FDI与中国城市碳排放的影响研究——基于空间关联视角的实证分析

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现有研究并没有得到统一定论，各区域间发展水平和要素禀赋差异及地方规制等因素导致了FDI对中国碳排放的影响更加多元和复杂化。白红菊等(2015)的研究发现，中国东部地区具有人力资本和基础配套设施优势，随着FDI的进入，碳减排会产生“马太效应”。周杰琦等(2017)的研究表明，中国要素市场扭曲使得FDI增加碳排放。此外，FDI的行业差异也可能导致其产生不同的碳排放效应。杨子晖等(2017)的研究表明，“污染天堂”假说只在中国部分省份成立，但随着FDI在内蒙古和山东投资于风电、光伏等新兴产业，使得“污染光环”假说在此类地区获得了经验支持。杨树旺等(2012)、白红菊等(2015)对FDI的来源地进行了区分，发现不同来源地FDI对碳排放的影响有显著差异。

从研究方法来看，目前主要采用面板数据分析、空间计量分析以及基于投入产出表的价值链分析。通过面板协整、门槛面板、面板回归研究FDI与碳排放问题，容易忽略FDI的空间集聚效应，也没有考虑碳排放的空间扩散。空间计量方法可以弥补这些问题，路正南等(2021)、张俊彦等(2021)通过引入空间矩阵解释了FDI如何通过技术溢出、产业集聚影响本地和周边碳排放。近年来，Zhang et al.(2020)、Duan et al.(2021)、闫云凤(2022)从投入产出表出发，基于价值链视角下的微观层面进行碳排放研究。部分学者发现，跨国公司在发展中国家的碳足迹显著大于发达国家，但该方法所使用的投入产出表有时滞，且估算方法也存在争议。

三、模型设定与数据说明

(一)计量模型设计

本文构建的基准计量模型设计如下：

其中，E _it 为i地区在t时间的碳排放；FDI _it 为i地区在t时间的外商直接投资；X _it 为控制变量，包括经济发展水平、政府对环保的重视程度、技术进步水平、技术转移程度；ε表示误差项。

碳排放和FDI不仅由本地区的生产活动决定，也受到其他地区的影响。例如，具有空间关联地区之间的产业布局、能源结构、发展政策等具有联动性，由此产生集聚和空间依赖性。因此，本文在基准模型的基础上引入了空间变量，构建空间杜宾模型(SDM)。表达式如式(2)所示：

将(2)式表示为向量模型，可得：

其中，W为空间权重矩阵，ε _t ～N(0, I _n )，α=[α ₁ ,α ₂ ,...,α _n ];I _n 是(n×1)的列向量；y _t = ，x _t = ，β=[β ₁ ,β ₂ ,...,β _n ] ^′

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