碳排放约束下我国全要素能源效率测算及影响因素研究

基于松弛变量超效率模型(SUPER-SBM-DEA)对碳排放约束下的我国全要素能源效率进行测算,并构建计量模型对全要素能源效率的影响因素进行实证分析。研究结果表明:我国不同地区的全要素能源效率存在较大的差异,东部地区全要素能源效率最高(0.565)、中部地区次之(0.473)、西部地区能源效率最低(0.408);我国全要素能源效率主要受外商直接投资、出口规模、固定资产投资、产业结构、能源消费结构、人力资本、政府干预能力、市场化程度等因素影响。其中,外商直接投资、出口规模、产业结构、能源消费结构、人力资本、市场化程度等因素对全要素能源效率具有正向影响,但固定资产投资和政府干预能力对全要素能源效率具有负向影响,这些因素在东中部地区对能源效率影响具有明显的区域差异,"污染避难所"在中部地区得到验证,但在东西部地区并不成立。     

我国农业全要素能源效率及其影响因素分析

运用DEA方法,测算了我国30个省份2003~2012年农业全要素能源效率,并运用Tobit模型对其影响因素进行分析。结果表明:(1)农业全要素能源效率由东向西依次递减,存在着较大的地区间差异;考察期内除西部地区呈现出小幅波动上升外,东、中部地区以及全国整体农业全要素能源效率均出现不同程度恶化。(2)影响因素中:农民收入水平、有效灌溉面积、经济发展水平、农业增加值地区占比、农业科技研发对农业全要素能源效率提高有显著促进作用;要素投入规模、财政政策则阻碍了农业全要素能源效率的改善。     

环保视角下中国省际全要素能源效率分析

将全要素框架下的总能源效率分为经济型能源效率和环境型能源效率,并在经济与环境并重的前提下对DEA模型进行了设定,计算了2005—2011年期间我国29个省(自治区、直辖市)的总能源效率及两类能源效率。结果表明:在考虑环境的重要性后,样本省区的全要素能源效率呈下降趋势;环境保护的低效率使得中部地区的全要素能源效率均值明显小于西部地区;河北、山东、四川和山西4省的节能潜力最大,4省的节能减排量合计占中国总节能减排量的30%以上。     

低碳经济下中国区域全要素生产率的收敛性研究

发展低碳经济是中国应对日益严峻的能源紧张和气候变化的必然选择。考虑各区域在能源约束和碳排放下的全要素生产率显得日益重要。根据低碳经济的要求和特征应用Malmquist生产率指数法对我国29个省份及东中西三大地区低碳全要素生产率变动情况进行了实证分析。研究表明,考虑低碳因素后中国的全要素生产率增长率得到增加;低碳全要素生产率的变动由技术进步率的变化主导,低碳技术效率变化对低碳全要素生产率的影响有限;西部地区不存在绝对收敛,东部地区和中部地区存在较明显的“俱乐部收敛”,我国总体及东中西三大地区都存在明显的条件收敛趋势。     

碳排放约束下农业全要素能源效率增长及收敛分析——基于Malmquist-Luenberger指数分解

采用2000—2014年30个省份的面板数据,运用基于SBM的方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数,对碳排放约束下我国及东部、中部、西部各区域的农业全要素能源效率进行测算和分解,并对其收敛性进行检验。研究发现:(1)2000—2014年全国及三大区域的碳排放约束下农业全要素能源效率年均增长率分别为1.15%、1.91%、0.43%和0.98%,相比无碳排放约束下的效率均出现了不同程度的下降,表明农业非期望产出的过度排放对农业能源利用造成了一定的效率损失;(2)考察期内,碳排放约束下中国各地区农业全要素能源效率均取得了不同程度的增长,但该增长主要由农业技术进步推动,农业技术效率却出现了不同程度的恶化;(3)碳排放约束下,全国以及东部、中部、西部地区的农业全要素能源效率既存在绝对β收敛,也存在条件β收敛,说明不同地区在朝着各自稳定水平发展的过程中出现了落后地区的追赶效应。     

碳约束下新疆全要素能源效率研究

本文基于2000~2012年的省际数据,运用不变规模报酬的多阶段DEA方法测算了西部大开发战略实施以来新疆在无碳约束下和考虑碳约束下的全要素能源效率并对二者进行了比较,然后运用Tobit回归模型对影响新疆碳约束下的全要素能源效率的因素进行了实证分析。     

环境规制下全要素生产率逆转拐点的空间效应*——基于省际工业面板数据的验证

工业是污染排放和能源消耗的主体,环境全要素生产率受环境规制影响,进而对工业的可持续增长有一定制约。本文采用2001-2012年中国各省份（西藏除外）工业行业的面板数据,基于Malmquist Luenberger生产率指数,在考虑环境污染的情况下测算了我国各地区工业行业的环境全要素生产率,避免了全要素生产率高估的问题;并构建空间计量模型,考虑空间相关性和异质性的影响,在控制了资本劳动投入比、地区经济发展水平、企业规模、所有制结构、外资结构等变量因素影响的基础上,实证检验了环境规制与全要素生产率的关系。实证结果表明：东部、中部和西部三大区域环境规制的强度和工业行业的环境全要素生产率之间呈现“U”型关系。随着环境规制强度不断增强,全要素生产率先降后升,而且东部地区要早于中部、西部地区达到拐点。在达到拐点以后,东部地区的全要素生产率对环境规制变动的反应要强于中、西部地区,东部地区的边际全要素生产率更高。     

