税制绿化对绿色发展的影响研究

何云鹏

内容提要：绿色发展是高质量发展的底色，税收制度在促进绿色发展过程中发挥重要的作用。本文基于省级面板数据，实证分析了税制绿化对绿色发展的影响。研究发现，税制绿化能够显著促进绿色发展。机制检验表明，税制绿化能够激励绿色技术创新，从而促进绿色发展。进一步研究发现，对于市场化程度和税收征管能力较强地区而言，税制绿化促进绿色发展的效应更为明显，而自然资源禀赋丰裕地区与之相反。本文的研究结论为优化绿色税制、实现绿色发展提供经验证据和政策启示。

一、引言与文献综述

良好的生态环境是最公平的公共产品，是最普惠的民生福祉。粗放型的经济发展方式无法兼顾生态环境，将使环境付出沉重代价。党的二十大报告指出，尊重自然、顺应自然、保护自然，是全面建设社会主义现代化国家的内在要求。习近平总书记指出，新质生产力具有高科技、高效能、高质量特征，以全要素生产率大幅提升为核心标志①《习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调：加快发展新质生产力 扎实推进高质量发展》，中国政府网，https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202402/content_6929446.htm。。作为高质量发展的底色，绿色发展不仅是突破资源环境瓶颈制约，转变发展方式，实现经济、自然和社会相互协调的必然选择，而且是不断激发新质生产力取得实质性进展的题中应有之义。其中，推动绿色发展的关键在于绿色全要素生产率得到提升。

税收制度深刻影响经济社会运行、经济社会治理和经济社会发展，是现代国家的支柱（刘尚希，2021）。完善绿色税制，构建减污降碳协同增效机制，对推进生态文明建设和实现普惠的民生福祉具有重要意义（邢丽，2022）。在推动“双碳”目标实现进程中，尤其是国际上碳排放交易市场和碳税等碳减缓实践行动积极推进的背景下，研究如何通过优化税制促进我国绿色发展具有重要理论意义和现实意义。

长期以来，我国致力于建立健全绿色税收体系，以促进绿色发展。从实践来看，大致可以划分为三个阶段：第一阶段（1978—2003 年），为与市场经济体制改革相适配，我国在恢复建立复合税收体系的基础上，针对经济发展过程中突出的环境问题，逐步设立和优化资源税、城市维护建设税以及消费税等税种，初步建立绿色税收制度雏形；第二阶段（2004—2013 年），我国在环境污染问题上面临严峻考验，为增强税收的调节功能，不仅适当扩大了部分绿色税种的征税范围，同时以价格机制为基础优化了课税方式，绿色税收体系推动节能减排的作用愈发明显；第三阶段（2014 年至今），绿色税种相继落实税收法定原则，以环境保护税、资源税等为主体的绿色税制建设实现系统统筹，增值税和所得税中关于环境保护的税收优惠条款有所增加，整个税收制度的绿化程度有大幅度提升。

大量文献对税制绿化问题展开深入讨论，主要集中在两方面。一方面是绿色税制的定位、功能和改革取向。葛玉御（2016）研究提出要践行绿色发展理念，建立以约束性绿色税种为主，以多渠道的激励性绿色税种为辅的绿色税制；刘芳雄、李公俭（2017）基于绿色发展视角，认为应在理念层面清晰定位税制绿化目标，注重规范化、系统化，坚持税收中性原则，深化税制绿化。尽管我国税制绿化程度不断提升，减污降碳效果也逐步凸显（白彦锋、柯雨露，2022），但依然存在较大的改革空间。对标“双碳”目标，张莉、马蔡琛（2021），邓力平、陈斌（2022）认为要从限制碳排放和鼓励低碳发展等方面进一步完善和发展绿色税制。另一方面是利用实证工具从多个维度评估税制绿化的效应。当前，不同的研究所得结论不尽相同，除实证工具及数据之外，还与研究对象密切相关。祝遵宏、黄莎莎（2018）研究发现税制绿化能够抑制工业企业废物排放行为，促进污染减少。史明霞、刘娜（2022）考察了税制绿化对碳排放的影响，结果表明税制绿化可以有效减少碳的排放。程博等（2021），刘金科、肖翊阳（2022）基于微观企业数据，实证发现环境保护税改革对企业形成倒逼效应，激励企业提升绿色技术创新水平。而李建军、刘元生（2015），卢洪友、朱耘婵（2017）研究得出环境税费等税制绿化会增加污染排放的结论。此外，包健（2020）实证检验了税制绿化程度与废水、废气排放量的关系，研究发现税制绿化能抑制废水排放，而与废气排放存在“N”型关系。

