中国对外贸易在既定经济增长条件下的二氧化碳排放影响

如前文所述，对外贸易的碳排放效应包括直接效应和间接效应，而在既定经济增长条件下，中国对外贸易对二氧化碳排放的影响是后续研究的主要基础。这部分的研究遵循Frankel and Rose（2005）的分析框架：在环境库兹涅茨曲线的分析框架中加入贸易开放度变量来研究中国对外贸易对二氧化碳排放的影响。因此，下面首先引入环境库兹涅茨曲线分析的基本框架，然后加入贸易开放度等其他影响环境质量的变量来研究中国对外贸易的碳排放效应。

1.环境库兹涅茨曲线分析的基本模型

对于环境库兹涅茨曲线的研究，相关文献通常假设环境污染是人均收入二次方或三次方的函数，采用以下基本模型

其中，ENV为环境指标，G为人均收入或其对数，M为其他影响环境质量的变量，α为不可观察的个体特征，ψ为随机误差项，t为时间，i为国家、省或城市。

式（5-9）提供了环境指标与收入之间关系的几种形式：

（1）如果λ1＝λ2＝λ3＝0，环境指标ENV与人均收入G之间没有关系。

（2）如果λ1＞0且λ2＝λ3＝0，环境指标ENV将随着人均收入G单调递增。

（3）如果λ1＜0且λ2＝λ3＝0，环境指标ENV将随着人均收入G单调递减。

（4）如果λ1＞0，λ2＜0，λ3＝0，环境指标ENV与人均收入G之间将呈现倒U形关系，EKC存在，拐点为G∗＝－λ1/2λ2或G∗＝exp（－λ1/2λ2）（对数情形）。

（5）如果λ1＜0，λ2＞0，λ3＝0，环境指标ENV与人均收入G之间将呈现U形关系。

（6）如果λ1＞0，λ2＜0，λ3＞0，环境指标ENV与人均收入G之间将出现N形关系。

（7）如果λ1＜0，λ2＞0λ3＜0，环境指标ENV与人均收入G之间将出现倒N形关系。

需要说明的是，在20世纪90年代初环境库兹涅茨曲线研究兴起之时，多数研究并没有考虑到其他因素对环境质量的影响，只是研究人均收入与环境质量之间的关系，而且主要采用二次方的形式；也有文献考虑到了环境污染在经历了一定经济发展阶段后出现再次增加或减少的可能性，于是采用三次方的函数形式；只有少数研究如Roberts and Grimes（1997）、De Bruyn，Van den Bergh，and Opschoor（1998）、Agras and Chapman（1999）等考虑到了其他因素对环境质量的影响。而在后期的研究中，多数文献如Harbaugh，Levinson，and Wilson（2002）、Cole and Elliott（2003a）、Cole（2003，2004）、Frankel and Rose（2005）等都考虑到了其他因素，特别是国际贸易对环境质量的影响。

2.加入贸易开放度等变量后的计量模型与数据说明

（1）计量模型。国际贸易是影响环境质量的重要因素之一。这里要研究分析对外贸易对中国二氧化碳排放的影响，因此在EKC分析的基本模型的基础上，结合中国的实际情况，加入贸易开放度和其他影响二氧化碳排放的变量，构建如下计量模型：

其中，ln为自然对数，C分别以中国各行业二氧化碳排放量和二氧化碳排放强度（单位产出的二氧化碳排放量）表示，j和t分别表示行业和年份，W为各行业的人均产出，T为贸易开放度，EN为一次性能源消费结构，RD为研发强度，μj是不可观察的行业个体差异，ηjt为随机扰动项。

需要说明的是，由于本书采用的是中国各行业的面板数据，而《中国统计年鉴》中缺少2004年以前的中国农业增加值数据以及2008年以后的中国工业分行业增加值数据，同时《中国科技统计年鉴》缺少1996年以前的工业分行业的研发经费，所以本章所研究的行业只限于工业分行业，研究的时间区间为1996—2007年。

