碳價沖擊對我國制造業發展的影響分析
——基于分行業面板數據的實證研究

傅京燕 馮會芳

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·產業發展與創新·

碳價沖擊對我國制造業發展的影響分析
——基于分行業面板數據的實證研究

傅京燕 馮會芳

碳市場形成的碳價格會影響制造業各分行業成本的變動，從而導致經濟增長水平、能源消費量及要素市場價格的改變。采用2001-2011年中國制造業各行業GDP水平、碳排放量、能源消耗量、人力資本及物質資本等數據，以每噸60元碳價水平為基準測算碳價沖擊對制造業總體及各分行業的影響。結果表明：碳價沖擊有助于提高制造業整體的增長水平，減少生產過程中對能源要素的需求，并可能改變要素市場上各要素的相對價格。為進一步研究制造業不同行業的異質性，將27個目標行業劃分為高碳行業和低碳行業，研究這兩種不同類型的行業組在受到氣候政策規制時對相關指標的影響。研究顯示：無論是低碳行業還是高碳行業，碳減排政策都有助于提升產出水平，但對這兩類行業能源消耗的影響不同，其中高碳行業在受到碳價沖擊時會增加資本要素的投入水平，以替代原有的能源要素需求；而低碳行業并沒有顯著減少對能源要素的需求。

碳減排政策； 碳價格； 制造業成本； 行業異質性； 要素價格

一 引 言

在碳減排過程中引入碳價格的途徑主要有基于總量控制的碳排放交易體系(cap-and-trade)和碳稅(carbon tax)兩種。其中基于總量控制的碳排放交易體系是一種基于絕對量控制的碳定價機制，根據目標碳排放量來設定總排放限額，再由排放限額決定許可的數量，許可具有的價值就是碳價格，歐盟碳交易機制(EUETS)和美國東北部各州的電力部門區域性總量控制與交易方案(RGGI)等都是通過該機制實現碳減排。碳稅的理論基礎是庇古稅，是一種基于價格控制的碳定價機制，政府對二氧化碳的排放施加固定稅率，征稅的水平即為碳價格，加拿大英屬哥倫比亞省和澳大利亞的固定碳價機制都是碳稅的實踐。

目前我國一系列有利于碳價格形成的減排政策正在實施。國家發改委于2011年10月批準北京、天津、上海、重慶、廣東、湖北和深圳七省市開展碳交易試點工作，目前這七個試點已全部啟動。無論是碳交易市場形成的碳價格，還是未來可能實行的覆蓋面廣的碳稅政策所釋放的價格信號，在引導企業做出減排決策的同時，都將在短期內導致相關行業生產成本上升，使其經濟發展水平、能源消耗及要素稟賦受到影響。

關注制造業可能受到的碳價沖擊尤為重要。這是因為較高的能源密集度和較高貿易暴露度的產業往往更容易受到碳價的沖擊，就我國而言：(1)我國由于處在經濟轉型的重要階段，制造業的生產主要還是依賴于高能源投入的粗放型增長，行業的能源密集度比較高；(2)隨著中國經濟開放程度的不斷擴大，各行業的貿易暴露度也隨之提高，這樣就使各行業在受到碳價沖擊時，相較于國外同類產業更易遭受競爭力的損失。因此，評價碳價對各個行業帶來的可能影響并針對不同行業采取相應的緩解和補償措施具有重要意義。本文的研究旨在回答以下問題：我國擬實施的氣候政策對制造業各分行業GDP水平、能源消耗及要素價格變動的影響及其程度如何？進行碳減排的同時是否會抑制制造業經濟的增長，其可能的原因是什么？碳價沖擊對碳排放程度不同的兩類產業即高碳行業組和低碳行業組帶來的影響是否相同，產生這一影響的原因可能是哪些？本文利用2001-2011年中國制造業各分行業GDP水平、碳排放量、能源消耗量、人力資本及物質資本等數據，以60元每噸碳價水平為基準測算碳價沖擊對制造業總體及各分行業產出水平、能源消費量及要素相對價格變動的影響。