上述研究多数从污染物排放、碳排放等非期望产出角度出发，通过测量环境污染物排放水平以及绿色技术创新水平来考察税制绿化的效应。本文在现有研究的基础上，试图从以下方面对税制绿化效应进行再研究：一是不囿于非期望产出角度，而是基于投入和产出两个角度，同时兼顾期望产出和非期望产出测算出绿色全要素生产率，以此为评估税制绿化效应提供新视角。二是从绿色技术创新维度研究税制绿化产生效果的机制，为理解二者之间的传导路径提供实证经验支撑。三是从经济发展程度、税收征管能力以及自然资源禀赋的角度考察了税制绿化影响绿色发展的异质性，为具有不同特点的地区充分发挥绿色税制作用提供理论依据。

本文的其他部分安排如下：第二部分为理论分析和研究假设；第三部分讨论实证策略与样本数据说明；第四部分报告实证检验结果，进一步探讨异质性；第五部分为本文研究结论和政策建议。

二、理论分析和研究假设

绿色发展的核心在于提升绿色全要素生产率，其中，优化生产要素组合和实现供需耦合是关键。而税制绿化能有效提升生产要素组合效率，促进绿色供需的耦合，具体表现为：一方面，税制绿化有利于激励企业突破要素供给约束，引导企业在研发中融入更多环境友好型技术，推动绿色全要素生产率提升。环境保护税、资源税等绿色税种增加了高耗能和高污染企业的生产成本，约束其依赖要素投入的负外部性，激励其提高要素利用效率，以技术创新降低环境成本（胡华夏等，2017），形成创新补偿效应。企业所得税和增值税中对于购置绿色环保设备等绿色行为有相关税收优惠，引导生产要素集聚绿色产业领域，优化要素组合比例及其使用方式，纠正资源的扭曲配置，促进经济绿色转型。另一方面，税制绿化有利于促进绿色供需的耦合，提高生产端对需求端的回应能力。税制绿化可以引导消费者增加对环境友好型产品的消费，减少对非环境友好型产品的依赖，生产端快速捕捉需求端的消费形态变化，提高绿色产品的生产效率以回应市场，从而提升绿色全要素生产率。基于以上分析，本文提出假说1。

假说1：税制绿化会显著提升绿色发展水平。

为突破资源环境瓶颈制约、实现发展方式转变，绿色技术创新成为推动经济高质量发展的关键。而税制绿化能够激励社会进行绿色技术创新，为经济发展注入新动力。一方面，税制绿化能够激励微观主体绿色生产和绿色消费，在供需耦合过程中，为了提高生产要素配置效率，企业更加注重通过创新来减少自然资源消耗，降低生态环境污染，从而形成以绿色技术创新为引领的发展方式转变。另一方面，随着税收优惠力度加大，从政策红利的吸引力和外溢性来看，税制绿化不仅能引导企业加强绿色技术创新以提高竞争力，而且通过增加企业可支配资金来缓解其融资约束，为绿色发展激发凝聚力。此外，在税制绿化激励之下，经济社会对污染治理技术、清洁生产工艺、绿色智能装备等方面的需求增加，形成需求拉动，从而推动绿色技术创新深度研发和生态环保产品的有效供给。因此，在税制绿化作用下，绿色技术创新能够加速经济社会绿色化、智能化和可再生循环进程，进而提高绿色发展水平。基于以上分析，本文提出假说2。

假说2：税制绿化激励绿色技术创新，进而促进绿色发展。

三、研究设计

（一）模型构建

基于前述分析，本文设定如下回归模型：

其中，i代表地区，t代表年度；GDGI为绿色发展水平，GT为税制绿化度，X代表一组控制变量。ui和λt表示地区和年度固定效应，分别控制地区层面的非时变因素和年度层面不随地区变化的共同冲击。εit表示随机扰动项。

除了式（1）所体现的直接效应，根据理论分析，为验证税制绿化对绿色发展可能存在的作用机制，本文将绿色技术创新水平（GP）作为中介变量构建中介模型。具体的检验步骤为：在税制绿化度GT对于绿色发展水平GDGI的线性回归模型（1）的系数α1显著性通过检验基础上，分别构建GT与中介变量GP对GDGI的回归方程，通过β1和γ2等回归系数的显著性判断中介效应是否存在，若β1和γ2均显著，或至少有一个不显著，但Bootstrap 检验置信区间不包含0，则证明具有中介效应。具体回归模型如下：

