全球贸易分析项目的核心是 GTAP 数据库，这是一个完整记录、公开可用的全球数据库，包含完整的双边贸易信息、运输和保护联系。GTAP 数据库代表了世界经济，并被全世界数以千计的人用作对全球经济问题的大多数应用一般均衡 (AGE) 分析的关键输入。
简介
如今，GTAP也是全球能源和环境分析的重要组成部分，为那些寻求在整个经济框架内定量分析国际经济问题的人员提供了入门工具。GTAP的核心在于数据库，它构建了适用于可计算一般均衡模型的给定基准年份的世界经济框架（Aguiar等，2019）。GTAP数据库描述了国内交易、全球双边贸易格局、国际运输成本和连接各个GUO家和地区的贸易保护矩阵。对于每个GUO家/地区，数据库提供生产价值以及以美元衡量的商品和服务的中间和ZUI终消费。该数据库还反映了许多国内政策，包括增值税、生产者补贴和消费税（Aguiar等，2016）。GTAP数据库是标准GTAP模型的基础数据库（Coronget等，2017）。
与第10版数据库数据相比，第11版将区域覆盖范围扩大到141个GUO家地区和19个加总区域，以代表全球生态、经济活动。表A.1报告了第11版数据库中ZUI新基准年份（即2017年）的新区域和数据更新后的区域。
部门覆盖范围与第10版数据库相同，包括每个GUO家/地区在标准GTAP数据库版本中的65种产品和服务（完整列表见表A.4）。从广义上讲，GTAP对农业、食品、资源开采、制造和服务活动进行分类，以描述每个GUO家/地区的所有经济部门。
GTAP数据库依赖于GUO家/地区的投入产出表，其中包含各国/地区内部部门间的联系。对比第10版数据库（Aguiar等，2019），ZUI新版本包含了20个新区域，主要来自中东和中非。图1显示了第11版GTAP数据库的GUO家覆盖范围，更新了39个投入产出表。
数据调整
GTAP数据库利用国际数据补充投入产出表，反映每个GUO家/地区每五年基准年份中的近期经济活动。数据库采用的是基于世界发展指标的宏观经济数据，所有代表各个基准年份的投入产出表都调整为GTAP的基准年份，同时使用市场汇率和单一货币单位进行调整。因此，在数据库调整过程中施加的第YI个宏观经济条件是：
数据库以和贸易为目标，因此必须调整其他支出方面的总量（私人消费、政府消费和投资），以确保数据库满足方程（1）。值得注意的是，贸易、出口和进口的水平值ZUI初是在部门层面获得的，并经过调整。因为初始贸易数据不平衡，并且由于GUO家报告的进口额与贸易伙伴报告的出口额之间经常存在差异（Gehlhar，1997），因此我们在数据库中使用调节过的商品和服务双边贸易数据。
第二个要确保的宏观经济条件是储蓄投资平衡等于贸易平衡：
其中是储蓄，扣除折旧的投资。所有GUO家的折旧都假定为资本存量的4%。
由于数据库建设的主要目标是进出口贸易，并且调整投资以维持GDP，因此储蓄水平计算为剩余项。其他数据扩展也是如此。
GTAP数据库的一个关键特征是对保护数据的处理，它取代了投入产出表中包含的税收信息（McDougall，2006）。保护数据是由国际贸易中心提供的双边关税信息（ITC，2021）、OECD生产者支持估计的国内农业生产以及WTO发布的农业出口补贴（WTO，2021）组成。
第11版数据库的新特征
GTAP数据库利用国际组织的数据来补充投入产出表，并反映每个GUO家/地区在五个基准年份中每年的ZUI新经济活动。下面的小节重点介绍了数据源和方法的创新之处，这些都反映在第11版数据库提供的修订时间序列中，使用这些新方法和数据来源重建了历史基准数据。
调整至投入产出表
投入产出表搜集完成后需要检查整理表格。库存变化需要从投入产出表中删除，因为它们与GTAP模型理论不兼容。GTAP模型理论属于中等运行性质。数据库少于65的表格可以采用代表性表格分解，然后再使用补充数据调整投入产出表。劳动力则分为五个类别。
