煤炭资源税改革对行业发展和节能减排的影响

徐晓亮 +程倩++车莹 +许学芬

摘要 煤炭是我国重要战略性基础资源，在能源消费结构中占主导地位，煤炭资源税改革对经济增长、行业发展和节能减排影响重大。本文构建动态递归CGE模型，采用GAMS软件以2%、5%和10%的税率区间分析煤炭资源税改革对行业发展、资源效率和减排的影响。研究表明：在节能减排方面，资源税改革能有效降低主要污染物排放、单位GDP能耗和能源消耗总量，提高能源利用效率，当采用10%的税率时节能减排效果最佳，可以有效抑制CO2和SO2排放，但短期内会对经济增长产生极大的负面影响，降低GDP增长，抑制开采业、工业、能源、运输业和农业等产业总产出；从长期看，适度的煤炭资源税税率能在经济增长可承受范围内最大限度降低主要污染物排放，实现节能减排和经济增长的均衡发展。因此，应重点研究资源税率设置的科学性，在不同主体和行业影响基础上，合理选择资源税税负水平，减轻资源税改革对社会经济发展的负面冲击，并通过政策引导其产业升级，提高节能减排效果。

关键词 煤炭资源税改革；动态递归CGE模型；行业经济；节能减排

中图分类号 F061.5 文献标识码 A文章编号 1002-2104（2015）08-0077-07doi：103969/jissn1002-21042015.08010

近年来，随着煤炭资源价格的持续下滑，煤炭资源税改革迎来了较好的时机，国务院决定从2014年12月1日实施煤炭资源税改革，将征税方式由从量改为从价计征，税率由省级政府在规定幅度（2%-10%）内确定，在煤炭资源税改革快速深入推进的背景下，煤炭资源税改革对经济发展和节能减排的影响程度究竟如何？税率选择能否在节能减排和经济增长间取得平衡？煤炭资源税是否对行业经济发展产生巨大压力？等等一系列问题，既是资源税改革出发点，也是验证我国资源税改革有效性的重要依据，值得深入探索。

资源税收可以纠正经济扭曲，同时提高环境品质和社会福利[1]，进而产生基于财政中性的税收政策双重红利[2-5]，这也成为新一轮资源环境政策改革的理论依据。资源税改革目的在于反映资源真实价值，体现资源稀缺成本。面对日益严峻的资源压力，必须加快资源税改革，有效引导资源合理配置[6]。考虑到资源成本构成，资源税可以有效解决资源外部性问题[7]。可持续发展的资源税功能定位是较为理想和现实的政策设计目标[8]。在资源税政策方案设计上，多数学者认为应在原有税费并存的基础上重新设计资源税，学者们分别从计税方式、税率设置以及完善资源税进行研究，如曲顺兰[9]、曹爱红[10]、李波[11]等。学者主张调整煤炭资源税费政策，将资源补偿费与资源税改革相结合，全面设计和改革煤炭资源税政策方案，以满足社会经济可持续发展需要。

在资源环境政策研究方法上，学者多采用可计算一般均衡理论，结合研究对象将CGE模型改进，用于能源税和碳税等中，如Hubler、Iain Fraser和Suthin等[12-14]； 作为一个高能耗国家，我国必须从战略角度出发，找到节能减排动力，魏巍贤提出采用CGE模型研究得出化石能源资源税是减排有效途径，但会造成负面影响[15]；在燃油税改革后，庞军、肖皓等、饶呈祥、夏传文、叶志辉等从不同角度出发构建CGE模型研究燃油税改革的影响[16-20]；更多的学者从环境影响角度研究燃油税改革，如王德发和胡宗义等[21-22]。目前资源税改革研究多从宏观角度定性分析，根据基础资源特征，结合国家资源环境政策和特定研究对象，形成资源税政策方案。由于自然资源特殊性和资源税政策制定复杂及动态性，传统研究方法难以有效刻画其动态均衡的演化过程，不能科学评价其政策绩效实现情况，主要体现在：①研究范围局较少涉及社会经济、资源和环境系统等，忽略了资源税调节经济增长和节能减排的双重政策属性；②政策评价定量分析不足， 政策效应评价的精确度不高，难以深入剖析煤炭资源税改革对行业发展的影响，从而不能有效评价煤炭资源税改革政策目标实现情况。

