黄河流域能源效率时空演化及影响因素研究

提高全要素能源效率是实现黄河流域高质量发展的关键所在。运用包含非期望产出的超效率SBM模型、GML指数模型和空间探索性分析方法,测度了黄河流域9省区1999—2020年的全要素能源效率及其时空演化特征。考虑因变量为截断数据的特性,构建了包含经济发展水平、产业结构、能源结构、人口规模、环境规制5个驱动因素的面板Tobit模型,检验了其对黄河流域全要素能源效率的驱动效应。结果表明：黄河流域全要素能源效率值较低,上、中、下游依次递增,地区差异明显。技术效率对全要素能源效率的抑制作用明显高于技术进步的带动作用。从空间角度看,上游地区主要以低低集聚为主,下游地区则以高高集聚为主,四川和内蒙古存在由高低集聚向低低集聚演化的趋势。从驱动因素角度看,经济发展水平显著正向影响黄河流域的全要素能源效率,能源结构恰恰相反。并且各因素对上、中、下游地区的作用机制各不相同。     

环境规制对中国全要素能源效率的影响研究——基于省际面板数据的实证检验

本文选取2003～2017年中国30个省级行政区域面板数据为样本， 基于超效率DEA模型和Malmquist指数， 运用Tobit 面板数据处理方法， 研究环境规制与我国各地区全要素能源效率之间的关系。结果显示： （1） 我国全要素能源效率平均水平整体呈下降趋势， 技术水平下降是主要原因； （2） 区域全要素能源效率不均衡， 东部地区最高， 西部最低； （3） 用各种指标度量的环境规制对全要素能源效率的影响基本一致， 均有利于提升全要素能源效率。     

我国制造业上市公司技术效率与技术进步实证研究

本文运用非参数的Malmqusit生产率指数法研究了2001—2005年期间中国制造业上市公司全要素生产率的水平及其变迁情况,并对其子行业和地区分布特征进行了探讨。同时对那些影响制造业上市公司生产率的主要因素进行了剖析。实证研究表明,中国制造业上市公司全要素生产率年平均增长1．9％,相对比较低,呈现出波动性特征。制造业上市公司全要素生产率的增长主要是由技术进步和效率改善共同引致的;开放程度比较高的行业,生产率也比较高,而高度垄断以及开放度低的行业如石油加工及炼焦业的生产率就比较低。东、中、西部地区制造业上市公司全要素生产率存在差异,东部最高,中部和西部次之,年均增长率分别为2．7％、1．7％、0．4％。股权集中度、企业盈利能力和企业年龄与制造业上市公司技术效率以及生产率的提升显著正相关,而股权制衡度、控股股东的性质与制造业上市佘司技术效率以及生产率的提升并不显著;企业年龄与上市公司技术进步没有必然的关系,而企业规模对对制造业上市公司技术进步有显著影响。     

中国全要素能源效率评价与解构——基于“管理—环境”双重视角

本文应用DEA四阶段模型,将全要素能源效率(TFEE)解构为全要素能源管理效率(TFEME)和全要素能源环境效率(TFEEE),对2005—2009年中国省级区域的能源效率现状、成因与提升路径进行了实证分析。研究表明:我国全要素能源效率总体上仍处于较低水平,能源节约潜力大约为能耗现值的30%至40%;管理无效率和环境无效率是能源低效的共同成因;现阶段能源效率提升主要依赖于外生环境改善,内源性管理效率提升的动力不足;TFEE、TFEME和TFEEE均表现出明显的区域不平衡特征,东部领先、西部落后;产业结构、教育程度、开放程度和基础设施是区域全要素能源环境效率的关键影响因素;北京、天津、上海等应着重改善区域能源管理能力,江西和宁夏应重点优化外部环境,河北、山西、吉林等应从管理和环境两个层面双管齐下。     

中国全要素能源效率及区域差异研究——基于BCC 和Malmquist 模型

中国各区域间能源经济发展不平衡。本文选用劳动力、资本存量、能源作为投入指标，各省实际GDP和环境污染物作为期望产出和非期望产出， 利用DEA - BCC 模型和 BCC - Malmquist 指数对中国全要素能源效率进行测算， 并对我国四大区域全要素能源效率进行对比分析。结果表明， 考虑非期望产出的能源效率普遍低于不考虑非期望产出的能源效率， 其测算结果更加准确； 中国能源全要素生产率变化在整体上呈现递减趋势， 相较于规模效率， 技术效率对全要素生产率变化影响更加明显； 能源效率在空间变动形式上呈现较大差异， 由高到低依次为： 东部沿海地区、东北地区、中部地区、西部地区。为提高中国整体能源效率， 各区域必须根据其发展状况制定契合能源供给侧结构性改革的政策。     

