TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 9, September  2014, pp. 65 1 1  ~ 651 8   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i9.486 5          6511     Re cei v ed O c t ober 2 0 , 201 3; Revi se d May 27, 20 14; Acce pted Jun e  16, 2014   Industries TFP and Environmental Regulation Cost  Analysis Using Malmquist–Luenberger      Chunlan Liu,  Haiy an Wang  Schoo l of Information, Bei jin g  Forestr y  Univ e r sit y , Beij in g, Chin a   Corresp on idn g  author, e-mai l : liuch unl an 032 4@1 63.com;  w ang hai ya n 76@ 126.com       A b st r a ct   Enviro n m enta l  proble m  is a  w o rldw ide focus, so  as the  effect of environ me ntal reg u l a tion o n   econ o m ic. In this pa per, w e  constructed a  mo de l in cl udi n g  ener gy cons umptio n  an d in tegrated p o l l ut ant  emissio n s of " T hree w a stes"  as "ba d " o u tput . T h is  pap er us ed Mal m qu ist– Lue nb erger  ba sed o n  dir e ctio nal   distanc e functi on to meas ure  T F P  and env ir on me ntal re gul ation cost of C h in ese 3 6  in du stries from 2 0 0 1  t o   201 0. T h e  re sult w a s th at: F r om the  o v erall  a nalys is , the T F P  w a s l o w e r afte r cons ider ing  th e   envir on me ntal  reg u lati on.  T e chno log i ca l  pro g ress w a s the   ma in  driv er of  p r oductiv i ty gr ow th.  Enviro n m enta l  reg u lati on  br oug ht a bout  a  certai n co st;  from th e  ind u s try ana lysis,  there w e re  so me   differenc es bet w een ind u strie s  on T F P  grow th and th e co st of enviro n m e n tal reg u lati on. T he mon o p o ly a n d   heavy  in dustrie sw ere the foc u s in th e i ndustr y; from  th e a n nua l a nalys is,  T F P  increase d  duri ng  "Elev e nth  F i ve-Year Pl an " perio d, main l y  drived by tec hno log i cal  prog ress.    Ke y w ords : en viron m e n tal re gul ation, d i recti ona l dista n ce functio n , T F P ,  techn i cal pr ogr ess     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Environme n tal issu es hav e al ways be e n  a  wh ole wo rld  p r o b lem, wheth e r deve l oped   or  not develop e d  co untrie s ,  wheth e r p oor or ri ch  cou n t ries m u st fa ce. Enviro nm ental issue s   but  also  with e c o nomic i s sue s  rise d to a gl obali z ation p r oblem s. No wadays, e n viro nmental i s su es  and e c ono mi c issue s  both  must be taken into accou n t. Furtherm o re, it is a pair of contradi ct ory  relation shi p  need to bal a n ce. Doe s  Environm ental  Regul ation  as a me asure to prote c t the  environ ment,  wh at have i m pact  on th e  economy, p r omote o r  hi n der  economi c  gro w th?  TF P is   one of the i m portant i ndica tors to  mea s u r e e c on omi c   perfo rman ce.  The tra d ition a l TFP ju st take  labor, ma npo wer a nd oth e r input s of prod uctio n   factors into accou n t, not the resou r ce a nd  environ menta l  facto r s into  con s id eratio n ,  whi c h  to  so me  extent di storted  cha n ges  in   the so cial  welfare an d  econ omi c  perfo rman ce evaluat io n, but also furthe r misgui ded  policy  recomme ndat ions [1].  Due to ab se nce of the p r ice info rmati on of  reso urce and e n vironmental fa ctors, the   traditional me asu r e of TFP  (su c h a s  the  Tornqvi s t index and Fischer ind e x) wil l  not be able to   accou n t for the produ ctivity with re sou r ce a nd  envi r onmental  co n s traint s. Trad itional dista n c e s   function alth ough can m easure TFP without  b o th  prici ng info rmation, ca nn ot cal c ulate d  th e   prod uctivity inclu d ing u n d e sirable o u tp uts ("ba d ou tput", such  as waste w at er di scharge s).  Pittman first  attempted to  take "b ad" o u t put as  an  i n put to me asu r e the  produ ctivity, but this is   contrary to the "mass bala n ce" (Materi a ls Ba lan c ed  Appro a ch) [2 ]. Chung et a l . [3] propose d   Malmqui st-L u enbe rge r   (ML )   while  intro d u ce d a  ne w  functio n  - Dire ctional   Di stan ce Fun c tion;  i t   can m e a s ure  TFP existing  "bad" output,  and do es  not  requi re p r i c e i n formatio n of resou r ces a n d   environ menta l  factors. ML index  ha s pl ayed a ce rtai n role on m e asu r ing TFP  existing "goo d"  output and " bad" output s, the produ cti v ity growth  can be furthe r decom po se d into efficie n cy  cha nge a nd tech nolo g ical  prog re ss.  