京津冀区域内增加值贸易的经济收益和隐含碳排放比较

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

李艳梅¹^,², 牛苗苗¹^,², 张红丽^,³^,⁴1. 北京工业大学经济与管理学院北京 100124
2. 北京工业大学北京城市副中心研究院,北京 100124
3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101
4. 中国科学院大学,北京100049

Comparison of economic benefits and embodied carbon emissions of intraregional value-added trade in the Beijing-Tianjin-Hebei region

LI Yanmei¹^,², NIU Miaomiao¹^,², ZHANG Hongli^,³^,⁴1. College of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
2. Beijing City Sub-Center Institute, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

通讯作者: 张红丽,女,河北人,博士生,研究方向为资源经济与能源安全。E-mail: zhanghl.17b@igsnrr.ac.cn

收稿日期:2019-01-2修回日期:2019-05-5网络出版日期:2019-09-25

基金资助:

国家自然科学基金项目.41871201
北京市自然科学基金项目.9172001

Received:2019-01-2Revised:2019-05-5Online:2019-09-25
作者简介 About authors
李艳梅,女,内蒙古人,研究员,博士,研究方向为能源经济和低碳经济E-mail:liyanmei@bjut.edu.cn。

摘要
价值链分工使得一种产品的生产分割在不同地区,从而获得的收益和隐含的碳排放也产生在不同地区。考察京津冀区域内贸易获得的经济收益和产生的碳排放代价问题,对制定公平有效的区域协同碳减排方案具有重要意义。价值链分工背景下,增加值贸易核算体系可以更加准确地测算贸易收益和隐含碳排放。借鉴此核算体系,本文运用多区域投入产出分析方法和结构分解分析模型,对京津冀区域内贸易的经济收益及隐含碳排放进行测算,并对其差异进行比较。结果表明：①总量方面,北京从区域内贸易中获得的经济收益最高,天津次之,河北最少;而隐含碳排放量的排序与之相反：河北最高,天津次之,北京最少;②行业分布上,北京从区域内贸易中获得的经济收益高度集中于服务业部门,而天津和河北却分散分布于多个部门;各地的隐含CO₂排放均集中于中间品贸易部分,占比最高的是能源工业部门;③京津冀从贸易中获得的经济收益和碳排放存在差异的原因主要在于完全CO₂排放强度、调出规模和调出结构的不同。因此京津冀区域在一体化发展过程中要加强协同合作,共同制定碳减排目标和承担碳减排责任,并且各地要根据发展阶段和特点寻求最佳合作模式。
关键词： 京津冀区域;增加值贸易;经济收益;碳排放;多区域投入产出

Abstract

Under the background of value chain division of labor, value-added trade accounting system can more accurately measure trade gains and embodied carbon emissions. Referring to this accounting system, this study used a multiregional input-output analysis method and a structural decomposition analysis model to calculate the economic benefits and implied carbon emissions of intraregional trade in Beijing Municipality, Tianjin Municipality, and Hebei Province, and compared their differences. The results show that: (1) The economic benefits obtained from intraregional trade are highest in Beijing, followed by Tianjin, and then Hebei, while the order of implied carbon emissions is the opposite; (2) Economic benefits of Beijing are highly concentrated in the services sector, while that of Tianjin and Hebei are in different sectors. Embodied CO₂ emissions are concentrated in the middle trade sector, with the highest proportion in the energy sector; (3) The differences in economic benefits and carbon emissions obtained from trade between Beijing, Tianjin, and Hebei are mainly due to the intensity of complete CO₂ emissions, trade scale, and trade structure. Therefore, in the process of integrated development, the Beijing-Tianjin-Hebei region should strengthen coordination and cooperation, jointly formulate carbon emission reduction targets, and assume responsibility for carbon emission reduction, and all regions should seek the best cooperation mode according to the development stage and characteristics.

Keywords：Beijing-Tianjin-Hebei region;value-added trade;economic benefits;carbon emissions;multiregional input and output

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本文引用格式
李艳梅, 牛苗苗, 张红丽. 京津冀区域内增加值贸易的经济收益和隐含碳排放比较. 资源科学[J], 2019, 41(9): 1619-1629 doi:10.18402/resci.2019.09.04
LI Yanmei. Comparison of economic benefits and embodied carbon emissions of intraregional value-added trade in the Beijing-Tianjin-Hebei region. RESOURCES SCIENCE[J], 2019, 41(9): 1619-1629 doi:10.18402/resci.2019.09.04

1 引言

在经济全球化背景下,专业化分工不断深入,分工方式逐渐从产业间分工向产业内分工,再向产品内价值链分工转变^[1]。当今全球贸易不断发展背景下,中间商品和服务贸易占比日益攀升。产品生产过程的分离以及过程中的任务和活动日益趋向国际分散化,驱使无国界生产体系的形成。增加值贸易核算体系可以考察各国在不同价值链分工中的地位差异以及获利能力^[2],并且对贸易利益的衡量更加准确和客观^[3]。全球价值链分工使得一种产品的生产分割在不同的国家,从而生产一种产品的CO₂排放也产生在不同的国家^[4]。这种分工方式不仅发生在不同国家之间,也发生在一个国家的不同区域之间。对于中国这样国土面积巨大,而且区域差异显著的国家来说,区域间的价值链分工和中间品贸易尤为显著。

