貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率

黨玉婷　徐磊

摘要：本文采用條件方向性距離函數(shù)測(cè)算1992-2014年中國(guó)29個(gè)省份的工業(yè)環(huán)境效率，檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間的關(guān)系，并分析貿(mào)易、環(huán)保投入等因素對(duì)中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的影響。實(shí)證結(jié)論顯示：中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率總體呈逐年上升趨勢(shì)，地區(qū)間差異逐年減小并趨于收斂，東部地區(qū)的平均環(huán)境效率要明顯高于中、西部地區(qū)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率呈倒U型曲線關(guān)系，環(huán)境效率隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，且2014年東部大部分省份均已超過拐點(diǎn)，而中、西部地區(qū)尚未到達(dá)拐點(diǎn)；對(duì)外貿(mào)易總體上有利于中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的提高，尤其是在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，而在中、西部地區(qū)對(duì)環(huán)境效率的負(fù)面影響要大于其正面影響；環(huán)保治理投入力度越大，工業(yè)環(huán)境效率越低，這主要是由于對(duì)工業(yè)污染高投入且效果較差的“末端治理”所導(dǎo)致；第二產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重越高，工業(yè)環(huán)境效率越高，第二產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從而對(duì)環(huán)境效率產(chǎn)生的正面效應(yīng)大于其負(fù)面影響；人口密度對(duì)中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的影響總體上為負(fù)，人口密度越大，環(huán)境效率越低。

關(guān)鍵詞：環(huán)境效率；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；貿(mào)易；條件方向性距離函數(shù)

中圖分類號(hào)：F18；F14文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

中國(guó)在擴(kuò)大開放、經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的同時(shí)也伴隨著觸目驚心的環(huán)境污染問題，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境之間的矛盾日趨尖銳。貿(mào)易一方面推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，另一方面，在與發(fā)達(dá)國(guó)家的對(duì)外貿(mào)易中，由于環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)差異，發(fā)展中國(guó)家往往通過對(duì)外貿(mào)易為發(fā)達(dá)國(guó)家承擔(dān)了高額的環(huán)境成本，即通過專業(yè)生產(chǎn)并出口污染品以滿足發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)該商品的消費(fèi)需求，而將大量的污染留在了發(fā)展中國(guó)家。因此，如何在擴(kuò)大開放的同時(shí)，盡量降低貿(mào)易對(duì)一國(guó)環(huán)境的負(fù)面影響成為了研究的焦點(diǎn)。

在貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境的研究方面，Grossman和Krueger最早通過研究北美自由貿(mào)易區(qū)提出了貿(mào)易的環(huán)境影響，即貿(mào)易通過規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)對(duì)一國(guó)環(huán)境產(chǎn)生影響。此后，部分學(xué)者又引入了法規(guī)效應(yīng)和收入效應(yīng)等，認(rèn)為貿(mào)易對(duì)環(huán)境的最終影響取決于上述效應(yīng)的總和；研究同時(shí)還發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染呈現(xiàn)倒U型的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC曲線），即環(huán)境污染水平隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，在人均收入達(dá)到一定階段之后，環(huán)境污染水平會(huì)由于收入水平的上升和公眾環(huán)境需求的上升而出現(xiàn)下降趨勢(shì)。上述理論提出后，眾多學(xué)者分不同污染物、不同國(guó)家或地區(qū)的樣本檢驗(yàn)了EKC曲線的存在性，并實(shí)證檢驗(yàn)了貿(mào)易的環(huán)境影響，然而鮮有研究考慮環(huán)境效率這一反映一國(guó)環(huán)境績(jī)效的指標(biāo)與貿(mào)易及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。那么，貿(mào)易是否有助于提高一國(guó)的環(huán)境效率？中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間是否呈現(xiàn)倒U型的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線？

工業(yè)污染是中國(guó)環(huán)境污染的重要來源，故本研究以中國(guó)工業(yè)部門為研究對(duì)象，采用條件方向性距離函數(shù)測(cè)算1992-2014年中國(guó)各省份工業(yè)環(huán)境效率，實(shí)證檢驗(yàn)貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間的關(guān)系，并進(jìn)一步深入分析環(huán)保投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度等因素對(duì)環(huán)境效率的影響，以期為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供理論和實(shí)證支持。相對(duì)于已有關(guān)于中國(guó)區(qū)域環(huán)境效率問題的研究（Watanabe and Tanaka，2007；Bian and Yang，2010；Guo et al.， 2011；Wang et al.， 2013；楊俊，2010；袁鵬，2011），本研究的創(chuàng)新之處主要在于：（1）首次通過條件方向性距離函數(shù)實(shí)證測(cè)算了中國(guó)各省份的工業(yè)環(huán)境效率，有效避免了以往采用兩階段分析研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率問題時(shí)存在的“非現(xiàn)實(shí)”假設(shè)問題；（2）通過研究貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間的關(guān)系，從環(huán)境效率角度驗(yàn)證了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線，豐富了貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境領(lǐng)域的相關(guān)研究；（3）將對(duì)單一污染物的研究擴(kuò)展到了環(huán)境績(jī)效這一相對(duì)綜合性的指標(biāo)（綜合考察了中國(guó)工業(yè)的多種污染物，如廢水、廢氣、固體廢物、COD和SO2）。傳統(tǒng)研究在考察貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境關(guān)系時(shí)大多采用單一污染物，造成了不同污染物選擇所導(dǎo)致的研究結(jié)果的差異性，影響對(duì)于變量長(zhǎng)期關(guān)系的把握，而通過構(gòu)建綜合的環(huán)境效率指標(biāo)，將投入、期望產(chǎn)出及不同類型的非期望產(chǎn)出納入模型中，有利于獲得貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境績(jī)效之間的穩(wěn)定關(guān)系。

