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摘要：利用WIOD数据库，在增加值分解的核算框架下测算2000—2014年中美贸易隐含碳排放量，在此基础上利用面板门槛模型量化分析全球价值链参与度对中美贸易隐含碳的影响。研究结果表明，中国对美国出口贸易隐含碳远高于美国对中国出口贸易隐含碳，且两国间相互出口贸易隐含碳主要集中在重制造业;中美两国全球价值链的参与度对两国间的出口贸易隐含碳排放都存在非线性影响，随着全球价值链参与度的变化，两模型呈现三门槛特征。中国应努力提升全球价值链地位，逐步扩大服务业出口贸易比重，推进低碳贸易发展。
关键词：全球价值链;隐含碳排放;面板门槛模型;中美贸易
中图分类号：X196
文献标志码：A
文章编号：1006-1037（2021）03-0118-08
工业革命以来，物质财富大量积累，人类对环境的破环也在加速，其中CO2大量排放引发的全球气候变化日渐威胁全球生态平衡和人类社会可持续发展，全球气候变化既是自然环境问题，也是社会经济问题[1-4]。经济全球化的加深促使分散在全球各地的生产片段被整合到全球生产分工体系中，在当前分工背景下，发达国家凭借技术优势占据全球价值链的“上游”环节，转移高碳排放产业，实现了自身的碳减排，却加重下游发展中国家的碳排放压力[5-8]。但也有研究表明融入全球价值链帮助发展中国家借鉴先进技术提升碳利用效率从而降低了自身碳排放[9]。因此参与全球价值链对贸易隐含碳有着重要的影响。现有的研究结果大致分为两类，一类认为参与全球价值链能够帮助本国贸易隐含碳排放减少，Dean等[10]计算垂直专业化率衡量国际分工程度，研究了其对中国对外出口产品污染的影响，发现减少了隐含碳排放。随着价值链衡量指标的更新，吕越等[11]计算价值链参与度并作实证发现价值链嵌入能够降低工业行业的碳排放量。田建国等[12]在最新的总贸易核算框架下研究了价值链对贸易隐含碳的影响机制，得出价值链参与度的增加使中日贸易隐含碳排放量下降。另一类的研究结果则与之相反，Zhao等[13-14]发现，深入参与全球分工会增加发展中国家出口隐含碳排放量。潘安[15]分析发现价值链的深入使一国贸易隐含碳逐渐提升。有学者通过实证证实了中国制造业处于全球价值链的加工制造即低端嵌入环节可能是出口隐含碳高的原因[16-17]。也有学者的研究结论并不是简单的价值链减排或增排，如王玉燕等[18]证实了全球价值链嵌入对节能减排的非线性效应，吕延方[19]实证分析了不同技术水平下全球价值链参与度对贸易碳排放的非线性影响。通过对现有文献的梳理总结，发现学者们在这方面已经做了很多实质性的工作，但研究的结论存在差异，为了探求差异原因，全球价值链对贸易隐含碳影响机制的相关问题需要进一步讨論。作为全球最大的双边贸易国家，也是全球碳排放最大的两个国家，选取国家代表美国和中国作为研究对象，借鉴王直[20]的总贸易核算方法，核算中美贸易中各部分隐含碳的来源和去向，并以全球价值链参与度指数作为门槛值，利用非线性面板门槛模型研究在价值链参与度不同的情形下参与全球价值链对中美贸易隐含碳排放的影响。规避了传统核算方法中存在的中间品反复跨境导致的“统计幻象”，且考虑了价值链变化对影响机制带来的变化，为发挥中国价值链嵌入的碳减排作用提出政策建言。
1 模型介绍与数据来源
1.1 模型介绍
（1）贸易隐含碳核算。多区域投入产出模型为
其中，Aij（i，j =1，…，G 且 i≠j）为不同国家生产部门之间的相互需求系数，反应一国的中间品贸易，Aii为一国的直接消耗系数矩阵，Yii表示一国生产用于满足国内最终需求的产品，Yij表示为两国间的最终品出口。借鉴王直的做法可将中国C对美国U的出口E分解成16个增加值和重复计算部分：
其中，“#”表示为分块矩阵点乘，上标“T”则表示为转置。LCC为中国国内的里昂惕夫逆矩阵，VC表示中国的增加值系数矩阵; XC和EC分别为中国的总产出向量和总出口向量。上式中等号右边共包括16 个部分，具体含义见表1。
其中，EC表示出口隐含碳排放量，Q为解释变量，本文选取规模效应、结构效应和技术效应，将全球价值链分工地位作为门槛变量，qN表示N个门槛值，X 是对出口隐含碳排放量有影响的其他变量，本文选取了人均资本存量和产业总产出。
1.2 数据来源