京津冀区域经济联系密切,而发展梯度差异较大。京津冀区域的GDP占全国的10%左右,是中国重要的经济增长极之一。各地经济发展处在不同阶段,北京已经开始迈向后工业化阶段,天津处在工业化的后期,河北处于工业化中期阶段。各地产业结构存在明显的梯度差异,2017年北京三次产业结构构成为0.4：19.0：80.6,天津为1.2：40.8：58.0,河北为9.8：48.4：41.8。目前,京津冀区域已出现价值链分工和中间品贸易的端倪,如汽车、电子、轻工、生物制药等行业形成较长的产业链,这些分工多数表现为企业研发总部设在北京,生产基地设在天津和河北^[5]。

随着价值链分工的深入发展,总值贸易流量越来越不能代表价值增值的流动,传统的贸易统计方法难以准确反映各国参与国际分工的获益程度^[4]。而以价值增值为统计口径的增加值贸易统计体系通过将贸易统计口径从商品总值缩小到增加值,能够有效识别总值贸易统计来源,价值增值也越来越成为分析贸易利益的重要来源之一。而且该方法能更准确地将产品生产过程中的碳排量在各个国家间进行分配^[6]。

传统的贸易统计数据同时包含了对中间品贸易和最终品贸易的统计,所以传统贸易数据会重复计算跨地区的中间品价值。这一重复统计的过程就是调出（贸易过程中的商品流出）中来自其他地区提供的增加值的累计过程,其实质是本地区创造的价值增值规模小于本地区调出规模。增加值贸易统计方法能够剔除其他地区对本地区调出的增加值贡献,真实反映地区参与区域价值链分工自身实现的价值增值。因此,基于增加值贸易视角,应更能准确地测算和反映京津冀区域内贸易的利益分配和CO₂排放分割情况。本文以京津冀区域为案例地,尝试将增加值贸易核算方法从国际层面拓展至区域层面,采用增加值贸易核算方法,剔除其他地区对本地区调出的价值增值贡献,以本地区创造的增加值衡量其贸易经济收益,在此基础上核算地区在区域内贸易的隐含碳排放代价。分析比较北京、天津和河北在区域内贸易中获得的经济收益和隐含碳排放差异,以期为京津冀区域协同合作和低碳发展提供参考。

2 文献综述

随着全球价值链分工和贸易的深入发展,****们开始关注价值链各个环节的价值创造与利益分配的测算问题^[7]。在这样的背景下,传统的贸易统计数据,即使经过多次修改完善,仍不能准确反映中间投入品的真实贸易情况^[8],迫切需要建立一个新的贸易统计系统真实描述国际贸易现状^[9]。Hummels等^[10]从垂直专业化的角度提出HIY法核算贸易增加值,基于投入产出表,通过构建指标（垂直专业化率）来测算一国的直接增加值出口和间接增加值出口,以系统测量一国参与国际分工的水平。但该指标的构建基于2个关键假设：①各行业使用的i行业的中间投入中,进口的中间投入的比例在各个部门间是相同的;②中间投入中进口部分与国内生产部分的比例等于最终产品中进口部分与国内生产部分的比例。第1个假设在垂直专业化贸易中很难成立,而加工贸易在中国、墨西哥等国家的广泛存在也使得第2个假设不再成立^[11]。因此该指标具有一定的局限性,但为增加值贸易核算体系提供了研究思路。增加值贸易以垂直专业化为基础,而且由于它放松了垂直专业化指标的假设,从而更贴近全球价值链分工的现实^[12]。****们通过研究不断完善增加值贸易核算体系^[8,13,14]。其中Koopman等^[15]基于前人经验,同时放松了对HIY的两个假设条件,构建全国多部门投入产出数据库,将国内增加值核算从单一国家扩展至区域乃至全球,全方位地对一国在国际贸易中商品流动所获得的国内增加值与包含的国外增加值进行估算。基于增加值贸易角度,****们测算了中国整体以及制造业和服务业在国际贸易中的分工地位及获得的经济收益^[3,16,17]。

国际贸易不仅能带来经济收益,还会导致隐含碳排放转移^[18]。中国在全球价值链中较低的分工地位导致较高的贸易隐含碳排放水平^[19,20]。研究发现,虽然中国是全球贸易隐含碳排放大国,但在全球贸易中获得的贸易增值并不高^{[21,22,23,24]}。针对不同行业的研究^[25,26]均表明,传统贸易统计数据高估了中国对外贸易的隐含碳排放,增加值贸易统计使得中间产品贸易发达且附加值低的行业的碳排放估算结果更具客观性^[6,27]。

