能源補(bǔ)貼改革對資源效率和環(huán)境污染治理影響研究
——基于動態(tài)CGE模型的分析

徐曉亮，許學(xué)芬

(1.南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210096；2.江蘇產(chǎn)業(yè)集群決策咨詢研究基地，江蘇 南京 210096；3.南京中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

1 引言

根據(jù)IMF的報告，2015年全球能源補(bǔ)貼成本約為5.3萬億美元，而我國能源補(bǔ)貼高達(dá)2.3萬億美元，是最大的能源補(bǔ)貼國家。能源補(bǔ)貼政策已成為近年來我國資源環(huán)境政策調(diào)整的重點(diǎn)領(lǐng)域，在《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》中提出對新能源和節(jié)能環(huán)保等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動進(jìn)行補(bǔ)貼。由于經(jīng)濟(jì)過度依賴能源投入(徐康寧；邵帥等)[1-2]形成了嚴(yán)重環(huán)境污染問題和減排壓力,世界各國都致力于能源補(bǔ)貼改革，(McKitrick)[3]，如歐洲、中東地區(qū)國家、印度等都關(guān)注能源補(bǔ)貼對環(huán)境外部性的影響(Nicolinia；Mundaca；Acharyaa)[4-6]。因此，我國“十三五”規(guī)劃提出碳排放總量和強(qiáng)度控制的強(qiáng)制約束性條件。為有效實(shí)現(xiàn)碳減排等相關(guān)目標(biāo)，能源補(bǔ)貼政策改革成為生態(tài)文明建設(shè)和社會可持續(xù)發(fā)展的必然選擇(李紅)[7]。

能源政策對我國減排和環(huán)境治理具有重要戰(zhàn)略意義，但改革會對社會發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，能源補(bǔ)貼政策必須合理有效的調(diào)整(魏巍賢)[8]可以采用稅制改革進(jìn)行一系列嘗試(何建武等)[9]，而能源補(bǔ)貼改革中采用“市場+政府”等機(jī)制相結(jié)合，更有利于提高碳減排潛力(張國興)[10]從政策內(nèi)涵看，減排實(shí)質(zhì)上是清潔能源占能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)比重問題(Ang)[11]由于能源價格扭曲會刺激資源過度消耗，進(jìn)一步加劇溫室氣體排放(Mvers)[12]所以能源補(bǔ)貼政策目的在于降低能源的綜合使用成本，并體現(xiàn)能源使用的代際公平。在減排潛力上,我國霧霾等環(huán)境污染物減排潛力較大[13]；但以往能源補(bǔ)貼政策在刺激經(jīng)濟(jì)的同時，對環(huán)境改善的調(diào)控作用微乎其微，且歷次的補(bǔ)貼方案設(shè)計(jì)均較少考慮減排和環(huán)境福利的因素，這也成為能源補(bǔ)貼政策改革被較多詬病的地方。能源政策使消費(fèi)主體擁有更多選擇性(陳詩一)[14]。由于能源政策涉及到政府承諾問題(Pani)[15]，可能會對落后地區(qū)產(chǎn)生緊縮效應(yīng)，因此能源消費(fèi)補(bǔ)貼有利于均衡發(fā)展，但同時煤炭消費(fèi)導(dǎo)致過度碳排放(涂正革)[16]，能源價格改革能提高社會福利(郭正權(quán))[17]，有利于環(huán)境污染治理(郭正權(quán))[18]；基于此，需進(jìn)一步推進(jìn)能源價格改革，提高能源補(bǔ)貼效率(林伯強(qiáng))[19]。因此，將環(huán)境污染納入經(jīng)濟(jì)最優(yōu)增長路徑，有利于進(jìn)一步剖析可持續(xù)發(fā)展關(guān)鍵因素(許士春)[20]。

