绿色税收的环境保护效应研究

刘中军　郭永园

［摘 要］文章在重新界定绿色税收之概念与内涵的基础上，通过选取2001—2019年间30个省份的相关面板数据，运用系统广义矩估计方法，实证检验了绿色税收对污染减排以及节能降耗的影响。结果表明：绿色税收对污染减排作用显著，但对节能降耗产生的效应还有待提升。需要从优化污染物测度及税额征纳方法、扩展征税范围、健全税款专用与资金调节机制、开征碳税等方面，通过制度创新实现环境保护与经济发展的协调共生。

［关键词］绿色税收；污染减排；节能降耗

当今世界，绿色低碳循环发展成为全球经济发展的主流趋势，经济社会的全面绿色转型业已成为新时代高质量发展的必然所需。绿色税收作为政府应对资源与环境问题的有效经济手段，如何科学评估现行绿色税收制度的绿色红利效应，为优化绿色税收制度提供实践参考？如何完善新时代绿色税收制度供给，实现环境污染与生态破坏问题负外部性的内部转化，更好地发挥其促进经济绿色转型与发展的绿色红利效应？厘清以上问题既是完善绿色税收制度供给的理论需求，也是助推我国绿色低碳循环发展的现实考量。

本文主要从污染减排和节能降耗两个方面具体分析绿色税收的环境保护效应，与已有相关研究相比，主要从以下几个方面进行拓展：第一，在对绿色税收现有内涵进行广狭区分的基础上，重新界定绿色税收的概念与内涵；第二，采用熵值法对环境污染水平进行系统测算得到综合污染排放指数，从整体上考察我国绿色税收的污染减排效应；第三，把绿色税收的绿色环境保护效应细化为污染减排和节能降耗，并运用省级面板数据构建动态面板模型，以期更为全面地考察其对环境之影响，从而为我国绿色税收制度的完善提供经验依据。

一、绿色税收的概念界定与理论基础

一般認为，绿色税收的理论渊源于庇古（Pigou A. Cecil）①提出的“庇古税”理论，他在马歇尔的外部性理论基础上，首次从福利经济学的角度系统地研究了外部性问题，扩展了“外部不经济”的概念和内容，主张利用税收手段将环境污染问题所产生的负外部性因素内部化，以优化资源配置。OECD②将绿色税收界定为利用改变市场价格等手段引导消费行为和经济交易活动，以此降低生产和消费过程中污染排放的税种。

国内学者对绿色税收的理论研究源于20世纪90年代初期，基于对资源能源与环境保护问题的重视而展开，对其概念界定逐步深化且多元，呈现出从狭义到广义的层级递进。其内涵既包括减少环境污染、生态破坏，为开发利用资源而征收各种税费，也有为促进绿色发展采取的减免、补贴等调节手段，可以分为环境保护与促进可持续发展两部分。①税收过程中更加注重绿色税收理论的运用及新时代新理念的引导，彰显出中国特色。

90年代中期以后，对环境税经济效应的研究逐渐引起学者们的重视。皮尔斯（David Pearce）在污染税的基础上首次正式提出环境税的“双重红利”理论。②学界普遍认为“双重红利”理论包括环境税能降低环境污染获得“绿色红利”，进而能促进就业，提高经济效率实现“蓝色红利”。多数学者通过理论或实证推演，论证了“双重红利”的存在性及其实现路径。以美国经济学家古尔德（Lawrence H. Goulder）③为代表的部分学者④利用CGE（一般均衡模型）模型，在增加外部性经济矫正的基础上，论证环境税的动态均衡演化过程，对绿色税收的实施效果进行评价。国内研究在理论探索的同时，注重解决改革与发展中的实际问题，采用实证分析方法拓展双重红利理论的实践价值。在税收对环境影响的实证分析与环境库兹涅茨曲线研究中，多数学者仅选择某一特定污染物，如二氧化硫排放量⑤作为反映该区域环境污染水平的指标，不能较为全面地反映某一区域的污染程度；还有学者将环境污染分割成工业废水、工业废气、工业固体废物排放等内容分别进行研究，⑥研究的也只是税收对单独某一种污染减排的效应，并非整体环境的污染减排效应。不过，相关学者通过多学科的理论展示与实证验证，对双重红利理论的研究日趋完善并注重实用性，进一步深化和丰富了其理论内涵与社会功用。

