董 聰 王 晨 董秀成

（1.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，北京 100029；2.博科尼大學(xué)經(jīng)濟(jì)系，米蘭 I-20136）

一、引言

20世紀(jì)80年代以來(lái)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迅猛態(tài)勢(shì)和貿(mào)易全球化的興盛深刻地改變了世界經(jīng)濟(jì)面貌，貿(mào)易分工和跨國(guó)生產(chǎn)已經(jīng)成為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要推動(dòng)力（Hummels等，2001）。[1]許多國(guó)家積極參與世界分工，借由經(jīng)濟(jì)全球化的浪潮迎來(lái)了本國(guó)發(fā)展的良好機(jī)遇。然而日益凸顯的一系列環(huán)境問(wèn)題也伴隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展而來(lái)，氣候變化問(wèn)題甚至威脅到了人類的生存和發(fā)展。二氧化碳的控制減排已不再是簡(jiǎn)單的科學(xué)議題，而是成為了各國(guó)發(fā)展所要角力的重要環(huán)節(jié)。當(dāng)發(fā)展中國(guó)家參與全球分工，成為國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的目的地時(shí)，部分學(xué)者針對(duì)這一現(xiàn)象提出污染避難所假說(shuō)（Walter，1979），[2]即認(rèn)為污染密集型產(chǎn)業(yè)會(huì)從環(huán)境規(guī)制水平高、排污成本高的發(fā)達(dá)國(guó)家流向規(guī)制水平低、排污成本低的發(fā)展中國(guó)家，從而使發(fā)展中國(guó)家成為轉(zhuǎn)移污染的避難所。加之國(guó)際環(huán)境有關(guān)提議的主要目標(biāo)基本都是以生產(chǎn)過(guò)程的排放為核算對(duì)象，從而使得產(chǎn)品進(jìn)口國(guó)滿足自身消費(fèi)需求的同時(shí)，又避免了二氧化碳等溫室氣體的減排責(zé)任，因此國(guó)際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移無(wú)疑會(huì)加劇東道國(guó)的碳排放總量。另一部分學(xué)者卻持不同意見(jiàn)，他們認(rèn)為由于伴隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移存在技術(shù)“外溢效應(yīng)”，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移不一定會(huì)引起碳排放的增加。如Antweiler等（2001）從一般均衡視角研究貿(mào)易對(duì)污染排放的影響，認(rèn)為技術(shù)水平的提升會(huì)抑制貿(mào)易產(chǎn)生的污染，得出進(jìn)行國(guó)際貿(mào)易對(duì)環(huán)境有利的結(jié)論。[3]

以我國(guó)為例，改革開(kāi)放以來(lái)，尤其是加入WTO之后，中國(guó)迅速融入世界經(jīng)濟(jì)體系，參與國(guó)際分工，在一段時(shí)間內(nèi)一直被冠以“世界工廠”的稱號(hào)，在世界經(jīng)濟(jì)中扮演者越來(lái)越重要的角色。與此同時(shí)，中國(guó)的二氧化碳排放量在2008年正式超過(guò)美國(guó)，躍居世界第一位。在碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)下，中國(guó)面臨的減排壓力也與日俱增。由于接納了國(guó)際間能耗較高、污染較重的產(chǎn)業(yè)，高污染、高能耗產(chǎn)品占據(jù)了相當(dāng)部分的出口貿(mào)易份額，中國(guó)贏得貿(mào)易順差的同時(shí)，也排放了大量污染物，為其他國(guó)家背負(fù)了碳排放壓力。

避免國(guó)界或者關(guān)境對(duì)減排政策的割裂，對(duì)全球每個(gè)國(guó)家、每個(gè)部門的碳排放進(jìn)行深入研究，以全面了解碳排放的增長(zhǎng)和影響因素尤為必要（趙忠秀等，2018）。[4]本文借鑒了隱含碳研究中的多區(qū)域投入產(chǎn)出模型，核算各國(guó)與部門碳排放，而后對(duì)碳排放進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解，將由國(guó)外因素（包括國(guó)外需求因素和國(guó)外技術(shù)因素）所拉動(dòng)的碳排放增加值剝離出來(lái)，探究其與各個(gè)國(guó)家在世界范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)系和影響，希望將國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響通過(guò)本國(guó)碳排放體現(xiàn)出來(lái)，以期為政府相關(guān)部門在環(huán)境治理、節(jié)能減排及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和承接方面提供政策參考。

