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        ★ 經濟管理 ★

        “雙碳”目標下我國工業行業利潤比較分析
        ——兼論能源價格映射下的階梯碳稅政策設計

        楊春燕1,申顥2,劉自敏3

        (1.湘潭大學商學院,湖南省湘潭市,411105;2.中國人民銀行南寧中心支行,廣西壯族自治區南寧市,530028;3.西南大學經濟管理學院,重慶市北碚區,400716)

        摘 要 高耗能行業是我國碳排放的主要來源之一,比較分析碳約束下普通行業與高耗能行業之間的利潤差異對我國工業經濟發展和控制碳排放具有現實意義。通過構建碳稅與能源價格的映射關系,采用2001-2017年31個規模以上的工業行業面板數據來分別考察綜合能源價格、碳稅對行業利潤的影響,探究了在能源價格映射下的不同碳稅種類對不同行業的利潤影響,進而設計了有效的階梯碳稅政策。研究發現:碳稅對高耗能行業利潤有顯著的抑制作用,而且相較于單一碳稅,階梯碳稅更加有效率,研究得出有效的碳稅價格范圍為0~100元/t。結論為碳稅類型選擇、碳稅區間確定提供了理論支持,并為碳達峰與碳中和目標的實現提供了決策參考。

        關鍵詞 碳達峰;碳中和;工業行業利潤;能源價格映射;階梯碳稅

        0 引言

        碳達峰與碳中和目標的實現可推動我國工業行業綠色發展,構建綠色低碳、循環發展的經濟體系。自改革開放以來,“高能耗、高污染、高排放”的粗放式經濟增長模式使我國成為世界上二氧化碳排放量最大的國家,其中工業是我國二氧化碳排放的主要領域[1]。

        完善碳定價機制對實現各工業行業綠色轉型并實現碳達峰與碳中和目標發揮了重要作用,因此政府通常通過開啟碳排放權交易和征收碳稅的方式,對部分行業的碳排放量進行控制。胡鞍鋼[2]認為我國碳減排承諾總目標的實現,必須有稅收政策的支持,因此,為完善減排政策、靈活抑制碳排放,應將碳稅的征收納入減排政策。

        大量對碳稅的研究結果認為碳稅能減少環境污染,也能對經濟增長產生顯著影響,可實現“雙重紅利”。SUN等[3]的研究結果表明優化的碳稅可以實現雙重紅利,降低碳排放并促進經濟增長。唐文廣等[4]的研究表明隨著碳稅稅率的增大,企業的利潤減少,社會福利呈現先增后降的趨勢。一般來說, 碳稅對經濟增長的影響具有兩面性:一方面, 征收碳稅會降低私人投資的積極性, 對經濟增長產生抑制作用;另一方面,征收碳稅可以增加政府的財政收入, 從而擴大政府的整體投資規模, 對經濟增長起到拉動作用[5]。

        在碳稅政策制定方面,石敏俊等[6]的研究分析結果顯示碳稅的GDP損失率最小,減排成本較低。王金南等[7]研究表明我國碳稅稅率宜從低起征,按照循序漸進的原則,逐步形成完善的碳稅體系,大概的增長過程為2020年提高到50元/t,2030 年再提高到100元/t。ZHOU等[8]認為單一碳稅和階梯碳稅都能夠控制碳排放在規定范圍,但相對單一碳稅,階梯碳稅能顯著減少行業的負擔并鼓勵低碳排放行業生產,對高碳排放行業具有更強的限制性。張濟建等[9]的研究則表明,階梯式碳稅對碳減排具有明顯的促進作用,但在制定時不能制定過高的稅率起點,應在推行過程中逐漸提高稅率,并制定適宜的碳稅階梯高度,碳稅稅率應遵循低起點、遞進式提高原則。

        同時,在對碳稅的測算方面可使用價格映射方法解決碳稅數據缺失問題。CULLEN和MANSUR[10]在研究碳定價如何減少電力部門的碳排放時,初次提出使用碳價格與天然氣和煤炭比價的映射關系,并以此來估計碳價格的潛在近期影響。YANG等[11]從要素、燃料間替代的角度,分地區進行分析評估了我國碳稅政策在減緩二氧化碳排放方面的潛力。

        通過梳理現有文獻,可以發現:①目前較多文獻中對碳稅的研究主要借鑒外國征收碳稅的經驗或者通過模型進行預測,缺乏真實的碳稅數據支持;②目前對碳稅研究的論文中較少將高耗能行業與普通行業進行對比討論;③現階段在對碳稅定價和碳稅作用的研究中單一碳稅占比較大,而對于階梯碳價的研究較少。

        針對碳稅數據缺乏問題,筆者借鑒王班班和吳維[12]在研究時運用的碳價格與能源價格映射的方法進行研究,以期提供能源價格影響碳稅的證據。并且創新性地對行業進行了分類研究,對比高耗能行業與普通行業對能源價格變化的反應;同時,對碳稅進行分類研究,比較單一碳稅與階梯碳稅的優劣,以期為碳稅類型和碳稅價格的制定提供政策建議。

