Influencing Factors of Total Factor Energy Efficiency in Bohai Rim Region Based on DEA-Tobit Model

Bohai Rim region is an important economic development area and a large carbon emission area in China.It is of great significance to explore the total factor energy efficiency and its influencing factors for the low carbon transformation and high-quality development of the Bohai Rim region.Based on the total factor energy efficiency framework,the DDF-DEA model was used to calculate the total factor energy efficiency,and the internal and external differences of the total factor energy efficiency were further analyzed.The internal and external influencing factors were determined by ML index method and classical endogenous growth theory,and then the Tobit panel model was used to empirically analyze the action mechanism of all influencing factors of total factor energy efficiency in the Bohai Rim region.The results show that the pure technical efficiency,scale efficiency and technological progress among the internal influencing factors contribute to the improvement of energy efficiency in the Bohai Rim region.Industrial structure,industrial internal structure and ownership structure inhibit the improvement of energy efficiency.Energy consumption structure and energy endowment also have a negative impact on energy efficiency.Therefore,measures such as promoting technological progress,adjusting economic structure and optimizing energy structure will effectively improve total factor energy efficiency in the Bohai Rim region.

China’s factor reallocation effect considering energy

Decomposing growth rate of total factor productivity(TFP)into internal growth effect and the effect of factor reallocation formed by the flow of capital,labor and energy between sectors,we took 23 subsectors as the research object and adopted the multi-sector growth accounting framework(MSGAF)to verify the‘structural bonus hypothesis’from 2005 to 2017.The study drew the following conclusions:First,internal growth effect represented by sectoral technology progress was still the main contributor to TFP growth of the overall economy,but the contribution rate had decreased.Second,the reallocation effect of capital changed from structural burden to structural bonus.Third,the reallocation effect of labor showed a trend of first rising and then falling,changing from structural bonus to structural burden.Forth,the effect of energy reallocation was gradually emerging,with a shift from structural burden to structural bonus.Based on these research results,we argue that more attention should be paid to the efficiency of factor reallocation in addition to the technology progress.The inefficiency of factor reallocation caused by imperfect market and asymmetric information would partially offset the effect of technology progress and hinder the high-quality economic development.In view of the reallocation of capital,labor and energy,we propose the following suggestions:For capital,macro-control and market mechanism should be comprehensively accounted for.Further,capital must be allocated per the principle of profit maximization to ensure that its elasticity and allocation efficiency will be improved.The reallocation of labor should not only be limited to the 3-sector level.More attention should be paid to the marginal output differences within the secondary sector.For energy,attention should be paid to the elasticity of energy output between sectors to avoid inefficient allocation.It is also necessary to accelerate the phase-out of industries with high energy consumption and high pollution,promote the development of low energy industries to encourage‘energy conservation and emission reduction’as well as‘green development’by increasing the effect of energy reallocation.

Do smart city policies improve energy efficiency?Evidence from China

To address air pollution and offer a convenient and comfortable living environment,the Chinese government launched a smart city pilot(SCP)project in 2012,accompanied by a comprehensive set of environmental and energy-related laws and regulations.Although academic interest in smart cities has surged,there remains a notable gap in empirical research exploring the economic,environmental,and energy effects of such initiatives.Taking 232 prefecture-level cities from 2003 to 2017 as research subjects,this study measures energy effi‐ciency by using energy consumption per unit of GDP and adopts a difference-in-differences(DID)analysis to investigate the impact of SCPs on energy efficiency.The empirical results indicate that SCPs improved energy efficiency by promoting urban technological innovation capabilities and green total factor productivity,and this effect was more pronounced in cities that were more dependent on traditional fossil fuel energy sources and had more developed fiscal and financial levels.Studying the impact of smart city construction on energy utilization efficiency in developing countries,such as China,is not only significantly enlightening for China’s green and low-carbon transition but also provides reference opinions for constructing smart cities and the path to enhancing energy efficiency in other developing countries.The findings provide valuable insights into the global development of smart cities,urban sustainability,and high-quality economic growth.

Energy Factor and Mathematical Modeling for Power DC/DC Converters

Mathematical modelling for power DC/DC converters is a historical problem accompanying DC/DC conversion technology since 1940’s. The traditional mathematical modelling is not available for complex structure converters since the differential equation order increases very high. We have to search other way to establish mathematical modelling for power DC/DC converters.We have theoretically defined a new concept-Energy Factor （EF） in this paper and researched the relations between EF and the mathematical modelling for power DC/DC converters. EF is a new concept in power DC/DC conversion technology, which thoroughly differs from the traditional concepts such as power factor （PF）, power transfer efficiency （η）, total harmonic distortion （THD） and ripple factor （RF）. EF and the subsequential EFV (and EFVD) can illustrate the system stability, reference response and interference recovery. This investigation is very helpful for system design and DC/DC converters characteristics foreseeing. Two DC/DC converters: Buck converter and Super-Lift Luo-Converter as the samples are analysed in this paper to demonstrate the applications of EF, EFV (and EFVD), PE, SE, VE （and VED）, time constant τ and damping time constant τd.

