节能环保政策在中国制造业的影响：基于三阶段DEA模型外文翻译资料

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节能环保政策在中国制造业的影响：基于三阶段DEA模型

摘要：本研究介绍了一种改进的Malmquist-Luenberger生产力指数来衡量在“十一五”期间(2006 - 2010)中国绿色制造业的生产率增长。采用三级数据包络分析模型来衡量政府措施在绿色生产率增长的影响。主要结果是:(1)Malmquist生产率指数的平均值是1.045和Malmquist-Luenberger生产力指数的平均值占二氧化碳排放量是1.027。这表明暗示的较高值前的大量的能源使用和二氧化碳排放量;(2)中国的节能政策和措施,如大规模推广和采用节能技术,关闭和淘汰过时的生产能力,并减少产能过剩是重要的绿色发展;(3)在消除环境影响和统计噪声对产出的影响松弛变量,调整绿色生产力变化较小,而调整技术变化大于相应的初始水平;(4)节能政策在中国制造业中实现远离最优水平,和更严格的实施将有助于绿色制造业生产率增长。

关键词：由改进的DEA计算方法提出的一种绿色生产力指数

一个三阶段DEA模型是用来评估节能法规

从节能的角度来看,中国的政策和措施是有效的

环保行动在绿色生产力增长方面起着决定性的作用

1. 引言

巴黎协议,在2015年被COP21采用,也被称为2015年巴黎气候会议,目的是取得法律约束力的气候和通用协议在气候上,同时目标将全球变暖控制在2摄氏度以下。因此,中国政府提交计划在全国范围内确定贡献(INDC),详细说明其缓解和适应气候变化的承诺,2020年后的一段时期。根据中国INDC,致力于建筑节能和低碳产业体系,这需要促进低碳产业的发展。有效地控制排放的具体措施包括通过节能和提高效率,从关键领域,加强碳排放的管理新项目,积极控制温室气体排放来自工业生产过程。从这个意义上说,产业的绿色发展(特别是制造业)满足上述承诺是至关重要的。

制造业在中国经济增长中起着至关重要的作用。根据中国国家统计局，在那些主要业务收入指标是每年5亿元以上的工业企业的基础上,企业的数量,工业生产总值的价值观,关于主要商业和制造业的员工税收和其他费用在2010年分别约占93.31%,87.26%,85.58%和87.92%的工业部门。此外,制造业也是主要的贡献者在能源使用和二氧化碳排放增量上。在2010年,它消耗了18.9亿吨标准煤和2.287万亿千瓦小时的电力,相当于工业消费总量的81.64%和74.08%。该行业也占总能量的58.29%和54.54%分别和电力消耗。在二氧化碳排放的背景下,制造业排出46.67亿吨二氧化碳,占工业二氧化碳排放总量的56.67%。因此,中国可持续发展的关键是与制造业的绿色发展。

在污染物减排的背景下,一系列的法律、法规等规定的废气、废水和固体污染物在工业生产的过程中颁布了环境保护。空气污染防治法律明确要求政府采取措施控制或逐步减少一些主要的空气污染物。1979 - 2010年期间,中国在能源和自然保护领域的颁布了全部法律的十分之一(27个)

尽管大量的节能和环境保护法律、法规,环境恶化在中国还在继续由于很少实施。能源供应和环境恶化已经成为中国可持续发展的两个主要的障碍。自2006年以来,中国政府重视节能和排放减少,并明确提出“建立资源节约和环境友好型社会”。主要方法是把减排目标能源强度作为政府的雄心勃勃的目标。下面这些目标实施目标责任制(TRS)。之后,介绍了一系列的法规和措施,确保实现上述目标。

本研究的目的为三部分。首先,在方法论的背景下,本研究旨在为文学通过改善估计方法的组合超效率数据包络分析(DEA)和序列DEA技术。因此,提出一种改进的Malmquist-Luenberger生产力指数(MLPI)来衡量绿色生产率增长。其次,采用三阶段模型探讨不同水平的影响主要方面的节能法规的执法绿色中国制造业的生产率增长。第三,从实证研究的角度来看,本文的结论和结果呈现一个精确的中国制造业的绿色生产率增长。更重要的是,提出了增强绿色发展的政策。

下文是按照如下步骤展开的。第二部分回顾了我国节能政策。第三部分是文献综述。第四节讨论研究的方法论。第五节描述的变量和数据。第六节提出中国制造业的绿色生产率增长的评价。第七节讨论的结果。第八节是结论和政策含义。

