中国出口贸易隐含碳排放效率及其收敛性

胡剑波 闫烁 王蕾

摘要 文章将三阶段DEA模型与非竞争型I-O模型相结合，基于2002—2017年中国投入产出数据，测度26个产品部门出口贸易隐含碳排放效率，并进一步剖析其影响因素和收敛性。研究结果表明：①2002—2017年中国整体产品部门出口贸易隐含碳排放效率处于向好发展趋势，尤其是2012年中国实施生态文明建设以后向好趋势更为明显，但各产品部门之间碳排放效率水平差异依然显著。②由K-means聚类分析测算可知，农业、其他服务业、批发零售及餐饮业、建筑业和创新能力较强的制造业大都集中在高、中效率水平区间，而以资源依赖、能耗较大的产品部门如金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、煤炭采选业等行业则处于低效率水平。③各产品部门在2002—2010年和2010—2017年期间均存在σ收敛、绝对收敛和条件收敛。从收敛速度和程度来看，各产品部门在2010—2017年的水平均高于2002—2010年。④技術进步在抑制能源消费和提升隐含碳排放效率方面尚未充分发挥作用，而且还拉大了各产品部门之间碳排放效率水平的差距。贸易规模的扩大能有效提升碳排放效率，缩小部门之间的水平差距，环境规制能有效促进碳排放效率的提升，但会拉大部门之间的水平差距。以上研究结论表明：中国需要在低碳贸易发展方面构建完善的环境规制，合理扩大贸易规模，淘汰落后产能，大力发展新能源等低碳技术，并加强部门间交流与合作，促进产业间协同发展。

关键词 出口贸易;隐含碳排放效率;三阶段DEA模型;非竞争型I-O模型;收敛性分析

中图分类号 F752

文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2020）12-0095-10 DOI：10.12062/cpre.20200621

随着全球气候变暖问题日趋严重，国际社会对减少温室气体排放、实行绿色低碳发展已达成普遍共识。改革开放以来，中国经济快速发展，其中作为经济增长“三大引擎”之一的对外贸易在国民经济发展中发挥着重要作用。2002—2017年期间，中国进出口总额年均增长29.4%，外贸依存度均在30%以上，国际贸易发展推动了中国经济的持续增长。然而，长期以依赖资源、能源密集型出口产品为主的贸易增长模式导致了中国资源能源的过度消耗和碳排放的急剧增加，其中由于国际贸易碳排放产生的跨境污染问题致使中国碳减排面临巨大挑战。党的十八大以来，习近平总书记提出了“既要金山银山，又要绿水青山”的经济发展新模式，这对中国生态文明建设提出了新要求。面对这一严峻的现实，中国于2015年向世界提出了有雄心、有力度的国家自主贡献目标，即2030年单位GDP的CO2排放量比2005年下降60%～65%。在中国碳减排庄重承诺和经济发展进入新常态的背景下，唯有发展低碳经济和实施绿色转型才是提升对外贸易水平、提高经济增速和质量以及实现减排目标的关键举措。碳排放效率作为衡量低碳经济发展水平的关键性指标，能够在考虑各种投入要素（资本、劳动等）的相互作用下，全面评定各产品部门低碳贸易水平。在全力推进构建全方位开放新格局和生态文明建设的伟大进程中，中国各产品部门在出口贸易中隐含碳排放效率水平如何？部门之间水平差异如何？外部环境对其有何影响？厘清这些问题，不仅对中国碳排放状况有更加全面深刻的认识，还会对中国减排目标的实现和国际碳排放责任的界定产生重要影响。基于此，本文将中国各产品部门出口贸易隐含碳排放引入到碳排放效率测算模型中，测算各产品部门出口贸易隐含碳排放效率以及探究外部环境对其影响途径，并进一步通过收敛性剖析各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率差异的变化趋势及其影响因素，以期为中国更好更快地完成减排目标和实现低碳贸易发展提供实证支撑和政策借鉴。

1 文献综述

根据贸易与环境理论，各国（地区）在进行贸易活动时，由于其外部性问题会产生跨境污染现象，其中，贸易隐含碳则是这一问题的重要表现。高雪等[1]认为，隐含碳会由碳排放效率高的发达国家向碳排放效率低的发展中国家流动，从而加重发展中国家的碳排放负担。在考察贸易与环境问题时，如果只将隐含碳排放量和贸易额作为评价标准，单从产出方面考量一个国家（地区）或者产品部门发展水平的高低，很容易导致高投入、高产出或者是低投入、低产出的粗放式发展模式。本文试图从隐含碳排放效率的角度来全面评定各产品部门低碳贸易水平，从而为中国进一步参与国际分工和贸易活动制定政策时提供一定理论支撑。

