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。     

基于数据包络分析的区域全要素能源效率分析

全要素能源效率指标避免了传统衡量能源效率的单要素指标的局限性。文章采用全要素能源效率指数作为能源效率的衡量指标,基于数据包络分析方法,利用重庆市直辖以来的经济产出、劳动力、资本存量和能源消费等数据,测算了1997～2008年间的全要素能源效率。结果表明,重庆市各年的能源效率处于较稳定的位置,期间共有4年处于相对较优状态。根据实证分析结果,提出了改进能源效率的建议。     

环境约束下中国省际全要素能源效率实证研究

本文运用基于DEA的方向性距离函数方法测算了1998-2007年环境约束下的中国省际全要素能源效率,并对影响环境约束下全要素能源效率的因素进行了实证检验。研究发现:我国全要素能源效率在样本期间整体处于持续下滑状态,其中西部地区下降的幅度最大;东部地区全要素能源效率最高,其次是中部地区,西部地区最低;广东、辽宁、上海、北京、天津和海南6省市均在生产边界上,而云南、新疆、河北和贵州具有低水平的全要素能源效率;人均GRP、外商直接投资、要素禀赋结构、产业结构、所有制结构、能源结构、企业的环境管理能力以及能源价格都对全要素能源效率有显著影响。因此,全面提升经济发展的水平和质量,均衡地区经济发展,弱化当前我国经济高能耗高产出的特点,是提高我国全要素能源效率的重要手段。     

碳排放约束下陕西省全要素能源效率研究

本文引入方向性距离函数,分别运用DEA模型和ML生产率指数,测算分析了陕西省10个市2002-2012年考虑碳排放与未考虑碳排放两种情形下的全要素能源效率及其变动分解规律,发现前者的效率值往往高于后者,关中、陕南、陕北三大区域的能源效率变动基本上趋于一致,环境污染在其中的影响大致相当,技术进步是其变动的主要动力,在此基础上,进一步提出了改变陕西省产业结构布局、调整能源消费结构、推进政府职能转变、坚持走环保清洁型能源利用道路、健全和完善生态环境补偿机制等建议。     

环境约束下我国省际全要素能源效率的测度

本文首先通过松弛的环境DEA技术测算2000-2014年间我国30个省份的全要素能源效率(TFEE),并分析各个省份TFEE的时空演化趋势,研究发现:从2003年开始,各地区能源效率均有不断提高的趋势;2003年以前地区之间TFEE呈现明显的“东—中—西”演变格局,该年之后格局演变为“东—西—中”;三大地区TFEE的差距在逐年扩大.     

中国制造业全要素能源效率研究——基于制造业28个行业的实证分析

本文基于中国制造业28个行业2001-2007年的基础数据,运用非参数数据包络分析的DEA-Malmquist生产率指数法,实证测算了制造业28个行业全要素能源效率,结论认为,中国制造业全要素能源效率总体呈现上升趋势,但行业之间差异显著。全要素能源效率较低的行业主要集中在劳动密集型行业,全要素能源效率较高的行业主要集中在垄断程度较高、进入壁垒较高的行业。技术进步是促进全要素能源效率提高、引起行业间差异的主要原因。Tobit模型回归表明,研发投入、市场竞争、外资进入有利于改进能源效率,企业规模相反。     

黑龙江省全要素能源效率分析

本文运用基于DEA的非参数Malmquist生产率指数法,测算并分解了1978—2008年黑龙江省全要素生产率,并运用规模收益可变的BC2模型测算出其全要素能源效率。研究表明:黑龙江省全要素能源效率水平偏低,平均值仅为0.1909,但呈迅速上升的态势;全要素生产率呈恶化的态势,通过对Malmquist指数分解,可看出这种恶化主要是因为其技术效率出现退化。基于这些结论,本文从降低能源消耗和利用可再生能源两个方面提出了提升黑龙江省能源效率的建议。     

