【《外商直接投资对我国环境污染的空间计量分析案例》6600字】

外商直接投资对我国环境污染的空间计量分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u32375外商直接投资对我国环境污染的空间计量分析案例 1210911.1模型设计与变量选取 1201141.1.1模型设计 1235831.1.2变量选取 2121201.2空间杜宾模型估计结果及分析 4316141.2.1空间杜宾模型固定效应分析 4228571.2.2空间杜宾模型分解效应分析 8322921.2.3稳健性检验 101.1模型设计与变量选取1.1.1模型设计外商直接投资对中国环境污染的影响研究都涉及到其在空间地理位置上的相关性，需要结合两者的空间特性来分析。本文在环境库兹涅茨曲线模型基础上加入FDI建立基础模型如下：Pα其中，P指环境污染，GDP指产出水平，FDI指外商直接投资，X是其他控制变量，εit为随机扰动项且服从高斯分布，i和t分别表示第i省份第t年的数据。该模型通过引入GDP的二次项和三次项来直观展示曲线的特征，在一定程度上减少了经济增长和环境污染之间相互作用程度，降低了内生性风险。在这个模型中，环境污染水平与GDP之间可能存在以下七种关系：①α1=α2=α3=0，说明环境污染水平与GDP没有相关性；②α1>0，α2=α3=0，意味着环境污染随GDP的增长而恶化，呈线性递增关系；③α1<0，α2=α3=0，表明环境污染随GDP的增长而减轻，呈线性递减关系；④α图4-1：环境污染与GDP二次型和三次型函数形式空间计量模型分为空间滞后模型（SpatialLagModel，SLM）和空间误差模型（SpatialErrorModel，SEM）。空间滞后模型（SLM）是研究区位相邻省份的排放量对当地的溢出效应，也就是区域污染排放量对当地影响大小和作用方向。空间误差模型（SEM）研究区位相邻省份的污染排放量对当地的污染排放量的影响大小和作用方向。根据污染排放量的空间相关被冲击方式的不同，可以用SLM和SEM模型进行有效估计。但是，区域污染物排放很可能在空间上同时受到两种形式的冲击影响，即既受到误差项的冲击还受到溢出效应的影响。因此，本文在基础模型上构建同时具有两种效应的空间杜宾模型（SDM）。模型设计如下：ln其中，ρ表示空间滞后系数，反映其他地区的污染物排放对本地区的污染物排放产生影响的方向和强弱；β1到β1.1.2变量选取环境污染不仅仅会受到FDI的影响，还会受到地区的产出水平、产业结构、环保规制等因素的影响。因此，本位在主要变量的基础上选取四个变量作为控制变量进行统计分析。（1）外商直接投资（FDI）：本文采用前文计算实际利用外资额的存量数据来衡量外商直接投资，存量数据能够更好的反映外商直接投资在地区上的累积性。（2）环境污染综合指数（POL）：本文主要研究在省际层面上环境污染的整体水平，若只选用单一的指标很难全面衡量工业污染物的排放对环境的影响，因此，在考虑数据可获得性的基础上，本文选用工业废水、工业废气以及工业固体废物三种主要的工业废弃物，通过熵值法构建环境污染综合指标来衡量省际层面的整体环境污染水平。（3）产出水平（GDP）产出水平（GDP）的原始数据来源于《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴产出水平（GDP）的原始数据来源于《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴实际GDP的计算，以2000年为基期，采用历年各省份GDP平减指数消除价格影响（4）环保投资（EI）环保投资（E环保投资（EI）的数据主要来源于《中国统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。（5）产业结构（ST）产业结构（S产业结构（ST）的数据主要来源于《中国统计年鉴》。（6）技术进步（K/L）技术进步（K技术进步（K/L）的数据原始数据来源于《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。