要素市场扭曲与双向FDI的碳排放规模效应研究

刘海云　龚梦琪

摘要：本文利用中国2004—2015年30个省份的数据，首先从规模效应和要素市场扭曲的视角阐述了双向FDI影响地区碳排放的作用机制，进而利用KAYA恒等式对碳排放进行分解，并构建联立方程模型实证检验了全样本和分样本情况下要素市场扭曲与双向FDI影响碳排放的规模效应。结果发现：①外商直接投资会通过规模效应显著促进地区碳排放增加，且要素市场扭曲和对外直接投资会通过促进外商直接投资而加剧这一正向影响，这一结论在分样本情况下依旧成立。②对外直接投资会通过规模效应显著抑制地区碳排放，且要素市场扭曲会显著促进高经济发展水平组的对外直接投资，但其对低经济发展水平组对外直接投资的影响并不显著；同样，外商直接投资也会通过促进对外直接投资而增强对碳排放的抑制作用，但在分样本情况下这一作用机制有所不同，外商直接投资会显著抑制高经济发展水平组的对外直接投资，但会促进低经济发展水平组的对外直接投资。③外商直接投资的增加会加剧地区要素市场扭曲程度，而对外直接投资的增加则会显著抑制要素市场扭曲，这一结论在分样本情况下仍然成立。因此，本文提出如下政策建议：①注重对外直接投资所带来的市场净化效应，鼓励企业进行对外直接投资，从而促进母国经济发展水平上升，抑制碳排放。②制定以获取绿色环保技术为目的的引资政策，改善外商直接投资结构，进而抑制碳排放。③积极引导双向FDI的合理布局，促进双向FDI互动协调发展，重视区域经济发展的阶段性特征，合理调整不同经济发展阶段的引资和对外直接投资政策，形成各区域外商直接投资和对外直接投资之间的相互促进效应，最终抑制碳排放。

关键词 ：要素市场扭曲；外商直接投资；对外直接投资；规模效应；碳排放

中图分类号：F741

文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）10-0027-09 DOI：10.12062/cpre.20180514

1978年以来，中国经济增长的主要特征表现为渐进性的“对内改革”和全局性的“对外开放”两方面。“对内改革”方面，政府仍舊控制着主要生产要素，且地方政府存在依靠控制和管制部分要素市场而促进地区经济发展的动机，这就会造成地区要素市场的市场化进程严重滞后于产品市场[1]，进而导致要素价格被扭曲。而“对外开放”是在“对内改革”的背景下进行的，外商直接投资（Inward Foreign Direct Investment，简称IFDI）和对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment，简称OFDI）作为资本流动的主要方式，对中国的经济发展起到了关键性的推动作用。但当政府控制了主要生产要素的价格时，就存在压低生产要素的价格，以引入外商直接投资进而促进经济增长的激励，而这势必给中国的资源环境带来巨大压力，加之要素市场扭曲会通过企业生产率、资源利用效率和企业出口等影响中国的对外直接投资，而对外直接投资对母国碳排放的影响效应也不容忽视[2]。因此，在关注双向FDI影响中国碳排放效应的过程中，应将要素市场扭曲存在的现实考虑进来。

1 文献综述

现有研究中，基于IFDI影响东道国碳排放效应的研究十分丰富，但并未得出一致结论。主要存在以下三种观点：一是IFDI的“污染天堂”效应，即发达国家为降低高环境规制所带来的成本费用，会选择将一些夕阳产业和三高产业转移到发展中国家，从而导致东道国的碳排放显著上升[3-6]；二是IFDI的“污染光环”效应，即外资的流入会通过助推东道国环境技术的改善而抑制碳排放[7-13]；三是IFDI的综合环境效应，认为IFDI对环境的影响效应可以归纳为规模效应、结构效应和技术效应三种，其对环境的最终影响取决于这三种效应的叠加大小[14]。周杰琦、汪同三[15]在考虑IFDI影响碳排放绩效的过程中将要素市场扭曲考虑进来，认为IFDI在影响东道国环境效应方面扮演者“天使”和“魔鬼”两重角色，IFDI会通过产业结构和要素市场扭曲恶化地区碳排放绩效，但会通过环保技术和经济发展改善碳排放绩效。