同样地,商品与服务在国内的跨区域流动过程中也隐含着CO₂排放的跨区域转移^[28]。基于投入产出分析方法,已有研究分析了中国八大区域间贸易引致的碳排放转移现象^{[29,30,31,32]}或省际之间的贸易隐含碳排放^{[33,34,35,36]}问题,研究结果均表明,区域间贸易确实显著地引致了区域间的碳排放转移现象^[37]。

经济收益和隐含碳排放是地区参与贸易的正反两方向的影响,已有文献较少将这两方面研究进行结合。张红丽等^[38]在传统贸易分析框架下,从最终需求角度计算京津冀经济活动隐含的碳排放转移,但是没有对地区价值增值进行核算和分解,即没有对地区间的贸易收益进行分析,也没有将付出的隐含碳排放转移代价与获得的贸易收益进行比对。

综上所述,一方面基于增加值贸易核算体系测算经济收益及其隐含碳排放的相关研究颇多,但是相关研究主要关注国际层面,而对一国之内区域层面的研究比较鲜见;另一方面,已有针对区域层面贸易隐含碳排放的研究,都是基于传统贸易视角进行核算,而少有基于增加值贸易视角进行核算的文献。本文的创新之处在于：将增加值贸易核算视角从国际层面拓展至区域层面,运用多区域投入产出分析方法,对地区总调出增加值进行分解,考察京津冀在区域内增加值贸易中获得的经济收益,并测算其隐含碳排放转移情况,进一步运用结构分解分析方法剖析了地区间经济收益和隐含碳排放差异的影响因素。

3 研究方法与数据来源

如上所述,HIY法的2个假设具有局限性,Koopman等^[15]放松了这2个假设,将国民账户核算体系中的增加值统计法与传统贸易统计进行整合,构建了增加值贸易核算框架（以下简称KPWW方法）。本文将该方法应用于区域层面,首先基于多区域投入产出模型对区域总调出增加值进行分解,测算区域内贸易的经济收益。然后进一步结合碳排放强度矩阵,测算贸易隐含碳排放。最后,运用结构分解分析方法,剖析不同地区间贸易的经济收益和隐含碳排放差异的影响因素。

3.1 区域内增加值贸易的经济收益测算模型

价值链分工背景下,增加值贸易统计能够更加准确地反应一国的贸易利益^[39]。基于此视角,以地区从区域内贸易（调出）中获得的本地增加值来衡量其经济收益。

假设区域内存在2个地区（本地r和外地s）,每个地区均有N个部门,所有产品既可以作为中间投入也可用作最终产品,并且既可以被本地使用也可以被外地使用。因此地区r的总产出可以表示如下：

（1）

x_{r} = A_{rr} x_{r} + A_{rs} x_{s} + y_{rr} + y_{rs}

式中：

x_{r}

为

N \times 1

矩阵,表示地区

r

的总产出;

A_{rr}

为

N \times N

矩阵,表示地区

r

中间产品部门使用的本地中间产品的直接消耗系数矩阵,

A_{rr} X_{r}

表示地区

r

总产出中作为本地区中间投入品的部分;

A_{rs}

为

N \times N

矩阵,表示地区

s

中间产品部门使用地区

r

中间产品的直接消耗系数,

x_{s}

为

N \times 1

矩阵,表示地区

s

的总产出,

A_{rs} X_{s}

表示地区

r

总产出中作为地区

s

中间投入品的部分;

y_{rr}

为

N \times 1

矩阵,表示地区

r

总产出中作为本地区最终需求的部分;

y_{rs}

为

N \times 1

矩阵,表示地区

r

总产出中作为地区

s

最终需求的部分。

类似地,地区

s

的总产出可以分成4个部分之和,则区域内存在如下关系：

（2）

\begin{array}{l} [\begin{array}{l} x_{r} \\ x_{s} \end{array}] = [\begin{array}{l} \begin{matrix} A_{rr} & A_{rs} \end{matrix} \\ \begin{matrix} A_{sr} & A_{ss} \end{matrix} \end{array}] [\begin{array}{l} x_{r} \\ x_{s} \end{array}] + [\begin{array}{l} y_{rr} + y_{rs} \\ y_{sr} + y_{ss} \end{array}] \\ = {[\begin{array}{l} \begin{matrix} I - A_{rr} & - A_{rs} \end{matrix} \\ \begin{matrix} - A_{sr} & I - A_{ss} \end{matrix} \end{array}]}^{- 1} [\begin{array}{l} y_{rr} + y_{rs} \\ y_{sr} + y_{ss} \end{array}] = [\begin{array}{l} \begin{matrix} B_{rr} & B_{rs} \end{matrix} \\ \begin{matrix} B_{sr} & B_{ss} \end{matrix} \end{array}] [\begin{array}{l} y_{r} \\ y_{s} \end{array}] \end{array}

式中：

B_{rr}

和

B_{ss}

为

N \times N

矩阵,表示地区

r

和地区

s

生产1单位最终需求所需要的本地区的中间投入;

