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      低碳約束下制造業(yè)減排創(chuàng)新績效的DEA-Tobit估計

      2018-12-03 11:39:54唐潛寧
      統(tǒng)計與決策 2018年21期
      關鍵詞:環(huán)境污染約束關聯(lián)

      唐潛寧

      (西南政法大學 經(jīng)濟學院,重慶 401120)

      1 問題的提出

      隨著全球經(jīng)濟的快速增長,與之相關的氣候、環(huán)境問題隨著經(jīng)濟增長推進動力——工業(yè)的發(fā)展而不斷擴大。其中,工業(yè)的快速增長使得工業(yè)生產(chǎn)過程中的排放成為制約全球經(jīng)濟向生態(tài)化、低碳環(huán)保進步的重要因素。各國在出臺各項環(huán)?;s束政策的同時,也呼吁制造業(yè)能通過生產(chǎn)創(chuàng)新減排來實現(xiàn)更為環(huán)?;慕?jīng)濟增長。然而制造業(yè)在自身內(nèi)部創(chuàng)新過程中同時面臨減排壓力和減排創(chuàng)新乏力的雙重問題,因此結合低碳約束獲取制造業(yè)減排創(chuàng)新績效勢在必行。

      面對環(huán)境治理約束與生產(chǎn)創(chuàng)新擴展,產(chǎn)業(yè)主體的創(chuàng)新投入與生產(chǎn)環(huán)境制約是一個相互作用的變量,共同影響著產(chǎn)業(yè)的減排創(chuàng)新績效。學者們分別采用數(shù)據(jù)包絡、隨機前沿等方法開展實證分析,并分別從產(chǎn)業(yè)部類的直接生產(chǎn)低碳化控制[1],碳排放量和碳強度的協(xié)同控制[2],碳競爭力、碳強度[3]以及減排創(chuàng)新的“碳交易”市場運營機制[4]開展研究。而對于制造業(yè),產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的環(huán)保化技術創(chuàng)新意味著生產(chǎn)環(huán)節(jié)的低碳化嵌入和環(huán)境技術的進一步控制改良[5],并在這一過程中實現(xiàn)環(huán)?;夹g創(chuàng)新投入與環(huán)保創(chuàng)新效率的平衡[6]。綜上所述,對于生態(tài)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新以及環(huán)保化發(fā)展的綜合問題,在產(chǎn)業(yè)低碳約束背景下,各種減排創(chuàng)新實踐行為之間的互動作用,以及這種相互作用對于整個創(chuàng)新目標實現(xiàn)的影響等問題,應該在既有研究基礎上進一步深入。為此,本文利用DEA-Tobit對樣本指標進行逐層回歸后,借助DEA截尾數(shù)據(jù)進行樣本間減排創(chuàng)新行為互動作用的極大似然估計,以期獲得低碳約束背景下的減排創(chuàng)新實踐作用影響規(guī)律。

      2 制造業(yè)減排技術創(chuàng)新的基本模型設定

      2.1 DEA模型框架

      DEA(數(shù)據(jù)包絡分析)主要用于一對多映射模式的決策行為所對應的效應評價問題。對于低碳約束背景的產(chǎn)業(yè)減排創(chuàng)新措施,可以結合其不同的減排措施進行相應的評價。因為對于低碳約束下的減排創(chuàng)新,不僅包括制造業(yè)針對其傳統(tǒng)生產(chǎn)的生產(chǎn)環(huán)?;軉栴},也可以促使企業(yè)主體通過更多環(huán)?;度氲膭?chuàng)新來實現(xiàn)生產(chǎn)全流程環(huán)節(jié)的低碳創(chuàng)新績效。這便是一個項目目標決策映射下的多決策應對措施決策單元集,符合傳統(tǒng)DEA框架設定。根據(jù)低碳約束背景要求,以及制造業(yè)減排創(chuàng)新的措施差異,可以設定制造業(yè)減排創(chuàng)新的基本DEA評估方法模式:

      式(1)分別表示一個決策單元對應的效率增長以及效率進步,在低碳約束背景下的產(chǎn)業(yè)減排創(chuàng)新分別對應了產(chǎn)業(yè)減排后產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長比,以及減排過程的創(chuàng)新度;第三項為前兩項的乘積,測度了決策單元對應的純效率增長,這里主要對應刻畫低碳約束背景下的制造業(yè)減排創(chuàng)新增長效應。當效率進步超過1時,意味著決策主體實現(xiàn)了對應一個決策目標的多項決策實踐,在這里對應的是制造業(yè)主體為適應更高要求的低碳約束而實施的超越原先自我內(nèi)部環(huán)保化生產(chǎn)要求的減排創(chuàng)新;而當效率增長超過1時,決策主體的決策時間實現(xiàn)了映射下的目標,在這里對應的是制造業(yè)通過相應的減排創(chuàng)新措施實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的增長。

