中国各产业污染贸易条件及决定因素
——基于增加值视角

郭 玲，张 芳

（1.福建农林大学 经济管理学院，福建 福州 350002；2.福建师范大学协和学院，福建 福州 350117）

1 引言

随着全球经济的不断发展，越来越多的国家重视经济与环境的协调发展，减少碳排压力是各国一直为之努力的方向，而中国作为贸易大国环境问题一直被全世界关注着，快速增长的经济之下是碳排放总量的快速增长。在国际气候谈判中，来自其他国家的压力不断增大，减少碳排放成为中国的主要目标之一。污染贸易条件（PTT)是衡量一定时期内一个国家对外贸易对环境造成的影响，与此同时，中国各个产业部门由于技术水平、产业结构、进出口规模、资源禀赋等不同，各行业的污染贸易条件也有很大的差别。本文基于2005—2015年中国进出口隐含碳和进出口贸易增加值数据，采用修订后的PTT指数[1]测算出中国进出口产品隐含碳污染贸易条件，基于增加值而不是总量。PTT指标代表出口产品每单位增加值的排放量和进口产品每单位的排放量的比率，并从总体及三次产业视角对中国进出口产品隐含碳污染贸易条件进行深入分析，采用多元回归实证分析方法证实其影响因素，不仅可以从客观上认识中国目前的贸易环境状况，对探讨国际贸易对中国的环境影响具有重要意义，也为政府及相关部门采取更合理更绿色的外贸政策提供一些建议。

关于国际贸易对环境影响的争论已经持续了几十年，随着对外贸易的不断发展，国际碳排放问题日益严重，在国际贸易中，产品之间的流动带来的也是污染排放的转移。随着对国际环境的不断深入研究，污染贸易条件由此产生，它是Antweilerzai[2]提出的一种指数，国内外的学者很多都是用此指数来衡量一国是否因对外贸易而导致本国环境发生变化。Grether et al[3]进一步将时间变化纳入分析，将PTT指数分解为三个组成部分：部门间效应、国家间效应和技术效应；吴英娜等[4]以中美贸易为研究对象，利用投入产出法计算了2000—2009年两国的污染贸易条件指数；马晶梅等[5]对2000—2011年期间的中日双边贸易隐含碳和PTT进行测算，并通过SDA分解法对其影响因素进行分解，结果显示，加剧了中国贸易污染条件的恶化；Yuwan Duan[6]采用修订后的贸易污染条件指数，调查了1995—2009年中国环境成本相对于国际贸易经济收益的时间变化，结果表明，中国的PTT大于1，表明中国的贸易伙伴增加值超过出口单位，改进技术是降低PTT的主要驱动力；胡剑波等[7]测算中国进出口产品隐含碳污染贸易条件近年来的变化趋势，研究结果显示中国出口产品远比进口“肮脏”。

为了研究中国各产业近年来污染贸贸易条件的变化及其影响因素，本文做此研究，而相对于国内已有研究，本文主要创新研究发现有两点。第一，之前大部分的文献均是从宏观层面分析双边贸易国家之间的污染贸易条件[8,9]，少数有研究至国内省份的污染贸易条件，但并未深究其影响因素，而本文研究的是国内各个产业的污染贸易条件，分析形成产业污染贸易条件差异的原因。第二，以往研究都是基于贸易总量去计算污染贸易条件指数[10,11]，而本文则采用Gretherhe和Mathys（2013）提出的修正后的PTT指标，通过利用新获得的数据基于增加值视角去研究中国各产业的污染贸易条件，这样避免了贸易流动中的重复计算，分析其影响机制并采用多元回归模型进行检验，以此分析造成国内产业间的污染贸易条件差异的原因，为后续中国经济的可持续发展提供相关政策建议。

2 模型构建与数据来源

2.1 贸易隐含碳的投入产出模型

根据投入产出表，反映一国最终需求和总产出之间的基本投入产出模型表示为：

其中aij为直接消耗系数，表示j行业单位产出直接消耗的i行业的产品，xj表示j部门的总产出，公式（1）用矩阵形式则表示为AX+Y=X,A为直接消耗系数矩阵，变形得：

其中(I-A)-1为里列惕夫逆矩阵，一国的中间产品一般包含国内生产和国外进口两个部分，国外进口用Am表示，国内生产用Ad表示，所以有A=Ad+Am，又因为国外进口的产品的生产于国外，故直接将Am剔除。再加入贸易隐含碳，得到贸易隐含碳的投入产出模型：