我国对外开放机场的动态生产效率研究

本文利用数据包络分析法和Malmquist生产率指数对我国对外开放机场2001—2005年的生产效率及其变动情况进行总体评价,并利用Tobit回归模型对影响机场生产无效率的因素予以识别。研究发现:我国对外开放机场总体上生产效率较低,纯技术无效率是其主要成因;东部地区对外开放机场生产效率最高,依次为中部、西部和东北地区;枢纽机场生产效率明显高于非枢纽机场;机场全要素生产率总体上呈现逐年改善的趋势,主要源于综合技术效率变动和技术进步的双重作用;跑道长度、候机楼面积、每架次飞机完成的货邮吞吐量、区域经济发达程度、枢纽机场地位以及位于省会及计划单列市均是影响机场生产无效率的重要因素。     

碳排放约束下京津冀都市圈全要素能源效率研究

基于环境DEA技术和方向距离函数,运用投入导向的规模报酬不变的DEA模型,测算了碳排放约束下京津冀都市圈2005～2009年的全要素能源效率,并运用ML生产率指数动态分析了全要素能源效率增长变动及其成分.结果表明:碳排放约束下京津冀都市圈的全要素能源效率及其增长均高于未考虑碳排放约束下的情形;技术进步是碳排放约束下京津冀都市圈全要素能源效率增长变动的主导力量;各城市间能源效率及变动趋势存在一定差异;为因地制宜的制定差异化节能减排政策提供了决策支持.     

基于DEA与Malmquist指数的区域高技术产业创新效率评价研究

科学地评价区域高技术产业创新效率， 对于促进高技术产业持续健康发展并带动区域经济增长具有重要影响。本文采用DEA模型及Malmquist指数分解法， 利用2009～2016年我国高技术产业省际研发面板数据， 测算了我国30个省级行政区域及三大地区（东、中、西部） 高技术产业创新过程中的技术效率、技术进步及全要素生产率增长情况， 并对区域高技术创新效率水平作了聚类分析。研究结果表明：2009 年后， 我国区域高技术产业技术创新效率总体显示出上升趋势， 但是波动较大； 从三大地区来看， 中部地区创新效率高于东、西部地区， 西部地区创新效率最低， 区域创新效率的主要限制因素是纯技术效率不高。本文结论可以为我国区域高技术产业创新活动提供相应启示。     

碳达峰目标下甘肃省能源效率评价及影响因素研究

运用基于非期望产出超效率的SBM模型,测算了西部省份2000—2020年的能源效率,将甘肃省能源效率与其他西部省份能源效率均值进行对比分析,以明晰甘肃省能源效率现状;在此基础上,以甘肃省能源效率测算结果为基础,运用Tobit回归模型,分析了甘肃省能源效率的影响因素。结果表明,西部省份能源效率水平整体较低,在2000年后呈现下降趋势并在2016年后呈现上升趋势,整体之间也存在差异性;甘肃省能源效率相较于西部地区较低,但呈现出较好的增长趋势;经济发展水平、技术进步和环境规制对甘肃省能源效率起正向作用;城镇化水平、能源消费和产业结构降低能源效率。     

基于 DEA 模型的中国省际经济发展效率研究

科学测度经济发展效率是衡量地区经济增长质量的重要手段。本文以省际面板数据为基础,采用窗口分析法以及 Malmquist 指数研究了中国2000～2009年各省份经济发展效率的区域差异与动态演进特征,并将经济发展效率分解为纯技术效率与规模效率,定位了制约我国省际经济发展效率提升的主要因素,将 Malmquist 生产率指数分解为纯技术效率变化、规模效率变化与技术进步,探讨了我国省际全要素生产率变化的来源。实证分析结果表明：无论从静态还是动态层面,考察期内我国各省份、三大区域经济发展效率呈现比较明显的区域差异性,全要素生产率的提升主要依靠技术进步来驱动。     

产业结构合理化对全要素能源效率的影响研究——一个非径向DEA模型分析框架

为研究产业结构合理化对全要素能源效率的影响，本文利用2000～2014年我国省级面板数据，基于非径向DEA分析框架下SBM模型和泰尔指数，分别测算了我国30个省（市、自治区）的全要素能源效率和产业结构合理化指数。运用全面的FGLS估计法进行实证研究。研究表明：我国三大地区的全要素能源效率和产业结构合理化程度存在显著差异，产业结构合理化对全国及三大地区的全要素能源效率均有正向影响，其影响程度存在区域差异。根据研究结论，从产业结构合理化等方面提出相关对策建议。     

基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究

利用我国30个地区1995～2010年的GDP、资本、劳动力、能源和碳排放的数据,运用DEA-Malmquist全要素碳生产率模型,对我国30个地区、东中西三大区域以及全国的全要素碳生产率进行了测算并分解为技术效率指数和技术进步变化指数,最后运用面板数据模型对全要素碳生产率的影响因素进行分析,并提出了政策建议.     

