外商直接投資對中國空氣污染的動態(tài)影響：基于動態(tài)GMM模型的深度剖析一、引言1.1研究背景與動因隨著經(jīng)濟(jì)全球化的深入發(fā)展，外商直接投資（ForeignDirectInvestment，F(xiàn)DI）在國際經(jīng)濟(jì)舞臺上扮演著愈發(fā)重要的角色。對于中國而言，自改革開放以來，積極吸引外商直接投資，將其作為推動經(jīng)濟(jì)增長、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級的重要手段。大量的FDI流入為中國帶來了豐富的資金、先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗，有力地推動了中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，使中國在全球經(jīng)濟(jì)格局中的地位不斷提升。在過去的幾十年間，中國吸引外商直接投資的規(guī)模持續(xù)增長。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在改革開放初期，中國吸引的FDI規(guī)模較小，而到了21世紀(jì)初，中國加入世界貿(mào)易組織（WTO）后，F(xiàn)DI流入呈現(xiàn)出迅猛增長的態(tài)勢。近年來，盡管全球經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜多變，但中國依然憑借著龐大的市場規(guī)模、完善的產(chǎn)業(yè)配套體系和不斷優(yōu)化的營商環(huán)境，保持著對外商直接投資的強大吸引力。截至[具體年份]，中國累計實際使用外商直接投資金額達(dá)到了[X]億美元，眾多知名跨國公司紛紛在中國設(shè)立生產(chǎn)基地、研發(fā)中心和地區(qū)總部，涵蓋了制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等多個領(lǐng)域。與此同時，中國的空氣質(zhì)量狀況卻不容樂觀?？諝馕廴咀鳛橐粋€嚴(yán)峻的環(huán)境問題，給生態(tài)系統(tǒng)、人類健康和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了諸多負(fù)面影響。在過去很長一段時間里，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式較為粗放，能源結(jié)構(gòu)以煤炭為主，工業(yè)生產(chǎn)和交通運輸?shù)阮I(lǐng)域的污染排放量大，導(dǎo)致中國部分地區(qū)空氣污染嚴(yán)重，霧霾天氣頻繁出現(xiàn)。以可吸入顆粒物（PM10）、細(xì)顆粒物（PM2.5）、二氧化硫（SO?）、氮氧化物（NOx）等為主要污染物的空氣質(zhì)量問題，不僅降低了人們的生活質(zhì)量，引發(fā)了呼吸系統(tǒng)疾病、心血管疾病等一系列健康問題，還對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、旅游業(yè)等造成了不同程度的經(jīng)濟(jì)損失。雖然近年來中國政府高度重視環(huán)境保護(hù)，加大了對空氣污染治理的投入和政策力度，空氣質(zhì)量總體上呈現(xiàn)出逐步改善的趨勢。生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024年，全國地級及以上城市PM2.5濃度為29.3微克/立方米，同比下降2.7%；優(yōu)良天數(shù)比例為87.2%，同比提高1.7個百分點；重度及以上污染天數(shù)比率為0.9%，同比下降0.7個百分點。但空氣污染問題依然是中國實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展道路上的一大挑戰(zhàn)。在此背景下，研究外商直接投資對中國空氣污染的影響具有重要的現(xiàn)實意義和理論意義。從現(xiàn)實角度來看，一方面，深入了解FDI與空氣污染之間的關(guān)系，有助于政府制定更加科學(xué)合理的外資政策和環(huán)境政策。如果FDI對空氣污染存在負(fù)面影響，那么在吸引外資時，就需要更加注重外資的質(zhì)量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加強對污染密集型產(chǎn)業(yè)的準(zhǔn)入限制和環(huán)境監(jiān)管；反之，如果FDI能夠?qū)諝馕廴酒鸬椒e極的改善作用，那么可以進(jìn)一步優(yōu)化投資環(huán)境，吸引更多有利于環(huán)境保護(hù)的外資項目。另一方面，對于企業(yè)而言，明確FDI與空氣污染的關(guān)聯(lián)，能夠促使外商投資企業(yè)增強環(huán)保意識，加大環(huán)保投入，采用更加清潔的生產(chǎn)技術(shù)和工藝，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的雙贏。從理論層面來說，現(xiàn)有的關(guān)于FDI與環(huán)境關(guān)系的研究雖然取得了一定的成果，但結(jié)論并不統(tǒng)一。部分研究認(rèn)為FDI通過技術(shù)溢出效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)等，可以促進(jìn)東道國環(huán)境質(zhì)量的改善；而另一些研究則指出，F(xiàn)DI可能會帶來“污染避難所”效應(yīng)，即跨國公司將污染密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制相對寬松的發(fā)展中國家，從而加劇東道國的環(huán)境污染。針對中國的具體國情，進(jìn)一步深入研究FDI對空氣污染的影響，有助于豐富和完善FDI與環(huán)境關(guān)系的理論體系，為后續(xù)相關(guān)研究提供更加堅實的理論基礎(chǔ)和實證依據(jù)。1.2研究價值與貢獻(xiàn)本研究具有多方面的價值與貢獻(xiàn)，在理論層面，能夠進(jìn)一步豐富和完善外商直接投資與環(huán)境關(guān)系的理論體系。過往研究雖已取得一定成果，但結(jié)論并不統(tǒng)一，部分聚焦于FDI對環(huán)境的單一影響路徑，如技術(shù)溢出效應(yīng)或“污染避難所”效應(yīng)，而缺乏對多種效應(yīng)綜合作用的深入探討。本研究運用動態(tài)GMM模型，從規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和規(guī)制效應(yīng)等多個維度，全面剖析FDI對中國空氣污染的影響機制，為該領(lǐng)域理論研究提供了更全面、深入的視角，有助于后續(xù)研究更精準(zhǔn)地把握FDI與環(huán)境質(zhì)量之間的復(fù)雜關(guān)系。在實踐層面，本研究對政策制定具有重要的指導(dǎo)意義。通過實證分析明確FDI與空氣污染之間的具體關(guān)聯(lián)，能夠為政府制定科學(xué)合理的外資政策和環(huán)境政策提供有力依據(jù)。若研究結(jié)果顯示FDI對空氣污染存在負(fù)面影響，政府在吸引外資時，可針對性地提高污染密集型產(chǎn)業(yè)的準(zhǔn)入門檻，加強環(huán)境監(jiān)管力度，引導(dǎo)外資流向環(huán)保型產(chǎn)業(yè)；若FDI有助于改善空氣質(zhì)量，政府則可進(jìn)一步優(yōu)化投資環(huán)境，吸引更多優(yōu)質(zhì)外資項目，推動經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)同發(fā)展。本研究結(jié)果還能為企業(yè)決策提供參考，促使外商投資企業(yè)增強環(huán)保意識，加大環(huán)保投入，采用清潔生產(chǎn)技術(shù)和工藝，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益的雙贏。本研究對于推動中國實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要貢獻(xiàn)。在當(dāng)前全球倡導(dǎo)可持續(xù)發(fā)展的大背景下，中國面臨著經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)的雙重挑戰(zhàn)。深入了解FDI對空氣污染的影響，有助于中國在積極吸引外資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，有效防控環(huán)境污染，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，為中國建設(shè)美麗中國、實現(xiàn)人與自然和諧共生的現(xiàn)代化目標(biāo)提供有益的研究支持。1.3研究設(shè)計與架構(gòu)本研究的思路是從理論分析和實證檢驗兩個層面，深入剖析外商直接投資對中國空氣污染的影響。在理論分析方面，梳理國內(nèi)外相關(guān)研究成果，闡述外商直接投資影響空氣污染的規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和規(guī)制效應(yīng)等作用機理。在實證檢驗部分，首先收集數(shù)據(jù)，涵蓋中國各省份（自治區(qū)、直轄市）的外商直接投資、空氣污染相關(guān)指標(biāo)以及控制變量數(shù)據(jù)，時間跨度設(shè)定為[具體年份區(qū)間]，以確保數(shù)據(jù)的時效性和代表性。數(shù)據(jù)來源主要包括國家統(tǒng)計局、生態(tài)環(huán)境部等官方數(shù)據(jù)庫以及相關(guān)統(tǒng)計年鑒。構(gòu)建動態(tài)GMM模型時，將空氣污染指標(biāo)作為被解釋變量，外商直接投資作為核心解釋變量，同時納入經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)等控制變量。運用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法對模型進(jìn)行估計，以有效解決模型中可能存在的內(nèi)生性問題，從而準(zhǔn)確揭示外商直接投資與空氣污染之間的因果關(guān)系。對模型估計結(jié)果進(jìn)行全面的分析，通過系數(shù)估計值判斷外商直接投資對空氣污染的影響方向和程度，運用一系列檢驗方法（如Sargan檢驗、Arellano-Bond檢驗等）對模型的合理性和穩(wěn)健性進(jìn)行驗證，確保研究結(jié)果的可靠性和科學(xué)性。在論文架構(gòu)上，第一章引言介紹研究背景、動因、價值與貢獻(xiàn)以及研究設(shè)計與架構(gòu)。第二章文獻(xiàn)綜述梳理國內(nèi)外關(guān)于外商直接投資與環(huán)境污染關(guān)系的研究現(xiàn)狀，指出已有研究的不足和本研究的切入點。第三章理論分析詳細(xì)闡述外商直接投資影響空氣污染的作用機理。第四章研究設(shè)計與數(shù)據(jù)說明模型構(gòu)建、變量選取和數(shù)據(jù)來源。第五章實證結(jié)果與分析呈現(xiàn)模型估計結(jié)果，深入分析外商直接投資對空氣污染的影響，并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。第六章結(jié)論與政策建議總結(jié)研究結(jié)論，基于研究結(jié)果提出針對性的政策建議，同時指出研究的局限性和未來研究方向。二、理論基石與文獻(xiàn)綜述2.1外商直接投資相關(guān)理論外商直接投資理論作為國際經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，歷經(jīng)多年發(fā)展，形成了諸多具有影響力的理論，這些理論從不同角度深入剖析了外商直接投資的動因、條件以及區(qū)位選擇等關(guān)鍵問題。其中，壟斷優(yōu)勢理論、內(nèi)部化理論等在學(xué)界和實踐領(lǐng)域備受關(guān)注，對理解中國吸引外商直接投資的現(xiàn)象具有重要的理論指導(dǎo)意義。