中国环境规制效率与全要素生产率研究——基于考虑非期望产出的静态和动态分析

汤杰新，唐德才，吉中会

（南京信息工程大学 a.经济管理学院；b.马克思主义学院，江苏 南京 210044）

●经济观察

中国环境规制效率与全要素生产率研究——基于考虑非期望产出的静态和动态分析

汤杰新a，唐德才b，吉中会a

（南京信息工程大学 a.经济管理学院；b.马克思主义学院，江苏 南京 210044）

摘要：文章从静态和动态两个角度分析了2003-2013年中国环境规制的效率和全要素生产率问题。结果发现：2003年中国环境规制有效省市在布局上表现出较强的东部、西部“双边效应”，随着西部地区经济社会发展，环境有效省市逐渐转为无效，直到经济发展到一定程度，环境规制又重新变为有效，而东部沿海一直处于有效状态；从2003-2013年，中国环境规制效率在数量上表现出一定的“两极效应”，随着时间的推移，环境规制有效省份越来越多，“两极效应”又逐渐减弱；由变异系数检测中国环境规制效率区域差异在逐渐缩小，但是差异程度仍然较大；与不考虑非期望产出的环境全要素生产率相比，考虑非期望产出的环境全要素生产率会更高；用Moran's I指数检测中国环境全要素生产率在空间上具有既不聚集也不离散的随意分布特征。最后，本文提出了相应的政策建议。

关键词：环境规制效率；全要素生产率；Super-SBM模型；Malmquist-Luenberger指数；非期望

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.08.014

一、引　言

我国“十三五”时期是决胜全面建成小康社会的重要战略机遇期，生态文明是全面建成小康社会的关键。十八届五中全会提出了绿色发展理念，为未来经济社会的可持续发展指明了方向，表明以往追求经济单级发展、环境先污染后治理的老路已走不下去，协调推进经济发展和环境保护是各级政府首要面对的问题。本文选取指标对中国各省、直辖市、自治区（为了行文方便，以下全部用省市替代）的环境规制有效性进行探讨，以期发现问题、总结经验，为“两型”社会的建设和全面小康社会的建成献言建策。

一些学者从国家层面对环境规制效率①进行研究，宋马林等（2013）将环境效率的影响因素分为技术因素和环境规制因素两类，量化环境规制，检验理论命题，计算1992年以来各省的环境效率［1］。Song等（2013）用非期望的SBM模型测量1998-2009年我国各省的环境效率，并用Tobit模型分析其影响因素［2］。Li等（2013）利用考虑非期望的Super-SBM模型衡量我国1991-2010年环境效率，并用Tobit模型探讨我国环境效率的影响因素［3］。Song等（2013）对我国加入世界贸易组织后环境规制效率进行测度，并探究各省环境效率的影响因素，利用组合预测模型对我国各省2011年和2012年环境效率进行预测，研究发现我国各省环境效率普遍偏低，另外还发现，由于各省经济状况不同，各省环境效率的影响因素也存在差异［4］。Long等（2013）认为我国加入WTO组织以后，尽管采取了更加严格的环境规制政策，但是却没有带来更加良好的环境条件［5］。Wu等（2014）采用考虑固定非期望产出的数据包络法研究2007-2011年我国各省环境效率状况，分析得出经济发达省市比经济不发达的省市环境效率更高［6］。李小胜等（2014）采用考虑非期望产出的数据包络模型研究我国环境全要素生产率，发现经济发展水平越高的地区经济与环境的协调性也越好，高水平的对外开放不利于环境全要素生产率的提高［7］。Yang等（2015）用超效率DEA模型测度我国30个省市2000-2010年的环境效率，研究发现北京、上海环境效率很高，而青海省表现很糟糕；除此之外，还发现东部的环境效率最高，西部最差，中部居中［8］。程钰等（2015）从环境规制的人、财、物层面选取投入指标，从污染控制和环境质量层面选取产出指标对我国环境规制效率的时空演化进行分析，认为我国环境规制效率普遍较低，在空间上呈“东高西低”格局［9］。胡彪等（2015）从生态文明的角度评价我国30个省市环境效率，他认为规模效率指数对环境全要素生产率的贡献程度最大，其次是纯技术效率指数，最后是技术进步指数［10］。也有学者从区域层面对环境规制效率进行研究，Li（2013）考虑非期望产出对北京2005-2009年环境规制效率进行研究，发现2005-2007环境效率稳步增加，到2008年环境效率达到最大，2009年继续保持高水平，其中产业结构对北京的环境效率影响最大［11］。Song等（2014）对2010年和2011年皖江城市群的环境效率和全要素生产率进行研究，并用贝叶斯估计的方法探究环境效率的影响因素，发现皖江各城市环境效率差异巨大，最后提出各城市应针对实际情况合理施策［12］。徐成龙等人（2014）利用超效率DEA模型研究山东省17个地市环境规制效率，结果表明山东省环境规制效率整体呈上升趋势，局部具有波动性［13］；陈浩等人（2015）运用超效率DEA方法测度了京津冀地区各市环境规制效率值，并进行比较与评价［14］。

