我國對外貿易中的碳排放轉換與對策研研究

北京理工大學珠海學院2016屆本科生畢業(yè)論文我國對外貿易中的碳排放轉換與對策研究中國對外貿易中的碳排放轉移與對策研究摘要中國面臨著節(jié)能減排的巨大挑戰(zhàn)，最大限度地控制碳排放的市場機制是一種創(chuàng)新舉措。在中國的對外貿易發(fā)展中，存在著碳排放量過高的問題，一方面中國需要承擔國外的隱含碳排放，另一方面還必須面對外國二氧化碳關稅壁壘和減少碳排放的挑戰(zhàn)。因此，中國特別有必要尋找實現低碳貿易和低碳經濟發(fā)展的全新途徑。為了實現發(fā)展低碳經濟的目標，需要弄清楚中國對外貿易開放程度與中國碳足跡和碳排放量的影響之間的聯系。根據許多文獻研究顯示，影響中國外貿碳排放的因素是根據國情分類的。本文利用數據比較和實證研究，使用環(huán)境庫茲涅茨曲線對貿易開放度和碳排放量之間的關系進行建模，并使用Eviews軟件對數據進行分析和整理。經過以上研究發(fā)現，中國的貿易開放度與中國的碳排放量呈正相關。這項研究可以從開放貿易和碳排放方面分析影響中國外貿碳排放的因素，從而有助于實現中國外貿的節(jié)能減排，為發(fā)展低碳經濟提供可靠的依據和有效的解決辦法并提出相關政策建議。關鍵詞：對外貿易；二氧化碳；碳排放；隱含碳

StudyontheTransferofCarbonEmissionsinChina'sForeignTradeAbstractChinaisfacedwiththetaskofreducingemissions.Thefulluseofmarketmechanismstocontrolcarbonemissionsisaninnovativemeasureanditisnecessarytoclarifythemainsourcesofcarbonemissions.Chinabearstheimplicitcarbonemissionsfromabroad,butitalsofacesforeigncarbontariffbarriersandcarbonemissionreductiontasks.Therefore,itisparticularlynecessaryforChinatoexploretheroadoflow-carbontradeandlow-carboneconomicdevelopment.Inordertoachievethegoalofdevelopingalow-carboneconomy,itisnecessarytoclarifytheimpactofChina'sforeigntradeopennessonChina'scarbondioxideemissions.Basedonreadingalargenumberofdocuments,thefactorsthataffectChina'scarbonemissionsinforeigntradearecategorizedbasedonnationalconditions.Inthisarticle,usingdatacomparisonandempiricalresearch,usingtheenvironmentalKuznetscurvetomodeltherelationshipbetweentradeopennessandcarbonemissions.DataisalsocollectedforanalysisusingtheEviewssoftware.ThestudyfoundthatChina'stradeopennessispositivelycorrelatedwithChina'scarbondioxideemissions.Aftertheaboveresearch,itisfoundthatChina'stradeopennessispositivelycorrelatedwithChina'scarbonemissions.AndweprovideabasicandeffectivesolutiontoChina'sforeigntradetoachieveandachieveenergysavingsandemissionreductions.Hasbeenfoundtoofferalowvaluepropositionforthepoliticsofthecarboneconomy.Keywords:Foreigntrade;carbondioxide;carbonemissions;Hiddencarbon.

目錄一、引言 [41]一個國家的GDP是以第三產業(yè)為主導時，往往貿易依存度偏低；而第三產業(yè)在GDP構成中占比較低時，往往該國的貿易依存度比較高。因此可以看出，GDP是貿易依存度的主要影響因素。除此之外，對外貿易額也是貿易依存關系的主要因素。如果GDP保持相對穩(wěn)定，貿易份額越高，貿易依存度就越高。根據一項調查和結論，影響貿易依賴的因素，GDP和對外貿易額度是影響貿易依存度的主要因素，因此在下文計算時用兩者的比進行貿易依存度的計算。4.文獻評述總體而言，科學家們密切關注自由貿易與碳排放之間的關系，以取得研究成果，但還有一些方面值得更加深入研究：（1）在數據選取上，數據的標準程度不統(tǒng)一，導致得出的結論差異較大；（2）在研究方法上，因為各方法的優(yōu)缺點不同，為了研究的便捷性，研究方法往往比較單一，但如果將方法進行結合，也是一種很好地研究方向；（3）至于研究的內容，一些科學家已經解決了“碳排放轉移”的問題，但是研究成果不佳，研究還不夠深入。

