测算印度环境可持续的工业发展成本——基于距离函数的方法，本文主要内容关键词为：印度论文,可持续论文,工业发展论文,函数论文,成本论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
原载：Environment and Development Economics,2002,7:467-486.
1.引言
现如今，实现可持续的工业发展需要环境的保护，这一观点已被广泛认同。工业不仅创造了对污染吸纳体如空气、森林、土地和水等环境媒介的需求，也带来了对原料投入的需求——例如造纸和纸浆行业所需求的木材，这些原料来自于自然环境。如果环境资源能够得到保护，保持其正常的可再生水平，或是对污染吸纳服务的需求等同于环境资源对污染物的吸收能力，那么环境资源可以确保这些服务的可持续供应。假设在既定时间里，来自多种经济活动对环境服务的需求超出环境其本身的正常可持续供给，并且不采取措施来消除这些超出的需求，那么环境资源将面临退化。为达到正常可持续供给水平而减少的对环境服务的成本，被认为是环境资源可持续利用的成本。而就工业对于环境服务的需求来说，该成本便是工业可持续发展的成本。对于该成本的估计，便是这篇论文的主要目标。
作为环境监管的一部分，一个企业面临着一个环境服务的供给约束，这个约束以污染排放质量规定标准的形式存在。排污标准通常是既定的，以保证对环境媒介服务的需求不会超过环境资源正常的可持续供给。而企业则不得不拿出一部分资源用来减少污染排放，以符合排放质量的标准。而对于那些资源受限制的企业，则可能因为要满足排放标准而使其用来生产主要产品的资源被迫减少。因此，企业为满足排放标准的机会成本以企业产出减少的形式被表示出来。如果一个行业里所有的企业都能够满足其排放标准，那么企业产出减少的价值量便是该行业可持续发展的成本。对于一个面对环境监管的竞争性企业，我们又如何来衡量这一成本呢？这需要通过研究企业在考虑污染负荷和选择污染减排技术上的决策行为来衡量。近期的一些研究表明，生产理论的传统方法对于污染企业技术的建模有两个基本思路：(1)考虑将污染排放作为生产函数或利润函数的额外投入；(2)将用于污染减排的资本投入视为成本函数的一项新投入。在一些研究中，污染治理技术的模型表达是建立在主要产出生产不可分的假设上，而另外一些研究则假设是可分的。作为对环境监管的应对，不同企业会采取不同技术来减少污染排放。乔根森和威尔科克森(Jorgenson and Wilcoxen)(1990)识别了企业的三种不同的应对措施：第一种是企业会用低污染的投入代替高污染的投入；第二种是企业可能会通过改变生产过程来减少污染；第三种是企业会投资于减少污染的设备。在实践中，企业很可能采用这些方法的混合模式。对于前两种模式，主要产出的生产过程是不可分的，而第三种则是著名的末端治理模式。
始于上世纪八十年代的大量实证研究就环境监管对企业经济绩效的影响进行了检验①，最终目的是衡量环境监管对全要素生产率(TFP)增长的影响。大多数研究是基于生产函数、成本利润函数的，对污染变量的处理是通过将减排的资本支出作为一种投入而间接进行的。理论上，企业的水污染或是空气污染的技术应该被表达为好产出和坏产出(污染物)的联合生产。关于自由处置(一个生产多种产品的企业可以减少某种产出的同时而不减少其它产出)的假设常应用于传统的生产理论，却不能被用以表达污染企业的生产技术。谢泼德(Shephard)(1974，205页)指出：在将来，非期望产出的技术不太可能是能够自由处置的，投入和产出的可自由处置将是不明智的。因为，生产函数是一个技术性的说明，所有的产出——无论是期望的还是非期望的——都被包含在产出向量γ中。
同时，传统的研究暗含着企业在生产前沿上进行生产，而且污染控制并不影响生产效率的假设。然而，诸多近期研究表明，这些假设在很多情况下是不成立的②。最后，用来表示生产技术的利润函数或成本函数需要企业具体的价格，特别是投入价格③，而这种数据则是难以获取的。就如本文中所显示的，用来描述一个企业生产技术的距离函数方法，将会避免这些问题。