In recent yea r s, a la rge  nu mber  of schol ars have con ducte d  empi ri cal  research on  TFP.  Tommy et al. [4] studied the Swedi sh  CO2 em i s si on taxes an d the EU ETS for the pa per  industry in terms  of producti vity effects. Wang  et al . [5]  using M L  measured  the APEC 17   cou n trie s an d regio n s, in cludi ng CO2  emissi on s from 19 80 to  2004, TFP growth a n d  its   components.  They draw  that  after consideration  of environm ental regul ation, APEC's TF P  g r ow th  ra ise ,  te c h no lo g i c a l p r og r e ss  is a s o urc e  of its  gro w th. Wan g  et al. u s ed  ML to me asu r e  regio nal TFP  of Chin a 1 998-200 7 wit h  enviro n me ntal co nstrai nts. The  stu d y found aft e r  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 9, September 20 14:  65 11 – 651 8   6512 con s id erin g e n vironm ental con s id eratio n s , the Ch in ese regio nal ind u strial TFP in dex decrea s e d ,  mainly prom oted by te ch nical  pr ogress. Ye et  al.  use d  ML  ind e x mea s u r e  TFP und er four  different e n vironm ental  regulatio n po licie s in  all  regi on s  ch ina 1 999 -20 08, draw th at  environmental regulations  will in crease  TFP. Shen et  al. [8]    consi dering SO2  emissi ons as a   “bad ”  output,  use d  the  ML   to cal c ul ate h i gh e nergy-co n sumi ng i ndu strie s  T F P, a nd o n  the  ba sis  of studyin g in dustry  and  in ter-p rovin c ial  differen c e s  of  high  en ergy -con sumi ng i n dustri e s , the y   empiri cal  ana lysis influ e n c i ng TFP fa cto r s.  Wan g  et  a l . used  of the  dire ctional  di stan ce fun c ti on   and th e M L  t o  e s timate T F P of 36  ind u strial  China   2001 -20 08  wi th CO 2 e m ission s  co nstra i nts,  the TFP l e vel s   we re i n crea sed  in  differe nt deg ree s .  Chai  [10] ta ki ng SO 2 a nd  CO D e m issio n s  as "ba d  outp u t", calcul ate d  the traditio nal TFP  with out con s id eri ng enviro n m ental co nst r ai nts   and  con s ide r ation of environmental  co n s traint s  envi r onment TFP  36 ind u stri es in Chin a 20 01- 2009.   Ho wever, fe w peo ple di scuss theT F P  in our  ind u stry pe rspe ctive; few p eople d o   resea r ch with  energy a s  an  input; mean while, in sel e cting the "bad " output indicators, mo st take   the sin g le i n d i cator,  but  we  kn ow  polluta nts in cludi ng wa ste  water, wa ste  ga s an d  solid wa ste.  A  singl e pollut ant as "bad " output will cau s e som e  errors, an d thus may  mislead p o licy  recomme ndat ions. T herefo r e, this  articl e took   36 in dustri e s as the re se arch  obje c t and t h e   energy a s  a n  input, while  sele cting  co mpre hen sive   pollutant e m i ssi on s a s  "b a d " output fo r  TFP  and environg ment reg u lati on co st studi es.       2. Rese arch  Metho d   2.1. En v i ron m ental Tec h nolog y   In ord e r to  integrate  envi r onm ental  co nsid er atio ns  into the fra m ewo r k of effi cien cy  analysi s , you  first need to  con s tru c t a p o ssibilit y set  contai ning "g ood" outp u t and "bad" o u tput  of the prod u c tion. Fare [11] contai ne d the st ru ctu r al rel a tion sh ip betwe en the "bad" out put,  inclu d ing  out put and fa ct or resource s into as  en vironme n tal tech nolo g y. First d e fine  x x ,x ,…, x ∈R  as a set of i nput vecto r s,   y y ,y …,y ∈R  is a prod uction of "good "  output vector,  b b ,b ,…,b ∈R  as the "bad" output vector  (such as wa ste water,  waste  gas, solid wa ste). Simulati ng enviro n me nt te chnol ogy  through the  output set of p (x).    p x  y, b : x   c a n  pr oduc e   y, b  x∈R                                                                               (1)    p x  provide s  a  d e scriptio n of  all tech nologi cally fea s ible  relation shi p s betwe en in p u ts  and output s. p (x) need to meet three a s sumption s:  (1) "Bad" outputs joint wea k  dispo s ability,  i f   y, b ∈p x     a nd  0 θ 1 ， then  θ y, θ b ∈p x . This fe ature  is con s ide r ed "bad"  pro duct s   redu ce  the n eed to i n vest  re sou r ces a nd facilitie s  t o  co ntrol  poll u tion, re sultin g in redu ctio n of  norm a l outp u t  beca u se of  a re ductio n  i n  investme nt  in produ ctio n. This  sh ows that the r e i s  a   co st red u ctio n of pollutio n , and thu s  the idea  of  environ menta l  regul ation i n clu ded in t he  analysi