李永波，阴俊宇

(中国石油大学(华东) 经济管理学院, 山东 青岛 266580)

一、引言

自加入WTO后，中国对外贸易带动了国内经济飞速发展，对GDP贡献一度超过20%。其中，加工贸易出口与一般贸易出口成为中国参与全球生产链与贸易体系的主要方式，两种方式下的出口贸易额占据了中国出口总额的85%～90%，推动了中国对外贸易的发展。但中国作为“世界工厂”在不断扩大出口的同时，也逐渐成为了发达国家的“碳排放转移天堂”。根据BP世界能源数据显示，中国2005年已超过美国成为世界第一大碳排放国，2020年的碳排放量也达到了惊人的98.94亿吨。[1]而出口生产环节往往伴随着大量的能源投入与消耗，因而以加工贸易和一般贸易为主的出口贸易被认为是造成我国碳排放增长的主要“元凶”之一。Xia等[2]研究显示中国加工贸易出口与一般贸易出口的隐含能源强度占全国能源强度的22%左右，即中国的隐含碳排放约有22%都是经由上述两种出口方式产生的。同时，不同贸易方式下的生产模式以及能源利用组合差异化明显，给一国或地区的碳排放所造成的影响也不同。[3]部分学者认为，在加工贸易方式下，出口企业的生产链更短，所消耗的能源投入相对更少，其碳排放效应相对一般贸易更小[4]；但也有学者认为，从事加工贸易出口企业的低加成率与低利润率，可能使得企业在技术创新以及环保方面的投资不足，从而导致其污染更为严重，中国应该调整贸易政策以限制加工贸易的发展[5]。那么，作为出口贸易重要方式的加工贸易对中国的碳排放到底影响如何，两种出口贸易方式是否对中国碳排放增长的影响具有显著差别，中国应怎样调整贸易政策以兼顾贸易结构转型升级与环境保护二者间的动态平衡？针对这些问题，本文通过区分加工贸易与一般贸易，对不同出口贸易方式下碳排放增长的异同进行探讨，并进一步研究地区经济异质性与不同出口贸易方式下碳排放增长差异化的关系。这不仅对中国在世界范围内调整资源配置方式、解决日益复杂的环境问题意义深远，也对中国精准制定外贸政策、调整贸易方式、推动对外贸易的转型升级具有重要意义。

二、文献综述

关于出口贸易的碳排放问题，最早可以追溯到国际贸易的环境效应研究上。在著名的“环境库兹涅兹假说”提出后，国际贸易所带来的环境问题便成为研究热点。通过对文献的梳理，可将现有相关研究分为三类。

第一，基于理论层面研究对外贸易的环境效应。该类研究的主要观点有三种：其一，Grossman 等[6]最早提出对外贸易通过结构效应、规模效应以及技术效应三方面影响着东道国的环境，其对环境的总效应取决于三效应之和，因而对外贸易环境效应的正负是无法断定的；其二，Vogel[7]提出的“贸易的环境收益假说”，此种假说认为通过国际贸易，他国先进的生产技术以及系统的管理经验被带入东道国，这些因素被东道国结合自身国情吸收后可以优化生产方式、增强环境管理措施以及提高环境标准，从而推动了本国的环境改善；其三，Esty 等[8]提出了“竞次假说”，认为贸易自由化的结果是各个国家会主动降低国内关于环境规制的标准以达到维持或者增强本国在国际贸易中竞争力的目的，从而对一国的环境标准带来向下的压力。