基于OFDI影响母国环境效应的研究也已引起相关学者的关注。周力等[16]认为不同经济发展水平的地区，OFDI对母国环境效应存在明显的异质性。经济发展水平较高地区的OFDI会显著降低污染排放，而经济发展水平较低地区的OFDI会显著增加污染排放。许可等[17]通过对中国30个省份OFDI与碳排放之间的关系进行检验，发现二者之间呈现明显的正相关关系。聂飞和刘海云[2]则从城镇化的视角出发研究了中国30个省份OFDI的碳排放效应，发现OFDI对碳排放的影响存在明显的城镇化门槛约束。在城镇化水平较高的地区，OFDI会显著抑制碳排放；而在城镇化水平较低的地区，OFDI则会显著促进碳排放。

基于双向FDI环境效应的研究还处于起步阶段，龚梦琪和刘海云[18]研究了中国工业行业双向FDI的环境效应，认为IFDI会显著增加工业行业的污染排放，而OFDI对中国工业行业的污染排放则会起到制动作用，IFDI和OFDI的污染排放效应则存在一定的替代性。

通过对现有文献的梳理，可以发现，现有研究为深入探讨双向FDI的环境效应提供了坚实的理论基础，但也存在一定的局限性：①现有研究大多将IFDI和OFDI对环境的影响作为两个相互独立的视角进行分析，但中国作为一个双边投资大国，对外开放所导致的环境问题不仅与IFDI有关，也与OFDI存在密切联系，因此充分考虑中国的现实情况，将IFDI和OFDI作为一个统一的整体纳入分析框架，测度其对环境的影响效应十分必要；②尽管已有研究注意到了要素市场扭曲会显著抑制能源利用效率[19]，进而不利于环境污染的改善，但现有研究在分析IFDI或OFDI影响环境的过程中，仅就要素市场扭曲、IFDI对碳减排的影响进行了测度，却忽视了要素市场扭曲影响OFDI，进而影响碳排放的效应，在双向FDI影响环境效应的一体化分析框架中，更是忽略了这一影响；③在测度IFDI或OFDI的环境效应时，现有研究大多关注其对环境的整体效应，或将IFDI和OFDI影响环境的技术效应和产业升级效应剥离出来进行研究，但在中国双向FDI快速发展的背景下，其对经济发展水平会产生较大影响。事实上，已有研究证实了地区环境状况会随着经济发展水平的上升而有所改善，因此这种基于经济发展水平上升的间接环境效应是否成立需要进行更细致的探讨。

2 理论基础

一般而言，IFDI和OFDI会通过不同渠道对地区的碳排放产生影响，而要素市场扭曲则会影响IFDI和OFDI，因此在对双向FDI的碳排放效应进行分析的过程中应考虑到要素市场扭曲的作用。

首先，IFDI和OFDI会通过影响一国或地区的经济发展水平对环境产生影响。从IFDI的视角来看，一方面，外资的流入会显著扩大地区生产规模，这意味着能源需求逐步增加，因此外资的流入会通过助推经济发展而带来更多的碳排放；另一方面，外资进入也会带来先进技术，东道国可以通过学习效应掌握技术来促进经济发展，此时，东道国企业能通过更少的投入获得更多的产出，有利于地区碳排放的下降。从OFDI的视角来看，一方面，对外直接投资能有效转移过剩产能，从而节约固定成本[2]，促进经济发展，进而降低地区碳排放水平；另一方面，Buckley等[20]认为以中国为代表的新兴国家普遍存在所有权优势、资本市场不完全等问题，中国的OFDI存在资源寻求的特征[21]。因此，当中国将部分资源密集型产业对外直接投资时，本国可以专业化地生产资本密集型或技术密集型产品，有利于经济发展，进而抑制碳排放。

