改革开放以来，尤其是伴随着中国的入世与国际 贸易的全球化，中国的对外贸易总量有了显著的增长。 1980 年中国对外贸易总额为381.4 亿美元,到2013 年已突破4 万亿美元,以每年平均16% 的速度迅速增长。 外贸的增长有效地推动了经济的快速发展，但是，中 国正处于工业化和城市化快速发展的阶段，经济增长 与资源供给和环境保护的矛盾日益尖锐。根据国际能源署(IEA) 的统计，我国2010 年能耗占世界总能耗的 20%，碳排放量达68 亿多吨，超越美国，成为全球 最大的碳排放国。环境问题已经严重制约了中国的可 持续发展，而且在温室气体排放方面，全球气候变暖 日益成为世界经济和政治关系中的焦点问题,我国的 能源消耗和CO₂ 排放量的不断增长也使我国在国际气 候变化谈判中面临巨大的国际舆论压力。在这种国内 外环境下，研究我国碳排放与对外贸易的关系，有着 非常重要的意义，有助于在维持我国经济进一步发展 的同时减少碳排放对环境的压力，实现可持续发展。 图1、图2 分别描述了中国29 个省（市、自治区） 1995—2011 年人均外商直接投资（FDI）与人均进出 口量和人均CO₂ 排放量之间的关系。从图中不难看出， FDI 与进出口总量与碳排放之间均存在一定的正相关 关系，然而这种判断并没有考虑其他影响碳排放的因 素（如经济增长）。由于FDI、进出口总量和人均收 入都是随经济增长不断增加的，考察FDI 与进出口总 量对碳排放的净影响时必须排除其他影响因素。

图 1()

图 1 FDI 与CO2排放的散点图

图 2()

图 2 进出口量与CO2排放的散点图

国外许多学者对环境与贸易关系问题已经有了较 深的研究，Grossman 和Krueger 最早提出将外贸对环境 的效应分为规模效应、结构效应和技术效应，并以此 建立了贸易的环境效应分析的基本框架。其中，规模 效应反映经济活动的规模变化对环境产生的影响；结 构效应代表所生产的商品结构变化对环境产生的影响； 技术效应体现生产技术的变革给环境带来的影响^[3]。贸 易影响碳排放的机制与贸易的环境效应是一致的。

各国学者探究贸易对环境的影响，主要集中在贸 易对环境的效应究竟是正还是负的讨论。一种观点认 为，贸易自由化有益于环境的改善。他们认为,导致 环境恶化的根本原因是由于市场失灵，而不是贸易自 由化，所以用限制贸易的手段来解决有关环境问题只 会带来进一步的扭曲,而基于比较成本优势的国际专 业化分工能够带来世界资源的合理配置和有效利用， 从而有利于经济发展和环境保护的协调。Antweiler 等 认为FDI 具有明显的技术溢出效应，技术落后的国家 受益于FDI、技术得以更快的发展，提高了能源使用 效率、排污减排水平,从而改善了环境质量^[1]。相反， 环境保护主义者则认为贸易开放是导致环境破坏的重 要因素之一。放任自流的贸易，会使生态环境遭到破 坏，特别是在环境保护政策宽松的国家，贸易自由化 对环境的损害会更大。Keller 和Levinson 认为，在经 济发展初期，发展中国家为吸引更多外资流入，往往 会降低环境准入门槛，倾向于从事污染严重的“肮 脏行业”的生产^[5]。这种因为环境规制而导致的产业 转移使发展中国家污染产业规模扩大、发达国家清 洁产业规模扩大，这也被称为“污染避难所假说”。 Gale^[4]、Cole 和Elliott^[2]、Managi^[6] 等学者的研究结果 表明，贸易越开放，CO₂ 排放量越大。

