基于经济、环境与创新协同发展视角的最优环境保护税税率设计

刘贵贤，鲁玺，孔朝阳

（1.清华大学环境学院，北京 100089；2.对外经济贸易大学国际商学院，北京 100029）

近30年来，中国高度重视环境污染治理，也取得了显著的治理效果，但仍然面临着严峻的挑战［1］。据《中国生态环境状况公报》显示，2020年，中国337个地级及以上城市中仍有135个城市环境空气质量没有达标，酸雨面积仍高达46.6万km2，45.8%的全国地表水质量处于Ⅲ～劣Ⅴ类水平［2］。

环境保护税是治理环境问题的有效手段，是各国政府普遍采取的控制环境污染的环境治理措施［3］，也是中国首个以环保为目标的独立绿色税［4］。排污收费制度从1979年建立到2018年平稳转变为环境保护税，是中国运行时间最长、管理体系最全、实施范围最广的市场型环境管理制度。由于排污费改环保税时间相对较短，在征收对象、缴纳人、计费办法、收费标准等方面，现行中国环境保护税制度在很大程度上延承排污收费制度，仍然存在税基税率不合理、优惠政策不完善、征管效率较低等问题。其中，环境保护税税率设计不合理是导致环境保护税的环境治理能力难以充分发挥的重要原因。因此，如何科学合理地制定环境保护税税率，实现经济、环境与创新的协同发展已成为中国政府和学术界亟待解决的问题。

1 文献综述

近年来，关于环境保护税的研究逐渐增多。从研究内容来看，可以将先前的研究大致分为两类。

第一类研究侧重于评估环境保护税的多维影响。此类研究集中于评估环境保护税对环境［5-11］、经济［7-11］、企业绩效［12-15］、创新［16-20］、碳排放［21-22］、公平［23］、投资［24］及能源消费［25］的影响，采用的方法大多是计量回归模型，少数研究采用一般均衡模型。多数研究认为合理的环境保护税可以显著改善环境质量［5-11］，但也存在不同的观点。例如，通过分析环境保护税对火电厂污染排放的影响，Li等［6］指出环保税率的提高并不一定会促进污染减排，税率与减排量呈倒“U”型关系。关于环境保护税对经济和企业绩效的影响，相关研究的结论也不一致。一些研究认为环境保护税可以促进经济发展［7-8，10-11］和企业绩效提升［12-14］，而有研究表明环境保护税会抑制经济发展［9，16］和降低企业绩效［15］。关于环境保护税与创新的关系也同样存在争议。部分学者利用上市企业数据［12-14，18］和国家层面数据［19，25］实证发现环境保护税可以促进创新水平提高，而Wang等［20］研究发现环境保护税抑制中国资源型产业的创新。在绿色创新方面，卢洪友等［16］基于城市层面数据研究发现环境保护税抑制绿色创新，而刘金科等［17］发现环境保护税促使其他领域技术创新活动向绿色创新转移，即环境保护税促进绿色创新。此外，Li等［9］、Ma等［21］和Niu等［22］研究发现环境保护税还可以促进碳减排。

第二类研究侧重于优化环境保护税设计。此类研究主要从环境质量［26-34］、经济发展［28-34］和社会发展［33-34］等角度开展环境保护税评价及优化，大多采用内生增长模型［29］、一般均衡模型［30-33］和世代交替模型［33-34］。较多学者共同指出中国环境保护税税率低于最优税率水平［26-30，34］。由于研究方法和考虑因素不同，研究者得到的最优环境保护税税率并不一致。如曾先峰等［30］指出环境保护税最优税率是当前税率的4倍。唐明等［26］利用环境实际治理成本分摊法进一步研究中国各省份环境保护税税率，发现部分省份执行税率远低于最优税率，如浙江废水、上海废水和福建废弃物的执行税率仅为最优税率的6%、7%和7%。关于环境保护税税率与经济的关系，研究者们有不同的观点［28，33-34］。廖朴等［28］和魏思超等［34］认为税率与经济呈倒“U”型关系，即随着税率提高，经济表现呈现先上升后下降趋势。而Xiao等［33］认为税率与经济呈倒“N”型关系，即随着税率上升，经济表现呈先下降后上升再下降的趋势。

