文档介绍：基于DEA模型的能源效率评价综述
基于DEA模型的能源效率评价综述
在人类社会不断的进步过程中,能源发挥着不可替代的作用,所以对于世界各国,不论是发达国家还是发展中国家,能源的拥有和利用都是十分关注的事情。中国在2010年能源生产总量达到225245万吨标准油,%,居世界第一位;能源消费总量达到151356万吨标准油,%,居世界第一位。作为一个能源生产和消费大不断提高的同时,也付出了巨大的资源和环境代价。近年来,我国的GDP一直保持着持续增长的势头,然而,与此同时,能源的消耗也在持续增长,。因此,弄清楚中国的能源利用效率现状,并针对现有情况采取合理的对策措施变得十分必要。
现有的有关能源效率评价的研究大致可以分为两种,一种是单要素能源效率评价法,即只把能源要素与产出进行比较,而不考虑其他生产要素对产出的影响,另外一种是全要素能源效率评价法,即考虑到各种投入要素相互作用进而对能源效率进行评价。全要素能源效率评价法又分为非参数法和参数法,典型的参数法有随机前沿函数法(SFA)、自由分布法(DFA)、厚前沿法(TFA)等,其中,随机前沿函数法是比较常见的一种参数法。非参数法如数据包络分析(DEA),以及一些基于传统DEA方法的新的非参数法。由于SFA方法在处理多产出的情况时不如DEA方法方便,需要将多产出合并成一个综合产出;而当投入指标过多时,由于指标间相关关系的影响,也会对结果的可靠性产生影响。因此,SFA方法在我国能源效率研究中的应用尚不多见。
一、基于传统DEA模型的能源效率评价研究
1957年Farrell首次从投入角度定义了企业效率评价的概念。Farrell于 1957 年发表的论文《The Measurement of Productive Efficiency of Production》为DEA理论奠定了基本思想。
(R模型
1978 年,经过美国著名运筹学家 Charnes,Cooper and Rhodes 的研究,提出了第一个 DEA模型,R 模型。从经济学中生产有效性分析角度来看,该模型对于评价技术和规模同时有效的决策单元(Decision Making Unit,简称DMU)十分有效。
CCR模型可以表示为:
此后,R模型对能源效率进行了评价。严菲,谭忠富(2009)采用DEA方法,对北京市 1996-2006年能源效率问题进行了实证分析,提出了提高北京市的能源效率,可以从调整产业结构、促进技术进步、产业结构升级、发展清洁能源等方面着手。雷茜(2010)R-DEA方法对全国30 个省份和直辖市的能源效率进行分析,把各省的综合能源效率进一步分解为纯技术效率和规模效率,并提出在综合能源效率和纯技术效率上东部地区都超过于中部和西部地区,而在规模效率上西部地区处于比较领先位置的结论。
(二)BCC模型
R模型需要满足所有决策单元(DMU)都以最优规模进行生产,也就是说DMU规模报酬不变,当这一条件得不到满足时,部分DMU的生产规模报酬可能会出现变化,R模型对技术效率进行评价会导致评价结果的偏差。1984 年,Banker,Charnes and