中國服務貿易自由化的碳效應分析

吳飛霞

(福建師范大學福清分校 經濟與管理學院，福建 福清 350300)

中國服務貿易自由化的碳效應分析

吳飛霞

(福建師范大學福清分校 經濟與管理學院，福建 福清 350300)

中國服務貿易規模的擴大在促進經濟增長的同時，也帶來諸如環境污染、二氧化碳排放量增加等一系列環境問題。通過各類服務業的主要能源消耗量估算了1990～2016年中國各服務業的二氧化碳排放量，并利用各服務類上市公司財務數據，運用價格指標法對中國的服務貿易自由化狀況進行具體測算，以服務業碳排放量作為衡量環境質量的指標，從行業層面實證研究了中國服務貿易自由化和服務貿易規模對環境所產生的影響。研究認為，低水平的貿易開放無助于中國的二氧化碳減排，反而會增加碳排放量，同時貿易規模的擴大也會提高二氧化碳排放量；各服務行業的貿易開放碳排放效應和規模效應存在差異，其中交通運輸、倉儲和郵政業的貿易自由化碳排放效應和規模效應最大，批發、零售、住宿和餐飲業次之。因此，要降低中國的二氧化碳排放量，應調整產業結構與貿易開放結構，控制不同行業的貿易規模與對外開放水平，并提高各服務行業的能源利用效率和改善能源消費結構。

服務貿易；自由化；規模效應；產業結構；能源；貿易規模

中國對外貿易的擴大在帶來經濟增長的同時也帶來了一系列環境問題。2014年中國成為世界第一大貨物貿易國和第二大服務貿易國，占世界貨物和貿易額的比重分別達到11.34%和6.19%。與此同時中國也是世界第一大二氧化碳(CO2)排放國。2013年中國排放二氧化碳達到1010t，超過美國與歐盟的排放總和，占全世界的32%左右[1]，在世界污染最嚴重的10個城市中，中國占了7個[2]。因此，發展綠色低碳經濟成為了中國可持續發展戰略的重要內容，也是實現經濟、社會和環境三者和諧永續發展的重要保障。長期以來，工業活動的二氧化碳排放一直是社會關注的焦點，學術界多偏重于工業活動的環境影響。與農業和工業相比，服務業的二氧化碳排放相對較低，對環境的影響較小，也容易被人們所忽視。然而隨著服務貿易的快速發展，其在國際貿易和國民經濟中所占的地位越來越重要，由此帶來的能源消耗和二氧化碳排放量也日益增大，因此，服務貿易帶來的環境影響開始逐漸受到學者們的關注。

一、研究綜述

由谷祖莎的研究可知，不論是在國內還是國外，貿易與環境領域的研究熱點呈現多元化特征，但“貿易自由化的環境效應”主題所獲得的研究關注并不多，“貿易的碳排放效應”主題則處于整個研究網絡的邊緣[3]。由此可見，貿易自由化與碳排放的研究非常少，而在服務領域的環境效應方面的研究更不多見。

Salzman通過貿易對環境所產生的直接效應和間接效應來分析比較服務貿易和貨物貿易對環境所產生的影響，并根據對環境影響的不同，把服務貿易部門的環境影響分為直接影響和間接影響，還進一步把服務業分為煙囪服務業、累積性服務業和杠桿服務業[4]。Karel等通過對不同服務行業的案例分析證實了服務業對環境的確存在較大影響，并對各種關于服務貿易自由化環境效應的評估方法進行了比較與評價[5]。Levinson從貿易出口的角度研究了美國服務貿易與環境污染之間的關系，并通過污染密集度來分析各行業出口對環境造成的不利影響，結果表明美國的服務貿易出口主要集中在一些低污染行業，服務貿易出口的增長有助于降低美國服務業的污染密度[6]。Fernandez的研究表明，在NAFTA范圍內，運輸行業的服務貿易自由化會顯著降低墨西哥和加拿大的空氣污染排放，提升空氣質量[7]。Alcantara等對西班牙主要服務業部門的二氧化碳排放量進行估算，發現交通運輸業是直接二氧化碳排放最多的部門，而酒店餐飲業、批發零售業和房地產業等的間接效應強[8]。

