基于CGE模型的出口退稅政策調(diào)整的減排效應(yīng)研究

樊靜麗 張 賢，3 梁巧梅

(1.北京理工大學(xué)能源與環(huán)境政策研究中心，北京100081;2.北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100081;3.中國21世紀(jì)議程管理中心，北京100038)

在全球氣候變化背景下，中國作為世界上最大的能源消費(fèi)國和二氧化碳(CO2)排放國，為應(yīng)對氣候變化做出了積極貢獻(xiàn)。中國政府先后提出了一系列量化目標(biāo)，例如，在哥本哈根會議前期宣布了到2020年完成單位GDP 碳排放強(qiáng)度下降40%－45%的目標(biāo);國家“十二五”節(jié)能減排目標(biāo)規(guī)定，到2015年全國萬元GDP 能耗比2010年下降16%，比2005年下降32%。為實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)需付諸有效的減排行動(dòng)，其首要條件是政府要正確的設(shè)計(jì)減排政策和做出合理的政策選擇。在我國的CO2排放中，出口貿(mào)易所引起的排放占據(jù)相當(dāng)大的比重，并且有逐年增大的趨勢。1997年和2002年我國商品出口造成的CO2排放量，分別占一次能源利用碳排放的31.02%和30%[1]，到2007年該比例達(dá)到47.9%(本文計(jì)算)。同時(shí)，在與發(fā)達(dá)國家雙邊貿(mào)易中，我國的出口貿(mào)易引起的CO2排放遠(yuǎn)高于對方出口排放量。以中美雙邊貿(mào)易為例，2007年中國生產(chǎn)出口到美國的商品增加了中國304.75 Mt的CO2排放，而美國生產(chǎn)出口到中國的商品增加了美國25.53 Mt的CO2排放，在總量上相差279.22 Mt的CO2，相當(dāng)于中國當(dāng)年國家CO2總排放的5.8%[2]。基于此，選擇并實(shí)施相應(yīng)政策來減少出口貿(mào)易帶來的碳排放將對中國的減排工作做出很大貢獻(xiàn)。國家刺激和抑制出口貿(mào)易的重要政策包括調(diào)整出口退稅率，所謂出口退稅政策是指對出口商品退還其在生產(chǎn)、流轉(zhuǎn)過程中已征收的稅款。在我國，出口退稅成為一種被適時(shí)調(diào)整的相機(jī)抉擇的政策手段，經(jīng)常基于不同目的被相應(yīng)地上調(diào)和下調(diào)。例如，2009年4月，為應(yīng)對來勢洶涌的國際金融危機(jī)，國家將鋁型材的出口退稅率從“0”恢復(fù)至13%[3]。又如，為確保實(shí)現(xiàn)“十一五”節(jié)能減排目標(biāo)，2010年7月15日，我國取消部分鋼材、有色金屬加工材等406個(gè)稅號的出口退稅[4]。另一方面，出口退稅的頻繁調(diào)整也表明，在出口減排和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互制約的條件下，我國尚未形成穩(wěn)定可靠的出口退稅調(diào)整方案。因此，定量評估出口退稅政策調(diào)整帶來的各種社會經(jīng)濟(jì)影響，能為政府作出正確的出口退稅調(diào)整方案提供科學(xué)的決策支持。已經(jīng)有不少學(xué)者對我國出口退稅等貿(mào)易政策帶來的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行了研究，但大多是集中于理論分析[5－7]或者是基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證研究[5，8－9]。前者難以結(jié)合實(shí)際問題給出量化的直觀結(jié)論，后者依賴于歷史數(shù)據(jù)難以完全剔除與出口退稅政策同時(shí)存在的其他各種政策帶來的影響，且難以全面評估各種社會經(jīng)濟(jì)影響。目前，專門針對單一政策擾動(dòng)帶來的經(jīng)濟(jì)社會影響，從而進(jìn)行全面定量評估的研究還比較少。可計(jì)算一般均衡模型(CGE模型)能夠描述多個(gè)市場和機(jī)構(gòu)的相互作用，可以定量評估政策變化帶來的直接和間接的影響以及對經(jīng)濟(jì)整體的全局性影響。因此，基于CGE模型，本文從全局經(jīng)濟(jì)的角度研究出口退稅減免政策帶來的社會經(jīng)濟(jì)影響(藉此對現(xiàn)有研究進(jìn)行補(bǔ)充和改進(jìn))。

