曹翔　余升國　劉洪鐸

摘要：國內(nèi)外學(xué)者大多忽略內(nèi)資而單獨(dú)研究外資對碳排放的影響，本文基于碳排放核算公式和柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，從資本、勞動異質(zhì)性角度將資本投入、勞動投入、技術(shù)進(jìn)步按內(nèi)外資企業(yè)分類構(gòu)建了理論模型，然后基于2002—2014年中國30個省級行政區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)采用經(jīng)典的Morans I指數(shù)、局域LISA集群示意圖進(jìn)行了全局和局域空間相關(guān)性檢驗；最后構(gòu)建空間面板模型比較分析了內(nèi)外資企業(yè)資本投入、勞動投入、技術(shù)進(jìn)步對中國碳排放的影響。結(jié)果表明：①中國各省區(qū)碳排放存在不可忽視的正向空間自相關(guān)性；②內(nèi)外資企業(yè)的資本投入、勞動投入、技術(shù)水平的提高均會增加碳排放，其中技術(shù)進(jìn)步因可能的回彈效應(yīng)而對中國各省區(qū)碳排放帶來正向影響；③與外資相比，同等幅度的資本投入和技術(shù)進(jìn)步下內(nèi)資企業(yè)帶來的碳排放更多，而等量勞動投入下內(nèi)資企業(yè)帶來的碳排放更少；④內(nèi)外資企業(yè)資本投入對碳排放的影響程度及其差異均為最大，而勞動投入和技術(shù)進(jìn)步則相對較小。從“兩害取其輕”這一相對意義上來看：與外資企業(yè)相比，內(nèi)資企業(yè)才是2002—2014年中國碳排放增長的更大推手。由此認(rèn)為：首先，中國各省級行政區(qū)應(yīng)當(dāng)以“聯(lián)防聯(lián)控”的治理思維來抑制碳排放增長，而不是“各自為政”的思維；其次，制定節(jié)能減排政策時應(yīng)該更加重視回彈效應(yīng)；最后，制定節(jié)能減排政策時應(yīng)該以“共同而有區(qū)別的責(zé)任”態(tài)度來對待內(nèi)外資企業(yè)，避免“一刀切”。

關(guān)鍵詞 ：外資；內(nèi)資；碳排放；空間計量模型

中圖分類號：X196 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1002-2104（2016）12-0070-07

根據(jù)聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議統(tǒng)計數(shù)據(jù)，中國已連續(xù)23年成為吸收外資最多的發(fā)展中國家，并且大部分來自發(fā)達(dá)國家地區(qū)。一方面，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為這些號稱“萬金油”的外資不僅在一定程度上彌補(bǔ)了中國的資金缺口，而且通過技術(shù)溢出等方式極大地帶動了中國的經(jīng)濟(jì)增長。另一方面，在面對時下較為熱門的低碳經(jīng)濟(jì)這一話題時，外資也不可避免地成為了“眾矢之的”。自Grossman等[1]開創(chuàng)性地提出貿(mào)易與環(huán)境污染的分解效應(yīng)模型以來，國內(nèi)外大多數(shù)研究不約而同地把外資、經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染聯(lián)系起來。由于研究角度、研究對象、指標(biāo)選擇以及計量檢驗方法的不同，學(xué)者們關(guān)于外資與環(huán)境污染的關(guān)系存在諸多爭論。其一，以Cole等[2]、Baek等[3]、Pao等[4]為代表的學(xué)者認(rèn)為外資惡化東道國的環(huán)境。其二，以Letchumanan等[5]、Eskeland等[6]、Liang[7]、Kirkulak等[8]、Atici[9]為代表的認(rèn)為外資改善了東道國的環(huán)境。其三，也有一部分研究認(rèn)為外資對環(huán)境存在雙向作用，兩者的大小決定外資環(huán)境總效應(yīng)的方向。例如，Hassaballa[10]利用格蘭杰因果關(guān)系檢驗法分析了外資與污染排放之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)外資與環(huán)境污染的關(guān)系錯綜復(fù)雜，其爭議性的觀點(diǎn)仍需進(jìn)一步探討。與此同時，國內(nèi)很多學(xué)者紛紛借鑒國外文獻(xiàn)的研究方法，利用中國數(shù)據(jù)研究了外資與環(huán)境污染的關(guān)系。例如，聶飛和劉海云[11]通過構(gòu)建動態(tài)聯(lián)立方程模型并利用中國2003—2011年城市層面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)外資進(jìn)入會在一定程度上改善當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染；姚奕和倪勤[12]、許和連和鄧玉萍[13]利用空間面板模型發(fā)現(xiàn)外資有利于改善中國的環(huán)境污染。