关于贸易碳排放问题的研究最早可追溯到国际贸易与环境关系的研究，随着全球气候变暖问题日益严重，国外学者的研究重点逐渐集中到国际贸易与碳排放问题（如Mongelli等[2]、Al-mulali等[3]）;国内学者关于贸易碳排放问题研究多集中于贸易隐含碳排放的测度及影响因素分析（如郭朝先和胡雨朦[4]、王菲和李娟[5]、詹晶和叶静[6]、赵玉焕等[7]、张记录[8]、邱强和李庆庆[9]）。还有部分学者从其他视角如碳福利[10]和技术进步[11]等对中国对外贸易隐含碳排放进行研究。

相较于贸易隐含碳排放，碳排放效率能更加全面客观地反映各产品部门的低碳贸易水平，其概念和意义可以追溯到对碳生产率的研究。目前，国内外关于碳排放效率的研究中，有两种方法最为典型。一类是参数方法，主要是随机前沿分析（stochastic frontier analysis， SFA），例如，Herrala等[12]对1997年和2007年全球170个国家的随机成本前沿分析，考察了全球CO2效率。另一类是非参数方法，应用最广泛的就是数据包络分析（data en velopment analysis， DEA），国外学者及国际组织机构例如Zaim 等[13]、International Energy Agency[14]运用DEA方法评价了经济合作发展组织（OECD）国家、八大工业国家的碳排放绩效与本地区经济发展之间的关系。由于DEA方法能够实现指标自动赋权，对研究多投入、多产出问题能够估计其无效率原因和改进方向，因此该方法在测度碳排放效率方面得到了广泛应用。国内学者研究碳排放效率时大都采用DEA方法，且多集中于不同地区和不同行业之间的碳排放效率的比较及其影响因素分析。王勇和赵晗[15]利用三阶段DEA模型对中国碳交易市场启动前后对全国各省碳排放效率的影响进行了研究。李健等[16]利用DEA相关理论模型以长三角、珠三角和京津冀三大经济圈为研究对象探讨了其碳排放效率的影响因素。王兴等[17]、曲晨瑶等[18]、王坤等[19]利用DEA模型分别对农业、旅游业和制造业碳排放效率以及影响因素进行了研究。孙爱军等[20]利用DEA方法对中国区域内30个省份的出口隐含碳排放效率进行测度。

综上可知，现有文献对碳排放相关问题已经进行了诸多研究，取得了较大成绩，但也存在有待进一步深化和拓展的空间。相较于已有文献，本文边际贡献在于：①国内学者在研究中国贸易碳排放问题时多集中于隐含碳排放的测度和影响因素分析，且对于碳排放效率的研究也主要以省际或者某一产业部门之间的比较为主，而关于不同产品部门尤其是细分产品部门在出口贸易隐含碳排放效率方面的研究较少。本文将研究视角和研究对象锁定在中国26个细分产品部门出口贸易隐含碳排放效率上。②本文将三阶段DEA模型与非竞争型I-O模型结合，运用非竞争型投入产出模型测算出中国各产品部门的出口隐含碳排放，并将其引入到碳排放效率测算模型中;再利用三阶段DEA模型将外部环境和随机干扰因素剔除，得到更加准确客观的各产品部门出口贸易隐含碳排放效率，并探究外部环境對其影响。③在测算出中国各产品部门出口贸易隐含碳排放效率的基础上，进一步通过收敛性分析考察其差异变化趋势及影响因素，从而为提高各产品部门碳排放效率水平，实现碳减排目标提供一定的理论基础和数据支持。

2 模型构建、变量选择与数据来源

2.1 出口贸易隐含碳排放效率测算：三阶段DEA模型

第一阶段：超效率SBM模型（slack based model，SBM）测算各产品部门出口贸易的初始隐含碳排放效率。

传统三阶段DEA模型在第一阶段测算初始效率时存在两个弊端：一是对于有效的决策单元无法进行进一步的区分，其二是对于非期望产出的处理不符合原来的经济意义。为弥补上述模型弊端，本文参考任梅等[21]建立超效率SBM模型来测算初始效率值。

