吳茵茵 李力 李可

摘要 實(shí)證估計環(huán)境生產(chǎn)效率是近年來有關(guān)中國經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要研究分支之一。本文基于面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型實(shí)證檢驗(yàn)了2005—2015年中國大陸除西藏以外的30個省市或自治區(qū)的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析了有關(guān)環(huán)境保護(hù)稅開征的若干問題。不同于已有文獻(xiàn)，本文的實(shí)證研究充分利用了面板數(shù)據(jù)的特征，將不隨時間變化的地區(qū)異質(zhì)性與隨時間變化的地區(qū)生產(chǎn)效率相分離，進(jìn)而得到理論上更為合理的各地區(qū)工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的估計值。另外，本文還從理論征收額與實(shí)際征收額的角度構(gòu)建了排污費(fèi)征收強(qiáng)度指標(biāo)，以替代已有相關(guān)文獻(xiàn)常用的排污收費(fèi)金額作為排污收費(fèi)制度的代理變量，進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)了該制度的有效性。相關(guān)實(shí)證結(jié)果表明：①雖然同樣是基于參數(shù)化的面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿模型，但是否將不隨時間變化的地區(qū)異質(zhì)性與隨時間變化的地區(qū)環(huán)境生產(chǎn)效率相分離，所得到的效率估計值存在著顯著差異，由此也進(jìn)一步表明了在面板數(shù)據(jù)中考慮地區(qū)異質(zhì)性的必要性；②基于面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型的效率估計可知，整體工業(yè)經(jīng)濟(jì)的平均環(huán)境生產(chǎn)效率已由2005年的0.488 8上升至2015年的0.780 9，且東部及個別中西部地區(qū)的工業(yè)發(fā)展具有較高的環(huán)境生產(chǎn)效率；③模型及代理變量選取的差異都會影響對中國排污收費(fèi)制度有效性的實(shí)證評估結(jié)論，排污收費(fèi)制度能否有效地改進(jìn)工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的實(shí)證結(jié)果并不穩(wěn)健；④若考慮地區(qū)異質(zhì)性且以排污費(fèi)征收強(qiáng)度作為排污收費(fèi)制度的代理變量，則實(shí)證結(jié)果顯示排污收費(fèi)制度并不能有效地改善工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率；⑤綜合各地區(qū)的生態(tài)承載壓力及工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率，中國東、中、西部地區(qū)可被重新劃分為高排放高效率、高排放低效率、低排放低效率以及低排放高效率四大區(qū)域。

關(guān)鍵詞 工業(yè)；環(huán)境生產(chǎn)效率；隨機(jī)前沿模型；環(huán)境保護(hù)稅

中圖分類號 F424.6

文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

文章編號 1002-2104（2018）09-0063-10

[WTHZ]DOI：10.12062/cpre.20180420

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了持續(xù)快速的增長，但由此產(chǎn)生的污染排放也日益超過了生態(tài)環(huán)境的可承載范圍。據(jù)世界銀行2007年的一份研究報告[1]顯示，中國是目前世界上最大的二氧化硫和二氧化碳排放國；美國耶魯大學(xué)發(fā)布的《2016年環(huán)境績效指數(shù)報告》[2]也顯示，中國已成為世界上PM2.5的超標(biāo)重災(zāi)區(qū)。面對當(dāng)前不容忽視的環(huán)境污染問題，中國政府已采取一系列相關(guān)措施以推動生態(tài)環(huán)境保護(hù)事業(yè)的發(fā)展，且十八大以來中國忽視生態(tài)環(huán)境保護(hù)的狀況已明顯改變，生態(tài)文明建設(shè)取得了顯著成效。十九大報告更加明確地指出“建設(shè)生態(tài)文明是中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計”，并將“堅持人與自然和諧共生”寫進(jìn)新時代堅持和發(fā)展中國特色社會主義的基本方略。

1 文獻(xiàn)分析

近年來不少文獻(xiàn)研究了中國經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的相關(guān)問題，而其中的重要分支之一是實(shí)證檢驗(yàn)包含環(huán)境要素在內(nèi)的中國各地區(qū)的生產(chǎn)效率[3-5]。這些研究背后的經(jīng)濟(jì)邏輯是，如果存在改善生產(chǎn)效率的空間，那么通過提高生產(chǎn)效率就能夠使得中國經(jīng)濟(jì)在不增加任何投入成本的同時實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境改善的“雙贏”。基于此考慮，本文在已有相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討中國環(huán)境生產(chǎn)效率的相關(guān)問題。另外，考慮到工業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動是當(dāng)前中國污染排放的重要來源，如據(jù)《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒（2016）》顯示，2015年中國工業(yè)排放的二氧化硫、氮氧化物、煙粉塵約占全國排放總量的84%、64%、80%，因此本文將研究聚焦于工業(yè)部門的環(huán)境生產(chǎn)效率。與此同時，中國第一部專門體現(xiàn)“綠色稅制”、推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的單行稅法即《中國人民共和國環(huán)境保護(hù)稅法》已于2018年1月1日起施行，截至此，在中國施行了近40年的排污收費(fèi)制度也已退出了歷史舞臺。本文也將在近年來中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)上分析環(huán)境保護(hù)稅開征的相關(guān)問題。

