环保企业技术效率的分布特征与异质性来源:微观实证与比较

王韧 何小波 王睿

摘要 环保产业的高质量发展依赖于差异化的政策扶持体系。但纵观现有研究，针对环保产业发展质量的衡量、内部异质性的梳理以及相关影响因素的探讨仍然缺乏统一框架。以微观环保企业的投入产出效率作为切入点，基于随机前沿分析（SFA）方法，采用中国规模以上环保企业2003—2013年统计调查数据以及环保类上市公司2014—2018年财务披露数据作为研究样本，通过两个时间段的多维统计和分组计量，对中国环保企业的技术效率分布特征及其异质性来源进行了系统诊断，研究发现：①中国环保产业内部的技术效率差异广泛体现于细分行业、所有制、区域等不同维度，且上述异质性特征既受制于特定的产业和政策环境，也会对外部影响因素变化产生个性化的响应机制;②中国环保企业的微观效率演进已经从政策驱动逐步转向市场推动，并对内部管理改善和外部市场竞争具有显著的正向反馈机制，行业整合和“做大做强”的需求也在日益增强;③中国环保产业政策支持体系的针对性和有效性在逐步改善，但环保企业技术效率变化对重资产扩张模式和负债驱动型增长的负向反馈机制依然明显，且微观环保企业层面的金融资源错配问题和财务去杠杆压力也仍然一定程度上存在;④环保产业内部不同所有制、区域、细分领域的技術效率水平对不同类型政策扶持手段的响应机制和方式存在着显著不同。由此，要推动实现中国环保产业的高质量发展目标，不仅需要进一步发挥市场机制的引领和调节作用，聚焦微观环保企业个体的竞争能力塑造和经营管理能力提升;也需要依据微观环保企业技术效率的异质性特征及其个性化响应机制设计针对性、差异化的政策扶持体系，并加速产业整合和结构优化，提升相关政策措施的有效性。

关键词 环保企业;技术效率;分布特征;异质性来源

中图分类号 F062.9  文献标识码 A文章编号 1002-2104（2020）07-0118-10

DOI：10.12062/cpre.20191131

环保产业的高质量发展对于实现中国经济的可持续发展目标至关重要，探讨环保产业投入产出效率的分布特征及其异质性来源在理论和实践层面也有重要价值。

不同类型环保企业的效率分布存在着显著异质性，且根植于特定的产业和政策环境，在统一框架下有效衡量微观环保企业的投入产出效率，多维度刻画该种效率演变的结构差异与时空特征，进而对相关影响因素进行系统梳理，对构建合理产业政策体系并推动环保产业高质量发展具有重要参考意义。

1 文献综述

现有文献对于环保企业的效率界定多聚焦于环保企业的微观经营效率[1]或微观投资效率[2]。新兴产业视角的研究更多关注技术创新效率，比如李林子[3]认为中国环保企业的技术创新效率偏低且区域差异明显;王玉梅等[4]发现环保企业技术创新效率呈现规模递增效应和区域递减分布;梁娜等[5]发现资源配置结构不合理拖累环保行业创新效率;刘穷志等[6]认为国内环保支出效率的地域差别明显;寇铁军等[7]认为环保财政支出稳定性对政策支持效率的提升至关重要。

产业逻辑审视，效率就是既定投入条件下产出接近其前沿面的程度，因此基于投入产出视角探讨环保企业效率分布特征及其影响因素更为合理。确定产出前沿在现有文献中大致有两条路径：一是数据包络分析（DEA）为代表的非参数法，主要基于线性规划技术;二是随机前沿分析（SFA）为代表的参数方法，需要预先确定前沿生产函数形式，其应用拓展主要通过函数形式改进和误差项细分加以实现[8]。目前针对中国环保企业技术效率的研究中，DEA方法使用更为广泛[9-10]，但该方法可能会产生系统偏误，也难以有效分离个体效应，因而存在稳健性和适用性问题[11]，相对而言，使用随机前沿（SFA）方法能够更好地分离个体效应并进行结构诊断。

另一个问题是环保企业效率分布特征及驱动因素的探讨。现有讨论主要围绕“异质性”概念展开，早期研究聚焦于企业生产率差异[12]，并拓展至沉没成本、企业规模、平均工资等层面[13-14]。国内研究更关注企业属性及由此驱动的竞争行为和竞争优势的效率影响 [15]，以及生产要素密集度、企业规模、知识属性、垄断程度的异质性影响 [16]。王玲等[17]认为资本劳动配置、行业特质及政策改革环境差异都会导致企业生产效率差异;祝树金[18]发现行业或企业间研发投入强度不同也会导致产出效率差异;董培培等[19]认为规模及配置层面的异质性是技术效率差异的主导因素。马红等[20]认为所有制异质性引发的融资约束差异主导了微观环保企业的效率差异。

