徐順青，逯元堂*，陳鵬，朱建華

（環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院，北京 100012）

基于Malmquist指數(shù)的工業(yè)污染治理投入效率分析

徐順青，逯元堂*，陳鵬，朱建華

（環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院，北京 100012）

本文基于DEA的Malmquist指數(shù)方法對(duì)我國(guó)30個(gè)省（市、自治區(qū)）的工業(yè)污染治理投入效率進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：2006—2014年全國(guó)工業(yè)污染治理投入全要素生產(chǎn)率平均下降1.9%，其中，11個(gè)省市、自治區(qū)（占比36.6%）出現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率的改善，19個(gè)省市、自治區(qū)（占比63.3%）出現(xiàn)了下降，下降幅度最大的省市為上海市；從分解指數(shù)來(lái)看，技術(shù)效率指數(shù)增長(zhǎng)4%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降2.3%，即全要素生產(chǎn)率下降的主要原因是技術(shù)進(jìn)步的不足；從區(qū)域角度來(lái)看，東、中西部的全要素生產(chǎn)率指數(shù)分別為0.960、0.961和1.025，受規(guī)模低的影響，東、中部地區(qū)的工業(yè)污染治理效率低于西部地區(qū)；從時(shí)間維度來(lái)看，除2008—2011年工業(yè)污染治理投資全要素生產(chǎn)率有一定程度的改善外，其他年份的全要素生產(chǎn)率提升不明顯，尤其是2011年以來(lái)，受技術(shù)進(jìn)步不足影響，全要素生產(chǎn)率逐年下降?；趯?shí)證分析，本文從推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新和污染治理技術(shù)創(chuàng)新、正向激勵(lì)與反向約束并施一同促進(jìn)工業(yè)企業(yè)加大污染治理投入、鼓勵(lì)企業(yè)采用環(huán)境污染第三方治理方式治污等方面提出政策建議。