        1 模型設定

        目前我國并未實施碳稅政策,并且二氧化碳的排放難以匹配和界定,因此現階段的研究缺乏碳數據的支撐。張哲[13]的研究表明在制定碳稅時,將我國能源的使用情況納入考慮范圍,才能制定出適合我國國情的碳稅政策。因此,為了解決碳數據缺乏的問題,筆者在碳稅與能源價格之間構建映射關系,可將碳稅看作能源價格的一個外生增量,將能源價格作為碳稅的代理變量加入實證回歸,故利用綜合能源價格變動引起的行業利潤變動來計算碳稅對行業利潤的間接影響,從而基于映射關系與實證回歸結果,通過反事實模擬的方法,得出在某一水平上,碳稅的單位變化對利潤的影響和某一水平的碳稅對利潤的總影響,即碳稅變化對利潤的邊際效應和累計效應,并依此對碳稅類型的設定進行對比研究。

        1.1 映射模型設定

        設單位碳稅變化對行業單位能源價格的影響為UEn,即單位碳稅引起的行業單位能源的碳成本,計算方法如下:

        (1)

        式中:n——不同行業種類;

        e——不同能源種類,本文運用的能源種類為煤炭、柴油、汽油、天然氣與電力;

        ece——各種類能源的二氧化碳排放因子;

        Qen——各行業中各能源的消耗量,萬t(煤炭、柴油、汽油),億m3(天然氣),億kW·h(電力);

        Qn——各行業的綜合能源消耗量,萬t標準煤。

        設單位碳稅變化對行業能源價格影響的百分比變化或邊際成本為MCnk,即通過單位能源的碳成本來計算能源價格變化的百分比,計算方法如下:

        (2)

        式中:k——不同水平的碳稅,元/t;

        Pe——行業單位能源價格,元/t(煤炭、柴油、汽油),元/m3(天然氣),元/(kW·h)(電力)。

        1.2 實證模型設定

        將綜合能源價格作為碳稅的代理變量,通過行業利潤對綜合能源價格等的實證模型方程(3)得到綜合能源價格對行業利潤的影響。

        (3)

        式中:πnt——各行業不同年份的營業利潤,億元;

        t——年份;

        αn——回歸的常數項;

        β——實證回歸后的能源價格對行業利潤影響的系數;

        epnt——各行業的綜合能源價格,元/t標準煤;

        γ——相應變量的系數;

        Znt——其他的控制變量;

        μn——行業之間的異質性;

        δt——時間上的趨勢變化;

        εnt——不可測量的隨機干擾項。

        在考慮控制變量時,選擇了主營業務收入、主營業務成本、固定資產合計、綜合能源消耗量、工業生產者出廠價格指數加入方程(3)。在設計實證模型的形式時,考慮到公式(2)得出的結果是單位碳稅變化而引起的能源價格的百分比變化,是一個半彈性的表達式,于是將實證模型中的變量全部取對數形式,以得到全彈性模型,從而得到關于一單位碳稅變化對行業利潤百分比影響的半彈性模型。

        1.3 碳稅對行業利潤影響的反事實模擬

        1.3.1 邊際效應與累計效應測算

        設單位碳稅變化對行業利潤的邊際效應為MEnk,即在k碳稅水平上單位碳稅變化對n行業利潤的邊際效應,計算方法如下:

        MEnk=βMCnk

        (4)

        式中:MCnk——在k碳稅水平上單位碳稅變化引起的n行業單位綜合能源價格的邊際成本變化。

        設在某一碳稅水平上,單位碳稅變化對行業利潤的累計效應為AEnk,計算方法如下:

        AEnk=(1+AEn,k-1)(1+MEnk)-1

        (5)

        由式(5)可知,累計效應是在此碳稅水平之前,所有單位碳稅變化邊際效應的累加。

        1.3.2 階梯碳稅設計

        十三屆全國人大第四次會議提出2021年國內生產總值預期目標設定為6%以上,同時制定2030年前碳排放碳達峰行動方案,保證到2030年,我國單位國內生產總值二氧化碳排放將比2005年下降65%以上。在“十四五”時期,單位國內生產總值能耗和二氧化碳排放分別降低13.5%、18.0%。在多項指標的約束下,可計算得出“十四五”時期每年的二氧化碳排放將降低3.6%且要保持至少6%的經濟增長速度。因此,碳稅價格水平應該每年變動至少1.6倍,為了囊括工業行業排放的所有情況,每一個階梯值至少在前一階梯上變化1.6倍,即階梯值變化依次為1.6倍、2.5倍、4倍等。鑒于我國目前缺失碳稅數據,將截至2019年底的碳交易平均價格作為碳稅的參照點。

        2 數據說明和指標計算

        利用2001-2017年我國規模以上工業企業的31個行業的面板數據,同時為保持數據一致性,將開采輔助活動、其他采礦業、紡織業、汽車制造業、鐵路、船舶、航天航空和其他運輸設備、文教體育用品制造業、其他制造業、廢棄資源綜合利用業等規模以上工業行業的數據排除,將剩余其他行業作為研究對象,并且對高耗能行業進行重點考察。數據來源為國家統計局官方網站、《中國物價統計年鑒》、國家發改委公布的《2015年度中國區域電網基準線排放因子》。除了可獲得的數據之外,需要計算和預測的指標有構建價格映射所需各種能源的二氧化碳排放因子ece、能源價格Pe和預期的碳稅范圍。

