【文献分享】可再生能源消费、绿色技术创新和FDI对碳排放强度的影响：来自发达国家和发展中国家的证据

1.描述性统计分析

描述性统计提供了对数据的全面概述。表2列出了发达国家、发展中国家和所有国家的描述性统计。发达国家的GTI（13.708）、FDI（0.614）和金融发展（4.553）的数值最高。相比之下，发展中国家的CEI（2.604）、REC（0.913）和自然资源丰富度（29.845）最高。发达国家在平均CEI（0.282）、GTI（9.212）、FDI（0.067）和金融发展（4.115）方面表现出色。然而，发展中国家在REC平均值0.232和自然资源平均值5.602方面表现优异。发展中国家在CEI（0.532）、REC（0.208）、金融发展（0.482）和自然资源（7.148）方面表现出较高的波动性。另一方面，发达国家在GTI（2.418）和FDI（0.117）方面的波动性更大。

2.面板单位根检验

HT检验用于对短面板数据进行单位根检验。该检验旨在分析具有序列不相关误差（如N→∞）的一阶自回归面板数据模型。它假定N接近无穷大（N→∞），而T保持不变。表3显示，GTI、FDI和自然资源成功地通过了HT检验，表明它们表现出平稳的数据特征。虽然CEI、REC和金融发展最初不符合标准，但经过一阶差分后，它们最终达到了稳定状态。

3.协整检验

在应用一阶差分后，变量的经济意义可能会与其在原阶中的意义不同。协整检验有助于避免这一问题。它表明，如果非平稳变量由于独特的经济动态而表现出"长期均衡关系"，则可以对这些变量进行回归分析。表4中的结果显示，式（1）通过了Pedroni和Westerlund协整检验的1%显著性水平，其原始假设是类别误差方差之间不存在协整关系。

4.多元回归

本研究利用多种模型进行多元回归分析，如表5所示。首先，集合普通最小二乘法（OLS）模型提供了绿色技术创新正向影响CEI的证据，这与之前大多数研究的结论相矛盾。本研究采用了双向固定效应模型，考虑了20年样本期间的个体效应和时间效应。研究结果表明，绿色技术的创新会持续影响CEI。相比之下，外国直接投资的影响则截然不同，从抑制性影响（-0.343）过渡到刺激性影响（0.209）。最终，本研究独立应用了随机效应和固定效应模型。豪斯曼检验的比较结果（Chi-square=10.16，p<0.1）验证了固定效应模型更为合适。

根据固定效应模型，使用可再生能源会显著降低CEI。其理由显而易见：全球碳排放的主要来源是化石燃料，因此增加可再生能源的消耗必然会降低CEI，保护环境。此外，学者们还认为，可再生能源可以有效降低发展中国家的CEI。本研究发现，绿色技术创新有利于降低CEI。这是因为它是一种以绿色为导向的技术，充分考虑了能源消耗和环境效益，不仅提高了能源利用率，还减少了资源消耗和环境破坏。Sharma等学者认为，绿色技术创新通过开发新技术和使用环保材料来提高碳效率。

此外，本研究结果显示，外国直接投资导致CEI上升，表明外国直接投资通过高污染企业将碳排放和污染引入东道国。与Yi等人的研究结果相反，外国直接投资通过采用先进的管理或技术减少了碳排放。究其原因，可能是因为外国直接投资对CEI的影响多种多样，它在引进新技术和新设备的同时，也增加了工业环境污染物。在本研究中，金融发展也被证明会降低CEI，因为金融发展会降低CEI以改善生态条件。原因可能在于金融发展催生了处理环境污染的环境金融工具，例如绿色债券。自然资源会对CEI产生积极影响，因为自然资源被用于进一步提高生产力，从而导致环境进一步退化。

