中国环境效率评价及其影响因素实证研究

摘要: 环境效率是实际污染排放和潜在污染排放的一种度量。本文运用包含污染排放的环境DEA模型,测算了1998-2007年中国省际环境效率,检验了其收敛情况。结果显示,全国环境效率总体水平较低,省际、区域间差距较大,表明现阶段实行地区间减排合作、推动环保技术在区域间扩散的现实必要性;分别从2003、2005年开始,省际、区域环境效率差距逐渐缩小,存在一定的收敛趋势;同时,本文采用Tobit模型分析了影响环境效率因素,研究发现人均GDP对提高环境效率具有积极影响,而工业比重上升、财政分权度的提高以及贸易自由化对环境效率具有显著的负面影响。最后,基于实证研究的结果,就减少地区污染排放、提高我国环境效率给出了相关政策建议。

关键词 : “坏”产出;环境效率;DEA;影响因素

中图分类号 F205 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2010)02-0049-07 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.02.009

改革开放以来,我国在实现宏观经济持续高增长方面取得的成就举世瞩目,但也为此付出了沉重的环境代价。据相关统计, 我国单位GDP污染排放是发达国家平均水平10倍以上,其中主要污染物排放已严重超过环境承载能力。作为全球21个贫水国之一的中国, 七大水系中有近70%存在重度污染。世界银行在2007年的《中国环境污染损失》中指出室外空气和水污染给中国经济造成的损失总和相当于GDP的5.8%。可见,在保持经济增长同时,减少污染排放,实现环境友好型增长已经迫在眉睫。由于不同省市具有差异化的经济结构和技术水平,如何在评价地区环境状况时,兼顾这些差异化的经济因素,这对于政府和环保机构有针对性地制定减排政策具有十分重要现实意义。 本文利用考虑了投入产出等经济因素的环境效率来评价地区环境状况,运用环境DEA模型,测算1998-2007年中国环境效率,并借助Tobit模型对影响环境效率的因素进行分析。

1 文献综述

环境效率是实际污染排放和潜在污染排放的一种度量,它的经济学含义是以环境生产前沿面的决策单元为参照面,在保持投入产出不变时,污染排放能在现有基础上减少的潜力。它用来衡量一个经济体(地区)在等量要素投入和产出条件下,其污染排放离最小污染排放的距离[1]。采用人均污染排放量、单位GDP污染排放量等传统的衡量地区环境状况的方法,虽然易于理解但有很大的局限性[2]:人均污染量没有考虑产出和资本等其它要素的投入,而单位GDP 污染排放量没有考虑资源投入因素。环境效率在评价地区环境状况时,把经济体生产过程视为一定资源投入转化为若干“好”产出和“坏”产出(污染),从而将投入、产出和污染排放作为一个系统整体来比较在给定同样投入产出情况下地区环境绩效差距。对于环境效率测度,大部分研究都是基于非参数DEA方法[3]。

DEA模型是处理多输入、多输出生产过程的有力工具,广泛应用于能源、环境领域的效率评价[4]。其基本思想是通过对众多决策单元的投入和产出数据进行综合分析,利用线形规划技术确定有效生产前沿,并对各决策单元与有效生产前沿进行比较,进而判断各决策单元的效率。在利用DEA技术测度环境效率时,为了将环境污染纳入生产模型中,Fare等 (1989)开创性地把环境污染变量视为一种具有弱可处置性的“坏”产出。在此之后,包含环境污染的效率研究开始拥有了统一分析框架,并产生了大量利用环境效率评价环境绩效的文献[5-14]。我国幅员辽阔,空间发展不平衡,地区要素禀赋结构迥异。考察中国环境问题,必须从这一实际情况出发,综合考察地区差异化的经济因素。本文结构安排如下:第二部分介绍测度环境效率的环境DEA模型,并对投入产出变量进行说明。第三部分报告并分析环境效率测度结果。第四部分经验分析环境效率的影响因素。最后是结论性的评述。