1. 中国的节能政策

表1总结了自2006年以来,中国主要的节能政策。摘要期间11(第十一个“五年规划,相应的2006 - 2010年),政府明确提出了能源强度及其责任的减排目标(1),2,说明了重要性和节能的法律地位(2 9)。主要措施包括(i)加快产业结构转换的控制通过能源密集型行业的快速发展,采用严格的土地和信贷政策。这些政策包括消除落后生产能力通过“关闭落后生产能力和构建大容量和节能企业”(即“上大压小”或“易达智肖”,尤其是在发电行业),和促进第三产业的发展(6);(2)优化能源消费结构通过增加的无碳能源在总 能源使用比例(5、8、10);(3)通过低息贷款项目,促进节能技术开发减免税、利息补贴等(4、7)。

在2011 - 2015年,政府不仅将降低能源强度的目标,而且还制定了减排目标为碳排放强度(单位国内生产总值二氧化碳排放)。他们预计将在2015年分别下降16%和17%相对于2010年水平(11)。具体措施包括产业结构的升级和优化(12、13、18),混合能源的de -碳化(14、16),和节能技术的推广和应用(17日19)。此外,中国政府介绍了能源消费总量的目标(15)。2014年,中国政府宣布,将坚定地推动改革能源消耗、能源供应、能源技术创新和能源市场体系(19)。基于这一共识,政府致力于建立一个统一、开放、竞争、有序的现代能源市场体系(21)。

工业消耗了大约70%的总在中国主要能源。因此,政府更关注工业部门能源效率提高。第十一个“五年规划要求的小而效率低下的工厂关闭和淘汰高能耗行业。在企业层面,政府发起了“前1000企业项目”于2006年。它覆盖了1008年9最大多数能源密集型企业能源密集型行业。所有这些企业能耗约占总数的50%和30%的工业部门和整个国家,分别。这个程序节省1.5亿吨标准煤(Mtce)到2010年底。“十大重点项目”是一个技术节能项目(24)。中央政府花了300亿元在5200多个节能项目,并取得约340 Mtce 第十一个“五年规划期内节能能力。“前1000企业项目”和“十大重点项目”大幅降低中国能源密集型工业部门的能源强度。

节能管理制度和技术创新项目已经扩展和发展期间十二“五年规划(2011 - 2015)。“前10000企业项目”覆盖了16078个重点能耗单位(包括工业企业、交通运输行业、酒店和餐馆,企业和学校)(27)。目标是达到大约255 Mtce节能能力。工业部门的节能计划在十二“五年规划明确的减排目标设置在9主要耗能行业能源强度和20个主要工业产品(28)。

关于能源价格,一方面,大型能源供应商,以确保生产提供补贴。另一方面,微分电能源密集型行业的定价体系介绍。虽然这一政策尚未完全实现,这样,在某种程度上,遏制不受监管的能源密集型行业扩张。它也有一些节能减排的政策、通知和措施在能源密集型工业部门,如发电、煤炭(23,25,29)。

总的来说,节能和排放减排已成为中国政府的首要任务之一,和工业部门一直关注的中心。具体措施包括三个主要方面:调整和优化产业结构和能源消费结构;通过研究与节能技术的推广和采用开发(Ramp;D)和重点节能项目,和促进能源市场改革,尤其是能源价格改革。

1. 文献综述

人们普遍认为中国工业部门的高增长率的代价巨大的能源消耗和二氧化碳排放。能源消耗通常被看作中间输入和包含在生产函数来反映它在可持续发展中的作用。使用最广泛的方法之一,是衡量能源可持续增长的影响全要素能源效率(TFEE)。例如,本间和胡锦涛计算行业的TFEE使用DEA 1995 - 2005年14个发达国家。歌等人利用super-slacks-based测量模型来测量和计算金砖四国的能源效率(即巴西、俄罗斯、印度、中国和南非)。王等人,王等人应用全方位效率分析或范围变化控制DEA模型来评估中国地区能源和排放效率,分别。在行业的背景下,魏等人研究了水平和能源效率的变化中国钢铁行业使用DEA Malmquist索引技术。王等人的实证分析在中国30个省、直辖市工业领域。此外,一些研究分析农业生产的能源使用效率。

