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林業碳匯交易對碳稅政策的減排福利調節機理研究*

2024-05-30 04:45:17董金鑫龍飛
綠色財會 2024年3期

董金鑫 龍飛

摘要:研究發現將林業碳匯交易作為抵減碳稅沖擊的方式,可以提高社會福利。研究結果表明:當林業碳匯交易價格為90元/t時,采礦業產品產出、能源生產和供應業產品產出、農村居民收入、城鎮居民收入比模擬征收100元/t碳稅分別增加0.864%、0.499%、0.083%、0.083%;林業碳匯交易價格66元/t時,采礦業產品產出、能源生產和供應業產品產出、農村居民收入、城鎮居民收入比模擬征收100元/t碳稅分別增加3.028%、1.426%、0.294%、0.288%。林業碳匯價格的降低,促進了社會、經濟、生態效益的提升,說明利用林業碳匯交易對碳稅政策進行調節有利于碳稅政策環境紅利和經濟福利的實現。

關鍵詞:林業碳匯交易;CGE模型;社會福利

中圖分類號:F812.42;X321

*基金項目:國家社會科學基金項目“‘雙碳目標下林業碳匯交易的減排福利調節機理與優化路徑研究”(22BGL168)。

第一作者簡介:董金鑫,浙江農林大學經濟管理學院,碩士研究生。研究方向:林業資源與環境經濟。

通信作者:龍飛,浙江農林大學經濟管理學院,教授,博士生導師。研究方向:林業管理工程、資源與環境管理。

一、引言

(一)研究背景和意義

2020年9月22日,國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會上提出,中國力爭于2030年前實現二氧化碳排放達到峰值,努力爭取于2060年前實現碳中和的“雙碳”目標。2020年中央經濟工作會議進一步將“做好碳達峰、碳中和工作”作為2021年八項重點任務之一[1]。2021年10月,中共中央、國務院出臺《關于完整準確全面貫徹新發展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》,提出持續鞏固提升碳匯能力,提升生態系統碳匯增量,提升碳匯檢測能力[2],同時國務院出臺配套方案《2030年前碳達峰行動方案》,以此來鞏固生態系統固碳作用,加強生態系統碳匯基礎支撐[3]。

實施碳稅政策是實現“雙碳”目標的方式之一[4],但是會對經濟造成巨大沖擊,雖然政府收入暫時增加,但社會福利會降低,比如居民收入和消費、企業產出等。在征收碳稅時,如何降低稅收對經濟造成的沖擊,以及如何促進林業碳匯交易的發展和我國社會經濟的發展[5],是綠色發展需重點考慮的問題。目前大部分研究表明,征收碳稅時對企業進行一定碳匯補貼,有利于減少稅收政策對經濟造成的影響,但是這種方法太過單一,會讓企業過度依賴政府補貼,也會給政府帶來壓力,因此通過多種方式來減少碳稅政策實施對宏觀經濟產生的負面影響至關重要。如何解決環境污染問題,又兼顧經濟平衡,成為我國綠色發展面臨的重要問題,而征收碳稅時鼓勵企業進行林業碳匯交易成為解決經濟發展與維護綠色環境這一矛盾的新思路。

(二)福利指標選擇

因為企業成本發生變化會導致企業產出發生變化,企業成本高會導致企業產出變少,依據外部性理論,本研究用企業產出代替企業成本作為衡量效益的指標。

居民收益決定居民收入和消費,收益越高代表居民收入水平越高,用于消費的支出也會增加,依據古典福利經濟理論,本文用居民收入和消費水平代替居民收益作為衡量收益的指標。

二、林業碳匯CGE模型的構建

本文以GAMS軟件中LHR模型為基礎,結合《2020年中國投入產出表》編制而成的SAM表建立CGE模型。該模型是單個靜態模型,生產者和消費者行為都是由非線性一階方程得到,生產者在約束條件下達到利潤最大化,消費者在約束條件下達到效用最大化;且行為主體劃分靈活,可以將全體居民分為城鎮居民和農村居民,將現代化大農業分為農牧漁副和林業部門,以便進行精細研究。