其次，要素市场扭曲会通过影响IFDI和OFDI对地区碳排放产生间接影响。从要素市场扭曲影响IFDI进而影响地区碳排放的视角来看，要素市场扭曲造成了要素价格被压低，进而降低了企业的生产成本，这就会吸引更多的IFDI，而这种人为压低要素价格所吸引的IFDI更多以资源寻求性为主，同时，较低的要素价格会导致拥有良好环保技术的企业失去其本身的优势，进而抑制企业对环保技术的研发和应用。因此，如果IFDI的流入是以压低要素价格而换取的结果，那么就很难期待这类外商直接投资会给一国或地区带来有利的影响。从要素市场扭曲影响OFDI进而影响地区碳排放的视角来看，一方面，要素市场扭曲会促使企业将低要素成本优势转化为出口优势，促使企业出口竞争力和出口规模的上升[1，22]。而随着贸易顺差不断扩大，会迫使其他国家对本国实施贸易保护主義，为了绕过贸易壁垒，企业会选择进行对外直接投资。同时，要素市场扭曲会使得一些落后产能得以继续生存，主要原因在于这类企业退出市场的成本较高，退出市场后企业将无法享受低要素价格和为了获取这些低要素价格所付出的寻租成本，最终导致产能过剩。为了转移过剩产能，政府会鼓励企业进行对外直接投资，从而降低碳排放。另一方面，要素市场扭曲会促使企业大量使用有形生产要素进行生产，减少企业的科研投入，不利于企业技术进步和竞争力的提升，而企业竞争力是对外直接投资的基础。因此，要素市场扭曲会抑制OFDI，进而导致过剩产能无法有效转移，加剧地区碳排放。

其中，方程（3）是在方程（2）的基础上得到的。方程（4）是经济发展水平的决定方程，旨在研究外商直接投资（IFDI）、对外直接投资（OFDI）和要素市场扭曲（DIS）通过影响经济发展水平（PGDP）进而影响碳排放的间接效应。而现有研究认为要素禀赋（K/L）、人力资本（H）、研发投入（RD）、贸易开放（TR）和工资水平（W）也是影响区域经济发展水平的重要影响因素[15，24-25]，因此，本文在公式（4）中同时控制了这些变量。

方程（5）是外商直接投资决定方程，旨在考察要素市场扭曲（DIS）、对外直接投资（OFDI）和经济发展水平（PGDP）对外商直接投资（IFDI）的影响作用。经典区位理论认为生产成本是决定外资进入的主要因素，外资企业通常会选择最低成本的国家或地区进行生产[26]，这种成本就包括劳动力成本。因此本文在方程（5）中纳入工资水平（W）和人力资本（H）变量。同时，环境规制（ERS）作为影响外商直接投资（IFDI）的重要因素[27]有必要将其作为控制变量纳入方程（5）。

方程（6）是对外直接投资决定方程，旨在考察要素市场扭曲（DIS）、外商直接投资（IFDI）和经济发展水平（PGDP）对对外直接投资（OFDI）的影响作用。考虑到研发投入（RD）对对外直接投资（OFDI）可能存在的替代或互补效应[28]，以及市场化水平（MARKET）、人力资本（H）对对外直接投资（OFDI）的作用机制[29]，在方程（6）中控制了这些变量。同时，地区工资水平（W）越高，越容易促使那些无力承担高额劳动力成本的企业走出去，因此将工资水平（W）作为控制变量纳入方程（6）。

方程（7）是要素市场扭曲的决定方程，旨在考察外商直接投资（IFDI）、对外直接投资（OFDI）和经济发展水平（PGDP）对要素市场扭曲（DIS）的反馈机制。

3.2 数据说明

为了系统考察要素市场扭曲影响双向FDI的规模效应，限于数据完整性和可得性，本文选取除香港、澳门、台湾、西藏外30个省、市、自治区2004—2015年的数据进行研究。数据说明如下：

