2015年12月12日，巴黎联合国气候变化大会(COP21)明确了2020年后全球气候治理机制，标志着全球发展绿色转型的势头愈加强劲。中国在此次会议上扮演了积极的领导者角色，重申了中国将在2030年左右二氧化碳排放达到峰值，且将努力早日达峰。中国是全球最大的进出口贸易国，而对外贸易开放与国内产业低碳转型、工业节能减排之间关系密切。贸易开放可能导致发达国家转移污染产业，出现碳泄漏(Carbon Leakage)问题，这已经成为国际碳排放责任界定以及合作减排实际效应评估的矛盾焦点。碳泄漏是碳减排跨国界外部性问题，可能影响全球减排预期目标实现，发达国家据此提出征收碳关税等边境调节措施。碳泄漏的存在对我国经济新常态下低碳转型、实现碳排放峰值承诺具有重要影响，甚至影响全球减排合作和气候谈判结果。因此，本文以净出口贸易隐含碳模型推导和测度分析为基础，实证检验中国工业部门分类行业贸易开放对碳排放影响的差异，检验细分行业碳泄漏的存在性。本文的研究目的及意义在于，一方面验证中国贸易隐含碳是否引致排放“责任转移”，有助于立足最终效应厘清排放责任矛盾，是贸易隐含碳理论研究价值的延伸；另一方面总结贸易开放政策影响国内减排的实际结果，为我国实现排放峰值承诺要求下坚持和优化贸易开放政策提供行业层面的经验证据。
二 文献综述20世纪90年代以来贸易开放对环境发挥积极影响还是消极影响引发了激烈讨论，并产生了许多新的理论观点如“环境库兹涅兹曲线(EKC)”、“污染天堂假说”和“向底线赛跑”等。一般观点认为，一个国家(通常为发达国家)提高环境规制强度会减少本国生产，从而增加环境规制强度相对较低国家(通常为发展中国家)的产出，使得具有“向底线赛跑”倾向的发展中国家可能成为“污染天堂”，最后导致全球碳排放总量实质上的增长，出现碳泄漏(Carbon Leakage)问题。但是，就“污染天堂假说”、“向底线赛跑”等的实证研究结果却并非如想象中的一致，有学者认为实证检验结果与理论推导结论存在不同的原因，可能是作用相反的“污染天堂”效应和要素禀赋效应同时存在且发挥作用(Antweiler & Copeland，2001；Cole & Elliott，2003；Sandrini & Censor，2009)。针对碳泄漏的相关研究，同样存在结论差异，有些学者检验了碳泄漏的存在性，但并未找到碳泄漏一般意义上为正的足够证据(Paltsev，2001；Aukl, et al., 2003；Barker, et al., 2007；Kuik & Hofkes，2010；Eichner & Pethig，2011；Baylis, et al., 2013；Carbone，2013)；不仅如此，有研究者通过数理模型推导证明碳泄漏可以为负，即一个国家提高环境规制强度、减少本国生产，不仅可以增加环境规制强度相对较低的国家产出，而且会通过技术创新、要素流动等途径改善这些国家产出的碳排放强度，最终实现有利于全球减排的结果。
近年来，中国进出口贸易与环境污染之间关系问题同时被国内外学者所关注，相关实证检验的结果同样存在较大差异。多位学者对中国是否存在“环境库兹涅兹曲线(EKC)”进行了实证检验，得到的结果并不一致甚至相反(陆虹，2000；Shen，2006；彭水军、包群，2006；马树才、李国柱，2006；Song, et al., 2008；符淼，2008；Jalil & Mahmud，2009；Diao, et al., 2009；He & Wang，2012；Liu，2012；Song, et al., 2013；王奇等，2013；邹庆等，2014；Yin, et al., 2015；王菲，2018；张云等，2019)。但是，关于中国对外贸易隐含碳问题的研究，多位学者的实证分析发现中国对外贸易隐含碳的规模巨大(Ahmad & Wyckoff，2003；Harriss，2006；Weber, et al., 2008；闫云凤等，2012；Lin & Sun，2010；Du, et al., 2011；Chen, et al., 2011；傅京燕等，2014；杜运苏等，2012；Su & Ang，2013；Lin, et al., 2014；Zhang, et al., 2014；苑立波，2014；王文治等，2016；胡剑波等，2017；潘安，2018；吕延方等，2019)，有些研究者以此为依据提出中国成为发达国家转移污染产业和碳排放的“污染天堂”，中国与发达国家的贸易存在碳泄漏问题。然而，出口贸易隐含碳排放规模较大的主要决定因素是出口规模，出口数量的绝对规模扩大有可能决定了出口隐含碳排放增加，而EKC验证结果受到指标变量和数据可获得性的影响，特别是考察时期的选择对动态变化结果具有决定性影响(张云等，2015)。
从上述文献总结可知，有关贸易影响环境的研究形成了不同的理论解释路径，而且实证检验结果差异较大甚至结论相反；对国际贸易与隐含碳排放的关系的探讨不仅理论逻辑的推导论证较为复杂，而且实证检验结果也面临变量选择、时期变化等不确定性因素的影响。碳泄漏负效应拓展了理论解释范围和问题分析框架，从实际情况看我国工业部门行业种类齐全、结构性差异极大，本文预期贸易开放碳泄漏对我国工业部门不同行业影响存在复杂的差异化结果。为此，本文实证检验了中国工业部门贸易开放碳泄漏问题，相较已有研究，试图在以下方面有所创新：第一，已有研究大部分都是构建工业部门整体行业面板模型进行检验分析，本文考虑到对外贸易引致的结构效应对一国环境的影响并不能从理论上给予明确的预测，而是一个有待实证检验的问题(彭水军等，2013)，尝试以细分行业作为研究对象开展分类研究；第二，本文对高低碳行业的分类，不仅利用常见方法即计算行业直接碳排放强度作为分类标准，而且重点推导了单区域投入产出模型(SRIO)测度净出口贸易隐含碳排放并以此作为分类标准，后者可以有效反映本文研究对象为对外贸易环境效应的特殊性，实证结果的对比分析也证实了这种判断。本文还利用“环境库兹涅兹曲线(EKC)”验证了实证结果的可靠性。
