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        低碳城市試點政策與FDI的區(qū)位選擇

        2021-12-03 06:27:08景國文
        華東經(jīng)濟管理 2021年12期
        關鍵詞:區(qū)位回歸系數(shù)規(guī)制

        景國文

        (南開大學 經(jīng)濟學院,天津 300071)

        一、引 言

        改革開放以來,中國經(jīng)濟快速發(fā)展并取得了重大成就,但也出現(xiàn)環(huán)境污染等方面的問題,如碳排放增加、地區(qū)生態(tài)環(huán)境惡化等,生態(tài)環(huán)境問題成為中國經(jīng)濟高質量發(fā)展的“攔路虎”。2018年中國國內生產(chǎn)總值占世界的比重也已達到15.9%,而碳排放量占世界的比重也已達到27.8%[1]。隨著全球氣候的變暖,控制并減少碳排放是當前重點關注的問題之一。

        為了降低碳排放強度,緩解生態(tài)環(huán)境惡化帶來的負面問題,2009 年11 月國務院提出到2020 年單位GDP 的碳排放量要比2005 年降低40%~45%。為此,2010年國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布了《關于開展低碳省區(qū)和低碳城市試點工作的通知》,確定了廣東、陜西等5省8市作為低碳城市試點地區(qū),之后逐步擴大試點范圍,2012 年又確立了28 個城市作為第二批試點地區(qū),2017 年又確立了第三批試點地區(qū)。隨著中國加入《巴黎協(xié)定》,中國力爭到2030 年前實現(xiàn)碳達峰,力爭2060 年前實現(xiàn)碳中和目標。

        隨著經(jīng)濟全球化的深入,近40年來FDI以13%的年均增長率持續(xù)增長,這對于緩解中國經(jīng)濟發(fā)展的資金短缺和克服技術瓶頸狀況有重要意義[2]。中國憑借自己的勞動力、自然資源等優(yōu)勢,積極參與世界分工,吸引了大量外資。根據(jù)《全球投資趨勢報告》相關數(shù)據(jù)顯示,2014年中國的外資規(guī)模首次躍居世界第一,超過美國;2020年中國實際利用外資達1 443 億美元,同比增長4.5%。然而伴隨著FDI 的流入,出現(xiàn)碳排放增加[3]、環(huán)境污染程度加深[4-5]等現(xiàn)象。目前,隨著低碳城市試點政策的實行,地方政府必然會采取環(huán)境規(guī)制等行政手段來實現(xiàn)低碳減排,這可能會對地區(qū)的FDI 區(qū)位選擇產(chǎn)生影響。

        基于此,本文選取2004—2018 年我國地級市面板數(shù)據(jù),研究低碳城市試點政策對FDI區(qū)位選擇的影響。這一研究既可以科學評估低碳試點政策的實施效果,也對如何科學合理利用FDI提供一定參考。

        二、文獻綜述

        從低碳城市試點政策實施內容來看,本質上屬于環(huán)境規(guī)制的范疇,而環(huán)境規(guī)制對FDI區(qū)位選擇的影響,學術界主要基于由Walter 等(1979)[6]提出的“污染避難者假說”,該假說認為如果一個地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強度比較低,就可能會吸引一些國外的污染密集型企業(yè)來當?shù)赝顿Y,造成當?shù)氐沫h(huán)境污染加劇。因此,當該地區(qū)提高環(huán)境規(guī)制強度時,會導致地區(qū)的FDI 流入減少;而當降低環(huán)境規(guī)制強度時,可能會吸引更多的FDI流入。

        當前關于“污染避難者假說”的研究并沒有得出一致的結論,主要觀點分為兩類:

