欧盟新能源产业集聚的影响因素2009年面板数据模型的实证分析

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FDI与产业集聚互动关系的实证研究——基于重庆制造业2005—2009年面板数据

FDI与产业集聚互动关系的实证研究——基于重庆制造业2005—2009年面板数据
的 11 , 8 家 增长了 13 6 外商投资企业 的工业产值从 2. %, 4 2 0 年 的 83 1 万 元 迅 速 增 长 到 2 0 年 的 9 42 1 00 89 1 09 7 89 万 元。随着外资的流人 , 重庆制造业的外资集聚效应逐渐显 现, 不少跨国企业在重庆落户 , 并逐步形成了地方的产业 集群 。在这样 的背景下 , 研究 F I D 与产业集 聚的互动关 系, 对于重庆充分利用 F I D, 发挥F I D 与产业集聚的相互促 进效应, 推进产数值 和该行业 的 F I 94 2 0 年 D 变动情 况, 发现外商直接投资地理分布的集中进一步导致了我
国一些资本或技术密集型的行业快速集聚 嘲 。 ( ) 业集 聚对 F I 影响 二 产 D的
按 照 P r r19) ot (90的观 点 , e 一个 区域之 所 以对 F I D 有 吸 引力 , 因为 它拥 有 发 达 的基 础 设 施 , 以得 到特 定 是 可
二 、 献综 述 文
等 国 司 作 功 可 徐康宁、 (0 3 匝 跨 公 的用不 没 陈奇 0 ) 2 通过 一
对江苏句容和昆山两县级市的实证研究指 出, 外商直接 投资在国 内一些产业集群的形成过程中起着非常关键 的作用 梁琦( 0 ) 。 2 3 比较分析 了中国工业的 2 个行 0 4


随着改革开放和西部大开发战略的推进 , 重庆作为西 部唯一的直辖市和长江上游的经济中心 , 获得了经济发 展, 缩小东西部差距的良好契机。从 18 年引进第一家 95
外资企业 , 重庆吸引外商投取得了一定的成绩。以工业制 造业为例, 外商投资企业数量 由20 年的8 家到 20 年 00 1 09
力因素和区位因素等[ 9 1 。

产业集聚、FDI与环境污染

产业集聚、FDI与环境污染

产业集聚、FDI与环境污染摘要:本文首先对产业集聚、FDI和环境污染的关系进行了简要的理论分析;在此基础上通过构建产业集聚的区位熵指数,在面板数据模型中分析了安徽省产业集聚与外商直接投资的关系;再利用面板数据模型分析了外商直接投资对安徽省环境污染的影响以及产业集聚在其中的作用。

实证结果显示,产业集聚有力地促进了外商直接投资,外商直接投资对环境污染产生了影响,最后提出了相关政策建议。

关键词:产业集聚;FDI(外商直接投资);环境污染;安徽省一、引言改革开放以来,我国经济保持着稳定快速的发展,在吸引外资方面取得了丰硕成果,一些产业也取得了相当大的规模,产业集聚作为一种新的产业组织形式开始在各地区出现。

产业集聚的出现不仅丰富和完善了产业组织理论,而且对我国经济发展产生了巨大的影响和效应。

产业集聚导致了区位竞争优势的体现,外商投资者更倾向于在区位优势明显的产业集聚区投资。

对安徽省而言,促进各市地区的产业集聚,通过产业集聚所带来的区位优势来吸引外商投资,是实现区域产业结构合理布局,从而最终实现区域产业升级的重要途径之一。

但是随着外商投资的注入,环境污染问题日益显现,其中产业集聚的作用不可忽视。

以上讨论实际上隐含了两方面的问题,一是产业集聚是否对FDI的注入起到了促进作用;二是FDI的提高是否对安徽省环境污染产生了影响。

对这两方面问题的考虑无疑会有助于我们进一步解答产业集聚对环境污染是否产生了影响。

二、产业集聚对FDI的影响分析(一)文献回顾关于产业集聚对FDI影响方面的研究,Wheeler(1992)通过计量分析了产业集聚对美国企业在发展中国家投资区位选择的影响。

Venson(1996)实证分析了产业集聚吸引了瑞典的外商直接投资。

Cheng和Kwan(1999)利用中国29个省份在1986-1995年间的数据,分析了集聚经济对外资流入的影响。

贺灿飞和魏后凯(2004)采用中国34775个外资制造企业在1995年的数据,证明集聚经济对企业出口起着重要作用。

基于Tobit模型的光伏产业影响因素实证分析

基于Tobit模型的光伏产业影响因素实证分析
Ab s t r a c t : F r o m t h e mi c r o s c o p i c p o i n t o f v i e w, t h i s p a p e r t a k e s t h e r e l a t i v e e f i f c i e n c y o f 1 9 c o mp a n i e s f r o m 2 0 0 7 t O
C H E N S i q i n ,L I U X u d o n g ,C H A N G Q i n g
( S c h o o l o f Ma n a g e me n t ,I n n e r Mo n g o l i a U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,H o h h o t 0 1 0 0 5 1 ,C h i n a )
施 可 对产 业发展 起 到促进 或 者抑 制 的作 用。提 出光伏 产 业规 模与 能力 协调发 展 以及 处理好 政 策与 效率 的关 系。 关键 词 :光 伏产 业 ;T o b i t 模型 ;相 对 效率
中 图分类 号 :F 2 6 4 . 2 ;F 2 0 6 ;F 2 2 4 ;G 3 0 1
s h ow t ha t a s s e t t u n ov r e r r a t e a nd c o s t of s le a s r a t e ha v e t he mo s t o b vi ou s i nf l u e nc e on t he e ic f i e nc y o f e n t e r p is r e s ;t h e i m pl e me nt a t i on o f t he po l i c y c a n p r om ot e or i nhi b i t t he i n du s t y r de v e l o pm e nt .The p a p e r pr op os e s t he c o or d i na t e d de ve l o pm e nt be t we e n s c a l e a n d c a p a c i t y, a n d t he c oo r di na t e d r e l a t i on s hi p be t we e n p ol i c y a nd e ic f i e nc y. Ke y wor ds : pho t ov ol t a i c i nd us t y; r Tob i t m od e l ;r e l a t i v e e ic f i e nc y

