氮氧化物税率优化及其经济影响

Optimization of NOx tax and its economic impact-based on the perspective of self-cleaning capacity of the atmosphere

摘要

氮氧化物税率高低对相关产业的生产积极性和生态环境保护成果具有重要影响，大气具备的自我修复和净化能力可以减轻企业的减排压力和税负，为量化大气自净能力并构建一个相关动态税率优化的CGE模型，以模拟和优化不同大气自净能力情境下的氮氧化物税率设定。经研究表明，在充分利用大气自净能力的前提下，内蒙古地区的氮氧化物税率优化结果如下：2021年为8.36元/污染当量，2022—2025年为7.691 2元/污染当量，2026—2030年为7.383 6元/污染当量。此外，税率优化对出口产生较大影响，但同时能提升投资，对GDP的综合影响不大。因此，应适当提高内蒙古地区的氮氧化物税率，并构建动态的税率调节机制。

Abstract

The level of nitrogen oxide tax rate has an important impact on the production enthusiasm of related industries and the results of ecological environmental protection. However, the self-repair and purification ability of the atmosphere can reduce the pressure of emission reduction and tax burden of enterprises. Therefore, the purpose of this study is to quantify the atmospheric self-cleaning capacity and construct a CGE model of relevant dynamic tax rate optimization, so as to simulate and optimize the nitrogen oxide tax rate setting under different atmospheric self-cleaning capacity scenarios. According to the research, on the premise of making full use of atmospheric self-purification capacity, the optimization results of nitrogen oxide tax rate in Inner Mongolia are as follows: 8.36 yuan/pollution equivalent in 2021, 7.691 2 yuan/pollution equivalent in 2022 to 2025, and 7.383 6 yuan/pollution equivalent in 2026 to 2030. In addition, tax rate optimization has a great impact on exports, but at the same time can increase investment, and the comprehensive impact on GDP is not big. Therefore, the nitrogen oxide tax rate in Inner Mongolia should be raised appropriately, and a dynamic tax rate regulation mechanism should be established.

Graphical abstract

关键词

氮氧化物税率优化 / 大气自净能力 / 内蒙古 / CGE模型

Key words

nitrogen oxide tax optimization / atmospheric self-purification capacity / Inner Mongolia / CGE model

随着中国经济快速发展，过度能源消耗和化石燃料的燃烧已经造成了严重的环境污染^[1]。据《2020年中国环境状况公报》，我国氮氧化物（NOx）排放量居世界前列^[2]。内蒙古地区氮氧化物排放量始终高居不下^[3]，这成为该地区急需解决的问题。尽管中国2018年已开始征收环保税，但该税率和征税方案的有效性尚未得到证实^[4]。因此，研究最优的氮氧化物税率至关重要。我国政府大力推进税率改革，并发布了反映各种污染物不同有害程度的污染物当量的概念^[5]，但只反映全国范围内的平均水平，不能体现不同区域环境承载能力的个性化要求^[6]。因此，研究单个省份的环境税率具有现实意义。目前持续的空气污染已经超过大气自净能力，即大气无法通过物理化学作用有效地去除或降低污染物的浓度^[7]。因此在确定最佳的氮氧化物税率时，应考虑大气的自净能力，不同的自净能力会影响氮氧化物减排量和最优税率。

根据文献研究情况，最优环境税率的研究主要集中在碳税方面^[8]。而对氮氧化物税率的研究相对较少，Xue等^[4]研究表明，目前中国官方环境税并不是最优，应该在短期内提高税率，尤其是针对氮氧化物。中国的空气污染情况存在显著地区差异，因此需要实施区域差异化政策。过去的研究并没有对中国各省市区域氮氧化物政策的环境和经济影响进行系统研究，因此，本文以内蒙古地区为例，基于大气自净能力视角来研究氮氧化物税率的优化。本文的创新之处在于将大气自净能力和氮氧化物税率等指标纳入标准CGE模型中，并构建了大气自净能力与氮氧化物排放量之间的均衡模块，扩展了CGE模型在大气自净能力和氮氧化物税率优化方面的研究。