经过文献梳理，可以发现关于环境保护税的研究存在以下不足。第一，多数研究集中于评估环境保护税对环境质量、经济和创新的影响，而关于环境保护税制度定量优化设计的研究相对较少，且明确给出中国最优税率的研究数量更加稀少［26，29-30，34］。此外，这些优化研究大多是给出了一个静态的最优税率。然而，随着经济发展、企业环保水平不断提高，环境保护税为企业带来的环境约束成本也随之改变，最优环境保护税税率应该是动态变化的。第二，实证评估及优化环境保护税的研究大多采用自上而下的评估方法，如CGE模型、计量经济学方法。这类研究停留在行业汇总数据，无法充分反映企业异质性特征，尤其是无法充分反映不同类型企业面临环境保护税的变化，而政策优化需要这些信息［35］。第三，现有研究大多从单一维度评估环境保护税影响，优化环境保护税税率，尚未有文献从经济、环境、创新协同视角评价优化环境保护税。

基于以上分析，该研究尝试通过理论分析和仿真模拟回答以下问题：①从经济、环境和创新协同视角，中国当前环境保护税税率是否合理？当前和未来最优环境保护税税率是多少？②环境保护税是否可以促进经济和创新发展？波特假说是否存在？为什么关于中国环境保护税对经济创新影响的研究结论不一致？环境保护税影响经济和创新发展的机制是什么？

2 仿真模型构建

首先从理论上探讨环境保护税对经济、环境和创新的影响机制，依据理论分析建立数值模拟模型，最后构建综合效应指数用于评价环境保护税的多维影响。

2.1 理论分析

Porter等［36］提出波特假说挑战传统观点，指出合理的环境规制可以诱发创新，创新带来的收益可以抵消环境规制带来的经济损失进而促进经济发展。Qiu等［37］通过一般均衡分析将企业异质性尤其是企业创新因素引入垄断竞争模型，进一步丰富波特假说，认为环境规制会导致所有企业环境成本上升，并致使部分低效率企业减产甚至退出市场。随后，高效率企业获得更多市场资源，扩大生产规模，增加创新投资，市场内的企业结构得以优化，高效率企业数量增加。孙博文［38］和杜威剑［39］指出中国存在数量较多的低效率僵尸企业，环境规制可以显著推动僵尸企业退出市场，优化市场结构及资源配置。当环境规制强度处于合理水平时，高效率企业的创新增加量可以完全抵消低效率企业退出市场导致的创新减少量［37］。

文章参考Qiu等［37］的理论框架，在企业特征异质视角下，分析环境保护税对中国经济、环境和创新的影响。假定市场中仅存在两家企业，企业1和企业2。两家企业生产同一种产品、产品同质且销售价格一致，其中企业1生产效率较低，企业2生产效率较高，生产效率越高则其单位产品成本ci（i=1，2）越低。假定在研究期间，市场需求不变，市场价格P由市场供应S决定，P和S的关系为：

其中：a＞0，b＞0，s1和s2分别表示企业1和企业2的生产规模。

企业在生产产品的同时会向外界排放污染物，污染排放量（Ei）由企业清洁生产水平和企业生产规模决定。

其中，γi为企业清洁生产水平。

文章利用创新倾向（α）和创新效率（η）来刻画企业的创新行为和表现。企业的创新倾向用于衡量企业创新支出，企业的创新效率用于衡量企业通过增加创新支出带来经济收益（δ）的效率。

环境保护税和企业创新支出会增加产品的单位成本，而创新收益可以降低产品的单位成本。因此，企业单位产品总成本和企业利润率的计算方法为：

其中，r为环境保护税税率，ψi表示企业利润率。

企业主体行为规则：假定ψ*为企业均衡利润率，当ψi=ψ*时，企业处于稳定状态；当ψi＜ψ*时，企业减小生产规模；当ψi＞ψ*时，企业扩大生产规模。

外部冲击：环境保护税税率上升Δr。

初始状态下，环境保护税税率为r，市场内企业利润率均达为均衡利润率。

环境保护税税率上升Δr后，所有企业利润率下降。利润率小于ψ*的企业减小生产规模，导致市场供应减少，进而致使市场价格上升。市场价格上升促使市场内所有企业利润率上升，利润率大于ψ*的企业扩大生产规模。市场供应增加导致市场价格下降，进一步影响企业利润率。市场供需、市场价格与企业生产行为进入持续动态调整过程，直至市场内所有企业的利润率均达到ψ*。在此过程中，企业1和企业2的生产规模分别变动Δs1和Δs2。表1记录了初始状态和均衡状态下企业的生产规模、污染排放量、研发支出和创新收益。

