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行业分析视角下中国区域环境效率研究——基于数据包络分析(DEA)方法


行业分析视角下中国区域环境效率研究——基于数据包络分析(DEA)方法

作  者:吴杰,朱庆缘,孙加森

出 版 社:科学出版社

出版时间:2021年06月

定  价:166.00

I S B N :9787030691668

所属分类: 专业科技  >  工业技术  >  环境科学    

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TOP内容简介

《行业分析视角下中国区域环境效率研究——基于数据包络分析(DEA)方法》是作者近年来研究环境绩效的系统总结。《行业分析视角下中国区域环境效率研究——基于数据包络分析(DEA)方法》围绕中国区域环境效率、中国区域工业环境效率、中国区域交通运输环境效率、中国区域煤炭电力环境效率四个主要部分,系统性地分析中国各行业区域环境效率,并为各个区域环境效率改进提供政策建议。在理论上,《行业分析视角下中国区域环境效率研究——基于数据包络分析(DEA)方法》提出的环境效率评价模型对完善现有评价理论具有重要意义。在应用上,《行业分析视角下中国区域环境效率研究——基于数据包络分析(DEA)方法》的研究结论对提高中国区域环境效率、促进区域可持续性发展具有重要意义。

TOP目录

目录
第一部分 基础知识篇
第1章 导论 3
1.1 研究背景及意义 3
1.2 基于DEA的环境绩效评价方法相关研究现状 5
1.3 主要研究内容 7
1.4 研究框架 8
参考文献 9
第2章 数据包络分析(DEA)基本理论 14
2.1 DEA概述 14
2.2 DEA的基本概念 14
2.3 DEA的基本模型 17
2.4 环境绩效的基本概念 19
参考文献 21
第二部分 区域环境整体效率分析篇
第3章 中国城市群环境效率研究 25
3.1 问题的提出 25
3.2 考虑公众关切的能源环境效率评价模型构建 25
3.3 关于城市能源环境效率的实证分析 30
3.3.1 评价指标的选取 30
3.3.2 分析和讨论 32
3.4 影响区域环境效率因素的回归分析 41
参考文献 44
附录A 45
附录B 59
第4章 中国湘江流域环境效率研究 61
4.1 背景介绍 61
4.2 传统RAM模型及*近目标设定 63
4.3 考虑非期望产出的*近目标单阶段系统环境绩效评价模型 65
4.4 *近目标的RAM模型在湘江流域环境绩效评估的应用 68
4.4.1 指标选择和数据来源 68
4.4.2 湘江流域水系统环境绩效评估分析 69
4.5 本章小结 73
参考文献 74
第5章 中国省级区域环境效率研究 77
5.1 引言 77
5.2 模型构建 79
5.2.1 评价能源与环境绩效的DEA模型 79
5.2.2 Malmquist指数动态评估模型构建 81
5.3 中国区域环境效率实证研究 83
5.3.1 数据描述 83
5.3.2 区域能源和环境效率结果分析与讨论 85
5.3.3 Malmquist指数的结果和讨论 88
5.4 本章小结 92
参考文献 92
第三部分 行业分析之工业篇
第6章 工业环境效率分析——考虑资源配置拥堵 99
6.1 引言 99
6.2 传统拥堵模型 101
6.3 考虑环境污染拥堵模型 102
6.4 中国工业环境效率实证研究 105
6.4.1 数据描述 106
6.4.2 结果分析 107
6.5 本章小结 111
参考文献 111
第7章 工业环境效率分析——考虑环境污染排放限额 114
7.1 引言 114
7.2 固定产出DEA模型 116
7.2.1 期望产出对应的固定产出DEA模型 116
7.2.2 新的固定产出DEA模型 117
7.3 评价体系指标 120
7.4 中国区域工业环境效率分析 122
7.4.1 环境效率分析 122
7.4.2 中国31个地区的标杆 125
7.4.3 结果讨论 126
7.5 本章小结 127
参考文献 128
附录A 定理1的证明 130
附录B 定理2的证明 130
附录C 模型(7.4)的求解 131
第8章 工业环境效率分析——考虑全要素两阶段系统 134
8.1 引言 134
8.2 基于全要素两阶段系统环境绩效评价模型 136
8.3 工业环境效率实证分析 142
8.3.1 数据及指标 142
8.3.2 中国工业系统的效率分析 143
8.3.3 标杆分析 149
8.4 本章小结 150
参考文献 151
第9章 工业环境效率分析——考虑指数转移变换 154
9.1 引言 154
