環境保護稅提升了大氣污染治理績效嗎?

田時中，羊怡霖

(安徽大學 經濟學院，安徽 合肥 230601)

引言

習近平主席在第75 屆聯合國大會上宣布，中國力爭2030年前二氧化碳排放達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和目標。 實現“雙碳”目標，尤其要重視大氣污染治理。 隨著《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》的順利收官，以PM2.5、二氧化硫為特征的大氣污染物排放量明顯減少，空氣污染狀況有所緩解。 由于環境保護稅具有污染排放約束和調節經濟增長的雙重作用，因此，在打贏污染防治攻堅戰中，人們對環境保護稅具有較高的期待[1]。 健全的環境保護稅制度能明晰污染物的排放價格，促進綠色技術創新，吸引企業向更綠色環保方向發展，對治理污染、改善環境、推動綠色轉型發展具有關鍵的現實影響[2-3]。 不過，環境保護稅實施中還存在一些亟待解決的問題，如對大氣污染物的征收范圍設置過窄、稅負過低、部門間涉稅信息共享和工作配合機制不完善等，影響大氣污染治理績效。尤其是在“雙碳”目標約束下，如何有效發揮環境保護稅在經濟發展和環境治理改善中的協調作用，是新發展階段值得探討的問題，具有重要的理論及現實價值，現將有關研究綜述如下。

關于環境保護稅減排治污效應的研究，由于樣本與研究方法差異，國外的專家學者對于環境保護稅減排治污的效果持不同觀點。 國外學者Park 研究表明，環境保護稅的開征能有效降低日本二氧化碳排放量，并帶來經濟成本的增益[4]；Stampini 發現，合適稅率的環境保護稅征收可以減少意大利10%的污染排放[5]；但部分研究持質疑態度，Blackman 研究發現，墨西哥的環境保護稅政策使企業排污的動機及行為更為嚴重[6]。 我國1982年開始征收排污費，隨著“清費立稅”改革的推進，2018年正式進行“費改稅”[7]。 關于環境保護稅或排污費在我國是否起到減排治污的作用同樣有不同聲音。 Wang H等研究發現對大氣污染物征收排污費，能顯著地促進企業降低污染物排放[8]；盧洪友等從排污費征收標準變遷視角出發，得出提高二氧化硫排污費征收標準有利于降低工業二氧化硫排放量的結論[9]；劉海英等在研究環境稅的工業污染減排效應中發現，征收環境稅在工業廢水減排方面具有一定的效果[10]。 但是一些研究得出了相反的結論。 朱小會等從環境稅種總體治污效應研究中發現，提高現行環境稅種稅率無法改善環境質量[11]；李建軍等發現我國排污費的減排效應還沒有完全實現，排污費的征收引起了工業“三廢”排放量的增加[12]；薛鋼等發現環境保護稅對大氣污染物和水污染物的減排效果不明顯[13]；樊勇等研究發現工業廢水排污費征收標準低于污水處理費用[14]；吳偉平等發現了環境規制和污染排放存在空間溢出效應，并呈現出共生局面[15]；在環境稅減排治污效應的研究中，多數研究者認為其對減排防污具有正向促進作用，但也有部分研究者認為環境保護稅的開征作用更多在籌集財政資金上，減排防污效應受限，也不能達到污染的有效治理，對于環境保護稅能否規制污染排放、有效治理污染還未能形成一致的結論。

關于大氣污染治理績效的評估研究，黎文靖等利用AQI 監測的可吸入顆粒物、二氧化氮等空氣污染物排放量構建空氣質量指數來衡量空氣污染治理效果[16]；潘國權等選取廢氣中的主要污染物排放量之和來反映大氣治理水平[17]；李洋等采用CAMx-PSAT 模型利用二氧化硫、一氧化氮等減排量定量估算空氣質量的改善情況[18]；藍慶新等從治理效率角度出發，基于Super-SBM 模型選擇廢氣治理設施數及運行費用作為投入指標，大氣污染物的去除量作為產出指標進行測算來反映大氣污染治理的特征[19]；張冉等基于“壓力—狀態—響應”(PSR)模型原理，考慮到大氣污染治理所帶來的社會效益和生態效益，構建了包含環保投入以及環境改善情況的中國大氣污染防治績效評估體系[20]。

