环境污染问题已经成为全球性的问题,气候变化及全球变暖成为国际社会最关注的问题之一。温室气体,特别是和人类活动相关的二氧化碳排放,被认为是温室效应的主要贡献者。温室气体的增加也导致了气候改变,加速了环境的恶化,比如冰川融化、海平面上升、自然灾害频繁发生。因此,研究影响二氧化碳排放的主要因素很有现实意义。以往的研究主要关注经济增长和能源消耗对碳排放的影响,但随着全球经济的快速发展,世界各国之间的交流也愈加紧密,这样产生一个不可忽略的影响因素就是外商直接投资(FDI),到目前为止,FDI对碳排放的影响没有一致的结论。论文利用贝叶斯面板分位数回归模型,主要研究FDI对碳排放的影响,以了解FDI等影响因素在不同分位水平下对碳排放的影响情况。论文的研究思路是从相关理论分析到模型构建,再将构建的模型运用到实证研究中。首先,对FDI影响二氧化碳排放的相关理论进行分析。这些相关理论主要分为两个方面:FDI对碳排放正面影响的理论,FDI对碳排放负面影响的理论。然后,构建贝叶斯面板分位数回归模型。在贝叶斯理论框架下,设置先验分布,得出后验分布函数,结合面板分位数回归模型。最后,选取东盟五个国家(印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国)1981-2012年度数据作为样本,自变量主要有FDI、经济增长、能源消耗,因变量为二氧化碳排放。另外,在模型中加入相关控制变量。先对样本数据进行统计特征分析,平稳性检验;然后运用构建的贝叶斯面板分位数回归模型进行参数估计,并对结果进行比较分析。研究结果表明:在整个分位水平上看,自变量对因变量的影响是异质的。和OLS回归模型相比,贝叶斯面板分位数回归模型的结果更全面,更详细,更有效。在东盟五个国家中,FDI对碳排放的影响是负的。也就是FDI的增长对当地环境是有利的,即在东盟五个国家中支持“污染光环效应假说”。从经济增长这个自变量来看,它的系数在低分位水平上为负值,而在中、高分位水平上为正值,这也体现了自变量在不同分位水平上的异质性。也就说明在低排放国家,经济增长对环境是有利的,而在高排放国家是不利的。另外,通过GDP的平方项系数可以得出系数值为负值,且统计上不显著。因此,这里没有足够的证据表明东盟国家符合EKC假说中的倒U曲线关系。能源消耗对碳排放的影响是促进作用的,能源消耗越大,环境污染会越严重。