农业温室气体减排对中国农村经济影响研究——基于CGE模型的农业部门

生产环节征收碳税的分析

刘亦文1,2，3 ，胡宗义2

(1.湖南大学　工商管理学院，湖南　长沙　410082；2.湖南大学　金融与统计学院，湖南　长沙　410079;

3.湖南商学院国际教育学院，湖南　长沙　410205)

农业温室气体减排对中国农村经济影响研究
——基于CGE模型的农业部门

生产环节征收碳税的分析

刘亦文1,2，3，胡宗义2

(1.湖南大学工商管理学院，湖南长沙410082；2.湖南大学金融与统计学院，湖南长沙410079;

3.湖南商学院国际教育学院，湖南长沙410205)

摘要：本文利用动态 CGE 模型——MCHUGE模型仿真分析了在农业部门生产环节开征碳税对中国农村经济的影响程度。研究结果表明：在农业部门生产环节开征碳税对降低单位GDP能耗，减少CO2排放能起到良好的节能减排效果，但对宏观经济和农业各个产业部门资本收益率、产出水平及就业水平会带来较大的负面冲击。除家畜肉类(猪肉除外)加工业之外，农业温室气体开征碳税对农业各产业资本收益率的影响均呈负向偏离，不利于农户增收和资本积累；除了家畜肉类(猪肉除外)加工业、服装业和皮革制品业等部门产出水平呈正向偏离外，其他产业产出水平均呈现不同程度的负向偏离。受资本收益率和产业产出下降影响，农业部门就业水平也出现相应的负向偏离。

关键词：农业温室气体减排；碳税；CGE模型；MCHUGE模型

The Impact of Agricultural Greenhouse Gas Emissions on Rural Economy in China:

改革开放以来，中国经济保持了年均近10%的高速稳定增长，人民的生活水平有了显著提高，国家经济实力和综合国力大幅度增强。但是，中国所取得的经济成就是建立在大量资源消耗和环境污染的基础上，走的仍然是一条粗放式的发展老路，长期以来各种能源的大量消费和各种污染物及温室气体的大量排放，对中国生态环境造成了严重破坏和污染。

目前，国内外理论界和实务界对污染物及温室气体排放的关注主要集中在工业化、城市化过程中，涉及工业、建筑业等领域，对农业活动中产生的温室气体排放关注甚少。作为与自然环境关系最为密切的产业，农业活动释放了大量的CO2、CH4、N2O等温室气体，农业活动成为除工业外温室气体气体排放的重要来源。IPCC(2007)的数据显示，农业生产活动排放的温室气体总量已成为全球温室气体的第二大重要来源[1]。IFPRI(2008)的数据显示，农业排放占全球温室气体排放总量的13.5%，高于交通排放比重(13.1%)，成为全球温室气体的第一大重要来源[2]。Robert Goodland和Jeff Anhang(2009)研究显示，全球畜牧业及其副产品的温室气体排放量已占人为温室气体排放总量的51%[3]。FAOSTAT(2014)数据显示，2011年农业温室气体排放量已超过100亿吨CO2当量，占全球温室气体排放总量的14%[4]。

中国是一个有着悠久历史的农业大国，农村人口众多，布局分散，各地区的自然条件和发展水平差异很大。为了促进广大农村地区经济发展和广大农民收入增加，一直以来不断增加对能源的需求，从而带来了生态和环境问题，尤其是农村地区的气候变化问题，这使得农村的能源环境和生态问题远比城市复杂得多。改革开放以来，中国农村经济取得了快速发展，同时也在能源环境和生态方面面临着巨大挑战，作为全球头号碳排放大国，中国也是农业源温室气体排放最多的国家[4]，农业源温室气体排放占全国总的温室气体排放的 17%，已经超过了中国交通的温室气体排放[5]。谭秋成(2011)研究显示，1980-2009年中国农业部门排放温室气体以年均增长 1.46%的速度增长[6]。宫能泉(2013)研究显示：1990-2010年中国农业部门排放温室气体的增长速度更是达到了年均 1.6%[7]。FAOSTAT(2014)数据显示，2010年中国农业总计排放温室气体达到66430.278万吨CO2当量。在此背景下，探寻一种既能保持农村经济增长和农户增收，又能实现节能减排和保护环境的能源环境政策工具迫在眉睫。

