吳士煒 余文濤

摘要：本研究基于戴維·羅默（D. Romer）研究與開發(fā)模型，利用中國31個?。ㄊ校?997-2016年面板數(shù)據(jù)，將空間地理因素納入分析范疇，運用空間杜賓模型分時間段實證考察環(huán)境稅費、政府補貼對中國經濟高質量發(fā)展影響。通過研究發(fā)現(xiàn)，實施嚴格的環(huán)境稅費政策會倒逼企業(yè)增加清潔能源技術投入，且政府對企業(yè)技術研發(fā)補貼會激勵企業(yè)自主研發(fā)，能夠在提高能源利用效率增加工業(yè)產出的同時，有效治理工業(yè)“三廢”問題。此外，由于工業(yè)廢氣（廢水）能夠隨氣流（水流）實現(xiàn)跨界傳播，即其存在負外部性特征，且相鄰地區(qū)經濟發(fā)展水平相接近，故分析環(huán)境稅費與政府補貼對經濟高質量發(fā)展影響時，將空間地理因素納入實證分析范疇有助于提高模型效率。鑒于此，本研究提出應實施嚴格的環(huán)境稅費同時增加政府補貼，以有效治理環(huán)境污染并降低工業(yè)產出損失，實現(xiàn)經濟可持續(xù)發(fā)展。

關鍵詞：環(huán)境稅費;政府補貼;經濟高質量發(fā)展;空間溢出效應

一、引言

黨的十九大報告提出，中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，“調結構、穩(wěn)增長”是經濟發(fā)展新常態(tài)，兼之人口紅利的逐漸消失、人口老齡化的到來、中美貿易摩擦的加劇、環(huán)境污染形勢嚴峻，致使中國經濟進入“換擋期”階段，如何設計科學合理的生態(tài)治理制度來實現(xiàn)我國經濟由粗放型高速增長轉向集約型高質量發(fā)展，這是貫徹經濟發(fā)展新常態(tài)理念，實現(xiàn)經濟可持續(xù)發(fā)展的關鍵所在。全球各國政府環(huán)境污染治理政策無外乎“大棒”“胡蘿卜”或二者組合，即要么通過實施嚴格的環(huán)境規(guī)制、征收高額環(huán)境稅與排污費、提高企業(yè)排污標準等措施倒逼企業(yè)增加對清潔能源技術研發(fā)投入，要么政府增加對企業(yè)清潔能源技術研發(fā)投入補貼或減免稅政策激勵企業(yè)自主研發(fā)，要么在實施嚴格的環(huán)境管制同時增加政府補貼，能夠在有效治理環(huán)境污染問題的同時，提高能源利用效率以降低工業(yè)產出損失。中國作為發(fā)展中國家，如何在不降低工業(yè)產出的條件下，減少工業(yè)污染物排放，是避免陷入“污染-健康-增長”陷阱的關鍵，也是實現(xiàn)經濟可持續(xù)發(fā)展的必由之路。

從經濟理論史發(fā)展來看，有關如何合理利用生態(tài)資源，推動經濟高速增長與高質量發(fā)展，可以說是環(huán)境經濟學研究理論的一個中心議題，且就環(huán)境污染與經濟增長關系探索興起于Grossman and Krueger（1995）提出的“環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）”假說，但就如何利用環(huán)境規(guī)制實現(xiàn)雙重福利效應側重于波特假說（Porter，1995）視角，即適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制可以倒逼或激勵企業(yè)進行更多的創(chuàng)新活動，抵消環(huán)境保護帶來的成本上升，從而實現(xiàn)經濟增長與環(huán)境改善的“雙重福利”。戴維·羅默（2009）在《高級宏觀經濟學》一書中指出，污染會以一個負的價格進入企業(yè)生產環(huán)節(jié)中，且由于污染具有負外部性特征，產權界定不清，故缺乏污染定價機制;但黃茂興和林壽富（2013）把環(huán)境作為企業(yè)生產要素之一，通過構建五部門、五要素模型（人力資本部門、環(huán)境部門、研發(fā)部門、中間產品部門、最終產品部門）來考察環(huán)境管制對經濟增長的作用。

