基于三阶段DEA模型的福建省能源碳排放效率与影响因素研究

摘.要:在促进经济社会发展的同时要减少CO2排放量,关键在于如何提高CO2排放效率。本文首先以1994—2017年福建省24个经济单元为研究对象,在全要素框架下利用三阶段DEA模型实证测算了福建省各年份的能源CO2排放效率;其次为进一步探究影响福建省碳排放效率的因素,利用OLS回归模型对其因素的影响程度进行研究。研究发现,受环境变量和随机误差影响,1994—2017年碳排放效率值被高估,可能是受调整前比较有利的外部环境和相对较好的运气水平所致;2009、2012—2017年效率值被低估,主要是因为纯技术效率值的增加,对福建省技术条件优越性的充分利用。而OLS回归结果表明,三产产值比重的增加以及提高政府影响力是促进碳排放效率的关键因素;所有权属性是抑制碳排放效率的决定因素;人均GDP和人口密度均为抑制碳排放效率的因素,但影响效果不显著。根据以上分析结果,有针对性地提出相关政策建议来提高福建省能源碳排放效率。     

中国东部沿海地区工业碳排放效率时空演化特征及影响因素

中国东部沿海地区是我国重要的工业集聚地,提高东部沿海地区工业碳排放效率,对于推动东部沿海地区低碳可持续发展具有重要意义。本文将包含非期望产出的方向距离函数模型与DEA窗口分析法相结合,构建工业碳排放效率测度体系,并测度分析2003—2019年中国东部沿海地区工业碳排放效率时空演化特征及其影响因素。研究表明：(1)2003—2019年中国东部沿海地区工业碳排放效率总体较高,呈现波动上升态势;(2)2003—2019年东部沿海地区工业碳排放低效率城市数量减少,中效率、高效率城市数量增加,高效率集聚区由长三角地区上海、苏南、浙北以及粤东、粤西转向两广交界、龙岩—丽水一线;(3)2003年东部沿海地区工业碳排放效率类型以中效率低碳排放量、高效率低碳排放量、低效率低碳排放量为主,2019年以中效率低碳排放量、高效率低碳排放量、中效率中碳排放量为主;(4)与东部沿海地区工业碳排放效率呈显著正相关的因素由大到小依次为环境规制、对外开放水平、工业集聚水平;呈显著负相关的指标由大到小依次为工业规模、工业所有制结构和工业结构。东部沿海各地区由于工业化发展阶段不同,工业发展特征各异,影响因素也存在差异。     

河南省工业生产影响因素及效率分析

使用Pearson相关性分析工业生产因素之间的关联性,采用数据包络分析方法对河南省工业生产效率进行分析.研究结果显示,河南省工业投入存在过剩现象;工业效率存在一定的周期性,而周期性产生的原因为投入的"滞后性";工业就业人数对工业生产影响较大,能源投入和固定资产投入对工业产值的影响在逐渐降低,工业固定资产投入的增加会导致工业就业人数的增加,但其呈现边际递减规律;在DEA无效的年份中,工业固定资产投入调整值呈现上升趋势,工业就业人数调整值趋于平稳,工业能源投入调整值整体下降.     

安徽省地区工业企业创新效率研究

在剔除环境因素和随机干扰项的情况下,采用三阶段数据包络分析(DEA)方法对2012—2015年安徽省地区工业企业的创新效率进行估计。研究结果表明:在剔除地区发展水平、研究人员素质、政府扶持、企业规模和地理位置等环境因素之后发现,纯技术效率被低估,规模技术效率被高估;皖南、皖中地区工业企业创新效率整体水平比皖北地区高,皖北地区创新效率具有提升空间;其中合肥、滁州、芜湖、宣城和铜陵工业企业总体创新效率相对水平高,而淮北、宿州和阜阳工业企业总体创新效率相对水平低,创新效率水平有待提高。     

西北地区农业碳排放效率及影响因素研究

作为农业大国，农业农村是我国实现碳达峰、碳中和目标的重要碳减排领域，农业碳排放影响着生态文明建设和经济可持续、高质量发展。基于西北5省份2011—2019年农业碳排放测算数据，分析西北地区农业碳排放现状及特征，并运用SBM-Undesirable模型、LMDI模型评估农业碳排放效率和影响因素。结果表明：2011—2019年西北5省份农业碳排放总量呈现先上升后下降趋势；化肥、地膜、牛、羊造成的碳排放量占比达到86%,是西北地区农业碳排放的主要来源；各省份农业碳排放结构不同，碳减排侧重点也有所差异；碳排放效率地区差异明显，青海、宁夏两省份的农业碳排放效率高于其他3省份，均值达到0.95左右；农业生产效率、产业结构和乡村人口对西北地区农业碳排放具有抑制作用，而农业经济水平是导致西北地区农业碳排放量增加的最主要因素。最后提出创新发展低耗能农业机械，培育低碳、高产农作物品种，加强农膜补贴等建议。     