1 方法及數(shù)據(jù)

1.1 總體技術(shù)路線

本文首先基于投入產(chǎn)出方法核算各行業(yè)出口的完全CO2排放量(直接和間接排放量總和)，利用完全碳排放指標(biāo)明晰地描述出口商品的拉動(dòng)效果;然后從中篩選出靠出口退稅政策調(diào)整能夠?qū)崿F(xiàn)較大程度減排的“關(guān)鍵部門”;最后，利用CGE模型模擬對“關(guān)鍵部門”實(shí)施出口退稅減免政策情景的經(jīng)濟(jì)效果，并得出相應(yīng)的政策建議。

1.2 主要研究方法

1.2.1 基于投入產(chǎn)出的出口CO2排放的計(jì)算

依據(jù)投入產(chǎn)出分析技術(shù)(UN，1999):

有

其中EXi表示i部門出口商品的價(jià)值向量(即只有i部門計(jì)為實(shí)際出口額，其他部門記為0)，進(jìn)一步計(jì)算部門出口的完全碳排放時(shí)，應(yīng)該僅考慮一次能源部門，即

1.2.2 CEEPA模型

本文所用政策模擬核心模型是北京理工大學(xué)能源與環(huán)境政策研究中心開發(fā)的中國能源與環(huán)境政策分析模型(China Energy ＆ Environmental Policy Analysis system，CEEPA)。如圖1所示，在CEEPA模型中，消費(fèi)者分為居民、企業(yè)和政府三類，通過稅收、轉(zhuǎn)移支付等進(jìn)行相互作用，模型尤其對各種主要能源(煤炭、原油、天然氣、成品油、電力)的生產(chǎn)、需求、對外貿(mào)易等活動(dòng)進(jìn)行了詳細(xì)刻畫，對能源相關(guān)的CO2排放也進(jìn)行了專門描述，從而能對不同的能源環(huán)境政策進(jìn)行模擬。此外，考慮到目前我國高耗能高排放的國際貿(mào)易結(jié)構(gòu)，CEEPA 設(shè)置了國外賬戶，CEEPA目前已經(jīng)被成功運(yùn)用于評估在中國實(shí)施不同的節(jié)能或減排措施的影響，例如碳稅[10，11]、終端能源使用效率的提高[12]可再生發(fā)電[1]，國際能源價(jià)格波動(dòng)[13]，減排成本[14]等。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本研究計(jì)算出口CO2排放的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是2007年投入產(chǎn)出表[15]，CEEPA模型所用數(shù)據(jù)來源的基礎(chǔ)是2007年的全國社會核算矩陣(SAM)表，包括24個(gè)生產(chǎn)部門，以及居民、企業(yè)、政府和國外賬戶。

模型中包含有內(nèi)外生參數(shù)，其中內(nèi)生參數(shù)通過將SAM表中的數(shù)據(jù)作為基年均衡點(diǎn)代入模型方程校準(zhǔn)得到，外生參數(shù)包括各種替代彈性，碳排放因子，固定資本構(gòu)成系數(shù)等。本文所用SAM表和外生函數(shù)的數(shù)據(jù)來源參見文獻(xiàn)[10]。

2 關(guān)鍵部門及政策情景設(shè)置

2.1 出口CO2排放關(guān)鍵部門確認(rèn)