就我国实际情况而言，对外贸易对中国的环境 是否具有显著影响，以及这种影响有多大，对于外 贸政策的制定及与环境政策协调有很重要的参考价 值。在这一领域已有不少学者做过研究，如Paul 和 Michael^[8]、任力和黄崇杰^[15]，但这些研究从计量模型 到实证方法都有进一步改进的空间。大部分现有的研 究采用的都是传统面板数据方法（如固定效应和随机 效应），而没有考虑经济的动态因素。因为考虑任何 经济因素的变化本身都拥有一定惯性,因此前一时期 的环境状况和经济形势都可能会对后一时期产生一定 的影响，因而需要在回归模型中引入动态因素。另外， 由于环境因素和经济变量之间可能存在互相影响，并 且由于忽略变量的影响，传统的计量方法会导致内生 性偏误。为了解决这两个问题，本文根据省际面板数 据采用动态面板模型运用广义矩（GMM）方法检验对外贸易对CO₂ 的效应。通过这一方法，我们有效控 制了内生性问题，并且引入了动态因素，使得测算结 果更加准确、可靠。这是本文的主要贡献，测算结果 对于我国贸易政策、产业政策和环保政策的制定相应 的节能减排和低碳经济政策措施具有一定的指导意义。

迄今为止，国内外有关贸易的碳排放效应的研究 文献可以按照研究方法分为两类。

第一类是很多学者根据各个国家的投入产出表用 投入产出法进行贸易进出口的隐含碳研究。隐含碳指 任何一种产品的生产在其整个生产链中直接或间接地 产生的碳排放。在进出口贸易中的隐含碳研究中,大多 数学者是根据各个国家的投入产出表来计算进出口中 的隐含碳。王文中和程永明运用中日两国的GDP 和外 贸的经济数据,运用环境的投入产出模型计算两国贸易 所带来的碳排放量的具体数据,研究结果表明,中国每 单位产值所产生的碳排放是日本的7.3 倍，2004 年中国 对日出口产生的碳排放量是日本的9.6 倍^[21]。齐晔等利 用投入产出法,对中国隐含碳的排放趋势做出了估计。 1997—2004 年隐含碳净出口占当年碳排放总量的比例 在0.5% ~ 2.7%，2004 年以后该比例迅速增长，2006 年 为10% 左右^[14]。石红莲和张子杰利用投入产出法，利 用中国的投入产出表计算了 2003—2007 年中国对美国 出口产品的隐含碳排放。其结论是：随着中国对美国 出口量的增加，出口产品的隐含碳排放也在增加^[17]。

另一种常见的研究方法是利用计量经济学分析的 范式，利用环境库兹涅茨曲线(EKC) 的研究框架对贸 易与碳排放的关系进行验证。库兹涅茨曲线最初是由 美国经济学家库兹涅茨在其1955 年的论文“经济增 长与收入不平等”中所提出的，描述的是收入分配和 经济增长之间的倒“U”型的关系。该关系表述为： 经济发展初期，人均财富增加加大了收入差距；但人 均财富增长到一定程度后，收入差距会随着人均财富 的增长而逐渐缩小。库兹涅茨曲线在环境问题上的首 次应用，是1991 年Grossman 和Krueger 对《北美自 由贸易协定》影响环境的实证研究中，证实了环境质 量与人均收入之间的关系，指出随着人均GDP的增加， 污染在低收入水平上会随之上升，而在高收入水平上 人均GDP 的增加会减低污染水平^[3]。Panayotou 借用 了库兹涅茨所定义的收入差距与人均收入之间的倒 “U”型曲线，首次将在环境质量与人均收入之间的 关系曲线定义为环境库兹涅茨曲线^[7]。近年来，越来 越多的国内学者关注人均CO₂ 排放与人均GDP 之间 的关系,大部分研究表明，中国的CO₂ 排放现状符合 EKC 假说。王娟等利用1995—2011 年的省级面板数据， 构建静态面板模型和动态面板模型，研究表明，经济 发展水平、城市化水平均与CO₂ 排放量之间存在着倒 U 型的曲线关系，中国的现状符合EKC 假说^[20]。范 丹基于中国1990—2010 年的省级空间动态面板数据， 将能源强度、空间相关性引入CO₂ 的EKC 曲线当中， 构建了中国CO₂ EKC 曲线的空间计量模型，研究结 果显示，中国人均CO₂ 排放与经济增长之间基本满足 EKC 曲线假定的倒U 型关系^[11]。左文鼎采用1980— 2011 年中国环境质量水平及经济发展水平的时间序列 数据进行研究，结论表明，中国人均实际国内生产总 值与人均能源消费产生的CO₂ 排放量之间呈现“N” 型库兹涅茨曲线关系^[26]。国内学者在研究贸易对环境 的效应大致有两种结论：一是贸易的扩大会导致环境 的恶劣。如余北迪通过对我国国际贸易与生态环境的 理论分析和实证分析得出结论，国际贸易对中国生态 环境负的规模效应大大超过了正的结构效应和技术效 应，因此总效应为负。未来协调经济发展和环境保护 的关系，必须实施一系列“绿色”政策措施^[24]。傅京 燕和周浩采用1998—2006 年中国的省级面板数据， 以空气、水体和固体废弃物中六类污染物的排放强度 来度量中国的区域环境质量，得出结论，表明贸易开 发是影响环境质量的重要变量，贸易开发本身不利于 环境质量的改善，对外贸易引致的污染避难所效应成 立^[27]。宋马林等采用2001—2010 年的省级面板数据 运用super-SBM 模型测度了各省份的环境效率值，结 果表明，入世以后，中国大陆各省份的对外贸易在一 定程度上导致了环境效率整体不高^[28]。周杰琦和汪同 三采用1990—2010 年中国省级面板数据发现外商直 接投资总体上增加了中国的二氧化碳碳排放量，其原 因在于FDI 的规模负效应大于结构、技术正效应^[25]。

