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摘要：本文旨在从自然资本的角度分析中美从双边货物贸易中获得的生态利益，自然资本以生态足迹（EF）测度，并采用产品用地系数矩阵（PLUM）方法计算。本文构造商品贸易量向量、用地转换系数矩阵及等价因子向量，并建立矩阵算式，测算1992年至2010年中国向美出口及从美进口的全部商品的EF值，进而分析双边货物贸易EF值的贸易特征。结果表明：①中国实际用地EF贸易条件改善，但中国的实际用地丰裕度降低，为实现出口商品的结构提升，中国付出如下代价：碳汇用地EF贸易条件恶化、出口EF结构碳化、从碳汇用地净进口国转变为碳汇用地净出口国。②美国的碳汇用地EF贸易条件改善、出口EF结构绿化，美国用实际用地换取中国的碳汇用地。长期以来，中国出口商品结构提升并未考虑自然资本的代价。制成品、机电产品出口的增长同时也意味着中国为贸易伙伴国
关键词：中美双边贸易；自然资本；生态足迹；PLUM
A 文章编号 1002-2104（2013）05-0170-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.201
基于曹淑艳、谢高地[9]的分析，笔者强调EF的如下缺陷：① 核算的不完整。EF模型没有考虑包括地下水在内的地下资源，并暗含着不可再生资源与可再生资源之间不可相互替代的检测设。②缺乏动态性。EF基本模型表达的是存量测度，没有将存量测度与出入系统的资本流结合起来。③缺乏结构性。EF基本模型直接把土地利用分配给最终消费，得到的部门-土地矩阵能反映部门的直接土地占用需求，但无法反映部门间接土地占用情况。
虽然EF存在缺陷，但在上述四种测度方式中，EF涵盖并改进了其他三种测度方式，比其他三种测度方式更加形象和直观，其使用日益广泛，故本研究采用EF测度中美双边货物贸易中商品所内涵的自然资本，进而揭示中美在双边货物贸易中的生态利益。
在使用EF分析国际贸易的文献中，EF的计算主要采用投入产出法（inputoutput， IO）和产品用地系数矩阵法（product land use matrix， PLUM）。IO方法将商品和怎么写作的贸易值转换成EF面积，转换所需系数由投入产出表导出，相关文献见诸Wackernagel et al.[10]， Machado et al.）[11]， Li et al.[12] 等人以及大量其他人员的研究。PLUM方法则是将商品的贸易量转换成EF面积，转换系数用来自全球足迹网（GFN）为世界大多数国家编撰的国家足迹账户（NFA）所提供或其他人员计算的产出系数计算得到。在对国际贸易进行EF分析的文献中，使用产品用地系数将商品贸易量转换成为面积的文献见诸van Vuuren el at.， Andersson and Nevalainen[3]， Hornborg[4]， Moran[5]， Moran et al.[6]等人的研究。
Wiedmann[13]全面、详细地阐述了IO方法与PLUM方法的优劣对比。笔者在此强调PLUM方法的如下优点：①联合国食品和农业组织（FAO）数据库及全球贸易数据库提供了与NFA中的商品编码一致的年度贸易数据。故PLUM可以获得长时期的年度数据。在IO方法中，各国通常不提供年度的投入产出表。② PLUM方法的分辨率可以达到具体的商品。IO方法的分辨率只能到达部门或产业。③ PLUM方法的系数矩阵构建相对简单，NFA给出的转换系数已经考虑了母产品（例如，桔子）到子产品（例如，桔汁）的转换率，IO方法的转换系数则要考虑从最终产品追朔到原材料的完整供应链。在对商品量转换成EF面积进行EF时间序列的研究中，产出系数的选择涉及两个重要问题[14]：其一，产出系数的空间选择。在空间维度中，产出系数可以在全球产出和当地产出中选择。全球产出是指使用世界平均产出系数将以吨（tonne）或立方米（m3）表示的商品量转换为用地面积，当地产出是指使用所研究地区的产出系数进行商品量到用地面积的转换。使用全球产出可以标准化不同地区间生态生产力的差异，利于不同地区的横向比较。其二，产出系数的时间选择。在时间维度中，产出系数可以在可变产出和恒定产出中选择。可变产出具有动态性，每一年份均使用当年的产出系数进行商品量和用地面积之间的转换，可以同时反映消费、生产和土地生态生产力等因素对EF的综合影响。恒定产出具有静态性，选定一年为基年，检测设每一年的生态生产力都与基年相同，历年都使用基年的产出系数将商品量转换为用地面积，可以有效地分割各因素对一定人口所占用EF的影响。
