【】探析生态补偿与生态税收的相关性

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1、探析生态补偿与生态税收的相关性作者：小小小摘要：经济的发展导致人们不仅只满足于物质与精神需要，而且越来越要求生态需要的满足。生态补偿与生态税收的产生就是人们为了满足其生态需要的结果，而这二者虽然产生的时期不同，却有着千丝力缕的联系。因此，经济发展到一定程度就会在无形之屮促成生态税收与生态补偿的产生。关键词：生态补偿；生态税收；产权长期以來，人们为了追求物质与精神需要的满足，甚至于不惜以破坏生态为代价来换取经济的快速增长。即从事生态保护活动，不如从事经济活动的理念造成了当今生态资本越来越稀缺，以至于威胁到人们的生存，导致当今人们的生态需求缺乏。

2、由此，人们才开始意识到生态具有“蝴蝶效应”，而要保护生态，满足人们日益增长的生态需要，就必须采取有效的激励与约束手段进行生态补偿，那么作为手段之一的生态税收与生态补偿之间有着某种内在的联系。一、生态补偿与生态税收的含义生态补偿的最早争论起源20世纪90年代，冇的学者认为只要是针对破坏了的自然生态给予补偿就是生态补偿，可以说是由政府部门向开发利用自然资源的生产者和消费者直接征收的费用，也可以说是为了恢复口然生态功能而付出的代价。可见这是一种非常狭隘的观点，只是关注到了对破坏自然生态的行为的惩罚，而没有关注到人们为了保护生态而产生的外部效应——外

3、部成本或收益的补偿，也就是说有些人们为了保护自然生态丧失了自身发展机会，以及为了提高自然生态的保护水平而进行的科研、教育等费用的支出，还有对人们保护自然生态而产生的外部收益的补偿。因此，生态补偿应该既包括对破坏自然生态行为的惩罚，又包括为了保护自然生态而产生的相关成本与收益。以下图为例来进行说明：在图1中私人的边际成木是一直线C1,与边际收益线交于均衡点B,而实际上私人生产曲于对自然生态产生了破坏作用，所导致的社会边际成本是直线C,与边际收益线交于均衡点A,从图中可以看出如果不考虑私人生产由于对口然生态产生了破坏作用，那么社会在Q2-Q1这段

4、产量上不是获得效益，而是会付出大量的成本，因此要让私人所造成的成本由它自己来承担，即采取方式增大私人的边际成本，使得私人的均衡点由B改到A,从而达到社会的资源配置最优。在图2屮私人的边际成木是直线C,与边际收益线R1交于均衡点E,而实际上私人生产由于产生了额外收益，所导致的社会边际收益线是一直线R,与边际收益线交于均衡点D,从图中町以看出如果不考虑私人生产产生的额外收益，社会为此而丧失Q4-Q3这段产量上的收益，因此要让均衡点由E改到D,从而达到社会的资源配置最优，就应该采取方式弥补私人生产屮应该由它得到而没有得到的收益。与生态补偿相比，生态

5、税收的起源要早的多，早在1920年，当时英国的经济学家阿瑟•庇古在研究市场经济的外部性时，发现生态是一种“无形财产”，其提供的服务不能在市场上交易，而市场经济无法对经济运行主体在生产和消费过程中可能产生的副产品一一生态破坏发生作用，这就导致了生态破坏者与非生态破坏者Z间的利益不均等一系列问题，提出了税制小应该增加环境污染税，为生态税收得以产生奠定了思想理论基础。而后经过学者的不断研究使生态税收得已完善。生态税收总的来说就是政府部门通过征收生态税收，影响某些经济活动的性质和规模，使被征税者行为因征税而发牛变化，将好的外部影响纳入到外部性产生者的

6、决策过程中，从而为一定的生态政策目标（措施）提供资金，实现特定的生态目标。二、生态补偿与生态税收的联系从上而生态补偿与生态税收各t的定义可以看岀：1.生态补偿与生态税收都是经济可持续发展的必然结果自然生态资源是否会约束经济增长？这实际上是有关自然生态资源与经济发展关系的问题。为此，美国经济学家格鲁斯曼对环境库兹涅茨曲线进行了分析，证实了自然生态环境污染程度开始吋随GDP的增长而加重，而当经济发展达到一定程度时，生态环境污染指数就会随着经济发展而呈反向变动趋势。为了验证生态资源与经济发展的关系是否符合坏境库兹涅茨曲线，选取了我国1989—200

7、4年期间的人均GDP、二氧化硫、工业固体废弃物等指标，进行回归分析。参考李子奈的思想和算法，经分组处理，采用以下模型方程：lnEit=ai+Bllnxit+B21n2xit+eitE是环境质量指标，x是收入水平，这里i代表国家，t表示时间，a表示常量，0k是指k个解释变量的系数，£是随即误差项。从上述参数分析中可以看出，我国生态资源与经济发展的关系基本符合环境库兹涅茨曲线。因此，随着我国人均收入的稳步上升，我国自然生态破坏也出现递增趋势。而且环境库茨涅茨曲线所指出的当经济发展到一定程度时，I然生态污染指数就会随着经济发展而呈反向变动趋势不是自

8、动产生的，而冇两层内涵：其一，在经济发展的初期，追求产出的增长，使得自然生态被过度利用，造成了自然生态的破坏。然而，只有在经济的发展，政府的干预下，自然生态才能被高