工业碳排放量影响因素的实证分析

增强清洁技术改造能力和控制工业碳排放量,是促进产业绿色发展的关键.本文围绕环境规制和技术进步对碳排放的影响,在达成节能减排共识的背景下,基于因子分析建立了工业碳排放的回归方程,并根据工业碳排放量的VAR模型,运用Granger因果检验法、脉冲响应函数以及方差分解法,实证分析了各个变量间的动态交互作用.结果表明环境规制对工业碳排放量的抑制作用高于技术水平,并为促进工业企业的绿色低碳发展提出了第三方污染治理、加强环境规制力度、重视技术创新能力的建议.     

山东省城市工业碳排放效率时空演变及驱动因素研究

提高碳排放效率是保证工业经济发展关键。基于2008—2017年山东省17个地级及以上城市的面板数据,采用随机前沿模型实证分析山东省市域层面的工业碳排放效率。研究表明:各城市工业碳排放效率总体处于较高水平,但整体波动呈下降趋势;按效率均值将其划分为四个层级,各层级间工业碳排放效率存在显著异质性,其中临沂、济宁等鲁西南城市碳排放效率最低;进一步分组研究表明,高效率城市存在高度城市化发展与节能减排的矛盾问题,应积极采取城市开发边界设定等措施,而产业结构转型与优化升级是提升低效率城市碳排放水平的关键因素。     

2007—2016年中国省域碳排放效率评价及影响因素分析——基于超效率SBM-Tobit模型的两阶段分析

利用超效率SBM模型,对中国30个省级行政区(未包含西藏自治区和港澳台地区)2007—2016年的碳排放效率进行实证分析,并运用Tobit模型探究影响碳排放效率的因素.结果表明,省际碳排放效率分布不均衡,北京的碳排放效率居全国首位.全国整体碳排放效率自2007年起小幅度下降,2015年后略有提升.从四大区域来看,居碳排...     

中国区域创新集群发展效率研究

运用空间计量原理将中国大陆划分为十大区域技术创新集群,并通过三阶段DEA法剔除环境因素以及随机误差的影响,对2005-2009年十大区域技术创新集群技术发展效率进行研究。研究结果表明:中国形成了较为明显的区域技术创新空间集群,并且有继续强化的趋势;近几年大陆十大技术创新集群整体综合技术发展效率表现良好,高端集群与中低端集群之间技术差距也在逐年降低;虽然我国整体纯技术创新效率正逐年提升,但受到技术资源配置不均衡影响,我国中低端集群技术创新发展效率并未达到理想水平。     

上海市碳排放影响因素的灰色关联分析与预测

为给上海市降低碳排放量提供有益参考,同时给中国城市低碳发展作示范,通过灰色关联分析法研究了上海市2000—2011年碳排放量与经济增长水平、人口规模、产业结构、能源结构、能源强度的关联度,并详细分析了各影响因素对上海市碳排放量的影响.同时运用基于正弦函数变换的GM(1,1)模型对上海市碳排放量进行了预测,预测结果表明了上海市加大节能减排力度的紧迫性.最后,针对研究结果,结合上海市实际情况,给出了降低上海市碳排放量的具体对策和路径.     

煤炭型城市工业碳排放对驱动因素的响应研究

以平顶山市为例,探讨了煤炭型城市工业碳排放的影响因素,及工业碳排放对其影响因素地动态响应特征.根据扩展的Kaya恒等式将影响工业碳排放地因素分为能源碳强度、能源利用效率、产业结构和经济发展四个因素.用脉冲响应函数分析工业碳排放对自身及四个影响因素冲击地动态响应,用方差分解模型定量分析工业碳排放自身和四种影响因素地贡献度.结果显示,能源碳强度和能源利用效率的冲击效应值为负,工业产值占比地冲击效应类似于正弦曲线,GDP和工业碳排放自身的冲击效应为正.工业产值占比对工业碳排放的推动作用最大,接下来依次为工业碳排放自身因素、能源强度、GDP、碳排放系数.     

