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双重红利假说在中国是否适用?

2019-12-09钱泽清

财讯 2019年25期
关键词:碳税

摘  要:西方的双重红利假说是在征收碳税的同时减少所得税,可以实现环境保护与提高就业的双重红利。当这一问题降临到中国,中国能否与西方国家一样实现这一双重红利呢?本文通过VAR模型,通过建立不同的税收标准,来模拟本国的就业双红利问题。最终得出结论:征收10元/吨的碳税对低碳行业的产出、高碳行业的就业、低碳行业的就业并未起到很大的作用,在西方国家实现的“双重红利”在我国并未能实现,这是我国的国情所决定的。所以,征收碳税需要结合本国的实际情况,出台相应的政策,不可实行“一刀切”的碳税标准。

关键词:碳税;产出和就业;双重红利假说

一、引言

本文所研究的“双重红利假说”正是在一系列的绿色政策提出的背景之下,众多学者所研究的一个方向。该假说认为征收碳税不仅能够有效地抑制污染,保护环境,并且可以在保护环境的基础上,利用减少税收的方式来降低现存税制对资本、劳动的抑制作用,从而有利于就业,实现环境保护和经济同步增长。

国际劳工组织(ILO,2009)通过使用VAR模型,对欧洲九个国家进行就业双重红利效应的检验,发现在征收碳税的同时征收个人所得税,可以使这九个国家在2014年提高0.5%的就业机会;而陆旸(2011)将我国的行业划分为高碳产业和低碳产业,使用1996——2007年各行业产出增长率和就业增长率,通过VAR模型的基础上,模拟中国的双重红利问题,得出结论是在征收碳税的同时减少所得税,可以促进中国的低碳部门的产出增长,但在短期内难以获得就业的增长。

本文在陆旸的基础上,使用2001——2015年中国高碳行业、低碳行业的产出就业增长率,使用var模型,来分析我国的碳税与就业之间,是不是存在双重红利?

二、VAR模型

本文通过向量自回归(简称VAR)模型来模拟中国的“就业双重红利”。Var模型是将许多变量组合在一起,来研究这些变量在一定的时间期限中的动态变化过程,多用于政策模拟与预测。本文通过构建一个稳健的VAR模型,获得某一变量(某几个变量)的前一期变化对未来的影响方向和变化趋势,分别分析征收碳税的同时减少所得税对高碳产业和低碳产业分别造成的影响。下式为VAR模型的形式:

其中 代表高碳行业的该年的产出数; 代表低碳行业的该年的就业数; 代表低碳行业的该年的产出数; 代表低碳行业的该年的就业数。 是四个变量在前一年的产出增长率,c代表常数向量, 代表内生随机冲击向量。

三、数据说明

(1)行业的选择

本文的行业划分是根据2015年《中国能源统计年鉴》中的能源消费一栏中的分行业的能源消费所划分的行业,但为了保持行业口径的一致性,我们剔除了批发、零售业和住宿、餐饮业;交通运输、仓储和邮政业;其他行业;生活消费這四个行业,并且将汽车制造业和铁路、船舶、航空航天和其他运输设备合并为交通运输制造业,最终得到39个行业。

(2)直接碳排放强度

采取IPCC(1995)提供的co2排放量估计方法, 。其中i代表各行业;j代表各种燃料;t代表了年份; 代表了第i行业在第t年的全部碳排放量(吨); 代表了第i个部门在第t年消费第j种燃料的消费量(吨); 代表了第i个部门在第t年对第j种燃料的消费量(太焦); 代表在第t年第j种燃料未被过氧化的部分,这里视为0; 表示第j种燃料中碳未被氧化的部分;M表示二氧化碳与碳分

子的重量比,这里等于44/12。消费的终端能源最终确定为煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气(注意:煤炭的碳排放系数是取自产煤、原料煤、燃料煤、无烟煤、焦煤、烟煤、次烟煤、褐煤、油页岩、泥煤、煤球的加权平均值,并且在IPCC(2006)发布的碳排放系数中未能找到汽油,故用航空汽油来代替)。下表是各个终端能源的碳排放系数和碳被过氧化的部分。

根据碳排放量计算公式得出我国39个行业2015年的碳排放量,按行业直接碳排放系数=行业碳排放总量/该年总产出,计算得出碳排放系数,并把碳排放系数与加权平均系数之比定义为比率,将”比率>1”的行业定义为高碳行业。

(3) 碳税占产出的比重(脉冲冲击)

