環境保護稅是否有效釋放了四重紅利效應？

劉亦文，鄧楠

（1.湖南大學公共管理學院，湖南 長沙 410082； 2.湖南工商大學習近平生態文明思想研究中心，湖南 長沙 410205； 3.數據智能與智慧社會國家重點實驗室（培育），湖南 長沙 410205）

黨的二十大深刻闡述了人與自然和諧共生是中國式現代化的重要特征和本質要求，要求在新的發展階段協同推進降碳、減污、擴綠、增長，進一步凝聚了全國上下生態文明建設的共同意志和發展合力。如何在預設的生態文明建設目標下最大限度地降低經濟社會成本，提高環境政策實施的經濟社會效益，成為新時代中國生態文明建設的關鍵議題。因此，選擇合適的環境政策工具就成為生態環境治理和政策執行過程中的關鍵性任務。環境保護稅是以國家法律形式施行的一項重要市場型環境規制工具，在全球環境治理過程中扮演了不可或缺的角色［1］。2007年國務院首次提出“研究開征環境稅”，黨和政府系列重要文件都明確提出“推動環境保護費改稅”，開征獨立的環境保護稅等［2］。2016年12月《中華人民共和國環境保護稅法》（以下簡稱《環境保護稅法》）正式通過，并于2018年1月1日起實施，表明環境保護費改稅的完成，環境保護稅制從此登上歷史舞臺。環境保護稅開征五年多以來，有關環境保護稅法是否有效實現了減污降碳協同治理與經濟增長的紅利效應，是否存在進一步深化改革的需要，一直是學術界關注的熱點問題。因此，考察環境保護稅政策對協同推進減污、降碳、擴綠、增長的作用效果，不僅可以科學評判該政策的有效性，對進一步完善“雙碳”政策工具體系和促進稅制體制改革也具有重要意義。

1 文獻綜述

20世紀90年代初以來，環境稅政策的“雙重紅利”效應一直受到學術界的廣泛關注，不少研究認為環境稅征收不僅可以改善環境質量（第一重紅利），還可以實現經濟可持續增長（第二重紅利）［3-6］。針對環境稅的第一重紅利，許多學者通過理論分析與實證研究進行了證實［1，7-8］，而對于環境稅的第二重紅利，目前研究還未得出一致結論。一部分學者認為短期內環境稅的征收可能會受資本擠出效應和政府“逐底競爭”對經濟增長產生負向效應［9-11］，而另一部分學者則認為環境稅可以有效促進經濟增長［12-13］。隨著2018年中國首個獨立綠色稅種的施行，環境保護稅的政策效果開始受到國內學者的廣泛關注，不少研究指出環境保護稅的開征有效改善了空氣質量［14-16］，同時排污稅額征收標準的提高也顯著激發了企業的綠色技術創新活力［17-18］，提高了資源配置效率［19］，推動了環保投資結構升級［20-21］，實現了經濟的綠色增長［22］。

目前，學術界有關環境稅的研究已取得較為豐富的成果，對于近幾年中國施行的環境保護稅的環境效益與經濟效益也得到許多學者證實，但仍存在以下不足：一方面是當前研究主要聚焦于環境保護稅的減污效應和擴綠效應，鮮有文獻對該政策的降碳效應和增長效應進行探討；另一方面是多數研究僅從單一視角評估環境保護稅的政策效果，缺乏從多個視角分析環境保護稅的紅利效應。黨的二十大明確提出要協同推進降碳、減污、擴綠、增長，標志著中國生態環境治理進入多目標建設新階段。該研究以理論與實證相結合的方式，從減污、降碳、擴綠、增長四個方面研究環境保護稅的紅利效應。基于此，以中國268個地級市及以上城市面板數據作為研究樣本，構建雙重差分模型對環境保護稅的政策效應進行評估，并從企業微觀視角進一步探討環境保護稅的政策效果；最后從城市制度基礎、資源稟賦以及工業發展基礎三個視角分析環境保護稅開征所釋放的紅利效應差異，為環境保護稅制度的進一步完善和推廣提供參考依據，為推進減污、降碳、擴綠、增長協同增效提供政策方案。