另外，因为计算中国工业各行业二氧化碳排放所需的能源数据来源于《中国能源统计年鉴》，各行业的贸易额数据来源于OECD官方网站，而《中国能源统计年鉴》和OECD行业贸易数据库中的行业分类不完全一致。为统计口径的一致性，于是将中国工业分行业整理归并为16个行业，分别为①采矿业（包括煤炭采选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、其他矿采选业）；②食品、饮料和烟草制造业（包括食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草加工业）；③纺织、服装和皮革制造业（包括纺织业、服装及其他纤维制品制造业、皮革、毛皮、羽绒及其制品业）；④木材加工业（包括木材加工及竹、藤、棕、草制品业、家具制造业）；⑤造纸、印刷和文体用品制造业（包括造纸及纸制品业、印刷业、记录媒介的复制、文教体育用品制造业）；⑥石油加工、炼焦及核燃料加工业；⑦化学工业（包括化学原料及化学品制造业、化学纤维制造业、医药制造业）；⑧橡胶、塑料业（包括橡胶制品业、塑料制品业）；⑨非金属矿物制品业；⑩金属冶炼业（包括黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业）；⑪金属制品业；⑫机械设备制造业（包括普通机械制造业、专用设备制造业）；⑬电气机械及器材制造业；⑭电子通信、仪器仪表制造业（包括通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业）；⑮交通运输设备制造业；⑯其他制造业（包括工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业）。

（2）变量解释及数据说明。

①各行业二氧化碳排放量和排放强度（C）。在相关研究中，对于因变量的环境指标有三种衡量方法：人均排放、总排放、排放强度。由于此处所用的是中国的行业排放数据，人均排放也就没有意义了，故只采用各行业二氧化碳排放量和排放强度两种衡量方法。由于无法从相关统计机构得到中国各行业二氧化碳排放量和排放强度的直接数据，必须对其进行估算。按式（4-19）计算得到各种能源的二氧化碳排放系数，用该系数乘以该能源的消费量就可以得到该能源消费所排放的二氧化碳，然后将某行业消费的每一种能源所排放的二氧化碳加总，就得到该行业二氧化碳排放量，最后以此除以该行业的增加值（按照各行业生产者出厂价格指数换算为2000年不变价），即可得到某行业单位产出二氧化碳排放量，即二氧化碳排放强度。其中，能源消费数据来源于历年《中国能源统计年鉴》，各行业的增加值数据来源于历年《中国统计年鉴》。

②人均产出（W）。各行业人均产出等于各行业增加值除以该行业的年平均从业人员，其中，各行业增加值按照各行业生产者出厂价格指数换算为2000年不变价，相关数据均来源于历年《中国统计年鉴》。以往的研究通常以人均GDP作为人均收入指标来研究污染排放与人均收入之间的关系，而本书遵循环境库兹涅茨曲线的分析框架，结合本研究的行业数据特点，所以加入人均产出这一变量及其二次方项，有关文献也证实污染排放与人均产出之间存在倒U形关系（Song，Zheng，and Tong，2008；蔡昉等，2008；李小平、卢现祥，2010）。而增加立方项是因为简单的二次方程可能没有考虑到二氧化碳排放在更高的人均产出水平上再次增加或减少的可能性。

③贸易开放度（T）。亦称贸易强度，是指一国的进出口贸易总额与该国GDP的比值。本研究所用的是行业数据，因此从行业角度讲，这里用各行业进出口贸易总额与该行业增加值的比值来表示贸易开放度。各行业出口额与进口额数据来源于OECD官方网站（http：//stats.oecd.org），各行业的增加值数据来源于历年《中国统计年鉴》。国际贸易主要通过规模效应、技术效应和结构效应等对环境产生影响（Grossman and Krueger，1991），因此，理论上贸易开放度对二氧化碳排放的总影响是不确定的，到底是“向底线赛跑假说”还是“贸易得益假说”，需要通过实证来检验。

④一次性能源消费结构（EN）。由第4章的研究可以看出，消费不同种类的能源产生的二氧化碳排放量是不同的。有关研究也表明，能源结构优化有助于降低二氧化碳排放强度（石敏俊、周晟吕，2010；许广月，2013）。因此考虑一次性能源消费结构对二氧化碳排放的影响是非常必要的。由于我国的一次性能源消费以煤炭为主，此处以各行业煤炭消费量占该行业一次性能源消费总量的比重来衡量一次性能源消费结构，相关数据均来自历年《中国能源统计年鉴》。从理论上来说，消费的煤炭比重越高，产生的二氧化碳排放量就越多。