在充分借鉴国内外关于绿色税收概念的基础上，本文基于广义视角，将其概念界定为：所谓绿色税收，是指为促进环境保护、合理开发利用自然资源，维护生态平衡，推行绿色生产与消费为目的，对市场主体所开征的环境税、资源税和其他与环境保护相关的税种及税收政策。其内涵广义界定既包括专门的绿色税种，比如环境保护税，也包括现有税收体系中与环境保护相关的税种。需要说明的是，鉴于现行的环境保护税是基于“费改税”的延续，按照“税负平移”与“税收中性”原则顺延演化而来，故将排污费列入绿色税收的统计范畴。

二、综合污染排放指数测算

（一）指标选取及说明

绿色税收即政府通过经济手段介入，对污染者征收相当于最优活动水平时的边际外部成本，用税收来弥补污染主体私人成本和社会成本的差距。由于环境污染的主要组成部分是工业污染物排放，与居民消费所导致的生活污染相比，绿色税收与工业污染关系的关联度更高。目前，我国绿色税收主体税种是以企业为纳税人，因此，本文考量的环境污染指标以工业“三废”，即工业废水排放量、工业废气排放量和工业固体废弃物排放量为主。

在借鉴相关研究的基础上，分别选取：工业废水中的化学需氧量（COD）与氮氧化物排放量，具体反映水污染中两种代表性污染物的工业排放情况；工业废气中的二氧化硫与烟尘、粉尘颗粒物排放量，具体反映大气污染中两种代表性污染物的工业排放情况；一般工业固体废物与危险废物的产生量，具体反映固体废物污染中两种代表性污染物的工业产生情况。以上述六种污染物指标作为一级指标来构建综合污染排放指数。

本文选取了2001—2019年除港、澳、台、西藏自治区以外的30个省市和自治区的面板数据进行综合污染排放指标测算。①所有数据全部摘自《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》，其中2001—2010年工业废气中烟尘、粉尘颗粒物排放情况（SD）是相关年鉴中工业烟尘排放量、工业粉尘排放量数据的加总，2011—2017年为相关年鉴中工业烟（粉）尘排放量数据，2018—2019年选用了年鉴中的颗粒物排放量数据。

就2001—2019年全国30个省市自治区环境污染中六种主要污染物排放/产生量数据而言，可见同一省份不同的污染物指标变动情况并不相同。例如，废水中COD排放极差与排放最大的省份均在广西省，说明19年间广西省相较于其他省份的COD排放量变动最大，这与当地制糖行业、林浆纸工业集中发展密切相关，制糖业废蜜糖及废液、造纸工业废水是该省废水中COD含量较高的主要原因。而工业危险废物产生量极差最大的为山东省，其中以废酸、氰化尾渣等为主，这与该省以冶金、化工等支柱产业为主的工业体系，以及近年来绿色税收征缴、环保投资力度加大密不可分。

可见，由于不同地区的工业体系发展情况不同及主要支柱产业各异，工业生产过程中造成的环境污染差异明显。如果以单一指标衡量不同地区环境污染情况，并不能全面测度该地的环境污染。实践证明，通过多种不同的污染物排放、产生数据进行综合污染排放测度是必要的。

（二） 指标权重确定

本文收集了30个省市自治区19年来共570条数据记录，选用基于数据特征确定权重的熵值法对六个指标进行综合。熵（Entropy）的概念最先由物理学家鲁道夫·克劳修斯（Rudolf Julius Emanuel Clausius）提出，是一种物理计量单位，后由信息论的创始人香农（Claude Elwood Shannon）引申到信息论中，目前已经在社会经济、工程技术等领域得到了广泛应用。在信息论中，信息熵是对不确定性的度量，一般来说信息熵Ej越小，说明数据携带的信息量越多，在综合测评中所能起到的作用越大。熵权法的基本思路就是根据指标变异性的大小来进行客观赋权。

