马爱文
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：广东工业大学管理学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：经济管理更多>>
- 基于DEA和ANN的我国各地区工业能源效率及其影响因素分析被引量：2
- 2016年
- 采用DEA方法测算了2005-2012年我国大陆30个地区工业能源利用效率的平均水平,通过相关分析确定能源效率的影响因素,并运用多层感知器神经网络模型对工业能源效率的影响因素进行重要性分析.结果显示:1)除少数省份能源得到充分有效利用外,其余省份都存在能源投入的冗余,特别是中西部地区的投入冗余量较多,其节能潜力较大;2)技术水平、研发强度、劳动生产率、国有化程度、市场开放程度对能源效率有显著影响,产业结构和工业企业平均规模无显著影响;3)按照对能源效率的影响程度排序,依次是市场开放程度、技术水平、研发强度、劳动生产率、国有化程度.
- 贺勇马爱文
- 关键词：影响因素DEA神经网络
- 基于协整和误差修正模型的中国工业能源效率影响因素动态分析被引量：4
- 2020年
- 采用1990-2016年统计数据,采用考虑非期望产出的SBM模型对中国工业能源利用效率进行了测算,运用协整检验、向量误差修正模型、脉冲响应函数及方差分解方法,对中国工业能源效率的影响因素进行了实证分析.研究结果表明,1990-2016年间,中国工业能源效率呈现出逐年提升的趋势,研发强度、市场开放程度、能源结构和能源价格等影响因素和能源效率之间存在长期均衡关系,对能源效率的提升均具有显著影响,其中能源结构、研发强度和能源价格对能源效率的作用程度相对较大.基于误差修正模型,采用脉冲响应函数和方差分解方法对各个影响因素对能源效率的短期效应进行了分析,结果表明,能源结构、研发强度和能源价格对短期工业能源效率的提升具有较大的促进作用.最后,根据研究结果提出相应的政策建议.
- 贺勇饶继文傅飞飞马爱文卢周枫陈锦添
- 关键词：影响因素向量误差修正模型