從已有文獻(xiàn)的梳理來看，考慮環(huán)境因素的相關(guān)文獻(xiàn)從研究視角上可以劃分為兩類：一類是研究環(huán)境效率，即度量實(shí)際污染排放和潛在污染排放之間的比值[6-7]，另一類是考慮環(huán)境約束下的生產(chǎn)效率或全要素生產(chǎn)率[4-5]，即度量考慮環(huán)境約束時的實(shí)際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出之間的比值。與此同時，對于這兩類相關(guān)問題的研究，這些文獻(xiàn)從研究方法上也可以劃分為兩類：一類是基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的非參數(shù)研究方法[8-9]，另一類是基于隨機(jī)前沿分析（SFA）的參數(shù)研究方法[7，10]?？傮w而言，在研究環(huán)境效率問題時，非參數(shù)與參數(shù)方法大都將污染排放視作非期望產(chǎn)出[7，9]。但在研究環(huán)境因素對生產(chǎn)效率的影響時，非參數(shù)與參數(shù)方法對環(huán)境因素的處理有所區(qū)別，非參數(shù)方法大都將污染排放視作非期望產(chǎn)出[11]，而由于存在難以處理非期望產(chǎn)出的技術(shù)問題，參數(shù)方法通常將污染排放與資本、勞動等因素一同視作投入要素進(jìn)行處理[12]。將污染排放看作投入要素的處理方法是基于這樣的思路，即“自然環(huán)境吸納和沉積廢棄物的功能可以為經(jīng)濟(jì)提供某種形式的社會資本服務(wù)，經(jīng)濟(jì)活動單位通過這種社會資本服務(wù)或者說對自然環(huán)境的消耗可以在給定其他投入要素的前提下增加其產(chǎn)出水平”[13]。相對于非參數(shù)分析方法，隨機(jī)前沿參數(shù)分析方法的優(yōu)勢在于可以區(qū)分技術(shù)無效率與統(tǒng)計噪聲[14]，從而避免基于非參數(shù)分析方法測量的效率值對于測量誤差和極端值特別敏感的缺陷[10]。

值得一提的是，當(dāng)前研究中國環(huán)境效率或環(huán)境生產(chǎn)效率的文獻(xiàn)大都未考慮個體異質(zhì)性的影響[15-16]。汪克亮等[9]在研究中國大氣污染排放效率的區(qū)域差異時強(qiáng)調(diào)由于中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，因此不考慮個體異質(zhì)性將可能導(dǎo)致相關(guān)決策失誤。目前采用隨機(jī)前沿參數(shù)方法分析生產(chǎn)效率及全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)大多選用Battese和Coelli[17]提出的模型[18-19]。Battese和Coelli[17]提出的模型不但可以測算出決策單元的技術(shù)效率，還可以對影響決策單元生產(chǎn)效率的相關(guān)因素進(jìn)行分析。不過，由于該模型并沒有考慮難以觀測的個體效應(yīng)，因此應(yīng)用該模型可能得不到一致的參數(shù)估計[20，21]。Wang和Ho[22]指出，Battese和Coelli[17]所提出的傳統(tǒng)面板隨機(jī)前沿模型將不隨時間變化的個體異質(zhì)性并入了個體生產(chǎn)效率值的估計，而真實(shí)的個體生產(chǎn)效率值應(yīng)當(dāng)剔除不隨時間變化的個體異質(zhì)性。但Green[23]指出如果在面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿模型中區(qū)分個體異質(zhì)性與個體生產(chǎn)效率，則會出現(xiàn)伴生參數(shù)等難題。不過Wang和Ho[22]提出通過模型設(shè)定與轉(zhuǎn)換（一階差分或組間轉(zhuǎn)換）以消除面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型中伴生參數(shù)的新方法。林伯強(qiáng)、杜克銳[20]在分析要素市場扭曲對能源效率的影響時正是采用了Wang和Ho[22]提出的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型。

總體而言，為了能夠有效地控制個體不可觀察的特征，使模型對隨時間可變的無效率值的估計更加可靠，本文的研究也將采用Wang和Ho[22]提出的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型。而在生產(chǎn)函數(shù)的處理方面，本文將借鑒匡遠(yuǎn)鳳和彭代彥[10]以及陳詩一[13]等的處理方法，即將污染排放視同投入要素，與資本、勞動、能源投入要素一同參與工業(yè)增加值的創(chuàng)造。相比已有研究，本文的邊際貢獻(xiàn)可歸納為：①采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型將地區(qū)個體異質(zhì)性與生產(chǎn)無效率相分離，這不僅使模型對工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率值的估計更加可靠，而且也是對現(xiàn)有相關(guān)研究的有益補(bǔ)充；②構(gòu)建排污費(fèi)征收強(qiáng)度指標(biāo)作為排污收費(fèi)制度的代理變量，并檢驗(yàn)該制度能否有效地改進(jìn)中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率；③結(jié)合地區(qū)環(huán)境承載壓力提出應(yīng)對環(huán)境保護(hù)稅開征及其征收標(biāo)準(zhǔn)提高的區(qū)域差異化策略。

2.2 變量與數(shù)據(jù)處理

由于西藏地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失較多，因此本文只選取除西藏以外的中國30個省市或自治區(qū)的相關(guān)面板數(shù)據(jù)來實(shí)證檢驗(yàn)近年來（2005—2015）年中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率。相關(guān)投入、產(chǎn)出變量的選擇及數(shù)據(jù)處理如下。