三、碳排放轉移測算模型構建和數據來源（一）碳排放轉移測算模型構建1．變量說明本文在所有變量的符號及含義均在下表3-1中進行說明。表3-1變量說明變量符號變量含義t表示時間CO表示人均二氧化碳排放量的自然對數y表示是中國人均GDP的自然對數y2表示中國人均GDP的自然對數的二次方y(tǒng)3表示中國人均GDP的自然對數的三次方γ表示貿易開放程度指數，采用的是貿易依存度（進出口貿易額除以國內生產總值的自然對數）表示常數項表示變量的待估參數表示變量的待估參數表示變量的待估參數表示變量的待估參數ε表示隨機誤差項2．模型構建EKC假說表明了經濟增長與碳排放存在一定的關系，本文利用兩者之間的一般簡化模型，并且在模型中加入“貿易開放程度”指標，構建好模型后，找到數據，利用Eviews進行回歸分析，得出最后的結果。構建的模型如下：（二）測算數據來源1．測算數據來源說明本文中的數據基于相關的統(tǒng)計結果，以確保所選數據的合理性。中國的人均二氧化碳排放量數據基于WDI數據庫。其他數據均來源于1970年2018年的《中國統(tǒng)計年鑒》。2．測算數據選取說明根據以上收集到的數據，為計算方便，對數據進行取自然對數的轉換。在模型設定上，對原始數據做進一步取對數處理，這主要是因為對數函數是面積的單調遞增函數，并且不會更改原始數據的相對比例。換句話說，數據的對數不影響原始關鍵點關系。這不僅減少了數據的絕對值，而且使它對小差異比對大值更敏感。同時，可以減少序列變異并消除異方差。因此，在本文中，對變量執(zhí)行自然的對數轉換。表3-11970-2018年各變量的數據表年份人均二氧化碳排放量（千噸）人均GDP（萬元）貿易開放程度指數19700.96998.64.9919711.211040.204.9619721.031055.575.8119731.351113.688.0719741.541118.0610.4219751.641194.899.6419761.561159.448.9219771.321230.958.4619781.761356.359.7419791.781439.9911.1919801.731534.4712.5419811.691592.8815.0319821.771710.0514.4919831.801870.714.4219841.882126.8416.6619851.922379.0522.9219861.982549.6625.1119872.062798.3225.5819882.143065.5825.4119892.153142.6424.4619902.223216.7929.7819912.283466.8833.1719922.323915.0233.8719932.454411.0631.919942.554932.5742.2919952.795414.0438.6619962.845894.233.9119972.866377.7334.1519982.896814.7531.8119992.917274.2633.3420002.947828.0139.5820012.988419.0438.4720023.679124.6142.720034.029979.2651.8920044.5610921.3659.7620054.8212085.1663.2220064.9613545.4665.1720075.0615384.1262.7820085.3516780.8557.2920095.7918238.0844.1920106.1820047.1250.2420116.7822635.6353.5620127.4527836.7358.7220137.9330256.6562.8120148.3333832.3363.4320158.7738901.5364.2220169.0640726.7865.3420179.8747737.1164.98201810.1653732.7666.93

根據以上數據結果，畫出每個量與時間的折線圖，分別為中國人均二氧化碳排放量與時間的折線圖、中國人均GDP與時間的折線圖以及中國貿易開放程度指數與時間的折線圖。如下圖3-1、3-2、3-3所示：圖3-1中國人均二氧化碳排放量與時間的折線圖圖3-2中國人均GDP與時間的折線圖圖3-3中國貿易開放程度指數與時間的折線圖根據以上分析可以看出，中國人均二氧化碳排放量呈現指數型上升趨勢，2000年以后上升的速率隨著時間的增加不斷增加，這表明中國的經濟發(fā)展迅速，中國人均二氧化碳排放量的數值之高。貿易開放程度指數在時間上所表現的樣式整體呈現上升趨勢，偶有年份略微降低，且在2000年以后達到最高峰，但2018年還在呈現上升趨勢，未來是否會超過此前的最高峰還未可知。

四、我國對外貿易中的碳排放轉移的實證研究根據第三章構建的模型和得到的數據，利用Eviews軟件進行OLS回歸分析以得出貿易開放程度與中國國內二氧化碳排放量之間的關系，分析的結果如下所示。（一）OLS回歸結果圖4-1OLS回歸結果

