转移支付对地方环保支出效率影响研究

何明刚

(西北大学 经济管理学院，西安 710127)

0 引言

现阶段，我国生态文明建设取得重要进展，但生态环境质量与人民群众的期待仍有不小差距，各地环境保护也存在不平衡不充分的问题。生态环境保护具有很强的正外部性，主要由政府投入财政资金进行治理。2007年“环境保护”科目首次纳入政府收支分类，2019年一般公共预算中节能环保支出为7 390.20亿元，约占GDP的0.7%，低于国际水平。

政府节能环保支出的九成由地方政府承担，其中又有四成的资金来源为中央转移支付。因此合理安排转移支付、划分各级政府环保事权和支出责任有助于提升资金使用效率。2020年发布的《关于构建现代环境治理体系的指导意见》强调了转移支付制度在生态文明建设中的作用，提出要完善转移支付制度以支持地方环境治理的财政需求。2020年发布的《生态环境领域中央与地方财政事权和支出责任划分改革方案》中提出要合理划分生态环境领域省以下财政事权和支出责任。

在环保财政资金十分紧张，同时转移支付具有重要地位的情况下，有必要研究转移支付制度对地市节能环保支出效率的影响。本文以节能环保专项转移支付和国家重点生态功能区转移支付为切入点进行研究。

1 文献综述

在环保支出效率方面，国内研究主要测算了省级政府的环保支出效率，少部分以市级政府为研究对象。潘孝珍[1]发现我国绝大部分省份政府环保支出效率偏低，收入分权度与支出分权度均与地方政府环境保护支出效率显著负相关。朱浩等[2]以工业三废排放为产出指标，测得省级环保支出DEA效率，发现财政分权和工业化水平对环保支出效率有显著负影响，开放水平和受教育程度有显著正影响。孙开等[3]对吉林省8个地级市研究发现，工资水平、城市化和工业化对环保支出效率有负向作用。王谦等[4]基于省际面板数据发现，财政分权、经济发展水平、工业化和人口规模对政府环保支出效率有显著负向影响，受教育程度有显著正向影响。张迪等[5]基于省际数据发现财政分权、文盲率和工业化水平均对环境治理支出效率有显著的负效应，而经济发展水平、环保机构分布密度则显著提升了环境治理支出效率。

在转移支付方面，国内目前的研究主要在一般性转移支付促进公共服务均等化，以及专项转移支付带动地方财政专项财政支出等方面。对转移支付影响地方公共支出效率的研究较少，研究多从财政分权影响支出效率角度出发。刘炯[6]以东部46市为研究对象，发现生态转移支付“奖励型”和“惩罚型”两种不同的激励方式对地方政府环境治理行为有不同的影响，进而影响地方政府环境治理效果。崔志坤等[7]基于省级数据研究发现，随着中央对各省人均转移支付的增加,各省教育和医疗卫生支出效率有所提高。王守义[8]对云南、安徽、广东3省县级数据研究发现，专项转移支付能有效提高欠发达地区县级政府的基本公共服务供给效率，一般性转移支付则能更好地提升发达地区县级政府基本公共服务效率。

综上所述，现有研究测算了地方政府环保支出的效率，为进一步研究其影响因素和作用机制打下了基础。但也存在两方面不足，一是较少以地级市为研究对象，效率测算的精度有待进一步提升；二是较少从环保类转移支付制度的角度进行研究。因此，本文以经济发展阶段相近的西部和东北73个地级市为研究对象，从节能环保专项转移支付和国家重点生态功能区转移支付为切入点，探讨转移支付制度对地市环保支出效率的影响。