三 模型建立与行业整体检验 (一) 面板模型和数据来源本文在构建面板模型中引入贸易开放度和行业发展水平交叉项来检测碳泄漏的存在性，参考已有研究，若在中国对外贸易发展中发达国家向中国转移高碳排放产业，回归得到的交叉项系数估计值为正，则判断中国外贸存在碳泄漏问题；若回归得到的交叉项系数估计值为负，则不存在碳泄漏问题(Richard & Piergiuseppe，2012)。而且，根据已有理论和实证研究结论，承接发达国家高碳排放的行业，最有可能成为碳排放的“污染天堂”，所以关于“污染天堂”检验结果可以作为碳泄漏实证分析结果的证据。关于贸易开放度，一般可以采用两种度量方法：第一种方法是直接方法，如直接测算的贸易壁垒越低，那么贸易开放度就越高；第二种方法是间接方法，根据贸易流量大小估测贸易开放程度，贸易流量与完全自由贸易预测值越接近，其贸易开放程度就越高(李坤望、黄玖立，2006)。有研究者选取外贸依存度、实际关税率、黑市交易费用、道拉斯(Dollars)指数、修正的外贸依存度等5种指标测算中国贸易开放度，发现只有外贸依存度可以较好地反映中国经济开放程度与经济增长的关系(包群等，2003)。因此，本文也采用外贸依存度指标即行业进出口值与产出之比作为度量贸易开放度指标，这种方法在许多文献中也常见(赵进文、丁林涛，2012；马颖等，2012)。本文参考已有研究(Richard & Piergiuseppe，2012；傅京燕等，2014)，对行业发展水平采用工业增加值来度量。根据中国工业部门2000—2015年的分行业数据，构建面板模型为：
| $C E M_{i, t}=a+b T O I_{i, t}+c IVA_{i, t}+d T O I_{i, t} \cdot I V A_{i, t}+e X_{i, t}+\varepsilon_{i, t} $ |
式中，CEMi，t表示第i个行业在第t年的碳排放强度(或碳排放总量、人均碳排放量)；TOIi，t表示第i个行业在第t年的贸易开放度；IVAi，t表示第i个行业在第t年的工业增加值；TOIi，t·IVAi，t表示贸易开放度与行业发展水平的交叉项；Xi，t表示其他控制变量，主要包括经济活动强度ACTi，t、行业职工人数POPi，t、研发强度TORi，t等；εi，t为随机误差项；a、b、c、d和e为待估计系数；i代表不同的行业，t代表不同时间(单位为年)。为消除数据异方差影响，模型指标数据采用自然对数形式。
本文计算行业进出口值在产出中的占比作为贸易开放度指标，从指标回归系数含义上看，若系数b为正值，则说明对外贸易开放导致中国工业部门的碳排放增加；反之，若系数b为负值，则说明对外贸易开放有助于减少中国工业部门的碳排放，从而改善环境。本文计划分别测算中国工业行业的碳排放总量和碳排放强度两个指标用于实证分析，碳排放总量是通过行业能源消耗量及对应碳排放系数计算乘积得到，碳排放强度是行业碳排放总量除以行业产出得到的单位产出的碳排放量。碳排放总量和碳排放强度具有不同特征，前者作为规模性指标，主要由行业产出规模、生产条件等决定；后者作为相对性指标，主要反映行业产出结构和生产技术等情况。关于控制变量的选择，工业部门的经济活动增强，一般消耗的化石能源等增加，会导致碳排放增加，本文参考已有研究(彭水军等，2013)利用行业消耗电力作为经济活动强度衡量指标；工业行业的职工人数是计算行业人均产出、人均收入以及人均碳排放的分母性指标，对于衡量以及对比行业碳排放结构差异与跨期差异具有重要意义，也是政府制定行业减排策略的重要参考指标；行业研发强度则主要反映生产技术和能源消耗技术的改进，本文采用研发经费支出与产出的比值作为度量指标，以反映技术效应。
本文数据主要来自OECD数据库、中经网数据库以及《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等，时间跨度为2000—2015年。来自OECD数据库的工业行业进出口贸易数据分类标准为ISIC标准，通过与投入产出表(IO)内的行业分类进行对比和归类之后，本文共得到20个行业，其相关数据利用年平均汇率计算人民币标价金额。对所有交叉项数据进行中心化处理，以减少共线性可能导致回归结果的不合理(Aiken & West，1991)。
(二) 工业行业整体的实证检验本文使用的分析工具是Eviews 8.0和Matlab。为保证数据的可分析性和避免伪回归，本文首先进行数据平稳性检验，结果显示在1%显著性水平下非平稳，一阶差分后具有平稳性；其次进行数据协整检验，证实变量间存在长期稳定关系即协整关系。本文在回归中控制了时间和行业，通过Hausman检验来分析每组数据采用固定效应还是随机效应模型，判断依据为5%显著性水平下选择更合适的模型。