9.2 基于指数转移的环境绩效评价模型 156
9.2.1 基本DEA模型 157
9.2.2 非期望产出的指数变换函数 158
9.2.3 衡量能源效率的DEA模型 159
9.2.4 变量ε的选择 160
9.3 算例演示 160
9.4 中国区域工业环境效率实证分析 162
9.4.1 数据描述 162
9.4.2 结果与讨论 162
9.4.3 敏感度分析 170
9.5 本章小结 172
参考文献 172
附录A 175
第10章 工业环境效率分析——考虑动态网络结构 177
10.1 研究问题介绍 177
10.2 动态网络结构下工业环境效率模型构建 179
10.3 中国区域工业环境效率结果分析 182
10.3.1 评价指标的选取 182
10.3.2 结果分析 186
10.3.3 效率投影分析 189
10.4 本章小结 193
参考文献 195
第四部分 行业分析之交通运输篇
第11章 技术进步下交通运输环境效率研究 199
11.1 引言 199
11.2 中国道路运输业环境效率评价和技术进步模型构建 200
11.2.1 生产水平 201
11.2.2 TFP指数 201
11.2.3 TFPHM的分解 202
11.3 中国区域交通运输环境效率实证分析 203
11.3.1 数据及指标 203
11.3.2 结果分析 204
11.4 本章小结 211
参考文献 212
第12章 共享投入并行网络系统的交通运输环境效率研究 216
12.1 引言 216
12.2 考虑客运和货运系统下平行DEA模型构建 219
12.2.1 系统整体性能评估模型 219
12.2.2 子系统性能评估模型:效率分解 223
12.3 并行网络结构下交通运输环境效率实证分析 226
12.3.1 数据集 226
12.3.2 结果与分析 228
12.4 本章小结 231
参考文献 232
第13章 中国区域整体交通运输系统环境效率研究 236
13.1 引言 236
13.2 模型构建 239
13.2.1 交通运输业的并行网络DEA模型 239
13.2.2 Metafrontier Malmquist-Luenberger生产率指数 243
13.3 考虑异质性的中国交通运输业环境效率的实证分析 245
13.3.1 样本与变量指标选择 245
13.3.2 平均MMLPI及其分解指标 247
13.3.3 中国三大区域交通运输业MMLPI及其分解指标分析 248
13.4 本章小结 252
参考文献 253
第14章 中国区域可持续生态交通运输系统设计应用研究 257
14.1 引言 257
14.2 可持续供应链管理中生态交通模型设计 258
14.2.1 基础模型介绍 258
14.2.2 SSCM交通生态设计模型 259
14.2.3 解决方法 261
14.2.4 讨论和建议 264
14.3 生态交通运输系统设计应用研究 266
14.3.1 数据及指标 266
14.3.2 结果分析 267
14.4 本章小结 269
参考文献 270
第五部分 行业分析之煤炭电力篇
第15章 基于模糊数的煤炭电力企业环境效率研究 275
15.1 引言 275
15.2 考虑模糊数的单阶段系统环境继续评价模型构建 276
15.2.1 Russell DEA模型和增强型Russell DEA模型 276
15.2.2 存在非期望产出的模糊增强型Russell测度方法 278
15.3 煤炭电力企业环境效率评价应用研究 282
参考文献 287
第16章 基于均衡有效前沿面的煤炭电力企业环境效率研究 291
16.1 引言 291
16.2 基于DEA理论的固定产出效率评价模型构建 293
16.2.1 一般有效前沿面**性确定 293
16.2.2 基于不同权重的一般有效前沿面效率评价模型 295
16.3 资源约束下煤炭电力企业环境效率分析 298
16.3.1 变量和数据 298
16.3.2 效率分析 299
参考文献 302
第17章 中国上市煤炭企业效率评价及影响因素分析 306
17.1 引言 306
17.2 DEA模型选取与构建 308
17.2.1 DEA模型的选取 308
17.2.2 投入产出指标的设定 309
17.3 Input-BCC模型效率测算结果与分析 312
17.3.1 中国上市煤炭企业效率测算结果 312
17.3.2 中国上市煤炭企业效率测算结果分析 313
17.3.3 超效率Input-BCC模型效率测算结果与分析 316
17.4 影响因素分析 318
17.4.1 中国上市煤炭企业效率影响因素识别 318
17.4.2 Tobit模型计算结果及分析 320
参考文献 323

