基于DEA—Malmquist方法的中国区域排污费征管效率分析

高树婷　苏伟光　杨琦佳

摘要 排污收费制度是我国一项基本的环境管理制度，但目前排污收费制度还不够完善，征管效率受到许多质疑。为了探究我国排污费征管效率水平及其影响因素，本文利用数字包络分析方法（DEA模型）和Malmquist指数对我国排污费征管效率进行实证研究。基于面板数据对我国31个省市自治区2005-2010年的排污费征管效率变化状况进行测算，分析排污费征管效率的变化情况以及影响因素，并测算征管效率对排污费增长的贡献率。研究表明：①2005年至2010年全国征管效率水平普遍比较高，效率值基本处于0.6-1之间，且呈逐年提高趋势；②各省之间征管效率存在一定的差异， 其中，北京、天津、内蒙古、辽宁、上海等12个省市始终征管有效，而云南、安徽、福建、陕西、江西和江苏、浙江等19个省市远离效率前沿面；③废水、废气和固体废弃物排放等因素与监管效率呈明显的负相关关系，监管设备、劳动力对监管效率有显著的正影响；④监管效率对排污费征收额有绝对的正效应，即每提高1%的征管效率，则征收额度将提高61.84万元。最后，从监管人员、设备和监管体系三个方面给出提高排污征管效率的政策及管理建议。

关键词DEA模型；Malmquist指数；排污费征管效率；区域

中图分类号F062文献标识码A文章编号1002-2104（2014）02-0023-07doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.02.004

排污收费制度自1979年提出以来，在环境管理中发挥着重要作用，随着环境保护与经济发展从相对立向相融合发展，环境保护中越来越重视经济手段的应用，同时排污收费政策日益受到关注。近年来排污费征管问题研究“方兴未艾”，目前研究主要集中于两个方面：①基于政策层面的研究：刘忠庆、李淑英[1]系统地论述了排污费征收存在的问题和原因，并在政策层面提出可行性的对策；杨朝飞[2]则对排污费改革进行探讨，提出了污染者负担原则、“总量控制、超标处罚”、科学制定排污收费标准和有序推进税费改革等提高征管效率等措施，但这些研究仅在宏观层面估量排污费征收的效率，缺乏实际的数据支持，说服力较差。②基于环境效率层面的研究：王兵、吴延瑞、颜鹏飞[3]考虑在环境效率的影响下，对全要素生产率增长的因素进行了实证检验；陈茹、王兵、卢金勇[4]测度了2000-2007年东部工业在考虑SO2和不考虑SO2 排放情况下的效率、生产率增长及其成份的增长率，并且估计出了环境管制给企业带来的成本；李胜文、李新春、杨学儒[5]使用作投入变量法对我国1986-2007年省级环境效率进行了估算，强调环境管制对环境效率在不同省区的影响；但这些研究都是探讨环境管制对环境效率的影响，国内对直接基于排污费征管的投入产出计算其效率（排污费征管效率）的研究还处于空白。排污费征管效率是反映制度执行的重要指标，即在既定的技术和制度水平下，监管投入所带来的效益。近年来一些学者利用DEA模型对税收征管效率进行了研究[6]，环境税被认为是准税收手段，因此，本文将对排污费征管的投入产出变量进行界定，利用测量DEAMalmquist测量排污费征管全要素效率和动态变化，并对其影响因素进行回归分析，从而提出可行性的对策。

1研究方法和模型构建

1.1数据包络分析方法（DEA）

数据包络分析方法由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出[7]，该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU，Decision Making Units）的输入或者输出不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。这一方法被广泛运用于金融、企业项目和城市发展生产效率的评估等，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的投入和产出量，x0和y0是特定的投入和产出值，α是设定的参量，s-，s+分别是投入和产出的松弛，λj是每一种投入和产出的权系数。如果α*=1，则此测评DMU是弱DEA有效；如果α*=1，s-*=0，s+*=0，此测评DMU是DEA有效，此则称为效率评价的经典模型。但如果规模报酬可变（VRS），同时加入∑n1j=1λj=1的约束条件，那将变成BCC模型。