圖2顯示了不同部門出口產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)的完全CO2排放量。有六個(gè)行業(yè)的出口完全碳排放水平在全國平均水平之上，將其歸為高出口排放行業(yè)。其中制造業(yè)出口商品帶來的完全CO2排放量遠(yuǎn)高于其他行業(yè)，達(dá)11.57億t;其次分別是化工行業(yè)、鋼鐵行業(yè)和紡織行業(yè)，其出口驅(qū)動(dòng)的排放均在1.5億t 以上，再次是金屬制品業(yè)和煤炭開采業(yè)，排放量在1.3億t 以上。而在其他行業(yè)中，煤炭業(yè)、金屬制品業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和非金屬工業(yè)的排放水平非常接近全國平均線(0.94－1.32億t之間)，且明顯高于其余行業(yè)，故同樣將其視為高排放行業(yè)。以上10個(gè)行業(yè)的出口商品所蘊(yùn)含的完全CO2排放量較高，其總和占到了總量的87.5%，有較大的減排潛力，是更加值得關(guān)注的部門，我們稱之為出口減排“關(guān)鍵部門”。

圖1 CEEPA模型框架圖[11]Fig.1 The framework of CEEPA model

圖2 不同產(chǎn)業(yè)部門出口產(chǎn)品帶來的完全CO2排放量Fig.2 Direct and indirect CO2 emission deriving from export of different industries

2.2 目標(biāo)減排部門選取

在減排“關(guān)鍵部門”基礎(chǔ)上，本節(jié)結(jié)合“成本－效益”分析及現(xiàn)實(shí)政策情況進(jìn)一步確定政策情景實(shí)施的“目標(biāo)部門”。考慮到本文研究目的在于探究如何以較小的經(jīng)濟(jì)代價(jià)實(shí)現(xiàn)CO2減排，我們綜合各行業(yè)的出口額和出口隱含CO2排放量，來選取設(shè)置政策模擬的目標(biāo)行業(yè)，即政策情景“目標(biāo)部門”。一方面出口額是支出法GDP 構(gòu)成的一部分，能夠反應(yīng)出口的“效益”;另一方面出口CO2排放可看成一種環(huán)境成本，故兩指標(biāo)可作為“成本－效益”分析的主要依據(jù)。圖3給出了“關(guān)鍵部門”的出口額和出口碳排放量比例，總體來講，十個(gè)部門大致可分為四類(分別依據(jù)部門出口額比例為5%和出口排放比例為5.5%為劃分界限):高出口低排放類、高出口高排放類、低出口高排放類和低出口低排放類。

首先，服務(wù)業(yè)和服裝業(yè)屬于“低排放高出口”類，它們的出口對GDP的貢獻(xiàn)與其環(huán)境成本相比較，效益相對成本更高，其出口不應(yīng)進(jìn)一步受到限制，故這些部門不作為出口退稅減免模擬考慮對象。其次，煤炭業(yè)、金屬制品業(yè)、交通運(yùn)輸和非金屬工業(yè)屬于“低出口低排放”類，通過成本效益比較難以判斷其是否應(yīng)該受限制，然而，通過考察這幾個(gè)行業(yè)現(xiàn)有的基年出口退稅標(biāo)準(zhǔn)后，發(fā)現(xiàn)我國政府已經(jīng)將其出口退稅率設(shè)置到了相當(dāng)?shù)偷乃剑虼耍屯ㄟ^出口退稅減免政策來實(shí)現(xiàn)減排來說，這四個(gè)行業(yè)已經(jīng)基本沒有減排空間。而剩下的四個(gè)行業(yè)——制造業(yè)，化學(xué)工業(yè)，鋼鐵業(yè)和紡織業(yè)，即使出口額有高有低，但均屬于高排放類別部門，同時(shí)其基年的出口退稅也還有較大的調(diào)低空間，因此這四個(gè)部門被認(rèn)為是模擬出口退稅減排效果的“目標(biāo)部門”。