本文数据均来源于世界投入产出数据库（WIOD），该数据库包含世界43个国家2000—2014年56个部门的投入产出数据[21]，价值链参与度指数来自 UIBE GVC Indicators 数据库，面板模型需要的人均资本存量和行业总产出数据来自WIOD发布的社会经济账户。本文借鉴潘安的行业划分方法，将56个部门划分为农业、重制造业、轻制造业、能源工业、其他工业以及服务业。
2 结果分析
2.1 贸易隐含碳分析
表2为基于增加值分解的中美贸易隐含碳测算结果，其中EC_GVC表示式（3）计算的结果，可将其分解为出口国碳排放（E_D），进口国碳排放（E_M）和其他国家碳排放（E_O）。
表2显示，中国对美出口隐含碳（以下记为中国出口隐含碳）约是美国对中国出口隐含碳（以下记为美国出口隐含碳）的十几倍，在两国贸易往来中，中国承担了大部分的碳排放，且在考察期内，中国出口隐含碳在初期维持了较高的增长速度，而2008年后碳排放总体开始下降，一方面受到国际金融危机影响，另一方面或许与中国在世界上贸易合作伙伴多元化有关。美国出口隐含碳同时期一直呈上升态势，说明美国对中国出口贸易一直处于上升阶段，2008年短暂下跌之后迅速恢复，美国需要对外出口来化解自身的经济危机。从碳排放地区来源结构变化来看，每年中国对美国出口隐含碳中90%以上皆来源于本国，而15年来来自进口国（美国）的排放占比平均仅为0.4%，且在考察期内三种来源地区占比值变化较小，总体稳定。美国对中国出口隐含碳同样主要是来源于本国的碳排放，但美国出口隐含碳中来自其他第三方国家的碳排放占比相对较高，约为15%。 由图1中国出口隐含碳的行业排放情况可以看出，重制造业为中国出口隐含碳贡献了最多的碳排放量，2002年开始，其碳排放量增长速度陡然提高，这种高速增长状态持续到2006年，即使在考察中后期出现碳排放下降态势，但总量仍远超其他行业。中国农业出口隐含碳排放保持稳定状态。工业、服务业每年的出口隐含碳排放量最为接近。其他制造业、农业以及轻制造业在考察期内变动幅度较小，基本平稳。
图2为美国各行业出口隐含碳排放具体情况，重制造业产生的碳排放量在美国对中国出口隐含碳排放各行業中遥遥领先，2000年美国重制造业产生的出口隐含碳排放量5.26 Mt，到2014年增长为23.27 Mt。在考察期内增加4倍以上，上升速度较快。服务业碳排放是美国出口隐含碳第二大来源行业，在考察期内共产生了113.17 Mt碳排放，服务业碳排放从2005—2014年快速增长，2014年达到峰值。能源工业碳排放是美国出口隐含碳的第三大来源行业，在2000—2014年共产生38.06 Mt碳排放。而轻制造业和农业碳排放总的排放量较低，2000—2014年美国农业产生出口碳排放21.57 Mt，轻制造业就更少，仅有15.99 Mt。
2.2 面板门槛模型实证结果分析
本文进一步利用面板门槛模型研究价值链嵌入对中美两国贸易隐含碳排放的影响机制，以全球价值链参与度作为门槛变量，将中美两国的出口隐含碳排放作为因变量，将全球价值链参与度和规模效应、结构效应和技术效应作为解释变量，将人均资本存量（KL）和行业总产出（TP）作为其他解释变量，其中规模效应用中美两国对彼此的增加值出口额表示，结构效应用各行业增加值出口占总增加值出口的比重表示，技术效应使用各行业的完全碳排放系数表示，构建面板门槛模型。
表3为面板门槛模型的估计结果。从检验结果来看，各模型中的门槛变量均通过了检验。
由表4可知，中国的GVC参与度对中国对美国出口隐含碳的影响具有三门槛特征，当GVC参与度小于0.253时，GVC参与度对中国出口贸易隐含碳具有促进作用（β0=21.603>0）;当GVC参入度到达第一个阈值点（0.253）时，GVC参与度对出口隐含碳的影响降为8.259，此时GVC参与度每增加一单位，中国对美国的出口隐含碳就上升8.259个单位，较上一阶段，GVC参与度对出口隐含碳排放的影响减小，这种趋势一直持续到完全越过第二个阈值（0.311），GVC参与度对出口隐含碳的影响变为负数（β2=-12.749）;说明GVC参与度对中国出口隐含碳有一定的抑制作用，在完全越过第三个阈值（0.468）后，GVC参与度对出口隐含碳的负向影响效应进一步扩大（β3=-19.667）。
