环境约束下全要素能源效率及其影响因素分析:基于山东省17个地级市面板数据的实证研究

doi:10.13776/j.cnki.resourcesindustries.2016.04.014

资源与产业 ›› 2016, Vol. 18 ›› Issue (4): 122-128.DOI: 10.13776/j.cnki.resourcesindustries.2016.04.014

• 资源经济 • 上一篇

环境约束下全要素能源效率及其影响因素分析:基于山东省17个地级市面板数据的实证研究

李永波，段永强

中国石油大学经济管理学院，山东青岛 266580

收稿日期:2016-03-30 修回日期:2016-07-25 出版日期:2016-09-10 发布日期:2016-09-10
基金资助:
国家社科基金项目（14BJL045）；中央高校基本科研业务费专项资金资助课题（15CX05006B）；中国石油大学（华东）科研创新团队建设计划项目（15CX08012A）

TOTAL FACTORS ENERGY EFFICIENCY AND ITS INFLUENCING FACTORS CONSTRAINED BY ENVIRONMENT BASED ON SHANDONG'S 17 PREFECTURES' PANEL DATA

Li Yongbo, Duan Yongqiang

School of Economics and Management, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China

Received:2016-03-30 Revised:2016-07-25 Online:2016-09-10 Published:2016-09-10

摘要/Abstract

摘要：

基于2007—2014年山东省17个地级市的面板数据，运用修正的可变规模报酬超效率DEA模型测算环境约束下各地级市的全要素能源效率，利用Tobit模型分析产业结构、能源消费结构、技术进步、对外贸易水平对山东省整体和省内各区域全要素能源效率的影响。结果表明，2007—2014年山东省全要素能源效率呈上升趋势，各地市之间存在显著差异，存在较大的节能减排空间；产业结构和能源消费结构对全要素能源效率具有显著的负向影响，技术进步、对外贸易水平的影响不显著，并且各因素对各地区能源效率的影响程度存在差异。因此，山东省要提高全要素能源效率，应优化产业结构和能源消费结构，完善能源消费强度和消费总量“双控”机制；充分利用沿海的独特区位优势，实施更加积极主动的开放战略，优化开放布局；继续推进技术进步，实现各地市的协同发展。

关键词: 环境约束, 全要素能源效率, 聚类分析, 影响因素

Abstract:

This paper, based on Shandong's 17 prefectures panel data from 2007—2014, uses supper efficiency DEA model of modified variable scale pay to calculate their total factors energy efficiency under the constraint of environment, and applies Tobit model to analyze the influence of industrial structure, energy consumption structure, technical innovation and foreign trade on the entire Shandong province and its prefectures. From 2007—2014 Shandong's total factors energy efficiency shows a rising trend, but largely different among its prefectures, with a room for saving energy and reducing emission. Industrial structure and energy consumption structure are outstandingly negatively influencing the total factors energy efficiency, while technical innovation and foreign trade are not. Each factor in influence varies with regions. This paper presents suggestions for Shandong province increasing total factors energy efficiency from optimizing industrial structure and energy consumption structure, controlling energy consumption intensity and volume, using advantage of coastal locality to carry out active opening strategy, promoting technical innovation and realizing a synchronized development.

Key words: environmental constraints, total factors energy efficiency, clustering analysis, factors

中图分类号:

F205
F062.1

李永波，段永强. 环境约束下全要素能源效率及其影响因素分析:基于山东省17个地级市面板数据的实证研究[J]. 资源与产业, 2016, 18(4): 122-128.

Li Yongbo, Duan Yongqiang. TOTAL FACTORS ENERGY EFFICIENCY AND ITS INFLUENCING FACTORS CONSTRAINED BY ENVIRONMENT BASED ON SHANDONG'S 17 PREFECTURES' PANEL DATA[J]. Resources & Industries, 2016, 18(4): 122-128.

参考文献

[1]Patterson M G. What is energy efficiency?: concepts, indicators〖JP〗 and methodological issues\[J\]. Energy Policy, 1996, 24(5): 377-390

[2]史丹. 中国能源效率的地区差异与节能潜力分析\[J\]. 中国工业经济, 2006（10）: 57-65

[3]Hu Jinli, Wang Shichuan. Total factor energy efficiency of regions in China\[J\]. Energy Policy, 2006, 34（17）: 3206-3217

