中國環境規制績效評價指標體系構建與測度

劉洋+張瑞+高艷紅

內容摘要：環境規制對建設美麗中國、實現生態文明具有重要的作用。本文在設計中國環境規制績效評價體系基礎之上，運用非徑向超效率DEA模型計算了中國的環境規制效率。研究發現：中國環境規制績效存在區域差異，總體而言東部發達省份優于其他省份；中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢，橫向比較發現東部地區的規制效率最高、西部最低；區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，西部地區的地區差異最大，中部地區偏小。基于研究結論文章最后提出針對性政策建議。

關鍵詞：環境規制 績效評價 Super-SBM模型

問題的提出

改革開放以來，中國已經建立特色的環境管理體系，形成了適合本國國情的機構體制和法律規章。目前，中國節能減排體系已經構建了節能法規標準體系、政策支持體系、技術支撐體系、監督管理體系在內的體系框架，重點污染源在線監控與環保執法監察相結合的減排監督管理體系初步建立。盡管“十一五”時期節能減排和生態建設取得了積極成效，但能源消耗仍然偏高，環境污染比較嚴重，生態環境仍十分脆弱。2010年中國單位GDP能耗是世界平均水平的2.2倍。由此可見，在中國加速工業化階段，這種環境規制體系對于加強環境約束、完善倒逼機制有著重要的作用，有助于緩解資源環境約束，應對全球氣候變化，促進經濟發展方式轉變，建設資源節約型、環境友好型社會，增強可持續發展能力。

已有研究文獻將研究焦點放在環境效率上。Zhu和Scheel等人還提出一個倒數轉換辦法，把非期望產出的倒數作為期望產出處理（倒數轉換法）。Seiford和Zhu（2002）提出尋找一個轉換向量使所有負的非期望產出轉變成正值（轉換向量法）。Fare等人提出了一個基于弱可處置性和產出角度的方向性距離函數（方向性距離函數法）。此外，Tone（2003）提出了一個基于松弛測度的DEA模型處理非期望產出（SBM模型法），盡可能地考慮了由于角度和徑向的選擇造成的投入產出松弛性問題。根據已有學者驗證， SBM模型屬于DEA模型中的非徑向和非角度的度量方法，它能夠避免徑向和角度選擇的差異帶來的偏差和影響，比起其他模型更能體現效率評價的本質（劉勇等，2010）。陳德敏和張瑞（2012）最早將環境規制具體手段作為考慮要素引入到計量模型中，探索不同環境規制手段對能源效率的影響機制。

本文在構建中國環境規制績效評價體系的基礎上，采用更能體現效率評價本質的SBM模型，同時考慮充分效率排序問題，選取Sup-SBM模型計算環境規制效率，將環境規制手段作為具體考慮因素引入到效率測算中，計算2000-2010年中國環境規制績效及其變動特征，以期為中國環境規制提供決策性參考。

環境規制績效評價指標體系構建

（一）設計依據

環境規制績效可以用環境規制效率表示，也稱環境管理效率和環境治理效率，一般是指國家在行使環境保護的管理職能、從事管理活動時所獲得的環境效益同所投入的環境治理成本之間的比例關系（王曉寧等，2006）。在設定環境規制績效評價的指標體系時，需要具體考慮國家環境規制的體制，尤其是當前的環境規制制度框架（見圖1）。所謂中國環境管理制度的體系框架，是指從整體上看，中國的環境管理制度已具雛形，已遠不是單項制度的“構件”的簡單堆砌，而是一個由新老制度構成的并初具規模的有機整體。其中環境影響評價、“三同時”和排污收費等“老三項”制度產生于國內環境保護工作的初創時期，于1979年9月13日第五屆全國人民代表大會常務委員會通過的《中華人民共和國環境保護法（試行）》中確立。“老三項”制度在我國環境保護工作中，尤其是在環境保護的開創階段，對控制環境污染的發展，保護生態環境起到了巨大作用，被稱為環境管理的“三大法寶”。 另外，構建環境規制績效指標體系，還要根據數據的可獲得性和連貫性考慮，因此也必須遵從一定的原則。