总体上看，现有研究主要存在以下问题：第一，效率概念界定不一致且缺乏统一标准;第二，效率测算方法的稳健性和适用性缺陷;第三，对效率演进的时空特征及影响因素缺乏系统梳理。部分文献聚焦于环保产业效率测算，却未对具体影响因素做进一步考察[21];部分研究强调政策因素的差异化效率影响[22]，有的考虑了细分行业的绩效差异[23];部分文献则笼统讨论了环保产业效率的相关影响因素，而未做进一步的实证考察 [24]。

综合以上，投入产出视角的效率界定、随机前沿框架下的效率测算、多维度的效率异质性归纳、以及全面的驱动因素探讨，是展开后续研究探索的有效路径。

综合考虑中国环保产业发展的政策发展轨迹以及实际数据可得性，基于中国工业企业数据库提供的2003—2013年环保企业的微观调查数据，以及沪深上市和新三板挂牌的环保类公司2014—2018年间的财务数据，在投入产出视角和SFA框架下进行技术效率测算和分布特征描述，通过分组、分段、分行业回归探讨环保企业技术效率分布异质性的影响因素，并提供针对性政策建议。

论文后续安排如下：第二部分是分时段多方法测算与比较;第三部分是结构分布异质性的多维度梳理;第四部分是相关影响因素的系统分析;第五部分是细分行业角度的进一步考察;最后是结论与政策建议。

2 环保企业的技术效率：分段测算

2.1 理论模型设定

首先设定如下形式的微观企业生产函数：

ξit为企业i在时期t的效率水平（0<ξit≤1）。如果ξit=1，表明该厂商位于生产前沿面之上。

考虑随机因素冲击，这里将公式（1）转换为：

公式（4）中，复合扰动项εit=（νit-uit）主要包含两个部分：νit∈iid并服从N（0，σ2ν），为统计误差项，用于刻画随机因素对前沿产出的影响;uit≥0为“无效率项”，其中uit～N+（μ，σ2u）且在原点左边断尾，反映企业距离前沿面的距离;νit与uit相互独立。

面板随机前沿模型（PSFM）依据无效率项uit是否随时间而变大致可分为两类：①技术效率不随时间而变;②技术效率随时间而变。考虑到中国环保产业在样本区间内的快速发展，这里以时变假设为基础展开探讨。

假设uit同时随企业与时间而变，参考Battese[25]，可构建以下模型：

ui服从N（μ，σ2u），η为待估计参数，Ti为时間变量;公式（5）-（6）表明uit随时间而递减，直至到最后一期时，uiTi=ui，故称为“时变衰减模型（TVD）”。如η=0，退化为技术效率不随时间而变的模型;η>0表示技术效率水平高于前沿面;η<0表示技术效率水平低于前沿面。除参数估计以外，还可参照如下公式估计企业生产效率：

公式（7）表示企业i在t期的效率水平。如果uit=0，则TEit=1，即处于技术有效状态;如果uit>0，则0

2.2 数据变量说明

这里基于两个数据来源进行微观实证和比较：一是中国工业企业数据库;二是沪深两市上市及新三板挂牌公司数据。前者提供了规模以上环保企业的大样本调查数据，但仅更新至2013年，难以满足时效性要求;而环保企业的批量上市和新三板挂牌集中于2013年后，由此具有较好时间衔接性，有利于同时保证数据的广谱性和即时性。

回顾中国环保产业发展，2014年是标志性时间点，2014年4月24日被称为“史上最严厉修订案”的《中华人民共和国环境保护法》修订案通过，该事件改变了中国环保企业实际运营的市场环境和政策条件，因而会产生显著效率影响。考虑到环保企业效率可能在2014年前后出现明显结构突变，基于两个不同数据集的分段计量比较有助于揭示技术效率分布及其影响因素的演变路径。

我们基于中国工业企业数据库筛选出下列四位数行业代码：环境污染防治专用设备制造（3691）、环境检测专用仪器仪表制造（4121）、金属废料和碎屑的加工处理（4310）、非金属废料和碎屑的加工处理（4320）、污水处理及其再生利用（4620）、其他水的处理、利用与分配（2666）。这六个细分行业覆盖不同环保细分领域的规模以上企业数据，也与后面上市或挂牌公司的归类口径保持一致，能较好满足样本代表性和一致性要求。另外，我们剔除了工业总产值、固定资产净值、工业销售产值、实收资本缺失或小于0;从业人数小于8;销售额低于500万;总资产小于流动资产、总资产小于固定资产净额、累计折旧小于当期折旧;利润率高于99%;固定资产净额、工业总产值、从业人数和实收资本前后1%分位的企业。最终提取样本包含2019家规模以上环保企业的8 691个有效观测值。