學(xué)者們從不同角度分析能源補(bǔ)貼政策作用，但大多數(shù)補(bǔ)貼政策研究強(qiáng)調(diào)如何為社會計(jì)價發(fā)展降低成本(Benjamin)[21]，以往研究過度經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，面對能源過度消費(fèi)引發(fā)霧霾等一系列嚴(yán)重環(huán)境污染問題，近年來通過對能源政策調(diào)整來改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的呼聲越來越強(qiáng)烈，但研究多集中在補(bǔ)貼與社會經(jīng)濟(jì)增速和發(fā)展穩(wěn)定性等關(guān)系及其影響上，聚焦于對宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢分析，因此，需要進(jìn)一步研究能源補(bǔ)貼政策改革對環(huán)境治理影響。在低碳發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)背景下，如何有效的對能源政策進(jìn)行客觀評價是社會低碳轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展的重要命題，能源補(bǔ)貼政策對對環(huán)境改善的影響究竟如何？特別是不同類型能源補(bǔ)貼政策對經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境改善的差異性影響需要進(jìn)一步深入分析和探討。

可計(jì)算一般均衡模型(CGE)是資源環(huán)境政策分析的有效工具。本文構(gòu)建動態(tài)CGE模型，結(jié)合生態(tài)足跡方法，在社會經(jīng)濟(jì)、資源和環(huán)境整體框架下，擴(kuò)展能源和環(huán)境模塊，突出能源補(bǔ)貼政策調(diào)整對不同主體和賬戶的影響，系統(tǒng)分析能源補(bǔ)貼政策場景下不同類型能源補(bǔ)貼率對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、減排和霧霾排放的差異性影響，并提出相關(guān)政策建議。

本文主要創(chuàng)新在于：1)將能源政策變量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量相聯(lián)系，將減排和霧霾治理做為能源政策改革的重要目標(biāo)，從而提高資源環(huán)境制度和政策改革內(nèi)涵；2)構(gòu)建動態(tài)CGE模型，將生態(tài)足跡法引入能源補(bǔ)貼政策改革的分析中，通過對資源環(huán)境要素分解，更有效的分析能源補(bǔ)貼政策改革的影響；3)以不同類型能源補(bǔ)貼為對象，基于社會核算矩陣進(jìn)行動態(tài)模擬分析，為重大戰(zhàn)略資源規(guī)劃與管理研究，提供新的參考和決策依據(jù)。

2 動態(tài)CGE模型構(gòu)建

2.1 動態(tài)CGE模型概述

以模塊為單元，本文通過各模塊之間相互關(guān)系，構(gòu)建生產(chǎn)、需求、價格、能源和環(huán)境等核心模型結(jié)構(gòu)。動態(tài)CGE模型包含勞動、資本和能源等要素，以及居民、部門和政府等主體；模型包含生產(chǎn)、資源恢復(fù)和環(huán)境污染治理等活動。采用生態(tài)足跡分析法對能源消耗量和環(huán)境消耗量進(jìn)行測度，將能源消費(fèi)、能源轉(zhuǎn)換矩陣、能源占用土地轉(zhuǎn)換率和生態(tài)足跡聯(lián)系起來，從而同步分析能源消耗和使用以及環(huán)境影響。

表1 動態(tài)CGE模型的基本結(jié)構(gòu)

2.2 動態(tài)CGE模型的模塊構(gòu)成

基本模塊包括生產(chǎn)、需求和價格等，擴(kuò)展模塊包括能源和環(huán)境模塊，如圖1所示：

生產(chǎn)模塊采用Leontief/CES函數(shù)。在多層嵌套的第三層中，能源由煤炭、石油等要素構(gòu)成，服從CES函數(shù)，允許相互之間存在不完全替代彈性；第二層中，資源、資本和勞動之間也服從CES函數(shù)，允許相互之間存在不完全替代彈性；中間投入服從CES函數(shù)，允許相互之間存在不完全替代彈性；在第一層中，增加值和中間投入構(gòu)成總產(chǎn)出，服從Leontief函數(shù)。

圖1 動態(tài)CGE模型的模塊結(jié)構(gòu)和基本框架

生產(chǎn)模塊的主要函數(shù)方程包括：

(1-4)

其中，Q為總產(chǎn)出，TVA為總增加值，TIP為總中間投入，E為合成后的能源，L,K,E為勞動、資本和能源，r為中間投入系數(shù)，T為能源綜合利用水平，E1,E2,…En表示煤炭、石油、天然氣和可再生能源等不同類型的能源消耗，α為要素投入替代彈性，π為中間投入替代彈性，λ為能源替代彈性。

