《对外贸易、fdi与环境污染的动态关系——基于pvar模型的研究-钟凯扬.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《对外贸易、fdi与环境污染的动态关系——基于pvar模型的研究-钟凯扬.pdf（7页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、生态经济第32卷第12期(2016年12月) 占cD，ogfc口，艮D行D删，V0132，No12(Decemb盯2016)对外贸易、FDI与环境污染的动态关系 _于PVAR模型的研究钟凯扬(中山大学岭南学院，广东广州510275)摘要：基于PvAR模型，采用我国近20年的省际面板数据研究对外贸易、FDI和环境污染的动态关系，为提高分析结果的稳健性，采用工业三废为污染指标。研究结果表明：对外贸易带动了环境污染，并有多期滞后影响；FDI对环境的直接影响较小，但通过带动对外贸易增长，间接增加了环境污染；近20年对外贸易和FDI对环境污染的总体效应较小，但污染排放具有较强惯性，当期排放会有多期影响，
2、而且长期来看对FDI和对外贸易有一定抑制作用。关键词：对外贸易；FDI；环境污染；PkR中图分类号：F7412 文献标识码：A 文章编号：16714407(2016)1205807Dynamic Relationship between Foreign 1Yade，FDI and Environmental Pouution：An Analysiswith PVAR M0delZHONG Kaiyang(Lingnan Conege，Sun Yat-Sen UniVersity，Guangzhou Gu锄gdong 510275，China)Abstract：With P、7AR model，
3、this paper uses Chims pmvincial p船el da土a in the Dast two decades to research the dynamicrelationship be附een foreign仃ade，FDI蚰d environmental pollutionTb mal【e t11e resultS more robust，indus仃ial waste gas，industrial waste water and industrial solid waste are used as pollution indexesThe resuns reveal
4、 that：fbreign订ade increasespollution and me i加uence has lag e氐cts；FDI has little direct innuence on pollutionbut it still has indirect innuence byboosting foreign trade；the oVeraU innuence of foreign trade锄d FDI on pollution is small in the past押o decades，butpollution emission h嬲strDng inertia蚰d cur
5、rent pollution has lag eects，moreover，pollution is inclined to suppress FDI锄dforeign仃adeinthelongmnKey words：foreign trade：FDI：environm饥tal pollution：PVAR1问题提出改革开放以来，我国大力发展对外贸易和引入外资，促进了经济高速增长。2014年，我国进出口总额为430153亿美元，实际利用的外商直接投资为119562亿美元，进出口规模和接收外资规模均列居全球首位。但与此同时，我国的环境问题也日益突出，例如二氧化硫、二氧化氮和细颗粒物等污染物排放量
6、在全球位列首位，环境恶化使得我国不得不付出大量成本来治理环境，例如2014年我国环境治理投资总额为95755亿元，约占当年GDP的151。那么对外贸易和外资引入是否恶化了我国环境?其影响如何?本文将利用实证分析方法进行深入探讨，为我国贸易政策、产业政策和环保政策的制定提供相关建议。为更好地把握对外贸易、FDI和环境之间的关系，需要厘清以下几个问题：(1)对外贸易、FDI对环境的影响如何，究竟是改善了环境还是恶化了环境?(2)环境污染对对外贸易和FDI是否有反作用?(3)对外贸易与FDI的相互作用是否对环境造成间接影响?目前的研究大多只是回答了上述的部分问题，存在一定局限性。对此，本文将运用PW
