基于非期望产出SBM模型的中国各省份能源效率的实证分析

运用处理非期望产出的SBM模型,对2012年中国28个省份的能源效率进行实证分析,并对各省份及区域的节能减排潜力进行了相应分析.其中,利用因子分析法将废水、废气、固体污染物3种形态的环境污染整理为一个综合指标,视为非期望产出。研究结果表明,非期望产出的引入明显降低了中国区域的平均效率水平,而且中西部地区对环境污染变量的因素比东部地区较为敏感;不同省份的节能减排潜力差异较大,西部地区的节能减排潜力最大,其次是中部,东部的节能减排潜力最低.     

碳排放对绿色全要素生产率的影响与地区异质效应

采用DEA-Malmquist方法测度绿色全要素生产率,构建1998-2017年中国省际面板数据模型,考察碳排放对绿色全要素生产率的影响,并进一步分析其地区异质效应.结果表明：碳排放与绿色全要素生产率之间存在显著的倒U型关系,即具有先促进后抑制的作用;碳排放对绿色全要素生产率的影响存在显著的地区异质性,其中,在东部和中部地区呈现出显著的促进作用,而对西部地区则存在显著的倒U型关系.     

基于三阶段DEA模型的中国省际全要素能源效率研究

基于三阶段DEA(数据包络分析)模型测算了我国2009年29个省市的全要素能源效率及其分解变量.研究结果表明:环境因素对于各地区全要素能源效率有显著影响.各地区政府财政支出与对外开放程度的提高是全要素能源效率改善的有利因素;各地区第三产业增加值占GDP的比重与各地区工业总产值占中国所有工业总产值的比重的增加是全要素能源效率提高的不利因素.另一方面在剔除环境和随机因素影响后,全国平均规模效率的降低是全要素能源效率的下降主要因素.最后由全要素能源效率的聚类分析结果发现,我国全要素能源效率的区域差异明显,东部表现最优,中部次之,西部最次.     

中国全要素能源效率评价研究——基于不可分的三阶段DEA模型

在中国经济增长和节能减排双重目标下,科学评价全要素能源效率并提出合理的发展对策具有十分重要的意义。本文考虑了指标之间的不可分性,使用NUSBM模型和ML指数测算了中国30省份2005-2015年的全要素能源效率,同时采用三阶段NUSBM-ML指数将环境因素和随机因素纳入框架进行分析,并将采用SBM-ML指数测算的结果、Hybrid-ML指数测算的结果与本文测算的结果进行比较分析。研究结果表明:(1)我国全要素能源效率年均增长23%,技术进步具有重要贡献,而技术效率下降是制约我国全要素能源效率提高的内部主要原因。(2)中国全要素能源效率呈现"东-中-西"的格局,中部与东部差距正在逐渐缩小。(3)剔除外部环境因素和随机因素后全要素能源效率提高了4%,外部环境水平偏低制约着整体全要素能源效率提高,且东部地区和西部地区的全要素能源效率比中部地区更容易受到外部环境水平的影响。(4)评价全要素能源效率时忽视指标之间的不可分性会高估评价结果。最后建议从内部和外部两个方面来改善全要素能源效率,在内部方面以提高技术效率为主,而外部方面则要通过环保措施、调整结构、价格机制、吸引外资、强化研发等举措改善不利的环境因素。     

中国建筑业绿色全要素生产率分析——基于30个省份的面板数据

我国作为世界上做大的建筑市场,建筑业在为我国GDP做出贡献的同时,也对我国经济增长的绿色质量造成了一定影响.从绿色全要素生产率角度研究全国及省份的绿色发展,运用DEAP2.1对绿色全要素生产率进行分解分析,主要研究结论:1)地区之间绿色全要素生产率存在差异;2)从全国来看,绿色全要素生产率变化值呈波动下降趋势,其变化与技术进步趋同;3)西部地区绿色全要素生产率的变化值大于1,东部和中部地区小于1.     

房地产投资对绿色全要素生产率的影响——基于空间杜宾模型的实证研究

基于超效率SBM-GML指数模型测算中国绿色全要素生产率的地级市数据，运用空间杜宾模型分别从全国及东、中和西部实证分析房地产投资对城市绿色全要素生产率的空间效应。研究结果显示：(1)城市绿色全要素生产率存在空间溢出效应且表现显著，本地区绿色全要素生产率的提升会促进周边地区绿色全要素生产率；(2)在全国层面，房地产投资不仅对城市绿色全要素生产率的直接效应和间接效应都显著为负，而且对绿色全要素生产率分解出的绿色技术效率与绿色技术进步也存在反向抑制；(3)区域角度，房地产投资对绿色全要素生产率的抑制程度存在区域异质性，对东部地区的直接作用最大，西部最小，对中部地区的间接作用最大，西部最小。     

基于超效率DEA的中国省际能源效率评价

基于全要素投资效率框架,结合能源效率的内涵与特点,构建了以能源消费总量、从业人员总数和资本存量为投入指标、GDP为产出指标的能源效率评价指标体系;基于超效率DEA方法建立了能源效率评价模型,并对我国2000-2010年29省进行了实证研究.结果显示:东部能源效率最高,中部次之,而西部能源效率最低;中国能源效率变异系数先降后升,省际能源效率差距逐渐拉大.与传统的DEA方法相比,基于超效率DEA的能源效率评价模型更具应用优势.     