表1 环境保护税税率变化影响分析

公式（1）、公式（2）和公式（7）联立可以确定P、S与r的定量关系，将P对r进行求导，结果如公式（8）所示。

推论1：当ψ*＜1时这意味着随着环境保护税税率（r）上升，市场价格（P）也将随之上升，市场总供应（S）减少，即Δs1+Δs2＜0。

企业1的生产效率低于企业2，结合推论1，可知Δs1＜0，|Δs1|＞Δs2，即企业1减小生产规模，企业2的生产规模变化情况尚不能确定。

推论2：当ψ*＜1且γ1＞γ2时，Δs1×γ1+Δs2×γ2＞0。即当高效率企业同时拥有较高清洁生产水平时，环境保护税税率上升会促使企业污染排放总量下降。

推论4：在推论3的条件上，当η2＞η1时，Δs1×α1×η1+Δs2×α2×η2＞0。即当高效率企业的创新支出水平、创新效率同时大于低效率企业时，环境保护税税率上升才可能会通过促使企业加强创新带来更高收益，促使强波特假说成立。

2.2 基本假设

为构建模型数值模拟环境保护税对企业的影响，提出以下基本假设。

假设1：现有大多数相关研究都假设市场为单个公司和多个相同公司［37］。简化而不失一般性，参考Qiu等［37］的研究，假定所有企业均处于一个市场，市场内企业生产同一种产品。实际上，不同企业在多个维度会存在显著差异。企业效率和创新能力是研究环境规制影响和波特假说理论过程中研究者最关注的企业异质特征。Qiu等［37］认为企业创新能力差异和生产效率差异是企业面临环境规制时表现不同的主要原因。刘晓光等［12］、王珮等［13］和Zhao等［14］也指出环境保护税主要是通过倒逼企业进行创新影响企业效率。此外，通过梳理文献发现，企业规模也是环境保护税影响企业的重要变量，如刘金科等［17］指出环境保护税主要诱发企业的绿色创新行为。因此，为尽可能刻画环境保护税对企业影响的异质性，根据企业利润率（高、中、低）、创新倾向（高、低、无）和企业规模（大、中、小）将所有企业划分为27种类型。

假设2：假定市场价格由市场供需决定，市场供应增加时市场价格下降，市场需求增加时市场价格上升；假定市场总体需求不变；假定市场供应是市场内所有企业生产之和。

假设3：一般而言，企业绩效表现优良是企业扩张所必需的要素之一［40-41］，长期低效率运营通常会迫使企业减产或者倒闭。因此，文章假定企业利润率高于一定值时，企业会选择扩张生产规模；企业利润率低于一定值时，企业会选择减小生产规模或者停止生产。

假设4：企业创新投资行为及创新效率与企业类型相关［17］。简化而不失一般性，文章假定同一类型企业的创新投资倾向相同，即创新投资额占企业收入的比例相同，企业创新投资额与企业规模正相关。

2.3 仿真模型设计

依据该研究的理论分析及基本假设，构建多周期仿真模型。假定市场中存在10 000家企业，每家企业都是一个相对独立个体并拥有独特的企业规模、利润率、单位污染排放量、单位创新成本等特征属性。市场的供应、需求与价格变动关系遵循2.1节的理论分析及假设2，企业的行为决策遵循2.1节的理论分析及假设3、假设4。简而言之，在环境保护税税率变动之后，企业个体环境成本、利润率都将率先发生变化；随后，依据企业类型及行为规则，企业生产规模、创新投资和污染排放都将发生变化，市场供需及价格随之发生变动；市场与企业开始按照规则进行多期交互演化，直至达到新的动态均衡状态，每一次变动都将遍历每个企业个体。均衡状态要求所有企业利润率处于合理区间。采用Matlab编程实现仿真模拟过程。

步骤1：输入企业类型表及环境保护税实施强度（Implementation Intensity of Environmental Protection Tax，以下简称IEPT），随后转向步骤2。企业类型表包含27个企业类型的特征数据及参数关系。27个企业类型主要是依据企业规模、利润率和创新水平三个指标划分，具体细节见3.2节。IEPT指拟施加的环境保护税税率与初始状态下环境保护税税率的比值。

步骤2：依据企业类型表随机生成企业特征清单，随后转向步骤3。企业特征清单记录N家企业的规模、利润率、创新投入等特征。

步骤3：企业环境成本和利润率发生变化，企业特征清单更新，随后转向步骤4。IEPT变化导致企业特征表中N家企业利润率发生变化。

步骤4：对企业特征表中的N家企业利润率进行判断，判断其是否处于均衡区间。当N家企业利润率均处于均衡区间，转向步骤11，否则转向步骤5。

步骤5：判断N家企业利润率是否连续n1年小于均衡区间的下临界值。当利润率连续n1年小于均衡区间的下临界值，转向步骤7，否则转向步骤6。

步骤6：判断N家企业利润率是否连续n2年大于均衡区间的上临界值。当利润率连续n2年大于均衡区间的上临界值，转向步骤8，否则转向步骤9。

步骤7：连续n1年利润率小于均衡区间下临界值的企业选择减小企业生产规模，市场供应总量减小，市场价格上升，重新计算N家企业利润率，随后转向步骤9。

步骤8：连续n2年利润率大于均衡区间上临界值的企业选择扩大企业生产规模，市场供应总量增加，市场价格下降，重新计算N家企业利润率，随后转向步骤9。

步骤9：依据企业类型表和特征清单对N家企业的类型进行调整，随后转向步骤10。由于企业特征清单中企业利润率和企业规模可能发生变化且超出其所属企业类型的特征范围，企业参数关系不再与企业特征相匹配，所以需要对企业类型进行调整。

