资源税对我国区域间经济发展的影响

薛 钢 李淑瑞

(中南财经政法大学 财政税务学院，湖北 武汉 430073)

资源环境税一方面能强化环境管理，加大对环境污染排放行为的规范力度，另一方面能形成正向激励，引导更多企业参与环境保护工作。此外，还能通过地方财税利益的调整，充分发挥地方政府环境治理的主观能动性。目前，资源环境恶化和经济发展之间的矛盾已经成为世界性难题。在我国，改革开放以来的粗放式经济增长方式与资源环境之间的冲突也日益明显，由此带来的环境污染、资源浪费、要素生产效率下降等一系列问题已经严重影响到我国社会经济的可持续发展。同时，我国区域间经济还呈现出发展不平衡，省际层面普遍存在“资源诅咒”现象。面对上述问题，在资源禀赋日益恶劣的情况下要促进地区间协调发展，必须提高资源利用效率，降低能耗，使资源优势转化为经济优势。因此，通过研究资源税对我国不同地区经济发展的影响差异，有助于实现生态文明建设的同时，促进我国区域间经济的协调发展，加快实现“建设美丽中国”的目标。

一、文献综述

20世纪80年代以来，越来越多自然资源丰富的国家陷入了经济增长陷阱，这一现象引起了广泛关注。徐康宁、韩剑等最先把“资源诅咒”的概念引入国内，通过构建资源丰裕度指数，开创性地考察了国内不同省份的资源诅咒现象[1]。邵帅、齐中英等改进衡量资源丰裕度的指标并进行了类似的实证分析[2]。赵文、赵国浩等以山西省为研究对象，验证了我国省份内资源诅咒现象也是存在的[3]。

而关于资源税经济效应的研究最早开始于Hotelling的“时间倾斜”理念，Hotelling在研究可耗竭资源最优开采问题时发现对资源征税可以改变资源在时间上的分布，增加后期产量[4]。Dasgupta在研究市场资源价格变动对资源开采速度的影响时，认为政府可以借助税收手段调控资源价格进而达到控制资源开采速度的效果[5](P110)。Slade认为资源税税率的变化率与市场利率的大小都会影响到可耗竭资源的开发利用，进而作用于经济的发展[6]。国内学者刘晔等分析了资源税税负提高的经济效应和不同税率下各市场主体的行为选择[7]。曹爱红、韩晓琴等学者则从不同角度分析了资源税税率调整和征收方式改变对试点地区经济发展的影响[8][9]。刘宇等利用CGE模拟资源税不同税率对煤炭行业发展的影响，得出应课征的最优税率[10]。李国志等利用面板数据回归模型研究资源税对区域经济发展的效用[11]。

上述文献从多层次、多角度分析了征收资源税对经济发展的影响，但是大部分文献都是以整个国家或某一地区为对象展开的个体研究，而且更多以经济发展水平进行分析。本文针对我国资源分布不均匀，经济发展不平衡的现状，基于“资源诅咒”的视角对我国29个省级行政区划进行资源诅咒程度的分类，利用面板数据比较分析在资源诅咒程度不同的地区资源税对地区经济发展影响的实际差异。

二、“资源诅咒系数”的测度

(一)资源诅咒系数的测算方法

资源诅咒，即资源丰富地区的经济发展速度比资源匮乏地区的经济发展速度更慢。但是受到同样资源诅咒的地区经济发展的速度并不相同，说明这些地区资源优势转化为经济发展优势的程度也不同。本文以我国的省级行政区作为样本单位，即要确定每个省份受到资源诅咒的程度差异。这里，引入“资源诅咒系数”作为衡量各省份受到资源诅咒程度深浅的指标。资源诅咒系数表示某地区的资源丰裕度与其经济发展的偏离程度，即衡量一个地区的资源优势是否较好地反映在经济发展上。资源诅咒系数越大说明资源丰裕度与经济发展的偏离程度越大，即称该地区受到的资源诅咒程度越深。苏迅最早提出与“资源诅咒系数”类似的指标“资源贫困指数”[12]，本文使用姚予龙、周洪和谷树忠提出的优化系数作为衡量资源诅咒程度的指标[13]，具体计算公式为:

(1)

式(1)中，RC为资源禀赋系数，i=1,2,…,29。本文将与资源税密切相关的矿产资源产量作为新的变量引入生产函数更能体现资源税对经济的影响，考虑到矿产资源种类繁多，形式多样且难以以统一口径获取数据核算，因此以矿产资源生产和消费的终端形式——地区能源消耗量来替代。Ei为某地区一年内一次能源产量代替资源的消耗量，Si为某地区一年内第二产业总产值。一次能源年产量相关数据可在《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》和各省统计年鉴中获取。地区第二产业产值数据可在《中国统计年鉴》和各省统计年鉴中获取。