2 機理分析與研究假說

環境保護稅作為將企業污染排放成本內部化的重要經濟手段，相比排污費制度，可以更好地激勵企業加大環境治理投資、地方政府加強環境監管。一方面，《環境保護稅法》通過設置稅收減免和環保投資激勵政策，可以有效激發污染排放主體的內生減排動力，推動工業企業優化生產工藝、改進排污設備，提高清潔生產技術水平，從而減少污染排放。另一方面，環境保護稅由稅務部門直接征收，并受環保部門監測管理，可以減少地方政府的行政干預，同時通過建立稅務部門與環保部門之間涉稅信息、排污信息的互聯互通機制，能夠進一步強化政府的征管力度，并提高征管效率。此外，《環境保護稅法》賦予各省級政府在《環境保護稅稅目稅額表》規定的稅額范圍內對各種大氣污染物和水污染排放制定具體稅額的權力。在環境保護稅開征后，北京、天津、山東等省份不同程度地提高了污染物稅額征收標準，這必然會增加污染排放企業的生產經營成本，由此倒逼企業轉變生產模式，提高生產效率，實現節能減排。而大氣污染物與二氧化碳具有同根同源的特征，因此環境保護稅在減少污染排放的同時，可以對二氧化碳排放治理產生同等效力，從而促進減污降碳協同增效。基于此，提出如下假說。

假說1：環境保護稅開征可以有效釋放減污、降碳的紅利效應。

環境保護稅屬于法律范疇，具有較高的強制性和規范性。因此，環境保護稅開征可以使企業的污染排放行為受法律嚴格監管，若企業出現偷繳或漏繳污染排放稅現象時，則會受到法律懲處。因此，環保稅率提升可以更有效地提高企業技術研發創新的積極性。而在實際生產過程中，企業為了緩解經營成本壓力也會通過多種途徑創新以減少生產中的污染物排放，主要從兩個方面出發：一是通過調整生產模式，改進生產工藝，提高能源利用效率，從源頭進行創新活動以防止能源過度消耗、資源不合理配置，從而減少應付排污稅額。二是通過改造、升級排污處理設備，從末端進行創新活動以減少污染物排放［23］。此外，環境保護稅會提高環境合法性壓力，且這種作用具有長期性［24］。因此，根據成本效益原則，理性的生產者會進行綠色轉型以降低長期的排污成本，而在轉型過程中的綠色技術創新不僅可以提高企業的核心競爭優勢，同時還可以提升產品服務的綠色化程度，促進經濟的綠色增長。基于此，提出如下假說。

假說2：環境保護稅開征可以有效釋放擴綠、增長的紅利效應。

3 研究設計

3.1 模型設定

為了驗證環境保護稅是否有效釋放了減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應，以環境保護稅開征作為一項準自然實驗，運用雙重差分模型（DID）對政策效果進行評估，具體模型如式（1）所示：

其中：i、t分別表示城市個體與年份，Y為被解釋變量，包括工業污染排放強度（rpp）、碳排放水平（CO2）、產品服務綠色化程度（greentec）以及經濟增長質量（ez）；didit為核心解釋變量，表示環境保護稅實施的虛擬變量；Controls表示一系列控制變量；γt為時間固定效應，ηi為城市固定效應；εit表示隨機擾動項。

3.2 變量說明及數據來源

（1）核心解釋變量（did）：環境保護稅開征后環保稅稅率提高了地區污染排放征收標準，對地方環境污染治理提出了更高的要求。基于此，將處于污染排放稅額征收標準調整地區的城市作為處理組，treat=1，處于未調整地區的城市作為對照組，treat=0；time表示環境保護稅開征時間的虛擬變量，當時間為2018年及以后年份，time=1，否則為0；由分組虛擬變量treat和政策實施時間虛擬變量time交乘構成模型的核心解釋變量did。

（2）被解釋變量：工業污染排放強度（rpp），選取工業二氧化硫排放量、工業煙粉塵排放量以及工業廢水排放量作為測算指標，運用熵值法計算出綜合污染排放強度指數。碳排放水平（CO2），采用二氧化碳排放總量加1后取對數值來衡量；產品服務綠色化程度（greentec），采用城市每萬人綠色創新發明申請數量來衡量；經濟增長質量（ez），為了反映環境政策對經濟增長的影響，采用經濟增長質量來刻畫環境保護稅對經濟增長的影響情況。借鑒盧洪友等［9］的做法，以綠色全要素生產率作為衡量經濟增長質量的代理變量，構建基于非期望產出的超效率SBM模型進行測算，具體模型構建如下所示。

