中国工业碳减排效率的测算及其对贸易竞争力的影响.docx

稻壳儿网络大学 中国工业碳减排效率的测算及其对贸易竞争力的影响 作 者:XXX 学 校:稻壳儿网络大学 学 院:XXXXXXXXXX 专 业:XXXXXXXX 教 师:张三 XXXX年X月 中国工业碳减排效率的测算及其对贸易竞争力的影响
　　一、引 言 　　在中国对外贸易发展过程中，中国的二氧化碳排放量也在迅速增加，中国已经成为世界上最大的贸易国和最大的二氧化碳排放国。近年来，我国政府对环境问题高度关注，已向世界承诺到 2020 年中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005 年下降40% ～45%。减少碳排放无疑具有必要性，但为之采取的环境规制也会对中国贸易竞争力产生影响。究竟中国贸易竞争力有多大程度依赖于碳排放效率成为政府和学术界极为关注的热点问题。 　　Esty 和 Geradin( 1997) 认为降低环境标准可以提升污染密集型行业的贸易竞争力。在贸易自由化的环境下，采取宽松环境政策的国家会集聚大量的环境污染行业从而成为“污染避难所”( Dua 和 Esty，1997) 。但从国家整体竞争力上看，环境规制对贸易竞争力的作用并非显而易见。Porter( 1991) 以及 Porter 和 Lindo( 1995) 认为，严格的环境政策对一国的竞争力有利，因为它可以通过促进技术创新来抵消成本的增加，并驱动一国产业升级，从而使得一国的部分厂商或部分产品在国际上具有更强的竞争优势。 　　本文利用经验数据实证研究中国国际贸易竞争力与碳减排效率的关系。在此方面国内已有的研究观点依然存在较大的争议。例如，高凤林( 2010) 以中美贸易为例建立出口贸易竞争力和碳排放的相对指标，实证分析发现，二者之间存在稳定的线性关系且互为 Grang-er 原因，即高碳排放是贸易竞争力的来源。而董敏杰等( 2011) 的研究则发现，环境管制对贸易部门的价格水平有一定影响，但在可承受范围内，因此不会降低中国产品的出口竞争力。为揭示提升碳减排效率的政策对中国国际贸易竞争力的影响，本文利用 2003 ～ 2011 年中国工业 35 个行业的统计数据，在测算各行业碳减排效率的基础上，采用计量方法检验了碳减排效率变化对中国国际贸易竞争力的影响。 　　二、测算方法与数据来源 　　1． 主要指标的测算方法 　　( 1) 全要素碳减排效率( CMP)本文参照张伟等( 2013) 的研究，使用 Fare et al．( 2007) 的 DEA 方法测算中国 35 个工业行业 2003 ～2011 年间的全要素二氧化碳减排效率。这里的全要素二氧化碳减排效率是指在保持投入要素不变的情况下，实际二氧化碳排放量与最小可能的二氧化碳排放量的比例。本文将每个工业行业作为一个生产决策单元，每个行业的资本( K) 、劳动力( L) 和能源消费( E) 作为生产要素的投入，各行业的总产值( Y) 作为期望产出，CO2排放量( C) 作为非期望产出。基于产出导向的测算全要素二氧化碳减排效率的 CRS-DEA 模型如下:【1】INCLUDEPICTURE \d "http://www.lunwenstudy.com/uploads/allimg/141010/4-141010135130O5.jpg" \* MERGEFORMATINET 
　　　　为了克服传统 DEA 模型不能对多个相对有效的决策单元进行排序进而进一步比较的缺陷，本文采用超效率 DEA 模型将决策单元排除在决策单元参与集之外进行全要素二氧化碳减排效率测算。 　　( 2) Malmquist － Luenberger 生产效率指数DEA 模型中的 Malmquist － Luenberger 生产效率指数( 以下简称 ML 指数) 用于衡量生产效率随时间的变化。ML 指数计算的核心思想是基于( 1) 式通过两个时期距离函数值的变化获得。两个时期 ML 指数的计算公式如下:【2】INCLUDEPICTURE \d "http://www.lunwenstudy.com/uploads/allimg/141010/4-14101013513I18.jpg" \* MERGEFORMATINET 
