本文试图从以下几个方面对上述文献进行拓展:利用DEA方法和环境污染治理成本法测算中国1989-2007年的全要素能源效率和环境污染经济损失;通过协整检验，以期对全要素能源效率和环境污染之间的关系进行进行分析。本文以下内容分别为：全要素能源效率的变动与环境污染经济损失的测算;全要素能源效率与环境污染关系的实证分析;结论与启示。
　　全要素能源效率的变动与环境污染经济损失的测算全要素能源效率的变动2.1.1全要素能源效率的界定目前国内外对能源效率的定义争论不一，采用相对较多的是M.G.Pattern^0给出的能源效率定义，即能源效率是指用较少的能源生产同样数量的服务或有用的产出。目前已有的能源效率研究文献主要基于能源强度的比较及其变动的因素分解，随着能源效率研究的深入，一些学者"_141开始对单要素能源效率产生质疑，认为单要素能源效率是对能源生产率的描述，能源生产率指标只是衡量能源投入与产出之间的一个比例关系，而没有考虑到生产中资本和劳动力等其他投入要素的影响，因此其作为测度能源效率的指标具有明显的缺陷[10。有鉴于此，等[12基于DEA方法拓展了能源效率的定义，提出了“全要素能源效率（totalfactorenergyefficiency,tfee)的概念，即在既定其他要素投入的前提下，按最佳实践，生产一定的产品所需投入的最少能源占实际能源的百分比。一般来说，全要素能源效率与经济增长理论中的全要素生产率无关，全要素能源效率特指能源的利用效率。根据上述研究的结果，我们采用HuandWang的定义，并将全要素能源效率作为能源效率的替代指标。为便于行文，下文除特别指明外，所有“能源效率”的概念均指“全要素能源效率，，。
　　变量选择及数据简单说明
　　①资本投入。由于该指标无法直接从统计年鉴获得，本文采用张军等人[15]的计算方法，估算了1989-2007年以1952年不变价格折算的资本存量数据。②劳动力投入。以历年年初与年末就业人数的平均值计算，单位为万人。③能源投入。以各省区的消耗能源为基础数据，折算为标准煤计算，单位为万吨标准煤。④生物能源(Bioenergy)投入。根据Hu和Wang[12的研究认为，低碳量的可再生能源尤其生物能源是能源投入的重要组成部分，但大多研究未将其涵盖进能源投入范围。由于生物能源缺乏连贯的统计数据，本文沿用Hu和Wang的研究方法。⑤产出数据。以历年国内生产总值(GDP)计算，单位为亿元〇以上数据来源于《中国统计年鉴》（1990-2008)、《中国能源统计年鉴》（2000-2007)、《中国能源五十年：1949一1999》和《新中国五十年统计资料汇编》。
　　全要素能源效率变动的测算
　　Cooper[16等人提出了数据包络分析DEA方法，以评价具有同质投入产出决策单兀（decisionmakingunitsDMU)的相对有效性。在DEA分析中，测定不同时期的潜在最小投入或最大产出的技术前沿水平是对生产效率进行进一步测算的基础。我们的测算以投入效率为基础来进行，DEA模型假设在每一个时期t,有N个决策单元①ecisionMakingUnits,简称DMU)每个决策单兀都通过M种投入要素X生产S种产出7,构成生产可能集为：{(X，Y)I产出Y能用X生产出来}其中，任意评价单元的投入集和产出集分别表示为：输入向量(Xlm，X2?，…，XL)T，输出向量(>4,乂2<，…，yL)T。则基于投入导向的规模报酬不变的DEA模型，其中0是标量，A是一个NX1的常向量，表示每一个横截面观察值的权重。解出来的0值即为DMUi的效率值，一般有0^，如果0=1，则意味着该单元是技术有效的，且位于前沿上。