首先，構造268個城市的生產可能性集合，并設置各城市的生產最佳實踐邊界。借鑒F?re等［25］的方法，假設在t=1，2，…，T時期，每個城市k=1，2，…，K使用的投入要素數量向量、期望產出要素的數量向量以及非期望產出要素的數量向量分別為x、y和b。最后，得到268個城市當期的生產可行性集如式（2）所示：

式（2）中的z表示城市的權重，m、i、n分別表示期望產出、非期望產出以及投入指標的數量。進而得到決策單元（DMU）在t期的效率如式（3）所示的距離函數。

最后，參考Fukuyama和Weber［26］的做法，構建求解SBM超效率模型的線性規劃方程如式（4）所示：

其中：θ*表示測度的最優值，介于0和1之間；i、r、k分別代表投入、期望產出以及非期望產出的個數；表示投入松弛變量，即投入過度；表示產出松弛變量，即產出不足。針對模型中的投入、產出要素，參考逯進等［27］對綠色全要素生產率測算的指標選取方法，構建投入-產出指標體系見表1。

表1 綠色全要素生產率投入-產出指標體系

（3）控制變量：對外開放水平（fdi），采用實際外商直接投資總額占地區生產總值比重來衡量；產業結構（si），采用第二產業總值占地區生產總值比重來衡量；財政分權（czfq），采用一般財政預算收入與一般財政預算支出比值來衡量；政府科教重視程度（science），采用地區財政教育事業與科技事業費用支出總和占一般財政預算支出比重來衡量；金融發展水平（finance），采用年末金融機構存款余額占地區生產總值比重來衡量。企業層面控制變量包括：企業規模（size）：采用企業總資產取對數值來衡量；資產負債率（lev），采用企業總負債與總資產的比值來衡量；企業盈利能力（roe），采用企業凈資產收益率取對數值來衡量；企業收入（income）：采用企業營業收入對數值來衡量；現金流比率（cash），采用企業經營活動產生的現金流量凈額與總資產比值來衡量。

（4）數據說明：考慮數據的可獲得性和時間的連續性，研究未涉及西藏、香港、澳門和臺灣，同時剔除了數據中的不連續樣本（包括烏魯木齊市、克拉瑪依市、綏化市、宣城市、萊蕪市、襄陽市、欽州市、普洱市、西安市、蘭州市、嘉峪關市、金昌市、白銀市、天水市、武威市、酒泉市、慶陽市、銀川市、固原市），最終得到2006-2019年全國268個地級市面板數據。數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》，碳排放數據來自于CEADs數據庫；企業層面，考慮時間的連續性、數據的可獲得性，同時剔除企業樣本中的金融、房地產等服務行業數據，僅保留制造業部門，且數據來源于國泰安數據庫（CSMAR）。表2是對上述變量的描述性統計結果。

表2 描述性統計

4 實證結果分析

4.1 基準回歸結果

為探究環境保護稅是否能夠產生減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應，運用雙重差分方法對政策實施效果進行評估，基準回歸結果見表3。從表3環境保護稅開征的減污、降碳效果可以看出，核心解釋變量did的估計系數至少在10%的水平下顯著，估計系數值分別為-0.099和-0.027，即環境保護稅稅額每提高一個單位，碳排放水平和工業污染物排放強度分別會降低0.099和0.027個單位，這表明環境保護稅開征可以有效實現減污和降碳效應。從表3環境保護稅開征對產品服務綠色化程度和經濟增長質量的影響效果可以看出，核心解釋變量did的估計系數均通過了1%的顯著性檢驗，且估計系數值分別為0.579和0.029，即環境保護稅稅額每提高一個單位，會使產品服務綠色化程度和經濟增長質量分別提高0.579和0.029個單位。這意味著環境保護稅開征能夠顯著激發綠色技術創新活力，促進經濟綠色增長。綜合以上分析可知，環境保護稅開征可以在污染物適用稅額調整地區有效釋放減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應，即假說1、2得以驗證。

表3 基準回歸結果

4.2 穩健性檢驗

4.2.1 平行趨勢檢驗

根據Angrist和Pischke［28］的研究可知，采用雙重差分的前提是處理組與對照組在政策實施前滿足平行趨勢假定。借鑒Jacobson等［29］的事件研究法對環境保護稅開征的動態效應進行實證檢驗，具體模型構建如式（5）所示：