以中国工业部门所有行业作为整体进行面板模型回归检验，因变量分别选择行业碳排放强度和行业碳排放总量，其检验结果见表 1。表中(1)(2)(3)列是对行业碳排放强度的回归结果，(4)(5)(6)列是对行业碳排放总量的回归结果。实证结果显示，行业贸易开放度变量系数为正，而且行业碳排放强度回归结果通过检验，反映了从中国工业行业整体来看，贸易开放增加了中国工业行业碳排放强度。进一步加入贸易开放度二次项对行业碳排放强度进行回归，发现二次项系数为负，而一次项系数为正，因此对应曲线呈倒U形，说明从整体看中国工业行业贸易开放度提高对碳排放强度的影响是先增加后降低，影响拐点已经出现。这个研究结果是拓展考察时间段和引入最新数据所反映的情况。
|
表 1 行业整体的回归结果 |
行业碳排放强度和碳排放总量的贸易开放度与行业增加值交叉项回归系数分别为负和正，但均不显著，无法判断中国工业行业整体的碳泄漏的存在性；行业增加值回归结果反映行业碳排放强度随着工业增加值提高而下降，而行业碳排放总量则随着工业增加值提高而增加。分析控制变量系数及其显著性，发现中国工业行业经济活动越活跃，行业碳排放强度和总量越大；行业职工人数系数在行业碳排放强度和碳排放总量回归时正负值相反，但基本上是不显著的；研发强度的提高一般情况是减少工业行业碳排放强度，但表 1中对行业碳排放总量不显著，显示研发强度在工业较快发展情况下无法决定碳排放量增减。
值得注意的是，中国工业部门行业种类齐全、结构性差异极大，正如前述文献述评中所阐述的，对外经济活动引致的结构效应已经引起研究者关注并得到验证(彭水军等，2013；Antweiler, et al., 2001)。为分析中国工业部门不同行业贸易开放对碳排放的影响差异，从行业结构角度探讨政策效应与未来预期，本文尝试把中国工业部门分为高碳行业和低碳行业两类进行实证研究。
四 隐含碳排放强度计算与行业分类检验 (一) 单区域投入产出模型推导一般研究对高低碳行业的划分通常以行业直接碳排放强度作为标准(傅京燕等，2014)，虽然这种划分方法计算简便，但它只能区分不同行业在国内生产的直接碳排放，而本文主要研究贸易开放的碳排放效应，如果采用这种方法则无法区分碳排放引致的原因是来自国内还是来自国外。本文尝试通过单区域投入产出(Single Regional Input and Output，SRIO)模型，依据开放经济体生产过程和投入品来源，推导进出口贸易隐含碳排放的测算公式，然后计算工业行业的净出口隐含碳排放强度，根据其平均值为标准划分高低碳行业，该方法可以有针对性地反映开放经济体进出口贸易对碳排放的影响。
贸易隐含碳的常用测算方法是利用投入产出模型(IO)推导计算公式，但如果推导方法以及相关指标估测不同，其计算精确度也会有所差异。因此，本文参考已有研究(Ahmad & Wyckoff，2003；Lin & Sun，2010)，基于开放经济运行逻辑推导SRIO模型。美国经济学家Leontief创立的标准SRIO表达式为：X=AX+Y，即X=(I-A)-1·Y，其中，X表示总产出(列向量)，A表示直接消耗系数矩阵，Y是最终使用(等于最终需求)，(I-A)-1表示Leontief逆矩阵(也被称为完全需求系数矩阵)。
如果经济体属于开放经济体，由于存在进出口产品，所以其投入产出关系相比封闭经济体更为复杂。开放经济体通过对外贸易进口的商品和服务(简称“进口品”)中有一部分进入最终消费，还有一部分进入国内的生产环节而成为中间投入。如果用Ad表示一国产品中间投入的直接消耗系数矩阵，用Aim表示进口品中间投入的直接消耗系数矩阵，开放经济体的直接消耗系数矩阵A包括两部分，即A=Ad+Aim；进一步用M代表直接消耗系数中进口比例的对角矩阵，那么Aim=MA，Ad=(I-M)A。矩阵M的元素用mii表示，mii=xiim/(xi+xiim-yiex)，其中xi代表行业i的产出，xiim代表行业i的进口，yiex代表行业i的出口。每一个开放经济体总的进口产品Xim包括进口品形成的中间投入AimX和进口品形成的国内最终消费Yim，进口品中间投入在国内经过生产流程后又成为最终产品Aim(I-A)-1Y，因此，总的进口产品为Xim=Aim(I-A)-1Y+Yim。
根据上述分析可知，开放经济体各个行业的中间投入有来自国内的，也有来自国外的。假设行业j的直接碳排放系数为ejd，隐含碳排放系数为Ejd，所有行业联合表示的隐含碳排放系数为Ed=ed(I-A)-1。有研究(Lin & Sun，2010；闫云凤、赵忠秀，2012)指出，开放经济体的各类产品都可以利用进口、出口两个维度加以分类，根据产品生产和消费国不同，隐含碳排放可以分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ等4类。第Ⅰ类是在国内生产、国内消费的产品的隐含碳排放：Ed(Y-Yex)；第Ⅱ类是在国内生产但在国外消费的产品的隐含碳排放：EdYex；第Ⅲ类是在国外生产的进口品直接进入国内消费的产品，以及进口品中间投入在国内生产后在国内消费的产品的隐含碳排放：EdYim+EdAim(I-A)-1(Y-Yex)；第Ⅳ类是在国外生产的进口品中间投入在国内生产后出口的产品的隐含碳排放：EdAim(I-A)-1Yex。第Ⅱ类和第Ⅳ类碳排放之和就是出口产品隐含碳排放，第Ⅲ类和第Ⅳ类碳排放之和则是进口产品隐含碳排放；出口产品隐含碳排放减去进口产品隐含碳排放就得到净出口隐含碳排放Qnet：
| $Q^{n e t}=E^{d} Y^{e x}-E^{d} Y^{i m}-E^{d} A^{i m}(I-A)^{-1}\left(Y-Y^{e x}\right) $ |