      同時,按照DEA數(shù)據(jù)包絡分析針對樣本決策目標的投入、產(chǎn)出分別按照如下決策單元進行設定:

      式(2)主要是一個基于基本決策單元的趨近非阿基米德無窮小量、松弛變量、剩余變量,三者對應的決策單元都可以被設定為基礎C2R關聯(lián)形式。其驗證基礎條件是,XT取值1時,上述決策單元弱有效,否則設定S+=S-=0,進行進一步DEA規(guī)劃檢驗。式(3)為前述制造業(yè)減排創(chuàng)新決策行為對應的投入、產(chǎn)出組合,如此循環(huán)直至獲得主體每一個映射決策目標獲得多決策單元對應的投入最小化和收益最大化,由其對應的達成決策目標時的收益,即:

      2.2 Tobit模型機理

      Tobit模型一般用以解釋因變量在受到自變量相互間動態(tài)作用影響的問題,最先被應用于消費者動態(tài)需求的分析,而后逐步由經(jīng)濟學家Goldberger采用于其他計量分析。Tobit模型一般模型為:

      對應低碳約束背景下的制造業(yè)減排創(chuàng)新舉措組合,式(5)對應的回歸模型為:

      即經(jīng)過轉置后的樣本對應目標層級效應的指標間相互作用機制以及作用關聯(lián)程度。

      3 變量選取與數(shù)據(jù)來源

      結合上文分析,本文將制造業(yè)在低碳約束下的減排技術視作基于環(huán)境污染和能耗規(guī)制下的創(chuàng)新驅動技術改進,因此將變量選定為投入以及產(chǎn)出兩方面。其中,投入主要考察了制造業(yè)為進一步削減其生產(chǎn)過程中的能耗要素進行的人力、物力改進以及前述的環(huán)境污染,而產(chǎn)出方面則歸納為減排技術形成后的產(chǎn)出增值。其中,環(huán)境污染按照“三廢”來源類型的結構比。該單項首先以每一種類型的排污熵值進行差異系數(shù)折算,其中,污染源熵值以及差異系數(shù)確定按式(7)至式(9)進行:

      其中,fp、gp分別為不同污染源排放的測度熵值以及對應的污染源差異彈性值。

      式(9)作為相較于fp具有不同污染源的排放權中,由此可以進行不同污染源交叉后的產(chǎn)業(yè)部類內(nèi)綜合環(huán)境污染指數(shù):

      以上指標構成低碳約束背景下制造業(yè)減排技術創(chuàng)新的測度指標,一級指標對應下的二級指標及其測度方式具體如表1所示。

      表1 低碳約束背景下制造業(yè)減排技術創(chuàng)新績效測度指標

      以上關于產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長以及減排技術創(chuàng)新過程中的人力、物力投入方面的數(shù)據(jù)源自相應年份的中國統(tǒng)計年鑒、中國科技統(tǒng)計年鑒、中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒,而環(huán)境污染的累積量投入則源自中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒。

      4 制造業(yè)減排創(chuàng)新績效分析

      4.1 制造業(yè)減排創(chuàng)新與投入發(fā)展現(xiàn)狀分析

      根據(jù)式(1)至式(4),本文針對選取樣本指標進行了環(huán)境污染作為投入變量與制造業(yè)投入增長對比的變動態(tài)勢分析(見表2)。

      表2 低碳約束背景下制造業(yè)減排過程環(huán)境污染變動態(tài)勢 (單位:%)

      從表2中可以看出,樣本在不同制造業(yè)產(chǎn)業(yè)部類中基本保持了以相對向上而且穩(wěn)定的環(huán)境污染“投入”變量增值,從2006年的21.22%增至2015年的31.28%,年均增幅為4.74%,并從2010年開始逐步加快“投入”步伐。盡管在年漲幅上要低于整個制造業(yè)的投入增長幅度,但是從總體走勢來看,制造業(yè)的環(huán)境污染要大于投入增長的波動;而相比之下,制造業(yè)投入增幅從2006年的24.25%增長到2015年的35.28%,年均增幅保持在4.55%。可見,自2006年以來制造業(yè)實施了大量的創(chuàng)新投入,然而由于對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入中的減排創(chuàng)新只是在近幾年形成重視,措施的出臺與效應的獲取存在一定程度的滯后,致使大量的制造業(yè)創(chuàng)新投入未能直接轉化為基于創(chuàng)新投入的環(huán)境減排改善。