Urban Energy Efficiency from Cities in China and Policy Implications

Using 1995-2006 panel data for 210 cities,this article firstly measures total factor energy efficiency for Chinese cities with constant return to scale data envelopment analysis model,and then describes the features of regional differences.The results show that the changing trend displays four "reversed U" shapes.A turning point of widening gap occurred among cities in 2000 and there was a certain convergence among four regions.Urban energy efficiency level is unstable.Cities with low efficiency and high energy input will be the focus of energy-saving and reducing emissions.According to Tobit model,resource endowment,temperature,industrial structure,technology level and variety of policy factors should be treated differently in different situations.

城镇化、技术创新影响全要素能源利用效率的中介效应研究——来自黄河“几”字弯的实证

采用全局参比Malmquist模型测算黄河“几”字弯都市圈城市2006—2021年的全要素能源利用效率,分析GML指数变化与全要素能源利用值的变化,利用三阶段中介效应模型分析城镇化、技术创新对黄河“几”字弯都市圈城市全要素能源利用效率的影响效应。研究表明:黄河“几”字弯大部分城市的全要素能源利用效率值呈现增长态势,且资源型城市高于非资源型城市,省会城市低于非省会城市;产业结构高级化是城镇化促进全要素能源利用效率的部分中介;经济增长是技术创新促进全要素能源利用效率的完全中介;降低环境污染是技术创新促进全要素能源利用效率的部分中介。黄河“几”字弯都市圈各城市应构建现代经济能源体系,加速产业升级与城市转型,建设低碳零碳负碳工程,推动技术创新与经济增长、绿色发展齐头并进。

新能源在高质量发展中的全要素生产率贡献研究

新能源作为具有高科技、高效能、高质量特征的新质生产力,催生能源领域的新产业、新模式、新动能,带动全要素生产率提升。在测度中国全要素生产率、全要素能源效率和绿色全要素新能源效率及其变化率基础上,分析新能源技术效率对全要素生产率变化的贡献。研究表明,提升新能源效率不仅有利于增强新能源对传统能源的竞争优势,助推能源结构绿色市场化转型,而且有利于提高全要素生产率,因此有必要以持续创新加快新能源技术进步和技术效率提升,以更高的新能源效率促进能源结构绿色转型,助力经济高质量发展。

产业结构升级、能源结构优化与绿色全要素生产率的提升——基于全球78个经济体的面板门槛回归分析

基于1990—2019年全球78个经济体的面板数据,采用SBM模型测算绿色全要素生产率(GTFP),然后分别以人均GDP和碳强度作为门槛变量,利用门槛模型实证研究产业结构调整、能源结构优化对GTFP的影响。结果表明:产业结构调整与GTFP之间、能源结构优化与GTFP之间均存在显著的双重门槛效应。随着人均GDP增长,增加第二产业占比对GTFP的阻碍作用将逐渐减弱,增加第三产业占比对GTFP提升的促进作用将逐渐增强,优化能源结构对GTFP的影响将由负转正。随着碳强度的下降,增加第二产业占比对GTFP的阻碍作用将逐渐减弱,增加第三产业占比对GTFP提升的促进作用将逐渐增强,优化能源结构对GTFP的影响将由负转正。2021年,中国人均GDP已经达到人均GDP的最高门槛值,预计中国碳强度将在2029年跨越600.76百万吨/万亿美元门槛,2043年跨越391.08百万吨/万亿美元门槛。

碳交易政策对城市能源利用效率的影响及机制

能源利用效率提升是实现碳达峰战略目标的重要抓手。本文将能源利用效率区分为单要素能源生产率与绿色全要素能源效率,以2004~2022年我国284个地级市为研究样本,运用双重差分、连续型双重差分等方法考察检验碳交易政策对试点城市能源利用效率的影响及机制。结果显示:碳交易政策能显著提升城市单要素能源生产率与全要素能源效率,且政策效应随年份推移越发显著。机制分析表明:碳价上升有助于改善城市单要素能源生产率与全要素能源效率;碳交易政策能通过能源资源错配的纠正改善城市单要素能源生产率与全要素能源效率,而绿色技术创新的中介影响为负。碳交易政策有助于提升非资源型城市、非老工业基地城市单要素能源生产率与全要素能源效率,而对老工业基地城市单要素能源生产率存在抑制作用。本文基于城市能源利用效率提升的视角,为全国范围碳交易市场建设提供政策启示。