TOP书摘

第一部分 基础知识篇
  第1章 导论
  1.1 研究背景及意义
  第二次工业革命使得机器大生产逐渐取代手工劳动,大幅提高了生产效率,与此同时人类大量焚烧化石燃料,过度开采利用各种资源,带来了诸多环境问题,导致全球气温明显上升,气候变化给人类生产生活带来了很多灾难,如喜马拉雅山冰川融化、北冰洋冰川消融、泥石流等极端事件频发。欧盟委员会发现,2018年是地球有记录以来*热的年份之一。不管是空气污染、水污染,还是土壤污染,都有进一步恶化的趋势。生态环境问题已经成为制约人类社会经济可持续发展的瓶颈。
  因此,环境污染问题依然严峻,不断加剧的环境污染已经严重制约了各国社会经济的发展,对发展中国家的影响尤为突出。在中国,随着城镇化进程的加速推进,环境污染产生的负面影响日渐显现,对生态系统已经造成了直接的破坏和影响。由此,维持环境与经济之间的动态平衡已成为亟须解决的社会问题和政策问题(Wu et al.,2014),而“可持续发展”理念的提出为彻底解决这一矛盾提供了新的思路,也为社会的未来发展提供了准则。1980年,“可持续发展”理念第一次被提出,为世界自然资源的保护提供未来的发展方向。“可持续发展”被提出时的重要关注点之一,生态环境的良好发展是实现全球可持续发展的重要基础,环境的维稳与治理从而抑制环境的进一步恶化已经成为全球性的问题,并逐渐提上全球性会议的议程。自1992年在里约热内卢联合国环境与发展大会达成世界上第一个应对全球气候变暖的国际公约《联合国气候变化框架公约》开始,环境问题作为人类的生存问题就一直被关注和讨论。各国之间以此公约为基础,不断地举办缔约方会议来达成抑制全球气候变暖的协定,并将责任细化,划分至每个国家,如2009年在丹麦首都哥本哈根召开的世界气候大会和2015年《联合国气候变化框架公约》近200个缔约方在巴黎气候变化大会上达成的《巴黎协定》。在上述各公约中,中国始终积极地应对全球环境变化,主动承担起自己的责任,从国家层面上积极制定节能减排的计划并认真贯彻实施,履行一个大国的义务,将人类的生存问题并入国家的发展准则中。
  改革开放40余年来,中国各个行业取得了飞速发展,但高投入、高消耗、高污染、低效率的粗放型增长方式严重影响了环境质量,环境污染不仅降低了居民的生活质量,还造成了巨大的经济损失,并在一定程度上抑制了社会经济的发展,经济发展与环境保护之间矛盾由此日益突出(Wu et al.,2014;An et al.,2017;Song et al.,2012)。如电力产业是我国主要的污染源之一,尤其在发电环节,电力产业煤炭消费量占煤炭产量的比重由1991年的27.4%上升到2007年的52.23%,当发电量以年均9.98%的速度增长的同时,污染物排放量也在逐年增加。2008年,电力行业的碳氧化物的排放量占碳氧化物总排放量的64.8%,二氧化硫的排放量也占二氧化硫总排放量的一半以上。又比如,对中国工业部门来说,根据中国统计年鉴的相关数据显示,在1990~2003年,中国的工业总产值年均增长12.7%,并且在2017工业产值占到了中国国内生产总值(GDP)的40.5%,可见中国的工业发展一直保持极高的速度稳步推进,并且已经取得了举世瞩目的成就。然而,工业的高速发展虽然带动了经济的高速发展,但是这种以规模扩张为基础的发展模式,是通过大量投入物质资本来推动的,不可避免地会造成大量的社会问题和环境问题,比如投入资源的浪费,未达标的工业废水和废气随意排放污染周边环境。中国环境统计年鉴显示,目前我国工业消耗能源占总耗能的80%以上。进入21世纪,我国工业废气和废水排放总量高速增长,其中工业废气排放量从21世纪初的138145亿 m3增长到了2014年的694190亿 m3,工业废水排放总量也从415.2亿 t增加到了716.2亿 t。然而目前我国污染处理再利用的现状并不容乐观。例如国内再生水的利用率仅占污水处理量的10%左右,而发达国家普遍已经达到了70%的利用率(Jiang et al.,2015)。再比如交通部门,根据中国国家统计局的数据,2012年中国交通运输业的能源消耗量为3.02亿 t标准煤,是2002~2012年消耗增长率超过7.2%的少数行业之一(Cui and Li,2014)。使问题更加复杂的是,不断增加的能源消耗已经产生了包括二氧化碳在内的大量气体。例如,根据国际能源署(IEA,2011)的数据,全球交通运输部门已成为全球第二大温室气体排放部门,占全球二氧化碳排放量的22%。