工業(yè)污染治理投入；DEA；Malmquist指數(shù)；效率

引言

“十一五”以來(lái)，黨中央和國(guó)務(wù)院高度重視生態(tài)環(huán)境保護(hù)，用于環(huán)境污染治理方面的資金規(guī)模逐年上升，從2006年的2566.0億元增長(zhǎng)至2014年的9575.5億元，增長(zhǎng)近3倍。環(huán)保投資規(guī)模的大幅度增長(zhǎng)并未有效改善環(huán)境質(zhì)量，城鎮(zhèn)化、工業(yè)化與資源開(kāi)發(fā)導(dǎo)致的流域生態(tài)破壞、大氣霧霾、土壤質(zhì)量破壞、城鎮(zhèn)人居環(huán)境惡化等問(wèn)題加劇，環(huán)境污染治理和恢復(fù)的速度落后于環(huán)境的破壞速度。2014年全國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，工業(yè)污染是當(dāng)前環(huán)境污染的重要來(lái)源，工業(yè)大氣污染尤甚（2014年工業(yè)SO2排放占總排放的88.1%，工業(yè)NOx排放占總排放的67.6%；工業(yè)煙粉塵排放占總排放的83.6%），可見(jiàn)環(huán)境污染治理效果的好壞與工業(yè)污染治理有密切的關(guān)聯(lián)。我國(guó)的工業(yè)污染治理投資從2006年的1251.1億元增長(zhǎng)至2014年的4111.6億元，占GDP的比例從0.57%增長(zhǎng)至0.65%。然而，工業(yè)污染治理投入的持續(xù)增加并未有效解決我國(guó)的工業(yè)污染問(wèn)題，有研究認(rèn)為這是由于環(huán)保資金供給仍然不足[1]，但大部分研究認(rèn)為環(huán)保投資效率不高才是主要原因[2,3]。為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域污染治理效率情況，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可獲得性，本文利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA，data envelopment analysis）研究2006—2014年全國(guó)30個(gè)省（市、自治區(qū)）的工業(yè)污染治理效率現(xiàn)狀，并分析其主要影響因素，以期為環(huán)境治理效率提升及環(huán)境質(zhì)量改善提供理論依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)者對(duì)于環(huán)境污染治理效率有較多實(shí)證研究：從研究角度來(lái)看，眾多學(xué)者在環(huán)保投資范圍、主體、區(qū)域等方面存在差異，陶敏（2011）、戴紅昆（2014）等選擇環(huán)境污染治理投資總額作為投入指標(biāo)，對(duì)全社會(huì)的環(huán)境污染治理投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析[4,5]；韓強(qiáng)(2009)、張平淡（2016）等選擇工業(yè)環(huán)保投資，對(duì)工業(yè)領(lǐng)域環(huán)保投資效率進(jìn)行了測(cè)算[6,7]；何平林（2011）則以環(huán)保財(cái)政支出為統(tǒng)計(jì)口徑，分析了中國(guó)地方政府在財(cái)政上對(duì)環(huán)境污染治理的投入力度及其效率[3]。從研究方法來(lái)看，絕大多數(shù)學(xué)者采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對(duì)環(huán)境污染治理投資效率進(jìn)行定量研究。張慶民（2011)、王寶順(2011)將DEA方法運(yùn)用到環(huán)境污染治理投資效率的實(shí)證研究中，從宏觀角度對(duì)我國(guó)環(huán)境污染治理投資效率進(jìn)行測(cè)度和評(píng)價(jià)[8,9]。一些學(xué)者在DEA的基礎(chǔ)上還使用了其他的統(tǒng)計(jì)方法。聶華林(2010)、嚴(yán)曉星（2012）采用DEA方法中的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)、效率值等測(cè)算了環(huán)境污染治理投資的靜態(tài)效率和跨期動(dòng)態(tài)效率的變化[10,11]。從研究結(jié)論來(lái)看，由于研究角度的不同，眾多學(xué)者從不同方面得出了不同結(jié)論。李勝文等(2010)指出我國(guó)環(huán)境污染治理投資的效率存在地區(qū)差異，有些地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與環(huán)境污染治理效率不成正比，并且整體效率不高[12],胡艷（2013）的研究結(jié)果表明當(dāng)前中國(guó)大多數(shù)地區(qū)環(huán)境污染治理投資效率相對(duì)較低。從規(guī)模效率的角度來(lái)看，多數(shù)地區(qū)仍處于規(guī)模報(bào)酬遞增，需要進(jìn)一步加大環(huán)境污染治理投資的力度[13]；張亞斌（2014）指出我國(guó)的環(huán)境污染治理總體績(jī)效上表現(xiàn)出惡化趨勢(shì)[14]；袁華萍（2016）研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)大部分地區(qū)工業(yè)污染治理投資仍然存在著“高投入、低效益”的問(wèn)題，并且投資效率地區(qū)差異呈擴(kuò)大趨勢(shì)[15]。

總的來(lái)看，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于環(huán)境污染治理投資效率研究的理論基礎(chǔ)是環(huán)境污染治理的投入產(chǎn)出對(duì)比，研究方法主要采用效率前沿分析法，如非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)、參數(shù)隨機(jī)前沿分析法(SFA)等?；谝酝鶎W(xué)者的眾多研究，考慮到我國(guó)工業(yè)污染的持續(xù)性和嚴(yán)重性，本文選擇DEA模型的Malmquist指數(shù)方法，對(duì)工業(yè)污染治理的投資效率進(jìn)行研究，通過(guò)測(cè)算2006—2014年30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）市工業(yè)領(lǐng)域的環(huán)保投資效率，探求工業(yè)污染治理的效率變化原因，為效率改進(jìn)提供理論參考。

2 理論與方法

DEA模型在企業(yè)、產(chǎn)業(yè)效率與生產(chǎn)率的評(píng)價(jià)方面有廣泛應(yīng)用，其基本模型有C2R模型和BC2模型。C2R模型和BC2模型多適用于評(píng)價(jià)靜態(tài)及某一時(shí)點(diǎn)生產(chǎn)要素的投入產(chǎn)出效率，而基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法可以利用面板數(shù)據(jù)，比較生產(chǎn)要素在不同時(shí)期的投入產(chǎn)出效率，其優(yōu)勢(shì)在于采用最優(yōu)化方法內(nèi)定變量權(quán)重，不用指定投入與產(chǎn)出的具體函數(shù)關(guān)系，而且模型結(jié)果與變量選用量綱無(wú)關(guān)。

