基于SFA模型的我国再生资源产业技术效率及其影响因素研究

发布时间：2017-04-11 02:10

  本文关键词：基于SFA模型的我国再生资源产业技术效率及其影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济社会的发展,废弃物增加、环境恶化、资源枯竭和能源危机已成为制约人类社会可持续发展的因素。循环经济是被世界广泛认为能够解决这些问题的有效经济发展模式,而资源再生产业则是循环经济中唯一逆向的物流产业,大力发展再生资源产业是推进循环经济的关键。所以对于我国乃至全世界来说,发展再生资源产业,提高其效率水平,已经是刻不容缓的事情。因此,对我国不同区域再生资源产业技术效率水平及其影响因素的研究,不仅有助于发现我国各地区再生资源产业技术效率水平存在的差距及产生差距的原因,还可以针对性地提出有效建议,从而提高各地区以及整个国家再生资源产业的技术效率,促进再生资源产业整体的发展。基于此,本文在对国内外再生资源产业研究文献进行梳理回顾后,选取了我国20个省份(市)2005-2013年的再生资源产业(以废弃资源回收加工利用业代替)的面板数据,运用随机前沿分析方法,建立超越对数生产函数,研究了我国再生资源产业的技术效率水平以及变化趋势,并对其影响因素进行了实证分析。实证分析结果表明,我国再生资源产业技术效率具有以下特点:①总体来看,我国再生资源产业发展的技术效率水平处于中等偏上,2005-2013年期间,其平均水平为0.807,随时间变化较平稳,一直在0.8上下波动;②我国东、中西部地区的再生资源产业技术效率具有一定的差距,东部地区的技术效率平均值为0.8774,中西部地区的技术效率平均值为0.725;③各省市之间再生资源产业技术效率值存在明显的差异,2005-2013年的平均效率值最高为江苏省的0.939,最低为黑龙江的0.444。在影响因素估算结果中表明:①国有资产的比重与再生资源产业的技术无效率呈现显著的开口向上抛物线关系,说明行业发展初期,国有企业能促进再生资源产业的发展,现阶段对国有企业的投入反而会制约该产业的发展。②与国有资产比重相反,经济发展水平与再生资源产业技术无效率存在显著开口向下的抛物线关系。现阶段经济发展水平对再生资源产业的技术效率起促进作用。③工业发展水平与再生资源产业的技术无效率呈现负的线性关系,表明工业的发展会促进再生资源产业技术效率的进步。④城镇化率与我国再生资源产业的技术无效率具有较为显著的负相关关系,即城镇化率对再生资源产业技术效率起促进的作用。⑤当地从业人员受教育的程度与我国再生资源产业的技术无效率呈现负的相关关系。⑥我国再生资源产业的技术效率值具有明显的区域特征:处于东部的城市,技术效率值较高;处于中西部区域的城市,技术效率值较低。最后结合本文的实证分析,提出了促进再生资源产业相关的政策建议:推行再生资源产业产权多元化经营;提高再生资源产业回收利用的技术水平;提高工业制造技术水平;注重从业人员综合素质和技术水平提升;加强再生资源产业跨区域交流与合作。
【关键词】：再生资源产业 随机前沿分析 技术效率 影响因素
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F124.3;F224
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 绪论9-12
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 研究目的及思路10
• 1.3 研究方法及框架10-11
• 1.4 本研究的特色11-12
• 2 相关理论研究12-20
• 2.1 再生资源产业理论研究12-15
• 2.1.1 再生资源的概念12-13
• 2.1.2 再生资源产业的界定13
• 2.1.3 再生资源产业国内外研究现状13-15
• 2.2 技术效率理论研究15-18
• 2.2.1 技术效率的概念15
• 2.2.2 技术效率及影响因素的测度方法15-16
• 2.2.3 技术效率经验研究16-18
• 2.3 再生资源产业技术效率相关研究18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 3 再生资源产业分析20-31
• 3.1 再生资源产业的发展历程20-23
• 3.1.1 德国再生资源产业发展历程20-21
• 3.1.2 日本再生资源产业发展历程21
• 3.1.3 我国再生资源产业发展历程21-23
• 3.2 我国再生资源产业现状分析23-28
• 3.2.1 再生资源产业规模分析23-25
• 3.2.2 再生资源产业构成分析25-28
• 3.2.3 再生资源产业地域性分析28
• 3.3 我国再生资源产业影响因素分析28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 4 实证分析31-45
• 4.1 模型设计31-33
• 4.1.1 随机前沿分析模型31-32
• 4.1.2 技术无效率模型32-33
• 4.2 指标的选取及数据来源33-37
• 4.2.1 生产函数的变量33-34
• 4.2.2 技术效率影响因素的变量34-35
• 4.2.3 描述性统计分析35-37
• 4.3 实证结果分析37-44
• 4.3.1 模型检验37-38
• 4.3.2 模型估计结果38-40
• 4.3.3 技术效率结果分析40-42
• 4.3.4 影响因素分析42-44
• 4.4 文章小结44-45
• 5 结论、政策建议及研究展望45-48
• 5.1 文章结论45-46
• 5.2 政策建议46-47
• 5.3 研究展望47-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-52
• 附录：作者在攻读硕士期间公开发表的学术论文52

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