（二）CO殘差序列分析圖4-2CO殘差序列分析圖4-3自變量的目標函數梯度分析根據以上結果分析，可以得出以下結論：（1）最小二乘回歸結果顯示，擬合優(yōu)度為96.12％，所有回歸系數的顯著性水平均為1％。（2）人均GDP的一次項系數為正，二次項系數為負，三次項系數為正，這說明中國的二氧化碳排放量與中國經濟增長呈現出下降上升又下降的趨勢關系。（3）貿易開放程度指數前的系數為正，這表明中國二氧化碳排放量與貿易開放程度呈現出正相關，且P值顯著，正向影響代表中國貿易開放程度提高或降低，中國人均二氧化碳排放量也會相應的升高或減少。

（三）內生性檢驗結果在OLS回歸中，內生性檢驗是為了說明誤差的問題，因此本文也對模型進行內生性檢驗，檢驗的結果是內生性檢驗結果的P值都小于0.05，這表明在內生性檢驗中顯著，因此上述回歸結果顯著，實驗結果值得信賴。實證分析說明中國二氧化碳排放量與貿易開放程度有正相關關系，經過具體的測算，我們可以證明中國貿易開放程度提高或降低，中國人均二氧化碳排放量也會相應的升高或減少。

五、 我國應對碳排放轉移的政策建議解決氣候變化是人類共同的事業(yè)。長期以來，中國一直在努力通過各種手段（法律，政府，技術，市場等）開展我們的所有工作。中國政府將一如既往地遵守其條約承諾，并遵循共同但有區(qū)別的責任，公正和技巧原則。積極追求符合中國國情，發(fā)展和實際能力相符的國際承諾，并為適當的緩解措施和加強氣候變化的措施做出國家獨立的貢獻。積極參加全球氣候變化談判，促進建立有利于公平和明智各方的全球氣候治理體系，加深多邊對話和交流，并為氣候變化方面的實際合作做出貢獻。本文根據以上模型的設定和檢驗結果分析我們得出了中國的二氧化碳排放量與中國經濟增長呈現出先下降，后上升，繼而又下降的趨勢關系，以及中國二氧化碳排放量與貿易開放程度呈現出正相關的結論。針對此結果，從基本國情和發(fā)展階段的特征出發(fā)，對中國碳排放轉移提出政策建議。政府要加強政策引導，完善法律法規(guī)。如果節(jié)能減排是不同公司，組織和居民的共同愿望和自愿措施，則政府必須發(fā)揮“特殊作用”。同時，稅收補貼和綠色信貸等措施鼓勵制造業(yè)優(yōu)化能源結構，積極開發(fā)新能源和新技術。鼓勵消費者減少碳足跡，關注環(huán)境問題，制定低碳消費概念并改變其消費結構。另一方面，通過CO2排放限值修正和限制高排放，高污染企業(yè)的法律制度，排除不符合技術標準的CO2排放限值。推動公司在優(yōu)勝劣汰的生存壓力下優(yōu)化生產方法，并尋求節(jié)能和低碳的發(fā)展道路。企業(yè)要大力研發(fā)低碳產品，引導綠色消費，開發(fā)節(jié)能減排技術，提高能源利用效率。為幫助節(jié)能減排項目的持續(xù)推進，根據以上研究內容將在以下三個方面，本文總結和歸納了一下三方面的政策建議。（一）應對碳排放轉移的產業(yè)發(fā)展政策建議強化節(jié)能目標責任考核，調整優(yōu)化產業(yè)結構。節(jié)能目標責任考核制度落實到每個企業(yè)中去，對企業(yè)的節(jié)能減排效果實行年終考核、季度考核甚至月月考核，只有這樣才能將國家的總體減排目標落實到實處。同時要調整和優(yōu)化產業(yè)結構，中國政府積極鼓勵發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)和服務業(yè)，不斷降低高能耗行業(yè)在國民經濟中的比重。必要時中國政府需要實施淘汰落后產能計劃，建立健全落后產能退出機制，不斷優(yōu)化第二產業(yè)內部結構。（二）應對碳排放轉移的地區(qū)發(fā)展政策建議實施節(jié)能重點工程，落實到政務考核上。根據本文的研究發(fā)現，中國不同地區(qū)的碳排放程度不同。有的地方政府環(huán)境保護意識強，具有超前的眼光，制定地方計劃與中央計劃符合度高，但是有的地方政府為了提高政務考核業(yè)績，以犧牲環(huán)境求發(fā)展的落后思想制定政策。因此中國政府應該要實施節(jié)能重點工程，并且要對做的好的地方政府進行獎勵，同時在對地方政府官員的考核上要加上環(huán)境治理效果的考核。只有這樣才能真正將減排落實到實處。（三）應對碳排放轉移的對外貿易結構政策建議完善節(jié)能標志標識，提高節(jié)能經濟獎勵政策，促進對外貿易產業(yè)結構升級。本文的研究發(fā)現，在對外貿易的過程中存在富有國家向相對貧窮國家輸出碳排放量的現實，因為高排放產業(yè)一般都建在相對貧窮國家，這就使得富有國家可以通過商品交易的方式即利用金錢將碳排放量轉移。故應對這一塊，中國應當引導出口產業(yè)升級朝向綠色發(fā)展。對出口企業(yè)提高節(jié)能經濟獎勵，可以有效增加出口企業(yè)的節(jié)能減排意識，從而走出被碳排放轉移的尷尬境地。