國內外學者關于環(huán)境污染治理研究集中于環(huán)境稅、排污費與政府補貼，政府通過征收碳稅、能源稅、排污費等方法倒逼企業(yè)增加清潔能源技術研發(fā)投入，提高能源利用效率以降低環(huán)境污染物排放量，而政府環(huán)境補貼有助于激勵企業(yè)自主研發(fā)，那么，環(huán)境稅、排污費與政府補貼是否真的能夠在穩(wěn)定經濟增長同時改善生態(tài)環(huán)境，備受學術界關注。部分學者通過研究發(fā)現(xiàn)，合理的環(huán)境稅率能夠在改善環(huán)境質量的同時實現(xiàn)經濟增長，其中范慶泉等（2016）、李虹（2017）與葉金珍（2017）認為，動態(tài)合理的環(huán)境稅率有利于改善生態(tài)環(huán)境同時促進長期經濟增長，梁偉等（2014）與鄭國洪（2017）通過考察發(fā)現(xiàn)，多種環(huán)境稅征稅方式及在減稅的同時提高碳稅稅率，有助于改善環(huán)境質量的同時實現(xiàn)經濟增長，而陳詩一（2011）與秦昌波等（2015）認為征收環(huán)境稅有利于治理環(huán)境污染，但會在短期內降低工業(yè)產出。環(huán)境稅費如何降低企業(yè)排污主要從倒逼機制視角來研究，其中Lindmark（2002）、Lin（2011）與畢茜（2016）通過理論與實證研究發(fā)現(xiàn)，較高的環(huán)境稅率會通過倒逼機制增加企業(yè)環(huán)保研發(fā)投入，提高能源利用效率同時降低環(huán)境污染物排放量，但陳素梅和何凌云（2017）則認為既定能源稅難以滿足節(jié)能減排與居民收入最大化。

環(huán)境稅、排污費與政府補貼會通過倒逼機制及激勵機制影響企業(yè)工業(yè)“三廢”排放量，其中童健等（2017）與楊飛（2017）認為環(huán)境污染排放處罰與環(huán)境技術研發(fā)激勵能夠在穩(wěn)定經濟增長同時實現(xiàn)污染治理。部分學者通過研究發(fā)現(xiàn)政府補貼比環(huán)境稅費更能有效控制環(huán)境污染，其中Bjrner（2002）、石光等（2016）與袁麗靜（2017）基于理論模型與實證檢驗研究發(fā)現(xiàn)，政府對企業(yè)環(huán)境研發(fā)補貼相對環(huán)境稅更能促進企業(yè)對清潔能源研發(fā)投入，能夠提高企業(yè)能源利用效率以降低企業(yè)工業(yè)污染物排放，但喬曉楠和張欣（2012）認為東道國嚴格的環(huán)境政策與政府補貼有利于實現(xiàn)低碳技術跨國轉讓。

中國2018年1月1日之前征收排污費以減少企業(yè)環(huán)境污染物排放，學者對排污費是否有利于降低企業(yè)污染排放各持己見，其中黃健和李堯（2018）認為政府征收排污費存在模仿效應，且環(huán)境污染負外部性會降低污染治理效果。徐保昌和謝建國（2016）指出由于受倒逼機制的影響，排污征費與企業(yè)生產率存在U型關系。李建軍和劉元生（2015）通過研究發(fā)現(xiàn)征收排污費會增加工業(yè)“三廢”排放量。侯瑜和陳海宇（2013）認為排污費征收標準應符合市場結構。涂正革和諶仁?。?015）認為排污權交易機制有利于緩解SO2排污權配置的無效率問題，加強市場建設與環(huán)境規(guī)制有助于實現(xiàn)“波特假說”。此外，Rupasingha et al.（2004）最早將空間因素納入分析環(huán)境污染問題，認為空氣污染物會隨氣流實現(xiàn)跨界傳播，故利用空間計量模型有利于提高估計效率。

