中國農產品出口貿易隱含碳排放的庫茲涅茨曲線檢驗

　　要：文章首先運用投入產出法測度2001—2017年我國28個省份的農產品出口貿易隱含碳排放量;然后通過構建隱含碳排放環境庫茲涅茨曲線模型，采用 2001—2017 年的省域面板數據，實證檢驗我國農產品出口貿易隱含碳排放庫茲涅茨曲線的存在性;最后計算農產品出口貿易隱含碳排放拐點出現的時間。結果表明，我國農產品出口貿易隱含碳排放和經濟增長之間存在環境庫茲涅茨曲線“倒 U”型關系。基于人均 GDP的年均增速計算得出，我國農產品出口貿易隱含碳排放拐點出現在2029年和2036年。分省份來看，各省份到達農產品出口貿易隱含碳排放拐點所需時間和預計年份各不一樣。東部沿海經濟發達地區的省份出現農產品出口貿易隱含碳排放拐點的時間普遍較早，大部分出現在2025年前后;其次是中部地區的省份，拐點出現在2030年左右;西部地區的省份拐點出現最晚。這意味著各省份應根據各自農業經濟技術發展水平確定農業低碳貿易政策。

　　本文源自戴育琴; 李谷成， 統計與決策 發表時間：2021-07-05

　　關鍵詞：農產品出口;隱含碳排放;投入產出法;庫茲涅茨曲線;拐點

　　0 引言

　　加入 WTO 后，中國農產品出口貿易持續增長。根據中國商務部數據，2001—2017年，中國農產品出口貿易額從166.2 億美元上升到755.3 億美元，年均增長9.92%。農產品出口貿易的持續增長成為驅動農業經濟發展的重要動力之一。然而，隨著我國傳統農業向現代農業轉變，農業生產消耗越來越多的煤炭、柴油、電力等能源，化肥、農藥、農膜等的使用也持續增加。根據IPCC評估報告，農業溫室氣體排放量占全球溫室氣體總排放量的 15%左右。我國農業已經逐步具有高碳農業的特征，但2015年我國在巴黎氣候大會上做出減排承諾，這意味著中國碳排放增長的“天花板”被量化確定。已有研究大多證實中國農產品出口貿易存在數量巨大的隱含碳排放[1—3] ，農業貿易開放可能引致污染產業轉移與碳泄露問題，不僅影響中國的碳排放責任界定及氣候談判策略，而且對中國實現碳達峰具有重要影響。因此，迫切需要了解中國農產品出口貿易隱含碳排放是否可以在承諾的時間內達到峰值，以及如何將農業貿易隱含碳排放限制在可控的、平穩的范圍內。對農產品出口貿易隱含碳排放的拐點的判斷對中國制定貿易開放政策和實現碳達峰具有重要意義。

　　因此，本文在已有研究基礎之上[4—11] 對中國農產品出口貿易隱含碳排放和經濟發展之間的關系進行分析，檢驗中國總體和各省份的農產品出口貿易隱含碳排放的庫茲涅茨曲線假說是否存在，研判不同地區達到農業貿易隱含碳排放拐點所需要的時間，以期對在農業經濟發展過程中和農產品貿易開放中合理把握碳減排的方向和力度起到引導作用。

　　1 研究方法與數據說明

　　1.1 出口貿易隱含碳排放量估算方法

　　利用投入產出法，出口貿易隱含碳排放量的基本計算公式為： EC = R(I - A) -1 Y (1)式中，EC 為出口貿易隱含碳排放量;R 為直接碳排放系數矩陣;Y 代表出口額矩陣;I 為單位矩陣，A 為直接消耗系數矩陣，(I - A) -1 為完全需要系數矩陣，即里昂惕夫逆矩陣。 i 部門的直接碳排放系數 R 的計算方法為： Ri = åk ENik × θk Xi (k = 12...8) (2)

　　其中，ENik 為 i 部門第 k 種能源的消費量，Xi 代表 i 部門的總產出，ENik Xi 為 i 部門 k 能源的消耗系數，即單位產出能源消耗量。 θk 為能源 k 的二氧化碳排放系數。 θk 根據 2006 年聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC， 2006)第二卷(能源)提供的參考方法計算得到，在此直接引用戴育琴等(2016)[12] 的計算結果。能源消費包括煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力八類能源，由于電力屬于二次能源，最終來源于煤炭、石油、天然氣等，因此本文不考慮電力消耗。二氧化碳排放總量為八種能源消費導致的二氧化碳排放量之和。