新能源企业技术创新投入对全要素生产率的影响——基于融资约束和政府补助视角

选用沪深A股2009—2022年新能源企业的面板数据,采用主成分分析和固定效应模型,经过回归分析后发现:新能源企业技术创新投入与全要素生产率呈现U型关系,这意味着只有当技术创新投入超过极值点时才会促进全要素生产率的提升;融资约束对全要素生产率的提升具有抑制作用;政府补助能调节融资约束对技术创新投入与全要素生产率的抑制作用,使全要素生产率得到提升。建议新能源企业增加技术创新投入或积极获取政府补助,以降低融资约束带来的压力,从而实现全要素生产率的提升。

数字化转型对企业全要素生产率的影响效应——基于中国上市能源企业的经验证据

数字化转型已成为企业保持竞争力的必要条件。选取沪深两市A股上市能源企业的面板数据,利用企业年报文本识别方法刻画数字化转型的强度,实证检验了数字化转型对能源企业全要素生产率的影响效应。研究表明,数字化转型有效促进能源企业的全要素生产率提升。就不同能源企业而言,数字化转型对能源企业全要素生产率的驱动效果具有较强的非对称性。具体而言,数字化转型对国有企业、成长型企业、成熟型企业以及东部地区企业全要素生产率的促进作用得到了更充分的释放。

家用空调器产品监督检验中常见不合格项目解析

制冷量、制冷消耗功率、全年能源消耗效率(APF)和制冷季节能源消耗效率(SEER)、接地措施、连续骚扰(端子电压)这五个项目是家用空气调节器产品在监督检验中常见的不合格项目,本文通过列举具体案例,从标准要求和实测数据等方面,重点分析了导致不合格产生的客观及主观原因,并给出了相应的整改方案,为企业提升认识、完善设计、加强质控、规范制造提供了有效的改进建议,助力企业生产出符合国家标准要求的合格产品。

基于全影响因素的轧钢加热炉板坯单耗预测

板坯实际生产过程中单耗计算受原料和燃料条件、操作工艺、钢种等因素影响,且各因素与板坯单耗之间的映射关系较为复杂。文章采用BP神经网络建立板坯单耗预测模型,以板坯加热炉实际生产数据为研究对象,加热过程中涉及的全部影响因素共17项作为输入变量,建立板坯单耗计算预测模型。结合试错法确定合理的BP神经网络结构为:输入层节点数为17,隐藏层节点数为10,输出层节点数为1。预测结果显示单耗预测值与实际值趋势一致,预测均方根误差仅为0.181 GJ/t,模型整体精度可达92.06%。

“双碳”愿景下政府补贴促进了新能源企业发展吗?

在“双碳”愿景下,分析政策如何影响新能源的发展对能源结构转型意义重大。基于2009—2021年的数据,以沪深两市A股148家新能源产业上市公司为样本,研究不同类型政府补贴对新能源企业全要素生产率的影响及作用机制。结果表明:研发补贴和其他政府补贴显著提高新能源企业的全要素生产率,绿色补贴会抑制企业的全要素生产率;研发创新和融资约束是研发补贴影响全要素生产率的重要渠道;政府补贴对企业全要素生产率的作用具有异质性,在可再生能源企业、国有企业和东部地区企业中研发补贴的作用尤为显著。因此,政府要加强政策监管,根据企业发展阶段和市场需求动态调整补贴机制,企业应提升资源配置效率为增强政策效果赋能。

绿色金融改革创新的节能效应研究

设立绿色金融改革创新试验区是中国开启绿色金融区域探索的典型实践,也是促进节能降耗、减污降碳和绿色发展的重要手段。本文以绿色金融改革创新试验区实践为绿色金融政策的切入点,采用双重差分方法考察绿色金融改革创新政策的节能效应、作用机制和异质效应。研究结果表明,绿色金融改革创新政策的推行有助于降低试验区的能源强度,并提升试验区的绿色全要素能源效率,从而产生节能效应。机制检验结果表明,绿色金融改革创新政策能够通过推动产业结构升级和绿色技术创新来促进节能效应的产生。异质性分析结果显示,绿色金融改革创新政策有助于改善非资源型城市和中西部城市能源强度和绿色全要素能源效率,从而产生节能效应。本文的研究结论能够为促进绿色金融政策的制定和推广、挖掘节能效应的驱动力提供经验证据。

