云南省绿色税收的经济效应研究.pdf

引文格式：聂波,田东林,唐滢.云南省绿色税收的经济效应研究 J.云南农业大学学报（社会科学）,2023,17(5):119127.DOI:10.12371/j.ynau(s).202307028.云南省绿色税收的经济效应研究聂波，田东林，唐滢*（云南农业大学经济管理学院,云南昆明650201）摘要：税收是调节企业污染行为的宏观经济手段。本文基于 20002020 年云南省绿色税收和经济数据，利用向量自回归（VAR）模型，实证研究云南省绿色税收的经济效应。研究发现，云南省绿色税收的经济效应是动态变化的；短期看，绿色税收的增加能够带动 GDP的增长，但也会导致 CPI 和失业率的上升；长期看，绿色税收对云南省经济增长的影响逐渐减弱，会受到经济增长、价格水平、就业和投资等因素的影响，而这些因素与绿色税收之间可能存在复杂的相互作用。因此，制定绿色经济政策、投资绿色基础设施、建立生态补偿机制，是深化云南省绿色税收改革，推进绿色经济发展的重要举措。关键词：绿色税收；经济效应；VAR 模型中图分类号：F812.423文献标识码：A文章编号：1004390X(2023)05011909The Economic Effects of Green Taxation in Yunnan ProvinceNIEBo，TIANDonglin，TANGYing（CollegeofEconomicsandManagement,YunnanAgriculturalUniversity,Kunming650201,China）Abstract:Taxationisamacroeconomicmeansofregulatingthepollutingbehaviorofenterprises.BasedonthegreentaxandeconomicdataofYunnanProvincefrom2000to2020,thispaperempiric-allystudiedtheeconomiceffectofgreentaxationinYunnanProvincebyusingvectorautoregression(VAR)model.Itwasfoundthat,theeconomiceffectofgreentaxationinYunnanProvincewasdy-namic.Intheshortterm,theincreaseingreentaxescoulddriveGDPgrowth,butitwouldalsoleadtoanincreaseinCPIandunemployment;Inthelongrun,theimpactofgreentaxationonYunnanseco-nomicgrowthwouldgraduallyweaken,whichwouldbeaffectedbyfactorssuchaseconomicgrowth,price levels,employment and investment,and there may be complex interactions between thesefactorsandgreentaxation.Therefore,formulatinggreeneconomypolicies,investingingreeninfra-structure,andestablishingecologicalcompensationmechanismswereimportantmeasurestodeepenthegreentaxreforminYunnanProvinceandpromotethedevelopmentofgreeneconomy.Keywords:greentax；economiceffects；VARmodel收稿日期：20230709修回日期：20230810基金项目：云南农业大学第十六届学生科技创新创业行动基金项目“云南省绿色税收的经济效应分析”（2023SR14）；教育部首批新农科研究与改革项目“边疆农业高校新农科多样化人才培养模式研究与实践”（教高厅函202020 号）；云南省教育厅首批新文科研究与改革项目“专业认证背景下地方高校新文科质量保障体系建设研究与实践”（云教发202176 号）；云南农业大学重点学科培育学科建设项目“教育管理与区域发展”（2019YNAUXJPY05）；绿色食品产业发展战略研究课题“云南农业大学新农科建设理论与实践研究以云南省绿色食品产业发展为案例”（2019ZG0091104）。作者简介：聂波（1998），男，云南昭通人，硕士研究生，主要从事教育管理与区域发展研究。*通信作者：唐滢（1964），女，重庆人，教授，博士，主要从事比较高等教育、高等教育政策研究及高等教育管理研究。云南农业大学学报（社会科学），2023，17（5）：119127http:/JournalofYunnanAgriculturalUniversity（SocialScience）E-mail:绿色税收是对投资防治污染或环境保护的纳税人给予的税收减免，或对污染行业和污染物的使用所征收的税1。