中国环境规制绩效评价指标体系构建与测度

刘洋+张瑞+高艳红

内容摘要：环境规制对建设美丽中国、实现生态文明具有重要的作用。本文在设计中国环境规制绩效评价体系基础之上，运用非径向超效率DEA模型计算了中国的环境规制效率。研究发现：中国环境规制绩效存在区域差异，总体而言东部发达省份优于其他省份；中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势，横向比较发现东部地区的规制效率最高、西部最低；区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，西部地区的地区差异最大，中部地区偏小。基于研究结论文章最后提出针对性政策建议。

关键词：环境规制 绩效评价 Super-SBM模型

问题的提出

改革开放以来，中国已经建立特色的环境管理体系，形成了适合本国国情的机构体制和法律规章。目前，中国节能减排体系已经构建了节能法规标准体系、政策支持体系、技术支撑体系、监督管理体系在内的体系框架，重点污染源在线监控与环保执法监察相结合的减排监督管理体系初步建立。尽管“十一五”时期节能减排和生态建设取得了积极成效，但能源消耗仍然偏高，环境污染比较严重，生态环境仍十分脆弱。2010年中国单位GDP能耗是世界平均水平的2.2倍。由此可见，在中国加速工业化阶段，这种环境规制体系对于加强环境约束、完善倒逼机制有着重要的作用，有助于缓解资源环境约束，应对全球气候变化，促进经济发展方式转变，建设资源节约型、环境友好型社会，增强可持续发展能力。

已有研究文献将研究焦点放在环境效率上。Zhu和Scheel等人还提出一个倒数转换办法，把非期望产出的倒数作为期望产出处理（倒数转换法）。Seiford和Zhu（2002）提出寻找一个转换向量使所有负的非期望产出转变成正值（转换向量法）。Fare等人提出了一个基于弱可处置性和产出角度的方向性距离函数（方向性距离函数法）。此外，Tone（2003）提出了一个基于松弛测度的DEA模型处理非期望产出（SBM模型法），尽可能地考虑了由于角度和径向的选择造成的投入产出松弛性问题。根据已有学者验证， SBM模型属于DEA模型中的非径向和非角度的度量方法，它能够避免径向和角度选择的差异带来的偏差和影响，比起其他模型更能体现效率评价的本质（刘勇等，2010）。陈德敏和张瑞（2012）最早将环境规制具体手段作为考虑要素引入到计量模型中，探索不同环境规制手段对能源效率的影响机制。

本文在构建中国环境规制绩效评价体系的基础上，采用更能体现效率评价本质的SBM模型，同时考虑充分效率排序问题，选取Sup-SBM模型计算环境规制效率，将环境规制手段作为具体考虑因素引入到效率测算中，计算2000-2010年中国环境规制绩效及其变动特征，以期为中国环境规制提供决策性参考。

环境规制绩效评价指标体系构建

（一）设计依据

环境规制绩效可以用环境规制效率表示，也称环境管理效率和环境治理效率，一般是指国家在行使环境保护的管理职能、从事管理活动时所获得的环境效益同所投入的环境治理成本之间的比例关系（王晓宁等，2006）。在设定环境规制绩效评价的指标体系时，需要具体考虑国家环境规制的体制，尤其是当前的环境规制制度框架（见图1）。所谓中国环境管理制度的体系框架，是指从整体上看，中国的环境管理制度已具雏形，已远不是单项制度的“构件”的简单堆砌，而是一个由新老制度构成的并初具规模的有机整体。其中环境影响评价、“三同时”和排污收费等“老三项”制度产生于国内环境保护工作的初创时期，于1979年9月13日第五届全国人民代表大会常务委员会通过的《中华人民共和国环境保护法（试行）》中确立。“老三项”制度在我国环境保护工作中，尤其是在环境保护的开创阶段，对控制环境污染的发展，保护生态环境起到了巨大作用，被称为环境管理的“三大法宝”。 另外，构建环境规制绩效指标体系，还要根据数据的可获得性和连贯性考虑，因此也必须遵从一定的原则。

