基于DEA—Malmquist方法的中國區域排污費征管效率分析

高樹婷　蘇偉光　楊琦佳

摘要 排污收費制度是我國一項基本的環境管理制度，但目前排污收費制度還不夠完善，征管效率受到許多質疑。為了探究我國排污費征管效率水平及其影響因素，本文利用數字包絡分析方法（DEA模型）和Malmquist指數對我國排污費征管效率進行實證研究。基于面板數據對我國31個省市自治區2005-2010年的排污費征管效率變化狀況進行測算，分析排污費征管效率的變化情況以及影響因素，并測算征管效率對排污費增長的貢獻率。研究表明：①2005年至2010年全國征管效率水平普遍比較高，效率值基本處于0.6-1之間，且呈逐年提高趨勢；②各省之間征管效率存在一定的差異， 其中，北京、天津、內蒙古、遼寧、上海等12個省市始終征管有效，而云南、安徽、福建、陜西、江西和江蘇、浙江等19個省市遠離效率前沿面；③廢水、廢氣和固體廢棄物排放等因素與監管效率呈明顯的負相關關系，監管設備、勞動力對監管效率有顯著的正影響；④監管效率對排污費征收額有絕對的正效應，即每提高1%的征管效率，則征收額度將提高61.84萬元。最后，從監管人員、設備和監管體系三個方面給出提高排污征管效率的政策及管理建議。

關鍵詞DEA模型；Malmquist指數；排污費征管效率；區域

中圖分類號F062文獻標識碼A文章編號1002-2104（2014）02-0023-07doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.02.004

排污收費制度自1979年提出以來，在環境管理中發揮著重要作用，隨著環境保護與經濟發展從相對立向相融合發展，環境保護中越來越重視經濟手段的應用，同時排污收費政策日益受到關注。近年來排污費征管問題研究“方興未艾”，目前研究主要集中于兩個方面：①基于政策層面的研究：劉忠慶、李淑英[1]系統地論述了排污費征收存在的問題和原因，并在政策層面提出可行性的對策；楊朝飛[2]則對排污費改革進行探討，提出了污染者負擔原則、“總量控制、超標處罰”、科學制定排污收費標準和有序推進稅費改革等提高征管效率等措施，但這些研究僅在宏觀層面估量排污費征收的效率，缺乏實際的數據支持，說服力較差。②基于環境效率層面的研究：王兵、吳延瑞、顏鵬飛[3]考慮在環境效率的影響下，對全要素生產率增長的因素進行了實證檢驗；陳茹、王兵、盧金勇[4]測度了2000-2007年東部工業在考慮SO2和不考慮SO2 排放情況下的效率、生產率增長及其成份的增長率，并且估計出了環境管制給企業帶來的成本；李勝文、李新春、楊學儒[5]使用作投入變量法對我國1986-2007年省級環境效率進行了估算，強調環境管制對環境效率在不同省區的影響；但這些研究都是探討環境管制對環境效率的影響，國內對直接基于排污費征管的投入產出計算其效率（排污費征管效率）的研究還處于空白。排污費征管效率是反映制度執行的重要指標，即在既定的技術和制度水平下，監管投入所帶來的效益。近年來一些學者利用DEA模型對稅收征管效率進行了研究[6]，環境稅被認為是準稅收手段，因此，本文將對排污費征管的投入產出變量進行界定，利用測量DEAMalmquist測量排污費征管全要素效率和動態變化，并對其影響因素進行回歸分析，從而提出可行性的對策。

1研究方法和模型構建

1.1數據包絡分析方法（DEA）

數據包絡分析方法由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出[7]，該方法的原理主要是通過保持決策單元（DMU，Decision Making Units）的輸入或者輸出不變，借助于數學規劃和統計數據確定相對有效的生產前沿面，將各個決策單元投影到DEA的生產前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性。這一方法被廣泛運用于金融、企業項目和城市發展生產效率的評估等，其最基本的就是BBC和CCR模型，以下是CCR模型：

s.t.