在需求模塊中，分為居民、部門和政府等主體，其中政府需求包括政府日常運(yùn)營和采購需求。政府通過對生產(chǎn)、流通以及消費(fèi)等領(lǐng)域征稅增加財政收入，采用政府消費(fèi)和轉(zhuǎn)移支付等方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。政府需求函數(shù)采用LES型，需求采用Stone-Geary效用函數(shù)。部門和居民對能源需求函數(shù)為CES型。

需求模塊的主要函數(shù)方程包括：

(5-8)

Gd=(1-Sg)GDP-B

Fd=(1-Sf)(Y+Bf)

Cd=(1-Sc)(w+Bc)

其中，D為總需求，Gd為政府需求，F(xiàn)d為部門需求，Cd為居民需求，Sg,Sf和Sc分別為政府、部門和居民的儲蓄率，GDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值，Y為部門利潤，w為居民工資收入，B為能源補(bǔ)貼，Bf為對部門的能源補(bǔ)貼，Bc為對居民的能源補(bǔ)貼。

在價格模塊中，價格主要反映能源補(bǔ)貼政策后價格變化情況，能源補(bǔ)貼政策作為外生變量，獨(dú)立于其他價格和非價格變量。由于影響價格構(gòu)成因素較為復(fù)雜，包括能源、勞動、資金、環(huán)境污染和恢復(fù)成本和能源補(bǔ)貼等要素。函數(shù)方程為：

P=∑(PE+PC+PK+PW+B)

(9)

其中，P為價格，pE為能源價格，PC為勞動價格，PK為資金價格，PW為污染價格，B為能源補(bǔ)貼。

在擴(kuò)展模塊中，能源模塊對化石和可再生能源進(jìn)行嵌套，采用生態(tài)足跡分析法(Ecological Footprint，EF)對能源消耗量和環(huán)境消耗量測度資源足跡和生態(tài)足跡，進(jìn)行能源模塊和環(huán)境模塊的核算，如圖2所示。

圖2 生態(tài)足跡法下的能源和環(huán)境模塊的核算過程

通過能源和環(huán)境賬戶將能源稟賦回報從部門利潤中分離出，并基于資源環(huán)境系統(tǒng)恢復(fù)和補(bǔ)償?shù)冗M(jìn)行綜合考量。環(huán)境恢復(fù)指在資源開發(fā)和利用后，相應(yīng)的投入資本和勞動進(jìn)行保護(hù)，使資源能夠不斷的更新，達(dá)到可持續(xù)利用的效果。環(huán)境補(bǔ)償指在消費(fèi)資源類產(chǎn)品時，帶來的盈利需要對資源和環(huán)境破壞以及國民經(jīng)濟(jì)財富的流失做出相應(yīng)的補(bǔ)償。

環(huán)境賬戶采用SEEA功能性附屬帳戶核算環(huán)境污染排放和治理情況，函數(shù)方程包括：

YE=PEQE-PECOST+B

(10-13)

QCO2=(QE×α-β)×γe×3.67

QSO2=2SSO2FQE(1-NSO2)

其中，YE為能源收益，pE為能源價格，QE為能源消費(fèi)量，PECOST為能源成本，B為能源補(bǔ)貼規(guī)模，QCO2為CO2排放量，α為單位資源含碳量，β為固碳量，γe為氧化率，QSO2為SO2排放量，F(xiàn)為能源中硫轉(zhuǎn)化成SO2轉(zhuǎn)化率，SSO2為能源硫含量，NSO2為脫硫效率。

在霧霾治理方面，分別以PM2.5、PM10作為霧霾治理的關(guān)鍵核心指標(biāo)，其函數(shù)方程為:

(14-16)

其中，PPM2.5(e)為PM2.5總排放量，QPPM2.5(e)為標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)算產(chǎn)生PM2.5的煤炭消費(fèi)量，EcPPM2.5(e)為能源消費(fèi)PM2.5系數(shù)，QPPM10(e)為PM10總排放量，QEPM10(e)為標(biāo)準(zhǔn)煤折算PM10能源消費(fèi)量，EcPPM10(e)為能源消費(fèi)PM10的系數(shù)，V(e)為含碳能源消費(fèi)總額，P(e)為能源價格，C(e)為含碳能源轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)，tCO2為從價稅，TqCO2(e)為從量稅。