7、瓜模型，选择跨度为20年的省际面板数据对上述问题进行实证研究。2文献综述21国外研究成果20世纪90年代，随着北美自由贸易协定签订，环境保护团体担心贸易自由化促使美国和加拿大的污染工业向墨西哥转移，会加剧墨西哥的环境污染，因此对贸易自由化持否定态度，引发了学界对贸易与环境关系的大讨论。国外关于对外贸易、FDI对环境的影响主要有三种观点：(1)对外贸易、FDI对环境具有积极影响。较有代表性的理论有：要素禀赋假说认为，资本密集型产业的污染水平往往高于劳动密集型产业【l】，按照比较优势理论，发达国家将专业生产资本密集型产品，欠发达国家将专业生产劳动密集型产品，因此自由贸易下国际分工有助于改善欠发达国
8、家的环境；污染光环假说(pollution halo)认为，FDI可带来先进的管理经验和技术，通过溢出效应等提升当地作者简介：钟凯扬(1985)，男，广东台山人，硕士，中级经济师，主要研究方向为国际投资、银行经营等。万方数据生态经济第32卷第12期(2016年12月) EcD，Dgfcn，EcD辟D，哕，Vbl32，N o1 2(December 20 1 6)技术，有助于改善当地环境【2l。但实证结论却不一致，例如对于FDI是否有助于改善当地环境，支持的有Eskel锄d&Harrison【31等，不支持的有PerkinsNeumave一等。(2)对外贸易、FDI对环境具有消极影响。较有代表性
9、的理论有：污染避难所假说认为，人均收入等因素使得南北国家在环境规制方面存在较大差异，贸易自由化将促使污染密集型产业从发达国家向欠发达国家转移，欠发达国家将成为发达国家的污染天堂【5】；竞争到底假说(Raceto the Bottom)认为，全球贸易自由化导致欠发达国家相互降低环境标准来吸引外资，出现“向环境标准底线赛跑”的现象，导致FDI流入会加剧环境污染【6】。无论是污染避难所假说还是竞争到底假说，都认为环境规制会对贸易或FDI的污染产业结构产生影响，在实证方面，Tobeyl71早期运用HO模型做过研究，但没有发现环境规制显著影响23个样本国家污染密集型工业的贸易模式，实际上许多实证结果也并
10、不支持。J疵等喁1认为，环境规制的成本在生产总成本中所占比例较低，不足以促使污染密集型工业发生转移；Javorcik&wbi【9J认为FDI东道国的政治制度、统计分析的缺陷、数据收集的缺陷以及环境标准和跨国公司的污染强度难以观察等因素都可能导致分析产生偏差。(3)对外贸易、FDI对环境具有综合影响。较早提出综合影响分析框架的有Gmssman&Ialleger【10】，他们将对外贸易对环境的影响分解为规模效应、技术效应和结构效应，其中规模效应指生产扩张增加了污染，技术效应指收入水平提高有助于降低污染，结构效应则指一国的比较优势导致的贸易产业结构变化所带来的环境效应，这些比较优势可能来自环境规制也
11、可能来自劳动、资本、技术等，贸易对环境的影响取决于这些作用的角力结果。An觚eiler等u”在Gmssm觚&10meger的基础上建立了微观理论模型(下称ACT模型)，并提出贸易引致的结构效应，由环境规制效应和资本劳动比效应组成，而一国贸易对环境的结构效应受两者的相互影响，他们以来自联合国GEMS的S0：为污染指标，采用197l1996年涵盖44个国家、109个城市的面板数据进行实证研究，发现自由贸易有助于改善处于样本平均水平的国家的环境。Cole&E11io“121在AcT模型基础上采用多种污染指标进行实证分析，结果发现不同污染物有不同表现。22我国研究成果关于对外贸易、FDI与环境的关系，
12、国内已有一定研究，尤其是2000年以来，受到学者较大关注。国内研究大多建立在国外理论模型的基础上，然后结合我国数据进行实证分析。目前，较多文献运用GmssmanKme2er的环境效应或ACT模型进行实证研究，验证各种假说在我国是否成立，并观察对外贸易、FDI对环境的影响，实证方法采用一般时序、静态面板、动态面板等，例如张连众等1 31，陈红蕾等1 41，刘林奇1 51，傅京燕等161，彭水军等1 71，阚大学等m】。近年有部分学者运用面板门槛效应研究FDI对环境的影响，例如李子豪等191、杨杰等201。部分学者还采用其他实证方法进行了研究：例如田素妍等口，聂飞等221运用联立方程模型研究各变量
13、的相互关系；沈利生等231，彭水军等运用投入一产出测算含污量、贸易条件等；苏桔芳等251运用PW峨模型研究环境规制与对外贸易、FDI的关系。23本文边际贡献上述国内外文献对研究对外贸易、FDI与环境的关系具有重要的参考作用，但有些问题仍有待进一步探讨：(1)对外贸易和FDI各自可能对环境污染产生的影响，但大多数文献只是以对外贸易或FDI单独进行分析，不能全面反映我国开放经济与环境的关系；(2)对外贸易和FDI之间相互影响，可能存在互补或替代效应，通过传导作用对环境污染造成间接影响，但一般的经验模型没有对此进行研究；(3)较少文献关注污染指标对对外贸易、FDI的滞后影响，但实际上人们越来越关注环