　　由于我國各地區在能源使用技術和利用效率方面存在差異，以及地區經濟對能源依賴程度也不相同，計算分地區各年份的農產品出口貿易隱含碳排放量時，全國統一的能源消耗系數并不能完全代替各地區的完全能源消耗系數。為了在估算的基礎上能更準確地反映各地區的差異，本文引入地區調整系數 ρ ： ρt w = ENGDPt w ENGDPt z (3)

　　其中，ENGDPt w 為 t 年 w 地區的單位 GDP 能耗， ENGDPt z 為 t 年全國單位GDP能耗，二者比值 ρt w 即 t 年 w 地區的調整系數。經調整后，t 年 w 地區的 i 行業的直接碳排放系數 Rt iw =(åk ENik × θk Xi )ρt w 。這里暗含一個假設前提，即各行業直接碳排放系數的變化與整體行業的直接碳排放系數的變化是一致的。則各地區的農產品出口貿易隱含碳排放量計算公式可以表述為： ECw = Rw(I - A)w -1 Yw (4)其中，ECw 為 w 地區農產品出口貿易隱含碳排放量; Yw 為 w 地區農產品出口額矩陣;(1 - A)w -1 為 w 地區的里昂惕夫逆矩陣即完全需要系數矩陣;Rw 為調整后 w 地區的單位產出的直接碳排放系數矩陣。

　　1.2 環境庫茲涅茨曲線模型

　　參考國內外學者的實證模型，本文以人均 GDP 為解釋變量構建二次方程式，采用環境庫茲涅茨曲線假說，建立經濟增長與隱含碳排放的對數回歸模型： ln ECit = α + β1 ln yit + β2(ln yit ) 2 + vi + εit (5)

　　其中，下標 i 表示中國各省份，t 表示年份。 EC 代表農產品出口貿易隱含碳排放量;y 代表實際人均GDP，以 1978年不變價格計算;α 為不隨個體變化的截距;νi 為個體效應;β 為待估參數;εit 為隨機誤差項。 β1 、β2 根據其取值的不同可反映農產品出口貿易隱含碳排放與經濟發展之間不同的關系：當 β1 ¹ 0、β2 = 0 時，農產品出口貿易隱含碳排放與經濟發展之間呈線形關系;當 β1 > 0、β2 < 0 時，農產品出口貿易隱含碳排放與經濟發展之間符合“倒 U”型關系;當 β1 < 0、β2 > 0 時，農產品出口貿易隱含碳排放與經濟發展之間呈“U”型關系。

　　1.3 數據說明

　　直接消耗系數矩陣 A 來源于投入產出表。由于一個國家的生產結構和生產技術在短期內變化不大，我國及各省份的投入產出表五年編制一次。本文的時間跨度為 2001—2017 年，以各省份 2002 年、2007 年和 2012 年的投入產出表計算研究期間各省份農產品出口貿易隱含碳排放量。由于某一省份短期內生產技術結構不變，2001— 2006 年采用 2002 年各省份投入產出表數據進行計算，2007—2011年采用2007年各省份投入產出表數據進行計算，2012—2017 年采用2012 年各省份投入產出表數據進行計算。

　　由于數據的可獲得性，本文不考慮西藏、香港、澳門和臺灣，將重慶和海南分別納入四川和廣東之中，采用中國 28個省份2001—2017年的面板數據為實證研究的樣本。全國能源消費量、國內生產總值、地區生產總值來源于《中國統計年鑒》，人口數量來源于《中國人口和就業統計年鑒》，能源消費量來源于《中國能源統計年鑒》，農產品出口貿易額來源于《中國農業年鑒》。出口貿易額按照當年美元兌人民幣平均匯率轉化為人民幣，用商品零售價格指數進行平減，得到以1978年為基期的實際數據。

　　2 農產品出口貿易隱含碳排放量估算

　　中國28個省份的農產品出口貿易隱含碳排放量計算結果如表1所示。

　　由計算結果看出，中國各省份的農產品出口貿易隱含碳排放量存在較大的差異，大體上東部地區省份碳排放更多，中部地區省份居中，西部地區省份較少，呈現由東至西降低的分布特點。這與地區經濟發展、技術水平和農產品出口貿易發展不均衡有較大的聯系。東部地區是我國經濟發展速度最快的地區，也是農產品貿易最活躍的地區，我國農產品出口主要集中在東部地區的省份，如山東、廣東、江蘇、福建、浙江和遼寧等，這些省份的隱含碳排放量也是最多的。相反，西部地區省份經濟較落后，農產品出口貿易所引致的隱含碳排放量也較低。