对于上市及新三板挂牌公司，基于色诺芬（CCER）数据库提取了2014—2018年间环保设备制造、固废处理及污水处理三个细分领域的279家环保企业数据，并按如下标准进行样本剔除：工业总产值Y为负，固定资产净值K为负，劳动力人数L小于1，或只存在一期样本。最终得到涵盖1 051个有效观测值的非平衡面板数据。

表1展示了两个子样本的结构分布情况，也提供了进一步统计计量分析的基础。

鉴于上市公司年报并不披露工业总产值和新产品产值数据，这里用企业当年的主营业务收入与存货净值之和近似估计工业总产值，使用企业研发支出与工业总产值之比近似描述企业产品创新能力。另外进行企业实际效率测算时，分别对劳动投入LnL、资本投入LnK、产出指标LnY以及两种不同投入的交互项LnK×LnK、LnL×LnL、LnK×LnL进行上下1%的缩尾处理;并对回归模型的所有变量均进行标准化处理。

2.3 测算结果比较

对于中国工业企业数据库，我们基于超越对数时变衰退模型（TVD）、Cobb-Douglas生产函数假设下时变衰退模型、技术效率不随时间变化模型、超越对数生产函数形式的混合回归四种不同假设进行了分别测算和比较。各种模型假设下投入变量的显著性、系数大小及具体方向均无显著差异，呈现出较强稳健性。回归系数上，TVD模型估计中η的估计值在1%的水平下显著，说明样本企业技术效率随时间变化的特征明显;LnL×LnL、LnK×LnK、以及交叉项LnL×LnK的回归系数均在1%的水平上显著，说明选用超越对数形式的生产函数较之于简单的Cobb-Douglas生产函数更合理。各种假设下，γ均高度显著，说明该段时期内中国环保企业的投入产出存在着明显的无效率现象。

对于环保类上市公司和新三板挂牌公司，同样以超越对数时变衰退模型（TVD）为基准，同时提供其他三种假设的估算结果进行综合比较和稳健性测试。

参数估计显示，超越对数函数形式的TVD模型、TI模型和OLS混合回归的系数大小和具体方向具有更高一致性，资本和劳动变量间的交互效应依然存在，显示超越对数函数形式的生产函数设定更为合理。各种假设下，γ系数仍高度显著，说明环保企业投入产出过程中的无效率现象依然存在。

综合比较有如下初步结论：①中国环保企业的投入产出效率呈现出明显的时间变化趋势，效率测算需对时间效应进行控制;②因为资本和劳动的替代效应与交互影响，超越对数形式的生产函数设定优于Cobb-Douglas生产函数;③环保法修订案推出之前或之后，环保企业投入产出的无效率现象均显著存在，有必要展开进一步分析。因篇幅原因，这里未罗列具体参数估计值，需要者可向作者索取。

3 环保企业技术效率的分布特征：统计描述

3.1 细分行业比较

基于不同时间分段的子样本统计结果显示，环保产业不同细分领域的效率水平及其时间变化存在显著差异：环保设备制造类企业的资本密集度高，会更多受到整个制造业发展和税收政策环境的影响，其投入-产出效率在2008年之前稳步抬升，而在“四万亿”投资之后逐步回落，2017年后才企稳回升。固废处理类企业的投入产出效率在2008年之后“大起大落”，因为其需求多来自工业制造行业，该种效率波动也与上述领域的周期波动和结构调整有关。废水处理类企业的技术效率稳定性最强，这源自其更强的公共品属性，2003年的效率波动与《城镇污水处理厂污染物排放标准》有关，2015年后的效率改善与《水污染防治行动计划》（“水十条”）的实施有关。

3.2 产值与资产加权比较

通过产值加权和总资产加权维度对两个子样本的效率水平进行汇总，可以测算比较环保企业的效率分布特征。因为总产值代表企业营收能力，而总资产用于衡量企业规模，两种维度的效率差值可用于观测环保企业规模分布与其营收分布之间的一致性。

统计结果显示，环保企业规模分布与营收分布并不一致，也说明环保企业内部存在较高比例的无效率企业（规模大但营收低），印证其技术效率分布的结构差异，且该种差异并未随时间而收敛。

