劉 濤

（福建師范大學(xué)福清分校 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福清 350300）

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基于隨機(jī)邊界分析的區(qū)域工業(yè)廢水治理投資效率評價研究
——以華東六省一市為例

劉 濤

（福建師范大學(xué)福清分校 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福清 350300）

摘要：在建立工業(yè)廢水治理投資效率指標(biāo)體系和影響因素基礎(chǔ)上，構(gòu)造超越對數(shù)成本函數(shù)及影響因素技術(shù)無效率模型，以華東六省一市為研究樣本，運用隨機(jī)邊界分析法對2010—2014年研究區(qū)域的工業(yè)廢水治理投資效率及其影響因素進(jìn)行實證研究. 結(jié)果顯示：研究期內(nèi)各地區(qū)工業(yè)廢水治理投資效率得到不同程度提高，地區(qū)間效率差距不斷縮??；工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢水污染物排放量以及兩者交叉作用與成本函數(shù)具有顯著正相關(guān)；影響程度從大到小依次為政府環(huán)保投入占政府支出比重、工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重和城鎮(zhèn)化；財政支出占GDP比重對工業(yè)廢水治理投資效率影響不顯著.

關(guān)鍵詞：隨機(jī)邊界分析；工業(yè)廢水治理；華東六省一市

隨著我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，以高污染、高消耗為特征的傳統(tǒng)粗放型發(fā)展模式加劇了經(jīng)濟(jì)社會與生態(tài)環(huán)境之間的矛盾. 工業(yè)化建設(shè)保證了經(jīng)濟(jì)快速增長，但同時產(chǎn)生了大量工業(yè)污染，有的甚至是不可逆的環(huán)境污染. 據(jù)統(tǒng)計，目前我國環(huán)境污染2/3以上直接或間接來源于工業(yè)污染，工業(yè)污染已經(jīng)成為主要的環(huán)境污染源. 工業(yè)污染中，工業(yè)廢水對環(huán)境的危害和治理難度遠(yuǎn)超其他污染源. 各地偷排私排現(xiàn)象屢見不鮮，大量不達(dá)標(biāo)的工業(yè)廢水被直接排放，不但污染地表水和地下水資源，降低水體自我修復(fù)能力，使得水環(huán)境恢復(fù)成本成幾何倍增加，而且造成可利用水資源數(shù)量不斷減少，影響農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)，成為實現(xiàn)全面建成小康社會新目標(biāo)的阻礙因素. 可見研究如何有效控制工業(yè)廢水排放，提高工業(yè)廢水治理投資效率，對緩解當(dāng)前生態(tài)環(huán)境壓力、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、增加人們生活幸福指數(shù)、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要理論和現(xiàn)實意義.

關(guān)于工業(yè)污染治理投資研究，國內(nèi)學(xué)者已開展了許多相關(guān)研究工作，目前主要集中在以下兩個方面：一是對工業(yè)三廢治理投資進(jìn)行評價分析. 如石風(fēng)光［1］運用三階段DEA模型對中國地區(qū)2012年的工業(yè)廢水治理效率進(jìn)行測評. 彭熠［2］用GMM方法對我國省級工業(yè)污染治理投資對工業(yè)廢氣減排問題進(jìn)行研究分析. 二是針對特定區(qū)域的工業(yè)污染治理投資進(jìn)行實證研究. 如李惠茹［3］運用BC2模型與DEA-Malmquist模型對京津冀區(qū)域工業(yè)污染治理投資效益進(jìn)行檢驗. 通過梳理相關(guān)研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)污染治理投資效率并不完全等同于工業(yè)廢水治理效率，目前專門針對工業(yè)廢水治理投資效率研究較少，且方法大多集中于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，加上研究指標(biāo)的不同選取及研究地域的差異，使得研究結(jié)果可比性和借鑒意義不大. 鑒于此，本文利用隨機(jī)邊界分析法對華東六省一市工業(yè)廢水治理投資效率進(jìn)行客觀評價，定量分析各指標(biāo)及影響因素與工業(yè)廢水治理投資之間的計量關(guān)系，為推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展提供一定的參考與借鑒.