均衡模塊包括資本、能源和產(chǎn)品等市場出清，資本市場采用凱恩斯閉合規(guī)則，資本市場出清要求存量資本等于資本投入與折舊之和。能源市場通過能源供需變化達(dá)到市場均衡；產(chǎn)品市場生產(chǎn)和需求均衡實(shí)現(xiàn)市場出清。能源投入產(chǎn)出達(dá)到均衡，能源補(bǔ)償和恢復(fù)等于同時期資源的投入，同時能源的投入也等于資源的產(chǎn)出。產(chǎn)品市場出清指能源供需達(dá)平衡的狀態(tài)；而對能源需求來自于政府、部門和居民等，部門能源需求一般做為生產(chǎn)中的中間投入能源需求，而政府和居民需求則體現(xiàn)為能源最終需求。

2.3 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、變量選擇和關(guān)鍵參數(shù)的確定

模型以社會核算矩陣作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建立在《中國投入產(chǎn)出表》(2012)，編制所需的資源環(huán)境SAM表。社會核算矩陣賬戶包括：1)產(chǎn)品賬戶；賬戶行中包括中間投入總產(chǎn)出、環(huán)境恢復(fù)總產(chǎn)出和環(huán)境治理總產(chǎn)出。總產(chǎn)出根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)直接獲得，中間投入的總產(chǎn)出根據(jù)《中國投入產(chǎn)出表》得到。環(huán)境恢復(fù)總產(chǎn)出和環(huán)境治理總產(chǎn)出采用余量處理方法。將年污染治理的運(yùn)行費(fèi)用作為污染治理總產(chǎn)出的基數(shù)?？紤]環(huán)境治理乘數(shù)效用，將環(huán)境治理投入轉(zhuǎn)化成經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出。2)活動賬戶；在生產(chǎn)活動的行中，對應(yīng)于產(chǎn)品賬戶、居民賬戶、部門賬戶和政府賬戶的分別為總產(chǎn)出、勞動總額、利潤總額和稅收總額；資源恢復(fù)活動和環(huán)境治理互動的行中對應(yīng)于要素賬戶和政府賬戶分別為投入和資源補(bǔ)償，根據(jù)資源補(bǔ)償投入和總產(chǎn)出資料。在賬戶列中，生產(chǎn)活動、資源恢復(fù)活動和環(huán)境治理活動分別對應(yīng)要素投入產(chǎn)出總額、資源恢復(fù)投入產(chǎn)出總額和污染投入產(chǎn)出總額。3)要素賬戶；在要素賬戶行中，存在勞動、資本和能源等子賬戶，用于生產(chǎn)活動、能源恢復(fù)和環(huán)境污染治理，分別等于工資、利潤和資源投入值。要素賬戶行中，分別表現(xiàn)為個人所得說、部門所得稅等相關(guān)支出。4)居民賬戶；在居民賬戶中分為城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民兩種。居民賬戶行表示居民收入，主要包括工資和資源補(bǔ)償；居民賬戶列表示居民消費(fèi)。5)部門賬戶；賬戶行表示部門扣除支出后凈利潤，包括利潤和補(bǔ)貼。部門賬戶列表示部門總支出，包括勞動支出、資本支出和資源消費(fèi)支出。6)政府賬戶；政府賬戶行中包括各種政府稅收收入。在政府賬戶列中是財政支出，主要包括公共事業(yè)、轉(zhuǎn)移支付與政策性補(bǔ)貼等。7)儲蓄賬戶；在儲蓄賬戶行中為居民、部門和政府總儲蓄額，在儲蓄賬戶列中為居民、部門和政府總投資額。

通過《中國投入產(chǎn)出表》得到資源直接消耗系數(shù)，將能源消耗折算成標(biāo)準(zhǔn)煤后進(jìn)行單位含硫系數(shù)處理，累加得到CO2和SO2總排放量。通過Bayesian和GME法得到生產(chǎn)函數(shù)彈性參數(shù)；能源和環(huán)境函數(shù)彈性采用GME法。