3.3 所有制比較

这里依据控股股东的国有和非国有企业判别和聚类来展开相应比较。总体看，两个时间段的分所有制效率属性存在不同的演变逻辑。2013年之前的环保企业样本中，非国有企业效率整体高于国有企业，而且对政策变化的敏感性也相对更弱，尤其在2008—2010年“四万亿”投资期间，国有环保企业的投入产出效率“大起大落”，非国有环保企业效率水平则保持平稳。2014年之后，国有环保企业的效率水平开始迅速提升，而非国有环保企业效率的波动性则显著增强，比如在2016年供给侧结构性改革实施和环境整治不断加码之后，国有企业效率水平明显上升，而非国有环保企业效率则显著下降。这一方面反映了供给侧结构性改革的成果，另一方面可能也反映出环境整治过程中可能存在的“国进民退”现象。

3.4 区域比较

这里还依据样本企业的注册地（省）归属不同将其划分为东、中、西三个区域（参考中国国家统计局三大地带的划分：东部（北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南）;中部（山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）;西部（内）蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）;由于西藏环保企业样本太少，本文对样本进行了剔除），据此计算产值加权的投入产出效率分布情况。无论对2013年之前的规模以上环保企业统计样本，还是对2014年之后的环保上市或新三板挂牌公司样本，东部地区环保企业的技术效率水平一直高于中西部地区，稳定性也相对更高。另外，2013年之前，不同区域技术效率的时间趋势大致趋同，但2014年后，中西部地区环保企业效率出现了明显的跃升。该种收敛可能源自同期环保政策的剧烈变化，也说明法律和制度环境的改善有助于推动的技术效率提升和收敛。

综合不同维度统计考察，有如下初步判断：第一，环保企业内部效率分布存在显著结构差异，并广泛体现于微观企业、细分行业、所有制和区域之间;第二，环保企业技术效率受到制度和政策因素的显著影响，且异质性个体对制度政策变化的响应机制也存在明显不同。

4 环保企业效率异质性的影响因素分析

4.1 样本描述性统计

鉴于《中国工业企业数据库》对于规模以上企业的认定标准在2011年后从年销售收入500万提升至2 000万，为避免这一干扰，我们对样本做了进一步筛选，通过提取2011年后仍存在的企业代码并进行历史追溯，最终得到有效样本数量合计6 470个，并由此构建起一个非平衡面板数据集。上市或挂牌公司样本则不存在类似问题，子样本用于回归的样本总量依然为1 051个。

4.2 异质性来源及响应机制

为探讨中国环保企业技术效率分布异质性的来源，进而揭示其政策响应机制，这里设定如下计量经济模型：

Teit表示环保企业的技术效率水平，Operating为企业经营特征变量;Finance表征企业财务状况;Market代表企外部市场约束;Government控制政策因素的影响。η为扰动项。对制度属性的控制通过虚拟变量或样本分组方式进行。

经营特征变量涵盖以下四项指标：①产品创新（Tech）：用新产品产值与工业总产值之比衡量;②沉没成本（Sunk）：用企业固定资产净值与总资产之比衡量;③企业规模（Scale）：用企业总资产对数表示;④资产周转（Turnover）：用于反映企业综合经营管理能力的影响。

企业财务状况主要包括以下两项指标：①债务负担（Burden）：用企业利息支出与工业总产值之比衡量;②权益占比（Leverage）：用总资产与所有者权益的比例衡量。

市场约束包括两项指标：①有效需求（Market）：（企業销售收入-应收账款）/工业总产值;②市场地位（Position）：企业营业收入/行业当年总收入之比。

对于政策因素，政府补贴强度用补贴收入占营业收入之比衡量（Subsidy），企业实际税收负担则用企业应交所得税占营业收入之比来表征（Tax）。模型变量选择见表2。

考虑到中国经济发展的特殊模式以及区域差异，异质性考察还需要纳入所有制和区域两个因素。鉴于环保产业本身享受着更多的政府支持，也进行着普遍性的跨区经营，简单设置虚拟变量可能引发多重共线性，并由此限制对异质性特征的有效捕捉，这一问题对样本时间跨度较短的环保上市或挂牌公司子样本会形成更大干扰。同此，这里在整体回归中引入所有制和区域两个虚拟变量之外（Dumown2表征非国有企业，Location2表示中西部），另外采用基于所有制和区域的分组回归做进一步诊断。

为保证对各类因素实际影响程度的准确识别和比较，这里对虚拟变量以外的其他变量均进行了标准化处理。

表3提供了2003—2013年规模以上环保企业子样本的分组回归结果。除国有环保企业分组外，其余组别均通过了Hausman检验，说明采用固定效应模型方法是合理的。而国有企业组别固定效应不明显也印证了所有制约束下国有企业行为特征的一致性。

