1.2.3　环境政策工具选配研究学术脉络

在习近平生态文明思想指引下，我国迈入新时代生态文明建设新境界，不断推动国家环境政策革新，构建现代生态环境治理体系，提升国家绿色领导力。而生态环境治理政策工具的选择、设计与应用是关系生态环境治理和绿色发展效果、政策执行成败的关键性因素。想要更好地发挥政府环境治理作用，需加强环境政策评估与政策设计，提高政府精细化管理水平和驾驭生态文明建设的能力。因此，在生态文明建设过程中，环境政策工具选配及其政策效应评测问题，是学术界研究的重点之一。当前，学术界从不同的视角对环境政策工具选配及其政策效应评测问题进行了一些有益的探索。

一是生态环境治理与绿色发展研究脉络。有关绿色发展的研究始于对现代工业文明的批判（Carson，1962；Mishan，1967；Meadows，1972），“太空飞船经济理论”（Boulding，1966）、“稳态经济”（Daly，1974）、“可持续发展战略”（Brundtland，1987）和“绿色经济”（Pearce，1989）被陆续提出。进入21世纪，环境问题被广泛关注，“生态现代化”（Spaargaren，1997；Mol and Sonnenfeld，2000；Weidner，2002；郇庆治，2006；Martin，2007；洪大用，2012）、“生态足迹理论”（杨开忠等，2000；徐中民等，2001；Ferng，2002；诸大建，2012）、“可持续发展的B模式”（Brown，2006）、“城市可持续发展评估”（Moussiopoulos，2010）等解决经济发展与环境保护的方案被陆续提出。

进入21世纪以后，我国进一步深化对可持续发展内涵的认识，陆续提出了以“以人为本、全面协调可持续发展”为核心内容的科学发展观，加快建设资源节约型、环境友好型社会的先进理念，把生态文明建设纳入中国特色社会主义事业“五位一体”的总体布局，以碳减排为核心的“双碳”目标。与此同时，退耕还林计划和生态公益林计划（淦振宇、踪家峰，2021）、“两型社会”试验区（侯蕊、李红波，2021）、低碳城市试点政策（曹翔、高瑀，2021）等环境治理手段被陆续实践，并取得一定的成效。在数字经济时代，新的数智融合技术被广泛应用于生态环境治理的过程中，碳捕集利用与封存CCUS技术（Lui，2014；张贤，2021；Jiang et al.，2022）、大数据技术（赵云辉等，2019）、数字经济（袁亮，2019）、智能制造（王龙，2021）等为绿色发展与生态环境治理带来新的路径，这对推动“互联网”与“绿色生态”的深度融合，实现中国经济高质量发展具有重大意义（李金林等，2021）。