⑤研发强度（RD）。许多学者强调技术进步（包括减少投入的生产技术的改进或生产过程中减少污染的技术使用）对二氧化碳排放的显著影响（Lindmark，2002；Lantz and Feng，2006），其主要原因是基于化石燃料的能源消费是二氧化碳排放的主要来源，技术进步降低了能源强度。而各行业的技术进步要靠研发来推动，所以考虑研发强度对中国二氧化碳排放的影响是必要的。研发强度以每个行业的研发经费与该行业增加值之比来衡量，各行业的研发经费支出（包括技术开发经费、技术改造经费、技术引进经费、消化吸收经费和购买国内技术经费等5项）数据都来自历年的《中国科技统计年鉴》。研发强度越大，说明该行业的创新投入越多，技术进步可能越大，能源的利用效率可能越高，能够以更少的投入得到更多的产出，有利于减少二氧化碳排放。

3.回归结果分析

回归分3种情况进行。首先，考虑自变量仅有人均产出的基本模型，目的是考察中国二氧化碳排放与人均产出之间的关系；然后，加入贸易开放度变量，一方面观察中国二氧化碳排放与人均产出之间关系的稳健性，另一方面更是要考察对外贸易对二氧化碳排放的影响；最后，加入所有变量，一方面以观察前面结果，特别是对外贸易对二氧化碳排放的影响的稳健性，另一方面也掌握其他变量对二氧化碳排放的影响。

（1）自变量仅包含人均产出的情形。

①因变量为二氧化碳排放量的自然对数的情形。回归结果如表5-1所示，模型1与模型2为不含人均产出三次方的形式，模型3与模型4为含有人均产出三次方的形式。结果表明，不管是固定效应还是随机效应，对于模型3与模型4，人均产出的一次方项、二次方项和三次方项都不显著；而在模型1与模型2中，人均产出的一次方项与二次方项都很显著。这表明“因变量为二氧化碳排放量的自然对数的情形”适合采用模型1与模型2。另外，豪斯曼检验（Hausman test）表明，所有模型中随机效应都优于固定效应。因此，本文采用模型1与模型2中随机效应的结果。结果发现，人均产出的一次方项和二次方项分别为负显著和正显著；另外，人均产出作为内生变量比作为外生变量的情形时的系数绝对值稍大。因此，可以初步认为中国二氧化碳排放量与人均产出之间并没有呈现倒U形的环境库兹涅茨曲线，而是呈现U形曲线关系。(www.xing528.com)

表5-1　因变量为二氧化碳排放量的自然对数的回归结果（一）

（续表）

注：括号内为t值，∗∗∗表示p＜0.01；RE与FE、RE-IV与FE-IV分别为随机效应与固定效应、采用工具变量时随机效应与固定效应。

②因变量为二氧化碳排放强度的自然对数的情形。回归结果如表5-2所示，模型5与模型6为不含人均产出三次方的形式，模型7与模型8为含有人均产出三次方的形式。

表5-2　因变量为二氧化碳排放强度的自然对数的回归结果（一）

注：括号内为t值，∗、∗∗、∗∗∗分别表示p＜0.10、p＜0.05、p＜0.01；RE与FE、RE-IV与FE-IV分别为随机效应与固定效应、采用工具变量时随机效应与固定效应。

结果表明，不管是固定效应还是随机效应，在模型5与模型6中人均产出的一次方项显著，而二次方项却不显著；而在模型7与模型8中人均产出的一次方项、二次方项和三次方项都很显著。这说明“因变量为二氧化碳排放强度的自然对数的情形”应该采用模型7与模型8。另外，豪斯曼检验表明，应该采用模型7与模型8中的随机效应的结果。很显然，结果表明除了内生与外生情形中各变量系数的大小有所差异外，可以初步认为中国二氧化碳排放强度与人均产出之间也没有呈现倒U形的环境库兹涅茨曲线，而是呈现N形曲线关系。

（2）在人均产出的基础上加入贸易变量的情形。

①因变量为二氧化碳排放量的自然对数的情形。回归结果如表5-3所示，模型9与模型10皆为不包含人均产出三次方的形式，模型11与模型12皆为包含有人均产出三次方的形式。

