碳排放约束下我国工业行业全要素能源效率及其影响因素研究

合集下载

中国区域全要素碳排放绩效及影响因素

中国区域全要素碳排放绩效及影响因素

三 、研究方法
生产率的测度方法可以归纳为两类 : 参数方法和非参数方法。 数据包络分析法 DEA( Data Envelopment Analysis) 是一种非参数方法, DEA 方法具有突出的优点: 第一, DEA 方法无需知道生产 相比较其他方法, DEA 采用最优化方法内生确定了各种投入要素 函数的具体形式, 可直接处理多投入和多产出情况 ; 第二, , , 的权重 排除了很多主观因素 特别适合复杂经济体的效率评价。 因此, 本文采用 DEA 方法来测度碳排放 绩效。 由于传统的 DEA 模型在评价决策单元的效率时, 希望投入越小越好, 而产出则越大越好。 而现实的 生产过程在投入一定生产要素后 , 除了获得期望产出外, 往往伴随着废气、 废水等非期望产出。 因此在考虑 非期望产出时, 不适合直接套用传统的 DEA 模型, 必须对非期望产出进行转换处理。 本文采用 Seiford 和 [18 ] Zhu( 2002 ) 提出的线性数据转换函数法对生产过程中的二氧化碳排放进行处理 。 设 C ij 为中国 i 年度 j max( C i ) 为 i 年度最大的碳排放量, 省份的碳排放量, 取 ξ = max( C i ) + 1 , 则转化的碳排放期望产出可以表
[13 ]
放绩效并进行了收敛性分析; 魏梅等( 2010 ) 因素进行了分析; 胡玉莹( 2010 ) 效率。 刘明磊等( 2011 )
[15 ] [14 ]
利用 DEA 模型对中国各地区的碳排放效率及其长期影响
运用处理非期望产出的 SBM 模型计算了中国30 个省区的碳环境技术
利用非参数距离函数方法测度中国省级碳排放绩效 , 并对边际减排成本进行了 基于 DEA 环境效率评价的思路, 测度了1998-2008 年中国29 个省级地区的碳排

碳排放约束下我国全要素生产率增长的测度与分解——基于SBM方向性距离函数和GML指数

碳排放约束下我国全要素生产率增长的测度与分解——基于SBM方向性距离函数和GML指数

碳排放约束下我国全要素生产率增长的测度与分解——基于SBM方向性距离函数和GML指数齐亚伟【摘要】本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数将能源与二氧化碳纳入全要素生产率测度与分解框架中,测算了2001~2009年我国备省市的环境效率及环境全要素生产率变动状况,将环境全要素生产率变动分解为纯技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动和技术规模变动等4个因素.研究结果表明:环境无效率普遍存在,且在省际间的分布差异较大;环境全要素生产率的增长和省际差异分别源于技术进步和规模效率,纯技术效率则出现不同程度地恶化.【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】10页(P137-146)【关键词】环境全要素生产率;SBM;方向性距离函数;GML;指数【作者】齐亚伟【作者单位】江西财经大学,南昌330013【正文语种】中文【中图分类】F206改革开放以来,我国经济增长取得了令人瞩目的成绩,1978~2009年的年均增长率在9%以上。

在盘点所取得的辉煌业绩时,我们发现高速的经济增长是以能源的高投入、高消耗为特征,经济对能源的过度依赖导致大气中二氧化碳等温室气体浓度增加,诱发全球气候变暖及环境污染,从而降低了经济增长质量,使得经济增长速度大打折扣。

我国正处于工业化、城市化、现代化快速发展阶段,重化工业发展迅速,大规模基础设施建设不可能停止,能源需求的快速增长一时难以改变,碳排放量在短时间内也不能得到遏制。

能源耗竭和二氧化碳排放日益成为制约经济可持续发展的约束条件,为此,节能减排被提到前所未有的战略高度,我国政府在“十一五”发展规划中提出:到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%~50%,达到这一目标的关键是运用技术提高生产效率。

因此,我们有必要深入分析资源环境约束下我国全要素生产率处于一个什么样的状态,通过分析环境全要素生产率增长的源泉,为缓解经济高速增长与能源耗竭、二氧化碳排放之间的矛盾提供一些政策启示。

