不同碳达峰值对中美农产品贸易的影响研究

高 茜，王思文

(安徽大学 经济学院，合肥 230601)

一、研究背景

气候变化是人类面临的全球性问题。二氧化碳(CO2)排放量增加，温室气体上升，给全球生态系统带来威胁。2020年9月22日，习近平主席在第七十五届联合国大会上宣布，中国将采取更加有力的政策措施使二氧化碳排放量于2030年前达到峰值，并争取在2060年前实现碳中和。2021年的十三届全国人大四次会议和全国政协十三届四次会议上，碳达峰、碳中和首次被写入政府工作报告，成为代表委员们讨论的“热词”。其中，碳达峰是指国家、城市、企业等主体的碳排放在由升转降的过程中，碳排放的最高点即碳峰值；碳中和是指人为排放源与通过植树造林、碳捕集与封存(CCS) 技术等人为吸收汇达到平衡。通过节能减排实现碳达峰目标需要社会各方的共同努力，国内众多学者开展了关于碳减排的研究，从技术、机制、方案等方面建言献策，助力国家早日实现“双碳”目标。

碳减排工作首抓能源、工业、建筑、交通等重点领域，但农业的绿色低碳转型也不容忽视。农业作为人类赖以生存和发展的基础，与气候变化息息相关。但在此前的碳减排工作中，农业生产由于其传统性和原始性而没有受到足够的重视。随着农业化学制品的生产使用及农业机械动力消耗能源的增加，农业碳排放量也随之大幅增加。同时，中国作为农产品进出口大国，与美国的农产品贸易额在近10年一直处于高位(见图1)。2021年中国对美国农产品出口额达74.40亿美元，仅次于日本；同年中国自美国的农产品进口额为389.71亿美元，仅次于巴西。在倡导绿色农业发展的同时，二氧化碳排放问题在中美农产品贸易中也愈发受到关注，中美两国作为两个贸易大国，理应顺应全球绿色低碳发展理念，积极参与国际社会碳减排，为积极应对全球气候变化作出自己的努力。

图1 2004—2021年中美农产品贸易额资料来源：根据中华人民共和国商务部对外贸易司数据整理

本文采用气候保护支出模型来预测我国碳排放峰值，并基于结论运用贸易引力模型探究不同碳峰值对中美两国农产品进出口贸易额的影响，为中国碳减排工作和中美农产品贸易可持续发展提供政策建议。

二、文献综述

(一)碳达峰预测

我国政府提出的2030年碳达峰目标受到了国内外众多学者的关注，部分学者已经使用模型预测出了碳峰值和对应时间。如柴麒敏等人利用IAMC模型探究得到中国2030年的碳达峰值为109.2亿吨[1]。何建坤和刘长松基于Kaya模型的研究也认为2030年前后为中国碳达峰时间，预测的峰值水平为110 至120亿吨[2-3]。胡剑波等基于BP-LSTM神经网络模型预测出中国工业碳排放量将于2026年达到峰值[4]。蔡博峰等实证结果与前类似，认为在2027年左右二氧化碳排放量达峰，峰值为106亿吨[5]。Yu 认为中国碳达峰与石油消耗达峰时间一致，均可能出现在2025年[6]。与他们的乐观预测相比，Yongna Yuan等运用CGE模型测算出只有在严格的政策努力下，中国才能在2030年实现能源消耗控制目标[7]。总体上来看，中外学者预测的碳达峰时间为2030年前后，数值在110至120亿吨左右。

(二)碳排放量对双边贸易的影响

彭可茂等学者认为，中美两国农产品进出口额与碳排放量正相关，但随着碳排放量增加，其正效应会逐渐降低直到成为负效应[8]。孙华平和陈丽珍也认为碳排放量对中美农产品进出口表现为正效应，对中国出口的促进作用较强，但对美国的出口影响相对不明显[9]。Alassane认为农业二氧化碳排放量与初级农产品的出口存在正相关关系[10]，当中国制造业排放1万吨碳的时候，出口贸易额会增加4%[11]。Ju Yang研究得出，外国碳排放量的增加导致其对中国农产品进出口额的增加，少数国家碳排放量对中国农产品进口呈现正面影响，出口为负面影响[12]。上述研究表明，中美两国农产品进出口额与碳排放量之间存在着关联，并具有正向效应。但中国碳达峰时，不同碳达峰预测值对中美两国农产品贸易的影响程度，很少有学者关注到。

