原创《基于空间计量经济学和EKC模型中国省域环境污染分析》：该文是关于计量经济学论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
摘 要：当前环境污染日趋严重,怎样在保持经济增长的同时尽可能减少环境污染成本成为热门的话题.环境污染往往和地理空间息息相关,从而可用空间计量经济学对其进行分析.文章依据扩展的EKC模型,截取了2014年我国31个省域有关变量的数据,将其归纳成环境污染、人均GDP等8个变量.值得注意的是,这里将环境污染损失进行了货币化.进而对8个变量进行了全局空间自相关检验和局域空间自相关检验,确定了其皆存在空间相关性,且得到了高—高和低—低集聚区居主导地位的结论.基于Geoda空间统计分析软件,估计了空间滞后模型和空间误差模型,并通过检验确定了我国2014年31个省域环境污染的最优分析模型为空间误差模型（SEM）,证实了EKC模型“倒U”型假说.据结果发现我国现阶段各省域人均GDP位于“倒U”型曲线左侧,处于环境污染随着经济增长增加的初级阶段.其中,上海、北京等已临近转折点.同时,文章还分析了各省域人均GDP对环境污染损失的弹性,发现增长1%的人均GDP时,江苏的环境污染损失最小,陕西最大,并分析了造成这种现象的原因.基于上述结论和分析,对环境和经济发展协调给出了综合性的建议.
关键词：空间计量经济学 环境污染 Geoda 库兹涅茨曲线
中图分类号：F205 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2017）06-014-03
一、空间计量经济学环境库兹涅茨曲线模型
1.传统库兹涅茨曲线模型.研究环境污染的传统模型大多基于Grossman{1}提出的库兹涅茨曲线（EKC）模型,模型形式为：
ln（EP）等于β0+β1ln（AGDP）+β2（ln（AGDP）2+β3（ln（AGDP）3+ε （1）
模型（1）中,ln（EP）为环境污染的自然对数,ln（AGDP）为人均GDP的自然对数.在吴玉鸣等{3}研究中,基于截面数据,此模型被扩展为：
ln（EP）等于β0+β1ln（AGDP）+β2（ln（AGDP）2+β3（ln（AGDP）3+β4ln（POP）+β5ln（URB）+β6ln（HHC）+β7ln（MHC）+β8ln（TTI）+β9ln（FTR）+ε（2）
其中：AGDP表示人均GDP,POP表示年末人口总数,URB表示城市化,用城镇人口占总人口比重衡量,HHC为普通高等教育在校学生数占总人口的比重,近似代表高等级人力资本存量,MHC是中等职业学校在校生数占总人口的比例,近似代表中等级人力资本存量,TTI代表产业结构升级,用第三产业GDP占总GDP比重计算得出；FTR为进出口贸易总额占GDP比重.
2.区域环境污染全局空间自相关检验.对于区域环境污染的空间相关性检验,通常可用空间自相关指数Moran’sI模型.这里首先对ROOK距离进行说明,它指：如果两者有公共的边界存在,则空间权值W_ij取值为1,否则取值为0.Moran’sI取值范围为-1到1,如果区域的环境污染存在空间正相关则大于0,区域环境污染存在空间负相关则小于0,区域环境污染空间不相关则等于0.
3.区域环境污染局域空间自相关检验.为了进一步检测区域的环境污染是否存在观测值的局域空间聚集现象以及对于全域空间自相关贡献更大的区域单元、局域非平稳性是否被空间自相关的全域评估掩盖,可通过空间联系的局域指标（LISA）和Moran’sI散点图{2}进行局域空间自相关分析.
进行区域环境污染的LISA分析需满足两个条件：一是每个区域单元的LISA是描述其周围显著的相似值单元的空间聚集程度的指标：二是所有LISA总和和全局空间联系指标成正比,局域Moran’s I模型为：
Moran’sI散点图一般用来探究区域的空间不稳定性.其散点图的4个象限分别对应于区域单元和其相邻单元之间4种类型的区域空间联系形式：第1象限代表区域环境污染观测值高的区域单元包围同是高值的一个区域（简称高—高）；第2象限代表区域环境污染观测值高的区域单元包围一个低值的区域 （简称低—高）；第3象限代表区域环境污染观测值低的区域单元包围一个同是低值的区域（简称低—低）；第4象限代表区域环境污染观测值低的区域单元包围一个高值的区域（简称高—低）.
4.区域环境污染的空间滞后模型（SLM）.考虑到区域环境污染和相邻区域不存在空间相关的假设存在缺陷,本文模型包含了邻近区域环境污染对本区域环境污染的影响,改进常规EKC模型（2）得到空间滞后模型（SLM）为：
ln（EPi）等于β0+ρWln（EPj）+β1ln（AGDPi）+β2（ln（AGDPi）2+β3（ln（AGDPi）3+β4ln（POPi）+β5ln（URBi）+β6ln（HHCi）+β7ln（MHCi）+β8ln（TTIi）+β9ln（FTRi）+εi
式中,ln（EPi）是區域环境污染因子,Wln（EPj）为区域环境污染空间的滞后因子,即在地理上相邻的各区域环境污染变量的加权求和值；ρ为空间自回归参数,即相邻区域环境污染对本区域造成的空间影响；β为解释变量回归系数；ε是独立的误差项.
5.区域环境污染的空间误差模型（SEM）.若扰动误差项引起区域环境污染的空间依赖作用,度量邻近区域关于被解释变量ln（EPi）的误差对本区域环境污染的冲击程度的空间误差模型（SEM）为：
式中,φ为n×1的截面被解释变量的空间误差系数,衡量了相邻区域的环境污染因误差项对本区域环境污染的影响方向和程度,β为解释变量回归系数,ε是随机误差项,μ为正态分布的随机误差项.
6.空间自回归模型参数估计.空间依存性的估计比时间序列要复杂得多.空间自回归模型由于自变量的内生性,OLS估计是有偏的和不一致的.因此,如何进行估计一直是计量经济学研究的焦点.上世纪80年代以后,最大似然估计（ML）{3}成为文献中主流方法,最近几年出现的工具变量法（IV）、广义矩估计（GMM）引起了理论界的重视.
计量经济学论文参考资料：
结论：基于空间计量经济学和EKC模型中国省域环境污染分析为关于本文可作为相关专业计量经济学论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文计量经济学 太他妈难了论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