(二)我国省际“资源诅咒系数”的测算与分布

根据上文的方法计算2000～2015年我国29个省级行政区划的资源诅咒系数，具体结果如表1所示。考虑到数据可得性，本文未列入上海、西藏及我国香港特别行政区、澳门特别行政区及台湾地区数据。根据计算的资源诅咒系数可以将地区划分为非资源诅咒区域、资源诅咒边缘区、资源诅咒严重区和资源诅咒高危区，具体的分类标准和临界阈值见表2。

由表1和表2可知，某地区受到资源诅咒的程度是在不断变化的，表现为资源诅咒系数的大小变动。大部分省份资源诅咒系数在2000～2015年呈现波动中减小的态势，如北京、河北、黑龙江、江苏、河南、安徽等；一部分省份资源诅咒系数基本持平，比较典型的有天津、山西、湖北等。资源诅咒系数出现上升趋势的是内蒙古、贵州和陕西。当然，按照表2的标准，划分资源诅咒四类地区不是绝对的，大部分地区资源诅咒系数16年内一直小于1，处于非诅咒区；也有省份如山西一直处于资源诅咒高危区，贵州一直被划分为资源诅咒严重区，云南一直处于资源诅咒边缘区等；但也有一些省份在这16年期间的资源诅咒系数跨过了临界值，在区域划分上发生了质的改变，比如河南、安徽等省份由资源诅咒边缘区进入了非资源诅咒区的行列；而内蒙古则在2002年由资源诅咒严重区进入了高危区。本文计算了29个省级行政区划2000～2015年每一年的诅咒系数，没有采用以往文献中取多年平均值作为样本期诅咒系数的做法，是为了反映资源诅咒程度的动态变化。因而本文对某一地区受到资源诅咒程度的划分也是动态的，这一点将在回归模型中通过虚拟变量予以体现。

表1 2000～2015年我国各省份资源诅咒系数

表2 资源诅咒分区系数临界阈值表

三、回归模型构建

(一)模型来源

本文主要考察的是资源税对资源诅咒程度不同的省份经济发展效应的差异。根据宏观经济学经典理论柯布-道格拉斯生产函数：Y=AKθL1-θ，选取某省份一年的生产总值(Y)作为衡量该省当年经济发展情况的指标，引入地区当年固定资产形成额(K)和当年末社会就业总人数(L)作为经济发展中资本和劳动要素的代理因素。引入与资源税密切相关的矿产资源产量衡量资源税对经济的影响，并以地区能源消耗量(E)替代矿产资源产量。这里为简化模型中的非关键因素，不考虑柯布-道格拉斯生产函数中的技术因素(A)，引入新变量后改进的函数模型为：Y=KαLbEc。

本文借鉴李绍荣、耿莹提出的生产函数模型[14]，将核心要素“资源税额”(T)作为变量引入回归模型以探究资源税与经济发展的直接关系：若资源税税额的变化与地区生产总值变化存在正相关关系，说明征收资源税对经济发展存在促进作用，反之，则存在抑制作用。同时以地方资源税占总税额的比重(z)作为结构变量检验资源税对三种生产要素产出效率的影响。最终模型为：

Y=KαzLbzEczed+h·lnT+ε

(2)

(二)模型优化

为比较分析资源诅咒程度不同的地区资源税的经济效应差异，在模型中要体现各地区受资源诅咒程度不同这一特质，因而在模型中加入虚拟变量以区分在诅咒程度不同地区的经济效应。在上文“基于资源诅咒系数的分类”中，本文已经将样本地区按照资源诅咒系数的大小划分为四类：非资源诅咒区、资源诅咒边缘区、资源诅咒严重区和资源诅咒高危区。地区因素有四个特征，设置三个虚拟变量D1、D2、D3，分别代表资源诅咒边缘区的虚拟变量。若当年某地区资源诅咒系数处于1和2的区间之内，属于诅咒边缘区时，则D1取1，反之则取0；当年某地区如果属于资源诅咒严重区时，则D2取值为1，否则取值0；D3代表资源诅咒高危区，若当年某地区属于高危区范围，则取值为1，反之则取值0。加入三个虚拟变量后，以虚拟变量与资源税占总税额的比重(z)变量交叉交乘作为最终的模型，表示为:

(3)

两边同时取对数，得：

ln(Yit)=d+azitln(Kit)+bzitln(Lit)+czitln(Eit)+hln(Tit)+

β1zit+β2zitD1+β3zitD2+β4zitD3+εit

(4)