全文余下部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的測(cè)度，包括環(huán)境效率測(cè)度模型和測(cè)算結(jié)果；第三部分是中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的影響因素及EKC檢驗(yàn)，實(shí)證檢驗(yàn)貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境效率的影響，并探討其他因素如環(huán)保投入、人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境效率的影響；第四部分是結(jié)論及相關(guān)政策建議。

二、中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率測(cè)度

最早的環(huán)境效率評(píng)價(jià)方法因存在著非期望產(chǎn)出干擾環(huán)境效率數(shù)值的問題，在修正干擾因素的過程中，產(chǎn)生了幾種比較著名的環(huán)境效率評(píng)價(jià)方法：投入法、倒數(shù)轉(zhuǎn)換法、轉(zhuǎn)換向量法、方向性距離函數(shù)法、SBM模型法。投入法和倒數(shù)轉(zhuǎn)換法其缺陷在于沒有考慮實(shí)際的生產(chǎn)過程，不能反映生產(chǎn)過程實(shí)質(zhì)，因此其計(jì)算結(jié)果是有偏的；轉(zhuǎn)換向量法在放松規(guī)模報(bào)酬可變的條件下則有可能造成線性規(guī)劃無解；而方向性距離函數(shù)法由于較好地解決了非期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)問題，得到了最為廣泛的應(yīng)用。Fre et al.（1989）首次將經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系采用非參數(shù)設(shè)定下的距離函數(shù)衡量，并將污染物視為生產(chǎn)過程的一種產(chǎn)出，通過對(duì)期望產(chǎn)出施加強(qiáng)可處置性及非期望產(chǎn)出施加弱可處置性，建立了環(huán)境績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)（EPI）。

在Fre et al（1989）所提出的距離函數(shù)模型及Selden and Song（1994）、Grossman and Krueger（1995）提出的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（即經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的倒U型曲線關(guān)系）基礎(chǔ)上，眾多學(xué)者采用兩階段面板數(shù)據(jù)的計(jì)量模型驗(yàn)證了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的存在性，研究了不同國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境效率之間的關(guān)系，然而正如Simar and Wilson（2011）批評(píng)時(shí)指出的那樣，在使用傳統(tǒng)的距離函數(shù)模型進(jìn)行兩階段分析時(shí)需做出眾多假定，但經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)卻大多不能滿足這些假定。因此，Simar and Vanhems（2012）在Cazals et al.（2002）、Daraio and Simar（2005）提出的概率生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，對(duì)Fre and Grosskopfs（2004）所提出的方向性距離函數(shù)進(jìn)行了擴(kuò)展，首次提出了條件方向性距離函數(shù)及其非參數(shù)估計(jì)（對(duì)方向距離函數(shù)施加的條件為能夠影響生產(chǎn)過程的其他因素），將非期望產(chǎn)出納入模型以反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面作用，從而在采用兩階段分析衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境效率的影響時(shí)避免了以往研究中存在的“非現(xiàn)實(shí)”假設(shè)問題（Simar and Wilson，2007， 2011）。因此，本文采用條件方向性距離函數(shù)測(cè)算1992-2014年間中國(guó)各省份的環(huán)境效率值。

（一）地區(qū)環(huán)境效率測(cè)度模型

1.方向性距離函數(shù)

根據(jù)Fare（2004）的研究，對(duì)方向性距離函數(shù)作出如下定義：用P（x）表示要素投入，x∈R+N ，u表示非期望產(chǎn)出，u∈R+K，v表示期望產(chǎn)出，v∈R+M，并假設(shè)產(chǎn)出集是封閉的，要素投入可以自由使用。在滿足下述條件時(shí)，P（x）為環(huán)境產(chǎn)出集：（1）（v，u）∈P（x），且0θ1，（θv， θu）∈P（x）（產(chǎn)出的弱可處置性）；（2）（v，u）∈P（x），u=0，同時(shí)得到v=0（期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的零聯(lián)合性）。弱可處置性假設(shè)認(rèn)為非期望產(chǎn)出的減少是有成本的，因此要想減少非期望產(chǎn)出必須同時(shí)減少期望產(chǎn)出，非期望產(chǎn)出為期望產(chǎn)出的副產(chǎn)品；零聯(lián)合性假設(shè)認(rèn)為要使得非期望產(chǎn)出降為零，除非不生產(chǎn)期望產(chǎn)出，兩者的關(guān)聯(lián)點(diǎn)僅在零點(diǎn)。

