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      中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)效率研究——基于空間分布視角

      2018-10-20 09:31:20魏震
      數(shù)碼設(shè)計(jì) 2018年9期
      關(guān)鍵詞:沿海地區(qū)生產(chǎn)率風(fēng)電

      魏震

      摘 要: 當(dāng)前,中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)存在較為嚴(yán)重的非效率問(wèn)題,其全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率存在區(qū)域差異性。基于空間分布的視角,運(yùn)用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算了中國(guó)不同區(qū)域的風(fēng)電上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。結(jié)果表明,一方面,中國(guó)的風(fēng)電產(chǎn)業(yè)存在由于規(guī)模不經(jīng)濟(jì)而產(chǎn)生的非效率問(wèn)題;另一方面,中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的非效率問(wèn)題存在區(qū)域差異性。進(jìn)而運(yùn)用隨機(jī)前沿分析方法分析了風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的影響因素,以此解釋風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率存在區(qū)域差異性的具體原因。

      關(guān)鍵詞: 全要素生產(chǎn)率;技術(shù)效率;空間分布;Malmquist生產(chǎn)率指數(shù);SFA方法

      中圖分類(lèi)號(hào): F426?? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A?? ?文章編號(hào): 1672-9129(2018)09-0054-02

      Abstract: ?At present, China's wind power industry has serious inefficiency problems, and there are regional differences in total factor productivity and technical efficiency. Based on the spatial distribution perspective, the total factor productivity (TFP) of wind power listed companies in different regions of China is calculated by using DEA-Malmquist productivity index. The results show that, on the one hand, the inefficiency of China's wind power industry is caused by the scale diseconomy; on the other hand, the inefficiency of China's wind power industry exists regional differences. Then, the stochastic frontier analysis method is used to analyze the factors influencing the technical efficiency of wind power industry, so as to explain the specific reasons for the regional differences in the technical efficiency of wind power industry.

      Key words: ?total factor productivity; technical efficiency; spatial distribution; Malmquist productivity index; SFA method.

      在過(guò)去幾年中,中國(guó)把風(fēng)能作為重要的可再生能源以平衡其能源結(jié)構(gòu)[1],而中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)也經(jīng)歷了快速發(fā)展階段。此外,為了達(dá)到中國(guó)政府為應(yīng)對(duì)氣候變化而制定的非化石能源占一次能源15%的目標(biāo),風(fēng)能的開(kāi)發(fā)還在繼續(xù)[2]。

      “三北”地區(qū)是中國(guó)風(fēng)能資源的主要開(kāi)發(fā)地,同時(shí)也是棄風(fēng)限電較為嚴(yán)重的地區(qū),其棄風(fēng)限電的主要原因存在區(qū)域差異性。東北地區(qū)的主要原因在于火電和風(fēng)電電源結(jié)構(gòu)的不合理;西北地區(qū)的主要原因在于消納能力的不足;華北地區(qū)的主要原因在于電網(wǎng)建設(shè)的滯后[3,4]。棄風(fēng)限電作為風(fēng)電產(chǎn)業(yè)非效率問(wèn)題的一個(gè)重要方面表現(xiàn),有利于科學(xué)反映中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的非效率問(wèn)題。致使中國(guó)不同區(qū)域出現(xiàn)棄風(fēng)限電問(wèn)題的原因存在差異,其原因可能與產(chǎn)業(yè)非效率在空間分布上的差異性相關(guān)。

      本文從空間分布的角度對(duì)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的非效率問(wèn)題進(jìn)行探討,利用DEA方法測(cè)評(píng)2011~2015年中國(guó)各地區(qū)風(fēng)電行業(yè)的全要素生產(chǎn)率,比較不同地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)效率的差異性,運(yùn)用隨機(jī)前沿分析方法從企業(yè)規(guī)模、股權(quán)集中度、技術(shù)能力、員工素質(zhì)等方面分析影響中國(guó)風(fēng)電行業(yè)技術(shù)效率的因素,以此解釋各地區(qū)效率差異的具體原因,為不同地區(qū)風(fēng)電企業(yè)相互比較和借鑒提供依據(jù),這對(duì)中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

      1 風(fēng)電產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的測(cè)算

      1.1變量選取。以所選取的風(fēng)電企業(yè)的收入指標(biāo)作為衡量產(chǎn)出的指標(biāo),具體是風(fēng)電企業(yè)利潤(rùn)表中的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。采用風(fēng)電企業(yè)的從業(yè)人數(shù)以衡量勞動(dòng)力投入,用資本存量以衡量資本投入。