本文的創(chuàng)新之處在于：首先，部分已有文獻(xiàn)在研究碳排放與貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)間的關(guān)系時(shí)，以一國(guó)碳排放總量來(lái)進(jìn)行探究，將本國(guó)需求、技術(shù)原因所拉動(dòng)的碳排放增量與國(guó)外原因所帶動(dòng)的碳排放增量分離開(kāi)來(lái)，更精確地對(duì)外部原因進(jìn)行定位。其次，由于技術(shù)溢出效應(yīng)帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)減排，許多產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與環(huán)境污染領(lǐng)域的研究受到不同程度的干擾，隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移而來(lái)的節(jié)能減排技術(shù)能否對(duì)本國(guó)碳排放產(chǎn)生影響，如果產(chǎn)生影響，效應(yīng)又如何衡量，本文采用SDA分解法將國(guó)外因素中的技術(shù)影響剝離開(kāi)來(lái)，使其后的實(shí)證數(shù)據(jù)更加可靠，并由此對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響進(jìn)行量化探究。此外，為進(jìn)一步驗(yàn)證回歸結(jié)果的可靠性，本文從三個(gè)角度設(shè)置不同的假設(shè)，通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)，模型結(jié)論的有效性得到證實(shí)。最后，將不同年份的投入產(chǎn)出表進(jìn)行比較分析，以動(dòng)態(tài)視角反映社會(huì)生產(chǎn)中需求、技術(shù)的變化過(guò)程，模型所采用數(shù)據(jù)均為基期與報(bào)告期的變化值，因此在數(shù)據(jù)的規(guī)范性和穩(wěn)定性上具有一定的優(yōu)勢(shì)。

二、文獻(xiàn)綜述

在近年來(lái)關(guān)于碳排放的研究中，隱含碳排放已成為研究熱點(diǎn)（張中華等，2019），[5]本文對(duì)隱含碳排放模型多有借鑒。當(dāng)前針對(duì)隱含碳的核算方法主要有三種：直接排放核算法、基于完全需求系數(shù)測(cè)算法以及基于完全消耗系數(shù)測(cè)算法（王媛等，2012）。[6]除第一種外，其余兩種都屬于投入產(chǎn)出分析法，這一分析方法由里昂惕夫在20世紀(jì)三十年代提出，通過(guò)投入產(chǎn)出表的編制及相應(yīng)模型的建立，投入產(chǎn)出法可以用來(lái)反映經(jīng)濟(jì)體中多個(gè)部門的產(chǎn)業(yè)間相互關(guān)系。在能源、環(huán)境的相關(guān)研究中，它常被用來(lái)追蹤產(chǎn)品的全部能源消耗及二氧化碳排放量，是宏觀視角下研究經(jīng)濟(jì)體碳排放的主流方法。

在針對(duì)某一個(gè)國(guó)家的研究中，單區(qū)域投入產(chǎn)出模型（Single Regional Input-Output Model）常被用來(lái)對(duì)該國(guó)碳排放情況進(jìn)行測(cè)算。朱啟榮（2010）藉由中國(guó)2002年和2007年投入產(chǎn)出表對(duì)出口貿(mào)易活動(dòng)產(chǎn)生的二氧化碳排放量進(jìn)行了測(cè)算，同時(shí)對(duì)我國(guó)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)所存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析。[7]鄧榮榮（2014）基于非競(jìng)爭(zhēng)性可比價(jià)投入產(chǎn)出表，對(duì)我國(guó)1997-2011年碳排放情況進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果顯示出口含碳量的增長(zhǎng)速度高于進(jìn)口含碳量。[8]除了單區(qū)域投入產(chǎn)出模型，也有學(xué)者運(yùn)用雙邊投入產(chǎn)出模型（Biregional Input-Output Model）來(lái)對(duì)兩個(gè)國(guó)家或區(qū)域的貿(mào)易情況進(jìn)行研究，以探尋環(huán)境或二氧化碳排放問(wèn)題。Bin和Robert（2006）定量測(cè)算了1997-2003年美國(guó)出口到中國(guó)商品中的隱含碳排放量。[9]王菲等（2012）通過(guò)雙邊投入產(chǎn)出模型分析了中日間貿(mào)易的碳排放情況，結(jié)果顯示中國(guó)為日本承擔(dān)了巨大的消費(fèi)型隱含碳排放。[10]然而，在世界多個(gè)國(guó)家深度參與貿(mào)易全球化的背景下，雙邊投入產(chǎn)出模型自身容易存在不可避免的誤差，因此多區(qū)域投入產(chǎn)出模型（MRIO）在多個(gè)國(guó)家或地區(qū)貿(mào)易隱含碳排放的研究中備受學(xué)者歡迎。龐軍（2014）基于GTAP數(shù)據(jù)庫(kù)建立MRIO模型，對(duì)中歐二氧化碳排放量以及行業(yè)排放分布進(jìn)行量化，發(fā)現(xiàn)中國(guó)是典型的隱含碳排放凈出口國(guó)，歐盟則相反。[11]為了利用世界范圍內(nèi)的樣本來(lái)探討碳排放隨產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，本文采取基于完全消耗系數(shù)測(cè)算法的多區(qū)域投入產(chǎn)出模型。

近年來(lái)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中二氧化碳的排放問(wèn)題日益受到各國(guó)政府重視，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳排放影響因素的研究逐漸增多。其中，因素分解法在世界多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的碳排放領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是一種以比較靜態(tài)分析為理論背景的方法。其基本思想就是將目標(biāo)變量在基期到報(bào)告期的變化量分解成為數(shù)個(gè)影響因素的變動(dòng)組合，以此剝離出各個(gè)影響因素對(duì)于目標(biāo)變量的作用方向和影響大小，進(jìn)而比較得出推動(dòng)或阻礙目標(biāo)變量變化的驅(qū)動(dòng)或抑制因素。常見(jiàn)的因素分解法有指數(shù)分解法（IDA）和結(jié)構(gòu)分解法（SDA）。SDA的劣勢(shì)在于其對(duì)于數(shù)據(jù)的更高要求，但優(yōu)勢(shì)在于基于投入產(chǎn)出表它可以全面分析各類直接或者間接影響因素，尤其是能夠?qū)⒁粋€(gè)部門需求變動(dòng)所帶來(lái)的間接影響反映到其他各個(gè)部門中。本文采用SDA分解法作為碳排放變動(dòng)的主要分解方法。