式中，ρ代表隐含碳排放效率值，s.xi、s.Ej、s.Uq分别代表投入、期望产出和非期望产出的松弛变量，m、r1、r2分别代表其个数。（x.tik，y.tjk，u.tqk）代表被评价的第k个产品部门第t年的投入产出量。

第二阶段：SFA模型回归剔除各产品部门外部环境和随机因素的影响。

假设有n个产品部门，每个产品部门有m项投入，有p个外部环境变量Z=[Z1k，Z2k]，可以构造SFA回归函数：

其中，Skj是第j个产品部门第k项投入的松弛值;Zj是影响各产品部门出口贸易隐含碳排放效率水平的外部环境变量，j是各环境变量的系数;vkj+μkj是复合误差项，vkj表示随机干扰项，μkj表示管理无效率项。其中vkj服从正态分布，μ服从在零点截断的正态分布。定义γ=σ.2uj/σ.2vj+σ.2uj，当γ接近于1，管理因素影响占主导地位;当γ接近于0，随机干扰项占主导地位。

通过构造的SFA回归函数对投入进行调整：

第三阶段：调整后的各产品部门出口贸易隐含碳排放效率分析。

使用各产品部门调整后的投入产出变量再次运用超效率SBM模型测算出口贸易隐含碳排放效率值，此时的隐含碳排放效率值已经剔除外部环境因素和随机因素的影响，反映的是相对真实客观的效率水平。

2.2 出口贸易隐含碳排放的测算：非竞争型I-O模型

投入产出分析法是被广泛应用到资源环境领域的方法，最早由里昂惕夫（Leontief）研究创立。考虑进口贸易因素时对应的直接消耗系数矩阵为A=A.d+A.m，A.d为各产品部门直接消耗系数矩阵，A.m为各进口产品部门直接消耗系数矩阵。借鉴李小平和卢现祥[22]剔除中间投入A.m的方法，设A.m=M×A，则国内直接消耗系数矩阵为 A.d=（I-M）A，此时，各产品部门的完全碳排放系数可表示为：

其中，（I-A.d）.-1 表示剔除进口的里昂惕夫逆矩阵，E表示直接碳排放系数矩阵。

根据上述分析，可得到各产品部门出口贸易隐含碳排放公式，即：

其中，Ce为各产品部门出口贸易中的隐含碳排放量;TD.e表示本国出口隐含碳排放;TA.m（I-A.d）.-1D.e表示进口再出口的隐含碳排放;D.e为出口产品价值列向量。

2.3 出口贸易隐含碳排放效率收敛性检验方法

经济学中的收敛性分析来自经济增长理论中有关于不同经济体收入差距随时间的变化问题，根据不同情况主要可以分σ收敛、收敛、俱乐部收敛和随机性收敛四类。本文参考杜克锐和邹楚沅[23]、王勇和赵晗[15]的思想，采用σ收敛、绝对收敛和条件收敛来探究各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率之间的差异问题。

2.3.1 σ收敛

σ收敛可以采用变异系数（CV）表示，用来测度产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率的差距。如果指数随时间变动减小，则表示各产品部门之间的出口贸易隐含碳排放效率存在收敛。公式为：

其中，N为产品部门个数，EEit为i产品部门t年的出口贸易隐含碳排放效率值，Et为各产品部门t年碳排放效率值均值。

2.3.2 绝对收敛

绝对收敛测度各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率收敛性的方法，模型为：

其中，log（EEi，t+T/EEi，t）/T为i产品部门在T时期内的出口贸易隐含碳排放效率年均增长率，λ为收敛速度，α为常数项， logEEi，t为基年碳排放效率的对数，θ为其系数值。若实证结果θ<0，则表示存在绝对收敛，说明出口贸易隐含碳排放效率年均增长率与基年碳排放效率呈反向变化，即落后产品部门存在较大提升空间，其提升速度快于高效率产品部门，最终赶上高效率产品部门。反之，则不存在绝对收敛。

2.3.3 条件收敛

条件收敛就是在绝对收敛的基础上加入有影响的外部环境控制变量，若此时的系数θ仍然小于0并且显著，即存在条件收敛。本文选取技术进步（x1）、环境规制（x2）、禀赋结构（x3）、贸易规模（x4）加到绝对收敛模型中，得到条件收敛模型为：