二 文獻綜述

碳稅和碳排放權交易是控制溫室氣體排放最重要的兩類政策工具。由于這兩種政策均正在實施或尚未實施，所以大多數研究主要通過模型構建對不同國家或地區的碳交易和碳稅進行政策情景模擬，分析碳減排政策的實施對減排成本和宏觀經濟的影響。氣候政策中不論是碳稅還是碳交易的實施最終都通過一個價格(稅費和許可價格)影響各行業的生產成本和經濟績效，因此，本文不區分碳價引入機制，而將其一般化，著重考察減排政策下碳價格如何影響制造業各分行業的生產、要素替代和能源消費等變量。

1. 最優碳價格的確定與實證分析

隨著全球對碳排放和碳減排的日益重視，一些學者開始在經濟增長框架下引入碳稅和碳交易價格，并期望確定最優水平的碳價格。姚昕和劉希穎(2010)[1]借助DICE模型首次對我國碳稅最優稅率進行了估算，在充分考慮中國經濟增長階段性特征的情況下，通過求解在增長約束下基于福利最大化的動態最優碳稅模型，得到最優碳稅征收路徑。結論發現，開征碳稅有利于減少碳排放，提高能源效率，并可以調整產業結構。在保障經濟增長的前提下，中國最優碳稅是一個動態的漸進過程，隨著經濟增長，經濟社會承受力不斷提高，最優碳稅額逐漸上升。同時李繼峰等(2013)[2]通過采用與國際研究可比的方法，基于我國現有的分行業能源消費數據測算出行業生產過程中的直接碳排放以及用電產生的間接碳排放，從而得出不同碳價格導致的不同行業的碳成本及占增加值的比重。他們認為若與發達國家在當前碳價格下的影響程度相近，我國目前碳價格水平每噸最高不能超過40元。

2. 碳減排機制對經濟和能源消耗的影響研究

由碳稅和碳排放權交易這兩種途徑產生的碳價格會對經濟增長、能源消耗等變量產生影響。通常認為，征收碳稅可能會對工業部門尤其是能源密集工業的經濟發展帶來不利影響(Zhang和Baranzini，2004)[3]。與碳稅的經濟效應相比，碳交易機制的產業競爭力效應可能為正，因為在控制排放的同時可以減少減排成本和增加靈活性(Aldy等，2010)[4]。Morgenstern等(2004)[5]使用美國制造業四分位的投入產出數據，建立了一個簡單的線性模型以估計碳價格政策對本國制造業的即期影響，其結論是：所考察的361個制造業所承受的成本呈現不同的模式，而且對整體經濟實施的碳價格政策對產業的影響與僅對電力部門實施的碳價格政策的影響具有很大不同。國內關于碳減排問題的研究在2009年哥本哈根會議后逐漸豐富起來，張明喜(2010)[6]通過建立我國開征碳稅的CGE模型，發現征收碳稅對我國整體經濟影響不大，短期內減少GDP約0.51%，長期內減少GDP約0.08%。基于產業層面的碳減排政策研究還很少，趙玉煥和范靜文(2012)[7]運用引力模型衡量了碳稅對我國行業國際競爭力的影響，認為碳稅會對我國出口產生消極影響，并且對能源密集度高的行業影響更明顯。

整體上看，以往對碳減排政策的實證研究較少，除了歐盟的碳排放交易體系較為成熟之外，其他利用市場機制進行碳減排的方案都還在初步探索階段。當前對碳減排政策的研究存在以下不足：第一，對碳減排政策的研究偏向于理論方面，對碳減排政策影響的實證研究主要集中在環境與經濟效應方面，較少考慮對要素市場價格的可能影響。碳減排政策的推行一定程度上會改變原有要素的產出效率，從而影響要素市場價格的相對高低，而以往研究對這一方面的考慮并不多。第二，研究對象多為氣候政策對一個國家整體層面上的影響，而對于具體產業層面的考慮較少。但一國所實施的碳價格政策對國內產業的影響在不同的產業具有很大差異。第三，在研究方法上，多采用CGE模擬，而CGE側重于研究多部門、多市場同時達到均衡時的政策效果，且對各個經濟主體的假設存在過多的主觀性，以使模擬結果人為偏向預期結論(Nich Rivers， 2010)[8]。

