全球化背景下中国碳市场的减排和福利效应内容提要：本文提出并建立了在全球化背景下囊括能源市场和碳减排的多地区多行业的一般均衡模型，将生产中能源的使用、碳排放、碳税、碳关税以及全球生产网络纳入模型，为在全球化背景下量化研究低碳政策的福利和排放效应奠定方法基础。 本文利用结构式方法估计了模型的主要参数，量化研究了中国建立碳排放权交易系统和欧盟实施“碳边境调节机制”对中国和世界主要经济体的经济和碳排放的影响，并提出了新颖的渠道分解方法。 结果表明中国实施碳市场可以降低中国碳排放、优化产业结构，但将通过降低出口竞争力为中国带来一定的福利损失。 由于存在碳泄漏问题，中国实施碳市场对全球碳排放的降低影响有限。 欧盟实施“碳边境调节机制”将对中国出口带来一定负面影响，但影响程度有限，对全球碳减排贡献有限。关键词：量化贸易模型　 碳市场　 碳关税　 能源　 全球生产网络∗　 段玉婉、蔡龙飞（通讯作者），中央财经大学国际经济与贸易学院，邮政编码：１０００８１，电子信箱：ｄｕａｎｙｕｗａｎ＠ｃｕｆｅ． ｅｄｕ． ｃｎ，２０２１１１００８８＠ｅｍａｉｌ． ｃｕｆｅ． ｅｄｕ． ｃｎ；陈一文，北京大学光华管理学院，邮政编码：１００８７１，电子信箱：１３４１１９９０９８２＠１６３． ｃｏｍ。 本文得到国家社会科学基金青年项目（２２ＣＪＹ０１９）的资助。 作者感谢匿名审稿专家提供的建设性意见。 当然，文责自负。一、引　 言随着气候变化问题日益严重，气候治理成为世界关注的首要发展议题。 全球化是当前世界发展的主要趋势，世界各经济体通过全球生产网络紧密联系。 气候政策与贸易政策一起成为全球政策协调体系的重要内容。 中国是世界上最早提交国家自主贡献方案的发展中大国之一，而且不断提出更具雄心的国家自主贡献新举措，展现了应对气候问题上的大国担当和责任。２０２０年在第七十五届联合国大会上，习近平总书记提出中国将“采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于２０３０年前达到峰值，努力争取２０６０年前实现碳中和”。２０２２年党的二十大报告进一步提出要“积极稳妥推进碳达峰碳中和”，“坚持先立后破，有计划分步骤实施碳达峰行动”。利用碳定价机制撬动市场内生动力是全球各经济体发展低碳经济的主要政策工具。 据世界银行统计，截至２０２３年３月３１日，全球正在运行的碳定价机制达７３个，覆盖全球约２３％的温室气体排放，其中碳税和碳排放权交易市场（简称“碳市场”）是最常见的碳定价工具。 碳市场是中国实现碳减排的核心政策工具。 ２０２１年７月，中国的碳排放权交易市场在上海环境能源交易所启动。２２２５家发电企业为首批参与碳排放交易单位，约占全国碳排放总量４０％。 截至２０２３年６月３０日，全国碳市场运行平稳，总体碳价在３８—６０元／ 吨之间。 未来，石化、化工、造纸、航空、建材、有色金属和钢铁等行业也有望被逐步纳入中国碳市场。 