已知数据矩阵A为综合测评指标取值矩阵 ，一共有X1，X2，X3，…，Xm共m项测度指标，其中Xi=｛X1，X2，…，Xm｝。

對30个省市自治区2001年—2019年的主要污染指标权重运用熵值法进行了权重计算，结果如表1所示。

由结果可知，工业废水中主要污染物 COD的权重为0.156、氨氮的权重为0.191， 工业废气中主要污染物SO2的权重为0.109、烟尘的权重为0.108，工业废固中一般固体废物产生量的权重为0.163，危险废物产生量的权重值为0.273，并且各指标间的权重相对较为均匀。

运用表1中的权重对30个省市自治区标准化后的六个污染指标进行综合测算，为了便于比较将结果放大10000倍，部分省份的测算结果详见下页表2。

将30个省市自治区按照东部、中部、西部与东北地区划分成四个区，绘制2001—2019年间综合污染排放指数折线图，详见下下页图1。结合图1呈现的污染指标随时间变化情况，可见多数省市自治区污染物排放情况在逐年逐渐改善，但也有个别地域出现了明显的波动趋势，比如内蒙古、山东、山西等省份，内在原因还需要结合当地工业发展体系、绿色税收效应、环保治理投入等具体因素进行详尽分析。

三、计量模型和数据说明

从目前的研究看，关于绿色税收效应的研究大部分局限在使用一般均衡模型（CGE）、动态可计算一般均衡模型（DCGE），且分析多是针对污染减排和节能降耗某一方面的实证研究，研究视角相对单一。一般均衡模型可以对经济环境进行系统建模，更侧重于模拟政策实施的预期效果。环境保护效果实际上需要考察的影响因素较多，与模拟方法相比，运用计量经济学方法进行建模分析，能够更加直接地测度绿色税收的实施效果。

（一）计量模型

在研究环境资源影响的文献中经常会用到IPAT方程，①I一般表示对环境的冲击，IPAT 方程把影响环境的因素分解为人口（P）、财富（A）和技术（T），②IPAT方程一般形式见式（6）。另外，还有很多学者运用环境库兹涅茨曲线（EKC）对环境、经济之间的相互影响进行实证检验。EKC是Grossman通过对环境污染指标和人均收入指标之间的变动趋势，分析得出的环境污染程度与经济发展水平演替关系的计量模型。③但是由于不同样本的异质性，学者们对于环境库兹涅茨曲线的倒“U”型假说是否成立仍然存在一些分歧，所以本文仅基于IPAT方程对现行的绿色税收政策带来的环境效应进行评价分析。

国家现在大力推行绿色清洁能源的使用，用太阳能、风能、水能及核能等替代逐步替代化石燃料等碳基能源，此举并不是一味遏制现有资源能源消耗，这样反而会抑制相关地域的绿色创新能力，对经济发展产生负面影响。二氧化碳排放包括自然排放和人工排放，人工排放是由于人类活动引起的CO2排放，主要包括化石燃料消耗、生物质燃烧等方式，其中化石燃料消耗所排放的CO2占95%以上。①李建也指出第二产业是影响地区碳排放的主要因素。②碳排放量与当地的产业结构、碳基能源消费密不可分。在产业结构偏重的地区能源消耗与当地的经济发展水平密切相关。有鉴于此，本文对绿色税收的节能降耗效应分析，选用可以衡量碳基能源消费的碳排放量为主要指标，而不用以往文献中的能源消耗总量指标，节能降耗的衡量仅考量对于非清洁能源的消耗量。

式（8）中的Cit表示二氧化碳排放量，反映各省非绿色能源（碳基能源）的消耗水平；Cit -1为二氧化碳排放量的滞后一期；GTit为绿色税收；νit表示其他与环境相关的控制变量，包括人口因素、技术水平、产业结构、工业污染治理投资强度等；εit表示随机扰动项。