（二）設計原則

設計中國環境規制效率評價指標體系短期目標是通過將環境規制機構的效率結構系統中所涉及的所有領域的復雜關系簡單化，用簡化的評價指標獲取盡可能多的評價信息，科學合理評估中國環境規制績效。另外，完善的環境規制機構效率評價指標體系還應對政府效率結構的各個方面發生的變化趨勢和變化程度進行反應，由此發現阻礙和影響環境規制機構效率持續提高的不利因素，分析原因，并采取積極有效的對策。設計環境規制效率評價的長期目標是實現中國經濟、環境的可持續性發展。為使指標評價體系更加科學合理，設計時遵循科學性、系統性、層次性和有效性原則。

（三）指標選擇與體系構建

輸入指標：本文在選取環境規制成本指標時，根據國家政策的規定以及數據的可得性，略去不可計量的政府環境規制成本指標，將環境規制的人力投入、物力投入與財力投入等可計量的政府環境規制成本指標作為環境規制成本指標，故以下將從環境規制的人力投入指標、物力投入指標與財力投入指標三個維度詳細闡述環境規制的成本指標。

輸出指標：政府規制的收益在經濟上可分為直接收益與間接收益，直接收益可以用貨幣形式計量，間接收益則是政府的活動對整個經濟生活提供的一種方便，雖然很難用貨幣來直接測度，但是這種收益人們可以感受到。對于政府環境規制收益來說，多數專家學者對其指標的分類大都大同小異，這里筆者也不例外。以下將從環境規制過程中的污染控制指標（動態指標）與環境規制完成后的環境質量指標（靜態指標）兩個方面來刻畫環境規制的收益指標。

根據體系構建的目標、思路、原則，以及指標選取的結果，構建中國環境規制效率評價體系，如圖2所示。

模型選擇與指標說明

（一）Super-SBM模型

數據包絡分析（DEA）是Charnes、Coopor&Rhodes于1978年首先提出的評價生產效率的非參數方法。傳統DEA包括CCR、BCC模型，隨著研究的深入，學術界針對研究對象輸入與輸出變量的不同，對DEA模型進行不斷的改進與完善。傳統DEA對效率測評的思想屬于徑向（radial）和線性分段（piece-wise-linear）理論，強調可處置性來確保效率邊界或無差異曲線的凸性（convex），卻會造成投入要素的“松弛”問題。如果不考慮投入要素的“松弛”的影響直接運用CCR和BCC模型，有可能造成對效率測評的偏誤。為了解決傳統DEA方法的估算偏差問題，本研究選用SBM模型（Slacks-Based Measure）。SBM模型由Tone（2001）提出，它是以松弛變量測度為基礎的DEA效率分析法，可理解為利潤最大化的一種分析技術。SMB模型以優化其松弛變量為目標函數，通過非射線方式，同時考慮投入項與產出項的差額來估計效率值，是非徑向、非角度的DEA模型，其分式規劃的形式為：endprint

（1）

（2）

（3）

其中，ρ為效率評價標準；m為投入要素種類，k為產出種類，λ為列向量；x0 和y0 分別為待評估決策單元的投入和產出向量。xi0 和yr0 分別為向量x0 和y0 的元素，si- 為松弛投入s- 的元素，si+ 為松弛產出s+ 的元素。

為了解決有效單元之間的排序問題，Tone（2002）在SBM模型的基礎上提出Super-SBM模型，即允許效率值大于或等于1，可對有效單元（SBM模型中效率值等于1的決策單元）進行排序。生產單元（x0 ，y0 ）的Super-SBM規劃問題可以寫為：

（4）

其中，最優解ρ*無量綱，且允許SBM的效率值大于1，這樣就鑒別了具有充分效率的SBM模型的排序及差別程度。

（二）數據說明

數據來源于《中國統計年鑒》（2001-2011），《中國環境統計年鑒》（2001-2011）與《中國環境年鑒》（2001-2011）以及中國環境統計年報等資料。在對原始數據進行收集之后，接下來應該對原始數據進行處理使之能夠符合綜合效率實證分析的需要。本部分的數據處理過程是由定基化與正向化兩個操作步驟組成的：第一步，定基化過程。指將2001-2010年每年的環境污染治理投資總額（億元）經當年的固定資產投資指數折算后所得到的剔除通貨膨脹的真實環境治理投資額；第二步，正向化過程。指將環境污染事件發生次數（次）與化學需氧量（COD）排放量（萬噸）兩個逆向指標經公式y=1/x變換轉化為正向指標。由于模型要求強平衡面板數據，對于缺省數據，采用移動平均的方式獲得。基于研究一致性考慮，重慶市數據合并于四川省；西藏數據缺乏嚴重，故略去；另外，本研究不考慮港澳臺地區。

