中国农产品出口贸易隐含碳排放的库兹涅茨曲线检验

　　要：文章首先运用投入产出法测度2001—2017年我国28个省份的农产品出口贸易隐含碳排放量;然后通过构建隐含碳排放环境库兹涅茨曲线模型，采用 2001—2017 年的省域面板数据，实证检验我国农产品出口贸易隐含碳排放库兹涅茨曲线的存在性;最后计算农产品出口贸易隐含碳排放拐点出现的时间。结果表明，我国农产品出口贸易隐含碳排放和经济增长之间存在环境库兹涅茨曲线“倒 U”型关系。基于人均 GDP的年均增速计算得出，我国农产品出口贸易隐含碳排放拐点出现在2029年和2036年。分省份来看，各省份到达农产品出口贸易隐含碳排放拐点所需时间和预计年份各不一样。东部沿海经济发达地区的省份出现农产品出口贸易隐含碳排放拐点的时间普遍较早，大部分出现在2025年前后;其次是中部地区的省份，拐点出现在2030年左右;西部地区的省份拐点出现最晚。这意味着各省份应根据各自农业经济技术发展水平确定农业低碳贸易政策。

　　本文源自戴育琴; 李谷成， 统计与决策 发表时间：2021-07-05

　　关键词：农产品出口;隐含碳排放;投入产出法;库兹涅茨曲线;拐点

　　0 引言

　　加入 WTO 后，中国农产品出口贸易持续增长。根据中国商务部数据，2001—2017年，中国农产品出口贸易额从166.2 亿美元上升到755.3 亿美元，年均增长9.92%。农产品出口贸易的持续增长成为驱动农业经济发展的重要动力之一。然而，随着我国传统农业向现代农业转变，农业生产消耗越来越多的煤炭、柴油、电力等能源，化肥、农药、农膜等的使用也持续增加。根据IPCC评估报告，农业温室气体排放量占全球温室气体总排放量的 15%左右。我国农业已经逐步具有高碳农业的特征，但2015年我国在巴黎气候大会上做出减排承诺，这意味着中国碳排放增长的“天花板”被量化确定。已有研究大多证实中国农产品出口贸易存在数量巨大的隐含碳排放[1—3] ，农业贸易开放可能引致污染产业转移与碳泄露问题，不仅影响中国的碳排放责任界定及气候谈判策略，而且对中国实现碳达峰具有重要影响。因此，迫切需要了解中国农产品出口贸易隐含碳排放是否可以在承诺的时间内达到峰值，以及如何将农业贸易隐含碳排放限制在可控的、平稳的范围内。对农产品出口贸易隐含碳排放的拐点的判断对中国制定贸易开放政策和实现碳达峰具有重要意义。

　　因此，本文在已有研究基础之上[4—11] 对中国农产品出口贸易隐含碳排放和经济发展之间的关系进行分析，检验中国总体和各省份的农产品出口贸易隐含碳排放的库兹涅茨曲线假说是否存在，研判不同地区达到农业贸易隐含碳排放拐点所需要的时间，以期对在农业经济发展过程中和农产品贸易开放中合理把握碳减排的方向和力度起到引导作用。

　　1 研究方法与数据说明

　　1.1 出口贸易隐含碳排放量估算方法

　　利用投入产出法，出口贸易隐含碳排放量的基本计算公式为： EC = R(I - A) -1 Y (1)式中，EC 为出口贸易隐含碳排放量;R 为直接碳排放系数矩阵;Y 代表出口额矩阵;I 为单位矩阵，A 为直接消耗系数矩阵，(I - A) -1 为完全需要系数矩阵，即里昂惕夫逆矩阵。 i 部门的直接碳排放系数 R 的计算方法为： Ri = åk ENik × θk Xi (k = 12...8) (2)

　　其中，ENik 为 i 部门第 k 种能源的消费量，Xi 代表 i 部门的总产出，ENik Xi 为 i 部门 k 能源的消耗系数，即单位产出能源消耗量。 θk 为能源 k 的二氧化碳排放系数。 θk 根据 2006 年联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC， 2006)第二卷(能源)提供的参考方法计算得到，在此直接引用戴育琴等(2016)[12] 的计算结果。能源消费包括煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气和电力八类能源，由于电力属于二次能源，最终来源于煤炭、石油、天然气等，因此本文不考虑电力消耗。二氧化碳排放总量为八种能源消费导致的二氧化碳排放量之和。

