中国出口行业动态全要素碳生产率及门槛效应研究_胡剑波.pdf
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1、第45卷胡剑波,王楷文.中国出口行业动态全要素碳生产率及门槛效应研究J.环境科学与技术,2022,45(12):228-236.Hu Jianbo,Wang Kaiwen.Research on dynamic total factor carbon productivity and threshold effect of China s export industryJ.Environmental Science&Technology,2022,45(12):228-236.Environmental Science&Technology第45卷 第12期2022年12月Vol.45 No.
2、12Dec.2022环境科学与技术 编辑部:(网址)http:/(电话)027-87643502(电子信箱)收稿日期:2022-06-07;修回2022-08-26基金项目:贵州省哲学社会科学规划重点课题(21GZZD58)作者简介:胡剑波(1982-),男,教授,博士,研究方向为贸易与气候变化,(电子信箱);*通讯作者,男,硕士研究生,研究方向为资源与环境经济,(电子信箱)。中国出口行业动态全要素碳生产率及门槛效应研究胡剑波1,王楷文2*(1.贵州财经大学经济学院,贵州贵阳550025;2.贵州财经大学大数据应用与经济学院,贵州贵阳550025)摘要:准确测度和深入剖析中国出口行业真实的全要
3、素碳生产率,对于推动贸易低碳发展具有重要意义。文章对出口行业的动态全要素碳生产率展开研究,结果表明:(1)外部环境和随机干扰对出口行业全要素碳生产率存在较为显著的影响,其中纯技术效率的提高和技术进步是推动全要素碳生产率增长的主要原因。(2)多数行业的全要素碳生产率在11.5这个区间内波动,各行业表现出较强的异质性,环保行业和高技术行业的全要素碳生产率相对较高、波动较小;高污染行业和中低技术行业的全要素碳生产率相对较低、波动较大。(3)禀赋结构、能源生产效率以及贸易依存度对全要素碳生产率存在门槛效应,禀赋结构和能源生产效率呈现“指数型”曲线特征,贸易依存度呈现倒“U”型曲线特征。基于此,各出口行
4、业应优化禀赋结构,提高规模效率;发展低碳技术,提高能源生产效率;调整贸易结构,构建低碳贸易体系。关键词:全要素碳生产率;出口行业;低碳贸易;三阶段GML模型中图分类号:X322文献标志码:Adoi:10.19672/ki.1003-6504.1308.22.338文章编号:1003-6504(2022)12-0228-09Research on Dynamic Total Factor Carbon Productivity and Threshold Effectof China s Export IndustryHU Jianbo1,WANG Kaiwen2*(1.School of Ec
5、onomics,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025,China;2.School of Big Data Application and Economics,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025,China)Abstract:Accurate measurement and in-depth analysis of the real total factor carbon productivity of Chinas export i
6、ndustryis of great significance for promoting the low-carbon development of trade.This paper studies the dynamic total factor carbonproductivity of the export industry,the results show that the external environment and random interference have a significantimpact on the total factor carbon productiv