在上述研究中，指標的選取較單一，只考慮到大氣污染物本身狀態，未能充分反映出環境與人類活動乃至社會發展的關系。 為更加全面和綜合的考察大氣污染治理績效，本文借鑒《基于PCA—SLM 的大氣污染治理效果測度及影響因素分析》中構建的DPSIR(Driving-Force-Pressure-State-Impact-Response)模型，從驅動力、壓力、狀態、影響和響應等五個方面構建評估指標體系[21]。 DPSIR 模型所選用的指標范圍廣，能夠更加全面的對環境和社會發展、人類活動之間的因果關系進行分析、描述和評估，得出的結果更加客觀。 DPSIR 模型的五個因素之間相互聯系，沒有交叉重復，為指標的選取提供了一個具有邏輯性的因果鏈:能源消耗等因素作為驅動力，會對大氣環境造成壓力，使得大氣環境狀態發生變化，對人類的生存與發展造成危害，為了減輕大氣污染帶來的不良影響，政府出臺相應政策措施，做出響應，從而減輕對大氣環境的壓力。本文運用DPSIR 模型能從經濟發展、社會穩定和環境狀態間的邏輯關系中從不同層面分析影響大氣污染治理的關鍵點來構建指標體系，具有一定的科學性和可行性。

由此可見，現有關于稅收政策與大氣污染治理的研究成果豐碩，對本文的研究提供了重要參考，但也存在不足:其一，目前關于環境保護稅的研究多是以狹義環境保護稅層面的排污費為主，并沒有考慮到與環境保護和資源保護相關的稅種體系；其二，國內學者大多以研究環境保護稅對大氣環境“減排”層面為主，很少聚焦于對大氣環境“治污”層面；其三，環境保護稅與經濟發展對大氣環境的影響并非是孤立存在的，而現有研究大多側重于環境保護稅和經濟發展對大氣環境的單一理論分析，對于經濟發展和環境規制的結合度不高。 基于此，本文利用中國30 個省、自治區、直轄市(不包括西藏自治區)2008—2019年的面板數據，分別對狹義、廣義環境保護稅與大氣污染治理績效進行空間杜賓模型回歸，實證檢驗狹義、廣義環境保護稅對大氣污染治理績效的效應，進一步考慮到大氣環境固有的公共物品屬性，經濟增長與環境保護稅相互作用、影響大氣環境，因此，本文在基準回歸基礎上，進一步探究環境保護稅對經濟發展與大氣污染治理績效的調節效應。 研究可能的邊際貢獻包括:一是基于驅動力—壓力—狀態—影響—響應等五個維度來測度大氣污染治理績效；二是實證分析了環境保護稅與大氣污染治理之間的空間依賴性及空間溢出效應；三是實證結論為政府大氣污染治理提供某些決策思考。

一、理論分析與研究假設

(一)環境保護稅對大氣污染治理績效的直接影響

環境污染是經濟活動中典型負外部性的表現。 由于生態環境是具有非排他性與非競爭性的公共品，因此環境問題需要政府介入，對相關污染行為進行規制，征收環境保護稅則是最常用的政策手段。 狹義的環境保護稅是以環境保護為目的，對以破壞環境、產生污染的行為為課征對象的獨立稅種。 政府通過開征環境保護稅，將污染的負外部性內部化，約束企業的排污行為，以此達到減排治污的目的。 在2018年1 月1 日之前我國的排污費扮演著環境保護稅的“角色”。 排污費制度在減排治污方面發揮著重要作用，現行環境保護稅與排污費相比，具有明確的法律權威性，也更加規范化，但仍存在收費標準偏低、監測力度較差、排污費無法足額征收等問題[22-23]。 其中有一部分原因是環境保護稅征管中環保部門與稅務部門之間沒有建立分工協作機制，也沒有較好的實現信息共享。 實踐中有的環保部門不能及時回復稅務部門要求提供的復核結果，導致稅務部門不能及時對排污企業征稅，甚至造成納稅申報額與復核后稅額不一致。這一系列問題使得企業排污代價遠低于治理代價，企業寧可多繳稅，擴大生產規模獲得的超額利潤來彌補這一部分成本。 多生產又導致多排污，形成惡性循環，最終導致環境保護稅的征收使得大氣污染的治理效果并沒有很好改善。 各種問題抑制了環境保護稅對大氣污染治理水平提升作用的發揮，較低水平的環境保護稅征收加劇了環境污染。