（二）变量选取

1.被解释变量

绿色发展水平（GDGI）。根据前文分析，提升绿色全要素生产率是促进绿色发展的核心标志，本文借鉴李江龙、徐斌（2018）的做法，考虑到绿色发展是一个连续累积过程，用测算的绿色全要素生产率（GTFP）变化来表征绿色发展水平。为了能够考虑全局参比，同时兼顾期望产出和非期望产出，并且规避“松弛偏误”，构建全局非径向方向性距离函数（GNDDF）测度绿色全要素生产率（GTFP）。

首先，将中国各省份作为全部决策单元，假设每个决策单元j=1，2，…，J，均使用M种投入x=［x1，x2，…，xm］∈，生产N种期望产出y=［y1，y2，…，yn］∈，也生产Q种非期望产出b=（b1，b2，…，bk）∈。根据生产函数理论的基本公理，结合有界闭集、投入和期望产出的强可处置性、非期望产出的弱可处置性，在规模报酬不变时，运用数据包络分析将生产可能集表示为：

其次，构造非径向方向距离函数：

其中，K表示资本投入，用不变价格的存量固定资本表征；L表示劳动投入，用总就业人数来表征；En代表能源投入，用能源消费总量来表征；D表示期望产出GDP；P1、P2和P3表示非期望产出，分别选取工业废水、工业二氧化硫和工业固体废弃物表征。向量ω 表示各投入产出变量的权重；g为方向向量，表征期望产出扩张以及投入和非期望产出缩减的方向；β 为松弛变量，表示要素变动比例，符号diag（·）对向量β 进行对角化处理，具体计算可以采用以下线性规划求解：

其中，基于绿色发展理念，假设投入、期望产出和非期望产出同等重要，选取权重向量为ω=同时，定义方向向量g=（-K，-L，-En，D，-P1，-P2，-P3）。求解上式得到每个决策单元松弛变量最优解βj=（βjK，βjL，βjEn，βjD，βjP1，βjP2，βjP3）。

接下来参考Zhou et al.（2012）和Zhang et al.（2014）的测算方法，基于松弛变量最优解，本文构造投入利用效率和非期望产出效率：

最后，将投入利用效率和非期望产出效率进行加权平均，测算绿色全要素生产率（GTFP），并以其变化来表征绿色发展水平，即：

2.核心解释变量

税制绿化度（GT）。现有文献对税制绿化度的测算方式主要包括两种思路：一种是测算绿色税收收入①根据绿色税种范围划分，小口径的绿色税种仅指环境保护税费，中口径的绿色税种包括环境保护税费、具有节约资源功能的税种，大口径的绿色税种不仅包括环境保护税费和具有节约资源功能的税种，还涵盖以税收优惠形式鼓励节能环保的税种。占税收总收入比重（邓晓兰、王赟杰，2013；祝遵宏、黄莎莎，2018；包健，2020），另一种方式是以绿色税收收入占GDP 比重（中国国际税收研究会等，2018）来表征。其中，绿色税收收入占GDP比重的衡量方法过于泛化，无法精准衡量。绿色税收收入占税收总收入比重虽然存在受不同时期绿色税制内涵界定和评估方法影响的问题（崔亚飞等，2018；刘磊、周阳，2023），但就目前来看，绿色税制的内涵及范围基本确定，该测算方式具有一定合理性。因此，综合已有研究，本文基于绿色发展理念，采用中口径下绿色税收收入占税收总收入的比重来表征税制绿化度。其中，绿色税种主要包括：资源税、消费税、环境保护税、城镇土地使用税、耕地占用税、车辆购置税、城市维护建设税和车船税。需要说明的是，一方面，为使统计口径一致，将环境保护税开征之前的排污费统计在内；另一方面，受消费税绿色税目数据可获性限制，本文借鉴刘磊、周阳（2023）研究，使用的消费税收入为全部消费税税目收入。

3.中介变量

绿色技术创新水平（GP）。诸多文献集中使用R&D 支出（Jaffe and Palmer，1997；蒋伏心等，2013）和绿色专利数据（Popp，2002；刘金科、肖翊阳，2022）作为绿色技术创新水平的衡量指标。为准确测算绿色技术创新水平，本文选择绿色专利授予数量表征绿色技术创新水平。

