全球貿易分析項目的核心是 GTAP 數據庫，這是一個完整記錄、公開可用的全球數據庫，包含完整的雙邊貿易信息、運輸和保護聯系。GTAP 數據庫代表了世界經濟，并被全世界數以千計的人用作對全球經濟問題的大多數應用一般均衡 (AGE) 分析的關鍵輸入。
簡介
如今，GTAP也是全球能源和環境分析的重要組成部分，為那些尋求在整個經濟框架內定量分析國際經濟問題的人員提供了入門工具。GTAP的核心在于數據庫，它構建了適用于可計算一般均衡模型的給定基準年份的世界經濟框架（Aguiar等，2019）。GTAP數據庫描述了國內交易、全球雙邊貿易格局、國際運輸成本和連接各個GUO家和地區的貿易保護矩陣。對于每個GUO家/地區，數據庫提供生產價值以及以美元衡量的商品和服務的中間和ZUI終消費。該數據庫還反映了許多國內政策，包括增值稅、生產者補貼和消費稅（Aguiar等，2016）。GTAP數據庫是標準GTAP模型的基礎數據庫（Coronget等，2017）。
與第10版數據庫數據相比，第11版將區域覆蓋范圍擴大到141個GUO家地區和19個加總區域，以代表全球生態、經濟活動。表A.1報告了第11版數據庫中ZUI新基準年份（即2017年）的新區域和數據更新后的區域。
部門覆蓋范圍與第10版數據庫相同，包括每個GUO家/地區在標準GTAP數據庫版本中的65種產品和服務（完整列表見表A.4）。從廣義上講，GTAP對農業、食品、資源開采、制造和服務活動進行分類，以描述每個GUO家/地區的所有經濟部門。
GTAP數據庫依賴于GUO家/地區的投入產出表，其中包含各國/地區內部部門間的聯系。對比第10版數據庫（Aguiar等，2019），ZUI新版本包含了20個新區域，主要來自中東和中非。圖1顯示了第11版GTAP數據庫的GUO家覆蓋范圍，更新了39個投入產出表。
數據調整
GTAP數據庫利用國際數據補充投入產出表，反映每個GUO家/地區每五年基準年份中的近期經濟活動。數據庫采用的是基于世界發展指標的宏觀經濟數據，所有代表各個基準年份的投入產出表都調整為GTAP的基準年份，同時使用市場匯率和單一貨幣單位進行調整。因此，在數據庫調整過程中施加的第YI個宏觀經濟條件是：
數據庫以和貿易為目標，因此必須調整其他支出方面的總量（私人消費、政府消費和投資），以確保數據庫滿足方程（1）。值得注意的是，貿易、出口和進口的水平值ZUI初是在部門層面獲得的，并經過調整。因為初始貿易數據不平衡，并且由于GUO家報告的進口額與貿易伙伴報告的出口額之間經常存在差異（Gehlhar，1997），因此我們在數據庫中使用調節過的商品和服務雙邊貿易數據。
第二個要確保的宏觀經濟條件是儲蓄投資平衡等于貿易平衡：
其中是儲蓄，扣除折舊的投資。所有GUO家的折舊都假定為資本存量的4%。
由于數據庫建設的主要目標是進出口貿易，并且調整投資以維持GDP，因此儲蓄水平計算為剩余項。其他數據擴展也是如此。
GTAP數據庫的一個關鍵特征是對保護數據的處理，它取代了投入產出表中包含的稅收信息（McDougall，2006）。保護數據是由國際貿易中心提供的雙邊關稅信息（ITC，2021）、OECD生產者支持估計的國內農業生產以及WTO發布的農業出口補貼（WTO，2021）組成。
第11版數據庫的新特征
GTAP數據庫利用國際組織的數據來補充投入產出表，并反映每個GUO家/地區在五個基準年份中每年的ZUI新經濟活動。下面的小節重點介紹了數據源和方法的創新之處，這些都反映在第11版數據庫提供的修訂時間序列中，使用這些新方法和數據來源重建了歷史基準數據。
調整至投入產出表
投入產出表搜集完成后需要檢查整理表格。庫存變化需要從投入產出表中刪除，因為它們與GTAP模型理論不兼容。GTAP模型理論屬于中等運行性質。數據庫少于65的表格可以采用代表性表格分解，然后再使用補充數據調整投入產出表。勞動力則分為五個類別。
