国际贸易会恶化全要素能源效率吗

2018-08-28 08:37刘叶
中国人口·资源与环境 2018年6期
关键词:节能减排

刘叶

摘要 提高能源效率是我国当前实现“保增长”和“绿色发展”的必然选择。与此同时,在经济全球化的推动下,国际贸易正在向着更宽的范围和更深的层次日益推进。因此,深入探索国际贸易如何影响能源效率这一课题,对我国当前具有重大的战略意义。本文在Tone(2003)的基础上引入规模收益可变的假设,通过MATLAB软件测算了我国33个工业行业2003—2014年期间的全要素能源效率,并利用STATA软件对国际贸易与能源效率关系的面板数据进行分析,结果显示:①Hausman检验发现,固定效应模型优于随机效应模型,且优于工具变量模型;②行业国际贸易总量、出口总量和进口总量与能源效率之间均不具有显著的相关关系;③中间产品进口总量和中间产品出口总量与能源效率之间均具有显著的相关关系,前者呈正相关关系,后者呈负相关关系,而其他非中间产品进口量和出口量与能源效率之间相关关系不显著;④能源价格、研发投资和环境规制变量均不具有统计显著性,但非国有产权结构和煤炭在能源消费中所占比重均具有较高的统计显著性,前者与能源效率呈正相关关系,后者呈负相关关系。这意味着,我国中间产品出口落入“污染天堂假说”陷阱,而中间产品进口却有助于提升能源效率。因此,要密切重视中间产品出口行业的能源效率提升,提升环境治理力度,加大在节能减排领域的研发投入,同时继续推进所有制改革,并积极推动能源消费向清洁能源升级。建议未来关于国际贸易对我国能源效率影响的相关研究,继续沿着将国际贸易进行细分的研究方向,即分解为中间产品贸易与资本品贸易和最终产品贸易等细分维度,来探讨这一问题。尤其是要进一步关注资本品进口与中间产品出口对我国能源效率的交叉作用。

关键词 全要素能源效率;中间产品;节能减排

中图分类号 F740.6;F062.1;F062.9 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2018)06-0020-10 DOI:10.12062/cpre.20171220

提高能源效率是我国当前实现“保增长”和“绿色发展”的必然选择,这已经成为学术界和政府部门的共识。“推动能源利用方式改革,坚持绿色发展,建设资源节约型、环境友好型社会”,早已被列入我国国民经济和社会发展的“十二五”规划。步入“十三五”时期,节约资源和保护环境更是被确立为我国的一项基本国策。2016年,国务院专门下发了“十三五”节能减排综合工作方案(74号文件),更是明确提出“国内生产总值能耗比2015年下降15%,能源消费总量控制在50亿t标准煤以内”的节能目标。根据世界银行和中国统计局数据,2014年我国(终端)能源消费量为19.9亿t标准油,占世界总消费量的1/5,GDP(当年价)为10.4万亿美元,仅占当年世界GDP的13.9%,二氧化碳排放量为102.9亿t,占世界二氧化碳排放总量的28.5%。也就是说,我国用占世界20%的能源,生产了仅14%的产量,并排放了28.5%的二氧化碳。可见,当前我国面临的节能减排形势依然严峻。而自20世纪90年代以来,工业能耗在全社会总能源消费中所占的比重一直保持在70%左右,是我国能源消费的重头戏。因此,抓好工业治理是落实这项政策目标的重要内容。

与此同时,在经济全球化的推动下,国际贸易向着更宽的范围和更深的层次在日益推进。其中,尤为突出的一个现象是,在这样的国际背景下,我国正在以来料加工、来样加工、来件装配为主要载体的加工贸易方式,参与国际分工和国际贸易。而参与国际贸易使一国企业不得不面对全球范围内的竞争,从而获取竞争效应;通过进口吸收国外发达国家和地区的制成品或半制成品,获取技术溢出的效应;企业所面对的市场无疑从国内扩展到整个世界,进而可以获取规模经济效应[1-4]。这三类效应都可能促进企业能源效率的提升。例如,在企业参与国际竞争和国际贸易的过程中,通过学习进口品中的技术,或者进口高技术含量的资本品,实现技术提升,在其他投入要素不增加的情况下,降低了产品的能源消耗,无疑就会使得能源效率提升。

但另一方面,根据“污染避难所假说”,国际贸易又成为横亘在发展中国家头上的一把达摩克利斯之剑。因为发展中国家在高能耗“污染类”产品生产上具有比较优势,而发达国家在低能耗“干净类”产品生产上具有比较优势,发展中国家会成为“污染类”产品的出口国,发达国家则相反[5-6]。根据WTO数据,2014年我国进出口总额高达4.3万亿美元,超过美国连续两年位列世界第一。若如“污染避难所假说”所言,国际贸易就会使我国能源环境问题雪上加霜。

因此,如何进一步提高我国工业能源利用效率以及深入探索国际贸易如何影响我国的工业能源利用效率这一课题,对我国当前具有重大的战略意义。

1 相关的文献回顾

基于对能源效率的不同解释和定义,能源效率的表述和测算方法基本有两大类:

第一类方法是单要素能源效率,即能源强度,通过测算一个经济体的有效产出和能源投入的比值来测算能源效率。借助Laspeyres、Divisia、Paasche、Fisher等指数分解方法,能源强度变化被分解为产业结构调整和生产技术变动两个方面[7-8]。

第二类方法是基于非参数的数据包络(Data Envelopment Analysis,简称DEA)技术的全要素能源效率,将能源效率视为“在当前固定能源投入下实际产出能力达到最大产出的程度,或在产出固定条件下所能实现最小投入的程度”,通过前沿曲线上最优能源投入和实际能源投入的比值来计算能源效率,可以综合考虑所有生产要素对产出的作用。同时可以设定测算模型的前提条件为:规模收益不变、超效率模型等细类[9]。

而近年来在实施节能减排、经济可持续发展的战略背景下,学者们开始意识到仅仅把GDP作为经济系统评价指标,而不考虑生产过程中“非期望产出”的问题,会导致能源效率测算模型结果的有偏性,从而使得研究结论的价值大打折扣[10]。因此,一些学者开始尝试将非期望产出纳入规划方程来进行能源效率评价,具体方法及研究文献主要包括三大类。第一大类,诸如Hailu等[11]直接把非期望产出变量作为投入进行处理;Scheel[12]和Seiford and Zhu[13]分别将非期望产出进行线性或非线性变换作为期望产出处理。这些方法虽然能够将非期望产出纳入规划方程,但均不符合实际生产过程,故其效率评价的有效性大打折扣。第二大类,Fare等[14]提出了一个产出角度的方向性距离函数法,较好地解决了非期望产出的效率评价问题。当前一些学者在此基础上对我国全要素能源效率予以考察[15-16]。该方法缺陷是:要求投入或产出按等比例缩减或放大以达到有效,不能充分考虑投入产出的松弛性问题。第三大类,Tone[17]则另辟蹊径,针对上述测算方法存在的问题,提出了一个非径向和非角度的SBM模型,把松驰变量直接放入了目標函数中,一方面解决了投入松驰性问题,另一方面也解决了非期望产出的问题。Zhou等、程丹润和李静、涂正革和刘磊珂[18-20]分别利用此方法测算了不同国家以及我国不同省份的环境效率。

总的来看,研究能源效率测算方面的文章比较多,而且能源效率测算越来越精准。但是研究国际贸易如何影响能源效率的文献较少。经过梳理发现:

最早关注二者之间关系的当属李未无[21],他探讨了我国35个工业行业国际贸易开放程度与能源强度(单要素能源效率)的关系;后来,滕玉华[22]提出,国际贸易是国外研发投入对我国能源效率产生作用的“传送带”,通过探讨国际研发投入对我国能源效率的影响,来揭示国际贸易对我国能源效率的作用,验证了前文所谈到的技术溢出效应。

以上这些研究对国际贸易与能源效率关系的考量都是建立在单要素能源效率法测算能源效率的基础上,测算结果存在较大误差。考虑非期望产出,采用数据包络分析方法,研究国际贸易对全要素能源效率影响的文献更是鳳毛麟角。唯有:

林伯强和刘泓汛[23]运用非径向方向距离函数测算了中国工业两位数行业的能源环境效率,构建包含Tobit模型的联立方程组,就对外贸易等因素如何影响能源环境效率进行了实证分析。测算结果表明,中国工业行业能源环境效率整体处于上升趋势,对外贸易与能源环境效率之间存在正向的反馈作用。与此同时,张兵兵和朱晶[24]基于DEASBM模型测算了2000—2011年碳排放约束下中国37个工业行业的能源效率,然后仅对出口与工业行业能源效率二者间的关系进行了探讨,该项研究发现出口对能源效率的影响显著为负,即出口增加会降低能源效率。上述两项研究,一个表明对外贸易与能源环境效率之间存在正向的反馈作用,另一个表明出口对能源效率的影响显著为负。到底国际贸易是推动了还是恶化了全要素能源效率的提升呢?本文认为,我们必须要对国际贸易这一总量指标进行细分。参照国际贸易商品分类的划分方法,本文首先将国际贸易进出口细分到中间产品和非中间产品(资本品和最终产品之和)的维度,在此基础上考察这些细分的国际贸易变量对全要素能源效率的影响。

2 本文全要素能源效率的测算方法

2.1 研究方法

全要素能源效率体现的是在特定的产出下最少能源投入量与实际投入量的比值,因此,在有能源投入冗余的情况下,全要素能源效率的值在0~1之间,该值越大,全要素能源效率就越高。为计算全要素能源效率,本文仍然沿用Tone的模型,在此基础上,引入规模收益可变的情形。