國內學者曲如曉等針對貿易潛在的環境污染現象，通過對環境效應進行一系列的評估，得出了服務貿易自由化對環境會產生負面影響的結論[9]。蔡宏波等對美國跨境服務貿易和外國附屬機構服務貿易進行對比發現，美國服務貿易出口對國內造成的環境污染整體保持低水平，不同部門的環境污染程度以及本土服務業環境污染的對外地理分布存在差異，英國和加拿大是相對重污染服務業部門排放量最大的地區[10]。倪曉覦等研究了美國商業存在形式的服務貿易環境效應，認為美國服務出口降低一氧化碳、非甲烷等的排放，但增加了二氧化硫的排放，同時美國各服務部門對環境的影響存在顯著差異，批發業、管理科學技術咨詢業、運輸倉儲業服務出口有利于降低空氣污染物排放，改善環境質量；而金融保險業、信息業則會造成空氣污染物排放的增加[11]。劉明明等從法學角度討論了GATS框架下服務貿易自由化與環境保護的沖突與協調，認為GATS 中關于環境保護的條款過于籠統，提出GATS應當引入比例原則，制定適當的環境標準和環境補貼措施，并特別考慮發展中國家的利益[12]。

在中國，由于長期以來服務業分類標準與服務貿易統計口徑的不一致增加了數據獲取的難度，專門針對服務貿易領域的碳排放影響也少有人去研究。孫小羽等曾通過建立中國能源-經濟投入產出模型,測算了2002～2006年由貨物和服務出口引發的能源消耗和環境污染。結果表明,中國能源等資源耗用和CO2、污染物質排放量隨著商品和服務出口的增加而增加。中國向世界出口的商品和服務日益增長的同時也承載著世界越來越多的能源等資源耗用和CO2、污染物質排放轉移,中國增加的資源能源消耗相當一部分是對其他國家或地區資源消耗的一種替代,是對世界能源節約的一種間接性貢獻[13]。李曉峰等以在對外貿易依存度基礎上核算的服務貿易開放度研究了其與二氧化碳排放量的關系，結果顯示在中高收入國家它們之間呈倒U型關系，而中低收入國家的服務貿易開放度對二氧化碳排放量的影響不顯著[14]。于世海等研究發現，中國服務貿易出口與其碳排放之間存在長期正向的均衡關系，服務貿易出口對其碳排放量的短期影響也很顯著；在環境效應上，服務貿易出口的技術效應為正，但規模效應和結構的負效應抵消了技術的正效應,導致服務出口的環境效應從總體上看仍為負值[15]。

雖然鮮見將服務業碳排放與服務貿易相聯系的文獻，但有不少單獨對服務業碳排放所進行的研究，他們多集中在“能耗與碳排放測度、能耗碳排放效率與強度、影響能耗與排放的因素、能耗與碳排放的情景分析、節能減排等方面”[16]。

綜上所述，國內外對服務貿易與環境問題的研究尚處于起步階段，目前的研究文獻基本是針對歐美等發達國家，且大多數是從整體上衡量貿易對環境的影響，而較少對特定的服務部門進行環境效應的單獨評估。同時，服務貿易的碳排放量核算多采用的是總能源消費量，而非分部門、分能源種類的核算。在貿易自由化的衡量指標上，多數文獻采用的是對外貿易依存度來反映，但該指標存在一定的缺陷。因此，本文以近幾年來服務貿易年增速最快的中國為例，從行業層面分析基于財務指標的服務貿易自由化及貿易規模擴大所帶來的環境影響問題。

二、中國服務貿易與能源消耗狀況

根據中國國家統計局《三次產業劃分規定》，除政府和事業單位、非政府組織外，服務業與第三產業范圍基本相同，其也明確指出第三產業即服務業[17]，故服務業的相關數據以第三產業的統計數據來代替。