二是生态环境治理与绿色发展政策工具选配及其效应评测研究。生态环境治理政策工具的选择、设计与应用是关系生态环境治理和绿色发展效果、政策执行成败的关键性因素（王红梅，2016；沈能等，2020；Zhao，2022），在Weitzman（1974，2015）从理论上探讨了环境价格型政策和环境数量型政策的优劣后，环境政策受到了经济学界的极大关注。在命令型环境政策工具方面，诸多学者肯定了命令型环境规制的“创新补偿效应”在生态环境治理上的积极作用（Marconi，2012；Berrone et al.，2013；熊波、杨碧云，2019；李小胜、束云霞，2020；Zhang et al.，2020；Cheng and Kong，2022），新《环境保护法》的实施抑制了重污染企业的投资规模（段一群、徐赛兰，2021），《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》（“大气十条”）是最严格的大气污染防治政策（周迪等，2022），以上政策的实施对生态环境治理有一定的效果。但也有部分学者指出，命令型环境规制政策也存在“遵循成本效应”，其有效性仍有待检验（Blackman and Kildegaard，2010；彭星、李斌，2016；Zheng and Shi，2017；吴磊等，2020；Tang et al.，2020；陶锋等，2021）。在市场导向型环境规制工具方面，市场导向型环境政策以市场措施为基础，其“创新补偿效应”显著，被认为是最精准有效的节能减排政策工具（许士春，2012；Tang et al.，2016；Cheng et al.，2017；蔡乌赶、周小亮，2017；王娟茹、张渝，2018；Guo and Yuan，2020；陆菁等，2021；董直庆、王辉，2021；Cheng and Kong，2022），市场导向型环境政策包括环境保护税、政府环保补贴、排污许可证制度、碳排放交易计划及绿色金融等。其中，环境保护税通过增加创新、环境责任绩效和环境惩罚成本抑制了非法排放（胡俊南、徐海婷，2021；Lu，2022）；政府环保补贴有益于提升企业环境绩效（金慧琴、陈丽丽，2018）；排污许可证制度能促进化工等行业的绿色发展（Ren et al.，2022）；碳排放交易计划是实现中国碳目标的重要政策工具，显著促进高耗能企业碳减排（张婕等，2022），如有效地减少了碳排放总量以及煤炭消费的排放（Yang et al.，2022）；绿色金融将环境治理理念融入金融业，对城市雾霾污染治理有显著的正面影响（Zeng et al.，2022），具有显著的减排作用（尤志婷等，2022），有利于经济可持续发展。但也有不少学者认为，由于市场导向型环境规制的执法不力，增加了环境成本和环境腐败（Lu，2022），导致政府管理程序标准化不力和监督方法创新不足，企业执法计划的审计不力、分类账系统的实施不力以及缺少污染数据的披露（Ren et al.，2022），造成企业寻找监管漏洞，降低治污投入，对生态治理没有起到促进作用（Rousseau，2009；申晨等，2017；Shen et al.，2019；Zhu et al.，2021）。在自愿协议型环境规制工具方面，部分学者认为自愿协议型环境规制比上述两种环境规制更灵活，对生态环境治理有更为显著的作用（任胜钢，2018；Zhang et al.，2020；阮敏、肖风，2022；Ren，2022），自愿协议型环境规制工具的ISO14001标准是传统环境规制手段的补充（任胜钢，2018），在命令控制型环境规制下，该标准能发挥更大的作用（王分棉等，2021）。但由于自愿协议型环境规制工具是没有强制性环境保护约束的工具（Blackman et al.，2010；Rezessy and Bertoldi，2011；徐圆，2014；Wang et al.，2017；方颖、郭俊杰，2018；张锋，2020），因此自愿协议型环境规制存在因监管不力而产生“搭便车”的问题或社会监管过多导致企业负担过重（Vidovic and Khanna，2007；张江雪等，2015；苏昕、周升师，2019；潘翻番等，2020），而不利于生态环境治理。此外，也有学者指出，环境规制的生态治理效应取决于规制强度（张成等，2011；李玲、陶锋，2012；沈能，2012；沈能、刘凤朝，2012；蒋伏心等，2013；Sanchez-Vargas et al.，2013；张华、魏晓平，2014；李斌等，2014；原毅军、谢荣辉，2016；Xie et al.，2017；Cheng et al.，2017；Hao et al.，2018；Yang et al.，2020；Zhao et al.，2022）。

三是数智融合创新在生态环境治理的场景运用。随着数字化手段的发展，大数据技术、生态智能技术等手段被运用至生态环境治理上，数字新技术在环保大数据的集成与共享、生态环境综合决策科学化与监管精准化、环境监测平台、能源环境等方面能产生有利的影响（陈晓红等，2018，2021；俞懿展，2019；Sankaran，2019；Bibri SE，2020；张景钢、项小娟，2020；Cao et al.，2021；Erol et al.，2022）。数智融合在生态治理上的应用主要聚焦在以下3个方面。（1）在生态环境监测方面，大数据技术通过监测、跟踪各类污染物的排放（Casazza et al.，2019；Jiang et al.，2021；Zhang et al.，2020），主要有水源涵养区热带森林生物量分布和多样性的监测与评价（Liu et al.，2021）、水环境质量监测（Zhao et al.，2020）等，提高环境信息的透明度（邓可祝，2019），从而降低规制成本，实现精准规制，推动经济与环境协同发展（许宪春等，2019；李金林，2021；刘潭等，2022）。（2）在生态环境预测方面，大数据技术可预测预警各类环境事故的发生率，完善污染治理体系，进行智慧决策，提升生态治理能效，实现资源的清洁利用与节能减排（孙荣、张旭，2017；欧阳康、郭永珍，2021）。（3）在生态环境治理方面，有学者指出利用绿色IT治理，使用清洁技术，可改善碳足迹问题，提高能源效率，实现节能减排（王兵、刘光天，2015；Debbarma，2022）。此外，数字经济在智能矿山建设与开发（袁亮，2019）、钢铁工业的智能制造（王龙，2021）等方面的应用进一步助力中国生态环境保护（Liu et al.，2021）。