基于能源类碳源估算的湖南省碳排放分析

采用能源消费带来的排碳量作为一个地区的排碳量,从碳排放总量及其与经济增长的关系、碳排放效率、碳排放结构、各产业煤消耗总量等对湖南省碳排放现状进行分析.结果表明:湖南碳排放总量较多,呈上升趋势,在中部8省处于中下等水平;湖南碳排放效率先减少后增加,略低于东部,高于中部、西部及全国平均水平;湖南碳排放主要以煤碳排放为主,占能源消费总量的65%;第二产业对煤和石油消耗最多,第三产业煤消耗最少;2005年3个产业煤排放急剧增加,可以通过调整产业结构,增加第三产业的比重,形成节能型增长方式.     

中国交通运输碳排放影响因素研究——基于双层次计量模型分析

构建中国交通运输碳排放总量层次和强度层次影响因素模型, 使用Johansen协整分析和误差修正模型等计量模型进行实证分析。研究结果表明, 交通运输碳排放主要受经济发展水平、交通运输结构、运输装备能效水平、运输组织水平和基础设施密度等因素影响。实证结果显示, 国内生产总值、铁路运输占比、乘用车燃料消耗量、百人电话拥有量和公路路网长度对交通运输碳排放影响的弹性系数分别为0.74%, -2.60%, 2.01%, -0.68%和0.17%。因此, 在经济正常发展情景下, 提升铁路等低碳运输方式的比例, 推进降低传统汽车燃油消耗水平, 推广纯电动汽车等新能源汽车, 加快智慧交通发展, 有助于控制交通运输碳排放水平。     

新型工业化背景下的工业水资源利用效率指数测量及其影响因素分析

以新型工业化发展的内涵为指导,利用云模型构建工业水资源利用效率指数模型及其经济推动、技术进步、用水调控、生态规制、社会保障5个因素的测量体系,并结合关联函数对工业水资源利用效率指数进行分析.历史时序分析结果表明,尽管工业水资源利用效率在1997~2014年间存在短期波动,但整体上保持上升趋势,且具有较大提升空间;横向测量结果表明,区域之间的工业水资源利用效率存在较大差异性,其空间优化配置亟待提高;未来驱动分析表明,工业水资源利用效率有望进一步提升,但仍存在影响其发展的局部因素,如科技创新及其成果转化效率低下、水资源消耗速率较高与规模偏大、废水治理能力与监控能力不足等,并成为后期提高其效率的驱动力.     

中部地区碳排放现状及影响因素分析

利用碳排放公式计算了2000—2008年中部6省的碳排放量,对比了各省碳排放量差异。根据Kaya公式探析了中部地区碳排放影响因素,揭示了人口、人均GDP、能源强度及能源结构对中部碳排放的影响,提出了中部地区降低碳排放的主要对策。     

基于STIRPAT及解耦模型的河北省碳排放影响因素分析

运用解耦模型分析了2007年—2014年河北省的解耦状态:从增长性耦合到弱解耦,在波动中实现了强解耦.运用STIRPAT模型分析河北省碳排放影响因素,利用灰色模型GM(1,1)预测河北省2015年—2022年碳排放量,结果显示:产业结构对河北省碳排放影响最大;煤炭消费量、人均GDP、城镇人口占比、人口数对河北省碳排放量有促进作用,能源价格和研究与发展经费支出对河北省碳排放量的影响系数较小;能源结构、能源强度对河北省碳排放量有一定的抑制作用.GM(1,1)模型预测结果显示:应当重视河北省碳排放量的发展趋势,正视低碳发展的压力,通过调整各影响因素实现河北省低碳经济.     

基于DEA的高家镇耕地利用效率及其影响因素研究

以高家镇2009年农业年报数据为基础、9个行政村为评价单元,建立耕地利用效率评价体系,运用DEA-Tobit两步法,对评价单元耕地利用效率及其影响因素进行研究.研究结果表明,高家镇耕地利用效率整体不高,且各村耕地利用效率存在显著性差异;造成耕地利用效率差异的因素各不相同;人均种植业收入、有效灌溉面积保证率、夏秋收粮食种植比例、耕地复种指数、劳均耕种面积等因素对耕地利用效率存在显著性影响.     

基于DEA—Tobit模型的中国省际能源效率影响因素分析

结合能源效率的内涵与特点,构建以能源消费总量、从业人数以及资本存量为投入指标,GDP和环境影响（非期望产出）为产出指标的能源效率评价指标体系;用超效率DEA方法建立了能源效率评价模型,并评价了2003—2010年我国30个省市的能源效率．运用Tobit模型对我国能源效率的关键影响因素进行了计量分析,结果表明：第二产业占GDP的比重与能源效率负相关,技术进步、经济发展水平、进口依存度与能源效率正相关．