基于超效率DEA模型下中国工业生产效率影响因素研究

来源 :重庆理工大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:helen_shen
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在高速发展的时代,中国工业为中国经济的高速增长作出了巨大贡献。尤其是在人口、资源、环境压力日益增长的情况下,建立发达的工业成为实现资源节约、环境改善和生活质量提高的根本性技术条件和物质基础。中国近30年来的粗放式的经济增长方式已不能适应社会发展的需要,“十三五”规划指出未来工业的发展将步入集约型发展道路,这对工业的发展质量提出了更高的要求,工业生产效率能在很大程度上反映工业发展质量的好坏,历来是社会各界关注的焦点。本文在已有对工业生产效率的研究文献基础上,以我国30个省市区(除西藏和港澳台)2007-2017年的工业生产的面板数据为研究对象,运用DEA模型中的超效率SBM模型来测度我国省际工业生产效率值,并运用PVAR模型对省际工业生产效率进行了影响因素分析。具体方法如下:1.对各省市区工业生产所排放的CO2进行了测算;2.对省际的不含非期望产出的传统工业生产效率与含非期望产出CO2排放量的工业生产效率进行了测算,并作出对比;3.对工业生产效率的影响因素进行了平稳性检验,模型滞后阶数的选取,运用GMM法对参数进行估计,在PVAR(2)模型基础上进行了格兰杰因果检验和脉冲响应分析以及方差分解。从而探究工业生产效率的影响因素。本文研究表明:福建、江西、山东、湖北、广东、陕西、宁夏7个地区工业生产效率大于1,占比为23.3%,说明考虑非期望产出的工业生产效率相对偏低,大部分地区考虑非期望产出的工业生产效率未达到比较好的生产层面。只有2个地区未考虑非期望产出的工业生产效率小于1,说明未考虑非期望产出的工业生产效率达到了比较好的生产层面的地区占比为93.33%,我国工业生产仍然处于高消耗高排放型,忽略非期望产出难以反映我国各地区真实工业生产效率,因此选择对考虑非期望产出的工业生产效率建立PVAR模型,并作出脉冲响应函数分析与方差分解,从脉冲响应函数分析结果表明:1.工业生产效率具有一定的滞后效应,且呈现正向影响;2.经济增长、产业集聚、技术创新、对外贸易开放程度、居民消费水平对工业生产效率具有一定促进作用;3.能源结构对工业生产效率具有抑制作用。方差分解的结果表明:我国工业生产效率在一定时间内受自身的影响最大,其他影响因素的贡献率在不断上升。基于上述研究结论,本文为我国工业应该从哪方面着重发展以提升工业生产效率提供参考和借鉴。
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