我国区域能源效率的影响因素及对策分析

我国区域能源效率的影响因素及对策分析

我国区域能源效率的影响因素及对策分析能源是国家发展的基础,能源效率的提高对于经济发展和环境保护都具有重要意义。

中国作为世界最大的能源消费国之一,其区域能源效率的提高对于整个国家的可持续发展具有重要意义。

本文将探讨我国区域能源效率的影响因素及对策分析。

一、影响因素:(一)能源消费结构我国能源消费结构的不合理是导致区域能源效率低下的主要原因之一。

目前,我国主要依赖煤炭和石油作为主要能源,而可再生能源和清洁能源的利用率相对较低。

一些能源消费过高的行业,如重工业和钢铁、水泥等高能耗行业,也是影响能源效率的重要因素。

(二)技术水平技术水平是影响能源效率的重要因素之一。

在我国,一些行业的生产工艺和设备技术相对滞后,使用的是低效能源设备,能源利用率低。

缺乏先进的能源管理与监测技术,也使得能源的利用效率无法得到有效提升。

(三)政策和法规政策和法规的制定与执行情况也直接影响着能源效率的提高。

一方面,缺乏明确的能源效率的指导政策和法规,使得相关企业在能源利用方面缺乏约束力和引导力。

能源价格过低和部分地方政府对能源企业的优惠政策,也是我国能源效率低的重要原因。

(二)推动技术创新与进步加大对技术创新的投入,推动相关行业的技术进步,提高能源设备的效率。

加强对高能耗行业的技术改造和升级,引导企业采用节能环保的生产工艺和设备。

加强对新能源、清洁能源技术的研发与应用,提高能源利用效率。

(四)加强宣传和教育加强对能源节约和气候变化等问题的宣传和教育,提高公众对能源效率的认识和重视程度。

推动形成全社会关注能源节约的氛围,形成人人参与,节约能源的良好氛围。

能源效率的提高是我国可持续发展的重要保障。

要提高我国区域能源效率,必须从调整能源消费结构、推动技术创新、完善政策和法规、加强宣传和教育等方面入手,形成政府、企业和社会各方共同努力的良好局面。

只有通过多方合作和共同努力,才能实现我国区域能源效率的持续提升。

碳排放约束下中国工业行业能源效率的测度与分解

碳排放约束下中国工业行业能源效率的测度与分解

Measuring and Decomposing Energy Productivity of China's Industries under Carbon Emission
Constraints
作者: 王兵[1,2];於露瑾[1];杨雨石[1]
作者机构: [1]暨南大学经济学院,广东广州510632;[2]暨南大学资源环境与可持续发展研究所,广东广州510632
出版物刊名: 金融研究
页码: 128-141页
年卷期: 2013年 第10期
主题词: 能源效率;二氧化碳排放;BML生产率指数
摘要:本文运用数据包络分析方法和BML生产率指数对2003~2010年中国37个工业行业碳排放约束下的传统能源效率指标进行了测度和分解。

研究发现:从总体上看,技术进步、资本和劳动对能源的替代及产出结构变化提高了能源效率,产出结构效应的贡献最大,劳动对能源替代的作用最小;能源结构效应是阻碍能源效率增长的主要因素,技术效率恶化对能源效率的增长具有抑制作用;分行业看,轻工业能源效率普遍高于重工业,结构效应差异是带来能源效率差异的最主要原因。

能源生态效率评价及其影响因素

能源生态效率评价及其影响因素
强化政策引导
通过财政补贴、税收优惠等政策措施,鼓励企业 开展节能减排工作。
加强宣传教育
加强节能环保宣传教育,提高公众的节能环保意 识。
THANKS
谢谢您的观看
评价方法选择与实施
数据收集
结果解释
收集相关的能源消耗、污染物排放、 资源利用效率等数据,确保数据的准 确性和可靠性。
对评价结果进行解释和说明,指出存 在的问题和改 、模糊综合评价法等,对收集到的数 据进行处理和分析,得出评价结果。
评价结果分析
01
02
能源消费
产业结构优化和升级对能源消费总量 和强度有重要影响,同时也会促进能 源利用效率的提高。
政策法规与能源消耗
政策法规
政策法规对能源消耗具有重要影响,通过制定和实施相关政策法规可以促进能 源节约和高效利用。
能源消耗
政策法规的实施可以促进能源消耗的减少和利用效率的提高,同时也可以推动 能源结构的调整和优化。
成本效益分析与能源消耗
成本效益分析
在制定能源消耗计划时,需要进行成本效益分析,以确定最佳的能源消耗方案。 这需要考虑能源成本、生产成本、销售收入等因素。
能源消耗与经济效益
合理的能源消耗计划可以降低生产成本,提高经济效益。通过优化能源消耗结构 、提高能源利用效率等方式,可以降低单位产品的能源消耗,从而提高经济效益 。
生态效率理念
生态效率作为一种综合性的评估方法,旨在平衡经济发展和环境保 护之间的关系。
能源生态效率评价的重要性
通过对能源生态效率进行评价,有助于提高能源利用效率,减少环 境污染,促进可持续发展。
研究目的与内容
研究目的:本研究旨在评价能源生态效率,并分析其影响 因素,为提高能源利用效率、促进可持续发展提供科学依 据。

碳排放约束下我国地区全要素生产率增长及影响因素分析

碳排放约束下我国地区全要素生产率增长及影响因素分析
全要 素 生产 率及其 构成 的差 异 。主要 结论 有 : 碳排 放 约束条件 下 东部地 区 TF P增 长最快 . 西部地 区增 长 最慢 , 中部地 区则均 介 于二 者之 间 ; 国全 要 素 生产 率增 长 水平 不 断提 高 , 术效 率 变化 是全 要 素 生产 我 技
率增 长的 源泉 , 在碳 排 放 约束情 况下不及 传 统全要 素生 产率 高 ; 2 但 在 8个省 市 区 中, 8个 地 区至 少移 有
中 图分类 号 : 0 1 F 6 . 文 献标识 码 : 5 A
Pr d c i i o h wi r o iso sCo sr i t n erDe e m i a t o u tv t Gr wt t Ca b n Em si n n ta n d Th i t r n n s y h a
3 D p r n f o o c n n g me t Hu ii n t ueo e h oo y . e at t n misa dMa a e n, ayn Isi t f c n lg ,Hu in2 3 0 me o Ec t T aa 2 0 1,C ia hn )
Ab t a t n t i p p r e e a n e e s a d te d n c n e t n n e u ai n o sr c :I h s a e ,w x mi e lv l n r n s i o v n i a a d r g l t n CO2e s in e s ie p o u t i r m ol o mis s s n i v r d c i t f o t vy o 1 9 o 2 0 .Fr t , s ma e a d c mp r w y e T P i d x f m e u ai n n C mis n o n e u ain v r c re t 9 5 t 0 7 is y we e t t n o a et o tp F n e r r g l t s o O2 l i o o e s i st o r g lt so e u r n o o

中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究

中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究

中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究作者:范秋芳晏向星来源:《中国石油大学学报(社会科学版)》2021年第06期摘要:選取2005—2017年中国30个省份的面板数据,运用Global Malmquist-Luenberger 指数对中国绿色全要素能源效率变化进行测算与分解,并利用固定效应模型回归分析中国绿色全要素能源效率的影响因素。

结果表明:考察期内中国绿色全要素能源效率年均增长率为3.8%,东、中、西部地区年均增长率分别为4.5%、3.7%和3.1%,全国及各地区绿色全要素能源效率增长主要由技术进步推动,中西部地区与东部地区的绿色全要素能源效率差距正在逐渐缩小;经济发展水平、资本劳动比和科技发展水平对中国绿色全要素能源效率提升具有促进作用,政府干预程度、产业结构、环境污染及对外开放程度对中国绿色全要素能源效率提升具有抑制作用。