中国作为全球生态文明的重要践行者，其低碳发展的实践是全球气候治理的重要组成部分。 全国碳市场对中国和全球的碳减排、福利和产业结构影响如何呢？ 研究该问题对中国进一步制定更为合理的低碳经济政策和更优实现“双碳”目标具有重要的政策启示和实证参考价值。 本文将对此展开研究。在全球碳定价机制中，欧盟碳定价处于较高水平；为避免本国因碳价带来的成本上升而丧失产品国际竞争力，欧盟计划于２０２３ 年１０ 月试运行碳边境调节机制（ｃａｒｂｏｎ ｂｏｒｄｅｒ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ１ ２ １２０２３年第７期ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ＣＢＡＭ）（简称“碳关税”），对来自碳排放规制较弱的经济体的进口品征收碳关税。①本文也将研究欧盟实施碳关税政策对中国和世界的经济和碳排放的影响。碳市场通过把排放权当作稀缺资源，用市场化手段推进企业减排。 碳市场建立将降低中国的碳排放，为全球人民谋福利；同时，碳价将增加企业排放成本，影响中国产品的国际竞争力。在全球生产网络背景下，各经济体各行业的生产活动紧密相连，中国作为全球第一贸易大国和第二大消费市场，其碳市场建立必将对全球能源市场、产品市场带来影响，并带动世界贸易格局的变化，最终对各经济体的经济和福利带来不同的影响。 国际贸易是碳排放在经济体间转移的重要渠道，中国实施碳价，如果其他经济体不采取同步行动，将不可避免地导致“碳泄漏”问题。因此，要量化研究中国碳市场的经济、福利和排放效应，必须考虑国际贸易和生产网络在其中的作用，需建立一个同时囊括产品市场、能源市场、碳排放和全球生产网络的多地区多行业的一般均衡模型。本文创新性地提出了一个囊括全球生产网络和能源环境的多地区多行业的量化贸易模型，基于模型对贸易弹性和碳排放的气候影响系数等重要参数进行估计，利用反事实分析模拟测算了中国实施碳市场及欧盟实行碳关税对中国及世界主要经济体福利的影响。 相对于已有文献，本文至少在以下三方面具有重要创新：第一，构建崭新的一般均衡模型框架。 本文在Ｅａｔｏｎ＆Ｋｏｒｔｕｍ（２００２）基础上，将全球生产网络、化石能源和新能源的供给和消费、碳排放和碳减排、碳税和碳关税统一囊括入多地区多行业的一般均衡模型中，从而能更真实地反映全球贸易格局和碳排放格局，以更准确量化气候政策的福利效应。 本文建立的模型框架不仅可以直接用以量化研究全球生产网络中其他低碳政策的福利效应，也为研究贸易和碳排放关系奠定重要方法基础。 第二，基于本文提出的模型，对参数进行估计，并基于反事实分析，量化研究了中国碳市场建立对中国及世界主要经济体的贸易、福利、产业结构和碳排放等的影响。 研究结果表明中国碳市场可以有效降低中国的碳排放、优化产业结构，但会降低中国整体福利。 