第二，从上述研究情况来看，学术界并未从理论上得出关于国际贸易环境效应的一致结论，所以演进出从实证角度来验证理论假说以及探讨出口贸易对环境及碳排放的影响的研究。在研究结论上，部分学者支持(出口)贸易无害论，甚至发现其还可以起到改善国内环境水平的作用。如，Aldaba 等[9]实证分析了菲律宾的对外贸易与环境污染的关系后，得出对外贸易在增加一国的人均收入时，并不会加剧该国的环境污染;国内学者王姗姗等[10]通过构建自回归分布滞后-误差修正模型进行实证分析，发现从长期来看，出口额和环境污染之间不存在明显关系；李伟舵[11]、王柏杰等[12]利用出口数据考察贸易与母国的环境污染间关系,发现随着出口水平的提高，母国环境污染水平在不断下降，出口贸易对环境有积极影响；张云等[13]通过考察中国工业行业的碳泄露问题，也发现对外贸易是有助于减少碳排放的。当然，也有一部分学者则持相反观点。如，李锴等[14]利用静态模型与动态模型以及不同的工具变量策略，实证分析了贸易开放与中国二氧化碳排放间的关系，发现贸易开放增加了中国省区的二氧化碳排放量和碳强度，国际贸易对中国环境影响是负面的；刘爱东等[15]根据1990—2011年中国一次能源消耗量估算出这一时段的二氧化碳排放量，与同时段的出口贸易额间形成时间序列数据，运用脱钩模型，发现该时段中国的出口贸易增长与碳排放量的增加存在正相关关系；而邓光耀[16]、余丽丽等[17]则利用投入产出表测算得出中国大部分行业的隐含碳出口量都大于进口量，说明中国为了满足国外的消费需求导致了大量碳排放净转入;微观层面上，刘啟仁等[5]采用中国制造业企业的能源消耗与产出数据，研究了中国企业出口行为对其环境绩效的影响机制，发现出口造成中国企业二氧化碳排放量强度显著增大。

第三，在理论与实证结论都不统一的情况下，少数学者认为可能是不同贸易方式导致出口贸易的结构效应有所不同，因而对贸易方式进行区分，从更加微观的角度去探讨国际贸易对环境的影响。刘婧[18]利用ARMA模型对1980—2007年的加工贸易出口与工业“三废”排放进行实证分析，发现加工贸易出口会导致工业排污增加;倪晓觎等[19]以我国的省级数据为研究对象，发现加工贸易出口可以改善环境、减少污染排放，而一般贸易出口却会加剧环境污染，这也契合Michel[20]所提出的基于比较优势的产品内分工(加工贸易)会促进全球资源的有效配置、改善环境的观点;而后Su 等[21]利用扩展的IO表，测算得出对贸易方式加以区分时，中国的出口贸易隐含碳排放下降了32%，而一般贸易出口的隐含碳排放反而有所上升；Xia 等[3]运用DPNHIO模型测算中国的虚拟碳排放，发现加工出口相对可持续，大部分的虚拟碳排放仍然来自于国内需求与非加工出口;孙金彦等[22]利用中国省际面板数据，发现当对贸易方式进行区分时，一般贸易和加工贸易对我国碳排放的影响均表现为扩大效应，但前者的碳排放效应小于后者；臧新等[23]也利用全国省级货运业碳排放的面板数据，分析得出加工贸易出口显著增加了货运业的碳排放，但影响程度远低于一般贸易。

通过对已有文献的梳理可以发现，无论是理论还是实证分析，都未对出口贸易与碳排放增长的关系做出一致定论。而且多数研究都是从贸易整体或仅某一类贸易方式的视角出发研究出口贸易的环境效应(碳排放)，仅有极个别学者测算了不同贸易方式下中国出口的隐含碳排放问题，鲜有学者利用计量方法对不同出口贸易方式对碳排放影响的差异性进行实证研究。同时,相关数据大都停留在国家或省份层面，忽视了省份内不同地级市出口贸易发展的巨大差别以及碳排放可能存在的时间滞后效应。鉴于此，本文对贸易方式加以区分，将出口贸易分为加工贸易出口与一般贸易出口，从新的角度分析出口贸易对碳排放的影响。同时将数据细化到地级市层面，利用静态模型与动态模型对51个地级城市2006—2019年的数据进行对比分析，使得实证结果更加契合现实。