碳排放（CO2）测度。由于碳排放主要来源于化石能源的消耗，因此，依据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）公布的二氧化碳排放的计算公式：CO2=∑ Ei×θi，选取煤炭、石油、天然气三种矿物能源对碳排放进行核算。其中Ei表示转化为标准煤的第i种能源的消耗量，θi为第i种能源的CO2排放系数，数据主要来源于《中国能源统计年鉴》。

要素市场扭曲（DIS）的测度。在企业利润最大化的背景下，通过资本和劳动等要素的边际产出与实际产出的比值来衡量要素市场的扭曲程度。首先，建立柯布道格拉斯生产函数：

由于2014年11月22日起，贷款基准利率期限档次简并为一年以内、一至五年和五年以上三个档次，因此2004—2013年的资本价格用中国人民银行公布的六个月至一年期的人民币贷款基准利率的平均值来度量，2014年和2015年的资本价格以一年以内贷款基准利率平均值来度量。劳动价格用各地区实际平均工资来衡量，数据来源于《中国统计年鉴》。

经济发展水平（PGDP）、外商直接投资（IFDI）、对外直接投资（OFDI）的测度。采用地区人均GDP衡量经济发展水平，利用外商直接投资和对外直接投资流量衡量IFDI、OFDI变量，由于IFDI和OFDI单位均为万美元，因此采用人民币汇率年均价将美元数据转化为人民币之后对该指标进行核算。数据来源于《中国统计年鉴》和对外直接投资统计公报。

其他控制变量的选取。采用年末常住人口数量衡量人口规模（P）；用单位地区生产总值能耗衡量能源强度（EI）；用煤炭消耗占能源消耗总量的比重衡量能源结构（ES）；用资本劳动比衡量地区要素禀赋状况（K/L）[18]；用劳动力的平均受教育年限衡量地区的人力资本水平（H），分别赋予小学、初中、高中、大专及以上学历的受教育年限为6年、9年、12年和16年，进而各地区的人力资本存量可以表示为：小学就业人员比重×6+初中就业人员比重×9+高中就业人员比重×12+大专及以上就业人员比重×16[30]；采用地区R&D;投入衡量研发投入（RD）；采用进出口总额占GDP的比重衡量贸易开放（TR）；采用地区平均工资衡量工资水平（W）；采用环境污染治理投资总额占GDP的比重衡量环境规制（ERS）；采用非国有经济就业人口占总就业人口的比重衡量市场化水平（MARKET）[29]。数据来源于各省份统计年鉴、《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》。值得注意的是，本文对所有价格数据以2004年为基期进行了平减。

4 實证分析

方程（3）至方程（7）构建了一个相互交织的联立方程模型，为了有效解决解释变量的内生性和扰动项相关性等问题，本文采用系统估计法中的三阶段最小二乘法（3SLS）对方程组进行估计。

4.1 全样本估计结果

如表1所示，在碳排放的决定方程中，人口总量、人均GDP、能源强度和能源结构的系数均在1%的显著性水平下为正，人口总量每增长1%会促进碳排放增长0.884%，主要原因在于人口增长会带来对能源需求的增加。而经济发展水平每上升1%，碳排放会增加1.102%，说明目前中国的经济增长还未跨过库兹涅茨曲线的拐点，中国经济的快速增长更倾向于促进地区碳排放增加。能源强度和能源结构的系数分别为0.765、0.861，究其原因，中国正处于城市化、工业化的快速发展阶段，以煤炭为主的能源消耗特征在短期内不会改变，因此，能源结构和能源强度均会促进污染排放的增加。