最早將投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)分解法引入能源、環(huán)境研究領(lǐng)域的是里昂惕夫（1970），[12]隨后許多學(xué)者紛紛效仿。結(jié)構(gòu)分解模型通常有4種形式：保留交叉項(xiàng)；不保留交叉項(xiàng)，將其以不同方式分配給自變量；加權(quán)平均法以及兩級(jí)分解法?！坝捎诓煌姆纸庑问疆a(chǎn)生的結(jié)果存在差異，并且理論上沒(méi)有理由認(rèn)為某種分解形式優(yōu)于其他，可通過(guò)不同分解形式求出每個(gè)因素影響效應(yīng)，然后求出其平均值，以此解釋目標(biāo)變動(dòng)”（Dietzenbacher和Los，1998）。[13]將投入產(chǎn)出模型與結(jié)構(gòu)分解技術(shù)相結(jié)合的投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)分解模型（IO-SDA），因其能對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的總量變動(dòng)、結(jié)構(gòu)變動(dòng)等問(wèn)題進(jìn)行分析，所以被廣泛應(yīng)用于國(guó)際貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境保護(hù)和能源應(yīng)用等領(lǐng)域。為了盡可能降低分解結(jié)果的誤差，本文在SDA分解法方面有所借鑒，選擇采用兩級(jí)平均分解法來(lái)對(duì)各個(gè)因素的影響效應(yīng)進(jìn)行定量研究。

正如引言所說(shuō)，關(guān)于國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)碳排放的影響，目前的觀點(diǎn)分為對(duì)立的兩類。Walter等（1979）提出“污染避難所”的假說(shuō)，[2]后經(jīng)過(guò)Baumol和Oates（1988）進(jìn)行了完善。[14]然而Smarzynska和Wei（2001）的研究卻沒(méi)有找到可靠證據(jù)來(lái)證實(shí)污染避難所假說(shuō)。[15]另一類觀點(diǎn)以產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移中存在技術(shù)“外溢效應(yīng)”為由，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移會(huì)減緩碳排放。陳楠、劉學(xué)敏、長(zhǎng)谷部勇一（2016）對(duì)中國(guó)和日本的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移中的碳排放問(wèn)題進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)由于能源使用效率的提升和生產(chǎn)技術(shù)的改良，中國(guó)在承接了日本高碳排放水平的產(chǎn)業(yè)后，并沒(méi)有成為污染者天堂。[16]國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)碳排放影響的研究較晚一些。肖雁飛等（2014）對(duì)我國(guó)2002-2007年間區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的碳排放轉(zhuǎn)移進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)碳排放的影響和地區(qū)差異性有關(guān)，在于承接地的產(chǎn)業(yè)選擇和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在轉(zhuǎn)移中的優(yōu)化水平。[17]成艾華（2013）分析了我國(guó)28個(gè)省市的碳排放強(qiáng)度變化隨區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的情況，結(jié)果顯示凈轉(zhuǎn)入地區(qū)的排放強(qiáng)度不斷增加而碳排放凈轉(zhuǎn)出地區(qū)的強(qiáng)度不斷降低。[18]

在上述關(guān)于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和碳排放變化的研究中，不難發(fā)現(xiàn)，利用一國(guó)的單區(qū)域投入產(chǎn)出模型，或者雙邊投入產(chǎn)出模型來(lái)進(jìn)行的研究，不能對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與碳排放的關(guān)系做出一般性規(guī)律的總結(jié)，來(lái)反映我國(guó)在全球視角中的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和節(jié)能減排關(guān)系。本文借鑒隱含碳研究中的多區(qū)域投入產(chǎn)出模型，結(jié)合SDA分解法，從更廣闊的視野對(duì)國(guó)際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移所造成的國(guó)家碳排放影響進(jìn)行分析。另外，本文并不聚焦隱含碳轉(zhuǎn)移及核算這一主題，而意在通過(guò)分解法測(cè)算國(guó)外拉動(dòng)效應(yīng)來(lái)解釋國(guó)際間經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)各國(guó)碳排放的影響。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)模型設(shè)定

1.全球碳排放的投入產(chǎn)出模型

對(duì)于全球投入產(chǎn)出模型：首先，橫向關(guān)系上，某一國(guó)家的某一部門分別為各個(gè)國(guó)家的不同部門用于生產(chǎn)的中間產(chǎn)品和最終需求產(chǎn)品；縱向關(guān)系上，來(lái)自各個(gè)國(guó)家各個(gè)部門的產(chǎn)出投入到某一國(guó)家某一部門的總產(chǎn)出中。