关键词:绿色全要素能源效率;Global Malmquist-Luenberger指数;固定效应模型;影响因素中图分类号:F062.1文献标识码:A文章编号:1673-5595(2021)06-0001-10一、引言为实现绿色可持续发展,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议》明确提出了“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”的目标,为实现这一目标,要“加快推动绿色低碳发展、全面提高资源利用效率并持续改善环境质量”,这对中国的绿色能源效率提出了更高的要求。

然而,《中国统计年鉴2020》显示,2019年中国能源消费总量已超过48亿吨标准煤,但能源生产总量仅占能源消费总量的81.5%。

能源需求的快速增长使得能源供需矛盾越发凸显。

目前中国能源利用效率相较于发达国家仍处于较低水平,且能源消费构成中非清洁能源(煤炭、石油)的占比远高于清洁能源,这种“低能效、非绿色”的粗放型经济发展模式导致中国环境污染问题依旧十分严重。

在能源供需矛盾日益突出与环境污染问题亟待解决的背景下,提升绿色全要素能源效率(GTFEE)是中国摆脱发展困境实现绿色可持续发展的重要出路。

中国制造业绿色全要素生产率测度及其影响因素分析

中国制造业绿色全要素生产率测度及其影响因素分析
行业差异
高技术制造业和装备制造业的绿色全 要素生产率较高,传统制造业如纺织
业、化学工业等则较低。
区域差异
东部地区制造业绿色全要素生产率较 高,中部地区次之,西部地区最低。
影响因素
技术创新、产业结构、能源消费结构 、国际贸易等因素对制造业绿色全要 素生产率有显著影响。
政策建议
促进技术创新
加大对科技创新的投入,鼓励企业进行技术研发和引进, 提高制造业的技术水平,从而提高绿色全要素生产率。
07
研究不足与展望
研究不足之处
数据和方法的局限

目前的研究多基于传统的生产率 测度方法,未考虑环境因素和资 源利用效率,难以准确衡量绿色 全要素生产率。
缺乏系统研究
关于绿色全要素生产率的影响因 素,现有研究多从单一角度(如 技术创新、产业结构等)进行探 讨,缺乏系统性的理论框架和分 析方法。
区域差异的忽视
04
中国制造业绿色全要素生产率 测度结果
测度过程与结果概述
测度方法
01
采用DEA-Malmquist方法,利用投入产出数据对全要素生产率
进行测算。
数据来源
02
来源于中国制造业企业数据集及官方统计数据。
测度结果概述
03
经过测算,发现中国制造业绿色全要素生产率整体呈上升趋势
,但各行业和地区间存在差异。
现有研究的不足
随着全球制造业的不断发展,对绿色 、低碳、可持续发展的需求越来越强 烈。
尽管已有一些研究涉及中国制造业的 生产率测度,但很少有研究关注绿色 全要素生产率及其影响因素。
中国制造业的规模与地位
中国作为全球制造业的大国,面临着 资源短缺、环境污染等问题,因此提 高绿色全要素生产率对于中国制造业 的可持续发展至关重要。

碳排放影响因素分析及减排对策

碳排放影响因素分析及减排对策

碳排放影响因素分析及减排对策碳排放影响因素分析及减排对策来源:经济预测部作者:肖宏伟时间:2015-09-182014年11月,中美发布《中美气候变化联合声明》,中方首次正式提出,计划2030年左右中国二氧化碳排放达到峰值且将努力早日达峰,并计划到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到20%左右。

这一声明的发表,标志着我国政府已向世界正式宣布,未来将通过限定碳排放总量,加快形成转变经济发展方式的倒逼机制,实现绿色发展、循环发展、低碳发展。

因此,有必要对碳排放影响因素进行分析,进而有针对性地探讨如何碳减排。

一、碳排放影响因素分析1、工业化进程的加快,是促进工业领域碳排放快速增长的主要因素受发展阶段、资源禀赋、技术水平和体制机制等诸多因素影响,我国工业增长具有典型的高能耗、高污染特征,工业能源消费产生的碳排放占据中国能源消费产生的碳排放70%左右。

目前我国整体已步入工业化后期,距离基本完成工业化(工业化水平为80%)还有近10个百分点的空间,距离完成工业化(工业化水平为100%)还有近30个百分点的空间。

从工业化国家经验来看,基本完成工业化之前,工业化水平每增长1个百分点,碳排放相应增加约0.6亿吨;工业化水平超过80%以后,碳排放增长主要来源于新兴产业和服务业,工业化水平每增长1个百分点,二氧化碳排放则相应增加约0.3亿吨。

随着我国工业化进程的快速推进,工业领域的碳排放还将保持一定的刚性增长。

2、城镇化进程的快速推进,是推动交通和建筑领域碳排放增长的关键因素近年来,我国城镇化建设进程快速推进,城镇化率以每年约1个百分点的速度上升,城镇化过程中能源消费主要集中在交通和建筑领域,交通和建筑等部门当前占碳排放总量的近30%。

目前我国正处于工业经济为主向城镇经济为主转变的阶段,2020年、2030年我国城镇化率将分别达到60%、70%。

按OECD和国家统计局数据测算,中国城镇人均生活能耗约是农村人均水平的1.5倍、城镇单位建筑面积能耗约是农村地区的4.5倍,相应的总能耗和排放约为农村水平的3倍,随着城镇化进程的快速推进,交通和建筑领域的碳排放将呈刚性增长。

