全球價值鏈嵌入對碳排放的影響研究國內(nèi)外文獻綜述本文從三個角度對國內(nèi)外現(xiàn)有研究進行了綜述：一是關于全球價值鏈嵌入的研究；二是關于碳排放的研究；三是全球價值鏈嵌入與碳排放相關研究。1．全球價值鏈嵌入相關研究MichaelPorter在1985年率先從微觀層面提出了價值鏈的概念，這一時期的價值鏈側(cè)重于單個企業(yè)的競爭優(yōu)勢。同年，BruceKogut把價值鏈的概念從企業(yè)層面提升到國家和地區(qū)層面，這為全球價值鏈理論的形成作出了重要貢獻。隨后，全球商品鏈和全球價值鏈的概念也相繼出現(xiàn)。全球價值鏈這一概念正式被Gereffi提出。該概念的提出不僅為研究世界范圍內(nèi)的生產(chǎn)活動分布提供了新的思路，也有助于對全球產(chǎn)業(yè)的動態(tài)特征形成更為深刻的認識。其中，聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織（UnitedNationsIndustrialDevelopmentOrganization，簡稱UNIDO）的定義最為典型：全球價值鏈是一個將生產(chǎn)、銷售、回收處理等環(huán)節(jié)連接起來以實現(xiàn)產(chǎn)品或服務的價值的全球性跨企業(yè)網(wǎng)絡，涵蓋從原料采購運輸直至最終消費和回收處理的整個過程。二十世紀八十年代以來，隨著全球價值鏈的不斷延伸細化，越來越多的學者圍繞全球價值鏈嵌入程度的測度方法展開廣泛研究。其中主要包括出口技術(shù)復雜度、垂直專業(yè)化指數(shù)、上游度指數(shù)法以及KPWW法KPWW法由Koopman等學者于2010年首次提出，并在此后不斷發(fā)展演化。資料詳見：KoopmanR.etal.GiveCredittoWhereCreditisDue:TracingValueAddedinGlobalProduction./papers/w16426,2010-09.。其中，Michaely首先提出了出口技術(shù)復雜度的概念，認為在有比較優(yōu)勢的情況下，可以通過生產(chǎn)某種產(chǎn)品的勞動生產(chǎn)率來衡量其技術(shù)含量。屠年松等（2019）使用出口技術(shù)復雜度作為全球價值鏈分工地位的代替變量，采用中國30個?。▍^(qū)、市）在2007年至2016年的面板資料，對中國制造業(yè)全球價值鏈的演變特點進行了區(qū)域分析，并分行業(yè)分地區(qū)研究了貿(mào)易自由化與制造業(yè)全球價值鏈攀升的關系。孫延紅等（2020）對41個具有代表性的國家2000年到2016年的出口技術(shù)復雜度進行了測算，研究發(fā)現(xiàn)在出口技術(shù)復雜度方面發(fā)展中國家的農(nóng)產(chǎn)品與發(fā)達國家存在較大差距，且差距不斷拉大。但是，因為出口技術(shù)復雜度是建立在貿(mào)易總額數(shù)據(jù)基礎上的，而中國作為一個以加工貿(mào)易為主的國家，其出口產(chǎn)品中包含了大量來自于他國的中間投入，由此導致中國在國際分工中的真實地位不好用貿(mào)易總額數(shù)據(jù)來衡量。Hummels等首先提出以垂直專業(yè)化指數(shù)，即一國進口中間投入品占總出口的比例來度量全球價值鏈嵌入程度。垂直專業(yè)化指數(shù)主要適用于國家層面的測度，它突出了進出口之間的聯(lián)系，同時率先打破傳統(tǒng)，分解了出口產(chǎn)品所涵蓋的價值。如Duan等（2018）基于垂直專業(yè)化指數(shù)法，借助世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫（WorldInput-OutputDatabase，簡稱WIOD）對1995年至2011年全球各經(jīng)濟體的二氧化碳排放流量進行了估算，并通過網(wǎng)絡分析可視化了主要流量及其時間變化。同樣使用這一方法的還有王玉燕等（2014）、于津平等（2014）、高敬峰等（2020）、王鋒正等（2020）等。但垂直專業(yè)化指數(shù)也并不完美，其問題主要在于部分假設與實際情況不符。一方面，這種測算方法忽略了中間品出口再進口的情況，不能完整的刻畫價值來源；另一方面，該法沒有考慮進口品利用的差異性，與中國以加工貿(mào)易為主的實際情況相偏離，因此其參考價值有限。第三種方法是上游度指數(shù)法。