全要素能源效率与环境污染关系研究

能源与环境问题已成为世界焦点,回顾文献发现,已有研究大多单独从能源或环境问题进行分析,对能源与环境特别是能源效率与环境污染之间关系的研究较少。能源效率与环境污染之间存在着密切的联系,对两者关系进行更为深入、全面的研究显得十分必要。本文首先利用DEA方法和环境污染治理成本法分别测算了我国1989-2007年的全要素能源效率和环境污染经济损失;在初步评判两者关系的基础上,进一步通过协整和ECM模型得到本文的结论:我国的全要素能源效率与环境污染经济损失之间存在长期均衡关系,前者是后者的Granger原因;同时,全要素能源效率的短期波动对于降低环境污染经济损失具有明显的作用,这种作用大于长期波动的影响。这意味着全要素能源效率的提高对减少环境污染具有重要作用,节能减排目标的实现离不开能源效率的作用。     

山东省工业能源效率及其影响因素研究

通过产业结构调整、产业升级提高能源效率,实现节能减排对区域经济意义重大。本文以山东省工业全要素能源效率为研究对象,首先从理论上构造了能源效率随机前沿理论模型,并利用2006-2013年山东省37个工业行业面板数据和贝叶斯估计方法对理论模型参数进行估计,随后测算出各行业全要素能源效率值并进行聚类分析,最后构造Tobit模型对工业部门能源效率的影响因素进行实证研究。研究表明:1能源和资本投入对产出的结果显著为正,而劳动力数量对产出的影响为负,说明工业行业存在劳动冗余;2应进一步开发具有较高能源效率的化工、机械、装备制造业、食品加工业等主导产业,特别是应围绕海洋产业,以海洋化工、海洋生物医药等为重点实现传统产业升级;3企业规模、对外开放程度、外商投资水平、技术创新与能源效率显著正相关,而国有及国有控股企业占比与能源效率显著负相关,因此,山东省工业能源效率的提高需要进一步推进"国退民进"改革,扩大对外开放程度,充分发挥技术创新的作用。     

长三角地区全要素能源效率变动的实证分析

基于DEA-Malmquist生产率指数,采用1992-2010年长三角地区能源消费与经济增长数据,实证测算了长三角地区全要素能源效率,并且进行全要素能源效率变动的分解,发现能源效率的变化趋势。实证结果显示:从时间维度看,1992-2010年长三角地区全要素生产率的水平是上升的。从TFP指数的进一步分解可以看出,技术进步指数上升,技术效率没有变化。因此,长三角地区全要素能源效率主要依赖于技术进步驱动,并且表现为阶段性波动,这与国家加大节能减排力度、区域产业结构调整、经济发展方式转变有关。从区域看,上海全要素能源效率指数最高,浙江次之;江苏全要素能源效率表现为负增长。基于以上分析提出一些对策和建议,包括加快能源技术进步;加快产业结构升级和转型,提高第三产业比重、加快产业转移和加大清洁能源和新能源的使用;加快体制创新,充分发挥市场机制的作用。     

城镇化率、要素禀赋对全要素碳减排效率的影响

基于超越对数生产函数,并运用产出距离函数建立以资本、劳动力和能源为投入要素,以GDP和CO2排放为产出要素的随机前沿模型,分别测度全国30个省区1995-2010年期间全要素CO2的排放效率。在此基础上,从城镇化水平、要素禀赋、人口规模、产业结构、技术因素等五个维度出发,运用Tobit面板模型对影响全要素碳减排效率的因素及其显著程度进行了实证分析。主要结论表明,从全国层面看,城镇化率、资本深化程度与全要素碳减排效率均呈非线性影响关系,随着城镇化率的提高、资本的逐步深化,碳减排效率经历了先下降后上升的趋势;能源密集度本身对碳减排效率无显著作用,但对城镇化水平促进碳减排效率提高有放大效应;人口规模的减小、二产占比的下降与能源强度的降低均会促使碳减排更有效率,人口规模因素对碳减排效率的影响系数为0.049,略高于产业结构因素和技术因素,相关系数分别是0.030 6和0.014 2。进一步将全国样本按照要素禀赋异质性分为资本密集型省区、能源密集型省区、劳动密集型省区,对三个子样本的回归结果显示只有能源密集型省区的城镇化率与全要素碳减排效率之间在5%的显著性水平上存在相关关系。由以上结论得到的启示是,政府面对国际碳减排和全面推进城镇化建设双重压力下,要注意从不同省份要素禀赋的异质性出发,通过建立碳市场等措施倒逼能源型省份控制城镇化进程;疏通资本密集型省区资源向节能资源研发部门流动的通道;充分发挥劳动密集型省区的人口红利作用和第三产业对第二产业的挤出效应。     