2.2 行业选取

诸多研究表明,我国工业能源效率在2003年前后发生大幅度震荡,为了保障跨期数据的稳定性,本文选取了2003—2014年作为分析期间。

我国工业行业选取主要参考《中国统计年鉴》上所使用的《国民经济行业分类》国家标准。因统计口径变化,将“木材及竹材采运业"、“其他采矿业”、“工艺品及其他制造业”、“开采辅助活动”、“废弃资源和废旧材料回收加工业”、“金属制品、机械和设备修理业”等行业剔除,并将“橡胶制品业”和“塑料制品业”合并为“橡胶和塑料行业”,将“农副食品加工业”和“食品制造业”归并为“食品加工及制造业”。同时,“水的生产和供应业”因缺乏国际贸易数据,故一并剔除掉。

与此同时,分行业的国际贸易数据来自联合国贸易和发展会议数据库,采用的是《国际贸易标准分类》(SITC,第3版)统计口径。为此,本文参照了盛斌[25]提供的工业部门分类与SITC编码的对照表,将SITC的国际贸易数据匹配到《国民经济行业分类》的统计口径。这样,最终确定了33个工业行业作为研究对象。

2.3 数据处理

分行业的全要素能源效率的测算,需要分行业的能源消费、劳动投入、资本投入、期望产出和非期望产出数据。

(1)期望产出数据(GDP)。自2008年以来,国家统计局不再发布工业分行业增加值数据,因此选用工业各行业的生产总值来表示期望产出。而统计年鉴中并未有全部工业行业总产值的相关统计,全部国有及规模以上非国有工业企业的总产值占绝大部分比重,故本文用该数值来表征工业行业总产值,数据来源于《中国工业统计年鉴》各期,并以2000年为基期,运用各行业工业出厂者价格指数(数据来源于《中国统计年鉴》)将上述现价值转换为不变价格,以保证数据的平稳性。

(2)能源消费数据(E)和非期望产出数据(CO2)。本文选取以电热当量法计算的一次能源消费总量(统一折合为标准煤)作为各行业的能源投入量的代理指标。其中,一次能源消费种类包括核电、水电、煤炭、石油、天然气等,数据来自《中国能源统计年鉴》各期。

与生产过程相伴随的非期望产出有废气、废水和废弃固体。其中,以二氧化碳为主的温室气体是最具代表性的指标,故本文将化石能源消费所排放的二氧化碳作为非期望产出数据。这需要在能源消费总量的基础上,利用一次能源消费构成和二氧化碳碳排放系数综合计算得到。

一次能源消费构成通过加总分行业的煤炭与焦炭得到煤炭的总消耗量,加总原油、汽油、煤油、柴油、燃料油等五种油料的消耗量得到石油的消耗量,数据来自《中国能源统计年鉴》各期。二氧化碳排放系数采用陈诗一[26](见表1)的相关成果。需要指出的是,天然气排放系数对应单位为kg/kg标准煤,而分行业的天然气消费量对应单位为108 m3。对此,本文利用国家各类能源折算标准煤的参

考系数进行处理。

(3)资本投入(K)。在现有文献中,物质资本存量作为资本投入数据的代理指标。资本存量估算往往都是采用永续盘存(PIM)的方法来计算的,公式为Kt=ΔKt/Pt+(1-δ)Kt-1。其中,Kt和Kt-1分别表示第t和t-1年年末实际资本存量,ΔKt表示第t年新增的现价投资额,以相邻两年固定资本净值平均余额的差来表示(缺失该数据时,利用当年固定资产原价扣除累计折旧来估算),数据来自历年《中国工业统计年鉴》;δ表示实际折旧率,一般会设置在5%~10%之间,本文假定其为9.8%;Pt为固定资本投资价格指数,由于统计年鉴没有提供工业分行业的固定资产投资价格指数,只能运用各行业的生产者出厂价格指数(数据来源于历年《中国统计年鉴》)对不同工业行业新增现价投资额ΔKt进行平减,基年仍为2000年。

(4)劳动投入(L)。以各行业的全部从业人员作为劳动投入指标的代理变量,数据来自《中国工业统计年鉴》各期。但唯独缺失2004年和2012年两年的数据,为此,本文采用线性内插法(linear interpolation)进行估计。

各变量统计描述如表2所示。

2.4 全要素能源效率值

在此基础上,通过编写MATLAB程序对33个工业行业2003—2014年期间的全要素能源效率进行测算。期间内各行业平均能源效率值如表2的能源效率列所示。

由表2可以看出,各行业能源效率水平差异较大,家具制造业、文教体育用品制造业、燃气生产和供应业、皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业、印刷业和记录媒介的复制等行业能源效率相对較高,五大矿采业以及加工业、纺织服装鞋帽制造业、食品加工及制造业、化学原料业、造纸业、交通运输设备制造业等行业均存在能源效率低下的问题。

3 计量检验

3.1 模型设定、指标构造和数据选取

为了进一步分析国际贸易与全要素能源效率之间的关系,本文构建以下计量模型:

其中,被解释变量efit表示i行业第t年的全要素能源效率,由本文按照前文所述方法计算得到。tradeit表示i行业第t年的国际贸易变量,本文共设置了进出口总和(用JEK来表示)、总出口(用EX来表示)和总进口(用IM来表示)三个总量指标。此外,参考联合国BEC将商品分为资本品、中间投入品和最终消费品的分类方法,本文进一步将总出口分为中间产品出口(用ZC来表示)和非中间产品出口(用QC来表示),将总进口分为中间产品进口(用ZJ来表示)和非中间产品进口(用QJ来表示)。所有分行业的贸易数据原值(总进口和总出口、中间产品出口和进口等)均来自于联合国贸发会数据库(SITC3.0)。如前文所述,本文参照盛斌(2002)和联合国秘书处发布的BEC分类标准,将这些SITC的贸易数据对应到工业各行业。为了克服变量的异方差,所有贸易变量均采用变量原值占当年行业总产值的比例来表示,并结合当年汇率值(数据来源于《中国统计年鉴》各期)对各贸易指标值进行折算。

controlijt表示i行业第t年的第j个控制变量,参照前人的研究成果[27-29],本文的控制变量选取了以下几个指标:

(1)燃料价格指数。要素价格关系到产品的成本,当能源价格提高时,生产者为了追求利润最大化,出于降低成本的考虑,会有动力降低能源的使用量,从而提升能源效率。分行业的原材料、燃料动力价格指数未有报告,因此用全行业的原材料、燃料动力价格指数予以替代,以2000年为基期建立定基指数,数据来源于历年《中国工业统计年鉴》,并用P来表示该指标。为了克服异方差,本文对该指标数据进行了对数化处理。

(2)能源消费结构。煤炭在各类一次能源中不仅属于最不清洁类能源,而且在利用过程中发生的损耗也比较严重,这会直接影响到能源效率。为此,本文采用煤炭消费量在总能源消费中所占比重来衡量该指标,并用MT来表示,由笔者根据历年《中国能源统计年鉴》中各行业分类能源消耗量以及能源消费总量计算得到。

(3)技术水平。技术进步是能源效率持续提高的关键,而按照内生经济增长理论,研发投资是推动技术进步的重要来源,所以有理由推断研发投资可能对提高能源环境效率具有一定的积极作用。为此,本文用研发支出占行业总产出的比重来衡量该指标,并用RD来表示。需要指出的是,研发投入数据在2001年以前选取的是以分行业大中型工业企业技术开发经费内部支出口径,但此后,统计口径变为以规模以上各行业科技活动经费内部支出总额来统计,为此笔者做了相应的技术处理,数据来源于历年《中国科技统计年鉴》。

(4)所有权结构。不同所有制企业的能源环境效率有显著差异,国有企业的公有产权属性导致其在各类所有制企业中效率一般处于最低水平。本文采用三资企业固定资本净值平均余额在整个行业中所占比重来表示,缺失数据处理方法同资本存量数据,数据来源于历年《中国工业统计年鉴》,并用FDI来表示该指标。

(5)环境规制水平。环境规制对能源环境效率有两个方面的影响:一方面,环境规制因增加了企业的治污投资成本,挤占企业的研发投入,从而阻碍技术创新,对能源环境效率产生负面影响;另一方面,企业迫于环境规制增强的压力,不得不加快技术创新,更新技术设备,减少能源消费,并积极使用清洁能源,从而提高能源环境效率。本文采用工业行业“废水和废气治理运行费用之和在其工业产值中所占比重”作为环境规制的度量指标,并用HJ来表示该指标,废水和废气治理运行费用数据来源于历年《中国环境统计年鉴》。

3.2 模型结果

本文对我国33个工业行业在2003—2014年的年度数据所构成的面板数据,利用STATA软件,分别采用多种不同的方法对计量模型进行估计:混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型,并结合F检验和Hausman检验(简称H统计量)判断模型优劣;此外,考虑到FDI企业是我国进出口贸易的主要载体这一客观实际,有理由怀疑FDI与进出口数据之间存在内生性问题。为了克服变量的内生性,本文还采用了工具变量法(IV),将FDI和国际贸易变量的滞后一期值作为国际贸易变量的工具变量。

模型估计结果如表3所示。表3中的模型1、模型2和模型3,分别给出了工业分行业的国际贸易情况对相应行业的全要素能源效率的影响,在这里需要指出的是,混合估计和个体固定效应估计的筛选标准F统计量大于临界值,因此,个体固定效应估计优于混合估计。同时,由个体固定效应和个体随机效应的筛选标准Hausman统计量对应的概率水平可见,固定效应优于随机效应。但是,通过Hausman和DavidsonMacKinnon统计量检验固定效应和工具变量法两种模型优劣发现,Hausman检验值为15.44,所对应的概率P=0.976,DavidsonMacKinnon检验值为0.095,所对应的概率P=0.758,两种检验都说明不存在内生性,无需设置工具变量,即固定效应模型是最优的。

实证结果如表3所示,结果表明:

行业进出口总量(JEK)与全要素能源效率之间不存在显著的统计关系(见模型1~3)。进一步将行业进出口总量分解为行业出口总量(EX)和行业进口总量(IM)后(见模型4~5),研究发现:行业出口总量与全要素能源效率不具有显著的相关关系。但是,模型5结果显示,行业进口总量的估计结果在90%的统计水平下显著为正,而在模型4中的估计结果没有显著性,这揭示出进口可能促进了全要素能源效率的改善。