环境视角下我国工业行业能源效率特征及影响因素

环境视角下我国工业行业能源效率特征及影响因素
第1 O卷 第 3期
21 0 0年 5月
中 国 地质 大 学 学 报 ( 会 科 学 版 ) 社
J u n l fChn iest fGe sin e S ca ce c sE io ) o r a iaUnv ri o o ce c s( o il in e dt n o y S i
工业 生产 不 可避免 要 产生 污染 物 。随着 我 国经
P( )一 { ,) X生产 ( 6 ) z ( 6: ,)
() 1
济 的快速 发展 ,环 境质 量不 断恶 化 ,对 国 民经济 造
成 巨大损 失 ,但 考 虑环 境 因素 ,从效 率角 度研 究 中
当产 出集 P( ) 足 以下 两个 假设 时 可 以定 义 z 满 为 “ 境 技 术 可行 集 ” 环 :假 设 1 :如 果 ( 6 ,)∈
D( , g , ;)一 s pfI 6 + ∈ P z ) 2 u ( ( ,) l () ( ) 上式 中的方 向距 离 函数 可 以按照 指定 的方 向实 现 污 染量 的最 大消减 以及 好 的 产 出 的扩 张 。如 图 l 所 示 ,曲线 B D所 形 成 的 包 络线 环 境 产 出集 ,点 C A 为 观 测 样 本 点 ,好 的 产 出 及 污 染 水 平 为 ( , b),给定 方 向向量 g一 ( , g ),则 A 点可 以 岛 一
其基本 思路 是 : z P( )为 生 产 技 术集 ,其 中 X为 投
入 向量 ,( 6 , )分 别 为好 的产 出和 污染物 。
朝 前沿 移 动—— 污染 减少 的 同时产 出水 平提 高 ,其
对 应 的 目 标 前 沿 B 点 的 坐 标 (, 卢 g , 3 + b 一

碳排放约束下石油石化产业全要素能源效率研究

碳排放约束下石油石化产业全要素能源效率研究

2 1鞠 1 O


3 期
2 ’

放 和能 源 效率 进行 研 究 。孙 传 旺l 测算 了2 0 — 3 等 00 2 0 年 我 国2 个 省 、市 、 自治 区 的碳 强 度 约束 下 07 9
的全 要 素生 产 率 并 进行 了收 敛性 研 究 ,发 现东 部
效 率 变 化 ( E H )三部 分 ,考 察 各 种 因素 对 不 SC
此 期 间的ML 指数 。
2 1 方 向距离 函数及 其意 义 .
显 小 于全 国水 平 ,其 中 以上 海碳 排 放 强 度最 低 。 ③ 从企 业 微 观 层 面 ,对 某 个 行业 的企 业 碳排 放 进 行 研 究 。孟 宪玲 和 张崇 伟 等 分别 对 炼 厂温 室气 体 排 放 进行 了测 量 并 提 出 了政 策 建议 ,认 为 炼 厂
碳排放约束下石油石化产业
全要素能源效率研究
姜 晔
( 北 电力 大学 经济 管理 学 院 ,河北 保定 0 10 华 70 3)
田 涛
( 中国石化 集 团公 司经济 技术 研究 院 ,北京 10 2 00 9)

要 :利 用Mam us— u n egr l q i L e bre指数模型和方 向距 离函数测算 了碳排放 约束条件下石化产 t 业全要素能源效率 ,并分析 了技 术进 步指数 ( E H)、纯技术效率变化 ( F C TC E F H) 和规模 效率变 化 ( E H)对全 要素 能源效率 的贡献 度 。在此 基础 上,进一步 分析 SC 了影 响石 化行业全 要素能源 效率变动 的原因 ,应用 面板数据模 型考察 了企业平 均规 模、行业集中度、研发投入等因素对全要素能源效率变动的影响。

中国工业绿色全要素生产率及影响因素研究

中国工业绿色全要素生产率及影响因素研究

中国工业绿色全要素生产率及影响因素研究一、本文概述本文旨在深入研究和探讨中国工业绿色全要素生产率及其影响因素。

在全球经济持续增长、环境问题日益凸显的背景下,中国作为世界上最大的工业制造国,其工业绿色全要素生产率的提升对于实现可持续发展、应对环境压力以及提升国际竞争力具有重要意义。

