中国西部十二省物流业效率及收敛性分析
发布时间：2022-01-02 12:42
通过SBM模型和Malmquist指数,考察西部十二省物流业2010～2018年物流业碳排放效率、全要素效率及其分解因素,同时对数据进行收敛性分析。结果表明:考虑碳期望产出的各区物流业效率低于不考虑期望产出的各区物流业效率。同时,西南地区的各指数效率明显高于西北地区指数效率。中国西南、西北、西部地区既存在着σ收敛,又存在着绝对、条件β收敛,其物流业效率时空演变特征与收敛性分析渐缩小。
【文章来源】：物流科技. 2020,43(07)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
方向性距离函数投入产出的中间过程
?酥惫鄣靥逑指魇∏?诓煌?奔涞奈锪饕敌?剩?010年、2014年、2018年各省区考虑和不考虑碳排放物流业效率空间格局如图3、图4所示。从图3、图4可见，考虑碳期望产出的各省区物流业效率的效率低于不考虑期望产出的各省区物流业效率的效率。四川、重庆、宁夏、广西等省区物流业效率较高，其中四川省考虑与不考虑碳期望产出的物流业效率的效率相同，其成效显著。西藏、新疆等省的物流业效率较低，其中西藏物流业效率最低。2010201120122013201420152016201720180.9000.8000.7000.6000.500不考虑碳排放考虑碳排放图2考虑与不考虑碳排放情况各年段变化趋势100.5（a）2010年100.5（b）2014年100.5（c）2018年图32010年、2014年、2018年各省区考虑碳排放物流业效率空间格局100.5（a）2010年100.5（b）2014年100.5（c）2018年图42010年、2014年、2018年各省区不考虑碳排放物流业效率空间格局3.2基于Malmquist指数的西部十二省投入、产出指标的计算3.2.1西部十二省各年度Malmquist指数分析。通过数据处理软件，计算得西部十二省的Malmquist指数年平均值及其分解如表3所示。表3考虑和不考虑碳排放的西部十二省Malmquist指数年平均值及其分解年份ECTCPCSCTFP年份ECTCPCSCTFP2010~20110.9821.0670.9970.9851.0481.0240.9311.0101.0140.9540.9651.0940.9960.9691.0562015~20161.0350.9431.0351.00009772011~20120.9031.2520.9850.9161.1301.0020.9931.0260.9760.9951.0061.2260.9741.0331.2342016~20170.9531.0590.9930.9601.0092012~20131.0740.8191.0061.0680.8790.9571.0830.9700.9861.0371.0170.8151.0131.0040.8292017~20181.0130.9661.0001.0120.9792013~20141.0550.
2010年、2014年、2018年各省
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国区域绿色创新效率收敛性研究[J]. 吕岩威,谢雁翔,楼贤骏. 科技进步与对策. 2019(15)
[2]基于网络SBM-DEA模型和GML指数的中国各省工业用水效率研究[J]. 邓光耀,张忠杰. 自然资源学报. 2019(07)
[3]基于中部六省的湖北冷链物流发展剖析[J]. 傅翰祺,陈星念,郭佩春. 物流技术. 2019(05)
[4]中国省际环境技术效率及收敛性分析[J]. 汪晓文,慕一君. 统计与决策. 2019(08)
[5]碳排放约束下丝绸之路经济带沿线我国西北五省区物流业效率研究[J]. 侯耀文,朱昌锋. 交通运输研究. 2019(01)
[6]中部六省交通运输业碳排放影响因素分析[J]. 吴雯,李玮. 管理现代化. 2019(01)
[7]基于三阶段DEA和Malmquist指数的长江经济带工业碳排放绩效研究[J]. 赵爽,江心英. 财经理论研究. 2018(04)
[8]中国东、中、西三大地区水资源绿色效率时空演变特征与收敛性分析[J]. 孙才志,马奇飞,赵良仕. 地理科学进展. 2018(07)
[9]中国服务业分行业绿色生产率变迁与收敛性研究[J]. 王许亮,门小璐,胡宗彪. 武汉理工大学学报(社会科学版). 2018(03)
[10]基于DEA-Malmquist指数模型的长江经济带物流效率及因素分解[J]. 于丽英,施明康,李婧. 商业经济与管理. 2018(04)
硕士论文