1.2空间杜宾模型估计结果及分析1.2.1空间杜宾模型固定效应分析首先用普通面板回归（OLS）方法对环境污染综合指数、外商直接投资、产出水平以及其他控制变量的系数进行估计，同时通过LM检验验证主要变量在空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）是否具有空间自相关性。利用OLS进行参数估计和空间自相关的LM和Moran检验结果如表4-1所示。Moran检验显著水平为1%，表明本文的研究对象存在空间自相关，若继续用进行OLS回归会产生内生性。LM(SEM)和LM(SLM)通过1%的显著性检验，该结果表明文中所涉及的变量都具有明显的空间联系，应当采用空间计量模型对本文的研究对象进行统计分析，且SLM模型和SEM模型都能对模型的变量进行准确的估计。接下来，用Hausman检验来判断本文应当采用固定效应模型还是随机效应模型，统计结果在5%的显著性水平下显示原假设不成立，因此，对于本文而言，应当选用固定效应模型。表4-1：普通面板回归结果与空间自相关检验变量名称POL空间自相关检验SpatialerrorFDI-0.099***Moran'sI21.644***(0.00)(0.000)GDP1.198**LM441.414***(0.02)(0.000)GDP二次方-0.397*RobustLM138.465***(0.06)(0.000)GDP三次方0.015*Spatiallag:(0.07)LM326.524***EI0.160***(0.00)(0.00)RobustLM23.575***ST0.033***(0.001)(0.00)Hausman20.9**K/L-0.025***(0.000)(0.00)Constant-19.116***(0.00)R-squared0.791注：括号中的数值表示相应的p统计量，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分别代表1%、5%、10%的显著水平；统计结果根据stata16.0的回归结果整理而得。在确定固定效应模型的前提下，运用LR检验和Wald检验对模型稳健性进行检验，从SDM模型出发，验证能否退化为SLM模型或者SEM模型，因为空间杜宾模型是后两者的广义形式。由表4-2结果可见，Wald（SEM）、Wald（SLM）、LR（SEM）和LR（SLM）检验的结果表明SDM较之另两种模型更加有效。所以，本文将采用SDM模型进行计量分析。表4-2：LR检验和Wald检验结果LR(SLM)71.49MarginalProbability0.0000LR(SEM)92.34MarginalProbability0.0000Wald(SLM)46.90MarginalProbability0.0000Wald(SEM)57.18MarginalProbability0.0000在确定选用固定效应模型的基础上，本文检验了只有时间效应、只有个体效应和既有时间效应又有个体效应的模型的有效性，选用最优的时间效应模型，统计结果如表4-3所示。表4-3：基于空间杜宾模型的固定效应统计结果变量名称MainWxFDI-0.111***-0.418***(0.00)(0.00)GDP6.630***3.501(0.00)(0.25)GDP二次方-0.675***-0.245(0.00)(0.49)GDP三次方0.026***0.006(0.00)(0.65)EI0.187***0.100(0.00)(0.14)ST0.029***0.008(0.00)(0.19)K/L-0.019***-0.014**(0.00)(0.02)Observations540540R-squared0.8030.803Numberofid3030注：括号中的数值表示相应的z统计量，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分别代表1%、5%、10%的显著水平；根据stata16.0的回归结果整理而得。