（二）设计原则

设计中国环境规制效率评价指标体系短期目标是通过将环境规制机构的效率结构系统中所涉及的所有领域的复杂关系简单化，用简化的评价指标获取尽可能多的评价信息，科学合理评估中国环境规制绩效。另外，完善的环境规制机构效率评价指标体系还应对政府效率结构的各个方面发生的变化趋势和变化程度进行反应，由此发现阻碍和影响环境规制机构效率持续提高的不利因素，分析原因，并采取积极有效的对策。设计环境规制效率评价的长期目标是实现中国经济、环境的可持续性发展。为使指标评价体系更加科学合理，设计时遵循科学性、系统性、层次性和有效性原则。

（三）指标选择与体系构建

输入指标：本文在选取环境规制成本指标时，根据国家政策的规定以及数据的可得性，略去不可计量的政府环境规制成本指标，将环境规制的人力投入、物力投入与财力投入等可计量的政府环境规制成本指标作为环境规制成本指标，故以下将从环境规制的人力投入指标、物力投入指标与财力投入指标三个维度详细阐述环境规制的成本指标。

输出指标：政府规制的收益在经济上可分为直接收益与间接收益，直接收益可以用货币形式计量，间接收益则是政府的活动对整个经济生活提供的一种方便，虽然很难用货币来直接测度，但是这种收益人们可以感受到。对于政府环境规制收益来说，多数专家学者对其指标的分类大都大同小异，这里笔者也不例外。以下将从环境规制过程中的污染控制指标（动态指标）与环境规制完成后的环境质量指标（静态指标）两个方面来刻画环境规制的收益指标。

根据体系构建的目标、思路、原则，以及指标选取的结果，构建中国环境规制效率评价体系，如图2所示。

模型选择与指标说明

（一）Super-SBM模型

数据包络分析（DEA）是Charnes、Coopor&Rhodes于1978年首先提出的评价生产效率的非参数方法。传统DEA包括CCR、BCC模型，随着研究的深入，学术界针对研究对象输入与输出变量的不同，对DEA模型进行不断的改进与完善。传统DEA对效率测评的思想属于径向（radial）和线性分段（piece-wise-linear）理论，强调可处置性来确保效率边界或无差异曲线的凸性（convex），却会造成投入要素的“松弛”问题。如果不考虑投入要素的“松弛”的影响直接运用CCR和BCC模型，有可能造成对效率测评的偏误。为了解决传统DEA方法的估算偏差问题，本研究选用SBM模型（Slacks-Based Measure）。SBM模型由Tone（2001）提出，它是以松弛变量测度为基础的DEA效率分析法，可理解为利润最大化的一种分析技术。SMB模型以优化其松弛变量为目标函数，通过非射线方式，同时考虑投入项与产出项的差额来估计效率值，是非径向、非角度的DEA模型，其分式规划的形式为：endprint

（1）

（2）

（3）

其中，ρ为效率评价标准；m为投入要素种类，k为产出种类，λ为列向量；x0 和y0 分别为待评估决策单元的投入和产出向量。xi0 和yr0 分别为向量x0 和y0 的元素，si- 为松弛投入s- 的元素，si+ 为松弛产出s+ 的元素。

为了解决有效单元之间的排序问题，Tone（2002）在SBM模型的基础上提出Super-SBM模型，即允许效率值大于或等于1，可对有效单元（SBM模型中效率值等于1的决策单元）进行排序。生产单元（x0 ，y0 ）的Super-SBM规划问题可以写为：

