中国大豆进口贸易对生态环境的影响——基于碳足迹的测算分析

陈慧琳

(福建江夏学院国际经济与贸易系，福建福州 350108)

一、引言

近年来，随着“低碳农业”概念的提出和推进，人们对农业生产和贸易提出了更高的要求。农产品碳关税的设立、有机农产品需求的持续增加、绿色农业的迅速发展均反映了当前世界农业正处于由“高碳”向“低碳”的转型阶段。我国作为“高碳”农业的典型代表，推进粮食等农产品自由贸易与生态环境问题的研究，不仅可以提升全球农业资源利用率，而且对于减少我国农业生产过程中的碳排放也有重要意义。但由于农产品自由贸易对生态环境的影响机制较为复杂，所以将其针对特定作物进行具体分析成为了农业研究的发展趋势之一。[1]

目前，我国大豆消费需求增长与环境承载力之间的矛盾促使大豆进口贸易的急剧增加，在2001年到2016年间，大豆进口贸易增长幅度已接近300%。为了保障粮食安全，我国倾向于从供给侧层面强调大豆进口贸易对缓解我国粮食供给压力的重要意义，而忽略了它可能对我国大豆生产带来的影响。自1961年以来，我国大豆生产在显著扩张之后于2010年开始缩减，目前已分别被美国、巴西、阿根廷、印度超过，位居世界第五。但与此同时，我国大豆生产碳足迹总量并未得到显著减少，且单位面积碳足迹仍在不断增加(FAO数据库)。作为世界最大的大豆进口国及第五大生产国，大豆贸易是否真正能带来进口国环境的改善还有待探究。对于我国而言，大豆进口不能仅局限于粮食安全视角下的判断，也应从生态环境角度进行评估。

关于大豆贸易对生态环境影响的外国文献较多，多见于两个特点:首先，相关文献的研究对象多以出口国为主，如巴西、阿根廷等大豆主产国。其次，结论都倾向于大豆贸易会带来出口国的生态环境的恶化及进口国生态环境的改善。Austin认为，以大豆在生产中具有比较优势而进行贸易并不是一个长远可行的发展战略。[2]对于依靠出口赚取外汇的南美国家而言，大豆种植面积的扩张会对当地生态环境带来了一系列负面影响，如:当地生物多样性的减少，全国温室气体排放的增加，耕地土壤肥力的下降以及水体污染等。[3][4][5]

国内学者从生态环境视角对大豆贸易进行评估的文献则相对较少，现有文献均是通过比较各国生产大豆的环境效率，得出大豆进口贸易可以给我国生态环境带来正面的影响的结论。一方面，由于出口国在生产规模、技术、智力支持等方面具有比较优势，其生产每吨大豆的环境效率要高于进口国，所以大豆贸易在整体上会给生态环境带来正面影响。[6][7]另一方面，大豆作为一种资源密集型产品，对于耕地资源或水资源匮乏的国家而言，将其转移至资源较为丰富的拉美国家进行生产，各国都可以从贸易中获利。[8][9][10][11]

通过梳理文献发现，首先，在评估大豆贸易的利弊之时，以进口国作为研究对象的文献相对匮乏，且结论均认为大豆贸易会带来出口国环境的恶化及进口国环境的改善，但这一结论在我国是否适用仍有待探究，因为与欧盟等进口国相比，我国不仅是世界大豆的主要进口国，也是世界第五大大豆生产国。其次，国内相关文献均是通过比较各国大豆生产的环境效率大小，得出进口大豆会对我国生态环境带来有利影响，尚缺乏关于大豆进口贸易对我国生态环境直接影响的分析。基于此，本文从生态环境角度出发，以进口国作为研究对象，在测算2002-2016年11省大豆生产碳足迹的基础上，通过选取相关省级面板数据，采用贸易与环境效应模型(ACT)分析中国大豆进口对生态环境的影响，旨在为政府在保障大豆供给的同时，合理利用政策手段控制碳足迹的增加，促进大豆产业的可持续发展提供客观依据。

二、变量选取与模型设定

(一)大豆生产碳足迹的测算

1.研究界限及数据来源

基于黄晓敏等的测算方法[12]，本文将利用生命周期评价法(LCA)对2002-2016年黑龙江、吉林、辽宁等11个大豆主要生产省份的生产碳足迹进行测算，收集的数据共分为三部分:

第一部分是11省大豆生产的基本数据，包括各省大豆产量和种植面积数据(数据源自中国农村统计年鉴)。第二部分为大豆生产相关投入数据，包括各年份各省化肥(氮肥、磷肥、钾肥和复合肥)、农药、种子、机械投入和灌溉用电，数据来源于2002-2017年《全国农产品成本收益资料汇编》。第三部分则为相关农资投入的价格数据。由于第二部分数据中的机械投入、农药投入和灌溉用电均以价格形式表示，故需从《物价年鉴》和国家统计局网站提取各年各省份相关农资投入价格将数据转化成农资投入量。

