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基于MATLAB的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法研究.docx

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简介：
本文探讨了一种基于MATLAB平台的新型非期望产出数据包络分析（DEA）与机器学习结合的方法——DEA-ML，专门用于评估绿色全要素生产率。通过引入环境因素和资源利用效率评价机制，该算法旨在提供更全面、精确的决策支持工具，尤其适用于工业生态效率分析领域。 matlab的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法.docx

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  • 基于MATLAB的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法研究.docx
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    本文探讨了一种基于MATLAB平台的新型非期望产出数据包络分析（DEA）与机器学习结合的方法——DEA-ML，专门用于评估绿色全要素生产率。通过引入环境因素和资源利用效率评价机制，该算法旨在提供更全面、精确的决策支持工具，尤其适用于工业生态效率分析领域。 matlab的绿色全要素生产率非期望DEA-ML算法.docx
     
  • 基于DEA-SBM模型的MATLAB代码计算ML和GML指数以分析全要素生产率及绿色全要素生产率（含EC、TC分解结果）
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    本研究采用DEA-SBM模型编写MATLAB代码，旨在评估并解析传统与绿色全要素生产率，通过效率变化（EC）和技术变化（TC）的分解，提供深入分析。 Matlab代码用于基于DEA-SBM模型计算ml指数和gml指数，以研究全要素生产率和绿色全要素生产率。结果包括EC TC分解指数文件包，内含操作代码、操作视频、指标解释及模型解释，并提供面板数据示例。整个操作过程简单明了。
     
  • 上市公司绿色全要素生产率研究-参考文献
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    该文系统回顾了关于上市公司绿色全要素生产率的研究文献，分析现有研究成果与不足，旨在为后续相关领域的学术探讨提供理论支持和实证依据。 本研究基于新能源示范城市建设的政策背景，探讨了该政策对上市公司绿色全要素生产率的影响及其作用机制。通过采用双重差分法，并利用2009年至2019年间A股上市公司的面板数据进行实证分析，结果表明，实施新能源示范城市建设项目可以显著提升辖区内企业的绿色全要素生产率，并且这一效果是通过技术创新和资源配置途径实现的。 研究的重要性在于，这项政策对中国经济向绿色发展转型以及环境污染治理具有重大影响。面对能源消费量和碳排放持续增加的局面，中国正致力于推动清洁能源的发展，这不仅是从末端转向源头控制污染的关键步骤，也是达成“碳达峰”与“碳中和”目标的重要策略之一。因此，在构建绿色低碳的能源体系方面取得进展是中国未来发展的关键方向，并且对实现经济可持续发展具有重要意义。 本研究填补了有关新能源示范城市建设对企业绿色全要素生产率影响这一领域的空白，提供了支持中国经济绿色转型及环境污染治理的相关实证依据，同时为政策制定者和企业决策提供参考意见。 综上所述，该研究成果对于促进中国高质量经济发展以及推动生态文明建设的深入发展具有重要意义。
     
  • 基于非期望产出的DEA效率评估（2014年）
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    本研究采用数据包络分析(DEA)方法，在考虑非期望产出的情况下，对特定时间段内的效率进行了全面评估。 通过将非期望产出作为投入要素纳入传统DEA模型，解决了对包含非期望产出的生产活动进行效率评估的问题。结合生产可能集的概念，直接在该集中反映非期望产出的影响，并建立了基于投入导向的径向与非径向两种DEA模型。进一步地，证明了这两种DEA模型间效率值的关系及其相对有效性的等价性问题，指出非径向DEA模型能够更准确地实现对生产效率的定量评价。
     
  • 2005至2021年间各省的绿色全要素生产率
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    该研究探讨了2005年至2021年中国各省份的绿色全要素生产率变化趋势，分析环境因素对经济增长的影响，并提出相关政策建议。 2005年至2021年期间，各省的绿色全要素生产率（GTFP）以2004年为基准进行测算，并采用非导向SBM模型-GML指数方法计算。无论是否达到超效率状态，所有结果均被记录在案且与MAXDEA软件测得的结果一致。 具体而言： - 投入1是劳动投入，依据各省份年末的就业人数来确定； - 投入2为资本投入，采用永续盘存法进行衡量，并以2000年作为基准期； - 投入3则是能源消耗量（万吨标准煤），数据来源于《中国能源统计年鉴》。 期望产出是指各省的实际GDP值，根据2004年的基期进行了相应的折算。非期望产出则包括工业废水中的COD排放量和工业SO2的排放量两个方面。
     