      1.2實(shí)證結(jié)果及分析。選取2011至2015年中國(guó)的28個(gè)代表性風(fēng)電上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)作為效率測(cè)度樣本數(shù)據(jù),采用基于產(chǎn)出角度的Malmquist指數(shù)方法進(jìn)行分析。

      運(yùn)用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)各企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化及其指標(biāo)分解進(jìn)行計(jì)算。結(jié)果如表1所示:

      從表1可以看出,從2011年到2015年,中國(guó)涉及風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率為0.5%,期間增長(zhǎng)率分別為-12.3%、4%、9.8%、0.5%。在分析期內(nèi),全要素生產(chǎn)率在2011到2012年間有所下滑,但之后連續(xù)三年上升。分解全要素生產(chǎn)率變動(dòng)可以看出技術(shù)進(jìn)步年均增長(zhǎng)-8.2%,技術(shù)效率年均增長(zhǎng)10.7%。從技術(shù)效率指數(shù)來(lái)看,技術(shù)效率雖逐年上升,但其增長(zhǎng)率逐年遞減;從技術(shù)進(jìn)步指數(shù)來(lái)看,雖然技術(shù)進(jìn)步在分析期前兩年下降,但其增長(zhǎng)率保持了一個(gè)較大的增幅。因而技術(shù)進(jìn)步相對(duì)于技術(shù)效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生了較大影響。

      2 風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率的影響因素分析

      通過(guò)分析2011~2015年中國(guó)風(fēng)電上市公司的全要素生產(chǎn)率,發(fā)現(xiàn)中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)非效率問(wèn)題存在區(qū)域差異性。本文將基于DEA一階段模型考察中國(guó)風(fēng)電上市公司技術(shù)效率的影響因素,分析其區(qū)域差異性的具體原因。以不同地區(qū)的風(fēng)電上市公司的技術(shù)無(wú)效率水平作為因變量,以各種影響因素作為自變量,基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建回歸模型。

      2.1變量選取。根據(jù)風(fēng)電上市公司的特征,并參照前人的研究成果[5],同時(shí)基于數(shù)據(jù)的可獲得性,主要從以下幾個(gè)方面分析風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的影響因素:企業(yè)規(guī)模、第一大股東的性質(zhì)、技術(shù)能力、員工素質(zhì)、股權(quán)集中度。

      2.2實(shí)證結(jié)果及分析?;陔S機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建如下多元線性回歸模型,運(yùn)用最大似然估計(jì)法,估算各變量對(duì)中國(guó)不同地區(qū)的風(fēng)電上市公司的技術(shù)效率的影響。利用2011~2015年4年的面板數(shù)據(jù),分別對(duì)不同地區(qū)的4個(gè)模型求解,以此考察不同地區(qū)影響因素的差異性,結(jié)果如表3所示。

      由表3可知,各地區(qū)LR統(tǒng)計(jì)量都在1%顯著水平下顯著,表示生產(chǎn)函數(shù)的誤差項(xiàng)存在明顯的復(fù)合結(jié)構(gòu),從而有必要使用SFA方法。各地區(qū)γ統(tǒng)計(jì)量都通過(guò)了1%顯著性水平下的檢驗(yàn),表示樣本公司顯著存在技術(shù)非效率。其中,華北地區(qū)技術(shù)無(wú)效率回歸模型所得到γ= 0.6781表明前沿生產(chǎn)函數(shù)的誤差中有67. 81%的成分來(lái)源于影響效率的因素,不可控因素產(chǎn)生的噪聲只占較小的比重。

      企業(yè)規(guī)模(scale)對(duì)東北、西北和沿海地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的技術(shù)無(wú)效率有顯著的負(fù)面影響,而對(duì)華北地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率則有顯著的正面影響,說(shuō)明在2011~2015年間,東北、西北和沿海地區(qū)的風(fēng)電企業(yè)還存在一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),但華北地區(qū)的風(fēng)電企業(yè)已經(jīng)處于明顯的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)。