（1）產(chǎn)出變量：工業(yè)增加值。

有關(guān)研究中國經(jīng)濟(jì)環(huán)境生產(chǎn)效率的文獻(xiàn)[24-25]大都采用GDP作為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的代理變量，而與GDP對應(yīng)的是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增加值的概念，相對應(yīng)，本文對中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的實(shí)證檢驗(yàn)則選定工業(yè)增加值作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的代理變量。

不過，由于中國相關(guān)統(tǒng)計年鑒不再公布2007年以后規(guī)模以上工業(yè)增加值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，且于2011年以后也不再公布規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此本文中有關(guān)2005—2007年各地區(qū)工業(yè)增加值數(shù)據(jù)直接來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒（2006—2008）》，而2008—2015年各地區(qū)工業(yè)增加值數(shù)據(jù)參照2005—2007年的平均增值率（工業(yè)增加值/工業(yè)總產(chǎn)值）進(jìn)行折算，且簡單地將2012—2015年各地區(qū)工業(yè)銷售產(chǎn)值等同于工業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行處理。2006—2015年的增加值數(shù)據(jù)均按照“各地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)”平整至2005年不變價格。

（2）投入變量：工業(yè)資本、勞動力、能源及環(huán)境。

相關(guān)投入變量包括資本、勞動、能源及環(huán)境。工業(yè)資本投入以固定資產(chǎn)凈值代替，且按照“各地區(qū)固定資產(chǎn)投資價格總指數(shù)”平整至2005年不變價格。依據(jù)可獲取的數(shù)據(jù)，2005—2008年為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額，2009—2010年為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值，2011—2015年為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)原價減去累計折舊后的余額。勞動力投入為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)平均用工人數(shù)。能源消費(fèi)為以發(fā)電煤耗計算的各地區(qū)工業(yè)終端能源消費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)量。環(huán)境要素投入的代理變量為工業(yè)廢氣排放量②。

式（3）中投入、產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計見表1。

（3）無效率項(xiàng)的影響因素：排污費(fèi)征收強(qiáng)度。已有研究大都認(rèn)為由于中國的排污收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)偏低且存在應(yīng)繳未繳等問題，因此已有的排污收費(fèi)制度并未起到起到治污減排的應(yīng)有功能[26-27]。不過Xie等[28]的實(shí)證結(jié)果顯示中國的排污收費(fèi)制度能夠有效地提高以SBM模型測量的環(huán)境全要素生產(chǎn)率。

由于隨機(jī)前沿模型能夠同時測量生產(chǎn)效率以及檢驗(yàn)影響無效率值的相關(guān)因素，因此本文在式（3）中同時考慮了無效率值的時間趨勢以及相應(yīng)年份的排污收費(fèi)制度對中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的影響。不同于已有文獻(xiàn)直接將排污收費(fèi)額作為排污費(fèi)收費(fèi)制度的代理變量[28-29]，本文結(jié)合收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、排污量以及實(shí)際排污費(fèi)收繳額構(gòu)建了排污費(fèi)征收強(qiáng)度指標(biāo)作為該制度的代理變量，具體如式（5）所示：

排污收費(fèi)強(qiáng)度=排污費(fèi)實(shí)際征收額排污費(fèi)理論征收額（5）

由于相關(guān)統(tǒng)計年鑒并未提供2005—2015年各個地區(qū)的廢氣排污收費(fèi)額，因此式（5）以整體的排污費(fèi)征收強(qiáng)度替代工業(yè)廢氣的排污費(fèi)征收強(qiáng)度。式（5）中排污費(fèi)實(shí)際征收額數(shù)據(jù)直接來源于歷年的統(tǒng)計年鑒，而理論征收額的構(gòu)建公式如式（6）所示：

排污費(fèi)理論征收額=（工業(yè)二氧化硫排放量÷0.95）×1.2+（工業(yè)化學(xué)需氧量排放量÷1+工業(yè)氨氮排放量÷0.8）×1.4+工業(yè)固體排放量×5（6）①

總的來說，雖然式（6）所計算的排污費(fèi)征收理論值并非完全等于各地區(qū)應(yīng)繳的排污費(fèi)總額，但基于式（6）與式（5）所計算的排污費(fèi)征收強(qiáng)度能夠較好地剔除排污量變化對排污收費(fèi)金額的影響，從而更好地反映各地區(qū)執(zhí)行排污收費(fèi)制度的嚴(yán)格性?；诖?，本文認(rèn)為，相比排污收費(fèi)總額，式（5）所構(gòu)建的排污費(fèi)征收強(qiáng)度是排污收費(fèi)制度更好的代理變量。

由圖1可知，中國東、中、西部三大區(qū)域的排污費(fèi)征收強(qiáng)度整體上都呈遞增趨勢，且呈現(xiàn)征收強(qiáng)度東部最大、中部次之、西部最低的整體區(qū)域格局。

3 實(shí)證分析與討論

3.1 模型估計結(jié)果

基于一階差分法可對式（3）進(jìn)行實(shí)證估計，具體估計結(jié)果見表2中模型1的參數(shù)估計值。作為對照，表2同時提供了基于式（1）對應(yīng)模型的估計結(jié)果，即模型2的參數(shù)估計值。

由表2可知，從對數(shù)似然值來看，模型1的擬合程度遠(yuǎn)高于模型2，因此模型1更優(yōu)于模型2；從平均效率值來看，模型1所估計的平均值為0.653 5，低于模型2所估計的平均值0.810 5。