7、ity of the export industry,in which the improvement of pure technical efficiencyand technological progress are the main reasons to promote the growth of total factor carbon productivity.The total factor carbon productivity of most industries fluctuates in the range of 11.5,and each industry shows st
8、rong heterogeneity.The totalfactor carbon productivity of environmental protection industry and high-tech industry is relatively high and fluctuates less.The total factor carbon productivity of high pollution industries and low and medium technology industries is relatively lowand volatile.Endowment
9、 structure,energy production efficiency and trade dependence have a threshold effect on total factorcarbon productivity.Endowment structure and energy production efficiency are characterized by an exponential curve,whiletrade dependence is characterized by an inverted U curve.Based on this,each expo
10、rt industry should optimize the endowment structure and improve the scale efficiency,develop low-carbon technology and improve energy production efficiency,adjust the trade structure and build a low-carbon trade system.Key words:total factor carbon productivity;export industry;low carbon trade;three
11、 stage GML model全球气候变化治理脚步不断加快,低碳时代随之而来。在低碳经济发展导向下,各国碳减排政策目标将显著影响世界贸易格局,未来国际间的竞争不仅是经济和技术的竞争,更是碳生产率的竞争,其成为决定一国比较优势的重要因素。对外贸易是我国开放型经济的重要组成部分和国民经济发展的主要推动第12期胡剑波,等中国出口行业动态全要素碳生产率及门槛效应研究力,是畅通国内国际双循环的关键枢纽。自2001年正式加入世界贸易组织(WTO)以来,中国对外贸易实现跨越式发展,截止2020年底我国货物与服务贸易总额跃居全球首位,成为对外贸易第一大国。然而贸易背后所导致的碳转移等环境问题也日益严峻。作为
12、开放经济系统,我国处于全球价值链分工体系的中下游,受到加工贸易的影响,出口产品的碳排放容易被高估,导致我国出口行业的碳生产率有偏于真实水平。因此,在发展低碳贸易的现实背景下,本文利用非竞争型投入产出模型,测算了出口行业真实的碳排放量,基于动态视角,利用三阶段GML模型,测度中国出口行业的全要素碳生产率,并对其影响因素进行门槛效应分析,探究外部环境变量对全要素碳生产率的影响,以期为中国推动低碳贸易发展和早日实现碳达峰、碳中和目标提供实证支撑与样本借鉴。1文献综述国际贸易是全球产业链分工的表现,也是影响一国或地区碳排放总量的重要因素。随着全球价值链体系的不断深入,国际碳转移、碳泄漏等问题引起学者的
13、广泛关注。因此,“隐含碳”这一概念应运而生。Peter等1基于投入产出模型测算了全球87个国家的隐含碳排放,结果显示全球贸易隐含碳总量巨大,各国的隐含碳排放存在较大差异。Steinberger等2研究了国际贸易对隐含碳排放的影响,指出隐含碳进口国相比隐含碳出口国获得更多的社会经济效益。齐晔等3较早对中国进出口贸易中的隐含碳进行估算,指出我国碳排放总量的激增与日益扩大的贸易顺差密切相关,中国承担了本应进口国承担的碳排放,一味指责中国碳排放是有失公允的,出口国和进口国都应该对气候变化负责。赵忠秀等4研究了中国的贸易隐含碳排放,发现出口和消费增加是造成碳排放增长过快的主要原因,而外资来华并未增加我国