表5-3　因变量为二氧化碳排放量的自然对数的回归结果（二）

注：括号内为t值，∗∗、∗∗∗分别表示p＜0.05、p＜0.01；RE与FE、RE-IV与FE-IV分别为随机效应与固定效应、采用工具变量时随机效应与固定效应。

显然，这一情形下应该采用模型9与模型10的结果。另外，豪斯曼检验表明，随机效应优于固定效应。结果表明：人均产出的一次项和二次项的系数在统计上均表现为显著，但一次项系数为负，二次项的系数为正。另外，人均产出被当作内生变量与被当作外生变量时相比，其系数的绝对值稍微变大了，这说明了前述“中国二氧化碳排放量与人均产出之间并没有呈现倒U形的环境库兹涅茨曲线，而是呈现正U形曲线关系”结果的稳健性。对于最为关心的贸易开放度，不管是被当作内生变量还是外内变量，都表现出较强的负显著性，而且被当作内生变量时的系数比被当作外生变量时的系数大了许多，这初步说明中国对外贸易有利于二氧化碳排放量的减少，符合“贸易得益假说”的理论预期。

②因变量为二氧化碳排放强度的自然对数的情形。回归结果如表5-4所示：模型13与模型14皆为不包含人均产出三次方的形式，模型15与模型16皆为包含有人均产出三次方的形式。显然，这一情形下应该采用模型15与模型16的结果。另外，豪斯曼检验表明，固定效应优于随机效应。结果表明：就人均产出而言，内生情形与外生情形除了系数有少许差异外，其一次方项、二次方项与三次方项都分别表现出很强的正显著性、负显著性与正显著性，这进一步证明了前述“中国二氧化碳排放强度与人均产出之间没有呈现倒U形的环境库兹涅茨曲线，而是呈现N形曲线关系”的观点。对于本研究所关心的贸易开放度，在没有考虑到贸易内生性的情况下，其与二氧化碳排放强度负相关，但是不显著；而其被当作内生变量、采用工具变量回归时，不仅与二氧化碳排放强度显著负相关而且系数也大多了。这初步说明中国对外贸易有利于二氧化碳排放强度的减少，符合“贸易得益假说”的理论预期。

表5-4　因变量为二氧化碳排放强度的自然对数的回归结果（二）

（续表）

注：括号内为t值，∗、∗∗、∗∗∗分别表示p＜0.10、p＜0.05、p＜0.01；RE与FE、RE-IV与FE-IV分别为随机效应与固定效应、采用工具变量时随机效应与固定效应。

（3）包含所有变量的情形。

①因变量为二氧化碳排放量的自然对数的情形。回归结果如表5-5所示：模型17与模型18为无人均产出三次方的形式，模型19与模型20为有人均产出三次方的形式。

表5-5　因变量为二氧化碳排放量自然对数的回归结果（三）

（续表）

注：括号内为t值，∗、∗∗、∗∗∗分别表示p＜0.10、p＜0.05、p＜0.01；RE与FE、RE-IV与FE-IV分别为随机效应与固定效应、采用工具变量时随机效应与固定效应。