目前我国已形成以环境保护税为核心，以资源税、消费税、车船税等绿色相关税种为配合，以增值税、企业所得税等绿色税收政策为补充，在激励和约束方面“双向发力”，具有中国特色的“一体两翼”绿色税制体系。近年来，云南省生态文明建设成效显著，但也存在不少尚待改进的方面，比如高质量绿色发展还不充分、生态文明体制改革任务繁重、生态文明建设评价考核体系不完善、城乡污水收集处理能力不足。本文根据数据的可获得性选用环境保护税（排污费）、消费税、资源税、城建税、城镇土地使用税、耕地占用税、车辆购置税、车船税等作为绿色税种，基于云南省自然生态环境状况总体为优，植被覆盖度总体较好、生态系统相对稳定、生物多样性丰富2的现状，围绕着云南省的绿色税收政策体系不够完善、资金投入力度不足和征管效率低等问题，通过实证探讨云南省绿色税收与国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、城镇登记失业率（简称失业率）和固定资产投资之间相互关系及其影响，提出相应建议。这对于对完善绿色税收制度，发挥绿色税收环境保护作用，助力生态文明建设具有重要意义。一、文献综述绿色税收亦称生态税收，最早可以追溯至福利经济学之父庇古提出的庇古税。庇古税是根据排污行为所造成的负面影响程度对排污者征收税费3。英国经济学家Pearce 正式提出了“双重红利”理论，即绿色税收既可以保护环境也可以促进经济发展4。学界关于绿色税收对经济的影响则看法各异，大致可以分为三派，一是促进派，二是抑制派，三是中间派。刘中军等利用系统广义矩阵估计方法进行了实证分析，提出绿色税收虽然可以促进经济增长，但对产业升级没有明显的促进作用5。吴佳强提出绿色税收在环境改善和经济影响上都有着积极的作用6。黄清煌等研究发现，绿色税收可以在治理环境方面发挥作用，但对经济则产生了抑制作用7。徐艺等基于 Poter 假说，对覆盖全国 31 个省份 19 年的数据进行实证分析，同时考虑到东中西部空间异质性，发现绿色税收对产业结构升级的影响具有显著的滞后效应8。王卓璐研究了我国绿色税制对经济的影响，结果表明绿色税制在短期内能够促进经济增长，但在长期内促进效应并不明显9。本文以云南为例，试图探究绿色税收对经济到底有怎样的影响，研究结论不仅对丰富绿色税收内容具有理论意义，而且对助力云南生态文明建设具有现实意义。二、云南省绿色税收经济效应的实证分析（一）确定变量与数据来源本文基于各个税种的绿色体现形式以及各个税种的功能、历史、数据收集的难易程度，选用环境保护税（排污费）、消费税、资源税、城建税、城镇土地使用税、耕地占用税、车辆购置税、车船税等作为绿色税种。主要是考虑到它们能够直接或间接地影响环境保护和可持续发展。其中，环境保护税的课税对象是企事业单位排放的污染物，鼓励企业采用更加规范、环保、科学的技术减少污染排放；消费税一方面促进生产者进行绿色生产，另一方面鼓励消费者购买更环保的产品；资源税则促进资源的合理利用和节约；城建税主要用于城市基础设施项目，例如污水处理厂、垃圾处理设施等，这些项目有助于改善城市环境；城镇土地使用税促进土地资源的合理使用，增加地方财政收入的同时其收益可用于改善城市环境和基础设施；耕地占用税有利于保护国有资源，促进农业可持续发展；车辆购置税和车船税鼓励消费者购买新能源车船，从而减少对环境的负面影响。绿色税收指标数据均来源于中国税务年鉴（20012021）中国环境年鉴（20012019）和 Wind 数据库，如表 1 所示。环境保护税的功能在 2018 年以前是由排污费替代，所以排污费数据来源于中国环境年鉴（20012019），环境保护税数据来源于中国税务年鉴（20192021）；资源税和城建税属于中央政府与地方政府共享，本文采用的是地方级数据；2000 年10 月 22 日颁发了车辆购置税暂行条例将原来的车辆购置附加费转化为现在的车辆购置税，并于 2001 年 1 月 1 日开始征收，同时 20012004年期间车辆购置税由车购办代征，各地国家税务局和地方税务局均不包含车辆购置税。因此，本文将 2000 年的车辆购置税用零替代，将 20012004 年的全国车辆购置税平均计算；在 2000120云南农业大学学报第17卷2010 年的耕地占用税并没有在税务年鉴（20012021）中找到，这一部分数据来源于 Wind 数据库。关于经济效应指标变量，本文主要选取云南省国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、城镇登记失业率（简称失业率）、固定资产投资的相关数据。它们可以从不同维度反映出经济的总体状况和变化趋势。其中，GDP 是衡量经济总量的核心指标，CPI 是反映物价水平的指标，城镇登记失业率是反映劳动力市场的供需关系和就业状况的指标，固定资产投资则反映出投资活动的规模和速度。这些指标的综合运用，可以提供一个相对全面的经济状况图景，为绿色税收政策的制定和实施提供参考。此外，选择这些指标，一是这些指标的数据相对容易获取和计算，可以提高分析的可操作性。