省际建筑业能源效率的测度、影响因素及节能潜力研究
发布时间：2021-01-13 09:31
能源作为人类社会生存和发展不可或缺的物质基础,对经济发展起着巨大推动作用。但随之而来的能源供需矛盾加剧以及环境污染严重等一系列能源问题制约着经济的可持续发展,提高能源效率,实现节能降耗刻不容缓。建筑业作为国民经济的重要支柱产业,高耗能、高污染和低能效问题突出,是我国实施节能降耗的重点领域。同时,由于我国地域辽阔,省际建筑业发展存在显著差异,因此,对省际建筑业能源效率进行客观、准确地测度,深入研究建筑业能源效率影响因素及其作用机理,挖掘各省建筑业节能潜力,为合理制定节能措施提供重要参考依据。本文首先基于2005-2015年省际面板数据,从传统DEA（Data Envelopment Analysis,DEA）模型出发,通过引入交叉评价机制和博弈理论构建了DEA博弈交叉效率模型,利用两种能源效率测度模型分别对我国省际建筑业能源效率进行了测度和排序,在此基础上将DEA博弈交叉效率模型与Malmquist全要素生产率指数结合,构建了基于DEA博弈交叉效率模型的Malmquist TFP指数,以进一步考察各省建筑业能源全要素生产率情况。其次,通过面板Tobit模型对影响各省建筑业能源效率的主要因...
【文章来源】：浙江财经大学浙江省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文研究技术路线
浙江财经大学硕士学位论文第三章 省际建筑业能源效率测度第一节 建筑业能源消费现状一、建筑业能源消费量随着我国经济的快速增长，能源需求也与日俱增，建筑业作为国民经济的重要支柱产业，其能源消费量也持续增加。从图 3-1 可以看出，2005-2015 年我国建筑业能源消费总量总体上呈逐年增加态势，我国建筑业能源消费量由 2005 年的3486 万吨标准煤，先缓慢增长至 2007 年的 4203 万吨标准煤，2008 年略微下降，2009 年开始稳步上升，到 2015 年我国建筑业能源消费总量已达到 7696 万吨标准煤，相比 2005 年增长了 120.77%。
图 5-1 基于 CRS 的投入导向 DEA 模型CDS’ 为产出既定条件下的最佳生产前沿面，投入要动力、资本），A 、B、C 、D 为四个决策单元，沿面上，而A 点和B点则处于生产前沿面以外。，也是B点改善的目标点，BDMU 存在效率损失面所能实现的能源节约量。 A’ 是A 在前沿面上的产出不变，其能源投入量可降低至C 点，因此，对效率引起的径向调整 AA’ ，还存在由要素配置不恰和AC即为ADMU 相对于前沿面上的C 点可能实现率等于最优目标投入量与实际投入量的比值，而即为无效损失投入量。则节能潜力计算公式如下：ititititititAIAITIAILIESP itESP 为第i个省份t时期的节能潜力，itLI 为第i个省可节约的能源量，AI 为第i个省份t时期的实际能
【参考文献】：
期刊论文
[1]碳排放约束下我国全要素能源效率测算及影响因素研究[J]. 李峰,何伦志. 生态经济. 2017(05)
[2]东北三省全要素能源效率测算及影响因素分析[J]. 马晓君,魏晓雪,刘超,刘亚雪. 中国环境科学. 2017(02)
[3]考虑行业异质性的我国工业能源效率分析[J]. 周四军,廖芳芳,李丹玉. 产经评论. 2017(01)
[4]中国交通运输能源效率及其影响因素分析——基于三阶段DEA和GWR方法[J]. 方国斌,马慧敏,宋国君. 统计与信息论坛. 2016(11)
[5]基于非期望产出SBM模型的全要素能源效率测算[J]. 王景波. 统计与决策. 2016(17)
[6]我国中部地区能源效率影响因素的实证研究[J]. 刘志雄,张凌生. 生态经济. 2016(09)
