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Autor: Zhao Jing, profesor asociado, Facultad de Economía y Gestión, Universidad Tecnológica de Xi'an, maestro instructor
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Hoy, nuestro círculo y el Grupo de Investigación de Energía Ambiental presentaron conjuntamente un artículo de nuestros amigos de la comunidad, que implica el uso de métodos relacionados con la medición espacial y elementos interactivos. Los académicos pueden leer primero los siguientes materiales y luego comparar los artículos publicados para comprenderlos en profundidad.
Aquí hay algunos artículos relacionados con la econometría espacial, a los que los académicos pueden referirse:
1. Los últimos desarrollos y el marco teórico de la econometría espacial
2. Medición del espacio y el tiempo, centrándose en dos chinos
3. Selección, estimación, ponderación y prueba del modelo de medición espacial
4. Se publica el archivo do de la guía de uso estilo enciclopedia de medición del espacio.
5. Una guía de usuario similar a una enciclopedia para la metrología espacial, esta es la única que domina este truco único.
6. 46 páginas de Notas sobre la medición del espacio, que pueden ser consultadas por académicos relacionados con la economía del distrito.
7. Colección de recursos de código de software de medición espacial (Matlab / R / Python / SAS / Stata)
8. Utilice el lenguaje R para medir el espacio, un tutorial conciso que no debe perderse.
9. Descripción general de los paquetes de econometría espacial en el software R
10. Modelo de dominio de investigación, etapa de desarrollo y últimos avances de la metrología espacial
Los siguientes son algunos artículos relacionados con ítems de interacción, a los que los académicos pueden referirse:
1. Estudio de caso de la guía de estrategia de uso e interpretación de ítems cruzados en la investigación empírica
1. ¿Cuál es la diferencia entre ítems de interacción y regresión de grupo? Análisis de heterogeneidad
2. Regresión econométrica ¿Qué diablos es el término de interacción? Les traigo un libro
3. 5 preguntas y respuestas relacionadas con el "término de interacción" en econometría
4. ¿Qué sucede con el término de interacción descentralizada en datos de panel?
5. Interacción de variables endógenas Cómo para encontrar las variables instrumentales de los elementos y qué hacer si los elementos de interacción son colineales
. 6. El efecto fijo de la intersección del efecto fijo provincia / industria y el efecto fijo del año
7. La U invertida y en forma de U- relación formada y su efecto moderador, y se avanza un poco la relación no lineal
8 .Prueba de autoservicio de efectos de mediación y moderación, apuntando a datos transversales no normales
9. Variables de control, moderación y mediación, basado en
10. Procedimientos y datos de efectos de mediación
con variables moderadoras , interpretación exclusiva de resultados relevantes 11. Efectos de mediación con variables moderadoras Análisis, mediación moderada
12. Guía de operación de efectos intermedios y moderadores, libros clásicos y edición de coleccionista PPT
Los tres autores utilizaron datos de panel de 30 provincias de China de 1999 a 2017 para examinar el impacto del crecimiento económico, el desarrollo financiero y el consumo de energía de China en la contaminación ambiental a través del modelo espacial Dubin. Para garantizar la solidez de la estimación, el documento utiliza dos indicadores de profundidad del desarrollo financiero y eficiencia del desarrollo financiero para caracterizar el desarrollo financiero. El estudio encontró que el desarrollo financiero tiene efectos directos e indirectos sobre la contaminación ambiental. La profundidad del desarrollo financiero y la eficiencia del desarrollo financiero tienen efectos directos negativos y positivos sobre la contaminación ambiental, respectivamente. Además, la profundidad del desarrollo financiero y la eficiencia de El desarrollo financiero regula negativamente el impacto del progreso tecnológico en la contaminación ambiental. Al mismo tiempo, la profundidad del desarrollo financiero regula positivamente el impacto de la estructura industrial en la contaminación ambiental. El estudio también encontró que existe una relación de curva de Kuznets ambiental "N invertida" entre el crecimiento económico y el dióxido de azufre industrial y los desechos sólidos industriales, pero no existe una relación de curva de Kuznets ambiental significativa entre las aguas residuales industriales y el crecimiento económico.
1. Introducción:
Desde la reforma y apertura en 1978, China ha experimentado un rápido crecimiento económico y un rápido desarrollo financiero, especialmente desde que la reforma a gran escala del sistema financiero en el nuevo siglo ha llevado al vigoroso desarrollo de la industria financiera. Pero con esto, la cantidad total de contaminantes (como el dióxido de azufre) emitidos por China se ubica entre los primeros del mundo (Banco Mundial, 2007), y China se ha convertido en uno de los mayores consumidores de energía del mundo (Li et al., 2016). ). Debido a la limitación de la dotación de recursos, el 70% del consumo de energía de China proviene del carbón (Liu et al., 2018). La quema de combustibles fósiles como el carbón y el petróleo produce una gran cantidad de contaminantes, incluidos el dióxido de azufre (SO2) y los desechos sólidos (Bi et al., 2014). La descarga de estos contaminantes afecta gravemente la salud y los ecosistemas de los residentes y puede causar disfunción pulmonar, enfermedades respiratorias y lluvia ácida (Venners et al., 2003; Wei et al., 2014; Song et al., 2016).
