我国承接外包与能源消耗、碳排放的动态关联性分析，本文主要内容关键词为：关联性论文,外包论文,能源消耗论文,我国论文,动态论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着我国能源短缺和供需矛盾愈加凸显，全球气候变化问题日渐突出，以往经济模式受到资源有限、环境容量等因素的严重制约（林伯强等，2011）。目前跨国公司利用我国的低成本优势，将生产和服务中间环节外包到中国，承接跨国公司外包业务成为我国利用外资、实现经济增长的主要途径（吕延方，2011）。在此国际背景下，我国承接跨国外包俨然成为全球产业转移不可逆转的主流趋势，但与此同时我国不可避免地面临资源及能源节约、环境减排等多重压力。
关于发展中国家贸易活动与能源、环境的关联性，学术界看法不一。Copeland和Taylor（1994，2004）认为，发展中国家正成为国际高碳排放产业转移的避难所，他们提出“污染天堂假说”，在一定的污染税和税率假定下，随着发达国家和发展中国家贸易自由化的展开，一系列复杂调整的结果是贸易自由化将缓解发达国家的环境污染问题，恶化发展中国家的环境。Cemal（2012）对上述结论提出质疑，他以日本和东南亚国家之间的贸易为实例说明，日本从东南亚主要国家的进口没有诱发这些国家的环境问题。我国学者认为，发展对外贸易对我国能源消费的影响具有双向作用，一方面，我国通过对外贸易积极引进国外先进的生产技术和管理经验，提高了能源使用效率，进口贸易可以对国内高能耗进行合理替代，这一切有利于“节能”；但另一方面，出口产品会增加能源消耗（周浩和傅京燕，2011）。进入21世纪，环境问题日益成为全世界关注的焦点，开放经济下中国走绿色发展道路成为我国学界的共识。李静和方伟（2011）利用长三角三省份的投入产出表对进出口贸易增长导致的环境变化进行分解，结果显示自1997年以来三省份的出口含污量持续增长，直接导致该地区的能耗增加、污染加剧。
中国开放进程中产生的碳排放、能源问题虽受到国内外学术界的关注，但迄今为止，缺乏针对我国中间品贸易的能源、环境代价的研究文献，尤其是不同资料来源的统计口径难以统一、缺失数据造成主要指标获取困难，目前国内外未曾展开承接外包活动与能源、环境的关联性研究。学术界对于外包的度量主要应用三种方法：一是直接统计零部件出口数据度量外包的贸易量；二是通过加工贸易间接度量外包程度；三是以投入产出数据估算外包程度。其中，第三种方法是以投入产出数据度量外包程度较适合行业的实际发展情况度量的（Ekholm和Hakkala，2006；吕延方和王冬，2010、2011）。但是，由于外包指标测定方法的限制，大部分研究仅仅停留在定性分析的层面，特别是从行业层面定量分析承接外包经济效应的文献相对缺乏。对能源消耗、碳排放指标的测算来说，常用两种方法：一种是基于投入产出表“自上而下”的计算方法；另一种是基于产品单耗“自下而上”的计算方法（或生命周期评价法）。由于产品种类繁多，很难对每一产品逐一分析，后一种方法的结果虽相对准确，但无法更全面地进行一般分析（刘强等，2008）。前一种方法是目前能够全面计算进出口产品能耗、碳排放的最佳方法，因此被广泛采用（张友国，2010；Douglas和Shuichiro，2012）。对于能源消耗和碳排放指标，国内外学术界虽提供相对科学的测算方法，但在实际应用中采用我国过于陈旧的投入产出表，且未曾考虑不同特征产业的进口中间投入品比例变化对能源、碳排放的潜在影响，最终无法掌握我国不同行业承接外包行为诱发的国内能源消耗、碳排放变动的真实情况。