Antràs等（2012）開創(chuàng)性的使用上游度指標對全球價值鏈的生產(chǎn)長度進行度量，該指標度量了產(chǎn)品到最終需求的距離，也就是某國的產(chǎn)品到達最終需求之前所經(jīng)歷的生產(chǎn)階段數(shù)。Miller等（2015）鑒于前人研究，通過建立產(chǎn)出下游度對1995年至2011年39個經(jīng)濟體部分行業(yè)的生產(chǎn)線位置進行量化，并通過研究發(fā)現(xiàn)大多數(shù)國家上游度和下游度之比的增長是由跨境中間體銷售與購買比率的增長驅(qū)動的。Chor等（2021）通過測算進出口上游度等指標，對中國企業(yè)的價值鏈嵌入位置進行了考察，并將其與企業(yè)生命周期模型相對應。同樣使用該法的還有Hagemejer等（2017）。國內(nèi)學者也在積極運用上游度指數(shù)進行全球價值鏈測算。比如劉洪鐸等（2016）KPWW法由Koopman等學者于2010年首次提出，并在此后不斷發(fā)展演化。資料詳見：KoopmanR.etal.GiveCredittoWhereCreditisDue:TracingValueAddedinGlobalProduction./papers/w16426,2010-09.最后是Koopman和Wang等所使用的方法。Koopman等對早期測算指標進行整合，開創(chuàng)了基于貿(mào)易增加值理論的KPWW法。為對一國在全球價值鏈中的位置進行度量，建立了全球價值鏈參與度指數(shù)和地位指數(shù)。早期的KPWW法共含有五個分解部分，能夠有效克服垂直專業(yè)化指數(shù)的局限性。Koopman等（2014）在先前研究的基礎上去除重復計算部分，并將增加值進一步細分為九個部分，完善了增加值核算框架。使用這一方法的學者不在少數(shù)，比如Yu等（2019）依據(jù)該法測算了中國制造業(yè)15個細分行業(yè)近十年的全球價值鏈地位，基于技術(shù)溢出視角分析雙向外商直接投資對全球價值鏈地位的影響，通過實證發(fā)現(xiàn)技術(shù)溢出是內(nèi)外資全球價值鏈地位提升效應的核心渠道。Wang等（2015）又在Koopman等（2014）研究基礎上對全球價值鏈進行了進一步分解，考慮了第三國的雙邊貿(mào)易流，形成了“雙邊部門貿(mào)易分解法”。Wang等（2017）進一步對原先的測度指標進行綜合改善，構(gòu)建了全新的指標體系并對相關指標進行明確界定。但同樣，該法也存在有待改進之處。一是沒有考慮物流配送、售后等環(huán)節(jié)的增加值，這會導致測度結(jié)果存在誤差；二是在這種方法下指標的計算通常依賴于WIOD數(shù)據(jù)庫，而該數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計周期較長，導致與全球價值鏈測度時間變化趨勢的相關研究受到限制，并且該數(shù)據(jù)庫只能細化到行業(yè)數(shù)據(jù)，不利于微觀企業(yè)與貿(mào)易增加值相關研究的展開。綜合其優(yōu)劣勢，主要考慮到Wang等（2017）所使用的方法對于加工貿(mào)易占主導地位的經(jīng)濟體的適用性，本文將主要采用該法進行全球價值鏈相關測度。2．碳排放相關研究碳排放相關研究開始較早，因而形成了多種多樣的測算方法，主要包括IPCC系數(shù)法IPCC為IntergovernmentalPanelonClimateChange的縮寫，指的是政府間氣候變化專門委員會。IPCC系數(shù)法就是采用《IPCC國家溫室氣體清單指南》推薦的排放因子數(shù)值對碳排放等相關指標進行計算。、生命周期評價法（LifeCycleAssessmentmethod，簡稱LCA法）、模型因素分解法、實測法等等。目前學術(shù)界關于碳排放的估算方法尚未達成完全一致，獲取的相關數(shù)據(jù)也存在一定差異。其中，IPCC法被認為是目前最具有權(quán)威的碳排放核算方法，該法計算較簡單、操作便利，因而被許多學者所運用。如朱婧等（2015）使用IPCC2006方法對2005年至2013年濟源市碳排放量進行了估測，并研究了碳排放水平與各驅(qū)動因素之間的關聯(lián)。Qu等（2015）使用該方法對1992年至2011年城鄉(xiāng)消費產(chǎn)生的二氧化碳排放量進行了估測并進一步研究了其差異性。