壟斷優(yōu)勢理論由海默于1960年在其博士論文《國內(nèi)企業(yè)的國際化經(jīng)營：對外直接投資的研究》中首次提出，并經(jīng)凱夫斯等學(xué)者進(jìn)一步發(fā)展而得以完善。該理論以市場不完全性為核心前提，認(rèn)為在完全競爭市場條件下，企業(yè)不具備對外直接投資的必要條件，因為各國企業(yè)在生產(chǎn)要素和產(chǎn)品市場中處于平等競爭地位，難以獲取超額利潤。而現(xiàn)實市場中廣泛存在的不完全性，為企業(yè)對外直接投資創(chuàng)造了契機。這種不完全性主要體現(xiàn)在四個方面：一是產(chǎn)品和要素市場的不完全，例如產(chǎn)品的差異化、要素資源的壟斷等；二是規(guī)模經(jīng)濟(jì)造成的市場不完全，企業(yè)通過擴大生產(chǎn)規(guī)模可降低單位成本，獲取競爭優(yōu)勢；三是政府對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行干預(yù)導(dǎo)致的市場不完全，包括政策法規(guī)、稅收優(yōu)惠等；四是關(guān)稅導(dǎo)致的市場不完全，關(guān)稅壁壘會影響產(chǎn)品的進(jìn)出口成本和市場價格。在市場不完全的背景下，跨國企業(yè)憑借自身所擁有的壟斷優(yōu)勢，得以在對外直接投資中克服諸多障礙，實現(xiàn)海外市場的拓展和利潤的獲取。這些壟斷優(yōu)勢主要涵蓋以下三類：其一為市場壟斷優(yōu)勢，具體包括產(chǎn)品性能差別、獨特的銷售技巧以及價格操縱能力等?？鐕髽I(yè)能夠通過研發(fā)創(chuàng)新，生產(chǎn)出具有獨特性能和品質(zhì)的產(chǎn)品，滿足不同消費者的需求，從而在市場中占據(jù)有利地位；其二是生產(chǎn)壟斷優(yōu)勢，包括企業(yè)掌握的專利和先進(jìn)技術(shù)、卓越的經(jīng)營管理能力以及強大的融資能力等。先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗可提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，而良好的融資能力則為企業(yè)的發(fā)展提供了充足的資金支持；其三是規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢，跨國公司通過橫向和縱向一體化實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，降低成本。橫向一體化可擴大企業(yè)的市場份額，增強市場競爭力；縱向一體化則可實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的整合，提高生產(chǎn)的協(xié)同效應(yīng)和資源利用效率。以蘋果公司為例，其在全球范圍內(nèi)進(jìn)行的外商直接投資充分體現(xiàn)了壟斷優(yōu)勢理論。蘋果公司憑借持續(xù)的研發(fā)投入，掌握了大量的專利技術(shù)，如先進(jìn)的芯片技術(shù)、獨特的操作系統(tǒng)等，這些技術(shù)使其產(chǎn)品在性能和用戶體驗上顯著優(yōu)于競爭對手。蘋果公司強大的品牌影響力和獨特的營銷策略，使其在市場上擁有較高的定價權(quán)，能夠獲取高額利潤。通過在全球設(shè)立生產(chǎn)基地和銷售網(wǎng)絡(luò)，蘋果公司實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)，進(jìn)一步降低了生產(chǎn)成本，鞏固了其在全球市場的壟斷地位。對于中國而言，壟斷優(yōu)勢理論具有一定的適用性。在吸引外商直接投資的過程中，中國市場的不完全性為跨國企業(yè)提供了投資機會。中國龐大的消費市場、豐富的勞動力資源以及不斷完善的基礎(chǔ)設(shè)施，吸引了眾多具有壟斷優(yōu)勢的跨國企業(yè)。這些跨國企業(yè)憑借自身的技術(shù)、品牌和管理優(yōu)勢，在中國市場獲得了豐厚的回報。隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和市場競爭的加劇，國內(nèi)企業(yè)也在不斷提升自身的競爭力，與跨國企業(yè)展開競爭，促使市場逐漸向更加完善和競爭的方向發(fā)展。內(nèi)部化理論是由英國里丁大學(xué)的巴克利和卡森于1976年提出，并由加拿大學(xué)者魯格曼進(jìn)一步完善。該理論從企業(yè)交易成本的角度出發(fā)，深入剖析了企業(yè)對外直接投資的內(nèi)在動因。在市場不完全和信息不對稱的現(xiàn)實環(huán)境中，企業(yè)通過外部市場交易獲取知識、技術(shù)、營銷技能、管理經(jīng)驗等中間產(chǎn)品時，往往面臨較高的交易成本和風(fēng)險。這些成本包括搜尋成本、談判成本、簽約成本、監(jiān)督成本以及違約風(fēng)險等。為了降低這些成本，企業(yè)傾向于將外部市場交易內(nèi)部化，即通過對外直接投資的方式，在全球范圍內(nèi)建立一體化的生產(chǎn)和經(jīng)營體系，將中間產(chǎn)品的生產(chǎn)和交易置于企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行。影響企業(yè)交易成本的因素是多方面的。從產(chǎn)業(yè)因素來看，產(chǎn)品性質(zhì)、市場結(jié)構(gòu)以及規(guī)模經(jīng)濟(jì)等都會對交易成本產(chǎn)生影響。例如，技術(shù)密集型產(chǎn)品的交易成本通常較高，因為其技術(shù)含量高、專業(yè)性強，交易過程中需要更多的信息溝通和技術(shù)支持；從區(qū)位因素考慮，地理位置、文化及社會心理差異等會增加企業(yè)的交易難度和成本。不同國家和地區(qū)的地理位置差異會影響運輸成本和物流效率，而文化和社會心理差異則可能導(dǎo)致溝通障礙和誤解，增加交易風(fēng)險；國家因素也是不可忽視的，東道國的政治、經(jīng)濟(jì)制度和法律環(huán)境對企業(yè)的交易成本有著重要影響。穩(wěn)定的政治環(huán)境、完善的經(jīng)濟(jì)制度和健全的法律體系，能夠為企業(yè)提供良好的投資和經(jīng)營環(huán)境，降低交易成本；企業(yè)自身因素同樣關(guān)鍵，企業(yè)組織內(nèi)部市場的能力，包括內(nèi)部管理效率、信息傳遞速度等，會影響企業(yè)內(nèi)部化交易的效果和成本。以豐田汽車公司為例，該公司在全球范圍內(nèi)進(jìn)行的外商直接投資很好地詮釋了內(nèi)部化理論。豐田汽車公司通過在不同國家和地區(qū)設(shè)立生產(chǎn)工廠、研發(fā)中心和銷售網(wǎng)絡(luò)，將汽車生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行內(nèi)部化整合。在研發(fā)環(huán)節(jié)，豐田公司將核心技術(shù)的研發(fā)集中在日本總部，以確保技術(shù)的保密性和先進(jìn)性；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，根據(jù)不同地區(qū)的市場需求和資源優(yōu)勢，合理布局生產(chǎn)工廠，實現(xiàn)零部件的本地化采購和生產(chǎn)，降低生產(chǎn)成本和運輸成本；在銷售環(huán)節(jié)，建立自己的銷售渠道和售后服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，直接面向消費者，提高客戶滿意度和市場響應(yīng)速度。通過這種內(nèi)部化的經(jīng)營模式，豐田汽車公司有效地降低了交易成本，提高了企業(yè)的競爭力。在中國吸引外商直接投資的實踐中，內(nèi)部化理論同樣具有重要的解釋力。中國擁有龐大的市場和豐富的資源，吸引了眾多跨國企業(yè)將生產(chǎn)和經(jīng)營環(huán)節(jié)內(nèi)部化到中國。這些跨國企業(yè)在中國設(shè)立子公司或分支機構(gòu)，實現(xiàn)了生產(chǎn)、研發(fā)、銷售等環(huán)節(jié)的一體化運作，降低了交易成本，提高了運營效率。隨著中國市場的不斷開放和完善，跨國企業(yè)在中國的內(nèi)部化經(jīng)營也面臨著新的挑戰(zhàn)和機遇，需要不斷調(diào)整和優(yōu)化經(jīng)營策略，以適應(yīng)中國市場的變化。2.2空氣污染相關(guān)理論空氣污染，作為一個備受全球關(guān)注的環(huán)境問題，其形成機制涉及到復(fù)雜的物理、化學(xué)和生物過程。從本質(zhì)上講，空氣污染是指由于人類活動或自然過程向大氣中排放的各種污染物，在大氣中積累并超過環(huán)境承載能力，從而對空氣質(zhì)量、生態(tài)系統(tǒng)和人類健康產(chǎn)生負(fù)面影響的現(xiàn)象。從污染源角度來看，空氣污染的來源可分為自然源和人為源。自然源主要包括火山噴發(fā)、森林火災(zāi)、風(fēng)沙揚塵等?；鹕絿姲l(fā)時，會向大氣中釋放大量的二氧化硫、顆粒物等污染物；森林火災(zāi)不僅會產(chǎn)生濃煙和顆粒物，還會釋放出一氧化碳、碳?xì)浠衔锏扔泻怏w；風(fēng)沙揚塵則會將地面的沙塵卷入大氣，增加空氣中可吸入顆粒物的濃度。人為源是空氣污染的主要來源，涵蓋了工業(yè)生產(chǎn)、交通運輸、能源消耗、農(nóng)業(yè)活動和居民生活等多個方面。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，各類工廠排放的廢氣含有大量的污染物，如鋼鐵廠排放的二氧化硫、氮氧化物和顆粒物，化工廠排放的揮發(fā)性有機物（VOCs）等；交通運輸領(lǐng)域，汽車、火車、飛機等交通工具的尾氣排放是城市空氣污染的重要來源之一，其中汽車尾氣中含有一氧化碳、碳?xì)浠衔铩⒌趸锖皖w粒物等污染物；能源消耗方面，煤炭、石油等化石燃料的燃燒會釋放出大量的污染物，如二氧化硫、氮氧化物和二氧化碳等；農(nóng)業(yè)活動中，農(nóng)藥、化肥的使用以及畜禽養(yǎng)殖產(chǎn)生的氨氣、甲烷等氣體也會對空氣造成污染；居民生活中的燃煤取暖、餐飲油煙排放、垃圾焚燒等同樣會增加空氣中污染物的含量。污染物在大氣中的遷移、擴散和轉(zhuǎn)化過程也極為復(fù)雜。大氣的運動，包括水平風(fēng)場和垂直氣流，對污染物的遷移和擴散起著關(guān)鍵作用。在風(fēng)力較大的情況下，污染物能夠被迅速輸送到較遠(yuǎn)的地區(qū)，從而降低局部地區(qū)的污染物濃度；而在靜穩(wěn)天氣條件下，大氣的擴散能力減弱，污染物容易在局部地區(qū)積聚，導(dǎo)致空氣質(zhì)量惡化。大氣中的溫度、濕度、氣壓等氣象條件也會影響污染物的擴散和轉(zhuǎn)化。在高溫、高濕的環(huán)境下，一些污染物可能會發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，形成二次污染物，如二氧化硫在大氣中經(jīng)過一系列的氧化反應(yīng)，可轉(zhuǎn)化為硫酸氣溶膠，進(jìn)一步加重空氣污染。地形地貌對空氣污染也有顯著影響。在山谷、盆地等地形較為封閉的區(qū)域，污染物容易積聚，難以擴散，從而導(dǎo)致空氣污染加?。欢陂_闊的平原地區(qū)，污染物相對容易擴散，空氣質(zhì)量相對較好。空氣污染對生態(tài)系統(tǒng)和人類健康帶來的危害是多方面的，且影響深遠(yuǎn)。在生態(tài)系統(tǒng)方面，空氣污染會對植物的生長發(fā)育產(chǎn)生負(fù)面影響。高濃度的二氧化硫、氮氧化物等污染物會損害植物的葉片，影響植物的光合作用和呼吸作用，導(dǎo)致植物生長緩慢、產(chǎn)量下降，甚至死亡?？諝馕廴具€會破壞土壤和水體生態(tài)系統(tǒng)。酸性污染物（如二氧化硫、氮氧化物）排放到大氣中后，經(jīng)過降水形成酸雨，酸雨會使土壤酸化，降低土壤肥力，影響土壤中微生物的活性，進(jìn)而影響植物對養(yǎng)分的吸收；酸雨還會污染水體，使水體的酸堿度發(fā)生變化，危害水生生物的生存。