技术进步路径选择与中国制造业出口隐含碳排放强度

黄凌云+谢会强+刘冬冬

摘要 本文采用考虑反馈性出口隐含碳的MRIO模型，测算了2000—2011年中国14个制造业行业出口隐含碳排放强度；在此基础上，基于全球价值链（GVC）分工地位的视角，理论分析并实证检验了不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响。研究发现：中间品进口、自主研发、模仿创新显著降低了中国制造业出口隐含碳排放强度，而国外技术引进和外商直接投资（FDI）对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响不显著；提升中国制造业在GVC中的国际分工地位能够显著降低其出口隐含碳排放强度。进一步研究发现，不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的作用效果受到制造业在GVC中的国际分工地位的影响，并表现出明显的门槛特征，即只有中国制造业在GVC中的分工地位越过门槛值后，技术进步路径才能显著降低中国制造业出口隐含碳排放强度。此外，将制造业分为知识密集型、资本密集型和劳动密集型三类，发现不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度还存在着显著的行业差异。因此，中国制造业应充分发挥中间品进口、自主研发、模仿创新在降低中国制造业出口隐含碳排放强度中的作用，在引进FDI和国外技术的过程中，优先考虑引进发达国家的先进低碳制造技术和清洁生产技术。同时，中国制造业还应积极培育自身竞争优势，构建自我主导的国内价值链和区域价值链体系，主动嵌入全球创新链，提升中国制造业在GVC中的国际分工地位。此外，政府应根据技术创新和引进政策在不同制造业行业中的执行效果，有所侧重地制定和实施相关政策。

关键词 技术创新；技术引进；隐含碳排放强度；全球价值链分工地位

中图分类号 F205文献标识码 A文章编号 1002-2104（2017）10-0094-09DOI：10.12062/cpre.20170614

近年来，发达国家对“中国气候威胁论”的指责不断升温，纷纷要求中国承担更多的碳减排责任；同时，中国国内环境污染问题集中出现，特别是全国大面积雾霾污染现象频发。国际碳减排和国内环境污染治理的双重压力，倒逼中国必须转变经济发展方式，促进经济绿色低碳发展。为此，十三五规划纲要明确提出，十三五期间，单位国内生产总值CO2排放量年均累计下降18%。然而，中国碳排放与经济全球化密切相关，不仅仅是国内生产与消费活动所导致的，同时也是中国制造业处于全球价值链（ Global Value Chains，GVC）的低端[1]，出口货物急剧增加的结果[2-3]。有效降低中国制造业出口隐含碳排放强度，不仅有利于缓解中国国际碳减排和国内环境治理压力，同时也有利于实现中国制造业绿色发展。已有研究发现，技术进步是降低中国制造业出口隐含碳的重要影响因素[4-5]，然而，不同的技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响是否存在差异？提升中国制造业GVC分工地位能否降低其出口隐含碳排放强度？不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的作用效果是否受到制造业GVC分工地位的影响？为了回答上述问题，本文拟从GVC分工地位的视角，理论分析并实证检验不同技术进步路径选择对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响。

1 文献述评

环境投入产出模型是隐含碳的主要测算方法之一，主要包括单区域投入产出模型（SRIO）、双边贸易投入产出模型（BTIO）和多区域投入產出模型（MRIO）三种[6]。其中，SRIO模型多用于分析一国或地区与其他国家或地区之间贸易隐含碳，该模型基于国内技术假定，即国内外完全碳排放系数相同[7]；BTIO 模型则放弃国内技术假定，假定所有进口均用于最终消费；MRIO模型则进一步放松上述假设，不仅将进口产品分为中间投入和最终需求两部分，还考虑了技术异质性、反馈性出口、反馈性进口和间接进口效应[8-9]。方修琦等[10]和李惠民等[11]详细比较了SRIO模型和MRIO模型在估算国际贸易隐含碳方面的区别。具体到本文而言，在计算中国制造业出口隐含碳时，MRIO模型与SRIO模型的主要区别在于MRIO模型考虑了反馈性出口隐含碳。反馈性出口隐含碳是指中国在从其他国进口的同时，也会导致这些国家增加对中国产品的进口，进而导致中国国内碳排放增加。该类碳排放生产和消费均在中国国内，如果不从出口隐含碳中扣除，将会高估中国出口隐含碳[9]。因此，为了准确估计中国制造业出口隐含碳，本文采用MRIO模型对中国制造业出口隐含碳进行计算。