还有一类研究则说明了贸易对环境有一定的积极 影响，如兰天利用1995—2001 年中国30 个省( 市、 自治区）的面板数据，研究结果表明，虽然中国各省 （市，自治区）贸易活动对污染的影响表现出相当大 的差异性，但从总体来讲贸易开放还是减少了我国CO₂ 的排放^[13]。游伟民利用2000—2008 年我国30 个省份 的面板数据，对贸易和SO2 排放的影响进行了实证分 析。研究结果表明，贸易开放度的提高对东部环境质 量的改善有积极影响，但对中西部有负面影响^[22]。谢 文武和肖滢基于中国地区与行业面板数据的实证检验， 发现外商直接投资的增长可以减少我国的碳排放,对外直接投资也有助于降低国内的碳排放量,而出口贸易则 会在一定程度上带来国内碳排放量的增长^[21]。

本文构建了碳排放、经济增长和对外贸易的计量 模型，考虑如下静态面板数据模型：

其中，i 表示不同省份，t 表示时间维度；In CO_2it 表示第i 个省第t 年的人均CO₂ 排放量；α 表示 是常数项；β 表示回归系数；μ _i 表示个体效应，控制 每个省份的个体情况；ε _it 表示扰动项。FT 表现了外贸 水平的高低，是我们最关心的解释变量。为了验证回 归结果的稳健性，在模型中我们选取几个不同的指标 来表现外贸水平的高低，包括人均外商直接投资、人 均进出口额、外商直接投资占GDP 比重和进出口总 额占GDP 比重等。Z _it 是外生解释变量，我们的模型 里外生变量包括人均收入、人口密度、产业结构。对 于上述静态面板数据模型，通常采用固定效应模型或 随机效应模型进行估计，本文将通过Hausman 检验在 这两种估计方法之间进行选择。 该模型的不足，是隐含地假设了人均CO₂ 排放会 随各解释变量的变动即时变化，即不存在滞后效应。 但是，实际上，因为考虑到任何经济因素的变化本身 都具有一定惯性，因此前一时期的环境状况和经济形 势都可能会对后一时期产生一定的影响，我国各省份 的CO₂ 排放很可能存在滞后效应。另外，CO₂ 排放与 经济变量之间可能存在互相影响，这种模型可能导致 内生性偏误。

该模型的不足，是隐含地假设了人均CO₂ 排放会 随各解释变量的变动即时变化，即不存在滞后效应。 但是，实际上，因为考虑到任何经济因素的变化本身 都具有一定惯性，因此前一时期的环境状况和经济形 势都可能会对后一时期产生一定的影响，我国各省份 的CO₂ 排放很可能存在滞后效应。另外，CO₂ 排放与 经济变量之间可能存在互相影响，这种模型可能导致 内生性偏误。