回归结果表明计量模型中人均产出的三次方项不适合这一情形。同时，豪斯曼检验表明，在此情形下随机效应优于固定效应。因此我们采用模型17与模型18的随机效应结果：就人均产出变量而言，进一步验证了前述表5-1与表5-3的结果，这充分说明研究期间人均产出与二氧化碳排放量呈显著的正U形关系，环境库兹涅茨曲线假说不成立。这一结果与Frankel and Rose（2005）的回归结果一致，同时也验证了Rothman（1998）关于“一些消费过程中产生的污染物如二氧化碳排放和城市垃圾等没有显示随着人均收入的增加而下降”的观点。对于本研究最为关心的贸易开放度，在没有考虑到贸易内生性的情况下，其与二氧化碳排放量虽然负相关，但是不显著；然而，在贸易被当作内生变量、采用工具变量回归时，不仅与二氧化碳排放量显著负相关，而且系数也变得大多了。这进一步证明了前述“中国对外贸易有利于二氧化碳排放量的减少”的结论，也符合“贸易得益假说”的理论预期。这里需要解释一下其中原因：正如5.1节所述，一个国家是否通过贸易获得环境利益取决于其比较优势，如果一个国家在污染密集型产品上具有比较优势，则贸易将使得该国环境受到损害；反之，则贸易将使得环境变得更清洁（Frankel，2003）。而3.2节计算的中国具有明显比较优势的7个行业中，纺织业、木材加工业、橡胶与塑料、电气机械及器材制造业、电子通信与仪器仪表制造业等5个行业属于非碳密集型的洁净行业，其出口额占所有16个行业总出口额的份额在研究期间处于59.07%～67.15%之间；只有非金属矿物制品业、金属制品业这2个行业属于碳密集型行业，其出口额占所有16个行业总出口额的份额在研究期间处于5.34%～5.98%之间。也就是说，相对碳密集型行业而言，中国的非碳密集型的洁净行业更具有比较优势。[3]因此，“贸易得益假说”在中国的成立也就不难理解了。对于一次性能源消费结构，其与二氧化碳排放量显著正相关，符合理论预期，而且系数相对较大，这说明以煤炭为主的一次性能源消费特征对中国二氧化碳排放量造成了较大影响。研发强度和二氧化碳排放量正相关，但不显著，这和我们的预期相反，可能的解释是：虽然有研发投入，但成效不显著，表明工业各行业的研发强度并没有转变为中国节能减排的内在动力。

②因变量为二氧化碳排放强度的自然对数的情形。回归结果如表5-6所示，模型21与模型22为无人均产出三次方的情形，模型23与模型24为有人均产出三次方的情形。

表5-6　因变量为二氧化碳排放强度自然对数的回归结果（三）

（续表）

注：括号内为t值，∗、∗∗、∗∗∗分别表示p＜0.10、p＜0.05、p＜0.01；RE与FE、RE-IV与FE-IV分别为随机效应与固定效应、采用工具变量时随机效应与固定效应。

回归结果表明计量模型中人均产出的三次方项适合这一情形。同时，豪斯曼检验表明，在此情形下模型21与模型22固定效应优于随机效应，而模型23与模型24随机效应优于固定效应。因此采用模型23与模型24中随机效应的结果：对于人均产出变量，进一步验证了前述表5-2与表5-4的结果，这充分说明研究期间人均产出与二氧化碳排放强度呈显著的N形关系，也验证了陆旸（2012）关于“全球性污染物二氧化碳排放在高收入水平上污染再次上升，进而出现N形的环境库兹涅茨曲线”的观点。与“因变量为二氧化碳排放量的自然对数”的回归结果几乎一样，贸易开放度与二氧化碳排放强度负相关，在其被当作外生变量时是不显著的，而其被当作内生变量、采用工具变量回归时与二氧化碳排放强度显著负相关而且系数也大多了。这进一步证明了前述“中国对外贸易有利于二氧化碳排放强度的减少”的结论，同样符合“贸易得益假说”的理论预期。对于一次性能源消费结构，其与二氧化碳排放强度正相关，但不显著，这说明能源结构并没有显著影响中国的二氧化碳排放强度，这一结论与陈诗一（2011）“整体而言，能源结构效应对碳强度降低的影响力不大”的观点类似。为何能源结构与中国二氧化碳排放量显著正相关，而并没有显著影响中国的二氧化碳排放强度呢？由于二氧化碳排放强度等于二氧化碳排放量除以产出，因此需要进一步考察能源消费结构与产出的关系。研究期间，中国能源结构主要包括煤炭、石油、天然气以及水电、核电和风电。煤炭开采技术的成熟和资源的便利性，使得中国煤的消费成本和其他能源相比都具有相当大的竞争力。也就是说，以煤炭占比表示的能源消费结构与企业生产成本是反向关系：煤炭占比越大（小），生产成本越小（大）。这也说明了以煤炭占比表示的能源消费结构与产出之间是正相关关系。因此，在能源消费结构与二氧化碳排放量和产出都正相关的情形下，“能源消费结构与二氧化碳排放强度虽然正相关，但不显著”的结果在一定程度上得到解释。虽然研发强度和二氧化碳排放强度负相关，符合理论预期，但不显著，这进一步说明了研发强度并不没有转变为中国节能减排的内在动力。