2.4 閉合規(guī)則和模型動態(tài)化

在求解所需外生變量的確定及參數(shù)值，變量選擇和模型銜接的選擇，消除模型的過多識別問題。根據(jù)模型的要求，采用的閉合規(guī)則是凱恩斯閉合規(guī)則(Keynes closure)，本文放棄了勞動力市場與商品市場同時達(dá)到均衡的約束條件，將能源補(bǔ)貼定義為外生變量，國外儲蓄定義為內(nèi)生變量，通過調(diào)整收入和儲蓄實(shí)現(xiàn)市場出清。

本文通過引入不同類型能源補(bǔ)貼率實(shí)現(xiàn)模型動態(tài)化，能源總收入由能源價格和能源總量決定，價格受補(bǔ)貼率影響，能源總量為本期存量和上期恢復(fù)量獲得。能源補(bǔ)貼政策動態(tài)化方程為：

YE=∑(YEt-1+YERt)(1+RB)T

(14)

其中，YE為能源收入總額，YEt-1為上一期能源恢復(fù)量，YERt為本期能源存量和恢復(fù)量，T為能源開采利用程度，RB為不同類型能源補(bǔ)貼率，t為本期時間，t-1為上一期時間。

3 模擬結(jié)果分析

3.1 能源補(bǔ)貼政策初始場景設(shè)定

1)基礎(chǔ)場景設(shè)定。在基準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)設(shè)定上，通過2003-2012年經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)鍵指標(biāo)等刻畫能源補(bǔ)貼政策前后宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行，具體情況如表2所示。在環(huán)境系統(tǒng)基準(zhǔn)設(shè)定上，選用廢水、廢氣和工業(yè)固體廢物等作為環(huán)境系統(tǒng)的初始值，通過年均污染物增長分析環(huán)境狀況(見表3)。對應(yīng)于《中國投入產(chǎn)出表》的部門，本文將生態(tài)生產(chǎn)性空間分為土地、水域、居民及工礦和建筑用地等類型，以2012年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計(jì)算資源消耗量,得到表4-5。

表2 2003-2012年經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r

表3 2003-2012年主要污染物排放狀況

表4 生態(tài)生產(chǎn)型土地使用及人口和經(jīng)濟(jì)狀況

表5 2012年能源消耗和利用情況

2)能源補(bǔ)貼政策初始場景設(shè)定

本文采用能源補(bǔ)貼差價法得出能源補(bǔ)貼區(qū)間，并設(shè)計(jì)不同類型能源補(bǔ)貼率(如表6所示)?；跒?012年，模擬期為2020-2030年，以2年為一個模擬時間段，采用GAMS軟件進(jìn)行模擬分析。

表6 不同類型能源補(bǔ)貼政策場景設(shè)計(jì)

3.2 能源補(bǔ)貼政策影響的模擬分析

1)對宏觀經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響

能源補(bǔ)貼政策會對宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生一系列沖擊，能源補(bǔ)貼后GDP和總產(chǎn)出等會有不同程度上升，尤其是在煤炭和石油等化石能源補(bǔ)貼政策下，經(jīng)濟(jì)增長會有較大幅度的提高，但能源補(bǔ)貼政策影響將逐步下降(如表7所示)。

表7 不同類型能源補(bǔ)貼政策對GDP的影響

由于我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)對能源依賴程度較高，能源補(bǔ)貼政策會提高社會總產(chǎn)出(如表8所示)。

從產(chǎn)業(yè)層面看，能源補(bǔ)貼政策對產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出產(chǎn)生明顯的激勵作用，補(bǔ)貼力度越大，對產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出刺激效應(yīng)越明顯(見表9)。

除農(nóng)業(yè)和環(huán)保產(chǎn)業(yè)外，其他產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出水平上升幅度較明顯，其中收益最大的為能源、工業(yè)、開采和運(yùn)輸業(yè)等，由于能源需求剛性較大，這使得相關(guān)總產(chǎn)出水平大幅上升，能源產(chǎn)業(yè)大多是位于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的上游，直接受能源補(bǔ)貼政策影響。從補(bǔ)貼政策效果的差異性看，煤炭和石油等化石能源補(bǔ)貼對產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出水平影響較大，原因在于傳統(tǒng)化石能源在經(jīng)濟(jì)增長的能源消費(fèi)中仍占主導(dǎo)地位，補(bǔ)貼政策使能源使用成本下降，從而導(dǎo)致總產(chǎn)出水平上升。