1 内蒙古大气自净能力测算

为了量化内蒙古地区的大气自净能力并进行大气自净能力模块的设置，本文借鉴了水体自净容量^[9]、《大气环境化学》中关于氮氧化物环境容量的相关知识，以及雷佩玉等^[10]的研究成果，总结出了一种测算大气自净能力的方法，利用氮氧化物大气环境容量减去氮氧化物转化为\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}的部分。

1.1 内蒙古氮氧化物大气环境容量测算

为确定内蒙古地区大气环境容量，本文采用广泛应用于不同类型区域的大气环境容量核算方法A值法^[11]。本文参考王宏超等^[11]的计算方法。

A值法核算大气环境容量具体方法如下：

1) 确定核算区域的A值；

2) 确定核算区域不同地区的氮氧化物排放年平均浓度限值C_ki；

3) 确定各区域A_ki 值：

A_{ki}=A\times C_{ki}(1)

式中：A为地理区域性总量控制系数，10⁴ km²/a；k为控制单元的编号；i为控制单元内各功能分区的编号；

4) 确定各控制单元内不同功能区的环境容量：

Q_{ki}=A_{ki}\times \frac{S_{ki}}{\sqrt[]{S_k}}(2)

式中：S_ki 为某控制单元内第i功能区的面积，km²；S_k 为第k控制单元的面积，km²；

5) 计算各控制单元环境容量Q_k ：

Q_k={\sum }_{i=\mathrm{1}}^n{Q}_{ki}(3)

6) 内蒙古自治区环境容量为：

Q={\sum }_{\mathrm{1}}^n{Q}_k(4)

式中：Q为内蒙古自治区大气环境容量，10⁴ t/a。

本文采用《城市区域大气环境容量总量控制技术指南》推荐的方法确定A值，预测内蒙古阴山以北区域A值为5.74，内蒙古阴山以南区域A值为3.64。从而估算了2013—2022年内蒙古地区氮氧化物环境容量，并对2023—2030年的内蒙古地区氮氧化物环境容量进行了预测，详见表1。

1.2 内蒙古氮氧化率的确定

本文参考了武洋洋等^[12]和王念飞等^[13]提出的氮氧化率(NOR)概念以及相关公式，并借鉴了丁少波等^[14]提出的测算氮氧化率的方法，结合苏州市氮氧化率值^[14]作为内蒙古地区的氮氧化率参考值，计算得出内蒙古地区的氮氧化率为0.137 9。

1.3 内蒙古大气自净能力结果

根据雷佩玉等^[10]研究，空气中氮氧化物在一定条件下可通过直接参与光氧化或颗粒物表面的非均相反应生成\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}，而\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}是PM2.5的组成成分，氮氧化率(NOR)表示NO₂向\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}的二次转化率。也就是说有一部分氮氧化物进入空气中虽然消失了，但并不是经干沉降和湿沉降从大气中去除了，而是转换成其他污染物的构成成分。故计算大气自净能力的方法可由氮氧化物大气环境容量减去氮氧化物转化为\mathrm{N}{\mathrm{O}}_{\mathrm{3}}^{-}的部分计算得出，详见表2。

1.4 氮氧化物排放量与大气自净能力对比分析

本文选取2013—2020年的氮氧化物排放量与大气自净能力数据进行对比，分析数据详见表3。结果显示，除了2016年和2017年，内蒙古地区的氮氧化物排放量均高于其大气自净能力。为此本文将优化内蒙古的氮氧化物税率以环境效益为先，同时最大化经济效益。

2 大气自净能力限制下的税率优化CGE模型构建

2.1 部门划分

为优化氮氧化物税率需将高排放部门分离出来。本文首先基于内蒙古地区2017年的投入产出表，将内蒙古地区的42个部门重组为13个，并确认了排放量最高的3个部门^[15]，依次是非金属矿物制品业、金属冶炼和压延加工业以及电力、热力生产和供应业；其次把金融业、建筑业、交通运输业和化工业单独分离出来；最后整合其他部门包括农业、冶金、轻工业、制造业、能源工业和服务业。且在标准CGE模型中增加了大气自净能力和氮氧化物税率标。由于篇幅限制本文仅介绍大气自净能力模块。

