山东省全要素能源效率及其影响因素分析

能源是人类赖以生存的物质基础,是现代经济增长和发展不可或缺的投入要素。提高能源效率是破解当前经济发展中面临的能源紧缺与环境污染两大困境的必经之路。本文选取基于投入导向的规模报酬不变的超效率DEA能源效率模型,以山东省全要素能源利用效率作为研究对象,运用1996-2010年山东省17地市际面板数据,在生产函数中加入环境污染这一非合意产出,测算出山东省各地市的全要素能源效率,对各地市节能潜力进行评价,并进一步分析了其影响因素,结果发现:目标区间内,山东省全要素能源效率的均值呈不断上升趋势;东中西部地区之间全要素能源效率变化趋势大体相同,但差距较为明显;产业结构、能源结构和对外开放程度同全要素能源效率呈显著的负相关关系,而技术进步的作用并不突出。因此,通过进一步优化产业结构、改善能源消费结构、充分发挥技术创新的作用,能够提高全要素能源效率,降低环境污染。     

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。     

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。     

中国建筑业能源效率省际差异及其影响因素分析

我国建筑业存在着高消耗、高污染和低能效等问题。提高建筑业能源效率、降低能源消耗对实现社会经济的可持续发展具有重要意义。本文以中国区域建筑业为研究对象,在全要素能源效率的框架下,基于30个省份2005-2008年的面板数据,利用DEA方法对各省的建筑业能源效率进行测度和评价。结果表明:不同省份建筑业能源效率存在较大差异,其中黑龙江、上海和浙江效率最高,各年的效率值均为1,内蒙古和山东的效率最低,各年的效率值均不足0.3。在此基础上,本文从能源消费结构、产业发展程度、产业组织特征、辅助产业发展程度和科技水平5个方面选取10个变量,利用Tobit回归模型,分析了各变量对能源效率的影响。结果表明:能源消费结构、产业发展程度、产业集中度、市场化程度和外商投资等是导致能源效率省际差异的主要因素。本文建议,应通过提高电力等高效能源的消费比重、适度调整产业结构、提高产业集中度、加强外资引进等措施来提高建筑业能源效率。     

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。     

中印全要素能源效率比较研究

本文利用数据包络分析法研究了中印两国的全要素能源效率。1995-2009年,中印两国全要素能源效率一直在持续提高,但仍处在较低水平。中印全要素能源效率较低的主要原因可能仅仅是其经济发展水平较低,因而要求中印承担更多减排义务并不合理。中国能源效率比印度更低的原因很可能在于中国能源相对价格较低,而导致中国能源相对价格较低的原因可能在于中国的政府管制。为了提高能源效率,放松管制,提高能源价格,可能是中国不得不采取的措施。     

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

能源效率是促进经济增长、减少能源消费的关键政策参数,研究能源效率与经济增长收敛性关系,对于揭示能源效率在我国地区经济增长中的作用,指导能源发展战略具有重要的理论和实践意义。本文选取1995-2009年中国29个省份的面板数据样本,运用DEA方法测算全要素能源效率,发现全国以及区域能源效率经历了一个先上升再下降的过程,中国省域全要素能源效率差异显著,但总体上各省份之间的差异呈现缩小趋势;将能源效率纳入内生经济增长模型进行实证检验,运用IV、DIFF-GMM和SYS-GMM方法证明中国经济增长条件收敛存在,能源效率系数显著为正,说明能源效率促进中国经济增长和收敛;运用纠偏LSDV估计方法分区域开展实证检验,研究认为,能源效率对东部和中部地区经济增长起到显著的促进作用,由此表明能源效率对经济发达地区作用更为显著。基于此,国家能源效率提升战略重点应放在东中部能源消费集中地区,从而通过节能技术"溢出"效应促进西部地区能源效率的提升,以促进地区经济增长的收敛。     

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.     

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。     

环境约束下中国地区能源全要素效率及其影响因素

当下中国经济发展面临以节约能源消费和减少CO2排放作为主要目标的经济结构转型压力。在能源约束条件下如何提高能源效率实现经济可持续增长,能源效率问题作为研究中国经济可持续增长是必要的且具有十分重要的现实意义。本文基于Metafrontier GML指数方法,构建动态综合的污染强度指标作为非期望产出,测算中国地区2004—2013年28个省份的绿色能源效率,进而对中国区域之间与区域内部技术效应进行分解,并对其收敛性和影响因素进行分析。研究结果发现,中国东部地区技术赶超、创新和领先效应是显著的,东部地区辽宁省技术"领先效应"并不明显,导致该地区能源效率并未有提高;中部地区的技术创新效应不明显,但能源效率均有明显提高;而西部地区只存在技术创新效应,此地区的技术前沿与全国范围的共同技术前沿差距较大,特别是此地资源型地区的技术改进效率不高。其次,通过对能源效率的σ收敛和β收敛进行检验,发现中国地区能源效率在2004—2013年存在σ收敛但是不存在绝对β收敛。再次,对影响能源效率的因素进行回归分析,结果发现技术"赶超效应"、"创新效应"和"领先效应"均对能源效率的提高存在正向作用,产业结构升级和能源价格对能源效率的提高存在促进作用,但是增强环境规制强度会抑制能源效率的提高。这就意味着提高能源效率,对于不同地区需要"因地制宜",特别是对于资源型地区,需加大促进技术创新政策力度,缩小地区技术前沿与全国技术前沿的距离,制定合理的环境规制政策,进而促进能源效率的提高。     