为解决这两个问题，本文引入如下动态面板数据 模型：

其中，In CO_2it-1 是In CO_2it-1 的一阶滞后项；系数 ρ 表现了上一时期人均CO₂ 排放量的大小对当前人均 CO₂ 排放量的影响。对于该动态面板数据模型，由于 因变量的滞后项作为解释变量纳入上式，这将导致解 释变量与随机扰动项相关，从而出现解释变量的内生 性问题，因此本文采用Arellano 等提出的动态GMM 方法来消除解释变量内生性的影响。Bond 等指出，一 阶差分GMM 方法在时间序列观测值较少时容易产生 较大的向下的偏误，因此本文采用系统GMM 方法对 模型进行估计。

本文选取1995—2011 年中国大陆29 个省、自治 区、直辖市（不包括西藏，重庆归入四川省）作为对 外贸易对碳排放影响的研究样本。选取的变量简要说 明如下：

人均CO₂ 排放：由于CO₂ 的排放量在中国没有 官方的统计数据，本文中各省份CO₂ 排放量是根据 IPCC（2006）提出的估计方法，使用能源消耗和水泥 生产数据由本文作者计算得到。

人均收入（用GDP 表示）: 环境库兹涅茨曲线假 说指出，人均CO₂ 排放与人均收入之间很可能存在倒 U 型关系，本文在回归方程中同时加入人均GDP 及 其平方项，并取对数形式。各省份名义国内生产总值 等于各省份GDP 除以年末人口数。以1978 年为基期， 按各省份历年居民消费价格指数对名义人均GDP 进 行物价平减得到实际人均GDP。分省份人均GDP 数 据和人口数据可从《中国统计年鉴》中获得。

城镇化率（用R-URBAN 表示）：城镇化率等于 各省份城镇人口数除以各省份总人口，数据同样可从 《中国统计年鉴》获得。

二产比重（用R-INDUSTRY 表示）：工业的能 耗远大于农业和第三产业的能耗，因此，工业的CO₂ 排放量往往大于其他产业，本文将工业产值占GDP 比重作为解释变量。工业总产值数据来自于《新中国 55 年统计资料汇编》。

对外贸易：对外贸易数据中我们选取了人均FDI （外商直接投资）、人均进出口额（用TRADE 表示）、 进出口总量占GDP 比重（用R-TRADE 表示）以及 FDI 占GDP 比重（用R-FDI 表示）作为解释变量。 其中各省份人均FDI 用对数形式衡量。人均FDI 通过 各省份的外商投资额除以人口数量获得。名义进口值 和名义出口值用各省份按境内目的地和货源地分的商 品进口额和出口额来表示，并按照相应年份美元兑人 民币汇率的平均值将各年的数值换算成人民币，将进 出口总额除以各省份名义GDP，得到贸易占GDP比重。 所需数据均来自于《中国统计年鉴》。

作为对变量数据的总结，我们在表1 中对各个变 量做了描述性统计。

表 1()

表 1 样本的描述性统计

表 1 样本的描述性统计

本文的样本包括我国29 个省（市、自治区） 1995—2011 年的数据，因此样本数据观察值共有493 个。从表1 描述性统计中可以看出，各变量的观察值 之间都具有较大的标准差，这为下文的计量估计提供 了可能。

在进行回归前，我们首先要分析各个变量的单位 根情况，以免出现“伪回归”的问题。本文分别采用 了ADF（Augmented Dickey and Fuller）、BR（Breitung）、 PP（Phillips and Perron）、LLC（Levine et al.）、IPS（Im et al.）方法检验。检验结果如表2 所示。

表 2()

表 2 面板数据单位根检验结果

表 2 面板数据单位根检验结果

从分析结果来看，各个变量一阶差分的估计下都 在显著水平1% 上符合平稳性的假定，可以进行回归 检验。由于各省份存在潜在的差异性，需要对变量进 行协整检验，我们采用Pedroni 方法。检验结果如表3 所示。

表 3()

表 3 协整检验结果

表 3 协整检验结果

如表3 中的结果所示，七个检验中有四个检验结 果在5% 的显著性水平下拒绝了原假设。但实际上该 检验结果对协整关系存在的支持力度更强，因为在面 板数据样本期T 较短时，Panel V 和Panel RHO 两个 检验倾向于错误地接受不存在协整的原假设(Pedroni, 2004)。这说明变量间的协整关系确实是存在的。

我们使用Stata 软件对回归模型进行了双向固定 效应和系统GMM 两种方法的拟合，估计结果见表4 和表5。

表 4()