基于水—能源—粮食纽带关系的能源绿色效率及区域差异研究

基于水—能源—粮食纽带关系建立多维投入—产出指标体系研究能源绿色效率,包括从静态方面构建MetaSBM-DDF模型测算能源绿色全要素生产率,从动态方面构建Luenberger模型测算能源绿色全要素生产率指数(GLTFP),并分解其要素贡献和地区差异性。结果表明:产出要素的无效率是整体无效率的主要推动力,且期望产出要素的相对贡献呈下降趋势,非期望产出要素的相对贡献呈上升趋势。能源绿色全要素生产率的区域差异明显,东部沿海能源绿色全要素生产率代表最佳技术前沿,而东北地区、长江中游和西南地区是三大低值区。GLTFP年均增长率为4.5%,其中技术进步是GLTFP增长的核心动力且贡献度达121.06%,而技术效率对GLTFP增长有制约作用且贡献度年均下降0.9%,产出要素生产率变动是推动GLTFP增长的核心要素,且非期望产出要素、投入要素、期望产出要素对GLTFP增长的贡献率依次递减。

中国区域农业生产用能、农业经济增长及农业能源碳排放关系研究——基于绿色全要素生产率视角

采用超效率SBM-GML模型对1990—2020年中国31个省份的农业绿色全要素生产率及其变化指数进行测算,通过农业产值增长率和绿色全要素生产率效率值将不同省份划分成四个区域,运用面板固定效应模型探究农业生产用能对农业经济增长的影响和区域异质性,应用面板门槛模型对农业经济增长与农业能源碳排放的关系进行分析。研究表明:(1)1990—2020年中国的绿色全要素生产率呈现缓慢上升趋势,其中技术进步是主要推动力,而技术效率指数增速为负。(2)全国及各区域农业生产用能与农业产出的相关系数均为正值,即生产用能的投入能够明显增加农业产出,但是产出增加的实现程度存在区域异质性。(3)我国农业经济增长和农业能源碳排放之间存在单一门槛效应,在门槛值前,二者正向关系较强;跨过门槛值后,二者正向关系减弱,呈现协调发展态势。据此,提出积极鼓励农业技术进步、全面提高农业技术效率、因地制宜优化农业生产用能结构、差异化选择农业绿色发展道路等政策建议。

数字要素配置、绿色全要素能源效率约束与城市韧性

选取2011—2021年中国244个地级以上城市的面板数据,引申压力—状态—响应模型,运用面板向量自回归模型和动态平衡面板模型对数字要素配置、绿色全要素能源效率约束与城市韧性三者之间的互动关系进行实证分析。结果表明:第一,数字要素配置水平对城市韧性存在正向影响而绿色全要素能源效率对城市韧性存在负向影响,城市韧性对数字配置水平存在正向影响,城市韧性对绿色全要素能源效率存在负向影响。第二,数字要素横向配置调节效应分析表明,数字要素制度供给水平、数字要素产业发展水平和数字要素技术发展水平起负向调节作用;数字要素纵向配置调节效应分析表明,数字要素配置水平起负向调节作用。基于研究结论,提出吸收数字经济发展及绿色节能创新发展过程中产生的新技术、新制度以创新韧性城市建设理念,并制定差异化、动态化的政策措施。

数字技术创新、能源偏向型技术进步与城市全要素能源效率

数字技术创新通过改变资本和能源要素的配置,对能源偏向型技术进步产生影响,并且这种偏向型技术进步可能进一步影响全要素能源效率。本文采用2006—2021年中国275个地级及以上城市数据,利用双向固定效应模型实证检验数字技术创新对能源偏向型技术进步的影响效应及机制,并拓展分析能源偏向型技术进步的能源效率提升效应。研究发现:样本期内,我国城市的数字技术创新水平呈现逐年上升趋势;我国城市技术进步主要偏向资本,但偏向资本的程度在减弱,且我国城市能源和资本之间总体呈现替代关系。数字技术创新能够促进能源偏向型技术进步。数字技术创新能够通过促进能源消费绝对规模增加和相对规模增加,从而促进能源偏向型技术进步。数字技术创新对能源偏向型技术进步的影响在中部和西部地区显著,而在东部和东北部地区不显著。除数字产品服务业外,数字技术创新其他维度均能显著促进能源偏向型技术进步。拓展分析发现,当资本和能源为替代关系时,能源偏向型技术进步对全要素能源效率提升存在不利影响。

煤炭开采企业绿色全要素能源效率研究

煤炭开采行业是高碳能源的生产行业,提升煤炭开采企业的绿色全要素能源效率对促进我国“双碳”目标的实现具有重要作用。基于影子价格模型,对企业的二氧化碳边际减排成本进行测算,进而构建DEA-Malmquist指数模型计算煤炭开采企业绿色全要素能源效率。实证结果表明:样本企业绿色全要素能源效率水平参差不齐,但均呈现不同程度的上升趋势;相对于综合技术效率,技术进步对企业绿色全要素能源效率水平上升做出了更多贡献。基于上述结果,从企业内部、外部2个视角对影响企业绿色全要素能源效率的因素进行分析,通过专利分析企业自主研发能力及技术选择、分析外部政策环境,提出完善碳交易市场形成有效监管、适当扩张企业规模提高规模效率、加强自主研发走内涵式发展道路等对策建议。