中国区域环境效率与环境全要素的研究——基于包含R&D投入的SBM模型的分析

资源环境对我国经济增长的硬约束已开始显现,鉴于此我国亟需向创新驱动增长模式转型。本文基于研发驱动理论,构建了包含研发投入的SBM模型,测算了我国区域的环境效率和环境全要素增长率,并借助Tobit模型对区域环境全要素生产率的影响因素进行了实证分析。研究表明:1东部地区传统要素和创新要素的利用效率均高于中、西部地区,但三大地区传统要素的无效率来源有差异,东部地区主要来源于资本,中部主要来源于劳动力,西部主要来源于能源;2中部地区全要素增长率最高,西部次之,东部最低。东部地区技术进步对环境全要素增长率的贡献最大,效率改善对中、西部地区环境全要素增长率的贡献最大;3经济发展水平与区域环境全要素生产率呈"U"型关系,产业结构、能源结构与区域环境全要素生产率呈负向关系,对外开放水平与区域环境全要素生产率呈正向关系。RD来源和RD结构对区域环境全要素生产率的影响具有地区差异性,其中东部地区企业研发投入的驱动作用较大,并应提高基础研究投入。而中西部地区政府研发投入的驱动作用较大,并应强化应用研究。     

基于环境效应的中国制造业全要素能源效率变动研究

以2003 - 2008年中国制造业28个行业面板数据为样本,选取行业固定资产净值年平均余额、年末从业人员数和能源消费为投入指标,行业总产值、SO2排放量为好和坏的产出指标,运用非参数数据包络分析的DEA-Malmquist生产率指数法测算了考虑环境效应的制造业行业全要素能源效率指数；并运用Tobit模型研究了全要素能源效率的影响因素.研究结果显示:考虑环境效应的中国制造业行业全要素能源效率总体呈现稳步增长趋势,但远低于不考虑环境污染时制造业全要素能源效率,技术进步是制造业全要素能源效率提高的主要原因；分行业看,重工业行业的全要素能源效率显著高于轻工业行业,且行业内部差异显著；全要素能源效率增长率较高的行业主要集中在垄断程度高、进入壁垒高的行业,增长率较低的行业主要是劳动密集型行业；外资水平、资本深化和市场竞争对轻工业的全要素能源效率有显著正向影响,企业规模的扩大对重工业提高能源效率有积极作用,外资水平提高在一定程度上降低了重工业的全要素能源效率.     