（4）

其中，最优解ρ*无量纲，且允许SBM的效率值大于1，这样就鉴别了具有充分效率的SBM模型的排序及差别程度。

（二）数据说明

数据来源于《中国统计年鉴》（2001-2011），《中国环境统计年鉴》（2001-2011）与《中国环境年鉴》（2001-2011）以及中国环境统计年报等资料。在对原始数据进行收集之后，接下来应该对原始数据进行处理使之能够符合综合效率实证分析的需要。本部分的数据处理过程是由定基化与正向化两个操作步骤组成的：第一步，定基化过程。指将2001-2010年每年的环境污染治理投资总额（亿元）经当年的固定资产投资指数折算后所得到的剔除通货膨胀的真实环境治理投资额；第二步，正向化过程。指将环境污染事件发生次数（次）与化学需氧量（COD）排放量（万吨）两个逆向指标经公式y=1/x变换转化为正向指标。由于模型要求强平衡面板数据，对于缺省数据，采用移动平均的方式获得。基于研究一致性考虑，重庆市数据合并于四川省；西藏数据缺乏严重，故略去；另外，本研究不考虑港澳台地区。

省域环境规制效率评价结果及其变动特征

根据中国环境规制效率评价指标体系及上述Super-SBM模型计算方法，本文选取2000-2010中国29个省市相关面板数据作为样本，采用DEA-Solver pro5.0软件进行计算，结果如表1所示。

为了进一步了解我国省域环境规制效率的分布情况，以各省份地区生产总值的自然对数为Y轴，以省域2000-2010年平均规制效率值为X轴，做散点图如图3所示。X=1为最佳前沿轴线，在左侧的省份均未达到最佳规制效率前沿，存在效率损失，右侧代表超出前沿面；处在越高的位置代表经济发展水平越高。从而可以看出，处在越靠近右上方的位置越能达到经济环境效率的最优。

从图3可以看出，天津、北京、上海、广东、山东、辽宁等省市超出最佳环境规制效率前沿，而贵州、云南、内蒙、湖南、青海、安徽、甘肃等省份尚未达到效率的前沿，有优化和提升的空间。总体看来，散点图呈向右上方的狭长分布，初步判断，经济越发达的地方，环境规制效率越高，经济增长与环境规制效率之间可能存在正相关的线性关系。为进一步探讨中国区域环境规制效率的地区分布与变动情况，分东、中、西三大区域对比三者环境规制效率的平均值与变异系数。

从图4可以看出，中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势；2000-2003年中国环境规制效率逐年提高，在2003年达到顶峰，2004-2010年中国环境规制效率呈现出在波动中下降的趋势，2010年的规制效率又有所上升。横向对比看，东部地区的规制效率最高、西部最低，这与前文所述结论基本一致。而从变异系数趋势图可以看出，2000-2007年中国区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，但在2007 -2010年出现了发散的迹象。横向看，西部地区内效率差距最大，中东部地区差异均小于西部地区的差异。

为进一步考察中国省级单位之间环境规制效率的差异，本文借助SPSS18.0软件对中国全部省份的规制效率进行K-Means Cluster聚类分析，将各省份分为规制效率高、中、低三个区域，聚类结果如表2所示。由此可以看出，北京、上海、天津、广东等10个省级单位规制效率最高；浙江、河北、湖北、福建等11个省级单位处在规制效率的第二梯队；四川、甘肃、海南等其他省份处在全要素能源效率的低效区。总体来看，呈现出东部、中部、西部依次递减的趋势。

研究结论

本文在设计中国环境规制绩效评价体系基础之上，运用非径向超效率DEA模型计算了中国的环境规制效率。研究发现：天津、北京、上海、广东、山东、辽宁等省份超出最佳环境规制效率前沿，而贵州、云南、内蒙、湖南、青海、安徽、甘肃等省市尚未达到效率的前沿，有优化和提升的空间；中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势，横向比较发现东部地区的规制效率最高、西部最低；中国区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，西部地区的地区差异最大，中部地区偏小。

基于以上研究结论，提出以下政策建议。一是加强对中西部地区的环境监管，制定区域化的环境规制政策；二是进一步巩固和加强环境管制力度，让环境规制“老三项”、“新五项”制度落实到位；三是加大环境科技利用力度，充分发挥科技在环境治理中的作用；四是加强环境执法，加大对环境污染排放企业的监督和管理；五是加强对民众的舆论导向，进一步加强民众对环境污染的监督作用。

