进出口贸易与碳排放关系的研究

进出口贸易与碳排放关系的研究

【摘要】我国进出口贸易不断发展，碳排放量也在高速增长。本文以广东省为例，基于其1990年至2010年碳排放量与进出口贸易额的数据，通过建立碳排放量与进出口量的二次多项式与三次多项式模型，探讨广东省对外贸易增长与碳排放量增长之间的关系。主要结论是，广东省碳排放量同进出口贸易呈现“n”型曲线特征，并提出了相关的政策建议。

【关键词】进出口贸易；碳排放；广东省

1.引言

近些年来，由于全球经济的飞速发展，人类社会对于能源的消费迅猛增加，由此引发的环境污染问题日渐严重。为了整个地球的未来，国际社会先后召开了“里约会议”、“京都会议”、“哥本哈根会议”等多次全球性气候会议，签订了《京都议定书》等具有划时代意义的全球气候协议书，力图找出协调世界各国经济增长、能源消费与温室气体排放的利益平衡点。

与此同时，中国经济的持续发展、能源消耗的快速增长以及国际贸易量的迅速扩大导致了二氧化碳排放量的急剧增加。如何协调经济增长以及二氧化碳排放之间的矛盾和冲突已经成为我国政策

当局面临的重大挑战。中国是进出口贸易大国，大规模的进出口贸易一方面为我国创造了巨大的经济产值和就业机会，另一方面也带来了大量的能源资源消费和碳排放，给我国的可持续发展造成了巨大的压力。在如今中国被誉为新“世界工厂”的情况下，进出口贸

易对二氧化碳排放的影响如何、关系怎样，也具有重要学术价值和现实意义。

2.文献综述

在有关经济增长与二氧化碳排放的关系问题上，现有的研究集中点都在考察经济增长与二氧化碳排放之间是否存在显著的倒u型关系曲线上，以期检验“环境的库兹涅兹曲线假说”（environmental kuznets curve，ekc）是否成立。“ekc假说”是指，当经济发展水平较低时，随着经济的增长，环境质量的恶化程度就会逐渐加深，而当经济发展到一定的搞得以后，环境的恶化程度就会开始随着经济的增长而减弱。贸易会影响库兹涅兹曲线的斜率，因此在一定程度上，库兹涅兹曲线也反映了对外贸易与环境质量之间的关系。

我国对环境库兹涅兹曲线的研究起步较晚。范金和胡汉辉（2002）对ekc运行机理进行了数学证明，并建立了中国城市ekc。吴玉萍等（2002）、杨凯等（2003）、陈华文等（2004）、高振宁等（2004）和高蓓蕾（2009）分别考察了北京、上海和江苏等省市环境污染与经济增长的ekc关系，李飞等（2009）则运用全国30个省级数据验证ekc关系。任力等（2011）将我国分为东、中、西三大区域，分区域研究了对外贸易密度、人均收入与二氧化碳排放量之间的关系。

本文将在上述研究的基础上做出几点改进：第一，中国幅员辽阔，不同区域之间的进出口贸易量和环境质量差异较大，并不适宜将作为一个整体来研究。而广东省作为我国进出口贸易的大省，同

时也是碳排放量的大省，更加适合用来分析二者的关系。第二，由于我国统计年鉴中没有提供明确的碳排放数据，所以本文计算出广东省的碳排放量，以克服以往没有单列碳排放量的问题。

3.数据分析

3.1 广东省碳排放总量的计算

本文的数据主要来源于1990-2010年《广东省统计年鉴》中广东省历年的原煤、原油以及天然气的消费量，并且这些数据都已经折算成标准煤。具体的碳排放量公式为：

其中，c为碳排放总量，为第i种能源的碳排放量，为第i种能源的一次能源消费量，为第i类能源的碳排放系数，的取值见表1。

表1 各类能源的碳排放系数①

项目原煤原油天然气

（吨碳/万吨标准煤）0.7559 0.5857 0.4483

由表1及广东省统计年鉴可计算出1990年-2010年碳排放量和进出口总额的相关数据②。

3.2 单位根检验、协整检验以及granger因果关系检验结果

由于两变量属于时间序列数据，所以对它们进行单位根检验。adf单位根检验的结果显示，二者满足一阶平稳条件。用johansen 检验法对其进行协整检验，结果也显示它们之间存在协整关系，即二者间存在长期稳定的关系。最后，本文进一步运用格兰杰因果检验来确定两变量之间的因果关系③。由于样本数据小于30个，格兰杰检验容易出现低估，所以本文采用较高的显著水平系数0.2。

结果显示，进出口从滞后4期开始对碳排放产生显著影响，而碳排放对进出口贸易始终没有影响。滞后多期的原因可能是从生产到出口每一个环节都需要较长时间，这种影响在当期甚至近期都不可能得到全部的反应。

4.进出口与碳排放关系的模型估计

4.1 模型的构建

关于ekc的研究，国际上常用二次多项式和三次多项式（可以包括常数项或时间项）这两种形式做简化研究，根据二次式或三次式中各系数的大小推断出ekc的形状。由于进出口对碳排放存在格兰杰因果关系，因此本文将分别基于二次多项式和三次多项式构造两个进出口与碳排放关系的方程，以考察进出口对碳排放的影响。

基于二次多项式的方程为：

基于三次多项式的方程为：

其中，代表碳排放量，代表进出口额，代表影响碳排放量的其他控制变量。由于技术进步会使得旧的技术为清洁技术所替代，从而减少碳排放量，因此，本文选择了科技投入与进步作为控制变量，并估计它与碳排放的关系是负相关。由于数据的可得性，我们选择广东省科技活动经费支出总额（用ky表示）来间接衡量科技进步对碳排放的影响。

4.2 估计结果

模型估计结果如表2和表3：

表2 估计结果（基于二次曲线）④

lnexim lnexim lnky

-2.5274 0.1048 0.0490

（-5.4702）（6.2369）（0.9180）

调整后的 0.9788

表3 估计结果（基于三次曲线）

lnexim lnexim lnexim lnky

38.6781 -2.8742 0.0713 0.1451

（2.9480）（-3.0310）（3.1020）（2.7383）

调整后的 0.9861

表2中，该方程，即进出口量与碳排放之间呈现正“u”型曲线，说明随着进出口量的增加，碳排量也会持续增加；表3中，，即进出口量与碳排放量之间呈现“n”型曲线，且系数均在1%的显著性水平下通过显著性检验。“n”型曲线反映出碳排放随着进出口量的增长先恶化——然后得到改善——最后又进一步加剧恶化的关系。从拟合优度来看，三次曲线方程的拟合优度也更佳。因此，基于三次多项式的方程模型相较于基于二次多项式的方程模型更为合理。但在两个方程中，科研经费对碳排放的影响都不显著，说明二者之间不存在二次曲线关系以及三次曲线关系。

5.结论及政策建议

本文得到以下结论与相关政策建议：

第一，碳排放量与进出口总额呈现正“n”型的特征。这说明随着进出口贸易的发展，温室气体的排放在一段时间的减少之后，又