14、境污染，过去的污染水平可能会推动产业结构调整，从而影响FDI引入和进出口贸易；(4)在研究方法上，以往的研究大多依赖经济理论模型，但经济理论模型有其前提假设条件，条件的强弱很可能影响结论的可靠性。本文将采用PVmt模型进行实证分析，该模型具有一定优势，有助于克服上述问题：(1)把每个变量都视为内生变量，因此无需区分内生变量或外生变量；(2)可通过脉冲响应函数观察变量之间的动态关系；(3)可通过方差分解观察一个变量对另一个变量变动的贡献度；(4)通过增加截面数据扩大了样本容量。此外，为提高实证结果的稳健性，本文将尽量扩大污染指标选择。3变量、数据与实证模型31变量选择和数据来源本文主要考察对外贸
15、易、FDI与环境污染之间的动态关系，采用的变量和数据如下：(1)对外贸易采用我国进出口贸易总额，用f阳如表示，数据来自国家统计年鉴，以当年人民币对美元平均价换算成人民币。(2)FDI采用实际利用的外商直接投资，由于国家统计年鉴2004年以后没有公布省际的FDI数据，因此本文2004年以前的FDI数据来自国家统计年鉴，2004年以后的数据来自中国经济数据库(CEIC)。FDI以当年人民币对美元平均价换算成人民币处理。(3)环境污染指标采用工业废气、工业废水和工业固59万方数据生态经济第32卷第12期(2016年12月)E幻，Dgfc口，EcDnD开吵，v0132，No12(December 20
16、16)体废弃物的人均排放量，分别用g口印、w口御m JD矗勿表示，数据来自国家统计年鉴和中国环境统计年鉴。本文的数据为我国省际面板数据，时间跨度为19942013年，由于重庆部分年份的数据没有单列，因此对四川和重庆进行合并处理，另外西藏数据缺失较多，予以剔除，因此截面调整为29个(不包括港澳台地区)。32实证模型本文采用面板向量自回归模型(PVAR模型)进行实证研究。PW浓模型支持面板数据分析，降低了时间序列长度的要求，可较好捕捉到个体异质性对模型参数的影响，而且把所有变量均作为内生变量处理，通过误差项的正交化处理，可分解出一个变量对另一个变量冲击的响应，从而反映变量间的动态互动关系。本文构建
17、的PvAR模型如下：tK，=玩+墨曰，K卜f+仇+够+岛，其中：f为地区，r为年份，七为内生变量的滞后阶数；K，=(y，朋，尥)是一个31变量的内生变量，E，代表环境污染水平(分别为卿、M肋p和5D坳)；朋。，代表舰眈；炮“代表FDI；，7，为第f个地区的固定效应；钆为时间效应；s“为随机扰动项。PVAR模型估计的主要步骤为：(1)进行GMM估计，得出变量之间的回归结果；(2)通过脉冲响应图来分析各变量对冲击的反应；(3)利用方差分解方法分析各变量的贡献度。为提高实证结果的有效性，在P皿模型估计前对变量进行平稳性检验和协整性分析。本文采用的统计软件为stata 12和Eeviews 60。4实
18、证结果和分析41面板单位根检验如果变量数据非平稳，直接对变量进行回归容易导致伪回归，因此变量数据是否平稳对于P汛模型的估计结果具有重要影响。检验变量数据的平稳性一般采用单位根检验，如果拒绝存在单位根”的假设，说明数据是平稳的，如果接受“存在单位根”的假设，说明数据是非平稳的，需进一步对差分序列进行检验。为克服传统单位根检验方法普遍存在的检验效力过低的问题，提高结论的稳健性，本文采用LLC、IPS、Breitung、Fishe卜ADF、Fisher-PP等5种方法进行检验。结果如表1所示，五种检验方法下各变量的水平值都不能拒绀存在单位根”的假设，数据是非平稳的，一阶差分后再进行单位根检验，这时各
19、变量的统计值都在1的水平上显著，拒绀。存在单位根”的假设，数据均变为平稳，因此各变量序列为非平稳的及1)。42滞后阶数和协整检验在协整检验和进行PW瓜分析前，先确定滞后阶数。表1面板单位根检验结果Fisher_检验方法 LLC 口S Breit呲gFisher-PPADF统计量 f r f 凸扣阳”口朋 C矗fsg“口，它g口sp 114829 169718 82092 398968 411465wnterp O2944 29434 O3572 368016 348459solidp 25913 96981 96046 210959 256913tr口de 12172 65093 97446