能源補(bǔ)貼政策將直接影響能源價格變化，補(bǔ)貼率對不同類型的能源價格影響的差異性較大，由于化石能源在我國能源體系中的重要地位，煤炭，石油和天然氣的價格構(gòu)成中補(bǔ)貼占到10%以上，其中，石油補(bǔ)貼占到石油價格構(gòu)成的25%作用；而對可再生能源補(bǔ)貼相對較低，對可再生能源價格的影響較小(具體如表10所示)。

本文采用能源消費(fèi)價格指數(shù)和居民消費(fèi)價格指數(shù)，反映價格體系變化，能源補(bǔ)貼率調(diào)整后數(shù)值變化趨勢如圖3-4所示，可以看到，能源消費(fèi)價格指數(shù)(ECPI)開始逐步下降，居民消費(fèi)價格(CPI)相對格穩(wěn)定。由于補(bǔ)貼是能源價格體系中的重要構(gòu)成部分，補(bǔ)貼政策會降低能源使用成本，導(dǎo)致能源價格下降，并使不同類型能源間的替代彈性發(fā)生變化，影響能源需求供給關(guān)系變化，以煤炭為例(如表11所示)。

表8 能源補(bǔ)貼政策對總產(chǎn)出的影響情況

表9 能源補(bǔ)貼政策對不同產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出影響(2030)

表10 不同能源價格的補(bǔ)貼構(gòu)成比例(2030)

圖3 能源補(bǔ)貼政策對能源消費(fèi)價格指數(shù)的影響

圖4 能源補(bǔ)貼政策對居民消費(fèi)價格指數(shù)的影響

煤炭補(bǔ)貼政策使勞動和資本對能源的替代彈性逐步下降，這意味著能源補(bǔ)貼政策使能源在在要素體系中的作用更加重要。能源補(bǔ)貼政策使能源替代彈性變化(如表12所示)，不同類型化石能源替代彈性變化不大，而化石和可再生能源替代關(guān)系隨著補(bǔ)貼力度加大而逐步增加，補(bǔ)貼率對二者替代關(guān)系影響較大，即存在正向關(guān)系。當(dāng)對化石能源進(jìn)行補(bǔ)貼時，煤炭比例基本相同，石油和天然氣比例略有波動；當(dāng)對可再生能源補(bǔ)貼時，可再生能源補(bǔ)貼消費(fèi)有較大的提高，對能源結(jié)構(gòu)改善的影響最明顯。

表11 煤炭能源補(bǔ)貼政策對不同要素替代彈性的影響

表12 不同能源間的替代彈性變化情況(2030年)

2)對能源價格和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響

3)對能源消費(fèi)和主要污染物排放的影響

能源補(bǔ)貼政策使單位GDP能耗和能源消耗總量上升的同時，能源利用效率和人均能源盈余/赤字恢復(fù)收益均會下降(見表13)。

表13 不同類型能源補(bǔ)貼政策場景下的環(huán)境變化情況(2030年)

化石能源補(bǔ)貼政策后單位GDP能耗、能源利用效率和能源消耗總量惡化趨勢更加明顯，此時單位GDP能耗和能源消耗總量將上升，能源利用效率和人均能源盈余/赤字將進(jìn)一步下降，能源補(bǔ)貼政策對能源消耗產(chǎn)生較大的負(fù)面效應(yīng)；當(dāng)對可再生能源進(jìn)行補(bǔ)貼時，污染物指標(biāo)變化較明顯(如表14所示)。

表14 能源補(bǔ)貼政策對主要污染物排放的影響(2030)

由于不同類型的能源補(bǔ)貼率差異，主要污染物排放也存在差異，增幅由大到小依次為廢氣、廢水和工業(yè)固體廢物排放量，但化石能源大補(bǔ)貼對主要污染物排放總量增長影響較大，而煤炭補(bǔ)貼對廢氣排放的影響最大。由于能源補(bǔ)貼對能源使用和消費(fèi)產(chǎn)生重大影響，補(bǔ)貼率越高主要污染物排放增長幅度越大。

