基于序列Malmquist-Luenberger指数的碳排放约束下的全要素能源效率
基于DEA-SBM超效率和Malmquist-Luenberger指数的中国工业绿色经济增长核算研究
基于DEA-SBM超效率和Malmquist-Luenberger指数的
中国工业绿色经济增长核算研究
赵祺;陈媛媛;张秀娟
【期刊名称】《荆楚理工学院学报》
【年(卷),期】2024(39)3
【摘要】以1997~2020年我国30个省的数据为研究样本,分析中国各省市工业企业的绿色经济效率的影响因素。
研究表明:我国各省市工业技术效率各地区间差异巨大。
各省市工业绿色生产资金投入大都存在不足,资金管理水平也不高。
因此,地方政府应坚持区域协同发展,相互借鉴学习,吸收总结经验。
在资本积累的基础上应加强对生态环境质量的投资,发挥绿色技术外溢效应。
【总页数】11页(P44-54)
【作者】赵祺;陈媛媛;张秀娟
【作者单位】巢湖学院工商管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F426.2;F224
【相关文献】
1.技术存量效应、真实效率追赶与中国低碳TFP核算——基于RAM与序列Malmquist-Luenberger指数
2.“丝绸之路经济带”绿色全要素能源效率的地区差异及影响因素研究——基于Global Malmquist-Luenberger指数的实证分析
3.高质量发展背景下安徽省工业绿色全要素生产率评价研究——基于SBM超效率模
型与Malmquist-Luenberger指数4.中国农业绿色生产效率的动态变迁与空间分异——基于DDF-Global Malmquist-Luenberger指数方法的分析
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有无环境约束下西部地区全要素能源效率及其影响因素研究
有无环境约束下西部地区全要素能源效率及其影响因素研究冉启英;于海燕【期刊名称】《新疆大学学报（哲学·人文社会科学版）》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】在方向性距离函数的环境规制行为分析模型（DDF-AAM）框架下，文章基于malquist-luenberger生产率指数，将污染物作为负外部性的非合意产出，测算西部10省区1995—2012年有、无环境约束下的全要素能源效率，并对其影响因素通过两阶段加权最小二乘法（TSLS）进行实证分析。
结果表明：（1）在有、无环境约束下，西部地区整体能源效率均呈下降趋势，各省区之间能源效率差异明显，大部分省区在环境约束下能源效率低于无环境约束下能效值。
（2）各因素在有、无环境约束下对全要素能源效率作用方向和影响程度各异。
在环境约束下，技术效率、技术进步、外商直接投资促进了能源效率提升，煤炭消费占比、第二产业占比、人均资本、政府干预程度的增加抑制了全要素能源效率提升。
【总页数】8页(P15-22)【作者】冉启英;于海燕【作者单位】新疆大学创新管理研究中心，新疆乌鲁木齐830046; 新疆大学经济与管理学院，新疆乌鲁木齐830049;新疆大学经济与管理学院，新疆乌鲁木齐830049【正文语种】中文【中图分类】F426.2【相关文献】1.环境约束下基于全要素能源效率的我国各省份节能潜力分析 [J], 王志雄;徐海龙;祁卓娅;吴怡2.碳排放约束下中国沿海地区全要素能源效率及影响因素研究 [J], 孙叶飞;周敏;石鹏;汤振朋3.环境约束下西部地区经济增长绩效及其影响因素研究 [J], 谭志雄;张阳阳;付佳4.环境约束视角下西部地区生态效率测度与影响因素研究 [J], 温冰;肖春梅5.环境约束视角下西部地区生态效率测度与影响因素研究 [J], 温冰;肖春梅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
环境约束下的工业全要素生产率增长——基于Malmquist-Luenberger指数的行业面板数据分析