省域環境規制效率評價結果及其變動特征

根據中國環境規制效率評價指標體系及上述Super-SBM模型計算方法，本文選取2000-2010中國29個省市相關面板數據作為樣本，采用DEA-Solver pro5.0軟件進行計算，結果如表1所示。

為了進一步了解我國省域環境規制效率的分布情況，以各省份地區生產總值的自然對數為Y軸，以省域2000-2010年平均規制效率值為X軸，做散點圖如圖3所示。X=1為最佳前沿軸線，在左側的省份均未達到最佳規制效率前沿，存在效率損失，右側代表超出前沿面；處在越高的位置代表經濟發展水平越高。從而可以看出，處在越靠近右上方的位置越能達到經濟環境效率的最優。

從圖3可以看出，天津、北京、上海、廣東、山東、遼寧等省市超出最佳環境規制效率前沿，而貴州、云南、內蒙、湖南、青海、安徽、甘肅等省份尚未達到效率的前沿，有優化和提升的空間。總體看來，散點圖呈向右上方的狹長分布，初步判斷，經濟越發達的地方，環境規制效率越高，經濟增長與環境規制效率之間可能存在正相關的線性關系。為進一步探討中國區域環境規制效率的地區分布與變動情況，分東、中、西三大區域對比三者環境規制效率的平均值與變異系數。

從圖4可以看出，中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢；2000-2003年中國環境規制效率逐年提高，在2003年達到頂峰，2004-2010年中國環境規制效率呈現出在波動中下降的趨勢，2010年的規制效率又有所上升。橫向對比看，東部地區的規制效率最高、西部最低，這與前文所述結論基本一致。而從變異系數趨勢圖可以看出，2000-2007年中國區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，但在2007 -2010年出現了發散的跡象。橫向看，西部地區內效率差距最大，中東部地區差異均小于西部地區的差異。

為進一步考察中國省級單位之間環境規制效率的差異，本文借助SPSS18.0軟件對中國全部省份的規制效率進行K-Means Cluster聚類分析，將各省份分為規制效率高、中、低三個區域，聚類結果如表2所示。由此可以看出，北京、上海、天津、廣東等10個省級單位規制效率最高；浙江、河北、湖北、福建等11個省級單位處在規制效率的第二梯隊；四川、甘肅、海南等其他省份處在全要素能源效率的低效區。總體來看，呈現出東部、中部、西部依次遞減的趨勢。

研究結論

本文在設計中國環境規制績效評價體系基礎之上，運用非徑向超效率DEA模型計算了中國的環境規制效率。研究發現：天津、北京、上海、廣東、山東、遼寧等省份超出最佳環境規制效率前沿，而貴州、云南、內蒙、湖南、青海、安徽、甘肅等省市尚未達到效率的前沿，有優化和提升的空間；中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢，橫向比較發現東部地區的規制效率最高、西部最低；中國區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，西部地區的地區差異最大，中部地區偏小。

基于以上研究結論，提出以下政策建議。一是加強對中西部地區的環境監管，制定區域化的環境規制政策；二是進一步鞏固和加強環境管制力度，讓環境規制“老三項”、“新五項”制度落實到位；三是加大環境科技利用力度，充分發揮科技在環境治理中的作用；四是加強環境執法，加大對環境污染排放企業的監督和管理；五是加強對民眾的輿論導向，進一步加強民眾對環境污染的監督作用。

參考文獻

1.Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking： Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver[M]. Kluwer Academic Publishers， 2003

2.Scheel H. Undesirable outputs in efficiency valuations[J]. European Journal of Operational Research， 2001（132）

3.Seiford L M， Zhu J. Modeling undesirable factors in efficiency evaluation[J]. European Journal of Operational Research， 2002（142）

4.Fare Rolf， Grosskopf Shawna， Pasurka Carl A. Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions： A Joint Production Comparison. Available at SSRN： http：//ssrn.com/abstract=506222， 2004（19）