        2.1 各能源二氧化碳排放因子的計算

        式(1)中的各種能源的排放因子包括煤炭、柴油、汽油、天然氣以及電力的二氧化碳排放因子,其中煤炭、柴油、汽油、天然氣直接排放二氧化碳。肖宏偉[14]在分析我國碳排放測算方法時提到計算碳排放時要計入二次能源消費的碳排放量,而電力也屬于二次能源,因此電力消耗的碳排放也應計入總的碳排放中。并且我國電力行業并未完全市場化,由化石能源燃燒生成的電力存在間接排放;但是碳成本無法傳遞到電價,因此在計算碳排放時,同時計算電廠燃燒燃料的碳排放,也計算電力消費產生的間接排放。在工業排放溫室氣體中,二氧化碳占比為29%,甲烷及其他氣體為22%;電力排放溫室氣體全為二氧化碳。

        式(1)中,ece是各種類能源的二氧化碳排放因子,計算方法如下:

        (6)

        式中:每種能源消耗時排放的二氧化碳總量;

        Qe——各種能源消耗的總量。

        計算二氧化碳的排放量Eco2采用排放因子法計算,此方法由《工業行業溫室氣體排放核算和報告通則》提供,計算方法如下:

        Eco2=AD·EF·GWP·(44/12)

        (7)

        式中:AD——溫室氣體活動數據,包括各種燃料的消耗量(t或萬m3)和對應燃料的低位發熱值(GJ/t或GJ/萬Nm3)的乘積;

        EF——溫室氣體排放因子,包括燃料的單位熱值含碳量(t/TJ)和化石燃料的碳氧化率的乘積;

        GWP——全球變暖趨勢,取值為1;

        44/12——C和CO2的相對分子質量之比。

        由式(7)可計算出煤炭、柴油、汽油、天然氣4種燃料的二氧化碳排放量,而計算電量排放時需要的排放因子數據來自國家發改委公布的《2015年度中國區域電網基準線排放因子》。

        2.2 能源價格的計算

        能源價格的計算方法如下:

        (8)

        式中:通過各種渠道收集得到的分品種能源價格。

        分品種能源價格數據來自《中國物價統計年鑒》,因此年鑒最近多年的數據中并不包含能源價格,所以部分價格數據通過工業行業生產者出廠價格指數來計算。

        2.3 碳稅范圍確定

        現我國已成立8個碳交易試點地區對高耗能高污染行業進行政策實施,分別是北京、天津、上海、廣東、深圳、湖北、重慶和福建,截至2019年底在碳配額成交的過程中,成交均價為35.39元/t,其中最高平均成交價為77.08元/t,最低平均成交價為10.04元/t,預期的碳稅區間至少需涵蓋碳交易的平均價格區間。而且參考現有文獻中提及的最優碳稅價格,可發現最優碳稅價格水平一般在200元/t以內。因為碳稅由政府制定,相對于碳交易價格更加穩定,根據各國碳稅征收經驗,碳稅會隨時間逐漸增加?;谔级愓魇盏推鹫鼽c并逐年增加的特點,筆者假設碳稅征收的價格區間為0~200元/t。

        2.4 變量描述統計

        根據《2010年國民經濟和社會發展統計報告》,高耗能行業的虛擬變量he代表的6個高耗能行業分別為石油加工、煉焦及核燃料加工業、非金屬礦物制品業、有色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及化學制品制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業以及電力、熱力的生產和供應業。剔除存在缺失值的行業數據,用平均值代替異常值,并整合不同年份對應相應行業的數據。最終,得到527組有效數據。其中,分行業每年綜合能源價格ep由煤炭、柴油、汽油、天然氣、電力5種能源的消耗量和價格計算得出該行業該年份的能源總成本,再除以該行業該年份綜合能源消耗量計算得到。計算得出2001-2017年31個規模以上工業企業分行業數據樣本的基本統計量見表1。

        表1 變量的描述性統計(年度)

        統計項目營業利潤π/億元固定資本合計F/億元主營業務成本C /億元主營業務收入I /億元綜合能源價格ep/(元·t-1)高耗能行業虛擬變量he工業分行業生產者出廠價格指數index綜合能源消耗/萬t標準煤變量個數527.0527.0527.0527.0527.0527.0527.0527.0平均值1 105.06 221.014 316.016 976.01 421.00.2101.76 600.4標準差1 231.010 128.017 740.020 137.0729.50.47.711 847.3最小值-561.9131.2138.2178.5473.0062.7104.9最大值5 665.083 812.092 787.0106 222.04 443.01.0145.369 342.4

        在表1數據中包含的工業行業為煤炭開采及其洗選業、石油和天然氣開采業、黑色金屬礦采選業、有色金屬礦采選業、非金屬礦采選業、農副食品加工業、食品制造業、飲料制造業、煙草制品業、皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業、家具制造業、造紙及紙制品業、印刷業和記錄媒介復制業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、橡膠及塑料制品業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、通用設備制造業、專用設備制造業、電氣機械及器材制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業、電力、熱力的生產和供應業、燃氣生產和供應業、水的生產和供應業規模以上工業行業共31個行業。其中,營業利潤最小值共包含14個為負數的利潤數據,因為在進行實證回歸時需取對數,因此回歸時將這14個負數數據去掉,故進行實證回歸及結果分析的有效數據為513組。