以上研究主要针对环境效率或环境全要素生产率单个方面进行测度，并分析其影响因素。这些研究缺乏针对环境规制中产生“非期望”产出的特性，将环境效率与全要素生产率结合起来进行静态和动态研究。本文将针对以上缺失，全面选取多投入、多产出的环境评价指标，从考虑非期望产出的角度对环境效率与全要素生产率进行静态和动态研究。

二、数据来源与研究方法

（一）指标解释与数据来源

1.指标解释

研究环境效率，大部分学者［15-17］把劳动力、固定资产投资作为投入指标，把GDP作为期望产出指标，在考虑非期望产出时，非期望指标通常比较单一。本文独辟蹊径，从物力、资金、能源三个方面构建环境规制的投入指标，从工业、城市、废水、固体废弃物、废气五个方面构建产出指标，见表1所列。在考虑非期望产出时，尽量采用多个指标来代替单一指标。相比其他学者提出的指标体系，本文的指标体系更加科学、细化和全面，对于环境规制的测度也更具有科学性和客观性。

表1　环境规制效率评价指标体系

为了消除通货膨胀给测量带来的误差，本文以2003年为基年，利用GDP指数计算2004-2013年实际GDP的值；为了消除物价变动给测量带来的误差，对环境污染投资总额这一指标作消除物价影响处理，计算公式如下：

其中，x∗为各省市名义环境污染治理投资总额；x为各省市实际环境污染治理投资总额；PI为各省市居民消费价格指数（以2003为基期，PI=1）［18］。

2.数据来源

本文所有指标数据均来源于2004-2014年中国统计年鉴和中国环境统计年鉴，由于西藏部分指标缺失，本文仅研究大陆30个省市环境规制效率与全要素生产率。个别省市建成区绿化覆盖率这一指标在中国环境统计年鉴中不完整，该指标数据最终由所在省市统计年鉴中获得。

（二）研究方法

1.考虑非期望产出的Super-SBM模型

Tone于2001年将松弛变量引入目标函数，构建用于解决投入产出变量松弛性问题的SBM-DEA模型［19］，这种模型还能解决径向和角度问题带来的测量偏差。基于SBM-DEA模型，本文采用Tone（2004）提出的SBM-Undesirable模型，它在保留原有SBMDEA优势的基础上，还考虑“非期望”产出的给模型计算带来的测量误差［20］。

该方法假设生产系统存在n个决策单元（DMU），每个决策单元均有投入、产出，其中产出包括好产出和坏产出，坏产出又叫“非期望”产出，即每个DMU都具有三个向量，一个投入向量，两个产出向量。投入向量设为，好产出向量设为，坏产出向量设为其中 X＞0，Yg＞0，Yb＞0。生产可能性集合P定义为：

其中，λ∈Rn为权重向量。

SBM-Undesirable模型定义如下：

其中，s-、sg、sb分别表示投入、好产出和坏产出的松弛变量；λ∈Rn为权重向量；ρ∗是范围从0到1闭区间的严格递减函数，当s-=0、sg=0、sb=0时，即ρ∗=1，此时决策单元（DMU）是有效率的，当三者至少有一个不为0，即 ρ∗＜1，则决策单元（DMU）是无效率的。由于该模型是一个非线性规划，需要利用Charnes-Cooper转化方法将其转化成线性规划模型进行求解。

