“一带一路”重点省份低碳物流效率测度

发布时间：2022-02-24 01:09

　　选取2010—2015年"一带一路"沿线省份的相关数据,运用三阶段DEA和Malmquist模型,将非期望产出的二氧化碳排放量作为投入变量,分别从静态和动态对沿线省份的物流业效率进行测度。结果表明,外部环境和随机因素对测算结果存在影响。从静态角度来看,17个省份的低碳物流效率存在地区差异化;从动态角度来看,技术进步拉动全要素生产率的发展。在此基础上提出:注重高新技术研发与应用,引领物流业变革;发挥龙头效应,推动物流业协同发展;调整产业规模,优化物流环节,降低能源消耗;推广低碳理念和开展逆向物流等建议,以推动"一带一路"沿线省份的物流效率不断提升。 

【文章来源】：生态经济. 2020,36(11)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 文献综述
2 研究设计
    2.1 三阶段DEA模型
        2.1.1 第一阶段BCC模型
        2.1.2 第二阶段SFA模型
        2.1.3 第三阶段BCC模型
    2.2 Malmquist指数模型
    2.3 指标选择和数据来源
        (1)投入指标。
        (2)产出指标。
        (3)环境变量。
3 实证结果分析
    3.1 第一阶段BCC模型实证结果
    3.2 第二阶段SFA实证结果
        (1)地区GDP。
        (2)政府支持。
        (3)科技水平。
    3.3 第三阶段实证结果
    3.4 Malmquist分析结果
4 研究结论与建议
    第一,外部环境和随机因素会影响物流效率测度的实际结果。
    第二,从静态角度来看,17个省份的低碳物流效率存在地区差异化。
    第三,从动态角度来看,技术进步拉动全要素生产率的发展。


【参考文献】：
期刊论文
[1]长江经济带省域物流效率及时空演化研究[J]. 曹炳汝,孔泽云,邓莉娟.  地理科学. 2019(12)
[2]基于超效率DEA-ESDA的中国西部物流效率空间格局及差异性研究[J]. 高康,张步阔,王茂春,赵楠.  地域研究与开发. 2019(06)
[3]我国物流业技术效率及影响因素——来自上市公司的实证研究[J]. 韩东亚,刘宏伟.  中国流通经济. 2019(11)
[4]中部六省物流效率评价[J]. 龚雪.  统计与决策. 2019(18)
[5]基于三阶段DEA模型的西部地区物流产业效率测度研究[J]. 张娜,李波.  数学的实践与认识. 2018(20)
[6]区域物流效率评价及收敛性研究[J]. 唐建荣,杜娇娇,唐雨辰.  工业技术经济. 2018(06)
[7]物流产业效率评价及影响因素分析[J]. 张云凤,王雨.  统计与决策. 2018(08)
[8]基于DEA-Malmquist指数模型的长江经济带物流效率及因素分解[J]. 于丽英,施明康,李婧.  商业经济与管理. 2018(04)
[9]广东物流效率影响因素实证研究[J]. 何新安.  铁道运输与经济. 2017(12)
[10]交通基础设施、空间溢出效应与物流产业效率——基于“丝绸之路经济带”西北5省区的实证研究[J]. 刘瑞娟,王建伟,黄泽滨.  工业技术经济. 2017(06)



本文编号：3641664