En vista del enorme daño causado por estos contaminantes, el gobierno chino comenzó a fortalecer la gestión y el control de los contaminantes ambientales en la década de 1990. A través de esfuerzos continuos y efectivos a lo largo de los años, las emisiones de dióxido de azufre de China han caído de un máximo de 25,88 millones de toneladas en 2006 (el mayor emisor del mundo) a 8,75 millones de toneladas en 2017 (el segundo mayor emisor del mundo). La producción de residuos sólidos industriales de China también ha disminuido después de alcanzar un máximo de 3.325,09 millones de toneladas en 2012.
Con el rápido desarrollo de la economía y las finanzas de China, las emisiones de contaminantes ambientales de China han disminuido drásticamente después de entrar en el nuevo siglo. Por lo tanto, examinar cómo el desarrollo financiero de China afecta la contaminación ambiental es de gran importancia para mejorar el desempeño ambiental de China y el mundo. Si el desarrollo financiero puede frenar las emisiones contaminantes, entonces un gran número de países en desarrollo en el mundo pueden aprender del modelo de desarrollo de China. Estudios recientes se han centrado en este tema en el contexto de China, pero estos estudios han ignorado los complejos mecanismos del impacto del desarrollo financiero en el medio ambiente (Zhang, 2011; Yuxiang y Chen, 2011).
Impulsados por el sistema financiero, el capital fluye de empresas ineficientes a empresas más eficientes, lo que puede eliminar la capacidad de producción atrasada (Zhang, 2011) y reducir la producción de contaminación. Además, los intermediarios financieros pueden incrementar la velocidad de la innovación tecnológica (King y Levine, 1993; Ilyina y Samaniego, 2011) y estimular el progreso tecnológico (Frankel y Romer, 1999). Birdsall y Wheeler (1993), Frankel y Rose (2002) y Jalil y Feridun (2011) encontraron que los países en desarrollo pueden obtener nuevas tecnologías de protección ambiental a través del desarrollo financiero, y este avance tecnológico puede reducir significativamente las emisiones contaminantes. Por otro lado, muchos académicos señalaron que el desarrollo financiero también estimulará a la industria pesada a expandir la inversión, instalar nuevos equipos y aumentar la capacidad de producción, lo que puede incrementar las emisiones contaminantes (Dasgupta et al., 2001; Tamazian y Rao, 2010; Sadorsky, 2010; Zhang, 2011; Shahbaz et al., 2012, 2013).
Los estudios empíricos relevantes existentes han encontrado que el desarrollo financiero tiene un impacto positivo, negativo y nulo en el medio ambiente. La posible razón de resultados tan controvertidos es que el mecanismo de desarrollo financiero que afecta al medio ambiente es complicado. Todos los estudios anteriores utilizan indicadores de desarrollo financiero directamente como variables explicativas para estimar el impacto directo del desarrollo financiero en el desempeño ambiental. Sin embargo, el desarrollo financiero también puede tener un impacto indirecto en la contaminación ambiental a través de factores como la tecnología y la estructura industrial (Hao et al., 2016b).
Además, la mayoría de los estudios empíricos en China utilizan las emisiones de dióxido de carbono como indicador de la contaminación ambiental, pero este indicador es difícil de medir las características generales de la contaminación ambiental. En comparación con el dióxido de carbono, las aguas residuales industriales, el dióxido de azufre y los residuos sólidos (en adelante, los "tres residuos" industriales) tienen impactos directos e indirectos más significativos en la salud pública y la seguridad ambiental de China (Zhang et al., 2014; Xia et al. al., 2017). Por ello, el trabajo elige estos tres tipos de emisiones contaminantes como indicadores de contaminación ambiental, de modo que pueda abarcar contaminantes gaseosos, líquidos y sólidos.
Innovación:
1. Un análisis cuantitativo del mecanismo de desarrollo financiero que afecta la contaminación ambiental en varias provincias de China. En este proceso, enfatizamos el importante papel moderador del desarrollo financiero entre la contaminación ambiental y dos variables (es decir, estructura industrial y progreso tecnológico).
