王班班+吳維

摘要 作為未來一段時期市場化減排政策的重要抓手，中國將于2017年啟動全國碳交易市場。通過施加碳價格，碳市場將對不同行業(yè)的生產(chǎn)成本產(chǎn)生影響。那么，碳價格對中國工業(yè)外商直接投資的影響如何？是否有助于優(yōu)化吸引FDI的行業(yè)結構？這正是本文關注的焦點。為了克服碳價格數(shù)據(jù)不足的問題，本文構建了碳價格與煤炭、天然氣等五種能源價格之間的映射關系，并采用1999—2013年36個工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，估計了能源成本對外商直接投資相對規(guī)模和絕對規(guī)模的影響，并通過碳市場不同價格水平與能源成本之間的映射關系，對工業(yè)行業(yè)吸引FDI的潛在影響進行了反事實測算。論文的主要結果有：①碳價格與能源成本之間的映射關系存在行業(yè)異質性，這是由不同工業(yè)行業(yè)的能源消費結構差異所致。②能源成本對整體FDI的規(guī)模不存在顯著負向影響。其對中國吸引FDI的相對規(guī)模和絕對規(guī)模的影響在高耗能行業(yè)和非高耗能行業(yè)間存在顯著的差異。③不同碳價格水平對中國工業(yè)吸引FDI的相對規(guī)模、絕對規(guī)模和行業(yè)結構都將產(chǎn)生顯著影響。碳價格將顯著降低高耗能行業(yè)的FDI規(guī)模，但對非高耗能行業(yè)的外資規(guī)模具有促進作用；對FDI的絕對規(guī)模的影響較之相對規(guī)模更顯著。碳價格為50元時，高耗能行業(yè)FDI的相對規(guī)模累積下降2%—7%，絕對規(guī)模累積下降3%—13%；非高耗能行業(yè)FDI的相對規(guī)模累積增加1.5%—3%，絕對規(guī)模累積增加0.1%—0.3%。上述結果說明，全國碳市場建立對中國工業(yè)吸引FDI的整體規(guī)模不會產(chǎn)生顯著的負面影響，但有助于提高非高耗能行業(yè)的FDI流入，并降低高耗能行業(yè)的FDI流入，優(yōu)化工業(yè)吸引外資的行業(yè)結構。

關鍵詞 碳價格；碳價格映射；能源成本；FDI行業(yè)結構

中圖分類號 F205；F11；F403 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2017）10-0159-09 DOI：10.12062/cpre.20170452

近年來，伴隨著國際分工和國內產(chǎn)業(yè)結構調整，加之中國對節(jié)能減排的日益重視，中國外資政策的側重也由數(shù)量轉為質量。工業(yè)是FDI主要集中的產(chǎn)業(yè)部門，2015年工業(yè)實際利用外資占比達33.29%。工業(yè)FDI對中國經(jīng)濟增長和就業(yè)依然具有重要的促進作用，特別是其技術溢出和競爭的示范效應有助于進一步推動中國經(jīng)濟轉型和升級[1]。為此，2017年1月國務院正式公布了《國務院關于擴大對外開放積極利用外資若干措施的通知》（國發(fā)〔2017〕5號），為進一步積極利用外資創(chuàng)造公平的競爭環(huán)境。

中國日趨嚴格的節(jié)能減排政策已成為影響FDI投資結構不可忽視的因素之一。碳排放權交易（以下簡稱“碳交易”）是中國未來重要的節(jié)能減排和氣候政策抓手。中國已于2013—2014年在七個省市啟動試點，并計劃于2017年建成全國范圍的碳交易體系。屆時，碳市場將逐步覆蓋石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力、航空等重點排放行業(yè)，參與主體或為其中綜合能源消費總量達到1萬tce及以上的重點企業(yè)。碳交易市場將如何影響工業(yè)FDI的規(guī)模和結構？現(xiàn)有實證研究鮮有考慮。通過施加碳價格，碳市場將對不同行業(yè)的生產(chǎn)成本產(chǎn)生影響。那么，碳價格是否會影響中國工業(yè)吸引外商直接投資的規(guī)模？是否有助于優(yōu)化吸引外資的行業(yè)結構并促進工業(yè)經(jīng)濟的綠色發(fā)展？這正是本文關注的焦點。

