中国省际能源效率与环境污染.pdf

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16、矧喇嘲lDOI：10．3969，j．issn．1003—1134．2015．06．019中国省际能源效率与环境污染口王婷婷(华侨大学数量经济研究院；华侨大学现代应用统计与大数据研究中心，福建厦门361021)【摘要】提出生态博弈交叉．MalmquistⅡ甲指数模型，对中国省际环境约束下的能源效率进行分析。研究表明，我国能源效率表现欠佳，受效率变动和技术变动双重影响，测度结果呈现东、中、西三大地区逐级递减，但两极分化趋势不显著。[关键词】能源效率；环境污染；eCO—GC

17、Malmquist’I即指数[中图分类号】F205[文献标识码]A[文章编号]1003-1154(2015)06-0055-03率的测度与排序分析方面。一、引言二、理论模型作为世界上最大的发展中国家，中国是一个能源生产和消费大国。在能源生产方面，新中国成立60年以来，中国一次能源生产总量从1949年的2，334万吨标准煤增长到2012年的33l，848万吨标准煤，产量激增；而在能源消耗方面，中国现在已超过美国，成为世界能源消耗量排名第一的国家，其中煤炭使用量占全球的48％，占一次能源总消耗量的68％。这说明我国能源消费结构以煤炭为主导且偏倚严重。因此，系统深入地研究中国省际能源效率，对缓解资源

18、环境约束、应对全球气候变化、促进经济发展方式转变，建设资源节约型、环境友好型社会，增强可持续发展能力等具有重大现实意义。能源危机已经成为世界各国所面临的普遍问题，Hu和Wang⋯依据数据包络分析(DEA)模型，在提出全要素能源效率概念的基础上研究了能源效率。WangfdlZeng[21在全要素生产率下计算了中国地区工业部门的能源效率。但传统的DEA模型属于自评体系，测算结果偏大，不易于做到决策单元的有效排序，此外该模型未考虑决策单元之间的博弈关系，对现实问题刻画不足。Fare等[31构建DEA—Malmquist指数模型，在实证分析中使用广泛。李金铠等¨1采用DEA—Malmquis指数测算了

19、中国省际全要素能源效率。DEA—MalmquistTFP指数模型是在传统的前沿技术分析基础上处理面板数据问题，在反映效率的动态变化方面很难发挥其真正的作用和价值。因此，本文对传统DEA—Malmquist，IFP指数模型进行修正与改进，并将其运用在环境约束下的中国省际能源效诚如前文所述，传统DEA模型存在一定的缺陷，致使MalmquistTFP指数也很难发挥其真正的价值。所以，本文将生态博弈交叉效率的思想引入MalmquistTFP指数，建立一个兼顾生态环境、效率评价、地区排序和时间序列分析的新型全要素生产率指数测算模型。首先，采用熵值法构造环境污染综合指标，再利用功效系数法将其压缩到[0，1

20、]区间，然后作用于实际GDP纳入投入一产出指标体系；其次，由●CCR模型求出最优权重∞Ⅲ⋯，∞一，pⅢ⋯，p“并在此基础上定义DM∽(，=1，⋯，凡)利用DMUa的权重所获取的交叉效率值：毫如吁磊如d⋯．’儿Q’其中，屹，d=l，⋯，n就是CCR模型中的最优解，即为传统DEA模型的自评效率值；非对角线上的元素为任意决策单元跏f配q=l，⋯，n；j≠d)利用DMUa的权重所获取的交叉效率值；那么，决策单元DM∽U=1，⋯，n)的交叉效率值为矩阵对应射列的算术平均值：云=÷毫％on够哼(2)再次，假设参与JLDMUa的效率值为ozd，剩余参与人删％在保持删虬的效率值不被降低的情况下最[基金项目]华

21、侨大学中央高校基本科研业务费资助项目(13SKGC—QT07)2015年第6期__匾鐾鎏至h____勰删；鳓嘲黝喇㈤㈤

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36、{大化自身的效翠值。1。在此，定义删q利用删％的权重所获取的博弈交叉效率值为：∑如％=‘—_dJ=1，．．-，尼(3)∑∞麓其中，Z和∞：是模型的可行权重。％为伽q关于DM％的博弈交叉效率，可通过以下线性规划算得：№∑慨d“．荟m∞疗d毫如≥D芦⋯柚∑毒沪1％×荟m∞d∥“一蓦南≤o∞iI>0，i=1，2，⋯，m如≥0，r=-I，2，．．．，

37、s(4)其中a。≤1为参数，其初始值为传统交叉效率值，后续取值可通过迭代算法求得。综上，定义伽q的博弈交叉效率值为：-呼=i1荟n％(5)最后，构建eCO--GCMalmquistTFP指数及其分解量：eco—GCM(zt+l，)，t+／，石t，，)：[c糕，c芳鲁，]2‘(z，‘)ft“(石t+1，tEYEY“)E”。(√，Y‘)＼2(并，)f(石，)(戈，)＼∥“(z+1，，，t“)＼t@t+