圖3 關(guān)鍵部門出口額比例及出口CO2排放比例(除制造業(yè)部門以外)Fig.3 Proportion of export value and export emission towards industries in China(excluding Machinery industry)

2.3 情景設(shè)置

本文以分別減免各“目標(biāo)部門”出口退稅作為不同的政策情景，以四個(gè)行業(yè)分別作為情景標(biāo)識，有F－S鋼鐵工業(yè)情景，M－S制造業(yè)情景，C－S化工工業(yè)情景和T－S紡織工業(yè)情景。CGE模型能夠模擬局部政策干擾所帶來的全局影響，因此為使各政策情景具有可比性，設(shè)置情景時(shí)以分別實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)到2020年相同的減排量為標(biāo)準(zhǔn)。首先分別模擬了完全取消各“目標(biāo)部門”出口退稅后的減排效果，以得到各行業(yè)政策調(diào)整所能夠帶來的最大減排潛力，結(jié)果表明紡織業(yè)的最大減排潛力最小，為到2020年減排2.08%。故選取該減排量為各行業(yè)政策情景的共同減排目標(biāo)量值，并以該目標(biāo)減排量為標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)置情景，也就是分別調(diào)低各目標(biāo)部門的出口退稅以使其均實(shí)現(xiàn)到2020年減排2.08%的目標(biāo)。

3 結(jié)果分析與討論

首先運(yùn)行模型獲得到2020年的無任何政策擾動(dòng)的基準(zhǔn)情景。然后分別對各政策調(diào)整情景進(jìn)行模擬，并將政策情景結(jié)果與基準(zhǔn)情景結(jié)果進(jìn)行比較，從而得出各種政策情景下指標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化情況，結(jié)果見表1。

表1 不同政策情景對我國宏觀經(jīng)濟(jì)的影響Tab.1 Impact of different policy scenarios on macro economy %

3.1 對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響

表1顯示了不同的政策情景下的主要宏觀經(jīng)濟(jì)影響。可見，各行業(yè)情景均帶來了各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的損失，其損失程度因情景區(qū)別而相異，這表明如果想通過出口退稅減免來達(dá)到減排目標(biāo)，必然要付出各種形式的社會經(jīng)濟(jì)代價(jià)。

3.1.1 對GDP的影響

從GDP的變化來看，對紡織業(yè)進(jìn)行出口退稅減免的T－S情景下的GDP 損失最大(2.168%)，其次是制造業(yè)和化學(xué)工業(yè)情景(M－S和C－S)，而GDP 損失最小的是鋼鐵工業(yè)(F－S)(1.732%)，2020年的GDP 損失分別比T－S、M－S和C－S的少0.44、0.18 和0.16個(gè)百分點(diǎn)。2015年GDP 損失程度仍然是T－S情景下最大，然而與2020年情況有所不同的是，雖然損失程度僅是略低于FS 情景，M－S成為GDP 損失最小的情景方案，同時(shí)T－S作為損失最大的情景，其GDP 損失分別高于C－S、F－S和M－S情景0.54、0.67 和0.69個(gè)百分點(diǎn)，差異水平明顯大于2020年的情況。這主要是因?yàn)榍榫霸O(shè)置是以T－S情景減排最大為標(biāo)準(zhǔn)的，它的出口退稅在歷年都是為0的，故導(dǎo)致其政策擾動(dòng)效果最大(其他宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)情況與之類似)。但是由于情景設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)是2020年達(dá)到共同的減排水平，所以更多地關(guān)注2020的政策結(jié)果顯得更有意義(因此，下文結(jié)果除注明外也是指2020年的結(jié)果)。綜上所述，對于達(dá)到相同的減排目標(biāo)而言，調(diào)低鋼鐵行業(yè)的出口退稅率比其他行業(yè)付出的GDP 損失更少，可以看作是用出口退稅減免政策實(shí)現(xiàn)減排的首選方案。換句話講，就減排成本來看，減排成本最高的是紡織業(yè)情景，最低的是鋼鐵工業(yè)情景。