考虑自然资源要素投入的城市效率评价研究——以长三角地区为例

将城市能源、土地与水3种自然资源要素,与资本和劳动一起构成5要素投入模型,采用长三角16市1999-2010年数据,利用DEA和Malmquist指数方法研究了城市静态效率、要素利用效率和全要素生产率,并将结果与仅含资本、劳动2要素投入模型的结果进行对比,肯定了加入自然资源要素对于城市经济增长各种效率评价的合理性和必要性。实证分析结果表明:①根据5要素模型,1999年以来长三角地区城市效率与全要素生产率的提高,主要是规模效率的贡献,但这种贡献在2003年以后逐渐停滞。因此,今后长三角地区上述效率的提高,必须通过切实转变经济增长方式,更多地依靠结构调整和技术进步,而不是盲目地搞规模扩张;②5要素模型中,16座城市三种静态效率的评价结果较2要素模式更为集中在80%以上的效率区间,这一方面较为客观地反映了长三角地区经济发展比较均衡的现状,另一方面也为未来长三角地区生产力的合理布局提供了重要的参考和依据;③长三角区域5种投入要素都存在不同程度的浪费,其中尤以能源的浪费最为严重;④从动态效率的角度看,由于各个城市在自身规模、产业结构以及技术能力等方面的基础条件不同,因此全要素生产率的变化及其来源存在较大区别。对此各地政府应该有清醒的认识。     

能源环境约束下中国区域工业效率分析

目前,我国工业化进程进入中后期阶段,资源短缺、环境污染成为制约工业发展的主要瓶颈。由此,国家把建设资源节约型、环境友好型社会放在工业化、现代化发展战略的突出位置,在考察工业经济增长时,能源环境因素就不容忽视。为此,本文采用数据包络分析方法,引入方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数法对能源和环境因素约束下的我国2001-2009年区域工业效率和绿色全要素生产率进行了考察,对区域之间考虑环境因素的全要素生产率和不考虑环境因素的全要素生产率进行了比较。研究结果表明,我国工业全要素生产率逐年提高,其中技术进步的作用显著高于效率提高;非期望产出的引入在一定程度上降低了我国工业的投入产出效率,不考虑能源环境约束过高的估计了我国工业经济的增长;在年份变化上,循环经济和新能源发展卓有成效,考虑能源环境约束下的区域工业全要素生产率逐年提高;在区域比较上,东部地区工业不仅在技术和投入产出效率方面领先于中部和西部地区,在污染治理方面也领先于中西部。     

湖南全要素能源效率及其影响因素分析

本文在湖南2005-2012年地市级面板数据的基础上,使用基于DEA的全要素能源效率测度模型,测算各地市(州)的全要素能源效率水平,并分析了影响湖南全要素能源效率的主要因素。测算结果表明:2005-2012年间,湖南全要素能源效率呈上升趋势,但各地市(州)之间存在较大差异。能源效率影响因素分析结果显示:产业结构、对外开放和技术进步等变量具有显著的负向影响,信息化程度和城镇化水平具有正向影响。因此,湖南应通过优化产业结构、提升招商引资质量、强化高新技术产业内涵,及不断推进信息化和城镇化建设等措施来提高全要素能源效率。     

我国全要素能源效率及其收敛性

传统单要素能源效率测度指标,只是能源投入与产出之间的关系,无法测度其他的投入要素组合对于能源效率的影响,忽略了GDP产出是由能源与资本、劳动力等相互可替代的要素投入共同组合的结果,具有比较明显的缺陷。而DEA模型可以综合考虑能源、资本和劳动因素以测度我国能源效率。本文采用中国大陆29个省市的面板数据,运用基于投入导向的规模报酬不变DEA模型,分析比较了1995-2006年各个省份、全国整体及三大区域的全要素能源效率。其结果表明我国地区全要素能源效率由西到东逐步提高,且全国和三大区域的能源效率在1999-2002年间有所波动,但总体均呈现出上升的趋势。通过进一步对全国整体及东中西三大区域进行全要素能源效率收敛性的分析,发现我国整体和东中部的能源效率呈现向一个稳态收敛的发展趋势,而西部则有微弱发散的趋势。     

