珞珈青年学者经济与管理论坛 系列论文之十五 Luojia Young Scholars Seminar on Economics and Management Working Paper Series No.5
工业 so2 的影子价格及排污许可权市场的构建 基于方向性环境生产前沿函数对规模以上工业企业的分析 涂正革 摘要 : 衡量环境管制的代价是本文研究的重点 如何采取市场化的方法化解环境管制所带来的不利影响 JEL 分类 :D2; C6 关键词 : 工业 so2 排放 (industrial so2 emission); 影子价格 (shadow price); 方向性环境生产前沿函数 (directional environmental production frontier function); 规模以上工业企业 (scale industrial enterprises) ( 一 ) 选题意义 一 引言 党的 十七大 提出贯彻落实科学发展观, 强调经济发展与环境的协调, 实现国民经济可持续发展 改革开放以来中国经济迅猛发展, 但是环境污染与工业增长的矛盾日渐突出 中国环境经济核算报告 2004 显示,2004 年全国因环境污染造成的经济损失为 58 亿元, 占当年 GDP 的 3.5%, 而当年全国环境污染治理成本 ( 主要指净化等处理成本 ) 为 2874 亿元, 占当年 GDP 的.8% 如果在现有治理技术水平下处理 2004 年排放到环境中的全部污染物, 需要一次性投资大约 0800 亿元, 占当年 GDP 的 6.8% 这种状况与经济结构不合理 增长方式粗放直接相关 不加快调整结构 转变增长方式, 资源支撑不住, 环境容纳不下, 社会承受不起, 经济发展难以为继 在 十一五 规划中, 政府确定的环境目标是污染物排放, 包括二氧化硫 化学需氧量总量 5 年内要减少 0% 解决环境污染问题已成为 十一五 期间经济转型过程中所面临的最紧迫的任务之一 但是, 环境保护或强制环境措施的机会成本又多大? 经济粗放增长的环境代价多大? 采取怎样的机制 措施化解环境成本? 这些问题直接关系到落实科学发展观 经济发展方式的转变 目前一些西方大国苛刻地要求中国承担 大国责任 减少环境污染, 大国责任到底有多大? 把握不好就会危及中国经济的长远发展, 跌入 大国责任 的陷阱 如果我们能够衡量污染排放的机会成本, 进而计算单位二氧化硫排放的影子价格, 就可以做出科学的环境政策, 并能够构建 so2 排放许可权的交易市场 ( 二 ) 文献综述 当工业发展到一定阶段后, 环境污染问题与经济增长同样甚至受到关注 污染是企业将内部治理成本推向公众, 由社会承担 环境管制后, 企业将逐渐承担污染治理成本, 工业产出 ( 如工业增加值 利润等 ) 会相应减少 相反, 如果没有环境管制, 企业不治理污染, 其产出会相对地增加 传统全要素生产率的测度方法没有区分要素投入中哪些用于生产, 哪些用于治理环境污染, 结果会导致全要素产率的含义被误导 (Gray, 2005) 涂正革, 华中师范大学经济学院副教授 ; 研究领域 : 数量经济学 生产经济学和环境经济学 通讯地址 : 武汉珞喻路 52 号华中师范大学经济学院, 邮编 :430079; 电话 : 3296639086 ; 电邮 :tuzhengge@63.com 本研究为国家社科基金项目 环境 资源约束下的中国工业增长模式研究 ( 编号 :07BJY09) 和湖北省社科基金项目 湖北省工业增长模式研究 ( 编号 :2007-030) 的阶段性成果
如何衡量环境管制 ( 污染治理 ) 对经济增长的影响, 测度污染排放减少 ( 增加 ) 导致工业产出边际减少 ( 增加 ) 的数量, 是一个非常重要的现实问题 从实际数据看, 不管污染排放增加还是减少, 工业产出都可能每年在增长, 其原因是经济增长是众多综合因素共同作用的结果 当技术进步或产业结构优化, 特别是产业结构调整时, 资源向污染排放较少的产业转移, 产出虽然增长, 但是污染排放仍可能减少 因此, 必须找到一种分析框架, 将经济增长中的资源投入 技术 效率 产业结构因素对产出的影响剔除, 考察污染排放变化对产出的 ( 边际 ) 净效应, 进而衡量污染排放的影子价格 ( 看不见, 但是确实存在 ) 这是本文研究的目的之一 对此, 现有文献中通常解决方法是基于参数模型方法估计出包含污染因素在内的环境生产函数的具体参数形式, 然后对环境产出函数求偏导数得到污染变化的产出边际效应 (Fare 等人, 993,998,2006);Coggins and Swinton (996) 采用产出距离函数与收入函数之间的对偶关系 (duality) 推导出参数形式的 so2 排放影子价格 参数方法在模型估计 理解方面有许多优势, 特别是采用超越对数 (translog) 的随机前沿模型, 可以同时考虑随机冲击和技术非效率因素对环境产出前沿的效应 但是, 如何设定 正确 的函数形式是实证研究所面临的巨大挑战, 如果设定的模型与数据不能比较好地匹配或者错误, 那么基于所估计出来的参数就可能得出误导性的结论 非参数方法通过数学规划技术 ( 如 DEA) 计算环境生产前沿函数, 进一步基于跨期的环境生产前沿函数测算污染排放对前沿产出的边际效应 非参数方法较少地依赖对函数形式的假定 其代价是忽略随机冲击 ( 扰动因素 ) 对产出前沿的效应, 不能对计算结果展开有效的统计检验 但是, 如果研究目的是考察所关注变量之间一般的规律和特征, 随机冲击效应会随着大样本的平均而弱化 ( 涂正革 肖耿,2006,2007) 除此之外, 非参数方法将实证数据离散化对待, 而不是参数模型中所采取连续处理方法, 这样能够考察个体的离散变化特点 例如基于环境生产前沿函数分解经济增长的源泉, 可以考察生产个体的技术变化 效率变化 要素贡献和环境管制效应等, 而这在参数模型方法中却只能得到总体平均的关系 ( 估计的系数只是代表变量间关系的平均效应 ) 因此, 从操作层面看, 非参数模型计算环境污染的影子价格更具实践意义和政策涵义 ( 三 ) 本文的贡献 本文构造了方向性环境生产前沿函数, 在环境技术定义基础上界定 so2 排放对产出的边际效应, 并讨论了工业 so2 排放的影子价格及其变化特点, 特别是将 so2 影子价格变化归纳为三个阶段 : 陡坡带 平缓带 和 高原带, 并针对不同阶段讨论了相应的环境政策策略 ; 基于 so2 影子价格的地区巨大差异, 提出构建和推广工业 so2 排污许可权的交易市场的设想 文章安排如下 : 第二部分给出本文的研究方法框架 方向性环境生产前沿函数 ; 第三部分是数据及变量的界定说明 ; 第四部分是主要实证结果 ; 第五部分是关于构建 so2 排放许可权市场的探讨 ; 最后是论文的结论 ; 附录部分提供了文章计算的主要中间结果和跨期方向性环境生产前沿函数的测度公式 二 理论框架 方向性环境生产前沿函数 确定环境生产前沿函数是衡量污染排放对产出效应大小的核心 本文采用非参数方法构建 panel data 下方向性环境生产前沿模型, 并基于模型测算各地区工业污染排放变化对工业产出的边际影响, 进而计算 so2 排放的影子价格 本文分析框架主要涉及三个重要的概念 : 环境技术 方向性环境生产前沿函数和 so2 的影子价格 2
( 一 ) 环境技术 (the environmental technology) 工业生产会排放废气废水等污染物, 这种不受欢迎的副产品, 文献中常称之为 坏 产品, 而正常的产出称之为 好 产品 包括 坏 产品在内的产出与投入之间的技术结构关系, Fare 等人 (2006) 将其称为环境技术 环境技术与传统的投入产出技术结构不同, 在投入一定情况下, 减少环境污染排放需要投入净化设备, 相应地会减少 好 产品生产的投入, 导致 好 产品减产 污染物与 好 产品的这种特性被称为联合弱可处置性 (jointly weak disposability), 即 好 坏 产品在一定的技术条件下具有同比例增减特性, 且 坏 产品是 好 产品生产不可避免的副产品 用产出集合模拟环境技术 : 集合 P x ( ) 是指 N 种要素投入 { } ( ) ( ) N P x = y, b : x can produce (y,b), x R + () x 所能生产 好 产品与 坏 产品产量的所有组合 投入向 量 (,.., N x= x x ) R + ; 好 产品向量 (,..., M y = y y M ) R + ; 坏 产品 N ( ),..., J b= b b J R +, 指生产过程中排放的污染物, 如 so2 等废气废水 代表环境技术的可能产出集合 P(x) 具有四大特性 :() 弱可处置性 (weak disposability) 减少污染排放要付出代价, 从数学集合的概念, 环境技术的这个特性就是 好 产品与 坏 产品一起具有弱可处置性, 即 : 如果 ( yb, ) P( x),0 θ, 那么 (, ) ( θy θb P x) 这个 特性考虑了 坏 产品的减少需要投入资源设备治理环境污染, 结果导致正常的产出因为投入减少而减产 (2) 强可处置性 (free disposability) 除了 坏 产品与 好 产出之间的 弱可处置性外, 还要假定 好 产品具有完全可处置性, 即如果 ( yb, ) P( x) 那么 ( y', b ) P( x), 且 y' y, 强可处置性表示, 在投入和污染规模相同条件下, 正常产出可多可少 这个差距反映在环境管制约束下的技术效率高低 (3) 环境技术还有一个特点是没有 坏 产品就没有 好 产品, 即 ( yb, ) P( x), 且 b=0, 那么 y=0 ( 4 ) 如果 x ' x, 那么 Px ( ') Px ( ), 即投入要素 x 具有自由可处置性 这与传统技术的定义是一致的 参照 Fare Grosskopf 和 Lovell(994) 的表述方法, 本文用数学公式表达满足上述前三个条件的活动分析 (activity analysis) 或 DEA 模型 假定时期 t=,,t, 有 个决策单元,k=,,, t t t 其投入产出向量为 :( x ( ), y( ),b( ) 使用这些投入 产出和污染数据, 可以构造 N M J) 规模报酬不变条件的环境技术 P t t ( x ) 2 : t t t t zy k im yk, m, m=,..., M; zb k k, j= b k, j, j=,...,j; k= k= = t t zx k k, n xk, l,n=,...,n; zk 0,k=,..., k = (2) 2 可变规模报酬环境技术, 仅仅增加一个对 z 的约束条件, 即所有 z 变量之和为 3