        3 實證結果及分析

        通過構建碳稅與能源價格的映射關系,將碳稅視作能源價格的外生增量,基于綜合能源價格對行業利潤的影響,得出碳稅對行業利潤的邊際效應和累計效應,比較分析在碳達峰與碳中和目標下的工業行業利潤。為了覆蓋所有的碳排放情況,設置階梯碳稅的階梯數為3,并假定在第一階梯內實現基于碳交易均價的碳稅水平滿足一年期的二氧化碳減少和經濟增長目標,在第二階梯內基本包括大部分行業排放量情況,在第三階梯內對過高排放的行業進行限制。利用碳稅對行業利潤的累計效應,觀察階梯碳稅對行業利潤的影響特征,并對比單一碳稅與階梯碳稅的效果,設計在能源價格映射下的階梯碳稅政策。

        3.1 實證模型估計結果

        在實證回歸部分檢驗綜合能源價格等變量對行業利潤的影響,利用中國規模以上工業行業2001-2017年的面板數據,基于公式(3)進行回歸,共使用了4個模型對綜合能源價格對行業利潤的影響進行對比說明,見表2。

        表2中ln p為綜合能源價格的對數、(ln ep)he為綜合能源價格的對數與高耗能行業虛擬變量的交互項,因變量為規模以上工業企業分行業營業利潤。模型1為基準模型,結果發現,高耗能行業與普通行業的綜合能源價格變化1%對行業利潤的變化影響都是正向顯著的。在模型2中加入時間虛擬變量和工業分行業虛擬變量,綜合能源價格對普通行業利潤影響的顯著性變小,且高耗能行業中的綜合能源價格對行業利潤影響是不顯著的。模型3和模型4在基準模型上將其他可能影響行業利潤的因素加入回歸,再對綜合能源價格影響行業利潤的效果進行驗證。模型3中,在高耗能行業情況下,綜合能源價格變化1%對行業利潤的影響為-0.081 7%,并且在1%的水平上是顯著的。模型4在模型3的基礎上加入了時間虛擬變量和工業企業分行業虛擬變量,高耗能行業能源價格對行業利潤的影響依舊在1%的水平上顯著,而在普通行業情況下,能源價格對行業利潤的影響在任何水平都不顯著。這說明,行業之間存在明顯的異質性,相對于普通行業而言,綜合能源價格是影響高耗能行業利潤變化的主要原因之一。

        表2 綜合能源價格對行業利潤的影響

        (ln ep)heln epln Iln Cln F模型10.126***(6.77)0.681***(6.12)模型2-0.804(-1.51)0.938**(2.17)模型3-0.0817***(-6.29)0.295***(4.61)2.148***(16.49)-1.063***(-9.59)-0.027 2(-0.30)模型4-0.794***(-3.83)0.342(1.47)1.697***(5.32)-0.103(-0.25)-0.746**(-2.69)indexln e高耗能行業變量年份虛擬變量行業虛擬變量adj. R2模型1yesnono0.103模型2noyesyes0.851模型30.0150***(3.91)0.067(1.46)yesnono0.878模型40.009**(2.63)0.461(1.55)noyesyes0.919

        注: ***、**分別表示在1%、5%的水平下顯著,括號中為t值;因篇幅問題,表中省略了回歸的常數項

        實際上,相較于普通行業,高耗能行業具有高耗能、高污染、高排放的特點。高耗能行業使用更多的化石能源進行生產,即化石能源作為高耗能行業的主要生產資料之一,導致綜合能源價格成為影響高耗能行業成本的主要因素之一,這與普通行業形成明顯對比。因此當綜合能源價格改變時,高耗能行業生產所需成本會產生大幅變動,其將直接對行業利潤造成較大影響,而對普通行業的生產影響較小,對利潤產生的影響也較小。因此,高耗能行業與普通行業在綜合能源價格的影響方面存在顯著的異質性,相對于普通行業,高耗能行業在進行生產時,綜合能源價格是其需要考慮的主要因素之一。

        因此,基于碳稅與能源價格的映射關系,碳稅對行業利潤的影響也受行業是否為高耗能行業情況而定,向高耗能行業征收碳稅對其行業利潤的負向影響更大,而對普通行業而言,征收碳稅對利潤的影響正向不顯著。因為高耗能行業生產時使用大量的化石燃料將導致其排放的二氧化碳量遠超普通行業的碳排放,所以征收碳稅時,高耗能行業由于其產生巨大的二氧化碳排放量將面臨更大的碳稅負擔,即征收碳稅將使高耗能行業生產成本大幅增加,因此行業利潤會大幅減少。相反,因為普通行業在生產時對化石能源的使用遠少于高耗能行業,其排放的二氧化碳量導致的碳稅也將遠小于高耗能行業,因此碳稅對普通行業利潤的影響較小。而因為征收碳稅使得政府收入增加,在碳達峰與碳中和目標下的政府政策偏向于行業的綠色轉型,因此對普通行業的政府投資將會增加,從而碳稅的征收反而會使普通行業的利潤增加。因此,高耗能行業與普通行業在綜合能源價格影響對行業利潤影響方面存在顯著的異質性。在制定碳稅時,面對不同的耗能類型的行業,應設置不同的碳稅水平。