关于技术进步对出口隐含碳的影响大多是在测定出口隐含碳的基础上，运用分解方法将影响因素分为结构效应、规模效应和技术进步效应，来考察技术进步对出口隐含碳的影响[12-15]。Yan等[13]研究发现，1997—2007 年中国出口隐含碳排放增长了449%，其中技术效应为-48%。部分学者分析了双边贸易中技术进步对中国出口碳排放的影响，发现技术进步显著降低了中国的出口隐含碳排放[14-15]，但鲜有学者进一步探讨具体技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响。

专门研究GVC分工地位对中国出口隐含碳排放强度影响的文献很少，但是已有学者从GVC嵌入程度的视角分析垂直专业化分工对出口隐含碳的影响。Zhao等[16]发现提高垂直专业化率将会显著增加中国出口隐含碳。由于中国主要从事出口加工贸易，产业出口规模和份额迅速增加，垂直专业化率不断提高，但其出口技术含量并不一定会显著增加。即垂直专业化率代表中国嵌入GVC的程度，而出口技术含量更能在一定程度上衡量GVC的分工地位。同时，出口产品中包含进口品的技术含量，不能有效衡量出口产品国内生产环节的真实技术含量。对于以加工贸易为主的中国出口贸易模式，采用这一方法显然会高估中国出口产品的国内技术含量，为此，采用投入产出表构建了衡量国内生产环节的技术含量指标更能准确衡量中国制造业GVC分工地位[17]。

与以往文献相比，本文主要在以下方面进行扩展：一是采用MRIO模型测算了2000—2011年中国14个制造业行业出口隐含碳排放强度，该模型考虑了反馈性出口隐含碳排放，计算结果更为准确；二是在GVC分工地位的视角下，理论分析并实证检验技术创新（自主研发、模仿创新）和技术引进（国外技术引进、FDI技术溢出和中间品进口）及GVC分工地位对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响；三是基于行业的异质性，对不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响进行进一步检验。本文研究结论不仅有助于我们从GVC分工地位视角理解中国创新驱动政策对制造业绿色发展的影响，而且对中国制造业突破技术低端和高碳双重锁定，实现制造业向GVC高端攀升提供有益的经验借鉴。endprint

2 理论分析与研究假设

2.1 技术进步路径与制造业出口隐含碳排放强度

技术创新和技术引进是技术进步的主要路径。其中，技术创新主要包括自主研发和模仿创新（在引进国外技术基础上进行的消化吸收和技术改造等）；技术引进主要包括国外技术引进、中间品进口和FDI技术溢出[18]。不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响有所差异。中国制造业企业一方面在引进国外先进机械设备和专利技术的基础上进行消化吸收，通过逆向工程来获取先进的技术和知识，对现有生产技术和工艺进行改进、创新；另一方面，加大R&D经费投入，提高科技创新水平和能源利用效率，从而降低制造业碳排放强度，最终降低制造业出口隐含碳排放强度。此外，进口先进的中间产品能够显著提高进口国的碳排放效率[19]。一方面，中国制造业企业通过进口具有高技术含量的中间品进入生产领域，产生直接技术溢出，提高企业的生产效率和资源利用效率；另一方面，中国制造业企业进口中间品，提高了同类产品市场竞争压力，促使其他企业不断提升技术水平，从而提升制造业行业的整体技术水平，降低制造业碳排放强度，最终降低制造业出口隐含碳排放强度。

FDI技术溢出和国外技术引进对中国制造业出口具有双重影响：国外资本和技术的引进一方面快速提高中国制造业的生产技术水平和企业生产效率，提高能源利用效率，降低制造业碳排放强度，从而降低制造业出口隐含碳排放强度；但另一方面，由于发达国家大多数只是转移高碳生产制造环节，中国制造业企业承接的主要是碳排放较高的加工组装环节，增加了中国制造业的国内碳排放量。这些高碳产品再出口到发达国家，从而提高了中国制造业出口隐含碳排放强度。因此，国外技术引进和FDI技术溢出对中国制造业出口隐含碳排放强度影响不确定，有待进一步的实证检验。