4.控制变量

为缓解因遗漏变量而产生的内生性问题，本文参考以往相关文献（李子豪、毛军，2018；赵涛等，2020；魏丽莉、侯宇琦，2022），控制以下变量：（1）经济发展水平：采用人均GDP 的自然对数表征，为验证环境库兹涅兹曲线假说，除了引入取自然对数的人均GDP（LY），还引入取自然对数后的人均GDP 的平方项（SLY）。（2）能源消费结构（ES）：采用煤炭消费占能源消费总量的比重表征。（3）财政分权（FD）：财政分权反映一定财政管理体制下地方政府财政自主性，本文采用各省份人均财政收入与全国人均财政收入比值表示。（4）对外开放水平（Open）：采用FDI 占GDP 比重表征。（5）数字经济（Dige）：从互联网发展和数字金融普惠两方面进行测度，其中，互联网发展水平的测度从互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况和移动电话普及率四个方面展开，分别采用百人中互联网宽带接入用户数、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重、人均电信业务总量和百人中移动电话用户数表征；数字金融普惠采用数字普惠金融指数衡量（郭峰等，2020），通过主成分分析方法将上述指标降维处理，得到数字经济综合发展指数。

（三）数据样本说明

根据前文分析，我国税制绿化成效在绿色税收体系构建的第二阶段开始凸显，同时考虑到新冠疫情可能对经济数据平稳性带来的冲击，本文选取2010—2019 年中国30 个省（自治区、直辖市）的面板数据作为研究样本（西藏因数据缺失严重，故予以剔除）。数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、各省（自治区、直辖市）统计年鉴和Wind 数据库，其中各类货币量指标均以2000 年不变价格进行了平减调整。此外，为降低样本数据的离散程度，对非百分比指标度量的变量数据进行对数处理。各变量的描述性统计结果见表1。

表1 变量描述性统计结果

四、实证结果分析

（一）基准模型分析

表2 为基准回归结果。由列（1）可见，在未控制其他变量情况下，税制绿化度的系数显著为正。列（2）引入了其他控制变量，列（3）和列（4）进一步控制了时间固定效应和地区固定效应。尽管不同模型下的估计结果有一定差别，但税制绿化度的系数均显著为正，表明二者之间存在一定的正相关关系。以列（4）的结果为基准，税制绿化度（GT）的系数为3.0674，在1%的水平下显著拒绝为零，税制绿化度每上升一个标准差（5.87 个百分点），绿色发展水平平均增长18.01 个百分点。样本期间绿色发展水平的平均值为1.0563，上述变动相当于其增加了0.19。以上结果表明税制绿化度提高有利于促进绿色发展，与假说1 吻合。

表2 基准回归结果

从表2 的回归结果中还发现，自然对数的人均GDP 系数均显著为负，其平方项系数均显著为正，表明环境库兹涅茨假说得到验证；能源消费结构和财政分权抑制了绿色发展水平的提升；对外开放水平和数字经济对绿色发展水平具有显著的促进作用。进一步分析其原因：能源消费中煤炭等化石能源比重增加造成了资源消耗与污染排放的增长，显著抑制绿色发展，即煤炭等化石能源消费占比较高会降低环境质量（马丽梅、张晓，2014）。财政分权抑制绿色发展水平的提高，可能原因在于以GDP 为目标的地方政府竞争背景下，财政分权带来的权力下放会导致地方政府在推动企业绿色技术创新方面存在短视问题，从而不利于绿色发展。对外开放水平的提高促进地区绿色发展，印证了关于吸引外资的“污染避难所”假说在我国不成立。数字经济对绿色发展水平具有积极作用，主要在于数字经济能够推进科技创新，推动经济结构转型，实现绿色发展。

（二）稳健性检验

为了增加研究结论的可靠性，本文进行了以下稳健性检验：

变更绿色发展水平度量方式。为避免运用绿色全要素生产率变化指标测度绿色发展水平可能存在的片面性，本文借鉴李晓西等（2014）的方法，通过熵值法对绿色发展水平重新测度。表3 中列（1）的回归结果发现，税制绿化度的系数符号与基准模型一致，仅在数值上有一些变化。

表3 税制绿化影响绿色发展的稳健性检验

调整样本范围。直辖市相对于其他省份具有明显的区位优势，可能对实证结果造成影响，因此，删除北京、上海、天津和重庆的样本数据作稳健性检验，结果如表3 中列（2）所示，税制绿化度的系数符号与基准模型一致。