綜上所述，國內外學者考察政府環(huán)境污染治理政策主要基于環(huán)境稅費（倒逼機制）與政府補貼（激勵機制），探究如何在不降低工業(yè)產出前提下，最大限度利用環(huán)境稅費與政府補貼解決環(huán)境污染問題，但大部分研究缺乏具體的理論傳導機制，且較少將空間地理因素納入分析范疇。本研究基于戴維·羅默（D. Romer）新經濟增長理論中的研究與開發(fā)模型，將整個經濟體分為研發(fā)與生產兩部門，利用中國31個?。ㄊ校?997-2016年面板數(shù)據(jù)，將空間地理因素納入分析范疇，運用空間杜賓模型分時間段實證考察環(huán)境稅費、政府補貼對經濟高質量發(fā)展的影響。

三、現(xiàn)狀分析

在經歷四次工業(yè)革命之后，全球各國生產力水平得到大幅提升，但中國改革開放之后采取的是粗放型發(fā)展方式，即以犧牲環(huán)境與資源為代價推動本國工業(yè)化迅速發(fā)展，“先污染、后治理”模式導致工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水與工業(yè)固體廢物排放量日漸增多，環(huán)境污染問題日益嚴峻，且不斷惡化的環(huán)境污染會嚴重危害居民健康與生活，造成經濟無謂損失，故環(huán)境污染治理刻不容緩。全球各國治理環(huán)境污染一般采取“大棒”與“胡蘿卜”組合，即實施嚴格的環(huán)境規(guī)制、環(huán)境稅、排污費等措施會倒逼企業(yè)增加清潔能源技術研發(fā)投入，且政府對企業(yè)研發(fā)補貼及減免稅等政策會激勵企業(yè)自主研發(fā)，通過“大棒”與“胡蘿卜”相結合方式能夠在有效治理環(huán)境污染的同時提高資源利用效率，并促進本國產業(yè)結構優(yōu)化升級，避免陷入“污染-健康-貧困”陷阱。那么，中國實施環(huán)境稅費與政府補貼是否能夠在有效治理環(huán)境污染的同時，促進本國產業(yè)結構優(yōu)化升級以提高工業(yè)總產出，實現(xiàn)波特的“雙重福利”效應呢？本研究基于中國31個?。ㄊ校?996-2016年面板數(shù)據(jù)，考察排污費、政府補貼（企業(yè)研發(fā)籌集資金來自政府部門）對工業(yè)污染排放量及工業(yè)總產值的影響，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》與《中國科技統(tǒng)計年鑒》，部分數(shù)據(jù)缺失采用移動平均法換算，由于重慶市是1997年才設立的，1996數(shù)據(jù)根據(jù)四川省數(shù)據(jù)換算而成，且西藏數(shù)據(jù)缺失較為嚴重，故分析時未將其納入，將數(shù)據(jù)代入得到結果（如圖1、圖2所示）。

從各指標變動趨勢來看（如圖1所示），排污費收入在2003年之前呈平穩(wěn)上升趨勢，2003-2007年期間直線上升，2007年之后趨于平穩(wěn)，在2013年達到峰值205億元，但政府補貼（企業(yè)研發(fā)籌集資金來自政府部門）大致呈波動上升趨勢。工業(yè)總產值在1996-2016年期間呈直線上升趨勢，而工業(yè)二氧化硫排放量波動趨勢為倒“V”型，波峰是2006年的2588.8萬噸。從各指標變動趨勢來看，1996-2006年期間，排污費、政府補貼與工業(yè)污染排放量及工業(yè)總產值之間呈正相關性，即排污費與政府補貼越高，越有利于提高工業(yè)總產值，但并不能有效治理環(huán)境污染問題，但2006年之后，排污費、政府補貼與工業(yè)污染物排放量及工業(yè)總產值之間分別呈負（正）相關性，即排污費與政府補貼越高，越能夠在有效治理環(huán)境污染的同時，提高工業(yè)總產值。