　　由于我国各地区在能源使用技术和利用效率方面存在差异，以及地区经济对能源依赖程度也不相同，计算分地区各年份的农产品出口贸易隐含碳排放量时，全国统一的能源消耗系数并不能完全代替各地区的完全能源消耗系数。为了在估算的基础上能更准确地反映各地区的差异，本文引入地区调整系数 ρ ： ρt w = ENGDPt w ENGDPt z (3)

　　其中，ENGDPt w 为 t 年 w 地区的单位 GDP 能耗， ENGDPt z 为 t 年全国单位GDP能耗，二者比值 ρt w 即 t 年 w 地区的调整系数。经调整后，t 年 w 地区的 i 行业的直接碳排放系数 Rt iw =(åk ENik × θk Xi )ρt w 。这里暗含一个假设前提，即各行业直接碳排放系数的变化与整体行业的直接碳排放系数的变化是一致的。则各地区的农产品出口贸易隐含碳排放量计算公式可以表述为： ECw = Rw(I - A)w -1 Yw (4)其中，ECw 为 w 地区农产品出口贸易隐含碳排放量; Yw 为 w 地区农产品出口额矩阵;(1 - A)w -1 为 w 地区的里昂惕夫逆矩阵即完全需要系数矩阵;Rw 为调整后 w 地区的单位产出的直接碳排放系数矩阵。

　　1.2 环境库兹涅茨曲线模型

　　参考国内外学者的实证模型，本文以人均 GDP 为解释变量构建二次方程式，采用环境库兹涅茨曲线假说，建立经济增长与隐含碳排放的对数回归模型： ln ECit = α + β1 ln yit + β2(ln yit ) 2 + vi + εit (5)

　　其中，下标 i 表示中国各省份，t 表示年份。 EC 代表农产品出口贸易隐含碳排放量;y 代表实际人均GDP，以 1978年不变价格计算;α 为不随个体变化的截距;νi 为个体效应;β 为待估参数;εit 为随机误差项。 β1 、β2 根据其取值的不同可反映农产品出口贸易隐含碳排放与经济发展之间不同的关系：当 β1 ¹ 0、β2 = 0 时，农产品出口贸易隐含碳排放与经济发展之间呈线形关系;当 β1 > 0、β2 < 0 时，农产品出口贸易隐含碳排放与经济发展之间符合“倒 U”型关系;当 β1 < 0、β2 > 0 时，农产品出口贸易隐含碳排放与经济发展之间呈“U”型关系。

　　1.3 数据说明

　　直接消耗系数矩阵 A 来源于投入产出表。由于一个国家的生产结构和生产技术在短期内变化不大，我国及各省份的投入产出表五年编制一次。本文的时间跨度为 2001—2017 年，以各省份 2002 年、2007 年和 2012 年的投入产出表计算研究期间各省份农产品出口贸易隐含碳排放量。由于某一省份短期内生产技术结构不变，2001— 2006 年采用 2002 年各省份投入产出表数据进行计算，2007—2011年采用2007年各省份投入产出表数据进行计算，2012—2017 年采用2012 年各省份投入产出表数据进行计算。

　　由于数据的可获得性，本文不考虑西藏、香港、澳门和台湾，将重庆和海南分别纳入四川和广东之中，采用中国 28个省份2001—2017年的面板数据为实证研究的样本。全国能源消费量、国内生产总值、地区生产总值来源于《中国统计年鉴》，人口数量来源于《中国人口和就业统计年鉴》，能源消费量来源于《中国能源统计年鉴》，农产品出口贸易额来源于《中国农业年鉴》。出口贸易额按照当年美元兑人民币平均汇率转化为人民币，用商品零售价格指数进行平减，得到以1978年为基期的实际数据。

　　2 农产品出口贸易隐含碳排放量估算

　　中国28个省份的农产品出口贸易隐含碳排放量计算结果如表1所示。

　　由计算结果看出，中国各省份的农产品出口贸易隐含碳排放量存在较大的差异，大体上东部地区省份碳排放更多，中部地区省份居中，西部地区省份较少，呈现由东至西降低的分布特点。这与地区经济发展、技术水平和农产品出口贸易发展不均衡有较大的联系。东部地区是我国经济发展速度最快的地区，也是农产品贸易最活跃的地区，我国农产品出口主要集中在东部地区的省份，如山东、广东、江苏、福建、浙江和辽宁等，这些省份的隐含碳排放量也是最多的。相反，西部地区省份经济较落后，农产品出口贸易所引致的隐含碳排放量也较低。