计算二氧化碳排放量的主要方法是能源消耗量乘以其排放系数，但是使用不同能源统计数据所计算的结果存在较大差异，因为消耗的各类能源转换为标准煤或固液气能源时会产生误差，而且对应的排放系数也是估测值。本文将根据实物能源消耗量及其排放系数来测算碳排放，所使用的计算公式是IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)2006年提供的能源单位标识的碳排放系数公式：
| $\theta_{i}=N C V_{i} \times C C_{i} \times C O F_{i} \times(44 / 12) $ |
其中，NCVi表示平均低位发热量，CCi表示碳排放因子，COFi表示碳氧化因子，IPCC取缺省值1；44和12分别是二氧化碳和碳分子量。本文从《中国能源统计年鉴2011》收集各个行业的18种实物能源消耗量，计算了中国工业部门20个行业的碳排放量，然后测算工业行业的直接碳排放强度。本文以国家统计局公布的《中国投入产出表2010》以及国研网数据库等数据计算20个行业的对角矩阵M，然后计算行业的出口产品和进口产品的隐含碳排放量，进而计算行业净出口隐含碳排放强度。
通过上述计算得到我国工业部门所有行业净出口隐含碳排放强度的平均值为0.237tCO2/万元，如果以此为标准划分高低碳行业，煤炭开采和洗选业、非金属矿物制品业、造纸印刷及文教体育用品制造业、石油加工炼焦及核燃料加工业、金属冶炼及压延加工业、化学工业以及电力、热力生产和供应业共7个行业属于高净出口隐含碳排放行业(以下用“HEI”代表)，剩余的13个工业行业为低净出口隐含碳排放行业(以下用“LEI”代表)。与此分类标准做对比，如果采用直接碳排放强度作为划分标准，中国工业行业直接碳排放强度的平均值为0.3718tCO2/万元，只有6个行业归为高直接碳排放行业(以下用“HII”代表)，分别为煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、非金属矿物制品业、石油加工炼焦及核燃料加工业、金属冶炼及压延加工业、化学工业，剩余的14个行业则为低直接碳排放行业(以下用“LII”代表)。对比上述分类结果可知两者存在不同，造纸印刷及文教体育用品制造业以及电力、热力生产和供应业属于HEI，但不属于HII，说明这两个行业出口产品引致的国内碳排放强度相对比较高；而石油和天然气开采业属于HII，但没有被归为HEI，说明这个行业的国内碳排放强度很高，但出口引致的碳排放相对较低。
(三) 高低碳行业分类检验与对比分析以净出口隐含碳排放强度平均值为界分类得到行业HEI和LEI，以直接碳排放强度平均值为界分类得到行业HII和LII，本文就此分别进行检验。考虑到中国行业碳排放总量变化主要受规模效应的影响，而受技术、结构等的影响相对较小(Cole & Elliott，2003)，因此，本文主要选择对行业碳排放强度进行分析，结果见表 2和表 3。
|
|
表 2 HEI和LEI排放强度的回归分析(净出口隐含碳排放强度) |
|
|
表 3 HII和LII排放强度的回归分析(直接碳排放强度) |
前述分析结果说明了中国工业行业整体(以下用“ITI”表示)的碳排放强度与贸易开放度的对应曲线呈现倒U形，贸易开放的影响结果是先增加后降低。表 2中，高净出口隐含碳排放行业HEI的实证结果与ITI类似，贸易开放度对HEI的碳排放强度的影响是先增加后降低，同样呈现倒U形曲线。行业贸易开放度与工业增加值交叉项的回归系数为正但不显著，同样无法判别HEI的碳泄漏存在性，行业增加值回归系数为负且在5%水平上显著，说明HEI碳排放强度随着工业增加值提高也呈下降趋势。低净出口隐含碳排放行业LEI实证结果差异较大，贸易开放度一次项系数为负且显著，而二次项系数为正但不显著，该行业贸易开放度与碳排放强度不存在倒U形的关系曲线，可以反映的是贸易开放度提高降低了LEI的碳排放强度。LEI的工业增加值回归系数为正且在5%水平上显著，说明伴随着行业发展碳排放强度有增加趋势，而贸易开放度与工业增加值交叉项的回归系数为负且在10%水平上显著，可以判断LEI不存在碳泄漏，即不存在一般含义上的正的碳泄漏，而且结合LEI贸易开放度提高会降低行业碳排放强度，可以判断LEI对应的碳泄漏效应可能为负值。
表 3显示的是对高直接碳排放行业HII和低直接碳排放行业LII的回归结果。其中，单独对HII的贸易开放度的检验结果不显著，贸易开放度一次项系数和二次项系数均为负且显著，说明不存在倒U形曲线所隐含的影响关系逆转。HII的工业增加值回归系数为负且显著，说明伴随着行业发展其碳排放强度降低，而贸易开放度与工业增加值交叉项的回归系数为正但不显著，无法判断HII的碳泄漏情况。LII检验结果证明贸易开放度和行业碳排放强度存在倒U形曲线的关系，但单独对贸易开放度进行回归得到的系数为正且显著，反映贸易开放度提高增加了LII的碳排放强度；LII贸易开放度与工业增加值交叉项的回归系数为正但不显著，也无法判断LII的碳泄漏存在性情况，这个结果与LEI的情况不同，LEI可证明不存在碳泄漏。
至于控制变量检验结果，无论是HEI和LEI，还是HII和LII，结果都显示中国工业行业经济活动越活跃，行业碳排放强度和总量越大，而研发强度的提高一般情况是减少这四类行业的行业碳排放强度。不过，存在较大不稳定性的是行业职工人数系数的检验结果，通过检验的HEI和LEI回归结果正负值相反，但更多是系数检验结果不显著。