能源效率及其影响因素_基于DEA的实证分析

能源效率及其影响因素_基于DEA的实证分析

1977 ; 赵丽霞 , 1998) : Y=Af( Xi) =Af( K,L,E )
( 1) 其中 Y 是代表产出变量 , Xi 是所有的投入要素 人力和能源要素 ) , 那么 ( 其中 K,L,E 分别代表资本、 单 要 素 生 产 率 ( single factor productivity) 是 指 某 一 投 入 要 素 和 产 出 之 间 的 关 系 ( Y/Xi) , 大 多 数 文 献 中 能 源 生 产 率 ( energy productivity) 表 示 为 EP=Y/E , 能源生 产率与 统 计 年 鉴 上 的 能 源 消 耗 强 度 ( Energy
fx表示生产前沿frontier也就是在?存在效率损失的情况下所能达到的最优生产可能边界横轴代表所投入的能源要素e如果投入数?e1则对应着前沿上的点p此时可以产出y1水平但由于各种损耗管?上的无效技术水平?后规模?经济以及x效率使得最终实际的产出只能达到点a实际产出为y2那么此时的能源生产率即为y2e1而效率的测度则可根据投入角度或者产出角度区分为两种从产出角度来说最优产出水平为y1实际产出y2产出损失为apy1y2效率te0y2y1dadp1apdp也就是衡?投入?同变时a点距离生产边界最优点p的距离与程度
- 67 -
能源效率及其影响因素 : 基于 DEA 的实证分析 中国产业发展论坛
效 率 包 括 两 部 分 : 技 术 效 率 和 配 置 效 率 ( Far- 前者是指现有资源最优利用的能力 , 即 rell,1957 ) 。

能源生产率只是衡量了能源投入与产出之间 的一个比例关系 , 其作为测度能源效率的一 个指标 存在很大的局限性 ( Patterson,1996 ; Hu,2006 ) 。其度 量单位会随着所选取的变量的单位而变化 , 可 能是 实物指标也可能是经济指标, 一般来说, 生产率都 是正数, 如果变量的度量衡发生变化, 生产率也会 随之改变 ⑧, 将能源生产率作为 一个效率指标的最 大缺陷在于: 它不能度量潜在的能源技术效率 ( Wilson et al.,1994 ) , 其 他 因 素 诸 如 经 济 中 产 业 结 能源要素同其 构 的 变 动 ( Jenne and Cattell,1983 ) 、 他要素之间 , 或者不同的能源要素之 间的相互替代 ( Renshaw,1981 ) 等 都 会 影 响 到 生 产 率 的 大 小 , 但 这 并不表示实际的技术效率发生了变化 , 因此使用这 样的单一指标难以体现出“ 效率” 因素。 能源效率是度量在当前固定能源投入下实际 产出能力达到最大产出的程度 , 或在产出固 定条件 下所能实现最小投入的程度 , 它是一 个不大于 1 的 正数 , 且无量纲 , 因此不会受变量单位变化的影 响。 它的优点在于能够很好地测度出能源要素以及其 他要素在生产中的技术效率 , 但如 果在可变规模报 酬条件下 , 基于投入法和基 于产出法计算出来的非 效率单元的效率值会出现差异 ( Fare,Lovell,1978 ) ⑨, 这对于进一步分解出规模效率增加了难度。

产业集聚的文献综述

产业集聚的文献综述

文献综述:产业集聚的动因摘要:产业集聚的研究自新古典经济学开始就引起了许多学者关注,本文根据对国外各个流派的产业集聚的动因研究进行文献梳理,以及借鉴前人的梳理方式,进行整合创新,对国外、国的研究进行分开研究,将国外相关研究分为五个视角,分别为古典、新古典、新经济地理学、制度经济学和其他理论五个视角;针对国的研究,则以简单的时间先后顺序为主进行梳理。

关键词:产业集聚;分工;外部经济;交易成本一、引言产业集聚的研究早在新古典经济学时期就已经开始,如Marshall(1920)的外部经济理论。

关于产业集聚和经济活动之间的关系,学者普遍达成了共识,认为经济活动的空间集聚和经济增长之间存在着一种自我强化机制,产业集聚无论是对于知识溢出(Rosenthal &Strange,2004),人力资本积累和创新(Baptista,2000),降低竞争成本和机会主义倾向(Paniccia,2002),还是在提高企业的竞争优势方面(Porter,1998)都起着重要的作用。