1 文獻綜述

對排放主體施加碳價格，其實質是一種環(huán)境規(guī)制，將影響產(chǎn)業(yè)在國家和地區(qū)間的生產(chǎn)選址。因此，與本文相關的第一類文獻是圍繞“污染天堂”假說展開的實證研究。依據(jù)Copeland and Taylor[2]提出的“污染天堂”假說，污染密集型企業(yè)傾向于建立在環(huán)境標準相對較低的國家或地區(qū)。由于中國過去寬松的環(huán)境管制政策和低廉的資源，外商更傾向于向中國轉移污染密集型和資源密集型產(chǎn)業(yè)，投資也集中于高耗能工業(yè)行業(yè)[3]。一些實證文獻也證實了該假說在中國是成立的。魏瑋等[4]的研究就表明相較于中國東部沿海地區(qū)，內陸城市流入的FDI更多地集中于能源密集型和污染密集型行業(yè)。此外，由于FDI在經(jīng)濟增長和就業(yè)方面的積極作用，各地政府甚至競相降低環(huán)境標準吸引外資，形成“污染錦標賽”。朱平芳等[5]的研究即發(fā)現(xiàn)中國地方政府的這種為吸引FDI而產(chǎn)生的環(huán)境政策博弈確實存在。當然，嚴格的環(huán)境規(guī)制政策也會阻礙企業(yè)的進入，其中外資企業(yè)較之國內企業(yè)對環(huán)境規(guī)制更為敏感[6]。自“十一五”以來，中國作為外商“污染天堂”的問題得到了改善，這得益于國家開始將節(jié)能減排目標作為有約束力的考核指標寫入五年規(guī)劃，并層層分解至各地區(qū)和各行業(yè)，約束力度逐漸增大。Cai et al.[7]通過三重差分法檢驗中國的環(huán)境規(guī)制對FDI的影響，結果也證實了中國采取嚴格的環(huán)境規(guī)制會阻礙FDI的流入，尤其是來自于環(huán)境規(guī)制寬松的國家的FDI。

碳交易市場將對碳排放權定價，其實質是一種廣義的碳稅，要求參與其中的企業(yè)為其CO2排放支付費用，唯一的差別是前者對納入企業(yè)進行排放數(shù)量而非排放價格的控制，企業(yè)還可在碳市場上交易碳排放權以幫助自己達到減排要求。

因此，與之相關的另一類文獻涉及FDI區(qū)位選擇的影響因素。Faeth[8]總結了前人對FDI區(qū)位選擇的理論模型，認為要素成本是影響FDI區(qū)位選擇的九大因素之一。由于絕大部分工業(yè)CO2排放來自于化石能源消耗，碳價格對工業(yè)行業(yè)和企業(yè)而言實質上是一種能源成本。而在過去一段時間，能源成本卻并非企業(yè)主要的成本考量因素[4]，Garg et al.[9]的調查研究就表明，盡管能源價格和能源供應會影響越南FDI流入，但并不是其中最主要的影響因素。然而，能源成本對中國工業(yè)行業(yè)來說日益重要，工業(yè)行業(yè)的能源價格彈性為-0.251，能源密集型行業(yè)的能源價格彈性為-0.354，表明能源成本對工業(yè)部門的增加值有顯著的負影響[10]。此外，隨著對與能源消耗相關的污染物規(guī)制力度的加大，企業(yè)的能源成本還將進一步增加。因而，碳價格帶來的能源要素成本增加將影響中國不同類型工業(yè)行業(yè)對FDI的吸引力。

通過以上文獻分析可知，①隨著中國節(jié)能減排政策力度的加強，勢必對吸引FDI的規(guī)模和結構產(chǎn)生影響，而碳交易作為未來一段時間中國重要的節(jié)能減排政策抓手，其對FDI的影響效應有待分析；②由于碳市場所形成的碳價格對企業(yè)而言主要表現(xiàn)為能源成本的增加，這將影響中國在吸引外商投資時的要素成本優(yōu)勢，而這種效應在能源成本占比較高的行業(yè)可能更加明顯。盡管如此，現(xiàn)有關于中國吸引FDI影響因素的文獻大多聚焦于勞動力和資本成本、交易成本等[11-13]，并未考慮能源成本變化的影響。此外，中國尚未在國家層面進行長時間的碳交易實踐，碳價格數(shù)據(jù)缺失，對相關實證研究也形成挑戰(zhàn)。

對此，本文將設計一個計量經(jīng)濟回歸和反事實情景模擬相結合的研究方法，研究中國即將啟動的全國碳交易市場對工業(yè)吸引FDI的規(guī)模和結構的潛在影響。論文在回歸結果的基礎之上，將中國碳市場的預期碳價格水平轉化為不同工業(yè)行業(yè)的能源成本變化，改進Cullen and Mansur[14]提出的碳價格映射方法（Mapping Carbon Pricing），以彌補碳價格數(shù)據(jù)不足的問題，對碳市場的影響效應進行反事實情景模擬。