本文的以下部分作如下安排：第二部分描述研究方法；第三部分提供数据信息，并重点强调产出距离函数的估计方法；第四部分展示了印度水污染行业坏产出的影子价格、规模经济、技术效率的估计结果；第五部分为总结。
2.方法
2.1产出距离函数
传统的生产函数定义了根据外生给定的投入向量所能生产出的最大产出，而成本函数则定义了生产外生给定产出的最小成本。产出和投入的距离函数将这些概念推广到包含多产出的情况。产出距离函数描绘的是：在既定投入情况下产出向量距离参考产出集的边界有多远；而投入距离函数表示的是投入向量与既定产出下的最小投入向量之间的距离。
文中所采用的数据来源于对印度水污染行业的近期调查⑧。这些调查数据提供了1994-1995年主要企业以及废水处理厂的特征信息。这些主要企业的数据包含了销售额、股本、工资成本、燃料成本以及其他一些原料投入成本。而污水处理厂的数据包含了60个企业的废水量，以及BOD(生物需氧量)、COD(化学耗氧量)和SS(悬浮固体污染物)的流入流出量，还有股本、工资、燃料和原材料投入成本。样本中的企业分别属于化学品、化肥、制药、药剂、钢铁、火电、精炼以及其他行业。为了估算产出距离函数，每个企业的技术描述都采用了共同的产出-销售价值(好产出)和COD、BOD还有SS(坏产出)，以及投入-资本、劳动、燃料和原材料(参见表1)。
印度的水污染企业须符合由中央污染控制委员会所规定的污染物的标准(BOD，30mg/l；COD，250mg/l；SSP，100mg/l)。行政命令和控制性的监管手段使得企业得以达到该标准。样本中所有的60家企业均拥有污水处理装置，并且其中有的企业采用改进生产过程的方法来达到排污标准。然而，在对废水排放达标率的合规程度方面，企业之间差异较大。政府采用命令和控制性管理手段的不严格，以及来自于企业周边社区的监督信息的缺乏⑨，这些都被认为是企业对污染标准遵守程度存在较大差异的影响因素。
3.2.产出距离函数的测算：规划模型
在这一部分，一种线性规划技术被用于估计一个确定性的超越对数产出距离函数的参数(Aigner和Chu，1968)。使k=1，2，…，K表示数据集的观测单元，通过以下问题的解决来估计参数：
这里，第一个产出是期望产出，其他的M-1个产出是非期望产出。目标函数求所有观测值与技术前沿的偏离值之和的最小值。因为距离函数取值为小于或等于1，则距离函数的自然对数值小于或等于0，与前沿的偏差也是小于或等于0。因此目标函数的最大化即意味着所有个体观测值与技术前沿偏差值之和的最小化。约束条件(1)限制了观察单元位于技术前沿上或前沿内部。约束条件(2)保证期望产出有非负的影子价格。约束条件(3)假设了产出项的齐次度为1(这也确保了技术满足于产出的弱可处置性)。最后，约束条件(4)强调了对称性。这里没有对非期望产出影子价格的非负性进行任何的强加限制。表2.提供了印度水污染行业产出距离函数的线性规划估计值。
3.3.随机产出距离函数
估计所使用的随机产出距离函数给出如下：
考虑进行计量估计的距离函数的基本问题是对因变量的不可观测。进一步来说，如果令距离函数值为
=1，那么距离函数的左边便是不变的，截距便不能被估计出来，从而导致最小二乘法的系数估计出现偏差。而且，如果距离函数以对数形式表示，那么距离函数左面的值对于所有观测单元来说均为零(也就是说=ln(1)=0)。为了避免类似情况的发生，Lovell等(1990)，Grosskopf等(1995)，Grosskopf，Hayes(1993)，Coelli和Perelman(1996)，Kumar(1999)利用了产出距离函数的特性，即距离函数对所有产出是齐次度为1的。因此，对于估计距离函数所使用的每个观测单元，其观测值是唯一的，并且在等式右边，观测值被用以同所有产出值相乘；而在等式左边，则是距离函数值。对产出距离函数，存在下列关系(忽略误差项)：