在控制变量中,能源价格P的回归系数均为负值,但均不具有统计显著性;煤炭在能源消费中所占比重MT的回归系数为负,具有较高的统计显著性;非国有产权结构FDI的回归系数显著为正;研发投资RD的回归系数显著为负;环境规制水平HJ的系數为负,但是只有在模型3中具有统计显著性。这表明,能源价格的提高和环境规制水平没有对提升能源效率起到显著作用,而研发投资更是起到了相反的作用,无益于我国能源效率改进。与此相对照,降低煤炭在能源消费中的比重,以及以三资企业为代表的非国有企业的发展有助于能源效率的提升。

此外还选取了分行业大中型工业企业专利中的有效发明专利数作为研发投资水平的替代变量以检验模型的稳健性。结合表3中固定效应、随机效应以及工具变量法三种估计方法下的国际贸易变量的回归系数,发现其正负性和显著性水平基本一致,因此有理由推断本文的模型通过了稳健性检验。

为进一步深入分析国际贸易对能源效率的影响,把进口分解为:中间产品进口和非中间产品进口;把出口分解为中间产品出口和非中间产品出口,估计结果如表3模型6~7所示,并通过Hausman检验发现,模型7优于模型6。

通过模型7研究发现:

中间产品进口与能源效率的回归参数数值为0.303,具有99%的统计显著性,这表明中间产品进口与能源效率之间具有显著的正相关关系。与此相反,中间产品出口与能源效率的回归参数为-0.659,具有95%的统计显著性。非中间产品的出口和进口与能源效率之间不具有显著的统计关系。

通过对比模型1、4、7的结果很容易发现,正是受中间产品出口(显著负相关)和中间产品进口(显著正相关)两股反向力量相互撕扯的影响,进出口贸易总量以及出口总量和进口总量与能源效率的回归系数统计显著性才显现得较弱。而模型7对国际贸易总量进行分解后,才揭开了庐山真面目。如模型7所示,中间产品进口与能源效率的回归参数数值为0.303,具有99%的统计显著性,这表明中间产品进口有助于提升能源效率。与此相反,中间产品出口与能源效率的回归参数为-0.659,具有95%的统计显著性,中间产品出口不利于能源效率提升。

4 国际贸易对能源效率的影响机理探讨

上述研究结论意味着,虽然国际贸易总量并未对我国全要素能源效率提升发挥显著作用,但事实上,国际贸易中的“中间产品出口”和“中间产品进口”各自对我国能源效率的提升发挥着作用,而且作用是相反的。国际贸易中的非中间产品贸易无论出口还是进口,对我国能源效率的提升几乎没有显著作用。那么,为什么中间产品贸易和其他商品贸易对能源效率的作用如此不同?

传统的自由贸易理论表明,不同国家通过参与国际分工,专业化生产一些产品,然后采用国际贸易的方式,与其他国家进行产品交换,可以使双方都能获得好处。可以说,国际分工是国际贸易的基础,国际贸易是联结参与国际分工国家的桥梁。可见,一国参与国际分工的形式,决定了其国际贸易的方式,二者具有高度一致的发展规律。回顾近一二百年的贸易史,整个国际贸易理论体系的演进实际上就是随着经济社会发展,国际分工形式、国际贸易动因及方式不断演进的生动写照。从基于技术差异的古典贸易理论(绝对优势和比较优势理论),到基于供给成本差异的新古典贸易理论(要素禀赋理论),都在一定程度上解释了一国与世界其他国家之间的产业间分工与贸易模式。新贸易理论则从不完全竞争的市场结构和差异产品出发,从规模收益、技术和收入变动的角度解释了产业内分工与贸易的产生与发展。这些贸易理论所揭示的贸易格局以最终消费品贸易为研究对象,并不考虑中间产品贸易的问题,认为贸易产品是包含了资本、劳动和技术等生产要素的集合体。同时,按照内生经济增长理论的观点,技术进步是推动经济增长的发动机,而技术进步的动力来自于经济体系的自身系统。发展中国家通过进口发达国家生产的消费品,并对进口消费品内含的技术进行消化吸收甚至改进,就能够提高本国的技术水平。尤其是如果发展中国家本国研发投资跟进,将进一步增强从国际贸易产品中获得的技术溢出效应。与此同时,通过参与国际贸易,向世界市场出口,有时可以获得的竞争效应和规模经济效应,都在一定程度上有助于一国技术的提升。如果技术进步是属于节能型(甚至是中性),都能在一定程度上提高能源效率。

结合实证结果“我国的非中间产品(资本品和最终消费品)出口、进口与能源效率之间,甚至研发投资与能源效率之间并不存在上述关系”,这说明我们的技术进步不是节能型(甚至不是中性)的,而且,我国的技术研发投资也并非以能源效率提升为目标。