然而,对于产业集聚背后的动因,虽然已经有了许多派别的研究,但是还是没有一个共识,各项理论较为松散,没有一个明晰的框架。

本文试图通过文献梳理总结出一个概括性的产业集聚动因脉络。

二、国外研究总的来看,国外经济学对于产业集聚问题的研究基本上可以归为古典、新古典、新经济地理学、制度经济学和其他理论五个类别。

下面将逐一对各个类别中的理论进行简要介绍和梳理。

(一)古典视角:分工与产业集聚古典经济学对产业集聚动因的研究主要集中于分工(斯密,2001),这成为现代产业集聚理论成因的理论基础。

产业间分工包括了产业链的延伸和中间品交易问题,企业间分工导致的报酬递增和交易费用的节约成为产业集聚的根本动因。

Young(1928)对斯密直观朴素的分工思想进行重新阐述,并突破了斯密的分工受限于市场围的观点,第一次严格论证了市场围,迂回生产和企业间分工的动态正反馈机制。

而随着乘数理论的发展,Young (1928)的理论更多地被描述为“分工决定分工”,即市场规模引致分工的深化并导致市场规模扩大这样一个循环累积、互为因果的演进过程。

产业集聚内外部驱动机制研究—基于1990-2010年全国省级面板数据的实证分析

产业集聚内外部驱动机制研究—基于1990-2010年全国省级面板数据的实证分析
的 广 义形 式 :
Y A a 3 = L y K1 M 【 2)
00 2 +001 4 * . . 8 6* 一 .30 4 G。 . 6 G 一002 2 G 7
0 0 4 +0 0 5 +0 06 68 G9 . 06 8 G6 07 6 G7 . 7 —

数 据 处 理
产 集 外 业 聚内 部 驱动 研究 机制
 ̄ 00年 国 级 板 据 实 分 f9—1 全 省 面 数 的 证 析 1 20 9
■ 王 嗥 ( 广西师 范大学经济管理 学院 广 西桂林 5 10 ) 40 6
◆ 中图 分 类 号 :F 6 . 文 献 标 识 码 :A 0 29
为了保 持单位 的一致性 , 不至于产生偏差 , 本文统一 选取各指 标的增长 率进行 分析 ,
如表 1 示。 所
( )信 度 分 析 二
为检验所选变量是否具有一致性 ,本 文根据克 龙巴赫 o系数 , 用S S 1 .对 c 使 P S 60 上述 影响因素进行信 度分析 。在排 除了第
孙 海琳 , 0 6) 2 0 。即产业集聚是在一定 内部
条 件 与 外 部 环 境 的 作 用 下 ,在 某 个 区 域 自 发 或 者 人 为形 成 的 一 个 或 多 个 具 有 聚 集 和 自组 织 功 能 的 集 群 单 元 ( 友 金 、郭 新 , 刘
其中 , M为多种外部 因素 的综合指标 , o为劳动力产 出的弹性系数 ,1为资本产 c 3 出的弹性系数 ,y为外部因素影响产 出的 弹性系数 , o +B+7= ,即规模 报酬 且 ( 1 不变。
01 6 6G .1 4
( 5)
从上式可知 , 第三产业 占GDP比重对 总体 驱动因子的影响最大 ,但其对总体驱 动因子的影响为负 ,即对第三产业的投入 将阻碍产业集聚度的提高 ;其次是第二产

面板数据模型

面板数据模型

面板数据模型引言概述:面板数据模型是一种经济学和统计学领域常用的数据分析方法,它能够有效地处理时间序列和横截面数据的结合。

本文将介绍面板数据模型的概念、应用领域以及其在实证研究中的优势。

一、概述面板数据模型1.1 面板数据模型的定义面板数据模型是一种将时间序列和横截面数据结合起来的统计模型。

它包含了多个个体(cross-section)在多个时间点(time period)上的观测数据。

面板数据模型可以分为固定效应模型和随机效应模型两种类型。

1.2 面板数据模型的应用领域面板数据模型广泛应用于经济学、金融学、社会科学等领域的实证研究中。

它可以用于分析个体间的差异、时间变化以及两者之间的相互作用。

面板数据模型可以帮助研究者更准确地捕捉数据的动态特征,从而提高研究的可信度和准确性。

1.3 面板数据模型的优势面板数据模型相比于传统的时间序列或横截面数据模型具有以下优势:(1)更多的信息:面板数据模型结合了时间序列和横截面数据,可以提供更多的信息,从而增加了研究的可靠性。

(2)更强的效率:面板数据模型可以利用个体间和时间间的差异,提高模型的效率和准确性。

(3)更广泛的应用:面板数据模型可以适用于各种数据类型,包括面板数据、平衡面板数据和非平衡面板数据等。

二、固定效应模型2.1 固定效应模型的基本原理固定效应模型假设个体间存在不可观测的个体固定效应,即个体特征对因变量的影响在模型中是固定的。

通过控制个体固定效应,固定效应模型可以更准确地估计其他变量对因变量的影响。

2.2 固定效应模型的估计方法固定效应模型的估计方法包括最小二乘法(OLS)和差分法(Difference-in-Differences)。

最小二乘法可以通过控制个体固定效应来估计其他变量的系数。

差分法则通过个体间的差异来估计因果效应。

2.3 固定效应模型的应用案例固定效应模型可以应用于许多实证研究中,例如研究个体间的收入差距、教育对收入的影响等。

产业集聚文献综述

产业集聚文献综述

产业集聚机制的文献综述产业聚集是一个较为古老的经济现象,也是当今世界经济活动表现出的显著特征。

关于产业聚集机制的研究已有相当长的历史,不同学科和流派从不同的视角比较、分析了产业聚集问题,已取得了较为丰硕的成果。

对产业聚集理论形成和发展影响较大的主要有新古典学派、韦伯的工业区位理论和新经济地理学等,产业聚集机制理论可以分为理论形成、发展和最新研究进展三个阶段。

近年来,由于政府的支持和企业的努力,我国产业集聚现象在各区域都较为明显。

纵观国内外学者对中国产业集聚的研究,本文试图从国内外产业集聚机制的理论综述、产业聚集机制的影响因素、产业集聚机制对经济增长的影响等方面进行归纳。

一、国外产业集聚机制的理论综述17世纪创立的古典生产区位理论,包括河流、交通、资源等自然因素,被认为是产业集聚力的来源,且在传统的经济地理学中研究成果颇丰.Krugman等人从经验上证明了一个地区优越的自然属性在城市区位的形成上具有先天比较优势(Fujita和Mori,1996;Krugman,1993;Matsuyama和Takahashi,1998)。

