低碳约束下区域物流产业效率测算.pdf

《低碳约束下区域物流产业效率测算.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第13卷第3期大连海事大学学报(社会科学版)Vo1．13．No．32014年6月JournalofDalianMaritimeUniversity(SocialSciencesEdition)Jun．2014文章编号：1671-7041(2014)03-0004-05低碳约束下区域物流产业效率测算陈洁(1．招商局集团博士后科研工作站，广东深圳518067；2．中国社会科学院工业经济所，北京100836)摘要：针对传统的物流产业效率测算未考虑二氧化排放问次将非期望产出的二氧化碳排放量作为投入变量，题，提出碳强度约束下的物流业全要素生产率(C

2、LP)，在构衡量了物流业的纯技术效率、规模效率和综合效率。建2005-2012年中国30个省区物流业面板数据的基础上，但是，目前研究模型的产出中均未将环境污染等非应用环境DEA技术和方向距离函数方法，对碳强度约束下期望因素纳入度量。因此，本研究将碳排放作为非的中国物流业全要素生产率的增长来源与区域差异进行实期望产出纳入模型度量，运用方向距离函数和环境证分析。结果表明，碳强度约束下的物流业全要素生产率年DEA技术测算物流业全要素生产率。均增长达1．9％，高于不考虑碳约束情形；碳强度约束下的物流业生产率指数与碳强度目标吻合，物流业全要素生产率

3、改二、方法与模型进，碳强度下降；物流业生产率的提升主要依赖于物流技术1．曼奎斯特．鲁恩博格生产率指数模型进步和创新；碳强度约束下东部地区物流业生产率存在趋同Chung等(1997)在环境DEA技术与方向距性，中部地区差异在扩大，西部地区则在缩小。离函数的基础上，提出了曼奎斯特．鲁恩博格生产率关键词：物流业；全要素生产率；低碳；环境DEA技术；方向指数(简称LP)，解决了减少非期望产出情形下测算距离函数；技术进步全要素生产率的问题。中图分类号：F253文献标志码：A考虑一个地区物流产业总值生产函数F()，其中表示要素投入，并假设要素投入X=

4、(K，，E)一、引言∈R，K为资本投入，为劳动力投入，E为能源投物流业是国民经济发展的重要服务行业，其发入，通过生产得到l，和C。其中y对物流产业增长发展水平已成为衡量一个国家或地区综合实力的重要展有利，是一种期望产出，期望其越大越好；而C是标志之一。同时，物流业也是中国能源消耗的主要一种伴随l，生产过程产生的非期望产出，期望其越行业，在低碳经济中占据着特殊位置。近年来物流小越好。所有可能的包括期望产出与非期望产出的业对汽油、煤油和柴油等能源的依赖逐年上升，如何产出构成的集合称为生产可行集，记为P。基于环境减少物流领域的碳排放量，是促进低

5、碳物流经济发DEA技术的非参数分析框架，假设一共有i(i=1，展的必然要求。早期物流产业效率的文献研究集中2，⋯，，)个地区作为决策单元，第i个地区的投入和于对运输业效率的分析，Oum等(1992)提出了交产出值为(K，L，E，，C)，强度变量03是在构造通生产率的概念并提出测算方法，国内学者余思勤生产前沿时分配给每个决策单元的权重，可以采用等(2004)L2J测算了中国交通各部门1990-2000年以下的线性规划来表示：的生产率，刘玉海等(2008)E3]分析了2000-2004年MM中国道路运输业生产率。随着物流业的快速发展，P={(

6、，L，E，l，，c)：∑wiK≤K；∑toiL≤，J；‘lLl近年来对物流产业效率问题的研究也逐渐增多。田MM刚等(2009)E43、王维国等(2012)构建了中国省级∑E≤E；∑09i≥l，；I1lM地区物流业面板数据，分析了各地区物流业全要素09C=C；w。≥0，i=1，2，⋯，，}(1)生产率及其增长动力来源。唐建荣等(2013)首收稿日期：2014-01—20基金项目：国家社会科学基金资助项目(12BJL057)；教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJC790006)；中国博士后基金资助项目(2013M542210)作者简介

7、：陈洁(1983一)，女，博士后研究员；E-mail：stefinelO09@126．tom第3期陈洁：低碳约束下区域物流产业效率测算5方向性距离函数是指在某种生产技术水平下，L=基于固定的投入(或产出)，描述产出指标变量(或『±至!：!!!：二×投入指标变量)最优比例的一种代表性函数，可以L1+：(“，t，E：“，y：，ct；，一ct)用下式表示：1+D“(，L：，E：，，C：；，一c：)1TD。(，，E，y，C；dy，一dc)=1+(，t，，“，ct；“，一ct)Jsup{A：(1，+Ady，C—Adc)∈P(K，L，E，Y，C)}(

8、5)(2)全要素生产率指数LP可以被分解为效率变化式(2)中，距离函数值A表示决策单元观测值(EF)和技术进步变化(TE)的连乘积：(y，C)与其在生产前沿面上投影(y+Ad，C—Ad)LP=