于 偉1，張 鵬2

（1.山東財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，山東 濟南 250014；2.濟南大學(xué)管理學(xué)院，山東 濟南 250002）

0 引言

高污染和高能耗的傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展模式使得近20年我國環(huán)境問題頻頻出現(xiàn)，同時做到節(jié)能減排和提質(zhì)增效已成為全面發(fā)展必須要破解的難題?，F(xiàn)代社會人類的生產(chǎn)和生活中不可避免地會產(chǎn)生大量污染排放，在控污和節(jié)污的同時擴大有效產(chǎn)出是提高能源利用效率以及實現(xiàn)環(huán)境保護和經(jīng)濟發(fā)展雙贏目標的關(guān)鍵。特別是在依靠正常的技術(shù)進步速率較難實現(xiàn)2020年我國政府的減排承諾的背景下［1］，要實現(xiàn)發(fā)展和減排的雙贏目標，更需要大幅度提升能源和環(huán)境效率，擴大能源投入的創(chuàng)效產(chǎn)出。這使得現(xiàn)階段優(yōu)化污染排放效率有著迫切的現(xiàn)實意義。此外，由于資源稟賦和發(fā)展途徑的差異，我國省域間污染排放強度和效率不可避免地會存在較大差異，厘清這種差距的變動趨勢和探究污染排放效率的時空格局對于合理確定地區(qū)節(jié)污減排目標和政策方略從而推動全域范疇內(nèi)“兩型”社會發(fā)展具有重要價值。

節(jié)能減排中的效率問題是研究者們長期關(guān)注的問題之一，早期學(xué)者多采用碳強度或人均碳排放等單要素指標進行衡量。盡管此類指標簡便易測，但無法反映經(jīng)濟體污染排放績效的多維度特征，也無法反映各個要素之間的替代作用［2］，此外諸如資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展階段等因素的變化可能改變污染排放強度，但并未改變污染排放效率。隨著SBM、SFA等方法的開發(fā)利用，研究者們開始圍繞著碳排放效率及全要素能源效率的影響因素和區(qū)域差異性等進行大量的研究［3－7］，但這些研究大多并未有效涵蓋污染排放全貌，也未深入分析排放效率的時空異質(zhì)格局。本研究嘗試在構(gòu)建綜合污染評價指數(shù)的基礎(chǔ)上，以省域為基本單元，利用2005－2012年數(shù)據(jù)測度污染排放效率并分析其時空差異表現(xiàn)，以期為提升污染排放效率和推動區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展提供借鑒。

1 研究方法

1.1 區(qū)域污染綜合指數(shù)設(shè)定

既有文獻中研究者大多以碳排放或廢氣等部分指標刻畫區(qū)域污染，本研究試圖構(gòu)建污染綜合指數(shù)對此加以突破。在基于數(shù)據(jù)可得性基礎(chǔ)上選取多種污染物綜合反映區(qū)域排污狀況并利用因子分析計算相應(yīng)權(quán)重，得出區(qū)域污染綜合指數(shù)。這種處理方式一是權(quán)重指標較為客觀，二是在數(shù)據(jù)降維過程中盡可能保留了原始數(shù)據(jù)所含信息。

1.2 污染排放效率內(nèi)涵及測度方式

在借鑒Leibenstein［8］從投入產(chǎn)出角度定義的技術(shù)效率的基礎(chǔ)上，結(jié)合相關(guān)學(xué)者對碳排放效率的定義［4］，本研究將污染排放效率描述為單位污染排放形成的實際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出（生產(chǎn)前沿邊界）之間的比值，該數(shù)值處于0和1之間，數(shù)值越大意味著污染排放效率越高。測度污染排放效率的關(guān)鍵是確定生產(chǎn)前沿邊界，目前主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）兩種方法。SFA利用生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)造有效前沿面，采用技術(shù)無效率項的條件期望作為技術(shù)效率，并考慮測量誤差和統(tǒng)計干擾從而保證待估效率的有效性。在模型設(shè)定合理且使用跨期面板數(shù)據(jù)的前提下，SFA方法具有比較優(yōu)勢。在生產(chǎn)函數(shù)形式選擇中，作為任意生產(chǎn)函數(shù)的二級泰勒近似的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)具有易估計和包容性強的特點。因此本研究基于該函數(shù)構(gòu)建了如下評價模型，該模型是在經(jīng)典超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上同時減去lnPit得出 。