由于社會經(jīng)濟(jì)、資源和環(huán)境系統(tǒng)存在聯(lián)動關(guān)系，補(bǔ)貼政策加劇了能源消費(fèi)，加快主要污染物排放，以煤炭補(bǔ)貼為例，模擬能源補(bǔ)貼政策對主要污染物排放影響的趨勢(如表15所示)。從長期看，能源補(bǔ)貼政策對廢水和工業(yè)固體廢物排放量影響相對較小,而SO2和CO2排放量呈現(xiàn)上升趨勢；其原因可能在于補(bǔ)貼政策改變不同要素間替代關(guān)系，不利于減少CO2和SO2排放。

表15 煤炭補(bǔ)貼對主要污染物排放的影響

受能源補(bǔ)貼政策的影響，不同產(chǎn)業(yè)的主要污染物排放量都會有不同程度上升，其中，開采業(yè)、工業(yè)、交通和能源業(yè)等產(chǎn)業(yè)碳排放上升幅度最高，農(nóng)業(yè)和環(huán)境等產(chǎn)業(yè)碳排放略有下降；再生能源補(bǔ)貼政策對產(chǎn)業(yè)碳排放影響更明顯(如表16所示)。

能源政策補(bǔ)貼政策實(shí)施后，霧霾排放量均有不同程度上升，但不同類型能源補(bǔ)貼率對霧霾排放的影響差異較大。當(dāng)對化石能源補(bǔ)貼時，PM2.5和PM10排放量上升較明顯，且隨時間變化上升幅度更大；當(dāng)對可再生能源補(bǔ)貼時，PM2.5、PM10排放量也會上升，但上升幅度明顯低于對化石能源補(bǔ)貼政策(如表17所示)。

表16 能源補(bǔ)貼政策對不同產(chǎn)業(yè)碳排放影響(2030)

表17 不同類型能源補(bǔ)貼政策對PM2.5和PM10排放增速的影響

從2020到2030年，能源補(bǔ)貼政策對霧霾排放產(chǎn)生明顯刺激作用，但對可再生能源補(bǔ)貼時，PM2.5、PM10排放量上升相對較低，這也從另一方面驗(yàn)證可再生能源對環(huán)境改善積極作用。

4 結(jié)語

本文研究發(fā)現(xiàn)：能源補(bǔ)貼政策有利于經(jīng)濟(jì)增長，但不同類型的能源補(bǔ)貼影響差異性較大，特別是煤炭補(bǔ)貼對經(jīng)濟(jì)增長的刺激效果最明顯，但會形成能源過度消費(fèi)和環(huán)境污染問題，不利于能源利用效率提高；而對可再生能源補(bǔ)貼時，能有效改善環(huán)境系統(tǒng)，對主要污染物和霧霾排放更加明顯。

因此，本文提出以下政策建議：(1)對不同能源補(bǔ)貼率進(jìn)行區(qū)域差異化設(shè)定和選擇區(qū)間，由于不同類型能源補(bǔ)貼稅政策影響差異較大，能源補(bǔ)貼稅區(qū)間選擇必須符合區(qū)域資源稟賦和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，提高方案針對性和可操作性；(2)將核能和風(fēng)能等納入到能源補(bǔ)貼范疇，并進(jìn)一步明確其補(bǔ)貼形式和標(biāo)準(zhǔn)，從而構(gòu)建更加完整和有效的能源補(bǔ)貼政策體系；(3)注重能源補(bǔ)貼政策組合型和配套性，將霧霾的新型污染物納入到環(huán)境改善的綜合考量中，通過不同能源補(bǔ)貼政策組合調(diào)節(jié)社會經(jīng)濟(jì)和資源環(huán)境系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展；(4)在國家戰(zhàn)略性和前沿性進(jìn)一步提高能源補(bǔ)貼政策的定位，短期內(nèi)以化石能源補(bǔ)貼為主，長期而言，應(yīng)將社會發(fā)展轉(zhuǎn)型與能源補(bǔ)貼政策相聯(lián)系，逐步加大可再生能源補(bǔ)貼，使能源政策能更好發(fā)揮調(diào)節(jié)資源節(jié)約和環(huán)境福利等方面政策效應(yīng)。