  随着环境恶化带来的负面效应进一步显现,人们也逐渐将目光转移到环境治理的问题上来,对相应的环境管理也更加关注(Glucker et al.,2013)。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确指出,在确保达成全面建成小康社会目标的前提下,加大环境治理力度,努力实现生态环境质量总体改善(新华社,2015)。随着对相关环境问题研究的深入,人们逐渐意识到有效的环境管理是抑制环境恶化的重要举措,而有效的环境管理则依赖科学客观的环境绩效评价(Wu et al.,2014;Song et al.,2012)。2000年,“环境绩效评价”作为术语首次被正式提出,随后,环境绩效评价的定义在不同领域被不断地细化、深化,如 Song等(2012)提出环境绩效评价是对组织资源消耗、经济产出和环境产出各方面表现进行综合评估的一种评价。环境绩效评价不仅可以在宏观上显示出研究区域环境系统的环境绩效状况,还可以为环境管理政策的制定及实施提供科学、详细的指导,因此科学合理的环境绩效评价为解决环境问题提供了一个重要前提(Halkos and Tzeremes,2013)。
  环境绩效评价自提出以来,得到了国内外学者的广泛关注并开展了深入的学术探索和应用推进,其中数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)作为近年来环境绩效评价模型中的重要方法得到了大力发展。数据包络分析方法由顶级期刊Management Science创刊人、美国运筹学和管理学研究协会(INFORMS)创始人Charnes与Cooper等于1978年提出(Charnes et al.,1978),是一种基于数学规划评估一组同质决策单元绩效的非参数方法。它的优点是可以较好地处理多投入多产出系统的评价问题,同时其分析结果可以为组织绩效改进提供具体的标杆(Boudreau,2004)。基于此,该方法在被提出后迅速成为管理科学领域的重要研究方向,众多科研工作者对其理论进行了应用和发展,如 Banker等(1984)、Andersen和Petersen(1993)、Chen和Zhu(2018)等。目前,数据包络分析方法经过发展,已广泛应用于考虑环境因素(非期望产出)的系统环境绩效评价中,并成为国际公认的效果*好和应用*广泛的环境绩效评价方法之一(Wang et al.,2013;Song and Guan,2014;Wang et al.,2016;Song et al.,2018)。因此,本书将围绕中国区域环境效率、中国区域工业环境效率、中国区域交通运输环境效率、中国区域煤炭电力环境效率四个主要部分,系统性地分析中国各行业区域环境效率,并为各个区域环境效率改进提供政策建议。本书的研究结论对提高中国区域环境效率、促进区域可持续性发展具有重要意义。
  1.2 基于DEA的环境绩效评价方法相关研究现状