MAXα∑n1j=1λjxij+s-=αx0，i=1，2，3……m

∑n1j=1λjyrj-s+=y0，r=1，2，3……n

s-，s+，λj≥0，j=1，2，3……n

模型1DEACCR模型

在模型1中，xij和yrj是DMU的投入和產出量，x0和y0是特定的投入和產出值，α是設定的參量，s-，s+分別是投入和產出的松弛，λj是每一種投入和產出的權系數。如果α*=1，則此測評DMU是弱DEA有效；如果α*=1，s-*=0，s+*=0，此測評DMU是DEA有效，此則稱為效率評價的經典模型。但如果規模報酬可變（VRS），同時加入∑n1j=1λj=1的約束條件，那將變成BCC模型。

高樹婷等：基于DEAMalmquist方法的中國區域排污費征管效率分析中國人口·資源與環境2014年第2期1.2Malmquist生產率指數

Malmquist生產率指數是基于DEA方法上提出的，其優點在于：不需要投入與產出變量的價格信息，不必事先對研究主題的生產函數模型進行假定，能夠被分解為生產效率變化和技術進步變化兩個部分，排污費征管效率是全要素變化，不僅包含技術變化同時也包含生產效率變化，同時其規模效益也是變化的，符合本文要求，與BCC和CCR模型對比，更為合適（如模型2）。

Mt+10=Dt（xt+10，yt+10）1Dt（xt0，yt0）×Dt+1（xt+10，yt+10）1Dt+1（xt0，yt0）0.5

模型2Malmquist生產率指數

對于投入x∈A，產出y∈B，t期生產可能集合St，St顯然由所有在t時可行的投入和產出組合構成，相對于t期St生產可能集的產出距離函數定義為Dt，即

Dt（xs，ys）=inf（θ|（xs，ys/θ））

由定義Dt（xs，ys）≤1等價于（xs，ys）∈St，Dt（xs，ys）=1等價于（xs，ys）位于生產可能集St前沿面上。綜合效率改善指數一定程度上描述了t到t+1時刻之間的組織管理水平變化，我們定義為效率改善部分。技術變化指數描述了前沿科技的變化，我們定義為技術進步部分。

1.3變量選取

從已知的研究可得，進行宏觀或者政策層面的效率分析的關鍵點在于合理地定義投入和產出變量，周景博、陳妍[8]將經濟發展歸結于人力、自然和人造三類資本，并從經濟發展水平、居民消費水平、環境容量資源等方面論述對環境效率的影響，得出環境容量資源的投入是最大的影響因素的結論。其從人力、自然和人造三類資本出發，從資源的利用角度比較全面地分析環境效率的影響集合，同樣地，本文將從人力、資源和人造資本三個方面來界定排

工業廢氣排放達標率人造資本1監管經費

監管設備

污費監管投入，如表1所示。

如表1所示，通常排污費征管由從事人員、污染物排放和從事經費相關，即人力、資源和人造資本三個方面。在人力資本方面主要有兩個投入變量：征管人員年末數和征管人員教育水平。征管人員年末數按環境監察人員和環境監測人員數計算。自然資本方面，應以水污染物、大氣污染物、固體廢物排放量以及噪聲污染情況為投入變量，廢水排放征收額主要對象是化學需氧量（COD）和氨氮化物，廢氣排放征收額主要對象是SO2和氮氧化物，因此廢水和廢氣排放分別以兩者總和為投入指標。人造資本主要包括經費和設備投入，監管經費以各省市排污收費征收經費投入，采用各省市環境監測與監察支出作為財力投入指標；設備投入關乎監管技術效率，但由于不同省市投入設備的規模與其污染程度有關，用投入設備的絕對值作為投入變量不能反映監管的技術水平，以監管設備與一般工業企業排污單位申報核定戶數的比值將監管水平與當地生產企業掛鉤，能夠真正反映監管的技術水平，但由于總的監管設備數并沒有統計，這里以廢氣污染物在線監測儀器套數（套）除以一般工業企業排污單位申報核定戶數作為投入指標。

產出主要有兩大方面：排污費征收額和執行效率。產出成果最重要的一個指標是各地區排污費征收額，包括總征收額，污水、廢氣、固體和噪聲征收額；而執行效率也反映了一個地區的努力程度，這一比重越高，說明該地區征管的質量水平越高，其以工業廢水排放達標率、廢氣排放達標率等為投入指標。

排污費的一個重要目的是促進企業減少污染物排放，保護環境，在模型中如果加入環境質量的有關指標可能計算結果相對好些，由于環境質量指標及其數據的選取存在一定的難度，本文選取廢水達標率和SO2達標率兩項指標，希望在后續工作中再嘗試選取質量指標進行估算。

1.4數據來源和處理

本文的主要目的是測量2005-2010年各省市排污費效率狀況，數據來源于2006-2011年中國環境統計年鑒和財政統計年鑒。2005年和2010年部分數據有缺失，主要通過等差、均值等平滑處理方法進行填補。