表 4 固定效应估计

表 4 固定效应估计

表 5()

表 5 系统GMM 估计

表 5 系统GMM 估计

表4 报告了静态回归方程的的估计结果，根据 Hausman 检验，结果均拒绝了原假设，因此选择固 定效应。表5 中，sys-GMM 估计均采用两步估计（two steps）法，AR（1）被拒绝，表明序列不存在一阶 相关性；AR（2）被接受，表明序列存在二阶相关性。 Hansen 检验用以判断工具变量的有效性，结果均接 受原假设，说明整体工具是有效的。

根据表4 和表5 的结果，我们对中国的贸易开放 程度和碳排放量的关系进行讨论，可以得出以下基本 结论：

（1）从模型1 和模型7 的结果可以看出，不论 是静态模型还是动态模型，FDI 都对人均CO₂ 有显著 的负向影响，这说明FDI 对我国的碳排放具有明显的 抑制作用。静态模型中FDI 的弹性系数为0.02，而在 动态模型中，这一系数增大到0.038，这表明考虑了 动态因素后，FDI 对人均CO₂ 排放的抑制作用更大。 这一实证结果意味着在碳排放方面，“污染天堂”现 象在中国并不存在。这一结果与邵燕斐和王小斌^[16]、 谭飞燕和李孟刚^[18] 的研究结果是一致的。外商直接 投资的增加之所以会降低人均CO₂ 排放，一方面是因 为外商直接投资相对于我国现阶段的技术水平具有明 显的优势，外商直接投资通过技术外溢对我国的全要素生产率和技术水平的提升作用是相当显著的，因而 FDI 的增加对于提高整个国民经济生产过程中的资源 利用率从而减少CO₂ 的排放具有相当的积极作用。另 外，由于现阶段我国的工业生产仍然集中于国际产品 分工产业链的下游，产品生产主要以原材料来料加工 为主；经济增长仍然通过自然资源和原材料的高消耗、 废弃物的大量排放来推动，因而在具有较高环境质量 标准的国家其是所谓的“高耗能”的企业相对于国内 企业来说就不能称之为“高能耗”企业，而且为了能 在国际市场竞争中获利，这些外资企业在追求自身利 益最大化的同时也会相应提高其生产经营活动中的环 保标准，这在一定程度上降低了我国的碳排放量。

从模型3 和模型9 的结果来看，FDI 占GDP 比 重明显对我国的碳排放产生了负向的影响。并且在 GMM 估计下，FDI 比重的弹性系数同样大于固定效 应的系数。由于未考虑动态因素和内生性时的估计结果可能使回归系数下偏，因此FDI（人均值及占GDP 比重）对碳排放的实际影响比传统回归方法得到的结 果高50% 左右。

（2）模型2 和模型8 估计了进出口总额对我国碳 排放的影响，结果表明,进出口总额分别在5% 和1% 水平上显著，且系数为负。从系数看，进出口总额对 碳排放的抑制程度与FDI 大致相同。这个结果也验证 了我们刚才得到的“污染天堂”在中国不存在的结论。 然而，进出口占GDP 比重对碳排放的影响并不显著。 进出口额的绝对量而非相对重要性对碳排放的影响更 加显著，说明进出口行业的一些因素会直接影响碳排 放，这些因素包括进出口中高污染、高耗能产品的比重， 以及出口企业节能减排的意愿和力度等。

（3）从表4 和表5 中均可看出，人均GDP 的一 次项和二次项都显著,而且二次项的系数为负，这说 明环境库兹涅兹曲线假说在我国是成立的，人均CO₂ 排放量和人均收入之间呈现出倒“U”型关系。这一结 论与大多数现有的中国CO₂ 排放与经济发展关系的 研究结果一致，如王娟等^[20]、范丹^[11]，即随着人均 GDP 的增加,碳排放在低收入水平上会随之上升，而 在高收入水平上人均GDP 的增加会减少碳排放。根 据倒U 型抛物线的性质，可以求出我国达到人均碳排 放拐点时对应的人均GDP 水平。在普通面板数据回 归中，所得碳排放拐点较高，一般在100 000 元人民 币（1978 年不变价）以上。但根据控制内生性后的系 统GMM 测算结果得到碳排放拐点在20 000 元人民币 （1978 年不变价）左右，而我国2012 年的人均GDP （1978 年不变价）为6539 元。因此，现阶段我国经 济水平尚未达到碳排放拐点。

