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1、对外贸易对碳排放量的影响及其驱动因素对外贸易对碳排放量的影响及其驱动因素对外贸易对碳排放量的影响及其驱动因素对外贸易对碳排放量的影响及其驱动因素傅京燕裴前丽暨南大学经济学院广东广州基金项目:国家社科基金2009重点项目(09AZD015);第三期研究生创新(创新论文)培养计划项目优博论文(sybzzxm)作者简介:傅京燕(1973-),女,广东广州人,暨南大学经济学院副教授、博士,研究方向为国际贸易(国际贸易论文)与气候变化。摘 要:文章利用投入产出模型,研究对外贸易对广东省CO2排放量的影响,并利用Divisia指数分解模型,解释了造成这种影响的原因。
2、投入产出方法的实证结果表明,对外贸易不利于省内CO2减排,但有利于降低广东省的碳排放强度。Divisia指数分解的结果表明,协调结构效应和技术效应的“交叉”作用是降低贸易CO2排放强度的关键;广东省的贸易顺差额是导致广东省CO2净内含量顺差的主要因素,技术效应和结构效应可以减少CO2贸易顺差,但是这两个效应所起的作用相对较小。关键词:对外贸易;CO2净隐含量;I-O模型;Divisia指数分解文献标识码:A文章编号:1002-0594(2011)10-0012-07收稿日期:2011-02-22一、引言中国经济高速发展的一个显著特征是对外贸易的不断深化,
3、但对外贸易也造成了我国能源高消耗和高碳排放的特征。国际能源署(IEA)数据显示,2008年中国附加在出口产品上的能源间接出口占能源消费的比例为28%,而这一比例美国仅为6%,欧盟仅为7%。中国这种粗放的贸易结构加剧了国内碳减排的压力,这要求我们客观认识对外贸易对实现碳减排目标的作用,并找出合理的政策建议。广东省作为经济开放前沿地区,其贸易额一直占全国贸易总量的前列。2009年广东省商品进出口总额分别为亿美元和亿美元,分别占全国进出口额的%和%。因此,研究广东省对外贸易隐含CO2量的影响因素并提出合理的政策建议,对中国政府实现对国际社会的CO2减排承诺具有
4、现实意义。目前计算商品中隐含CO2量较为常见的方法是I-O模型(投入产出模型),I-O模型又通常分为单边I-O模型(SRIO)和多边I-O模型(MRIO)。Sánchez-ChólizandDuarte(2004),Mongellietal.(2006)等使用SRIO模型计算贸易隐含污染物,SRIO模型对数据要求不高,但涉及研究范围较窄。MRIO模型可以覆盖多个国家贸易隐含污染物的流量问题,但是对数据的容量和处理要求较高。GilesAtkinson、KirkHamilton等(2010)运用多边贸易投入产出模型(MRI-O模型),通过15个国家19个部门
5、的数据计算世界贸易中的CO2流量,实证结果表明,CO2通过对外贸易从发展中国家流向发达国家。沈利生和唐志(2009)使用MRI-O模型,通过2002~2006年的数据计算了中国进出口商品中隐含SO2量,结果显示对外贸易导致国内SO2排量增加,但可以降低国内SO2排放强度。朱启荣(2010)使用I-O模型,利用2007年和2002年我国31个进出口部门数据测算我国出口贸易中隐含CO2量,揭示了我国高碳产品转移问题。上述文献为本文提供了较好的理论方法,但以往的研究仅仅局限于分析污染物通过对外贸易跨国转移的问题,而没有深入研究造成这种现象的原因。鉴于地方数据的
6、可获得性的限制,I-O方法也鲜有涉及具体地区对外贸易隐含的污染物排放尤其——以广东省为例13经贸论坛是CO2的计算问题。本文在上述文献的基础上,首先对广东省工业产值、能源消耗和进出口数据进行相关的对接,并利用各行业能源数据计算其碳排放量(详细方法见第二部分说明),然后利用I-O模型计算广东省对外贸易商品中隐含CO2量。在此基础上,本文引入Divisia指数分解法研究对外贸易商品隐含CO2量的影响因素。开创Divisia指数分解法研究经济增长和环境污染问题的学者是Grossman和Krueger(1991),他们将经济增长对环境的影响作用分解为三种效应,即
7、规模效应、技术效应和结构效应。以后的学者在这个理论基础上将经济增长与环境污染的关系不断深入。HeJie(2010)利用CGE模型预算2010~2040年中国41个行业SO2排放量的变化趋势,并运用Divisia指数分解法将中国SO2排放量影响因素分解为技术效应、结构效应和规模效应,得出在所研究的不同时期这三种效应对SO2排放量的影响不同。黄菁(2009)采用1994~2007年18个行业数据,以对数平均Divisia指数分解法分解工业污染物排量的影响因素,证明了中国工业经济增长的规模效应、技术效应和结构效应分别对污染物排放量产生了不同的影响。上述有关Di
8、visia分解的研究主要针对传统工业污染物(尤其是SO2)的影响,没有涉及到全球
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