假定全球共有I個(gè)國(guó)家，每個(gè)國(guó)家有S個(gè)部門，第i個(gè)國(guó)家第s個(gè)部門的產(chǎn)出是yi（s），第i個(gè)國(guó)家第s'個(gè)部門對(duì)第j個(gè)國(guó)家最終需求的貢獻(xiàn)為fij（s），第i個(gè)國(guó)家第s個(gè)部門對(duì)第j個(gè)國(guó)家第s’個(gè)部門的投入為zij（s，s’）。

進(jìn)一步地，Zij為第i個(gè)國(guó)家向第j個(gè)國(guó)家各個(gè)部門中間投入矩陣，F(xiàn)ij為第i個(gè)國(guó)家向第j個(gè)國(guó)家最終需求的輸出矩陣，Yi和Vi分別為第i個(gè)國(guó)家的總產(chǎn)出矩陣和增加值矩陣，如下式所示：

得到相應(yīng)的投入產(chǎn)出表結(jié)構(gòu)如表1所示：

表1 世界投入產(chǎn)出表結(jié)構(gòu)

根據(jù)表1得出，第j個(gè)國(guó)家第s’個(gè)部門產(chǎn)出對(duì) 第i個(gè)國(guó)家第s部門投入的直接消耗系數(shù)：

設(shè)Aij表示第j個(gè)國(guó)家的產(chǎn)出中，來(lái)自第i個(gè)國(guó)家的投入的直接消耗系數(shù)矩陣：

則世界投入產(chǎn)出模型的直接消耗系數(shù)矩陣A為

根據(jù)投入產(chǎn)出模型可知：

其中，L為里昂惕夫逆矩陣，B為完全消耗系數(shù)矩陣，E為SI*SI的單位矩 陣。

完全消耗系數(shù)可以在描述i部門對(duì)j部門直接投入的同時(shí)，進(jìn)一步說(shuō)明第i部門通過(guò)對(duì)其他部門投入而對(duì)第j部門的間接投入，這在分析各產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以及伴隨其移動(dòng)的碳排放時(shí)很關(guān)鍵。

由于世界各國(guó)分行業(yè)能源消耗的數(shù)據(jù)可得性問(wèn)題，加之本文研究重點(diǎn)在于碳排放的影響因素而非核算標(biāo)準(zhǔn)，因此這里直接以各國(guó)分年份碳排放量除以當(dāng)年總產(chǎn)值，即單位GDP碳排放強(qiáng)度（Carbon Intensity）來(lái)計(jì)算各國(guó)各產(chǎn)業(yè)的排放值。具體表示為：

其中CIi表示i國(guó)的碳排放強(qiáng)度，Ci表示i國(guó)該年份的碳排放總量，Yi表示i國(guó)總產(chǎn)出，則

其中ci（s）為i國(guó)s產(chǎn)業(yè)的碳排放量，yi（s）即上文所提到的第i個(gè)國(guó)家第s個(gè)部門的產(chǎn)出。

將研究期間每年的投入產(chǎn)出表都依次處理，得到每年的碳排放投入產(chǎn)出表。

2.投入產(chǎn)出表的結(jié)構(gòu)分解

結(jié)構(gòu)分解法發(fā)展比較成熟，本文主要根據(jù)Miller和Blair（2009）的經(jīng)典論述和框架，[19]同時(shí)參照袁志剛和饒璨2014將影響因素再按照國(guó)內(nèi)外進(jìn)行區(qū)分。[20]本文結(jié)構(gòu)分解模型先將投入產(chǎn)出表中各國(guó)各行業(yè)總產(chǎn)出變化分解為來(lái)自最終需求影響和來(lái)自技術(shù)變化影響，其次將最終需求影響劃分為水平效應(yīng)（最終需求變動(dòng)影響）、混合效應(yīng)（同一國(guó)家的最終需求在不同產(chǎn)出之間的分布變化）以及分布效應(yīng)（不同國(guó)家最終需求之間的分布變化），最后再將三種不同的終需變動(dòng)和技術(shù)變動(dòng)都按照國(guó)內(nèi)國(guó)外進(jìn)行分解，最終得到國(guó)內(nèi)外技術(shù)變動(dòng)和終需變動(dòng)對(duì)產(chǎn)出變化的影響。

設(shè)世界投入產(chǎn)出模型最終需求矩陣F和總產(chǎn)出矩陣Y為：

根據(jù)SDA分解模型的兩級(jí)分解辦法，將第一期的向量上標(biāo)設(shè)為0，第二期的向量上標(biāo)設(shè)為1，得到方程式如下：

其中，△L代表技術(shù)水平變動(dòng)，△F代表最終需求變動(dòng)，即這兩項(xiàng)分別代表技術(shù)變動(dòng)、總需求變化對(duì)某一行業(yè)產(chǎn)出變化的影響。

首先探討總需求變化對(duì)某一行業(yè)產(chǎn)出的影響。假設(shè) f 為所有國(guó)家消費(fèi)之和：

因此，每一個(gè)國(guó)家最終需求占最終需求的比重矩陣D（44*1階矩陣）為：

所有國(guó)家各個(gè)部門產(chǎn)出用于每一個(gè)國(guó)家最終需求的比重矩陣B（2464*44階矩陣）為：

在此基礎(chǔ)上，針對(duì)國(guó)內(nèi)、國(guó)外的總需求變化對(duì)最終產(chǎn)出的影響對(duì)模型進(jìn)行再分解。以中國(guó)為例，則中國(guó)與其余國(guó)家（外國(guó)）總最終需求變化量為：