P ( 二 ) 方向性环境生产前沿函数 环境技术是衡量环境技术效率的基础, 环境技术实质上给出了环境产出的可能边界, 即给定投入 x 下, 最大产出 最小污染的集合 基于环境生产前沿, 可以测度环境技术效率 衡量环境技术效率, 有两种思路 : 第一种思路是给定参考技术和污染物 b 条件下, 计算 好 产品的实际产量与最大产量之间的比率 这种衡量环境技术效率的方法经常会招致批评, 特别是在环境污染严重时期, 因为公众的愿望往往是在工业快速增长的同时减少污染排放 为此, 提出了衡量环境技术效率的第二种思路 : 既要求产出增长, 又要求污染减少 这就是方向性环境距离函数 方向性环境距离函数值测度了在给定方向 3 投入和技术结构下, 好 产品扩大和 坏 产品缩减的可能性大小 这与传统的产出距离函数的含义不同 Shephard (970) 提出的产出距离函数衡量 好 产品和 坏 产品同时可能扩张的倍数, 假定好产品与坏产品具有强可处置性, 污染物排放没有环境管制约束 设方向向量 g=(g y,-g b ),Fare, Grosskopf 和 Pasurka(200) 根据 Luenberger(992,995) 短缺函数 (shortage function) 的思想构造了方向性环境产出距离函数 : ur t t t t t t t t Do ( y, x, b ; gy, gb) = sup β :( y + βgy, b β gb) P ( x ) (3) 这里, 好 产品与 坏 产品被同样地对待, 对于给定投入 x, 当扩张和收缩按照相同比例,β 就是产出 y 增长 污染物 b 减少的最大可行数量 因此, 方向性距离函数值表示生产个体相对于前沿环境技术水平非效率 (inefficiency) 的大小程度 同期的方向性环境距离函数与方向性环境生产函数之间的关系为 4 : ur T t t t t t,, ;, t t t t t t t F y x b y b = + Do y, x, b ; y, b y (4) ( ) ( ' ' ' ' ' ) ( ' ' ' ' ' ) k k k k k k k k k k k' 方向性环境距离函数的优点在于不管产出 y k 是多维向量还是单一产出, 都可以采用射线方法 ( 即多产出等比例增减 ) 衡量其效率高低 如果采用单一产出或加总产出, 就可以对前沿产出函数进行标量运算 本文采用加总产出, 基于方向性环境产出距离函数的定义, 定义生产 t t t 者 k ( y, x, b ' ) 在参考技术 P t (x t ) 下的方向性环境生产前沿函数为 : k' k' k ( ) F y, x, b ; y, b = max( y + β * y ) T t t t t t t t k ' k ' k ' k ' k ' k ' k ' z, β t t t t t t k k, m ( + β ) k ', m k k, j = ( β ) k ', j k = k = t t t t zkxk, n xk ', n zk k = s. t. z y y,m=,...,m ; z b b, j=,...,j;, n=,...,n; 0, k=,..., t+ 期的生产 (x t+,y t+,b t+ T+ t+ t+ t+ t+ t+ ) 在 t+ 时期参考技术的环境生产前沿 F ( y, x, b ; y, b ) 的计算与此相同, 区别仅仅是将时间上标更改为 t+ 跨期方向性环境生产前沿函数的计算, 特别是本文计算 so2 影子价格所需要 污染排放不同的方向性环境生产函数如下 : (5) 3 4 方向决定于研究目标, 如公众在不同时期对就业和环境的取舍程度等, 具有不确定性 混期方向性环境生产前沿函数涉及不同时期的技术和生产活动, 计算公式有些变化, 参见附录 4
+ t + + + + + ( ', ', ' ; ', ' ) = max( + β) ( ', ', '; ', ' ) = max ( + ) F y x b y b y T t t t t t k k k k k k' Z, β t t t k k, m ( + β) k', m k= st.. z y y,m=,...,m t t t+ t zb k k, j= bk' βbk', j k= t t t zx k k, n xk', n k= z 0, k=,..., t k, n=,...,n, j=,...,j F y x b y b β y T t t t t t t+ k k k k k k' Z, β t + t +, ( ) t + k km + β k', m k= t + t + t t + zb k k, j= bk ' βbk ', j, j=,...,j k= t + t + t + zk xkn, xk', n, n=,...,n k= t z + k 0, k=,..., st.. z y y,m=,...,m (6) 根据环境技术的性质, 方向性环境生产前沿函数 F t (y t, x t, b t ; y t, -b t ) 与环境污染变量 b 之间的关系为 : 在其他条件不变下, 如果 b>b2, 那么 F t (y t, x t, b t ; y t, -b t ) F t (y t, x t, b2 t ; y t, -b t ), 经济含义是不治理污染, 相对于治理污染具有额外的产出增长 但是, 前提条件是 b b2 都属于 P(x t ), 当 b 或 b2 超出 PPt (x t ), 上述关系可能不成立 如图 2, 生产者 C(y t+,b t ) 与 B(y t+,b t+ ) 的差异就在于污染排放量不同, 在环境技术 P t+ P (x t+ ) 下, 环境生产前沿的差异为 F t+ (y t+,x t+,b t+ ;g) 与 F t+ (y t+,x t+,b t ;g) 之差 但是当 b 变得非常大时, 环境生产前沿向右下转折, 其经济含义是当污染排放相对于产出数量非常大, 额外增加污染排放不会增加产出, 反而导致产出减少 y (good) F t+ (y t+,x t+,b t+ ;g) B F t+ (y t+,x t+,b t ;g) F t+ (y t,x t+,b t ;g ) A C C (y t+,b t ) B (y t+,b t+ ) A (y t,b t ) P t+ (x t+ ) g=( y t+,-b t+ ) P t (x t ) g =( y t,-b t ) b t b t+ 图 2 环境污染变化对前沿产出效应示意图 b (bad) ( 三 ) 污染的产出边际效应与 so2 的影子价格. 污染排放变化的产出边际效应 (pech06) 根据环境技术的定义, 好 产品与 坏 产品具有联合弱可处置性, 在可能产出集合 p(x) 内, 减少 ( 增加 ) 污染排放 (b) 的代价是减少 ( 增加 ) 工业产出 (y) 5, 这就是环境管制对产出的效应 如何衡量污染变化对 好 产品产出的边际效应呢? 基于环境生产前沿函数与实际产出之间的关系, 实际产出变化可以分解为环境技术效率的变化和环境生产前沿的变化 如果保持环 5 但是若 (y, b) 超出产出集合 P(x), 特别是当污染 b 处于较大水平,b 增加或减少, 方向性环境生产前沿 F(.) 的变化方向就难以判断, 有可能下降或上升 5
境技术效率不变, 根据方向性环境生产前沿函数的性质, 产出的变化受到五大因素的制约 : 环境技术进步 要素资源投入 环境管制约束和产品的环境结构影响 基于方向性环境生产前沿函数 F(.) 与污染排放物 b 之间的关系, 构造环境污染变化对产出的边际效应 pech 6 : ( pechi,t ) yi,t-* SPso2 i,t = so2 -so2 pech 衡量在技术 (T) 产出水平 y 投入水平 x, 以及方向向量 g 不变条件下, 污染排放变化 (b t 到 b t+ ) 导致前沿产出的变化 (F(y,x,b t ;g) 到 F(y,x,b t+ ;g)) pech 是污染变化对产出的边际效应大小, 采用 Fish 的理想指数方法, 对不同参照基准 ( 技术, 投入产出等 ) 所得出前沿产出变化的几何平均 如 pech 等于.2, 就表示污染变化导致产出较上一年度增加 20%, 等于 0.8, 表示污染变化导致产出减少 20% 2. 工业 so2 排放的影子价格环境污染物是有价格的, 在某一产出 (y, b) 水平下, 单位污染物变化导致环境前沿产出的变化量, 就是污染物的影子价格 在资源投入一定条件下, 当增加污染治理投入,so2 排放减少, 但是好产品也会相应减少 ; 不对环境污染进行治理,so2 排放增加, 好产品产出相应增加 因此, 工业 so2 排放增加 ( 或减少 ) 一个单位 ( 吨或万吨 ) 所导致好产品增加 ( 或减少 ) 的价值, 就是 so2 的影子价格 在不同技术条件 不同的投入产出水平,so2 的影子价格不同 so2 影子价格可以衡量环境对产出的影响大小 本文仅仅考虑了一种产出 y, 因此 so2 的影子价格衡量了 so2 排放对 y 的影响大小, 若有多种产出 (y,y 2 ), 对于不同的产品, 工业 so2 的影子价格是不同的 比如发电厂有两种产出 : 发电量和热水, 可以分别考虑对发电量和热水,so2 排放的影子价格, 但是由于量纲不同, 很难同时考虑对两种产出 so2 的影子价格 so2 影子价格对于环境政策有何意义? 