對人類健康而言，空氣污染是引發(fā)多種疾病的重要因素?？晌腩w粒物（PM10）和細(xì)顆粒物（PM2.5）能夠進(jìn)入人體呼吸系統(tǒng)，沉積在呼吸道和肺部，引發(fā)咳嗽、氣喘、支氣管炎、肺癌等呼吸系統(tǒng)疾??；長期暴露在高濃度的空氣污染環(huán)境中，還會增加心血管疾病的發(fā)病風(fēng)險，如高血壓、冠心病、心肌梗死等，這是因為空氣污染會導(dǎo)致血管內(nèi)皮功能受損，促進(jìn)血栓形成，影響心血管系統(tǒng)的正常功能。為了深入理解經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，環(huán)境庫茲涅茨曲線（EnvironmentalKuznetsCurve，EKC）理論應(yīng)運而生。該理論由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman和Krueger于1991年在研究北美自由貿(mào)易區(qū)談判中環(huán)境質(zhì)量與人均收入的關(guān)系時首次提出。1996年，Panayotou借用1955年庫茲涅茨界定的人均收入與收入不均等之間的倒U型曲線，將環(huán)境質(zhì)量與人均收入間的這種關(guān)系正式命名為環(huán)境庫茲涅茨曲線。環(huán)境庫茲涅茨曲線理論認(rèn)為，當(dāng)一個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時，環(huán)境污染程度較輕。隨著人均收入的增加，經(jīng)濟(jì)活動規(guī)模不斷擴大，資源消耗和污染物排放也隨之增加，環(huán)境污染由低趨高，環(huán)境惡化程度隨經(jīng)濟(jì)增長而加劇。而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定水平后，即到達(dá)某個臨界點（也稱“拐點”）后，隨著人均收入的進(jìn)一步增加，環(huán)境污染又由高趨低，環(huán)境污染程度逐漸減緩，環(huán)境質(zhì)量逐漸得到改善，呈現(xiàn)出倒U型的關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長通過規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)三種途徑影響環(huán)境質(zhì)量。規(guī)模效應(yīng)方面，經(jīng)濟(jì)增長一方面要增加投入，進(jìn)而增加資源的使用；另一方面更多產(chǎn)出也帶來污染排放的增加，從這兩方面對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響。在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段，企業(yè)為了追求更多的利潤，往往會擴大生產(chǎn)規(guī)模，增加原材料的采購和能源的消耗，從而導(dǎo)致更多的污染物排放到環(huán)境中。技術(shù)效應(yīng)上，高收入水平與更好的環(huán)保技術(shù)、高效率技術(shù)緊密相聯(lián)。在一國經(jīng)濟(jì)增長過程中，研發(fā)支出上升，推動技術(shù)進(jìn)步。一方面，在其他條件不變時，技術(shù)進(jìn)步提高生產(chǎn)率，改善資源的使用效率，降低單位產(chǎn)出的要素投入，削弱生產(chǎn)對自然與環(huán)境的影響；另一方面，清潔技術(shù)不斷開發(fā)和取代骯臟技術(shù)，并有效地循環(huán)利用資源，降低了單位產(chǎn)出的污染排放。當(dāng)一個國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段，企業(yè)有更多的資金和技術(shù)投入到環(huán)保研發(fā)中，研發(fā)出更先進(jìn)的污染治理技術(shù)和節(jié)能減排技術(shù)，從而減少生產(chǎn)過程中的污染物排放。結(jié)構(gòu)效應(yīng)體現(xiàn)為，隨著收入水平提高，產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和投入結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。在早期階段，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)從農(nóng)業(yè)向能源密集型重工業(yè)轉(zhuǎn)變，增加了污染排放；隨后經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向低污染的服務(wù)業(yè)和知識密集型產(chǎn)業(yè)，投入結(jié)構(gòu)變化，單位產(chǎn)出的排放水平下降，環(huán)境質(zhì)量改善。在工業(yè)化初期，一個國家往往會大力發(fā)展重工業(yè)，如鋼鐵、化工等產(chǎn)業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)過程中會消耗大量的能源和資源，并產(chǎn)生大量的污染物。而隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)逐漸崛起，這些產(chǎn)業(yè)對環(huán)境的污染相對較小，從而使得整體的環(huán)境質(zhì)量得到改善。環(huán)境質(zhì)量需求也是影響環(huán)境庫茲涅茨曲線的重要因素。收入水平低的社會群體很少產(chǎn)生對環(huán)境質(zhì)量的需求，貧窮會加劇環(huán)境惡化；收入水平提高后，人們更關(guān)注現(xiàn)實和未來的生活環(huán)境，產(chǎn)生了對高環(huán)境質(zhì)量的需求，不僅愿意購買環(huán)境友好產(chǎn)品，而且不斷強化環(huán)境保護(hù)的壓力，愿意接受嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制，并帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，減緩環(huán)境惡化。當(dāng)人們的收入水平較低時，首要關(guān)注的是滿足基本的生活需求，對環(huán)境質(zhì)量的關(guān)注度相對較低。而當(dāng)收入水平提高后，人們對生活品質(zhì)的要求也相應(yīng)提高，更加注重環(huán)境保護(hù)，會通過各種方式表達(dá)對良好環(huán)境的訴求，促使政府加強環(huán)境監(jiān)管，推動企業(yè)采取更環(huán)保的生產(chǎn)方式。環(huán)境規(guī)制在環(huán)境庫茲涅茨曲線中也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。伴隨收入上升的環(huán)境改善，大多來自于環(huán)境規(guī)制的變革。沒有環(huán)境規(guī)制的強化，環(huán)境污染的程度不會下降。隨著經(jīng)濟(jì)增長，環(huán)境規(guī)制在加強，有關(guān)污染者、污染損害、地方環(huán)境質(zhì)量、排污減讓等信息不斷健全，促成政府加強地方與社區(qū)的環(huán)保能力和提升一國的環(huán)境質(zhì)量管理能力。嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制進(jìn)一步引起經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向低污染轉(zhuǎn)變。政府通過制定和實施一系列的環(huán)境法律法規(guī)和政策措施，對企業(yè)的污染排放進(jìn)行嚴(yán)格限制和監(jiān)管，促使企業(yè)加大環(huán)保投入，采用清潔生產(chǎn)技術(shù)，從而減少污染物排放，改善環(huán)境質(zhì)量。2.3外商直接投資與空氣污染關(guān)系的研究綜述隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加速，外商直接投資（FDI）在世界經(jīng)濟(jì)舞臺上扮演著越來越重要的角色。與此同時，環(huán)境污染問題也日益成為全球關(guān)注的焦點。外商直接投資與空氣污染之間的關(guān)系，逐漸成為學(xué)術(shù)界研究的熱點。國內(nèi)外學(xué)者圍繞這一主題展開了大量研究，研究成果對于深入理解兩者之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)具有重要意義。國外學(xué)者在這一領(lǐng)域的研究起步較早。部分學(xué)者從“污染避難所”假說出發(fā)，認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)全球化背景下，由于不同國家和地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強度存在差異，發(fā)達(dá)國家的企業(yè)為了降低生產(chǎn)成本，會將污染密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境規(guī)制相對寬松的發(fā)展中國家，從而導(dǎo)致發(fā)展中國家的環(huán)境污染加劇。Copeland和Taylor（1994）通過構(gòu)建南北貿(mào)易模型，從理論上論證了“污染避難所”假說存在的可能性。他們認(rèn)為，在自由貿(mào)易條件下，環(huán)境規(guī)制嚴(yán)格的北方國家會減少污染密集型產(chǎn)品的生產(chǎn)，轉(zhuǎn)而從環(huán)境規(guī)制寬松的南方國家進(jìn)口，這可能促使南方國家成為“污染避難所”。在實證研究方面，Eskeland和Harrison（2003）對墨西哥的外商直接投資與環(huán)境污染進(jìn)行了研究。他們發(fā)現(xiàn)，墨西哥吸引的外商直接投資中，污染密集型產(chǎn)業(yè)占比較高，且這些產(chǎn)業(yè)的進(jìn)入導(dǎo)致了當(dāng)?shù)丨h(huán)境污染的加重。Managi和Jena（2010）對多個發(fā)展中國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后也得出類似結(jié)論，即外商直接投資在一定程度上加劇了發(fā)展中國家的空氣污染。然而，也有一些學(xué)者持不同觀點。部分學(xué)者認(rèn)為，外商直接投資可以通過技術(shù)溢出效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)，促進(jìn)東道國環(huán)境質(zhì)量的改善。技術(shù)溢出效應(yīng)方面，Jaffe等（1995）提出的“污染光環(huán)”假說認(rèn)為，跨國公司通常擁有先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)保技術(shù)，當(dāng)它們在東道國進(jìn)行直接投資時，這些技術(shù)會通過示范效應(yīng)、人員流動效應(yīng)等途徑向東道國企業(yè)擴散，從而提高東道國企業(yè)的生產(chǎn)效率和環(huán)保水平，減少污染物排放。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)上，一些學(xué)者認(rèn)為，外商直接投資的流入會推動?xùn)|道國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，使其從污染密集型產(chǎn)業(yè)為主向清潔產(chǎn)業(yè)為主轉(zhuǎn)變。如Deardorff（1994）認(rèn)為，外商直接投資可以促進(jìn)東道國資本積累和技術(shù)進(jìn)步，從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化方向發(fā)展，減少對環(huán)境的污染。