高树婷等：基于DEAMalmquist方法的中国区域排污费征管效率分析中国人口·资源与环境2014年第2期1.2Malmquist生产率指数

Malmquist生产率指数是基于DEA方法上提出的，其优点在于：不需要投入与产出变量的价格信息，不必事先对研究主题的生产函数模型进行假定，能够被分解为生产效率变化和技术进步变化两个部分，排污费征管效率是全要素变化，不仅包含技术变化同时也包含生产效率变化，同时其规模效益也是变化的，符合本文要求，与BCC和CCR模型对比，更为合适（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生产率指数

对于投入x∈A，产出y∈B，t期生产可能集合St，St显然由所有在t时可行的投入和产出组合构成，相对于t期St生产可能集的产出距离函数定义为Dt，即

Dt（xs，ys）=inf（θ|（xs，ys/θ））

由定义Dt（xs，ys）≤1等价于（xs，ys）∈St，Dt（xs，ys）=1等价于（xs，ys）位于生产可能集St前沿面上。综合效率改善指数一定程度上描述了t到t+1时刻之间的组织管理水平变化，我们定义为效率改善部分。技术变化指数描述了前沿科技的变化，我们定义为技术进步部分。

1.3变量选取

从已知的研究可得，进行宏观或者政策层面的效率分析的关键点在于合理地定义投入和产出变量，周景博、陈妍[8]将经济发展归结于人力、自然和人造三类资本，并从经济发展水平、居民消费水平、环境容量资源等方面论述对环境效率的影响，得出环境容量资源的投入是最大的影响因素的结论。其从人力、自然和人造三类资本出发，从资源的利用角度比较全面地分析环境效率的影响集合，同样地，本文将从人力、资源和人造资本三个方面来界定排

工业废气排放达标率人造资本1监管经费

监管设备

污费监管投入，如表1所示。

如表1所示，通常排污费征管由从事人员、污染物排放和从事经费相关，即人力、资源和人造资本三个方面。在人力资本方面主要有两个投入变量：征管人员年末数和征管人员教育水平。征管人员年末数按环境监察人员和环境监测人员数计算。自然资本方面，应以水污染物、大气污染物、固体废物排放量以及噪声污染情况为投入变量，废水排放征收额主要对象是化学需氧量（COD）和氨氮化物，废气排放征收额主要对象是SO2和氮氧化物，因此废水和废气排放分别以两者总和为投入指标。人造资本主要包括经费和设备投入，监管经费以各省市排污收费征收经费投入，采用各省市环境监测与监察支出作为财力投入指标；设备投入关乎监管技术效率，但由于不同省市投入设备的规模与其污染程度有关，用投入设备的绝对值作为投入变量不能反映监管的技术水平，以监管设备与一般工业企业排污单位申报核定户数的比值将监管水平与当地生产企业挂钩，能够真正反映监管的技术水平，但由于总的监管设备数并没有统计，这里以废气污染物在线监测仪器套数（套）除以一般工业企业排污单位申报核定户数作为投入指标。

产出主要有两大方面：排污费征收额和执行效率。产出成果最重要的一个指标是各地区排污费征收额，包括总征收额，污水、废气、固体和噪声征收额；而执行效率也反映了一个地区的努力程度，这一比重越高，说明该地区征管的质量水平越高，其以工业废水排放达标率、废气排放达标率等为投入指标。

排污费的一个重要目的是促进企业减少污染物排放，保护环境，在模型中如果加入环境质量的有关指标可能计算结果相对好些，由于环境质量指标及其数据的选取存在一定的难度，本文选取废水达标率和SO2达标率两项指标，希望在后续工作中再尝试选取质量指标进行估算。

1.4数据来源和处理

本文的主要目的是测量2005-2010年各省市排污费效率状况，数据来源于2006-2011年中国环境统计年鉴和财政统计年鉴。2005年和2010年部分数据有缺失，主要通过等差、均值等平滑处理方法进行填补。

2征管效率评价

使用DEAMalmquist模型分别对全国各省市2005-2010年环境效率进行计算，为了对不同地区进行对比分析，本文对其征管效率进行排名，同时将全要素征管效率分解为纯技术效率和规模效率。