从实证回归结果中可以看出，随着GVC参与度由低到高，其对出口贸易隐含碳的非线性影响效应主要稳定在4个体制，影响系数分别为21.603、8.259、-12.749、-19.666，说明GVC参与度处于低位时，对出口隐含碳有较强的正向驱动作用;当GVC参与度逐渐升高时，对出口隐含碳的影响转变为反向抑制。这与中国经济的发展历史相符合，在早期，中国为了融入世界市场，扩大出口规模，接受发达国家的低端产业转移，大多从事的是加工、组装等环节，被称为“世界工厂”，出口贸易隐含碳随着GVC参与度的增加而增加;随着参与全球价值链的深入，中国逐渐将技术掌握在自己手中，开始从事研发、设计等高端环节，能源使用和碳排放相对减少。使得GVC参与度对贸易隐含碳的影响开始变为负向。
中国的贸易规模效应在4个体制内对出口隐含碳排放影响系数为6.653、10.769、15.107和1.110。随着参与度指数的升高，规模效应对出口隐含碳排放的影响系数也在变化。一般而言，初期经济活动规模扩张必然带来一国贸易进一步的开放，从而导致出口贸易隐含碳的增加，而随着中国对美贸易的出口结构逐渐优化，研发设计等非生产性环节逐渐增多，碳排放规模扩大的程度小于早期承接组装等生产环节。因此影响系数虽然为正，却在减小;技术效应对中国出口碳排放的影响随着价值链参与度的深入逐渐增大，这是因为本文使用各行业每一单位增加值的碳排放量来衡量技术效应，因此技术效应系数在这里显著大于零，是符合贸易隐含碳技术负效应的经济现实。结构效应对中国对美出口隐含碳的影响仅在低于阈值0.253 3时的系数是显著的，表明结构效应对隐含碳排放是促进作用的，其他系数均不显著。其他变量中，人均资本存量和产业总产出对碳排放都具有加大中国对美国碳排放量的作用。这两项的变动直接影响产业的产出结构和规模，进而影响到资源消耗和污染排放。
美国GVC参与度对出口隐含碳的影响具有三门槛的特征。当GVC参与度较低时，GVC参与度对美国出口贸易隐含碳有显著的促进作用（β0=1.171>0）;当GVC参与度越过到第一个阈值点（0.109）时，GVC参与度对进口贸易隐含碳由促进转为抑制（β1=-4.944），说明GVC参与度每增加一单位，美国对中国的出口隐含碳就下降4.944个单位，一直持续到第2个阈值点（0.302），GVC参与度继续维持对出口碳排放的负向作用，较上一阶段影响减小，第三个阈值点后（0.359），参与度对美国出口隐含碳的抑制作用进一步减弱，维持在-1.417上。美国在刚开始参与全球价值链时，出口结构合理，出口贸易隐含碳较低，随着全球化进程的加快，美国以中高端研发的方式参与全球价值链，污染排放小，所以其出口贸易隐含碳排放与价值链参与指数的增加成反比。金融危机之后，美国国内经济出现下滑，出现了制造业回流等现象，这会给本国环境带来一定影响，参与全球价值链对美国出口碳排放的减弱效应下降。其他变量中，人均资本存量和产业总产出都具有加大美国出口隐含碳排的影响。
美国对中国的出口规模效应对其出口隐含碳排放是促进作用，而且随着参与价值链的深入，影响系数经历了增大后减小再增大的变化，说明美国出口隐含碳排放量曾随着参与价值链方式的改变而有所缓解，而美国制造业回迁后，出口规模对出口贸易隐含碳又增加了促进作用。结构效应中仅有价值链参与度低于0.109和高于0.359的情况下系数是显著的，且系数为正，说明结构效应对美国出口隐含碳排放量是促进作用的。 3 结论与建议
通过实证研究发现中国每年的出口隐含碳排放在量级上远高于美国，在中美贸易中大部分碳排放由中国承担，且中国的碳排放结构与美国相比较为落后，从行业看，中美贸易碳排放超50%都由重制造业贸易产生;根据面板门槛模型结果可知，两国刚参与全球价值链时，GVC对隐含碳排放具有正向驱动作用，随着价值链的深入参与，GVC对碳排放变为负向的抑制作用。而美国参与GVC分工对出口隐含碳排放的影响较中国而言相对较低。基于以上结论，中国应努力摆脱对低端高污染生产环节的依赖，控制高能耗、高碳排放行业的出口规模，加强对本土创新的重视，将相关产业的研发技术掌握在自己手中，向设计等高端环节迈进，进而能够借助价值链分工体系实现碳减排[22]。中国可充分利用“一带一路”“金砖五国”等契机构建以中国为主导的新型价值链分工体系，扩大与发展中国家的贸易往来，发挥价值链高端参与的碳减排潜力。
参考文献
[1]PETERS G P， MINX J C， WEBER C L et al. Growth in emission transfers via international trade from 1990 to 2008[J].Proceedings of the National Academy of Sciences， 2011， 108（21）： 8903-8908.
