本文是一篇国际贸易论文，本文选取《2019年新型城镇化建设重点任务》中明确划定的19个城市群，利用考虑非期望产出的超效率SBM模型与窗口DEA结合，测算了我国19个城市群的碳效率，借鉴赫芬达尔指数构建人口分布指数，选取城市化、技术创新人均经费、产业结构、环境规制、外商投资、人口规模、经济水平为控制变量，利用双固定效应模型、门槛模型，从城市群发展阶段的角度探索对外开放水平与碳排放效率的相关关系。
1绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
改革开放以来，我国积极参与世界贸易投资活动，利用外资及进出口贸易拉动经济高速增长，成为世界上第二大经济体，对外开放程度不断加深。《中国统计年鉴》数据显示我国2020年进出口货物总额为46559.1亿美元，同比增长1.7%，与1978年相比增长近216倍，年均增长11.37%，且出口总额增长速度明显快于进口总额增长速度，我国对外贸易顺差进一步扩大。中国外商直接投资额同样增长迅速，2020年中国实际使用外资金额达1443.69亿美元，同比增长4.5%，与1983年相比增长近63倍，年均增长11.84%。在新冠疫情和逆全球化浪潮的影响下，我国坚持扩大开放，进出口货物总额以及实际使用外资金额稳中有增，这对我国保持经济的高速发展起到了极其重要的作用。
然而外资外贸在促进我国经济不断发展的同时，也产生了大量二氧化碳等温室气体，温室效应引发的一系列环境问题开始显现。减排已成为世界各国的共同难题[1]，各国陆续签订《京都协议书》《哥本哈根协议》《巴黎协议》等协议，减少温室气体排放、缓解全球变暖趋势成为国际共识[2]。中国作为世界上最大的发展中国家，人口多、经济体量大，如何节能减排，促进生态和经济的协同发展成为我国正面临的严峻考验。2020年10月29日，《中共中央关于制定国民经济和社会发展“十四五”规划和2030年长期目标的建议》提出中国将在2030年达到碳排放峰值，2060年实现碳中和，双碳目标成为我国的重要目标。而在世界上所产生的温室气体排放量中，70%以上来源于城市地区[3]，中国城市地区CO2排放量更是占到总排放的75%。且近年来我国城镇化水平不断提高，城市人口数量明显上升，这些都进一步加剧了碳排放的增长[4]，碳效率也不断降低[5]。因此，在我国后续发展过程中，城市地区是将来节能减排的主战场[6]。
............................
1.2研究目标
本文利用Super-SBM模型测算碳效率。探究FDI、对外贸易及人口分布结构对碳效率的影响，最后提出针对各城市群的特点提出差异化减排政策。对此，本文具体研究目标如下：
（1）根据能源消耗数据测算19大城市群及内含城市碳排放量，在此基础上利用非导向的Super SBM方法测算出各地级市以及城市群的碳效率。
（2）构建实证模型，初步探究经济开放对碳效率的影响，从城市群人口分布角度分析经济开放对不同城市群产生的效应。
（3）依据上文研究结果，结合不同城市群的地区差异，提出减排策略，为实现双碳效率提供科学指导，为经济高质量发展提供经验支持。
...................................
2文献综述
2.1相关概念及方法
2.1.1相关概念
2.1.1.1全要素生产率
全要素生产率在测算过程中考虑了多种生产要素，是目前常用的一种生产率测量指标，代表的是在各种生产要素的投入水平不变的条件下，生产活动所达到的额外生产效率[16]。全要素生产率不仅反映出生产要素配置的合理性，也反映了生产技术水平的高低，在传统上被用于探讨经济增长的来源，衡量经济发展的质量问题。目前，全要素生产率已被广泛用于研究经济增长的来源以及经济社会的可持续性发展问题[17,18]。
现有的全要素生产率研究主要使用两种评价指标传统全要素生产率指标和绿色全要素生产率指标。传统的全要素生产率忽略了生产过程中的外部性，不能充分反映研究对象的实际经济绩效。而绿色全要素生产率：将生产过程中产生的能源消耗、污染排放等因素纳入全要素生产率的测量体系中，能更全面的衡量经济的真实效率。目前已有大量学者使用多种方法对绿色全要素生产率进行了测算，并对GTFP的影响因素[19,20]、增长来源等进行了探索[21,22]。
2.1.1.2碳排放及碳效率
碳排放即在城市运转过程中由生产、运输、使用及回收产品等活动所产生的温室气体排放，温室气体主要成分为CO2。目前有较多文献从多个角度提出了测算碳排放量的方法，本文借鉴丛建辉、刘学敏等人的研究成果[23]，根据碳排放的产生和排放地点将城市的碳排放分为三类：第一类为城市辖区内的所有直接排放，主要包括交通和建筑、工业生产过程、农林业与土地利用变化、废弃物处理活动产生的温室气体排放。第二类为发生在城市辖区外的与能源有关的间接排放，主要包括为满足城市消费而外购的电力、供热和制冷等产生的排放。第三类为城市内部活动引起，产生于辖区之外，但不包括于范围2的其他间接排放，主要包括城镇从辖区外购买的所有物品在生产、运输、使用和废弃物处理环节的温室气体排放。
....................................