中國(guó)與其他國(guó)家最終需求占總最終需求的比重矩陣為：

所有國(guó)家各個(gè)部門產(chǎn)出用于中國(guó)最終與其他國(guó)家最終需求的比重矩陣為：

由以上各式可確定△F的計(jì)算方程，即國(guó)內(nèi)外最終需求變化對(duì)總產(chǎn)出的影響:

接下來(lái)探討技術(shù)變化對(duì)行業(yè)總產(chǎn)出變化的影響。同樣考慮國(guó)內(nèi)與國(guó)外兩方面的技術(shù)變動(dòng)影響，可得：

其中△AChina、△Aforeign分別代表國(guó)內(nèi)（外）技術(shù)變動(dòng)的完全消耗矩陣。

對(duì)上述方程式進(jìn)行整合，最終可得到制造業(yè)的結(jié)構(gòu)分解式為：

即最后所有國(guó)家各行業(yè)的變動(dòng)由此分解為中國(guó)技術(shù)水平的變動(dòng)、國(guó)外技術(shù)水平的變動(dòng)、中國(guó)最終需求變動(dòng)的水平效應(yīng)、國(guó)外最終需求變動(dòng)的水平效應(yīng)、中國(guó)最終需求變動(dòng)的混合效應(yīng)、國(guó)外最終需求變動(dòng)的混合效應(yīng)、中國(guó)最終需求變動(dòng)的分布效應(yīng)與國(guó)外最終需求變動(dòng)的分布效應(yīng)。因本文僅需要考慮國(guó)外最終需求因素，故將三種最終需求變動(dòng)效應(yīng)加總來(lái)進(jìn)行分析。

本文選取2000—2009年這十年的投入產(chǎn)出表，將單位產(chǎn)出碳排放強(qiáng)度帶入該模型，除去數(shù)據(jù)不可得的臺(tái)灣地區(qū)，得到42個(gè)國(guó)家和地區(qū)各自的56個(gè)部門在九個(gè)時(shí)間段內(nèi)各因素對(duì)碳排放變化量的影響。最后將計(jì)算得出的各個(gè)產(chǎn)業(yè)因各因素而變化的碳排放量按照國(guó)家進(jìn)行加和：

其中，△DfCi表示i國(guó)家因國(guó)外需求因素而產(chǎn)生的碳排放增量，△DfCi(s)表示i國(guó)家s部門因國(guó)外需求因素產(chǎn)生的碳排放增量；同理，△TfCi表示i國(guó)因國(guó)外技術(shù)因素而產(chǎn)生的碳排放增量，△TfCi(s)表示i國(guó)s部門因國(guó)外技術(shù)因素而產(chǎn)生的碳排放增量。

3.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的核算方法

在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移方面，本文主要借鑒孫曉華（2018）所描述的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移衡量方法，[21]同時(shí)參考孫植華（2018）的產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)集聚指數(shù)。[22]為了使其適應(yīng)本文模型，此處將模型略做改動(dòng)，設(shè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)反映某一產(chǎn)業(yè)在一定的時(shí)間段內(nèi)向某一個(gè)地區(qū)集聚的速度，能夠?qū)a(chǎn)業(yè)的區(qū)域轉(zhuǎn)移方向和能力體現(xiàn)出來(lái)，同時(shí)能夠與之前的動(dòng)態(tài)碳排放變化模型相匹配。具體公式為：

如上所示，0、t 表示時(shí)間周期，sist表示i地區(qū)中s產(chǎn)業(yè)的平均增速，sit表示世界范圍內(nèi)j產(chǎn)業(yè)的平均增速，eist和eiso分別表示報(bào)告期和基期s產(chǎn)業(yè)在i地區(qū)的總產(chǎn)值，n表示世界上共有n個(gè)國(guó)家和地區(qū)。ITIist表示產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移系數(shù)，若數(shù)值為正，則i 地區(qū)s 產(chǎn)業(yè)在世界平均水平下是發(fā)展的；反之若為負(fù)，說(shuō)明該產(chǎn)業(yè)在i 國(guó)萎縮。

最后將各個(gè)國(guó)家的部門按照該部門占國(guó)家總產(chǎn)出占比加權(quán)，核算出各國(guó)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移系數(shù)：

其中ITIi是i國(guó)在基期和報(bào)告期之間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)，ITIis表示i國(guó)s部門在基期和報(bào)告期之間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移系數(shù)。其中t 為基期到報(bào)告期經(jīng)過(guò)的周期。

4.計(jì)量模型

由于本文的因變量與核心解釋變量均為基期和報(bào)告期的變化量，因此控制變量也都處理為期間內(nèi)的變化值，以使模型更加合理。具體的回歸模型如公式（30）所示：