二是这些指标已经被广泛应用于经济领域的研究和实践中，具有一定的可比性和可靠性，具有一定的标准化和规范化程度。三是这些指标的变化可以反映出绿色税收政策对经济的影响，从而为政策的调整和优化提供依据。四是这些指标可以为政府和企业等决策者提供参考，帮助政府更好地了解经济的运行情况和发展趋势，从而采取更加有效的行动。经济指标数据均来源于云南统计年鉴（20012021）和 Wind 数据库，如表 2 所示。（二）模型构建本文利用 stata15软件建立自回归（VAR）模型进行实证分析。向量自回归模型（VectorAutoregression，VAR）是一种广泛应用于经济学的多变量时间序列分析方法。VAR 模型的核心思想是将系统中每个内生变量都作为所有内生变表 1 20002020 年云南省绿色税收指标数据单位：万元年份环境保护税（排污费）消费税资源税城建税城镇土地使用税耕地占用税车辆购置税车船税合计20001052715825979231205772285961269309661185907720011186314046819393190851263041268170776899617355452002115101559920115632151432893114929100982103151953293200391481637711145862538562872821670131762114372108898200415352200902517920283604259181856914852112127253103620051941520273603190529572429902259301510801343425947502006265162199139461103434293464327269170636180132865755200729168254010263041416000392993169320823221563334909820082818031391918306850700513593872705248075346814248843200931081363718710490856814313058113958131048946261496823120102818042817331292466765771399273372534701135663061196592011315655100447140828793892153315468200521457741587283862201236399583287817702393796719275967012558502490150852232520133577364168331874751056389212749760345700206115723948549320143472171772671713341182548239820553418761515133950102545732015189137274186182258112008925039967059069398115494510365361201621846608264817242210360193039246127986785581753549083569201720286632752424559711282203710845299278595272006559682820201821337711824429431113731813881953572339367042217941071099920194958896043782962271392510398025333188891356237898132031702020588238982295315363135524742833325184889019926378812545896数据来源：中国税务年鉴（20012021）中国环境年鉴（20012019）和Wind数据库。第5期聂波，等：云南省绿色税收的经济效应研究121量的滞后值来建模，从而捕捉变量之间的联动关系和动态调整过程。具体而言，VAR 模型的建立原理是：根据数据分析变量之间的相关性，选择适当的变量作为内生变量，然后选择滞后阶数并估计模型参数，最终得到 VAR 模型。具体的形式如下：Yt=0+ni=1iYti+t（1）Yt=(y1t,y2t,ynt)0=(10,20,n0)iYtiYtt式（1）中：,i=1,2,n；为（n1）向量组成的线性随机过程；为（nn）的系数矩阵；为向量的 i 阶滞后向量；为随机扰动项，满足零均值、同方差、无自相关的古典线性假定。（三）实证分析1.单位根检验VAR 模型的单位根检验是用来检验时间序列数据是否平稳的一种方法。其原理是基于单位根的概念，当其满足以下条件：在不存在趋势项的情况下，该变量的期望值和方差不随时间而变。如果一个时间序列的单位根存在，则该序列是非平稳的，反之则是平稳的。单位根检验结果如表 3 所示。从表 3 可以看出，原序列是不平稳的，经过二阶差分之后序列均平稳。这说明该时间序列的一阶差分序列还存在趋势项等非随机因素的影响，而需要进行二阶差分来达到平稳的状态。简单来说，通过对时间序列连续差分两次，可以消除掉该序列的非随机性因素，使得时间序列更加随机和平稳。