如果仅中国提高碳价，其他经济体不采取同步减排行动，中国碳市场将产生较严重的碳泄漏问题，使得全球碳排放降幅有限。 本文同时量化研究了欧盟实施碳关税政策的福利和排放效应，发现其对降低全球碳排放作用有限。 第三，本文对各行业贸易弹性以及各经济体碳排放的气候影响系数进行估计，为后续研究奠定数据基础。 文章将化石能源资源区分为煤炭、石油、天然气三类，考虑了三类能源间的相互替代以及同种能源在不同经济体间的碳排放因子的差异，并将碳排放变化分解为规模效应、组合效应和技术效应。 这使本文能更准确地衡量政策冲击对碳排放的影响及其主要影响渠道。本文余下的内容安排如下：第二部分梳理总结相关文献及本文的贡献；第三部分对全球碳排放格局、贸易格局及碳税政策进行概述；第四部分构建多国多行业一般均衡模型；第五部分介绍本文使用的数据以及参数估计和模型校准；第六部分实证分析中国碳市场和欧盟碳关税政策实施对中国和世界其他主要经济体的福利和碳排放的影响；第七部分为结论。二、文献综述在气候问题日益严峻和经济全球化的背景下，贸易与环境问题愈发受到学界关注。 与本文相关的文献包括三个部分：贸易与环境间关系的研究；贸易中的隐含碳排放核算；基于一般均衡模型的政策冲击的福利和排放效应分析。在贸易与环境的关系方面，文献最早从理论研究开始。 Ｐｅｔｈｉｇ（１９７５）建立两国两行业的一般２ ２ １段玉婉等：全球化背景下中国碳市场的减排和福利效应① 欧盟碳关税政策在２０２３—２０２５年为过渡期，从２０２６年开始全面征收。均衡模型，说明环境规制是国家比较优势的一种重要来源，环境规制弱的国家将出口并专业化生产污染密集型行业产品。 Ｃｏｐｅｌａｎｄ＆Ｔａｙｌｏｒ（１９９４）建立两国静态模型，探讨了收入、污染和贸易间的关系，表明高收入国家将选择更高的环境规制，并专一化生产相对清洁的产品；他们采用Ｇｒｏｓｓｍａｎ＆Ｋｒｕｅｇｅｒ（１９９１）的方法将贸易开放对环境的影响分解为规模效应、结构效应和技术效应，发现自由贸易将加剧全球污染。 Ａｎｔｗｅｉｌｅｒ ｅｔ ａｌ． （２００１）对此进行扩充，在赫克歇尔—俄林模型框架下探讨了贸易与环境的关系，也为后续经验研究提供了基本分析框架（李锴和齐绍洲，２０１１）。 贸易与环境领域的一个重要假说是污染天堂假说，即开放经济条件下，污染密集型产业会从环境规制严格国家转移到环境规制相对宽松的国家。 许多实证研究通过探究环境规制对贸易的影响或者开放度对环境的影响来检验污染天堂效应是否存在（Ａｉｃｈｅｌｅ ＆Ｆｅｌｂｅｒｍａｙｒ，２０１５）。 国际贸易与环境的另一个重要领域是利用核算方法研究国际贸易中的隐含碳排放（刘增明等，２０２１）。 这些研究大多发现国际贸易导致大量的碳排放在国家间转移。 不少研究者利用结构分解分析方法对贸易隐含碳排放的变化原因进行分解（Ｄｕａｎ＆Ｙａｎ，２０１９）。