外商直接投资与中国雾霾污染
本文选题：FDI + 雾霾(PM.)浓度 ； 参考：《统计研究》2017年05期
【摘要】：本文利用1998—2012年中国30个省份的空间面板数据,采用Moran‘s I和Geary’s C指数对FDI与雾霾(PM_(2.5))污染进行了探索性空间数据分析,并基于EKC假说构建了空间面板数据模型,将经济地理嵌套权重矩阵、经济地理权重矩阵纳入静态和动态空间面板模型进行分析。实证结果发现:(1)相对于静态空间面板模型,动态空间计量模型能更为准确地拟合FDI对我国雾霾(PM_(2.5))浓度的影响过程,雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应"。(2)在经济地理嵌套权重矩阵和经济地理权重矩阵下,FDI流量每升高1%,PM_(2.5)浓度分别升高0.0174%和0.0161%。FDI存量每升高1%,PM_(2.5)浓度分别升高0.0177%和0.0163%,表明FDI是导致雾霾(PM_(2.5))浓度升高的影响因素之一,说明了我国目前吸引和利用FDI离环保目标的最优水平还有一定距离。
[Abstract]:Based on the spatial panel data of 30 provinces in China from 1998 to 2012, this paper analyzes the spatial data of FDI and smog (PM _ (2.5) pollution by using MoransI and GearysC index, and constructs a spatial panel data model based on EKC hypothesis. The nested weight matrix of economic geography and the weight matrix of economic geography are analyzed in static and dynamic spatial panel models. The empirical results show that: (1) compared with the static spatial panel model, the dynamic spatial measurement model can more accurately fit the influence of FDI on the concentration of smog (PM2.5) in China. The pollution of smog (PM2.5) showed significant "superposition effect" and "spillover effect". (2) under the economic geography nesting weight matrix and the economic geographical weight matrix, the concentration of PM2.5 increased by 0.0174% and 0.0161.FDI stock increased by 0.0164% and 0.0161.FDI respectively. Do not increase 0.0177% and 0.0163%, indicating that FDI is one of the factors that lead to the increase of PM2.5 concentration. It shows that there is still a certain distance between attracting and utilizing FDI from the optimal level of environmental protection target in China.
【作者单位】： 武汉大学经济与管理学院;
【分类号】：C812
【参考文献】
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本文编号：2056065
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