在式（5）中以樣本起始點2006年作為基準年，ρk表示樣本期間的估計系數值，其他變量定義與上文相同，k表示樣本年份與基準年份相差的時期數。從圖1可以看出，碳排放水平和經濟增長質量的變化趨勢均通過了平行趨勢檢驗。對于工業污染排放強度和產品服務綠色化程度而言，在環境保護稅開征前2～11年核心解釋變量的估計系數均未通過顯著性檢驗，這說明在環境保護稅開征的前2～11年處理組與對照組的工業污染排放強度和產品服務綠色化程度的變動趨勢滿足平行趨勢假設。基準回歸結果中核心解釋變量did的回歸系數可以捕捉環境保護稅稅率調整地區的減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應。同時，環境保護稅實施的前1年內在不同程度上釋放了減污和擴綠的紅利效應，這意味著稅負征收標準調整地區存在一定的“預期政策效應”［30］。

圖1 平行趨勢檢驗

4.2.2 安慰劑檢驗

為了緩解文中結果因不可觀察因素影響而導致嚴重的偏誤問題，利用安慰劑檢驗對環境保護稅開征的多重紅利效應展開進一步驗證。具體而言，對所有省份進行不重復隨機抽樣，每次抽樣隨機選擇若干個省份所對應的城市作為虛擬處理組，其余城市作為虛擬對照組，利用基準回歸模型進行回歸，將這一過程重復500次，從而得到500個虛擬處理組和虛擬政策實施的虛擬變量did估計系數，并繪制估計系數的核密度分布圖，如圖2所示。通過觀察發現，核心解釋變量did的估計系數均服從正態分布，符合預期。安慰劑結果從反事實角度驗證了環境保護稅開征確實在一定程度上釋放了減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應，且受潛在不可觀察因素的影響較小。

圖2 安慰劑檢驗

4.2.3 PSM‐DID檢驗

由于所選擇的研究樣本可能會受地理位置、經濟發展條件、資源稟賦等因素的制約，使個體之間存在一定差異。基于此，利用PSM‐DID方法對環境保護稅的紅利效應作進一步檢驗。具體而言，先以所選取的控制變量作為樣本點的識別特征，利用傾向得分匹配對處理組和對照組的城市逐年進行核匹配，這里采用逐年匹配可以使匹配結果更為合理。然后對匹配結果采用DID方法識別環境保護稅對碳排放水平、工業污染排放強度、產品服務綠色化程度以及經濟增長質量影響的凈效應，匹配后的回歸結果見表4。匹配后的核心解釋變量did的估計系數依然顯著，且方向與基準回歸結果保持一致，表明基準回歸結果通過PSM‐DID檢驗。

表4 PSM‐DID檢驗

4.2.4 剔除政策干擾

考慮在樣本期間內，國家除了實施環境保護稅政策外，還采取了其他環境規制政策對污染進行治理，而政策之間的相互作用可能對環境保護稅開征的效果產生一定干擾。基于此，參考吳茵茵等［30］的做法，收集樣本期內政府出臺的有關環境政策文件，其中包括2008年提出的排污權交易制度、2010年的碳排放權交易制度以及2012年發布的《重點區域大氣污染防治“十二五”規劃》。構建相應的政策虛擬變量并在基準回歸模型中加以控制，其結果見表5。可以看出在考慮三種政策影響后，核心解釋變量did的估計系數在1% ～ 10%的水平下顯著，且符號方向與基準回歸結果保持一致，即再次驗證了該文結論的穩健性。

表5 剔除政策干擾

4.2.5 添加控制變量

為了減少因遺漏重要解釋變量所產生的偏誤，進一步考慮城市綠化建設和交通基礎設施對環境治理和經濟增長的影響，分別選取建成區綠化覆蓋率（greenland）、年末實有公共汽車營運車數量取對數值（lnbus）作為衡量指標，并將其加入到基準回歸模型中進行控制，回歸結果見表6。可以發現，核心解釋變量did的估計系數在5% ～ 1%的水平下顯著，且符號方向依然與基準回歸結果保持一致，這表明基準回歸結果遺漏重要解釋變量的可能性較小，基準回歸結果具有一定的穩健性。