B_{sr}

和

B_{sr}

为

N \times N

矩阵,表示地区

r

和地区

s

生产1单位最终需求所需要的地区

s

和地区

r

的中间投入;

y_{r}

和

y_{s}

为

N \times 1

矩阵,表示地区

r

和地区

s

的最终需求。

那么区域内的总调出对角矩阵可以表示如下：

（3）

E = [\begin{array}{l} \begin{matrix} E_{rs} & 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & E_{sr} \end{matrix} \end{array}] = [\begin{array}{l} A_{rs} x_{s} + y_{rs} \begin{matrix} 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & A_{sr} x_{r} + y_{sr} \end{matrix} \end{array}]

式中：

E

为

2 \times 2 N

矩阵,表示区域总调出对角矩阵;

E_{rs}

和

E_{sr}

为

1 \times N

矩阵,表示地区

r

和地区

s

的调出矩阵;

A_{rs} x_{s}

和

A_{sr} x_{r}

表示地区

r

和地区

s

的中间品调出;

y_{rs}

和

y_{sr}

表示地区

r

和地区

s

的最终品调出。

进一步地,为了核算调出增加值,定义区域直接增加值系数对角矩阵如下：

（4）

V = [\begin{array}{l} \begin{matrix} V_{r} & 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & V_{s} \end{matrix} \end{array}] = [\begin{array}{l} \begin{matrix} \overset{}{I - A_{rr} - A_{sr}} & 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & \overset{}{I - A_{ss} - A_{rs}} \end{matrix} \end{array}]

式中：

V

为

2 \times 2 N

矩阵,表示区域直接增加值系数对角矩阵;

V_{r}

和

V_{s}

为

1 \times N

矩阵,表示地区

r

和地区

s

的直接增加值系数矩阵。

从而可以得到区域内的总调出增加值矩阵（5）

\begin{array}{l} \overset{\land}{E} = VBE = [\begin{array}{l} \begin{matrix} V_{r} & 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & V_{s} \end{matrix} \end{array}] [\begin{array}{l} \begin{matrix} B_{rr} & B_{rs} \end{matrix} \\ \begin{matrix} B_{sr} & B_{ss} \end{matrix} \end{array}] [\begin{array}{l} \begin{matrix} E_{rs} & 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & E_{sr} \end{matrix} \end{array}] \\ = [\begin{array}{l} \begin{matrix} V_{r} B_{rr} & V_{r} B_{rs} \end{matrix} \\ \begin{matrix} V_{s} B_{sr} & V_{s} B_{ss} \end{matrix} \end{array}] [\begin{array}{l} \begin{matrix} E_{rs} & 0 \end{matrix} \\ \begin{matrix} 0 & E_{sr} \end{matrix} \end{array}] = [\begin{array}{l} \begin{matrix} V_{r} B_{rr} E_{rs} & V_{r} B_{rs} E_{sr} \end{matrix} \\ \begin{matrix} V_{s} B_{sr} E_{rs} & \overset{}{V_{s} B_{ss} E_{sr}} \end{matrix} \end{array}] \end{array}

式中：

\overset{\land}{E}

为

2 N \times 2 N

的对角矩阵,表示区域内的总调出增加值矩阵;

VB

为

2 N \times 2 N

的矩阵,表示区域内的完全增加值系数矩阵;

V_{r} B_{rr} E_{rs}

和

V_{s} B_{ss} E_{sr}

分别表示地区

r

和地区

s

的调出中包含的本地增加值;

V_{s} B_{sr} E_{rs}

和

V_{r} B_{rs} E_{sr}

分别表示地区

r

和地区

s

的调出中包含的外地增加值。

进一步地,定义区域总调出中本地增加值矩阵

TV

如下：

（6）

TV = [\begin{array}{l} V_{r} B_{rr} E_{rs} \\ V_{s} B_{ss} E_{sr} \end{array}] = [\begin{array}{l} V_{r} B_{rr} A_{rs} x_{s} + V_{r} B_{rr} y_{rs} \\ V_{s} B_{ss} A_{sr} x_{r} + V_{s} B_{ss} y_{sr} \end{array}]

可见,地区

r

（

s

）的调出中包含的本地增加值由2个部分构成：中间品调出中包含的本地增加值

V_{r} B_{rr} A_{rs} x_{s}

（

V_{s} B_{ss} A_{sr} x_{r}

）和最终品调出中包含的本地增加值

V_{r} B_{rr} y_{rs}

（

V_{s} B_{ss} y_{sr}

）,分别表示地区

r

（

s

）从区域内中间品贸易获得的经济收益和从最终品贸易的经济收益。

3.2 区域内增加值贸易的隐含碳排放测算模型

任何一种产品的生产,都会直接或间接地产生碳排放。为了得到某种产品,而在整个生产链中所排放的CO₂,称之为“隐含碳排放”。从贸易的角度来说,隐含碳排放即碳排放转移^[40]。