式（9）中的环境冲击I，本文用前文测算的综合污染排放指标Eit表示；Eit-1为综合污染排放指标的滞后一期；GTit为绿色税收；νit表示其他与环境相关的控制变量，包括人口因素、技术水平、产业结构、工业污染治理投资等；εit表示随机扰动项。

（二）变量选取及数据说明

绿色税收，是指以促进环境保护，合理开发利用自然资源，维护生态平衡，以及推行绿色生产与消费为目的，对市场主体所开征的环境税、资源税和其他与环境保护相关的税种及税收政策。由此可见，本文对绿色税收的概念界定既包括专门的绿色税种，比如环境保护税，还包括资源税、消费税、耕地占用税、城镇土地使用税、车船税、车辆购置税、城市维护建设税、烟叶税等现有税收体系中与环境保护相关的税种。需要说明的是，鉴于现行的环境保护税是基于“费改税”的延续，故将其此列入绿色税收的统计范畴。将环境保护税（排污费）、资源税等九个税种加总表示绿色税收收入（GT）。模型中其余变量的具体说明及计算方法见表3。

本文选取了2001—2019年除港、澳、台、西藏自治区之外的30个省市自治区的面板数据。其中，二氧化碳排放数据选自中国碳核算数据库（China Emission Accounts and Datasets， CEADs）。中国碳核算数据库由中外多所研究机构的科研人员共同开发，该库所提供的二氧化碳排放量是基于《IPCC国家温室气体清单指南》，并根据中国统计年鉴中的能源消耗数据，通过测算排放因子计算得到。①综合污染排放指标为前文测算结果，工业增加值数据摘自国家统计局网站，其余数据全部摘自《中国统计年鉴》《中国投资领域统计年鉴》《中国税收统计年鉴》。其中2001—2006年科学技术支出数据为各地财政支出中科技三项费用与科学事业费的总和。所有变量的描述性统计分析见表3。

在使用面板数据构建动态回归模型的时候，如果时间序列有较多期，需要对各个变量进行平稳性检验。如果变量非平稳却仍然进行回归分析，则可能导致“伪回归”问题出现，回归结果失真。本文选择的数据样本量（N）为30个，时间跨度（T）为19年，因此是短面板数据。用于平稳性检验的单位根方法用于短面板得到的不是有效估计量。因此，学术界普遍认为即使检验出的结果是平稳的，也可能是一个错误的结果，短面板无需做面板单位根检验。

四、实证检验

传统的计量经济模型在参数估计时要求满足不存在异方差、序列相关等假设条件；固定效应与随机效应是概括了没有观测到的、不随时间而变化但影响被解释变量的因素，在检验绿色税收对环境保护的影响并不适用。系统广义矩估计（Sys-GMM）允许随机误差项存在序列相关和异方差，是一个稳健估计量，可以有效解决模型解释变量的内生性问题。在有限样本下，Sys-GMM利用的样本信息多，在实证过程中进行参数估计时具有更好的表现，偏差更小，因此，本文采用系统广义矩方法进行参数估计。

在具体分析中，依次逐渐添加前文考虑到的控制变量，以便逐步观察各个控制变量对绿色税收与经济关联效应的影响。在系统广义矩估计中加入了所有内生变量的二阶到五阶滞后（若存在）作为工具变量，并且加入了collapse选项选取最适合的滞后阶数对工具变量进行了控制。

（一）绿色税收的污染减排效应分析

在前文分析的基础上，实证检验绿色税收的污染减排效应，估计及检验结果如表4所示。系统广义矩作为一致估计，该方法成立的前提是扰动项{εit}不存在自相关，所以要对扰动项是否存在自相关进行检验，可以通过检验扰动项的差分是否存在一阶与二阶自相关来检验原假设，即AR检验。回归结果中五个模型的扰动项AR（1）均小于0.05，但AR（2）均大于0.1，表示各模型扰动项的差分均存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，接受原假设“扰动项{εit}无自相关”，可以使用Sys-GMM进行估计。另外，由于系统广义矩估计过程中使用了工具变量，需要进行过渡识别检验。本文采用Hansen检验，各模型Hansen检验值均大于0.1，表示接受“所有工具变量都有效”的原假设。

