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全球价值链嵌入对制造业碳排放的影响研究 —“双碳 ”背景下基于中国制造业数据的分析论文

发布时间:2024-02-06 14:29:01 文章来源:SCI论文网 我要评论














SCI论文(www.scipaper.net):

      【摘 要】 作为世界经贸协作新模式,全球价值链( GVC)将各国联系起来,给各经济体带来源  源不断的机遇 。各国在享受红利的同时也正应对共同的难题:全球气候变暖 。制造业作为高能  耗产业,在生产活动中产生了大量 CO2 。在理论方面,从规模 、技术和结构效应三方面分析了  GVC 嵌入程度对制造业碳排放的作用机理 。在实证方面,测算了 2000—2018 年中国制造业 GVC 嵌入程度和碳排放量,并运用 OLS 法研究了 GVC 嵌入对我国制造业碳排放量的影响 。 结果显  示:我国制造业 GVC 嵌入程度数值呈现“M ”型变化趋势;我国制造业 GVC 整体嵌入程度较高, 但后向嵌入度远高于前向嵌入度;GVC 嵌入程度对我国制造业碳排放量具有正向影响 。 最后, 从积极嵌入 GVC 高端环节、加快产业转型升级和优化能源结构等角度提出政策建议 。

      【关键词】 全球价值链 ;制造业碳排放 ;影响 GVC 参与度 ; 多元回归 

       一、引言

       随着全球劳动分工的深入发展,生产资料在各国流动,价值链 、供应链和产业链逐渐形成,全球 的资源优势得到了更合理的配置和更充分的发挥 。 中国作为世界上最大的发展中国家 ,乘着经济 全球化和贸易自由化的“东风之势”,在找准自己的国际市场定位后经济很快得到发展 ,加入 WTO 后在 2010 年一跃成为世界第二大经济体 。 中国传统的粗放型发展方式虽然带来了经济的高速发 展 ,却也使中国陷入碳排放量居高不下的泥潭中 ,碳减排任重道远 。 为切实贯彻“人类命运共同 体 ”理念 ,将中国的发展与全球发展紧密相连 ,承担起一个大国应有的生态责任 ,2020 年 9 月 ,在第 75 届联合国会议上 ,习近平总书记宣布 ,中国将力争在 2030 年达到碳峰值 ,2060 年实现碳中和 ,向 世界展示了中国实施碳减排计划的决心和诚意 。在影响各国碳排放的诸多因素中 ,全球价值链 ( EVC )这一国际分工新形式值得引起重视 。积极加入到全球价值链的分工合作和竞争中虽然促进 了我国的技术进步和经济增长 ,但也显著增加了碳排放 。在这一现实背景下 ,研究 GVC 嵌入对制 造业碳排放的影响,对在“双碳 ”目标下进行有效的制造业碳减排具有重要意义 。

       学界关于全球价值链的研究主要集中在基本概念 、测算方法上 。 1985 年 ,波特( Porter )第一次  在他的著书《竞争优势》中提到了价值链 ,他认为在企业遭遇竞争时 ,必须同时考虑内外价值链 ,以  获取竞争优势 ,这为发展全球价值链提供了理论依据 [1] 。 同年 ,科格特(Kogut)将价值增值链的理  论应用于企业的国际战略优势 ,并将企业的价值链扩展至区域和国家 [2] 。2001 年 ,格里菲( Gereffi ) 基于全球商品链条 ,对全球价值链作了定义 ,认为研发 、设计 、生产 、加工 、运输 、销售等各环节的分  工应由不同国家分别承担 ,且各个分工环节所得到的增值价值也有差别 [3] 。联合国工发组织明确  指出 ,全球价值链可以组成一个巨大的世界性多国公司网络 ,将生产 、销售和回收处理等流程连接  起来,由世界各地的企业通过分工来达到产品或服务的价值增值 。采用垂直专业化指数 、增加值贸易核算和 GVC指数等方法来衡量 GVC 嵌入程度是较多文献的做法 。高运胜等( 2021 )对 2000 年至 2014 年间我国制造业 VS分工程度进行了测量 ,并构建计量模型实证分析了 GVC 嵌入对其技术进 步 的 作 用 ,研 究 结 果 显 示 ,参 与 GVC 对 优 化 出 口 技 术 水 准 起 着 重 要 作 用 [4] 。 张 咏 华( 2013 )选 取 1995— 2009 年我国制造业的相关指标计算其总出口额,发现采用增加值贸易核算法计算得到的结果 比传统计算法低得多,计算结果降低了 50%[5] 。邱涛( 2021 )测算了金砖国家 1995 — 2015 年制造业整 体和分行业的 GVC 参与度指数,研究发现,5 个金砖国家制造业 GVC 参与指数呈现出明显的差异[6] 。