      4.2 制造業(yè)減排創(chuàng)新DEA指標分解

      根據(jù)上文分析,將制造業(yè)總產(chǎn)值增值比作為效率增長,將減排創(chuàng)新程度作為效率進步,進行低碳約束背景下制造業(yè)減排創(chuàng)新績效的DEA效率分解(見表3)。

      表3 制造業(yè)減排創(chuàng)新效應的DEA分解

      從表3可知,形成DEA顯著效率時序在綜合變動方面表現(xiàn)為逐年下降,相應的曼奎斯特指數(shù)也僅有第一時續(xù)斷高于其余時續(xù)斷,說明制造業(yè)在低碳約束背景下的減排創(chuàng)新存在一定程度的綜合效率獲取時滯性。同時,效率增長上出現(xiàn)先高后低的變動態(tài)勢特征,而效率進步則保持在相對穩(wěn)步的發(fā)展變化中,說明在進一步的減排創(chuàng)新過程中,制造業(yè)通過一定程度的減排技術改造獲得了減排創(chuàng)新程度的提升,然而其對應的減排后經(jīng)濟增長相對波動較大,這主要是由于制造業(yè)在進行低碳環(huán)?;瘎?chuàng)新的過程中仍然存在技術效應溢出的滯后,而技術改進的程度不深也造成了制造業(yè)在低碳約束下的適應性低碳式生產(chǎn)改造無法更高效地直接推動產(chǎn)業(yè)減排經(jīng)濟增長,這與馬濤等(2011)[3]的研究觀點一致。

      4.3 低碳約束下制造業(yè)減排創(chuàng)新績效的初步關聯(lián)影響分析

      從上文分析情況來看,制造業(yè)在面臨如何提升能源消耗水平時,需要考慮投入產(chǎn)出,特別是鑒于制造業(yè)自身環(huán)?;e措以及外部環(huán)境因為制造業(yè)著力實施減排技術投入的改造。本文將逐級回歸引入針對低碳約束背景下政府對于制造業(yè)減排技術創(chuàng)新的措施支持,以及影響制造業(yè)減排技術創(chuàng)新績效增值的影響因素逐層回歸(見表4)。

      表4 基于DEA-Tobit的制造業(yè)減排創(chuàng)新績效逐層回歸

      從表4可以看出,無論是人力、物力的減排創(chuàng)新改善型投入,還是環(huán)境污染“投入”,均對整個制造業(yè)的減排技術創(chuàng)新績效形成了對應層級中的顯著效應。其中,減排創(chuàng)新獎勵投入和產(chǎn)業(yè)減排技術投入在共同關聯(lián)這一項上報告了負值,分別為-0.813和-0.719,并且對應的標準差方面,與其他形成制造業(yè)減排創(chuàng)新績效正相關聯(lián)的因素相比,具有相對較高的標準誤差。因此可以確定,單純從減排創(chuàng)新人員的偶得獎勵不能有效促使制造業(yè)面臨低碳約束的減排行動,而減排投入作為直接的減排創(chuàng)新措施改進,也未完全獲得基于低碳約束的產(chǎn)業(yè)減排創(chuàng)新績效改進。

      由此,本文基于DEA-Tobit進行基于顯著性水平中間值0.8%的設定層級重回歸驗證,結果如表5所示。

      表5 基于DEA-Tobit的制造業(yè)減排創(chuàng)新績效逐層回歸

      從表5中可以看出,經(jīng)過顯著關聯(lián)臨界值調整后,減排技術創(chuàng)新人員投入、產(chǎn)業(yè)減排設備引進、工業(yè)“三廢”結構比、低碳約束措施限制,以及減排創(chuàng)新產(chǎn)出增值等二級指標均保持了與制造業(yè)總體的減排技術向創(chuàng)新績效正相關,標準差數(shù)量級也處于統(tǒng)一級別??梢姡谝欢ǖ娘@著關聯(lián)靈敏度調整,制造業(yè)減排的創(chuàng)新投入、環(huán)境污染生產(chǎn)行為的控制才得以獲得與產(chǎn)業(yè)減排創(chuàng)新的顯著關聯(lián),DEA-Tobit的逐層回歸對于制造業(yè)在政府低碳約束背景下的減排創(chuàng)新績效具有更為顯著的解釋作用。同時也說明目前階段,制造業(yè)減排創(chuàng)新的內(nèi)部激勵和技術引入仍需要進一步的時間累積來換取產(chǎn)業(yè)減排創(chuàng)新績效。