(一)產業結構逐漸向第三產業過渡，服務貿易發展迅速

由國家統計局數據可以看出，中國第三產業增加值在不斷擴大，從1990年的6 111.4億元增加到2016年的384 221億元，年均增長率高達16.73%，其占國內生產總值的比重也由1990年的32.4%增長至51.6%*2016年的產值為國家統計局初步核算數據，來源于《中華人民共和國2016年國民經濟和社會發展統計公報》.，并于2013年首次超過第二產業，占比2.7個百分點，成為中國國內生產總值第一大構成。圖1是1990～2016年中國第二、第三產業及服務貿易狀況*產業產值數據根據歷年中國國家統計局《中國統計年鑒》整理；服務貿易相關數據根據國家外匯管理局所發布的《中國國際收支平衡表時間序列數據(BPM6)》資料整理。。從圖1可知中國的產業結構正開始逐漸由第二產業為主向第三產業為主過渡，服務業在中國國民經濟發展中所占的地位越來越重要，這與世界產業結構的變動趨勢是一致的。中國國內服務業的發展也促進了對外服務貿易的擴張，2016年服務貿易總額達到6 610.71億美元，比1990年的125億美元增加了51.89倍，年均增長16.49%。其中，服務進口增速快于出口，基本呈現貿易逆差狀態，進口占總貿易額的比重也不斷攀升，2016年已達到18.85%。

圖1 1990～2016年中國第二、第三產業及服務貿易狀況

隨著中國服務規模的不斷擴張，服務業對能源的需求量也日益增加。其能源消費量*能源消費量指能源消費總量，包括終端能源消費量、能源加工轉換損失量和能源損失量3個部分。從1990年的9.261×107噸標準煤增加至2015年的7.160 3×108噸標準煤，25年間數值翻了6.73倍，年均增長率達到8.6%，其占中國總能耗的比重也基本在13%到16%之間上下浮動。

(二)服務業能源消耗增速快，以煤炭、石油和電力消耗為主

從服務業整體的能源消費結構來看，主要集中在煤炭、石油和電力方面，但各能源消耗量在不同年度變化趨勢并不一致。其中，煤炭、石油和電力的年增長率分別為4.1%、8.7%和13.6%，而天然氣的能源消耗量雖然變化不大但增速最快，年增長率達到26.9%。

各服務行業能源消費結構也存在差異，圖2是2015年各服務行業能源消費構成。交通運輸業以柴油和汽油為主，20世紀90年代初期該行業基本以柴油、汽油和煤炭為能源消費主要構成，但煤炭的消費量逐漸下降，而柴油和汽油的消費量則在不斷攀升，尤其是柴油占行業總能源消費量的比重近幾年來已接近60%。批發零售業以煤炭消費為主，在20世紀90年代后期，煤炭的消費地位有所下降，但近幾年又逐漸上升，占該行業總能耗的比重達60%；其次是電力、柴油和汽油，三者合計約占33%。其他服務業能源消耗以煤炭、汽油、柴油為主，三者各占約三分之一，其能源消費結構相對比較穩定，此外，電力的消費也超過了10%。

圖2 2015年各服務行業能源消費構成

綜上可見，中國服務業和對外服務貿易發展迅速，服務業的能源消耗也不斷增加，那么服務貿易的擴張是否會對外部環境帶來影響，影響又是怎樣需要進行具體論證。

三、實證分析

(一)模型設定與數據處理

設模型的一般函數關系為：

Yi=f(Xi,Si)

(1)

式中，Yi代表環境變化情況，以二氧化碳排放量表示；i=1,2,3,…；Xi代表i行業的貿易自由化狀況，以行業平均毛利率表示；Si為i行業貿易規模。各指標具體情況說明如下：

1.環境變化情況(Yi)

當前大多數國家都把服務業視為低能耗、低排放量的產業，但其仍然消耗一定量的資源，并隨之帶來一系列環境污染現象。目前國際貿易與環境影響的研究多存在于發達國家，且集中在貨物貿易研究上，針對服務貿易的較少見。中國國內在服務貿易與環境影響方面的研究成果寥寥可數。其主要原因一方面在于中國服務貿易統計體系的不完善及其統計口徑與國內服務業的不一致，另一方面在于中國還未設置和建立起國內服務業的單獨環境影響指標與統計體系，故而服務貿易的環境影響數據尚不可得。因此鑒于數據的可獲得性，以服務業能源消耗的二氧化碳排放量來代替服務貿易所造成的環境影響。在中國的能源消費統計中，服務業包括交通運輸、倉儲、郵電業，批發零售、住宿餐飲業和其他服務業3個部分。中國各服務業所產生的二氧化碳排放量，利用各自的能源消費量和各類能源的碳排放系數進行估算，具體公式如下：

