我國環(huán)境保護稅減排效果的實證研究

◆于佳曦 ◆李 新

內(nèi)容提要：文章基于我國2005—2015年30個省份的面板數(shù)據(jù)建立模型，利用排污費滯后一期作為工具變量，實證分析排污費的政策效果，并以之作為預(yù)測環(huán)保稅政策效果的參照。結(jié)果表明，征收環(huán)境保護稅可以減少單位GDP二氧化硫、單位GDP廢水的排放量，但對抑制單位GDP固體廢物排放方面的政策效果不顯著，建議逐步擴大環(huán)保稅的征收范圍，增加稅目，提高稅額，促進企業(yè)主動減排。

環(huán)境保護是當(dāng)代社會普遍關(guān)心的問題，它不僅關(guān)系當(dāng)代人的幸福生活，而且與子孫后代的生活息息相關(guān)。自“庇古稅”提出以來，環(huán)境保護稅的環(huán)境效應(yīng)得到廣泛認(rèn)同。作為保護環(huán)境的主要行政調(diào)控手段之一，環(huán)保稅很早就在歐洲國家得到廣泛實施。我國作為最大的發(fā)展中國家，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重，征收環(huán)保稅的呼聲也越來越高。2016年12月25日，第十二屆全國人大常委會第二十五次會議上表決通過《中華人民共和國環(huán)境保護稅法》（簡稱“環(huán)保稅”），按照“稅負(fù)平移”原則將排污費改為環(huán)保稅，并于2018年1月1日起施行。環(huán)保稅是我國第一部推進生態(tài)文明建設(shè)的單行稅法，其立法目的是為了保護和改善環(huán)境，減少污染物排放。然而，征收環(huán)保稅能否有效的降低污染排放？能否達成保護環(huán)境的立法目的？回答這些問題，對完善我國環(huán)保稅制度及相關(guān)政策調(diào)整有著重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

一、相關(guān)文獻評述

由于我國2018年才開始征收環(huán)保稅，目前，還難以直接利用環(huán)保稅數(shù)據(jù)檢驗環(huán)保稅政策效果。但由于我國的環(huán)保稅源于排污費制度的平移，基本保持了原來的政策規(guī)定。因此，可利用排污費的政策效果檢驗作為預(yù)測環(huán)保稅政策效果的參照。

在不同國家或地區(qū)排污費制度（環(huán)境保護稅）對于減排的效果不盡相同，國外專家學(xué)者對此持不同觀點。Brown和Bressers（1986）實證研究了荷蘭的排污收費政策效果，結(jié)果顯示，起初作為財源募集手段引入荷蘭的排污收費制度，對削減污染物排放起到了很大作用；Dasgupta等（2002）的研究也證實，征收排污費可將化學(xué)需氧量和懸浮物引起的水污染水平降低約0.4%～1.18%。Wang和Wheeler（2005）研究了中國的排污費減排效果，結(jié)果表明，對大氣污染和水污染收取排污費，能顯著地促進企業(yè)減少污染物排放。然而，Brown和Johnson（1984）的研究表明，作為減排政策引入的德國排污費制度，沒有充分發(fā)揮削減污染排放的作用。

國內(nèi)學(xué)者也采取了多種方法研究了排污費（環(huán)保稅）政策的實施效果。張國友（2004）利用一般均衡模型，分析了排污費對行業(yè)產(chǎn)出影響的不確定性。伍世安（2007)認(rèn)為排污費標(biāo)準(zhǔn)偏低、排污費可以轉(zhuǎn)移且使用不規(guī)范、多部門重復(fù)收費等問題的存在,使排污費政策未能真正起到遏制環(huán)境惡化的作用。王德高和陳思霞（2009）運用1986—2007年時間序列數(shù)據(jù)進行實證研究，表明征收排污費可以顯著抑制工業(yè)廢水和工業(yè)固體廢棄物的排放量，但對工業(yè)廢氣的減排效果不明顯。王超和湯霽雯（2014）基于浙江省排污費數(shù)據(jù)，分析了排污收費政策的成效。得出以下結(jié)論：浙江省排污收費與單位GDP能耗、單位GDP廢水排放量之間存在長期負(fù)相關(guān)，排污費每增加一個百分點，單位GDP廢水排放量減少59%，單位GDP能耗減少了36%，而與單位GDP廢氣排放量不存在長期均衡關(guān)系。劉曄和張訓(xùn)常（2018）采用了2003—2015年我國省級面板數(shù)據(jù)，考察了排污費的減排效果，以及排污費減排效應(yīng)是否存在區(qū)域差異性。結(jié)果表明，提高二氧化硫排污費征收標(biāo)準(zhǔn)可以使工業(yè)二氧化硫的排放量顯著降低，排污收費制度對于減少污染物排放有效。