本研究采用PLUM方法并选择全球恒定产出计算1992年至2010年中国向美国出口及从美国进口的全部商品的自然资本。在空间维度上选取全球产出，可以将美国生产的商品中内涵的用地面积和中国生产的商品中内涵的用地面积统一为全球公顷，以便对双边贸易中进出口的自然资本进行横向比较；在时间维度上选取恒定产出，可以排除土地生态生产力的变化对EF造成的名义影响。
对测算得到的自然资本EF值从两个方面加以分析：①构造EF密集度、EF贸易条件及EF结构，进而分析EF值的贸易特征；②测算1992年至2010年中美双边货物贸易值的顺差结构，进而从货币资本流向及商品流向的角度揭示自然资本流向的成因。
本研究在以下方面不同于van Vuuren el at.， Andersson and Nevalainen[3]， Hornborg[4]， Moran[5]， Moran et al.[6]等人的研究：① 现有研究缺乏双边贸易的时间序列分析，在van Vuuren el at.的研究中，贸易只是一个次要问题；Andersson and Nevalainen[3]考察2000年芬兰与其他地区之间的贸易的EF；Hornborg[4]考察18世纪末及19世纪初英国与北美进行原棉与棉制品、羊毛与羊毛制品贸易中，原料与制成品在货币资本的等价交换，其空间（用地）交换和时间（用工）交换却是不等价的；Moran[5]， Moran et al.[6]则是在全球范围内考察2002年每个国家的出口的EF。本研究却是对中美双边货物贸易进行的时间序列分析。② 现有研究中，只有Moran[5]， Moran et al.[6]构造了产品用地产出系数矩阵。Moran[5]， Moran et al.[6]将各个国名、四类用地产出系数构造了不可直接计算的矩阵，也没有列出矩阵运算的算式。本研究构造了商品贸易量向量（1×n）、用地转换系数矩阵（n×5）及等价因子向量（5×1），用地转换系数是用地产出系数的倒数，并建立三个矩阵连乘的算式，以计算某一年n种进口或出口商品的每一种用地类型的EF值及五种类型用地之和的EF值。③ 本研究双边贸易商品的EF流向进行贸易特征分
图1显示，总体而言，在1992年至2010年的中美双边货物贸易中，中国是四种实际用地（耕地、草地、林地、水域）的净进口国，反映出中国实际用地比较劣势日趋加剧；1992年至1999年间，美国为碳汇用地的
为考察中国对美国货物贸易EF值的贸易特征，笔者构造EF密集度（EFI）、EF贸易条件（TTEF）及EF结构（EFS）如下：
（2） 我国碳汇用地净出口集中在 “杂项制品”、“SITC未另分类的其他商品和交易”、“机械及运输设备”、“矿物燃料、润滑油及有关原料”、“饮料及烟草”等五个类别的商品。在这五个类别中，我国自2000年以来为美国提供排放空间。长期以来，我们认为我国制成品、机电产品出口的增长，就意味着出口商品结构的提升。但是，这种出口商品结构提升并未考虑自然资本的代价。我们未曾意识到，制成品、机电产品出口的增长同时也意味着我国为贸易伙伴国提供碳汇用地的负担加重。我们应该认真思考如何在制成品、机电产品出口增长与生态资源保护之间寻求平衡，如何尽量减少产品出口所付出的生态资源代价。
（3） 在1992年至2010年的中美双边货物贸易中，中国实际用地净进口量呈逐年上升趋势，反映出中国实际用地比较劣势日趋加剧。我们需要进一步研究：我国总体上是否呈现生态资源贫瘠化，生态资源贫瘠化又是否与中美贸易正相关。
致谢：华中科技大学经济学院下列同学参与本课题的研究工作：2006级本科生谭新龙、徐化愚，2009级硕士研究生沈晗；2008级本科生李璇、冯亚平，201硕士研究生邬光燕、吴莉。2012级硕士研究生杨楠承担投稿的格式调整。作者谨此向他们致以谢忱。作者感谢两位匿名审稿专家指出论文初稿存在的问题，并提出具体而富有建设性的修改建议。文责由作者自负。
（编辑：刘呈庆）
参考文献（References）
van Vuuren D P， Smeets E M W， De Kruijf H A M. The Ecological Footprint of Benin， Bhutan， Costa Rica and Netherlands[R]. RIVM Report 807005 004. Bilthoven， Netherlands： National Institute of Public Health and the Environment， 1999.