其中等式左边C为隐含碳排放量,等式右边c为直接碳排系数，N为贸易总量。

2.2 贸易隐含碳污染贸易条件模型构建

隐含碳污染贸易条件是单位进出口产品的隐含碳排放量之比，可看出一国在对外贸易中的隐含碳排放是否有利于自身环境的改善。但是由于生产分割不断升级，中间产品贸易变得普遍，这可能会扭曲环境成本和通过出口获得的经济收益，例如，A国可能通过提供中间投入，在B国生产最终出口到C国的最终产品，从而间接出口到C国，为了避免贸易流动中的重复计算，本文采用Grether和Mathys（2013）提出的修订后的PTT指标，将出口（或进口）的污染强度定义为出口中每单位增加值的具体排放量，这里的具体排放量和附加值都是基于最终需求驱动的贸易流量计算的。出口产品中每单位增加值的隐含碳污染排放量用a来表示，进口产品中每单位增加值的隐含碳污染排放量，用b表示，所以进出口产品贸易隐含碳污染贸易条件（PTT）的计算公式为：

其中CIM、CEX表示进出口隐含碳排放量，TIM、TEX表示进出口增加值。

PTT>1时，表明出口国为进口国承担环境污染；PTT<1则表明出口国因对外贸易使得本国环境状况得到改善，PTT越大，表明对于向国外发送的每一单位排放量（通过增值进口），国内排放量的增加（通过增值进口）变得更大，PTT的增加表明该国为获得相同的经济收益付出了更多的环境成本。

2.3 数据来源及处理

在测算我国各个产品部门进出口隐含碳排放时，根据国家统计局颁布的三次产业分类和OECD投入产出表中的部门分类数据，本文结合两个行业分类标准，最终得到25个产品部门（见表1）其中第一产业为农林牧渔业，第二产业为制造业，第三产业包括交通运输和仓储，批发和零售等部门。

从OECD数据库可以直接得到中国总体及各产业进出口贸易隐含碳和进出口增加值，进出口贸易隐含碳采用OECD数据库中“按来源国和行业分列的国内最终需求中所含的CO2排放量”这列数据，进出口增加值采用“按来源国和行业分列的最终需求增加值含量”这列数据，并根据公式（4）可计算出中国总体及各产业污染贸易条件，如表1所示。

3 测度结果分析

3.1 总体视角

从表1中选取2005年、2007年、2009年、2011年以及2015年中国对外贸易隐含碳污染贸易条件，如图1所示。依次为1.25、1.20、1.13、1.15、1.09。从大致趋势来看，这几年的污染贸易条件均超过1且呈现出波动下降趋势，表明中国出口单位产品增加值的隐含碳是进口的1-1.5倍，即中国进口产品比出口“清洁”，由2005年的1.25减少到2015年的1.09，下降了9%，这说明贸易对中国的环境影响更加有利。在2007—2009年我国污染贸易条件从1.20下降至1.13，这是由于2008年金融危机影响了我国对外贸易的规模，进出口贸易量均有所下降，金融危机过后又贸易量上升又使我国污染贸易条件上升。但是我国进出口产品隐含碳污染贸易条件在2005-2015年期间是总体上处于下降状态，但仍超过1，这说明进口国的环境污染是由中国来承担的，对外贸易导致中国环境条件有所恶化，但这种情况这在逐步改善，如图1所示。

图1 2005—2015年中国总体隐含碳污染贸易条件

表1 2005—2015年中国25个产品部门的污染贸易条件

3.2 三次产业视角

从图2可以看到我国三次产业的污染贸易条件2005-2015年之间的变化，我国三次产业的隐含碳污染贸易条件总体均大于1且处于下降趋势。从总体上看，第一产业仍有一定波动，其污染贸易条件指数总体低于第二产业和第三产业，第一产业的贸易环境所有波动，但是波动不大，总体上较稳定。表明我国第一产业近几年来变化不大，相同的经济效益下带来的环境污染稳定，未有太大改变。第二、三次产业的污染贸易条件指数一直在逐年下降，说明二、三次产业的贸易环境都在逐渐改善，这是一个积极信号。第二、三产业一直处于下降状态，虽然仍大于1，但表明我国二、三产业的贸易使本国环境状况得到逐渐改善。