利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，環(huán)境產(chǎn)出集可以被表示為：

（二）數(shù)據(jù)及變量選取

與其他相關(guān)文獻(xiàn)類似，為衡量1992-2014年中國(guó)各省份①的工業(yè)環(huán)境效率，本文采用兩種投入：勞動(dòng)力和資本，其中，勞動(dòng)力采用各省份工業(yè)企業(yè)年均從業(yè)人數(shù)，資本則采用張軍（2004）永續(xù)盤存法估計(jì)得到的地區(qū)物質(zhì)資本存量（1952年=100）。期望產(chǎn)出為各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值（為消除價(jià)格因素影響，按工業(yè)出廠品價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算，1990年=100），非期望產(chǎn)出為各省份廢水污染物、廢氣污染物、固體廢物污染物、COD和SO2排放量，外部控制變量為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（為消除價(jià)格因素影響，按人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)進(jìn)行折算，1990年=100）。以上數(shù)據(jù)來自于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)環(huán)境年鑒》。

工業(yè)廢水中污染物排放量指排放的工業(yè)廢水中所含汞、鎘、六價(jià)鉻、鉛、砷、揮發(fā)酚、氰化物、石油類、硫化物、COD等一般無機(jī)物和有機(jī)物等污染物本身純重量的加總，單位為噸；工業(yè)廢氣污染物排放量則為工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙塵排放量和工業(yè)粉塵排放量的加總，單位為噸；工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量指企業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的危險(xiǎn)廢物、冶煉礦渣、粉煤灰、爐渣、煤礦石、化工廢渣、尾礦、放射性廢渣等廢物總量，單位為噸。

表1為所采用變量的相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)，從中可以看出本文所分析的29個(gè)省份具有較大的差異性。

（三）測(cè)度結(jié)果

本文分別采用方向性距離函數(shù)（公式4）和條件方向性距離函數(shù)（公式14）測(cè)算了1992-2014年中國(guó)29個(gè)省份、直轄市的工業(yè)環(huán)境效率值。分地區(qū)的中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率變動(dòng)趨勢(shì)如圖1所示。從圖1可以看出，采用傳統(tǒng)方向性距離函數(shù)測(cè)算的中國(guó)三大地區(qū)環(huán)境效率總體呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)，且并未趨于收斂（a圖），而采用條件方向性距離函數(shù)測(cè)算的中國(guó)三大地區(qū)環(huán)境效率則呈現(xiàn)穩(wěn)中略有上升的趨勢(shì)，且地區(qū)之間的差異性在減小并趨于收斂（b圖），這一點(diǎn)與楊?。?010）的研究結(jié)果一致。另外，東部地區(qū)各省份的平均環(huán)境效率要明顯高于中部和西部地區(qū)。

三、中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的影響因素及EKC檢驗(yàn)

（一）計(jì)量模型

由于被解釋變量被限制在（0，1＼]之間，如果直接采用最小二乘法，會(huì)給參數(shù)估計(jì)帶來嚴(yán)重有偏和不一致，為此，本文采用Tobit回歸分析。Tobit回歸分析是因變量受限模型的一種，當(dāng)被解釋變量為斷尾（Truncated）或截?。–ensored）時(shí)采用。標(biāo)準(zhǔn)Tobit模型如公式（15）所示：

Y*i=Xiβ+εi

Yi=Y*iifY*i0

Yi=0ifY*i0（15）

其中，Y*i為潛變量（latent dependent variable），Yi為觀察到的被解釋變量，Xi為解釋變量，β為相關(guān)系數(shù)，εi為獨(dú)立的且εi～N（0，σ），Y*i～N（Xiβ，σ）。

基于經(jīng)典的環(huán)境庫(kù)茲涅茨分析框架，本文以基于條件方向性距離函數(shù)測(cè)算得出的環(huán)境效率值為被解釋變量，建立以下Tobit回歸模型：

EEit=β0+β1GDPPCit+β2GDPPC2it+β3GDPPC3it+β4TRADEit+β5ENVIRit+β6INDUSit+β7POPDit+εit（16）

其中，i和t分別代表省份及年份。本研究的時(shí)間區(qū)間為1992-2014年，共29個(gè)省份，667個(gè)觀測(cè)值。變量所采用數(shù)據(jù)均來自于中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

GDPPC為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。為研究貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間的關(guān)系，探究中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的影響因素，與已有研究類似（He， 2008；Diao et al.， 2009；Brajer et al.，2011），本文采用地區(qū)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDPPC（未經(jīng)說明GDPPC均為按照不變價(jià)格計(jì)算值，1990年=100）衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，GDPPC2、GDPPC3分別為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的平方項(xiàng)和立方項(xiàng)。按照EKC理論，通過回歸系數(shù)可以判定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境之間的關(guān)系：如果β1>0（β1<0）且β2=0、β3=0，則兩者存在單調(diào)遞增（遞減）關(guān)系；如果β1>0且β2<0（β2>0）、β3=0，存在倒U型（U型）曲線關(guān)系；如果β1>0且β2<0、β3>0，存在N型曲線關(guān)系；如果β1<0且β2>0、β3<0，存在倒N型曲線關(guān)系。

