Energy Economics | 中国工业绿色经济效率：基于随机半参数前沿的新型三阶段DEA窗口模型评价

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自中国经济改革开放政策实施以来，中国的工业经济一直在经历着跨越式的增长。中国的工业经济面临着严重的资源约束和环境污染的双重挑战。因此，跟踪和有效配置工业资源对于提高区域工业绿色经济的效率具有重要意义。现有文献进行了一定的探讨，且较大多数文献采取传统的三阶段数据包络分析（DEA）模型进行评价，然而DEA模型没有考虑函数形式和多重共线性的问题，使得估计结果未必贴合实际。为此，Liu et al. (2023) 发表在Energy Economics上的最新文章开发了一个新的基于随机半参数前沿的三阶段DEA模型，该模型包含了外部环境因素和统计噪音对效率的影响。

Fig.1 从空间角度看工业二氧化碳排放和碳强度的分布

具体而言，作者采用StoNED（随机非平滑数据包络）方法来估计无效率项和随机噪声的参数。实证模拟部分，作者使用了蒙特卡洛实验来检验新前沿在不同情况下的表现。本文结果表明，新开发的模型为效率评估中国的绿色经济效率（GEE）提供了一个更加现实和准确的估计。为了模型的验证有效性，作者对不同的模型进行了实证比较，结果发现外部环境因素导致了显著的差异。具体而言，中国东部、中部和西部地区的GEE出现了梯度差异。本文的研究结果为中国工业生产和绿色经济的和谐发展提供了实际意义。

本文研究亮点：

（1）新开发的模型被用来估计有环境变量和统计噪声的效率。

（2）使用蒙特卡洛模拟来比较所提出的QLE-StoNED模型和QLE-StoNEZD方法。

（3）在实证研究中，QLE-StoNED模型产生了最精确的结果。

（4）实证结果为中国的绿色经济发展提供了实际意义。

转自：“经管学术联盟”微信公众号

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