　　王兵等^认为，为了得到生产率随时间变化的Malmquisl生产率指数，考虑引入距离函数（DislanoeFunclion)的概念，距离函数是Fanell技术效率的倒数，而Farrell技术效率存在以下等式:：丨(/，x(lcs)=0%其中c和s分别代表规模报酬不变和要素强可任意处置。因此在技术前沿水平下的投入距离函数。
　　张宇[18将投入距离函数可以看作某一生产点(X，/)向理想的最小投入点压缩的比例。基于投入的全要素生产率指数可以用Malmquisl指数来表示，即：这两个指数分别测度了在时期t和t+1的技术条件下，从时期t到t+1的技术效率的变化。现实中常用以上两个指数的几何平均值来计算生产率的变动。借鉴张宇18的研究思路，我们同样可以用Malmquisl指数的累计变动率来表示基于投入的全要素能源效率（fe)累计变动率，并以此表示能源效率水平的变化。利用DEAP2.1软件计算，我们对我国1989-2007年的fee的累计变动率进行了测算，具体结果见图1。
　　环境污染经济损失的估算2.2.1指标选取与数据简单说明本文参照《公元二〇年中国环境预测与对策研究》[19]报告中的污染分类估算法，把环境污染分为大气、水、噪音和固体废弃物四大类并分别对其进行估算。其中大气污染主要包括:一氧化碳、二氧化碳、二氧化硫、烟尘及工业粉尘等废物，由于目前没有一氧化碳的数据，参考其他文献的研究方法，对其不予考虑。水体污染主要是由化学需氧量（COD)和氢氮排放引起，其中氢氮排放量极少，经济损失较小，故对其忽略不记。估算噪音污染损失和固体废物污染损失时，不设置二级指标，直接对其进行估算。以上数据主要来自《中国统计年鉴》（1990-2008)、《中国环境统计年鉴》（1993-2007)和《中国国民经济和社会发展统计公报》（990-2008)，个别年份缺失数据采用插值法测算。
　　估算方法的选取
　　估算环境污染经济损失的方法主要有四种，分别为生产率法、机会成本法、治理成本法和人力资本法等，国内外学者采用不同方法得到的结果往往存在较大差异，并且研究结果大多都是针对某个年度，无法形成纵向上的比较。刘渝琳，温怀德[2)1采用消除每单位污染所需成本的方法(即治理成本法）近似估算我国1989-2006年的环境污染损失，从而弥补了“无法纵向比较”的缺陷;其所得结果与其他方法大体一致，可信度较高，且方法操作简单明了，因此本文沿用此法并加以改进。刘文未考虑固体废弃物污染，本文认为随着我国经济的进一步增长，固体废弃物污染及其所造成的经济损失不容小视，因此本文在原有方法的基础上进一步涵盖了固体废弃物污染损失。
　　由于环境污染各项指标的形成、危害及其治理方法的不同，其消除成本也不一致。根据Guenno和Tiezzo[211的研究，消除大气污染中各项二级指标所需的单位成本，分别为：⑴2为0.004965元/kg(988年价格）、SO2为1.101742元/kg(988年价格）、SPM(即悬浮颗粒物，含烟尘和工业粉尘）为0.617869元/kg(1988年价格）。根据泰国DepartmenlofIndus丨rialWoiks[22的研究结果，消除水体污染的单位成本为1.11663元/kg化学需氧量排放（988年价格)。根据Daly和Cobb[23的研究认为，随着经济的增长，由工业和交通所产生的噪音污染也将逐渐增加，其污染治理成本可按照GDP的百分之一来估算。由于固体废弃物污染损失的估算比较复杂，限于篇幅，我们重点选取了国内几个有代表性的估算结果（过孝民、张慧勤191，郑易生[2425，夏光等[26)，其估算结果分别占总污染经济损失的1.5%、3.6%、5%、3%，取其平均数3.275%作为本文中固体废弃物损失占总损失的比重。
　　环境污染损失的货币化估计

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