步骤10：更新企业特征清单中的创新支出、创新收益及污染物排放量等特征数据，随后转向步骤4。企业规模和类型的变化会导致企业清洁生产水平和创新水平发生变化。

步骤11：市场内所有企业的利润率均处于均衡区间，企业生产行为保持相对稳定，市场供需均衡，价格相对稳定，达到均衡状态，迭代终止。

2.4 效应指数

构建经济影响指数、环境影响指数、创新影响指数和综合效应指数分别用于衡量IEPT变化对经济发展、环境质量、创新发展和总体的影响。

经济影响指数（Economic Impact Index，ECI）：传统观点认为环境规制主要是通过增加企业负担影响企业产出，进而抑制社会总产出［42］。所以，从市场和企业角度而言，一般可以从市场供需、市场价格和行业竞争程度等方面衡量经济发展状况。市场供需决定市场价格，由于本模型假定市场需求不变，市场价格决定市场供应，因此，该研究构建经济影响指数时仅考虑市场供应量和行业竞争程度，如公式（9）所示。

其中：t表示年份；e表示IEPT；NEt，e表示市场内存活企业的数量，用于衡量行业竞争的程度。考虑到市场供应、企业数量等指标的单位不同，不能直接用于比较分析，该研究对所有指标进行无量纲化处理，如

环境影响指数（Environmental Impact Index，ENI）：从企业角度而言，现有研究主要是通过评价环境保护税对市场内企业污染物排放影响来评估其环境效率［16］。因此，构建ENI指数。

其中：TEt，e表示t年施行e倍IEPT后市场内所有企业污染物排放总量；ENI表示环境保护税对环境质量的影响。ENI取值范围为［-1，1］，ENI越大表明环境保护税对环境质量改善的促进作用越强。

创新影响指数（Innovation impact Index，INI）：环境规制的创新影响主要从企业研发投入、研发产出和研发效率等方面进行考虑［43］。一般情况下，研发效率可以采用研发投入产出比来衡量。所以，该研究主要利用企业研发投入指标和企业研发投入带来的效益指标来构建创新影响指数，如公式（11）所示。

其中：RDt，e表示t年施行e倍IEPT后市场内企业研发投资总额；TRt，e表示市场内企业研发投资带来的总收益。INI表示环境保护税对创新的影响。INI取值范围为［-1，1］，INI越大表明环境保护税对创新的促进作用越强。

综合效应指数（System Effect Index，SYI）：构建综合效应指数来表示IEPT变化对经济、环境和创新的影响。经济高质量发展仍是当下中国发展的主题［28］，而且中国政府对环境的重视程度不断提高［29］，所以，在构建SYI时，将经济影响的权重设置为最大，环境次之，创新最小。由于ECI、ENI和INI在构建阶段就已经完成归一化处理，文章直接通过对ECI、ENI和INI加权求和计算SYI。

其中：SYIt，e表示t年e倍IEPT对经济、环境和创新的综合影响。SYI越大表明环境保护税对经济发展、环境改善和创新发展的正向促进作用越强。β1、β2和β3分别为ECI、ENI和INI的权重。为体现经济和环境的重要性，该研究设置β1=3、β2=2、β3=1。为缓解主观设置权重带来的问题，该研究将通过调整权重进行敏感性分析。

3 数值模拟

依据2006—2019年中国经济发展数据、企业创新数据及企业污染数据构建历年初始状态下企业类型表，生成历年企业特征数据清单，随后将清单带入仿真程序，分析不同IEPT下市场及企业演化规律。

3.1 数据来源

研究数据主要包括4部分：工业企业数据库（1998—2013年）、工业企业污染源数据库（1998—2012年）、工业企业专利数据库（1999—2009年）以及省级层面的经济、环境、创新数据（2006—2019年）。

（1）工业企业数据库由国家统计局收集统计，包含1998—2013年规模以上的全部工业企业数据，现已成为研究中国经济使用最普遍的微观企业数据集［44］。参考李兵等［45］的研究，在使用数据库之前，进行了严格预处理，删除不可靠样本。