然而,自20世纪90年代以来,伴随着经济全球化进程的日益推进,一种新的国际分工形态——产品内分工迅速发展起来,其最显著的特征是特定产品生产过程中不同工序、不同零部件的生产空间分散到不同国家,形成一个跨越国界的生产链条,不同国家或地区可以参与产品生产链条的不同区段或特定环节。这种新型的分工模式是国际分工在地域广度上的横向推广和产品层次上的纵向细化。诚然,三种国际分工形态往往同时存在,互为补充,并非是完全替代的关系。一国参与产业间和产业内国际分工的程度主要体现在以资本品和消费品为代表的非中间产品方面,而一国参与产业内分工的程度则主要体现在中间产品贸易方面。中间产品贸易成为我国参与产品内分工的主要形式。从理论上讲,比较优势和要素禀赋理论关于国际分工和国际贸易基础的论证扩展到产品内分工和产品内贸易依然成立——如果一国在某种产品的某个生产工序具有比较优势就能扩大该国此类产品的出口。

一般而言,发达国家的环境规制较为严格,而我国在环境规制方面从法律的制定到执行等诸环节尚存在很多漏洞,导致污染成本较低。无疑,发达国家较高的环境规制强度会使企业的生产成本增加,从而会降低其污染密集型产业或生产工序的比较优势,与之相比,发展中国家在某些污染较高的产品或生产环节具有比较优势,因此,环境规制强度较低的发展中国家一般更倾向于出口污染密集型产品。结合实证结果“环境规制水平对我国能源效率提升没起到任何正向作用”,有理由推断我国中间产品出口在一定程度上符合“污染天堂假说”。

与此相对照,中间产品进口对发展中国家的技术溢出作用早被很多学者关注到。中间产品比最终消费品更容易发挥技术溢出的作用。而且中间产品进口往往伴随着技术更加先进的资本品的进口,例如,笔者将联合国贸易和发展会议数据库提供的数据对照到工业行业后发现,仅2014年我国仪器仪表及文化办公用机械制造业中间产品进口为472万美元,而同期资本品进口高达733万美元。资本品的进口往往能够提升行业技术水平,进而可能提升能源效率。除了技术溢出效应以外,中间产品进口很可能因避免我国在此类产品生产方面的低效率问题,从而提升能源效率。

5 未来研究方向与政策建议

5.1 未来研究方向

近年来,我国工业行业对外贸易发展迅猛。以2000年和2013年为例。2000年,工业行业进出口总额为4 494亿人民币,中间产品对外贸易总额为2 515亿人民币,占总贸易额的56%。到2013年,工业行业对外贸易总额达3.85万亿人民币,同期中间产品对外贸易总额也迅速增长到2.15万亿人民币,占总贸易额的比重仍维持在56%。与2000年相比,中间产品贸易额和总贸易额以及中间产品的进口额和出口额几乎同比例增长了6.5倍。

诚然,各行业的对外贸易规模也在发生变化,以2013年的出口数据来看,最大的出口行业不再是传统的纺织服饰业,而是计算机通信和其他电子设备制造业,占整体工业总出口额的1/5,其次是电气机械和器材制造业,占整体工业总出口额的15%,再次为纺织服装服饰业(占总出口的8.4%)、通用设备制造业(占总出口的6.4%)、仪器仪表制造业(占总出口的6.0%)和纺织业(占总出口的5.1%),其他行业次之。这也在一定程度上说明,我国具有比较优势的出口产品正在悄然发生变化,技术密集型产品所占的比重正在日益提升。

进一步观察工业分行业统计数据发现,在我国的中间产品贸易中,中间产品进口远超中间产品出口。仍然以2000年和2013年为例。2000年,我国中间产品出口和进口额分别为887亿和1 628亿人民币,二者占中间产品贸易总额的比重分别为35%和65%。到2013年,中间产品出口和进口额分别为8 500亿和1.3万亿人民币,二者占中间产品贸易总额的比重分别为40%和60%。与2000年相比,在中间产品贸易结构中,中间产品出口所占比重略有上升。

因此,建议未来关于国际贸易对我国能源效率影响的相关研究,继续沿着本文所提出的研究方向,即将中间产品贸易与资本品和最终产品贸易区别开来,以及从中间产品进口和出口、非中间产品贸易的进口和出口等细分维度来探讨这一问题。尤其是要进一步关注研究资本品进口与中间产品出口对我国能源效率的交叉作用。

5.2 政策建议

本文研究指出,对外贸易总量、进口总量和出口总量与我国能源效率之间不具有显著的相关关系,否定了张兵兵和朱晶[24]的结论——不论是对工业行业整体数据的实证研究,还是对37个工业的分行业数据研究,结果均表明,出口对能源效率的影响显著为负,即出口增加会降低能源效率。通过进一步研究发现,中间产品出口在一定程度上恶化了我国的能源效率,但中间产品进口有助于改善我国能源效率。