       在学术界 ,碳排放是指大气中的 CO2 排放量 。随着经济全球化进程的不断推进 ,发展中国家的  工业化建设和城市化发展不断加快 ,不少国家陷入了一味追求经济发展 、忽视环境保护的窘境中 。 近年来 ,大批的工业和基础设施建设使得 CO2 的排放量不断突破新的高峰 ,由此带来的全球变暖问  题受到全球 100 多个国家的重视 。数据的可得性提高使得定量研究碳排放量成为一种可能 ,国内  外学者采取多种方法对碳排放量进行测度 ,以期找出相对高碳排放环节 ,减少碳排放 。外国学者  安(Ang)等( 1997 )提出了 LMDI分解方法 ,同时还分析了中国大陆 1981 — 1990 期间的制造业 CO2 排  放情况 ,结果表明这段时期中国制造业 CO2 排放强度一直在降低 [7] 。萨米( Sami )( 2021 )应用 ARDL  分析法 ,发现越南工业发展水平与 CO2 排放量呈 U 型相关 ,与 EKC 假设结果相吻合[8] 。 国内研究方  面 ,徐国泉等( 2006 )指出 ,某类能源的 CO2 排放量等于该类能源消耗量与其碳排放强度的乘积 [9] 。 部分学者从投入产出表出发,通过计算产品的消耗系数来测算区域或行业的碳排放量,为计算碳排放量的新视角提供了丰富的证据支持 [10][11][12] 。

       在涉及 GVC和碳排放的文献中 ,国外学者的研究主要集中于 GVC嵌入对制造业生产率的影响  上 。亚尼卡亚(Yanikkaya)等( 2021 )的研究表明 ,几乎所有 GVC 的前向和后向措施都极大地促进了  制造业和服务业的产出增长 [13] 。 国内文献中关于 GVC嵌入对制造业碳排放影响的研究较为罕见 , 主要集中于对碳生产率和碳排放效率的研究上 。谢会强等( 2018 )发现 ,GVC 参与度水平对我国制  造业的碳生产率有显著的促进作用 [14] 。李焱等( 2021 )表示 ,GVC 嵌入能够提高“一带一路 ”沿线各  国的 CO2 排放效率 [15] 。

       综上所述 ,已有文献较少将全球价值链与碳排放联系在一起 ,二者更多地被划分成两个独立的 部分 。在对全球价值链的研究中 ,学者们采取多种方法测算 GVC 嵌入程度 ,部分学者则致力于探 究 GVC嵌入的影响效应 。对碳排放的研究则集中于考察碳排放效率 、碳生产率等指标 。梳理相关 文献后可以发现 ,学者们的研究结果不尽相同 ,这既是因为各个学者选取的研究数据 、方法 、计量 模型不同 ,更深层的原因在于 GVC 嵌入与碳排放二者关系的复杂性 ,因此对于这一问题还需要更 加系统深入的研究 。我们选取了较有代表性的制造业时间序列数据 ,使用库普曼(Koopman)等提 出的方法计算 GVC 嵌入程度 ,避免了其他方法可能造成的误差 ,并建立多元回归模型探究了 GVC 嵌入与制造业碳排放量之间的相关关系,为“双碳 ”发展目标的实现提供一些政策建议 。

       二、全球价值链嵌入对我国制造业碳排放的影响机制

       在当前经济蓬勃发展 、形势向好的背景下 ,我国在 GVC 的协作系统中起着举足轻重的作用 。 余丽丽等人( 2018 )指出 ,中国制造业的产业繁荣和创新“智 ”造离不开对价值链上生产分工活动的  融入 ,参与 GVC 活动对碳排量的作用值得重视 [16] 。张中华和赵玉焕( 2019 )提出 ,某国的 GVC 嵌入  地位越高 、嵌入程度越深,制造业碳排放就越低,反之则越高 [17] 。 吕延方 、崔兴华等( 2019 )将制造业  视为与全球价值链相关的二氧化碳排放的主要因素 [18] 。在研究中国制造业碳排量与 GVC 嵌入的相  关性时,参考张尔佳( 2019 )[19] 及万书鹏( 2021 )[20] 等的理论证据,得出制造业嵌入 GVC 对碳排量影响  的行为机理,可以从三个方面着手:一是规模效应;二是技术效应;三是结构效应 。