　　3 實證分析

　　3.1 面板單位根檢驗

　　變量間協整的前提是各變量是同階單整的。因此，為了防止出現偽回歸，確保估計結果的有效性，在進行面板數據協整前首先要對面板數據進行單位根檢驗，以檢驗數據的平穩性。目前面板數據單位根檢驗的方法主要有 LLC 檢驗、Breitun 檢驗、IPS 檢驗、Fisher 檢驗(包括 ADF Fisher 和 PP Fisher 檢驗)和 Hadri 檢驗。其中 LLC、Breitun、Hadri檢驗假定序列有共同的AR結構，即有相同根; IPS、Fisher 檢驗假定序列中有不同的 AR 結構，即有不同根。本文采用6種方法進行單位根檢驗，檢驗結果如表2 所示。

　　LLC、Breitun、IPS、Fisher 檢驗的零假設為存在單位根;Hadri檢驗的零假設為不存在單位根，即為平穩的。從表2的檢驗結果可以看出，6種檢驗結果中，除極個別的情況，無論是只包含常數項還是同時包含常數項和趨勢項，對變量原值進行檢驗都表明不能拒絕存在單位根的零假設;當對變量的一階差分進行檢驗時則強烈拒絕存在單位根的零假設。Hadri檢驗中 lny 、(ln y) 2 的原值及其一階差分拒絕不存在單位根的原假設。上述單位根檢驗中有5 種檢驗表明變量的一階差分是不存在單位根的。因此綜合判定各個時間序列的對數都是 (I 1)過程，即農產品出口貿易隱含碳排放量、人均 GDP、人均GDP平方項的對數的面板數據為一階單整的。

　　3.2 面板協整檢驗

　　根據單位根檢驗結果，ln EC 、ln y 、(lny) 2 為同階單整的，可以進行協整檢驗，考察變量之間是否存在長期穩定的均衡關系。常用的面板數據的協整檢驗方法包括 Pedroni 檢驗、Kao 檢驗和 Fisher 協整檢驗，前兩項建立在 Engle-Granger二步法基礎上，后者建立在Johansen協整檢驗基礎上。本文采用3種檢驗方法進行面板協整檢驗，研究變量之間的協整關系，檢驗結果如表3所示。

　　協整檢驗結果表明，Pedroni檢驗中7個統計量中有5個顯著拒絕不存在協整的零假設。可以判斷，lnEC 、ln y 、(ln y) 2 在長期趨于一致，非平穩時間序列之間存在協整關系，模型(5)為中國各省份農產品出口貿易隱含碳排放面板協整模型，刻畫了三組序列之間的長期均衡關系。

　　3.3 回歸結果分析

　　本文采用了混合OLS、隨機效應模型和固定效應模型3種估計方法。混合OLS估計可以得到直觀的結果，但可能因為忽略不同省份間的差異性而導致估計值的偏誤，如果模型存在個體固定效應，那么混合最小二乘法估計量不再具有一致性，通常的方法是通過F檢驗進行判斷。要得到更多個體變化特征信息，則需要采用固定效應模型或隨機效應模型，對隨機效應模型進行Hausman檢驗，考察是否拒絕兩種模型系數無系統性差異的原假設。

　　利用Eviews 6.0對回歸方程式(5)進行參數估計。混合OLS與面板模型的選擇上，因為 F 統計量對應的P值小于0.05，F檢驗拒絕原假設，因而應該建立個體固定效應模型。進一步，因為 Hausman 統計量對應的 P 值為 0.0289< 0.05，拒絕原假設，應該選擇個體固定效應模型。對于全國范圍內的估計來說，由于橫截面個數大于時序個數，所以選擇截面加權估計法(Cross Section Weights, CSW)。本文固定效應模型所估計的結果是主要說明的對象，以隨機效應模型、混合模型的結果作為參考。詳細估計與檢驗結果如下頁表4所示。

　　從表4可以看出，我國農產品出口貿易隱含碳排放量與人均GDP曲線擬合較好，相關系數和F檢驗基本達到統計要求。3種面板模型回歸結果均有 β1 > 0β2 < 0 ,且通過置信度為1%或5%的顯著性檢驗，所以，全國農產品出口貿易隱含碳排放與人均 GDP 之間存在環境庫茲涅茨曲線，農產品出口貿易隱含碳排放存在拐點。按照拋物線頂點公式，可以計算庫茲涅茨曲線的拐點。以1978年不變價格計算，在OLS混合回歸模型下，農產品出口貿易隱含碳排放的拐點出現在人均GDP為101711.11元時;在固定效應模型下，拐點出現在人均GDP為24834.77元時;在隨機效應模型下，拐點出現在人均GDP為37797.56元時。