與現有文獻相比，本文研究內容如下：第一，關注具體產業層面的分析。之前的研究主要是理論和情景分析，一國所實施的碳價格政策對國內產業的影響在不同的產業具有很大差異，雖然張明文等(2009)[9]考察了碳稅對不同地區經濟增長的影響，但有關碳減排政策對細分產業層面影響的研究還非常有限；第二，構建了反映我國碳減排政策強度的指標。現有文獻往往使用替代指標對政策強度進行衡量，本文基于歐盟對碳減排政策效果的評估標準構建了基于各行業各年碳排放水平的氣候政策強度指標，以期更接近真實結果；第三，考察碳減排政策實施對要素市場價格變動的影響。本文通過考察碳價格沖擊對勞動、資本和能源要素產出彈性大小和符號的影響，并將這三種不同生產要素產出彈性的變動進行對比，以衡量不同要素可能的產出效率及價格水平的變動。

三 制造業分行業數據庫構建與關鍵指標衡量

(一)制造業分行業數據庫構建

現行工業統計中使用的行業分類標準于2002年修訂，其中制造業這一門類包括30個兩分位行業。本文將工藝品及其他制造業、廢棄資源和廢舊材料回收加工業這兩個行業剔除，并且將食品制造業和食品加工業合并為食品加工制造業。所以本文實際估算了制造業27個分行業(見表1)，其中碳排放強度最高的5個行業依次是：石油加工、煉焦及核燃料加工業(序號為12)、非金屬礦物制品業(序號為18)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(序號為19)、化學原料及化學制品制造業(序號為13)和有色金屬冶煉及壓延加工業(序號為20)。

表1 中國制造業行業兩位數代碼、名稱及碳排放強度排序

(續上表)

序號代碼行業名稱排序序號代碼行業名稱排序1024印刷業和記錄媒介的復制162438交通運輸設備制造業191125文教體育用品制造業82539電氣機械及器材制造業241226石油加工、煉焦及核燃料加工業12640通信設備、計算機及電子設備制造業271327化學原料及化學制品制造業42741儀器儀表及文化、辦公用機械制造業261428醫藥制造業14

(二)關鍵指標的衡量與分析

1.碳價格測算

2009年歐盟對進入EUETS的各行業進行了競爭力影響的測算，主要是依據各行業的碳排放量和市場上的碳價格計算出各行業面臨的碳成本和各行業單位增加值的碳成本。因此本文借鑒了歐盟的評估方法，并測算出與歐盟受影響程度相近的碳價格水平，以此價格水平衡量我國可行的碳減排政策強度。

圖1 不同碳價格水平下對行業影響的敏感性分析

蘇明等(2009)[10]提出若對我國碳減排進行征稅可以10元/tCO2進行起征，而在EUETS第二階段，歐盟各國面臨的碳價格水平也都基本維持在20歐元/ tCO2左右，即相當于150元/ tCO2。因此，為了測算出適合我國的碳價格水平，本文擬就我國碳價格水平對經濟影響進行敏感性分析，以10元/ tCO2為起點，逐漸上升，一直到150元/ tCO2為止，每次增加10元/tCO2。

本研究借用歐盟評定碳價格對行業影響的標準，即把那些碳成本占該行業增加值比例超過5%的行業定義為受嚴重影響的行業。圖1表示不同的碳價格水平下受嚴重影響的各行業增加值合計占當年GDP的比重。

從圖1可以看出，當碳價格水平變化到60元/tCO2時，受嚴重影響的各行業增加值合計占當年GDP的比重接近于1%，而這一水平與歐盟各國設定的可接受影響范圍一致。因此依據本文的分析，設定60元/tCO2的碳價水平是我國目前合理的水平。

2.二氧化碳排放量估算

各行業二氧化碳的排放主要來源是在生產過程中能源的消耗，本文利用《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》中提供的各分類行業消耗的能源指標，并根據各能源的碳排放系數，得到各行業碳排放量，計算公式如下：