[2]王玉燕，林漢川，吕臣.全球价值链嵌入的技术进步效应——来自中国工业面板数据的经验研究[J].中国工业经济，2014（9）： 65-77.
[3]徐博，杨来科，钱志权.全球价值链分工地位对于碳排放水平的影响[J].资源科学，2020，42（3）：527-535.
[4]李斌，彭星.中国对外贸易影响环境的碳排放效应研究——引入全球价值链视角的实证分析[J].经济与管理研究，2011（7）： 40-48.
[5]李富佳.区域贸易隐含碳排放转移研究进展与展望[J].地理科学进展，2018，37（10）：1303-1313.
[6]向书坚，温婷.中国对外贸易隐含碳排放的重估算——基于新附加值贸易统计视角[J].国际经贸探索，2014，30（12）：17-29.
[7]乔小勇，李泽怡，赵玉焕.中国与其他金砖国家间贸易-碳排放脱钩关系研究——基于Eora投入产出数据[J].国际商务（对外经济贸易大学学报）， 2018（4）： 58-73.
[8]李晖，姜文磊，唐志鹏.全球贸易隐含碳净流动网络构建及社团发现分析[J].资源科学，2020，42（6）：1027-1039
[9]陶长琪，徐志琴.融入全球价值链有利于实现贸易隐含碳减排吗？[J].数量经济研究，2019，10（1）： 16-31.
[10] DEAN J M， FUNG K C， WANG Z. Measuring the vertical specialization in Chinese trade[J] US International Trade Commission Office of Economic Working Paper，2008（6）： 10-14.
[11] 吕越，吕文龙.中国参与全球价值链的环境效应分析[J].中国人口资源与环境，2019，29（7）：91-100.
[12] 田建国，庄贵阳，陈楠.全球价值链分工对中日制造业贸易隐含碳的影响[J].中国地质大学学报（社会科学版），2019，19（2）：71-84.
[13] ZHAO Y H， ZHANG Z H， WANG S. CO2 emission embodied in China′s foreign trade： An investigation from the perspective of global vertical specialization[J] China&World Economy，2014，22（4）： 102-120.
[14] 郑国姣，杨来科.东亚地区产业垂直专业化、贸易细分与中国的贸易隐含碳[J].产经评论，2015，6（2）：96-105.
[15] 潘安.全球价值链视角下的中美贸易隐含碳研究[J].统计研究，2018，35（1）：53-64.
[16] 巩爱凌.中国制造业在全球价值链分工中的地位与出口隐含碳研究[J].经济与管理，2013，27（ 8）：72-76.
[17] 兰天，夏晓艳. 全球价值链下的中欧制造业贸易隐含碳研究[J].中南大学学报（社会科学版），2020，26（4）：112-123.
[18] 王玉燕，王建秀，阎俊爱.全球价值链嵌入的节能减排双重效应——来自中国工业面板数据的经验研究[J].中国软科学，2015（8）： 148-162.
[19] 吕延方，崔兴华，王冬.全球价值链参与度与贸易隐含碳[J].数量经济技术经济研究，2019，36（2）：45-65.
[20] 王直，魏尚进，祝坤福.总贸易核算法：官方贸易统计与全球价值链的度量[J].中国社会科学，2015（9）：108-127+205-206.
