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。     

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.     

中国区域全要素能源效率及节能减排潜力分析—基于非期望产出的SBM模型

运用DEA-SBM模型测度了碳排放约束下1999年-2010年中国30省、市、区及四大区域的全要素能源效率,并利用变异系数及K-Means聚类分析考察了区域全要素能源效率的差异,最后对各省份及区域的节能减排潜力进行了测度分析.研究结果表明:不考虑碳排放约束的各省份的全要素能源效率被高估,绿色能源效率总体均值呈现U型趋势;绿色能源效率的区域格局按照由东向西递减.四大区域的变异系数差异较大,均呈现收敛趋势;由聚类分析结果可知处于高效区的省份全部为东部沿海省份;中效区的省份大多是中部省市及东北老工业基地,而西部区域的各省份多数处于低效区;不同省份的节能减排的潜力差异较大,西部区域的节能减排潜力最高,其次为中部和东北部,东部的节能减排潜力最低.     

基于SBM模型的我国省际能源环境效率研究

将SBM模型与四阶段DEA方法结合,研究了我国30个省市地区2004~2012年间省际全要素能源环境效率,同时考察了地区投入与产出松弛量,并对其影响因素进行了深入分析。研究发现:环境约束的影响明显,科学评价能源环境效率必须把环境污染引入全要素能效测度之中;随着时间发展,各省间的效率存在优者愈优、劣者愈劣的两级分化趋势.对松弛量的Tobit回归结果显示:GDP是改善能源环境效率的有利因素,外商直接投资、产业结构以及能源消费结构是其不利因素,技术改进和环境治理对提高效率无显著影响;外部因素差异对能源环境效率有显著地影响,剔除外部因素差异的影响,将使效率能得到有效改善.     

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.     

我国跨境电商上市企业经营效率研究——基于三阶段DEA-Malmquist指数方法

以33家跨境电商上市企业为研究对象,基于三阶段DEA和Malmquist指数模型从静态和动态两个角度出发,对2013-2018年我国跨境电商上市企业的综合效率、全要素生产效率指数及两者的分解效率进行测度并对比分析,同时分析了宏观经济环境、政府干预和企业自身经营情况等因素对经营效率的影响.结果表明:样本企业经营效率存在个体差异,且外部环境对其经营效率具有显著影响;纯技术效率和规模效率参差不齐是导致综合技术效率分化严重的主要原因.基于此,跨境电商上市企业应积极配合政策变化,加强营销能力,及时调整经营规模,以防范宏观经济风险,提高企业经营效率.     

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.     

长江经济带产业结构升级与绿色全要素生产率研究

长江经济带产业结构升级有助于绿色全要素生产率的提升。本文选取长江经济带9省2市2008~2019年样本数据,运用非期望产出的SBM方向性距离函数以及Malmqusit指数,考察产业结构升级及其与能源效率交互对绿色全要素生产率的影响力度,从检验性回归系数看,产业结构升级对提升绿色全要素生产率的作用在上游和下游表现的较显著,而中游不显著。因此,应从因地制宜的产业发展政策出发,积极培育“政企社”合作机制,提升绿色全要素生产率。     

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.     

碳约束下的中国省际电能终端消费——效率测度及影响因素研究

提出包含非期望产出的博弈交叉-Malmquist全要素生产率指数模型,利用该模型对中国2002-2014年30个省份的电力能源面板数据进行电力能源终端消费效率评价,并采用SYS-GMM动态面板模型对其影响因素进行分析。研究发现:(1)我国省际电力能源终端利用效率出现负增长,技术效率变动和技术变动是引发该问题两大因素。(2)我国经济相对落后的西北地区借助技术效率的后发优势,在电能终端消费效率的排序中跻身榜首,其次是华北和东北地区,而华东、华中和南方地区则处于末位。(3)电力能源效率具有传递效应,其前期表现会对现期产生显著影响,此外电力价格、对外开放程度和技术进步对电力能源效率具有正向影响,而产业结构与电力能源效率具有负相关关系。     

基于DEA和Tobit模型的中国光伏企业绿色发展效率研究

可持续发展是人类社会的共同目标,太阳能光伏组件在使用过程中绿色环保零排放,但在制造过程中却要消耗各种能源并产生污染排放,对于光伏企业而言,最重要的目标不仅在于降低产品成本,更在于提高整个产品生命周期内的"环境保护/污染排放"比值.引入CO_2作为光伏企业的非期望产出,运用DEA模型和动态Malmquist指数模型,对中国24家上市光伏企业2008-2014年的相关投入与产出数据进行研究,在此基础上,通过Tobit回归模型分析影响光伏企业绿色效率的因素.结果表明:中国光伏企业各效率值都维持在较高水平;非期望产出的绿色全要素生产率都存在明显下降趋势,表明企业CO_2排放下降,生产过程中能源效率提高;而研发人员占比、高层管理者对环境态度都对光伏企业的节能减排和绿色发展有正向影响.     

政策因素影响下的中国绿色全要素生产率增长研究——碳达峰目标下的仿真模拟

绿色发展是我国经济长期高质量发展的必然选择,绿色全要素生产率是绿色发展质量的核心衡量指标,提高绿色全要素生产率是解决经济发展与资源环境生态问题的关键.为识别“3060”气候目标下政策因素对我国绿色发展质量增长的驱动作用与机理机制,本文开展了面向2030年的中国绿色发展政策仿真模拟,测算了碳达峰目标约束下各情景对应的绿色全要素生产率增长水平.研究发现:我国绿色全要素生产率表现出波动上升的态势,自2019年开始进入稳定增长阶段;单一政策情景中,产业转型升级政策对绿色全要素生产率的提高作用最为明显;组合政策情景中,产业与科技、产业与环境双驱动模式下的绿色全要素生产率进步最快,但产业与科技政策组合在长期具有更强的促进作用.     