产业结构变迁对全要素能源效率的影响研究

为研究产业结构变迁对全要素能源效率的影响,利用2000—2015年我国省际面板数据,基于Moore指数和非径向DEA分析框架下SBM模型,分别测算我国30个省份的产业结构变迁程度和全要素能源效率,并运用Tobit模型进行实证检验。测算结果表明:东部的产业结构变迁程度高于中部和西部,东部全要素能源效率升幅最大,中部变化较为平稳,西部过去十多年不升反降。实证研究表明:产业结构变迁程度对全国及三大地区的全要素能源效率有正向影响,但这种影响在中部不显著。稳健性检验证明回归结果基本可靠。基于研究结论,提出了促进产业结构升级及提高全要素能源效率的相关对策建议。     

节能减排约束下中国绿色经济绩效研究

基于中国经济发展过程中资源环境约束的日趋强化,本文在构建基于产出角度的SBM-Undesirable模型基础上,从效率视角对节能减排约束下中国绿色经济绩效进行研究。主要结论有:考察期内节能减排约束下中国经济增长平均效率不容乐观,仍有17.8%的提升空间;效率较低的省份全部为西部省份,但效率较高的省份未必全部为东部省份,个别西部省份在一些年份均处于生产前沿;中国经济增长效率区域差异明显;优化产业结构、提高能源效率、增强环境治理强度及能力对经济增长效率具有显著促进作用;现行能源结构对经济增长效率具有显著抑制作用;各因素对不同区域经济增长效率的影响有所不同。在经济发展过程中应优化产业结构、提高能源效率、改善能源结构、加强环境治理,促进经济增长效率改善,同时,减排约束指标不能实行"一刀切"。     

碳排放约束下中国全要素能源效率及其影响因素研究

通过测算碳排放约束条件下的中国省际全要素能源效率,以及运用面板数据模型对全要素能源效率的影响因素进行实证分析,发现在样本期内,中国省际全要素能源效率较低,年均约为0.503,由高到低依次为东部(0.580)、中部(0.497)和西部(0.422)。FDI、出口、市场化进程、人力资本、能源消费结构对省际能源效率具有显著的正向影响,投资和政府干预则会产生显著的负向影响。分区域来看,区域间经济发展的不平衡,导致8种因素对能源效率的影响有着明显的区域差异。分阶段考察显示,8种因素对能源效率的影响又呈现出阶段性差异的特征。因此,因地制宜、因时制宜的政策才是提升我国全要素能源效率的有效手段。     

考虑环境因素的中国电力能源效率测度与改进

在界定全要素电力能源效率概念的基础上,构建了考虑环境因素的非径向全要素电力能源效率DEA模型。利用相关数据,从省际、区域两个层面对我国30个省(自治区、直辖市)的电力能源效率进行测度分析。结果显示:在全国30个省(自治区、直辖市)中,只有14个省区的电力能源效率是有效的,且这些省区不存在电力节能潜力;北京、天津、上海三大城市的平均电力能源效率最高,西部地区的该均值最低;我国省际电力能源效率存在显著的区域性差距,且4大区域的电力能源效率存在一定的梯度差距;对省区进行投入、产出调整,可使全国的电力消费量缩减6309.08亿千瓦小时。最后提出提高我国电力能源效率的政策建议。     

资本市场促进技术创新的效率研究——以西部地区为例

在运用Malmquist指数的基础上,笔者测量了我国西部地区12个省市资本市场促进技术创新的全要素生产率(TPF)、技术效率变化指数(TECH)以及技术进步率指数(TPCH),比较和分析了西部地区各省市资本市场促进技术创新的效率水平。运用12个省市的专利和资本市场融资面板数据建立回归方程进行验证,发现各省市资本市场在促进当地创新效率方面还不均衡;资本市场发展较好以及技术创新潜力较大、需求较高的地区,资本市场融资投入对技术创新的全要素生产率也较高。     

低碳约束下中国全要素生产率的时空演变——基于Sequential Malmquist-Luenberger生产率指数分解方法

在全要素框架下运用基于连续前沿的Malmquist-Luenberger生产率增长指数方法,估算了1987—2009年中国28个省(自治区、直辖市)的低碳全要素生产率、技术进步和效率改善,对中国低碳全要素生产率的总体发展、区域差异进行实证分析。然后,利用核密度估计,对累积相对低碳全要素生产率增长、累积相对技术进步和累积相对效率改善做分布动态演进分析。结果表明:考察期内中国整体的低碳全要素生产率趋于上升,但上升幅度逐渐减小;东、中、西三大区域的低碳全要素生产率存在显著差异,呈东高西低的增长格局;东、中部地区的低碳全要素生产率提升是技术进步和效率改善共同推进的结果;西部地区的低碳全要素生产率提升仅靠技术进步驱动,效率改善存在退步迹象;省际间的低碳全要素生产率呈一定程度的"俱乐部收敛"特征,技术进步有明显的"追赶效应"。     