(2)

式中：Yi為i行業各類能源消耗產生的二氧化碳排放量；j為消耗的能源類型，中國對包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力等在內的9類能源消耗量進行了統計；j=1,2,3,…,9;Tj為第j類能源消費量；λj為第j類能源的二氧化碳排放系數(以每噸標準煤計)。由于各類能源實物消耗量的統計單位不同不能直接加總，故需統一單位，折算為標準煤，同時不同類型能源的二氧化碳排放系數不同，需進行具體確定。因此，Tj和λj分別由式(3)和式(4)計算得到：

Tj=Qj×ηj

(3)

λj=Zj×χj

(4)

式(3)中，Qj為第j類能源實物消費量；ηj為第j類能源折標準煤系數；式(4)中，Zj為第j類能源的二氧化碳排放因子；χj為第j類能源的平均低位發熱量。其中，Zj由式(5)確定：

(5)

上述公式中的平均低位發熱量、折標準煤系數來源于《綜合能耗計算通則》(GB/T 2589-2008)。雖然有許多人采用《2006年IPCC溫室氣體排放清單指南》中各類燃料的碳排放系數和碳氧化率計算中國的二氧化碳排放因子，但該指南數據與中國現實狀況存在一些差距，因此采用中華人民共和國國家發展和改革委員會發布的《省級溫室氣體清單編制指南》(發改辦氣候〔2011〕1041號)中數據更符合中國實際。利用這些數據和上述公式計算出各類能源的二氧化碳排放因子，表1是各類能源排放因子*除天然氣單位為kgCO2/m3，電力單位為kgCO2/kWh外，其他能源的排放系數單位皆為kgCO2/kg。其中，電力的消費本身沒有碳排放，但電力的生產也即發電需要消耗能源，因此通過發電的能源構成及其消耗量來間接計算各行業電力消耗的碳排放量。電力排放因子以《國家發展改革委辦公廳關于請組織開展推薦國家重點節能技術工作的通知》(發改辦環資〔2013〕1311號)附件3發布的數據為準。。

各行業歷年的各類能源實物消費量根據1990～2016年《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》相關數據整理得到。利用表1和各行業的能源消費量數據，通過式(2)測算得到的結果可以看出，中國服務業的二氧化碳排放量也不容忽視，2015年達到9.708 850×104噸，但其占中國總排放量的比例基本平穩，2015年為8.08%，比1990年的7.24%上升了0.84個百分點。圖3是1990～2015年中國主要服務業二氧化碳排放量及其占比*根據歷年《中國能源統計年鑒》整理并計算所得。，其中交通運輸業的二氧化碳排放量最多，增長也最快，由1990年的1.041 179×104噸增加至2015年的6.461 424×104噸，占服務業二氧化碳排放量的比重70%以上，近兩三年有所回落但也達到67.25%，比1990年的57.19%增加了10.06個百分點。

表1各類能源排放因子

圖3 1990～2015年中國主要服務業二氧化碳排放量及占比

2.貿易自由化狀況(Xi)

目前大多數學者在測度一國的貿易自由化狀況時，一般采用外貿依存度指標進行代替，該指標以一國的外貿進出口總額占該國GDP的比重為標準，這在一定程度上可反映對外貿易在該國經濟中的地位。GDP的構成有多方面的影響因素，若一國的經濟增長主要依靠國內消費和投資促進，那么該國將出現較低的外貿依存度，這并不意味著它對外開放水平就低。因此，在反映一國的真實對外貿易開放程度方面該指標還存在欠缺。