鄭繼承等（2017）使用同樣的方法對貴州省2001年至2004年的居民碳排放進行了估算和特征分析，發(fā)現(xiàn)了該省直接和間接居民生活能源消費二氧化碳排放量整體上呈上升趨勢。雖然許多學者借助IPCC系數(shù)法并基于國家發(fā)布的相關統(tǒng)計年鑒對碳排放量進行了測算，但是由于統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)的時滯性與統(tǒng)計口徑不一致、易受人為影響等問題，實際上為碳排放的估測帶來了很大的困難。因此，部分學者積極采用其他方法進行碳排放量的測算。LCA法通過對某個產(chǎn)品在整個生命周期內(nèi)的全部物質(zhì)活動投入進行分析來估測該產(chǎn)品的碳排放，因其能夠得到更加細分的數(shù)據(jù)。不少學者借助此法展開研究。如師帥等（2017）利用生命周期法以及IPCC系數(shù)法測算經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OrganisationforEconomicCo-operationandDevelopment，簡稱OECD）成員國畜牧業(yè)碳排放量。正是由于所得數(shù)據(jù)更為具體，該法可以為政府通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)達到減排目標提供重要啟示。但同時，LCA法的最大缺點在于工作繁雜，需要消耗大量的人力物力。測算碳排放的其他方法主要還有實測法、模型因素分解法等。如吳建新等（2016）從直接能源消耗、城市熱能和交通運輸三個方面對2002年至2011年286個地級以上城市的碳排放數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計，并進一步基于連續(xù)性動態(tài)分布方法研究了中國碳排放的收斂性問題。王星（2016）IPCC為IntergovernmentalPanelonClimateChange的縮寫，指的是政府間氣候變化專門委員會。IPCC系數(shù)法就是采用《IPCC國家溫室氣體清單指南》推薦的排放因子數(shù)值對碳排放等相關指標進行計算。隨著氣候問題得到全球關注，越來越多的國內(nèi)外學者開始對碳排放的影響因素展開研究。目前研究碳排放影響因素的方法主要有指數(shù)分解分析法（IndexDecompositionAnalysis，簡稱IDA）、結(jié)構(gòu)分析法（StructuralDecompositionAnalysis，簡稱SDA）、環(huán)境污染模型（ImpactofPopulationAffluenceandTechnology，簡稱IPAT）以及可拓展的隨機性環(huán)境影響評估模型（StochasticImpactsbyRegressiononPopulationAffluenceandTechnology，簡稱STIRPAT）。通過實證得到的影響因素主要包括規(guī)模效應、結(jié)構(gòu)效應、技術(shù)進步、能源消費結(jié)構(gòu)、能源強度、經(jīng)濟發(fā)展水平等等。如Liaska等（2017）采用IDA模型研究了歐盟第二產(chǎn)業(yè)部門碳排放的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)出促進碳排放，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響方向并不確定。Kerr等（2017）通過IPAT模型考察了1990年至2010年加拿大二氧化碳排放的影響因素，并通過研究發(fā)現(xiàn)能源消費結(jié)構(gòu)和能源使用效率與二氧化碳排放量存在反向變動關系。馬曉君等（2018）借助對數(shù)平均迪氏指數(shù)法研究了2005年至2016年東北三省碳排放的影響因素，結(jié)果表明經(jīng)濟產(chǎn)出效應對東北三省碳排放具有積極的影響，但能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源強度等因素有助于其碳減排，經(jīng)濟發(fā)展和城市化的影響不大。趙玉煥等（2018）基于SDA模型考察了2002年至2012年11年間影響北京市居民消費的間接因素，研究結(jié)果顯示平均消費水平有助于碳排放量的增加，城鎮(zhèn)化水平和消費結(jié)構(gòu)的影響效果并不顯著。