碳排放配额分配的DEA建模与应用
本文选题:数据包络分析(DEA) + CO排放 ; 参考:《北京理工大学学报(社会科学版)》2013年04期
【摘要】:在区域层面分解CO2排放强度下降目标是我国能源经济政策关注的热点问题,也是实现国家"十二五"CO2排放强度削减目标的有效途径。基于数据包络分析方法 (DEA),提出一种新的DEA-CEA(DEA based carbon emissions allocation)配额分配模型,该模型将CO2排放配额分配问题视为一种总量受控的资源配置问题,以效率优先为目标,人均公平为约束,将国家排放总量分配给各省。采用2010年数据,基于传统DEA分配模型和DEA-CEA模型分别进行计算,并与2010年实际情况进行对比分析,结果显示:在相同生产水平和减排约束下,DEA-CEA模型分配结果的减排成本更低,减排任务更符合各地区实际情况,从而更有利于地区经济协调发展,地区间分配配额的差距有所减小进而有助于提高减排政策的可执行性。
[Abstract]:Decomposing the CO2 emission intensity reduction target at the regional level is a hot issue in China's energy economy policy and an effective way to achieve the national CO2 emission intensity reduction target in the 12th Five-Year Plan. Based on data Envelopment Analysis (DEAA) method, a new DEA-CEA- DEA based carbon emissions allocation) quota allocation model is proposed. The model regards the allocation of CO2 emission quotas as a total controlled resource allocation problem, with efficiency priority as the goal and fairness per capita as the constraint. Distribute the total amount of national emissions to the provinces. Based on the traditional DEA allocation model and DEA-CEA model, the 2010 data are calculated and compared with the actual situation in 2010. The results show that the allocation cost of DEA-CEA model is lower than that of DEA-CEA model under the same production level and emission reduction constraints. The task of emission reduction is more in line with the actual situation of each region, so it is more conducive to the coordinated development of regional economy, and the gap between the allocation of quotas among regions is reduced, which will help to improve the implementability of emission reduction policies.
【作者单位】: 北京理工大学管理与经济学院能源与环境政策研究中心;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71101011,71020107026) 中国清洁发展机制基金赠款项目
【分类号】:F224;X196
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,本文编号:1998665
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