复杂的处理环境污染(例如,二氧化碳排放)在模型中基于可持续发展。通常有三种方法[1]。第一个治疗不良的输出作为输入(19、20);第二种方法采用数据转换为期望输出,并使用它与传统效率模型[20];和第三假设theundesirable输出疲软可支配财产,和采用方向性距离函数(DDF)分析(21、22)。尽管前两种方法是简单的,他们与实际生产过程,并提供一个扭曲的经济效益评价和社会福利变化,反过来,可能导致错误的政策建议(23、24)。因此,大多数文献采用地区指定基金来衡量环境绩效(6,25日- 27日)。例如,王[28]估计在中国不同省份的环境效率考虑二氧化碳排放。分别采用基于全球DEA地区指定基金,王和冯[29]调查的历史性能能源、环境和经济在中国(E3)效率和E3生产率增长的来源。此外,作为一个动态的环境绩效指标,Malmquist-Luenberger生产力指数(MLPI)被广泛用于评估真正的,环保、绿色生产力增长。

一些文献提出了深入和广泛的分析中国工业行业的绿色发展(尺码)。结合成本Malmquist Luenberger指数,王。[35]中国火电行业成本效率的措施。陈和Golley[30]采用地区指定基金和MLPI来衡量中国的绿色全要素生产率(TFP)增生38个工业行业1980 - 2010年。然而,基于地区指定基金的方法计算了传统DEA模型有一个隐含的假设,即所有部门面对均匀的外部环境,和它的结果不应对外部环境因素的影响(环境法规)和随机误差。事实上,绿色生产率增长的影响还取决于环境监管等外部变量超出了管理者的控制。中国节能政策直接推动绿色增长的工业部门[4]。陈[6]表示,在中国实现的环境法规改革大大提高绿色产业生产力,尤其是在1996 - 2002。张[1]探索MLPI之间的关系和环境法规在中国,和他们的发现

表明,严格执行环保法规可能有助于MLPI改进。他等al.and Bi et al。[36]发现环境法规积极影响中国钢铁行业绿色生产率增长和热代分别。因此,有必要将环境管制的影响效率评价,为了得到一个适当的绿色发展。

有不同的方法来分析如何提高效率指标包括环境管制政策的影响。这些方法包括模拟数据通过引导方法[37],一个输入导向slack-based措施与环境约束[36],[38]分别网络DEA模型,第二阶段DEA模型与托比特书回归(39、40),两级环境网络DEA[41]的三阶段DEA(1 42 43),和四阶段DEA(44,45)

通过回顾过去的文献,我们发现,大多数研究集中在效率评价或绿色生产力增长的约束下,能源消耗和二氧化碳排放。然而,一些研究(1)在上述方面综合评估模型规范,和(2)检查节能措施绿色生产率增长的影响,尤其是在制造业。

因为环境政策及其实施和统计噪声会影响生产力评估,有必要把所有决策单元(研究)是一样的操作环境为了评估生产力。我们相信这种想法将有助于测量节能政策对中国的绿色生产率增长的影响,从而提高决策[2]。在上述方法中,三级DEA模型可以调整效率值通过控制一些环境变量,它适用于测量环境变量的影响在效率[46]。因此,我们采用它来分析节能环保政策的生产率增长的影响。结果将呈现一个更现实的中国制造业的绿色发展,有利于决策者制定节能政策。

1. 方法

4.1定向距离函数（DDF）

假设K个决策单元采用N个投入，M个期望产出，产出J个非期望环境污染物。因此，生产可能性定义集为

P（x）是一个封闭的和有界集，期望产出是“空值联合”与不良环境污染物，良好的产出和投入可以自由支配，而期望产出和非期望的环境污染物是很难一起处理的。

定向距离函数的合理性在于，它力求提高期望输出，而同时降低给定的方向和环境技术下的非期望产出。在目前的研究中，我们假定方向向量为，

和节能减排的政策目标相一致。

chung通过了DEA模型来计算DDF，其中最好的做法前沿或参考技术是由一个线性规划（LP）标识。然而，结果传统的DEA模型有歧视能源问题“和”技术的倒退“。为了克服上述两个问题，本文结合超效率DEA和顺序DEA技术，DDF被定义如下：

其中，t和k分别代表评估期和DMU。是一个方向向量。

代表PPS，其边界或超表面代表着生产前沿，这是由从点观测构造在时间1到时间t，在周期t消除DMU k的观测。它可以表达成，

（1＜t＜T）。这个定向距离函数可以通过解决以下线性规划问题来估算：

4.2Malmquist–Luenberger生产力指数

类似于chung提出的那样，以非期望产出为输出导向的 Malmquist–Luenberger生产力指数定义如下：

它也可以按如下分解为：

代表效率变化，当大于1时，意味着决策单元k从t时间段向t 1时间段移动，即向着有效生产前沿面移动。代表技术变化，它根据技术创新测量前沿面的转变。公式（3）代表着，

因此是不小于1的。换句话说，通过连续DNA技术

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