五 结果验证 (一) 稳健性检验为验证上述回归结果的稳健性，本文采用行业人均产出GPCi，t代表行业发展水平，构建行业贸易开放度与人均产出的交叉项TOIi，t·GPCi，t来考察中国工业部门整体(ITI)及分类行业HEI、LEI的碳泄漏问题，结果见表 4。为节约篇幅，表中省略了常数项、控制变量等系数的回归结果。表 4显示，HEI的人均产出的回归系数为负且显著，说明该行业人均产出增加会减少碳排放强度；LEI和ITI的人均产出的回归系数为正且显著，说明行业整体(ITI)和LEI的人均产出增加会提高碳排放强度。HEI的贸易开放度与人均产出的交叉项系数为正且不显著，说明贸易开放可能增加了该类行业碳排放强度，但无法判断碳泄漏问题。LEI和ITI的贸易开放度与人均产出的交叉项系数为负，而且LEI的回归结果显著、ITI的回归结果不显著，可见LEI不存在一般意义上的正的碳泄漏，实际碳泄漏效应可能为负。以上分析结果，与采用贸易开放度与工业增加值的交叉项回归结果相类似，证实了前述实证检验结果。
|
|
表 4 贸易开放度与人均产出交叉项的回归结果 |
总结以上分析结果可知，中国工业部门中HEI碳泄漏问题无法判断，而LEI不存在一般意义上的正的碳泄漏，实际碳泄漏效应可能为负。这两类行业的差异，在一定程度上正好解释了前述检验显示ITI的碳泄漏问题无法确定的原因。实际上，碳泄漏与贸易隐含碳排放、EKC可纳入一个框架下分析其相互间的逻辑联系。一般意义上的正的碳泄漏是发达国家提高环境规制强度导致高碳产业转移到发展中国家而形成的，发达国家需要从发展中国家进口大量商品，那么，发展中国家出口产品的贸易隐含碳排放规模巨大是存在碳泄漏问题的必要但非充分条件。如果发展中国家已经成为发达国家转移高碳产业的“污染天堂”，则就不存在以碳排放为指标的倒U形的EKC；反之，如果存在倒U形的EKC，则就不会持续产生所谓的碳泄漏问题。下文在此逻辑框架下通过检验EKC的存在性来进一步验证分析结论。
(二) EKC检验分析前述分析说明中国工业行业发展过程中如果已经存在倒U形的EKC，就不会持续产生所谓的碳泄漏问题，以下针对中国工业部门分类行业检验EKC的存在性。许多研究者利用不同指标、针对不同对象目标进行“环境库兹涅兹曲线(EKC)假说”实证分析，有学者采用时间序列方法对单一国家进行了动态研究(Bruyn, et al., 1998)，后来有研究者提出从“因果关系”的角度分析更为合理(Dinda & Coondoo，2003；Soytas & Sari，2009)，而最常见的是基于面板数据的方法进行分析(Dinda，2004)，而且国内有学者还指出考察经济增长与环境污染的关系可以采用人均GDP作为衡量经济增长的指标(林伯强、蒋竺均，2009；杨子晖，2010)。本文参考已有研究，利用实际人均GDP代表“经济增长”，通过引入其一次项和二次项来考察EKC，验证各行业是否存在EKC。判定方法是，如果行业实际人均GDP的一次项系数为正而二次项系数为负，那么说明环境污染和经济增长之间存在倒U形的曲线即EKC。用Yi，t代表行业实际人均GDP，构建模型如下：
| $\ln C E M_{i, t}=\alpha_{0}+\alpha_{1} \ln Y_{i, t}+\alpha_{2}\left(\ln Y_{i, t}\right)^{2}+\alpha_{3} X_{i, t}+\mu_{i, t} $ |
表 5是针对HEI、LEI和ITI检验EKC的结果。对ITI的回归结果显示实际人均GDP的一次项系数为负且不显著、二次项系数为正且显著，说明所有行业作为整体不符合倒U形曲线特点。对HEI的回归结果显示实际人均GDP的一次项系数为负且显著，二次项系数为正但不显著，说明高净出口隐含碳排放强度行业也不符合倒U形曲线特点，所以就实际人均GDP与碳排放强度之关系而言，中国工业部门ITI和HEI两类行业都不存在或未显现EKC。LEI的回归显示实际人均GDP的一次项系数为正且在1%水平上显著，二次项系数为负且在10%水平上显著，符合倒U形曲线的特点，说明中国工业部门的低净出口隐含碳排放行业存在EKC。
|
|
表 5 中国工业部门三类行业的EKC检验结果 |
分类行业的EKC检验结果说明，HEI与LEI存在较大差异，在一定程度上可以解释ITI的EKC无法确定的原因。结合前述分析，如果中国已经成为发达国家转移高碳产业的“污染天堂”，那么就不存在以碳排放为指标的倒U形的EKC。当然，不存在倒U形的EKC并不能判断中国是否已成为发达国家转移高碳产业的“污染天堂”，但如果中国存在倒U形的EKC，就不会持续产生所谓的碳泄漏问题，因为一旦越过倒U形的EKC的最高点，那么碳排放呈现下降趋势。本文实证结果证明LEI存在EKC，那么可以判断中国低净出口隐含碳排放行业已经越过倒U形EKC的最高点而且不存在正的碳泄漏效应。总之，从分类行业回归结果看，净出口隐含碳排放强度不同的行业的贸易碳泄漏问题和EKC的存在性是有差异的，这对于中国政府制定节能减排的贸易开放和产业政策具有指导意义。
六 结论及启示本文以中国工业部门数据为基础构建面板模型，分析工业行业整体的贸易开放对碳排放强度和排放总量的影响，验证碳泄漏的存在性；同时，基于行业特征和结构差异推导开放经济体投入产出模型，以测算的净出口贸易碳排放强度划分高低碳行业，进行实证检验和对比分析，并通过EKC的存在性加以验证，得到如下研究结论及启示：