以地区

r

为例,为测算贸易隐含碳排放,定义直接碳排放强度向量如下：

（7）

P_{r} = \{p_{ri}\} = \{\frac{P_{ri}}{x_{ri}}\} (i = 1, \dots, N)

式中：

P_{r}

为

1 \times N

的直接碳排放强度向量,其中

x_{ri}

和

P_{ri}

为地区

r

部门

i

的总产出及直接碳排放量,则完全碳排放强度向量表示为：

（8）

C_{r} = \{c_{ri}\} = P_{r} (I - A_{rr})^{- 1} (i = 1, \dots, N)

式中：

C_{r}

为

1 \times N

的完全碳排放强度向量,

c_{ri}

表示地区

r

部门

i

单位最终产出的完全碳排放量。

结合公式（6）,可以计算出为地区

r

带来本地增加值部分的调出中隐含的碳排放为：

（9）

E C_{r} = C_{r} V_{r} B_{rr} E_{rs} = C_{r} V_{r} B_{rr} A_{rs} x_{s} + C_{r} V_{r} B_{rr} y_{rs}

式中：

E C_{r}

表示为地区

r

带来本地增加值部分的调出中隐含的碳排放量,

C_{r} V_{r} B_{rr} A_{rs} x_{s}

表示其中中间品调出的隐含碳排放量,

C_{r} V_{r} B_{rr} y_{rs}

表示最终品调出的隐含碳排放量。

同理,可以计算地区

s

在区域内调出中的隐含碳排放量,公式从略。

3.3 地区经济收益及隐含碳排放差异的结构分解分析模型

如上所述,地区

r

和地区

s

都可以从区域内贸易中获得经济收益和付出隐含碳排放转移代价。这2个地区的经济收益和隐含碳排放必然会有所差异,那么差异的原因又会是哪些呢?进一步构建结构分解分析模型对地区间经济收益和隐含碳排放差异进行分析。

首先分析经济收益,即地区调出中的本地增加值。根据上述分析,地区

r

和地区

s

从区域内调出中获得的经济收益差异可以表示如下：

（10）

\begin{array}{l} Δ TV = T V_{r} - T V_{s} = V_{r} B_{rr} E_{rs} - V_{s} B_{ss} E_{sr} \\ = V B_{r} F_{r} S_{r} - V B_{s} F_{s} S_{s} \end{array}

式中：

F_{r}

（

F_{s}

）为地区

r

（地区

s

）的总调出量,是一个总数;

S_{r}

（

S_{s}

）为地区

r

（地区

s

）的调出结构矩阵,是

N \times 1

向量,表示各个部门的调出占总调出的比例。可见,两地区经济收益的影响因素,可以概括为3个：完全增加值系数

VB

、调出总量

F

和调出结构

S

。运用两极分解法进行结构分解分析^[41],结果如下：

（11）

\begin{array}{l} Δ TV = \frac{1}{2} \{Δ VB F_{r} S_{r} + Δ VB F_{s} S_{s}\} + \\ \frac{1}{2} \{V B_{s} Δ F S_{r} + V B_{r} Δ F S_{s}\} + \\ \frac{1}{2} \{V B_{s} F_{s} Δ S + V B_{r} F_{r} Δ S\} \end{array}

（11）式右端共3个构成项,分别对应3个因素差异对两地区贸易经济收益差异的影响的贡献值。

同理,可以对地区

r

和地区

s

调出中的隐含碳排放量差异进行分解：

（12）

\begin{array}{l} Δ EC = \frac{1}{2} \{Δ CV B_{r} F_{r} S_{r} + Δ CV B_{s} F_{s} S_{s}\} + \\ \frac{1}{2} \{C_{s} Δ VB F_{r} S_{r} + C_{r} Δ VB F_{s} S_{s}\} + \\ \frac{1}{2} \{C_{s} V B_{s} Δ F S_{r} + C_{r} V B_{r} Δ F S_{s}\} + \\ \frac{1}{2} \{C_{s} V B_{s} F_{s} Δ S + C_{r} V B_{r} F_{r} Δ S\} \end{array}

式（12）中的4个部分,分别表示完全碳排放强度矩阵

C

,完全增加值系数矩阵

VB

、调出总量

F

和调出结构

S

差异对隐含碳排放量差异的贡献值。

3.4 数据来源

本文以京津冀区域为案例进行实证研究。首先从CEADS数据库（http://www.ceads.net/）获得2012年中国30个部门区域间投入产出表,在此基础上借鉴曹涛等^[42]的方法,整理得到2012年京津冀30个部门区域间投入产出表。然后从CEADS数据库搜集到相应的分地区30个部门CO₂排放数据。在第4部分对实证结果的部门结构进行分析时,为便于作图,借鉴赵玉焕^[43]的方法,进一步将30个部门合并为7个部门（表1）。