5.异质性分析

本研究进一步进行了异质性分析，分为发达国家和发展中国家，表6列出了一些有趣的发现。

异质性检验结果表明，无论是在发达国家还是在发展中国家，区域经济合作都显著降低了经济总收入。然而，与发达国家（影响系数=-0.887）相比，发展中国家的下降幅度更大（影响系数=-1.238）。阿里等人的研究结果与此形成鲜明对比，他们发现清洁能源对发达国家的环境保护有积极影响，因为它们的可再生能源效率更高，而对新兴国家则有消极影响。不过，也有一些研究得出了另一种推论，认为可再生能源的利用会降低发展中国家的CEI。本研究的结论也与Zafar等人的研究相一致，他们发现，与G7国家相比，可再生能源在N11国家实现了更大幅度的碳排放减少。该结论基于两个不同模型的分析，即CUP-FM和CUP-BC。

本研究认为，目前的REC和CEI条件可以解释为什么REC的边际减排影响在发展中国家更为明显。表1显示，发展中国家的REC平均值为0.232，高于发达国家的REC平均值0.182。这一结果可能大大偏离了传统的理解。另一方面，CEI值却与之相反，发展中国家为0.755，发达国家为0.282。因此，CEI值越大的发展中国家，由于REC值越高，排放量下降越明显，这为促进穷国的低碳发展提供了一个解决方案。

此外，在这两个地区，实施GTI对降低CEI起着重要作用。这是因为以绿色为导向的技术大大减少了化石燃料的总体使用量，从而降低了碳排放量本研究的结果还显示，发展中国家GTI对CEI的影响（-0.027）低于发达国家（-0.016）。一种解释是GTI的边际收益递减原则。在此背景下，Li等人的一项最新研究显示，在发达国家和发展中国家，技术创新对CEI的影响随着时间的推移而减小。研究发现，发达国家的GTI平均值（9.212）明显高于不发达国家（6.562）。现代技术大大减少了发达国家的污染，改善了生态条件，从而提高了环境质量。因此，在实施GTI的初期阶段，GTI对发展中国家CEI的边际贡献处于较高水平，因为成本会随着规模的扩大而逐渐降低。然而，在后期阶段，GTI对发达国家CEI的影响逐渐减小。

另一个原因可能是，在碳排放水平较高的地区，GTI的边际影响更为显著。最近的一项研究证实，碳排放量较高的地区从实施绿色ICT（信息和通信技术）创新中获得的收益更大。与低CEI国家相比，高CEI国家从GTI中受到的限制要大得多。在表1中，与不发达国家（0.7549）相比，发达国家的CEI平均值（0.282）要低得多。发达国家实现工业化和经济腾飞的时间早于发展中国家。因此，其碳排放量大幅下降，达到了相对较低的水平。相比之下，发展中国家却出现了相反的趋势，如图1所示。尽管如此，发展中国家仍在努力实现经济快速扩张，CEI仍保持在较高水平。本研究的结果提供了更多证据，证明转换和利用GTI可以成功降低CEI，尤其是在面临更严重环境退化的发展中国家。

此外，两个子集的外国直接投资结果相互矛盾，耐人寻味。新兴国家的外国直接投资增加了CEI，整个样本也是如此。发达国家的CEI下降不明显。研究结果表明，虽然外国直接投资对发展中国家的CEI有积极影响，但外国直接投资并没有导致发达国家CEI的增加。关于发达国家的这一现象，主要原因可能是发达国家的技术和管理能力已经达到了较高的发展水平，外国直接投资进一步提高的空间很小。因此，外国直接投资对这些国家减少碳排放的影响微乎其微。发达国家的"污染避风港"效应与一项研究结果不相上下，该研究结果表明，外国直接投资加剧了发展中国家的二氧化碳排放，而在发达国家却产生了相反的效果。究其原因，可能是环境法规薄弱的穷国吸引了国外的污染产业进行投资，而发达国家则愿意转移污染产业。

此外，事实证明，金融发展有助于降低这两类国家的CEI，发展中国家的影响更为显著。相比之下，自然资源对CEI有重大影响，特别是在发展中国家。这就证实了一个观点，即发展中国家自然资源的大量存在以及从中获取的巨大利润，使其经济增长对这些资源产生了强烈的依赖，从而提高了经济增长指数。

总之，研究结果表明，无论是在发达国家还是发展中国家，REC和GTI对降低CEI都有相当大的影响，在新兴国家的影响更为明显。而外国直接投资对发达国家和发展中国家的影响正好相反，分别表现为污染光环和不显著的污染避风港。

