长江经济带绿色全要素能源效率时空演化及影响因素研究

推动长江经济带高质量发展,是我国的重大战略目标之一,而提高其绿色全要素能源效率（GTFEE）是实现高质量发展的关键所在。本文运用超效率SBM模型、GML指数模型对长江经济带11个省（区、市）2004—2020年的绿色全要素能源效率进行评价,并结合空间探索性分析方法（ESDA）和Tobit回归分析探究其空间上的集聚特征和影响因素。实证结果表明：长江经济带绿色全要素能源效率整体偏低,下、上、中游依次呈递减态势,各地区差异明显;技术进步对绿色全要素能源效率具有较强的拉动作用,但是技术效率仍有较大的提升空间;长江经济带绿色全要素能源效率具有空间集聚性,主要以H—H集聚和L—L集聚为主,且较为稳定;产业结构、对外开放和环境规制会推动绿色全要素能源效率提升。以上发现对于推动长江经济带绿色全要素能源效率提高,促进长江经济带高质量发展具有一定意义。     

长江经济带物流业全要素能源效率——基于包含碳排放的SBM与GML指数模型

基于SBM与GML指数模型,克服方向距离函数未考虑松弛效应及Malmquist-Luenberger指数参考技术非同期性的不足,考察长江经济带物流业2004-2013年全局环境效率、全要素能源效率及其分解因素。结果表明:除江苏省外,全局环境无效率普遍存在;未考虑碳排放的Malmquist指数平均值为1.005 0,分别比Malmquist-Luenberger指数、GML指数高出0.010 0、0.009 8,表明碳排放约束将导致全要素能源效率下降;GML指数下长江经济带物流业平均全要素能源效率为0.953 6,上、中、下游依次为:中游 > 上游 > 下游,区域与省际层面的空间差异呈下降趋势;技术退步是物流业全要素能源效率偏低的主要原因。未来长江经济带物流业发展中,应关注环境效益,通过提升物流技术水平实现长江经济带可持续发展。     

“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

在推进"一带一路"建设背景下,探讨"丝绸之路经济带"沿线国家与地区能源效率的差异,对经济带能源合作和可持续发展具有重要意义。运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数方法,测算了碳排放约束下"丝绸之路经济带"核心区、重要区及辐射区全要素能源效率的变化,并运用Tobit模型对其影响因素进行实证分析。结果表明:在2000-2014年期间,"丝绸之路经济带"绿色全要素能源效率整体呈现上升趋势,但核心区、重要区及辐射区之间存在显著差异,核心区和重要区能源效率变化特征相似,技术效率和技术进步共同推动效率增长;技术进步是辐射区能源效率增长的主要来源。人均GDP和产业结构对能源效率增长具有正向影响,但能源结构对能源效率增长有显著的负向作用。     

中国区域能源效率比较——基于DEA-Malmquist和聚类分析

将工业污染物排放作为非期望产出, 以2001—2010年30个省际的数据为基础, 采用DEA-Malmquist生产效率指数测算中国省际全要素能源效率, 结果表明:东部全要素能源效率一直处于效率前沿面上, 中西部地区则远离前沿面。为了寻求提高中西部地区的全要素能源效率的途径和方法, 根据技术进步、纯技术效率和规模效率等三个指标对不同类型区域的全要素能源效率差异和特征进行聚类和分析, 并提出针对不同地区提高全要素能源效率的对策建议。     

长江经济带绿色全要素能源效率的时空分异研究

本文基于2006—2019年长江经济带9省2市的面板数据,首先运用超效率SBM模型测算其绿色全要素能源效率,随后采用GML指数法对该区域的绿色全要素能源效率(GTFEE)的动态变化进行分析,最后利用σ收敛方法分别对长江经济带上游、中游、下游地区和整体区域进行了收敛性检验。研究发现：(1)2006—2019年,长江经济带的GTFEE均值不高(0.695),就效率均值的空间分布特征而言,下游地区最高,上游地区次之,中游地区最低;(2)从GML指数的分解值来看,绿色技术效率的变化阻碍了GTFEE的增长,而绿色技术进步对GTFEE产生了积极的影响;(3)从长江经济带的σ收敛检验结果来看,各地区收敛趋势各异,中游地区存在显著的σ收敛状态,而上游、下游和整体区域只存在微弱的σ收敛状态。研究结果为促进能源技术进步、区域发展和绿色转型提供了具体的政策和实践意义。     