        一類學者的研究支持“污染避難者假說”。①從國外研究來看,List 和 Co(2000)[7]、Keller 和Levinson(2002)[8]、Hanna(2010)[9]先后研究了美國的環(huán)境規(guī)制對FDI的影響,發(fā)現(xiàn)美國的環(huán)境規(guī)制抑制了FDI 的流入。Wagner 等(2009)[10]采用一國制造業(yè)對163個國家的投資數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)該國的化工行業(yè)導致了東道國的環(huán)境污染。Adeel-Farooq 等(2018)[11]考察了 2003—2014 年 9 個亞洲發(fā)展中國家數(shù)據(jù),結果表明跨國公司的綠地投資對9個亞洲發(fā)展中國家的環(huán)境績效有不利影響。Sun 等(2020)[12]基于中國制造企業(yè)的微觀數(shù)據(jù),探討了異質環(huán)境法規(guī)和外國直接投資對制造業(yè)污染排放的影響,結果表明外國直接投資顯著增加了制造業(yè)污染排放。Jensen(2021)[13]通過研究希臘、意大利和土耳其三個經(jīng)濟體中外國公司與國內公司綠色行為之間存在差異,發(fā)現(xiàn)跨國公司通常比國內公司需要更多的能源,結論支持“污染天堂假說”。②從國內研究來看,楊濤(2003)[14]、陳剛(2009)[15]、郭建萬和陶鋒(2009)[16]、廖顯春和夏恩龍(2015)[17]、張鵬楊等(2016)[18]先后利用省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制抑制了FDI流入。林季紅和劉瑩(2013)[19]選擇2001—2008 年36 個行業(yè)面板數(shù)據(jù),采用工具變量解決內生問題后認為“污染避難者假說”成立。楊軍等(2016[20]通過研究不同來源地FDI對中國碳排放的影響,研究發(fā)現(xiàn)FDI 導致了碳排放量增加。而隨著政策評估計量方法的發(fā)展,呂朝鳳和余嘯(2020)[21]采用雙重差分方法研究了排污費標準提高對FDI 區(qū)位選擇的影響,發(fā)現(xiàn)SO2排污費標準提高抑制了 FDI 的流入。曹翔和王郁妍(2021)[22]通過構建分解FDI 轉移指標,研究發(fā)現(xiàn)SO2排污費標準提高,短期抑制FDI 流入,但長期影響效果卻不明顯。

        另一類觀點認為該假說并不成立。①從國外的研究來看,Rezza 和Alief(2015)[23]發(fā)現(xiàn)在污染密集型產(chǎn)業(yè)或發(fā)展中國家中,很難支持“污染天堂假說”。Cheng 等(2018)[24]研究了中國環(huán)境規(guī)制與外國直接投資之間的雙向機制,發(fā)現(xiàn)盡管跨國公司在中國投資時選擇的城市環(huán)境法規(guī)較為寬松,但外國直接投資的流入增加了當?shù)丨h(huán)境法規(guī)的數(shù)量和要求。Abdul 等(2020)[25]通過對一國的外來直接投資流入和四種污染物檢驗,發(fā)現(xiàn)外國直接投資流入與二氧化硫排放之間存在負的長期關系,沒有發(fā)現(xiàn)該國存在“污染天堂假說”的確鑿證據(jù)。②從國內研究來看,朱平芳等(2011)[26]利用地級市數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),環(huán)境規(guī)制對FDI 的影響平均而言并不顯著。許和連和鄧玉萍(2012)[27]利用省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),F(xiàn)DI 的地理集聚利于降低環(huán)境污染,認為“污染避難者假說”并不成立。李金凱等(2017)[28]通過構建面板平滑模型,研究發(fā)現(xiàn)FDI 通過“示范效應”等途徑提高了環(huán)保水平,F(xiàn)DI 并不是導致環(huán)境污染的主要原因。馮夢青和于海峰(2018)[29]通過研究財政分權和FDI 對大氣環(huán)境污染的影響,發(fā)現(xiàn)FDI 顯著改善了我國的大氣污染。

        從以上的文獻來看,關于“污染避難者假說”是否成立還沒有得出一致的結論,而多數(shù)文獻關于環(huán)境規(guī)制指標多采用單一或者綜合合成指標,而采用SO2排污費征收標準提高政策與低碳試點政策的側重點又有所不同,因而對FDI的影響可能存在差異。同時從當前低碳城市試點政策研究來看,龔夢琪等(2019)[30]通過篩選第二批低碳城市試點單位,最終選擇18個城市為研究樣本,研究發(fā)現(xiàn)低碳城市試點政策顯著促進了FDI 流入。但是由于其研究樣本有限,沒有考慮第一批低碳政策試點城市,僅通過篩選第二批試點城市中的18 個城市為處理組,而實際上第一批、第二批試點城市分別有72 個、28 個,其研究得出的結論僅適用局部地區(qū),可能存在樣本選擇問題,在當前擴大低碳試點地區(qū)的大背景下,所得出的結論未必具有代表性和政策參考價值,因而采用第一批、第二批和第三批試點城市為研究樣本進行研究具有重要意義。