        3.2 檢驗分析

        在進行實證模型回歸分析之后,需要對模型的穩健性進行檢驗,即驗證改變模型中的某些參數后是否能得到與原模型一樣的結論,以檢驗回歸的可靠性。表3分別包含了2種對實證結果穩健性檢驗的方式:模型1與模型2為使用其他回歸方式檢驗,模型3為替換因變量檢驗。

        (1)采用其他回歸方式檢驗,使用ols回歸。結果見表3的模型1與模型2。采用ols方式回歸,在基準模型1的基礎上,模型2加入了綜合能源價格和高耗能行業的交互項及其他有關變量,結果表明高耗能行業利潤對能源價格的回歸系數在1%的水平上顯著,即前文的結論依然成立。

        (2)替換因變量回歸。因為營業利潤代表了行業生產和營業情況,因此用同樣能反應行業企業生產和營業情況的主要業務收入、主營業務成本、累計折舊來代替營業利潤,將營業利潤π替換為R(R=I+k-C),回歸結果見表3模型3。結果表明綜合能源價格對高耗能行業R值的影響顯著,和營業利潤一樣可以表示行業的生產狀況和選擇,因此結論仍然成立。

        表3 穩健性檢驗

        (ln ep)heln ephe_cons模型10.229***(3.85)-6.616***(-13.59)模型2-0.504***(-4.82)0.462***(6.55)3.118***(4.06)-8.615***(-15.78)模型3-0.521***(-3.20)0.367**(2.06)-0.163(-0.12)

        注:***、**分別代表在1%、5%的水平上顯著,括號里為t值;模型2與模型3省略了變量ln I、ln C、ln F、ln e、index的系數

        在替換變量、因變量這2種穩健性檢驗的模型中得到的結論證明在高耗能行業情況下,綜合能源價格變化對行業利潤影響具有顯著性,即前文結論仍然成立,因此實證模型具有合理性、實證結果也具有穩健性。

        3.3 反事實模擬結果

        3.3.1 碳稅變化對行業利潤的邊際效應

        通過反事實模擬方法,以實證回歸中模型4的系數為準,計算6個高耗能行業與6個普通行業在0~200元/t的碳稅區間碳稅對行業利潤的邊際效應和累計效應。針對6個高耗能行業,碳稅變化對行業利潤產生的邊際效應如圖1所示;針對6個普通行業,碳稅變化對行業利潤產生的邊際效應如圖2所示。

        圖1 碳稅對6個高耗能行業利潤的邊際效應

        由圖1可知,在6個高耗能行業中,碳稅對行業利潤的邊際效應都隨碳稅增加而減弱,變動區間為-0.4%~0,即碳稅變化對高耗能行業利潤的影響為抑制性影響。在0~100元/t的碳稅區間內,碳稅變化對行業利潤的邊際效應變化較明顯。碳稅大于100元/t后,碳稅變化對行業利潤的邊際效應的變動極小,即碳稅水平的單位增加對行業利潤的影響幾乎為0。

        由圖2可知,在6個普通行業中,碳稅對行業利潤的邊際效應都隨著碳稅增加而減弱,變動區間為0~0.9%,即碳稅增加會使普通行業利潤增加。在0~100元/t的碳稅區間內,碳稅變化對行業利潤的邊際效應變化較明顯。碳稅大于100元/t后,碳稅變化對行業利潤的邊際效應的變動極小,即在100元/t之外邊際效應基本趨于不變。

        由圖1與圖2可知,在碳稅較低的區間,碳稅變化對行業利潤的邊際效應較大,而在較高的區間邊際效應則較小,即處于較高水平的碳稅變化對行業利潤的影響較小。觀察圖中邊際效應的變動趨勢可得碳稅邊際效應的減少速度越來越慢。在0~100元/t的碳稅區間內,碳稅使行業利潤減少的程度隨碳稅增加而有明顯變化,當碳稅處于此區間時,碳稅的變化對高耗能行業利潤的影響被視為有效。

        圖2 碳稅對6個普通行業利潤的邊際效應

        3.3.2 碳稅變化對行業利潤的累計效應

        累計效應為某一水平的碳稅對行業利潤的總影響是邊際效應的加總?;诶塾嬓傻贸雒恳惶幪级愃綄π袠I利潤的影響,為研究階梯碳稅與單一碳稅的對比提供數據基礎。針對6個高耗能行業,碳稅變化對行業利潤產生的累計效應如圖3所示;針對6個普通行業,碳稅變化對行業利潤產生的累計效應如圖4所示。