中国省际能源效率差异及其影响因素分析

我国省际能源效率存在较大的差异.要进一步促进能源综合利用,需要在区域层面对能源效率差异形成的因素作更加全面深入的研究,以寻求更加合理有效的促进宏观能源效率改进的理论与方法.本文基于2007年的截面数据,运用能很好地消除各因素间多重共线性的偏最小二乘回归建模,选取了14个变量来代表经济发展水平、产业结构、工业结构、能源消费结构、对外开放程度、投资水平、政府影响力、制度因素、能源价格和地理因素这10个因素,分析了各因素对能源效率地区差异的影响方向和影响程度.研究结果表明,各地区固定资产投资中外商投资比重、工业增加值中高耗能产业比重以及煤炭消费比重的差异是造成能源效率地区差异显著的主要原因.这说明投资水平、工业结构和能源消费结构是造成能源效率地区差异显著的主要因素.要在短期内缩小地区间的能源效率差距,必须严格限制某些地区高耗能行业的过快发展,加强高耗能行业的结构调整,加快淘汰落后产能,大力提升煤炭的使用效率.     

中国农业能源效率动态演变及其影响因素北大核心CSCDCSSCI

践行“绿水青山就是金山银山”理念,推进农业绿色发展必须提高农业能源效率。文章采用1995—2018年中国28个省份的面板数据,基于直接能源和间接能源两个类别核算中国农业能源投入,运用EBM(Epsilon-based Measure)混合距离函数模型测算农业能源效率,利用核密度函数和空间自相关分析农业能源效率动态演变,采用动态面板模型分析农业能源效率影响因素。结果表明:①1995—2018年,中国农业能源投入总量逐年上升,年均增长率为2%,能源投入结构从间接能源为主转变为直接能源为主。中国农业能源效率呈现“先上升-停滞-再迅速上升”的演进趋势,总体上农业能源效率偏低,存在较大提升空间。②1995—2018年,东、中、西部地区农业能源效率年均增长率分别为2.7%、1.9%和1.4%,2018年东、中、西部地区农业能源效率分别为0.81、0.71和0.59,地区间差距加速扩大,中西部地区农业能源效率亟待提升。③1995—2018年,各省农业能源效率出现两极分化且绝对差距扩大。广东、山东、江西、江苏、辽宁、天津等省市农业能源效率提升明显,新疆、贵州、内蒙古等省区农业能源效率恶化。④1995—2018年,中国农业能源效率不存在全局空间相关性,但2010年以来东部地区出现局部“高-高”集聚。⑤能源一期滞后项对农业能源效率有显著正向影响,农业能源效率提升有时滞性。人力资本水平、农民人均纯收入和城镇化水平对农业能源效率有显著正向影响,受灾率、二三产业发展水平、对外开放水平对农业能源效率有显著负向影响。在乡村振兴战略实施过程中,应该以中西部地区为重点,以职业农民培育为关键,着重改善农业生产条件,提升地区间协作水平,发挥二、三产业的带动作用,增强农业防灾减灾能力。     

环境信息披露能提升全要素能源效率吗?——来自城市污染源监管信息公开的准自然实验北大核心CSCDCSSCI

完善环境信息披露制度是推进多元主体协同治理生态环境的一项重要措施。基于此,该研究首先厘清了环境信息披露影响能源效率的理论机制和传导渠道;然后,运用DSBM方法对2000—2018年中国地级及以上城市全要素能源效率进行测算,并以城市污染源监管信息公开指数为准自然实验,运用双重差分模型(DID)对上述作用机制进行了多重检验,结果表明:①环境信息披露政策的有效执行对提升城市全要素能源效率具有显著正向影响,这一结论在进行倾向得分匹配、动态窗口调整、内生性检验、更换能源效率测算方式及排除其他政策干扰等多重情景下依然稳健。②基于城市资源禀赋、城市功能和环境质量差异的异质性分析结果显示,环境信息披露对非资源型城市和衰退及再生资源型城市、非老工业基地城市、SO_(2)污染排放控制区城市全要素能源效率的提升作用更为显著。③环境信息披露政策的有效执行一方面会使得清洁产业替代污染产业,促使区域内产业结构升级,另一方面会推进区域内研发水平和创新能力提升,最终通过“清洁产业替代升级效应”和“节能减排技术进步效应”两条渠道提升城市全要素能源效率。因此,要坚决保障环境信息披露力度和强度,持续推进产业结构清洁化升级,加快实现绿色创新能力提升,不断优化多元主体共同参与的环境治理模式,进而促进全要素能源效率,实现节能减排和绿色发展。     