经济转型期间中国工业增长与全要素能源效率

经济转型期间中国工业部门取得了辉煌的增长业绩,在中国工业部门增长的背后是资源和能源的大量消耗。本文从中国工业部门增长的核心入手,剖析中国工业部门35个行业的全要素能源效率。通过构建考虑能源消耗的全要素生产力指数和全要素能源效率的分析框架,本文从四个方面考察了中国工业部门增长与全要素能源效率的关系;一是中国工业部门的生产力与技术变动同全要素能源效率表现之间的关系;二是全要素技术效率与全要素能源效率的比较;三是工业部门的人均增加值与全要素能源效率的U型曲线关系;四是工业部门结构变动与全要素能源效率的关系。     

基于空间计量的我国西部地区能源效率影响因素分析

基于西部地区2000 ～ 2012的面板数据,运用经典计量和空间计量方法,对我国西部地区能源效率影响因素进行实证分析.研究结果表明,空间计量模型在分析该问题时具有较好效果,并且西部地区省城能源效率的提高对邻近省份具有显著的负向效应.分析还发现,第二产业的发展、外商直接投资、研发投入的增加对西部地区能源效率提升有明显的促进作用,能源价格的作用并不显著,而人力资本与能源效率却呈现显著的负相关关系.     

能源消费结构影响能源效率的面板分位回归研究

能源消费结构是能源效率的关键影响因素， 这种影响的大小和趋势可能会随能源效率水平的高低而有所不同， 但条件均值回归并不能反映这些信息。 本文通过数据包络分析对包含非期望产出的我国全要素能源效率进行测算， 使用熵值法衡量能源消费结构均衡度， 并为了正确估计能源消费结构的作用， 加入技术进步、 制度因素和政府影响力三个控制变量， 使用固定效应面板分位回归模型和我国 2000～2016 年省际面板数据进行实证分析。 研究发现， 我国能源消费结构均衡度对能源效率在不同分位点均有正向作用， 在能源效率水平较高或较低的地区， 这种正向影响相对较大； 将我国划分为东、 中、 西三大区域， 研究表明， 东部地区能源消费结构对能源效率的正向影响随分位点增加而变动较大， 中部地区这种正向影响则表现的更加平稳， 而在西部地区， 能源消费结构对能源效率则表现出相对平稳的负向影响。 因此， 我国应该根据区域特点制定合适政策， 通过调整能源消费结构来提高能源效率。     

我国工业污染治理动态效率研究

全要素生产率是动态效率的一种度量。以我国30个省市的工业污染治理投入产出的统计数据为实例,运用基于DEA模型的Malmquist指数方法,测算了2000～2009年中国省际的工业污染治理全要素生产率的变化。结果显示:2000～2009年期间我国工业污染治理全要素生产率增加7.1%,主要来源于技术进步的贡献;省际间的全要素生产率的变动存在较大区域差异,河北省工业污染治理全要素生产率改善最多,而青海省下降最多;工业污染治理全要素生产率的变化和技术变化随时间都呈现U型曲线规律。最后基于实证分析的结果,给出了提升我国工业污染治理效率的政策建议。     

基于环境污染的中国全要素能源效率研究

本文运用1995—2006年中国28个省区市际面板数据,选取基于投入导向的规模报酬不变超效率DEA模型,测算出包含非合意性产出环境污染的中国省际全要素能源效率,检验了中国和分区域全要素能源效率的收敛情况,并基于经济结构和能源因素视角,采用Tobit模型分析了中国和分区域的全要素能源效率的影响因素。研究表明:全要素能源效率同产业结构、产权结构、能源消费结构以及资源禀赋变量呈显著的负相关,与能源价格因素呈弱正相关关系。     

基于 Malmquist 模型的西部地区科技创新效率评价

本文利用 Malmquist 指数对我国30个省市区（除西藏）2005～2012年的科技创新效率进行了分析,并对西部地区科技创新效率进行深度评价。研究发现,西部地区科技创新效率在2005～2012年期间下降了0.7％,科技创新效率明显低于东部、东北部和中部,说明我国科技创新效率与区域分布状况明显相关;从西部地区及各西部各省市区来看,技术进步的下降是引发科技创新效率下降的主要因素。     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

考虑价格因素的中国全要素生产率计算及其影响因素分析 ——基于Global Cost Malmquist和Tobit模型的实证研究

本文将价格因素引入模型中,基于Global Cost Malmquist指数模型估算全要素生产率,基于全要素生产率分解进一步分析我国的资源错配状况及其来源,并采用Tobit模型对全要素生产率尤其是价格效应的影响因素进行实证分析,研究结果表明:现阶段我国全要素生产率增长存在高估问题,技术进步对我国全要素生产率的正向促进作用日趋显著,由价格扭曲导致的资源错配是现阶段抑制我国全要素生产率进一步提高的主要因素,同时技术进步和价格扭曲加剧了地区全要素生产率差异;对外直接投资、出口贸易和金融发展提高了全要素生产率增长,改善了资源错配,而市场分割和工业占比则起到抑制作用;东部和西部地区的对外直接投资、中部地区的出口贸易以及西部地区的金融发展水平会显著改善地区价格扭曲程度。基于以上研究,提出加快资源配置市场化改革、培育开放的市场化动力、激发金融市场活力、优化产业结构等政策启示。