        基于現(xiàn)有的文獻,本文可能的邊際貢獻主要有以下幾點:一是研究樣本方面,本研究包括三批次低碳城市試點政策單位,所得出的結論更加穩(wěn)健;二是研究方法方面,將低碳城市試點政策視為一項準自然實驗,采用雙重差分模型評估低碳城市試點政策對FDI區(qū)位選擇的影響,同時進行平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗以及排除其他政策干擾,評估了低碳城市試點政策對FDI區(qū)位選擇的影響,增強了結果的穩(wěn)健性,以驗證“污染避難者假說”在中國是否成立,豐富了低碳城市建設與FDI 相關的研究文獻;三是機制分析方面,本文構建了低碳城市試點政策通過融資約束效應、環(huán)境規(guī)制效應、技術創(chuàng)新效應影響FDI區(qū)位選擇的理論框架,并且進行實證檢驗。

        本文其余部分安排如下:第三部分分析低碳城市試點政策影響FDI區(qū)位選擇的影響機制;第四部分介紹變量的選取、指標的說明、模型的構建;第五部分為實證回歸結果,并且進行穩(wěn)健性檢驗;第六部分實證檢驗影響機制;最后部分總結全文并且提出政策建議。

        三、機制分析

        本文將低碳城市試點政策影響FDI 區(qū)位選擇的影響機制歸納為融資約束效應、環(huán)境規(guī)制效應、技術創(chuàng)新效應。

        (1)融資約束效應。在經(jīng)濟發(fā)展中,地方政府為了促進地方經(jīng)濟發(fā)展,會對企業(yè)的貸款和土地等方面給予優(yōu)惠,從而擴大企業(yè)投資。徐盈之和顧沛(2020)[31]等認為,地方會通過銀行信貸資金的調控,將資金引導到能短期產(chǎn)生經(jīng)濟效益的項目中。呂朝鳳和毛霞(2020)[32]認為,地方金融發(fā)展能通過擴大資金規(guī)模促進FDI 的流入。而低碳城市試點單位為了完成低碳城市建設的目標,會通過轄區(qū)內金融機構的信貸調控產(chǎn)生影響,如果低碳試點地區(qū)的外資主要流向污染密集型產(chǎn)業(yè),那么低碳城市試點地區(qū)會通過融資約束效應增加外資污染企業(yè)的投資成本,進而抑制FDI的流入。

        (2)環(huán)境規(guī)制效應。地方政府為了完成低碳城市的建設目標,在企業(yè)生產(chǎn)過程中,政府會要求企業(yè)減少污染物的排放,降低碳排放量,以此達到碳排放目標。而企業(yè)降低污染物排放必然會影響企業(yè)的成本和收益,因此會對一些外資污染企業(yè)的投資行為產(chǎn)生影響,如果投資成本增加,那么外資企業(yè)會選擇到其他地區(qū)投資,導致FDI 資金的轉移。因此,若低碳城市試點地區(qū)的外資企業(yè)主要集中在污染密集型產(chǎn)業(yè),那么會通過環(huán)境規(guī)制效應來抑制FDI流入。

        (3)技術創(chuàng)新效應。當前文獻關于環(huán)境規(guī)制對企業(yè)創(chuàng)新的影響主要是基于“波特假說”,徐佳和崔靜波(2020)[33]認為低碳試點政策會一定程度促進企業(yè)進行綠色技術創(chuàng)新。為了建設低碳城市目標,低碳城市試點單位必然會對區(qū)域內的企業(yè)排污行為進行干預,以控制當?shù)仄髽I(yè)溫室氣體排放,促使企業(yè)污染排放達標。而企業(yè)為了能夠適應政府的干預,需要加大環(huán)保設備的投入,進行技術創(chuàng)新,但是如果企業(yè)主要集中在污染密集型產(chǎn)業(yè),低碳城市試點政策會提高企業(yè)的研發(fā)成本,降低企業(yè)利潤,從而影響投資,抑制FDI 的流入。