1　研究方法與模型構(gòu)建

1.1隨機(jī)邊界分析

隨機(jī)邊界分析（Stochastic Frontier Analysis， SFA）最早由Aigner ，Lovell &Schmidt及Meeusen &Broeck提出，用于評價生產(chǎn)函數(shù)的投入產(chǎn)出效率，后經(jīng)眾多學(xué)者不斷補充完善，逐步成為評價技術(shù)效率的重要方法，廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟(jì)諸多領(lǐng)域. 與其他技術(shù)效率評價方法相比較，SFA最大特點是利用確定性生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面，通過計量經(jīng)濟(jì)技術(shù)對參數(shù)進(jìn)行估計，以技術(shù)無效率項的條件期望為技術(shù)效率，其結(jié)果受隨機(jī)點的影響較小，能有效避免出現(xiàn)效率值相同且為1的情況. 較好地解決了不可控因素對效率的影響，保障了評價結(jié)果的可靠性及有效性. 隨機(jī)邊界分析最常見的效率邊界有三種：成本邊界、收入邊界和利潤邊界，分別用于測量決策單元成本、收入和利潤的有效程度. Battese &Coeli在前人研究基礎(chǔ)上將時間變量引入模型，使隨機(jī)邊界分析也可以對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行效率評價. 本文采用隨機(jī)成本函數(shù)模型測算區(qū)域工業(yè)廢水治理投資效率. 基本模型為：

其中Cit是第t期第i個決策單元的工業(yè)廢水治理投資額；f（ ）為成本函數(shù)；Yit是第t期第i個決策單元的工業(yè)廢水治理投資的產(chǎn)出向量；β為待估參數(shù)；Vit是經(jīng)典隨機(jī)誤差項，表示影響工業(yè)廢水治理投資的不可控因素，如天氣、自然災(zāi)害，對工業(yè)廢水治理投資的影響可正可負(fù)，屬于對稱性隨機(jī)誤差項，服從正態(tài)分布，即Vit～N（0，σv2）；Uit是非負(fù)的隨機(jī)誤差項，表示影響工業(yè)廢水治理投資的技術(shù)無效率部分，如信息、技術(shù)，由于無效率只會增加成本，因此服從單邊分布Uit～N+（0， σv2），且與Vit獨立. 技術(shù)效率TEit=exp（-Uit），當(dāng)Uit=0，則TEit=1，表示決策單元處于完全技術(shù)效率狀態(tài)；當(dāng)Uit＞0，則0＜TEit＜1，表示決策單元處于非技術(shù)效率狀態(tài).

1.2指標(biāo)體系與模型構(gòu)建

本文從投入產(chǎn)出角度研究區(qū)域工業(yè)廢水治理投資效率，評價指標(biāo)體系包括投入產(chǎn)出指標(biāo)和影響因素指標(biāo). 為了有效測評出各決策單元工業(yè)廢水治理投資效率，按照評價指標(biāo)全面性、相關(guān)性、獨立性、科學(xué)性、可比性等原則，兼顧指標(biāo)數(shù)據(jù)的可收集性，選取工業(yè)廢水治理投資額（C）為投入指標(biāo)，工業(yè)廢水排放量（Y1）和工業(yè)廢水污染物排放量（Y2）為產(chǎn)出指標(biāo). 影響因素指標(biāo)包括：1）工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重（Z1），該指標(biāo)用于衡量區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及工業(yè)化程度. 目前我國工業(yè)部門中高污染、高能耗行業(yè)比重較大，工業(yè)污染嚴(yán)重，工業(yè)廢水的過程及末端治理情況不理想，大量工業(yè)廢水未經(jīng)處理就直接排放，造成嚴(yán)重的環(huán)境污染，對工業(yè)污染治理投資效率產(chǎn)生較大影響. 2）政府環(huán)保投入占政府支出比重（Z2），該指標(biāo)反映出政府及社會對環(huán)境問題的重視程度. 環(huán)保投入是政府履行環(huán)境保護(hù)職能及解決環(huán)境問題的財政資金，是治理環(huán)境污染的物質(zhì)基礎(chǔ)，決定著環(huán)境保護(hù)的效果. 3）財政支出占GDP比重（Z3），該指標(biāo)表征政府宏觀干預(yù)的規(guī)模與程度. 4）城鎮(zhèn)化（Z4），城鎮(zhèn)化是地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)型社會向以非農(nóng)產(chǎn)業(yè)為主的現(xiàn)代城市型社會轉(zhuǎn)變的歷史過程，本文采用人口統(tǒng)計學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎胤从硡^(qū)域城鎮(zhèn)化水平.

依據(jù)上述指標(biāo)體系，以Battese &Coeli（1995）研究為基礎(chǔ)，建立如下超越對數(shù)成本函數(shù)的隨機(jī)邊界效率模型［4-6］：

影響因素技術(shù)無效率模型為：

其中i和t代表省份和年份，δ、β為模型待估參數(shù)，wit為經(jīng)典隨機(jī)誤差項，其他與前文定義相同.

2　實證結(jié)果

2.1數(shù)據(jù)來源及處理

本文選取華東六省一市即上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省和山東省七地區(qū)為分析樣本，工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢水污染物排放量（化學(xué)需氧量和氨氮）數(shù)據(jù)來源于各省份2011—2015年統(tǒng)計年鑒，其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2011—2015》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒2011—2015》. 為剔除物價變動對評價結(jié)果的干擾與影響，以2010年為基期，將各年份相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行價格平減調(diào)整.