从回归结果看，五个模型中因变量与其滞后一期值在1%的显著性水平上表现出显著的正相关，证实了选用动态面板模型是合理的。同时，从变量回归系数的符号看，五个模型中各个变量的系数符号均一致，也证明了模型的稳健性。根据回归结果可以得到以下结论：

1.污染排放存在路径依赖效应

五个模型中综合污染排放指数均与其滞后一期值表现出显著的正相关性，说明污染排放存在着明显的路径依赖效应，当期的环境污染程度受前一期污染程度的影响，即上一期污染排放水平越高，本期也越高，环境污染的治理是一个长期的动态过程。有鉴于此，绿色税收制度供给也要通过稳定的弹性机制，具体通过设定相应的税率区间，污染越高则税率越高，反之亦然，以此匹配环境污染的路径依赖效應，实现有效的同步调整与及时变迁。

2.绿色税收产生污染减排效应

以上模型检验及结果显示，绿色税收（lnGT）与综合污染排放指数（E）呈负相关。除模型3之外，其余模型均通过了显著性水平检验，说明绿色税收对污染排放产生了较为显著的遏制作用，验证了绿色税收污染减排效应的存在性与合理性。一方面，通过绿色税收可以对企业的污染排放起到惩治矫正作用，从外部对其实现环保约束；另一方面，以税收法制的形式积极引导绿色生产与消费，促进企业主动积极采取清洁生产，从而实现从企业内部及源头上解决污染排放等环保问题，为市场主体带来直接的绿色环保红利。

3.科技创新水平对污染减排有显著的促进作用

模型5中 R&D投入占财政支出的比值对综合污染指数的贡献为-0.091，这表明一个地区科技投入的力度越大，则越有利于促进其进行污染减排。前文在对域外发达国家的绿色税收制度进行借鉴时，多数国家通过注重对科技创新的研发与专项投入，充分利用高新环保科技在促进企业实现节能降耗的同时，也有助于进行税制绿化与提升税收征管的效率与现代化水平，同时可以将其作为税收优惠政策的适用对象，实现政府与市场主体的多赢局面。国内学者比如李斌（2010）也证实了技术进步可以提高能源利用效率。①可见，理论研究与域外实践均表明，市场主体加大环保科技投入，既可以促进企业本身的绿色创新发展，也迎合了绿色税收制度对环保科技需求，从而推动科技进步与环境保护实现多向共赢。

4.污染排放水平与产业结构密切相关

本文用工业增加值与地区生产总值的比重（I）反映各省的产业结构。从模型中可见，I与E呈显著的正相关，一方面说明了第二产业在产业结构中的占比越重则污染排放程度越严重，另一方面也证明了由于工业生产带来的环境污染占比是最大的。在税制绿化改革中，要注重对产业结构区别对待，加大对环境污染严重的相关产业绿色税收的税率设定与征管力度，提高第二产业在工业生产过程中污染排放的环境保护成本支出，在促进其进行节能减排的基础上实现现有产业结构的优化调整。

除此之外，各地的人口规模（P）与E呈现出正相关，人口数量越多对当地综合污染排放指数影响也会越高，即人口密度对环境带来的冲击是负面的，说明了人们日常生活中所造成的环境污染与资源浪费等问题同样不可忽视，绿色税收制度供给过程中要注重对居民绿色生活方式的合理引导与规制。同时，工业污染治理投资额占工业增加值的比重（M）与E负相关，说明了各省域对辖区内治污投资强度越大则污染减排的效果会越好。通过对全国进行分区的数据可知，经济较发达的东部地区环保投入较高，综合污染治理的效果相对突出，间接验证了绿色税收制度供给完善程度与经济发展水平及治理能力的正向关系。