文献常用可计算一般均衡（ｃｏｍｐｕｔａｂｌｅｇｅｎｅｒａｌ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ，ＣＧＥ）分析方法进行政策模拟，ＣＧＥ利用经典的Ａｒｍｉｎｇｔｏｎ假设，可用来量化研究环境或贸易政策对宏观经济和碳排放的潜在影响（Ｌｉｎｅｔ ａｌ．，２０１９；Ｃａｏｅｔ ａｌ．，２０２１）。 然而ＣＧＥ模型存在一定不足：一是模型设定依赖大量参数；二是ＣＧＥ被文献认为不能清晰反映外部冲击影响经济的各个渠道（Ｃｏｓｔｉｎｏｔ ＆Ｒｏｄｒｇｕｅｚ⁃Ｃｌａｒｅ，２０１４）。 近年来兴起的量化贸易模型能够克服ＣＧＥ缺点，紧抓现实世界的典型事实，以更简洁的模型刻画现实经济的主要特征，并基于模型和现实数据对重要参数进行结构式估计，使得数据与模型能够紧密结合，不仅能更准确地量化模拟政策冲击的经济效应，更能清楚展现冲击的影响渠道。 目前该方法是国际上研究贸易政策的福利效应的最前沿研究方法。 然而，目前该方法在资源环境方面的应用较少；Ｓｈａｐｉｒｏ ＆Ｗａｌｋｅｒ（２０１８）建立一般均衡模型，研究了贸易模式和生产率变化等因素对美国污染排放下降的贡献。 Ｄｕａｎｅｔ ａｌ． （２０２１）将其拓展至多国多行业模型，研究了污染税对贸易模式的影响。 但二者均聚焦于对污染而非ＣＯ２ 的研究，因此，模型上具有重要区别：首先，它们没有囊括能源行业，因此不能反映能源结构调整对排放强度的影响；其次，效用函数不同，污染对福利的影响具有本地局部性，而ＣＯ２ 则是全球性影响，一国碳排放对其他国家福利有较强的溢出效应。 Ｅｇｇｅｒ ＆Ｎｉｇａｉ（２０１５）和Ｌａｒｃｈ＆Ｗａｎｎｅｒ （２０１７）虽然研究了碳排放，但并没有囊括行业间的投入产出联系，因此不能反映全球价值链在其中的作用，朱治政（２０１９）虽然考虑了行业间的投入产出联系，但忽视了能源市场，因此不能反映碳减排政策通过改变各国能源消费总量、能源投入结构和能源贸易差额等变化对各国实际收入和碳排放的影响。①目前缺乏研究建立量化贸易模型对中国碳市场的经济福利效应或欧盟征收碳关税的福利效应进行综合分析。三、典型事实分析本节对全球碳排放格局的现状和典型特征进行总结。（一）世界碳排放格局根据２０２０年美国能源信息署（ＥｎｅｒｇｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＥＩＡ）数据，中国、美国、欧盟和印度是全球碳排放量最大的国家或地区，碳排放分别占全球的３２. ３１％、１３. ６５％、８. ７７％和３ ２ １２０２３年第７期① Ｅｇｇｅｒ ＆Ｎｉｇａｉｉ（２０１５）在Ｅａｔｏｎ＆Ｋｏｒｔｕｍ（２００２）模型基础上加入能源行业，探究了不同能源政策对碳排放的影响。 Ｌａｒｃｈ＆Ｗａｎｎｅｒ（２０１７）分析了碳关税的经济和减排效应。 朱治政（２０１９）进一步加入行业间的投入产出联系，研究了碳关税与《京都议定书》中哥本哈根协议的减排协定对国际贸易与全球碳排放的影响。