本文立足于“十二五”规划经济发展方式转变的现实背景，从动态维度和微观层面，通过对1991～2010年我国12个细分行业的承接外包与能源消耗和碳排放进行准确、全面的量化评估，揭示我国现阶段细分行业的承接外包活动与能源消耗、碳排放的关联性。本文在国内外已有文献研究基础上获得以下突破：第一，改进（进口）非竞争型投入产出表，延伸国内外相关研究，从完全消耗系数概念出发，采用投入产出分析方法，对我国（进口）非竞争型投入产出测算方法和模型进行改进，尤其是基于我国在全球产业共生链条下所处的分工地位，整合现有数据资料和不同来源数据的统计口径，比较、改进和完善指标测算方法，构建内涵承接外包与能源消耗、碳排放指标体系的（进口）非竞争型投入产出表，侧重研究承接外包引致的能源完全消耗、完全碳排放问题。第二，动态分析不同特征承接外包活动对能源、环境的影响。纵观已有研究成果，多数学者从宏观层面探讨国际贸易表征向量（如出口值、进口值、进出口总值、贸易规模的相对变化）与能源消耗、碳排放之间的关联性，集中于静态分析国际贸易政策整体的实施效果。作为国内外相关文献的有效补充，本文开辟一个新视角，侧重于系统分析开放经济下承接外包活动与能源消耗、碳排放的动态关联性。
一、承接外包引致的能源消耗、碳排放模型构建
1.基于投入产出的完全消耗模型
下面讨论完全消耗系数的计算公式。以
表示j部门产品对i部门产品的完全消耗系数。因为完全消耗系数等于直接消耗系数与无数次间接消耗系数的总和，所以计算公式为：
设有矩阵C：
于是得到：
B=C-I（4）
式（3）两边乘以A，得到：
式（3）减式（5），得：
整理后得：
因此，据式（9），在给定直接消耗系数矩阵A后，可以计算完全消耗系数矩阵B。直接消耗系数矩阵A是对总产品而言，我们需要计算对于最终需求部分的完全消耗系数，即为了得到某部门单位最终需求产品，在生产过程中计算各部门产品的直接或间接消耗量。对于需求部分的完全消耗系数矩阵被称为完全需求系数矩阵，它等于完全消耗系数矩阵加上一个单位矩阵，于是完全需求系数矩阵公式为：
式（10）就是列昂惕夫逆矩阵。于是我们可以构建最终需求诱发的完全消耗公式为：
2.基于（进口）非竞争型投入产出的国内完全消耗模型
我们只衡量需求引发的国内生产诱发额，于是式（11）可写为：
式（13）是根据投入产出表得到的，最终需求是投入产出表中的消费支出（包括居民消费支出、政府消费支出）、资本形成总额等国内需求项与进出口差额（或称净出口）之和。式（14）中
是输入系数
作为对角线的对角行列式，其中
。据式（14）和式（15），
就是除去进口部分的国内直接消耗系数矩阵。整理式（12）～式（15），得到：
当我们衡量需求引致的国内直接和间接生产时，进口系数、国内消费、国内投资、出口是主要影响因子。据式（16），进口系数对完全消耗影响的预期符号为负，国内需求等（居民消费、政府消费、资本形成）变量的预期符号为正，出口预期符号为正。
3.能源完全消耗和完全碳排放影响机理模型
据式（16），我们可以获得能源完全消耗公式：
于是，构建能源完全消耗的影响因素基本模型为：
ene=f（imp，ext，con,inv）（18）
其中，ene是能源完全消耗变量，imp是进口系数变量，ext是出口变量，con是消费变量（包括居民、政府消费需求），inv是资本形成变量。同理，据式（16），完全碳排放公式为：
其中，
是完全碳排放变量，en是能源直接消耗变量。延伸吕延方和王冬（2010）的研究，为解释具体贸易行为对能源消耗、碳排放的影响，出口变量分解为面向国外消费者、政府的消费品出口变量cog、面向国外生产者促进资本形成的资本品出口变量cag和面向国外生产者形成中间投入的承接外包变量cob。
ext=g（cog，cag，cob）（21）