        圖3 碳稅對6個高耗能行業利潤的累計效應

        圖4 碳稅對6個普通行業利潤的累計效應

        由圖3可知,對高耗能行業,隨著碳稅水平增加,其對行業利潤的總影響也逐漸增加,變動區間為-0.9%~0。在較低的碳稅水平上,碳稅對行業利潤的累計影響較低,而在較高水平上則累計效應較高,即較高的碳稅對行業利潤的負向影響較大。在0~100元/t的碳稅區間內,碳稅的增加對行業利潤的有明顯影響。而在碳稅大于100元/t后,碳稅變化對行業利潤的累計效應引起的變化微小,基本趨于不變,即當碳稅超過100元/t后,增加碳稅水平對行業利潤的影響無明顯變化。

        由圖4可知,在普通行業情況下,隨著碳稅水平增加,其對行業利潤的總影響也逐漸增大,變動區間為0~5.5%,碳稅對行業利潤總影響為正且碳稅水平越高對利潤的正向影響越大;碳稅對行業利潤的累計效應的變化速度越來越小,但在0~200元/t的碳稅區間內都呈現出明顯的上升趨勢。

        由圖3和圖4可知,碳稅對行業利潤的影響隨碳稅水平增加而增大。在較低碳稅水平上,碳稅對行業利潤的累計影響較低,而在較高水平上則累計效應較高。但是高碳稅成本將使每單位二氧化碳的排放成本增加,使得行業面臨的碳稅負擔過重,導致行業生產進一步減少進而影響經濟的發展。由以上分析可得,由于邊際效應在100元/t的區間內趨于不變,因此100元/t以上的碳稅區間是無效率的,即碳稅變化對行業利潤累計效應的變化趨于不變。

        3.4 階梯碳稅與單一碳稅的比較分析

        使用截至2019年底的碳交易平均成交價格35.39元/t作為參照點,按照前文設定,碳稅水平在參照點上以此增大1.6倍(第一階梯)、2.5倍(第二階梯)、4倍(第三階梯),因此3個階梯上的碳稅水平依次為57、88、142元/t。將計算得出不同階梯上的碳稅水平及其對高耗能行業利潤和普通行業利潤的累計效應進行整理,見表4和表5。

        表4 階梯碳稅對高耗能行業利潤的累計效應 %

        石油加工、煉焦及核燃料加工業化學原料及化學制品制造業非金屬礦物制品業黑色金屬冶煉及壓延加工業有色金屬冶煉及壓延加工業電力、熱力的生產和供應業平均第一階梯-0.66-0.80-0.84-0.86-0.86-0.42-0.75第二階梯-0.72-0.84-0.87-0.89-0.90-0.50-0.78第三階梯-0.77-0.87-0.90-0.91-0.92-0.58-0.83

        表5 階梯碳稅對普通行業利潤的累計效應 %

        煤炭開采和洗選業石油和天然氣開采業黑色金屬礦采選業有色金屬礦采選業非金屬礦采選業食品制造業平均第一階梯2.992.973.123.123.083.103.06第二階梯3.613.593.773.783.733.743.70第三階梯4.424.404.614.634.564.584.53

        表4與表5顯示使用的階梯碳稅水平是合理的,在筆者預測的碳稅范圍(0,200元/t)區間內,且碳稅水平的上漲也處于合理范圍。同時,根據前文累計效應的計算,可以得到處于每一碳稅水平對行業利潤的影響,因此將單一碳稅看作任一固定不變的碳稅水平,將其與表4與表5中的階梯碳稅引起的累計效應變化作對比也是較為合理的。

        3.4.1 不同碳稅對高耗能行業利潤影響比較分析

        由表4數據可得,隨著不同階梯上碳稅水平的增加,碳稅變化對行業利潤影響的累計效應增大。平均看來,在第一階梯上的行業利潤平均減少0.75%,在第二階梯上平均減少0.78%,在第三階梯上平均減少0.83%,因此在較高階梯上的碳稅征收對行業利潤的累計效應越大,即對行業的生產行為產生的負向影響便越大,對二氧化碳排放的限制力度便越大。這與謝鑫鵬和趙道致[15]觀點一致,企業在追求利潤最大化的同時會產生更多的碳排放,若要減少排放總量,必須減少一定的產量。因此階梯碳稅具有以下2個優點:一是以二氧化碳排放量為基準,對具有不同二氧化碳排放的行業征收不同的碳稅,能較好地滿足不同排放水平行業的生產和減排需要,更具有合理性;二是不同的碳稅水平不僅可以使低排放行業面臨較小的碳稅負擔,保證在對二氧化碳征稅的同時不過多地影響行業的生產行為,而且可以有效地限制高排放行業的生產和排放行為,起到保護環境作用,幫助實現減排目標。

        單一碳稅作為固定水平的碳稅,其對行業利潤的累計效應也是固定的。如將碳稅設定為57元/t時,單一碳稅對石油加工、煉焦及核燃料加工業利潤的累計效應為-0.66%。此時,無論該行業排放二氧化碳量或者化石能源使用量有多少,二氧化碳排放的成本為57元/t且此碳稅對利潤的影響不變。因此,當二氧化碳排放過多時,單一碳稅并不能對該高耗能行業的排放行為產生較大的限制作用;如果將碳稅設定為142元/t,單一碳稅對該行業利潤的累計效應為-0.77%,此時對二氧化碳排放過高的行為起到限制作用,但是低的二氧化碳排放區間也將面臨142元/t的碳稅成本,這將對該行業的生產行為帶來極大的限制作用,破壞行業的正常生產過程。