2.最优阶数选择基于赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、汉南奎恩信息准则（HQIC）三个准表 2 绿色税收与经济效应指标变量单位：亿元，%年份绿色税收GDPCPI失业率固定资产投资2000185.912030.0897.92.6683.962001173.552159.0099.13.3738.452002195.332358.7399.84814.612003210.892633.39101.24.11000.122004253.13136.381064.31291.542005259.483497.69101.434.31777.632006286.584090.66101.874.282208.602007334.915077.35105.864.182759.032008424.886016.59105.74.213435.932009496.826574.36100.44.284526.372010611.977735.33103.734.215528.712011728.399523.13104.864.056191.002012852.2311097.39102.734.037831.132013948.5512825.46103.123.989968.3020141025.4614041.65102.373.9811498.5020151036.5414960.00101.893.9613500.622016908.3616369.00101.53.616119.402017968.2818486.00100.93.218935.9920181071.1020880.63101.583.421132.5620191320.3223223.75102.53.2522928.8320201254.5924521.90103.63.9224694.35数据来源：中国税务年鉴（20012021）中国环境年鉴（20012019）云南统计年鉴（20012021）和Wind数据库。122云南农业大学学报第17卷则：在相同的准则内，准则最小的即为最优滞后阶数；准则判断最多所对应的阶数即为最优滞后阶数。因此观测表 4，本文确定模型的最优滞后阶数为 2，此时云南省绿色税收与经济之间的关系能够被VAR模型合理地反映。3.VAR 平稳性检验平稳性检验是通过检验 VAR 模型中各个内生变量的序列是否为平稳序列来进行的。其中最常用的方法是构建各个变量的 AR（P）模型，然后计算其特征多项式的根，如果所有根的倒数都在单位圆内，就可以认为 VAR 模型是平稳的。图 1列出了所建立的滞后二阶 VAR 模型的特征多项式根的倒数分布图，可以看出，所有根都在圆内，说明所建立的模型是平稳的。4.格兰杰因果检验格兰杰因果检验通过检验残差是否存在自相关，利用 F 统计量来判断时间序列数据中变量之间是否存在因果关系的一种方法，结果如表 5 所示。在滞后 2 期和 5%的显著性水平下：在以绿色税收为被解释变量的方程中，GDP 对应的 P 值为0.018，小于 0.05，因此可以认为 GDP 是绿色税收的格兰杰原因；CPI 对应的 P 值为 0.015，小于0.05，因此 CPI 是绿色税收的格兰杰原因；失业率对应的 P 值为 0.309，大于 0.05，失业率不是绿色表 3 单位根检验结果变量tPAIC临界值结论1%5%10%lny1.0050.99428.0644.1383.1552.714不平稳dlny3.3680.012*38.9834.2233.1892.73平稳d2lny6.0680.000*17.7533.8593.0422.661平稳lnx11.870.34644.6233.8593.0422.661不平稳dlnx11.3070.62641.334.2233.1892.73不平稳d2lnx14.520.000*36.7473.8893.0542.667平稳lnx23.5320.007*68.3843.8093.0222.651平稳dlnx25.9640.000*66.1343.8593.0422.661平稳d2lnx26.8340.000*64.213.9243.0682.674平稳lnx32.2240.99933.534.0693.1272.702不平稳dlnx30.6660.85526.0614.2233.1892.73不平稳d2lnx33.2660.016*25.3614.1383.1552.714平稳lnx43.4190.010*41.1043.8593.0422.661平稳dlnx42.5560.99956.9974.2233.1892.73不平稳d2lnx44.3750.000*38.8433.8893.0542.667平稳注：*、*、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平；y（绿色税收）、x1（GDP）、x2（CPI）、x3（失业率）、x4（固定资产投资），下同。