20、、264959 301265FDl 38373 73235 88646 296626 198665Dgnsp 136772 109682 44714 257074 401327Dw口把印 153475 139935 99229 262855 331470Dsolidp 125108 116377 23463 242644 353319Dtmde 149428 141009 60325 271545 452678DFDl 85618 77628 32001 181728 221095注：(1)D为一阶差分形式；(2)以上检验方法的原假设均为“存在单位根”；(3)+表示在1的水平上显著。PW峨模型
21、提供了选择滞后阶数的估计，通过比较AIc、BIC和HQIC准则的最小值，最终确定滞后阶数为2。面板单位根检验虽然得出各变量是一阶单整序列，但还需进一步通过协整检验考察是否存在长期稳定的均衡关系，常用的协整检验方法包括Pedroni、Kao、Fisherrco1binedJohansen)等。为提高检验的稳健性，本文采用这三种方法进行比较验证。从表2的检验结果看，三种污染指标下的Gm印砌D值都不显著，w口胞，p的，l口九ef v值和尸切ne，砌。值不显著，但Pedroni【26】的Monte Carlo模拟实验结果显示，在小样本条件下，2疗“彳D尸、6锄印彳上矿统计量优于其他统计量，而三种污染指
22、标的该两项统计量均在1的水平上显著，因此可认为存在协整关系。从表3、表4表2 Pedroni检验结果统计量 晷ptrnde，FDl wnte憎，tr口de，FDI so|t印，trade， FDI尸口以e，v 33939 O7320 20053”Pa以P，施D 24432” 15706 20758组内P口netPP 一5817r” 17700 -49828P肌dADF 一71159 22803 62720Gm印砌D O5077 31673 一O1806组间 G阳印PP 一72205 37754 -49138GrounADF 75395 26532 64342表3 Kao检验结果l爿DF f口嘶
23、ffc 39463“ 18691” 42733表4 Fisher(combined Johansen)检验结果原假设 迹统计量 最大特征值统计量g础p，打m如，0个协整关系 3567 3096至多1个协整关系 1181 9524FDl至多2个协整关系 1024 1024w口据，p，O个协整关系 1858ll。 1439至多1个协整关系 9443 8624tr口deFDI 至多2个协整关系7756 7756so，勿， O个协整关系 30412733至多1个协整关系 1031 8349打odeFDI至多2个协整关系 836l 836l注：表2表4中的+、”、+分别表示在10、5、1的水平上显著。万
24、方数据生态经济第32卷第12期(2016年12月) EcD，Dgfc口，Ec伽D删，v0132，No12(December 2016)的检验结果来看，“不存在协整关系”的假设均在1或5的显著水平上得到拒绝，Kao检验和Fisher(combilledJohansen)检验通过。综上所述，朋印、M懈把伊、sDffc勿分别与f，W如、用w变量之间存在协整关系，即存在一定的长期均衡关系，可进一步建立PvAR模型进行分析。43 P瓜模型估计431 GMM估计分析由于前述构建的P岷模型包括时间效应和固定效应，可能造成系数估计有偏。对此，本文对相关数据作适当处理：采用均值差分法消除各变量的时间效应，而后用
25、一阶向前差分法消除各变量的固定效应，即helInert过程”，对变量进行适当转换，通过消除向前均值，也就是每个地区可获得所有未来观测值的均值，使得转换变量和滞后自变量保持正交性，此时可将滞后回归系数作为工具变量，利用广义矩估计方法(GMM)对参数进行估计。按照上述确定的滞后阶数，这里的滞后阶数仍为2，估计程序使用世界银行Love&zicchino旧提供的程序，GMM估计结果见表5。表5 GMM估计结果gp，trQde，FDl镪估诗结栗卿h tr口de h FDI解释变量b GMM t GMM b GMM t GMM b GMM t GMMLg唧 06138 33286 一O0286 10758
26、 -o0006 11480上hf，口如 O4098 18045 08751 26945 O0006 O1506Lh FDl 89202 O4731 14845 11444 13457 61500工2g唧 02586 26652 一O0150 O9474 O0003 O8971L2加如 O3743 14454 01440 08103 O0044 11115L2m FDI 89422 一l_2113 64301 11246 02630 192lOwate。trdde，FDI钓估计结果hWnterp Jjl f，ud童 h FDI解释变量b GMM t GMM b GMM t GMM b GMM t
