采用1990-2016年統(tǒng)計數(shù)據(jù),采用考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型對中國工業(yè)能源利用效率進行了測算,運用協(xié)整檢驗、向量誤差修正模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解方法,對中國工業(yè)能源效率的影響因素進行了實證分析.研究結(jié)果表明,1990-2016年間,中國工業(yè)能源效率呈現(xiàn)出逐年提升的趨勢,研發(fā)強度、市場開放程度、能源結(jié)構(gòu)和能源價格等影響因素和能源效率之間存在長期均衡關(guān)系,對能源效率的提升均具有顯著影響,其中能源結(jié)構(gòu)、研發(fā)強度和能源價格對能源效率的作用程度相對較大.基于誤差修正模型,采用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法對各個影響因素對能源效率的短期效應(yīng)進行了分析,結(jié)果表明,能源結(jié)構(gòu)、研發(fā)強度和能源價格對短期工業(yè)能源效率的提升具有較大的促進作用.最后,根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議. 

【文章來源】：數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2020,50(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

圖３中可以看出，研發(fā)強度的一個正向沖擊會給能源效率帶來正面的沖擊，在第１期??

??最大值??ｎｙｘｌ??％??０．５６１３??０．３１６２??０．２０７３??１??ｙｆｑｄ??％??０．４６１??０．１５２９??０．２７６９??０．７１５２??ｓｃｋｆ??％??０．６６３１??０．０９１７??０．４５４??０．７９３８??ｎｙｊｇ??％??０．９２２６??０．０２１９??０．８６７??０．９４９??ｎｙｐｒ??％??４．０７６２??２．０１１２??１??７．１０４７??ｌｄｓｈ??萬元／人??１１．１５１７??８．２３５９??０．９０１??２６．１５９７??圖１變量時間趨勢圖?圖２變量一階差分趨勢圖??ＡＤＦ和ＰＰ單位根檢驗如表３所示，從表３單位根檢驗結(jié)果可以看出，所有變量的自然??對數(shù)序列都是不平穩(wěn)的，但是它們的一階差分在５％顯著性水平上都是平穩(wěn)序列．??表３各變量單位根檢驗結(jié)果??ＡＤＦ檢驗?ＰＰ檢驗??變量??是否平穩(wěn)??檢驗值概率值檢驗值概率值??ｌｎ（ｎｙｘｌ）?－０．７８５６?０．８０５６??Ｉｎ（ｙｆｑｄ）?－０．８３５８?０．７９１９??Ｉｎ（ｓｃｋｆ）?－２．３９９７?０．１５１５??Ｉｎ（ｎｙｊｇ）?１．３０９４?０．９９８??Ｉｎ（ｎｙｐｒ）?－１．１５８７?０．８９８３??Ｉｎ（ｌｄｓｈ）?－２．７１６１?０．２３９３??Ａｌｎ（ｎｙｘｌ）?－２．１０４２?０．０３６３??Ａｌｎ（ｙｆｑｄ）?－４．５９５９?０．０００１??Ａｌｎ（ｓｃｋｆ）?－３．６０６７?０．０００９??Ａｌｎ（ｎｙｊｇ）?－３．８１５９?０．０００５??Ａｌｎ（ｎｙｐｒ）?－２．８７９?０．００５８??△Ｉｎ（ｌｄｓｈ）?－４．４４０６?０．００９１??－０．４１３１??０．８

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]2006-2012年中國工業(yè)行業(yè)能源和環(huán)境綜合效率及其影響因素[J]. 王娟,趙濤,張嘯虎.  資源科學(xué). 2016(02)
[2]出口對全要素能源效率的影響研究——基于中國37個工業(yè)行業(yè)視角的經(jīng)驗分析[J]. 張兵兵,朱晶.  國際貿(mào)易問題. 2015(04)

博士論文
[1]環(huán)境規(guī)制對西部地區(qū)能源效率影響研究[D]. 牛麗娟.蘭州大學(xué) 2016



本文編號：3494612