本文将从多个维度出发,系统分析中国工业绿色全要素生产率的现状、发展趋势及其影响因素,以期为相关政策制定提供科学依据,推动中国工业绿色、高效、可持续发展。

本文将明确绿色全要素生产率的内涵,界定相关概念,为后续研究奠定理论基础。

通过构建适当的计量经济模型,运用相关统计数据,对中国工业绿色全要素生产率进行量化分析,揭示其发展水平、区域差异及动态变化趋势。

在此基础上,本文将深入探讨影响中国工业绿色全要素生产率的多种因素,包括但不限于技术进步、制度创新、产业结构优化、资源环境约束等。

通过实证分析,本文将进一步明确各因素对中国工业绿色全要素生产率的具体影响程度及作用机制。

本文将结合中国工业发展的实际情况,提出提升绿色全要素生产率的政策建议。

这些建议旨在促进技术创新、优化产业结构、加强环境保护、完善政策制度等方面,为中国工业实现绿色发展提供有力支撑。

通过本文的研究,我们期望为中国工业的可持续发展提供有益参考,为全球经济与环境的和谐发展贡献中国智慧和中国方案。

二、文献综述随着全球环境问题的日益严重,工业绿色全要素生产率(GTFP)已成为学术界的研究热点。

国内外学者从不同角度对GTFP及其影响因素进行了深入研究。

国外研究现状:早期的研究主要关注环境规制对GTFP的影响。

Porter和Van der Linde(1995)提出了“波特假说”,认为适当的环境规制能够刺激技术创新,从而提高GTFP。

此后,许多学者对此进行了实证研究,但结论并不一致。

例如,Jaffe和Palmer(1997)发现环境规制对技术创新的影响并不显著。

近年来,国外研究开始关注多种影响因素的综合作用。

环境约束视角下中国各省全要素能源利用效率变动研究——基于GML指数的分析

环境约束视角下中国各省全要素能源利用效率变动研究——基于GML指数的分析

环境约束视角下中国各省全要素能源利用效率变动研究——基于GML指数的分析张忠杰;邓光耀【摘要】文章基于Global Malmquist Luenberger(GML)指数,测算了中国各省2003-2014年全要素能源利用效率的变动情况,研究结果发现:(1)在大多数时间段的GML指数大干1,从而大部分情况下各省全要素能源利用效率在逐渐提高.(2)GML指数及其分解得到的EC指数和BPC指数均变化频繁,上升和下降的趋势交替出现,但是变化趋势并不一致.因此各省份应加大技术进步方面的资金投入和扶持力度,提升节能减排技术,并同时注意技术效率部分(EC指数)的变化和技术进步部分(BPC指数)的变化.【期刊名称】《生产力研究》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】5页(P113-117)【关键词】GML指数;EC指数;BPC指数;能源利用效率【作者】张忠杰;邓光耀【作者单位】兰州财经大学统计学院,甘肃兰州730020;兰州财经大学统计学院,甘肃兰州730020【正文语种】中文【中图分类】F124.5一、引言随着经济的快速发展,中国对能源的消费量越来越大,环境污染问题也越来越严重。

为了降低能源消耗强度,减少环境污染,建设资源节约型和环境友好型社会,十八大报告强调要重点关注生态文明建设。

为此,在资本、劳动力和能源的全要素视角下,考虑非期望产出(例如碳排放),研究中国各省能源利用效率水平是必要的。

已有文献多采用DEA(Data Envelopment Analysis)模型和 SFA(Stochastic Frontier Analysis)模型来测算能源效率。

Zhang等(2013)基于非径向DEA模型研究了韩国电力行业的能源利用效率,指出燃煤发电厂比燃油发电厂有更高的能源利用效率。

李博等(2016)基于SBM-DEA模型测算了考虑环境约束的中国资源型城市全要素能源效率,指出多数资源型城市处于非效率状态[1]。

中国绿色能源效率及其影响因素分析——基于30个省市的数据研究

中国绿色能源效率及其影响因素分析——基于30个省市的数据研究
无须对数据进行无量纲化处理,在解决多输出和多输入问 题时具有绝对优势,以实际数据求得最优权重,评价结果客 观性和科学性强。然而,DEA方法要求所有产出都是理想指 标,在绿色能源效率评价中,污染物排放作为不良产出不能 明显忽视。
Super-SBM模型引入超效率的新思想,将不良的输出结 合到效率测量中。便于区分其效率值的差异,评价其实际效 率水平,然后进行更准确的排序。运用Super-SBM模型还能 判断投入产出的冗余情况,为效率的完善指明具体方向。本 文采用Super-SBM模型,测算2013—2020年中国各省的绿色 能源效率,模型表达式为:
区域特征来看,在中国的四个主要地区中,绿色能源效率的平均水平为西部>东部>中部>东北。其中,2013-2020年间东北地区
的效率提高速度最快;(4)从影响因素来看,技术进步是绿色能源效率提高的主要因素,且各区域的技术进步指数差异较大。
本研究仅供参考。
关键词:绿色能源效率;Super-SBM模型;GML指数模型;影响因素
总体来说,国内外对于绿色能源效率的研究已经较为成 熟,并且从不同层面、不同角度对绿色能源效率进行了探讨 和分析,为我们更好地认识和推进绿色能源发展提供了重 要的理论支持。但通过对文献的梳理发现,我国对能源效率 的研究主要集中在长三角、珠三角及京津冀等发达地区,且
作者简介:詹逸涵 (1999-),女,四川成都人,硕士研究生,研究方向:经济统计; 金明 (1977-),安徽桐城人,教授,高级统计师,硕士研究生,研究方向:政府统计。
聚集在东北及东部地区,包括河北、山西、辽宁、吉林、黑龙
江、安徽、山东,其中河北省效率最低,平均效率只有0.20。相
对于经济规模,它们都拥有丰富的能源资源,但同时也面临

中国工业行业生态全要素能源效率研究

中国工业行业生态全要素能源效率研究
u s t r i e s ’Ec o l o g i c a l To t a l Fa c t o r Ene r g y Ef f i c i e nc y
G U O We n SU N Ta o
( Na n j i n g Un i v e r s i t y o f Ae r o n a u t i c s a n d As t r o n a u t i c s ,Na n j i n g ,Ch i n a )
第1 O卷 第 1 1 期
2 0 1 3年 1 1月

理 学 报
V0 1 . 1 0 No . 1 1
NOV. 2 O1 3
of Ma n a ge me nt Ch i n e s e J o u r n a 1
D OI 编 码 :1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 2 — 8 8 4 x . 2 0 1 3 . 1 1 . 0 1 8
a n d i t i n c r e a s e d f r o m 0 . 7 2 9 4 t o 0 . 7 6 3 4 f r o m 2 0 0 5 t o 2 0 0 9;d i f f e r e n c e b e t we e n t h e i n d u s t r i e s ’e c o l o g —
态全要 素 能源效 率 的显 著影 响 因素 为控 股 类 型和 资本 深 化 ; 低 效 率 行 业 的显 著 影 响 因素 为 企
业规 模 和 行 业 竞 争 。
关 键词 :生态全 要 素能 源效 率 ; S B M 模 型; 非 期 望产 出 中图法 分 类号 : C 9 3 文献 标 志码 :A 文章 编号 :1 6 7 2 — 8 8 4 X( 2 0 1 3 ) 1 1 — 1 6 9 0 — 0 6