然而，這些研究都是拋開內(nèi)資而僅僅研究外資對環(huán)境污染的影響，即從絕對意義上來分析外資的環(huán)境效應(yīng)。眾所周知，內(nèi)資才是中國主要的資本來源，并與外資共同影響著環(huán)境污染物的排放。因此，認(rèn)為從相對意義上來分析外資的環(huán)境效應(yīng)可以得到更加客觀的研究結(jié)論。令人遺憾的是，僅有極少數(shù)文獻(xiàn)從相對意義上實(shí)證分析了外資與內(nèi)資對環(huán)境污染的影響，并且存在諸多缺陷。例如，沙文兵等[14]以外資、內(nèi)資這兩個變量作為解釋變量來實(shí)證檢驗兩者對環(huán)境污染的影響差異，王奇等[15]則僅僅將Grossman等[1]的分解效應(yīng)模型中的規(guī)模效應(yīng)按內(nèi)外資企業(yè)分類來比較分析內(nèi)外資的環(huán)境效應(yīng)。顯然，這兩篇文獻(xiàn)都分析得不夠全面。張成[16]、曹翔和余升國[17]則進(jìn)一步將規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)按內(nèi)外資企業(yè)進(jìn)行分解，從而較為全面地比較分析了內(nèi)外資的環(huán)境效應(yīng)。然而，這些文獻(xiàn)都忽略了空間效應(yīng)而可能帶來估計偏誤，并且這一點(diǎn)已經(jīng)得到了諸多空間經(jīng)濟(jì)學(xué)家的證明。例如，Rupasingha[18]等運(yùn)用空間計量分析研究美國人均收入與大氣污染之間的關(guān)系時，發(fā)現(xiàn)空間效應(yīng)的引入大大提升了模型估計結(jié)果的準(zhǔn)確度；Mirshojaeian等[19]也證實(shí)了國家之間的環(huán)境污染確實(shí)存在著空間溢出效應(yīng)。

綜上所述，國內(nèi)外關(guān)于外資與環(huán)境污染的研究至少存在以下兩個不足之處：一方面，大多忽視了內(nèi)資對環(huán)境的作用而不利于客觀評價外資的環(huán)境效應(yīng)；另一方面，比較分析內(nèi)外資環(huán)境效應(yīng)的已有文獻(xiàn)因忽略了空間效應(yīng)而可能帶來估計偏誤。為此，本文基于碳排放的核算公式和柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，從資本、勞動異質(zhì)性角度構(gòu)建理論模型，然后利用2002—2014年中國除西藏、港澳臺之外的30個省級行政區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建空間面板模型從相對意義的角度來比較分析內(nèi)外資對中國碳排放的影響，以期客觀地評價外資的環(huán)境效應(yīng)。

1 理論模型構(gòu)建

以往文獻(xiàn)普遍把資本、勞動這兩大投入要素視為同質(zhì)。直到最近二十多年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家才開始真正重視生產(chǎn)要素的異質(zhì)性。Denison[20]在《美國經(jīng)濟(jì)增長因素和我們面臨的選擇》一書中充分肯定了資本異質(zhì)性和勞動異質(zhì)性的存在。舒爾茨[21]通過對農(nóng)業(yè)企業(yè)的勞動投入進(jìn)行詳細(xì)分類和比較也肯定了勞動異質(zhì)性的存在。馬曉科[22]

首先采用技術(shù)研發(fā)指標(biāo)、技術(shù)創(chuàng)新效率指標(biāo)和修正“特定要素模

型”發(fā)現(xiàn)技術(shù)壟斷、市場壟斷、規(guī)模經(jīng)濟(jì)成本壟斷優(yōu)勢等導(dǎo)