在表2的基礎(chǔ)上，表3進(jìn)一步詳細(xì)比較了模型1與模型2所估計的2005—2015年中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率存在的差異。

由表3可知，不論是從積距相關(guān)系數(shù)還是從序數(shù)相關(guān)系數(shù)來看，基于模型1與模型2所估計的效率值的相關(guān)系數(shù)均非常低，這意味著該兩個模型所提供的效率估計值存在較大的差異性，而由于模型1較好地利用了面板數(shù)據(jù)的特征且擬合程度較高，因此模型1的估計結(jié)果是更為可取的。

3.2 中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率

由于基于Wang和Ho[22]模型的估計結(jié)果是更為可取的，因此表4僅提供基于該模型所估計的2005—2015年中國大陸除西藏外的30個省市或自治區(qū)的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率。

由表4可知，2005—2015年中國各地區(qū)的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率均呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，這也與表2所列示的“無效率函數(shù)”中的時間變量的估計系數(shù)顯著負(fù)相關(guān)（效率值隨時間遞增，則無效率值隨時間遞減）相對應(yīng)。由表4還可知，2005—2015年中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率呈現(xiàn)東部最高、中西部次之的整體區(qū)域特征。

分別從30個省市或自治區(qū)來看，以最近年份2015年為例，首先，東部地區(qū)的上海、浙江、廣東以及西部地區(qū)的新疆的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率均超過0.9，屬于2015年中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的第一階梯；其次，東部地區(qū)的北京、天津、江蘇、福建、海南以及中西部地區(qū)的黑龍江、云南的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率位于0.8～0.9之間，屬于2015年中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的第二階梯；最后，西部地區(qū)的甘肅、內(nèi)蒙古以及中部地區(qū)的吉林、湖北的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率位于0.3～0.6之間，屬于2015年中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的最低階梯。

表5比較了已有相關(guān)研究及相應(yīng)結(jié)論與本文研究及對應(yīng)結(jié)論的區(qū)別。由表5可知，無論是基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的非參數(shù)方法還是基于隨機(jī)前沿的參數(shù)方法，無論是研究整體經(jīng)濟(jì)還是僅研究工業(yè)部門的環(huán)境生產(chǎn)效率，相關(guān)實(shí)證研究結(jié)論均表明中國東部地區(qū)屬于高效率區(qū)域，而位于中西部地區(qū)的大部分省市屬于低效率區(qū)域；有所區(qū)別的是，如果研究對象僅限于中國工業(yè)部門，則個別位于西部地區(qū)的省市或自治區(qū)與東部地區(qū)的高環(huán)境生產(chǎn)效率不相上下。如宋馬林和王舒鴻[30]基于SBM模型的非參數(shù)估計結(jié)果顯示，中國高環(huán)境生產(chǎn)效率的省市主要集中在東部沿海地區(qū)，但也有個別西部省市的環(huán)境生產(chǎn)效率值較高。該結(jié)論也與本文的實(shí)證結(jié)論相仿。

總體而言，上文以中國工業(yè)部門為例，并基于面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型再次實(shí)證檢驗(yàn)了中國的環(huán)境生產(chǎn)效率，相關(guān)實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步豐富了該領(lǐng)域的研究，也為已有部分研究結(jié)論提供了更為充分的實(shí)證證據(jù)。以下將在中國工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率估計值的基礎(chǔ)上討論中國環(huán)境保護(hù)稅的開征。

3.3 中國環(huán)境保護(hù)稅的開征

（1）排污收費(fèi)制度的有效性。目前中國廢氣環(huán)境保護(hù)稅的征收標(biāo)準(zhǔn)是由各地區(qū)依據(jù)自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境承載能力在國家規(guī)定的10倍幅度內(nèi)自行確定的。從各地已頒布執(zhí)行的征收標(biāo)準(zhǔn)來看，新疆、寧夏、青海、甘肅、 陜西、江西、安徽、遼寧、吉林、黑龍江、西藏共11個省或自治區(qū)執(zhí)行國家最低標(biāo)準(zhǔn)即以往的排污收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，北京執(zhí)行國家最高標(biāo)準(zhǔn)即為最低標(biāo)準(zhǔn)的10倍，其余19個省市的征收標(biāo)準(zhǔn)介于最低標(biāo)準(zhǔn)與最高標(biāo)準(zhǔn)之間。由于目前的環(huán)境保護(hù)稅對以往的排污收費(fèi)制度具有較強(qiáng)的繼承性，而且部分地區(qū)仍按照排污收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)征收環(huán)境保護(hù)稅，因此實(shí)證檢

驗(yàn)以往的排污收費(fèi)制度能否改善工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率仍具有實(shí)際意義。

由上文的表2可知，從Wang和Ho[22]的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型來看，2005—2015年各地區(qū)排污費(fèi)征收強(qiáng)度對工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)無效率的影響符號為負(fù)，但影響程度并不顯著；從Battese和Coelli[17]模型來看，該變量的影響符號為正，影響程度同樣不顯著。模型選取的差異導(dǎo)致了對中國排污收費(fèi)制度有效性實(shí)證結(jié)論的差異。雖然兩個模型的實(shí)證結(jié)論均表明中國以往的排污收費(fèi)制度不能很好地解釋工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的變化，但模型1表明排污收費(fèi)制度是存在改善工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的力量的，而模型2表明排污收費(fèi)制度反而不利于工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的改善。