  环境绩效即考虑环境因素的效率,评价环境绩效需在考虑系统投入的同时,还要考虑其经济因素(生产量等期望产出)和环境因素(污染等非期望产出)。因为环境因素,如废水、二氧化碳、二氧化硫、固体废弃物等,都是非期望产出,所以环境绩效评价的重点在于如何处理非期望产出。随着公众对环境关注的增强和政府环境政策的陆续出台,这些非期望产出受到了人们越来越多的重视。目前,环境绩效的评估方法主要有两种:随机前沿分析方法和数据包络分析方法(Coelli et al.,2005)。前者是一种考虑随机扰动因素的参数方法,比较适合单产出的情形,但其绩效评价结果较大程度上依赖于生产函数形式的假定。因此,如果假设了一个不合理的生产函数形式,评价结果很可能是错误的。DEA方法是通过数学规划模型得出效率的非参数方法,其不需要对生产函数的形式进行假定,并且能够在研究多投入多产出系统上发挥其独特的优势。中国科学院科技战略咨询研究院、中国科学院文献情报中心和Clarivate Analytics(2016)出版的《2016研究前沿》指出,DEA方法已成为环境绩效评价模型中*流行的方法之一。由于环境管理系统往往是考虑期望产出和非期望产出的多投入多产出系统,本书将DEA作为测定环境绩效的基本方法。
  以DEA方法为基础的环境绩效评价研究已经受到了学者们的广泛关注,其中F.re等(1989)是*早考虑非期望产出绩效评估的研究,随后,该领域得到了迅速发展。环境绩效评价研究可以根据对非期望处理的方式进行分类,这里将处理方式分为两大类:直接方法和间接方法(F.re et al.,1993)。直接方法可进一步分为三小类:一类是基于F.re等的工作,对产出的处理方式为弱可自由处理,如 Seiford和Zhu(2005)、Zhou等(2013)、Wang等(2016);另一类是基于松弛量或 Russell测度的评估模型,如宋马林等(2013)、Zhou等(2006)、Bi等(2014)、Chen和Jia(2017)、Liu和Wu(2017)等的研究;*后一类是基于方向距离函数(directional distance function,DDF),如 Chung等(1997)、Boyd等(2002)、Picazo-Tadeo等(2012)、Halkos和Tzeremes(2013)、Sueyoshi等(2017)等的研究。非期望产出处理的间接方法可以分为两小类:一类是把非期望产出作为投入处理(Dyckhoff and Allen,2001;Yang et al.,2015),这种方法的优点在于仅需要确定哪些因素是越少越好,哪些因素是越多越好即可;另一类是对非期望产出进行数据转换,然后再将其进行效率评估,如Wu等(2013)等。
  目前,国内外关于环境绩效评价的理论及其应用研究较为丰富,但大部分研究都是将被评估系统内部简单地看成一个“黑箱”,即视为单阶段系统的环境绩效评价(马占新,2010;杨国梁等,2013)。这种简单的处理方法在环境管理中得到了一定程度的应用(吴冲等,2007;吴华清等,2010;宋马林和王舒鸿,2013;林伯强和刘泓汛,2015;Zhou et al.,2006;Halkos and Tzeremes,2013;Liu and Wu,2017),然而当现实中很多被评价对象并不能简单地被视为“黑箱”或者作为“黑箱”处理时,就得不到理想的结果(丁晶晶等,2013;杜鹃和霍佳震,2014;安庆贤等,2017;Kao and Hwang,2008),以至于不利于系统的绩效改进。此外, Kao和Hwang(2008)发现尽管一个决策单元的各子系统绩效都比另外一个决策单元的相应各子系统绩效差,但是在忽略内部结构情形下有可能出现前者绩效大于后者的情况。 Wang等(1997)也指出:全面研究一个决策单元的运作情况,只有对其组成的阶段或结构进行研究,才能够尽可能多地发现决策单元的无效之处。在大多数情况下,包含环境因素的系统是个复杂的网络系统,需要构建网络型系统的环境绩效评价理论和方法进行研究。网络DEA方法作为一种处理多阶段系统的有效方法,为研究复杂的环境绩效评价问题提供新的思路和突破口。由于其可以很好地评估系统内部的无效性,基于网络DEA的环境绩效评价方法近年来受到了国内外学者的广泛关注,已成为环境绩效评价的研究热点之一。
  按照研究对象的网络结构类型,基于网络DEA的环境绩效评价研究可分为三大类:①串联网络系统环境绩效

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