图2 2005—2015年中国三大产业隐含碳污染贸易条件变化

3.3 25个产品部门视角

我国25个产品部门隐含碳污染贸易条件如表1所示。综合分析这十年数据的可知，基本上所有的产品部门隐含碳污染贸易条件都超过1,第一产业为农林牧渔业，如图3所示。其污染贸易条件较为稳定偏低，对总体环境影响不大。少数部门如纺织业、批发和零售以及运输和存储、公共管理与教育等几个部门这5年的污染贸易条件从大于1到小于1。如图4所示，纺织业在研究期间内有所波动但仍处于下降趋势，是所有产业部门中表现最为良好的部门，污染贸易条件指数较低的主要为第三产业部门。这说明大部分的产品部门的进出口贸易都会造成我国环境条件下降，且以第二产业为主。2005—2015年中隐含碳污染贸易条件排名较为靠前且PTT指数较高的分别为计算机电子和电气设备、其他制造业、采矿和采石、机械设备及橡胶和塑料产品，并且计算机电子和电气设备2005—2015年的污染贸易条件如图5所示，表明我国这5个产品部门出口产品与进口产品的隐含碳差异较大，对我国环境的影响较大，其中计算机电子和电气设备对我国环境的影响最为不利。纺织业、批发和零售、运输和存储等产品部门隐含碳污染贸易条件相对较小，且一直处于下降状态，甚至后期小于1，相对于其他产品部门来说有利于中国贸易环境的改善，如图6所示。在研究期间虽然很多产品部门的污染贸易条件都大于1，但几乎所有的部门的污染贸易条件都在逐年下降，这些部门的进出口贸易将对中国贸易环境的影响更加有利。

图3 2005—2015年农林牧渔业隐含碳污染贸易条件变化

图4 2005—2015年纺织业隐含碳污染贸易条件变化

图5 2005—2015年计算机、电子和电气设备隐含碳污染贸易条件变化

图6 2005—2015年批发和零售业隐含碳污染贸易条件变化

4 影响机制分析

一国的污染贸易条件可分为三个效应，分别为技术效应、结构效应和规模效应，因此这三个效应都可对污染贸易条件产生影响。以下从三个方面来分析其对污染贸易条件的影响。

技术效应对污染贸易条件的影响体现在生产技术水平上，技术水平越高，带来的增加值就越大，贸易隐含碳就越小。生产技术水平影响增加值和隐含碳，本文采用的修订后的污染贸易条件是出口产品每单位增值的污染含量和进口产品每单位增值的污染含量的比率，而进出口单位增值的污染含量又与进出口隐含碳排放量与增加值计算得出。所以技术水平直接影响产业的污染贸易条件。技术效应也能够通过作用于贸易结构和规模效应等因素来间接作用于污染贸易条件。

贸易的结构效应表现为污染密集程度不同的行业的出口对环境产生的影响。其对污染贸易条件的影响体现在各国可以根据各自的比较优势进行生产，形成专业化分工，优化国内产业结构。技术水平的进步可以提高我们资源的利用效率和生产效率，促进产业结构的优化，从而间接影响产业的污染贸易条件。

贸易的规模效应是指当规模效益增加，其他影响因素不变的情况下，资源的消耗会增加，环境的污染也会随之增加，所以在传统的自由化贸易之下，规模效应会导致环境的恶化。而技术水平的进步会减少资源的消耗，影响规模效应，从而作用到污染贸易条件上。

除上文分析的相关影响机制外，本文也参考了多篇相关文献发现技术效应对污染贸易条件的影响最大，大多数文献均将污染贸易条件的影响因素分为技术、结构和规模效应，不同的是选取的数据指标不一样，故将技术效应作为本文的核心变量，同时借鉴吕延方[12]所选取的数据指标，从OECD数据库中获取数据得到本文的研究结果。

5 实证分析

5.1 变量选取与模型设定

由于本文采用的是修订后的PTT指标，基于增加值而非总量去计算污染贸易条件，所以产业增加值的大小决定了产业污染贸易条件的高低，而产业增加值的大小和各个产业的技术水平有着很大的联系，技术含量越高，增加值越低，反之增加值越高，所以本文跟其他大多数文献一样，采用技术效应作为本文的核心变量，考虑到规模和结构效应也会影响出口碳排放，所以将它们作为控制变量加入模型中进行多元回归分析。用来表示技术效应的指标有很多，例如出口碳排放强度、专利数量、科研人数、全球价值链参与度等，由于本文是需要中国25个行业11年的数据，专利数量和科研人数以及全球价值链参与度等数据的可得性较低，所以本文采用各个行业的碳强度来表示技术效应，碳强度越小，技术水平越高，反之越低。