s  fram ewo r k. (2 ) Input and "goo d" output strong dispo s ab ility, if  x x ， then  px ⊇ px ; If  y ,b ∈ p x  and y y , then y ,b ∈ p x . This feat ure i s  that " good" o u tput s a r e   freely disp osable, and "ba d " outputs re main un cha n ged. (3 ) "Go od" output a nd "bad" out puts   null-joint. If  y, b ∈p x   and  b0 ， then y0 . That is to say  if there are  no "bad" p r o duct s ,  there would b e  no "good" p r odu cts.     2.2. Directio nal Dista n ce  Function   The  stru ctu r e of e n viron m ental te chn o logy  is   c o nduc ive to the interpretation of the  con c e p t, but  not contri buti ng to the cal c ulatio n, so a new fun c tion cam e  out . DDF wa s first  prop osed by  Cham be rs  (1 996) [1 2] as  prom otion  of Luen berger (1992 )  profit  functio n . Fare,  etc .   (200 1) [13] a c cordi ng to L uenb erg e r  sh ortage fun c tio n  ideolo g ical  con s tru c t DDF:    D y ,x ,b ;g s u p   β : y ,b β  g ∈ p x                                                                      (2)    In the expression (2 ),  g g ,g  expresse s the direction of  expansi on of output vector,  the choi ce of   is not unique, accordi n g to the  different ch oice  of  the  , we can con s id er  different  ca se  of enviro n m ental control.  g x, y , b , says y i s   prop ortio nal t o  the in crea se,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Industri e s T F P and Enviro nm ental Reg u lation Cost  Analysis  Usi n g Malm quist … (Ch unla n  Liu)  6513 inputs an d b is pro portio nal  to the decre ase.  β   is maxi mum feasibl e  redu ction in numbe r of x,  y,  b.   In produ ction  process,  we  see k   maximum profit. But  at the  s a me t i me, we have to tak e   input into  a c count; the  pro ducers  ca nno t be i n finite ly  large  inve stm ent of  re sou r ce s in  o r de r t o   maximize the  "good" outpu t, so this pap er uses  DDF for the input h a ve a certai n con s trai nts.   Suppo se t =  1,  ⋯ , T perio ds,   1 ,⋯, produ ce rs usin g a vecto r  of n = 1,. . .,N inputs  to obtain a vector  of m =  1,. . .,M desirable out p u ts  and a ve ctor  of j = 1,. . .,J  unde sirable s .  Linea r pro g ra mming probl em of produ cer  k ′ x , ′ ,y , ′ ,b , ′  unde r no  environme n tal regul ation  and stri ct env ironm ental re gulation a r e a s  followed:     No environm ental reg u lati on   D  y , ′ ,x , ′ ,b , ′ ; x , ′ , y , ′ , b , ′  M a x β   s. t. z y   1 β y ′ , m 1 ,…,M  z x   1 β x ′ ,   n 1, … , N  z 0 ,                                               k 1, … , K 3   Strict environ mental re gula t ion  D  y , ′ ,x , ′ ,b , ′ ; x , ′ , y , ′ , b , ′  M a x β   s. t. z y   1 β y ′ , m 1 ,…,M  z b   1 β b ′ , j 1 ,…,J  z x   1 β x ′ , n 1 ,…,N  z 0 ,                k 1 , … , K 4     2.3. En v i ron m ental Re gu lation Cos t   Und e r e n viro nmental  regu lation, the produ cers  n e e d  t o  put  so m e  re sou r ce s t o  co nt rol   the enviro n m ental poll u tio n , whi c h i s   boun d to red u ce th e outp u t in the e c o nomy, red u ci ng  eco nomi c  o u t put is the  cost of environm ental  r egul ation. Its val ue  can  get  thro u gh m odel  (3 )  and   model (4) u s i ng the index that Doma zli c ky and Webe r (20 04) [14]  con s tru c t.     Cost   , ′ , , ′ , , ′ ; , ′ , , ′ , , ′   , ′ , , ′ , , ′ ; , ′ , , ′ , , ′ 1                                                                                      (5)    2.4 Malmquist-Luenb erg e r Produc tiv i t y   Index  Based  on th e DDF an d modele d  M Index, Chu n g  et al. （） 1997 made the  followin g   definition s  for Malmqui st-L uenb erg e r (M L) index ba se d on peri od t and t +1:         , , ;   ,  ,  ;    , , ;    ,  ,  ;      /                                           (6)    ML index ca n be decom posed into two pa rts,  on e for mea s uring efficien cy  chan ge s  (MLEFF CH),  the othe r for  measuri ng te chni cal  pro g ress (M LTECH), d e compo s ed  expre s si on is  as  follows :                                                                                                   (7)       , , ;    ,  ,  ;                                                                                        (8)         , , ;     ,  ,  ;   , , ;    ,  ,  ;                                                 (9)        和    gre a ter t han  (le ss th an)  1 repre s ent p r o d u c tivity  gro w th (decli ne), efficie n cy improveme n t (det e r ioration) a nd  cutting-e dge te chnical progre ss  (re gre s s).     