quán)重矩陣下直接效應(yīng)達(dá)到了5%的顯著性水平，其余均不顯著。這一結(jié)果，表明我國高速增長的區(qū)域創(chuàng)新能力已經(jīng)在部分地區(qū)對本地區(qū)產(chǎn)生了一定效果。

第三，人均GDP的增長對碳排放產(chǎn)生了顯而易見的促進(jìn)作用，但是分解后發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的快速變化產(chǎn)生了值得注意的結(jié)果，對于本地區(qū)碳排放產(chǎn)生了正向效應(yīng)同時(shí)對相關(guān)聯(lián)地域產(chǎn)生了顯著的負(fù)效應(yīng)，表5結(jié)果顯示，在不同矩陣下這一結(jié)果相同且總效應(yīng)為負(fù)，與表4中W*lnstr的系數(shù)一致。

六、結(jié)論與政策建議

本文選取了中國30個(gè)省/直轄市/自治區(qū)自2006—2016年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用基準(zhǔn)回歸分析和空間杜賓模型，通過外商直接投資和區(qū)域創(chuàng)新這一角度進(jìn)行剖析，得出的主要結(jié)論和相應(yīng)的政策建議有如下三點(diǎn)。

第一，外商直接投資有效降低了我國區(qū)域二氧化碳排放水平，且空間溢出效應(yīng)明顯。改革開放四十年來，我國通過逐步開放各領(lǐng)域并吸引外資，實(shí)現(xiàn)了超高速的穩(wěn)定增長，同時(shí)引進(jìn)了大量的高污染高排放產(chǎn)業(yè)。地方政策應(yīng)當(dāng)因地制宜，根據(jù)地區(qū)產(chǎn)業(yè)集群分布，設(shè)定并落實(shí)嚴(yán)格的外資引進(jìn)政策，積極發(fā)揮其具備更低碳技術(shù)的空間溢出優(yōu)勢。

第二，地區(qū)科研經(jīng)費(fèi)的持續(xù)增加仍處于初級(jí)投資階段，尚未產(chǎn)生低碳減排的溢出效應(yīng)。在本文的研究期間，中國各省的區(qū)域創(chuàng)新能力在原有基礎(chǔ)上翻了兩至三番，處于自主提高創(chuàng)新能力的初期，自主科研渠道建設(shè)需要兼收并蓄，在嚴(yán)格把控外資準(zhǔn)入的前提下，鼓勵(lì)并引導(dǎo)科研機(jī)構(gòu)找到外商直接投資與綠色發(fā)展的契合點(diǎn)。

第三，區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)易產(chǎn)生降低碳排放的溢出效應(yīng)，但對本地區(qū)的直接效應(yīng)卻相反。完整的工業(yè)化體系必將導(dǎo)致更加精細(xì)化的區(qū)域間合作分工，產(chǎn)業(yè)增加值的平衡發(fā)展才是產(chǎn)生良好空間溢出效應(yīng)的前提，在統(tǒng)籌區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)，政府要著重打破時(shí)間和空間的壁壘，培養(yǎng)相對落后地區(qū)和相對封閉地區(qū)對空間溢出效應(yīng)的吸收能力，通過對口幫扶等措施優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，共享低碳技術(shù)改革的紅利。