如何确定 so2 排放的影子价格?so2 排放与其影子价格之间具有怎样的变化特点? 公式 (7) 中 pech 给出了污染物从 b t 到 b t+ 工业产出变化比率, 将工业产出变化的量与 so2 排放变化的量联系起来, 于是得到工业 so2 排放的影子价格公式 : (8) 这里,i 表示生产单位,t 表示时期 从环境政策角度, 当 so2 减少时, 总希望所导致减产越少越好, 这样 so2 的影子价格是越低越有利 相反, 当 so2 增长时, 希望 so2 较小幅度的增长带来产出较大幅度的增长, 影子价格越高越好 需要说明的是, 通常衡量污染程度的方法是观察工业增加值与 so2 排放量的比率, 即每万吨 so2 排放所创造的工业增加值的大小 ( 或每亿元工业增加值所排放 so2 的数量 ) 这个指标虽然计算方便也易于理解, 但是与 so2 的影子价格不是一个概念 首先,so2 影子价格的计算是根据 so2 变化对环境生产前沿的边际效应, 即保持技术结构 产业结构 技术效率和要素投入等条件不变下所得出的结果, 而传统衡量方法 单位 so2 排放所创造的增加值, 是众多因素 ( 技术 产业结构 要素投入等 ) 共同作用的结果 另外,so2 的影子价格高低取决于产出 y 和 so2 的水平值大小, 在不同水平下影子价格不同, 而不是产出 y 与 so2 之间的简单比率 为了使得 so2 影子价格对环境政策更具实际指导意义, 下面我们将 so2 影子价格的变化特点归纳为三个阶段 : 陡坡 阶段 平缓 阶段和 高原带 阶段 3. 工业 so2 影子价格的变化特点根据环境生产前沿函数的特性, 本文将污染排放水平 b 与环境生产前沿函数 F(.) 之间的变化关系划分为三个阶段 : i,t i,t- (7) 6 注意 : 这里 pech06 的表达式与文章 729 的公式有些表述不同 6
第一阶段, 陡坡带 其特征是污染小幅度变化带来产出大幅度变化 当污染处于较低水平时, 随着污染排放的增长 ( 减少 ), 产出大幅度增加 ( 减少 ) 对于处于这一阶段的企业或生产者, 就应该采取鼓励发展的政策 因为, 相对于产出大幅增长而言, 污染的影子价格高, 污染排放增加的成本相对较小 相反, 减少污染排放导致产出减少幅度大 第二阶段, 平缓带 其特征是污染排放大幅增长( 减少 ), 产出缓慢增长 ( 减少 ), 甚至不变 转换角度思考, 在此阶段如果增加环境治理设施, 以牺牲较少的产出带来污染较大的减少 因此, 在此阶段应该加大治理力度, 以小的代价换来污染物排放大幅减少 相反, 追求产出增长的污染代价非常大 第三阶段, 高原带 其特征是污染排放大幅减少( 增加 ), 产出反而增加 ( 减少 ) 当污染处于较高水平下, 如果污染进一步加大, 环境生产前沿却会下降 这类似于劳动与资本的两要素模型, 当某一要素增长到一定程度, 其边际产出下降甚至可能为负值 同样, 当污染处于较高水平时, 原材料消耗巨大, 众多的污染型企业为了争夺原材料导致原材料价格大幅上涨, 结果导致经济整体的增加值减少 一旦强化环保管制措施, 关停 淘汰能耗高 污染严重的落后技术设备, 整体产出反而增长 因此, 对于处于污染与产出的 高原带 的生产企业 ( 地区 ) 而言, 此阶段是进行产业结构调整的最佳时期 基于污染与环境生产前沿函数间关系的变化特点, 应采取不同的环境政策措施以达到社会福利的最优化 ( 一 ) 数据来源说明 三 数据及变量界定 本文研究环境 资源与工业增长的协调性, 以 998-2005 年 30 省市地区的规模以上工业 ( 全部国有企业及主营业收入在 5 百万元以上的非国有企业 ) 为基本研究单元, 以地区工业增加值为产出指标 以固定资产净值 工业煤炭消耗量和劳动从业人数为要素资源投入指标, 以工业 SO2 排放代表废气污染指标 7 自 998 年中国确定将规模以上工业企业作为考察重点以来, 规模以上企业数量快速增长, 特别是中国民营经济体的壮大和整体经济规模的扩大, 规模以上工业企业数量从 998 年的 6 万多家快速增长到 2005 年的 27 万多家,8 年增长约 万家 2005 年规模以上工业企业创造的增加值为 7.22( 万亿 ), 占中国全部工业增加值的比重高达 93.8% 因此, 作为中国工业绝对主体的规模以上工业企业, 其污染排放 资源消耗与工业增长的协调性, 在很大程度上决定着整个中国环境与经济增长协调的变化状况 表 3. 给出了规模以上工业在中国经济中的地位 表 3. 规模以上工业企业在国民经济中的比重 (2) 规模企业工业增加值 (RMB: 亿 ) 9,45 2,556 25,386 28,320 32,984 4,978 54,794 72,72 (3) 中国工业全部增加值 (RMB: 亿 ) 3408 35862 40034 4358 4743 54946 6520 7693 (4) 大中型工业增加值 (RMB: 亿元 ) 2000 3000 6000 8000 2000 29000 35000 48073 (2)/(3) 规模企业增加值占整个工业比重 (%) 57.07 60. 63.4 64.98 69.54 76.40 84.03 93.84 (4)/(2) 大中型工业占规模工业的比重 (%) 6.8 60.3 63.03 63.56 63.67 69.08 63.88 66.6 数据来源 : 根据国家统计年鉴和环保统计年鉴 (999-2006) 整理 目前环境污染包括大气污染 水污染 废物污染 声污染 生态破坏等众多方面, 并不断有新型污染种类出现, 如低频噪声污染 视觉污染等 对于如何全面 科学地表达一国或地区 7 本文同时研究过以工业总产值 so2 排放作为产出 以固定资产净值 中间投入和劳动人数三要素投入指标的情形, 由于中间投入部分含义不同 产业间差异很大, 故本文只采用煤炭作为中间原材料投入, 本文也考虑过电力消耗投入, 但是所计算的效率指标差异不显著, 另外, 电力消耗与环境污染联系不大, 因此, 这里没有报告相应的计算数据 7
的环境破坏和资源损耗整体水平, 国内外现有研究尚未给出答案, 国内外相关研究普遍采用具体污染指标, 特别是 so2 排放量指标来反映环境污染水平 这是因为 so2 作为一种主要环境污染物, 尤其是在工业生产过程中排放, 生活排放量相对较小, 并且它自上世纪 70 年代以来就受到各国的严密监测, 与其他污染物相比,so2 既与经济发展过程密切相关又具有统计连续性 工业 so2 排放量指报告期内企业在燃料燃烧和生产工艺过程中排入大气的 so2 总量 国家环保局对各地区有污染物排放的工业企业都进行调查 具体调查方法是重点调查与抽样调查相结合 对重点调查单位逐个发表填报汇总工业企业污染排放及处理利用情况, 对非重点调查单位的排污情况实行整体估算 重点调查单位指筛选出的排污量占各地区全部工业污染源排污总量 85% 以上的工业企业单位 非重点调查单位数据的估算方法为对占各地区排污总量 5% 的非重点工业企业, 按废水 化学需氧量 氨氮 二氧化硫 烟尘 粉尘 固体废物等项目的排放进行测算, 经汇总生成非重点调查数据 以上两方面的数据汇总成为各地区工业污染排放数据 998 年调查样本企业为 740 家工业企业,2000 年为 70944 家,2002 年为 7083 家, 基本上每年调查样本数量都保持在 7 万家以上 从产出比重和企业数量来看, 规模以上企业所排放的污染量与全部工业抽样所得到的排污量可以匹配, 理由有两点 : 第一, 国家环保局重点调查的污染较严重企业 ( 排放量的 85%), 每年大约 7 万多家, 都包含在规模企业之内 ; 第二, 规模以上工业企业的产出占整个工业增加值的比重 2005 年高达 93.8% 因此, 采用规模以上工业企业数据, 研究中国工业的环境污染与增长的协调性是具有代表性的 ( 二 ) 变量的统计描述本文产出变量和资产变量的价格采用 998 年不变价格, 将环比价格指数转换成定比价格指数, 因为工业增加值 工业总产值和固定资产都是当前价格 在此有必要对地区工业产品出厂价格指数与固定资产价格指数作简要的描述 () 地区间工业品出厂价格变化不平衡 以不变价格的地区工业增加值作为权重, 按 998 年工业品价格水平,999 年全国工业品出厂价格平均下降 2.3% 2000 年上涨.5%,2002 年下降 2.3%,2004 年增长 6.4% 2005 年上涨 0.7% 如果只采用地区间的简单平均,2005 年相对于 998 年工业品价格水平上涨 8%, 远远高于加权平均的价格变化 这说明工业增加值较少地区的价格水平上涨较快 从 2003 开始, 以生产能源 矿产等原材料为主地区的工业品价格上涨幅度非常大, 山西因为煤炭价格上涨导致地区工业品价格连续 3 年的涨幅都超过 0%, 相对 998 年价格上涨 43%, 黑龙江因石油产品价格上涨带动工业品价格涨幅更大,2005 年相对于 998 年价格上涨 83%, 新疆 2005 年工业品价格相对于 998 年上涨 90% 相反, 以加工业为主的地区, 如上海 浙江等地区的工业品出厂价格涨幅很小, 有的地区还出现价格下降趋势 (2) 地区间固定资产投资价格变化的差异不大 总体上, 固定资产投资价格 2005 年相对于 998 年增长了 3.6%, 价格上涨同样主要发生在 2003 年以后, 与上一年相比,2003 年全国平均上涨 2.7% 2004 年涨幅达 5.6% 2005 年上涨.9% 与工业品价格水平的变化不同, 固定资产投资价格的地区间差距相对较小, 经济增长较快的地区的固定资产价格增长相应也较快 表 3.2 投入产出 价格及环境技术效率因素变量的统计描述变量观察数平均值标准差最小值最大值工业增加值 ( 单位 : 亿元 ) 240 235.85 48.05 48.67 946.39 工业产品价格指数 (998 年为 ) 240.04597 0.3347 0.9.9 固定资产净值 ( 单位 : 亿元 ) 240 2029.886 626.962 80.36 8834.68 8