从第11版数据库开始，我们使用FAO数据来确定193个GUO家/地区的农业生产。
农业要素份额
在处理数据库过程中，农业及资源商品的增加值份额经过调整和取代。这允许我们能报告土地和自然资源信息数据，这些信息从投入产出表中无法获得。在第11版数据库，Saeed等（2020）从文献中搜集了一系列增加值成本份额，随后进行了定性和定量比较，后者基于回归分析来识别被排除在GTAP数据库的异常值。
劳动力拆分
GTAP数据库的初始版本只区分了3种生产要素，即土地、资本和劳动力。第4版到第8版之间，根据Liu等（1998）的计量经济学估计，劳动力被分为熟练和非熟练类别。自第9版开始， Weingarden和Tsigas（2010）根据国际劳工组织的工资和职业数据估计职业和行业工资水平，劳动力流动被分解为五种职业类别（农业/非技术工人、服务人员、文员、技术员/助理专业人员和官员/经理）。第11版数据库采用国际劳工组织ZUI新的和更详细的行业和职业工资数据，更新了Weingarden和Tsigas（2010）估计的结果，推算出2017基准年份的工资（Corong等，2022）。
能源数据
更新后的能源数据拓展了首次应用于第10版数据库构建的方法（McDougall和Chepeliev，2021）。新版数据库对能源数据的处理方法进行了多项重要修改，主要原因是二氧化碳排放核算发生了变化（Chepeliev，2022a）：首先，除了采用拓展的国际能源署（IEA）能源平衡表外，我们还利用联合国报告的总能源平衡表（UN，2021）来代表IEA未明确涵盖的GUO家；其次，为了更一致地表示双边能源贸易流量，我们采用英国石油公司（BP，2022）和欧盟统计局（Eurostat，2022）的数据。结合UN-COMTRADE贸易流量，将IEA的单边贸易数据进行双边化处理。这些更新使得主要能源出口国和进口国之间的贸易表现更加一致，并使我们能够解决UN-COMTRADE在能源贸易方面的不足之处（Bellora等，2022）；然后，在完善数据库二氧化碳排放估算的同时，我们将高炉煤气和其他回收气体引入能源数据库；ZUI后，我们能源数据库中摒弃了与燃烧相关的能量流，以便与IEA能源平衡核算以及政府间气候变化专门委员会（IPCC）对化石燃料燃烧排放的定义保持一致（Chepeliev，2022c)。这种新处理方式可确保与燃烧相关的能源和排放流量与国际数据来源估计保持一致。??此外，遵循Chepeliev等（2018）开发的方法，我们将基于国际货币基金组织（IMF）和IEA数据的估计的化石燃料消费补贴现纳入标准数据库中。
二氧化碳排放
更新后的能源数据拓展了首次应用于第10版数据库构建的方法（McDougall和Chepeliev，2021）。新版数据库对能源数据的处理方法进行了多项重要修改，主要原因是二氧化碳排放核算发生了变化（Chepeliev，2022a）：首先，除了采用拓展的国际能源署（IEA）能源平衡表外，我们还利用联合国报告的总能源平衡表（UN，2021）来代表IEA未明确涵盖的GUO家；其次，为了更一致地表示双边能源贸易流量，我们采用英国石油公司（BP，2022）和欧盟统计局（Eurostat，2022）的数据。结合UN-COMTRADE贸易流量，将IEA的单边贸易数据进行双边化处理。这些更新使得主要能源出口国和进口国之间的贸易表现更加一致，并使我们能够解决UN-COMTRADE在能源贸易方面的不足之处（Bellora等，2022）；然后，在完善数据库二氧化碳排放估算的同时，我们将高炉煤气和其他回收气体引入能源数据库；ZUI后，我们能源数据库中摒弃了与燃烧相关的能量流，以便与IEA能源平衡核算以及政府间气候变化专门委员会（IPCC）对化石燃料燃烧排放的定义保持一致（Chepeliev，2022c)。这种新处理方式可确保与燃烧相关的能源和排放流量与国际数据来源估计保持一致。??此外，遵循Chepeliev等（2018）开发的方法，我们将基于国际货币基金组织（IMF）和IEA数据的估计的化石燃料消费补贴现纳入标准数据库中。