由此，我们提出研究假说1a：模仿創新、自主研发和中间品进口能够降低中国制造业出口隐含碳排放强度。

研究假说1b： 国外技术引进和FDI技术溢出对中国制造业出口隐含碳排放强度影响不确定。

2.2 GVC分工地位与制造业出口隐含碳排放强度

GVC分工主要包括研发设计、生产制造和营销服务三个环节，提升制造业GVC分工地位一般是指制造业由以生产制造低端环节为主向以研发设计和营销服务高端环节为主转变，提升路径主要包括结构升级和价值链升级两种。其中，结构升级是指制造业出口结构由初级产品向资本和技术密集型产品转变；价值链升级可分为工艺升级、产品升级、功能升级和链条升级四种[20]。中国制造业在嵌入GVC的初期，主要利用生产要素和环境规制优势承接来自发达国家高耗能、高排放加工组装等GVC低端制造环节的转移，同时，出口产品大多是初级加工产品，这些产品的含碳量相对较高，提高了中国制造业出口隐含碳排放强度。

随着资本和技术的不断积累，制造业企业的出口产品结构开始由初级产品向资本和技术密集型产品转变，出口产品的碳含量也随之降低；制造业企业开始由工艺升级、产品升级向功能升级和链条升级转变，由中间品加工环节向研发设计和营销服务环节转变，制造业GVC国际分工地位随之提升。由于功能和链条升级以及研发设计和营销服务环节均属于知识密集型环节，基本不涉及具体的物质生产活动，能源消耗较少，最终导致制造业碳排放量降低，出口隐含碳排放强度随之降低。

由此，我们提出研究假设2：提升中国制造业GVC分工地位能够显著降低出口隐含碳排放强度。

2.3 技术进步路径、GVC分工地位与制造业出口隐含碳排放强度

技术进步路径和GVC分工地位除了对中国制造业出口隐含排放强度具有直接的影响外，二者之间的交互作用对中国制造业出口隐含碳排放强度也有影响。

中国制造业在嵌入GVC的初期，处于GVC低端环节，重心在于对外贸易规模的扩张，主要承接来自国外发达国家转移的低附加值、高能耗、高碳排放加工组装环节，完成后又将产成品出口到发达国家，致使大量碳排放留在国内，提高了中国制造业出口碳排放强度。由于中国制造业生产技术和设备与发达国家之间存在一定的差距，为了提高生产效率和满足出口产品的质量标准，一方面，从国外进口先进的机械设备、中间品和制造技术，进行消化吸收和模仿，改进现有工艺流程，提高企业生产效率；另一方面，企业加强自主研发力度，提高自身技术创新水平。但是，发达国家为了保持自己的垄断地位，一般转移相对落后的高碳生产技术，这些高碳技术的引进降低了制造业低碳技术进步，从而，技术引进和模仿创新提高中国制造业出口隐含碳排放强度。此外，在嵌入GVC初期，一方面中国制造业技术创新能力相对薄弱，基础研究投入不足，技术创新体系不健全，导致技术创新效率较低；另一方面，制造业企业以提升效率为主，低碳清洁生产技术研发成本和风险相对较高，自主研发具有高碳倾向，两方面的原因导致中国制造业技术创新可能提高其碳排放强度，并最终导致出口隐含碳排放强度增高。因此，中国制造业在嵌入GVC的初期，处于GVC低端环节，技术引进和技术创新提高制造业出口隐含碳排放强度。

随着资本和技术的不断积累，中国制造业攀升至GVC的中高端时，制造业企业开始向国外转移生产加工制造环节，将重心放在研发设计和品牌营销。一方面，生产制造等高碳环节向国外转移，降低中国制造业出口碳排放；另一方面，由于研发设计和品牌营销环节具有低碳性，出口产品碳排放强度相对较小。同时，国外技术引进主要以低碳清洁生产技术为主，或直接引进与研发和品牌销售相关的管理手段和营销技术；制造业技术创新体制和体系相对健全，技术创新水平相对较高，企业有较多的资本和技术进行低碳技术研发，从而提高制造业整体低碳技术水平，降低制造业出口碳排放强度。因此，当中国制造业攀升至GVC的中高端时，技术引进和技术创新降低制造业出口隐含碳排放强度。

由此，我们提出研究假设3： 技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的作用效果受到中国制造业在GVC中的国际分工地位的影响，具有明显的门槛特征。endprint

3 变量选取、计量模型及数据说明

3.1 核心变量选取

3.1.1 被解释变量及其测定方法

本文被解释变量为中国制造业出口隐含碳强度，参考彭水军等[8]和王文治等[9]的测算方法，采用世界投入产出数据库（WIOD）中投入产出表和环境账户。投入产出表关系呈如下恒等式。