　　　　本文利用这一方法测算出我国 35 个工业行业全要素二氧化碳减排效率的 ML 指数，并将之用 MCPI 表示。若 MCPI( t，s) ＞1，则表明二氧化碳减排效率有所提高;若 MCPI( t，s) ＜1，则表明二氧化碳减排效率有所降低。 　　( 3) 贸易竞争力指数本文选用贸易竞争力指数( 即 TCI) 来衡量我国 35个工业行业的贸易竞争力。TCI 的具体计算公式如下:【3】INCLUDEPICTURE \d "http://www.lunwenstudy.com/uploads/allimg/141010/4-141010135144160.jpg" \* MERGEFORMATINET 
　　　　( 3) 式中 Xit和 Mit分别表示我国工业第 i 个行业 t时期的出口额和进口额。TCI 值的范围在 －1 ～1 之间，若 TCI ＞0，这说明生产效率高于国际水平，该行业在世界市场上处于竞争优势; 若 TCI ＜0，则说明生产效率低于国际水平，该行业在世界市场上处于竞争劣势。 　　2． 变量及数据来源 　　本文以 2003 ～2011 年我国工业行业面板数据作为分析对象，剔除了非贸易部门“水的生产和供应业”以及影响力度较小的“废弃资源和废旧材料回收加工业”，另外将“非金属矿采选业”和“其他采矿业”合并为“非金属矿采选业”，将“农副食品加工业”和“食品制造业”合并为“食品加工与制造业”，这样处理后得出总共35 个行业的面板数据。 　　具体变量的处理情况如下: 第一，资本存量，以我国规模以上工业企业的固定资产净值年平均余额作为资本投入，并且按照固定资产价格指数平减到 2002 年的价格水平; 第二，劳动力，用我国各行业规模以上工业企业全部从业人员年平均数来表示; 第三，能源消费，采用各行业终端能源消费量作为能源投入; 第四，期望产出，选取各行业规模以上工业企业总产值作为期望产出，并根据历年工业品出厂价格指数换算成以 2002 年不变价格表示的实际产出值; 第五，非期望产出二氧化碳排放量，根据《2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南》的计算方法，结合我国能源消费的具体情况估算出我国 35 个工业行业 2003 ～2011 年的二氧化碳排放量; 第六，贸易竞争力指数，由于我国工业行业的分类标准与进出口贸易数据的分类标准不同，为了计算各行业的贸易竞争力，本文根据盛斌( 2002) 归纳的国际贸易标准分类( STIC 3． 0) 与中国工业行业的对照表，将按照 STIC 3． 0分类的进出口数据划分为按照工业行业分类的数据，进而计算出我国各行业 2003 ～ 2011 年的贸易竞争力指数。以上数据均来自 2004 ～2012 年的《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》以及联合国 Comtrade 数据库。 　　三、贸易竞争力和全要素二氧化碳减排效率的变化　　　　1． 行业比较 　　根据上述的测算方法，利用 EMS 软件计算出我国35 个工业行业 2003 ～ 2011 年全要素二氧化碳减排效率值 Φ，因为二氧化碳排放量是非期望产出，越少越好，所以 Φ 值越小效率越高，本文用 3 － Φ 表示全要素二氧化碳减排效率，主要是因为这样可以保证数值越大效率越高的正向关系以及效率值均为正数表示。另外，将重新分类后的进出口数据根据 TCI 的公式计算得出我国 35个工业行业 2003 ～2011 年的贸易竞争力指数。表 1 给出的是各行业 TCI 的年平均值( ATCI) 和全要素二氧化碳减排效率的年平均值( ACMP) ，以及相应的效率等级( Level) 。该效率等级是根据全要素二氧化碳减排效率的平均值从高到低排序，将结果分为高、中、低 3 个层次，前10名归类为高碳减排效率组，11 ～ 20名归类为中等碳减排效率组，剩下的归类为低碳减排效率组。 　　