       (一)全球价值链的规模效应

       规模效应是指进出口贸易体量的扩大和变化将对生态环境和碳排量产生影响 。这是由于一国 国际贸易规模持续扩张时 ,相应的生产部门规模也会随之扩增 ,在生产中需要消耗的资源也会增 多 。尽管已有研究显示,嵌入全球价值链不但能改善我国对外出口产品质量水平,而且可以提高国 家综合国力和科学技术水平 。但总体来说,我国的贸易方式一直以加工贸易出口成品为主,依旧处 于价值链的低端位置 ,主要从事资源和劳动密集型商品的生产和组装 ,技术水平较低 [21] 。生产过程中主要通过各类矿物燃烧供能 ,生产规模扩大必然会引起能源消耗协同增加 ,从而造成 CO2 排放上 升,环境污染加剧 。综上所述,规模效应将增加我国制造业碳排放 。

       (二)全球价值链的技术效应

       技术效应是指一国通过对外贸易活动提高其自主创新能力 ,提高本国科技进步程度 。利用这 一途径 ,一个国家可以利用外贸对技术水平的影响推动环境质量的提高 ,从而达到节能减排的目 的 。在科技的驱动下 ,积极加入全球生产分工价值链不但可以降低 CO2 排放 、提升我国制造业的能 源使用效率,还可以带动我国高新技术产业的发展 。但如果发展的技术是高碳技术,技术进步则会 增加碳排放量 。

       (三)全球价值链的结构效应

       结构效应是指一国参与到全球贸易活动后能够推动产业结构的变革 ,每个生产部门占比发生  改变,能源消费量也随之改变 。贸易结构对产品生产制造过程中的资源和能源消耗量有较大影响, 如果某一国的低污染行业有比较优势 ,那么其结构效应就是正向的 ;反之 ,如果一国的高耗能 、高  污染的传统工业有比较优势,那么其结构效应就是负向的 。在嵌入全球价值链的前提下,一国分工  地位的提升将推动产业结构的升级转型 。进一步来看 ,产业结构升级将有效促进能源消费结构优  化和提高减排成效 。

       三、全球价值链嵌入与我国制造业碳排放的测度分析

       (一)我国制造业全球价值链嵌入程度测度及分析


       1.全球价值链嵌入程度测度 。近几十年来 ,对于全球价值链嵌入的测算方法的研究日渐成熟 , 研究成果丰硕 。参考已有文献 ,国内外学者们主要运用 HIY方法和增加值贸易核算法 。在对后者  的运用中 ,库普曼(Koopman)等人( 2010 )将出口贸易价值增值进行拆解 ,构建了 GVC 参与指数 ,以  表示国家或行业嵌入 GVC 的程度[22] 。GVC 参与指数克服了 HIY 法的诸多限制 ,能够精确地量化 一  国的全球价值链参与情况 ,为众多学者所使用 。 因此 ,参考库普曼(Koopman)等( 2010 )提出的计算  方法,具体公式如下:

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        其中 ,GVCpar 表示全球价值链参与指数 ;IVAin 表示 n 国 i 行业出口产品的国内间接价值增值 ,该 指标测算 n 国 i 行业出口其他国家的中间产品中 ,由直接出口国运输至第三国以供后续加工所得的 国内价值增值;FVAin 表示 n 国 i 行业出口产品的国外价值增值,该指标测算 n 国 i 产业向其他国家出 口产品时的国外增加值 ;Ein 表示 n 国 i 行业以增加值核算的出口总额 ,等于国内价值增值和国外价 值增值的总和 ;IVAin/Ein 表示 n 国 i 行业的全球价值链前向参与度 ,国内价值增值占出口增加值总额 的比值越大表明 GVC 前向嵌入度越大 ,意味着 n 国 i 产业向外国出口中间产品的比重大 ,说明 n 国 位于 i 产业全球价值链的高附加值环节,即 GVC上游环节,主要包括研发 、创意设计 、技术培训等技 术环节和商品销售 、品牌推广及售后服务等营销环节;FVAin/Ein 表示 n 国 i 行业的全球价值链后向参 与度,数值越大,表明国外价值增值占出口增加值总额的比例越大 、GVC 后向嵌入度越大,说明 n 国 位于 i 行业全球价值链的低附加值环节 ,即承担加工装配生产工作的 GVC下游环节 ,更多依赖外国 产品的进口 。