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 9, September 20 14:  65 11 – 651 8   6514 3.  Empirical Rese arch   This p ape r to ok 36  Chin ese indu strie s  i n  2001 -20 10  as the resea r ch obj ect fro m  "China  Statistical Y earb o o k ". Howeve r, som e  data  of   “Mining of  O t her Ore s ”, “Man ufactu re   of  Measuri ng In strum ents a n d  Machi nery for Cultu r al  A c tivity and Office Wo rk”, a nd “Ma nufa c ture   of Artwork an d Other Ma n u facturi ng Re cyclin g and  Dispo s al of Wa ste” a r e  missi ng, in order to  maintain the  industry cl assificatio n  con s i s ten c y and continui ty in the “energy inde x,  environ menta l  indicators a nd e c on omi c   indicators ”, th e sa mple  dat a to be  re mo ved, eventual ly  identified 36 i ndu strie s . In this p ape r, the  indu st rial  we re the e n terprise s ab ove d e sig nated  si ze,  indu stry dat a were  fro m  the " C hi na Statisti ca l Yearboo k  "and "Envir o n ment Statistical  Ye a r bo ok ".    3.1. Data a n d Variables   (1) Capital in put: ch oo se t he a nnual  av erag e b a lan c e of n e t fixed  asset s  a s  th e capital  input. For p r i c e deflato r, we u s ed p r ice index  for i n vestment in  fixed asset s  and ch ose base  perio d is  200 1. (2)  Lab or  input: labo r i nput is  gen erally measure d  by the lab o r time o r  la bor  numbe r. Due  to the labor time is difficu lt  to obtain and no co rrespondi ng inde x data in "China  Statistical  Ye arbo ok", so we cho s e   the   above - sc ale  indu strie s  A nnual Ave r ag e the n u mbe r  of  labor a s  lab o r input. (3 )  Energy inp u t: indust r ial e n terp rises, e c on omic a c ti vities can not  do   without  certai n ene rgy. Th e pap er  cho s e in du st ry's total ene rgy con s um ptio n as  a resou r ce   input of ea ch  indust r y. (4)"Good" outp u t: The choi ce  of "good" o u tput indicato rs h a ve alwa ys   been  of g r ea t cont roversy ,  and  som e   schola r s cho s e th e total i ndu strial  out put value,  so me  cho s e th e in dustri a l a dde d value, b u t most  schola r s tend  to  cho s e the  ind u st rial a dde d va lue.  Ho wever,  ind u strial  a dded   value in  20 09 -201 0,  can not  obtain  in  "Ch i na Statisti cal  Yearboo k",  so   it took total industri a l outpu t value to calculat e the g o od output. (5 ) "Bad" output: The choi ce  of  "bad" o u tput  indi cators i s  mo re  num erou s th an t he "go od"  o u tput indi cat o rs.  Fo r a   more  comp re hen si ve and m o re integ r ated  asse ss men t  of the economi c  pe rf orma nce un der  environ menta l   regul ation, choo se comp rehen sive  e n vironm ental in dicato rs. T h e  total discha rge  of indu strial  wa stewater, i ndu st rial  sulf ur dioxid e e m issi on s an d  emission s o f  industri a l solid   wa ste wa s "Bad" output.    3.2. Empiric a l Results a nd Analy s is  Acco rdi ng to  the rese arch method s a nd dat a processing a bove ,  estimated e c on omic  and  enviro n m ental in dicato rs re sult s u n d e r  envir o n me ntal regulatio n an d  without  environme n tal  regul ation through Matla b  7.0 softwa r e  prog ram m ing .   Based  on  the  enviro n ment al technical e fficiency  (ET E ), the ind u st ries a r e divid ed into   three types:  highly coo r di nated indu stry, more  coo r dinated an d uncoordinat e d  indust r y se ctors.  36 indu strie s   data re sults a r e su mma rize d in Tabl e 1 b e low v acco rd ing to these t h ree type s:      Table 1. The  Average Ann ual ML Index, Co mpo s ition  De comp ositio n and Enviro nmental  Reg u lation Cost   Ty p e   Under e n v i ro nm ental re gula t io n   W i tho u t e n v i ro n m en tal reg u lati on    COS T  ML MLEFC H  MLTEC H  ETE M  MEFC H  MTEC H  TE  Highl y  coordi nat e d   indu str y   1.06 5   1.016   1.071   0.90 2   1.33 2   1.010   1.367   0.81 9   0.119   More co ordin a t e d in dus tr y   1.07 2   1.016   1.062   0.73 3   1.20 1   1.009   1.213   0.70 4   0.042   Unco ordi nate d i ndus tr y   1.06 2   1.014   1.044   0.63 5   1.12 8   1.010   1.138   0.62 3   0.017   Total   1.06 7   1.015   1.060   0.75 7   1.22 1   1.009   1.239   0.71 7   0.059       (1) Ove r all, a fter con s ide r i ng the unde si rable  o u tput "bad" pro d u c ts, that is, con s ide r ing  environ menta l  re gulation,  the TFP  de cre a se d, wh ich can sho w   th at the  tra d itional   mea s u r em en t  method s ove r estim a te TF P. It also sh ows, wi tho u t con s id erin g  the environm ental regulati on,  comp anie s   d on't ne ed to   put pa rt of  re sou r ces (l abo r an d  capital )  into e n viron m ental  reg u la tion   input a s  to  re duce envi r on mental p o lluti on. Inste ad, compani es ca n invest th ese pa rt re so urce s  in the prod uct i on pro c e s s, resultin g in more "go od" ou tput.