能源开发、人力资本与全要素能源效率

梳理能源开发、人力资本作用于全要素能源效率的机制,以1998—2011年省际面板数据为样本,使用Undesirable-SBM模型测算了包含非期望产出的全要素能源效率,运用面板Tobit模型检验了能源开发、人力资本对全要素能源效率的影响方向与影响程度。结果显示:(1)能源开发相对强度与绝对强度对于全要素能源效率的影响并不相同,并且在全国层面和区域层面存在着不容忽视的差异;(2)人力资本未能带来全要素能源效率的显著改善;(3)结构变量与开放经济变量对于全要素能源效率的影响各不相同,节能减排政策对于全要素能源效率的促进效应已经显现。能源与碳排放约束下,应延伸资源经济链条、坚持以运用为导向的人力资本开发策略。     

不同类型环境规制对全要素能源效率的影响

不同类型环境规制会使市场资源配置发生不同转变,进而对全要素能源效率产生不同影响。基于2003—2018年中国省级面板数据,将环境规制分为正式、非正式两种类型并构建综合指标评价体系,运用SBM和共同前沿模型相结合测度考虑地区生产技术差异的全要素能源效率,利用面板门槛和中介效应模型从直接和间接两个维度研究环境规制在促进全国全要素能源效率提升过程中的影响效应。研究发现:正式环境规制对中国全要素能源效率提升发挥积极影响,但当其超过合理阈值时将减弱;非正式环境规制对中国全要素能源效率的影响呈先抑制、后促进的“U形”趋势。正式、非正式环境规制可通过影响技术创新和外商直接投资间接促进全要素能源效率的提高,且非正式环境规制的促进作用更强;产业结构升级在不同类型环境规制影响能源效率过程中存在遮掩效应,且非正式环境规制的遮掩效应更大。因此,应进一步优化环境规制工具,以科学的环境规制政策促进企业创新能力的提升和高质量外商投资的增加,增加全要素能源效率。     

中国制造业全要素能源效率分析——基于地区和细分行业双重视角

中国制造业的能源效率分析一直是近20年来研究的热点问题。考虑地区和细分行业的双重视角,运用数据包络分析（DEA）方法测度了2001—2011年中国9个省份19个制造业细分行业的全要素能源效率（TFEE）。选择包含非期望产出的松弛变量测度模型来计算能源效率,并讨论轻重工业之间的能源效率差异。研究发现:（1）制造业各行业的全要素能源效率均较低,且不同行业间差距较大。轻工业的全要素能源效率略高于重工业,但分区域来看,东部地区重工业总体的全要素能源效率明显高于轻工业,而中部和西部地区轻工业的全要素能源效率高于重工业。（2）各地区整体制造业能源效率偏低,东部地区全要素能源效率最高,中部和西部次之,但西部地区依然有能源效率较高的优势行业。（3）同一行业在不同地区的能源效率有较大差异,能源效率整体较高的行业在各地区发展不均衡,能源效率偏低的行业在各地区的能源效率都偏低。而同一地区内不同行业间的能源效率也存在较大差异,能源效率高的地区也存在效率较低的行业,能源效率偏低的地区并非所有行业的能源效率都低。     

中国典型区域全要素能源效率变动走向及趋同性分析——以八大经济区域为例

运用1996—2010年中国29省市面板数据,选取基于投入导向的DEA-BCC模型和DEA-Mamlquist指数模型,在考虑环境污染这个非合意产出的基础上从静态和动态两个层次分析三个“五年计划”间中国区域能源效率变动走向,并结合静态模型给出一种适合测度中国区域全要素能源效率收敛性的绝对收敛模型。结果表明:中国区域全要素能源效率在1996—2005年间呈现出整体下降趋势,而在2006—2010年间出现小范围上升趋势;东南沿海地区全要素能源效率处于绝对优势地位,北部沿海地区、东北地区呈追赶之势,黄河中下游地区、西南地区、大西北地区全要素能源效率则一直处于低位;技术退步和规模无效是导致黄河中下游地区、西南地区、大西北地区全要素能源效率下降的主要因素。与此同时发现:大西北地区存在着严重的体制缺陷和管理问题。从绝对收敛模型结果来看,中国全要素能源效率在整体上显著收敛,长江中游、南部沿海、西南地区、大西北地区存在显著的“俱乐部收敛”特征,即各自内部省份间全要素能源效率有明显的聚集现象。     