2.2 大气自净能力模块设置

为将大气自净能力引入CGE模型中，需将量化后的大气自净能力与整个经济系统建立联系。由于大气自净能力模块涉及到税率的调整，需要先设置氮氧化物税率模块。

2.2.1 氮氧化物税率模块

由《大气污染物当量值表》可知，氮氧化物污染当量值为0.95。排放量可通过排放系数计算得出。大气自净能力与氮氧化物税率优化的相关方程如下：

E{M}_{no}={\eta }_{no}\cdot Q{A}_i(5)

TE{M}_{no}=\sum E{M}_{no}(6)

NOTAX=tauwp\cdot TE{M}_{no}/\mathrm{0.95}(7)

式(5)代表某个行业的氮氧化物排放；式(6)代表氮氧化物排放总额；式(7)代表氮氧化物税收的方程；式(5)和式(6)中的E{M}_{no}和TE{M}_{no}分别表示氮氧化物排放量和氮氧化物排放总额，{\eta }_{no}和Q{A}_i分别为氮氧化物排放系数和部门省内产量；式(7)中的NOTAX代表氮氧化物税，tauwp为氮氧化物税率。

2.2.2 大气自净能力模块

本文假定当大气自净能力高于氮氧化物排放量，且二者之差不超过0.05万吨时，可视达到环境目标要求。为此，本文建立了大气自净能力模块，并推导出大气自净能力与氮氧化物排放量之间的差值方程：

DVNO=spwno-TE{M}_{no}(8)

式中：DVNO表示大气自净能力与氮氧化物排放量的差值，spwno为大气自净能力。

如果，说明氮氧化物排放量超出大气自净能力，此时需要提高氮氧化物税率，方程设置如下：

tno=tauwp\times (\mathrm{1}+x\mathrm{\%})(9)

tauwp=tno(10)

式(9)、式(10)表示提高氮氧化物税率，tno为氮氧化物税率。

如果差值DVNO>\mathrm{0.05}，说明此时没有充分利用大气自净能力，需适当降低氮氧化物税率充分利用大气自净能力，方程设置如下：

tno=tauwp\times (\mathrm{1}-x\mathrm{\%})(11)

tauwp=tno(12)

式(11)、式(12)表示适当降低氮氧化物税率。

2.3 模型数据及参数的标定

文章依据内蒙古地区最新的2017年投入产出表进行SAM表的编制，相关数据来源于《中国地区投入产出表2017》《内蒙古统计年鉴2018》《中国统计年鉴2018》《内蒙古税务年鉴2018》《中国财政年鉴2018》以及相关计算。CGE模型的内生参数基于SAM表数据，通过GAMS程序进行求解。在考虑外生参数时，参考了贺菊煌等^[16]、王灿^[17]相关研究并结合实际情况进行修正。模型通过一致性检验、瓦尔拉斯检验和敏感性检验，表现稳定。

3 内蒙古氮氧化物税率优化方案设置及结果分析

为达到环境目标，本文设计了3个优化实验，研究氮氧化物排放量和税率的关系并确定最优氮氧化物税率。首先以政府现行环保税政策为基准，将氮氧化物税率作为外生参数，因内蒙古地区还没有单独设置氮氧化物税额，故使用针对大气污染物的适用税额为依据，设定2017年和2018年为1.2元/污染当量；2019年为1.8元/污染当量；2020—2030年为2.4元/污染当量。比较内蒙古氮氧化物排放量和大气自净能力。实验1和实验2研究静态情景下税率和排放量的比例关系，实验3研究动态情景下的最优税率。

3.1 静态优化实验设置及结果分析

3.1.1 静态优化实验设置

实验1：氮氧化物排放量超过大气自净能力税率选择。

实验1假设氮氧化物排放量超过大气自净能力，模拟静态条件下氮氧化物税率排放量的影响，然后确定可将氮氧化物排放量降低到大气自净能力以下的氮氧化物税率，最后计算氮氧化物税率与氮氧化物减排量的数量关系。

情景SIM1参照唐明等^[6]计算结果设置氮氧化物税率为3.29元/污染当量。情景SIM2税率是根据中国上海、天津、山东、湖北的平均税率6.24元/污染当量。情景SIM3是挪威^[18]、瑞典^[19]、法国、意大利、西班牙^[20]的平均税率16.72元/污染当量。由于我国现行环境保护税法规定大气排放税最高为12元/污染当量，故SIM3采用三者平均数的一半，即8.36元/污染当量作为税率。