其中，CO2i表示第i個行業的碳排放量，Eij表示行業i使用的第j類能源的數量，σj表示第j類能源的能源轉換因子，ηj表示第j類能源的碳排放系數的大小。

3.分行業產出水平

各行業每年的產出水平是根據《中國統計年鑒》所得，為了更客觀地反映出每年產出水平的高低，就必須要剔除價格變動的影響。本文選取的價格平減指數是根據《中國城市 (鎮)生活與價格年鑒》提供的2001-2011年工業分行業的工業品出廠價格指數(上年=100)，并構建出以2001=100為標度的2001-2011年價格平減指數，從而得到消除了價格影響的各行業各年的產出水平。

4.物質資本和人力資本

本文對物質資本存量的衡量根據陳詩一(2011)[11]對固定資產價值采用永續盤存法來計算，具體計算思路如下：首先，計算出各個行業的折舊率水平。《中國工業經濟統計年鑒》提供了2001-2008年規模以上分行業的本年折舊和固定資產原值，使用當年折舊與上一年的固定資產原值的比例水平就可以構造出固定資產折舊率。其次，計算全部分行業每年新增的實際投資額，即：固定資產投資(當年價格)t=固定資產原值t-固定資產原值t-1。最后，按照永續盤存法估算出資本存量水平：

資本存量t=固定資產投資(當年價格)t+(1-折舊率t)*資本存量t-1

人力資本的大小是由各個行業每年的從業人員數量來衡量，單位為萬人，數據來自《中國勞動統計年鑒》。

5.能源消耗

能源消耗量根據《中國能源統計年鑒》中的數據整理得到，首先得到各個分行業每年對不同類型的能源需求數量，之后依據能源轉化系數得到各行業各年消耗的標準煤的數量，單位為萬噸標準煤。

在上述構建的面板數據的基礎上，為了檢驗不同碳排放水平和因此引致的碳減排成本對制造業分行業經濟增長水平的影響差異，本文根據2001-2011年二氧化碳碳排放強度將27個分行業分為低碳行業組和高碳行業組(以碳排放強度排序為基準劃分)，各組的統計描述見表3。可以看出，低碳組和高碳組的總產出水平、碳排放量、資本存量及能源消耗水平有很大的差異，高碳組的產出均值為12108億元，而低碳組的產出均值為10712億元；高碳組的資本存量均值為2111億元，相比于低碳組的1176億元，高出近1倍，但它們的勞動要素投入相差并不大，高、低碳組的勞動要素均值分別為218萬人和205萬人。可以初步看出，高碳組的高排放及由此引致的較大碳價沖擊反而帶來了經濟增長和更高的資本投入，但并沒能吸收充足的勞動力，這主要是因為企業在進行碳減排時往往會選擇投資新建更高效的減排設施，從而在一定程度上降低了對勞動要素的投入和需求。

表2 統計性描述

四 計量方法及回歸結果

(一)靜態面板模型的設定

lnYit=α+β1tit+β2lnKit+β3lnLit+β4lnEit+β5titlnKit+β6titlnLit+β7titlnEit+β8xit+εit

(1)

其中，Yit表示各行業每年的GDP水平，Kit、Lit和Eit分別表示行業i第t年的資本要素、勞動要素和能源消耗量的水平；設Tit是按照60元/tCO2的碳價水平要求各個行業將各自的碳排放進行減排，因而支付的減排成本，這一成本與各行業各年總的稅費支出之比即為回歸方程中的tit，以此來衡量碳價水平對行業經濟增長水平帶來的氣候政策規制強度；xit為i行業在第t年支付的減排成本的對數，以此來衡量減排成本的高低對不同行業經濟水平帶來的影響。