其中，△DfC是某國(guó)因國(guó)外需求因素而在核算期間內(nèi)增加的碳排放量，ITI為該國(guó)這一期間內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)。由于前者數(shù)據(jù)規(guī)模較大，進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。而后者計(jì)算所得指數(shù)較小，采取擴(kuò)大一萬(wàn)倍之后取對(duì)數(shù)的模式?！鱃DPpc表示人均GDP變化量，△U表示城市化變化量，△RE表示可再生能源與核能變化量，△Epc表示人均耗電變化量，△ECpGDP表示單位GDP能耗變化量。

被解釋變量是國(guó)外因素所導(dǎo)致的本國(guó)碳排放增長(zhǎng)?？紤]到國(guó)外因素影響傳遞到國(guó)內(nèi)時(shí)會(huì)隨著各國(guó)國(guó)情的不同而有所差異，因此參考已有文獻(xiàn)，選擇上述控制變量。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

利用計(jì)量模型來(lái)研究世界各國(guó)因國(guó)外因素而增加的碳排放量與國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移之間的關(guān)系。首先選用來(lái)自WIOD數(shù)據(jù)庫(kù)的2000年—2010年①2000-2001年為時(shí)間段1，以此類推。世界投入產(chǎn)出表作為模型基礎(chǔ)②世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(kù)：http://www.wiod.org/home，加之Word Bank數(shù)據(jù)庫(kù)獲得的世界各國(guó)碳排放總量③世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)：https://data.worldbank.org.cn/，以計(jì)算因變量，即各國(guó)因國(guó)外因素而增加的本國(guó)碳排放量。另一方面，基于投入產(chǎn)出表計(jì)算得到各國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)。首先，人均GDP可以較為客觀的反映一個(gè)國(guó)家人民的生活和消費(fèi)水平，數(shù)據(jù)來(lái)源自IMF④國(guó)際貨幣基金組織數(shù)據(jù)庫(kù)：https://www.imf.org/en/Data。其次，作為一個(gè)國(guó)家，城市化程度也很大程度上影響了碳排放量。類似的，城市化水平也與碳排放有所關(guān)聯(lián)，高城市化水平可能會(huì)使得社會(huì)耗能增加，但也可能會(huì)推出一系列城市治理政策以減免碳排放。人口密度與城市化數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。除此之外，可替代能源和核能、人均耗電量以及單位GDP的能源消費(fèi)也同時(shí)被考慮在內(nèi)?？商娲茉春秃四艿氖褂没蛟S能對(duì)國(guó)家碳排放起到減緩作用，而電力的煤炭消費(fèi)量占煤炭總消費(fèi)量的比重一直很大，且在不斷上升?？紤]到人均耗電量中包含許多風(fēng)能等可再生能源，本文加入單位GDP能源消費(fèi)的控制變量，數(shù)據(jù)來(lái)自世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。⑤本文所有數(shù)據(jù)均為部門級(jí)數(shù)據(jù)，因“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移”名詞所限，本文的產(chǎn)業(yè)皆指部門。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

圖1 部分國(guó)家二氧化碳排放變化量（千噸）

如圖1所示為部分國(guó)家碳排放變化量隨時(shí)間的變化情況。限于篇幅，這里僅從發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家列表中各選取幾例作為代表。發(fā)達(dá)國(guó)家二氧化碳排放量普遍呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)；而發(fā)展中國(guó)家，如中國(guó)、巴西、印度、印尼等，其二氧化碳排放量卻呈現(xiàn)出波動(dòng)態(tài)勢(shì)，增減不一。

由第二部分描述的模型可得九個(gè)區(qū)段內(nèi)42國(guó)家56 個(gè)部門的國(guó)外需求拉動(dòng)碳排放量與部門產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)的關(guān)系，如圖2所示：

表2表示變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（二）回歸結(jié)果

通過(guò)Hausman檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)，結(jié)果顯示混合效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)。借助Stata軟件得到回歸結(jié)果如表3所示。

表3 混合效應(yīng)回歸模型結(jié)果

回歸結(jié)果通過(guò)了VIF共線性檢驗(yàn)，計(jì)量回歸模型有效。根據(jù)表3的實(shí)證結(jié)果，除去最后一列回歸，主要研究變量基本是顯著的。

在第一列回歸結(jié)果中，主要研究變量l n（ITI）在1%的水平上顯著為負(fù)，然而系數(shù)的符號(hào)和本文預(yù)期情況相反。即隨著產(chǎn)業(yè)的遷入，國(guó)外需求對(duì)本國(guó)的碳排放量有抑制作用。在第二列回歸結(jié)果中，新加入的城市化變化率在10%的水平上顯著為正。逐次加入其他變量，通過(guò)第三、四列回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，單位GDP能耗并不顯著，因此剔除。第三列是結(jié)果比較理想的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，城市化和人均耗電量的變化與外需拉動(dòng)的碳排放變化呈正相關(guān)關(guān)系。或許是因?yàn)槌鞘谢腿司碾娏繌囊欢ǔ潭壬戏从沉艘粋€(gè)國(guó)家能源使用的水平和效率，因此當(dāng)國(guó)外需求增加時(shí)，一個(gè)國(guó)家的能源使用和污染情況通過(guò)國(guó)內(nèi)產(chǎn)出增加而體現(xiàn)出來(lái)。另一方面，可再生能源與核能在10%的水平上顯著為負(fù)，即這一指標(biāo)和產(chǎn)業(yè)遷移指數(shù)對(duì)碳排放都有抑制作用。顯然，可再生能源和核能的使用對(duì)于環(huán)境污染有著很好的抑制作用。然而，主要研究變量的系數(shù)為負(fù)，這與本文的預(yù)期結(jié)果并不相符。