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Industri e s T F P  and Enviro nm ental Reg u lation Cost  Analysis  Usi n g Malm quist … (Ch u nla n  Liu)  6515 (2) In the ca se of environ mental reg u l a ti on, the overall average  TFP index was 1.067,  indicating tha t  the vario u s  se ctors of th e av erage  an nual T F P gro w th rate  wa s 6.7%. From   an  averag e  sen s e, thi s  p r o d u ctivity gro w t h  of 6.7% ,  1.5% of  whi c h  tech nical eff i cien cy p r om ote,  6.0% of which techn o logi cal prog re ss p r omote. Th i s   sho w s that our indu st ry efficien cy impro v es  and te chn o lo gy prog re ss is the mai n  driver of  produ ctivity growth . This pa pe r furthe r an alyzed   from the time point of view, shown in Figure 1.  TFP  cha nge  was  mainly due to  comp reh e n s ive  techni cal  efficien cy chan ge an d tech nologi cal p r o g re ss th e joi n t action. In  the pro d u c tion  pro c e ss, th e  con s trai nts  o f  environ men t al reg u lation , com p anie s  strive to  improve e c on omi c   developm ent and try to find a balan ce.           Figure 1. Industry Averag e TFP and  Comp one nt De comp ositio n of ML in 2001-2 010       Figure 2. Co mpari s o n  Sample ch ang e s  in  Period T w o S t ages      ( 3 ) F r o m  th e in d u s t r y  pe rs p e c t ive ,  a fter  co ns id er in g th e  en vir o nme n ta l  r e gu la tio n ,  ML  didn't d e sce n d  a s  the  pe rforman c e  of  indu stry  coo r dination.  On  the  cont rary , ML of m o re   coo r din a tion  indu stry i s  th e la rge s t. Th is p hen omen on  sho w s  an d no  n e cessary  con n e c tion   betwe en TFP  and the indu stry co ordi nat ion. Mean wh il e, the pape r also fou nd th at TFP are q u ite   different bet wee n  Chi n e s e indu strial  sectors. Of  wh ic h  10  in d u s t r i es  sh ow ed  a  d e c r ea se  in   prod uctivity. In these  10  indu strie s , in cludi ng  two  highly coordi nated in dust r ies, four  mo re   coo r din a ted i ndu strie s   and  four un co ord i nated  co ordi nation i ndu stries. T h re e i n dustri e s  sho w e d   "efficiency  ch ange" a nd "tech n ical pro g re ss" "d oubl e low" of the  10 indu strie s , re spe c tivel y ,  “Man ufactu re  of Textile”, “Manufa c ture  of P aper and Paper  P r od u c ts”  and “Ma nufactu re  of Non - metallic Mi neral Products” for all  these three i ndustries in  order  t o  improve factor  productivity,  need  to int r o duce a pprop riate te chn o l ogy o r  p e rfo r m  ce rtain te chn o logi cal  i nnovation, th us  prom ote tech nologi cal  pro g re ss. M ean while, they  must  in an approp riate way  to  u s e  t h ese  techn o logie s  to improve  techni cal ef ficien cy. The  remaini ng  seven in du stries  all sho w ed  reg r e ssi on te chni que s, an d a n u mbe r  o f  them are  m onop oly indu strie s  a nd tra d itional in du stries,   su ch a s  “Mi n ing and  Wa shing of Coal”, “Mini ng a n d  Proce s sing  of Ferrou s M e tal Ore s ”  an d   “Prod u ctio n a nd Supply of Electric Po wer and H eat Powe r”. The s e indust r ie s will face som e   difficulties  on  techn o logi cal innovatio n .  M ean while,  they have  been fo r o u r enviro n ment al  regul ation difficult and fo cu s (See a ppe n d ix Table 1).   (4) T h is  stud y sample tim e  spa n s  Chin a two impo rtant peri ods  - "Fifteen- Ye ar Plan"  and "Eleve nth Five-Y ear  Plan", so  this pap er wa s d i vided into  two pe riod’ s interval: 2 001 -2 005   and 20 06 -20 10, the re sult s sho w n in Fi gure  2. From   the figure  we  can  se e that in the "Eleven t h  Five-Yea r Pla n " perio d, TF P had imp r ov ed, tech nolog ical p r og re ss  has im prove d ,  and ho weve r,  techni cal effi cien cy wa s  pre s ente d  as worse.  