β1、β5、β6和β7是本文模型要估計的主要參數。其中β1是減排支出占總的稅收支出比重，表示在不考慮勞動、資本和能源等要素投入時，碳減排政策沖擊導致的碳價變動對經濟增長水平的影響，若該值為正，表示碳價的上升有利于提升經濟水平，反之會抑制經濟發展。β5表示碳價沖擊對資本要素產出彈性的影響，也即對資本產出效率的影響，如該值為正就表示碳價的提高會使資本要素的投入對產出的彈性變大，反之會削弱這一影響。β6表示碳價沖擊對勞動要素產出彈性的影響，若為正表示碳價水平上升會使勞動要素產出彈性提高，若為負表示碳價上升會導致勞動要素產出彈性下降。若β5為正而β6為負，則表示資本和勞動要素的產出彈性變動方向不一致，反映資本要素和勞動要素的產出效率差異擴大，會引起資本要素和勞動要素在要素市場上價格水平的變動；同樣，當β5為負而β6為正時，資本要素的投入對產出的彈性變大，勞動要素的產出彈性變小，即資本要素價格水平上升，勞動要素價格水平下降。β7表示碳價沖擊對能源要素產出彈性的影響，若β7為正，表示碳價沖擊會提高單位能源投入的產出水平，即在同樣的產出水平下需要的能源數量會下降，從而減少生產過程對能源的依賴。

(二)靜態面板模型選擇和檢驗

本文采用Stata12.0軟件，對2001-2011年27個制造業分行業的面板數據進行回歸分析。對于面板數據常用的回歸方法包括三種：混合最小二乘法、固定效應模型和隨機效應模型。對隨機效應和固定效應模型之間的選擇，主要是用豪斯曼檢驗進行選擇。本文對模型設置的選擇過程如下，首先通過F值檢驗，發現F值達到50.04，并且對應的概率值為0，證明有較強的個體效應存在，因此不能使用混合回歸。其次，通過豪斯曼檢驗，發現卡方檢驗統計量對應的概率值為0.758，因此無法拒絕原假設，即選擇隨機效應模型。最后，通過對面板數據的自相關性進行檢驗，發現對應的P值趨近于0，因此使用可以修正隨機效應模型的可行廣義最小二乘法(FGLS)進行回歸。

由于在衡量氣候政策對經濟影響時，往往會遇到模型內生性問題，在文中主要表現為經濟發展水平(GDP)會影響各個行業的碳排放水平，從而影響各行業的碳減排支出，經濟不景氣就會使政府降低制定減排政策的動力，并削減相關支出，即被解釋變量存在影響解釋變量的可能性。因此本文使用動態面板模型來解決可能的內生性問題。

(三)動態面板模型的設定

基于上文分析的內生性存在的可能性，本文建立以下動態面板模型(Dynamic Panel Data，簡稱為DPD)，并分別以解釋變量xit的一階滯后項作為工具變量和差分GMM進行估計：

lnYit=α+lnYit-1+β1tit+β2lnKit+β3lnLit+β4lnEit+β5titlnKit+β6titlnLit+β7titlnEit+β8xit+εit

(2)

公式(2)中含有被解釋變量的一階滯后項，并在差分GMM估計過程中使用所有可能的滯后變量作為工具變量。使用動態差分GMM可以消除不隨時間發生變化的變量和個體的非觀測效應，從而縮減可能出現的遺漏變量問題，同時這種方法還能降低上文提到的反向因果關系導致的內生性問題。

(四)回歸結果及分析

表4是使用四種不同模型回歸的結果，其中模型1為混合回歸模型(POOL)，模型2為可行廣義最小二乘法(FGLS)，模型3為使用工具變量法(IV)得到的回歸結果，模型4為使用差分GMM估計的動態面板模型。本文同時使用靜態面板模型和動態面板模型對結果進行估計，從估計的結果來看，模型1(POOL)和模型2(FGLS)的結果并不一致，這主要是因為存在顯著的個體效應。模型3(IV)和模型4(差分GMM)主要是通過使用工具變量和差分的方法規避可能存在的內生性和遺漏變量問題，并且從模型4的擾動項自相關檢驗與過度識別檢驗中可以發現上述回歸結果都是高度可信的。

