中国工业环境生产效率及环境保护税开征的研究

报告[1]显示，中国是目前世界上最大的二氧化硫和二氧化碳排放国；美国耶鲁大学发布的《2016年环境绩效指数报告》[2]也显示，中国已成为世界上PM2.5的超标重灾区。面对当前不容忽视的环境污染问题，中国政府已采取一系列相关措施以推动生态环境保护事业的发展，且十八大以来中国忽视生态环境保护的状况已明显改变，生态文明建设取得了显著成效。十九大报告更加明确地指出“建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计”，并将“坚持人与自然和谐共生”写进新时代坚持和发展中国特色社会主义的基本方略。

1 文献分析

近年来不少文献研究了中国经济与环境协调发展的相关问题，而其中的重要分支之一是实证检验包含环境要素在内的中国各地区的生产效率[3-5]。这些研究背后的经济逻辑是，如果存在改善生产效率的空间，那么通过提高生产效率就能够使得中国经济在不增加任何投入成本的同时实现经济发展与环境改善的“双赢”。基于此考虑，本文在已有相关文献的基础上进一步探讨中国环境生产效率的相关问题。另外，考虑到工业经济生产活动是当前中国污染排放的重要来源，如据《中国环境统计年鉴（2016）》显示，2015年中国工业排放的二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘约占全国排放总量的84%、64%、80%，因此本文将研究聚焦于工业部门的环境生产效率。与此同时，中国第一部专门体现“绿色税制”、推进生态文明建设的单行税法即《中国人民共和国环境保护税法》已于2018年1月1日起施行，截至此，在中国施行了近40年的排污收费制度也已退出了历史舞台。本文也将在近年来中国工业环境生产效率的基础上分析环境保护税开征的相关问题。

从已有文献的梳理来看，考虑环境因素的相关文献从研究视角上可以划分为两类：一类是研究环境效率，即度量实际污染排放和潜在污染排放之间的比值[6-7]，另一类是考虑环境约束下的生产效率或全要素生产率[4-5]，即度量考虑环境约束时的实际产出和潜在产出之间的比值。与此同时，对于这两类相关问题的研究，这些文献从研究方法上也可以划分为两类：一类是基于数据包络分析（DEA）的非参数研究方法[8-9]，另一类是基于随机前沿分析（SFA）的参数研究方法[7，10]。总体而言，在研究环境效率问题时，非参数与参数方法大都将污染排放视作非期望产出[7，9]。但在研究环境因素对生产效率的影响时，非参数与参数方法对环境因素的处理有所区别，非参数方法大都将污染排放视作非期望产出[11]，而由于存在难以处理非期望产出的技术问题，参数方法通常将污染排放与资本、劳动等因素一同视作投入要素进行处理[12]。将污染排放看作投入要素的处理方法是基于这样的思路，即“自然环境吸纳和沉积废弃物的功能可以为经济提供某种形式的社会资本服务，经济活动单位通过这种社会资本服务或者说对自然环境的消耗可以在给定其他投入要素的前提下增加其产出水平”[13]。相对于非参数分析方法，随机前沿参数分析方法的优势在于可以区分技术无效率与统计噪声[14]，从而避免基于非参数分析方法测量的效率值对于测量误差和极端值特别敏感的缺陷[10]。

值得一提的是，当前研究中国环境效率或环境生产效率的文献大都未考虑个体异质性的影响[15-16]。汪克亮等[9]在研究中国大气污染排放效率的区域差异时强调由于中国区域经济发展不平衡，因此不考虑个体异质性将可能导致相关决策失误。目前采用随机前沿参数方法分析生产效率及全要素生产率的文献大多选用Battese和Coelli[17]提出的模型[18-19]。Battese和Coelli[17]提出的模型不但可以测算出决策单元的技术效率，还可以对影响决策单元生产效率的相关因素进行分析。不过，由于该模型并没有考虑难以观测的个体效应，因此应用该模型可能得不到一致的参数估计[20，21]。Wang和Ho[22]指出，Battese和Coelli[17]所提出的传统面板随机前沿模型将不随时间变化的个体异质性并入了个体生产效率值的估计，而真实的个体生产效率值应当剔除不随时间变化的个体异质性。但Green[23]指出如果在面板数据随机前沿模型中区分个体异质性与个体生产效率，则会出现伴生参数等难题。不过Wang和Ho[22]提出通过模型设定与转换（一阶差分或组间转换）以消除面板数据固定效应随机前沿模型中伴生参数的新方法。林伯强、杜克锐[20]在分析要素市场扭曲对能源效率的影响时正是采用了Wang和Ho[22]提出的面板数据固定效应随机前沿模型。

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