由于温室气体的减排是当前国际社会普遍关注的热点环境问题，国际社会提出了多种政策工具和合作机制推进全球温室气体的减排。征收碳税被认为是减少碳排放最具市场效率的经济手段，对能源节约和环境保护具有积极的作用。作为一个向工业化发展，在相当一段时间内，农业仍将处于基础地位的大国，中国农村的减排政策一直是各界关注和研究的热点之一。同时，中国人口基数大，对农业生产的依赖性大，农产品生产随人口的增长速度加快，这就为农业温室气体减排带来挑战。

CGE模型通过将国民经济各组成部分和经济循环的各个环节都纳入到一个统一的框架下，模拟出政策变化对国民经济各部门产生的最终结构性影响，并据此分析外部冲击产生后，经济体各部分经过不断反馈和相互作用后达到的最终状态。因此，应用CGE模型仿真研究农业部门生产环节征收碳税，可以有效得到碳税征收所带来的国民经济各部门影响程度的动态变化方向及其变化路径。本文研究的基本内容安排如下：第一部分是对现有相关研究基础和文献作一个简要的综述；第二部分是对CHINAGEM(China General Equili brium Model)模型进行适当的拓展，使之适用于本研究需要；第三部分是利用该动态CGE模型仿真研究农业部门生产环节征收碳税对中国农村经济的影响程度；第四部分是对仿真研究结果进行归纳总结并提出相关政策建议。

一、相关研究基础和文献综述

一直以来，国内外理论界基于不同的研究方法和计量模型对温室气体减排的经济社会影响展开了较为丰富的研究，取得了诸多有益结论。Devarajan 和 Robinson (2002)最早分析了macro econo-metric模型和CGE模型之间的差异及其对决策者的影响，并且建议使用CGE模型，认为CGE模型在参数不完全估计的情况下能更好地捕获市场经济参与者的行为与其自身的联系，这使得CGE模型在政策分析中更具适用性[8]。Wissema和Dellink(2007) 基于静态CGE模型研究了碳税税率最优水平以及碳税在爱尔兰的经济影响。他们指出，基于10-15欧元/吨CO2的税率，爱尔兰可以将二氧化碳排放量在1998年的水平上减少25.8%，并且这个税率还可以提高而不会引起社会福利的损失[9]。Govinda R.Timilsina，Stefan Csordás，Simon Mevel(2011)运用CGE模型模拟了碳税的政策效应，研究表示征收碳税会引起燃料总需求降低，从而对经济增长产生负面影响[10]。Arshad Mahmood和Charles O.P.Marpaung(2014)采用了一个20部门CGE模型分别探讨了碳税征收、碳税征收与能源效率提高协调实施两种情景对巴基斯坦经济的的影响，仿真结果表明碳税征收对GDP的影响是负面的，但对削减污染物排放量效果较为明显[11]。动态CGE模型在碳税的政策效应研究中相对偏少，在20世纪90年代初学术界曾出现多个动态CGE模型，但由于石油价格的飞涨导致模型的结果很难解释，如Burniaux、Nicoletti和Oliveira(1992)的GREEN模型[12]。Drouet,Sceia Thalmann,Vielle(2006)通过动态CGE模型计算得出，如果将碳税税率控制在90瑞士法郎至580瑞士法郎/吨二氧化碳之间，到2020年就可以将瑞士二氧化碳排放量在1990年的基础上减少20%[13]。Bert Saveyn，Leonidas Paroussos和Juan-Carlos Ciscar(2012)采用递归动态可计算一般均衡模型(GEM-E3)研究了四种不同的全球温室气体减排政策对2010-2050年期间亚洲主要经济体(即中国、印度和日本)的经济影响，研究发现，随着时间的推移，推迟减少温室气体排放量可能不会再产生经济利益[14]。