延长时间窗口。为确保估计结果不会随着时间窗口改变而变化，本文将2020 年、2021 年样本数据纳入时间范围作稳健性检验，结果如表3 中列（3）所示，税制绿化度的系数符号与基准模型同样具有一致性。

工具变量法。为进一步确认因果关系，本文尝试寻找税制绿化度的工具变量。参照Fisman and Svensson（2005）对工具变量的构造思路，将省份所在地区的税制平均绿化度作为工具变量，进行两阶段最小二乘估计。一方面，由于同一区域不同省级政府存在竞争效应，满足相关性；另一方面，地区内其他省份税制绿化与本省份的绿色发展相关性较小，因此可能满足外生性假设条件。回归结果如表3 的列（4）（5）所示，税制绿化度的系数显著为正。可以看出，第一阶段中工具变量系数显著为正，并且具有较高的拟合度。同时，第一阶段F 统计量远大于10，表明不存在弱工具变量问题。第二阶段回归结果拒绝了工具变量识别不足和弱工具变量的原假设。

（三）机制分析

本文通过主回归式（2）考察税制绿化是否能促进该地区绿色技术创新水平。其中，被解释变量用绿色专利授权量来表征（加1 后取对数值），主要考虑到专利授权量比申请量更能准确衡量地区实际绿色技术创新水平。表4 列（1）中税制绿化度GT系数为正，在5%水平下显著，说明税制绿化能够提高地区绿色技术创新水平。根据专利划分标准，本文进一步将绿色专利划分为绿色发明专利授权量（GP1）和绿色实用新型专利授权量（GP2）①按照专利类型划分标准，绿色发明专利比绿色实用新型专利更具创新性和技术水平，本文分别使用二者的授权量反映“实质性创新”（以推动企业技术进步和获取竞争优势为目的的“高质量”的创新行为）和“策略性创新”（以谋求其他利益为目的，通过追求创新“数量”和“速度”来迎合监管与政府支持的创新行为）。。表4 中列（2）（3）结果显示地区绿色发明专利授权量显著增加，而绿色实用新型专利变化不明显，这也表明税制绿化会激励地区“实质性创新”而非“策略性创新”，追求高质量的绿色技术创新来引领发展。列（4）中GT和GP系数显著不为0，同时本文还进一步进行了Bootstrap 检验，结果显示，回归结果置信区间不包含0，中介效应成立，假说2 得到验证。

表4 税制绿化影响绿色发展水平的作用机制检验

（四）异质性分析

为进一步探讨税制绿化对绿色发展的激励差异，本文通过市场化程度、税收征管强度、自然资源禀赋三个角度进行异质性分析。

1.市场化程度的影响

税制绿化本质上是政府主导的市场型环境规制手段的增强，其对绿色发展的影响可能会受到市场化程度的调节。具体来看，当市场化程度较高时，面对税制绿化激励，各地区微观主体会基于市场规则充分竞争，在竞争中实现绿色发展效应。与之相反，当市场化程度较低时，微观主体在市场竞争中的主动性不强，一定程度上会削弱市场型环境规制的配置效应，即抑制了税制绿化的绿色发展效应。

为了进一步验证，本文借鉴樊纲等（2011）编制的市场化指数，构建市场化程度虚拟变量D_MAR，如果市场化程度高于样本中位数，则取值为1，否则取值为0。然后构建虚拟变量D_MAR与解释变量GT的交乘项，检验税制绿化对绿色发展的激励是否受市场化程度的影响。检验结果如表5 列（1）所示，虚拟变量D_MAR与解释变量GT的交乘项在1%水平上显著为正，表明税制绿化对绿色发展的激励效应在市场化程度更高地区更为显著。

表5 税制绿化对绿色发展影响的异质性分析

2.税收征管强度的影响

税收征管是影响税制绿化成效的重要因素。然而税收征管强度存在地区差异，其不仅受信息技术管理水平所限，还会受到各地方征管“主观性”的影响（储德银等，2020）。而税收征管强度的提高，使得税收对经济环境的调节作用愈加明显，能够充分调动地区资源配置，有助于税制绿化的绿色发展效应。

