浙江省制造业贸易隐含碳测度与结构分解分析
来源:用户上传
作者:
摘要：作为制造业和外贸大省，浙江实现外贸居全国第三，数量庞大的出口贸易造成大量的资源和要素净流出，由此引发了生态承载力下降等问题。本文基于2000-2017年连续时间可比价格投入产出表，在此基础上计算了浙江省制造业出口贸易隐含碳。结果表明：浙江省制造业出口贸易隐含碳增速远高于同期二氧化碳排放的增长速度，制造业出口贸易隐含碳过快增长是浙江省二氧化碳排放过快增长的重要诱因。浙江制造业对非洲、拉丁美洲快速增长，需要加强对这些区域能源密集型产品的出口贸易隐含碳的监测，防止出口隐含碳快速增长，带来省内碳排放的快速增长。跨期结构分解表明，2002-2007年隐含碳大幅度增加的原因是出口规模的扩张和中间产品的高碳化。2007-2012、2012-2017年两个阶段随着浙江省产业转型升级和节能减排工作取得成效，出口贸易隐含碳快速增加的态势得到了有效的遏制。在促进出口贸易快速增长的同时，需要严密监测能源密集型、传统优势特色产业等制造业，要保证制造业出口贸易低碳高质量发展，防止浙江成为全球污染产业转移的目的地。
关键词：贸易隐含碳;结构分解;制造业
中图分类号：F713 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2020）06-0019-04
一、引言与文献综述
随着全球气候变化和各种极端气候频频上演，缓减气候暖化、发展低碳经济已经成为国际社会的重要共识。长期以来，浙江人口稠密而资源禀赋条件差，经济发展的资源环境瓶颈约束尤为明显。浙江经济面临过多依赖低端产业、过多依赖资源环境消耗等问题，二氧化碳减排控碳的压力巨大。作为改革开放前沿和外贸大省，外贸是拉动浙江经济发展的“发动机”，2018年浙江实现外贸进出口总值出口2.85万亿元，居全国第三，浙江制造业出口占浙江出口90%以上。数量庞大的出口贸易不仅容易引起反倾销、反补贴等贸易争端，也造成大量的资源和要素净流出，由此引发了能源消耗、环境破坏和生态承载力下降等各种问题。作为浙江出口贸易的主力军，浙江制造业能源结构以煤炭为主、生产方式粗放、以机电、化工和纺织等能源密集产品为主的出口结构等原因，浙江制造高排放困境。
贸易隐含碳是指由原材料到最终消费品所构成的完整生产链条中所产生的全部二氧化碳。贸易隐含碳主要基于投入产出方法（Input-Output Analysis）进行测算。从已有的文献来看，研究者们主要运用投入产出模型（Single Regional Input-Output Model， SRIO）（Pan et al.，2008;Weber & Peters，2009; Yan & Yang，2010; Baiocchi & Minx，2010;Dietzenbacher et al，2012）基于一国投入产出表，通过二氧化碳排放强度对角矩阵、里昂惕夫逆矩阵、进出口贸易求解贸易隐含碳。基于这一模型还可以运用结构分解方法求解碳排放强度、生产技术、贸易结构、贸易规模等因素变化对于贸易隐含碳变动的边际影响。贸易隐含碳的相关研究表明全球商品和服务贸易生产导致了大量的二氧化碳排放。根据Peters等（2011）的研究，2008年全球贸易造成的排放占全球二氧化碳排放高达26%。发达国家对发展中国家二氧化碳转移排放现象尤为严重（Peters等，2011）。此外，二氧化碳转移排放对于中国等新兴市场出口大国有失公平（陈迎等，2008;Pan等，2008;彭水军等，2015）。
现有文献表明，出口贸易是中国二氧化碳排放过快增长的重要原因，但文献关于贸易隐含碳的研究仅限于国家层面，对于省域层面制造业出口大省，相关则较少涉及。本文拟运用钱志权（2019）年构建的浙江省2000-2017年可比价格投入产出表测算浙江省制造业出口贸易隐含碳，并运用两级分解方法，对其影响因素进行分析，以期对浙江省制造业出口带来的二氧化碳排放进行评估并分析其原因。
二、模型设定与数据处理
（一）模型设定
出口贸易隐含碳可以运用投入产出方法进行测算。在非竞争型投入产出表框架下，总产出向量X满足以下平衡关系：
X=AX+Y （1）
X=（I-A）-1Y （2）
其中A是直接消耗矩阵，对于本文所构建的非竞争型投入产出表而言，A剔除了进口中间投入。如果用y表示制造业分行业出口对角向量，用Ed来表示单位产出直接二氧化碳排放强度系数构成的對角矩阵，可以得到制造业出口贸易隐含碳排放向量P：
令L=（I-A）-1，y =y/uy=ysyv，ys为各制造业分行业出口占总出口的比例，yv为总出口， u（1，1…1）为求和因子。上述（3）式进一步记为：