2 研究方法及数据

杨?俊等:中国环境效率评价及其影响因素实证研究

中国人口•资源与环境 2010年 第2期如何将环境污染变量纳入到DEA生产模型中,有三种方法:第一种是将污染变量作为一种投入;第二种是将污染变量作为一种负产出,同时增加一个足够大的正常量使其变成正数;第三种是将污染变量作为具有弱可处置性的“坏”产出。弱可处置性意味着减少“坏”产出(治理环境污染)必然需要一部分原本用于生产“好”产出资源,结果会导致“好”产出减少。显然第三种方法更符合现实生产原理,因此我们第三种方法来描述包含污染的环境DEA模型。

2.1 环境DEA模型

假设每一个决策单元(省份)使用N种投入x=x(x1,…,xN)∈RN+,得到M种“好”产出y=(y1,…,yM)∈RM+,以及I种“坏”产出b=(b1,…,bI)∈RI+。用P(x)表示生产可能性集合:

P(x)={(y,b):x能生产(y,b)},x∈RM+(1)

P(x)是包含“好”产出,“坏”产出和要素投入的集合,Fare et al(2004)将其定义为环境生产集合(Environmental output set),如果环境生产集和P(x)满足如下条件:

(1) 闭集和凸集;

(2) 投入与“好”产出可自由处理性(strong or free disposability):如果(y,b)∈P(x)且y′≤y或x′≥x,那么,(y′,b)∈P(x),P(x)P(x′);

(3) 联合弱可处置性(jointly weak disposability):如果(y,b)∈P(x)且0≤θ≤1,那么(θy,θb)∈P(x);

(4) 零结合性(Null-jointness):如果且,(y,b)∈P(x)且b=0,那么y=0。

联合弱可处置性表示“坏”产出的减少是有成本的。给定的资源投入情况下,如果要减少“坏”产出,必然会需要原本用于生产“好”产出的部分资源,从而导致“好”产出相应的减少,零结合性意味着有“好”产出就必定有“坏”产出。则可以运用数据包络分析(DEA)描述满足上述性质的环境生产集和P(x)。假设在每一个时期t=1,…,T,第K个省份的投入的和产出值(Xk,t,yk,t,bk,t)。利用这些投入,“好”产出和“坏”产出可以构造如下环境DEA模型:Pt(xt)={(yt,bt):∑Kk=1Ztkytkm≥ytm,m=1,…,M;∑Kk=1Ztkxtkn≤xtn,n=1,…,N(2)

∑Kk=1ztkbtki=bti,i=1,…,I ztk≥0,k=1,…,K}2.2 环境效率

基于上述环境DEA模型,环境效率(Environmental Efficiency EE)DEA模型可以表示如下:EE=Minθ

s.t.∑Kk=1ztkxtkn≤xtk′n,n=1,…,N

∑Kk=1ztkytkm≥ytk′m,m=1,…,M∑Kk=1ztkbtki=θbtk′i,i=1,…,Iztk≥0,k=1,…,K(3)

上面的模型还可以与加权非射线效率模型(Seifert and Zhu 1998)组合成环境非射线效率模型(Zhou et al,2007)。θ值就是第K′个决策单元(省份)t年的环境效率值。它被用来衡量一个地区在等量要素投入和产出条件下,其污染排放离最小污染排放的距离。因此距离越大,环境效率越低。如果θ=1,则说明决策单元处于环境生产前沿面(最小污染排放),否则就说其位于环境生产前沿面之下,存在1-θ的环境效率损失,即污染排放还有1-θ改进的空间。2.3 变量及数据说明

本文主要使用的数据是1998-2007年我国30个省、自治区和直辖市的投入和产出数据,其中重庆数据归于四川省。所有的数据均来自历年的《中国统计年鉴》、《中国环境年鉴》以及各省的统计年鉴。本文使用的投入和产出变量的定义如下:

(1)“好”产出: “好”产出用各地区GDP表示。所有地区GDP都使用1998年不变价,缩减指数根据各地区价格指数计算。

(2)“坏”产出:“坏”产出是指伴随企业在生产过程中产生的环境污染物。主要包括废水、废气和固体废弃物3种形态。3种污染物又包括许多具体的污染物,考虑数据完整性和可得性。本文研究选取二氧化硫、粉尘、烟尘、废水、固体废物等五种具体污染物。由于DEA模型是一种数据驱动模型,要求投入产出指标不宜过多。因此本文用主成分分析方法对5个污染物子指标进行降维处理,构造一个综合污染物指标。