　　3.4 拐點的出現時間分析

　　根據面板模型回歸結果，以及拋物線頂點計算公式，可以求出庫茲涅茨曲線的人均 GDP 的轉折點，推算農產品出口貿易隱含碳排放開始減少的時間。本文按照以我國1978年不變價格計算的實際人均GDP的年均增速來預估經濟增長與農產品出口貿易隱含碳排放減少雙贏發展所需的時間。本文1978—2017年以1978年不變價格計算的人均GDP的年均增長率為8.6%。本文以用固定效應模型估計的拐點為基礎，將人均 GDP 的增長率分為較高(8.6%)和較低(5.6%)兩種情形來估計全國農產品出口貿易隱含碳排放到達拐點所需時間和出現年份，計算結果見表 5。各省份人均 GDP 增長率則按照各省份 1998—2017 年人均 GDP(1978 年不變價)的年均增長率計算得到，并在此基礎上計算各省份農產品出口貿易隱含碳排放到達拐點所需時間和預計拐點出現的年份，計算結果見表6。

　　由表 5 可知，按較高(8.6%)和較低(5.6%)兩種人均 GDP增長率得出的全國農產品出口貿易隱含碳排放拐點分別出現在2029年和2036年。在人均GDP到達24834.77 元之前，隨著經濟的增長，我國農產品出口貿易隱含碳排放不斷增加;當人均GDP到達24834.77元之后，隨著經濟的增長，農產品出口貿易隱含碳排放將減少。

　　如表6所示，分省份來看，各省份由于人均GDP增速的區別，到達農產品出口貿易隱含碳排放拐點所需時間和預計年份各不一樣。北京、天津、上海、江蘇、內蒙古預計最早出現拐點，時間約為2020—2023年，最晚出現拐點的省份為黑龍江、甘肅、云南，拐點出現時間約為 2036 年。可以看出，東部沿海經濟發達地區的省份出現拐點的時間普遍較早，大部分出現在2025年前后;其次是中部地區的省份，拐點大約出現在2030年;西部地區的省份拐點出現最晚。東部地區經濟發展水平較快，人均收入較高，同時農產品出口貿易規模較大，也是農產品出口貿易隱含碳排放最集中的地區。但是，隨著東部地區農業產業結構優化升級、技術進步和效率的提高，碳減排成效逐漸明顯，因而較早到達曲線的拐點，進入農產品出口貿易隱含碳排放減少階段。中部地區多為產糧大省，碳基能源豐富，是我國農業經濟和農產品出口貿易的穩定力量，隨著農產品出口貿易的發展，農業能源消費和出口貿易隱含碳排放也在不斷增加，對碳減排形成較大壓力。中部地區農業生產過程中的能源利用效率低于東部地區，農產品出口貿易隱含碳排放到達拐點需要的時間更長。中部各省份中，預計山西到達拐點的時間為 2033 年，安徽為 2032 年，江西為 2031 年，拐點出現的時間比東部省份最長要晚13年左右。西部地區由于當前人均收入低于東部和中部地區，發展經濟和農產品出口的需求較強烈，拐點出現時間較晚。云南的拐點出現在2037年，為我國各省份中預計最晚出現拐點的省份，其次是甘肅、新疆，拐點分別出現在 2036 年和 2034年。

　　4 結論

　　本文得到如下主要結論：

　　(1)我國農產品出口貿易隱含碳排放與經濟發展水平顯著地存在“倒U”型關系。按照人均GDP年均增長率的兩種不同設定，即較高和較低兩種情況，前者計算得出拐點出現在2029年，后者為2036年。如果考慮政府政策對降低碳排放強度的影響，到達拐點的時間可以提前。

　　(2)分地區來看，各地區由于人均 GDP 增速的區別，到達農產品出口貿易隱含碳排放拐點所需時間和預計年份具有較大差異。東部地區較早到達環境庫茲涅茨曲線的拐點，其中大部分省份出現在2025年前后;中部地區拐點大約出現在2030年;西部地區拐點出現時間較晚。

　　(3)不同省份農產品出口貿易隱含碳排放環境庫茲涅茨曲線時間收斂上的差異，預示著當前我國各省份農業經濟、技術水平發展不平衡，因而在引進農業節能減排技術，培育新品種、優勢產業時，應當允許各省份根據各自農業經濟技術發展水平因地制宜地選擇重點，確定農業低碳發展政策和農產品出口政策。