劉云楓等（2018）借助SDA模型研究了中國1980年至2013年間的碳排放影響因素，并通過研究發(fā)現(xiàn)碳排放強度和碳排放量呈同向變動關系，最終需求規(guī)模和投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的擴大對于碳排放存在促進作用。湯姿等（2019）基于STIRPAT模型考察了2000年至2016年間影響黑龍江旅游業(yè)碳排放相關因素，通過實證發(fā)現(xiàn)城市化水平、第三產(chǎn)業(yè)增加值等因素均與二氧化碳排放量呈正相關關系。邢紅（2019）借助擴展的STIRPAT模型研究了1995年至2016年中國長江經(jīng)濟帶碳排放的影響因素，通過實證分析發(fā)現(xiàn)FDI與碳排放呈現(xiàn)反向變動關系，人均GDP對于碳排放的影響呈現(xiàn)出倒U型趨勢，而創(chuàng)新水平的影響效果不顯著。采取同樣方法的還有鄭凌霄等（2014）、張小平等（2012）等。3．全球價值鏈嵌入與碳排放相關研究近年來，越來越多的學者將全球價值鏈與碳排放相關聯(lián)進行研究。李斌等（2011）探討了全球價值鏈嵌入對中國碳排放的影響，結(jié)果表明全球價值鏈嵌入對中國碳排放存在推動作用，其效果大于技術(shù)、規(guī)模和結(jié)構(gòu)效應。DeVries等（2017）研究發(fā)現(xiàn)新興經(jīng)濟體碳排放的增長主要由全球價值鏈參與度的提升導致。余麗麗等（2018）借助投入產(chǎn)出模型和結(jié)構(gòu)分解法研究了中國區(qū)域嵌入全球價值鏈的碳排放轉(zhuǎn)移效應，研究認為全球價值鏈對于對外貿(mào)易增加值碳排放轉(zhuǎn)入的貢獻更大。學者們主要從以下四個角度探討全球價值鏈嵌入對碳排放的影響：一是國家角度。徐博等（2020）以全球主要經(jīng)濟體為研究對象，實證發(fā)現(xiàn)隨著全球價值鏈地位的不斷提高，其對碳排放的影響呈現(xiàn)出倒U型的趨勢。趙玉煥等（2020）考察了不同全球價值鏈參與指標對中國出口貿(mào)易碳強度的作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)除了位置指數(shù)，前后向參與度、前向生產(chǎn)長度以及深度全球價值鏈指數(shù)對中國總體出口貿(mào)易碳強度均有積極作用；二是省份角度。彭星等（2013）基于中國29個省份2002年到2010年的面板數(shù)據(jù)，對中國嵌入全球價值鏈制造環(huán)節(jié)與碳排放的關系進行了考察，并對五大分解效應進行空間計量分析，研究發(fā)現(xiàn)嵌入全球價值鏈制造環(huán)節(jié)程度的提高對碳排放存在正向影響，且對碳排放抑制作用最大的三個效應分別為技術(shù)效應、規(guī)模效應和全球價值鏈效應，結(jié)構(gòu)效應比較復雜，環(huán)境規(guī)制效應則有局限性；三是行業(yè)角度。呂越等（2019）對中國14個工業(yè)部門和38個主要國家的價值鏈嵌入度和貿(mào)易隱含碳排放量進行分析，結(jié)果表明除了污染密集型產(chǎn)業(yè)，全球價值鏈嵌入對工業(yè)產(chǎn)業(yè)的隱含碳排放水平具有明顯抑制效應。蔡禮輝等（2020）基于全球多區(qū)域投入產(chǎn)出模型（GlobalMulti-RegionalInput-OutputModel，簡稱GMRIO）通過面板數(shù)據(jù)分析了中國工業(yè)行業(yè)不同全球價值鏈（GlobalValueChain，簡稱GVC）嵌入模式對其碳排放的影響，結(jié)果表明GVC前向嵌入程度與碳排放量呈U型關系，而GVC后向嵌入度與碳排放量呈正相關關系。張紅霞等（2018）通過構(gòu)建STIRPAT模型，實證研究發(fā)現(xiàn)中國GVC地位的攀升有利于減少制造業(yè)碳排放，行業(yè)外資和能源結(jié)構(gòu)對碳減排具有反向作用，而人口規(guī)模和科研強度對碳排放的影響并不明顯；四是企業(yè)角度。余娟娟（2017）從微觀角度分析了全球價值鏈嵌入對公司污染排放強度的作用效果，但沒有區(qū)分不同的嵌入模式。一些學者從規(guī)模效應、結(jié)構(gòu)效應和技術(shù)效應等角度探討了全球價值鏈對碳排放的間接效應。如Meng等（2014）將全球價值鏈嵌入對碳排放的影響劃分為8條路徑。