我国区域能源效率的影响因素及对策分析

我国区域能源效率的影响因素及对策分析

我国区域能源效率的影响因素及对策分析能源是国家发展的重要支撑,提高能源效率是实现可持续发展与节能减排的必要手段。

然而,我国区域能源的利用效率较低,需加强能源管理和技术创新。

本文旨在探讨我国区域能源效率面临的主要影响因素以及具体应对策略。

一、影响因素1.1 能源政策的制定与执行制定与执行能源政策是决定区域能源效率的重要因素,好的政策可以促进经济增长、维护环境健康和社会稳定。

政策限制与监管措施不足会降低区域能源利用的效率,如能源发展不平衡、设备老化,缺乏安全监管和经济惠民的政策支持等问题将导致能源利用的不合理和浪费。

1.2 技术水平技术水平是影响能源效率的关键因素之一,高效技术的创新将促进能源的利用和减少浪费。

同时,技术水平的不断提升也会影响投资效益与利用成本,如高效燃气锅炉、节能灯具、绿色建筑等新技术的普及能够有效提升区域能源利用效率。

1.3 能源供应安全能源供应的保障和长期稳定是保障经济发展的重要因素。

能源供应的不稳定会导致能源价格的波动以及生产经营的不利影响,如能源供应紧张、资源外流等问题会降低能源利用效率,影响能源的利用。

1.4 经济结构经济结构是影响能源利用的重要因素,发展优质服务业和高附加值产业,提高物流效率和发展节约型生产方式等方式可有利于提高能源利用效率。

二、对策分析区域能源管理应立足于制定协调发展的能源政策,确保经济可持续发展并满足环境需求。

政策可以创造有利的投资环境和市场机制,促进开放和竞争,并建立严格的监管和规范措施,在全社会推广能源节约技术,让其得到应用,从而减少能源浪费和污染。

2.2 加强技术创新区域能源利用效率的提高需要加强技术创新,继续开展新能源技术研发,推进能源供应体系优化升级,提高智能化和数字化技术应用能力。

同时推动制造业转型升级,培育节能环保、新能源、环保节能等战略新兴产业,通过建立科技制度创造科技环境,为技术创新提供保障,进一步提升技术水平。

2.3 调整能源消费结构调整能源消费结构,优化用能结构,加强能源节约意识,优化工业基础能源结构,推广可再生能源发电、智能化供电等技术措施,实施高效利用供应和多能源交互式配套,降低全社会能源消耗强度,实现脱碳绿色发展。

中国制造业行业碳排放效率及其影响因素

中国制造业行业碳排放效率及其影响因素

中国制造业行业碳排放效率及其影响因素曲晨瑶;李廉水;程中华【摘要】Based on China's manufacturing industry's industry panel data from 2005 to 2014,the paper uses super efficiency DEA model to measure the industry's carbon emission efficiency and divide them into three categories which are high efficiency industries,middle efficiency industries and low efficiency industries.Then the paper makes an empirical analysis on how environmental regulation,endowment structure,property right structure,FDI and enterprise scale influence the carbon emission efficiency of three kinds of industries respectively.Conclusions are drawn as follows:the above influence factors have industryheterogeneity;endowment structure has a negative effect on all three kinds of industries and enterprise scale has a positive effect on them.Based on the above conclusions,the paper puts forward the relevant policy suggestions to improve the manufacturing industry's carbon emission efficiency.%基于2005-2014年中国制造业行业面板数据,利用超效率DEA模型对行业碳排放效率进行测度并将其分为高效率行业、中效率行业和低效率行业,然后实证分析环境规制、禀赋结构、产权结构、外商投资和企业规模对3类行业碳排放效率的影响.得出结论,以上影响因素存在行业异质性,其中禀赋结构对3类行业均有负的影响,企业规模均有正的影响.基于上述结论,提出改善制造业碳排放效率的相关政策建议.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)008【总页数】9页(P60-68)【关键词】中国制造业;影响因素;碳排放效率;行业【作者】曲晨瑶;李廉水;程中华【作者单位】南京信息工程大学中国制造业发展研究院,江苏南京210044;南京信息工程大学中国制造业发展研究院,江苏南京210044;南京信息工程大学中国制造业发展研究院,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】F062.3;F124.5改革开放以来,中国经济快速发展并取得了世界瞩目的成就,然而,在经济快速发展的背后,中国面临的碳减排压力也越来越大。

中国工业绿色全要素生产率及影响因素研究

中国工业绿色全要素生产率及影响因素研究

测算方法:采用 DEA-Malmquist指 数法,可以同时 考虑多个投入和 产出指标
影响因素:包括 技术进步、资源 利用效率、环境 污染治理等
数据来源:国家 统计局、环保部 等官方数据,以 及行业研究报告 等
测算过程与结果
数据来源:国家统计局、环保部等官方数据 测算方法:采用DEA-Malmquist指数法进行测算 测算结果:中国工业绿色全要素生产率逐年提高,但增速有所放缓 影响因素分析:技术进步、环境政策、市场机制等因素对绿色全要素生产率有重要影响
数据来源:国家统计局、环保部等 官方数据
模型估计:采用OLS方法进行参数 估计
模型检验:进行假设检验、方差分 析等
模型应用:预测中国工业绿色全要 素生产率发展趋势
实证分析
数据来源:国家统计局、环保部等官方数据 研究方法:采用多元回归分析、结构方程模型等方法 影响因素:包括能源消耗、环境污染、技术进步、政策支持等 结论:绿色全要素生产率受到多种因素的影响,其中能源消耗和环境污染是主要影响因素。
国外研究:主要集 中在绿色全要素生 产率的定义、测算 方法、影响因素等 方面
研究方法:主要采 用统计分析、计量 经济学等方法
研究结论:绿色全 要素生产率对经济 增长具有重要影响 ,需要加强政策支 持和技术创新
研究意义与目的
研究绿色全要素生产率,有助于推动中国工业可持续发展 研究影响因素,有助于制定有效的政策措施,提高绿色全要素生产率 研究绿色全要素生产率,有助于提升中国工业的国际竞争力 研究绿色全要素生产率,有助于推动中国工业与环境的协调发展
研究不足与展望
研究方法:需要进一步改 进和完善
数据来源:需要更全面和 准确的数据支持
结论:需要更深入和全面 的分析