三、模型构建与数据说明

(一)计量模型构建

为了分析不同贸易出口方式对碳排放影响的差异性，同时验证“环境库兹涅兹曲线”成立与否，本文在借鉴Antweiler等[24]和李锴等[14]学者建立的国际贸易对环境影响的模型基础上，设立了以下出口贸易方式与碳排放的基准计量回归模型：

X′β+μi+εit

(1)

式(1)是本文的静态面板模型，该模型假定各城市的碳排放仅随模型中的解释变量与控制变量的变动而变动，没有考虑到碳排放可能与经济因素变化具有相同的惯性特征，即各城市的碳排放可能存在时间延续性。鉴于此，本文在原有的静态回归的基础上加入各城市碳排放的滞后一期与滞后二期以构建动态面板模型。

CO2it=β0+ρ1CO2i,t-1+ρ2CO2i,t-2+β1exportit+

(2)

(二)变量与数据说明

由于本文研究的是不同贸易出口方式对碳排放的影响，而中国的出口贸易大都集中于沿海一带，其中加工贸易出口更是占据全国总量的70%左右。所以借鉴Su 等[21]的做法，本文选取了来自苏、浙、闽、鲁、粤五省的城市数据。考虑到数据的可获得性与连续性，本文最终选取了这些省份的51个地级城市2006—2019年的有关数据来构成面板数据进行回归分析。以下是对各变量的详细说明。

1.碳排放量测算

本文选取二氧化碳排放量(单位：万吨)作为衡量碳排放状况的指标。由于二氧化碳排放的主要来源是化石燃料，其中人类活动对化石燃料的消耗所产生的二氧化碳排放占到总排放量的95%[25]，所以在有关城市的碳排放量核算方面，大多学者都是通过相关能源消耗来估算省份或者城市的二氧化碳排放量。主流的计算方式主要有：通过各省市的一次能源消耗量即煤炭、石油、天然气的消耗来间接估算该地区的二氧化碳排放，如陈诗一[26]就是采用此种方法；通过全社会用电量、天然气、液化石油气的消耗来测算地区的二氧化碳排放，如韩峰等[27]在研究中即采用此法。当然，在近几年的研究中，为了使得估算的二氧化碳排放量更加精确，国内外学者也有用夜光灯数据与地区的能源消耗量相匹配来间接估算，如Chen等[28]的研究。

本文采用以能源消耗来间接估算碳排放的方式，但是由于各城市统计年鉴的不一致性，导致能源统计指标的残缺。鉴于中国仍处于以火电为主的阶段，中国的电力工业对煤炭仍具有比较高的依赖性，而煤炭的燃烧又释放大量二氧化碳。所以本文借鉴韩峰等[27]的城市碳排放估计方法，利用城市的全社会用电量、天然气以及液化石油气的消耗量来间接估算城市的二氧化碳排放。

CO2=Ee+Eg+EP=φ(τ×Ce)+γCg+δCP

(3)

式中：Ee为全社会用电量估算的煤电排放的二氧化碳；Eg和EP分别为天然气和液化石油气消耗所产生的碳排放；在φ(τ×Ce)中，τ为煤炭发电占发电总量的百分比，φ为煤电燃料链温室气体排放系数；Cg和CP分别为城市天然气与液化石油气的消耗量;γ、δ则为其相应的碳排放系数，详见表1。全社会用电量、天然气以及液化石油气消耗量的数据主要来自各个城市的城市统计年鉴、《中国城市建设统计年鉴》以及《中国城市统计年鉴》，历年的煤炭发电占比来自《中国电力统计年鉴》。

表1 能源排放系数

2.其他变量

(1)出口贸易方式(export)。不同出口贸易方式的环境效应是有差异的。加工贸易出口(export_pt)是我国出口贸易的重要组成部分，但由于处于全球价值链底端，其出口可能存在低效率与低利润，导致其环境绩效更为不理想；而中国的一般贸易出口(export_nt)近些年发展迅速，与低效率的加工贸易出口相比，中国的一般贸易出口带来的二氧化碳排放更少抑或是相反，相关研究没有给出一致观点。因此本文分别以加工贸易出口与一般贸易出口作为中国出口贸易方式的衡量指标，以探究不同出口贸易方式对碳排放影响的差异性。本文的城市加工贸易出口与一般贸易出口数据主要来自各城市2006—2019年的年鉴、统计年鉴以及统计公报。