        四、變量選取、數(shù)據(jù)說明與模型構建

        (一)變量選取

        1.被解釋變量(fdi)

        為避免不同地區(qū)的經(jīng)濟規(guī)模差異,可能會產(chǎn)生FDI總量異質性問題,本文借鑒張鵬楊等(2016)[18]的做法,采用各個地級市的當年FDI 占地級市的GDP比重作為被解釋變量。

        2.核心解釋變量(treat_post)

        雙重差分的變量設定方法為:個體虛擬變量為treat,被選為低碳城市則treat=1,否則treat=0;時間虛擬變量為post,政策實施之后post為1,實施之前post為0;treat_post 為 treat 與post的乘積,為政策虛擬變量。

        3.控制變量

        本文選用產(chǎn)業(yè)結構、房地產(chǎn)投資、社會消費、政府干預、工資水平作為本文的控制變量。

        (1)產(chǎn)業(yè)結構(inst)。產(chǎn)業(yè)結構是影響外資流入的重要因素,二、三產(chǎn)業(yè)結構比重較大的地區(qū),更容易吸引外資來當?shù)剡M行投資。本文采用地級市二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地級市國內生產(chǎn)總值的比重來表示產(chǎn)業(yè)結構。

        (2)房地產(chǎn)投資(estate)。地區(qū)的房價是影響外商企業(yè)投資的重要因素,房價越高,外企投資的成本也會增加,因此借鑒呂朝鳳和余嘯(2020)[21]的做法,選用房地產(chǎn)投資占國內生產(chǎn)總值的比重來表示。

        (3)社會消費(consumer)。地區(qū)消費水平越高,表明地區(qū)的消費市場越大,越容易吸引外資來當?shù)剡M行投資,借鑒沈坤榮等(2017)[34]的做法,本文采用各個地級市社會零售總額占地級市GDP 的比重來表示地區(qū)消費水平。

        (4)政府干預(govern)。地方政府在經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用,為了吸引外商直接投資,會對外商企業(yè)在土地、稅費等方面給予優(yōu)惠,在此借鑒安孟和張誠(2019)[35]的做法,采用地方財政預算支出占當?shù)貒鴥壬a(chǎn)總值的比重來表示政府干預程度。

        (5)工資水平(wage)。工資水平高低是影響外商企業(yè)決定投資的關鍵因素,工資低意味著企業(yè)的生產(chǎn)成本低,因此會吸引外資投資。本文借鑒張鵬楊等(2016)[18]的做法,工資水平采用地級市的職工工資占國內生產(chǎn)總值的比重來表示。

        4.中介變量

        (1)金融發(fā)展水平(finance)。外資企業(yè)在進行投資時,需要考慮投資地區(qū)的融資成本,融資成本過高會導致企業(yè)投資成本提高,而低碳試點城市為了能完成低碳城市建設目標,地方政府可能會采取金融信貸約束手段來抑制污染企業(yè)投資,而當前有些外商企業(yè)屬于污染密集型企業(yè),因此預期低碳城市試點單位會通過金融信貸政策影響FDI 的區(qū)位選擇。本文采用各個地級市年末金融機構貸款額占GDP的比重來表示,金融發(fā)展水平越低,表明融資約束效應越強。

        (2)環(huán)境規(guī)制(lnsmoke)。當前關于環(huán)境規(guī)制指標衡量的方法比較多,沒有統(tǒng)一的標準,一些學者采用人均GDP 的高低作為環(huán)境規(guī)制的代理變量[36],一些學者如宋弘等(2019)[37]采用污染物的排放量來表示。本文主要研究低碳城市試點政策對FDI區(qū)位選擇的影響,低碳城市試點政策主要針對碳排放,因此地方政府環(huán)境規(guī)制的目標更多是二氧化碳、二氧化硫、工業(yè)煙塵等污染物的排放,而由于地級市層面數(shù)據(jù)缺乏,為此考慮二氧化碳通常和工業(yè)煙塵等污染物一起排放,本文借鑒宋弘等(2019)[37]的方法,采用工業(yè)煙塵去除量的對數(shù)來衡量地方政府環(huán)境規(guī)制的代理變量,該數(shù)值越大越能說明城市的環(huán)境規(guī)制力度增強,從而環(huán)境規(guī)制效果越好。