      第一大股東性質(zhì)(firstchair)對(duì)華北和東北地區(qū)的風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率有顯著的負(fù)面影響,而對(duì)沿海地區(qū)有正向關(guān)系但不顯著(由于所選取的西北地區(qū)的企業(yè)均為國(guó)有企業(yè),所以在西北地區(qū)的回歸模型中沒(méi)有設(shè)置第一大股東性質(zhì)(firstchair)這一變量)。說(shuō)明華北和東北地區(qū)風(fēng)電民營(yíng)企業(yè)的發(fā)展相對(duì)于國(guó)有企業(yè)更具優(yōu)勢(shì)。

      技術(shù)能力(techpower)對(duì)華北地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率具有顯著正面影響,但對(duì)東北和西北地區(qū)均有顯著負(fù)面影響,對(duì)沿海地區(qū)則不顯著。本文用技術(shù)人員占公司總?cè)藬?shù)的比例衡量公司的技術(shù)能力,技術(shù)能力越大代表了公司具有更強(qiáng)的創(chuàng)新研發(fā)能力。

      員工素質(zhì)(manpower)對(duì)華北、東北和沿海地區(qū)的風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率有顯著負(fù)面影響,對(duì)東北地區(qū)的影響則不顯著。對(duì)中國(guó)風(fēng)電行業(yè)而言,高素質(zhì)人才相對(duì)缺乏,提升技術(shù)效率的關(guān)鍵可能在于引進(jìn)高素質(zhì)人才。

      股權(quán)集中度(top5)華北和西北地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率有顯著負(fù)面影響,對(duì)東北和沿海地區(qū)的則有顯著正面影響。這說(shuō)明:一方面,前五大股東所占比例較高的股權(quán)結(jié)構(gòu)能夠在公司治理中提高企業(yè)決策效率,使企業(yè)保持強(qiáng)有力的銷(xiāo)售和資產(chǎn)增張速度,而當(dāng)股權(quán)集中度過(guò)于分散時(shí),會(huì)增加企業(yè)的決策成本,損害企業(yè)效率;另一方面,隨著生產(chǎn)規(guī)?;潭忍岣?,風(fēng)電企業(yè)組織內(nèi)部分工逐漸明細(xì),管理制度化、程序化,企業(yè)效率提高,但隨著股權(quán)的再次集中,反而會(huì)導(dǎo)致企業(yè)運(yùn)行出現(xiàn)僵化,降低生產(chǎn)效率。

      3 結(jié)論

      基于空間分布的視角,運(yùn)用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和多階段方法分別測(cè)算了中國(guó)不同區(qū)域的風(fēng)電上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率,并運(yùn)用隨機(jī)前沿分析方法分析了風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的影響因素,得出如下結(jié)論:

      一方面,中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)在2011~2015年間整體效率不高,其主要原因在于風(fēng)電企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模并非處在最優(yōu)位置,這也證明了中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)存在由于規(guī)模不經(jīng)濟(jì)而產(chǎn)生的非效率問(wèn)題。另一方面,中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)非效率問(wèn)題存在區(qū)域差異性。具體而言,企業(yè)規(guī)模(scale)對(duì)東北、西北和沿海地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的技術(shù)無(wú)效率有顯著的負(fù)面影響,而對(duì)華北地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率則有顯著的正面影響;技術(shù)能力(techpower)對(duì)華北地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率具有顯著正面影響,但對(duì)東北和西北地區(qū)有顯著負(fù)面影響,對(duì)沿海地區(qū)則不顯著;華北和東北地區(qū)風(fēng)電民營(yíng)企業(yè)的發(fā)展相對(duì)于國(guó)有企業(yè)更具優(yōu)勢(shì);員工素質(zhì)(manpower)對(duì)華北、東北和沿海地區(qū)的風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率有顯著負(fù)面影響,對(duì)東北地區(qū)的影響則不顯著;股權(quán)集中度(top5)華北和西北地區(qū)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)技術(shù)無(wú)效率有顯著負(fù)面影響,對(duì)東北和沿海地區(qū)的則有顯著正面影響。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Wei Pei, Yanning Chen, Kun Sheng, Wei Deng, Yan Du, Zhiping Qi, Li Kong. Temporal-spatial analysis and improvement measures of Chinese power system for wind power curtailment problem[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2015(49).

      [2]Yu X., Qu H. Wind power in China-opportunity goes with challenge[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2010(14).

      [3]Zeng M., Zhang K., Dong J. Overall review of Chinas wind power industry: status quo, existing problems and perspective for future development[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2013(24).

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