进一步，承接外包变量继续分成3种形式：承接基本材料外包变量cobb、承接加工品外包变量cobp和承接零部件外包变量coba（吕延方和王冬，2010、2011）。
cob=h（cobb，cobp，coba）（22）
于是，式（23）侧重比较消费品、资本品出口贸易活动与承接外包引致的能源完全消耗变化，式（24）则侧重比较不同承接外包活动引致的能源完全消耗变化：
ene=f（imp，cog，cag，cob，con，inv）（23）
ene=f（imp，cog，cag，cobb，cobp，coba，con，inv）（24）
式（25）侧重比较消费品、资本品出口与承接外包行为引致的完全碳排放变化，式（26）则侧重比较不同承接外包引致的完全碳排放变化：
=f（en，imp，cog，cag，cob，con，inv）（25）
=f（en，imp，cag，cog，cobb，cobp，coba，con，inv）（26）
4.动态面板模型构建
本文在面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应，更符合实际经济问题，并且动态面板模型能够克服某些变量遗漏问题，避免了反向因果性导致的内生性问题。以式（23）为例，考虑影响能源完全消耗变动的动态面板模型：
其中，Δ为差分算子。由于
相关，故
相关，需要寻找适当的工具变量才能得到一致估计。为此，采用
或以前更多滞后项即
作为
的工具变量较为合适，因为
均与
相关，但是与
无关。Blundell和Bond（1998）指出，如果解释变量在时间上持续性较强，这些滞后的水平变量将会是一阶差分的弱工具变量，易产生有限样本偏误。Arellano和Bover（1995）、Blundell和Bond（1998）在差分GMM的基础上，提出系统广义矩估计（System GMM）方法，即建议将差分方程式（28）和水平方程式（27）统一纳入一个方程系统进行联合估计，如对初始条件过程再施加弱平稳性约束，则对差分回归方程中的工具变量依然采用相应水平变量的滞后值，并以内生变量差分的滞后值作为水平方程工具变量。
二、数据范围界定和变量选取
1.部门样本界定
按照2003年以后年鉴使用的最新标准（GB/T4754-2002）为基础进行国内产业数据整理。同时，因为我国最新使用的国民经济行业分类标准与国际标准产业分类（ISIC/Rev3）有出入，需要在前面的调整基础上再进行一次调整。最终，无论从新旧产业分类还是从国内外产业分类上看，制造业的大类相差不大且容易进行调整，本文形成12个制造业行业：食品、纺织、轻工、化学、石油、非金属、金属、一般机械、电气机械、电子设备、运输机械、精密仪器①。能源变量的原始数据来自历年《中国能源统计年鉴》，直接消耗系数和最终使用变量的原始数据出自《中国投入产出表》中按生产者价格计算的基本流量表，一般贸易和承接外包变量的原始数据主要来自联合国Comtrade和RIETI-TID数据库，其他部分变量的原始数据来自历年《中国工业经济统计年鉴》。目前只能获取1991年至今的细分行业的能源数据，因此最终样本为1991～2010年我国制造业12个部门数据。
2.变量选取方法
（1）能源完全消耗变量。从式（16），我们推算能源完全消耗的计算公式：