国内学者在温室气体减排对于经济社会的影响方面大都从碳税政策的经济社会效应出发展开研究。目前，国内学者在碳税的经济效应方面得出的结论并不一致，大致可分为三种。第一种认为征收碳税会对经济产生一定的负面影响，持此观点的学者较多。并且从研究结论来看，学者们对于碳税的经济抑制效应的研究角度也各不相同。陈文颖等(2004)[15]和王灿等(2005)[16]分别利用MARKAL-MACRO模型和CGE模型模拟了各种减排情境下GDP损失率的变化，陈文颖等认为越早开始实施减排GDP损失率会越大，并且减排对于经济的抑制效应会从减排实施之前一直延续到减排实施以后若干年。王建民(2012)基于改进的C-D生产函数模型估算了碳减排约束对于经济增长的影响，得出的结论并不支持波特假说[17]，而毕慧敏(2013)则认为虽然单位GDP碳排放的减少并不显著，但波特假说在一定程度上能够改善碳关税对经济产生的不利影响[18]。与此相反，吕志华等(2012)利用芬兰等十二个已经开征碳税的国家的跨国面板数据分析了环境税对于经济增长的冲击，认为环境税不论是在短期还是长期都会给经济增长和社会福利带来显著的负向冲击[19]。曾诗鸿和姜祖岩(2013)构建中国经济的CGE模型，实证模拟表明，碳税政策虽然能提高政府部门收入和总储蓄，但是会引起家庭部门总收入与消费量的减少，并且在实施初期会对我国经济产生一定的负面影响，碳税税率越高影响越显著[20]。魏涛远等(2002)[21]、张景华(2010)[22]和刘洁等(2011)[23]认为征收碳税虽然短期内会使中国经济状况恶化，但是从长期来看，随着碳税体制的完善，这种消极影响会逐渐减弱。另一部分学者研究得出了较为乐观的结果，认为推进碳减排，征收碳税能使经济结构和发展方式更趋合理，对经济增长具有拉动作用。如原毅军和刘柳(2013)研究发现投资型环境规制对经济增长有显著的促进作用，“绿色投资”投资能促进经济的“绿色增长”[24]。王明哲(2010)认为在宏观经济中增加一个强制性的“碳约束”能够推动和激励技术创新，加快淘汰高能耗、高排放的落后工艺，实现经济的健康发展[25]。张明文等(2009)认为征收碳税可以通过增加政府的财政收入，扩大政府的整体投资规模，从而拉动经济增长[26]。还有一部分学者认为推动碳减排对于中国经济增长的影响存在地区差异和行业差异。薄夷帆等(2011)研究发现对于不同规模的企业，环境规制对于企业的生产率和技术效率的影响不同；对于经济发展水平不同的区域，环境对于企业创新竞争力的影响也不同，同时环境规制对于污染密集型产业的技术创新的激励作用非常有限[27]。李静和沈伟山(2012)认为对于不同发展程度的地区应当制定差别化的环境规制和激励手段，否则节能减排会制约中西部地区经济的发展[28]。朱传华(2012)[29]、管治华(2012)[30]、张志新(2011)[31]等认为征收碳税对于中东部地区大部分经济发达省份的经济增长有促进作用，而对于中西部地区一些省份的经济增长则具有抑制作用。张明喜(2010)认为矿业采掘业受碳税征收影响最大[32]。

农业是国民经济发展的基础，研究农业温室气体的来源、控制温室气体排放的途径以及控制温室气体对“三农”可能产生的影响，对农业自身的可持续发展具有重要作用，也能为低碳农业的发展作出相应贡献。姚延婷、陈万明(2010)认为要实现农业可持续发展，发展低碳农业则是一条必然道路[33]。兰希平等(2010)将低碳农业的主要措施归纳为技术创新和制度创新[34]。孙芳、林而达(2012)对农业温室气体减排交易项目进行了研究，认为应积极探索利用市场机制来控制农业温室气体排放[35]。宫能泉(2013)认为中国农业温室气体减排路径有新技术的开发和应用、改进农业生产方式及其他相关手段等。从现有文献，大部分学者将研究精力放在了探索控制农业温室气体排放的减排路径，鲜有学者分析这些减排政策工具对农村经济、农业部门和农户收入等的潜在影响。

受经济体制、数据等条件制约，CGE模型在农业政策分析与决策支持系统中的应用并不多见。蔡松锋、黄德林(2011)基于扩充全球贸易分析模型——GTAP-E模型，采取递归动态的方法模拟分析了2001-2015年农业技术减排对宏观经济和农业部门的影响，研究结果表明：农业源温室气体技术减排对宏观经济有促进作用，但对不同的农业部门影响却不尽相同[36]。黄德林、蔡松锋(2011)通过农业温室气体减排GTAP-E模型及其数据库构建，设置3个不同的中国温室气体减排方案，模拟了中国农村温室气体减排的政策效应，认为农业温室气体减排会提高我国农产品的价格，在一定程度上降低我国农产品的国际竞争力，从而影响农产品的出口[37]。施正屏、徐逢桂(2012)运用CGE模型研究课征碳税后，并将碳税补贴至农业部门对台湾各部门及总体经济所带来的影响，研究发现这种碳税与其配套的实施有利于相关产业发展和产业结构调整，进而提高了产业竞争力，促进经济发展[38]。