(三)贸易引力模型

引力模型最早由Tinbergen和Poyhonen提出[13-14]，后期学者在应用中不断添加相关影响因素，如国家经济总量、运输距离、时间周期、基础设施、国内局势和经济政策等等，使引力模型在国际贸易领域的实证研究中得到较为广泛的应用。国内外有许多学者采用引力模型来分析两国之间的农产品贸易，如Ju Yang采用随机前沿法估算“一带一路”沿线国家与中国农产品进出口引力模型时，发现碳排放量的相关系数显著为正[12]；朱海霞和帅传敏研究发现中美两国农产品的进出口量存在边境效应、潜力空间和区域特点[15-16]；张海森和谢杰基于引力模型估算出两国农产品进出口的潜力和合作空间[17]。杜晓燕和李明等学者运用引力模型来探寻中国对区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)成员国农产品贸易效率及其影响因素[18-19]。

根据上述文献，虽然近年来有较多学者应用气候保护支出模型和贸易引力模型对碳达峰值进行预测，但关于碳达峰的影响，现有研究主要着眼于中国未来宏观经济层面，鲜有从两国农产品贸易角度加以分析。本文利用气候保护模型预测中国碳达峰值，并通过构建三个因变量不同的引力模型，探究碳排放量对三种不同情形下中美两国农产品贸易额的影响，为政府有关部门制定农产品对外贸易政策提供决策参考。

三、模型构建与实证结果

(一)碳达峰值预测——气候保护支出模型

1.模型构建。在对中国碳达峰值进行模拟计算时，本文选用 Leimbach的气候保护支出模型作为基础模型。Leimbach从经验出发建立了气候保护函数, 通过此函数可以获得在不同碳排放削减水平下用于气候保护的支出占国民产出的比重[20]。其具体表达式为：

(1)

2.指标含义及修正。因气候保护支出模型建立之初是Leimbach用来探究全球气候变化产生影响的，若要将此模型运用于我国的碳达峰预测，需要对一些指标进行相应的调整。由于国内气候保护支出额不可得，本文采用国家统计局发布的财政支出中环境保护支出额作为公式(1)中CP数值的替代。在短期均衡中, GP应该加上净出口, 作为价值量形式，可用国内生产总值(GDP)数据进行替代，见表1。

表1 气候保护支出模型指标构建及其含义

在Leimbach建立的气候保护支出模型中，正参数a0表示在基准年减少的情况下，即使减少0%也与全球生产总值的损失有关。 Leimbach根据IPCC(1996)[21]和Nordhaus(1992)[22]的研究，将其取值设为0.01和0.015。此外其研究设定的参数a1和a2根据发射基线进行了校准，a1可取0.06、0.15，a2可取1.0、1.4。由于碳减排具有复杂性和不确定性的特征, 国内外学者在研究时对3个参数的取值和组合观点存在差异, 本文参考王铮等[23-24]的研究，仅对以下3种组合情形进行探讨，详见表2。

表2 3种组合下的参数取值

由于基期碳排放量必定小于峰值碳排放量，所以ERP<0，属于气候保护支出函数自变量取值中的-0.5≤ERP≤0，此时模型中只涉及a0，不涉及a1和a2。故只需要分别探讨a0=0.01和a0=0.015时的碳达峰值。

3.碳达峰预测结果。本文以2004—2020年中国环境保护支出、国内生产总值、碳排放量3组数据来预测碳排放量达峰时的数值(1)国内生产总值数据来源为国家统计局公布的年度数据；环境保护支出2007—2019年数据来源为国家统计局公布的年度数据；碳排放量数据来源为国际能源署官方网站公布数据。，见表3。使用近10年数据所测度的碳达峰预测结果均在120亿吨左右，与国内其他学者已有的研究结果接近。碳排放峰值受国家经济发展状况、政府政策、各行业碳减排具体措施等因素影响，若要合理预测碳峰值应尽可能选取最新年份，即用2020年的CP、GP及碳排放量测度出的碳达峰预测值作为最终预测结果：当a0=0.01时为117.498亿吨，a0=0.015时为127.802亿吨。

表3 基于2004—2020年数据的碳达峰预测

(二)中美农产品贸易引力模型

1.模型构建。参照孙华平等学者的贸易引力模型[8-9]，本文将农产品出口额作为被解释变量，中美两国国民经济规模、人均国民收入、人均收入差值、经济规模的相对差异、中国碳排放量作为解释变量。构建实证模型表达如公式(2):

lnEXPijt=α+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β3ln

APGit+β4lnAPGjt+β5lnSAGijt+β6lnSGMijt+β7ln

Cit+ε

(2)