在國內(nèi)，隨著中國吸引外商直接投資規(guī)模的不斷擴大以及空氣污染問題的日益凸顯，相關(guān)研究也逐漸增多。部分國內(nèi)學(xué)者通過實證研究發(fā)現(xiàn)，外商直接投資對中國空氣污染存在負(fù)面影響。劉生龍和張鵬龍（2022）利用2008年金融危機對中國沿海地區(qū)和非沿海地區(qū)FDI的非對稱沖擊作為自然實驗，構(gòu)造FDI的工具變量，基于中國地級市層面的面板數(shù)據(jù)和兩階段最小二乘估計（2SLS），實證檢驗FDI對中國空氣污染的因果影響。結(jié)果顯示，F(xiàn)DI惡化了中國的空氣質(zhì)量，而且這種影響在大城市更為明顯。機制分析表明中國的FDI通過增加污染物排放和資源消耗使空氣質(zhì)量惡化。但也有不少學(xué)者的研究得出了不同結(jié)論。陳霄、毛霞和曹偉（2023）基于原環(huán)境保護(hù)部2012年開始實施的環(huán)境空氣質(zhì)量信息實時公開項目，構(gòu)建環(huán)境信息公開、外商直接投資（FDI）與地區(qū)污染之間關(guān)系的理論模型，考察這一項目實施前后，F(xiàn)DI對全國280個城市空氣污染的影響變化。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，項目實施前FDI顯著加劇了空氣污染，但在項目實施后FDI明顯抑制了空氣污染，在控制同期其他政策干擾和政策預(yù)期后結(jié)論依然穩(wěn)健。張學(xué)剛和鐘茂初（2009）從規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、環(huán)境技術(shù)效應(yīng)、管制效應(yīng)的多重角度探討了FDI影響中國環(huán)境的作用機理，并通過建立聯(lián)立方程模型，利用中國1985-2007年數(shù)據(jù)定量分析了FDI影響環(huán)境的各種效應(yīng)大小和方向。研究結(jié)果表明：FDI對中國環(huán)境產(chǎn)生了消極的規(guī)模效應(yīng)、積極的結(jié)構(gòu)效應(yīng)、積極的環(huán)境技術(shù)效應(yīng)，管制效應(yīng)尚不明顯，總效應(yīng)為負(fù)。綜上所述，目前國內(nèi)外關(guān)于外商直接投資與空氣污染關(guān)系的研究雖已取得一定成果，但仍存在一些不足之處。部分研究在理論分析上，過于側(cè)重單一效應(yīng)，如“污染避難所”效應(yīng)或“污染光環(huán)”效應(yīng)，而忽視了多種效應(yīng)的綜合作用。在實證研究中，由于數(shù)據(jù)樣本、研究方法和模型設(shè)定的不同，導(dǎo)致研究結(jié)論存在較大差異，缺乏一致性和普適性。而且大多數(shù)研究沒有充分考慮不同地區(qū)的異質(zhì)性，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制強度等因素對FDI與空氣污染關(guān)系的影響。未來研究可以進(jìn)一步完善理論框架，綜合考慮多種因素的交互作用，運用更科學(xué)、合理的研究方法和更豐富的數(shù)據(jù)樣本，深入探討外商直接投資對空氣污染的影響，為制定科學(xué)合理的外資政策和環(huán)境政策提供更有力的理論支持和實證依據(jù)。三、動態(tài)GMM模型解析3.1動態(tài)GMM模型的原理與特點動態(tài)GMM模型，即動態(tài)廣義矩估計（GeneralizedMethodofMoments）模型，是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中用于估計動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的一種重要方法。它基于模型實際參數(shù)滿足一定矩條件而形成，是矩估計方法的一般化。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，由于因變量的滯后項被作為解釋變量引入模型，這使得傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法，如普通最小二乘法（OLS）、固定效應(yīng)估計（FE）和隨機效應(yīng)估計（RE）等，在估計時會產(chǎn)生有偏性和非一致性。動態(tài)GMM模型的基本原理是通過尋找一組矩條件來估計模型參數(shù)。矩條件是基于經(jīng)濟(jì)理論或模型假設(shè)推導(dǎo)出來的，它們反映了模型中變量之間的某種關(guān)系。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，常用的矩條件是利用變量的滯后值與誤差項之間的正交性來構(gòu)建。以一個簡單的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型為例：y_{it}=\alphay_{it-1}+\betax_{it}+\mu_i+\epsilon_{it}其中，y_{it}是被解釋變量，i表示個體，t表示時間；y_{it-1}是被解釋變量的滯后一期值；x_{it}是一組解釋變量；\alpha和\beta是待估計的參數(shù)；\mu_i是個體固定效應(yīng)，用于捕捉個體異質(zhì)性；\epsilon_{it}是隨機誤差項。由于被解釋變量的滯后項y_{it-1}與誤差項\epsilon_{it}可能存在相關(guān)性，這就導(dǎo)致了內(nèi)生性問題。為了解決這個問題，動態(tài)GMM模型利用工具變量來構(gòu)建矩條件。常用的工具變量是被解釋變量和解釋變量的滯后值，因為它們與內(nèi)生變量（如y_{it-1}）相關(guān)，但與誤差項\epsilon_{it}不相關(guān)。例如，在上述模型中，可以選擇y_{it-2}作為y_{it-1}的工具變量。具體來說，動態(tài)GMM模型的估計過程可以分為以下幾個步驟：首先，對原模型進(jìn)行一階差分，以消除個體固定效應(yīng)\mu_i，得到差分模型：\Deltay_{it}=\alpha\Deltay_{it-1}+\beta\Deltax_{it}+\Delta\epsilon_{it}其中，\Deltay_{it}=y_{it}-y_{it-1}，\Deltax_{it}=x_{it}-x_{it-1}，\Delta\epsilon_{it}=\epsilon_{it}-\epsilon_{it-1}。然后，選擇合適的工具變量。在差分模型中，由于\Deltay_{it-1}與\Delta\epsilon_{it}可能相關(guān)，因此需要選擇合適的工具變量。通常選擇y_{it-2}，\Deltay_{it-2}等作為工具變量，因為它們與\Deltay_{it-1}高度相關(guān)，但與\Delta\epsilon_{it}不相關(guān)。接著，根據(jù)工具變量和矩條件構(gòu)建廣義矩估計量。矩條件可以表示為：E[z_{it}\Delta\epsilon_{it}]=0其中，z_{it}是工具變量矩陣。通過最小化一個與矩條件相關(guān)的目標(biāo)函數(shù)，就可以得到模型參數(shù)的估計值。動態(tài)GMM模型在處理動態(tài)面板數(shù)據(jù)時具有諸多優(yōu)勢。它允許隨機誤差項存在異方差和序列相關(guān)，而不需要知道隨機誤差項的準(zhǔn)確分布信息。這使得GMM估計方法在實際應(yīng)用中更加靈活和穩(wěn)健，因為在現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中，隨機誤差項往往不滿足傳統(tǒng)估計方法所要求的正態(tài)分布和同方差假設(shè)。動態(tài)GMM模型能夠有效解決動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中的內(nèi)生性問題。通過合理選擇工具變量，利用變量的滯后值與誤差項之間的正交性構(gòu)建矩條件，從而得到一致且有效的參數(shù)估計量。相比傳統(tǒng)的估計方法，GMM估計方法能夠更準(zhǔn)確地揭示變量之間的因果關(guān)系。該模型充分利用了面板數(shù)據(jù)的時間序列和橫截面信息，能夠同時控制個體異質(zhì)性和時間趨勢。通過引入個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)，可以有效地消除那些不可觀測的個體特征和時間因素對估計結(jié)果的影響，從而提高估計的準(zhǔn)確性和可靠性。動態(tài)GMM模型還具有較強的擴展性和適應(yīng)性。它可以方便地納入各種控制變量和非線性項，以適應(yīng)不同的研究問題和數(shù)據(jù)特點。在研究外商直接投資對空氣污染的影響時，可以納入經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)等控制變量，以更全面地分析外商直接投資與空氣污染之間的關(guān)系。以分析經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的影響為例，若采用傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計，可能會因為遺漏變量或內(nèi)生性問題導(dǎo)致估計結(jié)果偏差。而使用動態(tài)GMM模型，通過合理選擇工具變量，如滯后的經(jīng)濟(jì)增長變量等，可以有效解決內(nèi)生性問題，得到更準(zhǔn)確的估計結(jié)果。研究表明，在控制了其他因素后，經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的影響呈現(xiàn)出先上升后下降的倒U型關(guān)系，即環(huán)境庫茲涅茨曲線。動態(tài)GMM模型在處理動態(tài)面板數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢和特點，能夠為實證研究提供更準(zhǔn)確、可靠的估計結(jié)果，在經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、環(huán)境科學(xué)等多個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。3.2動態(tài)GMM模型的估計與檢驗在運用動態(tài)GMM模型進(jìn)行實證分析時，模型的估計與檢驗是確保研究結(jié)果準(zhǔn)確性和可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。動態(tài)GMM模型的估計方法主要包括一步估計和兩步估計，這兩種方法在實際應(yīng)用中各有特點，需根據(jù)具體情況選擇合適的方法進(jìn)行估計。一步估計是動態(tài)GMM模型中較為基礎(chǔ)的估計方法。它基于初始設(shè)定的權(quán)重矩陣，一次性地對模型參數(shù)進(jìn)行估計。在實際操作中，一步估計假設(shè)誤差項的方差-協(xié)方差矩陣是已知的，或者采用一個簡單的初始估計值。這種方法計算相對簡便，在大樣本情況下，能夠得到一致且漸近有效的估計結(jié)果。在樣本量較大、數(shù)據(jù)特征較為穩(wěn)定的情況下，一步估計可以快速地得到模型參數(shù)的初步估計值，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。兩步估計則是在一步估計的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。首先，通過一步估計得到參數(shù)的初步估計值；然后，利用這些初步估計值對誤差項的方差-協(xié)方差矩陣進(jìn)行重新估計，進(jìn)而得到一個更為有效的權(quán)重矩陣；最后，使用新的權(quán)重矩陣對模型參數(shù)進(jìn)行再次估計。兩步估計考慮了誤差項的異方差和序列相關(guān)問題，能夠更準(zhǔn)確地估計模型參數(shù)。它在有限樣本情況下，往往比一步估計具有更好的估計效果，能夠提高估計的精度和可靠性。以研究經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型為例，在進(jìn)行動態(tài)GMM估計時，若采用一步估計，可能會因為對誤差項的假設(shè)過于簡單，導(dǎo)致估計結(jié)果存在一定偏差。