技术突破有望扭转碳关税对中国钢铁行业及全球经济的不良影响

《Global Environmental Change》：Technological breakthroughs can reverse the unintended negative impacts of carbon tariffs on China’s steel sector and global economy

　　

Zhixiong Weng|Chaoyi Guo|Xiaorui Liu|Pauline Miquel|Xinyuan Liu|Hancheng Dai

中国北京100124，北京工业大学，材料低碳循环利用国家重点实验室

摘要

欧盟实施的碳边境调节机制预计将对全球经济产生深远影响。本研究构建了一个全球动态可计算一般均衡模型，主要用于模拟仅对中国钢铁行业征收碳关税所带来的影响。研究结果表明，较高的碳关税将对中国经济带来巨大压力，到2050年可能导致GDP损失720.2亿美元，2060年钢铁行业就业岗位减少12.706万个，行业附加值损失326.3亿美元，同时钢铁出口量也会显著下降。虽然碳边境调节机制会降低中国高能耗产品的国际竞争力，但也会在其他国家引发出口替代效应。此外，研究发现中国钢铁行业的绿色技术进步能够大幅抵消碳关税的负面影响。在高碳关税与高技术发展的双重作用下，到2060年中国GDP有望增加2815.6亿美元，钢铁行业就业人数增加2.91%，即83.36万个岗位，行业附加值增加2325.3亿美元。不过，研究也指出，技术进步可能会增加钢铁行业的电力需求，从而抵消部分气候改善效果，进而引发碳排放的反弹现象。这些研究结果表明，各国必须通过降低出口产品的碳强度，并投资于长期低碳技术转型，为应对碳边境调节机制做好准备，以在碳约束日益严格的全球经济中保持竞争力。

引言

碳边境调节机制是一种重要的政策工具，它要求对进入欧盟的进口商品征收碳定价费用（Bayer和Schaffer，2024b；Zhao和Lin，2025b）。这一机制有助于消除进口产品与欧盟境内生产产品之间的碳定价差异（Bellora和Fontagné，2023；Magacho等人，2024），从而确保进口商为其商品所涉及的碳排放承担责任（Fournier Gabela等人，2024；Jakob，2021；Meunier等人，2014；Misch和Wingender，2024）。对于欧盟以外的国家而言，碳边境调节机制将为它们的出口产品增加额外的“碳成本”，进而缩小欧盟企业与非欧盟企业之间的生产成本差距。这种变化将提高出口成本，削弱非欧盟国家的比较优势（Gu等人，2023；Zhong和Pei，2022）。尽管欧盟和一些发达国家已经设立了相对较高的碳价格，但许多发展中国家仍没有或仅有较低的碳定价，因此其产品无需承担碳成本。这样一来，这些国家的高能耗出口产品将面临巨大挑战，尤其是在那些高度依赖欧盟市场的国家。随着该政策的实施，碳边境调节机制对非欧盟国家的全面影响将会逐渐显现，而且随着更多行业被纳入该政策的覆盖范围，其影响会愈发显著。

欧盟率先将碳边境调节机制作为贸易政策工具，旨在解决国内外企业之间的碳成本差异问题，从而降低“碳泄漏”的风险。该机制于2019年被纳入《欧洲绿色协议》，作为对进口商品实施更严格碳监管的手段。2023年至2025年为过渡期，期间进口商只需每季度报告其出口至欧盟产品的碳排放情况，无需承担经济处罚。2025年6月通过的一项提案提出了简化的碳边境调节机制框架，包括每年50吨的进口额度豁免。正式实施时间定于2026年1月，届时进口商必须申报进口商品的数量及其对应的温室气体排放量，并提交碳边境调节机制证书。短期内，钢铁、水泥、铝、化肥、电力和氢气这六大高能耗行业将首先受到该机制的影响。从2026年到2034年，欧盟排放交易体系的免费配额将逐步取消，与碳边境调节机制的实施阶段相衔接，到2034年所有免费配额都将被取消，受影响的行业范围也将进一步扩大。目前的政策趋势表明，碳边境调节机制的实施将会按计划推进，其对全球贸易格局将产生深远影响，尤其会影响到工业供应链以及低碳技术的投资趋势。

由于欧盟实施碳边境调节机制，钢铁行业将面临严重后果。2023年，欧盟进口的需缴纳税款的钢铁产品价值约为712.1亿美元，其中20.18%来自中国（详见补充资料中的表S1）。除了中国之外，欧盟还大量依赖俄罗斯、土耳其、印度和韩国等国的钢铁及相关产品，进口量分别为593万吨、490万吨、465万吨和381万吨（详见补充资料中的表S2）。碳边境调节机制的实施无疑会增加这些主要出口国钢铁行业及其上下游产业的生产成本（Chen等人，2025）。成本的上升将不利于这些国家的经济增长和产业竞争力，进而可能对整体经济福利造成严重影响。