中国省际能源效率差异及其影响因素分析

我国东、中、西部三大地区能源效率呈现明显的"东高西低"现象,能源利用效率高的省份几乎都集中在东南沿海地区,能源利用效率低的省份主要集中在中西部经济落后地区。技术进步、第三产业增加值比重、能源价格、制度因素等都对东部地区能源效率改进有积极作用,而中部地区同样因素的影响较弱,西部最小;制度因素对西部地区(除广西、重庆、四川外)大多数省份能源效率改进有一定的阻碍作用。     

电力利用效率差异及收敛分析

能源效率方面的问题一直是学术界关注的焦点。本文从电力的角度分析能源效率的差异和收敛。研究发现：我国东部电力利用效率普遍较高,中部其次,西部最低,且西部远低于全国平均水平;在电力利用效率的影响因素分析中,根据面板数据的PCSE估计的结果来看,经济发展水平与电力利用效率正相关,而第二产业产值占GDP比重则与之负相关;地区间经济发展水平缩小会促使电力利用效率差距的缩小,而第二产业产值占GDP比重的标准差缩小则会扩大电力利用效率的差距;只有东部地区存在σ收敛和绝对β收敛,全国、东部、中部和西部均存在条件β收敛,且东部的收敛速度最慢,而西部的收敛速度最快。     

要素扭曲、技术研发与效率损失

运用2008-2016年中国29个地区面板数据，测度资本要素市场和劳动力要素市场扭曲程度，采用基于超越对数生产函数的随机前沿模型，分析要素市场扭曲对我国高技术产业技术研发效率的影响。结果表明：考察期内，我国资本要素市场和劳动力要素市场均呈现显著的反向扭曲，且资本要素市场扭曲程度更高；从全国层面看，两种要素市场扭曲在全国层面均对高技术产业技术研发效率产生抑制作用；分地区看，资本要素市场扭曲对东部地区存在负向影响，对中西部地区影响不显著，而劳动力要素市场扭曲对东中西部地区均有负向影响，且影响程度由东向西递增。反事实计量结果表明，资本要素市场扭曲是造成高技术产业技术研发效率损失的重要原因。     

我国省域全要素碳排放绩效比较研究——基于Malmquist指数分解方法

利用基于DEA的Malmquist指数分解方法,将碳排放绩效纳入全要素分析框架中,对2002—2009年我国29个省区的碳排放绩效进行比较,并分析了全国及东、中、西部地区碳排放绩效的变化规律。实证研究结果显示:"十一五"期间我国碳排放绩效出现了显著提升;三大地区的碳排放绩效存在较大差异,总体呈东高西低的局面;技术进步是东部地区碳排放绩效提高的主要驱动力,中、西部地区碳排放绩效的提升依赖于技术效率的提升,且中部地区的进步速度最显著;大部分省份碳排放绩效的提升依赖于技术效率的提高,技术进步的贡献率还较低,这不利于实现可持续性的低碳发展。     

金融发展能源消费与经济增长关系研究——基于西部地区的实证

本文研究表明,西部地区能源消费对经济增长具有非常明显的正效应,金融发展却不是经济增长的Granger原因。西部地区正处于工业化发展的中期阶段,存在问题较多,因而需要制定相应措施,充分发挥对经济增长的促进作用。在能源消费方面,需要坚持发展低碳经济,实施节能减排措施,引进先进技术与加强自主研发相结合,提高能源加工转换效率。在金融发展方面,需要改变西部地区金融机构的"惜贷"行为,通过金融渠道为西部经济增长注入稳定、长期的资金,并注重低碳金融发展,真正发挥金融对经济增长的支持作用。     

我国区域金融发展差异的比较

通过运用金融相关比率、金融机构信贷比率、金融市场发展指标对我国东、中、西部的金融发展水平进行比较分析,得出以下结论东中西部的金融发展水平不仅表现出绝对差异,而且相对差异较大,中、西部地区落后于东部地区,且在信贷资金运用效率上中部劣势尤为突出。回归分析也证明了金融发展对我国区域经济增长有重要影响。因此,制定合理的金融政策有利于区域金融与经济协调发展。     

Energy Efficiency Convergence in China: Catch-Up,Lock-In and Regulatory Uniformity

This paper examines alternative hypotheses of beta convergence for different measures of energy efficiency. We collect a novel set of prefecture-level data that substantially extend the breadth of the datasets ever used in this literature. GMM estimators are then used to empirically test the national and club convergence of energy efficiency among these prefectures. We find strong evidence for prefecture-level national and club convergence in energy efficiency. In particular, the listed key environmental protection (KEP) prefectures, prefectures in central and western regions and prefectures not listed as resource-based (RB) converge faster than the non-KEP prefectures, prefectures in eastern region and RB prefectures. Sensitivity analyses suggest that these results are robust to alternative measures of energy efficiency and GMM specifications.