TRADE為貿(mào)易開放度，其計(jì)算公式為：（出口額+進(jìn)口額）/國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，用以反映貿(mào)易對(duì)環(huán)境效率的影響。Grossman（1993）在其開創(chuàng)性研究中將貿(mào)易的環(huán)境影響分為規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，貿(mào)易對(duì)環(huán)境的影響取決于這三種效應(yīng)的總和，其中技術(shù)效應(yīng)主要來源于外國(guó)生產(chǎn)者的技術(shù)轉(zhuǎn)移和貿(mào)易自由化引起收入水平提高所導(dǎo)致的技術(shù)進(jìn)步。后續(xù)關(guān)于貿(mào)易的環(huán)境影響實(shí)證研究一般有兩種結(jié)論：一種認(rèn)為貿(mào)易有益于環(huán)境的改善，其原因在于貿(mào)易能夠促進(jìn)一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從而改善環(huán)境，有利于清潔技術(shù)在國(guó)際上的擴(kuò)散；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為貿(mào)易不利于環(huán)境的改善，主要原因在于一些國(guó)家尤其是發(fā)展中國(guó)家容易在國(guó)際分工中更多承擔(dān)“污染品”的生產(chǎn)，從而不利于本國(guó)的環(huán)境。其中，對(duì)中國(guó)的貿(mào)易與環(huán)境效率的實(shí)證研究方面，楊俊等（2010）基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)模型的研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易開放與環(huán)境效率顯著負(fù)相關(guān)，而其他一些研究卻顯示貿(mào)易依存度對(duì)環(huán)境效率的影響較??；王兵等（2010）基于區(qū)域面板數(shù)據(jù)模型的研究結(jié)果顯示FDI有利于提高中國(guó)的環(huán)境效率；而涂正革（2008）利用同樣的研究方法卻得出相反的結(jié)論。參考上述文獻(xiàn)的研究成果，本文預(yù)期TRADE系數(shù)方向不定。

ENVIR為環(huán)保治理投入力度，采用工業(yè)污染治理本年完成投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量。一個(gè)地區(qū)如果環(huán)保治理投入力度越大，在其他投入和期望產(chǎn)出相同的條件下會(huì)具有更高的環(huán)境效率，反之，則環(huán)境效率相對(duì)較低。故本文預(yù)期該變量系數(shù)值為正。

INDUS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用第二產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來衡量。關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境效率的研究有兩類觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)于第一、第三產(chǎn)業(yè)而言，對(duì)環(huán)境的污染最為突出，且中國(guó)近年來的工業(yè)化發(fā)展具有明顯的粗放型特點(diǎn)，因此第二產(chǎn)業(yè)在GDP中的比重越高，則環(huán)境效率越低；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為第二產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正面推動(dòng)作用會(huì)降低環(huán)境污染，從而出現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)所占比重越高，環(huán)境效率越高的情形。因此，本文預(yù)期該變量系數(shù)方向不定。

POPD為人口密度，以每平方公里的人口數(shù)來衡量。關(guān)于人口密度對(duì)環(huán)境的影響也具有不同的研究結(jié)論：一種觀點(diǎn)認(rèn)為人口密度越高的地區(qū)其面臨的環(huán)境壓力越大，人口密度是導(dǎo)致環(huán)境退化的主要原因之一（Cropper and Griffith， 1994）；另有觀點(diǎn)認(rèn)為人口密度越高的地區(qū)其自身對(duì)環(huán)境保護(hù)更加關(guān)注，而人口較為稀少的地區(qū)則對(duì)環(huán)境的關(guān)注相對(duì)較少（Selden and Song， 1994）。因此，本文預(yù)期該變量系數(shù)方向不定。

解釋變量的相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)見表2。從表2可見，不同地區(qū)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)較大差異。從均值來看，東部地區(qū)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、貿(mào)易開放度、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重及人口密度均要高于中部、西部地區(qū)，而西部地區(qū)的環(huán)保投入力度要相對(duì)高于中部和東部地區(qū)。

（二）全國(guó)及區(qū)域EKC檢驗(yàn)

本文采用Tobit模型對(duì)回歸方程進(jìn)行了估計(jì)檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。通過模型1回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，模型中的GDPPC三次項(xiàng)并未通過顯著性檢驗(yàn)，意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間并非呈現(xiàn)N型（倒N型）曲線關(guān)系，故刪去不顯著的GDPPC三次項(xiàng)，再次進(jìn)行回歸并檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間的U型（倒U型）關(guān)系。從模型2回歸結(jié)果可以看出，GDPPC及其平方項(xiàng)系數(shù)的顯著性明顯上升，且回歸方程中的大多數(shù)自變量通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，因此本文選定模型2為最終估計(jì)結(jié)果。控制其他變量，環(huán)境效率（EE）與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（GDPPC）的關(guān)系可以表示為：