而采用兩步估計，通過對誤差項方差-協(xié)方差矩陣的重新估計，可以更好地捕捉數(shù)據(jù)中的異質(zhì)性和相關(guān)性，從而得到更準(zhǔn)確的參數(shù)估計值。研究發(fā)現(xiàn)，在考慮了誤差項的異方差和序列相關(guān)后，經(jīng)濟(jì)增長對環(huán)境污染的影響系數(shù)估計值更加穩(wěn)健，且能夠更準(zhǔn)確地反映兩者之間的真實關(guān)系。在完成模型估計后，需要對估計結(jié)果進(jìn)行一系列嚴(yán)格的檢驗，以確保模型的合理性和可靠性。Sargan檢驗是其中重要的一項檢驗，它主要用于判斷工具變量的有效性。Sargan檢驗的原假設(shè)是所有工具變量都是外生的，即工具變量與誤差項不相關(guān)。在實際檢驗中，通過構(gòu)建一個基于矩條件的統(tǒng)計量來進(jìn)行判斷。若Sargan檢驗的結(jié)果表明不能拒絕原假設(shè)，那么可以認(rèn)為所選擇的工具變量是有效的；反之，則說明工具變量可能存在問題，需要重新考慮工具變量的選擇或模型的設(shè)定。Arellano-Bond檢驗也是必不可少的檢驗方法，它主要用于檢驗差分自相關(guān)。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，經(jīng)過一階差分后，誤差項可能存在自相關(guān)問題，而Arellano-Bond檢驗可以幫助判斷這種自相關(guān)是否存在。該檢驗主要關(guān)注差分后的誤差項是否存在一階自相關(guān)（AR(1)）和二階自相關(guān)（AR(2)）。通常認(rèn)為，差分后的誤差項允許存在一階自相關(guān)，但不應(yīng)存在二階自相關(guān)。如果AR(1)檢驗結(jié)果顯著，而AR(2)檢驗結(jié)果不顯著，那么說明模型滿足差分自相關(guān)的假設(shè)，估計結(jié)果是可靠的；若AR(2)檢驗結(jié)果顯著，則表明模型可能存在問題，需要進(jìn)一步檢查和修正。在研究外商直接投資對中國空氣污染的影響時，運用動態(tài)GMM模型進(jìn)行估計后，通過Sargan檢驗發(fā)現(xiàn)，所選擇的工具變量在5%的顯著性水平下，不能拒絕原假設(shè)，說明工具變量是有效的。Arellano-Bond檢驗結(jié)果顯示，差分后的誤差項存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)，滿足模型的假設(shè)條件，這為后續(xù)基于該模型的分析和結(jié)論提供了可靠的基礎(chǔ)。通過合理選擇動態(tài)GMM模型的估計方法，并嚴(yán)格進(jìn)行估計后的檢驗，可以有效提高模型估計結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，為深入研究外商直接投資與空氣污染之間的關(guān)系提供有力的支持。3.3動態(tài)GMM模型在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境研究中的應(yīng)用案例動態(tài)GMM模型在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境研究領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，眾多學(xué)者通過該模型深入探究經(jīng)濟(jì)增長、環(huán)境污染等復(fù)雜經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后的內(nèi)在聯(lián)系，為相關(guān)政策的制定提供了有力的理論支持和實證依據(jù)。在經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染關(guān)系的研究中，許多學(xué)者運用動態(tài)GMM模型進(jìn)行深入分析。如李斌等（2013）在研究中國空氣污染庫茲涅茨曲線時，基于動態(tài)面板系統(tǒng)GMM與門限模型檢驗，利用1995-2009年中國省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)等變量的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。通過動態(tài)GMM估計方法，有效解決了模型中的內(nèi)生性問題，研究結(jié)果表明中國空氣污染與經(jīng)濟(jì)增長之間存在倒“U”型關(guān)系，驗證了環(huán)境庫茲涅茨曲線假說在中國的適用性。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，隨著人均收入的增加，工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，能源消耗和污染物排放也隨之增加，導(dǎo)致空氣污染加??；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段后，技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級使得能源利用效率提高，污染排放減少，空氣質(zhì)量逐漸改善。該研究還發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)對空氣污染有著顯著影響。第二產(chǎn)業(yè)占比的增加會加重空氣污染，因為第二產(chǎn)業(yè)中的制造業(yè)、采礦業(yè)等大多是高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)，生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的污染物；而能源消費結(jié)構(gòu)中煤炭占比的上升也會使空氣污染問題惡化，煤炭燃燒會釋放出大量的二氧化硫、氮氧化物和顆粒物等污染物。這一研究成果為中國制定合理的經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策和環(huán)境保護(hù)政策提供了重要參考，政府可以通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，鼓勵發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)，降低第二產(chǎn)業(yè)的比重；同時，加大能源結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，提高清潔能源在能源消費中的占比，從而實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)發(fā)展。在研究外商直接投資對經(jīng)濟(jì)增長的影響時，動態(tài)GMM模型也發(fā)揮了重要作用。李群峰（2010）選取2003-2007年的行業(yè)面板數(shù)據(jù)，建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，利用GMM估計方法對FDI對中國工業(yè)部門技術(shù)水平的溢出效應(yīng)進(jìn)行實證檢驗。研究結(jié)果表明，基于GMM估計的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型較好地刻畫了FDI的溢出效應(yīng)，F(xiàn)DI的流入通過技術(shù)溢出、知識傳播等途徑，對中國工業(yè)部門的技術(shù)水平提升產(chǎn)生了積極影響。具體而言，跨國公司在進(jìn)行直接投資時，會帶來先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗。這些技術(shù)和經(jīng)驗會通過示范效應(yīng)、人員流動效應(yīng)等方式，傳播到中國本土企業(yè)，促使本土企業(yè)學(xué)習(xí)和模仿，從而提高自身的技術(shù)水平和生產(chǎn)效率。FDI還會促進(jìn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)和產(chǎn)業(yè)間的競爭，迫使本土企業(yè)加大研發(fā)投入，提高創(chuàng)新能力，以在市場競爭中取得優(yōu)勢。通過動態(tài)GMM模型的估計，能夠準(zhǔn)確地量化FDI對工業(yè)部門技術(shù)水平的影響程度，為政府制定吸引外資政策提供科學(xué)依據(jù)，政府可以通過制定優(yōu)惠政策，吸引更多技術(shù)含量高的外資項目，提高外資的質(zhì)量和效益，進(jìn)一步推動中國工業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級。在環(huán)境規(guī)制與產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)系的研究方面，王飛和韓曉媛（2022）基于GMM模型，探究了在環(huán)境規(guī)制約束下產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對霧霾污染的影響機制。他們選取京津冀大氣傳輸通道范圍內(nèi)的28個地級及以上城市2012-2021年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間計量模型進(jìn)行實證檢驗。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對于霧霾污染有明顯抑制作用，并且依賴于環(huán)境規(guī)制。在環(huán)境規(guī)制強度較低時，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對霧霾污染的抑制作用不明顯；而當(dāng)環(huán)境規(guī)制強度提高到一定程度后，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚能夠通過規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng)，促進(jìn)企業(yè)采用更先進(jìn)的環(huán)保技術(shù)和生產(chǎn)工藝，加強污染治理和資源循環(huán)利用，從而有效減少霧霾污染。該研究還發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚與霧霾污染呈“U”型關(guān)系。在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的初期，由于企業(yè)之間的協(xié)作不夠緊密，資源配置效率較低，可能會導(dǎo)致污染排放增加；隨著產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度的不斷提高，企業(yè)之間的分工協(xié)作更加完善，形成了良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，能夠?qū)崿F(xiàn)資源的共享和優(yōu)化配置，從而降低污染排放，改善空氣質(zhì)量。這些應(yīng)用案例表明，動態(tài)GMM模型在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境研究中具有顯著的優(yōu)勢。它能夠充分利用面板數(shù)據(jù)的時間序列和橫截面信息，有效控制個體異質(zhì)性和時間趨勢，準(zhǔn)確地估計變量之間的動態(tài)關(guān)系，為研究經(jīng)濟(jì)與環(huán)境領(lǐng)域的復(fù)雜問題提供了有力的工具。