[21] 姜文磊，李晖.世界金融产业发展视角下的中国金融业发展[J].青岛大学学报（自然科学版），2019，32（1）：142-149.
[22] 王乃春，徐翠蓉.基于STIRPA模型的青岛市碳排放影响因素分析[J].青岛大学学报（自然科学版），2016，29（2）：90-94.
关键词：全球价值链;隐含碳排放;面板门槛模型;中美贸易
中图分类号：X196
文献标志码：A
文章编号：1006-1037（2021）03-0118-08
工业革命以来，物质财富大量积累，人类对环境的破环也在加速，其中CO2大量排放引发的全球气候变化日渐威胁全球生态平衡和人类社会可持续发展，全球气候变化既是自然环境问题，也是社会经济问题[1-4]。经济全球化的加深促使分散在全球各地的生产片段被整合到全球生产分工体系中，在当前分工背景下，发达国家凭借技术优势占据全球价值链的“上游”环节，转移高碳排放产业，实现了自身的碳减排，却加重下游发展中国家的碳排放压力[5-8]。但也有研究表明融入全球价值链帮助发展中国家借鉴先进技术提升碳利用效率从而降低了自身碳排放[9]。因此参与全球价值链对贸易隐含碳有着重要的影响。现有的研究结果大致分为两类，一类认为参与全球价值链能够帮助本国贸易隐含碳排放减少，Dean等[10]计算垂直专业化率衡量国际分工程度，研究了其对中国对外出口产品污染的影响，发现减少了隐含碳排放。随着价值链衡量指标的更新，吕越等[11]计算价值链参与度并作实证发现价值链嵌入能够降低工业行业的碳排放量。田建国等[12]在最新的总贸易核算框架下研究了价值链对贸易隐含碳的影响机制，得出价值链参与度的增加使中日贸易隐含碳排放量下降。另一类的研究结果则与之相反，Zhao等[13-14]发现，深入参与全球分工会增加发展中国家出口隐含碳排放量。潘安[15]分析发现价值链的深入使一国贸易隐含碳逐渐提升。有学者通过实证证实了中国制造业处于全球价值链的加工制造即低端嵌入环节可能是出口隐含碳高的原因[16-17]。也有学者的研究结论并不是简单的价值链减排或增排，如王玉燕等[18]证实了全球价值链嵌入对节能减排的非线性效应，吕延方[19]实证分析了不同技术水平下全球价值链参与度对贸易碳排放的非线性影响。通过对现有文献的梳理总结，发现学者们在这方面已经做了很多实质性的工作，但研究的结论存在差异，为了探求差异原因，全球价值链对贸易隐含碳影响机制的相关问题需要进一步讨論。作为全球最大的双边贸易国家，也是全球碳排放最大的两个国家，选取国家代表美国和中国作为研究对象，借鉴王直[20]的总贸易核算方法，核算中美贸易中各部分隐含碳的来源和去向，并以全球价值链参与度指数作为门槛值，利用非线性面板门槛模型研究在价值链参与度不同的情形下参与全球价值链对中美贸易隐含碳排放的影响。规避了传统核算方法中存在的中间品反复跨境导致的“统计幻象”，且考虑了价值链变化对影响机制带来的变化，为发挥中国价值链嵌入的碳减排作用提出政策建言。
1 模型介绍与数据来源
1.1 模型介绍
（1）贸易隐含碳核算。多区域投入产出模型为
其中，Aij（i，j =1，…，G 且 i≠j）为不同国家生产部门之间的相互需求系数，反应一国的中间品贸易，Aii为一国的直接消耗系数矩阵，Yii表示一国生产用于满足国内最终需求的产品，Yij表示为两国间的最终品出口。借鉴王直的做法可将中国C对美国U的出口E分解成16个增加值和重复计算部分：
其中，“#”表示为分块矩阵点乘，上标“T”则表示为转置。LCC为中国国内的里昂惕夫逆矩阵，VC表示中国的增加值系数矩阵; XC和EC分别为中国的总产出向量和总出口向量。上式中等号右边共包括16 个部分，具体含义见表1。
其中，EC表示出口隐含碳排放量，Q为解释变量，本文选取规模效应、结构效应和技术效应，将全球价值链分工地位作为门槛变量，qN表示N个门槛值，X 是对出口隐含碳排放量有影响的其他变量，本文选取了人均资本存量和产业总产出。
1.2 数据来源
本文数据均来源于世界投入产出数据库（WIOD），该数据库包含世界43个国家2000—2014年56个部门的投入产出数据[21]，价值链参与度指数来自 UIBE GVC Indicators 数据库，面板模型需要的人均资本存量和行业总产出数据来自WIOD发布的社会经济账户。本文借鉴潘安的行业划分方法，将56个部门划分为农业、重制造业、轻制造业、能源工业、其他工业以及服务业。