Ye等（2019）通過中介效應模型發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步可以通過作用于一國的全球價值鏈地位進而降低其碳排放強度。趙玉煥等（2021）通過實證分析探討了前后向嵌入模式對中國出口貿(mào)易隱含碳的影響，結(jié)果顯示只有當延伸前向生產(chǎn)長度時，全球價值鏈嵌入才會主要通過規(guī)模效應、結(jié)構(gòu)效應和技術(shù)效應等渠道作用于出口貿(mào)易隱含碳。部分學者更是同時研究了全球價值鏈對碳排放的直接影響和間接影響，并進行比較。侯方淼等（2018）通過運用Koopman價值鏈參與度等指數(shù)對中國全球價值鏈嵌入程度以及碳排放情況進行了測算，研究發(fā)現(xiàn)全球價值鏈嵌入程度主要通過貿(mào)易規(guī)模間接影響隱含碳排放，且效果明顯高于直接影響效應和通過技術(shù)效應的間接影響。隨著研究的展開，學者們對于全球價值鏈和碳排放的關系得出了不同的研究結(jié)論。一些學者認為，全球價值鏈嵌入對于中國碳減排具有積極影響。但也有學者通過實證研究得出了不同的結(jié)論。如彭星等（2013）通過研究發(fā)現(xiàn)全球價值鏈制造環(huán)節(jié)嵌入度的提升對中國碳排放量有明顯的促進作用，這主要是因為中國仍處于低端制造環(huán)節(jié)。隨著相關研究的進一步深入，越來越多的學者研究發(fā)現(xiàn)全球價值鏈對于碳排放存在門檻效應。楊飛等（2017）的實證研究結(jié)果顯示，全球價值鏈嵌入對污染物排放的影響具有一定的門檻性，只有當全球價值鏈嵌入程度高于門檻值時，技術(shù)進步才會削減污染物排放，反之則不能。呂延方等（2019）通過面板平滑轉(zhuǎn)換模型證明了全球價值鏈參與度和貿(mào)易隱含碳的關系并非線性，并通過實證研究發(fā)現(xiàn)全球價值鏈參與度對于進出口貿(mào)易隱含碳的影響存在雙門檻效應。4．文獻評述縱觀以往相關研究可以看出，單獨對全球價值鏈和碳排放的研究成果已經(jīng)非常豐富，大多集中于對全球價值鏈的測算、升級、治理等方面，以及三大效應對于碳排放的影響效果研究。但學者對于全球價值鏈和碳排放的研究結(jié)論不盡相同，這不僅僅是因為研究過程中使用的理論框架、實證模型、分析工具以及數(shù)據(jù)來源等等存在一定的差異，更說明了全球價值鏈嵌入對于碳排放的影響具有復雜性。主要參考文獻蔡禮輝，張朕，朱磊．全球價值鏈嵌入與二氧化碳排放——來自中國工業(yè)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究．國際貿(mào)易問題，2020（04）：86-104．陳占明，吳施美，馬文博，等．中國地級以上城市二氧化碳排放的影響因素分析：基于擴展的STIRPAT模型．中國人口·資源與環(huán)境，2018，28（10）：45-54．劉會政，宗喆，李國正．嵌入全球價值鏈對出口貿(mào)易碳排放的影響——基于中國制造業(yè)行業(yè)層面數(shù)據(jù)的實證研究．廣西社會科學，2018（07）：90-96．劉志彪，鄭江淮．價值鏈上的中國．北京：中國人民大學出版社，2012：351-372．李斌，彭星．中國對外貿(mào)易影響環(huán)境的碳排放效應研究——引入全球價值鏈視角的實證分析．經(jīng)濟與管理研究，2011（07）：40-48．李焱，李佳蔚，王煒瀚，等．全球價值鏈嵌入對碳排放效率的影響機制——“一帶一路”沿線國家制造業(yè)的證據(jù)與啟示．中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（07）：15-26．劉云楓，馮姝婷，葛志遠．基于結(jié)構(gòu)分解分析的1980～2013年中國二氧化碳排放分析．軟科學，2018，32（06）：53-57．呂越，呂云龍．中國參與全球價值鏈的環(huán)境效應分析．中國人口·資源與環(huán)境，2019，29(07)：91-100．呂越，馬明會．全球價值鏈嵌入對中國碳減排影響的實證研究．國際經(jīng)濟合作，2021（06）：24-36．彭星，李斌．全球價值鏈視角下中國嵌入制造環(huán)節(jié)的經(jīng)濟碳排放效應研究．財貿(mào)研究，2013，24（06）：18-26．師帥，李翠霞，李媚婷．畜牧業(yè)“碳排放”到“碳足跡”核算方法的研究進展．中國人口·資