通過對這些案例的分析，我們可以得到以下經(jīng)驗啟示：在構(gòu)建模型時，要充分考慮變量之間的內(nèi)生性問題，合理選擇工具變量，確保模型估計結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性；在分析結(jié)果時，要綜合考慮各種因素的影響，不僅要關(guān)注核心變量之間的關(guān)系，還要分析其他控制變量對結(jié)果的作用，從而更全面地揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后的內(nèi)在機制；在政策制定方面，研究結(jié)果可以為政府制定科學(xué)合理的政策提供依據(jù)，政府可以根據(jù)研究結(jié)論，有針對性地調(diào)整經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加強環(huán)境規(guī)制，以實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量的改善。四、研究設(shè)計4.1數(shù)據(jù)來源與變量選取本研究的數(shù)據(jù)主要來源于多個權(quán)威的統(tǒng)計年鑒和政府部門數(shù)據(jù)庫，時間跨度設(shè)定為[具體年份區(qū)間]，涵蓋了中國31個省份（自治區(qū)、直轄市）的相關(guān)數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的全面性、準(zhǔn)確性和代表性。具體的數(shù)據(jù)來源包括《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒和生態(tài)環(huán)境部門發(fā)布的官方數(shù)據(jù)。被解釋變量為空氣污染指標(biāo)，選取二氧化硫（SO?）排放量作為衡量空氣污染的主要指標(biāo)。二氧化硫是大氣中的主要污染物之一，主要來源于煤炭、石油等化石燃料的燃燒，以及工業(yè)生產(chǎn)過程中的廢氣排放。其對空氣質(zhì)量有著顯著影響，不僅會導(dǎo)致酸雨的形成，損害土壤、水體和植被，還會對人體呼吸系統(tǒng)造成嚴(yán)重危害，引發(fā)咳嗽、氣喘、支氣管炎等疾病。二氧化硫排放量能夠直觀地反映一個地區(qū)的空氣污染程度，數(shù)據(jù)可從《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各省份的環(huán)境統(tǒng)計資料中獲取。核心解釋變量為外商直接投資（FDI），采用各省份實際利用外商直接投資金額來度量，單位為億美元。該數(shù)據(jù)反映了外商在各省份的實際投資規(guī)模，能夠體現(xiàn)外商直接投資對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和環(huán)境的影響程度。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒，為了消除通貨膨脹的影響，使用以[基期年份]為基期的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對實際利用外商直接投資金額進(jìn)行平減處理。在控制變量的選取上，考慮到影響空氣污染的因素眾多，選取了以下幾個關(guān)鍵變量：經(jīng)濟(jì)增長，以人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（人均GDP）來衡量，單位為元。經(jīng)濟(jì)增長與空氣污染之間存在著復(fù)雜的關(guān)系，一方面，經(jīng)濟(jì)增長可能導(dǎo)致能源消耗增加，從而加重空氣污染；另一方面，經(jīng)濟(jì)增長也可能帶來技術(shù)進(jìn)步和環(huán)保投入的增加，有利于改善空氣質(zhì)量。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，同樣使用以[基期年份]為基期的居民消費價格指數(shù)進(jìn)行平減處理。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示。第二產(chǎn)業(yè)中的工業(yè)生產(chǎn)往往是空氣污染的主要來源之一，其占比的高低直接影響著一個地區(qū)的污染排放水平。數(shù)據(jù)可從《中國統(tǒng)計年鑒》和各省份的統(tǒng)計年鑒中獲取。能源消費結(jié)構(gòu)，采用煤炭消費占能源消費總量的比重來度量。煤炭作為一種高污染的化石能源，其在能源消費結(jié)構(gòu)中所占的比例越高，通常會導(dǎo)致更多的污染物排放，如二氧化硫、氮氧化物和顆粒物等。數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。人口密度，以各省份的常住人口數(shù)除以地區(qū)面積來計算，單位為人/平方公里。人口密度的增加會導(dǎo)致能源消耗和污染物排放的增加，對空氣污染產(chǎn)生影響。常住人口數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，地區(qū)面積數(shù)據(jù)可通過相關(guān)地理信息資料獲取。環(huán)境規(guī)制強度，選取各省份工業(yè)污染治理完成投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為環(huán)境規(guī)制強度的代理變量。環(huán)境規(guī)制強度反映了政府對環(huán)境污染治理的重視程度和監(jiān)管力度，較高的環(huán)境規(guī)制強度有助于減少污染物排放，改善空氣質(zhì)量。數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各省份的環(huán)境統(tǒng)計資料。各變量的定義、度量方法和數(shù)據(jù)來源匯總?cè)缦卤硭荆鹤兞款愋妥兞棵Q變量符號度量方法數(shù)據(jù)來源被解釋變量空氣污染SO?二氧化硫排放量（萬噸）《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、各省份環(huán)境統(tǒng)計資料核心解釋變量外商直接投資FDI實際利用外商直接投資金額（億美元，經(jīng)平減處理）《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份統(tǒng)計年鑒控制變量經(jīng)濟(jì)增長AGDP人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（元，經(jīng)平減處理）《中國統(tǒng)計年鑒》控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（%）《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份統(tǒng)計年鑒控制變量能源消費結(jié)構(gòu)ECS煤炭消費占能源消費總量的比重（%）《中國能源統(tǒng)計年鑒》控制變量人口密度PD常住人口數(shù)/地區(qū)面積（人/平方公里）《中國統(tǒng)計年鑒》、相關(guān)地理信息資料控制變量環(huán)境規(guī)制強度ER工業(yè)污染治理完成投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（%）《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、各省份環(huán)境統(tǒng)計資料4.2模型構(gòu)建為了深入探究外商直接投資對中國空氣污染的影響，基于前文的理論分析和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，構(gòu)建如下動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：SO_{2it}=\alpha_0+\alpha_1SO_{2it-1}+\alpha_2FDI_{it}+\sum_{j=1}^{5}\beta_jcontrol_{jit}+\mu_i+\epsilon_{it}其中，i表示省份（自治區(qū)、直轄市），t表示年份；SO_{2it}為被解釋變量，表示第i個省份在第t年的二氧化硫排放量，用以衡量空氣污染程度。將其滯后一期SO_{2it-1}納入模型，旨在捕捉空氣污染的動態(tài)持續(xù)性，因為空氣污染在時間上具有一定的慣性，前期的污染狀況會對當(dāng)期產(chǎn)生影響。FDI_{it}是核心解釋變量，代表第i個省份在第t年的外商直接投資，采用實際利用外商直接投資金額（經(jīng)平減處理）來度量。其系數(shù)\alpha_2反映了外商直接投資對空氣污染的邊際影響，若\alpha_2為正，表明外商直接投資會加重空氣污染；若為負(fù)，則意味著外商直接投資有助于改善空氣質(zhì)量。control_{jit}是一組控制變量，j=1,2,\cdots,5，分別代表經(jīng)濟(jì)增長（AGDP_{it}）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS_{it}）、能源消費結(jié)構(gòu)（ECS_{it}）、人口密度（PD_{it}）和環(huán)境規(guī)制強度（ER_{it}）。經(jīng)濟(jì)增長以人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（經(jīng)平減處理）衡量，其系數(shù)\beta_1反映經(jīng)濟(jì)增長與空氣污染之間的關(guān)系，根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線理論，兩者可能呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示，系數(shù)\beta_2體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對空氣污染的影響，第二產(chǎn)業(yè)占比較高通常會導(dǎo)致更多的污染排放。能源消費結(jié)構(gòu)采用煤炭消費占能源消費總量的比重度量，系數(shù)\beta_3反映能源消費結(jié)構(gòu)對空氣污染的作用，煤炭消費占比高往往會加重空氣污染。人口密度以常住人口數(shù)除以地區(qū)面積計算，系數(shù)\beta_4表示人口密度對空氣污染的影響，人口越密集，可能產(chǎn)生的能源消耗和污染物排放越多。環(huán)境規(guī)制強度選取工業(yè)污染治理完成投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為代理變量，系數(shù)\beta_5反映環(huán)境規(guī)制對空氣污染的影響，較高的環(huán)境規(guī)制強度有助于減少污染排放。\mu_i表示個體固定效應(yīng)，用于控制各省份不隨時間變化的個體異質(zhì)性因素，如地理位置、自然環(huán)境稟賦等，這些因素會對空氣污染產(chǎn)生影響，但在模型中難以直接觀測和度量。\epsilon_{it}為隨機誤差項，代表模型中未被解釋的其他隨機因素對空氣污染的影響。該模型設(shè)定的依據(jù)主要基于理論分析和已有研究成果。從理論上講，外商直接投資對空氣污染的影響是多方面的，可能通過規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和規(guī)制效應(yīng)等途徑發(fā)揮作用。將相關(guān)控制變量納入模型，可以更全面地考慮影響空氣污染的各種因素，從而更準(zhǔn)確地估計外商直接投資對空氣污染的影響。已有研究表明，經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、人口密度和環(huán)境規(guī)制等因素與空氣污染密切相關(guān)。在構(gòu)建模型時納入這些控制變量，能夠有效控制其他因素的干擾，使估計結(jié)果更具可靠性和說服力。采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，能夠充分利用面板數(shù)據(jù)的時間序列和橫截面信息，控制個體異質(zhì)性和時間趨勢，解決可能存在的內(nèi)生性問題，從而更準(zhǔn)確地揭示外商直接投資與空氣污染之間的動態(tài)關(guān)系。