保护数据
第11版数据库中考虑了几种类型的保护工具。对于农产品，考虑了国内支持和出口补贴。此外，所有商品（农业和非农业）都包含进口关税。农业国内支持基于OECD的生产者支持估计（PSE）。这些数据仅适用于经合组织GUO家和部分非经合组织GUO家。生产者估计由市场价格支持（MPS）和预算转移支付组成。市场价格支持是对生产者间接转移的估计，包括各种政策、国内价格支持和关税等边境措施的叠加影响。与之前版本的一样，由于数据库的关键要素之一是关税数据集，生产者支持数据中的市场价格支持部分被排除在外，我们只考虑向农业生产者的转移。我们使用OECD的生产者支持数据来更新所有五个基准年份。对于欧盟成员国，我们依靠欧盟委员会联合研究中心（JRC）的贡献（Boulanger等，2018）来分解对每个欧盟成员国的国内支持。对于第11版数据库，添加了2017年基准年份，而对于2004、2007、2011和2014年，我们则依赖之前提供的数据。
农业出口补贴数据也同样依赖于此前GTAP研究者们的处理方法。对于关税信息，我们考虑应用的从价关税，包括特定关税和进口配额的从价等价物。联合国国际贸易中心提供了ZUI近四个基准年（2007、2011、2014和2017）的6分位HS级别的关税数据。对于2004年，我们使用之前基于国际贸易中心的数据。MacMAP（ITC，2021）包括3年的进口平均值，我们将其用作权重，将HS六分位级别的关税汇总到GTAP部门。
商品贸易数据
商品贸易数据是基于UN-COMTRADE统计数据（UNSD，2021），并且在HS六分位使用新的统一方法更新了所有基准年份的调整数据。调整的目标之一是确保数据库中没有再出口，即仅统计国内生产的出口商品。
自第10版以来，数据库一直采用统一且全面的方法来获得所有基准年份的商品贸易数据。这种新方法适用于UN-COMTRADE中的231个GUO家/地区的贸易数据，其主要目标是实现贸易平衡，即每种商品的世界出口量与世界进口量保持一致。除了各国报告的差异外，挑战之一是再出口数据的出现。五十多个再出口GUO家的贸易数据是通过推导出国内出口并将总进口转换为保留进口来估算的。UN-COMTRADE数据集可在六分位HS数据中获得。我们根据HS六分位和GTAP部门的对应关系加总HS六分位流量。对于第11版数据库，此加总方法已经过改进，可以解决第10版数据存在的加总问题。
服务贸易数据
商品贸易数据是基于UN-COMTRADE统计数据（UNSD，2021），并且在HS六分位使用新的统一方法更新了所有基准年份的调整数据。调整的目标之一是确保数据库中没有再出口，即仅统计国内生产的出口商品。
自第10版以来，数据库一直采用统一且全面的方法来获得所有基准年份的商品贸易数据。这种新方法适用于UN-COMTRADE中的231个GUO家/地区的贸易数据，其主要目标是实现贸易平衡，即每种商品的世界出口量与世界进口量保持一致。除了各国报告的差异外，挑战之一是再出口数据的出现。五十多个再出口GUO家的贸易数据是通过推导出国内出口并将总进口转换为保留进口来估算的。UN-COMTRADE数据集可在六分位HS数据中获得。我们根据HS六分位和GTAP部门的对应关系加总HS六分位流量。对于第11版数据库，此加总方法已经过改进，可以解决第10版数据存在的加总问题。
