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时间:2018-10-28
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1、碳强度约束下的区域物流产业效率的相关分析:F253:A:1003-3890(2014)03-0062-06一、引言物流业是国民经济发展的重要服务行业,其发展水平已成为衡量一个国家或地区综合实力的重要标志之一。同时,物流业对汽油、煤油等能源的消耗量较大,成为中国能源消耗的主要行业之一。例如,2011年,物流业消耗煤油量和汽油量为1646.35万吨和3373.52万吨,分别占总消耗量的90.6%和45.6%;可以说,物流业已成为二氧化碳气体排放的重要。伴随着物流业在国民经济发展中地位的日益提升,如何通过环境管制理念和先进的物流技术,
2、在促进物流业效率增长的同时将环境污染影响降至最小,合理地规划、统筹和管理物流系统显得非常重要。全要素生产率分析是研究经济增长的重要工具,可以从整体上反映一个产业的生产率状况。自Cho等(1992)提出了交通生产率的概念并提出测算方法,国内学者余思勤等(2004)测算了中国交通各部门19902000年的生产率,但并未测算交通全行业的生产率。刘玉海等(2008)分析了20002004年中国道路运输业生产率。随着物流业的快速发展,对物流产业效率问题的研究也逐渐增多。Barros(2003)运用生产率指数测算了19902000年葡萄牙1
3、0个港口的技术进步与技术效率。张越等(2006)考察了19952005年中国9个民用机场的生产率,分析了机场业务量增长和下降的原因。于剑(2007)测算了中国5个主要航空公司20022006年的全要素生产率,认为生产率总体上有所提高,且增长受到技术效率改善与技术进步的共同影响。田刚等(2009)运用超越对数随机前沿模型方法,分析了19912007年我国29个省级地区的物流业全要素生产率,并分析了其增长。王维国等(2012)利用Malmquist-luenberger生产率指数方法测算了19972009年我国30个省级地区的物流产
4、业效率,并首次将碳排放纳入非期望产出考虑,发现物流产业效率受外部环境因素影响显著。唐建荣等(2013)综合考虑环境负荷与经济增长之间的关系,将非期望产出的二氧化碳排放量作为投入变量,运用DEA模型衡量了物流业的纯技术效率、规模效率和综合效率,发现不过滤碳排放的影响,物流业的纯技术效率值被低估,而规模效率值被高估。综上所述,现有关于物流产业效率方面的研究成果颇丰,但仍然存在不足:一是诸多学者主要集中于从行业层面或企业层面考察和比较物流业全要素生产率的变化,缺乏从区域角度考虑物流产业的研究,也未能考察区域物流生产率的差异和变动;二是
5、目前研究方法中基本都是将物流资本、物流业从业人员和物流业能源第一专业提供论文代写和代写论文发表服务,欢迎您的光临lunquist-luenberger指数方法测算物流业全要素生产率。二、研究方法与模型(一)曼奎斯特-鲁恩博格生产率指数模型Chungetal.(1997)在环境DEA技术与方向距离函数的基础上,提出了曼奎斯特-鲁恩博格生产率指数(简称LP),解决了减少非期望产出情形下测算全要素生产率的问题。考虑一个地区物流产业总值生产函数F(X),其中X表示要素投入,并假设要素投入X=(K,L,E)R+N,K表示资本投入,L为劳动
6、力投入,E为能源投入。通过生产得到Y和C。其中Y对物流产业增长发展有利,是一种期望产出,期望其越大越好;而C是一种伴随生产过程产生的非期望产出,期望其越小越好。所有可能的包括期望产出与非期望产出的产出构成的集合称为生产可行集,记为P,基于环境DEA技术的非参数分析框架,假设一共有i=1,I个地区作为决策单元,第i=1,I个地区的投入和产出值为(Ki,Li,Ei,Yi,Ci),强度变量?覣i是在构造生产前沿时分配给每个决策单元的权重,可以采用以下的线性规划来表示。P={(K,L,E,Y,C):■?覣iKi?燮K;■?覣iLi?燮L
7、;■?覣iEi?燮E;■?覣iYi?叟Y;■?覣iCi=C;?覣i?叟0,i=1,I}(1)方向性距离函数是指在某种生产技术水平下,基于固定的投入(或产出),描述产出指标变量(或投入指标变量)最优比例的一种代表性函数,可以用式(2)表示:■0(K,L,E,Y,C;dY,-dC)=sup{?姿:(Y+?姿dY,C-?姿dC)P(K,L,E,Y,C)}(2)式(2)中,距离函数值?姿表示决策单元观测值(Y,C)与其在生产前沿面上投影(Y+?姿dY,C-?姿dC)之间的距离。方向向量d=(dY,-dC)决定了效率测度的方向,即产出扩张
8、或减少的方向,其中期望产出(Y)扩张的方向为dY,而非期望产出(C)下降的方向向量-dC,方向距离函数实现在非期望产出约束下期望产出的最大扩张。根据方向向量d=(dY,-dC)的不同取值,本文设定了两种方向距离函数情形。情形一:假设d=(Y,0),不考虑非期望产
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