基于面板数据DEA方法的能源利用效率与能源企业效率分析

摘要

如何提高能源效率是低碳经济研究的重要课题,该研究具有极其重要的意义。数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)是一种重要的效率评价方法,经过30多年的发展,凭借其独特的优势在众多领域中得到广泛应用和迅速发展。然而,由于传统DEA方法在确定有效前沿面方面还没有走出随机性的困境。针对上述问题首先应用数据包络分析方法的基本思想提出了基于面板数据的DEA方法(B-DEA方法),并给出了相应的数学模型,对模型的含义、性质以及投影等进行了探讨。然后,应用基于面板数据的DEA方法,全面深入的剖析了中国30个省市能源使用效率问题,揭示了我国能源效率近年来的整体状况。最后,选取了中国23个煤炭上市公司为样本,应用B-DEA方法具体分析了中国主要煤炭上市企业的效率状况,指出了中国煤炭企业发展中存在的问题,并提出了相应的建议。
　　 通过实证研究发现,基于面板数据的:DEA模型可以有效的应用于效率评价中,并较好的满足了系统分析的要求,为决策者提供更合理的改进信息和建议,具有独特的优势。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 能源效率评价及其意义

1.1.2 煤炭企业效率评价的意义

1.2 研究现状与进展

1.2.1 有关能源效率的研究

1.2.2 有关煤炭企业效率的研究

1.3 本文的主要工作

第二章 DEA方法的基本模型和基础理论

2.1 DEA方法的基本模型

2.1.1 C2R模型

2.1.2 BC2模型

2.2 DEA方法的基础理论

2.2.1 决策单元

2.2.2 生产可能集

2.3 DEA有效性与多目标规划Pareto有效解的等价性

2.4 DEA有效性的含义

2.5 样本数据包络分析方法

第三章 基于面板数据的DEA方法

3.1 基于面板数据的DEA模型

3.2 基于面板数据DEA方法的投影

第四章 中国能源利用效率的省际数据评价与分析

4.1 指标的选取及数据的来源

4.2 计算结果及分析

4.3 建议与意见

第五章 基于面板数据DEA方法的中国煤炭上市公司效率评价

5.1 指标的选取及数据来源

5.2 计算结果及分析

5.3 投影分析

5.4 结论与建议

结束语

参考文献

攻读硕士学位期间发表及待发表的主要论文

攻读硕士学位期间参加科研项目情况

致谢