不难发现，CGE建模在农业系统中的开发与应用尚不能满足政策研究需要，且现有的大多数农业CGE模型属于比较静态研究，对具有动态特点的政策分析存在局限性，有待于作进一步的深化研究。为了分析开展碳税对农村经济竞争力和温室气体减排的影响，本文根据我国的现实国情，借鉴国内外先进的CGE 模型建模理论和技术，构建反映中国能源-经济-环境系统协调发展的大规模复杂结构动态CGE 模型，系统模拟生产环节碳税征收对宏观经济和不同农业部门的全方位影响，为中国农村的碳税税率设置和征收路径提供科学依据。

二、模型构建与情景设计

目前，CGE模型已经成为一种规范的政策分析工具，其主要应用领域包括发展战略对经济增长、不同部门产出、收入分配等的影响，税收政策调整的福利影响，贸易政策的影响，劳动力市场政策分析，税收、公共财政政策分析，部门经济政策分析以及能源环境领域的能源政策、环境政策、温室气体减排政策的经济影响等。本文通过拓展澳大利亚原莫纳什大学(Monash University)政策研究中心(Centre of Policy Studies，CoPS)和湖南大学共同开发的大规模复杂结构递推动态CGE模型——CHINAGEM模型，使之适用于研究农业部门生产环节征收碳税对中国农村经济的影响程度。该模型包括中国静态可计算一般均衡模型——CHINGE模型和中国动态可计算一般均衡模型——MCHUGE模型，包括了方程组体系、数据库和闭合条件，充分体现了中国经济的市场特征和数据结构，通过GEMPACK软件实现其计算机求解，其数据库是以2007年中国投入产出表为基础而构建。CHINGE模型包括生产、需求、流通、贸易、价格、地区、宏观闭合等七大模块，与国内外大型静态CGE模型结构类似，且湖南大学CGE项目团队对CHINGE模型进行过详细的表述，本文就不再赘述，详情可参阅Dixon et al(1992)[39]Dixon and Rimmer (2008)[40]和赖明勇和祝树金(2008)[41]有关专著，也可参阅湖南大学CGE项目团队成员王腊芳(2008)[42]、肖皓(2009)[43]等人的博士论文。CHINAGEM模型最大的亮点在于其动态跨期链接机制的处理，本文将详细介绍本模型的动态机制。

(一)MCHUGE模型的动态跨期链接机制

MCHUGE模型与其他比较静态CGE模型最大的不同之处在于其动态跨期链接机制。MCHUGE模型的动态机制主要体现在模型方程体系中增加了动态跨期链接的动态元素和对数据进行动态更新两个方面。MCHUGE模型包括三种类型的动态跨期链，即物质资本积累、金融资本/负债积累以及滞后调整过程。

1.实物资本积累

MCHUGE模型动态机制的核心在于年度投资流量与资本存量之间的联系。其中，投资在经济支出方面占据了相当大的比例，资本租赁在经济收入方面占据了相当大的比例。根据大多数典型的CGE模型，资本在某个时期内的增长方式如下：

Kj,t+1=Kj,t(1-Dj,t)+Ij,t

(1)

(2)

(3)

Et·Qj,t+1=Qj,t+1Et·Cj,t+1=Cj,t+1

(4)

其中：Kj,t是行业j在t年的可用资本数量；Ij,t是行业j在t年的新增资本数量；Dj,t是折旧率；Et是第t年期望值；RORj,t是产业j在第t年投资报酬率；Qj,t+1是第t+1年产业j资本利得；r是利率；Cj,t是第t年产业j购置额外一单位资本的成本；fj,t为一非递减函数。行业j的期望收益率决定其在某一特定时期的投资水平。投资供给曲线表明了追加投资所需的回报率，这取决于行业j资本存量的增长率。

2.金融资产/负债的积累

对于中国而言，经常项目资金流(如贸易平衡和外国支付给中国现有债务的净利息)与净外债之间的关系也很重要。该关系会影响可支配净收入和消费函数，消费函数即家庭支出与可支配收入之间的关系。

鉴于中国的净外债余额在GDP中占据很大份额，如果在不增加任何经济资本的情况下将上述模型从t年移动至t+1年，那么会对行业j产生持续的影响，这是因为国外在净外债上支出的净利息不断累积。这种影响被Dixon和Rimmer(2002)简称为“动力”[40]，例如一个初始条件(比如大量的外国债务)，在MCHUGE模型动态机制中起到关键作用，但不是比较静态分析的一部分。

3.滞后调整过程

滞后调整过程具体为逐期分段调整。 根据Dixon and Rimmer (2002)[40]研究启示，MCHUGE模型中的投资就涉及到这样一个过程，通过逐期分段调整，可以部分调整消除了投资在投资规模和收益率以及和投资行为理论中的不一致。