（二）绿色税收的节能降耗效应分析

绿色税收的双重红利理论中第一重红利指保护与改善环境的“绿色环保红利”，污染减排和节能降耗均属于绿色环保红利。对前文中式（9）的参数进行估计及检验，结果如表5所示，五个模型的扰动项AR（1）、AR（2）均大于0.05，表示各模型的扰动项的差分不存在一阶、二阶自相关，可以使用系统广义矩进行估计。另外，对工具变量进行过渡识别检验，各模型Hansen检验值均大于0.1，表示接受“所有工具变量都有效”的原假设。

五个模型中因变量lnC与其滞后一期值L.lnC在1%的显著性水平上表现出显著正相关，证实了研究绿色税收的节能降耗效应选用动态面板模型是合理的。此外，从五个模型回归系数的符号来看，除常数项之外各个变量的系数符号均一致，证明了模型具有稳健性。根据回归结果可以得到以下结论：

1.碳基能源消耗存在路径依赖效应

五个模型中二氧化碳排放量均与其滞后一期值呈现出显著的正相关性，说明二氧化碳排放存在着明显的路径依赖效应，这与大多数学者的研究相一致。①当期的二氧化碳排放量受前一期污染程度的影响，即上一期排放水平越高，本期也越高，节能降耗是一个长期动态的过程。我国资源能源结构历来碳多油少且分布不均的状况，长期以来以煤炭为主要的生产生活化石燃料资源对产业结构产生深远影响，造成碳排放量高且短期内难以实现产业全面转型，造成了碳基能源消耗存在路径依赖效应。

2.绿色税收节能降耗效应有待提升

基于样本数据的实证结果表明，绿色税收收入和二氧化碳排放量呈现正向相关关系，这就意味着目前我国通过提高绿色税收倒逼降耗作用不明显。一方面说明我国的绿色税收制度供给有待完善。据前文所呈现的当前我国绿色税收的总税收占比情况可知，绿色税收收入占比小，其环境保护与资源合理利用作用有待加强。另一方面表明我国当前应对碳排放的政策缺乏针对性与有效性。现有的碳排放权交易制度虽然作用初显，但是仍然缺乏专业的碳税制度支撑，难以实现对碳排放的制度合力，这是下一步需要重点弥补的制度缺陷。

3.工业污染治理投资强度对于碳基能源消耗具有“绿色悖论效应”

綠色悖论是指当今世界各国虽然都相继推出节能减排的政策，但是全球变暖依然还在加重，二者之间的矛盾形成了绿色悖论。具体言之，该理论认为环保政策的实施会导致化石能源企业利润降低，基于此该类企业会增加短期排放量以规避利润损失，从而造成全球气候变暖更加严重之境地。通过上述模型数据可知，工业污染治理投资的强度对于碳基能源消耗存在绿色悖论现象，但此种情形是阶段性的数据显现。从长远来看，通过增加工业污染治理投资强度，可以实现降低碳排放的效果。从理论层面来看，绿色悖论理论是建立在排污企业无法实现科技创新、只能增加碳排放获得利润以及忽略供求关系两个假设的基础上，现实中很难通过市场检验与竞争考验，此类污染企业必然会遭到市场淘汰。从实践角度来看，新税种的开征在短期内多数是以低税率多优惠的形式出现的，会导致短期内其制度效果不会很明显；换言之，绿色税收制度的绿色效应展现需要时间跨度来予以体现。

4.科技创新水平提高有利于降低碳基能源消耗

科技创新是当今世界经济发展的核心推动力。从促进生产力发展与进步角度来看，只有通过科技创新以及制度变迁，才能更好地实现对经济发展的有力驱动。世界各国绿色税收制度供给情况可以验证并提供借鉴。现实中，全球化石能源总的碳含量是恒定且可以测算的。如果要实现节能降耗以减缓全球变暖趋势，就必须在现有的制度框架内进行革新。其中，环保类的科技创新与成果运用至关重要，这是推动税制绿化和实现碳减排的最佳路径，具体可通过技术创新实现对新能源的替代运用以及提升现有化石能源的使用效率，如此可以实现对全球碳排放量的有效减少与大气质量的稳步改善相结合。