1977年,Dixit和Stigliz联合发表了《垄断竞争与产品的多样性》一文,开创了不完全竞争理论的建模技术,学者们开始从不完全竞争范式中探寻解释传统经济地理理论所不能解释的集聚机制。

Marshall(1920)是最早从外部性中寻找企业集聚机制的经济学家,在其代表作《经济学原理》一书中,他认为规模经济应有内外之分,内部规模经济是企业内部生产能力的扩展,降低了企业的生产成本,外部规模经济包涵范围广,主要是企业与企业之间分工协作,从事专业化生产和劳动力市场、技术知识及基础设施的共享。

Harris最先提出企业应靠近大市场进行生产经济活动的市场潜力理论(Harris,1954)。

而Puga(1999)的研究表明当产品的运输成本与工人在地区间的流动成本较低时,会促使企业分散从事生产与经营活动。

经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法选择

经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法选择

经济学毕业论文中的面板数据模型分析方法选择在经济学毕业论文中,面板数据模型的选择是非常重要的一环。

面板数据模型以其能够充分利用交叉面(cross-section)和时间面(time-series)数据,帮助分析经济现象和政策效果而被广泛运用。

本文将探讨面板数据模型的分析方法选择,并介绍几种常见的面板数据模型。

1. 引言面板数据模型是一种同时利用纵向和横向数据的统计方法。

相对于纯粹的横截面数据或时间序列数据,面板数据模型能提供更多的信息和更准确的结果。

因此,在经济学毕业论文中,选择合适的面板数据模型非常重要。

2. 面板数据模型简介面板数据模型分为固定效应模型(Fixed Effects Model)和随机效应模型(Random Effects Model)。

固定效应模型假设个体间存在固定的差异,而随机效应模型则假设这些差异由于随机因素而产生。

具体选择何种模型需要根据实际情况进行判断。

3. 面板数据模型的选择方法1) Hausman检验(Hausman test)Hausman检验是一种判断固定效应模型和随机效应模型哪种更合适的常用方法。

它基于两种模型的估计量的差异,判断是否存在可观测的外生性。

2) 收敛性检验(Convergence test)在进行面板数据模型分析之前,需要进行收敛性检验。

收敛性检验用于判断面板数据模型是否可以得到一致的估计结果。

3) 多重共线性检验(Multicollinearity test)多重共线性可能导致面板数据模型产生无效的估计结果,因此需要进行多重共线性检验。

常用的检验方法包括方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)和条件指数(Condition Index)。

4) 随机效应模型与固定效应模型对比如果Hausman检验的p值小于0.05,拒绝随机效应模型,可以选择固定效应模型。

否则,可以采用随机效应模型。

4. 面板数据模型实证分析以“中国就业效应的跨国比较”为例,我们来进行面板数据模型的实证分析。

产业集聚与城市化关系的实证分析——基于面板数据模型

产业集聚与城市化关系的实证分析——基于面板数据模型
维普资讯
20 年 1 月 07 1 第 2 卷 第 l 期 1 】
经 济 与 管 理
Ec n o omy an M an ge n d a me t
No . 2 7 v , 00
V 1 1 No 1 o. . l 2
●观察思 考
产业集聚与城市化关系的实证分析
— —
基 于 面板 数 据 模 型


( 安徽 师范大学 国土资 源与旅游学院 , 安徽 芜湖 2 10 ) 4 0 0 [ 摘 要] 产业集聚是 当今产业发展的一个新趋 势, 它在推动地 区- ,4 城 市化进程 方面发挥 了重要 作用。把握产 z_ E、 -k t
的集聚结构模型 ,如克里斯塔勒 的中心地理论 , 伯
吉斯 的同心 圆模式 等 。可 以说 聚集 是城 市化 最 明显 的 特征 , 经 济集 聚则 是 核心 。随 着我 国城 市 化进 而 程 的推进 和 产业 集 聚 的发 展 , 有 大量 学者 对 此 问 也
口, 包括社会生产方式 、 生活方式 、 价值观念等各方 面的转化 。从中国近年来的区域经济发展看 , 凡是
通过集群内企业 的合作和交流、 生产要素的流动和 重新组合实现外部经济 , 带动 地经济 的发展 。越
来 越 多 的 国家和 地 区 , 都把 产 业集 群作 为 加速 地 方
英 国城市学家 巴顿将城市 的聚集经济效益划分为
十 大 类 ,并在 此基 础 上 提 出 了相 应 的城 市 促 进 功
经济增长 , 拉动农村工业化和城 市化的重要战略方
式 。城 市 化作 为社 会 生产 力 发 展 的必然 结果 , 实 其
能。大量的经济地理学者也从空间角度提出了城市