致了中國內(nèi)外資企業(yè)存在資本異質(zhì)性；然后利用內(nèi)外資企

業(yè)勞動力質(zhì)量指標(biāo)和構(gòu)建囊括“跨國公司外購”和“部門

偏向型技術(shù)進(jìn)步”的理論模型，

發(fā)現(xiàn)外資企業(yè)比內(nèi)資企業(yè)擁有更多的高水平勞動力和更高的平均生產(chǎn)能力，即中國內(nèi)外資企業(yè)的勞動力之間也同樣存在異質(zhì)性。由此，基于碳排放的核算公式和柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，從資本、勞動異質(zhì)性角度構(gòu)建了理論模型，具體如下。

首先，借鑒馬曉科[22]的思路把內(nèi)外資企業(yè)的資本投入、勞動投入納入到柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，然后進(jìn)一步地將技術(shù)進(jìn)步也按內(nèi)外資企業(yè)分解，從而得到：

2 空間自相關(guān)與空間計量模型構(gòu)建

傳統(tǒng)的計量模型僅僅考慮了時間、截面兩個維度的相關(guān)性，而且依賴于獨(dú)立觀測值假定。然而在現(xiàn)實(shí)世界中，獨(dú)立觀測值在現(xiàn)實(shí)生活中并不是普遍存在的，即空間相關(guān)性普遍存在[24]。

Anselin[25]則進(jìn)一步指出：“對于具有地理空間屬性的一切數(shù)據(jù)而言（包括經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)），一般認(rèn)為離的近的變量之間比在空間上離的遠(yuǎn)的變量之間具有更加密切的關(guān)系”。

為此，本文首先進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析來檢驗中國各省區(qū)碳排放之間是否存在不可忽視的空間效應(yīng)，即采用經(jīng)典的Morans I指數(shù)、局域LISA集群示意圖來進(jìn)行全局、局域空間相關(guān)性檢驗；然后在確定存在空間相關(guān)性的情形下構(gòu)建相應(yīng)的空間計量模型。

2.1 中國省區(qū)碳排放的全局空間自相關(guān)分析

Morans I指數(shù)可以反映樣本觀測值與其空間滯后值之間的相關(guān)系數(shù)，其取值范圍為（-1，1）。當(dāng)取值在（-1，0）之間，表明樣本觀測值與其空間滯后值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，反之則呈正相關(guān)關(guān)系。其絕對值越接近于0則相關(guān)性越弱，越接近于1則相關(guān)性越強(qiáng)。圖1、圖2分別為2002年、2014年中國碳排放量的全局Morans I指數(shù)散點(diǎn)圖。在全局Morans I指數(shù)散點(diǎn)圖中，所有省級行政區(qū)（以下簡稱省區(qū)）碳排放的集群情況被分為4個象限：第一象限表示高碳省區(qū)被其他高碳省份包圍（即HH集聚）；第二象限表示低碳省區(qū)被其他高碳省份包圍（即LH集聚）；第三象限表示低碳省區(qū)被其他低碳省份包圍（即LL集聚）；第四象限表示高碳省區(qū)被其他低碳省份包圍（即HL集聚）。此外，第一象限、第三象限表現(xiàn)為正向的空間相關(guān)性，而第二象限、第四象限表現(xiàn)為負(fù)向的空間相關(guān)性。

從散點(diǎn)的分布情況來看，2002年位于第一、二、三、四象限的省區(qū)數(shù)分別為8、8、10、4；2014年位于第一、二、三、四象限的省區(qū)數(shù)分別為8、9、10、3。這表明，2002—2014期間中國省區(qū)碳排放量的空間集群情況存在較高的穩(wěn)定性。從Morans I指數(shù)的數(shù)值上來看，2002年、2014年分別為0.252、0.266，即初步表明2002—2014年中國省區(qū)碳排放整體上呈現(xiàn)正向空間相關(guān)性。

2.2 中國省區(qū)碳排放的局域空間相關(guān)性分析

雖然Morans I指數(shù)從全局角度刻畫了變量的空間相關(guān)性，但卻無法分析不同地理位置的局域空間關(guān)聯(lián)性。由于局域LISA集聚示意圖可以直觀地描述某區(qū)域變量與周圍區(qū)域的相似度（即變量的空間集聚程度），因此將采用這一方法進(jìn)行判斷局域空間相關(guān)性。