基于生态学视角的科技人才效能发展程度和产出效率研究——来自我国30个省市的数据

基于生态学视角构建了科技人才效能评价指标体系,通过运用生态位模型和Malmquist指数分析了我国30个省市的科技人才效能的发展程度和产出效率,结果表明,第一,我国东部和中西部地区之间的科技人才效能呈现较为明显的区域性差异;第二,技术进步效率对我国30个省市科技人才效能全要素生产率具有较明显的影响,应该引起重视;第三,从分区域全要素生产率指数的变动情况来看,全要素生产率最高的为中部地区,其次为东部地区和东北地区,最低为西部地区.     

环境约束下中国地区物流业全要素生产率重估及收敛性研究

利用基于方向距离函数的Malmquist-Luenberger(ML)生产率指数方法对环境约束下中国1997-2009年30个省级地区物流业全要素生产率增长及其成分进行了重新估算,并通过技术创新者研究,分析了推动生产可能性边界外移的地区.研究发现:忽视非期望产出的传统Malmquist指数方法会低估物流业技术效率水平、高估物流业技术进步指数和全要素生产率指数.环境约束下我国物流业ML生产率指数年均增长率呈现下降趋势,下降的原因一方面是由于技术效率偏低阻碍了生产率的增长,另一方面是我国物流业技术进步的动力不足所致,物流环境技术创新主要集中于东部和西部地区个别省份,中部地区技术创新水平较低.收敛性检验表明,研究样本期内,全国以及三大地区物流业全要素生产率均存在显著的收敛趋势.     

基于三阶段SBM-DEA模型的中国区域碳排放效率研究

结合非期望产出的SBM-DEA模型与SFA方法,提出基于非期望产出的三阶段SBM-DEA模型,用于对全要素碳排放效率的测算。该模型具有非径向和非角度的特点,而且能剔除外部环境和随机因素的影响,使效率评价更接近实际情况。运用该模型对2000~2012年我国各区域二氧化碳排放绩效进行了评价与分析。结果表明,全国平均碳排放效率不高,但从2006年呈现加速上升趋势,表现了低碳经济良好的发展态势。剔除外部环境和随机因素影响后的碳减排效率将进一步下降。分区域来看,我国碳排放效率呈现出“东>中>西”的格局,且东部的优势有所扩大。基于对投入、产出冗余以及外部环境因素影响的分析表明,提升能源、资本、人员的配置效率,加强东部地区与中西部地区之间的人才和技术交流,有利于提升碳排放效率。
关键词:碳排放效率;三阶段DEA;SBM模型;SFA回归     

人口结构变动对中国能源消费碳排放的影响——基于城镇化和居民消费视角

本文通过引入城镇化及居民消费等因素拓展LMDI模型,解构中国能源消费碳排放变动为碳排放因子、能源强度、消费抑制因子、城镇化、居民消费和人口规模六大效应,并探讨上述六种效应变动对中国能源消费碳排放量变动的贡献率及其作用机理。然后,选择中国30个省份,2003-2012年的面板数据实证分析人口结构变动对区域能源消费碳排放量变动及其分解效应的影响。结果表明:2003 2012年中国碳排放总量增加42.1167亿吨,消费抑制因子效应、城镇化效应、居民消费效应和人口规模效应对碳排放量的影响呈现为正效应,而碳排放因子效应和能源强度效应对碳排放量的影响整体上呈现为负效应,并且居民消费效应对碳排放量变动的影响最大。人口城镇化已成为影响中国碳排放量变动的主要人口因素。较之中、西部地区,东部地区的人口规模效应明显较高,但其能源强度效应则相反,中部地区碳排放因子效应明显高于东、西部地区。现阶段,人口年龄结构、人口教育结构和人口职业结构变动减缓了中国碳排放量的增长,而人口城乡结构、区域经济水平和人口规模变动的影响方向则相反,最后,人口性别结构变动对碳排放量变动无显著地影响。     

中国省际能源环境效率评价及碳减排责任分摊

在碳排放权总量控制目标下,进行中国各省区碳减排责任的分摊,是实现中国二氧化碳减排的首要问题.文章首先基于非期望产出SBM模型对我国各省份的能源环境效率进行评价,探讨中国省际能源效率和碳减排潜力的差异,分析各省区生产无效率的来源;其次从效率最大化视角出发,构建零和收益SBM模型,对碳排放权总量固定条件下的省际碳减排责任进行分摊;再次,综合考虑公平性与效率性原则,选取相关指标,构建多准则决策分析模型,进行公平与效率权衡下的碳减排责任分摊;最后,对不同碳排放权分配方案的优劣进行比较分析,并给出相关政策建议.     