城市创新能够驱散雾霾吗?--基于空间溢出视角的检验

中国多城市群大范围持续遭遇雾霾等空气环境问题,不仅严重影响着人民生活健康,同时成为制约中国社会经济发展的主要瓶颈。创新驱动作为引领发展的重要源泉,是治理城市雾霾的重要手段。因此,本文利用2004—2016年中国地级市PM_2.5浓度、创新等数据,基于STIRPAT模型,通过空间计量方法在同时考虑空间横向维度及时间纵向维度下就中国城市创新对雾霾的影响进行了实证分析,并进一步从城市创新对雾霾的动态效应、作用距离阈值等多个角度进行了稳健性检验。实证结果表明:①中国城市雾霾污染呈现明显的空间溢出效应和高排放俱乐部集聚特征。②中国城市创新具有积极的减霾作用。从横向空间维度来看表现为积极的空间溢出效应,但存在一定的有效距离阈值。从纵向时间维度来看,减霾效应整体存在边际递减态势。③交通便利化及能源效率的提高有效抑制了城市雾霾污染的加剧,以煤为主的能源结构仍是城市雾霾污染加剧的一大诱因。基于上述事实,本文提出以下政策建议:中国在城市雾霾治理过程中应实施科学规划,布局联防联控。防止城市"单边"治霾努力成果被周边城市的"泄漏效应"所削减;聚集创新要素,打造创新型城市引擎。在城市群内部形成创新竞争、合作机制,创新重塑城市群发展模式以缓解城市雾霾污染;考虑到城市创新对于雾霾治理红利存在边际递减态势,除上述减霾渠道外,治霾政策仍需坚持从源头着手,优化产业、能源结构,促进能效、路效提高,最终成就美丽城市。     

资源型城市环境规制的经济增长效应及其传导机制——基于创新补偿与产业结构升级的双重视角

对于中国多数资源型城市来说,改善生态环境与促进经济增长是当前面临的重要任务。一些研究认为治理环境污染可能加重"遵循成本",进而不利于经济增长;也有研究认为环境规制会通过"创新补偿"效应,增进当地产品竞争力,弥补企业成本负担并促进经济增长;此外,还有研究认为环境标准提高有助于区域产业结构升级,进而带动经济增长。为验证中国资源型城市环境规制对经济增长的影响及其传导机制,本文基于2004—2014年资源型城市数据,以样本城市GDP为被解释变量,以工业污染治理设备运行费用为解释变量,进行了面板数据实证分析,并观察了科技行业人员比重和第三产业比重的中介效应。结果显示:(1)资源型城市工业污染物治理对GDP总量和人均GDP的影响均显著为正;(2)在环境规制与GDP(或人均GDP)的正向关系中,科技行业人员比重的提升起到了部分中介作用,即存在显著的创新补偿效应;(3)除了传统观点看到的创新补偿效应,污染治理对产业结构的积极影响也在二者正向关系中有重要的中介作用,而且比创新补偿效应的作用更显著。本文的结论是,资源型城市环境规制未对经济增长造成不利影响,主要是由于经济资源从效益不佳的工业企业流向了第三产业,同时工业部门自身的创新潜力也已逐步凸显。因此,面对经济社会持续发展的压力,资源型城市要取得经济增长与生态环境的双赢,应当强化污染治理成本对企业技术进步的倒逼机制,进一步实现创新驱动发展,同时要构建多元产业体系,促进资源型行业与现代服务业的有效对接和深度融合。     