其中，Xi表示i国总产出，分块矩阵A的对角线上的子矩阵Aii为各国国内产品的直接消耗系数矩阵；对角线外的子矩阵Air表示r国对i国的进口直接消耗系数矩阵。Y矩阵表示各国最终产品需求。

其中，ECI表示中国制造业出口隐含碳排放强度；DT表示国内技术含量，用来衡量GVC分工地位；TP表示技术进步路径，主要包括：RD表示自主研发，用行业R&D经费内部支出表示；II表示模仿创新，用技术改造经费支出和引进技术消化吸收经费支出之和表示；FTI表示国外技术引进，用引进国外技术经费支出衡量；FDI表示外商直接投资技术溢出，用大中型企业中外商资本金来衡量；IMP表示中间品进口，用制造业从国外进口的中间品总额衡量。借鉴鲁万波等[24]和林伯强等[23]的研究，本文控制变量设为能源强度EI，用行业能源消费总量与该行业的总产出之比衡量；能源结构ES，用行业煤炭消费占该行业能源消费总量的比例衡量；资本劳动比KL，用行业固定资产净值与该行业全部从业人员年平均人数之比衡量。

3.3 数据来源及说明

本文计算了2000—2011年中国14个制造业行业出口隐含碳强度。其中，中间品进口、出口总额、总产出和投入产出数据表来自欧盟投入产出数据库（ WIOD），碳排放数据来自欧盟投入产出数据库中的环境账户。国内技术含量指标中行业进出口数据采用2000—2011年世界投入产出表及中国投入产出表，人均GDP数据来自于世界银行的WDI数据库，采用2005年物价指数进行平减。R&D经费内部支出、技术改造经费支出、引进技术消化吸收经费支出和国外技术引进数据来源于2001—2012年《工业企业科技活动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》。FDI、固定资产净值和全部从业人员年平均人数来自2001—2012《中国工业经济统计年鉴》，其中2004年数据来源于《中国经济普查年鉴》。为了保持《工业企业科技活动统计年鉴》和WIOD数据库中行业划分的一致性，本文对《工业企业科技活动统计年鉴》中部分行业进行合并，将“农副食品加工业，食品制造业，饮料制造业，烟草制品业”合并为“食品饮料和烟草”；“纺织业，纺织服装、鞋、帽制造业”合并为“纺织原料及其制品”；“木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，家具制造业”合并为“木材及其制品”；“造纸及纸制品业印刷业和记录媒介的复制，文教体育用品制造业”合并为“纸浆、纸制品和印刷出版”；“化学原料及化学制品制造业，医药制造业，化学纤维制造业”合并为“化学原料及其制品”；“橡胶制品业，塑料制品业”合并为“橡胶和塑料制品”；“黑色金属冶炼及壓延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，金属制品业”合并为“基础金属和合金”；“通用设备制造业，专用设备制造业，电气机械及器材制造业”合并为“机械制造业”；“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”合并为“电子和光学仪器”。分行业煤炭消费量、能源消费总量数据来源于《中国能源统计年鉴》，由于《工业企业科技活动统计年鉴》中R&D经费内部支出、技术改造经费支出和引进技术消化吸收经费支出和国外技术引进数据2000年前后统计口径不一致，而投入产出表时间跨度为1995—2011年，所以本文选取时间跨度为2000—2011年。为了降低不同变量量纲差异造成的计量偏误，本文对部分变量进行取自然对数处理。

4 实证结果与分析

4.1 全样本检验

作为基准，本文首先对中国14个制造业行业进行整体检验。在对模型（9）和（10）进行回归分析之前，我们运用pearson相关系数矩阵对计量模型中五种技术进步路径变量进行检验，发现各变量之间存在高度的自相关，故我们在回归分析中将不同技术进步路径分别作为解释变量进行回归，有效避免计量模型中同时加入技术进步路径变量导致的多重共线性。本文在进行混合回归和固定效应回归的基础上，进行F检验（原假设H0：all ui=0），如果拒绝原假设，则认为固定效应模型比混合模型更合适，样本存在个体效应；否则，认为混合模型更优。其次，在检验样本是否存在个体效应的基础上，采用 Hausman检验来确定选择固定效应还是随机效应。估计结果如表1和表2所示。