能源效率研究发展及趋势 :一个综述

提高能源效率是实现可持续发展的关键。对于能源效率的研究主要集中在“能源效率评价”和“能源效率影响因素分析”两个层面。基于单要素生产率结构的能源效率指标没有考虑其他投入要素的影响 ,存在较大的局限性 ;基于全要素生产率结构的能源效率指标则将“单投入”扩展为“多投入”结构 ,考虑了不同投入要素间的配合 ,能够更好地呈现出效率内涵。但这两种评价指标均忽略了污染物产出 ,从而导致了对能源效率一定的高估。此外 ,能源效率的变动可以用经济结构变动、技术进步、制度变化等因素来解释。未来研究的主要方向将会集中在能源效率变动的微观机制、考虑污染物排放的能源效率评价上。     

中国区域工业最优环境规制强度选择——基于全要素能源效率视角

运用中国28省(市)1995—2013年的工业面板数据和DEA-SBM模型,测算包含非期望产出的中国省际工业全要素能源效率,并通过门槛面板模型从全要素能源效率视角判断中国环境规制强度的最优选取。结果表明,东部存在双重门槛效应,而中部环境规制与能效呈扁平U型关系,西部地区存在最优规制区间。对比当前规制力度可知,现阶段东部可在现行规制标准的基础上保持稳定;中部可以考虑适度加强环境规制;西部,内蒙古等5省规制强度有待提高,贵州等省份则需谨慎对待规制强化,可以更多考虑通过技术引进与创新等手段来促进双效率的提升与改进。     

区域大气污染排放效率:变化趋势、地区差距与影响因素——基于长江经济带11省市的面板数据

基于全要素生产理论,运用非径向加权Russell方向性距离函数测算2007-2014年长江经济带11个省市的大气污染排放效率,分析效率的变化趋势并对其进行分解,通过泰尔指数方法诠释长江经济带大气污染排放效率地区差距的形成原因,利用系统广义矩（GMM）估计方法分析长江经济带大气污染排放效率的影响机制。结果表明:研究期内长江经济带大气污染排放效率较低且维持了下降趋势,大气污染减排潜力巨大;长江上游、中游与下游三大地区之间差距和长江上游地区内部差距是长江经济带大气污染排放效率地区差距的主要成因;在长江经济带大气污染排放无效率中,烟粉尘贡献率最高,其次为SO2,氮氧化物贡献率最低;经济增长、提升第三产业比重、增加R&D投入强度、改善能源消费结构、提高对外开放水平对于长江经济带大气污染排放效率的提升均有明显促进作用。     

长江经济带工业环境效率差异及其影响因素——基于超效率DEA Malmquist Tobit模型

以长江经济带11个省市为研究对象,运用超效率DEA模型对2005—2014年各省市的工业环境效率进行静态评价。实证结果表明： 2005—2014年长江经济带整体工业环境效率水平较高,但各地区之间仍然存在一定差距,其中浙江、江苏等地环境效率值较高,云南、贵州等地较低;11个省市的全要素环境效率的增长率平均值大于1,技术进步是工业环境效率变动的主要因素;产业结构和环境管制对工业环境效率产生积极影响,外商投资和人口密度对工业环境效率产生消极影响。     

我国粮食生产效率变化及其影响因素——基于能源视角的分析

粮食生产既是产生能量物质,也是消耗能源的过程。在当今全球性能源紧缺、能源供求矛盾突出的背景下,从能源视角研究我国粮食生产效率变化具有重要意义。因此,从能值核算出发,对主要投入的能源要素进行无量纲整合,在我国粮食生产的能源消耗演变特征进行分析的基础上,基于全要素生产率研究框架,运用改进的随机前沿（SFA）模型对粮食生产的能源效率变化进行实证分解,并进一步对粮食生产效率的影响因素、主要粮食生产能源效率变化进行解构分析,得出的主要结论有：近20年来我国粮食生产总能耗上升但相应能效却呈现周期式下降;劳动力产出弹性的短期负作用会在长期农村劳动力流失中逐渐消失,能源要素产出弹性显著,人力资本的提高、有效灌溉率的提高、粮食补贴政策的积累效应能对技术效率存在不同情况的促进作用;技术进步率、劳动和土地替代变化率的变化对我国粮食生产的能源效率的发挥起着主要作用。     

"一带一路"相关省份全要素能源效率影响因素研究

本文首先运用Bootstrap-DEA对"一带一路"相关省份全要素能源效率进行量化,继而讨论全要素能源效率的影响因素,一是引入Malmquist指数将全要素能源效率分解为规模效率变动、技术进步和纯技术效率等三个因素;二是应用Tobit模型检验能源效率的影响因素.实证研究发现,"一带一路"相关省份的全要素能源效率并不高,处于倒U型曲线右侧.区域间能源效率发展具有较大的不平衡性和差异性,尤其是"丝绸之路经济带"各省份能源效率均值显著低于"21世纪海上丝绸之路"覆盖的5个省份,但两者差距有逐渐收敛之势.无论从时间还是空间维度而言,技术进步动力不足都是阻碍"一带一路"地区全要素能源效率提升的主要因素,技术效率整体上变动幅度不大,规模效率和纯技术效率呈现与技术效率同步的变动趋势,能源消费结构和产业结构对全要素能源效率具有抑制作用,而能源价格、R&D经费投入强度和对外开放度具有促进作用.     