式（29）右边包括两个向量：能源直接消费和完全消耗系数。《中国能源统计年鉴》提供了不同种类能源的行业消费总量，因侧重研究煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力能源的消费状况，于是加总获得某行业的直接能源消费总量（万吨标准煤）。完全消耗系数的计算过程较复杂。先需要计算12个行业进口系数对角线矩阵，对角线的进口系数是分行业进口额与总产出的比值。1990年、1992年、1995年投入产出（延长）表缺失进口额，可以利用Comtrade数据库整理1991～2010年12个分行业进口额（美元），并通过当年的平均汇率换算成人民币金额。再利用《中国工业经济统计年鉴》，整理12个按行业分的工业总产值（当年价格统计），得出12个行业中间投入系数矩阵。投入产出（流量）表提供了按当年生产者价格计算的不同行业对某行业的中间投入金额，中间投入金额除以某行业的总投入就是直接消耗系数。通过式（29）中
，计算各投入产出表发行年的完全需求国内系数，利用插值法填充投入产出表年间的缺值，最终获得某行业的能源完全消耗值（万吨）。
（2）完全碳排放变量。关于完全碳排放的计算公式，与式（29）同理：
按照IPCC（2006）提供的方法，首先计算不同燃料的直接碳排放值：
CO=EN×EF×（1-CS）×MC×HO（31）
式（31）中，CO是某燃料的直接碳排放值，EN是某燃料的直接消费值，EF是某燃料的碳排放系数，1-CS是碳氧化因子（CS是某燃料未被过氧化的部分），MC是与碳分子的重量比，HO是某燃料的热值。又因为通常假定CS是0，且MC=44/12，于是式（31）变为：
CO=（44/12）×EN×EF×HO（32）
IPCC（2006）提供了不同种类能源的碳排放系数以及热值，据此计算不同种类能源的CO2排放量，最后换算成统一的单位（万吨）加总后，再乘以前面计算出的各年完全需求国内系数，从而获得某行业的完全碳排放值（万吨）。
（3）承接外包和其他贸易变量。这里将贸易行为分为3种形式：面向国外消费者、政府的消费品贸易变量cog、面向国外生产者促进资本形成的资本品贸易变量cag和面向国外生产者形成中间投入的承接外包变量cob。如图1所示，从我国向国外输出的贸易品分为5类：基本材料、加工品、零部件、消费品和资本品。其中，国外家庭和政府的居民需求、政府需求促成消费品的输出；生产者需求则分为生产者中间投入需求和生产者资本形成需求，促使三类贸易品的输出：基本材料、加工品和零部件。于是，面向国外生产者形成中间投入的承接外包变量cob包括3种活动：承接基本材料外包cobb、承接加工品外包cobp和承接零部件外包coba。以此原理，整理日本RIETI和Comtrade数据库，我们获得以美元计价的贸易和外包变量，并通过当年平均汇率换算成人民币金额。
（4）其他控制变量。模型增加两个国内需求变量：国内消费需求变量con和国内资本形成变量inv。投入产出（延长）表里提供1990年、1992年、1995年、1997年、2000年、2002年、2005年、2007年、2010年数据，通过插值法填充其他年份的数据。
除基本模型以外，本文还对主要变量通过除以行业生产总值转变为相应的强度变量，以考虑强度模型的估计结果。强度模型能够避免基本模型主要变量分布较宽的问题，抑制非正常值的影响。
三、计量结果分析
1.变量趋势分析
图2和图3显示1991～2010年我国12个分行业能源完全消耗、完全碳排放以及出口贸易、承接外包指标的变化趋势。从图2能源完全消耗变量的变化趋势上看，金属、化学、非金属行业一直呈较快增长之势，机械行业则呈前低后高走势，尤其是进入21世纪以后呈较快增长的趋势，食品、纺织、轻工行业变化较平缓。从完全碳排放变量的变化趋势上看，金属、石油行业呈快速增长趋势，机械、非金属、化学行业前期变化较平缓，进入21世纪后，这3个行业开始呈较快增长之势，食品、纺织、轻工行业变化趋势一直较平缓。图3显示，出口贸易变化趋势呈现与能源消耗、碳排放不同的行业特征，轻工、一般机械、电气机械行业呈快速增长趋势，纺织、化学、金属、电子设备行业前期变化较平缓，这三个行业后期则呈较快增长之势，食品、石油、非金属、运输机械、精密仪器等其他行业变化趋势较平缓。