        3.4.2 不同碳稅對普通行業利潤影響的比較分析

        由表5可知,在普通行業中,隨著不同階梯上的碳稅水平增加,碳稅對行業利潤的影響也越大。平均來說,在第一階梯上的行業利潤平均增加3.06%,在第二階梯上平均增加3.70%,在第三階梯上平均增加4.53%,因此在越高的階梯上,碳稅水平越高,碳稅對行業利潤的累計效應越大,即對行業利潤的正向影響越大,對行業生產的鼓勵性越大,可見階梯碳稅對不同排放量級的行業有不同的作用。在普通行業中,階梯碳稅同樣具有2個優點:一是普通行業在生產時使用化石能源較少,因此二氧化碳排放量也相應較少,因此階梯碳稅以二氧化碳排放量為基準,能滿足不同排放量級行業的排放和生產需要;二是碳稅對普通行業利潤的影響為促進作用,即對普通行業征收碳稅會促進該類行業生產和發展。在對行業排放行為進行征稅懲罰的同時,不會限制普通行業的生產行為甚至會增進該類行業的生產和收益。這說明在限制高耗能行業生產的基礎上,發展普通行業能使二氧化碳排放減少,因此可促進行業的綠色轉型并盡快實現碳達峰與碳中和目標。

        在單一碳稅的情況下,碳稅水平固定不變,碳稅對行業利潤的影響也固定不變。如在煤炭開采和洗選業中,碳稅為57元/t時,對該行業利潤的影響為2.99%,而當碳稅為142元/t時,對行業利潤的影響為4.42%。雖然,碳稅水平越高對行業利潤的正向影響越大,但單一碳稅沒有考慮以下2個問題:第一,因為普通行業在生產時使用化石能源較少,二氧化碳排放也較少,所以即使在第三階梯上碳稅對行業發展作用更大,但行業的碳稅負擔過重可能產生限制生產的作用;第二,如果單一碳稅水平較低,高排放行業的碳稅負擔則較低。相較于對應的高碳稅水平,低的碳稅對普通行業的促進作用較小,此時碳稅的征收效率相對較低。

        因此,對比2種碳稅類型可發現,相對于單一碳稅,階梯碳稅更加靈活有效。①相對于單一碳稅,階梯碳稅對行業利潤的影響隨碳稅水平和行業二氧化碳排放量變化而變化。較低水平的碳稅對行業利潤的影響較小,較高水平的碳稅對行業利潤的影響較大。②相較于單一碳稅,階梯碳稅對行業利潤的作用更有針對性,無論是在低的二氧化碳排放區間還是在其高排放區間,階梯碳稅對行業利潤都能起到相應的限制作用或促進作用。如在高耗能行業中,低碳稅水平對行業的碳排放行為進行征稅的同時不過多地影響行業的生產行為,而高水平碳稅則針對高排放區間的行業生產和碳排放行為進行限制;在普通行業中,對碳排放量低的行業進行征稅可以使其利潤增加,即對經濟增長有益,而水平較高的碳稅也會對行業的碳排放行為進行懲罰且不會影響行業的生產甚至會促進行業的發展。但是由圖3與圖4的分析可得,碳稅的有效區間為0~100元/t,所以雖然筆者對階梯碳稅的設定能較好地發揮限制碳排放和促進增長的作用,但仍然存在調整空間。

        4 研究結論和政策建議

        構建了碳稅與能源價格的映射關系,利用2001-2017年的工業企業分行業的面板數據,通過實證回歸分析得到綜合能源價格對行業利潤的影響。在反事實場景下根據預測的碳稅區間并基于映射關系得出碳稅對高耗能行業利潤的邊際效應和累計效應,比較分析了在碳達峰與碳中和目標下的中國工業行業的利潤。根據雙碳目標設定了階梯碳稅,對階梯碳稅與單一碳稅進行對比,最后在能源價格映射的基礎下設計了階梯碳稅政策,得出以下結論和政策建議。

        (1)相較于普通行業,碳稅對高耗能行業利潤有顯著的抑制作用。在高耗能行業中,綜合能源價格變化1%對利潤的影響為-0.794%,這說明碳稅對高耗能行業利潤的負向影響更顯著,即碳稅的征收會使高耗能行業利潤產生大幅的下降。高耗能行業與普通行業在能源消耗、二氧化碳排放等方面有較大差異,因此相較于普通行業,高耗能行業因為其生產過程中使用大量化石能源而產生較大二氧化碳排放,導致其碳稅負擔更重,碳稅便成為高耗能行業生產時要考慮的主要生產成本之一,因此綜合能源價格的變化和碳稅水平的變動對高耗能行業利潤的影響更大。所以在考慮對碳稅定價時,對不同種類行業征收碳稅的區間應該是不同的??紤]碳稅體系發展的完善性,可先在實施碳交易的8個地區對高耗能行業征收碳稅,讓碳交易政策與碳稅政策有機結合,考察施行效果。隨后可先向其他各地區高耗能行業實施碳交易與碳稅政策,再逐步擴散至普通行業。