本文接下來的結構安排如下：第二部分是研究方法設計，包括中國工業(yè)行業(yè)的碳價格映射方法和能源成本對中國FDI影響的實證模型；第三部分是數(shù)據(jù)來源和指標處理；第四部分是實證結果和情景模擬；最后是本文的結論。

2 研究方法設計

在碳價格數(shù)據(jù)序列缺失的情況下，本文的實證設計分為三步：第一，建立中國工業(yè)行業(yè)碳價格和能源成本的映射關系；第二，建立能源成本和行業(yè)FDI的實證模型；第三，將步驟一的碳價格映射關系和步驟二的實證系數(shù)相連，從而得到不同水平的碳價格對工業(yè)行業(yè)FDI的潛在影響。

2.1 中國工業(yè)行業(yè)的碳價格映射

由于絕大部分工業(yè)CO2排放來自化石能源消費，碳價格相當于在能源價格上外生增加一部分加價。因此，在碳價格數(shù)據(jù)缺失的情況下，可以利用其與能源價格的這種對應關系，以能源價格作為碳價格的代理變量進行實證研究和情景模擬。

Cullen and Mansur[14]第一次利用了碳價格與天然氣和煤炭比價的連續(xù)映射關系。不同的碳價格對應著不同的煤炭和天然氣比價關系，因此，可以利用實際的能源比價歷史數(shù)據(jù)進行實證分析，該方法有助于克服碳價格數(shù)據(jù)不足的問題。在碳價格映射方法被正式提出之前，亦有一些研究利用了這種關系。例如在宏觀層面，Yang et al.[15]在研究碳稅對中國區(qū)域減排影響時計算了 50元/t碳稅情景下不同能源相對價格增加的百分比，并以此為基礎研究碳稅對中國區(qū)域減排的影響。Tuthill[16]在評估美國SO2交易體系的影響時，假設燃料價格由市場價格和與SO2配額價格對應的加價兩部分組成，研究SO2價格對能源替代和技術進步的影響。在微觀層面，不同碳價格對應煤炭和天然氣比價關系，從而影響電廠投資決策[17]。Pettersson

et al.[18]利用碳價格和能源價格的關系研究表明，更高的碳價格會使煤炭和石油相對天然氣得到節(jié)約。本文嘗試將Cullen and Mansur[16]提出的從碳價格至能源價格的映射方法推廣至中國工業(yè)行業(yè)，構造碳價格和能源邊際成本的映射關系，即一單位碳價格變化所引起的包含碳成本在內的能源成本的百分比變化，是一種半彈性。

首先，計算一單位碳價格引起的行業(yè)單位能耗碳成本UCi（公式1）。其中，i指不同行業(yè)，efe是煤炭、汽油、柴油、天然氣和電力的CO2排放因子，Qei分別是不同行業(yè)、不同能源品種的消費量，Qi是各行業(yè)綜合能源消費量。因此，公式（1）的分子表示一單位碳價格帶來行業(yè)i的碳成本，分母為行業(yè)i的綜合能源消耗。

其次，再計算單位能耗碳成本導致行業(yè)單位能源成本的百分比變化，即邊際成本MCij。，如公式（2）所示。其中，Penergy=∑Pe*Qei/Qi代表行業(yè)單位綜合能耗能源成本，即能源價格，j為碳價格水平。因此，公式（2）的分子表示每增加一單位碳價格所帶來的單位能耗碳成本，分母表示包含了這一單位碳成本的行業(yè)能源價格。

2.2 能源成本對工業(yè)行業(yè)FDI影響的實證模型

依據(jù)上文分析，本部分將單位能源成本，即能源價格作為碳價格的代理變量，建立計量經(jīng)濟學模型。根據(jù)FDI區(qū)位選擇理論，將能源成本視為吸引FDI投入的一項生產(chǎn)投入成本，并建立能源成本對中國工業(yè)外商直接投資影響的面板數(shù)據(jù)模型（公式3）。

其中，i表示行業(yè)，t表示年份。FDI為外商直接投資的相對規(guī)?；蚪^對規(guī)模；ec表示能源成本，Xit向量為其他控制變量。μi為行業(yè)變化，ηt為時間上變化，εit為隨機擾動項。

在控制變量方面，本文還選取了勞動力成本、資本成本及其他行業(yè)特征變量。在回歸過程中，能源成本、勞動力成本和資金成本都組織滯后一期以減少內生性，還將在部分模型中引入高耗能行業(yè)和時間虛擬變量的交叉相乘項，從而控制既隨行業(yè)、又隨時間變化的不可觀測效應。