使用双边平衡数据较为方便，但部门覆盖范围不能完全与数据库20个服务部门相对应。BaTIS不涵盖四个服务行业：电力、燃气分配、供水和住房。与以前的版本一样，能源贸易数据是使用国际能源署（IEA）的数据构建的,其余两个部门则假设没有贸易。此外，BaTIS中提供了两个GTAP并不考虑的部门：他人拥有的实物投入的制造服务和使用知识产权的费用。对于后者，我们遵循之前的处理方式，将特许权使用费视为收入流而不是贸易流。因此，该信息被忽略，因为我们将其视为要素支付。前者信息也将被忽略因为该信息并不明确涵盖哪些生产部门。
BaTIS中的其余部门对于GTAP而言颗粒度过大。为了分解BaTIS中的部门，我们使用另一个ZUI近开发的专注于服务贸易的数据集，即按供应方式提供的服务贸易数据（TiSMoS），它提供了更详细的信息，但并不包含双边的贸易信息（Wettstein等，2021）。
TiSMoS还使用WTO-UNCTAD-ITC数据集作为衡量居民与非居民的交易。这为用户提供了另一个分析维度。该数据集涵盖2005至2017年的200个GUO家或地区，按服务贸易总协定（GATS）定义的四种供应模式分类：跨境供应（模式1）、境外消费（模式2）、商业形式（模式3）和自然人存在（模式4）。TiSMoS的部门覆盖55个部门，类似于四个不同模式级别的扩展国际收支服务（EBOPS）分类。考虑到所有模式的总和，我们使用TiSMoS分解BaTIS部门。
模拟应用分析
在本节中，我们提供了第11版数据库应用的分析说明，重点关注欧盟ZUI近宣布的碳边界调整机制（CBAM）政策的潜在影响（EC，2021）。除了解决在过去两年中受到广泛关注的重要政策问题（Bohringer等，2022），CBAM的应用案例还体现了当前数据库版本中引入的几个关键改进。首先，CBAM政策分析应用依赖于CO2排放数据，该数据已在第11版数据库中进行了修订和更新；其次，CBAM政策分析受益于修订后的双边能源贸易数据；ZUI后，与依赖第10版数据库和 2014年基准年份的ZUI新CBAM研究不同，在这里我们受益于新引入的2017年基准年份以及更新的贸易、生产和消费数据。CBAM政策旨在保护国内生产商，避免碳泄漏，并防止从环境法规不如欧盟严格的GUO家进口额外的碳密集型产品（Chepeliev，2021b）。为了评估欧盟CBAM政策的可能影响，我们将第11版数据库链接到第7版GTAP数据库格式的GTAP-E可计算一般均衡（CGE）模型（McDougall和Golub，2009）。后者是一个静态的多区域CGE模型，它结合了碳排放核算框架。对于这个应用性模拟，第11版数据库加总到5个区域和16个部门。
我们首先开始预模拟，纳入欧盟每吨CO283.5欧元的碳价格。该应用碳价格涵盖所有排放物燃烧化石燃料产生的CO2排放。然后，我们使用更新的数据库作为实施CBAM政策分析的起点。通过这种方式，我们试图捕捉观察欧盟环境政策的演变。此外，此实施方法可以使我们能够将CBAM的影响与欧盟碳定价政策的影响区分开来。CBAM政策是对进入欧盟的进口商品碳含量征收的形式实施。征税是根据欧盟适用的碳价格确定的（Chepeliev，2021b）。在此类实施中，我们考虑了燃料燃烧产生的直接排放和CBAM涵盖的商品生产过程中使用的热和电产生的间接排放。根据当前的欧盟CBAM提案（EC，2021），我们不涵盖其他间接排放。
CBAM对进口化学品（chm）、非金属矿物（nmm）和金属（met）征收关税。应该注意的是，这是一种简化的CBAM分析解释，因为根据欧盟的提案（EC，2021），CBAM考虑了更细化的商品覆盖范围，这很可能导致本文模拟的影响结果更小。此外，在目前的评估中，我们仅涵盖化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放，不考虑水泥或化肥生产等工业过程产生的非燃烧排放。与欧盟目前讨论的实施相比，后者往往会降低CBAM影响的程度（EC，2021）。