表 4 最优阶数结果阶数AICBICFPEHQIC028.94128.6960.00028.916131.07529.6050.00030.929234.639*31.943*0.000*34.371*1.00.500.51.01.00.500.51.0RealRoots of the companion matrixImaginary图 1 VAR 系统稳定性的判别第5期聂波，等：云南省绿色税收的经济效应研究123税收的格兰杰原因；固定资产投资对应的 P 值为0.595，固定资产投资同样不是绿色税收的格兰杰原因。同理，在以 GDP 为被解释变量的方程中，绿色税收、CPI、失业率和固定资产投资均为GDP 的格兰杰原因。在以 CPI 为被解释变量的方程中，绿色税收、失业率和固定资产投资为 CPI的格兰杰原因。在以失业率为被解释变量的方程中，GDP、CPI 和固定资产投资均不是失业率的格兰杰原因。在以固定资产投资为被解释变量的方程中，绿色税收、GDP 和 CPI 均不是固定资产投资的格兰杰原因，失业率是固定资产投资的格兰杰原因。从以上结果可以看出，在 5%的显著性水平下绿色税收和 GDP 以及 CPI 是双向因果关系，绿色税收与失业率是单向因果关系。绿色税收的增加可以带动 GDP、CPI 的增长，绿色税收、CPI、失业率和固定资产投资的增加又可以带动 GDP 的增长，绿色税收、失业率和固定资产投资的增加又会导致 CPI 的上升，绿色税收的增加会导致失业率的上升，失业率的上升导致固定资产的增加。简言之，绿色税收可以带动 GDP的增加，同时也会导致 CPI 和失业率的上升。这表明随着绿色税收政策的实施，会对经济带来双重影响：一方面，政府鼓励企业采用更环保的生产方式，促进了产业绿色发展，提高了资源利用效率，推动技术创新，对经济增长产生积极的贡献；另一方表 5 Granger 因果检验结果EquationExcludedchi2dfProbchi2diff2_lnydiff2_lnx18.052720.018diff2_lnydiff2_lnx28.38320.015diff2_lnydiff2_lnx32.350820.309diff2_lnydiff2_lnx41.108220.575diff2_lnyALL12.88480.116diff2_lnx1diff2_lny17.37620diff2_lnx1diff2_lnx236.17220diff2_lnx1diff2_lnx39.564720.008diff2_lnx1diff2_lnx412.48620.002diff2_lnx1ALL66.64680diff2_lnx2diff2_lny8.584620.014diff2_lnx2diff2_lnx10.3967420.82diff2_lnx2diff2_lnx37.835620.02diff2_lnx2diff2_lnx412.33920.002diff2_lnx2ALL25.95180.001diff2_lnx3diff2_lny71.91620diff2_lnx3diff2_lnx13.038220.219diff2_lnx3diff2_lnx23.246620.197diff2_lnx3diff2_lnx41.715420.424diff2_lnx3ALL116.7380diff2_lnx4diff2_lny0.5702420.752diff2_lnx4diff2_lnx11.898920.387diff2_lnx4diff2_lnx21.588720.452diff2_lnx4diff2_lnx39.544120.008diff2_lnx4ALL19.54580.012124云南农业大学学报第17卷面，增加的绿色成本会导致商品和服务的价格上涨，进而对通货膨胀产生影响，导致 CPI 的上升。同时，绿色税收在一定程度上会对传统的高污染行业产生冲击，失业率会受到一定程度的负面影响。这种情况下，政府需要在四者之间找到一个平衡点，以实现经济的可持续发展。5.脉冲响应脉冲响应是指当一个变量受到冲击时，其他相关变量如何相应变化，本文选取绿色税收 lny 为响应变量，分析绿色税收对其他变量的影响，如图 2 所示。从图 2 可以看出，绿色税收对于来自 GDP 增长的一个单位的标准差的冲击后的响应在初始时是正的影响效应，在第一期达到了阶段性峰值，随后逐渐衰减，随着期数的增加，这种影响在逐渐减弱。绿色税收对于来自 CPI 增长的一个单位的标准差的冲击围绕0值上下呈现小幅度波动。CPI 对绿色税收冲击在前三期是负向的反应，第四期是正向反应，第五期达到了阶段性峰值，以后各期则是小幅波动。反映出绿色税收的变动对CPI 的当期没有影响，第一期开始呈现负向影响，但马上转变作用方向，后面几期则呈小幅波动。在受到失业率或固定资产投资的一个标准差的脉冲冲击后，绿色税收并未出现明显波动。失业率和固定资产投资对绿色税收的冲击反应微弱，变化幅度也比较小，说明绿色税收对失业率和固定资产投资影响微弱。通过以上分析可知，绿色税收在短期内具有促进云南省经济增长的效应，但在长期对 GDP 的影响逐渐减弱。