全要素生产率框架下的城市资本要素生产率分析

已有的文献基本上都是关注全要素生产率的研究,很少在全要素生产率的框架下识别每一种投入要素对经济增长的贡献和影响。本文在Chang et al 2012年提出的ISP方法的基础上,突破了其模型规模报酬不变的限制,采用投入导向的SBM模型对Luenberger生产率指数进行改进,在全要素生产率的框架下测算资本、劳动力和土地要素的生产率指数,识别每一种投入要素对全要素生产率的贡献和影响。经研究发现,城市全要素生产率变化主要是资本要素生产率驱动的,提升城市全要素生产率的关键是提升资本要素生产率。本文还从经济发展水平、城市规模、产业结构、市场化程度、人力资本积累、政府规模、投资率、财政科技支出、FDI、基础设施建设等多个方面分析了影响城市资本要素生产率的因素。研究结论主要有:11998—2013年间,中国城市全要素生产率累计下降了23.03%,其中资本要素生产率累计下降了60.71%,不同区域、不同层级、不同类型城市的资本要素生产率存在明显的差异;2城市规模、市场化程度、人力资本积累、FDI资本存量和投资率是影响城市资本要素生产率的主要因素,其中,规模较大的城市占据各方面的优势,能够更好地改进资本要素生产率。市场化的推进和人力资本积累有利于资本生产率的改进,符合经济发展的一般规律。FDI资本存量通过技术溢出效应和示范效应等能推进东道国技术进步和生产率提高;3投资率与资本要素生产率负相关,印证了Krugman随着投资率走高会出现资本边际报酬递减以及资本要素生产率下降的问题的观点;4第二产业占比与资本生产率正相关,而第三产业占比与资本生产率负相关,说明当前中国的居民消费结构层次总体上还比较低,强制推进二三产业间的结构升级只能造成供需结构匹配程度更低、愈加损失效率。短期内中国产业结构升级的方向应该为第二产业内部的调整升级。     

环境约束下长江经济带全要素能源效率的时空分异研究——基于超效率DEA模型和ML指数法

基于超效率DEA模型和ML指数法,考察长江经济带1999~2013年全要素能源效率。实证研究结果显示:研究期内,环境约束下的长江经济带全要素能源效率年均下降2.9%,而不考虑环境因素的全要素能源效率年均下降幅度仅为0.4%,污染是导致能源效率损失的重要因素;长江经济带整体层面全要素能源效率的发展演变基本呈"双峰一谷"的"M"形分布,表现为两个"上升—下降"周期,而省际和上中下游全要素能源效率的演变特征迥异;从空间差异看,省际全要素能源效率差异远远大于上中下游差异,但近年来这种差异均有不同程度的缩小。未来长江经济带发展必须践行生态文明发展战略,保证发展的可持续性,同时加强能源、环保等领域的合作,促进长江经济带全要素能源效率发展的协同进步。     

中国的能源工业及其污染防治

能源工业是我国的基础工业,也是经济发展的战略重点,同时又是重要的污染源。由于我国能源以煤炭为主,所以能源工业的污染主要是煤的开采利用带来的。因此,应当把煤炭开采、利用造成的污染作为防治重点,从节能降耗、提高燃烧效率、改善能源结构、消除煤炭开采、利用中产生的污染等几个方面入手,从根本上解决能源工业的环境问题,努力处理好经济发展和环境保护的关系,实现能源与环境的协调发展和经济的持续增长。     

Impact Factors of Energy Productivity in China: An Empirical Analysis

This article developed a decomposition model of energy productivity on the basis of the economic growth model. Four factors were considered which may influence China’s energy productivity according to this model: technology improvement, resource allocation structure, industrial structure and institute arrangement. Then, an econometric model was employed to test the four factors empirically on the basis of China’s statistical data from 1978 to 2004. Results indicated that capital deepening con- tributes the most (207%) to energy efficiency improvement, and impact from labor forces (13%) is the weakest one in resource factor; industrial structure (7%) and institute innovation (9.5%) positively improve the energy productivity.     

山东各地市经济发展环境评价研究

为评价山东各地市的经济发展环境。采用《2003山东统计年鉴》中的数据及专家打分资料进行因子分析，得出由地市经济运行环境、地市社会发展环境、地市制度政策环境、地市自然环境和地市资源环境五部分构成的地市经济发展环境评价指标体系。并根据评价得分。将山东各地市划分为3个梯度：(1)青岛、济南得分在0．7以上，为第一梯度，有良好的地市经济发展环境；(2)淄博、东营、烟台、威海、潍坊得分在0分以上。为第二梯度，经济发展环境较好；(3)其他地市为第三梯度。经济发展环境较差。文章最后分别对各梯度地市提出改善经济发展环境的策略。     