(2)经济增长(pgdp)。根据“环境库兹涅兹假说”，城市的碳排放量和经济增长之间可能存在着“倒U型”的关系。碳排放量可能会随着经济增长先上升，到达拐点之后再下降。本文以人均GDP作为经济增长的衡量指标，回归方程中加入其一次项与二次项。各个城市的人均GDP数据来自于《中国城市统计年鉴》和各城市的统计年鉴。

(3)外商直接投资(fdi)。城市或者地区的对外开放程度也是影响其碳排放量的一个重要因素，城市可通过外商直接投资吸引资本和技术，但是也可能导致污染产业由国外向国内转移。本文的城市外商直接投资数据来自于各城市的统计年鉴。

(4)产业结构(is)。本文以工业增加值占地区增加总值的比重代表城市的产业结构。在城市的发展过程中，能源消耗较高的工业企业往往是一个城市的经济支柱，拉动城市经济的发展，因而可能对城市的碳排放产生影响。数据主要来自国研网和《中国城市统计年鉴》。

(5)城镇化率(urban)。城镇化率对碳排放的影响可能具有双重性。[30]城镇化率提高一方面意味着城市建设与城市规划的完善，并且伴随着人口的增多，居民们的环保意识相对更加强烈，政府也会出台更多的环保措施；另一方面，大批量的人涌入城市势必导致能源消费的增多，从而加重碳排放。本文以城市非农人口占城市总人口的比例衡量城镇化率，数据来源于各省市统计年鉴。

(6)居民消费需求(cus)。中国城市居民的消费活动导致的碳排放占总排放量的30%，主要因为在生产、运输这些满足居民消费需求的消费品时同样会消耗能源，间接造成碳排放。[31]本文以社会消费品零售额来反映城市居民们的消费需求，探究其对城市碳排放的影响，数据来自国研网。

(7)技术创新(invg)。在中国迈向“碳中和”的道路上，技术创新将会发挥重要作用。有效的技术进步可以极大地提高能源的生产、转换效率，推动工业部门产业结构的转型升级[32]，减少城市的碳排放。本文以城市每年获得的专利数来表示一个城市的技术创新程度，数据来源于CNRDS数据库。

本文对上述变量中的货币性数据以2005年为基期进行平减，以消除通货膨胀带来的影响。同时为了克服模型中的异方差问题，本文对上述非比例数据取对数处理。以上各变量的描述性统计分析如表2所示。

表2 各变量描述性统计

从表2描述性统计可看出，样本城市的加工贸易出口均值与一般贸易出口均值相差不大，但有些城市的加工贸易出口量比一般贸易出口量庞大得多。因此分离加工贸易与一般贸易，探究不同贸易方式对碳排放的影响是有必要的。同时我们可以看到各变量的标准差相差都比较大，这也为接下来的回归分析提供了可能。

四、实证分析

(一)相关系数分析

在进行正式的回归分析之前，本文首先用相关系数矩阵对各变量进行相关性分析(结果见表3)，来初步判断各个变量之间是否存在严重的多重共线性。从表3可以看出，解释变量与控制变量中，除了居民消费需求与技术创新之间的相关系数大于0.8之外，其他的变量之间的相关系数都小于0.8，说明大多数变量之间并没有严重的多重共线性。基于谨慎处理的原则，本文又进一步使用方差膨胀因子VIF来对变量进行检验，发现所有解释变量与控制变量的方差膨胀因子都在5以下(见表4)。因此我们排除了变量之间存在严重的多重共线性问题，可以将其放入已构建模型进行回归分析。