MCHUGE模型动态机制包括在区域水平缓慢的劳动力调整的理论 (Wittwer et al.，2005 ,2014)[44-45]。区域水平的劳动力市场调整机制如下：

(5)

区域劳动力供给方程为：

(6)

(二)模型拓展

作为一个中国经济的大型CGE模型，MCH UGE模型开发之初主要用于国际贸易及其产业预警评估等，肖皓(2009)[43]、陈雯等(2012)[46]根据研究需要，对MCHUGE模型进行适当的拓展，使之应用于能源环境领域，用以评估燃油税、水污染税等能源环境税种的征收效果。本文通过对MCHUGE模型进行适当的拓展，嵌入能耗模块和环境模块，并对CO2排放进行相应处理，用以测度农业部门生产环节征收碳税等对中国宏观经济，节能减排，农业各产业资本收益率、产出水平、就业水平等多方面的影响效应。

EEU1i(j)=VEUi(j)/VTOTi

(7)

EEU2=∑j2[XEU(j2)*CET(j2)]/X0GDP

(8)

环境模块方面，我们同样设计了排污总量(用Polk(h)来表示)和不同污染物排放类型的排放总量(用Tpol(h)来表示)等两种环境评估指标，同时对CO2排放进行适当处理，将其转化为相应的能源产品，用以反映各含碳产品的最终消费使用情况。

Polk(h)=inpk(h)×activityk

(9)

Tpol(h)=∑kPolk(h)

(10)

(11)

其中，i为产品使用用途，j为能源产品(j2为一次能源产品)，k表示为行业，t表示时期，h表示为不同污染物排放类型，inp为污染系数。VEUi(j)为j类能源产品投入到用途i的价值量，VTOT为用途i的总需求投入价值量。XEU(j2)为一次能源产品实际投入总量，CET(j2)为一次能源产品折合成标准煤的转换系数，X0GDP为是价格平减后的实际GDP。activity为工业总产出水平，V(j)为含碳能源产品的消费值，Tp(j)为能源的从价税，P(j)代表能源价格，C(j)为含碳能源产品转化为标准煤系数，Tq代表从量税。

由于CO2的排放主要依赖于一次能源(原煤、原油、天然气)和二次能源中的焦炭和成品油的最终消费使用，因此，在计算碳排放量时，需要从能源产品消耗总量中扣除一次能源转化为二次能源(焦炭和成品油)的部分，即：

QECO2(e)=∑dcQENG(e)-Q1T2(e)

(12)

PCO2=∑QECO2(e)*EcCO2(e)

(13)

其中，QECO2表示含碳能源品按照标准煤计算的最终消费量，PCO2代表CO2的总排放量。e代表含碳的能源产品，dc表示国内销售(包括国产品和进口品投入到生产、投资、家庭消费、政府支出等)，QENG表示国内销售(生产、投资、消费、出口四种流向)按照标准煤计算的消费量，Q1T2代表生产投入中一次能源转化为二次能源中的焦炭和成品油的按照标准煤计算的一次能源转换量，EcCO2代表含碳能源品使用过程中产生CO2的系数。

(三)模拟方案设置

在CHINAGEM模型中，CO2排放模块主要体现在生产模块和消费模块中，其中，生产模块中的CO2排放，其能源综合的CO2排放是通过一层一层的加总获得的。相应地，在生产结构上，碳税的征收是根据能源的CO2排放量来决定的，通过碳税征收，从而影响各种能源之间的替代，以及能源和资本的替代。本文各种含碳能源折标准煤系数和含碳能源品的CO2排放系数仍沿用肖皓(2009)[43]计算的参考系数，这些参数在湖南大学CGE项目团队以往研究中得到了较好的应用，在仿真研究燃油税、碳税、碳关税和能源技术进步等取得了良好的效果[18,43,47-48]。

自1990年芬兰率先实施碳税政策以来，碳税作为一种应对全球气候变暖、减少温室气体排放的重要政策被部分西方国家所采纳。我国也一直在酝酿碳税政策的实施。不少专家普遍认为，中国开征碳税在理论、政策、技术层面上具有很大可行性，国家发改委和财政部有关课题组形成的《“中国碳税税制框架设计”专题报告》更是认为2012年是我国推出碳税的合适时间。因此，在本文中，碳税课征基期定为2012年。