(3)劳动投入:劳动投入一般是指生产过程中实际投入的劳动量,发达国家一般用标准劳动强度的劳动时间来衡量。由于我国省际资料缺乏这方面的统计,已有研究都用从业人数来代替。因此,本文采用历年各地区从业人员数作为劳动投入量指标。

(4)资本投入:资本存量的估算是一个相当复杂过程,大多数研究采用永续盘存法估算了各地区固定资本存量。计算方法:Kit=Iit+(1-δi)Kit-1。其中Kit是地区i第t年的资本存量,Iit是地区i第t年的投资,δi是地区i固定资产折旧率。单豪杰(2008)利用国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,在对基期资本存量和折旧率确定进行细致推算基础上,重新估算了1952-2006全国省际资本存量。我们参考单豪杰(2008)已有成果,并严格按照其计算方法把资本存量扩展到2007年。3 实证分析

利用1998-2007年省际面板数据,我们选取规模报酬不变的环境DEA模型。表1为1998-2007年中国环境效率测算的结果。本部分我们着重分析省际、区域间环境效率及收敛情况。

由表1可知,全国环境效率最高的省份(市)是上海,福建,云南,在1998-2007年间一直处于环境前沿面,是评价其他省份环境效率水平高低的标尺,也是环境友好型发展“最佳实践者”。广东除个别年份(1999、2000年)外,也一直处于环境前沿面。天津、北京分别于2003、2005年开始进入环境前沿面,环境效率提高明显。这可能与天津、北京为成功举办“绿色奥运”,大力推进生态城市的建设有关。环境效率最低的四个省份分别为宁夏、青海、贵州、山西,其环境效率均未超过0.2,并越来越远离环境前沿面。这意味着,如果以上海,福建,云南为参照面,给定同样投入和产出情况下,宁夏、青海、贵州、山西污染排放能在现有基础上减少约80%。表明省际环境效率差距明显,落后省份减排潜力巨大。这与Zhang(2009)测算2004年区域工业环境效率结论是一致的。值得一提的是,山西尽管资源丰富,但在开发过重忽视环境保护,掠夺式地开采已经造成该地区生态环境严重失衡。魏楚(2007)发现1995-2004期间山西能源效率全国排名倒数第一。这意味着,给定其他投入和产出情况下,山西能源消耗全国第一。由于能源消耗和污染排放成镜像关系,这就更加恶化了山西生态环境。

需要强调的是,本文计算的环境效率是相对指标。一个地区位于环境生产前沿面之上并不意味着污染排放没有减少的空间,而只是相对于国内其他地区环境相对占优而已。应该看到,我国在环境保护方面和环保技术开发运用方面同先进发达国家还有相当大的差距。在目前环境效率相对较高的地区进一步降低污染排放、提高环境质量依然任重道远。

3.2 环境效率区域分布

通过表2我们发现,东部地区环境效率要远远高于中、西部。1998-2007年东部、中部、西部年均环境效率分别为0.80、0.47、0.30。这意味着, 如果中、西部地区的年均环境效率水平能够达到东部地区的平均水准, 那么, 即使在产出以及各种要素投入不变的情况下, 西部地区污染排放也能够在现有的基础上减少33%,50%。这说明中、西部地区污染排放有着巨大减少潜力。总体来看,1998-2007年东部环境效率呈现波动性上升趋势,而中部地区存在较明显下降趋势。西部地区环境效率变化趋势大体符合“U”型。2003年之前持续下降,随后出现缓慢上升趋势。为此,今后政府应该逐渐把中、西部作为减排重点地区,以扭转这些地区环境效率下降态势。同时,鼓励地区之间加强环保技术交流。事实上,西部作为我国众多大江、大河的源头, 长江、黄河和澜沧江的源头都在西部地区, 是我国重要的生态屏障,为全国提供防洪固沙、降低自然灾害发生率和减少水土流失等公益价值,改善原本就脆弱的西部地区生态环境对全国经济可持续发展具有重大战略意义。