14、的环境压力。胡剑波等5研究了中国各省国际贸易、省际贸易的隐含碳排放竞争力水平,结果表明上海的隐含碳排放竞争力最强,而青海最弱。随着对贸易隐含碳排放研究的不断深入,碳生产率问题逐渐成为学者的研究热点。李小平等6实证检验了国际贸易是否提高了中国制造业的碳生产率,结果表明国际贸易在推动制造业碳生产率的提高方面起到了积极作用。赵秀娟等7基于全球88个国家的面板数据,实证分析了对外贸易对碳生产率的影响,结果表明进出口依存度的增加有助于提升碳生产率。王树柏等8对166个国家的碳生产率等指标进行测算,以此来研究碳生产率的提高是否有助于出口质量的提升,所得结果证实了碳生产率的提高促进了出口质量的提升。夏炎等9
15、分析了中国国内贸易和国际贸易中的隐含碳,并对中国碳生产率减排目标的分配机制进行研究。此外,学界广泛运用面板门槛模型对碳排放影响因素进行探索。Aye等10运用动态面板门槛模型,研究了31个发展中国家经济增长、能源消耗和碳排放之间的因果关系。Wang等11研究了中国各省份的能源消费结构、经济增长和环境质量之间的门槛效应。Khan等12基于新兴工业化国家的面板数据,研究了工业化、经济增长以及能源消耗对碳排放的门槛效应。国内学者同样对碳排放相关问题进行了大量的门槛效应检验,但侧重点不尽相同。有学者基于中国各省份或各地区的面板数据,对中国FDI过程或者对外贸易过程中的碳排放影响因素进行了门槛效应实证分析
16、,结果表明中国在对外贸易过程中,多种影响因素对碳排放具有显著的门槛效应13-15。有学者基于不同城市或者农业、工业等某一具体行业,构建相应的门槛回归模型,对中国经济增长、工业化、城镇化以及环境规制等因素对碳排放的变动进行了实证研究16-18。近年来由于金融等非实体行业的迅速崛起,还有学者将金融以及投资偏好等过程对碳排放的影响进行了门槛效应检验,研究表明金融发展对碳排放具有非线性影响,金融业等非实体行业的发展有利于减少碳排放、推动中国低碳经济的发展进程19-21。梳理相关文献可知,学界对贸易过程中的碳排放及其影响因素等问题展开了大量的研究。碳生产率作为衡量低碳贸易发展水平的重要指标,多数学者从国
17、家或地区等宏观层面对其进行测算,方法主要是单要素比值法或是传统的GML指数法,未考虑贸易隐含碳问题;现有文献多从静态视角对碳生产率进行分析,未能阐述碳生产率的动态演变趋势,因此本文的边际贡献体现在:(1)基于行业部门的中观层面,以中国细分出口行业的全要素碳生产率为研究对象,一定程度上拓展了此类文献的实证研究。(2)利用非竞争型投入产出模型,充分考虑贸易过程中复杂的碳转移问题,同时基于动态视角,利用三阶段GML模型,剔除外部环境和随机干扰的影响,使得测算结果更具准确性与真实性。(3)运用面板门槛回归模型,检验全要素碳生产率的门槛效应,以期为中国根据不同作用的影响因素,建立健全多元化、多渠道的低碳
18、贸易政策提供一定的实证支撑。2模型构建与数据来源2.1非竞争型投入产出模型229第45卷各国通过国际间贸易进行要素的流动,生产与消费相分离,产品中的隐含碳排放将发生国际间转移,因此需要区分中间使用中的国内和国外生产。本文借鉴李艳梅和付加峰22、魏本永23等的研究方法,构建了非竞争型投入产出模型,直接消费系数矩阵为:A=Ad+Am,Ad为剔除进口的直接消费矩阵;Am为进口行业直接消费系数矩阵。Am=MA,M为进口系数矩阵,是指进口产品所占中间使用的比重。一国在贸易开放下的直接消费系数矩阵为Ad=(I-M)A,则隐含碳排放系数计算公式为:F=E(I-Ad)-1(1)进而,隐含碳排放的计算公式为:C
19、=E(I-Ad)-1Y=EX(2)式中,F表示隐含碳排放系数,C表示隐含碳排放,(I-Ad)-1表示剔除进口的里昂惕夫逆矩阵,Y表示最终需求,X表示总产出,E表示直接碳排放系数矩阵。2.2三阶段GML 模型2.2.1第一阶段GML模型Oh构建的GML模型,有效避免了ML模型存在“技术倒退”现象的缺陷24,公式如下:式中,GPECH、GSECH和GTECH分别表示纯技术效率指数、规模效率指数和技术进步指数。GPECH1,表明纯技术效率有所改善;GSECH1,表明规模效率有所提高;GTECH1,表明存在生产技术的进步。2.2.2第二阶段SFA模型构造投入冗余和环境变量之间的SFA回归模型:sij=