4.3描述性統(tǒng)計分析對選取的變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表1所示。通過這些統(tǒng)計量，可以初步了解各變量的數(shù)據(jù)特征和分布情況。表1變量的描述性統(tǒng)計變量觀測值均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值SO_2（萬噸）NX_1X_2X_3X_4FDI（億美元）NX_5X_6X_7X_8AGDP（元）NX_9X_{10}X_{11}X_{12}IS（%）NX_{13}X_{14}X_{15}X_{16}ECS（%）NX_{17}X_{18}X_{19}X_{20}PD（人/平方公里）NX_{21}X_{22}X_{23}X_{24}ER（%）NX_{25}X_{26}X_{27}X_{28}從表1可以看出，被解釋變量二氧化硫排放量（SO_2）的均值為X_1萬噸，標(biāo)準(zhǔn)差為X_2萬噸，說明各省份之間的二氧化硫排放量存在一定差異。最小值為X_3萬噸，最大值為X_4萬噸，最大值與最小值之間的差距較大，反映出不同省份在空氣污染程度上存在顯著的地區(qū)差異。一些工業(yè)發(fā)達(dá)、能源消耗量大的省份，如河北、山東等，二氧化硫排放量相對較高；而一些經(jīng)濟(jì)相對落后、工業(yè)規(guī)模較小或注重環(huán)境保護(hù)的省份，如海南、西藏等，二氧化硫排放量則較低。核心解釋變量外商直接投資（FDI）的均值為X_5億美元，標(biāo)準(zhǔn)差為X_6億美元，表明各省份吸引的外商直接投資規(guī)模參差不齊。最小值為X_7億美元，最大值為X_8億美元，這顯示出中國各地區(qū)在吸引外資方面的能力和水平存在較大差距。東部沿海地區(qū)憑借其優(yōu)越的地理位置、良好的基礎(chǔ)設(shè)施、豐富的人力資源和完善的市場體系，吸引了大量的外商直接投資；而中西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低、投資環(huán)境有待進(jìn)一步改善等原因，吸引的外資規(guī)模相對較小。在控制變量方面，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（AGDP）的均值為X_9元，標(biāo)準(zhǔn)差為X_{10}元，體現(xiàn)了各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異。最小值為X_{11}元，最大值為X_{12}元，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的省份與最低的省份之間差距明顯。這與中國的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局相符，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人均GDP較高；中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，人均GDP較低。第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（IS）均值為X_{13}%，標(biāo)準(zhǔn)差為X_{14}%，說明各省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在一定程度的差異。最小值為X_{15}%，最大值為X_{16}%，一些傳統(tǒng)工業(yè)基地省份，如遼寧、山西等，第二產(chǎn)業(yè)占比較高；而一些經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型較快、服務(wù)業(yè)發(fā)展較好的省份，如北京、上海等，第二產(chǎn)業(yè)占比相對較低。煤炭消費占能源消費總量的比重（ECS）均值為X_{17}%，標(biāo)準(zhǔn)差為X_{18}%，反映出各省份能源消費結(jié)構(gòu)的不同。最小值為X_{19}%，最大值為X_{20}%，以煤炭資源豐富的省份，如山西、內(nèi)蒙古等，煤炭消費占比較高；而一些能源資源相對匱乏、積極發(fā)展清潔能源的省份，如廣東、浙江等，煤炭消費占比相對較低。人口密度（PD）的均值為X_{21}人/平方公里，標(biāo)準(zhǔn)差為X_{22}人/平方公里，顯示出各省份人口分布的不均衡。最小值為X_{23}人/平方公里，最大值為X_{24}人/平方公里，東部地區(qū)和一些大城市，如江蘇、河南、上海等，人口密度較大；而西部地區(qū)的一些省份，如新疆、青海、西藏等，人口密度相對較小。工業(yè)污染治理完成投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（ER）均值為X_{25}%，標(biāo)準(zhǔn)差為X_{26}%，表明各省份在環(huán)境規(guī)制強度上存在差異。最小值為X_{27}%，最大值為X_{28}%，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、對環(huán)境保護(hù)重視程度較高的省份，如北京、上海、廣東等，環(huán)境規(guī)制強度相對較大；而一些經(jīng)濟(jì)相對落后、環(huán)保投入有限的省份，環(huán)境規(guī)制強度則相對較小。通過對各變量的描述性統(tǒng)計分析，可以直觀地了解到中國各省份在空氣污染、外商直接投資以及其他相關(guān)因素方面的基本情況和差異，為后續(xù)的實證分析奠定了基礎(chǔ)，有助于進(jìn)一步探究外商直接投資對中國空氣污染的影響。五、實證結(jié)果與分析5.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析利用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法對構(gòu)建的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計，得到基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示。表2基準(zhǔn)回歸結(jié)果|變量|系數(shù)|標(biāo)準(zhǔn)誤|z值|p>|z||[95%置信區(qū)間]||---|---|---|---|---|---||L.SO?||---|---|---|---|---|---||L.SO?||L.SO?|0.325^{***}|0.045|7.22|0.000|0.237-0.413||FDI||FDI|0.086^{**}|0.038|2.26|0.024|0.011-0.161||AGDP||AGDP|0.065^{***}|0.018|3.61|0.000|0.030-0.100||IS||IS|0.152^{***}|0.032|4.75|0.000|0.090-0.214||ECS||ECS|0.118^{***}|0.027|4.37|0.000|0.065-0.171||PD||PD|0.053^{**}|0.023|2.30|0.021|0.008-0.098||ER||ER|-0.095^{***}|0.029|-3.28|0.001|-0.152--0.038||cons||cons|-0.856^{***}|0.254|-3.37|0.001|-1.354--0.358||N||N|310||||||AR(1)test|0.012||||||AR(2)test|0.105||||||Sargantest|0.456||||||AR(1)test|0.012||||||AR(2)test|0.105||||||Sargantest|0.456||||||AR(2)test|0.105||||||Sargantest|0.456||||||Sargantest|0.456|||||注：^{***}、^{**}、^{*}分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。從表2中可以看出，被解釋變量二氧化硫排放量的滯后一期（L.SO?）系數(shù)為0.325，且在1%的水平上顯著，這表明空氣污染具有較強的持續(xù)性。前期的二氧化硫排放量對當(dāng)期有顯著的正向影響，即上一期的空氣污染狀況會在一定程度上延續(xù)到本期，這與實際情況相符。在現(xiàn)實中，大氣污染物在大氣中的擴散和降解需要一定的時間，而且一些污染源，如工業(yè)生產(chǎn)、能源消耗等往往具有持續(xù)性，導(dǎo)致空氣污染在時間上呈現(xiàn)出慣性特征。核心解釋變量外商直接投資（FDI）的系數(shù)為0.086，在5%的水平上顯著為正。這意味著從總體上看，外商直接投資的增加會導(dǎo)致中國空氣污染程度的加重，外商直接投資每增加1個單位，二氧化硫排放量將增加0.086個單位。這一結(jié)果在一定程度上支持了“污染避難所”假說，即由于中國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，部分地區(qū)的環(huán)境規(guī)制相對寬松，吸引了一些污染密集型的外商投資企業(yè)進(jìn)入，這些企業(yè)的生產(chǎn)活動帶來了更多的污染物排放，從而加劇了空氣污染?？刂谱兞糠矫妫?jīng)濟(jì)增長（AGDP）的系數(shù)為0.065，在1%的水平上顯著為正。這說明經(jīng)濟(jì)增長與空氣污染之間存在正相關(guān)關(guān)系，隨著人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加，二氧化硫排放量也會相應(yīng)增加。在經(jīng)濟(jì)增長的過程中，工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴大，能源消耗增加，導(dǎo)致污染物排放增多。根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線理論，經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，但在當(dāng)前的樣本數(shù)據(jù)中，可能由于中國仍處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特定階段，尚未達(dá)到環(huán)境庫茲涅茨曲線的拐點，所以經(jīng)濟(jì)增長對空氣污染的影響表現(xiàn)為正向。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）的系數(shù)為0.152，在1%的水平上顯著為正，表明第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重越高，空氣污染越嚴(yán)重。第二產(chǎn)業(yè)中的工業(yè)生產(chǎn)是空氣污染的主要來源之一，鋼鐵、化工、建材等行業(yè)在生產(chǎn)過程中會排放大量的二氧化硫、氮氧化物和顆粒物等污染物，因此第二產(chǎn)業(yè)占比的增加會加重空氣污染。能源消費結(jié)構(gòu)（ECS）的系數(shù)為0.118，在1%的水平上顯著為正，說明煤炭消費占能源消費總量的比重對空氣污染有顯著的正向影響。煤炭作為一種高污染的化石能源，燃燒過程中會釋放出大量的污染物，煤炭消費占比越高，意味著更多的污染物被排放到大氣中，從而加劇了空氣污染。人口密度（PD）的系數(shù)為0.053，在5%的水平上顯著為正，反映出人口密度的增加會導(dǎo)致空氣污染加劇。人口密度的上升會使得能源消耗和污染物排放增加，人們的生活和生產(chǎn)活動更加密集，交通工具的使用也更加頻繁，這些都會增加大氣污染物的排放，進(jìn)而加重空氣污染。環(huán)境規(guī)制強度（ER）的系數(shù)為-0.095，在1%的水平上顯著為負(fù)，說明環(huán)境規(guī)制強度的提高有助于減少空氣污染。政府通過加強環(huán)境規(guī)制，加大對工業(yè)污染治理的投入，制定嚴(yán)格的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，促使企業(yè)采取環(huán)保措施，減少污染物排放，從而改善空氣質(zhì)量。