2.指标含义及变量选取。由于中美两国之间的进出口贸易量受多个因素的影响，实证模型涉及的自变量个数较多，公式(2)中各项指标及其具体含义见表4。

表4 贸易引力模型指标及其含义

EXP(农产品出口贸易额)。农产品出口贸易额包含中国对美国的农产品出口额和美国对中国的农产品出口额。本文所使用的农产品定义，参考中华人民共和国商务部所列的包含动物、植物、烟草制品等27个项目，统计数据来源于中华人民共和国商务部对外贸易司公布的年度数据，单位为亿美元。

GDP(国内生产总值)。一般来说，一国生产总值越大，生产和消费水平越高，带来的贸易额越多，因此GDP也应作为自变量之一。本文使用的国内生产总值为名义GDP，数据来源于国家统计局和世界银行，单位为亿美元。

APG(人均国民收入)。人均国民收入与国家的经济实力息息相关，一般来说人均收入越高，对农产品进口需求越大，数据来源于世界银行，单位为美元。

SAG(人均收入差值的绝对值)。SAG=|AGNIj-AGNIi|，表明两个国家之间要素禀赋的相对差异，其数值越大，说明两国的要素禀赋差异越大，两国进出口更倾向于产业间贸易；相反则更侧重于产业内贸易。

SGM(经济规模的相对差异)。用来表现中美经济规模相对差异，即反映中美贸易结构的相似程度，值越小则差异越大，产业内贸易程度越高；值越大时则相反。该指标用两国的GDP进行计算，具体公式如(3)：

SGMijt=1-[GDPit/(GDPit+GDPjt)c2

-[GDPjt/(GDPit+GDPjt)]20

(3)

C(碳排放量)。用来预测碳达峰值，数据来源为国际能源署，单位为亿吨。

基于以上指标的具体定义及现实意义，本文选取的被解释变量为：中国对美国的农产品出口额对数(lnEXPi)、美国对中国的农产品出口额对数(lnEXPj)、中国与美国的农产品贸易总额对数(lnEXPij)；解释变量为lnGDPi，lnGDPj，lnAPGi，lnAPGj，lnSAG，lnSGM，lnCi。

3.平稳性检验与协整分析。本文采用2004—2020年17年数据做时间序列分析，在协整前需要对变量进行单位根检验。文中对lnGDPi、lnGDPj、lnAPGi、lnAPGj、lnSAG、lnSGM、lnCi7个解释变量和lnEXPi、lnEXPj、lnEXPij3个被解释变量均采取ADF检验与PP检验。原序列状态下lnEXPi、lnGDPi、lnAPGi、lnSGMij、lnCi5个变量平稳，但lnEXPj、lnEXPij、lnGDPj、lnAPGi、lnSAGij5个变量呈现非平稳状态，对其进行一阶差分后在同样方式检验下呈现出在5%显著水平下均拒绝原假设，即没有单位根，是平稳的，因此10个变量均通过单位根检验，可以进行协整分析，具体结果见表5。

表5 ADF检验法与PP检验法结果

在同阶单整的前提下，使用Engel-Granger 两步协整检验法考察变量之间是否存在长期均衡关系。分析结果显示，在被解释变量分别为lnEXPi、lnEXPj、lnEXPij时的三种情况下，1%显著水平下均拒绝原假设，变量序列之间皆存在长期均衡的关系，构造的回归模型非伪回归，具体检验结果见表6。

表6 E-G检验结果

4.回归结果。将2004—2020年中美两国农产品出口额、生产总值、人均国民收入等数值使用OLS法进行回归，计算得到如下结果：

(1)在被解释变量设定为美国对中国的农产品出口额(EXPj)和中国与美国的农产品贸易总额(EXPij)时，解释变量中碳排放量均表现为不显著，说明近17年来，中国的碳排放量并没有对美国出口到中国的农产品额和双方农产品贸易总额构成显著影响。

(2)在被解释变量为中国对美国的农产品出口额(EXPi)时，解释变量中碳排放量在10%水平上显著，但其余自变量均不显著，模型解释性较差。故将时间区间缩短为2004—2017年，发现回归存在一阶自相关，消除相关性后结果如表7所示。