我国碳排放影响因素分析

我国碳排放影响因素分析

我国碳排放影响因素分析一、引言碳排放是指人类活动产生的二氧化碳等温室气体的释放过程,是全球气候变化的主要原因之一。

近年来,我国经济快速发展,但同时也面临着严重的环境问题。

本文旨在分析我国碳排放的影响因素,并探讨相应的解决方案,以期为实现可持续发展提供参考。

二、能源结构能源结构是影响碳排放的重要因素之一。

目前,我国主要能源消耗以煤炭为主,其二氧化碳排放量较大。

煤炭在能源消耗中所占比例过高导致了大量温室气体的释放。

为了降低碳排放量,我国应加快能源结构转型步伐,逐步减少对煤炭等高碳能源的依赖,并大力发展清洁能源如风电、太阳能等。

三、工业生产工业生产是导致我国碳排放增加的重要原因之一。

随着经济发展和工业化进程加快,大量工业企业涌现出来。

这些企业在生产过程中产生的废气、废水等排放物质中含有大量的温室气体,直接导致碳排放量的增加。

因此,我国应加大对工业企业的环保监管力度,推动企业实施清洁生产,减少温室气体的排放。

四、交通运输交通运输是我国碳排放增加的另一个重要因素。

随着城市化进程不断推进和人们生活水平提高,私家车数量急剧增加。

私家车尾气中含有大量温室气体,对环境造成了严重污染。

此外,公共交通工具如公交车、出租车等也是碳排放的重要来源之一。

因此,我国应推动绿色出行理念,在城市规划中提高公共交通配套设施,并鼓励居民减少使用私家车。

五、农业和林业农林渔牧业也是导致我国碳排放增加的重要因素之一。

农作物种植过程中使用化肥和农药会释放大量温室气体,并且农作物腐烂后也会产生甲烷等温室气体。

此外,林业伐木和森林火灾也会导致大量碳排放。

因此,我国应加强农业和林业的管理,推广有机农业和可持续林业发展模式,减少温室气体的排放。

六、城市建设城市建设是我国碳排放增加的另一个重要原因。

随着城市化进程加快,大量建筑物的兴建导致了大量的能源消耗和碳排放。

此外,城市交通拥堵也会导致车辆尾气排放增加。

因此,我国应推动绿色建筑理念,在城市规划中注重节能减排,并鼓励居民使用公共交通工具。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
Abstract : Using the directional distance function and MalmquistLuenberger index method, the total factor energy efficiency under the constraint of carbon dioxide emission of 36 industries in China from 2001 to 2008 is evaluated, and the distribution and dynamic changes of cumulative total factor energy efficiency are also analyzed with nuclear density method. The result shows that during this period the average total factor energy efficiency has improved differently and the proportion of highefficiency industries has increased greatly. The industry R&D investment, enterprises’average size, industry ownership structure can significantly improve the energy efficiency,while the energy consumption structure is negatively correlated with the total factor energy efficiency. Key words: industry; carbon dioxide emission; total factor energy efficiency; nuclear density; ML index
· 73·
可持续发展
考虑了非期望产出对生产效率的影响, 但与实际的生产过 程有较大差别。Seiford( 2002 ) 和 Tsai - lien Yeh ( 2010 ) 对 非期望 产 出 进 行“逆 指 标 ” 处理后引入效率评价模型 [5 , 6 ] , 中 而 Scheel ( 2001 ) 则 将 非 期 望 产 出 做“倒 数 ” 处 [7 ] , , 这两种方法在结合生产实际的情况下 解决了非期 理 望产出条件下的效率评价问题。 上述三种效率评价方法 对非期望产出条件下的能源效率评价问题进行了有益的 但是它们仅从投入角度或仅从产出角度评价投 探索尝试, ( “逆指 入最小化( 非期望产出最小) 或者经济效益最大化 ” , “ ” ) , 标 处理 倒数 处理 的效率 并没有同时考虑非期望产 出和期望产出同时变化情形的效率评价问题, 这可能会对 能源效率的评价产生偏差。 现阶段我国政府提出了“实 现经济又好又快发展” 的社会发展目标, 着力提高能源利 用效率对经济增长的贡献, 同时更加注重减少经济活动对 环境产生的不利影响。因此, 应用同时考虑非期望产出和 期望产出变化条件下的评价模型测算我国不同工业行业 的全 要 素 能 源 效 率 将 具 有 重 要 意 义 。 方 向 距 离 函 数 [8 13 ] 法 应用向量方法将非期望产出和期望产出变化影响 同时放入到评价模型当中, 有效地解决了上述问题, 因此 可以较好地评价保证经济增长和减少 CO2 排放条件下的 效率评价问题。 本文运用方向距离函数和 Malmquist - Luenberger 指 测算了我国 2001 2008 年 36 个工业行业在 CO2 数模型, 排放水平约束条件下的全要素能源效率, 并利用核密度法 估计了在此期间累积全要素能源效率的分布和动态变化 特征, 最后运用变截距固定效应模型分析了影响效率变化 的主要因素。 二、 模型及数据 Malmquist - Luenberger 指数( 以下简称 ML 指数 ) 是 在 DEA 方法和方向距离函数基础上构建而成的, 可以用 来测算比较带有非期望产出条件下不同决策单元的生产 效率问题。它无需设定具体的生产函数形式, 从而减少了 模型设定误差, 因此被广泛应用于环境约束条件下的能源 效率比较研究。