目前关于碳边境调节机制的研究主要集中在两个领域。一个领域是从制度角度探讨该机制，涉及运作机制（Evans等人，2021；Fouré等人，2016；Helm和Schmidt，2015）、WTO合规性（Cosbey等人，2019；McKibbin等人，2018；M?rsdorf，2022；Rocchi等人，2018）、政策可行性（Sandler和Schrag，2025）以及公众接受度（Bayer和Schaffer，2024a；Overland和Sabyrbekov，2022），并据此提出政策建议。另一个领域则着眼于评估碳边境调节机制可能带来的影响，尤其是“碳泄漏”问题（Bellora和Fontagné，2023）。这些研究通常运用投入产出分析方法来评估碳边境调节机制所涵盖的排放范围和特征（Li等人，2023；Yeo等人，2022），而大多数研究则借助可计算一般均衡模型来分析直接和间接影响（Gu等人，2023；Sejdiu，2023）。直接影响主要研究碳边境调节机制如何影响产业竞争力，以及通过能源市场、收入分配和技术溢出等途径来缓解这种影响（B?hringer等人，2022；Chang，2025；Perdana和Vielle，2022；Sakai和Barrett，2016）。间接影响则研究碳边境调节机制是否会影响非欧盟国家的气候政策（Magacho等人，2024；Zhao和Lin，2025a）。总体而言，尽管现有研究为碳边境调节机制的设计及其潜在影响提供了宝贵见解，但它们仍然忽视了非欧盟国家的反应或措施及其后续影响，这可能导致人们低估该机制更广泛的间接效应。

与现有研究相比，本文从三个层面深化了对碳边境调节机制长期效应的理解。首先，通过在上层经济模型与底层技术模型之间建立软链接，解决了在可计算一般均衡框架中纳入行业特定技术变革的问题。这种方法使得未来年份社会核算矩阵表中的电力投入占比能够与钢铁行业的预期技术发展路径相契合，从而提升模型反映结构性变化的能力，比如在净零目标约束下从高炉向电弧炉的转型。其次，本研究提出了主动采用绿色技术以应对碳关税的情景，旨在探讨技术变革如何减轻该政策带来的经济负担。虽然大多数现有研究集中在碳泄漏或关税传导效应上，但我们的分析强调了技术进步在减轻GDP、就业和出口方面的损失方面的潜力，尤其是在那些大型高能耗行业。第三，通过将行业技术动态纳入具有长期时间跨度和区域精细度的全球可计算一般均衡模型，我们能够模拟2014年至2060年间碳边境调节机制在不同国家和行业中的影响。这有助于更全面地评估边境碳定价与长期结构转型之间的关系，也为分析在新的贸易和气候政策下的产业调整提供了依据。

本文的其余部分结构如下：第2节介绍了分析中使用的建模框架、情景设定和数据来源。第3节展示了主要的模拟结果。第4节讨论了更广泛的政策含义、研究局限性以及未来研究方向。第5节对整个研究进行总结。

章节要点

IMED/CGE模型

基本设置。本研究采用的IMED|CGE模型是一种递归动态可计算一般均衡模型，涵盖了14个国家的25个综合行业（见图1）。该模型基于一般均衡理论，能够确定经济产出、价格和能源消耗的最优水平，从而在给定约束条件下实现各市场之间的均衡。在过去十年中，

经济与福利变化

在低碳边境调节机制情景下，与基准情景相比，中国到2050年的GDP损失将为594.3亿美元，约占中国GDP的0.14%（见图5）。而在高碳边境调节机制情景下，中国2050年的GDP损失预计为705.4亿美元，相当于基准GDP的0.17%。这两种情景都是对中国钢铁行业征收不同税率的碳关税。不过，在这些基准预测中，没有考虑技术进步因素

讨论

本研究为各国有效应对碳关税的影响、推动钢铁行业的技术升级提供了参考。欧盟将于2026年1月开始正式实施碳边境调节机制，之后还将推出一系列相关政策，显示出其实施碳关税的决心。我们的研究指出，那些依赖能源出口的国家将面临巨大冲击，因为这些关税将会大幅

结论

本研究构建了一个全球动态可计算一般均衡模型，用于分析在全球主要经济体中单方面对中国钢铁行业征收碳边境调节税所带来的影响，同时还进一步分析了碳关税覆盖更多国家时的可能结果。该分析区分了高碳关税和低碳关税两种情景，并通过将上层模型与底层模型相结合的方式，纳入了不同水平的技术进步因素。通过模拟这些情景，本研究

CRediT作者贡献说明

Zhixiong Weng：撰写——初稿撰写、正式分析。Chaoyi Guo：撰写——初稿撰写、方法论、数据整理。Xiaorui Liu：可视化、方法论。Pauline Miquel：概念设计。Xinyuan Liu：概念设计。Hancheng Dai：撰写——审稿与编辑、概念设计。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了智能电网-国家科技重大专项（编号：2024ZD0802900）、中国科学技术部国家关键研发计划（编号：2023YFF0805702、2023YFE0112900）以及北京市自然科学基金（编号：9244020）的支持。