從2016年各地區(qū)指標來看（如圖2所示），江蘇與河北排污費收入遠超其他省份，其次是山東與遼寧，海南與青海位居全國末位。從各地區(qū)企業(yè)研發(fā)籌集資金來自政府部門來看，北京與上海遙遙領先其他省份，其次是四川和陜西，青海、寧夏、貴州、海南與內蒙古政府對企業(yè)研發(fā)補貼相對較少。從工業(yè)總產值來看，江蘇、山東與廣東均超過14.8萬億元，其次是河南，青海、寧夏與海南工業(yè)總產值不足萬億元。從工業(yè)二氧化硫排放量來看，山東位居全國前列，其次是河北與山西，北京、天津、上海與海南工業(yè)二氧化硫排放量相對較低。從整體來看，山東省排污費收入、工業(yè)總產值與工業(yè)二氧化硫排放量均位于全國前列，而江蘇省排污費收入與工業(yè)總產值位居全國前列，但工業(yè)二氧化硫排放量卻僅在全國中列水平，此外，青海省排污費收入、政府補貼、工業(yè)總產值及工業(yè)二氧化硫值均相對較低。

2.系統(tǒng)GMM模型

本研究用系統(tǒng)GMM方法對各模型進行估計以降低解釋變量與隨機干擾項相關誘致方程內生性問題，并利用Arellano -Bond AR（1）和AR（2）檢驗發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)GMM通過擾動項無自相關檢驗，Sargan檢驗發(fā)現(xiàn)所有工具變量均有效，即模型不存在過度識別問題，受文章篇幅所限，僅列出工業(yè)二氧化硫排放量實證檢驗結果，將數(shù)據(jù)代入Stata13中得到結果（如表7所示）。

通過系數(shù)GMM模型實證檢驗發(fā)現(xiàn)，工業(yè)二氧化硫排放量存在一階滯后性，且系數(shù)在1%水平下均高度顯著，說明工業(yè)二氧化硫排放量存在時滯性。工業(yè)總產值與工業(yè)二氧化硫排放量之間存在倒“U”型曲線關系，且系數(shù)在1%水平下高度顯著，即隨著工業(yè)總產值的提升，工業(yè)二氧化硫排放量由遞增轉變?yōu)檫f減。核心解釋變量中，政府補貼系數(shù)在各模型1%水平下顯著為負，且環(huán)境稅費系數(shù)在Model X模型中1%水平下顯著為正，歸因于工業(yè)二氧化硫排放量越高，政府征收的環(huán)境稅費值越大，而環(huán)境稅費征收額越高，會倒逼企業(yè)增加清潔能源技術研發(fā)投入，進而降低二氧化硫排放量，且政府對企業(yè)環(huán)境補貼會激勵企業(yè)自主研發(fā)，誘致工業(yè)二氧化硫排放量顯著下降。其他解釋變量中，人均GDP系數(shù)在各模型中1%水平下均顯著為負，而城鎮(zhèn)化率系數(shù)在Model X模型中1%水平下顯著為正，但在Model XII模型中1%水平下卻顯著為負。此外，政府科技投入系數(shù)在各模型中1%水平下顯著為負，且環(huán)保系統(tǒng)人員系數(shù)在Model X與Model XII模型中1%水平下顯著為負，說明增加政府科技投入與環(huán)保系統(tǒng)人員有利于降低工業(yè)污染排放量。與此同時，各解釋變量系數(shù)與符號在工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物排放量模型中與工業(yè)二氧化硫模型得到結果相似。此外，工業(yè)總產值與工業(yè)廢水及工業(yè)固體廢物排放量之間存在倒“U”型曲線關系，且系數(shù)在各模型1%水平下均高度顯著。利用OLS、FEM與2SLS方法對模型進行回歸發(fā)現(xiàn)，核心解釋變量中政府補貼系數(shù)在各模型中1%水平下顯著為負，而環(huán)境稅費系數(shù)在各模型中為正，但系數(shù)僅在1997-2016年模型中5%水平下顯著，說明政府補貼相對環(huán)境稅費更有利于降低工業(yè)污染物排放。