2 结果分析
2.1 贸易隐含碳分析
表2为基于增加值分解的中美贸易隐含碳测算结果，其中EC_GVC表示式（3）计算的结果，可将其分解为出口国碳排放（E_D），进口国碳排放（E_M）和其他国家碳排放（E_O）。
表2显示，中国对美出口隐含碳（以下记为中国出口隐含碳）约是美国对中国出口隐含碳（以下记为美国出口隐含碳）的十几倍，在两国贸易往来中，中国承担了大部分的碳排放，且在考察期内，中国出口隐含碳在初期维持了较高的增长速度，而2008年后碳排放总体开始下降，一方面受到国际金融危机影响，另一方面或许与中国在世界上贸易合作伙伴多元化有关。美国出口隐含碳同时期一直呈上升态势，说明美国对中国出口贸易一直处于上升阶段，2008年短暂下跌之后迅速恢复，美国需要对外出口来化解自身的经济危机。从碳排放地区来源结构变化来看，每年中国对美国出口隐含碳中90%以上皆来源于本国，而15年来来自进口国（美国）的排放占比平均仅为0.4%，且在考察期内三种来源地区占比值变化较小，总体稳定。美国对中国出口隐含碳同样主要是来源于本国的碳排放，但美国出口隐含碳中来自其他第三方国家的碳排放占比相对较高，约为15%。 由图1中国出口隐含碳的行业排放情况可以看出，重制造业为中国出口隐含碳贡献了最多的碳排放量，2002年开始，其碳排放量增长速度陡然提高，这种高速增长状态持续到2006年，即使在考察中后期出现碳排放下降态势，但总量仍远超其他行业。中国农业出口隐含碳排放保持稳定状态。工业、服务业每年的出口隐含碳排放量最为接近。其他制造业、农业以及轻制造业在考察期内变动幅度较小，基本平稳。
图2为美国各行业出口隐含碳排放具体情况，重制造业产生的碳排放量在美国对中国出口隐含碳排放各行業中遥遥领先，2000年美国重制造业产生的出口隐含碳排放量5.26 Mt，到2014年增长为23.27 Mt。在考察期内增加4倍以上，上升速度较快。服务业碳排放是美国出口隐含碳第二大来源行业，在考察期内共产生了113.17 Mt碳排放，服务业碳排放从2005—2014年快速增长，2014年达到峰值。能源工业碳排放是美国出口隐含碳的第三大来源行业，在2000—2014年共产生38.06 Mt碳排放。而轻制造业和农业碳排放总的排放量较低，2000—2014年美国农业产生出口碳排放21.57 Mt，轻制造业就更少，仅有15.99 Mt。
2.2 面板门槛模型实证结果分析
本文进一步利用面板门槛模型研究价值链嵌入对中美两国贸易隐含碳排放的影响机制，以全球价值链参与度作为门槛变量，将中美两国的出口隐含碳排放作为因变量，将全球价值链参与度和规模效应、结构效应和技术效应作为解释变量，将人均资本存量（KL）和行业总产出（TP）作为其他解释变量，其中规模效应用中美两国对彼此的增加值出口额表示，结构效应用各行业增加值出口占总增加值出口的比重表示，技术效应使用各行业的完全碳排放系数表示，构建面板门槛模型。
表3为面板门槛模型的估计结果。从检验结果来看，各模型中的门槛变量均通过了检验。
由表4可知，中国的GVC参与度对中国对美国出口隐含碳的影响具有三门槛特征，当GVC参与度小于0.253时，GVC参与度对中国出口贸易隐含碳具有促进作用（β0=21.603>0）;当GVC参入度到达第一个阈值点（0.253）时，GVC参与度对出口隐含碳的影响降为8.259，此时GVC参与度每增加一单位，中国对美国的出口隐含碳就上升8.259个单位，较上一阶段，GVC参与度对出口隐含碳排放的影响减小，这种趋势一直持续到完全越过第二个阈值（0.311），GVC参与度对出口隐含碳的影响变为负数（β2=-12.749）;说明GVC参与度对中国出口隐含碳有一定的抑制作用，在完全越过第三个阈值（0.468）后，GVC参与度对出口隐含碳的负向影响效应进一步扩大（β3=-19.667）。
从实证回归结果中可以看出，随着GVC参与度由低到高，其对出口贸易隐含碳的非线性影响效应主要稳定在4个体制，影响系数分别为21.603、8.259、-12.749、-19.666，说明GVC参与度处于低位时，对出口隐含碳有较强的正向驱动作用;当GVC参与度逐渐升高时，对出口隐含碳的影响转变为反向抑制。这与中国经济的发展历史相符合，在早期，中国为了融入世界市场，扩大出口规模，接受发达国家的低端产业转移，大多从事的是加工、组装等环节，被称为“世界工厂”，出口贸易隐含碳随着GVC参与度的增加而增加;随着参与全球价值链的深入，中国逐渐将技术掌握在自己手中，开始从事研发、设计等高端环节，能源使用和碳排放相对减少。使得GVC参与度对贸易隐含碳的影响开始变为负向。