但是，在一些情形下决策单元都能达到有效状态，在研究效率排名和效率的影响因素中不可能都用1来代替。为了得到更准确的效率值，本文使用考虑非期望产出的Super-SBM模型［21］，该模型定义如下：

考虑非期望产出的Super-SBM模型不仅能够适应固定规模报酬的条件，也能够适应规模报酬可变的条件，除此之外，该模型也可以应用于投入导向或产出导向的假设分析。

2.变异系数

本文使用变异系数来测量区域环境规制效率差异程度。变异系数如下所示：

其中，V为变异系数；σ为环境效率标准差；X_为环境效率平均值［22］。

3.Malmquist-Luenberger模型

Malmquist-Luenberger模型是在方向距离函数和环境技术效率的基础上来定义的全要素生产率模型。方向性距离函数公式表示如下：

其中，g=（gy，gb），表示一个方向向量，g=（y，-b）表示在给定投入x的条件下，期望产出y成比例增加，非期望产出b成比例减少；β为期望产出增加非期望产出减少的最大可能数量。

方向性距离函数核心思想是要求期望产出增加，同时也要求非期望产出减少。如图1所示，观测点A由方向性距离函数得到最满意的产出极限B点，即A沿着方向向量g=（gy，-gb）增加，Y减少b到达B点［23］。

图1　方向性距离函数示意

在介绍Malmquist-Luenberger模型之前首先要了解环境技术效率，因为环境技术效率与环境生产前沿面紧密相连。当观测点在环境生产前沿面时，方向性距离函数值为0，环境技术效率为1。若环境技术效率越小，则观测点离环境生产前沿面越远；若环境技术效率越大，则观测点离环境生产前沿面越近。环境技术效率可以定义如下：

Chung等人1997年提出用来解决考虑非期望产出的生产率指数模型，即 Malmquist-Luenberger （ML）模型［24］。该模型假定期望产出自由处置，非期望产出弱处置。若方向向量gt=（yt，-bt），则ML生产率指数表示如下：

若ML＞1，则生产效率上升；若ML=1，则生产效率不变；若ML＜1，则生产效率下降。ML指数可以进一步分解为效率变化指数（EFFch）和技术进步指数（TEch），公式如下：

EFFch表示各观测值与各自的生产前沿面的逼近程度；TEch表示从t到t+1期生产可能性边界的变化［25］。

4.Moran's I指数

为了检验各省市环境规制效率在空间上是否与邻近的省市相关，本文选用Moran's I指数检验环境规制效率在空间集聚或扩散的效应。Moran's指数表示如下：

其中，zi为各省市环境要素的方差；wi，j为要素i和要素 j的空间权重；n为各省市的数量。I∈［-1，1］，若I＞0，表示空间正相关；若I＜0，表示空间负相关；若I=0，表示空间随机分布［26］。

三、中国各省环境规制效率与全要素生产率特征分析

（一）中国环境规制效率静态特征分析

1.各省市环境规制效率演化分析

利用软件MaxDEA Ultra 6.9测算考虑非期望产出的超效率环境规制效率值，本文将规模报酬设为可变，期望产出和非期望产出的比值定为3∶2，把非期望产出的比值定得较高，主要考虑中共中央总书记习近平所提的绿水青山就是金山银山的理念，短期内环境资源的消耗可能获得些许的经济收益，但是从长远来看修复生态环境将承担更大的间接经济损失。当前，国家经济总量达到一定规模，人民生活水平不断得到提高，人民对于环境诉求的呼声也更加高涨，为人民群众提供高质量的空气、干净的水源是最实在的、也是最紧迫的公共服务产品。

本文以5年为周期把研究的时间点定为2003年、2008年和2013年。根据（4）式中σ的值，把各省市环境规制效率分为三类。如果σ≥1，则环境规制为有效；如果0.5≤σ＜1，则环境规制为弱无效；如果0≤σ＜0.5，则环境规制为强无效②。利用软件ArcGIS 10.2得到图2。如图2所示，2003年环境规制有效的省市从布局上看表现为东西“双边效应”，即环境规制有效省市全部分布于东部沿海和西部边疆，到2008年环境规制效率有效的省市逐步向中部内陆延伸，相比2003年的14个省市环境规制有效，2008年环境规制有效省份已达19个。到2013年，除山西外中部六省环境规制全部有效，环境规制有效省份的数量达到21个，但是北部边疆和环京津地区环境规制强无效省份依然较多。从整体来看，环境规制有效省份的数量在逐步增加，环境规制强无效的省份在逐渐减少。从2003年、2008年和2013年环境规制有效、弱无效和强无效的省份数量来看，环境规制有效和强无效的省份聚集较多，而环境规制弱无效的省份寥寥无几，环境规制有效性表现出明显的“两极效应”，但是随着时间的推移，各省市环境规制强度的不断提高，环境规制有效的省份越来越多，“两极效应”又出现了明显减弱趋势。

