基于STIRPAT模型的稅收政策與碳排放問題研究

鐵 衛(wèi)，宋 爽

（西安財經(jīng)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，陜西 西安 710100）

一、引 言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的成就。但依靠巨大能源消耗的粗放外延式的增長模式卻導(dǎo)致了我國碳排放量一直居于世界前列。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2013年我國能源消費(fèi)總量為37.5億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，碳排放量超過100億噸，約占世界碳排放總量的29%，位居世界第一。在全球致力于碳減排的大環(huán)境下，雖然各國家或組織并未要求我國制定具體的減排目標(biāo)和時間表，但作為負(fù)責(zé)任的世界大國，中國勇于面對責(zé)任。政府不僅在《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展長期規(guī)劃》中承諾：到2020年單位GDP二氧化碳排放比將比2005年下降40%～45%，而且在國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的“十二五”規(guī)劃綱要中政府更是提出中國應(yīng)對氣候變化的約束性目標(biāo)：即爭取到2015年，實現(xiàn)單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的二氧化碳排放比2010年下降17%，單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的能源消耗比2010年下降16%，非化石能源消費(fèi)占一次能源消費(fèi)總量的比重達(dá)到11.4%。然而由于我國正處于城市化和工業(yè)化中期階段，能源消費(fèi)的粗放型增長和以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等因素預(yù)示著實現(xiàn)減排目標(biāo)任重而道遠(yuǎn)。因此，在保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的前提下，如何通過完善以市場機(jī)制為導(dǎo)向的相關(guān)稅收政策來優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)而降低碳排量具有十分重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

庇古在其《福利經(jīng)濟(jì)學(xué)》中首先提出政府通過征稅來解決環(huán)境污染的外部性問題，這為碳減排相關(guān)稅收政策的研究奠定了理論基礎(chǔ)。但由于大多數(shù)發(fā)達(dá)國家較早開征具有直接減排效應(yīng)的二氧化碳稅，使得國外學(xué)者相關(guān)研究主要集中于碳稅的征收是否具有“雙重紅利”效應(yīng)的爭論［1］。而碳稅在我國尚未實施，國內(nèi)學(xué)者的主要研究視角主要集中于對國外碳減排稅收政策的借鑒以及碳減排政策工具——基于價格機(jī)制的碳稅和基于總量控制的排放權(quán)交易哪種更適合我國當(dāng)前國情來進(jìn)行的理論探討和假設(shè)分析［2］。其中，可量化分析不同環(huán)境政策的碳減排效應(yīng)及其對宏觀經(jīng)濟(jì)影響的可計算一般均衡（CGE）模型在這一領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。曹靜（2009）基于2005年的社會核算矩陣對實施碳稅政策進(jìn)行了系統(tǒng)的動態(tài)CGE模型分析，對排放權(quán)交易和碳稅機(jī)制的比較分析認(rèn)為碳稅政策更適合當(dāng)前我國的基本國情［3］。姚昕、劉希穎（2010）通過求解在增長約束下基于福利最大化的最優(yōu)碳稅CGE模型發(fā)現(xiàn)：開征碳稅不但有利于減少碳排放，提高能源利用效率，而且還可以有效調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［4］。而劉小川、汪曾濤（2009）的研究建議，在當(dāng)前能源價格由政府主導(dǎo)的情況下，碳稅的減排效果有限，應(yīng)以排放權(quán)交易為主，待能源價格市場機(jī)制健全后，逐漸過渡到以碳稅為主題的減排政策體系［5］。李伯濤（2012）則認(rèn)為碳稅和排放權(quán)交易各有優(yōu)劣，關(guān)鍵在于如何對二者進(jìn)行合理設(shè)計［6］。但以上研究大多集中于理論分析，現(xiàn)行稅收政策對碳減排的效應(yīng)分析方面現(xiàn)有文獻(xiàn)還尚不多見，而對碳稅政策進(jìn)行的動態(tài)CGE模擬分析方面，由于CGE模型是基于自上而下的總量分析方法，沒有充分考慮能源生產(chǎn)與利用過程中的技術(shù)細(xì)節(jié)，大多數(shù)文獻(xiàn)所采用的技術(shù)進(jìn)步并不能真實反映減排過程中技術(shù)溢出效應(yīng)對減排成本的影響，并且模型中的貼現(xiàn)率、技術(shù)變化、經(jīng)濟(jì)主體的行為假定、閉合規(guī)則的選擇及參數(shù)設(shè)定等因素均具有較大的不確定性，這都會對模擬結(jié)果造成較大的影響。