標準LHR模型包含4個模塊:價格模塊、生產和貿易模塊、經濟主體模塊以及系統約束模塊,本文主要是研究政策沖擊對于社會福利的影響,所以又加入福利模塊。繳納碳稅和購買林業碳匯交易都會產生減排成本,所以本文將林業碳匯交易價格視為碳稅,在生產環節進行征收模擬,以100元/t碳稅模擬結果為基期,不同林業碳匯交易價格模擬結果為對照期進行分析。

(一)價格模塊

PMc=pwmc×(1+tmc)×EXR (1)

PEc=pwec×(1+tec)×EXR (2)

公式(1)和公式(2)分別結合匯率和進出口稅將國內價格和國外價格以及本幣與外幣進行轉換。公式中,PM表示進口商品c的價格;pwm表示進口商品c的國際價格;EXR為匯率;PE表示出口商品c的價格;pwe表示出口商品c的國際價格。

PQc×(1-tqc)×QQc=PDc×QDc+PMc×QMc (3)

公式(3)為國內總消費商品的計算公式。國內總消費商品分兩部分,一是國產商品,二是從國外進口的商品。公式中,PQ表示國內市場商品c的價格;QQ表示國內市場商品c的數量;PD表示國內生產國內使用商品c的價格;QD表示國內生產國內使用商品c的數量;QM表示進口商品c的數量。

PXc×QXc=PDc×QDc+PEc×QEc (4)

公式(4)為國內商品生產總量的計算公式。國內商品生產總量包括國內使用的商品和出口到國外的商品,這些產品都是在國內生產,價格用生產者價格表示。公式中,PX表示生產活動產出商品c的價格;QX表示生產活動產出商品c的數量;QE表示出口商品c的數量。

公式(18)、公式(19)表示從國外進口的商品與國內生產的商品存在不完全替代關系,當全部商品被限定為其中一種時,方程為Armington方程。公式(20)為進口商品和國內生產商品的最優比例,該方程適用于既能進口又能夠在國內生產的商品。公式中,deltaQQ表示Arminton函數的份額參數;scaleQQ表示QQ的Arminton函數參數。

QQc=QMc+QDc (21)

如果商品全部都是通過進口獲得或者全部都是國內生產國內使用,則利用公式(21)取代Armington方程。

(三)經濟主體模塊

YH=WL×QLS+shifhk×WK×QKS+transfrhg (22)

公式(22)表示居民收入構成。公式中,YH表示居民收入;WL表示勞動價格;QLS表示勞動量總供應;shifhk表示資本收入分配給居民的份額;WK表示資本價格;QKS表示資本總供應量;transfrhg表示政府對居民的轉移收入。

PQc×QHc=shrhc×mpc×(1-tih)×YH (23)

公式(23)表示居民在預算限制條件下購買東西效用最大化。公式中,QH表示居民對商品c的需求;shrh表示居民收入對商品c的消費支出份額;mpc表示居民邊際消費傾向;tih表示居民的所得稅稅率。

YENT=shifentk×WK×QKS (24)

公式(24)表示企業總收入的構成。公式中,YENT表示企業收入;shifentk表示資本收入分配給企業的份額。

公式(27)表示政府收入構成。公式中,YG表示政府收入;tva表示對增值投入的增值稅率;tih表示居民所得稅。

EG=PQc×QGc=shrgc×EG-transfrhg(28)

公式(28)表示政府的消費支出。公式中,QG表示政府對商品c的需求;EG表示政府支出。

GSAV=YG-EG(29)

公式(29)表示政府儲蓄。

公式(35)表示福利變化。公式中,EV表示利用林業碳匯交易調節碳稅政策導致的福利變化情況。

三、CGE模型政策模擬

很多學者通過制定差異化碳稅稅率研究了征收碳稅對社會宏觀經濟和行業產出的影響,本文根據一般均衡理論,選取標準LHR模型進行政策模擬。首先模擬我國征收100元/t碳稅對各個行業的影響,然后讓各個部門或者企業進行林業碳匯交易,差異化的林業碳匯價格會降低企業生產成本,進而提高社會福利。