Malmquist指數(shù)方法通過(guò)距離函數(shù)而定義，距離函數(shù)可以從投入和產(chǎn)出兩個(gè)不同的角度給出。投入距離函數(shù)是在給定的產(chǎn)出條件下，衡量投入向量能夠向內(nèi)縮減的程度；產(chǎn)出距離函數(shù)是在給定的投入條件下，衡量產(chǎn)出向量的最大擴(kuò)張幅度[16]。下面用公式來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。

式中，（Xt-1，Yt-1）和（Xt，Yt）分別表示評(píng)價(jià)對(duì)象在t -1和t時(shí)期的投入產(chǎn)出向量；Dt-1（Xt-1，Yt-1）表示以t -1時(shí)期技術(shù)做參照的t-1時(shí)期投入產(chǎn)出向量的產(chǎn)出距離函數(shù)；Dt-1（Xt，Yt）表示以t-1時(shí)期技術(shù)做參照的t期的投入產(chǎn)出向量的產(chǎn)出距離函數(shù)，以此類推。M0,t+1為固定規(guī)模報(bào)酬下的距離函數(shù)，即全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)，當(dāng)其大于1時(shí)，表示生產(chǎn)率或投入產(chǎn)出效率的提升或進(jìn)步；當(dāng)其小于1時(shí)，表示生產(chǎn)率的倒退；當(dāng)其等于1時(shí)，代表生產(chǎn)效率沒(méi)有變化。式（1）中的Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩個(gè)部分[7,8]：

其中，Ech為技術(shù)效率指數(shù)，表示從t -1時(shí)期到t時(shí)期技術(shù)效率變化；Tch為技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)，表示從t-1時(shí)期到t時(shí)期技術(shù)水平的變化。式（2）的分解結(jié)果是基于固定規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)，在變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬假設(shè)下可將式（2）進(jìn)一步擴(kuò)展：

式（3）描述了在變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬的情況下，將技術(shù)效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率（Pch）和規(guī)模效率（Sch）的變化。

3 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

科學(xué)地選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)于準(zhǔn)確、客觀地分析工業(yè)污染治理投資效率是至關(guān)重要的，根據(jù)現(xiàn)行環(huán)境統(tǒng)計(jì)，選擇工業(yè)污染源治理投入作為輸入，具體包括廢水、廢氣、固體廢物治理投資和廢水、廢氣、危險(xiǎn)廢物運(yùn)行費(fèi)，與以上投入對(duì)應(yīng)的各項(xiàng)工業(yè)污染物的治理效果，所以輸出指標(biāo)選擇工業(yè)廢水處理量、工業(yè)廢水COD去除量、工業(yè)廢氣SO2去除量、工業(yè)煙（粉）塵去除量、工業(yè)固體廢棄物綜合利用量、工業(yè)固體廢物處置量。具體見(jiàn)表1。

表1 工業(yè)污染源治理投入產(chǎn)出指標(biāo)

根據(jù)Malmquist指數(shù)方法的要求和數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2006—2014年國(guó)內(nèi)30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）（未含西藏自治區(qū)，該區(qū)數(shù)據(jù)缺失多，將其剔除）作為研究對(duì)象，所有的數(shù)據(jù)來(lái)源于2006—2014年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4 實(shí)證分析