城市群能否提高城市全要素能源效率

以城市群作为推进城镇化进程的主体是推动中国新型城镇化的重要发展战略,而城市是中国能耗最大的区域,研究城市群经济联系程度对城市全要素能源效率的影响具有重要意义。首先,以新经济地理学“中心-外围”理论为依据,通过引力模型对城市群规模密度进行测度。然后以十大城市群2001-2012年的数据为样本,分析城市群规模密度对城市全要素能源效率的影响。结果表明：前者能够显著提高后者,但不同的城市群发展规模和密度会对城市全要素能源效率产生异质性影响。最后,提出加快城市群发展,实现资源优化配置和产业优势互补,从而提高能源效率等政策建议。     

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。     

中国碳生产率与能源效率省际差异及提升潜力

基于面向产出的CRS及VRS的DEA模型,针对2011年我国省际能源效率和碳生产率进行研究。结果表明全国可分为四类地区:高碳生产率高能效地区、低碳生产率高能效地区、低碳生产率低能效地区、高碳生产率低能效地区。四类地区碳生产率提升潜力差异较大。因此,为了提升省碳生产率,各省要充分考虑地区差异,合理设置地区目标。研究结果对于根据地区差异设定不同的能源经济政策具有一定的参考作用。     

经济集聚对全要素能源效率的影响研究

全要素能源效率是能源消费活动中以资本、劳动和能源作为投入要素,将有效经济产出作为产出要素测算出来的能源经济运行效率.经济集聚在不同阶段通过规模效应、技术效应、产业产品结构效应和政策环境效应对全要素能源效率存在非线性关系影响.文章基于2004-2018年中国30个省级行政区的面板数据,采用静态和动态空间面板模型验证经济集聚对全要素能源效率的作用.结论 表明,在经济初步集聚阶段,经济集聚对全要素能源效率有降低作用;在经济深度集聚阶段,经济集聚对全要素能源效率有显著提高作用,并提出通过深化经济集聚发展、加强环境规制来提升全要素能源效率的建议.     

环境规制对中国全要素能源效率的影响——基于省际面板数据的实证检验

环境规制实际上形成提高节能减排效率的倒逼机制,对建设"两型社会"具有不可替代的作用。本文以全国29个省级单位2000-2010年面板数据为样本,测算并对比两种情形下我国全要素能源效率值,利用Tobit模型计算了环境规制对全国和区域全要素能源效率指数的影响。研究发现:(1)环境污染会使全要素能源效率值降低,我国全要素能源效率指数经历了波动和下降两个阶段,区域全要素能源效率值和收敛性存在差异;(2)经济结构和FDI对全要素能源效率影响显著,但影响效果存在区域差异;(3)环境规制相关变量对全要素能源效率影响存在较大差异,根据其回归系数和显著性分为四类(需要加大投入的指标、需要区域差异化的指标、需要完善和优化的指标以及需要审慎选择的指标)。最后,根据研究结论提出了相关政策建议。     

碳交易政策对省域全要素能源效率的影响效应

文章选取中国2001—2019年30个省级层面的面板数据,采用SE-SBM方法测算其全要素能源效率,利用回归控制法和中介效应模型量化碳交易政策对试点省域的影响效应与作用路径。研究发现：(1)全国平均全要素能源效率约为0.50,有14个省域的效率处于波动上升趋势,有16个省域的效率处于波动下降趋势,试点省域的效率均值由2001年的0.75提升至2019年的1.05。(2)碳交易政策在不同程度上提高了北京、重庆和上海的全要素能源效率,但是碳交易政策对天津和广东的全要素能源效率提升不显著,对湖北的全要素能源效率产生负向作用。(3)碳交易政策主要作用于产业结构、技术创新及能源结构等方面,进而提升全要素能源效率,其中产业结构、技术创新对北京、重庆、上海具有正向中介效应,能源结构调整对北京的全要素能源效率存在负向效应。     

不同视角下中国全要素能源效率动态演变与收敛性分析

文章利用跨期DEA和当期DEA两种方法,从不同视角分析了中国全要素能源效率演变趋势和收敛性特征。研究表明,在统一边界下中国全要素能源效率呈现了"先下降、再上升"的U型变化趋势,而当期能源效率却出现了"先上升,再下降"的拱形变化趋势,两者出现了背离现象,究其原因,应与技术落差比例在分析期间的变动趋势密切相关。从收敛性特征来看,对于不同的边界构建方法,各区域的能源效率收敛特性也有所不同。     