Andersson J O， Lindroth M. Ecologically Unsustainable Trade [J]. Ecological Economics， 2001， 37： 113-122.
[3]Andersson J O， Nevalainen M. Unequal Exchange in Terms of Ecological Footprints： The Case of Finland Today [A]. Paper Written for the Lund Conference on ‘World System History and Global Environmental Change’， 2003.
[4]Hornborg A. Footprints in the Cotton Fields： The In
[5]Moran D. Embodied Ecological Footprints in International Trade [D/OL]. Sweden： Lunds University， 2007， http：// Report 2000[C]. Geneva： WWF International， 2000： 10-30.
[11]Machado G， Scheffer R， Worrell E. Energy and Carbon Embodied in the International Trade of Brazil： An Inputoutput Approach [J]. Ecological Economics， 2001， 39： 409-424.
[12]Li H， Zhang P D， He C， et al. Evaluating the Effects of Embodied Energy in International Trade on Ecological Footprint in China [J]. Ecological Economics， 2007， 62（1）： 136-148.
[13]Wiedmann T. A First Empirical Comparison of Energy Footprints Embodied in Trade：MRIO versus PLUM [J]. Ecological Economics， 2009， 68： 1975-1990.
[14]Wackernagel M， Monfreda C， Schulz N B， et al. Calculating National and Global Ecological Footprint Time Series： Resolving Conceptual Challenges [J]. Land Use Policy， 2004， 21： 271–278.
源于：论文格式范例www.udooo.com
提供碳汇用地的负担加重。我们应该认真思考如何在制成品、机电产品出口增长与生态资源保护之间寻求平衡，如何尽量减少产品出口所付出的生态资源代价。关键词：中美双边贸易；自然资本；生态足迹；PLUM
A 文章编号 1002-2104（2013）05-0170-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.201
3.05.025
中国对美贸易顺差已持续数十年。直至2004年前后，美方才提出用人民币升值来抑制巨大的双边贸易失衡。2005年7月人民币汇改至2009年，中国对美贸易顺差不降反升。此后，美方为扭转中美双边贸易失衡做出逼迫人民币升值的种种威胁。有人认为，中美贸易失衡，使美国民众失去成千上万的就业机会。另一些人则认为，中美贸易使美国消费者长期从购写价廉物美的中国制造消费品中获得大量消费者剩余，中国出口为美国消费品市场超过30年的物价平稳做出了贡献。无论是消费者剩余获取，还是消费品市场物价稳定，现有研究都是从传统经济学的货币资本（monetary capital） 的角度分析中美在双边贸易中的利益。而越来越多的生态经济学研究显示，货物和怎么写作在货币资本上的等价交换，有可能在自然资本（natural capital）上是不等价交换[1-6]。本研究试图从生态经济学的自然资本的角度分析中美在双边货物贸易中的利益。1 文献综述
自然资本，也称为生态资本（ecological capital），用来表示生态资源的存量，被生态经济学文献广泛使用，例如，Constanza et al.[7]， Andersson and Lindroth， Monfreda et al.[8]， Moran[5]等人的研究。传统经济学用货币资本表示货物和怎么写作的货币价值，但生态经济学认为货币资本不能反映货物和怎么写作的生态价值，故用自然资本表示货物和怎么写作所含有的生态价值。自然资本测算主要涉及两个问题，其一、自然资本的测度方式；其二，特定测度方式所采用的计算方法。