这意味着绿色税收政策的实施能够促进经济增长和产业转型升级，对经济有积极的刺激作用，但随着时间的推移，绿色税收在长期内对 GDP 的影响不如短期显著。这可能是因为绿色税收的边际效用随着企业适应和逐渐调整策略的过程中逐渐减弱，或者其他经济因素在长期内的作用逐渐显现，使得绿色税收的影响相对减result1,diff2_lny,diff2_lnx10.100.10246802468result1,diff2_lny,diff2_lnx2024StepGraphs by irfname,impulse variable,and response variable68result1,diff2_lny,diff2_lnx302468result1,diff2_lny,diff2_lnx402468result1,diff2_lny,diff2_lnyresult1,diff2_lnx4,diff2_lnx10.100.10246802468result1,diff2_lnx4,diff2_lnx202468result1,diff2_lnx4,diff2_lnx302468result1,diff2_lnx4,diff2_lnx402468result1,diff2_lnx4,diff2_lnyresult1,diff2_lnx3,diff2_lnx10.100.10246802468result1,diff2_lnx3,diff2_lnx202468result1,diff2_lnx3,diff2_lnx302468result1,diff2_lnx3,diff2_lnx402468result1,diff2_lnx3,diff2_lnyresult1,diff2_lnx2,diff2_lnx10.100.10246802468result1,diff2_lnx2,diff2_lnx202468result1,diff2_lnx2,diff2_lnx302468result1,diff2_lnx2,diff2_lnx402468result1,diff2_lnx2,diff2_lnyresult1,diff2_lnx1,diff2_lnx10.100.10246802468result1,diff2_lnx1,diff2_lnx202468result1,diff2_lnx1,diff2_lnx302468result1,diff2_lnx1,diff2_lnx402468result1,diff2_lnx1,diff2_lnyStepStepStepStep95%CIOrthogonalized irf图 2 脉冲响应图第5期聂波，等：云南省绿色税收的经济效应研究125弱；绿色税收在短期内有抑制 CPI 上涨的作用，但在长期对 CPI 的影响逐渐减弱。这说明绿色税收在短期内对抑制物价上涨产生了积极影响，然而随着时间的推移，绿色成本的增加等因素导致其影响逐渐减弱；对失业率和固定资产投资的影响微弱，这可能是因为绿色税收对就业市场和企业投资决策的影响比较复杂。在短期内，绿色产业的发展提供了新的就业机会，但同时一些传统产业面临调整和裁员的压力，所以导致了失业率的影响较小。对于固定资产投资，绿色税收会对特定行业或企业的投资决策产生一定影响，但由于投资是一个相对长期的过程，其影响可能较为缓慢和渐进。6.方差分解为了更深入地研究绿色税收对 GDP 和 CPI 的影响，可以利用方差分解将绿色税收的方差分解到其他扰动项上，从而探讨其他因素如何影响绿色税收。方差分解是 VAR 模型中的一种分析工具，用于将一个变量的方差分解为自身的静态方差和来自其他变量的动态方差，如表 6 所示。根据表 6 的结果可以得出绿色税收与其他经济因素之间的相互影响和变化规律：当预测期为1 期时，绿色税收的方差完全来自自身，说明其自身的影响是最大的，但是随着预测期的增加，绿色税收的影响逐渐减弱，而 GDP、CPI、失业率和固定资产投资对绿色税收的影响逐渐增大。其中，GDP 的影响在第 2 期达到最大值后逐渐减弱，CPI 和失业率的影响在第 7 期达到最大值，而固定资产投资的影响在第 3 期达到最大值。到第8 期时，绿色税收的方差中有 63.932%来自自身，而来自 GDP、CPI、失业率和固定资产投资的方差分别为 14.896%、19.716%、1.149%和 0.307%。上述结果提供了在长期内实施和评估绿色税收的重要参考。在预测期为 1 期时，绿色税收的方差完全来自自身，说明在初期绿色税收会对经济指标产生直接影响。随着期数的增加绿色税收的影响逐渐减弱，到第 8 期时，绿色税收的方差中有 63.932%来自自身，其他经济因素的方差占据了相当大的比例，这意味着绿色税收的实施可能会受到经济增长、价格水平、就业和投资等因素的影响，而这些因素与绿色税收之间可能存在复杂的相互作用。三、结论及建议（一）结论综上所述，云南省绿色税收的经济效应是动态变化的，在短期内有显著的刺激作用，但随着时间的推移，其他经济因素对其影响逐渐增大，绿色税收自身的影响逐渐减弱。