2.3 碳價格對工業(yè)行業(yè)FDI潛在影響的反事實模擬

進一步，第一步的映射關系可以與第二步能源成本對FDI影響的回歸系數(shù)相連，從而構造碳價格對FDI的潛在影響效應。首先計算影響的邊際效應，即每增加一單位碳價格對FDI規(guī)模影響的百分比變化（公式4），為第二步回歸系數(shù)（全彈性）和第一步碳價格邊際成本（半彈性）的乘積。

Coef為當能源成本變動1%時，F(xiàn)DI規(guī)模隨之變動的百分比，是一種彈性系數(shù)；而MCij為一單位碳價格變化所引起的包含碳成本在內的能源成本的百分比變化，是一種半彈性。因此二者相乘結果是半彈性。

在此基礎上，計算影響的累積效應，即在某一碳價格水平上所有邊際效應的累積（公式5）。其中，coef指第二步實證模型中能源成本對FDI的回歸系數(shù)，MEij為價格水平為j時對行業(yè)iFDI影響的邊際效應，ACEij為價格水平為j時對行業(yè)iFDI影響的累積效應。

3 數(shù)據(jù)來源和指標處理

本文利用1999—2013年中國工業(yè)36個行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用2002年行業(yè)分類標準，數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，價格調整為1999年不變價格。

為統(tǒng)一口徑和考慮數(shù)據(jù)可獲得性，剔除其他礦采業(yè)、木材和竹材運輸業(yè)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)以及工藝品及其他制造業(yè)。

數(shù)據(jù)來源為《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

3.1 碳價格映射所需數(shù)據(jù)

碳價格映射所需數(shù)據(jù)包括公式（1）中的行業(yè)綜合能耗碳排放系數(shù)efe，以及中國碳市場的預期碳價格范圍。

第一，行業(yè)綜合能耗碳排放系數(shù)等于行業(yè)能源消耗碳排放除以行業(yè)綜合能耗。行業(yè)能源消耗碳排放采用排放因子法計算。其中，化石能源消耗碳排放因子取自國家發(fā)改委公布的《工業(yè)企業(yè)溫室氣體排放核算和報告通則》。

根據(jù)《通則》，燃料燃燒產(chǎn)生的CO2排放量按下式可計算得出：

其中，Efuel是燃料燃燒產(chǎn)生的CO2排放（單位為t CO2）；AD是化石燃料消費量（單位為t，或者104Nm3）；CC是化石燃料含碳量（單位為t C/t，或t C/104Nm3），CC由化石燃料的單位熱值含碳量乘以低位發(fā)熱量計算得出：OF是化石燃料的碳氧化率；44/12為CO2與C的相對分子質量之比；GWP指CO2的全球變暖化趨勢，取值為1。而電力間接排放因子則通過國家發(fā)改委公布的中國區(qū)域電網(wǎng)的基準線排放因子計算。

此外，依據(jù)中國碳交易試點的實踐，中國碳交易市場將計算直接排放和電力消費的間接排放兩部分。直接排放，即排放主體消耗化石燃料直接向大氣中排放的CO2氣體；間接排放，即排放主體由于消耗電力而間接向大氣中排放的CO2氣體。因此，

本文在計算碳排放量時將考慮煤炭、汽油、柴油和天然氣等化石燃料的直接排放和電力的間接排放兩個部分。

第二，通過中國碳交易試點碳價格預期中國碳市場價格范圍。自2013年6月深圳建立國內第一個碳交易市場后，湖北、上海、北京、重慶、廣州和天津陸續(xù)建立碳交易試點。七個試點的運行機制各有異同，納入試點范圍的行業(yè)主要是電力、鋼鐵、水泥、化工、有色等高耗能高污染行業(yè)。試點間碳交易價格存在較大差距，但隨著市場建設的逐漸完善，成交價總體上呈波動下降趨勢，如表1所示。此外，亦有預期認為全國碳市場價格應高于試點。為了涵蓋可能的碳價格情景，本文假定碳價格位于0—300元區(qū)間，并據(jù)此構建映射情景。其中所需的工業(yè)行業(yè)層面煤炭、汽油、柴油、天然氣和電力5種能源的消費數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

3.2 計量回歸指標構建

計量回歸所需變量的選擇意義及所用指標說明如下。

（1）外商直接投資規(guī)模FDI。

本文選用外商直接投資的相對規(guī)模和絕對規(guī)模來替代FDI，分別為三資企業(yè)固定資產(chǎn)凈值占規(guī)模以上企業(yè)固定資產(chǎn)凈值的比重（相對規(guī)模）和三資企業(yè)固定資產(chǎn)凈值（絕對規(guī)模）。