文章基于2005—2011年我國30個?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù)對中國二氧化碳排放的影響因素進(jìn)行實證分析。與上述研究不同的是，鑒于能源政府定價和碳稅尚未開征等客觀事實，本文嘗試在拓展的STIRPAT模型框架下，把資源稅、消費(fèi)稅和車輛購置稅等直接或間接影響化石能源消費(fèi)的稅種引入模型中，直接測度其對碳排量的影響作用。

三、模型指標(biāo)設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

1.模型指標(biāo)的設(shè)定

STIRPAT模型是環(huán)境壓力等式IPAT的一般形式，最先由Thomas Dietz et al.（1994）提出，主要目的是定量分析人口規(guī)模（P）、富裕程度（A）、技術(shù)水平（T）對環(huán)境壓力（I）的影響，其基本形式如下：

兩邊取對數(shù)后得：

其中，α表示常數(shù)項，β、γ和δ分別為P、A、T的系數(shù)，ei表示隨機(jī)誤差項。由于STIRPAT模型不但可以將各系數(shù)作為參數(shù)來估計，而且也可以對各影響因素進(jìn)行適當(dāng)分解［7］。因此，國內(nèi)外大量文獻(xiàn)通過對模型（2）不同程度的改進(jìn)開展不同視角的實證研究。為深入分析我國現(xiàn)行稅收政策對碳排放的影響，本文在STIRPAT模型的基礎(chǔ)上對模型進(jìn)行拓展，通過引入下列變量，以期更全面地度量各種因素對碳排放的影響。

原模型中的環(huán)境壓力分別用碳排放總量C和人均碳排放量CM來度量，由于大多數(shù)學(xué)者都認(rèn)為碳排放有較強(qiáng)的滯后效應(yīng)［8］。因此，本文通過加入上一期的被解釋變量作為解釋變量來探析碳排放的動態(tài)影響機(jī)制。

原模型中的富裕程度用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值Y來表示。鑒于大量實證研究表明，碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平間存在著不同的EKC關(guān)系［9］，為了進(jìn)一步驗證，本文將人均國內(nèi)生產(chǎn)總值分解為一次項、平方項和立方項。

原模型中的技術(shù)水平變量，本文用各地區(qū)能源強(qiáng)度EI（實際單位GDP的能源消耗）來代替。

基于我國目前正處于城市化和工業(yè)化中期階段的基本國情，結(jié)合前人研究成果，本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、貿(mào)易開放度等關(guān)鍵變量引入到模型中來。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)GDP占總GDP的比重ST來表示；城市化水平用非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎豒R來表示；而貿(mào)易開放度主要通過規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和成分效應(yīng)來對碳排放量產(chǎn)生影響［10］，本文用地區(qū)進(jìn)出口總額與GDP的比值Trade來表示。

除上述因素外，鑒于碳排放活動具有較強(qiáng)的外部性特征，本文還引入了資源稅、消費(fèi)稅、車輛購置稅等具有減排效應(yīng)的相關(guān)稅種來測度其對碳排量的影響［3］。其中資源稅、消費(fèi)稅分別通過對煤炭等化石能源和高能耗產(chǎn)品征稅，從而增加其生產(chǎn)成本和消費(fèi)價格，進(jìn)而減少化石能源的產(chǎn)量和高耗能產(chǎn)品的銷量，增加其低能耗替代品的需求量。與此同時，由于大量機(jī)動車船的使用與能源消費(fèi)有關(guān)，因此車輛購置稅間接地構(gòu)成了一種車船能源消費(fèi)的代價，對碳排放有一定的抑制作用。本文通過引入三種稅的稅負(fù)RT、CT、BT來度量其對碳排放可能產(chǎn)生的影響。

綜合上述分析，本文構(gòu)建如下動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

其中，i（i＝1，2，…，30）和t分別代表不同的省市和時間，CM（C）為人均二氧化碳排放量（碳排放總量），ln為自然對數(shù)，μi和εit分別表示各截面單元不可觀測的個體差異和隨機(jī)誤差項。

2.模型所涉及數(shù)據(jù)的來源

由于中國尚未發(fā)布有關(guān)碳排放總量及行業(yè)碳排放量的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)［4］，本文采用政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的推薦方法，各省碳排放量的具體估算公式為：