（2）工业企业污染源数据库来自原环保部，包含1998—2012年中国工业企业的基本信息、生产数据、水环境数据、大气环境数据。

（3）工业企业专利数据库来自He等［46］的研究。He等［46］从《中国专利数据库文摘1985—2013（光碟版）》（以下简称《专利库》）中提取1998—2009年所有专利。《专利库》包含了1985—2013年的2 417 903个外观设计专利、3 063 153个发明专利和2 906 059个实用新型专利。

利用企业名称、企业代码、企业地址和年份等指标，对以上三个微观企业数据库进行匹配，构建了《微观企业综合数据库》。在剔除缺失指标数据样本和指标数据异常样本后，最终得到了2006—2007年50 458个污染企业样本。

（4）2006—2019年各类工业企业数量、收入、利润、资产、研究与试验发展（R&D）经费等省级面板数据来自国家统计局。

3.2 初始情景设置

历年初始情景的设置包括企业分布设置和参数关系设置两个内容，分两步完成，即企业类型分布设置和企业特征清单构建。

3.2.1 企业类型设置

如表2，企业类型分布表涵盖27个企业类型的13个特征数据。企业规模主要依据2003年国家统计局发布的《统计上大中小型企业划分办法（暂行）》［47］中企业规模划分标准进行划分，即3 000万元收入以下为小型规模企业，＞3 000万～3亿元收入为中型规模企业，＞3亿收入以上为大型规模企业。该研究将创新倾向划分为无创新倾向、低创新倾向和高创新倾向等3类。参考《高新技术企业认定管理办法》［48］第三章第11条第5项，根据企业的收入和研发费用占收入比例两个指标界定高新技术企业，即该研究的高创新倾向企业。无创新倾向企业指没有创新投入的企业。有创新投入但不属于高创新倾向企业的企业归为低创新企业。与企业规模和创新倾向不同，企业利润率的高低并未有官方统一的划分标准。此外，从利润率角度分析环境保护税对企业的异质影响时，只有处于极高或者极低利润率水平的企业才会表现出完全异于普通企业的行为，如只有数量相对较少的低利润率企业会因环境成本快速上升而退出市场，而能够快速占领低利润率企业退出的市场空间并获取相应利润的高利润率企业占比也相对较小。所以，企业利润率高中低水平的临界值采用《工业企业污染源数据库》中所有污染企业利润率5%和95%分位点。

表2 初始状态企业类型分布表

依据《微观企业综合数据库》设置企业类型分布表的参数。按照企业类型划分标准将《微观企业综合数据库》的企业划分为27个子样本。初始情景的单位创新成本和单位收入的污染物排放量均直接采用各子样本的均值进行赋值，各类型企业数量占比也直接采用《微观企业综合数据库》的各类型企业占比数据，并利用国家宏观数据做比对修正。

企业规模与创新关系指企业规模对企业创新投入的影响；创新经济效益指企业创新投入带来的经济效益，用于描述企业创新投入对企业利润率的影响关系；规模经济效益指企业规模对企业利润率的影响；规模环境效益指企业规模对企业单位收入污染排放量的影响关系。由于《微观企业综合数据库》仅包含两年的企业数据，时间趋势影响及时间序列回归带来的序列平稳性问题影响相对较小，所以基于《微观企业综合数据库》的27个子样本数据库，采用线性回归模型分别测算各子样本的各类参数关系。

需要特殊说明的是，由于《微观企业综合数据库》存在部分数据缺失问题，仅有2006、2007年的初始情景设置是完全采用上述方法。2008—2019年初始情景设置采用趋势外推法。具体而言，考虑到国家、省级的特征数据是企业特征数据的汇总值，企业特征总体变化趋势与省级特征数据变化趋势一致。利用2006—2019年国家、省级面板数据分析特征定量变化规律，计算国家、省级层面的2008—2019年特征指标数值与2006—2007年相对应指标的数值关系。最后，基于2006—2007年初始状态企业类型分布表和2006—2019年特征数值关系推算2008—2019年历年初始状态企业类型分布表，并依据初始状态企业类型分布表生成初始状态企业特征清单表。

3.2.2 企业特征清单构建

企业特征清单将包括10 000家企业及其10个企业特征。企业特征为规模、利润率、单位污染排放量、企业规模与创新关系、创新经济效益、规模经济效益、规模环境效益、单位创新成本上限、单位创新成本下限、单位创新成本。企业规模和利润率为随机生成值，取值范围分别为该企业所属类型的规模范围和利润率范围。单位污染排放量等其他企业特征的数值直接采用该企业所属类型对应的特征值。

3.3 主要结果

为全面分析IEPT变化带来的影响，针对2006—2019年分别将IEPT设置为1，2，3，……，100进行数值模拟，总计进行100×14=1 400模拟，得到1 400个均衡状态。图1展示了历年不同IEPT下市场均衡状态及各效应指数。通过结果分析，可以发现：