27、 GMMLhWnte曙 06946 58628 O0137 11136 OOo005 01924三加如 28230 20843 O8554 27117 000013 O0288Lh FDI 29149 O799l 85677 1340l 12808 lO778三2一一M砌p O1578 19859 00064 16376 00001 10033工2f九眈22808 20165 一O0699 O3722 00034 O9130nh FDl 22188 O9505 _40629 13961 02567 24588Sol试p。trade，FDI镪估请结栗hjoltdp f阳如 h FDl解释变量b
28、GMM t GMM b GMM t GMM b GMM t GMMLh0lidp O9749 11595 O0501 10969 O00067 09012Lh tr口de O1002 14196 O8604 26194 000033 O0723Lh FDI O4812 O1074 12988 11607 12972 68962nhjolidp O0596 一13235 00019 O6162 000019 10124三2f阳d8 00429 O3848 O1326 o7551 O00403 10502tt2h FDI 25838 -10393 58142 11611 02489 -19758注
29、：(1)”一”表示经hellnert转变的形式；(2)“”“三2”分别表示滞后l阶、滞后2阶；(3)6_G删表示GMM估计系数，f_G脱M表示G脱M估计系数的r检验。从表5来看：(1)对外贸易和FDI对环境污染的影响：当三种污染指标为依赖变量时，加如的滞后一期影响均为正，滞后二期影响均为负，滞后一期系数的绝对值大于滞后二期系数，正向效应占主导，而FDI的滞后一期和滞后二期影响并不一致，其中g口印、JD，砷，为依赖变量时，FDI的滞后一期影响为正、滞后二期影响为负，w口据伊为依赖变量时，滞后一期影响为负、滞后二期影响为正。从显著性水平来看，g口印、w口把p为依赖变量时，加如的滞后一期影响分别在1
30、0、5的水平上显著，sD，勿为依赖变量时，加如的滞后一期影响虽不显著，但f统计值也较大，而FDI的滞后一期影响在三种污染指标下均不显著。由此可看，我国对外贸易显著增加了环境污染水平，这在一定程度上印证了“污染天堂假说”，即由于环境规制水平的差异，发达国家将污染密集型产业转移至我国，贸易增长进一步恶化了我国环境污染；但FDI对我国环境污染的影响不能确定，这可能是FDI流入虽然给当地环境污染带来了规模效应，但是由于外资企业具有雄厚的资金、先进的管理经验和技术，又有利于改善当地环境污染，综合效应因不同污染指标而异。(2)对外贸易与FDI的相互关系：当f朋如为依赖变量时，三种污染指标下，FDI的表现较
31、为一致，即滞后一期的影响为正、滞后二期的影响为负，而且滞后一期系数的绝对值大于滞后二期系数，正向效应占主导，说明FDI的增长有利于促进对外贸易，但当FDI为依赖变量时，加如的影响并不一致。这可能是部分跨国企业在我国投资后，从国外进口原材料、配件等，加工成产品后销往国外，因而肋，推动了贸易增长。(3)环境污染对FDI和对外贸易的影响：当抛如、FDI为依赖变量时，各污染指标的影响存在一定差异，这可能是不同污染物的排放特性、排污技术等存在差别，导致其对贸易行业生产行为的影响有所不同。但从总体来看，负效应占了主导，这说明环境污染对FDI和对外贸易存在一定抑制作用，不过从系数来看，影响还较小。432脉冲
32、响应分析脉冲响应函数衡量每个内生变量的变动对变量自身和其他内生变量的影响，即在扰动项上加上一个标准差的冲击，考察其对变量自身和其他变量当前和未来取值的影响，能较为直观地反映内生变量之间的动态关系。本文参照Love&zicchino【21进行脉冲响应分析，使用Monte Carlo模拟500次得到正交化脉冲响应函数图，结果详见图1图3，其中最上端、最下端两条曲线分别表示95的置信区间的上下界，横轴表示滞后期数。从图1图3可以看到：(1)对外贸易对环境污染的动态影响：由各污染指标的第二列第一个图所示，面对缸ade的冲击，环境污染的初始变化为0，随着时间推移，环境污染均出现增加，前期上升较快，然后逐
33、渐减弱，但仍保持正向效应。由此可看，贸易6l万方数据生态经济第32卷第12期(2016年12月) EcD，Dgfc口，EcD以DJ，吵，Vbl-32，No1 2(December 20 1 6)增长短期内确实恶化了环境，贸易对环境的规模效应大于技术效应，但在贸易结构改善、技术改进、环境规制等共同作用下，技术效应逐渐增强，长期上看，负面影响逐渐变小。(2)FDI对环境污染的动态影响：由各污染指标的第三列第一个图所示，FDI对各污染指标的影响不一致，其中对工业废气有正向效应，对工业废水先有负向效应、然后有正向效应，对工业固体废弃物有负向效应，总体来看，这种影响均较小。FDI投资的企业分布在不同行业