       式( 1 )中 ,GVC 参与指数从整体上衡量了一国某产业参与全球价值链分工的程度 ,指数越大表 明该国该产业在全球价值链分工中的参与程度越深 。该指数被定义为国内间接增加值和国外增加 值的总和占总出口增加值的比重,包括 GVC前向和后向参与度 。前向参与度越大表明 n 国 i 行业以 国内要素向外国出口中间产品更多,后向参与度越大则说明 n 国 i 行业更加依赖于从外国进口产品 。

      2. 我国制造业嵌入全球价值链程度分析 。根据式( 1 )测算了 2000 — 2018 年我国制造业参与全 球价值分工的程度 ,相关数据来自 OECD官网发布的 TIVA 数据库 。TIVA 数据库中的最新数据统 计了 45个行业的增加值数据 ,其中制造行业共有 17 个 。具体行业名称见表 2“TIVA 数据库行业名 称 ”列 。

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        通过对图 1 的分析可知 ,2000 — 2018 年 ,中国制造业的 GVC参与指数整体呈现出“M ”形的发展  态势 ,这 19 年间 ,该指数在 0.7 上下波动 。总体而言 ,我国制造业嵌入全球价值链的程度较高 。起  初 ,我国制造业 GVCpar 值从 2002 年开始大幅上升 ,表明“加入 WTO ”这一举措加快了中国加入全球  价值分工的进程 。2007 年中国制造业 GVC参与指数高达 0.723,较 2002 年增长 7.9% 。2008 年 ,受全  球金融危机冲击 ,中国制造业 GVC参与度呈大幅下跌趋势 ,这也从侧面印证了中国嵌入全球价值  链与全球经济发展相互依存 。此后 ,我国积极参与到国际价值链中 ,制造业 GVCpar 值逐步提高 。然  而 ,金融危机对于世界经济体的影响是持续的 ,一些国家已经采取了贸易保护的姿态 ,对进口货物  采取限制措施 ,使其免遭国外市场的竞争 。而且 ,随着各国各地区贸易往来的进一步密切 ,国际市  场的环境也在逐渐发生变化,全球经济出现了逆全球化趋势,中国在实施了以创新为主导的发展战  略后 ,已经开始意识到发达国家对本国制造业的“低端锁定”,2011 年以后的 5 年 ,我国制造业的  GVC 参与指数出现了逐年下降的态势 。上述结果与戴鋆( 2021 )[23] 的研究结果相吻合 。2016 年后 , 我国制造业 GVC参与指数开始上升 ,可能与我国积极寻求国际经贸合作 ,努力打破“低端锁定 ”局  面所做出的努力有关 。从图 2 中可以看出 ,我国制造业整体 GVC参与度稳定在 0.7,表明我国制造业参与全球价值链  分工处在较高的水平上 。根据库普曼(Koopman)的公式 ,GVC 参与程度可以进一步细分为 GVC 前  向和后向参与度 ,前者是指由全球价值链生产和贸易活动所产生的国内增加值在产业增加值中所  占的比例 ,后者则是指一国出口的最终产品中外国生产要素所占的比例 。GVC 前向参与度越高 , 表明其在价值链上游部分的参与度越高 ;GVC 后向参与度越高 ,则其在价值链下端的贸易活动越  频繁 。我国制造业 GVC前向参与度保持在 0.2 左右 ,后向参与度保持在 0.5 上下 ,后向参与度一直  高于前向参与度,说明中国制造业缺乏自主创新的先进技术研发系统,在国际贸易分工中主要承担  着中间产品装配工作 。

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       作为一个重要的国际贸易平台 ,WTO 是促进我国外贸发展的难得机遇 。借助 WTO 的相关政 策 ,我国的外贸业务欣欣向荣 ,外贸总额显著增长 。从图 2 中可以清晰地看出 ,自 2001 年起的几年 内,制造业碳排量节节攀升,出现明显增长 。2008 — 2009 年,制造业碳排量增长百分比增大,得益于 中国积极有效的政策 ,我国制造业在金融危机后迅速复苏 ,生产逐渐恢复 ,碳排放量也随即大幅增 加 。2009 — 2017 年,碳排放量缓慢增长,且增速持续下滑,这主要是因为国家积极推行节能减排 、可 持续发展的政策以及制造业升级和技术进步降低了碳排放,对保护环境起到了积极作用 。