經(jīng)過局域LISA集群分析，發(fā)現(xiàn)2002—2014年中國省區(qū)碳排放主要形成了兩大集聚類型：一是環(huán)渤海地區(qū)的HH集聚，主要包括遼寧、河北、山西、山東、河南、安徽等省區(qū)，北京被這些地區(qū)包圍，這與北京的工業(yè)角色“分給”了周邊地區(qū)的現(xiàn)實(shí)較為一致；二是以新疆、四川為中心的LL集聚，其周邊的青海、甘肅、陜西、四川、重慶、貴州、廣西以及中部、華南、東南等地區(qū)向新疆、四川集聚的趨勢越來越明顯。由此，可以認(rèn)為2002—2014年中國省區(qū)碳排放呈現(xiàn)出正向局域空間相關(guān)性。

綜上所述，Morans I指數(shù)和局域LISA集群分析表明

不同省區(qū)之間的碳排放存在全局和局域空間相關(guān)性，即空間效應(yīng)對中國各省區(qū)碳排放起著不可忽視的作用。

2.3 空間面板模型構(gòu)建

為進(jìn)一步捕捉空間效應(yīng)，基于模型（3）不僅構(gòu)建了空間自回歸模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）這兩大經(jīng)典模型，而且構(gòu)建了放松誤差項相互獨(dú)立假設(shè)的廣義空間自回歸模型（SAC），具體如下。

3 空間計量分析

3.1 變量說明、數(shù)據(jù)來源

考慮到2001年加入WTO對中國宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境產(chǎn)生的巨大影響，可能會使模型出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性突變，因此本文在數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上把樣本設(shè)定為2002—2014年除港澳臺、西藏之外的30個省級行政區(qū)（以下稱“省區(qū)”）。各變量的指標(biāo)選取、數(shù)據(jù)來源及其計算方法如下。

因變量：由于碳排放問題從溫室效應(yīng)而來，因此本文把二氧化碳、甲烷、氧化亞氮等3種溫室氣體納入核算范圍，具體核算方法為2006年《IPCC國家溫室氣體清單指南》的排放因子核算法。

解釋變量：由于全社會固定資產(chǎn)總額能夠從規(guī)模、結(jié)構(gòu)和發(fā)展速度三個方面來反映固定資產(chǎn)投資，并且是觀察工程進(jìn)度和考核投資效果的重要依據(jù)，因此

考慮主流做法，

本文選取內(nèi)外資企業(yè)的全社會固定資產(chǎn)總額和從業(yè)人員數(shù)來分別衡量內(nèi)外資企業(yè)的資本投入和勞動投入。理論上來說，勞動投入應(yīng)該包括勞動力投入數(shù)量和勞動力質(zhì)量兩個維度，但由于中國勞動力市場還不夠成熟而難以用勞動邊際收入來體現(xiàn)勞動力質(zhì)量。對此，參考以往眾多文獻(xiàn)的做法，選取內(nèi)外資企業(yè)的全部從業(yè)人員數(shù)來衡量內(nèi)外資企業(yè)的勞動投入。其中，內(nèi)資企業(yè)的資本和勞動投入數(shù)據(jù)是從總的資本投入和勞動投入扣除外資企業(yè)而得到的。內(nèi)外資企業(yè)技術(shù)進(jìn)步分別以內(nèi)外資企業(yè)產(chǎn)值為產(chǎn)出，以資本、勞動為投入變量而得到的Malmquist指數(shù)來表示，而能源強(qiáng)度以能源消費(fèi)量與GDP之比來衡量。相關(guān)的原始數(shù)據(jù)來自2003—2015年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒。對于少量缺失數(shù)據(jù)，采用了插值法處理。

3.2 空間計量回歸結(jié)果

在進(jìn)行回歸分析之前，對GDP、KF、KD分別以2002為基期的GDP平減指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進(jìn)行了調(diào)整。接著，對原始序列分別取對數(shù)得到LnC、LnKF、LnKD、LnLF、LnLD、LnAF、LnAD、LnEI（見表1）。這樣做的理由除了來自理論模型的原因外，還可以有效降低異方差，并且體現(xiàn)這些自變量對碳排放的彈性系數(shù)變化。一方面，若從絕對值意義來看，內(nèi)資企業(yè)的總體規(guī)模占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過外資，勢必產(chǎn)生更多的碳排放；另一方面，彈性系數(shù)能直接反映兩者的邊際碳排放，從而可以判斷內(nèi)外資企業(yè)對碳排放增長的作用孰強(qiáng)孰弱。由此，得到回歸結(jié)果，見表1。

