基于SBM-GML的电力行业环境效率区域差异分析

发布时间：2022-07-02 09:57

　　环境效率是节能环保型社会建设的重要衡量指标。基于中国30个省份电力行业的实际投入、产出与污染气体的排放量,采用含非期望产出的SBM-GML指数模型,测算了2006—2015年期间各年份环境效率与动态GML指数,分析其静态空间分布与动态时空演变特征。结果表明:华东、华北、南方地区环境效率较高,其次是西北、华中、东北地区;十年来国内整体与大部分省份环境效率不断提升,这主要依赖于技术进步及技术效率的改善。 

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【文章目录】：
0 引言
1 模型与数据说明
    1.1 研究所用模型
        1.1.1 SBM模型
        1.1.2 Global-Malmquist-Luenberger指数
    1.2 指标选取与数据来源
        (1)投入指标。
        (2)产出指标。
2 电力行业环境效率及其分解特征
3 电力行业环境效率时空变化分析
    3.1 区域GML指数变化及分解指标分析
    3.2 各省份GML指数及分解
4 结论与建议
    4.1 结论
    4.2 建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]电力行业区域环境效率时空差异及其影响因素研究[J]. 姜雯昱.  统计与决策. 2018(21)
[2]中国各省份火电行业技术效率及其环境影响因素实证研究[J]. 李力春.  经济问题. 2018(01)
[3]基于NSBM-ML模型的中国电力行业技术效率和全要素生产率研究[J]. 范玉仙,袁晓玲.  当代经济科学. 2015(04)
[4]中国电力行业环境技术效率及影响因素研究——基于1995—2012年省级面板数据[J]. 范玉仙,袁晓玲.  北京理工大学学报(社会科学版). 2015(04)
[5]中国建筑业能源经济效率与能源环境效率研究——基于SBM模型和面板Tobit模型的两阶段分析[J]. 冯博,王雪青.  北京理工大学学报(社会科学版). 2015(01)
[6]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.  工业技术经济. 2013(05)
[7]我国电力行业能源利用有效性地区差异的实证分析[J]. 王喜平,姜晔.  技术经济. 2011(05)
[8]电力体制转型期发电行业的技术效率及其影响因素[J]. 陶锋,郭建万,杨舜贤.  中国工业经济. 2008(01)

硕士论文
[1]基于SBM-GML模型的中国电力行业全要素生产率研究[D]. 徐林忠.江苏科技大学 2017



本文编号：3654155