從第11版數據庫開始，我們使用FAO數據來確定193個GUO家/地區的農業生產。
農業要素份額
在處理數據庫過程中，農業及資源商品的增加值份額經過調整和取代。這允許我們能報告土地和自然資源信息數據，這些信息從投入產出表中無法獲得。在第11版數據庫，Saeed等（2020）從文獻中搜集了一系列增加值成本份額，隨后進行了定性和定量比較，后者基于回歸分析來識別被排除在GTAP數據庫的異常值。
勞動力拆分
GTAP數據庫的初始版本只區分了3種生產要素，即土地、資本和勞動力。第4版到第8版之間，根據Liu等（1998）的計量經濟學估計，勞動力被分為熟練和非熟練類別。自第9版開始， Weingarden和Tsigas（2010）根據國際勞工組織的工資和職業數據估計職業和行業工資水平，勞動力流動被分解為五種職業類別（農業/非技術工人、服務人員、文員、技術員/助理專業人員和官員/經理）。第11版數據庫采用國際勞工組織ZUI新的和更詳細的行業和職業工資數據，更新了Weingarden和Tsigas（2010）估計的結果，推算出2017基準年份的工資（Corong等，2022）。
能源數據
更新后的能源數據拓展了首次應用于第10版數據庫構建的方法（McDougall和Chepeliev，2021）。新版數據庫對能源數據的處理方法進行了多項重要修改，主要原因是二氧化碳排放核算發生了變化（Chepeliev，2022a）：首先，除了采用拓展的國際能源署（IEA）能源平衡表外，我們還利用聯合國報告的總能源平衡表（UN，2021）來代表IEA未明確涵蓋的GUO家；其次，為了更一致地表示雙邊能源貿易流量，我們采用英國石油公司（BP，2022）和歐盟統計局（Eurostat，2022）的數據。結合UN-COMTRADE貿易流量，將IEA的單邊貿易數據進行雙邊化處理。這些更新使得主要能源出口國和進口國之間的貿易表現更加一致，并使我們能夠解決UN-COMTRADE在能源貿易方面的不足之處（Bellora等，2022）；然后，在完善數據庫二氧化碳排放估算的同時，我們將高爐煤氣和其他回收氣體引入能源數據庫；ZUI后，我們能源數據庫中摒棄了與燃燒相關的能量流，以便與IEA能源平衡核算以及政府間氣候變化專門委員會（IPCC）對化石燃料燃燒排放的定義保持一致（Chepeliev，2022c)。這種新處理方式可確保與燃燒相關的能源和排放流量與國際數據來源估計保持一致。??此外，遵循Chepeliev等（2018）開發的方法，我們將基于國際貨幣基金組織（IMF）和IEA數據的估計的化石燃料消費補貼現納入標準數據庫中。
二氧化碳排放
更新后的能源數據拓展了首次應用于第10版數據庫構建的方法（McDougall和Chepeliev，2021）。新版數據庫對能源數據的處理方法進行了多項重要修改，主要原因是二氧化碳排放核算發生了變化（Chepeliev，2022a）：首先，除了采用拓展的國際能源署（IEA）能源平衡表外，我們還利用聯合國報告的總能源平衡表（UN，2021）來代表IEA未明確涵蓋的GUO家；其次，為了更一致地表示雙邊能源貿易流量，我們采用英國石油公司（BP，2022）和歐盟統計局（Eurostat，2022）的數據。結合UN-COMTRADE貿易流量，將IEA的單邊貿易數據進行雙邊化處理。這些更新使得主要能源出口國和進口國之間的貿易表現更加一致，并使我們能夠解決UN-COMTRADE在能源貿易方面的不足之處（Bellora等，2022）；然后，在完善數據庫二氧化碳排放估算的同時，我們將高爐煤氣和其他回收氣體引入能源數據庫；ZUI后，我們能源數據庫中摒棄了與燃燒相關的能量流，以便與IEA能源平衡核算以及政府間氣候變化專門委員會（IPCC）對化石燃料燃燒排放的定義保持一致（Chepeliev，2022c)。這種新處理方式可確保與燃燒相關的能源和排放流量與國際數據來源估計保持一致。??此外，遵循Chepeliev等（2018）開發的方法，我們將基于國際貨幣基金組織（IMF）和IEA數據的估計的化石燃料消費補貼現納入標準數據庫中。