运用结构分解分析方法（Structural Decomposition Analysis，Leontief &Ford，1972）可以将经济系统中某些解释变量的变动分解为一些相关但各独立的被解释变量变动影响之和，以测度各被解释变量变动对解释变量变动的贡献度。运用SDA，可以将出口隐含碳变动的影响因素分解为四因素，即能源强度变化效应、投入产出系数变化效应、出口结构效应和出口规模效应，参见公式（5）。
由于采用SDA会产生非唯一性（non-uniqueness）问题，如果有n个变量，会存在n！种分解形式。Dietzenbacher 和 Los（1998）认为采用两极分解法（polar decomposition method）可以得到与各种可能的分解形式平均值最接近的分解结果。因此，本节运用两级分解法对（4）式进行分解，可以得到（6）、（7）、（8）、（9）。 公式（6）为二氧化碳排放强度变化效应，即各行业由于能源使用效率提升或者生产技术进步等原因导致的单位总产出的二氧化碳排放变动引起的出口贸易隐含碳的变动。
公式（7）为投入产出系数变动效应，由于生产技术变革导致了各行业对其他行业中间产品使用比例的变动所引起的出口贸易隐含碳变动。
公式（8）为出口结构效应，由于出口产品相对比例的变化导致的出口贸易隐含碳的变动。
公式（9）为出口规模效应，由于各行业出口数量的变动导致的出口贸易隐含碳的变动。
（二）数据来源与处理
1.投入产出表
出口贸易隐含碳测度计算基于投入产出表。但是由于编制投入产出表工程量浩大，浙江省每隔几年编制一次投入产出表，且公布的时间都有一定的滞后。较长的编表周期也影响了投入产出相关研究领域的研究时效性。其次，浙江省编制的投入產出表都是基于当年生产者价格编制的，在价值型变量的可比性上存在着一定的困难。为此，为了测度浙江省制造业出口隐含碳，并分析其变化原因，需要构建连续时间可比价格投入产出表来反映各部门的比例和结构的变化，以及各部门的能源经济技术关系。本文运用国际通行的GRAS方法（Junius & Oosterhaven，2003）方法构建了2000-2017年浙江省53行业的连续时间非竞争性投入产出表。2000-2017年浙江省经历了三次行业划分标准的变更，为了使行业分类标准统一，本文主要依据《国民经济行业分类标准（GB/T4754-2002）》对行业数据进行统一。考虑到与统计年鉴数据一致性，将全部行业归类为将之合并为53个细分行业。
2.分行业二氧化碳排放数据
《中国能源统计年鉴》没有提供浙江省工业分行业能源消耗数据，给数据可比性带来了很大的问题。为了构建与《中国能源统计年鉴》和浙江省投入产出表口径一致能源消耗和二氧化碳排放数据。利用《中国能源统计年鉴》中“地区能源平衡表”中“农林牧渔业”、“工业”、“建筑业”、“交通运输仓储和邮政业”、“批发零售业和住宿餐饮业”、“其他”等7个行业等所有终端能源消费数据折算二氧化碳排放量。（浙江省各种能源排放系数参见钱志权（2019）。）首先，根据浙江省2004、2008、2013年等三次经济普查年鉴19种能源的结构拆分得到2000-2016年53个行业的分种类能源消耗数据。
本文纳入了《中国能源统计年鉴中》19种类终端能源消费数量，并按照公式2-5折算浙江分行业二氧化碳排放数量，能源消费来自历年《中国能源统计年鉴》。
其中： i=1，2，L n表示能源种类;2009年以前《中国能源统计年鉴》公布了19种能源消耗数据，2010年以后公布了28种能源消耗数据，电力、热力、其他能源参见钱志权（2019）。为了使二氧化碳核算结果可比，本文纳入19种能源核算二氧化碳排放量，核算模型为（10）。
三、实证结果分析
（一）总体趋势
按照前文方法计算了浙江省制造业出口贸易隐含碳，结果如图1所示。结果表明，2000-2017年间浙江省制造业出口贸易隐含碳从1 872万吨上升到14 017万吨，上升了748.65%，同期浙江省二氧化碳排放从14 482万吨上升到50 112万吨，上升了346.02%，远高于同期二氧化碳排放的增长速度，制造业出口贸易隐含碳增速是二氧化碳排放增速的2.2倍，出口贸易隐含碳占全省二氧化碳排放从2000年的12.9%，上升到2017年的28.0%，2010年占比达到最高36.1%，近年来制造业出口贸易隐含碳比重有所下降，说明贸易结构调整和二氧化碳减排成效显著。从占比看，制造业出口贸易隐含碳是全部行业出口贸易隐含碳的主要因素，占比维持在92%至96%之间，制造业出口贸易隐含碳是全部行业出口贸易隐含碳减排的关键。
（二）国别分解