参考文献

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.刘勇，李志祥，李静.环境效率评价方法的比较研究[J].数学的时间与认识，2010（1）

7.陈德敏，张瑞.环境规制对中国全要素能源效率的影响—基于省际面板数据的实证检验[J].经济科学，2012（4）

8.王晓宁，毕军，刘蓓蓓等.基于绩效评估的地方环境保护机构能力分析[J].中国环境科学，2006，26（3）endprint

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其中，ρ为效率评价标准；m为投入要素种类，k为产出种类，λ为列向量；x0 和y0 分别为待评估决策单元的投入和产出向量。xi0 和yr0 分别为向量x0 和y0 的元素，si- 为松弛投入s- 的元素，si+ 为松弛产出s+ 的元素。

为了解决有效单元之间的排序问题，Tone（2002）在SBM模型的基础上提出Super-SBM模型，即允许效率值大于或等于1，可对有效单元（SBM模型中效率值等于1的决策单元）进行排序。生产单元（x0 ，y0 ）的Super-SBM规划问题可以写为：

（4）

其中，最优解ρ*无量纲，且允许SBM的效率值大于1，这样就鉴别了具有充分效率的SBM模型的排序及差别程度。

（二）数据说明

数据来源于《中国统计年鉴》（2001-2011），《中国环境统计年鉴》（2001-2011）与《中国环境年鉴》（2001-2011）以及中国环境统计年报等资料。在对原始数据进行收集之后，接下来应该对原始数据进行处理使之能够符合综合效率实证分析的需要。本部分的数据处理过程是由定基化与正向化两个操作步骤组成的：第一步，定基化过程。指将2001-2010年每年的环境污染治理投资总额（亿元）经当年的固定资产投资指数折算后所得到的剔除通货膨胀的真实环境治理投资额；第二步，正向化过程。指将环境污染事件发生次数（次）与化学需氧量（COD）排放量（万吨）两个逆向指标经公式y=1/x变换转化为正向指标。由于模型要求强平衡面板数据，对于缺省数据，采用移动平均的方式获得。基于研究一致性考虑，重庆市数据合并于四川省；西藏数据缺乏严重，故略去；另外，本研究不考虑港澳台地区。

省域环境规制效率评价结果及其变动特征

根据中国环境规制效率评价指标体系及上述Super-SBM模型计算方法，本文选取2000-2010中国29个省市相关面板数据作为样本，采用DEA-Solver pro5.0软件进行计算，结果如表1所示。

为了进一步了解我国省域环境规制效率的分布情况，以各省份地区生产总值的自然对数为Y轴，以省域2000-2010年平均规制效率值为X轴，做散点图如图3所示。X=1为最佳前沿轴线，在左侧的省份均未达到最佳规制效率前沿，存在效率损失，右侧代表超出前沿面；处在越高的位置代表经济发展水平越高。从而可以看出，处在越靠近右上方的位置越能达到经济环境效率的最优。

从图3可以看出，天津、北京、上海、广东、山东、辽宁等省市超出最佳环境规制效率前沿，而贵州、云南、内蒙、湖南、青海、安徽、甘肃等省份尚未达到效率的前沿，有优化和提升的空间。总体看来，散点图呈向右上方的狭长分布，初步判断，经济越发达的地方，环境规制效率越高，经济增长与环境规制效率之间可能存在正相关的线性关系。为进一步探讨中国区域环境规制效率的地区分布与变动情况，分东、中、西三大区域对比三者环境规制效率的平均值与变异系数。