六、結論與啟示

本研究在戴維·羅默（D. Romer）新經濟增長理論中研究與開發(fā)模型基礎上，利用中國1997-2016年31個?。ㄊ校┟姘鍞?shù)據(jù)，將空間地理因素納入分析范疇，運用空間杜賓模型分時間段實證考察環(huán)境稅費與政府補貼能否在有效治理工業(yè)污染的同時提高工業(yè)產出。通過理論模型與實證檢驗得到以下結論：（1）企業(yè)不進行自主研發(fā)時，環(huán)境稅費越高，越會在減少工業(yè)污染同時降低工業(yè)產出;當企業(yè)自主研發(fā)時，環(huán)境稅費越低、政府補貼越高，越能夠在減少工業(yè)污染的同時增加工業(yè)產出。（2）2006年之前，征收排污費與政府補貼并不能顯著降低工業(yè)SO2排放量，但2006年之后，征收排污費與政府補貼能夠在增加工業(yè)總產值的同時降低工業(yè)SO2排放量，且政府對企業(yè)研發(fā)補貼與工業(yè)總產值二者之間存在正相關性。（3）基于地理相鄰權重計算發(fā)現(xiàn)，中國31個省（市） 1996-2016年工業(yè)總產值及工業(yè)SO2排放量存在正的空間相關性，即相鄰地區(qū)工業(yè)總產值與工業(yè)SO2排放量相接近，且工業(yè)總產值高值聚集地是沿海地區(qū)，而工業(yè)SO2排放量高值聚集地是河北、山西、內蒙古、遼寧、江蘇與山東。（4）通過靜態(tài)空間杜賓模型與系統(tǒng)GMM模型實證檢驗發(fā)現(xiàn)，環(huán)境稅費與政府補貼越高越有利于提升工業(yè)總產值，而政府補貼越高越有利于降低工業(yè)三廢排放量，且工業(yè)總產值與工業(yè)二氧化硫排放量之間存在倒“U”型曲線關系，此外，工業(yè)總產值與工業(yè)二氧化硫排放量空間系數(shù)在各模型中均為正，并存在一階滯后效應。

基于此，為有效利用環(huán)境稅費與政府補貼減少工業(yè)污染同時增加工業(yè)產出，實現(xiàn)中國經濟高質量發(fā)展，本研究提出以下幾點政策建議：（1）政府治理環(huán)境污染應采取“大棒”和“胡蘿卜”組合，即實施嚴格的環(huán)境規(guī)制、排污標準與征收環(huán)境稅費倒逼企業(yè)增加對清潔能源投入，且政府加大對企業(yè)環(huán)境研發(fā)補貼與稅費減免激勵企業(yè)自主研發(fā)，通過提高能源利用效率，能夠在減少工業(yè)污染的同時增加工業(yè)產出。（2）工業(yè)廢氣（廢水）能夠隨氣流（水流）實現(xiàn)跨界傳播，即工業(yè)污染物存在空間溢出效應，故在治理環(huán)境污染時要充分考慮負外部性與免費搭便車問題。在利用環(huán)境稅費與政府補貼治理環(huán)境污染時，要加強區(qū)域間聯(lián)合治理，避免出現(xiàn)“以鄰為壑”現(xiàn)象，且各地區(qū)環(huán)境污染成因及主要污染物存在差異，在治理環(huán)境污染時不能一概而論，要根據(jù)地區(qū)特色制定相關政策。（3）中國官員任命是自上而下制，主要考核指標是GDP、財政收入等經濟指標，誘致各地區(qū)以犧牲環(huán)境與資源為代價促進經濟增長，且環(huán)境污染治理存在免費搭便車問題，故地方政府官員治理環(huán)境污染積極性較低，導致環(huán)境污染治理停滯不前，但應認識到發(fā)展的真正含義應該是居民生活質量的提高，環(huán)境污染問題加劇會危害居民健康，同時，造成經濟無謂損失，故政府官員晉升考核指標應加重綠色GDP、社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生等民生方面指標權重，且社會各界應加大對環(huán)境保護關注度，尤其是新聞媒體。