实验2：氮氧化物排放量低于大气自净能力税率选择。

实验2在实验1的基础上，在静态下探讨氮氧化物排放量低于大气自净能力时的税率选择问题。实验测算了氮氧化物税率变化量与氮氧化物排放量变化量之间的数量关系。

实验2假设2020年大气自净能力为75.00万吨，2021年大气自净能力为75.20万吨。当2020年氮氧化物排放量为74.627万吨，且大于0.05万吨时，表明，大气自净能力并未得到充分利用，需要进行氮氧化物税率调整。

实验2的氮氧化物税率设计依据实验1结果。根据实验1中氮氧化物税率增加量与氮氧化物排放量变化之间的关系推导出，要使氮氧化物排放量上升0.323万吨，氮氧化物税率参数需要变化1.4。也就是说，在2020年氮氧化物税率基础上，需要减少58.3%的税率参数。但考虑到国家经济的持续发展和氮氧化物排放量缓慢增长的趋势，实际的氮氧化物税率变化量应该小于58.3%。因此实验2设置了氮氧化物税率减少比例为50%，并进一步对比增加和减少20%的税率参数，以获得更加精确的数据。即2021年氮氧化物税率参数的具体设置，情景SIM1为2.4×(1-30%)、情景SIM2为2.4×(1-50%)、情景SIM3为2.4×(1-70%)。

3.1.2 静态实验模拟结果分析

实验1结果如图1所示，2020年氮氧化物排放量超过大气自净能力。只有SIM3情景方案可以将排放量降至大气自净能力以下，具体来说将氮氧化物税率从2.4元/污染当量提高到8.36元/污染当量时，氮氧化物排放量降至大气自净能力以下。氮氧化物排放量由2021年基准情形的74.876 6万吨降至73.502 7万吨，降低了1.373 9万吨。实验1的研究结论是：当氮氧化物排放量超过大气自净能力时，氮氧化物排放量降低量与氮氧化物税率增加量之比为23.05∶100。

实验2模拟结果见图2。根据假设情景，2021年需要将氮氧化物排放量与大气自净能力差值降至0.05万吨以内，以满足环境目标。结果显示SIM3方案的氮氧化物排放量已超过大气自净能力，而SIM1方案的差值超过0.05万吨。只有SIM2方案，满足环境目标。即将氮氧化物税率降低1.2元/污染当量会导致排放量增加0.284 2万吨。故实验2的结论是当氮氧化物排放量低于大气自净能力时，氮氧化物排放量增加量与氮氧化物税率降低量之比为23.68∶100。

3.2 动态优化实验设置及结果分析

3.2.1 动态情景下的氮氧化物税率设计

实验3以实验1和实验2的结论为基础，研究动态情景下的最优氮氧化物税方案。通过动态调整税率将氮氧化物排放量保持在0.05万吨以内，以满足环境目标。分析了不同氮氧化物税收政策对宏观经济和产业结构的影响，最后确定了2021—2030年的最佳氮氧化物税率。

对于政府而言，每年都调整氮氧化物税率不可行。因此文章假设以5年为一个周期，每个周期只在前两年调整氮氧化物税率，前两年根据排放情况调整。第1年，若排放量高于自净能力，则提高税率；第2年，若排放量低于自净能力且超过0.05万吨，则降低税率；剩余年限不做调整，直到下个周期开始。本文模拟了两个周期，周期1为2021—2025年，2021年税率参考实验1为8.36，对于2022—2025年参考实验2结果，设计了4个税率等级，如表4所示。

为避免未能充分利用大气自净能力对经济造成冲击，需调整周期2中2026—2030年的氮氧化物税率。设计基于实验研究结果，其中2021—2022年参数基于周期1研究结果，2026年参考实验2设定3档税率，详见表5。