由F检验和Hausman检验结果可知，选取固定效应模型分析不同技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响更合适。由表1中估计结果可知，模型的整体系数显著，结论可靠。第（1）、（2）和（5）列的估计结果显示，中间品进口、自主研发和模仿创新对中国制造业出口隐含碳排放强度的估计系数分别为-0.190、-0.140、-0.080，均显著为负，这验证了研究假设1a，说明这三种技术进步路径能够显著降低中国制造业出口隐含碳排放强度，且作用大小依次降低。这意味着中国制造业出口隐含碳排放强度的降低在很大程度上取决于中间品进口、自主研发和模仿创新所带来的技术进步。由第（3）和（4）列可知，国外技术引进和FDI技术溢出对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响不显著，意味着国外技术引进和FDI技术溢出并没有显著降低中国制造业隐含碳排放强度，验证了研究假说1b。其原因可能是国外技术引进和FDI技术溢出是从国外发达国家获得资本和技术溢出，中国引进清洁技术和资本的自主选择权利相对较小。技术转出国为保持技术垄断地位很可能会溢出大量的高碳技术，技术进步所带来的碳排放减少量与高碳技术所带来的碳排放增加量相互抵消，所以，国外技术引进和FDI技术溢出对中国制造业出口隐含碳排放影响不显著。与此同时，衡量GVC分工地位的国内技术含量指标对中国制造业出口隐含碳的估计系数也均为负，且大多数至少在5%的显著水平上对制造业出口隐含碳排放强度存在显著影响，验证了研究假说2。说明随着制造业国内技术含量的不断增加，国际分工地位不断提升，中国制造业逐渐向价值链的高端研发创新和品牌营销等环节转移，这些环节的碳含量相对较少，最终降低中国制造业出口隐含碳排放强度。endprint

从控制变量来看，能源强度和能源结构估计系数基本显著为正，这一结果与鲁万波等[24]研究结论基本一致，中国现阶段以煤炭为主的能源结构以及较高的能源强度不利于中国制造业出口碳排放强度的下降。人均资本比的估计系数均在10%的显著水平下显著为负，说明制造业行业的资本越密集，对外贸易中出口的隐含碳排放强度越低。这是因为资本密集度越高的行业有更多的资本用于向GVC的高端环节攀升，从事碳含量较低的环节，从而降低了中国制造业出口隐含碳排放强度。

表2是加入GVC分工地位和技术进步路径交叉项的全样本估计结果，以考察中国制造业在GVC的国际分工地位是否会影响不同技术进步路径对制造业出口隐含碳排放强度的影响。技术进步路径对制造业出口隱含碳排放强度的边际效应为结果显示，五种不同的技术进步路径及其与GVC分工地位的交叉项对制造业出口隐含碳排放强度的影响系数在1%的显著水平下均显著，且符号相反。说明技术进步对中国制造业出口隐含碳排放的影响受到GVC分工地位的影响，具有明显的门槛特征，验证了研究假说3。在GVC处于较低的水平，低于门槛值时，技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放的边际效应为正；只有当GVC分工地位分别大于其门槛值时，自主创新、模仿创新、技术引进、FDI技术溢出和进口中间品才能显著降低中国制造业出口隐含碳排放强度。其余各控制变量的估计系数大小、符号和显著性与不加入交叉项的估计结果基本一致，此处不再详述。

4.2 分行业检验

为了进一步考察制造业行业之间存在的差异，是否会影响技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响效果，本文参考樊茂清等[25]的分类方法将制造业分为劳动密集型（纺织原料及其制品、皮革、皮革制品和鞋类、木材及其制品、其他制造业及回收）、资本密集型（食品饮料和烟草、纸浆、纸制品和印刷出版、煤炭、炼油和核燃料、橡胶和塑料制品、其他非金属矿物、基础金属和合金）和知识密集型（电子和光学仪器、化学原料及其制品、机械制造、运输设备制造）三类，分别进行估计和检验。