从2003-2013年各省市环境规制效率的平均值可以看出，环境规制有效省市多聚集于长三角、珠三角以及京津地区，这些地区包括北京、天津、上海、江苏、浙江、安徽、山东、广东、海南和青海。在以往文献中，有学者认为环境规制效率与现有经济水平有正向相关关系［6］，本文得到的环境规制有效的省份确实多数为经济发达省市，但是也存在青海省这样经济欠发达的省份，本文认为这是两种截然不同的情况，不能一概而论得出经济发展与环境规制存在必然联系的结论。青海省状况特殊，本文测得青海省2003-2013年环境规制效率全部有效，这与以往文献资料中认为青海省环境规制效率的表现极不相符［8］。环境规制强无效地区主要分布在除西北新疆和东北黑龙江、吉林以外的广大北部地区。环境弱无效省市包括新疆、黑龙江、吉林、福建、宁夏以及西南三省和中部四省。

“双边效应”和“两级效应”出现的主要原因在于：①由于中国各省市经济发展水平差异显著，导致环境的治理强度参差不齐，无论是环境的投资额，还是治理环境的设备、技术和人才都存在一定程度的差异；②在经济发达省市，公民接受教育水平较高，文明程度也随之较高，对于环境保护的意识比欠发达省市强，所以采用节能环保的产品、绿色低碳的生活方式的市民也较多，反之，经济欠发达地区较少；③从产业结构分析，经济发达省市产品和服务的附加值多，产业转型升级程度较高，高污染、高耗能、低效益产业聚集较少，企业污染源也较少，产业结构一定程度上决定了环境规制的效率，之所以2003年环境规制有效省份出现“两边效应”，原因很可能西部地区经济发展基础差，招商引资没有形成规模，而东部沿海从改革开放后经济快速发展，产业结构较优，这两种截然不同的情况使得东部沿海和西部边疆环境规制都是有效的。

图2　中国各省市环境规制效率时空演化

2.中国环境规制特征差异分析

如图3所示，由2003-2013年各省市环境规制效率的变异系数变化趋势可知，2003-2013年环境规制变异系数整体处于下降态势，局部有轻微的波动。表明各省市环境规制效率的差异在不断地缩小。需要注意的是虽然中国环境规制效率整体差异在不断缩小，但区域差异仍然比较明显，2013年环境规制效率较高的省市有海南（4.291）、北京（2.759），而较低的有山西（0.288）、内蒙古（0.362）。

图3　2003-2013年各省市环境规制效率变异系数

（二）中国环境规制全要素生产率动态特征分析

1.考虑与不考虑“非期望”产出的环境全要素生产率差别分析

利用软件MaxDEA Ultra 6.9测算考虑非期望产出和不考虑非期望产出两种情形下的中国环境全要素生产率，全要素生产率采用相邻参比的Malmquist指数。如表2所示，在不考虑非期望产出即不考虑环境规制情形下，各省市环境全要素生产率平均值为0.993，即环境全要素生产率以0.7%的速度呈负增长，技术进步对环境全要素生产率起抑制作用，而环境效率对全要素生产率起推动作用；在考虑非期望产出情形下，各省市环境全要素生产率均值为1.020，表示各省市环境全要素生产率以2%的速度增长，其中1.7%是由环境效率推动的，而0.8%是由技术进步推动的，这与叶祥松等人在考虑非期望产出的情形下认为全国技术水平呈0.23%的负增长有所不同［27］。