因此，本文提出假說1:狹義環境保護稅不能提升大氣污染治理績效。

廣義的環境保護稅是由從不同程度體現環境保護、降低污染、資源節約政策導向的各個稅種構成，整體以促進環境保護，資源合理利用，抑制破壞環境的生產和消費為主要目標，體現了污染者付稅、污染成本內部化以及對環境友好型生產和消費的稅收支持，通過稅收再分配工具來促進環境保護、節能減排、綠色發展。 目前，我國雖然并沒有形成完整明確的環境保護稅體系，但在稅制體系中卻有大量具有多種直接或間接與環境治理相關的稅種，如消費稅、資源稅、車船稅等。 與狹義環境保護稅相比，廣義環境保護稅的口徑明顯處于相對較高的水平，政府監測力度大幅提升，監管力度的增強減少了中小企業偷偷排污的機會。 另外，環境保護稅稅額大幅提升，企業即使擴大生產規模也不足以彌補繳納稅款的這部分“損失”，這倒逼企業采取技術創新或是改變生產模式等其它方式減少排污，因此，綜合稅種性質和稅率高低考量，廣義環境保護稅更能發揮出環境保護稅的利好效應，從而提升大氣污染治理績效。 除此之外，廣義環境保護稅提高了環境執法的運用效率。 環境保護稅與排污許可證及排污權有償使用和交易、污染物排放總量控制、環境影響評價等制度相關聯，與環保監測監察執法機構的執法相得益彰，可以更好護衛環境安全，建設生態文明。

因此，研究提出假說2:廣義環境保護稅能夠提升大氣污染治理績效。

(二)環境保護稅對大氣污染治理績效的間接影響

環境保護稅的雙重紅利效應指的是環境保護稅的綠色紅利和藍色紅利，即征收環境保護稅既能改善環境質量又能促進經濟的良性增長[24-25]。 首先，環境保護稅對排放大氣污染物的單位或個人征收環境保護稅使外部成本內部化，從生產和消費環節對高污染高能耗產業產生作用，促使廠商對高耗能高污染產品的生產，改變高耗能、高污染生產方式下形成的扭曲式競爭，促使高耗能高污染產業的淘汰或轉型升級，加速產業結構向綠色清潔模式轉化，從源頭減少污染物排放，逐步引導經濟實現綠色增長。 其次，環境保護稅也可以通過增加企業成本，促進企業引入并研發節能減排技術，減少工業污染排放，激發企業對研究與開發加大投入，促進綠色減排方面的技術進步。 在最終產品的消費環節，由于高污染產業生產的產品成本增加使得價格上升，消費者將減少對他們的需求并增強對環保產品的偏好，在長期也將促進消費者綠色環保消費觀的形成，進而有利于資源合理配置，增強污染治理的成效，提升大氣污染治理績效。

基于此，研究提出假說3:環境保護稅能夠通過調節經濟增長提升大氣污染治理績效。

二、指標、數據與方法

(一)指標體系構建

結合現有文獻和實際需要[21]，基于DPSIR框架構建大氣污染治理績效評估指標體系。 按照一定的標準和方法將影響大氣污染治理變化和反映大氣污染治理狀態的各因素指標簡化，形成直觀單一的綜合指數形式，從整體上反映大氣污染治理績效。 基于大氣污染治理績效在DPSIR 模型中能突出反映治理狀況、污染程度和大氣環境狀態之間的因果關系，采用DPSIR 模型構建大氣污染治理績效的測度指標結構體系。在DPSIR 模型中，驅動力—壓力—狀態—影響—響應等形成一個系統的因果關系鏈:驅動力是為進一步優化大氣環境狀況的內在發展要求；壓力是造成大氣污染的直接原因，即當前主要污染物排放狀況；狀態指影響大氣環境的主要污染物濃度；影響體現出大氣污染治理水平對高新產業發展情況等方面的影響；響應表現為所采取的有利于大氣污染治理程度提高的措施。 在堅持指標體系的整體性、科學性、層次性、可操作性等準則的基礎上，構建如下的評估指標體系，見表1。

表1 大氣污染治理績效評估指標體系

(二)測量方法與數據說明

關于指標綜合評估的方法有層次分析法、主成分分析法、熵值法等。 熵值法是根據各項觀測值所提供的信息大小來確定權重，可以減少指標權重確定過程中的人為主觀偏差和客觀局限，多種研究均肯定了其在綜合評估中的應用[26]，計算過程如下。

首先，對上述指標數據進行標準化處理，由于指標正負向的不同，標準化作以下處理:

其中，i表示年份，j表示具體指標，xmax(j)和xmin(j)分別為第j項指標的最大值和最小值，yij為標準化的賦值。

其次，計算j項指標的熵值:

計算j項指標的熵權:

通過上述步驟，最后計算得到第i表示年份的大氣污染治理效果指數yij。

鑒于部分省市或地區數據嚴重缺失，因此選取我國(除西藏自治區)的30 個省級行政單元最新的面板數據。 相關數據來源于國家統計局和《中國統計年鑒(2009—2020)》《中國環境統計年鑒(2009—2020)》 《中國稅務統計年鑒(2009—2020)》 《中國高技術產業統計年鑒(2009—2020)》以及各省市統計年鑒、國民經濟發展統計公報及環境統計公報等，部分指標值缺失，通過二次計算和插值法進行填補，為節省篇幅，原始數據不再列出，備索。