等 人在 介 绍 一 种 新 函 数— —方 向 性 距 离 函数 （ — Ｄｉ
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指 数『 。该 指 数 的基 本 原 理 是 ： 给定 的资 源 投 人 ３ ］ 在 下， 既要 求“ ” 出增 长 又要 求 “ ” 出减 少 。 目 好 产 坏 产 前 ， 指 数 方 法 已 被 国 内 外 研 究 学 者 大 量 ＭＩ
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Ｐ（ ）表示 生产 可能性 集 合 ： ｚ
为了运用数据包 络分 析 （ Ｅ 描述 生 产可 能性 Ｄ Ａ）
作者简介 ： 李
伟 （ ９Ｏ ， ， １ ８ 一）女 山西交 城人 ， 讲师 ， 士生 ， 博 研究方 向 ： 观经济统计分析 ； 宏
章上 峰（ ９２ ， ， １ ８ 一）男 浙江 温州人 ， 助理研究员 ， 博士生 ， 研究方 向： 数量经济学 、 长经 济学 、 增 发展经济学 。
一
、
引 言
二 、 法 与 模 型 方
在测 度瑞 典 纸 浆 厂 的 全 要 素 生 产 率 时 ， ｈ ｎ Ｃ ｕｇ
改 革开 放 以来 ， 中国工 业 行 业 的 增 长在 一定 程
度 上依靠 的是 资本 和 自然 资 源 的 “ 投入 、 消 耗 、 高 高 低 效率” 粗放 型增 长方 式 ， 为此 付 出了 巨大 的资源 和 环 境代价 ， 随之工 业 发 展 的生 产 率 问题 越 来 越受 到 政 府和学 者 的关 注 。新 古 典 经 济增 长 理论 认 为 ： 生 产 率增长 是经 济可 持 续 增 长 的 唯一 源 泉 。近年 来 ， 从 工业细 分行 业 的角 度来研究 工业全 要 素生产 率增 长 的文献 已有 一定 的积 累 ， 要运 用 的是数 据包 络 主
基于SBM-GML_与面板门槛效应的碳排放强度与绿色全要素生产率的关系研究
Value Engineering0引言党的二十大报告进一步提出深化中国式现代化和绿色低碳发展的战略要求，为了追求高质量发展，工业绿色全要素生产率的提升有利于兼顾经济发展与环境保护，转变原有的高投入高污染，但是低效益的不利局面，因此加快绿色全要素生产率创业，可以更好地实现双碳目标，实现经济社会和人的高质量可持续发展。
绿色全要素生产率的研究是建立在全要素生产率的基础上，具体体现为绿色发展这一绿色的本质特征，反映在工业绿色全要素生产率的研究中，需要在柯布-道格拉斯生产函数的基础上，考虑资本和劳动等投入要素的绿色特征，同时由于以往的研究在绿色全要素生产率的生产函数设定中忽略了空间溢出性，因此本文设定的模型也考虑了空间溢出性和空间权重矩阵的情形[1，2]。
1理论机制与命题假说1.1绿色全要素生产率的相关研究学术界对绿色全要素生产率的关注始于劳动生产率的研究，郭爱君和范巧（2022）认为，绿色全要素生产率与工业部门综合要素生产率并无特别大的差别。
对绿色全要素生产率的研究包括前沿面与非前沿面的测度方法，前沿测试主要包括DEA 模型和随机前沿分析等方法，当前对绿色全要素生产率和绿色全要素生产率及其增长率的研究，主要采用DEA 和SBM 模型，同时采用ML 模型，考虑非期望产出下的工业资源配置效率和技术进步效率两个方面，当前绿色全要素生产率的非前沿方法主要基于代数箱指数核算方法，同时基于生产函数法随着现代计量经济学以及空间计量经济学的发展，基于生产函数以测度绿色全要素生产率尤其是引入空间计量方法成为一种新的选择[3-6]。
1.2基于SBM-GML 绿色全要素生产率研究为了实现经济的可持续发展，改变单纯依靠生产要素投入驱动当地经济发展的模型，转向产业转型升级，实现所谓“结构红利”，产业结构优化的动力来源于碳中和政策的压力，以及工业企业为了应对碳中和战略而主动进行绿色全要素生产率效率的提升，工业企业通过产业结构的优化并在产业结构转型升级中进行资源有效配置并提升技术进步水平。