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。     

中国三大经济区域全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数

三大经济区域能源效率的高低直接决定我国总体能源利用水平.通过研究能源效率与全要素生产率变动的关系,可以较好分析能源效率提高的原因,从丽为全国节能工作提供有益的建议.本文将知识存量纳入生产函数,使用1995-2008三大经济区域的面板数据,选取超效率DEA模型和Malmquist指数法,测算出三大经济区域的能源效率和全要素生产率,并回归分析全要素生产率分解的各指标对能源效率的影响.结果显示:长三角和珠三角区域能源效率普遍要高于环渤海区域;2007年经济危机导致三大经济区域能源效率降低,同时却迫使产业转型,技术进步增长较快.另外,能源效率的改善依赖于全要素生产率的提高,技术进步和技术效率的增长都可导致能源效率的提高,但技术进步由于回弹效应使得影响值较小.据此,本文提出了在分解节能目标时要考虑地区差异、处理经济危机时须防止能源消费反弹等政策建议.     

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。     

中部地区能源效率影响因素的分析模型与案例研究

利用1995～2007年中部地区六省的GDP和能源消费量数据,比较中部六省的能源效率情况,并构建能源效率影响因素的多元回归模型,对存在显著差异的地区进行案例分析。研究的结果表明能源资源较为丰富的地区能源效率较低,影响能源效率的因素有多种,其中经济发展水平、产业结构、原材料价格和能源价格这些因素对山西省的能源效率有显著性影响。为此,政府应转变经济增长方式,降低煤炭产业在GDP中的比例,大力发展第三产业,提高经济发展水平, 深入改革能源价格体系,科学合理地利用煤炭,增加对石油、天然气等其他能源消费的合理需求,以提高能源效率。     

淮海经济区城市用地全要素生产率综合评价与影响因素研究

基于Malmquist指数与收敛性分析对淮海经济区城市用地全要素生产率（TFP）进行综合评价,在此基础上构建Tobit模型研究城市用地TFP及分解效率影响因素。结果显示：(1）2006~2015年城市用地TFP均值在［0.933,1.107］之间波动,年均增长1.9%,技术进步和技术效率均有贡献,但技术进步贡献大,是主要驱动力。(2）城市用地TFP存在σ收敛与绝对β收敛,不存在条件β收敛。提升土地市场化水平能够促进城市用地TFP趋向自身稳态水平,而城市用地空间结构对此具有抑制作用;(3）各因素对城市用地TFP及分解效率影响不同。人口密度对技术效率具有促进作用,城市空间结构对技术效率与技术进步具有抑制作用;外商投资对技术进步与全要素生产率具有抑制作用,而土地市场化水平对其具有促进作用。研究指出促进技术创新与进步,提高土地市场化水平及改善人地关系,规避外商投资风险与优化城市用地空间结构能提升城市用地全要素生产率。     

中国区域创新效率及其影响因素

效率问题是中国科技创新过程中需重点关注的一个问题.本文以1998-2005年中国30个省份的研发面板数据为基础,以专利为创新的产出指标,R&D经费支出和R&D人员投入为创新的投入指标,应用随机前沿模型对各地区创新过程中的效率情况进行了实证测评,并就影响创新效率的环境因素进行了进一步探讨.主要的研究发现有:R&D经费支出和R&D人员投入对创新产出均有显著的正向影响,且R&D人员投入比R&D经费支出具有更高的产出弹性;劳动者素质对区域创新效率的提高有显著的正影响,而产业结构有显著的负影响,这可能与专利并不能全面反映高技术产业创新绩效有关;各地区的创新效率呈明显上升的趋势,且与地方经济发展结合越来越紧密;区域创新效率有收敛的趋势,后进地区的追赶效应明显.本文结论为国家及地方创新工程建设提供政策参考.     

中国省际环境全要素生产率及其影响因素分析

改革开放以来中国经济取得到了快速发展,但与此同时,我国很多环境污染指标在世界排名也显著提高。那么中国的经济增长是否是造成环境污染的原因?经济增长对环境一定是有害的吗?也就是环境库兹涅茨曲线在中国是否存在?围绕着这些问题国内外学者进行了大量有益的探讨。但是很多文献都是利用人均收入和人均排放关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。这种方法的缺点是没有认清这两者都是生产过程的产出,是生产过程中的投入导致产出的结果。忽略生产过程中的投入和产出组合的效率变化,只研究两个产出之间的关系会影响传统的环境库兹涅茨曲线检验基础,也妨碍环境效率影响因素的识别。正是循着这个方向,很多学者构建了一个综合的环境绩效指标。通过研究环境绩效指标与人均收入之间的关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。基于此,本文利用中国30个省份1997-2011年经济增长和污染排放数据,利用考虑环境的数据包络模型研究了环境全要素生产率指数及其分解。研究发现:考虑环境因素的全要素生产率指数年均增长2.94%,环境全要素生产率指数的增长主要来自技术进步指数。影响环境全要素生产率指数的空间面板Tobit回归模型表明,人均收入对环境全要素生产率增长产生正向的作用,这表明经济发展水平越高,经济与环境的协调性越好。人均收入的平方项系数为负,表明环境全要素生产率的库兹涅茨曲线存在。对外开放水平高导致环境全要素生产率的下降。技术进步始终是环境全要素生产率增长的积极原因。