基于超效率DEA模型的中国各地区钢铁行业能源效率及节能减排潜力分析

DEA方法对具有多投入和多产出指标的各个DMU之间的相对效率评价具有独特优势.首先应用超效率DEA模型对2005-2007年间中国各地区钢铁行业的全要素能源效率作出评价,并计算了此间中国各地区钢铁行业的节能减排潜力;然后利用Malmquist效率指数对钢铁行业能源利用效率的变动进行动态分析;最后应用Tobit回归模型对影响钢铁行业节能减排的因素进行了多元分析.     

基于Sampson-Guttorp空间统计方法对我国区域碳排放的研究

减少二氧化碳的排放是减缓气候变化的主要措施之一,而中国作为世界上最大的碳排放国之一,中国的碳排放问题已成为国内外学术界共同关注的焦点.本文从空间的角度,以我国30个省城的碳排放量为研究对象,首先采用Sampson-Guttorp空间统计方法,研究碳排放的空间相关性,然后依据省份间相关程度进行了聚类分析,客观评估我国区域碳排放的特征。结果发现我国各省域之间的碳排放空间上有明显的正相关性,我国碳排放总体上呈现东部高西部低、北部高南部低、局部中北部高西北部低的空间分布格局.     

我国碳排放强度变化的区域影响分析

为分析区域对我国碳排放强度变化的具体影响,运用完全分解模型,从省级区域、东、中、西部等视角对我国碳排放强度变化的影响进行分解分析.结果发现:1)我国碳排放强度总体上呈现下降趋势,由1997年的2.064吨/万元下降到2009年的1.556吨/万元,年均碳排放强度下降2.74%.2)在1997—2009年期间,对我国碳排放强度下降起最大正作用的是黑龙江、辽宁、河北、湖北、上海5个省份、东部地区;3)要促使我国碳排放强度下降,首要监控对象应该是河北、湖北和黑龙江三个省份和东部地区.     

福建省碳排放分布结构特征及影响因素分析

基于福建省6大产业和居民生活消费17种一次性能源,测算了1995年至2012年福建省能源消费和碳排放的总体趋势,分析了碳排放的能源空间分布结构及产业空间分布结构;创新型地将能源结构效应分解为能源消费种类变化效应和能源消费量变化效应,从而对碳排放分解模型进行了改进;并从能源强度效应、能源结构效应、经济发展效应和人口规模效应分解了各因素对福建省生产和生活碳排放的贡献值、变化趋势及相互作用机理.研究结果表明,福建省的碳排放在今后很长一段时间内将继续保持较快的增长趋势,其中经济发展是导致排放量持续增加的主因,能源效率的提高是减少能源消耗和降低碳排放量的重要手段,能源消费结构的调整和优化具有较大的减排节能的潜力.     

基于DEA四阶段的我国工业绿色全要素能源效率测度

为了构建同时包含经济因素和绿色因素的绿色全要素能源效率指标,运用DEA四阶段方法对绿色全要素能源效率进行评价,同时区分内部管理因素和外部环境因素对绿色全要素能源效率的影响程度.实证结果表明:我国总体的能源效率有上升的趋势,在2001-2007年,管理因素起促进作用,2008-2014年的增长由环境条件推动;我国区域和省域间的效率值差异较大,需要分别从内部管理和外部环境两方面进行提升.     

考虑非合意产出的全要素能源效率研究

本文运用1995-2008年中国省域面板数据,选择基于DEA前沿面方法的Malmquist指数模型,测算了不同非合意产出组合的全要素能源效率(TFEE),并对TFEE构成进行分解,检验TFEE收敛性。研究发现,考虑环境因素的不同产出组合的TFEE具有显著差异性;中国1995 2008年TFEE呈现U型演变特征;TFEE的提高主要来源于技术进步的贡献;区域TFEE差异大,节能潜力大;TFEE具有周期性波动演化的复杂特征。     

基于DEA分析的中国科普投入产出效率评价研究

为有效评价中国各省份科普建设的投入产出效率,基于数据包络分析模型,对2012年中国各省份科普投入产出效率进行测算和分析.结果显示:2012年,中国大部分省份科普绩效是有效的,但部分省份表现为无效;且存在地区差异,即东部地区科普投入产出效率较高,中部次之,西部最低;并结合突出问题,提出了具有针对性的政策建议.     

基于灰色Malmquist-DEA的中国粮食生产效率分析

选取全国各省粮食生产指标面板数据,对数据进行灰色拟合处理,采用数据包络分析(DEA)法,测算各区域的粮食生产效率,得到投入产出体系的要素冗余值;同时测算了各区域的全要素生产率,并对Malmquist指数进行分解,分析各区域的效率变化和技术变化趋势.结果显示:东、西部地区粮食生产投入要素大量冗余,要素配置效率不高,中部地区要素利用率较高,要素配置趋于合理;效率变化对全要素生产率的作用不明显,而技术进步是全要素生产率增长的关键驱动因素.