基于SBM-DEA和Malmquist指数的浙江省工业用水效率研究

发布时间：2021-02-10 13:37

　　文章利用浙江省的工业用水数据,将地区工业增加值、固定资产投资总额、工业用水量、工业从业人员和废水排放中的化学需氧量等作为投入产出指标,先采用考虑非期望产出的SBM-DEA模型对浙江省工业用水效率进行分析和评价,然后运用Malmquist指数方法对工业用水效率进行分解。研究发现,工业用水效率大部分未达到DEA有效,工业用水效率的全要素生产率指数均值为1.055,呈增长趋势;技术是影响工业用水效率的主导因素,因此加大技术投入是提高工业用水效率的重要途径。 

【文章来源】：中国集体经济. 2020,(36)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、研究方法与数据来源
    （一）测算方法
        1. SBM-DEA模型
        2. Malmquist指数
    （二）指标的选取与数据的来源
二、结果与分析
    （一）工业用水效率的测算结果与分析
    （二）基于Malmquist生产力指数的工业用水效率分析
三、结论与建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑非合意产出的省际水资源利用效率及驱动因素研究——基于SE-SBM与Tobit模型的考察[J]. 丁绪辉,贺菊花,王柳元.  中国人口·资源与环境. 2018(01)
[2]中国工业用水效率水平驱动因素分析及区划研究[J]. 姜蓓蕾,耿雷华,卞锦宇,刘恒,赵志轩,贾仁甫.  资源科学. 2014(11)
[3]基于随机前沿的区域工业全要素水资源效率研究[J]. 陈关聚,白永秀.  资源科学. 2013(08)
[4]基于DEA和Malmquist指数的西部12省水资源利用效率研究[J]. 廖虎昌,董毅明.  资源科学. 2011(02)
[5]海岸带城市环境—经济系统的协调发展评价及应用——以天津市为例[J]. 张远,李芬,郑丙辉,王西琴,刘鸿亮.  中国人口.资源与环境. 2005(02)
[6]工业用水与经济发展的关系——用水库兹涅茨曲线[J]. 贾绍凤,张士锋,杨红,夏军.  自然资源学报. 2004(03)



本文编号：3027443