第一，中国工业部门行业整体和分类行业的实证检验结果基本显示，中国贸易开放度系数为正，即贸易开放度的提高增加了碳排放强度和碳排放总量，此结果反映了对外贸易开放对我国环境带来了负面影响。然而，本文拓展考察时间段和引入最新数据，加入二次项检验结果显示贸易开放度与碳排放强度之间存在倒U形曲线关系，亦即中国工业行业整体的贸易开放度的提高对碳排放强度的影响是先增后降，影响拐点已经出现；而且高净出口隐含碳排放行业、低直接碳排放行业的实证结果类似，贸易开放对碳排放强度的影响是先增后降，呈倒U形曲线特征。实证结果证实，伴随着对外经济开放，我国工业产业结构的低碳转型趋势明显，因此政府在制定对外经济政策时不应过多担心贸易开放可能对环境造成负面影响，而应该适当且适时地提高环境规制强度，进一步发挥贸易开放对改善环境的有益作用。当前贸易摩擦等造成国际经济环境错综复杂，对中国而言既是挑战也是机遇，而我国国内对节约资源和保护环境已经形成共识，因此，提高环境规制强度是实现我国对外贸易以及产业结构转型的有效途径，将有助于提高我国出口贸易的长期竞争力，有助于缓解中国作为全球最大碳排放国的国际气候谈判压力，改善国际形象。
第二，本文将工业部门所有行业分为高净出口隐含碳排放行业(HEI)和低净出口隐含碳排放行业(LEI)、高直接碳排放行业(HII)和低直接碳排放行业(LII)，进行实证研究并对比分析，不同分类标准下各行业检验结果的差异性证实了中国工业部门不同碳排放强度的行业存在明显的结构差异。特别是对碳泄漏的检验证实LEI不存在一般含义上的正的碳泄漏，对应的碳泄漏甚至可能为负值；而且基于碳泄漏与贸易隐含碳、EKC统一框架的逻辑关系分析的结果表明，LEI已经越过倒U形的EKC的最高点，并不存在正的碳泄漏效应。这对于中国政府制定节能减排和对外开放政策具有指导意义。我国已宣布争取2030年左右二氧化碳排放达到峰值且将努力早日达峰；另一方面，近几年国务院相继发布《关于促进外资增长若干措施的通知》和《关于积极有效利用外资推动经济高质量发展若干措施的通知》，而引进外资对企业效率提高有显著的正向作用(张云等，2019)。有鉴于此，我们可通过扩大对外开放推动绿色低碳发展，优化贸易开放对不同行业的碳排放影响效应，有选择地引进和利用外资实现产业结构低碳化；制定政策时注重引导发挥行业结构性调整的作用，通过行业差异化的环境规制政策来约束高净出口隐含碳排放行业的扩张，实现我国经济新常态下的高质量发展。(责任编辑施有文)
包群、许和连、赖明勇, 2003, 《贸易开放度与经济增长:理论及中国的经验研究》, 《世界经济》第2期。 |
杜运苏、张为付, 2012, 《中国出口贸易隐含碳排放增长及其驱动因素研究》, 《国际贸易问题》第3期。 |
符淼, 2008, 《我国环境库兹涅茨曲线:形态、拐点和影响因素》, 《数量经济技术经济研究》第11期。 |
傅京燕、张春军, 2014, 《国际贸易、碳泄漏与制造业CO2排放》, 《中国人口.资源与环境》第3期。 |
胡剑波、郭风, 2017, 《中国进出口产品中的隐含碳污染贸易条件变化研究》, 《国际贸易问题》第10期。 |
李坤望、黄玖立, 2006, 《中国贸易开放度的经验分析:以制造业为例》, 《世界经济》第8期。 |
林伯强、蒋竺均, 2009, 《中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析》, 《管理世界》第4期。 |
陆虹, 2000, 《中国环境问题与经济发展的关系分析:以大气污染为例》, 《财经研究》第10期。 |
吕延方、崔兴华、王冬, 2019, 《全球价值链参与度与贸易隐含碳》, 《数量经济技术经济研究》第2期。 |
马树才、李国柱, 2006, 《中国经济增长与环境污染关系的Kuznets曲线》, 《统计研究》第8期。 |
马颖、李静、余官胜, 2012, 《贸易开放度、经济增长与劳动密集型产业结构调整》, 《国际贸易问题》第9期。 |
潘安, 2018, 《全球价值链视角下的中美贸易隐含碳研究》, 《统计研究》第1期。 |
彭水军、包群, 2006, 《经济增长与环境污染——环境库兹涅茨曲线假说的中国检验》, 《财经问题研究》第8期。 |
彭水军、张文城、曹毅, 2013, 《贸易开放的结构效应是否加剧了中国的环境污染——基于地级城市动态面板数据的经验证据》, 《国际贸易问题》第8期。 |
王菲、杨雪、田阳、王思鹏, 2018, 《基于EKC假说的碳排放与经济增长关系实证研究》, 《生态经济》第10期。 |
王奇、刘巧玲、刘勇, 2013, 《国际贸易对污染-收入关系的影响研究——基于跨国家SO2排放的面板数据分析》, 《中国人口.资源与环境》第4期。 |
王文治、陆建明, 2016, 《中国对外贸易隐含碳排放余额的测算与责任分担》, 《统计研究》第8期。 |
闫云凤、赵忠秀, 2012, 《中国对外贸易隐含碳的测度研究——基于碳排放责任界定的视角》, 《国际贸易问题》第1期。 |
杨子晖, 2010, 《"经济增长"与"二氧化碳排放"关系的非线性研究:基于发展中国家的非线性Granger因果检验》, 《世界经济》第10期。 |
苑立波, 2014, 《中国对外贸易隐含碳的测算研究——基于中国非竞争型投入产出表的分析》, 《统计与信息论坛》第5期。 |
张云、韩露露、尹筑嘉, 2019, 《中国对外贸易环境效应:工业行业EKC与碳泄漏实证分析》, 《上海经济研究》第2期。 |
张云、刘丽娟、尹筑嘉, 2019, 《股权结构特征与混合所有制企业效率》, 《会计与经济研究》第3期。 |
张云、唐海燕, 2015, 《经济新常态下实现碳排放峰值承诺的贸易开放政策——中国贸易开放环境效应与碳泄露存在性实证检验》, 《财贸经济》第7期。 |