5.Tone K. Dealing with undesirable outputs in DEA： A slacks-based measure（SBM） approach. GRIPS Research Report Series I-2003-0005

6.劉勇，李志祥，李靜.環境效率評價方法的比較研究[J].數學的時間與認識，2010（1）

7.陳德敏，張瑞.環境規制對中國全要素能源效率的影響—基于省際面板數據的實證檢驗[J].經濟科學，2012（4）

8.王曉寧，畢軍，劉蓓蓓等.基于績效評估的地方環境保護機構能力分析[J].中國環境科學，2006，26（3）endprint

（1）

（2）

（3）

其中，ρ為效率評價標準；m為投入要素種類，k為產出種類，λ為列向量；x0 和y0 分別為待評估決策單元的投入和產出向量。xi0 和yr0 分別為向量x0 和y0 的元素，si- 為松弛投入s- 的元素，si+ 為松弛產出s+ 的元素。

為了解決有效單元之間的排序問題，Tone（2002）在SBM模型的基礎上提出Super-SBM模型，即允許效率值大于或等于1，可對有效單元（SBM模型中效率值等于1的決策單元）進行排序。生產單元（x0 ，y0 ）的Super-SBM規劃問題可以寫為：

（4）

其中，最優解ρ*無量綱，且允許SBM的效率值大于1，這樣就鑒別了具有充分效率的SBM模型的排序及差別程度。

（二）數據說明

數據來源于《中國統計年鑒》（2001-2011），《中國環境統計年鑒》（2001-2011）與《中國環境年鑒》（2001-2011）以及中國環境統計年報等資料。在對原始數據進行收集之后，接下來應該對原始數據進行處理使之能夠符合綜合效率實證分析的需要。本部分的數據處理過程是由定基化與正向化兩個操作步驟組成的：第一步，定基化過程。指將2001-2010年每年的環境污染治理投資總額（億元）經當年的固定資產投資指數折算后所得到的剔除通貨膨脹的真實環境治理投資額；第二步，正向化過程。指將環境污染事件發生次數（次）與化學需氧量（COD）排放量（萬噸）兩個逆向指標經公式y=1/x變換轉化為正向指標。由于模型要求強平衡面板數據，對于缺省數據，采用移動平均的方式獲得。基于研究一致性考慮，重慶市數據合并于四川省；西藏數據缺乏嚴重，故略去；另外，本研究不考慮港澳臺地區。

省域環境規制效率評價結果及其變動特征

根據中國環境規制效率評價指標體系及上述Super-SBM模型計算方法，本文選取2000-2010中國29個省市相關面板數據作為樣本，采用DEA-Solver pro5.0軟件進行計算，結果如表1所示。

為了進一步了解我國省域環境規制效率的分布情況，以各省份地區生產總值的自然對數為Y軸，以省域2000-2010年平均規制效率值為X軸，做散點圖如圖3所示。X=1為最佳前沿軸線，在左側的省份均未達到最佳規制效率前沿，存在效率損失，右側代表超出前沿面；處在越高的位置代表經濟發展水平越高。從而可以看出，處在越靠近右上方的位置越能達到經濟環境效率的最優。

從圖3可以看出，天津、北京、上海、廣東、山東、遼寧等省市超出最佳環境規制效率前沿，而貴州、云南、內蒙、湖南、青海、安徽、甘肅等省份尚未達到效率的前沿，有優化和提升的空間。總體看來，散點圖呈向右上方的狹長分布，初步判斷，經濟越發達的地方，環境規制效率越高，經濟增長與環境規制效率之間可能存在正相關的線性關系。為進一步探討中國區域環境規制效率的地區分布與變動情況，分東、中、西三大區域對比三者環境規制效率的平均值與變異系數。

從圖4可以看出，中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢；2000-2003年中國環境規制效率逐年提高，在2003年達到頂峰，2004-2010年中國環境規制效率呈現出在波動中下降的趨勢，2010年的規制效率又有所上升。橫向對比看，東部地區的規制效率最高、西部最低，這與前文所述結論基本一致。而從變異系數趨勢圖可以看出，2000-2007年中國區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，但在2007 -2010年出現了發散的跡象。橫向看，西部地區內效率差距最大，中東部地區差異均小于西部地區的差異。