表3 各变量相关系数矩阵

表4 各变量VIF值

(二)静态模型回归分析

本文在对静态面板模型进行基准回归时，依次采用Pooled OLS模型、固定效应模型进行回归，并将其结果作为基准回归结果。选择固定效应而非随机效应的原因在于豪斯曼检验(Huasman test)的结果显著拒绝了个体效应和自变量不相关的原假设。同时为了更加详细地研究与探讨出口贸易方式对碳排放的解释作用，在下面的回归中，解释变量与控制变量将被分批次地逐渐加入模型中。

静态面板模型的基准回归结果如表5所示，模型(1)至模型(4)为Pooled OLS回归结果，模型(5)至模型(8)为固定效应模型的回归结果。

表5 基准回归结果

在表5静态面板的基准回归结果中，模型(1)至模型(8)显示，在逐步加入控制变量的过程中，无论是Pooled OLS还是固定效应模型中的加工贸易出口与一般贸易出口的系数都是显著为正的。这说明在这些城市中，加工贸易出口与一般贸易出口都会导致碳排放的增加，也侧面说明了这些城市的出口贸易是导致碳排放增加的因素之一。仔细观察加工贸易出口与一般贸易出口的系数，不难发现，所有模型在不同贸易方式下的系数是不相同的，说明贸易方式的变化确实对碳排放带来的影响不同。在所有模型中，一般贸易出口的系数都要略高于加工贸易出口，表明相对于加工贸易，一般贸易对碳排放量的影响更大。主要原因在于：中国的加工贸易出口大都采用“两头在外”生产模式，直接进口来自国外的原料和零件，再组装加工成制成品出口国外(如玩具、手机组装等行业)；而一般贸易需要利用国内的原料来完成半成品或成品的生产，在此过程中对机械设备依赖较强，意味着会消耗更多的能源投入(如钢材、橡胶等产品生产)。因此，即使我国的加工贸易存在低效率的弊端，但作为一种劳动密集型生产方式，相较于资本与能源投入更多的一般贸易，加工贸易所带来的碳排放是相对较少的。在所有模型中，经济增长的一次项系数都为负、二次项系数都为正，且在模型(1)、模型(5)至模型(8)中是统计显著的，说明城市的经济增长和碳排放是呈现 “倒U型”关系的，“环境库兹涅兹假说”在东部这些城市也是成立的。外商直接投资的系数为正，并且在Pooled OLS回归中显著，说明外商直接投资会增加城市的碳排放，导致“污染天堂”的出现；至于其在固定效应模型中不显著，原因可能是存在内生性问题。产业结构的系数为正，且在模型(3)和模型(4)中显著，说明城市的工业发展可能会导致城市碳排放的增加。工业作为城市经济发展的支撑，消耗大量的能源，因而可能导致碳排放的增加。城镇化率在OLS模型中为负，在固定效应模型中为正，但在统计上并不显著，说明城镇化率的提高并未对碳排放产生影响，可能的原因为样本中的这些沿海城市大多经济较为发达，城市化程度远高于中西部，吸引了大量高素质人才涌进，城市居民的环保意识较强，促使政府的环保措施也更为严苛，因而城市化带来的人口增多并未对碳排放增长产生影响。居民消费需求的系数为正且在所有模型中都高度显著，说明由消费端引发的间接碳排放是不可忽视的。回归结果中，技术创新的系数全为正，并且在固定效应中并不显著，技术创新并未使得城市变得更加低碳，说明城市的技术创新并没有体现在节能减排的技术上，可能的解释为工业企业对技术创新的研发投入占增加值的比重相对较小，因此并不能显著地影响碳排放。

(三)动态模型回归分析

针对构建的动态面板模型，本文采用了Blundell等[33]提出的系统GMM估计方法进行回归，结果如表6所示。

表6 系统GMM回归结果

系统GMM既能解决由于模型中纳入因变量的滞后项所导致的与随机误差项相关所带来的内生性问题，同时模型中工具变量的使用又能让静态模型中原本可能有偏的系数变得一致。与静态面板模型回归相同，在动态面板模型拟合中，被解释变量与控制变量也将被逐步加入。从表5可以看出，在使用系统GMM进行估计时，AR(2)被接受，表明动态面板模型原序列二阶序列相关的假设是成立的，因此得到的估计量是一致的。同时本文使用Hansen检验来检验工具变量的有效性，根据表6的结果，Hansen检验并不能拒绝工具变量的有效性。因而，动态面板模型回归使用的系统GMM估计是有效的。