式中：Kit、Lit和Pit分別代表第i個省域第t年的固定資產(chǎn)投入、人員投入和“污染”投入，分別用區(qū)域全社會固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人員數(shù)和污染綜合指數(shù)指代（西藏部分數(shù)據(jù)缺失嚴重，故不計之）；T代表時間項，Yit代表區(qū)域GDP。為消除物價變動因素的影響，利用歷年固定資產(chǎn)價格指數(shù)將固定資產(chǎn)投資額轉(zhuǎn)換成2000年不變價格，隨后利用永續(xù)盤存法將固定資產(chǎn)投資額的年度流量轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的存量，其中折舊率取常見的9.6%?；曩Y本存量采用基年固定資本投資額除以10%確定［9］，GDP亦按平減指數(shù)進行消脹。αi（i＝0，1，2，…13）為待估計第i項參數(shù)。Vit和Uit相互獨立，Vit代表隨機誤差項，包含觀測誤差和其他隨機噪聲誤差，且Vit～i，i，d.N（0，σ2v）；Uit代表技術(shù)非效率項，服從截斷正態(tài)分布N（mit，σ2u），其中mit＝δ×zit，zit為影響技術(shù)非效率的因素，δ為系數(shù)向量，該值為正（負）說明影響因素對技術(shù)效率有負（正）的影響。效率可通過TEit＝exp（－Uit）測算得出。此外可通過方差參數(shù)判定模型設(shè)定是否合理，表達式為γ＝σ2u／（σ2v＋σ2u）。當γ接近0時意味著實際產(chǎn)出和前沿面的偏差多來自于不可控因素造成的噪聲誤差，此時用最小二乘法即可；當γ接近于1時則表明實際產(chǎn)出和前沿面的偏差主要來自生產(chǎn)的非效率，需要用隨機前沿模型對函數(shù)進行估計。

1.3 泰爾指數(shù)及其分解

泰爾指數(shù)是常見的用于測度不均衡程度的工具，計算公式為：其中：xi代表第i個考察區(qū)域的污染排放效率，k為所考察的區(qū)域個數(shù)，u為所有考察區(qū)域污染排放效率的加權(quán)平均值，pi為第i區(qū)域人口權(quán)重。Theil指數(shù)顯著優(yōu)點之一在于能夠按照子樣本對總樣本進行分解，分析各子樣本內(nèi)部（組內(nèi)）和子樣本之間（組間）的不均衡程度及其對總體不均衡的貢獻度。本研究以國家統(tǒng)計局口徑下的三地帶對泰爾指數(shù)加以分解。具體分解公式如下：

式中：右邊復(fù)合項中第一項為組內(nèi)差距，第二項為組間差距。Wg表示第g個區(qū)域人口占全域比重，T（xg）表示第g組的組內(nèi)差距，T（μ1e1，μ2e2，μ3e3）表示組間差距，WgT（xg）／T表示第g組對全域Theil指數(shù)貢獻度。

2 2005－2012年各省域污染綜合指數(shù)

本研究旨在考察區(qū)域綜合污染，因此選擇廢水排放、化學(xué)需氧量排放、氨氮排放總量、二氧化硫排放總量、煙（粉）塵排放總量進行綜合考量。首先對5種污染物原始數(shù)值進行標準化處理以確保量綱一致，其次進行因子分析適宜性檢驗，計算表明KMO值為0.724，通過巴特立特球形檢驗，表明適合進行因子分析。方差最大正交旋轉(zhuǎn)后顯示五指標較好地附著在兩個因子上，累計方差解釋比達到86.11%，隨后本研究先后以測項在因子上的負載和因子解釋的方差百分比為相對權(quán)重計算得出區(qū)域綜合污染分值并將其轉(zhuǎn)化為0～100之間的數(shù)值。表1報告了部分年度內(nèi)各省域綜合污染指數(shù)（缺失年度數(shù)據(jù)備索）。

3 生產(chǎn)函數(shù)估計結(jié)果

本研究采取2005－2012年面板數(shù)據(jù)和最大似然估計法，使用軟件Frontier 4.1得到各系數(shù)（參數(shù)）估計結(jié)果（表2）。其中，γ值為0.99，接近于1，這表明實際產(chǎn)出和前沿面的偏差主要來自生產(chǎn)的非效率，因此相比較于最小二乘法，應(yīng)使用隨機前沿模型對函數(shù)進行估計。