34、，产生污染物不同，这可能促使FDI对不同污染物的影响出现差异。FDI可能对当地有一定技术溢出效应和带动效应，有助于改善当地环境，但当地也可能为了吸引FDI竞相降低环境标准，从而恶化了当地环境。这些因素相互影响，可能是造成FDI对污染总体效应较小的重要原因。(3)对外贸易与FDI的动态关系：由各污染指标的第三列第二个图所示，FDI的冲击提高了饥口如，促进了贸易增长，而且随着时间推移，这种正向效应逐渐扩大，因此FDI可通过促进对外贸易增长间接影响环境污染，即通过FD，一舭z如一印、w口把伊、soff勿的路径增加环境污染。(4)环境污染对FDI和对外贸易的动态影响：随着人均污染水平的提高，当地经济面
35、临的环境压力越大，部分污染密集型产业就会受到限制或者被迫转移，因此在一定程度上对贸易和FDI造成负向影响，正如各污染指标的第一列第二、三个图所示。433方差分解通过方差分解，可进一步反映随机扰动对变量产生影响的大小，以评价每一个结构冲击对变量变化的贡献度。从表6可以看到：(1)各污染指标对自身的冲击反应在第10期和第20期均达到94以上的水平，这说明各污染指标具有极强的惯性行为，在我国各地政府普遍追求GDP增长的政绩目标下，经济增长对环境污染的规模效应有持续影响，环境污染的调控面临较大的惯性压力。(2)对外贸易对污染的影响在第10期和20期的差异较小，第20期对外贸易对工业废气、工业废水、工业
36、固体废弃物排放的贡献度分别为12、29、01，总体影响较小。(3)FDI对污染的影响在第20期比第10期略有提升，总体仍较平稳，第20期FDI对工业废气、工业废水、工业固体废弃物排放的贡献度分别为39、19、03，总体影响也较小。(4)FDI对f朋如的贡献度约为4060，说明FDI对对外贸易的影响较大，但fm如对FDI的贡献度不到10，说明对外贸易对FDI的带动效应相对较小。5结论和建议本文采用我国近20年的省际面板数据，通过PVARmpuI掣善i!篇。8堕暑。守g vAR0射粤糖患efdi 恻e 二83；l 协。二瞎湍品 州帅。 二嘲晨：。 ”出 二83；l 耐1n舢宁2；Sresponse
37、 Of waterp to wate币shock(p 5)walerpwaIerp一 (p 95)waferp。1 I、L7 1e+02 t二=0 6respOnse of trade to waterp shock二瞎赘船品一恻叩97e+03_厂2甜031一 1一一二撼；喘。 怕曲SrespOnse Of waterp tO fdi shOck(p 5)砌删(p95)fdISresDOnse of trade to fdi shOck二瞎 阳1ErrOrs are 5On each side generated by MOnleCarIO with 500 reps图l脉冲响应图(gasp、
38、trade、FDI)62 万方数据生态经济第32卷第12期(2016年12月) EcD，Dgfc口f EcD玎。埘y，Vbl32，No12(December 2016)mpuIse-respOnses fOr 2 Iaq VAR Of sOIjdp trade fdi。(p 5)。s0|idpsolIdp。!(D 5)iradeirado(p 95)soIp (p 95)fradeSresponse of so|idp to solidp shOck二摇饕湍3。一酬耐92 2e+03 一SrespOnse 0f t陷de to soIidp shOck二罐器黜品一蚓“916 9795 0Sre
39、spOnse Of sO|jdp lo f阳de shock(p 5)tmdetmde(p95)tradeSresDonse 0f trade tO trade shock二器；馏：。 ”础63 378617 7417(p 5)例(p 95)fdISrespOnse 0f sOIidp tO fdi shock二撂器 阳1SresDOnse Oftrade tO fdi shOck二摇器 一州195 91741 0 0000 ti二二二=二=二；=；=二0 6S S SrespOnse Of fdi fo solidp shock response Of fdi lO lrade shock