赵进文、丁林涛, 2012, 《贸易开放度、外部冲击与通货膨胀:基于非线性STR模型的分析》, 《世界经济》第9期。 |
邹庆、陈迅、吕俊娜, 2014, 《我国经济增长与环境协调发展研究——基于内生增长模型和EKC假说的分析》, 《中央财经大学学报》第9期。 |
Ahmad, N. and Wyckoff, A., 2003, "Carbon Dioxide Emissions Embodied in International Trade of Goods", OECD Science Technology & Industry Working Papers, Vol.25, No.4. |
Aiken, L. S. and West, S. G., 1991, "Multiple Regression:Testing and Interpreting Interactions-Institute for Social and Economic Research(ISER)", Evaluation Practice, Vol.14, No.2. |
Antweiler, W., Copeland, B. R. and Taylor, M. S., 2001, "Is Free Trade Good for the Environment?" American Economic Review, Vol.91, No.4.
|
Aukl, L., Costa, P. M. and Brown, S., 2003, "A Conceptual Framework and its Application for Addressing Leakage:The Case of Avoided Deforestation", Climate Policy, Vol.3, No.2. |
Barker, T., Junankar, S., Pollitt, H. and Summerton, P., 2007, "Leakage from Unilateral Environmental Tax Reforms in Europe, 1995-2005", Energy Policy, Vol.35, No.12. |
Baylis, K., Fullerton, D. and Karney, D. H., 2013, "Leakage, Welfare, and Cost-Effectiveness of Carbon Policy", American Economic Review, Vol.103, No.3. |
de Bruyn, S. M., van den Bergh, J. C. J. M and Opschoor, J. B., 1998, "Economic Growth and Emissions:Reconsidering the Empirical Basis of Environmental Kuznets Curves", Ecological Economics, Vol.25, No.2. DOI:10.1016/S0921-8009(97)00178-X |
Carbone, J. C., 2013, "Linking Numerical and Analytical Models of Carbon Leakage", American Economic Review, Vol.103, No.3. |
Chen, Z. M. and Chen, G. Q., 2011, "Embodied Carbon Dioxide Emission at Supra-National Scale:A Coalition Analysis for G7, BRIC, and the Rest of the World", Energy Policy, Vol.39, No.5. DOI:10.1016/j.enpol.2011.02.068 |
Cole, M. A. and Elliott, R. J. R., 2003, "Determining the Trade-Environment Composition Effect:The Role of Capital, Labor and Environmental Regulations", Journal of Environmental Economics & Management, Vol.46, No.3. DOI:10.1016/S0095-0696(03)00021-4 |
Diao, X. D., Zeng, S. X., Tam, C. M. and Tam, V. W. Y., 2009, "EKC Analysis for Studying Economic Growth and Environmental Quality:A Case Study in China", Journal of Cleaner Production, Vol.17, No.5. DOI:10.1016/j.jclepro.2008.09.007 |
Dinda, S., 2004, "Environmental Kuznets Curve Hypothesis: A Survey", Ecological Economics, Vol.49. No.4.