不過，如果以排污收費(fèi)金額替代排污費(fèi)征收強(qiáng)度作為排污收費(fèi)制度的代理變量，在模型1中，排污收費(fèi)制度能夠顯著地改善各地區(qū)工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率（顯著性水平為8.1%）；而在模型2中，排污收費(fèi)制度能夠顯著地降低各地區(qū)工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率。兩類模型及兩類代理變量可以得到四類差異化的實(shí)證結(jié)論，這也與目前相關(guān)文獻(xiàn)對排污收費(fèi)制度有效性評估存在的實(shí)證分歧相一致，由此也進(jìn)一步表明了模型與代理變量合理選取的重要性。雖然排污收費(fèi)金額能夠通過顯著性檢驗(yàn)，但由于排污收費(fèi)金額同時還受地區(qū)污染排放量的影響，即其他條件不變時，排污量的增加也會自動地增加排污收費(fèi)金額。因此，排污收費(fèi)金額能夠有效地解釋環(huán)境生產(chǎn)效率并不意味著排污收費(fèi)制度的征收標(biāo)準(zhǔn)以及征管力度是合適的，相反，可能是一定的污染排放規(guī)模對環(huán)境生產(chǎn)效率的影響所導(dǎo)致。

在本文中，由于模型1優(yōu)于模型2，因此本文只參照模型1的實(shí)證估計結(jié)果。在模型1中，雖然排污費(fèi)征收強(qiáng)度或排污收費(fèi)金額的對無效率值的影響符號同為負(fù)，但二者的顯著性水平存在差異，因此本文認(rèn)為已有的排污收費(fèi)制度能否有效地改進(jìn)工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的實(shí)證結(jié)果并不穩(wěn)健，我們尚不能樂觀地認(rèn)為延續(xù)已有的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)來征收環(huán)境保護(hù)稅是合理的。事實(shí)上，近年來部分理論研究指出市場激勵型的環(huán)境規(guī)制對環(huán)境生產(chǎn)效率的影響是非線性的，如童健等[31]指出環(huán)境規(guī)制對工業(yè)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響呈現(xiàn)J型特征，徐保昌和謝建國[32]指出排污收費(fèi)制度對企業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的影響呈U型關(guān)系即排污費(fèi)征收強(qiáng)度存在一個適宜的強(qiáng)度。

（2）應(yīng)對環(huán)境保護(hù)稅開征的區(qū)域策略。環(huán)境保護(hù)稅的開征及其征收標(biāo)準(zhǔn)的提高使得高污染高排放的工業(yè)企業(yè)面臨較強(qiáng)的環(huán)境污染成本約束，而相比工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)高效率地區(qū)，低效率地區(qū)面臨環(huán)境污染成本的壓力更大。另外，從緩解各地區(qū)環(huán)境承載壓力來看，不論是高效率還是低效率地區(qū)，一個地區(qū)內(nèi)的工業(yè)污染排放量過高都使得該地區(qū)面臨較大的環(huán)境污染壓力，未來公共部門也將傾向于執(zhí)行更為嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制政策來控制污染排放，因此同等條件下這些地區(qū)也很有可能比其他地區(qū)承擔(dān)更高的環(huán)境污染成本。

圖2以人均工業(yè)廢氣排放量衡量地區(qū)的環(huán)境承載壓力，同時以工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率與人均工業(yè)廢氣排放量作為橫縱坐標(biāo)并按照中位數(shù)（高于中位數(shù)則為高排放或高效率，低于中位數(shù)則為低排放或低效率）將中國大陸除西藏外的30個省市或自治區(qū)劃分為高排放高效率、高排放低效率、低排放低效率、低排放高效率四大區(qū)域。

由圖2可知，東部地區(qū)有5/11的省市屬于區(qū)域1，4/11的省市屬于區(qū)域4，余下2/11的省市（河北、山東）屬于區(qū)域2；中部地區(qū)有1/2的省市屬于區(qū)域3，1/4的省市屬于區(qū)域4，各有1/8的省市屬于區(qū)域1與區(qū)域2；西部地區(qū)有5/11的省或自治區(qū)屬于區(qū)域2，3/11的省市或自治區(qū)屬于區(qū)域3，2/11的省市或自治區(qū)屬于區(qū)域4（云南、陜西），僅有新疆屬于區(qū)域1。

總體而言，東部地區(qū)具有較高的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率，且近一半的省市可歸屬于低排放區(qū)域；西部地區(qū)具有較低的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率，且近一半的省市還屬于高排放區(qū)域，這些地區(qū)未來的生態(tài)環(huán)境壓力不容小覷；中部地區(qū)具有較明顯的夾心層的特征，一半的省市屬于低排放低效率區(qū)域，但部分省份（黑龍江、河南）可歸屬于低排放高效率區(qū)域。另外，從目前的環(huán)境保護(hù)稅征收標(biāo)準(zhǔn)來看，寧夏、青海、甘肅、安徽的征收標(biāo)準(zhǔn)非常低，但這些地區(qū)目前不僅生態(tài)承載壓力大且工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率低，未來還應(yīng)當(dāng)盡快地提高這些地區(qū)的環(huán)境保護(hù)稅征收標(biāo)準(zhǔn)。