2.测算方法

单位面积碳足迹(EMIa，kg CE·hm-2)测算公式如下:

在式(1)中，i指生产大豆过程中的某种生产投入；Inputi指第i种农资产品的投入量(kg·hm-2或kWh·hm-2)；EFi是第i种农资投入的排放因子(kg CE·kg-1或kg CE·kWh-1)。排放因子均由中国本地化生命周期数据库(CLCD)中获得，其中由于大豆生产的农药投入并未给出具体的投入品名称，所以对农药投入系数取均值进行测算。

总碳足迹(EMI，kg CE)的计算公式如下:

在式(2)中，EMI代表大豆在整个生命周期碳足迹总量(kg CE)；EMIa代表大豆生产单位面积碳足迹(kg CE·hm-2)；Arean代表第n省大豆种植面积。

(二)ACT模型的构建及数据的选取

目前针对贸易与环境问题的研究框架包括环境三效应理论分析框架及贸易与环境相互影响分析框架。本文通过选取第一类分析框架，依循Antweiler等使用的贸易环境效应模型(ACT)[13]，基于省际面板数据分析大豆进口贸易对生态环境的影响。ACT模型在整体上沿用了三效应理论分析框架，将贸易对环境的影响分解为结构效应、技术效应及规模效应进行分析。本文的实证模型在此基础上进行了改进:选取大豆贸易的环境效应进行分析，脱离宏观层面的研究，以单一作物(大豆)作为研究对象；将横截面由世界各国替换为我国11个主要的大豆生产省份；以各省居民的可支配收入代替国民收入来表示各省环境规制的严格程度；将大豆进口贸易效应的直接和间接影响纳入模型之中进行分析。

模型以2002-2016年各省大豆生产碳足迹(emiit)作为被解释变量，解释变量包括:大豆总产量(pit)、各省资本劳动比(klit)、大豆进口渗透率(imit)、人均可支配收入(yit)。基于ACT模型，得到我国大豆进口贸易对生态环境的影响函数表达式如下:

在式(3)中，emit表示i省第t年度大豆生产碳足迹(万吨)，数据来源于上文的测算结果。pit是i省第t年度大豆总产量(吨)，表示大豆生产的规模效应，数据来源于联合国粮农组织数据库。

klit是i省第t年度资本劳动比(元/人)，代表我国11个主要大豆生产省份的大豆产业的结构效应。其中，各省资本存量皆根据单豪杰的方法进行测算，以1978年为基期，折旧率取10.96%。[14]计算的相关数据来源于中国国内生产总值核算历史资料以及中国统计年鉴，而各省的劳动力人数数据均来源于各省2003-2017年统计年鉴及农村统计年鉴。

yit为i省第t年度人均可支配收入(元)，代表各省的技术效应，即环境规制强度。由于居民收入可以在一定程度上反映该地区环境规制的严格程度，所以本文用各省人均可支配收入代替ACT模型中的国民收入，而各省人均可支配收入则由各省城镇、农村居民收入在基于城镇、农村人口数据加权计算后得到的收入总和。计算的相关数据来源于2003-2017年中国农村统计年鉴。

imit表示i省第t年大豆进口贸易对i省第t年大豆生产碳足迹总量的直接影响，而γitimit则表示i省第t年大豆进口贸易对大豆生产碳足迹的间接影响。在此选用各省大豆进口渗透率作为研究变量，由各省的大豆进口量除各省的表观消费量而得。各省的表观消费量是由进口量与产量之和减去出口量得到的数值，其中，计算的相关数据来源于2003-2017年中国农村统计年鉴。γit的表达式如下:

在式(4)中，γi(i＝1，…，5)表示大豆进口贸易对大豆生产碳足迹的间接效应系数。REL.klit表示相对资本劳动比，即i省第t年人均资本存量与全国人均资本存量的比值。REL.yit表示相对人均可支配收入，是i省第t年人均可支配收入与全国人均可支配收入的比值。

(三)平稳性检验与模型的设定

首先，对所有相关变量进行平稳性检验，并根据检验结果，以少数服从多数原则判断面板数据中各变量是否平稳。根据检验结果，变量emiit、pit、imit在1%的显著性水平下平稳，变量 REL.yit、(REL.yit)2、REL.klit则在10%的显著性水平下平稳。由于变量 klit、yit、、(REL.kl)2均未通过平稳性检验，所以将其进行一阶差分后建模，并进行面板数据模型的相关检验。在对模型进行初步回归的基础上发现，F检验结果均拒绝了固定效应最小二乘模型的假设，说明模型并非为混合面板模型，与此同时，豪斯曼检验结果则拒绝了随机效应模型可能性的假设，因此本研究采用面板数据双向固定效应模型进行估计。