IFDI每增加1%会通过促进东道国经济发展水平增加0.195%而促进碳排放的增加，说明中国存在显著的“污染天堂”效应。究其原因，目前，中国的引资模式依旧以资源寻求性为主，而这类外资的引入虽然给经济起飞带来了显著的推动力，但也会给资源环境带来巨大压力。OFDI则会通过规模效应抑制碳排放的增加，究其原因，随着中国城市化进程的推进，企业会对一些土地使用成本较低的东道国进行对外直接投资，这种OFDI模式一方面转移了部分剩余产能，另一方面也延缓了城市工业规模的扩张速度[2]，从而降低了碳排放。此外，要素禀赋、人力资本、研发投入、贸易开放程度和工资水平均有利于地区经济发展。

经济发展水平每上升1%，IFDI会上升0.759%，说明经济发展水平与IFDI之间存在相互促进的作用。OFDI的扩张会助推IFDI的增长，究其原因，OFDI在资金投向上具有更大的主动权，因此通过技术寻求性的OFDI能获取东道国的先进技术，而技术的增强又有利于吸引更多外资。要素市场扭曲会显著促进IFDI的增加，说明中国确实存在压低要素价格以吸引IFDI的现象。人力资本和工资水平的增强也有利于外资规模的扩大，说明IFDI对劳动力质量的要求日渐提高，但对劳动力成本要求不再敏感。最后，环境规制的上升会抑制IFDI，但并未通过显著性水平检验。

经济发展水平每上升1%，会导致OFDI下降3.475%，究其原因，当经济发展水平较低时，经济发展会阻碍企业的OFDI，只有当一国或地区的经济发展水平较高时，才会形成对OFDI的促进作用[31]。因此认为中国目前的经济发展水平与发达国家还存在较大差距，国内企业资本实力的提升使其更倾向于在国内市场进行投资。IFDI每上升1%，会促进OFDI上升0.794%，说明中国的IFDI和OFDI之间存在良性互动机制，究其原因，外资的引入显著促进了企业竞争力的增强，这是进行对外直接投资的基础。要素市场扭曲每上升1%，会促进OFDI增加1.783%，但并未通过显著性水平检验。此外，人力资本、研发投入、工资水平和市场化水平的提高均有利于OFDI的扩张，但市场化水平对OFDI的促进作用并不显著。

经济发展水平每上升1%，要素市场扭曲会下降0.242%，可能的原因在于地区的经济发展水平越高，意味着与之匹配的制度质量也越高，而良好的制度因素可能会在一定程度上抑制要素市场扭曲。最后，IFDI的增加会导致要素市场扭曲的增强，而OFDI的增加则会显著抑制要素市场扭曲，说明外资的引入可能对本土企业形成“挤出”效应，进而加剧了要素市场的扭曲程度。而在企业进行对外直接投资的过程中，由于转移了部分过剩产能，促使一些产能过剩的企业退出了国内市场，这就削弱了国内的要素市场扭曲程度。

4.2 按经济发展水平分组估计结果

由于本文主要考察双向FDI如何通过规模效应对地区碳排放产生影响，那么仅从全样本的视角考察其影响效应可能会忽略不同经济发展水平影响碳排放的异质性，因此，进一步按经济发展水平分组以考察不同经济发展阶段双向FDI对碳排放的影响。以人均GDP的平均值作为划分标准，如果某个地区的平均人均GDP大于所有地区人均GDP的总体平均值，则将该地区划分为高经济发展水平组，反之，将该地区划分为低经济发展水平组。可以发现，高经济发展水平的地区以东部地区为主，而低经济发展水平的地区以中西部地区为主，因此认为该划分标准具备一定的合理性，回归结果如表2、表3所示。

从碳排放决定方程来看，人口、人均GDP、能源强度和能源结构对中国高经济发展水平组和低经济发展水平组碳排放的影响均为正，但这种正向促进作用在高经济发展水平组表现较强，可能是由于经济发展水平较高的地区，工业化发展程度也较高，对能源需求较大。