本文使用DEAP2.1軟件進(jìn)行分析，采用投入導(dǎo)向型的Malmquist指數(shù)方法。

4.1 各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）Malmquist指數(shù)分析

2006—2014年30個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的全要素生產(chǎn)率（TFP）分解指數(shù)計(jì)算結(jié)果如表2所示?？傮w來(lái)看，2006—2014年30個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的工業(yè)污染治理投入全要素生產(chǎn)率平均下降1.9%，其中，技術(shù)效率指數(shù)增長(zhǎng)4%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降2.3%，可見(jiàn)全要素生產(chǎn)率的下降主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步的不足，說(shuō)明工業(yè)領(lǐng)域污染治理技術(shù)的利用尚處于較為粗放的階段，對(duì)新技術(shù)的消化吸收能力不足。技術(shù)效率的改善主要得益于純技術(shù)效率指數(shù)的提升（增加16%），規(guī)模效率起到了拖累作用（下降12%），這說(shuō)明我國(guó)工業(yè)領(lǐng)域的污染治理更強(qiáng)調(diào)管理效率的提升，而不只是依賴投資規(guī)模的增加。

表2 30個(gè)省（市、自治區(qū)）工業(yè)污染治理投資效率指數(shù)情況

對(duì)30個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分類匯總，按全要素生產(chǎn)率改善與未改善分為兩組，結(jié)果如表3所示。工業(yè)污染治理投入全要素生產(chǎn)率〉1的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）有11個(gè)（排名前五的分別是山西、甘肅、重慶、青海、廣東），占比36.7%，工業(yè)污染治理投入全要素生產(chǎn)率〈1的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）有19個(gè)（排名后五的分別是上海、河北、天津、浙江、黑龍江），占比63.3%，說(shuō)明2006—2014年，我國(guó)大部分省（市、自治區(qū)）的工業(yè)污染治理投資效率較差。在全要素生產(chǎn)率改善的11個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）中，5個(gè)同時(shí)實(shí)現(xiàn)了技術(shù)效率的提升和技術(shù)進(jìn)步，分別是山西、甘肅、重慶、青海、貴州，而山西和重慶又同時(shí)實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率和規(guī)模效率的提升。全要素生產(chǎn)率未改善的19個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）主要受工業(yè)企業(yè)使用先進(jìn)技術(shù)的積極性不足，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降，從而直接影響全要素生產(chǎn)率，有7個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）受技術(shù)和技術(shù)效率下降的雙重拖累，分別是北京、山東、黑龍江、天津、上海、浙江、河北。

表3 Malmqusit指數(shù)的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）統(tǒng)計(jì)描述

4.2 各區(qū)域Malmquist指數(shù)分析

按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的區(qū)域分類方法，將研究中的30個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）劃分為東部、中部、西部三大區(qū)域，2006—2014年我國(guó)區(qū)域工業(yè)污染治理投資效率的比較見(jiàn)表4。

表4 2006—2014年我國(guó)區(qū)域工業(yè)污染治理投資效率的比較

從表4可以看出，西部地區(qū)的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率均大于東部地區(qū)和中部地區(qū)。這說(shuō)明，隨著《西部大開(kāi)發(fā)“十二五”規(guī)劃》（關(guān)于工業(yè)環(huán)境治理，提出“建立健全工業(yè)污染防控體系，加強(qiáng)造紙、印染、化工、制革、食品等行業(yè)及重金屬排放企業(yè)污染治理，推進(jìn)固體廢棄物綜合利用及污染防治”）的實(shí)施，工業(yè)污染治理投資設(shè)施條件明顯改善，企業(yè)逐步重視對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的污染治理，取得了良好的環(huán)境效益，而且西部地區(qū)的工業(yè)環(huán)境治理設(shè)施建設(shè)落后于東、中部地區(qū)，環(huán)境污染治理效果的可提升幅度較大，效果顯著。東部和中部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率低的主要原因是較低的規(guī)模效率，說(shuō)明東、中部地區(qū)工業(yè)環(huán)境污染治理設(shè)施建設(shè)新增投入降低，環(huán)境污染治理效果的可提升幅度較小，效果也不顯著。從總體上看，三大區(qū)域的工業(yè)污染治理投資效率相差并不是很大，這也說(shuō)明我國(guó)在工業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，不僅重視經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的污染治理，同時(shí)也十分重視西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的污染治理，能夠協(xié)調(diào)好各地區(qū)之間的關(guān)系，符合科學(xué)發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展的策略。