3.2.2 实验3模拟结果分析

1) 周期1实验模拟结果分析

从环境角度看，根据实验1的结论，成功将氮氧化物排放量降至大气自净能力以下，但差距超出合理范围，需在2022年重新调整氮氧化物税额。周期1实验设置了4个方案，仅有SIM3在2022年降低氮氧化物税额后，使氮氧化物排放量低于大气自净能力且差距为0.011 3万吨，达成环境目标，如图3所示。

从宏观经济的角度看，表6中数据表示在2025年核算4个税率优化方案SIM1、SIM2、SIM3、SIM4相对于基准情景的宏观经济指标的变化。对于GDP指标，可看到4个优化方案促进了GDP的增长，但是由于波动只有不到0.1%，说明税率冲击对内蒙古GDP影响很微弱；对于出口数据，可看到不管是国外出口还是省外出口，当受到三个情景的税率冲击时，数据都在减少，并且减少波动都大于0.5%，特别是国外出口，减少比例超过1%。说明税率冲击严重影响内蒙古地区行业的供给，减少了地区产品的竞争力，严重影响内蒙古地区出口；对于进口数据，可看到税率冲击下国外进口小幅减少，省外进口小幅增加，幅度都在0.5%左右，综合看对进口数据影响不大；对于居民消费数据，由于数据波动都未达到0.5%，也就是说氮氧化物税率冲击对居民消费影响不大；对于投资，可看到三种情景下，氮氧化物税率冲击较大促进了投资，最高波动达到了1.91%。

故周期1实验的氮氧化物税率优化方案为SIM3，即2021年氮氧化物税率为8.36元/污染当量，2022—2025年为7.691 2元/污染当量。

2) 周期2实验模拟结果分析

图4展示了周期2的环境模拟结果。2025年氮氧化物排放量超过大气自净能力，但在三种情景方案的模拟下，2026年的氮氧化物税额调整使得差距逐渐缩小。情景方案SIM3未达环境目标，而SIM1和SIM2满足。下一步比较这两个方案对经济的影响。

从宏观经济的角度看，表7中数据展示在第2个周期最后1年2030年，SIM1和SIM2情景相对于基准情景对于宏观经济的变动数据。从表中可以看出，两个情景对于宏观数据的影响在于严重影响出口，大幅提升投资，对GDP的影响不大，但整体SIM1较SIM2对宏观数据的冲击更大。

综合分析两个视角，认为周期2实验的氮氧化物税率优化方案应选择SIM2，即2026—2030年的氮氧化物税率为7.383 6元/污染当量。

4 结论与建议

4.1 结论

本文以氮氧化物税率为研究对象，利用税率优化CGE模型，增加大气自净能力模块并设计相应的税率优化方案。在优化方案的基础上，本文分析了税率优化对于内蒙古地区宏观经济的影响，并在综合考虑环境与经济效益的基础上，确定了氮氧化物优化税率。具体结论如下：

1) 氮氧化物税率的优化可以在不影响经济的情况下达到既定的环境目标。从宏观经济视角看，氮氧化物税率的提高会增加企业能源成本，以及影响内蒙古地区的出口数据。但是由于对新能源领域的投资以及优化排污设备的支出大量增加，最终对内蒙古地区的GDP数据波动不大。

2) 大气自净能力对氮氧化物税率优化有显著作用。根据环境保护税法总则规定，地方政府可以根据当地环境承载能力制定税率。然而，环境承载能力概念政府难以贯彻。本文通过论证发现，内蒙古地区现行政策下氮氧化物的排放量大大超过其大气自净能力，这对生态环境造成了巨大影响。因此，在充分利用大气自净能力的前提下，内蒙古地区的氮氧化物税率优化方案为：2021年为8.36元/污染当量，2022—2025年为7.691 2元/污染当量，2026—2030年为7.383 6元/污染当量。

4.2 建议

1) 构建氮氧化物税率调节机制

应根据氮氧化物排放量和大气自净能力的关系构建税率调节机制，以确保兼顾环境效益和经济效益。当氮氧化物排放量超过大气自净能力时，应提高税率以抑制排放。但应避免经济的过度负担，因此当氮氧化物排放量下降至大气自净能力以下时，税率应充分利用大气自净能力，而非仅仅降低排放量。

2) 提高氮氧化物税率标准

目前内蒙古地区实行统一的大气污染税征收政策，从2020年起税率标准为2.4元/污染当量，而通过实证分析得出最优的氮氧化税率为2021年为8.36元/污染当量，2022—2025年为7.691 2元/污染当量，2026—2030年为7.383 6元/污染当量，相比现行税率较低，说明现行的税率没有起到保护环境的作用，因此应适当提高氮氧化物税率标准，以减少排放量并充分发挥税收政策在治理大气环境方面的作用。

参考文献

[1] XUE J, ZHU D, ZHAO L J, et al. Designing tax levy scenarios for environmental taxes in China[J]. Journal of Cleaner Production, 2022, 332:130036.