保護數據
第11版數據庫中考慮了幾種類型的保護工具。對于農產品，考慮了國內支持和出口補貼。此外，所有商品（農業和非農業）都包含進口關稅。農業國內支持基于OECD的生產者支持估計（PSE）。這些數據僅適用于經合組織GUO家和部分非經合組織GUO家。生產者估計由市場價格支持（MPS）和預算轉移支付組成。市場價格支持是對生產者間接轉移的估計，包括各種政策、國內價格支持和關稅等邊境措施的疊加影響。與之前版本的一樣，由于數據庫的關鍵要素之一是關稅數據集，生產者支持數據中的市場價格支持部分被排除在外，我們只考慮向農業生產者的轉移。我們使用OECD的生產者支持數據來更新所有五個基準年份。對于歐盟成員國，我們依靠歐盟委員會聯合研究中心（JRC）的貢獻（Boulanger等，2018）來分解對每個歐盟成員國的國內支持。對于第11版數據庫，添加了2017年基準年份，而對于2004、2007、2011和2014年，我們則依賴之前提供的數據。
農業出口補貼數據也同樣依賴于此前GTAP研究者們的處理方法。對于關稅信息，我們考慮應用的從價關稅，包括特定關稅和進口配額的從價等價物。聯合國國際貿易中心提供了ZUI近四個基準年（2007、2011、2014和2017）的6分位HS級別的關稅數據。對于2004年，我們使用之前基于國際貿易中心的數據。MacMAP（ITC，2021）包括3年的進口平均值，我們將其用作權重，將HS六分位級別的關稅匯總到GTAP部門。
商品貿易數據
商品貿易數據是基于UN-COMTRADE統計數據（UNSD，2021），并且在HS六分位使用新的統一方法更新了所有基準年份的調整數據。調整的目標之一是確保數據庫中沒有再出口，即僅統計國內生產的出口商品。
自第10版以來，數據庫一直采用統一且全面的方法來獲得所有基準年份的商品貿易數據。這種新方法適用于UN-COMTRADE中的231個GUO家/地區的貿易數據，其主要目標是實現貿易平衡，即每種商品的世界出口量與世界進口量保持一致。除了各國報告的差異外，挑戰之一是再出口數據的出現。五十多個再出口GUO家的貿易數據是通過推導出國內出口并將總進口轉換為保留進口來估算的。UN-COMTRADE數據集可在六分位HS數據中獲得。我們根據HS六分位和GTAP部門的對應關系加總HS六分位流量。對于第11版數據庫，此加總方法已經過改進，可以解決第10版數據存在的加總問題。
服務貿易數據
商品貿易數據是基于UN-COMTRADE統計數據（UNSD，2021），并且在HS六分位使用新的統一方法更新了所有基準年份的調整數據。調整的目標之一是確保數據庫中沒有再出口，即僅統計國內生產的出口商品。
自第10版以來，數據庫一直采用統一且全面的方法來獲得所有基準年份的商品貿易數據。這種新方法適用于UN-COMTRADE中的231個GUO家/地區的貿易數據，其主要目標是實現貿易平衡，即每種商品的世界出口量與世界進口量保持一致。除了各國報告的差異外，挑戰之一是再出口數據的出現。五十多個再出口GUO家的貿易數據是通過推導出國內出口并將總進口轉換為保留進口來估算的。UN-COMTRADE數據集可在六分位HS數據中獲得。我們根據HS六分位和GTAP部門的對應關系加總HS六分位流量。對于第11版數據庫，此加總方法已經過改進，可以解決第10版數據存在的加總問題。