承接外包变化特征与出口贸易更有所差异，化学、金属、主要机械行业（一般机械、电气机械）一直呈快速增长趋势，纺织、轻工、非金属、电子设备、运输机械行业前期变化较平缓而后期呈较快增长之势，食品、石油、精密仪器等其他行业一直呈平缓走势。从变化趋势上看，出口贸易变化趋势特征与能源完全消耗、碳排放差异较大，除了石油行业，承接外包大体与能源完全消耗、碳排放的变化走势趋同。那么，实证检验结果是否能够证明承接外包与能源消耗、碳排放的必然联系？不同特征承接外包行为又与能源消耗、碳排放有何种联系？
2.面板数据单位根检验和模型选择
（1）面板数据单位根检验。为正确设定模型和估计参数，需要对各面板数据序列进行单位根检验。本文同时应用LLC、IPS以及Fisher-ADF进行面板数据序列的平稳性检验。通过表1面板数据单位根检验结果可以看出：除个别情形外，无论是针对同质面板假设的检验，还是针对异质面板假设的其他两种检验，模型中的回归变量均平稳，因此本文将各变量一起纳入回归模型。
（2）模型选择。一步GMM和两步GMM估计虽能产生一致估计量，但需诊断哪一步能得到渐进有效估计量。两步GMM估计对于处理截面相关及异方差问题具有较强稳健性，但Windmeijer（2005）认为，两步GMM估计量的渐近标准差在小样本中的下向偏倚来自对权重矩阵的估计。按照他的建议，使用基于泰勒展开式的修整项代替对权重矩阵的估计。实际操作时还应考虑如下问题：一是工具变量选择较敏感。为避免弱工具变量问题，保证工具变量最大有效性，考虑最近滞后项与当期项相关性较高，从最近滞后项开始，将模型选择2期滞后变量或以前更多滞后项及其他可行外生解释变量作为内生变量的工具变量对方程进行逐一识别，保留Hansen过度识别检验矩条件成立的组合。二是考虑差分GMM估计的有效性，要求差分方程的误差项不存在二阶序列相关。若差分方程误差项存在二阶序列相关，则水平方程误差项是序列相关并至少遵循一个阶数为1的移动平均过程。为此采用Arellano-Bond AR（2）检验来判断误差项是否存在自相关。本文综合考虑系统GMM、差分GMM以及一步、两步估计法，保留通过AR检验和Hansen过度识别检验结果，并以包含最近滞后项的回归作为主要结果。例如当对下页表2模型1进行一步系统GMM估计时，回归结果汇报Hansen过度识别检验P值为1，检验结果不能拒绝原假设，即模型内过度识别约束有效，这表明GMM估计所选工具变量有效，且AR（1）P值为0，小于0.1，AR（2）P值为0.711，大于0.1，检验结果表明扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，则说明模型设置合理。
3.承接外包引致的能源消耗、碳排放
（1）承接外包与能源完全消耗值。表2模型1估计结果证明样本期间出口贸易变量对能源完全消耗的回归系数通过5%的显著性水平检验，符号为正，与式（16）出口贸易对完全消耗变量影响的预期符号相符合。从经济意义上看，1个单位出口（亿元）引致的能源完全消耗会正向变化1.08×
个单位（万吨），也就是说，1991～2010年我国12个行业，每万元单位出口值，能源完全消耗正向变化1.08个单位（吨），这一结果略低于陈迎等（2008）计算的2002年包括货物贸易的37部门平均值（1.13吨历元）。一方面，本文的验证结果依然证明陈迎等（2008）的部分结论：出口贸易是拉动我国能源快速增长不容忽视的重要因素；另一方面，从动态演进趋势上看，出口单位能耗有微弱下行的走势，近期部分行业节能措施的效果有所显现。