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     

基于SBM-DEA模型及Malmquist指数的中国与欧盟航空运输企业能源效率比较研究

航空运输企业是高排放高污染行业,研究其能源利用效率有着重要意义.基于SBM-DEA模型,利用2010年到2015年能源投入与能源产出的相关数据,对中国和欧盟共16家航空运输企业能源利用情况进行分析研究.结果表明,总体看欧盟航空运输企业能源效率优于中国企业;动态Malmquist指数分析结果表明,中国航空企业全要素生产率波动较大,欧盟企业则更为平缓,中国企业的全要素生产率与综合效率变化指数的变动情况基本保持一致,而欧盟企业的全要素生产率则与技术进步变化指数波动保持一致;在不考虑环境因素情况下会高估TFP增长率以及技术进步增长率.中国企业应加大技术投入和管理,才能有效提升能源利用效率及全要素生产率.     

我国粮食生产的技术推进模式及影响机制研究

基于农业生产技术的功能性特征及随机前沿理论,构建可分离柯布-道格拉斯形式生产函数,测算我国粮食生产全要素增长率及其组成成分.实证结果表明,1999-2011年间,小麦、稻谷和玉米作物的全要素增长率普遍较低,其中,前沿技术进步率对全要素增长率具有正的贡献;但技术效率(尤其是M技术效率)在逐年降低,是造成全要素增长率偏低的主要原因.在此基础上,对影响我国粮食生产技术效率变化的因素进行理论分析和实证检验.研究发现,以直接补贴为主的农业财政支出政策对BC和M技术效率提高作用明显,且影响效果最强.粮食生产技术的推广与普及、粮食生产的规模化和专业化对技术效率具有显著正向影响,但市场机制的影响效果并没有显现出来.     

绿色发展与环境治理有效性的评价方法研究——两阶段非径向方向距离函数法

绿色发展已经成为我国经济社会发展的核心理念。本文从全要素的角度建立考核绿色发展与环境治理有效性的评估方法。该方法主要是将经济发展与环境治理看作相互关联的两阶段经济-环境治理系统,并基于两阶段非径向方向距离函数给出了绿色发展和环境治理有效性的数理概念和测算方法。遵循可解释、可解析和可形式表达三原则,构建全要素绩效指数和全要素节能减排指数用于度量绿色发展与环境治理的有效性。研究发现:两阶段经济-环境治理系统技术有效的充要条件是绿色发展与环境治理同时有效。利用该方法对我国2011年30个地区的测评结果表明:我国的绿色发展水平处于初中级阶段,而环境治理仅处于初级阶段。因而,我国的绿色发展和环境治理任重道远。     

基于DEA-Malmquist模型的西北地区能源空间转运格局效率及其变化分析

西北地区有着丰富的能源资源,对其能源空间转运格局进行效率评价及全要素生产率时空演变分析,对推动整个地区的发展有着重要意义.运用DEA中的BCC模型,对2016年西北地区的铁路和公路货运效率进行研究.利用Malmquist指数方法及ArcGIS软件,进一步分析2010-2016年西北地区铁路、公路货运全要素生产率的时空演变和地区差异.研究表明:1)2016年西北地区铁路货运效率总体水平较高,公路中等;存在地区差异性,东部整体高于西部;规模效率决定其有效性.2) 2010-2016年铁路和公路的Malmquist指数整体较稳定,技术进步变化对该指数影响最大.从时空演变来看,2010-2016西北地区铁路货运的Malmquist指数先升后降,地区差异先减小后增大;公路货运的Malmquist指数先降后升,地区差异先减小后增大最后又减小.     

我国省域绿色全要素生产率的增长机制及其时空非平稳性研究

科学分析我国绿色全要素生产率的提升机制,对于制定经济发展提质增效的路径具有重要意义。本文利用SBM-GML指数测算了2000-2020年中国30个省份的绿色全要素生产率,并分别基于全局回归模型(OLS)、时间加权回归模型(TWR)、地理加权回归模型(GWR)和时空地理加权回归模型(GTWR)对其提升机制进行了分析。实证研究表明:我国绿色全要素生产率及其提升机制具有明显的时空非平稳性;在研究期内,人均GDP对各地区绿色全要素生产率的影响以正向为主,影响效应呈现以2010年左右为拐点的U型变化趋势;第三产业占比、研发投入强度及环境规制强度三个因素对绿色全要素生产率的影响具有较强的时空非平稳性,在不同时空下呈现不同的作用方向及作用强度;人均资本存量在大部分省域对绿色全要素生产率呈负向作用;FDI和高等学历人员占比对绿色全要素生产率的增长在大部分区域呈现正向作用,但作用强度在研究期内呈递减趋势。本文认为,为提高省域绿色全要素生产率,中国应继续全面促进经济增长;因地制宜的制定区域产业结构优化目标;放慢资本深化进程;加大力度引进技术型外商直接投资;完善研发投入产出机制,强调创新产出效益;改革人才培...     

全要素生产率和产业结构对能源利用影响的实证分析

本文利用能源消耗模型进行实证分析,结果表明决定能源利用效率的关键因素和长期因素是全要素生产率,全要素生产率的不断提高导致了我国经济快速发展而单位GDP能源消耗不断降低的特殊现象.产业结构对能源消耗有显著的短期影响,当第一产业比例下降或第二产业比例上升时,能源消耗增加。市场化程度、对外开放程度对能源消耗的作用体现在全要素生产率中.2000年后能源消耗重新抬头并不否定全要素生产率的作用,而是缺乏节能意识的负面影响抵消并逆转了全要素生产率的正面作用.     

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.