4.3 各年度Malmquist指數(shù)分析表5顯示了2006—2014年我國(guó)工業(yè)污染源治理效率變化情況。由表5可知，2006—2014年工業(yè)污染治理投資全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值為0.957，小于1，表明從整體上看，我國(guó)近年來(lái)的工業(yè)污染治理投資效率提升不明顯。從各年來(lái)看，除2008—2011年工業(yè)污染治理投資全要素生產(chǎn)率有一定程度的改善外，其他年份的全要素生產(chǎn)率提升不明顯，尤其是2011年以來(lái)，全要素生產(chǎn)率逐年下降，2012年達(dá)到歷史低點(diǎn)，僅為0.857，下降

14.3%。從其分解指數(shù)可以看出，2011—2014年全要素生產(chǎn)率指數(shù)下降的原因主要是較低的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，說(shuō)明工業(yè)企業(yè)在引用先進(jìn)技術(shù)和推廣適用技術(shù)方面存在不足，阻礙了全要素生產(chǎn)率的提升。

表5 2006—2014年30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）工業(yè)污染治理投資效率指數(shù)變化情況

5 結(jié)論與建議

本文以2006—2014年我國(guó)30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)Malmquist指數(shù)模型，實(shí)證分析了工業(yè)污染治理投資效率，可以得出下列結(jié)論：

（1）2006—2014年，全國(guó)30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）的工業(yè)污染治理全要素生產(chǎn)率平均下降1.9%，主要原因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步指數(shù)的下降，其中，11個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）實(shí)現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率的改善，山西省的污染治理全要素生產(chǎn)率最高，19個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）出現(xiàn)了下降，下降幅度最大的為上海市。

（2）從區(qū)域角度看，西部地區(qū)在技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率方面均大于東部地區(qū)和中部地區(qū)，東部和中部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率低的主要原因是較低的規(guī)模效率。

（3）從時(shí)間維度看，2011年以來(lái)，全要素生產(chǎn)率逐年下降，下降的原因主要是較低的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。

根據(jù)以上實(shí)證分析結(jié)論，為了提高我國(guó)工業(yè)污染治理的投入產(chǎn)出效率，發(fā)揮工業(yè)污染治理各項(xiàng)投資的最大效益，本文提出如下對(duì)策建議：

（1）推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新和污染治理技術(shù)創(chuàng)新。技術(shù)水平是影響工業(yè)污染治理投入的關(guān)鍵要素，同時(shí)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)能源節(jié)約和減少污染排放的根本途徑，地方政府要通過(guò)對(duì)科技創(chuàng)新企業(yè)實(shí)行稅收優(yōu)惠政策進(jìn)行正向激勵(lì)，對(duì)符合條件的科技研發(fā)項(xiàng)目給予財(cái)政資金支持，加強(qiáng)適用技術(shù)及工程的示范推廣。具有自主創(chuàng)新能力的企業(yè)一方面要注重加強(qiáng)生產(chǎn)工藝的創(chuàng)新，另一方面要注重廢物利用基礎(chǔ)性技術(shù)的研發(fā)，并及時(shí)將創(chuàng)新成果應(yīng)用于生產(chǎn)各個(gè)流程，擴(kuò)大環(huán)境污染治理的前端預(yù)防效果。對(duì)于缺乏自主創(chuàng)新能力的企業(yè)，要積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備，改造原有生產(chǎn)工藝，降低單位產(chǎn)值的資源消耗；或加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)等參與主體的研發(fā)合作，大力研發(fā)環(huán)境污染治理技術(shù)，提高污染治理效果。環(huán)境污染治理具有多中心特征，需要政府、企業(yè)和其他社會(huì)組織的相互合作，共同提供與污染治理相關(guān)的產(chǎn)品、技術(shù)和資源。