模型2将出口贸易分解为3种形式，结果无法证明资本品出口、消费品出口对能源完全消耗的显著影响，但是承接外包变量对能源完全消耗的回归系数不仅通过5%的显著性水平检验，而且它的影响系数（2.00×个单位）明显高于模型1中出口贸易对被解释变量的影响系数（1.08×）。经济意义上，可以理解为1个单位承接外包（亿元）引致的能源完全消耗会正向变化2.00×个单位（万吨），也就是说，1991～2010年我国12个行业里，每有一个万元单位承接外包，能源完全消耗会正向变化2.00个单位（吨）。因此，承接外包是我国出口贸易中引致能源消耗快速增长的最主要拉动力量。模型3进一步将承接外包行为分类。结果显示，样本期间承接基本材料外包变量对被解释变量的回归系数虽为正值，但统计上没有通过显著性水平检验，无法断定承接基本材料对能源消耗的影响方向和大小；承接加工品外包变量对被解释变量的回归系数统计上不仅没有通过10%的显著性水平检验，且符号为负，也无法验证承接加工品外包对能源消耗的影响方向和大小；仅有承接零配件外包变量对能源完全消耗的回归系数通过统计显著性水平检验，它的影响系数（6.76×
个单位）远远大于模型2承接外包对完全消耗变量的影响系数（2.00×）。经济意义上，可以理解为1个单位承接零配件外包（亿元）引致的能源完全消耗会正向变化6.76×个单位（万吨），也就是说，1991-2010年我国12个行业里，每有一个万元单位零配件产品的承接外包，能源完全消耗会正向变化67.6个单位（吨）。现阶段，虽然我国承接中间产品工艺开始趋向复杂，从初期基本材料、加工品逐渐转向承接工艺较先进的零配件，但是承接零配件引致较大能源消耗量这一现实不容忽视。各模型中，进口系数变量对能源完全消耗的回归系数基本上通过显著性水平检验，符号也基本符合式（16）的预期，因此，我们接受陈迎等（2008）的部分结论：进口更多内涵能源的商品，可以将生产加工的能源消耗留在国门以外。本文结论进一步显示，如果不考虑承接外包，进口贸易对能源完全消耗的降低作用比较明显，但若考虑承接外包因素，进口贸易对能源完全消耗的降低作用则有所减弱。因此，增加消费品和资本品的进口贸易，同时降低以承接外包（加工贸易）为目的的中间品进口贸易，可以实现明显的节能收益。
（2）承接外包与完全碳排放。表3的模型1估计结果证明，样本期间出口贸易变量对完全碳排放的回归系数通过1%的显著性水平检验，符号为正，符合式（16）出口贸易对完全碳排放变量影响的预期方向。从经济意义上看，单位出口引致的完全碳排放会正向变化1.565个单位。因此，本文的验证结果揭示了朱启荣（2010）、李小平和卢现祥（2010）提出的出口贸易中高碳产品转移问题。模型2将出口贸易分解为3种形式，其中，样本期间资本品出口变量对碳排放的回归系数虽为负值，但统计上没有通过10%的显著性水平检验，无法断定资本品出口变量对碳排放的影响；消费品出口对碳排放的回归系数通过10%的显著性水平检验，影响系数为正，它的影响系数（1.196）略低于模型1中对完全碳排放变量的影响系数（1.565）；承接外包变量对碳排放的回归系数不仅通过5%的显著性水平检验，而且它的影响系数（2.645）明显高于模型1中出口贸易对完全碳排放变量的影响系数（1.565）。经济意义上，可以理解为承接外包是我国出口贸易中引致碳排放快速增长的最主要拉动力量。模型3进一步将承接外包行为分类。1991～2010年我国12个行业样本期间，承接外包指标对碳排放的系数结果显示与能源消耗完全不同的特征：承接基本材料外包变量对碳排放回归系数通过统计显著性水平检验，它的影响系数（15.743）远高于模型2承接外包对碳排放变量的影响值（2.645）；承接加工品外包变量对碳排放的回归系数（3.119）也为正值，通过统计上10%的显著性水平检验，略高于模型2承接外包对碳排放变量的影响值（2.645）；承接零配件外包变量对碳排放的回归系数统计上不仅没有通过10%的显著性水平检验，而且符号为负，无法验证承接零配件外包变量对碳排放的正向影响和大小。