（2）能源成本ec。

依據(jù)工業(yè)分行業(yè)煤炭、汽油、柴油、天然氣和電力五種能源品種的消費量和價格及價格指數(shù)，將五種能源價格以其消費量占比進行加權，即可推算出分行業(yè)的綜合能源成本[19-20]。

（3）勞動力成本wage。

采用分行業(yè)年平均勞動報酬作為名義勞動力成本，再經(jīng)CPI調整為1999年不變價格的實際勞動力成本。

（4）資本成本FAIPI。

根據(jù)投資誘發(fā)要素組合理論，東道國的資本成本屬于直接誘發(fā)要素。本文選用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)來表示外商直接投資的資本成本，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，并調整為1999年等于1。

（5）研發(fā)投入R&D。

研發(fā)投入可以反映行業(yè)對FDI的吸收能力，在長期中會影響行業(yè)中FDI流入，本文用各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的研發(fā)資本存量作為R&D的指標，采

用永續(xù)盤存法來推算[19]。

（6）三資企業(yè)的盈利能力rpc。

由于企業(yè)的盈利能力關系著投資者的收益，因此也需將其納入模型中。本文選取三資工業(yè)企業(yè)的成本費用利潤率來代替企業(yè)的盈利能力變量。

（7）行業(yè)市場規(guī)模scale。

較大的市場規(guī)模一般有利于具有規(guī)模經(jīng)濟的生產(chǎn)，有助于吸引FDI流入，但行業(yè)市場規(guī)模的增大亦有可能降低外資企業(yè)的相對經(jīng)濟影響力[21]。本文選用分行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的行業(yè)總產(chǎn)值來測量該指標。

（8）國有資產(chǎn)規(guī)模nfa1。

國有資產(chǎn)規(guī)模反映著行業(yè)的制度特征，也可能通過門檻效應、競爭效應等影響外資的進入[21]。本文采用國有控股工業(yè)企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值作為行業(yè)中國有企業(yè)規(guī)模的指標。

（9）私營資產(chǎn)規(guī)模nfa2。

一般而言，行業(yè)中私人部門規(guī)模越大，行業(yè)競爭力越強。競爭越激烈，越不利于吸引外商直接投資的進入[21]。本文選擇私營工業(yè)企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值作為私營企業(yè)規(guī)模的指標。

（10）工業(yè)品出廠價格指數(shù)PPI。

工業(yè)品出廠價格指數(shù)PPI反映工業(yè)行業(yè)中產(chǎn)品出廠價格的波動情況，而企業(yè)的盈利會受此影響。將PPI引入回歸模型可以部分反映行業(yè)面對要素成本變化時向下游的傳導或轉嫁能力[22]。

4 實證結果及討論

4.1 碳價格映射

本文設定0—300元碳價格情景進行碳價格映射；行業(yè)能源消費量取2013年數(shù)據(jù)。中國七個碳交易市場試點納入的大多是高污染高耗能企業(yè)，根據(jù)《2010年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計報告》，本文涉及的G18石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、G19化學原料及化學制品制造業(yè)、G24非金屬礦物制品業(yè)、G25黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、G26有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)以及G34電力熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)六個行業(yè)為高耗能高污染行業(yè)。

依據(jù)公式（3），圖1描述的是六大高耗能高污染行業(yè)的邊際成本。當碳價格為1元/t時，碳價格的邊際成本變動區(qū)間為6%—23.5%。總體而言，六大高耗能高污染行業(yè)都呈現(xiàn)碳價格邊際成本遞減的特征，即碳價格邊際成本都隨著碳價格的增加而減小。石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)的邊際成本最高，而且隨碳價格增加邊際成本減小幅度最大。余下依次是電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，化學原料及化學制品制造業(yè)和有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。

4.2 實證回歸結果

本文在實證回歸部分分別檢驗能源成本對FDI相對規(guī)模（見表3）和絕對規(guī)模（見表4）的影響，采用雙對數(shù)模型形式，利用中國工業(yè)行業(yè)1999—2013年的面板數(shù)據(jù)進行回歸。