      4.4 制造業(yè)減排創(chuàng)新績效的DEA-Tobit關聯(lián)分析

      根據(jù)上文可知,制造業(yè)在低碳約束背景下存在減排創(chuàng)新績效的減排創(chuàng)新獎勵投入以及產(chǎn)業(yè)減排技術投入等不同選擇指標之間的交叉疊合作用,致使直接利用Tobit模型進行OLS檢驗發(fā)生參數(shù)效應疊合以及關聯(lián)影響分析偏離原始數(shù)據(jù)作用的問題。而上文進一步篩選樣本指標則為基于DEA截尾數(shù)據(jù)進行極大似然估計最優(yōu)解奠定了基礎。

      本文將結合χA檢驗作為設定樣本指標選取后的DEA截尾數(shù)據(jù)中的DEA效率原始值較為顯著年份按照兩年為一周期進行極大似然估計的樣本代入,并按照逐層回歸進行DEA-Tobit回歸驗證,結果如表6所示。

      表6 制造業(yè)減排創(chuàng)新績效的Dea-Tobit估計

      由表6可知,經(jīng)過DEA截尾數(shù)據(jù)χA極大似然估計的Tobit驗證,前述相對關聯(lián)顯著程度低的要素指標仍未表現(xiàn)出顯著性。即在低碳約束背景下的制造業(yè)減排創(chuàng)新績效DEA-Tobit驗證中,減排創(chuàng)新獎勵投入和產(chǎn)業(yè)減排技術投入分別為0.098352和0.072427,但未通過顯著性檢驗,說明利用減排創(chuàng)新人員獎勵沒有直接促進制造業(yè)減排創(chuàng)新的增長,而產(chǎn)業(yè)減排技術投入的追加主要是由于沒有高效轉化成減排后制造業(yè)生產(chǎn)力增長。而相比之下,減排技術創(chuàng)新人員投入報告了0.026728的結果,并通過5%檢驗;產(chǎn)業(yè)減排設備引進報告了0.0231743的結果,并通過1%顯著性檢驗;低碳約束措施限制報告了0.028649的結果,并通過了1%顯著性水平,而工業(yè)“三廢”結構比報告了0.092664的結果,并通過了10%顯著性檢驗,這就說明我國制造業(yè)現(xiàn)階段減排創(chuàng)新績效尚未獲得直接的創(chuàng)新效應,而是主要依賴于工業(yè)“三廢”排放結構的調整控制來適應低碳約束。在減排創(chuàng)新投入方面,主要依賴的是設備引進,而減排技術的自我創(chuàng)新對整個環(huán)?;a(chǎn)業(yè)績效推進則相對乏力。且政府的低碳排放環(huán)境規(guī)制對于整個產(chǎn)業(yè)的減排創(chuàng)新績效獲取產(chǎn)生的作用也相對微弱。

      5 結束語

      制造業(yè)在不斷增加投入和創(chuàng)新研發(fā)的過程中,還面臨能耗水平提升與環(huán)境污染減排的壓力與問題。不同制造業(yè)部類在持續(xù)增長和創(chuàng)新投入過程中,存在減排技術創(chuàng)新與總體創(chuàng)新投入不匹配等問題。本文通過介入制造業(yè)減排創(chuàng)新的DEA評價截尾數(shù)據(jù)進行極大似然估計,并按照Tobit逐層回歸驗證影響制造業(yè)在低碳約束下減排創(chuàng)新績效獲取的因素,驗證了當前制造業(yè)減排創(chuàng)新中的減排技術創(chuàng)新人員投入、減排創(chuàng)新獎勵投入、產(chǎn)業(yè)減排設備引進、產(chǎn)業(yè)減排技術投入、工業(yè)“三廢”結構比以及低碳約束措施限制等方面的投入和環(huán)?;a(chǎn)出因素之間的關聯(lián)。從驗證的結果來看,制造業(yè)在低碳約束背景下的減排創(chuàng)新仍受制于產(chǎn)業(yè)結構,并相對依賴于產(chǎn)業(yè)對于排放物的適應性調整,以及環(huán)?;O備的引入。而從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)節(jié)出發(fā),進行生產(chǎn)方式方法改良來換取減排創(chuàng)新績效的程度尚有不足。這不僅需要進一步改進減排創(chuàng)新的人員激勵機制,而且與政府的低碳約束懲戒措施存在緊密關聯(lián)。

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