《表1 变量的描述性统计：腐败如何影响了中国的环境污染——基于非正规经济的视角》

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《腐败如何影响了中国的环境污染——基于非正规经济的视角》

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数据来源:根据作者统计测算。

（4） 控制变量。（1）环境管制强度（er）。由理论分析结果显示，环境规制强度也对环境污染产生重要影响，因此我们在控制变量中也纳入了环境规制强度这一变量。目前该变量的相关数据难以获得且数据质量相对较弱[16-17]。本文运用各省工业污染治理投资额与工业增加值的比值来测度各地区的环境规制强度[18]。一般而言，环境规制强度越高，各地区工业污染治理的投资额也会越高，因此本文预期环境规制强度er的系数估计结果为负。数据来源于《中国统计年鉴》和《中国环境年鉴》。（2）人均实际GDP（y）。我们在计量模型中引入人均实际GDP（y）及其平方项（y2）以考察EKC假说。本文以1998年为基期并通过GDP平减指数进行平减得到各地区数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》。（3）贸易开放度（open）。一方面，根据“污染天堂假说”，贸易开放可能使得一国从环境标准较高的发达国家或地区引进污染密集型工业，这提高了一国的环境污染[19]；另一方面，贸易开放可能有利于一国获得环境清洁型的生产技术，这有利于降低一国的环境污染[3]。因此，贸易开放度的估计系数需要通过计量结果判断。本文运用各地区的进出口总额占GDP的比值来表示贸易开放度，数据来源于历年《中国统计年鉴》。（4）工业增加值占GDP的比重（manu）。本文采用该指标来反映各省的产业结构变动对环境污染的影响。本文预期该指标的估计系数为正。数据来源于历年《中国统计年鉴》。（5）研发强度（rd）。一般而言，研发强度越高，工业污染排放量一般也越少。本文采用各地区的研发经费内部支出占GDP的比值来表示研发强度，本文预期研发强度的估计系数为负。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》。本文采用的样本数据为中国30个省份（不包含西藏）的1998-2016年间的面板数据，表1报告了变量的描述性统计结果。