表3中因變量為FDI相對規(guī)模。模型1為基準模型，加入能源成本及不含PPI的全部控制變量，并包含行業(yè)虛擬變量和時間虛擬變量。結果發(fā)現(xiàn)，能源成本對FDI相對規(guī)模并無顯著影響。在模型2中，加入PPI從而考慮行業(yè)對能源成本上升的轉嫁能力，但能源成本的系數(shù)依然不顯著。在模型3-模型5中，進一步加入能源成本和高耗能行業(yè)虛擬變量的交叉相乘項，從而考察能源成本對FDI影響中高耗能行業(yè)和其他行業(yè)之間的異質性影響。此外，模型3和模型4的區(qū)別主要為是否加入PPI變量，而模型5則加入高耗能行業(yè)—時間虛擬變量，考慮同時隨行業(yè)和時間變化的不可觀測效應，如政府針對不同行業(yè)在不同時期采取的政策等。在加入能源成本和高耗能行業(yè)交叉項后，能源成本和交叉項的系數(shù)均在1%的水平上顯著。其中，能源成本系數(shù)顯著為正，交叉項系數(shù)顯著為負，且兩項系數(shù)相加也均為負值。這說明高耗能行業(yè)和非高耗能行業(yè)對FDI相對規(guī)模的影響存在明顯的異質性。對非高耗能行業(yè)，其能源成本上升會增加FDI的相對規(guī)模，這說明能源并非FDI進入這些行業(yè)的主要成本考慮因素，能源成本提高甚至可以促進這些行業(yè)更多吸引技術更為先進和清潔的外資進入。與之相對，在高耗能行業(yè)，能源成本是FDI進入的主要成本考慮之一，能源成本提高則會降低高耗能行業(yè)的三資企業(yè)固定資產(chǎn)投資占比。

4.3 基于映射關系的碳價格對中國工業(yè)FDI的潛在影響

進一步，本文利用碳價格與能源成本之間的映射關系，對0—300元碳價格情景下碳價格對FDI相對規(guī)模和絕對規(guī)模的潛在影響進行反事實測算，并重點分析六大高污染高耗能行業(yè)的情況。

首先，計量回歸系數(shù)表示FDI規(guī)模對單位能源成本變化的彈性。在其他條件不變的情況下，單位能源成本每變動1%，會使FDI相對規(guī)模在高耗能行業(yè)減少0.668%，在非高耗能行業(yè)增加0.288%；使FDI絕對規(guī)模在高耗能行業(yè)減少1.228%，在非高耗能行業(yè)增加0.03%。

其次，根據(jù)各行業(yè)的碳價格映射關系以及公式（4）和公式（5），可計算不同碳價格水平對FDI相對規(guī)模和絕對規(guī)模的邊際效應和累積效應。為了節(jié)約篇幅，這里僅報告六大高耗能高污染行業(yè)和受碳價格影響最大的六個非高耗能行業(yè)的情況。依據(jù)圖2—圖5，總體而言，高耗能行業(yè)中FDI絕對規(guī)模變動幅度大于FDI相對規(guī)模，邊際效應隨碳價格增加而增加，而累積效應隨碳價格增加而減??；非高耗能行業(yè)中FDI的相對規(guī)模變動幅度大于FDI絕對規(guī)模，邊際效應和累積效應都隨碳價格增加而增加。

具體而言，當碳價格為50元和100元時，可以促使高耗能行業(yè)FDI相對規(guī)模累積下降2%—7%和4%—135%，絕對規(guī)模累積下降3%—13%和7%—23%，促使非高耗能行業(yè)FDI相對規(guī)模累積提高1.5%—3%和2.5%—5.5%，絕對規(guī)模累積提高0.1%—0.3%和0.2%—05%。受影響最大的兩個高耗能行業(yè)是石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)和電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)；受影響最大的兩個非高耗能行業(yè)是煤炭采選業(yè)和造紙及紙制品行業(yè)。

5 結 論

本文構建了碳價格和煤炭、汽油等5種能源價格的映射關系，并用面板數(shù)據(jù)模型論證了外商直接投資與能源成本及其他經(jīng)濟因素的相關性，在回歸結果的基礎上分析了碳價格對FDI規(guī)模和結構的潛在影響。論文的主要結論如下：

（1）碳價格與能源成本之間存在映射關系。由于不同工業(yè)行業(yè)的能源消費結構有所差異，同一碳價格對不同工業(yè)行業(yè)能源成本的影響具有異質性。碳價格對高耗能行業(yè)，特別是石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)和電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)的成本影響最大。

（2）能源成本對中國吸引FDI相對規(guī)模和絕對規(guī)模的影響在高耗能行業(yè)和非高耗能行業(yè)間存在顯著的差異。在高耗能行業(yè)，能源成本的提高會阻礙外商資本的流入；但在非高耗能行業(yè)，提高能源成本甚至會提高外商直接投資的規(guī)模。