2 研究方法与数据说明

2.1 基于DEA模型的效率评价

数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)是一种对评价对象间相对效率进行分析的非参数方法。其主要优点在于：一是可以用于评估多投入多产出的情况；二是无需估计生产函数；三是无需对指标赋予权重，减少了主观性的影响。DEA模型主要包括规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变的BCC模型两种，CCR模型仅可测得综合技术效率，BCC模型既可以测得综合技术效率，也可以测得纯技术效率。本文选取基于产出导向的CCR模型对地方政府环境保护财政支出效率进行测算，获得综合技术效率；再利用BCC模型测得纯技术效率，对比得到规模效率。使用MaxDEA 8 Ultra软件进行研究。选取的投入指标为全市节能环保支出(I)，单位为万元；产出指标为：工业废水排放量(O1)，单位为万吨；工业二氧化硫排放量(O2)，单位为吨；人工造林面积(O3)，单位为公顷。参考朱浩等[2]的做法，对非期望产出工业废水排放量、工业二氧化硫排放量取倒数进行正向化处理。选择上述产出指标的原因在于节能环保支出中污染治理、节能减排、天然林防护、退耕还林等占比较大。在对面板数据的处理上，选择窗口DEA模型，窗口宽度为3年，即覆盖了整个样本期。

2.2 基于Tobit模型的影响因素分析

将CCR模型测得的综合技术效率作为因变量，探讨对环保支出效率的影响因素。由于DEA模型测出的效率值在0和1之间，属于受限因变量，因此采用Tobit模型进行回归分析，建立如下模型：

Yit=Xitα+βi+εit

式中：i为城市；t为年份；Yit为DEA模型得到的各市综合技术效率；Xit为影响支出效率的因素；α为待估系数；βi为不随时间变化的个体效应；εit为随机扰动项。

本文核心解释变量为地市从上级收到的节能环保专项转移支付与地市节能环保支出之比(X1，以下简称专项占比)，以及重点生态功能区转移支付力度(X2，以下简称国重占比)，以重点生态功能区转移支付与地方节能环保支出之比表示。由于国家重点生态功能区转移支付为一般性转移支付，并未限制使用范围，不仅可以用于环保领域，也可用于民生领域，所以在本文以环境指标评价效率的情况下，将节能环保专项转移支付作为研究重点。此外参考国内研究结果，并考虑数据可得性问题，选用以下控制变量：经济发展水平(X3)，以人均GDP表示，单位为万元/人；人口规模(X4)，以年末人口数表示，单位为万人；工业化水平(X5)，以第二产业占GDP的比重表示。

2.3 数据说明与描述性统计

选择广西、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、黑龙江、吉林73个地级市作为研究对象(其中毕节、铜仁缺失废水和二氧化硫排放量数据，故未包含在内)，时间跨度为2016-2018年，含有样本点219个。

节能环保支出数据来自各市年度财政决算报表和各市统计年鉴，工业废水排放量、工业二氧化硫排放量数据来自于《中国城市统计年鉴》和各市统计年鉴，人工造林面积来自于《中国林业和草原统计年鉴》。节能环保专项转移支付和重点生态功能区转移支付数据来自于省、市财政决算报表，以及向省财政厅申请公开。人均GDP、年末人口数、第二产业占GDP的比重来自《中国城市统计年鉴》和各市统计年鉴。数据的描述性统计如表1所示，其中进行效率评价时，参考朱浩等[2]的做法对工业废水和二氧化硫排放量使用倒数。

表1 数据描述性统计

3 实证分析

3.1 DEA模型效率分析结果

DEA效率等于 1 时，表示财政环保支出资金得到充分利用，大于0小于1时则表示当前财政环保支出资金未被充分利用，效率值越大表示相对效率越高。

表2所示为节能环保财政支出综合技术效率，从中可以看出2016-2018年间地市间综合技术效率存在显著差异，且大部分地市的节能环保财政支出效率值偏低。2016年有54个市效率值小于0.5，11个市小于0.1；2017年有45个市效率值小于0.5，10个市小于0.1；2018年有61个市效率值小于0.5，12个市小于0.1。其中天水、庆阳、鹤岗、七台河等地3年的综合技术效率均较高，而南宁、贵阳、西安、银川、兰州、哈尔滨等省会城市3年效率均较低。西部城市和东北城市之间综合技术效率未见明显差异。经济较发达地市效率值较低，其原因可能是经济发展所处阶段不同，地方政府财政支出偏好不同。本文在效率评价阶段将造林面积加入产出指标，使得几个省会城市效率评价有所降低，与孙开等[3]以吉林省的8个地级市为研究对象，仅考虑三废排放为产出指标时长春市效率较高的结果有所不同。