国际上，大多数征收碳税的国家实行固定税率，一般在开征初期采用较低税率，然后再逐步提高。例如，瑞典在1991年引入碳税之初，二氧化碳的税率为27欧元/吨，到2009年已提高至114欧元/吨。碳税征收在中国还没有真正实施，其税率的确定仍然无依据可循。碳税的征收环节主要有两种途径：在生产环节(包括委托加工和进口)和消费环节征税。本文农业温室气体减排的基准方案是没有实施农业温室气体减排政策。政策方案是：本文拟在基准方案的基础上，假设中国在2012年起在生产环节征收20元/吨的碳税，以后逐年增加10元/吨，直至2020年达到100元/吨，在此条件下，分析农业温室气体减排对宏观经济和农业各个部门的影响。

三、仿真研究与结果分析

本文利用MCHUGE模型，以2012年为基年，对农业温室气体减排进行动态模拟，通过历史模拟、分解模拟、预测模拟及政策模拟实现情景再现，仿真估计了2012年-2020年期间农业温室气体减排对宏观经济和农业各个部门的影响程度。由于在MCHUGE模型中，投入产出数据区分了57个产业部门，本文根据研究需要，选取了与农业活动密切相关的26个产业部门，其短期和长期效应如表1、表2和表3所示。由于MCHUGE模型的方程和变量复杂，为了更好地理解和分析模型模拟结果，掌握实际的政策问题，本文通过借助Back-Of-The-Envelope(BOTE)模型的计算和推导来解释一些关键结果(Dixon and Rimmer，2002)。

(一)碳税征收对总体经济的影响

作为一项重要的节能减排政策，碳税政策的可行性不仅取决于其减排效果，还要综合考虑其经济代价，尤其是作为最大的发展中国家，中国在未来很长的一段时间内，经济发展仍将是中国核心目标。因此，碳税征收对总体经济的影响是本文重点考察的部分。

模拟结果显示，随着碳税的逐年增加，碳税征收对主要宏观经济变量的影响不尽相同，相对于基准方案，2012年-2020年期间主要宏观经济变量的百分比变动率均呈现出反向偏离，且偏离的程度也在逐年增加。

表1　政策模拟的宏观效应(相对于基准方案的百分比变动率)

数据来源：MCHUGE模拟结果

从表1可以看出，碳税征收不利于总体经济的发展。碳税征收对总体经济的影响可以通过对实际GDP的变化轨迹加以分析，从支出法GDP=C+G+I+(X-M)来看，长期实际GDP变化取决于居民消费(C)、政府支出(G)、投资(I)和净出口(X-M)的变动趋势。模型结果显示，2020年，相对于基准方案，居民消费下降了0.597%、政府支出下降了0.596、投资下降了1.569%和净出口增加了0.311%，从而导致GDP下降了0.828%。

碳税征收对不同生产要素价格影响虽不尽相同，但均呈负向偏离趋势，其中土地租赁价格偏离程度最大，其次是资本租赁价格，第三是劳动力市场。在MCHUGE模型中，土地是一种“反应不敏感”的生产要素，不容易在不同使用者间进行再分配(非完全流动的)，因此，在土地存量不变的情况下，土地租赁价格存在一定的差异。劳动力和资本是完全流动的，这些要素价格在不同部门间是相同的，在征收碳税后，农业部门的一部分劳动力会从农业部门转移出来(具体见表4所示)，由于农业部门非技术型劳动力所占的比重高，导致社会非及时性劳动力的供给增加，从而导致了工资的下降。鉴于价格扩张效应，技术型劳动力和资本价格也有所下降。劳动力工资下降的幅度大于消费物价指数下降幅度，因此，劳动力实际购买力下降。

从模拟结果来看，碳税征收对贸易条件的冲击呈现正向偏离。这可能是由于碳税征收会降低中国出口导向型贸易增长，具体表现为随着出口价格指数增加，导致了出口量减少，同时碳税征收也会导致进口商品价格指数上升，进口需求减弱，进口量相应减少。由于贸易条件TOT=PX/PM，即贸易条件是有商品的出口价格指数与进口价格指数之比来决定，在商品的出口价格指数与进口价格指数同时上升的情况，进口出口总额均有不同程度的下降，且进口下降的幅度要大于出口下降的幅度，贸易条件也就呈现出正向偏离。

从表1中，我们还可以看到，碳税的征收能起到良好的节能减排效果，单位GDP能耗和CO2排放都呈现出负向偏离。这是因为，碳税的征收在一定程度上有助于企业加强技术革新和采用更为有效的先进生产设备，提高能源利用效率，降低能源消耗总量，单位GDP能耗在不同情境下都呈现出逐年下降趋势。随着碳税征收强度的逐渐增强，减排的幅度也在不断增大，这符合碳税征收的目的。但必须看到，这种趋势符合减排基本原理，即随着减排幅度的增加，减排难度也越大。因此，碳税征收的政策目标是最适碳税，最大减排效率，对经济的负面影响最小，这也给我们以启示：征税应等于减排的边际成本，即在不同减排强度下的碳税是在该减排强度下减排的边际成本。