In the "Eleventh Five-Yea r Plan" peri od, TFP  gro w th ca n be con s id ere d  mainly dri v en by  technologi cal pro g re ss. In the  backgroun d   o f   "Eleventh Five-Yea r Plan",  facing  env iro n mental  reg u l a tion, the ind u st r i es  in tr o d u c ed  a   s e r i es o f   advan ced  te chn o logy  an d eq uipme n t and  cond u c ted  a  se rie s  of  tech nol ogical in nov ation   activities. Ho wever, in  the  pro c e s s of e c on omic dev elopme n t  introdu ced adva n ce d  technol ogy  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 9, September 20 14:  65 11 – 651 8   6516 can not me et the  con d itio ns  of thei r e c on om ic dev elopme n t, re sulting  in  re duced m a tch i ng   techni cal  skil l s, also le d  to the deterio ration  of  techni cal e fficiency. Fro m  the indu stry  perspe c tive, the in du strie s   of TFP h ad i n cre a sed  we re  abo ut 77.8%  of the i ndu stry in the  pe rio d   2006 -20 10. T F P of five in dustri e s am o ng the  a bove - mentio ned  ten in du strie s  in th e "Elev enth  Five-Yea r Pl an" p e rio d , h ad b een  imp r oved, na mely  “Ma nufa c ture of T e xtile”,  “Man ufactu re  of  Paper an d P aper Pro d u c ts”,  “Man ufact u re  of No n - m e tallic Mi nera l  Prod uct s ”,  “Produ ction  a n d   Supply of Electri c  Power  and Heat Po wer”. Althoug h these i ndu strie s  TFP is low, but in the   "Eleventh Five-Yea r Plan" perio d, has  a  certai n deg re e of improve m ent.  (5) F r om env ironm ental re gulation cost  analysis, en vironme n tal regulatio n can  cau s e   some lo ss of prod uctivity seen from Ta b l e 1,  i.e., environm ental re gulation h a s  a co st to so me  extent. Environmental regul ation co st ha ve some  diffe ren c e s  betwe en the indu stries, the top five   indu strie s  (at   the co st  of r egulatio n d e scen ding  orde r)  we re:  “Mini ng a nd P r o c essing  of  No n- Ferrou s M e ta l Ores”,”  Mini ng a nd P r o c e ssi ng  of Fe rr ous  Metal  Or es”,  “Ex t ra ction of P e trole u m   and Natural Gas”  an d  “Ex t raction of  Petroleum  and  Natural Ga s”. The environ mental regula t ion  co st of “M an ufacture of P aper an d Pa per P r od uc t s ” as  a on e of  the mo st co n c erns ind u stri es  ran k ed  sixth.  Thu s  ind u st ries  with mu ch envir onme n tal re gulatio ns  co st foun d are al so th ose   monop olie s a nd heavy ind u strie s . Thi s  will be an im portant an d d i fficult for our environm ent al   regul ation. F r om Fi gure  2, we find   that in  the  "Eleventh Fi ve-Year Pla n " peri od, t h e   environ menta l  reg u lation  cost h a s  a  ce rtain d egree  of red u ctio n,  whi c h m ean s enviro n ment al  regul ation is  effective.      4. Conclusio n   This p ape r  use d  Malm q u ist-L uen be rg er ind e x whi c h b a sed o n  dire ctional  distan ce  function to estimate the total factor prod uctivi ty and environm ental regul ation co st of Chine s e  36  indu strial. In   this m odel  we too k   ene rg y con s u m ptio n a s   an i npu t and  comp rehen sive "th r ee   wa stes"  emi s sion s  as the   "bad" o u tput, ma king   the i nput a n d  out put mo re  in l i ne  with a c tu al  prod uctio n  proce s s.  Re sea r ch  sh owe d  that th e overall ave r age  TFP in d e x wa s 1.0 6 7 ,  the average  annu al  TFP in va rio u s i ndu strie s  wa s  6.7%, driven  by  1.5 %  techni cal   efficien cy, 6.0% tech nolo g ical   prog re ss, technolo g ical  progre s s a s  th e pro d u c tivi ty gro w th mai n  driving fo rce .  Also found t hat  after  con s ide r ation enviro n mental reg u lation,  TFP  red u ced a n d  there was a ce rtain  cost.  Cla ssifie d  by the enviro n m ental tech nology  effici ency, we found the r e i s  no ne ce ssary  con n e c tion b e twee n TFP and the indu stry coo r din a t ion; the exponential g r o w th of total  factor   prod uctivity was q u ite different between  Chin ese i ndu strial. 10 i ndu strie s  sho w e d  a de crea se  in  prod uctivity, the e n viron m ental  regul ation fo cu s  “Mi n ing  and  Wa shin g of  Co a l ”, “Mi n ing  a n d   Processin g  of  Ferrou s  Met a l O r es”,  “Pro ductio n   a nd  Supply of Ele c tri c  Po wer a nd  Heat Po wer”  and “othe r  m onop olisti c st rong  and  hea vy industrie s” . In the "Eleventh Five-Ye a r Plan"  peri od,  total factor  p r odu ctivity index  had i m proved, so  as  the tech nolo g ical  pro g ress, and  ho we ver,  techni cal efficiency wa s  p r e s ente d   a s  wo rse. T he  main  rea s o n   wa s the introdu ctio n of adva n ce d  techn o logy or equipme n t was in comp atible with  bu sin e ss develo p m ent at the econ omic level .       