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       (二)我国制造业碳排放测度及结果分析

       1.制造业碳排放测度方法 。生产活动中二氧化碳排放量占各类能源排放量的比重为各类气体 之首 ,因此本文主要利用 CO2 排放量来测度碳排放 。CO2 排放量的测算方法主要有能耗测算法 、生 命周期法和投入产出法 。我们借鉴杨翔等( 2015 )[24] 提出的能耗测算法 ,该方法首先测算了碳排放 系数 ,其中各种化石能源消耗的 CO2 可由能源消费量乘以碳排放系数计算得出 ,制造业的碳排放量 可由制造业主要消费的几种化石能源耗 CO2 量求和得出,具体测算公式如下:

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        式( 2 )中 ,i 表示化石能源的具体类型 ,分别是煤炭 、原油 、焦炭 、燃料油 、汽油 、柴油 、煤油和天  然气 ,选自《中国能源统计年鉴》;Ei 表示各种化石能源的消费量 ,单位为 104 吨 ;NCVi 为各类化石能  源的平均低位发热量 ,单位为 kJ/kg(天然气单位为 kJ/m3 );CEFi 为各类化石能源的含碳量 ,单位为  kgC/TJ;COFi 表示各种化石能源的碳氧化因子 ,能源被完全氧化时取值为 1;碳排放系数由 NCVi 、 CEFi 和 COFi 相乘得出 ,单位为 tC/t(天然气单位为 kgC/m3 );44 和 12 分别为 CO2 和 C 元素的化学相对  分子质量 。上述 8种燃料的碳排放系数相关数据整理如表 1 所示 。2.我国制造业碳排放分析 。对比《中国能源统计年鉴》和 OECD 官网 TIVA数据库的行业划分标准  后,进行了行业合并及配对,其中有家具制造业、文体娱乐制品业和仪表器具制造业未纳入合并范畴, 行业匹配情况详见表 2 。然后测得中国制造业 2000— 2018 年的碳排放量,并探究其变化趋势。

       利用式( 2 )对我国制造业 CO2 排放量进行计算 ,并对其发展趋势进行全面分析 。具体碳排放量 数据见图 3 。其中,柱状图代表我国制造业碳排放量,折线代表我国制造业碳排放量年增长率 。

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       随着我国经济的不断繁荣和对外贸易的急速发展 ,制造业生产企业的能耗不断增长 ,碳排量也 在不断增长 。 2000 — 2018 年 ,我国制造业的碳排放量从 2000 年的 203126.06 万吨增加至 2018 年的 655989.96 万吨,同比增长 69% 。制造业的行业特征使其需要使用大量能源完成生产活动,这也是导 致其属于高碳排放行业的原因 。制造业碳排放量的增长率在 19 年间大部分年份都保持增长 ,曲线 呈 M 型 ,在 2005 年和 2009年处于较高的峰值 ,分别为 30.72%和 19.35% ,且在 19 年时间段之中二氧 化碳排放量增长率大部分为正值,仅在 2001 年和 2017年出现了负增长情况 。从发展趋势来看 ,2001 — 2002 年 ,中国制造业的 GVC前向参与度提升 ,而后向参与度出现下降 趋势 ,这可能是由于中国在 2001 年加入 WTO 以后 ,急需打开国际市场 ,对外贸易出口更加频繁 ,中 间产品的出口量增加较多 ,此后大体都呈上升趋势 。而在 2008 年 ,全球经济受到重创 ,国内制造业 GVC 前向和后向参与度均呈现下降趋势 。 2011 — 2018 年 ,国内制造业 GVC前向参与指数逐年下 降 ,这主要是因为发达国家占据了价值链的上游环节 ,并采取较为紧缩的政策对核心技术进行限 制,使我国陷于“低端锁定 ”的困局中 。

       四、全球价值链嵌入对我国制造业碳排放影响的实证分析

       (一)模型设定及计量方法选取

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       1.模型设定 。将以三大核心变量为主线 ,加入相应的控制变量构建计量模型 ,从定量的角度研 究 GVC嵌入对制造业碳排量的影响 。设定计量模型( 1 )如下:

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       其中 ,t 表示年份 ,ε t 表示随机扰动项 ,β 1 … β 6 是待估计的参数 ,CO2 表示中国制造业碳排放量 , 用于衡量我国制造业碳排放水平 ;GVCpar 表示我国制造业全球价值链参与指数 ,用于考察我国制造  业在全球价值链中的嵌入情况 ;其余变量均为控制变量 ,变量说明详见表 3 。为了避免计算过程中  可能出现的极端值影响,我们对所有变量都做了对数化处理 。

       2. 计量方法选取 。 由于我们采用的是中国制造业跨度 19 年的时间序列数据 ,难以避免可能存 在的自相关性和异方差等问题 ,因此选取多元线性回归模型和普通最小二乘法( OLS )进行回归分 析,可以更好地提高参数估计的有效性 。

       (二)变量统计特征及数据检验

       1.描述性统计 。 由表 4 可知,二氧化碳排放量 、经济规模和外商投资额的数量级较大,标准差也 很大,说明这些变量的波动幅度较大 。GVC 参与度 、行业结构和能源消费结构的标准差小于 0.1,说 明这些变量的波动范围比较小,数据比较稳定 。

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       2.平稳性检验 。在对时间序列数据进行回归之前 ,为避免出现伪回归现象 ,往往需要对其进行 平稳性检验,若结果平稳则可以进行进一步分析 。首先对原始变量做平稳性检验,发现变量数据不 平稳 。为了让数据平稳 ,对变量取对数 ,这样既可使变量具有经济学意义 ,又可以使数据更平稳以通过平稳性检验 。然后采用 4种检验方法对数据的平稳性进行检验 ,一般情况下 ,如果在两种检验 中均存在拒绝单位根的原假设 ,则可以说明序列是平稳的 。根据表 5 结果 ,发现 LLC 检验 、IPS 检 验 、PP 检验的 P 值小于 0.01,ADF 检验小于 0.05,均通过平稳性检验,表明数据可做进一步回归 。

       (三)实证回归结果与分析

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       1.实证回归结果 。基于以上回归模型的选取 ,采用 EViews软件进行 OLS 回归 ,其回归结果如表 6 所示 。 由表 6 可知 ,GVC 参与度的系数为正 ,且在1%的显著性水平下显著 ,说明 GVC 参与度升 高会增加碳排放量,GVC 参与度每上升 1%,碳排放量增加 1.0852 个百分点 。控制变量中,除行业结 构 、外商投资额系数为负外,其余控制变量系数都为正 。异方差检验是为了检验随机扰动项是否对解释变量有较大的影响 ,若存在异方差 ,则随机扰动  项对解释变量有较大的影响 ,可能会对回归结果的有效性产生影响 。 因此 ,在回归分析完成之后 , 需要进行异方差检验 。我们选择 BP检验方法进行检验 ,检验结果见表 7 。BP 检验的原假设为:回  归方程不存在异方差 。 由表 7 可知 ,F 检验值对应的 P 值大于 0.1,残差序列与解释变量的回归模型  不显著,接受原假设,说明回归方程不存在异方差 。

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        2. 回归结果分析 。GVC 参与度对我国制造业的碳排放增长有正向影响 。我国制造业嵌入 GVC的程度越深 ,对外基于互惠原则的经济性沟通就越多 ,进而增加制造业各类产品的消费及生产量 。

       制造业产出提高会增加能源消费 ,进而增加 CO2 排放 。尽管在全球范围内积极地参与 GVC 可以促进技术进步 ,但由于规模效应等原因 ,能源总消费量不断增长 ,其增长速度大于技术进步导致的能  源消耗下降速度 。从前文的计算结果来看 ,我国制造业将以参与 GVC 后向为主导 ,主要涉及生产  耗 能 高 、低 附 加 值 的 产 品 。 因 此 ,其 GVC参 与 程 度 越 高 ,对 制 造 业 的 能 源 消 耗 也 就 越 大 。 综 上 , GVC 参与度的增加对中国制造业碳减排是不利的 。

       控制变量中 ,能源消费结构变量( ES )对 GVC嵌入度最具影响 ,二者存在正相关关系 ,相关系数 高达 2.2205 。煤炭是产生二氧化碳的主要燃料 ,在总能源消耗量不变的情况下 ,煤炭消耗量比例上 升会导致碳排放的增加 。经济规模变量( GDP )通过了 5%的显著性水平检验 ,表明经济规模与我国 制造业碳排放呈正向关系 ,这与前文的规模效应影响机制相对应 。研发投入强度( RD )与制造业碳 排放在 1%的水平上显著正相关 ,说明目前我国制造业的技术进步没有重视低碳技术的发展 ,技术 升级更注重于扩大产量 、提高产品质量而非环境保护 。

