污染排放约束下中国水资源绩效研究——演变趋势及驱动因素分析
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财经研究 2015 年 第 41 卷第 03 期, 页码：53 - 64
摘要
参考文献
摘要
文章基于全要素和要素替代的思想,以单位水资源产出的实际值与最优值之比构建了水资源绩效指数,在考虑了污染排放约束的基础上,采用基于全局基准技术的非径向方向性距离函数模型(GBT-NR-DDF),测度了2001-2012年中国分省和分区域的水资源绩效,并对其演变趋势和驱动因素进行了实证考察。研究发现:(1)我国水资源绩效的整体水平偏低,样本期间全国水资源绩效指数的均值为0.3870,与理想值相比仍有61.30%的提升空间;(2)从八大区域来看,南部沿海和北部沿海地区的水资源绩效较高且呈现上升态势,东部沿海、东北地区和黄河中游地区的水资源绩效居中,长江中游、西南地区和西北地区的水资源绩效最低;(3)经济发展水平、COD减排力度和技术进步对水资源绩效的提升具有促进作用,水资源丰裕程度对水资源绩效有显著的负向影响。
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1在运用DEA模型进行效率和生产率评价时,要求所有DMU的生产过程必须满足等张性(isotonicity)假设,即增加任意一个DMU的投入量,则其产出量必须相应增加或至少不能减少。
2在八大区域中,北部沿海地区包括北京、天津、河北和山东,东部沿海地区包括上海、江苏和浙江,南部沿海包括福建、广东和海南,东北地区包括黑龙江、吉林和辽宁,长江中游地区包括江西、安徽、湖北和湖南,黄河中游地区包括山西、内蒙古、河南和陕西,西南地区包括广西、重庆、四川、贵州和云南,西北地区包括甘肃、青海、宁夏和新疆。
3此表只展示了部分年份的测算结果。
[2]李静,马潇璨.资源与环境双重约束下的工业用水效率[J].自然资源学报,2014,(6):920-933.
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[12]Bouman B A M.A conceptual framework for the improvement of crop water productivity at different spatial scales[J].Agricultural Systems,2007,93(1-3):43-60.
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[14]Fre R,Grosskopf S,Lovell C A K,et al.Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable:a nonparametric approach[J].Review of Economics and Statistics,1989,71(1):90-98.
[15]Fre R,Grosskopf S,Pasurka C A.Environmental production functions and environmental directional distance functions[J].Energy,2007,32(7):1055-1066.
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[18]Hu J,Wang S,Yeh F.Total-factor water efficiency of regions in China[J].Resources Policy,2006,31(4):217-230.
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[24]Zhou P,Ang B W,Wang H.Energy and CO2emission performance in electricity generation:A non-radial directional distance function approach[J].European Journal of Operational Research,2012,221(3):625-635.
1在运用DEA模型进行效率和生产率评价时,要求所有DMU的生产过程必须满足等张性(isotonicity)假设,即增加任意一个DMU的投入量,则其产出量必须相应增加或至少不能减少。
2在八大区域中,北部沿海地区包括北京、天津、河北和山东,东部沿海地区包括上海、江苏和浙江,南部沿海包括福建、广东和海南,东北地区包括黑龙江、吉林和辽宁,长江中游地区包括江西、安徽、湖北和湖南,黄河中游地区包括山西、内蒙古、河南和陕西,西南地区包括广西、重庆、四川、贵州和云南,西北地区包括甘肃、青海、宁夏和新疆。
3此表只展示了部分年份的测算结果。
引用本文
杨骞, 刘华军. 污染排放约束下中国水资源绩效研究——演变趋势及驱动因素分析[J]. 财经研究, 2015, 41(3): 53–64.
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