这在一定程度上验证了我国中间产品出口符合“污染天堂假说”。同时,环境规制水平并未对我国能源效率提升发挥积极作用。因此,我国应该进一步加大环境治理方面的立法、执法和监督工作,引导和鼓励企业节能减排,并密切关注中间产品生产企业给社会造成的能源与环境问题,谨防我国成为“污染天堂”。

此外,中间产品进口有助于提升能源效率,但是研发投资却没能与之相配合,增强技术溢出对能源效率提升的作用。因此,建议政府加强节能减排相关的技术研发投资,尤其是针对中间产品进口较多的行业,以充分发挥中间产品进口的技术溢出作用。

能源价格与能源效率的作用并不明显,但FDI水平与煤炭在能源中的消费比例和能源效率的之间存在显著的相关关系,前者呈正相关关系,后者呈负相关关系。因此,在保證经济安全的条件下,建议政府继续深化所有制改革,鼓励与引导外资流入,尤其是重点关注中间产品出口企业的能源效率提升问题。同时,降低煤炭非清洁能源的消费,进一步深化能源消费向“清洁能源”转型升级。

参考文献(References)

[1]COE D, HELPMAN E. International R&D; spillovers[J]. European economic review, 1995, 39(5): 859-887.

[2]FALVEY R, FOSTER N, GREENAWAY D. Imports, exports, knowledge spillovers and growth[J]. Economics letters, 2004, 85(2): 209-213.

[3]李小平, 朱钟棣. 国际贸易、R&D;溢出和生产率增长[J].经济研究, 2006 (2): 31-43. [LI Xiaoping, ZHU Zhongdi. Internationaltrade, R&D; spillover and productivity development[J].Economic research journal, 2006(2):31-43.]

[4]HBLER M. Technology diffusion under contraction and convergence: a CGE analysis of China[J].Energy economics, 2011, 33(1): 131-142.

[5]COPELAND R B, TAYLOR M S. Trade, growth and the environment[J]. Journal of economic literature, 2004, 42(1): 7-71.

[6]REN S Y, MA B X, CHEN X. International trade, FDI and embodied CO2 emissions: a case study of Chinas industrial sectors[J]. China economic review, 2014, 28(1): 123-134.

[7]HU J L, WANG S C. Totalfactor energy efficiency of regions in China[J]. Energy policy, 2006, 34(17): 3206-3217.

[8]魏楚, 沈满洪. 能源效率与能源生产率: 基于DEA方法的省际数据比较[J]. 数量经济技术经济研究, 2007 (9): 110-121. [WEI Chu, SHEN Manhong. Energy efficiency and energy productivity: comparison based on the panel data by province [J]. Journal of quantitative & technical economics, 2007(9): 110-121.]

[9]师博, 沈坤荣. 市场分割下的中国全要素能源效率:基于超效率DEA方法的经验分析[J]. 世界经济, 2008 (9): 49-59. [SHI Bo, SHEN Kunrong. Market segment and total factor energy efficiency in China: an empirical analysis based on superefficiency DEA[J]. Journal of world economy, 2008 (9): 49-59.]

[10]WATANABE M, TANAKA K. Efficiency analysis of Chinese industry: a directional distance function approach[J]. Energy policy, 2007, 35(12): 6323-6331.

[11]HAILU A, VEEMAN T S. Nonparametric productivity analysis with undesirable outputs: an application to the Canadian pulp and paper industry[J]. American journal of agricultural economics, 2001, 83(3): 605-616.

[12]SCHEEL H. Undesirable outputs in efficiency valuations[J]. European journal of operational research, 2001, 132(2): 400-410.

[13]SEIFORD M, ZHU J. Modeling undesirable factors in efficiency evaluation[J]. European journal of operational research, 2002, 142(1): 16-20.

[14]FRE R, GROSSKOPF S, PASURKA C A. Environmental production functions and environmental directional distance functions:a joint production comparison[J]. Energy, 2007, 32(7): 1055-1066.

[15]王兵, 吴延瑞, 颜鹏飞. 环境管制与全要素生产率增长: APEC的实证研究[J]. 经济研究, 2008 (5): 19-32. [WANG Bing, WU Yanrui, YAN Pengfei. Environmental regulation and total factor productivity growth: an empirical study of the APEC economies[J]. Economic research journal, 2008 (5): 19-32.]

[16]汪克亮, 楊宝臣, 杨力. 基于环境效应的中国能源效率与节能减排潜力分析[J]. 管理评论, 2012 (8): 42-52. [WANG Keliang, YANG Baochen, YANG Li. The measurement and convergence of Chinas totalfactor energy efficiency under the environmental constraints[J]. Management review, 2012 (8): 42-52.]

[17]TONE K. Dealing with undesirable outputs in DEA: a slacksbased measure (SBM) approach[R]. Tokyo: GRIPS, 2003.

[18]ZHOU P, ANG B W, POH K L. Slacksbased efficiency measures for modeling environmental performance[J]. Ecological economics, 2006, 60(1): 111-118.