用malmquist— luenberger指数模型
Malmquist-Luenberger指数模型是一种用于测量全要素生产率（TFP）变化的指数模型，它结合了Malmquist指数和Luenberger 指标的特点。
该模型可以用于分析不同时期、不同地区或不同行业的生产率变化情况。
使用Malmquist-Luenberger指数模型，需要收集相关数据，包括投入要素（如劳动力、资本等）和产出数据。
然后，利用这些数据计算Malmquist-Luenberger指数，以评估生产率的变化情况。
具体步骤如下：
1. 收集数据：收集投入要素和产出数据，用于计算Malmquist-Luenberger指数。
2. 计算距离函数：利用投入要素和产出数据，计算每个时期的距离函数。
距离函数表示在给定投入下，实际产出与最大可能产出之间的差距。
3. 计算Malmquist-Luenberger指数：利用两个时期的距离函数，计算Malmquist-Luenberger指数。
该指数反映了生产率的变化情况，如果指数大于1，表示生产率提高；如果指数小于1，表示生产率下降。
4. 分析结果：根据Malmquist-Luenberger指数的结果，分析生产率的变化情况，并进一步探讨影响生产率变化的因素。
需要注意的是，Malmquist-Luenberger指数模型是一种复杂的生产率分析方法，需要一定的专业知识和技能。
因此，在使用该模型时，建议咨询相关领域的专家或机构。
绿色全要素能源效率的空间溢出效应测度
基金项目：国家社会科学基金青年项目（16CJL0 3 4 ) ;中国博士后科学基金第6 5 批面上资助项目（2 0 丨9 M6507 7 7 ) ;中国博士后 科学基金第12 批特别资助项目（2019T120117)
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非 期 望 产 出 下 Malmquist生 产 率 指 数 T F P C 解为技术 效率变化E F F C 与技术变动E F F C H C 的乘积：
DOI:10.13546/j .cnki.tjyjc.2019.21.027
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绿色全要素能源效率的空间溢出效应测度
陈 星 星 U2
(1.特华博士后科研工作站，北 京 100029;2.中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，北 京 100732)
1 横型设定
1 . 1 绿色全要素能源效率 假 设 有 n 个 决 策 单 元 (D M U ) ，投 入 变 量 、期望产出与
非 期 望 产 出 的 向 量 表 示 分 别 为 x e /T 、/ e # 和 / e 及12。在 不 变 的 规 模 报 酬 下 (C C R ),非期望产出下非径向 非角度的S B M 模型为：
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。
基于Malmquist指数的我国装备制造业全要素生产率测度分析
基于Malmquist指数的我国装备制造业全要素生产率测度分
析
李星光;于成学
【期刊名称】《科技与管理》
【年(卷),期】2009(011)005
【摘要】装备制造业作为制造业的基础,其发展水平直接关系到国民经济的发展速度和发展质量.运用Malmquist指数法对我国装备制造业全要素牛产率增长状况进行了测算,并把全要素生产率的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分,分析结果显示1995-2006年我国装备制造业全要素生产率的平均增长率为5.7%,且在不同时期技术效率和技术进步对我国装备制造业全要素牛产率增长的贡献存在一定差异,分行业来看,全要素生产率增长最快的是通信设备、计算机及其他电子设备制造业.