其他变量含义与上式相同。

2.4 研究变量的选择与处理

本文选取各产品部门的资本、劳动和能源消费量作为投入变量，产出变量为各产品部门的出口贸易额、出口贸易隐含碳排放和减去出口贸易额的各行业总产值;外部环境变量为技术进步、环境规制、禀赋结构、外贸规模。

2.4.1 投入变量的选取

资本（亿元）：参考钦晓双和孙成浩[24]以及单豪杰[25]的研究成果，运用永续盘存法对各产品部门的资本存量进行推衍计算。劳动力（万人）：各产品部门的劳动力数量利用陈诗一[26]的方法进行估算。能源消费量（万吨标准煤）：能源消费量是各产品部门在一定时期内生产活动所消费的各种能源数量之和。

2.4.2 产出变量的选取

为了能更加全面反映各产品部门出口贸易碳排放效率的水平，参考孙爱军等[20]的研究，在产出变量中将各产品部门出口贸易隐含碳排放作为非期望产出，同时把各产品部门总产值分成两个部分，一部分是出口贸易额（亿元），另一部分是分离出口贸易剩余的总产值（亿元）。

2.4.3 环境变量的选取

外部环境变量的选取要求对各产品部门出口贸易隐含碳排放效率存在显著影响但又无法主观可控，不同于选取各地区的碳排放效率影响因素，工业化水平和城市化水平之类的影响因素无法引入各产品部门的回归模型。基于此，参考已有的研究并结合本文的研究重点和实际情况，主要考虑各产品部门的技术进步、环境规制、禀赋结构、贸易规模对出口贸易隐含碳排放效率的影响。

（1）技术进步。发展中国家之所以成为“碳污染天堂”，最关键的原因在于其低碳生产技术落后于发达国家。技术进步能够提高能源使用效率，在同样的产出水平下会产生更少的隐含CO2排放量，从而提高隐含碳排放效率水平。技术创新能力是各产品部门淘汰落后产能，促进清洁能源利用和发展的关键，同时也是影响各产品部门出口贸易隐含碳排放效率的重要指标之一。因此，本文选取各行业研究与试验发展经费内部支出与各行业增加值的比值来表示技术进步。

（2）环境规制。环境规制体现了行政管制的手段，对出口贸易隐含碳排放效率的影响存在成本约束论和“波特假说”理论。一方面，环境规制会提高企业的生产成本，对出口贸易隐含碳排放效率的提高具有阻碍作用;另一方面，加大环境规制力度会倒逼企业更新环保的生产技术，提高隐含碳排放效率。各产品部门由于环境规制的力度不同，因此也会导致出口贸易隐含碳排放效率的不同。本文选取各行业增加值与能源消费总量的比值作为环境规制的衡量指标。

（3）禀赋结构。资本和劳动作为各行业生产活动投入中最基本的要素，其改变能够影响该行业产业结构的变动，反映行业属于资本密集型行业还是劳动密集型行业，而两种行业对出口贸易隐含碳排放效率的影响是不同的。因此，本文选取各行业的资本存量与劳动力的比值来衡量禀赋结构。

（4）贸易规模。对外贸易通过扩大经济规模而促进经济增长，而经济规模的扩大意味着环境成本的增加和资源使用的加剧，会降低出口贸易隐含碳排放效率;另一方面，随着贸易规模的扩大，会形成一定的规模经济，有利于降低该行业的生产成本，使用技术外溢成果，提升出口贸易隐含碳排放效率。因此，本文选取各行业出口贸易额占增加值的比重来衡量各产品部门的贸易规模。

2.5 数据来源及说明

为保证研究资料的可靠性，本文所用数据主要来源于2003—2018年《中国统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国能源统计年鉴》以及中国投入产出表或延长表（2002年、2005年、2007年、2010年、2012年、2015年、2017年）。此外，本文根据《国民经济行业分类标准（GB/T4754-2017）》和中国投入产出表或延长表（2002年、2005年、2007年、2010年、2012年、2015年、2017年）中投入产出部门的进行合并分类。由于在数据计算搜集时发现燃气的生产和供应业以及水的生产和供应业两个生产部门并未参与国际贸易，因此本分析不包括这两个行业，并将投入产出部门合并为26类（见表1）。