在圖2的基礎(chǔ)上，表6歸類了針對環(huán)境保護(hù)稅開征以及其征收標(biāo)準(zhǔn)提高的區(qū)域差異化策略。

總體而言，①低排放高效率區(qū)域?qū)儆诮?jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量可協(xié)調(diào)發(fā)展的理想?yún)^(qū)域，環(huán)境保護(hù)稅的開征及其征收標(biāo)準(zhǔn)的提高對這些地區(qū)整體工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成的影響較小，未來這些地區(qū)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)強(qiáng)化已有的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式；②由于高排放高效率區(qū)域更多的是集中一些東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，且這些地區(qū)已面臨較為嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制環(huán)境，其應(yīng)對環(huán)境保護(hù)稅的策略應(yīng)當(dāng)是加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級以及加強(qiáng)節(jié)能減排技術(shù)的創(chuàng)新研發(fā)，進(jìn)而能夠處于中國節(jié)能工業(yè)經(jīng)濟(jì)改革發(fā)展的“領(lǐng)頭羊”地位；③高排放低效率區(qū)域大都集中了西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，這些地區(qū)雖然工業(yè)污染總量并不算高，但從人均強(qiáng)度指標(biāo)來看，這些地區(qū)已經(jīng)屬于高污染地區(qū)，因此這些地區(qū)應(yīng)當(dāng)提前警惕潛在生態(tài)環(huán)境壓力，淘汰落后產(chǎn)能，在承接?xùn)|部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中還應(yīng)當(dāng)注重吸收先進(jìn)技術(shù)；④低排放低效率地區(qū)主要集中了中部地區(qū)以及較為發(fā)達(dá)的西部省市（四川、重慶），這些地區(qū)雖然工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率不如東部發(fā)達(dá)地區(qū)，但又優(yōu)于西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，未來這些地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)當(dāng)繼續(xù)強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型以及節(jié)能技術(shù)的引進(jìn)與應(yīng)用。

4 結(jié)論與政策建議

本文選取的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型能夠充分利用面板數(shù)據(jù)的特征，將不隨時間變化的地區(qū)異質(zhì)性與隨時間變化的地區(qū)無效率值相分離，從而在理論上得到更為合理的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率的估計值。本文的實(shí)證研究結(jié)果表明：①基于面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型以及基于Battese和Coelli[17]混合估計的隨機(jī)前沿模型所得到的環(huán)境生產(chǎn)效率值的相關(guān)性非常低，二者存在較大的差異性，由此也進(jìn)一步表明了在隨機(jī)前沿模型中考慮面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)的必要性；②基于面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型的實(shí)證估計結(jié)果可知，近年來中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)整體平均環(huán)境生產(chǎn)效率水平伴隨著時間推移而顯著遞增，截止2015年該效率值已達(dá)到0.780 9；③在面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)隨機(jī)前沿模型中，排污費(fèi)征收強(qiáng)度的提高可以改善工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率，但改善效果并不顯著；④將人均工業(yè)廢氣排放量與工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率相結(jié)合來看，中國東部大部分省市可歸為高排放高效率或低排放高效率區(qū)域，西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)中有5個省份或自治區(qū)可歸為高排放低效率區(qū)域，而中部地區(qū)具有較強(qiáng)的“夾心層”特征，其1/2的省份位于低排放低效率區(qū)域。

總體而言，持續(xù)提高工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率是實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要途徑之一，也是各地區(qū)應(yīng)對環(huán)境保護(hù)稅開征及其征收標(biāo)準(zhǔn)提高的重要策略，中國政府應(yīng)當(dāng)繼續(xù)強(qiáng)化東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)在節(jié)能減排工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式與技術(shù)創(chuàng)新方面的“領(lǐng)頭羊”地位，同時還應(yīng)當(dāng)持續(xù)改善中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的工業(yè)環(huán)境生產(chǎn)效率。具體措施如下：①持續(xù)淘汰落后產(chǎn)能，并加強(qiáng)對節(jié)能減排技術(shù)的引進(jìn)、研發(fā)及應(yīng)用環(huán)節(jié)的稅收優(yōu)惠或財政補(bǔ)貼力度；②在產(chǎn)業(yè)自沿海向內(nèi)地轉(zhuǎn)移的過程中，中西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)做好環(huán)境評估，注重對已有先進(jìn)節(jié)能技術(shù)的引進(jìn)吸收，拒絕成為中國內(nèi)地的“污染天堂”；③部分西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)如貴州、甘肅、寧夏、青海等地雖然工業(yè)污染排放總量不高，但這些地區(qū)不僅生產(chǎn)效率偏低且人均生態(tài)承載壓力較大，因此應(yīng)當(dāng)提前警惕這些地區(qū)可能存在的潛在生態(tài)危機(jī)；④目前依然按照排污收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)征收環(huán)境保護(hù)稅的11個中西部省份或自治區(qū)應(yīng)當(dāng)配合多種措施以盡快提高環(huán)境保護(hù)稅的征收標(biāo)準(zhǔn)；⑤可考慮將環(huán)境保護(hù)稅收入用于提高地方公共環(huán)境監(jiān)督、治理及防控能力。

（編輯：于 杰）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]世界銀行和中國國家環(huán)境保護(hù)總局.中國的污染成本：經(jīng)濟(jì)損失的估計[R]. 2007. [World Bank， State Environmental Protection Administration of P.R. China. Cost of pollution in China： economic estimates of physical damages [R]. 2007.]