2.1排污费征管效率整体情况

模型计算结果表明（见表2），全国各省市征管效率值普遍比较高，基本处于0.6-1之间，其中，又以北京、上海、广东等省市较高。同时，平均值逐年提高趋势明显，以排名最后的云南省为例，2005年至2010年，由0.674提高到0.720。此数据结果较程丹润、李静[9]和胡鞍钢、郑京海[10]等人统计的环境效率和技术效率都高，表明征管相对于经济发展效率更为有效。

处于生产前沿面的省市呈上升趋势，如2005年征管

23个，表明随着经济的发展，现有的排污费征管方式逐渐调整以满足经济发展的需求。6年来征管效率始终有效的省市为北京、天津、内蒙古、辽宁、上海、山东、广西、广东、贵州、西藏、青海、宁夏、新疆。这些省市可以分为两组：一组是北京、天津、山东、上海、广西、广东等东部经济发达地区，这些地区经济发展水平快，但由于生产技术水平较高，污染物排放量较少，同时征管技术设备比较先进，征管执行率也比较高，因此征管效率处于前沿面上；另一组是青海、贵州、西藏、宁夏和新疆，这些地区经济发展相对比较落后，尽管监管技术和监管设备在绝对值上较少，但由于经济欠发达，污染物排放较小，因此其监管效率也处于前沿面。

而处于非前沿面的省市有河南、甘肃、河北、四川、重庆、湖北、湖南、山西、黑龙江、浙江、江苏、吉林、天津、海南、江西、陕西、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区，随着“中部崛起”政策推行，重工业和加工业发展迅速，目前的征管设备、投入和运行方式并不能够满足产业结构的转变，尤其是有钢铁冶金、煤矿开采等高能耗型产业发展；吉林、辽宁和河北都处于老工业区，第二产业始终处于较高水平，对资源和环境的依赖较大，污染物排放量较大；青海、甘肃、四川、重庆和云南等西部地区生态环境较为脆弱，环境开发成本很高，监管成本高，所以征管效率一直较为低下。而浙江、江苏和福建由于经济发展处于转型过程中，环保压力较大。

2.2排污费纯技术效率和规模效率

排污费征管效率变动是各种效率变动综合的结果，不仅包括生产率（effch）、技术效率（techch）的变动，也包括纯技术效率（pech）、规模效率（sech）和全要素增长率（tfpch）的变动，其中综合的技术效率，即生产率=纯技术效率×规模效率。纯技术效率反映的是DMU在一定（最优规模时）投入要素下的生产效率，生产效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距，分解为纯技术效率和规模效益。排污费征管效率的数据如表3所示。

表3中表明，排污费征管的技术效率、纯技术效率、规模效益和全要素生产率的变动与综合生产率变动是一致的，同时2005-2010年间纯技术效率和规模效率是互动的，并不存在“技术先进，规模落后”的悖论，排污费征管的纯技术效率是由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于规模因素影响的生产效率。两者只要有一种效率发生变化时，便会产生“溢出效应”，影响另一方从而使得两者趋向同方向变动。虽然所有省市的纯技术效率变动均值都大于1，但绝大部分省市的技术效率变动都小于1，这是因为它们在时间轴上管理和技术都有相对进步，但是对比全国平均发展水平，其技术效率都降低了，即技术效率小于1。

不仅如此，所有省市的全要素生产率变动均值基本和技术效率持平，而全要素生产全要素生产率不仅包括技术进步和规模效应，还包括专业化和生产创新，这表明征管制度在2005-2010年间并没有太大变化或没有起到相应的作用。除北京、西藏等少数省份外，其他的全要素生产