3 出口贸易的隐含碳排放效率测度

3.1 第一阶段出口贸易隐含碳排放效率值测算结果

根据上述分析，将各产品部门的投入产出变量带入到超效率SBM模型中，经过运算测得各产品部门出口贸易隐含碳排放效率结果，如表1所示。

可以看出，在2002—2017年期间，中国整体产品部门出口贸易隐含碳排放效率呈现出先下降后上升、再下降后上升的波动规律。年均出口贸易隐含碳排放效率值为0.608，尤其是2012年中国实行生态文明建设以后，2012—2017年间年均效率值为0.702，明显高于2002—2012年的均值效率水平0.537，说明中国整体产品部门出口贸易隐含碳排放效率虽然处于不稳定的状态，但是其向好趋势变化明显，实现减排目标潜力巨大。其中，出口贸易年均隐含碳排放效率水平较高的产品部门主要是仪器仪表制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，农业，电气机械及器材制造业，纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业等，其年均效率值都在0.85以上。年均隐含碳排放效率水平较低的产品部门包括石油和天然气开采业，金属冶炼及压延加工业，煤炭采选业，非金属矿物制品业，交通运输、仓储及邮政业，电力、热力的生产和供应业，这些产品部门的年均碳排放效率值都在0.4以下，明显低于整体产品部门的年均效率值。3.2 第二阶段SFA回归结果在第二阶段中，将第一阶段中所求得的各个投入的松弛变量作为被解释变量，4个外部环境变量作为解释变量建立SFA回归模型，回归结果如表2所示。

根据表2的回归结果可知，除环境规制对资本投入的松弛变量之外，其他均通过1%的显著性检验。本文选取了资本、劳动和能源消费三个投入指标并且从投入松弛方面考虑出口贸易隐含碳排放效率水平的改进。

技术进步与资本和劳动的松弛变量的系数为负值，说明技术进步对资本和劳动存在一定的“挤出效应”，能通过合理配置生产要素减少资本和劳动的松弛变量，从而提升出口贸易隐含碳排放效率。而技术进步与能源消费的松弛变量呈正相关，说明目前中国各产品部门的R&D经费内部支出投入在通过抑制能源消费从而提升隐含碳排放效率方面还没有充分发挥作用，并且技术投入还会消耗大量的人力和资金，从而导致投入增加，降低出口贸易隐含碳排放效率水平。根据杜龙政等[27]人的研究，中国的环境规制符合“波特假说”，但是中国依靠研发创新实现“波特假说”的机制与西方不同。中国的途径先是通过治理转型，从而促进创新激励机制建立以及创新水平的提高，使得治理转型与研发创新的深度复合实现“波特假说”。环境规制与能源消费的松弛变量呈负相关，说明环境规制能够有效减少能源消费，从而提高出口贸易隐含碳排放效率水平。但通过上述分析可知，目前中国环境规制对碳排放效率的提升还处于转型治理阶段，促进创新激励机制建立以及创新水平提高方面还有待加强。环境规制与劳动的松弛变量系数为正值，说明通过转型治理的环境规制会在一定程度上增加投入，提高行业生产成本，不利于碳排放效率提升，更加能说明促进创新激励机制建立以及创新水平提高的必要性。禀赋结构与资本和能源消费的松弛变量呈显著的正相关，说明行业资本投资的增加，会抑制隐含碳排放效率提高。资本投入对中国经济增长贡献极大，特别是改革开放以来，中国一直保持较高的资本投资率，资本密集型行业对中国经济增长的带动作用明显。但是2010年以后，由于大多数行业特别是资本密集型行业存在产能过剩问题，此时继续增加资本投资会进一步导致产能过剩，从而抑制隐含碳排放效率提高。贸易规模与能源消费和劳动的松弛变量呈负相关，与资本的松弛变量呈正相关，说明贸易规模可以通过“规模經济”减少能源消费和人员闲置，从而提高碳排放效率。而贸易规模扩大会进一步加大资本投资，对于一些产能过剩的资本密集型行业，不利于碳排放效率的提升。

3.3第三阶段出口贸易的隐含碳排放效率测算结果

由表2结果可知，所有的LR单边误差检验均通过了显著性水平，因此第三阶段对投入和产出变量进行处理时需要考虑所有因素。根据式（3）得到排除外部环境变量和随机因素后的隐含碳排放效率值，结果如表3所示。根据表3结果可知，在剔除外部环境和随机干扰因素之后，中国整体产品部门的隐含碳排放效率呈现出明显稳定的上升趋势。不管是第一阶段还是第三阶段，在2012年以后，整体产品部门出口贸易隐含碳排放效率值都有明显的提高，均值都在0.7以上，这说明在党的十八大实行生态文明建设以来，中国贸易与环境问题得到逐渐改善，但是各产品部门出口贸易隐含碳排放效率水平差异问题依然不容忽视。