為進一步考察中國省級單位之間環境規制效率的差異，本文借助SPSS18.0軟件對中國全部省份的規制效率進行K-Means Cluster聚類分析，將各省份分為規制效率高、中、低三個區域，聚類結果如表2所示。由此可以看出，北京、上海、天津、廣東等10個省級單位規制效率最高；浙江、河北、湖北、福建等11個省級單位處在規制效率的第二梯隊；四川、甘肅、海南等其他省份處在全要素能源效率的低效區。總體來看，呈現出東部、中部、西部依次遞減的趨勢。

研究結論

本文在設計中國環境規制績效評價體系基礎之上，運用非徑向超效率DEA模型計算了中國的環境規制效率。研究發現：天津、北京、上海、廣東、山東、遼寧等省份超出最佳環境規制效率前沿，而貴州、云南、內蒙、湖南、青海、安徽、甘肅等省市尚未達到效率的前沿，有優化和提升的空間；中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢，橫向比較發現東部地區的規制效率最高、西部最低；中國區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，西部地區的地區差異最大，中部地區偏小。

基于以上研究結論，提出以下政策建議。一是加強對中西部地區的環境監管，制定區域化的環境規制政策；二是進一步鞏固和加強環境管制力度，讓環境規制“老三項”、“新五項”制度落實到位；三是加大環境科技利用力度，充分發揮科技在環境治理中的作用；四是加強環境執法，加大對環境污染排放企業的監督和管理；五是加強對民眾的輿論導向，進一步加強民眾對環境污染的監督作用。

參考文獻

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4.Fare Rolf， Grosskopf Shawna， Pasurka Carl A. Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions： A Joint Production Comparison. Available at SSRN： http：//ssrn.com/abstract=506222， 2004（19）

5.Tone K. Dealing with undesirable outputs in DEA： A slacks-based measure（SBM） approach. GRIPS Research Report Series I-2003-0005

6.劉勇，李志祥，李靜.環境效率評價方法的比較研究[J].數學的時間與認識，2010（1）

7.陳德敏，張瑞.環境規制對中國全要素能源效率的影響—基于省際面板數據的實證檢驗[J].經濟科學，2012（4）

8.王曉寧，畢軍，劉蓓蓓等.基于績效評估的地方環境保護機構能力分析[J].中國環境科學，2006，26（3）endprint

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其中，ρ為效率評價標準；m為投入要素種類，k為產出種類，λ為列向量；x0 和y0 分別為待評估決策單元的投入和產出向量。xi0 和yr0 分別為向量x0 和y0 的元素，si- 為松弛投入s- 的元素，si+ 為松弛產出s+ 的元素。

為了解決有效單元之間的排序問題，Tone（2002）在SBM模型的基礎上提出Super-SBM模型，即允許效率值大于或等于1，可對有效單元（SBM模型中效率值等于1的決策單元）進行排序。生產單元（x0 ，y0 ）的Super-SBM規劃問題可以寫為：

（4）

其中，最優解ρ*無量綱，且允許SBM的效率值大于1，這樣就鑒別了具有充分效率的SBM模型的排序及差別程度。

（二）數據說明

數據來源于《中國統計年鑒》（2001-2011），《中國環境統計年鑒》（2001-2011）與《中國環境年鑒》（2001-2011）以及中國環境統計年報等資料。在對原始數據進行收集之后，接下來應該對原始數據進行處理使之能夠符合綜合效率實證分析的需要。本部分的數據處理過程是由定基化與正向化兩個操作步驟組成的：第一步，定基化過程。指將2001-2010年每年的環境污染治理投資總額（億元）經當年的固定資產投資指數折算后所得到的剔除通貨膨脹的真實環境治理投資額；第二步，正向化過程。指將環境污染事件發生次數（次）與化學需氧量（COD）排放量（萬噸）兩個逆向指標經公式y=1/x變換轉化為正向指標。由于模型要求強平衡面板數據，對于缺省數據，采用移動平均的方式獲得。基于研究一致性考慮，重慶市數據合并于四川省；西藏數據缺乏嚴重，故略去；另外，本研究不考慮港澳臺地區。

省域環境規制效率評價結果及其變動特征

根據中國環境規制效率評價指標體系及上述Super-SBM模型計算方法，本文選取2000-2010中國29個省市相關面板數據作為樣本，采用DEA-Solver pro5.0軟件進行計算，結果如表1所示。