薛彦平:欧洲新能源产业的发展及其特点

薛彦平:欧洲新能源产业的发展及其特点

薛彦平:欧洲新能源产业的发展及其特点摘要:最近10年来,在政策的大力扶持下,欧盟新能源产业发展迅速,已经形成了以风能、太阳能光伏、生物质能为核心的新能源产业。

新能源产业对欧盟经济增长、环境保护、能源安全具有非常重要的意义。

欧盟能源发展路线图预期,在未来一个时期内,欧盟将继续在某些新能源领域保持领先地位。

关键词:欧盟新能源产业政策新能源产业是指那些从事新能源研发、生产、销售和投资活动,具有一定规模的产业集群,最近20年获得了快速的发展,具有清洁性、可持续性的特点。

欧盟境内的新能源产业主要指太阳能光伏、陆海风能、生物质能的开发和利用,潮汐能、地热能和氢能也属于新能源范畴,但目前开发和利用规模有限,尚未形成能替代传统能源的产业集群。

另外,新能源技术也可归入该范畴,目前采用新能源技术且较有前途的产业部门有新能源汽车制造和新能源建筑业。

[2]一欧盟积极发展新能源产业的动因近20年来,欧盟境内的新能源产业发展非常迅速,政策的支持固然起到重要的推动作用,但欧盟传统能源结构的弊端、传统能源消费对环境的负面影响、经济与产业结构转型的需要,成为欧盟国家积极开发和利用新能源的更为重要的原因。

(一)减少对传统能源的依赖欧洲传统能源储量有限且分布不均衡,煤炭主要分布在德国、英国、波兰等国,石油和天然气主要分布在英国北海、挪威和荷兰,其他国家不仅煤炭资源很少,石油和天然气更是需要进口。

20世纪70年代爆发过两次全球性能源危机,欧洲国家受到的影响最深。

由于欧洲国家的石油主要依靠进口,国际石油价格的攀升导致欧洲国家出口产品价格竞争力下降,转而影响到经济增长和就业扩大。

而且,欧洲国家的石油和天然气主要来自俄罗斯和海湾地区,上述地区形势的持续动荡严重威胁到欧洲国家的能源安全。

这种困局时至今日仍未完全摆脱。

例如,2011年,欧盟28国能源对外依存度仍达到53.8%,其中对煤炭的依存度为62.3%、对石油的依存度为66.7%、对天然气的依存度为66.7%。

能源产业集聚对区域经济增长的影响——基于中国省级面板数据的分析

能源产业集聚对区域经济增长的影响——基于中国省级面板数据的分析

65产业·区域能源产业集聚对区域经济增长的影响—基于中国省级面板数据的分析常玮(中央民族大学)摘要:作为国家战略性产业,能源产业对经济增长具有重要影响。

本文利用2005—2016年31个省级面板数据测算了内地能源产业的集聚度指数,以此说明我国内地31个省(自治区、直辖市)能源产业发展状况。

在此基础上,进一步分析了能源产业集聚对经济增长产生的影响。

研究发现,从整体上看,能源产业集聚对区域经济增长具有正向影响,但是对东、中、西和东北四个不同区域而言,能源产业集聚对经济增长呈现出不同的影响程度和作用。

为了促进能源产业对经济增长产生可持续作用,要加快能源技术革命,实现能源清洁高效生产。

关键词:能源产业;产业集聚;经济增长引言能源产业是国家战略性产业,推进能源产业调整,大力发展绿色新能源产业是我国今后能源产业发展的主要方向。

我国幅员辽阔,能源资源蕴藏量丰富,在大力发展新能源产业的同时,不可能丢弃传统能源产业。

由于我国发展新能源产业的时间尚短,传统能源产业依旧为我国不可缺失的重要能源支柱。

现阶段能源产业集聚依然会对区域经济增长产生积极的影响。

本文用能源产业集聚度水平来衡量各省级行政区能源产业的发展状况,分析能源产业集聚对地区经济增长的影响,对能源产业的可持续发展提出可行性建议。

能源产业集聚度现状与发展水平分析一、能源产业集聚的评价指标选择由于数据可得性,本文主要选取煤炭开采和洗选业,石油和天然气开采业,石油加工、炼焦和核燃料加工业,以及电力、热力生产供应业作为能源产业的代表,将这几个行业的销售产值之和作为衡量能源产业生产状况的指标。

将31个省(自治区、直辖市)划分为东、中、西、东北四个区域,根据本文研究目的,能源产业集聚度水平选用区位熵进行测算,区位熵可以衡量某一省份能源产业的发展在全国能源产业发展中的地位,可以体现某一省份能源产业的专业化程度。

(1)其中,E i 表示某省份能源产业的区位熵,ye i 代表某省能源产业销售总产值,y i 代表某省工业总产值,YE 代表全国能源产业销售总产值,Y 代表全国工业总产值。

欧洲能源量化模型

欧洲能源量化模型

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可再生能源消费对经济增长的影响——基于欧盟11国的实证分析