其中CO2代表估算的該省CO2排放總量，Ci表示該省第i種（i＝1，2，…8，代表8種終端能源）能源產(chǎn)生的CO2排放量；Ei是該省第i種終端能源的實際消費(fèi)量，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。NCVi為轉(zhuǎn)換因子，表示第i種能源每千克或立方米的凈發(fā)熱值，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》附錄中的平均單位發(fā)熱量。CCi和COFi分別表示第i種能源燃燒時單位熱量的含碳量和氧化率，相關(guān)數(shù)據(jù)分別來源于IPCC（2006）和《中國溫室氣體清單研究》。而44表示CO2的摩爾量，12表示C的摩爾量。對（1）式結(jié)果折標(biāo)煤處理可得到8種終端能源的碳排放因子。如表1所示。

表1 8種終極能源的碳排放因子（單位：t－c／t標(biāo)煤）

根據(jù)以上方法，基于全國30個省、市、自治區(qū)［5］的相關(guān)數(shù)據(jù)估算出的2005—2011年我國二氧化碳排放情況如圖1所示。

圖1 2005—2011年我國30個省市碳排放總量及年均增長率

其他相關(guān)指標(biāo)則基于2005—2011年我國30個省、市、自治區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過整理而得，樣本容量均為210，其中人均國內(nèi)生產(chǎn)總值Y是以2005年為基期，結(jié)合各年GDP指數(shù)計算而得，從而剔除了物價水平影響，各變量的統(tǒng)計性描述及來源如表2所示。

表2 各解釋變量的統(tǒng)計描述及數(shù)據(jù)來源

四、實證分析

本文使用的數(shù)據(jù)為大N小T結(jié)構(gòu)，由于（2）式中的解釋變量包含因變量的滯后項，故而會因解釋變量與隨機(jī)干擾項相關(guān)的問題導(dǎo)致模型內(nèi)生性的出現(xiàn)。隨機(jī)干擾項可能存在移動平均過程，所以在采用傳統(tǒng)的固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型時會因上述原因?qū)е聟?shù)估計的有偏性和非一致性，進(jìn)而扭曲所估參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。基于這種情況，本文選用廣義矩（GMM）估計來解決上述問題。由于GMM估計是對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行反復(fù)迭代求解使其收斂到極小值，故其一般不定義經(jīng)典的擬合優(yōu)度和F統(tǒng)計量，也不定義諸如AIC、SC等信息準(zhǔn)則，取而代之的是以J統(tǒng)計量，即目標(biāo)函數(shù)迭代收斂達(dá)到的最小值來評價模型估計的優(yōu)劣。

針對變量間可能存在多重共線性的問題，在回歸前，本文采用方差膨脹因子進(jìn)行了診斷。結(jié)果顯示，模型（3）的方差膨脹因子均在10以內(nèi)，容忍系數(shù)在0.5以下，排除了多重共線性的存在。

基于上述相關(guān)檢驗結(jié)果和上文相關(guān)數(shù)據(jù)，本文利用動態(tài)面板模型的相關(guān)回歸方法，對模型（3）相關(guān)參數(shù)進(jìn)行估計，具體估計結(jié)果如表3和表4所示。在表中，除給出了差分GMM（一步和兩步）估計量和系統(tǒng)GMM（一步和兩步）估計量外，為了驗證GMM估計量是有效可行的，本文根據(jù)Bond等人（2001）的檢驗方法，還給出了相應(yīng)的混合OLS估計值及固定效應(yīng)估計值［6］。所采用的計量軟件為STATA12.0。

表3 因變量為人均碳排放量自然對數(shù)（lnCM）的估計結(jié)果

表4 因變量為碳排放總量自然對數(shù)（lnC）的估計結(jié)果

從表3、表4中模型診斷檢驗來看，雖然一步SYS－GMM中Sargan統(tǒng)計量的p值較小，但二步SYS－GMM中Sargan統(tǒng)計量的p值均在0.1以上，并且采用更具有穩(wěn)健性的Hansen檢驗表明在10%的水平下，模型接受工具變量過度識別是合理的原假設(shè)。而AR（2）統(tǒng)計量的p值（0.2470）遠(yuǎn)大于10%的顯著水平，表明模型接受了Areallano－Bond二階序列不相關(guān)的原假設(shè)。與此同時，被解釋變量的滯后項系數(shù)的GMM估計值介于混合OLS估計值與固定效應(yīng)估計值之間，說明GMM估計值是可靠有效的，未因弱工具變量問題而出現(xiàn)嚴(yán)重偏誤，并且各GMM估計系數(shù)都通過穩(wěn)健性（Robust）檢驗，兩個模型的估計系數(shù)符號基本一致。鑒于兩步SYS－GMM估計結(jié)果具有穩(wěn)健性，因此，下文主要基于兩步SYS－GMM估計系數(shù)進(jìn)行說明。從回歸結(jié)果看，無論是上一期的人均碳排放量lnCMit－1還是碳排放總量lnCit－1都對本期人均碳排放量lnCMit和碳排放總量lnCit具有顯著的正向影響，其彈性系數(shù)分別為0.4246和0.4735，這說明我國在碳排放方面慣性特征顯著存在。