Ackn o w l e dg ements   This  wo rk  wa s supp orted i n  part by the  F unda menta l  Re sea r ch F und s for the  Central   Universitie s  (RW201 3-0 2 )      Referen ces   [1]  Hail u A, V eem an T S . Environ m ental l y  Se nsit ive Pro ductiv i t y  Anal ys is  of th e Ca na dia n  P u lp a n d  Pap e r   Industr y ,  1 959- 199 4: An Input  Distance F unc tion Appr oach.  Jo u r na l  o f  En viro nm en ta l  Econ om i cs a n d  Mana ge me nt . 200 0; 40: 251- 274.   [2]  Murt y  S, R u ss ell  R. On mod e lin g p o l l utio n  gen eratin g tec hno log i es.  W o r k ing P a p e r Ser i es . 20 02; 2- 14.   [3]  Chu ng Y, R Fä re, S Grosskop f. Productivit y   and  Und e sir abl e Outputs: A Di rection a l D i sta n ce Functi o n   Appro a ch.  Envi ron m e n tal Man age ment . 199 7 ;  229–2 40.   [4]  Lun dgre n  T ,  Marklun d  P,  S a makov lis E,  Z hou W .  C a rb on  prices  a n d  inc entives  for  techn o l ogic a l   deve l opm ent.  CERE W o rkin g  Paper . 20 13; 4: 1-29.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Industri e s T F P and Enviro nm ental Reg u lation Cost  Analysis  Usi n g Malm quist … (Ch unla n  Liu)  6517 [5]  W ang Bi ng, W u  Yanr ui, Yan  Pengfe i . Enviro nmenta l  Re gul ation  and T o tal  F a ctor Produc tivit y  Gro w t h :   An Empiric a l S t ud y   of the APEC Econom ies .   Econo mic Re search Jo urna l .  2008; (5): 19 -32.  [6]  W ang Bi ng,  W ang L i . An  Empirica l St ud y o n  Ind u str y  T e chnic a l  Efficienc y a n d  T o tal F a ctor  Productiv i t y  a n d  Its Determin ants un der En vironme n tal C onstrai nt in Ch ina' s Re gio n a l  Economi e s.   South Ch in a Journ a l of Econ omics . 201 0; (11): 3-19.   [7]  YE Xi angs on g ,  PENG Liang ya n. Rese arch  on Reg u l a tio n  Efficienc y a nd T F P of Enviro nmenta l   Reg u lati on i n  Chin a from 19 99 to 20 08.  F i n ance & T r ade  Econo mics . 20 11; (2): 102-1 0 9 , 137.   [8]  SHEN Ke-tin g, GONG Jian-jia n. Environm ent al Poll utio n, T e chnic a l Progr e ss, and Produc tivit y  Gro w t h   of Ener g y -inte n s ive In dustries   in C h i na_Em p i r ical Stu d y  B a s ed  on ET F P .  Chin a Ind u stria l   Econo mics .  201 1; (12): 25- 34.   [9]  W A NG Xi-p in g ,  JIANG Ye. Stud y o n  T o tal F a ctor  Ener g y  E fficienc y a nd It s Influenc in g F a ctors un der   the Constra i nt of Carbo n  Dio xide Emissi on.  Soft Science.  2 012; 26( 2): 73- 78.   [10]  Chai Zh i x i an.  Utilizi ng For e ig n Investme nt,  Environm e n tal C onstrai n t  and T F P Gro w t h  Ch in a's  Industr y :  Com parativ e R e se arch B a se d o n  Ma lmqu ist Inde x a nd M a l m quist  –Lu en berg e r In de x.   T e chno logy Ec ono mics . 201 3; 32(1): 64-7 0 .  [11]  R F ä re, S Gro sskopf, CA Pasurka. Enviro n m ent al pr oduct i on functi ons a nd env ironm en tal directi ona l   distanc e functi ons.  Energy . 2 007; 32( 7): 105 5-10 66.   [12]  Rob e rt G. Chambers. B enefit  and dista n ce functions.  Jour nal of eco n o m i c  theory . 1996 ; (70): 407 - 419.   [13]  F a re R, Grosskopf S, Pas u rka C. Acco untin g for air  poll u tio n  emi ssions i n  me asuri ng sta t e   manufactur i ng prod uctivit y  gro w t h .  Jo urna l of Regi on al Sci e n c e . 2001; (4 1): 381- 409.   [14]  Domazl ick y ,  W eber  W .  Does  Envir onme n ta l Protecti on  Le ad to  Slo w e r   Productiv i t y  Gro w t h   in t h e   Chemical Industry ? .  En vi ro nm en ta l  an d  Reso u r ce  Econ nom i c s .  20 04; 28 : 301-32 4.       