我國區(qū)域能源效率測度及投入冗余比較
發(fā)布時間:2021-03-06 04:50
深入分析能源資源的投入冗余狀況,考察能源效率的區(qū)域差異,有利于能源資源投入的有效整合及區(qū)域能源效率的提升。采用DEA—BCC模型對我國內陸30個省市區(qū)2016年的能源效率進行測算,并對投入冗余進行比較分析,研究結果表明:(1)外界環(huán)境對區(qū)域能源效率影響程度較大,剔除環(huán)境因素及隨機擾動項之前的效率值被高估;(2)能源效率的省際差異性較大;(3)存在較為嚴重的能源投入冗余,剔除環(huán)境因素及隨機擾動項后零冗余的省市區(qū)由11個減少至8個。主要貢獻在于計算了各省市區(qū)能源投入冗余比例,并依據(jù)區(qū)域能源效率差異及投入冗余情況提出針對性建議,為今后實現(xiàn)區(qū)域能源資源合理配置并提升能源效率提供參考。
【文章來源】:煤炭經濟研究. 2020,40(05)
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
第一階段各省市區(qū)能源投入冗余分布
第三階段各省市區(qū)能源投入冗余分布,如圖2所示,進一步分析可得,投入零冗余的省市區(qū)由第一階段的11個減少至8個,浙江、安徽、重慶及陜西在剔除環(huán)境因素及隨機擾動項之后出現(xiàn)了投入冗余,福建實現(xiàn)了零冗余。河北、山西、寧夏等省市區(qū)能源投入冗余較大,河北能源冗余比例由之前的11.58%上升至15.42%,山西由24.18%下降至11.73%,內蒙古由21.46%上升至25.01%;多數(shù)省市區(qū)勞動投入冗余較大,且多數(shù)集中于中部及西部地區(qū),廣西勞動冗余比例由之前的17.62%上升至42.53%,造成一半以上的勞動力資源浪費。由圖2明顯看出,勞動冗余比例均值的增大是由于中西部地區(qū)省市區(qū)勞動冗余的拉動。除寧夏資本投入冗余較大,達到10%以上,其他省市區(qū)在資本投入方面近乎合理。4 結語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]中間產品市場扭曲會阻礙能源產業(yè)全要素生產率提升嗎——基于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的理論與實證[J]. 劉宗明,吳正倩. 中國工業(yè)經濟. 2019(08)
[2]“絲綢之路經濟帶”綠色全要素能源效率的地區(qū)差異及影響因素研究——基于Global Malmquist-Luenberger指數(shù)的實證分析[J]. 岳立,楊玉春,江鈴峰. 蘭州大學學報(社會科學版). 2018(06)
[3]基于DEA交叉效率模型的鋼鐵行業(yè)能源效率分析[J]. 劉學之,黃敬,王玉. 管理世界. 2017(10)
[4]東北三省全要素能源效率測算及影響因素分析[J]. 馬曉君,魏曉雪,劉超,劉亞雪. 中國環(huán)境科學. 2017(02)
[5]基于DEA-Malmquist模型的唐山市工業(yè)經濟與能源全要素生產率分析[J]. 韓瑞玲,張秋孌,朱紹華,陳艷梅. 地理科學. 2016(12)
[6]長江經濟帶工業(yè)能源效率空間差異化特征與發(fā)展趨勢——基于三階段DEA模型的實證研究[J]. 任毅,丁黃艷,任雪. 經濟問題探索. 2016(03)
[7]我國能源效率及節(jié)能減排潛力的區(qū)域特征研究:2008-2012年[J]. 王鴻遠,左秀峰,李雙杰. 科技管理研究. 2015(24)
[8]全要素視角下中國西部地區(qū)能源效率及影響因素[J]. 劉丹丹,趙頌揚旸,郭耀. 中國環(huán)境科學. 2015(06)
[9]基于DEA-ESDA模型的遼寧省能源效率測度及時空格局演化分析[J]. 關偉,張華,許淑婷. 資源科學. 2015(04)
[10]考慮碳排放的中國建筑業(yè)能源效率省際差異分析[J]. 馮博,王雪青,劉炳勝. 資源科學. 2014(06)
本文編號:3066466
【文章來源】:煤炭經濟研究. 2020,40(05)
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
第一階段各省市區(qū)能源投入冗余分布
第三階段各省市區(qū)能源投入冗余分布,如圖2所示,進一步分析可得,投入零冗余的省市區(qū)由第一階段的11個減少至8個,浙江、安徽、重慶及陜西在剔除環(huán)境因素及隨機擾動項之后出現(xiàn)了投入冗余,福建實現(xiàn)了零冗余。河北、山西、寧夏等省市區(qū)能源投入冗余較大,河北能源冗余比例由之前的11.58%上升至15.42%,山西由24.18%下降至11.73%,內蒙古由21.46%上升至25.01%;多數(shù)省市區(qū)勞動投入冗余較大,且多數(shù)集中于中部及西部地區(qū),廣西勞動冗余比例由之前的17.62%上升至42.53%,造成一半以上的勞動力資源浪費。由圖2明顯看出,勞動冗余比例均值的增大是由于中西部地區(qū)省市區(qū)勞動冗余的拉動。除寧夏資本投入冗余較大,達到10%以上,其他省市區(qū)在資本投入方面近乎合理。4 結語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]中間產品市場扭曲會阻礙能源產業(yè)全要素生產率提升嗎——基于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的理論與實證[J]. 劉宗明,吳正倩. 中國工業(yè)經濟. 2019(08)
[2]“絲綢之路經濟帶”綠色全要素能源效率的地區(qū)差異及影響因素研究——基于Global Malmquist-Luenberger指數(shù)的實證分析[J]. 岳立,楊玉春,江鈴峰. 蘭州大學學報(社會科學版). 2018(06)
[3]基于DEA交叉效率模型的鋼鐵行業(yè)能源效率分析[J]. 劉學之,黃敬,王玉. 管理世界. 2017(10)
[4]東北三省全要素能源效率測算及影響因素分析[J]. 馬曉君,魏曉雪,劉超,劉亞雪. 中國環(huán)境科學. 2017(02)
[5]基于DEA-Malmquist模型的唐山市工業(yè)經濟與能源全要素生產率分析[J]. 韓瑞玲,張秋孌,朱紹華,陳艷梅. 地理科學. 2016(12)
[6]長江經濟帶工業(yè)能源效率空間差異化特征與發(fā)展趨勢——基于三階段DEA模型的實證研究[J]. 任毅,丁黃艷,任雪. 經濟問題探索. 2016(03)
[7]我國能源效率及節(jié)能減排潛力的區(qū)域特征研究:2008-2012年[J]. 王鴻遠,左秀峰,李雙杰. 科技管理研究. 2015(24)
[8]全要素視角下中國西部地區(qū)能源效率及影響因素[J]. 劉丹丹,趙頌揚旸,郭耀. 中國環(huán)境科學. 2015(06)
[9]基于DEA-ESDA模型的遼寧省能源效率測度及時空格局演化分析[J]. 關偉,張華,許淑婷. 資源科學. 2015(04)
[10]考慮碳排放的中國建筑業(yè)能源效率省際差異分析[J]. 馮博,王雪青,劉炳勝. 資源科學. 2014(06)
本文編號:3066466
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