在國內(nèi)以往的文獻中，對于排污費的減排效果往往是基于排污費與排放物之間建立的面板數(shù)據(jù)模型，用以檢驗排污費對于減排的影響。由于排污費與排放量之間呈相關(guān)關(guān)系，排污費作為解釋變量存在內(nèi)生性，因此，會導(dǎo)致參數(shù)估計的內(nèi)生解釋變量偏誤問題。本文為了解決這一問題，為排污費選擇了一個工具變量，即排污費的滯后一期，并分別對這一變量的適合性進行了外生性和相關(guān)性性檢驗。運用二階段最小二乘法（2SLS）對模型進行了估計，發(fā)現(xiàn)排污費對單位GDP的SO2排放、廢水排放有顯著的抑制效果，但對單位GDP固體廢物排放的抑制效果不顯著。從而檢驗了排污費制度在我國的有效性，這也充分肯定了環(huán)保稅對降低污染排放，提升環(huán)境質(zhì)量的積極作用。

二、模型設(shè)定與變量選取

（一）模型設(shè)定

本文利用我國30個省份（西藏數(shù)據(jù)缺失）2005—2015年的排污費數(shù)據(jù)，建立面板數(shù)據(jù)模型，檢驗環(huán)境保護稅（排污費）的政策減排效果。模型中的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》。模型設(shè)定如下：

其中，yitj為污染物排放量，iu為不隨時間變化的各省份的不可觀測效應(yīng)，i tε為隨機干擾項，i表示省份，t表示年份，j表示3種污染物。

（二）變量說明

本文選取了“單位GDP的SO2排放量（y1）”“單位GDP廢水排放量（y2）”和“單位GDP固體廢物排放量（y3）”作為污染物排放量指標(biāo)（被解釋變量）。為解釋變量矩陣，包括影響排放量的4個主要因素，分別為“排污費（x1）”“第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重（x2）”“專利授權(quán)數(shù)（x3）”“單位GDP污染治理投資額（x4）”。在這4個影響因素中，主要考察“排污費（x1）”對污染物排放量的影響效果，其他3個因素作為控制變量，基于以下考慮：第一，通常第二產(chǎn)業(yè)比重越高，污染物排放越大，因此，用“第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重（x2）”表示第二產(chǎn)業(yè)對排放量的影響；第二，通過改進技術(shù)、改良設(shè)備可以減少污染物排放量。因此，用“專利授權(quán)數(shù)（x3）”表示技術(shù)進步帶來的減排效果；第三，增加對污染物的治理投入，也可以減少排放。因此，用“單位GDP污染治理投資額（x4）表示污染治理投入。

為避免變量間的數(shù)量級差過于懸殊，導(dǎo)致計算機運算的較大誤差，對選取的變量單位進行了適當(dāng)調(diào)整。各變量詳情見表1。

表1 變量定義

?解釋變量x1 排污費額 萬元x2 第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重 %x3 專利授權(quán)數(shù) 個x4 污染治理投資額 萬元

三、工具變量的選取與有效性檢驗

正如前文提到，以往的實證研究忽視了污染物排放量與排污費（環(huán)保稅）收取之間的正相關(guān)關(guān)系，通常污染物排放量越大，收取的排污費（環(huán)保稅）越高。此時，如果直接用OLS方法進行回歸，會導(dǎo)致排污費（環(huán)保稅）的系數(shù)估計量非一致，因此，首先需要檢驗排污費作為解釋變量是否具有內(nèi)生性。如果排污費是內(nèi)生解釋變量，需要為其尋找工具變量，并利用工具變量法進行回歸，從而得到一致估計量。需要注意的是，尋找的工具變量是否為排污費的有效工具變量，仍需進行相關(guān)性和外生性檢驗。