Technological innovation paths toward green industry in China

With the environmental carrying capacity reaching its limits and the decreasing margin benefits of traditional production factors, the green transformation and green development through technological innovations has been a major direction for the future development of Chinese industries. However, the characteristics and heterogeneities of various types of industries call for different approaches regarding technological innovations. How to choose the most effective mode of technological innovation according to the characteristics of a certain industry has been a key issue. This paper measures the green total factor productivity of 32 industrial trades using the Slacks Based Measure(SBM)-DDF method. The effects of three innovation modes in the green transformation of industrial industry, including the independent innovation(Ⅱ), the technology introduction(TI), and the government support(GS), are empirically analyzed based on industry heterogeneity. Results indicate that the green total factor productivities of different industries show significant differences if taking into account the energy input and the undesirable output of pollutant emissions. The green total factor productivities of traditional high input,high pollution, and high energy consumption industrial trades were significantly lower than those with obvious green features. The year of 2009 is a leap year for the industrial green transformation in China. For resource-intensive industries, the II and the GS are the important ways to achieve green transformation. For labor-intensive industries, the TI is the best path to achieve green transformation, while for technology-intensive industries, the II is the primary driving force for the promotion of green developments. In addition, the innovation-compensating effect of the current Chinese environmental regulations to the resource-intensive industries has been revealed. Improving the overall scale and the industrial concentration of the industries is also beneficial for the green transformation of the industries.     

天津市工业行业全要素能源效率变动的影响因素分析

天津市作为一个典型的工业城市,工业行业能源效率水平决定了其能否完成"十二五"期间单位生产总值能耗比"十一五"末下降18%的国家节能降耗考核目标。正确把握影响工业行业能源效率变动的因素是天津市寻求节能降耗途径的关键。本文以1998-2008年天津市工业行业的能源消耗面板数据为样本,通过引入非参数Malmquist生产率指数,从技术进步、纯技术效率和规模效率指数角度分析天津市工业行业全要素能源效率变化情况,并运用Tobit模型估计工业化水平、工业内部结构、技术进步、产权结构、政府影响力、进出口贸易和能源消费结构等要素对工业行业全要素能源效率变化的影响程度。研究表明:1998-2008年期间,天津市工业行业间的能源效率差异显著,整体全要素能源效率不断提高,技术进步是其提高的主要原因,但技术效率表现为负增长;工业化水平、技术进步、进出口贸易和能源消费结构的调整对工业行业能源效率的提升具有不同程度的促进作用,但重工业和国有经济比重的增加及政府对能源市场的干预对能源效率的提升起负向作用。因此,天津市工业行业能源效率的进一步提高,需要大力开发、推广和使用先进技术及设备,加强对外开放力度,降低重工业和国有经济比重,充分发挥市场调节能源配置的优势。     

基于DEA Malmquist指数二次分解模型的江苏省旅游产业效率时空演变及影响因素

旅游产业生产效率是衡量旅游资源合理利用与旅游经济发展水平的重要依据。基于DEA Malmquist指数二次分解模型，对2000~2015年江苏13个地市旅游产业效率的时空演变特征及影响因素进行探究。结果显示：（1）2000~2015年全省旅游全要素生产率总体上有所上升，但上升幅度不大，年平均值为1020；空间分布上，旅游全要素生产率水平呈现明显的地区差异性, 南部城市普遍高于北部城市，东部城市优于西部城市。（2）各地市旅游全要素生产率增长主要归功于技术进步变化，其中，规模技术进步变化是影响各地市旅游全要素变化的最主要因素，纯技术进步变化次之，纯技术效率变化和规模效率变化对旅游全要素的影响最小。（3）面板回归结果表明，产业结构、对外开放水平、经济发展程度、交通、劳动力是各地市旅游产业生产效率变动的主要影响因素。因此，不同地区应采取不同的旅游发展政策，推进旅游产业技术进步，大力提升旅游产业生产效率。 关键词： DEA Malmquist指数；二次分解；旅游产业效率；江苏省