EE=00000302GDPPC-684e-10GDPPC2

由此關(guān)系式可以看出，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境效率呈倒U型曲線關(guān)系，環(huán)境效率隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，拐點(diǎn)處的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDPPC）經(jīng)計(jì)算為221萬元。筆者認(rèn)為這一點(diǎn)與傳統(tǒng)的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC）檢驗(yàn)并不沖突。EKC理論認(rèn)為環(huán)境污染水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈倒U型曲線，污染水平會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，而本文測(cè)算得出的拐點(diǎn)值為環(huán)境效率的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即在人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值到達(dá)拐點(diǎn)處前環(huán)境效率為上升趨勢(shì)，經(jīng)過拐點(diǎn)處后環(huán)境效率則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這主要是因?yàn)樵诔^拐點(diǎn)處后，環(huán)境監(jiān)管成本上升，污染物的減排難度進(jìn)一步加大，與環(huán)境污染水平的拐點(diǎn)并不矛盾。對(duì)比各省份的人均GDP數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，2003年以前各省份的人均GDP均未超過拐點(diǎn)值，總體而言中國(guó)尚未到達(dá)環(huán)境效率的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，處于倒U型曲線的左側(cè)，即環(huán)境效率隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而上升的階段，但這一樂觀情況很快將會(huì)改變。2012年已有10個(gè)省份、直轄市的人均GDP超過了拐點(diǎn)值，即進(jìn)入環(huán)境效率隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而下降的階段。

為探究EKC是否存在地區(qū)差異，并檢驗(yàn)本文估計(jì)所采用模型的穩(wěn)健性，我們進(jìn)一步采用Tobit模型分東部、中部和西部地區(qū)回歸檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、貿(mào)易等其他因素對(duì)環(huán)境效率的影響，回歸結(jié)果見表3中的模型3、模型4和模型5。由回歸結(jié)果可以看出，分區(qū)域的EKC檢驗(yàn)仍然支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率之間的倒U型關(guān)系，差異之處在于各區(qū)域其拐點(diǎn)處的人均GDP有所不同，東部、中部和西部地區(qū)拐點(diǎn)處人均GDP依次為182、271和202萬元，中部地區(qū)的拐點(diǎn)值明顯高于東部地區(qū)和西部地區(qū)，這一結(jié)論與袁鵬（2011）的結(jié)論一致；2014年，東部地區(qū)除河北、海南外，其他東部地區(qū)省份、直轄市人均GDP均已超過拐點(diǎn)值；中部和西部省份人均GDP均未超過拐點(diǎn)值。

EKC的區(qū)域差異與地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境監(jiān)管方面的差異均有關(guān)聯(lián)，即區(qū)域間樣本存在異質(zhì)性問題。2012年，東、中、西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重平均值依次為45%、52%和49%；1992-2014年間，中部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重上升幅度最大，平均上升幅度為27%，西部地區(qū)為25%，東部地區(qū)則為07%，甚至有6個(gè)省份的第二產(chǎn)業(yè)所占GDP比重有不同程度的下降，而中、西部地區(qū)各省份均為上升態(tài)勢(shì)。從2014年來看，東、中、西部地區(qū)的工業(yè)化水平差異不大，然而地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（本文采用人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來度量）卻差異巨大，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高，其次是中、西部地區(qū)。因此，EKC拐點(diǎn)值的區(qū)域差異可能與不同地區(qū)所處不同工業(yè)化發(fā)展階段有關(guān)，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，且已進(jìn)入工業(yè)化發(fā)展后期階段，而中、西部地區(qū)則處于工業(yè)化發(fā)展的中期或初期階段。已有研究顯示，工業(yè)化程度越高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的國(guó)家或地區(qū)，其環(huán)境監(jiān)管力度越高，因此經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，污染物進(jìn)一步減排的空間和難度也會(huì)加大，拐點(diǎn)也相應(yīng)出現(xiàn)的較早，而中、西部地區(qū)則因?yàn)檩^晚完成工業(yè)化進(jìn)程，并且在發(fā)展工業(yè)的過程中可以借鑒東部地區(qū)成熟的治污經(jīng)驗(yàn)，從而推遲拐點(diǎn)的出現(xiàn)。

（三） 影響環(huán)境效率的因素分析

本文同時(shí)考察了除經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)外影響環(huán)境效率的其他因素，并分東、中、西部地區(qū)考察了地區(qū)差異，回歸結(jié)果見表3。