從模型2的回歸結果可以看出：第一，能源要素投入產出彈性為2.197，說明當碳價沖擊的程度加大時會增加能源要素的生產效率，即碳價沖擊會使單位產出所需要的能源消耗量下降，有利于降低能源要素的投入。第二，勞動要素投入的產出彈性系數為正(0.547)，而資本要素投入產出彈性系數為負(-4.122)，意味著勞動要素產出效率上升，而資本要素產出效率下降，導致勞動要素的價格水平上升，資本要素價格水平下降。第三，碳減排政策的實施對經濟增長的影響為正，系數為5.937，意味著碳減排成本支出占總稅收總支出比重增加1%會導致經濟水平上升e5.937%≈1.061倍，即實施碳價政策會一定程度上刺激經濟的發展，這可能是因為新減排設備的投入使整個工序的生產效率提升，也可能是碳減排市場的興起帶動了相關產業的發展。

由于可能存在的內生性會使結果有一定的偏誤，因此在上述模型回歸的基礎之上，本文同時使用工具變量法和差分GMM進行估計，所得結果與模型2的參數符號基本一致，但參數的大小有一定的偏差。模型3使用碳減排支出這一變量的滯后項作為工具變量進行回歸，選擇可能具有內生性的變量滯后項作為工具變量。其結果表明，碳減排政策的實施會一定程度上促進經濟增長，對應的參數值與模型2相近為5.109，意味著碳減排支出比重對經濟增長呈現正的影響，支出比重上升1%會使經濟增長e5.109%≈1.021倍，同時由于勞動要素產出彈性系數(0.527)和資本要素產出彈性系數(-1.478)的符號并不一致，說明碳減排會一定程度上引致要素價格變動，不過其影響程度并不如隨機效應模型估計的結果那么明顯。模型4的估計結果中60元每噸的碳價沖擊使能源要素產出彈性變為2.005，即表示碳減排支出占總的稅收支出的比重上升1%，能源要素的產出效率上升2.005%。碳減排支出比重上升1%會使勞動要素產出彈性不顯著的上升1.438%，卻使資本要素產出彈性下降2.888%，這意味著碳減排政策的實施會改變原有的要素價格水平。

表3 回歸結果

為進一步突出低碳行業和高碳行業因碳價沖擊可能受到的不同影響，本文測算了27個制造業分行業的碳排放強度，并將各個行業測算出的碳排放強度按照從低到高進行了排序，位列前14位的定義為低碳組，后13位的列為高碳組。表4反映了低碳組和高碳組在受到碳價沖擊時的不同表現。為簡明起見，本文只匯報使用模型2和模型3回歸的結果。當受到碳價沖擊時，無論是低碳行業還是高碳行業的經濟增長都沒有受到消極的影響，反而會因為碳減排政策的實施刺激經濟增長，同時低碳組相對于高碳組而受到的積極影響更大一些，其中低碳組在模型2的回歸中所對應的碳減排沖擊系數為11.47，這就意味著減排支出比重上升1%，會使經濟增長水平上升e11.47%≈1.122倍；而高碳組的系數水平為8.348，意味著減排支出比重上升1%，會使經濟增長水平上升e8.348%≈1.087倍。需要注意的是，與對全樣本回歸得到的結果(能源要素的產出彈性顯著為正，即會降低對能源要素的投入)相比，此時對兩種不同類型的行業組回歸得到的能源要素產出彈性的符號是反向的，產生這一結果的原因可能是：大多數產業部門在受到碳價沖擊時會減少對能源要素的生產投入，但低碳組和高碳組在受到碳減排政策沖擊時對能源要素的需求變動是不一致的，有些碳排放強度較低行業本身的碳排放水平并不高，所以不會因為碳減排政策的強制實施而受到很大的影響，從而更有能力去應對這一政策的發生，對能源要素需求量不會產生顯著變化，而高碳行業本身就是高排放高能耗的行業，在進行碳減排的過程中必然會受到較大的成本沖擊，為降低減排成本，往往會轉向使用能源要素的替代要素，比如資本和勞動要素。