[19]程丹润, 李静. 环境约束下的中国省区效率差异研究:1990-2006[J]. 财贸研究, 2009 (1): 13-17. [CHENG Danrun, LI Jing. Ecoefficiency differences across provinces in China in the presence of environmental constraints: 1990-2006[J]. Finance & trade research, 2009 (1): 13-17.]

[20]涂正革, 刘磊珂. 考虑能源、环境因素的中国工业效率评价——基于SBM模型的省级数据分析[J]. 经济评论, 2011 (2): 55-65. [TU Zhengge, LIU Leike. Efficiency evaluation of industrial sectors in China accounting for the energy and environment factors: based on provincial data by a SBM approach[J]. Economic review, 2011 (2): 55-65.]

[21]李未无. 对外开放与能源利用效率:基于35个工业行业的实证研究[J].国际贸易问题,2008 (6):7-15. [LI Weiwu. Openingup and energy utilizing efficiency: evidence from 35 industries in China[J]. Journal of international trade, 2008 (6):7-15.]

[22]滕玉华. 国际R&D;溢出与工业能源效率——基于进口贸易的实证分析[J]. 国际贸易问题, 2010 (5): 104-110. [TENG Yuhua. International R&D; spillovers and industrial energy efficiency: based on empirical analysis of import trade in China[J]. Journal of international trade, 2010 (5): 104-110.]

[23]林伯强, 刘泓汛. 对外贸易是否有利于提高能源环境效率——以中国工业行业为例[J]. 经济研究, 2015 (9): 127-141. [LIN Boqiang, LIU Hongxun. Does energy and environment efficiency benefit from foreign trade? the case of Chinas industrial sectors[J]. Economic research journal, 2015 (9): 127-141.]

[24]张兵兵, 朱晶. 出口对全要素能源效率的影响研究——基于中国37个工业行业视角的经验分析[J]. 国际贸易问题, 2015 (4): 56-65. [ZHANG Bingbing, ZHU Jing. Study on influence of export on total factor energy efficiency: an empirical analysis from perspective of 37 industrial sectors in China[J]. Journal of international trade, 2015 (4): 56-65.]

[25]盛斌. 中国对外贸易政策的政治经济分析[M]. 上海: 上海人民出版社, 2002: 490-529. [SHENG Bin. Political and economic analysis of Chinas foreign trade policy[M]. Shanghai: Shanghai peoples publishing house, 2002: 490-529.]

[26]陈诗一. 能源消耗, 二氧化碳排放与中国工业的可持续发展[J].经济研究, 2009 (4): 41-55.[CHEN Shiyi. Energy consumption, CO2 emission and sustainable development in Chinese industry[J]. Economic research journal, 2009 (4): 41-55.]

[27]李世祥, 成金華. 中国能源效率评价及其影响因素分析[J]. 统计研究, 2008 (10): 18-27. [LI Shixiang, CHENG Jinhua. Study on the energy efficiency of China and its determinants[J]. Statistical research, 2008 (10):18-27.]

[28]林伯强, 杜克锐. 理解中国能源强度的变化: 一个综合的分解框架[J]. 世界经济, 2014 (4): 69-87. [LIN Boqiang, DU Kerui. Understanding energy intensity changes in China: a comprehensive decomposition framework[J]. World economy, 2014 (4): 69-87.]

[29]李小平, 李小克. 中國工业环境规制强度的行业差异及收敛性研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2017 (10): 1-9. [LI Xiaoping, Ii Xiaoke. Study on the difference and convergence of industry environment regulations intensity[J]. China population, resources and environment, 2017 (10): 1-9.]

[30]CONG Jianhui, LIU Qingyan, KANG Jidong, LI Wenju. WANG Xiaopei; LI Man. Analysis of interprovincial trade embodied carbon emissions in BeijingTianjinHebei and surrounding provinces: based on constructed MRIO Model[J]. Chinese journal of population resources and environment, 2007,15(1):71-79.

[31]YU Xiaohong, XU Miao, DING Yumeng. Carbon emissions of Chinas industrial sectors based on inputoutput analysis[J]. Chinese journal of population, resources and environment,2007,15(2):147-156.

[32]王新华,陈兆瑞. 国际贸易中的产品异质性研究综述[J]. 经济与管理评论,2016(4):39-44.[WANG Xinhua,CHEN Zhaorui. The product heterogeneity in international trade: a literature review [J].Review of economy and management, 2016(4):39-44.]

[33]杨恺钧,毛博伟,胡菡.长江经济带物流业全要素能源效率——基于包含碳排放的SBM与GML指数模型[J]. 北京理工大学学报(社会科学版),2016,18(6):54-62.[YANG Kaijun, MAO Bowei, HU Han. Research on total factor energy efficiency of the Yangtze river economic belts logistics industry[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(social sciences edition),2016,18(6):54-62.]

[34]蔡海霞.基于多维效应的能源效率评估理论——以非参数DEA方法为例[J].北京理工大学学报(社会科学版),2016,18(4):9-18.[CAI Haixia. Energy efficiency assessment theory based on multiple benefitsnonparametric method DEA as an example[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(social sciences edition),2016,18(4):9-18.]

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