解释变量方面，产品创新的整体样本回归系数为负，其中国有和中西部环保企业影响为负，东部地区为正，但均只在10%的水平下显著。沉没成本具有显著的负向效率影响，说明重资产扩张不利于环保企业效率提升;资产周转率指标呈现为显著正影响，印证企业综合经营管理能力的效率增进作用。国有企业和中西部企业分组的规模效应明显，但在非国有企业和东部企业分组中则表现的并不明显，这契合于不同企业的经营机制特征。

财务状况类指标，国有和中西部环保企业的债务负担会对企业效率形成显著拖累，非国有及东部企业则可通过提升财务杠杆产生显著的正向效率影响。这印证环保产业金融资源配置的结构失衡，对部分效率更高的环保企业金融支持力度仍有待增强，而部分环保企业则面临着去杠杆压力。

市场约束类指标中，需求变化的效率影响不显著，说明中国环保产业的效率提升更主要依赖于政策驱动而非市场需求。除国有环保企业外，企业市场占有率越高，技术效率越高，说明市场竞争能力对于投入产出效率而言至关重要（市场地位指标主要刻画的是企业实际营收的市场占比，而规模效应指标则主要衡量的是企业资产规模状况，因为资产规模并不等于实际营收，这两项系数的不匹配实际上更凸显出国有环保企业经营的效率问题。）。市场占有率对国有环保企业反而呈现负向效率影响，意味着营收占比越高的国有企业效率越低，进一步印证国有企业的低效率问题在环保产业同样存在。

政策影响类指标，政府补贴的效率影响并不明显，对国有环保企业还存在显著负效应，说明直接的政府补贴并不利于环保企业效率提升。税收负担则呈现出负向效率影响，尤其是对中西部环保企业，说明适当减税有助于推动环保企业效率提升，且在中西部更为有效。

综合以上，有如下初步结论：①2003—2013年，中国环保企业的技术效率水平存在更强制度和政策驱动特征，而对技术创新或市场需求变化的依赖较弱;②重资产扩张不利于效率提升，提升经营管理水平和资产周转率则能形成正向效率驱动;③环保产业内部的金融资源配置结构不合理，国有和中西部环保企业的效率提升更多受存量债务负担制约，而针对非国有和东部地区环保企业的金融支持有待加强;④不同类型环保企业的资产规模与市场地位之间的效率影响并不匹配，既说明“国进民退”可能产生负向效率冲击，也证实重资产扩张对于环保企业发展而言并非合理选择;⑤政府补贴不利于环保企业效率改善，针对性减税则会产生一定的积极效率影响，尤其对中西部地区。

表4汇报了2014—2018年环保类上市公司或新三板挂牌公司的分组回归结果。

估计结果显示，2014—2018年区间，环保上市或挂牌公司的技术效率水平依然对产品创新不敏感，同时也会被重资产扩张模式所拖累（沉没成本指标的影响显著为负），并对企业经营管理水平存在正向反馈（资产周转率指标的影响显著为正），这些都相比2003—2013年子样本无明显变化，显示出该种特质的历史延续性。

但是，相对于前一个样本区间，四项变化值得关注：①规模和营收影响的结构错配问题在2014年后趋于消除，以企业营收占比衡量的市场地位指标也对技术效率呈现出显著一致的正向驱动，说明环保产业发展逐步转入“做大做强”阶段;②债务负担和财务杠杆对不同类型企业的效率影响均开始转为负向拖累，说明环保产业去杠杆压力在扩散增强，这和同期金融去杠杆背景趋于一致;③环保企业效率对于市场需求变化的正向反馈开始增强，2014年后有效需求改善对于不同类型环保企业均开始产生正向效率提升作用;④政府补贴对环保企业效率的影响在2014年后转为显著正向，说明政府补贴的针对性和有效性明显提升;减税也开始呈现更加明显的正向效率影响，说明环保产业扶持政策本身的优化提升。

综合2003—2013和2014—2018年两个子样本的比较，中国环保产业发展的内在逻辑和政策环境均呈现显著时段变化：一方面，行业市场化程度在提升，并逐步转向“做大做强”;另一方面，产业政策的针对性和有效性有了明显改善。当然，金融去杠杆也对同期环保企业的技术效率演变施加了一定影响。

5 细分行业层面的进一步考察

鉴于环保不同细分行业在经营模式和公共属性方面的存在显著差异，这里通过区分环保设备制造、固废处理、废水处理展开进一步计量检验。

如果将不同细分行业的效率决定视作一个多方程系统，其扰动项理应相关，由此对每个方程单独进行OLS估计虽然一致，但并不最优;使用“似不相关回归”（SURE）方法更为有效。但是，如果各方程均对关键变量进行了有效控制，这时SURE估计的适用性会显著下降（甚至无法通过LM自相关检验），这时更适宜采用固定效应回归模型进行单方程估计。