为了检验上述推测，本文借鉴曾亚敏、张俊生（2009）研究方法，采用税收努力程度来刻画税收征管强度，构建税收征管强度虚拟变量D_TE，如果税收征管强度高于样本中位数，则取值为1，否则取值为0。然后构建虚拟变量D_TE与解释变量GT的交乘项，检验税制绿化对绿色发展的激励是否受税收征管强度的影响。检验结果如表5 列（2）所示，可以看出虚拟变量D_TE与解释变量GT的交乘项在10%水平上显著为正，表明税制绿化对绿色发展的激励效应会受税收征管强度影响，体现为税收征管强度较强地区会增强其效应。

3.自然资源禀赋的影响

很多自然资源丰裕国家和地区的发展表明，自然资源是地区发展的必要条件，但并不一定是充分条件，原因在于可能存在资源“诅咒”（邵帅等，2013）。税制绿化对地区绿色发展会存在激励，但其可能也会受到资源禀赋的影响。与自然资源禀赋贫瘠地区相比，自然资源丰富地区利用其在资源密集型产业中的比较优势，形成锁定效应和路径依赖（李江龙、徐斌，2018），其自然资源开发会挤出驱动经济增长的创新要素，影响在资源使用效率方面的技术创新动力，从而抑制区域绿色发展，形成资源“陷阱”。

为验证该推测，本文借鉴方颖等（2011）对自然资源禀赋的衡量，采用采掘业从业人员占当地人口数比例来表征。构建资源禀赋虚拟变量D_REL，如果资源禀赋高于样本中位数，则取值为1，否则取值为0。然后构建虚拟变量D_REL与解释变量GT的交乘项加入模型。检验结果如表5 列（3）所示，可以看出虚拟变量D_REL与解释变量GT的交乘项在5%水平上均显著为负，表明自然资源对地区绿色发展存在抑制作用，其也会削弱税制绿化对绿色发展的激励效应。

五、研究结论和政策建议

（一）研究结论

基于我国省级面板数据的实证分析，本文探讨了税制绿化对绿色发展的影响。研究发现：税制绿化能够显著促进绿色发展水平；从影响机制分析来看，税制绿化能显著激励绿色技术创新水平，有效促进绿色发展水平；在市场化程度更高和税收征管强度更强情境下，税制绿化对绿色发展的促进作用更强，在自然资源禀赋丰裕情境下则与之相反。本文研究结论表明，为促进经济发展方式转型而进行的税制绿化，其激励效应显著且存在地区差异性，从而为完善绿色税制提供了新的经验证据。

（二）政策建议

税制绿化对于促进经济社会转型取得实质进展无疑具有重要意义。为此，立足新发展阶段，我国应以绿色发展理念指引税制绿化，与国际绿色税制接轨，有序推进我国税制绿化，提高其适配性，助力现代财税制度的构建。具体而言，本文政策建议有以下三方面：

第一，健全绿色税种的税制要素，深化绿化成效。加强绿色税制的三大主体税种绿色激励功能。一是完善现行环境保护税，基于大气污染物和二氧化碳排放同根同源同过程的特征，考虑到立法滞后尚未开征碳税，适时将二氧化碳排放纳入征税范围，加强对碳排放的管控，缩小大气和水污染物的幅度税率，减少因税收洼地而引起的地区间污染转移。二是扩大资源税征税范围，我国资源税税目未能涵盖全部自然资源，建议选择部分资源省份先行试点森林、草场、滩涂等重要资源，适时在全国推广促进各类自然资源合理利用。三是提高消费税的“绿色”功能，将尚未纳入征税范围的非环境友好型消费产品纳入征税范围，同时，适时将消费税由价内税转为价外税，增强纳税人税负痛感，增强环保意识。

第二，加快市场化改革，重视区域间绿色发展水平差异。税制绿化的绿色发展成效依赖于良好的市场化机制。并且，由于自然资源丰裕地区存在经济增长“路径依赖”，其效应受到削弱，为此，政府应继续推进市场化改革，以获取提高市场化程度的“绿色红利”。充分考虑区域生态承载力差异，加强税收政策与环境政策、生态补偿政策等公共政策的协调，因地制宜实施绿色发展政策。

第三，强化税收征管水平，完善支持绿色低碳技术的税收政策。研究表明，税收征管水平较高地区，有助于调节税制绿化的绿色发展效应，为此，要科学引导与规范地方政府间税收竞争，强化税收征管数字化升级。同时，要与碳市场紧密结合，优化绿色低碳技术研发与应用的税收优惠政策。