3.1.2 對就業(yè)的影響

從就業(yè)指標(biāo)來看，各情景下的就業(yè)損失百分比整體上要高于GDP的損失程度，但不同情景下?lián)p失次序與GDP損失次序相一致。其中，紡織業(yè)的就業(yè)損失最大，鋼鐵工業(yè)的就業(yè)損失最小，到2020年鋼鐵工業(yè)情景下的就業(yè)水平相對其基準(zhǔn)情景下降1.865%，紡織業(yè)、制造業(yè)和化學(xué)工業(yè)三種情景相對基準(zhǔn)情景的就業(yè)損失分別比F－S情景高出0.39、0.22 和0.21個(gè)百分點(diǎn)。不同情景下就業(yè)損失之所以存在區(qū)別主要與各行業(yè)的資本勞動(dòng)增加值組成結(jié)構(gòu)相關(guān)。紡織業(yè)、制造工業(yè)、化學(xué)工業(yè)和鋼鐵工業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)中資本勞動(dòng)投入構(gòu)成比分別為1.08、1.21、1.69 和1.78，相比之下紡織業(yè)是勞動(dòng)最密集型產(chǎn)業(yè)，因此，政策沖擊會對紡織業(yè)的就業(yè)情況產(chǎn)生更大的影響。

3.1.3 對CPI的影響

消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)總體上變動(dòng)比較溫和，到2020年，各行業(yè)情景下的CPI 相對其基準(zhǔn)情景下降幅度均在0.34%以內(nèi)，也即各情景均不會導(dǎo)致物價(jià)上漲，因此無需擔(dān)心政策對物價(jià)的影響。就2020年來看，物價(jià)下降幅度最大的是制造業(yè)，其次是鋼鐵工業(yè)、化學(xué)工業(yè)，最小的是紡織業(yè)，物價(jià)下降主要是由于需求減少引起的。但是，就趨勢變動(dòng)來看，還可以看到，紡織業(yè)情景與其他三種情景的趨勢方向顯著不同，紡織業(yè)情景下CPI 下降幅度隨時(shí)間增長越來越小，其他情景則恰恰相反。紡織業(yè)情景下CPI 變化的特殊性主要是由于政策沖擊對其基年總投資的影響很大，進(jìn)一步影響下一年的資本供給，導(dǎo)致下一年資本總供給的變動(dòng)程度大于需求的變動(dòng)程度，使價(jià)格指數(shù)下降程度有所回升。

3.1.4 對總出口的影響

降低出口退稅的政策最直接影響到的應(yīng)該是出口貿(mào)易，可見，各情景下總出口均出現(xiàn)了下降，其中，到2020年總出口影響最大的是紡織業(yè)情景，與基年相比出口水平下降了2.259%，然后依次是鋼鐵工業(yè)情景、化學(xué)工業(yè)情景以及制造業(yè)情景。同時(shí)，注意到不同情景下總出口的損失程度次序與GDP 影響的情景行業(yè)優(yōu)先次序不同，這表明，出口退稅政策不單對出口貿(mào)易產(chǎn)生影響，還在很大程度上影響總投資和總消費(fèi)，進(jìn)而影響GDP 水平。因此，在實(shí)施出口退稅政策并比較其政策調(diào)整效果時(shí)，只考慮其對出口的影響是不夠的。