事實上，一國的貿易自由化狀況即體現了這個國家的對外貿易壁壘情況，它們是一個事物的兩個方面，故可以通過測算對外貿易壁壘水平來反映一國的貿易自由化程度。主流的對外貿易壁壘測算主要有3種方法：頻度指標法、數量指標法和價格指標法。其中，頻度指標法的賦值主觀性太強且難以連續測算，數量指標法的計量模型較難界定，易存在偏差，而價格指標法相對容易操作又不失客觀性，因此舍去前兩類，擇取價格指標法對中國的貿易自由化狀況進行測算。價格指標法通過計算工業與服務業的企業營業毛利率，顯示不同行業之間的相對獲利性和可能存在的進入壁壘的相對大小。所測得的行業平均毛利率指數越低，說明該行業的貿易自由化水平越高。具體測算公式為：

(6)

式中：GPi為i行業的平均毛利率，Gzt為z企業t時期的營業毛利率，Wn為單個企業的行業比重，Rzt與Czt分別為z企業t時期的主營業務收入和主營業務成本。中國服務行業企業的主營業務收入與主營業務成本數據來源于各上市公司的年度財務報告。據中國證監會的統計數據[18]顯示，截至2016年年底，中國境內上市公司數(A、B股)合計3 052家，其中服務業包括14個行業，總計824家，具體分布情況為：農、林、牧、漁服務業2家、開采輔助活動業14家、批發零售業156家、交通運輸、倉儲和郵政業89家、住宿和餐飲業11家、信息傳輸、軟件和信息技術服務業201家、金融業66家、房地產業129家、租賃和商務服務業42家、科學研究和技術服務業27家、水利、環境和公共設施管理業32家、教育業3家、衛生和社會工作7家、文化、體育和娛樂業45家*在國家質檢總局和國家標準委頒布的《國民經濟行業分類》[GB/T4754-2011]中，A門類“農、林、牧、漁業”中的“05農、林、牧、漁服務業”，B門類“采礦業”中的“11開采輔助活動”，C門類“制造業”中的“43金屬制品、機械和設備修理業”等三個大類被一并調入第三產業，并明確第三產業即為服務業。因此服務業上市公司統計包括了這三類，但C門類中的“金屬制品、機械和設備修理業”目前尚無上市公司。。

由于中國的證券市場開始于1990年，在此之前的各公司財務數據較難統計，因此僅測量1990～2014年期間的各年行業平均毛利率指數，以考察該時期的服務業貿易自由化狀況，為與能源消費統計中的服務業分類相適應，將批發零售業與住宿和餐飲業合并，并將除這兩個行業以及交通運輸、倉儲和郵政業以外的11個行業合并為其他服務業。圖4是1990～2014年中國主要服務行業平均毛利率指數。圖4顯示，服務業整體的平均毛利率水平基本呈現上升趨勢，但不同服務業的平均毛利率變化存在較大差異：交通運輸等行業的平均毛利率在1999年達到高點后一改之前的波動上升趨勢開始逐漸下行，并降到了服務業總平均毛利率之下；批發零售和住宿餐飲業的平均毛利率1998年前穩步上升，其后緩慢下調，基本在10%左右波動；其他行業的平均毛利率除個別年份外基本處于上升的趨勢，成為服務業中毛利率最高的行業，但近幾年稍有下降[19]。

圖4 1990～2014年中國主要服務行業平均毛利率指數

3.貿易規模(Si)

由于中國進口產品的生產在外國，同時中國服務貿易也不涉及商業存在模式的貿易額統計，因而由進口貿易引起的環境影響也發生在外國，與中國無直接關系，故用服務貿易出口額表示服務貿易自由化對環境影響的規模效應。由于國際服務貿易的行業分類與中國國內服務業分類存在差異，在此相應調整，將服務貿易中的運輸服務與國內的交通運輸、倉儲和郵政業相對應，旅游和旅游相關服務及分銷服務與國內的批發、零售、住宿和餐飲業相對應，除上述外的其他服務貿易行業與國內的其他服務業相對應。由各年數據來看，雖然傳統的運輸和旅游服務出口一直呈現增長趨勢，但以咨詢、保險、計算機和信息等為代表的其他服務出口增速更快，導致中國的服務貿易出口已由1990年的運輸和旅游服務為主逐漸過渡到其他服務出口為主，圖5是1990～2016年中國各行業服務貿易出口額。運輸和旅游服務基本屬于資源和勞動密集型的產業，而咨詢、保險、計算機和信息等服務則多為知識和技術密集型，說明中國在服務貿易出口結構上與20世紀90年代相比有所優化，現代服務業在中國出口貿易領域居于主導地位。