固定资产价格指数 (998 年为 ) 240.045542 0.056008 0.96.22 就业人数年均余额 ( 单位 : 百万人 ) 240 96.853 75.738 9.62 085.65 工业煤炭消耗量 ( 万吨 ) 240 5996.462 4566.623 69 2568 工业 SO2 排放量 ( 单位 : 吨 ) 240 562722.8 38332.8 8992 760057 资料来源 : 根据中国统计年鉴 (999-2006 年 ) 中国能源统计年鉴 (999-2006 年 ) 整理 ; 30 个省市地区 ( 西藏地区因数据统计不全除外 )998-2005 年共 8 年的样本观察数为 240 (3) 规模以上企业的从业人数先降后升 我国工业从业人数并没有随着工业经济的快速增 长同步增长 从大中型工业企业看,995-2002 年从业人数年均下降 4.4% 规模以上工业企 业劳动人数从 998 年的 62( 百万 ) 下降到 200 年的 54( 百万 ), 到 2002 年才开始有所回 升, 到 2005 年增长到 69( 百万 ),8 年总的增幅不到 0% (4) 关于工业增加值和固定资产净值 规模以上工业企业尽管人数有过下降, 但是产出指 标保持较快的增长速度 按照 998 年不变价格, 工业增加值从 998 年的.9 万亿元, 增长 到 2005 年的 7.2 万亿元, 增幅接近 2 倍 固定资产净值的变化与产出变化的趋势基本同步, 不再赘述 (5) 煤炭消耗量 本文采用各地区工业煤炭消耗量代表资源性原材料投入, 一方面煤炭消 耗直接关系到 so2 的排放规模, 另一方面煤炭资源是不可再生资源, 其使用效率关系到经济 的可持续发展 四 主要实证分析结果 对工业 so2 排放实施严格管制无疑会影响工业增长速度, 进而影响地区政府的财政收入和劳 动就业 美国为什么至今仍未签署 京都议定书, 关键原因就是控制温室气体排放会降低美国企业的竞争力, 增加失业 中国各地区环境管制差异大, 北京 上海等国际大都市对废气的排放实施了较严格的管制, 污染严重企业搬迁到其他地区 如首钢整体搬迁到河北曹妃甸, 除了考虑矿石钢铁的运输成本, 环境问题是搬迁的重要因素 中西部地区经济发展相对落后, 对污染的排放的环境政策则相对较为宽松, 为了工业快速增长不惜牺牲环境质量 如宁夏 甘肃 新疆等地区, 经济快速增长的背后是 so2 排放的大幅增长 本文想知道, 在要素资源投入 技术结构等条件保持不变情况下, 北京 上海等地区污染排放量减少 环境管制, 对工业增长的影响有多大? 而诸如宁夏 甘肃等地区污染排放增加 环境管制放松, 产出会额外增长多少? 基于本文构造的环境效应指数 (pech) 公式, 考察 so2 的影子价格及其在不同时期的变化特点, 及其不同的环境政策涵义 ( 一 ) 环境管制效应及工业 so2 污染的影子价格. 污染变化对产出的边际效应 环境管制效应 () 污染排放与实际产出变化的关联性 在分析污染排放变化对产出的边际效应之前, 我们首先考察污染的变化与实际产出的变化是否关联 999 年至 2005 年工业 so2 排放量的年均增长率分别为 -8.2% 8.9% -5.7% 0.7% 8.5% 5.6 % 和 4.8%, 工业增加值的增长率分别为.0% 7.8%.6% 6.5% 27.3% 30.5% 和 3.7% 表面上无论 so2 排放增加还是减少, 工业产出都大幅增加 但是, 从中可以看出, 当污染排放增长较快时, 工业增加值增长的速度也相对较快, 而当 so2 排放减少或增长较慢时, 工业产出的增长速度也相对减慢 可见, 环境约束对工业增长的影响 (2) 污染排放变化的边际效应 污染排放量变化对工业增加值的边际效应, 既包括污染排放减少导致产出下降的效应, 也包括污染排放增加导致产出增加的效应 保持环境技术 要素投入 x 等条件不变,pech 衡量了 so2 排放变化对环境生产前沿的边际效应 2005 年中国工业 so2 排放总量相对于 998 年增长 580 万吨, 累积增幅为 36.5%, 但是工业 9
so2 排放增加对工业产出的累积边际贡献 (pech06) 仅为 7.56%, 相当于工业增加值增加 467 亿元 加总计算方法的缺陷是 so2 增长与减少对产出的边际效应相互抵消 比如 999 年 so2 排放减少 5%, 产出边际减少 0 亿元, 但是 2002 年 so2 排放增加 5%, 边际产出增长 4 亿元 简单平均导致正负效应相互抵消, 弱化 so2 排放变化的效应 图 4.4 中描绘了 so2 的增长速度与污染的产出边际增长率的趋势图 8 下面分年度考察 so2 排放变化的边际效应 25.0% so2 排放及其产出效应 (pech06) 20.0% 年增长率 5.0% 0.0% 5.0% 0.0% -5.0% -0.0% 999 年 2000 年 200 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 so2 排放对产出的边际效应 so2 排放增长率 图 4.4 工业 so2 排放及其变化对工业产出的效应与上一年度相比,999 年 so2 减少排放 30 万吨, 工业增长速度因 so2 减排而减低 0.2 个百分点, 相当于工业增加值减少 40.55 亿元 ;2000 年 so2 排放增加 30 万吨, 工业增加值额外增长 549.82 亿元 ;200 年 so2 减排 90 万吨, 工业增加值减少 65.8 亿元 ;2002 年 so2 排放增长 0 万吨, 工业增加值额外增长 379 亿元 ;2003 年 so2 排放增长 280 万吨, 工业增加值额外增长 694 亿元 ;2004 年 so2 排放增长 00 万吨, 工业增加值额外增长 739 亿元 ;2005 年 so2 排放增长 280 万吨, 工业增加值额外增长 020 亿元 详见表 4.3 (3) 环境管制效应的变化特点 归纳上面的分析, 发现 999 年与 200 年 so2 排放减少共 220 万吨, 工业增加值边际减少共 206 亿元, 占相应年份累计工业增加值的比率为 0.4%; 其他年份 (2000 年, 以及 2002-2005 年 )so2 排放累计增加 800 万吨, 工业增加值边际增加共 3382.6 亿元, 占相应年份累计工业增加值的比率为.5% 因此, 从总体上分析,998-2005 年 so2 减排的损失要远远小于 so2 排放增加的所得 表 4.3 998-2005 年 so2 排放的影子价格变化 项目 998 年 999 年 2000 年 200 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 So2 排放量 ( 万吨 ) 590 460 590 500 50 790 890 270 工业增加值 ( 亿元 ) 944.9 2556.3 25385.5 2839.9 32984.3 4977.9 54793.6 727.7 so2 与增加值比率 ( 亿元 / 万吨 ) 2.2 4.76 5.97 8.88 2.84 23.45 28.99 33.26 So2 排放的边际产出效应 (%) -0.2 2.55-0.65.34 2..76.86 So2 排放的产出绝对效应 ( 亿元 ) -40.6 549.8-65.8 379.3 694.5 739. 09.9 so2 变化 ( 万吨 ) -30 30-90 0 280 00 280 So2 影子价格 ( 亿元 / 万吨 ) 0.3 4.23.84 37.93 2.48 7.39 3.64 数据来源 : 本文根据国家统计局年鉴数据计算 ;so2 排放的边际产出效应为 (pech-)*00 为了进一步分析工业 so2 排放的产出效应大小, 我们计算 so2 排放的影子价格并分析其变化 8 图中 (pech06) 采用的是增长率指数, 而不是前面公式中采用的变化率指标 0
特点 2. 工业 so2 排放的影子价格 工业 so2 排放量与工业增加值之比, 从 998 年的 2.2 亿元 / 万吨增长到 2005 年的 33.26 亿 元 / 万吨 但是,so2 的影子价格却变化不定, 从 999 年的 0.3 亿元 / 万吨上升到 2002 年的 37.9 亿元 / 万吨,2005 年下降到 3.64 亿元 / 万吨 因此, 不能将前者简单地视为 so2 的影子价 格 ()so2 增排与减排效应 从 999 至 2005 年工业 so2 排放变化及其影子价格的变化看, 发现当 so2 排放减少时,so2 的影子价格较低 999 年和 200 年 so2 影子价格分别为 0.3 亿元 / 万吨和.84 亿元 / 万吨 但是当 so2 排放增加时, 工业 so2 的影子价格都较高,2002 年 高达 37.9 亿元 / 万吨 但是也发现,2002 至 2005 年污染排放逐年增加,so2 的影子价格从 2002 年的 38 亿元 / 万吨下降到 2005 年的 3.6 亿元 / 万吨, 表明 so2 排放增加导致产出增长的 幅度下降,so2 排放增长的收益减少, 经济增长的环境代价增大 这正符合 so2 变化与其影 子价格之间由 陡坡带 向 平缓带 转变的特征 如果任由污染排放, 污染排放的边际产出就可能出现负值, 即到达 高原带 正如全国大上钢铁项目导致污染加剧的同时, 因诸如原材料等资源价格大幅上涨导致工业增加值下降的局面, 这时工业 so2 排放增加的影子价格为负值 (2) 影子价格与污染排放水平的关系 当工业 so2 排放规模处于较高水平 ( 如 998 年 ), 减少 so2 污染排放的成本相对较低, 其影子价格仅为 0.3 亿元 / 万吨 相反, 当污染水平较低时 ( 如 200 年 so2 排放量为 500 万吨 ),so2 排放增加的产出效应非常大,so2 影子价格高达 38 亿元 / 万吨, 当 so2 排放量处于较高水平,so2 增加排放的所得也会变小, 如 2005 年每一万吨 so2 污染排放增加的所得仅为 3.64 亿元 因此, 工业 so2 的影子价格不仅决定于 so2 变化的方向, 而且与 so2 排放的规模有很大的关系 9 同样由于简单平均的原因, 污染排放及其产出的效应正负相互抵消, 看不到地区工业影子价格的特点 为此, 本文分别以北京 甘肃 河北三省来说明 so2 排放变化对经济增长的影响, 以及工业 so2 排放的影子价格 ( 二 ) 工业 so2 影子价格的案例分析. 