5.碳基能源消耗量与产业结构密切相关

众所周知，碳基能源消耗量主要通过对化石燃料能源的消耗而产生，反映在产业结构领域则集中于第二产业范畴，本文的模型数据已验证了这一点。当前，国际社会中发达国家已经基本实现了产业结构的优化布局，将碳排放及污染类较高的相关产业实现了世界范围内转移，即将开始使用绿色税收手段对全球进行碳税征收，且主要国家间已经达成基本共识，国际间资源能源博弈即将实现分化。国内鉴于各地区的经济发展水平与产业结构情况，亟需在双碳目标及绿色发展理念的引导下，对现有产业结构进行多元化改制与优化，以此增强国内企业的竞争力与绿化发展水平。

五、研究结论和建议

本文通过从污染减排和节能降耗两个方面构建理论模型，探讨了绿色税收的环境保护效应，利用面板数据进行了实证检验及分析，结论如下：第一，无论是污染排放还是碳基能源消耗都存在路径依赖效应，在环境治理中控制污染排放以及节能降耗是一个长期动态的过程；第二，绿色税收对污染排放产生了较为显著的遏制作用，但目前我国通过提高绿色税收倒逼降耗作用不明显，绿色税收节能降耗效应有待提升；第三，污染排放与碳基能源的消耗量均与产业结构密切相关；第四，增加工业污染治理投资额有利于降低污染排放，但在节约碳基能源消耗上不起作用。此外，人口密度在污染排放及能源消耗方面对环境带来的冲击都是负面的，但是科技创新水平的提高有利于环境保护进程的推进。

基于以上结论，需要通过制度创新实现环境保护与经济发展的协调共生，具体建议如下：

一是要明晰并扩展征税范围。在征税对象方面，适时将挥发性有机物（VOCs）等纳入征收范围，增加征税环节的覆盖面，针对不同地点与程度设置差别税率予以弹性征纳，将对固体废物污染物的处置环节纳入征管范围，参照国外先进做法适时对征税范围进行调整。逐步加大对高耗能、高污染及资源类消费品及消费行为的征税范围与力度，有效发挥绿色税收的环保消费引领作用。

二是要优化污染物测度及税额征纳方法。增加对固体废物的细化精分，除了现行的适用范围之外，对其他固体废物进行税目列举实现分类处置。优化对大气及水污染污染物排放测度方式，在技术层面通过补贴或折抵方式，鼓励市场主体安装自动在线监测设备，鼓励第三方提供污染物测度服务并予以相应的法制规范与责任约束，以保证数据的追溯性与真实性。

三是要健全税款专用与资金调节机制。要按照专款专用原则，设立环境保护专项资金与环保基金，用于处理跨区域及突发性环境污染事件。建议实现中央与地方环保专项资金分级，实现对全国以及各省级领域内针对不同范围的重大环境问题予以及时应对与覆盖，积极倡导社会主体参与环境治理，构建多元化的环保基金来源，并严格按照法定程序对使用情况进行及时公开。

四是要开征碳税。温室气体中二氧化碳含量在九成以上，将其作为主要征税对象的同时也要对其他氮氧化物及甲烷等纳入征收范围。建议根据化石燃料的含碳量与使用量进行具体测算，税率的测算及确定要同时考虑地域、产业、税基质量与征管能力等多重因素，采取由低到高渐进式的弹性税率机制并注重与国际接轨，采取积极且必要的税率优惠政策予以配套，发挥碳税的绿色税种激励作用促进产业升级，明确碳税收入的地方绿色税种定位以提高征管效率，发挥其累退属性给予低收入群体进行适度补助。结合碳达峰碳中和的实施进程进行同步宣传，利用大数据信息化技术手段进行科学征管，实现税收中性与促进低碳经济发展的双重目标。

责任编辑：孙飞行 徐 颖

特邀编辑：胡春雷

［作者简介］刘中军，山西省财政税务专科学校财税学院讲师；郭永园，山西财经大学生态法治研究中心研究员（山西 太原 030006）

［基金项目］山西省统计学会课题“山西省绿色税收制度供给研究”（KY［2022］223）

①Pigou A. Cecil，The  Eoconomics  of  Welfare，London： Macmillan，1920，pp. 116-123.