[1]我国三大城市群金融发展差异及收敛性分析[D]. 闰丹阳.安徽财经大学 2019
[2]我国省域物流产业效率及其影响因素研究[D]. 赵雷.北京交通大学 2014
本文编号：3564197
【文章来源】：物流科技. 2020,43(07)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
方向性距离函数投入产出的中间过程
?酥惫鄣靥逑指魇∏?诓煌?奔涞奈锪饕敌?剩?010年、2014年、2018年各省区考虑和不考虑碳排放物流业效率空间格局如图3、图4所示。从图3、图4可见，考虑碳期望产出的各省区物流业效率的效率低于不考虑期望产出的各省区物流业效率的效率。四川、重庆、宁夏、广西等省区物流业效率较高，其中四川省考虑与不考虑碳期望产出的物流业效率的效率相同，其成效显著。西藏、新疆等省的物流业效率较低，其中西藏物流业效率最低。2010201120122013201420152016201720180.9000.8000.7000.6000.500不考虑碳排放考虑碳排放图2考虑与不考虑碳排放情况各年段变化趋势100.5（a）2010年100.5（b）2014年100.5（c）2018年图32010年、2014年、2018年各省区考虑碳排放物流业效率空间格局100.5（a）2010年100.5（b）2014年100.5（c）2018年图42010年、2014年、2018年各省区不考虑碳排放物流业效率空间格局3.2基于Malmquist指数的西部十二省投入、产出指标的计算3.2.1西部十二省各年度Malmquist指数分析。通过数据处理软件，计算得西部十二省的Malmquist指数年平均值及其分解如表3所示。表3考虑和不考虑碳排放的西部十二省Malmquist指数年平均值及其分解年份ECTCPCSCTFP年份ECTCPCSCTFP2010~20110.9821.0670.9970.9851.0481.0240.9311.0101.0140.9540.9651.0940.9960.9691.0562015~20161.0350.9431.0351.00009772011~20120.9031.2520.9850.9161.1301.0020.9931.0260.9760.9951.0061.2260.9741.0331.2342016~20170.9531.0590.9930.9601.0092012~20131.0740.8191.0061.0680.8790.9571.0830.9700.9861.0371.0170.8151.0131.0040.8292017~20181.0130.9661.0001.0120.9792013~20141.0550.
2010年、2014年、2018年各省
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国区域绿色创新效率收敛性研究[J]. 吕岩威,谢雁翔,楼贤骏. 科技进步与对策. 2019(15)
[2]基于网络SBM-DEA模型和GML指数的中国各省工业用水效率研究[J]. 邓光耀,张忠杰. 自然资源学报. 2019(07)
[3]基于中部六省的湖北冷链物流发展剖析[J]. 傅翰祺,陈星念,郭佩春. 物流技术. 2019(05)
[4]中国省际环境技术效率及收敛性分析[J]. 汪晓文,慕一君. 统计与决策. 2019(08)
[5]碳排放约束下丝绸之路经济带沿线我国西北五省区物流业效率研究[J]. 侯耀文,朱昌锋. 交通运输研究. 2019(01)
[6]中部六省交通运输业碳排放影响因素分析[J]. 吴雯,李玮. 管理现代化. 2019(01)
[7]基于三阶段DEA和Malmquist指数的长江经济带工业碳排放绩效研究[J]. 赵爽,江心英. 财经理论研究. 2018(04)
[8]中国东、中、西三大地区水资源绿色效率时空演变特征与收敛性分析[J]. 孙才志,马奇飞,赵良仕. 地理科学进展. 2018(07)
[9]中国服务业分行业绿色生产率变迁与收敛性研究[J]. 王许亮,门小璐,胡宗彪. 武汉理工大学学报(社会科学版). 2018(03)
[10]基于DEA-Malmquist指数模型的长江经济带物流效率及因素分解[J]. 于丽英,施明康,李婧. 商业经济与管理. 2018(04)
硕士论文
[1]我国三大城市群金融发展差异及收敛性分析[D]. 闰丹阳.安徽财经大学 2019
[2]我国省域物流产业效率及其影响因素研究[D]. 赵雷.北京交通大学 2014
本文编号：3564197
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