这里，我们采用超越对数形式进行模型估计，非效率的决定因素被认定为所有三种污染物流出与流入的比率，这三种污染物是BOD、COD和SS。对产出距离函数的估计与非效率的决定因素的估计是同时完成的。这个模型采用Frontier 4.1程序(Coelli，1994)进行估计。
表3给出了完整超越对数形式的估计结果。结果来源于受限的超越对数形式，而非Cobb-Douglas形式，因为后者的对数似然比率统计值较低。超越对数模型的结果表明，一部分与投入、产出变量有关的参数未能通过10％水平的显著性检验。
4.影子价格、规模经济和技术效率的估计
4.1.影子价格
表4给出了采用规划方法估计得到的超越对数产出距离函数的参数，并在此基础上，估计了各行业的坏产出(BOD、COD)的影子价格。这些影子价格是负的，反映出了如果一年减少一单位(吨)污水的排放量，将会有多少期望产出和收入的损失。例如，印度水污染行业平均的影子价格是：BOD为每吨24.6万印度卢比，COD为每吨7.75万印度卢比。这也就意味着：每减少一吨BOD，就将减少24.6万印度卢比的期望产出的产值。总固体悬浮颗粒(TSS)的平均影子价格为0，这意味着企业可以以零边际成本对TSS进行处理。或者说，在BOD或COD削减的污染处理过程中，可以同时减少TSS，而且减少TSS不需要花费额外成本。
如表4和附录A1所示，不同厂商，不同行业间其污染物的影子价格有着较大的区别。BOD的影子价格区间为每吨5266印度卢比至460189印度卢比，而COD的影子价格区间为每吨528印度卢比至77462印度卢比。这种巨大差异可以用企业在合规指数(可用污染排放量与销售额的比值来表示)上的差异，以及不同年份企业为生产期望产出和污染治理上的资本投入差异来解释。
BOD和COD的影子价格可以被解释为污染减排的边际成本，它随着企业对环境管制的遵从程度的增长而增长。采用BOD或COD的排放量与销售额的比值来表示企业对管制的非合规指数，我们可以发现：该指数越高，影子价格越低。这意味着，污染程度越严重的行业，其影子价格就越低。将影子价格的对数形式作为被解释变量，并将污染排放量与销售额的比值的对数作为解释变量，对影子价格与合规指数(针对BOD和COD)之间的关系建立回归模型，其结果如下：
(注：括号里面的数值为t统计值)
在BOD方面，影子价格与遵从指数之间存在着统计意义上的显著负相关性。然而，对于COD，两者之间的关系虽然也为负，但不显著。
与此同时，回归结果表明，无论是对于BOD还是COD，非期望产出的影子价格会随着企业污染负荷的减少而下降，同针对印度水污染行业的现有研究(11)的结果一样。这意味着水污染处理中存在着规模经济，即：污染负荷下降越多，污水处理的边际成本就越低。将影子价格的对数与BOD和COD的负荷减少量(流入与流出负荷的差值)的对数值进行回归，结果如下：
(注：括号里面的数值为t值统计)
4.2.技术效率
在第三部分，我们已经给出了产出距离函数的计量回归结果，现在就可以通过公式(4)来估算出企业的技术效率值了。技术效率值决定于难以观测的距离函数。表5中的第四栏给出了技术效率的描述性统计。如果好产出和坏产出都被包含在产出中，而印度水污染行业的效率均值为0.899，那么这就意味着印度这些行业的生产位于生产前沿以下，期望产出还可以进一步提升。
那么，第三部分中关于技术效率以及非效率决定因素的计量模型的估计结果又会是如何的呢？该模型显示：非效率的影响因素并不是关于各种污染物流入与排放比率的线性函数。这意味着针对BOD、COD、SS三种污染物的此种比率都应该被纳入模型的考虑范围内，因为它们均能通过10％或者是更小的显著性水平检验。在表3中所定义的参数γ可以被解释为技术非效率的影响因素中不能被解释的部分(Coelli，1995)，这个参数的值介于0到1之间。如果其值为0，那么非效率的影响因素中被解释的部分为0，此时模型退化为传统的均值响应模型。另一方面，较高的参数值表示模型中的技术非效率影响因素能够解释技术非效率的大部分变化。在本文的模型中，这个参数的绝对值非常低，为0.0018，并通过了5％的显著性检验。