Appe ndix     Table 1. Nati onal 36 in du stry average M L  index,  com positio n de co mpositio n an d environ men t al  regul ation co sts   ML  ML-  EFCH  ML-  TECH   ETE M  M-  EFCH  M-  TECH   TE COST   Mining   an d  W a s h ing of Coal   0.966   1.022   0.959   0.636   1.117   1.016   1.120   0.613   0.037   Extracti on o f  Petrole u m a n d   Natural Gas   1.099   1.020   1.092   0.822   1.114   1.003   1.196   0.726   0.139   Mining a nd Pr ocessi ng o f   Ferrous Metal O r es  0.899   1.012   0.926   0.855   1.066   1.015   1.072   0.632   0.353   Mining a nd Pr ocessi ng o f   Non - Ferro us Me tal Ore s   1.065   1.017   1.073   0.963   1.101   1.007   1.117   0.649   0.495   Mining a nd Pr ocessi ng o f   Non m etal  Ores     0.996   1.017   0.989   0.587   1.033   1.014   1.028   0.579   0.014   Processin g  of  Food fr om   A g r i cul t ural Pr o duct s   0.946   1.014   0.968   0.746   1.260   1.013   1.291   0.732   0.020   Manuf act ure o f   Foo ds   1.044   1.015   1.051   0.703   1.240   1.014   1.249   0.696   0.010   Manuf act ure o f    Be v e rage s   0.901   1.005   0.919   0.696   1.281   1.004   1.309   0.687   0.013   Manuf act ure o f   Toba cco   1.127   1.015   1.111   0.982   1.708   1.016   1.692   0.982   0.000   Manuf act ure o f    Textile   0.932   0.976   0.971   0.745   1.071   0.974   1.116   0.738   0.010   Manuf act ure  of  Tex t ile  W earing A p p a rel,Foo t w are ,   and C a ps   1.162   1.025   1.154   0.734   1.374   1.022   1.367   0.728   0.008   Manuf act ure o f    Leat her,  Fur, Feat her and Rela ted   Produc ts   1.085   1.034   1.070   0.810   1.416   1.033   1.407   0.801   0.012   Processin g  of  Timb er,Man ufac ture of   W ood,B a m b o o , R atta n,Pal m ,   1.160   1.014   1.106   0.613   1.113   1.014   1.116   0.612   0.002   Manuf act ure o f   Furni ture   1.159   1.063   1.093   0.740   1.470   1.029   1.445   0.685   0.084   Manuf act ure o f   Paper  an d  Paper Prod ucts   0.939   0.982   0.954   0.739   1.060   0.987   1.091   0.659   0.113   Printin g ,Re p rod u ctio n of  Recordi ng M e di a  1.164   1.026   1.150   0.725   1.282   1.017   1.241   0.641   0.138   Manuf act ure o f     A r ticles  F o r  Cult ure, Ed u catio n an d  Sport A c ti v i t y   1.157   1.045   1.154   0.775   1.307   1.019   1.324   0.711   0.088   Processin g  o f  Petroleu m,  Cokin g , Proc essing  of   1.070   1.022   1.065   0.978   1.021   1.008   1.076   0.971   0.007   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 9, September 20 14:  65 11 – 651 8   6518 Nuclear Fuel   Manuf act ure  of  R a w   Chemi cal Mat e rials and   Chemi cal Pro d u c ts   1.048   0.979   1.076   0.711   0.995   0.982   1.029   0.695   0.022   Manuf act ure o f   Medicine s   1.083   1.002   1.095   0.695   1.291   1.002   1.307   0.689   0.009   Manuf act ure o f  Che m ical   Fibers   0.964   1.022   0.963   0.726   1.127   1.021   1.130   0.710   0.022   Manuf act ure o f   Rub b er   1.179   1.010   1.055   0.700   1.144   1.011   1.156   0.698   0.003   Manuf act ure o f   Plastics   1.179   1.018   1.069   0.682   1.149   1.004   1.163   0.642   0.060   Manufacture of Non - me tallic   Mineral Pro duc t s   0.982   0.998   0.992   0.617   1.004   0.998   1.015   0.606   0.018   Smelti ng  a nd Pressing of   Ferrous Metals   1.062   1.018   1.054   0.783   1.021   1.013   1.031   0.744   0.052   Smelti ng  a nd Pressing of   Non -ferro us Me tals   1.009   1.014   1.013   0.734   1.062   1.014   1.072   0.718   0.024   Manuf act ure  of Me tal  Produc ts   1.156   1.028   1.137   0.679   1.127   1.017   1.142   0.677   0.004   Manuf act ure of Gener a l  Purpose Machi n er y   1.161   1.020   1.147   0.722   1.269   1.004   1.295   0.705   0.025   Manuf act ure of  Spe c ial  Purpose Machi n er y   1.149   1.028   1.124   0.714   1.333   1.009   1.351   0.703   0.015   Manuf act ure of   Transp ort   Equip m en t   1.072   1.022   1.059   0.842   1.570   1.007   1.564   0.824   0.022   Manuf act ure o f  Electrical   Machiner y  an d Equip m en t   1.112   1.014   1.128   0.918   1.502   1.013   1.545   0.829   0.108   Manuf act ure  of  C o mm un i c a t io n  Equip m en t,C o m puters a n d   Ot her    1.179   1.000   1.188   0.984   1.616   0.993   1.640   0.970   0.015   Manuf act ure o f  Measuri ng   Instru me nts a n d Machi n er y   for Cu ltural     1.170   1.021   1.152   0.831   1.465   1.006   1.511   0.803   0.035   Produc tio n  a n d  Distri but ion   of Ele c tric P o w e r and  He at  Po w e r   0.839   1.002   0.915   0.933   1.076   1.005   1.218   0.826   0.129   Produc tio n  a n d  Distri but ion   of Gas   1.141   1.029   1.117   0.598   1.116   1.027   1.121   0.591   0.011   Produc tio n  a n d  Distri but ion   of  W a ter   1.057   1.005   1.058   0.542   1.053   1.002   1.059   0.538   0.007   Total   1.067   1.015   1.060   0.757   1.221   1.009   1.239   0.717   0.059                Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.