（一）內(nèi)生性檢驗

運用“豪斯曼檢驗”，檢驗排污費與誤差項是否相關(guān)，如果相關(guān)即說明排污費是內(nèi)生解釋變量。對三個污染物排放量分別建立回歸方程：

并對每一個回歸方程進行豪斯曼檢驗，檢驗結(jié)果見表2。

表2 解釋變量內(nèi)生性檢驗結(jié)果

表2中，“y1模型”“y2模型”和“y3模型”分別表示單位GDP的SO2排放量模型、單位GDP的廢水排放量模型和單位GDP的固體廢物排放量模型；b為工具變量（IV）法的系數(shù)估計量向量；B為普通最小二乘法（OLS）的系數(shù)估計量向量。從表2中可以看出，三個模型的Hausman檢驗值分別為41.67、38.96和57.52，對應(yīng)的P值均為0.0000。表明三個模型均在5%顯著性水平上拒絕了排污費為外生變量的原假設(shè)，即三個模型中的排污費變量都是內(nèi)生解釋變量。

（二）工具變量的選取與相關(guān)性檢驗

本文嘗試選擇各省份“排污費收費人員數(shù)量”和“污染物監(jiān)測設(shè)備數(shù)量”作為排污費的工具變量，經(jīng)過二階段最小二乘估計（2SLS）和廣義矩估計（GMM），檢驗結(jié)果表明上述兩個工具變量無效。最后選擇排污費的滯后一期作為排污費的工具變量，并對其進行相關(guān)性和外生性檢驗。

本文分別應(yīng)用工具變量相關(guān)性檢驗的以下四種方法，對工具變量的相關(guān)性進行檢驗。第一，利用2SLS估計的第一階段的內(nèi)生解釋變量對工具變量的估計結(jié)果，檢驗工具變量的系數(shù)是否通過顯著性檢驗，如果通過則說明工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)。第二，計算工具變量與內(nèi)生解釋變量之間的偏可決系數(shù)，分別將內(nèi)生解釋變量和工具變量對所有的外生解釋變量進行回歸，得到各自殘差，然后將其中的一個殘差對另一個殘差進行OLS回歸，得到的可決系數(shù)就是內(nèi)生解釋變量和工具變量之間的偏可決系數(shù)。如果偏可決系數(shù)較大，說明工具變量是強工具變量，反之，說明該工具變量是弱工具變量。第三，將內(nèi)生解釋變量對所有的外生解釋變量和所有的工具變量進行OLS回歸，然后對所有工具變量系數(shù)進行聯(lián)合顯著性檢驗，得到F檢驗值。如果F值大于10，則認(rèn)為工具變量為強工具變量，否則，為弱工具變量。第四，將內(nèi)生解釋變量對所有的外生解釋變量和所有的工具變量進行OLS回歸，然后對所有工具變量系數(shù)進行聯(lián)合顯著性檢驗，得到F檢驗值。查表得到F值對應(yīng)的P值，在5%的名義顯著性水平上檢驗“所有的工具變量的系數(shù)同時為0”的原假設(shè)是否成立。如果接受原假設(shè)，說明工具變量是弱工具變量，否則是強工具變量。結(jié)果見表3及表4。

表3 工具變量相關(guān)性檢驗結(jié)果

表4 2SLS名義顯著性水平為5%的沃爾德檢驗結(jié)果

表3與表4顯示，第一，“L.x1”為排污費的滯后一期變量，是排污費的工具變量。變量L.x1系數(shù)顯著性檢驗的t值為3.42，對應(yīng)的雙側(cè)P值為0.001，表明在1%的顯著性水平下，通過了顯著性檢驗，說明工具變量（L.x1）和內(nèi)生解釋變量（x1）相關(guān)。第二，Shea's偏R2為工具變量L.x1和排污費x1的偏可決系數(shù)，其值為0.845，說明變量L.x1是變量x1的強工具變量。第三，對“所有工具變量與內(nèi)生解釋變量不相關(guān)”的聯(lián)合檢驗的F值為316.808，遠大于10，說明變量L.x1是變量x1的強工具變量。第四，對“所有工具變量與內(nèi)生解釋變量不相關(guān)”的聯(lián)合檢驗的F值所對應(yīng)的P值為0.000，并且從表3最小特征值統(tǒng)計量1596.79與表4的臨界值比較可以看出，實際顯著性水平小于10%，是可以接受的。因此，可以認(rèn)為在5%的名義顯著性水平下，拒絕“所有工具變量的系數(shù)同時為0”的原假設(shè)，說明工具變量L.x1與內(nèi)生解釋變量x1相關(guān)。