2.2模型估計與分析

利用Frontier4.1對2010—2014年華東六省一市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)邊界分析，估計結(jié)果如表1、表2所示.

隨機(jī)邊界分析模型估計結(jié)果表明.

第一，超越對數(shù)成本函數(shù)中除工業(yè)廢水污染物排放量平方項（lnY2）2外，其余解釋變量顯著性水平均較理想. 工業(yè)廢水排放量（lnY1）和工業(yè)廢水污染物排放量（lnY2）系數(shù)都為正值，顯著性水平分別為1.6%和8.5%，說明工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢水污染物排放量對工業(yè)廢水治理投資效率產(chǎn)生負(fù)向影響. 隨著我國工業(yè)高速密集發(fā)展，“工業(yè)三廢”問題越來越突出，加上目前工業(yè)廢水處理技術(shù)有限，排放標(biāo)準(zhǔn)難以落實，偷排情況時有發(fā)生，加劇了生態(tài)環(huán)境惡化，生態(tài)環(huán)境修復(fù)成本和難度成幾何倍增加，降低了環(huán)保投資的治理效率. （lnY1）2系數(shù)為負(fù)，說明工業(yè)廢水排放量累積作用對工業(yè)廢水治理投資效率產(chǎn)生顯著性正向效應(yīng). 工業(yè)廢水排放量增加雖然提高了治理難度和成本，但同時也使社會和政府對生態(tài)環(huán)境問題更加關(guān)注和重視，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)環(huán)保技術(shù)研發(fā)，提高排污標(biāo)準(zhǔn)，推行清潔生產(chǎn)等措施來解決工業(yè)廢水排放和處理的問題. lnY1 *lnY2交叉項系數(shù)為正，顯著性水平為1.5%，說明工業(yè)廢水排放量和工業(yè)廢水污染物排放量的交互作用是顯著的，即在研究期內(nèi)兩者在工業(yè)廢水治理過程中具有明顯互補效應(yīng).

第二，技術(shù)無效率模型中3個影響因素均通過顯著性水平5%的檢驗，另外一個影響因素Z3的p值為0.117，表明本文選取的影響工業(yè)廢水治理投資效率因素比較合適. 工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重（Z1）系數(shù)為正，在0.1%的顯著性水平下，與成本函數(shù)呈顯著正相關(guān)，與投資效率負(fù)相關(guān)，表明我國經(jīng)濟(jì)長期形成的高消耗、高污染發(fā)展模式下的“工業(yè)三廢”成為主要污染源，降低了環(huán)保投資效率，必須通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級解決工業(yè)化發(fā)展過程中的環(huán)境污染問題. 工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重每增加1個百分點，工業(yè)廢水治理投資效率下降0.472%. 政府環(huán)保投入占政府支出比重（Z2）系數(shù)顯著為正，表明在研究期內(nèi)，研究區(qū)域政府環(huán)保投入對工業(yè)廢水治理效率存在負(fù)向影響. 政府環(huán)保投入增加為解決生態(tài)環(huán)境污染問題提供了必要物質(zhì)保障，但是，由于目前工業(yè)廢水治理投資多是固定資產(chǎn)投入，形式過于單一，投資資金運行缺乏有效監(jiān)督管理，導(dǎo)致每年投入大量資金進(jìn)行工業(yè)廢水治理，且資金總量逐年增加，效果卻并不理想. 政府環(huán)保投入占政府支出比重每增加1個百分點，工業(yè)廢水治理投資效率下降0.753%. 財政支出占GDP比重（Z3）在10%的顯著性水平下，與成本函數(shù)呈負(fù)向但不顯著關(guān)系，表明Z3對工業(yè)廢水治理投資效率有促進(jìn)作用，但作用不明顯. 城鎮(zhèn)化（Z4）系數(shù)為負(fù)，在3.1%顯著性水平下，與成本函數(shù)呈現(xiàn)顯著性負(fù)相關(guān)，與工業(yè)廢水治理投資效率正相關(guān)，這表明隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，越來越多的農(nóng)村勞動力向城市轉(zhuǎn)移，第三產(chǎn)業(yè)超強的要素吸附力，我國在“十二五”期間積極促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級，推動由工業(yè)主導(dǎo)向服務(wù)主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變，使得第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重超過第一、二產(chǎn)業(yè)，有效降低經(jīng)濟(jì)對工業(yè)的依賴程度，減少“工業(yè)三廢”的排放，利于提高工業(yè)廢水治理的投資效率. 城鎮(zhèn)化程度每增加1個百分點，工業(yè)廢水治理投資效率增加0.358%.