ML 指数计算的基本思路: 首先通过环境 DEA 技术构造出某经济体在环境约束下的生产可能性边 界, 再利用方向性距离函数计算出经济体中每个生产决策 单元与生产可能性边界的距离,最后基于两个时期的方 向性距离函数和混合方向距离函数计算出此期间的 ML 指数。 ( 一) 方向距离函数 将我国每个工业行业作为一个决策单元, 假设有资本 ( K) 、 劳动( L) 和能源( E) 三种投入要素, 通过生产得到期 望产出 Y( 工业总产值 ) 以及非期望产出 B ( CO2 等 ) 。 非 期望产出是伴随着 Y ( 工业总产值 ) 的生产过程而产生 的, 它的产出水平越小, 则环境污染程度越小, 全要素能源 效率越高。为体现增加期望产出 ( 工业产值 ) 的同时减少 非期望产出( CO2 ) 的目标, 定义方向向量为 g = ( g Y ,g B ) = ( 1 ,- 1 ) 。 它表示期望产出按照 g Y 方向增加的同时, 非期望产出按照 g B 方向减少。在现有技术水平下按照现 有的投入要素所能生产出的所有产出的集合称为生产可 L, 能集, 在本文定义生产可能集为: p( X ) = { ( Y,B ) : K,
王喜平, 姜
Study on Total Factor Energy Efficiency and Its Influencing Factors under the Constraint of Carbon Dioxide Emission
WANG Xiping,JIANG Ye ( School of Economics and Management,North China Electric Power University,Baoding 071003 )
一、 引言 随着全球气候的变暖, 二氧化碳等温室气体的排放问 题日益引起国际社会的广泛关注。 为应对全球气候变化 中国政府提出到 2020 年单位国内生产总值 的迫切需要, CO2 排放水平比 2005 年降低 40% 45% 的约束性目标。 工业行业是我国国民经济和社会发展的重要支柱产业, 同 时也是能源密集型行业。 我国工业行业的能源消费结构 长期以煤炭为主, 工业煤炭类能源消费占到其能源消费总 量的七成左右, 工业燃煤排放的 CO2 也占到全国温室气 因此中国工业行业的 CO2 减排不容 体排放的绝大部分, 忽视。但是我国不同工业行业的经济发展水平、 资源禀赋 CO , 和 2 排放水平存在很大差异 如何根据各行业实际情 况正确处理各行业经济增长与节能减排的关系, 使经济增 , 长建立在节约能源资源和保护环境的基础上 是一个值得
研究的重要课题。 一方面要降低 CO2 排放水平, 同时要 提高工业部门在 CO2 排放约束下的能源效率水平, 这就 要求研究各工业行业在 CO2 排放约束下的能源效率水平 变化情况及其影响因素, 为依据不同行业的发展特点制定 节能减排和经济发展政策提供理论支持。 早期对全要素能源效率的研究大多是在不考虑非期 Pittman ( 1983 ) 在对 望产出 ( 如 CO2 ) 约束条件下进行的, 第一次尝试在效率 威斯康星洲造纸厂的效率测度 时, 测度中引入非期望产出约束。 此后大量学者开始将非期 望产出( 如 CO2 ) 引入效率评价模型当中。 Hailu ( 2001 ) , Guang - Ming Shi ( 2010 ) 和 Sabuj Kumar Mandal ( 2010 ) 将 非期望 产 出 作 为 一 种 投 入 指 标 引 入 效 率 评 价 模 型 当 [2 4 ] , 并应用既定期望产出( “好 ” 产出 ) 条件下非期望 中 产出的最大缩减量指标评价生产效率, 这种处理方法虽然
《软科学》2012 年 2 月·第 26 卷·第 2 期 ( 总第 146 期 )
E 可以生产出 ( Y, B ) } 。 环境 DEA 技术认为生产可能集 有两个重要的假设: 第一个假设认为期望产出 ( Y ) 与非期 望产出( B) 有一定的关联性, 即: 在期望产出 ( 工业产值 ) 的生产过程中必然伴随着非期望产出 ( CO2 ) 的生成。 第 二个假设认为非期望产出具有弱可处置性。 这就意味着 非期望产出的减少要付出一定的经济代价。 在给定要素 投入水平下, 要减少 CO2 的排放, 必然要消耗原本用于工 从而导致工业总产值的减少。 业生产的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分资源, 方向距离函数指在现有的技术水平和给定固定投入 期望产出沿 g y 方向, 非期望产出按照 g B 方 要素情况下, 向同时增加或减少的最大可能比例。 方向距离函数可表 示如下: D0 ( L , K, E, Y, B; g Y ,- g B ) = sup{ θ: ( Y + θg Y , B - K, E, Y, B) } θg B ) ∈ P ( L,
[1 ]
收稿日期:2011 - 07 - 09 基金项目:河北省社会科学基金项目 ( HB10XGL121 ) ; 中央高校基本科研业务费专项资金项目 ( 09MR44 ) 作者简介:王喜平( 1969 - ) , 女, 河北定州人, 副教授、 博士, 研究方向为技术经济及管理 ; 姜 晔( 1984 - ) , 女, 山东淄博人, 硕 研究方向为能源经济及可持续发展 。 士研究生,
《软科学》2012 年 2 月·第 26 卷·第 2 期 ( 总第 146 期 )
可持续发展
碳排放约束下我国工业行业 全要素能源效率及其影响因素研究
晔 ( 华北电力大学 经济管理学院, 河北 保定 071003 )
摘要:运用方向距离函数和 Malmquist - Luenberger 指数模型, 对我国 2001 2008 年 36 个工业行业在二氧化碳排放 约束条件下的全要素能源效率水平进行测算 , 并利用核密度法估计了在此期间累积全要素能源效率的分布和动态 变化特征, 同时考察了影响碳排放约束下工业行业能源效率的各种因素 。 结果表明: 在样本期间内我国各工业行 业的全要素能源效率水平均得到不同程度的提高 , 并且高效率工业行业所占的比重不断提高 ; 行业内企业研发投 入、 企业平均规模、 行业产权结构等都能显著提高能源效率水平 , 而能源消费结构则与能源效率呈负相关 。 关键词:工业行业; 二氧化碳排放; 全要素能源效率; 核密度; ML 指数 中图分类号:F062. 1 文献标识码:A 文章编号:1001 - 8409 ( 2012 ) 02 - 0073 - 06
相关文档
最新文档