        (2)階梯碳稅對行業利潤的影響不同于單一碳稅,當階梯碳稅的階梯值分別設定為57、88、142元/t時,對高耗能行業利潤的影響依次為-0.75%、-0.78%、-0.83%,對普通行業的影響依次為3.06%、3.70%、4.53%,這說明相較于單一碳稅,階梯碳稅對高耗能行業利潤的限制更加靈活而且更有效率。因為碳稅的征收視各行業二氧化碳排放量而定,如只實施單一碳稅,那么碳稅對所有行業的效果沒有差異,無法兼顧限制排放和經濟發展的雙重目標,也無法區別企業的異質性。因此在考慮碳稅政策時,一方面需將單一碳稅與階梯碳稅按排放規模結合起來,分別為普通行業與高耗能行業設定排放的階梯值,對于排放量較低的工業行業征收單一碳稅,超過某一階梯值的工業行業征收相應的階梯碳稅;一方面,考慮碳稅的可實施性,可先在實施碳交易的地區進行試驗,再逐步擴大征收范圍、合理階梯值范圍。

        (3)對行業征收階梯碳稅的價格區間為0~100元/t 時,碳稅增加對行業利潤影響的變化較為顯著,即對行業生產排放行為的影響較大。因此,一方面,建議對高耗能行業征收碳稅的價格區間為0~100元/t,而且階梯碳稅的起征點應該較低,在不同的階梯上逐漸增加,并且隨著時間的增加碳稅的區間范圍應該逐漸增加,其中設定的最低階梯值可參考碳交易市場的最低價格和平均價格;另一方面,如果對普通行業征收碳稅,區間應在高耗能行業的階梯碳稅值以內,即應小于高耗能行業的階梯碳稅值。隨著階梯碳稅區間的逐漸擴大,逐步形成對整個工業體系征收碳稅的政策,形成一個較為完善的碳稅體系。

        因為我國目前并未開征碳稅,要結合我國國情和我國工業行業情況,在碳達峰與碳中和目標下制定適合我國的碳稅政策,因此開征碳稅還需要深入進行研究。筆者構建了5種能源價格與碳稅的映射關系,在綜合能源價格對行業利潤影響的基礎上,分析對比了在碳達峰與碳中和目標下的工業行業的利潤,并預設了有效的階梯碳稅政策,但是并未設計精確的階梯值。測算各工業行業的排放量、能源使用量并結合各相關稅種的效應,制定相應的階梯碳稅政策、完善碳定價制度是在碳達峰與碳中和目標下的重要議題,也是未來的研究方向。

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        Comparative analysis of China's industrial profits under the goals of carbon peak and carbon neutrality
        ——also on the design of tiered carbon tax policy under the mapping of energy price

        YANG Chunyan1, SHEN Hao2, LIU Zimin3

        (1. Business School of Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105, China;(2.Nanning Central Sub-Branch of the People's Bank of China, Nanning, Guangxi 530028, China;(3. College of Economics and Management, Southwest University, Beibei, Chongqing 400716, China)

        Abstract Energy-intensive industries were the main sources of carbon emissions in China, and comparative analysis of the profit difference between ordinary industries and energy-intensive industries under carbon constraints was of practical significance for the development of China's industrial economy and the control of carbon emission. By constructing the mapping relationship between carbon tax and energy price and using the panel data of 31 industries above designated size from 2001 to 2017 to examine the impact of comprehensive energy prices and carbon tax on industry profits, the impact of different carbon tax types on the profits of different industries under the mapping of energy price was explored, and an effective tiered carbon tax policy was designed. The study found that carbon tax had a significant inhibiting effect on the profits of energy-intensive industries, and compared with single carbon tax, the tiered carbon tax was more efficient, and the effective carbon tax price range was 0-100 yuan/t. The study conclusion provided theoretical support for the selection of carbon tax types and the determination of carbon tax intervals, and provided a decision-making reference for the realization of carbon peak and carbon neutrality goals.

        Key words carbon peak; carbon neutrality; industrial profits; energy price mapping; tiered carbon tax

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        引用格式:楊春燕,申顥,劉自敏. “雙碳”目標下我國工業行業利潤比較分析——兼論能源價格映射下的階梯碳稅政策設計[J]. 中國煤炭,2021,47(10):11-22. doi:10.19880/j.cnki.ccm.2021.10.003

        YANG Chunyan, SHEN Hao, LIU Zimin.Comparative analysis of China's industrial profits under the goals of carbon peak and carbon neutrality——also on the design of tiered carbon tax policy under the mapping of energy price[J]. China Coal,2021,47(10):11-22. doi:10.19880/j.cnki.ccm.2021.10.003

        基金項目:國家社科基金項目(21BJL080),重慶市社會科學規劃重大項目(2020ZDJJ02),2021年重慶社科規劃英才計劃項目(2021YC016)

        作者簡介:楊春燕(1999-),女,四川仁壽人,本科生,研究方向為產業經濟。E-mail:yang_cy0321@163.com

        通訊作者:劉自敏(1981-),男,四川德陽人,教授,博士生導師,研究方向為能源經濟、規制與競爭。E-mail:ziminliu@126.com

        中圖分類號 T-9;TD-9;F206

        文獻標志碼 A

        (責任編輯 郭東芝)

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