        (3)技術創(chuàng)新(tech)。為完成低碳城市建設目標,在地方政府的干預下,企業(yè)必然要加大技術投入,加強技術創(chuàng)新,走綠色可持續(xù)發(fā)展之路。為更加綜合反映地級市層面的創(chuàng)新水平,避免單獨采用專利申請數(shù)據(jù)可能存在的片面性,基于數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性,本文采用各個地級市科學技術支出占GDP的比重表示。

        (二)數(shù)據(jù)說明

        本文采用的低碳城市試點數(shù)據(jù)來自國家發(fā)展和改革委員會網(wǎng)站,外商直接投資、社會消費品零售總額、GDP、房地產(chǎn)開發(fā)投資、職工工資總額、匯率數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》、EPS 數(shù)據(jù)庫、各省市統(tǒng)計年鑒。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表1所列。

        表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

        (三)模型構建

        為研究低碳城市試點政策是否會對FDI 的區(qū)位選擇產(chǎn)生影響,本文將低碳城市試點政策看作是一項準自然實驗,采用多期雙重差分模型解決因遺漏變量等產(chǎn)生的內生性問題。本文的研究樣本包含低碳試點城市2010年、2012年、2017年三批次樣本,基準回歸模型設置如下:

        其中:fdi 表示地級市FDI 占地級市GDP 的比重;treat_post 為 treat 與 post 兩者的乘積;treat 為個體虛擬變量;post 為時間虛擬變量,由于低碳城市試點政策2010年7月之后出臺,因此政策的起始時間設置為2011年;controlit代表一系列的控制變量;μ代表個體效應;v代表時間效應;下標t和i分別表示時間和個體;ε為隨機誤差項。

        五、實證檢驗

        (一)平行趨勢檢驗

        使用雙重差分模型進行實證分析的前提是處理組和控制組樣本滿足平行趨勢假設,即在政策未實施之前低碳城市試點單位與非試點單位之間不存在顯著的差異。本文的具體做法是:低碳試點城市為處理組,treat 賦值為1,其余為控制組賦值為0。低碳試點城市實施之后一年為1,記為post_1,其余賦值為0;實施之前一年為-1,記為pre_1,其余賦值為0。依次類推,分別賦值到2011年前6年和 2011 年后 5 年,借鑒 Beck 等(2010)[38]的做法,以政策實施之前兩期為基準期,進行動態(tài)效應回歸。由圖1 可知,在實施政策之前回歸系數(shù)的置信區(qū)間包含0,實施政策之后第4 期的回歸系數(shù)置信區(qū)間不包含0,因此回歸系數(shù)顯著,表明低碳城市的政策效果通過了平行趨勢檢驗,并且存在滯后性。

        圖1 平行趨勢檢驗結果

        (二)基準回歸結果

        表2 列示了基準回歸結果。第(1)列和第(2)列表示不加入控制變量時,分別控制地區(qū)效應、時間和地區(qū)效應的回歸結果,由第(1)列和第(2)列可知,核心解釋變量的回歸系數(shù)顯著為負,表明低碳試點城市政策顯著抑制了外商直接投資資金的流入。第(3)列和第(4)列表示加入控制變量之后,分別控制地區(qū)效應、時間和地區(qū)效應的回歸結果,可知核心解釋變量顯著為負,在控制地區(qū)和時間效應以及加入控制變量之后,核心解釋變量的回歸系數(shù)絕對值有所降低,表明加入控制變量以及控制時間和地區(qū)效應之后,減少了遺漏變量等因素對回歸結果的干擾,增強了結論的可靠性。