在表3中，δ[，1]的符号是非常有趣的。该系数为负值，表明流出-流入比率变量值的递增，也就是说该比率的上升(更低水平的监管)将使得技术非效率值下降。因此，监管越严格，生产过程的非效率性就越高。在回归结果中，针对BOD和COD两种污染物的流出-流入比率的回归结果为负值，而SS的比率的回归结果则为正值。这一结果可能是由于采用了不同的监管手段，例如，采用的是行政命令与控制，或是经济手段，就会导致不同的结果。对印度来说，自始至终是采用行政命令与控制的手段来控制水污染的，而众所周知，这一手段的采用导致企业使用缺乏效率的污染治理技术，正如以上回归结果预料的那样(12)。然而，如果采用了合适的经济手段(污染税或市场化的排污权证)，更加严厉的管制将不再适用，因为后者导致污染企业的技术效率下降。有研究认为：环境管制会导致企业的技术效率增长，Porter假设认为这是一种双赢的结果(Porter和Vander Linde，1995)。
4.3.规模经济
另一个一直存在争议的、更为重要的问题是：污染控制要求是否隐含着规模经济和进入壁垒的存在。尽管这一问题还没有得到广泛辩论，但其却有着重要的政策含义。众多面临着严厉的污染控制要求的企业均已经具有资本密集和较大的最小有效规模(MES)的特点。在一个行业中，较大的最小有效规模便充当了进入壁垒，既有必须从其他供应商那里掠夺大量消费者的原因，也有建造一个新工厂大量投资面临困难的原因。如果进入是困难的，在本行业中当前或是潜在的竞争者将变得相对不积极，此时暗中的、或是明确的共谋就变得相对容易，极具竞争力的定价和利润则将容易获取。因此，如果污染控制要求提高了一个行业内的MES，那就可能产生不利的配置效应。因此，在政策设计中，必须权衡由此导致的资源成本损失与污染控制的收益。
针对所有样本企业进行规模经济估计，我们就可以得到那些表现出高水平污染控制能力的企业是否在生产和污染控制中也达到了规模经济。如果确实存在这种联系，我们就可以认为在样本企业中，污染管制确实能够提高MES。表3中的第3栏，连同附录表中第4栏都提供了样本中水污染行业和企业的规模经济的估计结果。
针对于联合生产的规模经济的检验结果，本文提出了三个相关问题：
1.样本中的企业通常是在递增的、不变的，还是递降的规模经济下运行？在样本中，平均水平为0.823。
2.对于样本中的不同的行业或是企业，是否存在规模经济方面的系统差异？(例如，高规模的营业额或是产能与规模经济递增或者递减相关。)在文中的60个样本企业中，其相关系数是0.047。
3.高水平的污染控制是否与规模经济递增或者是递减相关呢？不幸的是，无法获得一个正确的污染控制措施来回答这个问题。低水平的污染意味着高水平的污染控制或者仅仅是低水平的生产。显而易见，任何污染控制的衡量都必须考虑流入与流出的水平。文中所选择的衡量方法是计算流出-流入比率：该值越低，意味着控制水平越高。BOD和COD的流出/流入与规模经济变量的相关系数分别为-0.197和-0.098。
5.结论
生产理论的距离函数方法有助于描绘一个企业对多产品进行联合生产的技术特性，并定义其影子价格或机会成本。在企业产生了空气和水污染的案例中，产出距离函数可以用来表达企业的好产出和坏产出联合生产的技术。在产出弱可处置性的假设下，污染物的影子价格可以被定义为好产出或收益的损失。
距离函数方法有助于推导企业污染排放的影子价格。如果对于所有企业来说，污染税的征收能够确保其达到规定的排污标准，以及减少污染排放负荷以满足标准，那么估算得到的污染物影子价格在企业间即是无差别的。由于在印度没有污染税，需要通过行政命令和控制的手段来迫使企业达到污染排放标准，然而大多数企业并不按照标准执行。对于不同企业，估算出的影子价格有所差别。在60个样本企业中，污染物的影子价格是不同的。对于BOD和COD两种污染物，其影子价格的平均值分别为0.246卢比/克和0.077卢比/克。这就意味着，在现有的污染处理实践中，印度水污染行业每减少一千克BOD和COD，将分别造成246卢比和77卢比的收入损失。不同企业的污染物影子价格的巨大差异表明了印度水污染行业对污染处理技术的低效使用。估算得到的污染物影子价格的巨大差异也给予我们启示：对于印度来说，应该采用污染税或市场化的排污权等经济措施来控制污染，而非现行的行政命令和控制式措施。