貿(mào)易開放度（TRADE）對(duì)環(huán)境效率的回歸系數(shù)在全國(guó)范圍和東部地區(qū)顯著為正，即對(duì)外貿(mào)易總體上有利于中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的提高，尤其是在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、貿(mào)易依存度較高的東部地區(qū)，而在人均收入和貿(mào)易開放度較低的中、西部地區(qū)該系數(shù)顯著為負(fù)，貿(mào)易對(duì)環(huán)境效率的負(fù)面影響則要大于其正面影響。貿(mào)易對(duì)環(huán)境效率的影響可以分為收入效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)及技術(shù)效應(yīng)。收入效應(yīng)指由于貿(mào)易導(dǎo)致的收入提高從而對(duì)環(huán)境效率產(chǎn)生的影響，一方面貿(mào)易通過收入提高增加了政府用于污染治理支出的資金來源，另一方面，貿(mào)易通過提高收入增加了公眾對(duì)于清潔環(huán)境的需求；結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指在國(guó)際貿(mào)易中各國(guó)在污染品和清潔品的生產(chǎn)方面分工不同，專業(yè)生產(chǎn)污染品的國(guó)家與專業(yè)生產(chǎn)清潔品的國(guó)家必然在環(huán)境效率方面具有顯著差異，從而體現(xiàn)為貿(mào)易結(jié)構(gòu)差異對(duì)一國(guó)環(huán)境效率的影響；技術(shù)效應(yīng)指由于國(guó)際貿(mào)易導(dǎo)致的生產(chǎn)技術(shù)在全球范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散，其中包含污染品生產(chǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)移，這主要是由于國(guó)家間環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)差異而導(dǎo)致的污染品生產(chǎn)轉(zhuǎn)移所引起的。從實(shí)證回歸結(jié)果可以看出，貿(mào)易對(duì)環(huán)境效率的影響在不同省份是不同的，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、貿(mào)易依存度高的東部地區(qū)，貿(mào)易通過增加收入、促進(jìn)清潔技術(shù)的擴(kuò)散有力地推動(dòng)了環(huán)境效率的提高，而在貿(mào)易依存度較低、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中、西部地區(qū)，貿(mào)易不利于環(huán)境效率的提高，這主要跟一些中、西部省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較緩、對(duì)一些高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)依賴較重有關(guān)。然而，中、西部地區(qū)省份其環(huán)境效率提高的空間和潛力相對(duì)高于東部地區(qū)，因此在提高中、西部地區(qū)工業(yè)化發(fā)展水平的同時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)注意降低對(duì)高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)的依賴性，加強(qiáng)環(huán)保意識(shí)，積極引進(jìn)外資投資于清潔產(chǎn)品領(lǐng)域，擴(kuò)大清潔產(chǎn)品的生產(chǎn)和出口。

環(huán)保治理投入力度（ENVIR）對(duì)環(huán)境效率的回歸系數(shù)在全國(guó)范圍和東、中、西部地區(qū)均為負(fù)值，即環(huán)保治理投入力度越大環(huán)境效率反而越低，與預(yù)期不符，其主要原因在于中國(guó)目前對(duì)工業(yè)污染的治理屬于“末端治理”而不是“源頭治理”。末端治理相對(duì)于源頭治理而言，投入高，費(fèi)用大，且不能從根本上消除污染。另外，通過比較發(fā)現(xiàn)，除海南省外，各省份2014年工業(yè)污染治理項(xiàng)目本年完成投資額占GDP的比重與1992年相比，均有不同幅度的下降，其中，下降幅度最高的省份為北京、吉林、黑龍江、河南、四川，下降幅度為90%以上。各級(jí)政府應(yīng)在加大環(huán)保投入力度的同時(shí)，逐步改變“末端治理”的治污模式，加大從源頭進(jìn)行工業(yè)生產(chǎn)的污染控制，加快循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)，積極鼓勵(lì)企業(yè)采用清潔生產(chǎn)技術(shù)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INDUS）對(duì)環(huán)境效率的回歸系數(shù)在全國(guó)范圍和東、中、西部地區(qū)均為正值，即第二產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重越高，工業(yè)環(huán)境效率越高，即第二產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從而對(duì)環(huán)境效率產(chǎn)生的正面效應(yīng)大于其負(fù)面影響，從而出現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)所占比例越高，工業(yè)環(huán)境效率越高的情形。近年來，中、西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重越來越高，而東部地區(qū)則有下降趨勢(shì)，因此中、西部地區(qū)應(yīng)該在大力發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，注意引入清潔生產(chǎn)技術(shù)，避免以往東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所走的“先污染，后治理”道路，提高工業(yè)環(huán)境效率。

人口密度（POPD）對(duì)環(huán)境效率的回歸系數(shù)在全國(guó)范圍為負(fù)值，即總體而言，人口密度越高則環(huán)境效率越低。在經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的中部尤其是西部地區(qū)，該變量系數(shù)顯著為負(fù)，主要是由于公眾對(duì)環(huán)境的關(guān)注相對(duì)較少，人口密度高的地區(qū)具有更高的環(huán)境壓力。因此，在人口密度較大的省市，應(yīng)進(jìn)一步健全環(huán)境管理體系，在地區(qū)和城市的產(chǎn)業(yè)布局及城市規(guī)劃中，充分考慮對(duì)環(huán)境污染的影響，使得人口密度較高的城市能在提供經(jīng)濟(jì)、社會(huì)服務(wù)功能的同時(shí)不打破生態(tài)系統(tǒng)平衡；應(yīng)加強(qiáng)環(huán)保宣傳，尤其在中、西部地區(qū)，提高公眾環(huán)保意識(shí)；在環(huán)保審批方面，應(yīng)嚴(yán)格限制能夠?qū)Ξ?dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境帶來嚴(yán)重破壞的企業(yè)，加強(qiáng)環(huán)保監(jiān)督。