由表1可知，各模型中的ρ、λ在1%水平上顯著為正，表明中國各省區(qū)碳排放存在不可忽視的正向空間自相關(guān)性，也再次印證了前文探索性空間數(shù)據(jù)分析的結(jié)論。更進(jìn)一步地說，相鄰省區(qū)碳排放量的增長會通過正的空間效應(yīng)來提高本省的碳排放水平。

從模型的優(yōu)劣性來看，廣義空間自回歸模型SAC的可決系數(shù)和對數(shù)似然比值均為最大，并且AIC和BIC信息準(zhǔn)則也是各模型中最小的。加之，廣義空間自回歸模型SAC放松了“誤差項相互獨(dú)立”的假定，其回歸系數(shù)的正負(fù)性也與其他4個模型較為一致。因此，廣義空間自回歸SAC模型為最優(yōu)模型。

從各變量的顯著性水平來看，LnKF、LnKD、LnEI均在1%水平顯著為正，并且LnLF、LnLD、LnAF、LnAD在10%水平上顯著為正。這表明內(nèi)外資企業(yè)的資本投入、勞動投入、技術(shù)水平的提高都會使碳排放量增加。需要指出的是，技術(shù)進(jìn)步可以通過節(jié)約要素投入而減少碳排放，并且也會通過回彈效應(yīng)使經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大而帶來更多的碳排放。因此，技術(shù)進(jìn)步與碳排放呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系意味著這一期間中國各省內(nèi)外資企業(yè)的回彈效應(yīng)表現(xiàn)較為明顯，這一結(jié)論與邵帥等[26]的研究較為一致。

通過進(jìn)一步比較上述系數(shù)的大小，不難發(fā)現(xiàn)：同等幅度增加資本投入時內(nèi)資企業(yè)（0.251）比外資企業(yè)（0.088）帶來的碳排放量更多；同等幅度增加勞動投入時內(nèi)資企業(yè)（0.013）比外資企業(yè)（0.049）帶來的碳排放量更少；同等幅度的技術(shù)進(jìn)步下內(nèi)資企業(yè)（0.042）比外資企業(yè)（0.033）帶來的碳排放量更多。結(jié)合這三組系數(shù)的差距大小，我們

可以明顯看到內(nèi)外資企業(yè)的資本投入對碳排放的影響程度及其差距均為最大，而勞動投入和技術(shù)進(jìn)步則相對較小。因此，從“兩害取其輕”這一相對意義上來看：與外資企業(yè)相比，內(nèi)資企業(yè)才是2002—2014年中國碳排放增長的更大推手。

為進(jìn)一步識別不同變量變動對系統(tǒng)中各部分影響的沖擊，采用廣義空間自回歸模型SAC的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來進(jìn)行檢驗（見表2）。由表2不難看出：內(nèi)外資企業(yè)資本投入和勞動投入的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效

應(yīng)均在1%水平上顯著為正，即表明內(nèi)外資企業(yè)資本投入和勞動投入對本省和其他省區(qū)的碳排放量均表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用；內(nèi)外資企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，而間接效應(yīng)則為不太顯著的正向效應(yīng)，說明內(nèi)外資企業(yè)技術(shù)進(jìn)步可以促進(jìn)本省和其他省區(qū)碳排放量的增加。從數(shù)值大小來看，與外資企業(yè)相比，內(nèi)資企業(yè)資本投入、勞動投入和技術(shù)進(jìn)步的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)更大。這再次佐證了“與外資企業(yè)相比，內(nèi)資企業(yè)是2002—2014年中國碳排放增長的更大推手”這一結(jié)論。