为了能更好地反映各产品部门隐含碳排放效率水平与差异，本文运用K-means聚类分析方法对测算出的第三阶段隐含碳排放效率均值按照高、中、低效率水平行业3个维度进行分类，如表4所示。根据表4，农业，其他服务业，批发零售及餐饮业，建筑业和创新能力较强的制造业如通信设备、计算机及其他电子设备制造业，交通运输设备制造业等行业大都集中在高、中效率水平，而以资源依赖、能耗较大的产业部门如金属冶炼及压延加工业，非金属矿物制品业，煤炭采选业，电力、热力的生产和供应业，交通运输、仓储及邮政业等行业处于低效率水平。

4 贸易隐含碳排放效率的收敛性分析

由以上分析可知，各产品部门出口贸易隐含碳排放效率水平正在不断提高，但其水平存在较大差距也是不容忽视的事实，这无疑是完成减排目标、实现低碳贸易发展的巨大挑战。这种差异是否会随着经济发展以及政策实施的推进而逐渐减弱或者消失？基于此，本文在测度和分析各产品部门出口贸易隐含碳排放效率的基础上，利用σ收敛和收敛对其之间的差异进行收敛性分析。

4.1 各产品部门出口贸易隐含碳排放效率σ收敛性分析

计算结果如表5所示，各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率的变异系数呈现先下降后上升再下降的趋势。以2010年为界，各產品部门2002—2010年的出口贸易隐含碳排放效率的变异系数呈现明显的下降趋势，而2010—2017年以后出口贸易隐含碳排放效率的收敛性先是上升后又趋于小幅度下降的平稳状态。早在2010年以前，中国就制定了一系列促进节能减排的政策，但由于对低碳经济认识不足，采取的多为强制性环保政策，因此各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率的差异显著下降。2010年特别是2012年以后，中国开始推进生态文明建设，在“既要金山银山，又要绿水青山”的新理念指导下，各产品部门摒弃以往粗放的发展方式，开始进行经济绿色转型发展。然而，以低碳经济和循环经济为主的绿色经济发展模式尚处于转型期，符合中国国情的发展模式尚处于摸索之中，因此各产品部门在出口贸易隐含碳排放效率的收敛性上，呈现先上升又趋于小幅度下降的平稳状态。

4.2 各产品部门出口贸易隐含碳排放效率收敛性分析

以2010年为时间节点，使用stata15.0软件运用固定效应模型对各产品部门出口贸易隐含碳排放效率差异进行绝对收敛性和条件收敛性分析，结果见表6、表7。由表6的结果可以看出，各产品部门出口贸易隐含碳排放效率在2002—2010年以及2010—2017年期间均存在不同程度的绝对收敛且都通过1%显著性水平检验。这表明各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率在2002—2010年和2010—2017年期间差距在逐渐缩小，存在明显的收敛效应。

根据表7条件收敛的结果可知，各产品部门在各时间段的基期碳排放效率系数均为负值且全都通过了1%的显著性水平检验，这表明各产品部门出口贸易隐含碳排放效率存在条件收敛，即各产品部门之间的碳排放效率呈现逐年缩小的趋势。从收敛速度和收敛程度来看，各产品部门在2010—2017年的水平高于2002—2010年。

加入外部控制变量之后（见表7），2002—2010年期间，禀赋结构和环境规制对碳排放效率增长率没有显著影响。技术进步与碳排放效率增长率的系数为正且通过了5%的显著性水平检验，说明在2002—2010年期间，技术进步拉大了各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率的差距，不利于各产品部门碳排放效率的收敛。贸易规模与碳排放效率增长率呈显著负相关且通过了5%的显著性水平检验，表示在这一阶段的贸易规模有利缩小各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率的差距。2010—2017年期间，只有环境规制与碳排放效率增长率显著正相关且通过了5%的显著性水平检验，说明环境规制在一定程度上会拉大各产品部门之间出口贸易隐含碳排放效率的差距。由此可见，虽然各产品部门出口贸易隐含碳排放效率存在条件收敛，但是控制变量对其在不同时期的影响是不同的。因此，政府在制定相关减排政策时，应注重各产品部门在碳排放效率上的水平差异，合理调控外部环境，不能只顾部分产品部门的利益而忽视了其他部门。