我们分析征收碳税对产出的影响,首先以征收10元/吨的税作为征收的起征点,后续将以每提高10元作为新的碳税。如果征收10元/吨的碳税,那么将2015年行业的直接碳排放系数乘以相应各行业的产出,得出2015年该行业的碳排放量(吨);然后,将2015年各行业的碳排放量乘以10的碳税征收额度,得出不同行业的征税总额(元);最后,汇总所有高碳行业和低碳行业相应的征税总额,分别除以2015年高碳行业和低碳行业的总产出,得出碳税产出占比,如表2所示。

由表中可以看出,高碳行业碳税对产出的脉冲冲击都大于低碳行业碳税对产出的脉冲冲击,并且高碳行业征收碳税对产出的脉冲冲击很大,如果征收50元/吨的碳税,碳税占总产出的比重达到2.120%,但即使如此大的脉冲冲击,当计算全部行业的脉冲冲击,只有0.590%。

(4)行业产出数据和行业就业数据

行业产出和就业数据中的农、林、牧、渔业和建筑业的产出和就业的数据都来自于《中国统计年鉴》各卷,而其余数据来自于《中国工业统计年鉴》各卷。得出2002——2015年的各年各行业的产出、就业数据,最后对上述数据高碳行业和低碳行业进行汇总,对汇总的结果进行对数差分,得到2003——2015年高碳行业和低碳行业的产出、就业增长率。

四、模型结果分析

选取2003——2015年高碳行业和低碳行业的产出、就业增长率的数据作为解释变量进行VAR模型估计,并且根据FPE标准,选择滞后一期的VAR模型,检查此VAR系统是否稳定,稳定性结果见表3所示,所有特征值均在单位圆之内,故此VAR系统是稳定的,但有一个根十分接近单位圆,说明有些冲击具有较强的持续性。

基准情形1:对全部行业同时征收碳税,无任何减税政策。

基准情形1的单年的脉冲冲击可以见表2,可以得出,若对我国行业征收10元/吨的碳税,碳税总额占总产出的比值就是征收碳税对产出的脉冲冲击,又因为该情形没有任何与就业相关的政策,所以,对就业的脉冲冲击为0。可以定义在2015年,征收10元/吨的碳税,对高碳行业的产出、低碳行业的产出、高碳行业的就业、低碳行业的就业的脉冲冲击为(-0.00424,-0.00009,0,0)。

通過2015年的脉冲冲击,改变2015年的产出、就业增长率,预测10年之后高碳行业、低碳行业的产出、就业趋势可以看到,征收碳税之后,产出和就业的变化趋势,以高碳产业的产出最为明显,并且增长速度有加快的趋势。而低碳产业的产出增速由一开始的缓慢的趋势,到6~10年左右加快,高碳产业的就业的增速在一开始的6年内与低碳产业的增速有一段距离,在后期明显与之相接近。

基准情形2:对全部行业同时征收碳税,并将高碳行业和低碳行业征收的碳税作为低碳行业的补贴。

和基准情形1的单年相类似,只不过将高碳行业和低碳行业征收的碳税赋予低碳行业,即用于弥补低碳行业因为缴纳碳税所造成的税收损失,那么,对高碳行业的产出造成的脉冲冲击与基准情形1相同,而对低碳行业造成的脉冲冲击则是高碳行业和低碳行业缴纳的碳税相加除以低碳行业的总产出。所以,经过计算,2015年征收10元/吨的碳税对高碳行业的产出、低碳行业的产出、高碳行业的就业、低碳行业的就业的脉冲冲击为(-0.00424,0.0016,0,0),在VAR模型中所预测10年的高碳行业、低碳行业的产出和就业。在对低碳行业既征收碳税又给予补贴的情况下,低碳行业的产出和就业的增长率反而不如只征收10元/吨的碳税,这同时也可以说明短期的补贴政策并不能促进我国低碳行业的发展,在西方国家的双重红利在我国并未能实现。

参考文献

[1]孟军.能源、碳排放约束下的经济增长——基于新古典增长的理论分析[J].内蒙古财经学院学报,2012(6):12-16

[2]陈斌.碳税边境调整的困境与发展[J].税务与经济,2011(1):104-107

[3]陆旸.中国的绿色政策与就业:存在双重红利吗?[J].经济研究,2011(7):42-54

作者简介:钱泽清(1995-),男,汉,安徽合肥人,硕士研究生在读,应用经济学。

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