可再生能源消费对经济增长的影响——基于欧盟11国的实证分析

j=1
( 三) 脉冲响应
在动态模型中,脉冲响应函数可以很好的解释一个内生变量的
变动对其他内 生 变 量 的 影 响, 即 对 随 机 误 差 施 加 一 个 标 准 差 的 冲
作者简介: 徐黎蒙 ( 1994 - ) ,女,汉,河南信阳,硕士研究生,四川大学,研究方向: 世界经济。
119
击,观测内生变量当期值和未来值的变化。本文分别分析不可再生 能源消费和可再生能源消费对经济增长的冲击,如图 1,横轴表示 10 期响应期 数,纵 轴 代 表 冲 击 的 影 响 程 度,蒙 特 卡 洛 随 机 模 拟 200 次。
图 1 不可再生能源消费、可再生能源消费对经济增长的脉冲响应图
对不可再生能源消费增长率施加一个标准差的冲击,如图左, 经济增长率在第一期并没有明显的变化,而到第二期突然有了显著 的正效应,从第 3 期开始逐渐趋于 0,说明短期内不可再生能源对 经济增长有明显的正效应,但存在滞后性; 对可再生能源消费增长 率施加一个标准差的冲击,如图右,GDP 增长率在第一期就有了显 著的负效应,第 2、3 期趋于 0,第 4、5 期带来正效应,第 6、7 期 再次带来负效应,第 8 期之后平稳,趋于 0。这表明可再生能源消 费在短期内并不会促进经济增长,反而会牺牲经济的发展,虽然随 后会对经济有一定正向促进作用,但长期仍会带来负面影响。对比 分析两图发现不可再生能源消费对经济增长率的冲击显然更大,波 动幅度更大,这是因为在总体能源消费中占比更多的缘故。
有内生变量,βj 表示系数矩阵,yi,t+j 表示滞后向量,p 表示滞后阶数,
φi 表示个体效应,γt 表示时间效应,μit 为服从正态分布的随机扰动
向量。
三、实证结果及分析
( 一) 协整检验

能源效率影响因素的模型分析_以大连市为例

能源效率影响因素的模型分析_以大连市为例

能源效率影响因素的模型分析———以大连市为例赵奥(大连理工大学科学与科学学技术管理研究所辽宁大连116023)摘要:作为东北老工业基地改造和振兴的龙头,大连市近年来能源对外依赖性强,能源效率较低。

能源效率的影响因素是多方面的,科技进步、产业结构乃至能源消费结构、对外贸易都在一定程度上影响能源效率。

因此,通过定量数据、模型分析得到影响能源效率的关键因素,可以有针对性地提高大连市能源效率。

关键词:能源效率科技进步产业结构能源消费结构学术争鸣长期以来,能源一直是我国国民经济发展中的热点和难点,随着我国经济的发展,能源生产与消费的矛盾、能源与环境的矛盾越来越大,能源效率有助于缓解这些问题,还能带来经济效益,提升经济的总体竞争力,因此,降低能源消耗、提高能源效率应该作为我国能源政策的首要选择。

一、影响能源效率的因素(一)科技进步因素科技进步对能源消费乃至生产供应都产生了影响。

在能源消费部门,科学技术的发展可以促进产业部门效率的提高,通过提高设备的工作效率,直接降低单位产品的能耗,此外,现有新技术的充分利用会带来能源效率大幅提高。

以石化行业为例,科技进步、结构调整是转变增长方式、实现能源节约的重要措施,据专家测算,科技进步对节能贡献率达到40%~60%,要提高能源效率、缩小与国际先进水平之间的差距,必须依靠科技进步,不断增强自主创新能力。

(二)产业结构因素结构变化对能源需求的影响表现在三个方面,资源配置的优化,产业结构的调整以及行业结构、企业结构与产品结构的调整。

一般来说,第三产业能耗低,而第二产业特别是工业能耗较高。

在我国产业结构进行调整时,能源消耗偏高,产出效率偏低,能源效率损失比较大,更加大了对能源的需求。

从纵向比较看,虽然产业结构调整是朝着能源消耗强度和污染强度更轻的方向发展,但是从目前整体来看,我国仍是高投入、高消耗、高污染的粗放型经济增长方式,由此决定了能源消耗强度还比较高。

所以,提高能源利用效率、降低能源消耗,关键是降低工业能耗。

基于Tobit模型的光伏产业影响因素实证分析

基于Tobit模型的光伏产业影响因素实证分析

基于Tobit模型的光伏产业影响因素实证分析陈斯琴;刘旭东;长青【摘要】从微观角度出发,以2007-2014年19家公司相对效率值为因变量,以偿债能力、运营能力、人均产值、研发能力、市场服务水平以及产业政策颁布种类数目等6个指标作为自变量建立Tobit回归模型,考察中、美、日、韩四国产业发展变化及产业影响因素.研究结果显示,资产周转率和销售费用率对企业效率影响最为显著,政策实施可对产业发展起到促进或者抑制的作用.提出光伏产业规模与能力协调发展以及处理好政策与效率的关系.%From the microscopic point of view,this paper takes the relative efficiency of 19 companies from 2007 to 2014 as the dependent variable,and takes six indicators as independent variables including its solvency,operation capacity,per capita output,research and development capabilities,the service level of market,and industrial policy promulgated species number to establish a Tobit regression model.The paper carries out the investigation on the industry development change and industrial factors in China,the United States,Japan and South Korea.The results show that asset turnover rate and cost of sales rate have the most obvious influence on the efficiency of enterprises;the implementation of the policy can promote or inhibit the industry development.The paper proposes the coordinated development between scale and capacity,and the coordinated relationship between policy and efficiency.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)009【总页数】5页(P144-148)【关键词】光伏产业;Tobit模型;相对效率【作者】陈斯琴;刘旭东;长青【作者单位】内蒙古工业大学管理学院,内蒙古呼和浩特 010051;内蒙古工业大学管理学院,内蒙古呼和浩特 010051;内蒙古工业大学管理学院,内蒙古呼和浩特010051【正文语种】中文【中图分类】F264.2;F206;F224;G301与传统能源相比,光伏拥有无与伦比的优势。