政府应该制定综合性的政策，兼顾经济增长、环境保护和社会稳定，以推动可持续发展，促进绿色产业发展，鼓励创新技术应用，提高资源利用效率，同时确保社会公平与包容，实现经济、环境和社会的协同发展。（二）建议1.制定绿色经济政策（1）完善绿色税制结构。一方面应适当扩大征税范围，现行的环境保护税并没有囊括所有的污染行为，比如光污染、移动污染源还未包含在内，同时应该将水资源税征收试点范围扩展至全国范围内。另一方面应进一步完善现行的税收优惠政策，一是完善排污企业的税制优惠政策，比表 6 绿色税收方差分解结果期数diff2_lny/%diff2_lnx1/%diff2_lnx2/%diff2_lnx3/%diff2_lnx4/%1100.0000.0000.0000.0000.000273.65020.5925.0980.3190.340369.59919.4069.9260.6680.402467.68719.46411.4341.0190.395565.14417.21916.2751.0130.349663.95117.15717.3531.2240.315762.42115.74420.2531.3060.276863.93214.89619.7161.1490.307126云南农业大学学报第17卷如取消对高污染小微企业的所得税优惠政策等；二是采用多种方式奖励节能环保行为，如为了激励环境保护行为，可利用税收返还、即征即退、差别征税、投资额减免、先征后退等多种形式的税收优惠。（2）建立绿色金融体系，完善绿色债券、绿色股权、绿色基金和绿色保险市场建设，建立统一、多层次绿色金融市场，满足多元化、多层次的绿色投融资需求。政府可以引导金融机构将资金投向绿色产业和环保项目，参与绿色金融市场建设，提高市场整体竞争力。（3）政府加强环境教育和宣传，增强公众的环保意识和参与度，促进整个社会形成尊重环境、绿色发展的价值观念。通过广泛的社会参与，形成环保的合力，共同推动绿色发展和经济增长的协调发展。2.投资绿色基础设施一方面借鉴发达国家的经验，加大对绿色基础设施的投入，是确保生态环境保护治理的根本保障。云南省拥有丰富的水电、光伏、风能等可再生能源资源，政府可以投资建设更多的水电站、光伏电站和风电场，减少对传统化石能源的依赖，从而降低温室气体排放。另一方面可以推广生态农业和循环农业模式，改善农村供水、供电、排水等基础设施建设，促进农村经济可持续发展。与此同时还应该注意到云南省是经济欠发达地区，建立以政府为主导，中央直接投资、一般转移支付和专项转移支付并存的资金投入体制，是保证云南绿色发展的关键。在加大支持力度的同时，应该强化政府监管和责任落实，加强政府资金投入使用情况的监管，确保资金投入使用的合法性、公正性和透明度。3.建立生态补偿机制生态补偿是一种通过经济或其他手段补偿生态系统提供者以保护生态系统和生物多样性的机制。应进一步完善现行的生态补偿机制，建立以政府生态补偿为主，政府、市场、企业、社会多元参与的补偿机制，同时根据实际情况因地制宜地进行合理调整。以云南九大高原湖泊为例，抚仙湖和洱海适合进行市场补偿机制；星云湖、程海、杞麓湖、异龙湖适用政府生态补偿机制；泸沽湖、阳宗海、滇池适用多元补偿机制。无论是采用何种补偿机制，其最终目的都是建立健全生态文明建设长效机制，推动生态文明建设的长期稳定发展。参考文献1荷兰国际财税文献局(IBFD).IBFD国际税收辞汇第 2 版 M.北京:中国税务出版社,2016:10-15.22020 年云南省生态环境状况公报 EB/OL.https:/ A C PIGOU.Economics of WelfareM.London:Macmillan,1920:16-123.4PEAREED.TheroleofcarbontaxesinadjustingtoglobalwarmingJ.Economic Journal,1991,101:938.DOI:10.2307/2233865.5刘中军,程鑫,孟勇.绿色税收对经济增长与产业升级的影响 J.统计与决策,2022,38(19):154.DOI:10.13546/ki.tjyjc.2022.19.031.6吴佳强.关于构建绿色环境税体系的研究 D.北京:财政部财政科学研究所,2013.7黄清煌,高明.环境规制对经济增长的数量和质量效应:基于联立方程的检验 J.经济学家,2016(4)53.8徐艺,陈小兰,秦绪娜.绿色税收是否能够促进产业结构升级:基于 Porter 假说的中国证据 J.贵州财经大学学报,2022(1):89.DOI:10.3969/j.issn.1003-6636.2022.01.009.9王卓璐.我国绿色税收制度的效应分析及改革建议D.天津:天津财经大学,2015.10吕敏,刘和祥,刘嘉莹.我国绿色税收政策对经济影响的实证分析 J.税务研究,2018(11):15.DOI:10.19376/11-1011/f.2018.11.003.11中国注册会计师协会.税法 M.北京:经济科学出版社,2022.12郑季良,杜静.云南九大高原湖泊的生态补偿机制选择研究 J.昆明理工大学学报(社会科学版),2020,20(3):65.DOI:10.1