运用国研网浙江省分国家海关4分位HS编码，可以将浙江省制造业出口划分为亚洲、欧洲、非洲、北美洲、大洋洲六个区域，可以计算浙江制造业对这六大区域出口贸易的隐含碳。结果表明，浙江省制造业对这六大区域的出口隐含碳都有大幅度的增长，对拉丁美洲增长6.62倍，对非洲增长5.76倍，远远高于其他地区，这表明，浙江省出口多元化的战略初显成效。从占比来看，亚洲是浙江省制造业出口贸易隐含碳的主要流向区域，2002年占浙江省制造业出口隐含碳40.1%，2017年略降为35.3%。第二大流向区域为欧洲，2017年占比达到25.4%，比2002年略有下降。北美洲从2002年的19.1%小幅度增加到19.7%。大洋洲的比例变动不大。隐含碳的国别分解表明，浙江省制造业的主要贸易伙伴主要为亚洲、欧洲和北美洲，因此，出口贸易隐含碳主要流向这些区域，由于出口贸易多元化战略的实施，浙江制造业对非洲、拉丁美洲快速增长，且这些区域部分国家正处于快速工业化的阶段，对浙江制造业出口商品有着旺盛的需求，需要加强对这些区域工业制成品尤其是能源密集型产品的出口贸易隐含碳的监测，防止出口隐含碳快速增长，带来省内碳排放的快速增长。
（三）结构分解
运用公式（6）、（7）、（8）、（10），以及2002、2007、2012、2017年可比价格投入产出表和前文数据处理方法，可以将浙江省制造业出口贸易隐含碳的变化，分解为四个因素，结果参见表2。
从表中可以看出，2002-2007年这一阶段，浙江省制造业出口隐含碳从3 599万吨上升到12 327万吨，出口贸易隐含碳净增加8 728万吨，出口贸易隐含碳增长2.42倍。其中二氧化碳排放强度效应使得浙江制造业出口贸易隐含碳减少3 740万吨，但投入产出系数效应却使得出口贸易隐含碳增加3 365万吨，出口结构效应使得出口隐含碳减少12万吨。出口规模效应使得出口隐含碳快速增加9 115万吨。这表明，2002-2007这一阶段，虽然强度减排卓有成效，使得隐含碳大大下降103.9%，但由于投入产出系数效应使得浙江省制造业的中间投入结构更趋高碳化使得出口贸易隐含碳下降93.5%，抵消了这一阶段的强度减排的效应。出口结构变化对出口贸易隐含碳变化影响较小仅减少了12万吨，但出口规模使得出口贸易隐含碳大幅度253.3%，这显示，加入WTO以后浙江省制造业快速增长的原因主要是出口规模扩张而非低碳技术的进步，出口结构变化影响有限。 2007-2012这一阶段，浙江制造业出口贸易隐含碳12 327万吨上升到14 818万吨，净增加2 491万吨，增幅大幅度缩小为20.2%。其中二氧化碳排放强度效应使得减少3 024万吨，下降了24.5%，但投入产出系数则增加出口贸易隐含碳1 241万吨，增加10.1%，结构效应增加163万吨，增加1.3%，规模效应使得出口隐含碳增加4 111万吨，增加33.3%。这一阶段出口贸易隐含碳增幅大大缩减的原因是，贸易结构对出口贸易隐含碳影响不大，能源强度减排对浙江制造业出口贸易隐含碳减排作用有所下降，但投入产出系数效应和出口规模效应大大缩小。
2012-2017这一阶段，浙江制造业出口贸易隐含碳首次减少，从2012年的14 818万吨减少为14 017万吨，减少801万吨，减少5.4%。虽然出口贸易规模使得隐含碳增加4 437万吨，增加29.9%，但是二氧化碳排放强度、投入产出系数和结构效应都使得隐含碳减少，分别减少1 346万吨、3 765万吨和128万吨，分别减少9.1%、25.4%、0.9%。这一阶段浙江制造业出口隐含碳减少的主要原因是由于碳排放强度、投入產出系数和出口贸易结构效应的减排作用明显，三者之和高于出口贸易规模效应带来的隐含碳增加。这说明2012年随着中国经济转型升级和结构调整力度大大加强，产业结构调整、生产技术进步和出口贸易结构优化都使得出口贸易隐含碳大幅度减少。
四、结论与政策建议
本文基于2000-2017年连续时间可比价格投入产出表，在此基础上计算了浙江省制造业出口贸易隐含碳。结果表明。
第一，浙江省制造业出口贸易隐含碳从1 872万吨上升到14 017万吨，增速是二氧化碳排放增速的2.2倍，远高于同期二氧化碳排放的增长速度。近年来制造业出口贸易隐含碳比重有所下降，说明贸易结构调整和二氧化碳减排成效显著。制造业出口贸易隐含碳占是全部行业92%至96%之间，制造业出口贸易隐含碳过快增长是浙江省二氧化碳排放过快增长的重要诱因。在促进出口贸易快速增长的同时，需要严密监测能源密集型、传统优势特色产业等制造业，要保证制造业出口贸易低碳高质量发展，防止浙江成为全球污染产业转移的目的地。
第二，国别分解表明，浙江省制造业出口贸易隐含碳主要流向主要贸易伙伴主要为亚洲、欧洲和北美洲等区域，同时由于出口贸易多元化战略的实施，浙江制造业对非洲、拉丁美洲快速增长，且这些区域正处于快速工业化的阶段，对浙江制造业出口商品有着旺盛的需求，需要加强对这些区域能源密集型产品的出口贸易隐含碳的监测，防止出口隐含碳快速增长，带来省内碳排放的快速增长。