人均GDP的一次項、三次項的估計系數(shù)顯著為正，而二次項估計系數(shù)則顯著為負(fù)。這表明，我國碳排放的EKC曲線為“N”型，而不是傳統(tǒng)的“倒U型”。這與何小剛等（2012）研究者的實證結(jié)論相一致［8］，符合Bruyn和 Opschoor（1997）的“重組假說”（Relinking Hypothesis），即中短期內(nèi)環(huán)境壓力與經(jīng)濟(jì)增長呈“倒U型”走勢（傳統(tǒng)EKC），但從中長期來看，由于技術(shù)進(jìn)步與結(jié)構(gòu)變化速度滯后等因素最終會使環(huán)境壓力與經(jīng)濟(jì)增長之間進(jìn)入一個新的重組期。

能源強(qiáng)度（EI）、城市化率（UR）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ST）的估計系數(shù)無論是在以lnCMit為因變量還是以lnCit為因變量的模型中都顯著為正。其中，能源強(qiáng)度的影響作用最大，即能源強(qiáng)度每增加1個百分點，人均碳排放量將會增加0.07個百分點，碳排放總量將會增加0.28個百分點。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對人均碳排放量和碳排放總量的彈性系數(shù)分別為0.04和0.03，而城市化率的影響作用略顯微弱，其彈性系數(shù)分別為0.014和0.02。以上說明，在我國快速的工業(yè)化和城市化進(jìn)程中，依賴資源高投入、高消耗的粗放型外延式經(jīng)濟(jì)增長方式?jīng)]有得到有效改善，能源使用效率的低下造成了碳排放的大量增加。而伴隨著城市化和工業(yè)化所帶來的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)創(chuàng)新等激發(fā)效應(yīng)使得其對碳排放具有一定的抑制作用，從而有效抵消了其促進(jìn)效應(yīng)。

貿(mào)易開放度（Trade）對人均碳排放量的彈性系數(shù)為0.002，而對碳排放總量的影響更加微弱，僅為0.00057。這表明，隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和生產(chǎn)技術(shù)的不斷提高，出口產(chǎn)品也由以原材料、資源、低端加工制品等高耗能、高污染的產(chǎn)品逐步向高附加值的低耗產(chǎn)品轉(zhuǎn)變。2008年金融危機(jī)后，各國的貿(mào)易壁壘使得貿(mào)易對碳排量的影響越發(fā)微弱。

資源稅通過對特定部分資源征稅來體現(xiàn)國家對資源產(chǎn)品的調(diào)控意圖，從而引導(dǎo)開發(fā)利用資源時，優(yōu)先選擇清潔能源。兩步SYS－GMM估計中，資源稅稅負(fù)（RT）的符號雖然都為負(fù)，但對人均碳排放量和碳排放總量的影響作用僅為0.012和0.016，并沒有達(dá)到其預(yù)期減排效用。這也反映了資源稅2012年以前從量征收的計稅依據(jù)以及偏低的稅率無法將高污染、高耗能的能源在開發(fā)、轉(zhuǎn)化和使用過程中的外部成本和消耗狀況完全反映在能源產(chǎn)品的價格中去。

消費(fèi)稅主要通過對最終消費(fèi)品征稅以達(dá)到調(diào)節(jié)和控制高耗能產(chǎn)品的使用進(jìn)而達(dá)到碳減排目的。從模型中看，消費(fèi)稅稅負(fù)（CT）對人均碳排放量和碳排放總量的影響作用顯著為負(fù)，但彈性系數(shù)偏小，即消費(fèi)稅稅負(fù)（CT）每提高1個百分點，人均碳排放量和碳排放總量均會下降0.01個百分點。這也表明消費(fèi)稅的減排效應(yīng)較為有限，其現(xiàn)行制度尚待完善。