在一个经济体的各行业可以满足能够使环境资源得到可持续利用的既定的污染标准的时候，生产理论中的距离函数方法就可以被用来估计环境资源的维护成本。这种方法可以被用于估计联合国“环境和经济综合核算”中的环境维护成本，从而得到环境修正的GDP。
文中对于印度水污染行业生产效率的估计解释了好产出和坏产出联合生产时的生产效率。将印度水污染行业视为整体，其效率值大约为0.9。这就意味着：使用同样的投入，好产出能进一步提升十个百分点。在印度17个水污染行业中(包括60个企业)，酿酒业的效率值最低，而钢铁行业最高。
对于规模经济的估计显示出水污染行业整体存在规模报酬递减。估计结果显示：化肥业、精炼业、制药业等三个行业存在着规模报酬递增，而其他行业则为规模收益递减。企业的规模经济和营业额之间存在着正相关关系。同样，在污染控制和规模经济之间也存在着正向关系，即：规模经济程度越高，流出-流入比值就越低。
本文研究中所得到的污染物的影子价格可解释为污染物各自的边际成本。本文的研究结果表明了企业污染负荷的削减与影子价格之间存在负相关关系，这证实了先前关于印度工业水污染治理的研究中所指出的污染处理中存在规模经济的观点。
这篇论文是正在进行的研究项目：“工业污染核算：利用环境因素修正印度GDP”的一部分。
注释：
①参见：Myers and Nakamura(1980); Pittman(1981,1983); Gollop and Roberts(1983); Conrad and Morrison(1989); Jorgenson and Wilcoxen(1990); Barbara and McConnell(1990); Gray and Sha-
dbegian(1995)。
②参见：Fare et al.(1989); Fare et al.(1993); Hakuni(1994); Yai-
sawarng and Klien(1994); Porter and Van der Linde(1995); Coggins and Swinton(1996); Kumar(1999)。
③参见最近的一些关于印度污染治理的成本函数的研究，例如，Mehta et al.(1995); James and Murty(1996); Pandey
(1998); Misra(1999)。
④参见Fare(1988)的推导。
⑤参见Pittman(1981)在多产出企业的生产函数中对规模经济的定义。
⑥参见Fare(1988)的证明。
⑦许多早期的研究对污染物的影子价格进行了估计，采用的是超越对数函数形式来估计产出距离函数，这些文献包括Pittman(1981),Fare,Grosskopf and Nelson(1990),and Coggins and Swinton(1996)。
⑧印度研究计划“印度水污染治理的财政手段”中关于水污染行业的调查，经济增长研究所主持，德里，1996。
⑨关于本地社区信息监管的经验证据，参见Murty et al.(1999)和World Bank(1999)。
⑩参见Green(1993，a，b)。
(11)Mehta et al.(1995); Murty et al.(1999); Pandey(1998); Misra(1999).
(12)现在已经有一些研究显示，包括印度在内的发展中国家的工业行业对污染标准的遵守程度既取决于正式的管制(例如命令和控制)，也取决于本地社区的信息监管，参见Murty et al.(1999)，和World Bank (1999)。
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