三、空間相關性分析與模型構建

(一)空間相關性分析

1.權重矩陣構建

根據地理學第一定律理論，利用兩個地區之間地理距離平方的倒數來構造地理距離權重矩陣，具體計算公式如下:

其中，Wd為地理距離矩陣，dij為省份中心城市之間地理距離，φi和φj分別表示省份中心城市的緯度和經度，Δτ為兩個省份中心城市間的經度之差，R為地球半徑。

由于地理位置不同所表現出來的空間聯系及其強度僅僅代表了地理特征的影響，而大氣污染治理作為一種綜合性活動，也會受到除地理因素外其它因素的影響。 為了更加客觀反映出影響大氣污染治理績效的空間效應，在地理距離矩陣的基礎上增加了經濟因素對空間的影響，構造出經濟地理權重矩陣[27]。 該矩陣不僅將地理距離和經濟影響結合起來，同時考慮到了落后地區影響發達地區和發達地區影響落后地區的力度之差[28]，即經濟發達地區相對于經濟落后地區空間影響力更強這一特征，更好的模擬出現實中可能會存在的空間相關性。 具體方法如下:

其中，Wd為地理距離矩陣，為樣本期內第i省的人均GDP，Y＝為樣本期內總人均GDP，t為不同時期。

2.全局空間相關性

在確定適用空間計量方法之前，要先對大氣污染治理績效這一指標是否存在空間依賴性或空間相關性進行檢驗，選用應用相對廣泛的莫蘭指數法來考察及檢驗全國30 個省份大氣污染治理績效的空間相關性。

莫蘭指數的計算公式如下:

莫蘭指數取值一般在[-1，1]之間，指數值大于0 表示存在空間正向相關，小于0 表示負向相關。 根據表2 顯示，地理與經濟地理權重矩陣均通過了莫蘭指數顯著性為1%的檢驗，可以認為大氣污染治理績效存在空間相關性。 在上述距離權重矩陣中莫蘭指數的值均大于0，這充分驗證了大氣污染治理績效在空間上表現出較強的正相關性特征，即具有相似大氣污染治理績效的區域表現出顯著的空間集群特征。 因此，在對大氣污染治理績效進行研究時應該充分重視區域間可能存在的空間相關性。

表2 2008—2019年的莫蘭指數

利用莫蘭指數散點圖可以清晰反映出不同時期大氣污染治理績效空間集聚的特征。 以下選取2008年和2019年這兩個代表性年份，制作地理距離權重與經濟地理距離權重下大氣污染治理績效的莫蘭指數散點圖，見圖1、圖2、圖3和圖4，考察全國大氣污染治理績效的空間自相關性。

圖1 2008年地理權重下的莫蘭散點圖

圖2 2019年地理權重下的莫蘭散點圖

圖3 2008年經濟地理權重下的莫蘭散點圖

圖4 2019年經濟地理權重下的莫蘭散點圖

3.局部空間相關性

全域空間性反映了空間變量的整體空間相關狀況，但可能會忽略局部地區的非典型性的特征，因此還需要進行大氣污染治理績效的局域空間相關性分析。

其中，Ii是指數，測度i地區與其周圍地區大氣污染治理績效的相關程度，Yi、、n、wij、S2均與全局莫蘭指數的計算設定相同。Ii為正意味著具有相似大氣污染治理績效的地區聚集在一起，即高績效水平地區被高績效水平地區包圍(高—高型)或低績效水平地區被低績效水平地區包圍(低—低型)。Ii為負則表示低績效水平地區被高績效水平地區包圍(低—高型)或高績效水平地區被低績效水平地區包圍(高—低型)。 通過局域莫蘭指數考察大氣污染治理績效的局域集聚特征，并將重點關注的高—高型大氣污染治理績效省份匯總于表3 中。

表3 高—高型大氣污染治理績效省份

從具體的演變角度來看，無論是在地理權重矩陣還是經濟地理權重矩陣，(高—高)類型的集聚主要分布在北京、上海、廣東、天津、海南、江蘇、山東、福建、浙江、湖北、貴州、重慶、江西、四川等省份。 其中，貴州、重慶、江西在2015—2019年的(高—高)類型的集聚局域均有出現，上海、天津、海南、江蘇、山東、福建、浙江、江蘇省份一直處于(高—高)型聚集區，據此我們可以得到中國大氣污染治理的空間聚集效應明顯，處于長期穩定狀態。 進一步分析可以發現，(高—高)大氣污染治理績效區域穩定地集中于兩類地區:一類是上海、浙江、江蘇此類經濟發展較快地區；另一類則是如福建、海南自身環境條件優越地區。