3.3 环境效率收敛性检验

通过上述分析,我们发现中国省际间的环境效率差别巨大,表现出很强的区域性特征,那么这种省际间差距是如何发展演变的?为此,需要对环境效率进行收敛性检验。收敛性一般可分为σ收敛和β收敛。σ值用于测度区域间某一变量值的差异程度,如果σ值随时间衰减则称发生收敛;β收敛是用来描述经济变量与其初始经济水平之间的负相关关系。传统的“Barro回归”法对β收敛检验存在“Galton谬误”问题,并且众多学者对β收敛检验结果表示怀疑[18],因此本文借助变异系数来研究环境效率的σ收敛。由图1可知,在2005年之前,各省之间的环境效率的变异系数在逐渐增加,但在2005年之后逐渐减小,说明从全国范围来看,这29个省之间的环境效率差距在2005年后有逐渐缩小趋势,存在微弱的σ收敛。但是如果按照前面所划分的3个区域进行比较则σ收敛相当明显。从2003年开始,区域环境效率变异系数出现较快的下降,说明在东部、中部和西部这3个区域之间,其环境效率存在一定的趋同性,地区差异正在逐渐减小。2003、2005年是一个比较明显拐点,我们认为这可能与国家加强环境保护力度有关。2005年“十一五”规划《纲要》明确提出具体节能减排指标,国家层面积极行动带动了全国范围内的节能减排,有力地缩小地区环境效率差距。

4.1 理论考察

影响环境效率的因素很多,本文参考已有研究并结合环境经济学有关理论,我们主要考虑这样一些因素。首先是人均GDP,环境库兹涅茨曲线环境偏好理论认为,随着人们生活水平的提高,人们对环境也提出更高的需求,与就业和收入相比,人们更有意愿和更多的资源改善环境,提高环境效率。其次是产业结构,一般认为,伴随着工业在国民经济比重上升,越来越多资源被开发利用,资源消耗率开始超过资源再生速率和环境承受能力,污染大幅增加,环境效率下降。其次是国际贸易,“污染避难所” 假说认为,环境管制较低的国家在污染 密集型产业上有比较优势,贸易自由化会使这些国家专业化生产肮脏产业。由于一国的人均GDP与环境管制严格程度具有高度相关性,因此发展中国家会成为“污染避难所”。但是要素禀赋假说认为,资本充裕国家专业化资本密集 型产业(肮脏产业),而资本稀缺国家专业化劳动密集型产业(清洁产业)。因此,贸易开放对环境效率影响可能存在不确定性。由于区域环境效率存在巨大差距,我们用虚拟变量来反映。

另外,环境保护对环境效率的影响是最直接的,显而易见的。但环境保护作为一个纯公共物品,具有非竞争性和非排他性两大特征,需要政府加以提供。地方政府作为区域环境资源的配置主体,其行为目标对污染排放有着至关重要作用[19]。主流的财政分权理论认为,由于地方政府对当地信息的掌握比联邦政府更充分[20],中央对地方的财 政放权有利于地方政府根据当地居民的偏好提供更有效的环境保护。同时,由于地方政府之间存在着竞争关系,迫于选民和市场主体的压力,地方政府必须提供合意的公共品和服务,以此吸引自由流动的居民和资源。不过财政分权对地方政府环境保护正面激励前提条件是居民"用脚投票"和"用手投票"两种机制表达自己的偏好[21]。但目前中国的户籍管理制度使得西方“用脚投票”的机制并不存在[22]。

事实上,在以GDP考核为主的官员政绩考评机制下,财政分权会导致地方政府官员的努力向 经济增长这一维度倾斜[23]。具体表现为,地方政府为了招商引资,吸引资源,而竟相降低环保门槛,在要素资源价格、环境保护方面不惜“竞争到底”。甚至牺牲环境换取GDP增长做法屡见不鲜。因此,我们预期财政分权 对环境效率影响为负。综合上述分析,环境效率与各类影响因素关系可能显示如表1预期。

4.2 经验估计分析

由于因变量被限制在0到1之间,如果直接采用最小

I为潜变量(latent dependent variable),Yi为观察到的因变量,Xi为自变量向量, β为相关系数向量, εi为独立的且εi～N(0,σ) (因此Y

i～N(Xiβ,σ))