在只考虑时间效应模型中，外商直接投资（FDI）估计系数显著为负，FDI每增加1%会使污染物的排放减少0.111%。由此可见，FDI的增加对于工业污染物的排放有显著的抑制作用。分析其原因如下：一方面，伴随外商直接投资进入中国的跨国企业在生产过程中倾向于采用绿色的生产和管理技术，在生产过程中减少对资源环境的消耗并减少污染的排放，一定程度上缓解了中国污染状况（Wang和Jin，2007；黄菁，2010）。引进外资对于环境保护是有利的，原因是其有更为先进的环保技术和环境友好型生产技术，可以通过引进外资提高当地环保技术水平，有利于中国的环境质量提高；另一方面，政府已经充分注意到引入FDI时的资金构成，政府部门对于非环保友好企业外资的引入审批程序日趋严格，绿色环保和清洁高效的外资流入可以推动当地产业结构的变化和升级，对资源进行更合理的配置，提高资源利用率，减少每单位产出所产生的排污和能耗（张彦博等，2009；许士春等，2009）。产出水平（GDP）在1%的水平上显著为正，产出水平的平方在1%的水平上显著为负，三次方在1%的水平上显著为正，产出水平与环境污染之间呈“N”型。两者在“N”型曲线的前半部分所揭示的内在关系与倒“U”型的环境库兹涅茨曲线所揭示的关系是一样，经济越发达，污染越严重，当经过前半部分的拐点后，污染减轻，经过后半部分的拐点后，复又污染严重，但是比起第一阶段，严重程度要减轻很多。分开来看，产出水平（GDP）与环境污染之间呈现倒“U”型的缘由为：经济发展水平的起步阶段，主要是规模和结构两种效应发挥作用，技术效应不显著；居民生活水平的提高，消费结构变化，环保理念提升，愿意消费更多环保产品，环境得到改善；对于生产厂商而言，其能源与技术使用会受到市场传导机制的影响，从而改进自身对环保的认识而使用更利于环境保护的技术。第二个拐点后产出水平（GDP）和污染排放呈弱“U”型。形成这种形状的原因是，其一，技术和结构效应对环境质量的改善作用小于规模效应对于环境的破坏作用；其二，对环保相关产业的投资，不管在技术端还是在基础设施上，资金的流动性慢，投资收益见效慢，对吸引环境友好型投资有消极影响；其三，消费主义倒逼地区生产规模的迅速扩张，从而加重地区的环境污染；最后，经济的快速发展又会催生一批消耗环境承载力的产业出现。其他控制变量中，环保投资（EI）和产业结构（ST）估计系数都在1%水平上显著为正。环保投资对环境污染有正向的作用，这表明我国政府在过往的经济发展过程中对环保的投入在一定程度上恶化了地区的环境污染，这与黄珺和余朝晖（2018）得出的结论相一致，因为环境污染治理投资与环境污染两者之间表现出非线性的关系，即先恶化再改善的趋势，而我国目前正处于改善作用不明显的阶段。张可（2016）等也认为省域之间的环保投资存在“你多投，我就少投”的相互影响，环境污染之间存在“你多排，我也多排”的恶性竞争行为，由此导致环保投资对环境污染治理的效果还不显著。产业结构（ST）的增加会显著恶化地区环境污染，这是因为中国尚处经济转型之时，第二产业中主要的企业还是高能耗高排放型企业，例如建筑和化工企业，这些企业所占比重较高必然会排除大量的污染物，从而对环境造成影响。技术进步（K/L）的估计系数显著为负，且通过了1%的显著性检验，这表明技术越先进，环境污染越少。接着分析变量空间的滞后项，分析各地区经济活动发生对在地理位置上相邻的周边地区环境污染溢出效应。由表4-3可以看出，外商直接投资（FDI）和技术进步（K/L）的滞后项显著为负，说明这两个变量的空间滞后项改善了邻近地区的环境质量。究其原因如下，当一个地区的技术投入增加，不但对当地生产技术进步产生积极作用，该作用也会使周边区域受益，这些区域的单位产出能耗由此降低，整个行业的生产效率在这个过程中得到有效提升，从而改善环境质量。外商直接投资（FDI）的增加会带来大量跨国公司的技术人员和管理人员，人力资源在区域内和跨区域间的流动成为常态后，先进技术和管理理念在区域传播，本土企业会在“看中学”的模仿效应，吸取跨国公司的成功经验和失败教训，利用后发优势减少成本浪费，提高邻近地区产业的技术水平，表现为技术在地理区位间的溢出效应；其次，业内竞争会使产业链关联更加紧密，垂直角度溢出效应会增强，上下游企业和外资企业如果规模相近、发展程度相似，则具有更为显著的溢出效应(Girma等，2010）。