【总页数】4页(P102-105)
【作者】李星光;于成学
【作者单位】大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024;大连民族学院经济管理学院,辽宁,大连,116600
【正文语种】中文
【中图分类】F224.32
【相关文献】
1.我国战略性新兴产业全要素生产率的实证测度--基于 DEA 的 Malmquist 指数法[J], 齐峰
2.基于DEA-Malmquist指数法的我国钢铁产业全要素生产率测度分析 [J], 王莉娜;童星;孙笑明
3.收入差距约束下西南边境地区全要素生产率测度分析——基于Malmquist-Luenberger指数 [J], 陈光春;刘宏楠;于世海
4.基于DEA-Malmquist指数的陕西装备制造业全要素生产率分析 [J], 刘羽
5.基于DEA-Malmquist指数的我国中医类医院全要素生产率的测度与评价 [J], 李志广;张婉莹;孔爱杰;丁志远
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我国农业全要素生产率增长及要素贡献--基于 Luenberger 指数的实证分析
我国农业全要素生产率增长及要素贡献--基于 Luenberger指数的实证分析段海啸【期刊名称】《山东农业科学》【年(卷),期】2016(48)3【摘要】The key to achieve sustainable development of agriculture in China is to improve the agricul-tural total factor productivity.In this paper,from the view of province,the static agricultural productivity in China was firstly researched based on the panel data during 2001 ~2013.The results indicated that there were significant interprovincial differences in agriculture productivity,and the inefficiencies of agricultural output, labor input and land input were the main reasons of agricultural inefficiency in most of provinces.Based on this,via the usage of Luenberger productivity index,the aricultural total factor productivity growth in China was dynamically measured.The results of horizontal decomposition of Luenberger indices indicated that tech-nology development and efficiency improvement were the main stimuli of agricultural total factor productivity growth,while the vertical decomposition results showed that the main causes of agricultural total factor produc-tivity growth were the improvement of output productivity,labor quality and land productivity.%实现我国农业可持续发展的关键在于农业生产效率的提升。
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。
基于Malmquist-Luenberger指数西北五省绿色全要素生产率测算的研究
基于Malmquist-Luenberger 指数西北五省绿色全要素生产率测算的研究田丰梁江艳新疆财经大学经济学院摘要：基于分析西北五省的资源与环境状况，采用Malmquist-Luen-berger指数测算2001-2017年中国西北五省绿色全要素生产率,并对其进行分解。
结果显示，陕西的绿色全要素生产率均值为1.37，是西北五省中最高的省份，甘肃、新疆和宁夏三省分别为1.09、1.07和1.06，处于居中水平，最低的青海为1.02；自2000-2017年间，西北五省绿色全要素生产率的年增长率由高到低分别为陕西6.18%、甘肃0.71%、宁夏0.42%、青海0.18%和新疆-0.02%。
整体而言，除新疆外，其他省份的绿色全要素生产率保持稳定增长的趋势。
在对西北五省中绿色全要素生产率的分解中，规模技术进步起到了主要拉动作用,规模效率变化起到一定抑制作用。
根据结论，本研究从进一步推动节能减排、提高绿色技术水平、加强环境规制、优化要素配置四个方面提出对策建议，以期提高西北五省的绿色全要素生产率。