[2]美國耶魯大學(xué). 2016年環(huán)境績效指數(shù)報告[R]. 2016. [Yale Center for Environmental Law and Policy. Environmental performance index [R].2016.]

[3]王連芬， 戴裕杰. 中國各省環(huán)境效率及環(huán)境效率幻覺分析[J].中國人口·資源與環(huán)境， 2017， 27 （2）： 69-74. [WANG Lianfen， DAI Yujie. Analysis of provincial ecoefficiency and ecoefficiency illusion in China [J]. China population， resources and environment， 2017， 27 （2）： 69-74.]

[4]田銀華， 賀勝兵， 胡石其. 環(huán)境約束下地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長的再估算： 1998—2008[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2011 （1）： 47-57. [TIAN Yinhua， HE Shengbing， HU Shiqi. Reestimation of Chinas region total factor productivity growth under environment regulation： 1998—2008[J]. China industrial economics， 2011 （1）： 47-57.]

[5]陳詩一. 中國的綠色工業(yè)革命：基于環(huán)境全要素生產(chǎn)率視角的解釋（1989—2008）[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2010 （11）： 21-34. [CHEN Shiyi. Green industrial revolution in China： a perspective from the change of environmental total factor productivity [J]. Economic research journal， 2010 （11）： 21-34.]

[6]BIAN Y W， YANG F. Resource and environment efficiency analysis of provinces in China： a DEA approach based on Shannons entropy [J]. Energy policy， 2010， 38 （4）： 1909-1917.

[7]YANG M， YANG F X， CHENG X P. Effects of substituting energy with capital on Chinas aggregated energy and environmental efficiency [J]. Energy policy， 2011， 39 （10）： 6065-6072.

[8]ZHANG B， BI J， FAN Z Y， et al. Ecoefficiency analysis of industrial system in China： a data envelopment analysis approach [J]. Ecological economics， 2008， 68 （1-2）： 306-316.

[9]汪克亮， 孟祥瑞， 楊寶臣， 等. 技術(shù)異質(zhì)下中國大氣污染排放效率的區(qū)域差異與影響因素[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2017， 27 （1）： 101-110. [WANG Keliang， MENG Xiangrui， YANG Baochen， et al. Regional differences and influencing factors of Chinas air pollution emission efficiency considering technological heterogeneity[J]. China population， resources and environment， 2017， 27 （1）： 101-110.]

[10]匡遠(yuǎn)鳳， 彭代彥. 中國環(huán)境生產(chǎn)效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2012（7）： 62-74. [KUANG Yuanfeng， PENG Daiyan. Analysis of environmental production efficiency and environmental total factor productivity in China [J]. Economic research journal， 2012（7）： 62-74.]

[11]涂正革， 肖耿. 環(huán)境約束下的中國工業(yè)增長模式研究[J]. 世界經(jīng)濟(jì)， 2009（1）： 41-54. [TU Zhengge， XIAO Geng. Analysis on Chinas industrial growth model under environmental constraints [J]. The journal of world economy， 2009（1）： 41-54.]

[12]張成， 史丹， 李鵬飛. 中國實(shí)施省際碳排放權(quán)交易的潛在成效[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟(jì)， 2017， 38 （2）： 93-108. [ZHANG Cheng， SHI Dan， LI Pengfei. Potential effect simulation of carbon trading in China [J]. Finance & trade economics， 2017， 38 （2）： 93-108.]

[13]陳詩一. 能源消耗、二氧化碳排放與中國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2009（4）： 41-55. [CHEN Shiyi. Energy consumption， CO2 emission and sustainable development in Chinese industry [J]. Economic research journal， 2009（4）： 41-55.]

[14]MURILLOZAMORANO L R， VEGACERVERA J A. The use of parametric and nonparametric frontier methods to measure the productive efficiency in the industrial sector： a comparative study [J]. International journal of production economics， 2001， 69 （3）， 265-275.

[15]周五七， 聶鳴. 基于節(jié)能減排的中國省級工業(yè)技術(shù)效率研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2013， 23 （1）： 25-32. [ZHOU Wuqi， NIE Ming. Chinas provincial industrial technology efficiency based on energy conservation and emission reduction [J]. China population， resources and environment， 2013， 23 （1）： 25-32.]

[16]苗成林， 孫麗艷， 楊力. 能源消耗與碳排量約束下區(qū)域技術(shù)效率研究[J]. 科研管理， 2016， 37 （2）： 1-8. [MIAO Chenglin， SUN Liyan， YANG Li. A study of regional technical efficiency in China under the constraint of energy consumption and carbon emissions [J]. Science research management， 2016， 37 （2）： 1-8.]

[17]BATTESE G E， COELLI T J. A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data [J]. Empirical Economics， 1995， 20 （2）： 325-332.

[18]孫傳旺， 林伯強(qiáng). 中國工業(yè)能源要素配置效率與節(jié)能潛力研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2014（5）： 86-99. [SUN Chuanwang， LIN Boqiang. Energy resource allocation efficiency and energy conservation potential of Chinas industrial sectors [J]. Journal of quantitative & technical economics， 2014（5）： 86-99.]