式(3)和(4)中，i表示地区，t表示年份；K、L、E是三种生产要素的代理变量，分别为固定资产形成额、社会就业人数和能源消耗总量；T表示资源税总额，z表示资源税税额占总税额的比重；D1、D2、D3即为三个虚拟变量，代表该地区受到资源诅咒的程度。

参数a、b、c分别表示资源税的结构比重对当地资本、劳动和能源生产要素代理变量产出弹性的影响。由于在投入有限的前提下，生产要素的生产效率不仅影响经济总量，还关系到微观上要素所有者的收入分配，因而通过a、b两个参数的符号关系可以看出资源税比重变化对资本所有者和劳动力提供者收入分配差距的影响。若a、b符号相反则说明资源税比重变化会拉大社会收入分配差距。若能源变量参数c为负数，则说明资源税税额结构比重增加会降低能源要素的产出效率，即征收资源税可以抑制能源消耗。资源税变量参数h表示剔除K、L、E变量对经济发展的影响作用后资源税税额变量本身对经济的贡献率，若h为正数则说明征收资源税对经济发展有拉动作用。虚拟变量与资源税税额结构比重二次交乘项参数β1、β2、β3、β4表示资源税税额结构比重变化在受诅咒程度不同的地区对经济的作用大小。若β符号为正，则说明资源税比重增加对该地区经济发展存在促进效应；如符号为负则说明资源税比重增加对该地区经济发展起阻碍作用。d为常数，ε为随机误差项。通过模型回归对以上参数进行估计，分析资源税对经济增长和能源消耗的影响以及资源税在资源诅咒程度不同地区经济效应的差异。

(三)数据来源

因为上海和西藏的资源税数据和能源数据严重缺失，我国港、澳、台地区数据获取比较困难，因此本文使用的是2000～2015年除上海、西藏以及我国港澳台地区以外的29个省级行政区划的面板数据。原始数据中地区生产总值、地区固定资产形成额、地区社会就业总人数及地区资源税总额来源于相应年度的《中国统计年鉴》和各省统计年鉴；地区能源消耗量数据来源于相应年度的《中国能源统计年鉴》和各省统计年鉴。变量描述性统计如表3所示。

表3 变量描述性统计

四、实证结果与分析

为避免模型中变量数据的剧烈波动并消除时间序列数据中的异方差现象，对原始数据Y、K、L、E和T取自然对数代入模型，使用统计软件Stata14利用固定效应模型进行回归。变量间相关系数检验如表4所示。

表4 模型变量相关系数检验结果表

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著，下表同。

由变量间的相关系数检验结果可知，变量间的关系和上文设想基本吻合，解释变量固定资产形成额(K)、社会就业总人数(L)和能源消耗量(E)和被解释变量地区生产总值(Y)之间相关系数均大于0且接近1，显示为正相关关系，说明模型中要素变量设置基本合理。资源税税额(T)与被解释变量之间也呈现正相关关系，初步证明资源税对经济发展具有促进作用。表5为面板数据固定效应稳健标准差方法回归估计的结果。

从表5可得，以2000～2015年我国29个省级行政区划面板数据为样本的回归结果显示，变量能源消耗量(E)的回归结果t检验不显著，可能是生产要素变量遗漏引起的，因此关于资源税结构比重对能源要素的产出弹性影响的检验失效。但其他变量均通过显著性检验，特别是核心变量资源税税额(T)和资源税占总税额的结构比重(z)，在1%的显著性水平下通过检验，且Stata14显示模型的组内R2为93.72%，说明模型整体拟合优度良好。

表5 稳健标准差方法回归估计的结果

资源税税额(T)的参数h为正数，说明征收资源税对地区经济发展具有促进作用，资源税税额每增加1%，地区生产总值增加0.66%，但就增长比例而言，还不够明显。资源税对经济发展具有双重作用,正向效用的传导机制为征收资源税增加政府财政收入，政府投资会加大，进而促进经济增长；资源税负向效应对纳税主体决策产生不可避免的扭曲，不仅增加企业的生产成本，压缩社会投资，而且扭曲后资源并非最优化配置，正负效应的博弈决定了税收对经济的影响。受资源税扭曲效应影响的企业既包括能源型企业，也包括其他产业的企业，由于能源是企业生产必不可少的物质条件，以各种形式体现在企业的生产运营之中，征收资源税必然拉高资源和能源产成品的价格，因此无论处于生产端还是消费端的企业，成本都会上升。在本文分析中，资源税的双重效应相互抵消，最后显示出弱显著正向作用。