北京工业 so2 减排的代价有多大? 将污染排放减少看作环境管制的结果, 环境管制的机会成本就是污染减排导致工业产出减少的数量, 也是环境管制的代价 北京地区工业 so2 排放从 998 年的 9.3 万吨下降到 2005 年的 0.5 万吨, 减排幅度达 46%, 而不变价格的规模工业增加值从 998 年的 525 亿元增长到 2005 年的 644.5, 增长 2 倍多 每万吨 so2 的工业增加值从 998 年的 27.2 亿元快速上升到 2005 年的 56 亿元, 可见环境效率迅速提升 但是, 工业 so2 减排对工业增长到底有多大影响? 工业 so2 排放量减排 46%, 根据本文计算的 pech06 累计值, 工业增加值在 998 年基础上相应减少 22.4% 998 年北京规模以上工业的增加值为 525 亿, 这样,so2 减排导致工业增加值累计减少约 2 亿,so2 排放的影子价格平均约为 2.7 亿元 / 万吨 值得注意的是,2004 年 so2 排放增加了. 万吨, 导致工业增加值增加了 44.22 亿元, 但是其他年份 so2 都是减少排放工业增加值减少 这样, 工业产出增加效应与减少效应相互抵消, 看不到 so2 排放的真正影子价格 999 年 so2 排放减少 3 万吨导致工业增加值减少约 34.2 亿元, 每万吨 so2 减排的代价大约 9 采用加权平均会导致平均值之间的关系发生错误, 例如,ych=tfpch*ifch*pech*sech, 采用加权平均所得到的年度平均值不满足该等式关系
亿元 但是 2005 年 so2 排放从 2004 年 2.5 万吨减少到 0.5 万吨,so2 的影子价格变成 35 亿 / 万吨 2004 年 so2 排放增加了. 万吨, 工业增加值增加了 48.64 亿元,so2 排放的影子价格为 44 亿元 / 万吨 可见,so2 排放减少 ( 增加 ) 与相应的代价 ( 收益 ) 之间呈非线性关系,so2 排放水平越低, 减少排放的边际成本越大, 而且影子价格并不完全处决于自身的投入产出状况, 还要看全国 最佳实践者 的技术进步的快慢, 即环境生产前沿的变化幅度 这种关系类似于学生的努力程度与学习成绩间的关系, 当成绩较低时, 稍许的努力就会取得非常明显的效果, 但是当成绩处于较高水平时, 很大的努力仍难看到较大的进步, 而且自己得分的高低还要取决于成绩最好学生的进步快慢 表 4.4a 北京市工业 so2 排放变化的产出效应及其影子价格 (pech06) 项目 998 年 999 年 2000 年 200 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 so2 排放 ( 万吨 ) 9.3 6.2 4.6 2.6 2..4 2.5 0.5 so2 排放增长率 (%) -6.20-9.40-3.70-4.50-5.40 9.60-6 工业增加值 ( 亿元 ) 525 596.4 722.7 75.2 875.4 033.2 247 644.5 工业实际增长率 (%) 4 2 4 7 8 2 32 so2 与增加值的比率 ( 亿元 / 万吨 ) 27.20 36.8 49.50 59.62 72.35 90.63 99.76 56.62 so2 排放变化对产出增长的效应 (%) -6.5-3.84-7.00-2.7-2.76 4.7-5.64 so2 排放变化的绝对效应 ( 亿元 ) -34.9-22.88-50.58-6.3-24.3 48.64-70.37 工业虚拟增长率 (%) 20.5 24.84.00 9.7 20.76 6.29 37.64 So2 的影子价格 ( 亿元 / 万吨 ).03 4.3 25.29 32.62 34.47 44.22 35.9 注 :-34.9 表示 so2 减排导致工业增加值减少的数量,-34.9=525*(-6.5%); 数据来源 : 本文根据 中国统计年鉴 及 中国能源统计年鉴 数据计算 不包括 2004 年,999-2005 年 so2 减排导致规模工业增加值共减少 28 亿元, 占相应年份累计工业增加值的比例约为 3.9 个百分点,2004 年 so2 增加排放导致工业增加值增长 4.7 个百分点 虚拟工业产出增长率 工业虚拟增长率是假定 so2 排放保持不变, 工业增加值增长的速度, 等于实际增长率加上因为 so2 减排所降低的工业增长率 (-pech) 假设 so2 排放相对上一年保持不变 ( 不减少排放, 也不增加排放 ),999 年 -2005 年北京规模以上工业增加值的虚拟增长率应该分别为 :20.5% 24.84% % 9.7% 20.76% 6.29% 和 37.64%,7 年平均为 2.46%, 而不是实际增长率 8% 工业增长速度减少 3.46%, 就是北京环境管制 so2 排放减少 46% 的代价 北京地区工业 so2 的影子价格平均为 28 亿元 / 万吨, 相对全国属最高水平 ( 不包括影子价格为负值, 全国平均为 7 亿元 / 万吨 ), 但是北京由于特殊的首都地位 2008 年奥运和诸多政治因素, 不可能采取放松污染排放换取经济增长 大量污染严重的产业被关停并转, 或大量投入污染治理设施, 这是北京付出的政治 环境代价 当然, 不可否认, 北京工业的技术进步和产业结构调整非常成功, 其每万吨工业 so2 排放所创造的工业增加值 2005 年达到 56 亿元, 远远高出其他工业发达地区 实际上, 这也为其他地区工业发展与环境保护提供了一个很好的典范 2. 甘肃 so2 增排的产出效应甘肃 7.7% 的工业 so2 排放增长率换来大约 3% 的增长速度 如果假定 so2 排放的增加是环境管制松懈或没有环境管制的结果, 本文想知道 so2 任意增加排放, 在技术结构等不变条件下, 工业产出能够额外增加多少 这种因 so2 排放增加带来的经济增长, 是经济增长的环境代价 如果考虑 so2 污染的损害函数 0, 就可以从社会总福利角度评估增加 so2 污染排放的得与失 0 我们认为 so2 排放的危害函数与当地居民的生活水平 当地空气质量 人口密度等因素有关, 另外, 还 2
甘肃工业 so2 的排放从 998 年的 33.2 万吨增长到 2005 年的 5.7 万吨,8 年增长约 60% 不变价格工业增加值从 998 年的 207.9 亿元增加到 2005 年的 399.7 亿元, 增幅不到 倍 从 so2 排放量与规模工业增加值的比率看,998 年为 6.26 亿元 / 万吨 999 年为 8.96 亿元 / 万吨 2000 年为 7.47 亿元 / 万吨, 到 200 年上升到 9.0 亿元 / 万吨, 但是 2005 年下降到 7.73 亿元 / 万吨, 总体上变化幅度不大, 且看不出有上升的趋势 接下来, 看 so2 排放变化对产出的边际净效应 999 年工业 so2 与上一年度相比减少排放 23%, 增长速度减低 9.45 个百分点 (pech06=0.9055), 工业增加值减少 9.64 亿,so2 的影子价格为 2.62 亿元 / 万吨 ;2000 年 so2 排放增加 2%, 工业产出增长 7.8 个百分点, 相当于工业增加值增加 7.98 亿,so2 的影子价格为 3.27 亿元 / 万吨 ;2002 年 2003 年和 2005 年 so2 排放都以 8% 左右的速度增长, 工业增长速度因此增加 6-8 个百分点,so2 的影子价格在 3-4 亿元 / 万吨之间 表 4.4b 甘肃省 so2 排放变化对规模工业的产出效应及其影子价格 (pech06) 项目 998 年 999 年 2000 年 200 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 so2 排放 ( 万吨 ) 33.2 25.7 3.2 3.5 37.4 44. 43.8 5.7 so2 排放增长率 (%) -23 2 9 8-8 工业增加值 ( 亿元 ) 207.9 230.2 233. 285. 337.2 346.5 394.6 399.7 工业实际增长率 (%) 22 8 3 4 so2 与增加值的比率 ( 亿元 / 万吨 ) 6.26 8.96 7.47 9.05 9.02 7.86 9.0 7.73 so2 排放变化对产出增长的效应 (%) -9.45 7.8 0.42 7.03 6.70-0.35 8.28 so2 排放变化的绝对效应 ( 亿元 ) -9.64 7.98 0.97 20.04 22.59 -.22 32.67 工业虚拟增长率 (%) 20.45-6.8 2.58 0.97-3.70 4.35-7.28 So2 的影子价格 ( 亿元 / 万吨 ) 2.62 3.27 3.23 3.4 3.37 4.07 4.4 数据来源 : 本文根据 999-2006 年国家统计年鉴数据整理 计算 通过 so2 影子价格的分析, 甘肃省 999 年工业 so2 减排 23%, 工业增加值减少仅仅为 9.64 亿元,so2 的影子价格较低, 但是,2004 年 so2 减排的影子价格上升到 4.07 亿元 / 万吨 我们关心的是 so2 排放增加的产出效应 2000-2003 年加上 2005 年, 工业 so2 排放的平均影子价格为 3.48 亿元 / 万吨, 单纯考察 2004 2005 两年的情况,so2 排放增加或减少的影子价格基本保持在 4 亿元 / 万吨左右 如果仅仅考虑 so2 排放增加的年份 (999 年 2004 年除外 ),so2 增加排放导致对工业增长速度的贡献为 6.05 个百分点 综合考虑 so2 减少排放与增加排放, 甘肃省规模以上工业增加值的虚拟增长速度应该是 7.08%, 而实际增长速度为 0%, 额外产出增长率 2.98% (=0%-7.08%) 的环境代价, 就是 so2 排放年均增长 7.7% 甘肃地区工业 so2 的影子价格相对较低,999-2005 年的 so2 平均影子价格为 3.44 亿元 / 万吨, 这与全国的水平相差一半, 与北京地区的 28 亿元 / 万吨更是相差巨大 因此, 从全局来考虑, 甘肃应该加强环境管制, 控制工业 so2 排放 3. 河北省 污染与产出间关系处于 高原带 前面两个地区的代表性在于北京地区工业污染排放除 2004 年基本上在下降, 而甘肃省则基本处于上升趋势 北京由于其政治地理位置的原因, 不惜花费很大的代价治理环境污染, 而甘肃污染大幅排放并没有带来较大的产出增长, 经济增长的环境代价很大 现在讨论污染与环境前沿变化关系的第三种典型情况 : 高原带 地区 污染排放与前沿产出呈反向关系 与环保当局对污染的容忍度 惩罚力度, 以及政府业绩考核机制等有关 生活水平较高的地区对空气污染排放的管制较严格 其他地区详细数据可以向作者索取 3