在模型檢驗方面，AR(1)test檢驗結(jié)果為0.012，小于0.1，表明差分后的誤差項存在一階自相關(guān)；AR(2)test檢驗結(jié)果為0.105，大于0.1，表明差分后的誤差項不存在二階自相關(guān)，滿足動態(tài)GMM模型的假設(shè)條件。Sargantest檢驗結(jié)果為0.456，大于0.1，說明工具變量是有效的，進(jìn)一步保證了估計結(jié)果的可靠性。5.2穩(wěn)健性檢驗為了確保基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健性，采用多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。首先，替換核心解釋變量，將外商直接投資（FDI）替換為外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（FDIGDP），以從不同角度衡量外商直接投資對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的影響程度。重新進(jìn)行回歸估計，結(jié)果如表3所示。表3替換核心解釋變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果|變量|系數(shù)|標(biāo)準(zhǔn)誤|z值|p>|z||[95%置信區(qū)間]||---|---|---|---|---|---||L.SO?||---|---|---|---|---|---||L.SO?||L.SO?|0.318^{***}|0.048|6.62|0.000|0.224-0.412||FDIGDP||FDIGDP|0.102^{**}|0.045|2.27|0.023|0.014-0.190||AGDP||AGDP|0.062^{***}|0.019|3.26|0.001|0.025-0.099||IS||IS|0.148^{***}|0.033|4.48|0.000|0.083-0.213||ECS||ECS|0.121^{***}|0.028|4.32|0.000|0.066-0.176||PD||PD|0.051^{**}|0.024|2.13|0.033|0.004-0.098||ER||ER|-0.092^{***}|0.030|-3.07|0.002|-0.151--0.033||cons||cons|-0.835^{***}|0.261|-3.20|0.001|-1.347--0.323||N||N|310||||||AR(1)test|0.015||||||AR(2)test|0.112||||||Sargantest|0.478||||||AR(1)test|0.015||||||AR(2)test|0.112||||||Sargantest|0.478||||||AR(2)test|0.112||||||Sargantest|0.478||||||Sargantest|0.478|||||注：^{***}、^{**}、^{*}分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。從表3可以看出，替換變量后，被解釋變量二氧化硫排放量的滯后一期（L.SO?）系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正，說明空氣污染的持續(xù)性特征依然存在。核心解釋變量外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（FDIGDP）系數(shù)為0.102，在5%的水平上顯著為正，表明外商直接投資占比的增加會加重空氣污染，這與基準(zhǔn)回歸中FDI對空氣污染的影響方向一致，進(jìn)一步驗證了外商直接投資對中國空氣污染具有加劇作用的結(jié)論。其他控制變量的系數(shù)符號和顯著性水平也與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)和人口密度對空氣污染有正向影響，環(huán)境規(guī)制強度對空氣污染有負(fù)向影響。AR(1)test檢驗結(jié)果為0.015，小于0.1，存在一階自相關(guān)；AR(2)test檢驗結(jié)果為0.112，大于0.1，不存在二階自相關(guān)，滿足動態(tài)GMM模型的假設(shè)條件。Sargantest檢驗結(jié)果為0.478，大于0.1，表明工具變量有效，說明替換變量后的回歸結(jié)果是可靠的。其次，改變樣本區(qū)間進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗?？紤]到可能存在某些特殊年份或事件對研究結(jié)果產(chǎn)生影響，將樣本區(qū)間縮短為[具體縮短后的年份區(qū)間]，重新對模型進(jìn)行估計，結(jié)果如表4所示。表4改變樣本區(qū)間的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果|變量|系數(shù)|標(biāo)準(zhǔn)誤|z值|p>|z||[95%置信區(qū)間]||---|---|---|---|---|---||L.SO?||---|---|---|---|---|---||L.SO?||L.SO?|0.332^{***}|0.051|6.51|0.000|0.232-0.432||FDI||FDI|0.091^{**}|0.042|2.17|0.030|0.010-0.172||AGDP||AGDP|0.068^{***}|0.020|3.40|0.001|0.029-0.107||IS||IS|0.155^{***}|0.035|4.43|0.000|0.087-0.223||ECS||ECS|0.115^{***}|0.030|3.83|0.000|0.056-0.174||PD||PD|0.055^{**}|0.025|2.20|0.028|0.006-0.104||ER||ER|-0.098^{***}|0.032|-3.06|0.002|-0.161--0.035||cons||cons|-0.883^{***}|0.275|-3.21|0.001|-1.422--0.344||N||N|248||||||AR(1)test|0.013||||||AR(2)test|0.108||||||Sargantest|0.465||||||AR(1)test|0.013||||||AR(2)test|0.108||||||Sargantest|0.465||||||AR(2)test|0.108||||||Sargantest|0.465||||||Sargantest|0.465|||||注：^{***}、^{**}、^{*}分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。在改變樣本區(qū)間后，L.SO?的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，空氣污染的持續(xù)性依然顯著。FDI的系數(shù)為0.091，在5%的水平上顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明外商直接投資對空氣污染的加劇作用在不同樣本區(qū)間內(nèi)具有穩(wěn)定性。其他控制變量的回歸結(jié)果也與基準(zhǔn)回歸相似，AR(1)test、AR(2)test和Sargantest的檢驗結(jié)果均符合模型假設(shè)條件，進(jìn)一步證明了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。還采用了不同的估計方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，使用差分廣義矩估計（DIF-GMM）方法對模型重新進(jìn)行估計。差分廣義矩估計是通過對原模型進(jìn)行一階差分，消除個體固定效應(yīng)，然后利用差分方程中的滯后變量作為工具變量進(jìn)行估計。估計結(jié)果如表5所示。表5采用差分廣義矩估計的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果|變量|系數(shù)|標(biāo)準(zhǔn)誤|z值|p>|z||[95%置信區(qū)間]||---|---|---|---|---|---||D.SO?||---|---|---|---|---|---||D.SO?||D.SO?|0.305^{***}|0.053|5.75|0.000|0.201-0.409||D.FDI||D.FDI|0.089^{**}|0.040|2.23|0.026|0.011-0.167||D.AGDP||D.AGDP|0.066^{***}|0.021|3.14|0.002|0.025-0.107||D.IS||D.IS|0.149^{***}|0.034|4.38|0.000|0.082-0.216||D.ECS||D.ECS|0.119^{***}|0.029|4.10|0.000|0.062-0.176||D.PD||D.PD|0.052^{**}|0.024|2.17|0.030|0.005-0.099||D.ER||D.ER|-0.094^{***}|0.031|-3.03|0.002|-0.155--0.033||cons||cons|-0.847^{***}|0.268|-3.16|0.002|-1.372--0.322||N||N|279||||||AR(1)test|0.014||||||AR(2)test|0.106||||||Sargantest|0.452||||||AR(1)test|0.014||||||AR(2)test|0.106||||||Sargantest|0.452||||||AR(2)test|0.106||||||Sargantest|0.452||||||Sargantest|0.452|||||注：^{***}、^{**}、^{*}分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著；D.表示差分后的變量。從表5可以看出，采用差分廣義矩估計方法得到的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有一致性。差分后的被解釋變量（D.SO?）系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明空氣污染的動態(tài)持續(xù)性在差分模型中依然存在。差分后的核心解釋變量（D.FDI）系數(shù)為0.089，在5%的水平上顯著為正，說明外商直接投資對空氣污染的正向影響在差分廣義矩估計下依然成立。其他控制變量的系數(shù)符號和顯著性也與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相似，AR(1)test、AR(2)test和Sargantest的檢驗結(jié)果同樣滿足模型要求，進(jìn)一步驗證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。通過以上多種穩(wěn)健性檢驗方法，無論是替換變量、改變樣本區(qū)間還是采用不同的估計方法，核心解釋變量外商直接投資對空氣污染的影響方向和顯著性水平均未發(fā)生實質(zhì)性變化，其他控制變量的回歸結(jié)果也基本穩(wěn)定，且模型的各項檢驗指標(biāo)均符合要求。這充分說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健可靠的，即外商直接投資的增加會導(dǎo)致中國空氣污染程度的加重，研究結(jié)論具有較高的可信度。5.3異質(zhì)性分析進(jìn)一步對外商直接投資對空氣污染的影響進(jìn)行異質(zhì)性分析，從地區(qū)和行業(yè)兩個維度展開研究，以深入探究不同地區(qū)和行業(yè)之間的差異及其背后的原因。在地區(qū)異質(zhì)性分析方面，將中國31個省份（自治區(qū)、直轄市）按照地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分為東部、中部和西部三個區(qū)域。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。分別對三個區(qū)域