根据F检验和Hausman检验结果，我们选取个体固定效应模型进行估计。从表3中可以看出，知识密集型行业五种技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响及显著性与全样本模型基本一致；资本密集型行业中自主研发、国外技术引进和中间品进口对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响显著为负；劳动密集型行业中FDI对中国制造业出口隐含碳排放强度影响显著为负，中间品进口对中国制造业出口隐含碳排放强度影响显著为正。我们发现，知识密集型制造业（如电子和光学仪器等）大多属于高技术行业，在进行自主研发和模仿创新时更倾向于低碳清洁技术，同时，中间品进口含碳水平相应较低。资本密集型制造业（如纸浆、纸制品和印刷出版等）大多属于中低技术行业，引进国外技术提高了该类型制造业出口隐含碳排放强度，这可能是因为这些行业处于GVC中低端，在向GVC分工地位中高端攀升的过程中，受到国外高碳技术转移的影响较大，从而出现出口隐含碳排放强度随着国外技术引进不降反升的现象。劳动密集型制造业（如纺织原料及其制品等）技术创新对该行业出口隐含碳强度影响不显著，FDI降低了该行业制造业出口隐含碳强度，中间品进口却显著提高了该行业出口隐含碳强度。这可能是因为样本期间内中国劳动密集型制造业主要承担GVC中加工组装环节，自主研发投入不足，主要通过从国外大量进口中间品和FDI技术溢出来提高生产效率，从而使得技术创新对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响不显著，中间品进口提高中国制造业出口隐含碳排放强度。同时，由于劳动密集型制造业大多属于低技术行业，国外FDI的技术溢出效应大于技术锁定效应，使得FDI技术溢出降低了该行业的出口隐含碳排放强度。

5 结论与政策建议

在中国实施创新驱动发展战略和低碳经济发展的背景下，本文基于2000—2011年中国14个制造业行业面板数据，运用MRIO模型测算了中国制造业出口隐含碳排放强度；在此基础上，基于GVC分工地位的视角，理论分析并实证考察了不同技术进步路径选择对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响。实证研究结果显示：①自主研发、中间品进口和模仿创新均能显著降低中国制造业出口隐含碳排放强度，而FDI技术溢出和国外技术引进对中国制造业出口隐含碳排放强度影响不显著，验证了本文提出的研究假设1a、1b。分析其原因，可能是由于自主研发和模仿创新是中国主动进行的技术创新，能够提高能源利用效率和科技创新水平，从而最终降低制造业出口隐含碳强度。中间品进口、FDI技术溢出和国外技术引进作为中国制造业技术引进的主要路径，一方面，这三种技术进步路径在一定程度能够提高中国制造业的技术进步水平；另一方面，国外企业和政府为了保持自身的竞争优势，具有高碳污染技术转移和清洁低碳技术封锁的倾向，中间品进口技术溢出由于具有一定的“隐蔽性”，受到国外技术封锁的影响较小，最终导致仅有中间品进口显著降低中国制造业出口隐含碳排放强度，而FDI技术溢出和国外技术引进对中国制造业出口隐含碳排放强度影响不显著。②提升中国制造业GVC分工地位能够显著降低制造业出口隐含碳排放强度，这验证了本文提出的研究假设2。由于研发设计和营销服务等GVC高端环节属于低碳环节，因此，中国制造业向GVC高端环节攀升的过程中提升GVC分工地位，从而降低中国制造业出口隐含碳强度。不同技术进步路径对制造业出口隐含碳排放强度的作用受到制造业GVC国际分工地位的影响，并表现出明显的门槛特征，即当制造业嵌入GVC低端时，技术创新和技术引进提高中国制造业出口隐含碳排放强度；当制造业GVC向高端环节攀升，越过门槛值后，技术创新和技术引进降低中国制造业出口隐含碳排放强度，验证了本文提出的研究假设3。这主要是因为当中国制造业处在GVC分工低端时，技术创新和技术引进侧重于提高企业的生产效率，这会导致制造业出口隐含碳排放强度的提高；当制造业GVC分工地位攀升至中高端后，技术创新和技术引进侧重低碳清洁技术水平的提高，这将会降低中国制造业出口隐含碳强度。③进一步分行业检验发现，技术进步路径对中国制造业出口隐含碳排放强度的影响具有明显的行业异质性。具体而言，自主研发、中间品进口降低中国知识密集型和资本密集型制造业出口隐含碳排放强度；模仿创新降低中国知识密集型出口隐含碳排放强度，而国外技术引进提高资本密集型出口隐含碳排放强度；FDI降低中国劳动密集型制造业出口隐含碳排放强度，中间品进口却增加劳动密集型制造业出口隐含碳排放强度。此外，中国现阶段以煤炭为主的能源结构以及较高的能源强度不利于中国制造业出口碳排放强度的下降，人均资本能够显著降低中国制造业出口隐含碳排放强度。endprint