（1）图1显示，随着IEPT增加，企业总体清洁生产水平提高，这与大多数相关研究结论一致［5-11］，表明环境保护税可以显著改善环境质量。同时，马太效应更加显著，企业集中度进一步提高，低利润率企业逐渐退出市场，尤其是规模大且利润率低的企业快速退出市场，更多高利润率企业转型为大规模、高利润率企业。以2006年为例，将IEPT=6的企业分布与IEPT=1的企业分布比较分析发现，低利润、大规模企业基本退出市场，部分中小规模、低利润企业退出市场；将IEPT=50和IEPT=100的企业分布状态相比发现IEPT的上升导致中等规模、低利润企业进一步退出市场，且企业总体清洁水平继续提高。以SYI为评价指标时，在2006年，IEPT最优值为6。2007—2019年的企业分布图呈现相似规律。

（2）随着IEPT的不断增强，经济影响指数呈现先上升、后波动下降趋势（见图1）。这主要是因为IEPT增加导致企业成本上升、利润率下降，而部分企业的利润率本身就处于较低水平，利润率进一步下降导致这些企业不得不减小生产规模甚至倒闭。企业生产供应减少影响市场供需，促使市场价格上升。而存活下来的部分高效率企业利润率进一步上升并可能选择扩大生产规模，从而进一步保障市场总体供应稳定，促使市场价格回降，最终整个市场经济得到优化。然而，随着IEPT的不断加大，企业环境成本进一步快速上升，短时间内更多的企业面临低利润率、减产或倒闭等问题，且市场价格上升带来的利润率提升无法完全弥补环境成本上升对大部分存活企业带来的负面经济影响，导致整个市场经济恶化，经济影响指数下降。廖朴等［28］的研究也表明环境保护税税率与经济呈倒“U”型关系，当前税率低于最优税率。

图1 2006—2019年不同IEPT的影响效应图

（3）随着IEPT的不断增强，环境影响指数呈现波动上升趋势，如图1所示。一般而言，随着企业污染减排措施强度上升，企业减少污染排放量的边际成本也将呈上升趋势。当污染治理成本高于污染排放成本，企业倾向于选择直接排放污染物，缴纳环境保护税；而当污染治理成本小于污染排放成本时，企业倾向于提升减少污染物排放量的措施强度。现实中，企业污染减排边际成本与污染排放边际成本处于动态均衡状态。随着IEPT上升，企业污染排放成本快速上升，促使企业增强减污措施，减少污染物的排放量。

（4）随着IEPT的不断增强，创新影响指数也呈现波动上升趋势，不过与环境影响指数变动趋势显著差异（见图1）。高利润率的企业创新投入及效率往往也处于较高水平，而低利润率的企业创新投入大多处于较低水平，甚至大部分低利润率企业没有创新投入。IEPT上升导致低利润率的企业退出市场、高效率企业增大市场规模，即IEPT上升促使市场中的生产资源要素由低效率企业加速转向高效率企业，进而促使市场资源得到优化配置。低利润率企业退出市场可能并不会对市场创新带来负面影响，因为高利润率的企业生产规模增大后拥有更多资源加强创新行为，有较大可能提高创新投入。

（5）当以SYI来评价环境保护税的综合影响时，图1结果显示2006—2019年中国整体环境保护税税率都处于较低水平，小于最优环境保护税税率。这一结论与唐明等［26］、曾先峰等［30］的观点一致，即当下中国环境保护税税率处于较低水平，远未达到最优环境保护税税率。总体而言，IEPT与SYI呈“倒U”型关系，即随着IEPT的不断上升，与经济影响指数变化趋势类似SYI也呈现先上升后波动下降趋势。

（6）随着时间推移，历年最优IEPT总体呈上升趋势。如图2所示，从SYI视角观察，2006—2019年，最优IEPT由6波动上升至26。这是因为2006—2019年中国经济一直处于稳定且快速发展阶段，承受环境成本的能力不断上升；且随着时间推移，企业清洁生产水平逐渐提升，相同的环境保护税税率给企业带来的环境成本压力逐渐降低。所以，随着时间推移，中国的最优IEPT不断提升。