　　3 实证分析

　　3.1 面板单位根检验

　　变量间协整的前提是各变量是同阶单整的。因此，为了防止出现伪回归，确保估计结果的有效性，在进行面板数据协整前首先要对面板数据进行单位根检验，以检验数据的平稳性。目前面板数据单位根检验的方法主要有 LLC 检验、Breitun 检验、IPS 检验、Fisher 检验(包括 ADF Fisher 和 PP Fisher 检验)和 Hadri 检验。其中 LLC、Breitun、Hadri检验假定序列有共同的AR结构，即有相同根; IPS、Fisher 检验假定序列中有不同的 AR 结构，即有不同根。本文采用6种方法进行单位根检验，检验结果如表2 所示。

　　LLC、Breitun、IPS、Fisher 检验的零假设为存在单位根;Hadri检验的零假设为不存在单位根，即为平稳的。从表2的检验结果可以看出，6种检验结果中，除极个别的情况，无论是只包含常数项还是同时包含常数项和趋势项，对变量原值进行检验都表明不能拒绝存在单位根的零假设;当对变量的一阶差分进行检验时则强烈拒绝存在单位根的零假设。Hadri检验中 lny 、(ln y) 2 的原值及其一阶差分拒绝不存在单位根的原假设。上述单位根检验中有5 种检验表明变量的一阶差分是不存在单位根的。因此综合判定各个时间序列的对数都是 (I 1)过程，即农产品出口贸易隐含碳排放量、人均 GDP、人均GDP平方项的对数的面板数据为一阶单整的。

　　3.2 面板协整检验

　　根据单位根检验结果，ln EC 、ln y 、(lny) 2 为同阶单整的，可以进行协整检验，考察变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。常用的面板数据的协整检验方法包括 Pedroni 检验、Kao 检验和 Fisher 协整检验，前两项建立在 Engle-Granger二步法基础上，后者建立在Johansen协整检验基础上。本文采用3种检验方法进行面板协整检验，研究变量之间的协整关系，检验结果如表3所示。

　　协整检验结果表明，Pedroni检验中7个统计量中有5个显著拒绝不存在协整的零假设。可以判断，lnEC 、ln y 、(ln y) 2 在长期趋于一致，非平稳时间序列之间存在协整关系，模型(5)为中国各省份农产品出口贸易隐含碳排放面板协整模型，刻画了三组序列之间的长期均衡关系。

　　3.3 回归结果分析

　　本文采用了混合OLS、随机效应模型和固定效应模型3种估计方法。混合OLS估计可以得到直观的结果，但可能因为忽略不同省份间的差异性而导致估计值的偏误，如果模型存在个体固定效应，那么混合最小二乘法估计量不再具有一致性，通常的方法是通过F检验进行判断。要得到更多个体变化特征信息，则需要采用固定效应模型或随机效应模型，对随机效应模型进行Hausman检验，考察是否拒绝两种模型系数无系统性差异的原假设。

　　利用Eviews 6.0对回归方程式(5)进行参数估计。混合OLS与面板模型的选择上，因为 F 统计量对应的P值小于0.05，F检验拒绝原假设，因而应该建立个体固定效应模型。进一步，因为 Hausman 统计量对应的 P 值为 0.0289< 0.05，拒绝原假设，应该选择个体固定效应模型。对于全国范围内的估计来说，由于横截面个数大于时序个数，所以选择截面加权估计法(Cross Section Weights, CSW)。本文固定效应模型所估计的结果是主要说明的对象，以随机效应模型、混合模型的结果作为参考。详细估计与检验结果如下页表4所示。

　　从表4可以看出，我国农产品出口贸易隐含碳排放量与人均GDP曲线拟合较好，相关系数和F检验基本达到统计要求。3种面板模型回归结果均有 β1 > 0β2 < 0 ,且通过置信度为1%或5%的显著性检验，所以，全国农产品出口贸易隐含碳排放与人均 GDP 之间存在环境库兹涅茨曲线，农产品出口贸易隐含碳排放存在拐点。按照抛物线顶点公式，可以计算库兹涅茨曲线的拐点。以1978年不变价格计算，在OLS混合回归模型下，农产品出口贸易隐含碳排放的拐点出现在人均GDP为101711.11元时;在固定效应模型下，拐点出现在人均GDP为24834.77元时;在随机效应模型下，拐点出现在人均GDP为37797.56元时。