表6 添加控制變量

4.3 進一步分析

企業作為污染排放主體是環境保護稅稅負征收的主要對象，污染物適用稅額征收標準的提高必然會對企業的生產模式產生重要影響。從企業微觀視角深入探討環境保護稅開征對企業生產行為的影響以進一步確認該政策的紅利效應，并構建如下所示的雙重差分模型。

其中：i、j、r、t分別表示企業個體、行業、省份以及年份；Y為被解釋變量，包括研發投入水平和綠色技術創新水平，研發投入水平（rd）采用企業研發投入支出與營業收入比值來衡量，綠色技術創新水平采用綠色發明專利申請數量（green1）和綠色實用新型專利申請數量（green2）加1后取對數值來衡量；did是核心解釋變量，為環境保護稅政策虛擬變量；X表示一系列企業層面的控制變量；γt為時間固定效應，λi為企業固定效應；μrj為省份×行業固定效應；εijrt為隨機擾動項。

表7匯報了基于企業層面的環境保護稅實施效果。由表7的第二列結果顯示，核心解釋變量did的估計系數在10%的水平下顯著為正，這意味著環境保護稅稅率提高能夠顯著刺激企業增加對研發項目的投資。由表7的第三、四列結果可以看出，核心解釋變量did的估計系數均在1%的水平下顯著為正，這說明環境保護稅開征可以有效激發企業的綠色技術創新活力。

表7 基于企業視角的政策效應

環境保護稅開征后，污染物適用稅額上調地區企業的技術研發水平明顯提高。環境保護稅稅額標準的提高不僅突顯了中央和地方政府環境監管與治理決心對企業預期的影響［23］，也增加了企業的污染排放成本。在“雙碳”目標背景下，綠色技術研發與創新是企業在市場上占據主導地位的核心競爭優勢，企業可以在實現節能減排的同時維持生產經營周期的相對穩定［31］。因此，企業投入更多的研發資金，進行綠色技術改造升級，不僅有助于減少生產中的污染排放，降低環境保護稅稅率提高所造成的附加成本，還可以實現產品服務綠色化，提高企業的核心競爭力。因而，在企業持續推進綠色技術研發創新的同時，有助于實現減污、降碳、擴綠、增長的協同發展。

5 異質性分析

5.1 環境制度基礎

考慮環境保護稅稅率調整地區的不同環境制度基礎會對政策沖擊的響應產生一定差異。因此，從環境保護重點城市和環境信息公開城市兩個方面考察了環境保護稅開征所能釋放的四重紅利效應的差異性。一方面，根據2007年國務院印發的《國家環境保護“十一五”規劃》將研究樣本劃分為環境保護重點城市和非環境保護重點城市，并進行分組回歸，結果見表8。由表8可以看出，相較于非環境保護重點城市，環境保護稅在環境保護重點城市更能有效產生減污、降碳、擴綠、增長的紅利效應。這可能是因為環境保護重點城市作為國家污染治理的重點監測對象，其環境保護工作備受關注，環境保護稅稅率的設置會更加考慮效率、公平、管理成本等多方面的因素，盡可能減少環境保護稅制引入所造成的稅制效率損失，從而使環境保護稅充分發揮效能。另一方面，根據2008年國家頒布的《環境信息公開辦法》將研究樣本劃分為環境信息公開城市和非環境信息公開城市，并進行分組回歸，結果見表9。由表9可以看出，相較于非環境信息公開城市，環境保護稅在環境信息公開城市更能顯著降低碳排放水平和工業污染排放強度，同時提高產品服務綠色化程度和經濟增長質量。這可能是由于環境信息的透明化加強了地方政府對環境保護的監管力度，提高了地方政府官員的環保工作積極性，使得環境保護稅征收標準的制定更多地考慮對環境治理和經濟發展的共同影響，從而更有利于環境保護稅釋放紅利效應。

