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对外贸易、FDI与环境污染的动态关系——基于PVAR模型的研究
随着全球化的深入发展，对外贸易和外资投资越来越成为推动经济增长的重要途径。然而，与此同时，环境污染也成为对全球影响最严重的问题之一。因此，如何在推动经济增长的同时最大限度地减少环境污染，已成为国际社会面临的一项重要挑战。本文就对外贸易、外资投资与环境污染的动态关系，在PVAR模型的基础上进行研究。
PVAR模型是一种多变量时间序列分析方法。它可以通过对时间序列数据进行向量自回归分析，揭示出不同变量之间的关系以及影响因素。本文以1991年至2016年中国的对外贸易、FDI和环境污染数据为样本，建立了以二氧化碳排放量（CO2）为代表的环境污染、货物贸易和服务贸易额度、FDI存量和FDI进口额度等多个变量的PVAR模型。
首先，通过对各变量进行描述性统计，得出对外贸易和FDI在中国经济中的重要地位，同时也表现出了明显的环境污染压力。在时间序列上，CO2排放量、FDI存量和进口额度、服务贸易额度等指标呈现出趋势上升的特点，而货物贸易额度波动相对较小。
然后，进行Granger因果检验，结果表明：外资投资和对外贸易对环境污染呈正向影响，即它们可能导致更多的污染；而反过来，环境污染并没有对外贸易和FDI产生显著的影响。这表明外资投资和对外贸易的增加可能导致污染问题的加剧。
进一步地，通过壳统计检验，揭示了不同变量之间复杂的相关性。结果表明：环境污染与其他变量之间的关系非常紧密，尤其是对外贸易和FDI的影响。尤其是，货物贸易和外资投资存量的变动对环境污染的影响最为显著，因此需要在对外贸易和FDI的管理中更加重视环境保护。
综上所述，本文基于PVAR模型对外贸易、外资投资与环境污染的关系进行了深入研究，揭示了它们之间的动态关系以及影响因素。结果表明，在推动经济发展的同时，应当重视环境保护，加强环境监管，并采取措施控制环境污染的扩散。同时，还应该通过加强环境规定和技术创新等手段，实现经济和环境的平衡发展。