Table 1
表1
表1部门归并结果
Table 1Results of sectoral consolidation

7个部门	对应投入产出表中的30个部门
农业	农林牧渔业。
能源工业	煤炭开采和洗选业,石油和天然气开采业,金属矿采选业,非金属矿及其他矿采选业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,电力、热力的生产和供应业,燃气及水的生产与供应业。
轻制造业	食品制造及烟草加工业,纺织业,纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业,木材加工及家具制造业,造纸印刷及文教体育用品制造业。
重制造业	化学工业,非金属矿物制品业,金属冶炼及压延加工业,金属制品业,通用、专用设备制造业,交通运输设备制造业,电气机械及器材制造业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业,仪器仪表及文化办公用机械制造业。
其他工业	其他制造业。
建筑业	建筑业。
服务业	交通运输及仓储业,批发零售业,住宿餐饮业,租赁和商业服务业,研究与试验发展业,其他服务业。

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4 实证分析结果

运用上述方法,基于京津冀区域的数据进行实证分析。对北京、天津和河北从区域内贸易中获得的经济收益和付出的隐含碳排放代价进行比较,并对其差异原因进行分析。

4.1 京津冀区域内增加值贸易的经济收益

（1）总体分析。从区域内调出中的本地增加值来表征的经济收益总量为北京>天津>河北,分别为2107.20、1997.15和1818.75亿元。如果从总值贸易视角核算,北京、天津和河北获得的经济收益,分别为4754.77、3378.67和2487.78亿元。北京、天津和河北的增加值贸易经济收益在传统贸易的占比分别为44%、59%和73%。可见传统贸易统计高估了北京、天津和河北从区域内贸易获得的经济收益。再从中间品和最终品的构成来看,北京为42：58,天津为81：19,河北为68：32（图1）。可见,北京从区域内调出中获得的经济收益最多,并且为天津和河北提供的最终品贸易略多于中间品;天津获得的经济收益居中,并且以提供中间品贸易为主;而河北获得的经济收益最少,且来自中间品的占比是最终品的2倍多。

图1

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图1京津冀区域内贸易的经济收益

Figure 1Economic gains of Beijing, Tianjin, and Hebei from intraregional trade

（2）行业结构。北京、天津和河北从区域内贸易中获得的经济收益中,行业结构差异很大（图2）。北京从调出到天津和河北的产品中获得的本地增加值集中在服务业部门,尤其是最终品调出中80%左右的本地增加值来自于服务业部门,中间品调出中的本地增加值有45%来自于服务业部门。与北京相比,天津和河北从区域内贸易中获得的经济收益的行业集中度没那么高。无论是中间产品还是最终产品,其本地增加值主要来自于服务业、重制造业、能源工业和轻制造业,占比分布在5%~45%之间。除了以上差异之外,北京、天津和河北也具有共同之处,体现在其他工业、建筑业和农业部门的占比都比较小,无论是中间品还是最终品,这3个部门的占比均不超过5%。

图2

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图2京津冀区域内贸易经济收益的部门结构

Figure 2Sectoral structure of economic benefits of Beijing, Tianjin, and Hebei from intraregional trade

4.2 京津冀区域内增加值贸易的隐含碳排放

区域内的贸易活动,在为调出地带来经济收益的同时,必然付出资源环境代价,例如隐含碳排放转移。

（1）总体特征。京津冀区域内调出中的隐含CO₂排放量测算结果如图3所示,与经济收益的地区排序恰恰相反,河北>天津>北京,分别为34.03、15.60和6.86百万t。如果从总值贸易视角核算,河北、天津和和北京的隐含CO₂排放量,分别为53.96、23.37和20.90百万t。北京、天津和河北的增加值贸易隐含CO₂排放量在传统贸易的占比分别为63%、67%和33%。可见传统贸易统计也高估了各地在区域内贸易中的隐含CO₂排放量。再从中间品和最终品的构成来看,河北、天津和北京的调出隐含CO₂排放均集中在中间品部分,所占比重分别为76%、84%和74%。

图3

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图3京津冀区域内贸易的隐含碳排放量

Figure 3Embodied carbon emissions of Beijing, Tianjin, and Hebei from intraregional trade

（2）行业分布。京津冀区域内调出隐含碳排放的行业结构也表现出与经济收益显著不同的特征（图4）。首先,与经济收益占比最高的部门是服务业不同,北京、天津和河北调出隐含碳排放占比最高的部门都是能源工业,隐含CO₂排放量分别为4.32、9.66和19.71百万t,所占比重均为60%左右。并且无论是中间品还是最终品所占比重都很高。其次,天津和河北占比第二的部门都是重制造业,隐含CO₂排放量分别为3.59和11.32百万t,所占比重分别为23%和33%,并且在中间品和最终品的比重大致相当。而北京占比第二的部门是服务业,隐含CO₂排放量为2.12百万t,占比为31%,在中间品和最终品中所占比重又有所不同,分别为22%和58%。最后,农业、轻制造业、其他制造业和建筑业在北京、天津和河北的区域内调出隐含碳排放中所占比重都非常低,均不超过2%。

