節能環保財政支出、環境稅收與城市空氣質量
——基于安徽省16個地級市的面板證據

田時中，瞿振鑫

（1.安徽大學經濟學院，安徽合肥，230601；2.廈門大學經濟學院，福建廈門，361005）

一、引言

2021 年11 月2 日，《中共中央、國務院關于深入打好污染防治攻堅戰的意見》提出以更高標準打好藍天、碧水、凈土保衛戰，設立了2025 年和2035年兩個階段污染防治目標。安徽省經濟發展水平與蘇浙滬存在一定差距，在經濟追逐的過程中承接了較多的“三高”企業，且存在一批工業企業治污設施不完善、運行效率低等問題，給安徽省空氣污染治理帶來較大壓力。基于經濟發展具有政府主導性特征［1-2］，地方政府試圖通過財稅政策糾正環境污染造成的負外部性，以此改善城市空氣質量。那么，探討節能環保財政支出、環境稅收對城市空氣質量的影響，對有效發揮財稅政策在城市空氣污染治理中的激勵協調作用，推動省內及跨省城市間大氣污染協同治理，對實現安徽省綠色低碳高質量發展具有重要的現實意義。

有關財政支出與空氣污染的關系研究，學界形成了一組競爭性的觀點。一種觀點認為增加財政支出將會加劇空氣污染，降低空氣質量。如政府高度管制更能有效抑制空氣污染物的排放［3］；空氣污染物具有較強的空間外溢性，加之地方政府間環境治理具有策略性模仿趨勢［4］，可能造成財政支出收益流失，降低了節能環保財政支出的資金使用效率；縱向轉移支付制度增加了中央財政壓力，無法明晰空氣污染外部性內部化的對應關系［5］。另一種觀點則認為增加財政支出可以抑制空氣污染，提高空氣質量，如地方政府天然具備污染治理的信息和偏好優勢［6］，“集權”體制將會促使地方政府協同治理空氣污染［7］。

有關環境稅收與空氣污染的關系研究，是學者一直關注的熱點之一。環境稅收的理論根源于福利經濟學家庇古提出的庇古稅，即政府通過征稅的手段糾正外部性［8］。國內外諸多學者基于本國實踐情況對環境稅收的污染治理效應展開了深入研究，采用實證分析探究環境稅收對環境污染影響的傳導機制［9］。其中達成共識的是，在企業追求利潤最大化的過程中，且企業決策行為獨立于公共部門時，環境稅收能否有效治理空氣污染，取決于環境稅收給企業增加的稅收負擔與企業生產經營利潤間的對比［10］。

上述研究對財稅政策如何影響城市空氣質量的研究提供了重要參考，但也有不足：多數研究關注財稅政策的治污效應，較少將財政支出與環境稅收納入一個統一的分析框架；缺乏對多類型空氣污染物的時空演變格局的對比分析。基于此，本文結合安徽省空氣污染的主要類型，采用熵值法測度安徽省16 市空氣污染指數，展現城市空氣質量時空演化特征，基于2011—2019 年安徽省16 個地級市面板數據進行實證分析，探究節能環保財政支出和環境稅收對城市空氣質量的影響，試圖為探索城市空氣污染治理和深入打好污染防治攻堅戰提供新的研究視角和研究參考。

二、理論分析與研究假設

在中國式財政分權體制下，地方政府為引入勞動、資本和技術等流動性生產要素而不斷調整稅率降低企業實際稅負，進而加劇地方政府間的稅收競爭［11］。在這一過程中，地方政府為激勵生產不可避免地引入高污染產業，導致節能環保財政支出被擠出，地方政府逐漸放松環境規制，加劇城市空氣污染。但是，隨著地方政府的關注重點從經濟增長逐漸轉向多元化的公眾需求時，將綠色GDP 等指標納入政績考核體系［12］，敦促地方政府加強環境規制，調整原有的財政支出結構，加大節能環保財政支出，推進城市環境保護和生態文明建設，進而減少空氣污染物的排放，提升城市空氣質量。因此，提出以下假設：