这里首先基于细分领域构建行业方程组，并尝试采用SURE方法進行估计，通过依次添加各类解释变量来进行有效性检验。实证结果显示：只控制经营特征、财务状况、市场约束三类要素时，只有SURE估计能通过有效性检验，但添加制度和政策相关变量后，SURE估计的有效性开始丧失，这时采用固定效应模型（FE）能通过Hausman检验，反而更为有效。依据上述结果，这里按照是否纳入政策变量同时提供了似不相关回归（SURE）和固定效应回归（FE）两种估计结果。因篇幅原因，未展示具体估计表格，有需要可向作者索取。

对2003—2013年子样本进行细分行业分组回归后发现，企业规模和资产周转率的正向效率拉动效应依旧存在，沉没成本和债务负担对环保企业效率的负向拖累也依然明显。同时，细分行业内部的营收占比越高则效率水平越高，说明市场地位上升也会驱动技术效率改善。

部分解释变量针对不同细分行业的效率影响也存在差异：第一，产品创新对固废处理和废水处理行业的效率影响显著负面，这与这些行业的公共品属性有关;第二，财务杠杆对三个细分行业的效率影响不显著，意味着环保产业金融配置的结构差异更多体现于所有制和区域层面;第三，不同细分领域的技术效率均对市场需求不敏感，进一步印证同期环保产业发展更多依赖制度和政策驱动。

政策变量的差异化影响方面，政府补贴对企业效率的负向影响主要体现于废水处理等领域;税收优惠有助于改善固废处理和废水处理行业的技术效率，但对环保设备制造行业则会产生负向效率影响。总体看，政策变量对公共品属性更强领域的影响更明显，其中直接补贴会产生效率损害，税收优惠则会产生效率增进。基于这一结果，环保产业支持政策应当“有所为，有所不为”，更多聚焦于那些外部性和公共性强的领域。

对于2014—2018年子样本的估计发现：产品创新的效率影响依旧不显著，重资产扩张的负向效率影响和经营管理提升的正向效率反馈也具有一致性。值得关注的是：①固废处理行业的财务杠杆提升会产生负向效率冲击，说明其面临更强的去杠杆压力;②2014年后需求改善对不同细分行业均能产生显著正向效率驱动;③政府补贴对固废处理行业的技术效率开始呈现显著正面推动，而针对环保设备制造的税收优惠开始丧失效率增进功能，这与同期制造业去产能存在一定关联。

两个子样本的分行业计量比较结果一方面继续验证中国环保产业的发展在逐步向市场驱动转型，相关政策的针对性也在明显提升;另一方面说明不同细分行业的公共属性和经营特征差异会导致其效率特征的差异化响应机制，由此需要有针对性安排。

6 结论与政策建议

以环保企业技术效率作为切入点，基于SFA框架下的效率测算，围绕两个不同子样本的多维度统计和分组计量，对中国环保企业技术效率分布的异质性特征及其背后的驱动因素进行了全面梳理，并对环保产业效率演变的内在逻辑展开了相应探索。

研究结果显示：第一，中国环保企业内部的技术效率分布存在显著结构差异，这不仅源自特定的产业和政策环境，也衍生出针对政策变化的个性化响应机制;第二，中国环保产业发展逐步从政策驱动转向市场驱动，且开始转向“做大做强”的新阶段;第三，环保产业政策支持的针对性和有效性在逐步改进，但金融资源结构错配和财务杠杆压力仍值得关注;第四，不同所有制、区域、细分行业的政策响应机制明显不同，需要差异化政策安排。

综合上述结论，可以对中国环保企业的效率提升与高质量发展提出如下政策建议：

第一，环保产业发展需要规避重资产扩张和规模至上的传统思路，并更多聚焦经营管理水平提升和市场竞争能力塑造。对于不同类型的环保企业而言，沉没成本越高，技术效率越差;资产规模扩张的效率含义远低于市场占有率上升;而提高资产周转率可以显著增进效率。精细化、市场化对于中国环保产业的高质量发展更为重要。

第二，依据产业发展规律和市场经济要求加速环保产业内部整合。统计描述显示，市场化程度越高的地区环保企业效率越高，而非国有企业技术效率水平显著高于国有企业;计量检验显示，市场驱动、企业规模和行业集中对于环保企业效率的正向影响正在提升。推动环保企业“做大做强”，对于提升环保产业效率同样关键。

第三，环保产业政策支持体系需进行差异化安排。所有制和区域特质、细分行业公共属性和经营模式均会对补贴或减税政策的效果产生影响;解决金融资源的结构错配对环保企业的高效健康运行至关重要。依据企业异质性设计针对性政策措施，是保证政策有效性的重要前提。

（编辑：于 杰）

参考文献

[1]张雪梅.区域环保产业上市公司效率评价及影响因素实证研究[J].系统工程，2015，33（4）：106-111.