根據對局部莫蘭指數分析發現，中國各地區存在明顯的正向空間相關性且長期穩定，(高—高)類型的集聚更是穩定地集中于局部經濟發展較快地區。 因此，要達到對大氣污染治理績效的顯著提高，就必須充分考慮到污染治理的地理空間效應及其與經濟發展存在的必然聯系。 根據上述分析，本研究認為在分析環境保護稅對大氣污染治理績效的影響時，需要使用納入空間相關性因素的空間計量經濟模型。

(二)變量選取

1.核心解釋變量

環境稅收政策分為狹義環境保護稅和廣義環境保護稅。 狹義環境稅收政策界定為專門的環境保護稅種或收費，會通過增加運行成本，倒逼經濟主體采取環保措施來保護環境。 我國環境保護稅于2018年正式施行。 此前，以專項收入排污費作為專門環境保護收費，故而2008—2017 狹義環境稅收政策以排污費與GDP 的比重來表征，2018年后則由環境保護稅與GDP 的比重來確定。

廣義環境稅收政策是由具有一定環境保護性質的稅種構成，主要包括環境保護稅(排污費)、城市維護建設稅、城鎮土地使用稅、耕地占用稅、消費稅、資源稅、車輛購置稅等。 但車輛購置稅及消費稅屬于中央稅，區域數據獲取困難，故而使用剩余五種稅種之和與GDP 的比值來衡量廣義環境稅收政策。

經濟發展水平選用人均GDP 來代表，人均GDP 客觀地反映了每個人平均創造的經濟價值，是衡量經濟發展狀況的有效工具。 人均GDP 數值越高，反映出該地區經濟產出和發展水平越高。 因此，選用人均GDP 及其二次項來構建大氣污染治理績效與經濟增長的EKC 曲線模型。

2.其它控制變量

參考相關研究，共設定了貨物周轉量、政府規模、財政自給率、環保意識、對外開放、技術創新等6 個控制變量。 分別采用交通運輸部門實際運送的貨物噸數和運輸距離的乘積、各地區公共管理和社會組織從業人員占單位從業人員的比重、一般公共預算收入占比一般公共預算支出、工業污染治理投資完成投資額、中國進出口貿易總額占GDP 比重、專利授權數等6 個指標對上述變量進行表示。

(三)模型構建

常見的空間計量模型有空間杜賓模型、空間滯后模型、空間誤差模型等。 對于空間計量模型的識別，首先，通過拉格朗日乘數檢驗(LM 檢驗)對空間杜賓方程是否適用進行判斷；其次，基于似然比檢驗(LR 檢驗)和沃爾德檢驗(Wald檢驗)進行選擇。 通過上述檢驗的統計值及顯著性來判斷空間面板模型是滯后還是誤差形式，通過空間豪斯曼檢驗來進行固定效應和隨機效應的判定；最后，通過擬合度以及空間相關系數的比較確定，選擇空間杜賓模型。

根據以上分析，構建以下的空間杜賓模型:

其中，i表示省份；t表示時間；Z表示大氣污染治理績效指數；tax表示環境保護稅，包括狹義環境保護稅和廣義環境保護稅；pgdp表示人均GDP；Xn表示控制變量集；W表示權重矩陣，包括地理權重矩陣和經濟地理權重矩陣；δ0為空間自回歸系數；δ1、δ2、δ3、δ4、δ5、τ分別為各變量的空間滯后系數；α0為常數項；ε為擾動項；ui為空間固定效應。

四、實證分析

(一)空間杜賓模型回歸結果

從表4 的回歸結果來看，在地理權重和經濟地理權重矩陣下模型的空間自相關系數分別均為正值，且在1%的水平下顯著，說明空間效應存在。 中國各省的大氣污染治理績效之間存在著顯著的空間相關特征，有著顯著的集聚效應和相似性。 并且經濟地理權重矩陣的模型空間自相關系數要高于地理權重矩陣的模型，因此相較于地理位置的不同，結合經濟輻射影響的地理距離對地區大氣污染治理績效的空間相關性影響更大。