使用雙邊平衡數據較為方便，但部門覆蓋范圍不能完全與數據庫20個服務部門相對應。BaTIS不涵蓋四個服務行業：電力、燃氣分配、供水和住房。與以前的版本一樣，能源貿易數據是使用國際能源署（IEA）的數據構建的,其余兩個部門則假設沒有貿易。此外，BaTIS中提供了兩個GTAP并不考慮的部門：他人擁有的實物投入的制造服務和使用知識產權的費用。對于后者，我們遵循之前的處理方式，將特許權使用費視為收入流而不是貿易流。因此，該信息被忽略，因為我們將其視為要素支付。前者信息也將被忽略因為該信息并不明確涵蓋哪些生產部門。
BaTIS中的其余部門對于GTAP而言顆粒度過大。為了分解BaTIS中的部門，我們使用另一個ZUI近開發的專注于服務貿易的數據集，即按供應方式提供的服務貿易數據（TiSMoS），它提供了更詳細的信息，但并不包含雙邊的貿易信息（Wettstein等，2021）。
TiSMoS還使用WTO-UNCTAD-ITC數據集作為衡量居民與非居民的交易。這為用戶提供了另一個分析維度。該數據集涵蓋2005至2017年的200個GUO家或地區，按服務貿易總協定（GATS）定義的四種供應模式分類：跨境供應（模式1）、境外消費（模式2）、商業形式（模式3）和自然人存在（模式4）。TiSMoS的部門覆蓋55個部門，類似于四個不同模式級別的擴展國際收支服務（EBOPS）分類?？紤]到所有模式的總和，我們使用TiSMoS分解BaTIS部門。
模擬應用分析
在本節中，我們提供了第11版數據庫應用的分析說明，重點關注歐盟ZUI近宣布的碳邊界調整機制（CBAM）政策的潛在影響（EC，2021）。除了解決在過去兩年中受到廣泛關注的重要政策問題（Bohringer等，2022），CBAM的應用案例還體現了當前數據庫版本中引入的幾個關鍵改進。首先，CBAM政策分析應用依賴于CO2排放數據，該數據已在第11版數據庫中進行了修訂和更新；其次，CBAM政策分析受益于修訂后的雙邊能源貿易數據；ZUI后，與依賴第10版數據庫和 2014年基準年份的ZUI新CBAM研究不同，在這里我們受益于新引入的2017年基準年份以及更新的貿易、生產和消費數據。CBAM政策旨在保護國內生產商，避免碳泄漏，并防止從環境法規不如歐盟嚴格的GUO家進口額外的碳密集型產品（Chepeliev，2021b）。為了評估歐盟CBAM政策的可能影響，我們將第11版數據庫鏈接到第7版GTAP數據庫格式的GTAP-E可計算一般均衡（CGE）模型（McDougall和Golub，2009）。后者是一個靜態的多區域CGE模型，它結合了碳排放核算框架。對于這個應用性模擬，第11版數據庫加總到5個區域和16個部門。
我們首先開始預模擬，納入歐盟每噸CO283.5歐元的碳價格。該應用碳價格涵蓋所有排放物燃燒化石燃料產生的CO2排放。然后，我們使用更新的數據庫作為實施CBAM政策分析的起點。通過這種方式，我們試圖捕捉觀察歐盟環境政策的演變。此外，此實施方法可以使我們能夠將CBAM的影響與歐盟碳定價政策的影響區分開來。CBAM政策是對進入歐盟的進口商品碳含量征收的形式實施。征稅是根據歐盟適用的碳價格確定的（Chepeliev，2021b）。在此類實施中，我們考慮了燃料燃燒產生的直接排放和CBAM涵蓋的商品生產過程中使用的熱和電產生的間接排放。根據當前的歐盟CBAM提案（EC，2021），我們不涵蓋其他間接排放。
CBAM對進口化學品（chm）、非金屬礦物（nmm）和金屬（met）征收關稅。應該注意的是，這是一種簡化的CBAM分析解釋，因為根據歐盟的提案（EC，2021），CBAM考慮了更細化的商品覆蓋范圍，這很可能導致本文模擬的影響結果更小。此外，在目前的評估中，我們僅涵蓋化石燃料燃燒產生的二氧化碳排放，不考慮水泥或化肥生產等工業過程產生的非燃燒排放。與歐盟目前討論的實施相比，后者往往會降低CBAM影響的程度（EC，2021）。