通过研究行业数据，采用25个行业2005—2015年的样本数据，一共275个样本数值，采用面板数据的研究方法，先采用平稳性检验看变量是否需要进行协整，再对检验描述性统计对实证数据的基本信息加以展示，由于面板数据有各种不同的估计方法，所以采用不同的检验方法对模型进行选择，并进行异质性分析分析2009年前后解释变量对被解释变量的影响是否有所不同，随后进行稳健性检验，得到本文的研究结果。

由此通过以污染贸易条件P作为被解释变量，碳强度C作为反映技术效应的解释变量，产业结构效应J、行业出口规模M分别作为反映结构效应和规模效应的控制变量，设置以下模型：

i代表第i个产业（i=1，2，…，11），t代表第t年（t=2005，2006，…，2015），εit为随机误差项。

本文选用中国各产业2005-2015年的面板数据，建立模型，分析技术、结构、规模效应对于中国各个产业污染贸易条件的影响，如表2所示。

表2 变量选取及数据来源

5.2 平稳性检验

本文是对11年的数据进行的研究分析，由于年份较多的面板一般与时间序列有较为一致的步骤，需要进行平稳性检验，验证数据是否处于同个水平平稳的状态，如表3所示。

表3 平稳性检验

对P、C、J、M均进行了LLC平稳性检验，均存在有99%以上的概率是通过平稳性检验的，P、C、J、M均处于原序列平稳，因此，变量不需要进行协整检验，平稳性检验得以通过。

5.3 描述性统计

接下来对样本进行描述性统计，了解各个变量的基本情况，数据样本个数、数据的均值趋势以及标准差代表数据的波动情况，以及数据的最大值最小值，如表4所示。

表4 描述性统计

以上的样本表示所有变量的样本个数均为275个，P的均值为1.1468，最小值为0.8320，最大值为3.4800，说明数据基本上集中在比较低的值，C的均值为0.1570，最小值为0.0086，最大值为1.2953，都集中在比较小的值，标准差为0.1843，与平均值相比，标准差较大，这表明C的变量波动也是较大，J的均值为0.0400，最小值为0.0004，最大值为0.3046，M的均值为6.0863，最小值为0.0566，最大值为66.4923，标准差都是大于均值的，说明数据波动也是较大的。

5.4 模型选择

由于面板数据的估计一般是有三种，需要通过检验去进行验证本文的数据适用于哪一个，最后得到本文的数据适应的模型，如表5所示。

表5 模型检验结果

模型的F检验值为14.19，p值为0，即存在有99%以上的概率选择固定效应模型，LM检验的p值为0，小于0.01，因此，选择随机效应模型，豪斯曼检验显示p值为0.0035，小于0.01的，因此，固定效应模型比随机效应模型更为适合本文的数据，最终模型选择固定效应模型。

5.5 多元回归分析

以上经过模型的检验，最终用确定的固定效应模型进行研究，得到P和C之间的关系，如表6所示。

表6 多元回归分析

多元回归分析结果显示，在逐步加入控制变量的过程中，解释变量得到的结果几乎是一致的，模型结果是比较稳定的，加入后C对P的影响系数有所减少，这是由于控制变量的加入使得模型估计结果更为精确，在估计结果更为精确的情况下，模型结果更加可信，模型的R方为0.1720，说明解释及控制变数对P的解释强度为17.20%，因面板数据的差异性，通常的面板数据的拟合优度低于时间序列，F检验值为17.0984，p<0.01，即存在有99%以上的概率解释变量联合对P的影响系数是不为0的，C的影响系数为0.6366，存在有99%以上的概率性C存在有显著的正向影响，M的影响系数为-0.0064，存在有显著的负向影响，J的影响系数是不显著的。

在逐步加入控制变量的过程中，核心变量C的影响系数在加入的过程中有所减少，这说明加入控制变量后使得C的估计更为精确，核心变量C的影响系数为0.6366，存在有99%以上的概率性解释变量C存在有显著的正向影响。控制变量M的影响系数为-0.0064，存在有显著的负向影响，控制变量J的影响系数是不显著的。

5.6 异质性分析

由于金融危机前后可能C对于P的影响可能有不同，将数据分为2009年前后，2005-2008年分为一组，2009-2015分为一组，如表7所示。

表7 分组回归

可以看到，2009年以前C的影响系数为1.0223，在0.05的显著性水平下显著，2009年以后C的影响系数为0.4517，且在0.01的显著性水平下显著，影响系数较高的为2009年以前，均存在有显著的正向影响。

5.7 稳健性检验

由于其他制造业的数值相比于其他行业P的数值存在比较高的值，在此剔除其他制造业的数值进行稳健性检验，若C对P的影响仍然比较一致，则说明模型结果是比较稳定的，如表8所示。