从经济发展水平的决定方程来看，外资引入会通过规模效应促进高经济发展水平组和低经济发展水平组碳排放的增加，但这一正向作用在高经济发展水平组表现并不明显。究其原因，随着经济发展水平的快速上升，高经济发展水平组倾向于改善引资结构，引入高技术水平的IFDI，而这类外资对地区碳排放的正向作用并不显著；但低经济发展水平组的外资类型则会导致其通过规模效应增加地区碳排放。OFDI会通过规模效应显著抑制高经济发展水平组和低经济发展水平组的碳排放，但这一抑制作用在高经济发展水平组表现更强，一方面可能是由于高经济发展水平组的OFDI更多，能有效转移部分过剩产能；另一方面，高经济发展水平组能有效学习掌握OFDI所带来的高技术，从而形成OFDI通过规模效应对碳排放的抑制作用。此外，要素禀赋、人力资本、研发投入和工资水平均有利于经济发展，而贸易开放则对经济发展的影响不显著。

从外商直接投资的决定方程来看，经济发展水平每上升1%，会促进高经济发展水平组和低经济发展水平组的IFDI分别增加2.093%和2.078%。究其原因，经济发展水平是外资企业进行跨国投资区位选择的重要依据，一般而言，地区经济发展水平越高，市场需求潜力也就越大，外资企业能获取的市场份额也就越多。OFDI同样对IFDI起着显著的促进作用，说明OFDI是IFDI的有力支持[32]。要素市场扭曲会显著促进高经济发展水平和低经济发展水平组的IFDI，说明低廉的要素价格有助于吸引更多的外资。人力资本对高经济发展水平组的IFDI有显著的促进作用，对低经济发展水平组的影响则不显著，说明经济发展水平较高地区的IFDI更看重地区的劳动力素质，而经济发展水平较低地区的IFDI则更看重市场或要素价格等。最后，工资和环境规制水平对高经济发展水平和低经济发展水平组的IFDI影响均不显著。

从对外直接投资的决定方程来看，经济发展水平对高经济发展水平组的OFDI影响不显著，但会显著抑制低经济发展水平组的OFDI，这一结论与余官胜、袁东阳[31]所得结论一致。IFDI会显著抑制高经济发展水平组的OFDI，但对低经济发展水平组的OFDI则起到显著的促进作用，可能的原因在于，高经济发展水平组的IFDI规模较大，因此集聚竞争效应会对本土企业形成“挤出”效应，不利于企业的对外直接投资。要素市场扭曲会显著促进高经济发展水平组的OFDI，究其原因，过剩产能的形成会迫使企业

进行对外直接投资。而低经济发展水平组的要素市场扭曲对OFDI的影响并不显著，这可能与现阶段低经济发展水平组的OFDI较少有关。最后，人力资本、工资水平、研发投入和市场化程度的提高均会显著促进高经济发展水平组和低经济发展水平组的OFDI，但市场化水平对高经济发展水平组OFDI的促进作用未通过显著性水平检验。

从要素市场扭曲的决定方程来看，经济发展水平增加有利于抑制要素市场扭曲，且这一抑制效应在高经济发展水平组表现的更明显。究其原因，随着经济发展水平的快速上升，要素市场扭曲无疑成了多余的“锦上添花”，因此，消除要素市场扭曲必然成为经济发展过程中所必须解决的问题。此外，IFDI会显著促进要素市场扭曲，OFDI则会显著抑制要素市场扭曲，这一结论与全样本估计所得结论一致。

4.3 稳健性检验

本文采用外商直接投资流量、对外直接投资流量数据测度了双向FDI的碳排放效应。为了检验这一结果的稳健性，进一步选取人均外商直接投资流量、人均对外直接投资流量和人均R&D;投入衡量IFDI、OFDI和研发投入指标，结果显示，核心变量的回归系数符号与前文的检验符号基本一致，且绝大多数都通过了10%的显著性水平检验，说明前文对模型的计量检验结果具有较好的稳健性。限于篇幅，本文并未报告稳健性检验结果，如有兴趣可向作者索取。