在對歐盟出口的構成和排放強度方面，不同地區和商品之間存在相當大的差異（圖2）。平均而言，按照每噸83.5歐元的碳價格，對歐盟的出口商將面臨進口稅，稅率是從其他高收入GUO家（HIC）進口化學品和從低收入GUO家進口金屬的1.6%至1.7%的進口稅（LIC），其中15%~16%用于從中低收入GUO家出口的非金屬礦產和金屬。出口的非金屬礦產盡管是排放密集型商品，但在出口地區的GDP中所占份額相對較低——在所有情況下均低于0.05%（圖2b）。另一方面，化學品和金屬的出口在相應地區的經濟中發揮著更為重要的作用，中低收入和中高收入GUO家的金屬既是排放密集型GUO家，又大量出口到歐盟（圖2c）。
當施加相應的CBAM沖擊時，模擬結果表明歐盟以外的化石燃料燃燒產生的碳排放量將下降0.14%。隨著歐盟國內生產（替代進口）的增加，歐盟范圍內的排放量增長了0.4%，但當這兩種趨勢結合時，全球碳排放量減少了0.1%。因此，模擬的歐盟CBAM提案在全球減排潛力方面具有相對適度的影響。就碳泄漏影響而言，我們發現在歐盟范圍內實施每噸83.5歐元的碳價格會導致泄漏率約為20%，而CBAM可將泄漏率降低約四分之一。然而，應該指出的是，與整個經濟范圍的碳價格相比，此處考慮的CBAM的部門和排放范圍覆蓋面要低得多。這解釋了CBAM對減少滲漏的影響相對較小。
實際收入的變化幅度也適中，因為歐盟GUO家的福利增加了約50億美元（+0.04%），而其他地區的福利總體減少80億美元的福利（各國減少不超過0.03%）（圖3a）。受益于CBAM的實施，低收入GUO家的實際收入往往會略有增加。這是因為這些GUO家在面向歐盟的CBAM涵蓋商品出口中所占份額相對較低，而且它們出口商品的碳強度也相對較低（圖2）。因此，在實施CBAM后，低收入GUO家的總出口幾乎沒有變化（圖3b）。盡管其他地區并非如此。事實上，中低收入和中高收入GUO家經歷的變化幅度ZUI大。在這兩種情況下，我們都觀察到對歐盟的出口大幅減少：中低收入GUO家和中高收入GUO家的出口分別超過8億美元和230億美元——因為這些群體包括CBAM涵蓋商品的大型出口國，例如中國（化學品），印度（鋼鐵）、烏克蘭（鋼鐵）等。對歐盟的相關商品出口減少在很大程度上被其他商品出口的增加和CBAM涵蓋的出口轉向其他目的地所補償。因此，就中高收入GUO家而言，對歐盟的出口減少230億美元，而對其他目的地的出口增加170億美元，但相對較?。▓D3b）。這一半以上是由于其他制成品向高收入GUO家的出口增加所致（圖3c）。包括服務業在內的其他部門的出口也在擴大，并為減輕CBAM的貿易影響產生積極作用（圖3c）。
正如預期的那樣，歐盟減少了CBAM涵蓋的商品的進口以及國內生產（圖3d）。隨著進口中間投入（例如汽車制造用金屬）在CBAM實施后變得更加昂貴，歐盟其他制成品（例如機動車輛、運輸設備、機械等）的產出減少（圖3d）。這些減少份額被CBAM涵蓋部門的產量增加所補償，其中金屬和化學品受益ZUI大（圖3d）。
總體而言，如果實施當前的歐盟CBAM提案，這對全球排放、貿易和經濟活動產生相對有限的影響，這與之前的調查結果一致（Zhong和Pei，2022；UNCTAD，2021）。雖然在宏觀層面上，該機制不太可能為非歐盟GUO家提供實質性的額外激勵，以使其參與更積極的減碳政策，但發展中GUO家（歐盟的大型貿易伙伴）排放密集型商品的生產商可能會受到相當不利的影響，并面臨改變其生產方式和貿易模式的需要。如果考慮CBAM更廣泛的商品和排放覆蓋范圍，宏觀和部門影響可能會大得多。除了經濟影響之外，歐盟CBAM還可以為推進排放監測框架提供重要激勵，并為在全球范圍內更廣泛地實施環保貿易政策鋪平道路。
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