(二)农业温室气体减排对农业各产业资本收益率的效应分析

资本收益率的高低直接影响农户的投资生产意愿，具有很强的激励导向。本部分选取了与农业活动密切相关的26个产业部门，全面考察农业温室气体开征碳税对农业各产业资本收益率的短期和长期效应。从表2可以看出，较之未开征碳税的情形，开征碳税情形下，与农业活动密切相关的30个产业部门中除家畜肉类(猪肉除外)加工业之外，农业温室气体开征碳税对农业各产业资本收益率的影响均呈负向偏离，不利于农户增收和资本积累。其中，林业和作物业(油料作物业、糖料作物业、麻类作物业和其它作物业)等行业的资本收益率受到较大冲击。这是因为在全球温室气体排放中，林业排放占19%(IFPRI，2008)，是名副其实的温室气体排放大户。随着时间的推移和碳税税负的增加，大部分产业资本收益率将面临更为严峻的缩减。这可能是因为通过对农业温室气体开征碳税，会使排放温室气体的农业生产部门投入成本提高，从而导致农业收益下降，农民从农业生产中获得的收入相应减少。

表2　农业温室气体开征碳税对农业各产业资本收益率的影响

(三)农业温室气体减排对农业部门产出水平的影响分析

碳税征收的经济效应除了反映于宏观经济，还反映于农业部门各产业的产出水平，尤其是相关行业的生产经营情况。从表3可以看出，较之未开征碳税的情形，开征碳税情形下，与农业活动密切相关的30个产业部门中除了少数部门(家畜肉类(猪肉除外)加工业、服装业和皮革制品业)产出水平呈正向偏离外，其他产业产出水平均呈现不同程度的负向偏离。从长期来看，除家畜肉类(猪肉除外)加工业、服装业和皮革制品业三个产业外，麻类作物业、皮革羊毛业、乳品加工和纺织业会不同程度向正向偏离。这可能是由于通过征税，会导致排放温室气体的农业生产部门投入成本提高，导致其农产品的产出价格上升，且随着碳税征收额度的逐年递增，中国农业部门所负担的碳税成本也会进一步增加。农业部门为了规避碳税成本，一方面通过技术创新来改变生产方式，促使农业温室气体减排，另一方面农业部门同时缩小生产规模，以降低生产量来降低温室气体排放。然而，在中国，农业部门更多的是劳动密集型产业，而不是技术密集型产业。这意味着，劳动密集型产业因为碳税征收，被迫缩小其生产规模，从而导致农业各产业产出水平呈负向偏离。

表3　农业温室气体开征碳税对农业各产业产出水平影响

数据来源：MCHUGE模拟结果

(四)对农业部门就业的影响

长期以来，中国政府把就业作为制定公共政策和制度规范的优先考虑对象，因此有效把握农业温室气体减排对农业部门各产业就业的短期和长期效应至关重要。从表4可以看出，受资本收益率和产业产出下降影响，在农业部门征收碳税情况下，只有皮革制品业、服装业和家畜肉类(猪肉除外)加工业等三个产业呈正向偏离，其它农业产业就业水平呈现同步下降趋势。长期而言，农业温室气体开征碳税，糖料作物业、其它作物业、林业、动植物油加工业、木制品业(除家具)和糖类制品加工业等产业仍然饱受较为强烈的负面冲击，而麻类作物业、皮革羊毛业、乳品加工、纺织业逐渐摆脱负向冲击，转向正向偏离。

表4　农业温室气体减排对农业各产业就业水平影响(相对于基准方案的百分比变动率)