[2]王帆，钱瑞.我国企业环保投资效率评价分析——基于2010—2014年704家A股上市公司数据[J].财经论丛，2017（11）：43-52.

[3]李林子，傅泽强，李雯香.基于创新价值链的我国环保产业技术创新效率评价[J].科技管理研究，2019，39（13）：74-80.

[4]王玉梅，姬璇，吴海西.基于三阶段DEA模型的创新效率评价研究——以节能环保上市公司为例[J].技术经济与管理研究，2019（3）：25-30.

[5]梁娜，姚长青，高影繁.基于DEA方法的环保行业上市企业创新效率评价[J].科技管理研究，2019，39（5）：45-50.

[6]刘穷志，李岚.长江经济带环保支出效率测度[J].工业技术经济，2018，37（12）：45-51.

[7]寇铁军，范丛昕.中国节能环保财政支出效率提升的建议[J].经济研究参考，2019（6）：121-122.

[8]KUMBHAKAR S C， WANG H J， HORNCASTLE A P. A practitioners guide to stochastic frontier analysis using stata[M]. New York： Cambridge University Press， 2015.

[9]徐志伟.“有形之手”与企业效率——基于环保专用设备制造企业的实证分析[J].财贸研究，2019，30（4）：84-97，110.

[10]李姚.中国环保产业上市公司效率评价[J].技术与创新管理，2019，40（2）：244-252.

[11]边文龙，王向楠.面板数据随机前沿分析的研究综述[J].统计研究，2016，33（6）：13-20.

[12] MELITZ M J. The impact of trade on intra-industry reallocations and aggregate industry productivity[J]. Econometrica， 2003，71（6）：1695-1725.

[13] BERNARD A B， EATON J， JENSEN J B， et al. Plants and productivity in international trade[J]. American economic review， 2003， 93（4）：1268-1290.

[14] DAS S， ROBERT M， TYBOUT J. Market entry costs， producer heterogeneity and export dynamics[J]. Econometrica， 2007， 75（3）：837-873.

[15]周明海，肖文，姚先國.企业异质性、所有制结构与劳动收入份额[J].管理世界，2010（10）：24-33.

[16]柒江艺，许和连.行业异质性、适度知识产权保护与出口技术进步[J].中国工业经济，2012（2）：79-88.

[17]王玲，陈仲常，马大来.节能减排、全要素能源生产率及行业异质性研究——基于中国制造业28个行业的实证分析[J].当代财经，2013（10）：5-15.

[18]祝树金，许可瑞琳. 中国工业行业全要素能源效率度量及其影响因素——基于共同前沿法的研究[J].工业技术经济，2015（12）：102-111.

[19]董培培，霍聪佳.行业异质性视角下绿色创新效率研究[J].河南科技大学学报（社会科学版），2018，36（2）：85-90.

[20]马红，侯贵生.环保投入、融资约束与企业技术创新——基于长短期异质性影响的研究视角[J].证券市场导报，2018（8）：12-19.

[21]燕洪国.财政自给能力、环保税费配置与地方政府环保支出效率——基于DEA-Tobit面板模型实证分析[J].财会研究，2015（10）：14-18.

[22]杨陈，陈庆海.财政分权视角下地方政府环保支出效率分析[J].华东经济管理，2017，31（7）：111-117.

[23]沈能.环境效率、行业异质性与最优规制强度——中国工业行业面板数据的非线性检验[J].中国工业经济，2012（3）：56-68.

[24]金宏春，曹芳萍.基于DEA方法的环保上市公司财务绩效评价研究[J].经济论坛，2016（2）：64-71.

[25]BATTESE G E， COELLI T J. Frontier production functions， technical efficiency and panel data： with application to paddy farmers in India[J]. Journal of productivity analysis， 1992， 3（1-2）：153-169.

[26]BANKER R D， CHAMELS A， COOPER W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J]. Management science， 1984， 30（9）：1078-1092.

[27]ANDERSEN P， PETERSEN N C. A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J]. Management science， 1993， 39（10）：1261-12664.

[27]AIGNER D J， LOVELL C A K， SCHMIDT P. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models[J]. Journal of econometrics， 1977， 6（1）：21-37.