在对欧盟出口的构成和排放强度方面，不同地区和商品之间存在相当大的差异（图2）。平均而言，按照每吨83.5欧元的碳价格，对欧盟的出口商将面临进口税，税率是从其他高收入GUO家（HIC）进口化学品和从低收入GUO家进口金属的1.6%至1.7%的进口税（LIC），其中15%~16%用于从中低收入GUO家出口的非金属矿产和金属。出口的非金属矿产尽管是排放密集型商品，但在出口地区的GDP中所占份额相对较低——在所有情况下均低于0.05%（图2b）。另一方面，化学品和金属的出口在相应地区的经济中发挥着更为重要的作用，中低收入和中高收入GUO家的金属既是排放密集型GUO家，又大量出口到欧盟（图2c）。
当施加相应的CBAM冲击时，模拟结果表明欧盟以外的化石燃料燃烧产生的碳排放量将下降0.14%。随着欧盟国内生产（替代进口）的增加，欧盟范围内的排放量增长了0.4%，但当这两种趋势结合时，全球碳排放量减少了0.1%。因此，模拟的欧盟CBAM提案在全球减排潜力方面具有相对适度的影响。就碳泄漏影响而言，我们发现在欧盟范围内实施每吨83.5欧元的碳价格会导致泄漏率约为20%，而CBAM可将泄漏率降低约四分之一。然而，应该指出的是，与整个经济范围的碳价格相比，此处考虑的CBAM的部门和排放范围覆盖面要低得多。这解释了CBAM对减少渗漏的影响相对较小。
实际收入的变化幅度也适中，因为欧盟GUO家的福利增加了约50亿美元（+0.04%），而其他地区的福利总体减少80亿美元的福利（各国减少不超过0.03%）（图3a）。受益于CBAM的实施，低收入GUO家的实际收入往往会略有增加。这是因为这些GUO家在面向欧盟的CBAM涵盖商品出口中所占份额相对较低，而且它们出口商品的碳强度也相对较低（图2）。因此，在实施CBAM后，低收入GUO家的总出口几乎没有变化（图3b）。尽管其他地区并非如此。事实上，中低收入和中高收入GUO家经历的变化幅度ZUI大。在这两种情况下，我们都观察到对欧盟的出口大幅减少：中低收入GUO家和中高收入GUO家的出口分别超过8亿美元和230亿美元——因为这些群体包括CBAM涵盖商品的大型出口国，例如中国（化学品），印度（钢铁）、乌克兰（钢铁）等。对欧盟的相关商品出口减少在很大程度上被其他商品出口的增加和CBAM涵盖的出口转向其他目的地所补偿。因此，就中高收入GUO家而言，对欧盟的出口减少230亿美元，而对其他目的地的出口增加170亿美元，但相对较小（图3b）。这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（图3c）。包括服务业在内的其他部门的出口也在扩大，并为减轻CBAM的贸易影响产生积极作用（图3c）。
正如预期的那样，欧盟减少了CBAM涵盖的商品的进口以及国内生产（图3d）。随着进口中间投入（例如汽车制造用金属）在CBAM实施后变得更加昂贵，欧盟其他制成品（例如机动车辆、运输设备、机械等）的产出减少（图3d）。这些减少份额被CBAM涵盖部门的产量增加所补偿，其中金属和化学品受益ZUI大（图3d）。
总体而言，如果实施当前的欧盟CBAM提案，这对全球排放、贸易和经济活动产生相对有限的影响，这与之前的调查结果一致（Zhong和Pei，2022；UNCTAD，2021）。虽然在宏观层面上，该机制不太可能为非欧盟GUO家提供实质性的额外激励，以使其参与更积极的减碳政策，但发展中GUO家（欧盟的大型贸易伙伴）排放密集型商品的生产商可能会受到相当不利的影响，并面临改变其生产方式和贸易模式的需要。如果考虑CBAM更广泛的商品和排放覆盖范围，宏观和部门影响可能会大得多。除了经济影响之外，欧盟CBAM还可以为推进排放监测框架提供重要激励，并为在全球范围内更广泛地实施环保贸易政策铺平道路。
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