图2 2006—2019年不同视角下最优IEPT

4 情景预测

4.1 情景设置

“十四五”规划与2035远景目标纲要显示，持续改善环境质量仍然是中国主要任务之一；同时，创新处于中国现代化建设的核心地位，科技是国家持续发展的战略支撑。在这种背景下，作为污染治理和创新的主体之一，企业的清洁生产水平和创新发展水平将会持续提升。因此，从企业清洁生产水平和企业创新发展水平两个维度设置2030年发展情景。基于国家统计局数据，测算得出排污费占规模以上企业主营业务成本由2016年的5.45 3×10-4下降到2019年的3.140×10-4，在这段时间排污费价格或环境保护税税率几乎没有变动，这意味着企业总体清洁生产水平提高42.4%。当然，随着企业清洁生产水平不断提高，其进一步减排潜力也在不断下降。所以，假定基准情景下，相较2019年，2030年清洁生产水平提高35%。国家统计局数据显示2016—2019年规模以上创新企业数量占企业数量总量由23%上升至34.2%，上升幅度为48.69%。与企业清洁生产水平提高趋势规律一致，随着创新企业数量占比不断增加，其占比提高速度将会下降。因此，假定基准情景下，2030年规模以上创新企业数量占比为50%，这个数值相对保守。为避免主观设置带来较大误差，在其他情景进一步提高了该数值。三种情景具体设置情况如下。

A情景：此情景为基准情景。市场中企业的总体清洁生产水平持续提升。相较于2019年，单位经济产出的污染排放当量降低约35%；其他因素变量发展趋势不变。

B情景：在A情景的基础上，企业清洁生产水平进一步提升。相较于A情景，单位经济产出的污染排放当量进一步降低约25%；其他因素变量发展趋势与A情景相同。

C情景：在B情景的基础上，创新发展趋势发生变化。相较于B情景，市场创新研发总支出不变，创新企业数量增加20%；其他因素变量发展趋势与A情景相同。

4.2 情景分析

将2030年A情景、B情景和C情景的参数带入数值模拟流程，分析2030年多情景下环境保护税的影响，结果如图3所示。

图3 2030年多情景下不同IEPT的影响效应图

（1）IEPT增加促使市场里中等利润率企业的数量占比增加，高利润率企业和低利润率企业的数量减少。对比不同IEPT下企业分布状态可以进一步发现，高利润且清洁生产水平较高企业的总体利润率水平快速下降。

（2）随着IEPT逐渐增强，ECI、INI和SYI呈现先上升后下降的总体趋势。A情景、B情景和C情景模拟结果都显示2030年最优IEPT进一步提升，三种情景的最优IEPT分别达到48、81和64，远高于2019年的26。主要原因在于，随着时间的推移，企业清洁生产水平提高，企业单位收入的污染物排放量逐渐下降；同时，企业总体的利润率和创新水平也进一步提高，企业承受环境成本的能力上升，环境保护税对企业决策的影响力度下降。

（3）随着IEPT逐渐增强，ENI呈现先下降后上升趋势，意味着随着IEPT的上升企业污染排放总量先上升后下降，这与2006—2019年的结果并不一致。这可能是因为在2030年企业的清洁生产水平、技术水平及企业承受环境成本压力的能力都处于较高水平。IEPT较低时企业直接排放污染物的边际成本远小于企业控制排放的边际减排成本，即企业倾向于不采取污染减排措施。同时，较低的IEPT也有可能导致利润率水平较低的企业减产或倒闭，市场供应减少、价格上升，存活企业利润率上升、生产规模增大，污染物排放量增加。

（4）市场创新资源集中更有利于创新效率提升，有助于市场抵抗环境成本风险能力的提升。B情景与C情景的创新总投入一致，而与C情景相比，B情景的创新企业数量更少，即B情景市场的创新资源更加集中。而情景分析结果显示B情景的最优IEPT高于C情景。

4.3 敏感性分析

为避免构建SYI时主观设置权重带来的偏差以及提高主要结论的稳健性，通过调整指标权重进行敏感性分析。根据表3，除了原有的SYI指标之外，还设置了SYI1、SYI2、SYI3和SYI4。其中，SYI1指标相对重视环境保护税对经济和环境的影响，SYI2指标主要考虑经济影响，SYI3指标追求经济和创新共同发展，SYI3指标追求经济和环境共同发展。

表3 综合效应指数权重设置情况

敏感性分析结果与情景分析结果基本一致。具体而言，随着IEPT提高，2030年各情景的协同效率指数也都呈现先上升后下降的趋势。表4记录了多情景下SYI的最优IEPT。结果表明各情景、各协同效率指标2030年最优IEPT稳定处于14～97，尤其是SYI1、SYI2和SYI3的最优IEPT均远高于2006—2019年的最优IEPT。

表4 2030年多情景下各综合效应指数的最优IEPT

5 结论与政策建议

该研究围绕环境保护税对经济、环境和创新的影响展开。构建环境保护税影响企业发展的理论分析和仿真模型，利用中国微观企业和省级面板混合数据数值模拟2006—2019年不同IEPT的综合影响，采用情景分析方法预测2030年环境保护税的多维影响。主要结论如下。