參考文獻：

[1] 畢茜、于連超，2016：《環(huán)境稅的企業(yè)綠色投資效應研究—基于面板分位數(shù)回歸的實證研究》，《中國人口·資源與環(huán)境》第3期。[Bi Qian and Yu Lianchao， 2016， Relationship Between Environmental Taxes and Enterprise Green Investment Behavior：A Panel Quantile Regression Approach， China Population， Resources and Environment， 3]

[2] 陳素梅、何凌云，2017：《環(huán)境、健康與經濟增長：最優(yōu)能源稅收入分配研究》，《經濟研究》第4期。[Chen Sumei and He Lingyun， 2017， Environment， Health and Economic Growth： The Optimal Allocation of Energy Tax Revenue， Economic Research Journal， 4]

[3] 陳詩一，2011：《邊際減排成本與中國環(huán)境稅改革》，《中國社會科學》第3期。[Chen Shiyi，2011， Marginal Abatement Cost and Environmental Tax Reform in China， China Social Sciences， 3]

[4]戴維.羅默，2009：《高級宏觀經濟學（第三版）》，中譯本，上海財經大學出版社。

[5] 范慶泉、周縣華、張同斌，2016：《動態(tài)環(huán)境稅外部性，污染累積路徑與長期經濟增長—兼論環(huán)境稅的開征時點選擇問題》，《經濟研究》第8期。[Fan Qingquan， Zhou Xianhua and Zhang Tongbin，2016， Externalities of Dynamic Environmental Taxation， Paths of Accumulative Pollution and Long-term Economic Growth， Economic Research Journal，51]

[6] 黃健、李堯，2018：《污染外溢效應與環(huán)境稅費征收力度》，《財政研究》第4期。[Huang Jian and Li Yao，2018， Pollution Spillover Effect and Environmental Tax Levy，Public Finance Research，4]

[7] 黃茂興、林壽富，2013：《污染損害，環(huán)境管理與經濟可持續(xù)增長—基于五部門內生經濟增長模型的分析》，《經濟研究》第12期。[Huang Maoxing and Lin Shoufu，2013， Pollution Damage， Environmental Management and Sustainable Economic Growth， Economic Research Journal， 12]

[8] 侯瑜、陳海宇，2013：《基于完全信息靜態(tài)博弈模型的最優(yōu)排污費確定》，《南開經濟研究》第1期。[Hou Yu and Chen Haiyu，2013， Optimal Sewage Charges of A Three-stage Game for the Government， Polluting Firms and the Environment Firms， Nankai Economic Studies，1]

[9] 李虹、熊振興，2017：《生態(tài)占用、綠色發(fā)展與環(huán)境稅改革》，《經濟研究》第7期。[LI Hong and XIONG Zhenxing，2017， The Impact of Ecological Deficit Tax and Income Tax Cuts on Economic Growth， Economic Research Journal，7]

[10] 李建軍、劉元生，2015：《中國有關環(huán)境稅費的污染減排效應實證研究》，《中國人口·資源與環(huán)境》第8期。[Li Jian-jun and Liu Yuansheng，2015， An Empirical Analysis on Pollution-reducing Effects of China，s Tax and Fees， China Population， Resources and Environment，8]

[11] 梁偉、朱孔來、姜巍，2014：《環(huán)境稅的區(qū)域節(jié)能減排效果及經濟影響分析》，《財經研究》第1期。[Liang Wei， Zhu Konglai and Jiang Wei，2014， The Regional Energy Conservation and Emission Reduction Effect and Economic Impact of Environmental Tax， Journal of Finance and Economics，1]

[12] 喬曉楠、張欣，2012：《東道國的環(huán)境稅與低碳技術跨國轉讓》，《經濟學（季刊）》第3期。[Qiao Xiaonan and Zhang Xin， 2012， The Environmental Tax of the Host Country and Cross-border Transfer of Low-carbon Technologies， China Economic Quarterly，3]

[13] 秦昌波、王金南、葛察忠，2015：《征收環(huán)境稅對經濟和污染排放的影響》，《中國人口·資源與環(huán)境》第1期。[Qin Changbo， Wang Jinnan and Ge Chazhong，2015， Economic and Emission Impact Analysis of reforming China，s Environmental Taxes System， China Population， Resources and Environment， 1]