綜合考量以上相關(guān)性檢驗結(jié)果，確認(rèn)工具變量L.x1是內(nèi)生解釋變量x1的強工具變量，滿足相關(guān)性要求。

（三）工具變量的外生性檢驗

工具變量的外生性檢驗就是檢驗工具變量與誤差項是否相關(guān)（正交）。首先，利用2SLS法進行工具變量回歸，得到殘差序列；其次，將殘差對所有的外生解釋變量及工具變量進行回歸；最后，對工具變量的系數(shù)進行顯著性檢驗。如果接受“工具變量的系數(shù)=0”的原假設(shè)，則說明工具變量與誤差項不相關(guān)，工具變量滿足外生性假設(shè)，否則不滿足。檢驗結(jié)果見表5。

表5 工具變量外生性檢驗結(jié)果

x3 -4.46E-09 1.000 -1.08E-08 1.000 2.61E-08 1.000 x4 1.16E-08 1.000 -3.98E-09 1.000 3.43E-09 1.000 L.x1 3.81E-09 1.000 2.16E-09 1.000 -2.4E-08 1.000常數(shù)項 -1.29E-08 1.000 -2.37E-08 1.000 -3.2E-08 1.000

表5說明，三個模型中工具變量L.x1的系數(shù)顯著性檢驗的t值分別為3.81×10-9、2.16×10-9和-2.4×10-8，對應(yīng)的P值均為1。因此，三個模型都接受了“工具變量L.x1的系數(shù)=0”的原假設(shè)，說明工具變量與誤差項不相關(guān)，工具變量滿足外生性假設(shè)。

綜上，三個模型的排污費變量x1均為內(nèi)生解釋變量。選取排污費滯后一期（L.x1）作為排污費（x1）工具變量，經(jīng)檢驗其滿足相關(guān)性和外生性假設(shè)，即該工具變量有效。

四、實證分析

（一）模型選擇

由于本文利用面板數(shù)據(jù)建模，需要為三個回歸方程在“混合回歸模型”、“固定效應(yīng)模型”和“隨機效應(yīng)模型”之間選擇最優(yōu)模型。

1.固定效應(yīng)模型與混合回歸模型的選擇。檢驗?zāi)Ｐ椭懈魇》莶浑S時間變化的不可觀測個體效應(yīng)ui是否全部相等，如果全部相等，則應(yīng)選擇混合回歸模型，否則選擇固定效應(yīng)模型。檢驗結(jié)果如表6所示，三個模型的F值分別為13.41、15.35和4.56，對應(yīng)的P值均為0.000，說明對于三個模型均在1%顯著性水平上拒絕了“所有省份ui全部相等”的原假設(shè)，顯示存在省份個別效應(yīng)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。

表6 F檢驗結(jié)果

2.隨機效應(yīng)模型與混合回歸模型的選擇。檢驗方法是Breusch和Pagan（1980）提出的LM檢驗，其原假設(shè)是“H0∶=0”,對立假設(shè)是“H1∶≠ 0”。如果拒絕H0，則說明原模型中應(yīng)該有一個反映個體特征的隨機擾動項ui，而不應(yīng)該使用混合回歸。檢驗結(jié)果如表7所示，三個模型的rho值分別為0.536、0.527和0.249，表明ui的方差占ui方差和σε方差之和的比重較大。同時，三個模型LM檢驗值分別為340.820、291.720和72.090，對應(yīng)的P值均為0.000，說明三個模型均在1%的顯著性水平上拒絕了“H0∶= 0”的原假設(shè)，因此，三個模型均應(yīng)選擇隨機效應(yīng)模型。

表7 LM檢驗結(jié)果

3.固定效應(yīng)模型與隨機效應(yīng)模型的選擇。選擇的依據(jù)是計算Hausman檢驗統(tǒng)計量。表8顯示，三個模型Hausman檢驗值分別為15.71、30.93和9.48，對應(yīng)的P值分別為0.0279、0.0001和0.2199。說明模型1和模型2在5%的顯著性水平上拒絕了“H0:ui與所有解釋變量不相關(guān)”的原假設(shè)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。模型3在5%的顯著性水平下接受了“H0:ui與所有解釋變量不相關(guān)”的原假設(shè)，應(yīng)選擇隨機效應(yīng)模型。