[19]孫早， 劉李華. 中國工業(yè)全要素生產(chǎn)率與結(jié)構(gòu)演變：1990—2013 [J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2016（10）： 57-75 [SUN Zao， LIU Lihua. Chinas industrial total factor productivity and structure reform： 1990-2013 [J]. Journal of quantitative & technical economics， 2016（10）： 57-75.]

[20]林伯強(qiáng)， 杜克銳. 要素市場扭曲對能源效率的影響[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2013（9）： 125-136. [LIN Boqiang， DU Kerui. The energy effect of factor market distortion in China [J]. Economic research journal， 2013（9）： 125-136.]

[21]KUMBHAKA S C. Production frontier， panel data， and timevarying technical inefficiency [J]. Journal of econometrics， 1990， 46 （1）： 201-211.

[22]WANG H J， HO C W. Estimating fixedeffect panel stochastic frontier models by model transformation[J]. Journal of econometrics， 2010， 157 （2）： 286-296.

[23]GREENE W. Reconsidering heterogeneity in panel data estimators of the stochastic frontier model [J]. Journal of econometrics， 2005， 126 （2）： 269-303.

[24]CHOI Y， ZHANG N， ZHOU P. Efficiency and abatement costs of energyrelated CO2 emissions in China： a slacksbased efficiency measure [J]. Applied energy， 2012， 98 （5）： 198-208.

[25]WEI C， NI J， DU L. Regional allocation of carbon dioxide abatement in China [J]. China economic review， 2012， 23 （3）： 552-565.

[26]李建軍， 劉元生. 中國有關(guān)環(huán)境稅費(fèi)的污染減排效應(yīng)實(shí)證研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2015， 25 （8）： 84-91. [LI Jianjun， LIU Yuansheng. An empirical analysis on pollutionreducing effects of Chinas tax and fees [J]. China population， resources and environment， 2015， 25 （8）： 84-91.]

[27]熊波， 陳文靜， 劉潘， 等. 財稅政策、地方政府競爭與空氣污染治理質(zhì)量[J]. 中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2016， 16 （1）： 20-33. [XIONG Bo， CHEN Wenjing， LIU Pan， et al. Fiscal policy， local governments competition and air pollution control quality [J]. Journal of China University of Geosciences （social sciences edition）， 2016， 16 （1）： 20-33.]

[28]XIE R， YUAN Y， HUANG J. Different types of environmental regulations and heterogeneous influence on ‘Green productivity： Evidence from China [J]. Ecological economics， 2017， 132： 104-112.

[29]彭昱. 經(jīng)濟(jì)增長背景下的環(huán)境公共政策有效性研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟(jì)， 2013， 34 （4）： 16-23. [PENG Yu. Research on efficiency of environment policy in the context of economic growth：based on empirical analysis of province panel data [J]. Finance & trade economics， 2013， 34 （4）： 16-23.]

[30]宋馬林， 王舒鴻. 環(huán)境規(guī)制、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2013（3）： 122-134. [SONG Malin， WANG Shuhong. Analysis of environmental regulation， technological progression and economic growth from the perspective of statistical tests [J]. Economic research journal， 2013（3）： 122-134.]

[31]童健， 劉偉， 薛景. 環(huán)境規(guī)制、要素投入結(jié)構(gòu)與工業(yè)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2016（7）： 43-57. [TONG Jian， LIU Wei， XUE Jing. Environmental regulation， factor input structure and industrial transformation [J]. Economic research journal， 2016（7）： 43-57.]

[32]徐保昌， 謝建國. 排污征費(fèi)如何影響企業(yè)生產(chǎn)率： 來自中國制造業(yè)企業(yè)的證據(jù)[J]. 世界經(jīng)濟(jì)， 2016（8）： 143-168. [XU Baochang， XIE Jianguo. How pollution charges affect the enterprise productivity？ evidence from the Chinese manufacturing industry [J]. The journal of world economy， 2016（8）： 143-168.]

Abstract The estimation of environmental production efficiency is one of the important researching branches about the coordinated development of Chinas economy and environment in recent years. This paper applied the fixedeffect panel SFA model， which made a distinction between the individual heterogeneity and timevarying inefficiency， to measure the environmental production efficiency of Chinas industrial sector during 2005 to 2015. It further evaluated the effectiveness of Chinas Pollution Discharge Fee System by constructing an intensity variable， and discussed more about the imposing of environmental tax based on the estimated efficiency. The empirical results about Chinas industry sectors were as follows：①as whether making a distinction between the individual heterogeneity and timevarying inefficiency lead to significant differences in the estimation of environmental production efficiency， it was necessary to consider the individual heterogeneity when using panel SFA model. ②According to the fixedeffect panel SFA model， the average efficiency increased from 0.488 8 in 2005 to 0.780 9 in 2015， and the eastern China as well as individual regions in central and western China reported higher efficiency scores. ③Different empirical models or proxy variables provided diverse empirical results when evaluating the effectiveness of Chinas Pollution Discharge Fee System. ④It showed that Chinas Pollution Discharge Fee System had not effectively improved environmental production efficiency， when considering the individual heterogeneity and using the intensity variable. ⑤By combining the ecological bearing pressure with the environmental production efficiency， the eastern， central and western regions in China could be reclassified into four regions， which had characteristics of high emission and high efficiency， high emission and low efficiency， low emission and low efficiency， and low emission and low efficiency， respectively.

Key words industry sector； environmental production efficiency； stochastic frontier analysis （SFA）； environmental tax