从图4可以看出，中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势；2000-2003年中国环境规制效率逐年提高，在2003年达到顶峰，2004-2010年中国环境规制效率呈现出在波动中下降的趋势，2010年的规制效率又有所上升。横向对比看，东部地区的规制效率最高、西部最低，这与前文所述结论基本一致。而从变异系数趋势图可以看出，2000-2007年中国区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，但在2007 -2010年出现了发散的迹象。横向看，西部地区内效率差距最大，中东部地区差异均小于西部地区的差异。

为进一步考察中国省级单位之间环境规制效率的差异，本文借助SPSS18.0软件对中国全部省份的规制效率进行K-Means Cluster聚类分析，将各省份分为规制效率高、中、低三个区域，聚类结果如表2所示。由此可以看出，北京、上海、天津、广东等10个省级单位规制效率最高；浙江、河北、湖北、福建等11个省级单位处在规制效率的第二梯队；四川、甘肃、海南等其他省份处在全要素能源效率的低效区。总体来看，呈现出东部、中部、西部依次递减的趋势。

研究结论

本文在设计中国环境规制绩效评价体系基础之上，运用非径向超效率DEA模型计算了中国的环境规制效率。研究发现：天津、北京、上海、广东、山东、辽宁等省份超出最佳环境规制效率前沿，而贵州、云南、内蒙、湖南、青海、安徽、甘肃等省市尚未达到效率的前沿，有优化和提升的空间；中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势，横向比较发现东部地区的规制效率最高、西部最低；中国区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，西部地区的地区差异最大，中部地区偏小。

基于以上研究结论，提出以下政策建议。一是加强对中西部地区的环境监管，制定区域化的环境规制政策；二是进一步巩固和加强环境管制力度，让环境规制“老三项”、“新五项”制度落实到位；三是加大环境科技利用力度，充分发挥科技在环境治理中的作用；四是加强环境执法，加大对环境污染排放企业的监督和管理；五是加强对民众的舆论导向，进一步加强民众对环境污染的监督作用。

参考文献

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.刘勇，李志祥，李静.环境效率评价方法的比较研究[J].数学的时间与认识，2010（1）

7.陈德敏，张瑞.环境规制对中国全要素能源效率的影响—基于省际面板数据的实证检验[J].经济科学，2012（4）

8.王晓宁，毕军，刘蓓蓓等.基于绩效评估的地方环境保护机构能力分析[J].中国环境科学，2006，26（3）endprint

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其中，ρ为效率评价标准；m为投入要素种类，k为产出种类，λ为列向量；x0 和y0 分别为待评估决策单元的投入和产出向量。xi0 和yr0 分别为向量x0 和y0 的元素，si- 为松弛投入s- 的元素，si+ 为松弛产出s+ 的元素。

为了解决有效单元之间的排序问题，Tone（2002）在SBM模型的基础上提出Super-SBM模型，即允许效率值大于或等于1，可对有效单元（SBM模型中效率值等于1的决策单元）进行排序。生产单元（x0 ，y0 ）的Super-SBM规划问题可以写为：

（4）

其中，最优解ρ*无量纲，且允许SBM的效率值大于1，这样就鉴别了具有充分效率的SBM模型的排序及差别程度。

（二）数据说明

数据来源于《中国统计年鉴》（2001-2011），《中国环境统计年鉴》（2001-2011）与《中国环境年鉴》（2001-2011）以及中国环境统计年报等资料。在对原始数据进行收集之后，接下来应该对原始数据进行处理使之能够符合综合效率实证分析的需要。本部分的数据处理过程是由定基化与正向化两个操作步骤组成的：第一步，定基化过程。指将2001-2010年每年的环境污染治理投资总额（亿元）经当年的固定资产投资指数折算后所得到的剔除通货膨胀的真实环境治理投资额；第二步，正向化过程。指将环境污染事件发生次数（次）与化学需氧量（COD）排放量（万吨）两个逆向指标经公式y=1/x变换转化为正向指标。由于模型要求强平衡面板数据，对于缺省数据，采用移动平均的方式获得。基于研究一致性考虑，重庆市数据合并于四川省；西藏数据缺乏严重，故略去；另外，本研究不考虑港澳台地区。

