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　　　　排污收费制度自1979年提出以来，在环境管理中发挥着重要作用，随着环境保护与经济发展从相对立向相融合发展，环境保护中越来越重视经济手段的应用，同时排污收费政策日益受到关注。近年来排污费征管问题研究“方兴未艾”，目前研究主要集中于两个方面：①基于政策层面的研究：刘忠庆、李淑英[1]系统地论述了排污费征收存在的问题和原因，并在政策层面提出可行性的对策；杨朝飞[2]则对排污费改革进行探讨，提出了污染者负担原则、“总量控制、超标处罚”、科学制定排污收费标准和有序推进税费改革等提高征管效率等措施，但这些研究仅在宏观层面估量排污费征收的效率，缺乏实际的数据支持，说服力较差。②基于环境效率层面的研究：王兵、吴延瑞、颜鹏飞[3]考虑在环境效率的影响下，对全要素生产率增长的因素进行了实证检验；陈茹、王兵、卢金勇[4]测度了2000-2007年东部工业在考虑SO2和不考虑SO2 排放情况下的效率、生产率增长及其成份的增长率，并且估计出了环境管制给企业带来的成本；李胜文、李新春、杨学儒[5]使用作投入变量法对我国1986-2007年省级环境效率进行了估算，强调环境管制对环境效率在不同省区的影响；但这些研究都是探讨环境管制对环境效率的影响，国内对直接基于排污费征管的投入产出计算其效率（排污费征管效率）的研究还处于空白。排污费征管效率是反映制度执行的重要指标，即在既定的技术和制度水平下，监管投入所带来的效益。近年来一些学者利用DEA模型对税收征管效率进行了研究[6]，环境税被认为是准税收手段，因此，本文将对排污费征管的投入产出变量进行界定，利用测量DEAMalmquist测量排污费征管全要素效率和动态变化，并对其影响因素进行回归分析，从而提出可行性的对策。
　　1研究方法和模型构建
　　1.1数据包络分析方法（DEA）
　　数据包络分析方法由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出[7]，该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU，Decision Making Units）的输入或者输出不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。这一方法被广泛运用于金融、企业项目和城市发展生产效率的评估等，其最基本的就是BBC和CCR模型，以下是CCR模型：
　　s.t.
　　MAXα∑n1j=1λjxij+s-=αx0，i=1，2，3……m
　　∑n1j=1λjyrj-s+=y0，r=1，2，3……n
　　s-，s+，λj≥0，j=1，2，3……n
　　模型1DEACCR模型
　　在模型1中，xij和yrj是DMU的投入和产出量，x0和y0是特定的投入和产出值，α是设定的参量，s-，s+分别是投入和产出的松弛，λj是每一种投入和产出的权系数。如果α*=1，则此测评DMU是弱DEA有效；如果α*=1，s-*=0，s+*=0，此测评DMU是DEA有效，此则称为效率评价的经典模型。但如果规模报酬可变（VRS），同时加入∑n1j=1λj=1的约束条件，那将变成BCC模型。
　　高树婷等：基于DEAMalmquist方法的中国区域排污费征管效率分析中国人口·资源与环境2014年第2期1.2Malmquist生产率指数
　　Malmquist生产率指数是基于DEA方法上提出的，其优点在于：不需要投入与产出变量的价格信息，不必事先对研究主题的生产函数模型进行假定，能够被分解为生产效率变化和技术进步变化两个部分，排污费征管效率是全要素变化，不仅包含技术变化同时也包含生产效率变化，同时其规模效益也是变化的，符合本文要求，与BCC和CCR模型对比，更为合适（如模型2）。
　　Mt+10=Dt（xt+10，yt+10）1Dt（xt0，yt0）×Dt+1（xt+10，yt+10）1Dt+1（xt0，yt0）0.5
　　模型2Malmquist生产率指数
　　对于投入x∈A，产出y∈B，t期生产可能集合St，St显然由所有在t时可行的投入和产出组合构成，相对于t期St生产可能集的产出距离函数定义为Dt，即
　　Dt（xs，ys）=inf（θ|（xs，ys/θ））
　　由定义Dt（xs，ys）≤1等价于（xs，ys）∈St，Dt（xs，ys）=1等价于（xs，ys）位于生产可能集St前沿面上。综合效率改善指数一定程度上描述了t到t+1时刻之间的组织管理水平变化，我们定义为效率改善部分。技术变化指数描述了前沿科技的变化，我们定义为技术进步部分。（节选）