針對(duì)這一問(wèn)題，本文有如下猜測(cè)：①由于樣本中，發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家并未區(qū)分，而發(fā)達(dá)國(guó)家可能會(huì)有選擇的遷入具有發(fā)展前景的低污染產(chǎn)業(yè)，因此對(duì)回歸造成了影響。②相對(duì)于用SDA分解法將國(guó)內(nèi)因素剔除的因變量，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)卻并未將國(guó)內(nèi)因素排除在外。國(guó)內(nèi)本身的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和壯大將會(huì)一定程度上影響回歸結(jié)果。本文會(huì)在接下來(lái)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中進(jìn)一步探討這一問(wèn)題。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）將國(guó)外技術(shù)變化納入模型

在第二節(jié)提到的結(jié)構(gòu)分解模型中，將引起本國(guó)碳排放增加的國(guó)外因素分成了技術(shù)和需求兩個(gè)部分。在前一節(jié)的計(jì)量模型中，將技術(shù)因素剝離了出去，得到了“產(chǎn)業(yè)遷移對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放有抑制效果”這一結(jié)論。為了測(cè)試其穩(wěn)健性，進(jìn)一步探索國(guó)外因素的影響，這里對(duì)技術(shù)因素和國(guó)外所有因素，即需求和技術(shù)的加總，分別進(jìn)行計(jì)量回歸。

首先將因變量設(shè)置為國(guó)外技術(shù)需求引起的碳排放增加（lnΔT_fC），將控制變量依次加入模型，其回歸結(jié)果如下：

表4 第一次穩(wěn)健性檢驗(yàn)（1）

回歸結(jié)果表明：在第二列中，城市化變化量這一控制變量并不顯著，因而在后面的回歸中剔除。主要研究變量即ln（ITI）在所有回歸中都十分顯著，且系數(shù)均為負(fù)。因而可以確定，國(guó)外技術(shù)的轉(zhuǎn)入確實(shí)會(huì)對(duì)本國(guó)碳排放產(chǎn)生顯著的抑制效果。技術(shù)溢出效應(yīng)在這一模型下是成立的?？刂谱兞恐?，人均GDP變化量，可再生能源變化量以及單位GDP能源強(qiáng)度的系數(shù)都為負(fù)。人均GDP的增長(zhǎng)代表著國(guó)民生活水平以及國(guó)內(nèi)能源使用率的提升，同時(shí)更好的生活有利于培養(yǎng)國(guó)民的低碳意識(shí)，因而其增長(zhǎng)對(duì)碳排放有抑制作用。另一方面，人均耗電量的提升確實(shí)促進(jìn)了本國(guó)碳排放量的增長(zhǎng)。

將因變量替換為所有國(guó)外因素導(dǎo)致的碳排放變化量：

表5 第一次穩(wěn)健性檢驗(yàn)（2）

可以看到各變量回歸結(jié)果依舊顯著。相比較表一中的基本回歸結(jié)果，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)碳排放的影響程度有所降低；R square有所提高，說(shuō)明加入技術(shù)水平的模型對(duì)現(xiàn)實(shí)的擬合程度更高。經(jīng)過(guò)上述檢驗(yàn)，“產(chǎn)業(yè)遷移對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放有抑制效果”這一結(jié)論更加穩(wěn)健，說(shuō)明兩者之間確實(shí)存在緊密聯(lián)系。然而其影響方向與預(yù)計(jì)情況相反的問(wèn)題依舊沒(méi)有得到解釋。

（二）區(qū)分各國(guó)的發(fā)展程度

由于樣本中的各個(gè)國(guó)家和地區(qū)發(fā)展水平有極大差異，接下來(lái)按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)將發(fā)達(dá)國(guó)家區(qū)分開(kāi)來(lái)，分別進(jìn)行回歸。該區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)綜合了HDI VH聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)計(jì)劃署人類發(fā)展指數(shù)極高的國(guó)家；WB HIE世界銀行高收入經(jīng)濟(jì)體；IMF AE國(guó)際貨幣基金組織發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體；CIA AE中央情報(bào)局《世界概況》發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體等。

發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家回歸結(jié)果分別如表6、7所示。首先，將上述兩表與原回歸結(jié)果相比較，不論是發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，回歸結(jié)果中各個(gè)系數(shù)的符號(hào)都沒(méi)有改變。對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家而言，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和可再生能源使用這兩個(gè)變量對(duì)碳排放的影響更大一些，而城市化對(duì)碳排放的影響不再顯著。較之發(fā)達(dá)國(guó)家，發(fā)展中國(guó)家國(guó)外因素對(duì)本國(guó)碳排放增量的影響幅度在本文的模型量綱下多出了30%左右。對(duì)于發(fā)展中國(guó)家而言，產(chǎn)業(yè)遷移對(duì)碳排放的影響也有一定增加，同時(shí)城市化和人均耗電量這兩個(gè)因素的系數(shù)顯著增加。顯然，對(duì)于發(fā)展中國(guó)家而言，城市化和耗電量的發(fā)展會(huì)更多的影響到碳排放。另外，可再生能源的使用這一因素不再顯著，很可能是這類能源在發(fā)展中國(guó)家的使用非常有限而導(dǎo)致的。