在中國國際收支平衡表中的服務貿易額以美元計價，將其按各年人民幣對美元平均利率折算為人民幣計價，同時為了消除價格變動的影響，利用GDP平減指數進行處理，使其成為不變價格的出口額。上述各數據來自中國國家統計局網站年度數據。

圖5 1990～2016年中國各行業服務貿易出口額

(二)實證結果與檢驗

為了便于統一，研究時間跨度為1990～2013年。由于各序列的數值差距較大，故對二氧化碳排放量和貿易規模進行取對數處理，而行業平均毛利率本身即為比率形式，所以沒使用對數形式。各個服務行業間存在較大差異，因此同截距項、不變系數的混合回歸模型與實際情況不相符，故擬建立變系數回歸模型，但個體的截距項和系數不隨時間的變化而變化。式(1)可轉換為：

lnYit=αi+β1iXit+β2ilnSit+εit

(7)

式中：Yit代表i行業環境變化狀況，Xit代表i行業貿易自由化水平，Sit為i行業貿易規模；αi為模型截距項；β1i代表i行業貿易自由化水平的變化所引起的環境變化系數；β2i為i行業貿易規模的變化所引起的環境變化系數；i=1,2,3，其中1表示交通運輸、倉儲、郵電通信業，2表示批發零售、住宿餐飲業，3表示其他服務業；t=1,2,…，其中1指1990年，2指1991年，依此類推；εit為隨機誤差項。

該混合時間序列橫截面數據時間T較長，而個體N較少，為避免偽回歸，對數據進行單位根檢驗，采用LLC和Fisher-ADF等方法進行檢驗，結果如表2所示。由檢驗結果看，模型的原序列皆不平穩，但它們的一階差分序列在所有檢驗中的P值都接近于0，即在1%顯著性水平下皆平穩，說明它們都是一階單整序列，即Xi～I(1)，Si～I(1),Yi～I(1)。

表2單位根檢驗結果

考慮到混合時間序列橫截面數據可能存在截面異方差和殘差序列自相關問題，利用似不相關回歸(SUR)模型進行估計，得到如下方程：

lnY1=-2.724+0.021X1+0.878lnS1

(8)

lnY2=1.948+0.019X2+0.396lnS2

(9)

lnY3=5.596+0.005X3+0.234lnS3

(10)

該模型擬合較好，擬合優度達到0.97。除變量X2的參數為5%顯著性水平下統計顯著外，其他參數皆通過1%顯著性水平的T檢驗，各方程也都通過了1%顯著性水平的F檢驗。對所建立的個體固定效應模型進行似然比檢驗，得F=12.197 205，其對應的P值接近于0，即在1%顯著性水平下拒絕原假設，因此所建立的固定效應模型是正確的。

由模型估計結果可見，各行業的貿易開放碳排放效應和規模效應存在差異，但貿易規模彈性和平均毛利率半彈性都為正，且規模彈性超過了平均毛利率半彈性。

其中，交通運輸、倉儲、郵電通信業的貿易開放碳排放效應和規模效應都最大，其平均毛利率每上升1%，二氧化碳排放量平均增加210 t；其貿易規模每上升1%，二氧化碳排放量平均增加0.878%。

其他服務業的貿易開放碳排放效應和規模效應都最小，其平均毛利率每上升1%，二氧化碳排放量僅平均增加50 t；貿易規模每上升1%，二氧化碳排放量平均增加0.234%。

批發零售、住宿餐飲業的平均毛利率每上升1%，二氧化碳排放量平均增加190 t；貿易規模每上升1%，二氧化碳排放量平均增加0.396%。

四、貿易開放與產業調整的討論

由于行業平均毛利率越高，貿易自由化水平越低，因此上述結果表明，封閉的對外經濟即低水平的貿易開放無助于中國的二氧化碳減排，反而會增加排放量，同時貿易規模的擴大也會提高二氧化碳排放量。但各行業間的貿易開放碳排放效應和規模效應存在差異，因此在提高對外開放水平的同時，應注意控制不同行業的貿易規模。