假設1：受經濟增長目標制約，節能環保財政支出加劇了城市空氣污染排放。

私人部門是環境污染的主要制造者。理想狀態下，按照“誰污染誰付費”的原則［13］，公共部門必然會干預和約束私人部門的環境污染行為，對私人部門課征環境稅收，提高私人部門的排污成本。而作為一個理性的經濟人，私人部門為追求利潤最大化，不得不改進生產工藝，提高能源利用效率，減少空氣污染物的排放。但是，“污染者付費”機制可能引起政府與企業間的博弈，環保未達標企業可能采取謊報瞞報排污行為等手段規避環境稅收，又加之稅務部門暫不具備監測與核定空氣污染物排放量的技術手段和設備，大大提升了稅務部門征收環境稅的成本，綜合降低環境稅收的征收效率和空氣污染治理效率［14］，難以實現“以稅治污”的立法目的，導致無法有效治理城市空氣污染，反而加劇空氣污染物在城市間的擴散，降低了城市空氣質量。由此，提出以下假設：

假設2：利益博弈機制下，環境稅收加劇了城市空氣污染排放。

節能環保財政支出是地方政府糾正空氣污染造成負外部性的重要手段，是新時期中國綜合防治大氣污染的重要財稅政策工具［15］。隨著安徽省深度融入長三角一體化，長三角區域空氣污染聯防聯治的階段性成效顯著。地方政府受環境治理激勵作用，在逐年提高節能環保財政支出總量的基礎上，不斷注重長期經濟發展效益，加強環境規制，采取提高環境稅率或擴大環境稅收的征稅對象等措施，倒逼企業加大對科技研發的投入或提高對排污設備的購置成本，促使企業節能、降污和減排，充分釋放節能環保財政支出和環境稅收的交互作用對空氣污染治理的正向效應，促使城市空氣質量提升。基于上述討論，提出以下假設：

假設3：節能環保財政支出與環境稅收的交互作用抑制了城市空氣污染排放，有利于提升城市空氣質量。

三、研究方法、模型及數據說明

（一）綜合指數法

僅以某一特定大氣污染物評估城市空氣質量具有片面性。因此，遵循數據可獲得性、典型性和科學性等原則，綜合選取可吸入顆粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）和二氧化氮（NO2）三項大氣污染物指標測算安徽省16 市空氣污染指數，以此表征安徽省16 個城市的空氣質量。另外，為避免主觀賦權的人為因素影響，使用熵值法確定三項指標的權重，采用極值法對原始數據進行標準化處理［16］。據此，測算空氣污染指數：

式中，i= 1，2，3；j= 2011，2012，…，2019，pollij為城市空氣污染指數，表征空氣質量，指數越大，表明城市空氣質量越差，反之則越優。

（二）模型設定及變量選擇

若被解釋變量存在明顯切割特點，則可采用Tobit 模型進行回歸分析［17］。根據各解釋變量對被解釋變量的影響，確定Tobit 回歸方程組為：

基準回歸模型可以細化為：

式（3）中，poll 表示城市空氣污染指數，fin 和etax 則分別表示節能環保財政支出和環境稅收。X為控制變量，φ是回歸系數，ε表示隨機誤差項，i、t分別表示城市與年份。

被解釋變量：空氣污染指數。本文選擇可吸入顆粒物、二氧化硫和二氧化氮年均濃度三項指標測算城市空氣污染指數，在此基礎上以城市空氣污染指數作為被解釋變量。

核心解釋變量：（1）節能環保財政支出（fin）。反映政府用于污染防治、污染減排和能源節約利用等方面的支出。（2）環境稅收（etax）。由于《中華人民共和國環境保護稅法》于2018 年1 月1 日正式實施，環境保護稅數據在樣本研究期間不具有連續性，故以環境保護稅為界采用多個環境相關稅收數據匯總測算環境稅收，一是以資源稅、城市維護建設稅和車船稅之和求得環境稅收Ⅰ（etaxⅠ）；二是以資源稅、城市維護建設稅、車船稅和環境保護稅之和求得環境稅收Ⅱ（etaxⅡ）。