其次，为了分析大豆生产碳足迹的非线性特征，以及验证环境库兹涅茨曲线的存在，本文在公式(3)的基础上，加入人均可支配收入的平方项进行研究，同时加入贸易与各经济变量的乘积及贸易和经济变量平方的乘积来表示大豆进口贸易对大豆生产碳足迹的间接影响。在此通过建立三个模型对所研究的问题进行分析:模型A不包括平方项以及大豆进口贸易的间接效应；模型B包括四个效应和人均收入的平方项，其中大豆进口贸易的间接效应不包括各经济变量的平方项；模型C涵盖人均收入的平方项、贸易的三效应指标及贸易的直接、间接效应，而间接效应包含了各经济变量的平方项。

三、实证结果与分析

根据面板数据双向固定效应模型的估计结果(表1)，三个模型的调整 R2分别为0.858、0.863和0.864，说明模型拟合度较好。模型中各参数的估计结果分析如下:

就大豆生产规模而言，三个模型估计的大豆生产规模的系数约为0.33，且均在1%水平下显著，说明目前我国大豆生产的规模的扩张会引致大豆生产碳足迹的增加，给生态环境带来负面影响。该结论与Antweiler等的研究结果[15]一致，即经济规模的扩张会引起相关资源如化肥、农药的过度利用，从而对生态环境产生负面的影响。

表1 大豆进口贸易对大豆生产碳足迹的影响回归结果

续表1

从资本劳动比增长率与大豆生产碳排放的关系来看，模型A和模型B的估计结果均通过10%水平下的显著性检验。资本劳动比变化率与大豆生产碳足迹之间的系数分别为-1.015、-1.945，反映了资本劳动比的增加能够在一定程度上提升生产效率，带来生产碳足迹的显著减少。一般而言，我们认为资本要素的增加能够让企业有能力负担和管理种植时的农资和设备的投入，提升生产的环境效率。因此，鼓励社会资本进入大豆产业，增加大豆产业资本要素的投入，帮助农民实现大豆的规模化经营水平可有效控制大豆生产碳足迹增加。

人均收入的增加对大豆生产碳足迹的影响系数均为正，说明当前各省的环境规制不能起到控制生产碳足迹增加的作用，即人均收入的增加仍然会带来生产碳足迹的增加。在进口大豆不断压缩国内大豆种植利润率，加剧大豆种植竞争的背景下，由于各省当前环境规制难以对农民生产行为进行约束，此时便为农业环境负外部性的产生创造了条件。模型B和模型C中的人均收入二次项系数为负，且均在10%的显著性水平下显著，反映了人均收入与生态环境之间基本呈现“倒U型”曲线关系，即在前期收入的增加会引致生态环境的恶化，而当收入增长到一定水平时，居民环保意识的增强会对生态环境带来正面影响。

从贸易效应而言，大豆进口渗透率对生产碳足迹的直接影响呈显著的正相关关系，三个模型的系数分别为91、112和122，说明随着大豆进口渗透率的增加，我国11个大豆主要生产省份的生产碳足迹也在显著增加。这在一定程度上证实了中国大豆进口贸易的增加会在短期内带来国内生产碳排放的增加。

同时，大豆进口贸易也会通过改变相对资本劳动比间接影响大豆产业生产碳足迹的改变。在模型B和模型C中，大豆进口渗透率与相对资本劳动比的交叉项的估计参数均为负，分别为-10.50和-6.94，说明了大豆进口贸易引致的相对人均资本的改变能在一定程度上带来大豆生产碳足迹的减少和生态环境的改善。由于进口渗透率与相对资本劳动比变化率的二次项系数并未通过显著性检验，所以可以得出二者间没有显著的影响关系。

大豆进口渗透率与相对人均可支配收入的估计值则分别为-81.55和-121.41，且系数分别在5%和10%的显著性水平下显著。由此可见，大豆进口贸易引致的相对人均收入的改善在一定程度上可以减少大豆生产碳足迹的增加带来生态环境的改善。这可能是由于大豆进口渗透率的增加会对国内大豆种植者的收益产生影响，当种植收益率下降至一定水平时，农民可能会出现弃种大豆，转而种植收益率更高的作物的行为，从而带来大豆生产碳足迹的减少。大豆进口渗透率与相对人均收入平方项的乘积系数为负，且未通过10%水平下的显著性检验，故可认定贸易引致的相对人均收入平方的改变对生产碳足迹没有显著的影响关系。