第三，跨期结构分解表明，2002-2007年隐含碳大幅度增加的原因是出口规模的扩张和中间产品的高碳化。2007-2012、2012-2017年，后两个阶段随着浙江省产业转型升级和节能减排工作取得成效，出口贸易隐含碳快速增加的态势得到了有效的遏制。碳排放强度效应减排效果最为明显，但效果已经大为缩减。投入产出系数变化是前两个阶段出口贸易隐含碳快速增长的重要原因，但2012年以后，这一效应已经转正为负。
参考文献：
[1] Baiocchi G.， Minx， J. C. Understanding Changes in the UK’s CO2 Emissions： A Global Perspective [J]. Environmental Science & Technology， 2010， 44（4）：1177-84.
[2] Dietzenbacher E.， Pei J.， Yang C. Trade， Production Fragmentation， and China’s Carbon Dioxide Emissions [J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2012 （64）： 88-101.
[3] Dietzenbacher E.， Los， B. Structural Decomposition Techniques： Sense and Sensitivity [J]. Economic Systems Research， 1998， 10（4）：307-324.Pan， J.， Phillips， J.， Chen， Y. China's Balance of Emissions Embodied in Trade： Approaches to Measurement and Allocating International Responsibility [J]. Oxford Review of Economic Policy， 2008， 24（2）：354-376.
[4] Leontief， W.， Ford D.， Air Pollution and Economic Structure： Empirical Results of Input-Output Computa-tions. in A. Brody and A. P. Carter， eds. Input-Output Techniques： proceedings of the Fifth International Conference on Input-Output Techniques [M]. Amsterdam. North Holland Publishing Co.， 1972：9-30.
[5] Peters， G. P.， Minx， J. C.， Weber， C. L.， et al. Growth in emission transfers via international trade from 1990 to 2008.[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2011， 108（21）：8903.
[6] Weber， C.L.， Peters， G.P. Climate Change Policy and International Trade： Policy Considerations in the US [J]. Energy Policy， 2009， 37 （2）， 432-440.
[7] Yan， Y. F， Yang， L.K. China's Foreign Trade and Climate Change： A Case Study of CO2 Emissions [J].Energy Policy，2010（38）：350-356.
[8] 陈 迎，潘家华，谢来辉.中国外贸进出口商品中的内涵能源及其政策含义[J].经济研究，2008（7）：11-25.
[9] 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.
[10] 钱志权.全球价值链背景下中国出口增加值隐含碳研究[M].上海：上海交通大学出版社，2019.
[责任编辑：方 晓]
收稿日期： 2020-05-06
基金项目： 浙江省哲学社会科学规划重点课题（15NDJC024Z）;浙江农林大学人才启动项目;浙江农林大学青年英才项目
作者简介：钱志权（1980- ），男，浙江淳安人，副教授，博士，硕士生导师，研究方向：全球价值链与增加值贸易，国际贸易与气候变化，低碳经济与减排政策模拟。
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15268804.htm