资源税税额占当地税收总税额的结构比重(z)变量和三个虚拟变量(D1、D2、D3)均以较高的显著性水平通过检验。其中代表非资源诅咒区的参数β1符号为负，说明资源税税额结构比重增加对非资源诅咒区的经济发展存在阻碍效应，非资源诅咒地区资源税结构比重每上升1%，地区生产总值下降0.49%。由本文第三部分资源诅咒系数计算结果可知，非资源诅咒区多为经济发展水平较高的省份或直辖市，且均不以资源产业为支柱性产业，第三产业在经济中拉动作用较大。而资源税是直接与资源、能源开发利用相关的税种，在其地区税收中占据的份额较小且当地的资源利用率本来就相对较高，若再增加资源税比重则会削弱资源生产的积极性反而不利于经济增长。而代表资源诅咒边缘区、严重区和高危区的虚拟变量参数β2、β3、β4均为正，说明在这三类资源诅咒区域，资源税税额结构比重上升会对经济起较为明显的拉动作用，资源税比重每增长1%，三类地区的地区生产总值分别上涨0.06%、0.09%和0.08%。且比较β2、β3、β4的大小发现，资源诅咒高危区和资源诅咒严重区的资源税结构比重变化带来的经济效应会更加明显。根据本文第三部分计算的资源诅咒系数看，资源诅咒严重区和高危区一般都是经济对资源型产业依赖性较强的地区，比如能源大省(区)山西、内蒙古、新疆等，且这些地区资源滥采和浪费现象比较普遍，在资源上的产出与投入不成比例，资源利用率低是阻碍经济发展的主要原因。在这些地区加征资源税可能会倒逼资源利用率上升，资源税税收杠杆调节作用明显。

五、政策建议

我国自2010年启动了资源税试点改革，基于上述分析，本文认为在今后的全面推行过程中，应更加注重以下几个方面：

1．资源税改革应注意调动地方政府积极性。我国的税收管理权隶属中央，地方政府制定税收政策和相关法律法规的权限较小，在资源税改革过程中无法根据当地的资源情况和经济发展水平进行及时调整。特别是在增值税扩围之后，地方税收收入流失较大的情况下,资源税税额应当尽可能多地返还地方用于补偿资源开发带来的成本。因而，针对实证研究的结论，要着重加大资源诅咒严重区和高危区的税收勘查力度，发挥资源税的级差优势，对高耗能、高污染的企业加大税收力度，遏制资源和能源的滥用和浪费从而倒逼资源效率提高。这既需要中央政府的统筹规划，更重要的是要发挥地方政府积极性。

当然，在进一步优化资源税的改革中，还需要注意资源税制度差异的合理性，以防止出现“税收洼地”的税收恶性竞争现象。另外，从本文对资源诅咒系数的计算来看，各地区受到资源诅咒的程度会随时间发生改变，虽然税收手段具有一定的滞后性且需保持稳定，但也要及时关注本地区资源开发利用的实际情况，适时进行调整。

2.资源税改革应注意与其他税种相互协调。由本文回归结果可知资源税结构比重上升对资源诅咒边缘区、严重区和高危区经济发展有带动作用，比重每上升1%，经济增长加快0.06%、0.09%和0.08%，效果相当明显。但资源税的传导机制具有双重效应，最终结果是私人投资减小和政府投资增大带来的经济效应博弈，要密切关注地区资源税带来的税收效应变化，通过配套政策引导，尽量减小负面效应。在利用资源税结构比重与资源诅咒区经济发展正向关系的同时，应注意税制改革的整体效应，在加大资源税征收力度的同时考虑整体税制设计，实现配套改革，保持企业整体税负平稳。在资源诅咒区加征资源税的同时对其他税种适当减征，避免因资源税税负调整过重影响到企业自身发展。

3.资源税改革应注意增强产业结构调整功能。目前，资源税税额本身对经济整体的正向促进作用还不够明显，一方面是由于资源税改革正在推进和实施，税收经济效应具有滞后性；另一方面也需要企业更新生产技术，降低能耗，提高资源利用效率或以其他生产要素替代现有要素进行生产，这也是通过开征资源税调节经济发展的初衷。因此，资源税的征收应当向政策目标方向进行倾斜：对资源利用率高或技术改进较快的企业实施税收优惠政策以促进技术进步，能耗降低。同时，资源税改革会带来政府税收收入的增加，势必扩大政府支出规模。政府在扩大投资时应当把握资源税改革方向，特别是中西部属于资源诅咒严重区和高危区的资源大省(区)，政府投资应当有选择地流向能耗低、技术先进的领域，着重提高产成品的附加值，引导整个地区的产业结构升级，形成经济发展的良性循环。

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