4 省域污染排放效率測度結(jié)果及其時空差異

4.1 污染排放效率時序動態(tài)分析

表3報告了各省域部分年度污染排放效率值和考察期內(nèi)的均值。結(jié)果顯示2005－2012年間，除黑龍江以外，我國其余各省域污染排放效率均呈現(xiàn)不同程度的增長。其中，全域均值由0.482增至0.536，年均增幅為3.06%，除2009年以外，保持了逐年遞增態(tài)勢。各省域中增幅前四位依次是四川（6.374%）、湖北（5.977%）、貴州（5.781%）和湖南（5.209%），這些省域集中在中西部地區(qū)。東中西三地帶年均增幅分別為3.21%、2.39%和3.47%，西部地區(qū)高于中東部，這與區(qū)域發(fā)展的后發(fā)優(yōu)勢和政策傾斜有關(guān)。

4.2 污染排放效率空間差異分析

我國區(qū)域間污染排放效率仍存在較大的空間不均衡，東中西部考察年度內(nèi)污染排放效率均值分別為0.63、0.53和0.44，呈現(xiàn)梯度遞減格局，這與各地帶經(jīng)濟發(fā)展效率較為吻合。表4進一步報告了2005－2012年我國污染排放效率泰爾指數(shù)及其按三地區(qū)分解結(jié)果。全域污染排放效率泰爾指數(shù)在考察年度內(nèi)呈現(xiàn)先減后增的“U”形趨勢，即全域范圍內(nèi)污染排放效率差距在2005－2012年先縮小后擴大，拐點發(fā)生在2009年，考察期末2012年（0.025）差距較期初的2005年（0.021）有所增加。東部地區(qū)內(nèi)部污染排放效率泰爾指數(shù)在考察年度內(nèi)以2008年為拐點呈現(xiàn)先逐年遞減后逐年遞增的格局，對全域不均衡的貢獻率由31.50%增至47.72%；中部地區(qū)內(nèi)部差距以2009年為拐點呈現(xiàn)先逐年遞增后逐年遞減的格局，對全域不均衡貢獻率介于17.40%～27.99%之間；西部地區(qū)內(nèi)部差距相對較小，在考察期內(nèi)表現(xiàn)為略有波動的遞減趨勢，對全域不均衡貢獻率最高年份為8.53%；三地區(qū)間污染排放效率泰爾指數(shù)在考察年度內(nèi)介于0.006～0.009之間，對全域內(nèi)部差距貢獻率介于23.21%～42.03%并保持逐年遞減趨勢?？疾炷甓葍?nèi)初期東部地區(qū)內(nèi)部差距和三地區(qū)組間差距是全域內(nèi)部差距的主要來源，末期則形成東部、中部和組間共同引致的差距格局。

為進一步明確我國省域污染排放效率的空間格局，本研究利用SPSS軟件對不同污染排放效率的省域進行了分層聚類分析，辨別不同區(qū)域污染排放效率的相似或相異性。聚類個數(shù)范圍分別指定為2、3、4個，聚類方法為 Ward法和歐式距離。結(jié)果顯示，當全部樣本被劃分為2類時，北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建和廣東為一類（高效率），其余省域為另一類（低效率），高效率類別下的省域集中在京津、長三角和珠三角等區(qū)域。當全部樣本被劃分為3類時，結(jié)果顯示上述2類分組下的高效率組出現(xiàn)分化，北京、天津和上海成為單獨一類，三直轄市成為3類別下的高效率組，該組考察期內(nèi)污染排放效率均值均在0.8以上，江蘇、浙江、福建和廣東為次高效率組。當全部樣本被劃分為4類時，2類分組下的低效率組出現(xiàn)分化，山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、湖北、湖南、海南和陜西成為單獨一類，該類別下省域污染排放效率高于2類分組下的低效率組的其他省域。從聚類分析結(jié)果看，我國全域污染排放效率的東中西遞減格局顯著。

5 省域污染排放效率影響因素分析

借鑒已有研究，本文選取能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、開放度、城鎮(zhèn)化水平、區(qū)域創(chuàng)新能力和教育發(fā)展水平作為技術(shù)非效率的影響因素［10－18］。各變量測度方式和描述性統(tǒng)計值如表5所示。