  • 1999年-2021年全国地级市绿色全要素生产率
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    该资料涵盖了自1999年至2021年间中国所有地级市的绿色全要素生产率数据，详尽分析了各城市在经济增长与环境保护之间的效率表现。 近年来关于全国地级市绿色全要素生产率的研究较多，我所使用的数据已经更新到了2021年。在进行相关研究的过程中，我也在网上查找过类似的数据集，但发现质量参差不齐，并且存在一定的计算偏差。因此，最终我还是自己整理并测算了这一份数据。 我在测算过程中使用了Maxdea软件，在全局参考的DEA框架下应用考虑非期望产出的超效率SBM-GML指数模型进行分析。这项研究主要借鉴了李斌、彭星和欧阳铭珂的研究成果（《环境规制、绿色全要素生产率与中国工业发展方式转变——基于36个工业行业数据的实证研究》，发表于《中国工业经济》2013年第4期，第56-68页）。
     
  • 2004-2020年间工业绿色全要素生产率分析
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    该研究聚焦于2004至2020年间的中国工业领域，深入探讨了绿色全要素生产率的变化趋势及其驱动因素，为促进可持续发展提供了理论与实证依据。 工业是碳排放的主要来源之一，推动其节能减排、绿色转型对于实现3060目标至关重要。本次数据涵盖了2004年至2020年间中国30个省份的工业绿色全要素生产率。研究采用SBM-GML和SBM-BML指数进行评估。 评价体系包括以下变量： - 投入：工业用水量（亿立方米）、规模以上企业固定资产投资（亿元）、工业能源终端消耗量（万吨）以及制造业就业人数（人） - 期望产出：工业增加值（亿元） - 不良产出：工业二氧化硫排放量（吨）、工业废水排放量（万吨）和固体废弃物产生量（吨） 数据提供了多种选择。首先，关于工业增加值的计算方法有基于2004年实际GDP以及未经过物价因素调整的结果两种版本。考虑了物价变化后的结果更符合学术标准，但未经平滑处理的数据可能会表现出更好的增长趋势。 此外，在评估工业三废排放时也存在不同组合：一种是二氧化硫与废水的联合评价；另一种则是将所有三种污染物（包括固体废弃物）都纳入考量范围。个人认为，采用二氧化硫和废水排放量加上未经物价因素调整的SBM-GML指数结果最佳，这有助于清晰地展示绿色生产率的增长趋势。
     
  • 基于SBM模型的绿色全要素生产率测算（含代码、案例及数据）
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    本书通过应用SBM模型深入探讨了绿色全要素生产率的评估方法，提供了详细的代码示例和实际案例分析，并附有相关数据支持。 今天分享绿色全要素生产率的测算代码，包括SBM模型与超效率SBM模型，并提供可测非期望、指数分解值工具包。该工具包内含有Matlab代码、视频教学文件及相关讲解材料以及示例数据，使用最简单的y, x, x1等变量展示数据集，代码也做了详细的解释说明。 SBM是Slacks-Based Measure或Slack Based Measure的缩写，通常翻译为基于松弛值测算模型。它既可以用于DEA（Data Envelopment Analysis），即SBM-DEA。该方法最初由Kaoru Tone在2001年提出，遵循DEA的基本思想，通过“最小”的或者说是“最紧密匹配”的凸面球壳来包络投入产出数据集，从而得到代表最佳实践的技术前沿边界。 这种相对最优的技术前沿正是两型社会及经济与环境协调发展的经济学内涵。所谓两型社会是指在各个生产、建设、流通和消费领域，在经济发展和社会进步的各个方面，充分保护并合理利用各种资源，提高资源使用效率，以最低限度的资源消耗获取最大的经济效益和社会效益，并实现人与自然和谐共生以及经济社会可持续发展。“快”指的是经济增长。
     
  • 上市公司绿色全要素生产率数据集(2007-2022).xlsx
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    本数据集收录了中国上市公司自2007年至2022年的绿色全要素生产率相关指标，旨在研究企业环境绩效与经济效率的关联。 详细介绍及样例数据可参考相关博客文章。本研究涵盖了2500多家上市企业，涉及的数据指标包括证券代码、年份、绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数以及绿色技术进步变化指数。