由上述两种情形可知，考虑非期望产出的环境全要素生产率明显比不考虑非期望产出的环境全要素生产率高，这一结论表明环境规制比不考虑环境规制的环境全要素生产率高。如果环境规制过弱，就会出现如表2中的状况，环境全要素生产率下降。如果环境规制过强，规制成本也相应地增加，反而会约束生产力的发展，这也符合经济社会发展的逻辑。如果环境规制力度适当，不仅仅为经济社会的可持续发展注入动力，也可以提升技术创新能力［28］。

在考虑非期望产出情形下，除云南、新疆环境效率处于下降趋势，其余各省市环境效率都处于不变或变好的态势，这也再一次检验了上述用考虑非期望产出Super-SBM模型测度环境效率是科学合理的。研究也发现天津、贵州、海南、浙江、黑龙江、吉林、新疆、辽宁、四川、甘肃、福建、陕西、宁夏、江苏、河南、河北、山东、内蒙古、重庆19个省市全要素生产率大于1，广东、湖北、山西、云南、江西、安徽、湖南、广西、上海、青海、北京环境全要素小于1，且都是受技术效率小于1的影响。

表2　各省市环境全要素生产率及其分解指数10个时间段均值

2.中国环境全要素生产率空间相关性分析

利用软件ArcGIS 10.2测算得到表3。由表3可知，只有2005-2006年、2011-2012年两个时间段的Z统计量小于-1.96，P值小于0.05，表明这两个时间段环境全要素生产率在空间上呈离散分布，其余各时间段的环境全要素生产率在空间上呈随意分布。整体上来看，中国区域之间的环境全要素生产率没有太大关系，主要原因在于：①中国各个地方行政区域分割。由于行政区域不同，各地环境保护施策各异，导致环境全要素生产率具有空间随意的特征。②各个地方资源禀赋各异。中国幅员辽阔，各个地方资源禀赋不同导致各地方工业结构不同，不同的工业结构也就造成了环境全要素生产率的差异。

表3　2003-2013年中国环境全要素生产率的Moran's I指数值

四、结论与讨论

本文构建多投入多产出的环境规制评价指标体系，从静态和动态两个层面分析中国环境规制效率和全要素生产率状况。从静态层面研究得出：①2003年中国环境规制有效省市在布局上呈现东西“双边效应”，西部地区随着经济社会的发展，环境规制转为无效，当经济发展到一定水平，随着环境治理力度的不断加大，环境规制又开始变为有效，东部沿海地区环境规制效率一直处于有效状态。②中国环境规制效率在数量上表现出一定的“两极效应”，即环境规制有效省市和环境规制强无效省市聚集较多，只有个别省市环境规制处于弱无效状态。随着各省市环境治理力度不断加大，环境规制有效的省市又逐渐增多，“两极效应”开始减弱，但是环境规制弱无效地区仍然较少。③根据环境规制效率变异系数可以得出，2003-2013年中国环境规制效率差异整体上在不断地缩小，但是区域差异仍然很大。从动态层面研究可知：①与不考虑非期望产出相比，考虑非期望产出的环境全要素生产率更高；②在考虑非期望产出的环境全要素生产率测算中，本文发现环境效率与技术进步对环境全要素生产率都有促进作用，环境效率对环境全要素生产率的贡献更多；③2003-2013年中国环境规制个别年份出现离散的特征，但整体上来看环境全要素生产率在空间上是随意分布的。

本文针对图2中三种不同环境规制类型提出合理的政策建议：

环境规制有效地区包括北京、天津、山东、江苏、浙江、安徽、上海、广东和青海。北京、天津等经济发达省市人口集聚较多，居民素质较高，生态意识较高，引导市民采用“步行+公交”、“自行车+公交”的低碳出行方式，鼓励市民养成循环使用的绿色消费习惯，减少垃圾排放，分类垃圾排放。责令高污染企业限期整改，坚决关停落后产能企业为绿色产业腾挪空间。充分利用经济发展水平高资金足优势，加大环保产品设计与研发力度，推进清洁生产，建立与国际接轨的绿色产品体系。青海省作为环境规制效率高的欠发达地区，需树立绿水青山就是金山银山理念，破除传统经济发展思维，创新环境产业发展模式，坚决摒弃传统先污染后治理的老路。