中国的贸易规模效应在4个体制内对出口隐含碳排放影响系数为6.653、10.769、15.107和1.110。随着参与度指数的升高，规模效应对出口隐含碳排放的影响系数也在变化。一般而言，初期经济活动规模扩张必然带来一国贸易进一步的开放，从而导致出口贸易隐含碳的增加，而随着中国对美贸易的出口结构逐渐优化，研发设计等非生产性环节逐渐增多，碳排放规模扩大的程度小于早期承接组装等生产环节。因此影响系数虽然为正，却在减小;技术效应对中国出口碳排放的影响随着价值链参与度的深入逐渐增大，这是因为本文使用各行业每一单位增加值的碳排放量来衡量技术效应，因此技术效应系数在这里显著大于零，是符合贸易隐含碳技术负效应的经济现实。结构效应对中国对美出口隐含碳的影响仅在低于阈值0.253 3时的系数是显著的，表明结构效应对隐含碳排放是促进作用的，其他系数均不显著。其他变量中，人均资本存量和产业总产出对碳排放都具有加大中国对美国碳排放量的作用。这两项的变动直接影响产业的产出结构和规模，进而影响到资源消耗和污染排放。
美国GVC参与度对出口隐含碳的影响具有三门槛的特征。当GVC参与度较低时，GVC参与度对美国出口贸易隐含碳有显著的促进作用（β0=1.171>0）;当GVC参与度越过到第一个阈值点（0.109）时，GVC参与度对进口贸易隐含碳由促进转为抑制（β1=-4.944），说明GVC参与度每增加一单位，美国对中国的出口隐含碳就下降4.944个单位，一直持续到第2个阈值点（0.302），GVC参与度继续维持对出口碳排放的负向作用，较上一阶段影响减小，第三个阈值点后（0.359），参与度对美国出口隐含碳的抑制作用进一步减弱，维持在-1.417上。美国在刚开始参与全球价值链时，出口结构合理，出口贸易隐含碳较低，随着全球化进程的加快，美国以中高端研发的方式参与全球价值链，污染排放小，所以其出口贸易隐含碳排放与价值链参与指数的增加成反比。金融危机之后，美国国内经济出现下滑，出现了制造业回流等现象，这会给本国环境带来一定影响，参与全球价值链对美国出口碳排放的减弱效应下降。其他变量中，人均资本存量和产业总产出都具有加大美国出口隐含碳排的影响。
美国对中国的出口规模效应对其出口隐含碳排放是促进作用，而且随着参与价值链的深入，影响系数经历了增大后减小再增大的变化，说明美国出口隐含碳排放量曾随着参与价值链方式的改变而有所缓解，而美国制造业回迁后，出口规模对出口贸易隐含碳又增加了促进作用。结构效应中仅有价值链参与度低于0.109和高于0.359的情况下系数是显著的，且系数为正，说明结构效应对美国出口隐含碳排放量是促进作用的。 3 结论与建议
通过实证研究发现中国每年的出口隐含碳排放在量级上远高于美国，在中美贸易中大部分碳排放由中国承担，且中国的碳排放结构与美国相比较为落后，从行业看，中美贸易碳排放超50%都由重制造业贸易产生;根据面板门槛模型结果可知，两国刚参与全球价值链时，GVC对隐含碳排放具有正向驱动作用，随着价值链的深入参与，GVC对碳排放变为负向的抑制作用。而美国参与GVC分工对出口隐含碳排放的影响较中国而言相对较低。基于以上结论，中国应努力摆脱对低端高污染生产环节的依赖，控制高能耗、高碳排放行业的出口规模，加强对本土创新的重视，将相关产业的研发技术掌握在自己手中，向设计等高端环节迈进，进而能够借助价值链分工体系实现碳减排[22]。中国可充分利用“一带一路”“金砖五国”等契机构建以中国为主导的新型价值链分工体系，扩大与发展中国家的贸易往来，发挥价值链高端参与的碳减排潜力。
参考文献
[1]PETERS G P， MINX J C， WEBER C L et al. Growth in emission transfers via international trade from 1990 to 2008[J].Proceedings of the National Academy of Sciences， 2011， 108（21）： 8903-8908.