第一，通过理论分析和实证检验发现，环境保护税税率与经济、创新的非线性关系正是当下相关实证研究结论不一致的主要原因。当实证研究的样本企业创新效率较高，且市场中存在一定数量低效率且创新水平较低的企业时，提高环境保护税税率可促进创新，即支持弱波特假说。如果创新效率较高企业创新投资带来的经济收益大于创新投资额，环境保护税可以同时促进经济和创新，即支持强波特假说。当所选样本企业中高效率与低效率企业创新倾向一致时，即创新投资占比相近，环境保护税可能不会促进创新；当创新投资带来的收益低于创新投资额时，短期内环境保护税可能抑制经济发展，此时，波特假说不成立。

第二，随着IEPT上升，环境保护税对经济、环境和创新的综合效益影响呈现先上升后下降的趋势，而当下中国环境保护税税率处于较低水平，远低于最优环境保护税税率。例如，2019年最优环境保护税税率应该是2019年实际税率的26倍。26倍并不是一个夸张的数据。事实上，中国经济的持续稳定发展导致环境保护税对企业的环境约束逐渐降低，如图4所示，2005—2019年企业单位成本的排污费由0.003 58下降到0.000 31。此外，从广义角度分析，碳税是环境保护税的重要组成部分。如果2018年中国以50元/t二氧化碳当量（t CO2-eq）的价格征收碳税，企业单位收入的碳税成本将达到0.005 178，是同年环境保护税的36.75倍。《2021年中国碳价调查》［49］显示，2021年中国碳市场正式启动的开盘价格为48元/t CO2-eq，且随着时间推移碳税价格将持续上升，在2030年将可能达到139元/t CO2-eq。甚至部分研究指明为实现2℃的温控目标，碳定价应达到258～516元/t CO2-eq［50］。这意味如果将碳税纳入环境保护税，环境保护税的税率最高相当于当下环境保护税的379倍。

第三，随着时间推移，最优环境保护税税率呈现总体上升趋势。2006—2019年最优IEPT由6上升至26，在2030年达到48～81。如图4所示，经济持续稳定发展，企业总体收入稳定增加促使企业单位收入的环境保护税缴纳额随时间推移稳定下降。此外，随着时间推移，技术不断发展，企业清洁生产水平逐渐提高，企业单位收入污染物排放量也在不断下降。同时，伴随着对环境问题的重视程度提高，中国对环境质量的要求也在不断提高。

图4 环境保护税的成本分析

第四，当经济、环境和创新等方面的发展现状及诉求不同时，最优IEPT也将发生变动。2030年A情景、B情景和C情景的最优IEPT分别为48、81和64，这表明企业清洁和创新发展水平变动时，最优IEPT也将发生变化。而2006—2019年最优IEPT的变动也已经表明经济发展影响最优IEPT。

依据以上研究结论，得到三点政策启示。

第一，要充分调研区域、行业间企业经营现状及创新发展现状，结合地区环境承载能力，进一步细化区域、行业异质定价策略。研究显示，波特假说是否成立在于企业总体发展情况与环境保护税税率关系是否合理，不同地区最优环境保护税税率可能会进一步受到地区环境承载能力影响。所以，建议依据区域和行业的经济、环境和创新等方面的发展现状及需求，科学合理地制定环境保护税区域异质和行业异质定价策略。事实上，当下中国环境保护税延承了排污收费制度，采取了较为粗犷的区域异质定价：黑龙江、辽宁等12个省份是按低限确定税额；山西、内蒙古等12个省份税额处于中等水平；北京、天津等6个省份的税额处于较高的水平［51］。环境保护税税率还未考虑行业异质定价策略。此外，伴随着环境保护税税收工作的数字化、信息化进程加速，开展环境保护税区域异质定价和行业异质定价的难度和政策执行成本快速下降，开展环境保护税精细化定价改革时机逐渐成熟。

第二，建立环境保护税税率动态调整机制，逐步提高环境保护税税率，以充分发挥环境保护税的政策效果。充分利用现有的企业生产经营运行监测平台与环境质量监测系统计算中国环境保护税最优环境保护税税率，结合中国整体经济形势、环境形势和经济发展、环境保护需求，及时动态调整环境保护税税率。

第三，利用环境保护税的税收收入建立创新扶持专项资金，避免税率提高给创新型企业带来过高的环境成本。部分创新企业的创新投入还未带来足够的收益，其利润率处于相对较低水平，较高环境成本会抑制这类企业的发展。所以，在提高环境保护税税率的同时，应该进一步加大创新扶持力度，完善创新扶持机制。加大对企业的创新扶持也符合国家“十四五”发展要求。通过创新扶持专项资金的指引，有助于构建市场导向的绿色技术创新体系。