中国城市能源效率差异特征及影响因素分析

本文运用1995—2006年中国210个主要地级市的面板数据,首先采用DEA模型测算了城市全要素能源效率,然后分析了城市全要素能源效率差异特征,结果显示,城市能源效率变动趋势呈现四个较为明显"倒U型"特征,城市间差距扩大转折点出现在2000年左右,而地区间城市差距存在一定的趋同性。城市能源效率水平并不稳定,低效率高投入城市将是节能减排的重点。本文最后采用Tobit模型分析了资源禀赋、平均气温、产业结构、技术水平及各类政策因素与能源效率之间的关系,回归结果说明,应区别对待不同因素在不同条件下引起能源效率变化的影响。     

异质性视角下广东省工业行业能源效率及影响因素研究

使用SBM模型测算广东省2012—2018年37个工业行业的能源效率,分析技术效率和纯技术效率对能源效率的影响;采用模糊C均值聚类方法将37个工业行业按能源效率聚类为高、中、低三个能效组;通过Tobit回归模型研究了能源价格等影响因素对不同能效水平工业行业能源效率的影响作用。研究结果表明：（1）广东省工业行业整体能源效率偏低,能源效率在不同工业子行业中呈现两极分化现象,低能效行业的能源效率存在较大的提升空间;（2）广东省各工业子行业能源效率的技术效率和纯技术效率水平不高,多数子行业能源效率的提升主要依赖于纯技术效率;（3）能源价格对广东省工业行业的能源效率产生正向影响,环境规制、经济发展水平、城市化水平和产业聚集程度均对广东省工业行业的能源效率产生负向影响,同一影响因素对高、中、低三个能效水平的行业组能源效率的影响作用具有异质性。     

资源环境约束下我国全要素生产率研究

从区域空间关联视角出发,将资源环境约束纳入全要素生产率分析框架中,测度了我国29个省级地区2001-2011年全要素生产率的变动及其区域非均衡性,并在此基础上构建空间计量模型对影响全要素生产率的因素进行了实证研究。研究发现,各省区普遍处于环境无效率状态,资源环境约束下我国全要素生产率总体呈现较为明显的"增长效应"及空间非均衡性,能源消费结构、要素禀赋等因素对全要素生产率有不同程度的影响。     

中国农业全要素用水效率及其影响因素分析

借鉴全要素用水效率的测度思路,运用超效率DEA方法和Tobit模型展开农业全要素用水效率的测度及影响因素分析,研究发现:全国农业全要素用水效率呈先降后升再回落走势,东、中、西部呈递减格局,且西部显著低于东、中部;年降水量、农产品进出口以及供水结构中地下水所占比例与农业用水效率均呈较显著的正向关系;人均水资源量与用水效率呈负向关系,表明丰水地区需加强节水措施;在灌溉费与农业全要素用水效率关系上,全国、东部和中部模型结果与西部模型结果表现不一,但灌溉费与每亩灌溉水量呈显著的负向关系,表明灌溉费的节水效应是显著的,也意味着水价政策的节水效应将促进节约水量流向用水效益更高的用水户,进而提高整体的农业用水效益。     

我国钢铁行业全要素能源效率实证分析——基于省际面板数据

基于DEA的非参数分析,对我国钢铁行业28个省份在1992～2008年间的全要素能源效率（TFEE）的变化进行了测算,并按七大经济区对我国钢铁行业全要素能源效率的区域差异和节能潜力进行了分析。结果表明：（1）目前我国钢铁行业能源利用效率提高潜力巨大;（2）能源调整量主要集中在中部、大西南、大西北三大经济区;（3）我国钢铁行业的全要素能源效率与区域经济的发展水平呈现“U型”关系,钢铁行业规模递增效应对钢铁行业全要素生产率的促进作用在集约型扩张阶段才能凸显出来;（4）技术进步是影响钢铁能效的主要原因。