　　3.4 拐点的出现时间分析

　　根据面板模型回归结果，以及抛物线顶点计算公式，可以求出库兹涅茨曲线的人均 GDP 的转折点，推算农产品出口贸易隐含碳排放开始减少的时间。本文按照以我国1978年不变价格计算的实际人均GDP的年均增速来预估经济增长与农产品出口贸易隐含碳排放减少双赢发展所需的时间。本文1978—2017年以1978年不变价格计算的人均GDP的年均增长率为8.6%。本文以用固定效应模型估计的拐点为基础，将人均 GDP 的增长率分为较高(8.6%)和较低(5.6%)两种情形来估计全国农产品出口贸易隐含碳排放到达拐点所需时间和出现年份，计算结果见表 5。各省份人均 GDP 增长率则按照各省份 1998—2017 年人均 GDP(1978 年不变价)的年均增长率计算得到，并在此基础上计算各省份农产品出口贸易隐含碳排放到达拐点所需时间和预计拐点出现的年份，计算结果见表6。

　　由表 5 可知，按较高(8.6%)和较低(5.6%)两种人均 GDP增长率得出的全国农产品出口贸易隐含碳排放拐点分别出现在2029年和2036年。在人均GDP到达24834.77 元之前，随着经济的增长，我国农产品出口贸易隐含碳排放不断增加;当人均GDP到达24834.77元之后，随着经济的增长，农产品出口贸易隐含碳排放将减少。

　　如表6所示，分省份来看，各省份由于人均GDP增速的区别，到达农产品出口贸易隐含碳排放拐点所需时间和预计年份各不一样。北京、天津、上海、江苏、内蒙古预计最早出现拐点，时间约为2020—2023年，最晚出现拐点的省份为黑龙江、甘肃、云南，拐点出现时间约为 2036 年。可以看出，东部沿海经济发达地区的省份出现拐点的时间普遍较早，大部分出现在2025年前后;其次是中部地区的省份，拐点大约出现在2030年;西部地区的省份拐点出现最晚。东部地区经济发展水平较快，人均收入较高，同时农产品出口贸易规模较大，也是农产品出口贸易隐含碳排放最集中的地区。但是，随着东部地区农业产业结构优化升级、技术进步和效率的提高，碳减排成效逐渐明显，因而较早到达曲线的拐点，进入农产品出口贸易隐含碳排放减少阶段。中部地区多为产粮大省，碳基能源丰富，是我国农业经济和农产品出口贸易的稳定力量，随着农产品出口贸易的发展，农业能源消费和出口贸易隐含碳排放也在不断增加，对碳减排形成较大压力。中部地区农业生产过程中的能源利用效率低于东部地区，农产品出口贸易隐含碳排放到达拐点需要的时间更长。中部各省份中，预计山西到达拐点的时间为 2033 年，安徽为 2032 年，江西为 2031 年，拐点出现的时间比东部省份最长要晚13年左右。西部地区由于当前人均收入低于东部和中部地区，发展经济和农产品出口的需求较强烈，拐点出现时间较晚。云南的拐点出现在2037年，为我国各省份中预计最晚出现拐点的省份，其次是甘肃、新疆，拐点分别出现在 2036 年和 2034年。

　　4 结论

　　本文得到如下主要结论：

　　(1)我国农产品出口贸易隐含碳排放与经济发展水平显著地存在“倒U”型关系。按照人均GDP年均增长率的两种不同设定，即较高和较低两种情况，前者计算得出拐点出现在2029年，后者为2036年。如果考虑政府政策对降低碳排放强度的影响，到达拐点的时间可以提前。

　　(2)分地区来看，各地区由于人均 GDP 增速的区别，到达农产品出口贸易隐含碳排放拐点所需时间和预计年份具有较大差异。东部地区较早到达环境库兹涅茨曲线的拐点，其中大部分省份出现在2025年前后;中部地区拐点大约出现在2030年;西部地区拐点出现时间较晚。

　　(3)不同省份农产品出口贸易隐含碳排放环境库兹涅茨曲线时间收敛上的差异，预示着当前我国各省份农业经济、技术水平发展不平衡，因而在引进农业节能减排技术，培育新品种、优势产业时，应当允许各省份根据各自农业经济技术发展水平因地制宜地选择重点，确定农业低碳发展政策和农产品出口政策。