基于此，本文构建动态CGE模型，编制社会核算矩阵（SAM），分析煤炭资源税改革对行业发展和节能减排的影响。本文余下结构为：第二节，构建动态递归CGE模型，建立核心模块，设计闭合规则和动态化方法，编制社会核算矩阵，并选择关键参数，第三节，设计资源税改革政策模拟场景；第四节总结全文并提出相关建议。

徐晓亮等：煤炭资源税改革对行业发展和节能减排的影响

中国人口·资源与环境 2015年 第8期

1 动态CGE模型构建

1.1 动态CGE模型的主要模块

动态CGE模型由模块方程组、基础数据库和关键参数等构成，其中模块方程组包括生产、需求、价格、收入支出和减排等。

1.1.1 生产模块

生产模块包括生产函数、总增加值函数和资源中间投入函数等，将资源作为生产要素，通过不同类型的资源CES嵌套，合成最终投入生产要素，假定生产要素投入采用不完全替代，服从Leontief函数表示。

（1）生产函数为：Q=minnj=1[TVAi（L，K，R）/φ1

+TIPi/φ2] （1）

其中TIP为总产出，TVA 为总增加值，Q 为资源投入；

（2）总增加值为：TVA=A（α11/κLκ-1/κ+α21/κKκ-1/κ

+α3 1/κEκ-1/κ ） （2）

其中，TVA 为总增加值，E，K，L 为表示资源、资本和劳动，κ为各要素替代弹性。

资源的合成函数为：E=Ae（λ1/ρ1Eρ-1/ρ1+λ1/ρ2Eρ-1/ρ2λ+…+，λ1/ρnEρ-1/ρn） （3）

其中，E表示合成资源量，E，1E2，…En 分别为不同类型的资源消耗量，ρ为替代弹性。

（3）资源中间投入为CES型，函数方程为：TIP=Aip（π1/σ1IPσ-1/σ1+π1/σ2IPσ-1/σ2） （4）

其中，TIP 为合成中间投入量，IP1，IP2 分别为区域间和区域内资源投入，σ 为资代弹性。

1.1.2 消费模块

该模块由资源需求量和资源价格合成，包括居民、部门和政府等三类函数。

（1）消费函数方程为S=Sg++Si+Sf=ni=1piqi （5）

其中，S为资源消费总量，Sg为政府资源需求量，Si为居民资源需求量，Sf为部门资源需求量，pi为资源消费价格，qi为资源消费数量。

（2）政府消费函数方程为：Sg=（1-RgS）GDP-B（6）

其中，Sg为资源需求量，RgS为政府储蓄率，GDP为国内生产总值，B为资源补偿；

（3）居民消费方程为：Si=（1-RiS）（w+B）（7）

其中，Si为居民资源需求量，SiS为居民储蓄率，w为居民收入，B为政府资源补偿；

（4）行业对资源需求函数为CES型，其需求方程为：Sf=（1-RfS）（Y-T+B） （8）

其中，Sf为居民资源需求，Rfs为居民储蓄率，Y为部门收入，T为资源税，B为资源补偿。

1.1.3 价格模块

该模块由资源价格和资源税收合成，模块核心方程主要包括：

（1）总中间投入价格方程为： PINTA=（PQ+PV）intα （9）

其中，PINTA为总中间投入价格，PQ为产品价格，PV为要素价格，intα为投入产出系数。

（2）产出价格方程为：Po=（PP+PW）T （10）

其中，Po产出价格，PP为生产价格，PW为资源外部性补偿成本，T为资源税。

1.1.4 收入支出模块

该模块包括居民收入支出、行业储蓄和政府储蓄等三类。

（1）居民收入支出方程为：SH=w-C-TH+BH （11）

其中，SH为居民储蓄额，w为居民工资收入，C为居民消费，TH为居民的资源税税负程度，BH为资源补偿收入。

（2）行业储蓄方程为：SC=Y-W-rK-TF+BC（12）

其中，SC为行业储蓄，Y为行业总收入，w为人力资本支出，rK为资金成本支出，TF为行业承担的资源税税负程度，BC为资源补偿收入。

（3）政府收入为税费之和，政府支出为政府消费和补偿等。政府储蓄等于政府收入支出差额，政府收入函数为：SG=QTo+TRQR-nj=1IiBi ，（13）

其中，QTo 为政府储蓄，QR 表示税费之和，TR为资源税税率，SG 为资源使用量，B为资源补偿金额，I为资源补偿对象。