考察各年服務業所帶來的碳排放量可以發現，不論是在能源消耗量還是碳排放量上占據最多的行業是交通運輸、倉儲和郵政業，它同時也是貿易自由化碳排放效應最大的一類行業。交通運輸業的能源消費主要是油類燃料，而這些又是屬于高碳能源。因此，應提升該行業的對外開放度，同時改變其能源消費結構，提高能源利用效率，這樣最有利于降低服務業整體的能源消耗和碳排放量。

其他服務業包含了保險、金融、信息、房地產、教育等技術和知識密集型的產業，雖然它們的自由化程度最低，但其所耗費的能源與碳排放量相對較少，且貿易自由化的碳排放效應較低，因此提高此類服務業的對外開放度對中國二氧化碳排放量的減排效果并不大。但由其規模效應來看，此類產業的擴大所帶來的二氧化碳排放量增加最少，因此若產業結構能夠繼續向該類低耗能、低排放的服務業轉型，則服務業的能源消費結構應能得到一定程度的改善，二氧化碳排放量也會由此下降。

批發零售、住宿餐飲業的貿易開放碳排放效應和規模效應在三類服務業中屬于中等水平，其在能源消耗上以煤炭為主，但整體的二氧化碳排放量在所有行業中占比較低，僅約5%。雖然通過提高貿易開放度以減少碳排放具有較大的效果，但該類服務業的平均毛利率僅約10%，是中國貿易自由化水平最高的服務業，因此碳排放的減排空間不大。

五、結語

綜上所述，雖然服務業是低能耗、低排放的行業，中國由工業向服務業轉型的產業結構調整有助于環境污染的降低，但在調整的過程中也應注意第三產業中不同行業的合理布局。產業規模的擴大是中國服務業二氧化碳排放量增加的主要原因，而能源消費結構和能源利用效率是中國服務業二氧化碳減排最為重要的因素。因此，在鼓勵發展低能耗、低排放的知識技術密集型服務業的同時，應著力推動高能耗的碳密集型服務業對外開放，轉變其能源消費結構，并促進技術創新，提高能源利用效率。

本文研究存在以下幾方面的局限性：第一，只研究了貿易開放的二氧化碳排放效應，而經濟活動對環境的影響是多方面的。第二，只針對服務業的能源消費，未涉及服務生產、消費過程中其他資源消耗以及廢棄物處理等問題。第三，雖然本文在考察貿易自由化的碳排放效應基礎上也對貿易規模效應做了分析，但在經典的貿易與環境三效應分析中還涉及到結構效應與技術效應。因此這些是后期進一步探討的問題。

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AnalysisonthecarboneffectofChina’sservicetradeliberalization

WU Fei-xia

(School Economics and Management, Fuqing Branch of Fujian Normal University, Fuqing 350300， Fujian, China)

The expansion of China’s trade in services has also brought about a series of environmental problems such as environmental pollution and the increase of carbon dioxide emissions while promoting economic growth. This paper estimated China’s service sector carbon dioxide emissions by the total energy consumption of various service industries from 1990 to 2016, and conducted a specific calculation of China’s trade liberalization situation by the price index method using financial data of listed companies in service area. It studied the impact of the liberalization of China’s service trade and the scale of service trade on the environment from the industry level taking the service industry carbon emissions as a measure of environmental quality indicators. The results show that low-level trade liberalization does not contribute to China’s carbon dioxide emissions, but will increase carbon emissions, while the expansion of trade will also increase the amount of carbon dioxide emissions. There are differences in the effects of trade liberalization and economies of scale in the services sector, where trade liberalization of transport, warehousing and postal services has the greatest impact on carbon emissions and economies of scale, followed by wholesale, retail, accommodation and catering. Therefore, to reduce China’s carbon dioxide emissions, the industrial structure and trade open structure should be adjusted, and the size of different sectors of trade and the level of opening up should be controlled. Both the energy efficiency of the service industry and the energy consumption structure should be improved.

trade services; liberalization; scale effect; industrial structure; energy; trade scale

2017-05-11

福建省中青年教師教育科研項目(A類)(JAS14339)

吳飛霞(1978-)，女，福建莆田人，講師。

F81

A

1671-6248(2017)04-0095-09