内蒙古、山西等环境规制强无效地区在经济发展的同时需制定严格的市场准入制度，充分遏制发达地区带来的污染转移。结合自身要素禀赋，充分利用山水、文化、旅游资源，在有条件地区着力发展以休闲度假、旅游观光的环保产业；将精准扶贫与休闲旅游结合，将“互联网+”与现代农业融合，走出一条有绿色产业特色的发展之路。针对华北雾霾重灾区建立复合型大气污染监测防治体系，实施PM2.5协同控制，保障公众环境知情权，强化舆论监督，构建人人参与的环境管理行动体系。

环境规制弱无效地区主要集聚西南、中部和东北地区。这些地区应适时引入环保人才、技术和资金，加快制造业转型升级，不断推动制造业向数字化、网络化、服务化和绿色化方向发展。加大环境投资力度，根治环境污染，推进生态环境保护与修复。在有条件地区推进农村垃圾清理、回收、循环利用试点建设，努力建设美丽乡村。针对西南欠发达地区，建立健全环境投融资制度，解决环境保护资金短缺等问题。

注释：

① 在涉及地域环境研究时，有学者把环境效率称为环境规制效率；在涉及产业环境研究时，一般称为环境效率。

② 由于篇幅限制，读者如需2003-2013年各省市环境规制效率测算数据，请向本文作者索取（E-mail：tjx19910922@ 163.com）。

参考文献：

［1］宋马林，王舒鸿.环境规制、技术进步与经济增长［J］.经济研究，2013（3）：122-134.

［2］Song M L，Song Y Q，An Q X，et al.Review of environmental efficiency and its influencing factors in China：1998-2009［J］.Renewable and Sustainable Energy Reviews，2013，20（4）：8-14.

［3］Li H，Fang K N，Yang W，et al.Regional environmental efficiency evaluation in China：Analysis based on the Super-SBM model with undesirable outputs［J］.Mathematical and Computer Modelling，2013，58（5/6）：1018-1031.

［4］Song M L，Zhang L L，An Q X，et al.Statistical analysis andcombination forecasting of environmental efficiency and its influential factors since China entered the WTO：2002-2010-2012［J］.Journal of Cleaner Production，2013，42 （11）：42-51.

［5］Long X L，Oh K，Cheng G.Are stronger environmental regulations effective in practice？The case of China's accession to the WTO［J］.Journal of Cleaner Production，2013，39：161-167.

［6］Wu J，An Q X，Yao X，et al.Environmental efficiency evaluation of industry in China based on a new fixed sum undesirable output data environment analysis［J］.Journal of Cleaner Production，2014，74（7）：96-104.

［7］李小胜，余芝雅，安庆贤.中国省际环境全要素生产率及其影响因素分析［J］.中国人口·资源与环境，2014，24（10）：17-23.

［8］Yang L，Ouyang H，Fang K N，et al.Evaluation of regional environmental efficiencies in China based on super-efficiency-DEA［J］.Ecological Indicators，2015，51：13-19.

［9］程钰，徐成龙，任建兰.中国环境规制效率时空演化及其影响因素分析［J］.华东经济管理，2015，29（9）：79-84.

［10］胡彪，李健毅.生态文明视角下的区域环境效率时空差异评价［J］.中国科技论坛，2015（5）：82-88.

［11］Li X G，Yang J，Liu X J.Analysis of Beijing's environmental efficiency and related factors using a DEA model that considers undesirable outputs［J］.Mathematical and Computer Modelling，2013，58（5/6）：956-960.

［12］Song M L，Guan Y Y.The environmental of Wanjiang demonstration area：A Bayesian estimation approach［J］.Ecological Indicators，2014，36（1）：59-67.

［13］徐成龙，任建兰，程钰.山东省环境规制效率时空格局演变及影响因素［J］.经济地理，2014，34（12）：35-40.

［14］陈浩，陈平，罗艳.京津冀地区环境效率及其影响因素分析［J］.生态经济，2015，31（8）：142-146.

［15］Zhang C H，Liu H Y，Bressers H T A，et al.Productivity growth and environmental regulations-accounting for undesirable outputs：Analysis of China's thirty provincial regions using the Malmquist-Luenberger index［J］.Ecological Economics，2011，70（12）：2369-2379.

［16］Yang F X，Yang M，Nie H L.Productivity trends of Chinese regions：A perspective from energy saving and environmental regulations［J］.Applied Energy，2013，110（1）：82-89.