农村金融、农地规模经营与农业绿色效率

采用基于非期望产出的超效率SBM模型对2001—2018年长江经济带11个省市的农业绿色效率进行测算,实证探究了农村金融、农地规模经营以及农业绿色效率之间的内在关联。结果表明：长江经济带农业绿色效率整体上呈波动上升趋势,年均增长率达868%;农村金融不仅可以直接影响农业绿色效率,还可通过农地规模经营间接作用于农业绿色效率;农地规模经营对农业绿色效率的影响均存在农村金融规模和农村金融效率的双重门槛效应。随着农村金融规模的扩张,农地规模经营对农业绿色效率的提升作用呈边际递增特征。当农村金融效率跨过第二个门槛值后,农地规模经营对农业绿色效率的提升作用减弱;研究期内长江经济带农村金融地区发展差异呈现出两升一降的N型态势,当前区域内农村金融发展水平存在较大地区差异。     

长江经济带高校科研创新效率及其影响因素

基于长江经济带2012—2020年11个省(市)的面板数据,借助超效率SBM模型和Malmquist指数模型,结合DEA窗口分析方法测度长江经济带高校科研创新效率。结果显示：长江经济带高校科研创新效率呈平稳发展趋势,各地区之间存在明显差距;全要素生产率整体较高,上、中、下游效率依次呈“低—中—高”趋势。通过Tobit模型分析发现,地区经济禀赋、科研人力资源与科研效率呈显著正相关,地区政策环境、地区科研环境、对外交流程度与科研创新效率呈显著负相关。长江经济带高校应提高创新资源管理水平,加强府际合作与政产学研用协同创新,促进科研成果转化。     

农业污染视角下的安徽省农业绿色效率评价研究

基于非期望产出超效率SBM模型和GML指数,将农业碳排放和农业面源污染同时作为非期望产出变量,从静态效率和动态效率两个方面分别测算了2010—2019年安徽省16个地级市的农业绿色生产效率与绿色全要素生产率及其分解。在静态效率方面,2010—2019年安徽省农业绿色生产效率年均值为0.946,整体水平未达到有效状态,呈现微“M”型波动上升趋势;在区域差异上,呈“皖南高皖北低”的渐进趋势。在动态效率方面,2010—2019年安徽省农业绿色全要素生产率整体呈稳步增长趋势,其中,绿色技术进步和绿色技术效率二者共同推动了安徽省农业绿色全要素生产率的增长,但绿色技术进步的贡献率明显高于绿色技术效率;不同区域和不同地级市的绿色全要素生产率的影响因素存在显著差异。因此,建议通过加快农业科技创新成果转换率,拓展绿色技术效率的改进空间;制定并实施环境规制政策,提高农业污染治理效果;形成安徽省区域差异化发展战略,缩小农业绿色发展区域差异3个方面来提升安徽省农业绿色全要素生产率。     

长江经济带高技术产业R&D投入产出效率评价

R&D(research and development)投入产出直接影响着高技术产业的效率。利用2009—2013年长江经济带高技术产业的统计数据,采用DEA模型,评价比较后可以发现:长江经济带高技术产业R&D活动取得了较大成果,其投入产出效率整体较高;高技术产业R&D投入产出效率存在省际差异;高技术产业五个子行业的R&D效率差异也较大。如何提高长江经济带高技术产业R&D效率,应当从以下几点努力:一是国家和企业应当根据产业发展要求,有计划、有步骤地加大高技术产业R&D投入,各省市之间互相吸取经验,科学配置R&D资源,提高R&D产出水平;二是长江经济带作为国家重点实施战略,应当健全空间规划体系,优化产业发展空间格局,促进经济增长空间从沿海向沿江内陆拓展,不断缩小东中西部地区高技术产业的发展差距;三是应当根据各子行业的特点采取不同的措施,调整发展战略,不断完善R&D投入产出结构,提高其效率和核心竞争力;四是引进国际高端人才和技术,拓展高技术产业的外部发展空间,将外在资源优势转化为内在核心优势,才能进一步提升高技术产业R&D效率。