图4

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图4京津冀区域内贸易隐含碳排放的部门结构

Figure 4Sectoral structure of embodied carbon emissions of Beijing, Tianjin, and Hebei from intraregional trade

4.3 经济收益及隐含碳排放差异的影响因素分析

如上所述,北京、天津和河北在区域内贸易中获得经济收益和付出的隐含CO₂排放代价的地区排序正好相反。那么产生差异的主要原因是什么呢?运用第3部分构建的结构分解分析模型,对北京、天津和河北的经济收益和隐含CO₂排放差异量进行分解,计算各个因素的贡献值,分析结果见表2。

Table 2
表2
表2京津冀区域内贸易的经济收益和隐含碳排放差异原因
Table 2Reasons for the differences in intraregional trade economic benefits and embodied carbon emissions of Beijing, Tianjin, and Hebei

影响因素	经济收益/亿元			隐含CO₂排放量/百万t
影响因素	北京-河北	北京-天津	天津-河北	北京-河北	北京-天津	天津-河北
调出规模	1179.60	685.77	583.07	19.05	6.36	8.20
调出结构	320.29	199.67	64.43	4.23	7.69	-3.76
完全增加值系数	-1211.44	-775.40	-469.10	-16.34	-4.41	-8.35
完全CO₂排放强度	—	—	—	-34.11	-18.38	-14.52
合计	288.45	110.04	178.40	-27.17	-8.74	-18.43

注：完全CO₂排放强度不影响经济收益,故此处无数据。

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首先,从经济收益来看,北京比河北多204.32亿元,比天津多110.04亿元;天津比河北多178.40亿元。造成这些差异的首要因素是调出规模差异,其次是调出结构差异。一方面,由于调出规模大小排序为北京>天津>河北,所以获得的经济收益为北京>天津>河北。另一方面,调出结构来看,北京优于天津,天津又优于河北,即高附加值部门占比为北京>天津>河北,如服务业,更有利于增加经济收益（图5）。与上述2个影响因素不同的是,完全增加值系数对北京、天津、河北经济收益差异的贡献值均为负（表2）。原因在于,各部门完全增加值率为北京<天津<河北（表3）。这个结论印证了范金等^[44]的研究结论,即经济越发达的地区增加值率越低,如北京、上海,而经济越落后的地区增加值率越高,原因在于存在门槛上限。

图5

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图5京津冀区域内调出结构比较

Figure 5Comparison of trade structure of Beijing, Tianjin, and Hebei

Table 3
表3
表3京津冀部门完全增加值系数和完全CO₂排放强度比较
Table 3Sectoral full value-added coefficient and the total CO2 emission intensity of Beijing, Tianjin, and Hebei

行业	完全增加值系数			完全CO₂排放强度/（t/万元）
行业	北京	天津	河北	北京	天津	河北
农业	0.47	0.72	0.90	0.33	0.78	0.91
能源工业	0.27	1.24	1.20	1.08	3.25	6.27
轻制造业	0.30	0.55	0.81	0.09	0.32	1.11
重制造业	0.29	0.58	0.85	0.10	0.95	4.20
其他工业	0.42	0.70	0.81	0.13	0.38	1.81
建筑业	0.28	0.52	0.83	0.09	0.63	2.56
服务业	0.64	0.77	0.88	0.19	0.48	1.00

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其次,从隐含CO₂排放来看,北京比河北少27.17百万t、比天津少8.74百万t,天津比河北少18.43百万t。造成这些差异的因素是完全增加值系数和完全CO₂排放强度。一方面,正如上文所述,各部门的完全增加值系数为北京<天津<河北,所以造成经济收益排序为北京<天津<河北,从而成为造成隐含CO₂排放排序为北京<天津<河北。另一方面,对京津冀各部门的完全CO₂排放强度进行比较,可以发现北京普遍低于天津、天津普遍低于河北,尤其是重制造业部门,河北和天津该部门的完全CO₂排放强度分别是北京的42倍和10倍（表3）,因此该因素成为造成北京的隐含CO₂排放低于天津、天津又低于河北的主要原因。与对经济收益的影响类似,调出规模对地区隐含CO₂排放差异的贡献值为正值,原因同上述对经济收益的分析相一致。调出结构对京津、京冀之间的经济收益和隐含CO₂排放的作用方向相同,其贡献值也为正,原因在于北京的调出结构中,完全CO₂排放强度较高的能源工业和服务业占比都高于天津和河北。而调出结构对津冀之间的经济收益和隐含CO₂排放的作用方向相反,说明天津的调出结构相比河北而言,促使其获得更多的经济收益,却付出更少的隐含CO₂排放代价。原因在于天津调出较多的服务业是本地区完全CO₂排放强度较低的部门,低于能源工业、重制造业、农业和建筑业。这一点与北京的情况有所不同,北京的服务业部门的完全CO₂排放强度高于重制造业和建筑业部门（表3）。因为虽然北京的服务业部门的直接CO₂排放较少,但是其间接CO₂排放较多^[45]。