車輛購置稅則通過提高消費(fèi)者的購買成本，間接地構(gòu)成了一種車船能源消費(fèi)的代價來限制能源消費(fèi)，進(jìn)而起到碳減排作用。另外，目前車輛購置稅以汽車節(jié)能情況來實施的差別稅率，在引導(dǎo)消費(fèi)者購買小排量節(jié)能車的同時，也鼓勵了企業(yè)對小排量節(jié)能車的研發(fā)和生產(chǎn)。從表3和表4中可見，車輛購置稅稅負(fù)（BT）對碳排放影響作用顯著為負(fù)，即車輛購置稅稅負(fù)（BT）每提高一個百分點，人均碳排放量將降低0.06個百分點，而碳排放總量將下降超過0.1個百分點。

五、主要結(jié)論與建議

本文通過STIPAT模型，分別構(gòu)建以人均碳排放量、碳排放總量為因變量，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、貿(mào)易開放度以及資源稅、消費(fèi)稅、車輛購置稅稅負(fù)為自變量的計量模型。研究發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響碳排量的首要因素，并且隨著人均GDP的提高，我國人均碳排放量和碳排放總量會呈現(xiàn)一種先升高后降低再升高的“N”型走勢。能源利用效率偏低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尚待優(yōu)化也是造成我國目前碳排放量居高不下的重要原因，而城市化率影響不甚明顯。而現(xiàn)行相關(guān)稅收政策中，資源稅、消費(fèi)稅對碳排量的抑制效應(yīng)微弱，而車輛購置稅通過間接限制能源的消費(fèi)對碳排放的影響相較于其他稅種顯著。

由以上結(jié)論可知，我國現(xiàn)行稅制中，具有碳減排作用的相關(guān)稅種對碳排放行為的影響作用較小，而發(fā)達(dá)國家普遍采用的具有直接減排作用的碳稅目前還尚未開征，這都說明了現(xiàn)階段我國限制碳排放行為的稅制體系還不夠完善。因此，今后一個階段通過整合和完善現(xiàn)行稅制中具有碳減排功能的稅種，開征具有直接減排效應(yīng)的新稅種或稅目，通過構(gòu)建綠色稅收體系制定相應(yīng)的稅收政策影響碳排放行為，對在保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的前提下完成碳減排目標(biāo)具有深遠(yuǎn)意義。具體措施如下：一是統(tǒng)籌稅費(fèi)，通過對資源的開發(fā)環(huán)節(jié)的稅費(fèi)調(diào)整，將環(huán)境損害成本和資源價格完全反映到能源價格中；二是通過完善資源稅、消費(fèi)稅稅收制度，擴(kuò)大消費(fèi)稅征稅范圍，適度提高高耗能產(chǎn)品的稅率來增加能源的使用成本，引導(dǎo)能源的消費(fèi)行為和使用方式；三是適時開征碳稅，在直接促進(jìn)碳減排和節(jié)約能源消費(fèi)的同時，為低碳技術(shù)的創(chuàng)新和大規(guī)模應(yīng)用提供穩(wěn)定的價格信號；四是對環(huán)保能源、節(jié)能設(shè)備以及低碳產(chǎn)品通過增值稅、企業(yè)所得稅、關(guān)稅等不同形式的優(yōu)惠政策來鼓勵企業(yè)進(jìn)行低碳科技研發(fā)。

［1］DAVID PEARCE.The role of carbon taxes in adjusting to gobal warming［J］.The Economic Journal，1991（10）：938－943.

［2］任力.國外發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的政策及啟示［J］.發(fā)展研究，2009（2）：22－24.

［3］曹靜.走低碳發(fā)展之路：中國碳稅政策的設(shè)計及CEG模型分析［J］.金融研究，2009（12）：19－29.

［4］姚昕，劉希穎.基于增長視角的中國最優(yōu)碳稅研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2010（11）：48－58.

［5］劉小川，汪曾濤.二氧化碳減排政策比較以及我國優(yōu)化選擇［J］.上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2009（4）：73－88.

［6］李伯濤.碳定價的政策工具選擇爭論：一個文獻(xiàn)綜述［J］.經(jīng)濟(jì)評論，2012（2）：153－160.

［7］GROSSMAN G M，KRUEGER A B.Economic growth and the environment［J］.Quarterly Journal of Economics，1995（2）：110.

［8］何小剛，張耀輝.中國工業(yè)碳排放影響因素與CKC重組效應(yīng)——基于STIRPAT模型的分行業(yè)動態(tài)面板數(shù)據(jù)實證研究［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012（1）：26－35.

［9］林伯強(qiáng)，蔣竺均.中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預(yù)測及影響因素分析［J］.管理世界，2009（4）：27－36.

［10］任力，黃崇杰.中國對外貿(mào)易與碳排放——基于面板數(shù)據(jù)的分析［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2011（3）：75－81.