基于上述结论，本文提出如下政策建議：①发挥中间品进口、自主研发、模仿创新在降低中国制造业出口碳排放强度中的作用，合理引进FDI和国外技术。在开放经济条件下，扩大低碳中间品进口规模不仅可以直接降低中国制造业出口隐含碳排放强度，还可以提高中国制造业低碳技术水平。自主研发和模仿创新是中国制造业实现绿色低碳发展的重要路径，在技术创新过程中，加强清洁生产技术的研发和应用。在引进FDI和国外技术的过程中，优先考虑引进发达国家的先进低碳制造技术和清洁生产技术。②努力提升中国制造业在GVC中的国际分工地位。一方面，从嵌入全球价值链到构建由中国制造业主导的国内价值链和区域价值链体系，发挥中国自身市场效应，培育竞争优势，抓住“一带一路”发展战略机遇，积极构建区域价值链，突破中国制造业GVC低端锁定；另一方面，中国制造业可以由嵌入全球价值链向嵌入全球创新链转变，由要素驱动和投资驱动向创新驱动发展[26]，实现中国制造业向GVC高端攀升。③对于处于GVC低端的劳动密集型传统制造产业，如：纺织原料及其制品等，可以通过引进国外FDI，减少含碳量高的中间品进口，实现该类型制造业低碳发展；对于资本密集型产业，如煤炭、炼油和核燃料等，可以通过增强自主研发水平、增加清洁中间品进口以及减少国外高碳技术引进的方式，实现该类型制造业低碳发展；对于知识密集型产业，如电子和光学仪器等高技术行业，可以通过加强自主研发、模仿创新和中间品进口等方式实现该类型制造业低碳发展。

参考文献（References）

[1]傅元海， 叶祥松， 王展祥. 制造业结构变迁与经济增长效率提高[J]. 经济研究， 2016（8）：86-100.[FU Yuanhai， YE Xiangsong， WANG Zhanxiang. Structure changes in manufacturing industry and efficiency improvement in economic growth[J]. Economic research journal， 2016（8）：86-100.]

[2]MINX-J C， BAIOCCHI G， PETERS G P， et al. A ‘carbonizing dragon： Chinas-fast growing CO2 emissions revisited[J]. Environmental science & technology， 2011， 45（21）：9144-9153.

[3]PETERS G P， WEBER C L， GUAN D， et al. Chinas growing CO2 emissions： a race between increasing consumption and efficiency gains[J]. Environmental science & technology， 2007， 41（17）：5939-5944.

[4]王峰， 贺兰姿. 技术进步能否降低中国出口贸易隐含碳排放？——基于27个制造业行业的实证分析[J]. 统计与信息论坛， 2014（12）：50-56.[WANG Feng， HE Lanzi. Can technology progress decrease the embodied carbon emissions in Chinas exports： an empirical analysis based on 27 manufacturing sectors[J]. Statistics & information forum， 2014（12）：50-56.]

[5]CHAI J.-Trade and environment： evidence from Chinas-manufacturing sector[J]. Sustainable development， 2002， 10（1）：25-35.

[6]SATO M.-Embodied carbon in trade： a survey of the empirical literature[J]. Journal of economic surveys， 2014， 28（5）：831-861.

[7]齐晔， 李惠民， 徐明. 中国进出口贸易中的隐含碳估算[J]. 中国人口·资源与环境， 2008，18（3）：8-13.[QI Ye， LI Huimin， XU Ming. Accounting embodied carbon in import and export in China[J]. China population， resources and environment， 2008，18（3）：8-13.]

[8]彭水军， 张文城， 孙传旺. 中国生产侧和消费侧碳排放量测算及影响因素研究[J]. 经济研究， 2015（1）：168-182.[PENG Shuijun， ZHANG Wencheng， SUN Chuanwang. Chinas productionbased and consumptionbased carbon emissions and their determinants[J]. Economic research journal， 2015（1）：168-182.]

[9]王文治， 陆建明. 中国对外贸易隐含碳排放余额的测算与责任分担[J]. 统计研究， 2016（8）：12-20.[WANG Wenzhi， LU Jianming. Calculation on Chinas-balance of carbon emissions embodied in trade and responsibility sharing[J]. Statistical research， 2016（8）：12-20.]endprint

[10]方修琦， 王媛， 魏本勇， 等. 中國进出口贸易碳转移排放测算方法分析与评价[J]. 地球科学进展， 2011（10）：1101-1108. [FANG Xiuqi， WANG Yuan， WEI Benyong， et al. Analysis and evaluation of calculation methods of carbon transfer emissions in import and export of China[J]. Advances in earth science， 2011（10）：1101-1108.]