从表 1 可以看出，35 个工业行业中有 21 个行业贸易竞争力指数的平均值大于零，说明这些行业在国际市场上具有一定的竞争优势。而在具有竞争优势的 21 个行业中有 13 个行业的全要素二氧化碳减排效率处于中低水平，这一现象说明大多数贸易竞争力较强行业的碳减排效率较低。 　　2． 动态变化 　　将贸易竞争力指数作为因变量，时间 t 作为自变量进行回归，从而判断贸易竞争力指数的变化趋势。若时间 t 的系数显着为正，则表明贸易竞争力指数有增加的趋势; 相反若显着为负，则表明有下降的趋势，若系数未通过显着性检验，表明贸易竞争力指数的变化趋势不明显，回归分析的结果如表 2 所示。【表2】INCLUDEPICTURE \d "http://www.lunwenstudy.com/uploads/allimg/141010/4-14101013515M06.jpg" \* MERGEFORMATINET 
　　　　为了进一步探讨贸易竞争力与全要素 CO2减排效率之间的关系，本文利用 EMS 软件计算出相应的距离函数值，再根据上述 ML 指数的计算公式测算出我国 35个工业行业以 2003 年为基期的全要素二氧化碳减排效率的变化情况，算出各行业 MCPI 的年均值，如图 1 所示。【图1】INCLUDEPICTURE \d "http://www.lunwenstudy.com/uploads/allimg/141010/4-141010135205c5.jpg" \* MERGEFORMATINET 
　　　　从图 1 可以看出，除少数行业以外，绝大多数行业的碳减排效率都有所提高。年均增长最快的 5 个行业年均增长率均超过 50%，其中石油及核燃料加工业的年均增长率达到 65%。但结合表 2 可以发现，在贸易竞争力逐渐增强的 15 个行业中有 11 个行业的碳减排效率增长率均未超过行业平均水平( 20%) 。服装鞋帽制造业、家具制造业以及木材等加工制品业碳减排效率的年均增长率分别为 8%、10%和 1%，都相对较缓慢。　　　　四、实证分析 　　1． 实证模型的建立本文以贸易竞争力指数 TCI 为被解释变量，全要素二氧化碳减排效率为解释变量，同时引入影响行业贸易竞争力的其他因素作为控制变量，建立如下实证模型:【4】INCLUDEPICTURE \d "http://www.lunwenstudy.com/uploads/allimg/141010/4-141010135213608.jpg" \* MERGEFORMATINET 
　　　　其中，TCIit表示第 i 个工业行业 t 年的贸易竞争力指数，CMPit表示第 i 个工业行业 t 年的全要素二氧化碳减排效率，Xit表示影响贸易竞争力的其他控制变量，例如外资参与度、研发投入、人均资本以及企业规模等，εit是残差项。 　　2． 控制变量的说明第一，外资参与度( FCP) 。本文采用分行业的三资工业企业的总资产占行业总资产的比重来衡量外资参与度。第二，研发投入( RD) 。本文采用分行业的 R＆D经费占主营业务收入的比重，即 R＆D 强度来衡量各行业的研发投入状况。第三，人均资本( PCC) 。人均资本存量对贸易竞争力也有一定的影响，本文以 2002 年为基期的分行业的固定资产净值年平均余额除以各行业全部从业人员年平均数所得。第四，企业规模( SC) 。 　　理论上规模经济也会对竞争力产生一定的影响，本文用工业行业以 2002 年为基期的实际工业总产值除以各行业企业个数所得。以上数据均来自 2004 ～ 2012 年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。 　　3． 回归分析结果 　　为了深入探索全要素二氧化碳减排效率对不同行业贸易竞争力的影响情况，本文除了对全部行业按照上述模型进行回归外，还将 35 个工业行业分别按照 R＆D强度和人均资本两个指标进行分类，然后分组进行实证回归得出以下结果。 　　( 1) 全行业回归分析根据我国 2003 ～ 2011 年 35 个工业行业的面板数据，利用上述( 4)