|
Dinda, S. and Coondoo, D., 2003, "Income and Emission:A Panel Data Based Cointegration Analysis", MPRA Paper, Vol.57, No.2. DOI:10.1016/j.ecolecon.2005.03.028 |
Du, H., Guo, J. and Mao, G., et al, 2011, "CO2 Emissions Embodied in China-US Trade:Input-Output Analysis Based on the Emergy/Dollar Ratio", Energy Policy, Vol.39, No.10. DOI:10.1016/j.enpol.2011.06.060 |
Eichner, T. and Pethig, R., 2011, "Carbon Leakage, the Green Paradox and Perfect Future Markets", International Economic Review, Vol.52, No.3. |
Harriss, R. C., 2006, "The Role of CO2 Embodiment in US-China Trade", Energy Policy, Vol.34, No.18. DOI:10.1016/j.enpol.2005.09.010 |
He, J. and Wang, H., 2012, "Economic Structure, Development Policy and Environmental Quality:An Empirical Analysis of Environmental Kuznets Curves with Chinese Municipal Data", Ecological Economics, Vol.76, No.1. DOI:10.1016/j.ecolecon.2012.01.014 |
Jalil, A. and Mahmud, S. F., 2009, "Environment Kuznets Curve for CO2 Emissions:A Cointegration Analysis for China", Energy Policy, Vol.37, No.12. DOI:10.1016/j.enpol.2009.07.044 |
Kuik, O. and Hofkes, M., 2010, "Border Adjustment for European Emissions Trading:Competitiveness and Carbon Leakage", Energy Policy, Vol.38, No.4. |
Lin, B. and Sun, C., 2010, "Evaluating Carbon Dioxide Emissions in International Trade of China", Energy Policy, Vol.38, No.1. |
Lin, J., Pan, D., Davis, S. J., et al., 2014, "China's International Trade and Air Pollution in the United States", 第八届全国优秀青年气象科技工作者学术研讨会, 2014-09-09。 |
Liu, L., 2012, "Environmental Poverty, a Decomposed Environmental Kuznets Curve, and Alternatives:Sustainability Lessons from China", Ecological Economics, Vol.73, No.1. DOI:10.1016/j.ecolecon.2011.10.025 |
Paltsev, S. V., 2001, "The Kyoto Protocol:Regional and Sectoral Contributions to the Carbon Leakage", Energy Journal, Vol.22, No.4. DOI:10.2307/41322930 |
Richard, K. and Piergiuseppe, F., 2012, "International Trade and Carbon Emissions", European Journal of Development Research, Vol.24, No.4. |
Sandrini, M. and Censor, N., 2009, "Does Trade Openness Improve Environmental Quality?" Journal of Environmental Economics & Management, Vol.58, No.3.
|
Shen, J., 2006, "A Simultaneous Estimation of Environmental Kuznets Curve:Evidence from China", China Economic Review, Vol.17, No.4. DOI:10.1016/j.chieco.2006.03.002 |
Song, M. L., Zhang, W. and Wang, S. H., 2013, "Inflection Point of Environmental Kuznets Curve in Mainland China", Energy Policy, Vol.57, No.7. |
Song, T., Zheng, T. and Tong, L., 2008, "An Empirical Test of the Environmental Kuznets Curve in China: A Panel Cointegration Approach", China Economic Review, Vol.19. No.3.
|
Soytas, U. and Sari, R., 2009, "Energy Consumption, Economic Growth, and Carbon Emissions:Challenges Faced by an EU Candidate Member", Ecological Economics, Vol.68, No.6. |
Su, B. and Ang, B. W., 2013, "Input-Output Analysis of CO2, Emissions Embodied in Trade:Competitive versus Non-competitive Imports", Energy Policy, Vol.56, No.5. DOI:10.1016/j.enpol.2013.01.041 |
Weber, C. L., Peters, G. P., Guan, D. and Hubacek, K., 2008, "The Contribution of Chinese Exports to Climate Change", Energy Policy, Vol.36, No.9. DOI:10.1016/j.enpol.2008.06.009 |
Yin, J., Zheng, M. and Jian, C., 2015, "The Effects of Environmental Regulation and Technical Progress on CO2 Kuznets Curve:An Evidence from China", Energy Policy, Vol.77, No.2. DOI:10.1016/j.enpol.2014.11.008 |
Zhang, Z., Guo, J. and Hewings, G. J. D., 2014, "The Effects of Direct Trade within China on Regional and National CO2 Emissions", Energy Economics, Vol.46.
|