中国省际工业全要素能源效率——基于四阶段DEA和Bootstrapped DEA

被引:18
作者
范丹
王维国
机构
[1] 东北财经大学数学与数量经济学院,中国科学院预测科学研究中心东北分中心
关键词
全要素能源效率; 四阶段DEA; Bootstrapped DEA; 外生环境变量;
D O I
暂无
中图分类号
F424 [工业建设与发展]; F224 [经济数学方法];
学科分类号
020205 ; 0202 ; 0701 ; 070104 ;
摘要
将能源和二氧化碳纳入工业企业的全要素能源效率评价体系中,基于四阶段DEA和Bootstrapped DEA方法,在控制了外生环境变量和随机冲击的影响下,对我国2010年中国30个省、市、区规模以上工业企业的全要素能源效率及其分解变量进行了实证分析。主要结论如下:(1)初始D EA模型、四阶段DEA模型以及Bootstrapped DEA模型计算得到的效率得分存在显著差异。不对外生环境变量和随机冲击的影响作控制,得到的全要素能源效率值是有偏的。(2)tobit回归模型显示:各地区工业企业的技术研发投入是全要素能源率提高的有利因素,且对能源和碳排放减少的贡献比例最大;环境保护支出对全要素能源效率影响微弱;国有化程度的提高是全要素能源效率提高的不利因素。(3)剔除环境变量影响后,全国工业企业的平均综合技术效率由0.803下降到0.747,平均纯技术效率由0.825上升至0.951,而平均规模效率则由0.974下降至0.786。规模报酬递减省份均调整为规模报酬递增状态。(4)运用Bo otstr apped DEA对四阶段DEA得到的效率得分进行偏误修正后,所有地区的全要素能源效率得分均有所下降。
引用
收藏
页码:72 / 80
页数:9
相关论文
共 22 条
[1]   基于三阶段DEA模型中国区域能源效率分析 [J].
黄德春 ;
董宇怡 ;
刘炳胜 .
资源科学, 2012, 34 (04) :688-695
[2]   全要素能源效率与中国经济增长收敛性——基于动态面板数据的实证检验 [J].
陈德敏 ;
张瑞 ;
谭志雄 .
中国人口·资源与环境, 2012, 22 (01) :130-137
[3]   全要素能源效率与环境污染关系研究 [J].
李国璋 ;
江金荣 ;
周彩云 .
中国人口·资源与环境, 2010, 20 (04) :50-56
[4]   我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素 [J].
王群伟 ;
周鹏 ;
周德群 .
中国工业经济, 2010, (01) :45-54
[5]   环境管制与中国区域生产率增长 [J].
吴军 ;
笪凤媛 ;
张建华 .
统计研究, 2010, 27 (01) :83-89
[7]   能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展 [J].
陈诗一 .
经济研究, 2009, 44 (04) :41-55
[8]   基于环境污染的中国全要素能源效率研究 [J].
袁晓玲 ;
张宝山 ;
杨万平 .
中国工业经济, 2009, (02) :76-86
[10]   考虑环境因素的省级技术效率排名(1999—2005) [J].
胡鞍钢 ;
郑京海 ;
高宇宁 ;
张宁 ;
许海萍 .
经济学(季刊), 2008, (03) :933-960