城市空氣污染的原因較為復雜，影響因素眾多，故引入控制變量至回歸模型中。具體包括：經濟發展水平（pgdp，人均GDP，萬元/人）；城鎮化（urban，城鎮人口/總人口，%）；科技創新（tech，專利申請授權量，項）；人口密度（pden，總人口/行政區面積，人/平方公里）；建成區綠化覆蓋率（green，綠化面積/建成區面積，%）。

（三）數據來源

選取安徽省16 市2011—2019 年的變量數據作為研究樣本，測算空氣污染指數所用的PM10、SO2和NO2三項大氣污染物濃度值均來源于《安徽省統計年鑒（2012—2020）》自然資源和環境保護對應的科目，其他變量原始數據均來自中經網統計數據庫（https：//db.cei.cn/）。另外，個別缺失數據采用插值法補足或回歸方程預測填充。

四、研究結果分析

（一）安徽省空氣質量時空演變特征

就安徽省整體而言，從2011—2019 年空氣污染指數呈“波動上升”的時序特征（圖1），

圖1 空氣污染濃度值及空氣質量時序演變

值得注意的是，二氧化氮與二氧化硫的濃度均值之差自2013 年以來越來越大。從2011 年起，安徽省憑借其良好地緣優勢，積極融入長三角經濟圈，逐步承接蘇浙滬相對落后或不具有比較優勢的產業，為經濟高質量發展開拓新局面。但安徽省在承接相對落后產業的同時，高耗能高污染產業也不斷入駐皖江城市帶，空氣污染排放量上升。隨著《大氣污染防治行動計劃》和《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》政策的陸續出臺和實施，2019 年安徽省PM10和SO2的年均濃度值較2013 年都顯著降低。

使用軟件ArcGIS10.7 對安徽省16 市空氣污染指數進行空間可視化分析（圖略，備索），并采用自然斷裂法，將各年度的空氣污染指數分為高污染、中高污染、中低污染和低污染四類。樣本考察期內，16 市的空氣污染指數具有“高值鎖定”和“低值鎖定”的空間特征，即高污染城市相對固定在銅陵市，低污染城市固定在黃山市。中高污染的城市的個數在2011 年、2015 年和2019 年分別有9 個、7 個和5 個，分別占樣本總量的56.25%、43.75% 和31.25%；中低污染城市個數則在樣本研究期間有所上升。總體來看，安徽省空氣污染較嚴重的城市主要集中在銅陵、馬鞍山、蕪湖、淮南、蚌埠、淮北，重污染城市連片分布特征較為顯著。

就PM10濃度而言，以合肥市為中心，PM10逐漸向皖北蔓延，即PM10年均濃度值皖北顯著高于皖南。就SO2濃度而言，中低污染及低污染城市個數由2011 年的7 個增長至2019 年的9 個；從SO2濃度絕對值來看，SO2濃度最大值由55 微克每立方米降至15 微克每立方米。從NO2濃度分布來看，二氧化氮污染嚴重的地區逐漸由皖中向皖北和皖南擴張，主要集聚在合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、滁州和蚌埠等城市。總之，安徽省大氣污染防治仍處于“先污染，后治理”的發展階段，加之大氣污染是一個典型性的復雜系統，從末端治理到源頭管控，再到污染防治效果持續顯現需要較長一段時間。