技術(shù)無效函數(shù)表達式如下：

表6技術(shù)無效函數(shù)估計結(jié)果顯示各影響因素對污染排放效率的作用均通過至少5%顯著水平檢驗。其中，能源結(jié)構(gòu)變量對污染排放效率存在負向影響，即能源消費總量中煤炭的比重越高，區(qū)域污染排放效率越低。作為能源結(jié)構(gòu)中最重要的煤炭與其他能源相比特別是清潔能源對環(huán)境存在較大破壞。例如，煤炭燃燒排放的二氧化碳是石油的1.2倍，是天然氣的1.6倍，而水電和風電等是不排放污染物的［10］。因此積極尋求煤炭替代品，大力發(fā)展清潔能源是節(jié)污減排的重要內(nèi)容。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對污染排放效率存在積極影響且通過1%的顯著水平檢驗，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，單位能源能夠創(chuàng)造出更多的附加價值，從而對污染排放效率有促進作用。值得注意的是，市場化程度對污染排放效率存在下行壓力。本研究選擇的市場化程度指標刻畫了區(qū)域私營和個體企業(yè)的相對比重，相對較高的私營和個體企業(yè)比重在一定程度上導(dǎo)致了污染加劇和污染排放效率的下降，李濤和馬大來等研究也表明［11，15］，因政府推動和企業(yè)自身的實力因素，國有企業(yè)的碳排放效率優(yōu)于非國有企業(yè)，這同時也意味著地方政府在招商引資過程中仍需深入關(guān)注其中的環(huán)境效益。開放度對污染排放效率存在積極影響且通過1%的顯著水平檢驗，這意味著考察年度內(nèi)外商直接投資對生產(chǎn)力水平提高的效應(yīng)超過了污染排放增加的效應(yīng)。城市化和區(qū)域創(chuàng)新能力對污染排放效率存在顯著的積極影響。較高的城市化水平和創(chuàng)新能力推動了資源和能源的集約化利用，拓展了單位資源的產(chǎn)出空間，使得生產(chǎn)力水平與污染之間能夠產(chǎn)生正的凈效應(yīng)。區(qū)域教育水平對污染排放效率存在積極影響且通過1%的顯著水平檢驗，教育水平優(yōu)化的區(qū)域人力資源和知識基礎(chǔ)能夠有效惠及區(qū)域全要素環(huán)境效率，有助于實現(xiàn)兩型社會的發(fā)展目標。

表6 技術(shù)無效函數(shù)估計結(jié)果Table 6 Estimation of technical inefficiency function

6 結(jié)論和建議

提高污染排放效率是實現(xiàn)減污增質(zhì)發(fā)展目標的內(nèi)在要求，這既需要準確測度污染排放效率及其影響因素，也需要厘清我國污染排放效率的時空差異格局。本研究基于污染排放綜合指數(shù)和SFA方法研究表明，2005－2012年我國污染排放效率呈現(xiàn)波動增長趨勢，仍存在較大的改善空間。泰爾指數(shù)和聚類分析表明，全域尺度下我國污染排放效率仍存在較大的空間不均衡，京津滬為污染排放效率較高區(qū)域，蘇浙粵閩次之，中部區(qū)域再次之，西南和西北板塊最低，全域內(nèi)部“點、面”特征顯著，且存在東中西梯度遞減格局。動態(tài)分析則表明全域內(nèi)部差距呈現(xiàn)“U”形趨勢。區(qū)域尺度下東部和中部內(nèi)部差距顯著，東部地區(qū)內(nèi)部差距和三地區(qū)組間差距共同構(gòu)成了全域內(nèi)部差距的主要來源。能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、開放度、城鎮(zhèn)化水平、區(qū)域創(chuàng)新能力和教育發(fā)展水平等均是影響污染排放效率的因素，現(xiàn)階段能源結(jié)構(gòu)和市場化程度對區(qū)域污染排放效率存在下行作用。

提高污染排放效率和建設(shè)兩型社會既需要優(yōu)化能源投入的產(chǎn)出空間，也需要強化區(qū)域間的統(tǒng)籌性。從全域?qū)用婵?，需要著重?yōu)化能源結(jié)構(gòu)，加大對綠色技術(shù)的研發(fā)投入，增加清潔能源在能源體系中的比重；進一步強化對企業(yè)的減排約束，防止以環(huán)境為代價的工業(yè)發(fā)展，為提高能源利用效率和節(jié)能減排效率創(chuàng)造良好的軟硬環(huán)境。從不同區(qū)域?qū)用婵?，高效率地區(qū)應(yīng)進一步擴大高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的比重，增加智力和知識資本對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻度，建立節(jié)能減排效率和經(jīng)濟發(fā)展之間的良性互動機制，并強化對低效率地區(qū)的輻射帶動作用；相對滯后區(qū)域在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時必須著重強化資源環(huán)境約束，釋放產(chǎn)業(yè)升級對污染排放效率的推進作用。此外，政府在全域?qū)用孢€需要通過政策引導(dǎo)資源和能源向高利用效率區(qū)域流動，形成對污染排放效率較低省域的倒逼機制，減少其對污染嚴重產(chǎn)業(yè)的依賴，從而降低全域范圍對能源的無效利用和污染排放。

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