總結本文研究了中國的對外貿易狀況和對外貿易中的碳排放量，并通過與許多貿易伙伴國家進行的中國碳排放量來分析中國的碳排放量遷移，并對中國對外貿易中碳排放進行了因素分解分析，試圖從以上幾個方面的分析破解減少中國對外貿易中碳排放量的主要難題，得出的主要結論有：（1）最小二乘的回歸結果顯示，擬合有優(yōu)度為96.12%，同樣，當顯著性水平為1％時，所有回歸系數均顯著。（2）第一個人均GDP系數為正，第二個系數為負，第三個系數為正，這說明中國的二氧化碳排放量與中國經濟增長呈現出下降上升又下降的趨勢關系。（3）貿易開放程度指數前的系數為正，這表明中國二氧化碳排放量與貿易開放程度呈現出正相關關系，且P值顯著，正向影響代表中國貿易開放程度提高或降低，中國人均二氧化碳排放量也會相應的升高或減少同時本文的研究也存在一定的缺陷：（1）本文的模型中還可以加入其它的變量進行測算，結果將更加客觀全面。（2）關于二氧化碳的排放可以分產業(yè)進行測算，可以考慮不同產業(yè)二氧化碳的產出量與貿易開放程度之間的關系，這也可以成為未來可研究的方向之一。

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附件：附件一：1970-2019中國進出口總額指標進出口總額(人民幣)(億元)出口總額(人民幣)(億元)進口總額(人民幣)(億元)2019年3155051723421431622018年305008.13164127.81140880.322017年278099.24153309.43124789.812016年243386.46138419.29104967.172015年245502.93141166.83104336.12014年264241.77143883.75120358.032013年258168.89137131.43121037.462012年244160.21129359.25114800.962011年236401.95123240.56113161.392010年201722.34107022.8494699.52009年150648.0682029.6968618.372008年179921.47100394.9479526.532007年166924.0793627.1473296.932006年140974.7477597.8963376.862005年116921.7762648.0954273.682004年95539.0949103.3346435.762003年70483.4536287.8934195.562002年51378.1526947.8724430.272001年42183.6222024.4420159.182000年39273.2520634.4418638.811999年29896.2316159.7713736.461998年26849.6815223.5411626.141997年26967.2415160.6811806.561996年24133.8612576.4311557.431995年23499.9412451.8111048.131994年20381.910421.849960.061993年11271.025284.815986.211992年9119.624676.294443.331991年7225.753827.13398.651990年5560.122985.842574.281989年4155.921956.062199.861988年3821.791766.722055.071987年3084.161469.951614.211986年2580.371082.111498.261985年2066.71808.861257.851984年1201.03580.56620.471983年860.15438.33421.821982年771.37413.83357.541981年735.34367.61367.731980年570.04271.19298.841979年454.6211.7242.91978年355.04167.65187.391977年272.5139.7132.81976年264.1134.8129.31975年290.4143147.41974年292.2139.4152.81973年220.5116.9103.61972年146.982.9641971年120.968.552.41970年112.956.856.1（數據來源：國家統(tǒng)計局）

附件二：1970-2019年國內生產總值指標國民總收入(億元)國內生產總值(億元)人均國內生產總值(元)2019年988458990865708922018年915887.3919281.1660062017年831381.2832035.9600142016年743408.3746395.1541392015年686255.7688858.2502372014年644380.2643563.1471732013年588141.2592963.2436842012年537329538580398742011年483392.8487940.2363022010年410354.1412119.3308082009年347934.9348517.7261802008年321229.5319244.6241002007年270704270092.3204942006年219028.5219438.5167382005年185998.9187318.9143682004年161415.4161840.2124872003年136576.3137422106662002年120480.4121717.495062001年109276.2110863.187172000年99066.1100280.179421999年89366.590564.472291998年83817.685195.568601997年78802.97971564811996年70779.671813.658981995年60356.661339.950911994年48548.248637.540811993年35599.235673.230271992年27208.227194.523341991年22050.322005.