【经岚传递】罚多少钱最合适?
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《环境经济政策》课堂经典文献阅读系列
罚多少钱最合适?
编译/邓凡
On the existence of the optimal fine for environmental crime
本文由Sandra Rousseau和Kjetil Telle两位作者合力完成,于2010年发表于IRLE (International Review of Law & Economics)。
当人们想到治理环境污染,自然会想到通过罚款使污染排放的成本上升,从而从源头上降低污染。而罚多少?是否存在使社会效用最大化的最优罚款?这正是本文研究的核心问题所在。那么本文对环境污染的最优罚款存在问题的回答是非常简单明了——不存在,而传统研究却认为最优罚款是存在的,并且等于damage*possibility(污染损失*被发现的可能性)。而之所以出现这种对立的观点,是因为传统研究使用的离散模型中假定环境污染是固定值,这意味着排放1吨废水和10吨废水造成的环境污染是一样的,因此该假设不符合实际也就导致了传统研究结论的不可靠性。
如果,环境污染能够很好的衡量,那么根据污染值确定出最优罚款并不是一件难事。而在实际中,环境污染方程(damage function)是非线性的。由于阀值效应(threshold effect, 超越阀值,打破原有平衡引起的改变)、累积性污染(降解率慢,在环境中停留时间长的污染)以及污染物之间相互作用、环境与经济活动之间相互作用等原因,环境污染方程并不是由某单一变量决定的线性方程,而是相对复杂得多的非线性方程,因此政策制定者无法事先准确计算出污染导致的损失,从而无法确定出最优罚款。
接下来将构造一个政策制定者与企业之间的博弈模型,来论证我们的结论。首先企业通过决定生产量和减排量来效用最大化:
其中,
为企业收入,
为企业生产成本,
为企业减排成本,
为企业承担的罚款。然后政策制定者通过决定罚款来使社会福利最大化:
其中,
为生产者剩余,
为消费用剩余,
为污染造成的社会损失,
为监察企业的成本,
为罚款收入。
联合两个效用最大化方程,可以得到罚款方程(fine function)
与边际罚款方程
的决定式。此时来进一步分析环境污染方程(damage function)的非线性如何导致了最优罚款的不存在。当环境污染方程是一个固定值时,罚款也是一个固定值,此时有两种情况:如果环境污染导致的损失小于消费者剩余和生产者剩余的增加量,最优罚款为零;否则,最优罚款很大,大到足以保证所有企业都按照规定减排。当环境污染方程为线性的,罚款方程也是线性的,因此是可以计算出最优罚款。当环境方程是非线性的,即实际情况时,罚款方程也是非线性的不存在最优罚款。
实际上,根据罚款方程和边际罚款方程,若想得到一个确定的最优罚款,必须满足条件 ,而想要满足该条件,则环境污染方程必须是固定值或者是线性的。因此,当环境污染方程是非线性时,最优罚款不存在。
既然最优罚款不存在,那么其他的环境经济政策呢?首先来看环境税(emission tax),通过征税可以内部化一部分环境污染为企业的成本,然而从未内部化的环境污染中确定出最优罚款仍受环境污染方程非线性的影响。其次来看排污权(emission cap),通过规定企业的最高排放量来限制企业行为,但未改变环境污染方程对罚款的决定性关系,仍受非线性影响。最后考虑排放权交易系统(cap and trade system),通过免费分配或者拍卖分配给不同企业以排污权额度,且允许该排污权额度在市场上交易,企业就要在排污权、罚款、排放量之间作出权衡,以最大化企业效用,此时虽然通过拍卖等手段内部化了一部分环境污染,然而基于剩余污染而确定的环境污染方程仍免不了受非线性的影响。因此以上三种环境经济政策均不存在最优性。
事实上,一个完美罚款方程的构造是不现实的:
1.构造一个罚款方程需要的关于其他公司或外部环境的信息的巨大的。
2.在方程中包含由第三方决定的变量,无法事先准确预测他人行为会对结果造成很大的不确定性。
3.难以避免法律条规上的歧视,当A、B两家公司都需要排放10吨废水时,若A公司先一秒排放,则从污染造成的损失角度B造成的损失更大,因此会承担更严重的惩罚,而严格意义上A、B的行为没有任何差异,需要承担的责任应该是一样的,这样一种法律歧视是难以避免的。
环境经济政策的无最优性与罚款方程构造的不现实性,使得政策制定者开始质疑价格的调节作用,开始引入更多的非货币(环境经济)政策,比如建立监察系统,以提高企业减排的自觉性;构建次优罚款方程,尽量靠近非线性结果的线性方程,但需根据外界环境改变不断调节方程,因此企业也面临需要不断调节的巨大成本;引入司法判决等。
在现实生活中,环境经济政策仍然广泛使用,是因为虽然环境经济政策不存在最优性,但其他非货币政策也不能带来显著效用,因此环境经济政策与非货币政策相结合是现实中环境污染治理的大势所趋。
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