文献类型：期刊文章

作　　者：李成宇[1] 张士强[1,2] 张伟[2]

Chengyu Li;Shiqiang Zhang;Wei Zhang(College of Economics and Management,Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, China;Institute of Green Development, University of Jinan,Jinan 250022, Shandong,China)

机构地区：[1]山东科技大学经济管理学院,山东青岛266590 [2]济南大学绿色发展研究院,山东济南250022

出　　处：《地理科学》

基　　金：国家社科重大项目(15ZDB163);教育部人文社会科学研究规划基金项目(15YJAZH110)资助~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：12

起止页码：1970-1978

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、PROQUEST、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：将中国30省市(不含港、澳、台和西藏地区)作为研究对象,进行省际工业生态效率空间分布及影响因素研究。首先构建中国省际工业生态效率评价指标体系,其次利用DEA-BCC模型结合Malmquist指数对2006~2015年中国30省市在时空两个维度上的工业生态效率进行测算,再次运用Geoda软件分析中国工业生态效率的空间分布特征,最后通过空间误差模型对中国工业生态效率的影响因素进行检验。研究结果表明:①中国工业生态效率虽呈现小幅度下降趋势,但整体效率水平较高;30省市之间存在明显差异性,呈现出东部 >中部 >西部的分布格局。②中国工业生态效率Malmquist指数增长率水平较高;30省市Malmquist指数均为正向增长,呈现出稳定增长趋势;技术进步效率是Malmquist指数的主要推动力。③中国30省市工业生态效率呈现正向空间自相关性,且存在明显的集聚状态,近邻效应显著。④中国省际工业生态效率的主要影响因素有经济发展水平、产业结构、政府规制、技术进步、外商投资和产业集聚。

关 键 词：工业生态效率  BCC模型 MALMQUIST指数

分 类 号：F205] F062.2