四、結(jié)論

本文首先采用條件方向性距離函數(shù)，將人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為外生因素，以勞動(dòng)力和資本為投入要素，以工業(yè)總產(chǎn)值為期望產(chǎn)出，廢水、廢氣、固體廢物污染物排放量、COD和SO2為非期望產(chǎn)出，測(cè)算了中國(guó)29個(gè)省份1992-2014年間的工業(yè)環(huán)境效率，然后進(jìn)一步利用Tobit模型回歸檢驗(yàn)了EKC理論，分析了貿(mào)易、環(huán)保治理力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口密度等影響中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的因素，得到如下主要結(jié)論：（1）中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率總體呈逐年上升趨勢(shì)，且地區(qū)間的差異逐年減小并趨于收斂，東部地區(qū)的平均環(huán)境效率高于中、西部地區(qū)。（2）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境效率呈倒U型曲線關(guān)系，這一關(guān)系在全國(guó)范圍和地區(qū)范圍內(nèi)均成立，即環(huán)境效率隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，超過拐點(diǎn)之后環(huán)境效率下降，環(huán)境監(jiān)管的成本上升。從全國(guó)范圍來看，中國(guó)大部分省份仍未到達(dá)拐點(diǎn)；分地區(qū)來看，東部地區(qū)大部分省份均已超過拐點(diǎn)，而中、西部地區(qū)尚未到達(dá)拐點(diǎn)，這一結(jié)論與傳統(tǒng)EKC的檢驗(yàn)并不沖突。（3）對(duì)外貿(mào)易總體上有利于中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的提高，尤其是在人均收入較高的東部地區(qū)，而在中、西部地區(qū)貿(mào)易對(duì)環(huán)境效率的負(fù)面影響要大于其正面影響；環(huán)保治理投入力度越大，工業(yè)環(huán)境效率反而越低，這主要是由于對(duì)工業(yè)污染高投入且效果較差的“末端治理”所導(dǎo)致；第二產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重越高，則工業(yè)環(huán)境效率越高，第二產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從而對(duì)環(huán)境效率產(chǎn)生的正面效應(yīng)大于其負(fù)面影響；人口密度對(duì)中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的影響總體上為負(fù)，高人口密度反而不利于環(huán)境效率的提高。

上述結(jié)論表明，中國(guó)如果想“又快又好”的發(fā)展經(jīng)濟(jì)，必須走新型工業(yè)化道路，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，加快清潔技術(shù)的研發(fā)和推廣使用，盡可能地減少污染物排放，避免過早落入環(huán)境效率的下降通道。（1）各地政府應(yīng)充分利用對(duì)外貿(mào)易對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及環(huán)境產(chǎn)生的正面影響，調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局，盡量降低對(duì)于高能耗、高污染行業(yè)的依賴性。中西部地區(qū)雖然尚未到達(dá)拐點(diǎn)，但應(yīng)注意在擴(kuò)大開放的同時(shí)加強(qiáng)環(huán)保意識(shí)，引導(dǎo)資金投資于清潔產(chǎn)品領(lǐng)域，嚴(yán)格限制能夠?qū)Ξ?dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重破壞的企業(yè)，提高公眾的環(huán)保意識(shí)，加強(qiáng)環(huán)保宣傳和教育。（2）應(yīng)充分重視“源頭治理”，逐步改變以往“末端治理”模式，加快循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)，積極鼓勵(lì)企業(yè)采用清潔生產(chǎn)技術(shù)，并進(jìn)一步加大環(huán)保治理投資力度。（3）在人口密度較高的省市應(yīng)進(jìn)一步健全環(huán)境管理體系，從生態(tài)平衡的視角進(jìn)行產(chǎn)業(yè)布局和城市規(guī)劃，盡量降低人口密度過高帶來的環(huán)境壓力。

注釋：

①在分析中，將中國(guó)內(nèi)地分成三大地區(qū)：西部（包括廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏和重慶），中部（包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）和東部（包括北京、天津、上海、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、福建、廣東、海南），西藏和重慶由于缺少數(shù)據(jù)而被排除在本研究之外。

參考文獻(xiàn)：

[1]Watanabe，M.，Tanaka，K. Efficiency Analysis of Chinese Industry： a Directional Distance Function Approach[J].Energy Policy，2007（35）：6323-6331.

[2]Bian，Y.，Yang，F(xiàn). Resource and Environment Efficiency Analysis of Provinces in China： A DEA Approach Based on Shannon′s Entropy[J].Energy Policy，2010（38）：1909-1917.

[3]Guo，X.D.，Zhu，L.，F(xiàn)an，X.，Xie，B.C. Evaluation of Potential Reductions in Carbon Emissions in Chinese Provinces Based on Environmental DEA[J].Energy Policy，2011（39）：2352-2360.

[4]Wang K.，Yu，S.，Zhang，W. China′s Regional Energy and Environmental Efficiency： a DEA Window Analysis Based Dynamic Evaluation[J].Mathematical and Computer Modelling，2013（58）：1117-1127.

[5]楊俊，邵漢華，胡軍. 中國(guó)環(huán)境效率評(píng)價(jià)及其影響因素實(shí)證研究[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境，2010（2）：49-55.

[6]袁鵬，程施. 中國(guó)工業(yè)環(huán)境效率的庫(kù)茲涅茨曲線檢驗(yàn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（2）：79-88.