表4 主效應回歸

1.狹義環境保護稅對大氣污染治理績效的影響

在這兩種權重矩陣下，將狹義環境保護稅作為核心解釋變量帶入模型中，主效應系數均為負值且在1%的置信水平顯著，表明了狹義環境保護稅與大氣污染治理績效存在負向線性關系。究其原因:首先，我國環境保護稅從2018年正式立法開征，此前一直以排污費代替，而排污費制度一直存在收費標準過低問題，使得企業的排污代價低于治理成本，因此企業寧愿選擇繳納排污費而放棄污染治理；其次，政府征收排污費的征收對象難以監測，需要多部門協同合作，征管成本大且收入低，因此對于政府和企業而言，都有不嚴格執行排污費制度的動機，致使征收排污費提升治理績效的目的難以實現。 從表5 的分解效應來看，狹義環境保護稅的間接效應顯著為正，表明環境保護稅具有正向溢出效應，說明環境保護稅征收水平的提升對周邊地區大氣污染治理水平有一定促進作用。 環境保護稅征收水平的提升對本地區大氣污染治理績效具有抑制作用，大氣污染治理正向溢出效應影響到周邊地區，迫使周邊地區會加大污染治理投資，提升征收力度，使得企業排污代價大于治理成本，這樣就會約束污染排放，強化污染治理動機，提升大氣污染治理績效。

2.廣義環境保護稅對大氣污染治理績效的影響

將廣義環境保護稅作為核心解釋變量帶入模型中，主效應系數均為正值并且顯著。 廣義環境保護稅中所包含的是多種直接與環境治理相關的稅種，其征收范圍相較于環境保護稅明顯擴大。 另外，環境保護稅稅額大幅提升，企業將不得不重新審視其排污成本和治理成本，倒逼企業采取技術創新或是改變生產模式等其它方式減少排污，發揮環境保護稅的利好效應，環境保護稅對大氣污染治理績效也表現出明顯的提升作用。 從表5 的分解效應角度來看，廣義環境保護稅的間接效應不顯著，主要原因是我國雖然并沒有形成完整明確的環境保護稅體系，目前的環境保護稅體系建設相對松散，稅收制度統一性也有待加強；并且由于廣義環境保護稅的稅率較高，迫使本地區的高污染、高能耗企業轉移至周邊地區，因此，廣義環境保護稅征收水平的提升并沒有表現出對周邊地區大氣污染治理績效的促進作用。

表5 分解效應

3.經濟發展對大氣污染治理績效的影響

根據表4 回歸結果，無論是地理權重還是經濟地理權重下的估計曲線，均顯示經濟增長的一次項系數為正，經濟增長的二次方項為負，且在1%的置信水平下顯著，即在到達拐點前，隨著經濟增長，當地的大氣污染治理績效提高。 在達到拐點以后，隨著經濟增長，當地的大氣污染治理績效反而下降，當地經濟發展與大氣污染治理績效之間存在與環境庫茲涅茨方向相反的倒“U”型曲線。 經濟發展對本地區的大氣污染治理績效由積極作用變為消極作用，這可能是因為隨著經濟不斷增長，政府建立更多有助于提升環境的公共設施以及基礎建設，起到一定的提升大氣污染治理績效的作用。 而盲目追求經濟發展速度，會使得地方政府出于利益考慮選擇降低環境門檻限制，放寬限制高污染企業進入，使得大氣污染治理績效下降。 進一步計算發現達到經濟發展與大氣污染治理績效倒“U”型曲線拐點的人均GDP 分別為11.52 萬元、10.08 萬元、10.70 萬元、9.43 萬元，均徘徊在10 萬元附近。 觀察全國各省(直轄市)人均GDP 發現，2019年北京、上海、江蘇、浙江、福建五省人均GDP 已經超過10萬元，廣東、天津人均GDP 接近10 萬元，已有部分省份達到或接近拐點，而大部分省份仍處在經濟增長與大氣污染治理績效曲線前半段的正向效應中。 表5 的分解效應顯示經濟發展與大氣污染治理績效的估計結果方向不變，但顯著性明顯降低，說明本地區的經濟發展更多影響了本地區的大氣污染治理績效，而與周邊地區的大氣污染治理績效關系并不明顯。

4.其他控制變量對大氣污染治理績效的影響

貨物周轉量在回歸中方向均為負，但顯著性不高。 貨物周轉量越大，運輸工具排放的污染物越多，加大對大氣環境的污染，并且貨物周轉活動并非是固定的，產生的主要污染物也是流動的，容易影響周邊區域，降低周邊地區的大氣污染績效。

政府規模的回歸結果顯著為正且具有顯著的正向溢出效應，說明擴大政府規模可以有效提升大氣污染治理績效。 由于政府規模與公共服務水平呈正相關關系，政府規模的擴張意味著公共服務水平提升[29]，也意味著政府行政組織管理能力、制定和貫徹污染治理政策能力的提升，因此，提高大氣污染治理績效。