表2 综合技术效率

表3所示为节能环保财政支出纯技术效率，从中可以看出半数地市效率值在0.5以下，其中天水、安康、固原、定西、七台河等地效率较高，而石嘴山、昆明、银川、柳州、哈尔滨、贵阳、兰州等地效率较低。西部城市和东北城市之间纯技术效率未见明显差异。

表3 纯技术效率

从综合技术效率与纯技术效率计算可以得到规模效率。大部分地市环保支出规模效率不低于0.6，故综合技术效率偏低的主要原因是纯技术效率偏低，即资金管理运用水平有待提高。

3.2 Tobit模型影响因素分析结果

以下分析影响综合技术效率的因素。Y为综合技术效率值，N为样本容量。表4为以专项转移占比为核心解释变量的回归结果。

表4 Tobit回归结果(一)

模型1为只含专项转移占比的简单回归，显示专项转移占比与地方环保支出效率呈显著正相关，且在1%水平上显著，说明节能环保专项转移支付一定程度上能改善地方环保支出的扭曲和低效，因此加大对地方节能环保专项转移支付力度，有利于环保支出效率的改善。随着后续其他经济变量的加入，专项转移占比系数有所减小，但符号未发生变化。模型2为加入经济发展水平的回归结果，可以看出人均GDP与环保支出效率显著负相关，在10%水平上显著。可能的原因：一是地方政府之间存在“晋升锦标赛”，经济发展水平较高的地市追求经济效益而忽视生态环保；二是经济发展水平较高的地区通过扩大支出规模来弥补技术效率缺陷，反而使得综合技术效率降低。模型3中显示人口规模与环保支出效率显著负相关，在1%水平上显著，显示人口规模未能带来环境治理上的规模收益，反而效率随人口规模增加有所降低，表明在人口集聚过程中地方环保治理效率未能及时跟上。模型4中第二产业占比与效率值正相关但不显著，可能的原因是近年来我国对工业企业环保补贴和税收优惠等激励增多，使得企业更多地采用绿色生产技术，在一定程度上改善了环境污染情况。

表5为以专项转移占比和国重转移占比为核心解释变量的回归结果。

表5 Tobit回归结果(二)

模型5为含专项转移占比和国重转移占比的简单回归，显示两者均与地方环保支出效率呈显著正相关，且在1%水平上显著。模型6为加入其他解释变量的回归结果，专项转移占比和国重转移占比的系数有所减小，但符号未发生变化。

由表4可知，核心解释变量——节能环保专项转移支付与地方节能环保之比，对地方环保支出效率有显著的正向影响。由表5可知，国家重点生态功能区转移支付资金虽未限定用于环保领域，但也促进了地方环保支出效率的提升。

4 结束语

本文以节能环保专项转移支付和国家重点生态功能区转移支付为切入点，探讨了转移支付制度对地方环保支出效率的影响。首先基于西部和东北73个地级市2016-2018年数据，运用DEA模型测度了地方环保支出效率，其次用Tobit模型分析了效率的影响因素。从DEA模型的分析结果来看，73个市普遍存在综合技术效率较低的情况，几个省会城市环保支出效率较低。进一步分解发现纯技术效率值偏低，导致了综合技术效率偏低。从Tobit模型对影响因素的分析来看，节能环保专项转移支付与地方环保支出之比、重点生态功能区转移支付与地方环保支出之比，两者对地方环保支出效率均有显著的正向影响。经济发展水平与人口规模对地方环保支出效率有显著的负向影响，第二产业占比对地方环保支出效率有负向影响，但不显著。

根据研究结果，从提升地方环保支出效率的角度出发，提出以下建议：1)进一步提高资金管理效率，可以采取加强环保队伍建设、完善资金使用监管机制、重视支出绩效评价工作等措施。2)提高节能环保专项转移支付力度，完善国家重点生态功能区转移支付制度。由中央承担更多全国和跨省环境事务的支出责任，一些由地方执行更具效率的环境事务，也可由中央委托地方政府具体执行，由中央通过专项转移支付予以补助。