②OECD，Tax  Administration 2013：Comparative  Information  on  OECD  and  other  Advance  Emerging Economics，OECD Publishing，2013.

①苏明：《中国环境税改革问题研究》，《当代经济管理》2014年第11期；刘剑文、耿颖：《开征环保税：“绿色税制”建设的重要一步》，《人民论坛》2017年第14期。

②David Pearce， “The Role of Carbon Taxes in Adjusting to Global Warming，”Economic Journal，vol. 101， issue 407， 1991， pp. 938-48.

③Lawrence H. Goulder，“Environmental Taxation and the Double Dividend：A Reader's Guide，”International Taxand Public Finance， no. 2， 1995，pp. 155-182.

④徐曉亮：《资源税制改革的双重红利——基于动态递归CGE模型的研究》，《经济管理》2015年第2期；李虹、熊振兴：《生态占用、绿色发展与环境税改革》，《经济研究》2017年第7期；梁强、许文、苏明：《基于CGE模型的税收政策控煤效果分析》，《财政科学》2016年第5期。

⑤刘晔、张训常：《环境保护税的减排效应及区域差异性分析——基于我国排污费调整的实证研究》，《税务研究》2018年第2期。

⑥卢洪友、朱耘婵：《我国环境税费政策效应分析——基于“三重红利”假设的检验》，《中国地质大学学报》（社会科学版） 2017年第4期；卢洪友、刘啟明、祁毓：《中国环境保护税的污染减排效应再研究——基于排污费征收标准变化的视角》，《中国地质大学学报》（社会科学版）2018年第5期；刘海英、安小甜：《环境税的工业污染减排效应——基于环境库兹涅茨曲线（EKC）检验的视角》，《山东大学学报》（哲学社会科学版）2018年第3期；卢洪友、刘啟明、徐欣欣等：《环境保护税能实现“减污”和“增长”么？——基于中国排污费征收标准变迁视角》，《中国人口·资源与环境》2019年第6期；李建军、刘元生：《中国有关环境税费的污染减排效应实证研究》，《中国人口·资源与环境》2015年第8期。

①鉴于2019—2022年处于疫情期间，相关数据的获取与实际参考价值有限，故使用现有年限数据。

①崔鑫生、韩萌、方志：《动态演进的倒“U”型环境库兹涅茨曲线》，《中国人口·资源与环境》2019年第9期；钟太洋、黄贤金、韩立等，《资源环境领域脱钩分析研究进展》，《自然资源学报》2010年第8期。

②Paul R. Ehrlich and John P. Holdren，“Impact of population growth， ” Science， vol. 1971， no. 171， pp. 1212-1217.

③Gene M. Grossman and Alan B. Krueger， “Economic Growth and the Environment， ”Quarterly Journal of Economics， vol. 110， issue 2， 1995， pp， 353-377.

①王雪娜：《我国能源类碳源排碳量估算办法研究》，北京林业大学硕士学位论文， 2006年。

②李健、周慧：《中国碳排放强度与产业结构的关联分析》，《中国人口·资源与环境》2012年第1期。

①Yuli Shan， Qi Huang and Dabo Guan， et al.，“China CO2 Emission Accounts 2016-2017，” Scientific Data， vol. 7， no. 54， 2020; Yuli Shan， Jianghua Liu， Zhu Liu and et al.，“New Provincial CO2 Emission Inventories in China Based on Apparent Energy Consumption Data and Updated Emission Factors， ”Applied Energy， vol. 184， no. 15， 2016， pp. 742-750.

①李斌、谢鹏、李晓欢等：《科技进步与能源效率、环境保护——基于中国省际面板数据的实证研究》，《科技与经济》2010年第3期。

①付莎、王军，《绿色税收政策降低了中国的碳排放吗？——基于扩展STIRPAT模型的实证研究》，《现代经济探讨》2018年第2期；铁卫、宋爽，《基于STIRPAT模型的税收政策与碳排放问题研究》，《西安财经学院学报》2015年第5期。