3影响排污费征管效率的因素

关于影响排污费征管效率的因素，目前的研究分析并不全面。岳书敬、刘富华[11]认为SO2和CO2等排放作为影响经济增长的因子，同时也影响环境效率和征管效率；刘忠庆、李淑英[1]74-75将环境制度作为影响征管效率的关键因素，环境管制直接对征管效率产生正效应。杨得前[6]23-24认为影响税收征管效率的因素有经济发展水平、新技术的采用以及纯技术效率的变化等。笔者认为污费征管效率既涉及到征管方式、制度、结构、技术、人员和排污费等各个方面，这些因素归结起来可分为三个方面：制度、征管结构和排污量。制度是影响排污征管效率的核心因素，是制约经济和社会发展的动力，通过完善制度，可以减少征管过程中的不确定性和交易费用，提高排污费征管效率，但如前文所述，在2005-2010年排污费征管制度并没有发生影响性变化或起到应有的作用，因此，在这里将制度因素作为哑变量。前文亦表明征管结构是目前对征管效率影响最大的因素，征管结构包括了征管的整个过程，其中包括征管人员、征管经费、征管设备等等，这些子变量的存在使得征管结果能够对征管效率起重要作用，征管人员具体以年末从事环境监测人员数作为指标，征管经费以年末监管费用作为指标，征管设备和之前的投入一样，以废气治理设施数除以一般工业企业排污单位申报核定户数比值为指标。不仅如此，排污量也是影响排污效率的重要因素，排污量的多少直接影响到排污征管结构，从而影响了征管效率，但两者并不存在多重共线性，排污量指标是废水、废气和固体废弃物排放量。3.1结果分析

表4中R2为0.402，表明模型拟合优度相对不错，各个因素的相关系数、标准差、t值和P值也能够在拒绝异方差的零假设。

回归结果表明：①废水、废气和固体废弃物排放对监管效率呈明显的负相关关系，尤其是废气和固体废弃物；废水排放量、废气排放量、固体废弃物排放量和监管经费呈弱的负相关关系。②监管设备、劳动力对监管效率有显著的正影响：随着监管设备和人员不断投入，监管效率不断提高。监管设备每提高0.015个单位，则监管效率提高1个单位，而征管人员每增加0.179个单位，则监管效率同样提高1个单位；同时，调整征管人员、征管设备，从而改善征管效率。

4结语

研究表明，2005年至2010年，各省市自治区排污费征收效率，且逐年提高趋势明显。各省之间征管效率得分存在一定的差异，表明各地污染防治的特点和排污费征收管理投入存在一定的差异。

监管水平对征收效率影响较为明显，设备更新对征管效率也有直接正效应并产生技术的溢出效应。云南、陕西等中西部地区分析发现，征收效率低的原因是这些地区生态环境较为脆弱，环境开发成本很高，随着“中部崛起”和“西部大开发”战略的推广，经济增长迅速，同时，人员和设备的短缺使得监管也比较困难，所以征管效率一直较为低下；而北京、天津和浙江等东部沿海地区环境效率高的原因是经济发展的产业结构完善，污染物排放效率较高，监测技术先进，环境经费相对比较富裕，基本能够满足日益增长的环境污染排放水平，因此征管效率一直比较高。同时，在全国范围内征管效率对征收额有绝对的正效应，每提高1%单位的征管效率，则征收额度将提高61.84万元。

基于本文的分析可得的主要结论为监管设备、劳动力对监管效率有显著的正影响，而经费投入对监管效率产生弱的负效应。下面根据此结论从监管人员、设备和执行三个方面给出提高排污征管效率的政策及管理建议：

（1）监管人员数量适中，加强能力建设，按需重点分布。人员数量方面，监管人员不足或过多均不能使监管效率得到最优，因此可以保证监管工作开展为前提、尽可能降低管理成本的原则配备监管人员；人员素质方面，加强监管人员的能力建设，尤其是领导干部的职能意识、决策能力、队伍建设，以及基层操作人员对所在岗位重要性的认识、知识技能水平、应变能力等；另外，合理调配人员的分布，地域上重视中西部地区的人员配备，监管内容方面重视废气和固体废弃物监管的人员配备。

（2）更新监管设备，充分发挥高科技设备作用，完善设备管理。设备性能优劣直接影响监管效率，针对设备陈旧的地区或监管领域，集中资金投入先进的监管设备，以淘汰低效率、低精度、低准确率的陈旧设备；其次，利用高科技监管设备，结合高素质的人员配备，兼具软硬件优势高效开展监管工作。

（3）建立完善的监测体系，强化监管执行。建立完善的监测体系，搭建全面的监测网络和信息渠道，使得各部门和地区之间监测信息的充分利用；强化监管执行，监管工作做到部门和人员的责任制，对不同的企业和单位可采取不同的监察频率和方式，重点排污需加强定点核查。

（编辑：刘呈庆）

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