河北省和山东省是典型的 高原带 特征 河北省在 998-2005 年期间工业 so2 的排放量年平均为 6 万吨,so2 排放的特征是前升后降,998-2002 年 so2 排放有下降趋势, 但是从 2003 年开始出现增长趋势 从工业增加值增长看, 每亿元工业增加值的 so2 排放有较大的下降趋势, 从 998 年的 363 吨, 下降到 2005 年的 505 吨 但是 so2 排放量仍处于较高的水平 表 4.4c 河北省 so2 排放变化对规模工业的产出效应及其影子价格 (pech06) 项目 998 年 999 年 2000 年 200 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 so2 排放 ( 万吨 ) 2.9.66 3.36 09.59 05.34 9.5 2.5 28. so2 排放增长率 (%) -8 2-3 -4 3 2 5 工业增加值 ( 亿元 ) 889.07 07.3 2.45 23.82 43.48 683.88 2049.33 2534.35 工业实际增长率 (%) 4 0 0 5 9 22 24 so2 与增加值的比率 ( 亿元 / 万吨 ) 7.34 9. 9.89.24 3.42 4.09 6.87 9.78 so2 排放变化对产出增长的效应 (%) 0.08-0.52 0.8 0.03 -.36-0.33-0.60 so2 排放变化的绝对效应 ( 亿元 ) 0.74-5.3 9.07 0.42-9.6-5.52-2.33 工业虚拟增长率 (%) 3.92 0.52 9.9 4.97 20.36 22.33 24.60 So2 的影子价格 ( 亿元 / 万吨 ) -0.08-3.2-2.4-0. -.35-2.76 -.87 数据来源 : 本文根据国家统计局年鉴数据计算整理 999 年河北省工业 so2 排放减少 8%, 约合 0 万吨, 工业增加值因 so2 排放减少而增加 0.74 亿元, 其影子价格为 -0.08 亿元 / 万吨 ;2003 年污染排放较前一年大幅度增长 3%, 增长 4 万吨, 但是因此减少工业增加值 9.6 亿元,so2 的影子价格为 -.35 山东的情况与河北比较相似, 工业 so2 排放量较其他地区高出较多, 影子价格为负值表明, 对于此类地区环境污染问题, 应该采取关停并转等强制性措施, 加大产业结构调整力度, 让有实力 效率高的优势企业充分发展, 才能提高该地区环境技术效率 综合上面三个典型地区工业 so2 污染排放与产出间关系, 以及 so2 影子价格的分析, 由于地区之间工业发展的程度差异巨大, 工业 so2 排放的影子价格差异很大 五 关于构建 so2 排放许可权交易市场的设想 20 世纪中期, 由酸雨引起的健康和环境问题越来越受到人们的普遍关注, 相应地, 其罪魁之一工业 so2 排放的控制问题也日益倍受重视 一方面是电厂每天给人们生产及生活提供电力支持 工厂生产产品推动经济增长, 另一方面是由燃烧的化石燃料产生大量二氧化硫 (so2) 的排放造成污染 并且随着经济的增长, 工厂及居民的用电量不会减少, 反而还有上升, 消费者也不愿承担因电厂控制污染增加成本而带来的经济压力 ; 企业为生产更多的好产品, 工业 so2 的排放亦不会减少, 经济增加与环境保护存在一定矛盾 为了解决这个问题, 本文认为可以借鉴 co2 排放控制的方法, 构建 推广 so2 排放许可权交易市场 温室气体 co2 的排放会引起气候变暖, 其影响是全球性的, 也就是说, 不论地球上哪个地方排放都会对全球性气候变暖产生影响 对于 co2, 根据 京都议定书 协议, 工业化发达国家额外 co2 排放受到严格的法律限制 发达国家拥有严格的环保法律保障来监督其工业企业, 使其无法私下排放额外 co2, 而减少 co2 排放的代价是减少工业产出, 这是发达国家工业所不愿面对的 于是, 为了得到排放许可权, 它们往往通过向发展中国家提供技术支持的方式购买 co2 的排放许可权,co2 排放许可交易市场应运而生 而问题是, 发展中国家企业如果卖掉了 co2 排放许可权, 就意味着不能任意排放 co2 气体, 那发展中国家为什么会愿意与发达国家进行 co2 排放权交易呢? 事实上, 其交易市场存在的深层原因在于不同地区生产率水平存在的巨大差距 相对而言, 发达国家生产率水平较高, 比如说排放一顿 co2 能够创造 亿美元的工业增加值, 而如果不能排放 co2 就意味着巨大的生产力发挥不出来 但是, 4
对于发展国家, 额外排放一顿 co2 所能够创造的工业增加值可能不过 百万人民币, 两者生 产率存在着巨额差距, 而这种生产率差距就正是 co2 排放交易市场形成的基础 与 co2 相比,so2 属于区域性污染源, 它向较远的国家或地区飘散的范围有限, 而主要是对 一个国家内, 尤其是相邻的省市地区产生较大环境生态影响 那么, 借鉴 co2 排放权交易市 场, 可以构建地区间或企业之间的 so2 排放许可权交易市场 ( 一 ) 理论依据 排污权交易 在学术界提出已经很多年了,20 世纪 60 年代多伦多大学的约翰 戴尔斯就 提出了这个概念 其主要思想是传统的环境管理除了政府干预外, 并没有给企业任何的激励措施去保护环境 排污权交易的理论依据来源于 科斯定理, 只要市场交易成本为零, 无论初始产权配置状态如何, 通过交易总可以达到资源的优化配置 如果能建立一个市场, 企业就会发现, 倘若他们有效地减少了污染, 那他们就能同那些污染排放较多的企业进行交易, 从而获得资金 排污权交易机制 就是在政府对污染排放进行总量限定的情况下, 允许污染排放量大的企业向污染排放量小的企业购买排放指标 这样, 生产工艺更环保的企业就可以在市场上获得更多的收益, 而环境保护则从单纯的政府强制行为变成企业经营决策的一个部分, 因此, 这种市场理念的广泛应用比传统的政府管理模式更能有效地减少污染排放 从社会福利的角度来看, 环境质量的提高直接关系着人民生活质量的提高和人类健康的有效保障 正如美国环保协会中国项目助理张灵鸽所说 : 这一机制的特殊之处在于它化解了经济发展与环境保护的矛盾, 从经济学的事业解决了社会问题 卖方要按期提供富余指标, 必须注意保证设备的质量, 而买方必须设法减少排放量, 以削减生产成本 对于 so2 购买方来说, 他们可以通过增加的 so2 排放来实现更大的产出, 而对于 so2 出卖方, 他们可以获得资金和技术改善环境, 在其原有产出不受到影响的同时减少环境污染 因此, 就整个社会而言,so2 排放总量没有增加, 但是有效产出却得到提高, 公众环境也得到了改善 ( 二 )so2 交易市场构建的前提和具体形式. 市场构建的前提一般地, 构建污染物排放许可权市场需要具备以下前提条件 :() 生产力水平存在差异 ;(2) 污染影响具有区域性 ;(3) 环境管制 ;(4) 排放许可权的界定 具体就构建我国 so2 排放许可权交易市场而言, 首先, 我国不同地区的生产力水平存在较为明显的差异, 东部沿海地区工业生产力水平较高, 西部和中部地区相对较低 其次, 一方面 so2 属于区域性污染源, 其排放对环境的影响具有区域性 ; 另一方面, 如前研究所示, 我国不同地区环境技术效率存在差异, 不同地区工业发展的程度差异巨大, 工业 so2 排放的影子价格差异很大 另外, 实行排污权交易的前提是污染物排放总量控制, 而在中国, 总量控制已经经历了多年的技术准备和时间过程 为了防治二氧化硫和酸雨污染, 中国政府 04 年已提出在 05 年将全国二氧化硫排放量在 2000 年基础上减少 0%; 在二氧化硫和酸雨的主要控制区内, 二氧化硫排放量要比 2000 年减少 20%,80% 以上的城市二氧化硫浓度年均值达到国家环境空气质量二级标准, 其它城市环境空气二氧化硫浓度明显降低 这些量化的管理指标为中国构建 so2 排放许可权交易市场提供了政策基础 2 具体构建方式首先, 关于 so2 排放许可权交易市场的参与主体 本文计算 so2 排放的影子价格是以省市为基本单位, 以政府为交易主体构建 so2 排放许可权市场有诸多弊端, 其中最突出的是政府既是参与者 运动员, 又是监督者 裁判, 容易混淆角色产生纠纷 因此, 排放许可权交易市场的主体是企业, 政府的作用是监督污染的排放量 其次, 关于 so2 排放许可权交易的具体运行模式 以酸雨计划为例, 假设有两个工厂 A 和 B, 在实施酸雨计划前, 对 5