省域环境规制效率评价结果及其变动特征

根据中国环境规制效率评价指标体系及上述Super-SBM模型计算方法，本文选取2000-2010中国29个省市相关面板数据作为样本，采用DEA-Solver pro5.0软件进行计算，结果如表1所示。

为了进一步了解我国省域环境规制效率的分布情况，以各省份地区生产总值的自然对数为Y轴，以省域2000-2010年平均规制效率值为X轴，做散点图如图3所示。X=1为最佳前沿轴线，在左侧的省份均未达到最佳规制效率前沿，存在效率损失，右侧代表超出前沿面；处在越高的位置代表经济发展水平越高。从而可以看出，处在越靠近右上方的位置越能达到经济环境效率的最优。

从图3可以看出，天津、北京、上海、广东、山东、辽宁等省市超出最佳环境规制效率前沿，而贵州、云南、内蒙、湖南、青海、安徽、甘肃等省份尚未达到效率的前沿，有优化和提升的空间。总体看来，散点图呈向右上方的狭长分布，初步判断，经济越发达的地方，环境规制效率越高，经济增长与环境规制效率之间可能存在正相关的线性关系。为进一步探讨中国区域环境规制效率的地区分布与变动情况，分东、中、西三大区域对比三者环境规制效率的平均值与变异系数。

从图4可以看出，中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势；2000-2003年中国环境规制效率逐年提高，在2003年达到顶峰，2004-2010年中国环境规制效率呈现出在波动中下降的趋势，2010年的规制效率又有所上升。横向对比看，东部地区的规制效率最高、西部最低，这与前文所述结论基本一致。而从变异系数趋势图可以看出，2000-2007年中国区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，但在2007 -2010年出现了发散的迹象。横向看，西部地区内效率差距最大，中东部地区差异均小于西部地区的差异。

为进一步考察中国省级单位之间环境规制效率的差异，本文借助SPSS18.0软件对中国全部省份的规制效率进行K-Means Cluster聚类分析，将各省份分为规制效率高、中、低三个区域，聚类结果如表2所示。由此可以看出，北京、上海、天津、广东等10个省级单位规制效率最高；浙江、河北、湖北、福建等11个省级单位处在规制效率的第二梯队；四川、甘肃、海南等其他省份处在全要素能源效率的低效区。总体来看，呈现出东部、中部、西部依次递减的趋势。

研究结论

本文在设计中国环境规制绩效评价体系基础之上，运用非径向超效率DEA模型计算了中国的环境规制效率。研究发现：天津、北京、上海、广东、山东、辽宁等省份超出最佳环境规制效率前沿，而贵州、云南、内蒙、湖南、青海、安徽、甘肃等省市尚未达到效率的前沿，有优化和提升的空间；中国区域环境规制效率整体上呈现出两头低、中间高的倒U型趋势，横向比较发现东部地区的规制效率最高、西部最低；中国区域环境规制效率整体上呈现出收敛趋势，西部地区的地区差异最大，中部地区偏小。

基于以上研究结论，提出以下政策建议。一是加强对中西部地区的环境监管，制定区域化的环境规制政策；二是进一步巩固和加强环境管制力度，让环境规制“老三项”、“新五项”制度落实到位；三是加大环境科技利用力度，充分发挥科技在环境治理中的作用；四是加强环境执法，加大对环境污染排放企业的监督和管理；五是加强对民众的舆论导向，进一步加强民众对环境污染的监督作用。

参考文献

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.刘勇，李志祥，李静.环境效率评价方法的比较研究[J].数学的时间与认识，2010（1）

7.陈德敏，张瑞.环境规制对中国全要素能源效率的影响—基于省际面板数据的实证检验[J].经济科学，2012（4）

8.王晓宁，毕军，刘蓓蓓等.基于绩效评估的地方环境保护机构能力分析[J].中国环境科学，2006，26（3）endprint