1.1.5 减排模块

在减排模块中，选取废气、废水和工业固体废物为研究对象。

减排模块主要影响因素包括单位GDP排放（GE）、单位GDP能耗（GC）、人均收入（AI）和人口数（PA），根据Kaya等式，可以得到减排模块的基本公式：

E=GE·GC·AI·PA（14）

其中，ECO2 为污染排放量，GE为GDP经济总量，GC为资源消费量，AI为人均收入，PA为人口总量， 对其进行进一步分解为 ：

ΔE（t）=E（t）-E（0）=ΔECO2 It+ΔESO2 It

+ΔEwIt+ ΔEsIt （15）

其中，ΔE（t）、ΔECO2 I、ΔESO2 It、ΔEwIt和ΔEsIt分别为减排总量、CO2排放量、SO2排放量、污水排放量和固体污染物排放量。

（1）在对CO2处理上，通过资源消耗得到CO2排放量，CO2排放量公式为：

QCO2=（R×A-B）×R×3.67（16）

其中，QCO2为碳排放，R为消费量，A为单位资源含碳量，B为固碳量，R为氧化率。

（2）在对SO2处理上，其核算公式为：QSO2=2B.F.S（1-NSO2）（17）

其中，GSO2为硫排放量，B为消耗量，F为硫转化率，S为含硫量率，NSO2为脱硫率。

（3）模型将废水排放与相关活动相联系，部门废水排放主要来自于工业活动的资源消耗，家庭废水排放来自于居民资源消耗，根据历年《环境统计年鉴》，二者比例占到约30%和70%。

（4）工业固体废物排放来自于部门资源消耗，工业固体废物排放量依赖于工业部门活动水平。

1.2 基础数据和关键参数处理

编制社会核算矩阵作为模型基础数据，数据来源于《中国投入产出表》、《中国统计年鉴》和《中国税务年鉴》等。模型中经济发展、资源消耗和污染物排放等数据来源于《中国投入产出表》、《中国环境统计年鉴》和政府公报等，碳排放因子为政府间气候变化专门委员会（IPCC）温室气体排放因子；资源和人口数据来源于《中国统计年鉴》和《中国第六次人口普查数据》等。对投入产出表中缺少相关数据的指标，借鉴联合国产业分类法整理获得。

关键参数包括中间投入系数、收入支出系数、消费系数、人均资本弹性系数、人均资源使用量弹性系数、人均资源赤字/盈余、人均资源压力系数和单位GDP资源效率等。其中，中间投入系数为0.668 5，居民、部门和政府各主体收入支出比例分别为1.133 2，1.258 7和1.457 9，居民、部门和政府消费系数分别为0.5，0.3和0.2，人均资本弹性系数为0.358 7，人均资源使用量弹性系数为0.574 6，人均资源赤字、人均资源压力系数和单位GDP资源效率为-1.916，6.966和1.463。

1.3 模型闭合规则和动态化

模型采用凯恩斯闭合规则（Keynes closure），将资源税率定义为外生变量，通过税率调整改变资源的实际价格，直接影响产品的生产成本，导致部门利润率和劳动工资率发生变化，进一步影响到劳动力供给、收入及储蓄投资等因素，使产品的进出口发生相应变化，调整劳动者和政府的收入和储蓄，实现微观市场出清，达到投资与储蓄均衡目的。

基于资源税政策驱动和动态递归时间维度，采用跨期动态实现动态化，通过引入煤炭资源税率调整和资源政策场景设计，将资源作为独立要素，使其成为体现资源市场价值的价格信号。

2 情景设计和模拟结果分析

2.1 模拟场景设计

煤炭是碳排放的主要来源之一，改革开放以来煤炭消费一直保持大幅增长态势，仅2013年我国煤炭资源消费量就达到36亿t，超过全球消费总量的50%。虽然目前煤炭消费未达到预测峰值，但我国能源结构决定以煤炭为主导的能源消费短期内无法改变，随着城镇化和工业化的加速，煤炭消费压力日益严峻，鉴于煤炭对经济发展的重要地位和资源分布广泛性，煤炭资源税改革受到社会各界广泛关注。为更深入考察税制改革下煤炭资源税对区域发展、行业经济和节能减排的影响， 本文引入了煤炭资源税率政策情景， 分别以2%、5%和10%税率设计政策模拟场景，即场景S1（2%）、场景S2（5%）和场景S3（10%）。模拟基期为2013年，模拟期为2016-2020年，采用GAMS模拟改革对区域经济、行业发展和节能减排影响。