两个工厂都没有减排要求, 工厂 A 和 B 每年都排放 20000 吨的 so2 实施酸雨计划, 总体控制要求减少 so2 排放量的 50%, 从 20000 吨减到 0000 吨 如果工厂 A 能够有效地减少 5000 吨的排放量, 而工厂 B 只能减少 5000 吨的排放量, 这时工厂 A 可以选择把富余的排放许可存入银行留待以后再用, 也可以选择把这些排放许可卖给工厂 B, 而对于工厂 B 来说, 就必须从 A 或其他地方购买所缺的排污许可 这就是总量控制下的 so2 排污权交易的运行模式 另外, 一方面需要通过发挥环保监督和执行机构的职能作用保障排放许可权交易市场的顺利运行, 另一方面应建立健全我国环保法律, 利用法律监督工业企业 so2 的排放, 以环保法律监督 保障 so2 排放许可权交易 ( 四 ) 实际案例 国际先例排污权交易制度首先被美国联邦环保局应用于大气以及河流污染的治理 990 年美国国会通过了 清洁空气法 修正案并实施控制酸雨计划 酸雨计划的核心就是建立在市场机制上的 so2 总量控制和排放权交易, 具体规定为在十年内削减一半的工业 so2 排放量, 同时国会批准可以用排污权交易作为实现削减的手段 迄今为止, 美国企业已累计减少 so2 排放 800 万吨 目前美国市场上 so2 排污权年交易量为 3500 万吨, 交易价格在每吨 400 美元左右, 并且, 为推动这一产业的发展, 一个排污权交易期货市场正在酝酿之中 德国 澳大利亚 英国等都相机进行了排污权交易的实践 2 中国实践在我国,so2 排放许可权交易 200 年已经开始了试验 200 年 4 月, 中国国家环保总局与美国环保协会签署 推动中国 so2 排放总量控制及排放权交易政策实施的研究 合作项目, 其后, 国家环保总局与美国环保协会一起, 在山东 山西 江苏 河南 上海 天津 柳州七省市以及中国华能集团公司开展 推动中国 so2 排放总量控制及排污权交易政策实施的研究项目, 由此拉开了排污权交易在全国推广的序幕 这就是著名的 4+3+ 项目 截至 2004 年 9 月已有 25000 吨二氧化硫的排放权在中国四省三市进行了交易, 交易额超过 2000 万元 美国环保协会首席经济学家杜丹德说 : 将二氧化硫排放指标作为商品来买卖是非常不寻常的做法, 它标志着中国已开始通过市场力量对污染物的排放进行总量控制 经过两年多的摸索和实践, 美国环保协会已会同国家环保总局在江苏 山东 河南 山西 上海 天津和柳州成功确立了二氧化硫排污权交易示范区, 并在示范区内建立了排污权交易的管理和运行机制 具体来看, 江苏南通天生港发电有限公司与南通醋酸纤维有限公司实施了中国第一例排污权交易, 开创了以 排污权 形式交易的先河 南通天生港发电有限公司由于采用低硫煤和技术改造, 排污总量不断下降, 每年 so2 实际排放量与环保部门核定的排污指标相比, 还有数百吨的富余, 而南通醋酸纤维有限公司则是一家年产值数十亿元的大型化工合资企业, 随着市场占有率的不断提高, 急需获得 so2 排放权以实现生产规模的扩大 在国家环保总局 南通市环保局和美国环保协会等多方共同努力下, 这两家公司于 200 年 9 月签订协议, 卖方有偿转让 800 吨 so2 的排污权, 供买方在其后 6 年内使用,so2 排污权以年度为单位, 每年 300 吨进行转让, 交易费用按年度进行结算 合同期满, 排污权仍归卖方所有, 买方得到的是排污权的年度使用权 合同期内买方未使用完的排放权可以结转下一年度使用, 甚至可以有条件地出让给第三方使用 2003 年江苏太仓港环保发电有限公司和南京下关发电厂实现了我国首例跨越行政区域的 so2 排污权交易 江苏太仓港环保发电有限公司作为为解决苏州市电力缺口而兴建的重点发电工程, 需要扩建发电供热组机, 因此每年将增加 2000 吨的 so2 排放量 虽然该公司建有 so2 的脱硫装置, 但仍有 700 吨的 so2 排放量指标的缺口亟待解决 而南京的下关发电厂由 6
于引进了先进的芬兰治理技术, 是下关电厂每年排放的 so2 实际量比环保部门核定的排污总量指标减少了 3000 吨 这两家一个因扩建将造成排污量超标, 一个因脱硫成功而实现排污量指标剩余的企业, 最终达成了 so2 排污权的异地交易 作为异地交易, 江苏省环保厅副厅长姚晓晴认为交易的进行必须满足前提条件才能得以实现 : 一是江苏全省的 so2 总量数额不能突破, 同时还要在总量控制的前提下尽量削减 so2 的排放总量 ; 二是转让 so2 排污权指标的企业, 必须是通过新上脱硫设施或者减产, 或者采用清洁燃料的方式, 剩余出它原有的 so2 排放的指标, 这样企业才能转让自己的指标 ; 三是, 当地的空气质量一定不能受到任何影响 这个实例首次完整地实现了排污权交易中 指标分配 办法许可证 排污交易 交易监督监测 四大核心步骤, 为我国 so2 污染防治提供了可供参照并可广泛推广的范例 在首钢搬迁的案例中, 北京工业企业 so2 排放的影子价格平均为 28 亿元 / 万吨, 而河北地区工业 so2 排放的影子价格为 -.67 亿元 / 万吨 将首都钢铁公司作为生产效率非常高的北京工业企业代表, 减少 so2 排放的影子价格非常高, 但是增加排放 万吨 so2 可以额外创造工业增加值 28 亿元, 而河北省唐山地区众多的中小型钢铁企业, 生产效率低下,so2 排放的影子价格为负值 因此, 在环境管制政策下, 可以构建 so2 排放许可权的交易市场, 首都钢铁公司可以通过向效率低下的中小型钢铁企业提供 so2 治理技术和资金, 将其 so2 排放权购买, 这样就可以获得 so2 排放的许可而增加工业产出, 从而整个地区环境不变条件下, 社会产出增加 考虑到北京这个地区的特殊性, 将首钢搬迁到河北地区, 吸收唐山地区众多的小型钢铁企业, 组建京唐钢铁有限公司, 采用当今最先进的技术和工艺, 利用现在的科技知识, 削减国家发展不需要的产能, 建设国家急需要的产品, 这既解决了首钢的 so2 排污权指标的缺口, 给首钢带来了新的发展机遇, 又带动了我国整个钢铁工业水平的提升, 提高其国际竞争力 六 结论 本文采用非参数方法构建 panel data 下方向性环境生产前沿函数, 剔除经济增长中的资源投入 技术 效率 产业结构因素对产出的影响, 考察各地区工业 so2 排放变化对产出的边际净效应, 进而衡量工业 so2 排放的影子价格, 分析经济增长的环境代价 在不同的技术条件 不同的投入产出水平下, 工业 so2 的影子价格不同 根据环境生产前沿函数的特性, 本文将污染排放水平与环境生产前沿函数之间的关系分为陡坡带 平缓带 高原带三个阶段 鉴于规模以上企业在中国经济中的主体地位及其排污量对全部工业抽样的匹配性和代表性, 选取 998-2005 年 30 个省市地区的规模以上企业为基本研究单元, 以地区工业增加值为产出指标, 以固定资产净值 工业煤炭消耗量和劳动从业人数为要素资源投入指标, 以工业 so2 排放代表废气污染指标进行实证分析 研究发现 998-2005 年 : 当污染排放增长较快时, 工业增加值增长的速度也相对较快, 反之当污染排放减少或增长减慢时, 工业产出的增长速度也相对减慢, 污染排放与实际产出变化具有关联性 ;2 总体上来看, 工业 so2 减排的损失要远远小于排放增加的所得 ;3999-2005 年工业 so2 排放及其影子价格的变化符合由 陡坡带 向 平缓带 转变的特征, 即当 so2 排放减少时,so2 的影子价格较低, 而当 so2 排放增加时, 影子价格都较高 ;4 工业 so2 的影子价格不仅取决于 so2 变化的方向, 还与 so2 排放的规模有很大的关系, 排放规模处于较高水平时, 影子价格较小, 反之, 影子价格较高 为了明晰地研究地区工业影子价格的特点, 本文以北京 甘肃 河北三省为典型进行分析, 发现 : 北京地区工业 so2 的影子价格相对全国属最高水平, 工业技术较为先进, 产业结构调整亦较成功, 但因其特殊的首都地位, 不惜以很大代价治理环境污染, 其工业污染排放除 2004 年基本上都在下降 ;2 甘肃工业污染排放基本处于上升趋势, 但其污染大幅排放并没 7
有带来较大的产出增长, 经济增长的环境代价很大, 因此, 从全局来看, 甘肃应该加强环境管制, 控制工业污染排放 ;3 河北以及山东具有典型的 高原带 特征, 即污染排放大幅减少, 产出反而增加 因此, 应该采取关停并转等强制性措施, 加大产业结构调整力度 为了缓解经济增长与环境保护的矛盾, 本文在实证分析基础上提出了构建 so2 排放许可权交易市场的政策建议 由于我国不同地区工业发展的程度差异巨大, 工业 so2 排放的影子价格差异很大, 鉴于 so2 排放影响的区域性, 在总量控制的前提下, 构建 so2 排放许可权交易市场, 允许排污量大的企业向排污量小的企业购买排放许可权指标, 可以将环保变成企业经营决策的一部分, 从而在提高社会有效产出的同时, 激励企业提升环境技术效率设法减少排放量, 实现经济增长与社会福利的双赢 参考文献. Luenberger, D.G., 992, Benefit functions and duality, Journal of Mathematical Economics, 2, 46 48. 2. Luenberger, D.G., 995, Microeconomic Theory, McGraw-Hill, Boston. 3. Fare, R., Grosskopf, S., Dong-Woon Noh and William L. Weber, 2006, Characteristics of a polluting technology: theory and practice, Journal of Econometrics, 26, 469-492. 4. Fare, R., S. Grosskopf, and Carl A., Pasurka, 2007, Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions, Energy, 32, 055-066 5. Fare, Rolf; Grosskopf, Shawna; Carl A., Pasurka, 200, Accounting For Air Pollution Emissions in Measures of State Manufacturing Productivity Growth. Journal of Regional Science, 4(3), 38-409. 