3.2 居民福利的影響

從圖4可以看出，無論哪種政策情景，農(nóng)村和城鎮(zhèn)居民的福利水平都受到一定沖擊，其中，T－S情景下的居民福利損失均大于其他情景，到2020年農(nóng)村和城鎮(zhèn)居民福利水平相對基準(zhǔn)情景分別下降2.05%和1.81%;其次是C－S情景和M－S情景，城鄉(xiāng)居民福利損失在1.5%－1.8%之間;而福利損失最小的是鋼鐵情景F－S，到2020年農(nóng)村和城鎮(zhèn)居民福利水平相對基準(zhǔn)情景分別下降1.57%和1.36%。同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)無論哪種情景，農(nóng)村居民福利的損失程度都大于城鎮(zhèn)居民，農(nóng)村居民在政策調(diào)整時(shí)表現(xiàn)了更大的脆弱性。這主要是因?yàn)椋诔青l(xiāng)居民收入組成結(jié)構(gòu)中，城鎮(zhèn)居民收入構(gòu)成中轉(zhuǎn)移支付所占比例要高于農(nóng)村居民收入構(gòu)成中的轉(zhuǎn)移支付比例，而轉(zhuǎn)移支付部分在政策沖擊影響下的變化程度要弱于要素收入的受影響程度，即要素收入在總收入中的比重越大，政策沖擊的影響效果就越明顯，所以農(nóng)村居民的總體福利水平的損失要高于城鎮(zhèn)居民。可見，通過出口退稅減免政策來實(shí)現(xiàn)減排會進(jìn)一步拉大城鄉(xiāng)差距，因此，在實(shí)施政策時(shí)應(yīng)該適當(dāng)采取相應(yīng)配套措施以補(bǔ)償農(nóng)村居民。

圖4 不同政策情景下我國城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民福利的影響Fig.4 Impacts on urban and rural residents’welfare under different scenarios

3.3 對排放強(qiáng)度的影響

為綜合評估出口退稅政策實(shí)施的可行性，本文進(jìn)一步比較了各政策情景下，單位GDP 二氧化碳排放量與基年相比下降的幅度，以討論各政策情景是否有利于實(shí)現(xiàn)2020年單位GDP 二氧化碳排放量比2005年下降40%－45%的減排目標(biāo)。結(jié)果如圖5所示，發(fā)現(xiàn)自2007年到2020年F－S，M－S和C－S情景下CO2強(qiáng)度目標(biāo)均相對于基準(zhǔn)情景有所下降，到2020年分別低于基準(zhǔn)情景0.21、0.10 和0.12個(gè)百分點(diǎn)，這表明將有利于實(shí)現(xiàn)2020年國家的強(qiáng)度減排目標(biāo)，并且F－S情景的貢獻(xiàn)最大;而2015年之后T－S情景下的CO2強(qiáng)度相對基準(zhǔn)情景由下降變?yōu)橹饾u上升，到2020年減排比略高于基準(zhǔn)情景0.05個(gè)百分點(diǎn)，將不利于實(shí)現(xiàn)國家2020年的強(qiáng)度減排目標(biāo)。

圖5 不同情景下對碳強(qiáng)度減排目標(biāo)的影響Fig.5 Impacts on the carbon intensity under different scenarios

3.4 與碳稅政策比較

同時(shí)，本文還比較了出口退稅政策與碳稅政策的減排效果，發(fā)現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)相同減排目標(biāo)時(shí)，碳稅政策的經(jīng)濟(jì)損失均顯著低于各出口退稅減排情景。如表2所示，相同減排條件下，碳稅政策實(shí)施帶來的GDP 損失到2020年相對基準(zhǔn)情景僅為0.86%，而其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和福利損失也均在1%以內(nèi)，明顯低于出口退稅減免政策的損失。此外，從CO2排放強(qiáng)度指標(biāo)來看，碳稅政策實(shí)現(xiàn)減排會對2020年我國實(shí)現(xiàn)強(qiáng)度目標(biāo)的貢獻(xiàn)更大。這表明，就減排效果來看，調(diào)低出口退稅率的政策并不如碳稅政策，基于市場的直接針對排放的碳稅政策在減排效果上有一定優(yōu)勢，長期來看應(yīng)該以碳稅等政策為主來實(shí)現(xiàn)減排。但是，就現(xiàn)階段我國政策實(shí)施的難易程度來看，出口退稅政策的調(diào)整更簡便易行，且有利于實(shí)現(xiàn)強(qiáng)度減排目標(biāo)，是一種短期內(nèi)可行的減排政策手段。