５. ０６％。 生产活动是碳排放的主要来源，其中电力和热力的供应、贸易和运输行业、非金属矿物、金属冶炼及金属制品行业是生产碳排放的主要来源行业，共占全球碳排放总量的７６. ０７％。①不同经济体的单位ＧＤＰ的碳排放差异显著。 根据ＥＩＡ数据，２０２０年全球主要经济体的单位ＧＤＰ碳排放与人均ＧＤＰ间呈现负相关关系，表明发达经济体更倾向于拥有更清洁的生产技术和产业结构。②其中，中国单位ＧＤＰ碳排放为０. ４６吨／ 千美元，仅次于俄罗斯。 产业结构和能源消费结构在其中起到重要作用。 根据２０２０年亚洲开发银行（ＡｓｉａｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｂａｎｋ，ＡＤＢ）提供的多区域投入产出表（ｍｕｌｔｉ⁃ｒｅｇｉｏｎａｌ ｉｎｐｕｔ⁃ｏｕｔｐｕｔ，ＭＲＩＯ）数据（简称ＡＤＢ⁃ＭＲＩＯ表），非金属矿物，金属冶炼，化学工业，电力、燃气和水的供应这些高能耗行业的增加值在中国ＧＤＰ中的比重为１０. ２５％，高于美国（４. ９０％）和世界平均水平（７. ３７％）。 ＥＩＡ数据显示，中国能源消耗中煤炭占比较高，２０２０年为６６. ３８％（按照平均低位发热量），高于世界平均水平（３１. ０１％）。 由于单位煤炭带来的碳排放显著高于其他能源，中国单位ＧＤＰ的碳排放较高。 这些特征表明国家间在单位产出排放和生产结构方面有显著的异质性。（二）贸易隐含碳排放贸易对全球碳排放具有重要影响，根据污染天堂假说，国际贸易将造成碳排放产生地和产品消费地的国别分离，带来国家间的碳排放转移。 本文利用ＡＤＢ⁃ＭＲＩＯ表及碳排放数据计算贸易隐含碳排放。 结果表明，国际贸易带来了严重的“碳泄漏”问题。２０２０年出口隐含碳排放在全球总碳排放中的比重高达２９. ２８％。 除美国外，出口隐含碳排放在各经济体总排放中的比重均在２０％以上。中国的出口隐含碳排放规模最大，在全球贸易隐含碳排放中占比超过１／ ５。 利用出口隐含碳排放减去进口隐含碳排放可得各经济体的净ＣＯ２ 出口，结果表明，以美国和日本为代表的发达经济体以ＣＯ２ 净进口为主，而以中国和俄罗斯为代表的发展中经济体以ＣＯ２ 净出口为主，这说明了碳排放从发达经济体向新兴经济体转移的现象。上述典型事实表明在探讨低碳政策对全球经济和碳排放的影响时，国际贸易和全球价值链是不容忽视的重要背景和作用渠道。 同时也应该充分考虑国家和行业在能源消耗结构、减排技术和比较优势上的异质性。 因此，建立一个囊括全球生产网络，且能够充分反映各国各行业在能源消耗结构、减排技术和生产技术方面异质性的一般均衡模型是准确衡量低碳政策的经济和排放效应的前提。四、模型设定本文拓展了Ｅａｔｏｎ＆Ｋｏｒｔｕｍ（２００２）的量化贸易模型，建立了囊括全球生产网络和能源环境的多地区多行业的一般均衡模型。 