表7 OLS结果及检验值

由表7可以看出，消除自相关后，2004—2017年比2004—2020年模型拟合结果更好，结合实际可推出2018年和2019年的中美贸易战和2020年新冠肺炎疫情影响了双方的进出口贸易额，故而造成碳排放量对双方农产品贸易额的解释性降低。 选取时间区间为2004—2017年， 此时模型为公式(4)：

lnEXPijt=-13.798-1.217 lnGDPit+0.974 lnGDPjt-3.054 lnAPGit+23.001 lnAPGjt-19.277 lnSAGijt+5.278 lnSGMijt+1.807 lnCit-0.985AR

(4)

5.两模型合并分析。由OLS结果可知，lnC系数为正，且在1%水平上显著，说明碳排放量与中国对美国的农产品出口额呈正相关关系，碳达峰时的数值越大，达峰当年出口额也越大；同时，碳达峰值对进口及双方贸易总额两个因变量的影响不显著。结合上述气候保护支出模型结论可知，当a0分别取0.01和0.015时，碳达峰的预测值分别为117.498和127.802亿吨。将两个数值分别代入回归方程计算得到：在其他自变量相同的情况下，较高碳达峰值下的中国对美国农产品出口额为较低碳达峰值时的1.164倍，10.3亿吨的碳排放量差值带来16.4%的出口额差值。

四、实证结论及政策建议

(一)实证结论及分析

首先，实证结果表明，碳排放量与中国对美国农产品出口额具有正相关关系。随着中国出口到美国的农产品额增大，在农业生产过程中现代化农业机具的使用以及化肥、农药等的使用也相应增加，从而导致直接和间接的碳排放量相应增加，因此两者的变化方向呈现正相关的一致性。但碳排放量对中国对美国农产品进口额以及两国农产品进出口总额不具有显著影响，主要原因是中美两国的农产品贸易往来以中国进口为主，贸易逆差较大，在碳排放量只影响出口而不影响进口的情形下，对贸易总额未产生明显的影响。

其次，实证分析中采用数据的时间区间为2004—2017年，模型的拟合度高于2004—2020年，原因是2018—2019年中美贸易冲突，以及2020年新冠疫情导致双边农产品交易大幅下滑。剔除这3年的数据，能更好地说明正常交易情况下的碳排放量对双边农产品贸易的影响。

最后，基于两个给定的不同参数，利用气候保护支出模型测度出来的碳排放峰值分别为117.498亿吨和127.802亿吨。将预测的峰值代入贸易引力模型测算得到：在碳达峰年，碳排放较高的峰值127.802亿吨与较低的峰值117.498亿吨相比，中国对美国的农产品出口额增加了16.4%，反映了碳达峰值与中国对美国的农产品出口呈正相关关系，因此中国在制定对美国农产品出口政策时需要同时考虑国内碳达峰的目标，做到政策的外内统一，促进合理的双循环发展。

(二)政策建议

1.深化中美合作，联合多国共同发展。中美双方作为负责任的经济大国，理应加强农业领域合作，共同应对农业生产中的碳排放问题。在现代农机具以及农药、化肥使用方面互相交流学习，在清洁能源开发利用上加强合作，而非直接、简单地建立碳关税等政策阻碍两国的农产品贸易发展。中国也应拓展与其他国家的农产品贸易，充分发挥各自的资源禀赋优势，推动绿色贸易方式，实现进出口市场的多元化。

2.规划农业碳减排目标，加强政策扶持。 国家有关部门应制定农业碳减排战略规划，科学规划农业碳达峰和碳中和目标和实现路径，有效落实行动方案；同时基于当前国情，在一定时期内对低碳农业生产方式带来的成本上升给予一定的政策扶持，起到“引流”效应。

3.优化能源结构，推动清洁生产。理性对待国际贸易中利益与环境的矛盾，构建低排放高效率的节约型增长体系。借鉴或引进发达国家较为成熟的农业低碳生产技术，提高能源利用效率，降低对农业生产中化石燃料等高排放能源的依赖程度，降低能源消耗过程中的碳排放对农产品出口的负面影响[23]。

4.加大技术研发，重视产品创新。通过行业协会等机构推动农业低碳领域的技术研发，如加强现代种业创新发展，推动主要农作物良种联合攻关力度；深度开发低产农田增收、农药精准播撒、生物虫害防治、土壤渗透反应墙等技术；不断升级改进低碳种植技术，提升出口农产品品质，推动中国农业绿色发展，助力中国 “双碳”目标的实现。