四、结论与政策建议

在对11省大豆生产碳足迹进行测算的基础上，本文利用省级面板数据从生态环境视角分析了大豆进口贸易的相关因素带来的影响。分析结果发现:大豆进口贸易会通过影响各省结构效应、规模效应、技术效应和贸易的直接和间接效应来对大豆生产碳足迹产生影响；当前大豆进口贸易的直接效应会引致大豆产业生产碳足迹总量的增加，带来生态环境的恶化，而大豆进口的间接效应则会通过影响各省的相对人均收入以及相对人均资本存量，带来环境的改善；目前11省人均收入的变化与生态环境之间存在显著的环境库兹涅茨曲线；大豆生产规模的扩张会在一定程度上引致生产碳足迹的增加，而资本劳动比的增加则会带来生态环境的改善。

当下如何协调好在粮食安全和生态环境框架下大豆的可持续供给，是我国需要面对的难题。而解决这一问题的关键则在于在支持我国大豆进口的同时，如何对我国大豆生产进行科学引导并通过科技创新提升国产大豆竞争力，以促进我国大豆产业的可持续发展。针对以上因素，本文提出政策建议如下:

一是加大对大豆产业的资本投入来提升大豆生产的规模经营水平，使生产碳足迹减少。通过补贴补助等政策减少种植户的种植风险，提高种植利润率，帮助农户实现规模化经营。二是建立健全作物生产碳足迹的测算机制，并寻找和改善影响生产过程中影响碳足迹变动的主要因素，有针对性地提升我国作物生产的环境效率，推动种植业的可持续发展。通过资金扶持或政策性补贴等手段，在培育良种的同时，减少生产过程中可能产生的碳足迹。三是完善农作物生态环境指标的检测措施，并制定统一的标准对农作物生产的相关生态环境指标进行测算，以期在未来利用价格手段实现环境成本内部化，达到对生态环境进行保护的目的。四是支持大豆进口的同时，着重提升我国大豆的自给率。我国大豆产业应充分利用WTO绿箱政策，在农业相关支持方面适当地向大豆作物生产倾斜，以此来抵消大豆进口冲击对我国大豆种植收益率的影响。

注释:

[1]Macdonald G.K.，Brauman K.A.，Sun S.，et al.，“Rethinking Agricultural Trade Relationships in an Era of Globalization”，Bioscience，vol.65，no.3(2015)，pp.275-289.

[2]Austin K.F.，“Soybean Exports and Deforestation from a World-systems Perspective:A Cross-national Investigation of Comparative Disadvantage”，Sociological Quarterly，vol.51，no.3(2010)，pp.511-536.

[3]Willaarts B.，Niemeyer I.，Garrido A.，Land and Water Requirements for Soybean Cultivation in Brazil:Environmental Consequences of Food Production and Trade.World Water Congress，2011，pp.1689-1699.

[4]Lathuillière M.J.，Johnson M.S.，Galford G.L.，et al.，“Environmental Footprints Show China and Europe’s Evolving Resource Appropriation for Soybean Production in Mato Grosso，Brazil”，Environmental Research Letters，vol.9，no.7(2014).

[5]Boerema A.，Peeters A.，Swolfs S.，et al.，“Soybean Trade:Balancing Environmental and Socio-Economic Impacts of an Intercontinental Market”，Plos One，vol.11，no.5(2016)，pp.e0155222.

[6]强文丽、刘爱民、成升魁:《中国大豆供给的生态足迹分析》，《生态经济》(中文版)2013年第4期。

[7]张东辉、张辉、史国敏，等:《大豆生产及贸易的生态分析》，《经济研究导刊》2017年第22期。

[8]孙才志、汤玮佳、邹玮:《中国粮食贸易中的虚拟资源生态要素估算及效应分析》，《资源科学》2012年第3期。

[9]倪洪兴、于孔燕，等:《开放视角下中国大豆产业发展定位及启示》，《中国农村经济》2013年第8期。

[10]Zhuo La，Mekonnen M.M.，Hoekstra A.Y.，“Consumptive Water Footprint and Virtual Water Trade Scenarios for China-With a Focus on Crop production，Consumption and Trade”，Environment International，vol.94(2016)，pp.211-223.

[11]樊琦、祁华清、李霜:《粮食目标价格制度改革研究——以东北三省一区大豆试点为例》，《宏观经济研究》2016年第9期。

[12]黄晓敏、陈长青、陈铭洲，等:《2004-2013年东北三省主要粮食作物生产碳足迹》，《应用生态学报》2016年第10期。

[13][15]Antweiler W.，Copeland R.B.，Taylor M.S.，“Is free trade good for the emissions:1950-2050”，Review of Economics＆Statistics，vol.80(2001)，pp.15-27.

[14]单豪杰:《中国资本存量K的再估算:1952～2006年》，《数量经济技术经济研究》2008年第10期。