表6 第二次穩(wěn)健性檢驗(yàn)（發(fā)達(dá)國(guó)家）

表7 第二次穩(wěn)健性檢驗(yàn)（發(fā)展中國(guó)家）

（三）對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)的進(jìn)一步細(xì)化

在原模型中，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)的計(jì)算借鑒了孫曉華（2018）中的研究方法。然而相對(duì)于用SDA分解法將國(guó)內(nèi)因素剔除的因變量，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)卻并未將國(guó)內(nèi)因素排除在外。在一個(gè)特定國(guó)家，尤其是發(fā)展中國(guó)家，國(guó)內(nèi)某一產(chǎn)業(yè)若能發(fā)展壯大并融入世界經(jīng)濟(jì)體系，則其自身比較優(yōu)勢(shì)以及資金、政策的傾斜等都會(huì)提供非?？捎^的貢獻(xiàn)。而隨著該國(guó)技術(shù)水平的發(fā)展，在發(fā)展產(chǎn)業(yè)的同時(shí)逐漸控制該產(chǎn)業(yè)的污染情況也就變得順理成章。為了排除這一干擾，下面對(duì)該變量的模型進(jìn)行調(diào)整。

考慮到投入產(chǎn)出表中各個(gè)國(guó)家之間的緊密聯(lián)系，這里采用完全消耗系數(shù)矩陣來(lái)進(jìn)行處理。將完全消耗系數(shù)矩陣按照各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值加權(quán)，而后將對(duì)角線上本國(guó)的中間品投入矩陣替換為0矩陣，即Zii=Zero。

將該產(chǎn)業(yè)所有來(lái)自國(guó)外的中間品投入加總，作為，則：

其中，角標(biāo)f表示與國(guó)外產(chǎn)品轉(zhuǎn)移有關(guān)，因而ITIi（f）表示i 國(guó)在基期和報(bào)告期之間的國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)。

表8 第三次穩(wěn)健性檢驗(yàn)

將計(jì)算得出的國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)代替原指數(shù)進(jìn)行計(jì)量回歸。因變量為國(guó)外需求拉動(dòng)的碳排放變化量，結(jié)果如上表8所示。結(jié)果顯示：雖然國(guó)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指數(shù)的系數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?，然而其在多次回歸中都不顯著。這說(shuō)明，當(dāng)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移按照上述模型剔除后，國(guó)外需求對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放的影響并不顯著。另外，城市化和人均耗電量則對(duì)碳排放有顯著的正向影響。

六、結(jié)語(yǔ)

本文旨在探索國(guó)際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)本國(guó)由國(guó)外因素引起碳排放變化量的影響，選取世界各國(guó)2000-2009年相關(guān)數(shù)據(jù)，將多區(qū)域投入產(chǎn)出模型和結(jié)構(gòu)分解法相結(jié)合，以動(dòng)態(tài)視角計(jì)算九個(gè)時(shí)段內(nèi)各國(guó)數(shù)據(jù)的變化情況，并通過(guò)計(jì)量模型進(jìn)行回歸分析。通過(guò)實(shí)證研究，本文得到以下結(jié)論：一是國(guó)際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移確實(shí)會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)接收國(guó)中由國(guó)外因素拉動(dòng)的碳排放產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)移因素被納入考慮時(shí)，國(guó)際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移會(huì)對(duì)各國(guó)由國(guó)外需求因素而導(dǎo)致的碳排放增量產(chǎn)生抑制作用，這一結(jié)論對(duì)“污染避難所”這一理論進(jìn)行了駁斥；二是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移在發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)碳排放的影響并沒(méi)有在發(fā)展中國(guó)家那樣凸顯。在本文的模型計(jì)算下，在發(fā)展中國(guó)家國(guó)外因素對(duì)碳排放量的影響程度要比在發(fā)達(dá)國(guó)家高出約30%；三是在國(guó)際間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移所帶來(lái)的影響中，國(guó)外技術(shù)因素對(duì)碳排放增量的抑制作用比之需求因素更為顯著，印證了“技術(shù)溢出效應(yīng)”的存在。

有選擇的引入國(guó)外產(chǎn)業(yè)，對(duì)有效減少國(guó)內(nèi)碳排放有積極作用。同時(shí)，作為發(fā)展中國(guó)家，我國(guó)碳排放量對(duì)國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移較為敏感，因此，對(duì)國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移應(yīng)持謹(jǐn)慎態(tài)度，鼓勵(lì)高技術(shù)、低能耗的產(chǎn)業(yè)引進(jìn)，將會(huì)有利于控制我國(guó)的環(huán)境污染狀況、遏制碳排放增勢(shì)。