[2]王玉燕，林漢川，吕臣.全球价值链嵌入的技术进步效应——来自中国工业面板数据的经验研究[J].中国工业经济，2014（9）： 65-77.
[3]徐博，杨来科，钱志权.全球价值链分工地位对于碳排放水平的影响[J].资源科学，2020，42（3）：527-535.
[4]李斌，彭星.中国对外贸易影响环境的碳排放效应研究——引入全球价值链视角的实证分析[J].经济与管理研究，2011（7）： 40-48.
[5]李富佳.区域贸易隐含碳排放转移研究进展与展望[J].地理科学进展，2018，37（10）：1303-1313.
[6]向书坚，温婷.中国对外贸易隐含碳排放的重估算——基于新附加值贸易统计视角[J].国际经贸探索，2014，30（12）：17-29.
[7]乔小勇，李泽怡，赵玉焕.中国与其他金砖国家间贸易-碳排放脱钩关系研究——基于Eora投入产出数据[J].国际商务（对外经济贸易大学学报）， 2018（4）： 58-73.
[8]李晖，姜文磊，唐志鹏.全球贸易隐含碳净流动网络构建及社团发现分析[J].资源科学，2020，42（6）：1027-1039
[9]陶长琪，徐志琴.融入全球价值链有利于实现贸易隐含碳减排吗？[J].数量经济研究，2019，10（1）： 16-31.
[10] DEAN J M， FUNG K C， WANG Z. Measuring the vertical specialization in Chinese trade[J] US International Trade Commission Office of Economic Working Paper，2008（6）： 10-14.
[11] 吕越，吕文龙.中国参与全球价值链的环境效应分析[J].中国人口资源与环境，2019，29（7）：91-100.
[12] 田建国，庄贵阳，陈楠.全球价值链分工对中日制造业贸易隐含碳的影响[J].中国地质大学学报（社会科学版），2019，19（2）：71-84.
[13] ZHAO Y H， ZHANG Z H， WANG S. CO2 emission embodied in China′s foreign trade： An investigation from the perspective of global vertical specialization[J] China&World Economy，2014，22（4）： 102-120.
[14] 郑国姣，杨来科.东亚地区产业垂直专业化、贸易细分与中国的贸易隐含碳[J].产经评论，2015，6（2）：96-105.
[15] 潘安.全球价值链视角下的中美贸易隐含碳研究[J].统计研究，2018，35（1）：53-64.
[16] 巩爱凌.中国制造业在全球价值链分工中的地位与出口隐含碳研究[J].经济与管理，2013，27（ 8）：72-76.
[17] 兰天，夏晓艳. 全球价值链下的中欧制造业贸易隐含碳研究[J].中南大学学报（社会科学版），2020，26（4）：112-123.
[18] 王玉燕，王建秀，阎俊爱.全球价值链嵌入的节能减排双重效应——来自中国工业面板数据的经验研究[J].中国软科学，2015（8）： 148-162.
[19] 吕延方，崔兴华，王冬.全球价值链参与度与贸易隐含碳[J].数量经济技术经济研究，2019，36（2）：45-65.
[20] 王直，魏尚进，祝坤福.总贸易核算法：官方贸易统计与全球价值链的度量[J].中国社会科学，2015（9）：108-127+205-206.
[21] 姜文磊，李晖.世界金融产业发展视角下的中国金融业发展[J].青岛大学学报（自然科学版），2019，32（1）：142-149.
[22] 王乃春，徐翠蓉.基于STIRPA模型的青岛市碳排放影响因素分析[J].青岛大学学报（自然科学版），2016，29（2）：90-94.