关键词：绿色；全要素；生产率；Malmquist-Luenberger；西北五省DOI:10.13770/ki.issn2095-705x.2020.07.001Research on Green Total Factor Pro-ductivity Measurement of Five North-western Provinces Based on Malmquist-Luenberger IndexTIAN Feng,LIANG JiangyanXinjiang University of Finance&Economics School of Economics in UrumqiAbstract:The article first analyzes the resource and environmental conditions of the five northwestern provinces,and then uses the Malmquist-Luenberger index to calculate and decompose the green total factor productivity of the five northwestern provinces of China上海节能ENERGY CONSERVATION STRATEGY AND POLICYSHANGHAI ENERGY CONSERVATION2020年第07 期基于Malmquist-Luenberger 指数西北五省绿色全要素生产率测算的研究收稿日期：2020-05-26基金项目：新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目“新疆绿色经济效率的时空格局演变及影响因素研究”（XJ2019G251）作者简介：田丰（1994-），女，硕士研究生，研究方向为区域经济发展规划与政策梁江艳（1988-），女，博士，讲师，研究方向为区域经济合作0引言习近平总书记在党的“十九大”报告中指出：“发展是解决我国一切问题的基础和关键，发展必须是科学发展，必须坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念”。
碳排放约束下石油石化产业全要素能源效率研究
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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）
摘
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。
环境约束下西部全要素生产率的估算
环境约束下西部全要素生产率的估算内容摘要：本文利用西部地区2000-2009年面板数据，基于Malmquist-Luenberger指数法，在环境约束下考察西部大开发战略实施以来西部地区全要素生产率的变化。
研究表明：在考虑环境约束条件下，西部地区TFP 年均增长由传统的0.4%下降到0.3%，传统TFP表现最差的西部地区TFP下降幅度明显小于东部地区和中部地区；无论是否考虑环境约束因素，技术进步仍是全要素生产率增长的主要源泉。
关键词：全要素生产率Malmquist-Luenberger指数法西部地区环境约束引言随着2000年1月国务院专门召开关于西部地区的开发会议，标志着西部大开发战略进入实施阶段，西部地区十年来取得了令人瞩目的发展成就。
随着新一轮西部大开发战略的实施，对资源的消耗和生态环境的影响也日益加剧，生态赤字和资源缺口不断增大，如何转变经济增长方式，在脆弱的生态环境约束下提高西部地区经济增长的质量，实现经济“又好又快”发展值得进一步关注。
衡量经济增长质量的方法通常有两种：一是“绿色GDP”；二是全要素生产率（Total Factor Productivity，以下简称TFP）。
但由于环境资源的产权在现实中难以清晰界定等原因，使得“绿色GDP”的实际操作仍存在困难（陈梦根，2005）。
而TFP作为现代经济增长的核心问题之一，反映了除要素投入之外的因素对经济增长的贡献，用来衡量经济增长的质量，受到学术界的广泛关注。
随着环境问题的凸显，TFP和环境变量的结合更能准确反映经济增长的质量，已有学者对此作了相关研究。
如涂正革（2008）研究了1998-2005年间我国30个省份的环境和工业增长的协调性问题。
胡鞍钢（2008）等研究了1999-2005年在控制不同污染排放下的省级环境技术效率的排名；岳书敬和刘富华（2009）考察了我国2001-2006年36个工业行业在环境约束下经济增长的综合效率的问题。
Malmquist指数与Malmquist-Luenberger指数的比较研究
Malmquist指数与Malmquist-Luenberger指数的比较研究崔文田;高宇;张博【期刊名称】《西安工程大学学报》【年(卷),期】2005(019)002【摘要】提出了基于减少有害产出同时增加有益产出的Malmquist-Luenberger 生产力指数评价方法.分析了该指数与Malmquist指数联系与差异,并通过美国电力产业的数据(1996～2000)对两种指数进行了实证对比.与Malmquist生产效率评价方法相比较,本文中所提出的方法可用于企业面对环境约束下的生产效率评价,并且在评价中不需要有关投入和产出的价格信息,评价指数也可以通过求解一个简单的线性规划模型来计算.【总页数】6页(P152-156,161)【作者】崔文田;高宇;张博【作者单位】西安交通大学,管理学院,陕西,西安,710049;西安交通大学,管理学院,陕西,西安,710049;西安交通大学,管理学院,陕西,西安,710049【正文语种】中文【中图分类】F224【相关文献】1.利用外资、环境约束与中国工业全要素生产率的增长——基于Malmquist指数与Malmquist-Luenberger指数的比较研究 [J], 柴志贤2.新时代优化开发区绿色经济绩效评估及时空演变——基于DDF-Global Malmquist-Luenberger指数方法分析 [J], 岳立; 郑文富3.江苏省工业经济高质量绿色发展评价研究——基于Super-SBM和Malmquist-Luenberger指数模型 [J], 耿刘利;王琦;黎娜4.中国交通运输业碳排放全要素生产率研究——基于Global Malmquist-Luenberger指数 [J], 李铭泓;黄羿;朱伟俊;张发根;常向阳5.基于Malmquist-Luenberger指数的中国蔬菜绿色全要素生产率研究 [J], 王雪娇;李隆伟;耿仲钟;毛昭庆;赵秀华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