2.2 模拟结果和实证分析

2.2.1 对GDP增长和区域经济发展的影响

通过模拟可知资源税率对GDP增长和区域经济发展的影响较为明显（见表1）；当场景S3（10%）时，GDP增长受影响最大，与场景S1（2%）和场景S2（5%）时，采用10%的煤炭资源税率极大影响了GDP增长，但由于实行资源补偿使居民可支配收入增加，一定程度上降低了煤炭资源税改革的影响，随着时间变化，煤炭资源税改革对经济增长影响降低，当2020年时，采用场景S1（2%）和场景S2（5%）下GDP增长受影响程度几乎相同。

表1 煤炭资源税改革后GDP变化情况

Tab.1 Change of GDP before and after coal resource tax reform%

从区域发展看，不同煤炭资源税税率设置对区域经济增长影响的差异性较大。由于资源税是地方税种，煤炭资源税改革直接影响资源税收变化，山西、内蒙古和贵州等煤炭资源禀赋优越的区域财政收益较大，不同政策场景下部分省市GDP变化情况如表2示。在江苏、浙江和广东等区域，由于经济总量较大且属于制造业大省，对煤炭资源需求较强，资源税改革对其发展产生负面影响，使GDP增速下降。

2.2.2 对总产出和行业总产出的影响

在我国的经济结构中，由于总产出中高耗能行业占重要比重较大，资源税负提高会影响其产出水平，从而拖累总产出增速，如表3所示。

从行业层面看，煤炭资源税改革对行业总产出产生明

表2 煤炭资源税对各省市GDP影响情况（2020年）

Tab.2 The impact on GDP of different regions by coal resource tax reform%

表3 煤炭资源税改革对总产出的影响

Tab.3 The impact on industry outputs by coal resource tax reform%

显的抑制作用，且煤炭资源税税率越大，政策抑制效应越明显；其中，开采业、工业、能源和运输业产出下降较明显，而建筑业和服务业等成本构成中煤炭消耗占比例不高，受益较大，农业和环境保护业总产出相对固定，见表4。除电力、热力，燃气和水等行业，其他部门总产出水平不同程度下降，其中受影响程度较大包括煤炭、石油和天然气等，由于能源部门的税负转嫁能力较强，同时需求刚性较大，这使得总产出水平有所上升，其中电力、热力的生产和供应业总产出水平上涨幅度最大；石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学工业和金属制品业等总产出也将下降；下降幅度最大的是煤炭开采和洗选业，这些部门大多是位于经济产业的上游，直接受资源税政策调整的冲击，

表4 煤炭资源税改革对行业总产出的影响（2020年）

Tab.4 The impact on industry outputs by coal resource tax reform（2020）%

政策场景Policy senariors农业Agriculture开采Mine工业Industry能源Energy环保Environmental protection服务Service建筑Building 运输Transport

场景S1

4.89 -1.95 -6.75 -2.38 0.22 15.58 6.29 -3.95

场景S2 4.81 -2.86 -8.51 -3.17 0.25 15.88 6.22

-4.68

场景S3 4.75 -3.64 -11.29 -4.82 0.21 14.72 6.16

-5.47

同时较弱的税负转嫁能力使部门自身承受了税率提高的压力。环境部门中的水利、环境和公共设施管理业的总产出水平略有上涨，原因在于资源税政策调整后的资源价格上升使资源消费减少，进而使资源和环境系统的压力降低，使其总产出水平上升。各部门总产出变化情况见表5所示。

表5 煤炭资源税改革对部分具体行业总产出影响情况（2020）

Tab.5 The impact on specific industry outputs by coal resource tax reform（2020）%

通过模拟结果可以看到，煤炭资源税改革会抑制主要污染物的产生，减少碳排放总量，产生节能减排的政策效应，具体结果如表6所示。

当场景S3（10%）时，2016-2020年CO2年均排放量增速最高，意味着煤炭资源税率与减排呈现较强的正相关，如资源税改革场景S1和S2对CO2年均排放量增速影响低于场景S3；同时煤炭资源税改革提高了资源使用成