2征管效率評價

使用DEAMalmquist模型分別對全國各省市2005-2010年環境效率進行計算，為了對不同地區進行對比分析，本文對其征管效率進行排名，同時將全要素征管效率分解為純技術效率和規模效率。

2.1排污費征管效率整體情況

模型計算結果表明（見表2），全國各省市征管效率值普遍比較高，基本處于0.6-1之間，其中，又以北京、上海、廣東等省市較高。同時，平均值逐年提高趨勢明顯，以排名最后的云南省為例，2005年至2010年，由0.674提高到0.720。此數據結果較程丹潤、李靜[9]和胡鞍鋼、鄭京海[10]等人統計的環境效率和技術效率都高，表明征管相對于經濟發展效率更為有效。

處于生產前沿面的省市呈上升趨勢，如2005年征管

23個，表明隨著經濟的發展，現有的排污費征管方式逐漸調整以滿足經濟發展的需求。6年來征管效率始終有效的省市為北京、天津、內蒙古、遼寧、上海、山東、廣西、廣東、貴州、西藏、青海、寧夏、新疆。這些省市可以分為兩組：一組是北京、天津、山東、上海、廣西、廣東等東部經濟發達地區，這些地區經濟發展水平快，但由于生產技術水平較高，污染物排放量較少，同時征管技術設備比較先進，征管執行率也比較高，因此征管效率處于前沿面上；另一組是青海、貴州、西藏、寧夏和新疆，這些地區經濟發展相對比較落后，盡管監管技術和監管設備在絕對值上較少，但由于經濟欠發達，污染物排放較小，因此其監管效率也處于前沿面。

而處于非前沿面的省市有河南、甘肅、河北、四川、重慶、湖北、湖南、山西、黑龍江、浙江、江蘇、吉林、天津、海南、江西、陜西、福建、安徽和云南等。其中湖北、湖南、山西、安徽和河南是中部地區，隨著“中部崛起”政策推行，重工業和加工業發展迅速，目前的征管設備、投入和運行方式并不能夠滿足產業結構的轉變，尤其是有鋼鐵冶金、煤礦開采等高能耗型產業發展；吉林、遼寧和河北都處于老工業區，第二產業始終處于較高水平，對資源和環境的依賴較大，污染物排放量較大；青海、甘肅、四川、重慶和云南等西部地區生態環境較為脆弱，環境開發成本很高，監管成本高，所以征管效率一直較為低下。而浙江、江蘇和福建由于經濟發展處于轉型過程中，環保壓力較大。

2.2排污費純技術效率和規模效率

排污費征管效率變動是各種效率變動綜合的結果，不僅包括生產率（effch）、技術效率（techch）的變動，也包括純技術效率（pech）、規模效率（sech）和全要素增長率（tfpch）的變動，其中綜合的技術效率，即生產率=純技術效率×規模效率。純技術效率反映的是DMU在一定（最優規模時）投入要素下的生產效率，生產效率反映的是實際規模與最優生產規模的差距，分解為純技術效率和規模效益。排污費征管效率的數據如表3所示。

表3中表明，排污費征管的技術效率、純技術效率、規模效益和全要素生產率的變動與綜合生產率變動是一致的，同時2005-2010年間純技術效率和規模效率是互動的，并不存在“技術先進，規模落后”的悖論，排污費征管的純技術效率是由于管理和技術等因素影響的生產效率，規模效率是由于規模因素影響的生產效率。兩者只要有一種效率發生變化時，便會產生“溢出效應”，影響另一方從而使得兩者趨向同方向變動。雖然所有省市的純技術效率變動均值都大于1，但絕大部分省市的技術效率變動都小于1，這是因為它們在時間軸上管理和技術都有相對進步，但是對比全國平均發展水平，其技術效率都降低了，即技術效率小于1。

不僅如此，所有省市的全要素生產率變動均值基本和技術效率持平，而全要素生產全要素生產率不僅包括技術進步和規模效應，還包括專業化和生產創新，這表明征管制度在2005-2010年間并沒有太大變化或沒有起到相應的作用。除北京、西藏等少數省份外，其他的全要素生產

