基于MinDS模型的中国工业生态效率测算及影响因素研究

发布时间：2017-04-02 01:14

  本文关键词：基于MinDS模型的中国工业生态效率测算及影响因素研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自改革开放以来,中国工业经济整体保持快速增长态势,已成为推动我国国民经济发展的主导力量。但与此同时我们也应看到,工业粗犷式发展所带来的资源浪费、环境污染、生态破坏等一系列问题日益严峻,严重制约了我国工业经济的健康可持续发展。在此背景下,工业生态化发展就成为了中国工业未来发展的必然选择。而工业生态化发展的核心主要是在实现工业经济发展的同时重视对生态环境的保护和资源能源的节约,促进经济、社会、资源和环境保护相协调。因此,及时转变工业传统生产效率评价模式,以考虑经济效益、社会效益和生态环境效益的“生态效率”对工业发展进行评价和分析,对于工业生态化发展和我国经济整体可持续发展具有重要的现实意义。围绕中国工业生态效率测算及影响因素研究等问题,本研究主要开展了以下工作：(1)构建了中国工业行业生态效率评价指标体系,选取各行业“从业人员年均人数”、“固定资产净值年平均余额”和“分行业能源消费总量”等3项指标作为投入指标,选取“工业总产值”作为期望产出指标,选取“工业废水排放总量”、“工业废气排放总量”、“工业固体废物产生量”和“CO2排放量”4项指标作为非期望产出指标。(2)运用Maxdea软件中的MinDS模型,对2003-2011年问中国工业整体及38个工业行业的静态生态效率进行测算,并对中国工业达到生产前沿面时各项投入产出指标的削减潜力及削减潜力相对比例进行分析；此外,将MinDS模型和Malmquist-Luenberger指数相结合,对2003-2011年间中国工业整体及38个工业行业的动态生态效率进行计算,并从技术变化、技术效率变化、纯技术效率变化和规模效率变化角度对工业及行业生态效率的动态变化情况进行了详细分析。(3)运用SPSS软件聚类分析将38个工业行业按照生态效率大小分为高、中、低三大生态效率行业群组,并以各行业生态效率值作为因变量,选取行业平均规模、环境规制强度、能源消费结构、所有制结构、资本劳动比和研发支出强度等因素作为自变量建立Tobit回归模型,并运用Eviews8.1软件对模型进行求解,评价各影响因素对我国工业整体以及高、中、低三大生态效率行业群组生态效率的影响方向和作用大小。研究结果显示,在2003-2011年间,中国工业静态生态效率平均值均保持在0.5-0.6之间。指数总体呈现缓慢波动上升的变化趋势,工业整体生态效率处于中等水平。2003-2011年间中国工业Malmquist-Luenberger指数平均值为1.037,呈现良好的发展态势。2003-2011年间中国工业TC指数为1.044,而EC指数则为0.994.说明我国工业整体生态效率的增加主要表现为我国工业生产技术的进步,而工业生态效率与生产前沿面的差距则在不断增加。在工业生态效率影响因素方面,能源消费结构和资本劳动比与工业生态效率有着显著的负相关关系,行业平均规模和研发支出强度均对工业生态效率起到了显著的促进作用,环境规制强度和所有制结构则对工业生态效率有着并不显著的负面影响。
【关键词】：工业生态效率 Malmquist-Luenberger指数 影响因素
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F424;X322
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 选题背景与意义11-13
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 选题意义12-13
• 1.2 科学问题的提出13
• 1.3 研究内容与技术路线13-17
• 1.3.1 主要研究内容13-14
• 1.3.2 研究方法14-15
• 1.3.3 技术路线15-17
• 2 文献综述17-29
• 2.1 生态效率研究综述17-24
• 2.1.1 生态效率的概念与内涵17-18
• 2.1.2 生态效率的评价方法18-22
• 2.1.3 生态效率的研究进展22-24
• 2.2 Malmquist-Luenberger指数研究综述24-26
• 2.2.1 Malmquist-Luenberger指数概述24-25
• 2.2.2 Malmquist-Luenberger指数研究进展25-26
• 2.3 文献小结26-29
• 3 工业生态效率测度模型选择与构建29-39
• 3.1 工业生态效率静态模型构建29-35
• 3.1.1 数据包络分析(DEA)模型概述29
• 3.1.2 传统DEA模型29-31
• 3.1.3 SBM模型31-33
• 3.1.4 MinDS模型33-34
• 3.1.5 超效率模型34-35
• 3.2 工业生态效率动态模型构建35-36
• 3.2.1 Malmquist指数35-36
• 3.2.2 Malmquist-Luenberger指数36
• 3.3 工业生态效率影响因素模型构建36-39
• 4 中国工业生态效率实证分析与评价39-59
• 4.1 指标体系构建与数据来源39-43
• 4.1.1 研究对象的确定39
• 4.1.2 指标选取的原则39-40
• 4.1.3 指标选取与数据来源40-43
• 4.2 中国工业行业生态效率静态评价研究结果43-52
• 4.2.1 工业行业各年度生态效率测算分析43-46
• 4.2.2 各投入产出指标削减潜力测算分析46-52
• 4.3 中国工业行业生态效率动态变化研究结果52-59
• 4.3.1 工业整体Malmquist-Luenberger指数分析52-54
• 4.3.2 工业行业Malmquist-Luenberger指数分析54-59
• 5 中国工业生态效率影响因素研究与分析59-65
• 5.1 变量选择与数据来源59-60
• 5.2 Tobit模型构建60
• 5.3 实证结果与分析60-65
• 6 结论与展望65-69
• 6.1 研究结论65-66
• 6.2 对策与建议66-67
• 6.3 创新点67
• 6.4 不足与展望67-69
• 参考文献69-75
• 硕士研究生期间主要成果75-77
• 致谢77-79

【参考文献】

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本文编号：281638