5 结论与建议

本文从贸易与环境理论的视角出发，将研究视角和对象锁定在中国26个细分产品部门出口贸易隐含碳排放效率上，运用三阶段DEA模型与非竞争型I-O模型以及收敛性分析对中国各产品部门出口贸易隐含碳排放效率进行了实证分析，并得出以下结论。

（1）通过非竞争型I-O模型与三阶段DEA模型结合测算可知，中国整体产品部门出口贸易隐含碳排放效率处于向好发展趋势，尤其是在2012年中国实施生态文明建设以后向好趋势更为明显。无论是第一阶段还是第三阶段，中国整体产品部门出口贸易隐含碳排放效率在2012—2017年期间呈现明显上升趋势，均值都在0.7以上，说明中国拥有实现减排承诺的巨大潜力。

（2）中国各产品部门出口贸易隐含碳排放效率水平差异显著。根据聚类分析结果可知，农业，其他服务业，批发零售及餐饮业，建筑业和创新能力较强的制造业如通信设备、计算机及其他电子设备制造业，交通运输设备制造业等行业大都集中在高、中效率水平，而以资源依赖、能耗较大的产业部门如金属冶炼及压延加工业，非金属矿物制品业，煤炭采选业，电力、热力的生产和供应业，交通运输、仓储及邮政业等行业处于低效率水平。

（3）由第二阶段SFA模型回归分析可知，中国各产品部门R&D经费内部支出投入所带来的技术进步在抑制碳排放、提升隐含碳排放效率方面还没充分发挥作用，低碳技术发展不够成熟;环境规制会提升隐含碳排放效率水平，符合“波特假说”，但目前中国的环境规制对隐含碳排放效率提升还处于治理转型的第一个阶段，以研发创新实现隐含碳排放效率水平提高的机制不明显;由于存在产能过剩等问题，加大资本投资会进一步造成投入冗余从而抑制隐含碳排放效率的提高;合理的扩大贸易规模能够形成“规模经济”，有利于吸引先进的科学技术，促进技术交流以及生产要素的共同使用从而促进碳排放效率的提高。

（4）由收敛性结果分析可知，各产品部门在2002—2010年以及2010—2017年之间均存在σ收敛、绝对收敛和条件收敛，且从收敛的收敛速度和收敛程度来看，各产品部门在2010—2017年的水平均高于2002—2010年。技术进步、贸易规模和环境规制对各产品部门在不同时期的收敛性有着不同的影响。

因此，在制定减排目标时，要充分考虑到各产品部门的具体情况，结合产品部门之间的出口贸易隐含碳排放效率差异以及外部环境对碳排放效率的影响，科学合理地制定减排目标。基于此，本文提出以下几点建议。

（1）加强产业间的技术合作与交流，促进技术进步，大力发展低碳技术，以技术进步带动低碳贸易发展。在生态文明建设背景下，创新驱动应该摆在发展全局的核心位置，依靠技术进步大力发展低碳创新技术，积极推广可再生能源和清洁能源的使用。一方面，提高创新水平、建立创新激励机制，对于研发创新能力强的产品部门要保护好其创新研发成果，使成果尽快转化成生产力;另一方面，各产品部门应该加强技术合作与交流，积极利用技术进步所带来的“涓滴效应”，使科研创新成果渗透到各个领域，在提升碳排放效率的同时缩小与其他产品部门之间的水平差距。

（2）合理扩大贸易规模，优化和升级产业结构，促进产业转型，实现产业间协同发展。对以资源依赖、创新能力较差的产品部门，其隐含碳排放效率大多处于较低水平且存在产能过剩问题，而合理扩大贸易规模有利于形成规模经济，不仅能够提升各产品部门出口贸易隐含碳排放效率水平，而且还能缩小各产品部门之间碳排放效率的差距。因此，新常态下应该继续扩大贸易规模，构建全方位开放新格局，通过合理贸易规模的导向来优化和升级产业结构，淘汰落后产能，是实现与其他产业之间的良好互动和协调发展的重要途径。

（3）建立健全与环境相关的法律法规，营造有利的发展环境，以转型治理政策促进创新机制的建立。在制定有关环境规制政策时，不能实行“一刀切”的强制性政策，这样虽然能够有效地提升碳排放效率，但同时也会拉大产品部门之间的差距。应该针对不同产品部门的具体特征，建立起差异化、多渠道的规制，从而更好地促进企业低碳绿色发展，改善各产品部门的碳排放效率。

参考文献

[1]高雪，李惠民，齐晔.中美贸易的经济溢出效应及碳泄漏研究[J].中国人口·资源与环境，2015，25（5）：28-34.