表8 環保重點城市異質性分析

表9 環境信息公開異質性分析

5.2 資源稟賦

資源豐裕度越高的城市往往會越依賴于單一的生產模式，對以高投入的粗放型經濟增長方式具有長期鎖定效應，不利于產業轉型升級，經濟效益較低，容易導致城市落入“資源詛咒”的陷阱中。因此，從資源稟賦視角對環境保護稅釋放紅利效應的效果差異作進一步探討，基于《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）的通知》將研究樣本分為非資源型城市和資源型城市，并進行分組回歸，結果見表10。在資源型城市分組中，核心解釋變量did的估計系數均未通過顯著性檢驗；而在非資源型城市分組中，環境保護稅稅率調整雖然對工業污染排放強度的負向效應不明顯，但顯著降低了碳排放水平，同時還提高了產品服務綠色化程度與經濟增長質量。這表明環境保護稅開征可以在非資源型城市釋放多重紅利效應，而難以有效協同推進資源型城市的環境治理與經濟增長。可能原因是資源型城市以生產要素投入和擴張的形式實現經濟增長，較強的路徑依賴導致發展方式相對單一和固化，從而不利于技術進步和能源利用效率提高［32］。而非資源型城市網絡信息技術發展較快［33］，因此可以借助大數據、互聯網、人工智能等數字技術手段加快產業結構的綠色轉型，進而更有利于促進經濟的高質量發展。

表10 資源稟賦異質性分析

5.3 工業發展基礎

工業結構特征對城市生態環境治理和經濟增長具有重要影響，尤其是以重工業為主導的生產部門具有高能耗、高排放的顯著特征，這會阻礙城市的綠色發展。因此，為了考察不同工業發展基礎下環境保護稅實施所能釋放的紅利效應差異，基于《全國老工業基地調整改造規劃（2013—2022年）》，將研究樣本分為老工業基地城市和非老工業基地城市并進行分組回歸，結果見表11。由表11可以看出，環境保護稅開征對非老工業基地城市的環境治理與經濟增長均表現出積極的促進作用，而對于老工業基地城市，環境保護稅征收標準的提高雖然對經濟增長質量有顯著的正向效應，但對碳排放水平和工業污染排放強度并未表現出明顯的抑制效果，并且對擴綠的影響在10%的水平下顯著為負。這表明相比老工業基地城市，在非老工業基地城市環境保護稅稅率調整能更加有效地釋放減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應。可能原因是老工業基地城市以重工業發展為主，且部分城市屬于國家重點能源基地，承擔重大技術裝備生產，環境保護稅稅率調整的短期內難以使這些地區的工業企業改變傳統的生產模式，部分企業寧愿繳納更多的污染稅負也不愿進行綠色轉型，由此桎梏了環境保護稅的實施效果，紅利效應無法充分顯現，甚至會產生相反的效果。

表11 工業發展基礎異質性分析

6 結論與政策建議

該研究立足于環境費改稅這一重要變革，利用2006—2019年中國268個地級市及以上城市面板數據，以環境保護稅開征作為準自然實驗，通過構建雙重差分模型，考察環境保護稅是否有效釋放了減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應。研究結果表明：①環境保護稅開征不僅可以有效降低工業污染排放強度和碳排放水平，還可以提高產品服務綠色化程度和經濟增長質量，即有效釋放減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應。此結論在經過一系列穩健性檢驗后依然成立。②進一步分析發現，環境保護稅開征可以顯著提高企業的研發投入水平和綠色技術創新水平。③異質性分析表明，對于非環境保護重點城市和非環境信息公開城市，環境保護稅在環境保護重點城市和環境信息公開城市更能顯著釋放減污、降碳、擴綠、增長的四重紅利效應；對于資源型城市，環境保護稅在非資源型城市更能有效釋放多重紅利效應；對于老工業基地城市，環境保護稅在非老工業基地城市更有利于協同推進減污、降碳、擴綠、增長。總體來說，環境保護稅對中國生態環境治理和經濟高質量發展具有重要意義。

基于以上結論，提出如下政策建議：①營造有利于實現紅利效應的政策環境，環境保護稅的開征目的是減少污染排放、推進生態文明建設、實現經濟高質量發展，但僅依靠單一稅種難以有效實現這一目標，因而需要根據中國的實際情況，與其他環境政策工具形成制度合力。②加強環境保護稅政策對企業環境污染治理的引導和激勵作用。研究表明，環境保護稅可以有效激發企業的綠色技術創新活力。因此，地方政府應進一步加大稅收減免力度并提高環境保護投資激勵，以引導企業加快綠色轉型升級。③環境保護稅稅率制定要因地制宜，稅率設置既不能過低也不能過高，要在合理的區間內確定環境保護稅額的征收范圍，以充分調動污染排放主體環保工作的積極性。