表(4)模型(I)给出了Tobit 模型回归所得到的解释变量系数估计值 和标准差。为了验证模型(I)结果可靠性,我们在模型(II)中用地方本级财政支出占中央本级财政支出的比重这一衡量财政分权常见指标进行稳健性检验。由模型I可知,整体模型的似然比检验统计量显示模型整体上非常显著。除贸易开放变量外,其余解释变量均在1%水平内通过显著性检验。就估计系数而言,人均GDP与环境效率具有显著正相关关系,与我们的预期相符合,只有发展才能真正保护环境。产业结构同环境效率呈显著负相关关系,即工业比重上升显著地降低了环境效率,说明我国整体工业发展仍然是一种以资源消耗、环境污染为代价的粗放型增长模式。贸易开放与环境效率显著负相关,说明贸易开放对我国环境影响整体是消极的,这与于峰和齐建国(2007)、沈利生(2008)结论是一致的。为此,我国应该建立一个与收入水平相适应的环境管制水平,来实现贸易与环 境协调发展。虚拟变量EAST显著为正,说明在控制了其他因素后, 东部相对于中、西部而言

观察模型I财政分权系数,我们发现财政分权提高显著地降低了环境效率。结果显示,在其他因素保持不变条件下,若经济中工业比重、进出口贸易比重,财政分权度提高1个单位,将导致环境效率分别下降0.263、0.112、0.414个单位。其中财政分权对环境效率不利影响最大。模型II稳健性检验显示所有变量的作用方向均未发生变化并通过显著性检验,说明上述实证结果具有良好的稳健性。

5 结论与启示

本文运用1998-2007年中国省际面板数据,利用环境DEA模型测算了中国环境效率。并用Tobit模型检验了环境效率影响因素。实证发现,省际环境效率差距巨大,全国环境效率最 高省(市)是上海、福建、云南,最低4个省份是宁夏、青海、贵州、山西;从区域来看, 中、西部环境效率远远低于东部,从2003年开始区域环境效率差距下降明显,环境效率存在 一定的趋同性;人均GDP对提高环境效率具有积极影响。而工业比重上升、财政分权度的提高以及贸易自由化对环境效率具有显著的负面影响。其中财政分权对环境效率的不利影响最大。

上述结论所蕴含的政策含义:(1)制定针对不同发展水平地区减排政策,尤其应该把环境 效率低且改进余地大的中、西部地区作为节能减排重点对象。(2)积极发展以促进工业技 术进步、提高生产效率为重点的生产业和加快发展以满足居民生活需求、方便群众生 活为中心的生活业,以逐渐提高服务业在国民经济的比重,推动产业结构优化升级, 实现环境友好型的增长。(3)改变单一追求GDP的绩效考核办法,逐步完善政绩考核机制, 从内在动力层面引导并激励地方政府努力改善环境。(4)要改善贸易对我国环境的影响, 长期来看要加强环境管制,短期应该结合当前国际国内市场新形势采取综合措施协调好贸易 、环境和经济增长之间关系。同时,中央政府应该从内在动力层面引导地方政府改善环境资源配置行为。杨海生等(2008)、杨瑞龙等(2008)和李猛(2009)在最新的研究中也得到了类似的结论。

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Empirical Study on Evaluation and Determinants of

Environmental Efficiency of China

YANG Jun1,2 SHAOHanhua1 HU Jun1

(1.College of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400030, China;

2. Institute of Quantitative & Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, China)

Abstract This article measures the environmental efficiency of China based on environment al date envelopment analysis(DEA) model by using panel data of interprovinces fr om 1998 to 2007 and examined convergence of theenvironmental efficiency of int erprovinces and regions. The results show that the overall environmental effic iency in China is still very low and there are significant differences across provinces and regions as well. It indicates that it is very important to improve interregional environm ent cooperations and diffusing of green production technologies. The gap of theenvironmental efficiency among provinces was getting narrower from 2005 and to s ome extent the trend of convergence existed. At last, Tobit model is used to testthe determinants of the environmental efficiency in China. The empirical results show that GDP per capita, industrial structure, trade openness, and fiscal decen tralization have a significant effect on the environmental efficiency. Finally, some advices have been given based on the empirical research.

Key words bad output;environmental efficiency; data envelopment analysis; determinants