        表2 基準回歸結果

        續(xù)表2

        從控制變量的回歸結果來看,政府干預、房地產(chǎn)投資的回歸系數(shù)為正,表明政府對經(jīng)濟的干預能夠影響外商直接投資的流入,政府通過稅收、土地等政策能夠吸引外商直接投資資金的流入;房地產(chǎn)投資越高,表明地區(qū)的投資機會越多,獲利空間越多,因此越吸引外商直接投資的資金流入。工資水平的回歸系數(shù)為正,表示工資越高,則外商企業(yè)的生產(chǎn)成本越高,因此利潤降低,導致外資流向其他地區(qū)。而社會消費和產(chǎn)業(yè)結構的回歸系數(shù)并不顯著。

        (三)穩(wěn)健性檢驗

        (1)加入其他控制變量。為進一步增強本文回歸結果的穩(wěn)健性,本文增加了人口密度(lnpeople)、城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)(lnunemploy)、普通高等學校在校人數(shù)(lnstudent)的對數(shù)。從表3的第(1)列可知,核心解釋變量的回歸結果顯著為負,表明本文回歸結果的穩(wěn)健性。

        (2)排除其他政策的干擾。低碳城市試點政策在降低碳排放的同時,也存在其他政策對低碳城市試點政策對FDI區(qū)位選擇產(chǎn)生干擾,為了減少同期其他政策對本文基準回歸結果的影響,本文考慮了二氧化硫排污費征收標準提高政策沖擊的影響。在2007之后中國各省實行了二氧化硫排污費征收標準提高,如果城市實施則為處理組,其余為對照組,如果政策發(fā)生在當年的7月1日之前,則視為當年,否則視為下一年,政策虛擬變量設置為treat_so。從表3 的第(2)列可知,核心解釋變量的回歸系數(shù)依然顯著為負,表明在加入二氧化硫排污費征收標準提高后,本文的回歸結果依然顯著,表明本文的回歸結果是穩(wěn)健的。

        表3 穩(wěn)健性回歸結果

        (3)安慰劑檢驗。本文借鑒史丹和李少林(2020)[39]的做法,采用隨機抽樣的方法,對處理組進行隨機抽取政策開始時間,整個過程重復2 000次,最后繪出回歸系數(shù)的p值和t值圖。從圖2 可知,大部分回歸系數(shù)的p值都大于0.1,并且大部分回歸系數(shù)的t值小于0.2,因此通過安慰劑檢驗,驗證了本文回歸結果的穩(wěn)健性。

        續(xù)表3

        圖2 安慰劑檢驗結果

        (4)內生性問題。盡管本文采用雙重差分模型一定程度上可以減少內生性問題,為避免因遺漏變量等因素導致的內生性問題,本文采用兩階段最小二乘法進行回歸,為此采用以各個地級市滯后一期的建成區(qū)綠化覆蓋面積(iv)作為低碳城市試點政策的工具變量,主要原因有兩點:一是建成區(qū)綠化覆蓋面積能夠反映各個地級市為改善環(huán)境、降低環(huán)境污染、減少碳排放所做出的努力,因此滿足工具變量的相關性條件;二是滯后一期的建成區(qū)綠化覆蓋面積并不直接影響FDI 的區(qū)位選擇,因此滿足外生性條件?;貧w結果見表4 所列,第一階段的回歸結果中F統(tǒng)計量為102.60,大于10,并且從第二階段的回歸結果來看核心解釋變量顯著為負,表明本文的結果是穩(wěn)健的。

        表4 兩階段最小二乘法回歸結果

        六、機制分析

        從以上分析可以看出,低碳城市試點政策顯著抑制了FDI 的流入,為此基于前文的機制分析,本文從融資約束效應、環(huán)境規(guī)制效應、技術創(chuàng)新效應三方面進行分析。為了驗證本文的理論假設,具體借鑒溫忠麟等(2004)[40]的三步法進行驗證:第一步驗證低碳城市試點政策是否會對FDI 的區(qū)位選擇產(chǎn)生影響;第二步驗證低碳城市試點政策是否會對中介變量產(chǎn)生影響;第三步將中介變量帶入第一步方程進行回歸。機制檢驗模型的設定如下:

        其中:M表示中介變量;Y表示被解釋變量;X表示解釋變量。若b、d系數(shù)顯著,并且a系數(shù)顯著,則說明存在中介效應;若d系數(shù)不顯著,則說明存在完全中介效應;當a、b至少存在一個系數(shù)不顯著時,則說明需要進行sobel 檢驗,若sobel 檢驗發(fā)現(xiàn)不顯著,則說明中介效應不存在。

        中介機制分析回歸結果見表5所列。

        表5 中介機制分析回歸結果

        表5 的第(1)列至第(6)列分別表示環(huán)境規(guī)制、融資約束、技術創(chuàng)新機制效應回歸結果。第(1)列和第(2)列表示環(huán)境規(guī)制效應回歸結果,可知核心解釋變量對環(huán)境規(guī)制的回歸系數(shù)并不顯著,并且回歸系數(shù)為負,sobel 檢驗后p值為0.867 6,因此中介效應并不存在。第(3)列和第(4)列表示融資約束效應的回歸結果,第(3)列表示核心解釋變量促進了金融發(fā)展,但是并不顯著,sobel 檢驗發(fā)現(xiàn)p值為0.838 8,因此,中介效應并不存在。第(5)列和第(6)列表示技術創(chuàng)新效應的回歸結果,第(5)列回歸系數(shù)顯著,表示核心解釋變量顯著促進了技術創(chuàng)新,而第(6)列技術創(chuàng)新的回歸系數(shù)為負,但是并不顯著,sobel 檢驗發(fā)現(xiàn)p值為0.013 8,因此中介效應存在,表明低碳試點城市政策通過促進技術創(chuàng)新抑制了外商直接投資資金的流入。

        七、結論與啟示

        本文以2004—2018年中國地級市面板數(shù)據(jù)為研究樣本,采用雙重差分模型將低碳城市試點政策視為一項準自然實驗,研究低碳城市試點政策是否會對FDI 區(qū)位選擇產(chǎn)生影響,并且從作用機制進行了分析。研究發(fā)現(xiàn),低碳城市試點政策確實會對FDI 的區(qū)位選擇產(chǎn)生影響,低碳城市試點政策顯著抑制了FDI 流入,但是影響效果存在滯后性;中介機制研究發(fā)現(xiàn),低碳城市試點政策主要通過技術創(chuàng)新效應對FDI 的區(qū)位選擇產(chǎn)生影響,融資約束效應和環(huán)境規(guī)制效應并不顯著。本文的研究為科學實施低碳城市試點政策和合理利用FDI提供了參考依據(jù)。

        本文得到啟示如下:

        一是擴大低碳城市的試點范圍,同時要充分考慮低碳城市試點政策對外商直接投資可能存在的影響。外資企業(yè)在地方經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用,本文的研究結果表明,低碳城市試點政策對FDI 的區(qū)位選擇存在滯后影響,抑制了FDI 流入。因此,地方政府在建設低碳城市過程中要引導FDI資金流入環(huán)保產(chǎn)業(yè),在引進FDI促進當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的同時,通過優(yōu)惠措施鼓勵外資企業(yè)進行技術創(chuàng)新,降低碳排放,減少對環(huán)境的污染,以促進經(jīng)濟高質量發(fā)展。

        二是完善融資約束、環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新等配套措施,降低對FDI 的負面影響。地方政府在引進外資時,要積極引進當?shù)丶毙璧母呖萍籍a(chǎn)業(yè),充分發(fā)揮外資企業(yè)的技術優(yōu)勢,帶動當?shù)乜萍籍a(chǎn)業(yè)的發(fā)展;優(yōu)化財稅政策,降低企業(yè)技術創(chuàng)新投資成本,鼓勵企業(yè)進行技術創(chuàng)新,發(fā)揮技術在碳減排過程中的作用;要加大環(huán)保整治力度,對污染企業(yè)要加強管理,降低污染物的排放;要充分發(fā)揮金融工具在經(jīng)濟發(fā)展中的重要作用,將外商投資資金積極引導投入到科技產(chǎn)業(yè)、環(huán)保產(chǎn)業(yè)。

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