（二）基準回歸分析

為減少數據的異方差性和序列自相關及共線性所帶來的“偽回歸”問題，研究中對所有的解釋變量進行對數化處理。Tobit 模型回歸結果如表1 所示。

表1 基準回歸結果

一是從節能環保財政支出的影響來看（模型1），節能環保財政支出對城市空氣污染指數的影響系數為正，且在10%水平下顯著，表明安徽省各市增加節能環保財政支出，并未有效降低空氣污染排放。究其原因，一方面，節能環保財政支出總量與控制空氣污染、改善大氣環境的需求差異較大。盡管安徽省的節能環保財政支出總量逐年增長，但是在樣本考察期內安徽省的節能環保財政支出占生產總值的比例僅為0.50%～0.84%，該比例與國際經驗標準差距較大，節能環保財政支出對于解決復雜的大氣污染問題只是杯水車薪。另一方面，安徽省16 市節能環保財政支出的資金使用效率不高，對于環境科技投入不足。由于大氣具有流動性，空氣污染呈現跨區域流動的典型特征，污染影響范圍并不僅限于特定的行政管轄區。而安徽省16 市間并未建成完整的大氣污染防治協作機制，且環境保護事權劃分不明確，使得大氣污染防治的重點和方向不明確，進一步降低節能環保財政支出的資金使用效率，使得空氣污染指數居高不下，城市空氣質量未見顯著提升。

二是從環境稅收的影響看（模型2），安徽省地級市的環境稅收與空氣污染指數呈正相關關系，且在1%水平下顯著，說明環境稅收顯著加劇了城市空氣污染排放，降低了城市空氣質量。第一，安徽省目前的環境稅收并未針對二氧化碳排放行為進行征稅，主要核定大氣污染物、水污染物、固體廢物和噪聲的污染當量值進行征稅，對于碳減排的協同作用有限；第二，安徽省以當前稅率水平征收得到的環境稅收收入未能完全覆蓋空氣污染治理支出，導致地方政府為糾正污染物排放所帶來的負外部性需要額外承擔空氣污染治理支出；第三，在大氣污染防治攻堅戰中，環境保護稅法未規定稅務機關、環境保護主管部門及其他相關單位的權利與義務，在法律層面上未對不同部門進行明確分工，導致稅務部門和環保部門之間可能存在利益沖突，導致部門間相互推諉，導致安徽省16 市的空氣污染防治效果不佳。

三是從節能環保財政支出與環境稅收的交互作用來看（模型3-4），該變量對城市空氣污染指數的影響系數為負，且在5%水平下顯著，表明在節能環保財政支出的激勵作用下，環境稅收持續改善空氣質量，環境稅收的協調作用得以有效發揮。安徽省16 市對空氣污染治理能力較弱，但如果地方政府在增加節能環保財政支出總量的基礎上，合理設置環境稅收相關稅率，擴大對大氣污染物的征稅范圍，明確稅務部門和環保部門的權責，那么將會提升安徽省空氣污染的治理效果，提升城市空氣質量。值得警惕的是（模型4），節能環保財政支出增加1%使城市空氣污染指數增加0.6004%，環境稅收增加1%使城市空氣污染指數增加0.7362%，而節能環保財政支出與環境稅收的交互作用增加1%將使城市空氣污染指數降低0.0517%，表明安徽省仍然還處于環境庫茲涅茨曲線拐點左側，空氣污染治理投資的增加不能有效降低空氣污染指數，還需優化具體機制，協同治理污染。

從控制變量來看（模型1-4），經濟發展水平促進空氣污染治理水平提升，科技創新有利于改善城市空氣質量，而人口密度和城鎮化降低了空氣質量。此外，建成區綠化覆蓋率與城市空氣污染指數呈不顯著的正相關關系，究其原因，安徽省各城市在綠化工程建設過程中，可能會造成空氣污染等環境保護問題。

（三）穩健性檢驗

為了保證實證結論具備可靠性，將環境保護稅考慮其中，替換環境稅收的具體測算指標，將etaxⅠ替換為etaxⅡ對基準回歸結果進行穩健性檢驗（表2）。

表2 穩健性檢驗

穩健性檢驗結果表明（模型5-7），環境稅收與城市空氣污染指數在1%水平下顯著正相關，節能環保財政支出與城市空氣污染指數顯著正相關；而從環境稅收與節能環保財政支出對城市空氣污染指數的回歸系數可以發現，在節能環保財政支出激勵下，環境稅收總體上會顯著降低空氣污染程度，提升空氣質量，這與前文結論保持一致，通過了穩健性檢驗。