5 主要结论及政策建议

本文实证检验了在要素市场扭曲的背景下，双向FDI影响碳排放的规模效应，主要结论如下：①IFDI会通过规模效应显著促进地区碳排放的增加，同时，要素市场扭曲和对外直接投资会通过促进IFDI的增加，而加剧IFDI对碳排放的正向影響效应，在分样本情况下，这一结论依旧成立。②OFDI会通过规模效应显著抑制地区碳排放的增加，且从全样本和低经济发展水平组的估计结果来看，要素市场扭曲虽然对OFDI的影响不显著，但却会显著促进高经济发展水平组的OFDI，说明要素市场扭曲会通过促进OFDI而抑制地区碳排放；从全样本和低经济发展水平组的估计结果来看，IFDI也会通过促进OFDI而加强其对碳排放的抑制作用，但在高经济发展水平组，IFDI的增加则会显著抑制OFDI。③IFDI会加剧要素市场扭曲，而OFDI则会在一定程度上抑制要素市场扭曲，在分样本情况下，这一结论依旧成立。

为此，本文提出如下政策建议：

首先，中国应特别注重OFDI所带来的市场净化效应。实证部分结论显示OFDI会显著抑制要素市场扭曲，且OFDI会通过规模效应抑制地区碳排放，因此，鼓励企业进行OFDI，净化市场环境，促进母国经济发展水平上升，进而抑制碳排放是未来经济发展过程中的重要举措，也是中国实施“走出去”战略的重要载体。

其次，制定以获取绿色环保技术为目的的引资政策，改善IFDI结构。目前中国的IFDI虽然规模较大，但可以看到大多是以资源寻求性为主，且有很大一部分是要素市场扭曲的结果，而这类外资势必会给中国的资源环境带来巨大压力。因此未来中国应加大绿色IFDI的引资力度，促进经济发展水平上升的同时抑制碳排放。

最后，中国应积极引导双向FDI的合理布局，促进双向FDI互动协调发展。坚持“引进来”（IFDI）和“走出去”（OFDI）并重的发展战略，重视区域经济发展的阶段性特征，合理调整不同经济发展阶段的引资和对外直接投资政策，形成各区域IFDI和OFDI之间的相互促进效应，最终抑制碳排放。

（编辑：刘照胜）

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Abstract Based on the data of 30 provinces in China from 2004 to 2015， this paper first expounded the carbon emissions effect of twoway FDI from the perspective of scale effect and factor market distortion， then uses the KAYA identity to decompose carbon emissions， and establishes the simultaneous equations model to empirically test the factor market distortion and the carbon emission scale effect of twoway FDI under full sample and subsample. The results showed： ①IFDI would significantly increase regional carbon emissions through scale effect， and factor market distortion and OFDI would exacerbate this positive effect through the promotion of IFDI. This conclusion still held in the case of subsample. ②OFDI would significantly inhibit regional carbon emissions through scale effect， and factor market distortion would significantly promote OFDI in high economic development level group， but its impact on OFDI in low economic development level group was not significant. Similarly， IFDI also enhanced its inhibitory effect on carbon emissions through the promotion of OFDI. However， this mechanism was different in the case of subsample. IFDI may significantly inhibit OFDI in high economic development level group， but it would promote OFDI in low economic development level group. ③ The increase of IFDI would exacerbate the factor market distortion， while the increase of OFDI would significantly curb the factor market distortion. This conclusion still held in the case of subsample. Therefore， this paper proposed the following policy suggestions： ① Pay attention to the market purify effect brought by OFDI and encourage enterprises to increase OFDI， so as to promote the economic scale of home country and suppress carbon emissions.② Formulate policies on attracting IFDI for the purpose of acquiring green technologies， improve the structure of IFDI， and then curb carbon emissions. ③ Actively guide the rational distribution and promote the coordinated development of twoway FDI. We must pay attention to the phased characteristics of regional economic development and rationally adjust IFDI and OFDI policies at different stages of economic development to form mutual promotion effects， and ultimately inhibit carbon emissions.

Key words factor market distortion； IFDI； OFDI； scale effect； carbon emissions