為了進一步了解我國省域環境規制效率的分布情況，以各省份地區生產總值的自然對數為Y軸，以省域2000-2010年平均規制效率值為X軸，做散點圖如圖3所示。X=1為最佳前沿軸線，在左側的省份均未達到最佳規制效率前沿，存在效率損失，右側代表超出前沿面；處在越高的位置代表經濟發展水平越高。從而可以看出，處在越靠近右上方的位置越能達到經濟環境效率的最優。

從圖3可以看出，天津、北京、上海、廣東、山東、遼寧等省市超出最佳環境規制效率前沿，而貴州、云南、內蒙、湖南、青海、安徽、甘肅等省份尚未達到效率的前沿，有優化和提升的空間。總體看來，散點圖呈向右上方的狹長分布，初步判斷，經濟越發達的地方，環境規制效率越高，經濟增長與環境規制效率之間可能存在正相關的線性關系。為進一步探討中國區域環境規制效率的地區分布與變動情況，分東、中、西三大區域對比三者環境規制效率的平均值與變異系數。

從圖4可以看出，中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢；2000-2003年中國環境規制效率逐年提高，在2003年達到頂峰，2004-2010年中國環境規制效率呈現出在波動中下降的趨勢，2010年的規制效率又有所上升。橫向對比看，東部地區的規制效率最高、西部最低，這與前文所述結論基本一致。而從變異系數趨勢圖可以看出，2000-2007年中國區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，但在2007 -2010年出現了發散的跡象。橫向看，西部地區內效率差距最大，中東部地區差異均小于西部地區的差異。

為進一步考察中國省級單位之間環境規制效率的差異，本文借助SPSS18.0軟件對中國全部省份的規制效率進行K-Means Cluster聚類分析，將各省份分為規制效率高、中、低三個區域，聚類結果如表2所示。由此可以看出，北京、上海、天津、廣東等10個省級單位規制效率最高；浙江、河北、湖北、福建等11個省級單位處在規制效率的第二梯隊；四川、甘肅、海南等其他省份處在全要素能源效率的低效區。總體來看，呈現出東部、中部、西部依次遞減的趨勢。

研究結論

本文在設計中國環境規制績效評價體系基礎之上，運用非徑向超效率DEA模型計算了中國的環境規制效率。研究發現：天津、北京、上海、廣東、山東、遼寧等省份超出最佳環境規制效率前沿，而貴州、云南、內蒙、湖南、青海、安徽、甘肅等省市尚未達到效率的前沿，有優化和提升的空間；中國區域環境規制效率整體上呈現出兩頭低、中間高的倒U型趨勢，橫向比較發現東部地區的規制效率最高、西部最低；中國區域環境規制效率整體上呈現出收斂趨勢，西部地區的地區差異最大，中部地區偏小。

基于以上研究結論，提出以下政策建議。一是加強對中西部地區的環境監管，制定區域化的環境規制政策；二是進一步鞏固和加強環境管制力度，讓環境規制“老三項”、“新五項”制度落實到位；三是加大環境科技利用力度，充分發揮科技在環境治理中的作用；四是加強環境執法，加大對環境污染排放企業的監督和管理；五是加強對民眾的輿論導向，進一步加強民眾對環境污染的監督作用。

參考文獻

1.Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking： Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver[M]. Kluwer Academic Publishers， 2003

2.Scheel H. Undesirable outputs in efficiency valuations[J]. European Journal of Operational Research， 2001（132）

3.Seiford L M， Zhu J. Modeling undesirable factors in efficiency evaluation[J]. European Journal of Operational Research， 2002（142）

4.Fare Rolf， Grosskopf Shawna， Pasurka Carl A. Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions： A Joint Production Comparison. Available at SSRN： http：//ssrn.com/abstract=506222， 2004（19）

5.Tone K. Dealing with undesirable outputs in DEA： A slacks-based measure（SBM） approach. GRIPS Research Report Series I-2003-0005

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7.陳德敏，張瑞.環境規制對中國全要素能源效率的影響—基于省際面板數據的實證檢驗[J].經濟科學，2012（4）

8.王曉寧，畢軍，劉蓓蓓等.基于績效評估的地方環境保護機構能力分析[J].中國環境科學，2006，26（3）endprint