[7]中国制造业能源效率及其影响因素[J]. 曲晨瑶,李廉水,程中华. 科技管理研究. 2016(15)
[8]基于DEA/AR博弈交叉效率方法的学术期刊评价研究[J]. 李琳,黄海军,汪寿阳. 管理科学学报. 2016(04)
[9]考虑环境约束的中国资源型城市全要素能源效率及其差异研究[J]. 李博,张文忠,余建辉. 自然资源学报. 2016(03)
[10]2006-2012年中国工业行业能源和环境综合效率及其影响因素[J]. 王娟,赵涛,张啸虎. 资源科学. 2016(02)
本文编号：2974645
【文章来源】：浙江财经大学浙江省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文研究技术路线
浙江财经大学硕士学位论文第三章 省际建筑业能源效率测度第一节 建筑业能源消费现状一、建筑业能源消费量随着我国经济的快速增长，能源需求也与日俱增，建筑业作为国民经济的重要支柱产业，其能源消费量也持续增加。从图 3-1 可以看出，2005-2015 年我国建筑业能源消费总量总体上呈逐年增加态势，我国建筑业能源消费量由 2005 年的3486 万吨标准煤，先缓慢增长至 2007 年的 4203 万吨标准煤，2008 年略微下降，2009 年开始稳步上升，到 2015 年我国建筑业能源消费总量已达到 7696 万吨标准煤，相比 2005 年增长了 120.77%。
图 5-1 基于 CRS 的投入导向 DEA 模型CDS’ 为产出既定条件下的最佳生产前沿面，投入要动力、资本），A 、B、C 、D 为四个决策单元，沿面上，而A 点和B点则处于生产前沿面以外。，也是B点改善的目标点，BDMU 存在效率损失面所能实现的能源节约量。 A’ 是A 在前沿面上的产出不变，其能源投入量可降低至C 点，因此，对效率引起的径向调整 AA’ ，还存在由要素配置不恰和AC即为ADMU 相对于前沿面上的C 点可能实现率等于最优目标投入量与实际投入量的比值，而即为无效损失投入量。则节能潜力计算公式如下：ititititititAIAITIAILIESP itESP 为第i个省份t时期的节能潜力，itLI 为第i个省可节约的能源量，AI 为第i个省份t时期的实际能
【参考文献】：
期刊论文
[1]碳排放约束下我国全要素能源效率测算及影响因素研究[J]. 李峰,何伦志. 生态经济. 2017(05)
[2]东北三省全要素能源效率测算及影响因素分析[J]. 马晓君,魏晓雪,刘超,刘亚雪. 中国环境科学. 2017(02)
[3]考虑行业异质性的我国工业能源效率分析[J]. 周四军,廖芳芳,李丹玉. 产经评论. 2017(01)
[4]中国交通运输能源效率及其影响因素分析——基于三阶段DEA和GWR方法[J]. 方国斌,马慧敏,宋国君. 统计与信息论坛. 2016(11)
[5]基于非期望产出SBM模型的全要素能源效率测算[J]. 王景波. 统计与决策. 2016(17)
[6]我国中部地区能源效率影响因素的实证研究[J]. 刘志雄,张凌生. 生态经济. 2016(09)
[7]中国制造业能源效率及其影响因素[J]. 曲晨瑶,李廉水,程中华. 科技管理研究. 2016(15)
[8]基于DEA/AR博弈交叉效率方法的学术期刊评价研究[J]. 李琳,黄海军,汪寿阳. 管理科学学报. 2016(04)
[9]考虑环境约束的中国资源型城市全要素能源效率及其差异研究[J]. 李博,张文忠,余建辉. 自然资源学报. 2016(03)
[10]2006-2012年中国工业行业能源和环境综合效率及其影响因素[J]. 王娟,赵涛,张啸虎. 资源科学. 2016(02)
本文编号：2974645
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