Moran et al.[6]概括了自然资本的四种测度方式：① 物资流分析（MFA），以重量测度生态资源；②基于能量的测度，用内涵能量或能量记忆来测度生态资源；③ 用人类占用的净原生产力（HANPP）测度生态资源；④生态足迹（ecological footprint， EF）， 以面积为单位测度生物圈的可再生能力有多少被人类活动所占用。一国/地区的EF是生产该国/地区货物和怎么写作的用地，并吸收这些货物和怎么写作的生产和消费所产生的排放和废弃物用地，以及提供基础设施用地面积之和。EF将某一商品所含的自然资本分解为以下六种类型的用地：耕地、草地、林地、水域、建筑用地、碳汇用地，其中，前五种用地为生产该商品的实际用地，碳汇用地为吸收该商品生产的排放所需用地，是虚拟用地。所谓虚拟，是指碳汇用地并不像实际用地那样，实际地占用地表面积。基于曹淑艳、谢高地[9]的分析，笔者强调EF的如下缺陷：① 核算的不完整。EF模型没有考虑包括地下水在内的地下资源，并暗含着不可再生资源与可再生资源之间不可相互替代的检测设。②缺乏动态性。EF基本模型表达的是存量测度，没有将存量测度与出入系统的资本流结合起来。③缺乏结构性。EF基本模型直接把土地利用分配给最终消费，得到的部门-土地矩阵能反映部门的直接土地占用需求，但无法反映部门间接土地占用情况。
虽然EF存在缺陷，但在上述四种测度方式中，EF涵盖并改进了其他三种测度方式，比其他三种测度方式更加形象和直观，其使用日益广泛，故本研究采用EF测度中美双边货物贸易中商品所内涵的自然资本，进而揭示中美在双边货物贸易中的生态利益。
在使用EF分析国际贸易的文献中，EF的计算主要采用投入产出法（inputoutput， IO）和产品用地系数矩阵法（product land use matrix， PLUM）。IO方法将商品和怎么写作的贸易值转换成EF面积，转换所需系数由投入产出表导出，相关文献见诸Wackernagel et al.[10]， Machado et al.）[11]， Li et al.[12] 等人以及大量其他人员的研究。PLUM方法则是将商品的贸易量转换成EF面积，转换系数用来自全球足迹网（GFN）为世界大多数国家编撰的国家足迹账户（NFA）所提供或其他人员计算的产出系数计算得到。在对国际贸易进行EF分析的文献中，使用产品用地系数将商品贸易量转换成为面积的文献见诸van Vuuren el at.， Andersson and Nevalainen[3]， Hornborg[4]， Moran[5]， Moran et al.[6]等人的研究。
Wiedmann[13]全面、详细地阐述了IO方法与PLUM方法的优劣对比。笔者在此强调PLUM方法的如下优点：①联合国食品和农业组织（FAO）数据库及全球贸易数据库提供了与NFA中的商品编码一致的年度贸易数据。故PLUM可以获得长时期的年度数据。在IO方法中，各国通常不提供年度的投入产出表。② PLUM方法的分辨率可以达到具体的商品。IO方法的分辨率只能到达部门或产业。③ PLUM方法的系数矩阵构建相对简单，NFA给出的转换系数已经考虑了母产品（例如，桔子）到子产品（例如，桔汁）的转换率，IO方法的转换系数则要考虑从最终产品追朔到原材料的完整供应链。在对商品量转换成EF面积进行EF时间序列的研究中，产出系数的选择涉及两个重要问题[14]：其一，产出系数的空间选择。在空间维度中，产出系数可以在全球产出和当地产出中选择。全球产出是指使用世界平均产出系数将以吨（tonne）或立方米（m3）表示的商品量转换为用地面积，当地产出是指使用所研究地区的产出系数进行商品量到用地面积的转换。使用全球产出可以标准化不同地区间生态生产力的差异，利于不同地区的横向比较。其二，产出系数的时间选择。在时间维度中，产出系数可以在可变产出和恒定产出中选择。可变产出具有动态性，每一年份均使用当年的产出系数进行商品量和用地面积之间的转换，可以同时反映消费、生产和土地生态生产力等因素对EF的综合影响。恒定产出具有静态性，选定一年为基年，检测设每一年的生态生产力都与基年相同，历年都使用基年的产出系数将商品量转换为用地面积，可以有效地分割各因素对一定人口所占用EF的影响。
本研究采用PLUM方法并选择全球恒定产出计算1992年至2010年中国向美国出口及从美国进口的全部商品的自然资本。在空间维度上选取全球产出，可以将美国生产的商品中内涵的用地面积和中国生产的商品中内涵的用地面积统一为全球公顷，以便对双边贸易中进出口的自然资本进行横向比较；在时间维度上选取恒定产出，可以排除土地生态生产力的变化对EF造成的名义影响。
对测算得到的自然资本EF值从两个方面加以分析：①构造EF密集度、EF贸易条件及EF结构，进而分析EF值的贸易特征；②测算1992年至2010年中美双边货物贸易值的顺差结构，进而从货币资本流向及商品流向的角度揭示自然资本流向的成因。