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“新能源产业外部效益及其财政矫正” , ① 此处参考刘叶志撰写的 载 《科技和产业》 , 2008 年第 9 期, 第 3 ~ 6 页。 “德国新能源和可再生能源发展的若干思 ② 此处参考谢晶人撰写的 , 《农业工程与技术》 , 2011 年第 5 期, 载 第 12 ~ 15 页。 考”
《世界经济研究》 2012 年第 9 期 · 18·
* ① 本 文 是 中 央 高 校 基 本 科 研 业 务 费 专 项 资 金 项 目 ( 项 目 编 号: ) ,“A historical review of pro此部分引用参考 Haas et al. ( 2011 NKZXB10058 ) 的阶段性成果。 motion strategies for electricity from renewable energy sources in EU countries” , Energy policy 以及欧盟气候变化会议相关文件。 ② Held et al. ( 2006 ) 分析了欧盟对鼓励新能源发电产业( RES - E ) 发展实施的成功政策, 并指出欧盟的新能源发电产业刺激计划所使用的政 策工具, 从短期经济收益与长期环境效应都取得了巨大成功。 Butler et al. ( 2004 ) 、 Harmelink et al. ( 2006 ) 、 Toke et al. ( 2007 ) 也阐述了类似观点。
① 认为, 新能
献, 选取产业政策、 基础设施、 农业资源、 能源消费、 能源 能源价格和研发水平作为解释变量。 依赖度、 ( 1 ) policy it 表示产业政策 ( 加入欧盟时间, 虚拟变 欧盟共有 27 个成员国, 由于早 量) : 截至 2011 年 9 月, 期欧盟( 包含 1995 年前加入欧盟的 15 个国家, 即法国、 德国、 意大利、 荷兰、 比利时、 卢森堡、 英国、 丹麦、 爱尔 兰、 希腊、 西班牙、 葡萄牙、 奥地利、 瑞典和芬兰) 制定新 能源产业政策的时间早于晚期入盟国家( 包括 2002 年 11 月 18 日正式接受欧盟 15 国外长会议邀请加入欧盟 的塞浦路斯、 匈牙利、 捷克、 爱沙尼亚、 拉脱维亚、 立陶 宛、 马耳他、 波兰、 斯洛伐克和斯洛文尼亚 10 个中东欧 国家和 2007 年 1 月 1 日加入欧盟的罗马尼亚和保加利 亚) , 并且前者对新能源产业激励政策相关法律法规的 所以, 引入“加入欧盟时 执行监督力度明显好于后者, 间” 作为衡量新能源产业集聚效应政策系数的虚拟变量, 2002 年 11 月 18 日与 本文设 2002 年以前入盟 15 国为 1, 2007 年 1 月 1 日入盟的中东欧 12 国为 0, 本文选取与欧 非欧盟国 盟国家关系紧密且具有参考价值的对本样本, 家冰岛、 挪威、 黑山、 克罗地亚、 马其顿、 土耳其为 - 1。 ( 2 ) infrastructure it 表示基础设施( 铁路长度, 公里) : 《2020 年欧盟能源计划 》 , 按照 提供与新能源产业发展 相配套的基础设施是欧盟下一阶段工作重点。 一方面, 强有力的基础设施可以将新能源产业聚集起来形成区 新能源产业基础设施建设可以使欧 位优势; 另一方面, 盟占领绿色经济的战略制高点。 本文以欧盟各国铁路 衡量欧盟各 里程作为衡量新能源产业建设水平的指标, 国新能源产业集聚效应的基础设施装备能力。 ( 3 ) agricultureit 表示农业发展水平( 农作物种植面 千公顷) : 随着石油、 煤炭、 天然气等传统非可再生能 积, 源日益减少以及二氧化碳等工业污染物的大量排放, 遵 人类对清洁 循经济社会可持续发展与环境保护的原则, 可再生能源的需求越来越高。 而农业资源与可再生能 源产业密切相关, 其中, 风能与生物质能是新能源产业 大部分石油、 煤炭 集群的重要内容。在能源相对贫乏, 与农业相关的新能源产业集群发展受 需要进口的德国, , “德国风电产业世界第一, 2010 年 到高度重视。 目前 占德国全年发电总量的 5% , 实现风力发电 300 亿千瓦, 而木柴发电取暖、 沼气等生物能源总量也占到德国能耗 总量的 4% , 农业资源相关新能源产业产值规模占到德
《世界经济研究》 2012 年第 9 期 ·19·
欧盟新能源产业集聚的影响因素