表2 碳稅情景下主要指標(biāo)變化Tab.2 Variations of main indexes under carbon tax scenario %

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

本文基于CEEPA模型從部門的視角研究了出口退稅政策實(shí)現(xiàn)減排的政策效果，主要得出如下結(jié)論:

(1)通過計(jì)算出口碳排放、成本效益分析和當(dāng)前的政策實(shí)際，得出制造業(yè)、鋼鐵工業(yè)、化學(xué)工業(yè)和紡織工業(yè)四個(gè)行業(yè)可以作為利用出口退稅政策來實(shí)現(xiàn)減免的目標(biāo)行業(yè)。

(2)對目標(biāo)部門進(jìn)行出口退稅減免均能實(shí)現(xiàn)一定的減排，但均需要付出一定的經(jīng)濟(jì)代價(jià)。無論從GDP指標(biāo)、就業(yè)指標(biāo)或是居民福利指標(biāo)來看，鋼鐵工業(yè)情景均表現(xiàn)出最小的經(jīng)濟(jì)損失，而紡織工業(yè)情景的損失最大。因此，為實(shí)現(xiàn)減排，調(diào)整鋼鐵行業(yè)的出口退稅應(yīng)視為最優(yōu)選擇，而紡織行業(yè)則需慎重考慮。

(3)所有的政策情景均導(dǎo)致農(nóng)村居民的福利損失要大于城鎮(zhèn)居民，即會進(jìn)一步拉大城鄉(xiāng)差距。因此，政策實(shí)施時(shí)應(yīng)同時(shí)考慮對農(nóng)村居民實(shí)施補(bǔ)償政策，以避免城鄉(xiāng)差距進(jìn)一步拉大。

(4)CO2排放強(qiáng)度的變化顯示，調(diào)低鋼鐵行業(yè)、制造業(yè)和化學(xué)工業(yè)部門的出口退稅將有利于實(shí)現(xiàn)2020年全國強(qiáng)度減排目標(biāo)，而調(diào)低紡織工業(yè)的出口退稅則不利于實(shí)現(xiàn)，因此，從實(shí)現(xiàn)強(qiáng)度減排目標(biāo)來看，對紡織行業(yè)實(shí)施出口退稅并不是一個(gè)合適的政策選擇。

(5)雖然出口退稅政策調(diào)整能夠帶來一定的減排，但其經(jīng)濟(jì)代價(jià)相對碳稅政策要高得多，鑒于其實(shí)施的簡便易行，可以作為短期的減排政策工具，而不宜作為長期的減排手段。

4.2 不足與討論

本研究也存在一定的局限性，以2020年的相同減排目標(biāo)為基準(zhǔn)進(jìn)行情景設(shè)置，由于基年(2007年)的政策沖擊差別較大(出口退稅率降低程度)，必然會導(dǎo)致基年政策沖擊的經(jīng)濟(jì)影響在各情景間可比性比較差，也就是情景設(shè)置方法使情景比較在2020年才最有效。考慮到交叉情景設(shè)置的復(fù)雜性，本文也沒有考慮交叉情景的政策效果。此外，模型設(shè)置方面，目前進(jìn)出口部分采用的小國假設(shè)，即國外價(jià)格不受出口量的影響，但諸如紡織服裝類的輕工業(yè)不一定符合這種假設(shè)。以上這些都需要在未來的研究中進(jìn)行改進(jìn)和完善。盡管如此，本研究能夠在當(dāng)前我國的節(jié)能減排要求下，為減少我國出口隱含碳排放提供政策支持，對我國出口退稅政策的方向調(diào)整上提供一定的啟示。

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