從表2可以看出，上海平均工業(yè)廢水治理投資效率最高，為0.8827，安徽平均投資效率值僅為0.6601，華東六省一市全區(qū)域平均工業(yè)廢水治理效率為0.7816，區(qū)域之間效率差異明顯，其中上海市、浙江省、江蘇省和福建省4地工業(yè)廢水治理投資效率超過區(qū)域平均水平，山東省、江西省和安徽省投資效率則低于區(qū)域平均水平. 從2010—2014年動態(tài)效率值來看，除江蘇省以外各區(qū)域工業(yè)廢水治理投資效率年平均增長率均為正值，其中安徽省和江西省投資效率年平均增幅分別為6.392%和5.098%. 另外，沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)工業(yè)廢水治理投資效率都在增加，沿海地區(qū)投資效率超過全區(qū)域平均水平，而內(nèi)陸地區(qū)則低于平均水平，但內(nèi)陸地區(qū)效率增長幅度超過沿海地區(qū)，并逐步縮小了與沿海發(fā)達(dá)地區(qū)之間的差距，這說明“十二五”期間各地區(qū)都十分重視環(huán)境保護(hù)工作，加大環(huán)保投資，強化對工業(yè)廢水污染治理，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得以改善，追趕效應(yīng)明顯. 如圖1所示.

表1　隨機(jī)邊界分析模型估計結(jié)果

表2　華東六省一市2010—2014年工業(yè)廢水治理投資效率值

圖1 沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)工業(yè)廢水治理投資效率比較

3　結(jié)語

本文以華東六省一市為研究樣本，建立區(qū)域工業(yè)廢水治理投資評價指標(biāo)體系，構(gòu)建超越對數(shù)成本函數(shù)模型和影響因素技術(shù)無效率模型，運用隨機(jī)邊界分析法對2010—2014年區(qū)域工業(yè)廢水治理投資效率進(jìn)行評估，得到以下結(jié)論：1）研究期內(nèi)各地區(qū)工業(yè)廢水治理投資效率基本得到不同程度提高，總體趨勢良好，地區(qū)間效率差距不斷縮小，從2010年相差0.2956縮小到2014年相差0.1830，沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)年平均增長率分別為1.133%和5.717%，追趕效應(yīng)明顯. 2）工業(yè)廢水排放量（Y1）和工業(yè)廢水污染物排放量（Y2）以及兩者交叉作用與成本函數(shù)具有顯著正相關(guān). 在顯著影響工業(yè)廢水治理投資效率的因素中，影響程度從大到小依次為政府環(huán)保投入占政府支出比重、工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重和城鎮(zhèn)化；財政支出占GDP比重對工業(yè)廢水治理投資效率影響不顯著. 城鎮(zhèn)化和財政支出占GDP比重對工業(yè)廢水治理投資效率提高具有促進(jìn)作用；工業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重和政府環(huán)保投入占政府支出比重對投資效率增長具有阻礙作用. 3）工業(yè)廢水治理投資效率的提高不能靠一味增加環(huán)保投入，更應(yīng)該重視工業(yè)廢水治理投資管理和監(jiān)督，投資運行應(yīng)做到全程監(jiān)控，建立長期評估機(jī)制，提高投資效率.

參考文獻(xiàn)：

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（責(zé)任編輯：陳 丹）

Investment Efficiency of Regional Industrial Wastewater Treatment Based on Stochastic Frontier Analysis: Taking Six Provinces and One Municipality in Eastern China as Examples

LIU Tao
（College of Economics & Management， Fuqing Branch of Fujian Normal University， Fuqing 350300， China）

Abstract:Based on the establishment of industrial wastewater treatment investment efficiency index system， and the influence factors， the paper structures the model on translog cost function and influencing factors of technical inefficiency， taking six provinces and one municipality of Eastern China as the research samples， using stochastic frontier analysis method to carry on empirical research from 2010 to 2014 on regional industrial wastewater treatment investment efficiency and its influencing factors. The results showed that∶ during the study period， the regional industrial wastewater treatment efficiency of investment have been basically improved in different degrees， the efficiency gap between regions is becoming smaller and smaller； industrial wastewater discharge and discharge of pollutants from industrial wastewater and their interactions and cost function have significant positive correlation； degrees of influence from large to small in turn are the ratio of government environmental inputs accounting for the government expenditure， the ratio of industrial output value accounting for GDP and urbanization； effect of fiscal expenditure as a share of GDP and investment efficiency of industrial wastewater treatment was not significant.

Key words:Stochastic frontier analysis； Industrial wastewater treatment； Six provinces and one municipality in Eastern China

中圖分類號：F205；X321

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：2095-4476（2016）05-0037-04

收稿日期：2016-04-14；

修訂日期：2016-05-03

基金項目：福建省教育廳科研項目（JB13295S）

作者簡介：劉 濤（1980— ）， 男， 遼寧阜新人， 福建師范大學(xué)福清分校經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授.