（4）动态模型的估计结果显示，上一期人均 CO₂ 排放量的大小对本期CO₂ 排放有正的影响。人均 CO₂ 排放量的滞后项回归系数约为0.8,而且在1% 水 平显著。这说明本期人均CO₂ 排放量越大，则下一期 的人均CO₂ 排放量也将越大。平均而言，在其他条件 不变的情况下，本期碳排放提高1%，会导致下一期 碳排放水平相应提高0.8% 左右。这说明碳排放具有 一定的惯性，历史的人均排放水平会在很大程度上影 响未来碳排放的路径，因而尽早实现减排对控制未来 碳排放的增加有着重要意义。

（5）从控制变量的角度来看，第二产业比重和城 镇化率的变动对我国碳排放的影响很大，且大都是在1% 水平上显著。值得指出的是，在动态模型13 中，当把 二产比重和人均GDP 作为内生变量时，城镇化水平的 系数变为负，但是这个系数并不显著。城镇化虽然带 来了人口的积聚，促进工业的发展，有增加CO₂ 排放 的倾向，但城镇化水平的提高也促进了能源的集中利 用（如冬季集中供暖），有利于能源利用效率的提高， 降低碳排放水平。从回归结果来看，考虑了内生性及 引入动态性之后，城镇化对碳排放的总体影响并不十 分明确。这一结果与之前一些研究有一定差别，如杜 立民发现城镇化对碳排放有显著的正的影响。结果存 在差异的主要原因在于如果不控制内生性和动态因素， 对模型系数的估计结果可能有偏^[10]*。

本文以1995—2011 年各省份面板数据为基础， 对我国碳排放与对外贸易的关系分别运用静态与动态 的计量方法进行了实证检验，经过深入分析得出以下 结论：

（1）总的来看，其他条件不变时，在样本期内， 不论是静态模型还是动态模型，估计结果都表明外商 直接投资对我国的碳排放有着显著的抑制作用，而且 根据GMM方法得到的FDI 影响系数较固定效应更大。 因此，应该继续积极地吸引外资，外资企业的环保技 术与排放标准都会高于国内企业，我们应充分利用外 资企业的先进技术，控制环境标准，鼓励高新技术， 提高能源的使用效率，从而降低CO₂ 的排放。

（2）我国进出口贸易对人均碳排放也具有明显 的抑制作用，进出口总额每增加1 个百分点，人均碳 排放将减少0.04 个百分点。因此，开放贸易政策是有 助于我国CO₂ 减排的，在拉动经济增长的同时也可以 对减排做出贡献。比如，中国（上海）自由贸易试验 区的成立，既是顺应全球经贸发展新趋势，实行更加 积极主动开放战略的一项重大举措，又可以降低我国 碳排放水平。

（3）动态模型的实证结果表明，我国的CO₂ 排 放具有一定的惯性，上期CO₂ 排放增加1%，将导致 当前排放增加约0.8%。这对我国政府实行温室气体 减排具有重要的政策含义。加快资本等因素的调整速 度以促进技术的更新换代是降低CO₂ 排放量的有效途 径。这也要求政府在制定减排政策时注重连贯性，尤 其是在一些排放大省。政府可以制定相关政策，通过 有效的激励机制和监督手段,加速企业的技术的更新 换代，从而达到CO₂ 减排的目的。

（4）本文还验证了环境库兹涅茨曲线在我国的存在，随着人均GDP 的增加，碳排放在低收入水平 上会随之上升，而在高收入水平上人均GDP 的增加 会减少碳排放，由于中国还没有达到碳排放拐点时的 GDP 水平，污染不会自行消失，因此我国有必要保持 增长，保证一定的发展速度。

（5）本文结果证实，在影响碳排放的因素中， 二产比重对碳排放的影响很大，是一个决定性的因素。 因此，政府目前大力推行的经济结构转型和产业结构 调整，压缩二产比重，不仅是中国未来经济持续、快速、 健康发展的必要保证，也是减少碳排放和污染物排放 水平，加速碳排放拐点到来的必要政策保障。