2. Utilice métodos de medición espacial apropiados para controlar la correlación espacial. Ignorar la correlación espacial puede conducir a inferencias incorrectas y un rendimiento deficiente del modelo (Maddison, 2006; Wang et al., 2013; Hao et al., 2016a; Wang y He, 2019).
2. Selección de modelo:
Refiriéndonos a las ideas de Tamazian et al. (2009) y Jalil y Feridunr (2011), colocamos el crecimiento económico, el desarrollo financiero y la contaminación ambiental en un marco de curva de Kuznets ambiental multivariable.
El siguiente es el diseño del modelo:
Utilice elementos interactivos para realizar análisis de mecanismos:
Para la selección del modelo, utilizamos los modelos de medición espacial más utilizados: Modelo de retraso espacial (SLM), Modelo de error espacial (SEM) y Modelo de Durbin espacial (SDM).
Diseño de modelo de medición espacial:
3. Datos y variables
El documento utiliza datos de panel regional a nivel provincial de 30 provincias en China continental de 1999 a 2017. Debido a la falta de datos sobre el consumo de energía y la contaminación ambiental, la Región Autónoma del Tíbet no incluyó la muestra del estudio. Además, según la disponibilidad e integridad de los datos, no se incluyen Hong Kong, la Región Administrativa Especial de Macao y Taiwán.
Variables utilizadas y definiciones:
4. Resultados y conclusiones empíricos
El documento utiliza datos de panel de 30 provincias de China de 1999 a 2017, utiliza el modelo espacial de Durbin (SDM) para controlar la dependencia espacial, elimina el sesgo de estimación y estudia el impacto del crecimiento económico, el desarrollo financiero y el consumo de energía en la contaminación ambiental de China. . El documento también realizó algunas pruebas de robustez (utilizando diferentes métodos e indicadores alternativos) y encontró que los principales resultados son robustos.
Índice de Moran:
Las conclusiones principales son las siguientes:
(1) Las emisiones de los tres tipos de contaminantes en 30 provincias de mi país tienen efectos importantes de aglomeración espacial, y la correlación espacial de la contaminación ambiental en varias provincias está aumentando gradualmente.
(2) Existe una relación EKC de tipo "N invertida" entre las emisiones de SO2 de mi país y el PIB per cápita, las emisiones de desechos sólidos y el PIB per cápita. Además, las provincias de China aún no han alcanzado el segundo punto de inflexión del EKC "N invertida" Este punto de inflexión se ha producido después de considerar plenamente la dependencia espacial. Al mismo tiempo, no hay evidencia de que exista una relación EKC entre la descarga de aguas residuales y el PIB per cápita.
(3) El consumo de energía ha aumentado la contaminación ambiental y los dos indicadores de desarrollo financiero tienen diferentes impactos sobre la contaminación ambiental. El desarrollo de la profundidad financiera generalmente ha reducido la emisión de SO2 y desechos sólidos, mientras que la mejora de la eficiencia financiera generalmente ha llevado a un aumento en la emisión de SO2 y desechos sólidos. Además, el desarrollo de la profundidad financiera y la eficiencia financiera tiene un efecto regulatorio negativo sobre el impacto del progreso tecnológico en las emisiones de SO2 y residuos sólidos. Al mismo tiempo, el desarrollo de la profundidad financiera tiene un efecto regulatorio positivo sobre el impacto del desarrollo de industrias secundarias en las emisiones de SO2 y residuos sólidos. Además, el desarrollo financiero ha afectado la descarga de aguas residuales de China.
Los resultados de la regresión para SO2, mientras que los desechos sólidos y la descarga de aguas residuales son similares:
En cuanto a los efectos directos e indirectos del crecimiento económico, el consumo de energía y el desarrollo financiero sobre la contaminación ambiental:
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del perfil del primer autor: Zhao Jing, de la ciudad de Jingzhou, provincia de Hubei, Ph.D., profesor asociado de la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Xi'an de Tecnología, supervisor principal. Presidió 1 Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, 1 Fundación Nacional de Ciencias Sociales y 9 proyectos provinciales y ministeriales. Ganó 2 premios de ciencia y tecnología de Shaanxi y 3 premios de logros sobresalientes de filosofía y ciencias sociales de Shaanxi. Zhao Jing fue calificado como la "Estrella Joven de Ciencia y Tecnología de la Provincia de Shaanxi" en 2013, y fue seleccionado como el "Programa de Apoyo a Jóvenes Talentos" de las Universidades de Shaanxi en 2018.
Lectura extendida:
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4. Una enciclopedia -guía de estilo para la metrología espacial, este es el único que domina este truco
único.5.Guía de operación del modelo de datos de panel, 16 artículos que debe leer
6.Análisis de redes sociales, última literatura y manual de aprendizaje de software
7. Base de datos de empresas industriales chinas Uso descripción del problema
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