谈述山东省绿色经济效率测算及实证

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1、谈述山东省绿色经济效率测算及实证山东省绿色经济效率测算及实证论文导读:本论文是一篇关于山东省绿色经济效率测算及实证的优秀论文范文,对正在写有关于山东省论文的写有一定的参考和指导作用,论文片段:要选取山东省17个地级市2005—2010年工业废水排放量、工业二氧化硫排放量及工业烟尘排放量这三类主要污染物排放量进行综合环境污染指数的分析评价,数据于2006—2011年的《中国城市统计年鉴》。运用熵权法并逐步按照熵权法的计算步骤,得到山东省17个地级市2005—2010年的环境污染综合指数,见表1。在环境污染综合指数基础目录:

2、1、正文2、相关论文3、相关栏目4、本文下载[摘要]伴随着中国经济的高速增长,环境污染理由日趋严重,“绿色”概念应运而生。选取山东省17个地级市的2005—2010年相关面板数据,首先运用熵权法构建山东省环境污染综合指数,然后求得山东省的绿色GDP并作为绿色经济的产出指标,将劳动(L)、资本(K)及技术(T)作为绿色经济的投入指标,一并纳入DEA模型,利用DEAP21软件测算得到山东省的绿色经济效率。测算结果表明:山东省绿色经济效率不高且无明显的改善态势,地区之间存在一定的差异。  [关键词]山东省;绿色经济效率;环境污

3、染;DEA  []A  []1673-5595(2013)05-0049-04  一、引言  改革开放以来,中国国内生产总值(GDP)从1978年的36452亿元增长到2010年的397983亿元,年均增长98%[1],堪称“中国经济增长奇迹”。但另一方面也应看到,在中国经济高速增长的过程中消耗了大量的资源,生态破坏、环境污染理由日趋严重,这种以资源过度损耗、生态环境持续恶化的粗放型经济增长方式在为中国带来举世瞩目的经济成就的同时,也付出了沉重的环境代价。  中国政府在推进经济改革的过程中,对经济增长带来的环境恶化理由及

4、时予以关注并采取了相应的策略。为了保证经济增长质量、改善生态环境、提高资源利用率,管理层制定并实施了一系列环保政策,明确提出了“节能减排”目标,并加大环境污染治理投资额度,增加对节能环保、新能源等新兴产业的政策支持力度。  山东省作为中国的经济、人口、资源等大省,地大物博,人杰地灵,其经济发展位居全国前列。国民生产总值连续多年排名前五位,由1979年的2516亿元增加到2010年的394162亿元[2],远高于全国的增长率并保持稳中有升的发展态势。但相关研究结果表明,山东省经济增长在较大程度上依赖于对资源和能源的大量消耗

5、,在取得显著的经济成就的同时,也付出了较大的环境代价。如果剔除环境因素的影响,山东省的经济增长质量仍存在较大的改善空间。有鉴于此,本文构建一个可以反映环境污染代价的绿色GDP产出指标,运用DEA模型对山东省绿色经济效率进行测算并进行实证分析,从新的角度对山东省经济增长及绿色经济进行综合研究,以期对提高山东省经济增长质量,推动山东省经济、社会发展与环境保护相协调有所裨益。  二、研究策略  本文的总体研究思路是首先构建一个可以反映环境代价的绿色GDP产出指标,其次运用DEA模型以绿色GDP作为经济产出,劳动、资本及技术作为

6、经济投入,对山东省的绿色经济效率进行测算及实证研究,最后得出研究结论。而在构建绿色GDP产出指标时,采取单位污染产出的原则,其数学表达式为:绿色GDP=GDP/环境污染综合指数。该指标综合反映经济增长及环境污染,即环境污染综合指数越低、GDP越大,则经济增长质量越高。由此可见,在这一研究过程中,科学地构建环境污染综合指数,进而求得绿色GDP指标及正确地运用DEA模型分析是保证本文研究质量的关键。因此,有必要对在环境污染综合指数构建时使用的熵权法及山东省绿色效率测算时运用的DEA法进行较为详尽的介绍。  (一)熵权法  熵

7、权法是用于评价多指标综合的常用策略,它基于客观原始的数据信息,通过对各指标之间提供的信息量及各指标之间的关联程度分析,科学地、客观地为各指标赋权,从而减少赋权过程中主观因素造成的偏差。其数学原理是:假设有  M个地区、N项评价指标,形成原始的数据矩阵X=(xij)m×n(i=1,2…m;j=1,2…n),对于某项指标xj,各指标的指标值xij差异越大,则该指标在综合评价中起的作用越大。运用熵权法进行综合评价的具体步骤如下:  (二)数据包络分析法(DEA)  DEA最早是1978年由Chames、Cooper及Rhode

8、s三位学者提出的,应用于评估多项投入与多项产出的相对效率值。其基本思想是把一个经济系统或者一个完整的生产过程视为一个决策单元(DMU),考察决策单元从投入到产出的过程,再评价由同质DMU构成的评价群,通过对各个投入或者产出比率的对比分析,得到各个DMU的相对效率值。这便是早期三位学者创建的经典DEA模型——C2R模型

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