从回归结果中不难看出，在所有动态回归模型中，加工贸易出口与一般贸易出口的系数都为正且高度显著。一般贸易出口的系数也是大于加工贸易的，与静态回归分析中的结论一致，说明两种贸易出口方式都会导致碳排放的增加，且不同贸易方式所造成的影响是有差异的。动态模型中的回归系数略大于静态模型，表明未考虑动态因素与内生性因素时的估计结果可能使回归系数略微下偏，使得静态分析结果出现偏误。此外，在动态模型中，经济增长与碳排放量仍然呈显著的“倒U型”关系，“环境库兹涅兹假说”依旧成立。在使用GMM克服内生性问题后，可以看到外商直接投资的系数是正向显著的，证实了在静态回归分析中的结论——外商直接投资会带来“污染天堂”问题。产业结构虽然系数仍然为正，但是却变得不显著，主要原因在于，样本所选取的城市大多位于东部沿海，在这些经济体中低污染、低排放的知识密集型产业占比较大，传统的高污染重工业已经或正在完成转型，因此产业结构并未对城市的碳排放造成显著影响。[34]居民消费需求的系数依然为正向显著，城镇化率与技术创新的回归系数仍不显著，结论与静态回归一致。二氧化碳排放的滞后二期的系数显著为正，说明其排放在时间上确实是具有连续性的，也证实了动态模型使用的合理性。

(四)稳健性检验

为了进一步验证上述关于加工贸易出口与一般贸易出口与城市碳排放间关系的可靠性，本文将对模型进行稳健性检验。常见的操作为替换被解释变量、增减控制变量以及采用其他回归方法。本文采用的是替换被解释变量，将被解释变量二氧化碳排放总量替换为人均GDP碳排放强度(碳排放量/人均GDP)。仍旧采用系统GMM对其进行回归分析，结果如表7所示。

表7结果显示AR(2)与Hansen检验接受了原假设，说明使用系统GMM是合理的。模型(1)至模型(4)中，无论是加工贸易出口还是一般贸易出口的系数都为正并且统计显著，一般贸易的系数仍是高于加工贸易，证实了上文结论的稳健性。同时经济增长与城市碳排放呈 “倒U型”这一结论仍旧稳健，外商直接投资与居民消费需求系数仍旧正向显著，技术创新的系数依旧不显著。综上所述，我们可以稳健地得出结论：加工贸易与一般贸易这两种贸易出口方式都会带来城市碳排放的增加，并且不同的贸易方式所带来的影响不同；随着加工贸易与一般贸易出口额的增多，城市碳排放总量与单位人均GDP排放量都会随之增长。

表7 稳健性检验回归结果

(五)异质性分析

鉴于所选样本城市在经济实力上差别较大，加工贸易出口与一般贸易出口在经济结构上所占地位势必不相同，因而可能造成二者对碳排放的影响在城市间存在异质性。本文按照联合国对经济体的划分对样本城市进行分类，由于所有样本城市全都超过了低收入经济体的标准，所以本文只将城市划分为了高收入与中等收入两类。表8展示了不同出口贸易方式对不同收入城市碳排放影响的差异。