数据来源：MCHUGE模拟结果

四、研究结论与对策建议

作为发展中国家中的农业大国，中国农业温室气体排放已成为除工业外的第二大温室气体排放来源，同时农民生活、农业生产、农村发展又深受温室效应的严重影响。因此，中国农村减少农业温室气体排放已成当务之急。那么，如何在保证中国农村经济稳定的前提下，制定有效的政策机制来降低农业温室气体排放，是我们不得不认真思考的现实问题。本文利用一个大规模复杂结构动态CGE模型——MCHUGE模型仿真分析了中国以2012年为基期、税费采取逐年递增的方式对农业部门开征碳税，以此分析了2012年-2020年期间农业温室气体减排对宏观经济和农业各个产业部门资本收益率、产出水平及就业水平的影响程度，得到了一些有益的结论：第一，碳税征收对降低单位GDP能耗，减少CO2排放能起到良好的节能减排效果，但无论是从短期还是长期效应来看，农业部门开征碳税对宏观经济和农业各个产业部门资本收益率、产出水平及就业水平都会产生较大冲击。这为当前大部分学者对碳税课征持消极观点提供了详尽的数据支撑。这说明碳税不失为一种减少温室气体排放最具市场效率的政策手段，但在温室气体减排效果明显的情况下，碳税的实施却损害了农业适应气候变化的能力。这表明，在当前农业发展现状下，碳税并不适合应用于农村温室气体减排领域。第二，从长期来看，中国农业适应气候变化的能力较差，不能很好地消化农业温室气体减排对农业各部门带来的冲击。从仿真结果来看，仅有麻类作物业、乳品加工和纺织业等少数产业部门能有效地应对农业温室气体减排对农业各部门所带来的冲击，并最终实现正向偏离。这与黄德林、蔡松峰(2012)的研究结论类似。这表明，中国农业部门应对温室气体减排的能力非常脆弱，如何提高农业适应气候变化的能力是值得重点思考的问题。本文研究结论也侧面验证了，为什么中国政府没有采纳相关机构建议，于2012年开征碳税，可能是与碳税课征对后金融危机背景下中国整个宏观经济和社会稳定等带来的强烈冲击不无关系。

要实现农业温室气体减排，不能盲目地模仿国外的先进理念和成功实践，要结合我国各地区的具体情况，因地制宜、因时制宜，探索适合我国农业温室气体减排的路径和方法。第一，要寻求碳税政策最适策略组合。正如施正屏、徐逢桂(2012)[38]研究所示，强力有效的能源环境政策与其配套的实施可以实现节能减排和经济发展的双重红利。因此，政府在确定课征碳税的同时，应合理设置碳税征收环节和征收力度，加大实施财政支付移转等配套措施，打好政策的组合拳。第二，要积极探索农业温室气体减排途径。正如本文研究结果所示，由于中国农业部门的天然脆弱性，碳税征收对中国农村经济带来了严重的冲击，迫切需要探索其他解决农业温室气体减排问题的途径，如开展农业温室气体自愿减排交易项目、加快能源技术进步、调整农村能源消费结构和增强农民节能意识等[48-52]。

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(本文责编：王延芳)

Dynamic CGE Model Analysis of the Carbon Tax

on Production Processes in Agricultural Sector

LIU Yi-wen1，2，3，HU Zong-yi2

(1.SchoolofManagement,HunanUniversity,Changsha410082,China;

2.CollegeofFinanceandStatistics,HunanUniversity,Changsha410079,China;

3.SchoolofInternationalStudies,HunanUniversityofCommerce,Changsha410205,China)

Abstract：This paper uses a dynamic CGE model-MCHUGE model-to simulate and analyze the impact of carbon tax that collected on production processes of agricultural sectoron the rural economy in China.The results are as follows.A carbon tax on production processes of agricultural sector effectively reduced energy consumption per unit of GDP and CO2 emissions，considerably contributing to energy conservation.But it also brings greater negative impacts on macro economic，return on capital of various agricultural sectors，output level and employment level.Except for livestock meat (pork not included) processing industry，imposing carbon tax on agricultural greenhouse gas has a negative impact on ROE of various agricultural sectors and is not conducive to increase farmers revenue and accumulate capital .Apart from industries such as livestock meat (pork not included) processing industry，the clothing industry and leather products industry’s outputs are shown to be a positive deviation.Other industries outputs show negative deviations in different degrees.Influenced by the fall in return on capital and industrial output，the level of employment in the agricultural sector is also a corresponding negative deviation.

Key words:agricultural greenhouse gas emissions;carbon tax；CGE model;MCHUGE model

基金项目：国家自然科学基金项目(41371134)；国家社会科学基金项目(10BJL040)；国家青年自科项目(71503213)。

收稿日期：2015-03-02修回日期：2015-06-25

中图分类号：F062.2

文献标识码：A

文章编号：1002-9753(2015)09-0041-14

作者简介：刘亦文(1981-)，男，湖南攸县人，湖南大学工商管理学院管理科学与工程博士后，湖南商学院国际教育学院讲师，研究方向：管理科学与工程、计量经济模型。通讯作者：胡宗义。