40、response of fdi to fdi shockErrors are 5on each side generated by MonleCarIo with 500 reps图2脉冲响应图(waterp、trade、FDI)mpuIserespOnses for 2 lag VAR Of gasp lrade fdi。二躐器 眄。 。二嘲言翥。 佃出2 0e+04SrespOnse Of gasp tO gasp shock1 4e+03(p 5)gp(p95)gaspSrespOnse of lrade lO gasp shOck二担辩嚣 一a88一SrespOnse of gasp
41、tO trade shock(p 5)tradetrade(p 95)frade4 6e+03SresDonse 0ft阳de tO t阳de shock二据斟晨3。 旧曲5 7e+03-3 0e+03二一3：二摇嚣 一砌Sresponse 0f gasp tO fdi shock二8饕 阳l0 6SresDOnse of trade tO fdi shOck二鼹 阳图3脉冲响应图(solidp、trade、FDI)模型研究了对外贸易、FDI与环境污染的关系，与以往经验研究不同，Pw峡模型可更好反映各变量之间的双向动指标，进一步提高了实证分析的稳健性。通过研究，本文可以得出以下主要结论：一是对
42、外贸易和FDI对环境的直态关系和变动影响程度，而且通过选取工业三废作为污染 接影响存在差异。实证结果表明对外贸易带动了环境污染，631J，1t万方数据生态经济第32卷第12期(2016年12月) EcD，Dgfc口f EcDHDw，v0132，No12(December 2016)表6方差分解结果Y=gdsp Y习vnterD ksD，昀，期数y tr口de FDl 】， trdde FDl 】r tr口de FDly 10 0956 0013 O030 O965 0029 O004 O998 0001 OOOlf，口如 10 O230 0264 O505 O047 0420 0532 031
43、8 0257 O424FDI 10 0133 O098 O768 O025 0036 0938 O116 0074 O808y 20 0947 O012 O039 0950 O029 O019 O995 O001 0003tr8de 20 O310 0154 O535 O058 O282 O659 O359 O172 O467FDl 20 O194 O069 O736 0114 006l O824 O137 O0“ O797而且有多期影响，“避难所效应”对我国环境的影响不容忽视：FDI对环境的直接影响较小，但是FDI可以带动对外贸易增长，从而对环境污染有间接影响；二是近20年对外贸易和FDI对
44、环境污染的总体效应较小，由此来看，它们并不是造成环境污染的主要原因，但是对外贸易和FDI是推动我国经济增长的重要动力，其对环境的持续影响不容忽视；三是污染排放具有较强惯性，当期排放会有多期影响，而且长期来看对贸易和FDI有一定抑制作用。根据以上研究，本文提出以下政策建议：一是加强改善出口贸易结构，推动环境标准在出口企业的落实执行，提高企业污染的违约成本，推动绿色产品出口，从而减轻出口贸易所带来的污染；二是推动FDI企业的技术溢出效应，通过FDI的带动作用改善贸易企业的环境污染；三是在国家层面扩大污染物种类的总量减排目标，形成国家决心减排的社会预期，使企业排污时将面临较高的违判成本和不利的社会声
45、誉，影响其市场竞争力，从而通过市场行为抑制企业的污染冲动。同参考文献：1】Mani M，Wheeler DIn search of pollution havens?Diny indus时in the worId economy1960 to 1995J】Jo啪al of EnVim岫ent&Development，l 998，7(3)：2 1 5-2472】BirdsaU N，wheeler D1rade policy and industrial pollution inLatin America：Where are the poUution havens?J】Joumal ofEnvir
46、oment&Development，1993，2(1)：137-1493】Eskeland G S，Harrison A EMoVing to greener pastures?Muhinationals and the pollution haven h)rpotllesisJ】Jo啪al ofDevelopment Economics，2003，70(1)：l-234】Perkins R，Ne啪ayer EThnsnational 1inkages and me spilloVerof environmentefnciency into developing countriesJSSRNE
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