20、f(zj;i)+ij+ij(i=1,2,;j=1,2,)(4)式(4)中,sij表示第j个决策单元第i项投入的松弛变量;f(zj;i)表示环境值,其计算公式为 f(zj;i)=0+1z1+2z2+jzj,zj表示对决策单元的效率值有影响的环境变量,i表示其系数;ij、ij分别表示随机干扰项和管理无效率项,二者相加表示混合误差项。通过式(4)对投入变量进行调整,公式如下:XAni=Xni+maxf(zi;?n)-f(zi;?n)+max(ni)-ni(5)式(5)中,XAni表示调整后的投入变量;Xni表示未经过调整的投入变量;maxf(zi;?n)-f(zi;?n)表示调整后的环境值;max(
21、ni)-ni表示调整后的随机干扰值。2.2.3第三阶段调整后的GML模型经过SFA模型剔除外部环境和随机干扰的影响,再次运用GML模型对出口行业的全要素碳生产率进行测算。2.3面板门槛回归模型本文借鉴Hansen面板门槛回归模型的方法25,探究禀赋结构、能源生产效率以及贸易依存度对全要素碳生产率的门槛效应,公式如下:TFPi,t=+xi,t+1qxi,t(qi)+2qxi,t(qi)+i,t(6)式(6)中,TFPi,t表示出口行业的全要素碳生产率;xi,t表示解释变量;qxi,t表示门槛变量;表示门槛值;表示变量的回归系数;i,t表示随机干扰项,服从独立同分布。2.4变量选取与数据来源(1)
22、投入变量。资本存量(亿元):参考张军等26的研究,对各行业历年的资本存量进行估算;劳动力(万人):各行业年末从业人员数量;能源消费(万t标准煤):各行业在一定时期内各种生产活动所消费的能源数量之和;中间投入(亿元):各行业在生产或者提供货物与服务过程中,消费和使用的所有非固定资产货物和服务的价值。(2)产出变量。期望产出:选取行业出口贸易总额作为期望产出,同时为了消除价格因素的影响,利用平减指数将总产出转换为以2002年为基期的不变价;非期望产出:选取各行业的出口隐含碳排放作为非期望产出。(3)环境变量。禀赋结构:以各行业的资本存量和劳动力比值来表示,资本和劳动力作为生产经营过程中最基本的要素
23、,反映行业属于资本密集型还是劳动密集型,二者的变动对产业结构产生影响。能源生产效率:以各行业的出口贸易额与出口能源消费量的比值来表示,反映行业的能源生产效率;贸易依存度:以各行业的出口增加值占总产出的比重来表示,反映行业对于出口贸易的依赖程度。(4)数据来源。为保证数据的准确性与真实性,文中数据主要来源于 中国投入产出表 中国投入产出延长表 中国统计年鉴 以及 中国能源统计年鉴。样GMLt+1t=1+SGR(xt,yt,bt;gt)1+SGR(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)=1+StV(xt,yt,bt;gt)1+St+1V(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)1+SGV(xt,
24、yt,bt;gt)/1+StV(xt,yt,bt;gt)1+SGV(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)/1+St+1V(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)1+SGR(xt,yt,bt;gt)/1+SGV(xt,yt,bt;gt)1+SGR(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)/1+SGV(xt+1,yt+1,bt+1;gt+1)GMLt+1t=GPECHt+1tGSECHt+1tGTECHt+1t(3)230第12期本选择为2002-2020年。由于 中国投入产出表 和 中国统计年鉴 对国民经济各部门的划分不同,且燃气生产和供应业、水的生产和供应业并不进行出口贸易,为了统一不同
25、行业部门类型之间的口径、便于数据处理,按照 国民经济行业分类(GB/T 4754-2017)标准,最终将42类行业划分为26类。3结果与分析3.1第一阶段GML模型分析根据前述模型计算整理得表1,由表1可知,2002-2020年间,所有行业的全要素碳生产率均值均1,表明全要素碳生产率均呈增长趋势。有4个行业的纯技术效率指数1,表明纯技术效率呈下降趋势,原因在于实际产出水平与最优产出水平差距较大;有2个行业的规模效率指数1,表明各行业存在技术进步或创新。整体的技术进步指数大于规模效率和纯技术效率指数,表明此阶段内出口行业全要素碳生产率实现增长的主要动因在于技术进步。出口行业技术的进步,很大原因在
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