此外，低碳行業組和高碳行業組對應的資本要素產出彈性和勞動要素產出彈性的符號相似，其中對低碳組回歸后得到的資本要素產出彈性為負(-3.637)，勞動要素產出彈性為正(2.381)，意味著在受到碳減排政策沖擊時資本要素的生產效率會下降，而勞動要素的生產效率會上升；同時高碳行業組對應的資本要素產出彈性和勞動要素產出彈性分別為-2.177和0.043，這一回歸結果與低碳組相似，即意味著碳價格沖擊提升了勞動要素的生產效率，降低了資本要素的生產效率，從而導致這兩種要素市場價格的相對變動。因此，總的來說，對于低碳行業和高碳行業而言，碳減排政策的實施有利于促進經濟的發展，刺激市場經濟活力和要素的流動，導致勞動要素和資本要素的價格水平發生變動。除此之外，相對于低碳行業，高碳行業組因為碳價的沖擊會減少對能源要素的消耗，而轉向使用有替代作用的勞動和資本要素，韓中合等(2013)[13]在對北京市要素結構潛能進行測算時同樣發現了勞動要素和資本要素對能源要素的替代作用。

表4 低碳組和高碳組的回歸結果

五 主要結論及政策啟示

本文估算了制造業27個分行業2001-2011年的碳排放情況，并且以每噸60元的碳價水平構建了氣候政策強度指標以考察碳價沖擊對制造業總體及各分行業經濟增長、收入分配和能源消費的影響。研究結論如下：

第一，碳價沖擊有利于提高制造業總體的經濟增長水平。無論是隨機效應模型還是動態面板模型，碳減排支出對GDP的參數都顯著為正。這主要是因為碳減排市場的建立，通過市場機制調整了現有產能結構，引發了一系列相關投資、要素轉移等，增強了相關市場活力，推動對落后工藝的淘汰和新減排設備的投入，也就刺激了各行業技術創新和生產效率提升，從而促進我國制造業的轉型升級與優化。

第二，碳價沖擊整體上有利于降低生產過程對能源要素的需求，但從細分為低碳行業和高碳行業的回歸結果可以看出，碳減排政策的實施并不會顯著影響低碳行業對能源要素的需求，而高碳行業會有減少對能源要素需求的趨勢。產生這一結果的原因在于高碳行業具有高能耗、高排放的特點，為降低減排支出會更傾向于減少能源要素的投入，并尋求其他的要素進行替代，比如資本和勞動力等。

第三，碳價沖擊會導致不同生產要素的價格水平變動。這一結論無論是對低碳行業組和高碳行業組都是適用的。低碳組和高碳組的資本要素產出彈性系數為負值，說明受到碳減排政策沖擊時資本要素的生產效率降低，同時勞動要素產出彈性系數為正值，則碳價沖擊會提升勞動要素的生產效率，最終導致資本要素的價格水平下降、勞動要素的價格水平上升。總的來說，實施碳減排政策，通過碳稅和碳交易這兩種途徑都有可能引起要素價格的變動。

從歐盟國家和美國等的碳減排政策實施實踐中可以看出，無論是碳排放交易體系還是碳稅政策的實施都是一個復雜的過程，基于以上的結論，并參照國外的減排經驗，本文提出以下政策建議：

第一，在對溫室氣體進行碳減排時，政策的制定最終要落實到行業的層面，需要考慮產業政策效果，并權衡部門發展水平與溫室氣體減排效果。同時，鑒于碳減排政策的沖擊會導致要素價格變動，可以通過稅收制度的優化與內部調整實現“稅收中性”和“雙重紅利”。

第二，在確定碳價格水平時，需要評估碳價對我國經濟的影響，據此制定較為合適的碳價格水平，并在不同類型的部門中體現差別性，同時還可以制定相關的緩解措施，如采取收入補貼或返還和免費許可發放等，以盡可能降低競爭力的損失。

第三，優化能源結構并向綠色低碳轉型，提高清潔能源占比，以最終減少對煤炭、石油等高碳能源的消耗。同時，提高我國制造業的技術含量與附加值，加快淘汰石油加工、金屬加工制造、發電等行業的落后生產能力、技術、工藝與設備。

[1] 姚昕, 劉希穎. 基于增長視角的中國最優碳稅研究[J]. 經濟研究, 2010, (11): 48-58.