財政自給率在回歸中方向為正，但顯著性不高。 理論上地方政府財政自給率越高，財政自給能力越強，政府越有能力通過充裕的資金進行污染治理設施建設，但是過高的財政自給率會造成內生的財政壓力，財政壓力較大的地區短期可能更偏向于通過放松環境規制吸引流動性資本，對污染類企業進行政策、資源的傾斜，這可能會給地方政府帶來“污染避難所效應”[30]，從而造成“先污染后治理”這一現象。

環保意識在回歸中方向為正，并且具有顯著的正向溢出效應。 工業污染治理完成投資往往反映了社會的環保意識，環保意識越強，企業對于污染治理的投資就越高。 環保意識越弱，對于污染治理的投資就會越少，因此環保意識與大氣污染治理績效呈正向發展關系。

對外開放在回歸中顯著為正，其原因可能是貿易開放具有正向的技術外溢效應，此效應促進了中國的要素生產率和技術水平的提高，進一步影響技術進步和產業結構調整，最終達到提高了大氣污染治理水平。 由此可見，對外開放度的提高起到了提升大氣污染治理績效的作用。

技術創新在回歸中正向顯著，越先進的技術越環保，技術進步在污染減排、改善環境質量中發揮了不可替代的作用。 企業開展創新活動，對生產設備更新換代或是進行生產技術升級，可節約能源資源，減少單位能源消耗，提高能源使用效率，從源頭直接降低煙、粉塵的產生，降低大氣污染物排放，提高大氣污染治理績效。

(二)交互項回歸結果

通過將環境保護稅和經濟發展納入同一模型，進一步將環境保護稅作為調節變量，引入其與經濟發展二次項的交互，觀察環境保護稅是否改變經濟發展水平對大氣污染治理績效的基本形狀，回歸結果如表6。

從表6 中可以發現，經濟發展與大氣污染治理績效的倒“U”型曲線，方向仍然不變。 地理權重矩陣下狹義環境保護稅與人均GDP 二次項的交互項系數為-0.0305；狹義環境保護稅與人均GDP 一次項的交互項系數估計為0.475，經濟地理權重矩陣下狹義環境保護稅與經濟發展二次項的交互項系數為-0.0290；狹義環境保護稅與經濟發展一次項的交互項系數估計為0.487，均在1%水平顯著，這說明狹義環境保護稅對經濟發展與大氣污染治理績效產生顯著調節效應。根據U 型關系調節效應[31]研究發現，狹義環境保護稅與經濟發展二次項之間對大氣污染治理績效的邊際影響是相互促進，或者說增加狹義環境保護稅，將會提高經濟發展的二次項對大氣污染治理績效的邊際影響，二次項系數增大。 這樣一來，經濟發展與大氣污染治理績效的倒“U”型曲線的頂點必然向左下方向移動，并且環境保護稅減弱了經濟發展與大氣污染治理績效的正向及負向效應，即狹義環境保護稅減弱了經濟發展與大氣污染治理績效的倒U 形前半段的正向效應和后半段的負向效應。 這說明增加環境保護稅，不能起到提高大氣污染治理績效的趨勢，相反還會提前達到大氣污染治理績效峰值的經濟水平，即狹義環境保護稅并沒有正向調節經濟發展與大氣污染治理績效之間的關系。 根據表6中第3、4 列發現，不管在地理權重矩陣還是經濟地理權重矩陣中經濟發展水平二次項與廣義環境保護稅的交互項的回歸系數為正但是不顯著，這表明廣義環境保護稅對經濟發展與大氣污染治理績效的倒U 型關系的調節作用并非是U 型調節，或者說經濟發展與大氣污染治理績效的倒U 型關系不會因為廣義環境保護稅遭到顯著弱化而直至出現U 型關系。

表6 交互項回歸結果

(三)穩健性檢驗

為了進一步驗證上述估計結果的可靠性，從以下兩方面進行穩健性檢驗。

1.不同空間權重矩陣設定的穩健性檢驗

上文采用經濟地理距離權重矩陣與地理距離權重矩陣作對比進行回歸。 基于經濟地理權重矩陣的模型與地理權重矩陣相比擬合優度差異較小，回歸結果系數符號具有一致性，從一定程度上檢驗了回歸結果的穩健性。 因此，根據經濟地理權重矩陣下的回歸結果，結論沒有發生根本性改變。

2.引入工具變量的穩健性檢驗

根據工具變量的外生性和相關性原則，由于前文已驗證大氣污染治理績效具有空間溢出特征，故將大氣污染治理績效的空間滯后項作為被解釋變量來檢驗模型的內生性，運用空間杜賓模型進行回歸，結果見表7 所示。 回歸結果中狹義環境保護稅和經濟發展、廣義環境保護稅和經濟發展以及兩者交乘項均與整體回歸結果一致，在考慮變量內生性問題后，狹義以及廣義環境保護稅的回歸結果依然穩健。