[11]李惠民， 冯潇雅， 马文林. 中国国际贸易隐含碳文献比较研究[J]. 中国人口·资源与环境， 2016，26（5）：46-54.[LI Huimin， FENG Xiaoya， MA Wenlin. A comparative analysis on carbon emissions embodied in Chinas international trade[J]. China population， resources and environment， 2016，26（5）：46-54.]

[12]王媛， 魏本勇， 方修琦， 等. 基于LMDI方法的中国国际贸易隐含碳分解[J]. 中国人口·资源与环境， 2011，21（2）：141-146. [WANG Yuan， WEI Benyong， FANG Xiuqi， et al. Using LMDI method in decomposition analysis of carbon emissions embodied in Chinas international trade[J]. China population， resources and environment， 2011，21（2）：141-146.]

[13]YAN Y， YANG L. Chinas foreign trade and climate change： a case study of CO2 emissions[J]. Energy policy， 2010， 38（1）：350-356.

[14]WU R， GENG Y， DONG H， et al. Changes of CO2 emissions embodied in ChinaJapan trade： drivers and implications[J]. Journal of cleaner production， 2016， 112（5）：4151-4158.

[15]ZHAO-Y， WANG S， YANG J， et al. Inputoutput analysis of carbon emissions embodied in ChinaJapan trade[J]. Applied economics， 2016， 48（16）：1515-1529.

[16]ZHAO Y， ZHANG Z， WANG S， et al. CO2 emissions embodied in Chinas foreign trade： an investigation from the perspective of global vertical specialization[J]. China & world economy， 2014， 22（4）：102-120.

[17]姚洋， 张晔. 中国出口品国内技术含量升级的动态研究——来自全国及江苏省、广东省的证据[J]. 中国社会科学， 2008（2）：67-82.[YAO Yang， ZHANG Ye. Upgrading the domestic technological contents of Chinas exports： evidence from Jiangsu and Guangdong Provinces and China as a whole[J]. Social sciences in China， 2008（2）：67-82.]

[18]唐未兵， 傅元海， 王展祥. 技术创新、技术引进与经济增长方式转变[J]. 经济研究， 2014（7）：31-43.[TANG Weibing， FU Yuanhai， WANG Zhanxiang. Technology innovation， technology introduction and transformation of economic growth pattern[J]. Economic research journal， 2014（7）：31-43.]

[19]PERKINS R，-NEUMAYER E. Transnational linkages and the spillover of environmentefficiency into developing countries[J]. Global environmental changehuman and policy dimensions， 2009， 19（3）：375-383.

[20]HUMPHREY J，-SCHMITZ H. Governance in global value chains[J]. IDS Bulletininstitute of development studies， 2001， 32（3）：19.

[21]HAUSMANN R， HWANG J， RODRIK D. What you export matters[J]. Journal of economic growth， 2007， 12（1）：1-25.endprint

[22]ANTWEILER W， COPELAND B R， TAYLOR M S. Is free trade good for the environment？[J]. American economic review， 2001， 91（4）：877-908.

[23]林伯强， 邹楚沅. 发展阶段变迁与中国环境政策选择[J]. 中国社会科学， 2014（5）：81-95.[LIN Boqiang， ZOU Chuyuan. Changes in developmental stage and environmental policy options in China[J]. Social sciences in China， 2014（5）：81-95.]

[24]鲁万波， 仇婷婷， 杜磊. 中国不同经济增长阶段碳排放影响因素研究[J]. 经济研究， 2013（4）：106-118.[LU Wanbo， QIU Tingting， DU Lei. A study on influence factors of carbon emissions under different economic growth stages in China[J]. Economic research journal， 2013（4）：106-118.]

[25]樊茂清， 黄薇. 基于全球价值链分解的中国贸易产业结构演进研究[J]. 世界经济， 2014（2）：50-70.[FAN Maoqing， HUANG Wei. A study of Chinas trade industrial structure evolution from the perspective of global value chain decomposition[J].The journal of world economy， 2014（2）：50-70.]

[26]劉志彪. 从全球价值链转向全球创新链：新常态下中国产业发展新动力[J]. 学术月刊， 2015（2）：5-14.[LIU Zhibiao. Global value chain to global innovation chain： engine of industrial development in New Normal[J]. Academic monthly， 2015（2）：5-14.]endprint