【摘 要】
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本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计（SGMM）方法构建了动态空间面板模型,采
【机 构】
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武汉大学经济与管理学院,碳排放权交易湖北省协同创新中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目“国际应对气候变化中行业减排与市场机制中关键问题的支撑技术研究”（批准号：2012BAC20B03）, 国家自然科学基金青年科学基金项目“国际贸易对我国碳排放效率影响及政策研究”（批准号：NO.71303176）, 教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于碳价格映射的中国工业能源结构优化研究”（批准号：NO.13YJC790073）
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本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计（SGMM）方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM2.5)污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:（1）雾霾(PM2.5)污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM2.5)污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM2.5)高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM2.5)低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM2.5)污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM2.5)污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM2.5)污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。（2）全样本下,FDI对雾霾(PM2.5)浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM2.5)浓度升高0.011%。（3）分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM2.5)浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM2.5)浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM2.5)浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。
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