（3）碳價格對中國工業(yè)吸引FDI不存在顯著的負向影響，反而有助于優(yōu)化外資流入的行業(yè)結構。具體而言，碳價格將導致高耗能行業(yè)FDI相對和絕對規(guī)模的下降，但可以促進非高耗能行業(yè)FDI相對和絕對規(guī)模的上升，有利于工業(yè)結構的清潔化。其中，碳價格為50元時，高耗能行業(yè)FDI相對規(guī)模累積下降2%—7%，絕對規(guī)模累積下降3%—13%；然而，非高耗能行業(yè)FDI相對規(guī)模累積會增加1.5%—3%，絕對規(guī)模累積增加0.1%—0.3%。

中國將于2017年啟動全國碳交易市場。屆時，碳市場將覆蓋中國31個省、市、自治區(qū)的主要高耗能行業(yè)。盡管碳市場對外資的影響并非該政策工具的主要考量，但由于外商直接投資對中國的經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)和技術進步均具有重要的意義，需要就碳市場不同價格水平對工業(yè)行業(yè)吸引FDI的潛在影響有科學的認識和把握。本文的結果發(fā)現(xiàn)，碳市場在其能源環(huán)境效應之外，對工業(yè)吸引外資的行業(yè)結構優(yōu)化具有重要的影響，特別是有助于降低高耗能行業(yè)的外資流入和占比，提高非高耗能行業(yè)的外資比重。這與中國近年來提升外資質量、優(yōu)化外資進入的行業(yè)結構、重視外資企業(yè)的環(huán)境能源效應的投資政策相一致。

因此，從中國碳市場的政策設計來看：①是要從嚴設置碳市場配額總量，使碳市場維持一定的碳價格水平，考慮設置碳價格地板價等價格調控措施，增強碳市場政策工具的有效性。②是在碳市場覆蓋的行業(yè)范圍上，全國碳排放權交易市場擬逐步納入石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力和航空等8個工業(yè)行業(yè)，多為本文所涉及的高耗能行業(yè)。若能將覆蓋行業(yè)進一步擴展至非高耗能行業(yè)，降低企業(yè)的納入門檻，對優(yōu)化FDI行業(yè)結構有重要意義，亦將助力中國經(jīng)濟的結構優(yōu)化和綠色發(fā)展。

參考文獻（References）

[1]劉宏， 李述晟. FDI對中國經(jīng)濟增長、就業(yè)影響研究——基于VAR模型[J]. 國際貿易問題， 2013 （4）： 105-114. [LIU Hong， LI Shusheng. Influence of FDI on Chinese economic growth and employment：based on the VAR model[J]. Journal of international trade， 2013 （4）： 105-114.]

[2]COPELAND-B R， TAYLOR M S. Northsouth trade and the environment[J]. Quarterly journal of economics， 1994， 109（3）： 755-787.

[3]趙忠秀， 王苒， 閆云鳳. 貿易隱含碳與污染天堂假說——環(huán)境庫茲涅茨曲線成因的再解釋[J]. 國際貿易問題， 2013 （9）： 93-101. [ZHAO Zhongxiu， WANG Ran， YAN Yunfeng. Embodied carbon emission and pollution heaven hypothesis： reexplaining environmental Kuznets Curve[J]. Journal of international trade， 2013 （9）： 93-101.]

[4]魏瑋， 宋一弘， 劉志紅. 能源約束、環(huán)境規(guī)制對FDI流動的經(jīng)濟效應分析——來自215個城市的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 審計與經(jīng)濟研究， 2013 （2）： 106-112. [WEI Wei， SONG Yihong， LIU Zhihong. Economic effect analysis from energy constraints and environmental regulation to FDI flow： empirical evidence from 215 cities in China [J]. Audit and economy research， 2013 （2）： 106-112.]

[5]朱平芳， 張征宇， 姜國麟. FDI與環(huán)境規(guī)制：基于地方分權視角的實證研究[J]. 經(jīng)濟研究， 2011 （6）： 134-145. [ZHU Pingfang， ZHANG Zhengyu， JIANG Guolin. Empirical study of the relationship between FDI and environmental regulation： an intergovernmental competition perspective[J]. Journal of economic research， 2011 （6）： 134-145.]

[6]LIST-A J， CO Y C. The effects of environmental regulations on foreign direct investment[J]. Journal of environmental economics and management， 2000， 40（1）： 1-20.

[7]CAI-X Q， LU Y， WU M Q， et al. Does environmental regulation drive away inbound foreign direct investment？ Evidence from a quasinatural experiment in China [J]. Journal of development economics， 2016， 123： 73-85.

[8]FAETH I. Determinants of foreign direct investment：a tale of nine theoretical models[J]. Journal of economic surveys， 2009， 23（1）： 165-196.