6.外国直接投资的调节作用

本研究旨在调查在不同的子样本中，外国直接投资是否会调节GTI与CEI之间的关系。因此，表7显示了外国直接投资的调节作用。结果表明，在所有样本中，GTI都会降低CEI。在发展中国家（beta=-0.419，p<0.01）和所有国家（beta=-0.096，p<0.05），外国直接投资对增强GTI对CEI的抑制作用有很大影响，但在发达国家（beta=0.001，p>0.1），外国直接投资的影响并不显著。这意味着，在发展中国家，外国直接投资越高，GTI对CEI的降低作用就越强，而在发达国家则不然。原因如下(1）由于东道国（发展中国家）与母国（发达国家）在研发投入、技术水平、能源效率等方面存在巨大差距，FDI为发展中国家带来成熟的绿色技术，将加速GTI的推广，对CEI的降低作用更加显著；（2）由于发达国家的GTI水平已经很高，通过FDI进一步提高GTI的可行性不大。因此，其调节作用不大。

本研究的结果与另一项研究相反，该研究表明，外国直接投资调节了沙特阿拉伯和马来西亚能源部门技术创新与碳排放之间的关系，使两者之间的关系从负向转变为正向（Abidetal）技术创新与GTI的主要区别在于，后者不仅能提高生产率，还能提高环境质量。总之，虽然外国直接投资直接导致发展中国家的环境消费指数上升，但它也同时通过调节GTI对环境消费指数的递减效应而降低了环境消费指数。这表明，污染天堂和污染地狱假说在发展中国家同时存在。外国直接投资对经济总指数的影响是多方面的，错综复杂的。外国直接投资不仅直接提高了经济总量指数，而且还加强了全球贸易倡议对经济总量指数的抑制性影响。这为阐明研究人员提供的各种研究结果提供了至关重要的见解。

7.内生性问题

根据Nenavath和Mishra的相关研究，均采用系统GMM和工具变量法来解决潜在的内生性问题。使用系统GMM，AR（1）和AR（2）的P值分别为0.001和0.805，如表8所示。这些值表明自相关检验已通过。汉森检验分数为0.490，表明成功通过了过度识别检验。每一项研究结果都显示了模型预测的可靠性。此外，本研究使用互联网的替代变量和GTI的一阶滞后变量作为GTI的替代变量。互联网反映了各国互联网和其他基础设施的建设程度，由使用互联网的个人来衡量。选择其作为替代变量的原因有两个方面：（1）二者之间应具有较强的相关性。研究发现，互联网基础设施通过信息交流和技术分散化促进了绿色创新的发展；（2）互联网与CEI没有直接关系。因此，模型成功地表明，GTI的替代变量和一阶滞后变量对CEI的影响继续显著递减。

8.稳健性检验

本研究采用了两种方法进行稳健性检验：增加变量和删除异常样本。首先，加入收入和政府干预变量后，表9的研究结果与之前的结果高度一致。其次，删除了埃塞俄比亚、肯尼亚、斯里兰卡等可再生能源消费数据异常的国家。本研究的统计调查显示，发展中国家可再生能源消耗量的平均值（0.232）高于发达国家的平均值（0.182），这与通常的观点相悖。因此，本文排除了REC数量异常高的发展中国家。这些国家是埃塞俄比亚（0.930）、肯尼亚（0.769）和斯里兰卡（0.570）。处理后，其值降至0.192，但仍高于发达国家的0.182。实证检验的结果表明，在剔除发展中国家的离群样本后，研究结果具有显著的稳定性。最终，根据稳健性检验，本研究的结论是有力和可靠的。

本研究仍存在一些局限性。首先，本研究考察了可再生能源消费和绿色技术创新对CEI的影响，但未涉及能源转换效率对CEI的确切影响，而这对降低CEI也至关重要。其次，本研究对发达国家和发展中国家进行了比较分析，但未能对发展中国家样本进行进一步分类，如区分高收入、中等收入和低收入发展中国家。因此，上述局限性值得进一步研究，并将提高本研究的全面性。