[14] 石光、周黎安、鄭世林，2016：《環(huán)境補貼與污染治理—基于電力行業(yè)的實證研究》，《經濟學（季刊）》第3期。[Shi Guang， Zhou Lian and Zheng Shilin， 2016， Environmental Subsidy and Pollution Abatement： Evidence from the Power Industry， China Economic Quarterly，3]

[15] 童健、武康平、薛景，2017：《環(huán)境財稅體系的優(yōu)化配置研究——兼論經濟增長和環(huán)境治理協(xié)調發(fā)展的實現(xiàn)途徑》，《南開經濟研究》第6期。[Tong Jian， Wu Kangping and Xue Jing，2017， Research on Optimizing Environmental Finance and Taxation System in China， Nan Kai Economic Studies，6]

[16] 涂正革、諶仁俊，2015：《排污權文易機制在中國能否實現(xiàn)波特效應？》，《經濟研究》第7期。[Tu Zhengge and Shen Renjun，2015， Can Emission Trading Scheme Achieve Potter Effect in China？， Economic Research Journal， 7]

[17] 徐保昌、謝建國，2016：《排污征費如何影響企業(yè)生產率：來自中國制造業(yè)企業(yè)的證據(jù)》，《世界經濟》第8期。[Xu Baochang and Xie Jianguo，2016， How Pollution Charges Affect the Enterprise Productivity？ Evidence from the Chinese Manufacturing Industry， The Journal of World Economy， 8]

[18] 楊飛，2017：《環(huán)境稅，環(huán)境補貼與清潔技術創(chuàng)新：理論與經驗》，《財經論叢》第8期。[Yang Fei，2017， Environmental Taxes， Subsidies and Clean Technology Innovation： Theory and Evidence， Collected Essays on Finance and Economics，8]

[19] 葉金珍、安虎森，2017：《開征環(huán)保稅能有效治理空氣污染嗎》，《中國工業(yè)經濟》第5期。[Ye Jinzhen and An Husen， 2017， Can Environmental Taxes Effectively Control Air Pollution， China Industrial Economics，5]

[20] 袁麗靜、鄭曉凡，2017：《環(huán)境規(guī)制，政府補貼對企業(yè)技術創(chuàng)新的耦合影響》，《資源科學》第5期。[Yuan Lijing and Zheng Xiaofan，2017， Coupling Induction of Environmental Regulation and Government Subsidy on Enterprise Technological Innovation， Resources Science，5]

[21] 鄭國洪，2017：《中國稅收政策調整的低碳發(fā)展效應研究》，《財政研究》第7期。[Zheng Guohong， 2017， The Effect of Taxation Policy Consolidation on Chinese Low Carbon Development， Public Finance Research，7]

[22] Bjrner T B. and H H. Jensen，2002， Energy Taxes， Voluntary Agreements and Investment Subsidies—a micro-panel Analysis of the Effect on Danish Industrial Companies Energy Demand， Resource and Energy Economics，24（3），pp.229-249.

[23] Lindmark M.，2002， An EKC-pattern in Historical Perspective： Carbon Dioxide Emissions， Technology， Fuel Prices and Growth in Sweden 1870–1997， Ecological Economics，42（1-2），pp.333-347.

[24] Lin B. and X. Li， 2011， The Effect of Carbon Tax on Per Capital CO2 Emissions， Energy Policy， 39 （9）， pp. 5137-5146.

[25] Grossman G M. and A B. Krueger，1995， Economic Growth and the Environment， The Quarterly Journal of Economics， 110（2），pp.353-377.

[26] Michael E. and Porter.， 1995， Toward a New Conception of the Environment-Competitiveness Relationship ， The Journal of Economic Perspectives，4，pp.97-118.

[27] Rupasingha A. ， S J .Goetz and D L. Debertin，2004， The Environmental Kuznets Curve for US Counties： A Spatial Econometric Analysis with Extensions， Papers in Regional Science， 83（2），pp.407-424.