(一)模擬征收碳稅

首先,本文模擬征收100元/t碳稅對林業、農業、采礦業和能源生產和供應業的產出影響,模擬結果如表1所示。

由表1可以看出,模擬征收100元/t碳稅時,林業部門、農業部門產出分別增加0.263%、0.438%;采礦業部門、能源生產和供應業部門產出分別降低6.623%、2.649%。由此可以看出,受征收碳稅影響最大的是采礦業。

在征收100元/t碳稅時,采礦業、能源生產和供應業產品產出都降低。因為采礦業、能源生產和供應業都是高污染行業,政府實施碳稅政策后,企業生產成本提高,并且碳稅具有累退性特征,對于資金薄弱的企業來說負擔較重,因此能源業和采礦業產品產出減少。

其次,本文模擬征收100元/t碳稅對農村居民收入、城鎮居民收入、農村居民消費、城鎮居民消費和政府收入的影響,模擬結果如表2所示。

通過表2可以發現,模擬征收100元/t碳稅時,農村居民和城鎮居民收入分別降低了0.906%、0.922%;農村居民和城鎮居民消費分別降低了0.877%、0.831%;政府收入增加了5.862%,說明模擬征收碳稅對政府收入具有正向影響。

(二)各行業購買林業碳匯抵減碳稅沖擊后對經濟的影響

為實現2030年我國達到碳達峰,GDP二氧化碳排放比2005年降低65%的目標,同時假設2020—2025年GDP增速約為6%,2025—2030年GDP增速約為5%,在《中華人民共和國氣候變化第三次國家信息通報》中模擬了強化控制二氧化碳排放結果,到2030年二氧化碳排放量將達到133億t,對未來碳排放加以硬性控制約束后,二氧化碳排放量也會達到100億t。根據該模擬情景,2020—2030年二氧化碳減排量為33億t,平均每年3.3億t,而我國每年潛在碳匯交易量為1.14億t,相當于最多只能抵減34.5%,按照每噸征收100元碳稅,通過林業碳匯交易每噸最多只能抵減34.5元。因此本文分別假設林業碳匯交易價格90、85、75、70、66元/t進行模擬沖擊。

各行業通過購買差異化林業碳匯抵減碳稅,抵減后對各行業產出的影響如表3所示。

表3與表1對比可知,林業碳匯交易對碳稅進行抵減時,采礦業和能源業產品產出相對增加。林業碳匯交易抵減了部分企業碳稅,企業相對生產成本降低,企業產出增加。從生產者角度分析,林業碳匯交易為企業生產帶來福利,企業購買林業碳匯,可以同時實現減排與降低成本兩個目標,企業成本降低,再生產資金增加,有利于企業擴大生產規模,因此采礦業和能源業產品經過林業碳匯交易抵減后產量增加。

林業碳匯交易抵減碳稅對宏觀經濟指標的影響如表4所示。

表4與表2對比可知,利用林業碳匯交易抵減碳稅,居民收入和消費都發生了變化。從模型模擬結果可知,居民福利最直觀的表現是收入相對增加。勞動報酬是居民收入主要來源,上文提到企業擴大生產規模,對生產要素需求也會加大,要素需求決定要素價格,隨著需求量增大,勞動力要素價格增加,居民收入也隨之增加。居民福利的另一個衡量指標是居民消費水平,居民消費受到收入水平和商品價格兩個因素的影響,從模型中可以看出居民收入水平增加,導致居民消費水平提高。商品利用林業碳匯交易抵減碳稅,使企業產出增加,商品價格下降,消費者剩余增加,導致居民消費水平提高。居民消費水平的提高會刺激內需,有助于社會宏觀經濟發展。

(三)敏感性分析

為檢測模型最終結果的穩健性,本文首先通過敏感性測試,對彈性參數數值進行改變,發現模擬測試結果和原來相比變化幅度極小,并且影響結果一致;其次通過與理論分析的結果對比發現,模型最終結果與理論結果一致。