表7 穩健性檢驗

五、結論與建議

(一)研究結論

通過構建DPSIR 模型測算出2008—2019年中國各省級行政單元的大氣污染治理績效指數，利用莫蘭指數揭示中國各地大氣污染治理績效的空間效應。 在此基礎之上，引入經濟發展與環境的EKC 曲線，運用空間杜賓模型，研究狹義、廣義環境保護稅分別對大氣污染治理績效的影響效應，具體研究結論如下。

第一，大氣污染治理績效無論全域還是局部均具有正向的空間效應，表現出較強的聚集性。狹義環境保護稅征收水平的提高抑制了大氣污染治理績效的提升，但具有正向的溢出效應，能夠提升周邊地區大氣污染治理績效。 廣義環境保護稅征稅水平的提升促進了大氣污染治理績效的提升，但溢出效應不顯著。

第二，經濟發展與大氣污染治理績效之間存在倒“U”型曲線關系，并且大部分省份現階段的經濟發展水平未到達拐點，但接近拐點，仍處于經濟發展與大氣污染治理績效的正向效應中。將環境保護稅作為調節經濟發展與大氣污染治理績效關系的變量進行回歸發現，廣義環境保護稅未起顯著的調節作用，而狹義環境保護稅并沒有正向調節經濟發展與大氣污染治理績效。

第三，從其它控制變量的影響效應來看，政府規模、財政自給率、環保意識、對外開放、技術創新能夠提升本地區大氣污染的治理績效，其中，政府規模與環保意識對周邊地區的大氣污染治理績效具有正向溢出效應。

(二)相關建議

第一，健全環境保護稅的監管機制。 環境保護稅的征稅對象監測難度大，尤其是大氣污染物具有瞬時性特征，排放來源眾多、污染源性質差異大，增大了企業偷偷排污的“機會”。 因此，我國應該盡快優化環境保護稅的監管機制。 一是推廣企業使用監測設備。 稅務機關可以適時引入先進的監測設備，并且積極推廣企業使用，對安裝監測設備的企業給予一定的稅收優惠，增強企業的環境保護意識。 二是加強稅務機關和環保部門的管理協作，建立數據信息共享平臺。 全面開放相關信息數據共享，可以使稅務機關在發現企業納稅情況異常后，環保部門能及時獲得該企業相關信息及數據，加大對該企業監測力度。而環保部門在發現監測數據異常后也能及時向稅務部門反映，雙方共同合作，加強對企業排污行為監管。

第二，完善以污染治理為導向的綠色稅制體系。 在我國目前的綠色稅收體系中，稅種以及征收范圍都有覆蓋不全面的特征。 因此稅制完善的主要工作:一是擴大環境保護稅的征稅范圍，將揮發性有機物納入環境保護稅的征收范圍中。 揮發性有機物主要是由煤化工等制造業產生，并且具有強烈毒性和污染性，將揮發性有機物納入環境保護稅征收范圍有助于推動制造業的轉型升級和清潔化改造。 二是完善稅制體系中的稅種，開征以二氧化碳為征稅對象的新稅種。 目前的綠色稅制體系中并沒有二氧化碳等此類專項能源環境稅，難以實現減污降碳協同效應。 可以考慮增設二氧化碳稅，適時對二氧化碳排放征稅，鼓勵企業選擇更多低碳生產方式，促進企業綠色轉型升級。

第三，切實踐行綠色低碳循環發展理念。 一是推動產業綠色轉型。 通過實施嚴格的環境規制，降低大氣、水、固廢污染物排放量，充分發揮環境保護稅等稅收政策的調節作用，在限制高污染、高耗能產業盲目擴張的同時積極調節企業環保行為，加快傳統產業綠色轉型。 二是加大對低碳技術研發投入。 低碳技術驅動環境質量改善，可進一步擴大財政專項資金支持規模，落實財政、稅收等各種保障政策，解除企業低碳技術研發過程中的資源“禁錮”。 針對研發活動中關鍵領域的“卡脖子”問題，組織利用創新要素資源，促進高校、科研院所和企業開展聯合攻關，推動低碳技術創新。 三是推動循環產業發展。 完善的產業體系是發展循環經濟的關鍵，應積極構建循環產業體系，構建面向低碳目標的綠色低碳循環發展生產、流通和消費體系。 統籌推進相關行業和企業全產業鏈的生產改造，推行產品生態設計，實現產品全生命周期的循環再利用，提高產業鏈、價值鏈、供應鏈綠色低碳循環水平。