环境管制与中国省际技术进步——基于Malmquist-Luenberger指数研究
第 ５期
宁 夏大 学学报 （ 人文社 会科 学版 ）
Ｊｕ ａ ｏ ｉｇｉ Ｕ ｉ ｒｔ（ ｕ ａ ｉｅ Ｓ ｃ ｌ ｃ ｎｅ ｄ ｉ ） ｏｒｌ ｆ ｎｘａ ｎｖ ｓｙ Ｈ ｍ ｎｔｓ＆ ｏｉ ｉ ｃｓ ｉｏ ｎ Ｎ ｅｉ ｉ ａＳ ｅ Ｅ ｔｎ
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ５ １３ ．
产出的价格信息 。环境管制将本来可以用于生产 的投入配置到污染治理活动中 。当生产单位面临环境
收稿 日期 ：００— ３— ７ ２ １ ０ ０
作者简介 ： 张夏（ ９５ ） 安徽合肥人 ， １８ 一 ， 南京财经 大学国际经 贸学院硕士研 究生 ， 主要从事 区域经济与产业经济研 究。
一
１ ２３ —
了解我 国的生产 率发展 状况 。
颜鹏飞、 王兵 ‘测算 了 １８ －２０ 期 间 中国 ３ ９０ ０４年 ０个省 全 要 素 生产 率 为 ０ ２ ％ ， 主 要 是依 靠 技 术效 ．５ 并 率 的提高 ， 技术进 步则 出现倒 退 ， 因此不 能作 出中 国经济 长期 持续 增 长 的判 断 。岳 书敬 、 刘朝 明认 为只 考虑 劳动 和资本 两种生 产要 素 ， 而不 考虑 人力 资本存 量 ， 会低 估 了同期 的效 率提 高程 度 ， 高估 了期 间的 技术 则 而
进步指 数 。舒 元 、 国伟 测算 了 １８ －２ ０ 才 ９ ０ ０ ４年 我 国 Ｔ Ｐ及成 分后 ， Ｆ 认为 我 国 的增 长主要 来源 于技术
进步 ， 们还 发现我 国存 在着从北 京 、 他 上海 、 广东 向其他 省 区的技术 扩散 ， 而且这 种扩 散依赖 于空 间距离 。 但 是上述 全要素 生产 率 的测 度 ， 没有 考虑环 境 因素 ， 仅考虑 市场 性 的“ ” 出的生 产 ， 均 仅 好 产 并没 有考 虑 生产过 程 中产 生 的非 市场性 的 “ ” 出 ， 坏 产 如生 产过程 中排 放 的污染物 。这 主要是 由于研 究 者无法 得 到 “ 坏”
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]。
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赵成柏;毛春梅【期刊名称】《中国科技论坛》【年(卷),期】2011(000)011【摘要】本文运用Malmquist-Luenberger指数法测度了我国各地区1995-2007年碳排放约束下全要素生产率增长及构成.估计了在碳排放约束和传统情形下全要素生产率指数及其构成,并检验两种情况下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TFP增长最快,西部地区增长最慢,中部地区则均介于二者之间；我国全要素生产率增长水平不断提高,技术效率变化是全要素生产率增长的源泉,但在碳排放约束情况下不及传统全要素生产率高;在28个省市区中,有8个地区至少移动生产可能性边界1次;本文还实证考察了人均GDP、工业化水平、技术无效率水平、劳均资本、能源强度和开放度等因素对在碳排放约束条件下全要素生产率影响效果,并据此给出了一些政策性建议.【总页数】7页(P68-74)【作者】赵成柏;毛春梅【作者单位】河海大学商学院,江苏南京210098;淮阴工学院经济管理学院,江苏淮安223001;河海大学公共管理学院,江苏南京210098【正文语种】中文【中图分类】F061.5【相关文献】1.资源环境约束下我国西部地区农业全要素生产率增长及其影响因素 [J], 陈婷婷2.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 [J], 齐亚伟3.中国地区工业部门二氧化碳排放量及碳排放约束下全要素生产率测算 [J], 陶小马;周雯4.山东省碳排放约束下农业全要素生产率及影响因素分析 [J], 刘芳;张红丽5.碳排放和能源消费约束下的中国绿色全要素生产率和经济增长研究——基于扩展的索洛模型分析 [J], 郭辉;董晔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
环境约束下中国农业全要素生产率增长及收敛分析
环境约束下中国农业全要素生产率增长及收敛分析韩海彬;赵丽芬【期刊名称】《中国人口·资源与环境》【年(卷),期】2013(023)003【摘要】利用单元调查评估方法对农业面源污染进行核算,并将其作为农业生产过程中的“坏”产出指标纳入农业全要素生产率(TFP)评价模型,采用Malmquist-Luenberger生产率指数方法分析1993-2010年环境约束下中国29个省份农业TFP增长,并对其收敛性进行了检验.研究表明:①环境约束下中国各地区农业TFP在考察期内均取得了一定程度的增长,并且该增长主要是由农业技术进步推动,但是各地区的农业技术效率却出现了不同程度的恶化；②从地区差异来看,环境约束下中国各地区农业TFP在增长的同时呈现东、西、中部地区依次递减;③当不考虑环境因素时,全国范围以及中、西部地区的农业TFP平均增长率分别比考虑环境因素时提高0.88％、1.71％和2.35％,但是东部地区却比考虑环境因素时降低1.01％；④环境约束下中国各地区农业TFP都存在σ收敛和绝对β收敛,但是σ收敛趋势并不稳定,σ值呈现出显著的波动特征.【总页数】7页(P70-76)【作者】韩海彬;赵丽芬【作者单位】中央财经大学应用经济学博士后流动站,北京100081;天津广播电视大学经管学院,天津300191;中央财经大学经济学院,北京100081【正文语种】中文【中图分类】F205【相关文献】1.