表8 稳健性检验

可以看到，C仍然存在比较显著的正向影响，模型结果跟前文是一致的，因此，本文的回归结果比较稳定，模型结果通过稳健性检验。

从表6可以看出核心变量C对P的影响系数为0.7667，加入控制变量J后，核心变量C对P的影响系数下降为0.7663，说明控制变量J对P的有影响但不是特别显著。表明结构效应对污染贸易条件的影响不大，但是并不能表明其对污染贸易条件完全没有影响。

加入控制变量M之后，核心变量C对P的影响系数变为0.6366，控制变量M对P的影响较J对P的影响更加显著。行业出口规模M和各产业污染贸易条件P存在显著的负向关系，表明行业出口规模越大污染贸易条件越小，由于污染贸易条件的计算是基于增加值数据，所以行业出口规模越大，增加值越高，得出的污染贸易条件也就越低。表明规模效应对污染贸易条件有显著影响。

逐步加入两个控制变量后，核心变量C对P的影响系数有所下降，除了表明控制变量的加入使得模型更为精确，也表明核心变量C通过影响两个控制变量J和M再作用到污染贸易条件P。也就是说碳强度C和各产业污染贸易条件P在加入两个控制变量后仍存在显著的正向关系，表明各产业的碳强度越大，污染贸易条件越高，反之越小；也说明技术效应对污染贸易条件的影响是显著的。技术的进步直接会使污染贸易条件指数降低。同时也表明技术效应也是通过影响规模和结构效应从而作用到污染贸易条件上。

6 结论及建议

本文通过构建投入产出模型，从OECD数据库获取相关数据后，对2005—2015年我国各产业部门的贸易隐含碳进行测算，并计算出污染贸易条件指数。采用多元回归模型对中国各污染贸易条件的影响因素进行实证分析，得到以下结论。第一，从2007年开始，我国的外贸长期处于大顺差态势。不过，正因为我国出口产品隐含碳远多于我国进口隐含碳，所以我国也长期成了贸易隐含碳的主要顺差方。当中,出口产品隐含碳规模最高、上升速度最快的产业主要集中在第二产业，而出口产品隐含碳降幅最大的则是第三产业。第二，对中国总体贸易污染条件的计算显示，中国总出口产品单位隐含碳比中国总进口产品单位隐含碳大得多。所以，中国总体PTT指数大于1表明中国进行对外贸易加重了自身环境的污染。尽管PTT指数有所下降,但总体降幅不大，且仍大于1。第三，多元回归分析结果显示，中国技术、规模和结构效应都在不同程度上推动了污染贸易条件的改善。技术效应对污染贸易条件的影响是非常显著的，其在不同产业间显著程度不一样，但是依旧对所有产业都产生一定的影响，或大或小。并且技术效应也影响规模和结构效应从而间接作用到污染贸易条件上。

从总体看，我国环境污染程度较严重的出口产品大多来源于第二产业，第三产业情况较好。并且从实证分析中得到，技术的进步可以有效减少我国各产业的污染贸易条件指数且其对规模和结构效应产生影响从而作用到污染贸易条件上，针对这些状况提出建议。第一，加大科研投入，改进生产技术水平。由于污染贸易条件的计算和增加值有关，所以增加值的高低决定了污染贸易条件指数的大小，生产技术的提高不仅能减少资源消耗，也能提高产品的附加值。所以我国相关产业必须改进制造技术，同时增加环保技术的应用，减少中间投入的能耗密度和产品的碳排放强度，尤其是第二产业，这样才更有利于我国污染贸易条件指数的降低，即对外贸易对我国环境影响的改善。第二，限制高污染产品的出口，引导产业出口商品结构转型。我国政府要制定进出口相关规范制度，以引导出口商品结构逐步向高增加值、低污染的商品转化，促使企业通过改进技术水平来改变出口商品结构和自身产业结构。第三，对高新产业实施优惠政策，鼓励创新。给予高新产业相关的优惠政策，设置专利申请奖金等条件激励其自身进行创新，提升创新能力，从而提升自身的技术水平和整个行业的生产水平，提高资源利用效率和生产效率。

以上建议可以促使相关产业提高自身技术水平，资源利用最大化，有效减少我国各产业的碳排放，降低国际间通过贸易方式向我国进行碳转移的规模，促使我国污染贸易条件指数下降，改善我国的对外贸易环境，降低国内环境压力，也可逐步改变我国当前作为其他进口国“污染避难所”的地位。