2.2碳效率测度相关研究
国际贸易论文怎么写
碳效率即在单位碳排放水平下生产力水平的高低，常被用来衡量清洁生产水平，由Kaya和Yokobori在1993年首先提出[36]，目前主要运用的碳效率测算方法可以分为两种：单一要素碳效率和全要素碳效率。单一碳效率多为碳排放与某一经济指标的比值，如碳强度[37-39]，人均碳排放[40]，低碳能源比重[41]等等。但碳排放是由能耗结构、产业结构、经济发展水平等多方面因素共同决定的，单一要素碳效率仅考虑了某一方面，因此衡量结果不可避免存在偏向性。
相比之下，全要素碳效率考察了多种投入产出要素的影响，结果更全面，目前常用于测算全要素碳生产率主要有SFA方法[42,43]和DEA方法[44-46]。其中DEA模型不需要特定的生产功能，可以将非期望产出纳入分析框架，更适用于本文所分析的问题，但传统的DEA模型忽视了松弛变量的影响，因此本文使用基于松弛变量的DEA模型（SBM-DEA），结合窗口分析法，测算结果更适用于面板数据。
..................................
3 经济开放对碳效率影响的理论分析 .................................... 17
3.1 经济开放对碳效率影响的理论基础 ............................ 17
3.2 经济开放对碳效率影响的作用机制分析 ............................. 19
3.3 本章小结 ....................................... 24
4 经济开放与碳效率现状 ........................ 25
4.1 经济开放现状分析 ............................... 25
4.2 碳效率现状分析 ........................... 36
4.3 本章小结 ................................. 42
5 经济开放对碳效率影响的实证检验与结果分析 .............................. 44
5.1 计量模型设定 ..................................... 44
5.2 变量说明及数据来源 ................................ 45
5.3 基准回归分析 ...................................... 46
5经济开放对碳效率影响的实证检验与结果分析
5.2变量说明及数据来源
本文选取外商实际投资金额（FDI）以及对外贸易总额（TR）两个指标作为经济开放代理变量，按年度人民币兑美元中间价进行折算。本文选用赫芬达尔指数作为人口分布（PC）代理变量，具体构建方式如下：2()i ij iPCP/P，其中iPC表示第i个城市群的人口分布结构，ijP表示第i个城市群的第j个城市的人口，iP表示第i个城市群总人口。经济水平（EC）选用实际人均GDP来衡量。人口规模（P）采用城市群人口总数衡量。科技支出（TEC）是促进科技进步的一大动力，采用实际人均科技支出衡量[108]。产业结构（IND）用采用第二产业GDP占总GDP比重进行测度。环境规制程度（ENV）用主要污染物SO2的去除率进行衡量。城市化率（URB）采用户籍人口比重法[109]，用非农户籍人口占地区总人口比例近似替代城市化率。由于以上各变量数据量级较大，本文对数据进行了归一化处理。本文城市群数据利用其所包含地级市数据汇总得到，地级市数据来源于2006年至2019年《中国城市统计年鉴》及各地级市统计年鉴，年鉴未统计数据用各市统计公报以及人口普查公报进行补全，为剔除汇率与通货膨胀变动的影响，对以货币衡量的变量采用2000年不变价数据进行调整。
国际贸易论文参考
.............................
6结论、政策建议及研究展望
6.1主要结论
本文选取《2019年新型城镇化建设重点任务》中明确划定的19个城市群，利用考虑非期望产出的超效率SBM模型与窗口DEA结合，测算了我国19个城市群的碳效率，借鉴赫芬达尔指数构建人口分布指数，选取城市化、技术创新人均经费、产业结构、环境规制、外商投资、人口规模、经济水平为控制变量，利用双固定效应模型、门槛模型，从城市群发展阶段的角度探索对外开放水平与碳排放效率的相关关系。为我国城市群合理制定对外开放相关政策、减碳治污提供依据，助力我国实现碳达峰及碳中和的长远目标，研究得到如下结果：
（1）FDI及对外贸易通过三种效应对碳效率产生影响：（1）规模效应：FDI及对外贸易扩大了东道国厂商生产经济规模以及厂商所面临的市场，更好的发挥了规模效应，同时产生更大量的碳排放。（2）结构效应：FDI会改变东道国的投资结构，对外贸易则会改变国家贸易结构，从而影响国家产业结构，对碳效率的影响取决于变动产业的碳效率差异。（3）技术效应：FDI及对外贸易促进企业参与国际竞争，学习模仿进口产品，并通过水平溢出和垂直溢出促进东道国技术进步。
（2）2006-2014年大部分城市群碳效率提高，处于优化提升阶段的城市群碳效率增长普遍较快，但2014-2019年10个城市群碳效率出现下降。且城市群的碳效率大多处于0.2-1的范围内，即大部分城市群碳效率存在进一步提高的潜力。
（3）本文利用窗口SBM模型测算我国19个城市群的碳效率，可以发现2006-2019年间大部分地区碳效率均有所提高，但多数地区碳效率仍存在较大提升空间，仅珠三角城市群、海峡西岸城市群、呼包鄂榆城市群在部分年份的碳排放有效率。所有城市群中，中原城市群、辽中南城市群、哈长城市群、北部湾城市群碳效率出现小幅下降，碳效率的下降多出现在2014年后。处于优化提升阶段的城市群普遍碳效率增长较快。
参考文献（略）