本研究在以下方面不同于van Vuuren el at.， Andersson and Nevalainen[3]， Hornborg[4]， Moran[5]， Moran et al.[6]等人的研究：① 现有研究缺乏双边贸易的时间序列分析，在van Vuuren el at.的研究中，贸易只是一个次要问题；Andersson and Nevalainen[3]考察2000年芬兰与其他地区之间的贸易的EF；Hornborg[4]考察18世纪末及19世纪初英国与北美进行原棉与棉制品、羊毛与羊毛制品贸易中，原料与制成品在货币资本的等价交换，其空间（用地）交换和时间（用工）交换却是不等价的；Moran[5]， Moran et al.[6]则是在全球范围内考察2002年每个国家的出口的EF。本研究却是对中美双边货物贸易进行的时间序列分析。② 现有研究中，只有Moran[5]， Moran et al.[6]构造了产品用地产出系数矩阵。Moran[5]， Moran et al.[6]将各个国名、四类用地产出系数构造了不可直接计算的矩阵，也没有列出矩阵运算的算式。本研究构造了商品贸易量向量（1×n）、用地转换系数矩阵（n×5）及等价因子向量（5×1），用地转换系数是用地产出系数的倒数，并建立三个矩阵连乘的算式，以计算某一年n种进口或出口商品的每一种用地类型的EF值及五种类型用地之和的EF值。③ 本研究双边贸易商品的EF流向进行贸易特征分
2 EF值测算方法及数据
参照Moran[5]， Moran et al.[6]构造的产品用地产出系数矩阵，本文构造产品用地转换系数矩阵，并建立矩阵算式，以计算1992年至2010年中国向美国出口及从美国进口的全部商品的EF值。本研究选择全球恒定产出并选取2007年为基年，在世界土地生态生产力不变的检测设条件下，1992年至2010年均使用2007年世界土地平均产出系数。在全球范围内，建筑用地不到总用地量的10%，并且，在贸易商品的生态足迹中，建筑用地不到2%[6]，故本研究参照Moran et al.[6]的做法，将贸易商品所含的自然资本分解为耕地、草地、林地、水域和碳汇用地，不考虑建筑用地。2.1 矩阵及算式
2.1 数据来源
农产品贸易量、牧产品的贸易量、渔产品的贸易量均来自UN Comtrade，采用HS02商品编码，林产品的贸易量来自FAO的ForesSTAT Statistical Database，采用FAO商品编码。碳汇用地所需的商品贸易量来自UN Comtrade，采用SITC Rev.1商品编码。商品的内涵能源密度、电力能源系数都从NFA2010版中得到。但是NFA2010版未提供世界电力和热能的碳密度，本文采用NFA2010版的匈牙利账户中的CO2核算工作表推算出2010年世界电力和热能的碳密度。所有产品产出系数及用地均衡因子来自NFA2010。2.2 HS92向HS02及HS96向HS02的版本转换
UN Comtrade在1992年至1995年、1996年至2001年、2002年至2010年的贸易数据分别采用HS92、HS96及HS02编码。本文使用HS92与HS02及HS96与HS02的转换表将HS92及HS96编码数据转换成HS02编码数据，转换表可从Comtrade数据库中得到。3 测算结果及分析
1992年至2010年中国对美国贸易全部商品（出口年均510种，进口年均550种）的EF值及折线图分别如附表1和图1所示（鉴于版面所限，附表1略去，有兴趣的读者可向作者索取）。图1显示，总体而言，在1992年至2010年的中美双边货物贸易中，中国是四种实际用地（耕地、草地、林地、水域）的净进口国，反映出中国实际用地比较劣势日趋加剧；1992年至1999年间，美国为碳汇用地的
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净出口国，2000年至2010年间，美国转变为碳汇用地的净进口国，且净进口量呈波动上升趋势，美国通过货物贸易从中国获得排放空间。因此，美国用实际用地换取中国的碳汇用地。为考察中国对美国货物贸易EF值的贸易特征，笔者构造EF密集度（EFI）、EF贸易条件（TTEF）及EF结构（EFS）如下：
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（1） 在1992年至2010年的中美双边货物贸易中，中国是实际用地的净进口国，碳汇用地EF贸易条件恶化、出口EF结构碳化。美国自2000年以来是碳汇用地的净进口国，美国通过货物贸易从中国获得排放空间，碳汇用地EF贸易条件改善、出口EF结构绿化，因此，美国不仅获得消费者剩余和消费品市场物价平稳的货币资本利益，也获得用实际用地换取碳汇用地的自然资本利益。（2） 我国碳汇用地净出口集中在 “杂项制品”、“SITC未另分类的其他商品和交易”、“机械及运输设备”、“矿物燃料、润滑油及有关原料”、“饮料及烟草”等五个类别的商品。在这五个类别中，我国自2000年以来为美国提供排放空间。长期以来，我们认为我国制成品、机电产品出口的增长，就意味着出口商品结构的提升。但是，这种出口商品结构提升并未考虑自然资本的代价。我们未曾意识到，制成品、机电产品出口的增长同时也意味着我国为贸易伙伴国提供碳汇用地的负担加重。我们应该认真思考如何在制成品、机电产品出口增长与生态资源保护之间寻求平衡，如何尽量减少产品出口所付出的生态资源代价。
