能源经济效率和产业关联度的中国工业结构调整

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1、2012/1能源经济效率和产业关联度的中国工业结构调整曹明魏晓平摘要:基于2005-2009年我国工业部门能源经济数国内关于衡量投入产出相对效率的研究基本是从区域角度和据,运用DEA-SBM技术测量以碳排放为非期望产出的工产业角度进行,但是绝大多数研究都没有考虑非期望产出的业各部门能源经济效率,得出各部门的相对效率排名;进影响。本文将二氧化碳排放作为非期望产出处理,考察我国一步采用投入产出灰色关联分析方法测度并分析了各部工业行业能源经济效率。门后向影响力、前向感应度以及产业关联度;最后从效率考虑非期望产出的SBM模型如下:-与关联度两个维度剖析工业部门的行业特征,探讨我国工

2、1msi1-∑i=1业结构调整策略。研究指出工业行业结构调整的策略需*mxi0ρ=min(1)gb灵活适应其行业特征,积极的结构调整策略更适用于效率1+1(∑s1sr+∑s2sr)r=1gr=1b较低而产业关联度较高的行业,低效率-低关联的部门是s1+s2yr0yr0-gggbbb-结构调整的重点,而对于国民经济制约作用较大的行业部约束条件:x0=xλ+s;y0=Yλ-s;y0=Yλ+s;s≥gb门应尽量避免限制性的结构调整策略。0,s≥0,s≥0,λ≥0。m-mbs2gs1关键词:能源经济效率;工业结构调整;DEA-SBM模型;式中:λ∈R是权重向量,向量s∈R、s∈R、

3、s∈R投入产出;灰色关联度分别代表输入、期望产出和非期望产出的松弛量,目标函数取**-*b*g*中图分类号:F401文献标识码:A值范围0<ρ≤1。当且仅当ρ=1、s=0、s=0以及s=0时对应的决策单元是有效率的。文章编号:1001-490X(2012)1-001-04(二)变量选择及数据处理作者:曹明,中国矿业大学管理学院博士生/魏晓平,中国矿业大学管理学院教授,博士生导师;江苏,徐州,样本选择2005-2009年我国38个工业部门样本数据,在221116目前国家统计年鉴统计的工业部门中,剔除了其他采矿业,因基金项目:国家社科基金重大项目(11&ZD163)其行业规模不

4、具有可比性。共选取3个输入变量和2个输出变量。输入变量分别是产业资本存量、产业能源消费量以及当前我国产业结构不合理带来产能过剩,能源、资源、环产业劳动力,其中产业资本存量以固定资产净值年均余额代境压力加大,贸易条件恶化,国民收入增长缓慢,服务业难以替;输出变量分别是工业增加值和来自能源使用的产业二氧快速发展等一系列问题。从外部看,随着中国经济持续发展,化碳排放量,其中各部门二氧化碳排放量被看作是非期望产越来越国际化,面临日益严峻的国际规则下的博弈约束,比如出。所有的基础数据均取自2006-2010年的《中国统计年国际贸易、“碳减排”等问题。从内部看,中国过去的粗放式经鉴》以

5、及中经网产业数据库(http://ceidata.cei.gov.cn/)。济增长付出了巨大的环境与生态代价,越来越难以为继,必须2008年与2009年各行业工业增加值缺失,以2007年分行业寻求经济结构调整与新型经济增长方式。本文从行业效率角工业增加值为基期乘以当年发展速度获得;根据各行业工业度借助DEA-SBM模型测度考虑碳排放的中国工业行业能源品出厂价格指数,分行业工业增加值与固定资产净值年均余经济效率,然后从行业结构角度通过灰色关联度测度方法分额均按照2005年不变价格折算;各行业二氧化碳排放量数据析各工业行业的影响力、感应度以及产业关联度水平,最后运不能直接获得,

6、鉴于碳排放90%源自化石能源消耗,因此根据用二分法综合分析探讨中国工业行业结构调整的策略。各产业部门实际能源消费量参照2006年IPCC(Intergovern-一考虑碳排放的工业行业能源经济效率测度mentalPanelonClimateChange)提供的碳排放因子估算得到。(三)行业效率测度与分析(一)DEA-SBM模型为了进行比较分析,分别基于SBM模型和CCR模型对DEA是一种有效的衡量投入产出相对效率的计量方法,2005-2009年我国工业38个部门相对能源经济效率进行测自从Charnes,CooperandRhodes提出CCR模型以来,DEA技度,其中SBM

7、模型是考虑碳排放作为非期望产出处理,将各产术得到很大的发展,许多学者应用DEA技术评价过中国能源经济投入产出效率。然而传统的径向模型及其变形在处理非业部门作为相对独立的决策单元,假设规模报酬不变。经过期望产出时往往是有偏差的或不符合生产实际。2001年,测度,将我国工业总体能源效率变化趋势绘制如图1,并在表1Tone提出了非径向和非角度的SBM模型,把松驰变量直接放中给出了各行业能源经济效率5年平均得分测量结果、排名入了目标函数中,解决了非期望产出存在下的效率评价问题。以及两个模型下各行业部门的排名变化。1低,基于

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