资源环境约束下的中国农业全要素生产率增长与分解 [J], 刘战伟2.环境约束下湖北省农业全要素生产率增长分析 [J], 陈婷婷3.环境约束下的工业全要素生产率增长——基于Malmquist-Luenberger指数的行业面板数据分析 [J], 李伟;章上峰4.环境约束下长三角经济效率及全要素生产率增长-基于Luenberger指数的实证分析 [J], 段海啸5.环境约束下的中国省区经济增长源泉的收敛机制分析 [J], 石风光因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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关键词 ： 全要素能源效率 ； 非期望产 出的 Ｓ Ｂ Ｍ；序列 Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ — Ｌ ｕ ｅ ｎ ｂ ｅ ｒ ｇ ｅ ｒ 模型
中 图分 类 号 ： Ｆ ２ ２ ４ ； Ｆ １ ２ ４ ． ５ 文 献 标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ６— ４ ７ ２ ９ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３— ０ ２ ５ １ — ０ ７
ａ ｎ ｄ ｗｅ ｓ ｔ ｅ ｍ ｒｅ ａ ａ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ２ ９ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｔ ａ ｌห้องสมุดไป่ตู้ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖｉ ｔ ｙ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐａ ｒｅ ｄ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ａ —
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第３ ３卷 第 ３期
２ ０ １ ７年 ６月
上
海 电 力 学 院 学
报
Ｖｏ １ ． ３ ３． Ｎ０ ． ３ Ｊ ｕ ｎ ２ ０ １ ７
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｐ ｏ ｗｅ ｒ
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ＤＯ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６—４ ７ ２ ９ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ３ ． ０ ０ ８
基 于 序 列 Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ — Ｌ ｕ ｅ ｎ ｂ ｅ ｒ ｇ ｅ ｒ指 数 的 碳 排 放 约束 下 的全 要 素 能 源效 率
Ｍａ ｌ ｍｑ ｕ ｉ ｓ ｔ － Ｌｕ ｅ ｎｂ ｅ ｒ ｇ ｅ ｒ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ
Ｐ Ａ Ｎ Ｈｕａ，ＺＨＥＮ Ｇ Ｆａ ｎ ｇ， ＧＡＯ Ｙａ ｎｇ ｙ ａ ｎｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｙ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ ０ ０ ９ ０ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｔｏ ｔ ａ ｌ Ｆａ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｅｎｅ ｒ ｇ ｙ Ｅｆ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎｃ ｙ ｕ ｎｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ Ｃａ ｒ ｂ ｏ ｎ
Ｅｍ ｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ Ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎｃ ｅ
潘 华， 郑 芳， 高杨杨
２ ０ ０ ０ ９ ０ ）
（ 上海 电力 学院 经济与管理学院 ，上海
摘
要： 为 了研究在碳 排放约束下的全要素能源效率问题 ， 运用基 于含有非期 望产 出的 Ｓ Ｂ Ｍ 与序列 Ｍａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ
模型构成 的序列 Ｍａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ — Ｌ ｕ ｅ ｎ ｂ ｅ ｒ ｇ ｅ ｒ 指数对 中国东 、 中、 西部和整体 ２ ９个省份（ 自治 区、 直辖市 ） 进行 比较 ， 对 其全要素生产率分别进行分析对 比． 通过 实证研究分析可知 ， 技术进步和效率变化共 同促 进了整体全要素 生产 率 的不断提高 ， 并且技术进步 的作用大于效率变化的作用 ； 东部 区域 的各省市在碳排放 约束下的全要素生产率 Ｓ ＭＬ引领着整个 中国的进步 ， 中部 区域和整个 中国发展水平几乎一致 ， 而西部明显 落后于整体．