[7]Fre，R.，Grosskopf，S.，Lovell，C.A.K.，Pasurka，C. Multilateral Productivity Comparisons When Some Outputs are Undesirable[J].Review of Economics and Statistics，1989（71）：90-98.

[8]Selden，T.，Song，D. Environmental Quality and Development： Is There a Kuznets Curve for Air Pollution Emissions？[J].Journal of Environmental Economics and Management，1994（27）：147-162.

[9]Grossman，G.M.，Krueger，A.B. Economic Growth and the Environment[J].Quarterly Journal of Economics，1995（33）：353-377.

[10]Simar，L.，Wilson，P.W. Two-stage DEA： Caveat Emptor[J].Journal of Productivity Analysis，2011（36）：205-218.

[11]Simar，L.，Vanhems，A. Probabilistic Characterization of Directional Distances and Their Robust Versions[J].Journal of Econometrics，2012（166）：342-354.

[12]Cazals，C.，F(xiàn)lorens，J.P.，Simar，L. Nonparametric Frontier Estimation： a Robust Approach[J].Journal of Econometrics，2002（106）：1-25.

[13]Daraio，C.，Simar，L. Introducing Environmental Variables in Nonparametric Frontier Models： a Probabilistic Approach[J].Journal of Productivity Analysis，2005（24）：93-121.

[14]Fre，R.，Grosskopf，S.，Hernandez-Sancho，F(xiàn). Environmental Performance： an Index Number Approach[J].Resource & Energy Economics，2004（26）：343-352.

[15]Simar，L.，Wilson，P.W. Estimation and Inference in Two-stage，Semiparametric Models of Productive efficiency[J].Journal of Econometrics，2007（136）：31-64.

[16]Chung，Y.H.，F(xiàn)re，R.，Grosskopf，S. Productivity and Undesirable Outputs： a Directional Distance Function Approach[J].Journal of Environmental Management，1997（51）：229-240.

[17]Daraio，C.，Simar，L. A Robust Nonparametric Approach to Evaluate and Explain the Performance of Mutual Funds[J].European Journal of Operational Research，2006（175）：516-542.

[18]Daraio，C.，Simar，L. Conditional Nonparametric Frontier Models for Convex and Nonconvex Technologies： a Unifying Approach[J].Journal of Productivity Analysis，2007（28）：13-32.

[19]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000 [J].經(jīng)濟(jì)研究，2004（10）：35-44.

[20]He，J. China′s Industrial SO2 Emissions and its Economic Determinants： EKC′s Reduced vs. Structural Model and the Role of International Trade[J].Environment and Development Economics，2008（14）：227-262.

[21]Diao，X.D.，Zeng，S.X.，Tam，C.M.，Tam，V.W.Y. EKC Analysis for Studying Economic Growth and Environmental Quality： a Case Study in China[J].Journal of Cleaner Production，2009（17）：541-548.

[22]Brajer，V.，Mead，R.W.，Xiao，F(xiàn). Searching for an Environmental Kuznets Curve in China′s Air Pollution[J].China Economic Review，2011（22）：383-397.

[23]Grossman，Gene M. and Krueger，Alan B. Environmental Impacts of A North American Free Trade Agreement[M].The Mexico-U.S. Free Trade Agreement，Garber，Peter M.，ed.，Cambridge and London： MIT Press，1993：13-56.

[24]王兵，吳延瑞，顏鵬飛. 中國(guó)區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（5）：95-109.

[25]涂正革. 環(huán)境、資源與工業(yè)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)性[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（2）：93-105.

[26]Cropper M.，Griffith C. The Interaction of Population Growth and Environmental Quality[J].American Economic Review，1994（84）：250-254.

Abstract：This paper calculates China′s industrial environmental efficiency of 29 provinces from 1992 to 2014 by using the conditional directional distance function， examines the relationship between economic growth and environmental efficiency， and analyzes other factors that influence China′s industrial environmental efficiency such as trade， environmental protection investment，etc. The results reveal that： China′s overall industrial environmental efficiency shows an upward trend， the regional differences decrease year by year and tends to convergence， the average environmental efficiency in eastern area is significantly higher than middle and western region； an inverted u-shaped curve relationship exists between economic growth and environmental efficiency， which means the environmental efficiency shows an downward trend after rising along with economic growth， in 2014 most eastern provinces have been surpassed the turning point， the middle and western region have not reached the turning point yet； foreign trade， on the whole， is beneficial to the improvement of China′s industrial environmental efficiency， especially in the developed eastern region of China， while in the middle and western regions the negative impact of trade on environmental efficiency is larger than its positive influence； the greater the environmental governance investment is， the lower the industrial environmental efficiency is， which is mainly due to the high investment and poor effect of industrial pollution control caused by “end-treatment”； the higher the proportion of added value of the secondary industry in gross domestic product is， the higher the industrial environmental efficiency is， the positive effect of secondary industry on environmental efficiency driven by economic growth is greater than its negative impact； population density has a negative effect on China′s industrial environmental efficiency on the whole， the higher population density is， the lower environmental efficiency is.

Key words：environmental efficiency； economic growth； trade； conditional directional distance function

（責(zé)任編輯：張曦）