表8回归结果显示，在高收入城市，加工贸易出口与一般贸易出口系数的符号和显著性都与上文全样本分析相同，并且两者的系数大小接近；而在中等收入城市，我们可以看到虽然加工贸易出口系数的符号仍然为正，但在统计上却不显著，而一般贸易出口仍是显著为正，说明相对于高收入城市，加工贸易出口对中等收入城市碳排放的影响远不如一般贸易出口。可能的解释为，高收入城市已经靠出口贸易积聚了大量资本，多数的加工贸易出口企业已经或者正处在产业结构高级化的过程中，使得其加工贸易产业中低端、小规模以及粗犷生产的企业所占比重变大；而这类加工贸易企业在控制与处理污染的能力方面远低于行业平均标准水平，从而导致其所带来的碳排放可能会显著增加甚至超过一般贸易出口。[4]同时，在区分了城市样本之后，我们可以看到“环境库兹涅兹假说”在高收入城市并不成立，但在中等收入城市,出口贸易与碳排放这种“倒U型”关系却十分显著，说明我国的高收入城市已不再是以牺牲环境为代价来发展经济，而中低收入城市仍以较低的环境标准扮演着他国“污染天堂”的角色。技术创新仍不显著，表明我国急需提高技术进步的有效性，加大对节能减排技术的投入，减少科研投资的错配。

表8 不同收入城市回归结果

五、结论与建议

本文利用2006—2019年51个地级城市的面板数据，研究了不同出口贸易方式对碳排放影响的差异性。首先对样本城市的碳排放量进行估算，而后利用计算出的碳排放量与不同贸易方式出口额构建静态与动态模型，通过Pooled OLS、固定效应模型以及系统GMM进行实证分析，最后再进行异质性分析，得到如下结论。

(1)无论是静态面板回归模型得到的基准实验结果还是动态面板模型的回归结果都显示：加工贸易出口与一般贸易出口会增加碳排放。这也反映出在出口导向的对外贸易政策下，碳排放量会随着出口量的增长而增长。

(2)不同的出口贸易方式对碳排放的影响存在差异性。相对于一般贸易，加工贸易所带来的碳排放更少，显得更为“清洁”。虽然加工贸易出口在生产上更为低效率，但是相对于资本与能源投入更加密集的一般贸易出口，以生产劳动密集型产品为主的加工贸易显然工业能耗更少，因而所导致的碳排放更少。

(3)在将样本划分为高收入与中等收入城市后，发现高收入城市的加工贸易出口带来的碳排放显著增加，接近一般贸易出口。主要是因为在这类城市的加工贸易产业中，传统的加工贸易已经逐渐转向高级化生产，使得低端、小规模以及高污染的加工贸易出口企业比重变大。

(4)静态与动态面板模型也验证了“环境库兹涅兹曲线”在这些沿海城市的存在，外商直接投资、居民消费需求的变动对碳排放影响较大。

针对上述结论，本文给出以下政策建议。

(1)继续优化贸易结构，推动出口贸易的转型升级，促进低碳贸易发展。虽然加工贸易方式下带来的碳排放更少，但由于处在全球价值链底端，其出口存在着低效率与低利润率的弊端。同时在经济发展更为迅速的高收入城市，未能实现产业结构向高级化调整的低效率、高污染的加工制造企业(如通信、电子设备、化学制品行业中相关企业)在其加工出口企业中占比仍旧居高，导致其加工贸易出口所带来的碳排放接近甚至超过一般贸易出口。因而应继续推进加工贸易企业向高附加值贸易方式转型，使出口产品“高级化”“低碳化”，向“微笑曲线”两端延伸，在提升我国垂直化分工地位的同时，也能降低其对环境的污染。针对一般贸易，鉴于其含有更多的高能耗、高污染的出口产业，政府可以通过压缩其相关出口产品的生产，鼓励相关企业提升“绿色能源”使用比例，给予相应的补贴以及信息技术支持等政策手段，加快其节能减排步伐。同时出口企业自身也应该增加节能减排技术的研发投入，提升投资经费在“绿色生产”技术方面的占比率，减少科研资金错配率，以实现节能减排目标。

(2)为了避免“污染天堂”的出现，在开展国际贸易与国际合作时，我们应该寻求有潜力的新兴市场以及能够带来高环境效益的发达经济体。通过出口贸易以及投资合作，积极开展境外加工项目，在发展经济的同时为国内出口企业营造“绿色生产”环境，借由逆向的技术溢出来促进其发展低碳产业。