       另外,两个控制变量行业结构( IS )和外商投资额( FDI )对我国制造业碳排放的影响与其他变量  相反 。 回归结果显示,行业结构升级可以降低我国制造业 CO2 排放 。FDI 对我国制造业碳排放有抑  制作用 ,可能的原因在于 ,FDI 可以通过结构效应和技术效应促进我国制造业碳减排 。具体来说 , FDI 的流入改变了我国制造业的产业结构 ,通过对外资进入进行合理引导 ,加大环境友好型企业的  招商引资力度 ,可以有效降低碳排放量 。此外 ,一些有利于减碳减排的环保技术可能随着 FDI 流进  我国,这种类型的技术进步将有助于我国实现减碳目标 。

       五、结论与建议

       (一)研究结论


       以我国制造业 GVC嵌入度和碳排放为研究对象 ,通过实证检验我国制造业在 2000 — 2018 年的  时间序列数据 ,得出以下结论:第一 ,GVC 嵌入程度整体呈现“M ”型的变化趋势 ,这一发展态势不  仅与我国制造业产业逐年的发展相关 ,还受国家政策及经济环境的影响 。例如 ,GVC 嵌入程度自  2002 年起开始逐年上升 ,可能的原因是我国于 2001 年底加入了 WTO 组织 ,给我国制造业带来了新  的活力与生机 。2008 年受到金融危机影响 ,我国制造业 GVC参与度大幅下降 。2011 — 2016 年 ,由  于部分贸易大国采取贸易保护主义政策 ,导致我国制造业产品出口受限 ,GVC 参与度也有所下降 ; 第二 ,我国制造业 GVC整体嵌入程度较高 ,但后向嵌入度远高于前向嵌入度 ,表明制造业目前在国  际分工中以“微笑曲线 ”下游制造环节为主 ,附加价值较低;第三 ,GVC 嵌入程度对我国制造业碳排  放量具有显著的正向影响 。嵌入程度越深,制造业碳排放量越大,这主要是由我国制造业承接大量  GVC 低端加工工作 、前向嵌入度低 、后向嵌入度高的现状所决定的 ,嵌入程度的加深引致了规模效  应,在大量消耗资源的同时缺乏与之相配的节能减排技术,造成碳排放量不断增加 。

       (二)对策建议

        第一 ,积极参与全球制造业价值链高端环节 ,提升我国在高端制造领域的价值链延展空间 。为 降低我国经济发展过程中碳排放指标值和环境污染程度 ,我国需要高度重视在高端制造领域的 GVC 延长深度和长度 。带动新兴经济体建设区域价值链 ,增强其价值链的附加值和控制力 ,充分 利用母国市场效应 ,发展具有竞争优势的产业 ,摆脱高耗能的低价值装配加工环节 ,向价值链的中 高端攀升 ;第二 ,加快产业转型升级 ,加强低碳技术创新 。在“双碳 ”目标背景下 ,制造业应明晰转 型升级的成长路径和目标 ,增强关键性技术研发能力 ,提高核心技术研发能力 ,重视高科技人才的 培养 ,将制造与“智 ”造结合 ,通过升级生产线 、改进生产技术来提高产品质量 ,努力缩短与价值链 上游国家的差距 。技术变革是实现“双碳 ”目标的关键 ,在深入 GVC 分工的基础上 ,必须加强技术 创新 ,促进生产模式的低碳化 ,加强技术革新 ;第三 ,优化能源结构 ,增加零碳燃料的使用 ,推广清 洁能源 。企业应积极响应国家“双碳 ”目标的号召 ,明确“碳达峰 ”的措施是节能减排,“碳中和 ”的 关键是寻找可替代清洁低碳能源 。在企业内部制定绿色战略规划 ,逐步实现企业内部碳达峰和碳 中和 。企业的减排步骤可分为以下三步:首先 ,提前部署绿色能源 ,到 2030 年达到稳定的碳排放峰 值;其次 ,提高清洁能源比例来减少碳排放;最后 ,围绕“绿色研发 、采购 、制造 、仓储 、物流 、服务 、回 收 ”七个着力点构建系统的环境友好型产业链 ,实现大规模的二氧化碳减排 ,到 2060 年达到“碳中 和 ”的要求 。  

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