模型将全球生产网络、能源使用和贸易、碳排放和碳减排、碳税和碳关税统一纳入量化贸易模型中，从而清晰展现出生产、国际贸易和碳排放之间的相互作用，以探究气候政策通过生产和贸易对各经济体碳排放和福利的影响及其主要影响渠道。 清楚起见，假设世界共有Ｎ个国家，Ｊ个行业和３类要素，即劳动力、新能源和Ｋ种化石能源，化石能源分为石油、煤炭和天然气三种。 生产者使用劳动力、能源资源和来自其他行业的中间投入进行生产，生产过程中，化石能源投入会产生碳排放；企业将一部分产出用于减排投入，以减少碳排放。 居民不直接消费能源，但可通过消费各行业商品而间接消费能源。本文分别用下标ｎ、ｉ 代表国家，用ｊ、ｋ代表行业或产品，ｅ代表化石能源。 ｎ国的劳动力总数为Ｌｎ，新能源禀赋数量为Ｈｎ，劳动和新能源可以在国内不同行业间自由流动，但不能跨国流动。 ｎ国４ ２ １段玉婉等：全球化背景下中国碳市场的减排和福利效应①②分行业碳排放数据来自国际能源署（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＥｎｅｒｇｙＡｇｅｎｃｙ，ＩＥＡ）。因篇幅所限，相关计算过程和结果不在正文展示。 如有需要，可联系作者获取。 下同。的第ｅ种能源供给为Ｒｅｎ。 假设世界各行业生产均为规模报酬不变且处于完全竞争市场。（一）生产部门各行业均包括一个连续的产品种类ωｊ∈［０，１］，商品的生产需要投入劳动、中间品，并消耗能源，各国各行业以柯布道格拉斯（Ｃ⁃Ｄ）形式进行生产：ｙｊｎ（ωｊ） ＝ｚｊｎ（ωｊ）［Ｌｊｎ（ωｊ）］γｊｎ∏Ｊｋ＝１［ｍｋ，ｊｎ（ωｊ）］γｋ，ｊｎＨｊｎ（ωｊ）γＨ，ｊｎＧｊｎ（ωｊ）γＧ，ｊｎ（１）　 　 其中，ｙｊｎ（ωｊ）代表ｎ国商品ωｊ的潜在产出；ｚｊｎ（ωｊ）是生产效率；Ｌｊｎ（ωｊ）、ｍｋ，ｊｎ（ωｊ）、Ｈｊｎ（ωｊ）和Ｇｊｎ（ωｊ）分别为劳动力投入、来自行业ｋ的中间投入、新能源投入和化石能源投入；γｊｎ、γｋ，ｊｎ、γＨ，ｊｎ 和γＧ，ｊｎ分别衡量了四类投入成本在生产中的技术参数，满足γｊｎ＋∑Ｊｋ＝１γｋ，ｊｎ＋γＨ，ｊｎ＋γＧ，ｊｎ＝１。 Ｇｊｎ（ωｊ）＝∏Ｋｅ＝１［ｇｅ，ｊｎ（ωｊ）］ζｅ，ｊｎ表示不同化石能源以Ｃ⁃Ｄ生产函数的形式组合一起，ｇｅ，ｊｎ（ωｊ）表示第ｅ 种化石能源投入，ζｅ，ｊｎ 为其在该商品的所有化石能源投入花费中所占份额，有∑Ｋｅ＝１ζｅ，ｊｎ＝１；式（１）允许新能源和三类化石能源在生产中相互替代。 化石能源的使用将排放ＣＯ２，各国对不同能源的使用效率不同，因此，各国单位能源投入产生的ＣＯ２（即排放因子υｅｎ）不同；企业排放的ＣＯ２ 为∑Ｋｅ＝１ｇｅ，ｊｎ（ωｊ）υｅｎ。 分别用ｔｎ 和ｓｅｎ 表示ｎ国的碳价（由碳税政策或碳排放权交易系统决定）和ｎ国对能源ｅ 投入征收的能源税税率，该企业碳税和能源税成本分别为∑Ｋｅ＝１ｇｅ，ｊｎ（ωｊ）υｅｎｔｎ 和∑Ｋｅ＝１ｇｅ，ｊｎ（ωｊ）ｓｅｎ。