表6 煤炭资源税改革对主要污染物排放量影响情况（2020）

Tab.6 The impact on main pollutant emissions by coal resource tax reform（2020）%

本，抑制部分非必须消费，鉴于基础资源刚性需求和经济

增长惯性，主要污染物排放量仍呈增加趋势。但受煤炭资源税变化影响，资源、资本和劳动的替代关系和替代比例发生变化，降低了资源消耗和产业对资源的依赖程度，同时资源利用效率提高增加了相关产业对节能减排技术的利用和重视程度，也减少了主要污染物排放。

2.2.4 对资源效率和能源消耗总量的影响

资源税改革会影响单位GDP能耗、能源利用效率和能源消耗总量等变化，如表7所示。

表7 不同政策场景下的资源效率变化情况（2020年）

Tab.7 The changes of resource efficiency in different policy scenarios（2020）%

可以看到，单位GDP能耗、能源利用效率和能源消耗总量等指标呈下降趋势，资源税改革后各指标下降趋势更加明显，且采用场景S3（5%）时，各项指标为最低值，改革提高资源使用成本，对资源利用效率产生明显的促进作用，进而抑制资源消耗增量。

3 结论与讨论

本文构建动态递归CGE模型，分别采用不同煤炭资源税率政策场景，模拟分析资源税改革对经济增长、行业发展和节能减排的政策效应。研究表明：节能减排方面，煤炭资源税改革能有效降低主要污染物排放、单位GDP能耗和能源消耗总量，提高能源利用效率，当采用5%从价税率而不进行资源补偿时节能减排效果最佳，有效抑制CO2和SO2排放；从短期看，资源税改革对经济增长影响较大，降低了GDP增长，抑制开采业、工业、能源、运输业和农业等产业总产出，推升价格指数；但从长期看，当进行资源税改革同时实行资源补偿时，资源税改革对GDP增长影响相对较小，有利于社会福利改善。

因此，应重点研究资源税率设置的科学性，根据社会经济发展状况，合理选择资源税税负水平；研究资源税改革对不同主体和行业影响的内在机制，减轻资源税改革对社会经济发展的负面冲击，对部分受影响较严重且关系国计民生的重要行业，政府应加大对其支持力度，通过政策引导其逐步推进产业升级，提高资源利用率；同时通过政策调节促使高能耗行业加大技术改造，通过政策性贷款、财政专项补足等各种形式给予支持，提高其技术改革的积极性，将降低其资源使用成本的动力，引导到依靠技术进步和资源投入替代上，并通过相关配套措施提高资源税政策目标的实现程度，从而提升我国资源税改革的功能作用和政策内涵。

（编辑：尹建中）

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Impact on Industry Development and Energy Saving & Emission Reduction by Coal Resource Tax Reform

XU Xiaoliang1，2 CHENG Qian2 CHE Ying2 XU Xuefen3

（1. School of Economy and Management， Southeast University， Nanjing Jiangsu 210094， China； 2. School of Humanities and Social Sciences， Nanjing University of Science and Technology， Nanjing Jiangsu 210096， China； 3. School of Pharmacy，China Pharmaceutical University， Nanjing Jiangsu 211198， China）

Abstract Based on Social Accounting Matrix （SAM）， the paper builds a dynamic recursive CGE model to testify the impact of coal resource tax reform with three policy scenarios which are resource tax reform S1 （2%）， resource tax reform S2（5%），and resource tax reform S3（10%） respectively. Studies show that： in terms of energy saving， resource tax reform can effectively reduce emissions of major pollutants， energy consumption per unit of GDP and total energy consumption， and improve energy efficiency； when the ad valorem tax rate of 10% is adopted， the result of suppressing CO2 and CO2 emissions is the best. However， there are differences in the realization of the second bonus； in the short term， the impact of resource tax reform on economic growth is large， which will reduce GDP growth， inhibit total output mining， industry， energy， transport and agriculture industries； but in the long term， the impact on GDP is relatively small， and is conducive to improving social welfare. Therefore， resource tax reform should focus on resource tax rate in order to balance energy conservation and emission reduction.