因此，现阶段我国承接加工品、基本材料加工环节仍是出口贸易中引致碳排放过度的主要因素，零配件中间环节的承接虽导致能源的过度消耗，但还无法证明零配件的承接是造成我国制造业主要行业碳排放过度的主要因素。各模型中，进口系数变量对能源完全消耗的回归系数虽为负，基本符合式（16）的预期方向，但统计上都没有通过10%的显著性水平检验，因此，样本结果还无法判断进口贸易对完全碳排放的影响方向和大小。
4.承接外包强度引致的能源消耗、碳排放强度
（1）承接外包强度与能源消耗强度。表4的模型1估计结果证明样本期间出口贸易强度对能源完全消耗强度的回归系数通过1%的显著性水平检验，符号为正，符合预期。从经济意义上看，1个单位出口贸易强度（单位产出中出口贸易比例）引致的能源完全消耗强度（单位产出中能源完全消耗比值）会正向变化3.502个单位。这一验证结果再次证明表2中模型1的结果：出口贸易拉动我国能源的快速增长。模型2出口贸易3种形式的估计结果基本与表2的模型2相同：资本品出口强度、消费品出口强度对能源完全消耗强度没有显著影响，承接外包强度对能源完全消耗强度的回归系数不仅统计意义上高度显著（通过1%显著性水平检验），而且它的影响系数（12.263）明显高于模型1中出口贸易强度对完全消耗强度的影响系数（3.502）。经济意义上，1个单位承接外包强度引致的能源完全消耗强度会正向变化12.263，从承接外包强度估计结果来看，承接外包是引致能源消耗快速增长的主要拉动力量。模型3进一步将承接外包强度分类。承接外包各指标系数估计结果显示，样本期间承接基本材料外包强度对能源完全消耗强度的同归系数虽为正值，但统计上没有通过10%的显著性水平检验，无法断定承接基本材料外包强度对能源消耗强度的影响方向和大小；承接加工品外包强度对能源消耗强度的回归系数统计上通过1%的显著性水平检验，符号为正，它的影响系数（17.437）高于模型2承接外包强度的影响系数（12.263）；如果消除行业规模影响，承接零配件外包强度对能源消耗强度的影响系数显著为负。因此，如果消除行业规模影响，承接加工品外包强度是引致能源消耗强度增加的最主要正向拉动因素，而承接零配件外包强度则会部分抵消承接外包强度对能源消耗的正向拉动影响。各模型中，进口系数变量对能源完全消耗强度的回归系数基本上通过统计显著性水平检验，符号也符合预期。同时，我们注意到，国内消费强度是引致能源消耗强度增加的另一个主要因子。
（2）承接外包强度与碳排放强度。表5的模型1估计结果证明样本期间出口贸易强度对完全碳排放强度的回归系数通过1%的显著性水平检验，符号为正，符合式（16）的预期。从经济意义上看，单位出口强度引致的完全碳排放强度会正向变化8.482个单位。因此，这一验证结果从另一侧面揭示我国出口贸易中高碳产品转移问题。模型2将出口贸易分解为3种形式。其中，样本期间消费品出口强度对碳排放强度的回归系数虽为正值，但统计上没有通过10%的显著性水平检验，无法断定消费品出口强度对碳排放的影响；资本品出口对碳排放的回归系数为负值，也没有通过10%的显著性水平检验；承接外包强度对碳排放的回归系数不仅通过1%的显著性水平检验，而且它的影响系数（33.383）明显高于模型1出口强度对完全碳排放强度的影响系数（8.482）。强度模型的分析结果再次验证，承接外包是引致碳排放快速增长的最主要拉动力量。模型3进一步将承接外包强度分类。