4 結(jié)論與政策啟示

國內(nèi)外學(xué)者大多忽略內(nèi)資而單獨(dú)研究外資對碳排放的影響，本文基于碳排放核算公式和柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，從資本、勞動異質(zhì)性角度將資本投入、勞動投入、技術(shù)進(jìn)步按內(nèi)外資企業(yè)分類構(gòu)建了理論模型，然后基于2002—2014年中國30個省級行政區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)采用經(jīng)典的Morans I指數(shù)、局域LISA集群示意圖進(jìn)行了全局和局域空間相關(guān)性檢驗；最后構(gòu)建空間面板模型比較分析了內(nèi)外資企業(yè)資本投入、勞動投入、技術(shù)進(jìn)步對中國碳排放的影響。結(jié)果表明：①中國各省區(qū)碳排放存在不可忽視的正向空間自相關(guān)性；②內(nèi)外資企業(yè)的資本投入、勞動投入、技術(shù)水平的提高均會增加碳排放，其中技術(shù)進(jìn)步因可能的回彈效應(yīng)而對中國各省區(qū)碳排放帶來正向影響；③與外資相比，同等幅度的資本投入和技術(shù)進(jìn)步下內(nèi)資企業(yè)帶來的碳排放更多，而等量勞動投入下內(nèi)資企業(yè)帶來的碳排放更少；④內(nèi)外資企業(yè)資本投入對碳排放的影響程度及其差異均為最大，而勞動投入和技術(shù)進(jìn)步則相對較小；從“兩害取其輕”這一相對意義上來看：與外資企業(yè)相比，內(nèi)資企業(yè)才是2002—2014年中國碳排放增長的更大推手。

基于上述結(jié)論，可以得到以下政策啟示：①中國各省區(qū)之間的碳排放的正向空間自相關(guān)性暗示我們應(yīng)當(dāng)采用“聯(lián)防聯(lián)控”的共同治理思維來抑制碳排放增長，而不是“各自為政”的思維。事實(shí)上，已經(jīng)出現(xiàn)的“APEC藍(lán)”、“閱兵藍(lán)”以及“兩會藍(lán)”等現(xiàn)象正是圍繞北京市的“聯(lián)防聯(lián)控”政策所取得的成效。同理，抑制碳排放也需要加強(qiáng)區(qū)域之間的“聯(lián)防聯(lián)控”。②鑒于回彈效應(yīng)已經(jīng)使得技術(shù)進(jìn)步與碳排放呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系，因此制定節(jié)能減排政策時應(yīng)該充分重視回彈效應(yīng)才可能提出合理有效的政策設(shè)計和制度安排，例如可以通過價格調(diào)整、稅收等市場化政策組合來限制回彈效應(yīng)。③由于內(nèi)資企業(yè)（與外資企業(yè)相比）是中國碳排放增長的更大推手，因此制定節(jié)能減排政策時應(yīng)該以“共同而有區(qū)別的責(zé)任”態(tài)度來對待內(nèi)外資企業(yè)，避免“一刀切”。當(dāng)然，我們還需要結(jié)合內(nèi)外資企業(yè)的比較優(yōu)勢及其市場勢力恰當(dāng)?shù)剡M(jìn)行引導(dǎo)，例如引導(dǎo)內(nèi)外資企業(yè)開展節(jié)能減排合作。

（編輯：李 琪）

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Abstract Many researchers studied the relation between foreign capital and carbon emissions but ignored the effect of domestic capital. Based on the accounting formulas of carbon emissions and CobbDouglas production function， this paper constructed a theory model by classifying capital input， labor input and technological progress according to foreignfunded and domesticfunded

firms from the perspective of the heterogeneity of capital and labor. Then it used the classic Morans Index and local LISA cluster diagram to test global and local spatial correlation by the panel data of 30 provinces from 2002 to 2014 in China； Finally，it analyzed the effect of capital input， labor input and technological progress of foreignfunded and domesticfunded enterprises on carbon emission by using the spatial panel models. The results showed that： first， there was a significant positive spatial autocorrelation among carbon emissions of Chinas provinces； second， the capital investment， labor and technological progress increased carbon emissions both in the domesticfunded firms and foreignfunded firms， and technological progress had a positive impact on the carbon emission due to the rebound effects； third， compared with foreign capital， increasing the same amount of capital investment and technical progress in domesticfunded firms brought more carbon emissions， while increasing the same amount of labor input

brought less carbon emissions； fourth， compared with labor input and technological progress， capital input greatly affected carbon emission and had a large gap between domesticfunded and foreignfunded firms. From the sense of ‘the lesser of two evils， domestic firms was the larger driver of carbon emissions in China compared with foreignfunded firms. Thus， we think that firstly all provinces should take ‘joint control and prevention management thought to inhibit the growth of carbon emissions； secondly， when formulating energy saving and emission reduction policies we should pay more attention to the rebound effect； lastly， when formulating energy saving and emission reduction policies we should adopt the ‘common but differentiated responsibilities principle between domesticfunded and foreignfunded firms to avoid the ‘one size fits all.

Key words foreign capital； domestic capital； carbon emissions； spatial econometric model