（3） 在1992年至2010年的中美双边货物贸易中，中国实际用地净进口量呈逐年上升趋势，反映出中国实际用地比较劣势日趋加剧。我们需要进一步研究：我国总体上是否呈现生态资源贫瘠化，生态资源贫瘠化又是否与中美贸易正相关。
致谢：华中科技大学经济学院下列同学参与本课题的研究工作：2006级本科生谭新龙、徐化愚，2009级硕士研究生沈晗；2008级本科生李璇、冯亚平，201硕士研究生邬光燕、吴莉。2012级硕士研究生杨楠承担投稿的格式调整。作者谨此向他们致以谢忱。作者感谢两位匿名审稿专家指出论文初稿存在的问题，并提出具体而富有建设性的修改建议。文责由作者自负。
（编辑：刘呈庆）
参考文献（References）
van Vuuren D P， Smeets E M W， De Kruijf H A M. The Ecological Footprint of Benin， Bhutan， Costa Rica and Netherlands[R]. RIVM Report 807005 004. Bilthoven， Netherlands： National Institute of Public Health and the Environment， 1999.
Andersson J O， Lindroth M. Ecologically Unsustainable Trade [J]. Ecological Economics， 2001， 37： 113-122.
[3]Andersson J O， Nevalainen M. Unequal Exchange in Terms of Ecological Footprints： The Case of Finland Today [A]. Paper Written for the Lund Conference on ‘World System History and Global Environmental Change’， 2003.
[4]Hornborg A. Footprints in the Cotton Fields： The In
源于：查抄袭率本科毕业论文www.udooo.com
dustrial Revolution as Timespace appropriation and EnvironmentalLoad Displacement [J]. Ecological Economics， 2006， 59： 74-81.[5]Moran D. Embodied Ecological Footprints in International Trade [D/OL]. Sweden： Lunds University， 2007， http：// Report 2000[C]. Geneva： WWF International， 2000： 10-30.
[11]Machado G， Scheffer R， Worrell E. Energy and Carbon Embodied in the International Trade of Brazil： An Inputoutput Approach [J]. Ecological Economics， 2001， 39： 409-424.
[12]Li H， Zhang P D， He C， et al. Evaluating the Effects of Embodied Energy in International Trade on Ecological Footprint in China [J]. Ecological Economics， 2007， 62（1）： 136-148.
[13]Wiedmann T. A First Empirical Comparison of Energy Footprints Embodied in Trade：MRIO versus PLUM [J]. Ecological Economics， 2009， 68： 1975-1990.
[14]Wackernagel M， Monfreda C， Schulz N B， et al. Calculating National and Global Ecological Footprint Time Series： Resolving Conceptual Challenges [J]. Land Use Policy， 2004， 21： 271–278.