[28]BADUNENKO O， KUMBHAKAR S C. Economies of scale， technical change and persistent and time-varying cost efficiency in Indian banking： do ownership， regulation and heterogeneity matter [J]. European journal of operational research， 2017，260（2）：789-803.

[29]COLE M A， ROBERT J R. Firm heterogeneity， origin of ownership and export participation[J]. The world economy， 2010， 33（2）：264-291.

[30]杨瑞龙，刘刚.企业的异质性假设和企业竞争优势的内生性分析[J].中国工业经济，2002（1）：88-95.

[31]方正起，张宝承，秦杰.创新价值链视角下我国上市军工企业技术创新效率评价研究[J].  经济与管理评论，2019（6）：37-48.

[32]王美霞.中国生产性服务业细分行业全要素生产率异质性与影响因素研究[J].经济经纬，2013（3）：75-79.

[33]周四军，廖芳芳，李丹玉.考虑行业异质性的我国工业能源效率分析[J].产经评论，2017，8（1）：31-44.

[34]姚星，颜杰，王磊.行业异质性、离岸外包与生产率溢出—基于世界投入产出表的实证分析[J].经济评论，2017（4）：57-72.

[35]袁浩铭，张夏羿，孙永强.环境法治、财政分权与环保投资效率[J].财经问题研究，2018（3）：87-94.

[36]聂辉华，江艇，杨汝岱.中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题[J].世界经济，2012，35（5）：142-158.

Distribution characteristics and heterogeneous sources of environmental protection enterprises

technical efficiency： micro-data positive analysis and its comparison

WANG Ren1 HE Xiao-bo1 WANG Rui2

（1. Research Center of the Economy of the Upper Reaches of the Yangtze River，

Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067， China;

2. Institute of Sustainable Development Research， Chongqing University， Chongqing 400044， China）

Abstract The high-quality development of the environmental protection industry depends on a differentiated policy support system. However， there is still a lack of consistent framework concerning the measurement of the industrial development quality， the description of its internal heterogeneities， and the analysis of related influencing factors within the existing literature. Taking the input-output efficiency of Chinas environmental protection enterprises as the entry point of research， referring to the stochastic frontier analysis （SFA） method， and using two different samples including a statistical survey data from 2003 to 2013 about the environmental protection enterprises above designated size and the financial disclosure data from 2014 to 2018 about the environmental protection listed companies in China， this article provided a systematic diagnosis on the distribution characteristics and heterogenous sources of Chinas environmental protection enterprises through multi-dimensional statistics and grouping measurement of two different periods. This study found that： ① The technical efficiency differences within Chinas environmental protection industry are widely reflected in different dimensions such as sub-sector， ownership， and region， and these heterogeneous characteristics not only originate from specific industrial division and policy environment， but also have an individualized response mechanism to the changes of external influential factors. ② The technical efficiency evolution of Chinas environmental protection enterprises has gradually shifted from policy-driven to market-driven， and has a significant positive feedback to the internal management improvement and the external market competition. Overall， the demand of industrial integration and growing ‘bigger and stronger is also increasing gradually. ③ The pertinence and effectiveness of Chinas policy supporting system for the environmental protection industry have improved gradually， but the negative feedback mechanisms of technical efficiency about the environmental protection enterprises on heavy asset expansion mode and debt-driven growth are still obvious， and the problem of financial resource mismatch and the pressure of financial deleveraging at the micro level still exist to some extent. ④ There are significant differences in the response mechanisms and methods of technical efficiency to different policy support tools among the environmental protection enterprises with various attributes such as ownership， region， and sub-sector. Therefore， to realize the high-quality development objective of Chinas environmental protection industry， it is necessary to strengthen the leading and regulating role of market power and focus on the shaping of competitiveness and the promotion of business management capabilities of environmental protection enterprises; it is also necessary to build a targeted and differentiated policy support system for the environmental protection enterprises according to their heterogenous characteristics and individualized response mechanism at technical efficiency levels and to accelerate industrial integration and structural optimization to enhance the effectiveness of relevant policy measures.

Key words environmental protection enterprise; technical efficiency; distribution characteristics; heterogeneous sources

收稿日期：2019-07-26  修回日期：2019-12-13

作者簡介：王韧，博士，副教授，主要研究方向为产业金融与可持续发展。E-mail：1981wangren@163.com。

通信作者：何小波，硕士生，主要研究方向为产业与金融。E-mail：hexiaobo9527@163.com。

基金项目：国家统计局全国统计科学重点研究项目“供给侧结构性改革背景下金融体系效率的统计测度研究”（批准号：2019LZ03）;重庆市社会科学规划委托项目“川渝自贸试验区协调开放机制及路径研究”（批准号：2020WT11）。