四、結論和建議

(一)結論

本研究構建了CGE模型,將各經濟主體聯系到一起,選取企業產品產出、居民收入和居民消費作為三個福利指標,研究了林業碳匯對碳稅進行抵減后對福利指標的影響,并且設置不同林業碳匯交易價格,測試福利指標變化趨勢是否一致。本研究主要結論如下:

1.本研究選擇在生產環節征收碳稅,從源頭上避免逃稅行為,在CGE模型中加入福利模塊,研究碳稅和林業碳匯交易雙重因素對福利指標的影響。之前學者只是研究不同碳稅水平對經濟的影響,很少有學者利用林業碳稅政策來減少征收碳稅帶來的影響,本模型加入福利模塊后,也可以模擬其他減排政策抵減碳稅對福利指標的影響,模型中的數據也做了更新,能夠滿足今后研究需要。

2.本研究模擬征收碳稅對福利指標的影響,發現碳稅會降低高污染行業產品產出,而且居民收入和消費都有所下降。這是因為企業在生產環節繳納碳稅會導致生產成本提高,從而降低產量。雖然在一定程度上減少了二氧化碳排放,但是對經濟造成一定沖擊。因此本文利用林業碳匯交易對碳稅進行抵減,抵減后,發現福利指標與基期相比有所改善,三個福利指標隨著林業碳匯交易價格降低呈現上升趨勢,說明企業會選擇購買更低價格的林業碳匯來降低企業減排成本。減排任務任重道遠,實施碳稅和林業碳匯交易雙重政策既減少二氧化碳排放,又能給居民和社會帶來經濟福利。

(二)政策建議

1.以漸進式改革為原則,精細設計碳稅制度要素

碳稅制度是一種新制度,在制度設計時要充分考慮各方面因素,比如各階段會遇到的阻力以及碳稅征收形式,該制度作為新稅種還是作為目前某個稅種下的一個稅目開征等問題。考慮到成本問題,可以將碳稅作為環境稅的一種進行開征,還可以學習環境保護稅的經驗,為后期修改留下政策空間。

2.加強林業碳匯交易市場化機制建設

政府應出臺促進林業碳匯交易的法律法規,進一步完善林業碳匯交易機制,積極發揮該機制的作用,從而減少二氧化碳排放,早日實現“雙碳”目標。以新型林業經營主體作為主導,建立健全林業碳匯交易項目經營機制。深化林權制度改革,發揮新型林業經營主體整合林業資源、調節分配林業收益與風險的主力軍作用,鞏固和擴大林業碳匯項目生成與建設的根基。通過科學測算各種減排產品交易的成本與收益,運用經濟杠桿,合理調節林業碳匯與碳稅交易價格,使得碳減排交易市場均衡有效發展。

3.實施“碳稅+”雙效制度

本文只介紹了一種與碳稅政策相配套的措施,不應僅僅局限于林業碳匯這一種抵減方式,可以研究出更多的減排方式與碳稅相結合,比如“碳稅+配額”等減排機制,來保證“雙碳”目標的實現和社會福利的提升。

參考文獻:

[1]董正愛,江玥.“雙碳”目標下生態空間用途管制的法治保障[J].中國礦業大學學報(社會科學版),2023,25(5):107-126.

[2]楊臨萍,劉竹梅,孫茜.《最高人民法院關于完整準確全面貫徹新發展理念為積極穩妥推進碳達峰碳中和提供司法服務的意見》的理解與適用[J].法律適用,2023(3):3-9.

[3]張濤.《2030年前碳達峰行動方案》解讀[J].生態經濟,2022,38(1):9-12.

[4]王蔣姜,張旸.雙碳背景下我國碳稅開征的稅收公平問題分析[J].財政科學,2023(7):74-84.

[5]蔣云,李巍.跨境生鮮農產品供應鏈:生產決策,稅收補貼與社會福利[J].系統工程理論與實踐,2023,43(12):3587—3607.

責任編輯:姜洪云

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