[4]魏楚, 沈满洪. 能源效率与能源生产率: 基于DEA方法的省际数据比较\[J\]. 数量经济技术经济研究, 2007, 24（9）: 110-121

[5]刘文君, 陈远文, 邹树梁. 湖南全要素能源效率及其影响因素分析\[J\]. 中国人口?资源与环境, 2014, 24（11）: 36-40

[6]杨红亮, 史丹. 能效研究方法和中国各地区能源效率的比较\[J\]. 经济理论与经济管理, 2008（3）: 12-20

[7]王兵, 张技辉, 张华. 环境约束下中国省际全要素能源效率实证研究\[J\]. 经济评论, 2011（4）: 31-43

[8]王莉, 李杰. 基于DEA的资源型城市转型效率评价研究: 以山西省为例\[J\]. 资源与产业, 2014, 16（6）: 7-12

[9]杨洋, 王非, 李国平. 能源价格、产业结构、技术进步与我国能源强度的实证检验\[J\]. 统计与决策, 2008（11）: 103-105

[10]吴琦, 武春友. 我国能源效率关键影响因素的实证研究\[J\]. 科研管理, 2010, 31（5）: 164-171

[11]潘国刚, 贾江涛. 山东省能源效率影响因素分析\[J\]. 节能技术, 2012, 30（4）: 316-319

[12]武盈盈, 李燕. 山东省工业能源效率及其影响因素研究\[J\]. 中国人口?资源与环境, 2015, 25（6）: 114-120

[13]吴瑾. 基于面板数据模型的我国能源消费特征研究\[J\]. 资源与产业, 2015, 17（4）: 75-81

[14]Fare R, Grosskopf S, Hernandez Sancho F. Environmental〖JP〗 performance: an index number approach\[J\]. Resource and Energy Economics, 2004, 26(4): 343-352

[15]臧传琴, 刘岩. 山东省全要素能源效率及其影响因素分析\[J\]. 中国人口?资源与环境, 2012, 22（8）: 107-113

环境约束下全要素能源效率及其影响因素分析:基于山东省17个地级市面板数据的实证研究

TOTAL FACTORS ENERGY EFFICIENCY AND ITS INFLUENCING FACTORS CONSTRAINED BY ENVIRONMENT BASED ON SHANDONG'S 17 PREFECTURES' PANEL DATA

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	陈文烈, 李燕丽. 我国丝绸之路经济带节点城市环境效率及其影响因素[J]. 资源与产业, 2023, 25(5): 1-9.
[2]	王帮俊, 崔林玉. 城市人均能源消费时空差异及收敛性分析——基于中国243个地级城市数据[J]. 资源与产业, 2023, 25(3): 31-41.
[3]	孙付华, 蔡彬彬, 沈菊琴. 水资源和水环境约束下的工业绿色GDP核算及发展效率研究——以长三角为例[J]. 资源与产业, 2022, 24(3): 32-42.
[4]	张琳, 葛建平. 稀土产业升级研究综述：现实困境、影响因素和可选路径[J]. 资源与产业, 2022, 24(2): 1-9.
[5]	张丽娟, 廖珍杰. 广州长隆网络关注度时空演变特征及影响因素分析[J]. 资源与产业, 2021, 23(6): 95-105.
[6]	付晓灵, 翟子瑜. 水环境治理PPP项目利益主体行为的演化博弈研究[J]. 资源与产业, 2021, 23(3): 70-78.
[7]	简晓彬, 陈伟博, 赵洁. 欠发达地区工业发展的碳排放效应、影响因素及减排潜力——以苏北为例[J]. 资源与产业, 2021, 23(1): 35-45.
[8]	张在旭, 黄卓琳. 中国省际绿色技术创新效率测度及影响因素研究[J]. 资源与产业, 2020, 22(6): 1-8.
[9]	钱敏，高璐. 基于GDIM的陕西省工业碳排放影响因素研究[J]. 资源与产业, 2020, 22(2): 18-24.
[10]	宋敏，马艳霞，汪琦. 金融发展、技术进步与全要素能源效率——基于中介效应的实证研究[J]. 资源与产业, 2020, 22(2): 69-78.
[11]	赵怡然，高湘昀. 战略性钴资源研究态势分析及展望——基于科学文献计量视角[J]. 资源与产业, 2020, 22(1): 41-51.
[12]	朱灵伟，李冬青，罗罡辉，等. 农地碳排放影响因素空间差异性研究-基于STIRPAT和GWR模型的实证分析[J]. 资源与产业, 2019, 21(6): 82-91.
[13]	刘霆，李业锦，任悦悦，等. 我国资源枯竭型城市转型的影响因素[J]. 资源与产业, 2019, 21( 1): 45-53.
[14]	邢青. 辽宁省区域发展能力评价[J]. 资源与产业, 2016, 18(5): 78-.
[15]	申建良，冉启英，陈彤. 环境约束下的中国全要素能源效率研究：基于DEA-Tobit模型[J]. 资源与产业, 2016, 18(4): 116-121.