［17］Li H，Shi J F.Energy efficiency analysis on Chinese industrial sectors：an improved Super-SBM model with undesirable outputs［J］.Journal of Cleaner Production，2014，65（4）：97-107.

［18］朱平芳，徐伟民.政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响——上海市的实证研究［J］.经济研究，2003（6）：45-53.

［19］Tone K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis［J］.European Journal of Operational Research，2001，130（3）：498-509.

［20］Tone K.Dealing with undesirable outputs in DEA：A slacks based measure（SBM）approach［R］.Tokyo：GRIPS Policy Information Center，2004.

［21］成刚.数据包络分析方法与MaxDEA软件［M］.北京：知识产权出版社，2014：180-181.

［22］程钰，任建兰，陈延斌，等.中国环境规制效率空间格局动态演变及其驱动机制［J］.地理研究，2016，35（1）：123-136.

［23］杨俊，邵汉华.环境约束下的中国工业增长状况研究——基于Malmquist-Luenberger指数的实证分析［J］.数量经济技术经济研究，2009（9）：64-78.

［24］Chung Y H，Fare R，Grosskopf S.Productivity and Undesirable Outputs：A Directional Distance Function Approach ［J］.Journal of Environmental Management，1997，51（3）：229-240.

［25］王维国，马越越.中国区域物流产业效率——基于三阶段DEA模型的Malmquist-luenberger指数方法［J］.系统工程，2012，30（3）：66-75.

［26］高鸣，宋洪远.中国农业碳排放绩效的空间收敛与分异——基于Malmquist-luenberger指数与空间计量的实证分析［J］.经济地理，2015，35（4）：142-148.

［27］叶祥松，彭良燕.我国环境规制下的规制效率与全要素生产率研究：1999-2008［J］.财贸经济，2011（2）：102-109.

［28］沈能.环境规制对区域技术创新影响的门槛效应［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（6）：12-16.

［责任编辑：余志虎］

唐德才（1966-），男，江苏射阳人，教授，博士，马克思主义学院党委书记，研究方向：低碳经济，区域经济；

吉中会（1984-），女，江苏盐城人，讲师，博士，研究方向：灾害风险评估与管理。

中图分类号：F205；F222.33

文献标志码：A

文章编号：1007-5097（2016）08-0086-08

收稿日期：2016-02-01

基金项目：南京信息工程大学气候变化与公共政策研究院开放课题（14QA019）；江苏省“六大人才高峰”第七批高层人才项目（S7410008001）

作者简介：汤杰新（1991-），男，河南固始人，硕士研究生，研究方向：环境规划与管理；

A Study on Environmental Regulation Efficiency and Total Factor Productivity in China —Static and Dynamic Analyses Based on Consideration of the Undesirable Outputs

TANG Jie-xina，TANG De-caib，JI Zhong-huia
（a.School of Economics and Management；b.School of Marxism，Nanjing University of Information Science&Technology，Nanjing 210044，China）

Abstract：Aiming at the issue，the efficiency and total factor productivity of China's environmental regulation from 2003 to 2013 are analyzed from static aspect and dynamic aspect.The results show that the provinces with effective environmental regulation in 2003 presented strong“bilateral effects”in the geographical layout of the east and west.With the economic and social development of the western regions，the environmental regulation becomes invalid and will not become effective again until the economy develops to a certain degree，while the environmental regulation of the eastern coastal provinces has always being effective since 2003.From 2003 to 2013，China's environmental regulation efficiency showed in certain“two-extreme effects”in terms of quantity.With the passage of time，more provinces had effective environmental regulation，and the“two-extreme effects”gradually reduced.The detection results through coefficient of variation show that regional differences of China' s environmental regulation efficiency gradually narrow down，but there is still larger difference degree.Compared with the total factor productivity of the environment without considering the undesirable outputs，the total factor productivity of the environment considering the undesirable outputs is higher.The diction results through Moran's I index indicate that China's environment total factor productivity space is featured by neither gathered，nor discrete random distribution.According to the above environmental characteristics，some valuable suggestions are put forward for the environmental regulation.

Keywords：environmental regulation efficiency；total factor productivity；Super-SBM model；Malmquist-Luenberger index；undesirable