厂商会将εｊｎｙｊｎ（ωｊ）的产出用于减排以减少碳税负担，εｊｎ∈（０，１）；因此企业最终的净产出为：ｑｊｎ（ωｊ）＝（１－εｊｎ）ｙｊｎ（ωｊ）。 本文根据Ｆａｒｒｏｋｈｉ ＆Ｌａｓｈｋａｒｉｐｏｕｒ（２０２１）的设定，减排的投入将提高化石能源使用效率，并最终减少碳排放：Ｇｊｎ（ωｊ）ｙｊｎ（ωｊ）＝（１－εｊｎ）１／ βｊｎ（２）　 　 式（２）表明，减排弹性βｊｎ 越大，表明企业减排努力增加１％对能源投入的降低作用越明显。 厂商去除减排投入的净产出为：ｑｊｎ（ωｊ） ＝［ｚｊｎ（ωｊ）］１－βｊｎ［Ｌｊｎ（ωｊ）］ξｊｎ∏Ｊｋ＝１［ｍｋ，ｊｎ（ωｊ）］ξｋ，ｊｎ［Ｈｊｎ（ωｊ）］ξＨ，ｊｎ［Ｇｊｎ（ωｊ）］ξＧ，ｊｎ（３）　 　 其中，ξｊｎ＝γｊｎ（１－βｊｎ），ξｋ，ｊｎ＝γｋ，ｊｎ（１－βｊｎ），ξＨ，ｊｎ＝γＨ，ｊｎ（１－βｊｎ），ξＧ，ｊｎ＝γＧ，ｊｎ（１－βｊｎ）＋βｊｎ。 求解厂商利润最大化问题得到单位投入组合成本为：ｃｊｎ＝Ｂｊｎ（ｗｎ）ξｊｎ∏Ｊｋ＝１（Ｐｋｎ）ξｋ，ｊｎ（ＰＨｎ）ξＨ，ｊｎ（ＰＧ，ｊｎ）ξＧ，ｊｎ（４）　 　 其中Ｂｊｎ 为常数，ｗｎ 为ｎ国工资，Ｐｋｎ 为ｎ国ｋ行业产品价格。①ＰＨｎ 为ｎ国新能源的价格。 ＰＧ，ｊｎ＝∏Ｋｅ＝１（ζｅ，ｊｎ）－ζｅ，ｊｎ∏Ｋｅ＝１（Ｐｅ＋ｔｅｎ＋ｓｅｎ）ζｅ，ｊｎ表示ｎ国ｊ 行业所使用的化石能源合成投入的价格，Ｐｅ为化石能源ｅ的价格，由国际市场的能源供需决定；ｔｅｎ＝ｔｎυｅｎ 为ｎ国单位ｅ能源投入面临的碳税税率；产品生产价格为ｃｊｎ／ ［ｚｊｎ（ωｊ）］１－βｊｎ。 ｎ国ｊ 行业生产中所使用的劳动力投入、来自ｋ行业的中间投入、新能源投入和化石能源投入在总成本中的比重分别为：ξｊｎ、ξｋ，ｊｎ、ξＨ，ｊｎ 和ξＧ，ｊｎ。 碳价上升将提高化石能源投入成本，进而提高产品价格。 由于不同种类能源间的替代作用，碳价上升将使得排放因子较高的能源被相对低碳的能源部分替代。５ ２ １２０２３年第７期① 劳动力跨行业自由流动表明一国各行业工资水平相等。 Ｂｊｎ＝（ξｊｎ）－ξｊｎ∏Ｊｋ＝１（ξｋ，ｊｎ）－ξｋ，ｊｎ（ξＨ，ｊｎ）－ξＨ，ｊｎ（ξＧ，ｊｎ）－ξＧ，ｊｎ。（二）贸易成本各国可从本国和其他国家购买产品，ｎ国从ｉ 国进口的行业ｊ 产品面临冰山贸易成本ｄｊｎｉ＞１、普通关税成本ᢻτｊｎｉ＝１＋τｊｎｉ。 因此ｎ国从ｉ 国进口单位商品ｊ 面临的总贸易成本为κｊｎｉ＝ᢻτｊｎｉｄｊｎｉ，产品在进口国的价格为ｐｊｎｉ（ωｊ）＝ｃｊｉκｊｎｉ／ ［ｚｊｉ（ωｊ）］１－βｊｎ。对每个产品种类ωｊ，各国各行业从各国选择最便宜的供应商购买，因此ｎ国的消费价格为ｐｊｎ（ωｊ）＝ｍｉｎｉ｛ｃｊｉκｊｎｉ［ｚｊｉ（ωｊ）］１－βｊｎ｝；在以最低价格购买后，各国各行业以ＣＥＳ生产函数将不同的产品种类合成至行业层面Ｑｊｎ＝［∫ ｒｊｎ（ωｊ）１－１／ σｊｄωｊ］σｊ／ （σｊ－１），并用于本国居民的消费或厂商的中间投入；其中ｒｊｎ（ωｊ）表示ｎ国对产品ωｊ的需求量。