[2] VAN DER RONALD J, MIJLING B, DING J, et al. Cleaning up the air: effectiveness of air quality policy for SO2 and NOx emissions in China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2017, 17(3):1775-1789.

[3] 姜磊, 何世雄, 崔远政. 基于空间计量模型的氮氧化物排放驱动因素分析: 基于卫星观测数据[J]. 地理科学, 2020, 40(3):364-373.

[4] XUE J, ZHU D, ZHAO L J, et al. Designing tax levy scenarios for environmental taxes in China[J]. Journal of Cleaner Production, 2022, 332:130036.

[5] LI P N, LIN Z G, DU H B, et al. Do environmental taxes reduce air pollution? Evidence from fossil-fuel power plants in China[J]. Journal of Environmental Management, 2021, 295:113112.

[6] 唐明, 明海蓉. 最优税率视域下环境保护税以税治污功效分析——基于环境保护税开征实践的测算[J]. 财贸研究, 2018, 29(8):83-93.

[7] 韩燕, 刘保双, 张裕芬, 等. 临汾市地形气象特征及大气自净能力分析[J]. 南开大学学报(自然科学版), 2019, 52(6):92-98.

[8] 张济建, 丁露露, 孙立成. 考虑阶梯式碳税与碳交易替代效应的企业碳排放决策研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(11):41-48.

[9] 赫荣富, 田盛兰, 张磊. 水环境容量的研究[J]. 农业科技与装备, 2012(3):81-82, 84.

[10] 雷佩玉, 郑晶利, 贾茹, 等. 2017—2020年西安市两城区大气细颗粒物中4种水溶性离子污染特征[J]. 卫生研究, 2022, 51(2):233-238.

[11] 王宏超, 王晓辉. 基于A值法的区域大气环境容量研究——以宁国市工业区为例[J]. 广东化工, 2017, 44(24):76-77, 83.

[12] 武洋洋, 周变红, 赵阿玲, 等. 宝鸡市冬季城郊水溶性离子浓度的昼夜变化及粒径分布特征[J]. 环境污染与防治, 2020, 42(9):1085-1089.

[13] 王念飞, 陈阳, 郝庆菊, 等. 苏州市PM(2.5)中水溶性离子的季节变化及来源分析[J]. 环境科学, 2016, 37(12):4482-4489.

[14] 丁少波, 郎兴华, 张楠, 等. 石家庄冬季大气PM(2.5)污染特征及来源分析[J]. 环境与健康杂志, 2019, 36(10):894-897.

[15] 王军霞, 李曼, 敬红, 等. 我国氮氧化物排放治理状况分析及建议[J]. 环境保护, 2020, 48(18):24-27.

[16] 贺菊煌, 沈可挺, 徐嵩龄. 碳税与二氧化碳减排的CGE模型[J]. 数量经济技术经济研究, 2002, 19(10):39-47.

[17] 王灿. 基于动态CGE模型的中国气候政策模拟与分析[D]. 北京: 清华大学, 2003.

[18] 翁雨波. 挪威NOx基金的运作及启示[J]. 中国船检, 2018(12):69-73, 114-115.

[19] CORIA J, HENNLOCK M, STERNER T. Interjurisdictional externalities, overlapping policies and NOx pollution control in Sweden[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2021, 107:102444.

[20] 刘莹. 瑞典氮氧化物排放税征收的经验及启示[J]. 中国财政, 2014(22):74-75.

基金资助

教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJA790023)

内蒙古自治区自然科学基金项目(2020LH07001)

内蒙古自治区自然科学基金项目(2020LH07002)