（2）正向激勵(lì)與反向約束并施一同促進(jìn)工業(yè)企業(yè)加大污染治理投入。適度的投資規(guī)模是企業(yè)提升污染治理效果的重要保障[17]，一方面通過(guò)正向引導(dǎo)政策鼓勵(lì)企業(yè)加大環(huán)境污染治理投入，對(duì)于治污企業(yè)污染治理設(shè)施運(yùn)行用電、用水、用地等給予優(yōu)惠，統(tǒng)一執(zhí)行大工業(yè)電價(jià)、企業(yè)優(yōu)惠水價(jià)，企業(yè)從事國(guó)家重點(diǎn)支持的環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)所得，符合條件的環(huán)境保護(hù)、節(jié)能節(jié)水、固體廢物處置利用項(xiàng)目所得，積極落實(shí)并享受所得稅、增值稅減免等優(yōu)惠；另一方面通過(guò)反向制約政策，倒逼企業(yè)加大污染治理投入。依據(jù)行業(yè)污染程度制定不同的排污收費(fèi)稅[18]，提高企業(yè)的資源利用成本和違法排污成本，以減少重污染企業(yè)數(shù)目，環(huán)保部門(mén)則要加大對(duì)企業(yè)排污行為的監(jiān)管力度，及時(shí)公開(kāi)發(fā)布企業(yè)排污信息，對(duì)于超標(biāo)排放、偷排污染物等違法行為，按照新環(huán)保法要求及時(shí)進(jìn)行處罰，落實(shí)企事業(yè)單位治污責(zé)任。

（3）鼓勵(lì)企業(yè)采用環(huán)境污染第三方治理方式治污。鼓勵(lì)企業(yè)通過(guò)繳納或按合同約定支付費(fèi)用，委托專業(yè)的環(huán)境服務(wù)公司進(jìn)行集中式、專業(yè)化治理，并可委托專業(yè)的環(huán)境服務(wù)公司開(kāi)展環(huán)境診斷、生態(tài)設(shè)計(jì)、清潔生產(chǎn)審核和技術(shù)改造等活動(dòng)，有助于企業(yè)更加專心于生產(chǎn)活動(dòng)，而無(wú)須過(guò)多擔(dān)心環(huán)境問(wèn)題。通過(guò)發(fā)揮第三方治理公司的技術(shù)和管理優(yōu)勢(shì)，不僅可解決工業(yè)企業(yè)的環(huán)境污染問(wèn)題，而且可通過(guò)制定按效付費(fèi)機(jī)制從根本上提升治污效率。

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Analysis of lndustrial Pollution Control lnvestment Ef fi ciency Based on Malmquist lndex

XU Shunqing, LU Yuantang*, CHEN Peng, ZHU Jianhua
(Chinese Academy for Environmental Planning, Beijing 100012)

The investment ef fi ciency of industrial pollution control in 30 provinces of China was analyzed based on DEA Malmquist Index method. The results showed that: the average total factor productivity of industrial pollution control investment in 2006-2014 was decreased by 1.9%, where 11 provinces were improved and others were decreased, especially Shanghai had the biggest reduction. The technical ef fi ciency index increased 4% and the technical progress index decreased 2.3%, indicated that the main reason for the decline of total factor productivity was the lack of technical progress. From the regional point of view, total factor productivity index in the east and central region was 0.960 and 0.961, lower than that in the west 1.025; from the perspective of the time dimension, since 2011, affected by the lack of technical progress, the ef fi ciency was decreased. Based on the empirical analysis, this paper put forward policy recommendations from the aspects of improving the level of technology and expanding the scale of investment.

industrial pollution control investment; DEA; Malmquist index; ef fi ciency

X196

1674-6252（2017）04-0046-05

A

10.16868/j.cnki.1674-6252.2017.04.046

徐順青（1986—），女，碩士研究生，中級(jí)經(jīng)濟(jì)師，主要研究方向?yàn)榄h(huán)境保護(hù)投融資，E-mail：xusq@caep.org.cn。

*責(zé)任作者： 逯元堂（1979—），男，副研究員，研究方向?yàn)榄h(huán)境經(jīng)濟(jì)、環(huán)境管理，E-mail：huyt@caep.org.cn。