假设ｚｊｉ（ωｊ）１－βｊｎ服从Ｆｒéｃｈｅｔ 分布Ｆｎ（ｚ）＝ｅ－λｊｎｚ－θｊ，其中λｊｎ＞０反映了ｎ国ｊ 行业的平均技术水平，θｊ＞０反映了生产效率在不同产品种类间的差异程度，θｊ越大表明差异越小。 ｎ国购买行业ｊ 合成品的价格为：①Ｐｊｎ＝Ａｊ［∑Ｎｉ ＝１（λｊｉ（ｃｊｉκｊｎｉ）－θｊ）］－１／ θｊ（５）　 　 ｎ国消费的行业ｊ 产品来自ｉ 国的份额πｊｎｉ为：πｊｎｉ＝λｊｉ（ｃｊｉκｊｎｉ）－θｊ∑Ｎｈ＝１［λｊｈ（ｃｊｈκｊｎｈ）－θｊ］（６）　 　 贸易弹性θｊ直接关系到碳税通过影响生产成本，进而影响全球贸易模式的程度，本文将对此参数进行结构式估计。用Ｘｊｎ 表示国家ｎ对行业ｊ 产品的总花费，则ｎ国从ｉ 国进口ｊ 行业的金额为Ｍｊｎｉ＝Ｘｊｎπｊｎｉ／ ᢶτｊｎｉ（ＦＯＢ价格），ｎ国对ｉ 国ｊ 行业产品的出口额为Ｅｊｎｉ＝Ｘｊｉπｊｉｎ／ ᢶτｊｉｎ，ｎ国ｊ 行业产出为Ｙｊｎ＝∑Ｎｉ ＝１Ｅｊｎｉ。 用Ｅｅｎ＝ＲｅｎＰｅ表示ｎ国能源ｅ的总产出，用Ｍｅｎ＝∑Ｊｊ ＝１（Ｐｅｇｅ，ｊｎ）表示ｎ国对ｅ 能源的总需求，因此ｎ国总贸易赤字为商品赤字ＤＡｎ＝∑Ｊｊ ＝１∑Ｎｉ≠ｎＭｊｎｉ－∑Ｊｊ ＝１∑Ｎｉ≠ｎＥｊｎｉ和能源赤字ＤＧｎ＝∑Ｋｅ＝１（Ｍｅｎ－Ｅｅｎ）之和，即Ｄｎ＝ＤＡｎ＋ＤＧｎ。 Ｄｎ 为外生给定，但各行业商品（Ｃａｌｉｅｎｄｏ＆Ｐａｒｒｏ，２０１５）和各能源的贸易赤字由模型内生决定，且有∑Ｎｎ＝１Ｄｎ＝０。本文采用Ｅｇｇｅｒ ＆Ｎｉｇａｉ（２０１５）的设定，认为化石能源以国际统一价格在国际市场贸易，价格由全球供需关系决定。根据Ｃ－Ｄ生产函数性质，地区ｎ行业ｊ 对能源ｅ的需求为ｇｅ，ｊｎ＝ζｅ，ｊｎγＧ，ｊｎ／ ［（Ｐｅ＋ｔｅｎ＋ｓｅｎ）Ｙｊｎ］。 全球化石能源ｅ的总供给函数为Ｒｅ＝∑Ｎｎ＝１Ｒｅｎ，有Ｒｅ＝Ｂｅ（Ｐｅ）ηｅ，其中Ｂｅ为常数，ηｅ＞０为能源供给弹性。 化石能源市场的出清条件为：∑Ｎｎ＝１∑Ｊｊ ＝１ｇｅ，ｊｎ＝Ｒｅ＝Ｂｅ（Ｐｅ）ηｅ（７）　 　 根据Ｃ⁃Ｄ生产函数性质，新能源的市场出清条件为：ＰＨｎＨｎ＝∑Ｊｊ ＝１（ξＨ，ｊｎＹｊｎ） （８）　 　 （三）居民家户通过消费各行业产品获得效用，同时遭受全球碳排放通过改变气候环境带来的负效用（Ｓｈａｐｉｒｏ，２０１６）；消费者效用最大化问题为：６ ２ １段玉婉等：全球化背景下中国碳市场的减排和福利效应① 其中Ａｊ＝［Γ（１＋（（１－σｊ）／ θｊ）］１／ （１－σｊ）为常数，Γ（·）为伽马函数。ｍａｘＣｎＵ（Ｃｎ） ＝ｍａｘＣｊｎ｛ΠＪｊ ＝１（Ｃｊｎ）αｊｎ／ ［１＋（μ－１ｎＯｗ）２］｝ｓ． ｔ． ∑Ｊｊ ＝１（ＰｊｎＣｊｎ） ＝Ｉｎ（９）　 　 其