表8 Hausman檢驗結(jié)果

（二）回歸結(jié)果分析

通過上述分析，三個模型的排污費作為解釋變量具有內(nèi)生性，選取排污費滯后一期經(jīng)過相關(guān)性和外生性檢驗作為有效工具變量。確定y1、y2模型選擇固定效應(yīng)模型，y3模型選擇隨機效應(yīng)模型，運用面板工具變量法進行參數(shù)估計和檢驗，回歸結(jié)果見表9。

表9 模型回歸結(jié)果

表9顯示，對于y1模型和y2模型，排污費變量x1系數(shù)的估計值分別為-10.75和-0.42，變量顯著性檢驗的t值分別為-3.49和-2.44，對應(yīng)的P值分別為0.00和0.02，表明在5%的顯著性水平上，均拒絕了“x1的系數(shù)=0”的原假設(shè)。由于這兩個模型x1的系數(shù)估計值為負(fù)，且通過了顯著性檢驗，可以認(rèn)為排污費對單位GDP的SO2排放量（y1）和單位GDP的廢水排放量（y2）具有顯著的負(fù)的影響，表明征收排污費（環(huán)保稅）對y1和y2有顯著的抑制作用。對于y3模型，排污費變量x1系數(shù)的估計值為-0.40，變量顯著性檢驗的t值為-0.17，對應(yīng)的P值為0.87，說明在5%的顯著性水平下，接受了“x1的系數(shù)=0”的原假設(shè)。由于y3沒有通過顯著性檢驗，可以認(rèn)為征收排污費（環(huán)保稅）對單位GDP的固體廢物排放量（y3）的影響不顯著。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進行了以下穩(wěn)健性檢驗：一是控制經(jīng)濟周期。為了避免經(jīng)濟周期性波動可能帶來的不利影響，比如失業(yè)率的攀升、企業(yè)生產(chǎn)萎縮、關(guān)停企業(yè)的增多等，通過控制經(jīng)濟周期，排除第二產(chǎn)業(yè)的衰退可能帶來工業(yè)企業(yè)排污的減少。二是控制年月固定效應(yīng)。目前我國環(huán)境政策多元化，影響減排的政策并不只限于環(huán)境保護稅，為能確保本文的檢驗結(jié)果是環(huán)境保護稅政策起作用，不被其他環(huán)境保護政策掣肘，本文控制了年月固定效應(yīng)。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與上述結(jié)論基本一致，征收排污費（環(huán)保稅）可以抑制單位GDP的SO2排放量（y1）、單位GDP的廢水排放量（y2）。

五、結(jié)論與建議

本文利用全國30個省份（除去西藏）2005年—2015年之間的面板數(shù)據(jù)建立模型，利用排污費滯后一期作為工具變量，并通過相關(guān)性和外生性檢驗驗證該工具變量的有效性，解決了排污費作為解釋變量存在的內(nèi)生性問題。最后利用面板工具變量法，對排污費（環(huán)保稅）的減排效果進行了實證分析，結(jié)果表明征收排污費（環(huán)保稅）對單位GDP的SO2排放量（y1）、單位GDP的廢水排放量（y2）具有顯著的抑制作用，征收排污費（環(huán)保稅）對單位GDP固體廢物排放量（y3）效果不顯著。即征收環(huán)保稅難以完全達成立法目的，尤其是環(huán)保稅對抑制固體廢物排放方面的政策效果。

針對以上結(jié)論，一是建議逐步擴大環(huán)保稅的征收范圍，增加稅目。按照統(tǒng)籌規(guī)劃、全面設(shè)計、穩(wěn)步推進的思路，將污染物全部納入環(huán)境保護稅的征收范圍。先選擇急需治理的，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)相對成熟的稅目開征，再逐步擴大征稅范圍。比如，對二氧化碳今后可根據(jù)我國應(yīng)對氣候變化的需要和國際氣候談判的形勢擇機開征，并與主體稅種減稅相配合，不增加宏觀稅負(fù)。二是建議逐步提高稅額，因為我國的環(huán)保稅遵循的是“稅負(fù)平移”原則，稅額和污染物治理成本之間仍存在較大差距，企業(yè)主動治理的動力不足。提高稅額一方面可以彌補治理成本；另一方面，可以對高污染高排放行業(yè)構(gòu)成足夠的稅負(fù)壓力倒逼其綠色轉(zhuǎn)型。提升環(huán)保稅在治污減排中的力度，充分發(fā)揮其在建設(shè)美麗中國中的作用。