1991～2010年我国12个行业样本期间，承接外包强度模型对碳排放的系数结果基本与承接外包基本模型估计结果相同：承接基本材料外包强度对碳排放强度回归系数通过1%的统计显著性水平检验，它的影响系数（155.05）远高于模型2承接外包强度的影响值（33.383）；承接加工品外包强度对碳排放的回归系数（48.222）也为正值，通过统计上1%的显著性水平检验，略高于模型2承接外包对碳排放变量的影响值（33.383）；承接零配件外包强度对碳排放的回归系数统计上通过10%的显著性水平检验，且符号为负，验证承接零配件外包强度对碳排放的微弱负向影响。因此，从强度上看，我国承接加工品、基本材料加工环节是出口贸易中引致碳过度排放的主要因素，而零配件中间环节的承接可以抵消出口贸易中承接外包导致的碳过度排放。各模型中，进口系数变量对碳排放强度的回归系数为负，符合预期，但统计上都没有通过显著性水平检验。
四、结论与政策建议
本文通过构建我国（进口）非竞争型投入产出表，运用动态面板模型GMM估计方法，实证检验1991～2010年我国12个行业承接外包与能源消耗、碳排放的动态关联性，从量、强度不同维度研究细分特征的承接外包活动对能源、环境的综合影响。表6综合表2～表5的影响系数检验结果，获得如下主要结论。
基本模型和强度模型的估计结果均显示，样本期间出口贸易对能源完全消耗、完全碳排放有显著正向影响，进口变量对能源消耗、碳排放的影响系数基本为负数，从而揭示，出口贸易拉动我国能源的快速增长，引发了高碳排放问题，进口则一定程度上转移高耗能和高碳排生产环节。出口贸易被分解为3种形式：消费品出口、资本品出口和承接外包（或称为中间产品出口）。相对于前两种贸易方式（消费品出口、资本品出口）影响幅度较小的结果，承接外包活动不仅对主要指标有非常显著的影响作用，并且它的影响系数明显高于出口贸易指标的影响系数，鉴于此，承接国外中间生产环节的外包业务被验证为我国开放经济中诱发能源消耗和碳排放快速增长的最主要拉动力量。本文继续探究不同特征的承接外包活动对能源消耗、碳排放的综合影响。其中，基本材料外包对碳排放有明显的正向影响；除了承接加工品外包对能源完全消耗总量有统计意义上不显著的负向影响以外，样本数据显示承接加工品外包对碳排放总量、强度以及能源消耗强度有显著的正向影响；除了承接零配件外包对能源完全消耗总量有统计意义上较显著的正向影响以外，承接零配件外包对能源消耗强度、碳排放强度有统计意义上显著的负向影响。我国承接加工品、基本材料仍是承接业务环节中引致碳排放过度的最主要因素，零配件中间环节的承接虽导致能源的过度消耗，但承接零配件可以抵消我国制造业主要行业承接外包引致的碳过度排放的负向作用。
在我国当前生态赤字和能源缺口问题日渐突出的情形下，应加强对我国外向型经济为主的产业结构调整，侧重鼓励企业采用先进技术和科学管理方法降低承接零配件产品的能源消耗比例以及承接加工品、基本材料的碳过度排放比例，这对于转变贸易发展方式、促进我国经济和社会的可持续发展是十分有益的。本文对于中国主要外向型企业在节能减排压力下采取有效力的承接外包战略提供理论和实践基础。走低耗能、低碳发展之路已经成为我国外向型企业可持续发展的必然选择。基于实证结论有助于企业深入理解我国主要行业的承接国外中间产品或服务环节的载能量、碳排放量的变动特征和发展趋势，有助于我国企业在节能减排压力下，充分体现企业的社会责任，从过去“被动接受型”向“主动拓展型”转变，使“外包”真正为“我”所用，促进承接外包与能源节约、环境保护的和谐发展。
①因篇幅所限，这里省略主要资料来源的行业合并（或拆分）列表，如有需要可以另外提供。
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