（四）內生性解決

為解決實證研究中可能存在的內生性問題，借鑒毛建輝等［18］、王育寶等［19］研究方法，分別引入環境稅收Ⅰ、環境稅收Ⅱ的一階滯后項作為工具變量，采用極大似然法（MLE）分別進行二次回歸。表3 的回歸結果顯示，作為工具變量的環境稅收Ⅰ、環境稅收Ⅱ的一階滯后項在10%水平下顯著為正，表明環境稅收的一階滯后項顯著加劇污染排放，交互項依然為負，與前文結論一致，進一步驗證了在節能環保財政支出的激勵作用下，環境稅收持續改善空氣質量，環境稅收對于空氣污染治理具有一定的協調作用，也說明僅僅依靠環境稅收難以有效治理空氣污染，需要環境稅收與財政政策一起，形成組合拳，才能有效治理空氣污染，提升空氣質量。兩個模型中，經濟發展水平、城鎮化、科技創新、人口密度、建成區綠化覆蓋率等控制變量與表2 基準回歸的研究結論高度一致，相關系數符號未見變化，驗證了本文的實證模型和結論是穩健的。

表3 工具變量回歸結果

五、研究結論與啟示

研究結論：一是從整體上看，安徽省空氣污染較嚴重的城市主要集聚在銅陵、馬鞍山、蕪湖、淮南、蚌埠、淮北等，重污染城市連片分布特征較為顯著。可吸入顆粒物年均濃度值皖北顯著高于皖南，二氧化硫年均濃度值在樣本考察期內整體呈現先上升后下降的特征，二氧化氮污染嚴重的地區逐漸由皖中向皖北和皖南擴張。二是Tobit 回歸結果表明，安徽省各城市節能環保財政支出和環境稅收都不利于改善城市空氣污染，但節能環保財政支出與環境稅收的交互項作用利于減少城市空氣污染。系列控制變量顯示，城鎮化、人口密度和建成區綠化覆蓋率會加劇城市空氣污染，降低空氣質量；而經濟發展水平和科技創新會降低城市空氣污染，提升空氣質量。

政策建議如下：

第一，完善城市間空氣污染聯防聯控協同治理體系。安徽省空氣污染較嚴重的城市主要集中在銅陵、馬鞍山、蕪湖、淮南、蚌埠、淮北等，而部分城市為降低空氣治理成本存在“搭便車”現象。同時，稅務部門和環保部門的權責尚未明晰，“畫地為牢”式承擔環境治理責任可能造成大氣污染防治資金的浪費。因此，為避免“公地悲劇”，安徽省應進一步探索稅務部門和環保部門協作模式，提升綜合執法能力，積極鼓勵和引導省內16 個地級以上城市進一步完善空氣污染聯防聯控協同治理體系，完善區域大氣污染治理財政合作機制，提高空氣污染治理效率。

第二，將節能環保財政支出效率納入地方政績考核。對于經濟發達的合肥、蕪湖、馬鞍山等城市，其空氣污染多與重化工業發展有關，應將節能環保財政支出用于優化產業結構，以技術創新改造“三高”企業，逐步淘汰高消耗高污染產業，大力發展綠色低碳經濟和節能環保產業。對于經濟稍落后的銅陵、淮北、淮南等城市，其空氣污染多與能源消耗有關，應將節能環保財政支出用于開發新能源和可再生能源，建立城市低碳評估指標體系，在保障能源電力供應的基礎上實現綠色低碳轉型，充分發揮碳考核的指揮棒作用。

第三，擴大環境稅的征收范圍并適度提高環境稅率。現行環境保護稅法條款明確了環保稅的征稅范圍是直接向環境排放的大氣、水、固體和噪聲等污染物，未專門針對二氧化碳、揮發性有機物等污染物進行征稅，可逐步擴大環保稅征稅范圍，進一步完善環境保護稅法。同時，適度提高環境保護稅稅率標準，對排污達標企業給予適當稅收優惠，激勵企業主動減排降污，使環境保護稅稅率與環境污染治理邊際成本之間保持平衡，充分發揮環境稅收對空氣污染的調節作用。