种植面积作为衡量新能源产业发展水平的指标, 衡量欧 盟各国新能源产业集聚效应的农业资源基础。 ( 4 ) energy it 表示欧盟各国能源消费( 石油当量, 千 公吨) : 能源消费越高, 能源使用强度越高, 其对能源生 产施加压力就越大, 无论是对石油、 煤炭、 天然气等传统 能源的生产, 还是对太阳能、 风能、 沼气、 生物质能、 小水 电、 地热等新能源产业都提出了更高的要求。本文以欧 检验欧盟各国新 盟各国年度能源消费量作为衡量指标, 能源产业集聚效应与能源消费的相关性。 ( 5 ) independence it 表示能源独立性 ( 能源进口依存 % ) : 欧盟能源匮乏, 80% 的石油和 60% 的天然气消 度, 费都 需 要 进 口。 过 去 10 年, 欧盟能源进口依赖度从 44% 上升至 53% , 能源供应安全形势严峻。 为了避免 经济发展受到能源短缺威胁, 欧盟采取一系列举措大力 以突破能源短缺造成的经济瓶颈, 促 发展新能源产业, 能源独立性成为欧盟新能源 进经济持续增长①。由此, 本文以欧盟各国年度能 产业集聚效应的重要影响因子, 源进口依存度作为衡量指标, 检验欧盟各国新能源产业 集聚效应与能源独立性的相关性。 ( 6 ) price it 表示传统能源价格( 居民电价, 欧元) : 一 般认为, 国际能源价格存在波动, 但总趋势是不断上涨 的。原油价 格 1973 年 每 桶 从 3 美 元 上 涨 到 5 美 元, 1974 年上涨到 12 美元。1999 年上涨到 20 美元, 2004 2005 年上涨到 50 美元, 2006 年上涨 年上涨到 30 美元, 2007 年上涨到 100 美元, 2008 年突破 147 美 到 72 美元, 元。每次能源价格大幅波动都给欧盟经济带来很大负 面冲击, 持续波动的能源价格成为欧盟致力于发展新能 源产业的重要影响因子。 本文以欧盟各国居民电价作 为衡量指标, 检验欧盟各国新能源产业集聚效应与传统 能源价格的相关性。 ( 7 ) technology it 表 示 科 研 水 平 ( 研 发 投 入, 百万欧 尤其是在气候保护、 新兴能源、 卫 元) : 欧盟科技水平, 生、 食品、 交通、 安全和通信领域领先世界, 高科技产业 研发对促进居民就业、 经济增长、 社会稳定意义重大。 在欧盟制定的发展蓝图中, 一项重要内容是到 2020 年 新能源消费总量要占到能源消耗总量的 20% , 这对新 能源技术的开发将起到重要作用, 新能源技术发展也是 由此, 本文以欧盟 未来欧盟在研发领域的最重要课题, 各国研发投入作为衡量指标, 检验欧盟各国新能源产业 集聚效应与综合科研水平的相关性。 分析中, 本文采用 Hausman 检验来判定固定效应模型 Hausman 检验结果表明支持 和随机效应模型谁更有效, 固定效应模型。 ( 1 ) 产业政策。 表 1 表明, policy 变量的 T 统计值 此产业政 为 4. 74 ( OLS 回归) 和 6. 36 ( 固定面板模型) , 策解释变量较为显著。 这表明欧盟实施的新能源产业 刺激政策包括持久性政策与临时性政策, 对促进新能源 产业集群具有重要意义。持久性政策是指以 2001 年出 《新能源电力指令 》 ( RESElectricity, RESE) 、 2003 台的 《新能源交通指令 》 ( RESTransport, REST) 和 年出台的 2009 年出台的 《新能源指令 》 为代表的各项法律法规, 以及以推行绿色关税、 绿色节能标签、 产品绿色认证、 为 新能源产业提供软贷款和行业证券交易优先权等各项 制度。临时性政策包括对新能源产业进行投资补贴、 对 推行新能源产业竞标制 新能源发电上网电价进行补贴、 对新能源产业减免税负等短期有效的财政和金融措 度、 施。2001 年以来, 欧盟各国领导人已就各项新能源产 业刺激政策的具体实施达成一揽子协议, 这些都以最有 最经济的方式促进了欧盟新能源产业集群的发展, 效、 实现新能源对传统能源的替代, 缓解工业发展、 经济增 进而在国际新能源市场占得 长与环境保护之间的矛盾, 先机。 在过去的几十年中, 欧盟新能源产业刺激政策成效 显著。一方面, 欧盟新能源产业集群迅速发展, 新能源 说明欧盟新 产业集聚区位熵 Q 样本总体呈上升趋势, 能源产业集群趋于不断强化; 另一方面, 由于产业集聚 新能源技术飞速发展, 新能源迅速替代了 效应的形成, 传统能源, 并且新能源产业呈现出高速增长态势。 在丹 麦, 新能源消费占能源消费总量由 1998 年的 8% 提升到 2009 年的 17% , 瑞典的比例由 1998 年的 27% 提升到 34% , 德 国 的 比 例 由 1998 年 的 2% 提 升 到 2009 年 的 8% , 即使在新能源产业集聚效应发展最慢的国家匈牙 利, 其比例也由 1998 年的 3% 提升到 2009 年的 7% 。 ( 2 ) 基础设施。表 1 表明, infrastructure 变量的 T 统 计值为 - 0. 11 ( OLS 回归) 和 0. 62 ( 固定面板模型) , 此 基础设施解释变量并不显著。首先, 欧盟各国已进入工 业化后期, 与新型工业化国家和发展中国家相比, 新基 础设施建设规模并不大, 基础设施对经济增长和产业发 展的促进作用有限; 其次, 欧盟在新能源基础设施建设 领域并未形成巨大的前期投资规模, 对新能源产业集聚 效应的促进作用远不及各项产业政策。
欧盟新能源产业集聚的影响因素

放、 煤炭价格、 石油价格、 国民收入与新能源产业发展显 著负相关, 人均能源消费与新能源产业发展显著正相关, 天然气价格、 能源进口依赖度、 传统能源发电量占比等因 素对新 能 源 产 业 发 展 规 模 影 响 作 用 不 显 著。 Marques ( 2010) 的研究表明, 在欧盟国家, 并非国民收入越高, 新 能源产业发展越好, 两者之间的相关性并不稳健。 三是产业外部性方面。刘叶志( 2008 )
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