3影響排污費征管效率的因素

關于影響排污費征管效率的因素，目前的研究分析并不全面。岳書敬、劉富華[11]認為SO2和CO2等排放作為影響經濟增長的因子，同時也影響環境效率和征管效率；劉忠慶、李淑英[1]74-75將環境制度作為影響征管效率的關鍵因素，環境管制直接對征管效率產生正效應。楊得前[6]23-24認為影響稅收征管效率的因素有經濟發展水平、新技術的采用以及純技術效率的變化等。筆者認為污費征管效率既涉及到征管方式、制度、結構、技術、人員和排污費等各個方面，這些因素歸結起來可分為三個方面：制度、征管結構和排污量。制度是影響排污征管效率的核心因素，是制約經濟和社會發展的動力，通過完善制度，可以減少征管過程中的不確定性和交易費用，提高排污費征管效率，但如前文所述，在2005-2010年排污費征管制度并沒有發生影響性變化或起到應有的作用，因此，在這里將制度因素作為啞變量。前文亦表明征管結構是目前對征管效率影響最大的因素，征管結構包括了征管的整個過程，其中包括征管人員、征管經費、征管設備等等，這些子變量的存在使得征管結果能夠對征管效率起重要作用，征管人員具體以年末從事環境監測人員數作為指標，征管經費以年末監管費用作為指標，征管設備和之前的投入一樣，以廢氣治理設施數除以一般工業企業排污單位申報核定戶數比值為指標。不僅如此，排污量也是影響排污效率的重要因素，排污量的多少直接影響到排污征管結構，從而影響了征管效率，但兩者并不存在多重共線性，排污量指標是廢水、廢氣和固體廢棄物排放量。3.1結果分析

表4中R2為0.402，表明模型擬合優度相對不錯，各個因素的相關系數、標準差、t值和P值也能夠在拒絕異方差的零假設。

回歸結果表明：①廢水、廢氣和固體廢棄物排放對監管效率呈明顯的負相關關系，尤其是廢氣和固體廢棄物；廢水排放量、廢氣排放量、固體廢棄物排放量和監管經費呈弱的負相關關系。②監管設備、勞動力對監管效率有顯著的正影響：隨著監管設備和人員不斷投入，監管效率不斷提高。監管設備每提高0.015個單位，則監管效率提高1個單位，而征管人員每增加0.179個單位，則監管效率同樣提高1個單位；同時，調整征管人員、征管設備，從而改善征管效率。

4結語

研究表明，2005年至2010年，各省市自治區排污費征收效率，且逐年提高趨勢明顯。各省之間征管效率得分存在一定的差異，表明各地污染防治的特點和排污費征收管理投入存在一定的差異。

監管水平對征收效率影響較為明顯，設備更新對征管效率也有直接正效應并產生技術的溢出效應。云南、陜西等中西部地區分析發現，征收效率低的原因是這些地區生態環境較為脆弱，環境開發成本很高，隨著“中部崛起”和“西部大開發”戰略的推廣，經濟增長迅速，同時，人員和設備的短缺使得監管也比較困難，所以征管效率一直較為低下；而北京、天津和浙江等東部沿海地區環境效率高的原因是經濟發展的產業結構完善，污染物排放效率較高，監測技術先進，環境經費相對比較富裕，基本能夠滿足日益增長的環境污染排放水平，因此征管效率一直比較高。同時，在全國范圍內征管效率對征收額有絕對的正效應，每提高1%單位的征管效率，則征收額度將提高61.84萬元。

基于本文的分析可得的主要結論為監管設備、勞動力對監管效率有顯著的正影響，而經費投入對監管效率產生弱的負效應。下面根據此結論從監管人員、設備和執行三個方面給出提高排污征管效率的政策及管理建議：

（1）監管人員數量適中，加強能力建設，按需重點分布。人員數量方面，監管人員不足或過多均不能使監管效率得到最優，因此可以保證監管工作開展為前提、盡可能降低管理成本的原則配備監管人員；人員素質方面，加強監管人員的能力建設，尤其是領導干部的職能意識、決策能力、隊伍建設，以及基層操作人員對所在崗位重要性的認識、知識技能水平、應變能力等；另外，合理調配人員的分布，地域上重視中西部地區的人員配備，監管內容方面重視廢氣和固體廢棄物監管的人員配備。

（2）更新監管設備，充分發揮高科技設備作用，完善設備管理。設備性能優劣直接影響監管效率，針對設備陳舊的地區或監管領域，集中資金投入先進的監管設備，以淘汰低效率、低精度、低準確率的陳舊設備；其次，利用高科技監管設備，結合高素質的人員配備，兼具軟硬件優勢高效開展監管工作。

（3）建立完善的監測體系，強化監管執行。建立完善的監測體系，搭建全面的監測網絡和信息渠道，使得各部門和地區之間監測信息的充分利用；強化監管執行，監管工作做到部門和人員的責任制，對不同的企業和單位可采取不同的監察頻率和方式，重點排污需加強定點核查。

（編輯：劉呈慶）

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