[2] 李繼峰, 張沁， 張亞雄等. 碳市場對中國行業競爭力的影響及政策建議[J]. 中國人口·資源與環境, 2013, 23(3): 119-124.

[3] Zhang Z. X.，Baranzini A.. What do We Know about Carbon Taxes？An Inquiry into Their Impacts on Competitiveness and Distribution of Income[J].EnergyPolicy, 2004, 32(1): 123-145.

[4] Aldy J., Krupnick. A., Newell R., et al.. Designing Climate Mitigation Policy[J].JournalofEconomicLiterature, 2010, 48(4)：903-934.

[5] Morgenstern R. D., Mun Ho, Jhih-Shyang Shih, et al.. The Near-term Impacts of Carbon Mitigation Policies on Manufacturing Industries[J].EnergyPolicy, 2004, 32(16):1825-1842.

[6] 張明喜. 我國開征碳稅的CGE模擬與碳稅法條文設計[J]. 財貿經濟, 2010, (3): 61-66.

[7] 趙玉煥, 范靜文. 碳稅對能源密集型產業國際競爭力影響研究[J]. 中國人口·資源與環境, 2012, 22(6): 45-51.

[8] Nich Rivers. Impacts of Climate Change Policy on the Competitiveness of Canadian Industry: How Big and How to Mitigate[J].EnergyEconomics, 2010, 32(5):1092-1104.

[9] 張明文, 張金良， 譚忠富等. 碳稅對經濟增長、能源消費與收入分配的影響分析[J]. 技術經濟， 2009, 28(6)：48-51.

[10] 蘇明, 傅志華， 許文等. 碳稅的國際經驗與借鑒[J]. 經濟研究參考, 2009,(72): 17-23.

[11] 陳詩一. 中國工業分行業統計數據估算：1980-2008[J]. 經濟學(季刊), 2011, (4)：735-776.

[12] 李紹榮, 耿瑩. 中國的稅收結構、經濟增長與收入分配[J].經濟研究, 2005, (5): 118-126.

[13] 韓中合, 劉明浩， 吳智泉. 基于要素替代彈性的節能潛力測算研究[J]. 中國人口·資源與環境， 2013, 23(9)：42-47.

[引用方式]傅京燕,馮會芳.碳價沖擊對我國制造業發展的影響分析——基于分行要素市場上業面板數據的實證研究[J].產經評論,2015,6(1):5-15.

Analysis of Effects of Carbon Price Impact on China’s Manufacturing Industry Development——Empirical Research Based on Sub-industrial Panel Data

FU Jing-yan FENG Hui-fang

The carbon price in carbon market could affect the cost of manufacturing sectors, leading the level of economic growth and energy consumption and factor price to change. By using the data from 2001 to 2011 of GDP level of China’s manufacturing industry, carbon emissions, energy consumption, human capital and material capital, the paper uses 60 yuan per ton of the domestic carbon price level as a benchmark to measure the impact of carbon price on overall manufacturing industry and the various sectors. The results show that the carbon price shock is helpful to improve the level of economic growth in manufacturing industry, reduce the demand for energy in the process of production and the factor price in the factor market. To further study the heterogeneity between different sectors, 27 manufacturing sectors are divided into high carbon and low carbon industry, to study the two different types of industry in response to climate policy regulation. We find that climate policy could help enhance economy level for both low carbon industry and high carbon industry, but the impact for energy consumption is different. High carbon industry in a hit from the carbon price will increase the investment level of capital to replace the original factors of energy demand, while the low carbon industry will increase the demand for energy.

climate policy; carbon price; cost of manufacturing industry; industry heterogenity; factor price

2014-09-25

國家自然科學基金項目“基于強度減排的碳交易機制對產業競爭力影響的理論研究與ECGE模擬”(項目編號：71273115，主持人：傅京燕)。

傅京燕，博士，暨南大學資源環境與可持續發展研究所教授、博士生導師，主要研究方向為環境經濟政策；馮會芳，暨南大學經濟學院碩士研究生，主要研究方向為環境經濟政策。

F202

A

1674-8298(2015)01-0005 -11

[責任編輯：余 英]

10.14007/j.cnki.cjpl.2015.01.001