[2]MONGELLI I，TASSIELLI G，NOTARNICOLA B. Global warming agreements， international trade and energy/carbon embodiments： an input-output approach to the Italian case[J]. Energy policy， 2006，34（1）：88-100.

[3]AI-MULALIU， SHEAU-TING L. Econometric analysis of trade， exports， imports， energy consumption and CO2 emission in six regions[J]. Renewable and sustainable energy reviews， 2014，33：484-498.

[4]郭朝先，胡雨朦.全球生产分工体系下隐含能源跨境转移研究[J].中国人口·资源与环境，2019，29（12）：26-35.

[5]王菲，李娟.中国对日本出口贸易中的隱含碳排放及结构分解分析[J].经济经纬，2012（4）：61-65.

[6]詹晶，叶静.中美贸易隐含碳测度及影响因素研究[J].广东财经大学学报，2014，29（4）：36-42.

[7]赵玉焕，田扬，刘娅.基于投入产出分析的印度对外贸易隐含碳研究[J].国际贸易问题，2014（10）：77-87.

[8]张纪录.中国出口贸易的隐含碳排放研究：基于改进的投入产出模型[J].财经问题研究，2012（7）：112-117.

[9]邱强，李庆庆.中国进出口贸易隐含碳排放测算及驱动因素研究[J].经济管理，2012，34（11）：10-18.

[10]李真.进口真实碳福利视角下的中国贸易碳减排研究：基于非竞争型投入产出模型[J].中国工业经济，2014（12）：18-30.

[11]黄凌云，谢会强，刘冬冬.技术进步路径选择与中国制造业出口隐含碳排放强度[J].中国人口·资源与环境，2017，27（10）：94-102.

[12]HERRALA R ， GOEL R K . Global CO2 efficiency： country-wise estimates using a stochastic cost frontier[J]. Energy policy， 2012， 45：762-770.

[13]ZAIM O ， TASKIN F . Environmental efficiency in carbon dioxide emissions in the OECD： a non-parametric approach[J]. Journal of environmental management， 2000， 58（2）：95-107.

[14]International Energy Agency. Tracking industrial energy efficiency and CO2 emissions[R]. Sourceoecd energy， 2007：1-324.

[15]王勇，赵晗.中国碳交易市场启动对地区碳排放效率的影响[J].中国人口·资源与环境，2019，29（1）：50-58.

[16]李健，马晓芳，苑清敏.区域碳排放效率评价及影响因素分析[J].环境科学学报，2019，39（12）：4293-4300.

[17]王兴，马守田，濮超，等.西南地区农业碳排放趋势及影响因素研究[J].中国人口·资源与环境，2017，27（增刊2）：231-234.

[18]曲晨瑶，李廉水，程中华.中国制造业行业碳排放效率及其影响因素[J].科技管理研究，2017，37（8）：60-68.

[19]王坤，黄震方，曹芳东.中国旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素[J].生态学报，2015，35（21）：7150-7160.

[20]孙爱军，房静涛，王群伟.2000—2012年中国出口贸易的碳排放效率时空演变[J].资源科学，2015，37（6）：1230-1238.

[21]任梅，王小敏，刘雷，等.中国沿海城市群环境规制效率时空变化及影响因素分析[J].地理科学，2019，39（7）：1119-1128.

[22]李小平，卢现祥.国际贸易、污染产业转移和中国工业CO2排放[J].经济研究，2010，45（1）：15-26.

[23]杜克锐，邹楚沅.中国碳排放效率地区差异、影响因素及收敛性分析：基于随机前沿模型和面板单位根的实证研究[J].浙江社會科学，2011（11）：32-43，156.

[24]钦晓双，孙成浩.中国工业行业资本存量测算[J].产业经济评论（山东大学），2014，13（2）：54-72.

[25]单豪杰.中国资本存量K的再估算：1952—2006年[J].数量经济技术经济研究，2008，25（10）：17-31.

[26]陈诗一.中国工业分行业统计数据估算：1980—2008[J].经济学（季刊），2011，10（3）：735-776.

[27]杜龙政，赵云辉，陶克涛，等.环境规制、治理转型对绿色竞争力提升的复合效应：基于中国工业的经验证据[J].经济研究，2019，54（10）：106-120.

（责任编辑：刘照胜）