对比经济收益和隐含CO₂排放差异的原因可以发现,北京、天津和河北从区域内贸易中获得的经济收益和付出的隐含CO₂排放代价排序之所以出现相反的现象,是多种因素共同作用的结果,而地区之间各部门的完全CO₂排放强度差异是主要原因之一。即北京各部门的完全CO₂排放强度显著低于天津,天津又显著低于河北,所以导致北京区域内贸易的隐含CO₂排放低于天津,天津又低于河北。说明在获得相同、甚至更多经济收益的情况下,若想付出较少的隐含CO₂排放代价,必须要通过技术创新、提高生产率、优化升级产业结构等手段,降低调出产品在本地区的完全CO₂排放强度。

5 结论与政策建议

5.1 结论

基于多区域投入产出分析方法,将增加值贸易核算体系从国际视角拓展至区域视角,选择京津冀作为具体案例区域,比较北京、天津和河北在参与区域内贸易中获得的经济收益以及付出的隐含碳排放代价差异,并进而对其差异的影响因素进行分析。得到如下结论：

第一,基于增加值贸易核算视角,以调出中的本地增加值来衡量区域内贸易的经济收益,并进一步将其分为从中间品贸易获得的收益和从最终品贸易获得的收益两部分。对京津冀区域的实证分析表明,北京从区域内贸易中获得的经济收益最多、天津次之、河北最少。并且北京从最终品贸易中获得的收益略多于中间品,而天津和河北则主要来自于中间品贸易。北京从区域内贸易中获得的经济收益高度集中于服务业部门,而天津和河北却分散分布于服务业、重制造业、能源工业和轻制造业等多个部门。

第二,在京津冀区域内贸易中,河北付出的隐含碳排放代价最高,天津次之,北京最低。并且各地的隐含CO₂排放均集中于中间品贸易部分,占比最高的是能源工业部门。比较发现,区域内贸易的经济收益和隐含碳排放地区排序并不一致。这种差异是多种因素共同作用的结果。借助于结构分解分析模型,可以将造成这种差异的因素分解为调出规模、调出结构、完全增加值系数和完全CO₂排放强度4个方面。实证分析结果显示,北京的庞大调出规模和高附加值调出结构促使其获得较高的经济收益,同时较低的完全CO₂排放强度导致其付出较低的隐含碳排放代价。相比而言,天津的情况不如北京;而河北的调出规模和附加值调出结构使其获得的经济收益低,但该地的完全CO₂排放强度高,带来了较高隐含碳排放代价。

5.2 政策建议

碳减排问题是京津冀区域协同发展的重要内容,为推动京津冀区域协同发展和低碳发展进程,基于上述结论,提出如下政策建议：

第一,加强北京、天津和河北之间的协同合作,并且共同制定碳减排目标和承担碳减排责任。根据国务院《“十三五”控制温室气体排放工作方案》,“十三五”期间,北京、天津、河北的碳排放强度下降目标均为20.5%。虽然各地目标相同,但是由于产业结构、能源消费结构、技术水平等方面存在较大差异,所以目标完成难度和重点领域显然有所不同。而且,由于北京、天津和河北之间存在密切的贸易联系,所以存在北京和天津向河北进行碳排放转移的现象,尤其集中在能源工业和重制造业领域。所以低碳发展目标制定和领域选择,不应把目光单独盯在本地区内部,而应放眼整个区域。通过一体化发展,加强彼此之间人才、资金和技术的流动,促进产业对接与合作,推进区域协同低碳发展。而且作为一体化发展程度不断提高的区域,建议京津冀“十四五”时期碳减排目标和任务的制定,不应仅仅从生产碳排放视角出发进行考虑,还应兼顾消费碳排放责任,这样才能体现出区域之间的公平性。

第二,在产业对接和协同减碳过程中,京津冀各个地区要根据自身发展阶段和特点发挥优势,寻求最佳合作模式。由于首都功能定位差距,北京与河北的差异短时期内很难改变。因此加强北京与天津、天津与河北之间的互补协同建设更具有现实意义。首先,北京要立足现有的人才、资金和技术优势,进一步推动高科技产业和现代服务业向高精尖方向发展,并加快相关配套产业向天津扩散和延伸,增强其辐射带动能力。其次,天津要提高其接受辐射并与北京进行产业互动的配套能力,凭借自身产业基础吸引北京知识密集型相关服务企业设立分支结构、跨区域并购,实现企业业务在两地扩展和链接。最后,要推动天津与河北的合作对接,鼓励天津科技成果到河北转化,引导支持两地区多领域、多主体的协同创新,带动河北产业结构的优化升级。河北通过承接和发展优势制造业部门,逐步延长产业链条,实现与天津优势产业的对接。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

王得新 . 新型分工视角下京津冀区域产业一体化研究[M]. 北京: 首都经济贸易大学出版社, 2016.