[9]GARG V， BRIDLE R， CLARKE K. Energy pricing， energy supply and FDI competitiveness in Vietnam： an assessment of foreign investor sentiment[M]. Winnipeg： International Institute for Sustainable Development， 2015.

[10]申萌， 蔡宏波. 能源成本變化對異質性工業(yè)行業(yè)的影響[J]. 南京大學學報（哲學·人文科學·社會科學）， 2014， 51（6）： 27-35. [SHEN Meng， CAI Hongbo. The impact of energy costs on the heterogeneous industries [J]. Journal of Nanjing University （philosophy， the humanities， social sciences）， 2014， 51（6）： 27-35.]

[11]魏后凱， 賀燦飛， 王新. 外商在華直接投資動機與區(qū)位因素分析——對秦皇島市外商直接投資的實證研究[J]. 經(jīng)濟研究， 2001 （2）： 67-76. [WEI Houkai， HE Canfei， WANG Xin. An analysis of motives and location factors of foreign direct investment in China： an empirical study of foreign direct investment in Qinhuangdao City. [J]. Journal of economic research， 2001 （2）： 67-76.]

[12]莊宗明， 馬明申. 美國對華直接投資的發(fā)展及其影響因素分析[J]. 世界經(jīng)濟， 2007， 30（6）： 19-26. [ZHUANG Zongming， MA Mingshen. The development and its influencing factors of American FDI in China[J]. Journal of world economy， 2007， 30（6）： 19-26.]

[13]李善民， 李昶. 跨國并購還是綠地投資？——FDI進入模式選擇的影響因素研究[J]. 經(jīng)濟研究， 2013 （12）： 134-147. [LI Shanmin， LI Chang. Crossborder M&A or greenfield investment： what affect choices between the two FDI entry modes？ [J]. Economic research journal， 2013 （12）： 134-147.]

[14]CULLEN A J， MANSUR T E. Inferring carbon abatement cost in electricity markets： a revealed preference approach using the shale revolution[R]. NBER， 2014.

[15]YANG M， FAN Y， YANG F X， et al. Regional disparities in carbon dioxide reduction from Chinas uniform carbon tax： a perspective on interfactor/interfuel substitution[J]. Energy， 2014，74（C）： 131-139.

[16]TUTHILL-L. Cost efficiency and environmental policy in US electricity generation： the case of the tradable SO2 allowance scheme[R]. Oxford Institute for Energy Studies， 2008.

[17]WAGNER L， MOLYNEAUX L， FOSTER J. The magnitude of the impact of a shift from coal to gas under a carbon price[J]. Energy policy， 2014，66： 280-291.

[18]PETTERSSON-F， SODERHOLM P， LUNDMARK R. Fuel switching and climate and energy policies in the European power generation sector： a generalized Leontief model[J]. Energy economics， 2012， 34（4）： 1064-1073.

[19]王班班， 齊紹洲. 有偏技術進步、要素替代與中國工業(yè)能源強度[J]. 經(jīng)濟研究， 2014，24（4）： 27-34. [WANG Banban， QI Shaozhou. Biased technological progress， factor substitution and Chinas industrial energy intensity[J]. Economic research journal， 2014， 24（4）： 27-34.]

[20]陳詩一. 中國工業(yè)分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)估算：1980—2008[J]. 經(jīng)濟學（季刊）， 2011， 10（3）： 735-776. [CHEN Shiyi. Reconstruction of sub-industrial statistical data in China （1980-2008） [J].

China economic quarterly， 2011， 10（3）： 735-776.]

[21]李永軍. 中國外商直接投資行業(yè)分布的決定因素[J]. 世界經(jīng)濟， 2003 （7）： 23-30. [LI Yongjun. Determinants of the distribution of foreign direct investment industry in China[J]. Journal of world economy， 2003 （7）： 23-30.]

[22]王班班， 齊紹洲. 市場型和命令型政策工具的節(jié)能減排技術創(chuàng)新效應——基于中國工業(yè)行業(yè)專利數(shù)據(jù)的實證[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2016 （6）： 91-108. [WANG Banban， QI Shaozhou. The effect of marketoriented and command and control policy tools on emissions reduction innovation： an empirical analysis based on Chinese industrial patents data[J]. China industrial economics， 2016 （6）： 91-108.]

[23]PENG S Z， CHANG Y， ZHANG J T. Consideration of some key issues of carbon market development in China[J].Chinese journal of population， resources and enlironment， 2015，13（1）：10-15.

[24]SUN R， KUANG D，CHANG D Q.Effect analysis of carbon trading on EconomyEnergyEnvironment system and calculation of reasonable carbon price intervals[J]. Chinese journal of population， resources and environment， 2015，13（2）：146-154.