产业结构（ST）的滞后项正，意味着该控制变量恶化了邻近地区的环境质量，第二产业最主要包括采矿业和制造业等，大多属于粗放式生产经营，高投入促进产出，资源消耗大，经济效益低，环境的掠夺性强，但因为其滞后项的系数并不显著，因此这种溢出效应并不明显。环保投资（EI）的空间滞后项数值并不显著。产出水平（GDP）、产出水平二次型、三次型的空间滞后效应满足N型曲线特征。1.2.2空间杜宾模型分解效应分析在空间杜宾模型中可将溢出效应分解为总效应、直接效应和间接效应直接效应是指直接效应是指该地的解释变量对该地被解释变量的影响；间接效应是指邻近地区的解释变量对该地的被解释变量的影响；总效应是某地的解释变量对该地区整体的被解释变量的平均影响程度。表4-4：空间杜宾模型效应分解变量名称LR_DirectLR_IndirectLR_TotalFDI-0.118***-0.459***-0.577***(0.00)(0.00)(0.00)GDP6.658***1.51711.175***(0.00)(0.15)(0.00)GDP二次方-0.674***-0.344-1.017**(0.00)(0.36)(0.02)GDP三次方0.026***0.0100.036**(0.00)(0.50)(0.03)EI0.190***0.126*0.316***(0.00)(0.09)(0.00)ST0.029***0.0110.040***(0.00)(0.10)(0.00)K/L-0.019***-0.016**-0.035***(0.00)(0.01)(0.00)R-squared0.8350.8350.835注：括号中的数值表示相应的z统计量，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1分别代表1%、5%、10%的显著水平；根据stata16.0的回归结果整理而得。据表4-4的分解效应结果可知，外商直接投资（FDI）所产生的直接、间接和总效应都显著为负，这表明外商直接投资（FDI）的引入对本区域的环境污染有显著的遏制效果，并且能够非常明显的改善周围地区的环境污染水平。具体而言FDI对污染物排放的作用中，FDI每增加1%，我国区域污染物的排放量将平均降低0.118%，直接降低本地区的污染排放量0.459%，减少邻近地区的污染排放量0.577%。产出水平（GDP）的环境分解结果显示，GDP对环境污染的直接和间接效应显著为正，间接效应结果不显著。这表明，产出水平的提高不但会加剧本地区的环境污染水平，还会通过空间溢出效应加重邻近地区的环境污染。具体而言，GDP每增加1%，会导致本地区的污染排放量加6.658%，增加相邻地区的污染排放量1.517%，但结果并不显著，区域的污染排放量增加11.175%。产出水平二次型的环境分解结果显示，产出水平的增加对环境质量有显著的改善作用，其直接效应和总效应为负，但间接效应负向系数不显著，这再次验证了在我国环境库兹涅兹曲线的存在，但对邻近的环境改善作用并不明显。产出水平（GDP）三次型的环境分解效应的估计系数都为正数，直接效应下的产出水平三次方结果在1%的水平下显著，间接效应下的产出水平三次方系数为正，但并不显著，总效应下的产出水平结果5%的水平下显著。这表明产出水平（GDP）三次型每增加1%将显著增加本地区污染排放量的0.026%，增加邻近地区污染排放量的0.010%，增加污染排放总量的0.036%，可见当地区经济发展攀升到一定水平后，产出水平的提高仍然对我国的环境污染有一定的加剧作用，但其作用强度远低于经济起步期。进一步分析其他控制变量。环保投资（EI）的环境分解结果表明，环保投资的增加与污染物的排放正相关，对周边地区的环境污染也会产生一定的影响，从整体上看，显著增加了全国的污染排放量。产业结构（ST）对污染排放物的间接效应、直接效应和总效应都在显著为正。具体来看，工业增加值/名义地区生产总值每增加1%，会导致本地区的工业污染排放量提高0.029%，