6. Coggins, J.S., Swinton, J.R., 996. The price of pollution: a dual approach to valuing SO2 allowance. Journal of Environmental Economics and Management 30, 58 72. 7. Fa re, R., Grosskopf, S., Lovell, C.A.., Pasurka, C., 989. Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable: a nonparametric approach. Review of Economics and Statistics 7, 90 98. 8. Fa re, R., Grosskopf, S., Lovell, C.A.., Yaisawarng, S., 993. Derivation of shadow prices for undesirable outputs: a distance function approach. Review of Economics and Statistics 75, 374 380. 9. Fa re, Rolf, Grosskopf, Shawna, 998. Shadow pricing of good and bad commodities. American Journal of Agricultural Economics 80, 584 590. 0. Farrell, M.J., 957. The measurement of productive efficiency. Journal of Royal Statistical Society 20, 253 290.. Hahn, R., Hester, G., 989. Where did all the markets go? An analysis of EPA s emission trading program. Yale Journal of Regulation 6, 09 53. 2. Porter, M.E., 99. America s Green Strategy. Scientific American April, 68. 3. Swinton, John R., 998. At what cost do we reduce pollution? Shadow prices of SO2 emissions. The Energy Journal,9 (4), 63 83. 4. Weber, William L., Domazlicky, Bruce, 200. Productivity growth and pollution in state manufacturing. The Review of Economics and Statistics, 95 99. 5. Yaisawarng, S., lein, J.D., 994. The effects of sulfur dioxide controls on productivity change in the U.S. electric power industry. Review of Economics and Statistics 76, 447 460. 8
附录 附表工业 so2 排放的影子价格 sp06( 亿元 / 万吨 ) place2 999 2000 200 2002 2003 2004 2005 Total [] 北京 0.94 5.0 25.4 28.4 36.8 44.27 35.9 27.97 [2] 天津.92 2.74 7.3 2.6 7.37 2.77 4.5 8.4 [3] 河北 -0.08-3.2-2.4-0. -.35-2.75 -.87 -.67 [4] 山西 0.99 2.06 2.0 2.46 3.26 3.2 3.7 2.53 [5] 内蒙古.56 2.5 2.5 2.26 2.03 [2] 辽宁 5.76 5.89 7.9 9.62 0.89 2.07 0.03 8.88 [22] 吉林 8.4 8.47 8.2 4.3 6.56 6.7 7.79.46 [23] 黑龙江 8.63 5.98 6.88 2.39 2.6 7.04 3.3 4.9 [3] 上海 5.29 9.9 0.5 2.4 5. 9.55 2.72 2.2 [32] 江苏.4-0.23-0.83 -.68-3.23-0.86 -.53-0.99 [33] 浙江.4 0.6 0.79 2.67 7.03 5.7 5.64 3.4 [34] 安徽.06-0.22 0.6.94 3.7 3.7 2.72.85 [35] 福建 7.82 7.39 0.07 7.07 9.24 3.8 6.68 0.3 [36] 江西 4.36 4.28 3.57 3.6 3.5 3.73.93 3.57 [37] 山东 -.57 -.48-4. -3.84-7.3-6 -.8-3.73 [4] 河南.6-0.23 0.63.95 3.8 -.5-4.46 0.5 [42] 湖北 2.26 0.68 0.72.9 7.02 2.2.48 5.9 [43] 湖南 0.8-0.6 0.02 0.97-0.56-0.53-6.09-0.79 [44] 广东 6.74 7.08 2.86 3.79 7.06 7.29 7.5 5.99 [45] 广西 0.8 0.28.4.75 2.8.95.4 [46] 海南 0.7 3.5 5.69 5.28 6.99 20.54 5.39 [5] 重庆.07-6.58-7.76 [52] 四川.77 2.6.46-3.32-4.79-2.87-3.3 -.27 [53] 贵州 -0.0.53.8 2.45 2.67.69 [54] 云南 -2.4-4. -.4 -.99-6.96-4.03-6.3-8.4 [6] 陕西 2.38 2.73 2.9 2.6 2.67 3.88 2.52 2.8 [62] 甘肃 2.62 3.29 2.78 3.43 3.36 3.93 4.4 3.36 [63] 青海 3.5 4.68 4 4.83 0.38 8.29-0.05 0.75 [64] 宁夏.5.64.75 2.04.85.99 2.27.86 [65] 新疆 5.93 0.62-6.3-5.28-3.23-3.82-3.35-2.8 Total 4.0 3.97 3.94 4.9 5.59 5.75 4.36 4.64 注 :sp06=y(t-)*(pech06-)/(so2(t)-so2(t-)); 缺损值是由于 LP 没有可行最优值 9
考虑煤炭消耗的 so2 影子价格 sp06coal place2 999 2000 200 2002 2003 2004 2005 Total [] 北京 0.9 5.0 25.4 28.4 36.8 44.27 35.9 27.96 [2] 天津.92 2.66 7.3 2.6 7.37 2.77 4.5 8.39 [3] 河北 -0.08-3.2-2.4-0. -.35-2.75 -.87 -.67 [4] 山西 0.99 2.06 2.0 2.46 3.26 3.2 3.7 2.53 [5] 内蒙古.56 2.5 2.5 2.26 -.89 -.94 0.72 [2] 辽宁 5.76 5.89 7.9 9.62 0.89 2.07 0.03 8.88 [22] 吉林 8.4 8.47 8.2 4.3 6.56 6.7 7.79.46 [23] 黑龙江 8.63 5.98 6.88 2.39 2.6 7.04 3.3 4.9 [3] 上海 0.98 4.88 7.27 8.46 0.44 3.5 4.83 7.5 [32] 江苏 -.47-0.92-2.4-4.09-6.2 -.96-2.74-2.79 [33] 浙江 -.3-0.5 0.79 2.67 7.03 5.7 5.64 2.88 [34] 安徽.06-0.22 0.6.94 3.7 3.7 2.72.85 [35] 福建 3.5 7.6 0.07 7.07 9.24 3.8 6.68 9.7 [36] 江西 4.36 4.06 3.57 3.6 3.5 3.73.93 3.54 [37] 山东 -3.07-0.7-6.92-5.32-9.3-6 -.8-7.57 [4] 河南.6-0.23 0.63.95 3.8 -.5-4.46 0.5 [42] 湖北.96 0.35 0.72.9 7.02 2.2.48 5.09 [43] 湖南 0.88-0.07 0.02 0.97-0.56-0.53-6.09-0.77 [44] 广东 -2.55 4.42-6.8-84.5-47.3-30.6-06.8-40.57 [45] 广西.75.4.75 2.2 2.8.95.87 [46] 海南 9.78 0.5 3.73 5.07 7.27 20.54 4.4 [5] 重庆.82 -.2-2.88-38.72-5.25 [52] 四川.63.66.46-3.35-7.44-2.87-6.26-2.7 [53] 贵州 -0.0.53.8 2.45 2.67.69 [54] 云南 -6.78-8.8-7.79-5.48-22.03-4.03-9.49 -.97 [6] 陕西 2.3 2.67 2.9 2.6 2.67 3.88 2.52 2.79 [62] 甘肃 2.62 3.29 2.78 3.43 3.36 3.93 4.4 3.36 [63] 青海 3.5 4.68 4 4.83 0.38 8.29-2.88 0.35 [64] 宁夏.5.64.75 2.04.85.99 2.27.86 [65] 新疆 5.93 0.62-6.3-5.28-3.23-3.82-3.35-2.8 Total 2.35 3.44 2.72.45 2.3 4.3 -.9 2.09 20